【摘 要】
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随着光通信技术的发展,光通信已成为世界上最快速和稳定的通讯方式,作为光通信领域最重要的基础构件之一的半导体激光器的市场需求急剧增长,对其生产质量要求也日益严格。TO56是最常用的半导体激光器型号之一,但其质量检测主要依靠人工抽查,生产质量难以保证。因此,开发一种TO56自动化质量检测设备对光通信元器件生产行业具有重大意义。近年来,机器视觉和深度学习方法已被成功应用于各行业质量检测领域,基于此,本文
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随着光通信技术的发展,光通信已成为世界上最快速和稳定的通讯方式,作为光通信领域最重要的基础构件之一的半导体激光器的市场需求急剧增长,对其生产质量要求也日益严格。TO56是最常用的半导体激光器型号之一,但其质量检测主要依靠人工抽查,生产质量难以保证。因此,开发一种TO56自动化质量检测设备对光通信元器件生产行业具有重大意义。近年来,机器视觉和深度学习方法已被成功应用于各行业质量检测领域,基于此,本文对基于机器视觉的TO56质量检测方法展开了深入研究,设计并搭建了成像系统,提出了定位-分割-缺陷类别模式识别三阶段串联检测方法,并通过实验验证了各阶段算法和串联检测思路的有效性与优越性,最后基于Lab VIEW开发了TO56质量检测软件。本文主要研究工作如下:（1）基于对TO56内部结构特点的分析,设计了成像系统和交叉导轨,可实现对同一批次TO56的自动化成像;基于对TO56成像结果和芯片与引线的不同缺陷检测需求的分析,规划了定位-分割-缺陷类别模式识别三阶段串联的质量检测流程。（2）分别从传统机器学习和深度学习方法两方面,对TO56芯片与引线缺失检测与定位算法进行了研究,检测实验结果验证了Faster R-CNN相比于YOLOv3、SSD、HOG+SVM和SIFT+SVM算法的优越性。针对TO56图像中引线4为大长宽比检测目标,LD为小区域检测目标,Faster R-CNN原始建议框生成参数不能有效适配TO56第一阶段检测任务的问题,采用k-means聚类算法对TO56图像芯片和引线真值包围框坐标进行聚类,通过对聚类中心数量与真值Io U曲线的分析,提出了优化建议区域生成参数的Faster R-CNN,实验和相关对比结果验证了该优化Faster R-CNN对TO56芯片与引线缺失检测与定位的精确性和优越性。（3）分别采用传统图像方法和深度学习方法对TO56引线分割进行了研究,实验结果验证了Deep Lab-v3+在各类别引线图像上的分割效果优于FCN-8s、PSPNet、水平集、聚类和阈值分割算法。针对TO56引线图像中焊点目标较小、引线宽度较窄,Deep Lab-v3+的原始上采样过程无法充分还原引线图像中焊点和引线细节信息的问题,引入多尺度思想和SE模块,提出了基于多尺度和SE模块的Deep Lab-v3+的TO56引线图像分割算法,在Deep Lab-v3+上采样过程中额外融合一次大小为原图1/2的浅层特征,以提升对焊点和引线的分割效果,并引入SE模块消除浅层特征各通道中对分割效果提升贡献很小的冗余特征。实验结果验证了该优化Deep Lab-v3+算法对TO56引线图像分割的有效性与优越性。（4）基于TO56引线图像分割结果,设计了TO56引线缺陷类别模式识别流程,并采用测试集共174张TO56图片,整体验证了本文设计的定位-分割-缺陷类别模式识别三阶段串联的质量检测流程及其相关算法的有效性。对比了不通过定位和裁剪引线区域图像而直接对原始TO56图像进行焊点和引线分割的结果,结果验证了该三阶段串联质量检测流程的优越性;最后,基于Lab VIEW开发了TO56质量检测软件,可实现TO56图像成批自动采集、检测、结果追溯等功能。论文研究工作对推动半导体激光器产品质量检测技术的发展具有一定的理论意义和重要的工程价值。
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