贴片机的技术和原理.docx

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贴片机的技术和原理

贴片机视觉系统构成原理及其视觉定位

1 贴片机视觉系统构成及实现原理 

   如图1所示，贴片机视觉系统一般由两类CCD摄像机组成。

其一是安装在吸头上并随之作x－y方向移动的基准（MARK）摄像机，它通过拍摄PCB上的基准点来确定PCB板在系统坐标系中的坐标；其二是检测对中摄像机，用来获取元件中心相对于吸嘴中心的偏差值和元件相对于应贴装位置的转角θ。

最后通过摄像机之间的坐标变换找出元件与贴装位置之间的精确差值，完成贴装任务。

1.1 系统的基本组成 

   视觉系统的基本组成如图2所示。

该系统由三台相互独立的CCD成像单元、光源、图像采集卡、图像处理专用计算机、主控计算机系统等单元组成，为了提高视觉系统的精度和速度，把检测对中像机设计成为针对小型Chip元件的低分辨力摄像机CCD1和针对大型IC的高分辨力摄像机CCD2，CCD3为MARK点搜寻摄像机。

当吸嘴中心到达检测对中像机的视野中心位置时发出触发信号获取图像，在触发的同时对应光源闪亮一次。

1.2 系统各坐标系的关系 

   为了能够精确的找出待贴元件与目标位置之间的实际偏差，必须对景物、CCD摄像机、CCD成像平面和显示屏上像素坐标之间的关系进行分析，以便将显示屏幕像素坐标系的点与场景坐标系中的点联系起来；并通过图像处理软件分析计算出待贴元件中心相对于吸嘴中心的偏差值。

   对于单台摄像机，针孔模型是适合于很多计算机视觉应用的最简单的近似模型[3]。

摄像机完成的是从3D射影空间P3到2D射影空间P2的线性变换，其几何关系如图3所示，为便于进一步解释，定义如下4个坐标系统：

（1）欧氏场景坐标系（下标为w）：

原点在OW，点X和U用场景坐标系来表示。

（2）欧氏摄像机坐标系（下标为c），原点在焦点C＝Oc，坐标轴Zc与光轴重合并指向图像平面外。

在场景坐标系和摄像机坐标系之间存在着唯一的关系，可以通过一个平移t和一个旋转R构成的欧氏变换将场景坐标系转化为摄像机坐标。

其关系如式

（1）所示：

   （3）欧氏图像坐标系（下标为i），坐标轴与摄像机坐标系一致，Xi和Yi位于图像平面上，Oi像素坐标系的坐标为（xp0，yp0）。

   （4）像素坐标系（下标为P），它是图像处理过程中使用的坐标系。

在本系统中与欧氏图像坐标系方向相同，但原点坐标不同，尺度不同。

   场景点Xc投影到图像平面π上是点Uc（uc，vc，-f）。

通过相似三角形来可以导出它们之间的坐标关系：

   由于视野小，采用的镜头畸变非常低，可将Uc直接简化为等于欧氏图像坐标系下的坐标，让uc＝ui，vc＝vi，而ui＝（up－xp0）δ， vi＝（vp－yp0）δ，δ为单个像素的大小。

这样可以得到欧氏场景坐标系和欧氏图像坐标系之间的映射关系：

   由于在该系统中各摄像机之间是相互独立的，所以各路成像出来的坐标都可以转换为同一场景坐标下的坐标。

1.3 系统实现原理 

   贴片机视觉系统工作原理如图4所示。

当一块新的待贴装PCB板通过送板机构传送到指定位置固定起来，安装在贴片头上的基准摄像机CCD3在相应的区域通过图像识别算法搜寻出MARK点，并通过（3）式计算出其在欧氏场景坐标系中的坐标。

接下来将相应的元器件应贴装的位置数据送给主控计算机。

利用对中检测摄像机（CCD1，CCD2）对元器件检测，得到其在显示屏幕坐标系下的坐标及转角值，再通过（3）式转换为场景坐标系下的坐标，与目标位置比较，得到贴装头应移动的位置和转角。

