邸偉峰，李 迪，董志劼，王世勇

（華南理工大學(xué) 機械與汽車工程學(xué)院，廣州 510640）

電聲器件是電子元器件大家族的重要成員之一，主要指揚聲器、揚聲器系統(tǒng)、傳聲器、耳機、受話器、送話器、送受話器組、各類通信帽和拾音器等以及相關(guān)附件。電聲器件是電聲換能及聲信號的接收、記錄、加工、重發(fā)和測量技術(shù)不可或缺的器件，在影視、廣播、擴聲和軍事領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。在高速發(fā)展的信息時代，視聽產(chǎn)品占有重要的地位，越來越受到廣大消費者和社會各界的關(guān)注[1]。

PCB板的貼裝是電聲器件加工制造的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。由于電聲器件種類繁多，形狀大小各異，目前多采用人工方式進行貼裝，貼裝效率低，而且工人的熟練程度會影響貼裝的一致性。隨著自動化的發(fā)展，開始出現(xiàn)機械固定的貼裝方式，效率有所提升，但由于治具的單一性，加工不同的電聲制品時需要更換治具，調(diào)整機械部分，成本高昂，耗時耗力，且器件的定位精度難以保證，導(dǎo)致廢品率高。

為了解決上述問題，本文設(shè)計了一套基于機器視覺的適用于多種電聲制品的PCB板自動貼裝系統(tǒng)，通過優(yōu)化定位、標(biāo)定方式提高了產(chǎn)品的加工精度和質(zhì)量，進而提高生產(chǎn)的經(jīng)濟效益。該系統(tǒng)已于2018年3月在中山某電聲公司正式投入使用。

1 系統(tǒng)整體設(shè)計

1.1 系統(tǒng)設(shè)計要求

典型的電聲器件底板與PCB板實物如圖1所示。貼裝要求是PCB板的外輪廓要與底板的凹槽相互重合，對位缺口對準(zhǔn)。系統(tǒng)設(shè)計要求如下：依靠視覺定位，無需額外夾具；能夠適應(yīng)多種工件，工件隨機擺放；貼裝誤差小于±0.1 mm，貼裝效率高于1200 p/h。

圖1 典型電聲器件底板與PCB板Fig.1 Typical chassis of electroacoustic device and PCB board

1.2 系統(tǒng)構(gòu)成

視覺自動貼裝系統(tǒng)由視覺系統(tǒng)和運動系統(tǒng)組成。視覺系統(tǒng)包括工業(yè)相機、鏡頭、光源、光源控制器、PC機以及光源支架；運動系統(tǒng)包括SCARA機器人、點位運動控制卡、皮帶傳動裝置以及真空吸附裝置[2]。視覺自動貼裝系統(tǒng)組成如圖2所示。依托皮帶為基本輸送設(shè)備，結(jié)合進料氣缸分離底板、SACRA機器人取放料、視覺系統(tǒng)定位為主體的裝配生產(chǎn)線，可完成電聲制品的PCB板貼裝任務(wù)?？傮w框架如圖3所示。

1.3 工作流程

整個系統(tǒng)的操作流程主要分為5個部分，包括建立PCB和底板模板、視覺系統(tǒng)標(biāo)定、相機采圖和圖像處理、機器人吸取貼裝和漏貼重貼檢測等，流程如圖4所示。

圖2 視覺自動貼裝系統(tǒng)組成Fig.2 Visual automatic placement system

圖3 總體框架Fig.3 Overall architecture

圖4 操作流程Fig.4 Operation flow chart

2 視覺系統(tǒng)

視覺系統(tǒng)在視覺自動貼裝系統(tǒng)的主要功能是對電聲器件底板、PCB板的圖像定位，并將圖像坐標(biāo)轉(zhuǎn)化成機器人坐標(biāo)。為了能夠保證貼裝精度，需要考慮以下幾個問題。

2.1 底板、PCB板識別定位

2.1.1 基于形狀的模板匹配

形狀匹配是模板匹配中一種常見方式，該方式有多種可用于搜索的形狀特征，其中基于形狀邊緣特征的方式最為常見[3-4]。在進行形狀匹配之前，先提取邊緣，作為形狀匹配的搜索特征。

邊緣提取算法一般分為3種：基于灰度梯度的邊緣提取算法、Laplacan算法和Canny算法[5]。本文選用Canny算法作為邊緣提取的算法。Canny邊緣提取算法的定義為對圖像f（x，y）進行平滑預(yù)處理后得到 f（x，y）*Gα（x，y），α 表示相應(yīng)的尺度系數(shù)，矢量的模長Mα和角度 Aα計算公式如式（1）和（2）所示：

