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高密度柔性基板视觉检测中的图像分割与圆孔检测技术研究

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高密度柔性基板视觉检测中的图像分割与圆孔检测技术研究

作者：陈绪超华南理工大学

学位级别：硕士

柔性集成电路基板(Flexible Integrated Circuit Substrate,FICS)是为集成电路提供连接作用的特殊组件。随着集成电路的高集成度发展,FICS也逐渐地向高密度的方向发展,目前FICS的线宽、布线距离及钻孔尺寸已达到微米的级别。在FICS生产... 详细信息

柔性集成电路基板(Flexible Integrated Circuit Substrate,FICS)是为集成电路提供连接作用的特殊组件。随着集成电路的高集成度发展,FICS也逐渐地向高密度的方向发展,目前FICS的线宽、布线距离及钻孔尺寸已达到微米的级别。在FICS生产制造过程中,对其进行质量检测是一个关键的环节,目前该环节主要采用人工目检的方式完成。但随着FICS产量增大、布线密度更密集,低效的人工目检方式已逐渐满足不了实际生产中的检测需求。采用自动光学检测(AOI)是提高检测效率的有效手段。本文基于高密度柔性基板的检测问题,搭建了自动光学显微检测系统,并对检测算法中的图像分割和圆孔检测技术进行了研究,文章主要工作如下:(1)针对高密度柔性基板的检测,搭建了满足高精度与高效率需求的光学显微检测系统,对系统设备的硬件进行了选型,并设计了合理的软件系统框架。(2)提出了一种基于模糊隶属度信息的SVM图像分割方法。该方法利用图像像素的模糊隶属度信息与空间结构信息构建像素的特征向量,并采用SVM模型对像素点进行分类,从而完成FICS图像的分割,实验证明该方法具有较好的分割效果。(3)提出了一种基于灰度直方图的快速阈值图像分割方法。该方法根据FICS图像的灰度直方图形状特点,通过寻找图像铜箔与背景的灰度范围来确定合适的阈值,能够快速且精准地分割FICS图像。(4)设计了一种基于轮廓提取与有效性判定的快速圆孔检测算法。首先采用本文提出的阈值图像分割方法分割FICS的铜箔区域,进而提取铜箔的轮廓,并利用轮廓的圆度信息构造圆孔的候选集,然后对候选的圆孔根据赫姆霍兹原理进行有效性判定,最后采用一种迭代最小二乘拟合的方法计算有效圆孔的参数。该圆孔检测算法速度快、精度高,且具有很低的错误检测率,对FICS的实时检测具有重要的意义。本文为高密度柔性基板制造过程提供了检测系统的设计、方法和技术的参考。

关键词：柔性集成电路基板图像分割圆孔检测有效性判定

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基于双目立体视觉的空间圆孔检测

基于双目立体视觉的空间圆孔检测

作者：刘训茂浙江工商大学

学位级别：硕士

随着工业加工过程的自动化发展,传统的检测方法已经不能满足工业生产中的产品检测需求。机器视觉测量作为一种速度快、非接触、的自动化测量手段在航天测绘、非接触测距、机器人导航等领域中应用日益广泛。本课题根据某航天企业下属工... 详细信息

随着工业加工过程的自动化发展,传统的检测方法已经不能满足工业生产中的产品检测需求。机器视觉测量作为一种速度快、非接触、的自动化测量手段在航天测绘、非接触测距、机器人导航等领域中应用日益广泛。本课题根据某航天企业下属工厂的产品检测要求,了解了国内外对工件表面圆孔的在线检测问题,明确自己的课题研究目标和所需解决的问题难点,研究了双目视觉测量模型,构建了双目视觉测量系统,并通过实际实验来验证本测量系统的可行性。尤其在特征匹配部分针对待测目标圆孔是圆形这一几何特征,结合极限约束准则,提出了能准确、高效找到匹配点的方法,并通过实验验证该方法的精确性。本课题主要研究了双目视觉系统模型、角点提取算法、边缘检测算法、特征点匹配技术、空间圆拟合技术,具体内容如下:(1)搭建了双目视觉系统模型,逐一介绍了机器视觉领域中的四个坐标系,并推导出各个坐标系之间的转换关系。(2)在传统的Harris角点检测算法的基础上提出了精度更高的亚像素角点检测方法;深入学习了本课题使用的张氏标定法。(3)重点分析Canny边缘检测算法,并通过实验证明了 Canny算子在对圆形边缘检测时展现出的优良特性;对目标圆孔进行了SIFT匹配实验,结合本课题检测目标圆孔的几何特性,提出了一种适合寻找圆边缘上匹配点的匹配算法。(4)通过实验,实现了对工件圆孔的尺寸检测,将检测结果和工件圆孔实际尺寸对比,并进行方案评估和误差分析,提出了改进计划和研究展望。本课题采用大恒工业相机DH-HV1351UC-ML配以Computer工业镜头作为图像采集硬件设备;运用Matlab实现角点检测、摄像机标定、椭圆拟合;基于Matlab编程实现特征点匹配。

