專利名稱：微機械結(jié)構(gòu)數(shù)字圖像檢測與分析系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種微機械結(jié)構(gòu)數(shù)字圖像檢測與分析系統(tǒng)，是利用數(shù)字圖像處理技術(shù)的光機電綜合圖像檢測及分析系統(tǒng)，屬于光機電一體化技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
目前，公知的利用數(shù)字圖像處理技術(shù)的測量與分析系統(tǒng)，例如美國Compix公司的SimplePCI，美國MediaCybernetics公司的Image-Pro等，具有圖像獲取、圖像處理、圖像測量分析、圖像數(shù)據(jù)庫等功能。它們主要通過完成粒子計數(shù)和量化、面積形態(tài)分析等工作而廣泛應用于生物、醫(yī)學、科研等領(lǐng)域；同時，它們也能進行幾何尺寸測量，從而完成微機械結(jié)構(gòu)某些參數(shù)的測量和分析。但是，這些現(xiàn)有系統(tǒng)除了價格昂貴，不適合我國國情外，它們沒有通過數(shù)字圖像處理技術(shù)針對微機械結(jié)構(gòu)三維表面做出全面的測量與分析，從而不能充分完成微機械結(jié)構(gòu)表面的測量和分析任務(wù)。

發(fā)明內(nèi)容
要解決的技術(shù)問題為了克服現(xiàn)有圖像測量與分析系統(tǒng)不能完成微機械結(jié)構(gòu)三維表面全面的測量與分析任務(wù)的缺點，本發(fā)明從測量硬件和處理軟件兩方面建立起一種圖像測量與分析系統(tǒng)，通過得到三維幾何尺寸，表面殘疵面積和殘疵比，表面粗糙度、偏斜度和扁平度等表面形貌參數(shù)，全面完成微機械結(jié)構(gòu)三維表面測量與分析功能。
技術(shù)方案本發(fā)明的技術(shù)特征在于光源4提供被檢測物體所需要的光亮度，CCD鏡頭3通過顯微鏡2攝取被檢測物體1圖像信息的視頻信號，圖像采集卡5進行圖像信號D/A轉(zhuǎn)換后，圖像的數(shù)字信號進入檢測與分析系統(tǒng)6；所述的檢測與分析系統(tǒng)6包括三維幾何尺寸測量模塊8，表面殘疵測量模塊9，表面粗糙度，偏斜度及扁平度測量模塊10。
所述的三維幾何尺寸測量8，是利用基于小波分析的邊緣檢測技術(shù)、跟蹤理論的輪廓識別技術(shù)來實現(xiàn)的，分為平面尺寸和深度尺寸測量。
所述的平面尺寸測量是整個測量過程依據(jù)幾何成像原理，即根據(jù)透鏡成像原理建立物面與像面上對應點之間的幾何對應關(guān)系。對于在同一條件下測得圖像，在計算機上以像素的形式表現(xiàn)，由于單位平面尺寸(長度或面積)對應得像素個數(shù)是固定的，即Kd＝L(定平面尺寸)/Pn(像素)是一常數(shù)，通過的標定件的測量，可獲得Kd，在測量時可獲得像素數(shù)Pn，被測長度就是L＝Pn×Kd。由于實際的鏡頭與理論上的理想透鏡有較大差別，其物像關(guān)系也不是和理想透鏡成像公式描述的那么簡單，所以在本測量系統(tǒng)中采用了試驗標定的方法，即通過對標準件的測量試驗確立物像間的尺寸比例關(guān)系。該系統(tǒng)包含了矩陣和圓兩種典型幾何形狀的自主測量算法。首先獲得一組標準件的像素個數(shù)Pn在所述的圓的測量過程中，先對被測圖像11進行濾波處理得到增強圖像12，然后進行邊緣檢測得到邊緣圖像15，或者對增強圖像12進行二值化處理得到二值圖像13，通過矩描算子得到圓心坐標和半徑14，進而得到圓的邊緣圖像15，對邊緣圖像15進行擬和處理得到圓的測量結(jié)果16。在所述的矩形的測量過程中，先對被測圖像11進行濾波處理得到增強圖像12，然后進行邊緣檢測得到邊緣圖像15，進行掃描處理得到細化邊緣17，通過邊緣分析得到矩形的邊緣矩陣18，進行圖形擬和后得到矢量圖形19，再進行濾波處理得到測量結(jié)果16。用標準件的實際尺寸L除以測量結(jié)果Pn，對數(shù)據(jù)進行擬和得到曲線L＝Kd×Pn的系數(shù)Kd，以該系數(shù)Kd與實際測量時測得的像素個數(shù)Pn’相乘即得到實際的平面尺寸L’，即L’＝Pn’×Kd。
