CN113344930A - 一种基于机器视觉的贴合偏移检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于机器视觉的贴合偏移检测方法，在多种光学条件情况下获取边角清晰、对比度明显的基板图像和盖板图像，在基板图像中提取基板边角直线，在盖板图像中提取盖板边角直线，将提取的基板的两条边角直线延长求出两线交点，以该交点为起点，长度为L，线段方向同边角直线生成新的直线L1、L2。将提取的盖板的两条边角直线延长求出两线交点，以该交点为起点，长度为L，线段方向同边角直线生成新的直线L3、L4。计算L1和L3之间的距离，L2和L4之间的距离来判断贴合是否符合设定值。该基于机器视觉的贴合偏移检测方法，准确提取区分基板边角与盖板边角，从而准确计算盖板贴附偏移，帮助企业及时止损。

Description

一种基于机器视觉的贴合偏移检测方法

技术领域

本发明涉及机器视觉的技术领域，尤其是一种基于机器视觉的贴合偏移检测方法。

背景技术

在CPU封装过程中,需要在放置了芯片的基板上涂上一层散热胶，再将盖板贴附到基板上，随后会将之送入热压设备压合固化基板与盖板。为了在CPU封装过程中及时止损，热压前和热压后都需要对盖板贴附的位置进行偏移检测，即检测盖板边角位置相对于基板边角位置的偏移。因为热压后的状态是不可逆的状态，所以在热压之前对盖板贴附的位置进行偏移检测是非常有必要的，这样就可以及时发现贴附不合格的产品，避免在热压后才发现贴附偏移。同样，热压之后对盖板贴附的位置进行偏移检测也是非常有必要的，以确保盖板被贴附在正确的位置。

然而，由于在同一种光学参数下无法同时获取到边角清晰的基板图像与边角清晰的盖板图像，很容易对边角检测造成误判。另外，传统方式只在对热压固化后的产品进行偏移检测，倘若此时检测出来贴附不合格，则产品维修难得大，成本高，甚至不可逆维修。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：为了解决上述背景技术中存在的问题，提供一种基于机器视觉的贴合偏移检测方法，准确提取区分基板边角与盖板边角，从而准确计算盖板贴附偏移，帮助企业及时止损。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于机器视觉的贴合偏移检测方法，具体步骤如下：

步骤1、在多种光学条件情况下，获取边角清晰、对比度明显的图像，该图像中包含基板图像和盖板图像；

步骤2、预先设定模板图像，在基板图像中标记出基板边角的两段基板边角直线检测区域，在盖板图像中标记出盖板边角的两段盖板边角直线检测区域；

步骤3、识别当前图像中的基板边角特征和盖板边角特征，根据基板边角特征将模板图像中基板边角处的两段基板边角直线检测区域变换到当前图像中，根据盖板边角特征将模板图像中盖板边角处的两段盖板边角直线检测区域变换到当前图像中；

步骤4、在当前图像的直线检测区域中精确提取边角直线；

步骤5、分别求出当前图像的基板图像中两段基板边角直线的交点和当前图像的盖板图像中两段盖板边角直线的交点；以两段基板边角直线的交点为起点，根据设定长度，生成出新的两段基板边角直线段；以两段盖板边角直线的交点为起点，根据设定长度，生成出新的两段盖板边角直线段；计算同一侧边角上两段直线段的距离的最小值，来判断整个盖板是否符合贴合偏移的设定值；

步骤6、按以上步骤依次计算其余三个角上的直线段距离来判断整个盖板的贴合是否符合设定值。

进一步具体地限定，上述技术方案中，在步骤4中，具体步骤是：将当前图像的直线检测区域分成数段直线分段检测区域，以直线检测区域长轴垂直的方向为检测方向，在直线分段检测区域内逐像素计算灰度变换幅度最强像素点并标记，将标记的灰度变换幅度最强像素点进行直线拟合，获得边角直线。

进一步具体地限定，上述技术方案中，对于步骤2，在基板图像中，若未能识别出基板边角位置，则是基板被盖板完全贴合、遮挡，则用在盖板图像中识别的边角位置代替。

进一步具体地限定，上述技术方案中，对于步骤2，在盖板图像中，若盖板边角位置无法识别到，则盖板不在图像视野范围内，完全偏离贴合位置，可直接判断为贴合偏移不符合设定值。

本发明的有益效果是：本发明的一种基于机器视觉的贴合偏移检测方法，在多种光学参数下分别获取清晰的对比度明显的CPU基板边角图像和CPU盖板边角图像，可以使得边角提取更加准确减少误判，从而准确计算盖板贴附偏移，在CPU热压前进行贴合偏移检测，可以提前筛查出不良贴合产品，降低损失，帮助企业及时止损。

