IC芯片表面标识自动识别虚拟仪器系统的设计
2012-12-27
芯片表面标记自动识别技术是芯片制造技术不断高速发展的要求，其中芯片表面标识主要包括厂商图标、序列号(包括英文字母及数字)等。由于自动识别技术具有极其重要的意义，一直以来，人们都对该技术的研究投入了大量的人力物力，并取得了卓有成效的进展。它可以应用于芯片性能自动检测领域，提高芯片测试效率，进而提高厂商的生产能力，具有十分广阔的应用前景。本系统使用NI的视觉系统开发工具构建，因而具有开发周期短、成本低等特点。系统综合运用了锐化、滤波、细化、特征识别等多种图像处理技术，成功地实现了从芯片自动跟踪定位、图像采集到图像预处理、骨架提取以及识别等一系列功能。
采集到的图像中夹杂有大量的噪声，这给图像的细化、识别等过程带来极大的困难，因此必须将它们滤除。图2所示为经过预处理之后的图像。系统采集到图像之后会自动对图像进行预处理，同时系统还支持手动图像处理，这主要是为了提高其在不同环境下的适应能力。如果用户对自动处理图像取得的效果不满意，可以打开图像手动处理程序，通过调整系统提供的图像处理函数的参数来获得较理想的图像质量。在进行手动处理的同时，系统将记录下用户使用过的图像处理函数及它们的参数，用户可以将这些参数保存到计算机中。因此，如果下一个待处理对象仍然是在该环境中，则可以调出这些参数，使用这些参数进行图像自动处理。
系统使用图4所示的方法提取特征量。其中有图像平面上纵、横、斜交叉的20条直线，这20条直线分别标记上1～20的序号。当图像平面上输入一个手写文字时，计算文字的各笔划与各条直线的相交次数，把他们作为该文字的特征量。设特征量数组为C，(方程1)中各个分量的值表示相应序号的特征直线与各笔划的相交次数。在提取特征值之前，系统先将分离出的文字图像逐一扩大为正方形，并且扩充之后文字仍然位于图像中心,使得斜向特征线更容易产生。
我们运用美国NI公司的LabVIEW、IMAQ Vision以及PXI等虚拟仪器技术，通过众多图像处理模块的功能实现，在较短时间内建立了一套完整的芯片表面标识自动识别系统。该系统能够自动定位跟踪摄像头视场中的芯片，将芯片剪切出来，然后通过一系列的图像处理过程，对芯片上的文字进行逐一提取，再对文字图像进行细化，最后系统通过文字的细化结果等获取图像的特征信息，并与标准模板进行匹配，从而完成对文字的识别。系统具有较广范围的适用性，能够完成包括厂商标志图标等对象的识别；还具有较高的实用价值，配合芯片自动测试系统，将极大提高生产能力和效率，因此具有极其广阔的应用前景。
来源 电能质量分析仪 http://www.hncsw.net/
采集到的图像中夹杂有大量的噪声，这给图像的细化、识别等过程带来极大的困难，因此必须将它们滤除。图2所示为经过预处理之后的图像。系统采集到图像之后会自动对图像进行预处理，同时系统还支持手动图像处理，这主要是为了提高其在不同环境下的适应能力。如果用户对自动处理图像取得的效果不满意，可以打开图像手动处理程序，通过调整系统提供的图像处理函数的参数来获得较理想的图像质量。在进行手动处理的同时，系统将记录下用户使用过的图像处理函数及它们的参数，用户可以将这些参数保存到计算机中。因此，如果下一个待处理对象仍然是在该环境中，则可以调出这些参数，使用这些参数进行图像自动处理。
系统使用图4所示的方法提取特征量。其中有图像平面上纵、横、斜交叉的20条直线，这20条直线分别标记上1～20的序号。当图像平面上输入一个手写文字时，计算文字的各笔划与各条直线的相交次数，把他们作为该文字的特征量。设特征量数组为C，(方程1)中各个分量的值表示相应序号的特征直线与各笔划的相交次数。在提取特征值之前，系统先将分离出的文字图像逐一扩大为正方形，并且扩充之后文字仍然位于图像中心,使得斜向特征线更容易产生。
我们运用美国NI公司的LabVIEW、IMAQ Vision以及PXI等虚拟仪器技术，通过众多图像处理模块的功能实现，在较短时间内建立了一套完整的芯片表面标识自动识别系统。该系统能够自动定位跟踪摄像头视场中的芯片，将芯片剪切出来，然后通过一系列的图像处理过程，对芯片上的文字进行逐一提取，再对文字图像进行细化，最后系统通过文字的细化结果等获取图像的特征信息，并与标准模板进行匹配，从而完成对文字的识别。系统具有较广范围的适用性，能够完成包括厂商标志图标等对象的识别；还具有较高的实用价值，配合芯片自动测试系统，将极大提高生产能力和效率，因此具有极其广阔的应用前景。
来源 电能质量分析仪 http://www.hncsw.net/
