CN113614489A - 使用多个波长的光的单色成像 - Google Patents

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Abstract

本发明包括用于获得诸如电气部件的对象的高分辨率图像的系统和方法。该系统包括单色相机和三个不同波长的光源(例如，红色光源、蓝色光源和绿色光源)。相机连续地拍摄对象的红光图像、蓝光图像和绿光图像。处理器将红光图像、蓝光图像和绿光图像组合成单个高分辨率真彩色图像。因为每个图像是从独立的光源获得的，所以分辨率不受拜耳(RGB)颜色模型的限制。该系统非常适合于由不同材料组成的材料，这些材料可以基于其波长对光源作出不同的反应。

Description

使用多个波长的光的单色成像
技术领域
本发明包括一种用于成像的系统和方法，并且更具体地，涉及一种利用从单色相机获得的多个图像并利用多个波长的光产生跨宽视场(FOV)的高分辨率图像的系统和方法。
背景技术
各种应用需要跨越宽视场(FOV)的高分辨率成像。在高精度制造中，检查对象以确保不存在缺陷或不规则性。高分辨率成像可能是必要的，因为检查涉及检查每个部件上的小的但关键的特征。例如，自动光学检查(AOI)系统通常用于分析和评估电路，包括平板显示器、集成电路、芯片载体和印刷电路板。
传统的成像方法使用彩色照相机和白光来拍摄对象。该过程受到用于处理图像的硬件的限制。大的空间带宽产品需要使用更高的放大率和更大的透镜。图像传感器也被制造得更大，具有更高的像素计数。在替代方案中，可以使用具有较小像素间距的图像传感器，同时保持大的有效区域。然而，较大的部件可能是昂贵的，并且使系统体积庞大且笨重。此外，这样的系统对于工业用途可能是缓慢且不切实际的。
因此，需要一种克服传统高分辨率成像系统的缺点的系统和方法。具体地，需要一种用于获得用于检查的对象表面的高分辨率图像的改进的系统和方法。该系统应当提供高分辨率图像并且能够检测由不同材料组成的衬底上的缺陷或不规则性。
发明内容
提供以下概述以便于理解所公开的实施例独有的一些创新特征，并且不旨在作为完整的描述。通过将整个说明书、权利要求书、附图和摘要作为整体考虑，可以获得对本文公开的实施例的各个方面的全面理解。
本发明的实施例包括一种用于获得对象的高分辨率图像的系统，包括(a)单色相机，(b)处理单元，(c)红色光源，(d)蓝色光源和(e)绿色光源。所述单色相机可以拍摄所述对象的红光图像、蓝光图像和绿光图像。处理器可以将红光图像、蓝光图像和绿光图像组合成单个高分辨率图像。
所述对象的表面可以由一种以上类型的材料组成(例如集成电路(IC)封装)。所述处理器可以将所述红光图像、所述蓝光图像和所述绿光图像从RGB转换为HSI。所述处理器还可以调节所述红光图像、所述蓝光图像和/或所述绿光图像中的每一个的白平衡。
实施例还包括一种获得对象的高分辨率图像的方法，包括以下步骤：(a)用红色光源照射对象，(b)拍摄所述对象的红色光图像，(c)用蓝色光源照射所述对象，(d)拍摄所述对象的蓝色光图像，(e)用绿色光源照射所述对象，(f)拍摄所述对象的绿色光图像，(g)将所述红光图像、所述蓝光图像和所述绿光图像组合成高分辨率图像，以及(h)分析所述高分辨率图像的缺陷。该方法可以包括调整白平衡、从RGB到HSI的转换和/或检测对象上的不规则性和/或表面缺陷的步骤。
引言
本发明的第一方面是获得用于检查和/或识别表面缺陷的对象的高分辨率图像的系统和方法。
本发明的第二方面是使用不同波长的多个光源获得对象的高分辨率图像的系统和方法。
本发明的第三方面是一种将用不同波长的光拍摄的两个或更多个图像组合成单个高分辨率图像的方法。
本发明的第四方面是一种获得对象的高分辨率图像而不受拜耳滤波器限制的方法。
本发明的第五方面是一种以比常规方法更快的速度和更高的灵敏度检查小型对象上的特征的方法。
定义
