一种数字图像坏簇统计方法及集成电路自动测试机技术

本发明专利技术提供了一种数字图像坏簇统计方法、CIS芯片测试方法及集成电路自动测试机。其中，所述数字图像坏簇统计方法包括：将第一格式的图像数据分解为预设尺寸的多个子矩阵，每个所述子矩阵与所述预设尺寸的核矩阵进行预设计算；其中，所述核矩阵中的元素符合如下规律：任意两种包含至少两个元素的组合相乘的结果均不相同。如此配置，使得对原始的数字图像只需要进行一次扫描处理和计算就能够统计预设尺寸的各坏簇类型图像的数量，具备严谨高效的特点，解决了现有技术中图像坏簇的统计方法不够严谨，导致统计结果不够准确，统计效率低下的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种数字图像坏簇统计方法及集成电路自动测试机
本专利技术涉及半导体测试领域，特别涉及一种数字图像坏簇统计方法、CIS芯片测试方法及集成电路自动测试机。
技术介绍
当前国内CIS芯片测试评估坏簇统计或数字图像评估坏簇统计一般有以下缺陷：1.defect统计算法不够严谨，统计结果形式不便处理；2.为了便于统计和计算，单次统计block区域有限，比如3*3；3.不同类型坏簇(defect组合)统计不足或重复统计，且需要多种类型的算子和多次扫描和计算。总之，现有技术中，图像坏簇的统计方法不够严谨，导致统计结果不够准确，统计效率低下。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种数字图像坏簇统计方法、CIS芯片测试方法及集成电路自动测试机，以解决现有技术中，图像坏簇的统计方法不够严谨，导致统计结果不够准确，统计效率低下的问题。为了解决上述技术问题，根据本专利技术的第一个方面，提供了一种数字图像坏簇统计方法，其特征在于，所述数字图像坏簇统计方法包括：将第一格式的图像数据分解为预设尺寸的多个子矩阵，每个所述子矩阵与所述预设尺寸的核矩阵进行预设计算；其中，所述核矩阵中的元素符合如下规律：任意两种包含至少两个元素的组合相乘的结果均不相同。可选的，所述核矩阵由各不相同的质数填充。可选的，所述核矩阵由最小的N个质数填充，其中N等于所述预设尺寸的行数与所述预设尺寸的列数的乘积。可选的，所述第一格式为，用0或者1对所述图像数据的像素点进行赋值，其中用0对正常的像素点进行赋值，用1对异常的像素点进行赋值；同时满足行数相等和列数相等的所述子矩阵中的元素和所述核矩阵中的元素具有对应关系，所述预设计算包括，将所述子矩阵中赋值为1的元素所对应的所述核矩阵中的元素相乘。可选的，所述数字图像坏簇统计方法包括：设定阈值，对第二格式的图像数据进行赋值操作，将所述第二格式的图像数据中像素点的绝对值大于或等于所述阈值的点赋值为1，将其余的像素点赋值为0，得到所述第一格式的图像数据。可选的，所述数字图像坏簇统计方法包括：对原始格式的图像数据进行平滑处理得到平滑格式的图像数据，将所述原始格式的图像数据中每一个像素点的值减去所述平滑格式的图像数据中对应的像素点的值得到所述第二格式的图像数据。可选的，所述数字图像坏簇统计方法包括：获得坏簇分布集合，所述坏簇分布集合包括至少一个所述第一格式的所述预设尺寸的坏簇类型图像；对所述坏簇分布集合中的每个所述坏簇类型图像与所述核矩阵进行所述预设计算，得到坏簇类型计算结果，生成对应坏簇类型图像与计算结果之间的查找表。可选的，所述数字图像坏簇统计方法包括：获取所述子矩阵与所述核矩阵进行所述预设计算后的计算结果，并将计算结果与所述查找表进行比对，得到坏簇统计信息。为了解决上述技术问题，根据本专利技术的第二个方面，提供了一种CIS芯片测试方法，包括：采用并行或者串行的方式令CIS芯片输出原始格式的图像数据；采用上述的数字图像坏簇统计方法对所述原始格式的图像数据进行分析，得到分析结果；依据所述分析结果和预设逻辑判断所述CIS芯片的质量。为了解决上述技术问题，根据本专利技术的第三个方面，提供了一种集成电路自动测试机，所述集成电路自动测试机在对CIS芯片进行测试时，采用上述的CIS芯片测试方法。与现有技术相比，本专利技术提供的数字图像坏簇统计方法、CIS芯片测试方法及集成电路自动测试机中，所述数字图像坏簇统计方法包括：将第一格式的图像数据分解为预设尺寸的多个子矩阵，每个所述子矩阵与所述预设尺寸的核矩阵进行预设计算；其中，所述核矩阵中的元素符合如下规律：任意两种包含至少两个元素的组合相乘的结果均不相同。如此配置，使得对原始的数字图像只需要进行一次扫描处理和计算就能够统计预设尺寸的各坏簇类型图像的数量，具备严谨高效的特点，解决了现有技术中图像坏簇的统计方法不够严谨，导致统计结果不够准确，统计效率低下的问题。附图说明本领域的普通技术人员将会理解，提供的附图用于更好地理解本专利技术，而不对本专利技术的范围构成任何限定。其中：图1是本专利技术一实施例的数字图像坏簇统计方法的流程示意图；图2a是本专利技术一实施例的2*2的核矩阵的示意图；图2b是本专利技术一实施例的质数填充的5*5的核矩阵的示意图；图3是本专利技术一些实施例的核矩阵的示意图；图4是本专利技术一实施例的将原始格式的图像数据转化为第二格式的图像数据的示意图；图5是本专利技术一实施例的坏簇分布集合的示意图；图6a是本专利技术一实施例的将第一格式的图像数据分解为多个5*5的子矩阵的第一种方式的示意图；图6b是本专利技术一实施例的将第一格式的图像数据分解为多个5*5的子矩阵的第二种方式的示意图；图7是本专利技术一实施例的子矩阵和核矩阵的示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、优点和特征更加清楚，以下结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步详细说明。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且未按比例绘制，仅用以方便、明晰地辅助说明本专利技术实施例的目的。此外，附图所展示的结构往往是实际结构的一部分。特别的，各附图需要展示的侧重点不同，有时会采用不同的比例。如在本专利技术中所使用的，单数形式“一”、“一个”以及“该”包括复数对象，术语“或”通常是以包括“和/或”的含义而进行使用的，术语“若干”通常是以包括“至少一个”的含义而进行使用的，术语“至少两个”通常是以包括“两个或两个以上”的含义而进行使用的，此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者至少两个该特征，术语“近端”通常是靠近操作者的一端，术语“远端”通常是靠近患者的一端，“一端”与“另一端”以及“近端”与“远端”通常是指相对应的两部分，其不仅包括端点，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。此外，如在本专利技术中所使用的，一元件设置于另一元件，通常仅表示两元件之间存在连接、耦合、配合或传动关系，且两元件之间可以是直接的或通过中间元件间接的连接、耦合、配合或传动，而不能理解为指示或暗示两元件之间的空间位置关系，即一元件可以在另一元件的内部、外部、上方、下方或一侧等任意方位，除非内容另外明确指出外。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。本专利技术的核心思想在于提供一种数字图像坏簇统计方法、CIS芯片测试方法及集成电路自动测试机，以解决现有技术中，图像坏簇的统计方法不够严谨，导致统计结果不够准确，统计效率低下的问题。以下参考附图进行描述。请参考图1至图7，其中，图1是本专利技术一实施例的数字图像坏簇统计方法的流程示意图；图2a本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数字图像坏簇统计方法，其特征在于，所述数字图像坏簇统计方法包括：将第一格式的图像数据分解为预设尺寸的多个子矩阵，每个所述子矩阵与所述预设尺寸的核矩阵进行预设计算；其中，所述核矩阵中的元素符合如下规律：任意两种包含至少两个元素的组合相乘的结果均不相同。/n

