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申请/专利权人：苏州友测电子科技有限公司

摘要：本发明涉及FCT测试领域，本发明提供了一种全自动FCT测试装置，包括：真空吸盘，用于对电路板的第一面进行真空抓取和移动；拍摄组件，负责对电路板的第二面拍摄，获取电路板的图像；测试组件，包括机械臂和测试头，测试头位于机械臂末端，用以接触电路板第二面的测试点位；传感器组件，实时采集电路板特性数据；吸盘控制模块，动态调节真空吸盘的抓取力度；图像处理模块，对获取的图像进行降噪处理，并识别其中的定位点位和测试点位；测试控制模块，控制机械臂的运动轨迹；数据分析模块，处理测试头收集的数据，包括电路的连通性、电阻、电压等参数的测量，并根据预设标准判断电路板的功能是否正常。

主权项：1.一种全自动FCT测试装置，其特征在于，包括：真空吸盘，所述真空吸盘用以对电路板的第一面进行真空抓取和移动；拍摄组件，所述拍摄组件用以对所述电路板的第二面进行拍摄，获取所述电路板的图像；测试组件，所述测试组件包括机械臂和测试头，所述测试头设于机械臂的末端，所述测试头用以对所述电路板的第二面的测试点位进行接触；传感器组件，用于实时采集所述电路板的电路板特性数据；吸盘控制模块，所述吸盘控制模块用以根据所述电路板特性数据，动态调节所述真空吸盘的抓取力度；图像处理模块，所述图像处理模块用以对所述图像进行降噪处理后，对所述图像中的定位点位和测试点位进行识别；测试控制模块，所述测试控制模块用以控制所述机械臂的运动轨迹；数据分析模块，所述数据分析模块用以处理测试头收集的数据，包括电路的连通性、电阻、电压等参数的测量，以及根据预设标准判断电路板的功能是否正常；所述根据所述电路板特性数据，动态调节所述真空吸盘的抓取力度，包括以下步骤：S110、基于模糊逻辑，将所述电路板特性数据转换成模糊值；S120、根据预设的模糊逻辑规则，对所述模糊值进行处理，得出所述真空吸盘所需的吸力模糊输出值；S130、基于去模糊化过程，将所述吸力模糊输出值转换为吸力设定值；所述电路板特性数据包括重量数据和表面凹凸度数据，其中，重量数据被分类为轻、中等和重，表面凹凸度数据被分类为平滑、适中和粗糙；所述基于模糊逻辑，将所述电路板特性数据转换成模糊值，包括：S111、对重量数据和表面凹凸度数据的模糊集合进行定义；S112、基于多种隶属函数，为每个模糊集合设计隶属函数；S113、应用隶属函数，计算重量数据和表面凹凸度数据的在各个模糊集合中的隶属度；基于多种隶属函数，为每个模糊集合设计隶属函，包括：将三角形隶属函数作为重量数据的各个模糊集合的隶属函数，包括：对于模糊集合轻，其三角形隶属函数顶点在50g，底边覆盖0-100g；对于模糊集合中等，其三角形隶属函数顶点在140g，底边覆盖80-200g，对于模糊集合重，其三角形隶属函数底边开始于180g，向上延伸不设上限；将三角形隶属函数作为表面凹凸度数据的各个模糊集合的隶属函数；包括：对于模糊集合平滑，其三角形隶属函数顶点在Ra0.25，底边覆盖Ra0-0.5；对于模糊集合适中，其三角形隶属函数顶点在Ra0.95，底边覆盖Ra0.4-1.5；对于模糊集合粗糙，其三角形隶属函数底边开始于Ra1.4，向上延伸不设上限；应用隶属函数，计算重量数据和表面凹凸度数据的在各个模糊集合中的隶属度，包括：重量数据的隶属度的计算方法如下：a模糊集合轻隶属度的计算：当ω≤0或ω≥100时，μ轻ω＝0；当0＜ω＜50时，当50≤ω＜100时，μ轻ω＝；其中，μ轻ω为重量数据在模糊集合轻中的隶属度，ω为电路板的实际重量数据；b模糊集合中等隶属度的计算：当ω≤80或ω≥200时，μ中等ω＝0；当80ω140时，当140≤ω200时，其中，μ中等ω为重量数据在模糊集合中等中的隶属度，ω为电路板的实际重量数据；c模糊集合重隶属度的计算：当ω≤180时，μ重ω＝0；当ω≥180时，μ重ω＝1；其中，μ重ω为重量数据在模糊集合重中的隶属度，ω为电路板的实际重量数据；表面凹凸度数据的隶属度的计算方法如下：d模糊集合平滑隶属度的计算公式为： 