基于频闪微视觉的MEMS微运动测试系统研究

龚立雄，王灿林，余海军，严 超

(1.重庆理工大学 机械工程学院， 重庆 400054；2.深圳市智博翼企业管理咨询有限公司， 广东 深圳 518172)



基于频闪微视觉的MEMS微运动测试系统研究

龚立雄1，王灿林2，余海军1，严 超1

(1.重庆理工大学 机械工程学院， 重庆 400054；2.深圳市智博翼企业管理咨询有限公司， 广东 深圳 518172)

MEMS广泛应用于智能手机、3D打印等领域，MEMS动态性能测试对故障定位，优化MEMS设计、加工工艺，降低封装成本具有重要意义。分析了MEMS微运动测试系统方案和原理，以图像处理为核心，通过计算机显微系统，引入频闪同步控制技术，构建了一套频闪微视觉MEMS动态测试系统，并以MEMS谐振器为例，激励正弦振动信号，驱动谐振器作正弦振动，对频闪微系统采集的图像序列进行观察和分析。Matlab计算仿真结果表明：该方法有效估计了谐振器的运动特性，具有较高的应用价值。

微视觉；MEMS；图像序列；中值滤波

微机电系统(MicroElectro-Mechanical-System，MEMS)[1-3]以微电子和机械加工技术为基础，将信息获取、处理、执行集成在一起，组成多功能的微型系统，广泛应用于汽车、打印机、智能手机。MEMS性能的测试包括MEMS材料特性测试、MEMS可靠性测试、MEMS运动测试等，而MEMS的运动特性在很大程度上决定了其基本性能，如机械力学性能、失效机理、运动轨迹等。因此，对MEMS微运动进行测量具有十分重要的意义。

目前，对MEMS微运动的测量主要采用光斑干涉技术、数字全息干涉技术、显微视觉技术等[4-6]，如Hanley等采用表面声波(SAV)创建了MEMS定位传感器，通过射线耦合定位探测洞穴内部。Rembe 等[7]建立了频闪纤维干涉系统测量MEMS微运动，该系统采用频闪照明图像和最小二乘算法处理图像，测量MEMS的平面运动。金翠云等[8]利用光学显微镜放大MEMS图像序列，通过一系列动态图像序列估计MEMS微结构运动特征。陆安江等[9]利用光波导理论设计基于MEMS微镜的小型化生物传感检测系统，并测试了MEMS相关动态性能。卢清华等[10]利用计算机微视觉对MEMS运动轨迹进行标定和测量，实现了MEMS高精度平面运动的测量。庄须叶等[11]基于ICP刻蚀固有lag效应，利用台阶结构拟合球面电极3D曲面结构，提出了一种新的球面电极成形工艺，并成功制备了MEMS半球陀螺的硅球面电极。本文利用机器视觉和微视觉测量方法具有精度高、速度快、非接触式测量等优点，引入动态频闪成像技术，构建了一个基于频闪微视觉的MEMS微运动测量系统，并对该测试方案特点、基本原理进行了分析，设计了相应的硬件和软件系统，通过中值滤波进行图像处理，采用 Labview 和Matlab实现MEMS高精度测量。

1 MEMS微运动测试系统方案

机器视觉是用计算机模拟生物视觉功能，通过图像创建和恢复现实世界，具有“看”的功能。微视觉是机器视觉在微观领域的发展。在一定光照条件下，成像设备通过显微镜采集图像，运用图像处理技术进行预处理，用模式识别进行特征分类，完成视觉测量工作。因MEMS微运动测量是一个动态过程，为准确模拟其平面运动，本文采用频闪成像同步控制系统和计算机显微系统构建MEMS微运动测试系统方案，总体功能框图如图1所示。

图1 频闪微视觉MEMS微运动测试总体功能框图

MEMS动态测试系统工作原理为：对于待测MEMS，采用运放驱动器产生激励促使MEMS做振荡和平面运动，CCD或显微相机采集MEMS运动图像，通过数据采集卡传输到计算机。为得到MEMS微运动清晰图像，借助频闪成像同步控制系统采集MEMS运动图像，协调高压运放器、频闪控制系统、图像采集卡、摄像机有序工作，得到MEMS不同相位下的图像。然后，采用图像处理技术进行后续处理和分析，采用相应的运动估计算法求解MEMS不同频率下的微运动轨迹。MEMS微运动测试系统主要模块有2块：计算机微系统和频闪成像同步控制系统。

1) 计算机微系统

计算机微系统的核心部件是显微系统。因MEMS器件无法用肉眼观察，需要利用显微镜成像和观察。因此，选择显微镜的性能关系到MEMS图像序列质量。本文采用蔡司(Zeiss)公司的Axio Image显微系统作为MEMS微运动图像采集核心硬件。该显微镜可用于偏光显微观察，其自动组建识别技术可以自动识别物镜、反射光模块，能自动对组件变换等级。借助Axio Image的稳定性可以实现MEMS随时间变化的测量和高放大倍率的观察，以获得高质量的观测结果。

