CN109406527A - 一种微型摄像模组镜头精细外观缺陷检测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种微型摄像模组镜头精细外观缺陷检测系统及方法，系统包括金相显微镜成像平台、载物台、工控机；所述金相显微成像平台由显微放大装置、同轴光源和工业相机组成；载物台包括X、Y轴编码器和光栅尺、电机箱；工控机用于控制电动载物台位移和实现精密缺陷检测算法。方法包括：(1)对金相显微镜平台相机进行标定；(2)定位到模具中第一个摄像模组；(3)采用“Z”字型方法，依次采集微型摄像模组图像；(4)采用图像处理算法检测微型模组镜头精细外观缺陷；(5)反馈镜头存在缺陷的摄像模组与缺陷类型。本发明能够实现摄像模组外观微米级缺陷的精密检测，提高检测精度与自动化程度，为产品质量提供保证。

Description

一种微型摄像模组镜头精细外观缺陷检测系统及方法

技术领域

本发明属于缺陷检测的技术领域，特别涉及一种微型摄像模组镜头精细外观缺陷检测系统及方法。

背景技术

微型摄像模组(Compact Camera Module，简称CCM)，因其精密小巧的特点，广泛应用于智能手机、便携式电脑等产品，以及安防、医疗、车载和物联网等众多领域。CCM的主要组成部分有：镜头(Lens)、基座、图像传感器(Sensor)、数字信号处理(DSP)及软板(FPC)，其工作原理为：景物通过镜头，将生成的光学图像投射到传感器上，然后光学图像被转换成电信号，电信号再经过模数转换变为数字信号，经过DSP加工处理最终转换成数字图像。

镜头在摄像模组上具有至关重要的地位，它主要由几片透镜组成，其透镜的材质直接关系到成像品质的好坏，且镜头的设计能直接影响摄像头的光圈与焦距。对镜头而言，表面上尺寸大于一个像素的尘粒黏附就可以造成影像上的一个黑点，或一定程度的虚化。因此镜头不接受任何表面脏污、残胶、划伤、镜头内部有杂质、杂色点等缺陷，出厂前必须进行严格的外观FQC检测。

目前微型摄像模组镜头外观检测仍采用人工目检的方法，采用显微镜目视方式，且作业员的视力要求在1.5以上且无色盲色弱。人工目检方式不仅极大地增加了劳动量，且误检率高，检测结果受主观因素影响较大。因此，采用高速精密显微成像视觉系统对微型摄像模组镜头精细外观缺陷进行检测是十分必要的。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种微型摄像模组镜头精细外观缺陷检测系统及方法，解决了微型摄像模组镜头外观缺陷精密检测难题，提高检测精度与自动化程度。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明一种微型摄像模组镜头精细外观缺陷检测系统，包括金相显微成像平台、载物台以及工控机，所述金相显微成像平台设置在载物台的上方，所述工控机设置在载物台的下方；

所述金相显微成像平台包括工业相机、同轴光源、以及显微放大装置，所述工业相机、显微放大装置及同轴光源自上而下分布；首先采用显微放大装置对摄像模组进行光学放大，再运用同轴光源进行打光照明，最后运用工业相机采集一个摄像模组的完整图像；

所述载物台包括X轴编码器和设置在X轴编码器上的光栅尺、Y轴编码器和设置在Y轴编码器上的光栅尺、以及电机箱，所述电机箱连接X轴编码器和Y轴编码器；通过控制电机箱内X、Y轴电机转速分别控制载物台X、Y轴的位移，光栅尺对位移进行测量并反馈，实现全闭环；

所述工控机，用于控制载物台位移和实现精密缺陷检测。

作为优选的技术方案，还包括人机交互屏幕，所述人机交互屏幕设置在载物台的上方。

本发明还公开了一种微型摄像模组镜头精细外观缺陷检测系统的检测方法，包括下述步骤：

S1、对金相显微成像平台的工业相机进行标定，采用高精度分辨率板作为标定物，建立工业相机成像的几何模型，对工业相机参数进行估计，确定空间物体表面某点的位置与其在图像中对应点之间的相互关系；

S2、定位到模具中第一个摄像模组，将封装摄像模组的方形模具放在载物台的指定位置，使工业相机正好对准Mark点位置，然后采集系统当前图像，检测图像中是否存在Mark点，若不存在则提示将模具放入指定位置，若存在则检测Mark点是否在图像中心区域，若有偏离，控制载物台在设定的范围内移动，使工业相机精确定位到模具的Mark点，根据Mark点与模具第一个凹槽的世界坐标关系相应的移动载物台，准确定位到模具中第一个摄像模组；

