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基于图像处理的石英晶片定位技术研究

2015-04-13安宝健王艳林李东

现代电子技术 2015年1期
关键词:定位技术图像处理

安宝健 王艳林 李东

摘 要: 为了实现自动测量石英晶片的频率等相关参数并进行分档,研究了石英晶片的图像定位技术,主要利用图像处理技术对采集的图像进行图像二值化、边缘检测、轮廓提取等处理,完成对石英晶片中心的定位。经验证,该石英晶片定位技术能够在保证系统要求的石英晶片分选速度的前提下实现石英晶片的准确定位。

关键词: 石英晶片; 定位技术; 图像处理; 自动分选

中图分类号: TN911.73?34 文献标识码: A 文章编号: 1004?373X(2015)01?0109?03

Abstract: In order to realize the automatic measurement and classification of quartz crystal frequency, and other related parameters, the quartz wafer positioning technology based on image processing is studied. The image binaryzation, edge detection and contour extraction for the acquired images are conducted by means of image processing technology to complete the positioning of the quartz wafer center. The verification result shows that the quartz wafer positioning technology can achieve accurate positioning of the quartz wafer under the premise of ensuring the system requirements of quartz wafer sorting speed.

Keywords: quartz wafer; positioning technology; image processing; automatic sorting

0 引 言

目前,数字类电子产品的应用越来越广,市场容量也越来越大,作为数字电子产品中必不可少的关键器件石英晶体谐振器(简称石英晶体)的市场需求量也急剧扩大。石英晶片是石英晶体振荡器的核心,对其封装外壳后即成为石英晶体振荡器。在石英晶片生产加工过程中,要经过切割、研磨等工艺过程,难免其中一部分石英晶片会产生一些外观缺陷,这些缺陷严重影响了石英晶片的性能[1]。目前,石英晶片主要依靠人工通过目视的方法进行检测,这种方法存在不但效率低而且检验结果易受人为因素影响等弊端[2]。因此,研究设计石英晶片的自动分选系统是非常必要的。

石英晶片定位系统的研究在石英晶片自动分选系统中占有非常重要的地位,是关键技术之一,直接影响到整个系统的后续工作能否实现。石英晶片的检测属于大规模检测,对检测速率的要求也较高[3]。因此,石英晶片自动分选系统的研究对于实现石英晶片的高效、高精度的自动化检测以及实现石英晶片的大规模工业化生产具有重要意义。

1 石英晶片定位分选系统总体设计

本系统的工作过程是通过摄像头对散于料盘上的石英晶片进行拍摄获取图像,并将石英晶片的图像采集到计算机中,利用图像处理技术对图像进行处理,计算出其外观尺寸和坐标;识别出其中一片石英晶片确定其中心坐标,找出最佳可取片的位置,通知散料盘旋转一定角度,将该晶片送至真空吸盘运行轨迹线上[4],并控制机械手准确移动到石英晶片的中心位置;机械手吸取该石英晶片并将其放置在测台中心,开始测量频率;测量完毕后,机械手吸取该石英晶片并将其放在相应档位的分料口中。

2 石英晶片定位原理

石英晶片定位系统运用数字图像处理技术对料盘上石英晶片群的图像进行处理分析计算,得到每个石英晶片的中心坐标。本系统包括图像采集模块和图像处理模块。系统通过摄像机并配以适当照明系统在石英晶片自动分选机上在线拍摄众多被检石英晶片的图像,经过USB口传入计算机;计算机对接收到的被测晶片图像进行分析及图像二值化、轮廓检测处理,完成对各个石英晶片的识别定位。

2.1 确定基准

对于系统经摄像头获取的图像首先要确定一片石英晶片作为基准,确定基准有两个作用:一个是确定石英晶片大致的周长和外接圆半径,为后面石英晶片的定位做准备。二是得到石英晶片的灰度值,这样可以为后面图像的二值化处理提供一个标准。用鼠标在图片上依次点五个点,A,B,C,D,A′,如图1所示,会产生四条线段,把四条线段加起来当作这个石英晶片周长的大概值,把AO的长度作为外接圆半径的大概值。同时记录下两对角线交点O的灰度值。一般情况下,O点会在晶片上,而且由于晶片的光照变化不大,可以通过O的灰度值来大致得到石英晶片的灰度值。

2.2 图像二值化

图像二值化是用灰度变换来研究灰度图像的一种常用方法,即设定某一阈值,将灰度图像的像素分成大于阈值的像素群和小于阈值的像素群两部分,把图像分为只有两个灰度级的图像,即黑(0)与白(255),一般在二值图像中用0代表黑色,1代表白色[6]。经过二值化阈值分割将石英晶片对象处理为比较容易识别的白色,背景处理为黑色。从而尽可能地去除无效区域,完整地保存感兴趣的部分[7]。

阈值是把目标和背景区分开的标尺,选取合适的阈值就是既要尽可能保存图像信息,又要尽可能减少背景和噪声的干扰,这是选择阈值的原则。对于所用到的图片,阈值的灰度肯定是要大于背景,但是要小于晶片的灰度,这样才可以把背景和晶片分开。但是像图1用的这张图片,光照不均匀,而且光照干扰产生的灰度非常接近甚至比晶片的还要大。因此在对图像进行二值化处理的时候,很容易就被当成前景,对石英晶片的定位造成干扰。大津法、最大熵方法是目前常见的图像二值化方法,这两种方法都属于全局阈值法,这类二值化算法相对比较简单,能够将图像中的目标元素和背景元素较大程度地分离,且限于直方图特征比较明显的图像[8]。

