專利名稱：一種芯片外觀檢測方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于芯片外觀檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種芯片外觀檢測方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
目前，廣泛應(yīng)用于筆記本電腦、手機(jī)等高科技電子產(chǎn)品中的硅麥克風(fēng)在其生產(chǎn)過 程中，須對(duì)生產(chǎn)過程中的各個(gè)步驟進(jìn)行嚴(yán)格檢查，剔除掉不合格的產(chǎn)品，以保證出廠的硅麥 克風(fēng)的質(zhì)量。由于硅麥克風(fēng)芯片外觀直接影響硅麥克風(fēng)的性能，特別是對(duì)于硅麥克風(fēng)正面的焊 盤，當(dāng)焊盤中進(jìn)入灰塵或出現(xiàn)劃痕等缺陷時(shí)，直接影響硅麥克風(fēng)的發(fā)音性能，因此，有必要 在硅麥克風(fēng)出廠前對(duì)其芯片上的焊盤的外觀進(jìn)行檢測。現(xiàn)有技術(shù)中，生產(chǎn)廠家采用人工目檢的方法，將焊盤外觀有缺陷的硅麥克風(fēng)芯片 手動(dòng)挑出，其檢測速度慢，檢測效率低，且工人長時(shí)間工作后容易產(chǎn)生視覺疲勞，造成誤檢 和漏檢。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提一種芯片外觀檢測方法，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中，生產(chǎn) 廠家采用人工目檢的方法將焊盤外觀有缺陷的硅麥克風(fēng)芯片手動(dòng)挑出，檢測速度慢，檢測 效率低的問題。本發(fā)明實(shí)施例是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種芯片外觀檢測方法，所述方法包括以下步驟獲取待測芯片的圖片；識(shí)別所述待測芯片的圖片上是否有焊盤，當(dāng)識(shí)別有焊盤時(shí)，保存所述焊盤的位置 信息，并根據(jù)保存的所述焊盤的位置信息對(duì)獲取的所述待測芯片的圖片進(jìn)行第一灰度處 理；對(duì)第一灰度處理后的所述待測芯片的圖片進(jìn)行連通域分析，識(shí)別所述焊盤上是否 有缺陷。本發(fā)明實(shí)施例的另一目的在于提供一種芯片外觀檢測系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括圖片獲取單元，用于獲取待測芯片的圖片；識(shí)別單元，用于識(shí)別所述圖片獲取單元獲取的待測芯片的圖片上是否有焊盤；第一灰度處理單元，用于當(dāng)所述識(shí)別單元識(shí)別所述待測芯片的圖片上有焊盤時(shí)， 保存所述焊盤的位置信息，并對(duì)所述圖片獲取單元獲取的待測芯片的圖片進(jìn)行第一灰度處 理；缺陷檢測單元，用于對(duì)所述第一灰度處理單元進(jìn)行第一灰度處理后的待測芯片的 圖片進(jìn)行連通域分析，識(shí)別所述焊盤上是否有缺陷。本發(fā)明實(shí)施例中，當(dāng)根據(jù)焊盤的形狀特征識(shí)別待測芯片的圖片上有焊盤時(shí)，保存 焊盤形狀特征信息，并對(duì)獲取的圖像進(jìn)行灰度處理后，通過連通域分析，提取出灰度處理后 的圖片中的缺陷，實(shí)現(xiàn)了芯片上焊盤外觀缺陷的自動(dòng)識(shí)別，避免了人工目檢方式檢測焊盤缺陷所造成的檢測速度慢、檢測效率低的問題。


圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的芯片外觀檢測方法的流程圖；圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的芯片外觀檢測系統(tǒng)的原理框圖；圖3是圖2的具體結(jié)構(gòu)圖。
具體實(shí)施例方式為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì) 本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并 不用于限定本發(fā)明。本發(fā)明實(shí)施例中，當(dāng)根據(jù)焊盤的形狀特征識(shí)別待測芯片的圖片上有焊盤時(shí)，保存 焊盤形狀特征信息，并對(duì)獲取的圖像進(jìn)行灰度處理后，通過連通域分析，提取出灰度處理后 的圖片中的缺陷。圖1示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的芯片外觀檢測方法的流程。在步驟SlOl中，獲取待測芯片的圖片。該步驟具體可以為對(duì)待測芯片進(jìn)行拍攝并存儲(chǔ)拍攝的待測芯片的圖片；獲取存 儲(chǔ)的待測芯片的圖片。在步驟S102中，識(shí)別獲取的待測芯片的圖片上是否有焊盤，當(dāng)識(shí)別有焊盤時(shí)，保 存焊盤的位置信息，并根據(jù)保存的焊盤的位置信息對(duì)獲取的待測芯片的圖片進(jìn)行第一灰度處理。具體地，識(shí)別獲取的待測芯片的圖片上是否有焊盤，當(dāng)識(shí)別有焊盤時(shí)，保存焊盤的 位置信息的步驟可以為接收預(yù)設(shè)的或用戶選取的或按照一定算法由系統(tǒng)自動(dòng)選取的閾 值，對(duì)獲取的待測芯片的圖片進(jìn)行二值化處理；當(dāng)識(shí)別獲取的待測芯片的圖片上有焊盤時(shí)， 根據(jù)迭代算法，接收由用戶或其它軟件選取的多個(gè)閾值，對(duì)獲取的待測芯片的圖片進(jìn)行多 次二值化處理；提取二值化處理后的待測芯片的圖片上，焊盤的位置信息并保存，進(jìn)一步 地，焊盤的位置信息是指焊盤輪廓的坐標(biāo)信息。另外，識(shí)別獲取的待測芯片的圖片上是否有焊盤，當(dāng)識(shí)別有焊盤時(shí)，保存焊盤的位 置信息的步驟具體還可以為接收預(yù)設(shè)的或用戶選取的或按照一定算法由系統(tǒng)自動(dòng)選取的 閾值，對(duì)獲取的待測芯片的圖片進(jìn)行二值化處理；在二值化處理后的待測芯片的圖片中，提 取連通域，并計(jì)算提取的連通域的形狀參數(shù)，如連通域的長、寬、連通域外接輪廓的長寬、連 通域長、寬的比值關(guān)系等參數(shù)；將提取的連通域的形狀參數(shù)，與預(yù)存的焊盤的相應(yīng)的形狀參 數(shù)進(jìn)行比較，當(dāng)提取的連通域的形狀參數(shù)與預(yù)存的焊盤的相應(yīng)的形狀參數(shù)相同時(shí)，提取連 通域的位置信息并保存，即為焊盤的位置信息，進(jìn)一步地，焊盤的位置信息是指焊盤輪廓的 坐標(biāo)信息。本發(fā)明實(shí)施例中，焊盤的形狀可以為矩形、圓形、環(huán)形或其它非規(guī)則形狀，根據(jù)保 存的焊盤的位置信息對(duì)獲取的待測芯片的圖片進(jìn)行灰度處理的過程具體為根據(jù)保存的焊 盤的位置信息，將獲取的待測芯片的圖片上，焊盤輪廓及焊盤輪廓內(nèi)區(qū)域的灰度值設(shè)置為 與焊盤輪廓外的區(qū)域的灰度值不同。
