灰度分布与标准样本图像的灰度分布基本一致。
第二步,进行动态阈值分割。
将晶片所具有的识别特征从背景中分割出来,即将晶片从焊盘背景中分割出来,并保证晶片所具有的识别特征明确可见。
由于焊接系统的具有较好的照明条件,并考虑到系统高效性和实时性要求,这里采用动态阈值分割方法,对图像进行二值化。
第三步,利用事先在标准样本图像中制作好的模板,在待检测图像上进行模式匹配,寻找最佳匹配,以确定芯片原点(x0y0)。
第四步,依据确定好的芯片原点(x0y0),根据晶片的相对标准位置关系,计算各焊点在图像中的位置坐标;生成焊线流程列表,输出给运动控制系统。
图 7 检测图像平面图 Fig.7 the plan of the detection image 图 7 显示的是由 CCD 相机捕捉到的晶片图像示意图。
在图像中人为设定了图像的十字交叉线以及图像中心点, 是为了便于人眼观察晶片相对于图像中心的位置,和晶片相对十字的倾斜角度。
事先要人工制作检测用标准模板(较小的虚线框) ,应保证模板特征的唯一性。
模板在搜索区域内扫描,进行模板匹配。
搜索区域最大可以与图像一样大,但是越大的搜索范围,就意味着要花费更多的搜索时间,因此应该使得搜索区域尺寸尽量的小。
由贴片机的晶片贴装精度和工作平台基架传送机构的定位精度, 可以保证晶片在图像中的位置和偏转角度都在一个精度范围内,即晶片位置相对是固定的,位于图像的中心部位,且偏转角度有限。
如果模板被定义为晶片的左上角,也就是说模板是用来搜索晶片左上角的,那么搜索范围就只设置在靠近左上部的大约占图像总面积 1/4 的区域内(较大的虚线框)就可以了。
4.结束语 本文所述的全自动超声波铝线焊线机的控制系统,已经在实际生产中得以应用和验证,在速度和精度方面都可满足焊线生产的需求,且具有较好的鲁棒性。
视觉检测方面的主要技术指标如下: (1)设计工况要求: 1)晶片尺寸变化范围:0.5mm-3mm; 2)同时在视场内定位芯片的数量:1 个芯片; 3)视场范围:大于 4mm。
如果图像尺寸为 640480,假设 3mm 的正方形晶片对应 300 个像素,则每个像素对 应的实际坐标尺寸为 10μm,系统最小测量精度为 0.01mm。
(2)硬件环境: 1)计算机:Intel P4 3.0,1G RAM 工控计算机; 2)摄像机:JAI 公司 A11 型 CCD 相机; 3)光学系统:镜头视场为 2.7h × 2.0V,镜头放大倍数为 1.8×; 4)图像采集卡:Euresys 帧捕捉采集卡; 5)光源:角度照射 LED 环形光源。
(3)软件环境: 1)操作系统:Microsoft Windows 2000; 2)开发环境:Microsoft Visual C 6.0。
3)图像识别精度:一个像素。
4)图像识别速度≤50ms。
本文阐述了全自动晶片焊接机视觉控制系统的基本原理和实现手段, 以及关键技术。
其设计思路和工作原理,对于自动晶片焊接设备的自动化、智能化和国产化有一定的参考意义。
由于文章篇幅所限,论文没有对具体应用的晶片视觉检测实现方法和技术细节做过多的描述。
在作者后续的论文“晶片焊线机视觉检测算法研究”中,将对本文所阐述的基于图像处理的晶片测量方法和图像处理算法进行详细的阐述,并作测量精度分析。
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