CN113820308A - 一种基于机器视觉的蚀刻液浓度实时监测方法及系统 - Google Patents

一种基于机器视觉的蚀刻液浓度实时监测方法及系统 Download PDF

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Abstract

本公开提出一种基于机器视觉的蚀刻液浓度实时监测方法及系统，通过结构相似度来度量蚀刻过程中的蚀刻液图像与原始浓度蚀刻液图像间的关系，结合了蚀刻液图像的全局和局部特征，充分描述了不同浓度蚀刻液之间的特征差异，同时采用高斯混合模型对结构相似度值及其对应的蚀刻液样本浓度进行拟合，通过结构相似度值实现不同浓度蚀刻液图像与浓度之间的关系量化，保证了蚀刻液浓度自动化计算的精度，本公开所述方案依赖于摄像机采集的溶液二维图像数据，避免了现有技术中通过传感器直接与溶液的接触而造成的腐蚀，一定程度上提高了检测精度及便捷性。

Description

一种基于机器视觉的蚀刻液浓度实时监测方法及系统
技术领域
本公开涉及蚀刻液浓度监测技术领域，特别涉及一种基于机器视觉的蚀刻液浓度实时监测方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
蚀刻是将材料采用化学反应的方法进行移除的技术，其被广泛应用于装饰、电路板、精密加工和电子零件加工等领域。现有的蚀刻方式主要包括静蚀刻、动蚀刻、泼溅式以及喷淋式，所谓静蚀刻就是将被蚀刻的板或零件浸入蚀刻液中，待蚀刻一定深度后取出，水洗后进入下一道工序，此种方式通常用于一些精密器件的制造过程，此种方式想要保证器件的精密蚀刻，最重要的是保证蚀刻过程中蚀刻液的浓度范围；众所周知，蚀刻液通常为碱性或者酸性溶液，蚀刻过程就是通过对待蚀刻的器件进行化学腐蚀，而在化学腐蚀过程中，蚀刻液的酸/碱浓度经化学反应会产生变化，要想保证器件的蚀刻速度以及蚀刻精度，必须对蚀刻液的浓度进行实时监测并及时调整，特别是工业制造环境中，此类问题尤为重要，而现有的监测方法存在着一定局限性。
发明人发现，一方面，针对蚀刻液的浓度检测通常采用的比较直接的测量方式是将传感器置于被测溶液中进行实时检测，但是，由于蚀刻液具有强烈的腐蚀性，会对传感器造成腐蚀，这就需要对传感器的腐蚀情况进行监测并及时更换，且由于传感器处于持续处于化学腐蚀状态，造成其蚀刻液浓度监测结果也不准确；另一方面，在工业生产过程中，有时会采用传统的抽样和化学分析法，这类方式，通常用于在生产过程中的某个必要环节进行釆样抽取，对采样样本进行浓度检测，此类方式花费时间长，耗费资源大，且最重要的是无法有效保证监测的实时性，因此也不适用于需要实时监测蚀刻液浓度的情况。
发明内容
本公开为了解决上述问题，提出了一种基于机器视觉的蚀刻液浓度实时监测方法及系统，基于结构相似度计算实现不同浓度蚀刻液图像与浓度之间的关系量化，实现了蚀刻液浓度自动化计算，保证了蚀刻液浓度的实时监测，提高了监测精度。
根据本公开实施例的第一个方面，提供了一种基于机器视觉的蚀刻液浓度实时监测方法，包括：
蚀刻过程中利用图像采集设备周期性的采集蚀刻液图像以及蚀刻液样本，完成样本集的构建；
以原始浓度蚀刻液图像为基准，计算所述样本集中每个图像与原始浓度蚀刻液图像之间的结构相似度值，并获取所述蚀刻液样本浓度；
通过对样本集中所述结构相似度值及其对应的蚀刻液样本浓度进行拟合，得到两者间的定量关系函数；
实时采集蚀刻过程中蚀刻液图像，并计算其结构相似度值，输入定量关系函数中，获得蚀刻液浓度预测值。
进一步的，所述结构相似度包括亮度、对比度和结构三个方面，具体的，选取不同蚀刻液浓度的两幅图像x和y，x和y的结构相似度SSIM(x,y)的定义为：
Figure BDA0002546294460000031
其中，
Figure BDA0002546294460000032
为亮度相似度，
Figure BDA0002546294460000033
为对比度相似度，
Figure BDA0002546294460000034
为结构相似度，此处μx，μy，σx，σy，σxy分别为图像x和y的均值、标准差及协方差，c1，c2，c3为调节因子。