另外，步驟S102中，當(dāng)識(shí)別獲取的待測芯片的圖片上沒有焊盤，即獲取的待測芯 片的圖片為待測芯片表面上焊盤對(duì)側(cè)表面的圖片時(shí)，對(duì)獲取的待測芯片的圖片進(jìn)行第二灰 度處理；對(duì)第二灰度處理后的待測芯片的圖片進(jìn)行連通域分析，提取待測芯片表面上焊盤 對(duì)側(cè)表面的缺陷。其中，待測芯片表面上焊盤對(duì)側(cè)表面是指待測芯片的與焊盤所在一面相 對(duì)的一側(cè)的表面，例如當(dāng)焊盤在待測芯片的正面，則待測芯片表面上焊盤對(duì)側(cè)表面指的是 待測芯片的背面。由于某些缺陷區(qū)域，如劃痕區(qū)域等，其灰度值與圖片上其它區(qū)域的灰度值 接近，本發(fā)明實(shí)施例中，對(duì)獲取的圖片進(jìn)行第二灰度處理的步驟具體為將獲取的待測芯片 的圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖；將轉(zhuǎn)換后的灰度圖進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，將形態(tài)學(xué)處理后的圖片作為背 景圖片；將轉(zhuǎn)換后的灰度圖與該背景圖片相減，得到前景圖片，以此前景圖片作為第二灰度 處理后的待測芯片的圖片執(zhí)行后續(xù)步驟；當(dāng)然，對(duì)于一些灰度值區(qū)域與芯片其它區(qū)域灰度 值差別較大的缺陷，如芯片上較明顯的污點(diǎn)等，對(duì)獲取的待測芯片的圖片進(jìn)行第二灰度處 理也可以只是將獲取的待測芯片的圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖，并以轉(zhuǎn)換后的灰度圖作為第二灰度 處理后的待測芯片的圖片執(zhí)行后續(xù)步驟。進(jìn)一步地，在提取芯片表面缺陷的步驟之后，本發(fā)明實(shí)施例還可以進(jìn)一步包括以 下步驟利用坐標(biāo)映射算法，將提取的焊盤缺陷標(biāo)示于獲取的待測芯片的圖片中。進(jìn)一步 地，在將缺陷標(biāo)示于獲取的圖片中的步驟之后還可以進(jìn)一步包括以下步驟顯示標(biāo)示有缺 陷的圖片。在步驟S103中，對(duì)灰度處理后的待測芯片的圖片進(jìn)行連通域分析，識(shí)別焊盤上是 否有缺陷。該步驟具體可以為選取介于焊盤輪廓和焊盤區(qū)域內(nèi)的灰度值與預(yù)設(shè)的缺陷灰 度值之間的一個(gè)灰度值作為閾值，將第一灰度處理后的待測芯片的圖片進(jìn)行二值化處理； 識(shí)別二值化處理后的所述待測芯片的圖片中，是否有灰度值等于預(yù)設(shè)的缺陷灰度值的像素 點(diǎn)，當(dāng)識(shí)別有時(shí)，焊盤存在缺陷，當(dāng)識(shí)別沒有時(shí)，認(rèn)為焊盤合格。當(dāng)識(shí)別焊盤有缺陷時(shí)，提取 焊盤缺陷，具體為提取二值化處理后的待測芯片的圖片中，灰度值等于預(yù)設(shè)缺陷灰度值的 像素點(diǎn)坐標(biāo)，提取出的像素點(diǎn)坐標(biāo)構(gòu)成一連通域；記錄提取出的連通域外接輪廓的坐標(biāo)信 息；根據(jù)記錄的連通域外接輪廓的坐標(biāo)信息得到連通域的形狀參數(shù)，如連通域的長、寬、連 通域外接輪廓的長寬、連通域長、寬的比值關(guān)系等參數(shù)，并根據(jù)得到的形狀參數(shù)區(qū)分焊盤缺 陷是劃痕缺陷或污點(diǎn)缺陷。其中，為了提高缺陷提取準(zhǔn)確率，在提取二值化處理后的待測芯 片的圖片中的點(diǎn)坐標(biāo)，構(gòu)成連通域后，還可以進(jìn)一步濾除連通域區(qū)域的雜質(zhì)、背景噪聲等影 響。在步驟S103之后，本發(fā)明實(shí)施例還可以進(jìn)一步包括以下步驟利用坐標(biāo)映射，將 缺陷標(biāo)示于獲取的圖片中。進(jìn)一步地，在將缺陷標(biāo)示于獲取的待測芯片的圖片中的步驟之 后還可以進(jìn)一步包括以下步驟顯示標(biāo)示有缺陷的圖片。另外，在步驟SlOl之后，步驟S102之前，本發(fā)明實(shí)施例還可以包括判斷待測芯片 尺寸是否合格的步驟，具體為根據(jù)芯片的形狀特征查找獲取的待測芯片的圖片上芯片的 輪廓，獲取查找到的芯片輪廓坐標(biāo)信息；根據(jù)獲取的芯片輪廓坐標(biāo)信息計(jì)算得到待測芯片 尺寸數(shù)據(jù)，如芯片的長度值、寬度值、面積值等；將計(jì)算得到的待測芯片尺寸數(shù)據(jù)與預(yù)存的 芯片尺寸參考數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，從而判斷待測芯片尺寸是否合格。更具體地，根據(jù)芯片的形狀 特征查找獲取的圖片上芯片的輪廓的步驟具體為根據(jù)預(yù)設(shè)的或用戶選取的或按照一定算法由系統(tǒng)自動(dòng)選取的閾值將獲取的待測芯片的圖片進(jìn)行二值化處理；對(duì)二值化處理后的待 測芯片的圖片進(jìn)行形態(tài)學(xué)圖像處理，以提取二值化處理后的待測芯片的圖片中的待測芯片 的輪廓。為了提高提取的芯片輪廓的精度，具體實(shí)現(xiàn)時(shí)，也可以先對(duì)獲取的待測芯片的圖片 進(jìn)行高斯平滑化處理，再對(duì)高斯平滑化處理后的圖片進(jìn)行二值化處理。此時(shí)，步驟S102中， 根據(jù)焊盤的形狀特征識(shí)別獲取的圖片上是否有焊盤的步驟具體為根據(jù)獲取的芯片輪廓坐 標(biāo)信息對(duì)獲取的圖片進(jìn)行裁剪，提取尺寸合格的待測芯片圖片；根據(jù)焊盤的形狀特征識(shí)別 裁剪后的圖片上是否有焊盤。為了進(jìn)一步提高提取的芯片輪廓的精度，具體實(shí)現(xiàn)時(shí)，也可以 在提取二值化處理后的圖像中的芯片輪廓之后，通過改變閾值對(duì)待測芯片的圖片進(jìn)行多次 迭代檢測來查找獲取的待測芯片的圖片上芯片的輪廓。本發(fā)明實(shí)施例中，待測芯片可以是應(yīng)用于各種電子產(chǎn)品中具有焊盤的芯片，當(dāng)該 待測芯片為硅麥克風(fēng)芯片時(shí)，在步驟SlOl之后，還可以包括對(duì)聲音傳感器(Sensor)孔缺 陷的檢測的步驟，具體為根據(jù)聲音傳感器孔的形狀特征識(shí)別獲取的待測芯片的圖片上是 否有聲音傳感器孔，當(dāng)識(shí)別有聲音傳感器孔時(shí)，保存聲音傳感器孔的形狀特征信息，并對(duì)獲 取的待測芯片的圖片進(jìn)行灰度處理；對(duì)灰度處理后的圖片進(jìn)行連通域分析，提取聲音傳感 器孔缺陷。上述對(duì)聲音傳感器孔缺陷的檢測的具體步驟與上述對(duì)焊盤缺陷的檢測的步驟相 似，在此不再贅述。