基于单目视觉的胶滴微喷体积在线检测与控制技术研究
发布时间：2020-06-19 07:10
【摘要】：胶粘剂、填充胶等材料的微量精确分配是保证微电子芯片封装质量不可或缺的技术手段,在表面贴装,引线连接,现场焊接等工艺中,胶体分配技术必须能够对不同类型的胶滴进行不同期望体积的快速分配,以达到在短时间内完成对大量不同尺寸、不同封装类型芯片的贴装任务。但目前,工业场合胶体分配的过程依然大部分是采用开环控制的方式来实现对不同大小的胶滴体积的分配,存在分配精度低,抗干扰能力差,分配胶体变化时需人工重新校准设置参数等缺点。因此,文本对胶滴的自适应闭环控制研究,以实时自适应控制期望胶滴体积的大小,对满足在微电子封装领域中针对各类胶体进行微量精确、体积灵活可变、快速自动分配作业的需求具有重要的意义。而要想实现闭环控制,首先需要在线检测胶滴的体积。传统三维测量方法像三坐标测量仪,机械手,工业CT法由于测量速度较慢,不适用本文的速度快、精度高的工作环境要需求;而像激光三角法虽然速度快,精度高,但其需要被测物体的表面对激光有良好的反射性,也不符合本文胶滴的反射性质。因此,针对传统三维测量胶滴体积的方法具有成本高,实时性低等缺点,本文采用了基于明暗恢复形状(Shape From Shading)的方法。为了进一步提高SFS算法的精度与速度,解决传统基于Lambert模型在高光区域恢复精度不高和基于Phong混合模型算法运行速度较慢的问题,本文结合各模型的算法优点,提出分别利用Lambert模型和Phong模型对胶滴的非高光区域和高光区域进行3D形貌恢复,再进行整合的Lambert-Phong组合优化模型。而针对该算法，首先需要识别出胶滴的高光区域。为了在不同环境下依旧能够保证检测胶滴高光区域的精度,本文突破了传统的人工提取特征的方法,而采用特征检测RCNN系列中Mask RCNN深度学习语义分割网络。文中分析了Mask RCNN基础网络层结构,以及整体的网络架构。实验中,分别将理论图数据集与实际胶滴数据集放入到Mask RCNN网络中进行训练,结果显示,该语义分割网络能够很好的实现胶滴高光区域的分割。在胶滴高光区域分割结果的基础上,本文对提出的Lambert-Phong组合优化模型进行求解。对于高光区域,首先对模型方程引入图像梯度加权系数,用来修正误差;接着对目标方程采用中心差分的方式离散化;然后对方程进行泰勒展开,并舍去只占很小一部分的高阶项,转换成线性方程;最后用牛顿迭代的方法求解整个方程。对于非高光区域,先对方程进行泰勒展开,并舍去高阶项,转换成线性方程;最后用牛顿迭代的方法求解整个方程。最后,本文分别将该算法模型用于理论图像与实际胶滴图像三维重构实验中,精度为8.06%,速度为0.015s。实验结果表明了本文提出的Lambert-Phong模型的有效性,不仅保证了算法的精度,还大大提高算法运行速度。在前文胶滴体积检测的基础上,研制了胶滴微喷监测系统实验平台,该系统主要由微喷阀、驱动模块、运动控制模块、体积检测反馈模块以及人机控制接口模块组成。微喷阀利用压电致动器带动撞针上下往复振动,利用高压空气驱动胶体向喷嘴外流动,形成一系列胶滴;微喷阀驱动模块能够产生压电致动器驱动电压信号、气压调整信号以及胶体温度调整信号;运动控制模块可带动微喷阀在指定的位置进行精确的点胶动作;体积检测反馈模块可利用Lambert-Phong模型方程对采集的胶滴灰度图片进行三维重构,体积信息提取。