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[摘 要 ]光学检测是光电原理结合机械测量的一种高等级测量技术，也叫做光学测量，具有复杂性、专业性的特点，在对精准度要求较高的加工业、工业设计中应用较多。常用的光学检测设备有光学影像测量仪、坐标测量仪等，可以获得更加精准的数据。现阶段，国内的光学测量工作还有很大的完善空间，比如光学影像的生成、图形数据的处理能力等方面仍有许多不足之处。本文综述了智能化发展过程中，自动光学检测设备的应用价值。
[关键词]自动光学检测;智能化发展;成像;图像处理
[中图分类号]TN405 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2020）07–00–03
[Abstract]Optical inspection is a high-level measurement technology that combines photoelectric principles with mechanical measurement. It is also called optical measurement. It has the characteristics of complexity and professionalism. It is often used in processing industries and industrial designs that require high accuracy. Commonly used optical inspection equipment includes optical image measuring instrument， coordinate measuring instrument， etc.， which can obtain more accurate data. At this stage， there is still a lot of room for improvement in domestic optical measurement work. For example， there are still many shortcomings in optical image generation and graphics data processing capabilities. This article summarizes the application value of automatic optical inspection equipment in the process of intelligent development.
[Keywords]automatic optical inspection; intelligent development; imaging; image processing
1 自動光学检测技术介绍
1.1 光源照明技术
自动光学检测系统所能摄取到的目标信息的种类通常取决于光源照明技术，这一技术涉及了打光的技巧和照明方法。以缺陷检测为例，如果光强和方位发生改变，那么摄像机分辨缺陷信息的能力和自身的敏感度就会明显下降，特别是在曲率变化大、光学反射率较强的复杂表面的检测中，比如BGA封装中的半球形引脚，如何选择光源以及打光方式便显得十分重要。自动光学检测中应用较多的照明方式有直接照明+散射照明、偏振照明、结构照明+均匀照明、倾斜照明+同轴照明、明场照明+暗场照明等，每一种照明光源所发出的颜色、色温等有一定差异。照明方式的选择，决定了是否能在摄像机所捕捉的图像中得到想要的信息。常用的照明光源包括激光、LED、荧光以及卤素灯+光纤导管，这些光源各有优劣，比如荧光灯的不足之处是稳定性、亮度比较逊色，在机器视觉系统中的应用受到限制。卤素灯+光纤导管的价格十分昂贵，使用寿命短，性价比低，必须定期更换灯泡，否则亮度会降低.LED尽管使用寿命长、稳定性良好，但亮度明显逊色于卤素灯+光纤导管。