基于機器視覺的焊膏視覺檢測方法(存儲版)
【正文】 器。只有與光線垂直的表面，反射的光線才會進入攝像機，因此圖像是明亮的；否則圖像是暗的，如圖 4（ a）所示。圖 6（ b）是焊膏圖像增強之前的焊膏圖像直方圖。提出了基于紋理的算法來擴大焊膏和 PCB基板之間的灰度值差，使得多閾值函數(shù)更加穩(wěn)定和準確。 結論 本文提出了一種基于機器視覺的焊膏檢測方法。 5 實驗和分析 焊膏和 PCB基板的圖像直方圖如圖 6所示。 如圖 4（ b）所示，有一個黑環(huán)環(huán)繞焊膏。 Iyy：關于 y軸的慣量矩。 4 檢測方法 A. 基于顆粒分析方法的 2D檢測 焊膏缺陷的檢測可以通過分析位置，面積及焊膏和焊盤 particle的形狀來進行。為了正確地區(qū)分焊膏和 PCB基板圖像，這里提出一種基于紋理的算法。 和 S可以用下面的方程來計算： (1) 其中 m1和 m2代表標記 1和標記 2各自在檢測程序設定中的坐標。為了提高檢測方法的性能，在獲取 PCB圖像之前，利用位置補償方法來確定精確的位置。對焊膏檢測的典型方法包括 人工檢測 、 激光掃描檢測 和 基于視覺的檢測 。首先，對 位置進行補償 ，以提高檢測精度。進一步提出 Pesudo 3D情況下的缺陷檢測方法。但是，焊膏
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