當(dāng)Aα角度上的模長最大時，就求得Canny算法提取的邊緣點[6-7]。該算法提取邊緣的效果如圖5所示。

圖5 Canny算法邊緣提取效果Fig.5 Canny algorithm edge extraction effect

由于邊緣信息是以二值信息的方式儲存在圖像中，通過評價邊緣相似程度，就可根據(jù)物體輪廓對物體進行識別。常見的評價邊緣相似程度的方法有Hausdorff方法、正交矩和形狀不變矩、Zernike矩等方法。選用具有平移、旋轉(zhuǎn)、縮放不變性的Hu矩，利用其特性作為目標(biāo)位置搜索的粗定位，再使用Zernike矩等不具有旋轉(zhuǎn)不變性的算法進行最終的角度定位，可以快速準(zhǔn)確地完成形狀匹配[8]。

2.1.2 PCB板識別定位

PCB板的識別定位主要包括PCB板的正反識別以及準(zhǔn)確定位。電聲器件上的PCB板如圖6所示，從圖中可以看出PCB板的外輪廓大小比較一致，而內(nèi)部的電路紋理和焊點的位置差異較大。最終的貼裝精度主要依據(jù)PCB板的外輪廓與電聲器件底板上的待貼裝位置的重合度，因此在創(chuàng)建形狀模板時，應(yīng)該將PCB板的外輪廓作為邊緣信息，才能保證貼裝精度。但是外輪廓無法辨別PCB板正反面，導(dǎo)致誤匹配，需要增加一個輔助模板判斷PCB正反面。結(jié)合上述分析，提出雙模板匹配定位算法。

圖6 PCB板Fig.6 PCB board

雙模板匹配定位算法，即先將內(nèi)部電路紋路和焊點部分作為邊緣信息，進行圖像分割，建立內(nèi)部模板；再將外部輪廓作為邊緣信息，進行圖像分割，建立外部模板，如圖7（a）所示；然后對內(nèi)部模板進行粗定位，找到工件大致位置；最后依靠外部模板進行精定位，精確找到目標(biāo)位置，如圖7（b）所示。該定位算法經(jīng)驗證，準(zhǔn)確率達到99.5%。

圖7 PCB板建模定位Fig.7 PCB board modeling and positioning

2.1.3 底板識別定位

底板識別定位的關(guān)鍵問題是如何保證PCB板模板與底板模板中心的一致性[9]。本文采用在線對位模板中心的方法，通過輪廓提取技術(shù)，統(tǒng)一了PCB板和電聲器件底板模板的匹配原點。

操作流程：先制作PCB的圖像模板，提取出PCB板的模板輪廓和中心，然后將該模板輪廓和中心映射到底板上面，調(diào)節(jié)模板輪廓位置直至與底板待貼裝位置重合，如圖8（a）所示，然后建立底板的模板，如圖8（b）所示，從而實現(xiàn)準(zhǔn)確對位[10]。

圖8 在線模板對位和底板建模Fig.8 Online template alignment and chassis modeling

該方法可以快速便捷地完成模板原點統(tǒng)一，準(zhǔn)確度高，調(diào)整方便。

2.2 視覺系統(tǒng)標(biāo)定

2.2.1 相機標(biāo)定理論

相機標(biāo)定是機器視覺系統(tǒng)應(yīng)用于實際工業(yè)生產(chǎn)中的一項重要步驟。通過相機標(biāo)定，可以獲得圖像平面信息與空間信息的位置映射關(guān)系，進而可得到機器人的運動信息[11]。

視覺系統(tǒng)標(biāo)定的核心思想是將像素坐標(biāo)映射到機器人坐標(biāo)系中，即建立相機與機器人的坐標(biāo)關(guān)系矩陣，也稱手眼矩陣。相機固定在工作平面上方，且其成像平面UV面平行于機器人坐標(biāo)系的XY平面和機械手末端執(zhí)行端平面，并把世界坐標(biāo)系建立在機械人坐標(biāo)系上。在這種情況下，相機坐標(biāo)系與機器人坐標(biāo)系是平行平面的對應(yīng)關(guān)系，因此其標(biāo)定計算可以簡化成對機器人坐標(biāo)系和相機坐標(biāo)系間的位移旋轉(zhuǎn)求解[12]。機械手坐標(biāo)系與相機坐標(biāo)系位置關(guān)系如圖9所示。

圖9 機械手坐標(biāo)系與相機坐標(biāo)系Fig.9 Manipulator coordinate system and camera coordinate system

