TWI418207B - 經由多重波長光之改良影像品質 - Google Patents

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Description

經由多重波長光之改良影像品質
本發明一般係關於一種改良經由單色相機所捕獲之影像的影像品質的方法。
有一類以平面與鏡面(平坦且有光澤)為主的半導體產品，且其經常需要以即使係微小的平面與鏡面偏差仍必需以足夠的對比來進行成像的方式來對該些裝置進行成像。其中一種此類產品包含半導體晶圓，其可能具備指標，用以表示晶圓編號與製造商。該些指標係該晶圓表面中的缺陷且通常係一經雷射蝕刻的凹坑矩陣。它們便係本技術中熟知的"軟標記"或"基準標記"。必須在製程中的各步驟處成像該些標記，以便讀取該等代碼。
另一類使用雷射功率材料移除方案來進行標準處理的產品包含經介電質塗布的導電金屬基板，其係作為半導體裝置之晶片載體或是作為電子裝置之印刷線路板。這些均係以平面與鏡面(平坦且有光澤)為主，而且經常需要能夠以足夠的對比來成像表面及/或次表面特徵的方式來對該些裝置進行成像。其中一種此類產品包含半導體晶片載體，其可能具備指標，用以表示處理數據。該些指標通常係該工件之表面上方或下方的導電金屬(通常為銅或銅合金)且通常具有在早期處理步驟期間藉由化學蝕刻該金屬導電層而產生的圓形、正方形、或其他幾何形狀。不過，該些指標可能包含貫穿整個工件的機械鑽孔或穿孔。它們係本技術中熟知的"工具孔"、"基準標記"、或簡稱"對齊目標"。必須在製程中的各步驟處成像該些標記，以便將該工件對齊且按比例排列至該機器。
在處理過該等裝置之後(通常係藉由切割的方式將其切成個別矩形裝置)，便可能需要檢查邊緣是否有會隨著時間而增生並且可能造成過早裝置故障的小碎片或裂痕，或是針對裝飾性或功能性的理由來檢查該等經過雷射處理的特徵。該些檢查處理會自動進行並且使用電子成像相機，其會組合已經過程式化來實施必要檢查、量測、與辨識的數位電子電腦。
為正確成像該些物體(其包含反白該些非常微小的特徵)，會用到數個發光系統與相機。舉例來說，標題為"Illumination System for OCR of Indicia on a Substrate"的共同讓渡美國專利案第5,737,122號，本文以引用的方式將其完整併入。'122專利案說明一種系統，其中相機的軸線與發光模組的軸線會對稱於一鏡面物體的法線，形成互補的銳角。窄角暗場的光會靠近該光軸並且不會由該相機來直接成像，其係藉由設置在該成像路徑中的檔板來避免。該等檔板的位置會限制該成像器的視場，不過此被視為係一可接受的折衷。
於另一範例中，共同讓渡的美國專利案第6,870,949號揭示一種同軸的窄角暗場成像系統，其係利用一遠心透鏡以對稱的同軸窄角暗場照明來照射物體。該照明技術特別適用於反白平面鏡面物體上的微小特徵或是缺陷。明確地說，該同軸光源會將光線導向一遠心透鏡，其會將該等光線重新導向該實質上平面鏡面物體。該等光線會經由該遠心透鏡被反射回到一相機。就某種程度來說，該等光線會從該物體中一平面鏡面部分被反射，該等光線會被一遠心光闌阻隔。從該平面鏡面物體中的一缺陷或特徵被反射的光線會通過該光闌中的一孔徑抵達一相機。本文同樣以引用的方式將美國專利案第6,870,949號完整併入。
利用該些與其他系統，使用單色相機所獲得的影像通常係灰階。所使用的光為白光或單色光，例如白光或單波長LED。使用該些影像來進行一工件上之基準標記的自動辨識以達檢查與部分對齊目的係加工產業中的一廣為接受的施行範例。已經有各種演算法被開發且可輕易地用於處理該些影像來達成此辨識目的。不過，不論一演算法多麼地複雜，一在目標與周圍背景間具有高對比位準的"良好"影像仍係其成功的關鍵。
