聶新橋，何廣棟

（華南理工大學(xué)廣東廣州510641）

基于OpenCV的微鉆刃面檢測

聶新橋，何廣棟

（華南理工大學(xué)廣東廣州510641）

為了解決微鉆生產(chǎn)過程中人工抽檢重復(fù)性差、精度低的問題，提出了微鉆刃面的圖像檢測方法，建立了實驗平臺。通過程序控制光源亮度，從而獲得一致的照明。圖像處理程序使用了開源的OpenCV庫，采用霍夫變換提取微鉆刃面中心線的角度，通過閾值分割和Zernike矩實現(xiàn)了邊緣的亞像素定位，使用擬合法計算出邊緣的直線方程和刃面參數(shù)。實驗結(jié)果表明，角度類參數(shù)的重復(fù)精度達0.2°，長度類參數(shù)的重復(fù)精度達0.3μm。

微鉆；圖像處理；OpenCV；亞像素

隨著電子信息產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展［1］，國內(nèi)外市場對PCB的需求越來越旺盛。微孔加工是PCB制造的重要加工工序，約占PCB制造成本的30%到40%，是PCB產(chǎn)能的瓶頸之一［2］，微孔加工過程中需要消耗大量PCB微鉆，同時隨著高密度互連等技術(shù)的發(fā)展，以及PCB集成度不斷提高，微鉆的直徑也不斷減小，目前，小于0.1mm直徑的微鉆已經(jīng)開始進入產(chǎn)業(yè)化階段［3］。微鉆尺寸的不斷減少給微鉆的生產(chǎn)和檢驗帶來了挑戰(zhàn)，從現(xiàn)有的研究可以知道，微鉆刃面的缺陷有重疊、分開，大頭、小頭、偏心和大小面等十余種［4］，刃面的缺陷會造成微鉆的壽命縮短，鉆孔孔數(shù)變少［5］。現(xiàn)有的微鉆刃面檢驗方式通常應(yīng)用于終檢，從生產(chǎn)的鉆頭中挑選出不合格品。而在微鉆的生產(chǎn)車間，由于加工的鉆頭過于精密，受環(huán)境溫度，切削油溫以及砂輪磨損等因素的影響較大，需要人工按時抽樣在顯微鏡下檢查，并根據(jù)結(jié)果調(diào)整生產(chǎn)設(shè)備參數(shù)或者修整砂輪等。由于受個人經(jīng)驗和視覺疲勞的影響，人工判斷存在一定主觀因素，可能誤判而造成批量的不良品。

為了減輕工人負擔，輔助員工抽檢，本研究設(shè)計了微鉆刃面檢測系統(tǒng)。系統(tǒng)采用開源的OpenCV作為圖像處理庫，使用了亞像素算法提高檢測的精度，實驗表明測量重疊、分開、偏心和大小面的精度可達0.3 μm，大頭和小頭缺陷精度可達0.2°，對用戶調(diào)整生成機械有指導(dǎo)意義。

1　檢測系統(tǒng)的組成與工作原理

圖1為微鉆刃面檢測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖，可以看出檢測系統(tǒng)由光學(xué)成像系統(tǒng)、運動控制卡、運動平臺和工控機組成。運動平臺由工作臺、夾具、萬向節(jié)、伺服電機和驅(qū)動器等組成，可以實現(xiàn)鉆頭沿軸向的移動和自轉(zhuǎn)。運動控制卡選用了東莞市升力智能科技有限公司的IPMC8812運動控制卡，上位機軟件可以通過運動控制卡實現(xiàn)系統(tǒng)的運動控制和輸入輸出型號的讀取與操作。刃面光學(xué)成像系統(tǒng)采用了Sentech公司的STC-TB202USB工業(yè)相機，分辨率1 600×1 200，鏡頭選用Navitar公司的12x Zoom變倍鏡頭，環(huán)形光選用銳視光電的藍色LED環(huán)形光源。側(cè)面光學(xué)成像系統(tǒng)選用方誠科技的IK125M工業(yè)CCD相機，分辨率1292×964，選用桂光儀器的TL-60000變焦鏡頭和銳視光電的紅色LED背光源。

測量過程中，刃面相機用于獲取微鉆的刃面圖像，刃面鏡頭的焦距固定，通過側(cè)面相機可以標定刃面光學(xué)成像系統(tǒng)的焦點的位置，運動控制系統(tǒng)使鉆頭沿軸向運動進入刃面光學(xué)成像系統(tǒng)的焦點內(nèi)，獲得清晰的刃面圖像。通過設(shè)置光源控制器，調(diào)整環(huán)形光源的發(fā)光強度得到對不同規(guī)格微鉆的一致的照明，最后通過自行開發(fā)的軟件檢測出刃面中心線的傾角并旋轉(zhuǎn)到水平位置，最后對圖像中微鉆的刃面幾何參數(shù)進行測量。