所述的深度尺寸測量是本發(fā)明把輻照度理論用于深度測量領(lǐng)域，根據(jù)輻照度理論建立表面元光照度與相應區(qū)域灰度級變化的數(shù)學關(guān)系，并進一步推出表面深度變化與灰度梯度的線性關(guān)系。對于被測圖像，其垂直方向上的不同層面在計算機上表現(xiàn)為灰度的不同，對于在同一條件下測得的圖像，由于一定高度對應的灰度差是固定的，即Kg＝ΔH(定長)/ΔGn(灰度差)是一常數(shù)。首先通過一組標定件的測量，獲得已知高度差H對應的灰度差ΔGn，擬和數(shù)據(jù)獲得曲線ΔH＝ΔGn×Kg中的系數(shù)Kg。在測量時獲得被測表面與基準面C之間的灰度差ΔGn’，于是被測高度、即深度尺寸H’＝ΔGn’×Kg+C。
所述的表面殘疵測量9是在計算機上，圖像的一定區(qū)域表現(xiàn)為一定數(shù)量的像素，所以像素的數(shù)量和圖像面積(被測件面積)是一一對應的，即有多大面積就有多少像素，測量時所要做的工作就是測量被測區(qū)域像素的數(shù)量，被測件像素數(shù)量Pn與其對應區(qū)域面積Sa之間的比例系數(shù)Kp＝Pn/Sa是一常量，所以有Kp＝Pnz(被測件總像素)/Sz(被測件總面積)，Kp＝Pnc(殘疵像素)/Sc(殘疵面積)。在該測量模塊中，也使用試驗標定的方法，即通過對標準件的測量試驗確立物像間的面積比例關(guān)系，從而減少由于實際鏡頭與理論上的理想透鏡的差別帶來的誤差。標定具體過程為測量出一面積已知標準件的原始圖像的像素個數(shù)Pnz1，用象素個數(shù)除以實際面積Sz1得到系數(shù)Kp。實際面積Sz等于實際測量時測得的像素個數(shù)Pnz除以對應的系數(shù)Kp，因為Sz＝Pnz/Kp………………………………………………………………(1)Sc＝Pnc/Kp………………………………………………………………(2)殘疵比Cn＝Sc/Sz.，將(1)，(2)式代入得所以殘疵比Cn＝Pnc(殘疵像素)/Pnz(測量件總像素)。
在殘疵的測量過程中，對存在殘疵的某一表面圖像26進行濾波處理得到增強圖像12，然后進行二值化處理得到二值圖像13，采用邊緣跟蹤算法獲得殘疵邊緣20，采用種子填充算法得到該邊緣內(nèi)部的殘疵圖像21，讀取出殘疵象素個數(shù)Pnc22，再讀取到整個表面的象素個數(shù)Pnz24，用Pnc/Pnz就得到的是被測件的表面殘疵比Cn。殘疵面積Sc23等于Pnc/Kp。
所述的表面粗糙度，偏斜度及扁平度測量10，其粗糙度測量是先對一組標準件表面進行采樣點選取，每個標準件都得到一組灰度值x1，x2，……，xn，計算出每個標準件的平均值x‾=1n(x1+x2+···+xn)]]>，以及每個標準件的灰度均方差偏差δ=1nΣi=1n(x‾-xi)2]]>。根據(jù)這一組標準件的已知粗糙度值和獲得的灰度均方差偏差，按三次樣條插值關(guān)系式Ra＝Aδ3+Bδ2+Cδ+D擬合出曲線，即得到樣條函數(shù)的各階系數(shù)A，B，C，D。然后在測量時，獲得被測件的δ′，得到被測件的表面粗糙度為Ra′＝Aδ′3+Bδ′2+Cδ′+D。同樣根據(jù)偏斜度和扁平度計算公式，這兩個參數(shù)與圖像的灰度值的均方差的3次方和4次方之間存在有插值關(guān)系，可以得到被測件的偏斜度Ssk和扁平度Sku。
有益效果本發(fā)明的有益效果是，發(fā)揮光電圖像測量無接觸、高精度、適用范圍廣的特點，把數(shù)字圖像處理技術(shù)用于微機械結(jié)構(gòu)表面測量，獲得準確全面充分的微機械結(jié)構(gòu)表面三維形貌的測量與分析結(jié)果。


