AXI圖像質(zhì)量提升及BGA缺陷自動(dòng)識(shí)別研究.pdf

1、近年來(lái),電子產(chǎn)品的發(fā)展傾向于性能更強(qiáng)、體積更小。為了迎合市場(chǎng)的需求,集成電路芯片尺寸也越來(lái)越小,器件引腳密度越來(lái)越高。然而,體積減小的同時(shí),鍵合過(guò)程變得困難,鍵合缺陷也相應(yīng)增多,同時(shí)缺陷也變得難以檢測(cè)。由于X射線檢測(cè)技術(shù)檢測(cè)精度高,結(jié)果直觀,對(duì)器件無(wú)損,可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)性檢測(cè),因而在工業(yè)生產(chǎn)中得到廣泛應(yīng)用。本文主要研究自動(dòng)X射線檢測(cè)儀圖像質(zhì)量的提升以及缺陷的自動(dòng)識(shí)別。
　　首先,針對(duì)自動(dòng)X射線檢測(cè)儀中出現(xiàn)的圖像噪聲,以及CCD探測(cè)器中出

2、現(xiàn)的圖像畸變,對(duì)圖像進(jìn)行消噪處理以及畸變校正。圖像降噪過(guò)程中主要用到的算法有基于灰度差值的均值濾波算法、低頻空域?yàn)V波。以上兩種算法均可以有效的去除圖像中的噪聲,且對(duì)圖像細(xì)節(jié)幾乎沒(méi)有損失?；冃Ｕ捎脴?biāo)定模板法,根據(jù)模板上特征點(diǎn)的位置和其理想點(diǎn)的位置來(lái)求取畸變系數(shù),之后對(duì)圖像進(jìn)行坐標(biāo)變換和灰度重建。坐標(biāo)變換采用從理想圖像到畸變圖像的后向映射方法,而灰度重建采用雙線性插值法。
　　其次,根據(jù)降噪處理以及畸變校正之后的圖像進(jìn)行缺陷自動(dòng)識(shí)