（机械电子工程专业论文）基于机器视觉的pcb板上元器件字符检测.pdf

摘要 摘要 现代先进制造技术的进步，要求检测技术向着高精度化、高速化和网络化方 向发展。长期以来人工检测方法应用于实际生产中，不但费时费力且容易出错， 而且对劳动强度和工作环境有一定的要求，循环工作以及工作坏境都是现在先进 制造技术发展的障碍，传统的人工检测方法已无法完全满足现代制造业的要求。 基于机器视觉检测方法就这样应运而生。 本论文以机器视觉检测技术为手段，通过搭建工件字符特征检测平台以及开 发图像处理及字符识别软件系统，来检测p c b 板上字符特征。本文介绍了机器视 觉检测系统的设计，包括硬件组成和软件设计，其中软件设计包括软件的总体设 计和具体的实现方法。具体实现方法应用l a b v i e w 和i m a q v i s i o n 编程得到。 主要完成以下三方面的工作： 1 、p c b 板字符特征识别检测实验平台的搭建 本文分析了c c d 摄像头、图像采集卡和镜头等图像采集硬件对采集芯片图像 影响并按检测要求进行选用和搭建；针对在线运动的检测，搭建了x y 工作台来 带动实验平台上的p c b 板，使之能按要求运动到检测的视场范围内。 2 、应用l a b v i e w 开发平台，n i v i s i o n 和m o t i o n 开发图像处理与字符识别 软件系统和x y 工作台运动控制系统 本文中图像处理、字符识别和运动控制三部分程序是在l a b v i e w 8 0 平台下 进行开发，其中图像处理和字符识别软件系统是整套检测系统的核心。采用n i 公司的i m a qv i s i o n 8 2 软件包，利用其所提供的图像处理算法库，通过图像获取， 图像标定，图像增强和平滑预处理方法，并采用软件包中o c r 功能对所采集的 字符图像进行读取。x y 工作台运动控制系统采用n i 公司的m o t i o n 7 2 软件包， 开发控制x y 工作台带动待检测工件做相应的运动，把待检测工件上的字符送到 视场范围内，以便采集图像和读取字符特征。 3 、利用实验平台对字符特征实行在线检测，对系统性能进行分析 首先分析了检测实验平台硬件结构与实验环境对检测结果的影响，其次用实 验平台对p c b 板上字符进行实时检测，并查看检测结果的可靠性。 关键词：字符识别；机器视觉；图像处理；l a b v i e wi m a qv i s i o n ： 广东t 业人学硕i ：学位论文 a bs t r a c t m o d e ma d v a n c e dt e c h n i q u eo fm a n u f a c t u r ep r o g r e s sr e q u e s tt h ed e v e l o p m e n to f e x a m i n a t i o nt e c h n o l o g yt u r n st o w a r d st h eh ig ha c c u r a c y , t h eh ig hs p e e da n d n e t w o r k d i r e c t i o n s i n c el o n ga g o ，t h em a n u a le x a m i n a t i o nm e t h o da p p l i e di nt h ea c t u a l p r o d u c t i o n ，n o to n l yt a k e st h et r o u b l et i m e c o n s u m i n gb u ta l s oe a s yt om a k em i s t a k e s ， m o r e o v e rc e r t a i nr e q u e s th a v eb e e na p p l i e dt ot h el a b o ri n t e n s i t ya n dt h ew o r k i n g c o n d i t i o n s t h ep e r i o d i cd u t ya sw e l la st h ew o r k i n gc o n d i t i o n sa l la r et h ep r e s e n t a d v a n c e dt e c h n i q u eo fm a n u f a c t u r ed e v e l o p m e n tb a r r i e r ，t h et r a d i t i o n a lm a n u a l e x a m i n a t i o nm e t h o dh a sb e e nu n a b l et os a t i s f yt h em o d e mm a n u f a c t u r ei n d u s t r y c o m p l e t e l y t h ee x a m i n a t i o nm e t h o db a s e do nt h em a c h i n ev i s i o n a r i s e sa tt h e h i s t o r i cm o m e n t t h i sp a p e rt a k ee x a m i n a t i o nt e c h n o l o g yo ft h em a c h i n ev i s i o na sam e t h o d ， e x a m i n e st h ep c bp a n e lc h a r a c t e rc h a r a c