[实用新型]一种基于FPGA的贴片机快速定位系统有效
申请号: | 201120498957.5 | 申请日: | 2011-12-05 |
公开(公告)号: | CN202335090U | 公开(公告)日: | 2012-07-11 |
发明(设计)人: | 刘合安;周立波 | 申请(专利权)人: | 湖南城市学院 |
主分类号: | H05K3/30 | 分类号: | H05K3/30 |
代理公司: | 长沙正奇专利事务所有限责任公司 43113 | 代理人: | 魏国先 |
地址: | 413000 湖*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 fpga 贴片机 快速 定位 系统 | ||
技术领域:
本实用新型涉及一种数字图像处理和自动控制技术领域,具体涉及一种基于FPGA的贴片机快速定位系统。
背景技术
贴片机是SMT生产线上的关键生产设备,研究和开发高速高精度的贴装设备近年来一直是国外有关科研单位及大型电子设备制造厂商的重点目标。在贴片机控制系统中,对拾取的芯片进行视觉检测是其中最重要的一环。由于多功能贴片机要处理的元器件封装形式多样化,考虑到各种元器件在外形和大小上的差异,对贴片机图像处理技术提出了新的要求。
贴片机控制系统中,需要对扫描的芯片进行视觉检测,需要配置有图像采集和处理分析系统,简称视觉系统。图像处理系统是贴片机视觉系统中的重要组成部分,它直接影响贴片机的工作质量。图像处理系统引起的误差,会影响整个系统的识别精度。多功能贴片机要处理的元器件封装形式多样,有CHIP、SOP、SOIC、QFP、BGA、CSP、PLCC等。这些封装形式之间外观差异很大,有基本上是立方体的CHIP型,有带凹管脚的QFP型,也有带球状突起的BGA型。就算是同种封装,在芯片截面积的大小上也有很大的差异,跨度从0.254ms×0.58ms到50ms×50ms。各种元器件在外形和大小上的差异,对图像处理技术提出了较高的要求。在图像处理领域,经过多年的摸索,人们总结出了一系列经验性的原则,以对不同特征的数字图像进行恰当的算法处理使识别目标更加清晰。将这些经验原则灵活运用于贴片机定位系统中,可以在实验室环境下使用相应的照明光源组合对各种外形的元器件适当图像采集和目标识别。
实用新型内容:
本实用新型所要解决的技术问题是:解决上述现有技术存在的问题,而研制一种基于FPGA的贴片机快速定位系统,建立一套面对贴片机自适应光源的图像采集系统和数字处理平台,通过采集元器件当前图像,并实时进行图像处理。图像采集处理系统以FPGA为核心实现数字图像的高速处理和目标识别,提高系统的运行速度,提高系统的定位精度,降低设备的成本和复杂程度。
本实用新型采用的技术方案是:这种基于FPGA的贴片机快速定位系统,由成像系统、照明系统、图像采集系统、图像处理系统、目标识别系统和SOPC控制系统六个部分组成,以SOPC控制系统为中心,将各系统联系在一起,照明系统为贴片机自适应光源系统,成像系统利用图像传感器直接采集物体表面图像,输出图像数据连接至图像采集系统,图像采集系统读取图像数据输出连接至图像处理系统,图像处理系统对图像数据进行处理后,输出连接至目标识别系统。
上述技术方案中,所述的成像系统由CPLD与图像传感器组成,两者之间的接口主要包括电源线、地线、图像数据信号、垂直同步信号、水平同步信号和像素同步信号线,CPLD与图像采集系统之间的接口包括扩存储数据总线、控制信号线、电源线、地线和输入输出端口。
上述技术方案中,所述照明系统的贴片机自适应光源系统为环形光源、条形光源和同轴光源三种LED光源的组合。
本实用新型的基于FPGA的贴片机快速定位方法,具有成像系统、照明系统、图像采集系统、图像处理系统、目标识别系统和SOPC控制系统,以SOPC控制系统为中心,将各系统联系在一起;照明子系统由各类光源、光源控制器和照明方案组成,负责接收图像处理系统发出的指令,并根据指令调速光源组合形式;成像系统利用图像传感器直接采集物体表面图像,然后对图像数据进行处理并传输给图像采集系统;图像采集系统完成对图像数据缓存器FIFO的读取,通过获得图像同步信号向DSP系统发出中断信号;图像处理系统对图像进行降噪与增强的同步流水线处理;然后输出连接至目标识别系统,目标识别系统以图像匹配为基础,把目标识别定位转化为图像匹配。
上述技术方案中,所述的照明系统为贴片机自适应光源,采用环形光源、条形光源和同轴光源三种LED光源组合方式,所述的LED光源采用可编程控制的LED光源。
上述技术方案中,所述的图像处理系统对图像进行降噪处理为:采用统计排序滤波器对图像进行中值滤波,中值滤波器由FPGA来实现;所述的对图像进行增强处理为:采用基于微分的细节锐化滤波器对图像进行锐化处理,并采用Sobel算子对图像进行边沿检测。
上述技术方案中,所述的目标识别系统包含三大核心部分:样本图像数据库的建立、待识别图像的规格化处理和匹配处理;建立样本图像数据库主要是特征提取,将待识别的图像变换成与样本图像相匹配的规格;匹配处理是比较样本图像与待识别图像之间的特征相似度、完成匹配算法的过程。
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