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    AOI檢測(cè)設(shè)備的光學(xué)原理及操作實(shí)用

    OI檢測(cè)設(shè)備光學(xué)原理及操作實(shí)用

    1.2.1 原理

    AOI設(shè)備,主要原理有光學(xué)原理和圖像處理技術(shù)(檢測(cè)原理)。光學(xué)原理包括光學(xué)的反射原理和光學(xué)成像原理,光學(xué)原理是AOI檢測(cè)設(shè)備的基本原理。圖像處理技術(shù),是分析檢測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)。檢測(cè)算法則直接影響缺陷的檢測(cè)能力。

    光學(xué)原理,主要為光線的反射原理,如下圖:

    光學(xué)從左邊入射,通過(guò)水平鏡面后,進(jìn)行等角度的反射,從右邊反射。當(dāng)光學(xué)反射到鏡頭內(nèi)時(shí),則在相機(jī)內(nèi)成像,否則不成像。

    AOI的光源結(jié)構(gòu)為RGB(紅綠藍(lán))的塔狀環(huán)光學(xué),光學(xué)的LED分布自上而下分別為紅色LED、綠色LED、藍(lán)色LED等。其拍攝示意圖如下:

    上圖為AOI設(shè)備拍攝示意圖,其拍攝圖像的效果圖如下:

    上圖為相機(jī)的成像示意圖,Chip件的焊點(diǎn)自焊盤(pán)遠(yuǎn)處到電極,其顏色分布分別為紅、綠、藍(lán)等。如下:

    光源序號(hào)

    拍攝效果

    紅色LED

    紅色LED,分布在光源的最上方,其作用區(qū)域?yàn)樗絽^(qū)域和坡度平緩區(qū)域。在水平區(qū)域和坡度平緩區(qū)域時(shí),能反射更多的紅光進(jìn)入相機(jī),所以該區(qū)域成像偏重于紅色。

    綠色LED

    綠色LED,分布在光源的中間一層,其作用區(qū)域?yàn)槠露冗m度的區(qū)域。在坡度適度的區(qū)域,此區(qū)域能反射更多的綠光進(jìn)入相機(jī),所以此區(qū)域成像偏重于綠色。

    藍(lán)色LED

    藍(lán)色LED,分布在光源的最下方,其作用區(qū)域是坡度陡的區(qū)域。在坡度陡的區(qū)域,能反射更多的藍(lán)光進(jìn)入相機(jī),所以此區(qū)域成像偏重于藍(lán)色。

    根據(jù)以上原理,坡度自水平到垂直所拍攝的圖像效果分別為紅色、黃色(紅色+綠色)、綠色、青色(綠色+藍(lán)色)、藍(lán)色,亮度變化則自亮到暗。

    檢測(cè)原理,就是指圖像的檢測(cè)處理算法。 AOI的檢測(cè)算法包括圖像統(tǒng)計(jì)原理、灰階處理算法和圖像色彩分析技術(shù)。

    圖像統(tǒng)計(jì)原理, AOI獨(dú)有的一種有效的檢測(cè)算法,幾乎所有的檢測(cè)都可用到該算法,該算法就是利用OK樣本的累計(jì)學(xué)習(xí)和色彩比對(duì)來(lái)進(jìn)行檢測(cè)和判斷。

    灰階處理算法,是指亮度分析和統(tǒng)計(jì)算法,該算法包括最大值算法、最小值算法、亮度跨度算法、均值算法和亮度抽取算法。

    圖像色彩分析技術(shù),就是指分析和處理圖像的顏色,主要是通過(guò)圖像的色彩分布和色彩特征來(lái)進(jìn)行檢測(cè)和判斷,主要包括色彩抽取算法,波峰焊插件算法、紅膠分析算法、孔洞分析算法等。

    1.2.2 不同檢測(cè)類(lèi)型, 亮度標(biāo)準(zhǔn)確定

     AOI主要包括爐后回流焊、爐前錫膏、爐后紅膠板、波峰焊等檢測(cè)模塊。每個(gè)檢測(cè)檢測(cè)模塊針對(duì)不同的光源標(biāo)準(zhǔn)。Mairay專(zhuān)用的光源為自上而下分別為RRGB(紅紅綠藍(lán))的環(huán)塔狀光源,其光源參數(shù)如下:

