CN109584207B

CN109584207B - 一种测量高密度柔性印制基板线宽或线距最小距离的方法

Info

Publication number: CN109584207B
Application number: CN201811221865.5A
Authority: CN
Inventors: 胡跃明; 黄丹
Original assignee: South China University of Technology SCUT
Current assignee: South China University of Technology SCUT
Priority date: 2018-10-19
Filing date: 2018-10-19
Publication date: 2023-01-06
Anticipated expiration: 2038-10-19
Also published as: CN109584207A

Abstract

本发明公开了一种测量高密度柔性印制基板线宽或线距最小距离的方法，第一步对采集到的高密度柔性印制基板图像进行中值滤波、形态学填充处理；第二步对处理后的图像基于曲线演化理论和水平集方法进行分割，提取边界坐标；第三步对导线坐标进行B样条曲线拟合；第四步基于粒子群算法求取参数曲线间最小距离。本发明采用曲线演化理论与水平集方法进行分割，能够自然的处理曲线拓扑结构变化并且具有稳定的和精准的数值计算，利用图像的局部信息构造能量泛函，能够有效处理图像灰度不均匀现象。

Description

一种测量高密度柔性印制基板线宽或线距最小距离的方法

技术领域

本发明涉及高密度柔性印制基板制造及无损测量领域，具体涉及一种测量高密度柔性印制基板线宽或线距最小距离的方法。

背景技术

高密度柔性印制基板(FICS)具有弯曲性好、厚度薄、重量轻、体积小等优点，被广泛应用在电子、军工等行业中。随着科技发展，FICS线路密集程度越来越高，在生产过程中对线宽线距的测量也变得尤为困难。目前国内的FICS生产厂家普遍的检测方法是通过人工目测方法保证产品的合格率，但是对于成品小于10um的成品板件，人工目测需要使用显微镜细致的检查重要位置，操作起来难度大、任务重、易出错。由此可知，一种高精度自动测量线宽线距的方法在缺陷检测中的重要性。

发明内容

为了克服现有技术存在的缺点与不足，本发明提供一种测量高密度柔性印制基板线宽或线距最小距离的方法。

本发明采用如下技术方案：

一种测量高密度柔性印制基板线宽或线距最小距离的方法，包括如下步骤：

S1对采集到的高密度柔性印制基板图像依次进行中值滤波及形态学填充处理；

S2对处理后的图像采用曲线演化理论和水平集方法进行分割，提取导线边界坐标；

S3对导线边界进行B样条曲线拟合；

S4采用粒子群算法求取参数曲线间最小距离，即线宽或线距的最小距离。

所述S2对处理后的图像采用曲线演化理论和水平集方法进行分割，提取导线边界坐标，具体为：

首先将曲线或者曲面表示为高一维的曲面，然后利用泛函能量函数表示低维曲线或曲面的演化，在笛卡尔网格中对演化中的曲线或曲面进行数值求解。

所述泛函能量函数是采用预处理后图像的局部信息进行构造。

本发明采用差分方法进行数据求解，即在空间域中的偏导数采用中心差分近似，在时间域中采用前向差分近似求解。

本发明S2对处理后的图像采用曲线演化理论和水平集方法进行分割，提取导线边界坐标；具体步骤如下：

S2.1设定初始化参数：空间步长h，时间步长Δt，Heaviside函数参数ε，高斯核函数方差σ，平滑项参数v，惩罚项参数u，η值；

S2.2将水平集函数φ初始化为二值函数；

S2.3计算c_i，b；

其中b为偏置场，K为高斯核函数，I图像的灰度值，M₁(φ)＝H(φ)，M₂)φ(＝1-H(φ)，H(φ)为Heaviside函数，近似为光滑函数，

ε为常量，且Heaviside函数H(φ)的导数为Dirac函数，

S2.4进行水平集演化

其中

S2.5建立终止准则，具体内容如下：在水平集演化过程中，需要终止准则判断水平集函数是否收敛，满足条件迭代终止，否则返回S2.3。

所述S2.5中的终止准则如下式：

其中n为迭代次数，当曲线长度变化小于预定设置的η值，迭代过程终止。

所述S3中对导线边界进行B样条曲线拟合，具体为：采用准均匀B样条节点向量进行拟合，一条k次B样条曲线定义为

其中d_i为控制点，将分割后的边界点作为控制点，节点向量U＝[u₀,u₂,…u_n+k+1,]，N_i,k(u)为k次规范的B样条基函数。

所述粒子群算法采用加权重的PSO算法。

本发明加权重的PSO算法，具体是在在两条B样条曲线上，随机取N个点为N个粒子，每个粒子的几何位置表示为x_i＝P(u_i)，i＝1,2…N，粒子的速度v_i可直接用Δu_i表示，将x_i与

