CN113256598A - 一种用于芯片生产的视觉检测系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及视觉检测系统，具体涉及一种用于芯片生产的视觉检测系统，通过芯片外观检测模型能够对处理后的芯片图像进行外观检测，通过焊球轮廓图像提取单元提取焊球轮廓图像，3D图像扫描模块获取焊球三维模型，借助芯片焊球检测模块结合焊球轮廓图像、焊球三维模型对焊球进行分析检测，能够有效保证对于BGA芯片及焊球的缺陷检测精度；通过待识别区域提取模型能够在芯片背面字符图像中准确标注待识别区域，字符识别模块对待识别区域提取模型标注的待识别区域进行字符识别，从而能够对芯片背面的字符进行有效文字识别；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的检测精度较差、无法对芯片背面的字符进行文字识别的缺陷。

Description

一种用于芯片生产的视觉检测系统
技术领域
本发明涉及视觉检测系统，具体涉及一种用于芯片生产的视觉检测系统。
背景技术
球形引脚阵列封装(BGA)形式的芯片具有可靠性好、封装面积小和电器性能优良等特点，因而得到广泛应用。大规模BGA芯片贴装生产过程主要由贴片机完成，高精度的贴片机通过吸取、移位、识别、检测、定位、贴装等步骤将芯片快速贴装到印刷电路板上。
贴片机对芯片的识别、检测与定位主要是采用计算机视觉检测技术来完成。就BGA芯片而言，芯片的标准数据包括焊球分布形式，焊球直径，焊球的行间距及列间距，后续的缺陷检测主要针对焊球缺失、焊球直径和饱满度是否合格，以及焊球是否桥接这几个方面。BGA芯片由于焊球引脚多、间距小、封装形式多样，因此对视觉检测的可靠性和精确度提出了更高的要求。
然而，现有针对BGA芯片的视觉检测系统，其检测精度较差，检测效果不佳，无法有效判断BGA芯片及焊球在生产过程中所存在的缺陷，并且无法对芯片背面的字符进行文字识别，生产检测起来较为不便。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种用于芯片生产的视觉检测系统，能够有效克服现有技术所存在的检测精度较差、无法对芯片背面的字符进行文字识别的缺陷。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
一种用于芯片生产的视觉检测系统，包括控制器，以及
标准信息输入模块，用于输入标准化芯片图像、待识别字符；
图像处理模块，用于对第一检测图像采集模块采集的芯片图像进行图像处理；
芯片外观检测模型，对处理后的芯片图像进行外观检测；
焊球轮廓图像提取单元，从处理后的芯片图像中提取焊球轮廓图像；
3D图像扫描模块，用于获取焊球三维模型；
芯片焊球检测模块，结合焊球轮廓图像、焊球三维模型对焊球进行分析检测；
人工标注模块，对训练图像采集模块采集的标准化芯片背面字符图像中的待识别区域进行人工标注；
待识别区域提取模型，通过人工标注待识别区域的标准化芯片背面字符图像进行模型训练，并在第二检测图像采集模块采集的芯片背面字符图像中标注待识别区域；
字符识别模块，用于对待识别区域提取模型标注的待识别区域进行字符识别；
数据对比模块，将字符识别模块得到的字符识别结果与待识别字符进行对比。
优选地，所述芯片外观检测模型通过模型训练对处理后的芯片图像进行外观检测，包括：
采集多张包括合格芯片、不合格芯片在内的标准化芯片图像，分类建立合格训练数据集、不合格训练数据集；
将合格训练数据集、不合格训练数据集输入芯片外观检测模型进行模型训练，得到训练后的芯片外观检测模型；
将目标图像输入芯片外观检测模型中，芯片外观检测模型对目标图像进行外观检测。
优选地，所述将合格训练数据集、不合格训练数据集输入芯片外观检测模型进行模型训练，得到训练后的芯片外观检测模型，包括：
在芯片外观检测模型中构建分类模型，并对标准化芯片图像进行分类训练，通过对比分类结果与该标准化芯片图像对应的类型标签，选取不同的核函数进行优化调整；
