基于图片处理的金属靶材表面缺陷的检测算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于图片处理的金属靶材表面缺陷的检测算法，包括如下步骤：S1：统计某半径范围内的像素灰度平均值，得到从里到外刀纹的平均亮度值变化曲线；S2：计算曲线上所有峰值与周围数据的相对变化量以及峰宽度；S3：对变化量和峰值宽度进行阈值分析，从而确定是否存在不均匀刀纹；S4：在工件不同位置采集图像，并用该算法检测刀纹，最终得出刀纹的位置。还包括如下步骤：对图片划分区域，并在区域内提取边缘；边缘点连接为轮廓，并提取轮廓长度和圆度信息；对轮廓信息进行阈值分析，判断是否存在划痕。本发明专利技术的有益效果为：其能准确的计算出靶材表面是否存在刀纹和划痕。

Detection algorithm of metal target surface defects based on image processing

【技术实现步骤摘要】
基于图片处理的金属靶材表面缺陷的检测算法
本专利技术涉及靶材
，具体涉及一种基于图片处理的金属靶材表面缺陷的检测算法。
技术介绍
如今，汽车,手机，平板电脑，显示器等很多产业的发展都离不开电子芯片。而金属溅射靶材是电子芯片制造的关键材料。在芯片的生产过程中，通过一定的处理，将金属靶材上的金属原子一层一层溅射到芯片上，再利用特殊的工艺，把它们切割成纳米级的金属导线，用于传输芯片信息。然而，如果溅射靶材表面不够均匀有瑕疵，会在溅射过程中造成尖端放电，形成杂质粒子，影响芯片质量，最终导致芯片报废和替换新的靶材，从而引起高额成本浪费。因而保证金属溅射靶材表面平整均匀至关重要。目前检测靶材表面是否均匀的方法是：工人通过眼睛，辅助手电照明，从各个角度照射并观察整个表面的不同位置，查看是否有较深的加工刀纹或划伤。由于金属高反光，并且不平整处与其他部分相比差别细微（微米量级），给观测造成很大难度。因而检测工人需要经过特殊培训，并积累经验，造成一定的人力和时间浪费。同时，观察结果随着工人的不同存在一定差异，很难统一标准。针对以上缺点，为了量化检测标准，数字本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图片处理的金属靶材表面缺陷的检测算法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1：统计某半径范围内的像素灰度平均值，得到从里到外刀纹的平均亮度值变化曲线；/nS2：计算曲线上所有峰值与周围数据的相对变化量以及峰宽度；/nS3：对变化量和峰值宽度进行阈值分析，从而确定是否存在不均匀刀纹；/nS4：在工件不同位置采集图像，并用该算法检测刀纹，最终得出刀纹的位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图片处理的金属靶材表面缺陷的检测算法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：统计某半径范围内的像素灰度平均值，得到从里到外刀纹的平均亮度值变化曲线；
S2：计算曲线上所有峰值与周围数据的相对变化量以及峰宽度；
S3：对变化量和峰值宽度进行阈值分析，从而确定是否存在不均匀刀纹；
S4：在工...

【专利技术属性】
技术研发人员：王莹，
申请(专利权)人：苏州微微视视觉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32