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申请中记载的一些实施例，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是盖板贴附到基板上的示意图；

图2是贴合偏移检测方法的流程图一；

图3是贴合偏移检测方法的流程图二；

图4是贴合偏移检测方法的流程图三；

图5是贴合偏移检测方法的流程图四；

图6是贴合偏移检测方法的流程图五；

图7是贴合偏移检测方法的流程图六；

图8是贴合偏移检测方法的流程图七；

图9是贴合偏移检测方法的流程图八；

图10是基板被盖板完全遮盖的示意图；

图11是直线检测区域的示意图。

附图中的标号为：1、基板；2、盖板；3、基板边角直线检测区域；4、盖板边角直线检测区域；5、基板边角特征；6、盖板边角特征；7、第一交点；8、第二交点；9、直线分段检测区域；10、检测方向；11、灰度变换幅度最强像素点；L1、第一基板边角直线段；L2、第二基板边角直线段；L3、第一盖板边角直线段；L4、第二盖板边角直线段；12、芯片；13、长轴；14、短轴。

具体实施方式

为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

见图1，将CPU的盖板2贴附于放置了芯片12的基板1上，一般情况下盖板2贴附于基板1的中央，但实际上盖板2可能会产生偏移，所以需要对基板1和盖板2分别采集图像寻找边角位置计算贴合偏移。其中，盖板2为方形结构，盖板2的作用是给CPU里面的芯片12散热，CPU里面的芯片12作为核心处理单元，本身会发热，这些热量如果不及时的散发出去，将可能导致CPU永久性故障（烧毁），因此利用盖板2对CPU里面的芯片12进行散热是十分有必要的。

一种基于机器视觉的贴合偏移检测方法，具体步骤如下：

步骤1、在多种光学条件情况下，获取边角清晰、对比度明显的图像，该图像中包含基板图像和盖板图像。其中，多种光学条件指的是不同的光源，分别为同轴光和低角度环光以及不同的光源亮度、相机曝光值对同一个产品照射获取到不同的图像，其目的是为了将基板的边角和盖板的边角清晰的体现在不同的图像中。

步骤2、预先设定模板图像，在基板图像中标记出基板1边角的两段基板边角直线检测区域3，见图2；在盖板图像中标记出盖板2边角的两段盖板边角直线检测区域4，见图3。需要说明的是，获取图像中一般为黑色背景白色前景，或者白色背景黑色前景，前景就是图像中边角的部分，一幅图像中只会存在一个角，由于前景背景对比度明显（非黑即白），由此黑白过渡带就是直线段的位置，一个角存在两条边，这两条直线的位置就是两段边角直线检测区域。

步骤3、识别当前图像中的基板边角特征5和盖板边角特征6，根据基板边角特征5将模板图像中基板1边角处的两段基板边角直线检测区域3变换到当前图像中，见图4；根据盖板边角特征6将模板图像中盖板2边角处的两段盖板边角直线检测区域4变换到当前图像中，见图5。需要说明的是，步骤2中的两段直线检测区域是设定模板图像中的直线检测区域，这个直线段与边角位置相对固定，所以步骤3中拍摄另一个产品，此时得到的图像中也存在同样一个边角，只是在图像的位置不同，存在旋转、偏移，根据模板图像中边角与当前产品边角的旋转、偏移计算得到变换矩阵，利用这个变换矩阵将模板图像中的直线检测区域变换到当前图像中。

步骤4、在当前图像的直线检测区域中精确提取边角直线；将当前图像的直线检测区域分成数段（数量可设）直线分段检测区域9，以直线检测区域长轴13垂直的方向为检测方向10，在直线分段检测区域9内逐像素计算灰度变换幅度最强像素点11并标记（见图6），将标记的灰度变换幅度最强像素点11进行直线拟合，获得边角直线（见图7）。需要说明的是，对直线检测区域长轴进行解释，直线检测区域为矩形，矩形两条对边的中心相连为轴，一个矩形有两个轴，最长的那个轴为长轴13，最短的那个轴为短轴14（见图11）。