将合格训练数据集、不合格训练数据集输入优化调整后的芯片外观检测模型进行模型训练，当训练结果收敛时，得到最优芯片外观检测模型。
优选地，所述焊球轮廓图像提取单元包括用于从目标图像中检测出焊球区域的焊球区域检测模块，用于对焊球区域图像进行边缘检测的边缘检测模块，以及用于根据边缘检测结果提取焊球轮廓图像的焊球图像提取模块。
优选地，所述焊球区域检测模块获取目标图像，并对目标图像进行圆检测，初步识别焊球位置；所述边缘检测模块对目标图像进行变换，并对变换图像进行边缘检测；所述焊球图像提取模块将边缘检测结果映射至原始坐标系得到掩膜图像，并对掩膜图像进行边缘提取，得到焊球轮廓图像。
优选地，所述图像处理模块通过高斯滤波对芯片图像进行图像降噪，并对降噪后的芯片图像进行灰度化处理，选取合适阈值进行图像二值化，对二值化图像进行开运算处理，通过阈值分割及边界分割分割从芯片图像中分割出目标图像。
优选地，所述芯片焊球检测模块结合焊球轮廓图像、焊球三维模型对焊球饱满度、焊球桥接、焊球缺失、焊球高度进行分析检测。
优选地，所述字符识别模块对待识别区域提取模型标注的待识别区域进行字符识别，包括：
获取标注待识别区域的芯片背面字符图像并进行OCR识别，将OCR识别结果逐一输入语言模型中得到OCR输出序列集合；
将OCR输出序列集合中的输出序列逐一转换为数字向量，并进行降维处理，将降维后的数字向量逐一输入循环神经网络得到文本序列。
优选地，所述待识别区域提取模型通过人工标注待识别区域的标准化芯片背面字符图像进行模型训练，包括：
对处于不同角度、不同光照条件下的标准化芯片背面字符图像中的待识别区域进行人工标注，建立训练数据集；
将训练数据集输入待识别区域提取模型进行模型训练，得到训练后的待识别区域提取模型。
优选地，还包括机械臂控制模块，用于根据芯片外观检测模型的外观检测结果、芯片焊球检测模块的分析检测结果、数据对比模块的对比结果控制机械臂；
当芯片外观检测模型的外观检测结果低于良品对应检测结果，或芯片焊球检测模块的分析检测结果低于良品对应检测结果，或数据对比模块对比判断字符识别模块的字符识别结果与待识别字符不一致时，控制器通过机械臂控制模块控制机械臂夹取对应待检芯片至不合格品处。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明所提供的一种用于芯片生产的视觉检测系统，具有以下优点：
1)通过芯片外观检测模型能够对处理后的芯片图像进行外观检测，通过焊球轮廓图像提取单元提取焊球轮廓图像，3D图像扫描模块获取焊球三维模型，借助芯片焊球检测模块结合焊球轮廓图像、焊球三维模型对焊球进行分析检测，能够有效保证对于BGA芯片及焊球的缺陷检测精度；
2)通过待识别区域提取模型能够在芯片背面字符图像中准确标注待识别区域，字符识别模块对待识别区域提取模型标注的待识别区域进行字符识别，从而能够对芯片背面的字符进行有效文字识别。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的系统示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种用于芯片生产的视觉检测系统，如图1所示，包括控制器，以及
标准信息输入模块，用于输入标准化芯片图像、待识别字符；
图像处理模块，用于对第一检测图像采集模块采集的芯片图像进行图像处理；
芯片外观检测模型，对处理后的芯片图像进行外观检测；
焊球轮廓图像提取单元，从处理后的芯片图像中提取焊球轮廓图像；
3D图像扫描模块，用于获取焊球三维模型；
芯片焊球检测模块，结合焊球轮廓图像、焊球三维模型对焊球进行分析检测；
人工标注模块，对训练图像采集模块采集的标准化芯片背面字符图像中的待识别区域进行人工标注；
待识别区域提取模型，通过人工标注待识别区域的标准化芯片背面字符图像进行模型训练，并在第二检测图像采集模块采集的芯片背面字符图像中标注待识别区域；
字符识别模块，用于对待识别区域提取模型标注的待识别区域进行字符识别；
