[发明专利]一种像素-亚像素自反馈匹配视觉快速寻边寻点方法

说明书

本发明提供一种像素‑亚像素自反馈匹配视觉快速寻边寻点方法，所述的方法步骤如下：S1：读取待匹配图像，对待匹配图像进行灰度化预处理，得到灰度图像；S2：获取灰度图像的四个像素点的灰度值，并根据线性插值算法计算获得亚像素图像；S3：根据自反馈智能算法实现模板图像和亚像素图像中每个亚像素点的匹配，所述的自反馈智能算法根据智能调速规则和智能分辨率切换规则实现。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，更具体地，涉及一种像素-亚像素自反馈匹配视觉快速寻边寻点方法。

背景技术

后摩尔时代，新一代芯片器件的小型化、多功能化和集成化要求更先进的集成芯片封装技术。晶圆级芯片直接倒装封装技术作为一种先进封装技术，因其封装互连的特性受到广泛关注。晶圆级芯片直接倒装装备需要视觉对位系统能够实现毫秒微米级X、Y、θ三自由度偏差检测。视觉对位系统的核心是视觉检测算法，目前常见的模板匹配算法通常采取单一的像素或亚像素级遍历方式，忽略了匹配过程中对速度精度性能的实时调节优化，因此难以满足高精高效的芯片(晶圆)位置视觉检测应用需求。

针对这个问题，中南大学的邹中升和李建平研究了热超声的倒装键合视觉系统，在光路设计方面采用双CCD取向光路，另外提出芯片定位精度评价标准，并用平均法提高其精度，但针对定位速度并未做优化；上海交通大学的盛鑫军针对玻璃覆晶封装互连，开发基于图像的能量梯度提取和凸点边缘霍夫集算法的视觉检测系统，识别芯片耗时小于625ms，但并未对芯片定位精度做深入研究；王洲利用改进的GHT算法求得芯片位姿，并且在局部反光不均匀的条件下表现出较好的鲁棒性。

通过分析，传统模板匹配与亚像素插值图像在执行定位任务时的不足，传统模板匹配未充分利用匹配过程的信息，匹配速度恒定且像素与亚像素未关联，不仅耗时，不满足芯片封装过程中快速响应的要求，效率低与对位精度低，容易在匹配过程缺失图像像素信息，导致无法获取准确对位信息，从而导致芯片倒装的失效。

发明内容

本发明为克服上述现有技无法满足芯片封装过程中快速响应的要求，与对位精度低，容易在匹配过程缺失图像像素信息，导致无法获取准确对位信息的问题，提出了一种像素-亚像素自反馈匹配视觉快速寻边寻点方法，其能通过快速精准的进行实时调节优化，满足高精高效的芯片位置视觉检测应用需求。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：一种像素-亚像素自反馈匹配视觉快速寻边寻点方法，所述的方法步骤如下：

S1：读取待匹配图像，对待匹配图像进行灰度化预处理，得到灰度图像；

S2：获取灰度图像的四个像素点的灰度值，并根据线性插值算法计算获得亚像素图像；

S3：根据自反馈智能算法实现模板图像和亚像素图像中每个亚像素点的匹配, 所述的自反馈智能算法根据智能调速规则和智能分辨率切换规则实现。

优选地，步骤S2，所述的线性插值算法计算公式如下：

根据线性插值算法计算行方向插值的亚像素点E、F的灰度值，再计算列方向插值的亚像素点G的灰度值。

进一步地，所述的智能调速规则按如下公式规则实施：

其中，h_x表示更新前的匹配速度，单位：像素/次；h_x+t是更新后的速度； f_Δ(x,y)是与前一列方向匹配度f(x,y)的差值；δ_x是相似度阈值；c₁是加速度参数；c₂是减速度参数。

再进一步地，对于不同的相异度公式g(x,y)，通过以下公式转换为相似度公式：