摘 要

ROSA即光接收次组件，被广泛用于光通讯系统中。在ROSA的生产测试过程中不可避免的需要频繁的插拔器件，其中最重要的过程就是管脚识别，只有正确识别定位出管脚位置，旋转到正确方向，才能进行后续的耦合过程。本文研究了ROSA管脚的自动识别算法，实现了识别流程自动化，这不仅会提高ROSA生产速度，而且会保证产品质量，提高产品稳定性。

管脚识别是OSA自动耦合焊接过程中重要的一个步骤，目前，在日本技术已经较为成熟，FTD公司对其的研究已经非常深入。本文针对国内对ROSA管脚识别研究较少的情况下，根据ROSA器件的灰度特性以及管脚分布特性提出两种识别管脚的算法，分别是基于灰度统计特性的管脚识别算法和模板匹配算法。本课题的重点在于识别定位出CASE脚位置，难点同样也在于如何从多个管脚中区分识别出CASE脚。这两种算法都能够很好的解决这个问题，并且较为准确地识别出CASE脚并计算出旋转角度。为了提高调整角度的准确性和判定管脚是否错乱，利用水平摄像头拍摄的图像信息，采用最小包围矩形算法可以达到该目的。如果管脚没有呈现错乱现象，那么识别得出的最小包围矩形个数应该是3个。再根据3个最小包围矩形之间的距离关系就能够对器件的角度进行微调。

本文通过对提出的两种定位CASE脚的算法以及对垂直图像寻找最小包围矩形的算法进行测试、对比分析。最后根据实验的结果决定采用基于模板匹配的CASE脚定位算法来计算旋转角度，该算法计算的旋转角度较为精确，而且算法速度较快，算法识别出CASE脚所需时间在40ms左右。对垂直图像信息的相关处理能够识别出最小包围矩形，并判断是否存在管脚错乱以及角度微调的方向。

关键词：光接收组件；管脚识别；灰度统计；模板匹配；最小包围矩形

Abstract

ROSA is the optical receiver sub-assembly that is widely used in optical communication systems. During the testing and production process of ROSA, it is inevitably to plug the device frequently, and one of the most important process is the recognition of pin. In order to carry out the subsequent coupling process, it must identify the correct position of the pin. In this paper, I made a research about the design of the automatic identification algorithm and the software implementation, achieving the identification process automation automatically. It will not only improve the speed of ROSA production, but also ensure the product quality and improve the product stability.

Pin identification is an important step in the process of OSA automatic coupling welding. At present, the technology in Japan is already mature, and the FTD have studied it very well. In this paper, under the case of the domestic ROSA pin recognition, according to the gray characteristics of the ROSA device and the pin distribution characteristics, two algorithms are proposed, which are based on the gray level statistical characteristic of the pin recognition algorithm and the template matching algorithm. The focus of this topic is to identify and locate the CASE’s position, and the same difficulty is how to distinguish the CASE from the pins. These two algorithms are able to identify the CASE feet and calculate the rotation angle. In order to improve the accuracy of the adjustment angle and determine whether the pin is wrong, that the use of horizontal camera to capture the image information is proposed, which can accomplish this target. If the pin has not the appearance of error, then the number of the smallest enclosed rectangle should be three. The angle of the device can be fine-tuned according to the distance relationship between the three smallest enclosing rectangles.

In this paper, we propose three algorithms to locate the CASE and the algorithm to find the minimum enclosing rectangle for the vertical image. Finally, under the experimental results, it is decided to adopt the CASE pin localization algorithm based on template matching to calculate the rotation angle. The algorithm calculates the rotation angle is more accurate and the algorithm is faster. The algorithm can recognize the CASE in 40ms. The relative processing of the vertical image information can identify the minimum enclosing rectangle and determine whether there is a pin fault and the direction of the angle trimming.

Key Words: ROSA; pin recognition; gray statistics; template matching; mini enclosing rectangle

目 录

第1章 绪论 1

1.1课题研究背景与意义 1

1.2国内外研究现状及发展趋势 2

1.3本文主要研究内容与组织结构 2

第2章 ROSA管脚识别算法参数需求与系统方案设计 4

2.1算法参数指标 4

2.2系统方案设计 4

第3章ROSA管脚自动识别算法的设计 7

3.1基于灰度统计特性的管脚定位算法 7

3.1.1 基于灰度统计特性的管脚定位算法原理 7

3.1.2 基于灰度统计特性的ROSA管脚定位算法流程 10

3.1.3基于灰度统计特性的管脚定位算法优缺点 11

3.2基于模板匹配的CASE脚定位算法 11

3.2.1基于模板匹配的CASE脚定位算法原理 12

3.2.2基于模板匹配CASE脚定位算法流程 14

3.2.3基于模板匹配CASE脚定位算法优缺点 15

3.3角度微调算法 15

3.3.1角度微调算法原理 16

3.3.2角度微调算法流程 17

3.3.3角度微调优缺点 18

3.4本章小结 19

第4章 ROSA管脚自动识别算法的测试与分析 20

4.1CASE脚定位算法的测试与分析 20

4.1.1 基于灰度统计特性算法测试与分析 20

4.1.2 基于模板匹配算法测试与分析 21

4.2角度微调算法的测试与分析 22

4.3本章小结 24

第5章 总结与展望 25

5.1论文总结 25

5.2工作展望 25

参考文献 26

致谢 28

第1章 绪论

ROSA即光接收次组件，在光通讯系统中，输入信号经过传输后会变成微弱的光信号，当这些信号通过ROSA后，就会被放大、整形恢复成之前输入的电信号。在ROSA的生产测试过程中不可避免的需要频繁的插拔器件，其中最重要的过程就是管脚识别，只有正确识别定位出管脚位置，才能进行后续的耦合过程。如果能实现以上生产、测试自动化，这将对ROSA有着重要影响，不仅会提高其生产速度，而且会保证产品质量。

1.1课题研究背景与意义

无论在 ROSA器件的生产或者是测试的过程中经常需要将器件抓取，并且上到座子中。这种过程在目前大多只停留在人工的阶段，如果能够实现以上过程的自动化，那么就能实现ROSA器件的生产、测试过程的自动化。这将大大降低ROSA器件生产的成本，产品的质量得到保证，稳定性也会有所提高。

在ROSA的自动耦合生产过程中，需要将探测器上到座子上才能进行耦合过程。人工抓取探测器，观察探测器的方向性，然后整理好管脚插到座子上面。如果能实现以上过程自动化，那么对于ROSA的相关生产和测试就不用人工来进行频繁的插拔操作。人工进行以上过程存在几方面的问题：1.由于器件产量大，操作员长期的在生产线上容易造成视觉和身体的疲劳，很有可能会影响产品的稳定性；2.人眼判断ROSA管脚的方向性，调整后正确地插到座子上，这一过程没有计算机处理的速度快，因此使得生产和测试的效率较低，也增加了生产成本。实现ROSA管脚自动识别可以用到机器视觉的知识来解决。学习机器视觉需要掌握大量的相关知识，比如普通的图像处理、近来较为火热的人工智能、基础的计算机技术等。要利用机器视觉来解决ROSA管脚自动识别的问题，需要了解ROSA管脚相关知识流程。