应用机器视觉的坡口切割轨迹校正

针对批量工件坡口切割过程中,重复定位误差导致过切割或欠切割现象,提出一种视觉校正方法。通过固定视点手眼标定(Eye-To-Hand),得到相机图像坐标与机器人工具坐标的位姿转换关系;通过模板匹配方法计算待切割工件与模板工件间的旋转与位移偏差,并转换成机器人工件坐标偏差后发送到机器人校正切割轨迹。实验结果表明,该方法校正后的切割轨迹误差在1.5 mm以内,切割准备时长降至1.3 s以内,能够解决实际切割过程中工件位姿偏差造成的过切割与欠切割问题,有效实现坡口切割轨迹的校正。

芯片载带缺陷的机器视觉检测方法

目的针对芯片包装载带在生产过程中经常出现的型腔底部和边缘变形、穿孔等缺陷的检测问题,提出一种机器视觉检测方法。方法首先离线准备配准模板及标准模板图像,然后根据模板在生产过程中进行在线检测。在检测过程中由传感器触发采集待检测型腔图像,然后通过模板匹配方法配准模板图像和待检测图像,并进行异或运算检测两图像差异从而定位缺陷。结果实验证明边缘变形检测最大错误率为0.45%,底部变形检测最大错误率为0.50%,穿孔检测最大错误率为0.35%,每帧图像检测平均耗时为0.22 s,满足用户错误率不超过1%和每帧耗时不超过0.5 s的要求。结论该方法能够实时检测芯片载带边缘变形、穿孔等缺陷,有效地实现载带加工生产过程中的质量监控。