基于方向熵的撓性印制電路基準點定位研究

楊冬濤，黃杰賢，龔昌來，羅 聰

（嘉應學院電子信息工程學院，廣東梅州514015）

基于方向熵的撓性印制電路基準點定位研究

楊冬濤，黃杰賢，龔昌來，羅 聰

（嘉應學院電子信息工程學院，廣東梅州514015）

在采用機器視覺技術的撓性印制電路缺陷檢測工作中，對基準點的準確定位是實現(xiàn)高質(zhì)量檢測的先決條件。本文選取焊盤圓心或中心作為基準點，針對焊盤的局部形變對基準點定位產(chǎn)生的不良影響，提出了量化目標輪廓邊緣方向性的表達方法——方向熵，基于該方法能夠獲取輪廓坐標與方向參數(shù)；接著，根據(jù)焊盤模板建立焊盤匹配評估函數(shù)篩選出正確的、有價值的、局部的輪廓，并基于輪廓特征實現(xiàn)對焊盤的匹配與對基準點的定位。通過現(xiàn)場測試表明，本文提出的算法能夠有效地糾正基準點的定位偏差，將其應用于坐標系變換的目標搜索時，平均定位誤差可控制在60um以內(nèi)，對于后續(xù)的目標匹配，缺陷識別與分析具有重大意義。

撓性印刷電路板；基準點；方向熵；定位誤差

1 引 言

撓性印制電路（Flexible print board）俗稱軟板，是一種高密度、可卷繞的印刷電路［1－2］，廣泛應用于筆記本電腦、智能手機、LCD等產(chǎn)品。隨著電子產(chǎn)品朝著輕、薄、小、巧方向發(fā)展，撓性電路板將具有越來越廣泛的視場前景，基于機器視覺FPC表面缺陷檢測工作中，最簡單、最常用的方法是采用標準模板圖像與實際檢測圖像上的目標物進行逐一差影操作，并分析差影后的結(jié)果實現(xiàn)缺陷檢測。因此，在模板圖像與檢測圖像之間選取至少三個基準點，并通過坐標變換［3］將兩幅圖像進行初次配準是實現(xiàn)缺陷檢測重要的，關鍵的前期工作。通常情況下，選取規(guī)則的焊盤如圓、方焊盤的圓心、重心或中心作為基準點（如圖1（a）、（b）所示）。而實際制成的焊盤與客戶提供的標準模板存在著外形差異（圖1（c）、（d）為實際制成的焊盤，焊盤上的方、圓則表示該焊盤應有的外形），使得對基準點的定位發(fā)生偏移，直接造成初次圖像配準就已存在較大的誤差。

圖1 用于基準點定位的焊盤

盡管有許多研究人員通過后續(xù)的誤差修正（如霍夫變換法［4］、輪廓特征法［5］、函數(shù)修正法［6］、互信息熵與區(qū)域特征相結(jié)合的方法［7－8］）以提高對檢測目標物的匹配精度。但經(jīng)現(xiàn)場測試表明，以上誤差修正算法的有效性要求圖像初次配準的誤差限定在一定范圍內(nèi)，否則誤差修正算法將失效。同時，初次配準的誤差過大也將造成誤差修正算法運行時間過長，目標物匹配精度下降的問題。為了提高圖像初次配準精度，本文根據(jù)焊盤的模板信息，基于有限的輪廓特征實現(xiàn)對焊盤目標的匹配，并最終實現(xiàn)對基準點的精確定位，具體內(nèi)容包括：①建立方向熵函數(shù)，并基于方向熵提取焊盤的邊緣輪廓及其方向信息；②根據(jù)模板對部分有價值的焊盤輪廓特征信息進行篩選，進行目標匹配；③以匹配后的焊盤中心或圓心作為基準點進行坐標系變換，并通過實驗驗證本文算法對于提高圖像配準精度的有效性與優(yōu)越性。

2 基于方向熵的輪廓特征與方向信息提取

盡管圖1的焊盤與標準模板存在一定的外形差異，但仍保留部分有價值的輪廓特征信息，因此，篩選出可供匹配的輪廓是全文的首要工作。本節(jié)首先構(gòu)建方向熵函數(shù)以提取焊盤目的輪廓位置信息與方向信息［9－10］。在整幅圖像中，某像素點的紋理梯度數(shù)學表達式如（1）所示，對應的紋理梯度方向角度計算公式定義為（2）。