本文所揭示的方法與設備會藉由改良經由單色相機所捕獲之影像的影像對比來改良影像品質。該些經改良的影像可被送入一目標辨識常式或演算法，用以決定一表面上的標記(其包含，但是並不僅限於指標)辨識。
舉例來說，本文所教示的一種改良經由單色相機所捕獲之表面的影像的影像品質的方法包含使用多重波長發光來取得複數個影像以及依據該複數個影像來最佳化該表面之部分之間的對比。
舉例來說，本文所教示的一種改良經由單色相機所捕獲之表面的影像的影像品質的設備包含使用多重波長發光來取得複數個影像的構件以及依據該複數個影像來最佳化該表面之部分之間的對比的構件。
下文將進一步詳細討論本發明的前述與其他獨特特徵。
利用本發明可達成改良經由單色相機所捕獲之影像的影像對比與目標辨識品質的目的。一般來說，會實施一使用多重波長發光的對比最佳化演算法。使用一程序來決定該發光系統中可用波長中哪一個特殊波長最適用便可利用單一波長來取得最大對比。其次，運用該對比最佳化演算法來決定用以提供一目標與一背景間之最大對比與最小對比的發光方案便可透過主動式雜訊抑制來進一步改良會被送至該目標辨識常式的影像的品質。接著，透過逐個像素地以最大對比影像除以最小對比影像便可達成所需影像紋理資料(也就是，雜訊)消除的目的。第三，藉由扣除被二或多個個別波長照明的關注區域的影像便可產生一在目標與背景間具有高對比的合成影像。接著便可將所生成的複合影像送入任一已知的目標辨識演算法之中。
根據本文的說明可使用任何已知的影像獲取系統，其通常包括一控制器、(複數個)相機、以及一發光系統。本文所述的演算法可被程式化至該標準控制器之中並且可由該標準控制器來實施，或是可由一被耦合至儲存該等演算法之記憶體的通用微處理器來實施，或是由本技術中已知的一具有機載記憶體的微控制器來實施。
本發明之細節的最佳說明方式係藉由先在一影像的目標(舉例來說，指標)與背景之間開發一對比的數學模型。其會用到下面的定義。該單色相機的頻譜響應G(λ)定義為以入射光波長為函數的相機量子效率。其次，一平坦表面的反射頻譜H(λ)定義為當以一平坦頻譜光源(也就是，在該相機/透鏡系統會正確響應與聚焦的波長範圍中提供一不變的照明位準的光源)來照明該表面時，從該表面反射的正規化頻譜。
圖1為一典型的單色電荷耦合裝置(CCD)相機的頻譜響應的範例。圖2與3分別為示範目標區域與背景區域的反射率(HT (λ)與HB (λ))的範例。應該注意的係，圖2所示的係銅的法線入射反射率與波長的關係圖，因為銅為上述的共同目標。背景範例為RCF樹脂，所以在圖3中所示的係RCF樹脂的法線入射反射率與波長的關係圖。
假設有N個不同光源對應於波長λk ，其中k＝1、....、N。第k個光源的頻譜響應Fk (λ)的等式(1)如下：Fk (λ)＝αk δ(λ－λk )； (1)其中，αk 代表第k個光源的強度，而δ代表狄拉克δ函數(Dirac－Delta function)。假設有一空間均勻的目標，那麼該目標區域中一像素的相機輸出(CoutT )如下：
應該注意的係，等式(2)假設該相機輸出並未飽和。同樣地，該背景區域中的相機輸出(CoutB )如下： 此亦假設該相機輸出並未飽和。
現在便可根據等式(4)來定義一"對比度量值"(CM )：
上面所定義的對比度量值CM 有下面數項重要特徵。首先，該度量值不會因總強度的全域變化而改變。一般來說，以相同的因數來改變所有光源的相對強度將不會改變影像對比。此與常識一致；我們並不會預期僅藉由將每一個像素值乘以一恆定因數便可改良一灰階影像中的真實對比。還應該注意的係，此定義意謂著我們應該使用一"正規化的"演算法來進行目標辨識，例如本技術中已知的正規化相關法。我們亦可在選用該目標辨識法之前對所有已捕獲的影像套用直方圖等化法。
