本发明专利技术提供了一种整叠硅片的图像处理方法及硅片整叠检测系统，属于硅片的图像处理领域，方法包括获取图像、检测区定位、检测区域顶点坐标计算、生成数片掩膜区域、倒角数片、Foreach循环逐片检测、瑕疵采样规则分类，最后输出瑕疵结果；本申请采用视觉瑕疵检测算法，根据工业相机采集产品图像传入相关算法检测流程中进行检测，视觉判定基于算法控制高效的对图像处理，快速获取检测结果，并根据学习结果可提高精度，不仅减少了生产过程中的人力消耗，降低了人为造成的硅片二次损伤风险，提高了检测效率。了检测效率。了检测效率。
【技术实现步骤摘要】
整叠硅片的图像处理方法及硅片整叠检测系统
[0001]本专利技术属于硅片的图像处理领域，具体涉及一种整叠硅片的图像处理方法及硅片整叠检测系统。
技术介绍
[0002]硅片一般为单晶硅的切片，是制作集成电路的重要材料，目前可以通过光刻、离子注入等手段制成各种半导体器件。纵观硅片生产的整个过程，从切割到清洗再到整个产线上的传输，瑕疵检测是必不可少的环节。由于硅片棱边瑕疵可能非常细小且瑕疵类别较为复杂不易直接用肉眼看出，因此对于质检员的工作难度与识别效率都是比较大的考验，且由于硅片本身材质特殊在质检员进行拿料与放料过程中易发生二次损伤。因此，需要开发一款智能化的整叠图像的检测方法，需集成数片、瑕疵检测和结果输出等功能。
技术实现思路
[0003]为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的在于对硅片图像进行图像处理智能获取瑕疵结果，设计一种整叠硅片的图像处理方法及硅片整叠检测系统，其能解决上述问题。
[0004]设计原理：采集整叠硅片端面和倒角图像，视觉算法检测技术可按照系统检测要求，对不同类型瑕疵进行定位分割并分别输出；算法输出瑕疵后按照图像采集比例输出瑕疵轮廓、瑕疵实际面积、瑕疵实际高宽、瑕疵对比度等参数，在生产中可进行灵活管控检测精度。
[0005]一种整叠硅片的图像处理方法，方法包括：S1、获取图像，通过光学相机获取整叠硅片的四倒角的图像；S2、检测区定位：利用Blob动态定位图像中产品的主体检测区域，再利用区域孔洞填充将主体检测区域进行进一步定位；S3、检测区域顶点坐标计算，对定位好的检测区域的左上顶点与右下顶点坐标进行计算；S4、对两点坐标通过水平方向或竖直方向偏移动态生成矩形ROI检测区，利用该ROI区域生成一个倒角数片掩膜区域；S5、倒角数片，计算倒角数片掩膜区域的水平灰度值，找出硅片水平灰度上所有极小值点；通过逻辑筛选获取所有硅片间隙纵坐标值row，再利用获取的左上顶点、右上顶点横坐标控制以绘制生成切片的矩形数片区域，对切片的矩形数片区域计数获得整叠硅片的硅片数片值Count；S6、Foreach循环逐片检测，利用Foreach循环对每个切片矩形区域进行硅片的逐片检测，并将检测结果汇总采集到瑕疵图库中；S7、瑕疵采样规则分类，在瑕疵图库中对检出的瑕疵进行标注，再利用几何特征、灰度特征、纹理特征进行规则分类；S8、输出最终瑕疵结果，分类结束后的瑕疵将NG缺陷区域进行输出。
[0006]进一步的，步骤S5的倒角数片方法包括：S51、倒角数片掩膜区域作为数片计算区域，对此区域进行一次水平灰度值提取，获得水平灰度图为f(x)；S52、根据水平灰度梯度图，计算水平灰度图f(x)上所有极小值点坐标；S53、获取硅片间隙坐标点，基于第一个极小值点纵坐标Pointrow[0]为起点结合单张硅片厚度instep向下搜寻获取下一硅片间隙坐标点，直至完成整叠硅片的间隙坐标点；S54、计算硅片数片值Count，对S53获取的所有间隙纵
坐标进行数组排序，并基于整叠硅片的左上顶点横坐标column1和右下顶点横坐标column2动态控制的绘制矩形，最终绘制的矩形个数即为硅片数片值Count。
[0007]进一步的，步骤S6的Foreach循环逐片检测方法包括：S61、根据硅片数片值Count构造数组，数组排序方法为[0,Count
‑
1]作为Foreach遍历的下标数组，所有矩形数片区域也通过数组排序的方式作为待检测区域，在遍历循环时根据指定下标提取检测区数组元素；S62、检测，常规瑕疵检测：在图像中根据数片矩形的左上点坐标与右下点坐标生成检测区ROI，再利用检测区ROI进行一次灰度分割将产品正常区域分割提取，将灰度分割处的正常产品区域进行矩形化操作，矩形化操作后的区域与原区域进行差值操作，得到瑕疵；特殊类型瑕疵检测：基于Dyn阈值分割，从输入图像中选择满足阈值条件的像素区域，阈值条件设置差值参数Offset进行不同强度提取，其中亮瑕疵筛选条件为g0≥g
t
+Offset,暗瑕疵筛选条件为g0≤g
t
‑
Offset，亮暗瑕疵筛条件为g
t
‑
Offset≤g0∨g0≤g
t
+Offset，其中，g0为目标区域灰度均值，g
t
为背景区域灰度均值，Offset为强度。
[0008]进一步的，步骤S7瑕疵采样规则分类方法包括：S71、将Foreach循环中通过差集操作检出的瑕疵作为区域数组合并到一个区域变量中；S72、将该区域变量映射回原图并对包括几何、灰度和纹理的相关特征进行一次计算；S73、标注及分类，使用小图采集将所有瑕疵导入图库进行标注，标注后再利用特征规则编写进行分类，编写规则包含决定是否为瑕疵的NG规则与干扰过滤的OK规则。
