全自动探针台机器视觉定位的关键技术研究

发布时间：2017-05-13 03:10

  本文关键词：全自动探针台机器视觉定位的关键技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：由于IC产业的快速成长,晶圆测试在IC封测(半导体封装测试)行业正占据着越来越重要的地位；而全自动探针台作为在晶圆测试中的核心装备,在国外的研究已经逐步成熟,在国内虽然起步较晚,但也越来越受到行业内相关公司和研究机构的重视。本文研究了机器视觉技术在全自动探针台上的应用,重点设计了晶圆中心检测、晶圆校直、对针高度测量三个关键功能的具体实现方案,并基于机器视觉中的边缘提取、模板匹配、散焦测距等技术提出了若干的优化改进方案,同时对应用和优化改进方案的实际效果都提供了完整的实验验证方案。全文主要内容包括：第一章介绍了本文课题的来源背景,并说明了论文的研究意义,总结了探针台的发展及机器视觉技术的应用现状,最后列出了论文主要的研究内容。第二章对探针台的系统结构进行了说明；同时设计出了视觉系统的整体系统架构；并对光学成像系统的设计提出了切合实际的解决方案和针对技术难点的解决办法；设计出了实现对针功能的详细流程,说明了基于该流程需要实现的图像处理的核心功能。第三章对晶圆中心检测功能的实现原理进行了说明；并基于边缘提取技术具体实现了对晶圆边缘的提取,并通过提取的边缘数据确定出晶圆的中心所在；最后针对该功能存在的边缘判断错误和定位精度不高的问题,提出了基于图像形态学和多点拟合圆心坐标的方法来进行优化改进。第四章对晶圆校直功能的实现原理进行了说明；并基于模板匹配技术具体实现了晶圆在θ轴坐标上的校直,同时确定出晶粒之间的距离；最后针对该功能存在的背景噪声干扰、定位精度不高和需要提高算法效率的问题,提出了基于图像边缘信息进行模板匹配和基于局部重采样技术的亚像素算法来进行优化改进。第五章对测量对针高度功能的实现原理进行了说明；对比了几种测距技术在全自动探针台上的适用性,提出了应用散焦测距技术来进行对针高度测量的方案；通过坐标系的设计和系统运动机构的配合,避免了对光学成像系统内外参的依赖；最后基于灰度方差来进行图像的清晰度评价,并利用曲线拟合的方案来提高测距技术的定位精度。第六章总结了论文的主要研究内容和创新点,同时对论文的下一步研究进行了展望。
【关键词】：全自动探针台 机器视觉 晶圆校直 晶圆中心检测 散焦测距
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 1 绪论11-18
• 1.1 课题来源11
• 1.2 论文研究意义11-12
• 1.3 国内外相关研究进展12-16
• 1.3.1 全自动探针台的发展概况12-14
• 1.3.2 全自动探针台上机器视觉技术的研究现状14-16
• 1.4 本文主要研究内容16-18
• 1.4.1 基于边缘提取技术解决晶圆中心的自动检测问题16-17
• 1.4.2 基于模板匹配技术解决晶圆自动校直的问题17
• 1.4.3 基于散焦测距技术确定晶圆对针高度的问题17-18
• 2 探针台系统结构及视觉系统设计18-37
• 2.1 引言18
• 2.2 全自动探针台系统结构18-23
• 2.3 视觉系统架构设计23-27
• 2.3.1 坐标系定义23-24
• 2.3.2 视觉系统总体架构设计24-25
• 2.3.3 关键技术架构设计25-26
• 2.3.4 视觉系统与控制系统的接口设计26-27
• 2.4 光学成像系统选型与设计27-32
• 2.4.1 硬件系统的关键参数设计27-30
• 2.4.2 光学系统的设计难点解决30-32
• 2.5 基于图像处理技术的自动对针流程设计32-36
• 2.5.1 视觉系统初始化32-33
• 2.5.2 晶圆注册33-35
• 2.5.3 探针注册35
• 2.5.4 关键的图像处理技术35-36
• 2.6 本章小结36-37
• 3 基于边缘提取的晶圆中心检测37-58
• 3.1 引言37
• 3.2 晶圆中心检测的实现原理37-40
• 3.2.1 功能的实现原理37-39
• 3.2.2 边缘提取算法介绍39-40
• 3.3 晶圆中心检测的实现方法40-47
• 3.3.1 图像预处理40-41
• 3.3.2 图像归一化处理41-42
• 3.3.3 边缘提取42-44
• 3.3.4 连通性分析44-46
• 3.3.5 离散点的直线拟合46
• 3.3.6 计算圆心坐标46-47
• 3.4 晶圆中心检测功能的实现及优化改进47-52
• 3.4.1 基于形态学的边缘判断47-50
• 3.4.2 基于圆拟合技术的定位精度提高50-52
• 3.5 实验结果分析52-56
• 3.5.1 形态学算法鲁棒性的验证53-54
• 3.5.2 算法定位精度的验证54-56
• 3.6 本章小结56-58
• 4 基于模板匹配的晶圆自动校直58-76
• 4.1 引言58
• 4.2 晶圆校直的实现原理58-62
• 4.2.1 功能的实现原理58-60
• 4.2.2 模板匹配算法60-62
• 4.3 晶圆校直的实现方法62-65
• 4.3.1 图像预处理62-63
• 4.3.2 模板匹配63-64
• 4.3.3 曲面拟合64-65
• 4.4 晶圆校直功能的优化改进65-71
• 4.4.1 基于边缘的模板匹配65-68
• 4.4.2 基于局部重采样的亚像素技术68-71
• 4.5 实验结果分析71-74
• 4.5.1 全局重采样算法与局部重采样算法的速度比较72-73
• 4.5.2 算法定位精度的验证73-74
• 4.6 本章小结74-76
• 5 基于散焦测距的对针高度测量76-89
• 5.1 引言76
• 5.2 对针高度测量的实现原理76-81
• 5.2.1 测距技术的选择76-78
• 5.2.2 功能的实现原理78-79
• 5.2.3 散焦测距技术79-81
• 5.3 对针高度测量的实现方法81-85
• 5.3.1 坐标系设计81-83
• 5.3.2 图像的灰度方差计算83-84
• 5.3.3 对针高度测量功能的具体实现84-85
• 5.4 基于曲线拟合的清晰度评价函数的优化85-86
• 5.5 实验结果分析86-87
• 5.6 本章小结87-89
• 6 总结与展望89-92
• 6.1 全文总结89-90
• 6.2 工作展望90-92
• 参考文献92-95

