基于机器视觉的光斑拟合研究

于凯旋 邓圭玲 涂凯扬 张帆

摘 要：传统的光电子器件封装过程中，光功率为衡量器件是否合格的重要标准。现代器件封装过程中，光斑的大小、形状同样为衡量器件是否合格的重要标准。本文基于机器视觉对光斑进行边缘检测，通过Canny边缘检测与霍夫圆变换按位与的方法识别边缘，拟合出光斑的形状，计算出光斑的中心点坐标以及直径，为现代器件封装耦合过程提供了判断依据。

关键词：光电子器件;Canny边缘检测;Hough圆变换

随着互联网的迅速发展，光网络架构发生了巨大的变化，由以前的光纤到小区发展成现在的光纤直接入户，[1]光纤入户需要大量的光电子器件。另一方面，现代光网络速率也一直在提升，数据中心需要更高的速率模块，也就催生出现在400G的模块，模块速率的上升对模块中的光电子器件也有了更高得要求。[2]

在光电技术迅猛发展的背景下，出现了用机器替代人眼发挥识别功能的技术，也就是机器视觉技术。[3]机器视觉技术具有高度自动化、精准化以及便捷安全的优点，在制造业，农业及汽车行业有广泛的应用。机器视觉技术在检测精度方面具有极大优势，配置高性能的相机和镜头进行图像采集，利用一系列图像处理算法，在检测精度上可达到亚微米级别。[3]将机器视觉系统应用到光电子器件封装制造中，可以大大提高效率以及封装合格率。

1 机器视觉硬件分析及选型

基于PC的机器视觉系统主要由光源、相机、镜头、图像采集卡、用户操作界面和PC机组成，在机器视觉硬件的选型上，通常按照先相机、后镜头、再光源这样的顺序来选择。[5]

本文选择相机为BASLER_acA2500_14gm，镜头为维视的AFT-ZML1024，光源为可控亮度的环形LED灯。

2 视觉系统软件算法

为了实现将采集到的光斑进行边缘检测，拟合圆形。先对图像进行灰度处理，再进行二值化处理，之后进行Canny边缘检测，然后对每个轮廓图像中的非零点，利用Sobel计算局部梯度，再利用Hough圆变换，得到圆心坐标和大小。

4 结论

为增加光电子器件耦合过程中是否合格的判定依据，本文基于机器视觉对光斑进行边缘检测，通过Canny边缘检测与霍夫圆变换按位与的方法识别边缘，拟合出光斑的形状，计算出光斑的中心點坐标以及直径，为现代器件封装耦合过程提供了判断依据。

参考文献：

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*通讯作者：张帆。