[发明专利]电子元器件生产线外观分拣装置及方法有效

专利信息
申请号: 202210949899.6 申请日: 2022-08-09
公开(公告)号: CN115026003B 公开(公告)日: 2022-10-28
发明(设计)人: 吴剑 申请(专利权)人: 深圳市鼎合丰科技有限公司
主分类号: B07C5/00 分类号: B07C5/00;B07C5/02;B07C5/36;G06N3/04;G06K9/62
代理公司: 深圳锴权知识产权代理事务所(普通合伙) 44825 代理人: 罗修华
地址: 518115 广东省深圳市龙岗区*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 电子元器件 生产线 外观 分拣 装置 方法
【权利要求书】:

1.一种电子元器件生产线外观分拣装置的控制方法,其中电子元器件生产线外观分拣装置包括机架(1)和传送模块(101),所述传送模块(101)安装在机架(1)上,其特征在于,还包括:

安装箱(4),两个安装箱(4)通过支板对称固定连接在所述机架(1)的上端两侧;

第一电机(5),固定连接在其中一个所述安装箱(4)的外侧;

往复丝杆(6),转动连接在所述安装箱(4)内,

其中,靠近所述第一电机(5)的往复丝杆(6)与第一电机(5)的输出端固定连接;

固定杆(7),固定连接在所述安装箱(4)内靠近往复丝杆(6)的位置;

移动架(8),滑动连接在所述固定杆(7)上,且与所述往复丝杆(6)螺纹连接;

工业相机(9),安装在所述移动架(8)的下端;

监控器(11),固定连接在所述移动架(8)靠近工业相机(9)的位置;

计算机(3),安装在所述安装箱(4)上,且与所述工业相机(9)电性连接;

透明板(12),固定连接在所述安装箱(4)的底部;

用于驱动远离所述第一电机(5)的往复丝杆(6)进行转动的传动模块,安装在两个所述安装箱(4)之间;

用于对电子元器件进行翻转的翻转模块,安装在两个所述安装箱(4)之间;

用于对电子元器件进行分拣的分拣模块,安装在所述机架(1)的后端;

所述方法包括以下步骤:

S1:当工作人员将需要进行分拣的电子元器件等间距放置在传送模块 上后,此时系统控制模块便会控制传送模块 带动电子元器件向工业相机(9)的位置进行移动;

S2:电子元器件进行移动的时候,首先会来到位置调整模块处,然后电子元器件便会在位置调整模块的作用下进行位置调节,从而使电子元器件与工业相机(9)处在同一中心线上;

S3:当监控模块监测到电子元器件移动到工业相机(9)的正下方时,此时系统控制模块内的数据传送组件便可将监控模块采集到的数据输送给系统控制模块,然后系统控制模块便会控制往复丝杆带动工业相机(9)与电子元器件进行同步移动一段距离,当完成对电子元器件的外观拍摄后,工业相机便可通过数据传送组件将拍摄的照片传输给系统控制模块内的计算机(3),然后计算机(3)便会将拍摄的照片与事先储存的合格产品的照片进行比对;

S4:当电子元器件移动到翻转模块时,系统控制模块便会控制翻转模块对电子元器件进行翻面;

S5:当翻面后的电子元器件移动到下一个工业相机(9)的位置时,工业相机(9)便会对电子元器件的另一面进行拍摄,当系统控制模块检测出电子元器件外观不合格时,此时便可控制分拣 模块将不合格的电子元器件导流到远离合格电子元器件的一侧,从而便可对外观合格的电子元器件与外观不合格的电子元器件进行分拣;

其中所述分拣 模块还包括分类评估模块,所述分类评估模块为改进卷积神经网络的评估模块;

改进卷积神经网络模型包括输入模块、预处理模块、验证模块、卷积模块、分类器和评估输出模块,其中所述输入模块的输出端与预处理模块的输入端连接,预处理模块的输出端与验证模块的输入端连接,验证模块的输出端与卷积模块的输入端连接,所述卷积模块的输出端与分类器的输入端连接,分类器的输出端与评估输出模块的输入端连接;

改进卷积神经网络模型的工作方法为:

将待分类的电子元器件数据信息转换为离散时间段随机过采样过程的数字化数据信息,并对数字化数据信息进行预处理;对训练的电子元器件数字化数据信息验证数据集;

设定训练集为{x,y}p,其中p= 1,2,…, x为第p个电子元器件数字化数据信息性能评估参数类型的训练样本;y为评估目标函数;

参数μ的定义,其中线性不平衡参数μ函数记作为:

(1)

式(1)中,i为待评估的电子元器件数字化数据信息样本序数,m表示电子元器件数字化数据信息性能参数类型的样本总数;μ为线性不平衡参数;通过重采样产生新电子元器件数字化数据信息性能参数数据集,电子元器件数字化数据信息样本被评估后的输出信息函数为:

(2)

式(2)中,len(x)是原始电子元器件数字化数据信息样本x的离散时间段长度;l为下一秒新样本的离散时间段长度,表示电子元器件数字化数据信息样本被评估后的输出信息函数,为评估函数权重,表示评估过程受外界信息影响函数;

将具有小内核堆叠的Conv层的电子元器件数字化数据信息标记,并进行分批处理,然后将标记出的电子元器件数字化数据信息转换为多层堆叠的Conv层和BN层,对转换后的电子元器件数字化数据信息在正则化全局平均池层中处理,通过分类器实现数据信息的分类,通过加权损失函数评估电子元器件数字化数据信息分类能力,输出电子元器件数字化数据信息评估结果,当小于设置评估阈值时,则电子元器件数字化数据信息分类能力精度低,则重新进行分类。

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