cog中的acf粒子光学自动检测技术研究

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1、４各种成＊赛ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳＣＩＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＯＦＣＨＩＮＡ硕±学位论文ＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳｉｋｉｍｊＭｆＮ＇＼ｋ＼ｋＩＫ痛＂響＇．■Ｖ论文题目ＣＯＧ中的ＡＣＦ粒子光学自动检测技术妍究ＩＢＵｔｅ＇Ｉ１野学科专业光学工程学号２０１３２１０５０３３０作者姓名胡勇指导教师张利就副研究员ＨＢｂ独剑性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得

2、的研究成果。据我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。－。、作者签名；Ｍｌ；年月１曰曰期／（论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁蟲，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可Ｗ将学位论文的全部或部分内容

3、编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名：签：娘作者名的导师料：日期一／焊主月日＾分类号密级注1UDC学位论文COG中的ACF粒子光学自动检测技术研究胡勇指导教师张利勋副研究员电子科技大学成都申请学位级别硕士学科专业光学工程提交论文日期2016.04论文答辩日期2016.05学位授予单位和日期电子科技大学2016年6月答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。THERESEARCHONACFPARTICLES’

4、AUTOMATICOPTICALINSPECTIONTECHNOLOGYINCOGAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:OpticalEngineeringAuthor:YongHuAdvisor:Associateresearcher:LiXunZhangSchool:SchoolofOptoeletronicInformation摘要摘要电子产品的飞速发展使得液晶器件的应用范围变得十分广泛。液晶器件的工艺流

5、程较为复杂，在各个生产环节都可能出现缺陷，自动检测的难度很大，所以在液晶器件的缺陷检测方面多为人工检测。随着科技的进步，人们对自动化的需求越来越大，人工检测形式已经满足不了市场需求，所以近年来工业生产的自动化一直是各个行业的研究重点，这也是行业转型的必然性。市场上多数IC（IntegratedCircuit）器件和液晶盒玻璃的连接使用的是晶粒-玻璃接合技术（ChiponGlass,COG），COG中使用一种各向异性导电膜（AnisotropicconductiveFilm,ACF）连接IC器件和液晶盒玻璃。目前检测方式主要是人工

6、通过显微镜查看位于液晶盒玻璃引脚上的ACF导电粒子数来进行检测，这种检测方式效率极低，而且出错概率很大。本文研究的ACF粒子自动检测方法能很好地解决人工检测的不足，检测效率和正确率满足工业现场检测标准。本文首先对ACF在COG中的使用做了简要介绍，提出基于机器视觉的方式来进行检测。在机器视觉检测中，主要采用自动光学检测，较为安全可靠。其次，对ACF粒子图像进行分析。粒子图像包含灰度局部极大值和灰度局部极小值，根据灰度值的极大值和极小值的变化特征检测粒子。最后，分析粒子个数和粒子区域面积的关系，得出粒子个数和粒子区域面积成正比的结

7、论。以此为依据，提出了一种基于粒子区域面积的检测方法。因为ACF粒子灰度局部极大值和局部极小值出现的位置相对固定，本文使用了一种按照光照方向的差值法来增强图像，增强后的粒子图像特征更为明显，给检测带来了极大便利。基于粒子面积的检测方法不依赖某一特定像素点的灰度值，所以适用性很广，在图像噪声很严重的情况下依然有较好的检测效果。本文的特点在于针对粒子图像，提出了两种新的检测算法，在效率上高于传统的模板匹配法。通过对算法的加速，本算法的效率比模板匹配法高20倍左右，完全满足工业上的自动检测需求。据我们查阅国内外重要数据库的结果，使用这

8、两种方法对ACF粒子进行检测国内未见报道。关键词：晶粒-玻璃接合技术，各向异性导电膜，图像处理，机器视觉，自动光学检测IABSTRACTABSTRACTWiththerapiddevelopmentofelectronicproducts,liquidcryst