集成电路封装中的x射线图像多尺度细节增强方法
【专利摘要】本发明公开了一种集成电路封装中的X射线图像多尺度细节增强方法，包括以下步骤：1)采集面向集成电路封装过程的X射线图像；2)将X射线图像进行拉普拉斯金字塔分解，获得各尺度的X射线金字塔细节图像；3)对金字塔中底层采用对数增强方法调整图像的亮度和对比度；4)对金字塔中顶层的细节图像直方图均衡化增强方法调整图像的亮度和对比度；5)对各尺度下的细节图像进行重建得到细节增强的图像。本发明方法具有简单快捷的优点，其针对信噪比低，缺陷对比度差的集成电路封装中的X射线图像，可以实现图像动态范围的压缩，使图像进行有用信息的扩展，从而使图像细节更突出和提高图像的对比度，有较高的准确性。
【专利说明】集成电路封装中的X射线图像多尺度细节增强方法【技术领域】[0001]本发明涉及一种X射线图像的细节增强方法，尤其是一种集成电路封装中的X射 线图像多尺度细节增强方法。属于图像处理领域。【背景技术】[0002]随着IC(Integrated Circuit Design)封装技术的发展,对元器件内部检测提出 更高要求。在封装过程中，焊盘长期暴露在空气中，容易氧化，可能出现缺陷:连接焊点的裂 缝、没有连接上、焊点的空洞过多、导线和导线压焊以及裸片和连接界面的问题，导电胶连 接的胶体也会在封装过程中产生气泡，这些都对极大规模IC的封装质量产生影响。而凸点 连接、连接点虚焊以及硅片微小裂纹、胶体气泡等表面不可见缺陷都无法用AOI技术来判 断。X射线因其本身的透射性能，可以检测表面不可见缺陷，因此X射线检测得到越来越广 泛的应用。[0003]然而，由于检测的封装元器件通常为高密度材质，对X射线的吸收量比较大，X射 线图像灰度偏低；而封装元器件多为薄片芯片，缺陷部分与非缺陷部分对X射线的吸收量 差别很小，X射线图像还具有低对比度的特点。再加上缺陷任意形状的随机分布，使缺陷提 取难度增大。因此需要先对X射线图像进行增强处理，使得处理后的图像更利于后续的缺 陷检测。[0004]现有的数字图像增强技术分为空间域和频率域两种:基于空间域的增强方法是以 对图像像素直接处理为基础的，而基于频域的处理技术是以修改图像的傅氏变换为基础， 这两种方法最大的问题就是没有办法区分有用信息和无用信息。此外，多尺度增强图像的 方法还有快速小波变换，但是小波变换在增强复杂的结构时会带来人为的伪影。[0005]综上所述，针对现有图像增强技术中存在的问题，需要有新的方法来增强图像细 节信息，最终达到突出图像细节，提供有效信息的目的。
【发明内容】
[0006]本发明的目的是为了解决上述现有技术的缺陷，提供一种使图像细节更突出和提 高图像的对比度的集成电路封装中的X射线图像多尺度细节增强方法。[0007]本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到:[0008]集成电路封装中的X射线图像多尺度细节增强方法，其特征在于所述方法包括以 下步骤:[0009]I)采集面向集成电路封装过程的X射线图像；[0010]2)将X射线图像进行拉普拉斯金字塔分解，获得各尺度的X射线金字塔细节图 像；[0011]3)对金字塔中底层采用对数增强方法调整图像的亮度和对比度；[0012]4)对金字塔中顶层的细节图像直方图均衡化增强方法调整图像的亮度和对比 度；[0013]5)对各尺度下的细节图像进行重建得到细节增强的图像。[0014]作为一种实施方案，步骤2)所述将X射线图像进行拉普拉斯金字塔分解，具体如下:[0015]2.1)对原图像采用低通滤波和下采样得到一个粗尺度的近似图像，即分解得到的低通近似图像；[0016]2.2)将得到的低通近似图像进行插值和滤波，再计算低通近似图像和原图像的差值，得到图像的细节部分；[0017]2.3)在得到的低通近似图像采用低通滤波和下采样进行下一级分解，得到新的低通近似图像；[0018]2.4)重复执行步骤2.2)~2.3)，完成多尺度分解。[0019]作为一种实施方案，步骤2)中，图像的拉普拉斯金字塔生成存在一个与图像缩小相反的扩大过程，即把第I层图像扩大到与第1-1层图像相同的过程:[0020]a)定义图像的扩大算子Expand为:[0021]
【权利要求】
1.集成电路封装中的X射线图像多尺度细节增强方法，其特征在于所述方法包括以下步骤:1)采集面向集成电路封装过程的X射线图像；2)将X射线图像进行拉普拉斯金字塔分解，获得各尺度的X射线金字塔细节图像；3)对金字塔中底层采用对数增强方法调整图像的亮度和对比度；4)对金字塔中顶层的细节图像直方图均衡化增强方法调整图像的亮度和对比度；5)对各尺度下的细节图像进行重建得到细节增强的图像。
2.根据权利要求1所述的集成电路封装中的X射线图像多尺度细节增强方法，其特征在于:步骤2)所述将X射线图像进行拉普拉斯金字塔分解，具体如下:2.1)对原图像采用低通滤波和下采样得到一个粗尺度的近似图像，即分解得到的低通近似图像；2.2)将得到的低通近似图像进行插值和滤波，再计算低通近似图像和原图像的差值， 得到图像的细节部分；2.3)在得到的低通近似图像采用低通滤波和下采样进行下一级分解，得到新的低通近似图像；2.4)重复执行步骤2.2)~2.3)，完成多尺度分解。
3.根据权利要求2所述的集成电路封装中的X射线图像多尺度细节增强方法，其特征在于:步骤2)中，图像的拉普拉斯金字塔生成存在一个与图像缩小相反的扩大过程，即把第I层图像扩大到与第1-1层图像相同的过程:a)定义图像的扩大算子Expand为: g* = Expand (g,)^和尺寸相同，具体通过对第I层图像进行插值放大得到:
4.根据权利要求1所述的集成电路封装中的X射线图像多尺度细节增强方法，其特征在于:步骤3)所述对金字塔中底层采用对数增强方法调整图像的亮度和对比度，采用如下的计算公式:B1Q, j) = 255/1οδ(255)*1οδ(^(?, j)+l)其中，bji，j)为第I层细节图像，B1Q, j)为处理后的图像。
5.根据权利要求1所述的集成电路封装中的X射线图像多尺度细节增强方法，其特征在于:步骤4)所述对金字塔中顶层的细节图像直方图均衡化增强方法调整图像的亮度和对比度，具体如下:.4.1)统计直方图每个灰度级出现的次数
6.根据权利要求3所述的集成电路封装中的X射线图像多尺度细节增强方法，其特征在于:步骤5)所述对各尺度下的细节图像进行重建得到细节增强的图像，具体如下:对拉普拉斯金字塔最高层K进行Expand，所得结果与经直方图均衡化和对数增强算法调整的拉普拉斯金字塔各层细节图像相加。
【文档编号】G06T5/00GK103500442SQ201310459774
【公开日】2014年1月8日 申请日期:2013年9月29日 优先权日:2013年9月29日
【发明者】高红霞, 徐寒 申请人:华南理工大学