按钮分别对应的是对元件和点的图像处理功能，由于对元件和点图像处理的程序有所不同，因此分别用两个按钮各自实现相应的图像处理功能。

图软件主界面示意图图所示为通过通过阈值分割获得各个引脚的中心点，通过对各个引脚像素求取平均值获得元件中心点位置，通过对各个引脚中心点拟合得到的直线得到元件相对于图像坐标系轴的偏转角度。

图元件中心点及偏角识别示意图图所示为图像处理得到的点中心点。

图点中心点示意图五总结本文所研究的课题是本科生实验教学搭建表面贴装技术实验平台，在已搭建好的硬件平台上的基础上，对贴片机的视觉系统数据组织工艺以及机器参数的标定方法进行研究，最终利用对贴装平台的控制软件进行了开发，分别对贴片机的图像处理系统数据管理系统和控制系统实现了相应的程序开发，各个系统模块都实现了定的功能。

下面是对本文工作的进步总结对国内外贴片机技术的发展状况做了大量的资料搜集和研究，对贴片机的系统构成进行了总结，并对贴片机的工艺流程进行了深入的分析，确定了各个软件模块的组成，并且分析了各个软件模块要实现的功能。

对贴装平台的机器视觉系统进行了研究，分析了机器视觉系统的组成，建立了图像处理软件界面，并编程实现了图像采集和处理功能。

对图像处理的步骤及所应用到的图像处理算法进行了分析。

并研究了图像对准技术在贴片机上的应用。

研究了贴平台各参数的标定方法，确定了贴片机中各个坐标系之间的关系，分析了相机的成像模型，借助于张正友标定法完成了对相机内参数的标定。

分析贴片机需要标定的固定参数，并对固定参数的标定方法进行了研究。

深入分析贴装流程，确定所需要的贴装数据，在中完成了数据库的建立，对数据库中的数据表以及表中的字段进行合理配置。

在平台上建立友好的数据管理人机界面，利用数据库编程技术实现数据库与软件界面的连接，实现了良好的数据管理功能。

的作用，其内部主要包括控制电路和功率电路两部分。

伺服驱动器内部有电流环速度环和位置环，配合先进的控制算法，可以根据上位机发出的命令或者通信数据控制伺服电机的位置速度转矩。

伺服驱动器的外部接口主要包括电源接口控制信号输入输出端口伺服电机及编码器接口通信端口等。

通过驱动器上的操作面板可对其进行设定调试和监控，操作面板由数码显示器和操作按钮两部分组成。

数码显示器可显示驱动器的伺服状态参数异警等基本信息，操作按钮用于对数字面板进行操控。

如表所示为驱动器相关参数设置。

表伺服驱动器相关参数设置表在位置模式端子输入下，驱动器接收脉冲命令，命令由外部端子输入，控制伺服电机运动到目标位置，信号形态为脉波。

驱动器电子齿轮比是控制器的位置单位与驱动器内部的位置单位的比例，即电子齿轮比，根据式可计算出电子齿轮比后转圈所需脉冲数。

式式中，为驱动器位置单位，为控制器位置单位，。

由于伺服电机分辨率为，设定完电子齿轮比后转圈只需控制器发送个脉冲。

伺服电机旋转圈带动机构移动距离为，脉冲相对于机构移动距离对应关系，这样与光栅尺的脉冲当量就对应了。

检测装置检测装置通过检测规定的目标物并将检测信号经传换元件按照定的规律转换成可用信号传送到控制器，基础平台上安装的检测装置包括光电开关和光栅尺，轴上各有条光栅尺和三个光电开关，用以保证机器运动的相互配合和功能的实现。

贴装平台选用凹槽式光电开关，属于遮光型，如图所示，在轴线性模组的两端安装光电开关用于限定各轴的运动范围，当运动到极限位置时，运动机构上安装的挡块会进入到传感器槽内，遮住发射光线，经过内部电路处理，产生输出信号送至控制器，通过检测到的这类输出信号来控制伺服电机执行相应的停止动作。

此外各轴需要安装零位指示光电开关，以便使伺服电机能够确定系统零点，进行精确控制。

图光电开关与内部电路原理图虽然伺服电机驱动系统采用了闭环控制提高平台定位精度，因反馈信号来自于电机输出轴，故为半闭环控制，为了进步提高位置控制精度，设计中尝试增加光栅尺形成全闭环来提高定位精度。

光栅尺由光源标尺光栅指示光栅光敏元件透镜及放大电路等组成，是根据莫尔条纹的形成原理进行工作的。

实验平台选用恒兴星专用光栅尺，各轴光栅尺参数如表所示。

分辨率为的光栅尺发出的脉冲，其当量为，所以在用高速计数器计量光栅尺反馈脉冲时要以四倍频的方式进行计数才能使所计量的脉冲当量为。

表光栅尺参数触摸屏触摸屏作为种智能化操作部件，拥有简单方便自然的人机交互方式，用户只需通过触摸画面上组态的操作按钮文本框图元和列表等就可操作或监控不断变化的数据信息并对其进行处理。

触摸屏可以显示设备运行状况和运行参数，还可以随时修改设备运行模式设定运行参数，编好的触摸屏画面程序直接通过串口下载到触摸屏。

这样，控制系统就能拥有直观简便的操作。

本贴装实验平台选用画面更加细腻逼真的台达触摸屏，如图所示。

为提供高效工作保障，触摸屏采用高性能处理器，可进行快速的数据传送和处理，同时具有色彩显示以及的高分辨率，可真实呈现操作元件与图片，触摸屏还配有音效输出，以防异常情况发生。

