[发明专利]一种基于极值差分统计特征的COG偏移检测方法

权利要求书

1.一种基于极值差分统计特征的COG偏移检测方法，该方法包括如下步骤：

步骤1：采集图像；

步骤2：将步骤1获取的图像向右旋转90度；

步骤3：对步骤2获取的图像做框选操作，得到COG Bonding区域的裁剪矩形，根据裁剪矩形将图像进行裁剪；

步骤4：对步骤3获取的图像二值化；

步骤5：对步骤4获取的二值化图像中白色连通区域进行标记，记录各个连通区域的位置；

步骤6：对步骤5获取的图像计算每个连通区域的面积，并进行面积大小比对，留下最大面积连通区域，删除其他连通区域，获取到最大连通区域图像；

步骤7：对步骤6获取的最大连通区域图像记录其白色像素的坐标，复制出步骤3获取的图像在相同坐标对应的区域的ITO引脚图像；

步骤8：对步骤7获取的ITO引脚图像使用均值滤波器减小噪声，获取到去噪之后的图像；

步骤9：对步骤8获取的去噪图像，计算像素指定邻域的极大值与极小值，并将极大值与极小值的差值作为极值差分图像的对应位置像素的灰度值，获取到极值差分图像；

步骤10：对步骤9获取的极值差分图像做统计操作，计算图像每一列的均值与方差，获取到长度与图像宽度一样的一维数组；

步骤11：对步骤10获取的一维数组，计算数组指定邻域的极大值与极小值，并将该极大值与极小值的差值作为极值差分数组的对应位置数据的值，获取到极值差分数组；

步骤12：对步骤11获取的极值差分数组，得到该数组的满足COG Bonding BUMP区域左右边的局部极大值点与局部极小值点的索引，即对应BUMP区域的左右边，获取到包含有BUMP区域的左右边坐标信息的一维数组；

步骤13：根据步骤12获取的一维数组，计算出对应的BUMP区域左右中心，获取到包含有BUMP区域的中心X坐标信息的一维数组；

步骤14：根据步骤13获取的一维数组，计算出所有BUMP区域中心的中心X坐标的值，并与步骤7获取的ITO引脚图像的宽度的一半，即ITO区域的中心X坐标做比对，二者之间的差值为COG Bonding偏移尺寸。

2.如权利要求1所述的一种基于极值差分统计特征的COG偏移检测方法，其特征在于步骤4的具体步骤为：

步骤4-1：对灰度图像进行直方图均衡校正，得到校正图像；

步骤4-2：对校正图像使用最大类间方差法得到的灰度阈值；

步骤4-3：将灰度图像各像素点灰度值与灰度阈值比较，若大于阈值则对该点灰度赋值255，若小于阈值则对该点灰度赋值0，得到二值图像。

3.如权利要求1所述的一种基于极值差分统计特征的COG偏移检测方法，其特征在于步骤6的具体步骤为：

步骤6-1：计算连通区域的面积，经过面积筛选保留面积最大的连通区域；

步骤6-2：对剩下的连通区域做填充操作。

4.如权利要求1所述的一种基于极值差分统计特征的COG偏移检测方法，其特征在于步骤9的具体步骤为：

步骤9-1：计算像素3*3邻域内的极大值与极小值；

步骤9-2：将对应像素的邻域极大值减去极小值，得到差值；

步骤9-3：重复步骤9-1，步骤9-2，遍历图像，得到差分图像。

5.如权利要求1所述的一种基于极值差分统计特征的COG偏移检测方法，其特征在于步骤12的具体步骤为：

步骤12-1：经过局部极大值筛选，保留极大值在0.6之上的极大值；

步骤12-2：经过局部极小值筛选，保留极小值在0.2之下的极小值；

步骤12-3：经过相邻局部极大极小差值筛选，保留局部极大极小差值在0.7之下的极大值，极小值。