进一步的，预先设定蚀刻液浓度的范围区间，判断实时获取的蚀刻液浓度预测值是否处于范围区间内，若否，则补充高浓度蚀刻液，调整蚀刻液浓度到范围区间的上限值。
根据本公开实施例的第二个方面，提供了一种基于机器视觉的蚀刻液浓度监测系统，包括：
样本获取模块，用于蚀刻过程中利用图像采集设备周期性的采集蚀刻液图像以及蚀刻液样本，完成样本集的构建；
相似度计算模块，以原始浓度蚀刻液图像为基准，计算所述样本集中每个图像与原始浓度蚀刻液图像之间的结构相似度值，并获取所述蚀刻液样本浓度；
模型构建模块，通过对样本集中所述结构相似度值及其对应的蚀刻液样本浓度进行拟合，得到两者间的定量关系函数；
浓度预测模块，实时采集蚀刻过程中蚀刻液图像，并计算其结构相似度值，输入定量关系函数中，获得蚀刻液浓度预测值。
进一步的，所述检测系统还包括告警模块，用于在蚀刻液浓度预测值超出范围区间时产生警示。
根据本公开实施例的第三个方面，提供了一种电子设备，包括图像采集设备、存储器、处理器及存储在存储器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的基于机器视觉的蚀刻液浓度监测方法。
根据本公开实施例的第四个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述的基于机器视觉的蚀刻液浓度监测方法及系统。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
(1)本公开所述方案，通过结构相似度来度量蚀刻过程中的蚀刻液图像与原始浓度蚀刻液图像间的关系，结合了蚀刻液图像的全局和局部特征，充分描述了不同浓度蚀刻液之间的特征差异，同时采用高斯混合模型对结构相似度值及其对应的蚀刻液样本浓度进行拟合，通过结构相似度值实现不同浓度蚀刻液图像与浓度之间的关系量化，保证了蚀刻液浓度自动化计算的精度。
(2)本公开提供了一种基于机器视觉的蚀刻液浓度实时监测方法，所述方法依赖于摄像机采集的溶液二维图像数据，避免了现有技术中通过传感器直接与溶液的接触而造成的腐蚀，一定程度上提高了检测精度及便捷性。
(3)本公开所述方案保证了蚀刻液浓度监测的实时性，对于工业制造中需要时刻保证蚀刻液浓度范围的情况，提供了一种新的解决方案。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1为本公开实施例一种所述的基于机器视觉的蚀刻液浓度监测方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
实施例一：
本实施例的目的是提供一种基于机器视觉的蚀刻液浓度监测方法。
一种基于机器视觉的蚀刻液浓度监测方法，包括蚀刻过程中利用图像采集设备周期性的采集蚀刻液图像以及蚀刻液样本，完成样本集的构建；
以原始浓度蚀刻液图像为基准，计算所述样本集中每个图像与原始浓度蚀刻液图像之间的结构相似度值，并获取所述蚀刻液样本浓度；
通过对样本集中所述结构相似度值及其对应的蚀刻液样本浓度进行拟合，得到两者间的定量关系函数；
实时采集蚀刻过程中蚀刻液图像，并计算其结构相似度值，输入定量关系函数中，获得蚀刻液浓度预测值。
进一步的，所述获取蚀刻液样本浓度，具体的通过操作人员经过化学分析的方式来精确测量得到。
进一步的，所述结构相似度包括亮度、对比度和结构三个方面，具体的，选取不同蚀刻液浓度的两幅图像x和y，x和y的结构相似度SSIM(x,y)的定义为：
Figure BDA0002546294460000061
其中，
Figure BDA0002546294460000062
为亮度相似度，
Figure BDA0002546294460000063
为对比度相似度，
Figure BDA0002546294460000064
为结构相似度，此处μx，μy，σx，σy，σxy分别为图像x和y的均值、标准差及协方差，c1，c2，c3为调节因子。
进一步的，预先设定蚀刻液浓度的范围区间，判断实时获取的蚀刻液浓度预测值是否处于范围区间内，若否，则补充高浓度蚀刻液，调整蚀刻液浓度到范围区间的上限值。
