智能卡芯片焊点位置的检测系统.pdf

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1、第27卷第5期2014年9月机电产品开崖与刨新Development＆InnovationofMachinery＆ElectricalProductsV01．27，NO．5Sep．，2014文章编号：1002—6673(2014)05—094—03智能卡芯片焊点位置的检测系统胡科杰，刘强(公安部第一研究所，北京100048)摘要：针对智能卡生产过程中的焊点位置检测需求．利用机器视觉技术是最好的解决方法。论文叙述了如何利用机电传动和视频识别技术研制一套焊点距芯片边缘距离的自动测量系统。关键词：机器视觉；二值化；连通分析中图分类号：TM39文献标识码：Ad

2、oi：10．3969／j．issn．1002—6673．2014．05．036SmartCardChipsSolderPositionDetectionSystemHUKe-皿，LIUQiang(TheFirstResearchInstituteofMinistryofPublicSecurity，Beijing100048，China)Abstract：MachinevisionisbestsolutiontOtotheproblemofsolderjointpositiondetectionintheprocessofsmartcardproduc

3、tion．ThispaperdiscusseshowtOutilizethemechanicalandvideorecognitiontechnologytOconstructasystemtOmeasurethesolderjointpositioninthechip．Keywords：machinevision；binarization；connectivityanalysis0引言智能卡生产过程中焊点的质量直接影响身份证卡体的电性能的好坏，而焊点的位置又是影响焊点质量的重要环节．准确快速的完成焊点距芯片边缘的距离的检测对加强生产过程控制、保证产品

4、质量、提高成品率都有重要意义。本文主要研究了如何利用机电传动和视频识别技术研制一套焊点距芯片边缘距离的自动测量系统。1问题分析智能卡大小为(8．00×5．00)mm，金属翼的大小为(5．00x1．35)mm天线线圈铜线的直径0．121mm。根据生产经验和调研，系统应满足如下条件：测量精度应达到0．05mm；每千卡测量时间少于30分钟；焊点位置识别准确率t>99％。系统应具有图像水平修正功能，修正后水平误差不超过5。。系统图像采集频率不低于10帧／秒。2算法讨论2．1图像预处理图像在采集过程中，由于环境的干扰，数字量化过程中产生的噪声．光照的不均匀等原因

5、使采集到的图像修稿日期：2014—05—05作者简介：胡科杰(1981一)，工程师。中不可避免地存在噪声，在进行图像分析前必须去除。图像中的噪声分为高频噪声和低频噪声。噪声不同，其去除方法也不同。高频噪声主要由环境干扰和量化过程引人。噪声象素点的灰度值发生突变，与相邻象素点的相差很大。现有去噪声方法如均值滤波、中值滤波等方法主要是依据噪声的这个特点提出的。但是采用均值滤波方法在去除高频噪声的同时也使目标边缘的宽度增加2个象素，给目标尺寸的最后确定带来不良影响；而采用中值滤波方法，虽然能保持目标边缘的特征，但滤去高频噪声后。并不能使噪声点及其周围象素点的

6、灰度值变得更均匀．从而给图像中低频噪声的去除以及图像的分割带来困难。芯片图像中目标图像为规则的矩形，处于目标边缘上的象素点，在X、Y方向与其相邻的点一定有属于目标的象素点，它们的灰度值相差很小：高斯滤波也是一种常用的图像滤波技术，因多数图像噪音满足高斯分布使用高斯滤波可有效的去处噪音使图像的轮廓更加明显。高斯滤波是根据高斯分布规律对目标像素周围像素进行加权平均来得到目标像素的新值，高斯分布函数在二维空间可表示：一，2G(U，v)=e‘／(26)／(21r6)(1)其中6为高斯标准差。高斯滤波的实现过程：假设图像中某点像素值为f(i，j)，它的邻域S为n

7、xn的方型窗口(n为奇数)，则通过高斯滤波后的像素值为：f’(i，j)=∑G(u，v)f(i，j)i，jES(2)·测试与控制·根据图像特点和试验结果选择(3x3)的窗I=1进行高斯滤波。B_匠》(a)原始銎饽．(b)高斯穗，瓦舌的舀j孽图1原始图像和高斯滤波后的图像Fig．1OriginalimageandresultofGaussian脚ter2．2芯片定位芯片定位应使用通过二值化来确定芯片中心。对芯片焊接区域进行二值化。根据芯片中心定位测得到的结果计算出芯片焊接区域的精确位置然后截取图芯片焊接区域的灰度图像，采用图像的边缘检测和二值化技术．从定位

8、出来的图像中区分铜线像素和背景像素。这可以归结为图像分割问题。其二值化后铜线像素为白色。二值化