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    基于機(jī)器視覺的芯片引腳識(shí)別與中心定位算法研究

    2015-03-02 12:13:14黃紫青
    軟件導(dǎo)刊 2015年1期
    關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺

    黃紫青

    摘要:針對(duì)機(jī)器視覺的全自動(dòng)智能點(diǎn)膠機(jī)系統(tǒng),提出了一種新的中心定位算法。分別采用重心法和面積積分法對(duì)PCB板進(jìn)行了芯片引腳識(shí)別與中心定位算法研究,再將兩種算法平均后進(jìn)行對(duì)比分析,實(shí)現(xiàn)了隨機(jī)分布下的PCB板芯片引腳的準(zhǔn)確定位。檢測(cè)結(jié)果表明,該方法能夠提高芯片引腳中心定位5%的準(zhǔn)確率。

    關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺;引腳識(shí)別;中心定位

    DOIDOI:10.11907/rjdk.143674

    中圖分類號(hào):TP311.5

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào)文章編號(hào):16727800(2015)001006703

    0 引言

    當(dāng)今電子產(chǎn)品逐步向微型化、高速、高精度、全智能的方向發(fā)展。自動(dòng)點(diǎn)膠技術(shù)作為電子產(chǎn)業(yè)不可分離的重要部分,不僅提高了產(chǎn)品封裝的效率和速度,在很大程度上節(jié)省了成本,而且由于其高效自動(dòng)化,在電子制造業(yè)中應(yīng)用越來越廣泛。

    自動(dòng)點(diǎn)膠貼片是利用先進(jìn)的機(jī)器視覺技術(shù),配合機(jī)器人等控制裝置,高效快速完成點(diǎn)膠操作。目前,國內(nèi)的全自動(dòng)點(diǎn)膠機(jī)系統(tǒng)大部分來自國外,國內(nèi)在這方面的研究還處于發(fā)展階段。由于行業(yè)信息不全,各種設(shè)備魚龍混雜,在點(diǎn)膠質(zhì)量、節(jié)能、環(huán)保以及成本等方面不能滿足人們的需求。本文對(duì)點(diǎn)膠的芯片引腳進(jìn)行了圖像識(shí)別和中心定位算法研究。

    1 系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)

    1.1 自動(dòng)點(diǎn)膠系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    自動(dòng)點(diǎn)膠系統(tǒng)[1]由工控機(jī)、點(diǎn)膠機(jī)(機(jī)器人)、空氣壓縮機(jī)、視覺檢測(cè)系統(tǒng)和光源等組成,系統(tǒng)框圖如圖1所示,系統(tǒng)實(shí)物如圖2所示,工作原理如下:將需要點(diǎn)膠的芯片隨機(jī)放在工作臺(tái),給予適合的光照強(qiáng)度,視覺檢測(cè)系統(tǒng)通過檢測(cè)芯片,識(shí)別定位出芯片的引腳中心位置[2],將數(shù)據(jù)反饋到主機(jī)中,再控制機(jī)器人進(jìn)行點(diǎn)膠操作。

    自動(dòng)點(diǎn)膠系統(tǒng)中,視覺檢測(cè)系統(tǒng)最為關(guān)鍵。由于芯片的高度集成化,芯片之間的間距越來越小,檢測(cè)識(shí)別的難度越來越大,精度要求也越來越高[3],而且由于生產(chǎn)的自動(dòng)化,速度也越來越快。因此,高速、高精度的視覺檢測(cè)系統(tǒng)就顯得越來越重要。

    圖1 系統(tǒng)框圖

    1.2 視覺檢測(cè)系統(tǒng)

    視覺檢測(cè)系統(tǒng)的功能模塊包括圖像采集與顯示模塊、圖像處理模塊以及檢測(cè)結(jié)果輸出部分。

    (1)圖像的采集與顯示模塊包括圖像傳感器以及A/D轉(zhuǎn)換器等,主要功能是在合適的光源照度下進(jìn)行圖像的采集,并轉(zhuǎn)換為需要的圖片格式進(jìn)行顯示和存儲(chǔ)。

