光學(xué)三維測(cè)量廣泛應(yīng)用于電子元器件缺陷檢測(cè)領(lǐng)域,對(duì)連接器三維缺陷的檢測(cè)分類(lèi)也是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。然而,目前國(guó)內(nèi)的電子元器件的三維缺陷檢測(cè)系統(tǒng)與國(guó)外先進(jìn)產(chǎn)品還有較大差距�；谶@個(gè)應(yīng)用背景,本文研究的主要內(nèi)容是光學(xué)三維檢測(cè)系統(tǒng)的重建技術(shù)以及連接器針腳缺陷的檢測(cè)與分類(lèi)技術(shù)。本文完成的工作主要包含以下幾個(gè)方面。首先,調(diào)研主流的三維重建技術(shù),根據(jù)實(shí)際的測(cè)量需求,建立了雙目立體視覺(jué)與結(jié)構(gòu)光柵相結(jié)合的重建模型。根據(jù)模型搭建了系統(tǒng)的硬件平臺(tái)以及軟件框架。其次,研究系統(tǒng)的標(biāo)定模型,介紹相機(jī)標(biāo)定的主要流程。詳細(xì)描述三維重建過(guò)程中所涉及的關(guān)鍵技術(shù),包括光柵條紋的圖像分析以及基于外差多頻的正弦結(jié)構(gòu)光相位解調(diào)和相位展開(kāi)算法。接下來(lái),著重介紹本文提出連接器針腳缺陷檢測(cè)與分類(lèi)算法中所應(yīng)用到的三維點(diǎn)云處理算法。包括點(diǎn)云濾波、點(diǎn)云精簡(jiǎn)、點(diǎn)云聚類(lèi)分割以及對(duì)點(diǎn)云參數(shù)坐標(biāo)系的校正。最后,為驗(yàn)證本文搭建的三維檢測(cè)系統(tǒng)的有效性,設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)對(duì)測(cè)量系統(tǒng)的重建精度以及重建效果進(jìn)行分析。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,所搭建系統(tǒng)的重建精度為0.021mm,滿(mǎn)足工業(yè)測(cè)量需求。并且以連接器的針腳缺陷檢測(cè)以及針腳共面度分析為實(shí)際案例,檢驗(yàn)三維缺陷檢測(cè)算法的有效性。... 

【文章來(lái)源】：天津工業(yè)大學(xué)天津市

【文章頁(yè)數(shù)】：85 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 選題背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 三維測(cè)量技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 缺陷檢測(cè)方法研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要內(nèi)容
第二章 連接器陣列針腳立體缺陷檢測(cè)與分類(lèi)系統(tǒng)的構(gòu)成
    2.1 系統(tǒng)總體方案設(shè)計(jì)
    2.2 系統(tǒng)硬件選型
        2.2.1 相機(jī)的選型
        2.2.2 工業(yè)鏡頭的選型
        2.2.3 投影光機(jī)的選型
    2.3 系統(tǒng)軟件搭建與設(shè)計(jì)
    2.4 系統(tǒng)工作原理
    2.5 本章小結(jié)
第三章 測(cè)量系統(tǒng)的三維重建算法
    3.1 條紋圖像預(yù)處理
        3.1.1 條紋線性區(qū)間選取
        3.1.2 條紋圖像增強(qiáng)
        3.1.3 條紋圖像濾波
    3.2 三維測(cè)量系統(tǒng)標(biāo)定流程
        3.2.1 針孔相機(jī)模型
        3.2.2 針孔相機(jī)畸變模型
        3.2.3 單目相機(jī)標(biāo)定
        3.2.4 相機(jī)立體標(biāo)定
    3.3 外差多頻三維重建
        3.3.1 相移輪廓術(shù)
        3.3.2 計(jì)算三維坐標(biāo)
    3.4 標(biāo)定重建實(shí)驗(yàn)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 連接器針腳的缺陷檢測(cè)與分類(lèi)方法
    4.1 三維點(diǎn)云降噪
        4.1.1 基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的多元離群點(diǎn)濾波方法
        4.1.2 雙邊濾波點(diǎn)云降噪法
        4.1.3 點(diǎn)云導(dǎo)向?yàn)V波
    4.2 三維點(diǎn)云精簡(jiǎn)
        4.2.1 體素柵格采樣
        4.2.2 基于點(diǎn)云曲率的體素精簡(jiǎn)
    4.3 三維點(diǎn)云的聚類(lèi)分割
        4.3.1 基于K-means的點(diǎn)云聚類(lèi)分割
        4.3.2 基于點(diǎn)云密度的聚類(lèi)分割
    4.4 點(diǎn)云坐標(biāo)系矯正
    4.5 算法流程
    4.6 本章小結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)研究與分析
    5.1 三維重建系統(tǒng)測(cè)量精度評(píng)價(jià)
        5.1.1 球擬合重建精度評(píng)價(jià)
        5.1.2 點(diǎn)云分辨率評(píng)價(jià)
        5.1.3 階梯量塊重建精度評(píng)價(jià)
    5.2 連接器三維缺陷檢測(cè)與分類(lèi)實(shí)驗(yàn)
        5.2.1 引腳的共面度分析
        5.2.2 連接器針腳正位度檢測(cè)
    5.3 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
發(fā)表論文和參加科研情況
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]基于激光散斑的輪胎制造內(nèi)部缺陷檢測(cè)與疲勞壽命預(yù)估[D]. 彭艷華.華南理工大學(xué) 2017
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[5]PCB表觀缺陷的自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)理論與技術(shù)[D]. 張靜.電子科技大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于機(jī)器視覺(jué)的貼花陶瓷盤(pán)表面缺陷檢測(cè)方法研究[D]. 李捷.西安理工大學(xué) 2019
[2]高亮異型曲面表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 陳松赟.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[3]基于圖像紋理信息的三維重建研究[D]. 胡冬冬.華中科技大學(xué) 2017
[4]基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的扭曲文檔傾斜校正算法研究[D]. 鄭俊朝.北方工業(yè)大學(xué) 2016
[5]多攝像機(jī)三維物體空間坐標(biāo)采集系統(tǒng)的研究[D]. 常玉蘭.天津工業(yè)大學(xué) 2016
[6]基于自適應(yīng)結(jié)構(gòu)光投影的三維測(cè)量系統(tǒng)研究[D]. 熊義可.浙江大學(xué) 2016
[7]基于移動(dòng)機(jī)器人的環(huán)境多視角立體重建技術(shù)[D]. 陳健.浙江理工大學(xué) 2016
[8]微型電子接插件高精度視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)研究[D]. 彭煜.湖北工業(yè)大學(xué) 2015
[9]光柵投影雙目視覺(jué)形貌測(cè)量技術(shù)研究[D]. 劉洋.天津大學(xué) 2014
[10]SMT封裝電路板缺陷三維在線檢測(cè)技術(shù)[D]. 何榮芳.天津大學(xué) 2014



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