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崛起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刷机、贴片机、AOI检测这类的设备必须使用机器视觉检测组件。随着中国制造业的蓬勃发展，机器视觉检测行业也在中国市场度过了发展的初时期，不仅纷纷在中国开展业务，中国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，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，、精密的专业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崛起的半导体行业，从上游晶圆加工制造的分类切割，到末端电路板印刷、贴片，都依赖于高精度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，天津视觉检测，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高精度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。

IBM认知视觉检测技术的四大优势：(1)可靠的检测能力：IBM认知视觉检测技术能实现全位的详细检测、全自动化效、高检出率、低误报率的检测水平，利用自主化的学习能力实现检测能力的不断提升，保证产品检测质量越来越稳定。(2)赋能工艺改进：IBM认知视觉检测技术可以使用标准化工艺自动修复缺陷，实现产品质量与生产工艺参数、环境数据的关联性分析，促进生产质量的综合改进。(3)易于扩展：IBM认知视觉检测技术使用通用拍照设备与分析设备，降低采购与维护成本。模型自动部署升级，没有维护窗口。面对新产品或新品调整，仅需数天时间，无需人工过多干预。新增产线只需要较低额外投资，工业视觉检测，投资总成本低于传统光学检测手段。(4)经济效益：IBM认知视觉检测技术可以将人工成本降低2/3以上，大幅降低人员招聘需求和培训成本。同时能及早发现问题，降低原材料的损失程度，避免了因产品质量导致的赔偿、召回、品牌价值等损失

中国是红枣的主要出产国，自动化视觉检测，红枣作为我国的一个重要经济作物，对其进行质量检测和分级的要求越来越高，目前传统的检测分级手段主要有：1）手工分类：在国内外具有成熟的分类方法，利用反转分式和传送带式分级台，这两种方法是用肉眼区分，存在分级精度低，视觉疲劳，分级效率低的问题，造成了红枣及其他农产品分级销售困难和出口困难等问题。2）机械化分级：大小分级机及重量分级机，这种方法只能根据农产品的大小和重量分级。尺寸分级机的工作原理一般是利用孔、间隙等方式来判断水果大小，然后根据水果横径的大小进行分级。重量分级机是根据水果重量进行分级，应用于红枣等特殊果类时不能兼顾其表面裂缝、痕、霉变等重要特质。3）光电分级:目前使用普遍的分选方法，它是利用农产品表面对不同波长范围内的光的吸收和反射来分析其颜色特征，从而决定水果的质量等级。按照光的波段范围来分，视觉检测机器，可分为可见光检测和近红外检测。但是这个方法仅仅对果蔬的表面颜色特征进行判断，而忽略其它方面的特征，故存在很大的片面性，不适合红枣或其他果蔬品质面检测的需要。

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