【摘 要】
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随着5G技术普及,智能手机PCBA（Printed Circuit Board Assembly）零部件尺寸逐渐趋于微小化、精密化,高精度视觉定位技术是推动智能手机自动化生产线精密、柔性、精益和高精度发展的关键之一。论文以提升智能手机PCBA自动化产线装配机器人视觉定位精度为目标,从高精度单目视觉系统搭建、目标区域检测、边缘轮廓提取、亚像素边缘轮廓细化及高精度中心定位等四方面开展了研究。主要研究内
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随着5G技术普及,智能手机PCBA（Printed Circuit Board Assembly）零部件尺寸逐渐趋于微小化、精密化,高精度视觉定位技术是推动智能手机自动化生产线精密、柔性、精益和高精度发展的关键之一。论文以提升智能手机PCBA自动化产线装配机器人视觉定位精度为目标,从高精度单目视觉系统搭建、目标区域检测、边缘轮廓提取、亚像素边缘轮廓细化及高精度中心定位等四方面开展了研究。主要研究内容包括:（1）高精度单目视觉定位系统搭建及标定研究。根据实际生产线对PCBA视觉定位的需求,对光源、镜头、相机进行选型,并搭建了高精度单目视觉定位系统,采用张正友平面标定法对其进行标定,并利用重投影误差求解出标定平均误差,最总通过实验验证该系统具有±0.06mm的标定精度;（2）PCBA零部件目标区域检测。为了能准确快速的匹配到PCBA零部件目标区域,首先利用直方图均衡化以及提出的基于梯度信息的自适应引导滤波完成图像的预处理工作,能够自适应识别边缘和其他纹理,在去除噪声的同时保护了图像边缘信息,实验结果表明,该算法有较好的去噪效果。然后利用基于最佳伙伴相似性的模板匹配方法,利用点集的方式对待匹配图像与目标图像进行相似度判定得到最佳匹配区域,通过分割图片的方式匹配不重复子像素区域,实现快速遍历,实验结果表明,该算法相较于其他对比算法具有较高的准确性及时效性;（3）为了解决常见阈值分割OTSU算法及其改进算法难以处理复杂背景及纹理的PCBA图像的问题,本文提出一种自适应的OTSU算法,利用前景、背景和中间态三种状态叙述分割状态,并针对中间态区域进行波峰判定,使目标逐步偏向目标谷底,并通过迭代对比的方式获取收敛后的最佳阈值点,实验结果表明,本文算法相较于对比算法具有较好的分割效果。为了从不同特征得复杂轮廓中筛选出目标轮廓,针对矩形轮廓得十字星形基准点通过取其最小外接圆进行等效替代;针对圆形轮廓,利用本文提出的自适应筛选算法,通过计算图像边缘梯度变化率的方式剔除非圆轮廓,进而实现轮廓筛选操作。实验结果表明,本文算法相较于其他对比算法有较高的准确率和时效性。（4）为了提升定位精度,该方法在像素级轮廓提取的基础上,利用改进的高斯曲线拟合法对存在的伪边缘进行一定的剔除,针对实际边缘轮廓存在毛刺、边缘突触等问题,先利用随机抽样一致法对存在突变的点集进行剔除,再采用最小二乘法实现对亚像素轮廓中心位置最终定位。对比实验表明,该方法针对PCBA零部件目标区域中心定位精度可达到±0.03mm。
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