一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法
2023-06-09 13:59:46
專利名稱：一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法
技術領域：
本發明所述的技術方案屬於數字圖像處理技術領域和機器視覺領域，具體的講， 是屬於一種自動檢測分類識別矩形石英晶片中的缺陷的圖像處理方法領域，依據國際專利 分類法，屬於G06T —般的圖像數據處理或產生，H01B3/08石英。
背景技術：
石英晶體諧振器有廣泛的用途，是任何涉及頻率和計時的電子信息產品中必不可 少的組成部件，石英晶體諧振器的核心是石英晶片。石英晶片在生產過程中，要經過切割、研磨等多道生產工序，因而可能產生崩邊、 邊緣不齊、斷條、炸口、劃痕、炸心、陰影等缺陷。具有缺陷的石英晶片的性能會下降甚至完 全失效，因此，必須對石英晶片進行缺陷檢測，將具有缺陷的石英晶片剔除；另外，不同的缺 陷可能反映不同生產工序中存在的問題，為了定位存在問題的工序，還需要對缺陷的類型 進行分類識別。在目前的生產過程中，都是依靠人工，通過目視方法檢測石英晶片的缺陷。這樣的 方法存在著以下問題1.檢測結果缺乏準確性和一致性；2.工作效率低；3.造成嚴重的視力傷害；4.難以對缺陷的類型進行分類識別。就整體而言，此前，尚未發現用於自動檢測和分類識別石英晶片缺陷或其它物品 因機械加工造成缺陷的相關文獻。本發明包括了直線檢測、圖像分割等多個技術步驟。現有的直線檢測技術，如我國專利申請號為200910005674.x，名稱為《醫學超 聲圖像直線檢測方法》，它是一種直線檢測方法先在圖像中選取感興趣區域，再在該區域 中以整數N為間隔選取像素列，然後找出每個像素列中的邊緣點，最後採用隨機抽樣一致 性算法對找出的邊緣點進行計算，並根據計算結果選取一條直線作為檢測到的直線。其不足是(1)需要人工確定圖像中的感興趣區域，不能實現全自動檢測，同時影 響了檢測速度。( 整數N的選取依靠個人經驗。( 當直線的斜率較大時，會發生檢測錯 誤或者不能檢出。(4)人為去掉了很多有用信息，致使檢測結果的可靠性降低。(5)不能檢 測多條直線。現有的圖像分割技術，如我國專利號為200710052271. 1，名稱為《一種基於屬 性直方圖的圖像分割方法》，它是一種圖像分割方法先輸入圖像，再對圖像進行灰度壓縮， 再對灰度壓縮圖像進行灰度空間分布密度概率矩陣計算，再基於灰度空間分布密度概率矩 陣，進行灰度壓縮圖像的一維灰度空間分布屬性直方圖，然後利用最大熵圖像分割方法確 定圖像的分割閾值，最後用該分割閾值對灰度壓縮圖像進行分割。其不足是(1)認為目標和背景的灰度一定有區別，因而要尋找必定存在的分割 閾值，以將目標與背景分割開來。但目標(特別是透明的目標)和背景有可能相互融入，此種情況下，分割閾值是不存在的。( 沒有利用目標的先驗信息。( 計算步驟多，計算量 大，因而速度較慢。當僅進行圖像分割時，尚可以滿足實時的要求，如果還有其它多個處理 步驟，則不能實時。
發明內容
本發明的目的是為了克服目視檢測石英晶片缺陷存在的問題，提供了一種依靠計 算機對矩形石英晶片缺陷進行自動檢測和分類識別的圖像處理方法，以保證石英晶片缺陷 檢測結果的準確性和一致性，提高工作效率，避免視力傷害，還可以對石英晶片缺陷類型進 行準確分類識別。本發明的目的是這樣實現的對已經獲取的矩形石英晶片原始圖像，矩形石英晶 片缺陷自動檢測分類識別的圖像處理方法包括下列步驟1、用計算機在原始圖像中提取矩 形石英晶片的長邊並計算其斜率；2、進行圖像旋轉，使矩形石英晶片的長邊在圖像中呈水 平走向；3、進行圖像分割，從背景中分離出矩形石英晶片目標；4、基於矩形石英晶片目標 及其相關參數，建立矩形石英晶片模板；5、外圍斷條缺陷的檢測和識別；6、外圍邊緣不齊 缺陷的檢測和識別；7、外圍崩邊缺陷的檢測和識別；8、邊緣處崩邊缺陷的檢測和識別；9、 邊緣處邊緣不齊缺陷的檢測和識別；10、邊緣處炸口缺陷的檢測和識別；11、邊緣處劃痕缺 陷的檢測和識別；12、內部炸心缺陷的檢測和識別；13、內部劃痕缺陷的檢測和識別；14、內 部陰影缺陷的檢測和識別。本發明的優點和積極效果(1)可以保證矩形石英晶片缺陷檢測的準確性和一致性。試驗表明(試驗採用了 100個矩形石英晶片作為樣品，其中50個無缺陷，其餘50個有缺陷，而且各種缺陷類型都包 含其中)，按照本發明，對石英晶片缺陷的正確檢出率為100%。(2)可以對矩形石英晶片缺陷的類型進行正確的分類識別。試驗表明(試驗採用 了 100個矩形石英晶片作為樣品，其中50個無缺陷，其餘50個有缺陷，而且各種缺陷類型 都包含其中)，按照本發明，對矩形石英晶片缺陷類型分類識別的正確率達到95%以上。(3)可以提高工作效率。在試驗採用的計算機軟硬環境下，按照本發明，檢測一片 矩形石英晶片的時間不超過0.2秒，而熟練工人目視檢測一片矩形石英晶片的平均時間在 2秒以上。(4)無視力傷害。按照本發明，對矩形石英晶片的缺陷檢測和分類識別完全由計算 機系統自動進行，不存在視力傷害。而如果由工人進行目視檢測，由於視力受到嚴重傷害， 一名工人最多能夠從事該項工作兩年。
