MIRAE贴片机视觉识别原理(简略版)
视觉识别原理
视觉识别原理视觉识别是人类感知世界的重要方式之一，也是人工智能领域中的核心技术之一。
视觉识别原理是指人类和机器如何通过视觉感知并识别物体、场景、动作等信息的基本原理和方法。
在人工智能领域，视觉识别技术的发展已经取得了长足的进步，应用范围也越来越广泛，涉及到图像识别、视频分析、人脸识别、无人驾驶等诸多领域。
视觉识别的原理主要包括图像获取、特征提取、特征匹配和分类识别等几个关键步骤。
首先，图像获取是指通过摄像头、传感器等设备获取目标物体的图像信息，这是视觉识别的基础。
其次，特征提取是指从图像中提取出能够描述目标物体特征的信息，如颜色、纹理、形状等。
然后，特征匹配是指将提取出的特征与事先学习好的特征进行比对，找出最相似的特征。
最后，分类识别是指根据匹配结果对目标物体进行分类识别，判断其属于哪一类别。
在视觉识别的应用中，还涉及到很多相关的技术和方法，如深度学习、卷积神经网络、目标检测、图像分割等。
这些技术和方法在视觉识别领域发挥着重要作用，为视觉识别的精度和效率提升提供了有力支持。
除了在人工智能领域，视觉识别技术在工业、医疗、安防、交通等领域也有着广泛的应用。
比如在工业领域，视觉识别可以用于产品质量检测和生产线自动化控制；在医疗领域，视觉识别可以用于医学影像诊断和手术辅助；在安防领域，视觉识别可以用于监控系统和人脸识别门禁系统；在交通领域，视觉识别可以用于智能交通管理和无人驾驶技术等。
总的来说，视觉识别原理是人类和机器通过视觉感知并识别物体、场景、动作等信息的基本原理和方法，是人工智能领域中的核心技术之一。
随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，视觉识别技术将会在更多领域发挥重要作用，为人类生活和工作带来更多便利和可能性。
贴片机识别mark点原理
贴片机识别mark点原理
贴片机识别mark点的原理主要涉及以下几个步骤：
1. 图像采集：贴片机通过摄像头对待识别的PCB板进行图像
采集。
摄像头通常使用高分辨率的CCD或CMOS传感器来捕
捉图像。
2. 图像处理：采集到的图像被贴片机传送给图像处理模块进行处理。
图像处理模块使用图像处理算法来增强图像质量、去噪、锐化等操作，以便更好地提取mark点的信息。
3. 特征提取：图像处理模块通过边缘检测、阈值分割等算法，提取图像中的mark点特征。
mark点通常具有明显的边缘和颜
色信息，通过对这些特征进行提取，可以准确地识别mark点。
4. 特征匹配：识别系统通常会提前存储好mark点的模板信息。
在特征提取后，系统将提取到的mark点特征与存储的模板进
行匹配。
匹配算法可以根据特征点间的距离、角度、颜色等信息来计算相似度，确定最佳匹配。
5. 位置校正：通过mark点的识别和匹配，贴片机可以确定待
识别区域的位置和偏差。
根据mark点的信息，贴片机可以进
行位置校正，调整贴片头的运动轨迹，确保贴片精准地放置在目标位置。
整个mark点识别的过程需要贴片机具备高速图像处理能力和
大量的存储空间，以及高精度的运动控制系统，以实现对mark点的准确识别和位置校正。
贴片机的工作原理
贴片机的工作原理
贴片机是一种用于贴装电子元件的自动化设备，它在电子制造行业中扮演着非常重要的角色。
贴片机的工作原理主要包括元件供料、视觉识别、贴装动作等几个方面。
首先，元件供料是贴片机工作的第一步。
在贴片机的工作台上，有一个元件供料系统，它可以将电子元件从元件库中取出，并按照一定的规则排列好，以便后续的贴装动作。
接下来，视觉识别是贴片机工作的关键步骤之一。
贴片机通常配备有高精度的视觉识别系统，它可以通过摄像头对PCB板上的元件进行识别，确定元件的位置和方向，并将这些信息传输给贴装系统，以便进行后续的贴装操作。
在视觉识别完成后，贴片机会根据元件的位置和方向，通过贴装头将元件精准地贴装到PCB板上。
贴装头通常配备有吸嘴和吸气系统，可以精确地吸取并放置电子元件，确保贴装的准确性和稳定性。
除了上述的基本工作原理外，贴片机还可能配备有一些辅助功能，比如自动校正系统、自动清洁系统等，以确保贴装的精度和稳定性。
总的来说，贴片机通过元件供料、视觉识别和贴装动作等步骤，实现了对电子元件的自动化贴装，大大提高了生产效率和贴装质量，为电子制造行业的发展做出了重要贡献。
在实际的生产中，贴片机的工作原理是非常复杂的，需要精密的机械结构、精准的控制系统和高效的软件算法来支撑。
只有在这些方面都达到了一定的水平，贴片机才能够稳定可靠地工作，满足电子制造行业对贴装精度和效率的需求。
总之，贴片机作为电子制造行业中不可或缺的设备，其工作原理的深入理解和不断的技术创新，将会为电子制造行业的发展带来更多的机遇和挑战。
贴片机的技术和原理
贴片机的技术和原理贴片机是一种用于电子产品生产中的自动化设备，其主要功能是将电子元器件精确地贴装在电路板上。
贴片机的技术和原理涉及到多个方面，包括机械结构、图像处理、自动控制等。
一、机械结构贴片机的机械结构是实现元器件精确贴装的基础。
通常，贴片机由进料装置、传送装置、贴装头、图像识别系统和控制系统等组成。
1. 进料装置：进料装置用于将元器件从供料器中取出并送入传送装置。
常见的进料装置有震盘供料器和带轮供料器等。
2. 传送装置：传送装置用于将元器件从进料装置运送到贴装头的位置。
传送装置通常采用传送带或者线性导轨等方式。
3. 贴装头：贴装头是贴片机的核心部件，负责将元器件精确地贴装在电路板上。
贴装头通常包括吸嘴、吸嘴更换装置和吸嘴控制装置等。
4. 图像识别系统：图像识别系统用于对电路板上的位置标记或图案进行识别，以确定元器件的贴装位置。
常见的图像识别技术包括CCD摄像头和光源等。
5. 控制系统：控制系统是贴片机的核心，用于控制整个贴装过程。
控制系统通常包括运动控制、图像处理和数据处理等模块。
二、图像处理贴片机的图像处理技术主要用于元器件的识别和定位。
在贴装过程中，贴片机通过拍摄电路板上的位置标记或图案，利用图像处理算法来识别元器件的贴装位置。
1. 图像采集：贴片机通过CCD摄像头对电路板进行图像采集。
采集到的图像包含了电路板上的位置标记和图案等信息。
2. 图像预处理：图像预处理是对采集到的图像进行预处理，以提高后续图像处理的准确性和效率。
常见的图像预处理技术包括灰度化、二值化、滤波和边缘检测等。
3. 特征提取：特征提取是图像处理的关键步骤，通过对图像进行特征提取，可以确定元器件的贴装位置。
常见的特征提取技术包括边缘检测、角点检测和模板匹配等。
4. 定位算法：定位算法是根据特征提取的结果，对元器件的贴装位置进行计算。
常见的定位算法包括模板匹配算法、最小二乘法和神经网络等。
三、自动控制贴片机的自动控制技术用于实现贴装过程的自动化。
机器人视觉识别的原理
机器人视觉识别的原理机器人视觉识别是指机器人通过视觉感知技术对周围环境中的物体、场景、人体等进行识别与理解。
它是机器人感知与理解人类世界的关键技术之一，可应用于自主导航、物体抓取、人脸识别、场景分析等场景。
机器人视觉识别主要涉及到图像采集、图像处理和图像理解三个基本步骤。
首先，机器人需要通过相机等传感器采集图像数据。
传感器将光信号转换为电信号，并通过模拟到数字转换器将其转换为数字信号。
图像数据包含了每个像素点的亮度值，相机会采集一系列连续的图像帧，构成视频序列。
接着，机器人通过图像处理对采集到的图像数据进行预处理，以提取有用的信息。
图像处理步骤包括图像去噪、尺寸调整、边缘检测、特征提取、目标分割等。
去噪可以通过滤波算法，如中值滤波器、高斯滤波器等，去除图像中的噪声。
尺寸调整是为了统一不同尺寸的图像，方便后续处理。
边缘检测可以通过一阶和二阶导数计算图像中的边缘信息。
特征提取则是从图像中提取出与目标有关的特征，如纹理、颜色、形状等。
目标分割则是将图像中的目标从背景中进行分割，可以使用阈值分割、区域分割等算法。
最后，机器人通过图像理解对预处理后的图像数据进行分析和认知。
图像理解涉及到模式识别、机器学习、深度学习等技术。
模式识别是指将目标与背景进行区分，可采用模板匹配、统计方法等。
机器学习则是通过训练样本来自动学习和识别目标。
深度学习是机器学习的一种，它通过多层神经网络来提取、学习和表示图像中的特征，具有较好的识别效果。
深度学习的主要方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。
