FPC上下料视觉定位系统的开发

发布时间：2020-06-13 14:31

【摘要】：在FPC自动化生产线中,上下料是不可缺少的一道操作。由于人工上下料效率低和精度差,采取机械手上下料可以有效地解决这一问题,机械手抓取配合机器视觉定位可以有效提高上下料的精度。针对精密设备对FPC上下料的高精度要求,本文开发了使用机械手的FPC上下料视觉定位系统,解决了FPC上下料定位精度低的问题。本论文介绍了FPC上下料的研究背景及意义,分析了FPC行业国内外研究现状。根据设备安装要求与视觉系统精度要求,从可靠性与经济性的角度出发,对视觉硬件进行选择,从设备加工工艺和机构安装要求出发,在设备中合理布置视觉硬件。对Blob特征提取与分析算法进行步骤分析并加以实现,结合轮廓本身的基本几何特性,进行图像目标物体轮廓的提取与筛选,并选择最优参数。对基于轮廓的模板匹配算法原理进行步骤分析并加以实现,并对该算法进行优化,包括使用金字塔策略提高速度和扩展旋转角度,使算法能快速并精确地定位图像目标。总结两个算法的优势与不足,结合实际产品图像效果进行图像算法的选择。对手眼标定的两种方式进行原理分析和实现,其中上相机安装在机械手第二关节上,随机械手移动而移动,对其进行手眼标定Eye-in-hand方式分析,可以标定出相机坐标系与机械手大地坐标系之间的位置关系。而下相机与机械手是分离的,固定安装在某个位置,对其进行手眼标定Eye-to-hand方式分析,可以标定出相机坐标系与机械手大地坐标系之间的位置关系。总结两种标定方式的优势与不足,结合实际生产过程中速度、精度等要求,分析各工位标定方式选择的依据。介绍视觉系统与机械手系统之间数据交互的方式,分析基于Modbus协议串口通讯和网口通讯的优势与不足,结合实际生产对通讯速度、稳定性等要求,进行通讯方式的选择。对视觉系统界面各模块进行介绍。根据以上的理论研究,开发使用机械手的FPC上下料视觉定位系统。分析和总结实际生产线上出现的问题,对视觉系统的不足进行改善,提高软件的稳定性与高效性,本文对于研究FPC上下料视觉定位系统方面有着很重要的研究价值和很强的实用性。
【图文】：

第一章 绪论视觉是人工智能[14]中正在快速发展的一个分支。简单来说，机器视觉拟人的视觉[15]功能来做检测、识别、定位等工作。如图 1-2 所示，机理是通过 CCD/CMOS 相机拍照将被检测物体转换成图像信号，发送给理系统，根据得到图像的像素分布、亮度等信息，，转变成数字化信号统对这些信号运用各种处理算法来提取有用的信息，再通过这些信息识别。对物体进行检测、识别、定位以及分类，都是机器视觉图像处解决的。

比人工上下料的精度高和稳定性好，所以人工上下料被替代FPC行业的发展相对于欧美一些发达国家来说稍晚。20世纪技术才陆续出现，产品主要应用于高端电子产品和军事。9品发展缓慢，FPC 产业发展也相对迟缓。21 世纪初，受到国外 FPC 制造商的投资，中国 FPC 技术发展加快，FPC 需求迅快速发展的阶段。与上、下游行业的关系也非常密切，如图 1-3，上游行业提供橡胶、树脂、铜钯等等。直接下游行业为 FPC 行业，下游应、汽车电子、通信设备等。随着人们生活质量的提高，对于多，在很大程度上推进了 FPC 行业的发展[24]。上游行业的市原材料的供应充足，能保证 FPC 行业发展所需要原材料的应用领域的稳定发展，才能使 FPC 行业进入更大的市场。
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;TP241

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本文编号：2711315