芯片表面密集金线检测方法与流程

1.本发明涉及芯片检测及图像处理技术领域，尤其涉及一种芯片表面密集金线检测方法。

背景技术：

2.芯片制造工艺朝着密集程度更高的方向发展，对于芯片表面的光学检成像检测技术提出了更高的要求，尤其在密集线检测方面面临着很大的挑战。通常在线目标检测中会采用基于边缘检测、基于区域生长检测、基于曲波变换检测等算法，但这些算法在线目标逐渐密集的情况下将会受到明显的干扰，进而影响检测性能，导致较严重的误检。

技术实现要素：

3.本发明的目的是为了解决上述问题，提供一种芯片表面密集金线检测方法，基于金线光学响应图像截面曲线的特性，利用高斯函数的最小二乘拟合寻截面处的金线位置点，并利用金线数量关系分配对应金线的位置点。检测性能优越、鲁棒性强、兼容性好。
4.本发明采取的技术方案是：
5.一种芯片表面密集金线检测方法，其特征是，包括如下步骤：
6.第1步、读入芯片表面密集金线的采集图像、检测区域和金线数量；
7.第2步、将所述检测区域内的金线分成若干段，将每段金线拟合成直线段；
8.第3步、在每条直线段区域等间隔选取径向若干截面，利用高斯曲线拟合得到每个截面的中心点位置；
9.第4步、如果截面的中心点数量与金线数量相等，则将截面的中心点分配至对应直线段的点序列中，如果不相等，则将中心点作为备用点；
10.第5步、将同一条直线段上所有点序列进行直线拟合；
11.第6步、在检测区域的其他分段区域重复第3步至第5步；
12.第7步、将拟合后的所有直线段连接成完整金线。
13.进一步，所述第4步后，还包括：
14.第4-1步、将备用点添加到最近的直线段的点序列中。
15.进一步，所述第3步中，根据截面的峰谷数据，利用高斯曲线拟合的过程为：
16.用高斯函数描述一组数据
[0017][0018]
σ为高斯曲线半峰宽度，y
max
和xc分别为峰高和峰位置，yi为截面灰度值，xi为截面象素值，
[0019]
对上式左右两边取自然对数
[0043]
基于最小二乘拟合原理，可求得
[0044][0045]
进一步，将属于两条及以上金线的同一个点，定义为“交叉”；将截面处金线无中心点，定义为“缺失”；将不属于任何金线的点，定义为“干扰”，补充点集后，再次对同一金线上的点序列进行直线拟合，拟合时剔除距离过大的点，并记录其位置，定义为“干扰”。
[0046]
进一步，所有金线段拟合后连接成完整金线，合并所有检测异常。
[0047]
本发明的有益效果是：
[0048]
(1)本发明基于金线光学响应图像截面曲线的特性，利用高斯函数的最小二乘拟合寻截面处的金线位置点，实现金线的拟合；
[0049]
(2)通过金线数量关系分配对应金线的位置点；
[0050]
(3)通过两次运用直线拟合算法，第一次拟合直线后，将截面处的备用点增加到金线点序列；第二次拟合直线，将剔除异常点；
[0051]
(4)能够检测出断线、干扰、交叉等缺陷，并能兼容不同成像条件导致的一条金线分割成两条线的情况。
附图说明
[0052]
附图1是本发明的检测方法流程图；
[0053]
附图2是将金线分段成两段近似直线示意图；
[0054]
附图3是金线截面变换坐标示意图；
[0055]
附图4是区域内多条金线截面变换示意图；
[0056]
附图5是一条金线从中间被分割成两条的状况下，截面变换示意图；
[0057]
附图6是节点数是金线数目两倍情况的，多种截面变换示意图；
[0058]
附图7是备用点到区域内每条金线的距离计算示意图；
[0059]
附图8是实例中包含2条金线的小区域，其所有截面上提取的金线中心点示意图；
[0060]
附图9是对每条金线进行直线拟合后的结果示意图；
[0061]
附图10对每条金线处理完候选点之后，再进行直线拟合的结果示意图。
具体实施方式
[0062]
下面结合附图对本发明芯片表面密集金线检测方法的具体实施方式作详细说明。
[0063]
参见附图1，本发明的芯片表面密集金线检测方法，流程如下：
[0064]
首先，读入待处理图像及需要金线检测的区域，并输入区域内金线数量；然后运行区域分割程序，选择等分的方式进行分割；对每个小区域，沿金线方向等间隔获取截面，并提取每条金线在该截面的中心点。
[0065]
本发明基于金线光学响应图像截面曲线的特性，利用高斯函数的最小二乘拟合寻截面处的金线位置点，并利用金线数量关系分配对应金线的位置点。本发明两次运用直线拟合算法，第一次拟合直线后，将截面处的备用点增加到金线点序列；第二次拟合直线，将剔除异常点。本发明可检测出断线、干扰、交叉等缺陷，并能兼容不同成像条件导致的一条金线分割成两条线的情况。
[0066]
本发明所描述的算法步骤如下：(1)读入图像、密集金线检测区域信息、金线数目等信息；(2)金线检测区沿金线方向分段，使每段内各金线近似为直线；(3)每条直线段区域等间隔选取径向若干截面进行分析，截面曲线近似为高斯分布曲线，利用高斯曲线拟合得到线的中心位置；(4)截面曲线上符合金线数量条件的中心点分配到对应金线点序列中，不符合条件的中心点作为备用点；(5)同一条金线上所有点序列进行直线拟合；(6)根据点到直线距离原则，添加未参与金线分配的备用点。同一个点属于两条及以上金线，定义为“交叉”。某个截面处金线无中心点，定义为“缺失”。不属于任何金线的点，定义为“干扰”；(7)补充点集后，再次对同一金线上的点序列进行直线拟合，拟合时剔除距离过大的点，并记录其位置，定义为“干扰”；(8)对当前检测区的其他分段区域重复(3)～(7)过程；(9)所有金线段连接成完整金线，并合并所有检测异常，即：交叉、缺失、干扰等。
