發(fā)布時(shí)間：2020-08-03 09:04

【摘要】：PCB作為電子產(chǎn)品的基本組成構(gòu)件,其焊點(diǎn)質(zhì)量直接影響電子產(chǎn)品的穩(wěn)定性和使用壽命,因此焊點(diǎn)質(zhì)量檢測(cè)是PCB生產(chǎn)過程中非常重要的步驟。傳統(tǒng)的人工檢測(cè)法存在著諸如檢測(cè)速度慢、準(zhǔn)確率低的不足之處,難以滿足生產(chǎn)要求,因此自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)在PCB焊點(diǎn)質(zhì)量檢測(cè)中得到了廣泛的應(yīng)用。對(duì)于焊點(diǎn)質(zhì)量檢測(cè),目前國(guó)內(nèi)外的研究對(duì)象主要是貼片類焊點(diǎn),對(duì)插針類焊點(diǎn)的研究工作較少。故本文針對(duì)以工業(yè)機(jī)器人為載體的插針類焊點(diǎn)的質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng),引入自動(dòng)光學(xué)檢測(cè),并采用極限學(xué)習(xí)機(jī)判斷焊點(diǎn)質(zhì)量合格與否,以提高檢測(cè)效率,保證檢測(cè)結(jié)果的可靠性。本文的主要研究?jī)?nèi)容與成果如下:(1)對(duì)自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)的總體方案進(jìn)行了設(shè)計(jì),包括工業(yè)相機(jī)、鏡頭、光源的選型與設(shè)計(jì),以及軟件平臺(tái)和焊點(diǎn)檢測(cè)算法流程的確定;(2)對(duì)自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定,獲得了圖像中的點(diǎn)與實(shí)際空間中的點(diǎn)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,再檢測(cè)PCB上定位標(biāo)志的位置,根據(jù)焊點(diǎn)與定位標(biāo)志的位置關(guān)系獲得了各焊點(diǎn)在圖像中的位置,實(shí)現(xiàn)焊點(diǎn)定位;(3)為獲得機(jī)器學(xué)習(xí)算法所需的輸入,提取了大量焊點(diǎn)圖像的特征并利用信息增益進(jìn)行特征選擇,計(jì)算信息增益時(shí)的特征數(shù)據(jù)離散化由K-means聚類算法實(shí)現(xiàn),并采用CH指標(biāo)確定最佳聚類數(shù)目;(4)采用代價(jià)敏感極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行焊點(diǎn)質(zhì)量檢測(cè),實(shí)驗(yàn)表明,與一般的極限學(xué)習(xí)機(jī)相比,其對(duì)不平衡樣本有更好的分類效果,之后還采用人工魚群算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化并有效提升了代價(jià)敏感極限學(xué)習(xí)機(jī)的性能。
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.41;TN41;TP181
【圖文】：

圖 2-2 PCB 焊接系統(tǒng)的實(shí)物圖Fig.2-2 Photo of PCB welding system學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)的硬件選型與設(shè)計(jì)檢測(cè)系統(tǒng)由工業(yè)相機(jī)、鏡頭與光源組成，其三維模型

圖 2-4 MER-500-7UC 相機(jī)的實(shí)物圖Fig.2-4 Photo of camera MER-500-7UC統(tǒng)，其物像關(guān)系如圖2-5所示，其中 AA 的曲率中心所在的直線；F、F 分別為

Fig.2-4 Photo of camera MER-500-7UC2.2.2 鏡頭選型對(duì)于一個(gè)光學(xué)系統(tǒng)，其物像關(guān)系如圖2-5所示，其中 AA 為光學(xué)系統(tǒng)的光軸，即光學(xué)系統(tǒng)各個(gè)表面的曲率中心所在的直線；F、F 分別為物方焦點(diǎn)與像方焦點(diǎn)，

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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4 劉源l

本文編號(hào)：2779408