基于三帧差法算法的空间洁净度测定设备开发
2018-11-14陈亚西段春迪
陈亚西 段春迪
基于三帧差法算法的空间洁净度测定设备开发
陈亚西 段春迪
天津三星电子有限公司，天津 300354
液晶模组生产过程中，异物侵入性不良占绝大比例。所以，生产场所的洁净度、温湿度、气流速度和分布等都有相当高的要求。但当前市售尘埃粒子计数器对空气中微粒计数，常是微米级别。大于100微米的粒子常常不能精确计数，然而造成液晶模组发生不良的粒子直径，通常都在100微米以上，为毫米级别异物。针对以上问题，使用机器视觉的检测方式，提出一种可以对毫米级别异物进行计数和尺寸测量的设备设计方案。
液晶模组；洁净度测定；机器视觉；运动检测；毫米异物；HALCON
引言
液晶模组产品生产过程对生产环境的洁净度要求严格，为满足生产工艺和保证质量，必须对无尘车间内环境、人员作业、资材流通、设备运转等生产环节进行监控和管理[1]。但受限于当前使用器材，实际生产环节对车间内洁净度的评价存在一定程度的偏差。根据日本工业标准：市售尘埃粒子计数器，0.3微米粒子要求50%±20%的计数效率；0.3微米粒子处检测0.45微米的计数效率，要求达到100%±10%。一台粒子计数器能否具有所称检测粒子的灵敏度是由高精度的门限电路及其相关电路的分辨率和准确性来保证。因为这些仪器并非针对液晶生产工业专门设计，虽然测定的洁净度仍可作为参考，但并不能对生产过程有特别好的指导意义。本文提出一种基于机器视觉的毫米异物检测计数设备，旨在能够对毫米亚毫米级别粒子进行实时计数记录。
1 基于机器视觉的异物计数系统
1.1 丁达尔效应
首先，因为尽管本文提出要测量毫米级别异物，但在实际上此种微粒仍是一种在空气中悬浮，极易被空气带动的小微粒。光线在空气中传播时因丁达尔效应，遇到小微粒发生散射，这种散射发生的同时也可以很好地表征微粒的大小特征[2]。此种现象在中学物理中都有比较好的讨论，此处不再多说明。本文为了利用此种原理，需要构建一套完整的系统，打亮微粒，排除空气扰动的影响。
1.2 视觉系统
图1中展示了本设计的侧视示意图。为了保证微粒下落时不被空气带动，在暗盒的开口处，设计了一个长筒，保证微粒下落时，可以保证是垂直方向下落的。暗盒的内部为了保证无各种散光的干扰，对系统造成更多不稳定性，在暗盒内壁上粘贴吸光布来减少干扰。另外我们用LED面光源来打亮视野，仍然为了微粒更好的成像，我们把视野内光线光照度保证在1500～3000 lux。因为本文为了完成一个定性测量，所以作为采集器件，我们仅使用了一个易于驱动的USB摄像头用于图像的采集。
1.3 算法实现
图1 侧视示意图
常用的运动物体检测算法有特征提取法、质心跟踪法、模板匹配法、帧间差分法、三帧差法、粒子滤波法、光流法等。本文使用改善的三帧差法，进行粒子的计数和检测，算法实现我们用流行的HALCON算法库进行研讨制作。
首先，简单介绍一下改善的三帧差法。为了监测的实时性，我们需要尽量保证算法执行时间足够短。三帧差法使用图像间作差和简单的形态学处理来提取变化的区域，执行的时间可以保证。
三帧差法公式如下[1-2]：
1.4 HALCON应用
HALCON是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，集成了机器视觉领域非常多的算法和控制逻辑。应用HALCON可以节约产品成本，缩短项目开发周期。另外，HALCON语言组织架构灵活，可以和C、C++、VB，C#等编程语言紧密关联，快速制作特定生产或检测环节的算法和程序集。在欧洲以及日本的工业界已经是公认具有最佳效能的机器视觉软件。
HALCON内基础数据结构分为三种：Image、Region、XLD。首先，Image是机器视觉里的最基本的数据结构，它用来保存由像素构成的图像数据。其次，Region用来保存具有某些特性的区域，比如进行阈值分割后得到的前景或背景图像。区别于其他图像二值化的形式，HALCON提供Region用来保存此种区域并方便各种形态学处理[3-4]。XLD是HALCON内的亚像素精度轮廓，此文不涉及轮廓信息，这里不再介绍。
三帧差法算法对应到HALCON 中的处理算子为如下形式。
abs_diff_image(PrePreImage,PreImage,ImageAbsDiff, 1)
abs_diff_image(PreImage,NowImage,ImageAbsDiff1, 1)
threshold(ImageAbsDiff1, Region, 10, 255)
threshold(ImageAbsDiff, Region1, 10, 255)
intersection(Region,Region1,RegionIntersection)
1.4.1 abs_diff_image
此算子计算两个图像的绝对差异，其输入和输出参数形式如下：
