隨著電子產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,各類不同電子產(chǎn)品的消費(fèi)量也與日俱增。而在電子產(chǎn)品的生產(chǎn)過程中,產(chǎn)品的質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)至關(guān)重要。構(gòu)成電子產(chǎn)品的各類元件中,光學(xué)元件的質(zhì)量檢測(cè)一直是一個(gè)熱點(diǎn)話題。受限于現(xiàn)有方法的檢測(cè)速度和精度,目前工廠中的光學(xué)元件監(jiān)測(cè)主要還是依靠人眼檢測(cè)法,這種情況既不利于檢測(cè)效率、檢測(cè)穩(wěn)定性,也不利于工人健康,因此亟需改變。本文以結(jié)構(gòu)光檢測(cè)中的相位測(cè)量偏折術(shù)為基礎(chǔ),提出了一種調(diào)制度輔助的相位測(cè)量偏折術(shù),該方法被稱為結(jié)構(gòu)光調(diào)制度分析技術(shù)（Structured-Light Modulation Analysis Technique,SMAT）,該技術(shù)適用于鏡面物體和透明物體的臟污及缺陷檢測(cè),具體可通過光線反射系統(tǒng)和光線透射系統(tǒng)來實(shí)施。根據(jù)該技術(shù),本文的具體的研究?jī)?nèi)容可概括成以下幾個(gè)方面:1、在基于定向反射光線的前提下,分析得出了被測(cè)物體上存在臟污或缺陷時(shí)入射光線的變化情況,由此利用光度學(xué)原理首次建立得出了SMAT的光度學(xué)調(diào)制度模型。此外,針對(duì)透明物體的臟污及缺陷檢測(cè),提出了一種新的透射式檢測(cè)系統(tǒng)。在SMAT模型的指導(dǎo)下,利用反射系統(tǒng)和透射系統(tǒng)進(jìn)行的相關(guān)仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于SMAT的調(diào)... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

人工檢測(cè)法實(shí)施示意圖

第一章緒論3部分，各種方法之間的區(qū)別在于光源選擇、光源擺放位置的不同。用于機(jī)器視覺的常見光源主要是白熾燈、熒光燈、LED、頻閃燈、射線源幾種。其中主要是LED被用作光學(xué)元件檢測(cè)的照明光源[31]。根據(jù)光源的分布位置的不同，照明系統(tǒng)可以分為明暗場(chǎng)，背光和同軸照明等幾種[32]。圖1-2描繪了用于光學(xué)元件檢測(cè)的照明系統(tǒng)的多種布局方式。圖1-2(a)所示的照明系統(tǒng)可通過紅色光路、藍(lán)色光路分別獲取元件的亮嘗暗場(chǎng)照明檢測(cè)結(jié)果[33]。圖1-2(b)所示則為背光照明系統(tǒng)，通過該系統(tǒng)獲得的圖像輪廓清晰，內(nèi)部缺陷也能得到檢測(cè)，但是很難獲取被測(cè)物表面的缺陷信息。圖1-2(c)則為同軸照明系統(tǒng)，其中光通過分光鏡照射至目標(biāo)，光線和鏡頭是同軸的，能夠更好地抵抗外界干擾，適用于玻璃等高反射率目標(biāo)的檢測(cè)[34]。圖1-2(d)所示為具有強(qiáng)抗噪能力的線性背光照明系統(tǒng)[35]。圖1-2(e)則為多角度照明系統(tǒng)，光線從不同角度射向物體的表面，被測(cè)物體上的總體照明效果相對(duì)均勻，但照明面積相對(duì)較小，因此該系統(tǒng)常用于曲面檢測(cè)[36]。圖1-2(f)所示為結(jié)構(gòu)光照明系統(tǒng)，光以特定的結(jié)構(gòu)投射至被測(cè)物體表面，這類方法適用于大面積物體的三維測(cè)量，但往往需要較大的計(jì)算量[28]。圖1-2常見的機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖[30]，(a)亮暗場(chǎng)照明系統(tǒng)，(b)背光照明系統(tǒng)，(c)同軸照明系統(tǒng)，(d)線性背光照明系統(tǒng)，(e)多角度照明系統(tǒng)，(f)結(jié)構(gòu)光照明系統(tǒng)

第一章緒論5Sobel、Prewitt和Kirsch等幾種，二階算子則包括Canny、Log和Laplacian等幾種。二階算子通常對(duì)邊緣特征更為敏感，但其同時(shí)對(duì)噪聲也較為敏感，因此在實(shí)際應(yīng)用中需要權(quán)衡利弊，決定是采用一階還是二階算子。在2015年和2017年，Ozturk和Chen分別嘗試將這些算子應(yīng)用于玻璃面板缺陷檢測(cè)，結(jié)果效果均較良好[47,48]。在進(jìn)行了基本的圖像處理后，我們還需進(jìn)行最后一步：圖像識(shí)別。通過這一步的操作，圖像被真正抽象為單純的信息，以用于檢測(cè)目標(biāo)的判斷。要達(dá)成此步目的，需倚仗各種分類器對(duì)圖像信息進(jìn)行劃分。根據(jù)算法的特點(diǎn)，分類器可分為監(jiān)督分類和無監(jiān)督分類兩種，二者的區(qū)別在于監(jiān)督分類需要訓(xùn)練樣本的參與，而無監(jiān)督分類不需要。常用于光學(xué)元件檢測(cè)的監(jiān)督分類方法有KNN[49]、SVM[50]、Adaboost[51]和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[52]幾種。無監(jiān)督分類不需要輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而是直接從輸入信息中尋求相似性，因此也被稱為聚類算法。主要的無監(jiān)督分類方法有FCM聚類算法[53]、GAN[54]等幾種。不管是監(jiān)督分類法還是無監(jiān)督分類法，所采用的算法實(shí)際均屬于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，這是一個(gè)龐大且發(fā)展蓬勃的研究方向，不同的算法差異性較大，因此在此不再加以贅述。本文所述內(nèi)容主要圍繞著“圖像獲缺方式的改進(jìn)展開，文中采取了結(jié)構(gòu)光照明方式，配合了本文提出的調(diào)制度輔助的相位測(cè)量偏折術(shù)（SMAT），由此進(jìn)行計(jì)算光學(xué)成像。這種全新的結(jié)構(gòu)光檢測(cè)方法解決了傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)光檢測(cè)方法檢測(cè)過程復(fù)雜、計(jì)算量大的問題，也不需要標(biāo)定實(shí)驗(yàn)的輔助，工業(yè)應(yīng)用前景良好。1.2.2相位測(cè)量偏折術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀圖1-3相位測(cè)量偏折術(shù)常用系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖[23]本文使用到的方法與相位測(cè)量偏折術(shù)息息相關(guān)，因此本節(jié)內(nèi)容主要介紹相位

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于變切深納米刻劃的K9玻璃表面成形特征及去除機(jī)制研究[J]. 張飛虎,李琛,孟彬彬,趙航,劉忠德.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2016(17)

博士論文
[1]基于光學(xué)三維成像的鏡面物體表面質(zhì)量檢測(cè)方法研究[D]. 吳雨祥.電子科技大學(xué) 2017

碩士論文
[1]面結(jié)構(gòu)光三維系統(tǒng)相位測(cè)量精度研究[D]. 李絨.電子科技大學(xué) 2017
[2]基于條紋反射的太陽能電池硅晶片表面質(zhì)量檢測(cè)方法研究[D]. 李明陽.電子科技大學(xué) 2016



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