基于雙向機器視覺的非透明模板副對準控制研究*

劉傳義，羅福源*，李樹亞

(1.南京航空航天大學 機電學院，江蘇 南京 210016；2.江蘇誠睿達光電有限公司，江蘇 南京 211111)

0 引 言

目前，絕大部分電子封裝機都采用機器視覺對準的方法來進行工件定位，對準效果良好[1]。例如彭忠超等人[2]利用機器視覺與機械自動化的優點，開發了一套自動化對準系統來替代半導體激光器件封裝的人工流水線作業，提高了激光器封裝自動化程度；趙文輝等人[3]采用機器視覺方法建立了2D零件自動監測系統，自動檢測零件大小，實現了2.5 μm的測量精度。

微電子封裝一般采用單個相機，通過分光鏡同時采集上、下模板圖片，然后進行圖像數據處理[4]，但視覺采集系統放置在模板之間，使上、下模板距離過大，會產生圖像精度誤差。目前，提高對準精度的方法主要是通過軟件方法，增強圖像質量或者改進伺服平臺的驅動方式。韓雷等人[5]設計了一套吹氣裝置,并分別采用相位相關法和二元二次曲面擬合亞像素法，計算了未啟用吹氣裝置和啟用吹氣裝置后圖像間的平移，消除了溫度升高導致的圖像抖動誤差；王耀東等人[6]通過一次模糊對中和一次精確對中兩個過程，通過重心法使物體重心和鏡頭光心像素偏差為0，實現了待測零件中心自動對準檢測。上述方法都是在軟件層面對系統進行優化，但系統機構本身導致的圖像采集誤差仍然存在。

隨著電子元件的尺寸越來越小，對模板的平整度、尺寸與表面粗糙度要求也越來越高。光刻機一般采用相機直接獲取模板邊緣，并記錄位置進行對準[7]。但對于非透明模板，光路不能直接通過模板，相機不能直接獲取上、下模板的位置關系，因而無法實現直接對準；如果采用類似貼片機的方法進行對準，則存在復雜的相機與底板位置的標定問題[8]。

因此，本文采用雙相機，以在不同工位獲取上下模板位置的不同圖像。

1 機器視覺對準系統設計

1.1 對準光路設計

自動對準光路系統一般包括光學元件、光源、接收裝置和一些機械式電子輔助機構。自動對準包括調平、調焦、對準等過程，其中，調焦和對準都要求對準系統的布局方便調試[9-10]。

考慮到不透明模板的封裝設備特點是封裝設備的不透明性，無法使用豎直的同軸光源進行觀測，將對準標定的光線引到側面，并設置相機進行觀測。

考慮到上、下模板的垂直距離不能過大，中間空間狹小，相機和鏡頭都沒有放置的空間等問題，采用標定板間接對準，以利于空間延伸。下相機首先采集上模板與標定板的位置信息，當下相機圖像采集結束后，移動工作臺，使下模板到達標定板下方，然后使用上相機進行圖像采集，獲得下模板和標定板的位置信息。

具體光路設計如圖1所示。

圖1 光路設計

1.2 對準系統設計

對準系統包括圖像采集系統、圖像處理系統和運動控制系統。圖像采集系統負責采集標定板和上、下模板的位置信息，圖像處理系統負責對采集到的位置信息進行處理，并反饋給運動控制系統，由運動控制器驅動XYR工作臺移動到相應的位置。

對準系統設計如圖2所示。

圖2 對準系統設計

2 圖像定位算法設計

圖像的獲取和處理采用機器視覺方法，通過伺服平臺的移動使上、下相機分別獲取圖像，然后將數據傳送給上位機進行數據處理，由上位機將處理結果發送給XYR工作臺，實現自動對準。數據計算采用中心坐標計算方法，以保證上、下模板對準后上、下邊緣距離相同。圖像處理包括模板圖像和標定板圖像，由于標定板圖像前景和背景灰度值區別較明顯，可采取直方圖縮放處理，然后進行閾值分割獲得ROI(region of interest)部分圖形，再進行矩形匹配獲得中心坐標；模板圖像前景和背景灰度值區別不明顯，使用圖像匹配獲取粗邊緣和Canny算子獲取亞像素邊緣，然后進行矩形匹配獲得中心坐標。

2.1 直方圖縮放算法

采用直方圖縮放算法可以使圖像的前景和背景灰度值分布更聚斂，從而更容易獲得分割閾值進行圖像分割。假設圖像共有N個像素點，則具體的算法分為兩步：

(1)對圖像各像素點對應灰度值進行統計，獲取圖像像素點分布前兩位的兩個灰度值，并計算平均值；

p0=(pmax1+pmax2)×0.5

(1)

(2)對圖像各像素點對應灰度值進行縮放處理，即：

pi=pi×0.5+p0,(i=1,2,…,N)

(2)