第二項重要特徵係，對比度量值CM 係對稱於該目標與背景。也就是，交換被視為"目標"者與被視為"背景"者將不會改變對比度量值CM 。此亦與熟習本技術的人士所瞭解的"目標與背景間的對比"一詞的常識相當一致。一具有高於"背景"之對比的"目標"自動地意謂著該背景的對比高於該目標。
對比度量值CM 的第三項重要特徵係，其最大值為一(1)。當該相機對目標或背景的響應同樣為零時便會達到此目的。藉由正確地縮放總強度，此情境便會對應於一白色背景上的一完美黑色目標，或者反之亦然。該度量值會在此特殊情況中產生最高對比的事實同樣與常識相當一致。
在上面觀察的前提下，上面等式(4)中所定義的對比度量值CM 便係用於本文所述之分析的一合宜工具。
將等式(2)與(3)中的CoutT 與CoutB 表達式代入等式(4)之中，便可獲得對比度量值CM 的下面等式(5)： 其中，且。
於將該相機的飽和位準定義為CoutMAX 之後，現在便可以精確的數學項來提出對比最佳化問題。對一給定的集來說，(k＝1、...、N)，在下面的條件限制下，經發現αk 會最大化等式(5)： ；以及
初次看見時，要解決此對比最佳化問題似乎很困難。不過，略作觀察便會取得一簡單的演算法來解決該問題。首先，αk 的條件限制會產生由N＋2個超平面來限制的一可行解答之凸集：αk ＝0，k＝1、...、N；；以及。本文中將最終兩個超平面稱為"飽和超平面"。
其次，在對應於形成該等可行解答集之邊界的該等N＋2個超平面中之一者的表面上會存在一最佳解答。此係因先前所述之對比度量值CM 不會因總強度變化而改變的直接結果。舉例來說，假設有一最佳解答不在一邊界表面上。於此情況中，便可利用合宜的增益因數γ來縮放所有的，而使得落在邊界表面上。因為對強度進行此類總縮放並不會改變對比度量值CM ，所以解答會產生和原來解答相同的最佳對比度量值，且因而本身便係一最佳解答。
推論出一最佳解答會存在一邊界表面上，便可取得額外的觀察。第三項觀察係，該解答不會位在形成該等飽和超平面間之相交線的超直線之中。原因係，該條直線中的對比度量值為零，其不可能係一最佳(最大)解答。第四，其可能顯示出最佳解答不能落在由該等飽和超平面所形成之任一邊界表面的中間。對任一此可行解答來說，以數學關係便可顯示出藉由在正確方向且仍在該表面中移動該解答點，便會有一較佳的解答。此較佳解答的存在意謂著原來解答可能不是最佳解答。
集合所有的觀察，最佳解答必須位在由該兩個飽和超平面中之一者和αk ＝0，k＝1、...、N中N－1個超平面的的相交線所形成的其中一個"角落"處。此意謂著該最佳解答會具有下面等式(6)的形式。
此等式不僅提供一簡單的演算法來決定用以產生最佳對比的發光組態，其還係該問題的一項重要見解。換言之，最大對比僅會利用該等N個作用光源中之一者來達成。下文將更詳細討論此觀察的意義。
接著，便係決定用以達成由等式(4)之對比度量值CM 所定義之最大對比的發光條件的演算法。對每一個k＝1、...、N來說，會發現如下的對應單光源對比CM,k 。
接著，便會選出對應於在先前步驟中所算出之最大的CM,k 值的波長λk 並且用來照明該表面。
應該注意的係，上面的演算法並未規定用於最大對比的強度αk 的絕對值。此同樣符合對比度量值CM 的數學定義，其不會隨著總強度位準而改變。不過，對實際的施行方式來說，將αk 設為其最大許可值： 將會改良該原始影像(也就是，在進行最佳化之前由該單色相機所捕獲的影像)中的信號與量化雜訊比。
實際上，對上面演算法的一範例來說，假設一表面的目標與背景係經由紅光、綠光、以及藍光(RGB)來照明，並且會觀察到下面的Γ值： ，；以及
運用本文的教導，便可取得下面用於個別光(唯紅光、唯綠光、以及唯藍光)方案的對比度量值：CM,R ＝|5－2|/(5＋2)＝3/7；CM,G ＝|3－5|/(3＋5)＝2/8；以及CM,B ＝|8－5|/(8＋5)＝3/13；於此特殊範例中，唯紅光會在背景與目標之間產生最高對比。倘若CoutMAX 為255的話，那麼對應的強度因數αR 便應該設為αR ＝255/5＝51。