数据对比模块，将字符识别模块得到的字符识别结果与待识别字符进行对比。
图像处理模块通过高斯滤波对芯片图像进行图像降噪，并对降噪后的芯片图像进行灰度化处理，选取合适阈值进行图像二值化，对二值化图像进行开运算处理，通过阈值分割及边界分割分割从芯片图像中分割出目标图像。
芯片外观检测模型通过模型训练对处理后的芯片图像进行外观检测，包括：
采集多张包括合格芯片、不合格芯片在内的标准化芯片图像，分类建立合格训练数据集、不合格训练数据集；
将合格训练数据集、不合格训练数据集输入芯片外观检测模型进行模型训练，得到训练后的芯片外观检测模型；
将目标图像输入芯片外观检测模型中，芯片外观检测模型对目标图像进行外观检测。
其中，将合格训练数据集、不合格训练数据集输入芯片外观检测模型进行模型训练，得到训练后的芯片外观检测模型，包括：
在芯片外观检测模型中构建分类模型，并对标准化芯片图像进行分类训练，通过对比分类结果与该标准化芯片图像对应的类型标签，选取不同的核函数进行优化调整；
将合格训练数据集、不合格训练数据集输入优化调整后的芯片外观检测模型进行模型训练，当训练结果收敛时，得到最优芯片外观检测模型。
焊球轮廓图像提取单元包括用于从目标图像中检测出焊球区域的焊球区域检测模块，用于对焊球区域图像进行边缘检测的边缘检测模块，以及用于根据边缘检测结果提取焊球轮廓图像的焊球图像提取模块。
焊球区域检测模块获取目标图像，并对目标图像进行圆检测，初步识别焊球位置；边缘检测模块对目标图像进行变换，并对变换图像进行边缘检测；焊球图像提取模块将边缘检测结果映射至原始坐标系得到掩膜图像，并对掩膜图像进行边缘提取，得到焊球轮廓图像。
本申请技术方案中，芯片焊球检测模块结合焊球轮廓图像、焊球三维模型对焊球饱满度、焊球桥接、焊球缺失、焊球高度进行分析检测。
待识别区域提取模型通过人工标注待识别区域的标准化芯片背面字符图像进行模型训练，包括：
对处于不同角度、不同光照条件下的标准化芯片背面字符图像中的待识别区域进行人工标注，建立训练数据集；
将训练数据集输入待识别区域提取模型进行模型训练，得到训练后的待识别区域提取模型。
字符识别模块对待识别区域提取模型标注的待识别区域进行字符识别，包括：
获取标注待识别区域的芯片背面字符图像并进行OCR识别，将OCR识别结果逐一输入语言模型中得到OCR输出序列集合；
将OCR输出序列集合中的输出序列逐一转换为数字向量，并进行降维处理，将降维后的数字向量逐一输入循环神经网络得到文本序列。
其中，将降维后的数字向量逐一输入循环神经网络得到文本序列，包括：
将降维后的数字向量输入Bi-LSTM编码器，生成特征向量，并将特征向量输入Bi-LSTM解码器，得到输出向量；
将输出向量输入Softmax算法模块，得到字ID，根据字典的对应关系，将字ID转换为文本序列。
本申请技术方案中，还包括机械臂控制模块，用于根据芯片外观检测模型的外观检测结果、芯片焊球检测模块的分析检测结果、数据对比模块的对比结果控制机械臂。
当芯片外观检测模型的外观检测结果低于良品对应检测结果，或芯片焊球检测模块的分析检测结果低于良品对应检测结果，或数据对比模块对比判断字符识别模块的字符识别结果与待识别字符不一致时，控制器通过机械臂控制模块控制机械臂夹取对应待检芯片至不合格品处。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不会使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种用于芯片生产的视觉检测系统，其特征在于：包括控制器，以及
标准信息输入模块，用于输入标准化芯片图像、待识别字符；
图像处理模块，用于对第一检测图像采集模块采集的芯片图像进行图像处理；
芯片外观检测模型，对处理后的芯片图像进行外观检测；
焊球轮廓图像提取单元，从处理后的芯片图像中提取焊球轮廓图像；
3D图像扫描模块，用于获取焊球三维模型；
芯片焊球检测模块，结合焊球轮廓图像、焊球三维模型对焊球进行分析检测；
人工标注模块，对训练图像采集模块采集的标准化芯片背面字符图像中的待识别区域进行人工标注；
