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公开(公告)号：CN104918479B
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201510358057.3
申请日：2015-06-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H05K13/08
Abstract: 一种校正贴片机的飞行相机和固定相机的偏移量方法，本发明涉及飞行相机和固定相机的偏移量方法。本发明是要解决飞行相机检测高度和贴装平面高度不同，直接应用飞行相机检测结果进行贴装会引入一系列误差，而提出的一种校正贴片机的飞行相机和固定相机的偏移量方法。该方法是通过1、初始化操作；2、得到标定吸嘴头1号点在飞行相机中的8个位置飞行相机坐标；3、得到标定吸嘴头1号点在固定相机中的8个位置固定相机坐标；4、得到飞行相机坐标系和固定相机坐标系的平均值；5、得到1号飞行相机与固定相机的偏移量：6、得到1～6号飞行相机与固定相机的偏移量等步骤实现的。本发明应用于飞行相机和固定相机的偏移量领域。
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公开(公告)号：CN104933720B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201510357923.7
申请日：2015-06-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种基于视觉的SOP元件定位和缺陷检测方法，本发明涉及表面组装技术视觉系统中SOP元件的视觉定位与视觉缺陷检测，本发明是要解决SOP元件在贴片机贴装时出现的精度不够，对外界环境变化敏感的问题，而提出的一种基于视觉的SOP元件定位和缺陷检测方法；该方法按照检查所选区域图像是否符合亮度要求；将所选区域图像进行二值化，得到二值化图像采用canny边缘检测提取法提取第二步得到的二值化图像的外边界轮廓，得到二值化图像的各个外边界点集；由以上得到的数据进行SOP元件引脚缺陷检测等步骤实现的。本发明应用于贴片机视觉领域。
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公开(公告)号：CN105021127B
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201510358217.4
申请日：2015-06-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种贴片机的基准相机校正方法，本发明涉及到贴片机的精度校正领域，具体地说是贴片机的基准相机主要校正过程。本发明是要解决现有的贴片机，机械安装时相机无法实现贴装平面与相机平面的平行，误差比较大的问题。(一)确定并建立设备坐标系和基准相机坐标系相互之间的位置和旋转关系，推导出两个坐标系之间的坐标变换关系；(二)利用圆形检测算法检测基准点在基准相机坐标系中的精确位置；(三)以基准点为基准，采用圆形检测算法，实现对贴片机的基准相机的校正，即完成了一种贴片机的基准相机校正方法。本发明应用于精度校正领域。
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公开(公告)号：CN104990926A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510357803.7
申请日：2015-06-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N21/88
Abstract: 一种基于视觉的TR元件定位和缺陷检测方法，本发明涉及TR元件视觉定位和视觉检测方法。本发明解决现有技术中有人为误差、精度低、实时性差以及计算结果对光照敏感的问题。本发明是通过二值化区域图像，提取外边界点集，寻找有效边界点集，寻找最小外接矩形，有效边界点集分类，二值图像仿射变换，TR元件类型检查，有效边界点集再次分类并编号，拟合引脚直线，拟合引脚足部直线，确定TR元件细节信息，检查TR元件引脚的缺陷等步骤实现的，并且包含多项技术，其中也包括灰度值滤波，4领域快速轮廓跟踪，双轴旋转法寻找最小外接矩形等创新技术。本发明主要应用于贴片机视觉系统中元件定位与检测领域。
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公开(公告)号：CN105021127A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510358217.4
申请日：2015-06-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种贴片机的基准相机校正方法，本发明涉及到贴片机的精度校正领域，具体地说是贴片机的基准相机主要校正过程。本发明是要解决现有的贴片机，机械安装时相机无法实现贴装平面与相机平面的平行，误差比较大的问题。(一)确定并建立设备坐标系和基准相机坐标系相互之间的位置和旋转关系，推导出两个坐标系之间的坐标变换关系；(二)利用圆形检测算法检测基准点在基准相机坐标系中的精确位置；(三)以基准点为基准，采用圆形检测算法，实现对贴片机的基准相机的校正，即完成了一种贴片机的基准相机校正方法。本发明应用于精度校正领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104915963B
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201510358047.X
