计算机视觉新技术及其在ＩＣ标记质量检验中的应用

摘要：介绍了电子和计算机技术对计算机视觉技术发展的影响，以及与计算机视觉系统开发相关的虚拟仪器开发平台ＬａｂＶＩＥＷ和图像处理软件ＩＭＡＱ Ｖｉｓｉｏｎ的特点，重点说明了模型匹配新技术的原理和特性，并给出这些新技术在ＩＣ标记检验中的应用实例。 关键词：计算机视觉技术 虚拟仪器 图形编程语言 图像处理 计算机视觉技术在农业、通信、交通、生物医学等领域有着广泛用途。在以往的计算机视觉系统中，图像采集卡和ＰＣ机之间基本上都需要有专门的图像处理装置。这些图像处理装置通常以专门的ＣＰＵ或高速ＤＳＰ芯片为核心，需要设计专门的电路，用汇编或Ｃ等语言编程。因此，使得整个系统的开发工作量大，周期长，成本高。近几年来，日新月异的计算机技术促进了基于ＰＣ机的测控仪器（也称为虚拟仪器，其中包括计算机视觉系统）技术的发展。计算机和电子测量领域不断有新的技术推出，例如为增强多媒体功能而开发的ＭＭＸ技术、数据传输率达１３２ＭＢ／ｓ的ＰＣＩ局部总线和速度越来越快的ＣＰＵ，以及功能越来越强大的操作系统和图像处理软件，还有性能优异的图像采集卡等；使得ＰＣ机的图像处理能力大大增强。在新型的计算机视觉系统中，ＰＣ机可直接对图像采集卡采集到信号进行快速的处理，在功能和速度等方面能满足大多数工程应用的要求。 目前，在ＩＣ生计算机视觉技术在工业、产过程中的大部分工序中都利用计算机视觉系统进行在线的过程监控。其中的一个工序是ＩＣ标记质量的在线检验。标记质量检验包括对ＩＣ表面的标记（商标图案和字符）的位置、角度、清晰程度、是否缺损和错漏等情况的检验。ＩＣ上的标记通常用激光刻绘或印刷的方法加工而成。据了解，国内的半导体器件制造业所配置的计算机视觉系统均为外国产品，ＩＣ标记质量检验计算机视觉系统的主要生产商是ＩＣＯＳ公司和ＨＰ公司，国内现在使用的系统基本上是需要专门图像处理装置的旧式结构的系统。 根据一家ＩＣ生产厂家所提出的技术要求，我们采用计算机视觉新技术设计了一套ＩＣ标记质量检验系统（以下简称为ＩＣ检验系统）。该系统具有结构简单灵活、功能强和性能价格比高等特点。 １ ＩＣ检验系统的结构和配置 １．１ 系统的结构 ＩＣ检验系统由光源、镜头、ＣＣＤ摄像机、图像采集卡、ＰＣ机和专门的应用软件组成。ＩＣ检验系统结构示意图如图１所示。 在工厂中，ＩＣ检验系统需与专门的传送包装系统相互配合才能完成ＩＣ标记质量的检验和包装工作。ＩＣ标记质量检验工序主要有以下几个步骤：首先由传送包装系统先将ＩＣ逐个装入条状塑料包装带的空格内，包装带在ＩＣ检验系统的镜头下方一格一格地快速移动。包装带每移动一次，传送包装系统就会通过接口电路查询ＩＣ检验系统是否处于准备就绪的状态；是则发出信号通知ＩＣ检验系统对ＩＣ进行测试。若检验合格，包装带前移一格，再重复前面的步骤。若ＩＣ不合格，ＩＣ检验系统发出信号通知传送包装系统更换ＩＣ，待ＩＣ更换后，再进行检验。 １．２ 系统的配置 ＣＣＤ摄像机：敏通公司的ＭＴＶ－１８８１ＥＸ型１／２″黑白摄像机，７９５（Ｈ）×５９６（Ｖ）图像像素，６００ＴＶ线水平分辨率，最低照度０．０２１ｘ，信噪比优于４８ｄＢ。 图像采集卡：美国国家仪器 ＮＩ）公司的ＰＣＩ－１４０８型单色图像采集卡，采用ＰＣＩ总线，具有８位分辨率，更新速率为２５帧／ｓ（ＰＡＬ）。该卡有４根触发信号和８根同步信号线，可用于与其它ＤＡＱ卡或外部设备通信联络。 ＰＣ机：联想ＰＩＩＩ／４５０，６４Ｍ内存，８．４Ｇ硬盘。 操作系统：Ｗｉｎｄｏｗｓ ９８。 应用软件：自行开发的ＩＣ标记质量检验程序。 ２ 开发工具软件 以软件为中心是虚拟仪器的一大特点，虚拟仪器的开发往往以软件为主。因此，选择好的开发工具软件十分重要。我们采用了ＮＩ公司的虚拟仪器开发平台ＬａｂＶＩＥＷ ５．１和图像处理软件包ＩＭＡＱ Ｖｉｓｉｏｎ ５．０作为开发工具。 ２．１ ＬａｂＶＩＥＷ ＬａｂＶＩＥＷ是一种基于图形编程语言的虚拟仪器应用软件开发平台，特别适用于测试、测量、仪器控制、过程监控和工业自动化等方面的工程应用软件的开发。它采取编译方式生成的应用程序可脱离开发平台而独立运行，运行速度与Ｃ语言相当。它在数据采集、信号处理和数据表达等方面有很强的能力，并且具有直观易学和编程效率高等特点。与通用编程语言（例如ＶＣ和ＶＢ）相比，可节省一半以上的软件开发时间。