2025 元旦至，华章启！青岛格润佳测控技术有限公司作为机器视觉领域的探索者，回首过往，用智能视觉解锁无数行业可能。此刻，元旦曙光洒下，团队斗志昂扬，以全新技术、前沿理念拥抱新气象。新岁序开，愿携手各界，让机器视觉照亮更多未来之路！
电子元件表面缺陷检测案例背景：一家电子制造企业生产手机电路板，上面有大量微小的电阻、电容等电子元件。在生产过程中，需要检测元件表面是否有划伤、污渍、缺角以及引脚是否有弯曲、变形等缺陷。传统人工检测效率低且容易漏检，无法满足大规模生产需求。视觉检测方案：采用高分辨率的工业相机与特定的光学照明系统相结合，获取电路板的清晰图像。运用图像处理算法，首先对图像进行预处理，如灰度变换、滤波去噪等操作，以增强图像的对比度和清晰度。然后，通过特征提取算法识别电子元件的轮廓、引脚等关键部位，并与标准元件模型进行比对。对于表面缺陷，利用基于纹理分析和区域生长的算法来检测异常区域。例如，通过分析元件表面的纹理一致性，若存在与正常纹理差异较大的区域，则判定为可能的划伤或污渍；对于引脚，通过计算其直线度和间距等参数来判断是否有弯曲或变形。实施效果：检测精度可达到 0.05 毫米，能够有效检测出各种微小缺陷。检测速度大幅提升，每块电路板的检测时间缩短至 5 秒以内，相比人工检测效率提高了数十倍。次品率从原来的 3% 降低到 0.5% 以下，显著提高了产品质量和企业的市场竞争力。
钢材表面缺陷检测案例背景：钢铁生产企业在钢材轧制过程中，钢材表面可能会出现裂纹、划伤、夹杂等缺陷。由于钢材生产速度快、产量大，传统的人工肉眼检测方式难以满足生产线上实时、高效检测的要求，且容易受到工人疲劳、经验差异等因素影响。视觉检测方案：在钢材生产线上安装高速线阵相机，配合特殊的照明系统，以获取钢材表面的连续图像。针对钢材表面的不同缺陷特征，采用深度学习算法进行检测。首先，收集大量包含各种缺陷和正常钢材表面的图像样本，对深度学习模型进行训练，使其学习到不同缺陷的特征模式。在检测过程中，模型对实时采集的钢材表面图像进行分析，直接输出缺陷的位置、类型和严重程度等信息。例如，对于裂纹缺陷，模型能够根据裂纹的形状、长度、深度等特征在图像中的表现进行准确识别；对于划伤缺陷，通过检测图像中线性的灰度变化区域来确定其位置和长度。实施效果：检测速度能够与钢材生产速度相匹配，可实现对钢材表面缺陷的实时检测。检测准确率达到 90% 以上，有效提高了钢材产品的质量控制水平。及时发现并处理有缺陷的钢材，减少了后续加工过程中的资源浪费和成本增加，提升了企业的生产效益和产品竞争力。
