基于机器视觉的SMD管脚尺寸检测

论文摘要

基于机器视觉的检测技术以其快速、精确、柔性高等特点在国外得到了深入研究和广泛应用,在国内也越来越受到重视。论文在研究国内外现状的基础上,以表面贴装元件管脚尺寸的检测为研究对象,应用机器视觉理论,深入研究了直线特征线段的机器视觉检测技术,并建立了一套适用本文设备精度要求的视觉检测系统。本文首先分析了机器视觉系统的组成,研究了各个硬件的性能参数和选择方法,搭建了机器视觉系统并给出了系统软件的结构及其工作流程。论文在对图像滤波、图像增强和边缘检测方法进行研究和试验的基础上,采用中值去噪法作图像滤波,Canny算子作边缘检测来对图像进行预处理,取得了良好效果。利用Hough变换对图像中的直线特征进行了识别,利用了基于最小二乘法的亚像素边缘定位技术,获得了亚像素精度的管脚尺寸参数。论文在Halcon软件开发平台上编制了系统的图像处理软件,实现了上述的各种算法。为了验证各种算法的性能和效果,论文对系统进行了试验,分析了试验数据。试验结果表明,视觉测量系统对管脚尺寸的检测达到了预期目标。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的来源和意义
• 1.2 机器视觉简介
• 1.3 国内外发展现状及未来趋势
• 1.4 课题的主要内容
• 第二章 系统方案设计
• 2.1 SMD 管脚检测参数及要求
• 2.2 系统的总体结构设计
• 2.2.2 机器视觉系统的选择
• 2.2.3 五面检测方案设计
• 2.3 硬件系统
• 2.3.1 摄像机的选用
• 2.3.2 镜头的选用
• 2.3.3 光源的选用
• 2.4 软件系统
• 2.5 本章小结
• 第三章 图像处理
• 3.1 图像增强
• 3.1.1 直方图
• 3.1.2 直方图均衡
• 3.2 图像滤波
• 3.2.1 均值滤波
• 3.2.2 中值滤波
• 3.2.3 高斯滤波
• 3.3 图像分割
• 3.3.1 双峰法
• 3.3.2 迭代法
• 3.3.3 大津法
• 3.4 边缘检测
• 3.4.1 常用的边缘检测算子
• 3.5 本章小结
• 第四章 特征提取
• 4.1 区域特征提取
• 4.2 直线特征提取
• 4.2.1 Hough 变换原理
• 4.2.2 直线检测
• 4.3 亚像素定位算法
• 4.4 本章小结
• 第五章 SMD 管脚测量试验
• 5.1 系统标定
• 5.2 试验结果分析
• 5.3 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的论文