作為近現(xiàn)代最基本的之一,其對于的重要性不言而喻。所以一個安全、高效地生彈成為衡量一個國家業(yè)水平的一個重要的標準之一。然而雖然生產(chǎn)安全如此重要,但是在我國,生產(chǎn)完后的檢測環(huán)節(jié)卻仍然是主要依賴人工檢測方法。這種方法不僅檢測結(jié)果不穩(wěn)定,而且人力消耗大,檢測效果差。當長時間工作之后,人很容易產(chǎn)生疲勞,進而就導致誤判和漏判,留下了很嚴重的安全隱患。

利用圖象順序形態(tài)學以及基于知識的閾值選擇算法對IC圖象進行預處理,具有運算量小、速度快和有效的特點。檢測過程采用Blob分析,引入質(zhì)量控制圖方法分析系統(tǒng)誤差對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響,計算了檢測系統(tǒng)的工序能力。系統(tǒng)檢測精度高,實時性好,滿足在線檢測的要求。利用圖象順序形態(tài)學以及基于知識的閾值選擇算法對IC圖象進行預處理,具有運算量小、速度快和有效的特點。檢測過程采用Blob分析,引入質(zhì)量控制圖方法分析系統(tǒng)誤差對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響,計算了檢測系統(tǒng)的工序能力。系統(tǒng)檢測精度高,實時性好,滿足在線檢測的要求。

早的機器視覺提出開始與上個視覺60年代,隨后1973年,美國自然科學會制定了1973-1982 視覺系統(tǒng)和機器人的發(fā)展計劃,并研究成功了一些實用的視覺系統(tǒng),應用于機械手定位、集成電路生產(chǎn)、精密電子產(chǎn)品裝配、飲料罐裝的檢驗等場合;后來在PCB制作工藝中也采用機器視覺系統(tǒng),用于印制電路板的質(zhì)量監(jiān)測等。除了在生產(chǎn)制造領域外,軍事領域也廣泛應用,如精的制導系統(tǒng)等,無人機的自動導航等;還有CV也應用在生物實驗等領域,用于監(jiān)測生物各個生產(chǎn)規(guī)律,通過加速視頻播放來呈現(xiàn)生物生長等過程;在汽車自動駕駛領域,CV芯片也有不斷深入的應用。