本文關鍵詞：全自動探針臺機器視覺定位的關鍵技術研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：由于IC產業(yè)的快速成長,晶圓測試在IC封測(半導體封裝測試)行業(yè)正占據(jù)著越來越重要的地位；而全自動探針臺作為在晶圓測試中的核心裝備,在國外的研究已經逐步成熟,在國內雖然起步較晚,但也越來越受到行業(yè)內相關公司和研究機構的重視。本文研究了機器視覺技術在全自動探針臺上的應用,重點設計了晶圓中心檢測、晶圓校直、對針高度測量三個關鍵功能的具體實現(xiàn)方案,并基于機器視覺中的邊緣提取、模板匹配、散焦測距等技術提出了若干的優(yōu)化改進方案,同時對應用和優(yōu)化改進方案的實際效果都提供了完整的實驗驗證方案。全文主要內容包括：第一章介紹了本文課題的來源背景,并說明了論文的研究意義,總結了探針臺的發(fā)展及機器視覺技術的應用現(xiàn)狀,最后列出了論文主要的研究內容。第二章對探針臺的系統(tǒng)結構進行了說明；同時設計出了視覺系統(tǒng)的整體系統(tǒng)架構；并對光學成像系統(tǒng)的設計提出了切合實際的解決方案和針對技術難點的解決辦法；設計出了實現(xiàn)對針功能的詳細流程,說明了基于該流程需要實現(xiàn)的圖像處理的核心功能。第三章對晶圓中心檢測功能的實現(xiàn)原理進行了說明；并基于邊緣提取技術具體實現(xiàn)了對晶圓邊緣的提取,并通過提取的邊緣數(shù)據(jù)確定出晶圓的中心所在；最后針對該功能存在的邊緣判斷錯誤和定位精度不高的問題,提出了基于圖像形態(tài)學和多點擬合圓心坐標的方法來進行優(yōu)化改進。第四章對晶圓校直功能的實現(xiàn)原理進行了說明；并基于模板匹配技術具體實現(xiàn)了晶圓在θ軸坐標上的校直,同時確定出晶粒之間的距離；最后針對該功能存在的背景噪聲干擾、定位精度不高和需要提高算法效率的問題,提出了基于圖像邊緣信息進行模板匹配和基于局部重采樣技術的亞像素算法來進行優(yōu)化改進。第五章對測量對針高度功能的實現(xiàn)原理進行了說明；對比了幾種測距技術在全自動探針臺上的適用性,提出了應用散焦測距技術來進行對針高度測量的方案；通過坐標系的設計和系統(tǒng)運動機構的配合,避免了對光學成像系統(tǒng)內外參的依賴；最后基于灰度方差來進行圖像的清晰度評價,并利用曲線擬合的方案來提高測距技術的定位精度。第六章總結了論文的主要研究內容和創(chuàng)新點,同時對論文的下一步研究進行了展望。
【關鍵詞】：全自動探針臺 機器視覺 晶圓校直 晶圓中心檢測 散焦測距
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 1 緒論11-18
• 1.1 課題來源11
• 1.2 論文研究意義11-12
• 1.3 國內外相關研究進展12-16
• 1.3.1 全自動探針臺的發(fā)展概況12-14
• 1.3.2 全自動探針臺上機器視覺技術的研究現(xiàn)狀14-16
• 1.4 本文主要研究內容16-18
• 1.4.1 基于邊緣提取技術解決晶圓中心的自動檢測問題16-17
• 1.4.2 基于模板匹配技術解決晶圓自動校直的問題17
• 1.4.3 基于散焦測距技術確定晶圓對針高度的問題17-18
• 2 探針臺系統(tǒng)結構及視覺系統(tǒng)設計18-37
• 2.1 引言18
• 2.2 全自動探針臺系統(tǒng)結構18-23
• 2.3 視覺系統(tǒng)架構設計23-27
• 2.3.1 坐標系定義23-24
• 2.3.2 視覺系統(tǒng)總體架構設計24-25
• 2.3.3 關鍵技術架構設計25-26
• 2.3.4 視覺系統(tǒng)與控制系統(tǒng)的接口設計26-27
• 2.4 光學成像系統(tǒng)選型與設計27-32
• 2.4.1 硬件系統(tǒng)的關鍵參數(shù)設計27-30
• 2.4.2 光學系統(tǒng)的設計難點解決30-32
• 2.5 基于圖像處理技術的自動對針流程設計32-36
• 2.5.1 視覺系統(tǒng)初始化32-33
• 2.5.2 晶圓注冊33-35
• 2.5.3 探針注冊35
• 2.5.4 關鍵的圖像處理技術35-36
• 2.6 本章小結36-37
• 3 基于邊緣提取的晶圓中心檢測37-58
• 3.1 引言37
• 3.2 晶圓中心檢測的實現(xiàn)原理37-40
• 3.2.1 功能的實現(xiàn)原理37-39
• 3.2.2 邊緣提取算法介紹39-40
• 3.3 晶圓中心檢測的實現(xiàn)方法40-47
• 3.3.1 圖像預處理40-41
• 3.3.2 圖像歸一化處理41-42
• 3.3.3 邊緣提取42-44
• 3.3.4 連通性分析44-46
• 3.3.5 離散點的直線擬合46
• 3.3.6 計算圓心坐標46-47
• 3.4 晶圓中心檢測功能的實現(xiàn)及優(yōu)化改進47-52
• 3.4.1 基于形態(tài)學的邊緣判斷47-50
• 3.4.2 基于圓擬合技術的定位精度提高50-52
• 3.5 實驗結果分析52-56
• 3.5.1 形態(tài)學算法魯棒性的驗證53-54
• 3.5.2 算法定位精度的驗證54-56
• 3.6 本章小結56-58
• 4 基于模板匹配的晶圓自動校直58-76
• 4.1 引言58
• 4.2 晶圓校直的實現(xiàn)原理58-62
• 4.2.1 功能的實現(xiàn)原理58-60
• 4.2.2 模板匹配算法60-62
• 4.3 晶圓校直的實現(xiàn)方法62-65
• 4.3.1 圖像預處理62-63
• 4.3.2 模板匹配63-64
• 4.3.3 曲面擬合64-65
• 4.4 晶圓校直功能的優(yōu)化改進65-71
• 4.4.1 基于邊緣的模板匹配65-68
• 4.4.2 基于局部重采樣的亞像素技術68-71
• 4.5 實驗結果分析71-74
• 4.5.1 全局重采樣算法與局部重采樣算法的速度比較72-73
• 4.5.2 算法定位精度的驗證73-74
• 4.6 本章小結74-76
• 5 基于散焦測距的對針高度測量76-89
• 5.1 引言76
• 5.2 對針高度測量的實現(xiàn)原理76-81
• 5.2.1 測距技術的選擇76-78
• 5.2.2 功能的實現(xiàn)原理78-79
• 5.2.3 散焦測距技術79-81
• 5.3 對針高度測量的實現(xiàn)方法81-85
• 5.3.1 坐標系設計81-83
• 5.3.2 圖像的灰度方差計算83-84
• 5.3.3 對針高度測量功能的具體實現(xiàn)84-85
• 5.4 基于曲線擬合的清晰度評價函數(shù)的優(yōu)化85-86
• 5.5 實驗結果分析86-87
• 5.6 本章小結87-89
• 6 總結與展望89-92
• 6.1 全文總結89-90
• 6.2 工作展望90-92
• 參考文獻92-95

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