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作者：罗兵 王先国 汪红松 陈恒法发表刊物：发表时间：
摘 要：在PCB贴片安装的机器视觉检测中需要通过图像配准拼接来得到整个PCB的图像，传统的图像配准拼接技术由于光照干扰效果不好。用图像的小波分解高频系数去除反映光照渐变的低能量系数后，可以较好地避免光照不均匀的干扰。分别利用小波分解有效垂直高频系数的垂直投影和水平高频系数的水平投影可以快速水平配准和垂直配准，低频部分作拼接的灰度渐变平滑处理。实验结果显示了本算法的鲁棒性、快速和良好拼接效果。
关键词：图像拼接; 小波变换; 图像配准; 机器视觉; 自动光学检测
1 引 言
随着电子制造业的印刷电路板（PCB）元件安装采用表面贴片安装技术(SMT)，并且贴片元器件向着越来越小、密度越来越高的方向发展，贴片安装的传统目检已无法完成检测任务，基于机器视觉的自动光学检测（AOI）成为替代其的新技术[1]，高效、可靠的机器视觉自动检测成为电子制造业自动化的一个重要组成部分。为了保证检测精度，图像采集的分辨率要求达到20m/pixel，即1270dpi。这样即使600万像素的CCD也只能达到46cm的视野（FOV），事实上目前AOI的图像采集视野就是在cm数量级[2]。这样检测整个PCB必须借助高精度X-Y移动平台来移动CCD或PCB板，逐帧采集图像，然后分析检测。
但在最初采集后，需要得到整个PCB板的信息，以确定检测时的采集路线、采集位置、范围，以避免无元件的非检测区的采集和对小元件不必要的分隔[3]。因此必须用逐帧移动采集的图像来进行图像拼接以得到整个PCB的图像。
关于图像拼接或镶嵌的研究，主要应用在遥感图像采集、虚拟现实等领域。它包括重叠部分的图像配准和接缝处的接缝消除两部分。由于AOI的工程环境，使得传统的图像配准方法应用效果不好。
AOI图像拼接的具体工程特点为：（1）因为AOI的放大，光照较弱且不均匀，对采集的图像影响很大，表现为图像中间亮、周围渐暗，两幅拼接图像的重叠配准部分的灰度变化趋势是相反的。（2）AOI各帧图像的旋转误差很小，可以忽略。（3）PCB图像纹理有其特点，可以在拼接的配准时加以利用。（4）AOI对检测速度有实时性要求，所以必须改进算法的复杂度。结合AOI检测的工程实际，本文对其图像拼接进行了研究和实验。
2 基于小波分解高频系数的图像配准
2.1 小波分解系数的特性
小波变换具有良好的时频分辨性能。图像配准依据的是图像的轮廓，而小波分解的高频系数正好反映了图像的变化轮廓[5]。Xu等提出了基于小波分解高频系数相关的配准方法[6]，黄铜城等提出了以被嵌入图像的低频部分作背景、结合嵌入图像的高频系数重新合成的消除镶嵌接缝的方法[7]。
2.2 基于图像投影的快速配准
但是在PCB贴片安装机器视觉检测（AOI）的具体工程应用中，贴片生产线对AOI检测速度有实时性要求[2]。而互相关处理的运算量是很大的，MN的模板互相关的计算量为(MN)2次乘运算，这样加上小波变换的时间开销，无法满足检测的时间要求。而小波变换是必要的，因为按1200dpi的图像采集分辨率，一块5050cm的PCB拼接后图像将达到1.6GB[2]，这样的内存消耗显然是无法实现的。而拼接得到的图像，只是为了作检测路径规划[3]，减小分辨率到1/16，即80m/pixel，对于最小的0201元件0.3mm的尺寸在图像上为3个像素，仍然可以检出，可以满足路径规划的需要。所以做2级小波分解，用1级分解后的高频系数求图像拼接配准的偏差位置，低频部分再次分解后拼接。
由于AOI中的X-Y移动平台精度较高，误差为6-10m，即小于1个像素。这样水平拼接图像配准时可以考虑直接利用图像的垂直投影，将配准图像数据从2维降低到1维，减少配准运算量[8]。
但是在PCB贴片AOI工程实际中，由于图像放大、光照的干扰，直接作图像灰度投影与直接作互相关运算配准一样，配准精度差，甚至难以配准。
2.3 小波分解高频系数的投影
对数字图像的2维小波变换可以分解得到低频成分和分别反映图像水平变化、反映垂直变化和反映斜向变化的高频系数4部分，而且4部分不仅具有频域特性，还仍然保持了原图像的位置特性[5]。为减小计算量，我们用小波分解系数作投影代替2维互相关运算。
2.4 小波分解高频大系数投影的快速配准
与基于阈值的小波变换降噪方法类似，在小波分解高频系数中设定阈值，绝对值小于阈值的认为是噪声，取值为零。实际上，在这里的AOI采集的图像中，光照的不均匀表现为渐变，在高频域表现为低能量的系数；而物体轮廓变化明显，表现为高能量大系数。而且这里分解后的高频系数是用于配准，而不用再合成恢复[2]，所以可以去掉低能量的高频小系数。阈值的确定需要根据具体的图像，也可根据具体图像的高频系数最大幅度乘以系数来确定。
从图中可以看出，图像小波分解后的高频系数，去除噪声干扰等低能量系数后，剩下的高频小波系数反映了图像的主要轮廓，其中两幅图像重叠部分经处理后相似性很好。由于在AOI的具体工程实际中，偏差相对固定，所以不必再做互相关计算，可以直接在预计的水平偏差位置附近求该垂直高频小波大系数垂直投影的极大值位置，即可快速得到两幅图像的水平偏差。
同理通过水平高频小波大系数的水平投影极大值的位置，可以得到垂直偏差，从而实现快速配准。
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