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文檔簡介
AOI技術(shù)中Mark點定位算法的研究
AOI軟件改進(jìn)1Mark圖像處理2閾值算法3圓心定位算法4涉及的主要內(nèi)容
AOI設(shè)備硬件結(jié)構(gòu)件及外殼電器、伺服馬達(dá)等軟件PCB圖像采集圖像建立標(biāo)準(zhǔn)圖像缺陷提取檢測和診斷像機(jī)+光源CCD彩色相機(jī)紅+綠+蘭(環(huán)形光源)
AOI的幾大功能組成
AOI操作軟件直觀、簡易、靈活、全面的軟件操作軟件分析原理:元件本體采用圖像對比焊點采用抽取焊盤的顏色,分析其藍(lán)色部分的亮度值以及面積極性元件的極性標(biāo)志采用特殊標(biāo)記短路元件采用圖像二值化改進(jìn)后效果
原件列表功能改進(jìn)按名稱排序點擊顯示
原件圖像
Mark點介紹Mark點也叫光學(xué)定位基準(zhǔn)點,在AOI檢測中用于PCB板的定位,因此,Mark的準(zhǔn)確識別尤為重要。
Mark的設(shè)計規(guī)范一般為銅質(zhì)實心圓形必須成對出現(xiàn),最好分布在對角位置同一板號PCB上所有Mark點的大小必須一致MARK點包括:標(biāo)記點和空曠區(qū)域
圖像處理流程輪廓提取二值化計算閾值灰度化計算圓心
閾值算法利用trackbar控件(兩端的值設(shè)為0和255)實現(xiàn)閾值調(diào)節(jié)。每次調(diào)節(jié)后讀取trackbar控件滑塊位置作為閾值?;叶扔嬎愎綖椋篏ray=R*0.3+G*0.59+B*0.11將圖像上每一點的灰度累加,除以總點數(shù)得到整幅圖像的平均灰度,以此作為閾值手動調(diào)節(jié)閾值平均灰度作閾值大律法計算閾值大律法(Otsu算法法)是基于圖像的1維灰度直方圖,以目標(biāo)和背景的類間方差最大為閾值選取準(zhǔn)則。類間方差:u3=w0*(u0-u)2+w1*(u1-u)2閾值計算結(jié)果對比原圖像平均灰度大律法手動調(diào)節(jié)二值化本程序二值化算法如下:掃描圖片每個點;計算每一點的灰度值;灰度大于閾值的點染為白色,灰度小于閾值的點染為黑色。g(x,y)=輪廓提取二值圖像輪廓提取的算法非常簡單,就是掏空內(nèi)部點:如果原圖中有一點為黑,且它的8個相臨點都是黑色時,則將該黑點刪掉.
圓心定位算法原有程序利用第三方控件eVision中的函數(shù)庫進(jìn)行圖像對比。首先利用圖像對比尋找mark圖像,計算圖像的中心點并返回中心點位置。首先在圓內(nèi)找到一點,接著從該點出發(fā),向上、下、左、右檢測到圓的邊緣四點,以左右兩點橫坐標(biāo)的平均值作為圓心的橫坐標(biāo),同樣,以上下兩點縱坐標(biāo)的平均值作為圓心的縱坐標(biāo)。圖像對比計算圖片中心四點確定圓心霍夫變換檢測圓
利用霍夫變換檢測半徑未知的圓時,參數(shù)空間為a-b-r三維,對應(yīng)圓的圓心和半徑。圖像空間中過任意一點的圓對應(yīng)于參數(shù)空間中的一個三維錐面,圖像空間中同一圓上的點對應(yīng)與參數(shù)空間中的所有三維錐面必然交于一點,這樣通過檢測這一點可以得到圓的參數(shù),相應(yīng)的圓也可求得了。編程實現(xiàn)heit:=newbmp.Height;wth:=newbmp.Width;angle1:=Round(arctan((j-round(heit/2)-0.5)/(i-round(wth/2)-0.5))*57.29578);forangle:=angle1-10toangle1+10doa:=Round(i-r*cos(angle));b:=Round(j-r*sin(angle));if(a>0)and(a<wth-1)and(b>0)and(b<heit-1)thenInc(cir1[a,b,r]);ifcir1[a,b,r]>max1thenbeginmax1:=cir1[a,b,r];a1:=a;b1:=b;圓心定位效果對比圖像中心原圖像霍夫變換四點定圓
Mark1x偏移Mark1y偏移Mark2x偏移Mark2y偏移Mark1誤差圖像中心-0.010.040.0300.5822四點定圓-0.050.040.0700.3617霍夫變換00.010.0100.1722Mark2誤差0.36221.01670.2573手動調(diào)節(jié)閾值平均灰度作閾值大律法閾值302732計算時間/s——0.070.11閾值算法對比圓心算法對比
結(jié)語
本文提出新型的圖像處理算法來計算的圓形Mark的準(zhǔn)確坐標(biāo)。其優(yōu)越的性能是由于兩個策略:1)大律法計算二值化閾值。
2)改進(jìn)的Hough變換計算圓心。該方法有著精度高、
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