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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。图像传感器最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最佳的性价比。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、最小曝光时间、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最小曝光时间,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最小曝光时间,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;为了获得最佳的信噪比,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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