CN113838080A - 一种模块化半导体表面快速寻边方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于半导体集成电路器件封装技术领域，具体是一种模块化半导体表面快速寻边方法，包括如下步骤，首先，读取所有DLL插件的类名，根据接口类判断DLL插件是否是工厂模式的对象，其次，根据类名搜索对应配置信息，如有，加载对应配置信息实例化，如无，设置对应配置信息并实例化，然后，判断实例化后的DLL插件是否运行，如否，询问是否结束，如是，获取图片，使用关键字注册并保存到数据池中，之后，启动算法插件，从数据池中提取图片进行寻边，将运算的结果输入到注册好的数据池中，最后，从数据池获取对应的结果值，通过槽信号发射到对应的模块中进行后续图像运算。基于上述方法，可以减少软件更新对产能的影响，提高半导体表面缺陷检测速度。
Description
技术领域
本发明属于半导体集成电路器件封装技术领域，具体是一种模块化半导体表面快速寻边方法。
背景技术
在半导体行业中，经常需要高速进行生产活动，所以对半导体进行表面缺陷在线检测的时候，也需要一定的速度来保证生产的效率。但是传统的视觉检测受制于相机帧率，工业工控机处理能力，以及硬件更新等限制，对软件的要求很高，而且因为更新软件经常需要修改主程序导致影响产能。
因此，需要设计一种模块化半导体表面快速寻边方法，可以减少软件更新对产能的影响，并提高半导体表面缺陷在线检测的速度。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术的不足，提供了一种模块化半导体表面快速寻边方法，可以减少软件更新对产能的影响，并提高半导体表面缺陷在线检测的速度。
为达到上述目的，本发明是一种模块化半导体表面快速寻边方法，包括如下步骤：
步骤一，读取所有DLL插件的类名，
步骤二，根据接口类判断DLL插件是否是工厂模式的对象，如是，进入步骤三，如否，结束，
步骤三，根据DLL插件的类名搜索对应配置信息，如有对应配置信息，加载配置信息实例化，如无配置信息，进入配置界面设置对应配置信息并进行实例化，
步骤四，判断实例化后的DLL插件是否运行，如是，进入步骤五，如否，进入步骤五A，
步骤五，获取图片，使用关键字image进行注册并保存到数据池中，
步骤五A，进入界面询问是否结束，如是，结束，如否，回到步骤四，
步骤六，启动算法插件，从数据池中提取图片通过算法插件进行寻边，
步骤七，将运算的结果输入到步骤五注册好的数据池中，
步骤八，从数据池获取对应的结果值，通过槽信号发射到对应的模块中；
算法插件对图片进行寻边的方法，包括如下步骤：
步骤S1，获取预处理后的图片，开始进行寻边，
步骤S2，将图片以设定的总像素数为单位进行分割，不满足条件的用像素值255补足总像素数，
步骤S3，判断是否存在未遍历区域，如是，进入步骤S4，如否，进入步骤S6，
步骤S4，计算横向每行的像素值之和并保存为数组一，
步骤S5，计算斜向每行的像素值之和，从右上角开始至对角线结束，如行中像素值不足八位从对角线下方提取像素值补足八位，运算的结果保存为数组二，回到步骤S3，
步骤S6，将数组一与数组二相同位置的值一一对应，
步骤S7，判断数组三是否完成，如是，进入步骤S10，如否，进入步骤S8，
步骤S8，提取数组一与数组二相同位置的值的差值，并将差值保存为数组三，
步骤S9，将数组三的值和设置的对比值比较，如比较值大于等于设置的对比值，且对应的像素点中该比较值为最大的值，则该比较值对应的像素点为边线的一点，使用标记进行绘制，如比较值不在设置的对比值内，则不标记，回到步骤S7，
步骤S10，将绘制出的图片保存到数据池中，整个过程对象注册到工厂类中，
步骤S11，将模块对象接口抛出，并且数据池进行数据类型注册。
所述的预处理后的图片为二值化后的图片。
所述的对比值的范围为 0~255。
所述的设定的总像素数为16*16。
本发明同现有技术相比，不修改主程序，通过修改配置文件加载用户自定义的DLL插件，对图片进行各种不同算法的处理，需要更新算法时，直接将更新的算法封装为DLL插件，并将自定义的工厂模式的对象改为对应的DLL插件即可，减少软件更新对产能的影响，且通过计算横向、斜对角线向量的像素值的和，绘制曲线，与设定的对比值进行对比，如果大于等于这个数字则表面该处可以作为有线像素点的备选，然后再对比所有的备选点，选出最大的值，对图像进行寻边，提高半导体表面缺陷在线检测的速度。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为本发明的算法插件对图片进行处理的方法的流程图。
