【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于薄膜应力检测，具体涉及一种基于机器视觉的pva薄膜应力检测方法及系统。
技术介绍
1、聚乙烯醇(pva)薄膜因其水溶性、优良的机械性能和生物降解性，在包装、医用材料、光学应用和水处理等领域都有广泛应用。薄膜沉积是个非平衡过程，沉积原子并不完全处于平衡状态，这意味着薄膜处于应力状态。通常，张应力会引起薄膜开裂或者限制薄膜有效厚度，压应力会造成薄膜的褶皱、起泡和脱落现象。由此可见，薄膜应力是引起薄膜失效的重要原因。
2、目前薄膜应力测试中，常用的有x射线法、raman光谱法、基片曲率法等等。但是在实际测量中，需要考虑薄膜的材料特性选择测试方法，应力检测的过程中可能对薄膜造成损伤，且应力检测实时性较差，同时由于pva薄膜在不同热处理条件下的结晶度不同，而结晶度会直接影响薄膜的应力，测试过程中并无法关联到结晶度等影响因子，检测结果可靠性较差。
3、因此，亟需提出一种基于机器视觉的pva薄膜应力检测方法及系统，能够实现非接触、高效、准确的进行薄膜的应力检测。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于机器视觉的pva薄膜应力检测方法及系统，通过搭建同时进行薄膜厚度测试和基底曲率测试的测试平台，提高了检测的实时性和高效性，通过机器视觉对采集测试图像并进行图像处理，避免了传统接触式测量可能对样品造成的物理损伤，实现样品厚度和基底曲率变化量的精确测量，提高了应力计算的准确性。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案
3、本公开的第一方面提供了一种基于机器视觉的pva薄膜应力检测方法，包括以下步骤：
4、搭建测试平台：测试平台包括曲率测试组件、厚度测试组件和载物台，将测试样品放置在载物台上，根据测试需求分别设置测试组件的组成结构；
5、基底曲率测量：通过厚度测试组件测量样品厚度，通过曲率测试组件测试基底曲率，获取样品厚度和基底曲率变化量；
6、应力计算：基于测试中对pva薄膜的热处理，对stoney公式进行修正，将测试的基底曲率变化量输入修正后的stoney公式计算应力；
7、所述基底曲率测量，包括以下步骤：
8、测量样品厚度：通过厚度测试组件采用透射式光密度法测量样品厚度，启动厚度测试组件分别获取放置样品前后的入射、出射灰度图像，计算测试样品的透射光密度值；然后再用比尔朗伯定律将光密度值转化为样品厚度；
9、测试样品曲率：通过曲率测试组件采用基底曲率法测试基底曲率，启动曲率测试组件捕捉反射光信号，收集并记录反射信号，得到相邻光斑之间的距离，转化为基底曲率变化量。
10、进一步地，所述曲率测试组件包括激光器、标准具、偏振器和第一相机，将第一相机对准激光器的反射区域，调整第一相机的焦距和角度；
11、所述厚度测试组件包括散射面光源、乳白玻璃扩散板和第二相机，待测薄膜设置于第二相机和散射面光源之间，待测薄膜成型于玻璃基底上。
12、进一步地，所述pva薄膜应力检测方法，还包括步骤：
13、制备测试样品：选择玻璃基底，取定量pva溶液于干净的玻璃基底上，通过控制低速匀胶机使得pva溶液均匀的涂布在玻璃基底的表面，并使溶液中的水分完全挥发，薄膜成型后放置在硅胶保干器中；
14、使用梯度升温炉选择pva薄膜测试所需的温度和时间条件对pva薄膜进行热处理，获取最终的测试样品。
15、进一步地，所述测量样品厚度，包括以下步骤：
16、确定pva薄膜的消光系数：通过采用接触式测量仪器测量待测薄膜样品不同区域的厚度，通过将不同厚度的薄膜样品置于测试平台，通过ccd相机采集放置样品前后的入射、出射灰度值，计算光密度值，根据测量和计算的厚度-光密度值点绘制的曲线斜率为消光系数；
17、计算透射光密度值：通过对放置样品前后的入射、出射灰度图像进行预处理，计算光密度值：
18、在不放置样品的情况下，捕捉入射光强度的分布图像，将待测薄膜样品放置在光源与相机之间，再次捕捉透过样品后的光强度分布图像；
19、对采集到的图像进行去噪处理，通过直方图均衡化使得入射和出射灰度图像具有相同的动态范围，对入射图像和出射图像中的每个像素，计算其灰度值，并对灰度值进行归一化处理；
20、获取样品厚度值：根据比尔朗伯定律，计算样品厚度。
21、进一步地，所述计算光密度值d，公式如下：
22、；
23、式中，为未放置薄膜的灰度值，为放置薄膜的灰度值；
24、所述样品厚度 d的计算公式为：
25、；
26、式中， a为消光系数。
27、进一步地，所述测试样品曲率，包括以下步骤：
28、采集图像数据：首先在沉积pva薄膜之前，采集反射光信号数据图像，然后通过采用制备的测试样品，使用ccd相机采集反射光信号的数据图像；
29、图像处理：通过图像预处理，对光斑进行检测，获取基底沉积pva薄膜前和沉积pva薄膜后的反射光信号相邻光斑距离；
30、计算基底曲率变化量：通过相邻质心的距离表示相邻光斑的距离，从而得到相邻光斑距离的初始值以及变化量，计算基底曲率变化量：
31、；
