一种提高晶粒表面缺陷检测准确性的方法研究

• 作者: 张东洋 朱奎锋 苏艳杰 赵春东 陈俭永 陈晓艳
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机视觉 形态学闭合重建 聚类 轮廓信息 缺陷检测
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 传感器信号处理
• 页码范围: 1013-1019
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2020.07.014

摘要

晶粒质量影响半导体芯片性能,针对晶粒表面缺陷检测的问题,本文提出了一种新的缺陷检测方法,能有效抑制图像噪声,提高缺陷检测准确性.首先,采用形态学闭合重建方法去除噪声干扰.然后,将重建图像灰度级别作为聚类样本,构建一个基于离差阵的K-means分割算法准则函数,不断更新聚类中心直至准则函数收敛,完成图像分割.最后,提取分割晶粒轮廓信息,根据轮廓间的差异性,利用轮廓相似度识别缺陷晶粒.对2937张晶粒图像进行处理并测试,结果表明:该方法能有效滤除了图像噪声,更准确更快速地进行图像分割,对良品检测准确率为100％,对三种典型表面缺陷的平均检测准确率为99.92％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓艳		45	240	10.0	13.0
2	赵春东		5	31	2.0	5.0
3	朱奎锋		1	0	0.0	0.0
4	苏艳杰		1	0	0.0	0.0
5	陈俭永		1	0	0.0	0.0
6	张东洋		3	1	1.0	1.0