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        基于機(jī)器視覺的電路板缺陷檢測(cè)系統(tǒng)分析

        2021-01-16 06:22:29齊宏偉廣州市埃恩斯丹工業(yè)裝備有限公司沈陽研發(fā)中心
        環(huán)球市場(chǎng) 2021年15期
        關(guān)鍵詞:電路板機(jī)器噪聲

        齊宏偉 廣州市埃恩斯丹工業(yè)裝備有限公司沈陽研發(fā)中心

        機(jī)器視覺主要是借助計(jì)算機(jī)來對(duì)視覺圖像信息進(jìn)行分析處理,并有效識(shí)別、感知的一種技術(shù)。實(shí)際上,在機(jī)器視覺系統(tǒng)中,光學(xué)傳感器屬于核心部件,其與普通家用單反相機(jī)相比,具有掃描頻率高、快門時(shí)間短、畸變小等特點(diǎn),能夠?qū)Ω咚龠\(yùn)動(dòng)物體信息給予快速采集,進(jìn)而獲得高質(zhì)量圖像,進(jìn)而提高了電路板缺陷檢測(cè)效果,下面將會(huì)對(duì)機(jī)器視覺的電路板缺陷檢測(cè)系統(tǒng)給予全面、系統(tǒng)的介紹。

        一、機(jī)器視覺下電路板缺陷檢測(cè)系統(tǒng)概述

        (一)電路板缺陷檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

        通常情況下,在機(jī)器視覺下電路板缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中,傳感器能夠有效感知電路板內(nèi)外部變化情況,并對(duì)這些變化給予有效理解,進(jìn)而獲取其內(nèi)在含義的一種能力。在電路板缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中,主要是結(jié)合各種狀態(tài)、限制、條件來確定自主產(chǎn)生的目標(biāo),并通過對(duì)具體方案的科學(xué)、合理規(guī)劃來確保具體目標(biāo)得以順利實(shí)現(xiàn)的一種能力被稱之為決策。同時(shí),結(jié)合決策產(chǎn)生的結(jié)果,來確保相關(guān)工作和任務(wù)得以順利進(jìn)行的過程即所謂行動(dòng)。實(shí)際上,在電路板缺陷智能檢測(cè)系統(tǒng)中,決策、行動(dòng)、感知屬于比較常見的三大要素,且各要素間具有相互銜接的聯(lián)系,從而構(gòu)成了智能系統(tǒng)。

        (二)基于機(jī)器視覺的電路板缺陷檢測(cè)原理

        實(shí)際上,待測(cè)電路板進(jìn)入檢測(cè)區(qū)域時(shí),傳感器通過硬節(jié)點(diǎn)后將會(huì)觸發(fā)相機(jī),進(jìn)而完成圖像的采集工作,并借助千兆網(wǎng)將所采集的圖像傳輸至工控機(jī),然后借助軟件平臺(tái)來對(duì)圖像進(jìn)行處理進(jìn)而獲取檢測(cè)區(qū)內(nèi)電路板是否存在缺陷,并將該電路板的相關(guān)信息通過OPC通訊傳輸至分揀系統(tǒng)控制器,借助分揀執(zhí)行機(jī)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)對(duì)電路板的分揀操作,進(jìn)而有效提高電路板缺陷檢測(cè)效果。

        二、圖像采集系統(tǒng)

        在機(jī)器視覺下,圖像采集是電路板缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中比較關(guān)鍵的一個(gè)環(huán)節(jié)。通常情況下,圖像采集效率的高低將會(huì)對(duì)后續(xù)圖像處理質(zhì)量好壞產(chǎn)生決定性的影響,甚至還有可能對(duì)系統(tǒng)最終決策產(chǎn)生決定性影響,這樣就需要結(jié)合實(shí)際情況來做好圖像采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)工作。實(shí)際上,圖像采集系統(tǒng)包含了兩大部分,即光源和成像,而光源部分涉及的內(nèi)容有打光方式、光源顏色結(jié)構(gòu),成像部分涉及的內(nèi)容有鏡頭、工業(yè)相機(jī)、數(shù)據(jù)傳輸方式等,此時(shí)就需要結(jié)合實(shí)際情況來對(duì)圖像采集系統(tǒng)進(jìn)行科學(xué)、合理的設(shè)計(jì),以此來提高其運(yùn)行效果。

        三、圖像預(yù)處理設(shè)計(jì)

        受各方面因素的影響,視覺系統(tǒng)在處理前要按照相關(guān)要求完成對(duì)圖像采集的相關(guān)準(zhǔn)備工作,以此來獲取快速、準(zhǔn)確的結(jié)果,即所謂的圖像預(yù)處理。在電路板缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中,圖像預(yù)處理算法主要包括圖像降噪算法、圖像分割算法和圖像對(duì)比度增強(qiáng)算法等,下面將會(huì)對(duì)其進(jìn)行詳細(xì)分析。