    (2)圖像處理模塊是整個(gè)系統(tǒng)的核心,它主要根據(jù)需要,提取目標(biāo)圖像的特征信息進(jìn)行中心定位。

    (3)圖像輸出部分是把圖像處理后所存儲(chǔ)的數(shù)字陣列圖像變換為適于人們理解的形式。

    本文基于VC2010和Opencv,對(duì)CCD攝像頭采集的芯片圖像進(jìn)行圖像處理和編程仿真,最終實(shí)現(xiàn)芯片引腳定位。

    圖2 系統(tǒng)實(shí)物

    2 芯片引腳定位與識(shí)別算法

    2.1 圖像預(yù)處理

    預(yù)處理主要是圖像增強(qiáng)中的濾波過程,常用的圖像濾波[4]有均值濾波、中值濾波和高斯濾波。

    (1)均值濾波是典型的線性濾波算法,主要方法為鄰域平均法,即用一片圖像區(qū)域各個(gè)像素的均值來代替原圖像中的各個(gè)像素值。均值濾波不能很好地保護(hù)圖像細(xì)節(jié),去噪的同時(shí)也破壞了圖像的細(xì)節(jié)部分,從而使圖像變得模糊,不能很好地去除噪聲點(diǎn)。

    (2)中值濾波[5]是一種典型的非線性濾波技術(shù),基本思想是用像素點(diǎn)鄰域灰度值的中值來代替該像素點(diǎn)的灰度值。該算法缺點(diǎn)是對(duì)所有像素點(diǎn)采用一致的處理,可能會(huì)改變真實(shí)像素點(diǎn)的值,引入誤差,損壞圖像的邊緣和細(xì)節(jié)。

    (3)高斯濾波是一種線性平滑濾波,廣泛應(yīng)用于圖像處理的減噪過程。高斯濾波對(duì)整幅圖像進(jìn)行加權(quán)平均,每一個(gè)像素點(diǎn)的值,都由其本身和鄰域內(nèi)的其它像素值經(jīng)過加權(quán)平均后得到。雖然高斯濾波的效率不是最高的,但是在保留信號(hào)的條件下,高斯濾波能夠很好地減少噪聲,對(duì)于抑制服從正態(tài)分布的噪聲非常有效,故本文選擇高斯濾波,其一維高斯函數(shù)為:

    G(x)=1[]2πσe-x2[]2σ2

    (1)

    二維高斯函數(shù)為:

    G(x,y)=1[]2πσ2e-x2+y2[]2σ2

    (2)

    2.2 特征匹配與分割

    工作臺(tái)上隨機(jī)放置的PCB板不會(huì)非常整齊,濾波后,需要對(duì)芯片的位置進(jìn)行定位。PCB板上芯片是一塊類似正方形的區(qū)域,可先對(duì)其進(jìn)行模版匹配[6]。首先讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)芯片板塊,提取出芯片的幾何特征后,再根據(jù)機(jī)器視覺檢測(cè),準(zhǔn)確找到需要處理的芯片位置。再將黑色圖像與芯片的中心區(qū)域進(jìn)行圖像融合[7],得到融合后的圖像。

    以芯片中心為目標(biāo)點(diǎn),以芯片的引腳到芯片中心為正方形邊長的1/2進(jìn)行圖像限定,采用雙閾值方式進(jìn)行圖像分割,最終得到芯片的二值化引腳圖像。

    2.3 中心定位算法及其改進(jìn)

    中心定位[89]是算法的關(guān)鍵部分,決定了圖像處理后芯片引腳中心位置的精度和準(zhǔn)確性。常見的中心定位算法有形心法、灰度重心法、霍夫變換法以及面積積分法等。

    (1)高斯加權(quán)重心法。高斯加權(quán)濾波具有很好的去噪聲能力,公式如下:

    (3)

    高斯加權(quán)濾波在計(jì)算中采用高斯濾波后的像素值進(jìn)行計(jì)算,其中,F(xiàn)(x,y)表示輸出的圖像數(shù)據(jù)灰度值,g(x,y)表示高斯濾波系數(shù),I(x,y)表示經(jīng)過高斯濾波的圖像數(shù)據(jù)。

    (2)面積積分法。對(duì)于一個(gè)封閉的圖形,根據(jù)微積分理論,其中心坐標(biāo)可由下式得到:

    式中,x和y代表單元點(diǎn)的坐標(biāo),ρ(x,y)代表單元點(diǎn)的密度,D代表整個(gè)區(qū)域。當(dāng)ρ(x,y)=1時(shí),區(qū)域的重心和形心重合,S表示區(qū)域的面積。為了能夠用計(jì)算機(jī)計(jì)算區(qū)域的中心位置,必須對(duì)公式(4)離散化,離散化后的公式為:

    面積積分法必須進(jìn)行角度的計(jì)算,對(duì)于矩形的計(jì)算會(huì)有一定的誤差,可能導(dǎo)致最終的坐標(biāo)偏移;重心法計(jì)算平均值,可以有效計(jì)算出邊緣的中心,但是若有邊緣像素丟失,也會(huì)導(dǎo)致坐標(biāo)發(fā)生偏移。

    本文采用面積積分法先對(duì)圖像進(jìn)行第一次中心定位,較為準(zhǔn)確地限定中心位置,將得到的數(shù)據(jù)保存,再使用重心法對(duì)圖像進(jìn)行第二次中心定位,得到重心坐標(biāo)。對(duì)每一行和每一列進(jìn)行均值計(jì)算,得到一組相對(duì)準(zhǔn)確的X或Y坐標(biāo),然后再與原來的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,若兩者差小于1,則原來的數(shù)據(jù)是中心,若兩者差大于1,則表示原來的數(shù)據(jù)發(fā)生了偏移,這時(shí)選取均值作為新的中心。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與誤差分析

    3.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

    實(shí)驗(yàn)采用的是大恒圖像的DHHV5051UCM相機(jī)及16mm鏡頭,基于VC2010[10]和OpenCV[11]平臺(tái)對(duì)采集到的圖像進(jìn)行濾波,濾波后的結(jié)果如圖3所示。圖3(a)為原始圖像,圖3(b)為均值濾波,在圖像去噪時(shí)丟失了一些細(xì)節(jié),圖3(c)為中值濾波,沒有很好保留邊緣細(xì)節(jié),圖3(d)為高斯濾波,能夠使圖像變得更為平滑,并且能夠有效去除高斯噪聲,所以實(shí)驗(yàn)中選取高斯濾波方式。

    圖3 濾波結(jié)果對(duì)比

    濾波后,對(duì)圖像進(jìn)行了特征匹配,見圖4(a),得到融合后的圖像,見圖4(b)。對(duì)圖像進(jìn)行融合后再進(jìn)行雙閾值分割,獲得了二值化的芯片引腳圖,見圖4(c)。

    圖4 引腳提取結(jié)果

    根據(jù)重心法特點(diǎn),獲取每個(gè)閉合輪廓的重心位置,如圖5(a)所示。本文提出的算法是基于重心法的面積改進(jìn),由于每個(gè)引腳的面積是相同的,所以每一排引腳的中心位置在X/Y軸上呈現(xiàn)直線排列。本文的算法能夠更準(zhǔn)確地找到中心的位置,如圖5(b)所示。

    圖5(a) 重心法獲取重心位置 圖5(b)重心法改進(jìn)算法

    3.2 誤差分析

    采用傳統(tǒng)的重心法和本文改進(jìn)算法所得的中心坐標(biāo),在面積輪廓發(fā)生改變的情況下會(huì)有一些差別。采用X/Y坐標(biāo)對(duì)比分析,發(fā)現(xiàn)重心法在傳統(tǒng)的中心定位中會(huì)局限于像素的大小而導(dǎo)致中心發(fā)生偏移。由于在圖像采集過

    程中可能會(huì)有部分邊緣的效果不是很好,所以提取出的最終結(jié)果會(huì)略有偏差,如圖6中X坐標(biāo)對(duì)比的坐標(biāo)偏移,Y的坐標(biāo)變化幾乎不變。本文提出的算法可以對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),能夠校正2個(gè)發(fā)生偏移的X坐標(biāo),將準(zhǔn)確率提高5%。

    圖6 坐標(biāo)對(duì)比

    4 結(jié)語

    本文研究了智能點(diǎn)膠系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù),建立了視覺檢測(cè)軟硬件系統(tǒng),獲得了清晰易處理的引腳圖像。利用圖像技術(shù)以及平面幾何知識(shí),實(shí)現(xiàn)了對(duì)芯片引腳中心位置的檢測(cè)與定位。實(shí)驗(yàn)中采取的閾值根據(jù)需要確定,對(duì)于不同的需求采用不同的閾值進(jìn)行分割,結(jié)果表明該視覺檢測(cè)方法可以很好地檢測(cè)出引腳位置和中心,應(yīng)用前景廣闊。

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