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控制軟件運行在工控機上,負(fù)責(zé)運動數(shù)據(jù)分析處理、運動控制器控制、圖像數(shù)據(jù)分析和處理等.整個軟件由VC++編寫,圖3為軟件的框架圖.檢測算法如圖4所示.初始化程序把檢測環(huán)境設(shè)定好,包括設(shè)置照明燈亮度、移動攝像機到指定位置、設(shè)置攝像機焦距參數(shù)等.攝像機分別獲取水平、垂直照明模式下的圖像數(shù)據(jù),對獲取的圖像進(jìn)行偏差校正,對X-Y平臺造成的偏差進(jìn)行校正.然后根據(jù)不同的檢測項目,設(shè)置檢測算法.檢測算法分普通算法和元器件**算法,每種算法適合的檢測項目如表1所示.可以根據(jù)需要,選擇不同照明方式下的圖像組合起來使用.***將獲得的檢測結(jié)果參數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)值比較,從而獲得是否合格的結(jié)果.在當(dāng)前大批量工業(yè)自動生產(chǎn)過程中，用人工檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率過低且精度不高。肇慶直銷AOI圖片

在上述提到的幾種成像方法中，一般得到的是二維圖像，若要攝取三維圖像，往往需要用2個或更多的裝在不同位置的攝像機攝制不同的多幅圖像[10]，或改變燈光照射角度，用同一攝像機分別攝取不同的多幅圖像，再經(jīng)綜合分析得出真實的立體表述；或采用激光三角法得到物體的三維重構(gòu)圖像。遺憾的是，在許多場合，如精密組裝和微裝配中，若要準(zhǔn)確地獲得目標(biāo)的三維信息（如高度、形貌、三維物體的方位等），只是簡單地采用前面所說的方法難度很大，因此需要借助其他途徑，如把共焦顯微、白光干涉技術(shù)或其他顯微成像技術(shù)與大范圍掃描成像技術(shù)結(jié)合起來[11-12]。采取這種方法可以解決檢測精度問題，但共焦與白光干涉在高度方向上通常也需要掃描，因此如何在實現(xiàn)高精度的情況下，滿足高速的生產(chǎn)線的要求，實現(xiàn)高速成像，就成了自動光學(xué)檢測中一個難題。羅湖區(qū)工業(yè)AOI聯(lián)系人統(tǒng)計建模技術(shù)可減少編程時間，消除每天的調(diào)整，而且誤報率比現(xiàn)有的AOI方法低10-20倍。

在許多生產(chǎn)線上，對于目標(biāo)的定位，目標(biāo)的高度、形貌、方位、缺陷的在線檢測和對裝配機械（如機器手）的視覺引導(dǎo)需要多個攝像機才能完成，圖像的數(shù)據(jù)量非常大，如某型號的TFT-LCD玻璃底板表面缺陷的視覺檢測設(shè)備，由14臺9126像素的HS-80-08K80CameraLink線陣掃描攝像機組成，單個攝像機的比較高數(shù)據(jù)速率為640MHz，掃描檢測7.5代的玻璃底板表面得到的圖像大小達(dá)584.76GB，總的圖像處理時間要求小于84.55s。為了實現(xiàn)前述的高速數(shù)據(jù)處理能力，目前自動光學(xué)檢測設(shè)備開發(fā)廠家采用如下方法：圖像采集采用CameraLink、1394或GigabitEthernet接口的數(shù)碼攝像機，每個攝像機輸出的圖像通過（預(yù)處理）接口板自動地分配給一臺甚至多臺CPU去處理，圖像預(yù)處理采用多圖像處理卡和多處理器分布式并行預(yù)處理的架構(gòu)方式，如采用Dalsa-coreco的Anaconda、Matrox公司的Odyssey和GiDEL公司的PROCStarII實時圖像處理卡組成的多計算機分布式實時處理系統(tǒng)[14-16]，處理能力可以達(dá)到420MB/sec左右。

