CN102646278A - 一种基于x光图像的元器件封装气泡检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于X光图像的元器件封装气泡检测方法，包括以下步骤：(1)采集被封装元器件的X光图像，得到X光图像矩阵；(2)对所述X光图像矩阵进行预处理；(3)初步确定气泡的边缘：通过Canny边缘检测法对经预处理的X光图像进行检侧，得到二值图像矩阵A；(4)确定气泡的边缘轮廓、质心以及面积。本发明实现了对元器件封装中的气泡进行精确定位，并且具有检测速度快的优点。

Description

一种基于X光图像的元器件封装气泡检测方法

技术领域

本发明涉及在元器件封装中的气泡检测方法，特别涉及一种基于X光图像的元器件封装气泡检测方法。

背景技术

封装，是指把硅片上的电路管脚用导线接引到外部接头处，以便与其它器件连接。封装形式是指安装半导体集成电路芯片用的外壳，它不仅起着安装、固定、密封、保护芯片及增强电热性能等方面的作用，而且还通过芯片上的接点用导线连接到封装外壳的引脚上，这些引脚又通过印刷电路板上的导线与其他器件相连接，从而实现内部芯片与外部电路的连接。因为芯片必须与外界隔离，以防止空气中的杂质对芯片电路的腐蚀而造成电气性能下降。另一方面，封装后的芯片也更便于安装和运输。由于封装技术的好坏还直接影响到芯片自身性能的发挥和与之连接的PCB(印制电路板)的设计和制造，因此它是至关重要的。往往在电子元器件封装过程中在基板与芯片之间以及不同的基板之间常常出现气泡，气泡的出现将严重影响电子元器件的电气特性，机械特性以及使用寿命等。因此元器件检测中气泡检测成为一个非常重要的指标。通过检测单个气泡的大小位置以及所有气泡的面积来确定电子元器件的等级。由于X光图像的低对比度、低灰度、高噪声，气泡形状的任意性、位置的随机性气泡检测技术已成为封装电子元器件检测的重点和难点。对于气泡检测是影响电子元器件检测的关键因素，也是本发明解决的问题。

虽然，国内研究人员已在电子元器件无损检测方面做了大量工作，但气泡检测不仅受生产过程中现场噪声和工况的影响，而且还要根据X光和电子元器件自身形状特点来考虑电子元器件的气泡检测。目前已有的检测方法不能很好的检测到气泡的轮廓，而且确定的气泡的面积质心准确性不高，已有检测方法检测速度慢不能满足现场的实时性要求。因此，为了提高基于X光图像的电子元器件气泡检测技术，就必须发明新的方法，以提高检测速度与准确性。

