一种封装IC表面缺陷视觉检测方法与流程

本发明涉及图像处理，具体涉及一种封装ic表面缺陷视觉检测方法。

背景技术：

1、封装ic是指对集成电路进行封装的一种技术，通常用于电子设备和电路板中。封装主要是为了实现芯片内部和外部电路之间的连接和保护作用，它将裸片上的电路元件通过封装材料和结构进行保护、连接和散热，以实现电子产品的高性能和高可靠性。在封装过程中，可能会导致引脚缺陷和封装印刷缺陷等问题。当前封装ic表面缺陷检测主要仍通过人工低倍放大镜进行人工检测，近年来机器视觉技术在缺陷检测领域的成功应用也为封装ic表面缺陷检测提供了新方向，并且以此为代表的自动检测技术正逐步取代人工检测。

2、当前人工检测的主要问题在于效率低、精度低、成本高、劳动强度大和标准不统一等。而当前的机器视觉自动检测方法大多使用基于统计建模的图像匹配算法，通过合格样品的统计学习建立标准模板。该算法的问题在于模型建立与实际生产的产品关联性过强，如果产品型号或批次发生改变，则须重新训练学习，建立新模板，维护不方便，除长期的大规模生产外，对于其他生产场景使用成本较高。而现有的快速分割检测方法对于部分缺陷存在一定误检情况，如引脚缺陷中的引脚缺失和引脚向上翘边等缺陷类型。因此，通过机器视觉检测封装ic表面缺陷仍需要其他更适合本场景的方法。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本发明提供一种封装ic表面缺陷视觉检测方法。

2、本发明的一种封装ic表面缺陷视觉检测方法采用如下技术方案：

3、本发明一个实施例提供了一种封装ic表面缺陷视觉检测方法，该方法包括以下步骤：

4、获取封装ic灰度图像；根据封装ic灰度图像得到封装ic灰度图像的梯度直方图和封装ic灰度图像的灰度直方图；根据封装ic灰度图像和封装ic灰度图像的灰度直方图得到待增强的像素点；

5、根据待增强的像素点和封装ic灰度图像的灰度直方图得到若干连续的灰度级区间，根据若干连续的灰度级区间得到所有连续的灰度级区间中所有灰度级的导数，根据封装ic灰度图像的梯度直方图获取待增强的像素点的梯度直方图，根据所有连续的灰度级区间中所有灰度级的导数得到第一影响因素，根据待增强的像素点的梯度直方图和连续的灰度级区间得到第二影响因素，根据第一影响因素和第二影响因素得到任意一个灰度级对应像素点的待增强概率；

6、根据任意一个灰度级对应像素点的待增强概率得到均衡化后的对应的灰度级，根据均衡化后的对应的灰度级得到增强封装ic灰度图像，对增强封装ic灰度图像进行分割缺陷检测，完成引脚缺陷的识别。

7、进一步地，所述根据封装ic灰度图像得到封装ic灰度图像的梯度直方图和封装ic灰度图像的灰度直方图，包括的具体步骤如下：

8、利用sobel算子获取封装ic灰度图像中所有像素点的梯度，根据所有像素点的梯度得到封装ic灰度图像的梯度直方图，获取封装ic灰度图像的灰度直方图。

9、进一步地，所述根据封装ic灰度图像和封装ic灰度图像的灰度直方图得到待增强的像素点，包括的具体步骤如下：

10、在封装ic灰度图像的灰度直方图中，所述封装ic灰度图像的灰度直方图中包含两个波峰，两个波峰相对比，一个波峰对应的灰度值低，另一个波峰对应的灰度值高，对于灰度值低的波峰，将封装ic灰度图像的灰度直方图中灰度值低的波峰的左侧波谷关于波峰对称得到灰度值低的波峰的右侧端点，记为第一端点；对于灰度值高的波峰，将封装ic灰度图像的灰度直方图中灰度值高的波峰的右侧波谷关于波峰对称得到灰度值高的波峰的左侧端点，记为第二端点，将封装ic灰度图像的灰度直方图中第一端点到第二端点之间的灰度范围作为目标灰度范围，在封装ic灰度图像中获取像素点灰度值在目标灰度范围内的所有像素点，并获取在目标灰度范围内的所有像素点的梯度，将梯度为0的像素点进行去除，将剩余的像素点进行标记作为待增强的像素点。

