基于機(jī)器視覺的焊膏視覺檢測方法(參考版)
2024-10-03 10:41本頁面
【正文】 實驗結(jié)果證明了檢測方法的可行性和有效性。提出了基于紋理的算法來擴(kuò)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(zhǔn)確。 結(jié)論 本文提出了一種基于機(jī)器視覺的焊膏檢測方法。 下圖顯示了來自四種電子元件的焊膏缺陷的假報警率?？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 （ ）。圖 6（ b）是焊膏圖像增強(qiáng)之前的焊膏圖像直方圖。 5 實驗和分析 焊膏和 PCB基板的圖像直方圖如圖 6所示。 缺陷可以根據(jù)體積比設(shè)定閾值來檢測。焊膏的體積比可以通過下式計算： 其中 Va代表是焊膏的實際體積。只有與光線垂直的表面，反射的光線才會進(jìn)入攝像機(jī)，因此圖像是明亮的；否則圖像是暗的，如圖 4（ a）所示。 如圖 4（ b）所示，有一個黑環(huán)環(huán)繞焊膏。 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。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。 上面提到的因數(shù)的值通過計算后被輸入到缺陷分析器。 Iyy：關(guān)于 y軸的慣量矩。 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。 Ach：顆粒凸包的面積。 A：顆粒的面積。 4 檢測方法 A.
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