术语“拜耳滤光器”或“拜耳图像”是指用于在光电传感器的正方形网格上布置RGB滤色器的滤色器阵列(CFA)。其滤色器的特定布置在数码相机、摄像机和扫描仪中使用的单芯片数字图像传感器中是常见的，用以创建彩色图像。滤光器图案是50％绿色、25％红色和25％蓝色，因此也被称为BGGR、RGBG、GRGB或RGGB。
术语“颜色模型”是指在计算机屏幕或纸张上定义颜色的方式。常见的颜色模型包括RGB(红色、绿色、蓝色)和CMYK(青色、品红色、黄色、黑色)、HSI Cone和CIELAB。
术语“漫反射”是指光或其它波或粒子从表面的反射，使得入射到表面上的光线以许多角度散射，而不是像镜面反射那样仅以一个角度散射。理想的漫反射表面据说表现出朗伯反射，这意味着当从位于与表面相邻的半空间中的所有方向观察时，存在相等的亮度。
光学和摄影领域中的术语“滤光器”是指选择性地透射不同波长的光的装置，通常在光路中实现为被染色或具有干涉涂层的平面玻璃或塑料装置。
术语“HSI颜色空间”是指用于图像处理应用的模型，其表示类似于人眼如何感知颜色的颜色。HSI颜色模型用三个分量表示每种颜色：色调(H)、饱和度(S)、强度(I)。
术语“全色”是指包括所有(可见)波长的光的照片或图像。
术语“四方扁平封装”或“QFP”是指具有从四个侧面的每一个延伸的“鸥翼”引线的表面安装集成电路封装。
术语“RGB颜色模型”是指其中红、绿和蓝光加在一起再现颜色的加色模型。该名称来自三种加性原色(红色、绿色和蓝色)的首字母。RGB颜色模型在以下意义上是相加的：将三个光束相加在一起，并且其光谱按照波长相加，以产生最终颜色的光谱。
本文所用的术语“半导体芯片”是指集成电路或单片集成电路(也称为IC、芯片或微芯片)，其是在半导体材料(通常为硅)的一个小板(“芯片”)上的一组电子电路。
术语“薄型小尺寸封装”或“TSOP”是指一种表面安装集成电路(IC)封装，其通常在两侧具有引线，并且由于其高引脚数和小体积而经常用于RAM或闪存IC。
术语“白平衡”是指去除不真实的色偏的过程，使得本人看起来白色的对象在你的照片中呈现白色。
附图说明
这里描述的附图仅用于说明所选实施例而不是所有可能的实现，并且不旨在限制本公开的范围。
图1A描绘了用于获得对象的图像的常规系统的组件的布置。
图1B描绘了根据本发明的一个方面的用于使用多个光源获得对象的高分辨率图像的系统的部件的布置。
图2A描绘了如在常规成像方法中使用的白光的波长。
图2B描绘了RBG颜色模型的插值方法。
图3A描绘了根据本发明的一个方面的在真彩色成像中使用的三个光源的波长。
图3B描绘了根据本发明的一个方面的组合三个图像的过程，每个图像从单个波长的光获得。
图4是描述根据本发明的一个方面的用于使用不同波长的多个光源获得对象的高分辨率图像的过程的流程图。
图5是描述根据本发明的一个方面的用于合并高分辨率图像以产生单个高分辨率真彩色图像的过程的流程图。
具体实施方式
本发明的目的是一种以比传统方法更高的灵敏度产生小型对象的高清晰度图像的系统和方法。此外，通过使用不同波长的光，可以可视化和检查不同种类的材料。
图1A描绘了用于记录诸如电子部件的对象的图像的常规系统。将对象105放置在视场(FOV)中。一个或多个光源130照射对象。通常，光源是白光。用传感器(诸如照相机120)检测反射光。
在传统的基于透镜的成像系统中，大空间带宽的对象需要更高的放大率和更大的透镜。图像传感器也被制造得更大，具有更高的像素计数。在替代方案中，可以使用具有较小像素间距的图像传感器，同时保持大的有效区域。然而，较大的部件可能是昂贵的，并且使系统体积庞大且笨重。此外，这样的系统对于工业用途可能是缓慢且不切实际的。此外，通常存在与组合单独图像的常规方法相关联的未对准问题。
另一个限制是使用“RGB颜色模型”技术。为了使用RGB形成颜色，叠加三个光束。RGB颜色模型是相加的，因为三个光束被加在一起以形成最终颜色的光谱。
图1B描绘了根据本发明的一个方面的用于记录对象的高分辨率图像的系统。将对象105放置在视场(FOV)中。一个或多个光源(142、144、146)照射对象(105)。光源包括多个波长的光。使用单独的光源(例如红色、绿色和蓝色)。例如，第一(红色)光源142具有690nm的波长。第二(绿色)光源144具有540nm的波长，并且第三(蓝色)光源146具有470nm的波长。
