宋黎明,袁秋林
(1.河南師范大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院,河南 新鄉(xiāng) 453007;2.河南師范大學(xué) 物理與信息工程學(xué)院,河南 新鄉(xiāng) 453007)
目前,LED芯片自動(dòng)化生產(chǎn)設(shè)備主要依靠進(jìn)口,價(jià)格昂貴,不利于行業(yè)的發(fā)展。一些中小企業(yè)的生產(chǎn)還停留在手動(dòng)或者半手動(dòng)的狀態(tài),效率低下。國(guó)內(nèi)在LED芯片自動(dòng)化生產(chǎn)設(shè)備領(lǐng)域還處于研制階段,還沒有完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的產(chǎn)品,因此,加快其關(guān)鍵算法的研究勢(shì)在必行。
在LED生產(chǎn)過程中,LED芯片的檢測(cè)定位是關(guān)鍵技術(shù)之一[1]。通過計(jì)算機(jī)自動(dòng)定位LED芯片可以有效地降低工人勞動(dòng)強(qiáng)度,并大大提高工作效率,從而節(jié)省大量的人力物力成本。在現(xiàn)有條件下,通過安裝在生產(chǎn)線上的攝像頭自動(dòng)捕捉到LED芯片圖像,對(duì)圖像采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行分析,可以精確地獲得LED芯片定位信息(包括芯片的傾斜角和位置),用這些定位信息可以控制LED芯片的自動(dòng)焊接。
本文講述了基于機(jī)器視覺的LED芯片定位算法。首先,對(duì)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理,減少噪聲,并定位出芯片區(qū)域和焊片區(qū)域;然后基于最小外界矩形定位出芯片的傾斜度;最后,通過直線檢測(cè)算法定位出芯片區(qū)域邊界直線和焊片區(qū)域邊界直線,用這兩條直線定位出芯片在傳送帶上的位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,定位算法獲得這些參數(shù)可以用于LED芯片生產(chǎn)的焊接控制。
由于在圖像采集過程不可避免地產(chǎn)生隨機(jī)噪聲,因此在獲取芯片定位參數(shù)前首先要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,去除影響識(shí)別精度的噪聲。此外,為了更好地獲取芯片邊界信息和焊片邊界信息,需要通過預(yù)處理分別提取兩者的區(qū)域。
原始圖像中存在的噪聲主要為小的裂紋和斑點(diǎn),采用形態(tài)學(xué)開操作先對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕操作以消除小的裂紋和斑點(diǎn),然后采用膨脹操作得到邊界光滑的目標(biāo)圖像。A被B腐蝕定義為[2]:
A被B膨脹定義為[2]:
結(jié)構(gòu)元素B對(duì)集合A進(jìn)行開操作定義為[2]:
去噪后的圖像通過區(qū)域分割處理可以得到芯片區(qū)域和焊片區(qū)域,便于下一步獲得定位信息。芯片區(qū)域和焊片區(qū)域由于材料的不同導(dǎo)致在圖像中亮度也有很大的不同,因此采用局部閾值分割的方法[3-4]。首先設(shè)定閾值分割出前景圖像,然后設(shè)定前景圖像的局部閾值分割芯片區(qū)域和焊片區(qū)域,分割效果如圖1(其中芯片區(qū)域閾值為0.2,焊片區(qū)域閾值為 0.5)。
圖1 預(yù)處理圖像
芯片區(qū)域接近于矩形,芯片的傾斜角不同則外接矩形的面積也不同,當(dāng)芯片垂直放置或水平放置時(shí),外接矩形的面積最小[5]。因此,可以通過 0°到 90°旋轉(zhuǎn)芯片區(qū)域圖像,記錄其外接矩形面積,當(dāng)面積最小時(shí)即為芯片的傾角。算法如下:
(1)記錄芯片區(qū)域外接矩形的面積;
(2)順時(shí)針旋轉(zhuǎn)芯片圖像 3°;
(3)重復(fù)第(1)步和第(2)步,直到芯片被旋轉(zhuǎn) 90°;
(4)查找外接矩形面積最小時(shí),旋轉(zhuǎn)的度數(shù)即為芯片區(qū)域的傾斜角。
圖2為兩幅根據(jù)預(yù)處理后芯片區(qū)域求得的最小外接矩形。兩個(gè)芯片的傾斜角分別為0°和3°,與實(shí)際放置的結(jié)果相符合。
圖2 基于最小外接矩形求傾角
霍夫變換的核心思想是將參數(shù)空間分割為累加器單元,在同一累加器單元中的點(diǎn)即為同一條參數(shù)曲線上的點(diǎn)。在定位LED區(qū)域邊界時(shí),使用式(4)的直線參數(shù)方程,統(tǒng)計(jì) θ(取值±90°)和 ρ(取值D,D是圖形對(duì)角線的長(zhǎng)度)分割的參數(shù)空間累加器,點(diǎn)數(shù)最多的θ和ρ單元即對(duì)應(yīng)定位所需的邊界直線方程。同時(shí),可以根據(jù)已經(jīng)求得區(qū)域傾角對(duì)直線進(jìn)行驗(yàn)證。
圖3為區(qū)域邊界定位的結(jié)果。圖3(a)為芯片區(qū)域;圖3(b)中直線為采用霍夫變換求得的芯片區(qū)域邊界上的直線;圖 3(c)為焊片區(qū)域;圖 3(d)中直線為采用霍夫變換求得的焊片區(qū)域邊界上的直線。根據(jù)矩形傾角和區(qū)域中心可以判斷求得直線所代表的區(qū)域邊界位置。
圖3 基于霍夫變換求邊界
利用本算法對(duì) 254張 640×480的圖像進(jìn)行 LED芯片定位,并用求得的定位參數(shù)對(duì)LED芯片焊接進(jìn)行控制,成功自動(dòng)焊接247個(gè)芯片,7個(gè)芯片產(chǎn)生告警信號(hào)后由人工處理(對(duì)于由于圖像質(zhì)量過差無法處理的圖像算法返回告警信號(hào))。算法處理單張圖像時(shí)間<100 ms,滿足每秒控制3個(gè)芯片焊接的生產(chǎn)要求。
本文基于實(shí)時(shí)采集的LED芯片圖像研究了LED芯片的定位問題。經(jīng)過對(duì)圖像的預(yù)處理、基于最小外接矩形求傾角、基于霍夫變換求邊界,獲取了LED芯片的定位參數(shù),用這些參數(shù)可以控制LED芯片的焊接。實(shí)驗(yàn)表明該算法適用于LED芯片的生產(chǎn)過程。
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