基于三维计算机视觉自定标的焊接自动控制系统

论文摘要

半导体工业作为众多领域的支柱产业,其市场需求在不断加大。但目前国内中小型企业的半导体芯片后工序中超声焊接机器基本上是手工操作,工作效率低下,产品质量很不稳定,而全自动焊接机器的价格又太高。为此,本课题在中小企业目前现有的手动超声金丝球焊机设备基础上,增加计算机控制设备、控制软件、以及伺服电机工作平台机械设备等,花少量的资金,将原有的设备改造成自动设备,大大提高了生产率和产品的合格率。本文重点研究整个自动化系统的初始标定及其标定前的预处理,以保证在系统实时运行过程中后续工作的准确,主要包括如下四个方面:(1) 完成手动超声金丝球焊机的自动化改造,能够对所有同类型工件进行自动定位、自动焊机。开发本项目的人工视觉识别软件和伺服电机控制软件。(2) 本文根据焊机系统的实际情况,结合径向排列约束(RAC)两步非线性标定算法精确但计算量大和初期标定算法快速简洁但不够准确的特点,提出了六参数的非线性自标定算法。首先计算出两坐标夹角θ和光心参数Xc和Yc;然后在考虑了径向畸变的情况下用遗传算法优化求解剩下的三个变量参数。(3) 在计算光心参数和后继的图像匹配过程中,为了保证图像的质量,使用有较好去噪质量的小波技术。并且利用边缘检测、霍夫变换和最小二乘法根据图像中的特征点和相机光轴不变原理计算光心参数Xc和Yc。(4) 对待求的畸变参数k和c1,c2用遗传算法进行组合优化,得到参数精确值。非线性自定标算法和标定前的预处理结合系统的实际条件,计算快速简洁,同时保证了整个系统有较好的鲁棒性和精确度。本课题完成的自动化改造设备,对同类工件只需要进行一次检测识别与机器学习,以后无需再人工操作焊接,极大改善了我国中小企业半导体后工序的生产状况,具有非常好的市场前景。相信本文的成果对“特定条件下的摄象机参数标定和机器视觉识别”的研究具有重要的参考意义。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 本课题研究的目标与意义
• 1.3 焊机人工视觉系统的摄象机定标技术基本原理
• 1.4 摄象机定标技术现状与分类
• 1.4.1 传统的摄象机定标技术
• 1.4.2 摄象机自标定技术
• 1.4.3 现有定标方法的特点与局限性
• 1.5 工作重点与主要研究内容
• 第二章 超声金丝球人工视觉焊机系统
• 2.1 超声金丝球自动焊机系统
• 2.2 CCD摄象机的工作环境与设备选取
• 2.2.1 镜头的选择
• 2.2.2 光源的选择
• 2.2.3 CCD摄象机工作模型与参数
• 2.3 焊机系统初步标定算法
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于平行平面的透镜径向畸变模型定标研究
• 3.1 考虑透镜径向畸变的摄象机标定算法
• 3.1.1 透镜径向二阶畸变的摄象机标定模型
• c，Y_c）的确定'>3.1.2 图像光心点（X_c，Y_c）的确定
• 3.1.3 利用径向排列约束（RAC）计算摄象机外部和内部参数
• 3.2 改进的透镜径向畸变自标定算法
• 3.2.1 算法原理
• 3.2.2 改进的自标定算法步骤
• 3.3 本章小结
• 第四章 图像光心提取算法和小波去噪
• c，Y_c）'>4.1 变焦距法计算图像光心点（X_c，Y_c）
• 4.2 图像小波系数增强的软阈值去噪算法
• 4.2.1 小波去噪概述
• 4.2.2 小波去噪方法
• 4.2.3 小波系数增强与软阈值去噪算法
• 4.3 基于局部最大方差比的边缘检测算法
• 4.3.1 最大方差比的阈值确定方法
• 4.3.2 自适应局部直方图判定
• 4.3.3 增强图像与检测边缘
• 4.3.4 试验结果
• 4.4 Hough变换确定图像光心位置
• 4.4.1 Hough变换原理
• 4.4.2 用 Hough变换检测直线交点
• c，Y_c）'>4.5 最小二乘法计算图像光心（X_c，Y_c）
• 4.6 实验结果与小结
• 第五章 遗传算法优化与后继流程
• 5.1 引言
• 5.2 遗传算法的思想和步骤
• 5.3 定标参数的遗传算法优化
• 5.4 本章小结
• 第六章 标定实验与后继流程
• 6.1 标定实验结果
• 6.2 系统后继流程
• 6.3 本章小结
• 总结与展望
• 攻读学位论文期间发表的论文
• 参考文献
• 致谢