关于基于视觉显著性的LED晶圆自动提取系统.doc
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1、关于基于视觉显著性的LED晶圆自动提取系统0 引言目前LED外延片生产过程中,由于生产工艺本身原因,导致LED晶粒存在诸多缺陷,如缺角、划痕、电极污染等,在测试中分选机无法通过电特性对晶粒进行剔除,只能通过人工剔除有缺陷的晶粒,如此导致晶粒数量处于未知状态,也就是无法确切知道晶粒数量,首先需要通过晶圆提取系统来有效统计计算晶粒范围。通常晶圆贴在蓝膜或者白膜上,然后再贴在黄色离型纸上,LED计数仪通过背光照射晶圆,由于黄色离型纸为非均匀材质,导致成像灰度不均匀,晶圆以外的地方容易造成误识别,所以需要解决精确提取晶圆问题。目前LED晶圆提取系统一般采用降低分辨率,设定一个统一阈值,将晶圆范围从离型
2、纸背景中分割出来。这类方法存在其局限性,统一的阈值对非均匀亮度图像存在极大的误差,漏识别或者多识别的概率偏高,对晶圆边缘的提取精度较低1,仅为98.47%。由此设计一种基于视觉显著性的晶圆范围提取系统,有效解决了精准自动提取晶圆范围问题。应用边界连接度优先的算法,将晶圆从背景中有效提取出来。主要依据晶圆图像目标居中,且目标基本不与边界相接触的特点,与边界大面积接触的则属于背景区,可以直接将图像边缘信息当作背景来处理,通过像素与边界点的连接度来识别图像空间布局,精确提取晶圆的边缘。整个系统由晶圆图像采集模块、晶圆目标提取模块两部分构成,如图1所示。1 晶圆采集模块晶圆采集模块主要通过调整光源亮度
3、,并通过评价图像亮度函数计算出控制量,反馈给光源控制器,对光源进行闭环控制,确保得到适合系统亮度的晶圆图像。相机驱动模块主要负责相机与计算机的通信,将图像数据放入计算机内存,供后续图像处理使用。2 晶圆目标提取模块一般在实际应用中,对晶圆非均匀亮度图像目标提取主要采用阈值化方法,LI C M等人的LBF(Local Binary Fitting)模型2中最大的特点是利用高斯函数取得图像的局部灰度信息,图像虽然在整体上存在灰度不均匀,但是在局部,灰度可以近似地认为不存在偏差场。LBF模型引入了惩罚项,因此无须再重新初始化,但是其最大的缺点是计算量大、演化收敛缓慢、效率低下。在LBF模型和高斯函数
4、规则符号距离函数的基础上,由ZHANG K H等人提出LIF(Local Image Fiting)模型3,LIF模型修改了活动轮廓模型的能量函数,并将LBF模型中用高斯函数求零水平集曲线内外局部灰度高斯加权均值改为直接求曲线内外灰度均值,效率相比LBF模型有所提高,但其效率仍然无法满足本系统小于1 s的计数速度,且对初始轮廓敏感,对非高斯噪声图区并不理想,基于阈值的晶圆目标提取在速度以及精准度方面都存在不足。通过分析整个晶圆采集图像具有背景单一、目标集中的基本构图特征4-6,将晶圆图像分为边界、背景和目标区域三部分。目标区域一般位于图像的视角聚焦的中心位置,目标完全不与边界相接触,直接采用边
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