基于图像的微运动测量算法

介绍了基于图像的微运动测量的基本原理。对基于梯度的方法、块匹配方法、基于Fourier变换的方法、基于小波变换的方法以及基于信号统计特性的方法等几种常用的用于微运动测量的方法进行了分析和比较。通过分析发现,基于梯度的方法在微运动测量中具有很大的优越性。     

基于Nexperia PNX的SMIL播放器的设计和实现

同步多媒体合成语言SMIL是W3C所推荐的XML的一种应用,其核心组成部分是时间选择和同步模块。它提供了一种用于集成与控制多种媒体的空间组合及时间同步机制。本文论述了SMIL的同步和事件机制,并利用飞利浦Nexperia PNX芯片实现了一个支持SMIL Basic的播放器。     

不均匀背景下芯片焊接气泡的X射线检测

针对X射线不均匀透视图像背景下的芯片焊接气泡检测问题,为了准确提取焊接气泡,特别是小气泡,提出了基于二维集合经验模式分解和基于灰度形态滤波的两种气泡检测算法.以大功率三极管芯片焊接气泡检测为案例,运用两种方法进行不均匀背景下气泡检测分析.结果表明,两种方法均能准确提取不均匀图像背景下的芯片气泡,而基于二维集合经验模式分...     

用于线纹显微图像的边缘检测算法

为了在简化计算的同时达到较高的定位精度,提出一种轴向邻域和差边缘检测算法,用于低信噪比、缓慢过渡的微结构显微图像的边缘检测。首先,结合显微图像采集系统的配置,分析了线纹显微图像边缘灰度轮廓特征和基于导数的边缘检测算法的不足。然后,基于方向信息测度,定义了轴向邻域和差运算,依据矩不变理论推导出轴向邻域和差边缘检测算法。实验结果表明:轴向邻域和差边缘检测算法能够适应不同分辨率的显微图像,具有较强的抗噪能力和较高的定位精度,边缘检测效果优于基于导数的算法。该算法用于显微图像时,其边缘坐标定位方差为0.57pixel,微米级线条宽度的测量结果与扫描电子显微镜的测量结果(1.35μm)相差0.17μm,基本满足了测量精度的要求。     

多引脚类贴装器件的炉前检测算法

为了适应多引脚类贴装器件炉前检测的实时性要求,提出了一种针对引脚特征的检测算法.首先分析了多引脚类器件在结构光下的特征;然后设计了一种差分算子,提取引脚的水平和垂直差分,接着对差分值作积分投影,从而避免了设置边缘阈值的困难,在此基础上,利用最大邻域梯度法和滑动滤波窗算法定位引脚位置;最后提取引脚的面积特征并引入模式匹配...     

基于dSPACE的高速高精度并联机器人控制系统设计

并联机器人已被广泛应用于高速运动和高精度定位场合,其控制系统设计也需要根据高速或高精度的应用需要进行针对性设计,以更好发挥机器人的性能。本文基于dSPACE的快速原型技术,设计并构建了平面3-RRR并联机器人的控制系统。针对高速运动、精密定位两种使用目的,设计了三种Simulink控制模型,解决了机器人在位置控制模式与力矩控制模式的驱动问题。试验中一方面完成了机器人的轨迹跟踪,另一方面测量了运动学标定前后定位误差分布,验证了该控制系统应用于高速、高精度控制的可行性。     

基于微焦点X射线BGA焊点缺陷检测

BGA封装是是一种高集成的封装方式,其焊点缺陷会影响封装器件性能。为克服全局阈值分割、边缘检测方法对BGA焊点缺陷检测错误率较高的问题,本文提出采用Otsu阈值分割、轮廓提取、边界跟踪方法提取焊点轮廓,并用灰度形态学顶帽操作、直方图拉伸、Blob分析提取焊点气泡轮廓。通过分析BGA焊点缺陷类型及特征,提出基于焊点轮廓、气泡轮廓特征参数的焊点检测与分类算法。试验研究表明该算法较全局阈值、Canny算子焊点缺陷检测的准确率高,能够准确的完成焊点缺陷分类。     

基于线激光视觉的机器人焊缝跟踪鲁棒控制方法

为了解决机器人在高速状态下进行焊缝跟踪时在拐角处产生的失真变形问题,提出了一种基于线激光视觉的机器人焊缝跟踪鲁棒控制方法。该方法通过视觉系统的预测量获得焊缝轮廓信息,对焊缝拐点进行识别并辨认拐角区域,对不同的轮廓部分采用不同的控制策略,同时引入自动校正过程,校正实际生产过程中的装配误差。实验结果表明该方法可以实现可靠的检测与跟踪,解决了高速状态下的运动轨迹失真问题,有效地提高了机器人焊缝跟踪的速度与精度,并确保系统在外界干扰的情况下仍能保持准确和稳定的运动,增强了系统的鲁棒性。     

统计方法在铸造工序及产品质量中的应用

统计分析是一种十分有效的质量分析和控制手段。本文以控制图法为例介绍了统计方法在铸造生产工序质量和产品质量控制中的基本应用。     

计算机微视觉微运动测量系统图像噪声分析

对计算机微视觉微运动测量系统采集的图像噪声及处理方法进行了研究.分析了各种在微运动测量时引起测量误差的图像噪声.在此基础上,通过对一幅典型的由计算机微视觉微运动测量系统采集的MEMS图像进行分析,给出了减少这些噪声的常用方法.分析表明了对于这种微结构图像以下噪声处理方法的有效性:首先采用中值滤波器减少散粒噪声以及采用一个低通滤波器减少高频噪声,然后采用两点修正法可以减少固定图像噪声;此外,在采集图像时适当增加曝光时间可以减少机械噪声的影响.