【技術實現步驟摘要】
本申請涉及圖像處理，具體涉及一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法及系統。
技術介紹
1、ic封裝載板作為一種高端pcb板，是芯片封裝環節中不可或缺的一部分，相比于傳統pcb板，ic封裝載板的工藝更加復雜，在制造過程中極易產生各種缺陷，為保障ic封裝載板的質量和可靠性，需要對ic封裝載板進行外觀缺陷檢測。隨著ic封裝載板制造工藝的發展，其線寬和線距也隨之變小，為了檢測出ic封裝載板中的微小外觀缺陷，需要使用顯微鏡成像系統采集ic封裝載板圖像，而這會造成ic封裝載板圖像中金面區域中的正常紋理、噪聲以及外觀缺陷被同時放大，此時ic封裝載板圖像中金面區域的紋理、噪聲可能會與某些外觀缺陷比較類似，比如氧化缺陷，若不對ic封裝載板圖像中的金面紋理和噪聲進行濾波處理，會容易把ic封裝載板圖像中的金面紋理和噪聲誤判為外觀缺陷。
2、現在常用的圖像濾波方法包括中值濾波、均值濾波、高斯濾波、雙邊濾波等，這些方法的濾波效果通常與窗口大小有關，但是這些方法中的窗口大小通常是由經驗選取的固定值，無法適應ic封裝載板上金面區域中紋理和氧化缺陷的復雜性，容易造成ic封裝載板圖像中金面區域的紋理不能被有效濾除，或者金面區域中的氧化缺陷被過度濾除，進而降低對ic封裝載板上缺陷檢測的準確度。
技術實現思路
1、為了解決上述技術問題，本申請的目的在于提供一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法及系統，所采用的技術方案具體如下：
2、第一方面，本申請實施例提供了一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法，該
3、獲取封裝載板灰度圖，并采用雙閾值分割獲取封裝載板灰度圖中的目標區域；
4、采用凸包算法獲取目標區域中各個凸包，并將各凸包分割為多個超像素塊；
5、獲取各凸包內每個超像素塊的色度統計直方圖，根據各凸包內每個像素塊與其余所有凸包內所有超像素塊的色度統計直方圖間的相似度，確定各凸包內每個超像素塊的顏色差異值；
6、獲取各凸包內每個超像素塊的亮度統計直方圖，按照所述顏色差異值的確定方法，得到每個超像素塊的亮度差異值，并結合所述顏色差異值，確定各凸包內每個超像素塊的顏色亮度差異值；
7、提取各凸包內每個超像素塊的連通域，根據各凸包內每個超像素塊中任意兩個連通域之間距離的分布情況，確定各凸包內每個超像素塊的區域集中度，并結合所述顏色亮度差異值以及各凸包內每個超像素塊中所有連通域的面積，確定各凸包內每個超像素塊的區域特征值；
8、根據目標區域中所有像素點的亮度值，結合所述區域特征值確定封裝載板灰度圖中每個像素點的紋理過濾程度，并結合封裝載板灰度圖中像素點的分布情況確定封裝載板灰度圖中各像素點的濾波窗口，對濾波后的封裝載板進行檢測。
9、優選的，所述各凸包內每個超像素塊的顏色差異值為各凸包內每個超像素塊的色度統計直方圖與其余所有凸包的所有超像素塊的色度統計直方圖的相似度的均值取倒數。
10、優選的，所述各凸包內每個超像素塊的顏色亮度差異值為各凸包內每個超像素塊的顏色差異值與亮度差異值的均值。
11、優選的，所述各凸包內每個超像素塊的區域集中度為各凸包內每個超像素塊中任意兩個連通域的距離的均值。
12、優選的，所述各凸包內每個超像素塊的區域特征值的表達式為：；式中，表示第i個凸包內第j個超像素塊的區域特征值；表示第i個凸包內第j個超像素塊的顏色亮度差異值；表示第i個凸包內第j個超像素塊的區域集中度；表示第i個凸包內第j個超像素塊中所有連通域面積的均值。
13、優選的，所述封裝載板灰度圖中各像素點的紋理過濾程度的確定方法為：
14、基于封裝載板灰度圖的目標區域中所有像素點的亮度值，確定像素點集合；
15、封裝載板灰度圖中各像素點的紋理過濾程度的表達式為：；式中，表示封裝載板灰度圖中第k個像素點的紋理過濾程度；表示封裝載板灰度圖中第k個像素點所在超像素塊的區域特征值；f表示像素點集合；norm(?)表示歸一化函數；表示大于0的預設常數。
16、優選的，所述像素點集合的確定方法為：
17、將封裝載板灰度圖的目標區域中所有凸包內所有像素點在hsv通道中對應的亮度值作為閾值分割算法的輸入，得到亮度閾值，將目標區域中所有凸包內亮度值小于亮度閾值的所有像素點組成的集合記為像素點集合。
18、優選的，所述封裝載板灰度圖中各像素點的濾波窗口的表達式為：；式中，表示封裝載板灰度圖中第k個像素點的濾波窗口；表示封裝載板灰度圖中第k個像素點的紋理過濾程度；d表示目標區域中所有像素點組成的集合；、為大于0的預設常數，其中，；round(?)為四舍五入函數。
19、優選的，所述對濾波后的封裝載板進行檢測，包括：
20、將封裝載板灰度圖作為濾波算法的輸入，其中，將封裝載板灰度圖中每個像素點的濾波窗口作為濾波算法中的窗口，輸出過濾后的封裝載板灰度圖；
21、利用光學自動化檢測系統將過濾后的封裝載板灰度圖與ic封裝載板的標準模板圖像進行比較，檢測封裝載板灰度圖中的缺陷。
