本發(fā)明涉及貼片機(jī)視覺(jué)檢測(cè)，具體為一種貼片機(jī)用視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)及檢測(cè)方法。

背景技術(shù)：

1、貼片機(jī)(pickandp?l?acemach?i?ne)是一種用于電子元件表面貼裝的自動(dòng)化設(shè)備。在電子制造過(guò)程中，貼片機(jī)主要用于將小型電子元件(如芯片、電阻、電容等)從元件庫(kù)存中取出，精確地定位到印刷電路板(pcb)上的特定位置，并將它們粘貼或焊接到pcb上。這些元件通常被稱(chēng)為貼片，因此這種設(shè)備被稱(chēng)為貼片機(jī)。貼片機(jī)通常包括以下主要部件和功能：元件供料系統(tǒng)、視覺(jué)系統(tǒng)、運(yùn)輸系統(tǒng)、吸嘴和吸真空系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、精度和速度。

2、其中上述視覺(jué)系統(tǒng)用于檢測(cè)和識(shí)別pcb上的元件位置和方向，以確保準(zhǔn)確的貼裝。視覺(jué)系統(tǒng)可以使用攝像頭和圖像處理算法來(lái)實(shí)現(xiàn)元件的定位和校準(zhǔn)。不僅能夠提高貼裝的準(zhǔn)確性和效率，還可以實(shí)現(xiàn)貼裝過(guò)程的自動(dòng)化控制和質(zhì)量監(jiān)控。

3、現(xiàn)有技術(shù)中貼片機(jī)用視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)雖然能夠?qū)崿F(xiàn)貼裝過(guò)程的自動(dòng)化控制和質(zhì)量控制，但是在實(shí)際運(yùn)用過(guò)程中，系統(tǒng)對(duì)于光線、溫度等環(huán)境變化較為敏感，容易導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果波動(dòng)，同時(shí)缺乏智能算法支持，無(wú)法自動(dòng)學(xué)習(xí)和優(yōu)化檢測(cè)效果，需要人工不斷調(diào)整。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種貼片機(jī)用視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)及檢測(cè)方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)中貼片機(jī)用視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)于光線、溫度等環(huán)境變化較為敏感，且缺乏智能算法支持，無(wú)法自動(dòng)學(xué)習(xí)和優(yōu)化檢測(cè)效果的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：一種貼片機(jī)用視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)，包括：

3、圖像采集模塊，其用于獲取貼片圖像；

4、圖像處理模塊，其用于對(duì)獲取的貼片圖像進(jìn)行預(yù)處理和增強(qiáng)；

5、深度學(xué)習(xí)算法模塊，其與圖像處理模塊之間連接，其用于特征提取和貼片檢測(cè)；

6、控制模塊，其與深度學(xué)習(xí)算法模塊之間連接，其用于根據(jù)檢測(cè)結(jié)果執(zhí)行相應(yīng)操作；

7、自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整模塊，其與深度學(xué)習(xí)算法模塊之間連接，其用于根據(jù)貼片特征自動(dòng)調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)；

8、貼片定位模塊，其用于準(zhǔn)確定位貼片位置和方向；

9、實(shí)時(shí)反饋模塊，其與貼片定位模塊之間連接，其用于即時(shí)反饋檢測(cè)結(jié)果至控制模塊；

10、環(huán)境感知模塊，其與自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整模塊之間連接，其用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)周?chē)h(huán)境并調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)以適應(yīng)不同工作環(huán)境。

11、優(yōu)選的，所述深度學(xué)習(xí)算法模塊采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方式進(jìn)行貼片檢測(cè)和分類(lèi)。

12、優(yōu)選的，所述圖像采集模塊包括：

13、相機(jī)接口，其分別與圖像處理模塊和實(shí)時(shí)反饋模塊連接，其用于連接相機(jī)設(shè)備并獲取貼片圖像；

14、圖像傳感器控制，其分別與自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整模塊和環(huán)境感知模塊連接，其用于負(fù)責(zé)控制圖像傳感器的參數(shù)設(shè)置。

