【摘 要】
：
随着社会电子产品需求量的剧增,对于PCB焊接流程工艺的要求不断提高,但是PCB焊接流程中的定位支撑工作仍然需要人工完成,这样既增加了人工成本,又提高了人为误差风险,针对此问题本文提出了基于机器视觉的PCB板定位支撑系统的课题,致力于用机械取代人工。首先,本文介绍了选题的意义及目的,阐述了机器视觉的国内外发展现状。针对PCB板的识别定位系统设计问题,设计了总体系统的软硬件。其次,为了解决系统中视觉标
论文部分内容阅读
随着社会电子产品需求量的剧增,对于PCB焊接流程工艺的要求不断提高,但是PCB焊接流程中的定位支撑工作仍然需要人工完成,这样既增加了人工成本,又提高了人为误差风险,针对此问题本文提出了基于机器视觉的PCB板定位支撑系统的课题,致力于用机械取代人工。首先,本文介绍了选题的意义及目的,阐述了机器视觉的国内外发展现状。针对PCB板的识别定位系统设计问题,设计了总体系统的软硬件。其次,为了解决系统中视觉标定问题,进行摄像头的线性成像模型与畸变模型的研究,运用matlab中的摄像头标定工具,完成了摄像头的标定工作,由重投影误差证实其误差在实验允许的范围内。为了解决抓取的坐标转换问题,选用快速手眼标定法,获得手眼标定参数。最终计算出像素与世界坐标系下点的转换关系。接着,针对图像识别定位问题,对图像依次进行了图像预处理、基于HSV模型的自适应图像分割算法、形态学处理获得支撑区域与非支撑区域分割后的二值图像,完成图像的识别。再设定不同的分割模式和选用中心扩散查找算法,定位出满足支撑要求的支撑区域,识别率在98%以上,最终求解出支撑柱的像素坐标位置。然后,为了完成控制机械臂抓取与放置操作,对机械臂进行D-H建模,完成机械臂运动学正解分析,并通过实验仿真证实运动分析的正确性。再运用几何法进行机械臂逆解分析,通过关节限位与关节转动最小原则选择最优解。通过实验仿真证明了逆解运算的有效性。完成已知抓取位置坐标,求取各关节转角的工作。最后通过五次多项式插值法进行机械臂运动轨迹规划,完成抓手初始位置到抓取位置的关节控制问题。最后,进行了子系统与整个系统的综合实验测试,测试结果表明本文系统具有定位准确、迅速、智能化、效率高等优点。
其他文献
海洋蕴含各种资源,但由于水体介质对光波的吸收和散射特性,使得水下能见度低,对水下资源的勘测工作难度极大。传统的可见光成像探测技术在水下成像领域中的应用较为广泛,但传统的光电探测技术获取到的水下图像退化严重、模糊不清,图像包含的信息较少,早已不能满足研究学者们的需求。获取到对比度高、分辨率高的水下图像已经成为该领域亟需解决的问题。与传统的可见光成像相比,偏振成像能减少杂散光、散射光的影响,可在一定程
物联网催生了大量具有严格延迟要求的应用,例如车联网,智能农业,医疗监测系统等。这些应用对信息的时效性提出了很高的要求。如何度量信息的时效性成为了目前的热门研究话题。信息年龄（AoI）地提出弥补了延时和吞吐量在度量信息时效性上的不足,并在排队模型,排队策略以及多源多径等角度进行了研究。对于在某些重要时刻,则需要通过决策时刻年龄（AuD）来表征决策时刻信息的时效性。本文通过模型构建、模型优化、数值分析
作物株高的测量是农作物自动观测中的重要环节,它能直接反映作物的生长情况。本文将图像处理和FPGA硬件架构结合起来实现自动的实时作物株高测量系统,并将其广泛应用于农作物或景观植物的自动观测中,通过测量的株高信息反馈植物生长态势,指导进行人工干预的时机。本系统通过摄像头采集标尺图像,通过识别未被遮挡的标尺实现作物株高测量。本文首先研究了标尺图像识别及株高测量的具体算法并对其进行仿真验证;然后设计实现了
