CN112718552A - 一种用于led电路板质量缺陷自动检验装置及其工作方法 - Google Patents

Abstract

一种用于LED电路板质量缺陷自动检验装置及其工作方法，包括送检传送机构、检测站、分拣机构，所述送检传送装置包括传送装置、伺服电机，所述检测站包括检测平台、环形LED光源、CCD摄像机、图像采集卡，所述传送装置与检测平台连接，所述伺服电机为传送装置的运行提供动力，LED电路板放置于所述传送装置上并且通过传送装置输送至检测站的检测平台上；所述检测平台正上方设置有环形LED光源，所述CCD摄像机置于环形LED光源中心处的正上方。本发明所述的用于LED电路板质量缺陷自动检验装置及其工作方法，采用非接触的视觉检测，对LED电路板进行质量缺陷检测，采用分拣机器人进行自动分拣，工作方法简单，智能化程度高，高准确率、高效率，应用前景广泛。

Description

一种用于LED电路板质量缺陷自动检验装置及其工作方法

技术领域

本发明属于LED电路板技术领域，具体涉及一种用于LED电路板质量缺陷自动检验装置及其工作方法。

背景技术

LED 作为人类照明史上的第四次革命，在通用照明、装饰、信号指示灯等多个领域具有广泛的应用。相较于其他的灯源， LED 具有污染小、能耗少、发光时间长等优势，因此，LED 在照明领域的应用，可以间接减少对环境的污染，这一点对于提倡绿色环保的当今社会来说至关重要。

LED电路板是LED基础组成部分，其质量的好坏很大程度上影响了LED产品的质量。虽然现在电路板的生产都是机器自动化生产， 但是电路板存在缺陷的情况依旧不可避免。LED电路板在生产过程当中因为各种因素的影响可能会产生各种各样的瑕疵， 比如裸板的短路、 断路、板弯翘、漏铜等，载板的缺焊，漏焊，元器件反装等。目前生产线上对于电路板的检测方式一般有人工检测、 电气检测， 红外检测等。LED电路板作为批量生产的产品，它的生产制作要求一种与之契合的快速、 高效的检测方式， 随着制造技术的加速发展， 现有技术中的人工检测、 电气检测， 红外检测这些传统检测方式都并不能完全满足生产的要求。因此，需要研发出一种用于LED电路板质量缺陷自动检验装置及其工作方法，以来解决上述技术问题。

中国专利申请号为 CN201110407490.3公开了一种多层电路板检测方法，所述检测装置设置包括设置在多层电路板工艺边上的检测单元和检测电路板，所述检测电路板在检测完成后被移除，整个测试不会对多层电路板造成任何不良影响，效率较低，准确度、响应速度上还需要做出改进和提高。

发明内容

发明目的：为了克服以上不足，本发明的目的是提供一种用于LED电路板质量缺陷自动检验装置及其工作方法，采用非接触的视觉检测，对LED电路板进行质量缺陷检测，采用分拣机器人进行自动分拣，工作方法简单，智能化程度高，高准确率、高效率，应用前景广泛。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种用于LED电路板质量缺陷自动检验装置，其特征在于，包括送检传送机构、检测站、分拣机构，所述送检传送装置包括传送装置、伺服电机，所述检测站包括检测平台、环形LED光源、CCD摄像机、图像采集卡，所述传送装置与检测平台连接，所述伺服电机为传送装置的运行提供动力，LED电路板放置于所述传送装置上并且通过传送装置输送至检测站的检测平台上；所述检测平台正上方设置有环形LED光源，所述CCD摄像机置于环形LED光源中心处的正上方，所述CCD摄像机与图像采集卡连接；所述分拣机构是由若干个分拣机器人组成，所述分拣机器人位于检测平台外侧，所述分拣机器人包括履带式机器人底盘、七自由度重载机械臂，所述七自由度重载机械臂安装在履带式机器人底盘上；

