一种提高晶粒表面缺陷检测准确性的方法研究

作者：赵春东; 朱奎锋; 苏艳杰; 陈俭永; 张东洋; 陈晓艳

来源：传感技术学报, 2020, 33(07): 1013-1019.

• 计算机视觉
• 形态学闭合重建
• 聚类
• 轮廓信息
• 缺陷检测

晶粒质量影响半导体芯片性能,针对晶粒表面缺陷检测的问题,本文提出了一种新的缺陷检测方法,能有效抑制图像噪声,提高缺陷检测准确性。首先,采用形态学闭合重建方法去除噪声干扰。然后,将重建图像灰度级别作为聚类样本,构建一个基于离差阵的K-means分割算法准则函数,不断更新聚类中心直至准则函数收敛,完成图像分割。最后,提取分割晶粒轮廓信息,根据轮廓间的差异性,利用轮廓相似度识别缺陷晶粒。对2 937张晶粒图像进行处理并测试,结果表明:该方法能有效滤除了图像噪声,更准确更快速地进行图像分割,对良品检测准确率为100%,对三种典型表面缺陷的平均检测准确率为99.92%。

• 单位
  天津科技大学; 自动化学院