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机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业
编辑: 时间: 2018-02-02 11:38 浏览量: 68

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机器视觉系统中常见的有哪些光源?

1。 环形光源(LQ-HDRmmnn-C): 

光出射角度值在0°~90°。

0°~45°为低角度环形光源,目前应用案例包括手机金属外框划痕检测、光滑表面的划痕、破损检测以达到突显物体轮廓及划伤,破损的效果

 

60°~90°光出射角度集中照射被测物表面,突显物体的表面对不同特性,应用案例有:电感锡面检测,USB接口网线接口等不同数据接口的pin针检测,高尔夫球T端面检测,以及平面喷码检测。

 

2。 条形光源(LQ-HBLmmnn-C)

这款光源的特点为尺寸灵活小巧,可适应不同位置,主要适用于检测较大方形结构被测物效果明显。

 

目前应用案例包括裂纹,一维二维码读取。注塑件毛边检测,高尔夫球Tee文字检测。

 

3. 四面可调光源(LQ-SQLmm-C):

四个独立可调的条形光源,可独立控制亮度,安装灵活,高亮度,高精度照明。应用领域:四侧引脚扁平封装的检查。二维码读取,陶瓷包装表面检查。

 

4. 圆顶无影光源(LQ-DMLmm-C):

光线经过球面漫射板反射之后,光滑,均匀的照射在被测物体上,适用于被测物表面起伏不平,反光的物体。应用案例进行曲面,表面凹凸,弧形检测。金属吗、,玻璃反光较强的表面检测。

 

5. 底部背光源(LQ-HFLmmnn-C):

底部发光的标准背光源可应用于显微镜载物台,突出被测物的外形轮廓并由高密度的LED阵列提供高亮度的背光照明。应用于透明物体的毛边,污渍,划痕检测。

 

6. 方形无影光源(LQ-PSFmm-C):

适用于矩形和不规则被测物,提供矩形视野。应用案例:电池板断线检测,手机贴棉,贴膜位置边缘校正,一维,二维码识别。

 

7. AOI专用光源(LQ-HRLmmm-RGB):

具有高亮度,均匀性好,空间分辨率高的特点;由三组独立控制的环形光源以高中低不同角度照射电路板,很好的把电路板上的元件电极、焊盘、焊点等不用倾斜度的特征凸显出来。应用领域多层次物体检测,插件焊点检测,贴装,焊锡检测。

 

8. 点光源(LQ-PTw-C)

采用独特的聚光效果(导光柱)实现均匀的照射应用利于包括液晶玻璃线路检测,玻璃表面划痕检测,插头底部字符检测。

 

9. 线性光源(LQ-LNSmm-C):

线性光,高强度光照明,目前应用案例:手机外壳表面凹凸点,划痕,污渍检测。使用特殊的镜片使光线达到线性射出,并保持均匀,平滑。

 

10. 同轴光源(LQ-CXLmm-C:

高强度均匀的光线通过分光镜后与镜头同轴的光线,采用特殊材料抑制反光造成的重影。提高成像清晰度。适用于反光率高的被测便面的划痕,印字检测。应用案例包括:激光打标字符,二维码识别,反光率高的物体表面的划伤检测。

 

除了以上10种光源还有平行光源,紫外光源,红外光源等。



  机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业,其中大概40%-50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路:各类生产印刷电路板组装技术、设备;单、双面、多层线路板,覆铜板及所需的材料及辅料;辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件;电子封装技术与设备;丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装:SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等;再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备:电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用,并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外,机器视觉还用于其他各个领域。


  而在中国,视觉技术的应用开始于90年代,因为行业本身就属于新兴的领域,再加之机器视觉产品技术的普及不够,导致以上各行业的应用几乎空白。目前国内机器视觉大多为国外品牌,如康耐视、迈思肯、欧姆龙等。国内大多机器视觉公司基本上是靠代理国外各种机器视觉品牌起家,随着机器视觉的不断应用,公司规模慢慢做大,技术上已经逐渐成熟。国内也开始意识到机器视觉的重要性,微视就是中国人自己的机器视觉的公司,研发自己的机器视觉产品。当然,技术上跟国外的品牌还存在一些不足。


  随着经济水平的提高,3D机器视觉也开始进入人们的视野。3D机器视觉大多用于水果和蔬菜、木材、化妆品、烘焙食品、电子组件和医药产品的评级。它可以提高合格产品的生产能力,在生产过程的早期就报废劣质产品,从而减少了浪费节约成本。这种功能非常适合用于高度、形状、数量甚至色彩等产品属性的成像。


  在行业应用方面,主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等行业,用机器视觉技术取代人工,可以提供生产效率和产品质量。例如在物流行业,可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类,不会出现大多快递公司人工进行分拣,减少物品的损坏率,可以提高分拣效率,减少人工劳动。




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