t e r i s t i cb yc o n s t r u c t st h ee x p e r i m e n t a l h a r d w a r ep l a t f o r ma n di m a g ep r o c e s s i n gs o f t w a r es y s t e ma n dt h ec h a r a c t e r r e c o g n i t i o ns y s t e m c o m p a r et h er e a dc h a r a c t e ra n dt h et e m p l a t ec h a r a c t e r , e x a m i n e st r e a t se x a m i n a t i o nw o r kp i e c e t h i sa r t i c l ei n t r o d u c e dt h em a c h i n ev i s i o n e x a m i n a t i o ns y s t e md e s i g n ，d e s c r i b e dt h es y s t e mh a r d w a r ec o m p o s i t i o na n dt h e s o f t w a r ed e s i g ns e p a r a t e l y , i nw h i c hs o f t w a r ed e s i g ni n c l u d i n gt h es o f t w a r es y s t e m d e s i g na n dt h ec o n c r e t er e a l i z a t i o nm e t h o d t h ec o n c r e t er e a l i z a t i o nm e t h o do b t a i n s b yl a b v i e wa n dt h ei m a qv i s i o np r o g r a m m i n g t h ep a p e rm a i n l yi n c l u d e st h e f o l l o w i n gt h r e ea s p e c t s ： 1 c o n s t r u c tt h ep c b e x p e r i m e n t a lh a r d w a r ep l a t f o r mf o ri n s p e c t i o n b e c a u s et h em a c h i n ev i s i o nh a r d w a r ed e v i c e sa r ev e r yi m p o r t a n ta n dw i l la f f e c t t h ep r e c i s i o no ft h em e a s u r e m e n ts y s t e m ，t h i sp a p e rf i r s ta n a l y z e si nd e t a i l st h e i n f l u e n c e so ft h ei m a g ea c q u i r i n gh a r d w a r ei n c l u d i n gc c d c a m e r a ，i m a g ea c q u i s i t i o n b o a r d ，t h e nc o n s t r u c t s t h ee x p e r i m e n t a lh a r d w a r ep l a t f o r ma c c o r d i n gt ot h e r e q u i r e m e n t s ，i nv i e wo ft h em o v i n ga c c u r a c y si n s p e c t i o n ，t h ex yt a b l eh a sb e e n e s t a b l i s h e dt od r i v et h ei m a g ea c q u i r i n gd e v i c e sm o v i n gi nt h ek e yp o i n t sp l a c eo ft h e p a r a l l e lm a c h i n ep l a n e 2 d e v e l o pi m a g ep r o c e s s i n ga n dx yt a b l em o t i o nc o n t r o ls y s t e mb yl a b v i e w n i v i s i o na n dm o t i o n i i t h ep a p e rc o m b i n e sw i t ht h ei m a g ep r o c e s s i n g ，c h a r a c t e rr e c o g n i t i o na n d m o t i o n c o n t r 0 is o f t w a r eu n d e rl a b v i e w8 0 d e v e l o p m e n te n v i r o n m e n tf o rr e d e v e l o p m e n t 1h el m a g ep r o c e s s i n ga n dc h a r a c t e rr e c o g n i t i o ns o f t w a r e i st h ec o r eo ft h e w h o l ei n s p e c t i n g s y s t e m u s i n gn ic o r p o r a t i o n 。