摘 要： LED芯片檢測在LED生產(chǎn)過程中起到關(guān)鍵作用,。為了達(dá)到生產(chǎn)過程完全自動化的目的,，首先用形態(tài)學(xué)方法對LED圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后基于最小外接矩形獲取芯片傾斜角,，基于霍夫變換獲取邊界信息,，從而獲取生產(chǎn)所需的控制信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法適用于LED實(shí)際生產(chǎn)過程,。
關(guān)鍵詞： LED檢測,；形態(tài)學(xué)；霍夫變換,；模式識別
目前,，LED芯片自動化生產(chǎn)設(shè)備主要依靠進(jìn)口，價(jià)格昂貴,，不利于行業(yè)的發(fā)展,。一些中小企業(yè)的生產(chǎn)還停留在手動或者半手動的狀態(tài)，效率低下,。國內(nèi)在LED芯片自動化生產(chǎn)設(shè)備領(lǐng)域還處于研制階段,，還沒有完全自主知識產(chǎn)權(quán)的產(chǎn)品，因此,，加快其關(guān)鍵算法的研究勢在必行,。
在LED生產(chǎn)過程中,，LED芯片的檢測定位是關(guān)鍵技術(shù)之一[1]。通過計(jì)算機(jī)自動定位LED芯片可以有效地降低工人勞動強(qiáng)度,，并大大提高工作效率,，從而節(jié)省大量的人力物力成本。在現(xiàn)有條件下,，通過安裝在生產(chǎn)線上的攝像頭自動捕捉到LED芯片圖像,，對圖像采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行分析，可以精確地獲得LED芯片定位信息（包括芯片的傾斜角和位置）,，用這些定位信息可以控制LED芯片的自動焊接,。
本文講述了基于機(jī)器視覺的LED芯片定位算法。首先,，對采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理,，減少噪聲，并定位出芯片區(qū)域和焊片區(qū)域,；然后基于最小外界矩形定位出芯片的傾斜度,；最后，通過直線檢測算法定位出芯片區(qū)域邊界直線和焊片區(qū)域邊界直線,，用這兩條直線定位出芯片在傳送帶上的位置,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，定位算法獲得這些參數(shù)可以用于LED芯片生產(chǎn)的焊接控制,。
1 預(yù)處理
由于在圖像采集過程不可避免地產(chǎn)生隨機(jī)噪聲,，因此在獲取芯片定位參數(shù)前首先要對圖像進(jìn)行預(yù)處理，去除影響識別精度的噪聲,。此外,，為了更好地獲取芯片邊界信息和焊片邊界信息，需要通過預(yù)處理分別提取兩者的區(qū)域,。
原始圖像中存在的噪聲主要為小的裂紋和斑點(diǎn),，采用形態(tài)學(xué)開操作先對圖像進(jìn)行腐蝕操作以消除小的裂紋和斑點(diǎn)，然后采用膨脹操作得到邊界光滑的目標(biāo)圖像,。A被B腐蝕定義為[2]：
去噪后的圖像通過區(qū)域分割處理可以得到芯片區(qū)域和焊片區(qū)域,，便于下一步獲得定位信息。芯片區(qū)域和焊片區(qū)域由于材料的不同導(dǎo)致在圖像中亮度也有很大的不同,，因此采用局部閾值分割的方法[3-4],。首先設(shè)定閾值分割出前景圖像，然后設(shè)定前景圖像的局部閾值分割芯片區(qū)域和焊片區(qū)域,，分割效果如圖1（其中芯片區(qū)域閾值為0.2,，焊片區(qū)域閾值為0.5）。
2 LED芯片定位算法
2.1 基于最小外接矩形求傾角
芯片區(qū)域接近于矩形，芯片的傾斜角不同則外接矩形的面積也不同,，當(dāng)芯片垂直放置或水平放置時(shí),，外接矩形的面積最小[5]。因此,，可以通過0°到90°旋轉(zhuǎn)芯片區(qū)域圖像,，記錄其外接矩形面積，當(dāng)面積最小時(shí)即為芯片的傾角,。算法如下：
?。?）記錄芯片區(qū)域外接矩形的面積；
?。?）順時(shí)針旋轉(zhuǎn)芯片圖像3°,；
（3）重復(fù)第（1）步和第（2）步,，直到芯片被旋轉(zhuǎn)90°,；
（4）查找外接矩形面積最小時(shí),，旋轉(zhuǎn)的度數(shù)即為芯片區(qū)域的傾斜角,。
圖2為兩幅根據(jù)預(yù)處理后芯片區(qū)域求得的最小外接矩形。兩個(gè)芯片的傾斜角分別為0°和3°,，與實(shí)際放置的結(jié)果相符合,。
2.2 基于霍夫變換求邊界
霍夫變換的核心思想是將參數(shù)空間分割為累加器單元，在同一累加器單元中的點(diǎn)即為同一條參數(shù)曲線上的點(diǎn),。在定位LED區(qū)域邊界時(shí),，使用式（4）的直線參數(shù)方程,，統(tǒng)計(jì)θ（取值±90°）和ρ（取值D,，D是圖形對角線的長度）分割的參數(shù)空間累加器，點(diǎn)數(shù)最多的θ和ρ單元即對應(yīng)定位所需的邊界直線方程,。同時(shí),，可以根據(jù)已經(jīng)求得區(qū)域傾角對直線進(jìn)行驗(yàn)證。
xcosθ+ysinθ=ρ ?。?）
圖3為區(qū)域邊界定位的結(jié)果,。圖3（a）為芯片區(qū)域；圖3（b）中直線為采用霍夫變換求得的芯片區(qū)域邊界上的直線,；圖3（c）為焊片區(qū)域,；圖3（d）中直線為采用霍夫變換求得的焊片區(qū)域邊界上的直線。根據(jù)矩形傾角和區(qū)域中心可以判斷求得直線所代表的區(qū)域邊界位置,。
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
利用本算法對254張640×480的圖像進(jìn)行LED芯片定位,，并用求得的定位參數(shù)對LED芯片焊接進(jìn)行控制，成功自動焊接247個(gè)芯片,，7個(gè)芯片產(chǎn)生告警信號后由人工處理（對于由于圖像質(zhì)量過差無法處理的圖像算法返回告警信號）,。算法處理單張圖像時(shí)間<100 ms,，滿足每秒控制3個(gè)芯片焊接的生產(chǎn)要求。
本文基于實(shí)時(shí)采集的LED芯片圖像研究了LED芯片的定位問題,。經(jīng)過對圖像的預(yù)處理,、基于最小外接矩形求傾角、基于霍夫變換求邊界,，獲取了LED芯片的定位參數(shù),，用這些參數(shù)可以控制LED芯片的焊接。實(shí)驗(yàn)表明該算法適用于LED芯片的生產(chǎn)過程,。
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