基于机器视觉的半导体芯片表面缺陷在线检测关键技术研究



基于机器视觉的半导体芯片表面缺陷在线检测关键技术研究

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基于机器视觉的半导体芯片表面缺陷在线检测关键技术研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-13页
第一章绪论	第13-25页
1.1 课题研究背景及意义	第13-14页
1.2 半导体芯片缺陷检测研究现状	第14-15页
1.3 基于机器视觉的表面缺陷检测关键技术研究现状	第15-21页
1.3.1 图像插值	第15-16页
1.3.2 图像分割	第16-18页
1.3.3 特征提取与分类识别	第18-21页
1.4 本文研究内容	第21-22页
1.5 本文组织结构	第22-25页
第二章芯片表面缺陷在线检测系统设计	第25-45页
2.1 检测系统总体结构设计	第25页
2.2 照明方案设计	第25-31页
2.2.1 光源选择	第26页
2.2.2 物体表面反射特性	第26-28页
2.2.3 明暗场同时照明方案	第28-31页
2.3 相机景深建模研究	第31-36页
2.3.1 几何光学成像模型	第31-33页
2.3.2 相机景深建模	第33-36页
2.4 检测系统硬件	第36-40页
2.4.1 检测系统硬件结构	第36-37页
2.4.2 相机的选择	第37-38页
2.4.3 镜头的选择	第38-39页
2.4.4 景深计算	第39-40页
2.5 检测系统软件	第40-42页
2.6 图像采集结果	第42-43页
2.7 本章小结	第43-45页
第三章芯片表面缺陷图像预处理方法	第45-71页
3.1 芯片表面缺陷图像预处理目标	第45-46页
3.2 芯片缺陷图像切分校正算法	第46-55页
3.2.1 算法流程	第46页
3.2.2 多幅芯片图像切分	第46-51页
3.2.3 单幅芯片图像旋转校正与优化	第51-55页
3.2.4 实验结果与分析	第55页
3.3 芯片缺陷图像快速插值算法	第55-70页
3.3.1 灰度图像插值基础	第56-60页
3.3.2 改进的快速定向双三次图像插值算法	第60-65页
3.3.3 实验结果与分析	第65-70页
3.4 本章小结	第70-71页
第四章芯片表面缺陷图像阈值分割方法	第71-101页
4.1 芯片表面缺陷图像分割方法选择	第71-72页
4.2 基于改进引力搜索算法的模糊熵多阈值分割	第72-82页
4.2.1 多阈值模糊熵	第73-75页
4.2.2 改进引力搜索算法	第75-77页
4.2.3 算法流程	第77-79页
4.2.4 实验结果与分析	第79-82页
4.3 基于广义反向粒子群优化与引力搜索混合算法的图像多阈值分割	第82-95页
4.3.1 粒子群优化与引力搜索混合算法	第82-83页
4.3.2 广义反向策略	第83-84页
4.3.3 最优解的变异策略	第84-85页
4.3.4 Otsu多阈值算法	第85页
4.3.5 算法流程	第85-86页
4.3.6 计算复杂度分析	第86-87页
4.3.7 实验结果与分析	第87-93页
4.3.8 芯片引脚缺陷图像分割最优参数选取	第93-95页
4.4 基于灰度-梯度共生矩阵的图像二维阈值分割	第95-99页
4.4.1 灰度-梯度共生矩阵	第95-96页
4.4.2 二维最大熵	第96-97页
4.4.3 最优阈值求解	第97页
4.4.4 实验结果与分析	第97-99页
4.5 本章小结	第99-101页
第五章芯片表面缺陷特征提取与分类方法	第101-125页
5.1 芯片表面缺陷类型	第101-103页
5.1.1 芯片塑封缺陷类型	第101-102页
5.1.2 芯片引脚缺陷类型	第102-103页
5.2 基于数学形态学的塑封缺陷区域提取	第103-104页
5.2.1 算法流程	第103页
5.2.2 塑封缺陷区域提取结果分析	第103-104页
5.3 基于纹理方向的引脚缺陷区域提取	第104-109页
5.3.1 引脚图像纹理方向判断	第105-106页
5.3.2 算法流程	第106-108页
5.3.3 引脚缺陷区域提取结果分析	第108-109页
5.4 表面缺陷特征提取	第109-114页
5.4.1 表面缺陷几何特征提取	第109-111页
5.4.2 表面缺陷灰度特征提取	第111-112页
5.4.3 表面缺陷纹理特征提取	第112-113页
5.4.4 表面缺陷特征提取结果	第113-114页
5.5 基于SVM-RFE的表面缺陷特征选择	第114-120页
5.5.1 支持向量机基本理论	第115-117页
5.5.2 SVM-RFE算法	第117-118页
5.5.3 特征选择结果与分析	第118-120页
5.6 基于GPSOGSA-RBF-SVM的缺陷分类	第120-124页
5.6.1 SVM多类缺陷分类方法	第120-121页
5.6.2 基于GPSOGSA的RBF-SVM参数寻优算法	第121-122页
5.6.3 缺陷分类结果分析	第122-124页
5.7 本章小结	第124-125页
第六章芯片表面缺陷在线检测实验	第125-133页
6.1 芯片表面缺陷在线检测指标	第125页
6.2 芯片表面缺陷在线检测实验环境	第125-126页
6.3 芯片表面缺陷在线检测实验结果	第126-131页
6.3.1 芯片图像采集结果	第126-127页
6.3.2 表面缺陷在线检测结果	第127-128页
6.3.3 表面缺陷在线检测算法时间效率分析	第128-129页
6.3.4 表面缺陷在线检测分类准确率分析	第129-131页
6.4 本章小结	第131-133页
第七章总结与展望	第133-137页
7.1 研究内容总结	第133-134页
7.2 研究工作展望	第134-137页
致谢	第137-139页
参考文献	第139-149页
攻读博士期间取得的科研成果	第149-151页
附录	第151-154页

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