其中，當(dāng)包括判斷待測硅麥克風(fēng)芯片尺寸是否合格的步驟時(shí)，根據(jù)聲音傳感器孔 的形狀特征識(shí)別獲取的圖片上是否有聲音傳感器孔的步驟還可以具體為對(duì)獲取的圖片進(jìn) 行裁剪，提取尺寸合格的待測芯片圖片；根據(jù)聲音傳感器孔與焊盤的相對(duì)位置對(duì)提取的待 測芯片進(jìn)行旋轉(zhuǎn)為相對(duì)正立狀態(tài)；根據(jù)聲音傳感器孔的形狀特征識(shí)別裁剪后的圖片上是否 有聲音傳感器孔。具體地，根據(jù)聲音傳感器孔與焊盤的相對(duì)位置對(duì)提取的待測芯片進(jìn)行旋 轉(zhuǎn)為相對(duì)正立狀態(tài)的步驟為根據(jù)提取的待測芯片圖片中待測芯片的當(dāng)前方位，采用計(jì)算 比較待測芯片多個(gè)角點(diǎn)的方法計(jì)算出當(dāng)前待測芯片圖片所需旋轉(zhuǎn)的角度；將待測芯片圖片 按照計(jì)算出的角度旋轉(zhuǎn)到相對(duì)正立狀態(tài)；通過坐標(biāo)映射算法計(jì)算出旋轉(zhuǎn)后的輪廓多個(gè)角點(diǎn) 的坐標(biāo)；根據(jù)計(jì)算得到的多個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo)對(duì)待測芯片圖片進(jìn)行裁剪，以得到剔除背景的待測 芯片圖片。圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的芯片外觀檢測系統(tǒng)的原理框圖，為了便于說明，僅示 出了與本發(fā)明實(shí)施例相關(guān)的部分。圖片獲取單元11用于獲取待測芯片的圖片；識(shí)別單元12用于識(shí)別圖片獲取單元 11獲取的待測芯片的圖片上是否有焊盤；第一灰度處理單元13用于當(dāng)識(shí)別單元12識(shí)別待 測芯片的圖片上有焊盤時(shí)，保存焊盤的位置信息，并根據(jù)保存的焊盤的位置信息對(duì)圖片獲 取單元11獲取的待測芯片的圖片進(jìn)行第一灰度處理，并將第一灰度處理后的圖片發(fā)送給 缺陷檢測單元15。識(shí)別單元12識(shí)別獲取的待測芯片的圖片上是否有焊盤的過程具體可以為識(shí)別 單元12接收預(yù)設(shè)的或用戶選取的或按照一定算法由系統(tǒng)自動(dòng)選取的閾值，對(duì)圖片獲取單 元11獲取的待測芯片的圖片進(jìn)行二值化處理；當(dāng)識(shí)別單元12識(shí)別圖片獲取單元11獲取的 所述待測芯片的圖片上有焊盤時(shí)，根據(jù)迭代算法，接收由用戶或其它軟件選取的多個(gè)閾值， 對(duì)圖片獲取單元11獲取的待測芯片的圖片進(jìn)行多次二值化處理；第一灰度處理單元13提 取識(shí)別單元12進(jìn)行二值化處理后的待測芯片的圖片上，焊盤輪廓的坐標(biāo)信息并保存，進(jìn)一步地，焊盤的位置信息是指焊盤輪廓的坐標(biāo)信息。識(shí)別單元12識(shí)別獲取的待測芯片的圖片上是否有焊盤的過程具體還可以為識(shí) 別單元12接收預(yù)設(shè)的或用戶選取的或按照一定算法由系統(tǒng)自動(dòng)選取的閾值，對(duì)圖片獲取 單元11獲取的待測芯片的圖片進(jìn)行二值化處理；在二值化處理后的待測芯片的圖片中，提 取連通域，并計(jì)算提取的連通域的形狀參數(shù)，如連通域的長、寬、連通域外接輪廓的長寬、連 通域長、寬的比值關(guān)系等參數(shù)；將提取的連通域的形狀參數(shù)，與預(yù)存的焊盤的相應(yīng)的形狀參 數(shù)進(jìn)行比較；第一灰度處理單元13在當(dāng)識(shí)別單元12比較得到提取的連通域的形狀參數(shù)與 預(yù)存的焊盤的相應(yīng)的形狀參數(shù)相同時(shí)，提取連通域的位置信息，即為焊盤的位置信息并保 存，進(jìn)一步地，焊盤的位置信息是指焊盤輪廓的坐標(biāo)信息。本發(fā)明實(shí)施例中，焊盤形狀特征可以是矩形特征、圓形特征、環(huán)形特征或其它非規(guī) 則形狀特征。第一灰度處理單元13根據(jù)保存的焊盤的位置信息對(duì)圖片獲取單元11獲取的 待測芯片的圖片進(jìn)行第一灰度處理的過程具體為第一灰度處理單元13根據(jù)其保存的焊 盤的位置信息，將圖片獲取單元11獲取的待測芯片的圖片上，焊盤輪廓及焊盤輪廓內(nèi)區(qū)域 的灰度值設(shè)置為與焊盤輪廓外的區(qū)域的灰度值不同。缺陷檢測單元15用于對(duì)第一灰度處理單元13發(fā)送的第一灰度處理后的待測芯片 的圖片進(jìn)行連通域分析，識(shí)別所述焊盤上是否有缺陷。具體地，缺陷檢測單元15選取介于 焊盤輪廓及焊盤區(qū)域內(nèi)的灰度值與預(yù)設(shè)的缺陷灰度值之間的一個(gè)灰度值作為閾值，將第一 灰度處理后的圖片進(jìn)行二值化處理，識(shí)別二值化處理后的所述待測芯片的圖片中，是否有 灰度值等于預(yù)設(shè)的缺陷灰度值的像素點(diǎn)，當(dāng)識(shí)別有時(shí)，焊盤存在缺陷，當(dāng)識(shí)別沒有時(shí)，認(rèn)為 焊盤合格。當(dāng)缺陷檢測單元15識(shí)別焊盤有缺陷時(shí)，提取焊盤缺陷，具體執(zhí)行過程為當(dāng)缺 陷檢測單元15提取二值化處理后的圖片中，灰度值等于預(yù)設(shè)缺陷灰度值的像素點(diǎn)坐標(biāo)，提 取出的像素點(diǎn)坐標(biāo)構(gòu)成一連通域，記錄提取出的連通域外接輪廓的坐標(biāo)信息，根據(jù)記錄的 連通域外接輪廓的坐標(biāo)信息得到連通域的形狀參數(shù)，如連通域的長、寬、連通域外接輪廓的 長寬、連通域長、寬的比值關(guān)系等參數(shù)，并根據(jù)得到的形狀參數(shù)區(qū)分焊盤缺陷是劃痕缺陷或 污點(diǎn)缺陷。為了提高缺陷提取準(zhǔn)確率，缺陷檢測單元15還可以在提取二值化處理后的待測 芯片的圖片中的像素點(diǎn)坐標(biāo)，構(gòu)成連通域后，進(jìn)一步濾除連通域區(qū)域的雜質(zhì)、背景噪聲等影 響。第二灰度處理單元14用于當(dāng)識(shí)別單元12識(shí)別獲取單元11獲取的待測芯片的圖 片上沒有焊盤時(shí)，對(duì)圖片獲取單元11獲取的待測芯片的圖片進(jìn)行第二灰度處理。具體地， 第二灰度處理單元14用于將獲取單元11獲取的圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖，并將該灰度圖作為灰 度處理后的圖片傳送給缺陷檢測單元15。由于某些缺陷區(qū)域，如劃痕區(qū)域等，其灰度值與圖 片上其它區(qū)域的灰度值接近，本發(fā)明實(shí)施例中，第二灰度處理單元14還可以將獲取單元11 獲取的圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖后，進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，將形態(tài)學(xué)處理后的圖片作為背景圖片，第二 灰度處理單元14將轉(zhuǎn)換后的灰度圖與該背景圖片相減，得到前景圖片，以此前景圖片作為 灰度處理后的圖片發(fā)送給缺陷檢測單元15。