2 图像处理 

2.1 图像预处理 

   图像预处理的目的是改善图像数据，抑制不需要的变形或者增强某些对于后续处理重要的图像特征。

由于SMT生产现场的非洁净因素造成CCD镜头上的尘埃等，易给图像带来较大的外界噪声。

另外，图像的采集过程中也不可避免地引入了来自光路扰动、系统电路失真等噪声。

因此，对图像进行预处理以消除这些噪声的影响是非常必要的。

   对噪声平滑方法主要的要求是：

既能有效地减少噪声，又不致引起边缘轮廓的模糊，同时还要求运算速度快。

常规的方法有高斯滤波、均值滤波、Lee滤波、中值滤波、边缘保持滤波等。

   中值滤波是一种较少边缘模糊的非线性平滑方法，它的基本思想是用邻域中亮度的中值代替图像的当前点，是一种能够在去除脉冲噪声、椒盐噪声的同时又能保留图像边缘细节的平滑方法。

并且由于中值滤波不会明显的模糊边缘，因此可以迭代使用。

显然，在每个像素上都要对一个矩阵（通常是3×3）内部的所有像素进行排序，这样开销会很大。

一个更有效的算法[4]（由T S Huang等人提出）是注意到当窗口沿着行移动一列时，窗口内容的变化只是丢掉了最左边的列而取代为在右侧的一个新的列。

对于m行n列的中值窗口，m×n－2×m个像素没有变化，并不需要重新排序，具体的算法为：

（1）设置th＝mn/2；

（2）将窗口移至一个新的行的开始，对其内容排序，建立窗口像素的直方图H，确定其中值Med，记下亮度等于或小于Med的像素数目LMed；

   （3）对于最左列亮度是Pg的每个像素P做：

H[Pg]＝H[Pg]－1； 

   （4）将窗口右移一列，对于最右列亮度是Pg的每个像素P做：

H[Pg]＝H[Pg]＋1，如果Pg＜Med，置LMed＝LEed＋1；

   （5）如果LMed＞th 侧转（6），重复 LMed＝LMed＋H[Med] Med＝Med＋1直到LMed≥th，则转     （7）； 

  （6）重复Med＝Med－1，LMed＝LMed－H[Med]直到LMed≤th； 

  （7）如果窗口的右侧列不是图像的右边界转（3）；

   （8）如果窗口的底行不是图像的下边界转

（2）；

2.2 图像分割 

   阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术，已被应用于很多的领域。

在这些应用中，分割是对图像进一步分析、识别的前提，分割的准确性直接影响后续任务的有效性，其中阈值的选取是图像阈值分割方法中的关键技术。

   由Otsu于1978年提出的最大类间方差法[5]以其计算简单、稳定有效，一直广为使用。

从模式识别的角度看，最佳阈值应当产生最佳的目标类与背景类的分离性能，此性能用类别方差来表征，为此引入类内方差σ2W、类间方差σ2B和总体方差σ2T ,并定义3个等效的准则测量：

   鉴于计算量的考虑，一般通过优化第三个准则获取阈值。

在实际运用中，使用以下简化计算公式：

   其中：

σ2为两类间最大方差，WA为A类概率，μa为A类平均灰度，WB为B类概率，μb为B类平均灰度，μ为图像总体平均灰度。

   即阈值T将图像分成A、B两部分，使得两类总方差σ2（T）取最大值的T，即为最佳分割阈值。

2.3 图像识别定位 

   区域的矩表示把一个归一化的灰度级图像函数理解为一个二维随机变量的概率密度。

这个随机变量的属性可以用统计特征--矩（Moment）[6]来描述。

通过假设非零的像素值表示区域，矩可以用于二值或灰度的区域描述。

数字图像的（p＋q）阶矩可以通过下式来计算：

   其中 i，j是区域点的像素坐标，f（i，j）是图像区域的灰度值。

那么图像区域的质心（对二值化后图形区域即为中心）的坐标可以通过下面的关系来得到。

   Chip元件的长宽比2：

1，因此二值化后的区域是细长的，定义区域的方向为最小外接矩形的最长边方向。

根据图像中心矩可以通过下式来计算区域方向。

其中：

2.4 实验结果 

    针对本文提出的贴片视觉系统Chip元件对中校准图像处理方法，在VC＋＋6.0环境下进行了实验，表1是对0402的片式元件在同一位置下，不同光照的4次仿真试验结果，可以看出图像处理取得了满意的结果，误差范围在允许范围内，图像处理的时间在100ms以内，能够满足贴片机对实时性的要求。

