[发明专利]一种芯片固晶机的控制方法及控制系统

说明书

技术领域

本发明属于半导体封装控制领域，具体涉及一种芯片固晶机的控制方法及控制系统。

背景技术

三维固晶平台构造是由X轴运动系统、Y轴运动系统、Z轴运动系统以及末端固晶阀构成，通过固定位置的三维坐标给定，机械手进行电路板芯片位置重复定位，然后控制末端固晶阀进行芯片固晶。

但是，由于操作电路板的多样性与灵活性，固定XYZ坐标的三维固晶定位平台的适用性很差，而且当多次重复定位后机械丝杆有相应的磨损，导致定位精度达不到预设的指标。目前大多数固晶机系统在装配或操作过程中有重复性差、装配或操作精度不高，很多系统仍需要人来参与的半自动化装配而不能全自主装配或操作。

现有的基于视觉引导的固晶机往往在多目标识别时出现位置目标的漏操作（即多个芯片位置不能全部识别，造成不能正常固晶），在复杂电路板上多目标芯片位置识别与定位上未有相应的解决方案。另外，视觉相机内外参数的标定通常采用标定块来进行，这样的标定的结果往往取决于人为标定的精度，因此常常造成系统的定位效果不佳，出现机械平台运动出现抖动及定位位置的整体偏移。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种芯片固晶机的控制方法及控制系统，通过视觉引导的方式，对固晶机进行控制，具有定位效果好，避免出现机械平台运动出现抖动及定位位置的整体偏移的问题。

本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种芯片固晶机的控制方法，其特征在于：它包括以下步骤：

步骤1、获取运动平台的图像，图像中包含晶圆信息；

步骤2、根据图像确定运动平台上的晶圆与被操作对象的位置关系：

2.1、对所获取的运动平台的图像进行预处理；

2.2、对预处理后的图像利用边缘检测算法得到边缘图像；

2.3、对边缘图像提取不变矩特征；

2.4、根据不变矩特征，采用分类算法得到晶圆的三维坐标；分类算法具体包括：采用粗糙集理论完成样本特征属性的重要性判定，得到系统的属性约简，然后根据约简后的属性进行支持向量机预测分类；

2.5、建立雅可比矩阵模型，获得关节空间坐标下运动平台上的晶圆与其目标位置之间的位置关系；晶圆的目标位置在被操作对象上；

步骤3、根据步骤2得到的位置关系控制末端执行器运动，使得运动平台上的晶圆运动至其目标位置；

步骤4、控制末端执行器进行固晶。

按上述方案，所述的预处理包括对图像进行灰度处理和二值化处理。

按上述方案，所述的边缘检测算法选用canny边缘算子进行计算。

按上述方案，所述的雅可比矩阵模型为基于BROYDEN模型的图像雅可比矩阵模型。

一种芯片固晶机的控制系统，其特征在于：它包括以下模块：

图像获取模块，用于获取运动平台的图像，图像中包含晶圆信息；

图像处理与目标识别模块，用于根据图像确定运动平台上的晶圆与被操作对象的位置关系，具体包括：

预处理模块，用于对所获取的运动平台的图像进行预处理；

边缘检测模块，用于对预处理后的图像利用边缘检测算法得到边缘图像；

特征提取模块，用于对边缘图像提取不变矩特征；

分类模块，用于根据不变矩特征，采用分类算法得到晶圆的三维坐标；分类算法具体包括：采用粗糙集理论完成样本特征属性的重要性判定，得到系统的属性约简，然后根据约简后的属性进行支持向量机预测分类；

定位模块，用于建立雅可比矩阵模型，获得关节空间坐标下运动平台上的晶圆与其目标位置之间的位置关系；晶圆的目标位置在被操作对象上；

运动控制模块，用于根据图像处理与目标识别模块得到的位置关系控制末端执行器运动，使得运动平台上的晶圆运动至其目标位置；

固晶控制模块，用于控制末端执行器进行固晶。

本发明的有益效果为：通过视觉引导的方式对固晶机进行控制，具有定位效果好，不会出现机械平台运动出现抖动及定位位置的整体偏移的问题，具体的说，先用边缘检测算法得到边缘图像，参加计算的数据量急剧下降，从而大大减少了计算量；不变矩具有图像的统计特性，满足平移、绅缩、旋转均不变的不变性，因此选用物体的不变矩特征来对物体进行最终分类和识别；采用粗糙集理论完成样本特征属性的重要性判定，得到系统的属性约简，然后根据约简后的属性进行支持向量机预测分类，避免有些不必要的特征属性引起系统的分类误判。

附图说明

图1为采集的运动平台图像。

图2为边缘检测后的图像。