基于圖像處理的自動調焦系統設計

2013-08-09 07:41:34肖雅靜趙歲花

電子工業專用設備 2013年5期

肖雅靜，趙歲花，崔潔

(中國電子科技集團公司第四十五研究所，北京，100176)

引線鍵合機是半導體后期封裝中的關鍵設備之一，它將芯片上的焊盤和框架的引腳用金線或銅線連接起來，焊接精度要精確到微米級，以滿足越來越小的焊盤間距，由此有一套機器視覺系統負責芯片的圖像采集，并依靠圖像處理來定位焊盤位置，圖像質量對于定位準確至關重要。隨著IC芯片的集成度越來越高，尤其是堆疊芯片(Stack Die)的出現，當芯片間層高大于100 μm時，采集到的圖像就會模糊。為了得到清晰的圖像，本文研究了一種基于圖像處理的調焦算法，設計了一套調焦系統，通過圖像處理方法來實現自動調焦功能。

1 基于圖像處理的自動調焦

通常按照有無探測源將自動調焦方法分為兩大類：主動式自動調焦和被動式自動調焦。主動式指通過相應的方法測距，利用一定的數學模型計算當前的精確焦距從而完成調焦，此方式需要額外的測距設備，因此適用范圍相對較小。被動式指利用成像機構獲取圖像的固有信息分析調焦方向，通過反復調整最終調節到最佳焦面位置。本系統采用后者來實現自動調焦。

基于圖像處理的自動調焦系統一般由光路系統、相機、圖像處理計算機、顯示器、直流電機、調焦機構等幾個部分組成，如圖1所示。景物通過光路系統成像于相機上，通過計算機完成兩項工作，一方面將圖像顯示在屏幕上，另一方面以圖像清晰度評價函數為理論依據對圖像進行處理，并計算出調節參數，去通過直流電機控制調焦機構作用于光路系統，改變焦距，直至顯示器上顯示的圖像為最佳焦面上所成的最清晰的圖像則完成調焦過程。

圖1 基于圖像處理的自動調焦系統的總體結構框圖

2 圖像清晰度評價函數

一幅圖像是否聚焦，反映在空域上是圖像的邊緣及細節是否清晰，而圖像的邊緣及細節信息可以通過對圖像進行微分來獲取，因此，利用這些信息作為聚焦的判斷依據。這種提取圖像邊緣信息的頷首成為聚焦評價函數，圖像經過聚焦評價函數處理后得到的值就可以反映出圖像的清晰度。為了準確的反應圖像信息，聚焦評價函數應具有無偏性、單峰性、高靈敏度、較高信噪比、計算量小等特征。

設 I(x，y)代表點(x，y)處的圖像灰度值，m，n分別為二維圖像的列數和行數，K為最終計算的最佳焦面位置。常用的清晰度評價函數有：

a)灰度方差算子：

其中

b)圖像灰度梯度向量模方和：

Gk的值反映了圖像系列中第k幅圖像在圖像窗口內的灰度變化率大小，圖像越模糊，圖像中灰度變化率越小（即Gk的值越小），圖像由模糊變清晰時圖像中的灰度變化率由小變大，所以最大的Gk對應的圖像就是最清晰的圖像。

c)基于sobel算子的Tenengrad函數：

T0所對應的位置即為聚焦位置。

綜合考慮計算復雜度及穩定性，本文采用灰度方差算子。

3 調焦控制算法研究

首先，直接對相機采集到的640×480的圖像進行處理，由一序列從模糊變到清晰再變到模糊的圖像得到的原始灰度方差函數歸一化曲線如圖2所示。可以看出曲線中存在局部極值點，穩定性差，容易發生誤判。

為了改進調焦效果，我們可以在圖像窗口中選取特定區域，此區域稱為調焦窗口，針對調焦窗口區域的圖像信息進行分析，計算灰度方差的峰值，得到最佳焦平面的位置。實驗中發現，調焦窗口的大小選擇直接影響到調焦的速度和準確度，窗口過小，圖像信息就少，評價函數的變化趨勢不突出，調焦不穩定，窗口過大，包含的背景信息過多，背景和芯片可能不在同一平面上，從而導致調焦不穩定。基于鍵合機所面對的芯片特點以及光學系統，本文采用圖像中心128×128的區域作為調焦窗口。當圖像從模糊到清晰，再到模糊，灰度方差函數歸一化曲線如圖3所示。

圖2 灰度方差函數歸一曲線

圖3 引用調焦窗口得到的灰度方差函數歸一曲線

調焦的目的是為了找到這一曲線的波峰值。為了得到更快的響應速度，本文采用粗調和細調相結合的方法，也就是采用變化的調節步距。首先用大步距來得到波峰值臨界區域，從0開始逐漸增大焦距，當聚焦值開始變小時，表示到達波峰值轉折點，然后從此往回兩個步距范圍內細調，采用小步距來得到準確的波峰值。在此基礎上，對灰度方差算子進行改進，引入閾值T，改進的灰度方差算子為：