圖1是本發明矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法的工作流程圖。圖2是在原始圖像中提取矩形石英晶片的長邊並計算其斜率的工作流程圖。圖3是進行圖像分割，從背景中分離出矩形石英晶片目標的工作流程圖。圖4是基於矩形石英晶片目標及其相關參數，建立矩形石英晶片模板的工作流程 圖。圖5是外圍斷條缺陷的檢測和識別的工作流程圖。
圖6是外圍邊緣不齊缺陷的檢測和識別的工作流程圖。圖7是外圍崩邊缺陷的檢測和識別的工作流程圖。圖8是邊緣處崩邊缺陷的檢測和識別的工作流程圖。圖9是邊緣處邊緣不齊缺陷的檢測和識別的工作流程圖。圖10是邊緣處炸口缺陷的檢測和識別的工作流程圖。圖11是邊緣處劃痕缺陷的檢測和識別的工作流程圖。圖12是內部炸心缺陷的檢測和識別的工作流程圖。圖13是內部劃痕缺陷的檢測和識別的工作流程圖。圖14是內部陰影缺陷的檢測和識別的工作流程圖。圖15是實施例1中已經獲取的矩形石英晶片原始圖像。圖16是實施例1中旋轉之後的矩形石英晶片圖像。圖17是實施例1中第一次實施步驟330) 步驟380)得到的結果。圖18是實施例1中第二次實施步驟330) 步驟380)得到的結果。圖19是實施例1中第三次實施步驟330) 步驟380)得到的結果。圖20是實施例1中從背景中分離出的矩形石英晶片目標。圖21是實施例1中的矩形石英晶片目標及其對應的矩形石英晶片模板。圖22是實施例1中發現並標識出的外圍的崩邊缺陷。
具體實施例方式下面結合附圖和實施例對本發明作進一步描述。圖1為本矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法工作流程圖。從圖1中可以看 出，對已經獲取的矩形石英晶片原始圖像，矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別的圖 像處理方法包括下列步驟步驟10)、用計算機在原始圖像中提取矩形石英晶片的長邊並計算其斜率；步驟20)、進行圖像旋轉，使矩形石英晶片的長邊在圖像中呈水平走向；步驟30)、進行圖像分割，從背景中分離出矩形石英晶片目標；步驟40)、基於矩形石英晶片目標及其相關參數，建立矩形石英晶片模板；步驟50)、外圍斷條缺陷的檢測和識別；步驟60)、外圍邊緣不齊缺陷的檢測和識別；步驟70)、外圍崩邊缺陷的檢測和識別；步驟80)、邊緣處崩邊缺陷的檢測和識別；步驟90)、邊緣處邊緣不齊缺陷的檢測和識別；步驟AO)、邊緣處炸口缺陷的檢測和識別；步驟B0)、邊緣處劃痕缺陷的檢測和識別；步驟CO)、內部炸心缺陷的檢測和識別；步驟DO)、內部劃痕缺陷的檢測和識別；步驟E0)、內部陰影缺陷的檢測和識別。圖2為在原始圖像中提取矩形石英晶片的長邊並計算其斜率(即步驟10))的工作流程圖。從圖2中可以看出，步驟10)中包括步驟110)、使用Prewitt算子對原始圖像進行邊緣檢測。步驟120)、計算邊緣檢測結果圖像的平均灰度值，根據該灰度值設置適當的門限， 對邊緣檢測結果圖像進行二值化處理。步驟130)、使用Thin算子對二值化處理結果圖像進行細化處理。步驟140)、用細化處理結果圖像中的每兩個非零點(非零點對)確定一條直線，計 算並保存每條直線的用最簡整數分式表示的斜率(以下也簡稱為整數斜率)。步驟150)、對取相同整數斜率的直線進行計數，得到取各種整數斜率的直線的數 目，找出其中最大的數目Nmax，Nfflax對應的直線的整數斜率記作KNmax，Nfflax對應的直線集合記 作 L {kNmax}。步驟160)、針對確定L{kNmax}中直線的每一個非零點對，計算該直線的用最簡整數 分式表示的截距(以下也簡稱為整數截距)。步驟170)、對L{kNmax}中取相同整數截距的直線歸類，每一類代表一條直線，分別 記作Li (i = 1，2，3，…，m)，Li對應的非零點對集合記作Li { (Df, Dl) }，Li { (Df, Dl) }中非零 點對的數目記作Numi (D)。步驟180)、如果m大於一定的數值，而且沒有任何一個Numi (D)具有絕對的優勢， 則基於Li { (Df, Dl) }，計算Li上非零點對構成的最大直線段長度，記作Length (Li)，最大直線 段長度對應的非零點對記作(Df，D山。