高速高精度片式IC的图像识别算法及实现

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高速高精度片式IC的图像识别算法及实现

摘要：针对电子制造业中的高速高精度贴片机的计算机视觉定位与检测问题, 研究了表面组装半导体器件SMD-IC的图像识别问题。首先分析和提出了贴片机生产过程中片式IC的识别任务，然后提出了识别算法的框架，并详细分析了IC管脚分割与定位、边界分割定位边界点、管脚测量等算法实现的重点与难点, 同时提出了相应的实现算法。所提出的有关算法已经在生产过程中得到成功应用。

关键词：表面组装器件；集成电路；图像识别算法；贴片机

中图分类号：TN305.94；TN402 文献标识码：A 文章编号：1003-353X(2005)11-0022-04

1 引言

表面组装技术(SMT)使现代电子组装的体积大大缩小，重量减轻，成本降低，同时也更加安全可靠，是目前电子组装行业里最流行的技术和工艺，具有重要的应用价值。由表面涂敷设备、贴片机、焊接机、丝印机、清洗机、测试设备等表面组装设备构成的SMT生产线是电子生产行业最核心的技术之一，其中关键设备──贴片机，更是国外各大电子设备公司激烈竞争的对象[1~6]。

目前采用贴片机贴装的表面组装元器件主要分为：片式元件SMC、片式集成电路SMD和芯片组装器件三大类。随着表面组装元器件的发展、普及以及贴装密度的增加，对贴装精度和速度的要求也随之提高。 目前国外大公司普遍采用了计算机视觉系统完成表面组装工艺中检测和定位任务, 而国内在这方面的研究工作尚处于起步阶段。由于表面组装元器件特别是片式IC元件的多样性，给高速高精度图像实时处理系统的研究开发带来了相当的技术难度。如何采用相应的图像识别算法和优化方案满足贴装过程的实时性、柔性化和高速高精度等要求, 是SMT设备国产化进程中迫切需要解决的问题。

2 识别任务

典型的片式IC元件如图1所示。在贴装过程中，需要通过图像识别算法对待贴装的片式IC进行有关参数检测，基本参数见表1。表中的偏转角度是吸取元件时产生的元件偏转，中心偏差是在纠正了偏转角度以后IC中心与图像中心（也就是吸嘴中心）的偏差。这两个参数是贴装过程中是否需要进行校正的根据，而管脚的数目和上述信息也是判断能否贴装的根据。对参数信息的准确获取直接影响到贴装精度, 本系统建立的整个算法就是构建在这些参数的识别任务基础之上 [5~6]。

  
3 算法实现

3.1 算法规划

通过分析识别任务可知，计算管脚参数和中心偏差必须定位各边管脚的位置，偏转角度的计算也需在定位管脚以后，通过分割固定的边界计算得到。据此，将算法实现分成三个部分，如图2所示。管脚定位为偏转角度的计算提供基础，管脚定位与偏转角度值一起为管脚参数以及中心偏差值计算提供基础 [5~7]。管脚定位与偏转角度计算是整个算法实现的关键点和难点。

3.2 算法实现

3.2.1 片式IC四边管脚定位

作为算法实现的关键和难点，管脚定位的任务是将图1中四边管脚分离，并将各管脚的中心坐标与管脚相对应。本算法将图像处理技术与平面几何原理结合，并辅以一种智能搜索的算法，按步骤：阈值分割→点分析→分割定位管脚来实现，分述如下。

（1）阈值分割可以排除干扰，保留有效信息。按照式(1)将8位灰度图像图1进行阈值分割，设P 0为选择的阈值，P(Xi ,Yj)为进行阈值分割前坐标( Xi ,Yj)处的灰度值，P ′(Xi ,Yj)为阈值分割后的灰度值 [8]。执行算法得到图3，对比图1可见大部分无效信息已被去除

（2）运用点分析(Blob Analysis)法可进一步得到图3中亮点（灰度值为255的像素点集合）的中心坐标。首先，采用八相接邻域判断法(见图4)判断像素点的归属，图4中每个方格代表一个像素，中心的像素为已知像素，与其邻接的8个像素中任何一个与其灰度值相同的像素都与其属于同一个点。然后，利用下列形心计算公式（2）得到各个点的中心坐标 。设其中一点共有m个像素点，各个像素点的坐标为( Xi, Yi)，i≤m。

（3）经阈值分割和点分析的处理，得到所有点的中心坐标，但其中包括了真正的管脚和无用的连接部分（见图3）。为得到真正管脚的中心坐标，首先采用一种智能搜索算法将四边管脚分割，然后利用平面几何中的点线关系原理，排除连接部分，定位管脚。

智能搜索法分割四边管脚, 其目的是定位边缘管脚（例如图3中的管脚1），然后利用该管脚对管脚所在的一边管脚分割。为了说明算法，以图3中的管脚1为例，步骤如下：

（1）从小到大的顺序将图3中点的中心 Y坐标排序，得到P1(X 1, Y1)，…，Pn( Xn, Yn)；n为点的个数。取P ′(X′, Y′) = P1(X1, Y1)。

