基于機(jī)器視覺(jué)的芯片識(shí)別及定位軟件的研究開(kāi)發(fā).pdf

1、近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)及圖像處理技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在工業(yè)在線(xiàn)檢測(cè)中的應(yīng)用逐漸廣泛，全自動(dòng)貼片機(jī)的元器件檢測(cè)系統(tǒng)也摒棄了傳統(tǒng)的機(jī)械定位或激光定位手段轉(zhuǎn)而采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)來(lái)提高定位精度和速度。目前，國(guó)內(nèi)的全自動(dòng)貼片機(jī)所采用的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的核心技術(shù)主要由國(guó)外機(jī)器視覺(jué)公司提供，國(guó)內(nèi)在這一領(lǐng)域的研究尚處在起步階段，在速度和精度方面與國(guó)外先進(jìn)水平相比有明顯差距。開(kāi)展本項(xiàng)目研究，為國(guó)內(nèi)發(fā)展具有自主知識(shí)版權(quán)的高性能IC封裝設(shè)備提供了一定的理論基礎(chǔ)。<

2、br>　　本文通過(guò)對(duì)機(jī)器視覺(jué)常用圖像處理算法進(jìn)行研究，結(jié)合貼片機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)圖像識(shí)別模塊的具體應(yīng)用，選擇了有針對(duì)性的算法，設(shè)計(jì)了合理的算法流程。在圖像預(yù)處理階段，使用既能去除噪聲又可以保護(hù)邊角結(jié)構(gòu)特征的SUSAN濾波來(lái)對(duì)芯片圖像平滑去噪；在粗分割階段，本課題將Blob分析用于多目標(biāo)分割。首先參考直方圖波形分析的結(jié)果選取最優(yōu)的閾值對(duì)芯片圖像進(jìn)行分割，其次采用基于游程編碼的方法對(duì)二值圖像進(jìn)行Blob分析，提取Blob長(zhǎng)、寬、面積等形狀特征，最后

3、將這些特征與模板特征進(jìn)行比較，初步剔除不符合要求的芯片；在精匹配階段，首先采用SUSAN角點(diǎn)提取算法來(lái)獲得待匹配芯片的特征點(diǎn)，然后使用點(diǎn)模式匹配算法進(jìn)一步驗(yàn)證芯片并采用矩形擬合技術(shù)來(lái)最終獲得芯片的位置和偏轉(zhuǎn)角度。在缺陷檢測(cè)方面，本課題主要使用Blob分析的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。
　　另外，本文介紹了課題所完成的芯片識(shí)別和定位軟件系統(tǒng)所采用的工作流程及實(shí)現(xiàn)的功能，對(duì)軟件實(shí)現(xiàn)的效果進(jìn)行了分析，對(duì)系統(tǒng)達(dá)到的精度和速度進(jìn)行了評(píng)價(jià)。
　　最后，