基于计算机视觉的微小零件质量检测系统和方法研究
发布时间：2021-09-12 07:56
对微小零件尺寸大小和缺陷的精确把控是保证微小型产品质量的关键,而目前检测的主要方法是借助显微工具进行人工测量,此方法由于人为操作的主观性和不确定性使检测结果可能存在偏差,且劳动强度大,工作效率和检测精度不高,需要对微小零件质量检测系统进行深入研究,实现高效率的在线精准检测。本文分析了基于计算机视觉的微小零件在线质量检测的相关技术,并对关键技术的实现方法进行了研究。通过分析微小零件质量检测技术的研究现状,选择IC探针作为研究对象,针对探针常见的质量问题（包括尺寸偏差和表面缺陷）,在结合检测领域的最新研究成果的基础上,设计基于计算机视觉的IC探针质量检测系统,对系统应用的关键技术进行深入研究,包括图像拼接、图像处理、边缘检测、亚像素边缘定位、缺陷识别与提取等。分析和比对各种边缘检测算法和亚像素定位算法,选择性能最合适的Canny算子结合改进的Zernike矩的亚像素算法对探针边缘及缺陷边缘进行检测。针对探针表面的常见缺陷划痕和凹坑两种表面缺陷及外形尺寸（包括直线长度和轴向直径）建立特征模型,使用矩形度、伸长度、弧度等特征参数描述对应缺陷,基于聚类分析构建缺陷分类器,实现对探针尺寸、完好程度...
【文章来源】：哈尔滨理工大学黑龙江省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景及研究意义
1.2 微小零件质量检测的研究现状
1.3 基于图像处理的计算机视觉
1.4 本章小结
第2章 总体方案设计及硬件选择
2.1 系统构成和工作原理
2.1.1 检测系统的工作原理及总体设计
2.1.2 检测系统的构成
2.1.3 检测系统的工作流程
2.2 CCD相机的选择
2.2.1 CCD的原理及特性分析
2.2.2 CCD的分类
2.2.3 CCD的选型
2.3 光学显微镜头的选择
2.3.1 镜头的主要参数及意义
2.3.2 镜头的选型依据
2.4 光源系统的设计
2.4.1 光源性能分析
2.4.2 光源的分类
2.4.3 光源照明系统的设计
2.5 本章小结
第3章 微小零件质量检测关键技术的研究
3.1 图像拼接
3.1.1 输入图像
3.1.2 图像配准
3.1.3 图像融合
3.2 图像的滤波降噪
3.3 边缘检测及其常用算法
3.4 亚像素边缘检测
3.5 边缘识别技术
3.5.1 探针表面直线的识别
3.5.2 探针轴向圆的识别
3.6 本章小结
第4章 微小零件质量检测的实验与分析
4.1 IC探针尺寸检测的试验与分析
4.1.1 零件的尺寸要素分析
4.1.2 探针尺寸测量方法及流程
4.1.3 实验
4.1.4 误差分析
4.2 IC探针表面缺陷检测的试验与分析
4.2.1 缺陷识别与提取
4.2.2 实验分析
4.3 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文和获得的专利
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]计算机视觉检测技术的发展及应用研究[J]. 薛峰,郭萍. 通信电源技术. 2016(06)
[2]基于显微视觉的微小型零件边缘检测技术研究[J]. 吴叶兰,秦艳红,张之敬. 计算机工程与应用. 2016(17)
[3]基于机器视觉的瓶口缺陷检测方法研究[J]. 周显恩,王耀南,朱青,吴成中,彭玉. 电子测量与仪器学报. 2016(05)
[4]大量程纳米位移传感器的微纳加工制造[J]. 许卓,杨杰,王成,陈东红,丑修建. 传感器与微系统. 2015(10)
[5]彩色图像边缘检测研究综述[J]. 杨婷婷,顾梅花,章为川,马蒙蒙. 计算机应用研究. 2015(09)
[6]基于机器视觉的坯布疵点实时自动检测平台[J]. 李冠志,万贤福,汪军,李立轻,陈霞. 东华大学学报(自然科学版). 2014(01)
[7]基于方向的多阈值自适应中值滤波改进算法[J]. 陈健,郑绍华,余轮,潘林. 电子测量与仪器学报. 2013(02)
[8]微小型结构件显微图像边缘的自动识别[J]. 姜黎,吴伟仁,张之敬,金鑫,节德刚. 光学精密工程. 2013(01)
[9]基于机器视觉的微小型零件测量与装配控制[J]. 王晓东,宋洪侠,刘超,罗怡. 哈尔滨工程大学学报. 2011(09)
[10]面向IC封装的显微视觉定位系统[J]. 李君兰,张大卫,王以忠,赵兴玉,孔凡芝. 光学精密工程. 2010(04)
博士论文
[1]基于特征的图像配准关键技术研究[D]. 靳峰.西安电子科技大学 2015
[2]边缘检测及其评价方法的研究[D]. 磨少清.天津大学 2011
[3]机器视觉球面孔位快速精密测量系统的研究[D]. 徐晓秋.四川大学 2006
硕士论文
[1]基于机器视觉的精密零件高精度测量与自动化装配系统的软件及实验研究[D]. 焦亮.华南理工大学 2016
[2]微装配系统图像识别与定位技术研究[D]. 张炳银.北京理工大学 2016
[3]高性能数字图像频域滤波系统研究[D]. 孙丹阳.北京交通大学 2014
[4]基于图像处理技术的小零件尺寸检测系统开发[D]. 许二宁.华东理工大学 2014