用於決定最大對比的最佳發光條件的演算法需要知道該多重波長發光組態中所有可用波長處該目標與背景的相機輸出。該些條件可藉由實施下面參考圖4所述之演算法來滿足。
在10處會針對該光組態中的每一個可用波長來捕獲一含有該目標與該背景的影像。於12處，會在該些影像內找出兩個小型的"唯目標"或"唯背景"區域。實際上，最簡單的方式係針對每一個區域畫出兩個定界框。接著，在14處，會藉由對在12處所找出的該等對應區域的像素值進行平均並且析出在捕獲該影像時所用的特殊強度位準(α)來算出每一個波長處該背景與目標的相機輸出。在16處，倘若任何該資料集的相機輸出飽和的話，那麼便會在18處降低該影像的發光強度，並且在20處重新捕獲該影像。接著，該演算法便會返回12來找出新影像的該等區域，並且繼續前進至14處進行計算；或是視需要地直接返回14處進行計算。在22處，會運用對比最佳化演算法來決定會產生最大對比與正確強度位準(其會將相機輸出驅往背景或目標區域任一者之飽和上限)的發光波長。應該注意的係，如前述，此將有助於改良原始影像的信號對雜訊比。
在22處所實施的對比最佳化演算法已於前面說明過並且可如圖5中所示般地摘要說明。更明確地說，在24處，會算出單一光源的單光源對比CM,k 。在26處，會詢問是否已經算出每一個光源的單光源對比CM,k 。24處的計算會反覆進行，直到完成所有計算為止。在28處，會選出最大的單光源對比CM,k 。在30處，會選擇對應於該最大單光源對比CM,k 的波長λk 來照明該表面，用以獲得影像來進行額外處理。
至此，本揭示內容均著重在決定一會產生在目標與背景之間具有最高對比之單一影像的發光方案。藉由運用多個影像來依據在不同發光方案下所收集到之資料創造出一"複合"影像以改良一後續目標辨識演算法之效能則可獲得額外的好處，也就是，從先前技術中得知的使用一影像(例如經最佳化或本文所述之複合影像)來辨識目標(舉例來說，指標)的演算法。接著將說明一種使用該些多重影像的方法。
首先，倘若在空間中具有完全均勻的目標與背景的話，那麼實際上便可在任何發光條件下創造一具有完美對比的影像。其會決定落在目標的相機輸出與背景的相機輸出之間的一臨界值，並且接著會對原始影像套用二進制臨界，以便創造一具有完美對比的黑白影像。實際上此過分簡單的方式經常會失敗的主要原因有二。其中一項原因係，背景或目標或二者很少在空間中會完全均勻。大多時候係具有特定紋理/有斑點的，此便會使得很難決定一臨界值來明確地"劃分"目標與背景。另一原因係，由於光學限制或用來在背景上創造目標的程序的空間解析度的關係，邊緣處必定會模糊不清。
解決該些問題的一種方式便係改良一不完美影像的信號對雜訊比(SNR)。達成此目的的一種方式係藉由選擇一種讓目標與背景會有不同響應的照明波長，用以挑選一種會最大化目標影像與背景影像間之差異的發光方案。此便係上面所討論之對比最佳化方法欲達成者。
改良SNR的另一種方式則係主動式雜訊抑制。在影像中進行目標辨識的前提下，此相當於從原始影像中消除紋理資訊，以達"平滑"的目標與背景。為瞭解此在單波長照明下的需求，可將上面的相機輸出模型一般化以包含紋理資訊：Cout T (x ,y )＝T (x ,y )U T (x ,y )α k ；以及 (7) 其中函數T(x,y)代表整個影像中的紋理資訊；而UT (x,y)與UB (x,y)則分別係在目標區域與背景區域上方以外均為零的遮蔽函數。
為使用此方式，必須獲得兩個影像，而非一個。如圖6中的40處所示，會如上面在用於決定最佳發光條件的方法中所詳述般地使用一最大化對比的波長來捕獲一第一影像。在42處，則會使用用來解決上面最大對比問題的相同程序以一具有最小化對比之波長的發光方案來捕獲第二影像。