缺陷檢測單元15用于對(duì)第二灰度處理單元14發(fā)送的第二灰度處理后的待測芯片 的圖片進(jìn)行連通域分析，提取待測芯片表面上焊盤對(duì)側(cè)表面的缺陷。本發(fā)明實(shí)施例提供的芯片外觀檢測系統(tǒng)還可以包括缺陷標(biāo)示單元18，缺陷標(biāo)示單 元18用于利用坐標(biāo)映射算法，將缺陷檢測單元15提取的缺陷，如焊盤缺陷和/或芯片表面缺陷等，標(biāo)示于圖片獲取單元11獲取的待測芯片的圖片中；進(jìn)一步地，本發(fā)明實(shí)施例提供 的芯片外觀檢測系統(tǒng)還可以包括顯示單元19，顯示單元19用于顯示缺陷標(biāo)示單元18標(biāo)示 的有缺陷的待測芯片的圖片。本發(fā)明實(shí)施例提供的芯片外觀檢測系統(tǒng)還可以包括芯片尺寸檢測單元16，芯片尺 寸檢測單元16用于判斷圖片獲取單元11獲取的待測芯片的圖片中，待測芯片尺寸是否合 格。具體地，芯片尺寸檢測單元16查找圖片獲取單元11獲取的待測芯片的圖片上芯片的 輪廓，獲取查找到的芯片輪廓坐標(biāo)信息，根據(jù)獲取的芯片輪廓坐標(biāo)信息計(jì)算得到待測芯片 尺寸數(shù)據(jù)，如芯片的長度值、寬度值、面積值等，將計(jì)算得到的待測芯片尺寸數(shù)據(jù)與存儲(chǔ)單 元20預(yù)存的芯片尺寸參考數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，從而判斷待測芯片尺寸是否合格。此時(shí)，識(shí)別單 元12具體地是根據(jù)芯片尺寸檢測單元16獲取的芯片輪廓坐標(biāo)信息對(duì)圖片獲取單元11獲 取的圖片進(jìn)行裁剪，提取尺寸合格的待測芯片圖片，根據(jù)焊盤的形狀特征識(shí)別裁剪后的圖 片上是否有焊盤，從而實(shí)現(xiàn)根據(jù)焊盤的形狀特征識(shí)別圖片獲取單元11獲取的圖片上是否 有焊盤的功能的。本發(fā)明實(shí)施例提供的芯片外觀檢測系統(tǒng)還可以包括分別與芯片尺寸檢測單元16 以及缺陷檢測單元15連接的機(jī)械手單元17，機(jī)械手單元17用于當(dāng)芯片尺寸檢測單元16檢 測到待測芯片尺寸不合格時(shí)，自動(dòng)回收尺寸不合格的待測芯片，還可以當(dāng)缺陷檢測單元15 識(shí)別缺陷種類后，根據(jù)缺陷種類自動(dòng)回收有缺陷的待測芯片，從而實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)線上芯片外 觀檢測的自動(dòng)化，節(jié)省了人力。同樣地，本發(fā)明實(shí)施例中，待測芯片可以是應(yīng)用于各種電子產(chǎn)品中具有焊盤的芯 片，當(dāng)該待測芯片為硅麥克風(fēng)芯片時(shí)，上述芯片外觀檢測系統(tǒng)在實(shí)現(xiàn)對(duì)待測硅麥克風(fēng)芯片 的焊盤缺陷檢測及芯片尺寸的檢測之外，還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)硅麥克風(fēng)芯片聲音傳感器(Sensor) 孔缺陷的檢測，芯片外觀檢測系統(tǒng)對(duì)硅麥克風(fēng)芯片聲音傳感器(Sensor)孔缺陷的檢測過 程及原理同上述的對(duì)芯片的焊盤缺陷檢測過程及原理相似，在此不再贅述。其中，當(dāng)芯片外觀檢測系統(tǒng)包括芯片尺寸檢測單元16，并由芯片尺寸檢測單元16 判斷待測硅麥克風(fēng)芯片尺寸是否合格時(shí)，識(shí)別單元12根據(jù)聲音傳感器孔的形狀特征識(shí)別 圖片獲取單元11獲取的圖片上是否有聲音傳感器孔的過程還可以具體為識(shí)別單元12根 據(jù)芯片尺寸檢測單元16獲取的芯片輪廓坐標(biāo)信息對(duì)圖片獲取單元11獲取的圖片進(jìn)行裁 剪，提取尺寸合格的待測芯片圖片，根據(jù)聲音傳感器孔與焊盤的相對(duì)位置對(duì)提取的待測芯 片圖片進(jìn)行旋轉(zhuǎn)為相對(duì)于檢測者的正立狀態(tài)，并根據(jù)聲音傳感器孔的形狀特征識(shí)別裁剪后 的圖片上是否有聲音傳感器孔。進(jìn)一步地，識(shí)別單元12根據(jù)聲音傳感器孔與焊盤的相對(duì)位 置對(duì)提取的待測芯片進(jìn)行旋轉(zhuǎn)為相對(duì)正立狀態(tài)的過程具體為識(shí)別單元12根據(jù)提取的待 測芯片圖片中待測芯片的當(dāng)前方位，采用計(jì)算比較待測芯片多個(gè)角點(diǎn)的方法計(jì)算出當(dāng)前待 測芯片圖片所需旋轉(zhuǎn)的角度；將待測芯片圖片按照計(jì)算出的角度旋轉(zhuǎn)到相對(duì)正立狀態(tài)；通 過坐標(biāo)映射算法計(jì)算出旋轉(zhuǎn)后的輪廓多個(gè)角點(diǎn)的坐標(biāo)；根據(jù)計(jì)算得到的多個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo)對(duì)待 測芯片圖片進(jìn)行裁剪，以得到剔除背景的待測芯片圖片。圖3示出了圖2的具體結(jié)構(gòu)圖，為了便于說明，僅示出了與本發(fā)明實(shí)施例相關(guān)的部 分。圖片獲取單元11具體包括用于對(duì)待測芯片進(jìn)行拍攝的光學(xué)成像系統(tǒng)111，用于 存儲(chǔ)光學(xué)成像系統(tǒng)111拍攝的待測芯片的圖片的存儲(chǔ)模塊112，以及用于自動(dòng)獲取或根據(jù)其它請(qǐng)求信號(hào)獲取存儲(chǔ)模塊112存儲(chǔ)的待測芯片的圖片、并將獲取到的待測芯片的圖片傳 送給識(shí)別單元12的圖像采集模塊113。第一灰度處理單元13具體包括輪廓坐標(biāo)獲取模塊131，用于提取識(shí)別單元12進(jìn) 行二值化處理后的待測芯片的圖片上，焊盤輪廓的坐標(biāo)信息并保存；灰度值設(shè)置模塊132， 用于根據(jù)輪廓坐標(biāo)獲取模塊131保存的焊盤輪廓的位置信息，將焊盤輪廓及焊盤輪廓內(nèi)區(qū) 域的灰度值設(shè)置為與焊盤輪廓外的區(qū)域的灰度值不同，并將第一灰度處理后的圖片發(fā)送給 缺陷檢測單元15。第二灰度處理單元14具體包括灰度圖像轉(zhuǎn)換模塊141，用于當(dāng)識(shí)別單元12識(shí)別 獲取單元11獲取的圖片上沒有焊盤時(shí)，將獲取單元11獲取的圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖，并將該灰 度圖作第二灰度處理單元14進(jìn)行第二灰度處理后的圖片傳送給缺陷檢測單元15。第二灰 度處理單元14具體還可以包括形態(tài)學(xué)處理模塊142，用于對(duì)灰度圖像轉(zhuǎn)換模塊141轉(zhuǎn)換 后的灰度圖進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，得到背景圖片；前景圖提取模塊143，用于將灰度圖像轉(zhuǎn)換模 塊141轉(zhuǎn)換后的灰度圖與形態(tài)學(xué)處理模塊142得到的背景出片相減，得到前景圖片，并將該 前景圖片作為第二灰度處理單元14進(jìn)行第二灰度處理后的圖片發(fā)送給缺陷檢測單元15， 以提高對(duì)待測芯片表面上焊盤對(duì)側(cè)表面的缺陷的提取精度。