FPC自动安装设备嵌入式视觉系统设计

冯培聪，陈 安，胡跃明

FENG Pei-cong, CHEN An, HU Yue-ming

（华南理工大学 精密电子制造装备教育部工程研究中心 自动化学院，广州 510640）

FPC自动安装设备嵌入式视觉系统设计

Design of embedded vision processing system on FPC automatic mounting devices

冯培聪，陈 安，胡跃明

FENG Pei-cong, CHEN An, HU Yue-ming

（华南理工大学 精密电子制造装备教育部工程研究中心 自动化学院，广州 510640）

视觉处理系统是FPC自动安装设备的关键部分，而成本和国产化程度往往是制约视觉系统在自动生产装备上应用的重要因素。本文针对FPC自动安装设备设计了一套基于Blackfin嵌入式DSP处理器的高性能低成本嵌入式视觉处理系统，详细介绍了视觉处理系统的硬件结构设计、软件结构设计、处理算法及它们的实现方式。

视觉处理系统；图像处理；FPC；DSP

0 引言

FPC（柔性印制线路）具有线密度高、重量轻、厚度薄的特点，可在三维空间随意移动及伸缩。随着电子设备逐步向小型化和高密度化发展，FPC成为实现电子设备高密度化和高性能化的重要部件，需求量巨大。由于国内的FPC产业起步较晚，生产工艺多为片式（Piece-to-Piece）加工。目前国内对FPC的安装技术才仅仅是靠手工完成，用于FPC安装的自动化生产设备基本呈现空白。

视觉系统是应用于SMT生产、FPC自动安装等高速精密电子制造自动化生产设备的关键部件。基于工业PC的视觉系统由于成本高昂而制约了其在自动化生产线上大量使用；而嵌入式视觉系统在国内少有厂商研制和生产，基本依靠国外品牌，基于成本原因也限制了其在国内的自动化生产线上应用。本文针对FPC安装设备，应用高性价比的Blackfin DSP处理器设计了一个嵌入式高速图像采集和处理系统。该系统抛弃了基于工业PC+采集卡+工业摄像机这种高成本架构，应用嵌入式技术单机实现了高速图像采集、处理和简易的人机交互操作功能。

1 系统工作原理及硬件构成

在FPC安装设备中，视觉系统实现对FPC基板的精确定位，检测待安装元件的姿态，控制执行机构实现元件的自动安装。同时，视觉系统还需对FPC基板和安装元件进行基本的质量检测，防止不合格元件安装到FPC基板上。

FPC安装设备与SMT设备类似，都是基于视觉系统进行高速高精度控制的自动生产设备。视觉系统的实时性对这类设备的性能有着重要的影响，如何提高图像采集和处理的速度也一直视觉系统发展的难点。本文结合高速CMOS面阵传感器、高性能Blackfin DSP处理器设计的视觉系统，图像采集和处理速度达到每秒100帧以上，满足了FPC安装设备中视觉伺服控制的要求。

图1 硬件架构图

系统主要由ADSP-BF531处理器、MT9V022面阵CMOS传感器、SDRAM、FLASH、TFT液晶显示屏和DM9000A以太网控制器构成，结构如图1所示。面阵CMOS传感器通过PPI和IIC接口直接与处理器连接，传感器采集到的数据直接存放到SDRAM的图像缓冲队列里用于图像处理。通过挂接在处理器EBIU总线上的TFT显示屏，操作人员可以实时观察拍摄到的图像和进行设置操作。该系统还具有10/100M以太网接口，通过网络连接即可对该设备进行远程监控和设置。

1.1 图像采集单元

系统采用了Micron公司生产的1/3英寸面阵CMOS传感器MT9V022。该传感器的有效分辨率为752×480，动态范围高达110dB，并具有全局快门和全帧读出模式，能最大限度减少物体移动拍摄产生的模糊和变形现象。传感器的数据接口直接与ADSP-BF531处理器的PPI接口连接，PPI接口通过传感提供的行同步、帧同步及像素时钟信号自动接收数据。处理器使用通用IO口模拟IIC总线对传感器进行设置，并实时读出传感器的工作状态。该系统集成光源控制和驱动功能，传感器通过LED_OUT信号控制光源驱动电路进行同步闪光。

