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        基于方向熵的撓性印制電路基準(zhǔn)點(diǎn)定位研究

        2013-06-07 10:01:54楊冬濤黃杰賢龔昌來(lái)
        激光與紅外 2013年10期
        關(guān)鍵詞:基準(zhǔn)點(diǎn)輪廓模板

        楊冬濤,黃杰賢,龔昌來(lái),羅 聰

        (嘉應(yīng)學(xué)院電子信息工程學(xué)院,廣東梅州514015)

        基于方向熵的撓性印制電路基準(zhǔn)點(diǎn)定位研究

        楊冬濤,黃杰賢,龔昌來(lái),羅 聰

        (嘉應(yīng)學(xué)院電子信息工程學(xué)院,廣東梅州514015)

        在采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的撓性印制電路缺陷檢測(cè)工作中,對(duì)基準(zhǔn)點(diǎn)的準(zhǔn)確定位是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量檢測(cè)的先決條件。本文選取焊盤(pán)圓心或中心作為基準(zhǔn)點(diǎn),針對(duì)焊盤(pán)的局部形變對(duì)基準(zhǔn)點(diǎn)定位產(chǎn)生的不良影響,提出了量化目標(biāo)輪廓邊緣方向性的表達(dá)方法——方向熵,基于該方法能夠獲取輪廓坐標(biāo)與方向參數(shù);接著,根據(jù)焊盤(pán)模板建立焊盤(pán)匹配評(píng)估函數(shù)篩選出正確的、有價(jià)值的、局部的輪廓,并基于輪廓特征實(shí)現(xiàn)對(duì)焊盤(pán)的匹配與對(duì)基準(zhǔn)點(diǎn)的定位。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試表明,本文提出的算法能夠有效地糾正基準(zhǔn)點(diǎn)的定位偏差,將其應(yīng)用于坐標(biāo)系變換的目標(biāo)搜索時(shí),平均定位誤差可控制在60um以內(nèi),對(duì)于后續(xù)的目標(biāo)匹配,缺陷識(shí)別與分析具有重大意義。

        撓性印刷電路板;基準(zhǔn)點(diǎn);方向熵;定位誤差

        1 引 言

        撓性印制電路(Flexible print board)俗稱軟板,是一種高密度、可卷繞的印刷電路[1-2],廣泛應(yīng)用于筆記本電腦、智能手機(jī)、LCD等產(chǎn)品。隨著電子產(chǎn)品朝著輕、薄、小、巧方向發(fā)展,撓性電路板將具有越來(lái)越廣泛的視場(chǎng)前景,基于機(jī)器視覺(jué)FPC表面缺陷檢測(cè)工作中,最簡(jiǎn)單、最常用的方法是采用標(biāo)準(zhǔn)模板圖像與實(shí)際檢測(cè)圖像上的目標(biāo)物進(jìn)行逐一差影操作,并分析差影后的結(jié)果實(shí)現(xiàn)缺陷檢測(cè)。因此,在模板圖像與檢測(cè)圖像之間選取至少三個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn),并通過(guò)坐標(biāo)變換[3]將兩幅圖像進(jìn)行初次配準(zhǔn)是實(shí)現(xiàn)缺陷檢測(cè)重要的,關(guān)鍵的前期工作。通常情況下,選取規(guī)則的焊盤(pán)如圓、方焊盤(pán)的圓心、重心或中心作為基準(zhǔn)點(diǎn)(如圖1(a)、(b)所示)。而實(shí)際制成的焊盤(pán)與客戶提供的標(biāo)準(zhǔn)模板存在著外形差異(圖1(c)、(d)為實(shí)際制成的焊盤(pán),焊盤(pán)上的方、圓則表示該焊盤(pán)應(yīng)有的外形),使得對(duì)基準(zhǔn)點(diǎn)的定位發(fā)生偏移,直接造成初次圖像配準(zhǔn)就已存在較大的誤差。

        圖1 用于基準(zhǔn)點(diǎn)定位的焊盤(pán)

