【摘 要】
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半导体制造业的产能需求在近年来不断增加。采用传统的人工分选方式存在生产效率低、检测成本过高的问题,机器视觉技术具有精度高、效率高、无接触识别等优势。本文根据实际工业生产需求,对芯片分选中关键技术展开相关研究,基于机器视觉技术设计了芯片分选系统,实现了匹配定位、芯片识别、缺陷分类等功能。本文的主要研究内容和取得的主要成果如下:（1）设计系统的图像采集模块,根据实际需求对视觉系统各部分关键参数进行计算
【机 构】
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中国电子科技集团公司电子科学研究院
【出 处】
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中国电子科技集团公司电子科学研究院
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半导体制造业的产能需求在近年来不断增加。采用传统的人工分选方式存在生产效率低、检测成本过高的问题,机器视觉技术具有精度高、效率高、无接触识别等优势。本文根据实际工业生产需求,对芯片分选中关键技术展开相关研究,基于机器视觉技术设计了芯片分选系统,实现了匹配定位、芯片识别、缺陷分类等功能。本文的主要研究内容和取得的主要成果如下:（1）设计系统的图像采集模块,根据实际需求对视觉系统各部分关键参数进行计算,确定工业相机、光源以及镜头等关键部件的选型。设计运动控制模块算法并使用模块化思想,开发设计耦合性低、扩展性强的软件架构。（2）芯片图像特征提取方法研究。在自适应蚁群算法的基础上对模糊熵阈值分割算法进行改进,完成缺陷区域的图像分割并优化模糊参数的选取,采用PCA技术对特征进行降维处理。分析边缘特征提取方法,对基于Zernike矩的亚像素边缘特征提取算法进行改进,并使用更加符合边缘位置灰度变化的渐变模型替换Zernike矩的理想阶跃模型。（3）芯片检测定位与缺陷分类研究。以线性化存储思想为基础,将改进梯度量化后的LINE-2D算法用于粗略匹配,再由经K-D树优化的仿射变换ICP算法实现精确匹配,使得误识别率相比于原LINE-2D算法降低了3.9%;针对缺陷分类,设计基于SVM的多分类器构造方案,使用粒子群算法在网格寻优中进行全局搜索,相比网格法寻优时间缩短了89%,实现了对芯片缺陷的分类。
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