电子元器件外形尺寸机器视觉测量系统设计

机器视觉的零件轮廓尺寸测量系统设计万子平;马丽莎;陈明;刘剑霄【摘要】In the paper ,a new machine vision based on precision measurement system for parts contour size is proposed .The hardware and software of the system are designed ,and the key technologies of the measurement system are introduced .The LabVIEW is used as a plat-form to develop system software ,and the improved Canny algorithm is used to recognize the edges of the image ,so that the measurement speed is faster and the extraction efficiency of the contour information of the parts is higher .%提出了一种新的基于机器视觉的零件轮廓尺寸精密测量系统,设计了系统的硬件和软件部分,并介绍了测量系统的关键技术.利用LabVIEW为平台开发系统软件,采用改进的Canny算法识别图像边缘,使得测量速度更快,零件轮廓信息提取效率更高.【期刊名称】《单片机与嵌入式系统应用》【年(卷),期】2017(017)012【总页数】4页(P32-34,58)【关键词】机器视觉;Canny算法;图像处理;LabVIEW【作者】万子平;马丽莎;陈明;刘剑霄【作者单位】湖南云箭集团有限公司,长沙 410100;国防科学技术大学;上海工程技术大学;湖南云箭集团有限公司,长沙 410100;湖南云箭集团有限公司,长沙 410100【正文语种】中文【中图分类】TP391.4当前，制造业的自动化程度越来越高，测量作业作为制造业中至关重要的环节也在不断发展，如何提高测量的效率和精度一度成为制造业发展的重点问题。

基于机器视觉的电子元器件检测系统设计一、引言随着电子行业的迅速发展，电子元器件的质量和可靠性对产品的性能和寿命至关重要。

为了提高电子元器件的生产质量和效率，设计一种基于机器视觉的电子元器件检测系统非常必要。

本文旨在探讨基于机器视觉的电子元器件检测系统的设计原理、关键技术和实现方法，以及该系统在电子元器件生产过程中的应用和优势。

二、设计原理基于机器视觉的电子元器件检测系统主要通过获取电子元器件的图像数据，利用图像处理和分析的方法，对元器件的质量进行检测和评估。

具体设计原理如下：1. 图像采集通过相机等设备对电子元器件进行图像采集，将元器件的外观和内部细节转化为数字图像数据。

这些图像数据将作为后续图像处理和分析的基础。

2. 图像预处理对采集到的图像数据进行预处理，包括灰度化、滤波、去噪等操作，以提高后续处理的准确性和效率。

3. 特征提取与分析通过图像处理和计算机视觉算法，对元器件图像中的特征进行提取和分析。

这些特征可能包括元器件的形状、尺寸、颜色、缺陷等，通过与标准样本进行比对，判断元器件的质量。

4. 判定与分类根据提取的特征和分析结果，对元器件进行判定和分类。

合格的元器件将被送往下一工序，不合格的元器件将被剔除或进一步分析。

三、关键技术基于机器视觉的电子元器件检测系统设计涉及到多个关键技术，下面重点介绍其中几个关键技术：1. 特征提取算法特征提取是实现元器件质量检测的基础，需要采用适合的算法对元器件图像进行特征提取。

常用的特征提取算法包括边缘检测、角点检测、轮廓提取等。

2. 图像分类模型通过对元器件图像进行特征提取和学习，建立图像分类模型，用于对元器件进行判定和分类。

常用的图像分类模型有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。

3. 实时性处理对于电子元器件生产过程中的在线检测，系统需要具备快速的实时处理能力。

为了提高系统的实时性，可以采用并行处理、GPU加速等技术手段。

四、系统应用和优势基于机器视觉的电子元器件检测系统在电子元器件生产过程中具有广泛的应用和重要的优势：1. 自动化检测相比传统的人工检测方式，机器视觉系统能够实现电子元器件的自动化检测，提高生产效率和减少人力成本。