圖1　系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

2　光源亮度的調(diào)整和刃面圖像的獲取

微鉆在刃面光學(xué)成像系統(tǒng)下取得的良好的圖像如圖2（a），圖中灰度值較大的區(qū)域為微鉆的第一隙面，測量微鉆的參數(shù)信息需要第一隙面的邊緣清晰銳利。檢測系統(tǒng)用于微鉆的抽樣檢測，同樣的光源亮度對于不同結(jié)構(gòu)參數(shù)的微鉆打光效果差別很大。通常頂角大的微鉆第一隙面容易過度曝光，從而使邊緣信息丟失，影響后續(xù)算法測量的準確性。為了對不同結(jié)構(gòu)參數(shù)的微鉆得到一致的照明，需要研究微鉆第一隙面的平均灰度與光源亮度之間的關(guān)系。首先通過閾值分割提取出微鉆第一隙面，即選取合適的閾值k將圖像分成背景B和第一隙面T。滿足下式。

f（x，y）為坐標點（x，y）處的灰度值。ROI為圖像的感興趣區(qū)域，既圖像處理的區(qū)域，刃面圖像選取CCD畫幅中央350× 350的區(qū)域為ROI。對于不同的光源亮度應(yīng)取合適的閾值提取第一隙面，Sezgin分析了各類閾值分割算法，指出并指出聚類分析方法的性能較為優(yōu)越［6］，這里采用聚類分析方法的大津法［7］作為閾值提取方法，大津提出使用類間方差作為判斷一個閾值好壞的依據(jù)，類間方差的定義如式（2）。

其中Pi定義為ROI中灰度值為i的像素數(shù)與總像素數(shù)之比，最優(yōu)的閾值k使類間方差最大，在實際的算法實現(xiàn)中，只需訪問一次ROI的所有數(shù)據(jù)得到直方圖，再使k遍歷［0，255］整個灰度范圍，就可以找到使類間方差最大的最優(yōu)閾值k。

圖2　微鉆刃面圖像及閾值分割圖像

圖2（b）展示了使用大津法求取的閾值提取的區(qū)域，可以看出黑色的區(qū)域與微鉆的第一隙面重合較好。第一隙面的平均灰度如下：

為了調(diào)整第一隙面的平均灰度需要研究鉆頭第一隙面的平均灰度與光源亮度之間的關(guān)系。設(shè)置光源亮度調(diào)整范圍為［10，100］，步長為10，分別計算第一隙面的平均灰度，結(jié)果如表1，可以看出，第一隙面的平均灰度隨著光源亮度增加而增大，可以利用其單調(diào)遞增的特性使用二分法搜索合適的光源亮度。使微鉆第一隙面平均灰度為150-180之間，對于不同結(jié)構(gòu)參數(shù)的微鉆得到一致的照明。

3　檢測的關(guān)鍵算法

測量刃面參數(shù)需要首先測量刃面的傾角，這里使用霍夫變換測量傾角，為了使用霍夫變換需要得到圖像的邊緣信息，OpenCV提供的像素級邊緣提取算法有Sobel，Canny，LoG等算法，這些算法受第一隙面的加工痕跡影響較大，容易提取到不相關(guān)的邊緣，因此使用OpenCV提供查找邊緣輪廓的findContours算子［8］，從閾值分割得到第一隙面的區(qū)域的圖像中得到第一隙面的輪廓，輪廓只有一個像素寬，非常利于霍夫變換處理，如圖3（a）。對于邊緣圖像可以直接使用OpenCV的HoughLines算子，霍夫變換的直線采用Duda提出的參數(shù)表示法［9］，方程如式（4）。

設(shè)置θ的分辨率為1°，ρ的分辨率為1，閾值為30個像素點，即只提取得票數(shù)大于30個像素點的直線，直接使用霍夫變換會得到多重響應(yīng)，如圖3（b）。微鉆的橫刃、切削刃以及中心線均有多條直線檢出。為了剔除這些多重響應(yīng)的影響，需要進行非極大的抑制，獲取霍夫變換空間的局部最大值。定義霍夫變換空間中兩條直線的距離為D。

HoughLines算子會把提取出的直線按照得票數(shù)從多到少排列，對于每一條檢出的直線，與得票數(shù)大于它的直線計算霍夫變換空間的距離，如果距離大于設(shè)定的閾值，則該條直線有效。實際應(yīng)用中權(quán)重系數(shù)a取1，b取0.5，距離閾值設(shè)置為10。經(jīng)過非極大抑制后得到的檢測直線如圖3（c），通過檢測直線的幾何關(guān)系和強度可以得到刃面中心線直線，最終計算出刃面傾角，如圖3（d）。通過機構(gòu)的旋轉(zhuǎn)可以使得中心線水平，如圖4。則對于所有微鉆取向一致，方便了檢測算法設(shè)計。