缺陷檢測單元15具體包括二值化處理模塊151，用于選取介于焊盤輪廓及焊盤 區(qū)域內(nèi)的灰度值與預(yù)設(shè)的缺陷灰度值之間的一個(gè)灰度值作為閾值，將灰度值設(shè)置模塊132 傳送的第一灰度處理后的圖片進(jìn)行二值化處理；連通域提取模塊152，用于識(shí)別二值化處 理模塊151 二值化處理后的圖片中，是否有灰度值等于預(yù)設(shè)的缺陷灰度值的像素點(diǎn)，當(dāng)識(shí) 別有時(shí)，焊盤存在缺陷，當(dāng)識(shí)別沒有時(shí)，認(rèn)為焊盤合格；連通域提取模塊152還用于當(dāng)識(shí)別 焊盤存在缺陷時(shí)，提取二值化處理模塊151 二值化處理后的圖片中，灰度值等于預(yù)設(shè)缺陷 灰度值的像素點(diǎn)坐標(biāo)，提取出的像素點(diǎn)坐標(biāo)構(gòu)成一連通域；缺陷識(shí)別模塊153，用于記錄連 通域提取模塊152提取出的連通域外接輪廓的坐標(biāo)信息，根據(jù)記錄的連通域外接輪廓的坐 標(biāo)信息得到連通域的形狀參數(shù)，如連通域的長、寬、連通域外接輪廓的長寬、連通域長、寬的 比值關(guān)系等參數(shù)，并根據(jù)得到的形狀參數(shù)區(qū)分焊盤缺陷是劃痕缺陷或污點(diǎn)缺陷。此外，連通 域提取模塊152還用于對(duì)前景圖提取模塊143發(fā)送的灰度處理后的圖片進(jìn)行連通域分析， 提取芯片表面缺陷。芯片尺寸檢測單元16具體包括芯片輪廓坐標(biāo)信息獲取模塊161，用于查找獲取 單元11獲取的待測芯片的圖片上待測芯片的輪廓，獲取查找到的待測芯片輪廓坐標(biāo)信息； 芯片尺寸計(jì)算模塊162，用于根據(jù)待測芯片輪廓坐標(biāo)信息獲取模塊161獲取的待測芯片輪 廓坐標(biāo)信息計(jì)算得到待測芯片尺寸數(shù)據(jù)，如待測芯片的長度值、寬度值、面積值等；芯片尺 寸判斷模塊163，用于將芯片尺寸計(jì)算模塊162計(jì)算得到的待測芯片尺寸數(shù)據(jù)與存儲(chǔ)單元 20預(yù)存的芯片尺寸參考數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，從而判斷待測芯片尺寸是否合格。更具體地，芯片輪 廓坐標(biāo)信息獲取模塊161查找圖片獲取單元11獲取的待測芯片的圖片上待測芯片的輪廓 的過程具體為芯片輪廓坐標(biāo)信息獲取模塊161根據(jù)預(yù)設(shè)的閾值或用戶選取的閾值或按照 一定算法由系統(tǒng)自動(dòng)選取的閾值將圖片獲取單元11獲取的待測芯片的圖片進(jìn)行二值化處 理，對(duì)二值化處理后的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)圖像處理，以提取二值化處理后的圖像中的待測芯 片輪廓。為了提高提取的芯片輪廓的精度，具體實(shí)現(xiàn)時(shí)，芯片輪廓坐標(biāo)信息獲取模塊161也 可以先對(duì)圖片獲取單元11獲取的待測芯片的圖片進(jìn)行高斯平滑化處理，再對(duì)高斯平滑化處理后的待測芯片的圖片進(jìn)行二值化處理。其中，芯片尺寸判斷模塊163還可以進(jìn)一步與 機(jī)械手單元17相連。進(jìn)一步地，為了更精確的提取待測芯片的圖片上待測芯片的輪廓，芯 片輪廓坐標(biāo)信息獲取模塊161還可以提取二值化處理后的圖像中的芯片輪廓之后，通過改 變閾值對(duì)待測芯片的圖片進(jìn)行多次迭代檢測來查找獲取的待測芯片的圖片上芯片的輪廓。上述對(duì)芯片外觀檢測系統(tǒng)各單元的具體結(jié)構(gòu)及功能的描述同樣適用于對(duì)硅麥克 風(fēng)芯片聲音傳感器孔的檢測，在此不再贅述。下面以對(duì)硅麥克風(fēng)芯片的外觀檢測為例對(duì)本發(fā)明實(shí)施例提供的芯片外觀檢測方 法進(jìn)行詳細(xì)說明，本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，下述內(nèi)容僅為本發(fā)明實(shí)施例提供的芯片外觀 檢測方法的一個(gè)示例，而并不用以限制本發(fā)明，其中的各種參數(shù)均可以根據(jù)實(shí)際需要而采 用其它值。從正在運(yùn)行的光學(xué)成像模塊中獲取當(dāng)前時(shí)間的一幀視頻圖像數(shù)據(jù)，該圖像大小為 640*480像素，深度為8，通道為3。在獲取的圖像中對(duì)待測芯片輪廓進(jìn)行識(shí)別。具體為首先對(duì)圖像進(jìn)行高斯平滑化 處理，然后選取合適的閾值將圖片進(jìn)行二值化處理，對(duì)二值化處理后的圖片進(jìn)行形態(tài)學(xué)圖 像處理，以提取二值化處理后的圖像中的芯片輪廓。將提取的芯片輪廓的尺寸數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè) 的芯片輪廓尺寸數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，以篩選出符合預(yù)設(shè)芯片輪廓尺寸的待測芯片圖片。對(duì)符合 預(yù)設(shè)芯片輪廓尺寸的待測芯片圖片依據(jù)其當(dāng)前方位使用計(jì)算比較矩形四個(gè)角點(diǎn)的方法計(jì) 算出待測芯片圖片所需旋轉(zhuǎn)的角度。然后將待測芯片圖片按計(jì)算出來的角度旋轉(zhuǎn)得到所需 的芯片正立圖像。再通過坐標(biāo)映射算法計(jì)算出旋轉(zhuǎn)后芯片輪廓角點(diǎn)的坐標(biāo)，依據(jù)輪廓坐標(biāo) 對(duì)待測芯片圖片進(jìn)行裁剪，以得到所需的剔除背景的芯片圖片。由于受光源或外界其他條 件的變化，得到的剔除背景的芯片圖片亮度會(huì)受影響并直接影響到接下來的檢測效果，可 以通過改變閾值對(duì)待測芯片的圖片進(jìn)行多次迭代檢測來查找獲取的待測芯片的圖片上芯 片的輪廓，保證了檢測方法的穩(wěn)定性及有效性。對(duì)上述得到的剔除背景的芯片圖片進(jìn)行灰度化處理，根據(jù)焊盤或聲音傳感器孔的 形狀特征識(shí)別剔除背景的芯片圖片上是否有焊盤或聲音傳感器孔。選取合適的閾值將剔 除背景的芯片圖片進(jìn)行二值化處理，由于焊盤及聲音傳感器孔與芯片表面亮度存在較大差 異，因此，可以利用連通區(qū)域分析檢測出圖像中存在的各個(gè)連通區(qū)域，通過對(duì)各連通區(qū)域限 制條件，如連通區(qū)域是否為圓形，面積大小等篩選出焊盤或聲音傳感器孔符合條件的圖片。 保存焊盤或聲音傳感器孔的坐標(biāo)信息。同樣地，為了使焊盤或聲音傳感器孔的檢測結(jié)果的 穩(wěn)定和有效，可以通過改變閾值對(duì)剔除背景的芯片圖片進(jìn)行多次迭代檢測。