i m a qv i s i o n 8 2s o f t w a r e p a c k a g ew h i c hh a sp r o v i d e dt h eg e n e r a li m a g ep r o c e s s i n ga l g o r i t h ml i b r a r y , t h r o u g h 蛐a g ea c q m r l n ga n di m a g ep r e p r o c e s s i n gs u c ha si m a g ec a l i b r a t i o n ，e n h a n c e m e n t s m o o t h n e s sa n ds oo n ，t h e nr e a dt h ec h a r a c t e r so nt h ep c b p a n e lg a t h e r e db yu s i n g t h eo c rf u n c t i o np r o v e db yt h es o f t w a r ep a c k a g e t h ex yt a b l em o t i o nc o n t r o l s y s t e mi sw r i t t e nb yn ic o r p o r a t i o n sm o t i o n 7 2s o f t w a r ep a c k a g e ，i tc a nd r i v et h e 1 m a g ea c q m r l n gd e v i c e st om o v ea n dm a k el i n e i n t e r p o l a t i o nw i t h i nt h ep a r a l l e l m a c h i n ep l a n ea sw e l la sr e c o r dp o s i t i o n so fa l lt h ek e yp o i n t ss ot h a ti tc a n h e l pt h e 啪a g ep r o c e s s i n gs o f t w a r es y s t e mt oc a r r yo nt h ep o s i t i o n i n ga c c u r a c yi n s p e c t i o n s a n df i n a l l yc o m p l e t ei n s p e c t i o no f m o v i n ga c c u r a c y 3 a n a l y z et h ep e r f o r m a n c eo ft h es y s t e mb yt e s tt h ec h a r a c t e r so nt h ep l a t f o m o n i i n e f i r s ta n a l y z et h ei n f l u e n c eo fh a r d w a r ep l a t f o r ms t r u c t u r ea n dt h ee n v i r o n m e n t o ft h ee x p e r i m e n t ，t h e ne x a m i n a t i 。nt h ec h a r a c t e r so nt h ep c b p a n e lb yu s i n gt h e e x p e r i m e n tp l a t f o r m ，a n dt h e nc h e c kt h er e l i a b i l i t yo ft h et e s tr e s u i t k e y w o r d s ：c h a r a c t e re x a m i n a t i o n ；m a c h i n ev i s i o n ；i m a g ep r o c e s s i n g ；l a b v i e w ； i m a qv i s i o n ： i i i 独创n 声i i j j 独创性声明 秉承学校严谨的学风与优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师的 指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的 地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，不包括含本人或其他用途 使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的 说明，并表示了谢意。 本学位论文成果是本人在广东工业大学读书期间在导师的指导下取得的，论文成果 归广东工业大学所有。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任，特此声明。 指导老师签名： 论文作者签名： 5 9 加r 第一章绪论 1 1 前言 第一章绪论 机器视觉是一个发展十分迅速的研究领域，目前已成为计算机科学的重要研 究领域之一。近年来在机器视觉技术基础上的各项研究及应用不断的发展，针对 不同应用情况的特点，形成了不同的基于机器视觉技术的应用系统。 在工业零件制造中，经常需要对半成品或成品进行检测，一般要求具有较高 的检测精度和较快的检测速度。