当前位置:主页 > 科技论文 > 软件论文 >

基于机器视觉的宽带通讯测试板定位系统研究

发布时间:2019-07-05 06:30
【摘要】:随着电子科技的迅猛发展,尤其是正处在一个新的变革时期的宽带通讯领域,信号频率越来越高,这对集成度高、布线密集的通讯印刷电路板的检测提出了更高要求。但是目前,绝大多数的宽带通讯印刷电路板的测试工作都是通过人工在放大镜下以肉眼去寻找测试点然后用探针去接触的方式完成的。这种传统的测试方式不仅效率低,人工成本高,而且长时间注视着放大镜会让人的眼睛产生酸痛和眩晕,更严重的甚至会对视力带来不可恢复的损伤。针对这些问题,本文采用机器视觉技术,实现对宽带通讯测试板测点的定位。在这过程中,针对以下几点展开研究工作:1.以得到更为清晰的数字图像为目的,根据相机的成像原理,对视觉系统中相机的安装方式、照明方案和图像采集及其显示进行研究和分析,确定了整个视觉定位系统的结构形式和工作流程,并选用以Zynq-7000系列芯片为核心的ZedBoard开发板为硬件基础,并搭建了视觉定位平台,为提取图像特征提供必要条件。2.以实现视觉系统的嵌入式软件开发设计为目的,在ZedBoard开发板的主核移植Linux操作系统,从核设置为裸跑,并通过SDK开发工具完成了主核(CPU0)和从核(CPU1)的程序开发,以及利用MiniGUI设计开发了人机交互界面,实现了视觉定位系统的整个软件的开发。3.为精确获得宽带通讯测试板检测点位置坐标,利用测试板上四个角的Mark点,以及检测点对Mark点的相对位置关系,实现了定位。在图像处理过程中,采用粗模板+精模板的方法以及旋转卡壳算法对Mark点的特征值提取,大大减小了计算量。4.通过宽带通讯测试板定位系统的实验结果,对整个系统的重复定位进行分析和评价,验证视觉定位系统的准确性和稳定性均能满足课题中对定位系统的要求。
文内图片:Eye-in-Hand系统
图片说明:Eye-in-Hand系统
[Abstract]:With the rapid development of electronic technology, especially in the field of broadband communication in a new period of change, the signal frequency is getting higher and higher, which puts forward higher requirements for the detection of communication printed circuit board with high integration and dense wiring. However, at present, most of the testing work of broadband communication printed circuit board is done by manually looking for the test point with the naked eye under the magnifying glass and then using the probe to contact it. This traditional test method is not only inefficient, high labor cost, but also looking at the magnifying glass for a long time will cause pain and dizziness in the eyes, and more seriously, it will even cause irreparable damage to eyesight. In order to solve these problems, machine vision technology is used to locate the measuring points of broadband communication test board. In this process, the following research work is carried out: 1. In order to get a clearer digital image, according to the imaging principle of the camera, the installation mode, lighting scheme, image acquisition and display of the camera in the visual system are studied and analyzed, the structure form and work flow of the whole visual positioning system are determined, and the ZedBoard development board based on Zynq-7000 series chip is selected as the hardware foundation, and the visual positioning platform is built. It provides the necessary conditions for extracting image features. 2. In order to realize the embedded software development and design of visual system, the Linux operating system is transferred to the main core of ZedBoard development board, the slave core is set as naked, and the program development of master core (CPU0) and slave core (CPU1) is completed by SDK development tool, and the human-computer interaction interface is designed and developed by using MiniGUI, and the whole software development of visual positioning system is realized. In order to obtain the position coordinates of the detection point of the broadband communication test board accurately, the positioning is realized by using the Mark points of the four corners on the test board and the relative position relationship between the detection points and the Mark points. In the process of image processing, the method of rough template precision template and rotating shell algorithm are used to extract the eigenvalues of Mark points, which greatly reduces the amount of computation. 4. Through the experimental results of the broadband communication test board positioning system, the repeated positioning of the whole system is analyzed and evaluated, and it is verified that the accuracy and stability of the visual positioning system can meet the requirements of the positioning system in the subject.
【学位授予单位】:武汉工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TN41;TP391.41

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 朱瑞;机器视觉在复杂零、部件测量方面的应用[J];今日电子;2004年06期

2 黎红伟;;关于机器视觉镜头[J];可编程控制器与工厂自动化;2005年02期

3 钱竞业;;机器视觉的发展方向探讨[J];现代制造;2006年06期

4 傅昆;;行者无疆——机器视觉的中国崛起[J];现代制造;2006年21期

5 雷文华;;机器视觉及其应用(系列讲座) 第一讲 机器视觉发展概述[J];应用光学;2006年05期

6 ;机器视觉的应用使生产加工更加智能、高效[J];现代制造;2009年06期

7 李树杰;;中国机器视觉的发展趋势[J];赤峰学院学报(自然科学版);2010年01期

8 ;机器视觉最新技术动态[J];中国光学;2013年01期

9 冯伯儒;;机器视觉中的电-光技术[J];光电子学技术;1986年01期

10 戴君,赵海洋,冯心海;机器视觉[J];机械设计与制造工程;1998年04期

相关会议论文 前10条

1 赵磊;董吉文;李金屏;;拓扑理论在机器视觉中的研究进展[A];全国第十五届计算机科学与技术应用学术会议论文集[C];2003年

2 张彦东;;基于机器视觉的连接器装配机床改造研究[A];首届珠中江科协论坛论文集[C];2011年

3 蔡小秧;陈文楷;;机器视觉中的鲁棒估计技术[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集[C];2007年