电子行业电子元件目检设备设计引言在电子行业中，电子元件的质量检测是非常重要的环节。

为了提高生产效率和产品质量，在电子元件制造过程中引入目检设备是必不可少的。

目检设备能够通过视觉系统快速准确地检测电子元件的外观和质量特征，帮助电子制造企业提高产品的质量和竞争力。

本文将介绍电子行业中常见的电子元件目检设备的设计要点和注意事项，以帮助读者了解目检设备的基本原理和设计流程。

目检设备的基本原理目检设备的基本原理是利用计算机视觉技术对电子元件进行图像处理和分析，以判断元件的外观和质量特征是否符合要求。

目检设备通常由以下几个主要部分组成：1.光源系统：通过光源照射电子元件，提供足够的光线使得元件的外观特征能够清晰可见。

2.摄像系统：采用高分辨率的摄像机来获取电子元件的图像。

3.图像处理系统：通过图像处理算法对采集到的图像进行处理和分析，提取元件的外观和质量特征。

4.控制系统：控制整个目检设备的运行，包括触发图像采集、处理算法的执行以及结果的输出等。

目检设备的设计要点光源系统的设计光源是目检设备中非常关键的部分，它需要提供足够的光线以确保电子元件的外观特征能够清晰可见。

在设计光源系统时，需要考虑以下几个要点：•光源的亮度和均匀性：光源的亮度和均匀性会直接影响到图像的质量。

通过选择合适的光源和光源的位置，可以使得图像的亮度和均匀性达到最佳效果。

•光源的颜色温度：不同类型的电子元件可能具有不同的外观特征，而这些特征可能在特定的光源下更容易被检测到。

因此，在设计光源系统时需要考虑电子元件的外观特征，并选择合适的颜色温度。

摄像系统的设计摄像系统需要采用高分辨率的摄像机来获取电子元件的图像。

在设计摄像系统时，需要考虑以下几个要点：•摄像机的分辨率：分辨率越高，可以获取到越多的细节信息，从而提高检测的准确性。

因此，选择适合的摄像机分辨率是非常重要的。

•摄像机的帧率：帧率越高，可以获取到更多的图像，从而提高检测的效率。

在设计摄像系统时，需要根据实际需求考虑摄像机的帧率。

基于机器视觉的电子元器件质检系统设计与实现随着电子元器件的广泛应用，对其质量的要求也越来越高。

为了提高电子元器件质量检测的准确性和效率，基于机器视觉的电子元器件质检系统应运而生。

本文将介绍基于机器视觉的电子元器件质检系统的设计与实现。

一、引言机器视觉是一种模拟人类视觉系统的技术，利用摄像机、图像处理和模式识别等方法实现对目标物体的检测和识别。

基于机器视觉的电子元器件质检系统利用计算机视觉技术，能够对电子元器件进行高效而准确的检测，提高了生产效率和产品质量。

二、系统设计基于机器视觉的电子元器件质检系统包括硬件和软件两个部分。

1. 硬件设计硬件设计是基于机器视觉的电子元器件质检系统的基础，主要包括摄像机、光源、图像采集卡和计算机等设备。

摄像机用于拍摄电子元器件的图像，在图像采集卡的作用下将图像传输给计算机进行处理。

光源的选择需要根据待检测电子元器件的特点来确定，确保图像清晰度和对比度。

2. 软件设计软件设计是基于机器视觉的电子元器件质检系统的核心，主要包括图像处理和模式识别两个部分。

图像处理是指对从摄像机采集到的图像进行去噪、滤波、增强和分割等操作，以提取出所需的特征。

常用的图像处理算法包括边缘检测、阈值分割、形态学运算等。

模式识别是指根据图像处理得到的特征，通过与已知模式进行比较和匹配，判断待检测电子元器件是否合格。

常用的模式识别算法包括支持向量机、人工神经网络、决策树等。

三、系统实现基于机器视觉的电子元器件质检系统的实现步骤如下：1. 图像采集首先，使用摄像机对待检测的电子元器件进行拍摄，将图像传输给计算机。

2. 图像预处理对采集到的图像进行预处理，包括去噪、滤波、增强和分割等操作。

预处理的目的是提取出电子元器件的特征，以便后续的模式识别。

3. 特征提取在经过预处理后，通过使用图像处理算法提取出电子元器件的特征，例如边缘、纹理等。

特征提取的目的是将图像转化为可供模式识别的数据格式。

4. 模式识别将特征输入模式识别算法进行训练和分类，判断电子元器件是否合格。

基于机器视觉的电子元器件检测系统设计张苏友(张家港开放大学 江苏张家港 215625)摘要：近年来，随着信息技术的不断发展，电子产品更新速度大幅提升，各类电子元器更具集成化和微型化特点，进一步增加了电子元器件检测难度。

在传统检测工作执行上，主要以目标检测手段应用为主，所得到的图像分辨率较低，信息量明显不足。

为此，人们引进了基于机器视觉的电子元器件检测系统，对应的检测效率和质量大幅提升。

该文以实际工作开展情况为基础，对基于机器视觉的电子元器件检测系统细节设计内容进行总结，论述了该检测系统的试验内容。

关键词：信息技术 机器视觉 电子元器件 检测系统中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2023)20-0009-04 Design of the Electronic Component Detection System Based onMachine VisionZHANG Suyou(Zhangjiagang Open University, Zhangjiagang, Jiangsu Province, 215625 China)Abstract:In recent years, with the continuous development of information technology, the update speed of elec‐tronic products has been greatly improved, and all kinds of electronic components are more integrated and miniatur‐ized, which further increases the difficulty of electronic component detection. In the implementation of traditional de‐tection work, the application of target detection means is mainly focused on, the resolution of the obtained images is low, and the amount of information is obviously insufficient. Therefore, people introduces an electronic component detection system based on machine vision, and the corresponding detection efficiency and quality are greatly improved. Based on the development of practical work, this paper summarizes the detailed design content of the electronic com‐ponent detection system based on machine vision, and discusses the test content of the detection system.Key Words: Information technology; Machine vision; Electronic components; Detection system现阶段，我国电子元器件生产主要以自动化生产为主，但当前传统检测方式已经无法满足现阶段的检测需求。

