缺陷检测设备可以轻松应对金属零件生产的质量控制，智能检测，如、汽车零部件、连接器等。通过图像处理的方法，发现金属零件表面的划伤、残缺、变色、粘膜等缺陷，并指导机械传动系统将残缺品剔除，大大提高了生产效率。同时对缺陷类型的统计分析能够指导生产参数的调整，提高产品质量。

　　以上内容就是对视觉缺陷检测设备在各大行业中的应用的介绍了，它利用计算机视觉模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图象的采集处理、计算、***终进行实际检测、控制和应用。由于使用人工检测的方法早已不能满足生产和现代工艺生产制造的需求，而利用机器视觉检测很好地克服了这一点，表面缺陷检测设备的广泛应用促进了企业工厂产品高质量的生产与制造业智能自动化的发展。

在现代包装工业自动化生产中，涉及各种各样的检查、测量，比如饮料瓶盖的印刷质量检查，智能检测自动化分拣机，产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率(即“零缺陷”)。

　

半导体的广泛应用使得人们对其质量要求越来越高。半导体生产过程中塑封表面缺陷的检测得到更多生产厂家的重视。本文对SOT-23封装式半导体的表面塑封缺陷进行了研究，改进并优化半导体质量缺陷检测系统，通过边缘检测算法提取半导体管体的塑封边缘，外观缺陷智能检测识别，确定被检管体的位姿，缩小检测范围，使用基于边缘点的模板匹配算法来判断字符的完整性，***后利用差影法准确地检测出塑封缺陷。经工厂试用后，结果显示此系统能有效地检测出表面质量缺陷。


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