之间的最短距离称为第i对的个体最优位置，个体最优位置参数为u_b,i、

将

称为群体最优位置，群体最优位置参数u_g、

应用牛顿迭代法不断迭代改变群体最优位置参数u_g、

提高精度，通过迭代，将群体最优位置作为两样条曲线间的最短距离的近似值。

本发明的有益效果：

(1)应用曲线演化理论与水平集方法进行图像分割，该方法演化曲线可以很自然地改变拓扑结构，实现对曲线的分裂和合并的描述，可以有效地分割具有复杂形状的目标；

(2)应用曲线演化理论与水平集方法进行图像分割，具有稳定的和精准的数值计算；

(3)应用曲线演化理论与水平集方法进行图像分割，该方法利用图像的局部信息构造能量泛函，能够有效处理图像灰度不均匀现象。

(4)应用准均匀B样条拟合曲线，能够灵活拟合复杂曲线且便于控制。

(5)应用人工智能粒子群算法以及牛顿迭代法求线宽线距最小距离，提高测量精度。

附图说明

图1是本发明的工作流程图；

图2是本发明的分割图像流程图；

图3是本发明的基于粒子群算法求最小距离的流程图；

图4是本发明的基于水平集方法分割后边界图像；

图5是本发明的高密度柔性印制电路图像；

图6是本发明中电路图像经过中值滤波及填充处理后的图像；

图7是本发明的基于水平集方法分割后水平集函数图像。

具体实施方式

下面结合实施例及附图，对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。

实施例

如图1-图4所示，一种测量高密度柔性印制基板线宽或线距最小距离的方法，包括如下步骤：

S1对采集到的高密度柔性印制基板图像如图5所示，依次进行中值滤波及形态学填充处理；处理后的图像如图6所示，该步骤起到柔性基板图像增强、去除噪音、保护边缘的作用，降低柔性基板受到氧化所带来的不利影响。

S2对处理后的图像采用曲线演化理论和水平集方法进行分割，提取导线边界坐标，如图7所示，本步骤利用变分法将能量泛函最小化，驱动演化水平集函数，当满足迭代条件时，此时的零水平集函数为分割后图像的边界。

本步骤是将曲线或者曲面表示为高一维的曲面，利用高维的能量泛函表示低维曲线的演化，在笛卡尔网格中对演化中的曲线或曲面进行数值求解，为保证数值求解的稳定性，采用差分进行数值近似求解，

即为在空间域中的偏导数采用中心差分近似，在时间域中采用采用前向差分近似求解。设任意给定像素点x∈Ω,以x为圆心，ρ为半径，形成的圆形邻域记为

具体步骤如下：

(2.1)设定初始化参数：空间步长h，时间步长Δt，Heaviside函数参数ε，高斯核函数方差σ，平滑项参数v，惩罚项参数u，η值。

(2.2)水平集函数φ初始化为二值函数。

(2.3)通过下式计算c_i、计算b：

其中b为偏置场，K为高斯核函数，I图像的灰度值，M₁(φ)＝H(φ)，M₂(φ)＝1-H(φ)，H(φ)为Heaviside函数，近似为光滑函数，

ε为常量，且Heaviside函数H(φ)的导数为Dirac函数，

(2.4)通过下式进行水平集演化：

其中

(2.5)建立终止准则，具体内容如下：在水平集演化过程中，需要终止准则判断水平集函数是否收敛，建立如下式终止准则：

其中n为迭代次数，当曲线长度变化小于预定设置的η值，迭代过程终止，否则返回(2.3)步骤。

本步骤有效处理演化曲线拓扑结构变化，利用图像的局部信息构造能量泛函，能够有效处理图像灰度不均匀现象。

S3对导线边界坐标进行B样条曲线拟合，将分割后图像的边界点坐标提取出来，进行准均匀B样条拟合曲线。

具体为：采用准均匀B样条节点向量进行拟合，一条k次B样条曲线定义为

其中d_i为控制点，本发明将分割后的边界点作为控制点，节点向量U＝[u₀,u₂,…u_n+k+1,]，N_i,k(u)为k次规范的B样条基函数。

该方法首先在每条样条曲线上随机取N个粒子，找到个体最优位置和参数、群体最优位置和参数，其次更新位置、速度，判断更新前后群体最优位置之差是否在设定误差范围内，若否继续更新参数，若是则应用牛顿迭代算法更新群体最优位置参数，直到满足在设定误差范围内，停止迭代，输出最小距离。