其中，还包括控制系统、计算机指挥系统,所述控制系统包括主控制器、伺服电机驱动器、底盘行走驱动器、电机驱动器、机械臂驱动器、远程数据收发器，所述主控制器通过伺服电机驱动器对伺服电机进行控制，所述图像采集卡采用 IEEE1394连接主控制器，所述主控制器通过底盘行走驱动器、电机驱动器对履带式机器人底盘进行控制，所述主控制器通过机械臂驱动器对七自由度重载机械臂进行控制；所述计算机指挥机构包括计算机、远程数据接收器，所述远程数据收发器、远程数据接收器无线连接，所述远程数据接收器与所述计算机）连接。

进一步的，上述的用于LED电路板质量缺陷自动检验装置，所述CCD摄像机底部安装有镜头，所述CCD摄像机采用高分辨率工业数字 CCD 摄像机，所述镜头采用双远心机器视觉镜头。

本发明将高分辨率工业数字 CCD 摄像机配合双远心机器视觉镜头使用，拍摄、显示的画面具有优异的分辨率，有利于主控制器做出检测LED电路板好与坏、缺陷处所在的位置等处理。

进一步的，上述的用于LED电路板质量缺陷自动检验装置，所述远程数据收发器包括无线串口收发器、图像发射机。

进一步的，上述的用于LED电路板质量缺陷自动检验装置，所述远程数据接收器包括无线串口接收器、图像接收机，所述无线串口收发器与所述无线串口接收器无线连接，所述图像发射机与所述图像接收机无线连接。

本发明将图像数据与其他参数数据分开传输，这是因为图像传输中的信息数据量太大，传输负荷太大，可能影响其他模块正常工作甚至丢失数据，并且在图像传输过程中并不需要对图像数据进行复杂的分析处理， 因此将图像数据独立出来。为了有效地避免与数据传输的相互影响和干扰，可以设置图像发射机、图像接收机信号所属频段与无线串口接收器、无线串口接收器信号所属频段不同。

本发明还涉及到所述用于LED电路板质量缺陷自动检验装置的工作方法，所述工作方法，依次包括如下步骤：

（1） 工作时， LED电路板放置于所述传送装置上，主控制器（41）通过伺服电机驱动器驱动伺服电机，传送装置启动并且输送LED电路板至检测站的检测平台上；

（2） 检测平台上安装的光电传感器检测到LED电路板到达设定的检测平台检测工位时，主控制器控制传送装置停止运行并且给CCD摄像机发送拍照信号；

（3） CCD摄像机拍照并且将采集的图像通过图像采集卡传送到主控制器进行图像处理；

（4） 主控制器将图像处理后的图像，通过远程数据收发器输送至远程数据接收器，然后再传输给计算机，在计算机的用户界面上实时刷新和显示，同时计算机根据针对设定型号LED电路板的缺陷处理判断对LED电路板的图像进行识别与检测，并且将识别结果传输回主控制器，所述主控制器通过底盘行走驱动器、电机驱动器对履带式机器人底盘进行移动控制，主控制器通过机械臂驱动器对七自由度重载机械臂进行抓取控制，合格的LED电路板通过七自由度重载机械臂抓取并且经履带式机器人底盘移动放置于至合格品区，不合格的LED电路板抓取并且经履带式机器人底盘移动放置于不合格品区；计算机的上述识别结果也会显示在用户界面上方便操作员的观测与检验；

（5） 七自由度重载机械臂操作完成后，重复步骤（1）至步骤（4）的操作直至检验工作完成。

进一步的，上述的用于LED电路板质量缺陷自动检验装置的工作方法，所述步骤（3）的图像处理，包括如下步骤：

（1） 直方图均衡化：主控制器先统计采集的图像的直方图，计算新的灰度级，然后修正为合理的灰度级，计算出该采集的图像的新直方图，生成新的图像；

（2） 图像去噪：对上述图像进行均值滤波处理，使用权值系数， 将上述图像待处理像素点的领域点进行加权平均计算，将得到的计算结果赋予该点，直至将图像中的每一个像素点都处理完毕；