除了这些基本步骤，机器人视觉识别还需要解决一些挑战，如光照变化、遮挡、多目标追踪等。
光照变化指的是不同环境下的光照条件对图像的影响。
遮挡指的是图像中的目标被其他物体遮挡，造成目标不完整。
多目标追踪是指在连续的图像序列中对多个目标同时进行跟踪、定位与识别。
为了解决这些问题，机器人视觉识别可以采用多传感器融合、模型更新、目标推理等方法。
贴片机的工作原理
贴片机的工作原理
贴片机是一种用于表面贴装（Surface Mount Technology，SMT）制程的自动化设备，主要用于在电路板上精确地安装各种电子元件，如芯片、电容、电阻等。
贴片机的工作原理是通过一系列的自动化步骤来实现元件的快速、准确的贴装。
以下是贴片机的工作流程：
1. 供料：首先将所需的电子元件装载到供料器中。
供料器可以分为卷料供料器和盘料供料器两种类型。
卷料供料器将元件以卷带形式供给，而盘料供料器则将元件放在盘中供给。
2. 图像识别：接下来，贴片机会使用一或多个视觉系统来扫描并识别电路板上的元件位置和方向。
这些视觉系统通常包括高分辨率摄像头、图像处理软件和图像识别算法。
3. 贴附：一旦图像识别完成，贴片机会使用吸嘴将元件从供料器中抓取，并在预定位置上方的吸嘴上粘附。
吸嘴通常具有可调节的真空吸附能力，以确保正确地捕捉元件。
4. 定位：在被吸取的元件进入吸嘴上时，贴片机会将其移动到准确的位置，并根据预先设置的坐标和精度要求将其放置在电路板上。
贴片机通常具有多轴运动系统，可以在三个或更多轴上精确移动。
5. 焊接：完成元件放置后，电路板将通过传送带或其他装置移交给焊接设备进行焊接。
焊接方式可以是传统的浸泡式焊接
（波峰焊接）或表面贴装焊接（炉顶式焊接或热风焊接）。
整个过程中，贴片机通常由一个控制系统控制，该系统可根据预先设定的程序和参数来协调供料、视觉识别、精确定位和吸附动作。
这些参数包括元件尺寸、电路板布局、焊接要求等。
通过贴片机的高速和精确性，能够大大提高电子元件的贴装效率和质量，减少人工操作的错误和劳动强度。
贴片机原理
贴片机原理贴片机是一种用于电子元件贴片的自动化设备，它的工作原理是通过一系列精密的机械、光学和电子控制系统，将电子元件从供料器上取下，精准地放置到印刷电路板（PCB）上的特定位置。
在现代电子制造业中，贴片机已经成为了不可或缺的设备，它的高效、精准的贴片能力大大提高了电子制造的生产效率和质量。
首先，贴片机的工作原理是基于精密的运动控制系统。
在贴片机的运作过程中，电子元件需要从供料器上被取下，并被精准地放置到PCB上。
这就需要贴片机具备高精度的运动控制能力，以确保元件的准确贴片。
贴片机通常采用的是伺服电机驱动，通过精密的控制系统实现各个轴向的运动控制，从而实现元件的取放和定位。
其次，贴片机的工作原理还依赖于精密的视觉识别系统。
在贴片过程中，贴片机需要准确地识别PCB上的贴片位置，以及电子元件的位置和方向。
这就需要贴片机配备高分辨率的视觉识别系统，通过相机和图像处理算法实现对PCB和元件的精准识别。
这样，贴片机才能在高速运行的同时，准确地将元件贴片到PCB上的指定位置。
此外，贴片机的工作原理还包括了精密的元件供料系统。
在贴片过程中，电子元件需要从供料器上被取下，并被精准地放置到PCB上。
为了实现高效的贴片，贴片机配备了多个供料器，每个供料器上装载着不同规格和型号的电子元件。
通过精密的供料系统，贴片机能够高效地实现不同元件的快速切换和贴片。
最后，贴片机的工作原理还依赖于精密的控制软件。
贴片机的运行需要依赖于复杂的控制软件，通过对运动控制、视觉识别、元件供料等系统的精准控制，实现整个贴片过程的自动化和高效运行。
控制软件不仅需要具备高度的稳定性和可靠性，还需要具备良好的人机交互界面，以方便操作人员对贴片机进行监控和调整。
总的来说，贴片机作为现代电子制造中的重要设备，其工作原理是基于精密的运动控制、视觉识别、元件供料和控制软件等多个方面的综合应用。
通过这些精密的技术和系统的协同作用，贴片机能够实现高效、精准的电子元件贴片，为电子制造业的发展提供了重要的技术支持。
机器人视觉识别的原理
机器人视觉识别的原理机器人视觉识别是指机器人通过摄像头等视觉传感器对周围环境的物体进行辨识和识别的能力。
它是机器人感知能力中的重要组成部分，可以实现许多应用，包括人脸识别、目标跟踪、图像分类等。
机器人视觉识别的原理主要包括图像获取、图像预处理、特征提取和特征匹配等几个关键步骤。
首先，机器人通过搭载的摄像头等传感器获取外部环境的图像信息。
摄像头可以是单目相机、双目相机或深度相机，分别对应不同的视觉信息获取方式。
单目相机只有一个镜头，利用透视关系可以获得三维信息；双目相机有两个镜头，可以通过视差计算获取场景的深度信息；深度相机则可以直接获得物体的距离信息。
接下来，图像预处理是对获取的原始图像进行处理和优化，以提高后续特征提取和识别的准确性。
常见的图像预处理方法包括图像去噪、图像增强、边缘检测等。
去噪技术可以消除图像中的噪声干扰；增强技术可以调整图像的亮度、对比度等参数，以突出目标物体；边缘检测可以提取图像中物体的轮廓信息。
然后，特征提取是机器人视觉识别的关键步骤之一。
在特征提取中，机器人将图像转换为更高级别的抽象特征，以便于后续的识别和分类。
常见的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。
颜色特征可以通过提取像素的颜色信息，了解目标物体的颜色属性；纹理特征可以通过提取图像局部区域的纹理信息，以描述目标物体的纹理特点；形状特征可以通过提取物体轮廓的几何信息，以区分不同的形状。
最后，特征匹配是指将提取到的特征与事先建立好的模型或数据库进行匹配，从而实现物体的识别和分类。
特征匹配可以通过计算特征之间的相似性来进行。
常见的特征匹配方法包括模板匹配、模式识别和机器学习等。
模板匹配是将提取到的特征与已有的模板图像进行匹配，从而实现物体的检测和识别；模式识别是根据提取到的特征对不同的物体进行分类；机器学习则是通过训练已有的数据集来构建分类模型，从而实现物体的自动分类。
总结来说，机器人视觉识别的原理包括图像获取、图像预处理、特征提取和特征匹配等关键步骤。
视觉识别工作原理
视觉识别工作原理视觉识别是一种人工智能技术，它通过计算机视觉技术和机器学习算法，实现对图像、视频等视觉信息的自动分析和识别。
视觉识别技术已经广泛应用于人脸识别、车牌识别、物体识别、场景识别等领域，成为了现代社会中不可或缺的一部分。
视觉识别的工作原理主要包括以下几个步骤：1. 图像采集视觉识别的第一步是采集图像或视频。
这可以通过摄像头、扫描仪、无人机等设备来实现。
采集到的图像或视频将作为视觉识别的输入数据。
2. 图像预处理采集到的图像或视频可能存在噪声、光照不均等问题，需要进行预处理。
预处理的目的是提高图像质量，减少噪声干扰，使图像更加清晰、准确。
3. 特征提取特征提取是视觉识别的核心步骤。
它通过计算机视觉技术和机器学习算法，从图像中提取出有用的特征信息。
这些特征信息可以是图像的颜色、纹理、形状、边缘等。
特征提取的目的是将图像转换为计算机可以理解的数字信号。
4. 特征匹配特征匹配是将提取出的特征信息与已知的模板进行比较，以确定图像中的物体或场景。
特征匹配可以使用各种算法，如SIFT、SURF、ORB等。
这些算法可以计算特征之间的相似度，从而找到最佳匹配。
5. 结果输出视觉识别的最终结果可以是一个标签、一个数字、一个文本或一个图像。
这取决于视觉识别的应用场景。
例如，人脸识别可以输出一个人的姓名、年龄、性别等信息；车牌识别可以输出车牌号码；物体识别可以输出物体的名称、类别、颜色等信息。
视觉识别是一种基于计算机视觉技术和机器学习算法的智能识别技术。
它可以自动分析和识别图像、视频等视觉信息，为人们的生活和工作带来了很多便利。
贴片机工作原理及编程
贴片机工作原理及编程
贴片机是一种用于电子元件贴装的自动化设备。
它的工作原理基于一系列精确的机械运动和电子控制。
首先，贴片机使用侦测器来检测电子元件的位置和取放动作。
这些侦测器通常是感应器、相机或光电传感器，可以用于检测元件的准确位置、方向和校正。
其次，贴片机通过一个进料系统将电子元件供应到正确的位置。
这个系统通常包括一个元件库存器、选料系统和搬运装置。
元件库存器储存大量的元件，选料系统根据需要选择正确的元件，搬运装置将选好的元件送到贴装位置。
第三，贴片机使用一个贴装头将选取的电子元件精确地放置在印刷电路板（PCB）上。
