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圖像采集卡實現(xiàn)將CCD攝像機(jī)輸出的目標(biāo)圖像信息輸入到計算機(jī)處理系統(tǒng)中,將生成的模擬圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像信號輸入計算機(jī).它是圖像采集部分和圖像處理部分的接口,以插卡的形式插于計算機(jī)的PCB插槽,完成對模擬圖像信號的捕捉、數(shù)字化、定格、存儲、輸出等操作.當(dāng)通過精確的X-Y運(yùn)動控制平臺移動到待檢測位置時,圖像采集系統(tǒng)能夠快速地采集、處理圖像數(shù)據(jù),并將圖像輸送到計算機(jī)中。運(yùn)動控制系統(tǒng)由工控機(jī)、運(yùn)動控制器、X-Y工作平臺等組成.以所有連線應(yīng)以焊點為端點，所有引線寬度、間隔不小于某一規(guī)定值等規(guī)則檢測PCB電路圖形。光明區(qū)購買AOI價格優(yōu)惠

目前通用PC機(jī)CPU處理能力越來越強(qiáng)，鑒于通用工控CPU可靠性好、成本低、構(gòu)建系統(tǒng)的研發(fā)周期短等特點，可把一幅圖像自動分塊（比如2塊或4塊），各塊分別交給一個工控CPU去并行處理的高速處理技術(shù)，工控CPU之間可以進(jìn)行信息交換，各個處理結(jié)果由一臺主控機(jī)合成，這樣就可以大幅度地提高圖像預(yù)處理速度，甚至可以達(dá)到640MB/sec。圖像處理與圖形識別牽涉到從預(yù)處理后的圖像中辨別零部件、檢查零部件的品質(zhì)、判別零部件的位置和方向等**圖像處理算法。20世紀(jì)90年代前的Cognex公司在自動光學(xué)檢測行業(yè)的輝煌，主要得益于該公司開發(fā)出的“歸一化相關(guān)”(normalizedcorrelation)模板匹配方法，這種算法既不受圖像攝取時的***光照強(qiáng)度影響，也不受被測物體（場景）的光照對比度的影響，它能夠以亞像素精度給出比較好匹配結(jié)果。工程AOI近期價格圖形識別法是將AOI系統(tǒng)中存儲的數(shù)字化圖形與實驗檢測圖像比較，從而獲得檢測結(jié)果。

這些問題不僅牽涉到圖像處理的本身，還牽涉到打光技術(shù)。照明光源設(shè)計得合理，光照方向合理對比度就會提高，就會減小圖像處理的難度；方位（尤其是在三維空間的方位）的判別與成像方法密切相關(guān)，在低對比度下又必須首先解決圖像中的特征提取問題。雖然目前已經(jīng)開發(fā)了許多高級算法，但是每種算法只適用于特定場合與特殊任務(wù)，且在某些高度限制的場合才有效，這也是到目前為止限制自動光學(xué)檢測技術(shù)進(jìn)步的重要因素[21]。文中從照明方法與打光技巧、高精度成像方法、高速圖像預(yù)處理技術(shù)、圖像處理與圖形識別的算法4個方面介紹了自動光學(xué)檢測技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀與存在的問題，從中可以看出組建自動光學(xué)檢測系統(tǒng)的難點在于三維大范圍高精度成像方法、基于工控PC的多處理器并行圖像高速預(yù)處理技術(shù)和高級圖像處理算法。就目前的發(fā)展趨勢來看，自動光學(xué)檢測正朝著檢測高速化、分辨能力微小化、處理軟件的智能化、應(yīng)用多元化和檢測系統(tǒng)模塊化方向發(fā)展，所運(yùn)用的技術(shù)手段正朝著LED模組照明、光學(xué)顯微與多CCD成像、基于PC機(jī)的多處理器并行處理的高速高精度三維自動光學(xué)檢測方向發(fā)展。

PCB通常用目視、電測試和AOI方法檢測。20世紀(jì)70年代以前,PCB檢測主要依靠人眼加放大鏡,檢測速度慢,漏檢率高,同時,還會導(dǎo)致檢驗人員視力下降,影響人體健康。電測試的原理是根據(jù)PCB線路圖的計算機(jī)數(shù)據(jù)設(shè)計一副針床夾具和相應(yīng)的網(wǎng)點測試程序。測試時,探針壓在PCB表面的待測點,然后通電測試每個網(wǎng)點的通斷,并報告存在的短路和斷路缺陷。其局限在于①只能檢測短路和斷路兩種缺陷,缺口、***和殘留銅等其它缺陷都無法檢測。②針床夾具的成本過高,小批量生產(chǎn)不合適。通過使用AOI作為減少缺陷的工具,在裝配工藝過程的早期查找和消除錯誤,以實現(xiàn)良好的過程控制。

)偏差校正.偏差校正方法是對X-Y平臺的偏差進(jìn)行校正.該方法可使2幅圖像比較起來的出錯機(jī)率減少.偏差校正是通過利用PCB上的參考點,由2路補(bǔ)償實現(xiàn).首先通過比較水平和垂直方向上的圖像,利用相關(guān)性判斷X軸和Y軸上的偏差.然后采用Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別PCB上的參考點,比如PCB上的螺孔,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行像素到像素的掃描,實現(xiàn)與模板的匹配,判斷偏差.)圖像分割.圖像分割方面,采用的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行形狀識別.該方法將圖像分割成3部分,即背景、焊孔和元件.特征提取.特征提取方法提取出PCB圖像中的主要特征,即邊角、邊緣和焊孔,并且根據(jù)3個參考點確定它們的位置.邊角和邊緣特征分別通過數(shù)學(xué)形態(tài)法和空間濾波法分別得到;位置可以通過下面的向量定義.現(xiàn)有AOI系統(tǒng)通常使用遠(yuǎn)心透鏡來從光學(xué)上去掉三維效果，在圖像邊緣上的物體看上去與中間的物體在同一平面。工程AOI近期價格

不同于基于運(yùn)算法則的方法，SAM使用自調(diào)性、基于知識的軟件來計算變量。光明區(qū)購買AOI價格優(yōu)惠

工控機(jī)輸出數(shù)字信號,通過I/O板對LED進(jìn)行控制.板上共32個I/O口,***行8個I/O分別控制頂部垂直照明、垂直照明和水平照明的開關(guān)及自動/手動的轉(zhuǎn)換等;后面3行,分別控制頂部垂直照明、垂直照明和水平照明的LED亮度,合計256種可調(diào)整變化亮度.圖像采集模塊由彩色CCD攝像機(jī)、鏡頭和圖像采集卡組成,其中CCD攝像機(jī)、光學(xué)鏡頭和LED光源采用同軸的方式,由1臺伺服電機(jī)控制,根據(jù)檢測的需要實現(xiàn)精確定位.CCD攝像機(jī)實現(xiàn)光信號轉(zhuǎn)換到電信號,被攝物體的圖像經(jīng)過光學(xué)鏡頭聚焦至CCD芯片上,CCD根據(jù)光的強(qiáng)弱積累相應(yīng)比例的電荷,各個像素積累的電荷在視頻時序的控制下,逐點外移,經(jīng)濾波、放大處理后,形成視頻信號輸出。光明區(qū)購買AOI價格優(yōu)惠

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