关键词：双目视觉圆孔检测特征点匹配圆拟合

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大尺寸工件螺孔的机器视觉测量方法研究

计算机仿真 2024年第5期41卷 318-324页

作者：汪志成赵杰黄南海王哲东华理工大学机械与电子工程学院江西南昌330013

基于3C产品外壳工件螺纹圆孔加工时通常采用角点定位的特点,利用线阵相机采集子图像的连续性,提出基于直线特征和圆特征定位的螺纹圆孔位置尺寸测量方法。基于拟合法改进的Hough直线定位方法和基于乘同余法改进Hough变换圆形检测方法,实... 详细信息

基于3C产品外壳工件螺纹圆孔加工时通常采用角点定位的特点,利用线阵相机采集子图像的连续性,提出基于直线特征和圆特征定位的螺纹圆孔位置尺寸测量方法。基于拟合法改进的Hough直线定位方法和基于乘同余法改进Hough变换圆形检测方法,实现3C外壳工件图像边缘定位及螺纹圆孔的圆心坐标提取及直径尺寸测量;基于图像的连续性,采用子图像逐一检测,相邻子图像起始像素累加的方式,实现大尺寸图像螺纹圆孔尺寸全局检测。上述方法最终实现大尺寸3C外壳工件螺纹圆孔的位置尺寸测量精度为±0.2220mm和孔径大小测量±0.0904mm,单工件检测耗时为33.737s。

关键词：机器视觉大尺寸工件直线检测圆孔检测

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一种基于散乱点云的铆钉孔孔位提取方法

航空制造技术 2022年第7期65卷 83-89页

作者：田清廉熊天辰黄翔李泷杲郝龙南京航空航天大学机电学院南京210016 江西航天海虹测控技术有限责任公司南昌330024

针对目前铆钉孔特征提取方法的限制多、自动化程度低等问题,提出了一种基于散乱点云的铆钉孔自动识别与特征参数提取算法。通过每个点的k邻域点分布情况提取点云边界点,利用欧式距离聚类对其进行分割得到属于不同边界特征的点云块,随后... 详细信息

针对目前铆钉孔特征提取方法的限制多、自动化程度低等问题,提出了一种基于散乱点云的铆钉孔自动识别与特征参数提取算法。通过每个点的k邻域点分布情况提取点云边界点,利用欧式距离聚类对其进行分割得到属于不同边界特征的点云块,随后依据椭圆拟合结果提取铆钉孔边界。借助k近邻搜索算法寻找铆钉孔边界邻域点云,进而构造铆钉孔的实际定位面,并将边界点投影至定位面以拟合端面圆。试验验证表明,本文提出的方法能够精确识别并提取铆钉孔,孔位提取精度可达0.029mm。

关键词：铆钉孔散乱点云特征识别特征提取圆孔检测

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基于图像深度信息集的Hough圆检测方法

组合机床与自动化加工技术 2018年第5期 85-88页

作者：朱福康刘毅孟凡杰丛明大连理工大学机械工程学院辽宁大连116024 营口金辰机械股份有限公司辽宁营口115000

针对利用视觉引导的工业机器人进行轴孔装配,提出了一种基于图像深度信息集的工件圆孔检测方法,对三轴磁流体密封装置上的轴承孔进行了边缘特征提取和检测实验。首先利用3D相机采集对齐的三轴磁流体密封装置的彩色和深度数据流样本,根... 详细信息

针对利用视觉引导的工业机器人进行轴孔装配,提出了一种基于图像深度信息集的工件圆孔检测方法,对三轴磁流体密封装置上的轴承孔进行了边缘特征提取和检测实验。首先利用3D相机采集对齐的三轴磁流体密封装置的彩色和深度数据流样本,根据待检测轴承孔所在平面的深度信息提取出该轴承孔在深度图像中的所有像素坐标。然后对彩色图像矩阵进行相应的数据处理,再经霍夫圆变换即可检测出该轴承孔的相关参数信息。实验结果表明,基于图像深度信息集的霍夫圆检测克服了传统霍夫变换无法单独识别特定的圆以及复杂背景下的错检和漏检等缺点,对复杂情况下的工件圆孔识别和检测具有一定的指导意义。