贴装头通常由一个或多个吸嘴组成，吸嘴可以吸取元件并在适当的位置放置在PCB上。
贴装头可
以在X、Y和Z轴上进行高度和位置的精密控制，以确保准确的贴装。
最后，贴片机通过热风或红外技术来加热并焊接元件与PCB
之间的连接。
这个过程被称为热风焊接或红外焊接，它可以确保元件稳固地固定在PCB上，并通过焊点建立电气连接。
对于贴片机的编程，通常需要使用特定的软件或编程语言。
编程的主要目标是控制各个组件的运动和动作，以及元件的选取和放置。
编程中需要考虑的因素包括元件类型、尺寸、排列方式以及与PCB的对齐和焊接要求等。
总的来说，贴片机的工作原理依赖于精确的机械运动和电子控制，以实现对电子元件的准确选取、放置和焊接。
通过合理的编程，贴片机可以高效地完成贴装任务。
Mirae-Mx200L贴片机操作指引书(草稿)
广东锦力电器有限公司文件编号:Mirae Mx200L贴片机操作规程修订号版本设备编号:SMT-6560-0124 修改日期ISO9001:2008 共4页第1页一: 目的为了更好的使用SMT设备，为SMT贴片机操作者提供正确使用方法和指导, 生产部和技术部按照此文件操作以取得最好的产品质量和保证机器的正常运行.二: 范围本程序适用于广东锦力电器有限公司Mirae Mx200L 贴片机.三职责由生产和技术部门负责四: 程序内容4.1 维护程序技术部门和生产部门必须按照SMT设备维修保养, 以取得最好的机器保养效果.4.2 操作程序：|4.2.1 开机A1) 将电源掣Main Power由OFF 转为ON , 按下红色按钮，等待控制电脑启动,电脑启动后自动运行MRTerminal程序，检查机器的紧急按钮, 如被按下,请将其按钮拔起,检查机器四周,将多余物体拿走和把防护门关好, 将RUNS/W掣由OFF 转为ON, 机器将自动检测复位（原点）, 机器已开启完毕.A2) 如机器不能正常复位,请通知工程师处理.A3) 将产品程式选出, 然后核对SMT机上程式名称是否与“SMT 零件站位表”一致, 如有疑问, 通知技术员或工程师.A4) 根据“SMT零件站位表”, 将零件装上FEEDER.4.2.2操作员根据安装机及“SMT零件站位表”上的FEEDER次序上料, 当FEEDER装上安后,检查各FEEDER安装是否牢固. 正确, 零件是否推到正确的位置.4.3 生产程序4.3.1 关闭所有防护门, 并将多余的物体(包括人体)从工作区域内移开.4.3.2 检查机器是否处于Servo On状态、Waiting Position模式.4.3.3 在初始状态下,监示屏显示：MRTerminal提示信息.4.3.4 在开始菜单或桌面选择Mirae SMT 双击Production程序并打开所须生产程序,.这时监示屏上方显示下列控制：点击Run进入AUTO (自动)工作模式，机器自动检查程序信息, 检查完毕后，机器自动进入工作状态.4.3.5 在机器正常运行时出现错误, 、黄或红色信号灯会闪亮（根据不同错误信息）, 并发出警报, 同时在监示器上显示错误信息：（例图）此时应先在键盘上按任何一个键以解除警报, 对照错误信息, 移动光标到 1Cyde 或按动键盘上 C 键,执行生产下一步骤后停止动作，待机器执行生产下一步骤后停止动作停止后，开启防护门,机器并自动处于Servo Off 状态, 仔细检查有关问题,将错误排除后, 关闭防护门, 并移开工作区域内的多余物体, 按动Auto (F8)按钮或按动键盘上 F8 键, 机器恢复自动运行，如是元件类错误，根据错误提示栏提示的错误位置确认错误排除后，按动错误提示栏右上方Refill 键然后再按Refill Complete 机器将自动补贴出现错误的元件。
贴片机工作原理
贴片机工作原理贴片机是一种重要的电子制造设备，广泛应用于电子制造行业中的表面贴装工艺（Surface Mount Technology，SMT），主要用于将电子元件（如芯片、电阻、电容等）精确地贴装到PCB（Printed Circuit Board，印刷电路板）上。
在现代电子制造流程中，贴片机的工作原理变得至关重要，因为它能够以快速且高效的方式完成元件的贴装过程。
贴片机的工作原理可以分为以下几个关键步骤：1. 板料定位：首先，贴片机需要将PCB准确地定位到贴合台上。
这通常通过使用视觉系统进行检测和辨别，以识别板上的标记或特殊的标记点，然后使用机械臂将其放置到贴合位置。
2. 图像处理：一旦板料被定位，视觉系统开始对PCB进行图像处理。
这包括使用相机和光源来获取和识别PCB上的元件位置和方向。
通过比较元件的数据库与待贴装的元件进行匹配，贴片机能够确定每个元件的准确位置和方向。
3. 元件供料：贴片机通过使用自动供料系统将元件供应给贴合位置。
这些元件通常以卷装（reel）或分装（tray）的形式供应。
机器会根据元件规格和供应方式来确定元件抓取的方式，并将其送到贴装区域。
4. 元件定位：一旦元件被供应到贴装区域，贴片机会收到元件定位的指令。
这些指令是通过图像处理的结果和机器预设的工艺参数来确定的。
贴片机使用吸嘴或针来抓取元件，并将其准确地定位到PCB上的粘合剂（通常是焊膏）上。
5. 粘合和焊接：一旦元件准确地贴合到PCB上，贴片机通过控制加热区域来加热焊盘，使焊膏熔化并与元件和PCB连接。
这个过程通常被称为回流焊接。
贴片机能够根据焊接工艺要求，调整加热的温度和时间，确保焊接质量的稳定性和可靠性。
6. 检测和纠错：在焊接完成后，视觉系统会再次对焊接结果进行检测和分析。
通过与预期结果进行比较，贴片机可以判断焊接的质量和可靠性。
如果有任何错误或问题，贴片机会自动进行纠错操作，如重新进行焊接、更换元件等。
贴片机通过高度自动化和精准的工作原理，大大提高了电子制造的效率和质量。
贴片机视觉系统构成原理及其视觉定位
1 贴片机视觉系统构成及实现原理如图1所示，贴片机视觉系统一般由两类CCD摄像机组成。
其一是安装在吸头上并随之作x－y 方向移动的基准（MARK）摄像机，它通过拍摄PCB上的基准点来确定PCB板在系统坐标系中的坐标；其二是检测对中摄像机，用来获取元件中心相对于吸嘴中心的偏差值和元件相对于应贴装位置的转角θ。
最后通过摄像机之间的坐标变换找出元件与贴装位置之间的精确差值，完成贴装任务。
龌傒1.1 系统的基本组成视觉系统的基本组成如图2所示。
该系统由三台相互独立的CCD成像单元、光源、图像采集卡、图像处理专用计算机、主控计算机系统等单元组成，为了提高视觉系统的精度和速度，把检测对中像机设计成为针对小型Chip元件的低分辨力摄像机CCD1和针对大型IC的高分辨力摄像机CCD2，CCD3为MARK点搜寻摄像机。
当吸嘴中心到达检测对中像机的视野中心位置时发出触发信号获取图像，在触发的同时对应光源闪亮一次。
鮯 [ e1.2 系统各坐标系的关系韕为了能够精确的找出待贴元件与目标位置之间的实际偏差，必须对景物、CCD摄像机、CCD成像平面和显示屏上像素坐标之间的关系进行分析，以便将显示屏幕像素坐标系的点与场景坐标系中的点联系起来；并通过图像处理软件分析计算出待贴元件中心相对于吸嘴中心的偏差值。
对于单台摄像机，针孔模型是适合于很多计算机视觉应用的最简单的近似模型[3]。
摄像机完成的是从3D射影空间P3到2D射影空间P2的线性变换，其几何关系如图3所示，为便于进一步解释，定义如下4个坐标系统：棤咞脮朩1?（1）欧氏场景坐标系（下标为w）：原点在OW，点X和U用场景坐标系来表示。
（2）欧氏摄像机坐标系（下标为c），原点在焦点C＝Oc，坐标轴Zc与光轴重合并指向图像平面外。
在场景坐标系和摄像机坐标系之间存在着唯一的关系，可以通过一个平移t和一个旋转R 构成的欧氏变换将场景坐标系转化为摄像机坐标。
其关系如式（1）所示：垡々（3）欧氏图像坐标系（下标为i），坐标轴与摄像机坐标系一致，Xi和Yi位于图像平面上，Oi 像素坐标系的坐标为（xp0，yp0）。
贴片机工作原理及过程
贴片机工作原理及过程贴片机是一种用于电子元件的贴装的自动化设备。
它的工作原理是利用机械装置和图像识别技术，将电子元件从供料器取出并精确地贴到印刷电路板（PCB）上。
整个贴片机的工作过程可以简化为以下几个步骤：1.供料：在贴片机的进料口，电子元件通常以卷状或者盘状的形式存放在供料器中。
供料器会逐个将元件取出并送到下一个工作台上。
2.定位：在元件被送到贴片机的工作台前，需要进行定位。
贴片机使用机械手臂或者输送带等装置将元件移动到特定位置，并且通过摄像头或者激光设备实施精确定位。
这一步骤确保元件的精确放置。