产生高分辨率真彩色图像
用传感器(诸如照相机120)检测反射光。这里，单色(即黑白)相机和彩色光用于产生对象的高分辨率图像。当每个光源闪烁到对象上时拍摄图像(即，三个实例)。以灰度级获得三个图像，但是每个图像的光源是红色、绿色或蓝色之一。然后可以将图像组合成单个高分辨率图像。尽管图像是单色的，但是在本文中将其描述为“高分辨率真彩色图像”，因为图像的源是红色、绿色和蓝色光。
图2A和图2B示出了RGB颜色模型的一些限制。图2A描绘了白光的波长。波长跨越较宽范围，330nm至510nm。数字成像的常规方法通常依赖于该模型，该模型对于常规观察和其他视觉目的是足够的。使用如图2B中所描绘的插值方法来计算彩色像素。RGB颜色模型是相加的，因为三个光束被加在一起以形成最终颜色的光谱。通过以每像素24位数据存储的Bayer估计公式获得最终彩色图像。当考虑将数字图像表征为“RGB”时，每个像素是R、G或B。由于人眼的空间整合，当观看时，像素将呈现为单一颜色。这固有地限制了图像的分辨率，因为图像分辨率的一半专用于绿色通道的精确测量，而红色或蓝色通道的图像分辨率的四分之一专用于绿色通道的精确测量。
图3A和图3B描绘了根据本发明的一个实施例的产生高分辨率真彩色图像的过程。图3A描绘了三个光源(即红色、绿色和蓝色)的波长。与白光不同，每种颜色的光源具有不同的窄波长。光源包括多个波长的光。图3B描绘了三个单独的图像，其中每个图像使用光源中的一个。然后可以组合每个图像(即，拍摄)以产生最终图像。使用颜色信息的全部细节来计算颜色像素。最终图像使用以每像素24位数据存储的真彩色信息。尽管该图像是单色的，但是可以将其称为“高分辨率真彩色图像”。
在将拜耳图像与高分辨率真彩色图像进行比较时，后者中的边缘通常看起来更清晰。高分辨率真彩色图像中的边缘更准确地呈现三种颜色。然而，在拜耳图像中，由于拜耳内核滤波器的插值，边缘可能产生颜色伪影。并非每个像素都将具有关于所有三种颜色的信息。
混合材料成像对象
虽然本发明的益处是更高的分辨率，但是还允许使用不同波长的光来成像不同种类的材料。被成像的材料对于所有波长的光可能不具有相同的特性。例如，球栅阵列(BGA)通常具有金属和塑料部件两者。用单一波长的光对BGA进行成像可能导致质量差的图像，因为组分可能对光波长作出不同的反应。当使用单个光源时，不同的材料可能无法区分。可以比较或组合使用不同波长的光记录的图像。然而，使用具有不同波长的光的多次扫描会增加完成扫描所需的时间，并且由于扫描之间的机械偏移而引入误差。本文描述的方法克服了该限制。
图4是流程图200，其列出了创建对象的高分辨率真彩色图像的优选方法中的步骤。首先，将对象放置在相机205的视场中。用红色光源照射对象210并记录图像215。然后用绿色光源220照射对象，并记录图像225。用蓝色光源照射对象230并记录图像235。然后合并图像240。生成单个高分辨率真彩色图像245。
图5是流程图200，其列出了合并图像以产生单个高分辨率真彩色图像的优选方法中的步骤。首先，记录图像(215、225、235)。接下来，使用白平衡来去除色偏310。然后将图像从RGB转换为HSI315。应用第一滤色器320和第二滤色器325。然后可以选择330通道，接着是阈值335。然后可以使用图像来分析对象的缺陷340。
该系统可以包括计算机，其上装载有软件或可由计算机执行以处理从图像传感器的传感器输出输出的原始图像。图像可以使用常规电缆传送到计算机或无线传输到计算机。软件可以包括本文描述的重建算法，其可以在
Figure BDA0003272588540000061
或其他程序(例如，C语言)中实现。软件由包含在计算机中的一个或多个处理器执行。为了改善性能，计算机可以包括处理器，该处理器是图形处理单元(GPU)的一部分以加速图像重建过程。计算机可以包括个人计算机、服务器、膝上型计算机等。计算机还可以耦合到或以其他方式包含监视器和一个或多个外围设备(例如，鼠标、键盘等)。可以在监视器上向用户显示图像。