待识别区域提取模型，通过人工标注待识别区域的标准化芯片背面字符图像进行模型训练，并在第二检测图像采集模块采集的芯片背面字符图像中标注待识别区域；
字符识别模块，用于对待识别区域提取模型标注的待识别区域进行字符识别；
数据对比模块，将字符识别模块得到的字符识别结果与待识别字符进行对比。
2.根据权利要求1所述的用于芯片生产的视觉检测系统，其特征在于：所述芯片外观检测模型通过模型训练对处理后的芯片图像进行外观检测，包括：
采集多张包括合格芯片、不合格芯片在内的标准化芯片图像，分类建立合格训练数据集、不合格训练数据集；
将合格训练数据集、不合格训练数据集输入芯片外观检测模型进行模型训练，得到训练后的芯片外观检测模型；
将目标图像输入芯片外观检测模型中，芯片外观检测模型对目标图像进行外观检测。
3.根据权利要求2所述的用于芯片生产的视觉检测系统，其特征在于：所述将合格训练数据集、不合格训练数据集输入芯片外观检测模型进行模型训练，得到训练后的芯片外观检测模型，包括：
在芯片外观检测模型中构建分类模型，并对标准化芯片图像进行分类训练，通过对比分类结果与该标准化芯片图像对应的类型标签，选取不同的核函数进行优化调整；
将合格训练数据集、不合格训练数据集输入优化调整后的芯片外观检测模型进行模型训练，当训练结果收敛时，得到最优芯片外观检测模型。
4.根据权利要求3所述的用于芯片生产的视觉检测系统，其特征在于：所述焊球轮廓图像提取单元包括用于从目标图像中检测出焊球区域的焊球区域检测模块，用于对焊球区域图像进行边缘检测的边缘检测模块，以及用于根据边缘检测结果提取焊球轮廓图像的焊球图像提取模块。
5.根据权利要求4所述的用于芯片生产的视觉检测系统，其特征在于：所述焊球区域检测模块获取目标图像，并对目标图像进行圆检测，初步识别焊球位置；所述边缘检测模块对目标图像进行变换，并对变换图像进行边缘检测；所述焊球图像提取模块将边缘检测结果映射至原始坐标系得到掩膜图像，并对掩膜图像进行边缘提取，得到焊球轮廓图像。
6.根据权利要求2或4所述的用于芯片生产的视觉检测系统，其特征在于：所述图像处理模块通过高斯滤波对芯片图像进行图像降噪，并对降噪后的芯片图像进行灰度化处理，选取合适阈值进行图像二值化，对二值化图像进行开运算处理，通过阈值分割及边界分割分割从芯片图像中分割出目标图像。
7.根据权利要求5所述的用于芯片生产的视觉检测系统，其特征在于：所述芯片焊球检测模块结合焊球轮廓图像、焊球三维模型对焊球饱满度、焊球桥接、焊球缺失、焊球高度进行分析检测。
8.根据权利要求7所述的用于芯片生产的视觉检测系统，其特征在于：所述字符识别模块对待识别区域提取模型标注的待识别区域进行字符识别，包括：
获取标注待识别区域的芯片背面字符图像并进行OCR识别，将OCR识别结果逐一输入语言模型中得到OCR输出序列集合；
将OCR输出序列集合中的输出序列逐一转换为数字向量，并进行降维处理，将降维后的数字向量逐一输入循环神经网络得到文本序列。
9.根据权利要求8所述的用于芯片生产的视觉检测系统，其特征在于：所述待识别区域提取模型通过人工标注待识别区域的标准化芯片背面字符图像进行模型训练，包括：
对处于不同角度、不同光照条件下的标准化芯片背面字符图像中的待识别区域进行人工标注，建立训练数据集；
将训练数据集输入待识别区域提取模型进行模型训练，得到训练后的待识别区域提取模型。
10.根据权利要求9所述的用于芯片生产的视觉检测系统，其特征在于：还包括机械臂控制模块，用于根据芯片外观检测模型的外观检测结果、芯片焊球检测模块的分析检测结果、数据对比模块的对比结果控制机械臂；
当芯片外观检测模型的外观检测结果低于良品对应检测结果，或芯片焊球检测模块的分析检测结果低于良品对应检测结果，或数据对比模块对比判断字符识别模块的字符识别结果与待识别字符不一致时，控制器通过机械臂控制模块控制机械臂夹取对应待检芯片至不合格品处。
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