基于机器视觉的零件尺寸测量系统设计作者：王保军来源：《电子技术与软件工程》2017年第04期摘要设计了一套基于机器视觉的零件尺寸在线测量系统。

完成了硬件设备的选型和平台的搭建；采用Matlab语言实现了图像处理算法；采用Matlab GUI完成了测量系统软件的设计。

实验结果表明：测量系统的测量精度可以达到2um以下，满足零件尺寸在线检测要求，具有很好的应用前景。

【关键词】机器视觉 Matlab 图像处理尺寸测量在工业生产中，测量是进行质量管理的手段，是贯彻质量标准的技术保证。

机械零件的尺寸检测作为产品加工的一个关键环节，其检测结果不仅影响产品的质量，而且对后续零件的再加工和装配产生决定性的作用。

目前，常规的零件尺寸测量手段主要采用游标卡尺、激光测量仪和轮廓仪等完成检测环节。

以上零件尺寸测量方法要么受测量工具限制，其测量精度有限；要么检测仪器过于昂贵且操作复杂，同时其准确率往往受人为因素的影响。

鉴于当前机器视觉技术的快速发展以及其在工业检测方面的成功应用，论文构想利用摄像机替代人眼，让计算机替代人脑，从而研制出一套针对零件常规尺寸的自动化测量系统。

1 系统概述在充分遵循系统的完整性、可靠性、经济性和实时性等原则的基础上，本文设计出了一套基于机器视觉的零件常规尺寸测量系统。

该测量系统主要由图像摄取、图像处理、图像特征提取和分析、图像常规尺寸测量和结果输出几部分组成。

其工作原理图如图1所示。

2 硬件设计基于机器视觉的零件常规尺寸测量系统的硬件主要包括：照明装置、摄像机、计算机和透明工作台。

各部件的主要功能是：照明装置主要为零件图像采集提供合适的光照环境；摄像机用来采集零件数字图像并传送到计算机，然后保存为相应图片格式；计算机通过系统软件实现对零件图像的预处理、边界提取、特征提取、相机标定和常规尺寸计算；透明工作台用来承载被测零件。

3 算法设计图像处理算法对机器视觉测量系统会产生决定性的影响。

为了能满足零件尺寸测量的要求，针对零件产品图像的特点，我们设计了一套合理的图像处理算法流程。

XXXX 大学
毕业设计任务书
学院、系：XXXX学院
专业：软件工程（机电一体化软件开发与应用）学生姓名：XXXX 学号：XXXXXXXXX 设计题目：基于机器视觉的复杂零件尺寸
测
量系统
设计
起迄日期: 2013年2月25日~2013年6月10日指导教师:XXX 讲师
系主任:XXXX 教授
发任务书日期: 2013年2月 25 日
任务书填写要求
1．毕业设计任务书由指导教师根据各课题的具体情况填写，经学生所在系的负责人审查、签字后生效。

此任务书应在毕业设计开始前一周内填好并发给学生；
2．任务书内容必须用黑笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式（可从教务处网页上下载）打印，不得随便涂改或潦草书写，禁止打印在其它纸上后剪贴；
3．任务书内填写的内容，必须和学生毕业设计完成的情况相一致，若有变更，应当经过所在专业及系主管领导审批后方可重新填写；
4．任务书内有关“学院、系”、“专业”等名称的填写，应写中文全称，不能写数字代码。

学生的“学号”要写全号（如020*******），不能只写最后2位或1位数字；
5．有关年月日等日期的填写，应当按照国标GB/T 7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求，一律用阿拉伯数字书写。

如“2004年3月15日”或“2004-03-15”。

毕业设计任务书
毕业设计任务书。

基于机器视觉的元器件检测系统方案发布时间：2022-07-08T05:44:45.352Z 来源：《中国科技信息》2022年第33卷5期作者：贾庆生，殷永旸，朱广鹏，魏伟[导读] 本文提出一种元器件检测系统方案，通过对元器件的图像进行采集和输入，并且对于输入图像采用特征点匹配识别目标信息得到元器件的数量和种类，通过与目标图像信息进行比较，判定待测元器件是否符合测试要求，从而自动检测待测元器件是否合格。

贾庆生，殷永旸，朱广鹏，魏伟南京熊猫电子制造有限公司，江苏南京 210038摘要：本文提出一种元器件检测系统方案，通过对元器件的图像进行采集和输入，并且对于输入图像采用特征点匹配识别目标信息得到元器件的数量和种类，通过与目标图像信息进行比较，判定待测元器件是否符合测试要求，从而自动检测待测元器件是否合格。

本发明依托于基于机器视觉的图像处理算法实现图像检测，不需要人工参与，将传统主观目视判别变为客观图像判别，可以提高元器件检测精度，降低漏检率和人工成本，提高生产测试效率。

关键词：元器件检测；图像处理; 机器视觉；特征点匹配Abstract： This paper proposes a component detection system scheme, which collects and inputs the image of the component, and uses feature point matching to identify the target information for the input image to obtain the number and type of components. Whether the tested components meet the test requirements, so as to automatically detect whether the components to be tested are qualified. The invention realizes image detection by relying on digital image processing technology, does not require manual participation, changes traditional subjective visual discrimination into objective image discrimination, can improve component detection accuracy, reduce missed detection rate and labor cost, and improve production testing efficiency.Key words： Component inspection; image processing; machine vision; feature point matching 前言在制造业加工领域，无论是在加工过程中或是最后的检测过程中都需要对于元器件数量和种类进行检测，确认最后产品生产之后没有漏料和错料的问题。