（3） 阈值分割：对上述图像采用双峰法进行阈值分割；

（4） 图像边缘提取：对上述图像采用canny 算子进行图像边缘提取检测，然后采用膨胀与腐蚀的综合运算， 使上述图像的边缘信息更加清晰。

主控制器在获取待测LED电路板的图像后，为了使得系统可以更好地识别LED电路板需要检测的特征信息，需要首先对这些LED电路板图像进行一系列的图像处理，使得LED电路板的有用信息增强，以便计算机在对LED电路板进行相关的缺陷识别与检测更加快速与准确。 同时由于在图像采集的过程中， 不可避免的就会出现光照不良以及操作不规范等现象，这些都会导致所得到的图像与理想存在偏差，比如噪声，图像位置需要校正等，这些问题会对图像分析是否准确造成很大的干扰。

本发明将获取到的LED电路板图像，先进行直方图均衡化，操作后的LED电路板图像， 图像中的背景部分得到了抑制，LED电路板上的器件被凸现出来，提高了图像的对比度，利于后面针对器件的检测；通过均值滤波处理对图像进行去噪处理；对待测图像进行阈值分割的目的是将LED电路板的信息如电阻的标称值、器件引脚、以及标志位置的极性圆与电路板的背景分割开来，为下一步的处理提供便利；将阈值分割之后的图像进行图像边缘提取是为了方便提取图像的边缘信息， 边缘信息的完整性是后续图像识别的基础。

进一步的，上述的用于LED电路板质量缺陷自动检验装置的工作方法，所述步骤（4）的缺陷处理判断，包括如下步骤：

（1）建立缺陷检测模型：基于YOLOv3框架，设计并且搭建了一个基于卷积神经网络的LED电路板质量缺陷检测模型；所述LED电路板质量缺陷检测模型的网络结构主要包括卷积层、批归一化处理层和跃层连接模块，其中，激活函数采用Leaky ReLu函数；

（2）缺陷判断：所述LED电路板质量缺陷检测模型将处理后的图像划分为SxS个大小相同的单元格，每个单元格分配3个锚点框，负责预测单元格中心的3个边界框，在3个不同尺度大小特征图上进行缺陷目标任务检测；所述LED电路板质量缺陷检测模型采用逻辑回归的方法为每个所述边界框预测，在进行类别预测时，采用Logistic函数作为分类器，然后采用平方和损失函数计算预测框定位误差、IOU误差以及分类误差作为最终损失，最终判断出LED电路板的质量缺陷，并且对不同的缺陷进行精准分类，在计算机（5）的用户界面上显示以及储存。

进一步的，上述的用于LED电路板质量缺陷自动检验装置的工作方法，所述七自由度重载机械臂安装在履带式机器人底盘进行移动，无刷直流电机供电，以主控制器作为中心元件，接收计算机的控制指令并且对指令数据进行处理和解析，然后通过底盘行走驱动器控制消履带式机器人底盘行走，同时主控制器还接收无刷直流电机的编码器脉冲反馈和定子绕组的电流反馈，根据反馈值进行数据计算并调整 PWM 波占空比来对无刷直流电机进行调速，全程检测无刷直流电机的运转状态，若监测到存在故障或运行不稳定，通过电机驱动器立即对无刷直流电机进行断电保护。

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

（1） 本发明公开的用于LED电路板质量缺陷自动检验装置，将高分辨率工业数字CCD 摄像机配合双远心机器视觉镜头使用，拍摄、显示的画面具有优异的分辨率，有利于主控制器做出检测LED电路板好与坏、缺陷处所在的位置等处理；将七自由度重载机械臂安装在履带式机器人底盘上，自动化分拣，智能化程度高，高准确率、高效率，应用前景广泛；

（2） 本发明公开的用于LED电路板质量缺陷自动检验装置的工作方法，工作方法简单，通过图像处理克服了LED电路板图像由于光照不良以及操作不规范等现象导致的偏差、不良影响，使检测结果更加稳定和准确，增强了抗干扰性；通过对缺陷处理判断的改进，显著提高了判断精度，提高了LED电路板的质量和合格率，降低了人工成本。

