TW201522949A - 影像資訊檢測方法 - Google Patents

Abstract

一種影像資訊檢測方法包括以下步驟：於一標準樣本選取一匹配資料；擷取一待測樣本之一連續影像；自連續影像取得複數幀待測影像；選取各待測影像之一特徵資料；以及比對匹配資料以及各特徵資料，以取得一匹配率。利用本發明之影像資訊檢測方法可提高定位精確度以減少檢測的偏差。

Description

影像資訊檢測方法

本發明係關於一種影像資訊檢測方法。

隨著高解析度的發展、製程技術的改良以及工業生產對於自動化的需求，傳統使用人力目檢(Manual Visual Inspection,MVI)的檢測方式漸漸產生侷限，通常只能檢查元件漏裝、型號分類、以及部分明顯失誤。由於易受到人為主客觀因素的影響，其具有較高的不穩定度、困難度以及成本支出。因此，自動光學檢測(Automated Optical Inspection,AOI)設備的發明應運而生。

自動光學檢測是近年來相當具有市場潛力之檢測方式，其基本工作原理主要是藉由影像感測器獲得被檢測物之圖形資訊，接著通過計算機內建軟體經處理計算以進行比對、分析以及判斷。由此可知，自動光學檢測不但減少了人力目檢之錯誤率，更大幅節省時間及人力成本。此外，自動光學檢測設備還具有較高之穩定度以及操作彈性等優點。自動光學檢測的傳統流程，其主要係將生產線上流動的產品(如：印刷電路板)予以編號，各編號即定義成一個相對的檔案。此檔案將會紀錄該印刷電路板之檢查結果及所有不良之明細內容，供作資料分析。而後始依已編輯完作之檢查程式進行檢測、判定其為良品或不良品，並伴隨判定的結果，將產品送至下游機器作適當的處理。

上述的檢測作業若配置在生產線上進行，可以保證產品的受檢率不會有漏檢的機會。但由於自動光學檢測係使用如電荷耦合元件(Charge Coupled Device,CCD)照相機在相對移動的產品上擷取影像，再以複雜且精密的影像切割、分析、演算去判定產品上各個特徵點的良率。由於作業上牽涉到精準的機構位移、光線處理、照相機取像時機等控制層面及十分龐大的數位化數據處理。再者，應用自動光學檢測進行產線上的 產品檢測時，產品上的圖像即成為動態影像，因此需使用機械定位、人工定位，以及圖案元素的比對定位，而造成檢測速度減緩而降低了生產效率。在現有科技的限制下，會容易出現誤差較大、偏移頻繁出現、校正演算法工作量較大等問題，進而導致效率降低和定位偏差，使後續檢測、識別等處理帶來風險和誤判。

因此，如何提供一種影像資訊檢測方法，提高對於動態圖形資訊的定位精準度及檢測效率，已成為重要課題之一。

有鑑於上述課題，本發明之目的為提供一種影像資訊檢測方法，提高對於動態圖形資訊的定位精準度及檢測效率。

為達上述目的，依據本發明之一種影像資訊檢測方法包括以下步驟：於一標準樣本選取一匹配資料；擷取一待測樣本之一連續影像；自連續影像取得複數幀待測影像；選取各待測影像之一特徵資料；以及比對匹配資料以及各特徵資料，以取得一匹配率。

在一實施例中，標準樣本包含複數圖形資訊，且匹配資料包含標準樣本之至少部分之圖形資訊。

在一實施例中，圖形資訊包括座標、形狀、亮度、或顏色。

在一實施例中，匹配資料與扣除匹配資料之標準樣本剩餘的部分並無實質上相同的區塊。

在一實施例中，連續影像是以30毫秒之週期形成待測影像。

在一實施例中，特徵資料包括匹配資料。

在一實施例中，於選取各待測影像之一特徵資料之後，更包括以下步驟：疊加已選取特徵資料之待測影像。

在一實施例中，更包括以下步驟：當匹配率大於一預設值時，則利用匹配資料校正待測樣本。

在一實施例中，其是應用於自動光學檢測(Automated Optical Inspection,AOI)。

承上所述，本發明之影像資訊檢測方法，透過將生產線上流動的待測樣本的連續影像分解為待測影像，並於其內選取出具有特徵的局 部特徵資料，以減少比對單元及處理單元的運算量，且可有效地將待測樣本與標準樣本的偏差校正並縮小在一定範圍內。相對於利用連續影像進行動態的圖形資訊的定位及檢測，本發明利用靜態的待測影像進行圖形資訊的匹配，能夠使搜索效率提高，並獲得更精準的定位結果。

