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高速图像数据处理是AOI自动光学检测的核心技术

发布时间:2019/3/5 8:24:53 | 信息来源:
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AOI系统集成技术牵涉到关键器件、系统设计、整机集成、软件开发等。AOI系统中必不可少的关键器件有图像传感器(相机)、镜头、光源、采集与预处理卡、计算机(工控机、服务器)等。图像传感器*常用的是各种型号的CMOS/CCD相机,图像传感器、镜头、光源三者组合构成了大多数自动光学检测系统中感知单元,器件的选择与配置需要根据检测要求进行合计设计与选型。

光源的选择(颜色、波长、功率、照明方式等)除了分辨与增强特征外,还需考虑图像传感器对光源光谱的灵敏度范围。镜头的选择需要考虑视场角、景深、分辨率等光学参数,镜头的光学分辨率要和图像传感器的空间分辨率匹配才能达到*佳的性价比。一般情况下,镜头的光学分辨率略高于图像传感器的空间分辨率为宜,尽可能采用黑白相机成像,提高成像分辨能力。图像传感器(相机)采用面阵或线阵需根据具体情况而定,选型时需要考虑的因素有成像视场、空间分辨率、*小曝光时间、帧率、数据带宽等。对于运动物体的检测,要考虑图像运动模糊带来的不利影响,准确计算导致运动模糊的*小曝光时间,确定图像传感器的型号。图像传感器的曝光时间应小于导致运动模糊的*小曝光时间,快速曝光选择全局快门模式为宜,高速情况下不易采用卷帘式曝光模式;为了获得*佳的信噪比,图像传感器的增益尽可能为1,图像亮度的提升尽可能用光源的能量(功率)来弥补,或者在不影响可用的成像景深情况下,增大镜头的孔径光阑。

在系统集成中,被测件的支撑方式、精密传输与定位装置也必须精心设计,这牵涉到精密机械设计技术,这对平板显示、硅片、半导体和MEMS等精密制造与组装产业中的自动光学检测系统非常重要。在这些领域,制造过程通常在超净间进行,要求自动光学检测系统具有很高的自洁能力,对系统构件的材料选型、气动及自动化装置选型、运动导轨的设计与器件选型都有严格要求,不能给生产环境尤其是被测工件本身带来二次污染。尤其是用于表面缺陷检测的AOI系统不能在检测过程中,给被测件表面带来缺陷(如粉尘、划伤、静电等)。因此,对于大型零件(如高世代的液晶玻璃基板、硅片等)的在线检测,常常需要采取气浮支撑、定位与传输机构,运动部件(如轴承等)采用自润滑器件,以及利用FFU风机过滤机组对检测系统进行环境净化,并采取消静电装置,对工件进行防静电处理。

高速图像数据处理与软件开发是自动光学检测的核心技术。由于自动光学检测是以图像传感获取被测信息,数据量大,尤其是高速在线检测,图像数据有时是海量的,为满足生产节拍需求,必须采用高速数据处理技术。常用的方法有共享内存式的多线程处理,共享内存或分布式内存多进程处理等;在系统实现上采用分布式计算机集群,把巨大的图像分时、分块分割成小块数据流,分散到集群系统各节点处理。对于耗时复杂的算法,有时仅靠计算机CPU很难满足时间要求,这时还需配备硬件处理技术,如采用DSP、GPU和FPGA等硬件处理模块,与CPU协同工作,实现快速复杂的计算难题。

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