[发明专利]一种半导体引线框架曝光缺陷检测方法

说明书

本发明属于计算机视觉技术领域，涉及一种半导体引线框架曝光缺陷检测方法，当该方法其应用于某种类型的半导体引线框架模具时：首先对采集到的源图像进行二值化处理；再利用图像修复模型对二值化处理后的二值化图像A进行修复得到二值化图像B，所述图像修复模型采用生成式对抗网络训练模型，所述生成式对抗网络由生成器G和判别器D组成；最后通过对二值化图像A和二值化图像B进行比对，确定缺陷的准确位置，可实现对细小缺陷的检测，具有检测准确率高、检测时延短等优点。

技术领域

本发明属于计算机视觉技术领域，涉及一种半导体引线框架曝光缺陷检测方法。

背景技术

半导体芯片，是将一定数量的半导体元器件封装入不同材料的载体，如金属、陶瓷等，以实现某种特定功能的电路芯片，也称作集成电路芯片。半导体芯片中，用于容纳、包覆半导体元器件的载体称为半导体封装，半导体封装为元器件提供与外部电路连接的引脚或触点和一定的冲击、划伤保护。而半导体封装的基础材料就是引线框架，它在生产的各个环节，可能会因为模具固有的缺陷或者其它因素不可避免地在表面产生缺陷，这严重影响了产品质量和企业的效益。因此，如何准确、高效地检测出这些缺陷至关重要。

目前，常见的检测方法有BP神经网络和模板匹配等算法。虽然现有的检测方法在实验室环境下有一定的效果，但均存在致命的缺点，无法满足实际的使用要求。例如，BP神经网络算法只能对含有缺陷的图像和正常图像进行分类，并不能定位缺陷的位置，且对细小的缺陷效果不理想；模板匹配需要事先利用人工得到一个正确的模板，且只能对引线框架的形状做一个粗略的检测，检测结果不稳定且精度不高。

发明内容

在本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种半导体引线框架曝光缺陷检测方法，该方法可实现对引线框架上各种类型缺陷的检测，而且能够实现对细小缺陷的检测，具有检测准确率高、检测时延短等优点。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

这种半导体引线框架曝光缺陷检测方法，具体包括以下步骤：

S1、获取半导体引线框架的源图像；

S2、对所述源图像进行预处理，得到二值化图像A；

S3、将所述二值化图像A输入训练好的图像修复模型，得到修复后的二值化图像B；所述图像修复模型采用生成式对抗网络训练模型，所述生成式对抗网络由生成器G和判别器D组成；

S4、将所述二值化图像A和二值化图像B进行比对，确定缺陷的准确位置。

进一步，步骤S1、获取半导体引线框架的源图像，具体包括：

S1.1、利用图像采集平台采集半导体引线框架的源图像；

S1.2、将所述源图像通过图像采集卡传输至工控机。

进一步，步骤S2中的预处理具体包括：

将所述源图像输入图像预处理模块，根据设定的二值化阈值value按照式（1）对图像进行二值化处理：

（1）

式（1）中，为二值化处理后的图像上每个位置的像素值，为通过GPU计算资源计算得到的源图像上每个位置的像素值。

进一步，步骤S4、将所述二值化图像A和二值化图像B进行比对，得到缺陷的准确位置，具体包括：

S4.1、通过与或操作得到二值化图像A和二值化图像B之间的残差图；

S4.2、计算残差图所占的像素个数与二值化图像A总像素个数的比例，记作残差分数，如所述残差分数大于设定的残差阈值，则输入的图像存在缺陷；

S4.3、计算残差图的所有连通域，如面积达到设定的面积阈值，则对应所述面积的连通域为缺陷；

S4.4、通过求所有连通域的外接矩形确定缺陷的位置，并在源图像上标记出来。

进一步，步骤S3中的生成器G由编码器和解码器组成，且所述编码器、解码器分别包括四层；