[5]基于机器视觉的精密零件尺寸检测关键技术研究[D]. 杨光.沈阳理工大学 2014
[6]基于匹配的图像拼接关键技术研究与实现[D]. 徐止喜.电子科技大学 2013
[7]基于SIFT的图像拼接算法研究[D]. 张恒.河北工业大学 2012
[8]基于机器视觉的微小型零件自动测量与装配[D]. 刘超.大连理工大学 2009
[9]图像边缘检测算法的比较研究[D]. 甘金来.电子科技大学 2005
[10]机器视觉检测算法研究及实现[D]. 杨海涛.吉林大学 2004
本文编号：3393852
【文章来源】：哈尔滨理工大学黑龙江省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景及研究意义
1.2 微小零件质量检测的研究现状
1.3 基于图像处理的计算机视觉
1.4 本章小结
第2章 总体方案设计及硬件选择
2.1 系统构成和工作原理
2.1.1 检测系统的工作原理及总体设计
2.1.2 检测系统的构成
2.1.3 检测系统的工作流程
2.2 CCD相机的选择
2.2.1 CCD的原理及特性分析
2.2.2 CCD的分类
2.2.3 CCD的选型
2.3 光学显微镜头的选择
2.3.1 镜头的主要参数及意义
2.3.2 镜头的选型依据
2.4 光源系统的设计
2.4.1 光源性能分析
2.4.2 光源的分类
2.4.3 光源照明系统的设计
2.5 本章小结
第3章 微小零件质量检测关键技术的研究
3.1 图像拼接
3.1.1 输入图像
3.1.2 图像配准
3.1.3 图像融合
3.2 图像的滤波降噪
3.3 边缘检测及其常用算法
3.4 亚像素边缘检测
3.5 边缘识别技术
3.5.1 探针表面直线的识别
3.5.2 探针轴向圆的识别
3.6 本章小结
第4章 微小零件质量检测的实验与分析
4.1 IC探针尺寸检测的试验与分析
4.1.1 零件的尺寸要素分析
4.1.2 探针尺寸测量方法及流程
4.1.3 实验
4.1.4 误差分析
4.2 IC探针表面缺陷检测的试验与分析
4.2.1 缺陷识别与提取
4.2.2 实验分析
4.3 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文和获得的专利
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]计算机视觉检测技术的发展及应用研究[J]. 薛峰,郭萍. 通信电源技术. 2016(06)
[2]基于显微视觉的微小型零件边缘检测技术研究[J]. 吴叶兰,秦艳红,张之敬. 计算机工程与应用. 2016(17)
[3]基于机器视觉的瓶口缺陷检测方法研究[J]. 周显恩,王耀南,朱青,吴成中,彭玉. 电子测量与仪器学报. 2016(05)
[4]大量程纳米位移传感器的微纳加工制造[J]. 许卓,杨杰,王成,陈东红,丑修建. 传感器与微系统. 2015(10)
[5]彩色图像边缘检测研究综述[J]. 杨婷婷,顾梅花,章为川,马蒙蒙. 计算机应用研究. 2015(09)
[6]基于机器视觉的坯布疵点实时自动检测平台[J]. 李冠志,万贤福,汪军,李立轻,陈霞. 东华大学学报(自然科学版). 2014(01)
[7]基于方向的多阈值自适应中值滤波改进算法[J]. 陈健,郑绍华,余轮,潘林. 电子测量与仪器学报. 2013(02)
[8]微小型结构件显微图像边缘的自动识别[J]. 姜黎,吴伟仁,张之敬,金鑫,节德刚. 光学精密工程. 2013(01)
[9]基于机器视觉的微小型零件测量与装配控制[J]. 王晓东,宋洪侠,刘超,罗怡. 哈尔滨工程大学学报. 2011(09)
[10]面向IC封装的显微视觉定位系统[J]. 李君兰,张大卫,王以忠,赵兴玉,孔凡芝. 光学精密工程. 2010(04)
博士论文
[1]基于特征的图像配准关键技术研究[D]. 靳峰.西安电子科技大学 2015
[2]边缘检测及其评价方法的研究[D]. 磨少清.天津大学 2011
[3]机器视觉球面孔位快速精密测量系统的研究[D]. 徐晓秋.四川大学 2006
硕士论文
[1]基于机器视觉的精密零件高精度测量与自动化装配系统的软件及实验研究[D]. 焦亮.华南理工大学 2016
[2]微装配系统图像识别与定位技术研究[D]. 张炳银.北京理工大学 2016
[3]高性能数字图像频域滤波系统研究[D]. 孙丹阳.北京交通大学 2014
[4]基于图像处理技术的小零件尺寸检测系统开发[D]. 许二宁.华东理工大学 2014
[5]基于机器视觉的精密零件尺寸检测关键技术研究[D]. 杨光.沈阳理工大学 2014
[6]基于匹配的图像拼接关键技术研究与实现[D]. 徐止喜.电子科技大学 2013
[7]基于SIFT的图像拼接算法研究[D]. 张恒.河北工业大学 2012
[8]基于机器视觉的微小型零件自动测量与装配[D]. 刘超.大连理工大学 2009
[9]图像边缘检测算法的比较研究[D]. 甘金来.电子科技大学 2005
[10]机器视觉检测算法研究及实现[D]. 杨海涛.吉林大学 2004
本文编号：3393852
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