基于机器视觉的FPC智能对位系统的研究
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作者:
作者单位:

(1.浙江理工大学 电子信息工程系,浙江 杭州 310018; 2.浙江理工大学 自动化系,浙江 杭 州 310018)

作者简介:

沈军民(1976-),男,浙江金华人,博士,讲师,主要从 事机器视觉、产品检测等方面的研究.

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金(61374022)、浙江省公益性技术应用研究计划(2014C33109)和浙江理 工大学2015年研究生创新研究(YCX15025)资助项目 (1.浙江理工大学 电子信息工程系,浙江 杭州 310018; 2.浙江理工大学 自动化系,浙江 杭州 310018)


Study on FPC intelligent alignment system based on machine vision
Author:
Affiliation:

(1.Department of Electronic Information Engineering,Zhejiang University of Scien ce and Technology,Hangzhou 310018,China; 2.Department of Automation,Zhejiang Uni versity of Science and Tech nology,Hangzhou 310018,China)

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    摘要:

    针对传统对位装置对位精度低、速度慢的缺点, 设计并开发了基于机器视觉的柔性印刷电路(FPC)智能对 位装置。装置利用高分辨率工业CCD相机采集图像,配合机械和电气系统,控制运动控制卡 完成FPC智 能抓取、采集、处理和对位。在关键的定位算法中,通过改进的一维Otsu阈值分割方 法对FPC图像 进行阈值分割,利用提出的三椭圆平均拟合法提取定位圆圆心坐标,采用累计概率Hough直 线变换测量 旋转的角度;进而将计算的相对于标准位置的偏移量传送至运动控制卡,利用闭环反馈控制 伺服系统进行纠偏。在开发的样机上进行大量的在线实验结果表明,本文装置稳定性强, 对位精度高,对位误差不超过±0.06mm,角度误差不超过0.001rad。

    Abstract:

    Aiming at the disadvantages of low precision and slow speed of the traditional a lignment device,a flexible printed circuit (FPC) intelligent alignment device is designed and developed based on machine vision in this paper.Device uses high resolution industrial CCD camera to capture images,and helping wi th the mechanical and electrical parts,it can control the motion control card to complete FPC intelligent grabbing,acquisition ,processing and positioning.In the key location algorithm,the threshold segmentation of FPC image is mainly ac hieved using the improved OTSU algorithm,the average fitting of three ellipses is used to obt ain the coordinates of center of location circle,and the rotation angle is measu red using cumulative probability hough transform.The calculated offset relative to the standard posi tion is transmitted to the motion control card,and the closed-loop feedback control system is used for co rrecting the deviation. Finally,a large number of online experiments were carried out on the prototype. The experimental results show that the device has strong stability and high alignment accuracy,t he alignment error is not more than 0.06mm,and the angle error is not more than 0.0016rad.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

沈军民,李旭锟,李俊峰,魏红.基于机器视觉的FPC智能对位系统的研究[J].光电子激光,2017,28(5):457~464

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  • 收稿日期:2016-08-10
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  • 在线发布日期: 2017-05-12
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