传统的接触式的人工检测的方法不但繁琐，劳动 强度大，而且检测速度较慢，不能消除人为的检测误差，而且在检测过程中还可 能对物体的表面造成一定的损伤，这些都使得传统检测方法达不到现代化工业的 要求。非接触式的基于机器视觉技术的在线检测方法，以其检测速度快、精度高、 检测项目多等特点在工业制造中具有广阔的应用前景。本文基于工业中p c b 板检 测的要求，对基于机器视觉的工件字符特征检测系统进行了深入的分析和研究。 1 1 1 机器视觉的概念 机器视觉是机器( 通常指数字计算机) 对图像进行自动处理并报告“图像中有 什么”的过程，简单的说，就是用机器代替人来做测量和判断。机器视觉系统是 指通过图像摄取装置( 分c m o s 和c c d 两种) 将目标转换成图像信号，传送给专用 的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转换成数字信号，图像系 统对这些信号进行各种运算来提取目标的特征，进而判别结果来控制现场的设备 动作。 机器视觉系统能提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的 危险或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来代替人工视觉；同时在大 批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且准确度不高，用机器视 觉检测方法可以大大提高效率和自动化程度，而且机器视觉易于实现信息集成， 易于自动化处理，也易于实现计算机集成制造技术，满足现代化制造工业的发展 l 广东t 业人学硕l 学位论义 需求。 一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、 图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块， 如图1 1 所示。首先，采用c c d 摄像机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信 号，然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和 颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征，根据预设的容许度和其他条件输 出判断结果。 哩哩匦 图1 1 机器视觉系统的构成 f i g 1 - 1t h es t r u c t u r eo fm a c h i n ev i s i o ns y s t e m 1 1 2 机器视觉的发展历程 机器视觉从诞生到今天才只有短短的三十多年时间，在机器视觉中承担“大 脑”作用的图像分析处理、图像理解和模式识别理论和技术基础还非常不完善。 甚至，机器视觉的图像获取系统也存在许多局限，比如高速图像采集实现困难、 价格过高，图像分辨率、灵敏度等不高，敏感元件的制造困难，视觉系统的体积 较大，自适应的图像获取无法实现等瞄。 7 0 年代中期，麻省理工学院( m i t ) 人工智能( a i ) 实验室正式开设“机器视觉 ( m a c h i n ev i s i o n ) 课程，由国际著名学者b k p h o r n 教授讲授。同时，该实验室吸 引了国际上许多知名学者参与机器视觉的理论、算法、系统设计的研究。1 9 7 7 年， d a v i dm a n 教授提出了不同于“积木世界 分析方法的计算机视觉( c o m p u t a t i o n a l v i s i o n ) 理论，该理论成为8 0 年代机器视觉研究领域中的一个重要的理论框架1 。 对机器视觉的全球性的研究热潮是从2 0 世纪8 0 年代开始的，到了8 0 年代中 期，机器视觉获得了蓬勃的发展，新概念、新方法、新理论不断涌现。例如，基 于感知特征群的物体识别理论框架、主动视觉理论框架、视觉集成理论框架等。 2 第一帝绪论 1 1 3 机器视党国内外的应用现状 在国外，4 0 5 0 机器视觉的应用集中在半导体及电子行业，例如：p c b 印 刷电路：电子封装与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等；s m t 表面贴装自动 化生产线设备；电子生产加工设备：机器视觉系统还在质量检测的各个方面得到 了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除次以外，机器视 觉还用于香烟包装检测、医药产品的检测、铅笔的自动包装流水线等。 在国内，以上行业属于新兴的领域，再加上机器视觉产品的普及不够，导致 以上各行业的应用还处于初步阶段，只是低端方面的应用。随着配套基础建设的 完善，技术、资金的积累，各行各业对基于机器视觉技术的工业自动化、智能化 需求广泛出现。国内有关大专院校、研究所和企业近些年在图像和机器视觉技术 领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业应用。其主要应用于药品检 测分装、产品质量的分类、印刷色彩检测、半导体封装检测、高精度运动定位等 领域比1 。 在机器视觉赖以普及发展的诸多因素中，有技术层面的，也有商业局面的， 但制造业的需求是决定性的。制造业的发展，带来了对机器视觉需求的提升，也 决定了机器视觉将由过去的单纯的采集、分析、传递数据、判断动作，逐渐朝着 系统能二次开发的方向发展，这一趋势预示着机器视觉将与自动化更迸一步融合。 需求决定产品，只有满足需求的产品才有生存的空间。