3.贴装：在准确定位之后，贴片机会将元件精确地贴到PCB上。
这通常是通过吸嘴或者真空吸附器来实现的。
吸嘴通过负压将元件吸起，并将其精确地定位到PCB上的预定位置。
元件与PCB之间的粘附可通过预先涂布胶水或者熔融焊料实现。
4.检测：贴片机会对贴好的元件进行检测，以确保它们的位置和方向的准确性。
这通常是通过高分辨率的摄像头来实现的。
摄像头会拍摄元件照片，并通过图像处理技术与预设标准进行比对，以识别和纠正任何错误或偏差。
5.焊接：一旦所有元件都被贴到了正确的位置，PCB需要进行焊接以保持电子元件的连接。
这通常是通过回流炉或者焊锡波浪机完成的。
回流炉会加热整个PCB，以熔融焊接器件下的焊料，并使其粘附在PCB上。
6.检验和包装：完成焊接之后，PCB会被移出贴片机，并送入检查和包装环节。
在这个过程中，质量控制人员会对贴片质量进行检验和测试，并确保它们符合相关的标准或规范。
通过检验合格的贴片会被包装，准备用于最终产品的制造。
总结起来，贴片机是一种利用机械装置和图像识别技术，将电子元件从供料器取出并精确贴到PCB上的自动化设备。
它通过供料、定位、贴装、检测、焊接、检验和包装等步骤来完成贴片工作。
这种自动化设备的广泛应用提高了电子产品的生产效率和质量，成为现代电子制造业中不可或缺的设备之一。
贴片机 研究报告 -回复
贴片机研究报告-回复题目：贴片机研究报告引言：贴片机是一种自动化设备，用于在电路板上快速精确地安装电子元件。
随着电子技术的快速发展，贴片机在电子制造行业中扮演着重要的角色。
本文将从贴片机原理、发展历程、应用领域以及未来趋势等方面进行探讨，以帮助读者更好地了解贴片机的相关知识。
一、贴片机原理贴片机的原理主要包括图像识别、机械结构、控制系统和供料系统等方面。
1.1 图像识别：贴片机通过高分辨率的相机拍摄电子元件的图像，并通过图像处理算法识别出电子元件的位置、方向和尺寸等信息。
1.2 机械结构：贴片机通过伺服电机控制运动平台，实现快速精确的元件贴装。
1.3 控制系统：贴片机的控制系统负责接收图像处理结果，计算运动路径，并控制伺服电机实现元件的精确定位和粘贴。
1.4 供料系统：贴片机通过自动供料系统将元件提供到贴装头上，实现快速连续的贴装。
二、贴片机发展历程2.1 早期阶段：贴片机的最早形式可以追溯到20世纪80年代，当时主要用于大规模电子计算机的制造，成本昂贵且功能有限。
2.2 进入工业化阶段：20世纪90年代，随着SMT（Surface MountTechnology）的发展，贴片机开始在电子制造行业中广泛应用，并逐渐实现了多元化和高速化。
2.3 现代化阶段：随着电子产品的小型化和高集成度需求的增加，贴片机不断升级，功能更加强大，性能更加稳定，能够适应各种复杂的电路板贴装需求。
三、贴片机应用领域3.1 电子制造：贴片机在电子制造行业中起到关键作用，可以实现高速、高精度的电子元件贴装，提高生产效率和产品质量。
3.2 汽车电子：贴片机在汽车电子领域中广泛应用，如车载导航系统、智能驾驶系统、车载音响等。
3.3 通信设备：贴片机用于制造手机、移动通信基站、无线网络设备等。
3.4 家电产品：贴片机在制造家用电器如电视机、洗衣机、冰箱等方面发挥着重要作用。
四、贴片机的未来趋势4.1 精度和速度的提升：贴片机将继续追求更高的贴装精度和速度，以满足电子产品小型化、高集成度和高密度的发展需求。
视觉识别工作原理
视觉识别工作原理视觉识别是人类大脑的一项重要功能，它使我们能够感知、理解和解释周围的视觉信息。
视觉识别的工作原理涉及多个步骤和神经机制，包括感知、注意、记忆和认知等过程。
视觉识别的第一步是感知。
当我们看到一个物体或场景时，光线通过眼睛进入视网膜，然后被转化为神经信号，并传递到我们的大脑。
感知的过程包括对形状、颜色、纹理和运动等视觉特征的提取和分析。
接下来，注意力在视觉识别中起着重要的作用。
注意力使我们能够集中精力和资源，选择和关注感兴趣的信息，而忽略其他干扰性的信息。
通过注意力的调节，我们能够更好地识别和理解视觉信息。
然后，记忆在视觉识别中发挥关键作用。
我们的大脑中存储着大量的视觉记忆，包括对物体、场景和人脸等的记忆。
这些记忆帮助我们将当前的视觉输入与之前存储的信息进行比较和匹配，从而识别和理解当前的视觉信息。
认知是视觉识别的最高层次。
它涉及对视觉信息的解释和理解，包括对物体的分类、场景的理解和情感的识别等。
认知需要整合来自不同脑区的信息，并进行高级的分析和推理。
总体而言，视觉识别是一个复杂而多步骤的过程，涉及多个脑区的协同工作。
在这个过程中，我们的大脑通过感知、注意、记忆和认知等机制，对视觉信息进行提取、分析和理解。
这种工作原理使我们能够快速而准确地识别和理解周围的世界。
需要指出的是，视觉识别的工作原理仍然是一个活跃的研究领域。
科学家们正在不断深入研究大脑的神经机制，探索视觉识别的更多细节和原理。
这些研究的成果将有助于我们更好地理解人类视觉系统的工作原理，并为人工智能的发展提供启示和借鉴。
视觉识别是人类大脑的重要功能之一，它使我们能够感知、理解和解释周围的视觉信息。
视觉识别的工作原理涉及感知、注意、记忆和认知等多个步骤和神经机制。
通过这些机制的协同工作，我们能够快速而准确地识别和理解视觉信息。
视觉识别的研究对于理解人类大脑的功能和发展人工智能具有重要意义。
贴片机工作原理
贴片机工作原理
贴片机是一种用于表面贴装(SMT)的自动化设备，其工作原理
是通过一系列的步骤完成贴装过程。
下面将详细介绍贴片机的工作原理。
首先，贴片机通过上料装置将元器件从料架中取出并供给给下一步的贴装过程。
然后，引导楔形装置帮助定位和固定电路板，以确保准确的贴装位置。
接下来，视觉识别系统会扫描电路板上的参考点或标记，以确定贴装元器件的位置。
这种视觉识别系统通常使用相机和图像处理技术来实现。
一旦确定了元器件的贴装位置，贴片机会在电路板上加一层薄薄的胶水或焊膏，以固定元器件。
然后，贴片机会将元器件从元器件输送装置中取出，并通过定位装置将其准确放置在贴装位置上。
这通常是通过一个移动式的机械臂来实现的。
一旦元器件被放置到贴装位置上，贴片机会通过主动力和贴附力将其压合到电路板上。
这可以通过套管、真空吸或机械臂的动作来实现。
在完成贴装后，贴片机会进行焊接操作，以确保元器件与电路板的稳固连接。
焊接方式可以是热风炉、红外线或波峰焊等。
最后，贴片机会检查贴装的元器件是否正确安装。
这通常通过视觉系统来检测、扫描或摄像来完成。
如果检测到贴装问题，贴片机会自动纠正或标记错误的贴装。
当所有元器件都被正确贴装后，贴片机会将完整的电路板从定位装置上取下，并将其送至下一步的工作流程。
这就是贴片机的工作原理。
通过上述的步骤，贴片机能够高效、准确地完成大批量的电子元器件贴装工作。
机器视觉的工作原理
机器视觉的工作原理在当今科技飞速发展的时代，机器视觉作为一项关键技术，正广泛应用于工业生产、医疗诊断、安防监控等众多领域。
那么，机器视觉到底是如何工作的呢？让我们一起来揭开它神秘的面纱。
机器视觉的工作原理可以简单地理解为让机器具备像人类眼睛一样“看”和“理解”的能力。
但与人类视觉不同的是，机器视觉依靠的是一系列的硬件设备和软件算法来实现这一过程。
首先，机器视觉系统的“眼睛”是由各种类型的图像传感器组成，如电荷耦合器件（CCD）或互补金属氧化物半导体（CMOS）。
这些传感器能够将外部的光信号转换为电信号，从而捕获到物体的图像。
就好像我们用相机拍照一样，只不过机器视觉的“相机”更加精密和专业。
当图像被传感器捕获后，接下来就是对图像进行预处理。
这一步就像是我们在对一张照片进行初步的修饰和调整，以使其更清晰、更易于分析。
在机器视觉中，预处理通常包括去噪、增强对比度、校正几何失真等操作。
通过这些处理，可以减少图像中的干扰因素，突出有用的信息。
然后，就是特征提取。
这是机器视觉的核心环节之一。
机器需要从图像中提取出能够描述物体特征的关键信息，例如边缘、形状、颜色、纹理等。
这些特征就像是物体的“指纹”，能够帮助机器识别和区分不同的物体。
在特征提取之后，就进入了模式识别的阶段。
机器会将提取到的特征与事先存储的模板或模式进行比较和匹配。
这就好像我们在辨认一个人的脸时，会将其与我们记忆中熟悉的面孔进行对比。
如果匹配成功，机器就能够识别出物体的类别或属性。
为了实现准确的识别和判断，机器视觉系统还会运用各种算法和模型。
例如，在工业检测中，可能会使用深度学习算法来检测产品表面的缺陷；在自动驾驶中，会使用目标检测算法来识别道路上的行人、车辆等物体。
