柔性印刷线路板LED粘贴质量检测系统的研制
发布时间：2021-04-16 07:04
柔性印刷电路板（FPC）是一种厚度薄、质量轻和可折叠的印刷线路板,在电子领域的应用越来越广泛。本文研究的FPC主要应用于电脑键盘,FPC上LED属于贴片式LED,LED质量的合格与否直接会影响一张FPC能不能进入市场。由于FPC材料的特殊性,以及LED面积小、形变大和种类多,导致人工目测的难度非常大,且不能将PCB的检测方法应用于FPC的质量检测。本文针对柔性印刷线路板LED在生产过程中出现的漏贴和粘偏缺陷问题,设计一套基于机器视觉的LED粘贴质量在线检测系统,以满足现有生产力的要求。本文研究的主要内容有如下几个方面:（1）根据LED在FPC上的位置分布以及LED的形状特征,设计一套合适的硬件系统获取成像图片,包括相机、镜头、光源的选型和空间位置设计,以及设计相机的运动路径和触发模式。（2）根据整体功能需求设计软件系统,包括设计人机交互界面、相机调用模块、检测算法模块、多线程架构和软件通信模块。（3）实现LED粘贴质量检测算法。首先对成像的大图进行预处理,包括平场矫正、二值化、形态学操作和几何特征筛除非焊盘区域,最大程度减少了干扰区域对判断LED质量的影响。其次采用二值焊盘模板匹配实现...
【文章来源】：沈阳工业大学辽宁省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
LED及其背景区域Fig.1.1LEDanditsbackgroundarea
焊盘贴片灯芯LED点银遮光材料导线图 1.1 LED 及其背景区域Fig. 1.1 LED and its background areaPC 种类繁多，根据贴片的大小将 LED 分为小 0.8mm×1.6mm，如图 1.2a 所示；大 LED 的贴片尺中焊盘的大小不变。
第 1 章 绪论2.2 LED 缺陷分析由于底板的位置偏移和贴片粘贴机器的原因，导致贴片粘贴焊盘域，我国对柔性印刷线路板上 LED 的漏贴缺陷质检标准如图 1.3a 所没有粘贴贴片，现场漏贴 LED 成像如图 1.3c 所示。粘偏缺陷的质检标，即贴片必须位于焊盘规定的有效区域内，上下不能超过黑线，左右是合格大 LED 贴片已经超过了粘偏的有效区域，如图 1.2b 中所示，标准则会误检大批量合格的大 LED，企业规定 LED 粘偏缺陷是贴片规定的有效距离，粘偏缺陷示意图如图 1.4 所示，大 LED 粘偏表示中心点在 X 和 Y 轴上的偏离距离 b 大于 0.16mm 为左右粘偏，距离 下粘偏；对于小 LED，当距离 b 大于 0.18mm 为左右粘偏，距离 a 大
【参考文献】：
期刊论文
[1]混凝土路面裂缝的骨架提取算法[J]. 安世全,徐梦茹,瞿中. 计算机工程与设计. 2018(10)
[2]用Canny算子和二值化滤波的光纤几何参数测量[J]. 李一鸣,涂建坤,项华中,江斌,王成,郑刚. 光学技术. 2018(05)
[3]线阵图像采集系统外触发延时时间的确定[J]. 马卫红,田会,董涛,倪晋平. 光子学报. 2018(09)
[4]Improved Sobel algorithm for defect detection of rail surfaces with enhanced efficiency and accuracy[J]. 石甜,孔建益,王兴东,刘钊,郑国. Journal of Central South University. 2016(11)
[5]机器视觉照明系统的关键技术分析[J]. 尚会超,杨锐,段梦珍,段晓伟,张洪斌. 中原工学院学报. 2016(03)
[6]基于机器视觉的高分辨率双远心物镜设计[J]. 李明东,高兴宇,陈朋波,叶鹏,黄寅. 光学仪器. 2016(03)
[7]基于最小二乘的正交距离拟合方法研究[J]. 崔佳洁,崔希民,王强,李聪. 计算机工程与应用. 2015(11)
[8]基于机器视觉的图像形状特征提取方法研究进展[J]. 葛杰,曹晨晨,李光. 包装学报. 2015(01)
[9]基于机器视觉的磁钢片缺陷检测研究[J]. 周江,任锟,帅英琦,陈英豪. 机电工程. 2014(12)
[10]基于代数距离的椭圆拟合的优化及应用研究[J]. 崔家礼,宫贺,王一丁,贾瑞明,肖珂. 计算机科学. 2014(S2)
博士论文
[1]车轴疲劳裂纹超声波探伤及优化研究[D]. 彭朝勇.西南交通大学 2016
[2]工业零件形状与尺寸高精度视觉测量方法研究[D]. 郭宝云.武汉大学 2013
硕士论文
[1]高动态范围CMOS图像传感器的研究[D]. 王仁广.吉林大学 2018
[2]基于机器视觉的天地盖制盒机定位贴合系统研究[D]. 张飞.江西理工大学 2018
[3]PCB在线检测前景提取及图像拼接方法的研究[D]. 朱天奕.中国科学技术大学 2018
[4]齿轮几何参数视觉检测方法的研究[D]. 谢铎.西南科技大学 2018
