机器视觉 图像预处理 差分多值 灰度匹配
机器视觉论文：图像识别技术研究及在机器视觉论文：图像识别技术研究及在 LEDLED 焊线机上的应焊线机上的应用用【中文摘要】LED(Light Emitting Diode)光源具有能耗低、效率高、低污染、使用寿命长等优点,因此世界各国都在大力推广用LED 照明取代传统照明。全自动 LED 焊线机是一种 LED 封装设备,主要用来完成生产 LED 过程中的焊线工序。进口 LED 焊线机价格昂贵,不利于国内半导体行业快速发展,因此国家大力倡导开发具有自主知识产权的半导体设备。图像识别作为 LED 焊线机软件系统的核心部分,对整机的工作性能起着非常重要的作用。本文首先分析全自动LED 焊线机的取图和图像识别技术自身的特点,搭建适合工业生产的全自动 LED 焊线机的机器视觉系统,设计图像预处理算法和图像识别算法,然后开发出焊线机图像识别模块并通过调试。论文主要完成 4个方面的工作：(1)机器视觉系统开发光源是图像采集的关键。选择一个适合的光源,直接影响到初步取图效果。经过实验,采取波长为430nm-480nm 蓝色的半环形 LED 灯组作为焊线机机器视觉系统的光源,并使环形的圆心和镜头的圆心重合以使光照角度最佳。同时采用放大倍数合适的镜头、CCD(Charge-coupled Device)和图像采集卡,确保取图的质量比较好。(2)图像预处.【英文摘要】LED(Light Emitting Diode) lights have advantages of low energy consumption、high conversion efficiency、little pollution and long service life, so almost all countries in the world are strongly popularizing that using LED illumination replaces traditional illumination. An automatic LED wire bonder is a kind of LED packaging equipment, and it is mainly used to finish bonding process when producing LED. It is very expensive to import LED wire bonders, and price seriously influences rapid development of semicond.【关键词】机器视觉 图像预处理 差分多值 灰度匹配【英文关键词】machine vision image preprocessing difference with much value gray match【索购全文索购全文】联系联系Q Q1 1：138113721138113721 Q Q2 2：139938848139938848【目录】图像识别技术研究及在 LED 焊线机上的应用 摘要 4-6 ABSTRACT 6-7 目录 8-11 CONTENTS 11-14 第一章 绪论 14-23 1.1 课题研究的背景 14-17 1.1.1 图像识别技术研究背景 14 1.1.2 机器视觉技术与半导体照明产业的发展现状分析 14-17 1.1.3 照明对机器视觉系统的影响分析 17 1.2 课题研究的意义 17-19 1.3 国内外研究发展现状 19-20 1.4 本课题的研究内容和关键技术 20-22 1.4.1 LED 焊线机中光照技术和图像预处理技术研究 21 1.4.2 LED 焊线机中图像匹配技术研究 21-22 1.4.3 LED 焊线机中图像识别软硬件系统开发 22 1.5 课题来源 22 1.6 本章小结 22-23 第二章 LED 焊线机中光照技术和图像预处理技术研究 23-41 2.1 数字图像基础和预处理方法 23-26 2.2 LED 焊线机图像采集照明方式的研究 26-33 2.2.1 光源的选择 26-28 2.2.2 照明方式的试验和研究 28-33 2.3 LED 焊线机中图像预处理方法研究 33-40 2.3.1 平滑滤波方法 34-36 2.3.2 灰度线性变换法 36-37 2.3.3 反光图片的同态滤波处理 37-40 2.4 本章小结 40-41 第三章 基于互相关边界特性的差分多值模板匹配算法 41-56 3.1 常用的基于灰度信息的匹配方法 42-46 3.1.1 ABS 42-43 3.1.2 矩匹配 43-44 3.1.3 序贯相似性检测算法 44-45 3.1.4 归一化互相关匹配 45-46 3.2 差分多值的匹配算法 46-49 3.2.1差分数组求和的方法 47 3.2.2. 对分子部分的改进 47-48 3.2.3 对分母部分的改进 48-49 3.3 积分图像和平方积分图像 49-50 3.4 搜索策略的研究 50-51 3.5 对旋转图像的处理方法 51-52 3.6算法流程 52-54 3.7 算法结果及本章小结 54-56 第四章 LED 焊线机图像识别软硬件系统设计 56-68 4.1机器视觉系统硬件组成 56-58 4.1.1 光源的选取 56 4.1.2 镜头的选取 56-57 4.1.3 摄像机的选择 57 4.1.4 图像采集卡的选取 57-58 4.2 Open CV(Open Source Computer Vision Library)及开发环境介绍 58-60 4.3 软件系统设计 60-64 4.3.1 程序功能分析 61-62 4.3.2 软件界面设计 62-64 4.4 实验结果分析与处理 64-67 4.4.1匹配算法性能对比实验 65-66 4.4.2 差分多值匹配算法性能测试实验 66-67 4.5 本章小结 67-68 总结与展望 68-70 论文总结 68-69 工作展望 69-70 参考文献 70-74 攻读硕士期间发表的论文 74-76 致谢 76