2) 频闪成像同步控制系统

频闪成像同步控制系统负责频闪光信号发生、采集和照明。系统由波形发生器、频闪照明控制器、MEMS运放驱动器等硬件组成。通过GPIB总线、PCI、USB的方式连接各个部分硬件，以实现频闪光的同步控制和信号采集。图2为频闪成像同步控制系统的组成框图。

图2 频闪成像同步控制系统的组成框图

波形发生器选用泰克公司的AFG1022型号的任意波形/函数信号发生器。该发生器提供25 MHz带宽，采样率为125 MS/s，50种内置连续模式、扫描模式、突发模式和调制模式，在整个带宽内1 mVpp到10 Vpp的输出振幅。该发生器拥有两路输出通道，一个用于输出MEMS信号，另一个用于控制显微相机和图像采集卡工作模式，并作为频闪触发信号，通过GPIB总线与PCI、USB接口与计算机之间通讯；图像采集卡采用NI公司的NI PCI-6154型图像采集卡，负责将显微相机拍摄图像存储在计算集中，同时该采集卡拥有4路同步采集模拟输入和输出，每路通道均有250 kS/s的采样速率，另外配备了外部的数字触发通道，便于实现系统同步采集和存储；频闪照明控制仪选用品拓(Pntoo)公司的PN-04D工业摄像频闪仪，采用高速嵌入式ARM控制单元，具有多种内部触发和外部触发方式，以及自动进行频闪相位角调节功能。LED频闪驱动电路选用YL7121T芯片作为驱动芯片，利用函数发生器或图像采集卡I/O产生与MEMS运动频率相同的脉冲信号，作为控制信号，驱动LED发出频闪光；运放驱动器以德州仪器公司的高压运放器LMH3401为核心，将波形发生器输出的电压信号放大传输给MEMS，作为最终驱动电压，对MEMS施加压电信号，驱动MEMS发生平移或振动等微运动。

2 MEMS微运动测量系统软件功能设计

MEMS微运动测量系统以Windows 7操作系统为环境，以NI公司的Labview软件为开发平台。Labview是一种“所见即所得”的G(Graphics Language)语言的虚拟仪器开发软件，界面友好，测量灵活性较强。本文基于Labview设计了MEMS微运动的软件系统界面，如图3所示。

该MEMS微运动测量软件功能模块包括：系统设置、图像采集及存储、MEMS图像预处理、MEMS微运动测量估计、报表及打印。

1) 系统设置

系统设置主要是对MEMS微运动估计的一些参数进行初始化。为得到不失真的原始图像序列，需要设置相机焦距、接口、图像标定、通讯方式等参数信息。

图3 MEMS微运动估计软件系统

2) 图像采集及存储

图像采集是图像处理和测量的前提。该模块包括2个子模块，即图像采集模块和图像存储模块。图像采集有两种方式，即动态实时采集和等时间间隔采集。同样，图像存储有服务器云储存和本地存储两种方式。服务器云储存是将采集的图像存到服务器上，但存储速度稍慢。本地存储是直接存储到本地计算机硬盘。

图像采集采用Labview Vision中的IMAQ Vision模块，该模块包含丰富函数，可以采用Grab方式或Sequence方式获取图像序列，同时也可将之前保存的MEMS频闪微视觉图像导入进行处理。图像保存格式须为PNG、BMP、JEPG、TIFF几种类型。

3) MEMS图像预处理

图像预处理包括滤波、增强、变换和边缘检测等，目的是消除噪声，便于后续处理。系统设置了几种典型的图像预处理方式，如中值滤波、均值滤波、直方图均衡化等。图4采用中值滤波对MEMS图像预处理，其采用Labview调用Matlab的图像中值滤波预处理算法，从而实现消除图像噪声。中值滤波是将邻域中的像素灰度进行排序，取中间值作为当前像素的灰度值，是一种非线性滤波方法。

(1)

式中：I1(x,y)，I2(x,y)分别为图像滤波前后的像素点(x,y)的灰度值；S为滤波模板窗口，一般取3×3 或5×5。图4(a)为MEMS谐振器原始图像，图4(b)是对频闪微系统采集的MEMS谐振器图像进行中值滤波图像预处理，滤波模板采用5×5中值滤波，滤波结果清晰表达了原始图像特性。其Matlab核心代码为：

…………………………………………I=imread('zhendangqi.png');>>I1=rgb2gray(I);>>I2=medfilt2(I1,[5,5]);………>>figure,imshow(I1);>>figure,imshow(I2);