32、式中，是相邻光斑距离的初始值，是相邻光斑距离的变化量，是光源入射角，l是基底与相机之间的距离。
33、进一步地，所述图像处理，包括以下步骤：
34、将图像转换为灰度图，使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，通过形态学操作增强光斑区域的边缘；
35、选择canny边缘检测算法，计算图像每个像素的梯度强度和方向，将梯度图像中的非最大值抑制；使用双阈值检测将边缘分为强边缘、弱边缘和非边缘，然后连接所有弱边缘到强边缘，形成完整的边缘；
36、将得到的二值化图形进行遍历，找出所有独立的白色像素连通区域，并将它们表示为轮廓，对于每个轮廓，计算它的空间矩；
37、利用计算得到的矩，质心的坐标通过一阶矩与零阶矩的比值获取，具体的，质心的x坐标通过轮廓x方向一阶矩除以轮廓的零阶矩得到，质心的y坐标通过轮廓y方向一阶矩除以轮廓的零阶矩得到。
38、进一步地，所述应力计算，包括以下步骤：
39、设薄膜的热膨胀系数为，基底的热膨胀系数为，温度变化量为δ t，则薄膜与基底的热膨胀系数差异产生的热应力表示为：
40、；
41、式中，为pva薄膜的杨氏模量，和分别为pva薄膜和基底的热膨胀系数，为温度变化量，为pva薄膜的泊松比；
42、将获取的基底曲率变化量输入修正后的stoney公式计算应力，修正后的stoney公式表示为：
43、+本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的PVA薄膜应力检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的PVA薄膜应力检测方法，其特征在于：所述曲率测试组件包括激光器、标准具、偏振器和第一相机，将第一相机对准激光器的反射区域，调整第一相机的焦距和角度；
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的PVA薄膜应力检测方法，其特征在于：所述PVA薄膜应力检测方法，还包括步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的PVA薄膜应力检测方法，其特征在于：所述测量样品厚度，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉的PVA薄膜应力检测方法，其特征在于：所述计算光密度值D，公式如下：
6.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的PVA薄膜应力检测方法，其特征在于：所述测试样品曲率，包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种基于机器视觉的PVA薄膜应力检测方法，其特征在于：所述图像处理，包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的PVA薄膜应力检测方法，其特征在于：所述
9.一种基于机器视觉的PVA薄膜应力检测系统，应用于如权利要求1-8任一项所述的一种基于机器视觉的PVA薄膜应力检测方法，其特征在于：包括样品制备模块、样品测试模块、机器视觉模块和应力计算模块；
10.根据权利要求9所述的一种基于机器视觉的PVA薄膜应力检测系统，其特征在于：所述机器视觉模块，用于通过CCD相机采集PVA薄膜制备前后入射、出射灰度图像和样品放置前后的反射信号光斑图像，并对获取的图像数据进行预处理；
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的pva薄膜应力检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的pva薄膜应力检测方法，其特征在于：所述曲率测试组件包括激光器、标准具、偏振器和第一相机，将第一相机对准激光器的反射区域，调整第一相机的焦距和角度；
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的pva薄膜应力检测方法，其特征在于：所述pva薄膜应力检测方法，还包括步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的pva薄膜应力检测方法，其特征在于：所述测量样品厚度，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉的pva薄膜应力检测方法，其特征在于：所述计算光密度值d，公式如下：
6.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的pva薄膜应力检测方...
【专利技术属性】
技术研发人员：王贯军，
申请(专利权)人：深圳森工新材料科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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