基于頻閃微視覺的MEMS微運動測試系統研究

龔立雄，王燦林，余海軍，嚴 超

(1.重慶理工大學 機械工程學院， 重慶 400054；2.深圳市智博翼企業管理咨詢有限公司， 廣東 深圳 518172)

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基于頻閃微視覺的MEMS微運動測試系統研究

龔立雄1，王燦林2，余海軍1，嚴 超1

(1.重慶理工大學 機械工程學院， 重慶 400054；2.深圳市智博翼企業管理咨詢有限公司， 廣東 深圳 518172)

MEMS廣泛應用于智能手機、3D打印等領域，MEMS動態性能測試對故障定位，優化MEMS設計、加工工藝，降低封裝成本具有重要意義。分析了MEMS微運動測試系統方案和原理，以圖像處理為核心，通過計算機顯微系統，引入頻閃同步控制技術，構建了一套頻閃微視覺MEMS動態測試系統，并以MEMS諧振器為例，激勵正弦振動信號，驅動諧振器作正弦振動，對頻閃微系統采集的圖像序列進行觀察和分析。Matlab計算仿真結果表明：該方法有效估計了諧振器的運動特性，具有較高的應用價值。

微視覺；MEMS；圖像序列；中值濾波

微機電系統(MicroElectro-Mechanical-System，MEMS)[1-3]以微電子和機械加工技術為基礎，將信息獲取、處理、執行集成在一起，組成多功能的微型系統，廣泛應用于汽車、打印機、智能手機。MEMS性能的測試包括MEMS材料特性測試、MEMS可靠性測試、MEMS運動測試等，而MEMS的運動特性在很大程度上決定了其基本性能，如機械力學性能、失效機理、運動軌跡等。因此，對MEMS微運動進行測量具有十分重要的意義。

目前，對MEMS微運動的測量主要采用光斑干涉技術、數字全息干涉技術、顯微視覺技術等[4-6]，如Hanley等采用表面聲波(SAV)創建了MEMS定位傳感器，通過射線耦合定位探測洞穴內部。Rembe 等[7]建立了頻閃纖維干涉系統測量MEMS微運動，該系統采用頻閃照明圖像和最小二乘算法處理圖像，測量MEMS的平面運動。金翠云等[8]利用光學顯微鏡放大MEMS圖像序列，通過一系列動態圖像序列估計MEMS微結構運動特征。陸安江等[9]利用光波導理論設計基于MEMS微鏡的小型化生物傳感檢測系統，并測試了MEMS相關動態性能。盧清華等[10]利用計算機微視覺對MEMS運動軌跡進行標定和測量，實現了MEMS高精度平面運動的測量。莊須葉等[11]基于ICP刻蝕固有lag效應，利用臺階結構擬合球面電極3D曲面結構，提出了一種新的球面電極成形工藝，并成功制備了MEMS半球陀螺的硅球面電極。本文利用機器視覺和微視覺測量方法具有精度高、速度快、非接觸式測量等優點，引入動態頻閃成像技術，構建了一個基于頻閃微視覺的MEMS微運動測量系統，并對該測試方案特點、基本原理進行了分析，設計了相應的硬件和軟件系統，通過中值濾波進行圖像處理，采用 Labview 和Matlab實現MEMS高精度測量。

1 MEMS微運動測試系統方案

機器視覺是用計算機模擬生物視覺功能，通過圖像創建和恢復現實世界，具有“看”的功能。微視覺是機器視覺在微觀領域的發展。在一定光照條件下，成像設備通過顯微鏡采集圖像，運用圖像處理技術進行預處理，用模式識別進行特征分類，完成視覺測量工作。因MEMS微運動測量是一個動態過程，為準確模擬其平面運動，本文采用頻閃成像同步控制系統和計算機顯微系統構建MEMS微運動測試系統方案，總體功能框圖如圖1所示。

圖1 頻閃微視覺MEMS微運動測試總體功能框圖

MEMS動態測試系統工作原理為：對于待測MEMS，采用運放驅動器產生激勵促使MEMS做振蕩和平面運動，CCD或顯微相機采集MEMS運動圖像，通過數據采集卡傳輸到計算機。為得到MEMS微運動清晰圖像，借助頻閃成像同步控制系統采集MEMS運動圖像，協調高壓運放器、頻閃控制系統、圖像采集卡、攝像機有序工作，得到MEMS不同相位下的圖像。然后，采用圖像處理技術進行后續處理和分析，采用相應的運動估計算法求解MEMS不同頻率下的微運動軌跡。MEMS微運動測試系統主要模塊有2塊：計算機微系統和頻閃成像同步控制系統。

1) 計算機微系統

計算機微系統的核心部件是顯微系統。因MEMS器件無法用肉眼觀察，需要利用顯微鏡成像和觀察。因此，選擇顯微鏡的性能關系到MEMS圖像序列質量。本文采用蔡司(Zeiss)公司的Axio Image顯微系統作為MEMS微運動圖像采集核心硬件。該顯微鏡可用于偏光顯微觀察，其自動組建識別技術可以自動識別物鏡、反射光模塊，能自動對組件變換等級。借助Axio Image的穩定性可以實現MEMS隨時間變化的測量和高放大倍率的觀察，以獲得高質量的觀測結果。

