英 玉

（遼寧經(jīng)濟(jì)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，遼寧沈陽(yáng) 110122）

0 引言

生產(chǎn)IC 芯片的流程中，必然要檢測(cè)IC 芯片的外觀，以篩查出有缺陷的IC 芯片，避免影響電子產(chǎn)品的質(zhì)量。我國(guó)IC 芯片外觀檢測(cè)的自動(dòng)化、智能化程度還有很大不足，導(dǎo)致檢測(cè)的效率、精度都比較低下。為了改變這種情況，我國(guó)的IC 芯片生產(chǎn)廠家應(yīng)當(dāng)學(xué)習(xí)、應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，從而實(shí)現(xiàn)IC 芯片產(chǎn)業(yè)的升級(jí)發(fā)展。

1 機(jī)器視覺(jué)與IC 芯片外觀檢測(cè)

1.1 機(jī)器視覺(jué)

機(jī)器視覺(jué)即機(jī)器視覺(jué)模擬系統(tǒng)，其用途是代替人眼進(jìn)行測(cè)量、判斷。一個(gè)典型的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)包括：獲取圖像的光源、攝像頭、相機(jī)、圖像采集卡，處理圖像的圖像處理軟件和主機(jī)，執(zhí)行判決的機(jī)械單元、電傳單元[1]。其工作過(guò)程是，獲取圖像信號(hào)，將顏色、色調(diào)、亮度、飽和度等信息轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)，計(jì)算顏色、長(zhǎng)度、面積、數(shù)量等特征，然后與標(biāo)準(zhǔn)值比對(duì)，看計(jì)算結(jié)果是否在誤差范圍內(nèi)[2]，并據(jù)此執(zhí)行判決。

對(duì)機(jī)器視覺(jué)的研究，起源自20 世紀(jì)50 年代的二維圖像模式識(shí)別；60 年代，羅伯茲提出了積木世界的概念，其中就有機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域的預(yù)處理、對(duì)象建模、邊緣檢測(cè)等技術(shù)；70 年代，視覺(jué)計(jì)算理論被大衛(wèi)·馬爾提出。機(jī)器視覺(jué)是一交叉領(lǐng)域，涉及光學(xué)成像、人工智能、計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)、控制技術(shù)、生物學(xué)、圖像處理技術(shù)等；自身又可分為目標(biāo)制導(dǎo)的圖像處理、視覺(jué)系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)、圖像處理和分析的并行算法等重要分支設(shè)備，用于工業(yè)、醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)、軍事、科研、交通等多個(gè)行業(yè)。特別是在工業(yè)檢測(cè)中，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)可以從外觀、缺陷、面積、數(shù)量、尺寸等角度檢測(cè)產(chǎn)品的包裝、質(zhì)量等。

目前，國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺(jué)相關(guān)設(shè)備的裝配精度、加工制造等技術(shù)發(fā)展比較緩慢，硬件如CCD 相機(jī)，依然大部分依賴進(jìn)口產(chǎn)品。機(jī)器視覺(jué)技術(shù)中用到的國(guó)產(chǎn)軟件，處理速度也不理想。而且，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)很容易受到外界影響，特別是光源的影響，會(huì)導(dǎo)致圖像發(fā)灰，無(wú)法被精確地分割。未來(lái)，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)有嵌入式機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，結(jié)合其他傳感技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能化、數(shù)字化、實(shí)時(shí)化。

1.2 IC 芯片外觀檢測(cè)

生產(chǎn)IC 芯片的流程中，必然要檢測(cè)IC 芯片的外觀質(zhì)量。IC芯片的外觀質(zhì)量檢測(cè)項(xiàng)目，包括引腳尺寸、引腳殘缺、引腳偏曲、引腳間距、引腳平整度[3]、引腳跨距、引腳對(duì)稱性、引腳一致性、引腳排彎、引腳寬度、引腳棧高[4]等直接影響電路產(chǎn)品質(zhì)量的引腳質(zhì)量檢測(cè)項(xiàng)目，以及芯片塑膜上的印字、塑封接口凸起[5]等。其中，引腳外觀質(zhì)量相關(guān)的檢測(cè)項(xiàng)目，精度要求為依0.01 mm[6]。

目前，機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)IC 芯片外觀的產(chǎn)品很多，各有缺陷。比如，應(yīng)用陰影檢測(cè)技術(shù)的產(chǎn)品對(duì)打光、標(biāo)定的要求過(guò)高，軟件的實(shí)現(xiàn)難度也很大；應(yīng)用三相機(jī)成像的產(chǎn)品硬件成本較高；有下降動(dòng)作的產(chǎn)品檢測(cè)效率較低。

2 運(yùn)用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)檢測(cè)IC 芯片外觀

2.1 IC 芯片外觀的特征

IC 芯片的外觀特征可以分為形狀、顏色、紋理、空間關(guān)系等幾大類，各大類特征下又可細(xì)分小類，比如：形狀可分為輪廓、區(qū)域、幾何形狀；顏色可以用灰度、顏色矩、直方圖、聚合向量表示，其中灰度值又可計(jì)算出平均值、方差、峭度、歪度、能量、熵，等等；紋理特征就是凹凸不平、出現(xiàn)氣孔這類的特征，可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)灰度共生矩陣得到紋理的二階矩、對(duì)比度、熵、均勻性，等等。

雖然IC 芯片的外觀特征很多，外觀缺陷也很多，但是在一條特定的生產(chǎn)線中常出現(xiàn)的外觀缺陷并不多，而且統(tǒng)計(jì)所有類型的外觀缺陷會(huì)導(dǎo)致IC 芯片外觀的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)過(guò)于復(fù)雜。因此，IC 芯片外觀的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)只需判別正常芯片和幾種常見(jiàn)IC 芯片外觀缺陷即可，不屬于這些類別的缺陷IC 芯片可以歸入其他缺陷；或者，僅將IC 芯片外觀分為合格、缺陷2 類，這樣設(shè)計(jì)更簡(jiǎn)單，但是不利于針對(duì)性地改進(jìn)IC 芯片生產(chǎn)線。