下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明做進一步說明。
圖1系統(tǒng)框架2系統(tǒng)模塊組成3圓的測量流程4矩形測量算法流程5殘疵測量模塊流程6微懸臂梁7平面測量圖像處理結(jié)果示意8實施例表1的測量9粗糙度測量界面及其三維重構(gòu)10偏斜度和扁平度測量界面及其三維重構(gòu)11殘疵比測量界面圖例1-被測件檢測臺 2-顯微鏡 3-CCD鏡頭 4-光源 5-圖像采集卡 6-檢測與分析7-輸出 8-三維幾何尺寸測量9-表面殘疵測量10-表面粗糙度，偏斜度及扁平度測量具體實施方式
我們已經(jīng)對于該整個系統(tǒng)進行了具體的測試和應用。實施時采用的是753×582像元面陣CCD攝像機、熒光光源(35W)/平行光源(20W～50W)、顯微物鏡(Na0.5)/普通物鏡(f6mm)和Pentium II 300MHz處理器，利用本軟件系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)處理和顯示。
1.深度測量及三維重構(gòu)實例利用該系統(tǒng)對微懸臂梁這一微結(jié)構(gòu)進行了深度參數(shù)的測量，并對之進行三維重構(gòu)。微懸臂梁結(jié)構(gòu)圖如圖6所示。
在標定與測量條件匹配情況下，我們對五組樣本進行實驗測試和數(shù)據(jù)的最小二乘線性擬合，并采用光切法(精度1μm)進行系統(tǒng)標定。表1.給出了實驗標定及測量結(jié)果。
在數(shù)字化過程中，采集卡采樣精度略高于CCD分辨率，量化精度為8bits，采用雙精度數(shù)據(jù)類型；對Δg而言，初始時其本身無任何單位，經(jīng)過標定，在理論上Δg介于0與255之間。在表1.條件下，測量最大絕對誤差為2μm，最大相對誤差約為1.1％，系統(tǒng)分辨率為1μm/格，測量結(jié)果穩(wěn)定。
表1.深度標定及測量結(jié)果

2.平面邊緣處理及平面幾何尺寸測量實例在物距30mm條件下，得到系統(tǒng)比例系數(shù)K如表2。為提高系統(tǒng)精度，實驗經(jīng)過多次標定和插值去除K的粗大誤差，得出系統(tǒng)平均比例系數(shù)K；經(jīng)過濾噪、邊緣細化和數(shù)據(jù)擬合，得到微懸臂梁中待測目標部分圖像處理結(jié)果如圖7所示；實驗采用焦距6mm的成像物鏡和光切法標定，利用K和邊緣跨距，求得兩直線間距即懸臂梁梁寬為2.07mm(理論值2.03mm)，得到的測量重復精度小于0.01mm，滿足實際需要。
表2.系統(tǒng)比例系數(shù)標定

3.表面粗糙度測量實例我們進行表面粗糙度實例測量時得到如圖8所示的界面。能得到量化的粗糙度值。
4.偏斜度和扁平度測量實例及結(jié)果在應用該系統(tǒng)進行偏斜度和扁平度測量時，測量結(jié)果和三維重構(gòu)圖樣如下圖9示。能得到量化的偏斜度和扁平度值。
5.表面殘疵比測量實例及結(jié)果在應用該系統(tǒng)進行殘疵比測量時，測量結(jié)果如下圖10所示。
進行測量時，取灰度閥值為120，對殘疵部分進行區(qū)域跟蹤算法得到邊緣圖像，以及對該邊緣圖像進行種子填充算法得到的擬合圖像都顯示在界面上。最后可以得到量化的殘疵面積值和殘疵比。
權(quán)利要求
1.一種微機械結(jié)構(gòu)數(shù)字圖像檢測與分析系統(tǒng)，其特征在于光源(4)提供被檢測物體所需要的光亮度，CCD鏡頭(3)通過顯微鏡(2)攝取被檢測物體圖像信息的視頻信號，由圖像采集卡(5)進行圖像信號D/A轉(zhuǎn)換后，進入檢測與分析系統(tǒng)(6)；所述的檢測與分析系統(tǒng)(6)包括三維幾何尺寸測量(8)，表面殘疵測量(9)，表面粗糙度，偏斜度及扁平度測量(10)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的微機械結(jié)構(gòu)數(shù)字圖像