CN115031633A - 激光划片机的机上检测***及其检测方法 - Google Patents

激光划片机的机上检测***及其检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种激光划片机的机上检测***及其检测方法，其中的机上检测***包括运动控制模块、三维载物台、照明采集模块和识别模块，测量基板通过真空吸附的方式吸附在三维载物台上，运动控制模块用于控制三维载物台运动到测量基板的测量位置；照明采集模块用于提供稳定光源并对测量基板进行图像采集；识别模块用于对照明采集模块采集到的图像通过识别算法进行识别。本发明能够将测量环节放入机上进行，并输出检测结果，提升检测结果的稳定性。

Description

激光划片机的机上检测***及其检测方法
技术领域
本发明涉及自动控制技术领域，特别涉及一种激光划片机的机上检测***及其检测方法。
背景技术
目前的激光划片机作为制造型设备，可实现在一定规格的基板上划线，但由于来料基板和作业参数的差异，造成激光划线的位置精度存在差异。为了保证产品的制造品质，需要制造车间的作业员在专业设备上人工检测，将不良品挑出；但是检测设备（显微镜、双面检测仪）操作复杂，且比较费时，对作业员的技能有一定要求，造成人力成本，并且存在一定的测量误差，人工测量的结果不如机器视觉稳定。
发明内容
本发明的目的是为了克服已有技术的缺陷，提出一种激光划片机的机上检测***及其检测方法，能够将测量环节放入机上进行检测，并将检测结果输出，提升检测结果的稳定性。
为实现上述目的，本发明采用以下具体技术方案：
本发明提供的激光划片机的机上检测***，包括运动控制模块、三维载物台、照明采集模块和识别模块，在三维载物台上真空吸附有测量基板；
运动控制模块用于控制三维载物台运动到测量基板的测量位置；
照明采集模块用于提供稳定光源照明并对测量基板进行图像采集；
识别模块用于对照明采集模块采集到的图像通过识别算法进行识别。
优选地，照明采集模块包括仰视相机单元和俯视相机单元；
仰视相机单元用于采集测量基板的背面图像以及背面图像的切割线；
俯视相机单元用于采集测量基板的正面图像以及正面图像的切割线。
优选地，识别模块包括正面图像识别单元、背面图像识别单元、灰度计算单元、二值化图像检测单元、离散点计算单元和切割线计算单元；
正面图像识别单元用于对正面图像进行识别，确定正面图像的切割线的位置；
背面图像识别单元用于对背面图像进行识别，确定背面图像的切割线的位置；
灰度计算单元用于对所采集的正面图像或背面图像进行灰度计算从而得出灰度均值，根据正面图像或背面图像的灰度值大于对应的灰度均值，得到二值化图像；
二值化图像检测单元用于提取二值化图像中灰度值为0的黑点的纵坐标平均值，得到由离散点组成的正面图像的切割线的中心点线或背面图像的切割线；
离散点计算单元用于提取离散点以及计算离散点的直角坐标方程；
切割线计算单元用于根据直角坐标方程计算正面图像或背面图像的切割线的线宽、中心位置以及相邻两条切割线之间的间距。
优选地，照明采集模块中选用环形光源或面光源进行照明。
优选地，在三维载物台上开设用于对测量基板进行定位的识别定位孔和用于对测量基板背光照明的测量识别透光孔道。
本发明提供的激光划片机的机上检测方法，包括如下步骤：
S1、运动控制模块控制三维载物台运动到测量基板的测量位置；
S2、照明采集模块提供稳定光源并对测量基板进行图像采集；
S3、识别模块对照明采集模块采集到的图像进行识别并通过识别算法对识别的结果进行计算。
优选地，步骤S2具体还包括如下步骤：
S21、仰视相机单元采集测量基板的背面图像以及背面图像的切割线；
S22、俯视相机单元采集测量基板的正面图像以及正面图像的切割线。
优选地，步骤S3具体还包括如下步骤：
S31、正面图像识别单元对正面图像进行识别，确定正面图像的切割线的位置；
S32、背面图像识别单元对背面图像进行识别，确定背面图像的切割线的位置；
