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在產(chǎn)品制造過程中,由于各種原因,零部件不可避免的會產(chǎn)生多種缺陷,如印制電路板上出現(xiàn)孔錯位、劃傷、斷路、短路、污染等缺陷,液晶面板的基板玻璃和濾光片表面含有針孔、劃痕、顆粒、mura等缺陷,帶鋼表面產(chǎn)生裂紋、輥印、孔洞、麻點等缺陷,這些缺陷不僅影響產(chǎn)品的性能,嚴重時甚至會危害到生命安全,對用戶造成巨大經(jīng)濟損失。
傳統(tǒng)缺陷檢測方法為人工目視檢測法,目前在手機、平板顯示、太陽能、鋰電池等諸多行業(yè),仍然有大量的產(chǎn)業(yè)工人從事這項工作。這種人工視覺檢測方法需要在強光照明條件下進行,不僅對檢測人員的眼睛傷害很大,且存在主觀性強、人眼空間和時間分辨率有限、檢測不確定性大、易產(chǎn)生歧義、效率低下等缺點,已很難滿足現(xiàn)代工業(yè)高速、高分辨率的檢測要求。
隨著電子技術、圖像傳感技術和計算機技術的快速發(fā)展,利用基于光學圖像傳感的表面缺陷自動光學(視覺)檢測技術取代人工目視檢測表面缺陷,已逐漸成為表面缺陷檢測的重要手段,因為這種方法具有自動化、非接觸、速度快、精度高、穩(wěn)定性高等優(yōu)點。
什么是AOI
自動光學檢測(automatedopticalinspection,AOI)技術,也稱為機器視覺檢測(machinevisioninspection,MVI)技術或自動視覺檢測(automatedvisualinspection,AVI)技術。在有些行業(yè),如平板顯示、半導體、太陽能等制造行業(yè),AOI這一術語更加流行,被人知曉。但是AOI和MVI/AVI在概念和功能上還是有細微差別的。
從狹義上來說,MVI是一種集成了圖像傳感技術、數(shù)據(jù)處理技術、運動控制技術,在工業(yè)生產(chǎn)過程中,執(zhí)行測量、檢測、識別和引導等任務的一種新興的科學技術。MVI的基本原理可用圖1來表示,它采用光學成像方法(如相機,或者一個復雜的光學成像系統(tǒng))模擬人眼的的視覺成像功能,用計算機處理系統(tǒng)代替人腦執(zhí)行數(shù)據(jù)處理,最后把結果反饋給執(zhí)行機構(如機械手)代替人手完成各種規(guī)定的任務。
圖1 MVI基本原理與功能
從廣義上來說,MVI是一種模擬和拓展人類眼、腦、手的功能的一種技術,在不同的應用領域其定義可能有著細微的差別,但都離開不了兩個根本的方法與技術,即從圖像中獲取所需信息,然后反饋給自動化執(zhí)行機構完成特定的任務??梢哉f基于任何圖像傳感方法(如可見光成像、紅外成像、X光成像、超聲成像等等)的自動化檢測技術都可以認為是MVI或AVI。當采用光學成像方法時,MVI實際上就變?yōu)锳OI。因此AOI可以認為是MVI的一種特例。
根據(jù)成像方法的不同,AOI又可分為三維(3D)AOI和二維(2D)AOI,三維AOI主要用于物體外形幾何參數(shù)的測量、零件分組、定位、識別、機器人引導等場合;二維AOI主要用于產(chǎn)品外觀(色彩、缺陷等)檢測、不同物體或外觀分類、良疵品檢測與分類等場合。
AOI系統(tǒng)組成
目前在產(chǎn)業(yè)界用得最多的AOI系統(tǒng)是由相機、鏡頭、光源、計算機等通用器件集成的簡單光學成像與處理系統(tǒng)。如圖1所示,在光源照明下利用相機直接成像,然后由計算機處理實現(xiàn)檢測。這種簡單系統(tǒng)的優(yōu)點是成本低、集成容易、技術門檻相對不高,在制造過程中能夠代替人工檢測,滿足多數(shù)場合的要求。
但對于大幅面或復雜結構物體的視覺檢測,由于受到視場和分辨率(或精度)的相互制約,或生產(chǎn)節(jié)拍對檢測速度有特殊的要求,單相機組成的AOI系統(tǒng)有時難以勝任,因此可能需要有多個基本單元集成在一起,協(xié)同工作,共同完成高難度檢測任務。即采取一種多傳感器成像、高速分布式處理的AOI系統(tǒng)集成架構。
圖2 多傳感器成像、高速分布式處理的MVI系統(tǒng)集成架構
圖2給出了一種大幅面表面缺陷AOI檢測系統(tǒng)的通用架構,該系統(tǒng)由光源,相機陣列、顯微復檢、集群并行處理系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、主控計算機、服務器組成,以及與工廠數(shù)據(jù)中心互聯(lián)的工業(yè)局域網(wǎng)組成。該系統(tǒng)架構具有大幅面表面缺陷低分辨率快速檢出和高分辨率顯微復檢兩種功能。從圖中可以看出,完整的AOI系統(tǒng)不僅集成了照明與光學成像單元,還需要有被測件支撐傳輸單元、精密運動機構與控制單元、高速并行圖像處理單元等。