15、優(yōu)選的，所述圖像處理模塊包括去噪單元、邊緣檢測(cè)單元和增強(qiáng)單元，所述去噪單元用于去除圖像中的噪聲，提高圖像質(zhì)量；

16、所述邊緣檢測(cè)單元用于檢測(cè)圖像中的邊緣信息，有助于后續(xù)的特征提取和分析；

17、所述增強(qiáng)單元用于增強(qiáng)圖像的對(duì)比度和清晰度。

18、優(yōu)選的，所述去噪單元、邊緣檢測(cè)單元和增強(qiáng)單元均與圖像采集模塊和自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整模塊連接，所述邊緣檢測(cè)單元與深度學(xué)習(xí)算法模塊連接，所述增強(qiáng)單元與實(shí)時(shí)反饋模塊連接。

19、優(yōu)選的，所述環(huán)境感知模塊包括：

20、環(huán)境監(jiān)測(cè)子單元，其與圖像采集模塊和自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整模塊之間連接，其環(huán)境監(jiān)測(cè)子單元用于監(jiān)測(cè)周?chē)h(huán)境參數(shù)；

21、參數(shù)調(diào)整子單元，其與圖像處理模塊和深度學(xué)習(xí)算法模塊之間連接，其用于根據(jù)環(huán)境監(jiān)測(cè)結(jié)果調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)，以適應(yīng)不同工作環(huán)境的要求。

22、優(yōu)選的，所述深度學(xué)習(xí)算法模塊包括：

23、特征提取子單元，其與圖像處理模塊和檢測(cè)子單元連接，其用于從圖像中提取關(guān)鍵特征，以便于后續(xù)的貼片檢測(cè)和分類(lèi)；

24、所述檢測(cè)子單元，其與實(shí)時(shí)反饋模塊和參數(shù)調(diào)整子單元連接，其用于利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行貼片的實(shí)時(shí)檢測(cè)和定位。

25、一種貼片機(jī)用視覺(jué)檢測(cè)方法，包括以下步驟：

26、s1、圖像采集階段：使用圖像采集模塊獲取貼片圖像，通過(guò)相機(jī)接口連接相機(jī)設(shè)備，獲取高質(zhì)量的貼片圖像；

27、s2、圖像處理階段：在圖像處理模塊中，首先經(jīng)過(guò)去噪單元去除圖像中的噪聲，然后通過(guò)邊緣檢測(cè)單元檢測(cè)圖像中的邊緣信息，最后通過(guò)增強(qiáng)單元增強(qiáng)圖像的對(duì)比度和清晰度；

28、s3、深度學(xué)習(xí)算法階段：深度學(xué)習(xí)算法模塊采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方式進(jìn)行貼片檢測(cè)和分類(lèi)，特征提取子單元從圖像中提取關(guān)鍵特征，傳遞給檢測(cè)子單元進(jìn)行貼片的實(shí)時(shí)檢測(cè)和定位；

29、s4、系統(tǒng)參數(shù)調(diào)整階段：自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整模塊根據(jù)貼片特征自動(dòng)調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)，以確保系統(tǒng)在不同工作環(huán)境下的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性；

30、s5、貼片定位和反饋階段：貼片定位模塊用于準(zhǔn)確定位貼片位置和方向，實(shí)時(shí)反饋模塊即時(shí)反饋檢測(cè)結(jié)果至控制模塊，以執(zhí)行相應(yīng)操作；

31、s6、環(huán)境感知和調(diào)整階段：環(huán)境感知模塊實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)周?chē)h(huán)境參數(shù)，參數(shù)調(diào)整子單元根據(jù)環(huán)境監(jiān)測(cè)結(jié)果調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)，以適應(yīng)不同工作環(huán)境的要求。

32、優(yōu)選的，所述s6步驟中周?chē)h(huán)境參數(shù)包括光照強(qiáng)度、溫度和濕度，所述光照強(qiáng)度的調(diào)整參數(shù)范圍在0-1000l?ux，所述濕度的調(diào)整參數(shù)范圍在-20℃-50℃，所述濕度的調(diào)整參數(shù)范圍在20％-80％。

