一种通用化的晶片缺陷检测方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种通用化的晶片缺陷检测方法、系统、设备及介质，所述方法包括以下步骤：配置多色光源模块，设置第一光源投射策略；设置晶片检测范围，配置模板匹配算法；获取多种类缺陷样本，基于多种类缺陷样本训练定位算法模型和分割算法模型；基于多色光源模块和第一光源投射策略获取第一晶片灰色图像和第二晶片彩色图像；基于晶片检测范围、模板匹配算法和第一晶片灰色图像进行晶片定位，得到定位信息；基于定位算法模型、分割算法模型和定位信息对第二晶片彩色图像进行缺陷检测，得到缺陷分割图；基于缺陷基准属性参数与缺陷分割图分析晶片达标情况；本发明专利技术能够对不同类型晶片的不同缺陷进行通用且智能化的高效精准检测。的不同缺陷进行通用且智能化的高效精准检测。的不同缺陷进行通用且智能化的高效精准检测。

【技术实现步骤摘要】
一种通用化的晶片缺陷检测方法、系统、设备及介质


[0001]本专利技术涉及机器视觉
，具体的，本专利技术应用于工业检测领域，特别是涉及一种通用化的晶片缺陷检测方法、系统、设备及介质。

技术介绍

[0002]晶片，是LED最主要的原物料之一，其属于LED的发光部件，也是最核心的部分，晶片的好坏将直接决定LED的性能。
[0003]在晶片生产过程中，需要进行异物、拉胶等缺陷的质量检测；现有的检测方式包括：人工质检或采用传统机器视觉算法进行检测，对于这两种方式，存在如下弊端：第一方面，对于人工质检的方式，其检测精准度虽然较高，但是检测效率较低，受人为干扰因素大，同时需要较高的人力成本；第二方面，对于传统机器视觉算法，其无法适用于不同类别的晶片缺陷检测，由于晶片种类繁多，晶片表面特征复杂，同一种缺陷在不同种类的晶片上的外观差异较大，针对于此情况，传统机器视觉算法只能检测出部分缺陷，若要针对不同类别的晶片进行检测，则需要设计不同的算法，故传统机器视觉算法的通用性和检测鲁棒性差；再者，传统机器视觉算法对于噪声数据的敏感度较高，在图片质量较差时，传统机器视觉算法的识别效果较差，导致其识别精准度较低；故目前在使用传统机器视觉算法进行缺陷检测时，仍需配合大量的人工质检方式进行辅助检测；综上所述，现有的晶片缺陷检测方法无法同时兼顾较佳的通用性、检测效率、检测精准度和检测成本。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于，针对现有技术中的上述问题，提供一种通用化的晶片缺陷检测方法、系统、设备及介质，进而解决现有技术中的晶片缺陷检测方法无法同时兼顾较佳的通用性、检测效率、检测精准度和检测成本的问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术的具体技术方案如下：一方面，本专利技术提供一种通用化的晶片缺陷检测方法，包括以下步骤：S100、配置步骤：S110、配置多色光源模块，设置第一光源投射策略；设置晶片检测范围，配置模板匹配算法；获取多种类缺陷样本，基于所述多种类缺陷样本训练定位算法模型和分割算法模型；设置缺陷基准属性参数；S200、晶片定位步骤：S210、基于所述多色光源模块和所述第一光源投射策略获取第一晶片灰色图像和第二晶片彩色图像；基于所述晶片检测范围、所述模板匹配算法和所述第一晶片灰色图像进行晶片定位，得到定位信息；S300、缺陷检测步骤：
S310、基于所述定位算法模型、所述分割算法模型和所述定位信息对所述第二晶片彩色图像进行缺陷检测，得到缺陷分割图；基于所述缺陷基准属性参数与所述缺陷分割图分析晶片达标情况。
