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    基于表面視覺恢復(fù)技術(shù)的SMT焊點(diǎn)圖像三維重構(gòu)

    2020-05-18 02:44:46于楠
    科技視界 2020年9期
    關(guān)鍵詞:焊點(diǎn)波包光照

    于楠

    摘 要

    目前,焊點(diǎn)質(zhì)量檢測(cè)方法大多在二維測(cè)試模式下工作,無法在三維質(zhì)量信息層面對(duì)焊點(diǎn)進(jìn)行評(píng)估。本文研究基于表面視覺恢復(fù)技術(shù)的SMT焊點(diǎn)圖像三維重構(gòu)技術(shù),為三維焊點(diǎn)質(zhì)量檢測(cè)提供了依據(jù)。仿真結(jié)果表明,本文算法能夠較好地重構(gòu)SMT焊點(diǎn)三維圖像。

    關(guān)鍵詞

    光照模型;SFS;三維重構(gòu)

    中圖分類號(hào): TP391.41 ? ? ? ??文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A

    DOI:10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2020.09.068

    0 引言

    采用電子電路表面貼裝技術(shù)(Surface Mount Technology,SMT)形成的電子電路產(chǎn)品具有體積小、重量輕、集成度高等優(yōu)點(diǎn)。但其可靠性問題嚴(yán)重。實(shí)際中,可從SMT焊點(diǎn)圖像中獲取信息,檢測(cè)SMT焊點(diǎn)質(zhì)量和電路可靠性[1-2]。

    當(dāng)前SMT焊點(diǎn)質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)多為二維檢測(cè)方法,但由于角度、燈光變化的影響,會(huì)導(dǎo)致采集與檢測(cè)焊點(diǎn)特征困難。為克服2D焊點(diǎn)質(zhì)量檢測(cè)的缺點(diǎn),提出3D焊點(diǎn)質(zhì)量檢測(cè)。

    本文利用焊點(diǎn)圖像灰度信息,進(jìn)行單幅圖像SMT焊點(diǎn)三維表面(Shape from Shading,SFS)重構(gòu)。研究?jī)?nèi)容包括:研究SMT焊點(diǎn)圖像混合噪聲去除方法;研究適合SMT焊點(diǎn)三維重構(gòu)的光照模型;研究焊點(diǎn)三維重構(gòu)技術(shù)。

    1 SMT焊點(diǎn)圖像混合噪聲去除技術(shù)分析

    SMT焊點(diǎn)圖像在傳輸、接收及處理過程中,會(huì)摻雜不同噪聲,其中包括:椒鹽與高斯噪聲等。

    現(xiàn)有去噪方法大多是針對(duì)單一噪聲去除的,當(dāng)圖像受到兩種噪聲同時(shí)干擾時(shí),去噪方法都不能達(dá)到最好效果。本文結(jié)合小波包自適應(yīng)(AWP)閾值計(jì)算方法,Wiener濾波和Median濾波,設(shè)計(jì)SMT焊點(diǎn)圖像混合噪聲去除算法-AWPWM,其流程如下:

    (1)對(duì)圖像進(jìn)行小波包分解,得到每一層小波包的系數(shù);

    (2)利用維納濾波方法,對(duì)小波包系數(shù)濾波;

    (3)計(jì)算濾波后的小波包系數(shù)方差絕對(duì)值,得到中間值及其小波包系數(shù);

    (4)根據(jù)小波包自適應(yīng)閾值計(jì)算方法,計(jì)算出最佳閾值;

    (5)采用小波包自適應(yīng)閾值去噪方法,對(duì)圖像進(jìn)行二次去噪;

    (6)重構(gòu)二次去噪后的小波包系數(shù);

    (7)采用中值濾波進(jìn)行平滑處理,對(duì)圖像三次去噪,獲取最終去噪圖像。

    2 SMT焊點(diǎn)表面光照模型

    SMT焊點(diǎn)表面光照模型由漫反射分量與鏡面反射分量構(gòu)成。

    常用的光照漫反射模型包括:Lambert漫反射模型和Oren-Nayar模型等[5-6]。

    Lambert模型對(duì)光反射現(xiàn)象近似描述;Oren和Nayar模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式復(fù)雜,不能直接用于SMT焊點(diǎn)圖像表面三維重構(gòu)。

