光子学报
2021, 50(12): 1222001
1 深圳大学 光电工程学院 ，广东 深圳 518052
2 北京大学深圳研究院 运动控制技术实验室，广东 深圳 518057
3 华南师范大学 华南先进光电子研究院 光及电磁波研究中心，广州 510006
为识别铟锡氧化物导电薄膜透明区域内可能存在的加工型和移交型缺陷，并满足实际应用需求，提出了基于高分辨率视觉系统的自动缺陷识别方法.根据铟锡氧化物薄膜光学特性和空间要求，设计了工作距离为30 mm的科勒式同轴光照明模块.此外，为了与照明部分通用光学元件，设计了适用于应用检测的高分辨率成像模块.完成图像采集后，为便于分别检测两类缺陷，采用了两种预处理方法：对图像进行邻域半径r=7的中值滤波并与原图像相减后，获取清晰的划痕缺陷；对图像进行形态学和与阈值处理后，获取对比度为48%的透明电路图案.处理后的图像为缺陷的自动识别提供了可靠的依据，保障了铟锡氧化物薄膜定位的灵敏度和准确度.
机器视觉 薄膜检测 表面缺陷 光学设计 图像处理 Machine vision Thinfilm measurement Surface defect Optical design Image processing
1 深圳大学 光电工程学院 光电子器件与系统(教育部/广东省)重点实验室, 广东 深圳 518060
2 北京大学深圳研究院 运动控制技术实验室, 广东 深圳 518057
3 华南师范大学 华南先进光电子研究院 光及电磁波研究中心, 广州 510006
铟锡氧化物(Indium Tin Oxide, ITO)导电层是触控显示技术的绝对定位元件, 为保障定位的灵敏性和准确性, 需对导电层表面缺陷进行质量检测.本文针对导电层透明区域机器视觉自动检测存在的问题, 提出了图案对比度增强的方法.该方法首先利用ITO材料的光谱属性及其表面光学特性, 设计出用于ITO导电层检测的近红外同轴光照明, 将图像对比度从零提高到4.5%.在通过光学方法实现了对比度从无到有的转变后, 充分利用数字图像预处理的优势, 结合基于小波变换的非线性增强方法, 最终成功将对比度提高至16%, 为后续ITO导电层缺陷的分析和识别提供了良好保障.
机器视觉 小波变换 LED照明 表面缺陷 图像增强 透明导电薄膜 缺陷识别 Machine vision Wavelet transform LED illumination Surface defects Image enhancement Transparent conductive film Defect recognition
1 深圳大学 光电工程学院 光电子器件与系统(教育部/广东省)重点实验室, 广东 深圳 518060
2 北京大学深圳研究院 运动控制技术实验室, 广东 深圳 518057
3 华南师范大学 华南先进光电子研究院 光及电磁波研究中心, 广州 510006
基于半导体行业中PCB焊膏印刷检测的实际应用, 采用0.45 WXGA DMD芯片设计了数字条纹投影光学系统.以LED作为光源, 结合透镜阵列照明DMD芯片;同时, 为了减小投影三角关系造成的条纹周期不均匀性对检测结果的影响, 采用双远心光路结构将DMD生成的条纹成像到待测表面, 且适用的最小检测面积为1mm2.光学模拟结果表明, 该数字投影系统在被投影表面上的照明均匀性为91%, 投射条纹的对比度高于0.8, 且条纹周期均匀, 为实际应用与后续条纹分析提供了良好保障.
光学投影 表面缺陷 LED照明 数字条纹投影 数字微镜元件 双远心结构 Optical projector Surface defect LED lighting Digital fringe projection Digital Micro-Mirror Device(DMD) Double-telecentric structure