【技术特征摘要】
1.一种数字图像坏簇统计方法，其特征在于，所述数字图像坏簇统计方法包括：将第一格式的图像数据分解为预设尺寸的多个子矩阵，每个所述子矩阵与所述预设尺寸的核矩阵进行预设计算；其中，所述核矩阵中的元素符合如下规律：任意两种包含至少两个元素的组合相乘的结果均不相同。


2.根据权利要求1所述的数字图像坏簇统计方法，其特征在于，所述核矩阵由各不相同的质数填充。


3.根据权利要求1所述的数字图像坏簇统计方法，其特征在于，所述核矩阵由最小的N个质数填充，其中N等于所述预设尺寸的行数与所述预设尺寸的列数的乘积。


4.根据权利要求1所述的数字图像坏簇统计方法，其特征在于，所述第一格式为，用0或者1对所述图像数据的像素点进行赋值，其中用0对正常的像素点进行赋值，用1对异常的像素点进行赋值；
同时满足行数相等和列数相等的所述子矩阵中的元素和所述核矩阵中的元素具有对应关系，所述预设计算包括，将所述子矩阵中赋值为1的元素所对应的所述核矩阵中的元素相乘。


5.根据权利要求4所述的数字图像坏簇统计方法，其特征在于，所述数字图像坏簇统计方法包括：设定阈值，对第二格式的图像数据进行赋值操作，将所述第二格式的图像数据中像素点的绝对值大于或等于所述阈值的点赋值为1，将其余的像素点赋值为0，得到所述第一格式的图像数据。


6.根据权利要求5所述的数字图像坏簇统计方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：李冲，杜镇涛，温建新，叶红波，张悦强，
申请(专利权)人：上海集成电路研发中心有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31