本申請涉及圖像處理，具體涉及一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、ic封裝載板作為一種高端pcb板，是芯片封裝環(huán)節(jié)中不可或缺的一部分，相比于傳統(tǒng)pcb板，ic封裝載板的工藝更加復(fù)雜，在制造過程中極易產(chǎn)生各種缺陷，為保障ic封裝載板的質(zhì)量和可靠性，需要對ic封裝載板進(jìn)行外觀缺陷檢測。隨著ic封裝載板制造工藝的發(fā)展，其線寬和線距也隨之變小，為了檢測出ic封裝載板中的微小外觀缺陷，需要使用顯微鏡成像系統(tǒng)采集ic封裝載板圖像，而這會造成ic封裝載板圖像中金面區(qū)域中的正常紋理、噪聲以及外觀缺陷被同時放大，此時ic封裝載板圖像中金面區(qū)域的紋理、噪聲可能會與某些外觀缺陷比較類似，比如氧化缺陷，若不對ic封裝載板圖像中的金面紋理和噪聲進(jìn)行濾波處理，會容易把ic封裝載板圖像中的金面紋理和噪聲誤判為外觀缺陷。

2、現(xiàn)在常用的圖像濾波方法包括中值濾波、均值濾波、高斯濾波、雙邊濾波等，這些方法的濾波效果通常與窗口大小有關(guān)，但是這些方法中的窗口大小通常是由經(jīng)驗選取的固定值，無法適應(yīng)ic封裝載板上金面區(qū)域中紋理和氧化缺陷的復(fù)雜性，容易造成ic封裝載板圖像中金面區(qū)域的紋理不能被有效濾除，或者金面區(qū)域中的氧化缺陷被過度濾除，進(jìn)而降低對ic封裝載板上缺陷檢測的準(zhǔn)確度。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題，本申請的目的在于提供一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法及系統(tǒng)，所采用的技術(shù)方案具體如下：

2、第一方面，本申請實施例提供了一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法，該方法包括以下步驟：

3、獲取封裝載板灰度圖，并采用雙閾值分割獲取封裝載板灰度圖中的目標(biāo)區(qū)域；

4、采用凸包算法獲取目標(biāo)區(qū)域中各個凸包，并將各凸包分割為多個超像素塊；

5、獲取各凸包內(nèi)每個超像素塊的色度統(tǒng)計直方圖，根據(jù)各凸包內(nèi)每個像素塊與其余所有凸包內(nèi)所有超像素塊的色度統(tǒng)計直方圖間的相似度，確定各凸包內(nèi)每個超像素塊的顏色差異值；

6、獲取各凸包內(nèi)每個超像素塊的亮度統(tǒng)計直方圖，按照所述顏色差異值的確定方法，得到每個超像素塊的亮度差異值，并結(jié)合所述顏色差異值，確定各凸包內(nèi)每個超像素塊的顏色亮度差異值；

7、提取各凸包內(nèi)每個超像素塊的連通域，根據(jù)各凸包內(nèi)每個超像素塊中任意兩個連通域之間距離的分布情況，確定各凸包內(nèi)每個超像素塊的區(qū)域集中度，并結(jié)合所述顏色亮度差異值以及各凸包內(nèi)每個超像素塊中所有連通域的面積，確定各凸包內(nèi)每個超像素塊的區(qū)域特征值；

8、根據(jù)目標(biāo)區(qū)域中所有像素點的亮度值，結(jié)合所述區(qū)域特征值確定封裝載板灰度圖中每個像素點的紋理過濾程度，并結(jié)合封裝載板灰度圖中像素點的分布情況確定封裝載板灰度圖中各像素點的濾波窗口，對濾波后的封裝載板進(jìn)行檢測。

9、優(yōu)選的，所述各凸包內(nèi)每個超像素塊的顏色差異值為各凸包內(nèi)每個超像素塊的色度統(tǒng)計直方圖與其余所有凸包的所有超像素塊的色度統(tǒng)計直方圖的相似度的均值取倒數(shù)。

