【摘 要】
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智能手机PCBA（Printed Circuit Board Assembly）元器件尺寸微型化、安装密集化,高精度视觉定位技术是推动智能手机自动化生产线精密、柔性、精益和高精度发展的关键之一。论文以提高智能手机PCBA自动化产线装配机器人视觉定位精度为目标,从单目高精度视觉系统搭建及标定、目标区域检测、区域轮廓提取、轮廓细化及中心位置拟合计算等四方面开展了研究。主要研究内容包括:（1）单目高精度
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智能手机PCBA（Printed Circuit Board Assembly）元器件尺寸微型化、安装密集化,高精度视觉定位技术是推动智能手机自动化生产线精密、柔性、精益和高精度发展的关键之一。论文以提高智能手机PCBA自动化产线装配机器人视觉定位精度为目标,从单目高精度视觉系统搭建及标定、目标区域检测、区域轮廓提取、轮廓细化及中心位置拟合计算等四方面开展了研究。主要研究内容包括:（1）单目高精度视觉定位系统搭建及标定研究。参照智能手机PCBA产线视觉定位系统的设备选型标准,合理选择光源、镜头、相机设备型号,搭建了单目高精度视觉定位系统,采用张正友平面标定法对其进行标定,并通过实验验证了该系统具有±0.01mm的标定精度;（2）基于高斯金字塔与粒子群相结合的目标区域检测方法研究。为了提高智能手机PCBA零部件装配区域检测的准确性和时效性,利用高斯金塔能有效去除噪声且计算效率高的特点,对待检测图像进行4层高斯金字塔变换,在顶层子像中采用新粒子群算法以降低匹配数量、提高计算效率,在其他层的邻域范围内进行遍历匹配,从而提出一种基于高斯金字塔与新粒子群相结合的目标区域检测方法。对比实验结果表明,该方法具有明显的准确性和时效性;（3）基于OTSU＿EDPF算法的目标区域轮廓提取方法研究。针对OTSU算法阈值获取时效性和精度较差的缺陷,采用线性截距降维法对OTSU算法的二维直方图进行降维,引入像素类内方差排除掉外界环境对同类灰度值波动的影响,增加了阈值精度,从而提出一种改进的OTSU算法获取目标区域的最佳阈值;在水平和竖直方向的基础上增加45°和135°方向的梯度模板,并结合改进的OTSU算法得到满足阈值条件的梯度图像和梯度方向,利用梯度图像的邻域差值得到锚点阈值从而提取梯度图像的锚点,依据轮廓点梯度方向连接锚点实现轮廓边缘绘制,计算轮廓边缘的NFA值保留有效轮廓,从而提出一种基于OTSU＿EDPF算法的目标区域轮廓提取方法。对比实验结果表明,该算法提取的区域轮廓连续且为单像素宽度。（4）基于局部面积效应的亚像素轮廓细化及最小二乘法轮廓中心位置拟合计算研究。在实现单像素轮廓提取的基础上,采用基于局部面积效应的亚像素轮廓细化方法实现区域轮廓亚像素细化计算,并采用最小二乘法实现对亚像素轮廓中心位置的拟合计算,从而实现目标区域中心位置的高精度视觉定位。对比实验结果表明,该方法能实现智能手机PCBA零部件目标区域视觉定位精度±0.03mm。
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