【芯片缺陷检测】基计算机视觉实现DIP芯片缺陷检测系统附GUI

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⛄ 内容介绍

传统方法对芯片表面缺陷检测,存在检测准确性低,检测速度慢的问题,针对上述问题,设计了一种基于图像处理的芯片表面缺陷检测系统,该系统分为3个部分,第一部分,对图像进行预处理,包括去除噪声和图像增强,第二部分,芯片位置检测和芯片缺陷的边缘提取,第三对芯片的表面缺陷进行区域分割和缺陷区域的像素测量.结果表明:本系统成功实现了芯片表面的缺陷检测,检测效率是人工检测的20多倍.

⛄ 部分代码

function [YY1 YY2] = selection (P1,B,p)

%P1 = population

%B = fitness values [1 x n]

% p = population size

[r1 c1]=find(B==max(B));

Y1(1,:)=P1(max(c1),:); %keep the best first

Fn(1,1)=1/B(1,max(c1)); % best fitness value

%determine total fitness for the poplulation

C=sum(B);

%Determine selection probablitiy

D=B/C;

%determine cumulative probablitiy

E = cumsum(D);

%generate a vector constaining normalised random numbers

N=rand(1);

d1=1;

d2=1;

while d2 <= p-1

   if N <= E(d1)

       Y1(d2+1,:)= P1(d1,:);

       Fn(1,d2+1)=1/B(1,d1);

       N=rand(1);

       d2 = d2 +1;

       d1=1;

   else

       d1 = d1 + 1;

   end

end

YY1=Y1;

YY2=Fn;

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 杨利, 陈柳松, 谢永超. 基于机器视觉的芯片引脚缺陷检测系统设计与实现[J]. 计算机测量与控制, 2021, 29(7):5.

[2] 曹深怡李笑勉文心妍谢子聪杨浩瀚. 基于机器视觉的LED芯片缺陷检测系统研究[J]. 现代制造技术与装备, 2021, 57(6):6-9,13.

[3] 费胜巍, 范晞. 一种SMT芯片缺陷检测系统与方法:, CN110333238A[P]. 2019.

[4] 李搏. 基于视觉芯片的编带内芯片外观缺陷检测系统[D]. 中国科学院大学.

[5] 周龙飞, 赵家昌, 刘晓东,等. 基于机器视觉的SMT芯片缺陷检测系统:, CN215493212U[P]. 2022.

⛳️ 完整代码

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