[發(fā)明專利]基于顯微鏡以及計算機視覺的微小電子元件定位識別方法

有效

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• 申請日: 2014-05-27
• 公開（公告）號: CN103994718B
• 公開（公告）日: 2017-02-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王建榮;楊亞龍
• 申請（專利權(quán)）人: 天津大學(xué)
• 主分類號: G01B11/00
• 分類號: G01B11/00;G01B11/02
• 代理公司: 天津市北洋有限責(zé)任專利代理事務(wù)所12201
• 代理人: 李素蘭

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電子元件工業(yè)識別技術(shù)，特別是涉及一種基于顯微鏡和工業(yè)攝像技術(shù)的元件定位識別方法。

背景技術(shù)

隨著高新技術(shù)的發(fā)展，尤其是電子產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展、質(zhì)量規(guī)格標準化進程加速以及相關(guān)質(zhì)量控制體系的完善，現(xiàn)代電子企業(yè)對于電子元件的幾何尺寸和形狀位置的檢測精度、速度和效益提出了越來越高的要求。

對于電子元件生成廠商，如三星、Intel、京瓷、飛思卡爾等，每天都會產(chǎn)出上千萬數(shù)量級的電子元件，而這些元件的良品率是對該電子元件生產(chǎn)線評價的重要標準，同時物理尺寸又是良品率的一個重要參考項。如何對超大量的電子元件更高效、更準確的進行物理識別成為了現(xiàn)代企業(yè)質(zhì)量控制的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

目前大多數(shù)企業(yè)仍然在采用傳統(tǒng)的識別方式，也就是人工進行識別的方式，通過千分尺和螺旋測微計進行識別。然而傳統(tǒng)的人工識別有著極大的弊端：

1、識別效率低下

現(xiàn)今電子元件多是微小部件，人工拿放尚不易，操作對其的識別更是困難。對于越是尺寸小的電子元件，識別的速度就越慢。經(jīng)調(diào)查，在實際生成過程中，需要進行尺寸識別的最小元件是長400um，寬約200um，高約200um的元件，人工采用螺旋測微器進行識別，每測1個元件，熟練的員工大概需要2分鐘時間，一個人工作8小時每天，全時段高效工作，一天能識別240個此類零件，這樣的數(shù)量對于上千萬的電子元件的日產(chǎn)能，質(zhì)量檢測的效率太過低下。目前大多數(shù)廠商的應(yīng)對方法都是增加人工以及減少抽樣比，然而增加人工必定導(dǎo)致企業(yè)成本的迅速增長，減少抽樣比會使得產(chǎn)品的品質(zhì)得不到保障，所以這是目前大多數(shù)電子元件生產(chǎn)廠商面臨的最為嚴峻的問題。

2、識別過程的人員差異性大，難以將識別標準化

由于識別效率比較低下，所以通常對于電子元件的尺寸識別都是由大量工作人員進行。同時由于采用的是千分尺以及螺旋測微器此類機械識別工具，操作過程很難進行標準化，每個人對于機械工具擰到位的認知不同，并且很大程度依賴于自己的主管觸覺，這樣的操作方式就導(dǎo)致了同樣的一個元件，同樣的識別工具給不同的工作人員進行識別仍然會出現(xiàn)很大的差異。同時由于電子制造業(yè)的工作不穩(wěn)定性，工作人員經(jīng)常變動，所以人員識別過程的差異性極大地影響了識別的可靠性。

3、識別設(shè)備容易產(chǎn)生損耗

傳統(tǒng)識別過程采用的是千分尺以及螺旋測微器這類機械設(shè)備，在識別使用過程中，由于每次識別都需要與電子元件進行物理接觸，所以非常容易造成識別工具的磨損，并影響識別結(jié)果。目前企業(yè)常用的應(yīng)對方式就是加快識別設(shè)備的校準頻率，然而這樣的方式必然影響識別效率，同時也并沒有從根本上解決問題。

4、識別容易被雜質(zhì)影響

傳統(tǒng)人工識別方式，識別過程電子元件必定會接觸人手，人手上的雜質(zhì)非常容易粘到電子元件上，雖然雜質(zhì)都很微小，但是相對于微小的電子元件來說，這樣的誤差是很嚴重的。同時雜質(zhì)有在識別過程中粘到識別工具的可能性，這樣將對后續(xù)的所有識別都有影響。目前企業(yè)產(chǎn)用的解決方案是，定期使用如酒精的液體擦拭識別工具，以保證識別工具的潔凈，然而這樣的方式同樣也會影響識別效率，同時解決不了太大的問題。

所以，目前對于微小電子元件的高效的、準確的、標準化的識別成為了工業(yè)識別領(lǐng)域一個亟待解決的問題，同時也是有著極大應(yīng)用前景的技術(shù)。

現(xiàn)代視覺理論和技術(shù)的發(fā)展，不僅在于模擬人眼能完成的功能，更重要的是它能完成人眼所不能勝任的工作，所以計算機視覺識別技術(shù)作為當(dāng)今最新技術(shù)，在電子、光學(xué)和計算機等技術(shù)不斷成熟和完善的基礎(chǔ)上得到了突飛猛進的發(fā)展。與計算機視覺側(cè)重研究視覺模式識別、視覺理解等內(nèi)容不同，計算機視覺識別技術(shù)重點研究物體的幾何尺寸及物體的位置識別。

同時，基于計算機視覺的識別技術(shù)有以下幾方面的優(yōu)勢：

1)提高效率；使用計算機視覺技術(shù)，通常可以在一幅圖像中批量處理多個元件，從而極大提高了效率，并且計算機處理不需要對過小元件進行物理操作，能夠加快操作流程。

2)消除差異性；機器容易標準化，容易消除不同個體帶來的差異。

3)無識別損耗；

4)無需接觸人體，不易受人體雜質(zhì)影響。

參考文獻：

[1]Breu?H,Gil?J,Kirkpatrick?D,et?al.Linear?time?Euclidean?distance?transform?algorithms[J].Pattern?Analysis?and?Machine?Intelligence,IEEE?Transactions?on,1995,17(5):529-533.