 半导体行业 |
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半导体外观缺陷、尺寸大小、数量、平整度、间隔、定位、校准、焊点质量、弯曲度等等的检测和测量。 |
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| 电子行业 |
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利用机器视觉检测
系统可以对生产线上的各种圆形、环形、多边形的零部件表面进行在
线质量检测，并配合机械控制设备将不合格品自动剔除。
表面检测：污点、划痕、浅坑、浅瘤、边缘缺陷、图案缺陷等；
尺寸测量：内圈直径、外圈直径、偏心度、高度、厚度等。
金属零部件广泛应用于电子行业，种类繁多，对检测精度要求较高。 |
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| 烟草行业 |
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在印刷生产线上对于烟盒的印刷质量进行检测，主要
缺陷类型为：刀丝、针孔、毛发、飞墨、漏印、飞虫、套印误差等，检
测水松纸印刷过程中花纹、文字及烫金图案的印刷质量。
大部分烟盒表面有一层透明玻璃纸且表面不平整，而且烟盒包装盒的材料非常多，因此给打光带来了非常大的难度。 |
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| 医药/医疗行业 |
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药品表面反光非常强，最主要是药品的颜色、形状多样，检测内容比较广，包括包装、液位、杂质、尺寸、表面划伤、漏装、外包装打码效果等，打光时须根据检测内容与外形特征来分别选择光源。 |
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| 汽车行业 |
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汽车零件比较多，外部特征各种各样，而且由于各部件都非常精密，检测精度要求非常高，所以给成像带来了一定的难度。
应用：齿轮号的符号识别，里程表上的数字检测，刹车片的印
刷体识别、各零件的尺寸测量等等。 |
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| SMT行业 |
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用于SMT生产线上的定位与质量检验，包括印刷机PCB与钢网
对位，锡膏3D扫描，贴片机元器件定位，印刷AOI，贴片后AOI，炉后AOI等。
检测内容：虚焊，短路，多锡，少锡，元件偏移，元件极性，元件侧立，
元件翻转，OCR，OCV，条码识别。
由于焊锡的形状是从平变化到陡的一个坡面，因此要检测虚焊、少焊用普通光源很难做出理想的效果。 |
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