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PCB缺陷智能检验系统的研究应用.doc

上传人:精*** 文档编号:2494984 上传时间:2024-05-30 格式:DOC 页数:7 大小:190.54KB
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资源描述

1、PCB缺点智能检测系统研究当今世界正在向信息化时代前进,信息已经成为社会经济发展血液和润滑剂;现代信息技术产业不停渗透,改变着大家日常生活和工作,使信息产业正逐步成为全球最大产业之一。而 PCB 板作为信息化技术载体,正发挥着越来越关键作用。所以,怎样获取高质量 PCB 板已成为电子制造行业很重视关键问题。伴随机器视觉、数字图像处理、模式识别和智能机器人等技术快速发展,大家对产品性能和质量有着更高要求。因为人眼检测远远不能够满足工业生产需求,所以利用机器视觉替换人眼来进行全自动产品质量检测和工艺验证已变成工业发展趋势。经济快速发展促进人工成本不停增加,为寻求利益最大化,越来越多厂商广泛应用视觉

2、检测装置。因为和人工检测相比,视觉检测优势是显而易见。它不仅能够降低成本,确保产品质量,而且还能提升生成效率。所以,在现代自动化生产过程中,大家将机器视觉系统广泛地用于工业领域,为产品质量控制和系统可靠稳定运行提供关键技术保障。本文研究 PCB 智能视觉检测系统就是机器视觉在工业检测中一个经典应用。1. 智能检测技术概述检测技术及检测系统经历了由机械仪表到光学仪表、电动量仪、自动化检测系统及智能仪器发展历程,图1所表示。伴随人工智能原理及技术发展,人工神经网络技术、教授系统、模式识别技术等在检测中应用,更深入促进了检测智能化进程,成为 21 世纪检测技术发展方向。图1. 检测技术发展历程通常来

3、说,“智能”是指一个能随外界条件改变,确定正确行动能力。也就是说智能是随外界条件改变正确地进行分析判定和决议能力。智能检测包含两方面含义:首先,在传统检测控制基础上,引入人工智能方法,实现智能检测控制,提升传统检测控制系统性能;其次,利用人工智能思想组成新型检测控制系统。智能检测系统是以微型计算机、微处理器为关键数据采集系统和传感器相结合,以检测和智能化处理为目标系统。不一样检测应用对智能化水平要求不相同,片面追求高智能化通常会增加无须要系统开发成本和维护费用。检测智能化方法大致能够分为两类:一类是传感信号处理方法;另一类是以知识为基础决议处理方法。经典智能检测系统常常是两种方法或子系统混合。

4、智能检测系统经典框图图2所表示。由图可知,所谓智能检测,应该包含测量,检验,故障诊疗,信息处理和决议输出等多个内容,含有比传统“测量”远远丰富范围,是检测设备模拟人类教授信息综合处理能力结晶。系统中,敏感元件关键是传感器,它在智能检测系统中作用是将多种非电量信号转换成电信号,实现系统对测量对象识别。所以,传感器是智能检测系统关键信息起源,其性能决定了智能检测系统检测性能。传感信号处理系统以传感信号调理为主,关键经过硬件和少许软件实现。知识处理系统关键利用显式及隐式存放知识及数据,经过多种人工智能方法实现环境识别处理和信息融合。图2 智能检测系统经典框图在检测技术领域,智能化检测通常能够分为三个

5、层次,即初级智能化、中级智能化和高级智能化。(1)初级智能化初级智能化只是把微处理器或微型计算机和传统检测方法结合起来。它关键特征是:实现数据自动采集、存放和统计;利用计算机数据处理功效进行简单测量数据处理,比如,被测量单位换算和传感器非线性赔偿;利用数次测量和平均化处理消除随机杆扰,提升测量精度;采取按键式面板经过按键输入多种常数及控制信息。(2)中级智能化中级智能化是检测系统或仪器含有部分自治功效。它除了含有初级智能化功效外,还含有自校正、自赔偿、自动量程切换、自诊疗、自学习功效;含有自动进行指标判定、逻辑操作、极限控制及程序控制功效。现在大部分智能仪器或智能检测系统属于这一类。(3)高级

6、智能化高级智能化是检测技术和人工智能原理相结合,利用人工智能原理和方法改善传统检测方法。其关键特征为含有知识处理功效。利用领域知识和经验知识经过人工神经网络技术和教授系统处理检测中问题,含有特征提取、自动识别、冲突消解和决议能力;有多维检测和数据融合功效,可实现检测系统高精度集成并经过环境原因赔偿提升检测精度;含有“变尺度窗口”;经过动态过程参数估计,可自动实时调整增益和偏置量,实现自适应检测;含有网络通信和远程控制功效,可实现分布式测量和控制;含有视觉、听觉等高级检测功效。2.智能检测控制技术应用智能检测控制技术是为了适应自动控制发展,将人工智能理论和技术利用到自动控制中而发展起来一门新兴技

7、术,其应用领域很广泛,下面列举它在一些领域工程应用情况。 (1)在工业生产领域应用.生产运行数据采集和控制生产运行数据采集和控制关键任务是对生产设备运行情况进行监视和数据采集。系统和运行数据采集终端相接,首先负担数据直接采集和控制任务,其次负责和操作人员进行通信联络。系统经过跟踪产品整个生产过程,检测出不合格产品产生在生产线过程哪个步骤,进而得出生产设备轻易产生差错步骤,从而针对该步骤进行特殊处理来提升系统性能。所以,合理利用采集到运行数据能够使生产控制愈加轻易。.质量检验和控制智能检测控制系统最直接应用就是进行质量检验和控制。常见方法是利用声学原理进行产品质量检验和控制,比如,一台正常运行柴

8、油机将产生一定噪声频谱,一旦出现噪声频谱异常,就预示着机器将在短期内出现故障。装在柴油机上检测系统能够立即发觉这些潜在故障并进行对应预防性维修,使潜在故障能够得到立即排除。这种原理还可用于预防图案监视,薄膜或薄板外表面监视等。.检验设备自动化检验设备关键用于产品中间检验和最终检验。智能检测和控制技术应用于检验设备,是检验自动化。智能检验设备通常装有检验程序,合格产品可顺利地经过生产线,对于有缺点产品能自动找出原因。(2)在能源领域应用智能检测控制技术能够应用于能源技术很多领域。比如,在多种类型发电厂(热电厂、水电厂、核电厂)中,智能监控能够负担专职监视、控制和安全技术等任务。在能源分配和使用领

9、域,智能监控也能够实现动态分配及合理监控。(3)在交通领域应用在国外,智能检测技术已广泛应用于公路交通管理,经过对实际车流和人流进行监测,使红绿灯交替时间间隔依据实际情况而改变。(4)在试验室自动化应用很多物理和化学试验设备对数据采集能力要求很高,多种类型谱仪就属于这一类。(5)在军事领域应用优异智能检测控制技术在军事领域应用十分广泛,如美国电子哨兵等。(6)在医疗领域应用在医疗领域很多问题假如不采取计算机、不采取智能监控技术就无法处理,有即使处理也十分烦琐。比如,图像处理,监控人体生物信号(心电图、脑电图、肌电图等),监视病理改变等。总而言之,智能检测控制技术应用领域是相当广泛,绝不局限于所

10、列举这些。3.机器视觉众所周知,人类感知外界信息中,大约80%是经过视觉感应,这种客观现象使得现在研究内容以视觉信息为主。自从计算机诞生以后,伴随制造业快速发展,大家迫切期待机器替换人眼来做测量和检测,所以,产生了机器视觉技术。机器视觉顾名思义是指利用计算机来实现人眼视觉功效,也就是用计算机来实现对客观三维世界识别。从原理上分,机器视觉关键由三部分组成:图像采集、图像处理和分析、输出或显示;从硬件上来分也关键由三部分组成:镜头、CCD摄影机、图像处理单元(或图像捕捉卡),但这只是从狭义上分析机器视觉硬件组成,其实机器视觉硬件部分还包含了光源、电脑、外围运动控制模块、监视器、通讯/输入输出单元等

11、。其结构组成图3所表示。图3. 机器视觉系统结构图机器视觉系统又称工业视觉系统,它综合了光学、电子、机械、计算机软硬件、数字图像处理等多方面技术,利用机器来替换人眼来进行多种判定和测量。机器视觉系统能够提升生产柔性和自动化程度,和人眼视觉检测相比,它有很多方面优势。机器视觉检测系统包含到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个科学领域。它利用 CCD 摄影机将待测物体转换成图像信号,将其传送至专用图像处理软件进行处理,依据图像特征信息,图像处理软件能够判定出待测物体中目标尺寸、数量、长度、位置和外观信息等等,然后依据人为预先设定标准来判定产品合格是否,并输出其决议信息

12、给实施设备,实现自动识别和分拣功效。一个完整机器视觉系统关键工作过程图4所表示:图4 机器视觉系统工作步骤图伴随工业现代化发展,因为机器视觉系统含有信息集成和自动处理优点,已经广泛应用于工况监视、成品检验和质量控制等领域,为企业及用户提供更优产品品质及完美处理方案。依据机器视觉系统在工业生产线上应用,能够将机器视觉系统分为三大类:第一类是应用于定位。这类机器视觉系统能够自动判定出感爱好物体或产品在什么位置,并将位置信息经过一定通讯协议输出。这类机器视觉系统多用于全自动装配和生产,如自动组装、自动焊接、自动包装、自动灌装、自动喷涂,多配合自动实施机构(机械手、焊枪、喷嘴等)。第二类是应用于测量,

13、也就是能够自动测量产品外观尺寸,比如外形轮廓、孔径、高度、面积等。第三类是应用于缺点检测,也是视觉系统最常见一项功效,它能够检测产品表面相关信息,如:包装正误,包装是否正确,印刷有没有错误,表面有没有刮伤或颗粒、破损,有没有油污、灰尘,塑料件有没有穿孔,雨雾注塑是否不良等。伴随中国制造业发展,对于机器视觉系统来说,不管是在技术方面还是需求方面全部会有着跨越式发展。即使市场上已经有成熟机器视觉系统,但其研究发展前景仍然很大。照现在情况来看,其发展趋势关键有三方面:(一)改善机器视觉系统用户接口,使越来越多人能够轻易学习和使用视觉系统;(二)使机器视觉工具成为操作简单专用工具;(三)提升视觉系统智能化程度,而且能克服更多环境改变。在未来几年内,因为机器视觉介入,自动化将朝着更智能、愈加快速方向发展。总而言之,伴随机器视觉技术本身成熟和发展,能够估计它将在未来制造企业中得到越来越广泛应用。

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