在整个工作过程中，照明条件也是至关重要的。
合适的照明能够突出物体的特征，提高图像的质量，从而有助于机器更准确地进行视觉分析。
就像我们在拍照时，如果光线不好，照片可能就会模糊不清，同样的道理，对于机器视觉来说，良好的照明是获取清晰、有用图像的基础。
机器人视觉识别原理
机器人视觉识别原理咱今儿就来说说这机器人视觉识别原理哈。
你想啊，咱人这眼睛，看东西那叫一个厉害，啥东西瞅一眼，心里就大概有数了。
那机器人呢，它没有咱这真家伙，它靠啥来看这花花世界嘞？我跟你讲哈，机器人的视觉识别啊，就好比给它装了一双特别的“眼睛”。
这双“眼睛”啊，其实就是各种摄像头啥的。
你看那摄像头，有的圆溜溜的，像个大眼睛珠子似的，有的呢，是长条长条的，反正模样是五花八门。
这摄像头啊，就负责把周围的景象给拍下来。
就好比咱用手机拍照一样，“咔嚓”一下，画面就定格了。
但是呢，机器人可不像咱人，拍下来瞅瞅就知道是啥玩意儿了。
它得通过一些复杂的算法，就像人脑子里的思维逻辑一样，去分析这些拍下来的画面。
比如说哈，它得先搞清楚这画面里的颜色。
红色是啥，蓝色是啥，它得认得清楚。
这就好比咱人从小就知道红色代表热情，蓝色代表冷静一样，机器人也得学会分辨这些颜色。
它通过对不同颜色的分析，就能大概知道画面里有啥东西了。
比如说，它看到一大片绿色，那可能就是草地或者树叶啥的。
然后呢，它还得看这东西的形状。
是圆的呀，还是方的呀，是长的还是短的。
就好比咱看到一个圆圆的东西，心里就会想，这是不是个球啊？机器人也是这样，它根据形状来判断这是个啥玩意儿。
要是看到一个方方正正的东西，它可能就会想，这是不是个盒子嘞？除了颜色和形状，机器人还得看这东西的大小。
大的东西和小的东西，在它眼里那也是有区别的。
就好比咱看到一个大人和一个小孩，一眼就能看出来谁大谁小。
机器人也是，它通过比较大小，能更好地理解画面里的东西。
这还没完呢，机器人还得考虑这东西的位置。
是在左边还是右边，是在前面还是后面。
就好比咱找东西的时候，得知道这东西放在哪儿才能找到它。
机器人也是一样，它得知道这东西的位置，才能更好地去处理它。
我有一次啊，跟搞机器人研发的朋友聊天。
我就问他，这机器人视觉识别要是碰到特别复杂的画面，它能认出来不？那朋友就笑了，说：“哎呀，这就跟人一样，有时候也会犯迷糊。
机器视觉识别原理
机器视觉识别原理随着人工智能技术的不断发展，机器视觉识别成为了一个热门的研究领域。
机器视觉识别是指通过计算机对图像或视频进行分析和理解，实现对图像中的物体、场景、运动等内容进行识别和理解的过程。
它利用计算机视觉、模式识别、机器学习等技术手段，模拟人眼的视觉系统，提取图像中的特征信息，从而实现对图像进行自动识别和分析。
机器视觉识别的原理主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和分类识别等几个关键步骤。
图像采集是机器视觉识别的第一步，它通过摄像头、雷达等设备获取到图像或视频数据。
图像采集的质量直接影响后续处理和识别的效果，因此需要注意光照条件、视角、图像分辨率等因素。
图像预处理是对采集到的图像进行预处理和增强，以提取出更有用的信息。
预处理包括图像去噪、图像增强、图像配准等操作，旨在减少图像中的噪声和失真，提高图像的质量和清晰度。
特征提取是机器视觉识别的核心步骤，它通过对预处理后的图像进行特征提取，抽取出能够表征图像内容的特征向量。
特征可以是图像的纹理、颜色、形状等信息，也可以是更高层次的语义特征。
常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、颜色直方图、梯度直方图等。
分类识别是机器视觉识别的最终目标，它通过将特征向量与已知的模式进行比对，将图像分为不同的类别。
分类识别可以采用传统的机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，也可以采用深度学习方法，如卷积神经网络等。
机器学习算法通常需要先进行训练，构建一个分类器模型，然后将待识别的图像输入到模型中进行分类。
机器视觉识别的应用非常广泛。
在工业领域，机器视觉识别可以用于产品质量检测、零件装配、机器人导航等任务。
在安防领域，机器视觉识别可以用于人脸识别、行为分析、目标跟踪等。
在医疗领域，机器视觉识别可以用于医学影像分析、病理诊断等。
此外，机器视觉识别还可以应用于交通监控、智能家居、无人驾驶等领域。
虽然机器视觉识别在技术上取得了不小的突破和进展，但仍然存在一些挑战和问题。
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Mirae SMT Vision Manual2000 / 9 / 25MRC Vision室目录• 1. 零件的检查• 2. MARK的检查• 3. 设定及检验事项• 4. 关于Vision的命令语1. 零件的检查•目前适用的VISION检查方式大致分为下列几大类–Square Chip Component–LEAD CHIP–IC类–Ball type 零件–Connector•零件VISION检查时根据上述五大类来选择适当的 DB.1.1 Square Chip Type•称为CHIP的零件是各个角成直角的四角型的零件.•对于CHIP类可以根据零件的影像特性来分类. 分成这样的小分类理由是各个零件都有可以区分的特性. 知道这个特性之后就算没有零件DB的零件也可以根据其特性来做代替 DB.–电阻(Square Chip Resistor)–电容(Square Chip Capacitor)–Melf Type–Array 零件(Chip Array)–其它类1.1.1 Square Chip Resistor• 1.1.1.1 零件特征• 1.1.1.2 基本算法• 1.1.1.3 错误编号• 1.1.1.4 对于各个错误的措施1.1.1.1 零件特征•电阻的特征是底面(VISION检查时看到的)亮和直四角型这两点. 还有目前VISION算法上为了增加精密度而强化了限制条件所以必须只有电阻使用此分类.•电阻的上面(吸嘴吸到的面)相对看来比较黑所以这是一种判断零件是否翻过来的重要标准. •因为检查的限制条件严格所以面不均匀的零件有可能检查就有问题. 这种零件需要用别的DB来代替.1.1.1.2 基本算法•因为零件的形态是直四角型所以从4面查出零件的背景和警戒线. 警戒线的查出是用先查出几个点再用这些点来做直线的方法.•查出警戒线的顺序是先查出零件的短方向再从短方向中得到的角度查出长方向.•用查出的4面的直线来组成一个四角型.•用得出的四角型来查出零件的位置,角度.•从形成的四角型查出零件大小的情报.•检查查出的零件的亮度. 这是从亮点的面积来判断零件是否翻过来的主要方式.•没有任何异常的话把角度和位置的情报传送到HOST.1.1.1.3 错误编号•503 –没有零件的情况.•512 –零件的位置超出了检查领域.•513 - 零件翻过来的情况.•1531 –零件的长方向的长度短的情况.•1532 –零件的长方向的长度长的情况.•1535 –零件的短方向的长度长的情况.•1536 –零件的短方向的长度短的情况.•1731 –初期角度检查错误.•1732 –二次角度检查错误.•1735 –角的检查错误.•1736 –线的检查错误.1.1.1.4 措施方法•503 –没有零件的情况.–发生状况 : 在此零件DB上是抓不到零件的情况.–发生原因 : 大部分情况主要是下列原因.•在料架不能进料的情况–这种情况时请检查料带是否在里面反过来被卡住, 或是塑料卷带不好使, 或是接料带的JIG没有使用好等等. 如果上述情况都没问题的话就只有换料架.•吸嘴的高度不对的情况–请先检查吸嘴的弹簧. 然后在作业的程序中检查零件的Pick高度. 还有如果是某一个轴特别多的话请对那轴从新HOMING.1.1.1.4 措施方法•512 –零件的位置超出了检查领域.–这种情况因为需要考虑到可能会影响零件的精密度所以不能扩大检查领域.–发生状况 : Pick位置太偏移的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•大部分的情况是Pick位置没到应该到的位置. 需要调整Pick位置.•如果特定位置上继续出现此错误可以检查一下储存在系统的检查位置. 偶尔会有检查位置错误的时候. 