在当今这个时代，计算机视觉领域呈现出很多新的趋势，其中显著的一个，就是应用的性增长。除了手机、个人电脑和工业检测之外，高速多工位在线视觉检测，计算机视觉技术在智能安防、机器人、自动驾驶、智慧医、无人机、增强现实（AR）等领域都出现了各种形态的应用方式。计算机视觉迎来了一个应用性增长的时代，目前的应用如下图所示，主要以运动控制为主。随着各个领域技术不断发展，许多科技巨头也开始了在图像识别和人工智能领域的布局，Facebook签下的人工智能***Yann LeCun重大的成就就是在图像识别领域，其提出的LeNet为代表的卷积***网络，视觉检测，在应用到各种不同的图像识别任务时都取得了不错效果，被认为是通用图像识别系统的代表之一；Google 借助模拟***网络“DistBelief”通过对数百万份YouTube 视频的学习自行掌握了猫的关键特征，这是机器在没有人帮助的情况下自己读懂了猫的概念。这也能看出国技公司对图像识别技术以及人工智能技术的重视程度。
基于机器视觉的易拉罐质量检测系统使用机器视觉LED光源：圆顶式无影光，三环式无影光，低角度环形光，同轴光，有效地解决了打光的难题。通过对复合式光源的组合控制，能获得轮廓清晰、色彩对比鲜明的瓶盖图像，并能迅速地与设定值比较，找出具有边缘凹陷、表面划伤、拉环变形、密封胶破损、印刷字符、图案不清晰的不良产品，2020全新智能视觉检测，并立即剔出生产线。
半导体的广泛应用使得人们对其质量要求越来越高。半导体生产过程中塑封表面缺陷的检测得到更多生产厂家的重视。本文对SOT-23封装式半导体的表面塑封缺陷进行了研究，改进并优化半导体质量缺陷检测系统，通过边缘检测算法提取半导体管体的塑封边缘，***智能全新视觉检测，确定被检管体的位姿，缩小检测范围，使用基于边缘点的模板匹配算法来判断字符的完整性，***后利用差影法准确地检测出塑封缺陷。经工厂试用后，结果显示此系统能有效地检测出表面质量缺陷。
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