        盡管有許多研究人員通過(guò)后續(xù)的誤差修正(如霍夫變換法[4]、輪廓特征法[5]、函數(shù)修正法[6]、互信息熵與區(qū)域特征相結(jié)合的方法[7-8])以提高對(duì)檢測(cè)目標(biāo)物的匹配精度。但經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試表明,以上誤差修正算法的有效性要求圖像初次配準(zhǔn)的誤差限定在一定范圍內(nèi),否則誤差修正算法將失效。同時(shí),初次配準(zhǔn)的誤差過(guò)大也將造成誤差修正算法運(yùn)行時(shí)間過(guò)長(zhǎng),目標(biāo)物匹配精度下降的問(wèn)題。為了提高圖像初次配準(zhǔn)精度,本文根據(jù)焊盤(pán)的模板信息,基于有限的輪廓特征實(shí)現(xiàn)對(duì)焊盤(pán)目標(biāo)的匹配,并最終實(shí)現(xiàn)對(duì)基準(zhǔn)點(diǎn)的精確定位,具體內(nèi)容包括:①建立方向熵函數(shù),并基于方向熵提取焊盤(pán)的邊緣輪廓及其方向信息;②根據(jù)模板對(duì)部分有價(jià)值的焊盤(pán)輪廓特征信息進(jìn)行篩選,進(jìn)行目標(biāo)匹配;③以匹配后的焊盤(pán)中心或圓心作為基準(zhǔn)點(diǎn)進(jìn)行坐標(biāo)系變換,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文算法對(duì)于提高圖像配準(zhǔn)精度的有效性與優(yōu)越性。

        2 基于方向熵的輪廓特征與方向信息提取

        盡管圖1的焊盤(pán)與標(biāo)準(zhǔn)模板存在一定的外形差異,但仍保留部分有價(jià)值的輪廓特征信息,因此,篩選出可供匹配的輪廓是全文的首要工作。本節(jié)首先構(gòu)建方向熵函數(shù)以提取焊盤(pán)目的輪廓位置信息與方向信息[9-10]。在整幅圖像中,某像素點(diǎn)的紋理梯度數(shù)學(xué)表達(dá)式如(1)所示,對(duì)應(yīng)的紋理梯度方向角度計(jì)算公式定義為(2)。

        從公式(1)、(2)得到θ的取值范圍為(0°,90°),本文將θ劃分不同的角度級(jí)i,i=1,2,...,Nθ在本實(shí)驗(yàn)中,當(dāng)θ∈(0°,10°)時(shí),i=1;當(dāng)θ∈(10°,20°)時(shí)i=2,…,當(dāng)θ∈(80°,90°)時(shí),Nθ=9為最高角度級(jí)。

        分別從整幅圖像中攫取R×S的圖像,定義統(tǒng)計(jì)函數(shù)fθ(i)統(tǒng)計(jì),如式(3)所示,該公式表示為落入角度級(jí)為i的像素統(tǒng)計(jì)量,在整幅圖像中,像素落入i角度級(jí)區(qū)間的概率Pθ(i)為:

        采用熵的方法度量輪廓角度分布情況,并定義方向熵的數(shù)學(xué)表達(dá)式對(duì)輪廓特征及其對(duì)應(yīng)方向信息進(jìn)行提取,如式(4)所示:

        將公式(4)方向熵的數(shù)學(xué)表達(dá)式應(yīng)用于圖2(a)以獲取圓形目標(biāo)的輪廓特征及其對(duì)應(yīng)方向信息。

        圖2 基于方向熵的輪廓特征信息提取

        根據(jù)熵可用于度量某變量的不確定性的性質(zhì),紋理梯度角度在某個(gè)角度級(jí)集中分布時(shí),方向熵較小。圖2(b)輪廓邊緣區(qū)域的方向熵低于非邊緣區(qū)域的方向熵,具有明顯的可區(qū)分性,從中不僅可以對(duì)輪廓的位置進(jìn)行初步定位,也可獲取各輪廓點(diǎn)的方向角度信息。圖2(c)為通過(guò)設(shè)置閾值對(duì)目標(biāo)物輪廓進(jìn)行分割,并獲取各輪廓點(diǎn)的方向角度信息,輪廓坐標(biāo)與輪廓方向參數(shù)分別為

