【技术实现步骤摘要】
一种QFN芯片引脚图像快速倾斜校正方法
本专利技术属于图像处理算法设计领域，提出改进Harris角点检测算法，结合多边形逼近方法，设计一种针对QFN芯片引脚图像快速倾斜校正的方法。
技术介绍
QFN(QuadFlatNo-leadPackage)是一种无引脚封装，呈正方形或矩形，利用封装底部中间焊盘导热，围绕中间焊盘的封装外围四周有实现电气连结的导电焊盘。QFN芯片在生产过程中会有一定的尺寸误差，因此制造料盘承载口时会留有余量，但是这会导致放入芯片时发生倾斜，从而影响到芯片封装质量视觉检测。同时，由于芯片的尺寸较小，精确度较低的人工检测识别方式已经远远满足不了当前芯片生产的要求，开发一种有效的、可快速、准确地对芯片图像进行校正的技术是当前急需解决的问题。现有技术中针对QFN芯片的研究，主要集中于QFN芯片结构改进、制造工艺、外观检测及QFN芯片缺陷检测方面，目前尚未查阅到与QFN芯片图像倾斜的快速校正方法相关的文献与专利，因此设计一种针对QFN芯片引脚图像快速倾斜校正的方法，填补现有研究在这一方面的缺失，对于提高QFN封装缺陷视觉检测效率显得尤为重要。
技术实现思路
针对现有技术中存在的问题，本专利技术提出改进Harris角点检测算法，结合多边形逼近方法，设计一种QFN芯片引脚图像快速倾斜校正方法，较传统算法而言速度更快、效率也有明显提高。本专利技术的技术方案为：一种针对QFN芯片引脚图像快速倾斜校正的方法，包括以下步骤：1.对工控机采集的芯片引脚图像进行预处理：1...
【技术保护点】
1.一种针对QFN芯片引脚图像快速倾斜校正的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)对工控机采集的芯片引脚图像进行预处理：/n1.1)图像滤波：/n为去除噪声，减少图像失真，采用5×5高斯滤波器与图像进行卷积，在图像处理中，使用二维高斯函数进行滤波，计算公式如下：/n
【技术特征摘要】
1.一种针对QFN芯片引脚图像快速倾斜校正的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)对工控机采集的芯片引脚图像进行预处理：
1.1)图像滤波：
为去除噪声，减少图像失真，采用5×5高斯滤波器与图像进行卷积，在图像处理中，使用二维高斯函数进行滤波，计算公式如下：
其中，G(x，y)为二维高斯函数，(x，y)为点坐标，σ为标准差，A为归一化系数，使不同的权重之和为一；
1.2)二值化处理：
采用固定阈值法对图像进行二值化处理，计算公式如下：
其中，f(x,y)表示图像像素值的分布函数，g(x,y)表示阈值分割之后的像素值分布函数，固定阈值T＝145；
(2)利用多边形逼近方法提取目标轮廓，具体包括：
2.1)对芯片引脚图像进行边缘检测：
采用Canny算子边缘检测，得到芯片引脚图像的边缘轮廓信息；
2.2)利用多边形逼近方法提取目标轮廓：
通过多边形逼近方法提取芯片引脚图像中心焊盘轮廓，滤除掉其余轮廓部分，多边形逼近方法是从目标轮廓中挑出两个最远的点，进行连接；接着从目标轮廓上寻找一个离线段距离最远的点，将该点加入逼近后的新轮廓，即连接着三个点形成的三角形作为轮廓；最后选择三角形的任意一条边出发，重复上一步骤，将距离最远点加入新轮廓，不断迭代，直至满足输出的精度要求；
(3)提出改进Harris角点检测算法，获取目标轮廓顶点，具体包括：
3.1)确定选取阈值，获取目标轮廓角点：
通常情况下，两幅黑白图像的点像素灰度之差小于最大像素灰度值的10％～15％时，人眼难以分辨，故选取阈值N提取图像目标轮廓角点，公式如下：
N＝255×12％≈30
3.2)提取目标轮廓拐角角点：
提取并保存所有角点，按顺序读取角点中的三点Ma-n、Ma、Ma+n，三点构成一个由三个元素组成的模板，其中三点中将Ma作为模板中心，点的下标代表角点在所有角点中的序号，遍历所有角点，从初始值开始，Ma确定为一个实时性操作点，取其前后序号相距n的两点，Ma分别与模板中其他两点组成两条边，将两条边构成的夹角作为Ma点的角点响应值，由点Ma与点Ma-n距离确定边L1，点Ma与点Ma+n的距离确定边L2，点Ma-n与点Ma+n的距离确定边L3，三边可以根据余弦定理得到Ma点的角度，计算公式如下：
通过两条边构成的夹角，即角点响应值来判断是否保留角点，设g为角点响应值，若...
【专利技术属性】
技术研发人员：巢渊，周伟，刘文汇，唐寒冰，李龑，李兴成，
申请(专利权)人：江苏理工学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。