基于机器视觉的零件尺寸检测与测量导语：随着制造业的快速发展，零件的精确尺寸检测与测量成为了生产过程中的关键环节。

传统的尺寸检测方法往往需要人工参与，并且效率低下且不够精确。

而基于机器视觉的零件尺寸检测与测量则提供了一种快速、准确且可靠的解决方案。

一、机器视觉技术在零件尺寸检测中的应用随着机器视觉技术的迅猛发展，其在零件尺寸检测方面的应用也逐渐成为一种趋势。

机器视觉系统能够通过摄像机获取零件的影像信息，并通过图像处理算法来实现尺寸的检测与测量。

这种非接触式的测量方式在一定程度上消除了人为因素对结果的影响，大大提高了测量的准确性。

二、基于机器视觉的零件尺寸检测与测量的优势1. 自动化：基于机器视觉的零件尺寸检测与测量可以实现自动化，无需人工操作，从而提高了生产效率。

2. 高精度：机器视觉系统通过高分辨率的摄像机和精确的算法，能够实现对零件尺寸的亚毫米级别的准确度。

3. 实时监控：机器视觉系统可以实时监控零件的尺寸变化，及时发现生产过程中的异常情况并进行调整，提高了生产质量。

4. 多样性：基于机器视觉的零件尺寸检测与测量可以适用于不同形状、大小和材质的零件，具有较大的适应性。

三、基于机器视觉的零件尺寸检测与测量的实施步骤1. 系统设计：根据具体的生产需求，设计适合的机器视觉系统，包括选择合适的摄像机、光源和图像处理算法。

2. 数据采集：通过摄像机采集零件的图像数据，并传输至图像处理系统进行处理。

3. 图像处理：通过图像处理算法对采集到的图像进行处理，提取出零件的特征与边界，并计算出其尺寸。

4. 尺寸分析：根据所得到的尺寸数据进行分析，判断是否符合要求，并生成结果报告。

5. 反馈控制：根据分析结果，及时反馈给生产线控制系统，进行相应的调整和控制，确保生产过程的稳定性。

四、机器视觉技术在零件尺寸检测中的挑战与解决方案1. 光照条件：不同的光照条件可能对图像质量产生影响，需要选择适当的光源和光照方式，或者采用图像增强算法进行处理。