光源的选择还应根据自动光学检测的场合来定，LED不仅颜色丰富，而且稳定性和使用寿命出色，可以通过组合多个LED来产生多种照明方式，只要光源颜色合理，即使是在复杂的背景中，LED依然可以突出检测目标的特点，消除干扰因素，所以在自动光学检测系统中的应用最为广泛。日本Moritex和SCS、德国Schott、美国Ai和Photonscope Inc以及新加坡Oriental system Engneering Pet Ltd等厂家都可以生产用于自动光学检测系统的LED照明光源，但商品化的LED光源模组并不能百分百满足自动光学检测的特殊要求，需要根据检测对象、组装线的空间大小来让厂家设计专用的LED照明光源。
1.2 图像处理和图形识别算法
图像经过预处理后，采用这一技术可以辨别图像中的零部件以及所在位置、所处方向，还能检验零部件的质量。20世纪90年代之前，Cognex公司之所以能够在自动光学检测行业中取得辉煌成就，主要是因为公司研发出了“归一化相关”模板的匹配方法，而且计算方法不会被检测对象的光照对比度、图像摄取时绝对光照强度所影响，可以给出亚像素精度的最理想的匹配结果。即使是在有缺损、有污染的环境下检测，同样可以获得准确的匹配效果，但该技术并不具备缩放功能，也就无法实现旋转不变性。1998年，Cognex对“归一化相关”的匹配算法进行了改进，在遗传算法的基础上研究出了PatMax这种模板匹配方法，该方法不仅具备“归一化相关”匹配方法的优势，同时实现了旋转和缩放的不变性。继PatMax之后，National Instuments、Germany’s Stemmer Imaging、Matrox、Coreco、MVTec Halcon等公司也都研究出了类似算法，尽管这些算法很好的解决了目标识别、目标定位、装配机械的运动控制等问题，然而在实际的生产中，自动光学检测的主要功能是在线检测，比如药品、食品的玻璃瓶封装工作中，通过自动光学技术来检测瓶盖的密封性是否合乎标准。在组装PCB板的过程中，检测元器件的摆放位置是否正确，器件的引脚与焊盘的对接是否准确等。还有在组装精密微机电系统中，零部件表面异常光滑，成像后特征的对比度较小，很可能被复杂的背景所掩盖，如何在低对比度的条件下提取目标特点成为新的问题。解决这些问题，需要用到图像处理技术和打光技术。如果合理设计照明光源，就会提高光照方向的对比度，也就会降低图像处理难度。三维空间的方位辨识和成像方法有关，在低对比度的条件下，最先解决的应该是如何提取图像中的特征，尽管现阶段已经研究出了许多高级的算法，但每一种算法只适用于某种特定的场合，而且只有在高度限制的条件下才有效，这在很大程度上限制了自动光学检测技术的发展。 1.3 成像技术
高速点扫描、光电倍增管采集扫描点散射光成像等都是自动光学检测中应用较多的成像技术。线阵与面阵CCD或者CMOS传感器都是常用的光学成像传感器，CCD传感器的优势是线性好、信噪比高，CMOS传感器具有动态范围大、速度快的特点，具体选择还应根据实际情况而定。CCD传感器适用于精密测量，CMOS传感器更适合用在成像物體表面的凡涉、散射光较强的场合。如果是大范围、高精度的成像，通常需要联合显微和扫描两种方法，利用高精度的移动机台来获得高精度图像。现阶段的技术水平，要想在短时间内在不同灯光照射下拍摄几幅清晰的图像，或者用多台摄像机在不同位置拍摄图像，是非常容易实现的。如今CCD与CMOS器件已经非常成熟，组装而成的摄像机无论是速度、精度还是清晰度都达到了相当高的水平。使用固定光照，在距离变动不大的条件下拍摄清晰的图像几乎没有难度，使用X、Y丝杠、交直流伺服电机和精密导轨按照预定编好的程序，让拍摄目标与摄像机保持相对运动，然后根据“运动-拍摄-运动”扫描成像规律进行拍摄，目前这种机械结构和自动控制相结合的技术已经非常成熟，但大范围的扫描机台，定位精度通常在微米级以下，如果想获得亚微米或者纳米级的精度，以现阶段的技术而言并不容易实现。
以上几种成像技术所得到的主要是二维图像，如果想要获得三维图像，通常需要用到两个以上的摄像机，并且在不同位置进行拍摄，或者改变灯光的照射角度，用同一台摄像机拍摄不同图像，然后在综合分析的基础上获得真实、立体的表述;也可以通过激光三角法获得物体的三维重构图像。