[0067]
参见附图2，其中，步骤(2)中的金线区域分段后，每段近似为直线段。图中将金线中的一段分成1、2两段近似直线。
[0068]
参见附图3，步骤(3)中每条直线段区域可等间隔选取若干截面进行分析，截面曲线近似为高斯分布曲线，利用高斯曲线拟合可得到线的中心位置。
[0069]
根据图3中的曲线，用高斯函数描述一组数据
[0070][0071]
σ为高斯曲线半峰宽度，y
max
和xc分别为峰高和峰位置。
[0072]
对上式左右两边取自然对数
[0073][0074]
记
[0075]
yi＝lnyi[0076][0077][0078][0079]
则有如下二次拟合函数
[0080][0081]
利用所有数据，并写成矩阵形式
[0082][0083]
即
[0084]yn
×1＝xn×3·
a3×1[0085]
基于最小二乘拟合原理，可求得
[0086][0087]
那么
[0088][0089]
参见附图4，一个区域内允许多条金线，在剖面曲线上表现为多个峰(或谷)，每个峰(或谷)利用高斯曲线拟合得到其中心位置。中心点数目与金线数目对应时，将中心点依次分配到各金线。对于区域内剖面处有金线缺失的情况，计算得到的峰(或谷)中心位置点数量与金线数量不一致，中心坐标点序列保存备用，在金线完成拟合后通过计算点到直线的距离判别每个中心点的归属。
[0090]
曲线拟合计算得到的x
c1
、x
c2
、x
c3
对应坐标需经过平移、旋转变换，得到实际中心坐标
[0091][0092]
参见附图5，对于因成像等原因导致一条金线从中间被分割成两条的情况，同样按照步骤(3)的算法得到两个中心位置点，两个点坐标计算其平均坐标，近似为实际金线的中心点。
[0093][0094]
参见附图6，步骤(4)中，对于截面曲线获取的点数与金线数目相等的情况，每条金线分配一个点，保存到对应的点集；对于点数等于金线数目的2倍的情况，每条金线分配两个近邻点，取两个点的平均值保存到对应的点集；其余情况的截面点保存备用。附图6中的三种不同的截面情况，针对三种金线的点集。
[0095]
步骤(5)中，对同一金线的所有点集进行直线拟合的算法如下：
[0096]
直线方程
[0097]
y＝ax+b
[0098]
写成矩阵形式
[0099][0100]
即
[0101]yn
×1＝xn×2·
a2×1[0102]
基于最小二乘拟合原理，可求得
[0103][0104]
参见附图7，步骤(6)中，计算备用点到区域内每条金线的距离，基于距离最近且满足距离范围要求的原则，将每个备用点分配到金线点集中。对于有两个点归属于同一直线的情况，计算其平均值作为金线点；对于一个点归属于两条直线的情况，记录其截面位置，在最终结果中该位置处输出交叉线结果；对于直线没有归属点的情况，记录其截面位置，在最终结果中该位置处输出金线段缺失结果。
[0105]
通过距离判据，上述备用截面点中(x
p1
，y
p1
)、(x
p4
，y
p4
)分别属于第一、三金线，(x
p2
，y
p2
)、(x
p3
，y
p3
)属于第二金线，重新计算其均值点作为第二金线上的点。
[0106]
步骤(7)中，对补充点集的金线点序列进行再次直线拟合，算法与步骤(5)相同。拟合完成之后，对引起误差较大的点进行剔除，并记录其截面位置，对于少量的误差点，可判别为干扰，对于大量误差点，判别为弯曲线，在最终结果中该位置处输出干扰检测或弯曲线结果。
[0107]
步骤(9)对所有分段检测的金线段依次首尾连接成完整金线，并合并所有检测异常，即：交叉、缺失、干扰等。
[0108]
参见附图8，通过上述方法，进行一个实例说明，附图8中的测试的一个包含2条金线的小区域，所有截面处提取的金线中心点在各自截面进行排序，并基于1倍金线数量原则和2倍金线数量原则进行筛选，符合1倍原则的给每条金线分配一个点，符合2倍原则的给每条金线分配2个点，并计算平均值保存到对应金线点序列中。然后对每条金线进行直线拟合，最后结果如图9所示。
[0109]
对剩余截面的候选中心点，分别计算其到每一条金线的距离，距离满足阈值要求且最小，则将这个点分配到对应的金线点序列中。若截面处某个金线没有合适的点分配，输出缺陷“缺失“；若同一个点符合两条以上金线要求，输出缺陷”重叠“或”交叉“。候选点处理完成之后，再对每一条金线进行直线拟合，并剔除产生误差较大的异常点，输出缺陷类别“干扰“。金线检测结果如图10所示。
[0110]
最后连接所有小区域的金线段，并合并所有的检测结果，即完成了当前图像中的待检区域的金线检测。
[0111]
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

