扬声器是常用的一种电声器件,随着它在日常生活中越来越普及,人们对扬声器声音品质的要求也越来越高。加强扬声器质量检测是提高产品出厂质量的一个有效方法,目前最常采用的人工试听方法由于效率低且具有主观性,使得扬声器检测结果和检测效率得不到保障。而采用电声测试设备实现扬声器质量自动检测的系统中,将扬声器的焊点与检测设备的探针相接触的这一操作仍需人工来完成。为实现电声检测的全自动化,需要在电声测试系统的前端设计一个扬声器焊点位置检测系统,自动检测出扬声器焊点位置并使其与探针对准。由于扬声器焊点处具有明显的视觉特征,随着数字图像处理技术的发展与成熟,基于图像的检测方法为扬声器焊点位置检测提供了思路。论文设计的是电声测试系统中的前端系统,综合运用图像处理技术和嵌入式技术,实现扬声器焊点位置的自动在线检测,为电声检测环节做好准备,以提高企业的自动化水平和产品质量。首先,论文描述了扬声器焊点位置检测的工作原理及系统的性能要求,并在此基础上构建了系统的总体框架。从性能、成本、开发周期等方面考虑,对CPU模块、图像采集模块、图像显示模块等进行了选型,确定了STM32F103ZET6微控制器+OV7670图像传感器+TFT LCD触摸屏的硬件平台,并对相关的电路进行了设计;为提高抗干扰性,对光源也进行了研究,搭建了环形LED光源装置。其次,文中重点对扬声器焊点位置检测的算法进行了研究。使用灰度化、中值滤波对扬声器图像进行预处理,并针对传统中值滤波速度慢的问题提出了一种改进的快速中值滤波算法;在对多种阈值分割方法进行比较后,使用手动阈值法来提取扬声器外圆和焊点。在对Hough变换与最小二乘法的分析对比后,使用最小二乘法求出了扬声器外圆的圆心及半径。文中根据扬声器焊点的特征制定了三个准则,最终成功将扬声器焊点从众多的“可疑焊点”中识别出来,求出了所需要的偏角θ。再次,使用μC/OS-Ⅱ实时操作系统进行了多任务并发设计,并对主任务中的图像采集模块、图像存储模块、图像处理模块、人机交互模块等进行了详细分析与设计。随后,对工程的C代码从多个方面进行了优化使得图像处理速度提高了1.45倍。最后,搭建了系统的实验平台,对不同扬声器图像进行测试。实验结果表明,该系统具有较好的准确性、实时性、鲁棒性和人机交互性。因此,该课题研究的扬声器焊点位置检测系统对电声检测具有一定的应用价值,这一方案的实施将有助于提升扬声器企业的自动化水平和产品质量。