自动视觉系统在芯片印字检测中的应用研究

论文摘要

自动视觉系统已广泛地应用于半导体生产的各道工序中,特别是在印字检测领域起着举足轻重的作用。目前,工业生产对自动视觉系统的检测效率、精度、分辨力以及准确性要求越来越高,本文从理论角度解决了以上问题并将改进的视觉系统投入到实际生产应用中。本文对自动视觉系统的构建作了全面的综述,结合系统校准理论的研究,提出在自动视觉系统中如何对图像采集器件进行校准,并提出了实际校准器件以提高系统的再现性和可生产性,对从事项目设计的研究人员有一定的启发作用。为了提高印字检测的自动运行效率,本文基于阈值自动选取理论,提出了一种模板自学习方法,印字图像实现自动分割和二值化,并将自学习的结果存储成为印字模板,以便批量运行时匹配使用;改进模板匹配算法,使得运行中匹配效率极大提高。通过以上理论研究,结合生产实践,对摩托罗拉芯片制造厂所使用的GPVISION中的模板自学习和模板匹配功能进行改进,成功地将理论与实际结合起来,使印字检测效率提高了25%。

论文目录

• 第一章 绪论
• 1.1 自动视觉系统在芯片封装测试领域的应用现状
• 1.1.1 辅助定位视觉系统
• 1.1.2 外观质量检查系统
• 1.1.3 管脚测量及印字检测系统
• 1.2 图像处理的分类
• 1.3 课题背景
• 1.4 本论文主要研究内容及其框架结构
• 第二章 自动视觉系统的构建
• 2.1 图像和视觉
• 2.1.1 人眼视觉过程
• 2.1.2 计算机视觉
• 2.1.3 图形和背景
• 2.2 图像采集系统
• 2.2.1 图像采集卡
• 2.2.2 CCD 工业相机与镜头
• 2.2.3 灯源及灯光控制
• 2.3 系统的校准
• 2.3.1 系统校准算法研究
• 2.3.2 校准器件
• 第三章 芯片印字检测算法的研究
• 3.1 印字检测要求
• 3.2 印字模板的创建
• 3.2.1 印字图像的预处理
• 3.2.2 印字图像的分割
• 3.2.3 印字模板的学习
• 3.2.4 印字模板的存储
• 3.3 基于模板匹配算法的印字检查
• 3.3.1 印字检查的基本概念
• 3.3.2 模板的匹配和理解
• 3.3.3 印字检查项目
• 第四章 印字检测系统模板自学习功能的设计
• 4.1 印字模板学习方法
• 4.2 印字模板自学习功能改进
• 第五章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