山东机器人视觉-理想动力-机器人视觉系统

机器视觉检测多用于电子及半导体行业，也有机器视觉检测的-很大程度上是得益于其半导体行业发展的说法。因为，半导体行业的诸如锡膏印-、贴片机、aoi检测这类的设备必须使用机器视觉检测组件。随着制造业的蓬勃发展，机器视觉检测行业也在市场度过了发展的初时期，机器视觉机器人，不仅-纷纷在开展业务，本土的企业也逐渐兴起，机器视觉检测已为广大客户所熟知，应用范围也逐步扩大，由起初的电子制造业和半导体生产企业，发展到了包装，汽车，机器人视觉检测，交通和印刷等多个行业。机器视觉检测应用领域分布介绍机器视觉检测大应用领域：电子及半导体领域，、精密的设备制造领域中机器视觉检测的应用十分广泛，比较典型的是国际范围内早带动整个机器视觉检测行业-的半导体行业，从上游晶圆加工制造的分类切割，机器人视觉系统，到末端电路板印刷、贴片，都依赖于-的视觉测量对于运动部件的引导和定位。在电子制造领域，小到电容、连接器等元器件，大到手机键盘、pc主板、硬盘，在电子制造行业链条的各个环节，几乎都能看到机器视觉检测系统的身影。机器视觉检测按应用功能划分，主要是四个方面：测量、检测、识别、定位。在检测环节中，3c自动化设备应用高，有70%的机器视觉检测单位应用在该环节，在实际应用中，机器视觉检测检测系统可以快速检测排线的顺序是误，电子元器件是否错装漏装，接插件及电池尺寸是否合规等。具体来看，机器视觉检测在电子制造领域的应用主要是引导机器人进行-pcb定位和smt元件放置，还有表面检测，主要应用在pcb印刷电路、电子封装、丝网印刷、smt表面贴装、spi锡膏检测、回流焊和波峰焊等。

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特征检测方法分类视觉特征与人类感知组织非常相关，gesalt心理学研究表明，人类视觉系统会将低层次图像组成聚合，利用近似度、相似度、连续性和闭环等。视觉特征检测受人类视觉感知启发，连接图像像素到视觉任务。边缘、等高线、角点和区域等低级特征与人类视觉感知相关。我们首先将特征进行分类，如下图所示。边缘是指图像强度剧烈变化的像素；等高线或边界的定义比较模糊，由于我们-于低层次特征，我们将等高线定义为不同分割区域的分割线或分割曲线；角点是指两个项链的等高线的交点；区域是指相连点的集合。值得说明的是上述定义间具有天然紧密联系。等高线或边界可以通过-、连接相邻的边缘获得，角点是直线边缘的交点，不同区域相交曲线构成了边界。我们遵循传统分类方式，将视觉特征分为边缘、角点和区域，相应的，视觉特征检测分类为边缘检测、角点检测和区域（blob）检测。视觉特征检测方法分类如下图所示，涉及的方法如下表所示。边缘检测分为基于梯度的方法和基于学习的方法，边缘梯度的输出常常被用于基于学习方法的输入。角点检测可分为基于梯度的方法、基于模板的方法和基于等高线的方法，其中基于等高线的角点方法是指基于等高线或边界检测。blob检测分为感兴趣点和区域检测。我们主要关注视觉特征检测的近进展，特征检测方法发展历史如下图所示，2005年之前的传统特征检测方法只是做了简单列出，新兴的方法则给出了提取的时间。

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