摘要
大尺寸电子元件的精密检测，直接决定着产品质量合格与否，目前国内工厂大多采用人工塞规的方法来检测平板电脑后壳安装触摸屏（平板屏隙）的间隙尺寸，为了提高工件的检测精度及效率，将机器视觉引入工业化检测是目前主流的趋势。 本文研究的对象是平板电脑后壳，由于相机的视野相较于工件整体尺寸较小，故称为大尺寸工件，所以采用移动视觉的方式对工件进行多次的局部测量，以满足高精度、大尺寸的测量需求。本文基于移动视觉对大尺寸工件的精密测量技术展开了研究，主要研究工作如下： (1)针对张正友的标定算法对移动视觉中的相机标定精度较低的缺点，提出了一种基于张正友标定法并考虑径向畸变的方法，来提高检测系统的标定精度。通过分析直线电机的跟踪误差及轮廓误差产生原因，使用计算机视觉校验棋盘格角点坐标的统计学方法对电机误差进行补偿。 (2)针对大尺寸工件的视觉检测算法进行了研究，提出了一种OTSU结合Cart决策树的图像分割算法，建立Cart决策树筛选目标连通域，遍历式搜索最佳分割阈值，最后通过改进后的OTSU得到目标特征的连通域，经验证本文的阈值分割方法有更好的图像分割效果。尺寸检测方面采用了自适应阶跃阈值的Zernike矩算子进行边缘拟合，获取亚像素级的目标边缘轮廓，通过RANSAC算子拟合边缘的直线，并计算直线的中点坐标，最后通过所有局部工件拟合直线的中点坐标计算工件的实际的整体尺寸。 (3)在检测系统设计与实现的方面，主要完成了硬件平台搭建、检测系统的软件设计和检测系统的精度实验。软件设计方面包括了软件的界面设计、制定了大尺寸工件判断合格的标准以及程序的多线程设计。在搭建的视觉检测平台的基础上，通过标准的标定板，在相同的环境条件下进行尺寸的测量实验，实验表明了本文检测算法有更高的检测精度。通过三坐标测量仪与本系统分别对工件进行对比实验，验证了检测系统的检测速度达5s每个工件，检测精度达到0.03mm，满足平板后壳检测行业的精度需求。
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