CN107835572A - 基于深度学习的自动封装装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于深度学习的自动封装装置，图像拍摄装置和控制装置设置于图像识别架内壁，且图像拍摄装置朝向传送带；图像拍摄装置电连接于控制装置；图像拍摄装置包括机体、红外测距仪、摄像头和滑轨；红外测距仪、摄像头和滑轨设置于机体朝向传送带的面上；滑轨采用方波形，且摄像头设置于滑轨内，并在滑轨内沿滑轨运动；红外测距仪朝向传送带，且红外测距仪的轴线与传送带的皮带表面垂直；摄像头和红外测距仪电连接于控制装置。本发明基于深度学习的自动封装装置，通过设置上述装置，提高了图像采集的清晰度，使得PCB板建模更加准确，提高了加工精度。
Description
技术领域
本发明涉及PCB加工技术领域，具体涉及基于深度学习的自动封装装置。
背景技术
蚀刻是将材料使用化学反应或物理撞击作用而移除的技术。蚀刻技术可以分为湿蚀刻和干蚀刻两类。最早可用来制造铜版、锌版等印刷凹凸版，也广泛地被使用于减轻重量仪器镶板，铭牌及传统加工法难以加工之薄形工件等的加工；经过不断改良和工艺设备发展，亦可以用于航空、机械、化学工业中电子薄片零件精密蚀刻产品的加工，特别在半导体制程上，蚀刻更是不可或缺的技术。通常所指蚀刻也称光化学蚀刻，指通过曝光制版、显影后，将要蚀刻区域的保护膜去除，在蚀刻时接触化学溶液，达到溶解腐蚀的作用，形成凹凸或者镂空成型的效果。
为了提高蚀刻效率，很多时候采用现成的模板对PCB板进行蚀刻，然而很多现成的PCB模板为成品，需要对PCB板进行重新建模才能进行加工，降低了加工效率，提高了加工成本，而对PCB板进行图像识别的方式进行识别时，通过固定摄像头采集的图像清晰度不足，影响了PCB板的建模，造成加工精度降低。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是对PCB板进行图像识别的方式进行识别时，通过固定摄像头采集的图像清晰度不足，影响了PCB板的建模，造成加工精度降低，目的在于提供基于深度学习的自动封装装置，解决上述问题。
本发明通过下述技术方案实现：
基于深度学习的自动封装装置，包括传送带、着色架、模具架和图像识别架；所述模具架设置于传送带的皮带上，且模具架随着传送带的运动而运动；所述着色架和图像识别架沿传送带运动方向依次设置；所述着色架包括连杆、薄膜滚筒和热风吹风；所述薄膜滚筒通过连杆安装于着色架内部，且薄膜滚筒铰接于连杆，并绕铰接点旋转；所述热风吹风设置于着色架内壁上，且朝向传送带；所述薄膜滚筒和热风吹风沿传送带运动方向依次设置；所述薄膜滚筒上的薄膜采用红色薄膜，且当模具架运动至薄膜滚筒下方时，薄膜滚筒接触模具架上的PCB模板并将红色薄膜铺设于PCB模板表面；所述图像识别架包括图像拍摄装置和控制装置；所述图像拍摄装置和控制装置设置于图像识别架内壁，且图像拍摄装置朝向传送带；所述图像拍摄装置电连接于控制装置；所述图像拍摄装置包括机体、红外测距仪、摄像头和滑轨；所述红外测距仪、摄像头和滑轨设置于机体朝向传送带的面上；所述滑轨采用方波形，且摄像头设置于滑轨内，并在滑轨内沿滑轨运动；所述红外测距仪朝向传送带，且红外测距仪的轴线与传送带的皮带表面垂直；所述摄像头和红外测距仪电连接于控制装置。
现有技术中，很多时候采用现成的模板对PCB板进行蚀刻，然而很多现成的PCB模板为成品，需要对PCB板进行重新建模才能进行加工，降低了加工效率，提高了加工成本，而对PCB板进行图像识别的方式进行识别时，通过固定摄像头采集的图像清晰度不足，影响了PCB板的建模，造成加工精度降低。本发明应用时，当现成的PCB模板为成品时，将PCB模板放置于模具架内，并让模具架随着传送带运动，当PCB模板经过薄膜滚筒时，薄膜滚筒向PCB模板上铺设一层红色薄膜，然后热风吹风对PCB模板进行加热，由于完成蚀刻的部分散热较差，所以完成蚀刻部分的红色薄膜破坏而保留有金属的部分红色薄膜保存完整，再通过图像拍摄装置对PCB模板进行拍摄即可以有效的区分需要蚀刻的部分，当图像拍摄装置采用红外摄像头时，识别效果最佳，因为保留有金属的部分温度较低，并且大量的红外线被红外薄膜吸收，使得拍摄出来的图像蚀刻部分和金属部分区分非常明显，有效的提高了识别效率，而当红外测距仪将检测到的距离信号小于一个预设的阈值时，即认为模具架已经到达了图像拍摄装置下方，此时开启摄像头，摄像头沿滑轨运动，由于滑轨设置为方波形，所以滑轨内摄像头可以对PCB板进行反复的细部拍摄，从而提高了图像采集的精度。本发明通过设置上述装置，提高了图像采集的清晰度，使得PCB板建模更加准确，提高了加工精度。
