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机器视觉驱动的芯片快速识别定位系统:电路与控制设计
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更新于2024-06-21
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随着科技的不断进步,微电子行业的芯片作为关键组件,其质量控制日益受到重视。传统的手动芯片检测方法在面对高精度、高效率的需求时显得力不从心,其高昂的人力成本、低下的工作效率以及难以保证的检测精度都成为制约因素。为了适应这种变化,基于机器视觉的芯片快速识别定位系统应运而生,它能够实现无接触检测,减少误差源,显著提高检测精度。 机器视觉技术的核心在于其图像采集、处理和分析能力。在这个设计中,采用了工业相机作为核心硬件,其通过PNP光电传感器进行触发,确保在合适的时机拍摄芯片图像。工业相机的质量直接影响到成像质量和最终识别的准确性。镜头和光源的选择同样关键,它们共同决定光线的分布和聚焦效果,有助于获取清晰的芯片图像。 图像获取后,通过先进的机器视觉算法进行处理,包括边缘检测、特征提取等步骤,以识别芯片的特定特征如引脚结构、表面缺陷等。这个过程中,利用了计算机视觉的强大功能,可以自动识别并区分不同的芯片型号,大大降低了人工操作的复杂性和错误率。 控制系统的部分设计是在Visual Studio 2017平台上完成的。这是一个强大的开发环境,提供了稳定且易于使用的界面。通过这个平台,设计了一个可视化的人机交互界面,用户可以直接观察和分析芯片识别的结果,包括引脚数据和处理时间等关键信息。这使得整个检测流程更为直观,提高了操作的便利性和效率。 总结起来,本文主要探讨了基于机器视觉的芯片快速识别定位系统的电路和控制系统设计。通过结合高质量的硬件设备和高效的软件算法,该系统能够实现实时、准确的芯片检测,从而满足现代芯片行业对精密检测和自动化的需求,是推动微电子行业向智能化、高效化方向发展的重要技术手段。
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(5)保证工业相机、传感器、电机等的连接电路准确性,且遇到问题可以立刻断
开电路,保护电路和各设备。
2.3 芯片快速识别系统的总体方案
2.3.1 芯片快速识别系统的组成
基于机器视觉的芯片快速识别定位系统是以机器视觉架和芯片承载台为基础,结合
计算机、传感器与工业相机,对芯片进行图像采集,并对芯片引脚进行检测、特征预处
理、图像特征提取以及匹配识别。在机器视觉架如图 2.2 所示上有以
MV-CA013-20GMGC 工业相机为核心,将光源镜头加此架上,芯片承载台如图 2.3 所示
可放多种型号芯片,在台边缘放传感器来触发相机拍照。
图 2.2 机器视觉架
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图 2.3 芯片承载台
2.3.2 芯片快速识别系统的结构图
整个系统包含硬件模块和软件模块,系统的框架图如图 2.4 所示,其中硬件模块是
有工业相机、镜头和光源组成,主要作用是对被测芯片进行高质量成像;软件模块包含
界面显示、数据库和机器视觉检测算法,主要作用是对被测芯片字符引脚的自动化、智
能化、高精度、高效率检测。
图 2.4 机器视觉芯片快速识别系统的总体组成模块
2.4 本章小结
本章主要是对基于机器视觉的芯片快速识别定位系统进行一个总体方案的概述,罗
列了整体作品的设计思路和结构图。
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3 系统开发工具介绍
3.1 MySQL 数据库
MySQL 是中小型的关系型数据库,因为其体积小,传输速度快,且会开放源码使
其成为目前应用最广的关系型数据库之一。MySQL 当中用于访问数据库的最常用标准
化语言是 SQL 语言。因 MySQL 的这几个特点符合本设计要求,所以将其作为储存后台
系统数据的数据库。
3.2 ODBC
开放数据库连接(Open Database Connectivity,ODBC),是为解决不同数据库系统
之间需要进行数据共享而产生的,也是为了不同数据库的访问提供一个统一的接口。在
本设计中,通过 ODBC 将 Visual Studio 与 MySQL 连接,然后使用 SQL 语句进行存取
数据。其 MySQL 的 ODBC 数据源配置步骤为:
(1)使用管理员身份运行 odbcad32.exe 应用程序。而应用程序是在 C 盘中的
Windows 文件夹中的 SysWOW64 文件上。
(2)在系统 DSN 下进行 ODBC 数据源的建立如图 3.1 所示。运行上面步骤后,会
显示数据源的管理界面,在其建立数据源。当要建立客户端工程时,系统要在进行 WEB
发布时会对数据源进行配置。
图 3.1 ODBC 当中数据源管理界面
(3)安装数据源驱动界面。在上步骤操作完成后,点添加键,会出现创建新数据
源界面,在此界面中选择符合本设计要求的数据源驱动程序如图 3.2 所示。
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