田鋒　曾祥進　彭云

摘 要：對于芯片點膠系統(tǒng)的視覺檢測關(guān)鍵技術(shù)——芯片的中心定位，根據(jù)實際需要，提出一種改進的中心定位算法。通過重心法和高斯曲面擬合法對圖像進行中心定位算法處理后，再使用均方根值法對數(shù)據(jù)進行處理，從而對現(xiàn)有算法的不足之處進行改進。模擬實驗結(jié)果表明，通過改進的中心定位算法得到的坐標(biāo)更為精確，誤差相對更小，能夠更好地滿足工業(yè)應(yīng)用需求。

關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞：芯片點膠；機器視覺；視覺檢測；平面標(biāo)定；中心定位

DOIDOI：10.11907/rjdk.162384

中圖分類號：TP319

文獻標(biāo)識碼：A 文章編號文章編號：16727800（2016）011013103

0 引言

隨著半導(dǎo)體和電子行業(yè)的高速發(fā)展，傳統(tǒng)的人工生產(chǎn)方式已難以滿足現(xiàn)代生產(chǎn)要求的精度和速度。機器視覺產(chǎn)品憑借對生產(chǎn)現(xiàn)場的圖像采集處理，由系統(tǒng)內(nèi)部對各種情況進行分析處理，只需人工下達(dá)工作指令即可。其不但可以長達(dá)24小時連續(xù)不斷地工作，還能避免各種化學(xué)藥物對人體的傷害。因此，機器視覺產(chǎn)品以其獨特的優(yōu)勢在各個行業(yè)得到了迅速發(fā)展，在產(chǎn)品尺寸檢測等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。

目前，機器視覺產(chǎn)品應(yīng)用最為廣泛的行業(yè)是工業(yè)生產(chǎn)。在半導(dǎo)體和電子產(chǎn)品的制造過程中，點膠操作是芯片生產(chǎn)封裝過程中的一項關(guān)鍵技術(shù)，已被廣泛用于檢測與裝配的自動化生產(chǎn)過程中。芯片點膠系統(tǒng)采用半自動人工控制，并采用機器視覺技術(shù)以自動化生產(chǎn)模式取代傳統(tǒng)手工模式，在人力、資金等方面為公司節(jié)約了大量成本。當(dāng)前的點膠機存在點膠過慢、精度較低等問題，無法滿足點膠封裝的要求，所以芯片點膠系統(tǒng)需要不斷進行改進與優(yōu)化。本文針對芯片點膠系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)進行研究，對現(xiàn)有的中心定位算法進行改進，提出了一種改進的中心定位算法，從而更精確地對芯片中心進行定位，完成點膠操作。

1 系統(tǒng)方案設(shè)計

1.1 自動點膠系統(tǒng)設(shè)計

自動點膠系統(tǒng)由工控機、點膠機（機器人）、空氣壓縮機、視覺檢測系統(tǒng)與光源等組成，系統(tǒng)框架如圖1所示，系統(tǒng)實物如圖2所示。工作原理如下：將需要點膠的芯片隨機放在工作臺上，給予適合的光照強度。視覺檢測系統(tǒng)通過檢測芯片，識別定位出芯片的引腳中心位置，將數(shù)據(jù)反饋到主機中，再控制機器人進行點膠操作。

在自動點膠系統(tǒng)中，視覺檢測系統(tǒng)最為關(guān)鍵。由于芯片的高度集成化，芯片之間的間距越來越小，因此檢測識別難度更大，精度要求也不斷提高。而且由于生產(chǎn)的自動化，速度也不斷加快。因此，高精度的視覺檢測系統(tǒng)發(fā)揮了重要作用。

1.2 視覺檢測系統(tǒng)

視覺檢測系統(tǒng)模塊包括圖像采集和顯示模塊、圖像處理模塊以及檢測結(jié)果輸出模塊3部分：①圖像的采集與顯示模塊包括圖像傳感器及A/D轉(zhuǎn)換器等，主要功能是在合適光源的照度下進行圖像采集，并轉(zhuǎn)換為需要的圖片格式進行顯示和存儲；②圖像處理模塊是整個系統(tǒng)的核心，其根據(jù)需要提取目標(biāo)圖像的特性信息進行中心定位；③圖像輸出部分將圖像處理后存儲的數(shù)字陣列圖像變換為適于人們理解的形式。本文基于VC2010與Opencv，對CCD攝像頭采集的芯片圖像進行圖像處理與編程仿真，最終實現(xiàn)芯片的點膠定位。