S33、灰度计算单元对所采集正面图像或背面图像进行灰度计算从而得出灰度均值，根据正面图像或背面图像的灰度值大于对应的灰度均值，得到二值化图像；
S34、二值化图像检测单元提取二值化图像中灰度值为0的黑点的纵坐标平均值，得到由离散点组成的正面图像的切割线的中心点线或背面图像的切割线；
S35、离散点计算单元提取计算离散点的直角坐标方程；
S36、切割线计算单元根据直角坐标方程计算切割线的线宽、中心位置以及间距值。
本发明能够取得如下技术效果：
1、通过自主开发的识别算法，可对切割线的线宽、划线位置间距、划线中心位置进行精确测量。
2、通过设置的俯视相机与仰视相机完成对基板正面、背面划线重合度的检测。
附图说明
图1是根据本发明实施例提供的激光划片机的机上检测***的***框架图。
图2是根据本发明实施例提供的照明采集模块的结构示意图。
图3是根据本发明实施例提供的测量基板的结构示意图。
图4是根据本发明实施例提供的二值化图像的示意图。
图5是根据本发明实施例提供的极坐标的示意图。
图6是根据本发明实施例提供的背面切割线的示意图。
图7是根据本发明实施例提供的激光划片机的机上检测***的检测方法的流程示意图。
其中的附图标记包括：运动控制模块1、三维载物台1-1、识别定位孔1-2、测量识别透光孔道1-3、照明采集模块2、仰视相机单元2-1、俯视相机单元2-2、成像镜头2-3、识别模块3、测量基板4、切割线5。
具体实施方式
在下文中，将参考附图描述本发明的实施例。在下面的描述中，相同的模块使用相同的附图标记表示。在相同的附图标记的情况下，它们的名称和功能也相同。因此，将不重复其详细描述。
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，而不构成对本发明的限制。
图1示出了本发明实施例提供的激光划片机的机上检测***的***框架。
如图1所示，本发明实施例提供的一种激光划片机的机上检测***，包括运动控制模块1、三维载物台1-1、照明采集模块2和识别模块3，测量基板4通过真空吸附的方式吸附在三维载物台1-1上，运动控制模块1用于控制三维载物台1-1运动到测量基板4的测量位置；照明采集模块2用于提供稳定光源并对测量基板4的图像进行采集；识别模块3用于对照明采集模块2采集到的图像通过识别算法进行识别。
测量内容包括测量基板4的正反两面检测：其中正面检测包括正面图像的切割线5的宽度、切割线5间的间距、切割线5的中心位置(正、背面重合度检测)；背面检测包括背面图像的切割线5的中心位置、切割线5的宽度、切割线5间的间距，通过识别模块3计算得出的背面图像的切割线5的中心位置与正面图像的切割线5的中心位置做运算，从而计算出正面图像与背面图像的切割线5的重合度。
图2示出了本发明实施例提供的照明采集模块的结构。
如图2所示，照明采集模块2包括仰视相机单元2-1、俯视相机单元2-2；仰视相机单元2-1与俯视相机单元2-2共同还包括成像镜头2-3，仰视相机单元2-1用于采集测量基板4的背面图像以及背面图像的切割线5；俯视相机单元2-2用于采集测量基板4的正面图像以及正面图像的切割线5；成像镜头2-3用于在感光元件上进行成像；识别模块3包括正面图像识别单元和背面图像识别单元；正面图像识别单元用于对正面图像进行识别，确定正面图像的切割线5的位置；背面图像识别单元用于对背面图像进行识别，确定背面图像的切割线5的位置。灰度计算单元用于对所采集正面图像或背面图像进行灰度计算从而得出灰度均值，根据正面图像或背面图像的灰度值是否大于灰度均值，当灰度值大于灰度均值时，得到二值化图像；二值化图像检测单元用于提取二值化图像中灰度值为0的黑点的纵坐标平均值，得到由离散点组成的切割线5的中心点线；离散点计算单元用于提取计算离散点的直角坐标方程；切割线计算单元用于根据直角坐标方程计算切割线5的线宽、中心位置以及间距值。
照明采集模块2中选用环形光源或面光源进行照明。
成像镜头2-3，选择一款130万像素，像元尺寸为3.75μm，镜头倍率为4倍的远心镜头，目的是为了要保证±4μm的测量精度的同时兼顾划片机设备工作条件（视觉***视场1.2mm*0.9mm），最小分辨率=CCD像元尺寸/镜头倍率，3.75/4≈0.94μm，即图像识别***的最小分辨率约为1μm。
