基于機器視覺的芯片識別及定位軟件的研究開發(fā).pdf

1、近年來，隨著計算機及圖像處理技術的發(fā)展，機器視覺技術在工業(yè)在線檢測中的應用逐漸廣泛，全自動貼片機的元器件檢測系統(tǒng)也摒棄了傳統(tǒng)的機械定位或激光定位手段轉而采用機器視覺技術來提高定位精度和速度。目前，國內的全自動貼片機所采用的機器視覺系統(tǒng)的核心技術主要由國外機器視覺公司提供，國內在這一領域的研究尚處在起步階段，在速度和精度方面與國外先進水平相比有明顯差距。開展本項目研究，為國內發(fā)展具有自主知識版權的高性能IC封裝設備提供了一定的理論基礎。<

2、br>　　本文通過對機器視覺常用圖像處理算法進行研究，結合貼片機視覺系統(tǒng)圖像識別模塊的具體應用，選擇了有針對性的算法，設計了合理的算法流程。在圖像預處理階段，使用既能去除噪聲又可以保護邊角結構特征的SUSAN濾波來對芯片圖像平滑去噪；在粗分割階段，本課題將Blob分析用于多目標分割。首先參考直方圖波形分析的結果選取最優(yōu)的閾值對芯片圖像進行分割，其次采用基于游程編碼的方法對二值圖像進行Blob分析，提取Blob長、寬、面積等形狀特征，最后

3、將這些特征與模板特征進行比較，初步剔除不符合要求的芯片；在精匹配階段，首先采用SUSAN角點提取算法來獲得待匹配芯片的特征點，然后使用點模式匹配算法進一步驗證芯片并采用矩形擬合技術來最終獲得芯片的位置和偏轉角度。在缺陷檢測方面，本課題主要使用Blob分析的方法來實現(xiàn)。
　　另外，本文介紹了課題所完成的芯片識別和定位軟件系統(tǒng)所采用的工作流程及實現(xiàn)的功能，對軟件實現(xiàn)的效果進行了分析，對系統(tǒng)達到的精度和速度進行了評價。
　　最后，