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随着半导体产品制造业的高速化和低成本化,机器视觉技术在电子产业的集成电路封装设备中发挥了越来越重要的作用。其中,装片机就是一种电子元器件生产厂家用于将晶硅片从料盘取放到料带上的一种自动化生产设备。装片机中最重要的部分就是装片机检测定位系统。装片机检测定位系统是一个标准的机器视觉系统,它是用来实现矫正和定位晶元上所有晶硅片,并通过驱动Wafer台,将已识别的晶硅片移动到机械手的抓取位置,最后由机械手抓取并放到相应位置。其核心的算法是对料盘上晶硅片进行倾斜矫正和定位,其难点是需要高速并且准确的完成这一过程。本文通过大量晶元图像的分析结果,对各种与系统相关的图像处理算法进行了研究,最后确定了一种可以实现系统需求的快速检测定位算法。首先通过小波金字塔大量减少图像处理的计算量。主要是先对读取的图像进行小波分解,建立小波金字塔,对金字塔中低分辨率图像进行处理,较之直接对原始图像进行处理,其计算量会有大量减少,并且低分辨率图仍然保留了大部分原图的信息,因此不会对下一步的处理有太大的干扰。然后根据霍夫变换检测直线的功能,以及晶硅的结构特征,可以实现对晶元图像的倾斜角度判断,从而实现倾斜校正。利用Canny算子的边缘检测和数学形态学膨胀运算,将晶元图像的边缘特征(包括其明显的纹理特征)提取出来,为进一步的匹配操作做好准备。分析晶元中晶硅片的排列规律以及晶硅的结构特征,可以对图像分别进行水平和垂直投影,投影结果中的波峰周围即为可能的边缘区域,由此筛选出晶硅片可能的位置,排除其它位置,减少下一步匹配计算量。最后使用基于边缘特征的模板匹配方法,即通过分析晶硅片的边缘特征得到一些细节上的不变特征,在进行模板匹配时,利用这些不变特征设置多重阈值进行判断,判断失败即排除,进而提高匹配速度。