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机器视觉引导,是将机器视觉技术应用到工业自动化生产中的一种技术。
机器视觉系统通过高清晰度相机捕捉产品图像,然后通过计算机图像处理技术对图像进行处理和分析,以确定目标对象的位置、大小、角度等信息。通过对这些信息进行精确的控制和处理,可以实现机器对产品进行自动化和精确定位的操作。

机器视觉引导技术主要应用于以下领域:
物体检测:机器视觉识别图像不同处,以便消除与检查无关的对象。
零件计数:机器视觉可以使用其对象识别算法来检测零件,然后准确快速地对其进行计数。
表面缺陷识别:表面缺陷识别是质量控制中必不可少的步骤。
打印缺陷识别:打印缺陷识别是检测打印异常的过程。
打印字符读取:打印字符识别是使用OCR(光学字符识别)执行的机器视觉用例之一。
条码扫描:机器视觉可用于读取条形码和数据矩阵码。
定位引导:通过机器视觉进行物体检测可以轻松快速地找到物体的位置。
尺寸测量:使用机器视觉识别物体,可以从图像中计算其几何尺寸。
机器人引导:可以通过机器视觉辅助引导机器人工作。
在点胶领域,我们康耐德也运用了机器视觉引导技术,目前研发有2D、3D引导点胶AOI系统,
康耐德2D引导点胶系统是采用高清摄像头,能够给出每个点位精准的平面坐标信息从而引导点胶设备进行涂胶
而康耐德3D引导点胶AOI系统是采用3D激光传感器获得产品的3D点云数据,能够给出每个点位精准的空间坐标信息从而引导点胶设备进行准确的涂胶,点胶精度更高
如果你的工业生产线中,可能用的到机器视觉或AI深度学习方面的技术来做质量管控,那不妨和我们康耐德聊聊,我们会先根据你的需求分析,从一个专业的角度免费来给你设计一个合适你的方案。
晶圆缺失图案机器视觉检测系统
2026-05-10
晶圆缺失图案(即图案化晶圆)的机器视觉检测,是半导体制造中确保良率的核心环节。它利用光学、图像处理和AI技术,在纳米级尺度上识别晶圆表面的各种图案缺陷。
晶圆金属线短路机器视觉检测系统
2026-05-10
晶圆金属线(互连线)的短路检测,是半导体制造中良率控制的关键环节。随着制程工艺向纳米级(7nm、5nm甚至更先进)发展,金属线宽度仅为几十纳米,间距极小,传统的自动光学检测面临巨大挑战。
晶圆刻蚀残留机器视觉检测系统
2026-05-03
晶圆刻蚀残留检测是半导体制造良率控制的关键环节。由于刻蚀残留缺陷(如未刻透的氧化层、金属残留、聚合物残留)尺寸极小(纳米至微米级),且背景纹理复杂,传统的基于规则或简单模板匹配的机器视觉系统往往难以胜任。
晶圆显影缺陷机器视觉检测系统
2026-05-03
晶圆显影缺陷机器视觉检测系统主要用于显影后检查(ADI, After Develop Inspection),这是光刻工艺中的关键质量控制环节。该系统能够在显影工序完成后,自动检测光刻胶图形的缺陷,包括显影不完全、残留、桥接、缺失图案等问题。
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