以各個(Df，D山中的非零點重新進行兩兩組合，構 成多個新的非零點對，再計算整數斜率，再對取相同整數斜率的直線進行計數，得到取各種 整數斜率的直線的數目，找出其中最大的數目LNmax，LNfflax對應的直線的整數斜率記作1%_。 kLNfflax即為矩形石英晶片的長邊的斜率。如果m不大於一定的數值N。，或者有一個Numi (D)具有絕對的優勢，則直接執行步 驟 190)。步驟190)、如果m不大於Ne，而且Numi (D)最大，則第i條直線的斜率即為矩形石 英晶片的長邊的斜率；如果m大於N。，但有一個Numi (D)具有絕對的優勢，則第i條直線的 斜率即為矩形石英晶片的長邊的斜率。圖3為進行圖像分割，從背景中分離出矩形石英晶片目標(即步驟30))的工作流 程圖。從圖3中可以看出，步驟30)中包括步驟310)、使用Prewitt算子對旋轉之後的矩形石英晶片圖像進行邊緣檢測。步驟320)、計算邊緣檢測結果圖像的平均灰度值，記為few。步驟330)、用可變門限係數(可變門限係數記作Ef，其初始值可以設為一個較大 的數值)乘以Gav作為門限，對邊緣檢測結果圖像進行二值化處理，即將灰度值大於門限的 點置成白色，灰度值小於門限的點置成黑色。步驟340)、對二值化處理結果圖像的白色區域進行區域標記，只保留其中最大的 白色區域，而將其他區域置成黑色。步驟350)、對區域標記結果圖像進行黑白反轉，對黑白反轉結果圖像的白色區域 進行區域標記，保留其中最大的白色區域，而將其他區域置成黑色。步驟360)、判斷步驟350)產生的結果圖像中的黑色區域是否封閉，如果封閉則執 行步驟370)。如果不封閉，則直接執行步驟390)
步驟370)、計算黑色區域面積。步驟380)、將黑色區域的面積與實際目標門限&進行比較，如果不小於&，則結束 步驟30)(該黑色區域就是矩形石英晶片目標)；如果小於&，則執行步驟390)。步驟390)、將可變門限係數Ef減0. 5，再回到步驟330)，繼續進行處理。圖4為基於矩形石英晶片目標及其相關參數，建立矩形石英晶片模板(即步驟 40))的工作流程圖。從圖4中可以看出，步驟40)中包括步驟410)、取出矩形石英晶片目標(其長邊已經處於水平方向)的邊界點，產生矩 形石英晶片目標邊界點集合S{PE}。步驟420)、對於圖像解析度為mXn的情況，定義一個含m個元素的數組row並清 零，row的下標的合法範圍為1 m ；定義一個含η個元素的數組column，column的下標的 合法範圍為1 η。步驟430)、將S{PE}中的點進行兩兩比較，如果兩個點的行坐標之差為零，則將數 組row中以該行坐標為下標的元素值加一；同樣，如果兩個點的列坐標之差為零，則將數組 column中以該列坐標為下標的元素值加一。步驟440)、在數組row的各個元素中尋找最大值，該最大值對應的下標即為矩形 石英晶片模板的一條長邊的行坐標，記作11。在數組row的各個元素中尋找次最大值，如果該次最大值對應的下標與11之差的 絕對值dw滿足下式dw < TW 士 WE(1)式中TW_矩形石英晶片的標稱寬度，單位為像素WE-矩形石英晶片寬度的公差，單位為像素則該次最大值對應的下標就是矩形石英晶片模板的另一條長邊的行坐標。如果(1)式不滿足，則在數組row的各個元素中尋找再次最大值，直到(1)式滿 足。矩形石英晶片模板的另一條長邊的行坐標記作12。步驟450)、在數組column的各個元素中尋找最大值，該最大值對應的下標即為矩 形石英晶片模板的一條寬邊的列坐標，記作《1。在數組column的各個元素中尋找次最大值，如果該次最大值對應的下標與wl之 差的絕對值dl滿足下式dl 彡 TL 士 LE(2)式中TL_矩形石英晶片的標稱長度，單位為像素LE-矩形石英晶片長度的公差，單位為像素則該次最大值對應的下標就是矩形石英晶片模板的另一條寬邊的列坐標。如果(2)式不滿足，則在數組column的各個元素中尋找再次最大值，直到(2)式 兩足。矩形石英晶片模板的另一條寬邊的列坐標記作w2。步驟460)、用y = 11和y = 12確定兩條水平直線，用χ = wl和χ = w2確定兩條 垂直直線，此四條直線圍成的封閉區域即為矩形石英晶片模板。圖5為外圍斷條缺陷的檢測和識別(即步驟50))的工作流程圖。從圖5中可以看出，步驟50)中包括步驟510)、將矩形石英晶片實際目標與矩形石英晶片模板相比較，如果在模板的 範圍內，矩形石英晶片實際目標有缺少的部分，則將其標為白色，然後對這些白色區域進行 區域標記。