從公式（1）、（2）得到θ的取值范圍為（0°，90°），本文將θ劃分不同的角度級i，i＝1，2，...，Nθ在本實驗中，當θ∈（0°，10°）時，i＝1；當θ∈（10°，20°）時i＝2，…，當θ∈（80°，90°）時，Nθ＝9為最高角度級。

分別從整幅圖像中攫取R×S的圖像，定義統(tǒng)計函數(shù)fθ（i）統(tǒng)計，如式（3）所示，該公式表示為落入角度級為i的像素統(tǒng)計量，在整幅圖像中，像素落入i角度級區(qū)間的概率Pθ（i）為：

采用熵的方法度量輪廓角度分布情況，并定義方向熵的數(shù)學表達式對輪廓特征及其對應方向信息進行提取，如式（4）所示：

將公式（4）方向熵的數(shù)學表達式應用于圖2（a）以獲取圓形目標的輪廓特征及其對應方向信息。

圖2 基于方向熵的輪廓特征信息提取

根據(jù)熵可用于度量某變量的不確定性的性質(zhì)，紋理梯度角度在某個角度級集中分布時，方向熵較小。圖2（b）輪廓邊緣區(qū)域的方向熵低于非邊緣區(qū)域的方向熵，具有明顯的可區(qū)分性，從中不僅可以對輪廓的位置進行初步定位，也可獲取各輪廓點的方向角度信息。圖2（c）為通過設置閾值對目標物輪廓進行分割，并獲取各輪廓點的方向角度信息，輪廓坐標與輪廓方向參數(shù)分別為

根據(jù)設計文件提供的模板邊緣位置坐標信息：｛（xr1，yr1），（xr2，yr2），…，（xrM，yrM）｝及相對應的方向信息：｛θr1，θr2，…，θrM｝，對焊盤進行搜索匹配，搜索評估函數(shù)如式（5）所示：

式（5）中，i＝1…M；j＝1…N；Δx，Δy分別在焊盤檢測區(qū)域搜索過程中橫坐標與縱坐標的修正參數(shù)。e為允許的誤差值。將搜索評估函數(shù)Pix（Δx，Δy）應用于圖2（c）的焊盤輪廓進行匹配搜索，圖3（a）至圖3（d）為搜索過程，圖3（e）為每次搜索對應的評估結(jié)果。

圖3 搜索實驗與評估

通過圖3的搜索評估實驗結(jié)果得到，模板輪廓的擬合程度越好，Pix（Δx，Δy）值越大。因此Pix（Δx，Δy）函數(shù)可用于評估對檢測區(qū)域的搜索結(jié)果。根據(jù)上述分析，在搜索過程中，通過平移標準輪廓，并不斷根據(jù)公式（5）對搜索結(jié)果進行評估。當Pix（Δx，Δy）獲取最大值時，即Max（Pixelmn）為最佳的搜索結(jié)果，篩選后的輪廓信息如圖4（a）所示，根據(jù)輪廓信息對目標檢測區(qū)域的擬合結(jié)果如圖4（b）所示。下文基于該算法針對局部形變的焊盤的檢測區(qū)域進行搜索。

圖4 基于方向熵的目標匹配

3 基于局部輪廓信息的目標匹配

圖5（a）、（d）同為存在局部形變的檢測目標。圖5（b）、（e）為標準的輪廓模板，在提取輪廓與對應方向參數(shù)的基礎上（如圖5（c）、圖5（f）），基于本文提出的算法篩選有價值的輪廓信息，將公式并根據(jù)局部輪廓實現(xiàn)對焊盤的擬合匹配。

圖5 存在形變的焊盤樣品

根據(jù)圖6、7的實驗結(jié)果得到，本文提出的算法即使在焊盤存在形變的情況下，也可正確地篩選出輪廓特征并實現(xiàn)目標匹配。更多的實驗結(jié)果如圖8～12所示。