S3、采用“Z”字型方法，依次采集微型摄像模组图像，根据模具每个凹槽的距离，控制载物台位移，使每一次位移工业相机都能对准下一个摄像模组，从左上角第一个摄像模组开始，从左至右依次采集摄像模组图像，下一行从右往左依次采集，重复上述步骤，直至完成方形模具上所有摄像模组图像采集，对模具上的摄像模组以“Z”字型顺序依次编号；

S4、采用图像处理算法对微型摄像模组镜头精细外观缺陷进行检测，首先判断图像是否为摄像模组图像，若是则对图像进行预处理，然后将摄像镜面截取出来，最后通过边缘提取、阈值分割、曲线拟合技术提取缺陷特征，将缺陷识别出来；

S5、反馈存在缺陷的微型摄像模组与缺陷类型，将存在缺陷的摄像模组编号与类型传输给挑拣系统，通过编号索引，挑拣系统可以剔除出存在缺陷的摄像模组，并在空槽里添加合格的摄像模组，重新封装。

作为优选的技术方案，所述S2的定位到模具中第一个摄像模组方法，包括：

S21、将封装摄像模组的方形模具放在载物台指定位置，使工业相机正好对准Mark点位置，模具中摄像模组的待检测镜面朝上放置，一个模具可以封装n行n列个摄像模组；

S22、Mark点检测，采集系统当前图像，对图像进行Mark点检测，判断Mark点是否存在于图像中，若不存在则提示将模具放入指定位置并摆放整齐，若存在则进行下一步操作；

S23、检测Mark点是否在图像以O＝(x₀，y₀)为原点，r为半径的中心区域范围内；

S24、根据Mark点与模具第一个凹槽的世界坐标关系相应的移动载物台；Mark点的世界坐标为M＝(x_M，y_M)，第一个凹槽的中心坐标为Q1＝(x_Q1，y_Q2)，控制载物台先向方向移动(x_Q1-x_M)距离，再向移动方向移动(y_Q1-y_M)距离，使金相显微成像平台相机准确定位到模具中第一个摄像模组。

作为优选的技术方案，步骤S23具体为：

首先通过Mark点检测得到其中心坐标P＝(x₁，y₁)，然后计算OP点的欧式距离若d>r，则控制载物台先向方向移动k(x₁-x₀)距离，再向移动方向移动k(y₁-y₀)距离，其中k为比例因子，由相机参数唯一确定，通过位移使d<r，从而使系统相机精确定位到模具的Mark点。

作为优选的技术方案，步骤S3所述的z字形方法具体为：

S31、根据模具每个凹槽的距离相等，且间距为R的特点，每次控制载物台位移相等距离R，使每一次位移系统相机都能对准下一个摄像模组；

S32、采用“Z”字型移动方式，从左上角第一个摄像模组开始，从左至右依次采集摄像模组图像，下一行从右往左依次采集，重复上述步骤，直至完成方形模具上所有摄像模组图像采集；

S33、对模具上的摄像模组和采集图像以“Z”字型顺序依次编号为Q₁、Q₂、···Q_k···、Q_n*n。

作为优选的技术方案，步骤S4具体为：

S41、判断图像是否为摄像模组图像，防止模具槽位为空时，导致错误的检测结果，由于微型摄像模组镜头表面为圆形，对采集图像Q_k进行霍夫变换圆检测，如果检测到圆形，表明采集图像为摄像模组图像，如果检测不到圆形，说明采集图像不是摄像模组图像，进而证明模具槽位Q_k为空，标记为0；

S42、对摄像模组图像进行直方图均衡、高斯滤波处理图像预处理操作；

S43、分割摄像镜面图像，检测摄像模组图像中面积最大的圆，将圆内的区域分割出来；

S44、通过边缘提取、阈值分割、曲线拟合技术提取缺陷特征，将摄像模组外观的划痕、裂痕、异物和灰尘精细缺陷识别出来。

本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：

1、本发明采用显微成像系统对微型摄像模组镜头外观缺陷进行检测，精度达到微米级别，具有检测精度高的优点。

2、本发明采用“Z”字型方法采集模具中微型摄像模组图像，能有效提高同一批次产品的检测效率。

3、本发明的检测方法具有精度高、检测速度快以及鲁棒性强和实时性高的优点，有效的提高了检测效率，降低了成本。

附图说明

图1为检测系统硬件结构示意图；

图2是本发明的缺陷检测方法流程图；

图3(a)、图3(b)分别为摄像模组正反面实物图；

图4为方形模具实物图；

图5为“Z”字型采集方法示意图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

实施例

本实施例公开了一种微型摄像模组镜头精细外观缺陷检测系统，系统结构图如图1所示，硬件系统包括：金相显微成像平台1、载物台2以及工控机3；所述金相显微成像平台1设置在载物台2的上方，所述工控机3设置在载物台2的下方。

