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
长春理工大学 现代光学测试技术研究室,长春 130022
针对光电联合变换相关器目标识别的实际应用,对待测红外目标图片进行多小波变换,并利用模极大值法提取其边缘.通过获取更多的轮廓信息,从而提高对目标的识别能力.计算机模拟了常用于红外目标处理的多小波GHM和SA4,实验结果表明:基于GHM多小波提取的边缘能获取大量的图像轮廓信息,其识别结果明显优于SA4多小波.将目标原图的光学相关探测结果与基于GHM多小波提取的边缘图像光学相关探测结果进行比较发现,经多小波预处理后的边缘图像能有效增强相关峰强度.
光学相关 目标识别 红外目标 多小波变换 边缘提取 Optical correlation Target recognition Infrared target Multiwavelet transform Edge extraction
长春理工大学 现代光学测试技术研究室, 吉林 长春 130022
光学相关探测就是利用光学相关的方法, 从混乱的图像中找出需要的目标, 达到识别的目的。把小波变换应用于光电混合联合变换相关器, 突破了传统的傅里叶变换的局限性, 实现了对探测目标不同区域、不同尺度的分析。为了充分利用小波不同尺度的特性, 采用小波多尺度积的方法提取出目标图像的边缘, 兼顾了图像的细节与轮廓特征, 将目标图像不同层次的轮廓信息和细节信息相结合, 解决了复杂背景下目标图像的识别问题。光学实验结果表明, 该方法有效增强了复杂背景目标的相关点强度, 成功实现了目标的探测, 具有良好的应用前景。
图像处理 光学相关 目标识别 小波多尺度积 边缘提取
长春理工大学现代光学测试技术研究室, 吉林 长春 130022
应用光电混合联合变换相关器对目标进行探测和识别时,由于实际拍摄的图像背景非常复杂,对比度较低,亮度不足等原因,使得相关峰很弱甚至根本得不到相关峰,不能达到探测和识别的目的。为此提出在光电混合联合变换相关器的功率谱面应用小波变换处理技术,有效地抑制了联合变换功率谱中的噪声干扰,提高了有用信息衍射光的能量,从而增强了应用光电混合联合变换相关器对复杂背景目标进行探测和识别的能力。实验证明利用经过小波变换处理后的联合变换功率谱所获得相关峰的对比度,较处理前由联合变换功率谱所获得相关峰的对比度能够达到百分之百的增强效果。作为实例文中给出了湖中小船处理前后的光学实验结果,从实验结果中可以明显看出此种处理方法的有效性。
傅里叶光学 目标识别 小波变换 光电混合联合变换相关器 功率谱 相关峰