基于机器视觉的产品尺寸自动检测系统设计随着工业生产的日益发展和自动化程度的不断提高，工业自动化技术也越来越成熟。

其中机器视觉技术就是其中的一种重要的技术手段。

机器视觉技术主要通过计算机视觉系统来实现对物品的自动识别、检测、计量和分类等功能。

机器视觉技术及其相关产品应用广泛，例如工业自动生产线上的产品检测、智能交通系统中的车辆识别等。

本文主要介绍如何基于机器视觉技术来设计一个产品尺寸自动检测系统。

一、机器视觉技术的原理和应用机器视觉技术是一种通过计算机对图像信息进行处理和分析，实现自动识别、检测、计量和分类等功能的技术手段。

将这种技术应用到产品尺寸自动检测系统中，可以实现自动检测各种产品的尺寸、形状、位置等信息。

机器视觉技术主要包括图像采集、图像处理和图像识别三个方面。

图像采集：利用摄像机、线阵列扫描器、CCD、CMOS等各种不同的图像数据采集设备，将物品表面图像转化为数字信号，用以进行后续的图像处理和分析。

图像处理：对采集到的图像进行数字化、滤波、增强、分割等处理，以便对目标物体进行特征提取和分析。

图像识别：通过特征提取和匹配，对进行分类或定位等操作，以实现对目标物体的自动检测、计量、分拣和分类等功能。

二、产品尺寸自动检测系统的设计方案1、系统硬件设计系统硬件主要由采集设备、采集控制器、图像处理器、分析处理器、输出设备等组成。

其中采集设备主要采用CCD或CMOS的形态，并与采集控制器相连，控制信号进入采集设备后对尺寸进行采集。

图像处理器主要对采集的信号进行滤波和增强处理，并采用数字化处理方式，使用数字信号处理芯片实现。

分析处理器主要对处理后的信号进行分析和识别，根据实际情况使用FPGA或DSP进行处理。

2、系统软件设计系统软件的设计主要包括图像获取软件、图像处理软件和图像识别软件，软件运行在嵌入式操作系统中。

图像获取软件主要运行在采集控制器中，其主要作用是控制采集设备和实时采集信号。

图像处理软件主要通过计算机进行处理，并将处理结果传输给图像识别软件进行处理，这里主要应用数字化信号处理和算法处理。

基于机器视觉的零件尺寸检测系统设计与实现随着制造业的发展和现代工业生产的复杂性增加，对零件尺寸的精确检测要求也越来越高。

传统人工检测的局限性和效率问题引发了机器视觉技术在零件尺寸检测中的应用。

本文将介绍一种基于机器视觉的零件尺寸检测系统的设计与实现。

一、引言机器视觉技术是指模仿人眼视觉系统的感知、识别和判别能力，通过相机、图像采集卡、计算机等设备，对图像进行采集、处理和分析的技术。

在制造业中，机器视觉技术已经得到了广泛应用，其中之一就是零件尺寸的检测。

二、系统设计1. 系统硬件设计基于机器视觉的零件尺寸检测系统的硬件设计包括相机、光源、图像采集卡和计算机等设备。

相机是将被检测零件的图像采集下来的关键设备，其选型应根据零件的特性和检测要求来确定。

光源的选取也至关重要，应以保证零件表面被光照亮且不产生阴影为原则。

图像采集卡负责将相机采集到的图像数据传输到计算机上进行处理和分析。

2. 系统软件设计基于机器视觉的零件尺寸检测系统的软件设计通常包括图像预处理、特征提取和尺寸计算三个主要步骤。

图像预处理是对采集到的图像进行噪声去除、平滑处理和图像增强等操作，以提高后续处理的准确性和稳定性。

特征提取是基于处理后的图像，通过算法提取图像中与零件尺寸相关的特征信息，如边缘、角点等。

常用的特征提取算法有Canny算法、Sobel算法等。

尺寸计算是根据所提取到的特征信息，结合已知的标定参数和尺寸测量原理，进行尺寸计算并给出结果。

常用的尺寸计算方法有比例尺寸计算法、基于几何关系的尺寸计算法等。

三、系统实现1. 硬件搭建在系统实现过程中，首先需要根据硬件设计的要求，搭建相应的硬件平台，包括安装相机、配置光源、连接图像采集卡和计算机等设备。

确保硬件设备的稳定性和可靠性。

2. 软件开发基于机器视觉的零件尺寸检测系统的软件开发需要根据所选用的开发平台和编程语言进行。

可以选择常见的开发平台，如OpenCV、MATLAB等，以及常用的编程语言，如C++、Python等。

基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统设计随着工业生产的发展，对零件的质量与精度要求越来越高，而传统的人工尺寸检测与测量方法已经无法满足这些要求。

因此，基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统应运而生。

本文将针对这一问题进行探讨。

一、介绍机器视觉技术是一门利用计算机视觉进行模式识别、目标检测和三维重建等方面的技术。

基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统利用计算机视觉技术，可以实现对零件尺寸的高精度检测与测量。

二、系统设计1. 摄像设备选择在设计基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统时，首先需要选择合适的摄像设备。

一般来说，高分辨率的摄像头能够提供更精确的检测结果。

2. 图像采集与处理图像采集是系统中的核心环节之一，通过摄像设备采集零件的图像，并对图像进行处理，提取出需要检测的特征。

图像处理算法可以采用边缘检测、二值化、滤波等方法，以提高图像的清晰度和信噪比。

3. 特征提取与分析在图像处理的基础上，需要进一步提取出零件的特征信息。

可以通过边缘检测算法提取零件的轮廓信息，或者利用模板匹配的方法提取出关键特征点。

4. 尺寸计算与结果输出根据零件的特征信息，结合相应的几何测量原理，可以计算出零件的尺寸参数。

一般来说，可以计算出零件的长、宽、高等尺寸参数，以及一些特殊形状的测量参数。

三、系统优势基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统相比传统的人工测量方法具有以下优势：1. 精度高：机器视觉系统可以实现对零件尺寸的高精度测量，减少了人为因素对测量结果的影响。

2. 自动化程度高：系统可以实现对多个零件的自动化测量，减少了人工测量的工作量，提高了工作效率。

3. 可靠性好：机器视觉系统的测量结果可靠性高，可以避免人工测量过程中的主观误差。

4. 数据可视化：测量结果可以通过电脑显示进行直观展示与分析，方便人们对零件质量进行评估。

四、应用领域基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统在很多领域都有广泛的应用，例如汽车制造、航空航天、电子电气等行业。

基于机器视觉的零件尺寸自动检测系统提要：本文主要介绍了利用机器人视觉进行零件尺寸检测的系统。

主要包括:机器视觉检测技术的发展以及检测方法简介、系统的检测模块、图像处理技术及其过程。

重点描述和介绍了五大模块。

最后,探讨和研究了如何高效地与生产中的各个环节相结合使系统的自动化程度更高。

关键词:机器视觉;零件检测;图像处理;机器视觉检测技术1、引言在现代制造业的自动化生产中,涉及到各种各样的检查、测量和零件检测应用。

这类加工生产的共同特点是连续大批量生产,对尺寸精确度的要求非常高。

传统的检测方法效率低,误差大,已不能适应目前的工艺要求。

这时,计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性,与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合,使机器视觉在工业检测中的应用越来越广泛。

机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度,与一般意义上的图像处理系统相比,机器视觉强调的是精度和速度,以及工业现场环境下的可靠性。

