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        基于機器視覺的智能卡挑線自動定位方法研究

        2019-10-31 07:00:03黃文豪梁鵬吳玉婷秦磊
        電腦知識與技術 2019年22期
        關鍵詞:邊緣檢測機器視覺

        黃文豪 梁鵬 吳玉婷 秦磊

        摘要:智能卡進行芯片封裝之前,需要將智能卡中的金屬絲挑出,由于金屬絲呈現(xiàn)位置存在偏差,需要視覺系統(tǒng)進行輔助定位。為此研發(fā)基于機器視覺的智能卡挑線自動定位方法,該方法包括圖像獲取、圖像預處理、邊緣提取、挑線點定位四個步驟。經實踐證明,該方法可實現(xiàn)智能卡的自動挑線,將挑線失敗率從20%降低至1%。

        關鍵詞:機器視覺;邊緣檢測;自動定位

        中圖分類號:TP391? ? ? 文獻標識碼:A

        文章編號:1009-3044(2019)22-0184-02

        開放科學(資源服務)標識碼(OSID):

        The Research of Smart Card Metal Wire Picking Automatic Positioning Method Based on Machine Vision

        HUANG Wen-Hao1, LIANG Peng2*, WU Yu-ting3 ,QIN Lei3

        (1.GuangZhou Mingsen Technology Co.,Ltd, Guangzhou 510665, China; 2.School of Computer Science, GuangDong Polytechnic Normal University, Guangzhou 510665, China; 3.GuangDong Huibo Robotics Technology Co.,Ltd, Foshan 528200, China)

        Abstract: The metal wire in smart card must be picked out before chip packaging processing. The picking processing needs vision system for auxiliary positioning due to the position deviation of metal wire. This paper proposed a smart card metal wire picking automatic positioning method, which include image acquisition, image preprocessing, edge detection and picking postioning. The experimental results show that our proposed method can pick up metal wire in smart card automaticly and the failure rate was decreasing from 20% to 1%.

        Key words: Machine Vision; Edge Detection; Automatic Positioning

        1引言

        隨著社會的發(fā)展、技術的進步及人們的需求,含有個人化信息的IC卡被廣泛應用并且呈火爆發(fā)展趨勢,新興的智能卡、城市一卡通、醫(yī)??靶乱淮?FF、4FF手機SIM卡等各類IC卡的大量發(fā)行,推動智能卡行業(yè)快速發(fā)展。

        近5年,芯片卡的年平均需求量將近5億張,這對生產智能卡的設備產能要求實現(xiàn)3000張/小時,平均0.8秒/張。這樣高速的生產節(jié)拍要求智能卡生產設備實現(xiàn)過程全自動化。智能卡生產工藝如圖1所示,分為銑槽、挑線封裝、個人化信息寫入和平印質檢四個部分,其中挑線封裝是指從銑槽后的卡槽中,用三自由度鉤針挑出卡片中細微的金屬絲并放置于卡槽兩側,其加工要求是金屬絲被完整地挑出卡槽,如金屬絲不能挑出或者挑斷,則認為該卡片為廢卡。

        如圖2所示,銑槽后的金屬絲在卡槽中呈現(xiàn)M型或W型,且每次出現(xiàn)的位置均有偏差,加工的金屬絲僅為0.01mm,這就要求挑線的位置必須在M型金屬絲的最高點或者W型金屬絲的最低點。

        目前,機器視覺已經逐漸成為工業(yè)自動化生產中的主要技術解決手段之一[1-5],彭娟設計了基于機器視覺來對模具進行檢測的技術的方案,搭建了檢測系統(tǒng),該系統(tǒng)利用 CCD 攝像機攝取現(xiàn)場注塑模具圖像,圖像傳送到 PC 機上,在 PC 上對圖像進行處理并根據(jù)檢測的結果發(fā)出控制信號,完成檢測的工作[6]。伍濟鋼用薄片零件尺寸機器視覺檢測系統(tǒng)對計算機硬盤中的彈性臂薄片零件和精密標準件的尺寸進行了檢測,實驗結果表明視覺檢測系統(tǒng)可以有效地對精密零件進行檢測[7]。

        根據(jù)上述研究以及智能卡挑線定位的需求,本文提出一種基于機器視覺的智能卡挑線自動定位方法。采用機器視覺理論對挑線過程進行輔助定位,方法一共有以下步驟:圖像獲取、圖像預處理、邊緣檢測、挑線點定位。

        2基于機器視覺的智能卡挑線自動定位方法

        2.1 圖像獲取

        采用工業(yè)相機、條形光源對智能卡圖像進行圖像采集,智能卡所采用的加工材料是PVC卡,PVC卡是白色的底卡,卡槽內的金屬絲為紅色細線。使用條形光源進行照明后,可將PVC卡的白色背景去除,有效地捕獲到清洗的金屬絲圖像。此外,PVC卡為反光材料,為了減少鏡面反射光對成像的影響,條形光源采用斜射的方式,相機鏡面垂直于卡片,可保障成像不受鏡面反射影響。

        2.2 圖像預處理

        (1)圖像灰度化

        首先對獲取到的彩色圖像進行灰度化處理,將3通道的彩色圖像轉成單通道的灰度圖像,可減少計算量,提升系統(tǒng)效率,彩色圖像轉灰度圖像的計算公式如式(1)所示:

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