一.外观缺陷检测

产品表缺陷检测属于机器视觉技术的一种，就是利用机器视觉模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图像的采集处理、计算、最终进行实际检测、控制和应用。

当今消费类电子产品的费者们都期待开箱看到完美无瑕的产品。有划痕、凹凸不平和带有其他瑕疵的产品会造成代价高昂的退货，还可能有损品牌声誉和未来的业务。

目前，旨在防止表面缺陷的质量控制操作很大程度上依靠人工检测员。在生产过程中，这些人工检测员必须敏锐感知，并立即对产品质量作出判断，以确保不会将缺陷产品送到消费者手中。

然而，生产线速度越快，产品越复杂，或者缺陷越模糊，人工检测员就越难做到在提供绝对质量保证的同时，满足生产效率需求。

Smartmake 检测系统的成像光度计和色度计经过专门设计，可用于测量和检测发光部件上亮度和色度均匀性方面的细微变化。

凭借这些亮度测量功能，Smartmake 系统非常适用于检测产品表面上的异常特征，并根据位置、范围和严重程度对这些缺陷进行分级。Smartmake系统还提供自动化检测的所有优势，包括客观分析和可量化的结果，帮助客户自动跟踪误差，改进生产操作。

我们还提供广泛的机器视觉和亮度评估工具，结合使用Smartmake自动化光学检测软件，可用于进行生产级监控和通过/未通过测试定序。




利用对比度测量在笔记本外壳上检测到划痕

二.超高相机分辨率、精准动态范围

机器视觉检测系统的性能取决于高质量图像的采集，让系统能够“看见”更多的缺陷细节，并进行有意义的评估。标准机器视觉相机传感器的分辨率通常为100万到500万像素。

通过利用 Smartmake 成像光度计或色度计提供的出色分辨率（最高可达2900万像素）和动态范围（最高可达73.4 dB），Smartmake 机器视觉系统可以提供无以伦比的图像清晰度。

凭借高动态范围，这些系统可以检测到元件表面因光线反射引起的极细微变化（比如阴影表明有划痕），而高分辨率的CCD传感器则使这些系统能够采集到高质量图像，并高度精确地对缺陷进行分类。Smartmake系统相机能够检测到人工检测员难以察觉到的缺陷，包括玻璃上的细微划痕和杂质颗粒。






三.找出未知位置的未知缺陷

Smartmaket 提供基于 CCD 的完整相机系统，利用先进的成像技术与复杂的算法找出和描述设备表面上随机出现的外观缺陷，包括元件上未知或无法预测位置上的未知缺陷。

通过采集设备的广域图像，Smartmaket能够执行均匀性检查，找出设备表面上极细的划痕、细微的凹凸不平甚至指纹。这些系统可以根据可接受公差范围对每个缺陷的严重程度进行分类，并作出通过/未通过判断，就跟人工检测员会运用他们的判断来确定误差是否在合理的范围以内一样。

但不同于人工检测员的是，Smartmaket解决方案可以将数值运用到每个缺陷，按尺寸、形状、位置、频率和发生率来量化这些缺陷，创建趋势分析数据，让生产部门能够对流程进行微调，从而改进产品质量，提高生产效率。

基于Smartmaket自动化视觉检测软件平台，这些系统可以同时执行其他检测，包括元件方向、组件验证、平面拟合度和外观分析以及标签辨识度，从而消除了在生产线上单独配备一套机器视觉系统的需要。




可通过测量凹痕的长度和宽度来确定产品通过/未通过

四.“最小可显示差异”评估均匀性

由于Smartmaket的视觉检测系统是基于亮度软件工具进行检测的，这些系统可以利用亮度测量方面的优势来检测和量化表面缺陷。

其中一项优势就是利用“最小可显示差异（JND）”来进行均匀性评估，JND是指至少有一半的时间可觉察到差异的表面区域变化范围。Smartmaket的亮度计和色度计利用JND来评估发光显示屏上明显的不均匀性和mura，避免人工检测员将JND范围以内的差异视为缺陷处理。

对于发光部件，JND测量法也可以应用到非发光表面，用于检测表面上因划痕、凹痕、污迹和其他缺陷所引起的“均匀性”问题，并进行分级




可通过测量凹痕的长度和宽度来确定产品通过/未通过.




利用mura或均匀性检测原理在平板电脑屏幕上检测到污迹.

近年来，机器视觉技术飞速发展，在发达国家的各种自动化生产在线中得到成功应用，该项技术的应用也促使中国企业大量取代装配生产在线的操作工人。目前，由于消费者对产品质量要求不断提高，制造商必然雇佣更多工人进行表面缺陷检查，导致人力成本上升。而现有的大多数视觉技术是以尺寸测量等功能而设计的，尽管一些专业软件供货商也试图开发用于表面瑕疵检测模块，但是这类模块通常是基于模板匹配或是基于人工编码等不灵活的方法。同时，这类型软件由于鲁棒性低、机器试运行时间长、以及对专业领域知识水平要求高等因素，通常不能满足表面瑕疵检查的要求。
联系我时，请说是在东莞机械网看到的，谢谢！