基于机器视觉的摄像头模组缺陷检测系统研究

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作者：

梁雄

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摘要：

摄像头模组是智能手机最为重要的组成部分之一。随着智能手机行业的快速发展,摄像头模组的需求量增加。高像素摄像头的出现,对模组检测精度要求提出了新的挑战。目前国外厂商已有相应的检测设备,但其价格高昂,技术保密。因此,实现相关设备国产化是行业发展的必然趋势。本文围绕摄像头模组缺陷检测系统的具体需求,重点讨论了视觉系统、图像处理算法以及系统实现等关键技术。首先,论文在应用需求的基础上提出了模组缺陷检测设备的设计指标,规划了系统的硬件方案,包括视觉系统、运动控制系统和机械系统。针对视觉系统的组成部分相机、镜头及光源进行了选型及分析,并将其采集的图像与人工检测下的缺陷进行了实验对比,结果满足系统要求。其次,为降低检测算法的复杂度,对采集的图像进行了特性分析。由于实际检测过程中图像存在偏移,采用模板匹配及图像旋转对其进行定位与校正。针对图像校正中存在的失真、耗时长,结合图像特性分析,提出了区域角点旋转的方法。针对晶圆区上Particle之间存在的灰度差异性,通过对目前常用的几种阈值分割算法进行分析,提出了区域阈值分割的方法,并采用R、G、B最大分量对外围金线进行灰度化转换。阈值分割后的图像通过Blob分析提取物体缺陷特征信息。为验证算法的可行性,对其进行了实验,实验结果表明Particle检测精度达到3μm,金线缺陷全部能够检出,满足系统设计指标。最后,依据应用需求,对系统的软件框架进行了设计和模块划分,并在Visual Studio2008下搭建了系统的UI界面,采用PLC实现了设备的运行逻辑。实际检测测定该设备的稳定性及效率,实验结果表明,本系统相关技术及实施方案可行,对加快我国摄像头模组产业发展具有重要价值。

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关键词：

摄像头模组；阈值分割；Blob分析；视觉系统；角点旋转

DOI：

CNKI:CDMD:2.1015.987167

被引量：

2