本文關(guān)鍵詞：基于圖像特征的FPC機(jī)器視覺檢查關(guān)鍵技術(shù)研究

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【摘要】：柔性印制電路板(Flexible Printed Circuit board,FPC)具有厚度薄、重量輕、柔軟可彎曲等特點(diǎn),廣泛用于手機(jī)、筆記本電腦等電子產(chǎn)品中。近年來,隨著世界FPC產(chǎn)業(yè)向我國轉(zhuǎn)移,國內(nèi)FPC產(chǎn)值在逐年快速上升,FPC產(chǎn)品也朝著小型化、高密度的方向發(fā)展。傳統(tǒng)人工檢查由于效率低、穩(wěn)定性差等因素,越來越難以適應(yīng)FPC生產(chǎn)的需求,使用機(jī)器視覺取代人工檢查是大勢所趨。本文研究FPC機(jī)器視覺檢查系統(tǒng)中目標(biāo)定位、板面區(qū)域劃分、焊盤表面缺陷檢查等幾個(gè)關(guān)鍵問題,主要研究內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面:FPC檢查首先需要在觀察圖像中定位檢查區(qū)域,快速準(zhǔn)確地定位到檢查區(qū)域,對于提高檢查效率,保證檢查精度有著十分重要的意義。本文提出一種基于改進(jìn)SURF(Speed Up Robust Feature)特征的圖像配準(zhǔn)方法,通過優(yōu)化特征描述符和特征匹配方案,解決了傳統(tǒng)技術(shù)使用模板匹配導(dǎo)致效率較低的問題,同時(shí)能夠?qū)崿F(xiàn)大范圍的圖像配準(zhǔn),并且對噪聲、光照變化和遮擋等都具有良好的魯棒性,實(shí)驗(yàn)證明該方法能準(zhǔn)確完成FPC圖像的配準(zhǔn)任務(wù),且具有較高的位置精度。劃分FPC板面區(qū)域,有助于判斷FPC各功能區(qū)域的完整性,并針對不同的區(qū)域應(yīng)用不同的檢查策略。現(xiàn)有基于顏色或者紋理特征閾值的圖像分割技術(shù),沒有考慮像素和特征的空間分布關(guān)系,容易在邊緣或中央模糊區(qū)域產(chǎn)生誤判。本文引入條件隨機(jī)場模型建模圖像中上下文關(guān)聯(lián)信息,應(yīng)用顏色和紋理混合特征組成描述符,能有效解決模糊區(qū)域的誤分割問題。論文引入多項(xiàng)logistic回歸勢函數(shù),在一個(gè)隨機(jī)場模型中建模多個(gè)類別的能量,實(shí)現(xiàn)圖像一次性多類別分割,可有效避免使用多次二類分割導(dǎo)致模型復(fù)雜化和計(jì)算量增加,提高分割算法的辨別力和穩(wěn)定性。針對傳統(tǒng)機(jī)器視覺系統(tǒng)異常點(diǎn)檢查方法的通用性差、獲取參數(shù)困難的問題,本文提出了基于視覺顯著性檢測原理的FPC異常點(diǎn)檢測方法。該方法通過計(jì)算圖像的顯著性分布搜索焊盤表面缺陷的位置,在CIEL*a*b*顏色空間結(jié)合高斯距離權(quán)值描述顏色對比度,以Gabor濾波描述紋理對比度,分別在多尺度空間中計(jì)算兩種對比度得到基于不同尺度與特征的顯著圖層,以線性疊加和最大值疊合并顯著圖層,以最大熵分割計(jì)算得到顯著區(qū)域。該顯著區(qū)域能同時(shí)突出圖像中不同尺度上的顏色和紋理異常點(diǎn),與焊盤缺陷的分布相重合。該方法無需設(shè)置具體顏色和紋理范圍參數(shù)即可實(shí)現(xiàn)不同類型的焊盤缺陷檢查,具有良好的通用性。實(shí)驗(yàn)證明該方法能正確檢出焊盤表面的顏色和紋理類型的缺陷。在上述研究成果基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一種針對FPC的機(jī)器視覺檢查系統(tǒng)。論文介紹了系統(tǒng)的硬件構(gòu)成,實(shí)現(xiàn)了軟件系統(tǒng)中檢查程序編輯和缺陷檢查兩大模塊,并詳細(xì)論述了目標(biāo)配準(zhǔn)、板面分割及焊盤缺陷檢查的整個(gè)缺陷檢查過程。大量設(shè)備在線檢查測試數(shù)據(jù)說明該系統(tǒng)能達(dá)到較高的檢查效率和精度,可滿足FPC生產(chǎn)線對產(chǎn)品檢查的要求。
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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