一种用于线性传感器的测试方法与流程

本发明涉及半导体领域中的图像传感器测试领域，特别涉及到一种用于线性传感器的测试方法。

背景技术：

由于线性传感器是图像采集传感器，在出厂前每颗芯片要进行一道最终测试，必须把所有相关不良品筛选出来，并对不良品进行归类统计，通过不良类型可以定位哪些芯片是属于晶圆厂的问题，哪些属于封装厂的问题，甚至进一步定位到自己电路上设计是否有缺陷。

现有的使用方法是采用人工测试，存在测试精度低，使用方法复杂的技术问题。因此，提供一种测试方便，测试精度高的用于线性传感器的测试系统就很有必要。本系统通过硬件平台采集图像，送给PC机，通过PC机进行一系列相关的图像质量测试。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是现有技术中存在的测试繁琐、精度低的技术问题。提供一种新的用于线性传感器的测试系统，该测试系统具有测试方便、精度高的特点。

为解决上述技术问题，采用的技术方案如下：一种用于线性传感器的测试系统，其特征在于：所述测试系统包括待测线性传感器，AMP运放，与AMP运放连接的ADC转换模块，与所述ADC转换模块连接的FPGA，与FPGA连接的A380图像处理器，以及与A380图像处理器连接的上位机；所述FPGA还与光源模块连接；所述AMP运放用于放大待测线性传感器模拟输出信号；所述ADC转换模块用于转换AMP输出的放大信号至12Bit；所述FPGA用于预处理所述12Bit数据；所述A380图像处理器用于传输预处理后的8Bit数据；所述上位机用于测试图像质量；所述光源模块用于输出光源。

通过ADC芯片对放大后的单端模拟信号进行数字转换，转换成12Bit。A380芯片只支持DCMI接口(D0～D7),只能接受8Bit数据，所以需要FPGA对12Bit数据进行处理，将数据转换成A380芯片需要的8Bit数据，然后通过A380的USB 2.0接口送给PC机进行数据处理。由于A380一次只能接受8Bit数据，送给PC机也只能是8位一传，所以不能直接显示图像，也不能直接对数据进行处理，需将数据还原成12Bit，通过将低4Bit+加上后8Bit拼成12Bit,数据还原后，就可以进行测试。本发明通过采用自动化测试，克服人工测试的步骤繁琐及测试精度低的技术问题。

本发明还提供一种用于线性传感器的测试方法，所述使用方法包括：

(1)开启测试系统，设置光源模块，输出光照亮度；

(2)通过IC读取待测线性传感器ID，判断所述ID，不正确则标记为I2C不良，正确则进入步骤(3)；

(3)对待测线性传感器及FPGA进行参数初始化，所述FPGA预处理待测线性传感器数据，所述上位机根据FPGA预处理方法进行反向处理，得到还原数据；

(4)设置MeanDark阈值范围；根据所述还原数据进行MeanDark数据处理，计算得出MeanDark，MeanDark不属于MeanDark阈值范围内，则标记为MeanDark不良；MeanDark属于MeanDark阈值范围内，进入步骤(5)；

(5)根据步骤(4)中MeanDark进行MeanSub数据处理，设置MeanSub阈值范围，计算MeanSub，所述MeanSub不属于MeanSub阈值范围内，则标记为MeanSub不良；MeanSub属于MeanSub阈值范围内，进入步骤(6)；

(6)进行坏点不良测试，存在坏点则标记为坏点不良，不存在坏点标记为良品，完成测试。

上述方案中，为优化，进一步地，所述MeanDark数据处理过程包括：

(A)获取3帧图像数据，分别存放在Buf1、Buf2、Buf3中，所述图像数据均为8Bit数据；

(B)对Buf1、Buf2、Buf3中数据进行数据拼接，拼接为12Bit；

(C)根据步骤(C)中的拼接后的Buf1数据对应像素、Buf2数据对应像素、Buf3对应像素求后均值得到Buf；

(D)所述Buf中前4列Dark像素和最后4个Dark像素累加求和，计算均值，均值为MeanDark。

进一步地，所述MeanSub数据处理过程包括：

所述Buf中间的2040个Dark像素累加求和，计算均值，均值为Mean2040；

计算MeanSub，MeanSub＝Mean2040–MeanDark。

进一步地，所述坏点不良测试包括：

若Mean2040-Yi>Mean2040×Dark_threshold，标记像素Yi为Dark像素不良；

若Yi-Mean2040>Mean2040×hot_threshold，标记像素Yi为Hot像素不良；

其中,Dark_threshold阈值及hot_threshold阈值均为10％，Yi为第i个像素Mean值。上位机统计数据中，Hot像素不良及Dark像素不良均标记为坏点不良。

进一步地，所述MeanDark阈值范围为1600-1900。

进一步地，所述MeanDark阈值范围为1700。

进一步地，所述MeanSub阈值范围为450-700。

linear传感器主要应用在条码扫描上，输出信号仅有1行数据，该行共有2064个像素,芯片是采用模拟单端信号进行输出，模拟信号较微弱，必须经过运放进行放大，再通过ADC芯片进行数字转换成12it，由于选用的A380图像处理器只能支持8Bit数据，所以需将12Bit数据进行预处理，处理格式：将第1个数据的12it数据分成8Bit+4Bit，第2个数据的12Bit分成4Bit+8Bit,第1个数据的后4Bit和第2个数据的前4Bit进行拼接成8Bit,所以两个数据可以合成3个完整的三个字节8Bit+8Bit(4Bit+4Bit)+8Bit。将数据分好格式后，送给A380图像处理器，然后上传给PC上位机进行图像处理，上位机接收到数据后，也必须先得还原数据，就是将1个数据进行还原。还原方式跟FPGA分解方法刚好想反，一个是拆，一个是合。线性传感器中像素点共2064个像素，处理时分别对中间的2040和最前端的4列和最后4列进行处理。中间的前后8列不进行运算处理。