进一步的，所述控制装置包括第一控制模块和第二控制模块；所述红外测距仪将检测到的距离信号发送至第一控制模块，当距离信号小于阈值时，第一控制模块向摄像头发送开启信号，摄像头接收到开启信号时开启并沿滑轨运动，所述摄像头将采集的图像信号发送至第二控制模块，所述第二控制模块对接收到的图像信号进行深度学习并生成PCB模板。
本实用性应用时，深度学习并生成模板是非常现有的技术，通过人工神经网络技术或者SVM都可以有效的实现，所以不涉及软件方面的改进。
进一步的，所述第一控制模块采用51单片机。
进一步的，所述第二控制模块采用ARM。
进一步的，所述摄像头采用红外摄像头。
上文所述第一控制模块和第二控制模块均为现有技术，本发明将其有机的结合在一起，实现了新的技术效果。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
本发明基于深度学习的自动封装装置，通过设置上述装置，提高了图像采集的清晰度，使得PCB板建模更加准确，提高了加工精度。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1为图像拍摄装置结构示意图；
图2为本发明结构示意图。
附图中标记及对应的零部件名称：
1-传送带，2-着色架，3-模具架，4-图像识别架，21-连杆，22-薄膜滚筒，23-热风吹风，31-图像拍摄装置，32-控制装置，311-机体，312-红外测距仪，313-摄像头，314-滑轨。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例
如图1和图2所示，本发明基于深度学习的自动封装装置，包括传送带1、着色架2、模具架3和图像识别架4；所述模具架3设置于传送带1的皮带上，且模具架3随着传送带1的运动而运动；所述着色架2和图像识别架4沿传送带1运动方向依次设置；所述着色架2包括连杆21、薄膜滚筒22和热风吹风23；所述薄膜滚筒22通过连杆21安装于着色架2内部，且薄膜滚筒22铰接于连杆21，并绕铰接点旋转；所述热风吹风23设置于着色架2内壁上，且朝向传送带1；所述薄膜滚筒22和热风吹风23沿传送带1运动方向依次设置；所述薄膜滚筒22上的薄膜采用红色薄膜，且当模具架3运动至薄膜滚筒22下方时，薄膜滚筒22接触模具架3上的PCB模板并将红色薄膜铺设于PCB模板表面；所述图像识别架4包括图像拍摄装置31和控制装置32；所述图像拍摄装置31和控制装置32设置于图像识别架4内壁，且图像拍摄装置31朝向传送带；所述图像拍摄装置31电连接于控制装置32；所述图像拍摄装置31包括机体311、红外测距仪312、摄像头313和滑轨314；所述红外测距仪312、摄像头313和滑轨314设置于机体311朝向传送带1的面上；所述滑轨314采用方波形，且摄像头313设置于滑轨314内，并在滑轨314内沿滑轨314运动；所述红外测距仪312朝向传送带1，且红外测距仪312的轴线与传送带1的皮带表面垂直；所述摄像头313和红外测距仪312电连接于控制装置32。所述控制装置32包括第一控制模块和第二控制模块；所述红外测距仪312将检测到的距离信号发送至第一控制模块，当距离信号小于阈值时，第一控制模块向摄像头313发送开启信号，摄像头313接收到开启信号时开启并沿滑轨314运动，所述摄像头313将采集的图像信号发送至第二控制模块，所述第二控制模块对接收到的图像信号进行深度学习并生成PCB模板。所述第一控制模块采用51单片机。所述第二控制模块采用ARM。所述摄像头313采用红外摄像头。
本实施例实施时，当现成的PCB模板为成品时，将PCB模板放置于模具架3内，并让模具架3随着传送带运动，当PCB模板经过薄膜滚筒22时，薄膜滚筒22向PCB模板上铺设一层红色薄膜，然后热风吹风23对PCB模板进行加热，由于完成蚀刻的部分散热较差，所以完成蚀刻部分的红色薄膜破坏而保留有金属的部分红色薄膜保存完整，再通过图像拍摄装置31对PCB模板进行拍摄即可以有效的区分需要蚀刻的部分，当图像拍摄装置31采用红外摄像头时，识别效果最佳，因为保留有金属的部分温度较低，并且大量的红外线被红外薄膜吸收，使得拍摄出来的图像蚀刻部分和金属部分区分非常明显，有效的提高了识别效率。而当红外测距仪312将检测到的距离信号小于一个预设的阈值时，即认为模具架3已经到达了图像拍摄装置4下方，此时开启摄像头313，摄像头313沿滑轨314运动，由于滑轨314设置为方波形，所以滑轨314内摄像头313可以对PCB板进行反复的细部拍摄，从而提高了图像采集的精度。本发明通过设置上述装置，提高了图像采集的清晰度，使得PCB板建模更加准确，提高了加工精度。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.