基于图像重构的bga器件视觉定位算法

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1、基于图像重构的BGA器件视觉定位算法针对BGA器件在焊接过程中的定位问题，提出了一种基于图像重构的视觉定位算法，具体阐述了该算法的理论基础及实现流程。关键词：BGA；图像重构；视觉定位　　目前，大规模BGA芯片的定位焊接工作是通过自动贴片机完成的，这些贴片机通过吸取、位移、定位、放置等步骤，可将表面贴装器件快速而准确地贴装到PCB板指定的焊盘位置【1】。这类贴片机普遍采用计算机视觉定位系统，但由于价格大多数都在百万元，一般的中小企业和科研院校等单位难以承受。针对上述情况，笔者前期已提出一种适合手工操作的BGA器件辅助定位系统。1.算法分

2、析1.1测量图像放大倍率　　放大倍率是指从图像上获得的焊盘间平均像素值L与芯片手册上焊盘间距值的比值。　　为得到放大倍率首先要获得焊盘间平均像素值L，即焊盘质心间距。具体方法是：电路板基准图像是RGB图像，直接根据银色焊盘的R、G、B分量对电路板基准图像的R、G、B分量分别进行阈值。之后对该二值图像进行形态学操作，去掉噪声，使图像上只有焊盘信息。之后根据像素间连通性理论，得出所有的连通分量后计算出每一个连通分量的质心。对于质心平均距离的计算，要考虑多种情况。1.2芯片图像的分割　　图像分割的目的就是从覆盖了BGA芯片的电路板上提取出芯片

3、的位置信息，即提取出芯片的边界。获取边界点时考虑到在实际操作过程中，芯片的边缘在放置时基本与图像边缘平行，并且假设芯片在视图的右下方，于是有：从图像由上至下搜索，遇到的一个非零点基本为芯片上边界点；同理，从图像左端向右搜索，遇到的第一个非零点基本为芯片的左边界点。当芯片向左倾斜时，获取的垂直边界点包含水平方向边界点分量，当芯片右倾斜时，获取的水平边界点图像包含垂直方向边界点分量。　　接下来进行边界直线拟合。首先获得边界图像的芯片顶点坐标。当芯片倾斜角度不是很大时，芯片顶点离图像圆点的距离最近，于是可认为边界点中离图像圆点最近的为芯片顶点

4、，记为。现已水平方向直线拟合为例说明。选取中所有的所有边界点，即为水平边界点，对这些点采用最小二乘法原理进行直线拟合，得到芯片水平边界的直线方程。　　同理，可以获得垂直方向边界直线方程。1.3芯片图像的重构图1.芯片焊球图像重构计算示意图　　如图1示，设焊球1为BGA芯片上从左上角起第一行第一列位置的焊球，其坐标为，焊球2为第一行第二列位置的焊球，坐标为，d为芯片手册上焊球中心到芯片边界的距离值，为在水平面上芯片产生的倾斜角度，和分别为焊球2的坐标在横、纵轴上的相对于焊球1的坐标的偏移量。　　首先要计算出焊球1的坐标值。焊球1的坐标是由

5、芯片顶点坐标及焊球中心与芯片边界距离值d计算得到，之前已得到了系数，所以可知的坐标为。　　接下来考虑横轴方向上焊球坐标的计算。由的值即可得到。　　以此类推，在横轴方向上，以前一个焊球的坐标即可计算出下一焊球的坐标值。那么可知，对于纵轴方向，只需以焊球1的坐标为参考，计算出第一列焊球的坐标值即可。计算公式为：　　　　最后进行斜率计算。在放置重构的芯片图像时，需要芯片顶点左边和芯片放置角度。其中芯片顶点左边即为两条直线的交点，芯片放置角度即为水平边界直线方程的斜率。2.验证实现及结果　　实验使用的BGA芯片为TMS320DM642A，焊球数

6、548，从采集到的视频图像中截取一帧，然后重构出芯片图像。如图3所示，为了验证此重构出的图像是否准确，于是把重构的图像显示在覆盖芯片的电路板图像上，不难发现，重构出的芯片图像基本与芯片重叠，可见本文中的算法对于此BGA芯片是完全适用的。3.结束语　　当芯片刚刚移入视场时，定位精度较差，在接近正确位置时，可以获得较高的定位精度。在实际操作中，操作人员一般可将芯片一次放置到接近准确定位的范围附近，所以该系统是可以满足实际工作情况的。另外，文中仅对帧图像进行处理，虽然结果比较满意，但目前还处在静态处理上，没有实现系统的实时处理，因此，在未来还

7、需将单帧实现的成果转化为实时处理，以实现定位系统的正常工作。