本文選題：自動(dòng)對(duì)焦　切入點(diǎn)：圖像拼接　出處：《昆明理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：產(chǎn)業(yè)的調(diào)整及不斷升級(jí)對(duì)產(chǎn)品的整體質(zhì)量提出了更高的要求,但在整體的印制電路板(Printed Circuit Board,PCB)的制造中,一般水平的PCB過(guò)剩,而高質(zhì)量高附加值的PCB卻供不應(yīng)求。常見(jiàn)的PCB的缺陷檢測(cè)方法一般都是人工事后檢測(cè),該方法會(huì)出現(xiàn)漏檢、錯(cuò)檢的情況,而且不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決問(wèn)題,因此,一款精度有保障的PCB質(zhì)量在線檢測(cè)設(shè)備是必須的。本文以PCB制造企業(yè)WK為背景,擬研究PCB裸板運(yùn)用圖像處理的在線檢測(cè)過(guò)程。本文借鑒國(guó)內(nèi)外相關(guān)行業(yè)產(chǎn)品,相關(guān)算法以及行業(yè)經(jīng)驗(yàn),設(shè)計(jì)了一套基于圖像識(shí)別的在線檢測(cè)系統(tǒng),以圖像識(shí)別為手段,以搭建的圖像采集硬件系統(tǒng)為基礎(chǔ),對(duì)PCB裸板進(jìn)行在線檢測(cè)。目的是在采集高質(zhì)量的圖片基礎(chǔ)上,進(jìn)行最準(zhǔn)確的圖像識(shí)別并判斷PCB裸板是否符合加工要求。本系統(tǒng)主要包括兩大部分:硬件部分為該系統(tǒng)的基礎(chǔ)支持,主要由圖像采集系統(tǒng),運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng),照明系統(tǒng)三部分組成,其中圖像采集系統(tǒng)采用的是CCD(工業(yè)照相機(jī))的線陣照相機(jī);軟件系統(tǒng)為本系統(tǒng)的核心部分,該部分的主要功能是對(duì)硬件系統(tǒng)進(jìn)行控制,在采集到圖像之后,對(duì)圖像進(jìn)行處理并判斷。本文涉及到的主要算法有,攝像頭自動(dòng)對(duì)焦算法、圖像拼接算法、圖像預(yù)處理算法,圓孔圖像識(shí)別算法。結(jié)合系統(tǒng)硬件本身的條件選擇最適合本系統(tǒng)的算法構(gòu)建了一套基于圖像識(shí)別的PCB裸板在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)平臺(tái)。通過(guò)對(duì)系統(tǒng)主要功能的測(cè)試,實(shí)現(xiàn)了攝像機(jī)的自動(dòng)對(duì)焦,對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化選擇之后的圖像拼接準(zhǔn)確率得到了提高,圖像識(shí)別的效率準(zhǔn)確度得到了保障。采用高精度圖像定位,定位功能更加準(zhǔn)確,通過(guò)對(duì)匹配度的數(shù)據(jù)顯示可以直觀的判斷加工檢測(cè)件是否合格。與市場(chǎng)上其他的PCB檢測(cè)設(shè)備進(jìn)行對(duì)比,該系統(tǒng)硬件成本較小,采集圖像的效果相對(duì)穩(wěn)定,軟件界面簡(jiǎn)單、操作方便、便于一線工人操作使用,更加的符合我國(guó)市場(chǎng)的實(shí)際需求。
[Abstract]:The adjustment and continuous upgrading of the industry have put forward higher requirements for the overall quality of the products, but in the overall manufacturing of printed Circuit boards, there is a general level of PCB surplus. But the high quality and high added value PCB is in short supply. The common PCB defect detection method is usually manual afterwards detection, this method will have the situation of missing check, wrong check, and can't find and solve the problem in time, so, It is necessary to develop an online PCB quality testing equipment with guaranteed precision. This paper takes WK of PCB manufacturing enterprise as the background, and studies the online detection process of using image processing for PCB bare board. This paper draws lessons from related products of domestic and foreign industries. Related algorithms and industry experience, a set of on-line detection system based on image recognition is designed, which takes image recognition as a means and builds an image acquisition hardware system. The purpose of online detection of PCB bare board is to collect high quality pictures. The system mainly includes two parts: the hardware part is the basic support of the system, mainly by the image acquisition system, motion control system, The lighting system consists of three parts, in which the image acquisition system uses the linear camera of CCD (industrial camera), the software system is the core part of the system, and the main function of this part is to control the hardware system. The main algorithms involved in this paper are camera auto-focus algorithm, image mosaic algorithm, image preprocessing algorithm. The algorithm of circular hole image recognition. According to the condition of system hardware itself, this paper constructs a set of online monitoring system platform of PCB bare board based on image recognition, which is the most suitable algorithm for the system. Through the test of the main functions of the system, The automatic focus of the camera is realized, the accuracy of image mosaic is improved after the optimization of the algorithm, the efficiency and accuracy of image recognition are guaranteed, and the positioning function is more accurate by using high-precision image positioning. Compared with other PCB testing equipment in the market, the hardware cost of the system is small, the effect of image acquisition is relatively stable, and the software interface is simple. Easy to operate, easy for first-line workers to operate, more in line with the actual needs of the market in China.
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1684970