【摘 要】
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IC晶片图像检测包括特征尺寸测量、缺陷检测(DI)以及目检(VI),依靠人眼加放大镜的检测方式受到很大挑战且存在很多不足之处,已经不能满足现代工业生产要求。本文针对IC晶片图
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IC晶片图像检测包括特征尺寸测量、缺陷检测(DI)以及目检(VI),依靠人眼加放大镜的检测方式受到很大挑战且存在很多不足之处,已经不能满足现代工业生产要求。本文针对IC晶片图像特性,主要从IC晶片显微图像存在IC晶片导线缺陷、形状特征、显微图像点特征提取等三个方面进行分析和设计,综合数字图像处理及机器视觉等方面的技术。主要研究内容包括:
⑴介绍了电子束检测器、自动工艺检测技术、X射线检测技术和自动光学检测(Automated Optical Inspectioa,AOI)技术。并介绍了AOI系统软件系统和硬件系统组成,同时本文也分析目前常用缺陷检测方法,包括参考比较法、非参考比较法、混合法,并对这三种方法优缺点进行比较。
⑵为了图像明显增强,对采集到IC晶片图像进行预处理。用模板匹配方法实现了感兴趣区域的定位,通过差影法对图像进行比较,判定图像是否存在缺陷,对于存在缺陷的图像,利用连通区域法和投影法相结合,判断IC晶片导线缺陷类型。
⑶对同一幅IC晶片图像计算7个不变矩,通过计算得到的数据分析证明IC晶片图像的矩具有图像平移、缩放无关和旋转不变特性。IC晶片图像存在的形状特征进行分析,对IC晶片图像存在的具有规则图形特征提取,通过对目前常用的方法分析比较,本文用Hough变换提取导线,计算出导线的起点和终点,用随机Hough变换提取焊盘,并计算出焊盘的中心和半径。
⑷IC晶片图像特征点进行分析和描述,用Harris检测算法、SUSAN检测算法对IC晶片图像特征点提取,用Harris、SUSAN算法对不同形状焊盘角点检测,IC晶片角点的形状就是焊盘形状。用SIFT特征算法提取特征点,生成特征向量并实现两幅图像的特征点匹配。
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