CN112611343A - 一种用于5g环形器的芯片平整度检测装置及其检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种用于5G环形器的芯片平整度检测装置，测试台面上用于放置设置于5G环形器内部的电路板；摄像机阵列包括多个并列设置于测试台面上方的摄像机，摄像机用于同步采集电路板的局部图像；DLP投影仪设置于测试台面上方并且朝向电路板投射图案并确保投影光范围覆盖摄像机阵列的采集范围；投射图案为多条平行的光条纹，线性结构光束以扇形平面的形式在芯片表面传播，切断芯片表面形成光条纹，然后由摄像机阵列捕捉并成像，从而获得电路板上芯片表面的三维坐标；可以准确的对芯片平整度进行检测，从而保证5G环形器的精度和稳定性。

Description

一种用于5G环形器的芯片平整度检测装置及其检测方法

技术领域

本发明属于环形器技术领域，具体涉及一种用于5G环形器的芯片平整度检测装置及其检测方法。

背景技术

我国第五代移动通信系统(简称“5G系统”)频率使用规划取得重大进展。规划明确了3300-3400MHz(原则上限室内使用)、3400-3600MHz和4800-5000MHz频段作为5G系统的工作频段；规定5G系统使用上述工作频段，不得对同频段或邻频段内依法开展的射电天文业务及其他无线电业务产生有害干扰；同时规定，自发布之日起，不再受理和审批新申请3400-4200Mz和4800-5000MHz频段内的地面固定业务频率、3400-3700MHz频段内的空间无线电台业务频率和3400-3600MHz频段内的空间无线电台测控频率的使用许可。面向5G时代，我国通信各界紧锣密鼓的筹备已然开始：从标准的讨论制定，到产品研发和部署，再到设备性能功能的测试，一切都为了5G腾飞。为响应5G时代，并根据目前产业现状，优译作为射频通信隔离器、环行器制造厂商，现给大家推出5G相关隔离器，环行器系列产品。

5G环形器在生产过程中，芯片的生产和安装是一个很重要的工序，实际生产中往往会因为各种问题出现不良品，特别是芯片这种超高精密度的电子器件的装配过程中，会产生一定数量的不良，由于芯片引脚太过密集普通拆卸方法无法使用，若是和主板一起作为废品会大大的提高生产成本，所以需要用于5G环形器的芯片平整度检测装置及其检测方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种用于5G环形器的芯片平整度检测装置及其检测方法，以解决现有的5G环形器生产过程中，电路板上芯片等超高精密度的电子器件的良品率检测。

本发明提供了如下的技术方案：

一种用于5G环形器的芯片平整度检测装置及其检测方法，包括摄像机阵列、DLP投影仪、视觉系统和测试台面；所述测试台面上用于放置设置于5G环形器内部的电路板；所述摄像机阵列包括多个并列设置于测试台面上方的摄像机，所述摄像机用于同步采集电路板的局部图像；所述DLP投影仪设置于测试台面上方并且朝向电路板投射图案并确保投影光范围覆盖摄像机阵列的采集范围；所述投射图案为多条平行的光条纹，线性结构光束以扇形平面的形式在芯片表面传播，切断芯片表面形成光条纹，然后由摄像机阵列捕捉并成像，从而获得电路板上芯片表面的三维坐标；所述视觉系统通过将局部图像拼接后得到电路板的完整图像，通过自适应方向算子用于形态学滤波，消除芯片表面的字母噪声，利用灰度重力法提取条纹中心线，代入标定的光平面方程和摄像机空间坐标系中，采用NLS算法计算芯片表面的平整度缺陷。

优选的，所述测试台面上设置有对齐装置，所述对齐装置包括设置于测试台面中部的真空吸盘，所述真空吸盘四周分别设置有推板。

优选的，所述摄像机的参数为分辨率2000*1600、配置25mm光学聚焦镜头以及帧速率为6帧每秒。

优选的，所述DLP投影仪的参数为焦距8.02mm、分辨率1280×800、流明800以及刷新率60hz。

优选的，所述多线结构光测量包括芯片表面发生变形从而使得光条纹发生相应的变形：

公式中,s为比例系数，

和

分别是测量点的齐次坐标，A为摄像机的参数，R和t分别为世界坐标到摄像机空间坐标的旋转矩阵和平移向量，N是光条纹的数量，a_j、b_j、c_j、d_j为光平面方程的四个系数，将标定后的光平面方程下，将光条纹中任何一个测量点Pi转换为摄像机阵列的坐标系，带入光平面方程，计算出Pi的三维坐标。

