[实用新型]基于外观判断多种分析算法组合的自动检测装置有效
申请号: | 201220371722.4 | 申请日: | 2012-07-30 |
公开(公告)号: | CN202719955U | 公开(公告)日: | 2013-02-06 |
发明(设计)人: | 石秀山;蔡海文 | 申请(专利权)人: | 广州番禺旭东阪田电子有限公司 |
主分类号: | G01B11/00 | 分类号: | G01B11/00;G01N21/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 511400 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 外观 判断 多种 分析 算法 组合 自动检测 装置 | ||
技术领域
本实用新型涉及一种基于外观判断多种分析算法组合的自动检测装置。
背景技术
光学检测技术作为一个比较成熟的功能模块,在国外引进的一些电子设备中完成检测、识别、定位等功能。而在国内,还不是很成熟,这方面的研究还处在比较低的水平。对于光学检测领域,国外的技术占绝对的主导地位,因此这方面的系统都比较昂贵。在日常的生产过程中,DIP元件外观在终检前还一直沿用人工方式检查。现有技术存在以下缺点:1.由于价格昂贵,导入的成本比较高,且不适合局部检测,灵活性较低;2.从品质、效率、成本三个方面来介绍现有技术的不足——品质:传统的用人工视觉检查产品,长时间容易疲劳,不能保证100%的检验合格率(即“零缺陷”);效率:通过长时间的培训教育,让检查员把检测工作做到位,但人工作业效率受限制,人体容易疲倦、效率低;成本:在大批量生产情况下,检查员需求量大,给企业带来巨大的人工成本和管理成本。
实用新型内容
本实用新型提供基于外观判断多种分析算法组合的自动检测装置,用于解决现有技术中光学检测成本高、受人力限制导致效率低下的问题。
为解决上述技术问题,本实用新型实施例提供的基于外观判断多种分析算法组合的自动检测装置,采用如下技术方案:
基于外观判断多种分析算法组合的自动检测装置,其中,包括检测平台、信息采集装置、信息处理装置、光源、机体、显示屏及键盘,所述检测平台设置于机体下部,所述信息采集装置设于机体内部上方,所述信息处理装置与显示屏连接,所述信息采集装置与所述信息处理装置连接。
具体地,所述机体内部上方均布至少两个光源。
具体地,所述键盘与信息处理装置及显示屏通过导线连接。
具体地,所述信息采集装置由CCD照相机组成。
本实用新型提供的基于外观判断多种分析算法组合的自动检测装置,利用自动检测装置的设置及多种算法的应用,确保产品品质检测的可靠性,对于DIP的常规不良,检测系统能够100%的检出,虚报率约5%左右;设备检测时间100点平均时间1.5s以内,人工检测时间约5s左右,检测效率提升70%。
附图说明
图1为本实用新型实施例所述的基于外观判断多种分析算法组合的自动检测装置的结构示意图。
具体实施方式
本实用新型提供的基于外观判断多种分析算法组合的自动检测装置,利用自动检测装置的设置及多种算法的应用,确保产品品质检测的可靠性,对于DIP的常规不良,检测系统能够100%的检出,虚报率约5%左右;设备检测时间100点平均时间1.5s以内,人工检测时间约5s左右,检测效率提升70%。
下面结合附图对本实用新型实施例提供给的基于外观判断多种分析算法组合的自动检测装置进行详细描述。
如图1所示,本实用新型实施例提供的一种基于外观判断多种分析算法组合的自动检测装置,其中,包括检测平台1、信息采集装置2、信息处理装置3、光源4、机体5、显示屏6及键盘7,所述检测平台1设置于机体5下部,所述信息采集装置2设于机体5内部上方,所述信息处理装置3与所述显示屏6连接,所述信息采集装置2与所述信息处理装置3连接。
具体地,所述机体5内部上方均布至少两个光源4。
具体地,所述键盘7与信息处理装置3及显示屏6通过导线连接。
具体地,所述信息采集装置2由CCD照相机组成。
本实用新型提供的基于外观判断多种分析算法组合的自动检测装置,利用自动检测装置的设置及多种算法的应用,确保产品品质检测的可靠性,对于DIP的常规不良,检测系统能够100%的检出,虚报率约5%左右;设备检测时间100点平均时间1.5s以内,人工检测时间约5s左右,检测效率提升70%。
工作原理:采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号,传送给安装于信息处理装置中的专用图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号,图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、数量、位置、长度,再根据预设的允许度和其他条件输出结果,包括尺寸、角度、位置坐标、个数、颜色、合格/不合格、有/无等,实现自动识别功能。
可检测范围包括如下:
(1)影像处理:影像颜色变换。
(2)定位:出现偏移自动定位。
(3)量测:可自动计算出目标区域内元件的长度。
(4)判断:亮度分析、极性检查、颜色比对。
(5)分辨:条码识别、OCR。
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