        (一)圖像降噪算法

        基于機(jī)器視覺下,圖像采集系統(tǒng)所獲取的圖像不可避免的會(huì)受到工業(yè)相機(jī)成像、圖像數(shù)據(jù)傳輸以及現(xiàn)場(chǎng)復(fù)雜工作環(huán)境的影響,從而導(dǎo)致圖像質(zhì)量降低。通過對(duì)影響形式的差別進(jìn)行分析后,可以將噪聲分為乘性噪聲、沖激噪聲、量化噪聲以及加性噪聲;通過對(duì)噪聲的隨機(jī)性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以劃分為均勻分布噪聲、高斯噪聲、瑞麗噪聲和椒鹽噪聲等。不管是哪種分類方式,因?yàn)閳D像干擾噪聲的存在都會(huì)對(duì)后續(xù)的圖像分析與處理結(jié)果產(chǎn)生不利影響。因此,在圖像分析前,可以借助濾波操作來有效去除圖像中的噪聲,以此來避免不相關(guān)干擾信息的影響,這樣不僅可以提高圖像質(zhì)量,而且還可以確保后續(xù)圖像分析與處理的快速性、可靠性,進(jìn)而提高電路板缺陷檢測(cè)效果。

        (二)圖像分割算法

        在圖像預(yù)處理過程中,圖像分割主要是按照一定的方式將原始圖像分割成相互間不存在重疊區(qū)域的圖像,其常用的參考依據(jù)是圖像的色彩、紋理、灰度等級(jí)、輪廓等特征。在相同區(qū)域內(nèi),大部分圖像都會(huì)或多或少具備相同的圖像特征,而且在不同區(qū)域所具備的圖像特征不同,好的圖像分割可以將感興趣與非感興趣區(qū)域有效剝離,而且不會(huì)對(duì)感興趣區(qū)域圖像質(zhì)量產(chǎn)生影響。

        (三)圖像對(duì)比度增強(qiáng)

        通常情況下,圖像采集系統(tǒng)獲取的圖像極易受到光照因素的影響,從而導(dǎo)致圖像有效亮度區(qū)域無法滿足全部亮度值要求,進(jìn)而降低圖像對(duì)比度,此時(shí)借助圖像對(duì)比度增強(qiáng)的方式來初步處理圖像,進(jìn)而使圖像識(shí)別效果得到有效提升。

        四、控制平臺(tái)的設(shè)計(jì)

        在基于機(jī)器視覺下,電路板缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中,要做好控制平臺(tái)的設(shè)計(jì)工作,該過程要遵循高速交互、人機(jī)友好的原則,以實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)缺陷檢測(cè)系統(tǒng)變量的有效檢測(cè)與控制。在整個(gè)系統(tǒng)中,作為資源核心中樞及中轉(zhuǎn)站,集中控制平臺(tái)具備比較強(qiáng)的運(yùn)算能力。實(shí)際上,在控制平臺(tái)設(shè)計(jì)工作要注重以下幾個(gè)方面的內(nèi)容:(1)通過對(duì)各復(fù)雜圖像算法運(yùn)算的兼容性給予綜合考慮后,選擇了Matlab來進(jìn)行圖像處理,其中Matlab主要是以矩陣為核心來進(jìn)行數(shù)值分析,而電路板缺陷圖像數(shù)據(jù)本身是矩陣數(shù)據(jù),這就使得通過對(duì)矩陣的操作來完成圖像的處理工作,從而提高了圖像處理效率;(2)Matlab自帶的GUI子程序不僅界面控件比較豐富,而且具有良好的繪圖功能,滿足對(duì)人機(jī)界面友好的要求;(3)集中控制平臺(tái)與缺陷檢測(cè)系統(tǒng)間采用了可靠、高速的通訊方式進(jìn)行連接,而且在缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中PLC能夠?qū)⒉煌放?、不同型?hào)的PLC數(shù)據(jù)進(jìn)行同步集成,進(jìn)而使控制平臺(tái)具有兼容性和可擴(kuò)展性,大大提高了控制平臺(tái)的執(zhí)行效率。

        五、結(jié)束語

        如今,隨著工業(yè)信息化的發(fā)展,對(duì)電路板缺陷檢測(cè)工作提出了較高要求,并采取有效措施來確保電路板檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性、快速性?;跈C(jī)器視覺下優(yōu)化和完善電路板缺陷檢測(cè)系統(tǒng),既可以降低缺陷識(shí)別的時(shí)間,而且還可以有效提高缺陷識(shí)別精度。

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