上位机对数据还原后，就要对图像质量进行判断，判断芯片上否坏点，该坏点可能是厂家在封装时引入脏污在镜片上，也有可能是包装、运输过程占上了灰尘。所以要对每个传感器进行坏点检测，坏点判断的方法就是用每个像素和整帧数据的平均值进行比较。Mean2040为位于中间的2040个像素的均值，MeanDark为左右各4个Dark列之和的均值，这里并不是取全部Dark列来运算，MeanDark阈值为1750，在降低要求的条件下，为增加良率，设置测试范围可以放宽，设置1600～1900。

本发明的有益效果：

效果一，提高了测试便捷性；

效果二，提高了测试精度。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1，用于线性传感器的测试系统示意图。

图2，用于线性传感器的测试方法。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1

本实施例提供一种一种用于线性传感器的测试系统，如图1所示，测试系统包括待测线性传感器，AMP运放，与AMP运放连接的ADC转换模块，与所述ADC转换模块连接的FPGA，与FPGA连接的A380图像处理器，以及与A380图像处理器连接的上位机；所述FPGA还与光源模块连接；所述AMP运放用于放大待测线性传感器模拟输出信号；所述ADC转换模块用于转换AMP输出的放大信号至12Bit；所述FPGA用于预处理所述12Bit数据；所述A380图像处理器用于传输预处理后的8Bit数据；所述上位机用于测试图像质量；所述光源模块用于输出光源。

测试系统中，通过ADC转换芯片对放大后的单端模拟信号进行数字转换，转换成12Bit。A380芯片只支持DCMI接口(D0～D7),只能接受8Bit数据，所以需要FPGA对12Bit数据进行处理，将数据转换成A380芯片需要的8Bit数据，然后通过A380的USB 2.0接口送给PC机进行数据处理。由于A380一次只能接受8Bit数据，送给PC机也只能是8位一传，所以不能直接显示图像，也不能直接对数据进行处理，需将数据还原成12Bit，通过将低4Bit+加上后8Bit拼成12Bit,数据还原后进行图像质量测试。

基于所述测试系统，如图2，本实施例还提供一种用于线性传感器的测试系统的使用方法，所述使用方法包括：

(1)开启测试系统，设置光源模块在合适亮度；

(2)通过IC读取待测线性传感器ID，判断所述ID，不正确则标记为I2C不良，正确则进入步骤(3)；

(3)对待测线性传感器及FPGA进行参数初始化，所述FPGA预处理待测线性传感器数据，所述上位机根据FPGA预处理方法进行反向处理，得到还原数据；

(4)设置MeanDark阈值范围；根据所述还原数据进行MeanDark数据处理，计算得出MeanDark，MeanDark不属于MeanDark阈值范围内，则标记为MeanDark不良；MeanDark属于MeanDark阈值范围内，进入步骤(5)；MeanDark为左右各4个Dark列之和的均值，这里并不是取全部Dark列来运算，MeanDark阈值为1750，在降低要求的条件下，为增加良率，设置测试范围可以放宽，设置1600～1900；

MeanDark数据处理过程包括：

(A)获取3帧图像数据，分别存放在Buf1、Buf2、Buf3中，所述图像数据均为8Bit数据；

(B)对Buf1、Buf2、Buf3中数据进行数据拼接，拼接为12Bit；

(C)根据步骤(C)中的拼接后的Buf1数据对应像素、Buf2数据对应像素、Buf3对应像素求后均值得到Buf；

(D)所述Buf中前4列Dark像素和最后4个Dark像素累加求和，计算均值，均值为MeanDark；

(5)根据步骤(4)中MeanDark进行MeanSub数据处理，设置MeanSub阈值范围，计算MeanSub，所述MeanSub不属于MeanSub阈值范围内，则标记为MeanSub不良；MeanSub属于MeanSub阈值范围内，进入步骤(6)；MeanSub数据处理过程包括：Buf中一共有2064个像素，对位于中间的2040个Dark像素累加求和，计算均值，均值为Mean2040；计算MeanSub，MeanSub＝Mean2040–MeanDark；

(6)进行坏点不良测试，存在坏点则标记为坏点不良，不存在坏点标记为良品，完成测试；其中坏点不良测试包括：若Mean2040-Yi>Mean2040×Dark_threshold，标记像素Yi为Dark像素不良；若Yi-Mean2040>Mean2040×hot_threshold，标记像素Yi为Hot像素不良；

Dark_threshold阈值及hot_threshold阈值均为10％，Yi为第i个像素Mean值，上位机统计数据中，Hot像素不良及Dark像素不良均标记为坏点不良。上位机对数据还原后，就要对图像质量进行判断，判断芯片上否坏点，该坏点可能是厂家在封装时引入脏污在镜片上，也有可能是包装、运输过程占上了灰尘。所以要对每个传感器进行坏点检测，坏点判断的方法就是用每个像素和整帧数据的平均值进行比较。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员能够理解本发明，但是本发明不仅限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员而言，只要各种变化只要在所附的权利要求限定和确定的本发明精神和范围内，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。