人机接口程序模块实现了人机交互,可对各项控制参数进行设置。最后,本文通过分析PID控制参数对胶滴微喷监测系统的影响,设计了胶滴微喷体积闭环控制的PID控制器,并将整个算法应用到最终的胶滴体积闭环控制实验。给定期望的胶滴体积,通过PID闭环控制算法,精确控制胶滴体积。最终本文研制的胶滴微喷控制系统的实验结果超调量为14.9%;调节时间大约为微喷阀点胶第6次;体积波动不超过0.4ul;体积偏差在8.14%左右。该实验结果符合期望目标,在点胶环境变化时,该胶滴微喷控制系统能够自适应指导微喷阀进行胶滴分配作业。
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;TN492
【图文】：
根据图像灰度值信息，估计其表面法向量；然后基于其光照反射模型，采用模拟逡逑退火算法最小化亮度误差函数来估计出漫反射分量与镜面反射分量．以此来识别逡逑高光区域，其实验结果如图１－５所示［３Ｇ］。沈阳工业大学杨丹为了避免高光区域引逡逑起的色差，从而影响对汽车真实颜色的检测，结合了原图像与对应的无高光图像逡逑提出了最佳漫反射像素的概念．并以此为基础遍历整幅图像．来判断每一彳、像素逡逑８逡逑
维度．降低存储量与运算量，其大小与所选步长有关。第二，池化操作可以显著逡逑增加后面卷积操作中卷积核的感受野。第－：，可以有效防止网络过拟合现象的发逡逑生。…般分为Ｔ？均池化层和最大值池化丨ｉ：和中心加权池化等。图２－２为池化操作逡逑示意图。逡逑１逦１２逦４逦Ｓｔｒｉｄｅ＝２逡逑５逦６逦７逦８逦逦ｗ逦６逦８逡逑逦逦逡逑３逦２逦１逦０逦３逦４逡逑１２逦３逦４逡逑图２－２最大值池化操作示意图逡逑２．２．３激活函数逡逑激活函数的作用主要是为了X椉由窬绲姆窍咝裕沟迷痉窍咝允菁义喜豢煞直湮煞值淖刺Ｈ绻挥屑せ詈悖次蘼墼黾佣嗌俨憔砘僮鳎义瞎喜ⅲ伎梢越喔鼍砘愫喜⒊梢桓鼍砘悖佣缡チ朔窍咝阅芰Γ义希保冲义
本文编号：2720466
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;TN492
【图文】：
根据图像灰度值信息，估计其表面法向量；然后基于其光照反射模型，采用模拟逡逑退火算法最小化亮度误差函数来估计出漫反射分量与镜面反射分量．以此来识别逡逑高光区域，其实验结果如图１－５所示［３Ｇ］。沈阳工业大学杨丹为了避免高光区域引逡逑起的色差，从而影响对汽车真实颜色的检测，结合了原图像与对应的无高光图像逡逑提出了最佳漫反射像素的概念．并以此为基础遍历整幅图像．来判断每一彳、像素逡逑８逡逑
维度．降低存储量与运算量，其大小与所选步长有关。第二，池化操作可以显著逡逑增加后面卷积操作中卷积核的感受野。第－：，可以有效防止网络过拟合现象的发逡逑生。…般分为Ｔ？均池化层和最大值池化丨ｉ：和中心加权池化等。图２－２为池化操作逡逑示意图。逡逑１逦１２逦４逦Ｓｔｒｉｄｅ＝２逡逑５逦６逦７逦８逦逦ｗ逦６逦８逡逑逦逦逡逑３逦２逦１逦０逦３逦４逡逑１２逦３逦４逡逑图２－２最大值池化操作示意图逡逑２．２．３激活函数逡逑激活函数的作用主要是为了X椉由窬绲姆窍咝裕沟迷痉窍咝允菁义喜豢煞直湮煞值淖刺Ｈ绻挥屑せ詈悖次蘼墼黾佣嗌俨憔砘僮鳎义瞎喜ⅲ伎梢越喔鼍砘愫喜⒊梢桓鼍砘悖佣缡チ朔窍咝阅芰Γ义希保冲义
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