10、優(yōu)選的，所述各凸包內(nèi)每個超像素塊的顏色亮度差異值為各凸包內(nèi)每個超像素塊的顏色差異值與亮度差異值的均值。

11、優(yōu)選的，所述各凸包內(nèi)每個超像素塊的區(qū)域集中度為各凸包內(nèi)每個超像素塊中任意兩個連通域的距離的均值。

12、優(yōu)選的，所述各凸包內(nèi)每個超像素塊的區(qū)域特征值的表達(dá)式為：；式中，表示第i個凸包內(nèi)第j個超像素塊的區(qū)域特征值；表示第i個凸包內(nèi)第j個超像素塊的顏色亮度差異值；表示第i個凸包內(nèi)第j個超像素塊的區(qū)域集中度；表示第i個凸包內(nèi)第j個超像素塊中所有連通域面積的均值。

13、優(yōu)選的，所述封裝載板灰度圖中各像素點的紋理過濾程度的確定方法為：

14、基于封裝載板灰度圖的目標(biāo)區(qū)域中所有像素點的亮度值，確定像素點集合；

15、封裝載板灰度圖中各像素點的紋理過濾程度的表達(dá)式為：；式中，表示封裝載板灰度圖中第k個像素點的紋理過濾程度；表示封裝載板灰度圖中第k個像素點所在超像素塊的區(qū)域特征值；f表示像素點集合；norm(?)表示歸一化函數(shù)；表示大于0的預(yù)設(shè)常數(shù)。

16、優(yōu)選的，所述像素點集合的確定方法為：

17、將封裝載板灰度圖的目標(biāo)區(qū)域中所有凸包內(nèi)所有像素點在hsv通道中對應(yīng)的亮度值作為閾值分割算法的輸入，得到亮度閾值，將目標(biāo)區(qū)域中所有凸包內(nèi)亮度值小于亮度閾值的所有像素點組成的集合記為像素點集合。

18、優(yōu)選的，所述封裝載板灰度圖中各像素點的濾波窗口的表達(dá)式為：；式中，表示封裝載板灰度圖中第k個像素點的濾波窗口；表示封裝載板灰度圖中第k個像素點的紋理過濾程度；d表示目標(biāo)區(qū)域中所有像素點組成的集合；、為大于0的預(yù)設(shè)常數(shù)，其中，；round(?)為四舍五入函數(shù)。

19、優(yōu)選的，所述對濾波后的封裝載板進(jìn)行檢測，包括：

20、將封裝載板灰度圖作為濾波算法的輸入，其中，將封裝載板灰度圖中每個像素點的濾波窗口作為濾波算法中的窗口，輸出過濾后的封裝載板灰度圖；

21、利用光學(xué)自動化檢測系統(tǒng)將過濾后的封裝載板灰度圖與ic封裝載板的標(biāo)準(zhǔn)模板圖像進(jìn)行比較，檢測封裝載板灰度圖中的缺陷。

22、第二方面，本申請實施例還提供了一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測系統(tǒng)，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并在所述處理器上運行的計算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機(jī)程序時實現(xiàn)上述任意一項所述方法的步驟。

23、本申請至少具有如下有益效果：

24、本申請通過對ic封裝載板上金面區(qū)域中的正常紋理區(qū)域、氧化缺陷區(qū)域以及采集的圖像中出現(xiàn)的噪聲進(jìn)行分析，并結(jié)合各凸包內(nèi)每個超像素塊的顏色亮度差異值，構(gòu)建超像素塊的區(qū)域特征值，其有益效果在于提高了ic封裝載板的封裝載板灰度圖中所述正常紋理區(qū)域、氧化缺陷區(qū)域中的像素點以及噪聲像素點之間的區(qū)分度，對ic封裝載板表面上金面區(qū)域中的氧化缺陷區(qū)域在封裝載板灰度圖中對應(yīng)的像素點進(jìn)行了更加準(zhǔn)確地識別。

