本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺(jué)FPC缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的研究與應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：FPC是一種具有高度可靠性和絕佳可撓性的印刷電路板,近年來(lái)成為電子產(chǎn)品的新寵兒。目前,國(guó)內(nèi)針對(duì)FPC的缺陷檢測(cè)還存在較大的技術(shù)空白,由于缺乏先進(jìn)的檢測(cè)技術(shù)和設(shè)備,產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)一直停留在傳統(tǒng)的人工目檢階段,不僅勞動(dòng)強(qiáng)度大,而且漏檢、誤檢率高,無(wú)法滿足企業(yè)和用戶的需求。基于機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)方法為解決FPC表面缺陷的自動(dòng)化檢測(cè)提供了途徑,本文將靈活的檢測(cè)算法與實(shí)時(shí)性的運(yùn)動(dòng)控制平臺(tái)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了高速高精度的FPC缺陷自動(dòng)檢測(cè)。本文針對(duì)幾種常見(jiàn)的FPC表面缺陷類(lèi)型,設(shè)計(jì)了FPC缺陷檢測(cè)系統(tǒng)總體方案,搭建了FPC視覺(jué)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)硬件平臺(tái),包括檢測(cè)平臺(tái)的機(jī)械結(jié)構(gòu)、照明采集系統(tǒng)以及運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)。針對(duì)FPC的背景與缺陷的顏色信息特征,利用自主設(shè)計(jì)的組合光源結(jié)合彩色CCD相機(jī)對(duì)其進(jìn)行拍照采集,根據(jù)在RGB彩色空間的不同顏色通道內(nèi)缺陷與背景的成像差異,實(shí)現(xiàn)二者的有效區(qū)分。然后,針對(duì)系統(tǒng)標(biāo)定和FPC圖像識(shí)別與定位,提出了一種雙Mark點(diǎn)的定位方法。借助標(biāo)定板實(shí)現(xiàn)相機(jī)標(biāo)定,通過(guò)工件移動(dòng)實(shí)現(xiàn)視覺(jué)坐標(biāo)與運(yùn)動(dòng)坐標(biāo)的標(biāo)定,利用雙Mark點(diǎn)和目標(biāo)位置的調(diào)節(jié)實(shí)現(xiàn)FPC補(bǔ)強(qiáng)片目標(biāo)位置的標(biāo)定。此方法可以在不精確定位FPC的情況下,實(shí)現(xiàn)FPC上每塊補(bǔ)強(qiáng)片的精確定位,具有速度快,精度高的特點(diǎn)。接著,針對(duì)不同類(lèi)型的FPC,利用掩膜算法提取感興趣區(qū)域,實(shí)現(xiàn)不同形狀的補(bǔ)強(qiáng)片輪廓的提取,從而使檢測(cè)系統(tǒng)具有通用性,能夠檢測(cè)不同類(lèi)型的FPC;針對(duì)不同缺陷的位置特征,將缺陷區(qū)分為輪廓內(nèi)和輪廓外缺陷實(shí)施并行檢測(cè),采用多信息色調(diào)檢測(cè)算法進(jìn)行缺陷識(shí)別,運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)聚類(lèi)算法進(jìn)行缺陷自動(dòng)分類(lèi)�；谝陨涎芯�,開(kāi)發(fā)了一套FPC補(bǔ)強(qiáng)片缺陷自動(dòng)視覺(jué)檢測(cè)與分類(lèi)系統(tǒng),檢測(cè)速度可達(dá)到60-80片/min,檢測(cè)精度為0.02mm。并在不同缺陷、不同類(lèi)型的FPC上進(jìn)行測(cè)試,試驗(yàn)結(jié)果證明:該系統(tǒng)在可靠性、精度和效率上均較傳統(tǒng)檢測(cè)方式有較大提升,具有良好的魯棒性,為FPC補(bǔ)強(qiáng)片缺陷檢測(cè)提供了良好的解決方案,具有重要的應(yīng)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)器視覺(jué) 缺陷檢測(cè) FPC 運(yùn)動(dòng)控制 顏色空間
【學(xué)位授予單位】：湖北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 課題概述9-10
• 1.1.1 課題來(lái)源9
• 1.1.2 研究背景及意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 FPC缺陷檢測(cè)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 當(dāng)前存在的問(wèn)題13-14
• 1.4 論文主要研究?jī)?nèi)容14-15
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)15-17
• 第2章 FPC視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)視覺(jué)硬件設(shè)計(jì)17-28
• 2.1 FPC視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的需求分析17
• 2.2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)與工作原理17-18
• 2.3 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)18-27
• 2.3.1 相機(jī)選型19-20
• 2.3.1.1 CCD與CMOS的比較19
• 2.3.1.2 相機(jī)分辨率計(jì)算19-20
• 2.3.2 鏡頭選型20-22
• 2.3.3 光源設(shè)計(jì)22-26
• 2.3.4 外觀設(shè)計(jì)26-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第3章 FPC視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)控制設(shè)計(jì)28-37
• 3.1 運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)28-31
• 3.2 平臺(tái)的相機(jī)標(biāo)定31-33
• 3.3 FPC基板及元件定位算法33-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第4章 FPC視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)37-53
• 4.1 軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境37
• 4.2 軟件系統(tǒng)總體流程37-38
• 4.2.1 缺陷檢測(cè)路徑規(guī)劃37-38
• 4.2.2 FPC檢測(cè)流程38
• 4.3 圖像檢測(cè)流程設(shè)計(jì)38-42
• 4.3.1 圖像預(yù)處理39-40
• 4.3.2 FPC輪廓提取40-41
• 4.3.3 掩膜設(shè)計(jì)41-42
• 4.4 常見(jiàn)缺陷檢測(cè)識(shí)別算法設(shè)計(jì)42-48
• 4.4.1 壓腳缺陷的檢測(cè)42-45
• 4.4.1.1 凸包提取缺陷特征43
• 4.4.1.2 缺陷判定43
• 4.4.1.3 多邊形擬合43-44
• 4.4.1.4 Harris角點(diǎn)檢測(cè)44-45
• 4.4.2 壓點(diǎn)劃傷的識(shí)別45-46
• 4.4.3 溢膠缺陷特征提取46-47
• 4.4.4 偏移缺陷的檢測(cè)47-48
• 4.4.5 缺角缺陷的檢測(cè)48
• 4.5 缺陷分類(lèi)算法設(shè)計(jì)48-51
• 4.5.1 缺陷特征分類(lèi)49-51
• 4.5.2 判別結(jié)果輸出51
• 4.6 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)及其表設(shè)計(jì)51-52
• 4.7 本章小結(jié)52-53
• 第5章 FPC視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)試驗(yàn)與分析53-57
• 5.1 缺陷檢測(cè)系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)53-54
• 5.2 缺陷檢測(cè)系統(tǒng)樣機(jī)54
• 5.3 缺陷檢測(cè)系統(tǒng)測(cè)試與分析54-56
• 5.4 本章小結(jié)56-57
• 第6章 總結(jié)與展望57-59
• 6.1 全文總結(jié)57
• 6.2 工作展望57-59
• 參考文獻(xiàn)59-63
• 致謝63-64
• 附錄64

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8 胡sズ，

本文編號(hào)：312271