【摘 要】
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为了对CSP植球后的芯片进行植球质量检测,采用机器视觉方法,借助LabVIEW中的基本函数库和视觉模块,对植球后的芯片进行图像采集、ROI提取、噪声抑制、二值化和形态学处理,有
【机 构】
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上海理工大学机械工程学院,上海微松工业自动化有限公司
【基金项目】
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上海市科学技术委员会科研计划项目(14111104700)
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为了对CSP植球后的芯片进行植球质量检测,采用机器视觉方法,借助LabVIEW中的基本函数库和视觉模块,对植球后的芯片进行图像采集、ROI提取、噪声抑制、二值化和形态学处理,有效地将焊锡球亮点从图像背景中分割出来,而后运用圆Hough变换对焊锡球进行圆心定位,最终基于焊锡球的实际偏移量,对检测区域中每块芯片植球是否合格作出判断,并且统计出少球与多球的位置信息.结果证明,该算法检测准确度高,具备一定的应用价值.
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