??? 摘 ?要： 相關系數法模板匹配是數字攝影檢測中的一種經典的基于灰度的匹配方法。提出了一種基于模板匹配的電子器件針腳檢測方法，以實際針腳影像和自動生成的標準模板的相關系數作為匹配測度以確定針腳的實際位置。同時為了達到生產流水線快速檢測的要求，首先在粗一級的金字塔影像上獲取初始位置再反算到原始影像進行精密定位，實驗結果表明該方法的定位精度高，速度快，可以滿足工業(yè)檢測的要求。
??? 關鍵詞： 相關系數；模板匹配；金字塔影像；針腳檢測
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隨著大規(guī)模集成電路和半導體工藝的發(fā)展，工業(yè)檢測領域上出現(xiàn)了許多針對電子元器件的檢測需求，高精度和在線檢測是這些檢測系統(tǒng)的共同特征。圖1是幾種典型的針腳(PIN)器件。左邊元件的針腳個數為9個，右邊兩個元件的針腳個數均為19個，隨著CPU和各種串并行接口等制造工藝的發(fā)展，有些器件的針腳個數還會超過1 000個。器件上的每個針腳都有其特定的物理意義，其位置的確定十分重要。由于受到實際生產針腳器件的設備精度的影響，針腳的實際位置可能會和圖紙設計的距離有所偏離，如果偏離大于設定的誤差值則屬于不合格的產品，不能流入市場。單個針腳的大小一般都小于1，誤差一般要求在50～100 μm，類似微小物體的檢測不可能依靠人眼，研究專門的檢測系統(tǒng)非常有必要。類似的非接觸檢測在幾何尺寸檢測、外觀檢測、遙感測量、機器人視覺以及醫(yī)療診斷等領域有較廣的應用，主要的實現(xiàn)方法有攝影測量法、光測法以及利用圖像傳感器測量等諸多方法[1]。檢測系統(tǒng)一般需要安裝在工廠的流水線上，因此要求具有高精度和在線檢測的能力。高精度確保針腳檢測的準確性從而有效降低質量控制成本；在線檢測能極大地提高生產效率。為此本文研究了一套基于數字攝影測量的針腳視覺檢測系統(tǒng)。
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1 系統(tǒng)構成及檢測目標
針腳視覺檢測系統(tǒng)包括硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)兩部分。硬件系統(tǒng)負責圖像獲取，軟件系統(tǒng)負責數據處理并得出檢測結果。其中，硬件系統(tǒng)構成如圖2所示，包括以下幾部分：
??? (1)成像設備。CCD或CMOS的工業(yè)相機，要求像素在100萬以上。本文中的試驗系統(tǒng)采用的是分辨率為1 600×1 200的工業(yè)相機，成像質量基本滿足檢測要求。利用基于32位操作系統(tǒng)的WDM(Windows Driver Model)視頻捕捉構架——DirectShow[2]進行影像的采集，作為一種高級流式媒體的應用接口，DirectShow屏蔽了硬件之間的差異，從系統(tǒng)設計與開發(fā)的角度而言具有較高的兼容性與通用性[3，4]，就成本和開發(fā)難度而言，非常適合本文所介紹的工業(yè)檢測系統(tǒng)。
(2)光源。由于物體比較小，所以成像距離小，為了采集到比較好的影像，需要設計專門的光源，這個非常重要。搭載平臺：放置電子元器件同時也作為檢測的基準，因此對其加工精度要求較高，一般采用鋼質的不易變形的材料，同時還要求成像時和目標元器件的區(qū)分度較高。
(3)傳送設備。采用機器手來放置和取走檢測完畢的電子元器件，機器手和PC機的通訊一般是通過PCI采集卡來進行的。
??? (4)PC機。加載檢測軟件，同時負責向機器手發(fā)出信號。這部分也可以采用帶LED顯示屏的單片機。
??? 業(yè)內評價針腳是否合格一般有三個指標：
??? (1)平整度。以平臺為基準評價針腳距離平臺的距離，是Y方向上的測度。
??? (2)正位度。以第一個針腳或以電子元器件的站腳為基準，評價每個針腳到基準的距離，是X方向上的測度。
??? (3)PIN間距。即相鄰兩個針腳中心的水平距離，是X方向上的測度。
??? 以上三個指標若有至少一個超出限差，則認為該產品不合格。為了獲取以上三個指標，一是要提取臺面的位置，二是要確定站腳的位置，三是要確定每個針腳的位置，這三個任務也是本系統(tǒng)檢測的主要目標。針腳的外形可用外接的最小矩形來擬合，這樣針腳的中心及長寬就可以用矩形的中心、XY方向的邊長來表達。
2 基本原理
2.1 相關系數匹配
??? 相關系數匹配中用到的匹配測度是標準化的協(xié)方差函數[5]，對于離散的灰度數據而言，相關系數的計算有如實用公式(1)：
