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随着工业检测精度要求的不断提升，传统机器视觉技术逐渐暴露出对非可见光物质特性识别不足、复杂缺陷检出率低等局限性。高光谱相机凭借其独特的光谱分析能力，为工业检测提供了革命性的解决方案。以下结合中达瑞和VIX系列推扫式高光谱相机的技术特点与实际应用案例，解析其在工业检测中的核心价值。

一、高光谱相机检测原理：从“成像”到“物质识别”

传统机器视觉依赖可见光成像，仅能获取物体的空间信息，而高光谱相机通过采集目标物的连续光谱数据（400-1700nm），生成包含波长、空间信息的“光谱立方体”。不同物质因成分与结构差异，在特定波段呈现独特的吸收/反射特征，形成“光谱指纹”。通过分析光谱曲线，可精准识别材料成分、表面缺陷、微小色差等传统手段难以察觉的关键信息。

二、工业检测典型应用场景

1. Mini LED/LED屏检测：微米级色差与发光一致性管控

痛点：传统色度仪无法满足高精度要求，人工检测效率低且主观性强。

解决方案：

光谱特征分析：通过VIX-N110P（光谱分辨率1nm，高精度）采集灯珠发光光谱，通过模型训练识别发光强度、波长偏移等参数，实时标注异常灯珠（如第2、4颗灯珠光谱偏差）。

像素级色差检测：可识别单像素点小于2%的颜色值差异，远超人眼极限，确保屏幕显示均匀性。

2. PCB板缺陷检测：穿透涂层，定位隐形瑕疵

焊盘缺陷检测：

传统难点：透明胶水覆盖金属导电区时，AOI（自动光学检测）与人工复检均无法识别。

光谱优势：缺陷区域与正常区域的光谱反射率差异显著（红色曲线vs绿色曲线），可精准定位加胶工序问题。

三防涂覆缺陷检测：

溢出区域识别：通过400-1700nm宽光谱分析，区分涂覆液覆盖区（红框）与未覆盖区（绿框），避免漏检。

漏铜缺陷检测：

隐形缺陷显化：光谱图像直接呈现铜层暴露区域（红框），解决传统检测手段的盲区问题。

3. 透明材质检测：多波段联合分析，区分物理损伤与污染

案例：光棒瑕疵检测中，420nm波段识别表面划痕，780nm波段区分油污污染，通过多光谱对比定位瑕疵类型。

价值：避免因表面污染误判为产品损伤，提升质检准确性。

4. 精密面板检测：物质特性与空间特征双重分析

物理损伤 vs 表面沾污：利用不同波段光谱响应差异，区分划痕、裂纹与灰尘、指纹等污染，优化修复流程。

三、技术优势与实施路径

1. 中达瑞和核心优势

全光谱覆盖：400-1700nm宽光谱范围，适配可见光至近红外检测需求。

高精度建模：基于中达瑞和光谱云平台海量光谱数据训练模型，支持缺陷分类、定量分析与实时判定。

非接触无损：无需物理接触，避免二次损伤，适用于高附加值产品（如Mini LED、高端PCB）。

2. 实施路径

设备集成：替代传统CCD相机或新增光谱检测工位，通过工控机与PLC实现自动化控制。

数据闭环：光谱采集→标注训练→模型匹配→结果输出，形成智能化检测流程。

从Mini LED的微米级色差管控到PCB隐形缺陷的精准识别，高光谱相机通过“光谱指纹”技术，突破了传统视觉的物理局限，为工业检测提供了更高精度、更强适应性的解决方案。未来，随着消费级光谱产品的普及，高光谱技术有望成为智能制造的标配工具，推动工业质检向智能化、精细化迈进。