影响异型自动插件机的插件精度及速度——元件针脚的图像特点

元件针脚的定位精度和速度受元件针脚的图像特点直接影响，进而影响异型自动插件机的插件精度及速度。因异型自动插件机是根据元件针脚的定位及纠偏后才能把元件针脚插入到对应的PCB板孔，只有针脚末端进入到板孔后针脚才能顺利插入。今天小编就带大家一起学习一下元件针脚的图像特点。

利用前向光源照明的异型元件图像，因为元件针脚没有明显的纹理变化并且亮度也不同，至今常用的图像特点提取方法包括Harris、SUSAN 和 SIFT 等，但这些方法很易发生提取错误及漏提取。而元件针脚的侧面背光图像，其元件 针脚及背景分别对应的是暗及亮两个区域，因为利用背光源照明的针脚图像同样没有明显的纹理变化，因此用Harris、SUSAN及SIFT算法对针脚特征点提取同样易发生提取错误及漏提取，然而背光源照明获得的针脚区域是均匀暗色区域，可获得较清晰及稳定的元件针脚图像，因此旋转立体视觉系统可选用背光源来照明。对于背光图像的立体定位或重构，同样可采用基于侧影轮廓的方法，根据三维锥形的交叉形成元件针脚的空间轮廓，但因此方法需重构三维点云及拟合三维曲面，可能需耗费比较长的计算时间，这种方法经常用来对物体表面轮廓进行三维重构，而对异型元件插件机这类高速自动化设备不太友好。元件针脚侧面背光图像含元件本体及针脚轮廓图像，为了快速并准确地定位元件针脚，可以将元件针脚的图像特征点提取方法提取元件针脚图像的末端中心点作为图像特征点，通过旋转立体视觉定位方法定位元件针脚末端中心点。元件针脚图像特征点提取过程包括：提取初始边缘区间、优化边缘区间、边缘跟踪、亚像素边缘提取、提取针脚图像中心线、以及针脚图像末端中心点提取。

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