利用圖像分析技術評價物體表面潔凈度的研究及其軟件實現(xiàn).pdf

1、硅晶片是制造集成電路的主要部分，而且對硅晶片表面的清潔度有很高的要求，硅晶片表面常見的污染主要包括：有機物、固體顆粒和金屬離子污染等，這就需要很高的清洗技術才能保證硅片表面的潔凈度。在LCD生產(chǎn)過程中，由于液晶基片表面的殘留液晶會造成電極接觸不良，電路斷路，短路等弊病，導致整機報廢，損失嚴重。 采用圖像處理技術對產(chǎn)品表面進行檢測屬于非接觸檢測，該方法融合了計算機的快速性、高效性，彌補了傳統(tǒng)檢測方法中存在的諸多不足，這種方法正在

2、被廣泛的應用。針對硅片表面缺陷的特點，對其缺陷的提取技術進行了研究，設計了多結構元素的廣義形態(tài)閉開和形態(tài)開閉濾波器，結合改進分水嶺算法進行缺陷提取。濾波器對輸入圖像及濾波后圖像的梯度圖像進行平滑，實現(xiàn)消除噪聲、簡化圖像、保持細節(jié)的作用。為了克服分水嶺的過度分割問題，提出了改進的分水嶺算法，利用區(qū)域強度準則和邊界強度準則對過分割區(qū)域進行合并，很好的解決了過分割問題。 針對液晶制品的特點，對其表面殘留液晶的提取技術進行了研究，提出了基

3、于迭代閾值分割和數(shù)學形態(tài)學的邊緣檢測方法從目標區(qū)域中提取出液晶殘留。首先將原圖按坐標分成若干子圖像，再對子圖像進行迭代閾值分割，然后采用不同尺度的結構元素來檢測圖像邊緣，再進行加權合成來獲得邊緣圖像，并從理論上分析了噪聲對邊緣提取的影響情況。最后針對分割圖像，提取缺陷的形態(tài)特征、幾何特征、紋理特征等，包括目標的面積、周長、灰度值、矩特征、熵等參數(shù)，并計算出圖像中缺陷的圓形度和伸長度指標，利用這些特征設計了線性二叉樹分類器對缺陷進行對硅片