【摘 要】
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漆包线是电子元器件连接的关键材料。传统的漆包线点焊由人工完成焊接并进行质量检测。由于微细漆包线与电子元器件尺寸微小,采用人工点焊难以精确定位,并由此产生多种焊接质量不良问题,而人工质量检测也极易造成质检人员疲劳,因此传统的焊点质量检测具有较大难度。本文针对以上问题,将机器视觉技术应用到漆包线自动化点焊定位及焊点质量检测。本文从机器视觉系统的构成及其原理的角度出发,介绍了关于相机、镜头和光源的选型方
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漆包线是电子元器件连接的关键材料。传统的漆包线点焊由人工完成焊接并进行质量检测。由于微细漆包线与电子元器件尺寸微小,采用人工点焊难以精确定位,并由此产生多种焊接质量不良问题,而人工质量检测也极易造成质检人员疲劳,因此传统的焊点质量检测具有较大难度。本文针对以上问题,将机器视觉技术应用到漆包线自动化点焊定位及焊点质量检测。本文从机器视觉系统的构成及其原理的角度出发,介绍了关于相机、镜头和光源的选型方法并从漆包线和焊盘的尺寸大小、检测精度等因素考虑,选择了合适的相机和镜头;根据漆包线和焊盘的颜色及各种照明方式的优缺点,选择光源的颜色及照明方式。根据选择的相机、镜头和光源搭建了满足检测需求的机器视觉系统。分析了漆包线自动化点焊前的组装过程中可能出现的漆包线与焊盘的不良相对位置状态及这些不良状态对焊接质量的影响。针对这些不良状态,采取相应的图像处理方法及识别算法剔除不良状态下的工件。在漆包线和焊盘相对位置良好状态下,设计了稳定可靠的算法提取最佳焊点位置。组装识别与定位算法可避免各种偏焊、漏焊等问题的发生,识别与提取所需时间短,能够满足漆包线自动化点焊要求。在实际产线上采集漆包线焊点图像并划分数据集,构建了焊点质量检测模型。利用卷积神经网络搭建具有4层卷积的CNN-SJ模型,并针对其存在的过拟合现象采用BN算法和L2正则化方法对CNN-SJ模型进行了改进,改进后的CNN-SJ3模型在一定程度上抑制了过拟合,并且分类准确率提升至98.2%。基于迁移学习策略,采用预训练的DenseNet-121模型所构建的焊点质量检测模型DenseNet-SJ相较于CNN-SJ3模型具有更好的分类性能。结果表明,训练完成的DenseNet-SJ模型分类准确率高达99.8%,无过拟合现象,检测时间平均时间为25.3ms,可很好地实现焊点质量检测。
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