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发布时间:2021-12-18 02:39:51
总体上,一个成功的机器视觉系统需要***解决图像采集(包括光源、光学成像、数字图像获取与传输)、图像处理分析几个环节的关键技术。
照明是机器视觉系统中极其重要而又容易为人忽视的环节。其设计是机器视觉系统设计的重要步骤,直接关系着系统的成败和性能。因为照明直接作用于系统的原始输入,对输入数据质量的好坏有直接的影响。
从硬件平台的角度说,计算机在CPU和内存方面的改进给视觉系统提供了很好的支撑,多核CPU配合多线程的软件可以成倍提高速度。伴随DSP、FPGA技术的发展,嵌入式处理模块以其强大的数据处理能力、集成性、模块化和无需复杂操作系统支持等优点而得到越来越多的重视。
总体而言,机器视觉是一个光机电计算机高度综合的系统,其性能并不仅仅由某一个环节决定。每一个环节都很,也未必意味着终性能的满意。系统分析和设计是机器视觉系统开发的难点和基础,也是许多开发商所不擅长的,急需加强。
发现缺陷是AOI的一个重要功能,但减少缺陷的产生更加重要。数字分析表明,当元件密度增加时不管缺陷率是增加还是保持不变,成品率都会大大降低。因此对贴装工艺进行分析是减少缺陷基本的一步, 可以用统计分析来确定生产过程中会导致缺陷发生的一些倾向,但关键还是要能以的时间进行纠正,以避免出现影响产能的“瓶颈”现象。
不管采用哪种方法对贴装过程进行闭环控制,都必须要考虑到与贴放过程有关的缺陷同时还和贴装元件(尺寸、形状及不同外形)、PCB板(线路图案、阻焊层对位、基准点状况及板子翘曲程度)以及贴装设备本身(X-Y-θ的***误差)等都有关。
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