[发明专利]一种含局部连接性约束的IC芯片点集配准方法有效
申请号: | 202110361599.1 | 申请日: | 2021-04-02 |
公开(公告)号: | CN113034559B | 公开(公告)日: | 2022-06-17 |
发明(设计)人: | 高会军;张元明;孙昊;刘伟华;于兴虎;杨宪强 | 申请(专利权)人: | 宁波智能装备研究院有限公司 |
主分类号: | G06T7/33 | 分类号: | G06T7/33;G06T5/20;G06T7/00 |
代理公司: | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人: | 岳泉清 |
地址: | 315000 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 局部 连接 约束 ic 芯片 点集配准 方法 | ||
1.一种含局部连接性约束的IC芯片点集配准方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
步骤一、使用贴片机视觉检测系统对准备贴装的集成电路芯片进行全局拍照,采集得到一组二维点数据作为待配准点;
步骤二、对步骤一中采集得到的待配准点进行预处理,得到的点数据作为参考点集;
步骤二的具体过程为:
步骤二一、使用统计滤波器和半径滤波器对步骤一中采集得到的待配准点进行删除,得到滤波后的数据点;
步骤二二、将步骤二一中得到的滤波后的点以矩阵的形式保存为一个数据集,做为参考点集;
步骤三、由步骤二中得到的参考点集创建高斯核Gram矩阵G;
步骤三的具体过程为:
步骤三一、定义空间变换关系f为初始位置x加上一个分布函数v(x),如下式所示:
f(x)=x+v(x)
步骤三二、参考点集经过空间变换关系f映射后所得到的变换点集U可表示为U=f(xi)=X+v(X);X为参考点集{xi,i=1,2,...,m},v(X)为参考点集的分布函数;
步骤三三、参考点集的分布函数v(X)可表示为m×k维高斯核矩阵G与k×2维系数矩阵W的乘积,即v(X)=GW;
步骤三四、定义高斯核矩阵G的每个元素均可以通过如下公式计算得到
其中,β为平滑参数,下角标i代表矩阵的行,下角标j代表矩阵的列;xi、xj均为隶属于参考点集的参考点;
进而获取高斯核矩阵G={gi,j,i=1,2,...,m;j=1,2,...,n};
步骤四、根据步骤三中构造的高斯核Gram矩阵G设计k连接矩阵C;
步骤四的具体过程为:
步骤四一、定义参考点xi的k连接邻域为由表示的一个集合,该集合的元素为参考点,且满足P为对应关系矩阵;
步骤四二、步骤四一中的集合中任意一点到参考点xi的路径长度li,j均大于等于0且小于等于k,约束公式表示如下:
其中,k∈N+且满足1≤k≤m;
步骤四三、定义m×m维二值矩阵C为k连接矩阵,该矩阵用于表示任意两个参考点在无向图上是否是相连的,k连接矩阵的每个元素为
进行获取k连接矩阵C={ci,j,i=1,2,...,m;j=1,2,...,n};
步骤五、使用步骤四中设计的k连接矩阵C计算权重矩阵A;
步骤五的具体过程为:
步骤五一、步骤四中引入k连接矩阵后,利用最小平方误差来计算、利用邻域点来表示参考点的权重向量αi,该权重向量具有m维;
其中,当时,权重向量的元素αi,j=0;
步骤五二、根据步骤五一中的权重向量αi获取m×m维权重矩阵A为[α1,α2,…,αm]T;
步骤六、根据步骤五中得到的权重矩阵A初始化期望最大化算法的相关参数;
步骤六的具体过程为:
步骤六一、令W为m×n维系数矩阵且初始化W=0;
步骤六二、根据步骤五获取的权重矩阵A为变换点集U中的每个点提取形状上下文特征;
步骤六三、计算目标点集Y和点变换点集U的形状上下文特征相似性;
步骤六四、求解对应关系矩阵P;
步骤六五、将矩阵Y、U、P拷贝进显存,并计算所需的工作缓冲区的大小;
步骤六六、根据Y=UPWA更新系数矩阵W;
步骤六七、根据步骤六六获取的系数矩阵W更新变换点集U=X+GW;
步骤六八、计算高斯协方差σ2和离群点比例ω;
步骤六九、释放缓冲区和显存;
步骤七、使用步骤六中初始化的参数为目标点集Y中的每个点提取形状上下文特征;
步骤八、利用步骤七中得到的形状上下文特征,迭代更新模板点集直至收敛,获得最终配准的结果点集,根据最终的配准结果点集对待贴装芯片进行贴装作业;
步骤八的具体过程为:
步骤八一、计算更新后的变换点集U的形状上下文特征,然后利用Hungarian方法和χ2检验计算每个参考点和目标点集的每个目标点之间的形状特征相似性,从而得到权重变量T;
步骤八二、对应关系矩阵P进行求导,并令导数为零,则对应关系矩阵P中的每个元素为
zi,j为引入的隐藏变量Z的元素,p(yj|zi,j)表示观测点yj由每个分量zi,j产生的概率,且由权重变量T计算获取;p(yj|zk.j)表示观测点yj由每个分量zk.j产生的概率,p(zi,j)表示隐藏变量zi,j的后验概率密度,p(zk,j)表示隐藏变量zk,j的后验概率密度;
从而得到对应关系矩阵P;
利用可以得到关系矩阵范数MP;p(zi,j|yj)表示由观测点zi,j每个分量yj产生的概率;
步骤八三、根据对应关系矩阵P获取更新的高斯协方差σ2和离群点比例ω;
步骤八四、以当前目标点集Y乘以离散比例ω得到模板点集,使高斯协方差σ2不断趋近于零,迭代更新模板点集直到收敛,获得最终配准的结果点集,根据最终的配准结果点集对待贴装芯片进行贴装作业。
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