[0009]本专利技术还提供了一种硅片整叠检测系统，系统包括与控制器电讯连接的主流线、端面相机模块、倒角相机、顶升旋转机构、顶升分流机构、分料流线和暂存站；所述端面相机模块、倒角相机布置在主流线检测工位的两侧，用于对主流线上的整叠硅片图像采集；所述顶升旋转机构布置在主流线检测工位的中部，用于将主流线上的整叠硅片顶升旋转下降，以实现物料变向；所述分料流线垂直布置在主流线检测工位下游的两侧，用于将主流线上检测完的整叠硅片向两侧分流；所述顶升分流机构布置在分料流线对应的主流线的分料工位处，用于可选的将主流线上的整叠硅片顶升并向两侧分流；所述暂存站可升降的跨设在所述分料流线上，用于暂存分料流线上的整叠硅片；所述控制器用于控制各部分的运行，并根据前述的图像处理方法对端面相机模块、倒角相机采集的图像进行处理，实现对整叠硅片进行数片、瑕疵检测和分类输出。
[0010]相比现有技术，本专利技术的有益效果在于：本申请采用视觉瑕疵检测算法，根据工业相机采集产品图像传入相关算法检测流程中进行检测，对于数片为例的过冲，仅需对整叠硅片的四个倒角进行拍照即可，视觉判定基于算法控制高效的对图像处理，快速获取检测结果，并根据学习结果可提高精度，不仅减少了生产过程中的人力消耗也降低了由于人为造成的硅片二次损伤风险。
附图说明
[0011]图1为本专利技术整叠硅片的图像处理方法的流程图；
[0012]图2为定位的检测区域图；
[0013]图3为计算获得的检测区域图根据顶点获得的ROI区域图；
[0014]图4为调整后的矩形ROI检测区图；
[0015]图5为计算区域Mask图；
[0016]图6为水平灰度图；
[0017]图7为一阶导数f'(x)函数图；
[0018]图8为二阶导数f”(x)函数图；
[0019]图9为硅片间隙坐标获取示意图；
[0020]图10为出现多个极小值点时的间隙坐标获取并进行矩形绘制的示意图；
[0021]图11为出现较大缺失时的间隙坐标获取并进行矩形绘制的示意图；
[0022]图12为基于硅片数片值Count构造数组并排序获得的待检测区域示意图；
[00本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种整叠硅片的图像处理方法，其特征在于，方法包括：S1、获取图像，通过光学相机获取整叠硅片的四倒角的图像；S2、检测区定位：利用Blob动态定位图像中产品的主体检测区域，再利用区域孔洞填充将主体检测区域进行进一步定位；S3、检测区域顶点坐标计算，对定位好的检测区域的左上顶点与右下顶点坐标进行计算；S4、对两点坐标通过水平方向或竖直方向偏移动态生成矩形ROI检测区，利用该ROI区域生成一个倒角数片掩膜区域；S5、倒角数片，计算倒角数片掩膜区域的水平灰度值，找出硅片水平灰度上所有极小值点；通过逻辑筛选获取所有硅片间隙纵坐标值row，再利用获取的左上顶点、右上顶点横坐标控制以绘制生成切片的矩形数片区域，对切片的矩形数片区域计数获得整叠硅片的硅片数片值Count；S6、Foreach循环逐片检测，利用Foreach循环对每个切片矩形区域进行硅片的逐片检测，并将检测结果汇总采集到瑕疵图库中；S7、瑕疵采样规则分类，在瑕疵图库中对检出的瑕疵进行标注，再利用几何特征、灰度特征、纹理特征进行规则分类；S8、输出最终瑕疵结果，分类结束后的瑕疵将NG缺陷区域进行输出。2.根据权利要求1所述的整叠硅片的图像处理方法，其特征在于，步骤S5的倒角数片方法包括：S51、倒角数片掩膜区域作为数片计算区域，对此区域进行一次水平灰度值提取，获得水平灰度图为f(x)；S52、根据水平灰度梯度图，计算水平灰度图f(x)上所有极小值点坐标；S53、获取硅片间隙坐标点，基于第一个极小值点纵坐标Pointrow[0]为起点结合单张硅片厚度instep向下搜寻获取下一硅片间隙坐标点，直至完成整叠硅片的间隙坐标点；S54、计算硅片数片值Count，对S53获取的所有间隙纵坐标进行数组排序，并基于整叠硅片的左上顶点横坐标column1和右下顶点横坐标column2动态控制的绘制矩形，最终绘制的矩形个数即为硅片数片值Count。3.根据权利要求1所述的整叠硅片的图像处理方法，其特征在于，步骤S6的Foreach循环逐片检测方法包括：S61、根据硅片数片值Count构造数组，数组排序方法为[0,Count
‑
1]作为Foreach遍历的下标数组，所有矩形数片区域也通过数组排序的方式作为待检测区域，在遍历循环时根据指定下标提取检测区数组元素；S62、检测，常规瑕疵检测：在图像中根据数片矩形的左上点坐标与右下点坐标生成检测区ROI，再利用检测区ROI进行一次灰度分割将产品正常区域分割提取，将灰度分割处的正常产品区域进行矩形化操作，矩形化操作后的区域与原区域进行差值操作，得到瑕疵；特殊类型瑕疵检测：...
【专利技术属性】
技术研发人员：左文，何开振，孙进，苏傲，薛峰，
申请(专利权)人：苏州天准软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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