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[1]王建冲,高军伟,张炳星,等.基于机器视觉的SOP芯片引脚缺陷检测系统[J].工业仪表与自动化装置,2022,(05):32-37.[doi:10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2022.05.006]
 WANG Jianchong,GAO Junwei,ZHANG Bingxing,et al.Design of SOP chip pin defect detection system based on machine vision[J].Industrial Instrumentation & Automation,2022,(05):32-37.[doi:10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2022.05.006]
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基于机器视觉的SOP芯片引脚缺陷检测系统

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2022年05期
页码:
32-37
栏目:
出版日期:
2022-10-15

文章信息/Info

Title:
Design of SOP chip pin defect detection system based on machine vision
文章编号:
1000-0682(2022)05-0000-00
作者:
王建冲12高军伟12张炳星12刘佳浩12
1.青岛大学 自动化学院;
2.山东省工业控制技术重点实验室,山东 青岛 266071
Author(s):
WANG Jianchong12GAO Junwei12ZHANG Bingxing12LIU Jiahao12
1. College of Automation,Qingdao University, Shandong Qingdao 266071,China;
2. Shandong Provincial Key Laboratory of Industrial Control Technology, Shandong Qingdao 266071,China
关键词:
机器视觉改进的边缘检测连通域标记灰度投影缺陷检测
Keywords:
machine visionimproved edge detectionconnected domain markergray projectiondefect detection
分类号:
TP391
DOI:
10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2022.05.006
文献标志码:
A
摘要:
针对传统工业中SOP芯片引脚缺陷检测速度慢、精度低等问题,设计了一个基于机器视觉的SOP芯片引脚缺陷检测系统,通过MATLAB软件调用CCD相机采集芯片图像,采用改进的Canny边缘检测等算法实现引脚边缘的连接,采用连通域标记和灰度投影算法对得到的二值芯片引脚图像进行缺陷检测并完成GUI界面的设计。由实验数据可知,系统对芯片引脚缺陷检测的正确率为99.6%,测量误差在±0.03 mm之内,满足了工业生产中SOP芯片引脚缺陷检测实时性和准确性的需求。
Abstract:
Aiming at the problem of low detection speed and low accuracy of pin defects in traditional SOP chip in industry, a pin defect detection system based on machine vision was designed. The chip image was collected by using CCD camera through MATLAB software, and the improved Canny edge detection algorithm was used to realize pin edge connection. The defect detection of binary chip pin image is carried out by using connected domain marker and gray projection algorithm. The GUI interface is designed. According to the experimental data, the accuracy rate of chip pin defect detection by the system is 99.6%, and the measurement error is within ±0.03mm, which meets the real-time and accuracy requirements of pin defect detection of SOP chip in industrial production.

参考文献/References:

[1] 李本红,张淼,欧幸福.基于机器视觉的SOP芯片引脚缺陷检测系统设计[J].电子器件,2017,40(01):171-178.

[2] 李绎铃.基于机器视觉的SOP芯片引脚缺陷检测研究[J].科技资讯,2018,16(10):2-5.
[3] 杨桂华,唐卫卫,卢澎澎,等.基于机器视觉的芯片引脚测量及缺陷检测系统[J].电子测量技术,2021,44(18): 136-142.
[4] 许龙.基于机器视觉的SMT芯片检测方法研究[D].西安:西安电子科技大学,2014.
[5] 刘洪,苏中,万承军,等.基于机器视觉的探针台晶圆偏移角度检测方法[J].仪表技术与传感器,2018,431(12):87-90.
[6] 刘彪,袁文海,董小顺,等.基于改进边缘连接Canny算法的绝缘子憎水性图像分割研究[J].高压电器,2022,58(01):162-169.
[7] 何笑,吐尔洪江·阿布都克力木,贺欢.一种小波变换的图像边缘检测方法[J].电子设计工程,2020,(01):176-179.
[8] 张德军,周学成,杨旭东.基于图像处理和深度迁移学习的芒果果实病状识别[J].华南农业大学学报,2021,42(04): 113-124.
[9] 李宝志,倪洪启,林思雨,等.基于图像识别的波纹补偿器轴向尺寸检测方法[J].工程设计学报,2022,29(01): 10-19.
[10] 房国栋,高军伟,朱晨曦,等.基于机器视觉的机械臂智能分拣系统[J].仪表技术与传感器,2020,455(12):72-76+81.
[11] 王伟华.基于机器视觉的表贴芯片缺陷检测系统的研究[D].西安:西安建筑科技大学,2017.
[12] WANG Wencheng, YUAN Xiaohui, WU Xiaojin,et al.An airlight estimation method for image dehazing based on gray projection[J].Multimedia Tools and Applications,2020, 79(37-38).

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2022-06-14

基金项目:
山东省自然科学基金资助项目(ZR2019MF063);
山东省重点研发计划项目(2017GGX10115)

作者简介:
王建冲(1998),男,山东省菏泽市人,硕士研究生,研究方向为智能系统与智能控制。
更新日期/Last Update: 1900-01-01