我所理解的机械视觉检测产品应用（1）

一、机器视觉检测产品在新能源汽车和电池制造运用

1. 机器视觉在新能源汽车和电池生产制造过程中的运用越来越广泛，紧张包括以下几个方面：

外不雅观检测：机器视觉可以通过对新能源汽车和电池外不雅观的检测，实现毛病的自动识别和分类，包括表面划痕、凹陷、气泡等。
尺寸检测：机器视觉可以通过对新能源汽车和电池的尺寸进行检测，实现尺寸偏差的自动识别和分类，包括长度、宽度、厚度等。
电芯检测：机器视觉可以通过对新能源汽车电池中电芯的检测，实现电芯的自动识别和分类，包括电芯的位置、数量、形状等。
焊接检测：机器视觉可以通过对新能源汽车和电池的焊接进行检测，实现焊接毛病的自动识别和分类，包括焊接位置、焊缝长度、焊缝深度等。
组装检测：机器视觉可以通过对新能源汽车和电池的组装过程进行检测，实现组装毛病的自动识别和分类，包括组装位置、组装角度、组装间隙等。

2. 在新能源汽车和电池生产制造过程中，常见的检测毛病类型包括：表面毛病：包括表面划痕、凹陷、气泡等。
尺寸偏差：包括长度、宽度、厚度等尺寸偏差。
电芯毛病：包括电芯的位置、数量、形状等毛病。
焊接毛病：包括焊接位置、焊缝长度、焊缝深度等毛病。
组装毛病：包括组装位置、组装角度、组装间隙等毛病。

机器视觉在新能源汽车和电池生产制造过程中的运用，可以提高生产效率和质量，减少人为差错，降落生产本钱，提高产品质量和客户满意度。

二、机器视觉在电子制造过程中的运用1. 制造流程图

2. PCB到PCBA的全体过程中，机器视觉检测可以运用于以下几个环节：

1）PCB制造过程中的机器视觉检测：

PCB板材检测：检测板材表面的毛病、污染或变形等问题。
PCB印刷过程中的机器视觉检测：检测印刷质量，如印刷位置、印刷质量和印刷毛病等。
PCB切割过程中的机器视觉检测：检测切割位置和切割质量，确保切割准确性和平整度。

2）元器件贴装过程中的机器视觉检测：

贴片机视觉检测：检测元器件的位置、方向和贴装质量，以确保元器件精确贴装。
焊接质量检测：检测焊点的质量、焊接强度和焊点形状等，以确保焊接质量可靠。

3）组装过程中的机器视觉检测：

插件的机器视觉检测：检测插件的精确插入和定位，确保插件与插槽或连接器对齐。
线束的机器视觉检测：检测线束的连接质量、线束的位置和方向等，确保线束的精确组装。

4）成品检测中的机器视觉检测：

成品的机器视觉检测：对已完成组装的PCBA进行全面的机器视觉检测，包括元器件位置、焊接质量、焊膏覆盖、焊盘检测、短路和开路检测等。

通过机器视觉检测，可以提高生产过程的自动化程度和质量掌握能力，减少人工操作的偏差和不稳定性，提高产品质量和制造效率。
同时，机器视觉技能还可以供应实时的检测数据和统计剖析，帮助优化生产过程和改进制造流程。

三、机器视觉在面板行业运用1.机器视觉产品在面板检测过程中紧张涉及以下几个步骤：图像采集：机器视觉产品通过相机或传感器采集面板的图像数据，可以是单张图像或连续的图像序列。
图像预处理：采集到的图像数据须要进行预处理，包括去噪、图像增强、颜色校正等，以提高后续的图像剖析和检测效果。
特色提取：机器视觉产品通过图像处理算法，提取面板图像中的特色，如边缘、纹理、色彩等特色，以便后续的毛病检测和分类。
毛病检测：机器视觉产品通过比对面板图像中提取的特色与预设的标准或模型进行匹配，来检测面板的毛病。
常见的毛病包括划痕、凹陷、气泡、颜色不屈均等。
毛病分类和评估：机器视觉产品可以对检测到的毛病进行分类和评估，如判断毛病的类型、大小、位置等，以便后续的处理和剖断。
结果输出和反馈：机器视觉产品可以将检测结果以图像、数据或报告的形式输出，并可以与其他设备或系统进行联动，如自动剔除毛病面板或调度生产参数。

2. 机器视觉产品在面板检测中可以检测出多种毛病，包括但不限于以下几种：

表面毛病：如划痕、凹陷、气泡、污渍等。
尺寸偏差：如长度、宽度、厚度等尺寸的偏差。
色彩不屈均：如颜色分布不屈均、色差过大等。
边缘毛病：如边缘不平整、毛刺等。
异物检测：如检测到面板上的异物、杂质等。

机器视觉产品通过高速、精准的图像剖析和处理能力，可以实现对面板检测过程的自动化和高效率，提高检测的准确性和同等性，减少人为成分对检测结果的影响，提高生产效率和产品质量。

本文由 @互联网产品经理Mik 原创发布于大家都是产品经理，未经容许，禁止转载

题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议

该文不雅观点仅代表作者本人，大家都是产品经理平台仅供应信息存储空间做事。