乳腺癌具有极高的发病率和死亡率,是一种对女性健康具有重大威胁的恶性肿瘤。在患者确诊为乳腺癌后,如何快速准确的针对不同的患者制定合适的治疗方案至关重要。临床上新辅助化疗正逐渐成为乳腺癌的主要治疗方式,且治疗后达到病理完全缓解的病人五年生存率很高。由于不同患者在新辅助化疗后治疗效果各异,化疗无效的患者极可能错过最佳治疗时机。因此急需一种无创式的评估和预测方法,对患者的治疗效果进行预测,辅助医生选择合适
目标跟踪作为计算机视觉中的一个热点问题,广泛应用于导弹定位、视频监控和无人机侦察等众多领域。近些年来,尽管基于孪生网络的目标跟踪算法蓬勃发展,但是在速度和精度上仍然受到一些复杂场景的限制,以至于无法得到有效的实际应用。其主要问题在于孪生网络算法的特征提取框架太浅以及无法在线学习,导致模型的判别性较弱。为解决上述问题,本文主要研究基于孪生网络的目标跟踪算法,主要贡献如下两点。首先,为了解决全卷积孪生
近年来,随着现代无线通信技术的发展,无线通信系统必须适应不断增长的用户数量,才能满足对新业务的需求。在这种背景下,基于多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）的通信系统能够在发射机和接收机上提供高速传输,同时保证服务质量引起了很多学者的关注。本文主要围绕MIMO信道建模进行研究,针对公路场景建立了不同的信道模型,深入研究了MIMO信道模型的天线阵列,概
由于成像系统及环境设备的缺点,图像不可避免会在采集、传输和存储等过程中受到污染导致质量下降。因此,图像复原是数字图像处理研究领域中的一项最基础的任务之一,并且它在后续图像的处理与应用中扮演着十分重要的角色。传统全变分在复原图像时因具有很好保存图像边缘信息的优点,被广泛应用于图像复原问题中。然而,由于全变分模型假设图像是分段光滑的,所以在复原过程中容易产生阶梯效应。为了进一步提高图像复原的质量,本文
随着智能手机等智能终端的普及,原来面向高性能配置服务器硬件上的图像处理和深度网络手写识别方法表现优秀,但是由于计算量太大,很难直接推广应用到存储和计算资源都有限的智能终端硬件上。为解决图像处理和深度网络计算量过大的问题,本文重点研究了面向智能终端的图像快速处理和轻量级深度网络手写识别方法。首先,为了加快智能终端上的图像处理速度,采用了图像快速压缩,图像灰度化增强,高斯滤波加权平均去噪,迭代最佳二值
冰雹灾害每年都会给人民以及国家带来巨大的经济损失,所以准确的识别冰雹灾害对人民财产以及国家设施的保护起着重要的作用。目前,研究学者大多通过对冰雹云的多普勒雷达回波进行分析,从而实现冰雹灾害的预警与识别,但是识别结果还会存在一定的误差。本文提出从图像的角度出发,对降落的冰雹进行检测,将图像处理技术作为雷达检测的后验方法,进一步提高雷达预测识别的精准性。本文对图像检测算法中存在的热点、难点进行了重点的
目标跟踪是计算机视觉领域里的一个研究热点,并广泛应用于视频监控、交通、人机交互等生活领域中。近年来,跟踪算法的性能不断提升,但是在面临复杂场景时,设计一个高鲁棒性的跟踪模型仍然是个难题。针对传统跟踪算法存在的不足,本文在相关滤波框架的基础上进行了以下一些研究:针对传统相关滤波跟踪方法的空间正则化权重与目标内容无关和跟踪过程中模型发生退化等问题,提出一种基于时间感知和自适应空间正则化的目标跟踪算法。