製品に欠陥があるPCBボードの検出

プロジェクト背景:
要求の説明:
1. 当初,表面配列カメラ+二次元移動ロボットアームの方法が撮影に使用され,カメラが移動している間に銅プレートが静止していた.視覚検査,画像を保存することはできません.このスキームは自動認識,データ統計,画像保存機能を追加する必要があります.
顔面配列カメラが完成した後,銅板は次の駅に運ばれ,ライン配列カメラは撮影する2つの駅の間に設置され,銅板は均等速度で下を通ります.
3. 画像は2年間保存され,圧縮なしで保存するために大きなスペースのハードディスクが必要です.したがって,画像圧縮機能を拡大し,jpg形式の画像を出力し,検索を容易にするために生産バッチ番号に従ってインデックスを作成する必要があります.
技術要求:
銅板の大きさは約260*80mmで,検出点は400点以上で,溶接パスタで覆われています.
溶接パスタのサイズは約1mm*1mmです.
解決方法の建築
製品欠陥検出システムは,線形配列カメラ,FA産業レンズ,同軸光源を使用して,ビジョンシステムを構築し,生産ラインにインストールします. PCBボードは,以下の恒定速度で画像取得を通過します. 取得された画像がビジョンプロセッサに送信された後,ビジョンシステムプラットフォームのアルゴリズムツールは,各溶接ペストポイント

(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.