这种情况为了精确又安定的作业请从新做同心度检查之后再作业.1.1.1.4 措施方法•513 –零件翻过来的情况–发生状况 : 因为料架的静电零件翻过来的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•在料架内因为静电零件翻过来的情况.•选择零件 DB时请选择适合电阻的零件DB. 检查面太暗的话就会出现这样的错误,所以请多留意一点.1.1.1.4 措施方法•1532, 1535 –零件的长度变长的情况.–发生状况 : 从VISION上检测到的零件大小和DB上的不同的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•零件大小错误地输入到DB的情况.•吸嘴上沾有异物质的情况–特定的HEAD上继续出现这种错误的话请检查吸嘴的状态.1.1.1.4 措施方法•1531, 1536 –零件的长度变短的情况.–发生状况 : VISION上检查到的零件大小和DB上的不同的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•主要是零件立着的情况. 一般这种错误发生的原因是Pick位置有错的情况和吸嘴的高度错的情况. 如果特定的HEAD连续出现这种错误就请换掉吸嘴并从新做Z轴的homing.1.1.1.4 措施方法•1731, 1732 –角度的检查错误.–发生状况 : 初期探测不好的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•这种情况没有特定的原因. 请记录影像并把它送到Vision室.1.1.1.4 措施方法•1735 –找不到角的点.–发生状况 : 找不到在零件警戒线的点的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•零件的面不均匀的情况.•零件DB不适合的情况.•除此之外出现错误的情况, 特别是一次所有的HEAD全出现时请把TERMINAL画面和影像送到vision室.1.1.1.4 措施方法•1736 –用检查出来的点没作出直线.–发生状况 : 面不平或是NOISE가太深的情况–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•零件的DB作为CHIP CAPACITOR来作业是不合适的DB.•吸嘴上可能有异物质.•如果不是上述两个情况请把影像送到Vision室.1.1.2 CHIP CAPACITOR(Square Chip Capacitor)• 1.1.2.1 零件的特征• 1.1.2.2 基本算法• 1.1.2.3 错误编号• 1.1.2.4 对于各个错误的措施1.1.2.1 零件特征•电阻的特征有两点:一是底面(VISION检查时看到的)有个亮点, 二是有着直四角型的模样.还有现在的VISION算法里为了提高精密度而强调限制条件, 所以目前在这分类必须只使用于CHIP CAPACITOR.•因为所检查的限制条件更严格了所以零件的表面不均匀的零件有可能检查通不过. 这种情况应该用其它种类的DB来代替.1.1.2.2 基本算法•因为零件的形态是直四角型所以从4面查出零件的背景和警戒线. 警戒线的查出是用先查出几个点再用这些点来做直线的方法.•查出警戒线的顺序是先查出零件的短方向再从短方向中得到的角度查出长方向.•用查出的4面的直线来组成一个四角型.•用得出的四角型来查出零件的位置,角度.•从形成的四角型查出零件大小的情报.•没有任何异常的话把角度和位置的情报传送到HOST.1.1.2.3 错误编号•503 –没有零件的情况.•512 –零件的位置超出了检查领域.•1531 –零件的长方向的长度短的情况.•1532 –零件的长方向的长度长的情况.•1535 –零件的短方向的长度长的情况.•1536 –零件的短方向的长度短的情况.•1731 –初期角度检查错误.•1732 –二次角度检查错误.•1735 –角的检查错误.•1736 –线的检查错误.1.1.2.4 措施方法•503 –没有零件的情况.–发生状况 : 在此零件DB上是抓不到零件的情况.–发生原因 : 大部分情况主要是下列原因.•在料架不能进料的情况–这种情况时请检查料带是否在里面反过来被卡住, 或是塑料卷带不好使, 或是接料带的JIG没有使用好等等. 如果上述情况都没问题的话就只有换料架.•吸嘴的高度不对的情况–请先检查吸嘴的弹簧. 然后在作业的程序中检查零件的Pick高度. 还有如果是某一个轴特别多的话请对那轴从新HOMING.1.1.2.4 措施方法•512 –零件的位置超出了检查领域.–这种情况因为需要考虑到可能会影响零件的精密度所以不能扩大检查领域.–发生状况 : Pick位置太偏移的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•大部分的情况是Pick位置没到应该到的位置. 需要调整Pick位置.•如果特定位置上继续出现此错误可以检查一下储存在系统的检查位置. 偶尔会有检查位置错误的时候. 这种情况为了精确又安定的作业请从新做同心度检查之后再作业.1.1.2.4 措施方法•1532, 1535 –零件的长度变长的情况.–发生状况 : 从VISION上检测到的零件大小和DB上的不同的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•零件大小错误地输入到DB的情况.•吸嘴上沾有异物质的情况–特定的HEAD上继续出现这种错误的话请检查吸嘴的状态.1.1.2.4 措施方法•1531, 1536 –零件的长度变短的情况.–发生状况 : VISION上检查到的零件大小和DB上的不同的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•主要是零件立着的情况. 一般这种错误发生的原因是Pick位置有错的情况和吸嘴的高度错的情况. 如果特定的HEAD连续出现这种错误就请换掉吸嘴并从新做Z轴的homing.1.1.2.4 措施方法•1731, 1732 –角度的检查错误.–发生状况 : 初期探测不好的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•这种情况没有特定的原因. 请记录影像并把它送到Vision室.1.1.2.4 措施方法•1735 –找不到角的点.–发生状况 : 找不到在零件警戒线的点的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•零件的面不均匀的情况.•零件DB不适合的情况.•除此之外出现错误的情况, 特别是一次所有的HEAD全出现时请把TERMINAL画面和影像送到vision室.1.1.2.4 措施方法•1736 –用检查出来的点没作出直线.–发生状况 : 面不平或是NOISE가太深的情况–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•零件的DB作为CHIP CAPACITOR来作业是不合适的DB.•吸嘴上可能有异物质.•如果不是上述两个情况请把影像送到Vision室.1.1.3 Melf Chip• 1.1.3.1 零件特征• 1.1.3.2 基本算法• 1.1.3.3 错误编号• 1.1.3.4 对于各个错误的措施1.1.3.1 零件特征• MELF CHIP因为零件本身的模样是圆筒所以具有从CAMERA看的时候会是不均匀的直四角型的形态的特点. 这种零件因为是圆筒型所以 Width和 Height是一样的.•这种形态的零件有零件的 Y方向出来的不一致的倾向. 零件的 Y方向(短方向)的长度因为会随着照明的状态或是零件的状态变化所以不会和其它零件一样长度会保持一致. 所以这种零件的情况就没有 Y方向(短方向)的长度意义.•一般情况下这种零件的短方向的长度只有50%左右在 Vision上检查到.1.1.3.2 基本算法•因为零件的形态是直四角型所以从4面查出零件的背景和警戒线. 警戒线的查出是用先查出几个点再用这些点来做直线的方法.•查出警戒线的顺序是先查出零件的短方向再从短方向中得到的角度查出长方向.•用查出的4面的直线来组成一个四角型.•用得出的四角型来查出零件的位置,角度.•从形成的四角型查出零件大小的情报. 但是短方向的长度除外. 所以这种零件没有对短方向的长度的限制.•没有任何异常的话把角度和位置的情报传送到HOST.1.1.3.3 错误编号•503 –没有零件的情况.