    類(lèi)型

    紅色

    紅色

    綠色

    藍(lán)色

    爐后焊錫

    45

    45

    50

    128

    爐前錫膏

    40

    40

    80

    200

    爐后紅膠

    40

    65

    100

    120

    波峰焊

    40

    65

    55

    128

    1.3. 算法詳解

    AOI設(shè)備檢測(cè)算法,顧名思義,就是指圖像處理技術(shù),能夠反饋AOI的檢測(cè)能力。AOI檢測(cè)算法,分為圖像統(tǒng)計(jì)建模算法、灰階處理算法和圖像色彩分析算法。

    1.3.1.  圖像統(tǒng)計(jì)建模算法

    圖像統(tǒng)計(jì)建模算法,為AOI專(zhuān)用的檢測(cè)算法,幾乎應(yīng)用所有檢測(cè)領(lǐng)域。AOI統(tǒng)計(jì)建模是通過(guò)學(xué)習(xí)一系列OK樣板,觀察圖像變化并結(jié)合所有OK圖像中看到的視覺(jué)偏差,找出元件外形變化和未來(lái)可能變化方式的特征來(lái)增強(qiáng)系統(tǒng)識(shí)別OKNG圖像的能力。其在檢測(cè)算法中的算法標(biāo)志為“OTHER”。學(xué)習(xí)OK樣板過(guò)程中主要解決如下三個(gè)問(wèn)題:

    A 元件外形應(yīng)該像什么?
    即元件的尺寸、形狀、顏色和表面圖案等。

    B 元件會(huì)發(fā)生什么樣的變化?
    即元件的自然尺寸、形狀、顏色和表面圖案等變化規(guī)律。

    C 元件外形會(huì)變化多少?

    即元件的尺寸、形狀、顏色、表面圖案等變化多少是合理的。

    最后得到的是一個(gè)綜合了上述元素的介于OK與NG間用于測(cè)試的標(biāo)準(zhǔn)模型。

    1.3.2.  色彩抽取算法

    色彩抽取算法,就是指抽取符合設(shè)定色度范圍和亮度范圍的圖像抽取算法,主要用于抽取圖像的色彩特征。色彩抽取算法,就是指亮度抽取算法 + 色度抽取算法。首先,待測(cè)色彩點(diǎn)必需符合亮度特征,即待測(cè)色彩點(diǎn)的亮度必需處于標(biāo)準(zhǔn)亮度范圍(亮度下限,亮度上限);其次,待測(cè)色彩點(diǎn)的色度必需符合色度特征,即待測(cè)色彩點(diǎn)的色度要處于標(biāo)準(zhǔn)色度范圍。該算法在AOI檢測(cè)算法中的算法標(biāo)志為“TOC”,主要應(yīng)用于少錫、空焊、錯(cuò)件、缺件、錫少、露銅等缺陷方面的檢測(cè)。

    色彩抽取算法的判定,就是指符合標(biāo)準(zhǔn)亮度,并且符合標(biāo)準(zhǔn)色度范圍的色彩點(diǎn)占ROI區(qū)域的比例,是否符合標(biāo)準(zhǔn)范圍。比如ROI區(qū)域的實(shí)際返回值為82%,而標(biāo)準(zhǔn)范圍為(60, 100),則該檢測(cè)點(diǎn)為OK點(diǎn)。

    色彩抽取算法中,在圖像上表示為色度三角形。該色度三角形在色彩抽取算法中起著重要的輔助作用,其圖像示意圖如下:

     

     

     

     

     

     

        


    上圖①為色度三角形,該色度三角形,可以表示任意的色度范圍,如爐后焊錫中的“少錫”,如②圖,所表示的色度范圍:紅色色度(0, 60),綠色色度(0, 90),藍(lán)色色度(65, 180)。

     

    色彩抽取算法,能夠通過(guò)改變其參數(shù),轉(zhuǎn)化為亮度抽取算法和色度抽取算法。亮度抽取算法,將標(biāo)準(zhǔn)范圍中的紅綠藍(lán)的色度范圍都設(shè)定為(0, 180),僅僅通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)亮度范圍來(lái)抽取符合亮度的色彩點(diǎn),如下圖①;色度抽取算法,將標(biāo)準(zhǔn)范圍中的亮度范圍設(shè)定為(0,255),通過(guò)其色度范圍來(lái)抽取符合色度的色彩點(diǎn),如下圖②。如下:

     

     

     

     

     

     

      



    ①圖為亮度抽取算法的參數(shù)示意圖,②為色度抽取算法的示意圖。

    1.3.3.  直方圖統(tǒng)計(jì)算法

    直方圖統(tǒng)計(jì)算法,就是指通過(guò)統(tǒng)計(jì)ROI區(qū)域內(nèi)的亮度分布,或者是亮度變化,來(lái)判斷和檢測(cè)待測(cè)點(diǎn)是否符合標(biāo)準(zhǔn)范圍的灰階處理分析算法。該算法包括最大值(Max)算法、最小值(Min)算法、亮度跨度(Range)算法和平均值算法。其在檢測(cè)算法中的算法標(biāo)志為“Histogram”。

    最大值算法,就是指ROI區(qū)域內(nèi),獲取亮度最大的N%的亮度點(diǎn)的亮度平均值的一種灰階統(tǒng)計(jì)算法。如目標(biāo)區(qū)域共計(jì)1000個(gè)亮度點(diǎn),亮度值最大的5%的亮度點(diǎn),即50個(gè)亮度點(diǎn),該50個(gè)點(diǎn)的亮度均值為200,則最大值算法的返回值為200,則圖像的最大值為200。該算法主要用于異物等缺陷方面的檢測(cè)。

    最小值算法,就是指ROI區(qū)域內(nèi),獲取亮度最小的N%的亮度點(diǎn)的亮度平均值的一種灰階統(tǒng)計(jì)算法。如目標(biāo)區(qū)域共計(jì)1000個(gè)亮度點(diǎn),亮度值最小的5%的亮度點(diǎn),即50個(gè)亮度點(diǎn),該50個(gè)點(diǎn)的亮度均值為20,則最大值算法的返回值為20,則圖像的最大值為20。該算法主要應(yīng)用于異物等缺陷的檢測(cè)。

    亮度跨度算法,就是指ROI區(qū)域內(nèi),統(tǒng)計(jì)最大值與最小值的亮度差異的一種灰階統(tǒng)計(jì)算法。如,目標(biāo)區(qū)域的最大值為200,最小值為20,則亮度跨度為180。該算法主要應(yīng)用于缺件等缺陷的檢測(cè)。

    平均值算法,就是指統(tǒng)計(jì)ROI區(qū)域內(nèi)所有亮度點(diǎn)的平均亮度的一種灰階統(tǒng)計(jì)算法,該算法主要應(yīng)用于缺件等缺陷的檢測(cè)。

    1.3.4.  OCV算法

    OCV,是指通過(guò)分析和獲取待測(cè)圖像的輪廓線與標(biāo)準(zhǔn)樣本的輪廓線相似程度的一種圖像處理算法。該算法主要是分析輪廓,給出輪廓擬合程度,來(lái)檢測(cè)和判定待測(cè)點(diǎn)。該算法主要應(yīng)用于錯(cuò)件、缺件等缺陷方面的檢測(cè)。其在檢測(cè)算法中的算法標(biāo)志為“OCV”。

    1.3.5.  Match算法

    Match算法,就是指通過(guò)分析待測(cè)圖像的ROI圖像點(diǎn)和標(biāo)準(zhǔn)樣本的ROI圖像點(diǎn)的相似程度的一種圖像處理算法。該算法主要應(yīng)用于定位、錯(cuò)件、缺件等缺陷方面的檢測(cè)。其在檢測(cè)算法中的算法標(biāo)志為“Match”。

    1.3.6.  Length算法

    Length算法,為長(zhǎng)度測(cè)量算法,就是指測(cè)量間隔亮度區(qū)域之間的距離的算法。該算法分為內(nèi)距法、外距法。該算法首先對(duì)ROI區(qū)域進(jìn)行亮度投影,通過(guò)統(tǒng)計(jì)和計(jì)算投影直方圖亮度區(qū)域之間的距離,如下圖:

     

     


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