元器件光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)的算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著電子信息產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展，各種電子產(chǎn)品的需求量日益增長(zhǎng)，這極大地促進(jìn)了微型電子元器件的技術(shù)發(fā)展和市場(chǎng)需求，也使得微型電子元器件的生產(chǎn)制造設(shè)備需求量越來(lái)越大。在微型電子元器件生產(chǎn)中片式元件占到絕大部分，片式電子元件的生產(chǎn)，是一個(gè)工藝復(fù)雜、自動(dòng)化程度高且對(duì)生產(chǎn)設(shè)備依賴很高的過(guò)程。高速測(cè)試編帶機(jī)便是片式元件生產(chǎn)最后工序的重要設(shè)備，編帶機(jī)的主要功能是將細(xì)小的片式電子元器件按照要求，快速、有序地編入各種規(guī)格的紙帶中并自動(dòng)裝盤，同時(shí)剔除性能參數(shù)及

2、外觀等不合格的電子元件產(chǎn)品。剔除不合格元件的任務(wù)便是由編帶機(jī)的自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)（AOI）系統(tǒng)完成。但是目前我國(guó)在高速測(cè)試編帶機(jī)方面的發(fā)展和發(fā)達(dá)國(guó)家相比還有一定的差距。
　　鑒于此，高速測(cè)試編帶機(jī)研制的重要性是顯而易見的，本論文以項(xiàng)目《高速測(cè)試編帶機(jī)的研制和產(chǎn)業(yè)化》為背景，主要任務(wù)是研究高速測(cè)試編帶機(jī)的自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)的軟件算法。主要的研究工作有以下幾方面：
　　1．研究了AOI系統(tǒng)硬件基礎(chǔ)的圖像采集部分。圖像采集系統(tǒng)的研究使AO

3、I元件檢測(cè)裝置的軟件開發(fā)不僅僅停留在理論層面，而且方便了后續(xù)大量的算法實(shí)驗(yàn)測(cè)試。在圖像采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)，論文創(chuàng)造性的提出了轉(zhuǎn)盤的結(jié)構(gòu)，使圖像的連續(xù)采集成為可能，轉(zhuǎn)盤的設(shè)計(jì)可以在短時(shí)間內(nèi)采集大量的圖像數(shù)據(jù)，對(duì)后邊測(cè)試邊緣檢測(cè)算法的穩(wěn)定性、健壯性、普適性以及元件缺陷檢測(cè)的缺陷樣本分類和模板建立都有很大的幫助。
　　2.實(shí)現(xiàn)了圖像的擺正算法。論文利用投影法尋找到圖像的幾何主軸，再由圖像旋轉(zhuǎn)算法將圖像擺正，實(shí)現(xiàn)了圖像擺正。最后分析了步進(jìn)角的

4、選取對(duì)處理結(jié)果的影響，得到圖像的擺正精度與步進(jìn)角大小的選取一致的結(jié)論，即步進(jìn)角越小，提取的主軸越精確，最終的圖像擺正精度也越高，但同時(shí)算法的實(shí)時(shí)性也相應(yīng)的變差。
　　3．邊緣檢測(cè)算法的實(shí)現(xiàn)和部分算法的改進(jìn)。首先根據(jù)項(xiàng)目要求選用了幾種算法加以實(shí)現(xiàn)，并對(duì)合適的算法進(jìn)行了適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)，最終得到了理想的邊緣檢測(cè)結(jié)果。通過(guò)各算法處理結(jié)果的對(duì)比發(fā)現(xiàn)，Sobel算法能較獲得較好的圖像邊緣，但抑制噪聲能力不好，改進(jìn)后的Sobel算法的抑制噪聲的能力

5、有所提高；Canny算法能獲得更為清晰的邊緣，但是噪聲抑制較差，且算法復(fù)雜，算法實(shí)時(shí)性差；小波變換算法的邊緣提取效果與Canny算法相當(dāng)，且有和改進(jìn)Sobel算法相當(dāng)?shù)脑肼曇种颇芰?，很好的平衡了邊緣提取精度和噪聲抑制的矛盾，但是該算法步驟較為復(fù)雜，算法實(shí)時(shí)性在三種算法中最差。
　　4.元件缺陷和角點(diǎn)檢測(cè)算法研究及Hexsight實(shí)現(xiàn)?？紤]到算法的實(shí)時(shí)性需求，論文選擇了角點(diǎn)匹配算法來(lái)進(jìn)行元件缺陷檢測(cè)，最后利用實(shí)驗(yàn)室新購(gòu)置的Hexsi