1. 检测需求分析
检测类型 | 典型缺陷/参数 | 技术难点 |
外观缺陷检测 | 划痕、裂纹、氧化、脏污、字符缺失/错印 | 高反光表面处理、微小缺陷识别（<0.01mm） |
尺寸测量 | 引脚间距、焊点直径、孔径、厚度公差 | 亚像素级精度（±1μm）、复杂边缘定位 |
装配定位 | 元件位置偏移、极性反装、缺件/多件 | 多角度快速匹配、动态干扰抑制 |
字符识别 | 二维码/条码、丝印字符、批次号读取 | 低对比度、变形/倾斜字符识别 |
2. 硬件系统设计
模块 | 配置要求 | 典型选型 |
工业相机 | - 分辨率：5MP~25MP（根据精度需求）
- 帧率：30~300fps（动态检测需高速）
- 类型：面阵/线阵（高精度场景） | Basler/海康/Vieworks |
光学镜头 | - 远心镜头（尺寸测量）
- 高倍率显微镜头（微缺陷检测）
- 变焦镜头（多尺寸兼容） | KOWA/施耐德/Computar |
光源系统 | - 环形光源（通用缺陷检测）
- 同轴光源（反光表面）
- 结构光（3D轮廓测量）
- 多通道可编程光源 | CCS/奥普特/Advanced illumination |
运动控制 | - 高精度XY轴平台（精密定位）
- 旋转台（多角度检测）
- 机器人引导（装配场景） | 台达/安川/ABB |
3. 软件算法架构
深度学习检测
采用YOLOv8、Mask R-CNN等模型实现复杂缺陷分类；
数据增强：针对反光、阴影等场景生成合成缺陷样本
高精度测量
亚像素边缘检测（Canny/Zernike矩算法）；3D点云分析（激光三角测量/结构光）
鲁棒性增强
多光谱融合（可见光+红外成像）；自适应曝光控制（应对高反光表面）
4. 系统集成方案
通信协议：EtherCAT/Profinet工业总线协议
数据管理：
实时SPC统计过程控制；NG品图像溯源数据库；与MES/ERP系统对接（ODBC/OPC UA接口）
人机界面：
可视化参数配置界面；缺陷图像标注工具；检测报告自动生成（PDF/Excel）
