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为验证优化算法与原始拟合算法的位置精度,特制作一张带有标准圆及圆心的计算机辅助设计(computer aided design, CAD)样板图,并转化为图片格式,画图软件显示圆心坐标为(586, 372),如图 3所示。为方便分析对比,将图像检测程序写入到同一个程序界面,其检测结果如图 4所示。图中左侧显示区域表示直接利用HALCON算法拟合的圆,用“红色圆”显示,输出圆心信息显示为“检测圆信息”; 右侧显示区域表示优化拟合计算之后拟合的圆,用“绿色圆”显示,输出圆心信息为“拟合圆信息”。
表 1为优化前后圆心检测数据对比。可以发现,优化处理前拟合出来的圆心坐标与标准坐标位置偏差较大,最小偏差0.255pixel,最大偏差3.143pixel; 经过优化拟合之后输出的圆心坐标与标准坐标偏差较小,精度不大于0.3pixel,表明检测的精度得到提高。一方面,通过限制ROI区域的检测范围,另一方面,重新拟合迭代数据计算量增加不多,且和图片显示分属不同的线程,因此在软件界面显示优化前后处理时间没有明显变化。
detection
circle 1detection
circle 2detection
circle 3detection
circle 4detection
circle 5detection
circle 6fitting
circlestandard
coordinatescoordinate x/pixel 585.475 585.473 588.909 586.186 585.536 585.903 586.247 586 coordinate y/pixel 373.049 371.764 370.909 373.160 370.668 372.236 371.964 372 center offset/pixel 1.173 0.577 3.143 1.175 1.411 0.255 0.250 0 Table 1. Data comparison of circle center detection before and after optimization
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为了验证本方法的实用性,特选用两种常见的铝基板PCB,在不同光源条件下进行测试,其产品测试效果如图 5所示。
Figure 5. Comparison of the detection effects of two common aluminum substrate PCBs under different light sources
从图 5可以发现,XCZ-86101815铝基板PCB拟合圆心坐标偏差范围为:暗光源下为0.23pixel~0.29pixel,亮光源下为0.11pixel~0.24pixel。LED铝基板PCB拟合圆心坐标偏差范围为:暗光源下为0.22pixel~0.27pixel,亮光源下为0.13pixel~0.22pixel。结果表明:两种铝基板拟合圆心坐标总体检测精度不大于0.3pixel,且在亮光源条件下测试效果更好。
4.3批量实际检测统计分析
选取100组XCZ-86101815型号铝基板PCB、50组FR-4玻纤PCB和80组LED铝基板PCB, 利用文中的MFC模块在不同环境下测试,统计检测结果情况如表 2、表 3所示。结果表明:检测成功率可达97%,检测精度不大于0.3pixel,检测时间小于100ms。实际检测说明本文中开发的MFC程序模块能有效地检测并识别铝基板PCB上的Mark圆,并适时输出坐标信息,完全能满足实际加工需要。
model test
number
(group)succeed
(group)fail
(group)success
rate/
%range of
deviation/
pixelaluminum substrate
PCB of XCZ-86101815100 97 3 97 0.08~0.24 FR-4 glass fiber PCB 50 49 1 98 0.18~0.30 aluminum substrate
PCB of LED80 79 1 98.75 0.12~0.26 Table 2. Statistics of batch detection
model test
number
(group)number of groups in the test time range <25ms
(group)25ms~
50ms
(group)50ms~
75ms
(group)75ms~
100ms
(group)>100ms
(group)aluminum
substrate
PCB of XCZ-
86101815100 4 35 44 17 0 FR-4 glass
fiber PCB50 3 11 23 13 0 aluminum
substrate
PCB of LED80 3 18 37 22 0 Table 3. Statistics of detection time
实际检测结果也有少量失败,产生误检的原因主要有:(1)光源强度不匹配,不同产品表面对光敏感程度不同,相机采集图像过程中需要适时调整,如图 6表示, 因光源亮度过低导致检测失败; (2)平台运动不到位,导致检测视野中缺少有效的检测部位,造成软件无法识别而误检。后期解决方法可考虑添加检测失败判定,当检测失败或产生误检时,软件报警提醒并提示进入人工检测界面,实现人工辅助检测。