基于机器视觉的半导体表面字符质量检测系统研究

发布时间：2022-12-09 06:43

　　高新技术产业的不断创新推动了半导体器件朝着多种类和微型化方向发展,厂家通过在半导体产品表面刻印标识字符来检测产品的生产质量,以便更好的管理产品,而传统的字符识别主要依靠人工完成,不仅识别的效率低,而且人工成本高,因此基于机器视觉的字符自动化识别应运而生。为了满足自动化生产条件,本文以车间生产为背景,以芯片表面的刻印字符为对象,研究基于机器视觉的半导体表面字符质量检测系统,该系统能够减少人工参与,提升系统的识别精度和效率,对实现半导体产品字符的自动识别具有重要实用价值。按照生产需求和待检测芯片确定系统研究内容,主要包括机械平台设计搭建、系统软件设计和图像处理三部分。通过机械设计方案确定硬件设备的选型,并完成半导体表面字符质量检测系统机械结构的搭建。基于Microsoft Visual C++6.0编译环境实现系统控制软件,实现对系统的实时控制。系统的重点在于对采集图像的有效处理。在图像处理方面,首先对图像进行平滑,通过分析字符表面噪声特点分别利用三种平滑算法对图像进行处理,选取最优平滑算法。其次在字符分割算法研究方面,首先对基于边缘检测和基于投影的分割算法进行研究分析,通过对比芯片表面字... 

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 课题研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 机器视觉发展历程
        1.2.2 机器视觉在字符质量检测方面的应用
    1.3 现有系统存在问题及完善思路
    1.4 论文研究内容及章节安排
2 字符质量检测系统设计
    2.1 系统总体结构设计
        2.1.1 设计思路
        2.1.2 系统设计要求
        2.1.3 系统总体结构
    2.2 视觉系统设计
        2.2.1 相机
        2.2.2 镜头
        2.2.3 光源
    2.3 软件系统设计
        2.3.1 图像处理软件
        2.3.2 交互界面设计
        2.3.3 软件实现功能
    2.4 本章小结
3 半导体表面字符图像处理
    3.1 图像预处理算法研究
        3.1.1 灰度拉伸
        3.1.2 常用滤波算法研究
        3.1.3 二值化图像常用算法分析
    3.2 字符定位与倾斜矫正算法实现
        3.2.1 字符区域定位
        3.2.2 倾斜矫正
    3.3 字符分割算法研究
        3.3.1 常见字符分割算法研究
        3.3.2 改进的投影分割算法
        3.3.3 归一化处理的应用
    3.4 本章小结
4 字符识别算法研究
    4.1 芯片表面字符特征研究
    4.2 基于模板匹配的字符识别算法研究
        4.2.1 字符特征提取
        4.2.2 传统的模板匹配算法
        4.2.3 改进的模板匹配算法
    4.3 基于神经网络的字符识别算法研究
        4.3.1 两种常见神经网络及其区别
        4.3.2 卷积神经网络
        4.3.3 基于残差网络的字符识别网络设计
        4.3.4 基于残差网络的字符分类设计
    4.4 本章小结
5 系统实现与测试
    5.1 系统实现
        5.1.1 机械平台实现
        5.1.2 系统功能实现
        5.1.3 系统控制软件操作界面实现
    5.2 系统测试及结果分析
        5.2.1 系统实时性测试
        5.2.2 硬件线路测试
        5.2.3 软件测试类型
        5.2.4 系统功能测试
    5.3 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
致谢
参考文献
附录



本文编号：3715041