基于机器视觉的贴片机定位算法研究

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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的缺失对拟合结果的影响,因此在拟合之前加入了欧式距离判定去倒角算法。改进算法不仅能提高算法的定位精度还提高了拟合算法的抗噪声能力。3.针对PCB板Mark点识别和精准定位,提出一种基于凹凸性缺陷检测的最小二乘圆拟合轮廓中心定位算法。该算法在原有的拟合算法上做出改进,分析Mark点被污染时原拟合算法拟合中心与实际轮廓中心出现偏差的情况,通过判断出轮廓的缺陷方向并在其缺陷方向进行拟合中心偏移量补偿提高了Mark点定位精度,且由于考虑到Mark点信息丢失等情况提高了算法的抗噪声能力。4.求解相机的内外参数。针对相机失真导致采集到的图像存在畸变,影响贴装精度的问题,采用张正友标定法对相机进行标定,求解出上视和下视相机的内外参数,从而实现纠偏。
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