基于特征提取和SVM分类的LED芯片缺陷快速检测与实现

针对LED芯片工业化生产中人工目检缺陷检测效率低,速度慢,易疲劳,受主观影响等问题,这里研究设计了一套LED芯片缺陷的快速检测系统,提出了一种分角度多方向快速卷积、分区统计特征量、支持向量机分类的LED芯片缺陷识别算法,基于QT和Opencv开发了一套LED芯片缺陷快速检测与分类系统,搭建LED芯片检测系统的硬件平台,实现LED芯片实时在线缺陷识别和自动分拣。基于研发的LED芯片缺陷快速检测与分拣系统样机,对LED芯片进行了缺陷分拣的测试。

基于3D视觉点云配准的高精度手眼标定方法

针对二维视觉测量方式缺乏Z轴深度信息导致手眼标定结果精度不高的问题,提出一种基于3D视觉点云配准的高精度手眼标定方法,搭建了一套单目结构光手眼标定系统,以传统的手眼标定模型为基础,采用最小化点云配准误差算法解算手眼标定矩阵。采用基于矩阵直积参数化方法初步求解手眼标定矩阵并作为初值,构建点云配准误差优化模型,以最小化点云配准误差为代价函数,同时,为保证手眼矩阵中旋转矩阵的正交特性,把代价函数从李群空间变换到李代数空间下,并对李代数空间下的代价函数进行最小二乘法迭代求解,获得最优的手眼标定矩阵。实验结果表明,所提方法具有较好的稳定性和精确性,手眼标定结果满足基于机械臂3D视觉测量的点云配准精度要求。

自适应光亮度的LED缺陷检测算法

针对LED点胶缺陷检测速度慢、精度低等问题,提出一种自适应光亮度的LED缺陷检测算法。首先利用最小外接矩形法对LED进行位置校正;然后,对LED进行灰度梯度特征分析,获取荧光胶区域轮廓点坐标,并结合最小二乘法拟合特征圆,分离荧光胶区域;最后,分析了光照对LED缺陷分割的影响,提出基于大津法(Otsu)的自适应光亮度阈值分割方法,提取LED缺陷。经实验验证,所采用方法检测时间低于8ms,在光源的1~8级光亮度范围内,缺陷分割尺寸准确度在0.8以上,分割结果稳定,具备较好的光照变化鲁棒性。