图2 图像采集单元结构

本系统中，MT9V022工作在全帧曝光的SnapShot模式下。此时，传感器的采集完全由DSP处理器输出的Exposure信号触发，DSP可以控制传感器在任何时候采集图像，传感器收到触发信号后打开电子快门，产生LED_OUT信号点亮补光灯并进行全帧图像曝光，曝光完成后关闭电子快门，并顺序输出整幅图像数据。在该系统中，由于光源采用了同步闪光方式，因此在获得较高的照明亮度同时也大幅降低了光源和控制器的发热，提高了光源使用寿命和系统集成度。

1.2 Blackfin处理器应用系统

该系统采用了ADI公司Blackfin系列的ADSPBF531作为算法处理和系统控制的主处理器。Blackfin系列处理器基于ADI与Intel联合开发的微信号结构（MSA），它兼备一个与通用微控制器相似的32 bit 类RISC指令集和16 bit 双乘法累加器（MAC），集强大的信号处理性能和易用性与一身。BF531处理器可稳定工作的频率达到600MHz，能为系统提供高达1200 MMAC的运算能力。在具有强大的运算能力的同时，BF531的售价低至4.5美元，具有极高的性价比。

DSP系统扩展了16M×16bit，共32MBytes的PC133 SDRAM，保证了系统内存带宽。同时为了精简电路设计，抛弃了一般嵌入式系统常用的NORFLASH，选用只有8引脚的SPI FLASH存放系统程序。此外，系统还扩展了一片NAND FLASH，可实现大容量任务信息和记录保存功能。

1.3 显示与IO单元

作为一个能单机运行的视觉系统，视觉系统具有本机显示和网络通信功能。系统选用了一块常用于智能手机的3.2寸的TFT真彩色液晶模块作为显示单元。该模块具有标准的16bit 8080总线接口，DSP可以通过访问外部储存器的方式访问TFT屏上的显存和控制寄存器，链接方式如图3所示。DSP与TFT LCD模块通过异步内存总线接口链接，作为总线上的一个内存设备占用总线的一个设备片选，并映射为内存地址上的一个区域。

图3 显示单元连接

这里选用了DM9000A作为以太网控制器。DM9000A单片集成了10/100M以太网MAC和PHY，带硬件IP/TCP/UDP校验和生成功能，具有较高的集成度和性能。其与DSP的链接方式与TFT LCD类似，这里不再详细叙述。

由于采用了总线方式链接处理器和各个外设，处理器可以通过Memory DMA方式与液晶屏和以太网控制器交换数据，节省了大量的CPU时间，保证了界面更新、以太网应用和图像处理同步进行。

2 软件架构及处理算法设计

在嵌入式系统中，一般只有一个处理器，但却通常包含通信、算法、人机界面等多个处理需求。使用成熟的嵌入式操作系统管理各个任务有助于提高系统的稳定性和降低开发难度。高速视觉系统对实时性有较高的要求，且由于Blackfin不带有内存管理单元（MMU），因此通常有uCLinux和uC/OS这两个系统可供选择。这里我们选择了CPU资源占用较低的uC/OS系统。

2.1 uC/OS II及uC/TCP-IP在Blackfin上的应用

该方案采用了Micrium公司的uC/OS II操作系统，这里采用较为成熟的2.86版本进行开发。移植uC/OS时，一般只需根据实际使用的处理器核心类型编写os_cpu.h、os_cpu_c.c、os_cpu_a.asm这三个与CPU相关的文件，改写与硬件相关的处理器中断、堆栈操作和任务切换等关键代码。Micrium公司提供了官方的参考移植例程，这里不再详细叙述移植过程。在这里，我们设置系统的时间片（Tick）为1ms以保证系统有较好的实时性。

uC/TCP-IP是专门为uC/OS操作系统编写的TCP/IP协议栈，可与uC/OS II无缝结合，无需进行移植即可使用，大大缩短了开发周期。uC/TCPIP作为专门为嵌入式实时系统设计的TCP/IP协议栈，在8bit/16bit/32bit处理器上都有较高的运行效率，并且与BSD协议兼容，易于移植已有的网络应用程序。

