CN110021011A - 一种检测芯片画胶面积的方法 - Google Patents
一种检测芯片画胶面积的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110021011A CN110021011A CN201910198566.2A CN201910198566A CN110021011A CN 110021011 A CN110021011 A CN 110021011A CN 201910198566 A CN201910198566 A CN 201910198566A CN 110021011 A CN110021011 A CN 110021011A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- glue
- chip
- image
- picture
- surface product
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/13—Edge detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
- G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10056—Microscopic image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
- G06T2207/30141—Printed circuit board [PCB]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明公开了一种检测芯片画胶面积的方法。决现有技术中画胶面积不做管控,影响推力测试评估,以及采用网格法,检测速度慢,误差大的问题。利用摄像显微镜采集芯片画胶图像,将图像进行变换和处理,获取装换比例,标记画胶像素个数,最后计算出画胶实际面积,通过画胶实际面积和芯片实际面积的占比来管控画胶多少并对画胶面积进行预警。本发明自动对画胶面积进行管控,提高了胶水稀少模组的检出率,解决了人工检测产品人眼误差的问题。本发明对芯片实现非破坏性检测,并保证了测量精度。本发明快速、准确计算芯片画胶面积。
Description
技术领域
本发明涉及摄像模制造技术领域,尤其是涉及一种检测芯片画胶面积的方法。
背景技术
芯片通过胶水贴附在FPC板上,胶水固化后进行推力测试,但通常画胶面积不做管控,胶面积会影响不同方向的推力,故影响推力测试评估不足。通常计算芯片画胶面积的方法为网格法:以芯片大小制作同比例表框,等比例分成100个框,取图和表框在同放大倍率下,进行数框个数(超半个框算一个格子,少于半个框不计算的原则)。该方法靠人眼检测,速度慢、耗时多且误差较大。
发明内容
本发明主要是解决现有技术中画胶面积不做管控,影响推力测试评估,以及采用网格法,检测速度慢,误差大的问题,提供了一种检测芯片画胶面积的方法。
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的:一种检测芯片画胶面积的方法,采用摄像显微镜和图像处理器,包括以下步骤:
S1.摄像显微镜采集包括芯片的第一图像和包括画胶的第二图像;
S2.对图像进行预处理,获取包括芯片和画胶轮廓的第三图像;
S3.根据第三图像计算装换比例值,根据装换比例得出画胶面积;
S4.根据画胶面积与芯片面积的占比,对画胶面积进行预警。
本发明通过设备自动对画胶面积进行管控,提高了胶水稀少模组的检出率,解决了人工检测产品人眼误差的问题。本发明对芯片实现非破坏性检测,并保证了测量精度。本发明快速、准确计算芯片画胶面积。
作为一种优选方案,所述步骤S1中第一图像为贴附芯片的FPC板的图像,第二图像为去除芯片留下画胶的FPC板的图像。
作为一种优选方案,所述步骤S2的具体步骤包括:
S21.对第一图像和第二图像进行灰度化、高斯滤波,变换成灰度直方图,并提取阈值,做二值化处理;对第一图像和第二图像进行处理变化成灰度图像,便于后续边缘检测。
S22.通过边缘检测在第一图像中提取芯片和FPC板的轮廓,在第二图像中提取画胶和FPC板的轮廓;
S23.对处理后的第一图像和第二图像进行异或处理,生成只包括芯片和画胶轮廓的第三图像。
作为一种优选方案,所述步骤S3中计算画胶面积的过程包括:
S31.标记第三图像中芯片和画胶的像素个数,获取芯片的像素面积Sˊ芯和画胶的像素面积Sˊ胶;
S32.已知芯片实际面积S芯,计算出装换比例K,
K=S芯/Sˊ芯 ;
S33.计算得到画胶的实际面积S胶,
S胶=K*Sˊ胶 。
本方案中画胶像素个数和摄像显微镜像素大小的乘积即为画胶像素面积,同理芯片像素个数和摄像显微镜像素大小的乘积即为芯片像素面积。
