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工业视觉检测可以根据不同的标准进行分类,以下是一些主要的分类方式:
1.**按照检测功用分类**:
-定位:确定物体的位置和方向。
-缺点检测:识别物体表面的缺陷,如划痕、污渍等。
-计数/遗失检测:统计物体的数量,确保装配过程中没有遗漏。
-尺度丈量:测量物体的尺寸,确保符合规格要求。
2.**根据设备的载体分类**:
-在线检测系统:与生产线集成,实时检测产品。
-离线检测系统:独立于生产线,用于抽检或实验室测试。
3.**根据检测技术分类**:
-立体视觉检测技术:通过模拟人的双眼视觉来获取物体的三维信息。
-斑点检测技术:识别物体表面的斑点或异物。
-尺度测量技术:测量物体的尺寸和形状。
-OCR技术:光学字符识别,用于识别和验证印刷或标记的文字。
4.**光学机器视觉缺陷检测**:
-利用高清高速摄像机获取图像,通过图像处理技术提取特征,进行分类检测。
5.**红外线缺陷检测**:
-通过感应电流检测表面缺陷导致的局部温度异常。
6.**漏磁缺陷检测**:
-利用磁化场检测材料表面的裂纹或坑点等缺陷。
7.**激光缺陷检测**:
-使用激光技术进行高精度的缺陷检测。
8.**根据相机类型分类**:
-2D相机:基于二维图像捕获,适用于平面表面检测。
-2.5D相机:通过结构光图像获取局部深度信息,适用于轻微形貌变化的缺陷检测。
-3D相机:通过结构光、激光扫描等获取物体的深度信息,适用于复杂三维表面的检测。
9.**根据扫描方式分类**:
-面阵相机:用于捕获静止或缓慢移动的物体的图像。
-线扫相机:专门设计用于捕获高速运动物体或连续流动材料的图像。
这些分类反映了工业视觉检测技术的多样性和应用范围,可以根据具体的工业应用需求选择合适的检测技术和设备。
康耐德智能晶圆ID机器视觉读取系统
2026-09-29
晶圆ID机器视觉读取系统是半导体制造中用于追溯和过程控制的关键自动化设备。由于晶圆材质反光、字符背景复杂(如氧化膜、金属镀层)以及激光打标深度不一,读取系统通常需要结合光学成像技术、深度学习算法与机械运动控制。
康耐德智能晶圆定位与定向机器视觉识别系统
2026-09-29
晶圆定位与定向是半导体制造中精度要求极高的环节。机器视觉系统在此不仅要识别晶圆是否存在,更要实现微米级甚至亚微米级的对位,以确保光刻、检测、切割等工艺的精准执行。
康耐德智能晶圆是否放置到位机器视觉检测系统
2026-09-29
晶圆放置到位检测是半导体制造中确保工艺良率和设备安全的关键工序。现代机器视觉系统已从传统的2D轮廓检测,发展到融合红外穿透成像、3D激光测量和AI算法的综合解决方案,能精准识别晶圆是否存在位置偏移、叠片、倾斜及槽位错误等问题。
晶圆CMP后刻蚀结构的深度机器视觉测量系统
2026-09-20
在半导体制造中,化学机械抛光(CMP)后的刻蚀结构(如大马士革工艺中的沟槽、通孔或FinFET的鳍片)深度测量,是工艺控制(APC)的关键环节。 针对“晶圆CMP后刻蚀结构深度”的机器视觉测量系统,通常需要突破传统二维成像的限制,转向高精度三维光学测量与先进图像处理算法的结合。
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