附图说明

图1为本发明所述一种用于LED电路板质量缺陷自动检验装置的布置图；

图2为本发明所述一种用于LED电路板质量缺陷自动检验装置的构架图；

图中：送检传送机构1、传送装置11、伺服电机12、检测站2、检测平台21、环形LED光源22、CCD摄像机23、镜头231、图像采集卡24、分拣机构3、分拣机器人31、履带式机器人底盘311、七自由度重载机械臂312、控制系统4、主控制器41、伺服电机驱动器42、底盘行走驱动器43、电机驱动器44、机械臂驱动器45、远程数据收发器46、无线串口收发器461、图像发射机462、计算机指挥系统5、计算机51、远程数据接收器52、无线串口接收器521、图像接收机522、LED电路板a。

具体实施方式

下面将结合具体实施例和附图1-2，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通的技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明的保护范围。

如图1所示，以下实施例提供了一种用于LED电路板质量缺陷自动检验装置，包括送检传送机构1、检测站2、分拣机构3，所述送检传送装置1包括传送装置11、伺服电机12，所述检测站2包括检测平台21、环形LED光源22、CCD摄像机23、图像采集卡24，所述传送装置11与检测平台21连接，所述伺服电机12为传送装置11的运行提供动力，LED电路板放置于所述传送装置11上并且通过传送装置11输送至检测站2的检测平台21上；所述检测平台21正上方设置有环形LED光源22，所述CCD摄像机23置于环形LED光源22中心处的正上方，所述CCD摄像机23与图像采集卡24连接；所述分拣机构3是由若干个分拣机器人31组成，所述分拣机器人31位于检测平台21外侧，所述分拣机器人31包括履带式机器人底盘311、七自由度重载机械臂312，所述七自由度重载机械臂312安装在履带式机器人底盘311上；

其中，如图2所示，还包括控制系统4、计算机指挥系统5,所述控制系统4包括主控制器41、伺服电机驱动器42、底盘行走驱动器43、电机驱动器44、机械臂驱动器45、远程数据收发器46，所述主控制器41通过伺服电机驱动器42对伺服电机12进行控制，所述图像采集卡24采用 IEEE1394连接主控制器41，所述主控制器41通过底盘行走驱动器43、电机驱动器44对履带式机器人底盘311进行控制，所述主控制器41通过机械臂驱动器45对七自由度重载机械臂312进行控制；所述计算机指挥机构5包括计算机51、远程数据接收器52，所述远程数据收发器46、远程数据接收器52无线连接，所述远程数据接收器52与所述计算机51连接。

进一步的，所述CCD摄像机23底部安装有镜头231，所述CCD摄像机23采用高分辨率工业数字 CCD 摄像机，所述镜头231采用双远心机器视觉镜头。

进一步的，所述远程数据收发器46包括无线串口收发器461、图像发射机462。

进一步的，所述远程数据接收器52包括无线串口接收器521、图像接收机522，所述无线串口收发器461与所述无线串口接收器521无线连接，所述图像发射机462与所述图像接收机522无线连接。

实施例

本发明所述的用于LED电路板质量缺陷自动检验装置的的工作方法，依次包括如下步骤：

（1）工作时， LED电路板放置于所述传送装置11上，主控制器41通过伺服电机驱动器42驱动伺服电机12，传送装置11启动并且输送LED电路板至检测站2的检测平台21上；

（2）检测平台21上安装的光电传感器检测到LED电路板到达设定的检测平台21检测工位时，主控制器41控制传送装置11停止运行并且给CCD摄像机22发送拍照信号；

（3）CCD摄像机23拍照并且将采集的图像通过图像采集卡24传送到主控制器41进行图像处理；

（4）主控制器41将图像处理后的图像，通过远程数据收发器输送至远程数据接收器，然后再传输给计算机51，在计算机51的用户界面上实时刷新和显示，同时计算机51根据针对设定型号LED电路板的缺陷处理判断对LED电路板的图像进行识别与检测，并且将识别结果传输回主控制器41，所述主控制器41通过底盘行走驱动器43、电机驱动器44对履带式机器人底盘311进行移动控制，主控制器41通过机械臂驱动器45对七自由度重载机械臂312进行抓取控制，合格的LED电路板通过七自由度重载机械臂312抓取并且经履带式机器人底盘311移动放置于至合格品区，不合格的LED电路板抓取并且经履带式机器人底盘311移动放置于不合格品区；计算机51的上述识别结果也会显示在用户界面上方便操作员的观测与检验；

