拜穎乾,毛紅梅,龐旭卿
(陜西鐵路工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院,陜西 渭南 714099)
貼片LED 全自動編帶機(jī)是按一定方向?qū)l(fā)光二極管編入載帶的自動化設(shè)備,隨著現(xiàn)代社會的不斷發(fā)展,節(jié)能高效產(chǎn)品越來越得到人們的青睞,所以既節(jié)能又高效的電子設(shè)備得到了飛速發(fā)展,片式發(fā)光二極管就是在這種大背景下應(yīng)用得越來越廣泛,故加工、包裝半導(dǎo)體芯片設(shè)備的自動化程度也是越來越高,全自動編帶機(jī)是片式發(fā)光二極管生產(chǎn)線上的關(guān)鍵設(shè)備之一[1]。隨著片式發(fā)光二極管越來越小,高速運(yùn)轉(zhuǎn)的編帶機(jī)對視覺檢測系統(tǒng)的要求也就越來越高,進(jìn)而滿足芯片缺陷檢測的需要。芯片的缺失檢測是編帶機(jī)視覺檢測的重要項目之一,絕大多數(shù)半導(dǎo)體企業(yè)的生產(chǎn)現(xiàn)場利用索尼公司提供的視覺檢測系統(tǒng)進(jìn)行缺陷檢測。該檢測系統(tǒng)可以較準(zhǔn)確高效地檢測芯片的缺陷,但是成本過高,維護(hù)不便,不能滿足企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的要求,故需開發(fā)新的視覺檢測系統(tǒng)以滿足企業(yè)長久的發(fā)展。全自動編帶機(jī)可以實現(xiàn)的編帶效率是36000 個/h[2]。本文在VC 軟件開發(fā)環(huán)境下,采用數(shù)字圖像處理技術(shù)對5050 型六角正面發(fā)光貼片LED進(jìn)行缺失檢測,檢測準(zhǔn)確高效,成本低,維護(hù)方便,在半導(dǎo)體生產(chǎn)企業(yè)得到了廣泛應(yīng)用。
VC6.0 是微軟推出的一款可視化編程工具,應(yīng)用非常廣泛。VC6.0 包含了供用戶創(chuàng)建、調(diào)試、修改應(yīng)用程序等各種操作。
Visual C ++提供的MFC(Microsoft 基本類庫),可供用戶采用完全面向?qū)ο蟮木幊谭椒ㄟM(jìn)行Windows 程序開發(fā),大大縮短程序開發(fā)時間,減小程序設(shè)計人員的工作量。
Visual C++給用戶提供了豐富的開發(fā)環(huán)境,通過MFC 庫提供了完整的應(yīng)用程序開發(fā)骨架,開發(fā)人員可以忽略編程過程中的入口點和結(jié)束點,MFC 還提供了Document-View(文檔視圖)的應(yīng)用程序的結(jié)構(gòu),開發(fā)人員可以將數(shù)據(jù)保存在Document 類中,數(shù)據(jù)的顯示信息由View 類負(fù)責(zé)管理。由于Visual C ++靈活的編程環(huán)境和強(qiáng)大的功能支持,故深受程序開發(fā)人員的歡迎。
本文設(shè)計的視覺檢測系統(tǒng)由照明光源、CCD 攝像機(jī)、圖像采集卡、計算機(jī)以及輸入輸出設(shè)備組成。結(jié)構(gòu)簡圖如圖1 所示。在工業(yè)檢測現(xiàn)場,視覺檢測系統(tǒng)不但要滿足檢測速度、檢測精度及檢測合格率等指標(biāo),更重要的是系統(tǒng)穩(wěn)定性一定要好。具體的實現(xiàn)方法是首先將CCD 攝像機(jī)實時采集的發(fā)光二極管圖像通過采集卡存放到計算機(jī)內(nèi)存中,然后在VC 軟件開發(fā)環(huán)境下對圖像進(jìn)行灰度化處理,得到黑白圖像。由于工業(yè)檢測現(xiàn)場不可避免的有機(jī)械振動、電子干擾等影響,所以在處理器分析處理圖像之前,必須對圖像進(jìn)行預(yù)處理,即消除這些干擾對圖像的影響,使圖像盡量保持完整清晰信息,這樣才能保證檢測精度,然后通過檢測及計算得出臨界值。根據(jù)對比檢測過程中的明度值與臨界值判斷載帶是否有料。
圖1 檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡圖
圖像的采集是通過調(diào)用OK-C20A 圖像采集卡驅(qū)動程序中的讀取函數(shù)來完成。該圖像卡是基于PCI總線的彩色圖像采集卡,可實時傳送數(shù)字視頻信號到顯示存儲器或系統(tǒng)存儲器。數(shù)據(jù)的傳送過程由圖像卡控制,瞬時傳輸速度可達(dá)132 MB/s。
圖像預(yù)處理是在正式對圖像進(jìn)行處理前采取的一系列措施,因為在生產(chǎn)現(xiàn)場不可避免地會出現(xiàn)各種干擾,如編帶過程中的機(jī)械振動、電子設(shè)備的干擾、圖像傳輸過程等都會對圖像造成不同程度的影響,產(chǎn)生影響圖像質(zhì)量的各種噪聲。在檢測圖像的明度值之前必須采用合適的圖像增強(qiáng)方法消除各種噪聲。一些常見的噪聲有椒鹽噪聲、脈沖噪聲、高斯噪聲等。本系統(tǒng)在檢測過程中遇到的主要是黑白相間的亮暗點噪聲,即椒鹽噪聲。
非線性濾波算法既可消除噪聲又可保持圖像的細(xì)節(jié),故采用中值濾波對貼片LED 圖像進(jìn)行預(yù)處理最為合適。中值濾波不但可以很好地消除椒鹽噪聲,而且可以很好地保存圖像的邊緣信息。圖2 為原始圖像,圖3 為中值濾波后的圖像??梢钥闯?,圖像經(jīng)中值濾波后得到了明顯的改善。
圖2 原始圖像
圖3 中值濾波后圖像
圖4 是分別經(jīng)過灰度化處理和中值濾波后的圖像,并且對載帶有料及無料情況下的區(qū)域進(jìn)行劃定。對這2 種圖像的明度值進(jìn)行大量檢測,并計算平均明度偏差值,進(jìn)而確定臨界值。
圖4 載帶里有料和無料時劃定的檢測區(qū)域
在視覺檢測過程中如果被檢對象相對于原位置有了位移,即便是短距離的偏移,則檢測就無法得到準(zhǔn)確的結(jié)果,故對芯片的位置進(jìn)行補(bǔ)正是保證視覺檢測準(zhǔn)確性的重要環(huán)節(jié)。
檢測過程中,如果可以檢測出基準(zhǔn)位置到當(dāng)前位置的偏移量,那么不管芯片發(fā)生短距離還是長距離的偏移,都可以進(jìn)行正確的檢測。
在視覺檢測過程中,高速運(yùn)轉(zhuǎn)的編帶機(jī)必然會使芯片發(fā)生偏移,正確地對芯片位置進(jìn)行補(bǔ)正是確保檢測準(zhǔn)確性的前提,芯片的偏移必然不是單一方向的,故在水平方向、垂直方向及偏轉(zhuǎn)角度上都要進(jìn)行位置補(bǔ)正。
采用二值化邊緣法對圖像進(jìn)行位置補(bǔ)正。二值化邊緣法將芯片圖像進(jìn)行二值化處理,通過掃描黑白像素點的方式確定圖像的邊緣,并確定邊緣的x/y 坐標(biāo),以此坐標(biāo)為基準(zhǔn)位置,可以確定當(dāng)前位置到基準(zhǔn)位置的偏移量。
矩形被檢物與圓形被檢物檢出的邊緣如圖5 所示。
圖5 水平方向與垂直方向的邊緣檢測
檢測出芯片圖像的邊緣坐標(biāo)x/y 后,則可以計算出芯片當(dāng)前位置到基準(zhǔn)位置的像素數(shù)目,然后利用攝像機(jī)設(shè)定像素的大小與芯片實際尺寸的大小關(guān)系,計算芯片的偏移量。
偏移量的計算是位置補(bǔ)正的關(guān)鍵所在。計算前必須首先確定芯片的基準(zhǔn)位置,即芯片的x/y 坐標(biāo),然后根據(jù)芯片當(dāng)前位置坐標(biāo)與基準(zhǔn)位置坐標(biāo)計算芯片偏移量。編帶機(jī)視覺檢測系統(tǒng)要能快速準(zhǔn)確地檢測芯片的各類缺陷,正確計算芯片當(dāng)前位置到基準(zhǔn)位置的偏移量至關(guān)重要。
偏移量計算的關(guān)鍵環(huán)節(jié)是基準(zhǔn)位置坐標(biāo)及當(dāng)前位置坐標(biāo),故可通過坐標(biāo)系計算芯片水平、豎直及角度上的偏移量。坐標(biāo)系如圖6 所示。
圖6 偏移量計算坐標(biāo)系
設(shè)a,b,c,d,e,f 5 個點的坐標(biāo)及c,d 2 點到芯片上邊緣的垂直距離與e,f 2 點到芯片左邊緣的水平距離分別為(x0,y0),(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4),(x5,y5),h1,h2,w1,w2。