未来，中国机器视觉 发展主要表现以下一些特性【4 】： 1 、随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势 机器视觉发展空间较大的部分在半导体行业和电子行业，而据我国相关数据 显示，全球集成电路产业复苏迹象明显；与此同时，全球经济衰退使我国集成电 路产业获取了市场优势、成本优势、人才回流等优势；国家加大对集成电路产业 这一战略领域的投入力度，“信息化带动工业化”，走“新兴工业化道路为集成 电路产业带来了巨大的发展机遇，特别是高端产品和创新产品市场空间巨大，设 计环节、国家战略领域、3 c 应用领域、传统产业类应用领域为集成电路产业未来 几年的重点投资领域。 2 、统一开放的标准是机器视觉发展的原动力 广东t 业人学硕i ：学位论文 目前国内有8 0 多家机器视觉产品厂商，与国外产品最大的差距并不单纯是 技术上，还包括品牌和知识产权上。另一现状是目前国内的机器视觉产品主要以 代理国外品牌为主，以此来逐渐朝着自主研发产品路线靠近。未来，机器视觉产 品的好坏不能够通过单一因素来衡量，应该逐渐按照国际化统一标准判定，随着 中国自动化的逐步开放，将带领与其相关的产品技术也逐渐开放。因此，依靠封 闭的技术难以促进整个行业的发展，只有形成统一而开放的标准才能让更多的厂 商在相同的平台上开发产品，这也是促进中国机器视觉朝国际化水平发展的原动 力。 3 、基于嵌入式的产品取代板卡式产品 从产品本身看，机器视觉会越来越趋于依靠p c 技术，并且与数据采集等其 他控制和测量的集成会更紧密，所以基于嵌入式的产品将逐渐取代板卡式产品， 这是一个不断增长的趋势。主要原因是随着计算机技术和微电子技术的迅速发展， 嵌入式系统应用领域越来越广泛，尤其是其具备低功耗技术的特点得到人们的重 视。 4 、标准化、一体化解决方案也将是机器视觉的必经之路 由于机器视觉是自动化的一部分，没有自动化就不会有机器视觉，机器视觉 软硬件产品正逐渐成为协作生产制造过程中不同阶段的核心系统，无论是用户还 是硬件供应商都将机器视觉产品作为生产线上信息收集的工具，这就要求机器视 觉产品大量采用“标准化技术 ，直观的说就是随着自动化的开放而逐渐开放，可 以根据用户的需求进行二次开发。在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展， 对于机器视觉的需求也逐渐增多；随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内 机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。这样机器视觉的应用也将进一步 促进自动化技术向智能化发展。 1 2 机器视觉研究的内容 机器视觉研究可分为如下五大研究内容： ( 1 ) 输入设备 输入设备( i n p u td e v i c e ) 包括成像设备和数字化设备。成像设备是指通过光学 摄像机或红外、激光、超声、x 射线对周围场景或物体进行探测成像，得到关于 4 第一市绪论 场景或物体的二维、三维数字化图像。目前应用于视觉研究的大多数输入设备是 商品化的产品，如c c d 黑白或彩色摄像机、数字扫描仪、超声成像探测仪、c t 成像设备等。 ( 2 ) 底层视觉 底层视觉( 1 0 wl e v e l ) 主要是对输入的原始图像进行处理，这一过程借用了大 量图像处理技术和算法，如图像滤波、图像增强、边缘检测等，以便从图像中抽 取诸如角点、边缘、线条以及色彩等关于场景的基本特征。 ( 3 ) 中层视觉 中层视觉( m i d d l el e v e l ) 的主要任务是恢复场景的深度、表面法线方向、轮廓 等有关场景的2 5 维信息，实现的途径有立体视觉( s t e r e ov i s i o n ) 、测距成像 ( r a n g e f i n d e r ) 、运动估计( m o t i o ne s t i m a t i o n ) 、明暗特征、纹理特征等。 ( 4 ) 高层视觉 高层视觉( h i g hl e v e l ) 的任务是在以物体为中心的坐标系中，在输入原始图 像、图像基本特征、2 5 维图的基础上，恢复物体的完整三维图，建立物体的三 维描述，识别三维物体并确定物体的位置和方向。 ( 5 ) 体系结构 体系结构( s y s t e ma r c h i t e c t u r e ) 是指在高层抽象的层次上，根据系统模型，而 不是根据实际设计的具体例子来研究系统的结构体系。结构研究涉及一系列相关 的课题：并行结构、分层结构、信息流结构、拓扑结构以及从设计到实现的途径【3 1 。 1 3 国内外研究现状 国外机器视觉检测技术从上世纪八十年代初开始已经得到了广泛的研究，凭 借着资金、人才和科技上的优势，在各个产业中进行了大量的研究，取得了巨大 的成就，并在多种产业领域中得到了应用。目前，国外机器视觉已经是一个相当 成熟的产业了。文献【2 】利用机器视觉系统实现了对钻头的主偏角、前角、后角等 角度的检测并与手工测量及显微镜测量的结果进行比较，结果证明该方法具有可 达到o 0 1 度精度、检测速度快和方便易用的特点。文献【3 1 联合研制的管内壁视觉 检测系统，可以检测管内壁的腐蚀和异物沉淀情况，其分辨率可以达到o 1 m m ， 检测速度可以达到3 0 m m s 。文献【4 j - 【7 】均利用机器视觉检测技术进行产品外形尺 广东t 业人学硕l j 学位论文 寸等进行测量。在位置精度方面，美国国家仪器公司通过搭建实验平台在空中抛 钢珠小球，并采用高速高精度c c d 和机器视觉检测系统进行轨迹跟踪【8 】，但该方 法只侧重于在较大c c d 视场下对小球运动轨迹的捕捉。 