异形插件系统视觉检测与定位关键技术研究

发布时间：2019-03-06 08:20

【摘要】：随着半导体产业的不断发展,电子产业日益的更新换代,人们对电子产品的需求越来越大。传统的人工插装异形元器件的的方法已经无法实现现代化电子产业的生产了,由此异形插件机应运而生。异形插件机是集光机电于一体的先进高精度自动化设备,其综合了机械技术、机器视觉技术、工业机器人技术、计算机技术、PLC技术、现场总线技术、高精运动控制、以及软件控制等关键技术。机械手作为本系统最核心的运动执行机构,在机器视觉的精准引导下,实现异形元器件的转却插装。本文主要对异形插件视觉系统进行了仔细的研究,首先对异形插件视觉系统进行了整体的介绍,并根据本系统的需求选择了合适的视觉硬件与合理的打光方式。其次,深入的研究了PCB板MARK提取的图像处理方法,以及基于图像轮廓匹配的方法用于准确识别和定位异形元器件。然后,为了精准的实现异形元器件的插装,本文对相机标定、手眼标定、PCB纠偏以及元器件纠偏的算法进行了仔细的研究。最后,通过大量的实验证明了本文中所用到的视觉系统算法的可行性与稳定性。
[Abstract]:With the continuous development of semiconductor industry, the electronic industry is increasingly updated, people demand more and more electronic products. The traditional method of manual insertion of special-shaped components has been unable to realize the production of modern electronic industry, so the special-shaped plug-in machine emerges as the times require. The special-shaped plug-in machine is an advanced high-precision automation equipment which integrates optical machinery and electrical machinery. It integrates mechanical technology, machine vision technology, industrial robot technology, computer technology, PLC technology, field bus technology, high precision motion control. And software control and other key technologies. Manipulator as the core of the system motion actuator, under the precise guidance of machine vision, the special-shaped components can be transferred and inserted. In this paper, the special-shaped plug-in visual system is studied in detail. Firstly, the special-shaped plug-in visual system is introduced, and the suitable visual hardware and reasonable lighting mode are selected according to the requirements of the system. Secondly, the image processing method based on MARK extraction of PCB board and the method based on image contour matching to accurately identify and locate the special-shaped components are deeply studied. Then, in order to accurately implement the insertion of special-shaped components, the camera calibration, hand-eye calibration, PCB correction and component correction algorithms are carefully studied in this paper. Finally, through a large number of experiments, the feasibility and stability of the vision system algorithm used in this paper are proved.
【学位授予单位】：西南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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本文编号：2435359