•512 –零件的位置超出了检查领域.•1531 –零件的长方向的长度短的情况.•1532 –零件的长方向的长度长的情况.•1731 –初期角度检查错误.•1732 –二次角度检查错误.•1735 –角的检查错误.•1736 –线的检查错误.1.1.3.4 措施方法•503 –没有零件的情况.–发生状况 : 在此零件DB上是抓不到零件的情况.–发生原因 : 大部分情况主要是下列原因.•在料架不能进料的情况–这种情况时请检查料带是否在里面反过来被卡住, 或是塑料卷带不好使, 或是接料带的JIG没有使用好等等. 如果上述情况都没问题的话就只有换料架.•吸嘴的高度不对的情况–请先检查吸嘴的弹簧. 然后在作业的程序中检查零件的Pick高度. 还有如果是某一个轴特别多的话请对那轴从新HOMING.1.1.3.4 措施方法•512 –零件的位置超出了检查领域.–这种情况因为需要考虑到可能会影响零件的精密度所以不能扩大检查领域.–发生状况 : Pick位置太偏移的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•大部分的情况是Pick位置没到应该到的位置. 需要调整Pick位置.•如果特定位置上继续出现此错误可以检查一下储存在系统的检查位置. 偶尔会有检查位置错误的时候. 这种情况为了精确又安定的作业请从新做同心度检查之后再作业.1.1.3.4 措施方法•1532 –零件的长度变长的情况.–发生状况 : 从VISION上检测到的零件大小和DB上的不同的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•零件大小错误地输入到DB的情况.•吸嘴上沾有异物质的情况–特定的HEAD上继续出现这种错误的话请检查吸嘴的状态.•零件的光学性特性不好的情况–这种情况时请待用tantal等的 DB.1.1.3.4 措施方法•1531 –零件的长度变短的情况.–发生状况 : VISION上检查到的零件大小和DB上的不同的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•主要是零件立着的情况. 一般这种错误发生的原因是Pick位置有错的情况和吸嘴的高度错的情况. 如果特定的HEAD连续出现这种错误就请换掉吸嘴并从新做Z轴的homing.跟别的CHIP比发生的频率比较小.1.1.3.4 措施方法•1731, 1732 –角度的检查错误.–发生状况 : 初期探测不好的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•这种情况没有特定的原因. 请记录影像并把它送到Vision室.1.1.3.4 措施方法•1735 –找不到角的点.–发生状况 : 找不到在零件警戒线的点的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•零件的面不均匀的情况.•零件DB不适合的情况.•除此之外出现错误的情况, 特别是一次所有的HEAD全出现时请把TERMINAL画面和影像送到vision室.1.1.3.4 措施方法•1736 –用检查出来的点没作出直线.–发生状况 : 面不平或是NOISE太深的情况–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•零件的DB作为CHIP CAPACITOR来作业是不合适的DB.•吸嘴上可能有异物质.•如果不是上述两个情况请把影像送到Vision室.1.1.4 Chip Array• 1.1.4.1 零件特征• 1.1.4.2 基本算法• 1.1.4.3 错误编号• 1.1.4.4 对于各个错误的措施1.1.4.1 零件特征•Array Chip类是指把多个R或是不是 C连在一起的零件.所以这种零件种类的LEAD在零件的长度的方向.•因为零件的LEAD在长度方向所以零件长度方向的长度可以不准确, 也就说可以随便写入. •R Array的情况零件的底面(检查面)都很亮但是C Array的情况在中间的不是LEAD的部分的色彩形态不一定所以在检查领域内从新求出检查领域然后在那检查领域内求出threshold(是定义暗的部分和亮的部分之间的指数).•R Array在零件翻过来的时候底面的色就不一样, 所以以此来检查零件是否翻过来了.•目前版本的DB编辑和Alpha里因为零件的Body Color换过来了所以请多留意.(white->black)1.1.4.2 基本算法•因为零件的形态是直四角型所以从4面查出零件的背景和警戒线. 警戒线的查出是用先查出几个点再用这些点来做直线的方法.•查出警戒线的顺序是先查出零件的短方向再从短方向中得到的角度查出长方向.•用查出的4面的直线来组成一个四角型.•用得出的四角型来查出零件的位置,角度.•从形成的四角型查出零件大小的情报. 但是长方向的长度除外. 所以这种零件没有对长方向的长度的限制.•没有任何异常的话把角度和位置的情报传送到HOST.1.1.4.3 错误编号•503 –没有零件的情况.•512 –零件的位置超出了检查领域.•1531 –零件的短方向的长度短的情况.•1532 –零件的短方向的长度长的情况.•1731 –初期角度检查错误.•1732 –二次角度检查错误.•1735 –角的检查错误.•1736 –线的检查错误.1.1.4.4 措施方法•503 –没有零件的情况.–发生状况 : 在此零件DB上是抓不到零件的情况.–发生原因 : 大部分情况主要是下列原因.•在料架不能进料的情况–这种情况时请检查料带是否在里面反过来被卡住, 或是塑料卷带不好使, 或是接料带的JIG没有使用好等等. 如果上述情况都没问题的话就只有换料架.•吸嘴的高度不对的情况–请先检查吸嘴的弹簧. 然后在作业的程序中检查零件的Pick高度. 还有如果是某一个轴特别多的话请对那轴从新HOMING.1.1.4.4 措施方法•512 –零件的位置超出了检查领域.–这种情况因为需要考虑到可能会影响零件的精密度所以不能扩大检查领域.–发生状况 : Pick位置太偏移的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•大部分的情况是Pick位置没到应该到的位置. 需要调整Pick位置.•如果特定位置上继续出现此错误可以检查一下储存在系统的检查位置. 偶尔会有检查位置错误的时候. 这种情况为了精确又安定的作业请从新做同心度检查之后再作业.1.1.4.4 措施方法•1532 –零件的长度变长的情况.–发生状况 : 从VISION上检测到的零件大小和DB上的不同的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•零件大小错误地输入到DB的情况.•吸嘴上沾有异物质的情况–特定的HEAD上继续出现这种错误的话请检查吸嘴的状态.1.1.4.4 措施方法•1531 –零件的长度变短的情况.–发生状况 : VISION上检查到的零件大小和DB上的不同的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•主要是零件立着的情况. 一般这种错误发生的原因是Pick位置有错的情况和吸嘴的高度错的情况. 如果特定的HEAD连续出现这种错误就请换掉吸嘴并从新做Z轴的homing.跟别的CHIP比发生的频率比较小.1.1.4.4 措施方法•1731, 1732 –角度的检查错误.–发生状况 : 初期探测不好的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•这种情况没有特定的原因. 请记录影像并把它送到Vision室.1.1.4.4 措施方法•1735 –找不到角的点.–发生状况 : 找不到在零件警戒线的点的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•零件的面不均匀的情况.•零件DB不适合的情况.•除此之外出现错误的情况, 特别是一次所有的HEAD全出现时请把TERMINAL画面和影像送到vision室.1.1.4.4 措施方法•1736 –用检查出来的点没作出直线.–发生状况 : 面不平或是NOISE太深的情况–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•零件的DB作为CHIP CAPACITOR来作业是不合适的DB.