[發(fā)明專利]一種芯片表面印刷符號(hào)結(jié)構(gòu)缺陷的質(zhì)量評(píng)估方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811510376.1
• 申請(qǐng)日: 2018-12-11
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109615626B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-02-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 羅月童;饒永明;卞景帥;吳帥
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 合肥工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/13
• 代理公司: 安徽省合肥新安專利代理有限責(zé)任公司 34101
• 代理人: 陸麗莉;何梅生

本發(fā)明公開(kāi)了一種面向芯片表面符號(hào)的結(jié)構(gòu)缺陷的評(píng)估方法，其步驟包括：1、采集芯片表面印刷的符號(hào)圖像作為參考符號(hào)圖像或評(píng)估符號(hào)圖像，并進(jìn)行預(yù)處理；2、符號(hào)圖像的特征提取與參考圖像和待評(píng)估圖像的特征配對(duì)；3、基于上一步的配對(duì)結(jié)果，使用薄板樣條插值函數(shù)將待評(píng)估符號(hào)和模板符號(hào)進(jìn)行結(jié)構(gòu)對(duì)齊；4、再次提取待評(píng)估符號(hào)圖像特征，結(jié)合參考符號(hào)圖像特征，計(jì)算缺陷的大小、位置等特征，并定義出定義符合人實(shí)際感觀的評(píng)估策略。本發(fā)明能應(yīng)用于芯片生產(chǎn)的質(zhì)量檢測(cè)中，通過(guò)使用Shape Context、TPS等算法以及提取和分析符號(hào)圖像的缺陷特征，從而得到針對(duì)芯片表面印刷符號(hào)結(jié)構(gòu)質(zhì)量的連續(xù)、直觀的評(píng)估。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像質(zhì)量評(píng)估領(lǐng)域，具體涉及一種芯片表面印刷符號(hào)結(jié)構(gòu)缺陷的質(zhì)量評(píng)估方法。

背景技術(shù)

芯片表面符號(hào)表明了產(chǎn)品的規(guī)格型號(hào)、生產(chǎn)廠家等信息，是用戶用于區(qū)分外觀類似而功能不同芯片的重要依據(jù)，因此清晰的符號(hào)是高質(zhì)量芯片的一部分。因?yàn)榛跈C(jī)器視覺(jué)的自動(dòng)檢測(cè)方法具有“成本低、效率高”等優(yōu)點(diǎn)，目前已經(jīng)在芯片企業(yè)廣泛采用，自動(dòng)檢測(cè)的核心是基于圖像的表面符號(hào)質(zhì)量評(píng)估。芯片表面符號(hào)屬于工業(yè)印刷符號(hào)，近年很多學(xué)者對(duì)工業(yè)印刷符號(hào)的質(zhì)量評(píng)估和識(shí)別開(kāi)展了研究。基于符號(hào)識(shí)別的質(zhì)量評(píng)估方法首先對(duì)待評(píng)估符號(hào)進(jìn)行識(shí)別，如果識(shí)別成功則認(rèn)為質(zhì)量好，否則認(rèn)為質(zhì)量差。因此以深度學(xué)習(xí)為代表的識(shí)別方法近年來(lái)快速發(fā)展，所以基于符號(hào)識(shí)別的質(zhì)量評(píng)估方法也蓬勃發(fā)展。但這類方法存在兩個(gè)問(wèn)題：一是現(xiàn)在識(shí)別算法比較強(qiáng)大，計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別的符號(hào)不一定意味著人能看清楚；另一方面，這類方法只能給出識(shí)別率是否好的結(jié)果，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)符號(hào)質(zhì)量的不同程度的控制。

為提高質(zhì)量符號(hào)圖像的識(shí)別效果，人們對(duì)可感知圖像的質(zhì)量評(píng)估進(jìn)行了大量研究，但仍缺少較好的通用解決方案，據(jù)了解，在芯片表面字符評(píng)估領(lǐng)域，基于參考圖像進(jìn)行逐點(diǎn)對(duì)比的評(píng)估方法仍被大量采用，主要原因有二：(1)對(duì)于某個(gè)批次的芯片，其表面字符的參考圖像容易制作；(2)這種質(zhì)量評(píng)估方法是實(shí)現(xiàn)方便、比較魯棒。但在實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)兩個(gè)問(wèn)題：

1)印刷符號(hào)的少量形變雖然不影響其可讀性，但逐點(diǎn)對(duì)比評(píng)估方法會(huì)給出很差的評(píng)分，導(dǎo)致誤判；

2)對(duì)人而言，印刷符號(hào)中“斷裂、冗余”等結(jié)構(gòu)缺陷會(huì)整體影響符號(hào)的可讀性，但逐點(diǎn)對(duì)比的評(píng)估方法無(wú)法考慮整體性。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明為克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足之處，提出了一種芯片表面印刷符號(hào)結(jié)構(gòu)缺陷的質(zhì)量評(píng)估方法，以期通過(guò)提取和分析符號(hào)圖像的缺陷特征，從而得到針對(duì)芯片表面印刷符號(hào)結(jié)構(gòu)質(zhì)量的連續(xù)、直觀的評(píng)估。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

本發(fā)明一種芯片表面印刷符號(hào)結(jié)構(gòu)缺陷的質(zhì)量評(píng)估方法的特點(diǎn)在于包括如下步驟：

S1、采集數(shù)據(jù)并預(yù)處理

S1.1、獲取流水線上芯片的表面圖像，并對(duì)每個(gè)表面圖像中各個(gè)符號(hào)進(jìn)行分割和裁剪處理，得到U種裁剪后的符號(hào)圖像；設(shè)置所有符號(hào)圖像的大小為W×H，W為符號(hào)圖像的寬度，H為符號(hào)圖像的長(zhǎng)度；

S1.2、對(duì)于第u種符號(hào)圖像，選取一張沒(méi)有質(zhì)量缺陷的符號(hào)圖像作為參考圖像，記為Ref_u，其余符號(hào)圖像為待評(píng)估圖像，并記第u種符號(hào)圖像的任意第r張待評(píng)估圖像為

S1.3、采用canny邊界檢測(cè)算法提取參考圖像Ref_u和第r張待評(píng)估圖像的輪廓信息，并使用Jitendra Malik均勻采樣算法對(duì)所提取的輪廓信息分別采樣出n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，得到參考圖像Ref_u的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)集合和第r張待評(píng)估圖像的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)集合其中，表示參考圖像Ref_u的第i個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)，表示第r張待評(píng)估圖像的第i個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)，i＝1,2,…,n；

S2、符號(hào)圖像的特征提取與參考圖像和待評(píng)估圖像的特征配對(duì)