关键词：轴孔装配圆孔检测机器视觉图像处理霍夫变换

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图像处理技术在透镜阵列孔板检测中的应用

红外与激光工程 2008年第S1期37卷 169-172页

作者：田小强王耀梅彭勇中国工程物理研究院应用电子学研究所四川绵阳621900

透镜阵列广泛应用于光束波前测试中,对大尺寸光束的检测要求,产生了对波前进行全尺寸检测的大尺寸透镜阵列。为安装透镜阵列,其固定支架设计为多圆孔板,圆孔的位置将决定安装透镜的精度,需对其进行检测与评价。采用数字图像处理方法,通... 详细信息

透镜阵列广泛应用于光束波前测试中,对大尺寸光束的检测要求,产生了对波前进行全尺寸检测的大尺寸透镜阵列。为安装透镜阵列,其固定支架设计为多圆孔板,圆孔的位置将决定安装透镜的精度,需对其进行检测与评价。采用数字图像处理方法,通过对孔板图像的去噪、二值化、图形提取、中心定位等数字化处理,分析圆孔排布的精度,对透镜阵列的定标分析提供了依据。

关键词：透镜阵列多孔板圆孔检测点Hough变换

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基于机器视觉的电子元件缺陷检测技术研究

基于机器视觉的电子元件缺陷检测技术研究

作者：鲁思奇华南理工大学

学位级别：硕士

电子元件是电子产品的核心组件之一,其质量检测尤为重要。随着电子产品的小型化、密集化发展,电子元件几何尺寸越来越小,生产工艺更加精细和复杂,检测难度也随之上升,传统的人工目检方法已无法满足实际生产的检测需求,发展并采用基于机... 详细信息

电子元件是电子产品的核心组件之一,其质量检测尤为重要。随着电子产品的小型化、密集化发展,电子元件几何尺寸越来越小,生产工艺更加精细和复杂,检测难度也随之上升,传统的人工目检方法已无法满足实际生产的检测需求,发展并采用基于机器视觉的检测技术是当前解决电子元件检测问题的有效措施。本文依托已有的自动光学检测设备,设计其软件系统,并对常用的两种电子元件视觉检测技术进行了深入研究,主要工作如下:(1)提出了一种基于轮廓提取与有效性验证的圆孔缺陷检测算法。该算法首先提取待检图像的闭合轮廓,再根据闭合轮廓的圆度将轮廓分类,分别使用不同的有效性验证方法验证圆的有效性,即对于圆度大的轮廓,使用赫姆霍兹原则验证有效性,对于圆度小的轮廓,使用分段最小二乘法验证有效性,最后根据有效圆的圆孔参数判断待检图像是否存在圆孔缺陷并判定缺陷类型。将此算法应用于柔性电路板(Flexible Integrated Circuit Substrate,FICS)的钻孔缺陷检测中,实验结果表明,该算法的准确率和召回率均超过99%。(2)针对贴片电容目标小、尺寸参数不统一、边缘模糊的图像特点,提出了一种基于边缘检测和规则验证的边缘缺陷检测算法。该算法首先通过预处理去除图像的噪声,然后使用基于灰度直方图的自适应阈值分割方法将贴片电容电极分离并采用形态学操作消除孤立的噪声点,接下来采用仿射变换和轮廓提取算子定位贴片电容的电极边缘轮廓,最后根据边缘轮廓的几何特性制定凸包判定准则和对称性判定准则,并采用这两个准则判定贴片电容是否存在边缘缺陷。实验结果表明,该算法的平均运行时间不超过0.5ms,平均准确率大于98%。(3)针对柔性电路板和贴片电容两种电子元件,本文在已有的视觉检测硬件平台的基础上,设计软件系统,同时将本文提出的缺陷检测算法嵌入其中,实现了对两种电子元件的缺陷检测,并采用数据库保存相关检测数据以备后续研究。