金相显微成像平台：主要由显微放大装置1-1、同轴光源1-2和工业相机1-3组成。首先采用显微放大装置对摄像模组进行光学放大，再运用同轴光源进行打光照明，最后运用工业相机采集一个摄像模组的完整图像。其中，显微放大装置的放大倍数与光源强度大小可调，光源颜色也可通过变换不同滤光片进行调节。软件算法开发人员可通过算法需求调节显微镜装置的放大倍数与光源的颜色与强度。

在本实施例中金相显微镜的物镜放大倍率在4、5、10、20倍之间可调，常用倍率为4倍。同轴光源采用卤素灯，显色性好，适合于小范围的高亮度照明需求，保证光强。工业相机像素为500万，满足精密检测像素要求。

载物台2：主要由X轴编码器和光栅尺2-1、Y轴编码器和光栅尺2-2、电机箱2-3组成。通过控制电机箱内X、Y轴电机转速分别控制载物台X、Y轴的位移，光栅尺对位移进行测量并反馈，实现全闭环；位移精度达到毫米级别。

工控机3：主要用于控制电动载物台位移和实现精密缺陷检测算法，通过软件上位机实现人工交互。

本实施例一种微型摄像模组镜头精细外观缺陷检测系统，还包括人机交互屏幕4，通过人机交互屏幕，更好的实现人机互动。

如图2所示，本实施例中一种微型摄像模组镜头精细外观缺陷检测系统的检测方法，包括下述步骤：

S1、对金相显微镜平台相机进行标定。采用高精度分辨率板作为标定物，建立相机成像的几何模型，对相机参数进行估计，确定空间物体表面某点的位置与其在图像中对应点之间的相互关系。

S2、定位到模具中第一个摄像模组。将封装摄像模组的方形模具放在载物台指定位置，使系统相机正好对准Mark点位置。然后采集系统当前图像，检测图像中是否存在Mark点，若不存在则提示将模具放入指定位置，若存在则检测Mark点是否在图像中心区域，若有偏离，控制载物台在一定的范围内移动，使系统相机精确定位到模具的Mark点。根据Mark点与模具第一个凹槽的世界坐标关系相应的移动载物台，准确定位到模具中第一个摄像模组。

在本实施例中微型摄像模组如图2所示，尺寸为6*6*4mm，模组正反面分别如图3(a)、图3(b)所示，检测过程中正面朝上放置。

在本实施例中用于封装的方形模具如图4所示，具有10*10个凹槽，可以封装100个摄像模组。

S3、采用“Z”字型方法，依次采集摄像模组图像。根据模具每个凹槽的距离，控制载物台位移，使每一次位移系统相机都能对准下一个摄像模组。从左上角第一个摄像模组开始，从左至右依次采集摄像模组图像，下一行从右往左依次采集，重复上述步骤，直至完成方形模具上所有摄像模组图像采集。对模具上的摄像模组以“Z”字型顺序依次编号。

S4、采用图像处理算法对微型摄像模组镜头外观缺陷进行检测。首先判断图像是否为摄像模组图像，若是则对图像进行预处理，然后将摄像镜面截取出来，最后通过边缘提取，阈值分割，曲线拟合等技术提取缺陷特征，将缺陷识别出来。

S5、反馈存在缺陷的摄像模组与缺陷类型。将存在缺陷的摄像模组编号与类型传输给挑拣系统，通过编号索引，挑拣系统可以剔除出存在缺陷的摄像模组，并在空槽里添加合格的摄像模组，重新封装。

所述S2中的定位到模具中第一个摄像模组方法，步骤如下：

S21、将封装摄像模组的方形模具放在载物台指定位置，使系统相机正好对准Mark点位置。模具中摄像模组的待检测镜面朝上放置，一个模具可以封装n行n列个摄像模组。

本实施例中n为10。

S22、Mark点检测。采集系统当前图像，对图像进行Mark点检测，判断Mark点是否存在于图像中，若不存在则提示将模具放入指定位置并摆放整齐，若存在则进行下一步操作。