国内的视觉检测研究从上世纪九十年代才开始得到重视。西安电子科技大学 姜昱明 9 1 等利用c c d 成像技术实时动态地获得玻璃棒的在线图像，并运用亚像素 边缘检测技术精确确定玻璃棒的边缘位置，最后实现了玻璃棒直径在线测量技术， 其测量相对误差小于o 2 0 9 。华中科技大学汪国有【lo 】等利用机器视觉技术检测 安装在货车滚动轴承和转向架侧导框之间的承载鞍磨损情况。文献【1 1 】- 【1 6 】均利用 机器视觉检测技术进行产品外形尺寸等进行测量。在位置精度方面，哈尔滨工业 大学李国栋，刘春阳，柳长安等，研究了一种基于特征的动态目标检测与跟踪算 法【1 。7 1 ，采用基于特征的检测方法对目标进行检测与跟踪，广东工业大学黄向修的 硕士毕业课题基于机器视觉的并联焊头机构定位和运动精度的检测； 机器视觉技术从起步到现在已经有2 0 多年的发展历史，范围涉及工业自动化 生产、农业、智能机器人、生物医学、航空航天、公共安全、道路交通、遥测遥 感、地质、海洋、气象和冶金等多个领域。 1 3 1 数字图像处理的发展概况 数字图像处理( d i g i t a li m a g ep r o c e s s i n g ) 又称为计算机图像处理，它是指将图像 信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现 于2 0 世纪5 0 年代，当时的计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来 处理图形和图像信息。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象， 以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是改善前的图像，输出的是改 善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等，首次 获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室( j p l ) 1 8 】。他们对航天探测器徘徊者7 号在1 9 6 4 年发回的几千张月球照片使用图像处理技术，如几何校正、灰度变换、 去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功 地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回近十万张照 片进行更为复杂的图像处理，获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，并取 得非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门 6 第章 绪论 学科的诞生。在后来的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数 字图像处理技术都发挥了巨大的作用。1 9 7 2 年英国e m i 公司的工程师h o u s f i e l d 发明了用于头颅诊断的x 射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的 c t ( c o m p u t e rt o m o g r a p h y ) 。1 9 7 5 年e m i 公司又成功研制出全身用的c t 装置， 获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1 9 7 9 年，这项无损伤诊断技术获得了 诺贝尔奖，说明它对人类做出了划时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许多 应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、 生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使 图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发 展，从7 0 年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展， 数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图 像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很 多国家，特别是发达国家投入更多人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研 究成果。其中代表性的成果是7 0 年代末d m a r r 提出的视觉计算理论，这个理论 成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已 取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本 身对自己的视觉过程还了解甚少，因此是一个有待人们进一步探索的新领域【2 。 1 3 2 字符识别研究现状 最早的字符识别始于5 0 年代初期的欧美，1 9 5 5 年出现了印刷体数字o c r 产 品，此后转向手写体英文和数字的识别。