作为一种优选方案,所述步骤S4中对画胶面积预警包括,
当S胶小于等于90%*S芯时,提醒画胶不足;
以芯片对角线交点为中心定义一个坐标系,检测芯片轮廓和胶水轮廓的位置,当胶水轮廓超过芯片轮廓时,提醒画胶溢出并定位画胶溢出的象限。本方案中通过比较后若出现画胶不足或溢出情况,进行预警,及时提醒员工。在判断胶水轮廓是否超出芯片轮廓时,可以读取胶水轮廓的坐标和芯片轮廓的坐标,通过比较坐标来进行判断。
作为一种优选方案,步骤S2中通过MATLAB对图像进行变换和处理。
因此,本发明的优点是:自动对画胶面积进行管控,提高了胶水稀少模组的检出率,解决了人工检测产品人眼误差的问题。本发明对芯片实现非破坏性检测,并保证了测量精度。本发明快速、准确计算芯片画胶面积。
附图说明
图1是本发明的一种流程结构示意图。
具体实施方式
下面通过实施例,并结合附图,对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例:
本实施例一种检测芯片画胶面积的方法,该方法的实施设备包括摄像显微镜、包括图像处理软件的图像处理器,其中该图像处理软件可以采用MATLAB软件。摄像显微镜将采集的图像信息传送给图像处理器进行处理和计算。由设备自动进行画胶管控和预警。相比现有技术中采用人工检测产品,能够对芯片实现非破坏性检测,并保证了测量精度。并且能够快速、准确计算芯片画胶面积。
如图1所示,本实施例检测芯片画胶面积方法的步骤包括:
S1.摄像显微镜采集包括芯片的第一图像和包括画胶的第二图像;
其中第一图像为贴附芯片的FPC板的图像,第二图像为去除芯片留下画胶的FPC板的图像。
S2.对图像进行预处理,获取包括芯片和画胶轮廓的第三图像;具体步骤包括:
S21.在MATLAB中对第一图像和第二图像进行灰度化、高斯滤波,变换成灰度直方图,并提取阈值,做二值化处理;
S22.通过边缘检测在第一图像中提取芯片和FPC板的轮廓,在第二图像中提取画胶和FPC板的轮廓;
S23.对处理后的第一图像和第二图像进行异或处理,生成只包括芯片和画胶轮廓的第三图像。
S3.根据第三图像计算装换比例值,根据装换比例得出画胶面积;具体过程包括:
S31.标记第三图像中芯片和画胶的像素个数,获取芯片的像素面积Sˊ芯和画胶的像素面积Sˊ胶;画胶像素个数和摄像显微镜像素大小的乘积即为画胶像素面积,同理芯片像素个数和摄像显微镜像素大小的乘积即为芯片像素面积。
S32.已知芯片实际面积S芯,计算出装换比例K,
K=S芯/Sˊ芯 ;
S33.计算得到画胶的实际面积S胶,
S胶=K*Sˊ胶 。
S4.根据画胶面积与芯片面积的占比,对画胶面积进行预警。具体为,
当S胶小于等于90%*S芯时,提醒画胶不足;
以芯片对角线交点为中心定义一个坐标系,检测芯片轮廓和胶水轮廓的位置,当胶水轮廓超过芯片轮廓时,提醒画胶溢出并定位画胶溢出的象限。另外同时还可以输出芯片中心为中心的四象限的画胶面积。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
Claims (6)
1.一种检测芯片画胶面积的方法,采用摄像显微镜和图像处理器,其特征在于:包括以下步骤:
S1.摄像显微镜采集包括芯片的第一图像和包括画胶的第二图像;
S2.对图像进行预处理,获取包括芯片和画胶轮廓的第三图像;
S3.根据第三图像计算装换比例值,根据装换比例得出画胶面积;
S4.根据画胶面积与芯片面积的占比,对画胶面积进行预警。
2.根据权利要求1所述的一种检测芯片画胶面积的方法,其特征是所述步骤S1中第一图像为贴附芯片的FPC板的图像,第二图像为去除芯片留下画胶的FPC板的图像。
3.根据权利要求1述的一种检测芯片画胶面积的方法,其特征是所述步骤S2的具体步骤包括:
S21.对第一图像和第二图像进行灰度化、高斯滤波,变换成灰度直方图,并提取阈值,做二值化处理;
S22.通过边缘检测在第一图像中提取芯片和FPC板的轮廓,在第二图像中提取画胶和FPC板的轮廓;
S23.对处理后的第一图像和第二图像进行异或处理,生成只包括芯片和画胶轮廓的第三图像。
4.根据权利要求1或2或3所述的一种检测芯片画胶面积的方法,其特征是所述步骤S3中计算画胶面积的过程包括:
S31.标记第三图像中芯片和画胶的像素个数,获取芯片的像素面积Sˊ芯和画胶的像素面积Sˊ胶;
S32.已知芯片实际面积S芯,计算出装换比例K,
K=S芯/Sˊ芯 ;
S33.计算得到画胶的实际面积S胶,
S胶=K*Sˊ胶 。
5.根据权利要求4所述的一种检测芯片画胶面积的方法,其特征是所述步骤S4中对画胶面积预警包括,
当S胶小于等于90%*S芯时,提醒画胶不足;
以芯片对角线交点为中心定义一个坐标系,检测芯片轮廓和胶水轮廓的位置,当胶水轮廓超过芯片轮廓时,提醒画胶溢出并定位画胶溢出的象限。