33、本發(fā)明提供了一種貼片機(jī)用視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)及檢測(cè)方法。具備以下有益效果：

34、1、本發(fā)明通過(guò)引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方式進(jìn)行貼片檢測(cè)和分類(lèi)，相比傳統(tǒng)方法，深度學(xué)習(xí)算法能更好地提取特征并進(jìn)行準(zhǔn)確的貼片檢測(cè)，提高了系統(tǒng)的檢測(cè)精度和魯棒性。

35、2、本發(fā)明通過(guò)增設(shè)圖像處理模塊，對(duì)圖像進(jìn)行優(yōu)化處理，有效地處理圖像中的噪聲、增強(qiáng)對(duì)比度和清晰度，為后續(xù)的特征提取和分析提供更好的輸入，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

36、3、本發(fā)明通過(guò)增設(shè)環(huán)境感知模塊實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)周?chē)h(huán)境參數(shù)，并根據(jù)結(jié)果調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)，以適應(yīng)不同工作環(huán)境的要求，降低系統(tǒng)對(duì)光線、溫度等環(huán)境變化的影響，使系統(tǒng)能夠在不同環(huán)境條件下保持穩(wěn)定的性能，進(jìn)一步提高了系統(tǒng)的魯棒性和適應(yīng)性。

技術(shù)特征：

1.一種貼片機(jī)用視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種貼片機(jī)用視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述深度學(xué)習(xí)算法模塊采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方式進(jìn)行貼片檢測(cè)和分類(lèi)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種貼片機(jī)用視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像采集模塊包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種貼片機(jī)用視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像處理模塊包括去噪單元、邊緣檢測(cè)單元和增強(qiáng)單元，所述去噪單元用于去除圖像中的噪聲，提高圖像質(zhì)量；

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種貼片機(jī)用視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述去噪單元、邊緣檢測(cè)單元和增強(qiáng)單元均與圖像采集模塊和自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整模塊連接，所述邊緣檢測(cè)單元與深度學(xué)習(xí)算法模塊連接，所述增強(qiáng)單元與實(shí)時(shí)反饋模塊連接。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種貼片機(jī)用視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述環(huán)境感知模塊包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種貼片機(jī)用視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述深度學(xué)習(xí)算法模塊包括：

8.一種貼片機(jī)用視覺(jué)檢測(cè)方法，其特征在于，用于權(quán)利要求1-7所述的一種貼片機(jī)用視覺(jué)檢測(cè)方法，包括以下步驟：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種貼片機(jī)用視覺(jué)檢測(cè)方法，其特征在于，所述s6步驟中周?chē)h(huán)境參數(shù)包括光照強(qiáng)度、溫度和濕度，所述光照強(qiáng)度的調(diào)整參數(shù)范圍在0-1000lux，所述濕度的調(diào)整參數(shù)范圍在-20℃-50℃，所述濕度的調(diào)整參數(shù)范圍在20％-80％。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及貼片機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種貼片機(jī)用視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)，包括：圖像采集模塊，其用于獲取貼片圖像；圖像處理模塊，其用于對(duì)獲取的貼片圖像進(jìn)行預(yù)處理和增強(qiáng)；深度學(xué)習(xí)算法模塊，其與圖像處理模塊之間連接，其用于特征提取和貼片檢測(cè)；控制模塊，其與深度學(xué)習(xí)算法模塊之間連接，其用于根據(jù)檢測(cè)結(jié)果執(zhí)行相應(yīng)操作；自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整模塊，其與深度學(xué)習(xí)算法模塊之間連接，其用于根據(jù)貼片特征自動(dòng)調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)。通過(guò)引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方式進(jìn)行貼片檢測(cè)和分類(lèi)，以及增設(shè)環(huán)境感知模塊實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)周?chē)h(huán)境參數(shù)，并根據(jù)結(jié)果調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)，降低系統(tǒng)對(duì)光線、溫度等環(huán)境變化的影響，提高了系統(tǒng)的檢測(cè)精度和魯棒性。

技術(shù)研發(fā)人員：丁躍東
受保護(hù)的技術(shù)使用者：蘇州福樂(lè)普電子科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/10