[發明專利]一種含局部連接性約束的IC芯片點集配準方法

有效

• 申請號: 202110361599.1
• 申請日: 2021-04-02
• 公開（公告）號: CN113034559B
• 公開（公告）日: 2022-06-17
• 發明（設計）人: 高會軍;張元明;孫昊;劉偉華;于興虎;楊憲強
• 申請（專利權）人: 寧波智能裝備研究院有限公司
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06T5/20;G06T7/00
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 岳泉清

1.一種含局部連接性約束的IC芯片點集配準方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

步驟一、使用貼片機視覺檢測系統對準備貼裝的集成電路芯片進行全局拍照，采集得到一組二維點數據作為待配準點；

步驟二、對步驟一中采集得到的待配準點進行預處理，得到的點數據作為參考點集；

步驟二的具體過程為：

步驟二一、使用統計濾波器和半徑濾波器對步驟一中采集得到的待配準點進行刪除，得到濾波后的數據點；

步驟二二、將步驟二一中得到的濾波后的點以矩陣的形式保存為一個數據集，做為參考點集；

步驟三、由步驟二中得到的參考點集創建高斯核Gram矩陣G；

步驟三的具體過程為：

步驟三一、定義空間變換關系f為初始位置x加上一個分布函數v(x)，如下式所示:

f(x)＝x+v(x)

步驟三二、參考點集經過空間變換關系f映射后所得到的變換點集U可表示為U＝f(x_i)＝X+v(X)；X為參考點集{x_i,i＝1,2,...,m}，v(X)為參考點集的分布函數；

步驟三三、參考點集的分布函數v(X)可表示為m×k維高斯核矩陣G與k×2維系數矩陣W的乘積，即v(X)＝GW；

步驟三四、定義高斯核矩陣G的每個元素均可以通過如下公式計算得到

其中，β為平滑參數，下角標i代表矩陣的行，下角標j代表矩陣的列；x_i、x_j均為隸屬于參考點集的參考點；

進而獲取高斯核矩陣G＝{g_i,j,i＝1,2,...,m；j＝1,2,...,n}；

步驟四、根據步驟三中構造的高斯核Gram矩陣G設計k連接矩陣C；

步驟四的具體過程為：

步驟四一、定義參考點x_i的k連接鄰域為由表示的一個集合,該集合的元素為參考點，且滿足P為對應關系矩陣；

步驟四二、步驟四一中的集合中任意一點到參考點x_i的路徑長度l_i,j均大于等于0且小于等于k，約束公式表示如下：

其中，k∈N⁺且滿足1≤k≤m；

步驟四三、定義m×m維二值矩陣C為k連接矩陣，該矩陣用于表示任意兩個參考點在無向圖上是否是相連的，k連接矩陣的每個元素為

進行獲取k連接矩陣C＝{c_i,j,i＝1,2,...,m；j＝1,2,...,n}；

步驟五、使用步驟四中設計的k連接矩陣C計算權重矩陣A；

步驟五的具體過程為：

步驟五一、步驟四中引入k連接矩陣后，利用最小平方誤差來計算、利用鄰域點來表示參考點的權重向量α_i，該權重向量具有m維；

其中，當時，權重向量的元素α_i,j＝0；

步驟五二、根據步驟五一中的權重向量α_i獲取m×m維權重矩陣A為[α₁,α₂,…,α_m]^T；

步驟六、根據步驟五中得到的權重矩陣A初始化期望最大化算法的相關參數；

步驟六的具體過程為：

步驟六一、令W為m×n維系數矩陣且初始化W＝0；

步驟六二、根據步驟五獲取的權重矩陣A為變換點集U中的每個點提取形狀上下文特征；

步驟六三、計算目標點集Y和點變換點集U的形狀上下文特征相似性；

步驟六四、求解對應關系矩陣P；

步驟六五、將矩陣Y、U、P拷貝進顯存,并計算所需的工作緩沖區的大小；

步驟六六、根據Y＝UPWA更新系數矩陣W；

步驟六七、根據步驟六六獲取的系數矩陣W更新變換點集U＝X+GW；

步驟六八、計算高斯協方差σ²和離群點比例ω；

步驟六九、釋放緩沖區和顯存；

步驟七、使用步驟六中初始化的參數為目標點集Y中的每個點提取形狀上下文特征；

步驟八、利用步驟七中得到的形狀上下文特征，迭代更新模板點集直至收斂，獲得最終配準的結果點集，根據最終的配準結果點集對待貼裝芯片進行貼裝作業；

步驟八的具體過程為：

步驟八一、計算更新后的變換點集U的形狀上下文特征，然后利用Hungarian方法和χ²檢驗計算每個參考點和目標點集的每個目標點之間的形狀特征相似性，從而得到權重變量T；

步驟八二、對應關系矩陣P進行求導，并令導數為零，則對應關系矩陣P中的每個元素為

z_i，j為引入的隱藏變量Z的元素，p(y_j|z_i，j)表示觀測點y_j由每個分量z_i，j產生的概率，且由權重變量T計算獲取；p(y_j|z_k.j)表示觀測點y_j由每個分量z_k.j產生的概率，p(z_i，j)表示隱藏變量z_i，j的后驗概率密度，p(z_k，j)表示隱藏變量z_k，j的后驗概率密度；

從而得到對應關系矩陣P；

利用可以得到關系矩陣范數M_P；p(z_i，j|y_j)表示由觀測點z_i，j每個分量y_j產生的概率；

步驟八三、根據對應關系矩陣P獲取更新的高斯協方差σ²和離群點比例ω；

步驟八四、以當前目標點集Y乘以離散比例ω得到模板點集，使高斯協方差σ²不斷趨近于零，迭代更新模板點集直到收斂，獲得最終配準的結果點集，根據最終的配準結果點集對待貼裝芯片進行貼裝作業。