6.根据权利要求1或3所述的一种检测芯片画胶面积的方法,其特征是步骤S2中通过MATLAB对图像进行变换和处理。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910198566.2A CN110021011A (zh) | 2019-03-15 | 2019-03-15 | 一种检测芯片画胶面积的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910198566.2A CN110021011A (zh) | 2019-03-15 | 2019-03-15 | 一种检测芯片画胶面积的方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110021011A true CN110021011A (zh) | 2019-07-16 |
Family
ID=67189654
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910198566.2A Pending CN110021011A (zh) | 2019-03-15 | 2019-03-15 | 一种检测芯片画胶面积的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110021011A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111307833A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-06-19 | 山东新恒汇电子科技有限公司 | 一种智能卡芯片贴装视觉检测系统及检测方法 |
CN116630333A (zh) * | 2023-07-26 | 2023-08-22 | 常州铭赛机器人科技股份有限公司 | 在线监测激光雷达光学镜片点胶质量的方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103644957A (zh) * | 2013-12-03 | 2014-03-19 | 华中科技大学 | 一种基于机器视觉的点胶质量检测方法 |
CN106023269A (zh) * | 2016-05-16 | 2016-10-12 | 北京大学第医院 | 一种估算伤口面积的方法及装置 |
CN106056637A (zh) * | 2016-06-15 | 2016-10-26 | 西安近代化学研究所 | 一种火药装药流场烟雾面积测试数据的处理方法 |
CN106353324A (zh) * | 2016-08-10 | 2017-01-25 | 浙江理工大学 | 磁环表面缺陷提取方法 |
CN106960423A (zh) * | 2017-03-20 | 2017-07-18 | 浙江大学 | 一种面向芯片封装的溢料检测方法 |
CN107358597A (zh) * | 2017-05-24 | 2017-11-17 | 上海视马艾智能科技有限公司 | 一种胶点检验方法与装置 |
CN108665458A (zh) * | 2018-05-17 | 2018-10-16 | 杭州智谷精工有限公司 | 透明体表面缺陷提取及识别方法 |
CN109115785A (zh) * | 2018-08-08 | 2019-01-01 | 长沙理工大学 | 一种铸件打磨质量检测方法、装置及其使用方法 |
CN109242853A (zh) * | 2018-11-05 | 2019-01-18 | 南京信息工程大学 | 一种基于图像处理的pcb缺陷智能检测方法 |
-
2019
- 2019-03-15 CN CN201910198566.2A patent/CN110021011A/zh active Pending
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103644957A (zh) * | 2013-12-03 | 2014-03-19 | 华中科技大学 | 一种基于机器视觉的点胶质量检测方法 |
CN106023269A (zh) * | 2016-05-16 | 2016-10-12 | 北京大学第医院 | 一种估算伤口面积的方法及装置 |
CN106056637A (zh) * | 2016-06-15 | 2016-10-26 | 西安近代化学研究所 | 一种火药装药流场烟雾面积测试数据的处理方法 |
CN106353324A (zh) * | 2016-08-10 | 2017-01-25 | 浙江理工大学 | 磁环表面缺陷提取方法 |
