[发明专利]一种基于三光源显微系统的表面微缺陷定位与识别方法

权利要求书

1.一种基于三光源显微系统的表面微缺陷定位与识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、获取元件表面多个缺陷区域的初始位置；所述初始位置包括在机床坐标系下X、Y、Z轴初始坐标；具体步骤包括：

步骤一一、对元件表面预设扫描区域进行逐行逐列移动扫描，采集获取多个预设拍照位置的多张子图；

步骤一二、对多张子图进行处理，获得元件表面多个缺陷区域的初始位置；

步骤二、对于每个缺陷区域，利用吹尘前后的图像初步排除伪缺陷；具体步骤包括：

步骤二一、对多个缺陷区域进行吹尘处理，并对每个缺陷区域采集吹尘前后的图像；

步骤二二、利用模板匹配方法比较吹尘前后的图像，若匹配程度低则判断该缺陷区域为伪缺陷，否则保留该缺陷区域；

步骤三、对于保留的每个缺陷区域，利用预训练的缺陷预测模型进行预测，二次排除伪缺陷；具体步骤包括：

步骤三一、对于保留的每个缺陷区域，在背照光源、环形光源和同轴光源下分别采集三个图像，并按照红绿蓝三通道顺序进行RGB合成；

步骤三二、将每个缺陷区域合成后的图像输入基于卷积神经网络的缺陷预测模型进行预测，获取预测结果，所述预测结果包括缺陷区域是否为伪缺陷；

步骤四、对于经过二次排除后保留的每个缺陷区域，采用改变物距的自动聚焦方法和基于图像处理的目标点提取方法对缺陷区域的初始位置进行修正，获取多个缺陷区域的精确位置；具体步骤包括：

步骤四一、采用改变物距的自动聚焦方法对缺陷区域在机床坐标系下Z轴初始坐标进行修正，获得Z轴修正坐标；具体步骤包括：设置搜索步长以改变相机和元件之间的物距，按照搜索步长采集缺陷区域在不同焦平面下的图像；对于每个焦平面下的一个图像，计算其水平和垂直方向的梯度平方和；比较不同焦平面对应的多个水平和垂直方向的梯度平方和，当水平和垂直方向的梯度平方和的值减小时，减小搜索步长以提高聚焦精度，否则按照搜索步长沿反方向进行采集；继续采集包含缺陷区域的图像，重复上述过程，直至搜索步长小于预设步长阈值时停止；此时，缺陷区域在机床坐标系下的Z轴修正坐标为：Z轴初始坐标加上多个焦平面所对应的搜索步长的总和；

步骤四二、根据Z轴修正坐标确定物距，采集包含缺陷区域的图像，基于图像处理的目标点提取方法对缺陷区域X、Y轴初始坐标进行修正，获得X、Y轴修正坐标；具体步骤包括：所述Z轴修正坐标对应的物距确定了聚焦清晰时相机和元件的位置，在聚焦清晰后采集包含缺陷区域的图像；对所述图像进行二值化处理；对经过二值化处理的图像提取缺陷区域轮廓，计算缺陷区域的X、Y轴当前坐标和初始坐标在图像坐标系下的像素坐标偏差值；根据像素坐标偏差值计算缺陷区域的X、Y轴当前坐标和初始坐标在机床坐标系下的实际坐标偏差值；根据实际坐标偏差值计算获得X、Y轴修正坐标；其中，根据像素坐标偏差值计算缺陷区域的X、Y轴当前坐标和初始坐标在机床坐标系下的实际坐标偏差值(Δx,Δy)为：

(Δx,Δy)＝(k_pΔx₁,k_pΔy₁)

式中，k_p表示已标定的图像单个像素所代表的实际尺寸；Δx₁,Δy₁表示缺陷区域在X、Y轴方向的像素坐标偏差值；根据实际坐标偏差值计算获得X、Y轴修正坐标(x_P,y_P)为：

(x_P,y_P)＝(x_R+Δx,y_R+Δy)

式中，(x_R,y_R)表示缺陷区域X、Y轴初始坐标。