优选的，所述光平面方程的标定包括：

采用标定板，利用标定的内外参数矩阵，可以在摄像机空间坐标系中获得标定板上任意点

的三维坐标：

其中i是校准板的位置，n是校准板上点的序列号，a，b，c，d是平面系数。

一种用于5G环形器的芯片平整度检测装置的检测方法，包括以下步骤：

S1、图像拼接：根据相邻摄像机的视场重叠图像和标定后的透视投影变换矩阵，可以实现电路板的局部图像的拼接；

S2、对比度增强：根据直方图均匀化可以在不增加曝光量的情况下提高图像中光带的对比度，并且可以获得摄像机的参数，从而获得精确的光带边缘；

S3、自适应方法算子：

S31：采用投票Hough变换算法对阈值分割后的二值图像中的多条直线：

[li(δi，θ_i)，i＝0，1，...，n]进行检测；

S32：确定角差最小、距离最大的两条直线作为检测图像的边缘线：

其中δi和θi分别表示圆的半径和极坐标系中第i条线的角度；

S33、自适应定向算子θ的角度是两条边缘线的平均角度，图像的中点是形态学算子的原点，用算子角宽度绘制直线，生成自适应方向算子，算子的大小和宽度根据检测图像的实际大小设置；

S4、形态滤波：根据形态学运算去除图像上的噪声区域；

S5、光带中心线提取：采用高效的GGM算法提取芯片表面条纹图像中的多条中心线，算法通过电路板上的芯片位置，对条纹图像中的每个光条纹进行分类；

S6、曲面拟合：经过三维数据处理后，对芯片的表面数据进行了拟合；假设空间中任意一点(x，y，z)满足曲面方程G(x，y，z)＝0，则将芯片的表面设置为平面，以获得平面模型：

P(x，y，z)＝Ax+By+Cz+D，

式中，(x，y，z)是由建议的视觉系统测量的数据点，A、B、C和D是适用的参数，误差方程可由数据点落在平面上，以满足公式如下所示：

其中，N是所选点云的总量，(x_i，y_i，z_i)是测量的平面点云的坐标，通过选择迭代x＝[A₀，B₀，C₀，D₀]的初始值，将处理后的芯片云数据代入，迭代计算采用NLS法；

S7、芯片平整度：通过计算拟合平面点云数据与原平面数据在Z轴方向上对应位置点三维数据的距离标准差(Dstd)进行比较，判断平面拟合的精度；设拟合得到的芯片平面点云数据坐标为be(x_i，y_i，z_i)，j＝1，...，M，原始平面数据坐标为(x′_i，y′_i，z′_i)，j＝1，...，M；将原平面(x′_j and y′_j)的坐标代入拟合芯片的平面方程，在平面方程下求出其对应的Z_j，方程如下：

其中M表示在密钥帽表面收集的点云数据量，上述芯片平面的点云数据与其原始平面的相应点云数据之间的Dstd分别计算为D_std1＝0.032mm、D_std2＝0.027mm和D_std3＝0.029mm。

优选的，其特征在于，所述图像拼接采用加权平均颜色值融合重叠像素的羽化方法：

式中，i是标定的透视投影变换矩阵的编号，j是摄像机的序列号，I_j是j号相机的图像，E是单位矩阵。

本发明的有益效果是：

本发明的一种用于5G环形器的芯片平整度检测装置及其检测方法，采用交错投影和密集的多行光条代替传统的三维传感器机械扫描，以快速获得芯片表面的全局三维点云数据。首先，提出了一种基于Hough变换的自适应方向算子构造方法。该方法用于方向性形态滤波，消除了字母噪声，解决了芯片表面印刷字母干涉的问题，(芯片或者贴片表面是否也会印刷一些商标或者文字之类的东西，这些会引起图像识别时的噪声)提高了精度和稳定性。然后基于全局扫描数据，采用非线性最小二乘法(NLS)对芯片的三维曲面进行拟合，有效地评价芯片的平面度。最后，讨论了与前人工作的对比实验，包括投影图案之间的关系、测量点的数目以及平面度评定性能。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明结构示意图；

