现代制造业生产工艺自动化程度不断提高，对产品外观、尺寸、质量及性能等要求日益严格，工件表面瑕疵不但影响其外在“颜值”，更恶劣的是影响工件的使用性能，使产品的安全性降低，在出厂前剔除这些瑕疵势在必行。目前国内大部分厂家采用传统的人工肉眼目测法检测，这种传统方法在自动化程度日益提高的今天就显得笨拙了：抽检率低，检测速度慢，检测结果易受检测人员主观因素影响，缺乏统一标准和科学的指导，已经无法满足高速、高精度、实时的自动化生产要求。
同时，现代企业用工成本日益增加，以及机器视觉像素日益提高，越来越多的企业开始使用自动化的表面瑕疵检测系统，以寻求降低成本的同时实现生产过程中的自动检测、报警、记录、统计、挑选、标记等功能。但是，在选用传统机器视觉方式进行瑕疵检测时，我们发现其对高光物体表面和透明物体表面进行检测时，遭遇了“蜀道难, 难于上青天”的困难。
高光产品表面属于镜面反光，工件本身平整度高，且易粘黏油污、手印等，由于材质表面光洁度很高，已经形成一个高光镜面，即使在很弱的光源状态下，表面的反光也会有非常强的对比度，这种对比度会把其表面本身的杂质、划痕、研磨痕等缺陷覆盖，使传统机器视觉拍照无法检测出零件表面的缺陷。同时，由于材质表面已经形成一个镜面，一般的光学镜头和视觉光源的灯珠等都会在材质表面形成倒影，这个倒影会成像于最后的检测画面上，严重影响材质表面的成像效果，造成检测无法进行。
对于透明类产品表面的缺陷检测，使用一般光学系统进行正面打光时，大部分光经过玻璃透射后有极少光线反射回镜头，导致不明显缺陷无法在传统的机器视觉中进行显现。同时，使用一般光学系统进行透射打光时，遇到缺陷会形成多层漫反射，也导致不明显的缺陷无法显现。
在此背景下，25年来一直潜心钻研于技术创新的法国STIL品牌独创的光谱共焦技术应运而生，此技术结合线阵相机，形成了MC2视觉检测系统，完美地解决了传统机器视觉在表面瑕疵检测的困难，具有明显的优势：
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无需外接光源照明，光谱共焦传感器的光源即为检测所需的同轴光源；
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环境光线的变化不影响成像效果，适应性强；
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适应所有的物体表面，无论是漫反射表面，镜面（高光面）或者透明物体表面；
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高达80KHz的扫描速度，并可实现非常低的像素尺寸(最小像素可达0.2×0.2μm2)；
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最高可至2.6mm的高景深，在景深范围内的任何一个位置都是完美聚焦，成像更为清晰且无需进行Z轴对焦。
STIL MC2动态视觉显微镜 之实验室情景
MC2动态视觉检测案例
复合材料之比较：
传统视觉显微镜 STIL MC2视觉成像
电子元件的比较：
传统视觉显微镜 STIL MC2视觉成像
最小的缺陷清晰可见：
手机屏幕玻璃边缘的检测：
玻璃表面的微小划伤：
印刷电路板(PCB)的生产缺陷：
半导体 晶片边缘的生产缺陷：
案例具体数据--1mm玻璃边缘检测数据与成像：
微构件(手表机械装置)检测数据：
手表微构件的抛光缺陷检测数据：
未来工厂：零缺陷的微观分辨率赢得生产线
“未来工厂”要求，灵活性和竞争力要求实施控制手段和测量手段，以便能够在生产中及早发现异常情况。在如今所及范围的最新发展，使得识别微观缺陷成为可能。这些高分辨率测量的衍生物是大数据的生成，这需要实施人工智能软件。
来自于罗兰贝格管理咨询的扇形图，阐述了未来工厂中数字化生产情景：在产品及工艺设计、管理与把控、生产制造、数据集成与维护、工作组织等5个方面，将未来工厂的彩色传感器生产划分为成熟度可用(广泛传播)、新兴潜在成熟(有限扩散)、在未来成熟等三个阶段。
高分辨率图像的生成，需要使用强大的计算手段来识别缺陷。使用人工智能实施最新技术的软件(深度学习软件和计算机在线瑕疵展示软件)，使得这项任务更加可靠和简单。
测量晶圆时，MC2的动态视觉场景，成像清晰且规则：
法国STIL创始于1993年，迄今为止为全球各行企业提供高性能的光谱共焦位移传感器已超过25年。司逖测量技术(上海)有限公司是法国STIL公司在中国的销售公司。我们在华东及华南分别设有总公司及办事处，均处于交通便捷、物流发达之地，以便更好地为中国客户提供优质的售前售后服务！
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