पीसीबी बोर्ड दोषपूर्ण उत्पाद का पता लगाना

परियोजना की पृष्ठभूमि:
आवश्यकता का वर्णन:
1. मूल रूप से, सतह सरणी कैमरा + दो आयामी चलती रोबोट हाथ की विधि का उपयोग शूटिंग के लिए किया गया था, और कैमरा चल रहा था, जबकि तांबे की प्लेट स्थिर था; दृश्य निरीक्षण, छवि को सहेज नहीं सकता है, इस योजना को स्वचालित पहचान, डेटा सांख्यिकी और भंडारण छवि कार्यों को जोड़ने की जरूरत
2. तांबे की प्लेट में एक यांत्रिक संरचना है जो लंबाई की दिशा में आंतरायिक क्षैतिज आंदोलन को चलाती है; चेहरे के सरणी कैमरे के पूरा होने के बाद, तांबे की प्लेट को अगले स्टेशन पर ले जाया जाता है, ताकि लाइन सरणी कैमरा को दो स्टेशनों के बीच सेट किया जा सके, और तांबे की
3. चित्र को दो वर्ष तक संग्रहीत करने की आवश्यकता है, और इसे संपीड़न के बिना संग्रहीत करने के लिए एक बड़ी जगह हार्ड डिस्क की आवश्यकता है; इसलिए, छवि संपीड़न कार्य को बढ़ाने, jpg प्रारूप चित्रों को आउटपुट करने और खोज को सुविधाजनक बनाने के लिए उत्पादन बैच संख्या के अनुसार सूचकांक स्थापित करने
तकनीकी आवश्यकताएं:
1. तांबे की प्लेट का आकार लगभग 260*80 मिमी है, लगभग 400 पता लगाने के बिंदु ऊपर, पट्टा पेस्ट के साथ लेपित हैं;
2. पट्टा पेस्ट का आकार लगभग 1 मिमी*1 मिमी है।
समाधान वास्तुकलाः
पीसीबी दोषपूर्ण उत्पाद पहचान प्रणाली एक दृष्टि प्रणाली बनाने के लिए रैखिक सरणी कैमरा, एफए औद्योगिक लेंस और समाक्षीय प्रकाश स्रोत का उपयोग करती है, जो उत्पादन लाइन पर स्थापित है। पीसीबी बोर्ड नीचे एक निरंतर गति से छवि अधिग्रहण को पारित करता है। अधिग्रहित छवि को विजन प्रोसेसर को भेजे जाने के बाद,

कार्यक्रम के फायदे:
1. स्कीम एल्गोरिथ्म लगभग 200ms लेता है, और कोड विरूपण, इमेजिंग अस्पष्टता, कोड छेद इमेजिंग आसंजन, और विभिन्न कोड छेद आकार जैसी जटिल स्थितियों के अनुकूल हो सकता है।
2. प्रत्येक मशीन प्रति दिन लगभग 1000 बोर्डों को पहचान सकती है, और 8421 कोडों की पहचान दर डिबगिंग के बाद 100% तक पहुंच जाती है।
3. लागत में कमी के लिए कोई डीप लर्निंग मॉड्यूल नहीं इस्तेमाल किया जाता है।
4. पीसीबी उद्योग की अधिक आवश्यकताओं के लिए पुनः उपयोग किया जा सकता है।