r75xx检测框原理说明

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1、TR75xx檢測框原理介紹檢測框原理說明本章介紹關於各檢測框原理細部說明,包含內容如下:具位置定位能力的功能框灰階像數統計色差运算極性測試影像測試灰階投影定位VoidSolderExtraBlobPinWindowColorWindowPolarityPair幾何特徵比對標準化相關性比對AlignmentMissingWarpLeadWarp*Warp、Alignment僅具定位能力並無檢測效果,即當Warp、Alignment測試失敗時,不會產生不资料。*僅具定位能力的檢測框才能設定搜尋範圍。一、影像比對方法分類:影像比對方法並非直接使用標準影像與待測物影像做比對,

2、而是將標準影像以比對演算法解析後才與待測物影像比對,目前TR75XX所使用到的方法如下三種。方法一(Method1)–幾何學特徵比對將影像的輪廓特徵值記憶,並作為比對的特徵。[Missing]框即是使用此方法作比對,而[Warp]框也可以選擇使用本方法進行影像比對。Missing與Warp均採用幾何學特徵比對,首先,程式會將取得的標準影像找出灰階變異區域,以向量定義出境界線進而解析出輪廓特徵。如下:搜尋具灰階變化區域特徵輪廓做成由於此方法只採用了影像『輪廓』的特徵,故轉化為特徵後的樣本只具有輪廓特性,對於輪廓內部的灰階並沒有做比對。如下圖,兩樣本的本體中央灰階深淺

3、不同,左側較淺、右側為深,此兩著解析的特徵相同,故比對結果仍為PASS。樣本A樣本B1.由於本法採用輪廓特徵比對,故比較適合外型輪廓穩定且特徵顯著的元件,若該元件外型易變動則不適用。例如,R0201常會由於錫多而影響本體電極端輪廓線,造成誤判。另外,若元件影像與背景的差異太小,或太暗,過於模糊,由於特徵難以判定,故也不適用。2.太小的元件,解析出的輪廓可能較不穩定,可能會有較多誤判,此時可採用方法二,標準化相關性比對。方法二(Method2)–標準化相關性比對將影像灰階特徵記憶,並在待測影像之搜尋範圍內找尋最為相似的影像。[Lead]框即是使用此方法作比對,而[War

4、p]框也可以選擇使用本方法進行影像比對。Lead與Warp使用方法二標準化相關性比對。該方法會將標準影像與待測影像作逐點灰階比對,然後再透過演算法判定分數。標準影像待測物影像(PASS)待測物影像(FAIL)由於本法僅比較灰階分佈情況,與外型輪廓的顯著程度無關,故一般而言,灰階分佈比例固定的元件適合用此法做比對。1.ICPIN腳常使用此法檢測。2.過於細小的零件,由於特徵不易解析,故可使用此法。3.以Warp來說,可採用方法一與方法二,一般而言,由於方法二不需解析影像輪廓特徵,故可以獲得較高的比對分數,所以Warp常使用方法二。方法三(Method3)–投影特徵比對將

5、影像的灰階投影至兩軸後,以其投影的圖形作為比對的特徵。[Align]框即是使用此方法作比對。投影特徵比對目前僅用於Alignment框,Alignment為一定位用框,由於本身不具檢測功能,僅用於輔助其他檢測框定位,故當Alignment失敗的時候,並不會產生不良警告,也不有任何不良點記錄產生。如圖,為一ICPin腳的影像,投影特徵比對會統計X、Y方向的灰階值,並記錄該灰階值的分佈情形,由於亮帶的灰階值較高為波峰處,暗帶則為波谷。透過XY兩方向的比對達到定位目的。此種定位法比較適合用於灰階分佈對比明顯處,或灰階呈現柵狀分佈的影像。二、各類檢測框說明:A具定位功能框:1

6、.MissingMissing原理:影像比對方法使用幾何學特徵比對(方法一),具有以下判別能力:影像分數、偏移距離量測、歪斜角度量測、極性判別以及中心灰階偏差判別。影像擷取:◎由於程式會先由標準影像中抽出特徵才做比較,以CHIP類零件為例,建議在周邊保留2pixel左右邊界,可使抽出的特徵較為顯著,檢測較為穩定。◎每個Missing除原本標準影像外,可增加代料影像,代料影像的數目並無特別限制。◎當Missing具有數個代料影像的時候,程式會先取用第一個測試結果為PASS的影像分數為測試結果。參數設定:nSimilarity–待測影像與標準影像之相似度標準。缺件、立碑與

7、較為嚴重的損件可由此參數的測試結果檢出。缺件立碑nShiftX–待測元件之X方向位移的容許程度。偏移nShiftY–待測元件之Y方向位移的容許程度。nRotation–待件元件之旋轉角度的容許程度。歪斜nLevelCheck–勾選表示[LevelDifference]功能開啟。nLeveldifference–系統會檢測[Missing]框正中央10x10畫素區域的灰階平均值。舉例而言,若標準元件對於灰階值學習的結果為100,而參數設定為35,表示待測元件的檢測結果若大於135或小於65都會顯示為瑕疵。10010<65不良標準nPolarityC

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