基于机器视觉的LED焊线缺陷检测技术研究

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LED芯片是LED灯必不可少的组成部分,其焊接质量决定了LED灯的好坏,在生产过程中,焊接可能出现各种各样的焊接缺陷,影响LED灯的性能。实现对LED芯片焊线缺陷检测对生产质量的控制和工艺的改进有着重要意义,能够提高成品率,降低工人劳动强度,本文的主要的研究内容和创新之处如下:(1)基于机器视觉测量的一般流程,结合LED芯片检测类型项目和图像特点对技术难点进行分析,设计LED芯片的成像方案,为后续的缺陷检测提供了良好的数据源。(2)提出了一种基于形状匹配的LED芯片定位算法,该方法是采用由粗到精的匹配方法实现的,粗匹配首先使用sobel检测算子对LED芯片图像进行边缘轮廓提取,根据得到的边缘轮廓点进行定数分解,然后使用图像金字塔进行分层搜索完成粗匹配。精匹配是在Kd树的数据结构基础上,通过迭代最近点使基准图像和目标图像点集一一对应,与现有算法相比,能够更精准更快速实现LED芯片定位。(3)介绍了一种基于自适应局部阈值分割算法和形态学操作运算的焊点区域分割算法,该方法是通过自适应局部阈值分割算法进行目标和背景的分割,划分ROI,最后进行多次形态学操作分割焊点区域,能够准确有效提取目标区域。此外提出了一种结合canny边缘检测算子、图像对比度和最小二乘法的焊线识别检测算法,该方法是通过canny边缘检测,得到图像边缘线,设置提取线和边缘线对比度,进行二阶导数阈值提取筛选,然后使用最小二乘法拟合直线,最后通过膨胀算法得到焊线,提高了识别的准确率且适应性强。最后在总结全文的基础上,本文对LED芯片缺陷检测算法的研究重点和方向做出了展望。
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