基于內(nèi)錐鏡面掃描全景成像的微鉆視覺檢測方法
發(fā)布時(shí)間:2021-08-16 20:49
隨著數(shù)字化產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展,印刷電路板向密集型、復(fù)雜性發(fā)展。其主要加工工具微型鉆頭(簡稱微鉆)直徑(常見直徑為0.2-2.58)8))也隨著印刷電路板不斷細(xì)化。微鉆出廠檢測難度逐步提高,傳統(tǒng)的光學(xué)機(jī)械式微鉆檢測效率與日益增長需求相比顯得格格不入。由于微鉆外形的特點(diǎn),完整的側(cè)刃圖像獲取難度較大,步驟復(fù)雜。僅少數(shù)研究學(xué)者采用多相機(jī)、多工步方法對(duì)微鉆側(cè)刃圖像信息提取;多數(shù)研究學(xué)者只討論微鉆端刃的檢測缺陷方法。針對(duì)此類研究背景,本文設(shè)計(jì)了一套內(nèi)錐鏡面裝置,解決多相機(jī)問題的同時(shí),還利用其設(shè)計(jì)巧妙性克服了高放大倍率鏡頭微景深限制,獲得大區(qū)域清晰側(cè)刃圖像,大大減少圖像拼接次數(shù)。通過內(nèi)錐鏡面獲得的圖像為環(huán)狀圖像。由于加工等原因,隨著環(huán)的直徑增大,圖像逐步失真。本文通過清晰度評(píng)價(jià)方法,提取圖像中清晰區(qū)域位置信息;建立環(huán)狀圖像向矩形圖像映射數(shù)學(xué)模型,將環(huán)狀圖像展開為矩形圖像;基于控制系統(tǒng)中反饋獲取的側(cè)刃圖像位置信息與局部特征融合的方法,對(duì)矩形圖像按照位置映射的方式進(jìn)行拼接。最終獲得完整微鉆全景側(cè)刃圖像。針對(duì)微鉆端刃和側(cè)刃圖像特點(diǎn)提出了兩種不同的微鉆缺陷檢測方法。在檢測微鉆端刃,通過提取邊緣檢測出端刃輪廓,角...
【文章來源】:華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:85 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
普通鏡頭和遠(yuǎn)心鏡頭成像區(qū)別
中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論,雖然遠(yuǎn)心鏡頭具有低畸變、大景深、大光學(xué)放大倍特點(diǎn)。但同時(shí)遠(yuǎn)心鏡頭光闌小、光路較長,需平行光明使用。選擇 DH40-TZ,發(fā)光面積為 40 ,電壓后根據(jù)視野和光學(xué)放大倍率可以確定相機(jī)的靶面尺片尺寸約為Ё Ё ,故選用 1inch 的標(biāo)準(zhǔn) CC要確定相機(jī)的分辨率、采集速度等參數(shù),經(jīng)過對(duì)比像 MER-2000-5GM GigE 接口 CMOS 工業(yè)數(shù)字黑白
需要將相機(jī)景深區(qū)域調(diào)整落在內(nèi)錐鏡面頂點(diǎn)平面。所設(shè)計(jì)的內(nèi)錐鏡面內(nèi)錐角°,由上節(jié)推導(dǎo)理論可知,像空間中的微鉆始終落在內(nèi)錐鏡面的頂點(diǎn)所在平面,此機(jī)景深也已經(jīng)調(diào)整到內(nèi)錐鏡面的頂點(diǎn)平面,所以當(dāng)微鉆處于內(nèi)錐鏡面的任何位置機(jī)都可以清晰的觀察到微鉆側(cè)刃圖像。需要注意的是由于待檢的微鉆尺寸不同,如果采用同一規(guī)格的內(nèi)錐鏡面,對(duì)微端刃檢測將不能達(dá)到最佳效果。所以一般改變內(nèi)錐鏡面底部的小孔直徑以適應(yīng)不徑的微鉆檢測。按照經(jīng)驗(yàn)推薦: = ( = ( 中 表示內(nèi)錐鏡面底部小孔直徑, 表示待檢微鉆鉆柄直徑(微鉆最大直徑)示內(nèi)錐鏡面小孔高度;其他尺寸不變,在調(diào)整相機(jī)景深時(shí),仍需將景深區(qū)域落在內(nèi)面頂點(diǎn)平面。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于輪廓矩和Harris角點(diǎn)混合特征的車型識(shí)別系統(tǒng)[J]. 張軍,孫文本,楊正瓴. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2016(02)