基于深度学习的自动封装装置，其特征在于，包括传送带(1)、着色架(2)、模具架(3)和图像识别架(4)；所述模具架(3)设置于传送带(1)的皮带上，且模具架(3)随着传送带(1)的运动而运动；所述着色架(2)和图像识别架(4)沿传送带(1)运动方向依次设置；所述着色架(2)包括连杆(21)、薄膜滚筒(22)和热风吹风(23)；所述薄膜滚筒(22)通过连杆(21)安装于着色架(2)内部，且薄膜滚筒(22)铰接于连杆(21)，并绕铰接点旋转；所述热风吹风(23)设置于着色架(2)内壁上，且朝向传送带(1)；所述薄膜滚筒(22)和热风吹风(23)沿传送带(1)运动方向依次设置；所述薄膜滚筒(22)上的薄膜采用红色薄膜，且当模具架(3)运动至薄膜滚筒(22)下方时，薄膜滚筒(22)接触模具架(3)上的PCB模板并将红色薄膜铺设于PCB模板表面；所述图像识别架(4)包括图像拍摄装置(31)和控制装置(32)；所述图像拍摄装置(31)和控制装置(32)设置于图像识别架(4)内壁，且图像拍摄装置(31)朝向传送带；所述图像拍摄装置(31)电连接于控制装置(32)；所述图像拍摄装置(31)包括机体(311)、红外测距仪(312)、摄像头(313)和滑轨(314)；所述红外测距仪(312)、摄像头(313)和滑轨(314)设置于机体(311)朝向传送带(1)的面上；所述滑轨(314)采用方波形，且摄像头(313)设置于滑轨(314)内，并在滑轨(314)内沿滑轨(314)运动；所述红外测距仪(312)朝向传送带(1)，且红外测距仪(312)的轴线与传送带(1)的皮带表面垂直；所述摄像头(313)和红外测距仪(312)电连接于控制装置(32)。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的自动封装装置，其特征在于，所述控制装置(32)包括第一控制模块和第二控制模块；所述红外测距仪(312)将检测到的距离信号发送至第一控制模块，当距离信号小于阈值时，第一控制模块向摄像头(313)发送开启信号，摄像头(313)接收到开启信号时开启并沿滑轨(314)运动，所述摄像头(313)将采集的图像信号发送至第二控制模块，所述第二控制模块对接收到的图像信号进行深度学习并生成PCB模板。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的自动封装装置，其特征在于，所述第一控制模块采用51单片机。
4.根据权利要求2所述的基于深度学习的自动封装装置，其特征在于，所述第二控制模块采用ARM。
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的自动封装装置，其特征在于，所述摄像头(313)采用红外摄像头。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN201711049149.9A CN107835572A (zh) | 2017-10-31 | 2017-10-31 | 基于深度学习的自动封装装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN107835572A true CN107835572A (zh) | 2018-03-23 |
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Family Applications (1)
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| CN201711049149.9A Withdrawn CN107835572A (zh) | 2017-10-31 | 2017-10-31 | 基于深度学习的自动封装装置 |
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| CN (1) | CN107835572A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108551512A (zh) * | 2018-06-15 | 2018-09-18 | 重庆金茂联合电子有限公司 | 手机组装加工系统 |
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2017
- 2017-10-31 CN CN201711049149.9A patent/CN107835572A/zh not_active Withdrawn
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