发明内容

为了克服现有技术的上述不足，本发明的目的在于提供一种基于X光图像的元器件封装气泡检测方法。

本发明的目的通过以下技术方案实现：

一种基于X光图像的元器件封装气泡检测方法，包括以下步骤：

(1)采集被封装元器件的X光图像，得到X光图像矩阵；

(2)对所述X光图像矩阵进行预处理；

(3)初步确定气泡的边缘：通过Canny边缘检测法对经预处理的X光图像进行检测，得到气泡的边缘，并得到图像的二值矩阵A；

(4)确定气泡的边缘轮廓、质心以及面积，具体为：

(4-1)设定膨胀腐蚀模板矩阵B，先通过二值图像矩阵A被B形态学开运算去除孤立点，再通过A被B进行形态学闭运算连接非封闭边缘，得到二值图像的封闭区域；

(4-2)对二值图像的封闭区域进行气泡填充：

设X_k为气泡内的点，令X₀＝1，则气泡填充过程为：

根据

进行迭代，直至X_k＝X_k-1；{X_k| k＝0，1、2...}为组成气泡的点集；

其中 $C=\left[\begin{array}{ccc}0& 1& 0\\ 1& 1& 1\\ 0& 1& 0\end{array}\right];$

(4-3)对气泡轮廓进行标记：

设Y_k为气泡轮廓上的点，Y₀为气泡轮廓上的一个已知点，对二值图像中的连通分量进行提取，其过程如下：

根据

进行迭代，直至Y_k＝Y_k-1；{Y_k| k＝0，1、2...}为标志气泡轮廓的点集；

(4-4)根据(4-3)标记的气泡轮廓确定气泡的质心及面积。

步骤(2)所述对所述X光图像矩阵进行预处理，包括以下步骤：

(2-1)通过高斯滤波器进行高斯滤波；

(2-2)对高斯滤波后的图像进行对比度拉伸。

步骤(3)所述通过Canny边缘检测法对经预处理的X光图像进行检侧，包括以下步骤：

(3-1)使用带有指定标准偏差σ的高斯滤波器对X光图像进行平滑处理；

(3-2)计算X光图像每一点的局部梯度

和边缘方向α(x，y)＝arctan(l_y/l_x)，并确定边缘点，得到梯度幅度图像；其中边缘点定义为梯度方向上其强度局部最大点；

(3-3)对梯度幅度图像进行非最大值抑制处理，得到脊像素；

(3-4)用阈值T1和T2对脊像素进行阈值处理，值大于T2的脊像素为强边缘像素，T1与T2之间的脊像素为弱边缘像素；阈值T1和T2根据实际情况确定；

(3-5)将8连接的弱边缘像素集成到强边缘像素，执行边缘连接。

步骤(2-1)所述通过高斯滤波器进行高斯滤波，具体为：

假设f(x，y)为输入图像，h(s，t)为高斯滤波模板，g(x，y)为滤波后的输出图像，根据以下公式进行高斯滤波过程：

$g(x,y)=\frac{\underset{s=-a}{\overset{a}{\mathrm{\Σ}}}\underset{s=-b}{\overset{b}{\mathrm{\Σ}}}h(s,t)*f(x+s,y+t)}{\underset{s=-a}{\overset{a}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=-b}{\overset{b}{\mathrm{\Σ}}}h(s,t)}.$

步骤(2-2)所述对高斯滤波后的图像进行对比度拉伸，具体为：

对比度拉伸后图像l(x，y)＝c*log(1+(g(x，y)))，其中c为对比度拉伸系数，由用户根据具体需要确定。

步骤(3-3)所述对梯度幅度图像进行非最大值抑制处理，具体为：追踪梯度幅度图像中脊的顶部，将所有不在脊的顶部的像素设为零。

与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：本发明针对低对比度、低灰度、高噪声的X光图像，对图像中的任意形状、任意位置、任意大小的气泡均可实现检测，并且具有更高的准确率，检测速度更快。

附图说明

图1为本发明基于X光图像的元器件封装气泡检测方法的流程图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图，对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。

实施例

如图1所示，本发明所述基于X光图像的元器件封装气泡检测方法，包括以下步骤：

(1)采集被封装元器件的X光图像，得到X光图像矩阵；

(2)对所述X光图像矩阵进行预处理，包括以下步骤：

(2-1)通过高斯滤波器进行高斯滤波，具体为：

假设f(x，y)为输入图像，H(s，t)为二维高斯函数，g(x，y)为滤波后的输出图像，高斯滤波过程为：

$H(s,t)=e^{\frac{-(s^2+t^2)}{2{\mathrm{\δ}}^2}}$

$g(x,y)=f(x,y)\⊕H(s,t)$

可由高斯函数H(s，t)离散化确定高斯滤波模板h(s，t)，再根据以下公式进行高斯滤波：

$g(x,y)=\frac{\underset{s=-a}{\overset{a}{\mathrm{\Σ}}}\underset{s=-b}{\overset{b}{\mathrm{\Σ}}}h(s,t)*f(x+s,y+t)}{\underset{s=-a}{\overset{a}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=-b}{\overset{b}{\mathrm{\Σ}}}h(s,t)};$