1.4 高速图像预处理技术
在一些生产线上，通常需要多台摄像机来完成目标定位、方位、形貌、高度和缺陷的检测，图像数据量庞大，如果14台9126像素的HS-80-08K80CameraLink线阵扫描摄像机共同组成了某个型号的TFT-LCD玻璃底板表面缺陷的视觉检测设备，每台摄像机的数据速度最高可达到640MHz，那么扫描检测7.5代玻璃底板表面所获得的图像大小为584.76GB，图像的总处理时间必须在84.55s以内。
目前很多厂家通过CameraLink、Gigabit Ethernet或者1394接口的数码摄像机来实现高速数据处理能力，通过接口板，将每台摄像机输出的图像分配至一台或者几台CPU进行处理，图像预处理会采用多图像处理卡、处理器分布式并行预处理架构方式，比如PROCStrII、Odyssey等实时图像处理卡组成的多台计算机分布实时处理系统，数据处理的速度高达420MB/sec。
如今，PC机CPU的处理能力不断提高，通用工控CPU具有成本低、可靠性强、研发周期短等优点，可自动把一幅图像分成两块或者四块，然后把每块图像交给一个工控CPU进行高速处理，工控CPU具备信息交换功能，每个工控CPU的处理结果通过一台主控机进行合成，图像的预处理速度能够达到640MB/sec。
2 自动光学检测的检测形式
（1）在SMT生产中，包括锡膏印刷工艺端的检测、炉后焊接完成后的综合检测（自动光学检测）、炉前贴片后贴装工艺检测（自动光学检测）。
（2）在波峰焊接的生产中，主要包括波峰炉前插件元件检测和炉后焊接后，焊点面的检测。
上述检测流程中，只有锡膏印刷采用的是SPI检测，其他全部采用自动光学检测。SPI是一种通过相位调制轮廓进行测量的技术，在结构光栅正弦运动投影的基础上，通过离散相移获得照射物的光场图像，然后根据多步相移法得到相位的分布，再采用三角测量法获得物体体形轮廓以及体积的测量结果。统计显示，SMT生产中，超过70 %的不良测量结果来自锡膏印刷工艺，而SPI可以避免印刷造成的不良结果。自动光学检测主要是利用高速、高精度的视觉处理技术，比如高清的工业相机搭配三色环形光源，根据RGB三原色原理，在照射至检测对象后，通过不同的光照与反射原理来呈现不同的颜色特点，最终实现自动检测PCB上各种贴装错误、焊接错误、元件插装错误的目的。
3 自动光学检测设备的作用
随着智能化、自动化水平突飞猛进，在电子生产制造业，一些生产领域正在潜移默化的渗透着智能化的概念，比如表面贴装技术就已经实现了智能自动化，还有一些高端的生产线，几乎已经实现了自动化生产和检测。但在传统的焊接工业领域，自动化水平依然较低，比如直插式封装技术还是在采用人工作业，即使是在检测岗位上，也需要工作人员借助显微镜、放大镜来检测产品质量，严重影响生产效率以及产品功能的稳定性。自动光学检测与SPI是自动化检测领域的重要环节，同样也是表面贴装技术中不可或缺的重要技术。自动光学检测是生产工序的最后一环，把控的是产品最后的质量关卡，通过全面检测产品的外观质量来客观反映出产品的生产情况，比如产品的产能、不良类型、不良返修率等，为工作人员监控、管理生产提供了很多方便，还能优化、调整产品的生产状态，提高一次性生产合格率，节约生产成本。
4 结束语
综上所述，现阶段机械加工领域中自动光学检测技术的应用非常广泛，光学检测包括四大模块，分别是投影打光、计算机图像处理、高精准度的数据成像以及影像形成的处理和识别。相信随着科学技术的不断发展，未来的自动光学检测必然会更加智能化，光学检测质量和精准度也将获得极大的提升。
参考文献
[1] 薛婕，王旭，石蓬， 等.自动光学检测机在彩膜面板Mask Common检测中的应用研究[J].制造业自动化，2020，42（7）：28-30，45.
[2] 林剑，杨志国.LCD显示缺陷自动光学检测关键技术分析[J].数字化用户，2019，25（42）：61.
[3] 王旭，高雪松，毛继禹， 等.自动光学检测机边缘检测及非整数倍率检测优化[J].电子世界，2019（14）：9-11.
[4] 郭波，管菊花，黄志开，等.基于改进Otsu算法的TFT-LCD点缺陷自动光学检测系统[J].液晶与显示，2018，33（3）：221-227.
[5] 卢荣胜，吴昂，张腾达， 等.自动光学（视觉）检测技术及其在缺陷检测中的应用综述[J].光学学报，2018，38（8）：23-58.
[6] 王永红，柏天舒，但西佐， 等.TFT-LCD面板光学检测自动聚焦算法研究与比较[J].液晶与显示，2016，31（4）：339-346.
[7] 王浩， 谭宇， 上官永平，等. 检测技术在自动化机械制造系统中的应用[J]. 工业， 2016（6）：62.
[8] 胡跃明， 谭颖. 自动光学检测在中国的应用现状和发展[J]. 微计算机信息， 2006， 22（2）：143-146.
[9] 陈军. 自动光学检测设备重复定位精度测试与分析[J]. 机械设计与制造， 2011（1）：215-217.
[10] 龚磊， 叶玉堂， 吴云峰，等. 基于自动光学检测技术的印刷电路板检孔装置[J]. 中国科技信息， 2009（7）：123-124.
[关键词]自动光学检测;智能化发展;成像;图像处理
[中图分类号]TN405 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2020）07–00–03
[Abstract]Optical inspection is a high-level measurement technology that combines photoelectric principles with mechanical measurement. It is also called optical measurement. It has the characteristics of complexity and professionalism. It is often used in processing industries and industrial designs that require high accuracy. Commonly used optical inspection equipment includes optical image measuring instrument， coordinate measuring instrument， etc.， which can obtain more accurate data. At this stage， there is still a lot of room for improvement in domestic optical measurement work. For example， there are still many shortcomings in optical image generation and graphics data processing capabilities. This article summarizes the application value of automatic optical inspection equipment in the process of intelligent development.
[Keywords]automatic optical inspection; intelligent development; imaging; image processing
1 自動光学检测技术介绍
1.1 光源照明技术
自动光学检测系统所能摄取到的目标信息的种类通常取决于光源照明技术，这一技术涉及了打光的技巧和照明方法。以缺陷检测为例，如果光强和方位发生改变，那么摄像机分辨缺陷信息的能力和自身的敏感度就会明显下降，特别是在曲率变化大、光学反射率较强的复杂表面的检测中，比如BGA封装中的半球形引脚，如何选择光源以及打光方式便显得十分重要。自动光学检测中应用较多的照明方式有直接照明+散射照明、偏振照明、结构照明+均匀照明、倾斜照明+同轴照明、明场照明+暗场照明等，每一种照明光源所发出的颜色、色温等有一定差异。照明方式的选择，决定了是否能在摄像机所捕捉的图像中得到想要的信息。常用的照明光源包括激光、LED、荧光以及卤素灯+光纤导管，这些光源各有优劣，比如荧光灯的不足之处是稳定性、亮度比较逊色，在机器视觉系统中的应用受到限制。