基于机器视觉的图像亚像素测量技术的应用研究

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近年来随着传统制造业的转型升级,工业自动化技术的大规模应用,尤其是在半导体和消费电子产业。产品大批量生产、对质量和加工精度要求越来越高。在这种情况下要求检测设备也要有很高的检测速度和检测精度。提高检测精度可以采用更换硬件和优化软件两种方法。但更换硬件代价较高,效果也并非很理想。所以在合理的范围内,用软件的方法提高检测精度就成为一个重点研究方向。本文开发了一款专业检测软件,可以检测产品的尺寸以及ROI区域各种的缺陷。软件通过RS485从PLC接受检测信号,检测结果也通过RS485传送给PLC,用于控制收料机对产品进行分类。由于泰勒多项式插值不依赖于插值像素的坐标位置,抗噪性强、对图像对比度的变化不敏感。所以本文将经典的双线性插值与基于泰勒多项式的亚像素插值结合,提出了一种改进的泰勒亚像素插值算法。该算法对工业现场的噪声、光照的变化(俗称光害)、产品的清洁状况(被测的工件表面可能有一些污渍)具有一定的鲁棒性,在计算结果精度和稳定性提高的同时检测速度没有明显下降。铜帽(带线)是半导体电子行业中常用的一种电子元器件,是生产多种电子产品的原始材料。它的加工精度和质量与最终的电子产品的寿命和功耗有直接关系。本文结合苏州福弘电子工业有限公司的铜帽(带线)尺寸测量和缺陷检测项目,将改进的泰勒亚像素插值算法应用到铆点直径和和锥点尺寸的测量中,与传统的双线性插值结果进行对比,计算精度和稳定性有明显提高。改进的算法在客户工作现场的使用效果非常理想,微小的质量问题也检测了出来,大大提高了产品的质量。
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