表1　光源亮度與平均灰度之間關(guān)系

圖3　微鉆刃面中心線提取步驟

旋轉(zhuǎn)到水平的微鉆圖像仍然使用閾值分割和findContours算子提取如圖3（a）所示的第一隙面的輪廓，使用minEnclosingCircle算子處理輪廓可以得到微鉆的直徑和圓心位置，使用boundingRect算子可以得到輪廓的邊界矩形。通過霍夫變換提取的橫刃、切削刃、中心線的方程，計算直線之間，直線和外圓的交點，可以設(shè)置合適的ROI使得ROI內(nèi)只有一條邊緣，方便了擬合計算。圖4為微鉆右側(cè)切削刃ROI和中心線ROI，使用同樣辦法可以得到橫刃的ROI以及左側(cè)各線段的ROI。

圖4　自適應(yīng)的ROI設(shè)置

遍歷所有的邊緣點，檢查是否在矩形ROI內(nèi)可以得到ROI內(nèi)的邊緣。但是該邊緣的準確度在多數(shù)情況下與閾值的選取有關(guān)，如果閾值選取不恰當，提取的邊緣將不準確［10］。為了提高檢測精度和準確性，使用亞像素邊緣檢測算法對邊緣進行定位，當前亞像素邊緣檢測算法可分為擬合法、插值法和矩法［11］。擬合法利用邊緣附近的像素點，根據(jù)假設(shè)的邊緣模型擬合得到亞像素邊緣，但邊緣模型較復(fù)雜時需要計算多元非線性函數(shù)極值，求解復(fù)雜速度慢不便于實時處理［12］。插值法計算效率高［13］，但容易受噪聲干擾。因此本研究采用矩法進行亞像素定位，矩法包括灰度矩［14］、空間矩［15］和Zernike矩［16］等，因為Zernike矩的正交特性，計算量較少，本文使用Zernike矩對邊緣進行亞像素定位。

Zernike提出的邊緣模型如圖5，直線是二維圖像的邊緣，直線下方灰度為h，直線上方灰度為h+k，圓心到直線的距離為l，邊緣的法線與x軸夾角為θ。通過像素級邊緣點（x，y）可以計算出亞像素邊緣點

圖5　理想的二維邊緣

因此只需計算l和θ就可以得到亞像素精度的邊緣坐標。Zernike矩有3個矩Z00，Z11和Z20，其中Z11是復(fù)數(shù)。計算式如式（7），通過文獻給出的矩計算模板，使用OpenCV的矩陣點乘運算可以分別計算出Z11和Z20。

使用OpenCV的fitLine算子可以擬合亞像素邊緣，得到直線的精確方程。得到所有邊緣的直線方程后，可以通過幾何知識確定刃面參數(shù)的大?。?7］。

4　實驗結(jié)果與分析

通過變焦鏡頭的調(diào)整，本研究所設(shè)計的微鉆刃面檢測系統(tǒng)可以測量直徑0.1 mm到0.5 mm的PCB微鉆。固定放大倍率為3倍時，可以測量直徑0.2 mm到0.35 mm的微鉆。為了驗證檢測的重復(fù)性，取鉆徑0.25 mm的微鉆，使用該方法測量10次，結(jié)果如下。該鉆頭有輕微的大頭和重疊缺陷，因此小頭和分開測量數(shù)據(jù)均為0，可以看出大頭的測量差異為0.2度，直徑、重疊、偏心和大小面的重復(fù)性為0.3μm。

表2　微鉆檢測重復(fù)性測量結(jié)果

5　結(jié)論

該微鉆刃面檢測系統(tǒng)使用開源圖像處理庫OpenCV處理微鉆刃面圖像，為了提高檢測的精度，比較了各類亞像素邊緣檢測算法，最終選取具有正交特性的Zernike矩實現(xiàn)亞像素精度的定位。實驗表明系統(tǒng)測量精度較高，角度類參數(shù)分辨力為0.1°，長度類參數(shù)分辨力為0.1μm，重復(fù)性分別可達0.2°和0.3 μm。能夠有效測量微鉆刃面缺陷，為人工調(diào)整生產(chǎn)設(shè)備提供了依據(jù)。

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Inspection of micro drill blade based on OpenCV

NIE Xin-qiao，HE Guang-dong
（South China University of Technology，Guangzhou 510641，China）

In order to improve the repeatability and accuracy of micro drill inspection during manufacturing process，a micro drill blade inspection method is proposed and experiment platform is made.Micro drills of different specification are laminated uniformly through light control.OpenCV is used as the image process library，hough transformation is used to detect the center line，segmentation and Zernike moments are used to find the subpixel edge location.Finally，line fitting is used to calculate the dimension of micro-drill.Experimental result shows the repeatability of angular parameter is within 0.2 degree，longitudinal parameter is within 0.3μm.

micro drill；image processing；openCV；subpixel

TN06

A

1674－6236（2016）17-0160-04

2016-03-07稿件編號：201603069

廣東省科技計劃項目（2012A090100012）；廣東省省級科技計劃項目（2013B010134010）

聶新橋（1990—），男，湖南永州人，碩士。研究方向：圖像處理、微鉆檢測等。