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。
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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.。