基于机器视觉的贴片机定位算法研究
发布时间：2021-10-19 09:45
贴片机作为表面贴装系统（SMT）的核心设备之一,其融合了机械、控制、信息、视觉等多门学科技术。由于其高速、高精度、低成本等优点而被广泛使用在尖端电子科技产品生产过程中,并被“中国制造2025”计划专项列入装备制造核心发展技术之一。而贴片机视觉系统作为贴片机的一个重要控制输入环节,它直接影响着贴片机系统的贴装速度和贴片精度。本文围绕着实现一个完整贴片机视觉系统展开研究。论文依据企业项目要求,软件平台搭建于Windows系统与Open CV视觉图像库,采用Python作为算法主语言进行算法实验。设计和构建贴片机视觉硬件实验平台,实现对贴片芯片以及PCB板图像采集与图像数据传输功能。具体研究内容如下:1.确定了贴片机视觉系统硬件方案。根据项目的检测精度要求以及实际贴片时的运动范围估计,为视觉系统的上视和下视拍照系统确定相机参数,选取匹配的镜头,并类比不同光源照射下所取图像的质量从而确定光源的参数。2.针对LQFP48和SOP16芯片的高精度检测,提出了一种基于欧式距离判定去倒角的改进多线性拟合边缘定位算法。采用对原有的多线性拟合过程进行算法改进,分析多线性拟合算法在芯片边缘定位过程中芯片倒角...
【文章来源】：湖南理工学院湖南省
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
表面贴装生产线示意图
湖南理工学院硕士学位论文第2章贴片机视觉系统硬件模块方案7第2章贴片机视觉系统硬件模块方案本章主要设计了一个完整的贴片机视觉系统硬件平台。通过研究课题项目的技术要求并结合对贴片机贴装过程的运动分析，计算确定上视摄像模块和下视摄像模块中用于采集图像的工业相机参数、型号及配套镜头的参数，此外，通过对比不同光源下采集到图像的质量确定合适的光源。2.1视觉系统硬件构成与测量原理机械视觉测量检测系统是一个多学科的集合体，主要以机器控制和机器视觉为基础，并融入图像技术、计算机技术、光学和电子学等多门学科技术，用于距离、尺寸、高度、缺陷等检测过程。视觉测量系统具有非接触、大量程、高效率、全自动、在线检测等优点，在多种工业检测领域已经得到了越来越广泛的应用。图2-1为常见视觉测量系统示意图：图2-1视觉测量系统示意图贴片机的视觉检测系统与常规视觉检测系统若同，但由于检测物体有两个，所以其图像采集模块有两组，分为上视摄像模块和下视摄像模块，上视模块的相机固定于PCB板支撑架上，用于采集待贴芯片图像，下视模块相机的安装方式有两种，一是装配在运动组件上，也叫飞行拍照，二是装配在固定支架上，在本课题中下视摄像头采用第一种装配方式，具体结构如图2-2所示。
湖南理工学院硕士学位论文第2章贴片机视觉系统硬件模块方案8图2-2贴片机视觉系统构造图贴片机视觉系统的运动原理：一块PCB板经由运动导轨机构送到固定位置，触发照明系统开启，同时下视工业相机采集PCB板图像，采集到的图像传输到计算机进行图像处理和数据存储。信号触发贴片机的吸嘴吸取经由输送管道运送到料栈中的贴片芯片，再运动到上视工业相机的正上方，上视工业相机开始采集芯片图像，采集到的图像传输到计算机进行图像处理和数据存储。计算机得到这两组信息后进行坐标转换和数据运算，经过计算机计算补偿后，将补偿信息输送给PLC，PLC控制吸嘴运动到匹配位置放下芯片，完成该芯片的贴片动作。图2-3贴片机贴装流程图
【参考文献】：
期刊论文
[1]Recognition of wood surface defects with near infrared spectroscopy and machine vision[J]. Huiling Yu,Yuliang Liang,Hao Liang,Yizhuo Zhang. Journal of Forestry Research. 2019(06)
