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基于机器视觉的笔记本电脑键盘丝印检测

基于机器视觉的笔记本电脑键盘丝印检测 
笔记本电脑键盘丝印检测,这个在现阶段,仍然还是有一些需要的,不过没有手机行业里的需求那么大,毕竟现在的电脑销量已经牌瓶颈了。不过这类丝印检测,其实也不仅仅只是键盘有需要,其它很多领域都会有涉及。但是同样的,这类产品并不是那么好检测。需要有比较强的图像处理算法。
 

笔记本电脑键盘丝印检测
笔记本电脑键盘丝印检测
笔记本电脑键盘丝印检测
IC针脚正位度平整度检测
机器视觉光源
键盘上的丝印一般来讲,都是对比度比较明显的,因为通常都是直接给人看的,所以都做的比较明显,如白底黑字、黑底白字之类的。所以,这类产品照明相对比较容易,一般可以考虑使用4根条形光源或者是四面可调光源来处理。如果要照整个产品的话,那就需要将距离拉远一点,以求得到比较好的均匀性。不过,如果效率允许的话,建议还是分割来拍或多挂几个相机,这样照明比较好处理,而且相机的分辨率也比较高。
 
光源调光器
因为一般都需要4条光源,可以考虑使用常规的4通道模拟控制器APS-2460-4CH。如果是在高速拍照需要很短的曝光时间,则考虑使用频闪控制器,如SPS-2430-2CH(2台)。而如果需要程序控制不同的光源亮度以适用不同的产品,则可以考虑数显控制器,如DPS-24125-4CH-D。
 
工业相机
一般这类产品比较大,精度要求也比较高,所以建议使用高分辨率的工业相机来处理,但是这类产品通常不会要求太高的效率,想要快也快不来。因此可以考虑使用卷帘CMOS的相机,如使用1寸芯片的MER-2000-5GM这样的相机,2000万像素卷帘CMOS相机。
 
工业镜头
因为镜头使用了1寸芯片的2000万像素的相机,所以镜头也要使用匹配的镜头,至少要支持1寸芯片的镜头,一般的2/3寸是不支持的。可以考虑SHI-C2514HIC这系列镜头。
 
图像处理算法
字符丝印在NI中没有太好的算法可以处理。因为每个字的形状都有可能不同。所以,比较难处理。在NI VISION中主要可以考虑黄金模板对比,还有就是使用映射缺陷(NI VISION 2017版后的功能)
 
机器视觉项目实现难度
★★★★★
相对来讲这类缺陷检测,在NI VISION中实现比较麻烦。也不是说实现难,而比较难调试,稳定性不佳。
 
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