[5]基于机器视觉的LED外观检测系统设计[D]. 黄振兴.西安工程大学 2017
[6]柔性印刷电路板银线缺陷在线视觉检测方法研究[D]. 魏智鹏.沈阳工业大学 2017
[7]印刷电路板LED贴片质量在线视觉检测系统[D]. 张俊朋.沈阳工业大学 2017
[8]基于四轴运动控制平台的移动目标跟踪控制研究[D]. 梁颖.电子科技大学 2017
[9]不良环境下的视频增强[D]. 徐跃书.北京邮电大学 2017
[10]基于形状模板匹配的手机商标检测技术研究[D]. 梅文宝.广东工业大学 2016
本文编号：3140973
【文章来源】：沈阳工业大学辽宁省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
LED及其背景区域Fig.1.1LEDanditsbackgroundarea
焊盘贴片灯芯LED点银遮光材料导线图 1.1 LED 及其背景区域Fig. 1.1 LED and its background areaPC 种类繁多，根据贴片的大小将 LED 分为小 0.8mm×1.6mm，如图 1.2a 所示；大 LED 的贴片尺中焊盘的大小不变。
第 1 章 绪论2.2 LED 缺陷分析由于底板的位置偏移和贴片粘贴机器的原因，导致贴片粘贴焊盘域，我国对柔性印刷线路板上 LED 的漏贴缺陷质检标准如图 1.3a 所没有粘贴贴片，现场漏贴 LED 成像如图 1.3c 所示。粘偏缺陷的质检标，即贴片必须位于焊盘规定的有效区域内，上下不能超过黑线，左右是合格大 LED 贴片已经超过了粘偏的有效区域，如图 1.2b 中所示，标准则会误检大批量合格的大 LED，企业规定 LED 粘偏缺陷是贴片规定的有效距离，粘偏缺陷示意图如图 1.4 所示，大 LED 粘偏表示中心点在 X 和 Y 轴上的偏离距离 b 大于 0.16mm 为左右粘偏，距离 下粘偏；对于小 LED，当距离 b 大于 0.18mm 为左右粘偏，距离 a 大
【参考文献】：
期刊论文
[1]混凝土路面裂缝的骨架提取算法[J]. 安世全,徐梦茹,瞿中. 计算机工程与设计. 2018(10)
[2]用Canny算子和二值化滤波的光纤几何参数测量[J]. 李一鸣,涂建坤,项华中,江斌,王成,郑刚. 光学技术. 2018(05)
[3]线阵图像采集系统外触发延时时间的确定[J]. 马卫红,田会,董涛,倪晋平. 光子学报. 2018(09)
[4]Improved Sobel algorithm for defect detection of rail surfaces with enhanced efficiency and accuracy[J]. 石甜,孔建益,王兴东,刘钊,郑国. Journal of Central South University. 2016(11)
[5]机器视觉照明系统的关键技术分析[J]. 尚会超,杨锐,段梦珍,段晓伟,张洪斌. 中原工学院学报. 2016(03)
[6]基于机器视觉的高分辨率双远心物镜设计[J]. 李明东,高兴宇,陈朋波,叶鹏,黄寅. 光学仪器. 2016(03)
[7]基于最小二乘的正交距离拟合方法研究[J]. 崔佳洁,崔希民,王强,李聪. 计算机工程与应用. 2015(11)
[8]基于机器视觉的图像形状特征提取方法研究进展[J]. 葛杰,曹晨晨,李光. 包装学报. 2015(01)
[9]基于机器视觉的磁钢片缺陷检测研究[J]. 周江,任锟,帅英琦,陈英豪. 机电工程. 2014(12)
[10]基于代数距离的椭圆拟合的优化及应用研究[J]. 崔家礼,宫贺,王一丁,贾瑞明,肖珂. 计算机科学. 2014(S2)
博士论文
[1]车轴疲劳裂纹超声波探伤及优化研究[D]. 彭朝勇.西南交通大学 2016
[2]工业零件形状与尺寸高精度视觉测量方法研究[D]. 郭宝云.武汉大学 2013
硕士论文
[1]高动态范围CMOS图像传感器的研究[D]. 王仁广.吉林大学 2018
[2]基于机器视觉的天地盖制盒机定位贴合系统研究[D]. 张飞.江西理工大学 2018
[3]PCB在线检测前景提取及图像拼接方法的研究[D]. 朱天奕.中国科学技术大学 2018
[4]齿轮几何参数视觉检测方法的研究[D]. 谢铎.西南科技大学 2018
[5]基于机器视觉的LED外观检测系统设计[D]. 黄振兴.西安工程大学 2017
[6]柔性印刷电路板银线缺陷在线视觉检测方法研究[D]. 魏智鹏.沈阳工业大学 2017
[7]印刷电路板LED贴片质量在线视觉检测系统[D]. 张俊朋.沈阳工业大学 2017
[8]基于四轴运动控制平台的移动目标跟踪控制研究[D]. 梁颖.电子科技大学 2017
[9]不良环境下的视频增强[D]. 徐跃书.北京邮电大学 2017
[10]基于形状模板匹配的手机商标检测技术研究[D]. 梅文宝.广东工业大学 2016
本文编号：3140973
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