自動(dòng)焊線機(jī)微芯片快速定位方法的研究.pdf

1、LED具有環(huán)保、節(jié)能、體積小、壽命長(zhǎng)等特點(diǎn)使其成為照明行業(yè)的新寵,因此世界各國(guó)正大力發(fā)展并推廣 LED照明。自動(dòng)焊線機(jī)是微電子封裝領(lǐng)域 LED半導(dǎo)體后工序中重要的自動(dòng)化設(shè)備,對(duì)提高 LED生產(chǎn)效率起到至關(guān)重要的作用。但相對(duì)國(guó)外先進(jìn)昂貴的自動(dòng)焊線機(jī),國(guó)產(chǎn)自動(dòng)焊線機(jī)研發(fā)起步晚,生產(chǎn)效率較低,在國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中處于不利地位。因此國(guó)家提倡大力發(fā)展具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的自動(dòng)化設(shè)備。而微芯片快速精確定位是提高自動(dòng)焊線機(jī)生產(chǎn)效率的主要手段之一。
　　本文

2、首先分析 LED微芯片圖像的特點(diǎn),搭建一套適合自動(dòng)焊線機(jī)的圖像采集系統(tǒng),設(shè)計(jì)了攝像機(jī)定標(biāo)算法、圖像預(yù)處理算法以及微芯片識(shí)別算法,然后將各算法模塊化并通過(guò)調(diào)試。論文主要完成工作如下:
　　1)根據(jù) LED微芯片圖像的特點(diǎn),設(shè)計(jì)一套包括光源、鏡頭、攝像機(jī)、圖像采集卡、GPU等組成的圖像采集系統(tǒng)。
　　2)首先分析徑向畸變、偏心畸變、薄棱鏡畸變?nèi)N典型鏡頭畸變模型,融合各模型特點(diǎn)設(shè)計(jì)一種畸變總模型以及定標(biāo)參數(shù)矩陣。然后采用傳統(tǒng)定標(biāo)

3、方法與 OpenCV定標(biāo)方法對(duì)比實(shí)驗(yàn)的方式,最終確定 OpenCV定標(biāo)方法為自動(dòng)焊線機(jī)攝像機(jī)的定標(biāo)方法。
　　3)研究微芯片圖像的預(yù)處理算法,主要為三種定位算法設(shè)計(jì)適合的預(yù)處理算法,其中包括 KNN濾波、高斯平滑濾波、自適應(yīng)中值濾波、圖像分割算法以及分層預(yù)處理算法,并對(duì)以上預(yù)處理算法的特點(diǎn),應(yīng)用場(chǎng)合,執(zhí)行效率進(jìn)行分析,為后續(xù)定位操作做好鋪墊。
　　4)研究自動(dòng)焊線機(jī)的微芯片定位算法,根據(jù)不同微芯片的特點(diǎn)設(shè)計(jì)灰度匹配算法、二值

4、化質(zhì)心算法、Hausdorff距離匹配算法三種定位算法。分析三種定位算法的適用范圍、執(zhí)行效率、定位效果等,并改進(jìn)了灰度匹配算法與 Hausdorff距離匹配算法,以及增加了鄰域檢測(cè)算法與加權(quán)算法以提高二值化質(zhì)心算法的定位精度,最后對(duì)三種定位算法的部分環(huán)節(jié)(高斯濾波、自適應(yīng)中值濾波、灰度匹配、Hausdorff匹配等),利用 GPU的 CUDA并行平臺(tái)運(yùn)行,進(jìn)一步提高算法的執(zhí)行效率。
　　5)設(shè)計(jì)自動(dòng)焊線機(jī)微芯片定位軟件系統(tǒng),搭建軟