图2是视觉系统工作原理示意图；

图3是线性结构光测量示意图；

图中标记为：

1.摄像机阵列，2.DLP投影仪，3.测试台面，4.真空吸盘，5.推板。

具体实施方式

实施例1

如图1所示，用于5G环形器的芯片平整度检测装置，包括摄像机阵列1、DLP投影仪2、视觉系统和测试台面3；测试台面3上用于放置设置于5G环形器内部的电路板；测试台面3上设置有对齐装置，对齐装置包括设置于测试台面中部的真空吸盘4，真空吸盘4四周分别设置有推板5。

摄像机阵列1包括多个并列设置于测试台面上方的摄像机，摄像机用于同步采集电路板的局部图像；摄像机的参数为分辨率2000*1600、配置25mm光学聚焦镜头以及帧速率为6帧每秒。

DLP投影仪2设置于测试台面上方并且朝向电路板投射图案并确保投影光范围覆盖摄像机阵列的采集范围；DLP投影仪2的参数为焦距8.02mm、分辨率1280×800、流明800以及刷新率60hz。

如图2所示，投射图案为多条平行的光条纹，线性结构光束以扇形平面的形式在芯片表面传播，切断芯片表面形成光条纹，然后由摄像机阵列捕捉并成像，从而获得电路板上芯片表面的三维坐标；视觉系统通过将局部图像拼接后得到电路板的完整图像，通过自适应方向算子用于形态学滤波，消除芯片表面的字母噪声，利用灰度重力法提取条纹中心线，代入标定的光平面方程和摄像机空间坐标系中，采用NLS算法计算芯片表面的平整度缺陷。

如图3所示，使用线性结构光技术进行测量的示意图，其中P1和P2是测量点。多线结构光测量包括芯片表面发生变形从而使得光条纹发生相应的变形：

公式中,s为比例系数，

和

分别是测量点的齐次坐标，A为摄像机的参数，R和t分别为世界坐标到摄像机空间坐标的旋转矩阵和平移向量，N是光条纹的数量，a_j、b_j、c_j、d_j为光平面方程的四个系数，将标定后的光平面方程下，将光条纹中任何一个测量点Pi转换为摄像机阵列的坐标系，带入光平面方程，计算出Pi的三维坐标。

光平面方程的标定包括：

采用标定板，利用标定的内外参数矩阵，可以在摄像机空间坐标系中获得标定板上任意点

的三维坐标：

其中i是校准板的位置，n是校准板上点的序列号，a，b，c，d是平面系数。

该用于5G环形器的芯片平整度检测装置的检测方法，包括以下步骤：

S1、图像拼接：根据相邻摄像机的视场重叠图像和标定后的透视投影变换矩阵，可以实现电路板的局部图像的拼接；图像拼接采用加权平均颜色值融合重叠像素的羽化方法：

式中，i是标定的透视投影变换矩阵的编号，j是摄像机的序列号，I_j是j号相机的图像，E是单位矩阵；

S2、对比度增强：根据直方图均匀化可以在不增加曝光量的情况下提高图像中光带的对比度，并且可以获得摄像机的参数，从而获得精确的光带边缘；由于DLP的焦距固定，并非相机中的所有光带都处于最佳焦距。当投影中心较远时，光条纹的边缘会变得非常模糊。因此，光条纹在实际图像中稍暗，因为它没有足够的聚焦。特别是，光条纹的边缘是模糊的。直方图均匀化可以在不增加曝光量的情况下提高图像中光带的对比度，并且可以获得相机的参数，从而获得精确的光带边缘。该方法是一种利用累加函数调整灰度值，增强光条对比度的间接增强方法。与直方图拉伸法相比，直方图均匀化不需要预先获得灰度直方图中的浅色条纹阈值。因此，避免了阈值选择问题。

S3、自适应方法算子：一种消除噪声影响的直接方法是用形态学方法来消除其噪声部分。水平光行中的多余印刷字母区域可以直接使用矩形运算符去除。但是，平面度缺陷的芯片中，光条会歪斜，不能保持原来的水平状态，直接用矩形算子将字母的右侧误判为噪声。因此，有必要根据实际光带的方向设计一个自适应的形态算子。提出的自适应定向算子生成流程如下：

S31：采用投票Hough变换算法对阈值分割后的二值图像中的多条直线：

[li(δi，θ_i)，i＝0，1，...，n]进行检测；

S32：确定角差最小、距离最大的两条直线作为检测图像的边缘线：

其中δi和θi分别表示圆的半径和极坐标系中第i条线的角度；

S33、自适应定向算子θ的角度是两条边缘线的平均角度，图像的中点是形态学算子的原点，用算子角宽度绘制直线，生成自适应方向算子，算子的大小和宽度根据检测图像的实际大小设置；

