[发明专利]一种基于高频超声的倒装焊焊点缺失缺陷智能检测方法

摘要

本发明公开了一种基于高频超声的倒装焊焊点缺失缺陷智能检测方法，涉及机器学习技术领域，该方法利用自适应中值滤波和同态滤波对样本芯片的C扫描超声图像进行图像处理，然后根据相关系数法原理将芯片图像分割为焊点图像并进行特征提取，将特征向量输入极限学习机中进行学习和分类得到焊点检测模型，利用焊点检测模型即能自动检测出芯片中存在倒装焊焊点缺失缺陷的位置，从而快速、高效地识别并定位焊点缺失缺陷，与传统的人力视觉检测不同，该方法机器化、自动化程度高，且检测结果客观性和准确性更好，为实现更加快速且高效的倒装焊焊点缺失缺陷检测提供了方法。

主权项

1.一种基于高频超声的倒装焊焊点缺失缺陷智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本芯片，所述样本芯片存在倒装焊焊点缺失缺陷；利用超声扫描显微镜获取所述样本芯片的C扫描图像；对所述样本芯片的C扫描图像进行自适应中值滤波和同态滤波得到处理后芯片图像，并将所述处理后芯片图像转化为二值芯片图像；基于相关系数法原理对所述二值芯片图像进行图像分割得到各个二值焊点图像，并对每个所述二值焊点图像进行特征提取获取特征向量；将提取出的各个所述二值焊点图像的特征向量输入极限学习机神经网络进行学习和预测得到焊点检测模型；利用所述焊点检测模型检测待测芯片中的倒装焊焊点缺失缺陷。