AOI高动态成像及自适应调整方法研究

发布时间：2017-09-12 21:05

  本文关键词：AOI高动态成像及自适应调整方法研究

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【摘要】：自动光学检测是一门集光学、电子、自动控制于一体的自动化技术。随着表面封装技术的发展,已广泛的应用于电路板检测中。图像作为AOI系统中测量数据的主要来源,其质量问题严重影响系统的测量准确性。在电路板检测中,电路板表面反射率差异较大会导致图像过饱和现象,影响图像质量。为了解决AOI测量系统中的图像质量问题,本文设计了基于LCoS高动态图像采集系统,并提出了两种图像自适应调整方法。论文的主要研究成果有:(1)设计了一种用于AOI的高动态图像采集方案。构建了由CCD与LCoS相结合的高动态图像采集系统。(2)研究了基于统计分析系统反射曲线标定方法、基于空间映射理论的LCoS控制掩膜与采集图像间像素对应关系。建立了AOI高动态采集系统反射曲线简化模型,研究了基于统计分析系统反射曲线标定方法,该方法可以简单快速实现系统反射曲线标定。建立了LCoS控制掩膜与采集图像间像素间空间映射模型,实验表明该模型的反算最大误差不超过0.25个像素。(3)根据标定的LCoS调整曲线,研究了高动态图像获得方法。提出了基于LCoS调制曲线的图像重构方法,利用权重函数对重构图像与原始图像融合进行数据融合,统计分析重构图像特点,提出了适用于本系统的权重函数。实验表明融合后高动态图像既具有高品质低亮度区域又具有超过相机动态范围的高亮度过饱和区域。(4)研究了基于PID控制器图像自适应调整方法及基于映射函数的光条图像自适应调整方法。设计了PID控制器,以反馈次数及图像质量为评价标准,对PID控制器参数与稳定性条件进行了整定。提出利用计算机与系统标定结果模拟反馈过程,将达到稳态时LCoS控制掩膜直接传输给LCoS芯片实现图像自适应调整方法。实验表明,该方法可以实现图像自适应调整,调整后图像过饱和区域的图像信息熵与图像平均梯度得到提高。提出利用光条图像的高动态数据直接映射出LCoS掩膜的方式实现光条图像的自适应调整方法,研究了适用于光条图像的LCoS掩膜映射函数。实验表明,该方法可以有效的抑制光条投射中的散射、反射现象,调制后光条图像横截面更为贴近高斯分布。
【关键词】：AOI LCo S高动态图像采集 图像融合技术 PID控制器 图像自适应调整
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-26
• 1.1 课题研究背景及研究意义10-16
• 1.1.1 自动光学检测技术现状10-14
• 1.1.2 自动光学检测系统关键技术14-15
• 1.1.3 本文研究意义15-16
• 1.2 高动态图像获取技术16-22
• 1.2.1 基于图像融合技术高动态图像获得方法16-18
• 1.2.2 基于空间调制器图像动态范围扩展方法18-22
• 1.3 图像自适应调整方法研究现状22-23
• 1.4 AOI高动态图像采集系统关键技术23-25
• 1.4.1 系统硬件驱动设计23
• 1.4.2 系统成像模型分析与标定技术23-24
• 1.4.3 高动态图像获取方法研究24
• 1.4.4 图像自适应调整方法研究24-25
• 1.5 本文的主要内容25-26
• 第二章 高动态图像采集系统设计26-40
• 2.1 高动态成像原理26-33
• 2.1.1 系统动态范围介绍27-29
• 2.1.2 基于空间调制器高动态图像成像原理29-31
• 2.1.3 高动态成像三维测量系统总体方案31-33
• 2.2 LCoS光学系统设计33-36
• 2.2.1 LCoS工作原理33-34
• 2.2.2 LCoS光学系统总体方案34-36
• 2.3 硬件电路设计36-37
• 2.4 系统性能分析37-39
• 2.5 本章小结39-40
• 第三章 系统成像模型与反射曲线标定40-60
• 3.1 系统模型40-45
• 3.1.1 相机成像响应模型41-42
• 3.1.2 LCoS光强调制模型42-45
• 3.2 系统反射曲线标定45-53
• 3.2.1 相机固有曲线45-49
• 3.2.2 系统反射曲线标定49-53
• 3.3 像素对映算法研究53-59
• 3.3.1 像素空间点映射函数法54-57
• 3.3.2 实验结果与分析57-59
• 3.4 本章小结59-60
• 第四章 高动态图像获取方法研究60-72
• 4.1 高动态图像重构方法60-65
• 4.1.1 高动态图像重构原理60-62
• 4.1.2 实验结果及分析62-65
• 4.2 基于图像融合技术高动态图像获取方法65-69
• 4.2.1 传统图像融合方法及分析65-67
• 4.2.2 基于权重函数融合算法高动态图像获取方法67-69
• 4.3 实验结果及分析69-71
• 4.4 本章小结71-72
• 第五章 图像亮度自适应调制方法研究72-103
• 5.1 基于PID控制器图像自适应调整方法72-89
• 5.1.1 PID控制原理73-75
• 5.1.2 PID控制器设计75-77
• 5.1.3 PID参数整定77-79
• 5.1.4 稳定性条件79-82
• 5.1.5 实验结果与分析82-89
• 5.2 改进PID图像自适应调整方法研究89-94
• 5.2.1 基于PID控制器图像自适应调整改进方法89-90
• 5.2.2 基于PID控制器反馈模块设计90-91
• 5.2.3 实验结果与分析91-94
• 5.3 光条图像自适应调整方法研究94-102
• 5.3.1 重构光条图像分析94-96
• 5.3.2 光条图像自适应调整方法96
• 5.3.3 实验结果与分析96-102
• 5.4 本章小结102-103
• 第六章 全文总结与展望103-105
• 6.1 全文总结103-104
• 6.1.1 论文的主要研究工作103-104
• 6.1.2 课题取得的创新性成果104
• 6.2 课题展望104-105
• 参考文献105-115
• 发表论文和参加科研情况说明115-117
• 致谢117-118

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