計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)及檢測(cè)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，生產(chǎn)線上成品及次品的檢驗(yàn)工作在很大程度上依賴計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的發(fā)展，如光學(xué)玻璃波形檢測(cè)、紡織品檢測(cè)、焊縫檢測(cè)等應(yīng)用。

  銅箔基板(CCL)是多層印刷線路板(PCB FPC)生產(chǎn)的原料之一，其產(chǎn)品質(zhì)量嚴(yán)重影響著印刷線路板的優(yōu)劣，因此對(duì)銅箔基板的質(zhì)量檢測(cè)非常重要。在其生產(chǎn)過(guò)程中，需經(jīng)過(guò)熱壓、剪裁等工藝，由于設(shè)備及人為原因，可以會(huì)對(duì)CCL表面造成損傷，產(chǎn)生各類疵點(diǎn)。疵點(diǎn)主要分為劃痕和污點(diǎn)兩大類，根據(jù)疵點(diǎn)的種類、大小、數(shù)量可以判定該板是否合格。

  因此疵點(diǎn)的檢驗(yàn)是銅箔基板產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)的重要方面。目前，國(guó)內(nèi)外大多采用人工目測(cè)檢測(cè)的方式。這種方法存在主觀性強(qiáng)、誤判率高，且工作人員易眼部疲勞，造成檢測(cè)精度降低。而利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能化檢測(cè)，將降低誤判率，提高工作效率，并為生產(chǎn)企業(yè)降低成本。本文提出的檢測(cè)系統(tǒng)涉及光學(xué)、機(jī)電、計(jì)算機(jī)圖像處理等多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域，應(yīng)用前景廣闊。

1、系統(tǒng)構(gòu)成

  銅箔基板表面光滑，有很強(qiáng)的光反射能力，為獲得清晰的表面圖像，需謹(jǐn)慎配備光源。本系統(tǒng)中多只熒光燈置于基板上方，以產(chǎn)生均勻溫反射光，這樣面陣CCD攝像機(jī)可以拍到清晰的目標(biāo)圖像。

檢測(cè)系統(tǒng)主要部件的構(gòu)成如圖1所示。

由于銅箔基板面積較大，而一個(gè)CCD攝像機(jī)的拍攝范圍有限，故系統(tǒng)根據(jù)每個(gè)攝像機(jī)覆蓋的范圍大小在基板寬度方向設(shè)置多個(gè)CCD。這樣，隨著基板前移，這樣CCD攝像機(jī)就可以拍攝到整個(gè)基板范圍，從而對(duì)基板的每一部分都進(jìn)行疵點(diǎn)圖像分析與檢測(cè)。

圖1所示為光路部分截面圖。CCD攝像機(jī)拍攝到的圖像通過(guò)圖像采集卡輸入下位機(jī)，圖像分析與處理工作由下位機(jī)完成，處理結(jié)果上傳至上位機(jī)進(jìn)行匯總、統(tǒng)計(jì)及數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)，同時(shí)上位機(jī)還對(duì)基板的前移狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)控制。上、下位機(jī)通過(guò)交換機(jī)構(gòu)形成以太網(wǎng)形式，通過(guò)TCP/IP協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。

由于銅箔基板生產(chǎn)線線速度較高，達(dá)到1m/s的前移速度。而一般的面陣CCD攝像機(jī)采用電視視頻專輸標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行圖像的采集、傳輸及顯示，顯示適合靜態(tài)圖像的采集。若不采取任何拱而攝像運(yùn)動(dòng)圖像，將使圖像模糊，難以處理。針對(duì)以上問(wèn)題，本系統(tǒng)采用CCD本身配備的快門(mén)系統(tǒng)以及單幀圖像采集方法，即只采集偶場(chǎng)或奇場(chǎng)信號(hào)，再通過(guò)內(nèi)插法合成一幀信號(hào)，從而在不影響處理效果的前提下，有效地解決了運(yùn)動(dòng)圖像模糊的問(wèn)題。由于處理對(duì)象是運(yùn)動(dòng)圖像，對(duì)處理速度要求較高。若選用彩色CCD攝像機(jī)及彩色圖像采集卡攝取彩色圖像，則數(shù)據(jù)量大、系統(tǒng)復(fù)雜、處理速度慢。對(duì)本系統(tǒng)而言，疵點(diǎn)的判別無(wú)需彩色信號(hào)，故可選用黑白CCD攝像機(jī)與黑白圖像采集卡，對(duì)灰度圖像進(jìn)行分析與處理，數(shù)據(jù)量少，處理速度提高，節(jié)約成本。