相較於習知針對動態圖形資訊須透過機械定位、人工定位以 及圖元的比對定位，所帶來的誤差較大、偏移頻繁出現、校正演算法工作量較大等問題，本發明之影像資訊檢測方法可有效克服習知的檢測方法所產生的定位偏差，以提升後續生產線上的檢測、識別及整體產品可信度之優勢。

1‧‧‧自動光學檢測系統

11‧‧‧影像擷取單元

12‧‧‧比對單元

13‧‧‧處理單元

14‧‧‧儲存單元

15‧‧‧演算單元

2‧‧‧標準樣本

21‧‧‧待測元素

3‧‧‧匹配資料

4、4’‧‧‧連續影像

5‧‧‧待測影像

6‧‧‧特徵資料

2a、2b、2c‧‧‧影像

S11~S19‧‧‧步驟

圖1為本發明較佳實施例之一種影像資訊檢測方法的步驟流程圖。

圖2為應用圖1之影像資訊檢測方法的自動光學檢測系統的電路方塊圖。

圖3A~3E分別為應用圖1之影像資訊檢測方法的步驟示意圖。

以下將參照相關圖式，說明依本發明較佳實施例之一種影像資訊檢測方法(以下簡稱檢測方法)，其係應用於自動光學檢測，其中相同的元件將以相同的參照符號加以說明。

圖1為本發明較佳實施例之一種影像資訊檢測方法的步驟流程圖，請參考圖1所示，本發明之影像資訊檢測方法包括以下步驟：於一標準樣本選取一匹配資料(S11)；擷取一待測樣本之一連續影像(S13)；自連續影像取得複數幀待測影像(S15)；選取各待測影像之一特徵資料(S17)；以及比對匹配資料以及各特徵資料，以取得一匹配率(S19)。

須先說明的是，為清楚說明本發明之影像資訊檢測方法的實施細節，以下係以搭配一自動光學檢測系統說明之，然關於自動光學檢測系統之元件及細節非本發明所限制性者。

請參照圖2所示，其為應用圖1之影像資訊檢測方法的自動光學檢測系統的電路方塊圖。自動光學檢測系統1包含一影像擷取單元11、 一比對單元12、一處理單元13、一儲存單元14以及一演算單元15。本實施例之自動光學檢測系統1可更包含一檢測平台。檢測平台用以承載待測樣本(如印刷電路板或印刷電路板總成)，使待測樣本可平整地接受影像擷取單元11的拍攝；且特別須說明的是，本實施例之自動光學檢測系統1係之檢測平台係為流動之生產線模式，故待測樣本係在流動的狀態下接受影像擷取單元11的拍攝。

於本實施例中，待測樣本之待測面積可大於影像擷取單元 11之視野，因此，影像擷取單元11可為一線性影像感測器，例如電荷耦合元件(Charge Coupled Device,CCD)、互補式金屬氧化物半導體(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor,CMOS)感測器或接觸式影像感測器(Contact Image Sensor,CIS)，使待測樣本相對於影像擷取單元11移動，以取得完整的待測樣本之掃描影像。

圖3A~3E為應用圖1之影像資訊檢測方法的步驟示意圖。 請同時參考圖1、圖2及圖3A所示。由於待測樣本會隨著生產線而移動，因此在不同時刻下影像擷取單元11所擷取到的待測樣本的影像並不一致，且部分影像中只包含有待測樣本的部分影像。是故，自動光學檢測系統1係首先透過影像擷取單元11擷取一標準樣本2的影像。其中，標準樣本2的影像的選取原則是一定要包含並能真實反映標準樣本2中所有待測元素21的資訊，以便後續檢測。

進一步而言，本實施例係以影像擷取單元11所截取到之標 準樣本2的100個影像(圖3A係以其中3幅影像2a、2b、2c為例)進行選取，選取一幅所含待測元素21最完整之影像作為標準樣本2的影像。其中100個影像並非限定值，其係依據實際狀況設定其數據，且所設定的數據以影響標準樣本選取影響概率的程度越小越好。如圖3A所示，標準樣本2包含複數個待測元素21。影像2a、2b、2c分別為標準樣本2在不同時刻的影像，其中，相較於影像2a及影像2c，影像2b所包含之待測元素21最為接近標準樣本2，故影像2b將做為標準樣本2的影像。因此，自動光學檢測系統1的比對單元12可比對並篩選出眾多影像中最佳(即最為接近標準樣本2)之影像。惟關於自動光學檢測系統1比對之技術內容係為本發明 所屬領域具有通常知識者可理解，於此不再贅述。