（5）七自由度重载机械臂312操作完成后，重复步骤1至步骤4的操作直至检验工作完成。

其中，所述步骤3的图像处理，包括如下步骤：

（1）直方图均衡化：主控制器41先统计采集的图像的直方图，计算新的灰度级，然后修正为合理的灰度级，计算出该采集的图像的新直方图，生成新的图像；

（2）图像去噪：对上述图像进行均值滤波处理，使用权值系数， 将上述图像待处理像素点的领域点进行加权平均计算，将得到的计算结果赋予该点，直至将图像中的每一个像素点都处理完毕；

（3）阈值分割：对上述图像采用双峰法进行阈值分割；

（4）图像边缘提取：对上述图像采用canny 算子进行图像边缘提取检测，然后采用膨胀与腐蚀的综合运算， 使上述图像的边缘信息更加清晰。

其中，所述步骤4的缺陷处理判断，包括如下步骤：

（1）建立缺陷检测模型：基于YOLOv3框架，设计并且搭建了一个基于卷积神经网络的LED电路板质量缺陷检测模型；所述LED电路板质量缺陷检测模型的网络结构主要包括卷积层、批归一化处理层和跃层连接模块，其中，激活函数采用Leaky ReLu函数；

（2）缺陷判断：所述LED电路板质量缺陷检测模型将处理后的图像划分为SxS个大小相同的单元格，每个单元格分配3个锚点框，负责预测单元格中心的3个边界框，在3个不同尺度大小特征图上进行缺陷目标任务检测；所述LED电路板质量缺陷检测模型采用逻辑回归的方法为每个所述边界框预测，在进行类别预测时，采用Logistic函数作为分类器，然后采用平方和损失函数计算预测框定位误差、IOU误差以及分类误差作为最终损失，最终判断出LED电路板的质量缺陷，并且对不同的缺陷进行精准分类，在计算机5的用户界面上显示以及储存。

其中，所述七自由度重载机械臂312安装在履带式机器人底盘311进行移动，无刷直流电机供电，以主控制器41作为中心元件，接收计算机51的控制指令并且对指令数据进行处理和解析，然后通过底盘行走驱动器43控制消履带式机器人底盘311行走，同时主控制器41还接收无刷直流电机的编码器脉冲反馈和定子绕组的电流反馈，根据反馈值进行数据计算并调整 PWM 波占空比来对无刷直流电机进行调速，全程检测无刷直流电机的运转状态，若监测到存在故障或运行不稳定，通过电机驱动器44立即对无刷直流电机进行断电保护。

由上可得，本发明所述的用于LED电路板质量缺陷自动检验装置及其工作方法，实现了LED电路板质量缺陷的高效、高精度、高效率的目的，智能化程度高，避免了漏检、误检、效率低下等诸多弊端。

进一步的，本发明将高分辨率工业数字 CCD 摄像机23配合双远心机器视觉镜头231使用，拍摄、显示的画面具有优异的分辨率，有利于主控制器41做出检测LED电路板好与坏、缺陷处所在的位置等处理。

进一步的，本发明将图像数据与其他参数数据分开传输，这是因为图像传输中的信息数据量太大，传输负荷太大，可能影响其他模块正常工作甚至丢失数据，并且在图像传输过程中并不需要对图像数据进行复杂的分析处理， 因此将图像数据独立出来。为了有效地避免与数据传输的相互影响和干扰，可以设置图像发射机462、图像接收机522信号所属频段与无线串口收发461、无线串口接收器521信号所属频段不同。

进一步的，主控制器41在获取待测LED电路板的图像后，为了使得系统可以更好地识别LED电路板需要检测的特征信息，需要首先对这些LED电路板图像进行一系列的图像处理，使得LED电路板的有用信息增强，以便计算机在对LED电路板进行相关的缺陷识别与检测更加快速与准确。 同时由于在图像采集的过程中， 不可避免的就会出现光照不良以及操作不规范等现象，这些都会导致所得到的图像与理想存在偏差，比如噪声，图像位置需要校正等，这些问题会对图像分析是否准确造成很大的干扰。