步驟520)、取出步驟510)產生的白色區域中的面積最大者，如果該白色區域的面 積大於斷條面積門限值(記作ebas)，則存在斷條缺陷。圖6為外圍邊緣不齊缺陷的檢測和識別(即步驟60))的工作流程圖。從圖6中 可以看出，步驟60)中包括步驟610)、將矩形石英晶片實際目標與矩形石英晶片模板相比較，如果在模板的 範圍內，矩形石英晶片實際目標有缺少的部分，則將其標為白色，然後對這些白色區域進行 區域標記。步驟620)、保留步驟610)產生的白色區域中面積大於門限值euas的區域。步驟630)、在保留下來的白色區域中尋找面積最大者，計算其圓度。步驟640)、判斷圓度是否大於圓度門限值eurs。如果是，則該白色區域就是外圍 的邊緣不齊缺陷，結束步驟60)；如果否，則執行步驟650)。步驟650)、判斷是否還有保留下來的白色區域。如果是，則執行步驟660)；如果 否，則結束步驟60)。步驟660)去除當前進行圓度判斷的白色區域，執行步驟630)。圖7為外圍崩邊缺陷的檢測和識別(即步驟70))的工作流程圖。從圖7中可以 看出，步驟70)中包括步驟710)、將矩形石英晶片實際目標與矩形石英晶片模板相比較，如果在模板的 範圍內，矩形石英晶片實際目標有缺少的部分，則將其標為白色，然後對這些白色區域進行 區域標記。步驟720)、保留步驟710)產生的白色區域中面積大於門限值edas的區域。步驟730)、在保留下來的白色區域中尋找面積最大者，計算其圓度。步驟740)、判斷圓度是否小於圓度門限值edrs，如果是，則該白色區域就是外圍 的崩邊缺陷，結束步驟70)；如果否，則執行步驟750)。步驟750)、判斷是否還有保留下來的白色區域。如果是，則執行步驟760)；如果 否，則結束步驟70)。步驟760)去除當前進行圓度判斷的白色區域，執行步驟730)。圖8為邊緣處崩邊缺陷的檢測和識別(即步驟80))的工作流程圖。從圖8中可 以看出，步驟80)中包括步驟810)、按一定的像素數ScL將矩形石英晶片模板向其中心收縮，得到矩形石 英晶片大輔助模板。矩形石英晶片大輔助模板的用途是避免截取正常邊緣。步驟820)、將矩形石英晶片實際目標的封閉邊緣與矩形石英晶片大輔助模板(全 白)相比較，取出兩者都是白色的部分進行區域標記。步驟830)、保留步驟820)產生的白色區域中面積大於門限值hdas的區域。步驟840)、在保留下來的白色區域中尋找面積最大者，計算其圓度。步驟850)、判斷圓度是否小於門限值hdrs，如果是，則執行步驟880)；如果否，則執行步驟860)。步驟860)、判斷是否還有保留下來的白色區域。如果是，則執行步驟870)；如果 否，則結束步驟80)。步驟870)、去除當前進行圓度判斷的白色區域，執行步驟840)。步驟880)、判斷滿足圓度條件的白色區域是否位於矩形石英晶片某個邊的一定距 離Dis的範圍內。如果是，則該區域是邊緣處的崩邊缺陷，結束步驟80)；如果否，執行步驟 860)。圖9為邊緣處邊緣不齊缺陷的檢測和識別(即步驟90))的工作流程圖。從圖9 中可以看出，步驟90)中包括步驟910)、按一定的像素數ScL將矩形石英晶片模板向其中心收縮，得到矩形石 英晶片大輔助模板。矩形石英晶片大輔助模板的用途是避免截取正常邊緣。步驟920)、將矩形石英晶片實際目標的封閉邊緣與矩形石英晶片大輔助模板(全 白)相比較，取出兩者都是白色的部分進行區域標記。步驟930)、保留步驟920產生的白色區域中面積大於門限值huas的區域。步驟940)、在保留下來的白色區域中尋找面積最大者，計算其圓度。步驟950)、判斷圓度是否大於門限值hurs，如果是，則執行步驟980)；如果否，則 執行步驟960)。步驟960)、判斷是否還有保留下來的白色區域。如果是，則執行步驟970)；如果 否，則結束步驟90)。步驟970)、去除當前進行圓度判斷的白色區域，執行步驟940)。步驟980)、判斷滿足圓度條件的白色區域是否位於矩形石英晶片某個邊的一定距 離Dis的範圍內。如果是，則該區域是邊緣處的邊緣不齊缺陷，結束步驟90)；如果否，執行 步驟960)。圖10為邊緣處炸口缺陷的檢測和識別(即步驟AO))的工作流程圖。從圖10中 可以看出，步驟AO)中包括步驟A10)、按一定的像素數ScL將矩形石英晶片模板向其中心收縮，得到矩形石 英晶片大輔助模板。矩形石英晶片大輔助模板的用途是避免截取正常邊緣。步驟A20)、將矩形石英晶片實際目標的封閉邊緣與矩形石英晶片大輔助模板(全 白)相比較，取出兩者都是白色的部分進行區域標記。步驟A30)、保留步驟A20)產生的白色區域中面積大於門限值hras的區域。步驟A40)、在保留下來的白色區域中尋找面積最大者，計算其圓度。