2.2 软件系统总体设计

视觉系统的控制和处理程序主要由图像采集、算法处理、系统状态控制与人机界面、以太网通信、串口通信五大任务构成。应用uC/OS操作系统进行统一调度管理，五个主要任务可以并行运行，相互独立。系统软件架构如图4所示。

图4 软件架构图

视觉系统的采集任务和算法处理任务分别占用设置在SDRAM上不同的内存bank区域的视频数据缓冲区，以减少SDRAM的访问延迟。系统进行图像算法处理的同时，即进行下一帧图像采集和预处理，用户界面也会实时显示采集到图像和处理结果。与此同时，视觉系统也会实时响应以太网和串口的数据通信。

由于各个任务间的协调和缓冲区切换主要应用uC/OS系统的信号量和消息机制达成，当一个任务请求一个缓冲区或数据但另外的任务还在占用的时候，该任务将自动挂起，把运算能力分配到其他任务。通过uC/OS实时操作系统的应用，视觉系统的各个任务得以相互协调，并充分利用处理器的运算资源。

2.3 图像处理算法

该系统中，图像处理算法的任务主要包括如下三种：

1）对FPC板件进行精确定位，定位结果作为之后的自动安装和质量检测算法的基准坐标。

2）根据定位结果生成运动控制指令，控制执行机构进行自动贴装。执行机构运动过程中，根据图像处理进行动态的伺服矫正。

3）检测FPC基板和贴装元件的质量，控制相应机构排除不合格元件。

3 实验结果

以下为FPC基板横向高速运动时视觉系统拍摄的图片。实验采用了焦距为15mm的镜头，使用同轴光源正面照射FPC基板，并使用了系统集成的光源控制功能。

图5 实时拍摄图像

由实验图片可见，得益于全帧曝光CMOS传感器配合系统集成的高强度同步闪光光源的应用，拍摄图像清晰且无明显的动态模糊和变形现象。实验中设定FPC基板上定位孔作为定位基准。

实验时处理器的工作频率为540MHz，在设定同时运行FPC板件定位控制及多个区域的质量检测算法后，实测检测速度稳定在每秒100帧，处理器占用率不超过50% 。实验结果证明该系统完全满足FPC安装设备的视觉应用要求。

4 结论

本文从视觉系统硬件结构的设计及选型上优化图像采集和处理的质量与效率，提高了视觉系统的集成度，降低生产成本；应用成熟的嵌入式实时操作系统优化系统软件结构，在保证视觉系统处理速度的前提下，实现单机多任务处理。可见，将该系统应用于FPC自动安装设备中能获得较高效益，促进FPC自动安装设备的国产化，提高国内FPC生产行业的自动化水平。

[1] 陈峰.基于Blackfin DSP的数字图像处理[M].北京：电子工业出版社,2009.

[2] 任哲.嵌入式实时操作系统uC/OS-II原理及应用[M].北京：北京航空航天大学出版社,2005.

[3] Analog Devices.ADSP-BF533 Blackfin®Processor Hardware Reference[M].Norwood, Mass,2009.

[4] 方正.基于Blackfin处理器的视频监控的实时性改进[J].电脑开发与应用,2009(01).

TP391.4

B

1009-0134(2010)10(下)-0038-04

10.3969/j.issn.1009-0134.2010.10(下).12

2010-02-08

国家自然科学基金重点项目“面向精密电子组装生产线的关键视觉检测与优化控制问题研究”（ 60835001）

冯培聪（1985 -），男，广东人，硕士研究生，研究方向为嵌入式系统与机器视觉检测。