电焊机
電銲機
전한궤
ELECTRIC WELDING MACHINE
2011年
10期
32-35
,共4页
黄知超%刘木%范兴明%钟奕%杨升振
黃知超%劉木%範興明%鐘奕%楊升振
황지초%류목%범흥명%종혁%양승진
微芯片检测%改进的中值滤波%自适应阈值%GPU并行运算
微芯片檢測%改進的中值濾波%自適應閾值%GPU併行運算
미심편검측%개진적중치려파%자괄응역치%GPU병행운산
针对传统的自动焊线杌采用模版法进行LED微芯片检测速度慢、效果不理想的问题,提出了一种无需模版的检测方法.该方法首先进行图像分割和改进的中值滤波处理,然后采用自适应阈值算法将图像二值化,再利用邻域检测将图像中的微芯片适当加权,最后通过质心定位微芯片.部分可并行化的操作(改进的中值滤波、加权操作)利用GPU并行运行,提高定位速度.实验结果表明,该检测方法鲁棒性好,抗干扰性强,对形状不一、边界模糊和部分残缺的各种LED微芯片都可操作.与传统方法相比,适用范围广,速度和准确度显著改善,提高了自动焊线机的生产效率.
針對傳統的自動銲線杌採用模版法進行LED微芯片檢測速度慢、效果不理想的問題,提齣瞭一種無需模版的檢測方法.該方法首先進行圖像分割和改進的中值濾波處理,然後採用自適應閾值算法將圖像二值化,再利用鄰域檢測將圖像中的微芯片適噹加權,最後通過質心定位微芯片.部分可併行化的操作(改進的中值濾波、加權操作)利用GPU併行運行,提高定位速度.實驗結果錶明,該檢測方法魯棒性好,抗榦擾性彊,對形狀不一、邊界模糊和部分殘缺的各種LED微芯片都可操作.與傳統方法相比,適用範圍廣,速度和準確度顯著改善,提高瞭自動銲線機的生產效率.
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