根據定義，在經由一最小化目標(或基準)與背景間之對比的發光方案所捕獲的影像中會有最小目標背景差異資訊。結果，最小對比影像便主要係含有此方法試圖消除的紋理資料。因此，在44處，具有最大對比的影像會"除以"具有最小對比的影像，以便從等式(7)與(8)中有效地刪除T(x,y)項。也就是，該影像中每一個像素的亮度值會除以該影像中具有最小對比的對應像素的亮度值。如此便會產生一更為平滑(也就是，相對無雜訊)的背景與目標影像。接著便可在46處將此所謂的"複合"影像送入下游的目標辨識演算法之中，用以進行前面所述的處理。
改良一影像的SNR的第三種方式則係從藉由二或多個波長中每一個波長來照明一目標與背景時所捕獲的複數個影像中形成關注區域的合成影像。於此範例中，會從另一影像中扣除一影像，用以創造一在目標與背景間具有高對比的合成影像。
更明確地說，利用下面所觀察的Γ數值，針對RGB發光來探討上面所討論的情境：
根據前面的討論，單獨的紅光會造成最高對比的原始影像。不過，若探討從在藍光下所獲得的影像中扣除在綠光下所獲得的影像而獲得的合成影像。此便等同於將強度設為αR ＝0、αG ＝－1、以及αB ＝＋1。將該些數值代入等式(5)之中便會發現，該合成影像的對比度量值為1，遠高於利用唯紅光所獲得之最佳原始影像可達成者。
上面的範例有兩項重要觀點值得強調。首先，從另一原始影像中扣除一原始影像所產生的影像係真正的"合成"。若想透過發光修正以物理的方式來產生此一影像則需要用到"負"強度，但是此在物理上並不可能存在。第二，透過原始影像的縮放與扣除則必定可獲得對比度量值唯一的合成影像：必須作的係縮放個別影像，俾使它們會在目標區域或背景區域中達到"匹配"，然後在從另一(經縮放)影像中扣除一(經縮放)影像。
圖7至11中所示的上述教導的一實際範例。於此範例中，係使用藍光LED、綠光LED、紅光LED、以及紅外光LED來照明一PCB板上的對齊目標，並且會在48處藉由單色相機來捕獲對應的四個"原始"影像。圖8所示的便係所述的多色LED的頻譜輸出。在圖9A至9D中便可看見所生成的原始影像，其中圖9A所示的係在藍光LED照明下的目標與背景，而圖9B至9D所示的分別係在綠光LED照明下、紅光LED照明下、以及紅外光(IR)LED照明下的相同目標與背景。
接著，便會在50處為每一個原始影像來決定該影像中的"目標"區域與"背景"區域的定界框。圖9A中所示的該些定界框的範例。在52處會為所有四個影像計算出該些定界框內的平均像素值並且決定對應的對比度量值。圖10便摘要說明該些計算的結果。根據該些結果，在藍光LED照明下所獲得的原始影像在目標與背景之間具有最高的對比。此與該等四個影像的視覺比較相符。
可依下面的方式來獲得一"合成的"影像。首先，會在54處選出要使用代數操作來形成合成影像的影像。於此範例中，所選出的第一影像係在藍光LED照明下所獲得的原始影像，而所選出的第二影像係在IRLED照明下所獲得的原始影像。該些原始影像在它們個別背景平均像素值與目標平均像素值之間具有彼此相反的比例。接著，便會在56處縮放該等影像中之一者，以便能夠"零化"該背景或該目標任一者的平均像素值。舉例來說，於此情況中，在IRLED照明下所獲得的原始影像的每一個像素均會乘以在藍光LED照明下所獲得的原始影像的目標平均像素值與在IR LED照明下所獲得的原始影像的目標平均像素值的比例，也就是144.1300/125.7639。
在58處，經縮放的影像會從另一選定的影像(本範例為在藍光LED照明下所獲得的原始影像)中以逐個像素的方式被扣除。此會產生一讓目標區域具有實際為零(0)之平均像素值的影像。接著便會在60處針對所生成的影像來算出未被零化的區域的平均像素值。對此影像範例來說，會算出平均背景像素值。接著，在62處，會藉由一正確因數來縮放該影像中的每一個像素，用以讓該平均像素值(此處為該背景區域的平均像素值)放大至最大像素值(例如255)。