（2）令X=X′-1，Y= Y′，得到新像素点P(X, Y)。

（3）判断X值是否为0，即搜索是否达到边界。若不为0且P点灰度值为255，则执行步骤（2）；若不为0且 P点灰度值为0，则继续执行；若为0且P点灰度值为255，则搜索出错，退出；若为0且P点灰度值为0，则边缘管脚中心点为P ′(X′, Y′)。

（4）继续令X=X-1，Y=Y ，得新像素点P(X, Y)。

（5）判断X值是否为0，即搜索是否达到边界。若不为0且P点灰度值为0，则执行步骤（4）；若不为0且P点灰度值为255，则继续执行；若为0且 P点灰度值为255，则搜索出错，退出；若为0且P点灰度值为0，则边缘管脚中心点为 P′(X′, Y′)。

（6）按照步骤（1）中顺序取下一点 Pi(Xi, Yi)，取P′(X′, Y′) = Pi(Xi, Yi)，执行步骤（2）。

通过上述算法，可成功找到图3中的管脚1。从管脚1出发，可方便分割出管脚1所在一边的管脚，如图5所示。另外三边算法与上述算法类似，不再重复。

在分割管脚得到的图像图5中，需要排除连接部分，定位真正的管脚。在此运用了平面几何中点线关系的原理，见图6。图中的管脚中心点以及连接部分中心点坐标可通过对图5进行点分析方便得到，利用最小二乘法可将图6中的点拟和为直线 L，假设其方程为Y=KX+b，将图5中的各点中心坐标 (Xi, Yi)带入直线方程。当KXi +b-Yi ＞0，则该中心点为连接部分中心点；反之为管脚中心点。其余三边依此类推。

至此，四边管脚得到定位。

3.2.2 片式IC偏转角度计算

偏转角度计算是继管脚定位后的又一难点。角度计算的关键在于边界分割，也就是边界的选取以及边界点坐标的获取。为方便获得边界点坐标，选取性质相对稳定的管脚和连接部分之间的边界作为计算的边界，这样可通过已定位的管脚中心坐标获得该边界上点坐标。在实现时，将并行边界技术与串行边界技术结合进行边界分割。

（1）并行边界技术锐化边界

并行边界技术的特点是所有判断和决定都可独立地和同时地做出，其一典型应用是利用一阶微分算子进行边界锐化 [8]。由于在图像的边界处灰度值变化大，一阶微分值较大；而在非边界处灰度值变化很小或者几乎不变，一阶微分值很小，所以对图像进行一阶微分，边界得到锐化突出。本算法采用索贝尔算子[9]，见图7；边界得到锐化突出，结果如图8所示。

（2）串行边界技术获得边界点坐标

串行边界技术特点是早期处理的结果可被其后的处理过程所利用，所需计算时间比并行边界技术长，但抗噪能力也较强 [8]。在此也正是利用其抗噪能力，得到边界点坐标。具体实现时，在图8的 1管脚边界中的一点出发，向左右两个方向搜索，不断通过比较灰度值校正搜索路径，得到正确的边界坐标。设(X,Y)为图8的1管脚边界上一点，灰度值为P(X, Y)，步骤如下。

（1）确定搜索距离为D，D 值大小和管脚宽度有关；

（2）计算(X-1)并判断是否大于 D，若大于D，搜索结束，否则继续；

（3）比较P(X-1, Y)、P(X-1, Y-1)、P(X- 1, Y+1)，把最大值对应的像素点坐标作为新的(X , Y)；

（4）重复步骤（2）。

向X坐标增加的方向做同样的搜索，可得到该管脚边界点的完整坐标。将该方法应用于其余管脚，可确定选取边界上点坐标，见图8中的黑色点轨迹。

最后根据边界点坐标，利用最小二乘法可得到角度值。

3.2.3 片式IC管脚参数以及中心偏差计算

解决了管脚定位和偏转角度计算这两个难点后，管脚参数及中心偏差可方便得到。

参照图1和表1所示的三个管脚参数：ICLeaderWidth、ICLeaderReflect l、ICLeaderDistance，在偏转角度ICAngle及各管脚中心坐标都确定情况下，可利用几何原理容易求得，在此不再繁述。

已知所有管脚中心坐标，利用形心原理(2)，可得到IC中心（X, Y），按照ICAngle值反方向旋转后，中心坐标变为( X′, Y′)，则中心偏差为ICShift X=X-X′，ICShift Y=Y-Y′。

至此，全部参数已经得到，算法的识别任务完成。为提高识别速度, 还可以根据现场工艺经验以及递阶识别等技术对整个识别过程进行优化 [7]。

4 结束语

以上算法应用到实际的贴片机系统中，取得了理想的效果。现场生产过程表明，该算法稳定可靠，片式IC元件角度识别精度达到0.05°，贴装精度为0.05mm，已经达到了生产的要求。本文提出的有关图像识别算法以及实现技术，对其它微电子生产过程的检测和定位问题也具有重要的参考作用。 

  
 本文摘自《半导体技术》