进一步的，所述定量关系函数采用高斯混合模型进行数据拟合，获得结构相似度值及其对应的蚀刻液样本浓度之间的定量关系，此处之所以采用高斯混合模型进行蚀刻液图像结构相关性与浓度之间的数据拟合，其原因在于，蚀刻液的浓度在蚀刻过程中并非线性变化，且随着时间变化，其浓度变化的速度也逐渐减缓，申请人经过大量的试验研究，发现高斯混合模型能够对蚀刻液的浓度变化起到极为精准的描述效果，为了保证所得到的定量关系函数能够准确描述蚀刻液时刻过程浓度的变化，此处采用高斯混合模型进行拟合，有效保证了蚀刻液浓度监测过程中蚀刻液的浓度测量精度。
具体的数据拟合过程对于本领域技术人员来说属于公知的，因此，申请人在此处不再赘述；通过拟合得到的定量关系函数，在具体应用过程中，仅需要将摄像机实时采集的图像先进行结构相似度计算，将计算结果输入定量关系函数中，即可获得当前蚀刻液的浓度；根据工业制造环境的实际需求，预先设定所需要的蚀刻液浓度的范围区间，判断实时获取的蚀刻液浓度预测值是否处于范围区间内，若是，则继续进行监测；若否，则通过补充高浓度蚀刻液，调整蚀刻液浓度到范围区间的上限值。
本实施例所述方案，通过结构相似度来度量蚀刻过程中的蚀刻液图像与原始浓度蚀刻液图像间的关系，结合了蚀刻液图像的全局和局部特征，充分描述了不同浓度蚀刻液之间的特征差异，同时采用高斯混合模型对结构相似度值及其对应的蚀刻液样本浓度进行拟合，通过结构相似度值实现不同浓度蚀刻液图像与浓度之间的关系量化，保证了蚀刻液浓度自动化计算的精度，解决了现有技术无法有效的对蚀刻液浓度实时监测的问题。
实施例二：
本实施例的目的是提供了一种基于机器视觉的蚀刻液浓度监测系统。
为了实现上述目的，本实施例提供了一种基于机器视觉的蚀刻液浓度监测方法，包括：样本获取模块，用于蚀刻过程中利用图像采集设备周期性的采集蚀刻液图像以及蚀刻液样本，完成样本集的构建；
相似度计算模块，以原始浓度蚀刻液图像为基准，计算所述样本集中每个图像与原始浓度蚀刻液图像之间的结构相似度值，并获取所述蚀刻液样本浓度；
模型构建模块，通过对样本集中所述结构相似度值及其对应的蚀刻液样本浓度进行拟合，得到两者间的定量关系函数；
浓度预测模块，实时采集蚀刻过程中蚀刻液图像，并计算其结构相似度值，输入定量关系函数中，获得蚀刻液浓度预测值。
进一步的，所述检测系统还包括告警模块，用于在蚀刻液浓度预测值超出范围区间时产生警示，所述警示一方面可以传送到显示界面，有操作人员控制高浓度蚀刻液的补充，另一方面，可以通过消息的方式传送给处理器，由处理器进行自动化控制蚀高浓度蚀刻液的补充。
实施例三：
本实施例的目的是提供一种电子设备。
一种电子设备，包括图像采集设备、存储器、处理器及存储在存储器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤，包括：
蚀刻过程中利用图像采集设备周期性的采集蚀刻液图像以及蚀刻液样本，完成样本集的构建；
以原始浓度蚀刻液图像为基准，计算所述样本集中每个图像与原始浓度蚀刻液图像之间的结构相似度值，并获取所述蚀刻液样本浓度；
通过对样本集中所述结构相似度值及其对应的蚀刻液样本浓度进行拟合，得到两者间的定量关系函数；
实时采集蚀刻过程中蚀刻液图像，并计算其结构相似度值，输入定量关系函数中，获得蚀刻液浓度预测值。
实施例四：
本实施例的目的是提供一种计算机可读存储介质。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤，包括：
蚀刻过程中利用图像采集设备周期性的采集蚀刻液图像以及蚀刻液样本，完成样本集的构建；
以原始浓度蚀刻液图像为基准，计算所述样本集中每个图像与原始浓度蚀刻液图像之间的结构相似度值，并获取所述蚀刻液样本浓度；
通过对样本集中所述结构相似度值及其对应的蚀刻液样本浓度进行拟合，得到两者间的定量关系函数；
实时采集蚀刻过程中蚀刻液图像，并计算其结构相似度值，输入定量关系函数中，获得蚀刻液浓度预测值。
上述实施例提供的一种基于机器视觉的蚀刻液浓度监测方法和系统是能够实现的，具有广阔应用前景。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。