工作实施例
TSOP的高分辨率成像和检测
薄型小尺寸封装或“TSOP”是一种表面安装集成电路(IC)封装。可以使用高分辨率真彩色成像来检查TSOP的表面的不规则性或缺陷。在该示例中，获得图像用于检查。
TSOP约为8×13mm，缺陷尺寸(铜)约为30×100μm。将TSOP用RGB Dome和同轴光源照射。将250万像素的数码相机与固定镜头一起使用。
短时连续地记录三个图像。使用第一波长的光(例如690nm的红色)记录第一图像。使用第二波长的光(例如，540nm的绿色)记录第二图像。使用第三波长的光(例如，470nm的蓝色)记录第三图像。
获得以下结果。分辨率为10μm/像素，视场(FOV)为50×50mm。
该系统非常适合于衬底表面上反射率的变化。它还具有光谱扫描的益处，因为不同的材料可以对不同波长的光作出不同的反应。可检测到的最小缺陷不应小于30μm。
该系统允许人们分析材料的变化(而不仅仅是形状)。例如，芯片可以在表面上具有薄的金属层。该方法允许利用常规光成像方法检测可能不表现出信号(信息)的缺陷/瑕疵。对象的波长相关的透射、吸收或散射特征可以增强图像的信号(信息)并揭示化学和/或物理性质。
应当理解，上述公开的变型和其它特征和功能或其替代方案可以组合到其它系统或应用中。此外，本领域技术人员随后可以进行各种未预见或未预期的替代、修改、变化或改进，这些也旨在由所附权利要求书涵盖。
尽管已经全面地描述了本公开的实施例，相当详细地描述了本公开的实施例以覆盖可能的方面，但是本领域技术人员将认识到，本公开的其他版本也是可能的。

Claims (11)

1.一种用于获得对象的高分辨率图像的系统，包括：
a)红色光源；
b)蓝色光源；
c)绿色光源；
d)单色相机；以及
e)处理单元；
其中，所述单色相机拍摄所述对象的红光图像、所述对象的蓝光图像和所述对象的绿光图像；并且
其中，所述处理器将所述红光图像、所述蓝光图像和所述绿光图像组合成单个高分辨率图像。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述对象的表面由一种以上类型的材料组成。
3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述对象是晶片或集成电路(IC)封装。
4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器将所述红光图像、所述蓝光图像和所述绿光图像从RGB转换为HSI。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器调整所述红光图像、所述蓝光图像和所述绿光图像的白平衡。
6.一种获得对象的高分辨率图像用于检查缺陷的方法，包括以下步骤：
a)用红色光源照射所述对象；
b)用相机拍摄所述对象的红光图像；
c)用蓝色光源照射所述对象；
d)用所述相机拍摄所述对象的蓝光图像；
e)用绿色光源照射所述对象；
f)用所述相机拍摄所述对象的绿光图像；
g)将所述红光图像、所述蓝光图像和所述绿光图像组合成高分辨率图像；以及
h)分析所述高分辨率图像的缺陷。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，组合所述红光图像、所述蓝光图像和所述绿光图像的步骤包括从RGB到HSI的转换。
8.根据权利要求6所述的方法，包括调节所述红光图像、所述蓝光图像和所述绿光图像的白平衡的步骤。
9.根据权利要求6所述的方法，其中，所述对象的表面由一种以上材料构成。
10.根据权利要求6所述的方法，其中，所述对象是晶片或集成电路(IC)封装。
11.根据权利要求6所述的方法，其中，所述缺陷是所述对象上的不规则性和/或表面瑕疵。
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