由於本實施例之方法係基於標準樣本及待測樣本的影像實 施，因此，可預先儲存多個標準樣本的影像，並將標準樣本的影像輸入儲存單元14內，從而簡化檢測的過程。當需要檢測另一種不同的待測樣本時，僅需讀取其所對應的標準樣本的資料，方可執行此待測樣本的檢測。

當選取好標準影像2b後，執行步驟S11：依據所選取的標 準樣本2選取一匹配資料3。同前述，步驟S11係於標準樣本2的影像(即影像2b)進一步選取匹配資料3。請參考圖1、圖2及圖3B所示，若使用整幅標準樣本2的影像去匹配檢測平台上的待測樣本，當標準樣本2的影像(即影像2b)所含待測元素21較多時，如果對所有的待測元素21皆進行匹配，會為比對單元12及處理單元13帶來較龐大的工作量，增加了其搜索的時間及複雜度。因此，為了提高匹配的快速性及準確性，步驟S11透過處理單元13在標準樣本2的影像(即影像2b)中選取具有代表性的區域作為待測樣本的匹配資料3。以本實施例而言，匹配資料係為圖3B中虛線所選取之區域。當選取完成後，儲存單元14即保存匹配區域的圖形資訊，以便後續供待測樣本的匹配及定位。其中，上述之圖形資訊係包括該些待測元素21的座標、形狀、亮度、或顏色。在本發明之一實施例中，座標可為虛線所選取之區域之左上角頂點的X、Y值。

特別須說明的是，處理單元13所選擇之匹配資料3在整個 樣本中沒有第二塊與此類似的區域，以防發生誤匹配。如圖3B所示，圖像中方形的待測元素21是唯一的，所以可以選取其周圍部分區域作為標準樣本中的匹配資料3。換言之，匹配資料3與扣除該匹配資料3之標準樣本2剩餘的部分並無實質上相同的區塊。

再者，本發明並不限制匹配資料3的選取形狀、所包含之待 測元素21的數量等訊息。其係以能減少比對單元12及處理單元13工作量，並具有代表性為原則進行選取。

接著請參考圖3C及圖1之步驟S13及步驟S15，於匹配資 料3選取之前、同時、或之後，影像擷取單元11係擷取一待測樣本之一連續影像4。亦即，影像擷取單元11即時採集的影像係以動態影像的模式傳 輸到處理單元中。其中，組成該連續影像4的各幅影像資料中分別包含有待測樣本之至少部分的待測元素21於本實施例中，演算單元15自連續影像4以週期為30毫秒的方式取得複數幀待測影像5。然此非本發明限制性者，於實際應用中，演算單元15係以滿足生產線作業速度的情況下而選用不同的分解週期。

根據上述，本實施例之影像資訊檢測方法透過自連續影像4 取得複數幀待測影像，以減少運算量，且可有效地將比對誤差縮小。

進一步而言，所取得的複數待測影像5即為待測樣本在不同 時刻的影像。由於該些複數待測影像5並不能完全反映出待測樣本的真實狀況，所以並不能成為待測樣本較佳的測試樣本。而為了更加快速的搜索到適合的待測樣本，本實施例之影像資訊檢測方法係於步驟S17以處理單元13中先針對各待測影像5選取一特徵資料6。

詳細而言，請同時參考圖3B及圖3D所示，於本實施例中， 特徵資料6如圖3D之虛線所界定之區域。透過特徵資料6的選取可減少了很多不必要的計算，進而減少比對單元12及處理單元13的處理時間及複雜度。特徵資料6的選取原則是其位置區域一定要大於並包含前述之匹配資料3。以本實施例而言，特徵資料6的區域係至少包含圖3B所示之方形的待測元素21。選取完成後，處理單元13則接著將特徵資料6所包含之圖形資訊存儲於儲存單元14內。同前所述，所稱之圖形資訊係包括特徵資料6所包含的待測元素21的座標、形狀、亮度、或顏色。

