在当今这个时代，计算机视觉领域呈现出很多新的趋势，其中显著的一个，就是应用的性增长。除了手机、个人电脑和工业检测之外，计算机视觉技术在智能安防、机器人、自动驾驶、智慧医、无人机、增强现实（AR）等领域都出现了各种形态的应用方式。计算机视觉迎来了一个应用性增长的时代，目前的应用如下图所示，主要以运动控制为主。随着各个领域技术不断发展，许多科技巨头也开始了在图像识别和人工智能领域的布局，Facebook签下的人工智能***Yann LeCun重大的成就就是在图像识别领域，其提出的LeNet为代表的卷积***网络，在应用到各种不同的图像识别任务时都取得了不错效果，标签印刷缺失错误视觉检测，被认为是通用图像识别系统的代表之一；Google 借助模拟***网络“DistBelief”通过对数百万份YouTube 视频的学习自行掌握了猫的关键特征，这是机器在没有人帮助的情况下自己读懂了猫的概念。这也能看出国技公司对图像识别技术以及人工智能技术的重视程度。

CCD可以称之为CCD图像传感器。CCD是一种半导体器件，它可以把光学影像转化为数字信号的一种芯片。而CCD视觉，比较通俗地理解为装有CCD芯片的摄像头，高低盖液位缺陷视觉检测，这种摄像头应用在工业生产中与设备构成一套具有检测功能的设备被称之为视觉检测设备。

　　CCD视觉检测设备依赖于CCD成像摄像头和视觉检测系统，其中检测系统由于很重要，是整个产品的核心，所以视觉检测系统基于客户对产品的检测要求，跟据客户的要求系统开发工程师再有指对性开发。行业内有通用检测系统，这些系统一般是事先开发好的，可能集成有大部份的检测功能，视觉检测，可以满足要求时直接购买与硬件整合就可以利用。

半导体芯片广泛应用于各个领域、各类电子产品，已经成为经济发展、***信息安全的命脉，深刻影响着现代人类的生活。在半导体芯片封装制造过程中，不可避免地在芯片表面产生各类缺陷，直接影响到芯片的运行效能及寿命。传统人工目视检测法已经难以适应半导体芯片封装制造的高速、高精度的检测需求。利用机器视觉技术对芯片表面缺陷进行检测，具有无接触无损伤、检测精度高、速度快、稳定性高等优点。尽管目前基于机器视觉的芯片缺陷检测技术在芯片打印字符、引脚外观尺寸位置等方面的研究已取得很好的进展，但对于芯片表面的外观缺陷检测与分类研究尚处于起步阶段。


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