基于OpenCV的晶圓編號識別算法研究

劉勁松+梁皓源

摘要：根據(jù)特定晶圓（Wafer）產(chǎn)品光學特性，基于OpenCV開源視覺庫，設計一套晶圓字符編碼識別系統(tǒng)。系統(tǒng)過程包括光源選型及照射方式選擇、圖像預處理、自適應閾值分割、形態(tài)學處理、圖像矯正及ROI提取。通過優(yōu)化評價標準的模板匹配完成字符識別。經(jīng)過試驗，該系統(tǒng)能夠準確檢測字符，具備一定應用價值。

關(guān)鍵詞：字符檢測；OpenCV；形態(tài)學處理；自適應閾值處理；模板匹配

DOIDOI：10.11907/rjdk.171106

中圖分類號：TP312

文獻標識碼：A 文章編號：1672-7800（2017）006-0025-03

0 引言

半導體工業(yè)某種程度上是國家工業(yè)水平的標桿，其智能化水平尤為重要。機器視覺作為新興且迅速發(fā)展的多學科綜合技術(shù)，是智能化生產(chǎn)的重要組成部分，主要用于缺陷檢測、掃描識別、定位對位等領(lǐng)域，在半導體應用領(lǐng)域舉足輕重[1]。

晶圓（wafer）生產(chǎn)過程中，需頻繁識別記錄本體編號，以便于產(chǎn)品追溯，為提高品質(zhì)控制提供基礎數(shù)據(jù)。以往通過人工進行該項操作，不但增加了人力資源開銷，效率和準確性也無法保障。將機器視覺與晶圓編號識別結(jié)合，可為優(yōu)化晶圓信息提供新思路 。本文基于特定晶圓產(chǎn)品編號特征，結(jié)合Visual C++ 和OpenCV開源視覺庫實現(xiàn)了晶圓字符編號的識別。

1 系統(tǒng)概述

機器視覺系統(tǒng)主要包括圖像采集、圖像處理、目標識別3部分[2]。圖像采集系統(tǒng)和識別算法是影響系統(tǒng)效率和穩(wěn)定性的兩大因素。本文通過選取合適的光源和照射方式獲取優(yōu)質(zhì)的源圖像，然后對圖像進行預處理、矯正、分割，最后通過模板匹配實現(xiàn)字符識別，如圖1所示。

2 光源及照射方式選擇

光源及照射方式直接影響原始圖像質(zhì)量，設計系統(tǒng)時需著重考慮。鑒于晶圓表面呈鏡面特性且編號為刻蝕字符，故選用同軸光照射，見圖2（a），以減少反射光影響。晶圓表面呈暗黃色而字符為黑色，為弱化背景信息并突顯字符，可運用反色溫單色光照射，由色環(huán)（見圖2（b））選用藍色LED光源。圖2（c）為在該照明條件通過CCD相機采集到的灰度圖像。

3 預處理

首先將灰度圖像二值化。本文采用閾值分割法，可先確定全局灰度閾值，而后逐像素點進行灰度值比較，根據(jù)結(jié)果將其重新賦值為0或255。通過圖像灰度直方圖（見圖3），可直觀了解圖像灰度分布，這是確定最優(yōu)閾值常用的方法[3]。

OpenCV中通過函數(shù)calcHist （）統(tǒng)計圖像灰度分布。

得益于光源和光照方式，直方圖分布均衡且明顯分為前后兩個波峰區(qū)域，分別對應著字符及黑色邊緣區(qū)域和主體背景區(qū)域。將灰度直方圖平滑后，選取波谷區(qū)域的最小值作為固定閾值，并以此對原圖像全局二值化。

由圖4可見，部分字符特征信息缺失且圖像邊緣陰影區(qū)域也被突出。此外，由于實際環(huán)境復雜，并不能保證源圖像的灰度直方圖始終呈現(xiàn)明確清晰的雙峰特性，難以獲取最優(yōu)閾值，故固定閾值全局二值化在此并不適合。

考慮到源圖像結(jié)構(gòu)特點，雖然整體背景灰度分布復雜，但字符區(qū)域背景構(gòu)成相對簡單。因此要根據(jù)不同區(qū)域的自身特點選擇適合該區(qū)域的局部閾值，并藉此對當前區(qū)域二值化[4]，這樣不但可以消減噪聲，還可以降低非均勻光照對灰度分布的影響。通過濾波器獲取以某一像素為中心的局部區(qū)域平均灰度值，以此作為閾值，與該像素進行灰度值比較，繼而確定該像素點的灰度取值（0或255），也稱為自適應閾值二值化。其中，濾波器尺寸的選取較為關(guān)鍵。尺寸偏小，可導致對局部區(qū)域平均灰度值估計不足，引入額外噪聲；尺寸偏大，可能會使感興趣區(qū)域丟失特征信息。經(jīng)多次嘗試，筆者選取5×5的濾波器對全圖進行高斯濾波（見圖5）。相對于全局二值化，自適應二值化效果更好，不但完整保留了字符信息，也將背景中低灰度值區(qū)域濾除。

