[发明专利]基于多阶数分数阶小波包变换的芯片外观缺陷检测方法

权利要求书

1.一种基于多阶数分数阶小波包变换的芯片外观缺陷检测方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：

步骤一、使用单通道黑白相机获取芯片外观图像；

步骤二、分别对步骤一获取图像进行整数阶数小波包分解和阶数为p1、p2、p3、p4的分数阶小波包分解，获得整数阶数小波包分解结果和阶数p1、p2、p3、p4对应的分数阶小波包分解结果；

所述步骤二的具体过程为：

对步骤一获取的图像进行阶数为p1的分数阶小波包分解：

在行方向上，采用公式(1)对步骤一获取图像的数字信号进行离散p1阶傅里叶变换，得到离散p1阶傅里叶变换结果DFrFT_p1(I)；

式中，I为步骤一获取图像的数字信号，N为数字信号的长度，W^N为N×N的矩阵，和为N×N的对角线矩阵；

矩阵W^N、和的定义为：

式中，W^N[m,n]为矩阵W^N中第m行第n列的元素，p1为阶数，j是虚数单位，m＝1,2，…，N，n＝1,2，…，N；

为矩阵中第n行第n列的元素，Δt为时间域的采样间隔；

为矩阵中第n行第n列的元素，Δu为离散p1阶傅里叶变换的采样间隔；

Δt和Δu满足如下关系：

在列方向上，再对DFrFT_p1(I)进行离散p1阶傅里叶变换，得到二维p1阶分数阶傅里叶变换结果；

在行方向上，对得到的二维p1阶分数阶傅里叶变换结果进行小波包分解，得到低通滤波结果L和高通滤波结果H，在列方向上，再分别对L和H进行小波包分解，得到二维p1阶分数阶傅里叶变换结果的近似部分LL以及细节部分HL、LH和HH；

近似部分LL以及细节部分HL、LH和HH组成第一层；

同理，再对第一层的每个部分分别进行小波包分解，获得第二层；第二层包括对近似部分LL进行小波包分解获得的1个近似部分和3个细节部分、对细节部分HL进行小波包分解获得的1个近似部分和3个细节部分、对细节部分LH进行小波包分解获得的1个近似部分和3个细节部分、对细节部分HH进行小波包分解获得的1个近似部分和3个细节部分；即获得第二层包含的16个部分；

再对第二层的每个部分分别进行小波包分解，获得第三层包含的64个部分，最终获得包含三层的阶数p1对应的分数阶小波包分解结果；

再重复上述过程，获得阶数p2对应的分数阶小波包分解结果、阶数p3对应的分数阶小波包分解结果、阶数p4对应的分数阶小波包分解结果；

通过对步骤一获取图像直接进行整数阶数小波包分解，得到整数阶数小波包分解结果；

步骤三、分别计算步骤二得到的分解结果中每个部分对应的矩阵的特征，将计算出的特征作为步骤一获取图像的纹理特征；再提取出步骤一获取图像的几何特征和梯度特征；

步骤四、基于变分贝叶斯混合模型将步骤三得到的图像特征进行降维，得到降维后的特征；

步骤五、将步骤四得到的降维后特征输入支持向量机分类器中，得到芯片外观缺陷类型分类结果，完成对芯片外观缺陷的检测。

2.根据权利要求1所述的一种基于多阶数分数阶小波包变换的芯片外观缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤三的具体过程为：

分别计算出阶数p1对应的分数阶小波包分解结果中每个部分对应的矩阵C_i的特征；

其中，C_i为阶数p1对应的分数阶小波包分解结果中的第i个部分对应的矩阵，μ为C_i的均值，σ为C_i的标准差；C_i[m′,n′]为矩阵C_i中第m′行第n′列的元素，M为矩阵C_i的行数，N′为矩阵C_i的列数；

同理，计算出阶数p2对应的分数阶小波包分解结果中每个部分对应的矩阵的特征、阶数p3对应的分数阶小波包分解结果中每个部分对应的矩阵的特征、阶数p4对应的分数阶小波包分解结果中每个部分对应的矩阵的特征和整数阶数小波包分解结果中每个部分对应的矩阵的特征；

将上述计算出的特征作为图像的纹理特征；再提取出图像的几何特征和梯度特征。

3.根据权利要求2所述的一种基于多阶数分数阶小波包变换的芯片外观缺陷检测方法，其特征在于，所述阶数p1的取值为0.2，阶数p2的取值为0.4，阶数p3的取值为0.6，阶数p4的取值为0.8。