2、机器视觉技术及检测方法简介2.1机器视觉技术的发展机器视觉作为工业自动化系统的重要组成之一,自起步发展到现在已有15年的发展历史。

应该说机器视觉作为一种应用系统,其功能特点是随着工业自动化而逐渐发展和完善的。

它的技术与应用也随着自动化行业的发展而日益成熟。

最近几年机器视觉技术发展很快,现在机器视觉技术已经逐渐深入到各行各业的各种应用领域中。

视觉检测按其所处理的数据类型可分为二值图像、灰度图像、彩色图像的视觉检测。

2.2视觉检测方法Moganti 等人将视觉检测算法做了如下分类:(1)基于参考的视觉检测方法采用点对点(或特征对特征)比较,它利用了检测目标的完整知识。

方法主要有: 剪影法、模板匹配法、树法、句法方法和图匹配方法。

(2)非参考型检测方法该方法利用的是待检测目标的一般特性,而不是特定的一个检测目标的知识。

不需要任何参考模式,如果模式不符合设计的规则,就认为不合格或有缺陷,因此也称为设计2规则验证方法。

该方法依据工件设计规则判断工件是否有缺陷,无须逐点比较待测工件图像和标准图像。

基于机器视觉的电子元器件检测系统设计摘要：目前，我们的经济处于一个高速发展的时期，伴随着科技的飞速发展，各种类型的电子元件都朝着一体化、微型化的方向发展，这给电子元件的检测带来了更大的困难。

在以往的检测工作中，多注重对物体检测方法的运用，所得影像解析度不高，且包含的信息也比较少。

因此，研究人员引入了以机器视觉技术为基础的电子元件检测方法，大大提高了检测的效率与品质。

关键词：机器视觉；电子元器件；检测系统设计电子元器件是系统和组件的重要组成部分，提高电子元器件的可靠性是系统可靠运行的基础。

在推出新的产品时，首先要对其进行可靠性试验，所以要做可靠性检测。

但常规状态下的检测费用高昂，尤其是军事设备，其可靠性需求更加苛刻。

因此需要研究一些试验方法来测试其可靠性指标。

1国产电子元器件现状1996年7月，33个西方国家签署《瓦森纳协定》，开始了对中国长达20多年的出口限制，从高端电子元器件、高端制造设备、先进技术等方面限制中国半导体行业发展。

2021年12月，计算机辅助设计软件也被纳入管控范围，西方国家对中国高端技术的限制日益加重。

西方国家对中国长期的技术封锁，虽然限制了中国半导体技术的快速发展，但也促使中国形成了最为完整的半导体产业链，从原材料到高端集成电路的每一个环节，从电阻电容到高端集成电路的所有分类都有中国企业的参与，具备了实现全产业链自主可控的工业基础。

半导体产业按照其制造过程可以划分为半导体材料和制造设备工业，中游是半导体设计、制造、封装和检测工业，以及其下游的半导体终端应用产业。

在我国，大数据，5 G，人工智能，智能汽车等领域已经得到了广泛的运用，华为，阿里，百度，比亚迪等公司都已经获得了巨大的成功。

华为海思的麒麟芯片是全球第一，飞腾 CPU，景嘉微 GPU，以及“魂芯”，虽然还不是最顶尖的，但已经能够满足大部分应用需求；而被称为“芯片之母”的 EDA (EDA)，已经实现了28 nm的成熟制造技术。

基于机器视觉的零件尺寸自动测量系统上海理工大学机械工程学院(200093刘中坡杜宝江张杰摘要阐述了利用机器人视觉进行零件尺寸检测的系统。

包括:机器人视觉系统的构成;工件测量的基本原理;图像预处理的基本方法;图像边缘特征的提取与具体实现算法。

实践表明,该系统方案是切实可行的,具有较高的使用价值。

关键词零件检测机器人视觉 C MOS传感器Harris算法边缘特征在现代制造业自动化生产中,涉及到各种各样的检查、测量和零件识别应用。

这类加工生产的共同特点是连续大批量生产、对尺寸精确度的要求非常高。

这种带有高度重复性和智能性判断的工作一般只能靠人手工检测来完成,我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序,在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时,仍然不能保证100%的检验合格率,而当今企业之间的竞争,已经不允许哪怕是0. 1%的缺陷存在。

有些时候,如微小尺寸的精确快速测量,形状匹配,颜色辨识等,用人眼根本无法连续稳定地进行,其它物理量传感器也难有用武之地。

以铸件而言,它的形状不规则导致难以测量,而钣金件也是千变万化。

这时,计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性,与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合,使机器视觉在工业检测中的应用越来越广泛。

机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度,与一般意义上的图像处理系统相比,机器视觉强调的是精度和速度,以及工业现场环境下的可靠性。

1系统的体系框架系统主要由测量工作台、光源、图像传感器、图像采集卡、计算机、后台图像处理程序、数据库等构成。

整个系统原理如图1所示,在光源的照射下,被测工件的外形尺寸检测项目信息(如内径、宽度等处于特定的背景中,其影像被光学放大系统获取,经透镜滤掉杂光后放大聚焦在C MOS的光敏阵列面上,C MOS摄像头将其接受的光学影像转换成视频信号输出给图像采集卡,图像采集卡再将数字信号转换成数字图像信息供计算机处理和显示器显示,计算机运用图像处理算法对图形数据进行处理运算,从而求得图像中需要测量的边界点的坐标,并求出被测工件的尺寸值,最后与预先设定的标准尺寸相对比,从而判断出工件是否合格。