步驟A50)、判斷圓度是否大於圓度門限值hrrs，如果是，則執行步驟A80)；如果 否，則執行步驟A60)。步驟A60)、判斷是否還有保留下來的白色區域。如果是，則執行步驟A70)；如果 否，則結束步驟AO)。步驟A70)、去除當前進行圓度判斷的白色區域，執行步驟A40)。步驟A80)、判斷滿足圓度條件的白色區域是否延伸到矩形石英晶片某個邊的一定 距離Dis以外(即位置條件)。如果是，則執行步驟A90)；如果否，執行步驟A60)。步驟A90)、判斷滿足位置條件的白色區域的灰度對比值是否小於門限值(即灰度對比值小於門限值hrgs)。如果是，則該區域是邊緣處的炸口缺陷，結束步驟AO)；如果否， 則執行步驟A60)。圖11為邊緣處劃痕缺陷的檢測和識別(即步驟BO))的工作流程圖。從圖11中 可以看出，步驟B0)中包括步驟B10)、按一定的像素數ScL將矩形石英晶片模板向其中心收縮，得到矩形石 英晶片大輔助模板。矩形石英晶片大輔助模板的用途是避免截取正常邊緣。步驟B20)、將矩形石英晶片實際目標的封閉邊緣與矩形石英晶片大輔助模板(全 白)相比較，取出兩者都是白色的部分進行區域標記。步驟B30)、保留步驟B20)產生的白色區域中面積大於門限值hnas的區域。步驟B40)、在保留下來的白色區域中尋找面積最大者，計算其圓度。步驟B50)、判斷圓度是否大於門限值hnrs，如果是，則執行步驟B80)；如果否，則 執行步驟B60)。步驟B60)、判斷是否還有保留下來的白色區域。如果是，則執行步驟B70)；如果 否，則結束步驟B0)。步驟B70)、去除當前進行圓度判斷的白色區域，執行步驟B40)。步驟B80)、判斷滿足圓度條件的白色區域的灰度對比值是否滿足灰度對比條件 (即灰度對比值大於門限值hngs)。如果是，則該區域是邊緣處的劃痕缺陷，結束步驟B0)； 如果否，執行步驟B60)。圖12為內部炸心缺陷的檢測和識別(即步驟CO))的工作流程圖。從圖12中可 以看出，步驟CO)中包括步驟C10)、按一定的像素將矩形石英晶片模板向其中心收縮， 得到矩形石英晶片小輔助模板。矩形石英晶片小輔助模板的用途是僅截取矩形石英晶片的 內部缺陷。步驟C20)、使用I^ewitt算子對矩形石英晶片實際目標進行邊緣檢測。步驟C30)、用門限值icps對邊緣檢測結果圖像進行二值化。步驟C40)、將二值化結果圖像與矩形石英晶片小輔助模板(全白)相比較，取出兩 者都是白色的部分，對這些白色區域進行區域標記。步驟C50)、保留步驟C40)產生的白色區域中面積大於門限值icas的區域。步驟C60)、在保留下來的白色區域中尋找面積最大者，計算其圓度。步驟C70)、判斷圓度是否大於門限值icrs，如果是，則執行步驟CA0)；如果否，則 執行步驟C80)。步驟C80)、判斷是否還有保留下來的白色區域。如果是，則執行步驟C90)；如果 否，則結束步驟Co)。步驟C90)、去除當前進行圓度判斷的白色區域，執行步驟C60)。步驟CA0)、判斷滿足圓度條件的白色區域的灰度對比值是否滿足灰度對比條件 (即灰度對比值小於門限值icgs)。如果是，則該區域是內部的炸心缺陷，結束步驟CO)；如 果否，執行步驟C80)。圖13為內部劃痕缺陷的檢測和識別(即步驟DO))的工作流程圖。從圖13中可 以看出，步驟DO)中包括
步驟D10)、按一定的像素將矩形石英晶片模板向其中心收縮， 得到矩形石英晶片小輔助模板。矩形石英晶片小輔助模板的用途是僅截取矩形石英晶片的 內部缺陷。步驟D20)、使用I^ewitt算子對矩形石英晶片實際目標進行邊緣檢測。步驟D30)、用門限值inps對邊緣檢測結果圖像進行二值化。步驟D40)、將二值化結果圖像與矩形石英晶片小輔助模板(全白)相比較，取出兩 者都是白色的部分，對這些白色區域進行區域標記。步驟D50)、保留步驟D40)產生的白色區域中面積大於門限值inas的區域。步驟D60)、在保留下來的白色區域中尋找面積最大者，計算其圓度。步驟D70)、判斷圓度是否大於門限值inrs，如果是，則執行步驟DA0)；如果否，則 執行步驟D80)。步驟D80)、判斷是否還有保留下來的白色區域。如果是，則執行步驟D90)；如果 否，則結束步驟DO)。步驟D90)、去除當前進行圓度判斷的白色區域，執行步驟D60)。步驟DA0)、判斷滿足圓度條件的白色區域的灰度對比值是否滿足灰度對比條件 (即灰度對比值小於門限值ings)。如果是，則該區域是內部的劃痕缺陷，結束步驟DO)；如 果否，執行步驟D80)。圖14為內部陰影缺陷的檢測和識別(即步驟EO))的工作流程圖。從圖14中可 以看出，步驟E0)中包括步驟E10)、按一定的像素將矩形石英晶片模板向其中心收縮， 得到矩形石英晶片小輔助模板。