为了实现外观缺陷自动检测，研究了基于机器视觉技术的外观缺陷检测系统。首先针对外观缺陷图像特点，分析了采用灰度阈值及单一颜色模型分割缺陷的局限性，提出基于混合颜色模型的缺陷图像分割方法，实现了外观缺陷快速、准确分割;然后通过分析外观缺陷特点，分别从形状、颜色和纹理共选取了12个类别差异明显的特征参数，提取了外观缺陷特征;***后选择BP***网络作为缺陷分类器，根据经验和实验确定了***网络结构及参数，并分析了传统BP算法在外观缺陷分类应用中的不足，通过改变收敛标准、自适应调整步长和引入动量项以优化BP算法，品质部好帮手视觉检测，改善了***网络分类效果。


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，视觉检测自动化设备厂家，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。

机器视觉检测主要是应用在工业质量检测方面，相对于人眼检测，机器视觉检测设备可以更快的筛选出良品和不良品，率高达100%，视觉检测，在保证产品快速生产的同时，视觉检测品质不良机器人精密，还能保证产品的质量。机器视觉检测设备在现在工业生产中是不可缺少的辅助设备，在各行各业中都是应用非常广泛的，那么，机器视觉检测基本上分为哪些分类呢？

机器视觉检测设备主要是以功能、检测技术、载体等来进行分类的：

：根据检测的功能来进行划分主要有：缺陷检测、尺寸检测、计数/遗漏检测、供料还有下料等。

第二：根据检测技术进行分类：尺度丈量技术、颜色识别技术等。

第三：根据检测的装置载体进行分类：在线检测系统等。

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