完成步驟S17後，將待測影像5再以動態的方式顯示到電 腦上，而先前已選取好的特徵資料6則會顯示於各待測影像5的相同位置，以形成一以選取好特徵資料6的連續影像4’。

於步驟S19中，比對單元12利用匹配資料3所包含的圖形 資訊去匹配疊加後的連續影像4’的待搜索區域。更精確而言，步驟S19係利用匹配資料3去匹配連續影像4’所包含的各待測影像5的特徵資料6以獲得一匹配率。其中，當匹配率大於一預設值時，則進一步將特徵資料6對應的圖形資訊與匹配資料3提供的圖形資訊進行比較。在本發明之一實施例中，預設值是經過多次實驗統計的一個結果，其值可依實際情況做改 變。

進一步而言，所稱之「匹配率大於一預設值」之情形，係指 待搜索區域已到達拍攝位置，因此可進行進一步的比較；反之，當匹配率小於該預設值時，係指比對單元12仍處於搜索狀態，換言之，在被搜索物體未達到拍攝位置或離定位範圍太遠的情況下，會持續進行待搜索區域的搜索。

此處所進一步比對的圖形資訊主要係指圖形資訊的座標(位 置)資訊。若特徵資料6內包含的圖形資訊與匹配資料3提供的圖形資訊有差異時，處理單元12則將匹配資料3的圖形資訊映射到該連續影像4’的待測影像5，以調整並定位待測影像5，使待測影像5與標準樣本2的圖形資訊差異達到最小。完成校正後，將此連續影像4’儲存於儲存單元14內以利後續比對。

根據上述，本實施例係首先透過分解連續影像4形成複數個 待測影像5，並進行特徵資料6的選取及定位，再將該些待測影像5疊加成連續影像4’後，進行動態搜索，使搜索效率提高，定位更為精準。

綜上所述，本發明之影像資訊檢測方法，透過將生產線上流 動的待測樣本的連續影像分解為待測影像，並於其內選取出具有特徵的局部特徵資料，以減少比對單元及處理單元的運算量，且可有效地將待測樣本與標準樣本的偏差校正並縮小在一定範圍內。相對於利用連續影像進行動態的圖形資訊的定位及檢測，本發明利用靜態的待測影像進行圖形資訊的匹配，能夠使搜索效率提高，並獲得更精準的定位結果。

相較於習知針對動態圖形資訊須透過機械定位、人工定位以 及圖元的比對定位，所帶來的誤差較大、偏移頻繁出現、校正演算法工作量較大等問題，本發明之影像資訊檢測方法可有效克服習知的檢測方法所產生的定位偏差，以提升後續生產線上的檢測、識別及整體產品可信度之優勢。

以上所述僅為舉例性，而非為限制性者。任何未脫離本發明 之精神與範疇，而對其進行之等效修改或變更，均應包含於後附之申請專利範圍中。

S11~S19‧‧‧步驟

Claims (9)

1. 一種影像資訊檢測方法，包括以下步驟：於一標準樣本選取一匹配資料；擷取一待測樣本之一連續影像；自該連續影像取得複數幀待測影像；’選取各該待測影像之一特徵資料；以及比對該匹配資料以及各該特徵資料，以取得一匹配率。
2. 如申請專利範圍第1項所述之檢測方法，其中該標準樣本包含複數圖形資訊，且該匹配資料包含該標準樣本之至少部分之該些圖形資訊。
3. 如申請專利範圍第2項所述之檢測方法，其中該些圖形資訊包括座標、形狀、亮度、或顏色。
4. 如申請專利範圍第1項所述之檢測方法，其中該匹配資料與扣除該匹配資料之該標準樣本剩餘的部分並無實質上相同的區塊。
5. 如申請專利範圍第1項所述之檢測方法，其中該連續影像是以30毫秒之週期形成該些待測影像。
6. 如申請專利範圍第1項所述之檢測方法，其中該特徵資料包括該匹配資料。
7. 如申請專利範圍第1項所述之檢測方法，其中於選取各該待測影像之一特徵資料之後，更包括以下步驟：疊加該些已選取該特徵資料之待測影像。
8. 如申請專利範圍第1項所述之檢測方法，更包括以下步驟：當該匹配率大於一預設值時，則利用該匹配資料校正該待測樣本。
9. 如申請專利範圍第1項所述之檢測方法，其是應用於自動光學檢測。