基于机器视觉的FLIP CHIP芯片检测与定位算法研究

摘要

随着贴片机和电子封装技术的发展，FLIP CHIP芯片成为表面贴装元件中的热点，而在贴片机的工作流程中，对芯片的缺陷检测和位姿获取是保证芯片能够正确贴装的关键。本文针对贴片机视觉系统中FLIP CHIP芯片的检测与定位系统展开深入研究，在分析了FLIP CHIP芯片的封装特点和国内外研究现状后，设计了包括芯片图像预处理、芯片图像特征提取和芯片缺陷检测与位姿获取的FLIP CHIP检测与定位算法流程，具体研究内容如下：
　　对FLIP CHIP芯片采集过程中可能出现的噪声、光照不均匀和焊锡高亮度干扰点进行图像预处理，得到一幅理想的二值图像。首先采用基于概率统计的光照不均匀校正算法对噪声环境下芯片原图像中的光照不均匀现象进行校正，再选用最大类间方差法将芯片图像中的目标区域与背景区分开，最后采用形态学操作中的开操作和闭操作去除Otsu二值化后出现的白色和黑色干扰区域。
　　将二值图像进行连通区域标记进而获取目标轮廓，再以轮廓的Hu不变矩为判定依据将FLIP CHIP芯片的焊球轮廓筛选出来，剔除目标轮廓中的干扰轮廓。对比分析基于灰度相似性的区域生长法和基于灰度不连续性的Canny边缘检测法后，采用基于灰度不连续性的特征提取方法，将芯片焊球的轮廓图像与Canny边缘检测图像进行与操作，对边缘点进行距离滤波后获得高精度的焊球边缘点集。
　　采用最小二乘圆拟合的方法简单精确表示芯片中焊球的位置，根据拟合圆的参数获取焊球个数、焊球直径、焊球位置等芯片重要数据信息。将检测到的芯片数据信息与标准数据信息相对比，返回待检测芯片的错误码及缺陷类型。在确保芯片完好无损后，采用基于参数空间的点模匹配算法实现对芯片的定位，该算法不需要绘制模板图像，不完全依赖于外围焊球中心坐标，同时针对不对称或不规则的焊球分布类型芯片也可以实现准确的定位。最后对完整的检测与定位算法进行鲁棒性与通用性测试，通过对测试结果的分析可以看出本文所提出的算法可以满足贴片机精度及速度要求，可以检测各种类型焊球分布的FLIP CHIP芯片。

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第1章 绪论

1.1 课题背景及研究的目的和意义

1.2 芯片检测与定位视觉系统概述

1.3 国内外研究现状

1.4 本文主要研究内容及各章节安排

第2章 芯片图像预处理

2.1 引言

2.2 图像光照不均匀校正

2.3 图像二值化

2.4 形态学操作

2.5 本章小结

第3章 芯片图像特征提取

3.1 引言

3.2 轮廓提取与筛选

3.3 基于灰度相似性的方法

3.4 基于灰度不连续性的方法

3.5 本章小结

第4章 芯片缺陷检测与位姿获取

4.1 引言

4.2 芯片焊球数据获取

4.3 芯片的检测与定位算法

4.4 算法测试

4.5 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

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