【摘 要】
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柔性IC载板（FICS）作为连接芯片和电子元器件的重要载体,正在往高精度化方向发展。自动视觉检测技术是集成电路封测行业未来向高精尖方向发展的必然趋势。使用自动视觉检测技术来检测FICS的外观缺陷有着传统人工目检方式在生产速度和人力成本上无法比拟的优势。对此,本文针对自动视觉检测技术在高精度FICS外观缺陷检测上的应用与研究,主要完成了以下工作:（1）针对FICS外观缺陷检测工序需求,对外观缺陷智能
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柔性IC载板（FICS）作为连接芯片和电子元器件的重要载体,正在往高精度化方向发展。自动视觉检测技术是集成电路封测行业未来向高精尖方向发展的必然趋势。使用自动视觉检测技术来检测FICS的外观缺陷有着传统人工目检方式在生产速度和人力成本上无法比拟的优势。对此,本文针对自动视觉检测技术在高精度FICS外观缺陷检测上的应用与研究,主要完成了以下工作:（1）针对FICS外观缺陷检测工序需求,对外观缺陷智能检测仪的关键硬件进行了比对选型,搭建了一套双视觉成像系统。（2）设计了一套界面简洁、交互友好的上位机系统。并运用设计模式技术对系统的软件框架进行构建与拓展,运用多线程和线程池技术优化了运行流程,双视觉成像系统检测效率大幅提升。（3）针对外观缺陷检测工序中精密金相显微镜的失焦问题,本文提出了一种基于中值的局部三元模式纹理算子,并构造了一种图像清晰度质量评价函数。基于光学成像模型推导,建立了清晰度质量评价值与电机位置的光学离焦模型,实现了快速自动对焦。相较其它算法,实验表明本文算法在均方根误差、线性相关系数、平均运行时间三个性能指标上具有更好的表现。（4）针对复杂背景下FICS外观缺陷检测,本文使用基于局部信息的模糊C均值聚类算法进行图像分割,结合Scharr算子及Sobel算子增强弱边缘信息。融合了轮廓形状、轮廓内部区域、轮廓外部空间关系多维度特征,使用最小风险贝叶斯分类器模型对外观缺陷的有无进行快速判断。实验结果显示,融合特征分类器性能优秀,识别率高。本文为高精度的FICS外观缺陷检测设计了一台软硬件结合的智能检测仪,解决了精密金相显微镜的自动对焦问题和FICS外观缺陷检测问题,具备一定的理论意义及实际工程应用价值。
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