图3示出了本发明实施例提供的测量基板的结构。
如图3所示，在三维载物台1-1上开设识别定位孔1-2和测量识别透光孔道1-3。测量识别透光孔道1-3，用于对特定型号00R0测量基板4的采集。
通常的基板，在测量切割线5间距时，可用俯视相机单元2-2的光源照明，用俯视相机单元2-2采集图像；而特殊型号的00R0测量基板，需通过仰视相机单元2-1中的光源，采用背光方式照明，同样用俯视相机单元2-2采集图像。这种情况下，在透光孔道之外的区域，就需要使用测量识别透光孔道1-3的透光孔道进行测量，需要使用背光的方式照明。
图7示出了本发明实施例提供的激光划片机的机上检测***的方法的流程。
如图7所示，本发明实施例提供的激光划片机的机上检测方法，包括如下步骤：
步骤S1、运动控制模块1控制三维载物台1-1运动到测量基板4的测量位置；
步骤S2、照明采集模块2提供稳定光源并对测量基板4的图像进行采集；
步骤S3、识别模块3对照明采集模块2采集到的图像进行识别后，识别模块3对识别算法后的结果进行计算。
步骤S2具体还包括如下步骤：
步骤S21、仰视相机单元2-1采集测量基板4的背面图像以及背面图像的切割线5；
步骤S22、俯视相机单元2-2采集测量基板4的正面图像以及正面图像的切割线5；
步骤S3具体还包括如下步骤：
步骤S31、正面图像识别单元对正面图像进行识别，确定正面图像的切割线5的位置。
步骤S32、背面图像识别单元对背面图像进行识别，确定背面图像的切割线5的位置。
步骤S33、灰度计算单元对所采集正面图像或背面图像进行灰度计算从而得出灰度均值，根据正面图像或背面图像的灰度值是否大于灰度均值，从而得到二值化图像。
仰视相机单元2-1将采集到的背面图像做灰度计算，得到灰度均值，作为二值化阈值。当背面图像中的像素点的灰度值大于该二值化阈值时，设定为1，得到二值化图像，否则为0，其中值为0的像素点为“黑点”。
在背面图像或正面图像中有多条切割线5，所以在Y方向上分区间进行搜索检测，Y方向在10-160范围内检测时，可检测出上方第一条切割线5；Y方向在160-320范围内检测时，可检测出中间的切割线5；Y方向在330-460范围内检测时，可检测出下方第三条切割线5。
步骤S34、二值化图像检测单元提取二值化图像中灰度值为0的黑点的纵坐标平均值，得到由离散点组成正面图像的切割线5的中心点线或背面图像的切割线5。
图4示出了本发明实施例提供的二值化图像。
对二值化图像进行检测，对上下方向找到的每行像素中的黑点的纵坐标取平均值，得到切割线5的中心点线。
如图4所示，图像中离散的黑点即为切割线5的边缘像素点。由于得到的点线是一系列近似水平线的离散点，有620个离散点，如果用简单的直线拟合无法保证识别算法的精度，故采取霍夫（hough）变换对直线进行检测。在直角坐标系参数空间的一条直线对应了图像中的一个点。在正面图像或背面图像中切割线5的所有点，它们的斜率和截距是相同的，所以它们在直角坐标系参数空间对应于同一个点，将切割线5的边缘点线上的各个点投影到直角坐标系参数空间下后，直角坐标系参数空间下的聚集点对应中心点所连成的直线。
步骤S35、离散点计算单元提取离散点并计算离散点的直角坐标方程。
离散点单元应用hough变换，采用极坐标参数方程ρ=xcosθ+ysinθ表示。（ρ，θ）表示直角坐标系下的一条直线。
其中：ρ为该直线到原点的距离、θ为该直线的垂线与X轴的夹角，取值范围为[0°,180°]。
图5示出了本发明实施例提供的极坐标。
如图5所示，在极坐标表示下，十字叉中心点线中共线的点变换到极坐标系参数空间后，在参数空间都相交于一点，此时得到的（ρ,θ）即为所求直线的极坐标参数；在极坐标表示下，图像中的点映射到极坐标系参数空间是正弦线，此时，求图像中点组成的直线坐标方程就转化为求交点的坐标。
