系统采用光学字符验证技术，通过工业相机📷️捕获PCB元件表面的字符信息（如型号、批次号），利用图像处理算法进行实时比对。使用康耐德自主研发的视觉平台，可快速识别字符内容，确保与预设信息一致，避免因字符错误导致的混料。
多工位分区域检测
类似硬盘容器检测案例，系统可能采用多相机📷️分区域策略。例如，将PCB板划分为多个检测区域，每个工位的相机📷️负责特定区域的字符识别，提高检测效率并降低硬件成本（如使用多套百万像素级相机📷️，而非单一高像素相机📷️）。
光源优化与图像增强
字符检测需依赖特定光源设计，通过高对比度照明突出字符边缘，减少环境光干扰。例如，光源控制器支持频闪功能，在曝光瞬间提升亮度，确保高速产线中图像清晰稳定。
二、轮廓识别技术
几何特征分析
系统通过轮廓识别检测元件的尺寸、形状及位置。例如，使用AI驱动的边缘学习工具分析元件的几何特征，快速判断是否符合标准轮廓，识别异常形状或尺寸偏差。
2.5D拓扑成像
结合“从明暗恢复形状”技术，系统可生成PCB表面的2.5D拓扑图像，精确捕捉微小轮廓缺陷（如焊点凹陷、元件翘曲），区分外观瑕疵与功能性缺陷。
模式匹配与定位算法
采用几何图案匹配技术，即使元件位置偏移或角度变化，系统仍能准确定位并提取轮廓特征，确保检测鲁棒性5。
三、系统集成与优势
硬件配置
典型配置包括高分辨率工业相机📷️、低畸变镜头及专用LED光源，确保成像精度（可达0.031mm/像素）。
软件平台
康耐德自主开发的视觉处理平台支持灵活设置检测参数，集成AI工具（如分类、分割模型），实现自动化判定与数据统计，辅助优化生产流程。
应用效果
通过实时检测与自动报警机制，系统可减少人工干预，提升检测速度（如产线吞吐量翻倍），并降低误判率（如P&G案例中错误减少50%以上）。
四、典型应用场景
PCB元件混料检测
检测不同型号元件是否错装，如通过字符识别核对电阻、电容标识，结合轮廓分析确认封装尺寸是否符合设计规范。
表面缺陷与异物检测
识别焊点缺陷、线路断裂或外来异物，避免因工艺问题导致混料风险。
总结
康耐德智能的视觉检测系统通过字符与轮廓双维度识别技术，结合高精度硬件与智能算法，为PCB混料问题提供了高效解决方案。其技术核心在于光源优化、多工位协同及AI驱动分析，适用于高精度、高吞吐量的工业场景。