AOI系統(tǒng)集成技術
AOI系統(tǒng)集成技術牽涉到關鍵器件、系統(tǒng)設計、整機集成、軟件開發(fā)等。AOI系統(tǒng)中必不可少的關鍵器件有圖像傳感器(相機)、鏡頭、光源、采集與預處理卡、計算機(工控機、服務器)等。圖像傳感器最常用的是各種型號的CMOS/CCD相機,圖像傳感器、鏡頭、光源三者組合構成了大多數(shù)自動光學檢測系統(tǒng)中感知單元,器件的選擇與配置需要根據(jù)檢測要求進行合計設計與選型。
光源的選擇(顏色、波長、功率、照明方式等)除了分辨與增強特征外,還需考慮圖像傳感器對光源光譜的靈敏度范圍。鏡頭的選擇需要考慮視場角、景深、分辨率等光學參數(shù),鏡頭的光學分辨率要和圖像傳感器的空間分辨率匹配才能達到最佳的性價比。一般情況下,鏡頭的光學分辨率略高于圖像傳感器的空間分辨率為宜,盡可能采用黑白相機成像,提高成像分辨能力。圖像傳感器(相機)采用面陣或線陣需根據(jù)具體情況而定,選型時需要考慮的因素有成像視場、空間分辨率、最小曝光時間、幀率、數(shù)據(jù)帶寬等。對于運動物體的檢測,要考慮圖像運動模糊帶來的不利影響,準確計算導致運動模糊的最小曝光時間,確定圖像傳感器的型號。圖像傳感器的曝光時間應小于導致運動模糊的最小曝光時間,快速曝光選擇全局快門模式為宜,高速情況下不易采用卷簾式曝光模式;為了獲得最佳的信噪比,圖像傳感器的增益盡可能為1,圖像亮度的提升盡可能用光源的能量(功率)來彌補,或者在不影響可用的成像景深情況下,增大鏡頭的孔徑光闌。
在系統(tǒng)集成中,被測件的支撐方式、精密傳輸與定位裝置也必須精心設計,這牽涉到精密機械設計技術,這對平板顯示、硅片、半導體和MEMS等精密制造與組裝產(chǎn)業(yè)中的自動光學檢測系統(tǒng)非常重要。在這些領域,制造過程通常在超凈間進行,要求自動光學檢測系統(tǒng)具有很高的自潔能力,對系統(tǒng)構件的材料選型、氣動及自動化裝置選型、運動導軌的設計與器件選型都有嚴格要求,不能給生產(chǎn)環(huán)境尤其是被測工件本身帶來二次污染。尤其是用于表面缺陷檢測的AOI系統(tǒng)不能在檢測過程中,給被測件表面帶來缺陷(如粉塵、劃傷、靜電等)。因此,對于大型零件(如高世代的液晶玻璃基板、硅片等)的在線檢測,常常需要采取氣浮支撐、定位與傳輸機構,運動部件(如軸承等)采用自潤滑器件,以及利用FFU風機過濾機組對檢測系統(tǒng)進行環(huán)境凈化,并采取消靜電裝置,對工件進行防靜電處理。
高速圖像數(shù)據(jù)處理與軟件開發(fā)是自動光學檢測的核心技術。由于自動光學檢測是以圖像傳感獲取被測信息,數(shù)據(jù)量大,尤其是高速在線檢測,圖像數(shù)據(jù)有時是海量的,為滿足生產(chǎn)節(jié)拍需求,必須采用高速數(shù)據(jù)處理技術。常用的方法有共享內(nèi)存式的多線程處理,共享內(nèi)存或分布式內(nèi)存多進程處理等;在系統(tǒng)實現(xiàn)上采用分布式計算機集群,把巨大的圖像分時、分塊分割成小塊數(shù)據(jù)流,分散到集群系統(tǒng)各節(jié)點處理。對于耗時復雜的算法,有時僅靠計算機CPU很難滿足時間要求,這時還需配備硬件處理技術,如采用DSP、GPU和FPGA等硬件處理模塊,與CPU協(xié)同工作,實現(xiàn)快速復雜的計算難題。
總結
近幾年來,尤其我國2015年發(fā)布《中國制造2025》發(fā)展戰(zhàn)略以來,用機器代替人,即采用機器視覺或自動光學檢測代替人工視覺,實現(xiàn)產(chǎn)品零部件制造質量在線高效自動檢測和品質控制,得到諸多行業(yè)的青睞。AOI技術目前廣泛應用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、生物醫(yī)療等行業(yè),尤其在精密制造與組裝行業(yè),如手機、液晶面板、硅片、印制電路板等領域,2DAOI表面缺陷技術發(fā)展異常迅速,各種高新技術檢測裝備層出不窮。
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