笔记本电脑标签自动光学检测系统的设计与实现

论文摘要

随着生活水平的提高，人们对笔记本电脑的需求与日俱增，对产品质量要求越来越高。目前企业笔记本电脑生产线采用人工方式进行标签贴装品质的检测，但是，人工目检不但检测效率低下，而且检测结果易受人为因素影响，导致不良品流向市场。面对因笔记本电脑标签出现的贴倒、贴歪、版本错误、漏贴等现象引发的客诉问题，亟需引入笔记本电脑标签自动光学检测系统。依据实时检测的需求，标签自动光学检测系统需要突破视觉检测设备的关键技术瓶颈，解决传统意义上的检测速度和精度相矛盾的问题。系统通过改进双线性插值方法，提出由硬件实现CMOS图像传感器直接将RGB格式像素转换成YUV422格式的图像预处理模型，能够克服插值后图像边缘出现的锯齿现象，提高图像精度与图像处理速度。改进SURF算法，提出通过限制图像区域，在指定的搜寻范围内，利用图像特征点的不变性进行特征点匹配，加快标签检测速度。同时系统拥有高速影像处理模块，通过对部分感兴趣区域进行解压缩，仅存储感兴趣区域的图像，提高图像数据处理速度。系统在笔记本电脑生产线上经过功能验证，能够实现24小时在线稳定连续工作，完成标签贴装不良的检测任务。提高检测效率的同时，改善笔记本电脑标签贴装品质。标签自动光学检测系统的成功运行，对其他生产项目上的检测具有推广应用价值，同时对未来AOI技术的发展具有一定的参考意义。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究背景、目的和意义
• 1.2 标签自动光学检测国内外研究现状
• 1.3 论文的研究内容
• 2 自动光学检测的相关理论基础
• 2.1 SURF 算法原理
• 2.2 YUV422 色彩模型
• 2.3 本章小结
• 3 标签自动光学检测系统分析及概要设计
• 3.1 需求分析
• 3.2 总体方案设计
• 3.3 硬件设计
• 3.4 软件设计
• 3.5 本章小结
• 4 标签自动光学检测系统设计与实现
• 4.1 开发运行环境
• 4.2 基于改进的双线性插值的图像预处理
• 4.3 基于改进的 SURF 算法的标签检测
• 4.4 标签检测系统的详细设计与实现
• 4.5 实验及结论
• 4.6 本章小结
• 5 总结与展望
• 5.1 全文总结
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献