CN202947973U - 基于图像识别的自动检测设备 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了一种基于图像识别的自动检测设备，它包含摄像头(1)、环绕于摄像头(1)的光源、位于摄像头(1)和光源下方的承载台(8)、用于进行图像对比的计算机，其中光源为4个环形光源，分别为从上到下依次排列的白色环形光源(2)、红色环形光源(3)、绿色环形光源(4)、蓝色环形光源(5)，各环形光源的入射角大于相邻的位于上方的环形光源的入射角且小于相邻的位于下方的环形光源的入射角，绿色环形光源(4)由198颗发光二极管组成。本实用新型的有益效果是：本自动检测设备，对锡焊焊点判断准确性高，不易误判。

Description

基于图像识别的自动检测设备

技术领域

本实用新型涉及一种自动检测设备，尤其是涉及一种用于检测锡焊焊点的基于图像识别的自动检测设备。

背景技术

锡焊的最终工序是进行检查，由于锡焊焊点存在缺陷，所以在生产完成后需要对焊点进行检查，焊接的检查大致有两种：一是焊前检查，即检查母材表面、焊料、助焊剂等是否满足适当的焊接条件；二是焊后检查，即检查焊接是否确实可靠，有无焊接的缺陷。焊后检查不仅可以通过严格的检查发现所有的缺陷，保证出货产品的品质，而且也能及时发现大批量的不良品，阻止后续不良的持续发生，最重要的是对焊后不良品的分析可以快速、有效的找到针对发生缺陷的原因，以便采取相应的预防措施，提高后续生产的良率。

焊点的检查方法分为非破坏性检查和破坏性检查，目前非破坏性检查的方法主要为目视检查。目视检查的方法一种为靠检查员使用目测方法检查，这种方法浪费时间，浪费人力，另一种是使用自动检测设备捕捉焊点的图像，对焊点的图像进行识别并和特征图像进行对比来判断焊点的好坏。

现有技术下，自动检测设备存在对焊点判断不准确的问题，对于正常焊点，常误判为多焊或少焊；对于多焊或少焊的焊点，常判断为正常焊点，造成产品短路或断路，无法实现正常功能，判断错误的不良品投入到后续生产不仅影响后续工艺的良率，而且少焊的产品常造成成品缺陷无法及时检出，成品品质不稳定，影响公司的商誉，造成焊点判断不准确最大的影响因素为背景和焊点容易混淆，无法准确捕捉到焊点的影像从而无法准确的对焊点进行识别和判断。

实用新型内容

为解决上述技术问题，本实用新型提供了一种自动检测效果准确的自动检测设备。

本实用新型通过以下技术方案实现：基于图像识别的自动检测设备，其特征在于，它包含摄像头、环绕于摄像头的光源、位于摄像头和光源下方的承载台、用于进行图像对比的计算机，光源为4个环形光源，分别为从上到下依次排列的白色环形光源、红色环形光源、绿色环形光源、蓝色环形光源，各环形光源的入射角大于相邻的位于上方的环形光源的入射角且小于相邻的位于下方的环形光源的入射角，其中绿色环形光源由198颗发光二极管组成；所述摄像头通过USB2.0接口与所述计算机连接。

本实用新型与现有技术相比，具有以下明显优点：1、使用四色光源排列进行照射，出射光稳定，颜色互补，便于捕捉；2、限定了绿色环形光源使用的发光二极管的数量，充分利用光源，减少光损失，提高成像清晰度，照射均匀，没有阴影。

附图说明

图1为本实用新型自动检测设备检测背景时的工作原理示意图；

图2为本实用新型自动检测设备检测焊点时工作原理示意图；

图3为本使用新型自动检测设备中绿色环状光源展开后的结构示意图。

1-摄像头，2-白色环形光源，3-红色环形光源，4-绿色环形光源，5-蓝色环形光源，6-PCB，7-焊点，8-承载台。

具体实施方式

如附图1所示，一种自动检测设备，用于锡焊的检测，它包含摄像头1、环绕于摄像头1的光源、位于摄像头1和光源下方的承载台8、用于进行图像对比的计算机，承载台8还包含一个用于自动传送被检测物品的自动传输装置，光源为4个环形光源，4个环形光源由各色的发光二极管分别组合而成，4个环形光源分别为轴心重合的、从上到下依次排列的白色环形光源2、红色环形光源3、绿色环形光源4、蓝色环形光源5，各环形光源的轴心重合后，只需要调整各环形光源的角度就可以使各环形光源投射到相同的位置并重合，便于进行目标的检测；各环形光源的入射角大于相邻的位于上方的环形光源的入射角且小于相邻的位于下方的环形光源的入射角，其中绿色环形光源4由198颗发光二极管组成。

承载台8还包含一个用于自动传送被检测物品的自动传输装置，设置了自动传输装置后承载台8可以自行进行移动，并可以和上下游的设备进行对接，从上游接收未检测的PCB6进行检测，将已检测的PCB6输送到下游，以便继续生产，使整个流程完全实行自动化。

本自动检测设备的工作原理如下：如附图1所示，当屏幕下方为PCB6时，绿色光照射到PCB6上时，绿色光被反射的位置偏离摄像头1的位置，绿色光完全不能被摄像头1捕捉。计算机判定绿色光捕捉数值异常，完全没有捕捉到绿色光，这时即使焊点7被捕捉到的图像特征和计算机中特征库里的图像特征一致，计算机也会判断此时的图像为背景，而不做判别。如附图2所示，当屏幕下方为焊点7时，绿色光照射到焊点7上时，绿色光被反射，绿色光进入摄像头1的位置，计算机判定捕捉到绿色光，计算机判定此时的目标为焊点7，这时计算机会开始判定焊点7被捕捉到的图像特征和计算机中特征库里的图像特征是否一致，根据和计算机中图像特征的对比来确定焊点7是否存在多焊或少焊的情况。根据焊点7不同位置斜率的不同，被反射进入摄像头1中的绿色光多少也会有所区别，但是本实施例中是以是否捕捉到绿色光来判断背景和焊点7，所以捕捉的绿色光的多少不影响本实施例中对焊点7的判断。

对于PCB6上的焊点，当对PCB6左侧的焊点7进行检查时，计算机接收左侧光源发出并被反射的光，并以此作为判断焊点7的依据，同理，当对PCB6右侧的焊点7进行检查时，计算机接收右侧光源发出并被反射的光，并以此作为判断的依据。

如附图3所示为绿色环形光源4的展开后的结构示意图，如果绿色环形光源4内发光二极管太少，会造成亮度不够，成像质量低，如果发光二极管数目太多，会造成发光二极管的浪费；本实用新型中绿色环形光源4由198颗发光二极管组成，发光二极管分3层排布在绿色环形光源4的内部，从内到外发光二级管数目逐渐增多，各发光二极管之间间距均匀，当绿色环形光源4照射在焊点7上时，充分利用光源，减少光损失，提高成像清晰度，照射均匀，没有阴影。

Claims (1)

1.基于图像识别的自动检测设备，其特征在于，它包含摄像头、环绕于摄像头的光源、位于摄像头和光源下方的承载台、用于进行图像对比的计算机，光源为4个环形光源，分别为从上到下依次排列的白色环形光源、红色环形光源、绿色环形光源、蓝色环形光源，各环形光源的入射角大于相邻的位于上方的环形光源的入射角且小于相邻的位于下方的环形光源的入射角，其中绿色环形光源由198颗发光二极管组成；所述摄像头通过USB2.0接口与所述计算机连接。

Images