[2]基于Hu矩和递进Hough变换的SOT元件识别定位算法[J]. 武洪恩,倪良月,王凯,李红飞. 组合机床与自动化加工技术. 2019(08)
[3]视觉的非球面双远心工业镜头设计[J]. 张欣婷,亢磊,丁红昌,吴倩倩. 激光与红外. 2019(02)
[4]高速贴片机横梁的结构动力学分析与优化[J]. 温德鹏,郭玉琴,李富柱,王匀,张帆. 机械设计与制造工程. 2018(01)
[5]一种应用在高精度贴片机上的视觉纠偏算法[J]. 席伟,陈广锋,管观洋. 应用光学. 2018(01)
[6]基于贴片机视觉系统的SIM芯片识别定位算法[J]. 卢军,寸毛毛. 包装工程. 2017(21)
[7]基于机器视觉的高精度螺孔定位方法研究[J]. 郭静,罗华,张栋栋. 导航与控制. 2016 (03)
[8]基于机器视觉的芯片引脚识别与中心定位算法研究[J]. 黄紫青,曾祥进. 软件导刊. 2015(01)
[9]一种基于矩形拟合的LED贴片机元件定位算法[J]. 蔡竞. 科学技术与工程. 2014(21)
[10]我国工业机器人技术现状与产业化发展战略[J]. 王田苗,陶永. 机械工程学报. 2014(09)
硕士论文
[1]基于机器视觉的白酒瓶瓶口缺陷在线检测系统[D]. 李东旭.沈阳工业大学 2019
[2]基于机器视觉的电机零件二维尺寸测量研究[D]. 梅文豪.福建工程学院 2019
[3]基于计算机视觉的答题卡识别系统的设计与实现[D]. 张菲菲.西北大学 2019
[4]机器视觉空间标定与目标定位算法在自动包装技术中的应用[D]. 马丽雅.温州大学 2019
[5]基于双目视觉的冲孔和弯曲质量检测系统的开发[D]. 吴雅莎.广东工业大学 2018
[6]贴片机基准点定位视觉系统关键技术研究[D]. 周亚飞.哈尔滨工业大学 2015
[7]贴片机多目标飞行对中图像识别技术的研究与实现[D]. 田甜.广东工业大学 2014
[8]基于机器视觉的工业镜头的设计[D]. 杨康.福建师范大学 2013
[9]图像滤波及边缘检测与增强技术研究[D]. 陈初侠.合肥工业大学 2009
[10]面向表面贴装的制造执行系统研究[D]. 蔡长岚.西安电子科技大学 2009
本文编号：3444632
【文章来源】：湖南理工学院湖南省
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
表面贴装生产线示意图
湖南理工学院硕士学位论文第2章贴片机视觉系统硬件模块方案7第2章贴片机视觉系统硬件模块方案本章主要设计了一个完整的贴片机视觉系统硬件平台。通过研究课题项目的技术要求并结合对贴片机贴装过程的运动分析，计算确定上视摄像模块和下视摄像模块中用于采集图像的工业相机参数、型号及配套镜头的参数，此外，通过对比不同光源下采集到图像的质量确定合适的光源。2.1视觉系统硬件构成与测量原理机械视觉测量检测系统是一个多学科的集合体，主要以机器控制和机器视觉为基础，并融入图像技术、计算机技术、光学和电子学等多门学科技术，用于距离、尺寸、高度、缺陷等检测过程。视觉测量系统具有非接触、大量程、高效率、全自动、在线检测等优点，在多种工业检测领域已经得到了越来越广泛的应用。图2-1为常见视觉测量系统示意图：图2-1视觉测量系统示意图贴片机的视觉检测系统与常规视觉检测系统若同，但由于检测物体有两个，所以其图像采集模块有两组，分为上视摄像模块和下视摄像模块，上视模块的相机固定于PCB板支撑架上，用于采集待贴芯片图像，下视模块相机的安装方式有两种，一是装配在运动组件上，也叫飞行拍照，二是装配在固定支架上，在本课题中下视摄像头采用第一种装配方式，具体结构如图2-2所示。
