1. 本选题研究的目的及意义
随着电子产品向着小型化、轻量化、高性能化的方向发展，对电子元器件的贴装精度和效率提出了更高的要求。
传统的贴片机大多采用人工示教的方式进行编程，效率低下且精度难以保证。
为了满足现代电子制造业的需求，迫切需要开发一种自动化程度高、贴装精度高、效率高的贴片控制系统。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着机器视觉、机器人技术和自动化技术的快速发展，基于机器视觉的并联机器人贴片控制系统成为国内外研究的热点。
1. 国内研究现状
国内学者在基于机器视觉的并联机器人贴片控制系统方面取得了一定的研究成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题主要研究内容如下:
1.并联机器人运动学分析:对所选用的并联机器人进行运动学分析，建立其正逆运动学模型以及速度雅克比矩阵，为机器人的控制提供理论基础。
2.机器视觉定位算法研究:研究基于机器视觉的元器件定位算法，包括摄像机标定、图像预处理、目标特征提取、目标识别与定位等关键技术。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论分析、实验研究和仿真模拟相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.需求分析与方案设计:分析并联机器人贴片控制系统的功能需求和性能指标，确定系统总体方案，包括硬件架构、软件架构、控制策略等。
2.并联机器人运动学建模:对所选用的并联机器人进行运动学分析，建立其正逆运动学模型以及速度雅克比矩阵，为机器人的控制提供理论基础。
3.机器视觉定位算法研究:研究基于机器视觉的元器件定位算法，包括摄像机标定、图像预处理、目标特征提取、目标识别与定位等关键技术，并通过实验验证算法的有效性和精度。
5. 研究的创新点
本课题的创新点在于：
1.基于深度学习的元器件识别算法:针对传统机器视觉算法在复杂环境下识别率低的问题，本课题拟采用基于深度学习的目标识别算法，以提高元器件的识别精度和鲁棒性。
2.视觉伺服控制与运动规划相结合:将视觉伺服控制与并联机器人的运动规划相结合，在保证贴片精度的同时，提高贴片的效率和灵活性。
3.柔性贴片工艺研究:针对柔性电子元器件的贴装难题，本课题将探索基于机器视觉的柔性贴片工艺，以满足柔性电子产品制造的需求。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘振宇, 杜志江. 基于机器视觉的Delta机器人控制系统设计[J]. 机床与液压, 2021, 49(14): 173-177.
[2] 李威, 王耀南, 陈铁健, 等. 基于机器视觉的AGV目标识别与定位方法[J]. 华中科技大学学报(自然科学版), 2022, 50(10): 113-120.
[3] 张广林. 面向电子行业的并联机器人设计与应用[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2019.
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