切割线边缘的计算处理方法是：建立一个二维累加器数组（Ay[ρ1,θ1]，Ay[ρ2, θ2 ]，…Ay[ρi, θi]…Ay[ρn, θn]）。
其中，坐标原点可以取正面图像或背面图像上任一点。
ρ1、ρ2、……ρi、……ρn的取值范围均为 [0,460]；由于计算的是水平线的纵坐标，为了判定的快速可靠性，只在有效区间判定即可，故θi（i=1,2，……，n）的取值范围是[85°,95°] 。
θi可以等间隔取值或不等间隔取值。间隔越小检测精度越高，本发明中θi等间隔取值，θi与θi-1的角度间隔为0.1°。
进行初始化Ay[ρi, θi]=0；为求出极坐标参数空间内的正弦线。
将中心点线上的点映射到极坐标系参数空间内，得到对应的正弦线。针对中心点线上的任一点J，将其直角坐标（xj，yj）代入式（1），计算出θ1，θ2，…θi，…θn分别对应的ρ值,即ρj1，ρj2，……，ρji，ρjn，得到该中心点映射到极坐标系参数空间内的正弦线；
ρji=xjcosθi+yjsinθi（1）。
图6示出了本发明实施例提供的背面切割线。
如图6所示，首先将水平边缘点线上第一个离散的中心点的坐标（x1，y1）代入式（1），计算出第一个离散中心点对应的极坐标参数（ρ11，θ1），（ρ12，θ2）……，（ρ1i，θi）……（ρ1n，θn），得到第一条正弦线A1；再将第二个离散的中心点的坐标（x2，y2）代入式（1），计算出第二个离散边缘点对应的极坐标参数（ρ21，θ1），（ρ22，θ2）……，（ρ2i，θi）……（ρ2n，θn），得到第二个正弦线A2；以此类推，将边缘点线上的所有点映射到极坐标系参数空间内，得到对应的正弦线A3、A4、A5、A6、A7...AN, 3<N<620。
如图5所示，A2与A1相交于B1点，假设B1点对应的极坐标为（ρ21,θ1）（或者是（ρ11,θ1），ρ21=ρ11），则将数组元素Ay[ρ1,θ1]加1，由于初始化时Ay[ρ1,θ1]=0，所以此时Ay[ρ1,θ1]=1。A3与A1、A2同时相交于B1点，则将Ay[ρ1,θ1]再加1，即Ay[ρ1,θ1]=2；A4与A1、A2 、A3分别相交于B2、B4、B6点，假设B2、B4、B6对应的极坐标分别为（ρ42,θ2）、（ρ43,θ3）、（ρ46,θ6），则将Ay[ρ2,θ2]、Ay[ρ3,θ3]、Ay[ρ6,θ6]分别加1。以此类推，直至所有离散的边缘点映射的正弦线计算结束，得到二维累加器数组表决结果；在此表决结果中找到最大的数组元素，该数组元素对应的极坐标参数，即为切割线5的边缘线的极坐标，其对应图像上的直线包含的水平线上的边缘点数量最多。
如图5所示，共7条正弦线在θi取值范围内分别相交，交点分别为B1、B2、B3、B4、B5、B6，最后得到的对应数组元素Ay[ρ1,θ1]=2，Ay [ρ2,θ2]=1，Ay [ρ3,θ3]=1，Ay [ρ4,θ4]=1，Ay[ρ5,θ5]=1，Ay [ρ6,θ6]=4；由于Ay [ρ6,θ6]最大，所以B6的极坐标（ρ66,θ6）即为所求边缘水平线的极坐标。
最后根据边缘线的极坐标得到其直角坐标。
步骤S36、切割线计算单元用于根据直角坐标方程计算切割线的线宽、中心位置以及间距值。将得到的上、下边缘线坐标值做差，得到切割线的线宽像素值。
将得到的上、下边缘坐标取平均值，即为切割线的中心位置，因为仰视相机单元2-1与俯视相机单元2-2为同轴放置，所以如果想要检测正面图像的切割线与背面图像切割线的重合度，也就是计算正面图像的切割线与背面图像切割线的中心位置偏移量，所以单独对正面图像的切割线的中心位置测量，再对背面图像切割线的中心位置测量，两者做差，即得出正面图像与背面图像的重合度检测。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
以上本发明的具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所作出的各种其他相应的改变与变形，均应包含在本发明权利要求的保护范围内。

Claims (7)