本发明将获取到的LED电路板图像，先进行直方图均衡化，操作后的LED电路板图像， 图像中的背景部分得到了抑制，LED电路板上的器件被凸现出来，提高了图像的对比度，利于后面针对器件的检测；通过均值滤波处理对图像进行去噪处理；对待测图像进行阈值分割的目的是将LED电路板的信息如电阻的标称值、器件引脚、以及标志位置的极性圆与电路板的背景分割开来，为下一步的处理提供便利；将阈值分割之后的图像进行图像边缘提取是为了方便提取图像的边缘信息， 边缘信息的完整性是后续图像识别的基础。

本发明具体工作方法途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式。应当指出，以上实施例仅用于说明本发明，而并不用于限制本发明的保护范围。对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种用于LED电路板质量缺陷自动检验装置，其特征在于，包括送检传送机构（1）、检测站（2）、分拣机构（3），所述送检传送装置（1）包括传送装置（11）、伺服电机（12），所述检测站（2）包括检测平台（21）、环形LED光源（22）、CCD摄像机（23）、图像采集卡（24），所述传送装置（11）与检测平台（21）连接，所述伺服电机（12）为传送装置（11）的运行提供动力，LED电路板放置于所述传送装置（11）上并且通过传送装置（11）输送至检测站（2）的检测平台（21）上；所述检测平台（21）正上方设置有环形LED光源（22），所述CCD摄像机（23）置于环形LED光源（22）中心处的正上方，所述CCD摄像机（23）与图像采集卡（24）连接；所述分拣机构（3）是由若干个分拣机器人（31）组成，所述分拣机器人（31）位于检测平台（21）外侧，所述分拣机器人（31）包括履带式机器人底盘（311）、七自由度重载机械臂（312），所述七自由度重载机械臂（312）安装在履带式机器人底盘（311）上；

其中，还包括控制系统（4）、计算机指挥系统（5）,所述控制系统（4）包括主控制器（41）、伺服电机驱动器（42）、底盘行走驱动器（43）、电机驱动器（44）、机械臂驱动器（45）、远程数据收发器（46），所述主控制器（41）通过伺服电机驱动器（42）对伺服电机（12）进行控制，所述图像采集卡（24）采用 IEEE1394连接主控制器（41），所述主控制器（41）通过底盘行走驱动器（43）、电机驱动器（44）对履带式机器人底盘（311）进行控制，所述主控制器（41）通过机械臂驱动器（45）对七自由度重载机械臂（312）进行控制；所述计算机指挥机构（5）包括计算机（51）、远程数据接收器（52），所述远程数据收发器（46）、远程数据接收器（52）无线连接，所述远程数据接收器（52）与所述计算机（51）连接。

2.根据权利要求1所述的用于LED电路板质量缺陷自动检验装置，其特征在于，所述CCD摄像机（23）底部安装有镜头（231），所述CCD摄像机（23）采用高分辨率工业数字 CCD 摄像机，所述镜头（231）采用双远心机器视觉镜头。

3.根据权利要求1所述的用于LED电路板质量缺陷自动检验装置，其特征在于，所述远程数据收发器（46）包括无线串口收发器（461）、图像发射机（462）。

4.根据权利要求3所述的用于LED电路板质量缺陷自动检验装置，其特征在于，所述远程数据接收器（52）包括无线串口接收器（521）、图像接收机（522），所述无线串口收发器（461）与所述无线串口接收器（521）无线连接，所述图像发射机（462）与所述图像接收机（522）无线连接。

5.根据权利要求1－4任意一项所述用于LED电路板质量缺陷自动检验装置的工作方法，其特征在于，所述工作方法，依次包括如下步骤：

（1）工作时， LED电路板放置于所述传送装置（11）上，主控制器（41）通过伺服电机驱动器（42）驱动伺服电机（12），传送装置（11）启动并且输送LED电路板至检测站（2）的检测平台（21）上；

