[发明专利]目视检验仪中自动检测物品缺陷的方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及在重复生产物品期间的中间处理步骤中在自动目视检验系统中实现的方法，更具体地说，涉及由自动检验仪检测缺陷时执行检验参数设定的方法。

背景技术

在包括多个连续处理步骤的物品生产过程中，如印刷电路、半导体设备或者复杂机械零件，在各处理步骤之间需要检验、核查和质量控制步骤。为了检测出有缺陷的物品并避免对于可能在先前的某一个处理步骤中严重损坏的物品进行无效的、昂贵的处理步骤，需要进行中间核查。在某些情况下，可以仅在完成整个生产过程之后才执行物品的功能测试。为此，已经开发出了中间的目视检验方法，其用手动的目视检验仪开始执行，例如美国专利No.4691426所述。

另一个涉及自动处理中批量生产的方面是缺陷类型和物品上的物理位置(坐标)的相关程度。一些自动目视检验(AVI)技术通过把检测到的缺陷坐标存储在持续更新的数据库内，从而利用这种相关性。该数据库用于缩短并改善要检测的物品的检验周期。

在这类系统中，为了评估被检测到的缺陷是否严重，需要完成至少几个物品并执行功能测试。只要在同一位置上重复产生严重的缺陷，该方法就是可接受的，但是如果出现了随机或新的局部缺陷，就应再次启动评估缺陷严重程度的处理过程，而在生成缺陷到自动检测之间形成了不能接受的延迟。

用于目视检验系统的第二种方法是通过获取被检验的物品的图像并分析该图像来执行缺陷检测。这种分析通常是利用图像处理、形态和图样识别装置来执行的。每个装置都有其自身的固有参数，这些参数限定了该系统所能识别的缺陷。在进行识别时，为了确定是否把可疑缺陷报告为严重缺陷，需要有一组分类规则。由该系统所报告的缺陷随后可以由用户或者自动地可视化和/或修复。但是，严重缺陷和非严重缺陷之间的精确区分并不简单，为了精确区分严重缺陷，使用样本来训练该系统。对于生产过程中生成的不同类型的缺陷，通过人工观察和分类很难提供精确的严重缺陷样本。

另外，这种系统的不同用户对于他们不同的产品有不同的检测标准。一个客户认为是严重缺陷的特定图样对于另一个客户而言可能是可以接受的。此外，精密产品中应当报告的缺陷对于同一客户的精密程度不高的产品而言可能表现为可以接受的质量。而且，同一产品的不同物品在所获取的图像中有不同的显示，因此需要不同的分类规则参数组。

第三种方法使用了上述方法的组合，在美国专利No.7062081中提出，其中提供了一种用于分析电子电路图样的生产过程中检测到的缺陷的方法。被检验的对象上的缺陷被检测出来，并且这个检测到的缺陷的位置信息被存储。这个缺陷的具体信息针对该缺陷被采集，为其存储该缺陷的位置信息。所采集到的具体信息与缺陷位置信息相关联并且被存储。被检验的对象通过电子方式被测试，并且存储在这个电子测试中出现错误的位置的信息。已存储的缺陷位置信息和错误生成位置信息进行比较，并基于比较结果将检测到的缺陷进行分类。随后显示与经过分类的缺陷相关的信息。

上述第三种方法的缺点包括：需要根据功能测试结果来核实位置信息，而且很难建立除半导体设备之外的其它产品的分类规则，并且与上述第二种方法相比，其存在更宽的图像差异。另一个缺陷在于，很难手动更新分类规则，下面将详细阐释。

该系统报告所有严重缺陷的重要性是很明显的，但是使用过于灵敏的分类规则参数组也将导致报告非严重缺陷。被忽略的缺陷或者错误识别的缺陷最后会无意义地消耗客户资源。

美国专利No.6674888涉及为分类规则设置参数的过程，建议重复调整规则，直至满足所得到的标准。

如上述专利文献所述，为了满足每个产品的特定检测标准，同时获得严重缺陷和非严重缺陷之间的最佳平衡，在设定上述识别、判决和报告参数时可能有连续的阶段。初始设定可以根据产品的指定特征自动执行，但是这种设定不能始终获得严重缺陷和非严重缺陷之间的最佳平衡。这种情况是由于不同的原因造成的，包括：a)由所检验的物品获得的图像的特性不能始终被提前预测，以及b)存在不可预料的环境条件，如灰尘颗粒、照明条件或材料特性。

由于第一个物品的初始设定后的检测结果随后将被应用于该批次中的所有后续物品上，一个更为彻底的后续设定过程被应用，以优化第一个物品的设定。

目前，在扫描第一个物品并接收到初始缺陷图之后，对该系统本身执行后续的设定过程。但是通过直接改变识别或判决和报告参数或者通过改变随后能影响这些参数的检测标准，这一辅助设定过程是手动执行的。