基于計算機視覺的微小零件質(zhì)量檢測系統(tǒng)和方法研究.pdf

1、對微小零件尺寸大小和缺陷的精確把控是保證微小型產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵，而目前檢測的主要方法是借助顯微工具進行人工測量，此方法由于人為操作的主觀性和不確定性使檢測結(jié)果可能存在偏差，且勞動強度大，工作效率和檢測精度不高，需要對微小零件質(zhì)量檢測系統(tǒng)進行深入研究，實現(xiàn)高效率的在線精準檢測。本文分析了基于計算機視覺的微小零件在線質(zhì)量檢測的相關(guān)技術(shù)，并對關(guān)鍵技術(shù)的實現(xiàn)方法進行了研究。
　　通過分析微小零件質(zhì)量檢測技術(shù)的研究現(xiàn)狀，選擇IC探針作為研究對

2、象，針對探針常見的質(zhì)量問題（包括尺寸偏差和表面缺陷），在結(jié)合檢測領(lǐng)域的最新研究成果的基礎(chǔ)上，設(shè)計基于計算機視覺的IC探針質(zhì)量檢測系統(tǒng)，對系統(tǒng)應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)進行深入研究，包括圖像拼接、圖像處理、邊緣檢測、亞像素邊緣定位、缺陷識別與提取等。分析和比對各種邊緣檢測算法和亞像素定位算法，選擇性能最合適的Canny算子結(jié)合改進的Zernike矩的亞像素算法對探針邊緣及缺陷邊緣進行檢測。
　　針對探針表面的常見缺陷劃痕和凹坑兩種表面缺陷及外形

3、尺寸（包括直線長度和軸向直徑）建立特征模型，使用矩形度、伸長度、弧度等特征參數(shù)描述對應(yīng)缺陷，基于聚類分析構(gòu)建缺陷分類器，實現(xiàn)對探針尺寸、完好程度的識別與分類回放。
　　在對微小零件檢測系統(tǒng)理論與方法透徹分析的基礎(chǔ)上，選擇OpenCV作為視覺研究的手段，應(yīng)用其強大的視覺處理庫對待檢零件的圖像進行處理和識別，結(jié)合Visual C++開發(fā)工具構(gòu)成在線檢測軟件系統(tǒng)，選取同一批IC探針進行檢測實驗，驗證微小零件質(zhì)量檢測系統(tǒng)構(gòu)造的合理性及檢測