Detección de productos defectuosos de placas de PCB

1) antecedentes del proyecto:
Descripción de los requisitos:
1. originalmente, el método de cámara de matriz superficial + brazo robótico móvil bidimensional se utilizó para disparar, y la placa de cobre estaba inmóvil mientras la cámara se movía; inspección visual, no puede guardar la imagen, este esquema necesita añadir reconocimiento automático, estadísticas de datos y funciones de almacenamiento
2. la placa de cobre tiene una estructura mecánica para conducir el movimiento horizontal intermitente a lo largo de la dirección de la longitud; después de que la cámara de la matriz de cara se completa, la placa de cobre se transporta a la siguiente estación, por lo que la cámara de la matriz de línea se puede establecer entre las dos estaciones para disparar,
3. la imagen necesita ser almacenada durante dos años, y necesita un disco duro de gran espacio para almacenarla sin compresión; por lo tanto, es necesario aumentar la función de compresión de imagen, sacar imágenes en formato jpg, y establecer índices de acuerdo con el número de lote de producción para facilitar la búsqueda.
requisitos técnicos:
1. el tamaño de la placa de cobre es de aproximadamente 260*80 mm, aproximadamente 400 puntos de detección por encima, están recubiertos con pasta de soldadura;
2. el tamaño de la pasta de soldadura es de aproximadamente 1 mm * 1 mm.
2) arquitectura de las soluciones:
el sistema de detección de productos defectuosos de PCB utiliza cámara de matriz lineal, lente industrial FA y fuente de luz coaxial para construir un sistema de visión, que se instala en la línea de producción. la placa de PCB pasa la adquisición de imágenes a una velocidad constante a continuación. después de que la imagen adquirida se envía al

3) ventajas del programa:
1. el algoritmo de esquema toma aproximadamente 200 ms y puede adaptarse a situaciones complejas como la deformación del código, la ambigüedad de la imagen, la adhesión de la imagen del agujero de código y los diferentes tamaños de agujero de código.
2. cada máquina puede reconocer alrededor de 1000 placas por día, y la tasa de reconocimiento de 8421 códigos alcanza el 100% después de la depuración.
3. no se utilizan módulos de aprendizaje profundo para reducir los costes.
4. puede reutilizarse para más necesidades de identificación de código 8421 de la industria de PCB.