CN106960423A (zh) * | 2017-03-20 | 2017-07-18 | 浙江大学 | 一种面向芯片封装的溢料检测方法 |
CN107358597A (zh) * | 2017-05-24 | 2017-11-17 | 上海视马艾智能科技有限公司 | 一种胶点检验方法与装置 |
CN108665458A (zh) * | 2018-05-17 | 2018-10-16 | 杭州智谷精工有限公司 | 透明体表面缺陷提取及识别方法 |
CN109115785A (zh) * | 2018-08-08 | 2019-01-01 | 长沙理工大学 | 一种铸件打磨质量检测方法、装置及其使用方法 |
CN109242853A (zh) * | 2018-11-05 | 2019-01-18 | 南京信息工程大学 | 一种基于图像处理的pcb缺陷智能检测方法 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111307833A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-06-19 | 山东新恒汇电子科技有限公司 | 一种智能卡芯片贴装视觉检测系统及检测方法 |
CN111307833B (zh) * | 2019-11-25 | 2023-05-23 | 新恒汇电子股份有限公司 | 一种智能卡芯片贴装视觉检测方法 |
CN116630333A (zh) * | 2023-07-26 | 2023-08-22 | 常州铭赛机器人科技股份有限公司 | 在线监测激光雷达光学镜片点胶质量的方法 |
CN116630333B (zh) * | 2023-07-26 | 2023-09-29 | 常州铭赛机器人科技股份有限公司 | 在线监测激光雷达光学镜片点胶质量的方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110428433B (zh) | 一种基于局部阈值的Canny边缘检测算法 | |
CN107563446B (zh) | 一种微操作系统目标检测方法 | |
CN105740945B (zh) | 一种基于视频分析的人群计数方法 | |
CN108053417B (zh) | 一种基于混合粗分割特征的3D U-Net网络的肺分割装置 | |
CN104331876B (zh) | 直线检测、图像处理的方法及相关装置 | |
CN108229475B (zh) | 车辆跟踪方法、系统、计算机设备及可读存储介质 | |
CN102999886B (zh) | 图像边缘检测器及标尺光栅栅线精度检测系统 | |
CN111833306A (zh) | 缺陷检测方法和用于缺陷检测的模型训练方法 | |
CN107389693B (zh) | 一种基于机器视觉的印刷品缺陷自动检测方法 | |
CN108830856B (zh) | 一种基于时间序列sd-oct视网膜图像的ga自动分割方法 | |
CN108921813A (zh) | 一种基于机器视觉的无人机检测桥梁结构裂缝识别方法 | |
CN104036521A (zh) | 一种新的视网膜眼底图像分割方法 | |
WO2017120796A1 (zh) | 路面病害的检测方法及其装置、电子设备 | |
CN110021011A (zh) | 一种检测芯片画胶面积的方法 | |
CN114463425B (zh) | 一种基于概率Hough直线检测的工件表面无特征点定位方法 | |
CN113705564B (zh) | 一种指针式仪表识别读数方法 | |
CN113487538B (zh) | 一种多目标分割缺陷检测方法、装置及其计算机存储介质 | |
CN113781413B (zh) | 一种基于Hough梯度法的电解电容定位方法 | |
CN110956630A (zh) | 平面印刷缺陷检测方法、装置以及系统 | |
CN107729863B (zh) | 人体指静脉识别方法 | |
CN113393430A (zh) | 用于风机叶片缺陷检测的热成像图像增强训练方法和装置 | |
CN113012127A (zh) | 基于胸部医学影像的心胸比测量方法 | |
CN113763404B (zh) | 基于优化标记和边缘约束分水岭算法的泡沫图像分割方法 | |
CN105894489B (zh) | 一种眼角膜地形图像处理方法 | |
CN114494165A (zh) | 一种基于聚类的光条提取方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190716 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |