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(wú)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(jué)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(wèn)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(guò)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。

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