具体步骤为：

(4.1)设定初始值：粒子数N，误差限定值λ、λ₁、λ₂，最大迭代次数T，个体最优权重系数c₁，群体最优权重系数c₂，约束因子r，速度取值范围Δu_i∈[-Δu_max,Δu_max]、

(4.2)在每条B样条曲线上随机取N个点，作为N个粒子，由deboor算法得到每个粒子的几何位置x_i、

(4.3)计算

i＝1,2…N，得到个体最优位置参数为u_b,i、

和群体最优位置参数u_g、

(4.4)更新速度参数Δu_i、

更新位置参数

(4.5)由deboor算法得到每个粒子的几何位置

计算

(4.6)判断是否满足

若是则直接进行(4.8)步骤；否则进行步骤(4.7)，直到满足上式不等式后进入(4.8)步骤。

(4.7)判断是否满足

若是则更新个体最优位置参数u_b,i、

为当前的参数u_b,i ^*、

否则保持不变；判断是否满足

若是则更新群体最优位置参数u_g、

为当前的参数u_g ^*、

否则保持不变。

(4.8)应用牛顿迭代算法求得群体最优位置参数u_g、

(4.9)计算

并输出结果。

所述步骤(4.4)具体为：更新速度参数Δu_i如下所示，更新位置参数

如下所示，

公式类似，不再赘述，

Δu_i←wΔu_i+c₁ε(u_b,i-u_i)+c₂η(u_g-u_i)

其中

ε、η为[0 1]之间的随机数。

所述步骤(4.8)为应用牛顿迭代算法求得群体最优位置参数u_g、

具体为：将u_g、

分别进行迭代知道误差小于误差限定值λ₁、λ₂，迭代公式如下：

其中令x＝P(u)＝(x(u),y(u))、

其他符号表示如下：

本发明采用准均匀B样条拟合曲线，能够灵活拟合复杂曲线且便于控制。本发明应用人工智能粒子群算法以及牛顿迭代法求线宽线距最小距离，提高测量精度。

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所述实施例的限制，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

1.一种测量高密度柔性印制基板线宽或线距最小距离的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S3对导线边界进行B样条曲线拟合；

S4采用粒子群算法求取参数曲线间最小距离，即线宽或线距的最小距离；

S2对处理后的图像采用曲线演化理论和水平集方法进行分割，提取导线边界坐标；具体步骤如下：

S2.2将水平集函数φ初始化为二值函数；

S2.3计算c_i，b；

ε为常量，且Heaviside函数H(φ)的导数为Dirac函数，

S2.4进行水平集演化

其中

S2.5建立终止准则，具体内容如下：在水平集演化过程中，需要终止准则判断水平集函数是否收敛，满足条件迭代终止，否则返回S2.3；

所述S2.5中的终止准则如下式：

|∫_Ωδ(Φⁿ⁺¹)|▽Φⁿ⁺¹|dx-∫_Ωδ(Φⁿ)|▽Φⁿ|dx|＜η

其中n为迭代次数，当曲线长度变化小于预定设置的η值，迭代过程终止；

其中d_i为控制点，将分割后的边界点作为控制点，节点向量U＝[u₀,u₂,…u_n+k+1,]，N_i,k(u)为k次规范的B样条基函数；

所述粒子群算法采用加权重的PSO算法；

所述加权重的PSO算法，具体是在在两条B样条曲线上，随机取N个点为N个粒子，每个粒子的几何位置表示为x_i＝P(u_i)，i＝1,2…N，粒子的速度v_i可直接用Δu_i表示，将x_i与

之间的最短距离称为第i对的个体最优位置，个体最优位置参数为u_b,、

将

称为群体最优位置，群体最优位置参数u_g、

应用牛顿迭代法不断迭代改变群体最优位置参数u_g、

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2对处理后的图像采用曲线演化理论和水平集方法进行分割，提取导线边界坐标，具体为：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述泛函能量函数是采用预处理后图像的局部信息进行构造。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用差分方法进行数据求解，即在空间域中的偏导数采用中心差分近似，在时间域中采用前向差分近似求解。