2) 頻閃成像同步控制系統

頻閃成像同步控制系統負責頻閃光信號發生、采集和照明。系統由波形發生器、頻閃照明控制器、MEMS運放驅動器等硬件組成。通過GPIB總線、PCI、USB的方式連接各個部分硬件，以實現頻閃光的同步控制和信號采集。圖2為頻閃成像同步控制系統的組成框圖。

圖2 頻閃成像同步控制系統的組成框圖

波形發生器選用泰克公司的AFG1022型號的任意波形/函數信號發生器。該發生器提供25 MHz帶寬，采樣率為125 MS/s，50種內置連續模式、掃描模式、突發模式和調制模式，在整個帶寬內1 mVpp到10 Vpp的輸出振幅。該發生器擁有兩路輸出通道，一個用于輸出MEMS信號，另一個用于控制顯微相機和圖像采集卡工作模式，并作為頻閃觸發信號，通過GPIB總線與PCI、USB接口與計算機之間通訊；圖像采集卡采用NI公司的NI PCI-6154型圖像采集卡，負責將顯微相機拍攝圖像存儲在計算集中，同時該采集卡擁有4路同步采集模擬輸入和輸出，每路通道均有250 kS/s的采樣速率，另外配備了外部的數字觸發通道，便于實現系統同步采集和存儲；頻閃照明控制儀選用品拓(Pntoo)公司的PN-04D工業攝像頻閃儀，采用高速嵌入式ARM控制單元，具有多種內部觸發和外部觸發方式，以及自動進行頻閃相位角調節功能。LED頻閃驅動電路選用YL7121T芯片作為驅動芯片，利用函數發生器或圖像采集卡I/O產生與MEMS運動頻率相同的脈沖信號，作為控制信號，驅動LED發出頻閃光；運放驅動器以德州儀器公司的高壓運放器LMH3401為核心，將波形發生器輸出的電壓信號放大傳輸給MEMS，作為最終驅動電壓，對MEMS施加壓電信號，驅動MEMS發生平移或振動等微運動。

2 MEMS微運動測量系統軟件功能設計

MEMS微運動測量系統以Windows 7操作系統為環境，以NI公司的Labview軟件為開發平臺。Labview是一種“所見即所得”的G(Graphics Language)語言的虛擬儀器開發軟件，界面友好，測量靈活性較強。本文基于Labview設計了MEMS微運動的軟件系統界面，如圖3所示。

該MEMS微運動測量軟件功能模塊包括：系統設置、圖像采集及存儲、MEMS圖像預處理、MEMS微運動測量估計、報表及打印。

1) 系統設置

系統設置主要是對MEMS微運動估計的一些參數進行初始化。為得到不失真的原始圖像序列，需要設置相機焦距、接口、圖像標定、通訊方式等參數信息。

圖3 MEMS微運動估計軟件系統

2) 圖像采集及存儲

圖像采集是圖像處理和測量的前提。該模塊包括2個子模塊，即圖像采集模塊和圖像存儲模塊。圖像采集有兩種方式，即動態實時采集和等時間間隔采集。同樣，圖像存儲有服務器云儲存和本地存儲兩種方式。服務器云儲存是將采集的圖像存到服務器上，但存儲速度稍慢。本地存儲是直接存儲到本地計算機硬盤。

圖像采集采用Labview Vision中的IMAQ Vision模塊，該模塊包含豐富函數，可以采用Grab方式或Sequence方式獲取圖像序列，同時也可將之前保存的MEMS頻閃微視覺圖像導入進行處理。圖像保存格式須為PNG、BMP、JEPG、TIFF幾種類型。

3) MEMS圖像預處理

圖像預處理包括濾波、增強、變換和邊緣檢測等，目的是消除噪聲，便于后續處理。系統設置了幾種典型的圖像預處理方式，如中值濾波、均值濾波、直方圖均衡化等。圖4采用中值濾波對MEMS圖像預處理，其采用Labview調用Matlab的圖像中值濾波預處理算法，從而實現消除圖像噪聲。中值濾波是將鄰域中的像素灰度進行排序，取中間值作為當前像素的灰度值，是一種非線性濾波方法。

(1)

式中：I1(x,y)，I2(x,y)分別為圖像濾波前后的像素點(x,y)的灰度值；S為濾波模板窗口，一般取3×3 或5×5。圖4(a)為MEMS諧振器原始圖像，圖4(b)是對頻閃微系統采集的MEMS諧振器圖像進行中值濾波圖像預處理，濾波模板采用5×5中值濾波，濾波結果清晰表達了原始圖像特性。其Matlab核心代碼為：

…………………………………………I=imread('zhendangqi.png');>>I1=rgb2gray(I);>>I2=medfilt2(I1,[5,5]);………>>figure,imshow(I1);>>figure,imshow(I2);