S23、检测Mark点是否在图像以O＝(x₀，y₀)为原点，r为半径的中心区域范围内。首先通过Mark点检测得到其中心坐标P＝(x₁，y₁)，然后计算OP点的欧式距离若d>r，则控制载物台先向方向移动k(x₁-x₀)距离，再向移动方向移动k(y₁-y₀)距离，其中k为比例因子，由相机参数唯一确定。通过位移使d<r，从而使系统相机精确定位到模具的Mark点。

本实施例中r为10个像素点。

S24、根据Mark点与模具第一个凹槽的世界坐标关系相应的移动载物台。Mark点的世界坐标为M＝(x_M，y_M)，第一个凹槽的中心坐标为Q1＝(x_Q1，y_Q2)，控制载物台先向方向移动(x_Q1-x_M)距离，再向移动方向移动(y_Q1-y_M)距离，使金相显微成像平台相机准确定位到模具中第一个摄像模组。

如图5所示，所述Sc的z字形方法，步骤如下：

S31、根据模具每个凹槽的距离相等，且间距恒为R的特点，每次控制载物台位移相等距离R，使每一次位移系统相机都能对准下一个摄像模组。

S32、采用“Z”字型移动方式，从左上角第一个摄像模组开始，从左至右依次采集摄像模组图像，下一行从右往左依次采集，重复上述步骤，直至完成方形模具上所有摄像模组图像采集。

S33、对模具上的摄像模组和采集图像以“Z”字型顺序依次编号为Q₁、Q₂、···Q_k···、Q_n*n。

所述Sd的微型摄像模组镜头精细外观缺陷检测算法，步骤如下：

S41、判断图像是否为摄像模组图像，防止模具槽位为空时，导致错误的检测结果。由于微型摄像模组镜头表面为圆形，对采集图像Q_k进行霍夫变换圆检测。如果检测到圆形，表明采集图像为摄像模组图像，如果检测不到圆形，说明采集图像不是摄像模组图像，进而证明模具槽位Q_k为空，标记为0。

S42、对摄像模组图像进行直方图均衡，高斯滤波处理等图像预处理操作。

S43、分割摄像镜面图像，检测摄像模组图像中面积最大的圆，将圆内的区域分割出来。

S44、通过边缘提取，阈值分割，曲线拟合等技术提取缺陷特征，将微型摄像模组外观的划痕、裂痕、异物和灰尘等精细缺陷识别出来。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种微型摄像模组镜头精细外观缺陷检测系统，其特征在于，包括金相显微成像平台、载物台以及工控机，所述金相显微成像平台设置在载物台的上方，所述工控机设置在载物台的下方；

所述金相显微成像平台包括工业相机、同轴光源、以及显微放大装置，所述工业相机、显微放大装置及同轴光源自上而下分布；首先采用显微放大装置对摄像模组进行光学放大，再运用同轴光源进行打光照明，最后运用工业相机采集一个摄像模组的完整图像；

所述载物台包括X轴编码器和设置在X轴编码器上的光栅尺、Y轴编码器和设置在Y轴编码器上的光栅尺、以及电机箱，所述电机箱连接X轴编码器和Y轴编码器；通过控制电机箱内X、Y轴电机转速分别控制载物台X、Y轴的位移，光栅尺对位移进行测量并反馈，实现全闭环；

所述工控机，用于控制载物台位移和实现精密缺陷检测。

2.根据权利要求1所述微型摄像模组镜头精细外观缺陷检测系统，其特征在于，还包括人机交互屏幕，所述人机交互屏幕设置在载物台的上方。

3.根据权利要求1或2中任一项所述微型摄像模组镜头精细外观缺陷检测系统的检测方法，其特征在于，包括下述步骤：

S1、对金相显微成像平台的工业相机进行标定，采用高精度分辨率板作为标定物，建立工业相机成像的几何模型，对工业相机参数进行估计，确定空间物体表面某点的位置与其在图像中对应点之间的相互关系；

S2、定位到模具中第一个摄像模组，将封装摄像模组的方形模具放在载物台的指定位置，使工业相机正好对准Mark点位置，然后采集系统当前图像，检测图像中是否存在Mark点，若不存在则提示将模具放入指定位置，若存在则检测Mark点是否在图像中心区域，若有偏离，控制载物台在设定的范围内移动，使工业相机精确定位到模具的Mark点，根据Mark点与模具第一个凹槽的世界坐标关系相应的移动载物台，准确定位到模具中第一个摄像模组；