S4、形态滤波：根据形态学运算去除图像上的噪声区域；传统的形态学方法是用矩形算子去除倾斜角线性结构单元的干涉区域，但效果不理想。由于腐蚀步骤中缺乏方向性特征，部分噪声仍保留在去噪光条带区域。通过“打开”形态学运算，可以得到理想的结果。这样的操作会腐蚀和放大图像，这两种操作都使用相同的结构元素。定向算子与检测到的直线方向相同。左侧显示原始的线性结构像素元素，红色虚线圆圈是必须去除的噪声区域。使用该算法可以有效地去除噪声区域。相比之下，使用传统的运算符可能会保留噪声。

S5、光带中心线提取：采用高效的GGM算法提取芯片表面条纹图像中的多条中心线，算法通过电路板上的芯片位置，对条纹图像中的每个光条纹进行分类；

S6、曲面拟合：从点云拟合平面的方法有最小二乘法、RANSAC法、基于主成分法和基于特征值的方法数据。输入总的来说，基于主成分和RANSAC的方法具有很强的鲁棒性和良好的拟合效果。因为这需要倍增，它创造了一段时间。它的价值-基本方法考虑了X、Y方向的误差，拟合效果优于仅考虑Z方向的最小二乘法。

然而，键盘平面度的判断只需考虑Z方向误差，所以选择最快的最小二乘法作为拟合方法。平面拟合的精度将直接影响键帽表面平整度检测的精度。因此，键帽表面质量检测的主要组成部分是精确的平面拟合。在进行平面拟合之前，首先对点云数据进行去除干涉数据点的处理，并将处理后的点云数据记录为P(x，y，z)。经过三维数据处理后，对芯片的表面数据进行了拟合；假设空间中任意一点(x，y，z)满足曲面方程G(x，y，z)＝0，则将芯片的表面设置为平面，以获得平面模型：

P(x，y，z)＝Ax+By+Cz+D

式中，(x，y，z)是由建议的视觉系统测量的数据点，A、B、C和D是适用的参数，误差方程可由数据点落在平面上，以满足公式如下所示：

其中，N是所选点云的总量，(x_i，y_i，z_i)是测量的平面点云的坐标，通过选择迭代x＝[A₀，B₀，C₀，D₀]的初始值，将处理后的芯片云数据代入，迭代计算采用NLS法；

S7、芯片平整度：通过计算拟合平面点云数据与原平面数据在Z轴方向上对应位置点三维数据的距离标准差(Dstd)进行比较，判断平面拟合的精度；设拟合得到的芯片平面点云数据坐标为be(x_i，y_i，z_i)，j＝1，...，M，原始平面数据坐标为(x′_i，y′_i，z′_i)，j＝1，...，M；将原平面(x′_j and y′_j)的坐标代入拟合芯片的平面方程，在平面方程下求出其对应的Z_j，方程如下：

其中M表示在密钥帽表面收集的点云数据量，上述芯片平面的点云数据与其原始平面的相应点云数据之间的Dstd分别计算为D_std1＝0.032mm、D_std2＝0.027mm和D_std3＝0.029mm。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种用于5G环形器的芯片平整度检测装置，其特征在于，包括摄像机阵列、DLP投影仪、视觉系统和测试台面；

所述测试台面上用于放置设置于5G环形器内部的电路板；所述摄像机阵列包括多个并列设置于测试台面上方的摄像机，所述摄像机用于同步采集电路板的局部图像；所述DLP投影仪设置于测试台面上方并且朝向电路板投射图案并确保投影光范围覆盖摄像机阵列的采集范围；所述投射图案为多条平行的光条纹，线性结构光束以扇形平面的形式在芯片表面传播，切断芯片表面形成光条纹，然后由摄像机阵列捕捉并成像，从而获得电路板上芯片表面的三维坐标；所述视觉系统通过将局部图像拼接后得到电路板的完整图像，通过自适应方向算子用于形态学滤波，消除芯片表面的字母噪声，利用灰度重力法提取条纹中心线，代入标定的光平面方程和摄像机空间坐标系中，采用NLS算法计算芯片表面的平整度缺陷。

2.根据权利要求1所述的一种用于5G环形器的芯片平整度检测装置，其特征在于，所述测试台面上设置有对齐装置，所述对齐装置包括设置于测试台面中部的真空吸盘，所述真空吸盘四周分别设置有推板。