图4 中值滤波处理

4) MEMS微运动估计

MEMS器件的动态特性决定了其基本特性。本系统软件平台重点估计了MEMS谐振器的运动，通过波形发生器对MEMS谐振器产生激励信号，MEMS产生振动，在一个周期内用显微镜分别进行频率扫描和电压扫描，MEMS运动图像序列被图像采集装置获取并存储，由MEMS微运动估计模块计算MEMS谐振器在不同驱动频率和电压驱动下的运动幅度及特性曲线，通过波形发生器产生正弦信号对MEMS谐振器进行激励，促使MEMS谐振器在一个周期做正弦振动。其驱动频率为23 kHz，激励信号电压为10 V。MEMS谐振器微运动测试步骤如下：

步骤1 通过频闪微视觉系统采集MEMS谐振器的运动序列图像，这里采集24幅运动图像。

步骤2 在图像中选取感兴趣区域(Region of Interest，ROI)。

步骤3 以ROI为参考图像，对谐振器作动态特性分析。

步骤4 计算采集的24幅图像动态系列图像相对MEMS谐振器静止图像的运动位移。该位移即MEMS谐振器对应相位下的运动幅度。

图5为Matlab求解得出的MEMS谐振器运动幅度/运动位移曲线。

图5 谐振器运动幅度/相位曲线

由图5可知：MEMS谐振器在正弦信号激励下，其微运动也呈正弦规律变化。通过函数拟合，拟合曲线基本为正弦函数形式，只是部分地方有微小误差，说明谐振器在激励信号驱动下沿XY平面作正弦运动，运动幅度-相位曲线与激励驱动信号一致。

5) 报表及打印

该模块的主要作用是对MEMS微运动估计数据进行统计和处理，报表界面如图6所示。单击主界面上面的报表及打印按钮，则出现报表及打印预览界面。MEMS微运动测试系统报表和打印模块采用SQL Server数据库技术调用存储和测试数据，基于Microsoft Word 2010、Visual basic 2010、水晶报表，生成和打印完整测试报告。

图6 报表及打印模块

3 结束语

MEMS产品封装和尺寸较小，对其运动性能测试具有一定难度。本文设计了频闪微视觉测量系统，根据动态特性对MEMS图像要求，从硬件和软件分别设计了计算机显微系统、频闪同步控制系统、MEMS动态性能测试软件系统等功能模块。基于Labview语言，采用虚拟仪器结构，调用Matlab图像处理算法，进行图像采集、图像预处理、微运动测量、报表分析等模块设计。以谐振器为例，分析了谐振器在正弦信号驱动下的平面微运动特性曲线，分析结果证明了在正弦运动激励下，MES谐振器也呈现正弦运动变化。因而，该测试系统为开展相关的MEMS动态测试提供了参考和借鉴。

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(责任编辑 陈 艳)

Research on Micro-Movement Test System of MEMS Based on Frequency-Flash Micro-Vision

GONG Lixiong1，WANG Canlin2，YU Haijun1，YAN Chao1

(1.College of Mechanical Engineering，Chongqing University of Technology，Chongqing 400054，China； 2.Shenzhen Zhiboyi Enterprise Management Consulting Co., Ltd., Shenzhen 518172，China)

MEMS are widely applied for Smartphone, 3D printing. It is important for MEMS dynamic performance test to locate faults, to optimize MEMS design and processing, and to reduce cost of packaging. The paper analyzed concept and principle of MEMS micro-movement testing system, and built frequency-flash micro-vision dynamic test system of MEMS, and the system took image processing as core, and adopted frequency-flash synchronization control technology by computer micro system. The sine vibration signal motivates resonance device of MEMS to sine vibration in testing process, and the micro movement image data can be calculated by Matlab software, which collected dynamic image sequences by means of frequency-flash micro-vision dynamic test system. The testing result shows that the frequency-flash micro-vision dynamic test system can effective estimate resonance device movement characteristics, and the applicable value is very high.

micro-vision; MEMS; image sequences; median filter

2017-01-04

重庆市基础与前沿研究项目(cstc2017jcyjAX0343,cstc2016jcyjA0385，cstc2013jcyjA60002)；重庆市教委科学技术研究项目(KJ1400908)

龚立雄(1978—)，男，博士，副教授，主要从事先进制造与能效优化、机器视觉、质量控制研究，E-mail：herogong2001@163.com。

龚立雄，王灿林，余海军，等.基于频闪微视觉的MEMS微运动测试系统研究[J].重庆理工大学学报(自然科学)，2017(7):74-79.

format：GONG Lixiong，WANG Canlin，YU Haijun，et al.Research on Micro-Movement Test System of MEMS Based on Frequency-Flash Micro-Vision[J].Journal of Chongqing University of Technology(Natural Science)，2017(7):74-79.

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2017.07.011

TG806

A

1674-8425(2017)07-0074-06