3 结语 

   本文在阐述了贴片机视觉系统构成的基础上，提出了一种非常简单的针对Chip元件的对中方法，实验证明，该方法能够满足中速贴片机实时性和精度方面的要求具有先进和实用的特点。

结合部刚度对贴片机模态的影响研究

新闻出处：

电子生产设备资讯网发布时间：

2007-11-15

1 引言 

   机械结构是由许多零部件按一定功能要求结合起来的整体，零部件之间相的互结合的部位被称之为"结合部"。

结合部分为可动与固定，可动的如导轨与滑块结合、轴和轴承结合；固定的如螺栓连接、铆接等。

无论是何种结合部，其结合部均属于"柔性结合"。

当结合部受到外加复杂动载荷作用时，结合面问会产生多自由度、有阻尼的微幅振动（即变化微小的相对位移或转动），从而使结合部有可能表现出既有弹性又有阻尼，既储存能量又消耗能量的"柔性结合"的本质及特性。

结合部的这种特性将对机械结构整体的动态性能产生显著影响，表现为使机械结构的整体刚度降低、阻尼增加，从而导致结构固何频率降低，振动形态复杂化。

文献研究表明，机床结构中结合部的弹性和阻尼，往往比结构本身的弹性和阻尼还大，因此研究机械结构整体动力特性，必须考虑结合部及其动力特性的影响。

利用有限元软件MSC．PATRAN／NASTRAN研究了结合部刚度对贴片机模态的影响，目的是揭示结合部刚度值的变化对整机模态的影响，从而为装配工艺确定指导作用。

2 模态分析模型

2.1 贴片机结合部动力学模型

   贴片机实体示意力如图1所示。

不考虑x向滑块与贴装头底座结合面刚度的影响，只采用两层结合面，即：

（1）左右上机架与下机架的结合面；

（2）y向滑块与横梁联接板的结合面。

将结合部等效为弹簧和阻尼器构成的动力学模型，具体的模型建立方法是在PATRAN软件中实现：

用相应的弹簧单元（spring）将各子结构联接起来，假设在各结合部上等效刚度都平均分配到该结合部上所有联接节点上，各结合部的动力学模型如图2所示。

2．2 有限元模型的建立

   贴片机主要由上机架、下机架、横梁、x向丝杠螺母副、y向丝杠螺母副等组成。

由于贴片机的结构比较复杂，首先在三维软件中建立贴片机的简化模型，再导入PATRAN中进行装配体网格划分。

3 模态分析

3．1 模态参数

   为了分忻结合部刚度对贴片机模态的影响，就接合部刚度分别为1E6，1E7，1E8 3种情况（见表1）进行了贴片机装配体的模态分析，得到前六阶固有频率. 

   随着结合部刚度的增加，结合部引起的对应模态固频相应增加，甚至超越零件本身的固频；但其零件本身的固频在装配体分析中基本保持不变。

3．2 结合部刚度为1E6的系统振型

   当结合部刚度为lE6N／m时，其前六阶模态为结合部的平动与扭转模态。

贴片机抛料的主要原因

新闻出处：

电子生产设备资讯网发布时间：

2007-11-15

贴片机抛料的主要原因分析

  在SMT生产过程中，怎么控制生产成本，提高生产效率，是企业老板及工程师们很关心的事情，而这些跟贴片机的抛料率有很大的联系，以下就谈谈贴片机的抛料问题。

所谓抛料就是指贴片机在生产过种中，吸到料之后不贴，而是将料拋到拋料盒里或其他地方，或者是没有吸到料而执行以上的一个抛料动作。

抛料造成材料的损耗，延长了生产时间，降抵了生产效率，抬高了生产成本，为了优化生产效率，降低成本，必须解决抛料率高的问题。

  抛料的主要原因及对策：

  原因1：

吸嘴问题，吸嘴变形，堵塞，破损造成气压不足，漏气，造成吸料不起，取料不正，识别通不过而抛料。

对策：

清洁更换吸嘴；

  原因2：

识别系统问题，视觉不良，视觉或雷射镜头不清洁，有杂物干扰识别，识别光源选择不当和强度、灰度不够，还有可能识别系统已坏。

对策：

清洁擦拭识别系统表面，保持干净无杂物沾污等，调整光源强度、灰度，更换识别系统部件；

  原因3：

位置问题，取料不在料的中心位置，取料高度不正确（一般以碰到零件后下压0.05MM为准）而造成偏位，取料不正，有偏移，识别时跟对应的数据参数不符而被识别系统当做无效料抛弃。