當(dāng)識(shí)別到剔除背景的芯片圖片上有焊盤或聲音傳感器孔時(shí)，對(duì)焊盤的灰度處理過 程為如果焊盤為矩形，則設(shè)定感興趣區(qū)域?yàn)榫匦魏副P區(qū)域，用高斯金字塔分解對(duì)剔除背景 的芯片圖片進(jìn)行下采樣與上采樣，以消除圖像中的微小雜質(zhì)等噪聲，設(shè)置閾值為140 ；如果 焊盤為圓形，則設(shè)定感興趣區(qū)域?yàn)閳A形焊盤的外接輪廓區(qū)域，將剔除背景的芯片圖片轉(zhuǎn)換 為灰度圖，對(duì)圓形焊盤區(qū)域進(jìn)行逐行逐列掃描，對(duì)圖中每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行判斷，將不在圓形范 圍內(nèi)的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為255，處理完畢后，設(shè)置閾值為140 ；如果焊盤為環(huán)形，則設(shè)定 感興趣區(qū)域?yàn)榄h(huán)形焊盤的外接輪廓區(qū)域，將剔除背景的芯片圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖，對(duì)圓環(huán)區(qū) 域進(jìn)行逐行逐列掃描，對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行判斷，將在內(nèi)圓內(nèi)部和在外圓外部的像素點(diǎn)的灰 度值設(shè)置為255，處理完畢后，設(shè)置閾值為140 ；如果焊盤為非規(guī)則形狀，則設(shè)定感興趣區(qū)域?yàn)榉且?guī)則焊盤的外接輪廓區(qū)域，獲取預(yù)存的一幅無缺陷的非規(guī)則焊盤區(qū)域圖片作為模板圖 片，設(shè)置閾值為150，將該模板圖片進(jìn)行二值化處理，然后創(chuàng)建一 3X3列的矩形結(jié)構(gòu)元素， 用該元素對(duì)二值化處理后的圖片進(jìn)行2次腐蝕處理，取處理后的圖片作為模板，將待檢測 的剔除背景的芯片圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖，對(duì)該灰度圖逐行逐列掃描，將每一像素點(diǎn)與模板圖 片中相應(yīng)位置的像素點(diǎn)對(duì)比，若模板圖片中的像素點(diǎn)灰度值為0，則將灰度圖中相應(yīng)像素點(diǎn) 的灰度值設(shè)置為255，否則保持灰度圖中相應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值不變，設(shè)置閾值為140。對(duì)于聲音傳感器孔的灰度處理過程為設(shè)定感興趣區(qū)域?yàn)槁曇魝鞲衅骺讌^(qū)域，將 剔除背景的芯片圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖，對(duì)該聲音傳感器孔區(qū)域進(jìn)行逐行逐列掃描，對(duì)每個(gè)像 素點(diǎn)進(jìn)行判斷，將不在聲音傳感器孔區(qū)域范圍內(nèi)的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為255，處理完畢 后，設(shè)置閾值為60。對(duì)上述灰度處理后的待測芯片圖片進(jìn)行缺陷檢測。具體為首先獲得灰度處理后 的待測圖片的指針和閾值，根據(jù)閾值將灰度處理后的待測圖片進(jìn)行二值化處理；分析該二 值化處理后的圖片中的各連通域，可以先結(jié)合設(shè)置連通域面積最小值，以濾去雜質(zhì)，背景等 噪聲等的影響，然后利用連通域的尺寸特征，如長度值、寬度值、連通域外接輪廓的長寬等 參數(shù)值，及其各參數(shù)值的比值間的相互關(guān)系，區(qū)分缺陷是劃痕或污點(diǎn)；最后利用坐標(biāo)映射， 將劃痕與污點(diǎn)在原獲取的待測芯片圖片中標(biāo)記。當(dāng)識(shí)別到剔除背景的芯片圖片上沒有焊盤或聲音傳感器孔時(shí)，先將剔除背景的芯 片圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖。然后創(chuàng)建一個(gè)4X4錨點(diǎn)的相對(duì)水平偏移量與垂直偏移量均為1的 橢圓結(jié)構(gòu)元素，用該元素對(duì)灰度圖進(jìn)行10次腐蝕與10次膨脹處理，將該腐蝕與膨脹處理后 的圖片作為背景圖片，將轉(zhuǎn)換后的灰度圖與該背景圖相減，得到前景圖片，設(shè)置閾值為80。 使用適當(dāng)閾值對(duì)得到的前景圖片進(jìn)行二值化處理，以將前景圖片中灰度值等于缺陷灰度值 的具有相同灰度值的連通域提取出來，之后還可以結(jié)合設(shè)置缺陷的最小面積值對(duì)連通域進(jìn) 行篩選，濾去雜質(zhì)，背景等噪聲等的影響，以提高連通域的提取精度，此外，還可以利用連通 域的尺寸特征，及其各尺寸參數(shù)值的比值間的相互關(guān)系，區(qū)分缺陷是劃痕或污點(diǎn)。最后利用 坐標(biāo)映射，將劃痕與污點(diǎn)在原獲取的待測芯片圖片中標(biāo)記。將檢測過程中一些有用的中間信息輸出到程序界面中供用戶參考，同時(shí)將檢測結(jié) 果信息顯示在程序界面中。結(jié)果信息包括芯片是否合格、芯片缺陷部位、存在缺陷個(gè)數(shù)等。本發(fā)明實(shí)施例中，當(dāng)根據(jù)焊盤的形狀特征識(shí)別待測芯片的圖片上有焊盤時(shí)，保存 焊盤形狀特征信息，并對(duì)獲取的圖像進(jìn)行灰度處理后，通過連通域分析，提取出灰度處理后 的圖片中的缺陷，實(shí)現(xiàn)了芯片上焊盤外觀缺陷的自動(dòng)識(shí)別，避免了人工目檢方式檢測焊盤 缺陷所造成的檢測速度慢、檢測效率低的問題；再有，還可以在識(shí)別待測芯片的圖片上是否 有焊盤之前先對(duì)待測芯片的圖片進(jìn)行裁剪，提取出待測芯片的輪廓，進(jìn)而獲得待測芯片的 尺寸值，通過將獲得的尺寸值與預(yù)設(shè)值進(jìn)行比較，篩選出符合尺寸要求的待測芯片，實(shí)現(xiàn)了 對(duì)芯片尺寸的自動(dòng)檢測；再有，當(dāng)該待測芯片是硅麥克風(fēng)芯片時(shí)，還可以采用與對(duì)焊盤檢測 相似的步驟，實(shí)現(xiàn)對(duì)硅麥克風(fēng)芯片上聲音傳感器孔的自動(dòng)檢測。以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精 神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種芯片外觀檢測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟獲取待測芯片的圖片；識(shí)別所述待測芯片的圖片上是否有焊盤，當(dāng)識(shí)別有焊盤時(shí)，保存所述焊盤的位置信息， 并根據(jù)保存的所述焊盤的位置信息對(duì)獲取的所述待測芯片的圖片進(jìn)行第一灰度處理；對(duì)第一灰度處理后的所述待測芯片的圖片進(jìn)行連通域分析，識(shí)別所述焊盤上是否有缺陷。
