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随着各类数码产品的普及,电声产品的应用也越来越广泛,需求量也逐年增长。扬声器是电声元器件中的重要结构之一。在扬声器装配的PCB贴装工序中,由于当前自动化设备柔性差、可扩展性不强等因素,自动化技术的普及程度很低,很多型号扬声器的PCB贴装仍然依赖人工。PCB贴装的生产要求较高,人工生产的方式效率低、误差不稳定且成本较高。论文针对以上问题,引入机器视觉技术,针对头戴式耳机扬声器的PCB贴装这一工序,进行了机器视觉定位方法的研究及应用。论文的主要研究工作如下:(1)论文介绍了贴装对象和贴装需求,根据生产效率、贴装精度进行了视觉方案的设计,阐述了视觉方案的工作流程。对扬声器PCB贴装中的视觉设备进行参数设计,并进行设备选型。随后搭建了实验平台,进行PCB和扬声器盆架的图像采集。(2)论文研究了基于图像特征提取的视觉定位方法。针对PCB和扬声器盆架图像中出现的噪声进行图像预处理。根据PCB和扬声器盆架的成像特点,研究了基于边缘特征匹配的定位方法。此外,论文根据扬声器盆架的缺口特征,利用图像分割、形态学运算等方法,研究了一种基于形态学特征的定位方法用于扬声器盆架的定位。通过实验结果进行相关分析,总结了两种定位方法的特性和适用条件。(3)论文针对塑料盆架的边缘特征和形态学特征稳定性差的问题,采用深度学习的定位方法进行相关研究。其中首先利用图像分割、边缘特征匹配的方法进行了塑料盆架数据集的采集和标注。之后进行了深度学习算法模型的设计与训练,并在测试集中进行了模型评估。(4)论文对PCB贴装进行了功能分析,为视觉定位方法的应用开发了相应的视觉定位软件系统,并且对软件系统中各模块的作用及实现方式进行了相关介绍。利用该系统可以进行视觉设备参数配置以及视觉定位方法的定义和调试工作,而且能实现生产过程中不同识别任务的切换。经验证,该软件系统可以识别出相机视野范围内扬声器盆架的点胶轨迹、PCB上吸取点的位置、盆架上放置点的位置以及机械手的旋转角度,达到了PCB贴装中的定位需求。