具体实施方式
现结合附图对本发明做进一步描述。
如附图1~图2所示，本发明是一种模块化半导体表面快速寻边方法，包括如下步骤：
步骤一，读取所有DLL插件的类名，
步骤二，根据接口类判断DLL插件是否是自定义的工厂模式的对象，如是，进入步骤三，如否，结束，
步骤三，根据DLL插件的类名搜索对应配置信息，如有对应配置信息，加载配置信息实例化，如无配置信息，进入配置界面设置对应配置信息并进行实例化，
步骤四，判断实例化后的DLL插件是否运行，如是，进入步骤五，如否，进入步骤五A，
步骤五，获取图片，使用关键字image进行注册并保存到数据池中，
步骤五A，进入界面询问是否结束，如是，结束，如否，回到步骤四，
步骤六，启动算法插件，从数据池中提取图片通过算法插件进行寻边，
步骤七，将运算的结果输入到步骤五注册好的数据池中，
步骤八，从数据池获取对应的结果值，通过槽信号发射到对应的模块中去；
算法插件通过霍夫变化对图片进行寻边的方法，包括如下步骤：
步骤S1，获取预处理后的图片，开始进行寻边，
步骤S2，将图片以设定的总像素数为单位进行分割，不满足条件的用像素值255补足总像素数，
步骤S3，判断是否存在未遍历区域，如是，进入步骤S4，如否，进入步骤S6，
步骤S4，计算横向每行的像素值之和并保存为数组一，
步骤S5，计算斜向每行的像素值之和，从右上角开始至对角线结束，如行中像素值不足八位从对角线下方提取像素值补足八位，运算的结果保存为数组二，回到步骤S3，
步骤S6，将数组一与数组二相同位置的值一一对应，
步骤S7，判断数组三是否完成，如是，进入步骤S10，如否，进入步骤S8，
步骤S8，提取数组一与数组二相同位置的值的差值，并将差值保存为数组三，
步骤S9，将数组三的值和设置的对比值比较，如比较值大于等于设置的对比值，且对应的像素点中该比较值为最大的值，则该比较值对应的像素点为边线的一点，使用标记进行绘制，如比较值不在设置的对比值内，则不标记，回到步骤S7，
步骤S10，将绘制出的图片保存到数据池中，整个过程对象注册到工厂类中，
步骤S11，将模块对象接口抛出，并且数据池进行数据类型注册。
其中，数据池在程序中写作datapool，数据池可以保存的数据类型有int、Qimage、Float，步骤S1中的预处理后的图片为二值化后的图片，步骤S2中设定的总像素数为16*16，步骤S9中的对比值的范围为0~255 ，对比值初始先设置为125，之后根据实际的效果进行调整。
实施例：将算法预先封装为DLL插件，并将工厂模式的对象定义为该插件，自定义的工厂模式读取所有的DLL插件，根据DLL插件的接口类判断是否是自定义的工厂模式的对象，如否，结束，如是，自定义的工厂模式根据DLL插件的类名搜索对应配置信息，如无对应配置信息，则进入配置页面进行设置并实例化为算法插件，如有，加载对应配置信息实例化为算法插件，判断实例化后的算法插件是否运行，如否，跳出界面询问是否结束，选择否，则重复上述操作，选择是，则结束，如是，从存储模块的配置信息中获取输入和算法插件的所有映射信息，获取图片，使用关键字image进行注册并保存到数据池中，准备进行图像处理，将数据池中预处理后的图片输入实例化后算法中，开始进行寻边，寻边过程可以通过CUDA进行多线程加速运算，将图片分割为16*16像素的点区域，不满足条件的用像素值255补足16*16像素，判断是否存在未遍历区域，如是，则计算横向每行的像素值之和并保存为数组一，计算斜向每行的像素值之和，从右上角开始至对角线结束，如行中像素值不足八位从对角线下方提取像素值补足八位，运算的结果保存为数组二，将数组一与数组二相同位置的值一一对应，判断数组三是否完成，如否，提取数组一与数组二相同位置的值的差值，并将差值保存为数组三，判断数组三的像素值是否大于125，如比较值大于等于125，且对应的像素点中该比较值为最大的值，则该比较值对应的像素点为边线的一点，使用标记进行绘制，如比较值不在设置的对比范围内，则不标记，将绘制出的图片保存到数据池中，整个过程对象注册到工厂类中，将模块对象接口抛出，并通过数据池进行数据类型注册，从数据池获取对应的结果值，通过槽信号发射到对应模块中去，进行后续图像运算。