由于電子元件已經(jīng)經(jīng)過回流焊高溫焊接，因此，焊接表面平整、光亮都會對光進(jìn)行反射，反射回攝像頭，而那些焊接表面不平整的、暗色的電子元件則不會進(jìn)行光反射，這個原理可以幫助檢測系統(tǒng)識別當(dāng)前的監(jiān)測點是否是焊膏和焊盤的焊接點，如果是焊接點，則根據(jù)檢測系統(tǒng)的算法判斷當(dāng)前焊接點的質(zhì)量。因為金屬化區(qū)域表面具有一定的特征，顏色和紋路比較一致，所以如果電子元件的焊點存在缺陷問題，會使表面的金屬紋路和顏色等不一致，這就是電子元件焊點進(jìn)行質(zhì)量檢測的依據(jù)，獲得電路板的二位圖像之后，對焊點的特征進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)焊點存在的缺陷問題，如是否存在橋接、焊料不足、開路、過焊等缺陷，獲得焊點的位置、大小、間距、形狀等幾何特征信息，還可以對電子元件的角度、邊緣質(zhì)量、及型號、位置等進(jìn)行檢驗。自動光學(xué)檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。保證產(chǎn)品質(zhì)量，降低勞動力成本，提高勞動生產(chǎn)率。

國外對于高速、高精度的伺服運動控制系統(tǒng)研究起步較早，特別是歐美、日本等工業(yè)技術(shù)先進(jìn)的國家，投入了大量的人力和物力進(jìn)行攻關(guān)，并取得了明顯的成果。國內(nèi)對于精密定位平臺的研究起步于上世紀(jì)80年代，經(jīng)過多年的研究取得了一定的成果，對于精密運動平臺的研究是正處于高速發(fā)展階段，我國在相關(guān)領(lǐng)域的研究水平取得了較大的進(jìn)步，但是現(xiàn)階段的技術(shù)水平與國際先進(jìn)水平還存在很大的差距，其中涉及到的問題主要集中在驅(qū)動方式以及控制策略等方面，因此在相關(guān)技術(shù)方面仍需要進(jìn)行深入的研究。隨著現(xiàn)代制造業(yè)規(guī)模的擴大，生產(chǎn)的受控越來越重要，PCB檢測技術(shù)的應(yīng)用將越發(fā)顯出其重要性。湛江直銷AOI圖片

AOI的好壞基本上也取決于其對影像的解析度、成像能力與影像辨析技術(shù)。肇慶直銷AOI圖片

在預(yù)處理階段，針對PCB產(chǎn)品在檢測中受制作工藝和照明設(shè)備的影響，分析其產(chǎn)生色彩偏差的基本原理，提出依據(jù)照明模型得到亮度變換函數(shù)對板間色差進(jìn)行校正；依據(jù)CIE-LAB色彩模型利用亮度累積直方圖計算映射函數(shù)去均衡板內(nèi)的色差。針對PCB表觀缺陷圖像中噪聲來源及特點，提出基于偏微分方程的去噪模型，實驗結(jié)果表明該模型具有良好的去噪效果和保持圖像邊緣的特性。針對PCB表觀檢測定位孔配準(zhǔn)的問題，提出改進(jìn)的隨機Hough變換的同心圓提取的方法，用RHT原理在噪聲較大或者圓弧特征受損的情況下保持檢測精度，準(zhǔn)確的找出圓心的位置坐標(biāo)。在基于特征的圖像配準(zhǔn)變換模型的研究中，本文采用仿射變換理論對圖像像素進(jìn)行空間數(shù)據(jù)坐標(biāo)變換，并按照圖像原有頂點位置坐標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)板尺寸進(jìn)行二次裁剪，使圖像和標(biāo)準(zhǔn)板圖像能夠精確的配準(zhǔn)。本文所提出的配準(zhǔn)方法計算量減小、內(nèi)存占用少、運行效率提高。肇慶直銷AOI圖片

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