Basler点对点全视野像素级矫正方案：精准满足晶圆预检测的色彩一致性与图像均匀性要求

2024年12月20日

在晶圆检测领域，工程师们始终追求着成像的高一致性与检测的高质量。然而在采用分区域拍摄并拼接图像的策略时，需要对图像进行平场矫正和白平衡处理，这样拼接出的大图才会呈现理想的色彩一致性和图像均匀性。

但在特定使用场景下，例如在搭配显微镜头时，由于特殊光路以及不同感光元件的成像特性，图像会在不同位置会产生颜色色偏，导致分区域拍摄的图片在色彩一致性上大打折扣。当工程师后续把这些图像被拼接成大图时，颜色不均匀现象尤为明显，加之暗角效应，接缝处的差异更是难以忽视，严重影响了检测结果的准确性。

色偏、亮度不均以及暗角

传统方案的局限性

此外，受限于相机或采集卡的运算资源，传统的方案往往只能在Bayer转换前进行平场矫正，并且整幅图像使用统一的白平衡参数矫正RGB三通道之间的不平衡。然而，这种技术路线往往不能达到令人满意的效果。

使用传统方案仍存在一定程度色偏

探索性的优化路径

在应对色彩一致性方面的严格要求时，解决色偏问题需精准地对图像中的各个区域，依据其实际的偏色状况进行细致矫正。理想的做法是，区域划分得越精细，矫正的效果便越理想。若能实现以单个像素为基本单位进行精细矫正，则将达到最理想的矫正效果。同时，面对图像均匀性的严格要求，又要对图像亮度进行矫正，也就是平场矫正 - 针对图像的不同区域亮度偏差进行调整，同理，区域划分越小，矫正效果越理想;

彩色图像由RGB三个颜色通道构成，每个像素均承载着独特的颜色与亮度偏差。若能针对每个像素的RGB三通道分别定制矫正系数并实施校准，就能极大提升色彩的一致性与均匀性。然而，这一点对点矫正方法相较于传统方式，会显著增加运算的复杂度和数据处理的规模，因此，要想获得卓越的矫正成效，就必须承受相应的高昂成本与技术挑战。

机内或PC端处理路径?若尝试在相机内部完成此任务，图像首先会经历从Bayer到RGB的转换，随后再进行矫正处理。这一流程看似直接，却会引发数据传输量的三倍膨胀，进而导致帧率下降至原来的三分之一。此外，出于成本控制的考量，相机内部通常不会预留足够的存储空间来容纳庞大的矫正系数数据。若将这一重任交予PC端的CPU来处理，虽然技术上可行，但巨大的资源占用无疑会推高PC的成本。更为棘手的是，处理延时问题常常令工程师们倍感头疼，难以在效率与效果之间找到完美的平衡点。Basler VisualApplets+imaflex CXP-12图像采集卡矫正方案因此Basler提出在采集卡端的FPGA上完成这一繁重工作:

Basler采用可编程FPGA方案 - 依托其图形化开发环境VisualApplets，实现了对图像进行点对点校准，即每个像素都会生成RGB三个通道的校准系数，从而确保每个像素都能得到精确校准。通过这种技术，Basler成功地将每个像素校准到目标灰度，不仅完成了色彩校准，还实现了平场矫正，显著提升了色彩的一致性和图像均匀性。

图右为点对点矫正方案效果图

VisualApplets处理流

VA 编写的程序让采集卡完成了载入coeffcient(系数) 和以下校准公式的运算

C =(O-Offset)×Gain其中：C = 校正后灰度O = 校正前灰度

Offset = 暗场偏差

Gain = 矫正增益

coeffcient 包含了Offset 和 Gain 两个数据此外，Basler方案还采用了imaflex CXP-12采集卡，在卡内完成Bayer到RGB的转换以及矫正工作，避免了帧率下降的问题，同时将卡上资源集中于FFC与白平衡，省去不必要的功能，不会有成本的提升。FPGA的高实时性和稳定性保证了色彩校准的精度与效率，同时显著减轻了上位机的负担，确保了图像数据的实时性与完整性。

Basler的点对点全视野像素级调整方案，协同图形化开发环境VisualApplets与imaflex CXP-12图像采集卡赋予了工程师快速定制开发出符合要求的图像处理功能的能力，同时广泛兼容CXP接口相机，可根据项目实际需求灵活选择合适的相机型号与配置。这不仅为客户提供了高效、灵活的图像处理方案，更打破了传统检测方式在相机算力及PC处理效率上的瓶颈。