(2-2)对高斯滤波后的图像进行对比度拉伸，以增加气泡与图像背景的对比度，具体为：

对比度拉伸后图像l(x，y)＝c*log(1+(g(x，y)))；其中c为对比度拉伸系数，由用户根据具体需要确定。

(3)初步确定气泡的边缘：通过Canny边缘检测法对经预处理的X光图像进行检侧，得到气泡的边缘，并得到二值图像矩阵A；

所述通过Canny边缘检测法对经预处理的X光图像进行检侧，包括以下步骤：

(3-1)使用带有指定标准偏差σ的高斯滤波器对X光图像进行平滑处理；

(3-2)计算X光图像每一点的局部梯度

和边缘方向α(x，y)＝arctan(l_y/l_x)，并确定边缘点，得到梯度幅度图像；其中边缘点定义为梯度方向上其强度局部最大点；

(3-3)对梯度幅度图像进行非最大值抑制处理，得到脊像素；

(3-4)用阈值T1和T2对脊像素进行阈值处理，值大于T2的脊像素为强边缘像素，T1与T2之间的脊像素为弱边缘像素；阈值T1和T2根据实际情况确定；

(3-5)将8连接的弱边缘像素集成到强边缘像素，执行边缘连接。

(4)确定气泡的边缘轮廓、质心以及面积，具体为：

(4-1)设定膨胀腐蚀模板矩阵为B，先通过二值图像矩阵A被B形态学开运算去除孤立点，再通过A被B进行形态学闭运算连接非封闭边缘，得到二值图像的封闭区域；

(4-2)对二值图像的封闭区域进行气泡填充：

设X_k为气泡内的点，令X₀＝1，则气泡填充过程为：

根据进行迭代，直至X_k＝X_k-1；{X_k| k＝0，1、2...}为组成气泡的点集；

其中 $C=\left[\begin{array}{ccc}0& 1& 0\\ 1& 1& 1\\ 0& 1& 0\end{array}\right];$

(4-3)对气泡轮廓进行标记：

设Y_k为气泡轮廓上的点，Y₀为气泡轮廓上的一个已知点，对二值图像中的连通分量进行提取，其过程如下：

根据

进行迭代，直至Y_k＝Y_k-1；{Y_k| k＝0，1、2...}为标志气泡轮廓的点集；

(4-4)根据(4-3)标记的气泡轮廓确定气泡的质心及面积。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受所述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于X光图像的元器件封装气泡检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)采集被封装元器件的X光图像，得到X光图像矩阵；

(2)对所述X光图像矩阵进行预处理；

(3)初步确定气泡的边缘：通过Canny边缘检测法对经预处理的X光图像进行检侧，得到气泡的边缘，并得到二值图像矩阵A；

(4)确定气泡的边缘轮廓、质心以及面积，具体为：

(4-1)设定膨胀腐蚀模板矩阵为B，先通过二值图像矩阵A被B形态学开运算去除孤立点，再通过A被B进行形态学闭运算连接非封闭边缘，得到二值图像的封闭区域；

(4-2)对二值图像的封闭区域进行气泡填充：

设X_k为气泡内的点，令X₀＝1，则气泡填充过程为：

根据进行迭代，直至X_k＝X_k-1；{X_k| k＝0，1、2...}为组成气泡的点集；

其中 $C=\left[\begin{array}{ccc}0& 1& 0\\ 1& 1& 1\\ 0& 1& 0\end{array}\right];$

(4-3)对气泡轮廓进行标记：

设Y_k为气泡轮廓上的点，Y₀为气泡轮廓上的一个已知点，对二值图像中的连通分量进行提取，其过程如下：

根据

进行迭代，直至Y_k＝Y_k-1；{Y_k| k＝0，1、2...}为标志气泡轮廓的点集；

(4-4)根据(4-3)标记的气泡轮廓确定气泡的质心及面积。

2.根据权利要求1所述的一种基于X光图像的元器件封装气泡检测方法，其特征在于，步骤(2)所述对所述X光图像矩阵进行预处理，包括以下步骤：

(2-1)通过高斯滤波器进行高斯滤波；

(2-2)对高斯滤波后的图像进行对比度拉伸。

3.根据权利要求1所述的一种基于X光图像的元器件封装气泡检测方法，其特征在于，步骤(3)所述通过Canny边缘检测法对经预处理的X光图像进行检侧，包括以下步骤：

(3-1)使用带有指定标准偏差σ的高斯滤波器对X光图像进行平滑处理；

(3-2)计算X光图像每一点的局部梯度

和边缘方向α(x，y)＝arctan(l_y/l_x)，并确定边缘点，得到梯度幅度图像；其中边缘点定义为梯度方向上其强度局部最大点；

(3-3)对梯度幅度图像进行非最大值抑制处理，得到脊像素；

(3-4)用阈值T1和T2对脊像素进行阈值处理，值大于T2的脊像素为强边缘像素，T1与T2之间的脊像素为弱边缘像素；阈值T1和T2根据实际情况确定；

(3-5)将8连接的弱边缘像素集成到强边缘像素，执行边缘连接。

4.根据权利要求2所述的一种基于X光图像的元器件封装气泡检测方法，其特征在于，步骤(2-1)所述通过高斯滤波器进行高斯滤波，具体为：

假设f(x，y)为输入图像，h(s，t)为高斯滤波模板，g(x，y)为滤波后的输出图像，根据以下公式进行高斯滤波过程：

$g(x,y)=\frac{\underset{s=-a}{\overset{a}{\mathrm{\Σ}}}\underset{s=-b}{\overset{b}{\mathrm{\Σ}}}h(s,t)*f(x+s,y+t)}{\underset{s=-a}{\overset{a}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=-b}{\overset{b}{\mathrm{\Σ}}}h(s,t)}.$

5.根据权利要求4所述的一种基于X光图像的元器件封装气泡检测方法，其特征在于，步骤(2-2)所述对高斯滤波后的图像进行对比度拉伸，具体为：

对比度拉伸后图像l(x，y)＝c*log(1+(g(x，y)))，其中c为对比度拉伸系数，由用户根据具体需要确定。

6.根据权利要求4所述的一种基于X光图像的元器件封装气泡检测方法，其特征在于，步骤(3-3)所述对梯度幅度图像进行非最大值抑制处理，具体为：追踪梯度幅度图像中脊的顶部，将所有不在脊的顶部的像素设为零。

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