[发明专利]一种基于计算机视觉的小尺寸芯片裂纹检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于计算机视觉的小尺寸芯片裂纹检测方法，其特征在于，包括：

获取小尺寸芯片的待测图像；

对所述待测图像进行中值滤波；

对所述待测图像进行灰度变换增强；

通过最大类间方差法对所述待测图像进行图像分割以获取二值图像；

对所述二值图像进行连通域标记以获取缺陷区域的像素点集合；

获取所述缺陷区域的面积、重心、长轴、短轴及灰度值，并通过外接矩阵对所述缺陷区域进行显示标识；

通过所述缺陷区域的面积、重心、长轴、短轴及灰度值判断所述缺陷区域是否为裂纹缺陷。

2.如权利要求1所述的基于计算机视觉的小尺寸芯片裂纹检测方法，其特征在于，对所述待测图像进行中值滤波，包括：

设定3×3、5×5、7×7的三个二维窗口；

分别通过3×3二维窗口、5×5二维窗口及7×7二维窗口对所述待测图像进行中值滤波；

从经3×3二维窗口、5×5二维窗口及7×7二维窗口分别滤波后的三个图像中选取一个作为所述待测图像。

3.如权利要求2所述的基于计算机视觉的小尺寸芯片裂纹检测方法，其特征在于，所述二维窗口为方形窗口。

4.如权利要求1所述的基于计算机视觉的小尺寸芯片裂纹检测方法，其特征在于，所述灰度变换为分段线性灰度变换。

5.如权利要求1所述的基于计算机视觉的小尺寸芯片裂纹检测方法，其特征在于，所述通过最大类间方差法对所述待测图像进行图像分割以获取二值图像，包括：

计算所述待测图像的平均灰度值并作为初始阈值；

将所述待测图像中灰度值大于所述初始阈值的区域作为目标区域并计算所述目标区域的平均灰度值；

取所述初始阈值与所述目标区域的平均灰度值之间的灰度值计算所述待测图像的类间方差；

将使所述类间方差最大的灰度值作为所述待测图像的分割阈值并根据所述分割阈值对所述待测图像进行图像分割。

6.如权利要求1所述的基于计算机视觉的小尺寸芯片裂纹检测方法，其特征在于，通过所述缺陷区域的面积、重心、长轴、短轴及灰度值判断所述缺陷区域是否为裂纹缺陷，包括：

计算所述缺陷区域长轴与短轴的长短比，获取所述缺陷区域的最低灰度值、所述缺陷区域灰度值为0的像素个数；

设定以所述缺陷区域重心为圆心的圆形区域并任意划分所述圆形区域，计算所述圆形区域内任意划分区域的长短比，获取所述任意划分区域的最高灰度值及具有最高灰度值的像素点个数；

根据所述缺陷区域的长短比、所述缺陷区域的最低灰度值、所述缺陷区域灰度值为0的像素个数、所述任意划分区域的长短比、所述任意划分区域的最高灰度值及具有最高灰度值的像素点个数判断所述缺陷区域是否为裂纹缺陷。

7.如权利要求6所述的基于计算机视觉的小尺寸芯片裂纹检测方法，其特征在于，根据所述缺陷区域的长短比、所述缺陷区域的最低灰度值、所述缺陷区域灰度值为0的像素个数、所述任意划分区域的长短比、所述任意划分区域的最高灰度值及具有最高灰度值的像素点个数判断所述缺陷区域是否为裂纹缺陷，包括：

若所述缺陷区域的长短比在5-20之间、所述缺陷区域的最低灰度值为0、所述缺陷区域灰度值为0的像素个数大于8个、半径小于200的所述任意划分区域的长短比在5-20之间、半径小于200的所述任意划分区域的最高灰度值为255且具有最高灰度值的像素点个数大于8个，则将述缺陷区域为裂纹缺陷。