南京邮电大学通达学院 江苏 南京 225100
摘要：微电子产业作为信息产业的核心和重要基础，在促进国民经济信息化发展过程中发挥着积极作用。在现代技术发展趋势下，微电子产品朝着高密度、精细化等方向发展。微电子产品质量与企业未来生存和发展存在非常密切的联系，运用视觉检测技术对产品进行检测，不仅有效弥补传统检测精确定位的弊端，且能够在一定程度上提高检测准确性。文章将从微电子产品视觉检测原理入手，对其中涉及到的关键技术进行深入分析和研究。
关键词：微电子产品；视觉检测；关键技术
前言：全球经济一体化趋势下，微电子行业作为高新技术行业取得了长足发展。面对激烈的市场竞争，微电子技术水平能够反映一个国家科技发展水平。微电子行业是一个综合性行业，涉及科研开发、生产加工等多项内容，其中视觉检测是其中的一部分，能够为相关领域检测提供极大的支持。为了加快产业发展进程、降低生产成本，加强对视觉检测关键技术的研究具有非常重要的现实意义。不仅如此，还能够发现微电子产品设计、生产等环节存在的问题，强调针对性，为产品改进提供可靠的依据。
微电子产品视觉检测原理分析
AVI，是一种建立在计算机视觉基础之上，将CCD作为视觉传感器，综合运用图像处理、精密测量等技术的非接触式检测方法。在实践应用中，视觉检测主要对PCB图形缺陷等进行检测而开发的，将电路的图形存储在计算机数据库当中，然后对被测量的图形进行扫描，与录入的图形进行比较和分析，及时发现其中的缺陷，然后对标示进行修复，图1为系统原理图。
微电子产品视觉检测中关键技术分析
技术是视觉检测系统性能发挥的核心，缺少技术的支持，系统将无法运行。视觉检测在我国发展速度加快，并取得了一定成绩。其中关键技术主要包括以下三种：
2.1定位技术
微电子产品视觉检测过程中，定位标志准确性是生产和检测的重要技术之一。目前，常见的定位方法主要有两种：一是点Hough变换的圆亚像素定位，具体的检测方法有模板匹配、形状分析法等，能够在噪声、变形等不佳状态下，获取检测材料。该方法在传统方法上，借助圆形性质对圆的基本参数进行确定，能够将搜索空间由三维降至到一维，以此来降低计算复杂程度，同时提高检测精确度。二是优势遗传的快速匹配定位，在具体使用中，根据图像编码理论，图像相邻元素之间存在较为明显的关系，因此低分辨率自图像能够体现出图像的重要特征，帮助检测人员把握关键要素，提高检测效率[1]。对于采集的图像来说，能够形成1/4新图像，然后运用新图像进行重新匹配，以此来减少计算量。
2.2图像拼接技术
微电子产品视觉检测中，常常会受到高倍率显微镜头视场限制，无法一次成像。为了有效突破这一局限性，需要引入图像拼接技术，将多个局部成像有机结合到一起，形成全景图。该项技术在具体应用中，图像拼接是图像配准的特例，能够为全景组合等提供支持。一般来说，将两个图像定义为两个二维矩阵I1与I2，两个坐标分别对应图像亮度值，经过映射成为：
I2（x，y）=g（I1（f（x，y）））其中的f（·）是二维空间坐标转换的结果，而g（·）是一维亮度。上述图像拼接过程具体流程如图2。
随着各领域不断发展，对视觉检测准确度提出了更高要求。基于此，本文提出一种刻线自标定技术，以此来解决尺寸、光强等因素产生的消极影响。在此基础上形成的基准位置快速拼接技术，检测速度快，适合在多个领域推广和使用，能够取得较好的检测效果。
2.3缺陷检出与识别技术
随着越来越多崭新技术的研发和应用，电路板朝着集约化方形发展，直接增加了视觉检测难度。结合现有研究成果来看，现有检测主要有参考比较法、无参考验证法及混合法，其中第一种方法应用范围较广。在此基础上提出缺陷检出与识别技术。该项技术能够及时发现被检查对象存在的不足[2]。实践中，通过对标准与被测图像进行滤波处理，消除噪声，然后进行图像配准及差分处理，将图像中的孤立点过滤出来，直至找到缺陷位置及面积等特征。对于技术运行过程来说，识别是整个过程的重中之重。如果不知道缺陷种类，将难以采取行之有效的方法对其进行修复处理。当前，常用的缺陷识别方法，能够对明显、粗大的缺陷进行处理，无法实现细微缺陷处理。
针对上述问题，现行方法中，有一项建立在交线检测方法基础上的技术，将缺陷区别的边缘链表进行映射处理，然后找到对应的指标，以此来判断交线个数。不仅如此，还可以检测缺陷后进行判断，然后进行分类化处理，得到检测结果。但是通过对方法的比较发现，在实践中，图像个数与预期存在较大差异性，无法得到准确的分类，检测效果不尽人意[3]。故本文在主成分分析技术等基础之上，采用PCA提取出缺陷图像的代数特征，而非单纯的交线，强化对缺陷位置特征的获取和识别。通过采集存在缺陷的图像，将其进行整合和PCA分析，得到图像的特征向量，最终实现对缺陷的高效识别。
结论：根据上文所述，信息化时代背景下，科学技术成为各领域发展不可缺少的一部分，且微电子产品以其自身高精度、高效率等优势，在提高社会生产力等方面发挥着积极作用。但是微电子产品质量高低直接影响其应用效果。本文根据视觉检测原理，对涉及的关键技术进行深入分析，进一步了解视觉检测系统。未来，微电子产品将会朝着极精细化方向发展，我们要对视觉检测技术加大研究力度，不断提升视觉检测有效性，识别并解决更加细微的缺陷，提高微电子产品质量，进而促进相关领域又好又快发展。
参考文献：
[1]任永新，单忠德，张静，战丽.计算机视觉技术在水果品质检测中的研究进展[J].中国农业科技导报，2012，（01）：98-103.
[2]王耀东，朱力强，史红梅，郭保青.高速机械系统运动特性的实时视觉检测技术研究[J].机械工程学报，2016，（02）：82-90.
[3]吴登峰.基于计算机的视觉检测技术的原理及应用研究[J].计算机光盘软件与应用，2014，（11）：153-154.
论文作者:胡澜.莫丹.戴明凡
论文发表刊物:《科技中国》2016年11期
论文发表时间:2017/1/6
标签：微电子论文; 视觉论文; 图像论文; 缺陷论文; 技术论文; 产品论文; 关键技术论文; 《科技中国》2016年11期论文;