[发明专利]一种晶元纹理图像周期的自动测量方法和系统

说明书

本发明公开了一种晶元纹理图像周期的自动测量方法和系统，包括以下步骤：首先采集到的周期纹理图像进行高斯滤波，已达到过滤信号噪声的目的。接下来对高斯滤波后的图像进行二维快速傅里叶变换，得到图像的频谱和相位，然后对频谱和相位在频域计算自相关。对求取自相关的结果进行求取局部极大值坐标，最后根据极大值坐标求出纹理图像的周期。本发明基于频域自相关的方法快速计算出晶元纹理图像的周期，精度高，速度快，鲁棒性好。

技术领域

本发明属于计算机视觉检测技术领域，具体涉及一种晶元周期纹理图像测量周期的方法和系统。

背景技术

计算机视觉技术具有非接触性，经济性，灵活性和集成性等优点，在工业测试与在线检测领域具有广泛的应用前景。在目前液晶面板行业对晶元缺陷检测过程中，对晶元周期进行测量是不可或缺的关键步骤之一。传统的人工测量的方法具有工作量大，效率低，以及精度难以保证等问题。近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，出现了一些基于计算机的视觉测量算法，这些算法可实现某一种或者某一类零件尺寸的自动测量，大大提高了零件的加工生产能力和产品质量。但是受现阶段视觉测量技术发展水平的限制，这些系统大多数是存在视觉测量精度不高，以及所测周期大小的限制的问题，在一些高精度要求的产品上面往往达不到要求，这一问题限制了视觉测量技术在零件加工制造行业的推广。

现已有与本发明最相近似的解决方案是通过将图像转换成一维信号，计算其傅里叶变换，根据连续频谱的最大峰值和次大峰值进行计算对应的周期。例如，中国发明专利申请号CN201710216317.2公开了一种织物图像纹理周期的自动测量方法：将一个二维灰度织物图像按照行和列的方式分别展开为一维行向量和一维列向量，分别对一维行向量和一维列向量进行快速傅里叶变换得到对应的连续频谱，提取连续频谱最大峰值点和次大峰值点对应的主周期，最终根据主周期和次周期的距离匹配函数值来确定最终的周期。

上述现有技术的主要缺点是在视觉图像上，由于采样点的限制，只能测量周期范围为2-30颗像素的周期，而且测量周期为整数周期。

发明内容

为解决以上问题，针对周期范围受限以及测量周期精度不高这个缺点，本发明提高周期的测量范围，并且在视觉图像上达到了亚像素级别。本发明通过在频域求取图像的自相关系数，并运用二项式拟合求出自相关系数中的亚像素精度的局部极大值点，实现了晶元纹理图像的亚像素精度周期测量。

具体的，根据本发明的一个方面，本发明提供了一种晶元纹理图像周期的自动测量方法，包括以下步骤：

对晶元纹理图像进行高斯滤波，去除图像信号噪声；

对滤波后的图像计算快速傅里叶变换，得出图像的相位和幅值信息；

在频域对滤波后的图像进行计算自相关；

求取所述自相关的结果的局部极大值；

计算相邻局部极大值之间的距离，即为晶元纹理图像周期。

优选的，所述高斯滤波中的高斯核采用标准差为1.0，核大小为5*5的整数值高斯核。

优选的，所述快速傅里叶变换，公式如下：

式中f(x,y)代表一幅大小为M x N的图像矩阵，其中x＝0,1,2,···,M-1和y＝0,1,2,···,N-1，j代表虚部，e代表自然对数函数的底数，F(u,v)表示f(x,y)的快速傅里叶变换结果。

优选的，所述在频域对滤波后的图像进行计算自相关，公式如下：

R＝F(u，v)*F^*(u，v)

其中F(u，v)为所述快速傅里叶变换结果，F^*(u，v)为F(u，v)的共轭复数，R为自相关结果。