（2）检测平台（21）上安装的光电传感器检测到LED电路板到达设定的检测平台（21）检测工位时，主控制器（41）控制传送装置（11）停止运行并且给CCD摄像机（22）发送拍照信号；

（3）CCD摄像机（23）拍照并且将采集的图像通过图像采集卡（24）传送到主控制器（41）进行图像处理；

（4）主控制器（41）将图像处理后的图像，通过远程数据收发器输送至远程数据接收器，然后再传输给计算机（51），在计算机（51）的用户界面上实时刷新和显示，同时计算机（51）根据针对设定型号LED电路板的缺陷处理判断对LED电路板的图像进行识别与检测，并且将识别结果传输回主控制器（41），所述主控制器（41）通过底盘行走驱动器（43）、电机驱动器（44）对履带式机器人底盘（311）进行移动控制，主控制器（41）通过机械臂驱动器（45）对七自由度重载机械臂（312）进行抓取控制，合格的LED电路板通过七自由度重载机械臂（312）抓取并且经履带式机器人底盘（311）移动放置于至合格品区，不合格的LED电路板抓取并且经履带式机器人底盘（311）移动放置于不合格品区；计算机（51）的上述识别结果也会显示在用户界面上方便操作员的观测与检验；

（5）七自由度重载机械臂（312）操作完成后，重复步骤（1）至步骤（4）的操作直至检验工作完成。

6.根据权利要求5所述用于LED电路板质量缺陷自动检验装置的工作方法，其特征在于，所述步骤（3）的图像处理，包括如下步骤：

（1）直方图均衡化：主控制器（41）先统计采集的图像的直方图，计算新的灰度级，然后修正为合理的灰度级，计算出该采集的图像的新直方图，生成新的图像；

（2）图像去噪：对上述图像进行均值滤波处理，使用权值系数， 将上述图像待处理像素点的领域点进行加权平均计算，将得到的计算结果赋予该点，直至将图像中的每一个像素点都处理完毕；

（3）阈值分割：对上述图像采用双峰法进行阈值分割；

（4）图像边缘提取：对上述图像采用canny 算子进行图像边缘提取检测，然后采用膨胀与腐蚀的综合运算，使上述图像的边缘信息更加清晰。

7.根据权利要求5所述用于LED电路板质量缺陷自动检验装置的工作方法，其特征在于，所述步骤（4）的缺陷处理判断，包括如下步骤：

（1）建立缺陷检测模型：基于YOLOv3框架，设计并且搭建了一个基于卷积神经网络的LED电路板质量缺陷检测模型；所述LED电路板质量缺陷检测模型的网络结构主要包括卷积层、批归一化处理层和跃层连接模块，其中，激活函数采用Leaky ReLu函数；

（2）缺陷判断：所述LED电路板质量缺陷检测模型将处理后的图像划分为SxS个大小相同的单元格，每个单元格分配3个锚点框，负责预测单元格中心的3个边界框，在3个不同尺度大小特征图上进行缺陷目标任务检测；所述LED电路板质量缺陷检测模型采用逻辑回归的方法为每个所述边界框预测，在进行类别预测时，采用Logistic函数作为分类器，然后采用平方和损失函数计算预测框定位误差、IOU误差以及分类误差作为最终损失，最终判断出LED电路板的质量缺陷，并且对不同的缺陷进行精准分类，在计算机（5）的用户界面上显示以及储存。

8.根据权利要求5所述用于LED电路板质量缺陷自动检验装置的工作方法，其特征在于，所述七自由度重载机械臂（312）安装在履带式机器人底盘（311）进行移动，无刷直流电机供电，以主控制器（41）作为中心元件，接收计算机（51）的控制指令并且对指令数据进行处理和解析，然后通过底盘行走驱动器（43）控制消履带式机器人底盘（311）行走，同时主控制器（41）还接收无刷直流电机的编码器脉冲反馈和定子绕组的电流反馈，根据反馈值进行数据计算并调整 PWM 波占空比来对无刷直流电机进行调速，全程检测无刷直流电机的运转状态，若监测到存在故障或运行不稳定，通过电机驱动器（44）立即对无刷直流电机进行断电保护。

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