CN117437393A - 一种用于MicroLED芯片的主动对位算法 - Google Patents

一种用于MicroLED芯片的主动对位算法 Download PDF

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Abstract

本发明公开的一种用于MicroLED芯片的主动对位算法，包括将MicroLED芯片放至预设位置，点亮特定图案，并计算芯片中心坐标；获取相机显示画面，根据相机显示画面将MicroLED芯片移至相机画面中心；通过相机对MicroLED芯片进行扫描得到芯片拍摄图像；在芯片拍摄图像上设定若干个标志点，并通过相机捕捉标志点位置，生成标志点图像坐标；通过标志点位置信息计算相机姿态信息，并根据相机姿态信息将标志点的图像坐标映射至空间坐标内，计算MicroLED芯片的偏移信息；根据偏移信息生成校正参数，根据校正参数调整MicroLED芯片的位置。

Description

一种用于MicroLED芯片的主动对位算法
技术领域
本发明涉及芯片对位领域，更具体的，涉及一种用于MicroLED芯片的主动对位算法。
背景技术
主动对位(Active Alignment)算法技术在MicroLED领域的功能作用是通过实时监测微小LED芯片的位置偏差，精确调整每个LED的位置和亮度，以解决MicroLED显示屏组装过程中的对准和均匀性问题，从而实现高分辨率、高亮度和高对比度的MicroLED显示屏制造，推动微LED显示技术的进一步发展，传统对准方法使用机械定位和静态模板来对准MicroLED芯片，对位过程中缺乏实时反馈机制，难以解决微小偏差和亮度不均匀性的问题。
发明内容
为了解决上述至少一个技术问题，本发明提出了一种用于MicroLED芯片的主动对位算法。
本发明第一方面提供了一种用于MicroLED芯片的主动对位算法，包括：
将MicroLED芯片放至预设位置，点亮特定图案，并计算芯片中心坐标；
获取相机显示画面，根据相机显示画面将MicroLED芯片移至相机画面中心；
通过相机对MicroLED芯片进行扫描得到芯片拍摄图像；
在芯片拍摄图像上设定若干个标志点，并通过相机捕捉标志点位置，生成标志点图像坐标；
通过标志点位置信息计算相机姿态信息，并根据相机姿态信息将标志点的图像坐标映射至空间坐标内，计算MicroLED芯片的偏移信息；
根据偏移信息生成校正参数，根据校正参数调整MicroLED芯片的位置。
本发明一个较佳实施例中，根据相机显示画面将MicroLED芯片移至相机画面中心，具体为：
点亮特定图案，计算MicroLED芯片中心点坐标；
建立相机显示坐标，并计算相机显示中心点坐标；
将相机显示中心点坐标与MicroLED芯片中心点坐标进行比较，得到定位结果；
判断定位结果是否大于预设的坐标偏差阈值；
若大于，则生成修正信息，根据修正信息将MicroLED芯片中心移至相机画面中心；
若小于，则通过相机对MicroLED芯片进行扫描。
本发明一个较佳实施例中，通过相机对MicroLED芯片进行扫描得到芯片拍摄图像之后，还包括：
获取芯片拍摄图像，对芯片拍摄图像进行对焦处理，生成相机对焦参数；
获取芯片拍摄图像的清晰度；
若清晰度小于预设的清晰度阈值，则调整相机对焦参数；
若清晰度大于预设的清晰度阈值，则在芯片拍摄图像上设定若干个标志点。
本发明一个较佳实施例中，所述标志点为多个十字，多个十字阵列形成6x8的网格图案。
本发明一个较佳实施例中，通过标志点位置信息计算相机姿态信息，并根据相机姿态信息将标志点的图像坐标映射至空间坐标内，计算MicroLED芯片的偏移信息，具体为：
获取MicroLED芯片的偏移信息，将偏移信息进行特征提取，并进行向量处理，得到特征向量；
根据特征向量与预设的向量进行比较，得到特征偏差率；
判断所述特征偏差率是否大于预设的特征偏差率阈值；
若大于，则将特征向量进行分解，得到空间偏移角度与偏移量，根据空间偏移角度与偏移量反向调整MicroLED芯片的位置；
若小于，则判定MicroLED芯片位置处于相机显示画面的中心。
本发明一个较佳实施例中，通过标志点位置信息计算相机姿态信息,具体为：
通过相机拍摄校准图像，并计算相机内部参数与相机外部参数；
提取校准图像特征点，通过特征点与已知相机姿态的特征点进行比较，得到特征点匹配关系；
根据特征点匹配关系对相机进行姿态估计，得到相机姿态信息。
本发明一个较佳实施例中，相机内部参数包括相机焦距、相机畸变；相机外部参数包括相机的位置与相机的方向；
图像特征点包括角点、边缘、兴趣点，图像特征点通过特征检测器进行提取检测。
本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：
