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机器人视觉检测AOI设备模块设计2022-01-11 19:39

机器人视觉检测AOI设备模块设计,要实现机器人视觉检测AOI设备的功能描述功能,需要对AOI设备进行分解,并对各个独立模块进行设计与实现。设计前,我们先看看设备的工作流程。
机器人视觉检测AOI检测的流程,可分为建模和检测两个过程,图将这两个过程串联在一起,构成了一个完整的AOI设备检测流程。
以上过程包含了机器人视觉检测AOI检测中可能存在的所有工作,为了能完成这些工作,我们可以将检测分成不同的模块进行设计和编程。通过对这些模块的划分,可以有条理、以模块为单元,独立完成AOI设备的全部功能需求。
在AOI检测的流程中,我们可以看到检测过程中包含了许多检测任务,为了设计好机器人视觉检测AOI设备的整体功能,可以分成多个模块进行编程实现。
AOI设备模块划分:检测起始->图像采集模块->图像配准模块->特征提取和缺陷查找模块->检查结束。
 
CCD摄像机的图像采集模块是采用图像采集模块,将PCB板放在工作台上,通过工作台下的电机,调整摄像机上电机的位置,使待测PCB板移至适当的位置,对CCD摄像,采集图像信息。
我们需要在这个模块完成两项任务:
1.为了完成X和Y方向的平移,为了在工作台下面的马达和CCD摄像头上的马达运动设计。
2.在合适的位置,进行摄像,系统读取CCD获取的图像信息。
影像配准模块。
在检测PCB模板图像和待测板图像之间建立位置连接的过程中,图像配准是图像检测的关键环节。
因为模版和待测试的放置是在不同时间放置的,也可能会有不同的工作人员放置,其放置位置肯定会发生位移,所以定位就是要找到这些位移值。通过位移校正待测图像数据,通过与模板对比找出缺陷。
需要完成注册的工作包括:
1.寻找图像的边缘点,并从中找到边缘线。
2.在边缘线内定位用于定位的锚线(AnchorLine)。
3.通过锚线,通过配准算法,找到被测的PCB图象与模板图象间的位移值。
4.这些步骤的第1和2步是在建模过程中实现的,而第三步则是在待测板进行检测期间实现。
 
特性提取与缺陷查找模块,将特征抽取与缺陷查找作为设备检测的一步。先对待检测的PCB图像进行特征提取,然后通过特征比较,在待测板上找出缺陷所在位置。由于检测的对象是PAD和BGA两种类型,因此必须分别处理这两类对象。
PAD的处理步骤如下:
1.取边缘点,进行矩形边缘检测,以矩形判断为PAD。
2.特征值是PAD的边界点并存储在文本文件中。
3.取被测PCB板的特征值,并对其进行校准。
4.在PCB中,使用缺陷检测算法来发现缺陷和进行标记。
BGA的处理步骤如下:
1.取边缘点作为检测圆周的标志,BGA表示圆形。
2.将PAD的圆心和半径值作为本征值,存放在文本文件中。
3.取被测PCB板的特征值,并对其进行校准。
4.在PCB中,使用缺陷检测算法来发现缺陷和进行标记。
其第l、2步是在建模的过程中实现的,3、4步在待测板中被实现。
接下来的工作,是通过编程实现各个模块的功能。一些编程原则。
 
机器人视觉检测AOI系统的各个部分的实现需要通过编程来实现,我们采用的开发平台是VC++6.0。
但在实际设计过程中,为了达到设计指标,程序设计时必须遵循以下几个原则:
1.没有外部数据库,因为在检测过程中调用外部数据库会大大减慢检测速度,而且还会大量消耗系统资源。
2.对于要存储的特征值的类型,系统定义了不同的结构进行存储。正如印刷板上的边线定义了线的结构;焊盘的PAD建模时,定义了RecPad的结构;而对于BGA的存储结构也自定义了BGA。
3.使用简单的外部文件存储一些建模时生成的基本信息,例如边线、锚线、PAD、BGA等。该文件采用TXT格式,格式简单,操作方便。
4.通过比较机器人视觉检测AOI的检测方法,对同类型的合格样品与待测设备进行比较,确定待测样品是否有缺陷。
5.区分处理图像的操作复杂性。图像处理过程中所需的时间都集中在建模过程中,而检测时则尽量采用比较简单的图像处理算法。
6.模板图像与待测图像的配准算法要求很高,要求简单实用,误差率低。