其中gi，j和g′i，j分別為目標區(qū)和搜索區(qū)在(i，j)處的灰度值；m，n為目標區(qū)窗口的長和寬。
2.2 金字塔影像
??? 金字塔影像的簡易構建公式如公式(2):
其中g′i，j和gi,j分別為金字塔影像和原始影像在(i，j)處的灰度值；k為金子塔影像的分辨率，金字塔影像上的一個像素對應原始影像上k2的個像素。
2.3 基于模板匹配的檢測算法
電子器件針腳的成像如圖3所示。針腳影像一般呈現(xiàn)方形的高亮區(qū)域，因此根據高亮區(qū)域的大小可以生成一個標準模板。將該模板與針腳影像做模板匹配，計算模板與影像的相關系數，相關系數最大的地方對應著針腳的正確位置，這就是本系統(tǒng)檢測算法的根本出發(fā)點。但是由于相關系數的計算比較花時間，為了提高計算的速度，可以采用分級匹配的方法，即首先將模板和針腳影像分別生成金字塔影像，首先在粗分辨率的影像上做匹配，確定針腳的初始位置，然后在高分辨率影像上精確定位，這就是本算法的基本流程。該算法不僅保證檢測的精度，而且考慮了檢測的速度，具有明顯的優(yōu)點。
3 檢測方案及流程
??? 本系統(tǒng)的成像設備采用1 600×1 200的分辨率實時采集影像，但檢測目標主要集中的區(qū)域只占到全部影像的1/5左右，因此合理設置檢測的感興趣區(qū)域十分重要，可大大提高檢測效率。選取一個包含所有檢測針腳的矩形區(qū)域，檢測工作主要是在這個區(qū)域內進行。
??? 具體采用的檢測方案及流程如下：
??? (1)首先在感興趣區(qū)域中利用相關系數模板(根據針腳的反光特點，標準模板應該是內白外黑且大小應該能包含針腳(如圖4右下角圖像所示))匹配提取出針腳的個數和初始位置，并根據設計數據進行規(guī)則化即相鄰針腳的位置即是圖紙中的設計數據，這樣做的目的是為了下次檢測相同規(guī)格的器件時，如果放置得比較偏時不至于檢測失敗。
??? (2)接著生成一幅感興趣區(qū)域的粗一級的金字塔影像(如圖4左上角圖像所示)(可取分辨率為2，即原始影像中每4個像素對應金字塔影像中的1個像素)及對應的標準模板，圖4中的感興趣區(qū)域的大小為1 141×42，其模板大小為31×27，對應的金字塔影像的大小為570×21，其模板大小為17×15，單位均為像素。
??? (3)將(1)中針腳的坐標換算到金字塔影像中，換算按公式(2)進行，按相關系數實用化公式(1)逐一計算每個針腳在臨近區(qū)域的相關系數，相關系數最大的位置對應針腳的正確位置。
??? (4)將針腳在金字塔影像中的中心位置及外包矩形的邊長按照公式(2)反算到原始影像中，重復(3)的過程，只是此時要注意移動步長可設為kΔx和kΔy，k為金字塔分辨率，這樣可縮短在原始影像中的計算時間，這也是使用金字塔影像的好處。
4 實驗
??? 利用相關系數模板匹配在原始影像上獲取到初始位置，如圖5所示。較準確的初值能減少迭代次數，提高運算效率。按照本文第三部提出的檢測流程，在金字塔影像中提取針腳的位置，再次反算到原始影像上，對初始值進行修改，為在原始影像中進行相關系數匹配提供更為精確的初值，從而提高效率。在具備準確的初值的條件下，程序能較快地定位到精確位置，如圖6所示。為了測試精度和效率，用上述方法對不同針腳連續(xù)檢測，統(tǒng)計消耗時間和平面度、正位度以及間距三個指標。測試計算機配置為CPU：Inter(R) Core 2 Duo T5870 2.0 G；內存：1 G；顯卡：ATI Mobility Radeon HD 3400 Series。檢測之前，首先利用量規(guī)塊標定相機的放大倍數為一個像素對應8.23μm，然后重復進行100次檢測試驗，共耗時41 219 μm，相當于每次檢測412.19μm，整個檢測過程中，最大跳動為8μm。試驗結果表明，速度和精度都能滿足要求。?
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??? 對實驗中發(fā)生跳動的針腳局部影像(如圖7所示)進行分析，發(fā)現(xiàn)有跳動的7號針腳的圖像周圍毛邊較嚴重；對比沒有發(fā)生跳動的13號針腳，目標與背景能很好地區(qū)分開來。因此，建議為了提高檢測的精度和可靠性，應該盡量使電子器件保持干凈，避免粘上污垢。
??? 以模板匹配為基礎，提出一種電子器件針腳質量檢測方法，同時對提高檢測的效率和精度提出了具體的措施，試驗結果證明該方法是可行的。該方法的提出對同類產品的檢測提供了很好的思路，具有借鑒意義。進一步提高系統(tǒng)檢測的效率和精度是今后研究的重點。
參考文獻
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