因此采用本发明可以减少软件更新对产能的影响，并提高半导体表面缺陷在线检测的速度。
Claims (4)
1.一种模块化半导体表面快速寻边方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一，读取所有DLL插件的类名，
步骤二，根据接口类判断DLL插件是否是工厂模式的对象，如是，进入步骤三，如否，结束，
步骤三，根据DLL插件的类名搜索对应配置信息，如有对应配置信息，加载配置信息实例化，如无配置信息，进入配置界面设置对应配置信息并进行实例化，
步骤四，判断实例化后的DLL插件是否运行，如是，进入步骤五，如否，进入步骤五A，
步骤五，获取图片，使用关键字image进行注册并保存到数据池中，
步骤五A，进入界面询问是否结束，如是，结束，如否，回到步骤四，
步骤六，启动算法插件，从数据池中提取图片通过算法插件进行寻边，
步骤七，将运算的结果输入到步骤五注册好的数据池中，
步骤八，从数据池获取对应的结果值，通过槽信号发射到对应的模块中；
算法插件对图片进行寻边的方法，包括如下步骤：
步骤S1，获取预处理后的图片，开始进行寻边，
步骤S2，将图片以设定的总像素数为单位进行分割，不满足条件的用像素值255补足总像素数，
步骤S3，判断是否存在未遍历区域，如是，进入步骤S4，如否，进入步骤S6，
步骤S4，计算横向每行的像素值之和并保存为数组一，
步骤S5，计算斜向每行的像素值之和，从右上角开始至对角线结束，如行中像素值不足八位从对角线下方提取像素值补足八位，运算的结果保存为数组二，回到步骤S3，
步骤S6，将数组一与数组二相同位置的值一一对应，
步骤S7，判断数组三是否完成，如是，进入步骤S10，如否，进入步骤S8，
步骤S8，提取数组一与数组二相同位置的值的差值，并将差值保存为数组三，
步骤S9，将数组三的值和设置的对比值比较，如比较值大于等于设置的对比值，且对应的像素点中该比较值为最大的值，则该比较值对应的像素点为边线的一点，使用标记进行绘制，如比较值不在设置的对比值内，则不标记，回到步骤S7，
步骤S10，将绘制出的图片保存到数据池中，整个过程对象注册到工厂类中，
步骤S11，将模块对象接口抛出，并通过数据池进行数据类型注册。
2.根据权利要求1所述的一种模块化半导体表面快速寻边方法，其特征在于：所述的预处理后的图片为二值化后的图片。
3.根据权利要求1所述的一种模块化半导体表面快速寻边方法，其特征在于：所述的对比值的范围为 0~255。
4.根据权利要求1所述的一种模块化半导体表面快速寻边方法，其特征在于：所述的设定的总像素数为16*16。
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| CN110263798A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-09-20 | 清华大学 | 高分辨率图像纹理特征提取方法及系统 |
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| CN113344931A (zh) * | 2021-08-09 | 2021-09-03 | 深圳智检慧通科技有限公司 | 一种插件视觉检测识别方法、可读存储介质及设备 |
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Denomination of invention: A Fast Edge Search Method for Modular Semiconductor Surface Effective date of registration: 20230220 Granted publication date: 20221227 Pledgee: Industrial Bank Co.,Ltd. Shanghai Changning sub branch Pledgor: SHANGHAI YINGSHUO ELECTRONIC TECHNOLOGY CO.,LTD. Registration number: Y2023310000035 |
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