对字符识别研究最早的是美国i b m 公司 的c a s e y 和n a g y ，1 9 6 6 年他们发表了第一篇关于字符识别的文章，用模板匹配 法识别1 0 0 0 个印刷体汉字，从此在世界范围内拉歼了汉字识别研究的序幕。而手 写体汉字识别的研究最早始于7 0 年代中期的日本。我国则在8 0 年代初期开始进 行手写体汉字识别的研究。l9 8 6 年以后我国的o c r 研究有了很大进展，在汉字建 模和识别方法上都有所创新，在系统研制和开发应用中都取得了丰硕的成果，不 少单位相继推出了中文o c r 产品。进入2 0 世纪9 0 年代以后，随着平台式扫描仪 的广泛应用，以及我国信息自动化和办公自动化的普及，大大推动了o c r 技术的 进一步发展，使o c r 的识别j 下确率、识别速度满足了广大用户的要求哺。目前进 7 广东t 业人学硕卜学位论文 行手写体汉字识别研究的国家和地区主要集中在中国、同本、中国台湾、美国和 加拿大，实际应用水平最高的首推日本。同本早在7 0 年代中期就开始进行汉字识 别的研究，l9 8 1 年f u j i 等展示了一个手写体同文汉字识别器模型，第一次打破了 当时普遍存在“手写体汉字识别困难的几乎不可实现 的心理障碍，从而触发了 在日本、中国以及世界范围内的手写体汉字识别研究热潮。日本东芝、n t t 、三 洋电视、富士通等公司先后推出了一批汉字识别装置和系统，具有代表性的是 1 9 8 4 年东芝制造的手写印刷体汉字识别实验装置c r v 5 9 5 ，可识别2 2 0 0 个汉字 及其他符号；1 9 8 6 年n t t 综合通信实验室推出了手写体汉字识别实验装置，可 识别j i s 第一级汉字、英文字母、数字、平假名、片假名等3 2 0 0 个字符。经过2 0 多年的努力，同本手写体汉字识别技术达到世界先进水平。日本研究手写体字符 识别的一个显著特点是软硬件齐头并进，专用设备和纸张无疑为整个研究提供了 良好的工作环境。我国是在7 0 年代开始进行邮政信函分检的数字识别研究，7 0 年代末，一些大学和研究所开始从事印刷体汉字识别的研究工作，8 0 年代初才开 始进行手写体汉字识别的研究，1 9 8 5 年以后，有关手写体汉字识别研究的文章不 断出现在期刊上w 。目前已有十多套系统通过鉴定。从纵向发展水平来看，我国 手写体汉字识别研究一直处于平稳上升阶段，并逐步向实用化目标迈进。目前国 内手写体汉字识别主要是进行识别方法的研究，而且把研究重点集中在方法实验 和软件研制上，遗憾的是硬件专用设备的研制几乎是空白，这是国内手写体汉字 识别研究的主要特点。 1 4 本研究课题的目的与意义 本文课题来源于广东工业大学实验室建设项目，目的是为提高广东工业大学 微电子专业实验教学环节理论与时间相结合的质量。广东工业大学作为一所以工 为主，文理结合的综合性大学，工学具有重要的地位。工学教学中，实践环节对 于专业学习是致关重要的，微电子专业是随着广东省信息产业行业的兴旺而设立 的，满足社会产业发展对人才的需求，顺应社会的发展。微电子专业的教学主要 是以学习理论知识为主，为了学以致用，学校特开设了微电子检测实验课程，巩 固了课本学习的理论知识，同时也是适合社会发展的一种产学教学模式。但是， 目前学校为微电子专业学生提供的实验用的设备涉及的功能还有待改进，理论知 8 第一章绪论 识与实际应用的结合需要加强。 综合上所述，为了解决教学设备与教学实际要求之间的矛盾，本课题获学校 批准，为微电子专业设计开发一套简单易用，易于制造并且具有二次开发的开放 性的p c b 板上电子元件特征检测实验系统，以达到提高教学质量及学生学习兴趣 的目的。主要研究内容有： ( 1 ) 根据实验教学环节中所要求实现的功能，设计机器视觉硬件系统，研究电 子元器件字符特征识别对硬件要求等特性，以此建立起一套适用于字符识别的机 器视觉硬件系统； ( 2 ) 应用l a b v l e w 开发平台，结合图像处理分析函数库i m a qv i s i o n 进行图 像处理和运动控制函数库m o t i o n 进行运动控制与分析系统的丌发，编写整个在线 式字符识别系统程序。包括：工件特征图像的采集；图像预处理；电子元器件字 符特征识别前的低层图像处理及算法研究，将传统的图像处理方法和现代改进的 新方法及理论运用于字符图像处理、分析、研究、比较、选择出对字符图像简单 有效的实用性处理算法；研究将字符图像与背景图像准确分割的有效算法，并找 出能消除图像格式转化所带来的干扰和变形的方法；研究适合字符识别的字符特 征并选取合适的提取方法；选择合适的运动控制方式，实现教学要求的功能环节。 ( 3 ) 分析实验结果，由结果来检验工件字符特征识别系统的准确率和所用方法 的可靠性以及所采用硬件设施的稳定性。 1 5 本课题的研究方案 本课题的研究目标：运用机器视觉检测技术，通过搭建在线式p c b 板元器件 表面字符特征检测实验平台，编写图像处理、字符识别和运动控制软件系统，对 元件上的字符特征实现在线式的实时读取，然后通过机械部分的判决机构来驱动 控制系统做出相应的机械运动。 基于上述的研究及应用发展背景，本文采用的技术路线如下： ( 1 ) 字符图像的读取。在图像系统标定后，通过图像采集卡采集待检测p c b 板 上元器件的待检特征图像，并采用图像增强和图像平滑等图像预处理方法进行图 像预处理，然后进行动态比划法字符识别，并把识别到的字符模板与系统设定的 字符标准模板进行对比，当其误识率在设定的范围内，就认为系统的这个部分能 9 广东丁业人学硕i j 学位论义 满足要求。 ( 2 ) 运动控制路线的规划。检测待检元器件首先要把待检测的目标送到c c d 的 视场范围内，这样就必须规划好一个相应的工作平台上p c b 板元器件字符特征的 运动路线。