[发明专利]一种IC卡芯片划痕面积及灰度参量的高精度测量方法

摘要

本发明提出一种IC卡芯片划痕面积及灰度参量的高精度测量方法，包括7个步骤；划痕检测前，通过CCD采集干净无划痕购电卡芯片作为标准基图，将另外取干净无划痕购电卡，插入卡槽进行插拔试验，通过CCD扫描待测购电卡，与基图比较，分析出不同之处即是划痕信息，用一定的算法对划痕信息进行分析，达到划痕定量检测的目的。有益的技术效果：通过本发明能够克服人眼观察、评价的标准不一致、人工误差大等问题，基于数字图像处理基础上，利用BLOB算法，计算划痕面积及灰度参量，精确、快速、定量的分析购电卡划痕程度。

主权项

1.一种IC卡芯片划痕面积及灰度参量的高精度测量方法，其特征在于：按如下步骤进行：步骤1：准备两张购电卡芯片，将其中一张作为标准样卡，将另一张作为检测用芯片；将标准样卡与检测用芯片均清洗干净；步骤2：将检测用芯片放入智能电表卡槽中进行N次连续的插拔，N的取值范围在10至10000之间；通过CCD分别对标准样卡、经过N次插拔的检测用芯片进行光学成像；步骤3：将CCD对标准样卡的光学成像结果进行图像捕捉，存为标准基图；将CCD对经过N次插拔的检测用芯片的光学成像结果进行图像捕捉，存为检测用图像；所述CCD的分辨率为500ppi，则通过CCD所能检测到的最小差异为0.04mm2；而一个像素的大小为0.0026mm2，则可检测最小划痕面积占9个像素，将3×3个像素——每9个像素看成一个分区；分别将标准基图、检测用图像的左上角为坐标原点，作x轴、y轴，建立坐标系，将标准基图、检测用图像的画面分别按边长为3个像素的正方形区域进行划分，计算时用每个分区内9个像素的RGB的平均值作为该分区的颜色信息，随后再将标准基图、检测用图像相对应的分区进行对比；步骤4：分别对标准基图、检测用图像进行数字化处理；采用XYZ空间作为过渡，将经过图像特征提取的检测用图像的图像颜色、经过图像特征提取的标准基图的图像颜色分别由RGB转换到Lab色空间；具体转换公式如下: X = 2.7689 R + 1.7517 G + 1.1302 B Y = 1.0000 R + 5.5907 G + 0.0601 B Z = 0.0565 G + 5.5943 B ]]> L * = 116 ( Y / Y 0 ) 1 / 3 - 16 a * = 500 [ ( X / X 0 ) 1 / 3 - ( Y / Y 0 ) 1 / 3 ] b * = 200 [ ( Y / Y 0 ) 1 / 3 - ( Z / Z 0 ) 1 / 3 ] ]]>其中，L*、a*、b*是最终的LAB色彩空间三个通道的值；X、Y、Z是RGB转XYZ后计算出来的值；X0、Y0、Z0取值为1；步骤5：分别对经过数字化处理的标准基图、检测用图像进行图像特征提取；寻找检测用图像与标准基图之间的图像差异，是通过比较检测用图像与标准基图所有对应位置的色差来判断的；设S(L，a，b)，T(L，a，b)分别为标准图像中分区像素的Lab值、检测用图像中分区像素的Lab值，色差阈值ΔE如下方式设置：如果ΔE<(SL-TL)2+(Sa-Ta)2+(Sb-Tb)2，就认为该分区是色差点，其中，S(L，a，b)为标准图像中分区像素的Lab值、T(L，a，b)为检测用图像中分区像素的Lab值；Lab色彩模型是由照度L和有关色彩的a，b三个要素组成；L表示照度(Luminosity)，a表示从红色至绿色的范围，b表示从蓝色至黄色的范围；步骤6：将经过图像特征提取的检测用图像与经过图像特征提取的标准基图比对，寻找和判断两者间的差异，获取经过N次插拔后的检测用芯片所存在的差异类型：线差异、面差异；具体操作步骤如下：1)使用二维数组存储各差异的标号和差异面积，代表色差点的像素个数；2)标记有色差的分区：由左到至右、由上而下判断分区色差，如果色差值超过色差阈值ΔE，则将该分区标记为1；否则，为标记为0；3)差异标记：重新对图像扫描，如果分区标记为1，则为色差点；若未标记差异号，则执行以下步骤:(1)将差异的标号记为f，f变量由1开始递增，递增量为4个像素；(2)该差异的面积增加相对应的像素数；(3)记下分区的位置，所述位置是指在以像素为单位的图像中的行号和列号；4)差异合并：如果分区标记为1，且已经被标记过差异号，则以标记过的差异号为准，不再增加；将该差异的面积增加相对应的像素数，并记下该分区的位置，实现相邻区域的色差点进行了合并；5)差异膨胀：对一个差异的不连通区域进行合并，分别检测该分区的右方和下方的8个分区的标记是否为1；如果是，则这些分区的差异标号改为该分区差异标号，将该差异的面积增加相对应的像素数，并记下该分区的位置；如果不是，则不进行任何处理，直到这所有分区检测完毕；通过以上步骤对图像全画面检测，则可成功完成差异的检测；6)差异位置确定：找出同一差异中所有分区的最小、最大的列号、行号，以确定差异的外接矩形和缺陷的中心位置：首先将连通的色差点找出，并赋予相应的差异标号；然后将相距8个像素以内的差异合并为一个差异；综上所述，通过经过Blob算法对检测用图像的处理，得到差异点的标号、位置、面积及外接矩形的面积，将差异的图像信息转换为形状信息，供判断差异类型时使用；进行差异类型的判断方法如下：首先，通过经过Blob算法对检测用图像的处理，将差异的图像信息转换为形状信息：得到差异点，以及差异点的标号、位置、面积及外接矩形的面积；随后，设差异面积为S，相对应外接矩形大小为W；当采用的CCD分辨率为500ppi时，所要检测到的最小缺陷为0.04mm2，而一个像素的大小为0.0026mm2，则可检测到的最小缺陷面积包含9个像素，因此每个最小分区的面积为0.0026mm2*9＝0.0234mm2；差异面积等于差异数量*0.0234mm2；若S/W≥0.3，则将该差异归为面，反之，为线；然后，人工预设差异外接矩形的短边边长为c，单位为mm，令差异外接矩形的长边与短边之比为d；如果差异外接矩形的短边小于等于c，并且长边与短边之比大d，则认为该差异为线，且近似平行于x轴或y轴的；反之，则为既不平行于x轴也不平行于y轴的线差异；步骤7：输出结果。