[发明专利]半导体硅晶柱内部瑕疵影像检测设备及方法在审
申请号: | 201910995434.2 | 申请日: | 2019-10-18 |
公开(公告)号: | CN110579486A | 公开(公告)日: | 2019-12-17 |
发明(设计)人: | 林火旺;刘立清;廖文民 | 申请(专利权)人: | 东莞市庆颖智能自动化科技有限公司 |
主分类号: | G01N21/88 | 分类号: | G01N21/88;G01N21/89;G01N21/01 |
代理公司: | 35203 厦门市新华专利商标代理有限公司 | 代理人: | 吴成开;徐勋夫 |
地址: | 523000 广东省东莞市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 转环 半导体硅 打标装置 取像装置 出料槽 电控箱 进料槽 晶柱 第一驱动机构 运转空间 瑕疵 传送装置 检测设备 全面检测 竖向设置 瑕疵影像 有机架 拍照 切割 转动 避开 运转 配合 | ||
1.一种半导体硅晶柱内部瑕疵影像检测设备,其特征在于:包括有机架、电控箱、转环装置、取像装置以及打标装置;该机架上具有进料槽和出料槽,该进料槽和出料槽中均设置有传送装置,出料槽与进料槽之间形成有运转空间;该电控箱设置于机架上,前述传送装置与电控箱连接;该转环装置竖向设置于机架内并位于运转空间中,转环装置包括有转环和第一驱动机构,该第一驱动机构与电控箱连接并带动转环运转;该取像装置和打标装置均设置于转环上随转环转动,取像装置和打标装置均连接电控箱并朝向转环的旋转中心。
2.根据权利要求1所述的半导体硅晶柱内部瑕疵影像检测设备,其特征在于:所述出料槽中设置有用于对准半导体硅晶柱的测距传感器,测距传感器连接电控箱。
3.根据权利要求1所述的半导体硅晶柱内部瑕疵影像检测设备,其特征在于:所述进料槽和出料槽中均分布有多个便于透明载盘移动的滚轮,进料槽与出料槽之间的距离小于透明载盘的长度。
4.根据权利要求1所述的半导体硅晶柱内部瑕疵影像检测设备,其特征在于:所述机架上具有两升降平台,该进料槽和出料槽分别位于对应的升降平台上,每一升降平台均由一升降机构带动而上升或下降,升降机构连接电控箱。
5.根据权利要求1所述的半导体硅晶柱内部瑕疵影像检测设备,其特征在于:所述转环上设置有背光源,该背光源与控制箱连接,且背光源与取像装置彼此径向相对设置,取像装置包括有支架、摄像头和第三驱动机构,该支架固定在转环上,该摄像头可径向来回活动地设置于支架上并与电控箱连接;该第三驱动机构设置于支架上并带动摄像头径向来回活动,第三驱动机构连接电控箱。
6.根据权利要求1所述的半导体硅晶柱内部瑕疵影像检测设备,其特征在于:所述打标装置包括有支架、激光镭射头和第四驱动机构,该支架固定在转环上,该激光镭射头可轴向来回活动地设置于支架上,激光镭射头连接电控箱,该第四驱动机构设置于支架上并带动激光镭射头轴向来回活动,第四驱动机构连接电控箱。
7.一种半导体硅晶柱内部瑕疵影像检测方法,其特征在于:采用如权利要求1-6任一项的所述的半导体硅晶柱内部瑕疵影像检测设备,由取像装置获取影像后对影像进行处理,包括有以下步骤:
(1)采用灰度值线性拉伸的方法来获取对比度均衡的影像,算法如下:
(2)对影像进行边缘处理。
8.根据权利要求7所述的半导体硅晶柱内部瑕疵影像检测方法,其特征在于:所述步骤(2)在边缘处理之前采用局部直方图统计增强的算式来增强低对比度的区域,将明亮区保持不变而将较暗的影像进行二次强化;
g1(x,y)表示在图像任意坐标(x,y)处的像素值,g2(x,y)表示这些坐标处相应增强的像素值,则对于X=0,1,2,…,M-1,y=0,1,2,….,N-1,有以下算式:
E,k0,k1,k2是规定的参数;mg是输入图像的灰阶全局均值;σg是输入图像的灰阶标准差;和分别是灰阶局部均值及局部灰阶标准差;M,N是图像的行与列;
经测试统计结论,参数值分别为E=4.0,k0=0.4,k1=0.02,k2=0.4;
局部区域Sxy的大小设为最小3×3 pixels。
9.根据权利要求7所述的半导体硅晶柱内部瑕疵影像检测方法,其特征在于:所述影像边缘处理使用Marr-Hildreth边缘处理算法:
高斯拉普拉斯滤波器(LoG):
由LoG滤波器与输入图像的每一个坐标图像进行换算:
10.根据权利要求7所述的半导体硅晶柱内部瑕疵影像检测方法,其特征在于:进一步包括有以下步骤:
(3)腐蚀处理,去除孤立像素,避免干扰:
B是一个3x3像素的结构元;
A是具z个像素的受处理的影像;
Ac是A的补集;
是空集;
(4)膨胀处理,还原团块影像面积:
B是一个3×3像素的结构元;
A是具z个像素的受处理的影像;
(5)Labeling建立团块影像标签化:
Smn的大小设为3×3pixels;
当时,kn=kn-1+1;n为正整数;
检查判断:计算标签化团块影像面积、周长、外切长、外切宽是否超过标准阈值。
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