設(shè)被檢物的水平偏移量、垂直偏移量及偏轉(zhuǎn)角度分別為Δx,Δy,Δθ。根據(jù)檢測過程中芯片實際偏移情況及左邊緣補(bǔ)正窗口和上邊緣補(bǔ)正窗口可以簡化出如圖7 所示的2 個直角三角形。
圖7 直角三角形
計算的結(jié)果分別為:
本文之所以采用明度檢測的算法判斷5050 型六角正面發(fā)光貼片LED 在編帶過程中是否有缺失,是經(jīng)過大量的反復(fù)試驗得出的,故抽檢10 個芯片樣本在載帶有料及無料情況下的明度值和明度偏差值。通過得到的10 組明度偏差值,可以確定臨界值的大小。利用該算法進(jìn)行缺失檢測,計算量小,維護(hù)方便,準(zhǔn)確率高,故在半導(dǎo)體企業(yè)視覺檢測系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。檢測的明度值及明度偏差值數(shù)據(jù)見表1。
表1 5050 型六角正面發(fā)光貼片LED 載帶有料和無料時檢測區(qū)域的明度值及偏差值
由表1 可以看出,載帶在有料和無料2 種情況下的明度偏差平均值為60.605,故臨界值選為60,即當(dāng)檢測區(qū)域明度值>60 時,載帶有料,反之則載帶無料。
[1]劉少芳,單忠頻,繆來虎,等.全自動表面貼裝LED 編帶機(jī)的研制[J].電子機(jī)械工程,2008,24(2):19-22.
[2]竇洪海,班定平.全自動SMD 晶體元件編帶機(jī)總體設(shè)計[J].機(jī)電工程技術(shù),2009,38(3):83-85.
[3]賀振東,王耀南,毛建旭,等.基于反向P-M 擴(kuò)散的鋼軌表面缺陷視覺檢測[J].自動化學(xué)報,2014,40(8):1667-1679.
[4]王風(fēng)路.基于臺達(dá)機(jī)器視覺系統(tǒng)的汽車零部件測量[J].可編程控制器與工廠自動化,2014(2):101-103.
[5]龔陳林.PCB 檢測系統(tǒng)中短路和斷路的檢測識別[J].電腦知識與技術(shù),2012(7):1648-1654.
[6]曹立波,劉曜,權(quán)利.基于視覺檢測的汽車乘員分類識別研究[J].汽車工程,2013,35(9):799-802.
[7]劉薇.貫流風(fēng)葉焊接機(jī)視覺定位系統(tǒng)實現(xiàn)[J].制造業(yè)自動化,2012(24):51-53.
[8]周志峰.光桿六角螺栓的視覺檢測[J].光學(xué)技術(shù),2012,38(4):415-420.
[9]王新強(qiáng),常秀巖.計算機(jī)視覺檢測技術(shù)探討[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,2014(7):196.
[10]付騫.印花織物的疵點檢測[J].西安航空學(xué)院學(xué)報,2013,31(5):50-52.
[11]李秀怡,黃繼風(fēng).盲被動圖像檢測技術(shù)的研究[J].微計算機(jī)應(yīng)用,2007,28(12):1237-1241.
[12]劉增杰.SOT 型二極管自動編帶機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)的研究[D].天津:天津科技大學(xué),2005.
[13]李剛,韓建國.PCB 圖像檢測中閾值化分割的研究[J].北京化工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2002,29(4):72-74.
[14]任曉慶.BD-601 型全自動IC 編帶機(jī)的結(jié)構(gòu)設(shè)計[J].電子工業(yè)專用設(shè)備,2000,29(3):53-56.
[15]黃愛民,安向京.數(shù)字圖像處理與分析基礎(chǔ)[M].北京:中國水利水電出版社,2005.
[16]張文景,張文淵,蘇鍵鋒,等.計算機(jī)視覺檢測技術(shù)及其在機(jī)械零件檢測中的應(yīng)用[J].上海交通大學(xué)學(xué)報,1999,33(5):635-638.