一种微纳米颗粒分散分布的分析评估方法技术

本发明专利技术提供的一种微纳米颗粒分散分布的分析评估方法，包括以下步骤：采集微纳米颗粒显微图像，并进行灰度化处理；采用OTSU大津法进行二值化处理，去除图像中的杂质点和无效连通域；利用形态学运算，分离相连的连通域，并填补连通域中的孔洞；添加虚拟颗粒，采用分水岭算法进行图像分割，获得分割后的特征连通域；计算特征连通域的相关数据；对微纳米颗粒分散分布进行评估。本发明专利技术提供的分析评估方法，能够获得更加精确的结果；可批量快速处理大量的微纳米颗粒分布显微图像；能够从均匀度、密度和团聚程度三个方面，全面地对微纳米颗粒分布的情况进行分析和评估。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提供的，包括以下步骤：采集微纳米颗粒显微图像，并进行灰度化处理；采用OTSU大津法进行二值化处理，去除图像中的杂质点和无效连通域；利用形态学运算，分离相连的连通域，并填补连通域中的孔洞；添加虚拟颗粒，采用分水岭算法进行图像分割，获得分割后的特征连通域；计算特征连通域的相关数据；对微纳米颗粒分散分布进行评估。本专利技术提供的分析评估方法，能够获得更加精确的结果；可批量快速处理大量的微纳米颗粒分布显微图像；能够从均匀度、密度和团聚程度三个方面，全面地对微纳米颗粒分布的情况进行分析和评估。【专利说明】
本专利技术涉及微纳米颗粒的分布和操控及分析领域，以及电子封装领域，具体涉及。
技术介绍
微纳米颗粒的材料价值和应用前景，已经逐步被人们所认识，纳米科学与技术被认为是21世纪的三大科技之一。由于微纳米颗粒的尺度较小，其体积效应和表面效应在磁性、电性及催化性能、吸附性能等等方面都表现出特别的性能，受到极大关注，但与此同时，由于微纳米颗粒的比表面积大，比表面能高，在分散和分布的过程中，易发生团聚现象，这是我们所不期望看到的。玻璃覆晶(Chip-0n-Glass，C0G)封装技术是微电子封装领域里的一项非常重要的封装技术，但因受到温度、清洁、成本等方面的限制，已经被各向异性导电胶(AnisotropicConductive Film，ACF)取代。在ACF导电胶中，对导电性能起决定性作用的，是导电颗粒在芯片上的凸点与对应的焊盘之间的分布情况。这些颗粒大多是微纳米尺度的颗粒。随着显示器等电子封装行业对高分辨率和大容量平板显示器的要求，芯片封装的密度和性能也不得不随之提高，由此带来的对ACF导电胶中颗粒分布的密度的要求也随之提升。当颗粒密度增加会使得相邻的凸点之间的颗粒间距变小，颗粒之间因团聚而发生短路的几率大大增加；同时由于凸点面积的减小，以及密度要求的提高，凸点又存在无法捕捉到颗粒的可能性。因此，获知凸点上颗粒分布的具体情况，尤其是分布的均匀度，密度和团聚情况，对了解和提升电子封装的密度和性能，起着十分重要的作用。传统的颗粒分布分析评估的方法，是通过网格法，人工对显微图像进行统计分析。由于这种分析手段主要取决于人的主观因素，因此存在各种主观误差，准确度和效率都很低。此外，由于微纳米颗粒之间，易发生团聚现象，人工很难准确分离出大量的相邻颗粒与团聚颗粒，因此，急需一种有效的图像处理方法和分析评估手段，对微纳米颗粒分散分布的情况进行分析和评估。
技术实现思路
本专利技术提供，该方法能够自动的对微纳米颗粒分散分布的显微图像进行处理并对其分布的均匀度、密度和团聚程度进行准确、高效的统计、分类、分析和评估。本专利技术提供的，包括以下步骤:(I)采集微纳米颗粒显微图像，并进行灰度化处理，得到灰度图像；(2)采用OTSU大津法对灰度图像进行处理，得到二值化图像，去除二值化图像中的杂质点和无效连通域；(3)利用形态学运算处理二值化图像，分离相连的连通域，并填补连通域中的孔洞；(4)添加虚拟颗粒，对添加虚拟颗粒后的图像采用分水岭算法进行图像分割，获得分割后的特征连通域；(5)计算特征连通域的相关数据；(6)对微纳米颗粒分散分布进行评估。进一步地，步骤(3)中分离相连的连通域，包括以下步骤:(31)在所有连通域中，寻找像素面积大于1.5A的连通域，其中A为单个微纳米颗粒的标准连通域像素面积范围，像素面积大于1.5A的连通域为两个或两个以上微纳米颗粒相连的连通域；(32)选择像素值为I的结构元素，对像素面积大于1.5A的连通域进行腐蚀，并重新进行分析，如果像素面积大于1.5A的连通域被分割为两个或两个以上的连通域，像素面积大于1.5A的连通域为两个或两个以上微纳米颗粒相邻的连通域，相邻是指微纳米颗粒至少相隔一个像素形成的界线；如果像素面积大于1.5A的连通域没有被分割，像素面积大于1.5A的连通域为两个或两个以上微纳米颗粒团聚的连通域。