登录    |    注册

您好,欢迎来到中国江苏快三开奖资讯平台!

首页>《中国测试》期刊>本期导读>利用图像拼接实现微结构的大视场测量

利用图像拼接实现微结构的大视场测量

260    2019-04-02

¥0.00

全文售价

作者:陈至坤, 郭蕊, 张博伦, 曾凯, 王福斌

作者单位:华北理工大学电气工程学院, 河北 唐山 063210


关键词:图像拼接;方形拟合;图像测量;微结构


摘要:

为实现基于图像的飞秒激光烧蚀硅晶片光斑阵列的完整测量,对采集的多幅光斑阵列图像拼接,得到完整的飞秒激光烧蚀光斑阵列图像。首先,对飞秒激光烧蚀光斑图像进行增强处理,对光斑进行方形拟合提取中心点,获取每两个中心点间的像素值,运用线纹对微视觉测量系统标定,获得像素尺寸与几何尺寸之间的比例系数,根据比例系数对像素尺寸与几何尺寸进行换算,得到对光斑阵列的视觉测量值;最后,用拼接后的光斑阵列进行图像测量,得到测量尺寸与实际尺寸间的误差平均值为3.00%。经实验验证,利用图像拼接对微视觉系统大视场微结构进行图像测量是可行的。


Large field of view measurement of microstructure using image stitching
CHEN Zhikun, GUO Rui, ZHANG Bolun, ZENG Kai, WANG Fubin
College of Electrical Engineering, North China University of Science and Technology, Tangshan 063210, China
Abstract: In order to realize the complete measurement of the image-based femtosecond laser ablation spot array, the images of the collected multiple speckle array are spliced together to obtain the complete image of femtosecond laser ablation array. First of all, the image of femtosecond laser ablation spot should be enhanced, and the spot should be square fitted to extract the center point, so as to obtain the pixel value between each two center points. With the line pattern to calibrate the micro vision measurement system, the scale factor between the pixel size and the geometric size are obtained, and the pixel size and the geometric size are converted according to the scale factor, obtaining the visual measurement value of spot array. Finally, the average error between the measured dimension and the actual size is 3.00% by using the image measurement of the spliced spot array. It is proved by experiments that it is feasible to measure the microstructure of large field of view in micro vision system by using image stitching.
Keywords: image stitching;square fitting;image measurement;microstructure
2019, 45(3):7-11  收稿日期: 2018-07-23;收到修改稿日期: 2018-08-27
基金项目: 华北理工大学科学研究基金资助项目(Z201703)
作者简介: 陈至坤(1961-),男,河北景县人,教授,博士,主要从事机器视觉技术及应用等研究工作
参考文献
[1] WANG F B, TU P, WU C, et al. Multi-image mosaic with SIFT and vision measurement for microscale structures processed by femtosecond laser[J]. Optics & Lasers in Engineering, 2018, 100:124-130
[2] 张五一, 赵强松, 王东云. 机器视觉的现状及发展趋势[J]. 中原工学院学报, 2008, 19(1):9-12
[3] 朱铮涛, 黎绍发. 视觉测量技术及其在现代制造业中的应用[J]. 现代制造工程, 2004(4):59-61
[4] 杨晓京, 王思琪. 基于显微机器视觉的微纳米级构件的精密检测[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(5):227-230
[5] 余金栋, 张宪民. 用于线纹显微图像的边缘检测算法[J]. 光学精密工程, 2015, 23(1):271-281
[6] 李智, 王向军. MEMS中几何量的测试方法[J]. 微细加工技术, 2003(1):51-56
[7] 吴梅, 王瑞, 李琦, 等. 基于总体最小二乘法的表盘图像中心点提取[J]. 自动化与仪表, 2013, 28(10):53-56
[8] 史珂, 郑鑫毅, 汤春明, 等. 近红外图像增强与彩色化算法[J]. 科技与创新, 2018(2):24-27
[9] 李建国. 空间长方形平面的拟合计算[J]. 硅谷, 2012(14):2-3
[10] 赵磊, 姜小奇, 蒋澎涛, 等. 基于二值化指纹图像细节点提取的改进算法[J]. 计算机系统应用, 2012, 21(3):232-236
[11] 田敬波. 基于模板算子边缘检测的图像二值化算法[J]. 信息技术与信息化, 2017(9):98-101
[12] 王文强. 显微视觉定位系统中的摄像机标定技术研究[D]. 大连:大连理工大学, 2013.
[13] 陈开志, 胡爱群. 基于二值化图像的指纹细节点精确提取方法[J]. 东南大学学报(自然科学版), 2010, 40(3):471-475