昆山产品缺陷检测货真价实 宣雄智能科技

昆山产品缺陷检测货真价实 宣雄智能科技 [宣雄)7ce8cd2]"内容：通常芯片下填充料粘结剂的压力小于0.1mPa，像液晶之类的低黏度材料压力在0.01mPa左右。机械喷射器通过运动在流体中产生压力，将其喷射出去。喷射的液滴由喷嘴尺寸、压球尺寸和斜面形状决定。该技术的优点在于，在喷嘴位置可以获得很高的局部压力，这样可以喷射那些黏度很高的流体。缺点则是使用的喷嘴尺寸要远大于压电或热喷墨技术。然而，在喷射粘结剂或点胶其他一些电子封装常用的材料时，如芯片下填充料、环氧树脂、助焊剂、表面组装粘结剂。

手机镜头是手机摄像模组的关键部件，为保证手机镜头的成像质量，需要对其内外部进行各个角度、各种缺陷的检测。

对于手机镜头的缺陷检测，目前无法进行有效的检测。通常还是依赖于人工借助显微镜的方式进行检测，此检测方法存在以下缺点：

1、人工检测劳动强度大，效率低；

2、人工检测标准主要依靠感官判断，人员之间的标准差异大；

3、镜头的结构复杂，人工极容易出现漏检。

根据本发明的一个方面，在所述步骤s24中：

将同一位置处的缺陷筛选出来后，利用设定大小的矩形核膨胀得到比实际缺陷略大的roi区域，提炼出所述roi区域大小的原图；

根据公式：c＝∑δδ(i,j)2pδ(i,j)计算出所述roi区域图像的对比度，筛选出同一位置处对比度缺陷作为表现清晰的缺陷；

其中δ(i，j)＝|i-j|表示相邻像素间灰度差，pδ(i，j)表示相邻像素间的灰度差值为δ的像素分布概率。

由于CNN强大的特征提取能力，采用基于CNN的分类网络目前已成为表面缺陷分类中的模式一般来说,现

有表面缺陷分类的网络常常采用计算机视觉中现成的网络结构,包括AlexNet, VGG, GoogL eNet,ResNet,

SENet, ShuteNet,MobileNet等。利用分类网络结合上滑动窗口的方式可以实现缺陷的定位。

Deep learning-based crack damage detection using convolutional neural networks

以上信息由专业从事产品缺陷检测的宣雄于2024/6/28 12:10:26发布

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