基于機(jī)器視覺(jué)的貼片式芯片引腳檢測(cè)方法研究.pdf

1、在芯片封裝過(guò)程中，對(duì)芯片引腳的缺陷檢測(cè)是正確封裝的必要基礎(chǔ)[1]。使用傳統(tǒng)的檢測(cè)方法很難滿(mǎn)足對(duì)貼片式芯片引腳的高速、高精度的檢測(cè)需求，計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)是一種具有非接觸式、實(shí)時(shí)性、靈活性、精確性和高可靠性等優(yōu)點(diǎn)的檢測(cè)技術(shù)，這些都是傳統(tǒng)的檢測(cè)技術(shù)所欠缺的[2]。本文介紹和分析了機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的研究現(xiàn)狀及其發(fā)展，詳細(xì)分析了機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的工作原理，針對(duì)芯片引腳的視覺(jué)檢測(cè)中的幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)了研究工作，通過(guò)Matlab進(jìn)行計(jì)算實(shí)現(xiàn)了對(duì)芯片

2、引腳的數(shù)目、間距和尺寸等參數(shù)的自動(dòng)檢測(cè)。
　　 論文研究了圖像預(yù)處理算法，通過(guò)對(duì)中值濾波等幾種濾波算法的分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的濾波算法對(duì)圖像的每個(gè)像素點(diǎn)都會(huì)進(jìn)行平滑處理，這必然會(huì)對(duì)圖像造成模糊化，不利于后續(xù)的邊緣檢測(cè)等操作，最終影響檢測(cè)的準(zhǔn)確性。因此，本文研究了一種改進(jìn)的基于方向信息的開(kāi)關(guān)中值濾波算法，該算法首先會(huì)利用九個(gè)含有方向信息的卷積核與濾波窗口中的像素點(diǎn)進(jìn)行卷積，將計(jì)算結(jié)果與閾值對(duì)比來(lái)判斷該點(diǎn)是否為真的噪聲點(diǎn)，只

3、有判定它為噪聲點(diǎn)時(shí)才對(duì)它進(jìn)行平滑處理。實(shí)驗(yàn)證明，這種算法既能高效的濾除噪聲，也能很好的保護(hù)邊緣細(xì)節(jié)信息。論文通過(guò)對(duì)圖像形態(tài)學(xué)運(yùn)算的研究發(fā)現(xiàn)，通過(guò)對(duì)芯片圖像進(jìn)行適當(dāng)?shù)膱D像形態(tài)學(xué)運(yùn)算可以去除圖像中一些小的雜質(zhì)，這有利于后續(xù)的處理和測(cè)量。
　　 論文通過(guò)對(duì)多種邊緣檢測(cè)算子原理的分析及它們對(duì)實(shí)驗(yàn)圖像進(jìn)行邊緣提取的處理結(jié)果表明，將Canny邊緣檢測(cè)算子應(yīng)用于機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)中提取被檢測(cè)物體圖像的邊緣是比較合適的。但是由于Canny算子中使

4、用高斯濾波方法會(huì)造成圖像的過(guò)平滑和邊緣的模糊，并且對(duì)脈沖噪聲很敏感，因而將本文研究的改進(jìn)型濾波算法應(yīng)用于Canny算法，使之提取出的邊緣更加完整，有利于提高檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。
　　 論文闡述了一種通過(guò)對(duì)邊緣點(diǎn)的八個(gè)鄰域像素點(diǎn)進(jìn)行跟蹤的方法來(lái)提取待檢測(cè)物體的輪廓，實(shí)驗(yàn)證明，使用該方法可以將邊緣圖像中物體的輪廓完整的分割出來(lái)。本文分析了基于灰度相關(guān)性和計(jì)算圖像幾何矩這兩種模板匹配方法，由于基于灰度相關(guān)性的模板匹配算法計(jì)算量大、時(shí)間復(fù)