矩形石英晶片小輔助模板的用途是僅截取矩形石英晶片的 內部缺陷。步驟E20)、使用I^ewitt算子對矩形石英晶片實際目標進行邊緣檢測。步驟E30)、用門限值isps對邊緣檢測結果圖像進行二值化。步驟E40)、將二值化結果圖像與矩形石英晶片小輔助模板(全白)相比較，取出兩 者都是白色的部分，對這些白色區域進行區域標記。步驟E50)、將步驟E40)產生的白色區域中的面積最大者的面積與陰影面積門限 值isas比較，如果更大，則為內部的陰影缺陷；反之，則不是內部的陰影缺陷。實施例中，採用以下的計算機軟硬體環境硬體環境CPU是AMD公司的Athlon (TM) 64位雙核XP 5000+，內存容量是1000MB。軟體環境作業系統是WindowsXP，程序設計語言是C/C++，編譯器是Visual C++6. 0。實施例中，通過圖像採集器獲取的矩形石英晶片圖像的解析度皆為600X800，灰 度等級為256。實施例中，矩形石英晶片的規格如下
權利要求
1.一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法，其特徵在於該方法包括下列步 驟步驟10)、在原始圖像中提取矩形石英晶片的長邊並計算其斜率；步驟20)、進行圖像旋 轉，使矩形石英晶片的長邊在圖像中呈水平走向；步驟30)、進行圖像分割，從背景中分離 出矩形石英晶片目標；步驟40)、基於矩形石英晶片目標及其相關參數，建立矩形石英晶片 模板；步驟50)、外圍斷條缺陷的檢測和識別；步驟60)、外圍邊緣不齊缺陷的檢測和識別； 步驟70)、外圍崩邊缺陷的檢測和識別；步驟80)、邊緣處崩邊缺陷的檢測和識別；步驟90)、 邊緣處邊緣不齊缺陷的檢測和識別；步驟AO)、邊緣處炸口缺陷的檢測和識別；步驟B0)、邊 緣處劃痕缺陷的檢測和識別；步驟CO)、內部炸心缺陷的檢測和識別；步驟DO)、內部劃痕缺 陷的檢測和識別；步驟E0)、內部陰影缺陷的檢測和識別。
2.根據權利要求1所述的一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法，其特徵在 於所述的步驟10)中包括步驟110)、使用Prewitt算子對原始圖像進行邊緣檢測；步驟 120)、計算邊緣檢測結果圖像的平均灰度值，根據該灰度值設置適當的門限，對邊緣檢測結 果圖像進行二值化處理；步驟130)、使用Thin算子對二值化處理結果圖像進行細化處理； 步驟140)、用細化處理結果圖像中的每兩個非零點(非零點對)確定一條直線，計算並保存 每條直線的用最簡整數分式表示的斜率(以下也簡稱為整數斜率)；步驟150)、對取相同整 數斜率的直線進行計數，得到取各種整數斜率的直線的數目，找出其中最大的數目Nmax ；步 驟160)、針對確定L{kNmax}中直線的每一個非零點對，計算該直線的用最簡整數分式表示的 截距(以下也簡稱為整數截距)；步驟170)、對L{kNmax}中取相同整數截距的直線歸類，每一 類代表一條直線，分別記作Li (i = 1,2,3, ...，m)；步驟180)、如果m大於一定的數值，而且 沒有任何一個Numi (D)具有絕對的優勢，則基於Li { (Df, Dl) }，計算Li上非零點對構成的最大 直線段長度，記作Length (Li),最大直線段長度對應的非零點對記作(DF，D山；以各個(DF， Dl) i中的非零點重新進行兩兩組合，構成多個新的非零點對，再計算整數斜率，再對取相同 整數斜率的直線進行計數，得到取各種整數斜率的直線的數目，找出其中最大的數目LNmax， LNfflax對應的直線的整數斜率記作kMmax ；kLNfflax即為矩形石英晶片的長邊的斜率。
3.根據權利要求1所述的一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法，其特徵在 於所述的步驟30)中包括步驟310)、使用I^ewitt算子對旋轉之後的矩形石英晶片圖像 進行邊緣檢測；步驟320)、計算邊緣檢測結果圖像的平均灰度值，記為Gav ；步驟330)、用可 變門限係數(可變門限係數記作Ef，其初始值可以設為一個較大的數值)乘以Gav作為門 限，對邊緣檢測結果圖像進行二值化處理，即將灰度值大於門限的點置成白色，灰度值小於 門限的點置成黑色；步驟340)、對二值化處理結果圖像的白色區域進行區域標記，只保留 其中最大的白色區域，而將其他區域置成黑色；步驟350)、對區域標記結果圖像進行黑白 反轉，對黑白反轉結果圖像的白色區域進行標記，保留其中最大的白色區域，而將其他區域 置成黑色；步驟360)、判斷步驟350)產生的結果圖像中的黑色區域是否封閉，如果封閉則 進行面積計算，如果不封閉，則直接執行步驟380)；步驟370)、將黑色區域的面積與實際目 標門限&進行比較，如果不小於&，則該黑色區域就是矩形石英晶片目標；如果小於&，則 將可變門限係數Ef減0.5，再回到步驟330)，繼續進行處理；步驟380)、將可變門限係數Ef 減0. 5，再回到步驟330)，繼續進行處理。