圖11中所示的在實施該些步驟之後的合成影像。此影像的對比度量值經算出為0.9624，其非常接近理論最大值1。相較於圖10中所示的四個原始影像，此對比度量值顯示出對比已經獲得大幅改良。藉由視覺檢查圖11中所示的影像仍可輕易地驗證此改良。
本文已經說明上述的具體實施例以便容易瞭解本發明，而非限制本發明。相反地，本發明希望涵蓋隨附申請專利範圍之精神與範疇內的各種修正與等效配置，本發明的範疇與最廣義的解釋相符，以便在法律許可下涵蓋所有此等修正與等效結構。
圖1為一典型單色CCD相機的頻譜響應的範例；圖2為一目標區域的反射率HT (λ)的範例；圖3為一背景區域的反射率HB (λ)的範例；圖4為根據本發明一觀點的對比最佳化的流程圖；圖5為圖4中所示之對比最佳化的步驟50的細節的流程圖；圖6為根據本發明另一觀點的主動式雜訊抑制的流程圖；圖7為合成兩個影像的流程圖；圖8為本文所述之多色LED的典型頻譜輸出的曲線圖；圖9A為在藍光LED照明下，由單色相機所捕獲的一實際對齊目標的原始影像，以及該影像的"目標"區域與"背景"區域的定界框(bounding box)；圖9B為在綠光LED照明下，由相同的單色相機所捕獲的相同對齊目標的原始影像；圖9C為在紅光LED照明下，由相同的單色相機所捕獲的相同對齊目標的原始影像；圖9D為在紅外光(IR)LED照明下，由相同的單色相機所捕獲的相同對齊目標的原始影像；圖10為圖8A至8D中所提供的四個原始影像的平均背景像素值、目標像素值、以及對比度量值的對照表；以及圖11為以代數的方式來組合根據圖7的流程圖在藍光與IR LED照明下所獲得之圖9A與9D之原始影像所獲得的合成對比影像。
(無元件符號說明)

Claims (18)

  1. 一種改良經由一單色相機所捕獲之一表面的影像的影像品質的方法，該表面包含一目標與一背景，該方法包括：使用多重波長發光來獲得複數個影像，包含：在複數個波長中改變該多重波長發光；以及使用每個該複數個波長獲得該複數個影像；以及依據該複數個影像來最佳化該表面之部分間的對比，包含決定該複數個波長中哪一個波長會產生一具有最佳對比的影像以及以代數的方式結合至少兩個影像以合成一高對比複合影像。
  2. 如請求項1之方法，其中最佳化對比進一步包括：計算該表面該複數個波長中之每一個波長的一單光源對比值；以及其中決定該複數個波長中哪一個波長會產生一具有最佳對比的影像，包含：選出一對應於該最大單光源對比值的波長。
  3. 如請求項1或2之方法，其進一步包括：以逐個像素的方式以最大對比影像除以最小對比影像，以便創造一具有低信號對雜訊比的複合影像。
  4. 如請求項3之方法，其進一步包括：於最佳化該多重波長發光的對比時使用所獲得的該對比來捕獲一第一影像，該第一影像為該最大對比影像；使用該複數個影像來最小化該多重波長發光的對比；以及 於最小化該多重波長發光的對比時使用所獲得的該對比來捕獲一第二影像，該第二影像為該最小對比影像。
  5. 一種改良經由一單色相機所捕獲之一表面的影像的影像品質的方法，該表面包含一目標與一背景，該方法包括：使用多重波長發光來獲得複數個影像；依據該複數個影像來最佳化該表面之部分間的對比；為該多重波長發光中的每一個波長來決定該目標與該背景的個別相機輸出；以及於最佳化對比時使用該目標與該背景的該個別相機輸出。
  6. 如請求項5之方法，其中決定該目標與該背景的該個別相機輸出包括：捕獲該多重波長發光中一波長的影像；於一唯目標區域內找出至少兩個目標區域；於一唯背景區域內找出至少兩個背景區域；平均該等至少兩個目標區域的像素值；平均該等至少兩個背景區域的像素值；析出捕獲該影像時所用的一強度位準。
