[发明专利]一种高密度柔性集成电路封装基板质量检测系统及方法

权利要求书

1.一种高密度柔性集成电路封装基板质量检测系统，其特征在于，包括：

金相显微成像采集系统，其包括摄像机，通过摄像机采集高密度柔性集成电路封装基板各部分的高分辨率数字图像；

图像融合系统，其用于将采集完成后的所有图像拼接成一张完整的柔性集成电路封装基板图像；

质量检测系统，其用于对所拼接的高分辨率柔性集成电路封装基板图像进行图像分类、缺陷分类和缺陷区域定位，从而检测高密度柔性集成电路封装基板工艺过程的质量。

2.根据权利要求1所述的一种高密度柔性集成电路封装基板质量检测系统，其特征在于：所述摄像机为高清摄像机。

3.一种权利要求1-2任意一项所述的高密度柔性集成电路封装基板质量检测系统的检测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

步骤1：通过摄像机采集柔性集成电路封装基板各部分的数字图像；

步骤2：将采集完成后的所有图像拼接成一张完整的柔性集成电路封装基板图像；

步骤3：对所拼接的高分辨率柔性集成电路封装基板图像利用深度学习方法进行图像分类、利用支持向量机方法进行缺陷分类和微分几何相关理论对缺陷区域定位，从而检测高密度柔性集成电路封装基板工艺过程的质量。

4.根据权利要求3所述的一种高密度柔性集成电路封装基板质量检测系统的检测方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：

步骤1.1：设置当前位置和摄像机的参数；

步骤1.2：规划载物平台的采集路径，以保证图像采集完整；

步骤1.3：待载物台稳定后摄像机采集柔性集成电路封装基板图像；

步骤1.4：载物台继续移动并判断载物台是否移动到所设置的位置；

步骤1.5：若达到则完成图像采集，否则返回步骤1.3继续图像采集操作。

5.根据权利要求3所述的一种高密度柔性集成电路封装基板质量检测系统的检测方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：

步骤2.1：将采集过程中出现模糊运动、畸变或折叠情况的图像先进行校正处理；

步骤2.2：将处理后的图像进行拼接，直到获得最终的完整的柔性集成电路封装基板图像，反之则返回步骤2.1。

6.根据权利要求3所述的一种高密度柔性集成电路封装基板质量检测系统的检测方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：

步骤3.1：图像预处理，对所拼接的高分辨率柔性集成电路封装基板图像进行降噪、提高对比度预处理；

步骤3.2：利用深度学习方法将预处理后的高分辨率柔性集成电路封装基板图像分为正常图像和缺陷图像；

步骤3.3：对缺陷图像利用支持向量机方法进行二次分类，即可将缺陷分为划痕类缺陷、表面不均匀类缺陷、颜色类和线路不齐类缺陷；

步骤3.4：对缺陷进行区域定位，采用微分几何方法进行检测，即可判断各类缺陷是否满足工业生产要求，若满足则进行后续的工艺生产；否则判断是否可进行工艺校正，若可以则工艺校正后进行后续的工艺生产，否则废弃。

7.根据权利要求6所述的一种高密度柔性集成电路封装基板质量检测系统的检测方法，其特征在于，所述步骤3.1的图像预处理过程包括图像降噪和提高对比度预处理，图像降噪采用改进的维纳-霍夫和卡尔曼滤波器去除图像噪声，利用拓扑学相关理论提高图像对比度。

8.根据权利要求6所述的一种高密度柔性集成电路封装基板质量检测系统的检测方法，其特征在于，所述步骤3.2中，深度学习方法中的改进的FPN特征金字塔模型将步骤3.1的高分辨率柔性集成电路封装基板图像分为正常图像和存在缺陷的图像，被判为正常的图像可以直接用于后续的工艺生产，被判为缺陷的图像将进入步骤3.3操作；

所述步骤3.2具体包括：

步骤3.2.1：将正常的图像进行训练，生成数据模型；

步骤3.2.2：对图像进行预处理，包括数据扩增、归一化操作；

步骤3.2.3：对高密度柔性集成电路封装基板图像进行特征提取；

步骤3.2.4：分类输出预测值并对数据进行归一化；

步骤3.2.5：计算预测与真实标签的损失；

步骤3.2.6：通过优化器求出损失函数梯度；

步骤3.2.7：通过反向传播算法更新参数模型；

所述步骤3.3具体包括：

步骤3.3.1：利用云模型的方法提取步骤3.2缺陷图像的特征；

步骤3.3.2：用支持向量机的方法对缺陷图像进行分类；

所述步骤3.4具体包括：

步骤3.4.1：缺陷图像分块，为了加快缺陷图像的定位检测速度，把缺陷图像分成若干小块；

步骤3.4.2：获取步骤3.2.1中正常图像的特征；

步骤3.4.3：确定阈值，采用概率统计方法确定阈值t1和t2；

步骤3.4.4：缺陷区域粗检，计算正常图像和待测缺陷图像块的相似度，小于阈值t1判为缺陷，大于阈值t2判为背景；

步骤3.4.5：缺陷区域细检，阈值在t1和t2之间的区域利用概率统计方法逐像素判别是否为缺陷。