对策：

调整取料位置；

  原因4：

真空问题，气压不足，真空气管通道不顺畅，有导物堵塞真空通道，或是真空有泄漏造成气压不足而取料不起或取起之后在去贴的途中掉落。

对策：

调气压陡坡到设备要求气压值（比如0.5~~0.6Mpa--YAMAHA贴片机），清洁气压管道，修复泄漏气路；

  原因5：

程序问题，所编辑的程序中元件参数设置不对，跟来料实物尺寸，亮度等参数不符造成识别通不过而被丢弃。

对策：

修改元件参数，搜寻元件最佳参数设定；

  原因6：

来料的问题，来料不规则，为引脚氧化等不合格产品。

对策：

IQC做好来料检测，跟元件供应商联系；

  原因7：

供料器问题，供料器位置变形，供料器进料不良（供料器棘齿轮损坏，料带孔没有卡在供料器的棘齿轮上，供料器下方有异物，弹簧老化，或电气不良），造成取料不到或取料不良而抛料，还有供料器损坏。

对策：

供料器调整，清扫供料器平台，更换已坏部件或供料器；有抛料现象出现要解决时，可以先询问现场人员，通过描述，再根据观察分析直接找到问题所在，这样更能有效的找出问题，加以解决，同时提高生产效率，不过多的占用机器生产时间。

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贴片机视觉对中系统

新闻出处：

电子生产设备资讯网发布时间：

2007-11-15

1引言

随着电子设备对小型、轻型、薄型和高可靠性的需求，促进各种新型器件特别是细间距、微细间距器件得到迅速发展，并被越来越多地用于各类电子设计上，于是对SMT中的关键设备－贴盘机的贴片精度提出了更高的要求。

作为贴片机的重要组成部分，视觉对中系统对贴片机整体性能的影响巨大。

本文从应用角度对贴片机视觉对中系统进行了详细介绍，以使从事SMT的有关技术人员更好地了解当今高精度贴片机的图像处理技术是如何适应器件高精度贴装的需求。

2贴片机视觉对中的原理

贴片机在吸取元件后，首先遇到的问题是"对中"问题，即要将元件的中心与贴片头的主轴中心线保持一致。

传统的贴片机的元件"对中"是用机械方法来实现的（称为"机械对中"）。

当贴片头吸取元件后，主轴提升时波动四个抓把元件抓一下，使元件轻微地移动到主轴的中心上来。

这种"对中"方法，由于是依靠机械动作，因此速度受到限制。

同时，元件受到机械力的作用也容易损坏。

不易保持贴片质量。

现在的贴片机普遍采用视觉对中系统。

视觉对中是指贴片机贴片头上的吸嘴吸取元件后，在移到贴放位置的过程中，由固定在贴片头上的或固定在机身上某处的摄像机对元件进行对中（该方法有效降低对中所需时间及减少对元件的损坏），并且通过影像探测元件的光强分布，将其转换为模拟电信号，再经过A/D转换成能进一步处理的数字形式。