卤素灯+光纤导管的价格十分昂贵，使用寿命短，性价比低，必须定期更换灯泡，否则亮度会降低.LED尽管使用寿命长、稳定性良好，但亮度明显逊色于卤素灯+光纤导管。光源的选择还应根据自动光学检测的场合来定，LED不仅颜色丰富，而且稳定性和使用寿命出色，可以通过组合多个LED来产生多种照明方式，只要光源颜色合理，即使是在复杂的背景中，LED依然可以突出检测目标的特点，消除干扰因素，所以在自动光学检测系统中的应用最为广泛。日本Moritex和SCS、德国Schott、美国Ai和Photonscope Inc以及新加坡Oriental system Engneering Pet Ltd等厂家都可以生产用于自动光学检测系统的LED照明光源，但商品化的LED光源模组并不能百分百满足自动光学检测的特殊要求，需要根据检测对象、组装线的空间大小来让厂家设计专用的LED照明光源。
1.2 图像处理和图形识别算法
图像经过预处理后，采用这一技术可以辨别图像中的零部件以及所在位置、所处方向，还能检验零部件的质量。20世纪90年代之前，Cognex公司之所以能够在自动光学检测行业中取得辉煌成就，主要是因为公司研发出了“归一化相关”模板的匹配方法，而且计算方法不会被检测对象的光照对比度、图像摄取时绝对光照强度所影响，可以给出亚像素精度的最理想的匹配结果。即使是在有缺损、有污染的环境下检测，同样可以获得准确的匹配效果，但该技术并不具备缩放功能，也就无法实现旋转不变性。1998年，Cognex对“归一化相关”的匹配算法进行了改进，在遗传算法的基础上研究出了PatMax这种模板匹配方法，该方法不仅具备“归一化相关”匹配方法的优势，同时实现了旋转和缩放的不变性。继PatMax之后，National Instuments、Germany’s Stemmer Imaging、Matrox、Coreco、MVTec Halcon等公司也都研究出了类似算法，尽管这些算法很好的解决了目标识别、目标定位、装配机械的运动控制等问题，然而在实际的生产中，自动光学检测的主要功能是在线检测，比如药品、食品的玻璃瓶封装工作中，通过自动光学技术来检测瓶盖的密封性是否合乎标准。在组装PCB板的过程中，检测元器件的摆放位置是否正确，器件的引脚与焊盘的对接是否准确等。还有在组装精密微机电系统中，零部件表面异常光滑，成像后特征的对比度较小，很可能被复杂的背景所掩盖，如何在低对比度的条件下提取目标特点成为新的问题。解决这些问题，需要用到图像处理技术和打光技术。如果合理设计照明光源，就会提高光照方向的对比度，也就会降低图像处理难度。三维空间的方位辨识和成像方法有关，在低对比度的条件下，最先解决的应该是如何提取图像中的特征，尽管现阶段已经研究出了许多高级的算法，但每一种算法只适用于某种特定的场合，而且只有在高度限制的条件下才有效，这在很大程度上限制了自动光学检测技术的发展。 1.3 成像技术
高速点扫描、光电倍增管采集扫描点散射光成像等都是自动光学检测中应用较多的成像技术。线阵与面阵CCD或者CMOS传感器都是常用的光学成像传感器，CCD传感器的优势是线性好、信噪比高，CMOS传感器具有动态范围大、速度快的特点，具体选择还应根据实际情况而定。CCD传感器适用于精密测量，CMOS传感器更适合用在成像物體表面的凡涉、散射光较强的场合。如果是大范围、高精度的成像，通常需要联合显微和扫描两种方法，利用高精度的移动机台来获得高精度图像。现阶段的技术水平，要想在短时间内在不同灯光照射下拍摄几幅清晰的图像，或者用多台摄像机在不同位置拍摄图像，是非常容易实现的。如今CCD与CMOS器件已经非常成熟，组装而成的摄像机无论是速度、精度还是清晰度都达到了相当高的水平。使用固定光照，在距离变动不大的条件下拍摄清晰的图像几乎没有难度，使用X、Y丝杠、交直流伺服电机和精密导轨按照预定编好的程序，让拍摄目标与摄像机保持相对运动，然后根据“运动-拍摄-运动”扫描成像规律进行拍摄，目前这种机械结构和自动控制相结合的技术已经非常成熟，但大范围的扫描机台，定位精度通常在微米级以下，如果想获得亚微米或者纳米级的精度，以现阶段的技术而言并不容易实现。
