石英晶片表面在线缺陷检测算法研究

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随着工业水平的不断提高,工业生产设备已从人工操作设备向全自动、半自动机器设备转变。基于机器视觉的智能检测类设备逐步代替依靠人眼的各类检测环节,提高检测精度,增加工业生产效率。本文以全自动石英晶片外观分选机项目为例,介绍了机器视觉与数字图像处理系统在工业检测中的应用,并在前人的基础上提出更加准确的检测方案,以适应更多种类晶片的外观检测,实现改变依靠人工目检的生产现状,提高晶片制造行业整体的科技水平。本文将首先从介绍机器视觉检测技术开始,进而介绍本文例证的石英晶片的生产工序相关信息与缺陷成因、分析,及目前针对于石英晶片外观检测技术自动化的现状,提出本项目的要求和预期。然后着重介绍了本项目研制的石英晶片外观分选机的四大模块组成,从外观到算法整体描述了该机的设计方案。创造性的根据晶片外观的种类以及客观物理量与图像的联系对算法进行分类,并实现对分类环节的自动标定。从宏观角度分析缺陷的矢量描述与定量模式识别之间的联系,验证图像分析中的缺陷认知以及该认知对应于实际物理量时的关系。最后介绍石英晶片外观分选的定位算法、依照分类自动标定过后的晶片角落区域和内部区域的检测算法,并演示检测结果。在文章结尾提出对未来的展望。
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