通过高精度定位和对准，减少制造缺陷，提高生产效率，支持大规模生产，适应不规则形状和尺寸，提高产品可靠性，此外，本申请提高MicroLED组装的精确度和效率，降低废品率，增加生产自动化程度，以及适用于不同芯片尺寸，显著改进了MicroLED领域的组装过程，提供了更高的生产质量和一致性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的一些附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例第一种特定图案形状示意图；
图2是本发明实施例相机拍摄第一种特定图案的图像示意图；
图3是本发明实施例第二种特定图案形状示意图；
图4是本发明实施例相机拍摄第二种特定图案的图像示意图；
图5是本发明实施例标志点分布示意图；
图6是本发明实施例相机竖直移动距离与芯片拍摄图像清晰度之间的关系曲线图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
实施例一
参见图1-5所示，本发明提出一种用于MicroLED芯片的主动对位算法，包括：
将MicroLED芯片放至预设位置，点亮特定图案，并计算芯片中心坐标；
获取相机显示画面，根据相机显示画面将MicroLED芯片移至相机画面中心；
通过相机对MicroLED芯片进行扫描得到芯片拍摄图像；
在芯片拍摄图像上设定若干个标志点，并通过相机捕捉标志点位置，生成标志点图像坐标；
通过标志点位置信息计算相机姿态信息，并根据相机姿态信息将标志点的图像坐标映射至空间坐标内，计算MicroLED芯片的偏移信息；
根据偏移信息生成校正参数，根据校正参数调整MicroLED芯片的位置。
根据本发明实施例，根据相机显示画面将MicroLED芯片移至相机画面中心，具体为：
点亮特定图案，计算MicroLED芯片中心点坐标；
建立相机显示坐标，并计算相机显示中心点坐标；
将相机显示中心点坐标与MicroLED芯片中心点坐标进行比较，得到定位结果；
判断定位结果是否大于预设的坐标偏差阈值；
若大于，则生成修正信息，根据修正信息将MicroLED芯片中心移至相机画面中心；
若小于，则通过相机对MicroLED芯片进行扫描。
根据本发明实施例，通过相机对MicroLED芯片进行扫描得到芯片拍摄图像之后，还包括：
获取芯片拍摄图像，对芯片拍摄图像进行对焦处理，生成相机对焦参数；
获取芯片拍摄图像的清晰度；
若清晰度小于预设的清晰度阈值，则调整相机对焦参数；
若清晰度大于预设的清晰度阈值，则在芯片拍摄图像上设定若干个标志点。
需要说明的是，在进行芯片拍摄图像的清晰度分析过程中，相机垂直设置，且芯片位于相机的下方，通过调整相机的竖直移动高度进行动态获取图像清晰度数据，并生成相机移动距离与芯片拍摄图像的清晰度之间的变化曲线，如图6所示。
根据本发明实施例，标志点为多个十字，多个十字阵列形成6x8的网格图案。
根据本发明实施例，通过标志点位置信息计算相机姿态信息，并根据相机姿态信息将标志点的图像坐标映射至空间坐标内，计算MicroLED芯片的偏移信息，具体为：
获取MicroLED芯片的偏移信息，将偏移信息进行特征提取，并进行向量处理，得到特征向量；
根据特征向量与预设的向量进行比较，得到特征偏差率；
判断特征偏差率是否大于预设的特征偏差率阈值；
若大于，则将特征向量进行分解，得到空间偏移角度与偏移量，根据空间偏移角度与偏移量反向调整MicroLED芯片的位置；
若小于，则判定MicroLED芯片位置处于相机显示画面的中心。
根据本发明实施例，通过标志点位置信息计算相机姿态信息,具体为：
通过相机拍摄校准图像，并计算相机内部参数与相机外部参数，
提取校准图像特征点，通过特征点与已知相机姿态的特征点进行比较，得到特征点匹配关系；
根据特征点匹配关系对相机进行姿态估计，得到相机姿态信息。
具体的，姿态估计通常是指从图像或视频中推断出对象的位置和方向，这个过程可以分为以下几个步骤：
摄像机标定：姿态估计的第一步是摄像机标定。这是一个必要的步骤，因为它会校正图像中的失真，使图像中的点与实际世界中的点之间建立准确的关联。标定通常涉及拍摄一系列的校准图像，并使用它们来计算摄像机的内部参数(如焦距、畸变等)和外部参数(摄像机的位置和方向)。
特征提取：从图像中提取特征点，这些特征点可以用于姿态估计。常用的特征点包括角点、边缘、兴趣点等。在OpenCV中，可以使用各种特征检测器(如Shi-Tomasi角点检测、Harris角点检测等)来提取特征点。
特征匹配：提取的特征点需要与实际世界中的对象进行匹配。这通常通过将图像中的特征与已知对象或模型中的特征进行比较来实现，特征匹配算法的目标是找到两组特征之间的对应关系。
姿态估计：通过建立特征点之间的对应关系，就可以进行姿态估计。姿态估计的目标是计算摄像机相对于对象的位置和方向。这可以通过解决一系列的几何问题来实现，通常使用相机投影模型和三角测量方法来计算。OpenCV提供了许多用于姿态估计的函数和工具，包括solvePnP和solvePnPRansac。