基于机器视觉的电池尺寸检测系统的设计摘要：为了提高手机电池外形尺寸检测的精度和效率，设计了一种基于工业相机、伺服电机和机械手的自动检测系统，并对该系统进行了运动控制系统和检测软件的设计，同时一给出了基于机器视觉原理的电池外形尺寸的实用检测方法。

根据具体的测试要求完成光学设备选型，选择了相应的视觉开发软件编写电池外形尺寸测量程序。

该系统具有自扫描、高精度、稳定性强和非接触等优点，对同类项目的设计有一定的参考价值，进而能够满足实际应用的需求。

关键词：机器视觉；运动控制；硬件选型；尺寸检测0引言随着当前图像处理技术，计算机语言编写技术以及机器视觉技术的不断发展，机器视觉技术的应用范围也变得越来越广泛，尤其是在当前的自动化生产企业中，已经拥有比较大的应用范围。

在当前的手机电池生产过程中，由于电池外形尺寸的合格程度，会影响电池正负极耳和极耳胶的装配，进而影响电池的封装工序要求。

尤其是对于很多的不同规格，不同品牌的手机电池，其外形结构尺寸对于电池的极耳和极耳胶的安装都有比较严格的尺寸要求。

但是，目前正在研究的电池尺寸以及对整个电池的极耳和极耳胶所需的安装的尺寸而言，还没有比较好的方法能够实现较好的尺寸测量方法。

在现实的手机电池生产过程中，很多的企业一般是选择用比较传统的千分尺和游标卡尺日常中最常用的测量工具进行测量。

但是这种测量方式在很大程度上影响了电池生产中的工作效率，导致手机电池的生产流程变得更加费时费力，进而导致整个生成成本增加，这种检测模式不但容易造成较大的误差，无法保证准确的检测误差，比较容易导致电池的生产不合格。

由于很多的生产企业生产规模的不断增加。

自动化流水线的速度也在不断的提升，对于实际中的人工检测在速度上存在极大限制，已经无法满足当前的工业化生产的技术要求。

针对当前手机电池尺寸检测的精度较低、检测速度较慢以及检测流程不规范等问题，本文提出了一种基于机器视觉的手机电池尺寸检测系统，进而通过这一系统的工作替代传统的人工测量方式。