        根據(jù)設(shè)計(jì)文件提供的模板邊緣位置坐標(biāo)信息:{(xr1,yr1),(xr2,yr2),…,(xrM,yrM)}及相對(duì)應(yīng)的方向信息:{θr1,θr2,…,θrM},對(duì)焊盤(pán)進(jìn)行搜索匹配,搜索評(píng)估函數(shù)如式(5)所示:

        式(5)中,i=1…M;j=1…N;Δx,Δy分別在焊盤(pán)檢測(cè)區(qū)域搜索過(guò)程中橫坐標(biāo)與縱坐標(biāo)的修正參數(shù)。e為允許的誤差值。將搜索評(píng)估函數(shù)Pix(Δx,Δy)應(yīng)用于圖2(c)的焊盤(pán)輪廓進(jìn)行匹配搜索,圖3(a)至圖3(d)為搜索過(guò)程,圖3(e)為每次搜索對(duì)應(yīng)的評(píng)估結(jié)果。

        圖3 搜索實(shí)驗(yàn)與評(píng)估

        通過(guò)圖3的搜索評(píng)估實(shí)驗(yàn)結(jié)果得到,模板輪廓的擬合程度越好,Pix(Δx,Δy)值越大。因此Pix(Δx,Δy)函數(shù)可用于評(píng)估對(duì)檢測(cè)區(qū)域的搜索結(jié)果。根據(jù)上述分析,在搜索過(guò)程中,通過(guò)平移標(biāo)準(zhǔn)輪廓,并不斷根據(jù)公式(5)對(duì)搜索結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。當(dāng)Pix(Δx,Δy)獲取最大值時(shí),即Max(Pixelmn)為最佳的搜索結(jié)果,篩選后的輪廓信息如圖4(a)所示,根據(jù)輪廓信息對(duì)目標(biāo)檢測(cè)區(qū)域的擬合結(jié)果如圖4(b)所示。下文基于該算法針對(duì)局部形變的焊盤(pán)的檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行搜索。

        圖4 基于方向熵的目標(biāo)匹配

        3 基于局部輪廓信息的目標(biāo)匹配

        圖5(a)、(d)同為存在局部形變的檢測(cè)目標(biāo)。圖5(b)、(e)為標(biāo)準(zhǔn)的輪廓模板,在提取輪廓與對(duì)應(yīng)方向參數(shù)的基礎(chǔ)上(如圖5(c)、圖5(f)),基于本文提出的算法篩選有價(jià)值的輪廓信息,將公式并根據(jù)局部輪廓實(shí)現(xiàn)對(duì)焊盤(pán)的擬合匹配。

        圖5 存在形變的焊盤(pán)樣品

        根據(jù)圖6、7的實(shí)驗(yàn)結(jié)果得到,本文提出的算法即使在焊盤(pán)存在形變的情況下,也可正確地篩選出輪廓特征并實(shí)現(xiàn)目標(biāo)匹配。更多的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖8~12所示。

        圖6 針對(duì)局部形變焊盤(pán)的匹配實(shí)驗(yàn)1

        圖7 針對(duì)局部形變焊盤(pán)的匹配實(shí)驗(yàn)2

        圖8 匹配實(shí)驗(yàn)1

        圖9 匹配實(shí)驗(yàn)2

        圖10 匹配實(shí)驗(yàn)3

        圖11 匹配實(shí)驗(yàn)4

        圖12 匹配實(shí)驗(yàn)5

        4 基于坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換的圖像匹配

        實(shí)現(xiàn)對(duì)存在局部形變的焊盤(pán)目標(biāo)匹配后,選取目標(biāo)物的圓心或重心作為基準(zhǔn)點(diǎn)對(duì)FPC圖像進(jìn)行坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換,并驗(yàn)證本文算法對(duì)于提高圖像配準(zhǔn)精度的有效性。圖13(a),(b)為參考圖像與檢測(cè)圖像兩個(gè)坐標(biāo)系,分別選取標(biāo)準(zhǔn)圖像與檢測(cè)圖像的3個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)A、B、C和A′、B′、C′的坐標(biāo)位置以獲取仿射系數(shù):a1,a2......a6。檢測(cè)圖像中任何坐標(biāo)點(diǎn)(x′,y′)可基于坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換公式(6)與參考圖像(x,y)一一對(duì)應(yīng)。

