【摘 要】
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由于芯片高速发展的需要,芯片的自动化生产设备的需求也得到了飞速的发展。本人在研究生的学习阶段加入了摩托罗拉中国电子有限公司的第二校园计划,在天津的封装测试厂参加了
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由于芯片高速发展的需要,芯片的自动化生产设备的需求也得到了飞速的发展。本人在研究生的学习阶段加入了摩托罗拉中国电子有限公司的第二校园计划,在天津的封装测试厂参加了芯片图像识别缺陷检测系统的研究。本文首先介绍了国内芯片生产的概况,以及本课题的研究和开发的必要性,同时给出了这次开发研究的技术指标和要求。然后,从系统的硬件的组成,图像识别前的图像预处理,芯片的模板匹配及芯片缺陷检测各个方面详细讨论了芯片定位检测系统。为抑制噪声的影响,本文讨论了几种降噪方法,并分析了各自的优缺点,根据实际情况选择出了适宜的降噪算法。在分析二维模板匹配的基础上,提出了适用于非精度定位的一维投影模板匹配方法。极大的加快了识别的速度,减少了运算量,使芯片的定位和缺陷查找控制在100ms。芯片缺陷检测部分介绍了边界跟踪,区域生长等算法以及边缘检测算法,对边缘检测一阶微分和二阶微分算子做了理论讨论,采用Roberts算子不仅保护了边缘信息,并且满足适时性的需求。
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