4 刘雅举;李娜;张莉;李东明;;机器视觉在药用玻璃瓶质量检测中的研究[A];2007年河北省电子学会、河北省计算机学会、河北省自动化学会、河北省人工智能学会、河北省计算机辅助设计研究会、河北省软件行业协会联合学术年会论文集[C];2007年

5 吴庆华;代娜;黄俊敏;程志辉;何涛;;基于机器视觉的轴承二维尺寸检测[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集(1)[C];2008年

6 马连峰;张秋菊;;基于机器视觉的彩色套印检测技术研究[A];第十一届全国包装工程学术会议论文集(二)[C];2007年

7 金守峰;张慧;;面向机器视觉的织物纬斜检测方法[A];全国先进制造技术高层论坛暨第九届制造业自动化与信息化技术研讨会论文集[C];2010年

8 管庶安;周龙;陈永强;廖明潮;;机器视觉在粮食品质检测中的应用研究[A];中国粮油学会第三届学术年会论文选集(下册)[C];2004年

9 张伟华;陈军;连世江;贾海政;;机器视觉及其在农业机械中的应用综述[A];2007年中国农业工程学会学术年会论文摘要集[C];2007年

10 沈宝国;陈树人;尹建军;;基于机器视觉的棉田杂草精确定位研究[A];纪念中国农业工程学会成立30周年暨中国农业工程学会2009年学术年会(CSAE 2009)论文集[C];2009年

相关重要报纸文章 前10条

1 本报记者 李剑琦;机器视觉行业整合正热 中国市场尚处萌芽期[N];机电商报;2005年

2 本报记者 董碧娟;解密机器视觉“第三只眼”[N];经济日报;2013年

3 本报记者 郭涛;机器视觉:为机器装上“眼睛”和“大脑”[N];中国高新技术产业导报;2014年

4 张均;德国机器视觉传感器市场前景好[N];中国贸易报;2007年

5 金刚;给机器一双慧眼[N];计算机世界;2007年

6 朱广菁;机器视觉怎样“看”不合格产品[N];大众科技报;2008年

7 宋昆;用机器视觉控制烟草质量[N];计算机世界;2007年

8 张栋;西安光电子专业孵化器举办专业展览会[N];中国高新技术产业导报;2007年

9 王遐;机器视觉:药品包装在线检测系统开发成功[N];中国包装报;2010年

10 点评人 高炎 黄牧青 刘笑一 李士杰 北京大学技术转移中心;机器视觉辅助冬季道路状况监测[N];科技日报;2014年

相关博士学位论文 前10条

1 梁卓锐;机器视觉手势交互的交互映射研究[D];华南理工大学;2015年

2 孟庆宽;基于机器视觉的农业车辆—农具组合导航系统路径识别及控制方法研究[D];中国农业大学;2014年

3 田明锐;基于机器视觉的散料装车控制系统研究[D];长安大学;2016年

4 葛动元;面向精密制造与检测的机器视觉及智能算法研究[D];华南理工大学;2013年

5 饶洪辉;基于机器视觉的作物对行喷药控制系统研究[D];南京农业大学;2006年

6 龚爱平;基于嵌入式机器视觉的信息采集与处理技术研究[D];浙江大学;2013年

7 陈丽君;基于机器视觉的变量喷雾控制系统研究[D];沈阳农业大学;2009年

8 徐晓秋;机器视觉球面孔位快速精密测量系统的研究[D];四川大学;2006年

9 成芳;稻种质量的机器视觉无损检测研究[D];浙江大学;2004年

10 程洪;面向园艺应用的机器视觉目标辨识方法创新[D];中国农业大学;2015年

相关硕士学位论文 前10条

1 冼志军;锡膏印刷机误差与锡膏印刷质量检测技术研究[D];华南理工大学;2015年

2 孙斌;基于FPGA的压力表盘机器视觉研究与实现[D];昆明理工大学;2015年

3 许哲;基于机器视觉的快速测温热电偶焊接技术研究[D];河北联合大学;2014年

4 李鹏;基于机器视觉的PCB工业在线检测系统研究[D];昆明理工大学;2015年

5 佘燕玲;以用户为中心的机器视觉手势交互空间映射关系研究[D];华南理工大学;2015年

6 孙中国;基于机器视觉的面粉袋码垛机器人研究[D];山东建筑大学;2015年

7 漆静;基于机器视觉集装箱吊具智能定位系统研究[D];西南交通大学;2015年

8 张文;基于机器视觉的通信装备故障识别研究[D];西南交通大学;2015年

9 冉宝山;基于机器视觉的装料系统试验研究[D];长安大学;2015年

10 冯康;基于机器视觉的棉花识别与定位技术的研究[D];石河子大学;2015年



本文编号:2510311

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/ruanjiangongchenglunwen/2510311.html


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

版权申明:资料由用户245ec***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