这些值表示视野内给定点的平均光强度，这些平均光强度再经过固态摄像机上许多细小精密的光敏元件组成的CCD阵列，输出0-255级的灰度值。

灰度值与光强度成正比，灰度值越大，则数字化图像越清晰。

数字化信息，经存贮、编码、放大、整理和分析，最后将结果反馈到控制单元指令执行机构完成准确的贴片操作。

贴片机视觉系统由视觉硬件和软件构成。

硬件一般由影像探测、影像存贮和处理以及影像显示三部分组成。

视觉系统硬件功能如图1所示。

摄像机是视觉系统的传感部件，用于贴片机的视觉系统一般采用固态摄像机。

固态摄像机的主要部分是一块集成电路，集成电路芯片上制作有许多细小精度光敏元件组成的CCD阵列。

每个光敏探测元件输出的电信号与被观察目标上相应位置反射光强度成正比，这一电信号即作为这一像元的灰度8值被记录下来。

像元坐标决定了该点在图像中的位置。

每个像元产生的模拟电信号经过模数转换变成0-255之的某一数值，并传送到计算机。

固态摄像机具有体积小、重量轻、灵敏度高、频谱和动态范围宽等优点。

标准固态摄像机像元阵列为512×512，当视野为25.4mm时，分辨率为0.05mm。

摄像机获取的大量信息由微处理机处理，处理结果由显示器显示。

摄像机与微处理机，微处理机与执行机构及显示器之间由通信电缆连接，一般采用RS232接口。

3视觉系统光学性能的4项最基本参数

视觉系统光学性能的4项最基本参数是视野（fieldofview）、分辨率（resolution）、工作距离（workingdistance）和视野深度（depthoffield）（见图2）。

（1）视野。

简单而言，视野就是摄像机需要检测的区域尺寸。

很多从事机器视觉系统规格的工程师是从放大倍数的角度来思考的。

然而，放大倍数是一种相对规格，依赖于图像传感器的尺寸和显示器件的尺寸。

从视野或分辨率的角度来说，它没有真正意义。

例如，一种具备50倍放大倍数的系统可能具有5.3mm的视野（加入该系统使用的是1/2英寸CCD和13英寸显示器）或15.2mm的视野（1英寸CCD、19英寸显示器）。

（2）分辨率。

分辨率是系统可以测到的受检验物体上的最小可分辨特征尺寸。

在多数情况下，视野越小，分辨率越好。

在机器视觉中采用2种分辨率：

灰度分辨率和空间分辨率。

灰度值法是用图像多级亮度来表示分辨率的方法。

灰度值分辨率规定在多大的离散值时机器能分辨给定点的测量光强度，需要处理的光强度越小，灰度值分辨率就越高。

但是，光学系统的分辨能力有限，所以灰度值分辨率超过256的系统将失去意义。

灰度值越大，数字化图像与人观察的试图越接近。

有关研究表明，人视力分辨到的灰度级在50-60之间，因而64灰度足以提供必要的观察信息。

目前很多贴片机视觉系统都采用了256级灰度值，这类系统具有很强的区别目标特征的能力。

空间分辨率规定覆盖原始影像的栅网的大小；栅网越细，即网点和像元数越高，尺寸测量就越精细。

在网格尺寸相同时，具有1024×1024网格的系统比具有512×512网格的系统测量精度高。

在一个光学测量系统中，灰度值分辨率和空间分辨率要相匹配。

（3）工作距离。

工作距离是指从镜头前部到受检验物体的距离。

工作距离越长，保持小视野的难度和成本就越高。

通常人们会出于需要而规定小视野，同时出于方便而规定相当长的工作距离。

然而这种配置会极大地增加成本，往往会降低分辨率，并削弱光学器件的采光能力，从而不必要地降低了系统的总体成像性能。

（4）视野深度（又称景深）。

假如成像的物体是三维的，那么还必须考虑视野深度。

镜头的视野深度是物体离最佳焦点较近或较远时，镜头保持所需分辨率的能力。

大的视野深度能够简化各种安装限制，这是因为不需要进行精确的移动来使物体定位于镜头的额定工作距离。

4视觉系统的精度

影响视觉系统解读的因素主要是由摄像机的分辨率决定。

摄像机的分辨率越高，对应于单位面积像元数就越多，精度就越高。

但是，分辨率越高，找到相应图像就更加困难，因而就会降低贴装系统的贴装效率，所以要根据实际需要确定合适的摄像机分辨率。

例如美国环球公司GSM贴片机的仰视摄像机分辨率有0.0254mm、0.0660mm、0.1016mm3种。

0.1016mm摄像机所能处理的最小引脚宽度为0.203mm，针对33.358mm以下尺寸（例如QFP208）可一次成像，而对大于33.358mm尺寸的元件（例如QFP240）会采取4次照相合成的方法来增大照相面积的目的，先分别照四边，然后合成一个整个的器件，但所花费的时间将会成倍增长。