        圖13 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換

        在對(duì)FPC焊盤(pán)進(jìn)行檢測(cè)過(guò)程中,選用經(jīng)本文算法處理焊盤(pán)的圓心或重心作為基準(zhǔn)點(diǎn)進(jìn)行坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換以提高對(duì)焊盤(pán)的定位精度。圖14為算法處理前后基準(zhǔn)點(diǎn)的兩種定位結(jié)果。

        圖14 基準(zhǔn)點(diǎn)定位比較

        通過(guò)圖14的比較得到,通過(guò)本文的算法可以對(duì)目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確的匹配,對(duì)焊盤(pán)的重心、圓心可進(jìn)行準(zhǔn)確的定位,當(dāng)用于基于坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換的檢測(cè)目標(biāo)定位,可有效地降低定位誤差。

        在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的測(cè)試中,選取10000個(gè)以上的檢測(cè)目標(biāo)進(jìn)行定位實(shí)驗(yàn),經(jīng)本文提出的算法處理后,定位誤差的改善情況如表1所示(相機(jī)的分辨率為10.8μm/像素)。

        表1 基于坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換焊盤(pán)定位誤差分析

        5 實(shí)驗(yàn)分析

        鑒于生產(chǎn)企業(yè)最小焊盤(pán)的制成寬度為100μm,焊盤(pán)與焊盤(pán)之間的最小間隔為100μm,當(dāng)基于坐標(biāo)系轉(zhuǎn)進(jìn)行初次定位時(shí),平均誤差控制在60μm之內(nèi)基本滿足應(yīng)用需求(如表1所示),為后續(xù)的定位誤差作進(jìn)一步修正,檢測(cè)目標(biāo)的缺陷分析與檢測(cè),提高檢測(cè)效率,提供了非常有利的條件。

        6 總結(jié)與展望

        為了提高圖像配準(zhǔn)精度,實(shí)現(xiàn)對(duì)基準(zhǔn)點(diǎn)的準(zhǔn)確定位,本文構(gòu)建了方向熵函數(shù)提取焊盤(pán)的輪廓位置信息與輪廓方向信息。在此基礎(chǔ)上通過(guò)模板對(duì)輪廓信息進(jìn)行篩選,保留了正確的,有價(jià)值的輪廓信息,并最終實(shí)現(xiàn)對(duì)檢測(cè)目標(biāo)的匹配與對(duì)基準(zhǔn)點(diǎn)的準(zhǔn)確定位。影響圖像配準(zhǔn)精度的仍有機(jī)械振動(dòng)、制造材料的熱脹冷縮,光學(xué)鏡頭的畸變等原因,如何克服這些因素給圖像配準(zhǔn)帶來(lái)的不良影響,則有待繼續(xù)深入研究。

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        Research on marker points locating in flexible print board based on directional entropy

        YANG Dong-tao,HUANG Jie-xian,GONG Chang-lai,LUO Cong
        (School of Electronic Information Engineering,Jiaying University,Meizhou 514015,China)

        Location ofmarker points is an essential previous work in FPC(Flexible print board)automatic inspection process.The center of the FPC solder is selected asmarker point.Aiming to the solder’s deformation when locating themarker points,the concept of directional entropy is proposed to describe the distribution of inspecting objective contour’s direction,which is applied in extracting solder’s contour and directional feature.Then the contour similarity function is established.The valuable contour is reversed and adopted tomatch solder,andmarker’s location is also realized finally.Experiments show that the marker’s locating accuracy is improved,inspecting objective’s positioning error is reduced through image registration based on affine transformation,which is within 60μm.It is significant for practical applications especially the consequent inspecting work such as defect analysis and defect detection.

        flexible printed;mark point;directional entropy;positioning error

        TP391.4

        A

        10.3969/j.issn.1001-5078.2013.10.21

        1001-5078(2013)10-1175-05

        廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.S2012010010368);2011年梅州市產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究與開(kāi)發(fā)資金計(jì)劃項(xiàng)目資助。

        楊冬濤(1981-),女,實(shí)驗(yàn)師,碩士,主要從事模式識(shí)別研究。E-mail:ydtsnail@163.com

        2013-02-26

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