技术特征：

1.一种芯片表面密集金线检测方法，其特征在于：包括如下步骤：第1步、读入芯片表面密集金线的采集图像、检测区域和金线数量；第2步、将所述检测区域内的金线分成若干段，将每段金线拟合成直线段；第3步、在每条直线段区域等间隔选取径向若干截面，利用高斯曲线拟合得到每个截面的中心点位置；第4步、如果截面的中心点数量与金线数量相等，则将截面的中心点分配至对应直线段的点序列中，如果不相等，则将中心点作为备用点；第5步、将同一条直线段上所有点序列进行直线拟合；第6步、在检测区域的其他分段区域重复第3步至第5步；第7步、将拟合后的所有直线段连接成完整金线。2.根据权利要求1所述的芯片表面密集金线检测方法，其特征在于：所述第4步后，还包括：第4-1步、将备用点添加到最近的直线段的点序列中。3.根据权利要求2所述的芯片表面密集金线检测方法，其特征在于：所述第3步中，根据截面的峰谷数据，利用高斯曲线拟合的过程为：用高斯函数描述一组数据σ为高斯曲线半峰宽度，y
max
和x
c
分别为峰高和峰位置，y
i
为截面灰度值，x
i
为截面象素值，对上式左右两边取自然对数记y
i
＝lny
iii
则有如下二次拟合函数利用所有数据，并写成矩阵形式
即y
n
×1＝x
n
×3·
a3×1基于最小二乘拟合原理，可求得那么4.根据权利要求3所述的芯片表面密集金线检测方法，其特征在于：所述第5步中的直线拟合算法如下：定义直线方程y＝ax+b写成矩阵形式即y
n
×1＝x
n
×2·
a2×1基于最小二乘拟合原理，可求得5.根据权利要求1至4中任一项所述的芯片表面密集金线检测方法，其特征在于：将属于两条及以上金线的同一个点，定义为“交叉”；将截面处金线无中心点，定义为“缺失”；将不属于任何金线的点，定义为“干扰”，补充点集后，再次对同一金线上的点序列进行直线拟合，拟合时剔除距离过大的点，并记录其位置，定义为“干扰”。6.根据权利要求5所述的芯片表面密集金线检测方法，其特征在于：所有金线段拟合后连接成完整金线，合并所有检测异常。

技术总结

本发明涉及芯片检测及图像处理技术领域，公开了一种芯片表面密集金线检测方法，包括如下步骤：1、读入芯片表面密集金线的采集图像、检测区域和金线数量；2、将所述检测区域内的金线分成若干段，将每段金线拟合成直线段；3、在每条直线段区域等间隔选取径向若干截面，利用高斯曲线拟合得到每个截面的中心点位置；4、如果截面的中心点数量与金线数量相等，则将截面的中心点分配至对应直线段的点序列中，如果不相等，则将中心点作为备用点；5、将同一条直线段上所有点序列进行直线拟合；6、在检测区域的其他分段区域重复第3步至第5步；7、将拟合后的所有直线段连接成完整金线。本发明检测性能优越、鲁棒性强、兼容性好。兼容性好。兼容性好。