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5 雷文华;;机器视觉及其应用(系列讲座) 第一讲 机器视觉发展概述[J];应用光学;2006年05期

6 ;机器视觉的应用使生产加工更加智能、高效[J];现代制造;2009年06期

7 李树杰;;中国机器视觉的发展趋势[J];赤峰学院学报(自然科学版);2010年01期

8 ;机器视觉最新技术动态[J];中国光学;2013年01期

9 冯伯儒;;机器视觉中的电-光技术[J];光电子学技术;1986年01期

10 戴君,赵海洋,冯心海;机器视觉[J];机械设计与制造工程;1998年04期

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1 赵磊;董吉文;李金屏;;拓扑理论在机器视觉中的研究进展[A];全国第十五届计算机科学与技术应用学术会议论文集[C];2003年

2 张彦东;;基于机器视觉的连接器装配机床改造研究[A];首届珠中江科协论坛论文集[C];2011年

3 蔡小秧;陈文楷;;机器视觉中的鲁棒估计技术[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集[C];2007年

4 刘雅举;李娜;张莉;李东明;;机器视觉在药用玻璃瓶质量检测中的研究[A];2007年河北省电子学会、河北省计算机学会、河北省自动化学会、河北省人工智能学会、河北省计算机辅助设计研究会、河北省软件行业协会联合学术年会论文集[C];2007年

5 吴庆华;代娜;黄俊敏;程志辉;何涛;;基于机器视觉的轴承二维尺寸检测[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集（1）[C];2008年

6 马连峰;张秋菊;;基于机器视觉的彩色套印检测技术研究[A];第十一届全国包装工程学术会议论文集（二）[C];2007年

7 金守峰;张慧;;面向机器视觉的织物纬斜检测方法[A];全国先进制造技术高层论坛暨第九届制造业自动化与信息化技术研讨会论文集[C];2010年

8 管庶安;周龙;陈永强;廖明潮;;机器视觉在粮食品质检测中的应用研究[A];中国粮油学会第三届学术年会论文选集（下册）[C];2004年

9 张伟华;陈军;连世江;贾海政;;机器视觉及其在农业机械中的应用综述[A];2007年中国农业工程学会学术年会论文摘要集[C];2007年

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1 本报记者 李剑琦;机器视觉行业整合正热 中国市场尚处萌芽期[N];机电商报;2005年

2 本报记者 董碧娟;解密机器视觉“第三只眼”[N];经济日报;2013年

3 本报记者 郭涛;机器视觉：为机器装上“眼睛”和“大脑”[N];中国高新技术产业导报;2014年

4 张均;德国机器视觉传感器市场前景好[N];中国贸易报;2007年

5 金刚;给机器一双慧眼[N];计算机世界;2007年

6 朱广菁;机器视觉怎样“看”不合格产品[N];大众科技报;2008年

7 宋昆;用机器视觉控制烟草质量[N];计算机世界;2007年

8 张栋;西安光电子专业孵化器举办专业展览会[N];中国高新技术产业导报;2007年

9 王遐;机器视觉:药品包装在线检测系统开发成功[N];中国包装报;2010年

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2 孟庆宽;基于机器视觉的农业车辆—农具组合导航系统路径识别及控制方法研究[D];中国农业大学;2014年

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4 饶洪辉;基于机器视觉的作物对行喷药控制系统研究[D];南京农业大学;2006年

5 龚爱平;基于嵌入式机器视觉的信息采集与处理技术研究[D];浙江大学;2013年

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7 徐晓秋;机器视觉球面孔位快速精密测量系统的研究[D];四川大学;2006年

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6 孙中国;基于机器视觉的面粉袋码垛机器人研究[D];山东建筑大学;2015年

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8 张文;基于机器视觉的通信装备故障识别研究[D];西南交通大学;2015年

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  本文关键词：全自动探针台机器视觉定位的关键技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

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