一种基于图像多特征匹配的半导体引线键合器件识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于图像多特征匹配的半导体器件引线键合方法，属于图像识别技术领域，解决引线键合中半导体器件快速匹配的问题，包括以下步骤：键合器件图像多特征模板库的建立

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像多特征匹配的半导体引线键合器件识别方法


[0001]本专利技术属于图像识别
，具体涉及的是一种基于图像多特征匹配的半导体引线键合器件识别方法。

技术介绍

[0002]引线键合机是在微电子封装领域用于晶片与晶片、晶片与电极之间实现电气连接的机电一体化装置，最终实现将微米级别的金属线从器件电极的一段连接到另一端，其作用类似于利用这根金属线在器件之间搭建了一座桥梁，以实现成品后器件间的电流通过。以发光二极管为例，其芯片IC的电气连接工序都是由键合机来完成的，为了实现二极管正极与负极通电使得灯珠的芯片发光，就需要用金属丝将二极管正极与芯片的正极连接，二极管负极与芯片的负极连接，这样才能实现一个完整的电流回路。
[0003]在国内自动化技术还不成熟的时代，引线键合机都是手动来实现上述功能步骤，操作时需要工人利用显微镜手动将引线进行焊接，缺点是焊接质量参差不齐，效率低下。随着国外自动化技术的引进，国内厂商开始竞相仿照国外的设计思路，国产自动引线键合机逐渐成为市场主流。自动化引线键合机可以实现自动焊接，人工只需要前期设定好焊接路径，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像多特征匹配的半导体引线键合器件识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1.键合器件图像多特征模板库的建立建立模板库文件夹Modu，在Modu中建立一个名称为Data的文本文件，将库器件的图像及对应的图像特征文本存入文件夹Modu中：1)人工驱动机械机构使工业相机移动到芯片上标记点位置，将标记点位置坐标存入Data文本；驱动机械机构使工业相机移动到第一个库器件位置，将位置坐标存入Data文本，并将工业相机拍摄的第一个库器件的图像命名为Modu0
‑
QS0
‑
0、存入文件夹Modu中；2)移动鼠标，在屏幕中用鼠标框选出第一个库器件，选取框的范围略大于库器件；对鼠标框选图像先经步骤S2、S3处理，将轮廓面积最大值所对应的轮廓周长及中心距离d1、d2、d3、d4等信息存入Data，再经S4处理后获得的纹理信息，存入Data中；3)驱动机械机构，依次使工业相机移动到芯片中其他库器件位置，拍摄其他所有库器件的图像Modu0
‑
QS0
‑
1、Modu0
‑
QS0
‑
2、
…
存入Modu，并将每个库器件的位置坐标及对应鼠标框选图像经过S2、S3、S4处理所得的信息存入Data中，最终形成库器件图像的多特征模板库文件夹Modu；S2.器件图像预处理记所拍摄图像为X，根据公式(1)对彩色图像X灰度化处理得到图像X1，根据公式(2)对图像X1进行二值化处理得到图像X2：X1＝0.2989*X
R
+0.587*X
G
+0.114*X
B
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)其中X
R
、X
G
、X
B
分别为彩色图像X的红、绿、蓝三分量，(x,y)为图像中像素的水平、垂直坐标，T为二值化阈值；S3.提取图像的轮廓特征1)对经过预处理的图像X2进行高斯滤波得到X3，其中所用的3x3高斯滤波器核的生成方程式为：2)对X3计算梯度强度矩阵G，其中c为X3中当前位置点，G中每个元素G
xy
根据公式(4)(5)、(6)、(7)计算得到：(6)、(7)计算得到：(6)、(7)计算得到：
其中，G
x
、G
y
分别表示像素点c在x和y方向的梯度值，S
x
、S
y
为模板，*为卷积符号，A为3x3的窗口，sum表示对矩阵中所有元素求和，G
xy
为像素点c的梯度值，θ表示梯度方向，arctan为反正切函数；3)对梯度强度矩阵G进行非极大值抑制得到图像X5：对梯度强度矩阵G，设g1、g2、g3、g4是当前位置点c梯度方向上的4个相邻像素，g1梯度强度值为M(g1)，g2的梯度强度值为M(g2)，dtmp1是g1与g2在c梯度方向上的内插点，dtmp2是g3与g4在c梯度方向上的内插点，根据公式(8)、(9)分别求出dtmp1的梯度强度值M(dtmp1)、dtmp2的梯度强度值M(dtmp2)：M(dtmp1)＝w*M(g2)+(1
‑
w)*M(g1)
ꢀꢀꢀꢀ
(8)M(dtmp2)＝w*M(g3)+(1
‑
w)*M(g4)
ꢀꢀꢀꢀ
(9)其中w＝tan(θ)；若点c的梯度强度值M(c)大于内插点的梯度强度值M(dtmp1)与M(dtmp2)，则保留点c的梯度强度值不变，否则将点c的梯度强度值置0，将G经过以上处理得到的图像记为X5；4)对图像X5进行双阈值处理得到梯度强度图像X6：对图像X5，设定两个阈值：低阈值minV和高阈值maxV，将梯度强度值高于maxV的像素点赋值为255，低于minV的像素点赋值为0；对梯度强度值在低阈值和高阈值之间的点，再判断该点临近的8个像素点梯度强度值是否存在取值为255的，如果没有，赋值为0；如果存在，则赋值为255；5)求图像X6的轮廓面积、周长及中心点距离d1、d2、d3、d4；找到X6的所有轮廓，并对轮廓区域进行如下操作：计算轮廓内的面积，删除面积较小的轮廓；找出面积最大轮廓点的横坐标最大值x
max
及最小值x
min
、纵坐标最大值y
max
及最小值y
mini
，得到四个极值坐标点p1(x
min
,y

【专利技术属性】
技术研发人员：王安红，张康，赵喜清，冯波，吕琴红，张永聪，
申请(专利权)人：西北电子装备技术研究所中国电子科技集团公司第二研究所，
类型：发明
国别省市：