3.根据权利要求1所述的一种用于5G环形器的芯片平整度检测装置，其特征在于，所述摄像机的参数为分辨率2000*1600、配置25mm光学聚焦镜头以及帧速率为6帧每秒。

4.根据权利要求1所述的一种用于5G环形器的芯片平整度检测装置，其特征在于，所述DLP投影仪的参数为焦距8.02mm、分辨率1280×800、流明800以及刷新率60hz。

5.根据权利要求1所述的一种用于5G环形器的芯片平整度检测装置，其特征在于，所述多线结构光测量包括芯片表面发生变形从而使得光条纹发生相应的变形：

公式中,s为比例系数，

和

分别是测量点的齐次坐标，A为摄像机的参数，R和t分别为世界坐标到摄像机空间坐标的旋转矩阵和平移向量，N是光条纹的数量，a_j、b_j、c_j、d_j为光平面方程的四个系数，将标定后的光平面方程下，将光条纹中任何一个测量点Pi转换为摄像机阵列的坐标系，带入光平面方程，计算出Pi的三维坐标。

6.根据权利要求1所述的一种用于5G环形器的芯片平整度检测装置，其特征在于，所述光平面方程的标定包括：

采用标定板，利用标定的内外参数矩阵，可以在摄像机空间坐标系中获得标定板上任意点

的三维坐标：

其中i是校准板的位置，n是校准板上点的序列号，a，b，c，d是平面系数。

7.一种用于5G环形器的芯片平整度检测装置的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、图像拼接：根据相邻摄像机的视场重叠图像和标定后的透视投影变换矩阵，可以实现电路板的局部图像的拼接；

S2、对比度增强：根据直方图均匀化可以在不增加曝光量的情况下提高图像中光带的对比度，并且可以获得摄像机的参数，从而获得精确的光带边缘；

S3、自适应方法算子：

S31：采用投票Hough变换算法对阈值分割后的二值图像中的多条直线：

[li(δi，θ_i)，i＝0，1，...，n]进行检测；

S32：确定角差最小、距离最大的两条直线作为检测图像的边缘线：

其中δi和θi分别表示圆的半径和极坐标系中第i条线的角度；

S33、自适应定向算子θ的角度是两条边缘线的平均角度，图像的中点是形态学算子的原点，用算子角宽度绘制直线，生成自适应方向算子，算子的大小和宽度根据检测图像的实际大小设置；

S4、形态滤波：根据形态学运算去除图像上的噪声区域；

S5、光带中心线提取：采用高效的GGM算法提取芯片表面条纹图像中的多条中心线，算法通过电路板上的芯片位置，对条纹图像中的每个光条纹进行分类；

S6、曲面拟合：经过三维数据处理后，对芯片的表面数据进行了拟合；假设空间中任意一点(x，y，z)满足曲面方程G(x，y，z)＝0，则将芯片的表面设置为平面，以获得平面模型：

P(x，y，z)＝Ax+By+Cz+D，

式中，(x，y，z)是由建议的视觉系统测量的数据点，A、B、C和D是适用的参数，误差方程可由数据点落在平面上，以满足公式如下所示：

其中，N是所选点云的总量，(x_i，y_i，z_i)是测量的平面点云的坐标，通过选择迭代x＝[A₀，B₀，C₀，D₀]的初始值，将处理后的芯片云数据代入，迭代计算采用NLS法；

S7、芯片平整度：通过计算拟合平面点云数据与原平面数据在Z轴方向上对应位置点三维数据的距离标准差(Dstd)进行比较，判断平面拟合的精度；设拟合得到的芯片平面点云数据坐标为be(x_j，y_j，z_j)，j＝1，...，M，原始平面数据坐标为(x′_j，y′_j，z′_j)，j＝1，...，M；将原平面(x′_j and y′_j)的坐标代入拟合芯片的平面方程，在平面方程下求出其对应的Z_j，方程如下：

其中M表示在密钥帽表面收集的点云数据量，上述芯片平面的点云数据与其原始平面的相应点云数据之间的Dstd分别计算为D_std1＝0.032mm、D_std2＝0.027mm和D_std3＝0.029mm。

8.根据权利要求7所述的一种用于5G环形器的芯片平整度检测装置的检测方法，其特征在于，所述图像拼接采用加权平均颜色值融合重叠像素的羽化方法：

式中，i是标定的透视投影变换矩阵的编号，j是摄像机的序列号，I_j是j号相机的图像，E是单位矩阵。

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