2.2.1 Otsu法

对大津法可作如下理解:该式实际上就是类间方差值,阈值[t]分割出的目标和背景两部分构成了整幅图像,而目标取值[μ0,]概率为[ω0,]背景取值[μ1,]概率为[ω1,]总均值为[μ,]根据方差的定义即得该式。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,方差值越大说明构成图像的两部分差别越大,当部分目标点错分为背景或部分背景点错分为目标点都会导致两部分差别变小,因此使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。

Otsu方法流程图如图2所示。

2.2.2 双阈值法

在确定基准的时候,已经得到了图像中石英晶片中心点O的灰度值,可以大致认为图像中石英晶片的灰度就在此灰度附近。所以可以只把此灰度附近的点提取出来。具体操作就是根据[O]点的灰度值设定两个阈值,一个上阈值和一个下阈值。当某点的灰度处于两个阈值之间时,把灰度变为0,否则灰度设为255。这样就可以有效地对于晶片灰度的干扰进行去除。

图3所示是用Otsu法进行的图像二值化处理结果,图4则是用双阈值进行的图像二值化处理的结果,上下阈值分别为O点灰度值±15灰度值。

2.3 轮廓检测

石英晶片图像的轮廓不同于其边缘,石英晶片的边缘信息包含其所有的轮廓信息,轮廓包含着比位置更多的信息,对于图像而言,其轮廓是其基本特征,从数学意义上而言,它是灰度函数的不连续性质的集中体现[10],从图像的轮廓,人们即可识别大量的物体。在前面确定基准部分时,已经得到了晶片大概的周长和其外接圆的半径,然后将此周长和外接圆半径作为参考与图像中所有检测到的轮廓的周长和外接圆半径进行匹配,将周长和半径相差不大的轮廓匹配出来。图5为石英晶片的轮廓检测。图6是把图像中所有轮廓周长相差上下20%,半径相差上下20%的轮廓提取结果。

之所以既要用基准石英晶片的周长又要用其外接圆的半径作为参考,是因为如果只是与轮廓的周长相同的话,可能会产生误判,因为很有可能是由于光照不均匀,而产生了一个和石英晶片周长差不多的不规则光斑,这样就可能会把这个光斑也误判成是一个石英晶片了。因此,用基准石英晶片周长和其外接圆的半径同时判断可以有效降低误判的情况,提高图像中石英晶片识别的准确度。

2.4 石英晶片定位

在轮廓检测中通过与基准石英晶片的周长和其外接圆的半径匹配,现在已经可以得到石英晶片的个数了。对于石英晶片的定位,因为待定位的石英晶片外形是长方形,所以可以认为各个轮廓的外接圆的圆心就是各个石英晶片的中心。因此通过计算提取到的各个轮廓的外接圆及其圆心,图像中各个石英晶片的中心位置也就得到了。图7为提取到轮廓的外接圆和圆心。

3 结果分析

原图像中有5个轮廓完整的石英晶片,通过本石英晶片定位方法的试验可以准确对所有石英晶片进行识别并对各个石英晶片定位,各石英晶片像素坐标依次为(223,276),(348,244),(465,112),(512,247),(531,365)。经对结果分析其误差范围在5个像素范围以内,经试验证明该精度足以满足系统对石英晶片的定位拾取的要求,能够保证系统顺利对石英晶片的后续检测工作。

4 结 语

本文设计了一种精确且快速的石英晶片的识别定位方法,对该石英晶片识别定位方法进行的实验表明,利用本石英晶片识别定位系统能够对石英晶片进行快速识别,并且准确地得到石英晶片的中心坐标,足以能够满足后续系统对石英晶片进行拾取和频率检测等工作。本石英晶片的识别与定位系统的实现解决了研究石英晶片自动分选系统的一项重要技术,对于实现石英晶片的自动分选具有重要意义。

参考文献

[1] 张铁,邝健麟.基于机器视觉石英晶片外观的缺陷检测方法[J].机械科学与技术,2013(10):36?38.

[2] 于振欢,李东,王艳林.石英晶体自动测试及分选系统设计[J].计算机测量与控制,2011(6):24?26.

[3] 唐朋朋,刘桂礼,李东,等.基于 OpenCv 的石英晶片缺陷检测[J].北京信息科技大学学报:自然科学版,2012(3):31?34.

[4] 钟丹秋,陈晓争.SMD晶片自动上片系统的设计与实现[J].通信与广播电视,2011(2):47?52.

[5] 张玮雄,刘建霞.数字图像处理技术的发展现状及趋势[J].科学之友,2012(6):153?154.

[6] 李不言.图像二值化方法对比分析[J].印刷杂志,2012(10):48?50.

[7] 宋文宁,李东.基于OpenCV的石英晶片污垢检测技术研究[J].现代电子技术,2012,35(22):155?157.

[8] 王树梅,张晨.一种基于多阈值的灰度图像去噪算法[J].计算机技术与发展,2011(11):73?76.

[9] 孟立娜,韩其睿.一种全局和局部相结合的二值化方法研究[J].计算机技术与发展,2012(11):116?119.

[10] 李金娟.基于迭代技术的图像轮廓提取方案的研究与实现[J].科学技术与工程,2013(13):8325?8328.

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