其中，μ平滑Ra为表面凹凸度数据在模糊集合平滑中的隶属度，a1、b1、c1分别为三角形隶属函数的三个顶点的位置，a1＝0、b1＝0.25、C1＝0.5，Ra为电路板的实际表面凹凸度数据；e模糊集合适中隶属度的计算公式为： 其中，μ适中Ra为表面凹凸度数据在模糊集合平滑中的隶属度，a2、b2、c2分别为三角形隶属函数的三个顶点的位置，a2＝0.4、b2＝0.95、C2＝1.5，Ra为电路板的实际表面凹凸度数据；f模糊集合粗糙隶属度的计算：当Ra1.4时，μ粗糙Ra＝0，当Ra≥1.4时，μ粗糙Ra＝1其中，μ粗糙Ra为表面凹凸度数据在模糊集合平滑中的隶属度，Ra为电路板的实际表面凹凸度数据；所述传感器组件包括重量传感器和激光扫描组件，所述重量传感器用以获取所述重量数据，所述激光扫描组件用以获取所述表面凹凸度数据；基于去模糊化过程，将所述吸力模糊输出值转换为吸力设定值；基于质心法进行转换，计算公式为： 其中，激活程度为预设的模糊逻辑规则中，每个模糊逻辑规则的激活程度；候选输出值是模糊逻辑规则中，每个模糊逻辑规则对应的吸力的具体数值；吸力设定值为即为输出到真空吸盘的抓取力度的具体数值；所述对所述图像进行降噪处理后，对所述图像中的定位点位和测试点位进行识别包括：S210、对所述图像进行降噪，得到降噪图像；S220、根据所述降噪图像，识别定位点位，并判断所述定位点位是否位于目标区域，若否，则控制真空吸盘移动电路板，直至所述定位点位位于目标区域；S230、根据所述降噪图像，识别测试点位，并计算各测试点位的空间坐标；所述步骤S220包括以下步骤：S221、根据所述降噪图像，对所述降噪图像进行透视校正，得到透视校正图像；所述透视校正基于所述电路板上四个螺丝孔进行；所述根据所述降噪图像，对所述降噪图像进行透视校正，得到透视校正图像包括：求解透视变换矩阵，根据所述降噪图像和所述变换矩阵的解，对所述降噪图像进行透视校正，得到透视校正图像；其中，变换矩阵的方程组为：ax1+by1+c-gx1x′1-hy1x′1＝x′1ax2+by2+c-gx2x′2-hy2x′2＝x′2ax3+by3+c-gx3x′3-hy3x′3＝x′3ax4+by4+c-gx4x′4-hy4x′4＝x′4dx1+ey1+f-gx1y′1-hy1y′1＝y′1dx2+ey2+f-gx2y′2-hy2y′2＝y′2dx3+ey3+f-gx3y′3-hy3y′3＝y′3dx4+ey4+f-gx4y′4-hy4y′4＝y′4方程组的解为：其中，x1，y1为电路板上第一个螺丝孔的圆心的横纵坐标，x′1，y′1为第一个螺丝孔在校正后图像中的圆心的横纵坐标，x2，y2为电路板上第二个螺丝孔的圆心的横纵坐标，x′2，y′2为第一个螺丝孔在校正后图像中的圆心的横纵坐标，x3，y3为电路板上第三个螺丝孔的圆心的横纵坐标，x′3，y′3为第一个螺丝孔在校正后图像中的圆心的横纵坐标，x4，y4为电路板上第四个螺丝孔的圆心的横纵坐标，x′4，y′4为第一个螺丝孔在校正后图像中的圆心的横纵坐标，T为变换矩阵，参数a、b、c、d、e、f、g、h均为透视变换矩阵中的元素；应用透视校正，其公式为： 其中，x和y分别为原图像中任意一点的横纵坐标，x’和y’分别为校正后图像中对应的该点的横纵坐标；基于透视校正公式，对降噪图像中的每个点的坐标进行转换，得到透视校正图像；S222、根据所述透视校正图像，基于特征点检测算法，识别定位点位；S223、获取所述定位点位的定位坐标，将所述定位坐标与目标区域进行比对，判断所述定位坐标是否位于所述目标区域的坐标范围内，若否，则控制真空吸盘移动电路板，直至所述定位点位位于目标区域。

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