赫立AOI中文客户培训教材(2) - 第26页

报 警偏移 64.35%< 80% 合格 算法:亮度抽取( % )) 在 检测 窗口指定的区域内, 获 取符合指定的亮度合格范 围 的像素个数占 窗口 总 像素 总 数的百分比数据。 算法 举 例: 电 阻偏移 思考:如果 电 阻上下偏移了会 有什么 变 化? 电 阻的 电 极是不 是会上下移 动 ,此 时 会出 现 位 置上亮度 变 化,当我 们 找到 这 种差异,我 们 就可以用亮度抽 取( % )来区分 这 种亮度 变 化 …

100%1 / 40
算法:色抽取(HSV
检测窗口指定的区域内,取符合HSV色合格范
的像素的个数占窗口像素数的百分比数据。
4, 当我抽取过滤出我想要的色,我须设置合格范去区分好与坏,左小角
的百分比直接算出抽取部分占整个检测窗口的百分比例,如果测试缺件,我认为
绿色占的比例越少位置有元件存在,故将合格范围设置往左拉,占有比例越少
越好 ,如果缺件,百分比100%,即绿100%检测窗口,即警缺件,以此推,
如左
良品 缺件
的差异是? 能否认为当我看到绿色的候即
代表缺件? 算法色抽取(HSV)此就派上用
1选择想要抽取的色,拉大检测窗口,我发现选中的色在检测
口内呈白色效果,但有元件本体不是绿色却也呈白色效果
实际图
2.选择饱和度继续填充,此元件本体白色逐减少,注意绿色部分须为白色
3,.如果和度过滤后仍无法过滤掉元件本体,选择明度做最后充直至元件本体
不呈白色过滤效果,如下
1
2
3
4
OK
算法例:阻缺件
绿色占有少明不缺件
警偏移64.35%<80%
合格
算法:亮度抽取(%))
检测窗口指定的区域内,取符合指定的亮度合格范的像素个数占
窗口像素数的百分比数据。
算法例:阻偏移
思考:如果阻上下偏移了会
有什么化?阻的极是不
是会上下移,此会出
置上亮度化,当我找到
种差异,我就可以用亮度抽
取(%)来区分种亮度
偏移
极亮度0.565
本体亮度0.069
检测窗口放在焊盘中心,
当元件没有上下偏移的候,我
希望看到个窗口内,黑色的
亮度占有比例越高明没有
极侵入,即没有偏移,故抽取
元件本体黑色亮度部分区分
出和极亮度的差异,拉大检测
窗口,我们发现抽中的本体同
样为白色效果,极部分黑色
置合格范
检测窗口内,抽中的黑色的亮度
像素个数占的比例越高
阻不偏移或微偏移,故我
置范如下(往右拉)
偏移的化???
阻本体亮度
算法:符号匹配(OCV
检测窗口指定的区域内,自搜索与先采的字符/形最相似的像,
算出相似程度百分比。
算法例:
差异: 印不一
1.选择算法:符号匹配(OCV
更新模板,截下符合元件
性的印符号,确定(如果
件没有极性,将双向搜索打),
可更新一特性的多个模板
2.置合格范,即与更新的模
板的相似度百分比大小,越相
越好
1
2
OK