OpenCV通過函數(shù)adaptiveThreshold （） 實現(xiàn)自適應閾值二值化。

4 圖像角度矯正及ROI獲取

機械結(jié)構(gòu)只能保證晶圓字符信息處于鏡頭視野范圍內(nèi)，但字符串方向可能與圖像X軸方向呈一定角度，影響后續(xù)模板匹配的效率和準確性。因此，有必要對圖像進行角度矯正。

首先，對二值圖像進行形態(tài)學處理，目的是將字符區(qū)域連接為一體，使其具備更明顯的特征以便獲取傾斜角度和區(qū)域提取。根據(jù)字符串沿X軸方向展開且字符線條較窄的特點，本文采用1×5橫向進行X方向的多次腐蝕，實現(xiàn)字符區(qū)域連接，再進行膨脹處理，平滑邊緣。該過程后，可能導致原本存在的噪點發(fā)展為橫向線噪聲。因此，隨后以3×1縱向核進行Y方向膨脹腐蝕以消減噪聲，結(jié)果如圖6所示。

OpenCV中通過cvCreateStructuringElementEx （）自定義形態(tài)核，cvErode（）和cvDilate（）分別完成膨脹和腐蝕操作。

由于字符區(qū)域沒有明顯透視效果，且形態(tài)學結(jié)果的下邊緣清晰，故其傾斜角度近似等于待矯正角度。在下邊緣上選取兩個相距較遠的點并計算其連線的傾斜角度[5]，據(jù)此對圖像進行旋轉(zhuǎn)矯正（見圖7）。

OpenCV中先通過cv2DRotationMatrix（）計算二維旋轉(zhuǎn)變化矩陣，再通過cvWarpaffine（）實現(xiàn)圖像的旋轉(zhuǎn)變換。

基于形態(tài)學結(jié)果，結(jié)合先驗知識，設計了兩個條件用于分割并提取字符區(qū)域（見圖8）：①編碼區(qū)域（最小外接矩形）的長寬比接近4：1；②面積最大的矩形連通域。

5 字符識別

由于采用了特定光源及照射方式，且產(chǎn)品編碼字符樣式固定，圖像質(zhì)量及圖像采集的魯棒性均得以保障。筆者使用優(yōu)化度量算子后的基于灰度值的模板匹配進行字符識別，即模板圖像t（r，c）在待識別圖像中逐像素點移動，并在每個位置計算相應的相似度量S，最后取相似度最接近要求的位置作為最佳匹配位置。相似度量是一個函數(shù)，其參變量由模板圖像中各像素點的灰度值t（r，c）及模板ROI在待匹配圖像中移動時ROI的灰度值g（r+u，c+v）確定。而后，根據(jù)這些灰度值數(shù)據(jù)計算一個標量值作為相似度[6]。通過這種方法，變換空間中的每一個點都會得到一個相似度，而此時的變換空間也可以看成為一幅圖像，表達式見式（1）：

6 試驗結(jié)果

筆者在VC++6.0環(huán)境中實現(xiàn)了本文所述字符識別算法流程，并對生產(chǎn)線上隨機抽取的50張圖像進行測試。樣本中，每張圖像的字符區(qū)域都有不同程度的角度傾斜。試驗結(jié)果證明，該算法能夠正確有效地識別字符，且平均檢測時間為1.76 s，滿足一般流水線生產(chǎn)節(jié)拍要求。

但該算法仍有很多不足，體現(xiàn)在：①模板匹配需要占用大量系統(tǒng)資源，如何獲取高質(zhì)量的模板將成為提高算法識別效率和成功率的瓶頸；②該算法針對特定產(chǎn)品設計，普適性較差，主要表現(xiàn)在圖像的獲取和矯正環(huán)節(jié)上，缺乏移植性。

7 結(jié)語

自動化生產(chǎn)線的生產(chǎn)節(jié)拍直接關(guān)乎產(chǎn)品的成本與品質(zhì)控制，將機器視覺應用于產(chǎn)品的可追溯性，既保證了效率又提高了可靠性。本文基于特定晶圓產(chǎn)品的編號特點，結(jié)合光源及照射方式選擇，設計了一種字符識別算法，目的是拋磚引玉，為半導體裝備制造業(yè)的發(fā)展提供思路。該算法雖具備一定實用價值，但仍有很大的改進空間。隨著研究的深入，機器視覺系統(tǒng)在工業(yè)自動化生產(chǎn)中將越來越完善。

參考文獻：

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[7]陳麗芳，劉淵，須文波.改進的歸一互相關(guān)法的灰度圖像模板匹配方法[J].計算機工程與應用，2011，47（26）：181-183.

（責任編輯：杜能鋼）