于楠
摘 要
目前,焊點質量檢測方法大多在二維測試模式下工作,無法在三維質量信息層面對焊點進行評估。本文研究基于表面視覺恢復技術的SMT焊點圖像三維重構技術,為三維焊點質量檢測提供了依據。仿真結果表明,本文算法能夠較好地重構SMT焊點三維圖像。
關鍵詞
光照模型;SFS;三維重構
中圖分類號: TP391.41 ? ? ? ??文獻標識碼: A
DOI:10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2020.09.068
0 引言
采用電子電路表面貼裝技術(Surface Mount Technology,SMT)形成的電子電路產品具有體積小、重量輕、集成度高等優點。但其可靠性問題嚴重。實際中,可從SMT焊點圖像中獲取信息,檢測SMT焊點質量和電路可靠性[1-2]。
當前SMT焊點質量檢測技術多為二維檢測方法,但由于角度、燈光變化的影響,會導致采集與檢測焊點特征困難。為克服2D焊點質量檢測的缺點,提出3D焊點質量檢測。
本文利用焊點圖像灰度信息,進行單幅圖像SMT焊點三維表面(Shape from Shading,SFS)重構。研究內容包括:研究SMT焊點圖像混合噪聲去除方法;研究適合SMT焊點三維重構的光照模型;研究焊點三維重構技術。
1 SMT焊點圖像混合噪聲去除技術分析
SMT焊點圖像在傳輸、接收及處理過程中,會摻雜不同噪聲,其中包括:椒鹽與高斯噪聲等。
現有去噪方法大多是針對單一噪聲去除的,當圖像受到兩種噪聲同時干擾時,去噪方法都不能達到最好效果。本文結合小波包自適應(AWP)閾值計算方法,Wiener濾波和Median濾波,設計SMT焊點圖像混合噪聲去除算法-AWPWM,其流程如下:
(1)對圖像進行小波包分解,得到每一層小波包的系數;
(2)利用維納濾波方法,對小波包系數濾波;
(3)計算濾波后的小波包系數方差絕對值,得到中間值及其小波包系數;
(4)根據小波包自適應閾值計算方法,計算出最佳閾值;
(5)采用小波包自適應閾值去噪方法,對圖像進行二次去噪;
(6)重構二次去噪后的小波包系數;
(7)采用中值濾波進行平滑處理,對圖像三次去噪,獲取最終去噪圖像。
2 SMT焊點表面光照模型
SMT焊點表面光照模型由漫反射分量與鏡面反射分量構成。
常用的光照漫反射模型包括:Lambert漫反射模型和Oren-Nayar模型等[5-6]。
Lambert模型對光反射現象近似描述;Oren和Nayar模型的數學表達式復雜,不能直接用于SMT焊點圖像表面三維重構。
Oren-Nayar光照模型考慮了光線相互反射,但SMT焊點表面光滑,因此光線相互反射分量對焊點圖像灰度信息貢獻很小,可忽略,得到簡化的光照漫反射模型。
Torrance-Sparrow提出了簡單光照鏡面反射模型,當物體表面粗糙度確定時,光照強度將隨著入射角變化,若選擇適當參數,簡化光照鏡面反射模型可代替光照鏡面反射模型。
線性疊加鏡面反射分量和漫反射分量獲取改進光照模型。結合改進光照模型,設計基于SFS技術的單幅圖像重構SMT焊點表面三維形狀算法。
3 SMT片式元件焊點表面三維形狀重構結果
采集元件圖像,分割出左焊點,獲取焊點圖像如圖1所示。
采用文中提出的AWPWM方法進行去噪,重構后的SMT焊點的表面三維形狀,結果如圖2所示。
由基于改進光照模型的SMT焊點表面三維重構結果可知:
(1)采用合適的圖像去噪算法,可有效地去除焊點圖像中的噪聲,有利于提高SMT焊點表面三維重構的效果,使重構后焊點三維表面曲線連續;
(2)采用改進光照模型,得到比較理想的三維形狀,較好的重構了SMT焊點三維圖像。
參考文獻
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