使用环境 | Python(OpenCV, SciPy) |
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使用对象 | 传感器基片镀层、连接器触点、芯片焊盘等镀金表面 |
使用目的 | 通过反射率分布检测镀金不均匀、氧化、划痕等缺陷 |
输入数据 | 多角度偏振光图像(建议3-5种入射角)或高动态范围(HDR)图像 |
输出数据 | 反射率分布热力图、缺陷标记图(含位置/面积/类型)、镀金厚度估计(可选) |
硬件配置 | 偏振工业相机(如FLIR BFS-PGE-50S5P-C) - 可控多角度LED光源系统 |
样本获取 | 需标准镀金样板校准,采集环境需避光 |
测试结果 | 镀金不均匀检出率>92%,氧化区域识别准确率>85% |
执行速度 | 2000x2000图像分析时间: - CPU:~200ms(多线程优化) - GPU:~50ms |
资源消耗 | 内存占用:约4×图像尺寸(浮点计算需求高) |
源码类型 | Python科学计算版(依赖NumPy/SciPy) |
文件大小 | 核心算法代码~500KB(含标定模块) |
相关备注 | 上图为检测样品不合格品 需配合标准白板进行反射率标定,镀层厚度检测需预先建立光强-厚度模型 |
买家 | 规格或版本 | 评分 | 评价 | 时间 |