[0006]作为一种改进的方案，所述基于所述定位算法模型、所述分割算法模型和所述定位信息对所述第二晶片彩色图像进行缺陷检测，得到缺陷分割图，包括：根据所述定位信息对所述第二晶片彩色图像中的待检测晶片进行定位；采用所述分割算法模型，对所述第二晶片彩色图像中定位的所述待检测晶片进行缺陷检测，得到标识有缺陷位置信息和尺寸信息的初始分割图；所述初始分割图中包括分割的缺陷区域和非缺陷区域；采用所述定位算法模型，定位所述初始分割图中的非检测区域；将所述非检测区域中的所述缺陷区域进行移除处理；令进行所述移除处理后的所述初始分割图作为所述缺陷分割图。
[0007]作为一种改进的方案，所述基于所述缺陷基准属性参数与所述缺陷分割图分析晶片达标情况，包括：根据所述缺陷分割图中的所述缺陷位置信息和所述尺寸信息，计算所述缺陷分割图中所述缺陷区域的缺陷属性参数；比对所述缺陷属性参数与所述缺陷基准属性参数；根据所述缺陷属性参数与所述缺陷基准属性参数的比对结果，判断所述晶片达标情况。
[0008]作为一种改进的方案，所述第一光源投射策略，包括：控制所述多色光源模块向检测位置的待检测晶片输出第一颜色光，捕捉所述待检测晶片在所述第一颜色光下的第一图像作为所述第一晶片灰色图像；控制所述多色光源模块向检测位置的待检测晶片依次输出第二颜色光、第三颜色光和第四颜色光；捕捉所述待检测晶片分别在所述第二颜色光、所述第三颜色光和所述第四颜色光下的第二图像、第三图像和第四图像；将所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像进行合成，得到所述第二晶片彩色图像。
[0009]作为一种改进的方案，所述基于所述晶片检测范围、所述模板匹配算法和所述第一晶片灰色图像进行晶片定位，得到定位信息，包括：对所述第一晶片灰色图像中对应所述晶片检测范围内的图像进行裁剪，得到裁剪图像；调用所述模板匹配算法对所述裁剪图像进行标志点匹配，得到标志点图像；确定所述标志点图像在所述裁剪图像中的坐标信息；将所述坐标信息作为所述定位信息。
[0010]作为一种改进的方案，所述基于所述多种类缺陷样本训练定位算法模型和分割算法模型，包括：采用所述多种类缺陷样本训练初始定位模型和初始分割模型；测试训练的所述初始定位模型的第一识别率，根据所述第一识别率计算所述初始定位模型的第一平均准确率；测试训练的所述分割算法模型的第二识别率，根据所述第二识别率计算所述初始
分割模型的第二平均准确率；选用所述第一平均准确率最高的所述初始定位模型作为所述定位算法模型；选用所述第二平均准确率最高的所述初始分割模型作为所述分割算法模型。
[0011]作为一种改进的方案，所述获取多种类缺陷样本，包括：捕捉若干晶片类型的晶片图像数据以及若干缺陷类型的缺陷图像数据；按照缺陷类型对若干所述晶片图像数据以及若干所述缺陷图像数据进行分类；令分类后的若干所述晶片图像数据以及若干所述缺陷图像数据作为所述多种类缺陷样本。
[0012]另一方面，本专利技术还提供一种通用化的晶片缺陷检测系统，包括：配置模块、晶片定位模块和缺陷检测模块；所述配置模块，用于配置多色光源模块，设置第一光源投射策略；所述配置模块还用于设置晶片检测范围，配置模板匹配算法；所述配置模块还用于获取多种类缺陷样本，并基于所述多种类缺陷样本训练定位算法模型和分割算法模型；所述配置模块还用于设置缺陷基准属性参数；所述晶片定位模块，用于根据所述多色光源模块和所述第一光源投射策略获取第一晶片灰色图像和第二晶片彩色图像；所述晶片定位模块基于所述晶片检测范围、所述模板匹配算法和所述第一晶片灰色图像进行晶片定位，得到定位信息；所述缺陷检测模块，用于根据所述定位算法模型、所述分割算法模型和所述定位信息对所述第二晶片彩色图像进行缺陷检测，得到缺陷分割图；所述缺陷检测模块基于所述缺陷基准属性参数与所述缺陷分割图分析晶片达标情况。
[0013]另一方面，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述通用化的晶片缺陷检测方法的步骤。
