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        基于機(jī)器視覺(jué)的SMD字符缺陷檢測(cè)

        2018-05-05 07:48:00韓震宇
        科技與創(chuàng)新 2018年9期
        關(guān)鍵詞:字符光源灰度

        劉 偉,韓震宇

        (四川大學(xué) 制造科學(xué)與工程學(xué)院,四川 成都 610065)

        隨著電子通信及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,電子元器件越來(lái)越多地被用于生活中的電子設(shè)備中,并且每種芯片上都標(biāo)有制造商、產(chǎn)品的規(guī)格型號(hào)等信息[1]。同時(shí),SMD也越來(lái)越多地被應(yīng)用于電子產(chǎn)品中。對(duì)大多數(shù)SMD字符傳統(tǒng)方式檢測(cè)來(lái)講,工人的需求量大且檢測(cè)效率低,也存在著較多的不可靠因素。為了解決這些問(wèn)題,機(jī)器視覺(jué)也被越來(lái)越多地應(yīng)用于制造業(yè)等不同的領(lǐng)域中,并且能夠?yàn)槠髽I(yè)和社會(huì)帶來(lái)一定的利益。

        1 SMD檢測(cè)系統(tǒng)硬件組成

        檢測(cè)系統(tǒng)由工業(yè)相機(jī)、工業(yè)鏡頭、圖像采集卡、工業(yè)光源、起偏震片、PC機(jī)以及機(jī)械結(jié)構(gòu)和機(jī)械傳動(dòng)等構(gòu)成。通過(guò)檢測(cè)精度、檢測(cè)速度、視野范圍、工作距離、工件尺寸來(lái)選取合適的工業(yè)相機(jī)和工業(yè)鏡頭。通過(guò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)拇笮∵M(jìn)行圖像采集,本文采用漫反射條形組合光源。為了提高字符與背景的對(duì)比度,降低輻照與輻射強(qiáng)度,采用起振片和偏振片。起振片可以將光源發(fā)出來(lái)的光變成偏振光,放置于光源位置處;偏振片安裝于工業(yè)相機(jī)鏡頭前,對(duì)偏振光進(jìn)行一定的遮蔽,偏振光經(jīng)過(guò)漫反射后將變成自然光,經(jīng)過(guò)鏡面發(fā)射后仍然是偏振光[2]。打光方式采用正面明視場(chǎng)。根據(jù)測(cè)試分選機(jī)工位條件的限制,將光源布置在芯片的正上方,通過(guò)螺紋絲桿調(diào)節(jié)光源距SMD芯片的距離。

        2 SMD檢測(cè)系統(tǒng)算法設(shè)計(jì)

        SMD字符在線實(shí)時(shí)檢測(cè)對(duì)檢測(cè)速度和檢測(cè)精度有較高的要求,包括字符定位、字符分割、字符匹配在實(shí)時(shí)性上都有較高的要求。在PC機(jī)上,通過(guò)多線程技術(shù)提高CPU的利用率,提高系統(tǒng)的處理速度。本文利用設(shè)計(jì)定位塊的方式來(lái)提高檢測(cè)字符區(qū)域的效率,通過(guò)基于灰度方式的水平垂直投影進(jìn)行字符的局部分割,利用基于圖像采集結(jié)果和分割結(jié)果進(jìn)行全局與局部模板匹配,以保證檢測(cè)的精度。

        2.1 字符定位

        字符定位通過(guò)設(shè)計(jì)金屬定位塊的方式,利用金屬材料在光源輻照下的輻射特性與SMD的差異性提高對(duì)比度來(lái)進(jìn)行快速定位。金屬定位塊如圖1所示。

        2.2 字符分割

        在進(jìn)行字符分割之前,要進(jìn)行SMD芯片的位姿矯正。SMD的歐式運(yùn)動(dòng)是先旋轉(zhuǎn)、后平移的組合,所以可以用剛體運(yùn)動(dòng)來(lái)表示位姿[3]。利用二值化圖像的像素分布直方圖進(jìn)行分析,從而找出相鄰字符的分界點(diǎn)進(jìn)行分割。圖2所示是利用垂直投影切分的方式進(jìn)行字符切割的結(jié)果[4],切割結(jié)果如圖3所示。

