[发明专利]平移式微焦CT检测装置在线检测电子元件的方法有效

专利信息
申请号: 201210065306.6 申请日: 2012-03-13
公开(公告)号: CN102590248A 公开(公告)日: 2012-07-18
发明(设计)人: 曾理;余维;郭吉强;刘宝东 申请(专利权)人: 重庆大学
主分类号: G01N23/04 分类号: G01N23/04
代理公司: 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 代理人: 赵荣之
地址: 400044 *** 国省代码: 重庆;85
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摘要:
搜索关键词: 平移 式微 ct 检测 装置 在线 电子元件 方法
【权利要求书】:

1.平移式微焦CT检测装置在线检测电子元件的方法,包括射线产生装置、射线探测及数据采集装置、控制及图像处理系统和平移式传送装置;所述射线产生装置(1)、射线探测及数据采集装置(2)、平移式传送装置(3)的信号线路与控制及图像处理系统(7)相连,平移式传送装置(3)与电子元件生产线(8)相邻接,射线产生装置(1)靠近传送装置(3)并位于传送装置(3)上方,射线探测及数据采集装置(2)远离传送装置(3)并位于传送装置(3)下方,射线产生装置(1)和射线探测及数据采集装置(2)固定不动,待检电子元件(4)置于传送装置(3)上并与之保持相对静止状态,在控制及图像处理系统(7)的控制下,电子元件(4)随传送装置(3)以横向平移的方式运动,其特征在于:工作过程包括以下步骤:

S1:启动射线产生装置、射线探测及数据采集装置、控制及图像处理系统和平移式传送装置;

S2:射线产生装置产生的锥形射线束对电子元件进行扫描,射线探测及数据采集装置获得射线投影数据;

S3:控制及图像处理系统接收射线投影数据;

S4:得到待检电子元件的数字式辐射成像DR图像;

S5:判断DR图像中是否存在缺陷区域;如果否,则转S1;

S6:如果是,则重建待检电子元件内外结构的三维计算机层析成像CT图像。

2.根据权利要求1所述的平移式微焦CT检测装置在线检测电子元件的方法,其特征在于:所述步骤S6中的重建待检电子元件内外结构的三维计算机层析成像CT图像是通过采用基于子区域平均化和总变差最小化的平移式锥束CT的迭代重建算法重建出三维CT图像的体数据,每次迭代包括以下三步:

S61:投影到凸集POCS:设待重建区域R的大小为N个点,用f(x,y,z)表示位于点(x,y,z)处的体数据为fx,y,z,将体数据逐点排列成向量设经过区域R的扫描射线数为M条,将射线投影数据按射线逐条排列为向量W=(wij)为M×N维投影系数矩阵,其中wij表示第j个点对第i条射线投影数据的贡献率;

待重建区域R首先采用下面加型代数迭代公式进行重建:

fj(0)=0fj(k)=fj(k-1)+λpi-Σj=1Nwij·fj(k-1)Σj=1Nwij·wij(j=1,2,···,N;k=1,2,···,M)]]>

其中,是电子元件的待重建区域R的体数据的向量分量,是电子元件的待重建区域R的体数据向量分量的初始值,pi表示第i条射线对应的投影数据,k为迭代次数,λ为松弛因子,实验中取λ=1;

再引入非负性限制,得到体数据校正值:

fj(POCS)=fj(M),fj(M)>00,else,(j=1,2,···,N);]]>

表示非负校正后的体数据向量的第j个分量,即经过投影到凸集POCS该步骤后得到的体数据向量的第j个分量,表示经过M次上述加型迭代公式迭代后的体数据向量的第j个分量;

S62:总变差最小化TVM:先初始化总变差最小化的梯度TVM-GRAD下降方向的体数据初值f(TVM-GRAD)=f(POCS)及下降程度dPOCS=‖f(0)-f(POCS)‖;总变差TV最小化迭代按下述公式进行:

TV(f)=(fs)2+(ft)2+(fr)2+πdsdtdr]]>

Σs,t,r(fs,t,r-fs-1,t,r)2+(fs,t,r-fs,t-1,r)2+(fs,t,r-fs,t,r-1)2+τ]]>

vs,t,r(i)=TV(f)fs,t,r(fs,t,r-fs-1,t,r)+(fs,t,r-fs,t-1,r)++(fs,t,r-fs,t,r-1)(fs,t,r-fs-1,t,r)2+(fs,t,r-fs,t-1,r)2+(fs,t,r-fs,t,r-1)2+τ]]>

-fs+1,t,r-fs,t,r(fs+1,t,r-fs,t,r)2+(fs+1,t,r-fs,t-1,r)2+(fs+1,t,r-fs+1,t,r-1)2+τ]]>

-fs,t+1,r-fs,t,r(fs,t+1,r-fs-1,t,r)2+(fs,t+1,r-fs,t,r)2+(fs,t+1,r-fs,t+1,r-1)2+τ]]>

-fs,t,r+1-fs,t,r(fs,t,r+1-fs-1,t,r)2+(fs,t,r+1-fs,t-1,r+1)2+(fs,t,r+1-fs,t,r)2+τ]]>

f(TVM-GRAD)=f(TVM-GRAD)-αdPOCSvs,t,r(i)||vs,t,r(i)||,i=1,2,···,Ngrad]]>

其中,Ngrad为总变差最小化迭代的次数,TV(f)表示体数据f的总变差,τ为正常数,实验中取τ=0.00000001,为点(s,t,r)处的总变差梯度下降方向,fs,t,r表示位于点(s,t,r)处的体数据,fs-1,t,r表示位于点(s-1,t,r)处的体数据,fs,t-1,r表示位于点(s,t-1,r)处的体数据,fs,t, r-1表示位于点(s,t,r-1)处的体数据,α为权系数,实验中取α=0.2;令f(0)=f(TVM-GRAD),判断是否达到投影到凸集和总变差最小化迭代两步的迭代次数,是则转下一步S63,否则转S61;

S63:经过预设次数的投影到凸集和总变差最小化迭代以后,进行子区域平均化修正。

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