当今的中国不仅是半导体分立器件的生产制造大国,同样也是消费大国,占据着全球近一半的半导体分立器件市场。三极管作为半导体分立器件中的重要组成部分之一,同样也是电子电路的核心元件,因此三极管的产品质量直接影响电子产品的稳定性和使用寿命。目前,国内对于三极管外观缺陷的检测方式主要是人工抽检,但是这种方式因受到人眼在时间、空间上的分辨率以及主观因素的限制,检测效率低,不仅检测精度达不到要求,而且有些缺陷人工很难检测甚至检测不了,严重制约了三极管产品的产量与出货质量。随着机器视觉领域的研究不断深入,非接触式的视觉检测技术在外观质量检测领域的应用也日趋成熟,但是针对放在料管中的三极管进行缺陷检测的相关研究还很少。因此,研发出一套针对料管内三极管的外观缺陷检测系统,具有良好的理论研究价值和市场应用前景。本文以放在料管中的三极管为研究对象,设计了基于机器视觉的三极管外观缺陷检测系统,主要研究工作如下:（1）三极管外观缺陷检测系统总体方案设计。分析本文的研究对象及其外观缺陷检测技术要求,并在此基础上完成了视觉检测模块的硬件选型和布局设计,以及缺陷检测总体流程设计;在进行软件结构设计时,利用多线程技术实现各工位同时进行图像采集与处理,以提高系统检测效率;最后,根据三极管的图像特点与缺陷检测要求,完成了图像处理算法流程设计。（2）基于局部特征融合的ROI（Region Of Interest,感兴趣区域）定位与分区算法。针对三极管在料管内定位不足并受到料管凹槽干扰的问题,采用局部特征进行初步匹配定位;针对引脚根部边缘不连续且存在其他边缘干扰的问题,提出了基于RANSAC（RANdom SAmple Consensus,随机抽样一致性）的改进直线检测算法,有效提取出图像中的目标边缘直线,再通过最小二乘法拟合直线得到三极管的旋转角度,并基于仿射变换矫正三极管的旋转姿态以实现三极管的旋转匹配,最后将旋转匹配定位坐标还原至原始图像坐标系中,完成三极管各检测ROI的定位与分区。（3）基于K-Means的封装区域缺陷检测算法。针对料管表面存在的划痕干扰问题,提出了基于K-Means的改进图像分割算法,有效解决了料管划痕对缺陷检测的干扰;针对实际生产中存在的混料问题,通过对局部差异特征进行提取分析,实现混料检测;针对三极管封装区域的表面缺陷,利用标准掩模图像提取待测区域图像;针对全包三极管圆孔与射口区域的缺陷,则将标准掩模图像反转颜色后再提取待测区域图像;最后,使用图像差分法得到差异图像,并通过形态学处理与连通域特征分析的方法,进一步去除图像中的小面积斑块干扰,再根据缺陷判定标准筛选连通域,实现封装区域的缺陷检测。（4）基于多视图的引脚缺陷检测算法。针对引脚表面图像无法有效检测引脚翘起的问题,提出了基于多视图的引脚缺陷检测算法,并利用等腰直角三棱镜实现了引脚端面图像的采集。根据引脚翘起缺陷的检测要求以及端面图像的特点,提出了基于Canny的基准定位方法,对Canny检测到的边缘进行遍历搜索与统计判定以提取料管边缘,再利用最小二乘法得到料管边缘的拟合直线,并将其作为引脚端面位置检测基准;然后基于连通域搜索定位引脚端面的中心坐标,通过计算引脚端面中心与边缘基准在水平方向上的距离,同时对引脚之间的相对位置进行统计分析,实现更为鲁棒的引脚翘起检测。针对细引脚轮廓不定而无法使用标准掩模的问题,提出了自适应掩模生成方法,能够实现不同轮廓外形的细引脚掩模图像生成,并通过引脚弯曲角度、引脚长度以及缺陷尺寸大小的多特征组合,实现引脚表面缺陷的检测。综上所述,本文根据三极管外观缺陷检测的技术要求,设计了三极管视觉检测模块与缺陷检测总体流程,研究了三极管ROI定位与分区算法以及三极管封装区域与引脚的外观缺陷检测算法,最后基于Visual Studio 2015软件平台和模块化程序设计的思想,开发了基于机器视觉的三极管外观缺陷检测系统软件,其中包括用户登陆模块、检测参数配置模块、在线检测模块、数据管理模块以及Mapping显示模块。经过一定规模的现场生产测试验证,本文设计研发的基于机器视觉的三极管外观缺陷检测系统能够在150ms以内完成一个三极管的外观缺陷检测,满足实际生产要求的工作节拍;同时,缺陷检测系统的平均过检率与漏检率分别为1.14%和0.08%,缺陷检测准确率在97.87%以上,能够满足实际生产要求的准确性与稳定性。