一种基于模板匹配的芯片定位方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于图像处理技术领域，更具体地，涉及一种基于模板匹配的芯片定位方 法。
【背景技术】
[0002] 在芯片制造过程中由于切割不良而导致产出的芯片中含有带连晶、缺损缺陷的芯 片，影响芯片质量，需要对芯片进行定位，找出合格芯片，排除带连晶、缺损缺陷的芯片。现 有技术中一般采用普适性模板匹配的方法来定位芯片，目前已经有的普适性匹配方法分为 三类：基于灰度值的匹配方法、基于几何特征的匹配算法和基于梯度方向的匹配方法；其 中基于灰度值的匹配方法在图像边缘模糊的情况下，也能较高精度地匹配出目标，但是该 方法对光源的稳定性及均匀性要求很高；基于几何特征的匹配算法，包含基于几何基元以 及包含基于特征角点的方法，对图像质量要求高，容易受到噪声干扰；直接运用基于梯度方 向的匹配算法来定位芯片由于具有一定的容错能力，会把缺陷误当作成噪声，不能准确排 除带连晶或缺损的缺陷芯片。
[0003] 以上所述的方法都是普适性的方法，目前还没有针对芯片定位的模板匹配方法， 普适性的模板匹配方法没有考虑芯片的特点和芯片制造工艺的要求，不能将带连晶或缺损 的缺陷芯片排除掉。
【发明内容】
[0004] 针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于模板匹配的芯片定 位方法，其目的在于通过模板逐步筛选待定位图片上的二值图像块（blob块）找出合格芯 片对应的区域，然后在该区域内用模板参数匹配，定位出合格芯片的位置和角度；这种先筛 选后匹配的方法能快速定位出合格芯片。
[0005] 为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于模板匹配的芯片定位 方法，包括制作匹配模板过程和模板匹配定位过程，具体如下：
[0006] (1)采集待定位的图片并根据图片获取初始模板；以预设步长旋转初始模板，每 旋转一次获取一个匹配模板；旋转多次直到遍历初始模板与拟匹配的芯片之间在水平方向 的角度差；其中初始模板是指在待定位的图片上选取的一个旋平的合格芯片的图片；在本 发明里，主要从切割工艺的角度判断芯片是否合格；选择轮廓清晰、内部电极边缘清晰且电 极金线边缘清晰的合格芯片的图片作为初始模板；
[0007] (2)获取初始模板的面积、边长参数、像素点的梯度方向和梯度值以及模板匹配特 征；并提取所有匹配模板的梯度方向和梯度值，完成模板制作；其中模板匹配特征是指每 个匹配模板上其梯度值超过预设阈值的像素点的梯度方向；在模板匹配特征提取时，尽可 能的选取集中在芯片基体与背景交界边缘、芯片发光区与芯片电极交界的边缘和芯片发光 区与金线交界的边缘的像素点上提取梯度方向；
[0008] (3)对待定位的图片进行预处理以增加芯片基体与背景之间的对比度；对预处理 后的图片采用灰度阈值分割方法进行图像分割，获取二值图像块；
[0009] (4)以初始模板面积为基准在二值图像块中筛选出与初始模板面积匹配的二值图 像块，称之为第一二值图像块；
[0010] (5)以初始模板边长为基准在第一二值图像块中筛选出其最小外接矩形边长与初 始模板边长匹配的二值图像块，称之为第二二值图像块；所述第二二值图像块在待定位的 图片上对应的区域即为目标区域；
[0011] (6)根据第二二值图像块的最小外接矩形中心点及最小外接矩形短边与水平方向 的夹角在所述目标区域里匹配出合格芯片对应的区域；在第二二值图像块最小外接矩形中 心点位置正负5个像素以内且最小外接矩形的短边与水平方向的夹角在正负5度以内的范 围即合格芯片对应的区域；
[0012] (7)用模板匹配特征在所述合格芯片对应的区域去匹配对应像素点的梯度方向， 遍历所述区域，直到找出与模板相关程度最大且相关程度值大于〇. 75的点的坐标和模板 的旋转角度，即为合格芯片中心点的坐标与合格芯片的角度，由此定位出合格芯片。
[0013] 优选的，在步骤（1)中，预设的步长在0到1度范围内选取，根据精度要求确定，选 择适当的步长在保证精度的同时降低匹配复杂度。
[0014] 优选的，步骤（3)中的预处理过程具体为：根据式（1)以像素的平均值为基准调整 像素的原始值，获得像素增强值以增加芯片基体与背景之间的对比度；
[0015] .v(/, /') ^ [r(/, /') - r(z, /')] x C + r(/, /') ( I )
[0016] 其中，i、j分别表示待定位图片上像素点（i, j)的横纵坐标；r (i, j)表示点（i, j) 的像素原始值；「(/，./)表示以点（i，j)为中心预设边长范围内的所有点的像素的平均值；C 为增强系数；s (i，j)表示经过处理后点（i，j)的像素增强值。
[0017] 优选的，预处理过程中预设的边长范围为20至40像素，用该像素范围内的所有点 的像素的平均值去均衡原始像素可在最大程度上增加芯片基体与背景之间的对比度。
[0018] 优选的，预处理过程中，增强系数C在0到10之间取值，根据光源亮度及芯片种类 确定。
[0019] 优选的，步骤（4)具体为：比较二值图像块面积与初始模板面积，保留其面积大于 模板面积85%小于模板面积115%的二值图像块，即第一二值图像块；将第一二值图像块 的面积限定在模板面积的正负15 %范围以内，可最大程度的筛选出合格芯片，避免误判。
[0020] 优选的，步骤（5)具体为：以初始模板边长为基准在第一二值图像块中筛选出其 最小外接矩形边长在初始模板对应的边长90%~110%范围内的二值图像块，即为第二二 值图像块；将第二二值图像块的外接矩形边长限定在模板相应边长的正负10%范围内，进 一步的缩小了筛选范围，提高了定位精度，同时也降低了梯度匹配的复杂度。
[0021] 优选的，步骤（7)中，选取在最小外接矩形的短边与水平方向的夹角正负5度范围 内的模板的模板匹配特征去做匹配，定位出合格芯片。
[0022] 优选的，步骤（2)中，所述梯度值的预设阈值为0到40,在该范围取梯度值可将拟 选取梯度方向的像素点全部限制芯片基体与背景的交界处、芯片电极与发光区的边缘上或 电极金线与发光区的边缘上，增强芯片基体与背景的区分度，避免噪声干扰。
[0023] 总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有 益效果：
[0024] (1)由于在制作模板时仅选取了特征点的梯度方向作为匹配特征，因此对噪声以 及光照条件的变化有很好的适应性，使得本发明提供的芯片定位方法具有很高的抗干扰能 力而且鲁棒性好；
[0025] (2)由于本发明采用了预处理的步骤，根据芯片基体与背景存在较大对比度这一 特征，定位出合格芯片的潜在位置，而且排除掉了含连晶、缺损缺陷的芯片，大大缩小了拟 匹配的区域，提高了芯片定位效率，降低了芯片定位的复杂度；
[0026] (3)由于本发明采用了先用模板参数筛选，然后用模板匹配特征去匹配的方法，极 大的缩小了模板匹配的