龔箭



摘要:目的:找出一種實用的芯片缺陷自動檢測方法,以保證芯片質量。方法;將芯片的主體從背景中分離出來,進行預處理后,再進行分割,然后進行連通區域標記并統計出連通區域的數目即是芯片的數目,通過比較檢測面板和標準面板的芯片數目,根據差異判定缺陷。結果:該方法編制的程序比較準確地計算出了芯片的數目。結論:該功能的良好使用,可以配套自動化的送料、分揀系統,再包裝打標識,入庫,提高效率。
關鍵詞:集成電路芯片;矩陣分割;芯片數目
中圖分類號:TB487? ? ? ? 文獻標識碼:A
文章編號:1009-3044(2019)16-0180-03
開放科學(資源服務)標識碼(OSID):
Abstract: Objective:To find out a practical method of automatic chip defect detection to ensure chip quality.Methods:The main body of the chip is separated from the background, preprocessed and then segmented, then the connected area is marked and the number of connected areas is counted as the number of chips, and the defect is judged according to the difference by comparing the number of chips of the detection panel and the standard panel.Results:The program compiled by this method calculates the number of chips more accurately.Conclusion:The good use of this function can be matched with automatic feeding and sorting system, packaging and marking, storage, and improve efficiency.
Key words: integranted circuit chip; matrix partition; number of chip
目前市場上對于集成電路芯片缺陷自動檢測的系統價格高昂,而且對芯片圖像采集的工業環境要求較高,但在實際工作中,初期的要求并不是很高,而且企業比較困難,基于此,本文試圖探討一種實用而方便的檢測方法,用于檢測集成電路板上的芯片和模板一致,為企業提供方便而價廉的核心功能產品,以進一步配套自動化的配料、分揀系統,再包裝打標識,入庫,這將為芯片微型企業創出一條嶄新的快速發展道路,大大提高其在國民生產中的應用水平,對芯片檢測具有深遠的現實意義。
1 檢測目標的確定
從集成電路生產流程中我們可看出芯片制造主要分為晶圓制造和晶圓加工。由于目標產品的復雜性,我們首先簡單地選取原始的晶圓產品,即初期的目標產品上沒有其他的印制電路,不存在其他的圖形。
圖1所示是我們在簡易環境下獲取的集成電路圖像,提取的是目標產品的四分之一,只要能統計出目標產品中芯片的個數,如果個數和標準面板中的個數相同,即確定是良品。
2 檢測方法
將集成電路板的主體從背景中分離出來,進行預處理后,再進行分割,之后進行連通區域標記并統計連通區域數目即是芯片數目,如果和標準面板中數目相等即認為是良品。
2.1 圖形預處理
通過觀察,我們可以發現背景桌子與芯片主體的亮度不同,可以通過這個作為突破點,構造一個5*5矩形的構造元素,對圖像進行形態學開操作,去掉那些不完全包括在矩形中的對象,從而實現對背景亮度的估計。
(1)讀取圖片
首先通過imread函數讀取圖像數據:
(2)背景估計
(3) 消除背景
在上一步,我們已經將背景所標記出來,為了標識出主體區域,我們要將背景消除掉。此處,我們使用imsubtract函數,這個函數的作用為從圖像中減去另一個圖像或者減去一個常數。同時,由于亮度過暗,我們通過imadjust函數調整亮度以便后續操作
可以看到,通過減去了背景,畫面上只剩下了芯片的部分,這也完成了要求中的標識要求。對這區域的定向操作顯然要比對整塊圖像操作要簡便許多。
(4)灰度化及二值化
接下來要完成的是對圖像中小芯片,即米色小方塊的計數。可以想到的方法是計算像素的連通區域,從而計算出小方塊數目。所以接下來要做的就是將前面所得的圖片進行二值化,以便計算連通區域。
所謂二值化,就是將圖像上的像素點的灰度值設置為0或255,也就是將整個圖像呈現出明顯的只有黑和白的視覺效果。
在這里,我們經過了多次調整,最終將閾值確定為0.5,在這個閾值下圖像的二值化效果最好。通過確定了閾值,im2bw通過設定閾值,對整個圖像進行閾值變換,大于(閾值*255)的像素點的RGB值調為255,而將小于的RGB值調為0,從而達到了二值化的目的。
2.2 分割
為了方便程序處理,我們又將圖形進行矩陣分割運算,如圖5所示:
2.3 連通區域標記
對于二值圖像來說,如果兩個像素點相鄰且值相同(同為0或同為1),那么就認為這兩個像素點在一個相互連通的區域內。而同一個連通區域的所有像素點,都用同一個數值來進行標記,這個過程就叫連通區域標記。在判斷兩個像素是否相鄰時,我們通常采用4連通或8連通判斷。4鄰接一共4個點,即上下左右。8鄰接的點一共有8個,包括了對角線位置的點。
我們采用八鄰接對圖5統計連通區域的塊數,得到連通區域的塊數即為芯片總數。
3 結論
本文提出了簡單易行的檢測集成電路芯片良品的方法,程序運行結果顯示和芯片的具體數目相一致,證明這種方法切實可行,對工業環境要求不高,適用于小微企業初期的良品檢測,具有實際的指導意義。
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