    Oren-Nayar光照模型考慮了光線相互反射,但SMT焊點(diǎn)表面光滑,因此光線相互反射分量對(duì)焊點(diǎn)圖像灰度信息貢獻(xiàn)很小,可忽略,得到簡(jiǎn)化的光照漫反射模型。

    Torrance-Sparrow提出了簡(jiǎn)單光照鏡面反射模型,當(dāng)物體表面粗糙度確定時(shí),光照強(qiáng)度將隨著入射角變化,若選擇適當(dāng)參數(shù),簡(jiǎn)化光照鏡面反射模型可代替光照鏡面反射模型。

    線性疊加鏡面反射分量和漫反射分量獲取改進(jìn)光照模型。結(jié)合改進(jìn)光照模型,設(shè)計(jì)基于SFS技術(shù)的單幅圖像重構(gòu)SMT焊點(diǎn)表面三維形狀算法。

    3 SMT片式元件焊點(diǎn)表面三維形狀重構(gòu)結(jié)果

    采集元件圖像,分割出左焊點(diǎn),獲取焊點(diǎn)圖像如圖1所示。

    采用文中提出的AWPWM方法進(jìn)行去噪,重構(gòu)后的SMT焊點(diǎn)的表面三維形狀,結(jié)果如圖2所示。

    由基于改進(jìn)光照模型的SMT焊點(diǎn)表面三維重構(gòu)結(jié)果可知:

    (1)采用合適的圖像去噪算法,可有效地去除焊點(diǎn)圖像中的噪聲,有利于提高SMT焊點(diǎn)表面三維重構(gòu)的效果,使重構(gòu)后焊點(diǎn)三維表面曲線連續(xù);

    (2)采用改進(jìn)光照模型,得到比較理想的三維形狀,較好的重構(gòu)了SMT焊點(diǎn)三維圖像。

    參考文獻(xiàn)

    [1]于新瑞等.視覺輔助表面貼裝技術(shù)中圖像處理技術(shù)的研究[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2003, 29(5):132-133.

    [2]黃春躍.基于焊點(diǎn)虛擬成形技術(shù)的3MT焊點(diǎn)質(zhì)量檢測(cè)和智能鑒別技術(shù)研究[D].安電子科技大學(xué)博士論文,2007.

    [3]張維強(qiáng),宋國(guó)鄉(xiāng).基于一種新的閾值函數(shù)的小波域信號(hào)去噪[J].西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2004,31(2):296-303.

    [4]Miller,Nick Kingsbury.Image Denoising Using Derotated Complex Wavelet Coefficients[J].IEEE Trans Image Processing,2008,17(9):1500-1511.

    [5]Tsunashima,H .Saito and N.Estimation of 3-DParametric Models from Shading Image Using Genetic Algorithms[C].IEEE Computer Society Conference on Com puter Vision and Pattern Recognition,1994:668-670.

    [6]趙輝煌,周德儉,黃春躍.一種改進(jìn)灰度重構(gòu)形狀光照模型及其實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng),2009,15(10):1951-1955.

    [7]R.Zhang,P.-S.Tsai,J.E.Cryerand M.Shah. Shape from Shading:A Survey[J].IEEE Trans,on Patern Analysis and Machine Intelligence(PAMI),1999,21(8):690-705.

    [8]趙東斌,陳強(qiáng),陳善本等.由單幅圖像恢復(fù)物體三維形狀的應(yīng)用研究[J].光學(xué)技術(shù),2001,27(4):367-369.

    [9]Kong Fanhui,Wang Yongxin. Reconstruction of solder joint surface based on shape from shading[C].IEEE Third International Conference on Natural Computation,2007:58-62.

    [10]GAO Yuefang,LUO Fei,GAO Jianzhong.A Shape from Shading Algorithm and Its Application[C].2007 IEEE International Conference on Control and Automation,200 7:2133-2135.

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