2.如權(quán)利要求1所述的芯片外觀檢測方法，其特征在于，所述識(shí)別獲取的待測芯片的 圖片上是否有焊盤，當(dāng)識(shí)別有焊盤時(shí)，保存焊盤的位置信息的步驟具體為選取閾值，對(duì)獲取的所述待測芯片的圖片進(jìn)行二值化處理；當(dāng)識(shí)別獲取的所述待測芯片的圖片上有焊盤時(shí)，根據(jù)迭代算法，選取至少一個(gè)閾值，相 應(yīng)地對(duì)獲取的所述待測芯片的圖片進(jìn)行至少一次二值化處理；提取二值化處理后的所述待測芯片的圖片上焊盤輪廓的坐標(biāo)信息并保存。
3.如權(quán)利要求1所述的芯片外觀檢測方法，其特征在于，所述識(shí)別獲取的待測芯片的 圖片上是否有焊盤，當(dāng)識(shí)別有焊盤時(shí)，保存焊盤的位置信息的步驟具體為選取閾值，對(duì)獲取的所述待測芯片的圖片進(jìn)行二值化處理；在二值化處理后的所述待測芯片的圖片中，提取連通域，并計(jì)算提取的所述連通域的 形狀參數(shù)；將提取的所述連通域的形狀參數(shù)，與預(yù)存的焊盤的相應(yīng)的形狀參數(shù)進(jìn)行比較，當(dāng)提取 的所述連通域的形狀參數(shù)與所述預(yù)存的焊盤的相應(yīng)的形狀參數(shù)相同時(shí)，提取連通域輪廓的 坐標(biāo)信息并保存。
4.如權(quán)利要求1所述的芯片外觀檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)保存的焊盤的位置 信息對(duì)獲取的所述待測芯片的圖片進(jìn)行第一灰度處理的步驟具體為根據(jù)保存的所述焊盤的位置信息，將獲取的所述待測芯片的圖片上，所述焊盤輪廓及 焊盤輪廓內(nèi)區(qū)域的灰度值設(shè)置為與所述焊盤輪廓外的區(qū)域的灰度值不同。
5.如權(quán)利要求1所述的芯片外觀檢測方法，其特征在于，所述對(duì)第一灰度處理后的所 述待測芯片的圖片進(jìn)行連通域分析，識(shí)別所述焊盤上是否有缺陷的步驟具體為選取介于所述焊盤輪廓和所述焊盤區(qū)域內(nèi)的灰度值與預(yù)設(shè)的缺陷灰度值之間的一個(gè) 灰度值作為閾值，將第一灰度處理后的所述待測芯片的圖片進(jìn)行二值化處理；識(shí)別二值化處理后的所述待測芯片的圖片中，是否有灰度值等于預(yù)設(shè)的缺陷灰度值的 像素點(diǎn)，當(dāng)識(shí)別有時(shí)，所述焊盤存在缺陷。
6.如權(quán)利要求5所述的芯片外觀檢測方法，其特征在于，當(dāng)識(shí)別所述焊盤上有缺陷時(shí)， 提取焊盤缺陷，所述提取焊盤缺陷的步驟具體為提取二值化處理后的所述待測芯片的圖片中，灰度值等于所述預(yù)設(shè)的缺陷灰度值的像 素點(diǎn)坐標(biāo)，提取出的像素點(diǎn)坐標(biāo)構(gòu)成一連通域；記錄所述連通域外接輪廓的坐標(biāo)信息；根據(jù)記錄的所述連通域外接輪廓的坐標(biāo)信息得到所述連通域的形狀參數(shù)，并根據(jù)得到 的所述形狀參數(shù)區(qū)分提取的所述焊盤缺陷是劃痕缺陷或污點(diǎn)缺陷。
7.如權(quán)利要求6所述的芯片外觀檢測方法，其特征在于，所述方法在所述提取焊盤缺 陷的步驟之后還包括以下步驟利用坐標(biāo)映射算法，將提取的所述焊盤缺陷標(biāo)示于獲取的所述待測芯片的圖片中；顯示所述標(biāo)示有焊盤缺陷的圖片。
8.如權(quán)利要求1所述的芯片外觀檢測方法，其特征在于，當(dāng)識(shí)別所述待測芯片的圖片 上沒有焊盤時(shí)，所述方法還包括以下步驟對(duì)獲取的所述待測芯片的圖片進(jìn)行第二灰度處理；對(duì)第二灰度處理后的所述待測芯片的圖片進(jìn)行連通域分析，識(shí)別所述待測芯片上焊盤 對(duì)側(cè)表面是否有缺陷，并當(dāng)識(shí)別有缺陷時(shí)，提取所述待測芯片上焊盤對(duì)側(cè)表面的缺陷。
9.如權(quán)利要求8所述的芯片外觀檢測方法，其特征在于，所述對(duì)獲取的所述待測芯片 的圖片進(jìn)行第二灰度處理的步驟具體為將獲取的所述待測芯片的圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖；將轉(zhuǎn)換后的所述灰度圖進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，將形態(tài)學(xué)處理后的圖片作為背景圖片；將轉(zhuǎn)換后的所述灰度圖與所述背景圖片相減，得到前景圖片，以所述前景圖片作為第 二灰度處理后的所述待測芯片的圖片。
10.如權(quán)利要求1所述的芯片外觀檢測方法，其特征在于，所述方法在所述獲取待測芯 片的圖片的步驟之后，根據(jù)焊盤的形狀特征識(shí)別所述待測芯片的圖片上是否有焊盤的步驟 之前，還包括以下步驟根據(jù)芯片的形狀特征查找獲取的所述待測芯片的圖片上芯片的輪廓，獲取查找到的所 述芯片輪廓坐標(biāo)信息；根據(jù)獲取的所述芯片輪廓坐標(biāo)信息計(jì)算得到所述待測芯片尺寸數(shù)據(jù)；將計(jì)算得到的所述待測芯片尺寸數(shù)據(jù)與預(yù)存的芯片尺寸參考數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，從而判斷 所述待測芯片尺寸是否合格。
11.如權(quán)利要求10所述的芯片外觀檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)芯片的形狀特征 查找獲取的所述待測芯片的圖片上芯片的輪廓的步驟具體為根據(jù)預(yù)設(shè)的或用戶選取的或按照一定算法由系統(tǒng)自動(dòng)選取的閾值將獲取的所述待測 芯片的圖片進(jìn)行二值化處理；對(duì)二值化處理后的所述圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)圖像處理，以提取二值化處理后的所述圖像中 的待測芯片的輪廓。
12.如權(quán)利要求10所述的芯片外觀檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)芯片的形狀特征 查找獲取的所述待測芯片的圖片上芯片的輪廓的步驟具體為對(duì)獲取的所述待測芯片的圖片進(jìn)行高斯平滑化處理；根據(jù)預(yù)設(shè)的或用戶選取的或按照一定算法由系統(tǒng)自動(dòng)選取的閾值將高斯平滑化處理 后的所述待測芯片的圖片進(jìn)行二值化處理；對(duì)二值化處理后的所述待測芯片的圖片進(jìn)行形態(tài)學(xué)圖像處理，以提取二值化處理后的 所述待測芯片的圖片中的待測芯片的輪廓。
13.如權(quán)利要求11或12所述的芯片外觀檢測方法，其特征在于，在所述提取二值化處 理后的所述圖像中的待測芯片的輪廓的步驟之后，所述方法還包括以下步驟通過改變閾值對(duì)所述待測芯片的圖片進(jìn)行多次迭代檢測來查找獲取的所述待測芯片 的圖片上待測芯片的輪廓。
