系統(tǒng)簡介

    我們使用LabVIEW、IMAQ Vision和IMAQ Vision Assistant等軟件進(jìn)行系統(tǒng)開發(fā)。LabVIEW特有的數(shù)據(jù)流式編程、IMAQ Vision強(qiáng)大的圖像處理能力以及IMAQ Vision Assistant的代碼自動(dòng)生成功能極大地縮短了系統(tǒng)的開發(fā)周期、降低了成本。

    圖1所示為IC芯片表面標(biāo)識(shí)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的工作流程。這里使用NI公司的PXI-1409圖像采集卡和MBC-5051黑白攝像機(jī)進(jìn)行圖像采集，然后將采集到的圖像送入計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理。為了提高識(shí)別的靈活性，系統(tǒng)加入了學(xué)習(xí)模塊，與識(shí)別過程類似，它也包括圖像預(yù)處理、文字區(qū)域裁剪、細(xì)化以及特征量提取的過程，不同的是，學(xué)習(xí)過程直接將提取到的特征量保存到計(jì)算機(jī)上，而識(shí)別過程則需要將這些特征值與已經(jīng)存儲(chǔ)了的特征值一一比較完成匹配。

芯片自動(dòng)跟蹤定位

    芯片一旦進(jìn)入攝像頭視場，則能被系統(tǒng)感知，系統(tǒng)會(huì)開始對該芯片進(jìn)行自動(dòng)跟蹤，確保ROI區(qū)域始終包含芯片，從而縮小了待處理的圖像尺寸，減小了運(yùn)算量。在這個(gè)過程中，系統(tǒng)主要完成了三個(gè)動(dòng)作：閾值化采集到的圖像，定位一個(gè)尺寸大于某一閾值的物體，根據(jù)該物體的位置信息設(shè)置ROI。因此通過 IMAQ Vision，很容易就能夠?qū)崿F(xiàn)該定位功能。用戶只需要對第一個(gè)動(dòng)作中的灰度閾值和第二個(gè)動(dòng)作中物體尺寸進(jìn)行設(shè)置。

圖像預(yù)處理

    采集到的圖像中夾雜有大量的噪聲，這給圖像的細(xì)化、識(shí)別等過程帶來極大的困難，因此必須將它們?yōu)V除。圖2所示為經(jīng)過預(yù)處理之后的圖像。系統(tǒng)采集到圖像之后會(huì)自動(dòng)對圖像進(jìn)行預(yù)處理，同時(shí)系統(tǒng)還支持手動(dòng)圖像處理，這主要是為了提高其在不同環(huán)境下的適應(yīng)能力。如果用戶對自動(dòng)處理圖像取得的效果不滿意，可以打開圖像手動(dòng)處理程序，通過調(diào)整系統(tǒng)提供的圖像處理函數(shù)的參數(shù)來獲得較理想的圖像質(zhì)量。在進(jìn)行手動(dòng)處理的同時(shí)，系統(tǒng)將記錄下用戶使用過的圖像處理函數(shù)及它們的參數(shù)，用戶可以將這些參數(shù)保存到計(jì)算機(jī)中，因此，如果下一個(gè)待處理對象仍然是在該環(huán)境中，則可以調(diào)出這些參數(shù)，使用這些參數(shù)進(jìn)行圖像自動(dòng)處理。

文字切割、細(xì)化

    系統(tǒng)先將每一個(gè)文字單獨(dú)分離出來，然后細(xì)化抽取它們的骨架，以方便后面的識(shí)別。文字的切分是利用文字行與行、字與字之間有間隙實(shí)現(xiàn)的。由于白顏色的灰度值是255，黑顏色的灰度值是零，所以可以逐行掃描下來，將當(dāng)前行所有像素的灰度值之和與前一行的進(jìn)行比較，如果發(fā)生正跳變，則說明該行為文字行的上邊界，如果發(fā)生負(fù)跳變，則說明該行為文字行的下邊界。確定了行邊界之后再對該行進(jìn)行左右掃描確定字的左右邊界，從而分離每一個(gè)文字。但是逐行掃描速度較慢，因此系統(tǒng)使用了再基礎(chǔ)上改進(jìn)的兩次掃描法，原理類似。

    細(xì)化過程采用的是FPA細(xì)化算法【1】，其實(shí)現(xiàn)簡單，功能強(qiáng)大，效果理想。如圖3所示，即為對圖像中兩個(gè)已分離字符的細(xì)化過程。

文字識(shí)別

    系統(tǒng)使用匹配法對文字進(jìn)行識(shí)別。因此要先抽取圖像中的一些特征量，然后將這些特征量與事先準(zhǔn)備好的標(biāo)準(zhǔn)特征量進(jìn)行匹配。如果某一個(gè)模板的標(biāo)準(zhǔn)特征量與待識(shí)別的圖像的特征量最接近，即相似距離最小，則系統(tǒng)將待識(shí)別圖像識(shí)別為該模板描述的文字或圖像。