25、本申請基于區(qū)域特征值構(gòu)建的紋理過濾程度自適應(yīng)地獲取ic封裝載板的封裝載板灰度圖中各個像素點在濾波算法中的窗口大小，利用濾波算法實現(xiàn)對ic封裝載板的封裝載板灰度圖中的金面區(qū)域紋理的過濾，并根據(jù)過濾后的封裝載板灰度圖完成對ic封裝載板的外觀缺陷的檢測，其有益效果在于在使用濾波算法對ic封裝載板的封裝載板灰度圖中的金面區(qū)域的紋理進(jìn)行過濾時，能夠自適應(yīng)地為所述封裝載板灰度圖中的各個像素點分別選擇合適的窗口尺寸，在確保ic封裝載板的封裝載板灰度圖中金面區(qū)域的紋理被有效濾除的前提下，有效保留了金面區(qū)域中的氧化缺陷的細(xì)節(jié)紋理信息。

26、本申請通過分析ic封裝載板上金面區(qū)域中的正常紋理區(qū)域、氧化缺陷區(qū)域以及采集的圖像中出現(xiàn)的噪聲等特征，確定ic封裝載板上每個像素點在濾波算法中的窗口尺寸，提高了對ic封裝載板上金面區(qū)域中氧化缺陷檢測的準(zhǔn)確度。

技術(shù)特征：

1.一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

2.如權(quán)利要求1所述的一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法，其特征在于，所述各凸包內(nèi)每個超像素塊的顏色差異值為各凸包內(nèi)每個超像素塊的色度統(tǒng)計直方圖與其余所有凸包的所有超像素塊的色度統(tǒng)計直方圖的相似度的均值取倒數(shù)。

3.如權(quán)利要求1所述的一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法，其特征在于，所述各凸包內(nèi)每個超像素塊的顏色亮度差異值為各凸包內(nèi)每個超像素塊的顏色差異值與亮度差異值的均值。

4.如權(quán)利要求1所述的一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法，其特征在于，所述各凸包內(nèi)每個超像素塊的區(qū)域集中度為各凸包內(nèi)每個超像素塊中任意兩個連通域的距離的均值。

5.如權(quán)利要求1所述的一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法，其特征在于，所述各凸包內(nèi)每個超像素塊的區(qū)域特征值的表達(dá)式為：；式中，表示第i個凸包內(nèi)第j個超像素塊的區(qū)域特征值；表示第i個凸包內(nèi)第j個超像素塊的顏色亮度差異值；表示第i個凸包內(nèi)第j個超像素塊的區(qū)域集中度；表示第i個凸包內(nèi)第j個超像素塊中所有連通域面積的均值。

6.如權(quán)利要求1所述的一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法，其特征在于，所述封裝載板灰度圖中各像素點的紋理過濾程度的確定方法為：

7.如權(quán)利要求6所述的一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法，其特征在于，所述像素點集合的確定方法為：

8.如權(quán)利要求1所述的一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法，其特征在于，所述封裝載板灰度圖中各像素點的濾波窗口的表達(dá)式為：；式中，表示封裝載板灰度圖中第k個像素點的濾波窗口；表示封裝載板灰度圖中第k個像素點的紋理過濾程度；d表示目標(biāo)區(qū)域中所有像素點組成的集合；、為大于0的預(yù)設(shè)常數(shù)，其中，；round(?)為四舍五入函數(shù)。

9.如權(quán)利要求1所述的一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法，其特征在于，所述對濾波后的封裝載板進(jìn)行檢測，包括：

10.一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測系統(tǒng)，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并在所述處理器上運行的計算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機(jī)程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-9任意一項所述一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種IC封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法及系統(tǒng)，該方法包括：根據(jù)各凸包內(nèi)每個超像素塊的區(qū)域集中度，所述顏色亮度差異值以及各凸包內(nèi)每個超像素塊中所有連通域的面積，確定各凸包內(nèi)每個超像素塊的區(qū)域特征值，確定封裝載板灰度圖中各像素點的濾波窗口，對濾波后的封裝載板進(jìn)行檢測。本申請通過分析IC封裝載板上金面區(qū)域中的正常紋理區(qū)域、氧化缺陷區(qū)域以及采集的圖像中出現(xiàn)的噪聲的特征，確定IC封裝載板上每個像素點在濾波算法中的窗口尺寸，提高了對IC封裝載板上金面區(qū)域中氧化缺陷檢測的準(zhǔn)確度。

技術(shù)研發(fā)人員：王凱,曹軍,房傳球,侯廷帥,朱思鵬
受保護(hù)的技術(shù)使用者：超技工業(yè)（廣東）股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/10