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对于机器视觉系统而言,获取到的图像质量是直接影响到最终图像处理结果的关键因素。
机器视觉系统定制厂家-康耐德就来告诉你,影响到图像质量有哪些:
1、光照强度
2、光照方向
3、目标距离
4、焦距
5、采样率
6、曝光时间和增益
7、暗漏电流
8、分辨率(像素数量)
特别是在没有使用工业光源,在自然光照条件下,图像质量伴随着光源条件的改变会出现显著的差异。为了保障图像质量,根据最终应用的情况和传感器与扫描对象的距离,光源可由单独的设备提供,最好选择工业光源一起使用,也可以是摄像头透镜周边的一部分。如果工业光源在摄像头周边,那么摄像头可与工业光源一起移动。

而对于透镜的挑选也有一定的要求,高质量透镜与传感器质量同样关键。摄像头是一种电子光学系统,需要光电器件和电子元器件协作生成图像。图像模糊的问题通常是由透镜挑选不合理造成的。合适透镜规格尺寸和形状关键在于焦距,不过对较小的对象距离而言,通常使用C、座透镜。如果摄像头需要在高反射环境条件下工作,最好采用抗反射膜透镜。
同时也可以对诸如“增益”和“曝光时间”等摄像头设置作出相对调整可对不稳定的光线情况作出弥补,进而改善图像质量,但是这种方式改善有限。作为机器视觉系统的关键组成部分之一的图像处理的应用,相当于人的大脑对系统获取的图像,做出正确判断。是实现工业4.0、工业自动化的关键部件,对于系统的处理分析能力具有关键作用。
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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