目前電子產品外型表面缺陷人工檢查工作量大，效率低而且漏檢率高，迫切需求產品缺陷的自動化檢查;實際檢查中，塑料制品表面在發光條件下會呈現反光，嚴重妨礙后續處理;缺陷微小且與制品顏色對比不比較明顯，采納直截了當閾值沒法分割;對于這一現狀將機器視覺技術與虛擬儀器相結合，依據產品缺陷特征，選用合適的發光方案抑制反光，利用銳化濾波獵取了缺陷位置特征清晰的圖象，并對邊緣模糊缺陷有效分割;識不結果表明，圖象處理算法平穩，對絕大部分缺陷具有良好的檢查效果。
半導體芯片普遍應用于各顆領域，各類電子產品，差不多成為經濟進展，國家信息內容安全的命脈，深刻妨礙著現代人類的生活.在半導體芯片封裝制造過程中，不可幸免地在芯片表面產生各類缺陷，直截了當妨礙到芯片的運行效能及壽命。傳統人工目視檢查法差不多難以習慣半導體芯片封裝制造的高速，高周密度的檢查需求.利用機器視覺技術對芯片表面缺陷展開檢查，具有無接觸無損傷，檢查周密度高，速度快，平穩性高等優點.盡管目前基于機器視覺的芯片缺陷檢查技術在芯片打印字符，引足外型外形尺寸部位等方面的研究已取得很好的進展，但關于芯片表面的外型缺陷檢查與分類研究尚處于起步。
機器視覺作為一項先進自動化檢查技術，可有效提升成產效率和工業制造水平，視覺檢查可應用于產品外型缺陷自動識不。
