[发明专利]半导体焊线缺陷检测方法、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种半导体焊线缺陷检测方法，其特征在于，包括：

通过光谱共焦3D成像系统扫描半导体焊线产品，得到半导体初始点云，所述半导体焊线产品中包含N个半导体物料，各个半导体物料中包含K条半导体焊线，所述N和所述K为大于1的整数；

对所述半导体初始点云进行点云过滤处理，获取半导体检测点云；

对所述半导体检测点云进行图像转换处理，获取可视化深度图，所述可视化深度图中像素点的深度值对应表示为所述像素点的像素值；

所述对所述半导体检测点云进行图像转换处理，包括：

根据所述半导体检测点云的水平坐标极值确定所述可视化深度图中各像素点的面积，所述水平坐标极值包括X轴极值以及Y轴极值；

所述可视化深度图中包含M个像素点，各个像素点的像素值根据所述半导体检测点云中水平坐标数据与各个像素点分别对应的水平坐标数据相同的区域位置的高度数据确定，所述高度数据根据所述半导体检测点云获取得到，所述M为大于1的整数，所述水平坐标数据包括X轴坐标数据以及Y轴坐标数据；

根据各个像素点的像素值以及各个像素点的面积生成所述可视化深度图；

在所述可视化深度图中提取出待测半导体焊线的焊线检测图像；

根据所述焊线检测图像建立焊线检测点云，所述焊线检测点云中包含所述待测半导体焊线的形态特征数据；

将所述焊线检测点云与标准焊线点云对比，所述标准焊线点云根据焊线标准形态数据范围生成，若所述焊线检测点云与所述标准焊线点云不匹配，则判断所述待测半导体焊线存在缺陷。

2.根据权利要求1所述的半导体焊线缺陷检测方法，其特征在于，

所述根据所述半导体检测点云的水平坐标极值确定所述可视化深度图中各像素点的面积，包括：

设定长度分辨率以及宽度分辨率；

根据所述长度分辨率以及所述X轴极值计算像素点长度；

根据所述宽度分辨率以及所述Y轴极值计算像素点宽度；

根据所述像素点长度以及所述像素点宽度计算所述像素点面积。

3.根据权利要求1所述的半导体焊线缺陷检测方法，其特征在于，

所述在所述可视化深度图中提取出待测半导体焊线的焊线检测图像，包括：

通过模板匹配算法在所述可视化深度图中分别提取出所述N个半导体物料分别对应的半导体物料检测图像；

通过DeepLabV3+根据训练数据集训练得到的网络模型在所述半导体物料检测图像中进行提取，得到所述待测半导体焊线的所述焊线检测图像；

所述焊线检测图像中包含W个像素点，所述W为大于1且小于M的整数。

4.根据权利要求3所述的半导体焊线缺陷检测方法，其特征在于，

所述得到所述待测半导体焊线的所述焊线检测图像之后，包括：

将所述焊线检测图像中包含的像素点个数与像素点数阈值对比，所述像素点数阈值为满足检测要求的最小像素点数量，所述像素点数阈值为大于1的整数；

若所述W大于所述像素点数阈值，则执行所述根据所述焊线检测图像建立焊线检测点云的步骤；

若所述W小于所述像素点数阈值，则对所述W个像素点进行双边插值，直至所述W大于所述像素点数阈值。

5.根据权利要求1所述的半导体焊线缺陷检测方法，其特征在于，

所述根据所述焊线检测图像建立焊线检测点云，包括：

根据所述焊线检测图像中各个像素点的像素值以及各个像素点对应的水平坐标数据建立所述焊线检测点云；

根据所述焊线检测点云获取所述待测半导体焊线的形态特征数据，所述形态特征数据包括焊线高度和焊线端点距离。

6.根据权利要求5所述的半导体焊线缺陷检测方法，其特征在于，

所述将所述焊线检测点云与标准焊线点云对比，包括：

将所述待测半导体焊线的所述形态特征数据与所述焊线标准形态数据范围对比；

若所述焊线高度小于标准高度数据范围的下限值，则判断所述待测半导体焊线存在塌陷缺陷；

若所述焊线高度大于标准高度数据范围的上限值，则判断所述待测半导体焊线存在弧高缺陷；

若所述焊线端点距离大于标准焊线端点距离范围的上限值，则判断所述待测半导体焊线存在断线缺陷。