Claims (9)

1.一种基于机器视觉的蚀刻液浓度监测方法，其特征在于，包括：
蚀刻过程中利用图像采集设备周期性的采集蚀刻液图像以及蚀刻液样本，完成样本集的构建；
以原始浓度蚀刻液图像为基准，计算所述样本集中每个图像与原始浓度蚀刻液图像之间的结构相似度值，并获取所述蚀刻液样本浓度；
通过对样本集中所述结构相似度值及其对应的蚀刻液样本浓度进行拟合，得到两者间的定量关系函数；
实时采集蚀刻过程中蚀刻液图像，并计算其结构相似度值，输入定量关系函数中，获得蚀刻液浓度预测值。
2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的蚀刻液浓度监测方法，其特征在于，所述结构相似度包括亮度、对比度和结构三个方面，具体的，选取不同蚀刻液浓度的两幅图像x和y，x和y的结构相似度SSIM(x,y)的定义为：
Figure FDA0002546294450000011
其中，
Figure FDA0002546294450000012
为亮度相似度，
Figure FDA0002546294450000013
为对比度相似度，
Figure FDA0002546294450000014
为结构相似度，此处μx，μy，σx，σy，σxy分别为图像x和y的均值、标准差及协方差，c1，c2，c3为调节因子。
3.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的蚀刻液浓度监测方法，其特征在于，所述检测方法还包括：预先设定蚀刻液浓度的范围区间，判断实时获取的蚀刻液浓度预测值是否处于范围区间内，若否，则补充高浓度蚀刻液，调整蚀刻液浓度到范围区间的上限值。
4.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的蚀刻液浓度监测方法，其特征在于，所述获取蚀刻液样本浓度，具体的通过操作人员经过化学分析的方式来精确测量得到。
5.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的蚀刻液浓度监测方法，其特征在于，所述定量关系函数采用高斯混合模型进行数据拟合，获得结构相似度值及其对应的蚀刻液样本浓度之间的定量关系。
6.一种基于机器视觉的蚀刻液浓度监测系统，其特征在于：
样本获取模块，用于蚀刻过程中利用图像采集设备周期性的采集蚀刻液图像以及蚀刻液样本，完成样本集的构建；
相似度计算模块，以原始浓度蚀刻液图像为基准，计算所述样本集中每个图像与原始浓度蚀刻液图像之间的结构相似度值，并获取所述蚀刻液样本浓度；
模型构建模块，通过对样本集中所述结构相似度值及其对应的蚀刻液样本浓度进行拟合，得到两者间的定量关系函数；
浓度预测模块，实时采集蚀刻过程中蚀刻液图像，并计算其结构相似度值，输入定量关系函数中，获得蚀刻液浓度预测值。
7.如权利要求6所述的一种基于机器视觉的蚀刻液浓度监测系统，其特征在于，所述检测系统还包括告警模块，用于在蚀刻液浓度预测值超出范围区间时产生警示。
8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-5任一项所述的一种基于机器视觉的蚀刻液浓度监测方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的一种基于机器视觉的蚀刻液浓度监测方法。
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