电路板自动光照检测系统的设计与实现

发布时间：2023-02-20 17:13

　　空间辐射是危害航天器稳定运行的重要因素,目前一直通过地面加速试验和效应等效相结合的方式研究空间辐射对敏感元器件造成的辐射损伤,为此需要重离子加速器同相关检测设备配合,开展地面模拟试验对航天元器件进行检测。但由于加速器终端用于模拟检测的配套设备不完善甚至不具备,制约了抗辐射检测技术的发展。为此开展基于兰州重离子加速器的辅助设备研究,结合计算机技术和自动化技术提出电路板自动光照检测系统。首先,基于电路板光照检测系统的检测流程,设计检测系统的系统架构和各个功能模块划分,为后续系统的设计与实现构筑蓝图。其次,针对各个异构设备间的互联互通,基于OPC UA的信息建模规则,建立机器人信息模型,构建异构设备通信系统,并根据具体硬件设备研究工程实现过程。然后,针对辐射环境下待检测芯片的坐标采集问题,结合SLIC超像素和One Cut图像分割,提出了SLIC-OneCut芯片识别与定位算法,并采用与卷积神经网络相结合的方式,解决了待检测芯片的识别与定位问题。其中提出利用SLIC超像素算法加速OneCut图像分割过程来实现传统意义下的基于图像分割的芯片定位。针对深度学习模型的构建过程,制作了电路板图像数据...

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 引言
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 空间辐射及其检测的研究现状
        1.2.2 OPC UA的研究现状
        1.2.3 图像分割算法的研究现状
        1.2.4 组态监控软件的研究现状
    1.3 论文研究内容
    1.4 论文组织架构
第2章 电路板自动光照检测系统设计
    2.1 基于OPC的异构设备通信系统
    2.2 基于单目相机的机器视觉系统
    2.3 基于组态的检测控制系统
    2.4 本章小结
第3章 基于OPC的异构设备通信系统
    3.1 OPC UA关键技术
    3.2 OPC UA规范
    3.3 基于OPC UA的信息模型
    3.4 异构系统实现
        3.4.1 桁架机器人
        3.4.2 ABB机器人
    3.5 本章小结
第4章 基于图像分割的芯片定位
    4.1 基于SLIC的超像素合并
        4.1.1 Lab色彩模型
        4.1.2 SLIC算法
        4.1.3 超像素合并
    4.2 前景与背景后处理
    4.3 One Cut图像分割
    4.4 矩形拟合
    4.5 实验验证
        4.5.1 不同的SLIC区域尺度
        4.5.2 不同的交互式图割算法
    4.6 本章小结
第5章 基于CNN的芯片定位
    5.1 数据集制作以及预处理
    5.2 数据增强
        5.2.1 基于Augmentor的数据增强
        5.2.2 基于Instaboost的数据增强
    5.3 基于CNN的图像分割模型
        5.3.1 基于Mask R-CNN的图像分割
        5.3.2 基于YOLACT的图像分割
    5.4 图像分割算法的评估标准
        5.4.1 执行时间
        5.4.2 内存占用
        5.4.3 精确度
        5.4.4 其他标准
    5.5 实验验证
        5.5.1 深度学习模型的部署
        5.5.2 图像分割算法的评估
    5.6 本章小结
第6章 基于单目相机的机器视觉系统
    6.1 相机标定
    6.2 坐标转换
    6.3 芯片的识别与定位
    6.4 本章小结
第7章 基于组态的检测控制系统
    7.1 基于KingView的组态
    7.2 同异构设备间的通信
    7.3 同机器视觉系统的通信
    7.4 本章小结
第8章 结论与展望
    8.1 总结
    8.2 遇到的问题
    8.3 展望
参考文献
致谢
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果



本文编号：3746982