[发明专利]一种基于显微视觉的立针微平面亚像素级定位方法

说明书

一种基于显微视觉的立针微平面亚像素级定位方法，先通过显微镜CCD采集模板图像，再建立模板图像信息，然后进行模板匹配，再提取亚像素边缘，然后进行轮廓边缘提取，然后对边缘轮廓进行直线检测，最后在所得直线边缘点邻域搜索，用邻域内的亚像素边缘点替换，再进行直线拟合，并根据直线位置以及平台坐标系和图像坐标系的转换关系确定微平面的位置；本发明能够实现立针微平面自动定位，且具有速度快、精度高、鲁棒性高的优点。

技术领域

本发明属于显微视觉平面定位技术领域，特别涉及一种基于显微视觉的立针微平面亚像素级定位方法。

背景技术

立针作为芯片制造的必要工具，用于芯片封装中引线键合这一关键步骤，是一款结构精密且复杂的工具。在引线键合过程中，需要将引线贯穿立针的微孔，而孔径大小超差会导致引线损伤甚至断线。制造立针时，通常需要在小于100微米的平面上加工直径约为50微米的孔，加工精度达到5微米以内。高的加工精度要依赖于微平面的高精度定位，所以对立针微平面进行精确定位是解决上述问题的关键。目前，立针打孔平面的定位方式是使用精密夹具装夹立针后，通过显微镜观察人工目视定位，这种定位方式存在精度低、速度慢、自动化程度低等缺点，不利于立针的高精度、大批量制造，从而严重影响芯片的质量和产能。

为了解决上述问题，拟采用显微视觉实现立针微平面的高精度、自动化定位。同时考虑降低外部环境对定位过程的影响，要求方法满足较强的抗干扰能力。目前显微视觉定位方法主要分为：基于模板匹配的方法和基于边缘特征的方法。基于模板匹配的方法用于立针微平面定位存在两个缺点：1)由于立针微平面表面粗糙度较大，在显微镜CCD的高放大倍数下，立针表面会出现较多噪声，难以进行匹配；2)由于立针微平面存在加工误差，实际微平面尺寸与理想尺寸不一致，导致匹配结果存在误差，甚至出现误匹配、漏匹配的现象。基于边缘特征的方法用于立针微平面定位同样存在两个缺点：1)由于提取的边缘属于无序边缘，而在复杂环境中，难以将无序边缘转化为有实际意义的有序边缘，且立针微平面在一定区域内位置有一定随机性，大大提高了获取有序边缘的难度；2)同样会存有由立针微平面表面粗糙度引起的噪声，导致在提取边缘时，微平面内部会出现大量干扰性的“边缘”，且难以直接滤除。

综上所知，现有的视觉定位方法难以满足立针微平面定位的精度和效率的要求。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提出一种基于显微视觉的立针微平面亚像素级定位方法，能够实现立针微平面自动定位，并且具有速度快、精度高、鲁棒性高的优点。

为了实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种基于显微视觉的立针微平面亚像素级定位方法，包括以下步骤：

1)采集模板图像:将显微镜CCD对准立针微平面后，调节光源亮度或曝光时间，当立针微平面边缘清晰，完成采图，人工去除微平面表面噪声；

2)建立模板：根据模板图像建立模板，人工标注并记录步骤1)模板图像中用作定位的直线及其端点；设置寻找角度范围、角度步长、图像金字塔层数；提取模板图像边缘，记录边缘点点集q＝{q₁…q_n},其中n为边缘点总数，记录边缘点对应位置的X、Y方向梯度以及对应幅值MagG^T到模板T(θ,h),θ和h分别表示不同角度、金字塔层数；

3)模板匹配：获取模板T(θ,h)后，将立针放置在二维微纳加工平台上，通过夹具装夹，相机完成采图，通过模板匹配获取模板图像在待搜索图像中的位置和旋转角度，基于精密运动平台计算像素当量s，并统一相机坐标系和加工平台坐标系；

4)提取亚像素边缘：获取模板图像位置后，从在待搜索图像中提取出模板图像所在的局部区域Q，提取亚像素边缘，记为亚像素边缘点集E；

5)轮廓边缘提取：对模板图像所在局部区域Q，通过高斯模糊后，使用大津算法二值化，提取边缘点，记为边缘点集O；