[2]圖像拼接技術(shù)研究[J]. 陳志昂,徐曉剛,徐冠雷. 計(jì)算機(jī)科學(xué). 2015(S2)
[3]一種改進(jìn)的Sobel算子圖像清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)[J]. 錢青,臧冬菊. 計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2015(10)
[4]基于角點(diǎn)和局部特征描述子的快速匹配算法[J]. 畢國玲,趙建,續(xù)志軍,孫強(qiáng). 光電工程. 2014(09)
[5]基于圖像的一維條形碼可識(shí)別性研究[J]. 張琪建,李為民. 制造業(yè)自動(dòng)化. 2014(09)
[6]景深影響因素的數(shù)學(xué)表達(dá)式及實(shí)驗(yàn)分析[J]. 俞瑩. 實(shí)驗(yàn)科學(xué)與技術(shù). 2013(05)
[7]改進(jìn)的模板匹配方法在車牌識(shí)別中的應(yīng)用[J]. 陳瑋,曹志廣,李劍平. 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2013(05)
[8]改進(jìn)的Brenner圖像清晰度評(píng)價(jià)算法[J]. 王健,陳洪斌,周國忠,安濤. 光子學(xué)報(bào). 2012(07)
[9]形狀匹配方法研究與展望[J]. 周瑜,劉俊濤,白翔. 自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2012(06)
[10]印刷電路板業(yè):平板電腦崛起 印刷電路板業(yè)續(xù)夯[J]. 涂朝順. 海峽科技與產(chǎn)業(yè). 2012(06)
碩士論文
[1]基于機(jī)器視覺的微鉆頭刃面質(zhì)量檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 王林林.貴州大學(xué) 2017
[2]基于視覺的瓷磚質(zhì)量檢測系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 吳娟娟.華中科技大學(xué) 2017
[3]基于機(jī)器視覺的微鉆全尺寸測量系統(tǒng)研究[D]. 聶新橋.華南理工大學(xué) 2016
[4]圖像矢量化方法研究[D]. 朱婧.杭州電子科技大學(xué) 2011
[5]PCB微鉆全自動(dòng)刃磨及檢測技術(shù)的研究[D]. 何沛釗.華南理工大學(xué) 2011
[6]圖像拼接技術(shù)的研究與應(yīng)用[D]. 鄭海珍.杭州電子科技大學(xué) 2010
[7]基于機(jī)器視覺的PCB微鉆幾何參數(shù)精密檢測技術(shù)研究[D]. 胡松立.上海交通大學(xué) 2009
[8]基于機(jī)器視覺的PCB微鉆端面缺陷檢測研究[D]. 羅穎.電子科技大學(xué) 2008
本文編號(hào):3346367
【文章來源】:華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:85 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
普通鏡頭和遠(yuǎn)心鏡頭成像區(qū)別
中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論,雖然遠(yuǎn)心鏡頭具有低畸變、大景深、大光學(xué)放大倍特點(diǎn)。但同時(shí)遠(yuǎn)心鏡頭光闌小、光路較長,需平行光明使用。選擇 DH40-TZ,發(fā)光面積為 40 ,電壓后根據(jù)視野和光學(xué)放大倍率可以確定相機(jī)的靶面尺片尺寸約為Ё Ё ,故選用 1inch 的標(biāo)準(zhǔn) CC要確定相機(jī)的分辨率、采集速度等參數(shù),經(jīng)過對(duì)比像 MER-2000-5GM GigE 接口 CMOS 工業(yè)數(shù)字黑白