4.據權利要求1所述的一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法，其特徵在於 所述的步驟40)中包括步驟410)、取出矩形石英晶片目標(其長邊已經處於水平方向)的邊界點，產生矩形石英晶片目標邊界點集合S{PE}；步驟420)、對於圖像解析度為mXn的 情況，定義一個含m個元素的數組row並清零，row的下標的合法範圍為1 m ；定義一個 含η個元素的數組column，column的下標的合法範圍為1 η ；步驟430)、將S {PE}中的點 進行兩兩比較，如果兩個點的行坐標之差為零，則將數組row中以該行坐標為下標的元素 值加一；同樣，如果兩個點的列坐標之差為零，則將數組column中以該列坐標為下標的元 素值加一；步驟440)、在數組row的各個元素中尋找最大值，該最大值對應的下標即為矩形 石英晶片模板的一條長邊的行坐標，記作11 ；在數組row的各個元素中尋找次最大值；步驟 450)、在數組column的各個元素中尋找最大值，該最大值對應的下標即為矩形石英晶片模 板的一條寬邊的列坐標，記作wl ；步驟460)、用y = 11和y = 12確定兩條水平直線，用χ =wl和χ = w2確定兩條垂直直線，此四條直線圍成的封閉區域即為矩形石英晶片模板。
5.根據權利要求1所述的一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法，其特徵在 於所述的步驟50)中包括步驟510)、將矩形石英晶片模板與矩形石英晶片實際目標相比 較，如果在模板的範圍內，矩形石英晶片實際目標有缺少的部分，則將其標為白色，然後對 這些白色區域進行區域標記；步驟520)、取出步驟510)產生的白色區域中的面積最大者， 如果該白色區域的面積大於斷條面積門限值(記作ebas)，則存在斷條缺陷。
6.根據權利要求1所述的一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法，其特徵在 於所述的步驟60)中包括步驟610)、將矩形石英晶片模板與矩形石英晶片實際目標相比 較，如果在模板的範圍內，矩形石英晶片實際目標有缺少的部分，則將其標為白色，然後對 這些白色區域進行區域標記；步驟620)、保留步驟610)產生的白色區域中面積大於門限值 euas的區域；步驟630)、在步驟620)中保留下來的白色區域中尋找面積最大者，計算其圓 度，如果圓度大於圓度門限值eurs，則該白色區域就是外圍的邊緣不齊缺陷；步驟640)、如 果在步驟630)中沒有找到外圍的邊緣不齊缺陷，則在步驟620)中保留下來的其餘白色區 域中尋找面積最大者，再執行步驟630)；如果步驟620)中保留下來的每一個白色區域都不 是外圍的邊緣不齊缺陷，則結束步驟60)。
7.根據權利要求1所述的一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法，其特徵在 於所述的步驟70)中包括步驟710)、將矩形石英晶片模板與矩形石英晶片實際目標相比 較，如果在模板的範圍內，矩形石英晶片實際目標有缺少的部分，則將其標為白色，然後對 這些白色區域進行區域標記；步驟720)、保留步驟710)產生的白色區域中面積大於門限值 edas的區域；步驟730)、在步驟720)中保留下來的白色區域中尋找面積最大者，計算其圓 度，如果圓度小於圓度門限值edrs，則該白色區域就是外圍的崩邊缺陷；步驟740)、如果在 步驟730)中沒有找到外圍的崩邊缺陷，則在步驟720)中保留下來的其餘白色區域中尋找 面積最大者，再執行步驟730)；在步驟720)中保留下來的每一個白色區域都不是外圍的崩 邊缺陷，則結束步驟70)。
