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IC芯片表面標識自動識別虛擬儀器系統的設計

2012-12-27

芯片表面標記自動識別技術是芯片制造技術不斷高速發展的要求,其中芯片表面標識主要包括廠商圖標、序列號(包括英文字母及數字)等。由于自動識別技術具有極其重要的意義,一直以來,人們都對該技術的研究投入了大量的人力物力,并取得了卓有成效的進展。它可以應用于芯片性能自動檢測領域,提高芯片測試效率,進而提高廠商的生產能力,具有十分廣闊的應用前景。本系統使用NI的視覺系統開發工具構建,因而具有開發周期短、成本低等特點。系統綜合運用了銳化、濾波、細化、特征識別等多種圖像處理技術,成功地實現了從芯片自動跟蹤定位、圖像采集到圖像預處理、骨架提取以及識別等一系列功能。

采集到的圖像中夾雜有大量的噪聲,這給圖像的細化、識別等過程帶來極大的困難,因此必須將它們濾除。圖2所示為經過預處理之后的圖像。系統采集到圖像之后會自動對圖像進行預處理,同時系統還支持手動圖像處理,這主要是為了提高其在不同環境下的適應能力。如果用戶對自動處理圖像取得的效果不滿意,可以打開圖像手動處理程序,通過調整系統提供的圖像處理函數的參數來獲得較理想的圖像質量。在進行手動處理的同時,系統將記錄下用戶使用過的圖像處理函數及它們的參數,用戶可以將這些參數保存到計算機中。因此,如果下一個待處理對象仍然是在該環境中,則可以調出這些參數,使用這些參數進行圖像自動處理。

系統使用圖4所示的方法提取特征量。其中有圖像平面上縱、橫、斜交叉的20條直線,這20條直線分別標記上1~20的序號。當圖像平面上輸入一個手寫文字時,計算文字的各筆劃與各條直線的相交次數,把他們作為該文字的特征量。設特征量數組為C,(方程1)中各個分量的值表示相應序號的特征直線與各筆劃的相交次數。在提取特征值之前,系統先將分離出的文字圖像逐一擴大為正方形,并且擴充之后文字仍然位于圖像中心,使得斜向特征線更容易產生。

我們運用美國NI公司的LabVIEW、IMAQ Vision以及PXI等虛擬儀器技術,通過眾多圖像處理模塊的功能實現,在較短時間內建立了一套完整的芯片表面標識自動識別系統。該系統能夠自動定位跟蹤攝像頭視場中的芯片,將芯片剪切出來,然后通過一系列的圖像處理過程,對芯片上的文字進行逐一提取,再對文字圖像進行細化,最后系統通過文字的細化結果等獲取圖像的特征信息,并與標準模板進行匹配,從而完成對文字的識別。系統具有較廣范圍的適用性,能夠完成包括廠商標志圖標等對象的識別;還具有較高的實用價值,配合芯片自動測試系統,將極大提高生產能力和效率,因此具有極其廣闊的應用前景。


來源 電能質量分析儀 http://m.for815.cn/


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