圖6 針對局部形變焊盤的匹配實驗1

圖7 針對局部形變焊盤的匹配實驗2

圖8 匹配實驗1

圖9 匹配實驗2

圖10 匹配實驗3

圖11 匹配實驗4

圖12 匹配實驗5

4 基于坐標系轉(zhuǎn)換的圖像匹配

實現(xiàn)對存在局部形變的焊盤目標匹配后，選取目標物的圓心或重心作為基準點對FPC圖像進行坐標系轉(zhuǎn)換，并驗證本文算法對于提高圖像配準精度的有效性。圖13（a），（b）為參考圖像與檢測圖像兩個坐標系，分別選取標準圖像與檢測圖像的3個基準點A、B、C和A′、B′、C′的坐標位置以獲取仿射系數(shù)：a1，a2......a6。檢測圖像中任何坐標點（x′，y′）可基于坐標系轉(zhuǎn)換公式（6）與參考圖像（x，y）一一對應。

圖13 坐標系轉(zhuǎn)換

在對FPC焊盤進行檢測過程中，選用經(jīng)本文算法處理焊盤的圓心或重心作為基準點進行坐標系轉(zhuǎn)換以提高對焊盤的定位精度。圖14為算法處理前后基準點的兩種定位結(jié)果。

圖14 基準點定位比較

通過圖14的比較得到，通過本文的算法可以對目標進行準確的匹配，對焊盤的重心、圓心可進行準確的定位，當用于基于坐標系轉(zhuǎn)換的檢測目標定位，可有效地降低定位誤差。

在生產(chǎn)現(xiàn)場的測試中，選取10000個以上的檢測目標進行定位實驗，經(jīng)本文提出的算法處理后，定位誤差的改善情況如表1所示（相機的分辨率為10.8μm／像素）。

表1 基于坐標系轉(zhuǎn)換焊盤定位誤差分析

5 實驗分析

鑒于生產(chǎn)企業(yè)最小焊盤的制成寬度為100μm，焊盤與焊盤之間的最小間隔為100μm，當基于坐標系轉(zhuǎn)進行初次定位時，平均誤差控制在60μm之內(nèi)基本滿足應用需求（如表1所示），為后續(xù)的定位誤差作進一步修正，檢測目標的缺陷分析與檢測，提高檢測效率，提供了非常有利的條件。

6 總結(jié)與展望

為了提高圖像配準精度，實現(xiàn)對基準點的準確定位，本文構(gòu)建了方向熵函數(shù)提取焊盤的輪廓位置信息與輪廓方向信息。在此基礎上通過模板對輪廓信息進行篩選，保留了正確的，有價值的輪廓信息，并最終實現(xiàn)對檢測目標的匹配與對基準點的準確定位。影響圖像配準精度的仍有機械振動、制造材料的熱脹冷縮，光學鏡頭的畸變等原因，如何克服這些因素給圖像配準帶來的不良影響，則有待繼續(xù)深入研究。

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Research on marker points locating in flexible print board based on directional entropy

YANG Dong-tao，HUANG Jie-xian，GONG Chang-lai，LUO Cong
（School of Electronic Information Engineering，Jiaying University，Meizhou 514015，China）

Location ofmarker points is an essential previous work in FPC（Flexible print board）automatic inspection process.The center of the FPC solder is selected asmarker point.Aiming to the solder’s deformation when locating themarker points，the concept of directional entropy is proposed to describe the distribution of inspecting objective contour’s direction，which is applied in extracting solder’s contour and directional feature.Then the contour similarity function is established.The valuable contour is reversed and adopted tomatch solder，andmarker’s location is also realized finally.Experiments show that the marker’s locating accuracy is improved，inspecting objective’s positioning error is reduced through image registration based on affine transformation，which is within 60μm.It is significant for practical applications especially the consequent inspecting work such as defect analysis and defect detection.

flexible printed；mark point；directional entropy；positioning error

TP391.4

A

10.3969／j.issn.1001-5078.2013.10.21

1001-5078（2013）10-1175-05

廣東省自然科學基金項目（No.S2012010010368）；2011年梅州市產(chǎn)業(yè)技術研究與開發(fā)資金計劃項目資助。

楊冬濤（1981－），女，實驗師，碩士，主要從事模式識別研究。E-mail：ydtsnail＠163.com

2013－02－26