姿态可视化：为了验证姿态估计的准确性，可以将估计的姿态可视化。这通常涉及在图像中绘制坐标轴或对象的3D模型，以查看它们与图像中的实际对象位置是否一致。
姿态优化：初始的姿态估计可能不够精确，可以使用优化算法(例如，迭代最近点法，ICP)来进一步改善估计的姿态，一旦估计了对象的姿态，可以将其用于各种应用，例如增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、机器人导航、医学成像等。
需要注意的是，姿态估计是计算机视觉和图像处理中的复杂任务，其准确性受到多种因素的影响，包括图像质量、特征提取质量、摄像机标定的准确性等。因此，在实际应用中，通常需要进行仔细的调试和优化，以确保准确的姿态估计结果。
综上所述，通过高精度定位和对准，减少制造缺陷，提高生产效率，支持大规模生产，适应不规则形状和尺寸，提高产品可靠性，此外，本申请提高MicroLED组装的精确度和效率，降低废品率，增加生产自动化程度，以及适用于不同芯片尺寸，显著改进了MicroLED领域的组装过程，提供了更高的生产质量和一致性。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对上述实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的上述实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种用于MicroLED芯片的主动对位算法，其特征在于，包括：
将MicroLED芯片放至预设位置，点亮特定图案，并计算芯片中心坐标；
获取相机显示画面，根据相机显示画面将MicroLED芯片移至相机画面中心；
通过相机对MicroLED芯片进行扫描得到芯片拍摄图像；
在芯片拍摄图像上设定若干个标志点，并通过相机捕捉标志点位置，生成标志点图像坐标；
通过标志点位置信息计算相机姿态信息，并根据相机姿态信息将标志点的图像坐标映射至空间坐标内，计算MicroLED芯片的偏移信息；
根据偏移信息生成校正参数，根据校正参数调整MicroLED芯片的位置。
2.根据权利要求1所述的用于MicroLED芯片的主动对位算法，其特征在于，根据相机显示画面将MicroLED芯片移至相机画面中心，具体为：
点亮特定图案，计算MicroLED芯片中心点坐标；
建立相机显示坐标，并计算相机显示中心点坐标；
将相机显示中心点坐标与MicroLED芯片中心点坐标进行比较，得到定位结果；
判断定位结果是否大于预设的坐标偏差阈值；
若大于，则生成修正信息，根据修正信息将MicroLED芯片中心移至相机画面中心；
若小于，则通过相机对MicroLED芯片进行扫描。
3.根据权利要求2所述的用于MicroLED芯片的主动对位算法，其特征在于,通过相机对MicroLED芯片进行扫描得到芯片拍摄图像之后，还包括：
获取芯片拍摄图像，对芯片拍摄图像进行对焦处理，生成相机对焦参数；
获取芯片拍摄图像的清晰度；
若清晰度小于预设的清晰度阈值，则调整相机对焦参数；
若清晰度大于预设的清晰度阈值，则在芯片拍摄图像上设定若干个标志点。
4.根据权利要求3所述的用于MicroLED芯片的主动对位算法，其特征在于，所述标志点为多个十字，多个十字阵列形成6x8的网格图案。
5.根据权利要求4所述的用于MicroLED芯片的主动对位算法，其特征在于，通过标志点位置信息计算相机姿态信息，并根据相机姿态信息将标志点的图像坐标映射至空间坐标内，计算MicroLED芯片的偏移信息，具体为：
获取MicroLED芯片的偏移信息，将偏移信息进行特征提取，并进行向量处理，得到特征向量；
根据特征向量与预设的向量进行比较，得到特征偏差率；
判断所述特征偏差率是否大于预设的特征偏差率阈值；
若大于，则将特征向量进行分解，得到空间偏移角度与偏移量，根据空间偏移角度与偏移量反向调整MicroLED芯片的位置；
若小于，则判定MicroLED芯片位置处于相机显示画面的中心。
6.根据权利要求5所述的用于MicroLED芯片的主动对位算法，其特征在于，通过标志点位置信息计算相机姿态信息,具体为：
通过相机拍摄校准图像，并计算相机内部参数与相机外部参数；
提取校准图像特征点，通过特征点与已知相机姿态的特征点进行比较，得到特征点匹配关系；
根据特征点匹配关系对相机进行姿态估计，得到相机姿态信息。
7.根据权利要求6所述的用于MicroLED芯片的主动对位算法，其特征在于，相机内部参数包括相机焦距、相机畸变；相机外部参数包括相机的位置与相机的方向；
图像特征点包括角点、边缘、兴趣点，图像特征点通过特征检测器进行提取检测。
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