需要將相機(jī)景深區(qū)域調(diào)整落在內(nèi)錐鏡面頂點(diǎn)平面。所設(shè)計(jì)的內(nèi)錐鏡面內(nèi)錐角°,由上節(jié)推導(dǎo)理論可知,像空間中的微鉆始終落在內(nèi)錐鏡面的頂點(diǎn)所在平面,此機(jī)景深也已經(jīng)調(diào)整到內(nèi)錐鏡面的頂點(diǎn)平面,所以當(dāng)微鉆處于內(nèi)錐鏡面的任何位置機(jī)都可以清晰的觀察到微鉆側(cè)刃圖像。需要注意的是由于待檢的微鉆尺寸不同,如果采用同一規(guī)格的內(nèi)錐鏡面,對(duì)微端刃檢測將不能達(dá)到最佳效果。所以一般改變內(nèi)錐鏡面底部的小孔直徑以適應(yīng)不徑的微鉆檢測。按照經(jīng)驗(yàn)推薦: = ( = ( 中 表示內(nèi)錐鏡面底部小孔直徑, 表示待檢微鉆鉆柄直徑(微鉆最大直徑)示內(nèi)錐鏡面小孔高度;其他尺寸不變,在調(diào)整相機(jī)景深時(shí),仍需將景深區(qū)域落在內(nèi)面頂點(diǎn)平面。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于輪廓矩和Harris角點(diǎn)混合特征的車型識(shí)別系統(tǒng)[J]. 張軍,孫文本,楊正瓴. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2016(02)
[2]圖像拼接技術(shù)研究[J]. 陳志昂,徐曉剛,徐冠雷. 計(jì)算機(jī)科學(xué). 2015(S2)
[3]一種改進(jìn)的Sobel算子圖像清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)[J]. 錢青,臧冬菊. 計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2015(10)
[4]基于角點(diǎn)和局部特征描述子的快速匹配算法[J]. 畢國玲,趙建,續(xù)志軍,孫強(qiáng). 光電工程. 2014(09)
[5]基于圖像的一維條形碼可識(shí)別性研究[J]. 張琪建,李為民. 制造業(yè)自動(dòng)化. 2014(09)
[6]景深影響因素的數(shù)學(xué)表達(dá)式及實(shí)驗(yàn)分析[J]. 俞瑩. 實(shí)驗(yàn)科學(xué)與技術(shù). 2013(05)
[7]改進(jìn)的模板匹配方法在車牌識(shí)別中的應(yīng)用[J]. 陳瑋,曹志廣,李劍平. 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2013(05)
[8]改進(jìn)的Brenner圖像清晰度評(píng)價(jià)算法[J]. 王健,陳洪斌,周國忠,安濤. 光子學(xué)報(bào). 2012(07)
[9]形狀匹配方法研究與展望[J]. 周瑜,劉俊濤,白翔. 自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2012(06)
[10]印刷電路板業(yè):平板電腦崛起 印刷電路板業(yè)續(xù)夯[J]. 涂朝順. 海峽科技與產(chǎn)業(yè). 2012(06)
碩士論文
[1]基于機(jī)器視覺的微鉆頭刃面質(zhì)量檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 王林林.貴州大學(xué) 2017
[2]基于視覺的瓷磚質(zhì)量檢測系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 吳娟娟.華中科技大學(xué) 2017
[3]基于機(jī)器視覺的微鉆全尺寸測量系統(tǒng)研究[D]. 聶新橋.華南理工大學(xué) 2016
[4]圖像矢量化方法研究[D]. 朱婧.杭州電子科技大學(xué) 2011
[5]PCB微鉆全自動(dòng)刃磨及檢測技術(shù)的研究[D]. 何沛釗.華南理工大學(xué) 2011
[6]圖像拼接技術(shù)的研究與應(yīng)用[D]. 鄭海珍.杭州電子科技大學(xué) 2010
[7]基于機(jī)器視覺的PCB微鉆幾何參數(shù)精密檢測技術(shù)研究[D]. 胡松立.上海交通大學(xué) 2009
[8]基于機(jī)器視覺的PCB微鉆端面缺陷檢測研究[D]. 羅穎.電子科技大學(xué) 2008
本文編號(hào):3346367
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