Abs_diff_image(ImageIn1,ImageIn2,ImageAbsDiff,Mult)
函数形式为：
ImageAbsDiff = |ImageIn1-ImageIn2|*Mult
1.4.2 Threshold，二值化ImageAbsDiff图像
此算子在之前取得的查分图像中提取亮度较高的点输出出来。其输入输出参数形式如下：
Threshold (Image,Region,MinGray,MaxGray)
此算子使用全局阈值分割的方式将图像Image中灰度值在MinGray和MaxGray的点集保存到Region中。
1.4.3 Intersection，两次二值化图像求交集
相邻帧间查分法容易产生双边粗轮廓的问题，三帧差法使用相邻三帧之间的关系，两两对比结果再求交集，这样就解决了粗轮廓的问题，对于快速变化的悬浮异物有更好的追踪效果。该算子的输入输出参数形式如下。
Intersection(ReiongIn1,RegionIn2,RegionIntersected
该算子将RegionIn1和RegionIn2两者交集保存到RegionIntersected里。
1.5 其他
本文算法通过其他形态学变换的方法，稳定地记录图像中异物的下落过程。我们使用特定大小的异物来标定异物在图像中成像的像素面积大小，从而得到可以量化的计数系统。软件运行时的记录见图2。
图2 软件运行时的记录
2 结论
本文使用机器视觉中的三帧差法，制作了一套定性评价生产环境中悬浮异物数量的测试系统。本系统基于HALCON制作底层算法，使用WinForm制作上位机操作界面，增加了数据记录和查询的功能。在实际工程应用中，我们根据历史数据分析，能够很快找到环境中异物突然变化的时间节点，也可以根据异物下落的规律性来制作针对性很强的线体管理方案。
[1]王孝艳，张艳珠，董慧颖，等. 运动目标检测的三帧差法算法研究[J]. 沈阳理工大学学报，2011，30（6）：82-85.
[2]陈宝远，霍智超，陈光毅，等. 一种改进的三帧差分运动目标检测算法[J]. 应用科技，2016，43（2）：10-13.
[3]熊刚. 大面积负压洁净厂房环境控制的研究与实施[D]. 上海：同济大学，2007.
[4]李平. 丁达尔效应实验的新光源[J]. 天津师范大学学报（基础教育版），2000（2）：70.
Development of Space Cleanliness Measurement Equipment based on Three-Frame Difference Algorithm
Chen Yaxi Duan Chundi
Tianjin Samsung Electronics Co., Ltd., Tianjin 300354
In the production process of liquid crystal modules, the intrusion of foreign matter accounts for a large proportion. Therefore, the cleanliness, temperature and humidity, airflow speed and distribution of the production site have quite high requirements. However, the current commercially available dust particle counter counts the particles in the air, which is often on the micron level. Particles larger than 100 μm are often not accurately counted, however, the liquid crystal module has a poor particle diameter, usually above 100 μm, which is a millimeter-level foreign matter. In view of the above problems, the paper proposes a device design scheme that can count and measure millimeter-level foreign objects using machine vision detection.
liquid crystal module; cleanliness measurement; machine vision; motion detection; millimeter foreign body; HALCON
TP391.4
A