  7. 如請求項5或6之方法，其進一步包括：當該相機輸出表示該目標與該背景中至少一者已飽和時，便降低強度位準並且重新捕獲該影像。
  8. 如請求項5或6之方法，其中最佳化該表面之部分間的對比包括： 針對該多重波長發光中該複數個可用波長中的每一個波長來計算該表面的單光源對比；以及選出一對應於最大單光源對比值的波長。
  9. 如請求項5之方法，其進一步包括：於最佳化該多重波長發光的對比時使用所獲得的對比來捕獲一第一影像；使用該複數個影像來最小化該多重波長發光的對比；於最小化該多重波長發光的對比時使用所獲得的對比來捕獲一第二影像；以及比較該第一影像與該第二影像，用以降低信號對雜訊比。
  10. 如請求項9之方法，其中比較該第一影像與該第二影像進一步包括以逐個像素的方式以該第一影像的亮度資料除以該第二影像的亮度資料。
  11. 如請求項5之方法，其進一步包括：以逐個像素的方式以最大對比影像除以最小對比影像，以便創造一具有低信號對雜訊比的複合影像。
  12. 一種改良經由一單色相機所捕獲之一表面的影像的影像品質的設備，該表面包含一目標與一背景，該設備包括：使用多重波長發光來獲得複數個影像的構件，該使用多重波長發光的構件包括：在複數個波長中改變該多重波長發光的構件；以及使用每個該複數個波長獲得該複數個影像的構件； 以代數的方式結合至少兩個影像用以合成一高對比複合影像的構件；以及依據該複數個影像來最佳化該表面之部分間之對比的構件，其中最佳化對比的構件包括：計算每一個影像的單光源對比值的構件；以及選出一對應於最大單光源對比值之波長的構件。
  13. 如請求項12之設備，其中以代數的方式結合至少兩個影像的構件包括：於該等影像中選擇一第一影像的構件；於該等影像中選擇一第二影像的構件；縮放該等影像中該第一影像以獲得一經縮放影像且從該等影像中該第二影像中扣除該經縮放影像以便獲得一第三影像的構件，其中該第三影像的背景與目標中之一者的對比約為零；以及縮放該第三影像的每一個像素以獲得一最大平均像素值的構件，其中所生成的影像係該高對比複合影像。
  14. 如請求項13之設備，其進一步包括：計算該第三影像的背景與目標中另一者的平均像素值的構件；以及其中縮放該第三影像的每一個像素的構件會使用該平均像素值。
  15. 一種改良經由一單色相機所捕獲之一表面的影像的影像品質的設備，該表面包含一目標與一背景，該設備包括：使用多重波長發光來獲得複數個影像的構件； 依據該複數個影像來最佳化該表面之部分間之對比的構件；於最佳化該多重波長發光的對比時使用所獲得的對比來捕獲一第一影像的構件；使用該複數個影像來最小化該多重波長發光之對比的構件；於最小化該多重波長發光的對比時使用所獲得的對比來捕獲一第二影像的構件；以及比較該第一影像與該第二影像用以降低信號對雜訊比的構件。
  16. 如請求項15之設備，其中比較該第一影像與該第二影像的構件進一步包括以逐個像素的方式以該第一影像的亮度資料除以該第二影像的亮度資料。
  17. 一種改良經由一單色相機所捕獲之一表面的影像的影像品質的方法，該表面包含一目標與一背景，該方法包括：使用多重波長發光來獲得複數個影像；依據該複數個影像來最佳化該表面之部分間的對比；於最佳化該多重波長發光的對比時使用所獲得的該對比來捕獲一第一影像；使用該複數個影像來最小化該多重波長發光的對比；於最小化該多重波長發光的對比時使用所獲得的該對比來捕獲一第二影像；以及比較該第一影像與該第二影像，用以降低信號對雜訊 比。
  18. 如請求項17之方法，其中比較該第一影像與該第二影像包括：以逐個像素的方式以該第一影像的亮度資料除以該第二影像的亮度資料，以便創造一具有低信號對雜訊比的複合影像。
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