    系統(tǒng)使用圖4所示的方法提取特征量。其中有圖像平面上縱、橫、斜交叉的20條直線。這20條直線分別標(biāo)記上1～20的序號(hào)。當(dāng)圖像平面上輸入一個(gè)手寫文字時(shí)，計(jì)算文字的各筆劃與各條直線的相交次數(shù)，把他們作為該文字的特征量。設(shè)特征量數(shù)組為C，C=｛Ci|i=1,2,...,20｝中各個(gè)分量的值表示相應(yīng)序號(hào)的特征直線與各筆劃的相交次數(shù)。

    在提取特征值之前，系統(tǒng)先將分離出的文字圖像逐一擴(kuò)大為正方形，并且擴(kuò)充之后文字仍然位于圖像中心,使得斜向特征線更容易產(chǎn)生。

    在特征線交點(diǎn)的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)匹配了更多的字符特征，例如端點(diǎn)個(gè)數(shù)、端點(diǎn)位置等，以提高識(shí)別的精度。這些特征量的提取有賴于圖像的細(xì)化過程。

相似距離是D這樣計(jì)算的。設(shè)待識(shí)別圖形的特征量為，某個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模板的特征量是，則待識(shí)別圖形與該標(biāo)準(zhǔn)模板之間的相似距離D由下式計(jì)算。

圖5所示為相似匹配過程。

使用識(shí)別系統(tǒng)

    主程序可以分為三大部分：第一部分是程序的開始，包括讀取配置文件、開辟內(nèi)存空間（特別是圖像的內(nèi)存空間）以及對硬件設(shè)備進(jìn)行初始化；第二部分程序等待用戶的操作，一旦用戶按下前面板的按鈕，系統(tǒng)則對這些事件進(jìn)行響應(yīng)；第三部分是程序的結(jié)束，主要作用是釋放資源、進(jìn)行出錯(cuò)處理等。

    圖6所示為識(shí)別系統(tǒng)主界面。

    “Process”可以使用戶能夠在對自動(dòng)處理的圖像不滿意的情況下完成手動(dòng)圖像處理，通過擴(kuò)展該功能可以更加完善系統(tǒng)，提高系統(tǒng)在不同環(huán)境下的適應(yīng)能力；主程序一共具有三個(gè)圖像顯示器，左上方的圖像顯示器顯示的是采集得到的圖像或使用“Open”打開的圖像，“Open”和“Save”兩個(gè)按鈕對這個(gè)圖像顯示器中的圖像進(jìn)行操作的；左下方的圖像顯示器顯示的是經(jīng)過圖像處理之后的圖像，方便用戶與原圖像進(jìn)行比較，“Save Image”對這個(gè)圖像顯示器中的圖像操作；右側(cè)的小型圖像顯示器顯示的是細(xì)化后的單個(gè)文字的圖像，使得用戶可以實(shí)時(shí)觀察細(xì)化效果。

    在使用識(shí)別系統(tǒng)之前，用戶需要完成以下幾個(gè)工作。

    1. 啟動(dòng)采集設(shè)備，如圖像采集卡、攝像頭、光源等；

    2. 調(diào)整好攝像頭焦距及位置等，調(diào)整光源方向，使得采集具有環(huán)境，從而提高系統(tǒng)的識(shí)別率。外界環(huán)境對于識(shí)別率具有舉足輕重的作用，一個(gè)優(yōu)良的環(huán)境能夠大幅提高系統(tǒng)的識(shí)別率。

    3. 配置好NI的圖像采集設(shè)備。

效果和結(jié)論

    我們運(yùn)用美國NI公司的LabVIEW、IMAQ Vision以及PXI等先進(jìn)的虛擬儀器技術(shù)，通過眾多圖像處理模塊的功能實(shí)現(xiàn)，在較短時(shí)間內(nèi)建立了一套完整的芯片表面標(biāo)識(shí)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠自動(dòng)定位跟蹤攝像頭視場中的芯片，將芯片剪切出來，然后通過一系列的圖像處理過程，對芯片上的文字進(jìn)行逐一提取，再對文字圖像進(jìn)行細(xì)化，最后系統(tǒng)通過文字的細(xì)化結(jié)果等獲取圖像的特征信息，并與標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行匹配，從而完成對文字的識(shí)別。系統(tǒng)具有較廣范圍的適用性，能夠完成包括廠商標(biāo)志圖標(biāo)等對象的識(shí)別；還具有較高的實(shí)用價(jià)值，配合芯片自動(dòng)測試系統(tǒng)，將極大提高生產(chǎn)能力和效率，因此具有極其廣闊的應(yīng)用前景。

致謝

    真誠地感謝江建軍教授。在系統(tǒng)成過程中，江教授給予了我莫大的幫助，對很多問題提出了大量積極有效的解決方案。還要感謝范少春博士生、劉繼光博士生、劉文慶、明繁華等在本項(xiàng)目完成過程中給予了我大力協(xié)助幾位同學(xué)。

參考文獻(xiàn)

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