[0014]另一方面，本专利技术还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器，所述通信接口，所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信；其中：所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于通过运行所述存储器上所存放的程序来执行所述通用化的晶片缺陷检测方法的步骤。
[0015]本专利技术技术方案的有益效果本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种通用化的晶片缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：配置步骤：配置多色光源模块，设置第一光源投射策略；设置晶片检测范围，配置模板匹配算法；获取多种类缺陷样本，基于所述多种类缺陷样本训练定位算法模型和分割算法模型；设置缺陷基准属性参数；晶片定位步骤：基于所述多色光源模块和所述第一光源投射策略获取第一晶片灰色图像和第二晶片彩色图像；基于所述晶片检测范围、所述模板匹配算法和所述第一晶片灰色图像进行晶片定位，得到定位信息；缺陷检测步骤：基于所述定位算法模型、所述分割算法模型和所述定位信息对所述第二晶片彩色图像进行缺陷检测，得到缺陷分割图；基于所述缺陷基准属性参数与所述缺陷分割图分析晶片达标情况。2.根据权利要求1所述的一种通用化的晶片缺陷检测方法，其特征在于：所述基于所述定位算法模型、所述分割算法模型和所述定位信息对所述第二晶片彩色图像进行缺陷检测，得到缺陷分割图，包括：根据所述定位信息对所述第二晶片彩色图像中的待检测晶片进行定位；采用所述分割算法模型，对所述第二晶片彩色图像中定位的所述待检测晶片进行缺陷检测，得到标识有缺陷位置信息和尺寸信息的初始分割图；所述初始分割图中包括分割的缺陷区域和非缺陷区域；采用所述定位算法模型，定位所述初始分割图中的非检测区域；将所述非检测区域中的所述缺陷区域进行移除处理；令进行所述移除处理后的所述初始分割图作为所述缺陷分割图。3.根据权利要求2所述的一种通用化的晶片缺陷检测方法，其特征在于：所述基于所述缺陷基准属性参数与所述缺陷分割图分析晶片达标情况，包括：根据所述缺陷分割图中的所述缺陷位置信息和所述尺寸信息，计算所述缺陷分割图中所述缺陷区域的缺陷属性参数；比对所述缺陷属性参数与所述缺陷基准属性参数；根据所述缺陷属性参数与所述缺陷基准属性参数的比对结果，判断所述晶片达标情况。4.根据权利要求1所述的一种通用化的晶片缺陷检测方法，其特征在于：所述第一光源投射策略，包括：控制所述多色光源模块向检测位置的待检测晶片输出第一颜色光，捕捉所述待检测晶片在所述第一颜色光下的第一图像作为所述第一晶片灰色图像；控制所述多色光源模块向检测位置的待检测晶片依次输出第二颜色光、第三颜色光和第四颜色光；捕捉所述待检测晶片分别在所述第二颜色光、所述第三颜色光和所述第四颜色光下的第二图像、第三图像和第四图像；将所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像
进行合成，得到所述第二晶片彩色图像。5.根据权利要求1所述的一种通用化的晶片缺陷检测方法，其特征在于：所述基于所述晶片检测范围、所述模板匹配算法和所述第一晶片灰色图像进行晶片定位，得到定位信息，包括：对所述第一晶片灰色图像中对应所述晶片...

【专利技术属性】
技术研发人员：张振，滕振德，程克林，
申请(专利权)人：苏州赫芯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：