8.根據權利要求1所述的一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法，其特徵在 於所述的步驟80)中包括步驟810)、按一定的像素數ScL將矩形石英晶片模板向其中心 收縮，得到矩形石英晶片大輔助模板，矩形石英晶片大輔助模板的用途是避免截取正常邊 緣；步驟820)、將矩形石英晶片大輔助模板(全白)與矩形石英晶片實際目標的封閉邊緣 相比較，取出兩者都是白色的部分進行區域標記；步驟830)、保留步驟820)產生的白色區 域中面積大於門限值hdas的區域；步驟840)、在步驟830)中保留下來的白色區域中尋找面積最大者，計算其圓度，如果滿足圓度條件(即小於圓度門限值hdrs)，則執行步驟850)， 進行位置判斷，如果不滿足圓度條件，則在步驟830)中保留下來的其餘白色區域中尋找面 積最大者，再進行圓度條件判斷，如果步驟830)中保留下來的每一個白色區域都不滿足圓 度條件，則結束步驟80)；步驟850)、判斷滿足圓度條件的白色區域是否位於矩形石英晶片 某個邊的一定距離Dis的範圍內，如果是，則該區域是邊緣處的崩邊缺陷，此即位置條件， 如果位置條件不滿足，則再執行步驟840)，直至對最後一個滿足圓度條件的白色區域進行 了位置判斷。
9.根據權利要求1所述的一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法，其特徵在 於所述的步驟90)中包括步驟910)、按一定的像素數^^將矩形石英晶片模板向其中心 收縮，得到矩形石英晶片大輔助模板，矩形石英晶片大輔助模板的用途是避免截取正常邊 緣；步驟920)、將矩形石英晶片大輔助模板(全白)與矩形石英晶片實際目標的封閉邊緣 相比較，取出兩者都是白色的部分進行區域標記；步驟930)、保留步驟920)產生的白色區 域中面積大於門限值huas的區域；步驟940)、在步驟930)中保留下來的白色區域中尋找 面積最大者，計算其圓度，如果滿足圓度條件(即大於圓度門限值hurs)，則執行步驟950)， 進行位置判斷，如果不滿足圓度條件，則在步驟930)中保留下來的其餘白色區域中尋找面 積最大者，再進行圓度條件判斷，如果步驟930)中保留下來的每一個白色區域都不滿足圓 度條件，則結束步驟90)；步驟950)、判斷滿足圓度條件的白色區域是否位於矩形石英晶片 某個邊的一定距離Dis的範圍內，如果是，則該區域是邊緣處的邊緣不齊缺陷；此即位置條 件，如果位置條件不滿足，則再執行步驟940)，直至對最後一個滿足圓度條件的白色區域進 行了位置判斷。10.根據權利要求1所述的一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法，其特徵在 於所述的步驟AO)中包括步驟A10)、按一定的像素數ScL將矩形石英晶片模板向其中心
收縮，得到矩形石英晶片大輔助模板，矩形石英晶片大輔助模板的用途是避免截取正常邊 緣；步驟A20)、將矩形石英晶片大輔助模板(全白)與矩形石英晶片實際目標的封閉邊緣 相比較，取出兩者都是白色的部分進行區域標記；步驟A30)、保留步驟A20)產生的白色區 域中面積大於門限值hras的區域；步驟A40)、在步驟A30)中保留下來的白色區域中尋找 面積最大者，計算其圓度，如果滿足圓度條件(即大於圓度門限值hrrs)，則執行步驟A50)， 進行位置判斷，如果不滿足圓度條件，則在步驟A30)中保留下來的其餘白色區域中尋找面 積最大者，再進行圓度條件判斷，如果步驟A30)中保留下來的每一個白色區域都不滿足圓 度條件，則結束步驟AO)；步驟A50)、判斷滿足圓度條件的白色區域是否延伸到矩形石英晶 片某個邊的一定距離Dis以外，如果是，即滿足位置條件，則執行步驟A60)，進行灰度對比 判斷，如果位置條件不滿足，則再執行步驟A40)，直至對最後一個滿足圓度條件的白色區域 進行了位置判斷；步驟A60)、判斷滿足位置條件的白色區域的灰度對比值是否滿足灰度對 比條件(即灰度對比值小於門限值hrgs)，如果滿足灰度對比條件，則該區域是邊緣處的炸 口缺陷，如果灰度對比條件不滿足，則再執行步驟A40)，直至對最後一個滿足位置條件的白 色區域進行了灰度對比判斷。
全文摘要
本發明是公開了一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法，其步驟1.在原始圖像中提取石英晶片的長邊並計算其斜率；2.進行圖像旋轉，使晶片的長邊在圖像中呈水平走向；3.進行圖像分割，從背景中分離出晶片目標；4.基於晶片目標及其相關參數，建立晶片模板；5.外圍斷條缺陷的檢測和識別；6.外圍邊緣不齊缺陷的檢測和識別；7.外圍崩邊缺陷的檢測和識別；8.邊緣處崩邊缺陷的檢測和識別；9.邊緣處邊緣不齊缺陷的檢測和識別；10.邊緣處炸口和劃痕缺陷的檢測和識別；11.內部炸心、劃痕和陰影缺陷的檢測和識別。其優點是檢測準確，分類識別正確，工效高，無視力傷害。
文檔編號G06K9/00GK102136061SQ20111005481
公開日2011年7月27日 申請日期2011年3月9日 優先權日2011年3月9日
發明者原渭蘭, 滕今朝, 邱麗原, 邱傑 申請人:中國人民解放軍海軍航空工程學院