相機坐標(biāo)系和機械手坐標(biāo)系之間的對應(yīng)關(guān)系，如式（3）所示。

式中：（u0，v0）為圖像的像素中心點，也稱主點；（u，v，1）T是齊次圖像坐標(biāo)；（xw，yw）T是齊次機械手坐標(biāo)；θ為不考慮Z向時，相機坐標(biāo)系與機械手坐標(biāo)系逆時針旋轉(zhuǎn)的角度；（x0，y0）T為不考慮 Z向坐標(biāo)時， 相機坐標(biāo)系原點指向機械手坐標(biāo)系原點的平面向量；kx與ky分別表示兩個坐標(biāo)系X、Y軸縮放比例。式（3）可以簡化為

式中：H為該模型下的平面單應(yīng)矩陣。

通過代入3組及其以上像素坐標(biāo)和機械手坐標(biāo)，利用最小二乘法就可以求解出矩陣H。

2.2.2 標(biāo)定操作

由于相機畸變的影響，由相機標(biāo)定方法計算得到的一組標(biāo)定矩陣不能保證對所有像素點進行較好的修正，為了提高標(biāo)定精度，本文采用了分區(qū)域的標(biāo)定方法。

標(biāo)定流程描述如下：

（1）自制一塊帶有4個黑圓的標(biāo)定板，如圖10所示，標(biāo)定板厚度與工件厚度一致。

圖10 自制標(biāo)定板Fig.10 Homemade calibration plate

（2）將底板相機的視野分為左、中、右三塊區(qū)域，在左邊區(qū)域放置標(biāo)定板，如圖11所示。

圖11 分區(qū)域標(biāo)定Fig.11 Subregional calibration

（3）通過圓形擬合算法，提取標(biāo)定點中心坐標(biāo)，得到各個位置的圖像坐標(biāo)；然后移動SCARA機器人，使機器人Z軸末端的吸嘴依次對準(zhǔn)標(biāo)定點，得到各個位置的機械坐標(biāo)。

（4）最后得到四組世界坐標(biāo)和圖像坐標(biāo)的點對，對這些點對進行計算就可以得到該區(qū)域標(biāo)定數(shù)據(jù)。

（5）再將標(biāo)定板分別放置到其它區(qū)域，重復(fù)以上操作，當(dāng)右區(qū)域標(biāo)定完畢，整個標(biāo)定過程完成。

3 實驗驗證

3.1 平臺的搭建

本系統(tǒng)的貼裝實驗在如圖12所示的視覺自動貼裝平臺進行。平臺采用2個?？低昅V-CA060-11GM型黑白工業(yè)相機，分辨率為3072×2048，2個配套的海康威視HF系列MVL-HF1628M6MP型鏡頭，焦距16 mm，相機安裝高度550 mm；光源采用白色面板光源（自制），發(fā)光面積900 mm×400 mm；運動控制部分，采用東芝THL400機器人進行吸附、貼裝；采用深圳旗眾智能QZMC1000型四軸點位運動控制卡控制傳送裝置進料出料。視覺自動貼裝系統(tǒng)界面如圖13所示。

圖12 實驗平臺Fig.12 Experiment platform

圖13 視覺自動貼裝系統(tǒng)界面Fig.13 Visual automatic placement system interface

3.2 實驗數(shù)據(jù)及分析

3.2.1 精度測試

將特征點的圖像坐標(biāo)進行矩陣運算得到機械坐標(biāo)的計算值，通過計算值與實際值對比進行誤差分析[10]。取10個加工樣品的數(shù)據(jù)，分析并計算，結(jié)果見表1。由表1可知，該實驗條件下定位誤差位于±0.1 mm范圍內(nèi)，滿足貼裝的要求。

表1 精度測試表Tab.1 Accuracy test table

3.2.2 效率測試

取10個小時的加工個數(shù)的數(shù)據(jù)，記錄并計算，結(jié)果見表2。由表2可知，該實驗條件下，每小時的貼裝個數(shù)大于1200個，滿足貼裝的效率要求。

表2 效率測試表Tab.2 Efficiency test table

3.2.3 貼裝效果

貼裝效果如圖14所示，PCB板精準(zhǔn)的貼裝在了電聲器件的底板上，貼裝質(zhì)量良好。

圖14 貼裝樣品Fig.14 Mount sample

4 結(jié)語

本系統(tǒng)將機器視覺技術(shù)應(yīng)用到電聲制品貼裝領(lǐng)域，通過視覺定位保證了電聲制品底板和PCB貼裝精度小于±0.1 mm，效率大于1200 p/h，很好地完成多種電聲制品的PCB自動貼裝任務(wù)，貼裝精度、貼裝速度均達到了設(shè)計目標(biāo)。本系統(tǒng)有效解決了電聲制品依賴人工貼裝的問題，提升了電聲器件制造行業(yè)的自動化水平。