关键词：柔性电路板贴片电容圆孔检测边缘检测缺陷检测

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数字图像处理技术在光电影像测量仪中的应用

数字图像处理技术在光电影像测量仪中的应用

作者：李乔天长春理工大学

学位级别：硕士

当今我国经济飞速发展,GDP增长速度维持在较高水平,其中生产制造业占了很大比重。为了提高行业生产效率和产品质量,机器视觉检测技术逐渐为人们所重视。机器视觉检测技术因具有非接触性、实时性、灵活性和精确性等突出优点在工业测量中... 详细信息

当今我国经济飞速发展,GDP增长速度维持在较高水平,其中生产制造业占了很大比重。为了提高行业生产效率和产品质量,机器视觉检测技术逐渐为人们所重视。机器视觉检测技术因具有非接触性、实时性、灵活性和精确性等突出优点在工业测量中得到不断的推广和应用。目前,市面上的机器视觉检测产品种类繁多,但都不能满足用户专门要求。本文研究的课题来源于长春光机所与沈阳黎明航空发动机集团有限责任公司的合作项目,设计针对某重点型号发动机涡轮叶片的光电影像测量仪。目标是测量涡轮叶片上导气孔加工后的大小、孔间距,以及检测系列型号叶片是否满足设计精度、加工精度要求。本论文的主要内容是开发光电影像测量仪的系统控制软件和针对非规则形状工件所采集的数字图像的图像处理算法的研究。总体上,首先用控制软件操作五个电机分别控制X,Y,Z,U,V五轴,以调整不规则形状叶片待测姿态,之后由CMOS等图像采集设备对图像进行采集。采集图像后,以工业控制计算机作为图像处理的单元,对图像进行处理,得到预期数据。本系统主要完成了以下功能:①软件控制五轴电机运动,以调整不规则形状的叶片待测姿态;②光栅尺、轴角编码器实时数据反馈及显示;③给出一种新的有针对性的在机器视觉检测中图像处理方法,对高分辨率(1280×1024)叶片图像的高精度、高效率处理算法,精度达到亚像素级;④存储实验数据,生成EXECL报表。作为核心的图像处理算法部分则是针对某系列型号涡轮叶片的设计,在机器视觉检测中给出了一种有针对性的图像处理方法。该方法分为两个主要部分:基于采集图像的预处理、基于质心检测的孔圆心粗定位和两次最小二乘拟合算法的孔圆心精确定位;得到孔的圆心、半径和孔的间距等数据,精度达到亚像素级。系统软件方面:以Microsoft的Visual C++6.0为平台,对硬件系统控制软件、图像采集软件、图像处理算法进行编程。其图像采集及处理算法部分运行稳定可靠,通用性、移植性好;用户操作界面友好、上手容易,还可生成EXCEL报表文件。系统软件由六个模块组成:系统准备模块、校验定位模块、运动控制模块、图像采集模块、尺寸检测模块和结果显示模块。该光电影像测量仪己经投入实际的生产中,结果表明:系统的硬件方案合理可行,软件的控制部分运行稳定可靠,软件的检测部分处理速度快、精度达到客户要求。极大的提高了用户的生产效率,达到了预期设计要求。

关键词：机器视觉图像处理算法圆孔检测系统控制软件误差分析

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面向孔目标检测的YOLOv3改进算法

信息技术与信息化 2022年第11期 206-210页

作者：甘忠石望兴凌子昊马博宇薛超西北工业大学机电学院陕西西安710000

针对钣金零件上小目标圆孔的检出率低、检测速度慢的问题,提出一种改进的YOLOv3小目标圆孔检测算法。首先在YOLOv3网络中配置残差模块,防止模型网络层数较多时出现梯度消失和梯度爆炸问题;使用多尺度特征融合的方式,将提取的大尺度特征... 详细信息

针对钣金零件上小目标圆孔的检出率低、检测速度慢的问题,提出一种改进的YOLOv3小目标圆孔检测算法。首先在YOLOv3网络中配置残差模块,防止模型网络层数较多时出现梯度消失和梯度爆炸问题;使用多尺度特征融合的方式,将提取的大尺度特征图和小尺度特征图融合以提高模型对小目标的检测效果;通过改进损失函数来提高网络的检测速度。改进网络模型分别与传统的YOLOv3网络和YoloV3-tiny网络进行测试对比分析,改进后的网络模型检测精度和传统的YOLOv3检测精度相近,检测速度相对于传统的YOLOv3网络提高了50%,在保证精度的前提下,有效提高了YOLOv3网络的检测效率。

关键词：残差模块圆孔检测小目标检测尺度融合损失函数