0.0660mm摄像机所能处理得最小引脚宽度为0.132mm一次成像的最大元件尺寸为20.8mm。

0.0254mm摄像机所能处理得最小引脚宽度为0.066mm，一次成像的最大元件尺寸仅为8mm。

从上面的介绍可以看出，随着像机分辨率的提升，可处理元件的精度也提高，但所花费的时间也大幅提升。

5视觉系统的种类

视觉系统一般分为俯视、仰视、头部或激光对齐，视位置或摄像机的类型而定。

图3列出了一个典型的贴片视觉对中系统。

（1）俯视摄像机安装在贴片头上，用来在电路板上搜寻目标（称作基准），一边在贴装前将电路板至于正确位置。

（2）仰视摄像机用于在固定位置检测元件，一般采用CCD技术，在安装之前，元件必须移过摄像机上方，以便做视觉对中处理。

粗看起来，好象有些耗时。

但是，由于贴片头必须移至送料器收集元件，如果摄像机安装在拾取位置（从送料处）和安装位置（板上）之间，视像的获取和处理便可在安装头移动的过程中同时进行，从而缩短贴装时间。

（3）头部摄像机直接安装在贴片上，一般采用line-sensor技术，在拾取元件移到指定位置的过程中完成对元件的检测，这种技术又成为"飞行对中技术"，它可以大幅度提高贴装效率。

该系统由两个模块组成：

一个模块是由光源与镜头组成的光源模块。

光源采用LED发光二极管与散射透镜，光源透镜组成光源模块；另一个模块为接受模块，采用LineCCD及一组光学镜头组成接受模块，见图4。

此两个模块分别装在贴片头主轴的两边，与主轴及其他组建组成贴片头。

贴片机有几个贴片头，就会有向的几套系统。

（4）激光对齐是指从光源产生一适中光束，照射在元件上，来测量元件投射的影响。

这种方法可以测量元件的尺寸、形状以及吸嘴中心轴的偏差。

这种方法快速，因为不要求从摄像机上方走过。

但其主要缺陷是不能对引脚和密脚元件作引脚检查，对片状元件则是一个好的选择。

20世纪90年代激光对位技术推出时只能处理7mm×7mm的元件，目前安必昂公司推出的第二代激光对位系统处理元件尺寸增至18mm×18mm，激光技术可识别更多的形状，精度也有显著提高，见图5。

在3种元件对中方式（CCD、line-sensor、激光）中，以CCD技术为最佳，目前的CCD硬件性能都具备相当的水平。

在CCD硬件开发方面前些时候开发了"背光"（Back-Lighting）及"前光"（Front-Lighting）技术（如图6），以及可编程的照明控制，以更好应付各种不同元件贴装需要。

例如引脚QFP元件从后面照明，因为没有虚光反射出现。

相反，BGA元件最好是从前光照明，将完整的锡球分布在包装底面上显示出来。

有些微型BGA元件底面有可见的走线，可能混淆视觉系统。

这些元件要求侧面照明系统。

它将从侧面照明锡球，而不是底面的走线，因此视觉系统可检查细球分布，正确地识别元件。

6贴片机视觉系统的评估

在评估面向SMD贴放对位系统和应用的贴片机视觉系统时，可以遵循如下的一些准则：

6.1确定PCB基准标记位置的能力

由于PCB基准标记的可靠定位是任何SMD贴放对位的第一步，视觉系统必须可以识别不同的基准，即使在基准外观并不理想的状况下。

例如，来自制造工艺的氧化、镀锡和波峰焊料导致的各种变化，可能造成镜面反射和表面不一致，它们会极大地改变标记的外观。

客观影响基准外观的其它因素包括电路板变形、焊料堆积过多、电路板颜色改变等等。

具有容忍这些状况的视觉系统可以帮助使用者提高对位成功率，减少操作者的干预。

6.2识别非标准器件能力

机器视觉系统应该能够可靠地识别各类非标准器件的外形，不论它们的形状如何少见。

现有的贴片对位软件，带有内置的几何图案寻找工具，这些工具能"学习"器件的几何属性，即使它形状怪异，系统也能够识别器件。

6.3可靠避开吸嘴的能力

SMD元件贴装一般使用前光照明或背光照明，或两者都用。

背光照明用于差距器件的背影，显现的图像类似于二进制图像，使视觉系统更容易识别器件。

在识别片式组容类等简单器件时通常采用这类照明。

但背光