本文關(guān)鍵詞：基于機器視覺FPC缺陷檢測系統(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,近年來成為電子產(chǎn)品的新寵兒。目前,國內(nèi)針對FPC的缺陷檢測還存在較大的技術(shù)空白,由于缺乏先進的檢測技術(shù)和設(shè)備,產(chǎn)品質(zhì)量檢測一直停留在傳統(tǒng)的人工目檢階段,不僅勞動強度大,而且漏檢、誤檢率高,無法滿足企業(yè)和用戶的需求�；跈C器視覺的檢測方法為解決FPC表面缺陷的自動化檢測提供了途徑,本文將靈活的檢測算法與實時性的運動控制平臺相結(jié)合,實現(xiàn)了高速高精度的FPC缺陷自動檢測。本文針對幾種常見的FPC表面缺陷類型,設(shè)計了FPC缺陷檢測系統(tǒng)總體方案,搭建了FPC視覺自動檢測系統(tǒng)硬件平臺,包括檢測平臺的機械結(jié)構(gòu)、照明采集系統(tǒng)以及運動控制系統(tǒng)。針對FPC的背景與缺陷的顏色信息特征,利用自主設(shè)計的組合光源結(jié)合彩色CCD相機對其進行拍照采集,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,實現(xiàn)二者的有效區(qū)分。然后,針對系統(tǒng)標定和FPC圖像識別與定位,提出了一種雙Mark點的定位方法。借助標定板實現(xiàn)相機標定,通過工件移動實現(xiàn)視覺坐標與運動坐標的標定,利用雙Mark點和目標位置的調(diào)節(jié)實現(xiàn)FPC補強片目標位置的標定。此方法可以在不精確定位FPC的情況下,實現(xiàn)FPC上每塊補強片的精確定位,具有速度快,精度高的特點。接著,針對不同類型的FPC,利用掩膜算法提取感興趣區(qū)域,實現(xiàn)不同形狀的補強片輪廓的提取,從而使檢測系統(tǒng)具有通用性,能夠檢測不同類型的FPC;針對不同缺陷的位置特征,將缺陷區(qū)分為輪廓內(nèi)和輪廓外缺陷實施并行檢測,采用多信息色調(diào)檢測算法進行缺陷識別,運用機器學(xué)習(xí)聚類算法進行缺陷自動分類�；谝陨涎芯�,開發(fā)了一套FPC補強片缺陷自動視覺檢測與分類系統(tǒng),檢測速度可達到60-80片/min,檢測精度為0.02mm。并在不同缺陷、不同類型的FPC上進行測試,試驗結(jié)果證明:該系統(tǒng)在可靠性、精度和效率上均較傳統(tǒng)檢測方式有較大提升,具有良好的魯棒性,為FPC補強片缺陷檢測提供了良好的解決方案,具有重要的應(yīng)用價值。
【關(guān)鍵詞】：機器視覺 缺陷檢測 FPC 運動控制 顏色空間
【學(xué)位授予單位】：湖北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：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 課題來源9
• 1.1.2 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 機器視覺檢測技術(shù)的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 FPC缺陷檢測國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 當前存在的問題13-14
• 1.4 論文主要研究內(nèi)容14-15
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)15-17
• 第2章 FPC視覺檢測系統(tǒng)視覺硬件設(shè)計17-28
• 2.1 FPC視覺檢測系統(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18-27
• 2.3.1 相機選型19-20
• 2.3.1.1 CCD與CMOS的比較19
• 2.3.1.2 相機分辨率計算19-20
• 2.3.2 鏡頭選型20-22
• 2.3.3 光源設(shè)計22-26
• 2.3.4 外觀設(shè)計26-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第3章 FPC視覺檢測系統(tǒng)運動控制設(shè)計28-37
• 3.1 運動控制系統(tǒng)的設(shè)計28-31
• 3.2 平臺的相機標定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視覺檢測系統(tǒng)軟件設(shè)計37-53
• 4.1 軟件開發(fā)環(huán)境37
• 4.2 軟件系統(tǒng)總體流程37-38
• 4.2.1 缺陷檢測路徑規(guī)劃37-38
• 4.2.2 FPC檢測流程38
• 4.3 圖像檢測流程設(shè)計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41-42
• 4.4 常見缺陷檢測識別算法設(shè)計42-48
• 4.4.1 壓腳缺陷的檢測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角點檢測44-45
• 4.4.2 壓點劃傷的識別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47-48
• 4.4.5 缺角缺陷的檢測48
• 4.5 缺陷分類算法設(shè)計48-51
• 4.5.1 缺陷特征分類49-51
• 4.5.2 判別結(jié)果輸出51
• 4.6 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)及其表設(shè)計51-52
• 4.7 本章小結(jié)52-53
• 第5章 FPC視覺檢測系統(tǒng)試驗與分析53-57
• 5.1 缺陷檢測系統(tǒng)界面設(shè)計53-54
• 5.2 缺陷檢測系統(tǒng)樣機54
• 5.3 缺陷檢測系統(tǒng)測試與分析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59-63
• 致謝63-64
• 附錄64

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本文編號：312271