基于3D工业相机的Pin针检测系统设计和研究开题报告

1. 研究目的与意义

机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。

几年来随着3D工业相机技术的成熟，3D相机的市场普及率越来越高，克服了2D相机在3维成像上的不足，使得在检测3维上的高度信息有了较大的优势高度精度的检测最高可以达到0.2um。因此在工业自动化领域有较大的发展前景和应用空间。

2. 研究内容和预期目标

在工业自动化的生产领域中，机器视觉的应用提高了测量的速度和精度，对于一些不便于人工测量和对于测量速度和精度要求较高的项目机器视觉有着较为明显的优势。

本设计方案主要研究如何利用机器视觉来检测汽车电子电路中的连接器的pin针的位置度（是否有歪斜、错位等），以及pin针的高度（pin针对于基准面的高度）。利用2d相机获得平面图像来判定图像上的pin针位置和标准位置的偏移程度，利用3d相机来获得立体图像来判定图像中的pin针的高度信息。结合软件对测量结果有一个准确的判断，对于pin针的位置度和高度的具体数值录入数据库，并判断其是否合格。

主要利用的工具包括2d成像系统——双远心镜头(大景深) 光源 工业相机 gige网线 固定支架；3d成像系统——3d工业相机 固定支架 数据传输线；伺服系统——工控机系统 电缸 制具以及相关传送设备等；软件部分——装有designer和visionpro软件的电脑。

3. 研究的方法与步骤

首先进行样品评估，在样品评估阶段，首先对样品的外观进行测量，知道样品的长宽高，测量目标区域的面积。要明确任务的具体要求，综合考虑样品pin针检测的可行性和实现方法的复杂性是否在可控范围。

在确定了相应的初步测量方案后，接下来便是对样品的取相进行取相设备选型。包括2d和3d的取相设备选型。在2d取相的过程中，综合考虑取相所需要达到的像素精度选取合适分辨率的相机。对镜头选型要考虑到工作距离，景深和成像效果以及镜头分辨率等相关因素。进行3d取相时要考虑到物件在伺服电机上的移动速度，选取测量精度大于量测公差1/10且曝光时间和行扫描速度均合适项目要求的相机，同时也要考虑到工作距离，相机视野等相关因素。

接下来便是2d和3d的取相阶段，在本阶段目的在于取得成像效果较好便于后续软件处理的2d和3d图像。通过相关公式计算好相机的工作距离，曝光时间，采样频率以及行扫描速度等，2d成像系统用于在连接器上方垂直架设，工作距离600mm，主要用于检测pin针的位置度，3d相机在伺服系统的上方架设，工作距离60mm，通过伺服系统先对利用2d检测系统对连接器pin针的位置度进行检测，之后通过伺服系统将连接器传送到3d相机下面进行扫描。多次试验，直到采集到效果较好的图片。

4. 参考文献

[1]赵荣椿，赵忠明，《数字图像处理与分析》，北京：清华大学出版社

[2]于鑫波，《c#基础与应用技术》，南京：东南大学出版社

[3]余晨辉，《光学制造工艺及光学加工机械发展》 上海：教育出版社

5. 计划与进度安排

3月20日-3月30日期间主要负责开题报告的撰写和相关资料的收集

3月30日——4月10日第一阶段论文的提纲撰写

4月10日——4月20日论文的分部内容扩充