大连理工大学硕士学位论文MOX元件多参量机器视觉检测系统设计姓名：张波申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：李明伟20050301ＭＯＸ元件多参量机器视觉检测系统设计ＴｈｅＤｅｓｉｇｎｏｆＭｕｌｔｉｐａｒａｍｅｔｅｒＭａｃｈｉｎｅＶｉｓｉｏｎＤｅｔｅｃｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｆｏｒＭｏＸＥｌｅｍｅｎｔＡｂｓｔｒａｃｔＷｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒａｎｄｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎｉｓｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｓｏｆｑｕａｌｉｔｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｍｅｄｉｃｉｎｅｉｍａｇｅ，ｉｎｄｕｓｔｒｙｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，ｅｔｃ．Ａｓａｖｉｓｕａｌｍｅｔｈｏｄｗｉｔｈｇｒｅａｔｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ，ｉｔｃａｌｌｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙａｎｄａｕｔｏｍａｔｉｚａｔｉｏｎｌｅｖｅｌａｎｄａｃｈｉｅｖｅｓａｌｏｔｏｆｂｅｎｅｆｉｔ．ｎｌｉｓｐａｐｅｒｄｅｓｉｇｎｓａｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｆｏｒＭＯＸｅｌｅｍｅｎｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｉｓａｐｒｏｊｅｃｔｏｆｔｈｅｆｉｆｔｈａｃａｄｅｍｅｏｆｎｕｃｌｅａｒｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｏｒＭＯＸｄｅｍｅｎｔｑｕａｌｉｔｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．ｎ圯ｓｙｓｔｅｍｃａｎｍｅ０Ｌｓｕｒｅｔｈｅｄｉａｍｅｔｅｒ，ｈｅｉｇｈｔ，ｓｕｒｆａｃｅｄａｍａｇｅａｎｄｆｌａｗ，ａｎｄｉｔａｌｓｏＣａｌｌｗｏｒｋｏｎｌｉｎｅ．Ｆｏｒｔｈｅｏｎｌｉｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，８－ｒｏｔａｔｉｏｎａｌｗｏｒｋｂｅｎｃｈｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ，ｗｈｉｃｈｉｓｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｂｙｐｈｏｔｏｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｓｗｉｔｃｈ．Ｗｈｅｎｔｈｅｗｏｒｋｂｅｎｃｈｒｕｎｔｏｔｈｅａｐｐｏｉｎｔｅｄｐｌａｃｅ，ｔｈｅｓｗｉｔｃｈｉｓｌｒｉｇｇｅｒｅｄａｎｄａｓｉｇｎａｌｉｓｓｅｎｔｔｏｔｈｅｃｏｍｐｕｔｅｒｔｈｒｏｕｇｈｐａｒａｌｌｅｌｐｏｒｔ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｃｏｍｐｕｔｅｒｓｔａｒｔｓｔｏａｃｑｕｉｒｅｔｈｅｅｌｅｍｅｎｔｉｍａｇｅｓ．Ｔ∞ｆｏｒｅｇｒｏｕｎｄａｎｄｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｌｉｇｈｔｓａｒｅｕｓｅｄｉｎｔｈｅｓｙｓｔｅｍ．ＴｈｅｆｏｒｅｇｒｏｕｎｄｌｉｇｈｔＣａｎｓｔａｎｄｏｕｔｔｈｅｓｕｒｆａｃｅｃｈａｒａｃｔｅｒｏｆｔｈｅｅｌｅｍｅｎｔａｎｄｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ１ｉｇｈｔｃａｎｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｃｏｎｔｒａｓｔｏｆｔｈｅｉｍａｇｅ．ｍｌｅｌｉｇｈｔｓｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｉｍａｇｅｑｕａｌｉｔｙＳＯｔｈａｔｉｔｉｓｅａｓｙｆｏｒｔ１１ｅｃｏｍｐｕｔｅｒｔｏｐｒｏｃｅｓｓｔｈｅｉｍａｇｅ．ＡｎａｐｐｒｏａｃｈｂａｓｅｄｏｎＬｏＧｏｐｅｒａｔｏｒａｎｄｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｉｓｕｓｅｄｔｏｌｏｃａｔｅｔｈｅｅｄｇｅｏｆｅｌｅｍｅｎｔｉｍａｇｅ．ＳＯｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｃａｎｒｅａｃｈｔｏｓｕｂ—ｐｉｘｅｌｌｅｖｅｌ．ｎ佗ｓｙｓｔｅｍｉｓｃａｌｉｂｒａｔｅｄｉｎｒｅａｌｔｉｍｅｂｙａｓｔａｎｄａｒｄｅｌｅｍｅｎｔ．Ｗｈｅｕｅｖｅｒｔｈｅｗｏｒｋｂｅｎｃｈｔｕｒｎｓａｒｏｕｎｄ，ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｓａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙｃａｌｉｂｒａｔｅｄｏｎｃｅ．ＩｔＣａｎｄｅｃｒｅａｓｅｔｈｅｅｆｆｅｃｔａｒｏｕｓｅｄｂｙｅｎｖｋｏｎｍｅｎｔａｌｖａｒｉｅｔｙＩｎｔｈｅｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ，ｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｈｏｗｔｏｄｒｉｖｅｔｈｅｎｏｎ－ＮａｔｉｏｎａｌＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ（ＮＩ）ＬａｂＷｉｎｄｏｗｓｄＣＶＩｉｓｓｏｌｖｅｄＳＯａｓｔｏｓａｖｅｔｈｅｓｙｓｔｅｍｃｏｓｔ．ＡＣｏｍｐａｎｙ’Ｓａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｃａｒｄｉｎｔｈｅｄａｔａｂａｓｅｍｏｄｕｌｅｉｓａｌｓｏｄｅｓｉｇｎｅｄｆｏｒｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅｃｏｒｄａｎｄａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｅｔｈｅｒｅｓｕｌｔｄａｔａ．ＴｈｅｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌｖｉｍａｚａｉｎｓｔｒｔｔｍｅｎｔｓｏｆｔｗａｒｅＬａｂＷｉｎｄｏｗｓ／ＣＶＩｐｒｏｄｕｃｅｄｂｙＮＩｉｓｕｓｅｄｔｏｄｅｖｅｌｏｐｔｈｅｓｙｓｔｅｍｓｏｆｔｗａｒｅ．Ｉｔｍａｋｅｓｔｈｅｓｙｓｔｅｍｈａｖｅａｈｉｇｈｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｓｔｒｏｎｇｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ．ｎｅｃｏｎｔｒｏｌｉｎｔｅｒｆａｃｅｉｓｂｅａｕｔｉｆｕｌａｎｄｅａｓｙｔｏｂｅｏｐｅｒａｔｅｄ．Ｉｔｉｓｐｒｏｖｅｄｂｙｍｏｒｅｔｅｓｔｓｔｈａｔｔｈｅｓｙｓｔｅｍｒｕｎｓｓｔｅａｄｉｌｙａｎｄｈａｓｒｅａｃｈｅｄｔｏｔｈｅｒｅｑｕｅｓｔｏｆｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ＭａｃｈｉｎｅＶｉｓｉｏｎ；ＥｄｇｅＬｏｃａｔｉｏｎ；ＶｉｒｔｕａｌＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ；ＬａｂＷｉｎｄｏｗｓｌＣＶｌ一ＩＩ．独创性说明作者郑重声明：本硕士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得研究成果。