它可通过ＤＬＬ等多种方式与其它语言的应用程序连接。ＬａｂＶＩＥＷ ５．１版在很多方面作了改进，例如加强了信号处理和分析、３Ｄ图形显示和报告生成的功能，以及ＡｃｔｉｖｅＸ和网上数据交换等方面的功能。 ２．２ ＩＭＡＱ Ｖｉｓｉｏｎ ｆｏｒ ＬａｂＶＩＥＷ ＩＭＡＱ Ｖｉｓｉｏｎ包含一系列ＭＭＸ优化函数。它使ＬａｂＶＩＥＷ具有科研和工程中常用的图像处理功能，例如各种类型的滤波、统计、几何变换和图像显示的功能，还有模型匹配、边缘检测、斑点分析和测量等功能。ＩＭＡＱ Ｖｉｓｉｏｎ ５．０在模型匹配和感兴趣区域ＲＯＩ的控制等方面作了进一步的改进，总体性能有了明显的提高。 ３ 模型匹配的新技术 ＩＣ检验系统采用了ＩＭＡＱ Ｖｉｓｉｏｎ中的图像处理新技术，其中最有特色的是模型匹配技术。模型匹配是最常用的图像处理方法之一。传统的模型匹配常采用相关算法。该方法处理速度较慢，而且对匹配对象的大小比例和角度的变化有很大的限制。 ＩＭＡＱ Ｖｉｓｉｏｎ ５．０的模型匹配技术采用了三种新方法：高效率的非均匀图像采集、与旋转和大小比例无关的样板信息提取，以及图像的几何建模。这些新方法大大提高了模型匹配的速度。 将一幅图像转换成数字信息时，往往包含大量冗余信息。如果对一幅图像的所有信息进行模型匹配处理，将会很费时。但是，如果只对图像中有代表意义的部分进行采样，就可以大大减小要处理的信息量，从而加快了处理速度。图２是非均匀采样法原理示意图。图２（ａ）是样板（Ｔｅｍｐｌａｔｅ）的原始图像，图２（ｂ）中 的黑点用来表示那些代表样板图像的信息。显然，在图像中灰度均匀的区域采样点较少，灰度变化大的区域采样较多，采样的密度随图像内的情况自动调整。 边缘检测的方法能提供有关图像结构的信息，一个图像中图形边缘的信息远远少于整个图像的信息。边缘信息还可以作进一步处理，以提取图像中几何形状图形有关的数据，例如被测图像中直线和园形的数量等。模型匹配中匹配对象的计数可简化为几何图形的匹配处理。图３是边缘检测和几何建模技术示意图。图３（ａ）是样板图像，图３（ｂ）是图形边缘强化后的图像，图３（ｃ）是以几何形状表示图形边缘的图像。 ＩＭＡＱ Ｖｉｓｉｏｎ中与模型匹配相关的函数综合运用了非均匀采样、边缘检测和几何建模等方法，令模型匹配快速而准确，并允许匹配对象可以有０～３６０度的旋转和一定范围的大小比例变化。即使是在照明状况有变化（指均匀变化）、镜头聚焦不太好和部分图形被隐藏的情况下，也能取得相当准确的结果。 ４ 软件设计 ４．１ ＬａｂＶＩＥＷ编程的基本方法 用ＬａｂＶＩＥＷ开发的应用程序主要由面板和流程图组成。面板的设计相当简便快捷，因为ＬａｂＶＩＥＷ有很丰富的控件库，其中包含工程上常用的各种各样的开关、旋钮，表头、数值指示器和波形显示器等仪表面板部件。设计面板的基本工作就是从控件库中选取所需的控件，并以很简便方法为它们设置合适的属性（例如尺寸、颜色、量程等）和位置。如有需要，这些属性可通过程序进行调整。面板上的所有控件都会在流程图中自动生成对应的图标。ＬａｂＶＩＥＷ的函数库内有上千种函数和子程序，它们也是以图标形式出现。流程图主要由面板上控件的图标、函数图标和连线组成。通常情况下，在图标左侧连接输入参数，而输出参数从图标右侧引出。设计流程图的基本方法是：从函数库中选取所需的函数图标，并按照数据在程序中传送的顺序把它们和控件图标的位置统一编排好，再用连线工具将图标都连接起来。 ４．２ 模型匹配函数的编程 ＩＭＡＱ Ｖｉｓｉｏｎ中的模型匹配函数ＩＭＡＱ Ｍａｔｃｈ Ｐａｔｔｅｒｎ可提供所有查找到的匹配对象的检测结果，其中包括匹配对象的数目、位置坐标、旋转角度、大小比例和相似程度计分（以１０００分为满分）。模型匹配函数需要以下几个相关函数的配合才能得到正确的结果。 （１）学习模式设置函数（ＩＭＡＱ）用于设定建立样板模型时的学习模式。学习模式有三种：仅允许样板位移的模式，仅允许样板旋转的模式，以及允许样板位移和旋转的模式。 （２）学习建模函数（ＩＭＡＱ）运用模型匹配新方法将样板的原始图像转换成描述数据形式的样板模型。 （３）模型匹配参数设置函数ＩＭＡＱ Ｓｅｔｕｐ Ｍａｔｃｈ Ｐａｔｔｅｒｎ用于集合最小对比度和匹配模式等多种参数。 图４是一个模型匹配程序（流程图）实例，用来说明模型匹配的基本编程方法。 我们用自编的测试程序对模型匹配函数的几项主要技术指标进行了测试，测试是在Ｉ