进一步地，步骤(3)中填补连通域中的孔洞，包括以下步骤:(33)在所有连通域中，寻找背景像素被前景像素包围的连通域；(34)在步骤(33)中找到的连通域中，用前景色替换被前景像素包围的背景像素的背景色。进一步地，步骤(4)中添加虚拟颗粒，包括以下步骤:(41)在步骤(3)中得到的图像的边界上或边界外侧添加相邻的虚拟颗粒，为采用分水岭算法进行图像分割处理边界处的连通域分割提供边界。进一步地，步骤(4)中分水岭算法采用象素点的欧拉距离作为分割标准。进一步地，步骤(5)中相关数据包括连通域数目、连通域像素面积以及颗粒数目。进一步地，步骤(6)中对微纳米颗粒分散分布进行评估包括均匀度评估，密度评估以及团聚程度评估。进一步地，均匀度评估包括以下步骤:(61)计算所有微纳米颗粒所属的特征连通域的像素总面积，并计算特征连通域像素面积的平均值；(62)计算特征连通域像素面积的标准差，并计算标准差与平均值的比值COV值，以表征微纳米颗粒之间分布的位置均匀度；(63)计算每个特征连通域的质心，通过对所有所述特征连通域的质心求算术平均，获得总质心，计算所述总质心与图像中心之间的距离和角度，以表征微纳米颗粒整体分布的对称性和偏向性。标准差与平均值的比值COV值为变异系数，变异系数越小，越接近0，说明微纳米颗粒之间的分布越均匀；质心和图像中心之间的距离和角度，是衡量图像中微纳米颗粒整体分布的偏向性和对称性的指标，距离越大，说明整体分布越偏离中心，角度可表征分布的位置。进一步地，密度评估包括以下步骤:(64)计算总体颗粒密度，总体颗粒密度为所有特征连通域的总颗粒数目与图像实际面积的比值；(65)计算每个微纳米颗粒所属的特征连通域的面积，并计算面积的倒数；(66)计算所有特征连通域的总面积与所有微纳米颗粒的总数目的比值，得到均匀分布时，每个微纳米颗粒所属的面积，并求面积的倒数；(67)计算微纳米颗粒密度是当前密度2倍、0.5倍时面积的倒数；(68)将步骤(65)得到的每个微纳米颗粒所属的特征连通域的面积的倒数值，与步骤(66)与步骤(67)得到的三个值进行比较，将每个微纳米颗粒所属的特征连通域划分到三个值划分出的四个密集等级的相应密集等级内；(69)对每个密集等级，计算特征连通域的面积和与总面积的比。总体颗粒密度越大，说明单位面积内分布的颗粒数目越多；定义有效密度为不同密度等级下颗粒所属的区域的面积，根据其实际颗粒所属区域面积与标准区域面积的对比进行分类，可将颗粒划分为密度不同的等级。颗粒所属区域面积越小，则说明其所归属的密度等级越大。进一步地，团聚程度评估包括以下步骤:(67)计算所有微纳米颗粒所属的特征连通域的像素总面积；( 68 )根据单个微纳米颗粒的标准连通域像素面积范围，对所有特征连通域进行分类，分类包括；单分散颗粒、轻微团聚颗粒以及重度团聚颗粒；轻微团聚颗粒为2或3个微纳米颗粒团聚，重度团聚颗粒为4或4个以上微纳米颗粒团聚；(69)计算单分散颗粒特征连通域的颗粒数目与总颗粒数目的比值，计算轻微团聚颗粒特征连通域的颗粒数目与总颗粒数目的比值，以及计算重度团聚颗粒特征连通域的颗粒数目与总颗粒数目的比值。与现有技术相比，本专利技术提供的微纳米颗粒分散分布的分析评估方法具有以下有益效果:(I)基于OTSU算法的二值本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种微纳米颗粒分散分布的分析评估方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）采集微纳米颗粒显微图像，并进行灰度化处理，得到灰度图像；（2）采用OTSU大津法对所述灰度图像进行处理，得到二值化图像，去除所述二值化图像中的杂质点和无效连通域；（3）利用形态学运算处理所述二值化图像，分离相连的连通域，并填补连通域中的孔洞；（4）添加虚拟颗粒，对添加虚拟颗粒后的图像采用分水岭算法进行图像分割，获得分割后的特征连通域；（5）计算所述特征连通域的相关数据；（6）对所述微纳米颗粒分散分布进行评估。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：熊振华，袁鑫，盛鑫军，朱向阳，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海;31