式中：pmax1，pmax2—圖像像素點分布最多的兩個灰度值；pi—圖像各像素點對應灰度值。

2.2 二次邊緣提取算法

提取模板邊緣時，要保證邊緣信息完整且沒有多余邊緣，才能擬合出精確的矩形，進而獲得中心坐標。但傳統的邊緣提取算子，如Canny算子會由于噪聲的干擾擬合出較多的多余邊緣，難以擬合出矩形；而圖像匹配方法又不能獲得精確邊緣，所以本文采取二次邊緣提取的方法獲得精確邊緣。其算法如下：

(1)圖像匹配算法采用面積和形狀的提取方法提取模板矩形輪廓；

(2)對輪廓進行膨脹運算并進行減運算獲得粗邊緣；

(3)使用OSTU算法獲得雙閾值；

(4)Canny算子進行邊緣擬合獲得邊緣坐標點信息及梯度信息；

(5)分別對邊緣坐標點梯度方向進行線性插值獲得鄰域坐標點；

(6)根據坐標點使用最小二乘法求解高斯曲線參數；

(7)高斯曲線最大值獲取，即亞像素邊緣坐標點。

3 自動對準算法設計

考慮到上、下相機安裝位置和模板位置都存在誤差，而標定板是中介，上、下模板都是通過它進行間接坐標轉換，安裝之后，標定板的位置相對上模板是固定不變的，所以距離的計算以標定板坐標系為基準，標定板格子尺寸為2 mm×2 mm。算法設計分為3個工位分別進行。

3.1 自動對準流程

3.1.1 工位一

工位一啟動時，下部相機捕獲標定板與上模板的相對位置關系圖片，圖像坐標系為下相機坐標系，以圖片左上角為坐標原點，主要目的為：

(1)計算標定板與上模板的水平角度、水平距離及垂直距離；

(2)下部相機像素大小的標定。

3.1.2 工位二

工位二啟動時，上部相機捕獲標定板與下模板的相對位置關系圖片，圖像坐標系為上相機坐標系，以圖片左上角為原點，上相機坐標系與下相機坐標系成對稱關系，主要目的為：

(1)計算標定板與凹槽的水平角度、水平距離及垂直距離；

(2)計算上模板與下模板角度，實現角度偏差補償；

(3)上相機像素大小的標定。

3.1.3 工位三

工作臺移動dy即為工位三的位置，主要目的為：

(1)計算上模板凸塊與下模板凹槽的水平距離和垂直距離；

(2)計算標定板坐標系與工作臺坐標系角度；

(3)工作臺坐標系和標定板坐標系距離轉換,計算最終位置偏移量。

3.2 坐標轉換計算

由于標定板、模板和工作臺的相對位置固定，無法直接獲得標定板與工作臺的角度關系，可通過移動工作臺獲得模板圖像的位置變化，根據計算獲得工作臺坐標系與圖像坐標系的角度關系。

計算示意圖如圖3所示。

圖3 圖像坐標系與工作臺角度計算

由圖3可知：圖像坐標系以左上角為原點，工作臺坐標系以凹槽中心為原點。然后根據標定板坐標系和圖像坐標系的角度關系，可以獲得標定板與工作臺的角度關系，即：

(3)

坐標系轉換計算如圖4所示。

最終位移計算公式如下：

(4)

心坐標；θ—圖像坐標系與工作臺坐標系角度；θ′—圖像坐標系與標定板坐標系角度；x，y—標定板坐標系最終位移偏移量；s，t—工作臺坐標系最終位移偏移量。

圖4 坐標系轉換計算

4 實驗分析

軟件部分基于Windows系統，圖像處理采用Halcon軟件，以實現各種圖像分析、識別、定位等功能，并結合VS2010進行數據處理。使用MFC編寫界面程序對結果進行整合，并反饋到XYR工作臺，控制工作臺運動，實現自動對準。

實驗過程中，不同工位所獲取的距離和角度值，xPulse和yPulse最后計算得出的位移臺x方向和y方向實際脈沖值如表1所示。

表1 對準過程工位計算數據

對準效果如圖5所示。

圖5 對準效果圖

根據凹槽，將圖5第一行前三列進行切割放大，如圖6所示。

圖6 對準效果放大圖

由圖6中測得的相應數據如表2所示。

表2 上下模板對準實驗結果數據

上模板凸塊陣列小于下模板凹槽，所以對準后會有上、下邊緣，不同方向的邊緣寬度差值決定著對準精度。表2中，x1、y1、x2、y2即為圖6中上、下邊緣的測量值。由表2中數據可知，最大邊緣寬度差值為3.42 μm。

5 結束語

(1)本文設計了一種雙光路自動對準系統，采用VS編程實現上位機與下位機的通信，通過驅動XYR并聯平臺實現上下模板的自動對準，并經過了實驗驗證。實驗結果表明，此視覺對準系統可以獲得3 μm～4 μm的對準精度；

(2)本文針對微電子封裝中的非透明模板提出了一種雙向機器視覺對準系統，采用雙相機和3個工位分別對上下模板進行圖像捕獲和數據處理，解決了傳統方法的不足，可以實現高精度對準；

(3)本文提出的視覺對準系統在結構設計方面較為復雜，在后期的研究中可對結構進行優化，使對準系統在實際生產中的操作更加便利。

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