先進電子制造生產(chǎn)線機器視覺檢測方法與技術研究.pdf

1、先進電子制造是一項基礎性和戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè),對于電子信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展至關重要。作為工業(yè)自動化與智能化的核心技術領域,先進電子制造生產(chǎn)線的自動視覺檢測與識別是一個不斷發(fā)展的新的研究領域和研究熱點,具有較好的理論意義和較大的應用前景。作為一個新興的技術領域,機器視覺檢測與識別在國際上處于初級發(fā)展階段,在我國也處于起步階段。研究先進電子制造生產(chǎn)線的機器視覺檢測理論方法和先進技術,對于提高我國的電子制造業(yè)自動化、智能化水平至關重要。
　　 論文

2、首先介紹了電子制造中的主要相關工藝和電子產(chǎn)品,結合國內(nèi)外的機器視覺檢測研究現(xiàn)狀,從中提煉出擬待解決的關鍵性科學技術問題。隨后,介紹了先進電子制造機器視覺檢測中的關鍵硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)。
　　 針對先進電子制造中的機器視覺檢測難題,本論文結合國家自然科學基金重點項目——“高速精密制造生產(chǎn)線的視覺檢測與智能優(yōu)化控制技術研究”,重點開展了先進電子制造業(yè)中的視覺檢測理論方法和關鍵技術的研究,主要包括以下幾個方面的工作。
　　 1

3、、研究了一種用于電子元件視覺檢測的改進小波變換圖像去噪方法,在簡要介紹常規(guī)圖像去噪方法的基礎上,本文提出了一種基于四樹復小波包變換的混合統(tǒng)計模型圖像噪聲抑制新方法,把含噪圖像分解成低頻逼近子圖和若干高頻方向子圖,只需對高頻方向子圖進行噪聲抑制。利用復系數(shù)層間相關性的強弱把高頻方向子圖分為主要類和次要類,分別采用相應的統(tǒng)計模型處理方法,取得了更佳的效果。
　　 2、研究了基于機器視覺的PCB質量智能檢測算法,并提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)

4、絡的PCB質量智能檢測算法和一種基于并行混沌優(yōu)化算法的PCB元件檢測算法。在PCB質量檢測中,根據(jù)焊點正常和故障的不同的圖像特征,選取合適的特征參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入量,以此建立神經(jīng)網(wǎng)絡分類器,可以檢測PCB焊點的質量。PCB元件檢測算法中,首先選取合適的模板,以此模板與搜索子圖的匹配度來識別元件類型,采用并行混沌優(yōu)化算法來搜索最佳的匹配度,以此識別元件。
　　 3、提出了一種先進電子制造生產(chǎn)線貼片機的智能視覺定位方法,首先采用

5、小波變換來提取電子元件圖像特征,再采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模式匹配算法,以此實現(xiàn)貼片機的視覺準確定位。
　　 4、提出了一種基于多結構元多尺度形態(tài)學的電子元件邊緣檢測方法。首先,采用一種形態(tài)邊緣檢測算子,利用該檢測算子進行電子元件圖像邊緣提取,然后再利用多結構元多尺度的形態(tài)結構元素進行邊緣信息的調(diào)整。此外,還研究了芯片外觀參數(shù)的檢測方法,利用哈夫變換方法從提取出的邊緣像素信息計算得到芯片的具體外觀參數(shù),并以實驗來說明了該算法的效果。<