S3、采用“Z”字型方法，依次采集微型摄像模组图像，根据模具每个凹槽的距离，控制载物台位移，使每一次位移工业相机都能对准下一个摄像模组，从左上角第一个摄像模组开始，从左至右依次采集摄像模组图像，下一行从右往左依次采集，重复上述步骤，直至完成方形模具上所有摄像模组图像采集，对模具上的摄像模组以“Z”字型顺序依次编号；

S4、采用图像处理算法对微型摄像模组镜头精细外观缺陷进行检测，首先判断图像是否为摄像模组图像，若是则对图像进行预处理，然后将摄像镜面截取出来，最后通过边缘提取、阈值分割、曲线拟合技术提取缺陷特征，将缺陷识别出来；

S5、反馈存在缺陷的微型摄像模组与缺陷类型，将存在缺陷的摄像模组编号与类型传输给挑拣系统，通过编号索引，挑拣系统可以剔除出存在缺陷的摄像模组，并在空槽里添加合格的摄像模组，重新封装。

4.根据权利要求3所述微型摄像模组镜头精细外观缺陷检测系统的检测方法，其特征在于，所述S2的定位到模具中第一个摄像模组方法，包括：

S21、将封装摄像模组的方形模具放在载物台指定位置，使工业相机正好对准Mark点位置，模具中摄像模组的待检测镜面朝上放置，一个模具可以封装n行n列个摄像模组；

S22、Mark点检测，采集系统当前图像，对图像进行Mark点检测，判断Mark点是否存在于图像中，若不存在则提示将模具放入指定位置并摆放整齐，若存在则进行下一步操作；

S23、检测Mark点是否在图像以O＝(x₀，y₀)为原点，r为半径的中心区域范围内；

S24、根据Mark点与模具第一个凹槽的世界坐标关系相应的移动载物台；Mark点的世界坐标为M＝(x_M，y_M)，第一个凹槽的中心坐标为Q1＝(x_Q1，y_Q2)，控制载物台先向方向移动(x_Q1-x_M)距离，再向移动方向移动(y_Q1-y_M)距离，使金相显微成像平台相机准确定位到模具中第一个摄像模组。

5.根据权利要求4所述微型摄像模组镜头精细外观缺陷检测系统的检测方法，其特征在于，步骤S23具体为：

首先通过Mark点检测得到其中心坐标P＝(x₁，y₁)，然后计算OP点的欧式距离若d＞r，则控制载物台先向方向移动k(x₁-x₀)距离，再向移动方向移动k(y₁-y₀)距离，其中k为比例因子，由相机参数唯一确定，通过位移使d＜r，从而使系统相机精确定位到模具的Mark点。

6.根据权利要求3所述微型摄像模组镜头精细外观缺陷检测系统的检测方法，其特征在于，步骤S3所述的z字形方法具体为：

S31、根据模具每个凹槽的距离相等，且间距为R的特点，每次控制载物台位移相等距离R，使每一次位移系统相机都能对准下一个摄像模组；

S32、采用“Z”字型移动方式，从左上角第一个摄像模组开始，从左至右依次采集摄像模组图像，下一行从右往左依次采集，重复上述步骤，直至完成方形模具上所有摄像模组图像采集；

S33、对模具上的摄像模组和采集图像以“Z”字型顺序依次编号为Q₁、Q₂、…Q_k…、Q_n*n。

7.根据权利要求3所述微型摄像模组镜头精细外观缺陷检测系统的检测方法，其特征在于，步骤S4具体为：

S41、判断图像是否为摄像模组图像，防止模具槽位为空时，导致错误的检测结果，由于微型摄像模组镜头表面为圆形，对采集图像Q_k进行霍夫变换圆检测，如果检测到圆形，表明采集图像为摄像模组图像，如果检测不到圆形，说明采集图像不是摄像模组图像，进而证明模具槽位Q_k为空，标记为0；

S42、对摄像模组图像进行直方图均衡、高斯滤波处理图像预处理操作；

S43、分割摄像镜面图像，检测摄像模组图像中面积最大的圆，将圆内的区域分割出来；

S44、通过边缘提取、阈值分割、曲线拟合技术提取缺陷特征，将摄像模组外观的划痕、裂痕、异物和灰尘精细缺陷识别出来。