为了实现外观缺陷自动检测，研究了基于机器视觉技术的外观缺陷检测系统。首先针对外观缺陷图像特点，分析了采用灰度阈值及单一颜色模型分割缺陷的局限性，提出基于混合颜色模型的缺陷图像分割方法，实现了外观缺陷快速、准确分割;然后通过分析外观缺陷特点，分别从形状、颜色和纹理共选取了12个类别差异明显的特征参数，提取了外观缺陷特征;后选择BP神经网络作为缺陷分类器，根据经验和实验确定了神经网络结构及参数，并分析了传统BP算法在外观缺陷分类应用中的不足，栖霞区汽配五金检测，通过改变收敛标准、自适应调整步长和引入动量项以优化BP算法，改善了神经网络分类效果。
机器视觉检测主要是应用在工业质量检测方面，相对于人眼检测，汽配五金检测方案，机器视觉检测设备可以更快的筛选出良品和不良品，率高达100%，在保证产品快速生产的同时，还能保证产品的质量。机器视觉检测设备在现在工业生产中是不可缺少的辅助设备，汽配五金检测公司，在各行各业中都是应用非常广泛的，那么，机器视觉检测基本上分为哪些分类呢？
机器视觉检测设备主要是以功能、检测技术、载体等来进行分类的：
：根据检测的功能来进行划分主要有：缺陷检测、尺寸检测、计数/遗漏检测、供料还有下料等。
第二：根据检测技术进行分类：尺度丈量技术、颜色识别技术等。
第三：根据检测的装置载体进行分类：在线检测系统等。
半导体的广泛应用使得人们对其质量要求越来越高。半导体生产过程中塑封表面缺陷的检测得到更多生产厂家的重视。本文对SOT-23封装式半导体的表面塑封缺陷进行了研究，改进并优化半导体质量缺陷检测系统，通过边缘检测算法提取半导体管体的塑封边缘，确定被检管体的位姿，缩小检测范围，使用基于边缘点的模板匹配算法来判断字符的完整性，后利用差影法准确地检测出塑封缺陷。经工厂试用后，结果显示此系统能有效地检测出表面质量缺陷。
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