        圖1 SMD金屬定位塊

        圖2 垂直投影圖

        圖3 SMD采集原圖像及切分結(jié)果

        2.3 字符缺陷識(shí)別

        字符缺陷識(shí)別采用基于邊緣特征的模板匹配。模板匹配的基本思想是讓模板在目標(biāo)圖像中做平移運(yùn)動(dòng),將模板左上角和待檢測(cè)的圖像左上角重合,每移動(dòng)一個(gè)像素,計(jì)算模板與待匹配圖像的相似度,遍歷結(jié)束之后,將符合閾值的位置認(rèn)定為最佳匹配位置?;诨叶鹊幕ハ嚓P(guān)模板匹配是通過(guò)用模板圖像遍歷待匹配圖像,每移動(dòng)一個(gè)像素,計(jì)算對(duì)應(yīng)部分的互相關(guān)值,將互相關(guān)值的最大值作為最佳匹配位置?;诨叶鹊幕ハ嚓P(guān)模板匹配缺點(diǎn)是在光場(chǎng)不均勻情況下,不具有魯棒性。歸一化互相關(guān)系數(shù)法是一個(gè)亮度、對(duì)比度線性不變量,能夠明顯改善光照的線性變化帶來(lái)的影響。但是隨著圖像分辨率的提高,圖像匹配的時(shí)間會(huì)增加,匹配準(zhǔn)確度也存在差異,甚至?xí)l(fā)生匹配失效的情況,并且由于半導(dǎo)體芯片的位姿和完整性等存在差異,會(huì)引起光照的非線性變化,這會(huì)導(dǎo)致圖像的灰度差異大,進(jìn)而導(dǎo)致模板匹配結(jié)果不準(zhǔn)確[5]。較于基于灰度的互相關(guān)模板匹配,基于邊緣的模板匹配不需要建立兩幅圖像之間點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系,具有較好的魯棒性[6]。模板由目標(biāo)圖像邊緣的一系列點(diǎn)組成,本文所采用的模板如圖4所示。Hausdorff距離是點(diǎn)的集合A到點(diǎn)的集合B中最近點(diǎn)的最大距離,是一個(gè)極大化極小函數(shù),定義為:

        式(1)中:a,b分別是集合A和集合B中的點(diǎn);d(a,b)是集合A到集合B中點(diǎn)之間距離的一種度量。

        更一般的定義為:H(A,B)=max{h(A,B),h(B,A)}.兩個(gè)距離h(A,B)和h(B,A)稱為A到B的前向和后向Hausdorff距離。

        2.4 合格度判斷

        SMD字符缺陷合格度包括模板匹配的相似度、字符較于SMD本身的旋轉(zhuǎn)角度、字符相對(duì)于SMD本身位置偏移,3個(gè)指標(biāo)同時(shí)滿足,則認(rèn)定為合格。

        3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果

        下面是基于邊緣模板匹配對(duì)芯片表面字符的檢測(cè),圖5(a)是待檢測(cè)的SMD字符,圖5(b)是匹配得到的結(jié)果。

        圖4 基于邊緣匹配的整體與局部模板圖像

        圖5 對(duì)芯片表面字符的檢測(cè)

        4 結(jié)束語(yǔ)

        基于機(jī)器視覺(jué)的SMD字符檢測(cè)技術(shù)在自動(dòng)化識(shí)別領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛。芯片表面的制造商、產(chǎn)品的規(guī)格型號(hào)參數(shù)等對(duì)于使用者來(lái)說(shuō)十分重要。本文通過(guò)設(shè)計(jì)SMD專用定位塊的方式解決字符搜索定位,通過(guò)投影切分來(lái)進(jìn)行字符的分割,作為整體和局部字符匹配,提高字符檢測(cè)的準(zhǔn)確性,整體上在魯棒性、實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性上能夠滿足企業(yè)字符識(shí)別的要求。

        參考文獻(xiàn):

        [1]章士瀛.21世紀(jì)電子元件的發(fā)展趨勢(shì)[J].電子元件與材料,1999,18(1):29-31.

        [2]Carsten Steger,Markus Ulrich,Christian Wiedemann.機(jī)器視覺(jué)算法與應(yīng)用[M].楊少榮,吳迪靖,段德山,譯.北京:清華大學(xué)出版社,2008:14-15.

        [3]章毓晉.圖像工程(上冊(cè))[M].北京:清華大學(xué)出版社,2012:132-133.

        [4]Nijhuis JA G,BruggeM H T,HelmholtK A,et al.CarLicense Plate Recognition with Neural Networks and Fuzzy Logic[G]//Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks,Perth:IEEE,1995:2232-2236.

        [5]陳沈軼,錢徽,吳錚,等.模板圖像匹配中互相關(guān)的一種快速算法[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2007(6):1325-1329.

        [6]黃先學(xué).基于機(jī)器視覺(jué)的SMD芯片外觀質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)的研發(fā)[D].成都:四川大學(xué),2014:39.

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