【摘 要】
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随着数字化产业的不断发展,印刷电路板向密集型、复杂性发展。其主要加工工具微型钻头(简称微钻)直径(常见直径为0.2-2.58)8))也随着印刷电路板不断细化。微钻出厂检测难度逐步提高,传统的光学机械式微钻检测效率与日益增长需求相比显得格格不入。由于微钻外形的特点,完整的侧刃图像获取难度较大,步骤复杂。仅少数研究学者采用多相机、多工步方法对微钻侧刃图像信息提取;多数研究学者只讨论微钻端刃的检测缺陷方
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随着数字化产业的不断发展,印刷电路板向密集型、复杂性发展。其主要加工工具微型钻头(简称微钻)直径(常见直径为0.2-2.58)8))也随着印刷电路板不断细化。微钻出厂检测难度逐步提高,传统的光学机械式微钻检测效率与日益增长需求相比显得格格不入。由于微钻外形的特点,完整的侧刃图像获取难度较大,步骤复杂。仅少数研究学者采用多相机、多工步方法对微钻侧刃图像信息提取;多数研究学者只讨论微钻端刃的检测缺陷方法。针对此类研究背景,本文设计了一套内锥镜面装置,解决多相机问题的同时,还利用其设计巧妙性克服了高放大倍率镜头微景深限制,获得大区域清晰侧刃图像,大大减少图像拼接次数。通过内锥镜面获得的图像为环状图像。由于加工等原因,随着环的直径增大,图像逐步失真。本文通过清晰度评价方法,提取图像中清晰区域位置信息;建立环状图像向矩形图像映射数学模型,将环状图像展开为矩形图像;基于控制系统中反馈获取的侧刃图像位置信息与局部特征融合的方法,对矩形图像按照位置映射的方式进行拼接。最终获得完整微钻全景侧刃图像。针对微钻端刃和侧刃图像特点提出了两种不同的微钻缺陷检测方法。在检测微钻端刃,通过提取边缘检测出端刃轮廓,角点检测确定重要特征信息点。然后将待检图像角点与标准样本进行模板匹配,根据相似程度判断是否合格;在检测端刃时,先横向微分提取螺旋切口特征,图像均衡化和膨胀增强,通过计算有效连通域的个数判别侧刃是否合格。在Visual Studio 2015开发环境中基于Opencv对微钻检测系统进行了设计与开发,基本上能够完成微钻表面缺陷的检测。
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