輕觸開關是一種廣泛應用于電子產(chǎn)品中的開關，其質(zhì)量直接影響到產(chǎn)品的安全性和使用壽命。然而，由于制造過程中的各種因素和外界環(huán)境的影響，輕觸開關可能會出現(xiàn)各種缺陷，如接觸不良、開關失靈等，這些缺陷會影響其產(chǎn)品質(zhì)量和用戶體驗。

為了檢測輕觸開關中的缺陷，傳統(tǒng)的方法是人工視覺檢測，但這種方法存在著效率低、誤判率高、工作強度大等問題。因此，視覺檢測技術被廣泛應用于輕觸開關缺陷檢測中，它可以大大提高檢測效率和準確性。輕觸開關廣泛應用于視聽產(chǎn)品、數(shù)碼產(chǎn)品、遙控器、通訊產(chǎn)品、家用電器、醫(yī)療器械、健身器材等各大行業(yè)，是電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要電子元器件之一。輕觸開關的好壞直接影響到產(chǎn)品的壽命和可靠性。因此，其外觀檢查是非常重要的一個環(huán)節(jié)。

在生產(chǎn)過程之中，國之內(nèi)的輕觸開關缺陷檢測往往依賴于工人的目視檢查。由于檢測項目多、產(chǎn)品尺寸小、尺寸精度要求高等因素，容易對操作人員造成視覺疲勞，造成誤檢、漏檢。難以提高產(chǎn)品后續(xù)分揀過程的速度和質(zhì)量。將機器視覺技術應用于輕觸開關的外觀檢測，可以實現(xiàn)產(chǎn)品的自動化和智能化，具有很大的工程實用價值和社會效益。

具體過程如下：（1）設計了一種適用于輕觸開關帶電與外觀檢測一體化的自動化設備。檢測設備主要包括送料臺、轉(zhuǎn)料臺、電機、單片機控制板、相應的機械傳動裝置、圖像采集裝置和采集箱等。

（2）結(jié)合檢測要求，確定實驗室圖像采集方案，選擇合適的攝像頭和光源進行輕觸開關圖像采集。對采集到的圖像進行光源補償和灰度處理，通過濾波、閾值分割、形態(tài)學閉合運算等預處理手段提取出輕觸開關的二值化圖像。

（3）采用深度學習算法框架，結(jié)合自主研發(fā)的電子元器件檢測模型，成功實現(xiàn)了字符識別、目標定位、缺陷檢測和分類的快速生產(chǎn)和應用。定義學習。成功實現(xiàn)了復雜場景之下的識別和檢測，具有抗干擾能力強、準確率高和自升級算法等優(yōu)點，識別率可達99.99%。并不要求開發(fā)人員花費大量時間在不同組件的定制開發(fā)之上。它只需要上傳合格的產(chǎn)品圖片，并對圖片中的組件進行訓練和學習，就可以準確定位輕觸開關的位置和完整性，在復雜場景之中有更好的效果，識別速度可以達到毫秒級。