基于机器视觉的芯片引脚缺陷检测与分拣系统北大核心CSCD

针对传统工业中芯片的引脚缺陷检测及分拣精度低、实时性差的问题,设计了基于机器视觉的芯片引脚缺陷检测与分拣系统。系统以对SOP芯片的引脚缺陷检测、目标定位、抓取放置为任务,通过MATLAB处理芯片图像,采用改进的Canny和Hough变换实现引脚的边缘检测与连接,采用Blob分析与萤火虫BP神经网络相结合的方法实现芯片引脚的缺陷检测,然后求取芯片的形心作为定位参考坐标,结合三自由度机械臂,使用标准的D-H法建立机械臂运动学模型,并根据芯片的定位坐标通过运动学逆解计算出每个连杆需要转动的角度,转化为步进值后通过串口通信方式发送给Arduino,然后由Arduino完成对机械臂的控制,实现芯片的分拣。测试结果表明,系统达到了设计要求,具有一定的应用性。