檢測系統由工業相機、工業鏡頭、圖像采集卡、工業光源、起偏震片、PC機以及機械結構和機械傳動等構成。通過檢測精度、檢測速度、視野范圍、工作距離、工件尺寸來選取合適的工業相機和工業鏡頭。通過數據傳輸的大小進行圖像采集，本文采用漫反射條形組合光源。為了提高字符與背景的對比度，降低輻照與輻射強度，采用起振片和偏振片。起振片可以將光源發出來的光變成偏振光，放置于光源位置處；偏振片安裝于工業相機鏡頭前，對偏振光進行一定的遮蔽，偏振光經過漫反射后將變成自然光，經過鏡面發射后仍然是偏振光。打光方式采用正面明視場。根據測試分選機工位條件的限制，將光源布置在芯片的正上方，通過螺紋絲桿調節光源距SMD芯片的距離。

SMD檢測系統算法設計

SMD字符在線實時檢測對檢測速度和檢測精度有較高的要求，包括字符定位、字符分割、字符匹配在實時性上都有較高的要求。在PC機上，通過多線程技術提高CPU的利用率，提高系統的處理速度。本文利用設計定位塊的方式來提高檢測字符區域的效率，通過基于灰度方式的水平垂直投影進行字符的局部分割，利用基于圖像采集結果和分割結果進行全局與局部模板匹配，以保證檢測的精度。

1、字符定位

字符定位通過設計金屬定位塊的方式，利用金屬材料在光源輻照下的輻射特性與SMD的差異性提高對比度來進行快速定位。

2、字符分割

在進行字符分割之前，要進行SMD芯片的位姿矯正。SMD的歐式運動是先旋轉、后平移的組合，所以可以用剛體運動來表示位姿。利用二值化圖像的像素分布直方圖進行分析，從而找出相鄰字符的分界點進行分割。在利用垂直投影切分的方式進行字符切割的結果，如下圖所示。

3、字符缺陷識別

字符缺陷識別采用基于邊緣特征的模板匹配。模板匹配的基本思想是讓模板在目標圖像中做平移運動，將模板左上角和待檢測的圖像左上角重合，每移動一個像素，計算模板與待匹配圖像的相似度，遍歷結束之后，將符合閾值的位置認定為最佳匹配位置?；诨叶鹊幕ハ嚓P模板匹配是通過用模板圖像遍歷待匹配圖像，每移動一個像素，計算對應部分的互相關值，將互相關值的最大值作為最佳匹配位置。基于灰度的互相關模板匹配缺點是在光場不均勻情況下，不具有魯棒性。歸一化互相關系數法是一個亮度、對比度線性不變量，能夠明顯改善光照的線性變化帶來的影響。但是隨著圖像分辨率的提高，圖像匹配的時間會增加，匹配準確度也存在差異，甚至會發生匹配失效的情況，并且由于半導體芯片的位姿和完整性等存在差異，會引起光照的非線性變化，這會導致圖像的灰度差異大，進而導致模板匹配結果不準確。較于基于灰度的互相關模板匹配，基于邊緣的模板匹配不需要建立兩幅圖像之間點的對應關系，具有較好的魯棒性。模板由目標圖像邊緣的一系列點組成，如下圖。

下面是基于邊緣模板匹配對芯片表面字符的檢測，下圖左邊是待檢測的SMD字符，右邊是匹配得到的結果。

基于機器視覺的SMD字符檢測技術在自動化識別領域的應用非常廣泛。芯片表面的制造商、產品的規格型號參數等對于使用者來說十分重要。本文通過設計SMD專用定位塊的方式解決字符搜索定位，通過投影切分來進行字符的分割，作為整體和局部字符匹配，提高字符檢測的準確性，整體上在魯棒性、實時性、準確性上能夠滿足企業字符識別的要求。