2 點膠系統(tǒng)視覺檢測算法

2.1 芯片中心定位算法研究

目前研究人員對于芯片中心定位的計算方法主要分為兩種，一種是基于區(qū)域的方法，另一種是基于邊緣的方法。在基于區(qū)域的中心定位算法中，應(yīng)用較多的是重心法、曲面擬合法等；基于邊緣的中心定位算法則主要包括邊緣曲線擬合法、插值法等。

2.2 改進的中心定位算法

為了解決重心法和高斯曲面擬合法在中心定位方面的不足之處，本文提出一種改進的基于重心法和高斯曲面擬合法的中心定位算法。改進的中心定位算法同時結(jié)合了重心法與高斯曲面擬合法的優(yōu)點，能夠在誤差允許的范圍內(nèi)提升目標(biāo)區(qū)域中心的定位精度。算法主要步驟如下：①利用不同閾值對圖像進行邊緣提取，得到不同的目標(biāo)灰度圖像；②對得到的灰度圖像使用重心法對其進行中心定位，計算出相應(yīng)的中心坐標(biāo)位置并記錄；③使用高斯曲面擬合法對不同閾值進行曲面擬合算法運算，計算出不同閾值分別對應(yīng)的中心坐標(biāo)位置并記錄；④對使用重心法和高斯曲面擬合法計算得到的數(shù)值進行總體標(biāo)準(zhǔn)差運算，得到重心法和高斯曲面擬合法相應(yīng)的中心坐標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)差；⑤再對重心法和高斯曲面擬合法計算得到的標(biāo)準(zhǔn)差進行均方根值運算，得出最終的中心坐標(biāo)位置。

均方根（RMS）有時也被稱為方均根。將N個項的平方進行求和，然后再除以N以后開方所得的結(jié)果即是均方根的結(jié)果，其計算公式為：

3 實驗與結(jié)果分析

對于不同閾值進行邊緣提取以后的灰度圖像，本文通過對圖像的標(biāo)準(zhǔn)差進行計算，分別得到了重心法和高斯曲面擬合法的中心坐標(biāo)。圖3為使用重心法、高斯曲面擬合法和改進的中心定位算法分別計算芯片中心坐標(biāo)得到的中心標(biāo)示圖。

可以看出，幾種算法的主要差別存在于X方向，在Y方向上基本沒有差別。而且從圖6中可以更加清晰地看到，明顯有幾個點偏離實際測量位置，這是由于算法局限性造成的誤差，而改進算法與實際測量數(shù)據(jù)之間的誤差極小。三種算法的誤差分析具體如表2所示。

從表2中可以看出，傳統(tǒng)的中心定位算法在邊緣部分可能出現(xiàn)一定偏差，而改進的中心定位算法能夠在現(xiàn)有基礎(chǔ)上提升定位準(zhǔn)確率，控制誤差率在3%以內(nèi)，從而避免了重心法及高斯曲面擬合法的弊端，有效提升了芯片中心的定位精度，取得了預(yù)期的實驗效果。

4 結(jié)語

本文首先闡述了中心定位算法對于芯片點膠系統(tǒng)的重要性，然后介紹了傳統(tǒng)的中心定位算法——重心法以及高斯曲面擬合法，分析了現(xiàn)有算法的優(yōu)劣，并提出一種改進的中心定位算法，從而更精確地對目標(biāo)中心進行定位。處理得到芯片中心坐標(biāo)，然后使用最小二乘法對中心坐標(biāo)進行計算，將中心坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為空間的三維坐標(biāo)，通過運動控制完成最終的點膠操作。實驗證明了本文算法的可行性，較之傳統(tǒng)算法誤差更小，精度獲得了有效提升。

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（責(zé)任編輯：孫 娟）