图台达触摸屏贴装头控制系统硬件组成贴装头贴装头是贴装技术实验平台进行贴装工作的直接执行机构，是平台的关键部件。

本实验平台采用平动式贴装头，设计为并列双头，吸嘴可以手动更换，如图所示。

它的吸嘴部分可以随贴装头平动向直线运动转动。

贴装头在吸片与贴片过程中吸嘴是与元器件直接接触的唯零件，同时也是上视相机进行视觉检测时的参照物，其主要运用真空吸取原理实现元件的抓取和移动，通过吹气将吸附的元件贴放到电路板的指定位置上。

图贴装头结构图贴装头由单电机控制双吸嘴向运动工作情况假设电机逆时针方向转动，当电机转动定角度时，带动摆杆摆动而将左侧吸嘴架沿导轨向下压，同时右侧摆动凸轮向上运动，此时左侧吸嘴处于工作状态，而右侧吸嘴处于静止状态。

在摆杆回到原始位置的过程中，左侧吸嘴在复位弹簧作用下回到平衡位置。

当电机顺时针旋转时，则左侧吸嘴处于静止状态，右侧吸嘴处于工作状态。

贴装头的摆幅精度由摆动步进电机的步数控制，由贴装头控制器预先学习并记忆摆动的角度，在每次吸料和贴放过程中，根据存储的数据给出准确的脉冲数，这样就能保证贴装头每次都能准确吸料和贴片。

三轴运动控制器贴装头部分所选控制器为三轴联动型运动控制器，如图所示。

它将与运动控制器的功能集于身，采用作为核心处理器其输出脉冲频率最高达到，能控制三轴独立或者联动拥有个开关量输入接口，可用于传感器接入，同时有个输出口，用于开关量器件控制设有和通讯接口，方便与上位机通信。

贴装头控制部分包括个步进电机，个电磁阀个真空泵个充气泵和个负压传感器，本控制器刚好能满足对贴装头控制系统中所有器件的控制。

图步进电机与驱动器贴装头部分采用步进电机来带动吸嘴进行直线或旋转运动。

步进电机是种将电脉冲信号转换为对应的角位移或直线位移的机电执行元件。

由于步进电机成本较低，易于采用计算机控制，且无累计误差，比直流电机或交流电机组成的开环控制系统精度高，因而被广泛应用于开环控制的伺服系统中。

本实验平台贴装头上三个步进电机均为两相四线制，它们的参数如表所示。

表步进电机参数步进电机的运行要靠功率放大器来驱动，步进电机驱动器内部包含有功率放大器和环形分配器，通过功率放大器把微控制器发来的脉冲信号进行功率放大，再通过环形分配器转化为角位移。

电机的转速随着脉冲频率的增大而升高，所以控制脉冲数就可以调整电机旋转角度，控制脉冲频率可以调整电机转速。

本实验平台所选用的步进电机驱动器如图所示。

图步进电机驱动器驱动器主要特点各开关配置方法在电路板上己标明，方便调试信号采用高速光藕隔离，保证信号的高速传输具有过流自保护过热自动保护的功能，指示灯提示④具有多种半流模式和半流电流对模板中所有像素的灰度平均值进行求解，最后求得的灰度平均值替换要处理的像素点的灰度。

均值滤波的算法简单速度快，但是去噪效果不是很好，只能微弱的减弱噪声，还可能把图像中的边缘信息也削弱。

中值滤波中值滤波法是种非线性平滑技术，中值滤波法的基本原理是将每个像素点的灰度替换成为该点的邻域模板内的所有像素点灰度值序列中的中值。

中值滤波的实现过程为为每个待处理的像素点选取个以它为中心的由该点的邻域像素点组成的模板，把模板中的像素点灰度值存储为个序列，然后用所以像素点灰度值中的中值替换模板中心待处理像素点的灰度值。

中值滤波善于保护边缘轮廓特征，对消除椒盐噪声效果明显，因此应用较多，是经典的平滑噪声的方法。

下图所示为均值滤波和中值滤波对椒盐噪声的效果，可以看出中值滤波能更好地保护图像边缘信息。

图均值滤波和中值滤波效果图图像的阈值分割图像的阈值分割也叫做图像的二值化，阈值分割后的图像上各个像素点的灰度值只有和这两种状态，也就是说整幅图像上所有的像素点都只有黑和白两种颜色。

阈值分割的目的是为了能够更好的突出图像整体或局部的轮廓特征。

阈值分割的基本原理就是把灰度值大于设定阈值的像素点的灰度值都置为或，小于该阈值的像素点的灰度值置为或。

常见的阈值分割方法包括有全局阈值法和自适应阈值法。

全局阈值是通过阈值求解算法自动计算或者人为设定个最佳阈值然后用这阈值对图像进行分割处理，求解算法包含有算法迭代法最大熵算法等。

全局阈值法的优点是由于阈值是个常数所以算法比较简单计算时间短，但是缺点是在图像光照不均匀等情况下无法分割出理想的效果。

自适应阈值方法最大的特点是阈值本身是个变量。

这种方法适用于图像亮度不均匀等情况，因为在这些情况下没有个合适的固定阈值可以分割出理想的图像，这时比较适合用自适应阈值法。

自适应阈值分割方法的阈值是个变量，是通过将每个像素点周围的区域中所有像素点的灰度值进行加权平均得到的。

自适应阈值法的缺点是算法的时间复杂度较大。

在实际应用中可以根据情况选择合适的阈值分割方法。

本文所采用的是算法来进行图像的阈值分割处理。

算法也叫大津法