[發明專利]自動光學檢測方法、自動光學檢測系統及記錄媒體

在審

• 申請號: 202111345573.4
• 申請日: 2021-11-15
• 公開（公告）號: CN114972152A
• 公開（公告）日: 2022-08-30
• 發明（設計）人: 古承偉;王上棋;李佳燁
• 申請（專利權）人: 環球晶圓股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/12;G06T7/13;G06V10/764;G06V10/774
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 宋興;劉芳

1.一種自動光學檢測方法，適用于包括光學鏡頭及處理器的光學檢測系統，包括：

經由所述光學鏡頭獲取待測物的原始圖像，其中所述原始圖像包括多個第一圖像；

對所述原始圖像執行邊緣檢測，以獲得具有邊緣圖案的邊緣圖像，其中所述邊緣圖像包括具有邊緣圖案的多個第二圖像；

計算所述多個第二圖像中像素值的最大值、最小值及平均值至少其中之一；

根據單位面積分割所述邊緣圖像為多個圖像區塊，并根據所述多個圖像區塊中包括的所述多個第二圖像對應的所述最大值、所述最小值及所述平均值至少其中之一計算多個特征值；以及

根據所述多個特征值與待測物數據訓練對應待測物缺陷的回歸模型以獲得最佳回歸模型。

2.根據權利要求1所述的自動光學檢測方法，其中所述多個特征值包括標準差、變異系數、平均數、全距、平均絕對偏差至少其中之一。

3.根據權利要求1所述的自動光學檢測方法，其中所述待測物數據包括預期輸出，并且根據所述多個特征值與所述待測物數據訓練對應待測物缺陷的所述回歸模型以獲得所述最佳回歸模型的步驟包括：

將所述多個特征值及所述預期輸出作為輸入數據輸入至所述回歸模型以訓練所述回歸模型，并產生對應所述多個特征值的多個權重。

4.根據權利要求3所述的自動光學檢測方法，還包括：

基于經訓練的所述回歸模型根據所述多個權重對所述多個特征值進行分類以產生對應所述多個特征值的分類結果；以及

將所述分類結果與所述預期輸出進行比對以判斷所述分類結果是否符合預期。

5.根據權利要求4所述的自動光學檢測方法，還包括：

若所述分類結果符合預期，則設定所述經訓練的所述回歸模型為所述最佳回歸模型，并且

若所述分類結果不符合預期，則重新選擇用于訓練所述回歸模型的多個特征值，并重新訓練所述回歸模型。

6.根據權利要求1所述的自動光學檢測方法，還包括：

基于所述最佳回歸模型對第三圖像進行分類，以產生對應所述第三圖像的分類結果。

7.一種自動光學檢測系統，包括：

光學鏡頭，經配置以獲取待測物的原始圖像，其中所述原始圖像包括多個第一圖像；以及

處理器，耦接所述光學鏡頭，經配置以：

對所述原始圖像執行邊緣檢測，以獲得具有邊緣圖案的邊緣圖像，其中所述邊緣圖像包括具有邊緣圖案的多個第二圖像；

計算所述多個第二圖像中像素值的最大值、最小值及平均值至少其中之一；

根據單位面積分割所述邊緣圖像為多個圖像區塊，并根據所述多個圖像區塊中包括的所述多個第二圖像對應的所述最大值、所述最小值及所述平均值至少其中之一計算多個特征值；以及

根據所述多個特征值與待測物數據訓練對應待測物缺陷的回歸模型以獲得最佳回歸模型。

8.根據權利要求7所述的自動光學檢測系統，其中所述多個特征值包括標準差、變異系數、平均數、全距、平均絕對偏差至少其中之一。

9.根據權利要求7所述的自動光學檢測系統，其中所述待測物數據包括預期輸出，并且所述處理器經配置以：

將所述多個特征值及所述預期輸出作為輸入數據輸入至所述回歸模型以訓練所述回歸模型，并產生對應所述多個特征值的多個權重。

10.根據權利要求9所述的自動光學檢測系統，其中所述處理器更經配置以：

基于經訓練的所述回歸模型根據所述多個權重對所述多個特征值進行分類以產生對應所述多個特征值的分類結果；以及

將所述分類結果與所述預期輸出進行比對以判斷所述分類結果是否符合預期。