11、进一步地，所述根据待增强的像素点和封装ic灰度图像的灰度直方图得到若干连续的灰度级区间，根据若干连续的灰度级区间得到所有连续的灰度级区间中所有灰度级的导数，包括的具体步骤如下：

12、获取待增强的像素点在封装ic灰度图像的灰度直方图中所属灰度级，获取在封装ic灰度图像的灰度直方图中待增强的像素点所属灰度级连续的灰度级区间，得到若干连续的灰度级区间，对于任意一个连续的灰度级区间，将连续的灰度级区间对应的灰度直方图拟合成连续曲线，获取连续曲线每一个灰度级对应的导数，得到任意一个连续的灰度级区间中所有灰度级的导数，获取所有连续的灰度级区间中所有灰度级的导数。

13、进一步地，所述根据所有连续的灰度级区间中所有灰度级的导数得到第一影响因素，包括的具体步骤如下：

14、

15、式中，为第j个连续的灰度级区间中第i个灰度级的导数，为第j个连续的灰度级区间中所有灰度级的导数的均值，为连续的灰度级区间的总个数，为第j个连续的灰度级区间中灰度级的总个数，为第一影响因素。

16、进一步地，所述根据待增强的像素点的梯度直方图和连续的灰度级区间得到第二影响因素，包括的具体步骤如下：

17、

18、式中，为第j个连续的灰度级区间中最大灰度级，为所有不同梯度值的个数，为第j个连续的灰度级区间中对应像素点的数量，为所有不同梯度值个数中第p个梯度值在待增强的像素点的梯度直方图上对应的像素点数量，为以2为底的对数函数，为第二影响因素。

19、进一步地，所述所有不同梯度值的个数的具体获取方法如下：

20、获取第j个连续的灰度级区间对应的像素点，记为第一像素点，获取第一像素点在待增强的像素点的梯度直方图上对应的不同梯度值，将所有不同梯度值的个数记为。

21、进一步地，所述根据第一影响因素和第二影响因素得到任意一个灰度级对应像素点的待增强概率，包括的具体步骤如下：

22、

23、式中，为第一影响因素，为第二影响因素，为自然常数为底的指数函数，为第i个灰度级对应像素点的待增强概率。

24、进一步地，所述根据任意一个灰度级对应像素点的待增强概率得到均衡化后的对应的灰度级，包括的具体步骤如下：

25、

26、式中，为第i个灰度级对应像素点的待增强概率，为封装ic灰度图像的灰度直方图中灰度级的总个数，为封装ic灰度图像的灰度直方图中第i个灰度级对应像素点的个数，为封装ic灰度图像的灰度直方图中所有灰度级对应像素点的总个数，为第i个灰度级均衡化后的对应的灰度级。

27、进一步地，所述根据均衡化后的对应的灰度级得到增强封装ic灰度图像，包括的具体步骤如下：

28、获取所有灰度级均衡化后的对应的灰度级，利用所有灰度级均衡化后的对应的灰度级将封装ic灰度图像中像素点对应的灰度级进行替换，得到增强封装ic灰度图像。

29、本发明的技术方案的有益效果是：本实施例利用优化直方图均衡化算法来增强封装ic灰度图像，通过结合灰度直方图和梯度直方图分析封装ic灰度图像上纹理特征，根据所有连续的灰度级区间中所有灰度级的导数得到第一影响因素，根据待增强的像素点的梯度直方图和连续的灰度级区间得到第二影响因素，根据第一影响因素和第二影响因素得到任意一个灰度级对应像素点的待增强概率，通过判断各灰度级对应像素点的待增强概率，然后根据任意一个灰度级对应像素点的待增强概率得到灰度级均衡化后的对应的灰度级，对封装ic灰度图像进行优化直方图均衡化增强得到增强封装ic灰度图像。传统的直方图均衡化增强根据灰度级像素点数量定义映射关系，因此较细微的缺陷部分容易被消除，本发明提出的优化直方图均衡化增强方法相较于现有算法，保证增强效果的同时，保护了容易导致误检区域的图像特征。通过对图像进行自适应增强，并对图像进行后续快速分割检测，相较于现有的快速分割检测方法，降低了引脚缺损缺陷与引脚向上弯曲的误检率，提升缺陷检测效率。