22、第二方面，本申請實施例還提供了一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測系統，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述任意一項所述方法的步驟。
23、本申請至少具有如下有益效果：
24、本申請通過對ic封裝載板上金面區域中的正常紋理區域、氧化缺陷區域以及采集的圖像中出現的噪聲進行分析，并結合各凸包內每個超像素塊的顏色亮度差異值，構建超像素塊的區域特征值，其有益效果在于提高了ic封裝載板的封裝載板灰度圖中所述正常紋理區域、氧化缺陷區域中的像素點以及噪聲像素點之間的區分度，對ic封裝載板表面上金面區域中的氧化缺陷區域在封裝載板灰度圖中對應的像素點進行了更加準確地識別。
25、本申請基于區域特征值構建的紋理過濾程度自適應地獲取ic封裝載板的封裝載板灰度圖中各個像素點在濾波算法中的窗口大小，利用濾波算法實現對ic封裝載板的封裝載板灰度圖中的金面區域紋理的過濾，并根據過濾后的封裝載板灰度圖完成對ic封裝載板的外觀缺陷的檢測，其有益效果在于在使用濾波算法對ic封裝載板的封裝載板灰度圖中的金面區域的紋理進行過濾時，能夠自適應地為所述封裝載板灰度圖中的各個像素點分別選擇合適的窗口尺寸，在確保ic封裝載板的封裝載板灰度圖中金面區域的紋理被有效濾除的前提下，有效保留了金面區域中的氧化缺陷的細節紋理信息。
26、本申請通過分析ic封裝載板上金面區域中的正常紋理區域、氧化缺陷區域以及采集的圖像中出現的噪聲等特征，確定ic封裝載板上每個像素點在濾波算法中的窗口尺寸，提高了對ic封裝載板上金面區域中氧化缺陷檢測的準確度。
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1.一種IC封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的一種IC封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法，其特征在于，所述各凸包內每個超像素塊的顏色差異值為各凸包內每個超像素塊的色度統計直方圖與其余所有凸包的所有超像素塊的色度統計直方圖的相似度的均值取倒數。
3.如權利要求1所述的一種IC封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法，其特征在于，所述各凸包內每個超像素塊的顏色亮度差異值為各凸包內每個超像素塊的顏色差異值與亮度差異值的均值。
4.如權利要求1所述的一種IC封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法，其特征在于，所述各凸包內每個超像素塊的區域集中度為各凸包內每個超像素塊中任意兩個連通域的距離的均值。
5.如權利要求1所述的一種IC封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法，其特征在于，所述各凸包內每個超像素塊的區域特征值的表達式為：；式中，表示第i個凸包內第j個超像素塊的區域特征值；表示第i個凸包內第j個超像素塊的顏色亮度差異值；表示第i個凸包內第j個超像素塊的區域集中度；表示第i個凸包內第j個超像素塊中所有連通域面積的均值。
...【技術特征摘要】
1.一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法，其特征在于，所述各凸包內每個超像素塊的顏色差異值為各凸包內每個超像素塊的色度統計直方圖與其余所有凸包的所有超像素塊的色度統計直方圖的相似度的均值取倒數。
3.如權利要求1所述的一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法，其特征在于，所述各凸包內每個超像素塊的顏色亮度差異值為各凸包內每個超像素塊的顏色差異值與亮度差異值的均值。
4.如權利要求1所述的一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法，其特征在于，所述各凸包內每個超像素塊的區域集中度為各凸包內每個超像素塊中任意兩個連通域的距離的均值。
5.如權利要求1所述的一種ic封裝載板外觀缺陷視覺檢測方法，其特征在于，所述各凸包內每個超像素塊的區域特征值的表達式為：；式中，表示第i個凸包內第j個超像素塊的區域特征值；表示第i個凸包內第j個超像素塊的顏色亮度差異值；表示第i個凸包內第j個超像素塊的區域集中度；表示第i個凸包內第j個超像素塊中所有連通域面...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王凱，曹軍，房傳球，侯廷帥，朱思鵬，
申請(專利權)人：超技工業廣東股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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