自动焊线机微芯片快速定位方法的研究

摘要

LED具有环保、节能、体积小、寿命长等特点使其成为照明行业的新宠,因此世界各国正大力发展并推广 LED照明。自动焊线机是微电子封装领域 LED半导体后工序中重要的自动化设备,对提高 LED生产效率起到至关重要的作用。但相对国外先进昂贵的自动焊线机,国产自动焊线机研发起步晚,生产效率较低,在国际竞争中处于不利地位。因此国家提倡大力发展具有自主知识产权的自动化设备。而微芯片快速精确定位是提高自动焊线机生产效率的主要手段之一。
　　本文首先分析 LED微芯片图像的特点,搭建一套适合自动焊线机的图像采集系统,设计了摄像机定标算法、图像预处理算法以及微芯片识别算法,然后将各算法模块化并通过调试。论文主要完成工作如下:
　　1)根据 LED微芯片图像的特点,设计一套包括光源、镜头、摄像机、图像采集卡、GPU等组成的图像采集系统。
　　2)首先分析径向畸变、偏心畸变、薄棱镜畸变三种典型镜头畸变模型,融合各模型特点设计一种畸变总模型以及定标参数矩阵。然后采用传统定标方法与 OpenCV定标方法对比实验的方式,最终确定 OpenCV定标方法为自动焊线机摄像机的定标方法。
　　3)研究微芯片图像的预处理算法,主要为三种定位算法设计适合的预处理算法,其中包括 KNN滤波、高斯平滑滤波、自适应中值滤波、图像分割算法以及分层预处理算法,并对以上预处理算法的特点,应用场合,执行效率进行分析,为后续定位操作做好铺垫。
　　4)研究自动焊线机的微芯片定位算法,根据不同微芯片的特点设计灰度匹配算法、二值化质心算法、Hausdorff距离匹配算法三种定位算法。分析三种定位算法的适用范围、执行效率、定位效果等,并改进了灰度匹配算法与 Hausdorff距离匹配算法,以及增加了邻域检测算法与加权算法以提高二值化质心算法的定位精度,最后对三种定位算法的部分环节(高斯滤波、自适应中值滤波、灰度匹配、Hausdorff匹配等),利用 GPU的 CUDA并行平台运行,进一步提高算法的执行效率。
　　5)设计自动焊线机微芯片定位软件系统,搭建软件开发平台,介绍相关软件的开发环境,设计软件界面,将图像处理的相关算法模块化,为系统建立一个方便快捷的服务平台。

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第一章 引言

§1.1 课题背景及研究意义

§1.2 LED 产业和自动焊线机研究现状及其发展方向

§1.3 本论文的主要研究工作

§1.4 本章小结

第二章 自动焊线机图像采集系统的设计

§2.1 自动焊线机照明系统的设计

§2.2 自动焊线机镜头的选取

§2.3 自动焊线机摄像机的选取

§2.4 自动焊线机图像采集卡的选取

§2.5 CUDA 平台 GPU 的选取

§2.6 本章小结

第三章 自动焊线机摄像机标定方法的研究

§3.1 摄像机标定基本理论介绍及定标参数矩阵的设计

§3.2 自动焊线机摄像机定标方法与实现

§3.3 标定实验结果与分析

§3.4 本章小结

第四章 自动焊线机微芯片定位方法研究

§4.1 自动焊线机微芯片图像预处理算法研究

§4.2 焊线机微芯片定位算法研究

§4.3 部分算法的 GPU 实现

§4.4 本章小结

第五章 自动焊线机微芯片定位软件系统设计

§5.1 软件开发编译环境介绍

§5.2 软件系统设计

§5.3 芯片定位实验结果分析

§5.4 本章小结

第六章 总结与展望

§6.1 论文总结

§6.2 工作展望

参考文献

致谢

作者在攻读硕士期间主要研究成果