申请日：2015-06-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种用于PLCC元件的检测与定位方法，本发明涉及用于PLCC元件的检测与定位方法。解决目前算法精度和鲁棒性较差，对图像旋转校正分割得到引脚区域和获取引脚区域中心的准确度会严重影响元件的定位精度的问题。获取元件图像；进行阈值分割；判断非零像素点的个数是否达到像素总数的相应倍数；得到自适应二值化图像；提取出所有轮廓；滤除干扰轮廓；获取引脚轮廓的最小二乘椭圆；计算引脚轮廓的矩；划分为四类引脚轮廓；将四类引脚轮廓分别对应到实际引脚组中；计算四个引脚组中心坐标的平均值；判断对边引脚组内引脚轮廓的数目是否相同；获取引脚轮廓最小外接矩形；根据各引脚轮廓的质心拟合一个矩形。本发明应用于视觉检测领域。
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公开(公告)号：CN105046271A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510358082.1
申请日：2015-06-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06K9/6201 , G06T2207/30108
Abstract: 基于模板匹配的MELF元件定位与检测方法，属于元件定位与检测领域。传统模板匹配算法对带旋转角度的元件进行检测时存在计算量大、执行速度慢，导致元件定位与检测速度慢问题。一种基于模板匹配的MELF元件定位与检测方法，通过建立带有角度的模板图像、得到缩小后的元件图像、获得缩小后的元件图像的距离变换图像和原始元件图像的距离变换图像、获取最终最佳匹配模板图像和最佳匹配位置、在带干扰点的边缘图像中提取关键边缘点并形成最小外接矩形、根据最小外接矩形设置偏置量后内部非零像素的个数的过程，得出元件位置正确且元件的长度和宽度在容差范围内，结束定位与检测过程并输出元件位置信息。本发明能减少模板匹配计算搜索位置的个数和匹配计算量，提高模板匹配计算效率且定位与检测正确率达95-98％。
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公开(公告)号：CN104933720A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510357923.7
申请日：2015-06-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0004 , G06T2207/30141
Abstract: 一种基于视觉的SOP元件定位和缺陷检测方法，本发明涉及表面组装技术视觉系统中SOP元件的视觉定位与视觉缺陷检测，本发明是要解决SOP元件在贴片机贴装时出现的精度不够，对外界环境变化敏感的问题，而提出的一种基于视觉的SOP元件定位和缺陷检测方法；该方法按照检查所选区域图像是否符合亮度要求；将所选区域图像进行二值化，得到二值化图像采用canny边缘检测提取法提取第二步得到的二值化图像的外边界轮廓，得到二值化图像的各个外边界点集；由以上得到的数据进行SOP元件引脚缺陷检测等步骤实现的。本发明应用于贴片机视觉领域。
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公开(公告)号：CN104918479A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510358057.3
申请日：2015-06-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H05K13/08
Abstract: 一种校正贴片机的飞行相机和固定相机的偏移量方法，本发明涉及飞行相机和固定相机的偏移量方法。本发明是要解决飞行相机检测高度和贴装平面高度不同，直接应用飞行相机检测结果进行贴装会引入一系列误差，而提出的一种校正贴片机的飞行相机和固定相机的偏移量方法。该方法是通过1、初始化操作；2、得到标定吸嘴头1号点在飞行相机中的8个位置飞行相机坐标；3、得到标定吸嘴头1号点在固定相机中的8个位置固定相机坐标；4、得到飞行相机坐标系和固定相机坐标系的平均值；5、得到1号飞行相机与固定相机的偏移量：6、得到1～6号飞行相机与固定相机的偏移量等步骤实现的。本发明应用于飞行相机和固定相机的偏移量领域。
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公开(公告)号：CN105046271B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201510358082.1
申请日：2015-06-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于模板匹配的MELF元件定位与检测方法，属于元件定位与检测领域。传统模板匹配算法对带旋转角度的元件进行检测时存在计算量大、执行速度慢，导致元件定位与检测速度慢问题。一种基于模板匹配的MELF元件定位与检测方法，通过建立带有角度的模板图像、得到缩小后的元件图像、获得缩小后的元件图像的距离变换图像和原始元件图像的距离变换图像、获取最终最佳匹配模板图像和最佳匹配位置、在带干扰点的边缘图像中提取关键边缘点并形成最小外接矩形、根据最小外接矩形设置偏置量后内部非零像素的个数的过程，得出元件位置正确且元件的长度和宽度在容差范围内，结束定位与检测过程并输出元件位置信息。本发明能减少模板匹配计算搜索位置的个数和匹配计算量，提高模板匹配计算效率且定位与检测正确率达95‑98％。
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