圖4 中值濾波處理

4) MEMS微運動估計

MEMS器件的動態特性決定了其基本特性。本系統軟件平臺重點估計了MEMS諧振器的運動，通過波形發生器對MEMS諧振器產生激勵信號，MEMS產生振動，在一個周期內用顯微鏡分別進行頻率掃描和電壓掃描，MEMS運動圖像序列被圖像采集裝置獲取并存儲，由MEMS微運動估計模塊計算MEMS諧振器在不同驅動頻率和電壓驅動下的運動幅度及特性曲線，通過波形發生器產生正弦信號對MEMS諧振器進行激勵，促使MEMS諧振器在一個周期做正弦振動。其驅動頻率為23 kHz，激勵信號電壓為10 V。MEMS諧振器微運動測試步驟如下：

步驟1 通過頻閃微視覺系統采集MEMS諧振器的運動序列圖像，這里采集24幅運動圖像。

步驟2 在圖像中選取感興趣區域(Region of Interest，ROI)。

步驟3 以ROI為參考圖像，對諧振器作動態特性分析。

步驟4 計算采集的24幅圖像動態系列圖像相對MEMS諧振器靜止圖像的運動位移。該位移即MEMS諧振器對應相位下的運動幅度。

圖5為Matlab求解得出的MEMS諧振器運動幅度/運動位移曲線。

圖5 諧振器運動幅度/相位曲線

由圖5可知：MEMS諧振器在正弦信號激勵下，其微運動也呈正弦規律變化。通過函數擬合，擬合曲線基本為正弦函數形式，只是部分地方有微小誤差，說明諧振器在激勵信號驅動下沿XY平面作正弦運動，運動幅度-相位曲線與激勵驅動信號一致。

5) 報表及打印

該模塊的主要作用是對MEMS微運動估計數據進行統計和處理，報表界面如圖6所示。單擊主界面上面的報表及打印按鈕，則出現報表及打印預覽界面。MEMS微運動測試系統報表和打印模塊采用SQL Server數據庫技術調用存儲和測試數據，基于Microsoft Word 2010、Visual basic 2010、水晶報表，生成和打印完整測試報告。

圖6 報表及打印模塊

3 結束語

MEMS產品封裝和尺寸較小，對其運動性能測試具有一定難度。本文設計了頻閃微視覺測量系統，根據動態特性對MEMS圖像要求，從硬件和軟件分別設計了計算機顯微系統、頻閃同步控制系統、MEMS動態性能測試軟件系統等功能模塊。基于Labview語言，采用虛擬儀器結構，調用Matlab圖像處理算法，進行圖像采集、圖像預處理、微運動測量、報表分析等模塊設計。以諧振器為例，分析了諧振器在正弦信號驅動下的平面微運動特性曲線，分析結果證明了在正弦運動激勵下，MES諧振器也呈現正弦運動變化。因而，該測試系統為開展相關的MEMS動態測試提供了參考和借鑒。

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(責任編輯 陳 艷)

Research on Micro-Movement Test System of MEMS Based on Frequency-Flash Micro-Vision

GONG Lixiong1，WANG Canlin2，YU Haijun1，YAN Chao1

(1.College of Mechanical Engineering，Chongqing University of Technology，Chongqing 400054，China； 2.Shenzhen Zhiboyi Enterprise Management Consulting Co., Ltd., Shenzhen 518172，China)

MEMS are widely applied for Smartphone, 3D printing. It is important for MEMS dynamic performance test to locate faults, to optimize MEMS design and processing, and to reduce cost of packaging. The paper analyzed concept and principle of MEMS micro-movement testing system, and built frequency-flash micro-vision dynamic test system of MEMS, and the system took image processing as core, and adopted frequency-flash synchronization control technology by computer micro system. The sine vibration signal motivates resonance device of MEMS to sine vibration in testing process, and the micro movement image data can be calculated by Matlab software, which collected dynamic image sequences by means of frequency-flash micro-vision dynamic test system. The testing result shows that the frequency-flash micro-vision dynamic test system can effective estimate resonance device movement characteristics, and the applicable value is very high.

micro-vision; MEMS; image sequences; median filter

2017-01-04

重慶市基礎與前沿研究項目(cstc2017jcyjAX0343,cstc2016jcyjA0385，cstc2013jcyjA60002)；重慶市教委科學技術研究項目(KJ1400908)

龔立雄(1978—)，男，博士，副教授，主要從事先進制造與能效優化、機器視覺、質量控制研究，E-mail：herogong2001@163.com。

龔立雄，王燦林，余海軍，等.基于頻閃微視覺的MEMS微運動測試系統研究[J].重慶理工大學學報(自然科學)，2017(7):74-79.

format：GONG Lixiong，WANG Canlin，YU Haijun，et al.Research on Micro-Movement Test System of MEMS Based on Frequency-Flash Micro-Vision[J].Journal of Chongqing University of Technology(Natural Science)，2017(7):74-79.

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2017.07.011

TG806

A

1674-8425(2017)07-0074-06