当前位置:主页 > 科技论文 > 铸造论文 >

基于内锥镜面扫描全景成像的微钻视觉检测方法

发布时间:2021-08-16 20:49
  随着数字化产业的不断发展,印刷电路板向密集型、复杂性发展。其主要加工工具微型钻头(简称微钻)直径(常见直径为0.2-2.58)8))也随着印刷电路板不断细化。微钻出厂检测难度逐步提高,传统的光学机械式微钻检测效率与日益增长需求相比显得格格不入。由于微钻外形的特点,完整的侧刃图像获取难度较大,步骤复杂。仅少数研究学者采用多相机、多工步方法对微钻侧刃图像信息提取;多数研究学者只讨论微钻端刃的检测缺陷方法。针对此类研究背景,本文设计了一套内锥镜面装置,解决多相机问题的同时,还利用其设计巧妙性克服了高放大倍率镜头微景深限制,获得大区域清晰侧刃图像,大大减少图像拼接次数。通过内锥镜面获得的图像为环状图像。由于加工等原因,随着环的直径增大,图像逐步失真。本文通过清晰度评价方法,提取图像中清晰区域位置信息;建立环状图像向矩形图像映射数学模型,将环状图像展开为矩形图像;基于控制系统中反馈获取的侧刃图像位置信息与局部特征融合的方法,对矩形图像按照位置映射的方式进行拼接。最终获得完整微钻全景侧刃图像。针对微钻端刃和侧刃图像特点提出了两种不同的微钻缺陷检测方法。在检测微钻端刃,通过提取边缘检测出端刃轮廓,角... 

【文章来源】:华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:85 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于内锥镜面扫描全景成像的微钻视觉检测方法


普通镜头和远心镜头成像区别

相机模型,光学放大


中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论,虽然远心镜头具有低畸变、大景深、大光学放大倍特点。但同时远心镜头光阑小、光路较长,需平行光明使用。选择 DH40-TZ,发光面积为 40 ,电压后根据视野和光学放大倍率可以确定相机的靶面尺片尺寸约为Ё Ё ,故选用 1inch 的标准 CC要确定相机的分辨率、采集速度等参数,经过对比像 MER-2000-5GM GigE 接口 CMOS 工业数字黑白

设计图,内锥,镜面,设计图


需要将相机景深区域调整落在内锥镜面顶点平面。所设计的内锥镜面内锥角°,由上节推导理论可知,像空间中的微钻始终落在内锥镜面的顶点所在平面,此机景深也已经调整到内锥镜面的顶点平面,所以当微钻处于内锥镜面的任何位置机都可以清晰的观察到微钻侧刃图像。需要注意的是由于待检的微钻尺寸不同,如果采用同一规格的内锥镜面,对微端刃检测将不能达到最佳效果。所以一般改变内锥镜面底部的小孔直径以适应不径的微钻检测。按照经验推荐: = ( = ( 中 表示内锥镜面底部小孔直径, 表示待检微钻钻柄直径(微钻最大直径)示内锥镜面小孔高度;其他尺寸不变,在调整相机景深时,仍需将景深区域落在内面顶点平面。

【参考文献】:
期刊论文
[1]基于轮廓矩和Harris角点混合特征的车型识别系统[J]. 张军,孙文本,杨正瓴.  计算机应用与软件. 2016(02)
[2]图像拼接技术研究[J]. 陈志昂,徐晓刚,徐冠雷.  计算机科学. 2015(S2)
[3]一种改进的Sobel算子图像清晰度评价函数[J]. 钱青,臧冬菊.  计算机与数字工程. 2015(10)
[4]基于角点和局部特征描述子的快速匹配算法[J]. 毕国玲,赵建,续志军,孙强.  光电工程. 2014(09)
[5]基于图像的一维条形码可识别性研究[J]. 张琪建,李为民.  制造业自动化. 2014(09)
[6]景深影响因素的数学表达式及实验分析[J]. 俞莹.  实验科学与技术. 2013(05)
[7]改进的模板匹配方法在车牌识别中的应用[J]. 陈玮,曹志广,李剑平.  计算机工程与设计. 2013(05)
[8]改进的Brenner图像清晰度评价算法[J]. 王健,陈洪斌,周国忠,安涛.  光子学报. 2012(07)
[9]形状匹配方法研究与展望[J]. 周瑜,刘俊涛,白翔.  自动化学报. 2012(06)
[10]印刷电路板业:平板电脑崛起 印刷电路板业续夯[J]. 涂朝顺.  海峡科技与产业. 2012(06)

硕士论文
[1]基于机器视觉的微钻头刃面质量检测系统设计[D]. 王林林.贵州大学 2017
[2]基于视觉的瓷砖质量检测系统关键技术研究[D]. 吴娟娟.华中科技大学 2017
[3]基于机器视觉的微钻全尺寸测量系统研究[D]. 聂新桥.华南理工大学 2016
[4]图像矢量化方法研究[D]. 朱婧.杭州电子科技大学 2011
[5]PCB微钻全自动刃磨及检测技术的研究[D]. 何沛钊.华南理工大学 2011
[6]图像拼接技术的研究与应用[D]. 郑海珍.杭州电子科技大学 2010
[7]基于机器视觉的PCB微钻几何参数精密检测技术研究[D]. 胡松立.上海交通大学 2009
[8]基于机器视觉的PCB微钻端面缺陷检测研究[D]. 罗颖.电子科技大学 2008



本文编号:3346367

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/jiagonggongyi/3346367.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户330c6***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com