[发明专利]基于AOI技术的FPC金手指表面缺陷检测系统及方法在审

专利信息
申请号: 201711037071.9 申请日: 2017-10-30
公开(公告)号: CN109724994A 公开(公告)日: 2019-05-07
发明(设计)人: 林盛鑫;刘华珠;赵晓芳;陈德铮 申请(专利权)人: 东莞理工学院
主分类号: G01N21/95 分类号: G01N21/95;G01N21/01
代理公司: 北京汇彩知识产权代理有限公司 11563 代理人: 彭逊
地址: 523000 广东省*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 表面缺陷检测系统 金手指 预处理 中央处理器 特征提取 图像数据 摄像机 数字图像采集 图像采集装置 运行控制装置 自动光学检查 运动控制卡 表面状态 多轴运动 分类问题 光学方式 经验模态 区域处理 特征融合 图像识别 移动控制 有效解决 不变矩 小样本 检测 多轴 采集 图像 分析
【权利要求书】:

1.一种基于AOI技术的FPC金手指表面缺陷检测系统,包括X-Y-Z多轴运动平台、待检产品平台和摄像机,X-Y-Z多轴运动平台包括电机、电机驱动器、滑动模组和运动控制卡,其特征在于,中央处理器通过运动控制卡对X-Y-Z多轴运动平台进行移动控制与定位,X轴对待检产品平台进行前后方向的运动控制,Y轴与Z轴负责对摄像机进行左右与上下方向的运动控制;X轴与Y轴实现水平方向的移动,进行FPC的表面检测,Z轴实现摄像机的焦距调节;摄像机进行数字图像采集,摄像机通过RJ45接口与中央处理器连接;

摄像机采集图像数据;

摄像机将采集图像数据传输给中央处理器;

中央处理器对采集的图像数据进行预处理;

对预处理的图像进行RIO区域处理;

对图像数据进行特征提取;

进行图像识别。

2.根据权利要求1所述基于AOI技术的FPC金手指表面缺陷检测系统,其特征在于:所述图像预处理包括:灰度、中值滤波、边缘检测算法对图像进行处理。

3.根据权利要求2所述基于AOI技术的FPC金手指表面缺陷检测系统,其特征在于:RIO区域处理通过Canny算子、Smoothing滤波处理、卷积及拉普拉斯变换、质点分离算法处理后的图像数据进行边缘检测,获取特征轮廓。

4.根据权利要求2所述基于AOI技术的FPC金手指表面缺陷检测系统,其特征在于:对图像数据进行特征提取通过HU不变矩和EMD算法分别获取缺陷特征数据。

5.根据权利要求2所述基于AOI技术的FPC金手指表面缺陷检测系统,其特征在于:图像识别是对缺陷特征数据采用SVDD算法进行缺陷样品与非缺陷样品的分类。

6.一种基于AOI技术的FPC金手指表面缺陷检测方法,其特征在于,包括如下步骤:

将FPC软版放于待检产品平台中心;

启动缺陷检测系统,多轴运动平台进行初始化;

整个系统主要分为多轴运动与图像处理,通过这两部分的协同完成FPC软版的检测;

通过多轴运动,实现摄像机对FPC软版进行S型方式对每个金手指模块进行检测;

每次移动将会让摄像机对准下一个金手指模块的中心位置;

图像处理时间将会在摄像机移动到下一个位置前完成检测结果。

7.根据权利要求6所述基于AOI技术的FPC金手指表面缺陷检测方法,其特征在于包括如下步骤:

摄像机初始化,对整个FPC软版进行图像采集,通过模板匹配对FPC软版位置偏移检测;

摄像机移动到第一个金手脂模块位置时,进行图像采集,获取数字图像数据;

对数字图像数据进行图像预处理,通过灰度、中值滤波、边缘检测算法对图像进行处理;

针对轮廓采取Canny算子、Smoothing滤波处理、卷积及拉普拉斯变换、质点分离演算方法;

提取边缘图的基础上,使用HU矩提取FPC金手指图像形状特征,以及采用EMD算法获取缺陷特征,将每种缺陷的这两个总特征提取出来,当来了新样本判断缺陷进行比较;

对缺陷特征数据采用SVDD算法进行缺陷样品与非缺陷样品的分类;

显示整个FPC软版各个金手指模块的位置,每检测完一个金手指模块将显示对应位置是否合格。

8.根据权利要求6所述基于AOI技术的FPC金手指表面缺陷检测方法,其特征在于:

PCB的金手指区域信息提取是根据检测产品的样品进行人工设置并进行区域初始化为RIO区域;

PCB的固态极性电容区域信息提取是根据检测产品的样品进行人工设置并进行区域初始化为RIO区域。

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