1.一种激光划片机的机上检测***，其特征在于，包括运动控制模块（1）、三维载物台（1-1）、照明采集模块（2）和识别模块（3），在所述三维载物台（1-1）上真空吸附有测量基板（4）；
所述运动控制模块（1）用于控制所述三维载物台（1-1）运动到所述测量基板（4）的测量位置；
所述照明采集模块（2）用于提供稳定光源照明并对所述测量基板（4）进行图像采集；
所述识别模块（3）用于对所述照明采集模块（2）采集到的图像通过识别算法进行识别；
所述照明采集模块（2）包括仰视相机单元（2-1）和俯视相机单元（2-2）；
所述仰视相机单元（2-1）用于采集所述测量基板（4）的背面图像以及背面图像的切割线（5）；
所述俯视相机单元（2-2）用于采集所述测量基板（4）的正面图像以及正面图像的切割线（5）。
2.如权利要求1所述的激光划片机的机上检测***，其特征在于，所述识别模块（3）包括正面图像识别单元、背面图像识别单元、灰度计算单元、二值化图像检测单元、离散点计算单元和切割线计算单元；
所述正面图像识别单元用于对所述正面图像进行识别，确定所述正面图像的切割线（5）的位置；
所述背面图像识别单元用于对所述背面图像进行识别，确定所述背面图像的切割线（5）的位置；
所述灰度计算单元用于对所采集的所述正面图像或所述背面图像进行灰度计算从而得出灰度均值，当所述正面图像或所述背面图像的灰度值大于对应的灰度均值时，得到二值化图像；
所述二值化图像检测单元用于提取二值化图像中灰度值为0的黑点的纵坐标平均值，得到由离散点组成的所述正面图像的切割线（5）的中心点线或所述背面图像的切割线（5）；
所述离散点计算单元用于提取所述离散点以及计算所述离散点的直角坐标方程；
所述切割线计算单元用于根据所述直角坐标方程计算所述正面图像或所述背面图像的切割线（5）的线宽、中心位置以及相邻两条所述切割线（5）之间的间距。
3.如权利要求1所述的激光划片机的机上检测***，其特征在于，所述照明采集模块（2）中选用环形光源或面光源进行照明。
4.如权利要求1所述的激光划片机的机上检测***，其特征在于，在所述三维载物台（1-1）上开设用于对所述测量基板（4）进行定位的识别定位孔（1-2）和用于对所述测量基板（4）背光照明的测量识别透光孔道（1-3）。
5.一种激光划片机的机上检测方法，利用如权利要求2所述的激光划片机的机上检测***实现，其特征在于，包括如下步骤：
S1、所述运动控制模块（1）控制所述三维载物台（1-1）运动到测量基板（4）的测量位置；
S2、所述照明采集模块（2）提供稳定光源照明并对所述测量基板（4）进行图像采集；
S3、所述识别模块（3）对所述照明采集模块（2）采集到的图像进行识别并通过识别算法对识别的结果进行计算。
6.如权利要求5所述的激光划片机的机上检测方法，其特征在于，所述S2具体还包括如下步骤：
S21、所述仰视相机单元（2-1）采集所述测量基板（4）的背面图像以及背面图像的切割线（5）；
S22、所述俯视相机单元（2-2）采集所述测量基板（4）的正面图像以及正面图像的切割线（5）。
7.如权利要求5所述的激光划片机的机上检测方法，其特征在于，所述S3具体还包括如下步骤：
S31、所述正面图像识别单元对所述正面图像进行识别，确定所述正面图像的切割线（5）的位置；
S32、所述背面图像识别单元对所述背面图像进行识别，确定所述背面图像的切割线（5）的位置；
S33、所述灰度计算单元对所采集所述正面图像或所述背面图像进行灰度计算从而得出灰度均值，根据所述正面图像或所述背面图像的灰度值大于对应的灰度均值，得到二值化图像；
S34、所述二值化图像检测单元提取二值化图像中灰度值为0的黑点的纵坐标平均值，得到由离散点组成的所述正面图像的切割线（5）的中心点线或所述背面图像的切割线（5）；
S35、所述离散点计算单元提取计算所述离散点的直角坐标方程；
S36、所述切割线计算单元根据所述直角坐标方程计算所述切割线（5）的线宽、中心位置以及间距值。
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