步骤5、分别求出当前图像的基板图像中两段基板边角直线的第一交点7和当前图像的盖板图像中两段盖板边角直线的第二交点8；以第一交点7为起点，根据设定长度L（L可设），生成出新的两段基板边角直线段，分别为第一基板边角直线段L1和第二基板边角直线段L2；以第二交点8为起点，根据设定长度L，生成出新的两段盖板边角直线段，分别为第一盖板边角直线段L3和第二盖板边角直线段L4（见图8）。计算同一侧边角上两段直线段的距离的最小值，即计算第一基板边角直线段L1与第一盖板边角直线段L3之间的距离最小值，并且计算第二基板边角直线段L2与第二盖板边角直线段L4之间的距离最小值，来判断盖板2是否符合贴合偏移的设定值。需要说明的是，第一基板边角直线段L1与第一盖板边角直线段L3不可能绝对平行，第一基板边角直线段L1与第一盖板边角直线段L3之间的距离必然存在一个最大值和一个最小值，将这个最小值认为是第一基板边角直线段L1与第一盖板边角直线段L3之间的间距，即盖板2和基板1贴合的偏移。同理，第二基板边角直线段L2与第二盖板边角直线段L4不可能绝对平行，第二基板边角直线段L2与第二盖板边角直线段L4之间的距离必然存在一个最大值和一个最小值，将这个最小值认为是第二基板边角直线段L2与第二盖板边角直线段L4之间的间距，即盖板2和基板1贴合的偏移。

步骤6、见图9，按以上步骤依次计算其余三个角上的直线段距离来判断整个盖板的贴合是否符合设定值。

对于步骤2，在基板图像中，若未能识别出基板1边角位置，不能排除是基板1被盖板2完全贴合、遮挡，则用在盖板图像中识别的边角位置代替，需要说明的是，此种情形识别不到基板1的边角位置，只识别到盖板2的边角位置，基板1的边角与盖板2的边角完全吻合对齐，即基板1被盖板2完全遮盖，图像中只能识别到盖板2的边角（见图10）。在盖板图像中，若盖板2中边角位置无法识别到，不能排除盖板2不在图像视野范围内，完全偏离贴合位置，可直接判断为贴合偏移不符合设定值。

该基于机器视觉的贴合偏移检测方法，在多种光学参数下分别获取清晰的对比度明显的CPU基板边角图像和CPU盖板边角图像，可以使得边角提取更加准确减少误判，从而准确计算盖板贴附偏移，在CPU热压前进行贴合偏移检测，可以提前筛查出不良贴合产品，降低损失，帮助企业及时止损。

以上所述的，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于机器视觉的贴合偏移检测方法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤1、在多种光学条件情况下，获取边角清晰、对比度明显的图像，该图像中包含基板图像和盖板图像；

步骤2、预先设定模板图像，在基板图像中标记出基板（1）边角的两段基板边角直线检测区域（3），在盖板图像中标记出盖板（2）边角的两段盖板边角直线检测区域（4）；

步骤3、识别当前图像中的基板边角特征（5）和盖板边角特征（6），根据基板边角特征（5）将模板图像中基板（1）边角处的两段基板边角直线检测区域（3）变换到当前图像中，根据盖板边角特征（6）将模板图像中盖板（2）边角处的两段盖板边角直线检测区域（4）变换到当前图像中；

步骤4、在当前图像的直线检测区域中精确提取边角直线；

步骤5、分别求出当前图像的基板图像中两段基板边角直线的交点和当前图像的盖板图像中两段盖板边角直线的交点；以两段基板边角直线的交点为起点，根据设定长度，生成出新的两段基板边角直线段；以两段盖板边角直线的交点为起点，根据设定长度，生成出新的两段盖板边角直线段；计算同一侧边角上两段直线段的距离的最小值，来判断盖板是否符合贴合偏移的设定值；

步骤6、按以上步骤依次计算其余三个角上的直线段距离来判断整个盖板的贴合是否符合设定值。

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的贴合偏移检测方法，其特征在于：在步骤4中，具体步骤是：将当前图像的直线检测区域分成数段直线分段检测区域（9），以直线检测区域长轴（13）垂直的方向为检测方向（10），在直线分段检测区域（9）内逐像素计算灰度变换幅度最强像素点（11）并标记，将标记的灰度变换幅度最强像素点（11）进行直线拟合，获得边角直线。

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的贴合偏移检测方法，其特征在于：对于步骤2，在基板图像中，若未能识别出基板（2）边角位置，则是基板（1）被盖板（2）完全贴合、遮挡，则用在盖板图像中识别的边角位置代替。

4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的贴合偏移检测方法，其特征在于：对于步骤2，在盖板图像中，若盖板（2）边角位置无法识别到，则盖板（2）不在图像视野范围内，完全偏离贴合位置，可直接判断为贴合偏移不符合设定值。

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