2.2 總體流程設(shè)計(jì)

2.3 硬件結(jié)構(gòu)

IC 芯片外觀的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的硬件可分為圖像檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)控制2 個(gè)部分，此處主要分析前一部分的硬件，也就是照明與光路系統(tǒng)、相機(jī)與鏡頭系統(tǒng)、圖像采集系統(tǒng)、處理圖像的主機(jī)、信號(hào)輸出部分等：照明與光路系統(tǒng)一般由LED 燈、反光板、反光鏡、棱鏡等組成；相機(jī)一般選用CCD 工業(yè)相機(jī)，CCD 工業(yè)相機(jī)有面陣式，鏡頭有6 mm 的T2616FICS-3 型Computar 鏡頭、OPTO 的TC1236 等；圖像采集系統(tǒng)，比如圖像采集電路或圖像采集卡，品牌如ICOS、FPGA 等，能夠?qū)⑾鄼C(jī)與鏡頭采集的圖像電信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像信號(hào)，以便主機(jī)識(shí)別、處理；運(yùn)動(dòng)控制部分主要有真空吸嘴和機(jī)械手，來(lái)放置和拿走IC 芯片。

照明與光路、相機(jī)與鏡頭2 個(gè)系統(tǒng)的共同目標(biāo)，是從芯片的1 個(gè)正面、4 個(gè)側(cè)面給IC 芯片打光，并采集圖像。這是因?yàn)橛行┤毕萑菀讖恼鏅z測(cè)出來(lái)，而有些缺陷（如引腳的棧高、共面度）容易從側(cè)面檢測(cè)出來(lái)。為了用1 個(gè)相機(jī)與鏡頭達(dá)到這個(gè)目的，可以調(diào)整光路，使IC 芯片的不同方向的反光最終都進(jìn)入鏡頭。這樣做還可以降低處理圖像的難度。

2.4 軟件模塊

IC 芯片外觀的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的軟件模塊也可以分為2部分：一部分與圖像檢測(cè)直接相關(guān)，比如圖像采集模塊、圖像處理模塊、圖像參數(shù)設(shè)置模塊、圖像分析檢測(cè)模塊等；另一部分是為了方便操作人員使用，或者下一步的分揀操作而設(shè)計(jì)的，比如系統(tǒng)故障自檢模塊、結(jié)果輸出與儲(chǔ)存模塊、數(shù)據(jù)管理模塊等。

2.5 標(biāo)定與檢測(cè)算法

光流約束方程可以用來(lái)建立定位模型，曲線擬合方法可以用來(lái)根據(jù)特征點(diǎn)與模板匹配定位，改進(jìn)的Hausdoff 算法、圖像金字塔分解法可以用來(lái)匹配圖像。

在降噪處理中，可以采用自適應(yīng)開(kāi)關(guān)中值濾波、自適應(yīng)模糊加權(quán)平均值濾波。其中，中值濾波的原理是以1 像素點(diǎn)鄰域內(nèi)灰度的中值來(lái)代替該像素點(diǎn)自己的灰度值，從而不依賴一個(gè)鄰域內(nèi)與典型灰度值相差較大的像素點(diǎn)。中值濾波法可以快速去除噪點(diǎn)，同時(shí)也保留下圖像的邊緣細(xì)節(jié)。

邊緣檢測(cè)算法的優(yōu)劣會(huì)影響IC 芯片外觀的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的精度、效率。所謂邊緣，就是圖像中，周圍灰度值發(fā)生屋頂狀變化或階躍性變化的像素集合。檢測(cè)邊緣的算子有梯度算子、Roberts Cross 算子、Prewitt 算子、Sobel 算子、方向二階差分算子、拉普拉斯算子、高斯原拉普拉斯算子、小波算子、Canny 算子等。其中，Canny 算子的信噪比、定位精度較高，而且單邊響應(yīng)，所以比較適合檢測(cè)IC 芯片外觀。

為了定位、擺正、裁剪目標(biāo)圖像，可以采用圖像金字塔分解法、各向異性正則化算法、自適應(yīng)遺傳算法。以定位和擺正目標(biāo)圖像為例，檢測(cè)邊緣之后，可在一側(cè)邊緣的兩端各設(shè)1 個(gè)小窗口，找出小窗口內(nèi)的引腳端點(diǎn)，然后連接兩個(gè)引腳端點(diǎn)，得到一條連線，再旋轉(zhuǎn)至這條連線與X 軸或Y 軸平行，完成。

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以用來(lái)構(gòu)建篩選器。

IC 芯片的引腳棧高，即IC 芯片底部到引腳端部的垂直距離，其精度會(huì)影響下一級(jí)封裝，所以是IC 芯片外觀中的重要參數(shù)。棧高可以由一些簡(jiǎn)單幾何計(jì)算得到。

IC 芯片的引腳共面度，即IC 芯片最高、最低兩引腳之間的垂直距離，也就是最大、最小棧高的差值。計(jì)算共面度，一般采取三點(diǎn)法，即取其中棧高最大的3 個(gè)引腳作為3 點(diǎn)，構(gòu)成平面，計(jì)算其他引腳到該平面的距離。

3 結(jié)語(yǔ)

分析IC 芯片外觀檢測(cè)中用到的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，包括硬件、軟件、算法等方面，可以提升IC 芯片的出廠質(zhì)量，促進(jìn)我國(guó)IC芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展。