湖南理工学院硕士学位论文第2章贴片机视觉系统硬件模块方案8图2-2贴片机视觉系统构造图贴片机视觉系统的运动原理：一块PCB板经由运动导轨机构送到固定位置，触发照明系统开启，同时下视工业相机采集PCB板图像，采集到的图像传输到计算机进行图像处理和数据存储。信号触发贴片机的吸嘴吸取经由输送管道运送到料栈中的贴片芯片，再运动到上视工业相机的正上方，上视工业相机开始采集芯片图像，采集到的图像传输到计算机进行图像处理和数据存储。计算机得到这两组信息后进行坐标转换和数据运算，经过计算机计算补偿后，将补偿信息输送给PLC，PLC控制吸嘴运动到匹配位置放下芯片，完成该芯片的贴片动作。图2-3贴片机贴装流程图
【参考文献】：
期刊论文
[1]Recognition of wood surface defects with near infrared spectroscopy and machine vision[J]. Huiling Yu,Yuliang Liang,Hao Liang,Yizhuo Zhang. Journal of Forestry Research. 2019(06)
[2]基于Hu矩和递进Hough变换的SOT元件识别定位算法[J]. 武洪恩,倪良月,王凯,李红飞. 组合机床与自动化加工技术. 2019(08)
[3]视觉的非球面双远心工业镜头设计[J]. 张欣婷,亢磊,丁红昌,吴倩倩. 激光与红外. 2019(02)
[4]高速贴片机横梁的结构动力学分析与优化[J]. 温德鹏,郭玉琴,李富柱,王匀,张帆. 机械设计与制造工程. 2018(01)
[5]一种应用在高精度贴片机上的视觉纠偏算法[J]. 席伟,陈广锋,管观洋. 应用光学. 2018(01)
[6]基于贴片机视觉系统的SIM芯片识别定位算法[J]. 卢军,寸毛毛. 包装工程. 2017(21)
[7]基于机器视觉的高精度螺孔定位方法研究[J]. 郭静,罗华,张栋栋. 导航与控制. 2016 (03)
[8]基于机器视觉的芯片引脚识别与中心定位算法研究[J]. 黄紫青,曾祥进. 软件导刊. 2015(01)
[9]一种基于矩形拟合的LED贴片机元件定位算法[J]. 蔡竞. 科学技术与工程. 2014(21)
[10]我国工业机器人技术现状与产业化发展战略[J]. 王田苗,陶永. 机械工程学报. 2014(09)
硕士论文
[1]基于机器视觉的白酒瓶瓶口缺陷在线检测系统[D]. 李东旭.沈阳工业大学 2019
[2]基于机器视觉的电机零件二维尺寸测量研究[D]. 梅文豪.福建工程学院 2019
[3]基于计算机视觉的答题卡识别系统的设计与实现[D]. 张菲菲.西北大学 2019
[4]机器视觉空间标定与目标定位算法在自动包装技术中的应用[D]. 马丽雅.温州大学 2019
[5]基于双目视觉的冲孔和弯曲质量检测系统的开发[D]. 吴雅莎.广东工业大学 2018
[6]贴片机基准点定位视觉系统关键技术研究[D]. 周亚飞.哈尔滨工业大学 2015
[7]贴片机多目标飞行对中图像识别技术的研究与实现[D]. 田甜.广东工业大学 2014
[8]基于机器视觉的工业镜头的设计[D]. 杨康.福建师范大学 2013
[9]图像滤波及边缘检测与增强技术研究[D]. 陈初侠.合肥工业大学 2009
[10]面向表面贴装的制造执行系统研究[D]. 蔡长岚.西安电子科技大学 2009
本文编号：3444632
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3444632.html
最近更新
教材专著