14.如權(quán)利要求1所述的芯片外觀檢測方法，其特征在于，所述待測芯片是硅麥克風(fēng)芯片，所述方法在所述獲取待測芯片的圖片的步驟之后還包括以下步驟根據(jù)聲音傳感器孔的形狀特征識(shí)別獲取的所述待測芯片的圖片上是否有聲音傳感器 孔，當(dāng)識(shí)別有聲音傳感器孔時(shí)，保存所述聲音傳感器孔的形狀特征信息，并對(duì)獲取的所述待 測芯片的圖片進(jìn)行灰度處理；對(duì)灰度處理后的圖片進(jìn)行連通域分析，提取所述聲音傳感器孔缺陷。
15.一種芯片外觀檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括 圖片獲取單元，用于獲取待測芯片的圖片；識(shí)別單元，用于識(shí)別所述圖片獲取單元獲取的待測芯片的圖片上是否有焊盤； 第一灰度處理單元，用于當(dāng)所述識(shí)別單元識(shí)別所述待測芯片的圖片上有焊盤時(shí)，保存 所述焊盤的位置信息，并對(duì)所述圖片獲取單元獲取的待測芯片的圖片進(jìn)行第一灰度處理；缺陷檢測單元，用于對(duì)所述第一灰度處理單元進(jìn)行第一灰度處理后的待測芯片的圖片 進(jìn)行連通域分析，識(shí)別所述焊盤上是否有缺陷。
16.如權(quán)利要求15所述的芯片外觀檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括第二灰度處理單元，用于當(dāng)所述識(shí)別單元識(shí)別所述獲取單元獲取的待測芯片的圖片上 沒有焊盤時(shí)，對(duì)所述圖片獲取單元獲取的待測芯片的圖片進(jìn)行第二灰度處理；所述缺陷檢測單元用于對(duì)所述第二灰度處理單元進(jìn)行第二灰度處理后的待測芯片的 圖片進(jìn)行連通域分析，識(shí)別所述待測芯片上焊盤對(duì)側(cè)表面是否有缺陷，并當(dāng)識(shí)別有缺陷時(shí)， 提取所述待測芯片上焊盤對(duì)側(cè)表面的缺陷。
17.如權(quán)利要求15所述的芯片外觀檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括缺陷標(biāo)示單元，用于利用坐標(biāo)映射算法，將所述缺陷檢測單元提取的焊盤缺陷標(biāo)示于 所述圖片獲取單元獲取的待測芯片的圖片中；顯示單元，用于顯示所述缺陷標(biāo)示單元標(biāo)示的有所述焊盤缺陷的待測芯片的圖片。
18.如權(quán)利要求15所述的芯片外觀檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括 存儲(chǔ)單元，用于預(yù)存芯片尺寸參考數(shù)據(jù)；芯片尺寸檢測單元，用于根據(jù)所述識(shí)別單元識(shí)別的待測芯片的形狀特征查找所述圖片 獲取單元獲取的待測芯片的圖片上芯片的輪廓，獲取查找到的芯片輪廓坐標(biāo)信息，根據(jù)獲 取的所述芯片輪廓坐標(biāo)信息計(jì)算得到待測芯片尺寸數(shù)據(jù)，并將計(jì)算得到的所述待測芯片尺 寸數(shù)據(jù)與所述存儲(chǔ)單元預(yù)存的芯片尺寸參考數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，從而判斷所述待測芯片尺寸是 否合格。
19.如權(quán)利要求18所述的芯片外觀檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述芯片尺寸檢測單元具 體包括芯片輪廓坐標(biāo)信息獲取模塊，用于查找所述獲取單元獲取的待測芯片的圖片上待測芯 片的輪廓，獲取查找到的所述待測芯片輪廓坐標(biāo)信息；芯片尺寸計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述待測芯片輪廓坐標(biāo)信息獲取模塊獲取的所述待測芯 片輪廓坐標(biāo)信息計(jì)算得到待測芯片尺寸數(shù)據(jù)；芯片尺寸判斷模塊，用于將所述芯片尺寸計(jì)算模塊計(jì)算得到的芯片尺寸數(shù)據(jù)與所述存 儲(chǔ)單元預(yù)存的芯片尺寸參考數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，從而判斷待測芯片尺寸是否合格。
20.如權(quán)利要求19所述的芯片外觀檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述芯片輪廓坐標(biāo)信息獲 取模塊查找所述獲取單元獲取的待測芯片的圖片上待測芯片的輪廓的過程具體為所述芯片輪廓坐標(biāo)信息獲取模塊根據(jù)預(yù)設(shè)的閾值或用戶選取的閾值或按照一定算 法由系統(tǒng)自動(dòng)選取的閾值將所述圖片獲取單元獲取的所述待測芯片的圖片進(jìn)行二值化處 理；對(duì)二值化處理后的所述待測芯片的圖片進(jìn)行形態(tài)學(xué)圖像處理，提取二值化處理后的所 述待測芯片的圖片中的待測芯片輪廓。
21.如權(quán)利要求15所述的芯片外觀檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述待測芯片是硅麥克風(fēng) 芯片，所述識(shí)別單元還用于根據(jù)硅麥克風(fēng)的形狀特征識(shí)別所述圖片獲取單元獲取的待測芯 片的圖片上是否有聲音傳感器孔；所述第一灰度處理單元還用于當(dāng)所述識(shí)別單元識(shí)別所述 待測芯片的圖片上有聲音傳感器孔時(shí)，保存所述聲音傳感器孔的形狀特征信息，并對(duì)所述 圖片獲取單元獲取的待測芯片的圖片進(jìn)行灰度處理；所述缺陷檢測單元用于對(duì)所述第一灰 度處理單元進(jìn)行灰度處理后的待測芯片的圖片進(jìn)行連通域分析，提取所述聲音傳感器孔缺 陷。
全文摘要
本發(fā)明適用于芯片外觀檢測技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種芯片外觀檢測方法及系統(tǒng)。其中，方法包括獲取待測芯片的圖片；識(shí)別待測芯片的圖片上是否有焊盤，當(dāng)識(shí)別有焊盤時(shí)，保存焊盤位置信息，并根據(jù)保存的所述焊盤的位置信息對(duì)獲取的待測芯片的圖片進(jìn)行第一灰度處理；對(duì)第一灰度處理后的待測芯片的圖片進(jìn)行連通域分析，識(shí)別所述焊盤上是否有缺陷，實(shí)現(xiàn)了芯片上焊盤外觀缺陷的自動(dòng)識(shí)別，避免了人工目檢方式檢測焊盤缺陷所造成的檢測速度慢、檢測效率低的問題。此外，在獲取待測芯片的圖片的步驟后，在根據(jù)焊盤的形狀特征識(shí)別待測芯片的圖片上是否有焊盤前，還可以通過提取待測芯片尺寸數(shù)據(jù)，并與存儲(chǔ)的芯片尺寸數(shù)據(jù)比較，而實(shí)現(xiàn)對(duì)待測芯片尺寸是否合格的判斷。
文檔編號(hào)G01B11/03GK101995223SQ20091018973
公開日2011年3月30日 申請(qǐng)日期2009年8月25日 優(yōu)先權(quán)日2009年8月25日
發(fā)明者劉杰, 劉瑛, 王艷 申請(qǐng)人:比亞迪股份有限公司