2、圖像處理

在圖像獲取過(guò)程中，由于成像條件、光照不均勻、光電轉(zhuǎn)化過(guò)稆的噪聲、脈沖干擾、A/D轉(zhuǎn)換帶來(lái)的誤差等因素的影響，所采集的圖像通常帶有噪聲信號(hào)。因此在圖像處理之前，需先進(jìn)行噪聲濾除。圖像的平滑去噪處理主要通過(guò)鄰域平均法、中值濾波、頻域?yàn)V波等方法實(shí)現(xiàn)。本系統(tǒng)采用中值濾波法，具有去噪能力強(qiáng)、邊界細(xì)節(jié)保持好、處理速度快等優(yōu)點(diǎn)。

中值濾波采用一個(gè)含有奇數(shù)個(gè)點(diǎn)的滑動(dòng)窗口，將窗口中心點(diǎn)的值用窗口內(nèi)各點(diǎn)的中值代替。其功能是使與周?chē)袼鼗叶戎档牟畋容^大的像素用與周?chē)袼刂到咏南袼靥鎿Q，從而可以消除孤立的噪聲點(diǎn)。它不是簡(jiǎn)單的取均值，產(chǎn)生的模糊比較少。對(duì)于二維圖像數(shù)據(jù)f(i,j),中值濾波的輸出fm(I,j)為：fM(x,y)=Med{f(i,j)} (1)

其中i,j在所選定的滑動(dòng)窗口內(nèi)。

銅箔基板疵點(diǎn)的形成有多種因素，如人為造成的污點(diǎn)、油滴、水印等，或生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的劃痕、折邊等缺陷。本文以水印疵點(diǎn)為例進(jìn)行疵點(diǎn)的圖像處理與識(shí)別，經(jīng)過(guò)5點(diǎn)中值濾波預(yù)處理后的圖像如圖2所示。

為進(jìn)行疵點(diǎn)的特片提取和參數(shù)測(cè)量，首先需要將疵點(diǎn)所在的區(qū)域從整體圖像中分離出來(lái)。在計(jì)算機(jī)圖像處理中區(qū)域分割與提取的方法多種多樣，可劃分為閾值法、邊緣檢測(cè)、區(qū)域生長(zhǎng)等類型。直接利用閾值法進(jìn)行區(qū)域檢測(cè)具有運(yùn)算量小、算法簡(jiǎn)單、速度快等優(yōu)點(diǎn)。但在光照強(qiáng)度不均、目標(biāo)與背景無(wú)明顯灰度差的情況下，閾值的選取較困難。若采和合適的邊緣檢測(cè)器對(duì)圖像進(jìn)行處理，可以很好地克服光照影響，從而取得較好的檢測(cè)效果。本文采取邊緣檢測(cè)與閾值法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的提取。

目前已經(jīng)提出了如Sobel算子、Prewitt算子、Lapalas算法、Kirsch算子等多種有效的邊緣提取算子。Sobel邊緣檢測(cè)算子有較低的計(jì)算代價(jià)，容易實(shí)現(xiàn)，是常用的一種梯度算子。其算法描述如下(G(x,y)為每點(diǎn)的梯度幅值)：

Sobel算子由水平垂直兩個(gè)正模板組成，它能夠同時(shí)檢測(cè)水平方向和垂直方向的邊緣。采和Sobel邊緣檢測(cè)后得到灰度圖像G(x,y)即，邊緣圖像。該圖像包含邊緣幅值信息。如果邊緣檢測(cè)器輸出值較在，則對(duì)應(yīng)于局部邊緣;如果輸出值較小，則對(duì)應(yīng)于無(wú)邊緣的區(qū)域。因此在邊緣檢測(cè)后，還要進(jìn)行閾值處理。本文采用矩法選取閾值。實(shí)驗(yàn)表明，經(jīng)兩次Sobel邊緣檢測(cè)后邊緣區(qū)域較明顯，圖3和圖4分別為兩次邊緣檢測(cè)及二值化并經(jīng)過(guò)反相后的圖像。

經(jīng)過(guò)上以圖像分析，水印區(qū)域得到明顯的區(qū)分。疵點(diǎn)圖像區(qū)域的分割為形態(tài)特征提取提供條件，但從圖4二值化圖

像可見(jiàn)，邊界存在明顯缺損，這將嚴(yán)重影響參數(shù)測(cè)量的準(zhǔn)確性。對(duì)此，可以采數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法進(jìn)行疵點(diǎn)輪廓邊界缺損補(bǔ)償。本文采用公式(5)描述的閉運(yùn)算方式，即對(duì)目標(biāo)先膨脹再腐蝕。該方法具有填充細(xì)小空洞、鏈接鄰近物體、在不明顯改變物體面積和現(xiàn)狀的情況下平滑邊界的作用。

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