面向貼片機(jī)的圖像處理關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、近年來(lái)，面對(duì)中國(guó)市場(chǎng)愈演愈烈的“工荒”問(wèn)題，我國(guó)電子制造商和代工廠(chǎng)商們正在研發(fā)和進(jìn)口大批量智能化設(shè)備以取代人工。機(jī)器視覺(jué)技術(shù)作為一種新興的智能化制造手段，不僅是工業(yè)制造行業(yè)的力量源泉，更是推動(dòng)我國(guó)工業(yè)進(jìn)步的核心手段。機(jī)器視覺(jué)最突出的特點(diǎn)是用智能自動(dòng)化設(shè)備代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工勞動(dòng)，進(jìn)而提高工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的生產(chǎn)效率。尤其是在惡劣或高精密環(huán)境，人工視覺(jué)根本無(wú)法滿(mǎn)足工業(yè)生產(chǎn)需求的前提下，機(jī)器視覺(jué)更彰顯了在工業(yè)智能制造中所占有的重要地位。在SMT行業(yè)中，S

2、MD電子元器件的檢測(cè)成功與否是貼片機(jī)能否高精密、高速貼裝的前提依據(jù)。
　　論文研究了貼片機(jī)視覺(jué)檢測(cè)過(guò)程中常用的數(shù)字圖像處理基本理論算法，通過(guò)對(duì)中值濾波、均值濾波等算法的分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的一些濾波算法以滑動(dòng)窗口的形式對(duì)窗口內(nèi)的像素點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)處理，這必然會(huì)對(duì)圖像造成模糊化，不利于后續(xù)的缺陷檢測(cè)，最終影響檢測(cè)的準(zhǔn)確率。因此，本文對(duì)通用的幾種濾波算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，自定義的中值濾波算法既可以有效的濾波圖像中的

3、噪聲信息，也能較好的保留邊緣細(xì)節(jié)，且能在速度和效果上進(jìn)行折中，滿(mǎn)足貼片機(jī)高速貼裝的需要。通過(guò)對(duì)迭代法、Otsu等閾值分割方法的對(duì)比分析比較，表明Otsu方法在貼片元件圖像中的閾值求取更加貼近實(shí)際值。
　　在圖像的關(guān)鍵特征點(diǎn)提取過(guò)程中，一般的基于形狀和基于特征的模板匹配對(duì)目標(biāo)元器件的定位由于器件周邊的干擾等因素造成定位時(shí)的波動(dòng)比較大。因此本文針對(duì)PCB板mark點(diǎn)提出了基于最圓橢圓度的算法來(lái)快速定位mark基準(zhǔn)點(diǎn)，而針對(duì)SMD器件，