プロジェクト背景:
検出要件:
製品が9コードと10コードに分かれています. 製品が吸入カップを通して動的およびランダムな入荷材料を捕獲します. システムは2つの製品に適応し,500ms内の出力結果はTCPを通じて共存するために送信されます. (試験対象は,次の図で吸入カップによって捕獲された穴が開いたPCB材料
痛みを伴う点や問題
標識や信号のないランダムな水平画像逆転があり,コード変形,画像の模糊,コードホールの画像粘着,コードホールのサイズが時々異なる.複雑な画像条件により,従来のマッチングマークビット読み取りアルゴリズムを安定的に識別することは困難です.
解決方法の建築
スキーム図:
解決策のアイデアの説明
穴の位置は,コンートゥールマッチングによって特定されます.
2. スクリプトモジュールを用いて,コード8421のxyミラーを8421のコードフラッグビットと列フラッグビットを通して識別し,コード842"の4つの頂点を得ます.
3. 変形した8421コードの修正と修復のためにopenCV視野変換を使用する (次の図は視野変換効果です).
3) プログラムの利点
1. スキームアルゴリズムは約200msをかけて,コード変形,画像曖昧性,コードホールイメージング粘着,異なるコードホールサイズなどの複雑な状況に適応することができます.
機械は1日あたり約1000枚のボードを認識し, 8421個のコードの認識率はデバッグ後100%に達します.
3. 費用削減のためにディープラーニングモジュールを使用しない.
PCB産業の多くの需要に再利用できます.
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