•吸嘴上可能有异物质.•如果不是上述两个情况请把影像送到Vision室.1.1.5 其它CHIP类• 1.1.5.1 零件特征• 1.1.5.2 基本算法• 1.1.5.3 错误编号• 1.1.5.4 对于各个错误的措施1.1.5.1 零件特征•这种零件是形成不了完全的四角型而接近于四角型的非整型类. 适合这种类型的 DB有trimmer potentiometer, trimmer capacitor等等.•因为零件的非整型性太强所以这种类型的零件应该排除所有检查OPTION.1.1.5.2 基本算法•因为零件的形态是直四角型所以从4面查出零件的背景和警戒线.警戒线的查出是用先查出几个点再用这些点来做直线的方法.•查出警戒线的顺序是先查出零件的短方向再从短方向中得到的角度查出长方向.•用查出的4面的直线来组成一个四角型.•用得出的四角型来查出零件的位置,角度.•没有任何异常的话把角度和位置的情报传送到HOST.1.1.5.3 错误编号•503 –没有零件的情况.•512 –零件的位置超出了检查领域.•1731 –初期角度检查错误.•1732 –二次角度检查错误.•1735 –角的检查错误.•1736 –线的检查错误.1.1.5.4 措施方法•503 –没有零件的情况.–发生状况 : 在此零件DB上是抓不到零件的情况.–发生原因 : 大部分情况主要是下列原因.•在料架不能进料的情况–这种情况时请检查料带是否在里面反过来被卡住, 或是塑料卷带不好使, 或是接料带的JIG没有使用好等等. 如果上述情况都没问题的话就只有换料架.•吸嘴的高度不对的情况–请先检查吸嘴的弹簧. 然后在作业的程序中检查零件的Pick高度. 还有如果是某一个轴特别多的话请对那轴从新HOMING.1.1.5.4 措施方法•512 –零件的位置超出了检查领域.–这种情况因为需要考虑到可能会影响零件的精密度所以不能扩大检查领域.–发生状况 : Pick位置太偏移的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•大部分的情况是Pick位置没到应该到的位置. 需要调整Pick位置.•如果特定位置上继续出现此错误可以检查一下储存在系统的检查位置. 偶尔会有检查位置错误的时候. 这种情况为了精确又安定的作业请从新做同心度检查之后再作业.1.1.5.4 措施方法•1731, 1732 –角度的检查错误.–发生状况 : 初期探测不好的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•这种情况没有特定的原因. 请记录影像并把它送到Vision室.1.1.5.4 措施方法•1735 –找不到角的点.–发生状况 : 找不到在零件警戒线的点的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•零件的面不均匀的情况.•零件DB不适合的情况.•除此之外出现错误的情况, 特别是一次所有的HEAD全出现时请把TERMINAL画面和影像送到vision室.1.1.5.4 措施方法•1736 –用检查出来的点没作出直线.–发生状况 : 面不平或是NOISE太深的情况–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•零件的DB作为CHIP CAPACITOR来作业是不合适的DB.•吸嘴上可能有异物质.•如果不是上述两个情况请把影像送到Vision室.1.2 Lead Chip Type•分为LEAD CHIP的零件指底面不白并且有少数LEAD的零件.•在LEAD쳅可以根据零件的影像特性来分成下列几个分类.这样分成小分类的理由是各个零件具有可以区分的特性. 只要知道这个特性就算不在零件DB类的零件也可以根据这种特性来做代替的DB.–Mini TR–Mini Power TR–Tantalum Capacitor–Alminium Capacitor1.2.1 Mini TR• 1.2.1.1 零件特征• 1.2.1.2 基本算法• 1.2.1.3 错误编号• 1.2.1.4 对于各个错误的措施1.2.1.1 零件特征•是一种一边有一个LEAD, 另外一边有两个LEAD的零件.•这种零件类因为不仅LEAD的大小太小而且LEAD也只有三个, 所以在照明比较暗的时候就很难检查出零件.•在可以受到外来光的位置上(1号头或是8号头)会出现零件受到光之后零件的一部分发光的情况. 这种情况容易分不清受光的部分和LEAD区别不来, 所以容易出现错误请留意.•这种情况因为零件本身黑而且检查只是靠LEAD来检查所以不能做对翻过来的情况的检查.1.2.1.2 基本算法•从零件检查领域上查出 threshold值(明-暗的警戒线).•利用检查出来的 threshold查出第一个LEAD.•下一个LEAD在检查面的时候就利用PITCH情报来查出第二个LEAD.•用检查出来的LEAD来求出零件的位置,角度.•计算零件LEAD方向的长度.•如果没有什么异常就把位置和角度的情报传送到HOST.1.2.1.3 错误编号•503 –零件没有的情况.•506 –检查途中的错误. (初期的错误最多)•507 –横方向的长度错误.•508 –竖方向的长度错误.•509 –检查角度的错误.•512 –零件的位置超过检查对象领域的情况.•514 – LEAD的间距不对.1.2.1.4 措施方法•503 –没有零件的情况.–发生状况 : 在此零件DB上是抓不到零件的情况.–发生原因 : 大部分情况主要是下列原因.•在料架不能进料的情况–这种情况时请检查料带是否在里面反过来被卡住, 或是塑料卷带不好使, 或是接料带的JIG没有使用好等等. 如果上述情况都没问题的话就只有换料架.•吸嘴的高度不对的情况–请先检查吸嘴的弹簧. 然后在作业的程序中检查零件的Pick高度. 还有如果是某一个轴特别多的话请对那轴从新HOMING.•抓到零件还出现这种错误的时候请给 vision室联系.1.2.1.4 措施方法•506 –检查途中的错误.–发生状况 : 一般在LEAD的探索中错误最多.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•因为算法(ALGORISM)上的敏感的部分有很多时候LEAD的端在奇怪的地方探索到.•特别是受到外来光而本身发亮的 1号CAMERA的情况可能性就更高.•目前是换一种探索LEAD的方法, 正在试 ver 18.29.31.如果测试的结果理想的话就准备采用. 目前在 PC上的TEST把小型 IC类利用 MiniTR DB抓效果也很好.1.2.1.4 措施方法•512 –零件的位置超出了检查领域.–这种情况因为需要考虑到可能会影响零件的精密度所以不能扩大检查领域.–发生状况 : Pick位置太偏移的情况.–发生原因 :大部分情况主要是下列原因.•大部分的情况是Pick位置没到应该到的位置. 需要调整Pick位置.•如果特定位置上继续出现此错误可以检查一下储存在系统的检查位置. 偶尔会有检查位置错误的时候. 这种情况为了精确又安定的作业请从新做同心度检查之后再作业.1.2.2 Mini Power TR• 1.2.2.1 零件特征• 1.2.2.2 基本算法• 1.2.2.3 错误编号• 1.2.2.4 对于各个错误的措施1.2.2.2 零件特征•零件的一边有大LEAD, 另一边具有多个小LEAD的形态.•一般 Original Mini Power TR的情况有一个很大的LEAD, 但这个LEAD的检查特性很不好所以一般不使用. 有因为LEAD的中心在别处而出来不准确的结果的可能性.•只用零件的一面来检查的时候需要把贴件中心点放在检查的LEAD的中心而不是放在零件的中心.•这种情况因为零件本身黑而且检查只是靠LEAD来检查所以不能做对翻过来的情况的检查.1.2.2.2 基本算法•从零件检查领域上查出 threshold值(明-暗的警戒线).•利用检查出来的 threshold查出第一个LEAD.•下一个LEAD在检查面的时候就利用PITCH情报来查出第二个LEAD.•用检查出来的LEAD来求出零件的位置,角度.•计算零件LEAD方向的长度.•如果没有什么异常就把位置和角度的情报传送到HOST.1.2.2.3 错误编号•503 –零件没有的情况.•506 –检查途中的错误. (初期的错误最多)•507 –横方向的长度错误.•508 –竖方向的长度错误.•509 –检查角度的错误.。