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[發明專利]一種基于極值差分統計特征的COG偏移檢測方法有效

專利信息
申請號: 201510424823.1 申請日: 2015-07-20
公開(公告)號: CN104952081B 公開(公告)日: 2018-01-12
發明(設計)人: 劉霖;何崗;謝煜;胡勇;梁翔;倪光明;劉鵬;張靜;劉娟秀;劉永;葉玉堂 申請(專利權)人: 電子科技大學
主分類號: G06T7/00 分類號: G06T7/00;G06T7/62;G06T7/187;G02F1/13
代理公司: 電子科技大學專利中心51203 代理人: 張揚
地址: 611731 四川省成*** 國省代碼: 四川;51
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 極值 統計 特征 cog 偏移 檢測 方法
【說明書】:

技術領域

發明屬于數字圖像處理領域,具體涉及一種COG檢測方法。

背景技術

Chip-On-Glass(COG)互連,即驅動器IC接合在與覆蓋有各向異性導電液膜(ACF)的玻璃基板(ITO)上,是用于液晶顯示器(LCD)的共同使用的封裝的過程,也就是COG Bonding過程。其中ACF是一種類似于膠帶組成的粘合劑環氧基體和導電粒子組成,導電粒子是金屬涂覆的聚合物球體,直徑3~5微米,粘合劑是熱固性樹脂。導電互連是通過芯片凸塊和相應的基底襯墊之間捕集的導電粒子實現的,同時粘合基質提供了穩定的密合性及固化后的電絕緣性。

COG Bonding偏移檢測是判斷LCD屏線路導電互連的關鍵標準。通常的檢測方法是將LCM生產工藝中經過COG Bonding后的玻璃放置在金相顯微鏡下,由現場技術人員觀察偏移尺寸。這種檢查方式是憑借技術人員自身的知識和經驗判斷具體的尺寸,摻雜了較多主觀因素,存在效率和精度的不足,不能給出一個準確的量化數據。隨著計算機數字圖像技術的不斷發展,利用配合機器視覺技術的自動化系統檢測已經成為趨勢,使用計算機自動處理代替人工處理可以提高檢測效率和檢測精度。通過包含有微分干涉模塊(DIC)的圖像采集系統對COG Bonding后的玻璃采集圖像,通過圖像極值差分的統計特征,利用計算機自動檢測,快速有效地檢測出COG Bonding偏移,避免了人工檢測速度慢,勞動強度大,易受主觀因素影響等缺點。

發明內容:

本發明的目的是針對COG Bonding偏移檢測中現有技術的不足,設計了一種基于極值差分統計特征的COG偏移檢測方法,從而達到簡便、高效、準確的檢測出COG Bonding偏移的目的。

本發明技術方案是一種基于極值差分統計特征的COG偏移檢測方法,該方法包括如下步驟:

步驟1:采集圖像;

步驟2:將步驟1獲取的圖像向右旋轉90度;

步驟3:對步驟2獲取的圖像做框選操作,得到COG Bonding區域的裁剪矩形,根據裁剪矩形將圖像進行裁剪;

步驟4:對步驟3獲取的圖像二值化;

步驟5:對步驟4獲取的二值化圖像中白色連通區域進行標記,記錄各個連通區域的位置;

步驟6:對步驟5獲取的圖像計算每個連通區域的面積,并進行面積大小比對,留下最大面積連通區域,刪除其他連通區域,獲取到最大連通區域圖像;

步驟7:對步驟6獲取的最大連通區域圖像記錄其白色像素的坐標,復制出步驟3獲取的圖像在相同坐標對應的區域的ITO引腳圖像;

步驟8:對步驟7獲取的ITO引腳圖像使用均值濾波器減小噪聲,獲取到去噪之后的圖像;

步驟9:對步驟8獲取的去噪圖像,計算像素指定鄰域的極大值與極小值,并將極大值與極小值的差值作為極值差分圖像的對應位置像素的灰度值,獲取到極值差分圖像;

步驟10:對步驟9獲取的極值差分圖像做統計操作,計算圖像每一列的均值與方差,獲取到長度與圖像寬度一樣的一維數組;

步驟11:對步驟10獲取的一維數組,計算數組指定鄰域的極大值與極小值,并將該極大值與極小值的差值作為極值差分數組的對應位置數據的值,獲取到極值差分數組;;

步驟12:對步驟11獲取的極值差分數組,得到該數組的滿足COG Bongding BUMP區域左右邊的局部極大值點與局部極小值點的索引,即對應BUMP區域的左右邊,獲取到包含有BUMP區域的左右邊坐標信息的一維數組;

步驟13:根據步驟12獲取的一維數組,計算出對應的Bump區域左右中心,獲取到包含有BUMP區域的中心X坐標信息的一維數組;

步驟14:根據步驟13獲取的一維數組,計算出所有BUMP區域中心的中心X坐標的值,并與步驟7獲取的ITO引腳圖像的寬度的一半,即ITO區域的中心X坐標做比對,二者之間的差值為COG Bonding偏移尺寸。

其中步驟4的具體步驟為:

步驟4-1:對灰度圖像進行直方圖均衡校正,得到校正圖像;

步驟4-2:對校正圖像使用最大類間方差法得到的灰度閾值;

步驟4-3:將灰度圖像各像素點灰度值與灰度閾值比較,若大于閾值則對該點灰度賦值255,若小于閾值則對該點灰度賦值0,得到二值圖像;

步驟6的具體步驟為:

步驟6-1:計算連通區域的面積,經過面積篩選保留面積最大的連通區域;

步驟6-2:對剩下的連通區域做填充操作;

步驟9的具體步驟為:

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