镀层粉化的自动识别与等级评价

针对传统人工进行合金化镀锌板镀层粉化级别评定的不足,提出基于计算机视觉的镀层粉化评价方法,自行开发了镀层识别与评级系统。通过OTSU阈值分割、中值滤波去除干扰因素影响;通过图像灰度标准差的中值滤波实现粉化区域识别,提取粉化宽度几何与纹理特征,建立了以粉化宽度、颗粒尺寸、粉化比例为衡量标准的镀锌板镀层粉化等级判断准则,实现计算机对镀层粉化图像的理解和自动识别。实验结果表明,该识别方法与等级判断准则有效、可靠。

基于Hough变换的双球冲球心精确定位技术

双球冲成形是常用的材料性能实验,其形状复杂,虽然内外为圆形,但不一定是同心圆。为了保证对其定位的准确性和快速性,在硬件定位的基础上,采用重心定位结合改进的Hough算法来实现,即借助先验知识,从参数空间入手,缩小Hough变换参数空间中圆心坐标和半径参数的范围。加快了执行速度,减少了内存利用,提高了检测精度,使得系统满足实时检测的需要。

基于机器视觉的镀锌板粉化区域的提取方法

提出了一种在镀锌板粉化双球冲试样中提取粉化区域的方法.首先在对试样硬件定位的基础上,利用不变矩方法计算出试样图像的重心,应用Canny算子提取出图像边缘,运用Sobel算子实现边缘检测图像的细化.考虑到硬件定位装置无法精确地将试样固定在同一位置,提出了一种改进的Hough圆检测算法来实现试样的软定位校正;然后提出了基于标准差的粉化区域分析方法,将机器视觉技术和统计学知识结合起来,利用粉化区域与正常区域间标准差的不同,有效地识别出了粉化区域的大小.试验证明,该方法提取镀锌板粉化区域大小的准确率达到99%,达到了实用化的要求.

A Machine Vision System for Ball Grid Array Package Inspection

An optical inspection method of the Ball Grid Array package(BGA) was proposed by using a machine vision system. The developed machine vision system could get main critical factors for BGA quality evaluation, such as the height of solder ball, diameter, pitch and coplanarity. The experiment has proved that this system is available for BGA failure detection.