檢測與分析系統(tǒng)，其特征在于所述的三維幾何尺寸測量(8)，分為平面尺寸和深度尺寸測量；所述的平面尺寸測量是首先對一組標準件的原始圖像進行圖像濾波、邊緣檢測處理，根據(jù)被測對象的幾何形狀對獲得的邊緣圖像進行擬合并測量，獲得的標準件的測量結(jié)果是像素個數(shù)Pn，用標準件的實際尺寸L除以測量結(jié)果Pn，對數(shù)據(jù)進行擬和得到曲線L＝Kd×Pn的系數(shù)Kd，以該系數(shù)Kd與實際測量時測得的像素個數(shù)Pn’相乘即得到實際的平面尺寸L’，即L’＝Pn’×Kd；所述的深度尺寸測量是通過一組標定件的測量，獲得已知高度差H對應的灰度差ΔGn，擬和數(shù)據(jù)獲得曲線ΔH＝ΔGn×Kg中的系數(shù)Kg；在測量時獲得被測表面與基準面C之間的灰度差ΔGn’，于是被測高度、即深度尺寸H’＝ΔGn’×Kg+C。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的微機械結(jié)構(gòu)數(shù)字圖像檢測與分析系統(tǒng)，其特征在于所述的表面殘疵測量(9)是對存在殘疵的某一表面圖像進行濾波、邊緣檢測處理后，設(shè)定的某一灰度閥值，采用邊緣跟蹤算法獲得超過該設(shè)定閥值的部分，即殘疵部分的邊緣，采用種子填充算法得到該邊緣內(nèi)部的殘疵象素個數(shù)Pnc，再獲得整個表面的象素個數(shù)Pnz，用Pnc/Pnz就得到的是被測件的表面殘疵比Cn，殘疵面積Sc＝Kd×Pnc。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的微機械結(jié)構(gòu)數(shù)字圖像檢測與分析系統(tǒng)，其特征在于所述的表面粗糙度，偏斜度及扁平度測量(10)，其粗糙度測量是先對一組標準件表面進行采樣點選取，每個標準件都得到一組灰度值x1，x2，……，xn，計算出每個標準件的平均值x‾=1n(x1+x2+···+xn),]]>以及每個標準件的灰度均方差偏差δ=1nΣi=1n(x‾-xi)2;]]>根據(jù)這一組標準件的已知粗糙度值和獲得的灰度均方差偏差，按三次樣條插值關(guān)系式Ra＝Aδ3+Bδ2+Cδ+D擬合出曲線，即得到樣條函數(shù)的各階系數(shù)A，B，C，D。然后在測量時，獲得被測件的δ′，得到被測件的表面粗糙度為Ra′＝Aδ′3+Bδ′2+Cδ′+D；同樣根據(jù)偏斜度和扁平度計算公式，這兩個參數(shù)與圖像的灰度值的均方差的3次方和4次方之間存在有插值關(guān)系，可以得到被測件的偏斜度Ssk和扁平度Sku。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種微機械結(jié)構(gòu)數(shù)字圖像檢測與分析系統(tǒng)，是利用數(shù)字圖像處理技術(shù)的光機電綜合圖像檢測及分析系統(tǒng)，屬于光機電一體化技術(shù)領(lǐng)域。技術(shù)特征在于光源提供被檢測物體所需要的光亮度，CCD鏡頭通過顯微鏡2攝取被檢測物體圖像信息的視頻信號，圖像采集卡進行圖像信號D/A轉(zhuǎn)換后，圖像的數(shù)字信號進入檢測與分析系統(tǒng)；所述的檢測與分析系統(tǒng)包括三維幾何尺寸測量模塊，表面殘疵測量模塊，表面粗糙度，偏斜度及扁平度測量模塊。本發(fā)明從測量硬件和處理軟件兩方面建立起一種圖像測量與分析系統(tǒng)，通過得到三維幾何尺寸，表面殘疵面積和殘疵比，表面粗糙度、偏斜度和扁平度等表面形貌參數(shù)，全面完成微機械結(jié)構(gòu)三維表面測量與分析功能。
文檔編號G06F19/00GK1667398SQ20041002592
公開日2005年9月14日 申請日期2004年3月9日 優(yōu)先權(quán)日2004年3月9日
發(fā)明者苑偉政, 李曉瑩, 馬炳和, 鄧進軍, 王小偉, 王永強 申請人:西北工業(yè)大學