由于c c d 是固定在z 轴，是相对静止的，x y 工作台是运动的。所 以采用首先规划好待检测目标在x y 工作台上运动的物理位移尺寸，使得检测目 标能很好的达到c c d 视场内并能取得很好的采集到图像，然后根据系统的标定， 把物理位移路径转化为电机控制的脉冲，驱动电机带动x y 工作台做出前面规划 好的物理位移路径。 1 6 本论文的整体结构 本文共有四章，分别阐述了元器件字符特征检测实验平台及图像处理、字符 识别和运动控制软件检测系统的设计及开发。第一章绪论，总结了目前基于机器 视觉技术的研究与应用历程，数字图像处理技术和字符识别技术的研究现状，并 提出把它应用在p c b 板上元器件字符特征检测的系统上。第二章，阐述了机器视 觉检测系统实验平台的总体设计，即通过选用或设计合适的构成硬件，搭建起机 器视觉的硬件平台，选择合适的语言总体设计系统软件模块。第三章，阐述了机 器视觉检测系统软件模块的详细设计，包括图像处理软件模块，字符识别软件模 块和x y 工作台运动控制模块以及它们的算法选择。第四章，主要讲述了基于机 器视觉元器件字符特征检测系统的实验运行实例，并通过结果分析整个系统的可 靠性，选用构件和选用算法的稳定性。 1 7 本章小结 本章主要介绍了机器视觉技术的国内外概况以及其研究与应用现状、数字图 像处理技术和字符识别技术在国内外的研究现状和应用现状、本课题的来源、研 究的目的与意义、具体的研究方案、所采用的技术路线、论文的整体结构等。 1 0 第一二章机器视觉榆测系统实验f 台的总体设计 第二章机器视觉检测系统实验平台的总体设计 机器视觉检测系统整体上包括硬件系统和软件系统两个模块，硬件系统是支 撑软件系统所必需的设备，它主要包括图像采集硬件、运动控制硬件、运动装置 x y 工作台及外围的设备与电路；软件系统是按实验系统的基本功能要求，通过 编写程序来实现各项功能，它是整个机器视觉检测系统的核心部分，它包括了图 像采集、图像处理、字符识别、x y 工作台运动控制等程序设计。 一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下： 1 、元器件定位检测器探测到物体已经运动至摄像系统的视野中心，向 图像采集部分发送触发脉冲； 2 、图像采集部分按照事先设定的程序延时或不延时，分别向摄像机和 照明系统发出启动脉冲； 3 、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启 动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描： 4 、摄像机开始新一帧扫描之前打开曝光机构，使得采集到的图像符合 应用要求，曝光时间可以事先设定； 5 、另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的曝 光时间匹配； 6 、摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出； 7 、图像采集部分接收模拟视频信号通过a d 将其数字化，或者是直接 接收摄像机数字化后的数字视频数据； 8 、图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中或计算机 中相应的保存路径中； 9 、处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值， 并把这些结果传递给后续执行机构； l0 、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等； 广东t 业人学硕i j 学位论文 2 1 机器视觉检测系统的组成及工作原理 2 1 1 机器视觉检测系统的组成 机器视觉检测技术是利用计算机来分析图像，并根据图像中灰度亮度等特性 得出结论并驱动机构做出相应的机械动作。尽管实际应用中的机器视觉系统构成 各有不同，但一般的应用系统都会包括以下几个模块： l 、图像采集 光学图像系统采集图像，并把图像转化为数字格式并存入计算机存储器； 2 、图像处理 处理器运用相应的算法来提高或增强对后续处理有重要影响的图像要素； 3 、特征提取 图像处理系统识别并量化图像中的关键性特征，为后续工作做准备； 4 、判决与控制 控制器根据所收到的信息反馈出相应的控制信号给电机，电机做出控制动作。 机器视觉字符特征检测系统属于机器视觉在检测工件方面的应用。由于是一 个用于学生实验的设备，所以本机器视觉在线工件字符特征检测系统包括光学系 统( 没有光源部分) 、c c d 相机、图像采集卡、运动控制卡、图像处理模块、运动 控制模块和快速准确的执行机构等部分，其总体构成模型如图2 1 所示： 二二二孤i 二i 二二j 、咂囹 吨塑至习 圆圈一豳 图2 1 机器视觉在线工件检测系统的构成 f i g 2 1t h es t r u c t u r eo ft h eo n l i n ec h a r a c t e r i s t i ce x a m i n a t i o nm a c h i n ev i s i o ns y s t e m 1 2 第：尊机器视觉十：2 1 测系统实验p 台的总体设计 2 1 2 机器视党系统的工作原理 系统在检测字符特征前，先调整x y 工作台的位置，手动调整镜头与工作平 面的距离和焦距，系统启动c c d 并初始化图像采集设备，然后由步进电机带动 的x y 工作台，软件系统发出数据流触发信号，图像采集卡接收到这个触发信号 后，发出一个图像采集指令给c c d ，c c d 接到