【摘 要】
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芯片封装的外观缺陷会影响芯片的性能与可靠性。为实现芯片外观多种类型缺陷的检测,提升封装芯片产品质量,需要开展芯片外观缺陷检测相关研究工作。本文基于光度立体视觉技术,设计了微小缺陷检测算法,并进而实现了一套芯片缺陷检测系统,检测精度达到0.04mm。具体研究内容如下:（1）设计并搭建了用于采集芯片图像的硬件原型系统。为搭建出较优的硬件原型系统,进行了不同光源数量及对应角度的对比实验,设计出适用于芯片
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芯片封装的外观缺陷会影响芯片的性能与可靠性。为实现芯片外观多种类型缺陷的检测,提升封装芯片产品质量,需要开展芯片外观缺陷检测相关研究工作。本文基于光度立体视觉技术,设计了微小缺陷检测算法,并进而实现了一套芯片缺陷检测系统,检测精度达到0.04mm。具体研究内容如下:（1）设计并搭建了用于采集芯片图像的硬件原型系统。为搭建出较优的硬件原型系统,进行了不同光源数量及对应角度的对比实验,设计出适用于芯片外观图像检测的4光源光度立体方案。该方案有助于获取高质量的光度立体图片并具有实时性。（2）提出了一种图像增强算法。光度立体算法得到的图像质量已远高于单光源下采集的图像,但对于微小缺陷的特征并未能精确捕获,导致缺陷可检测的精度不高。利用Gabor变换能够同时获取图像信号时域和空域的特点进行图像增强,可有效获取芯片图像局部微小缺陷特征。设计出光度立体技术与Gabor结合的图像增强算法,大大提升了微小缺陷可检测的精度,检测精度达到0.04mm。（3）设计了基于YOLOv4的缺陷检测算法。首先根据芯片图像灰度特征将图像进行高维度重建,目的是突出整个图像的信息特征,同时将细微的缺陷特征凸显出来,有利于后续缺陷检测与识别。然后以灰度三维重建图为模型训练样本,进行YOLOv4算法的目标检测训练,利用YOLOv4实现适用于多种芯片类型缺陷的分类与定位。实验结果表明灰度三维重建图上的微小缺陷特征,在YOLOv4目标检测模型下能被精确提取。（4）在上述关键算法设计好的基础上,设计并实现了芯片外观缺陷检测系统。根据实地调研,针对实际工业应用需求设计芯片缺陷检测系统,构建软件整体架构,最终开发出了一套人机交互流畅、系统准确性较高的芯片缺陷检测系统。本文在封装芯片的外观缺陷检测上做了一定的技术探索,为后续企业开发出性能更加优化的高端芯片外观缺陷检测系统做了技术积累。论文工作为立体视觉技术和深度学习技术在芯片外观缺陷检测领域的应用起到了抛砖引玉的作用!
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