基于機(jī)器視覺的焊膏視覺檢測方法(完整版)
【正文】 。最后，得出了實(shí)驗(yàn)結(jié)果，說明了方法的有效性。此外，激光掃描器件很昂貴。最后，實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明了所提方法的有效性。過約束問題可以使用最小面積法解決。因此，在使用 n階統(tǒng)計矩之前，需要將圖像分成 X*Y部分， 是 x行，列 y圖像的 n階值。 Ach：顆粒凸包的面積。缺陷分析器可以找出焊膏的缺陷，如缺膏、不足、過多、橋接和溢出。焊膏的體積比可以通過下式計算： 其中 Va代表是焊膏的實(shí)際體積?？梢钥吹?，圖像增強(qiáng)之后焊膏圖像的直方圖直增大了，兩個圖像之間的平均灰度值差是 （ ）到 （ ）。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了檢測方法的可行性和有效性。 下圖顯示了來自四種電子元件的焊膏缺陷的假報警率。 缺陷可以根據(jù)體積比設(shè)定閾值來檢測。 B. Pesudo3D 檢測 雖然 3D檢測算法可以查找出焊膏體積缺陷，但是，需要用一個激光掃描器而且速度相對較慢。 海氏德環(huán)狀因數(shù)：，顆粒的形狀越接近圓形，海氏德環(huán)狀因數(shù)就越接近 1。 這個算法可以增加焊膏灰度，從而增強(qiáng)了圖像，焊膏和 PCB基板可以容易的區(qū)分開來。 3 圖像增強(qiáng) 對比焊焊膏和 PCB基板，焊盤的灰度值高出許多，可以很容易的通過使用閾值函數(shù)來區(qū)分。這里，在獲取圖像之前使用一個位置補(bǔ)償方法來補(bǔ)償這個偏差。而且，不需要額外的硬件花費(fèi)，因?yàn)檫@個方法可以充分利用現(xiàn)有的絲印機(jī)的
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