以上几种成像技术所得到的主要是二维图像，如果想要获得三维图像，通常需要用到两个以上的摄像机，并且在不同位置进行拍摄，或者改变灯光的照射角度，用同一台摄像机拍摄不同图像，然后在综合分析的基础上获得真实、立体的表述;也可以通过激光三角法获得物体的三维重构图像。
1.4 高速图像预处理技术
在一些生产线上，通常需要多台摄像机来完成目标定位、方位、形貌、高度和缺陷的检测，图像数据量庞大，如果14台9126像素的HS-80-08K80CameraLink线阵扫描摄像机共同组成了某个型号的TFT-LCD玻璃底板表面缺陷的视觉检测设备，每台摄像机的数据速度最高可达到640MHz，那么扫描检测7.5代玻璃底板表面所获得的图像大小为584.76GB，图像的总处理时间必须在84.55s以内。
目前很多厂家通过CameraLink、Gigabit Ethernet或者1394接口的数码摄像机来实现高速数据处理能力，通过接口板，将每台摄像机输出的图像分配至一台或者几台CPU进行处理，图像预处理会采用多图像处理卡、处理器分布式并行预处理架构方式，比如PROCStrII、Odyssey等实时图像处理卡组成的多台计算机分布实时处理系统，数据处理的速度高达420MB/sec。
如今，PC机CPU的处理能力不断提高，通用工控CPU具有成本低、可靠性强、研发周期短等优点，可自动把一幅图像分成两块或者四块，然后把每块图像交给一个工控CPU进行高速处理，工控CPU具备信息交换功能，每个工控CPU的处理结果通过一台主控机进行合成，图像的预处理速度能够达到640MB/sec。
2 自动光学检测的检测形式
（1）在SMT生产中，包括锡膏印刷工艺端的检测、炉后焊接完成后的综合检测（自动光学检测）、炉前贴片后贴装工艺检测（自动光学检测）。
（2）在波峰焊接的生产中，主要包括波峰炉前插件元件检测和炉后焊接后，焊点面的检测。
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3 自动光学检测设备的作用
随着智能化、自动化水平突飞猛进，在电子生产制造业，一些生产领域正在潜移默化的渗透着智能化的概念，比如表面贴装技术就已经实现了智能自动化，还有一些高端的生产线，几乎已经实现了自动化生产和检测。但在传统的焊接工业领域，自动化水平依然较低，比如直插式封装技术还是在采用人工作业，即使是在检测岗位上，也需要工作人员借助显微镜、放大镜来检测产品质量，严重影响生产效率以及产品功能的稳定性。自动光学检测与SPI是自动化检测领域的重要环节，同样也是表面贴装技术中不可或缺的重要技术。自动光学检测是生产工序的最后一环，把控的是产品最后的质量关卡，通过全面检测产品的外观质量来客观反映出产品的生产情况，比如产品的产能、不良类型、不良返修率等，为工作人员监控、管理生产提供了很多方便，还能优化、调整产品的生产状态，提高一次性生产合格率，节约生产成本。
4 结束语
综上所述，现阶段机械加工领域中自动光学检测技术的应用非常广泛，光学检测包括四大模块，分别是投影打光、计算机图像处理、高精准度的数据成像以及影像形成的处理和识别。相信随着科学技术的不断发展，未来的自动光学检测必然会更加智能化，光学检测质量和精准度也将获得极大的提升。
参考文献
[1] 薛婕，王旭，石蓬， 等.自动光学检测机在彩膜面板Mask Common检测中的应用研究[J].制造业自动化，2020，42（7）：28-30，45.
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[6] 王永红，柏天舒，但西佐， 等.TFT-LCD面板光学检测自动聚焦算法研究与比较[J].液晶与显示，2016，31（4）：339-346.
[7] 王浩， 谭宇， 上官永平，等. 检测技术在自动化机械制造系统中的应用[J]. 工业， 2016（6）：62.
[8] 胡跃明， 谭颖. 自动光学检测在中国的应用现状和发展[J]. 微计算机信息， 2006， 22（2）：143-146.
[9] 陈军. 自动光学检测设备重复定位精度测试与分析[J]. 机械设计与制造， 2011（1）：215-217.
[10] 龚磊， 叶玉堂， 吴云峰，等. 基于自动光学检测技术的印刷电路板检孔装置[J]. 中国科技信息， 2009（7）：123-124.