基于MATLAB 軟件的圖像處理技術在電子元器件引腳缺陷檢測的應用*

吳文軒，陳方斯，劉建鋒，黃鑫鑫

（廈門理工學院 電氣工程與自動化學院，福建 廈門 361024）

MATLAB是一種新型科學開發計算軟件，特別運用矩陣的形式處理數據[1]。MATLAB將高效率的數值計算和可視化結合在一起，擁有眾多的內置函數，被廣泛用在科學算法計算、控制功能系統、數字圖像處理、圖像噪聲處理等領域的仿真、分析以及設計[2-3]。如今，電子元器件朝著片式化、小型化方向發展，因此判斷元器件是否合格顯得十分重要。對于一些肉眼難以判斷的檢測，利用 MATLAB 圖像處理技術，可以高效地完成對電子元器件的檢測。因此，利用 MATLAB 圖像處理技術檢測電子元器件缺陷是很有意義的[4-5]。

元件檢測流程如圖1。首先，利用圖像采集平臺采集圖像，然后將圖像導入系統并傳入工控機，在控制端進行圖像濾波，并且利用圖像二值化方法提取圖像特征，再采用雙引腳算法對芯片引腳進行缺陷判斷，若合格，則為合格正常芯片；若不合格，則為存在引腳缺陷的芯片。

1 圖像采集

圖1 元器件檢測流程圖

圖像采集裝置如下圖2所示，包括以下幾個部分：導軌，用于提供運動路徑；芯片框架，包括可供多種可供芯片放置的安裝位，用于講安裝位上的芯片沿導軌的運動路徑送到預設位置；運動像機，包括相機、支架、LED，用于對靜止于預設位置上的芯片框架進行拍照，采集圖片，對拍攝到的芯片圖像予以輸出；圖像處理裝置，利用MATLAB圖像處理技術對所述芯片圖像進行識別檢測。

圖2 圖像采集裝置

2 圖像前期處理

圖像前期處理主要方式有維納濾波、DCT變換、中值濾波。

維納濾波是一種基于最小均方誤差準則、對平穩過程的最優估計器，適應面較廣。但是要求得到半無限時間區間內的全部觀察數據的條件很難滿足，同時它也不能用于噪聲為非平穩的隨機過程的情況，對于向量情況應用也不方便。

DCT變換在視頻圖像的相關性明顯下降，信號的能量主要集中在少數幾個變換系數上，采用量化和熵編碼可有效地壓縮其數據，有較強的抗干擾能力。但本身不能壓縮數據，也無法做頻譜分析。

在此測試中采用中值濾波[6]的方法。中值濾波是基于排序統計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術，基本原理是把數字圖像或數字序列中一點的值用該點的一個鄰域中各點值的中值代替，讓周圍的像素值接近真實值，從而消除孤立的噪聲點，達到降噪的效果。

取一樣品利用圖像采集系統采集圖像，得到如圖3(a）所示，為拍攝原始圖像。經過圖像中值濾波后得到清晰圖像，如圖3（b）所示，可以清楚看出降噪效果，得到圖像處理前后的比較。

圖3 濾波前后效果比較

3 圖像后期處理

此測試是基于NE556N芯片圖片進行計算。該芯片封裝為DIP，是一種通用雙極定時器，引腳數目為14，允許的工作溫度在0～70℃。在圖4中，左側圖（a）芯片完整，為合格的芯片，右側圖（b）芯片引腳存在缺陷，為缺陷芯片。

圖4 NE556N 芯片

3.1 圖像二值化

對圖像的二值化采用的是OTSU算法。最大類間方差法是由日本學者大津于1979年提出的，是一種自適應的閾值確定的方法，又叫大津法，簡稱OTSU[7]。此方法按圖像的灰度特性，將圖像分成背景和目標2部分。利用這種方法，可以很快將測試所需要的芯片引腳與背景分離，為后期的圖像處理作準備。

以合格NE556N芯片為例，圖5為經過二值化處理得到的圖像[8]。

3.2 雙引腳算法

圖5 二值化圖片

圖6 輪廓查找

先對圖片進行濾波處理工作，然后將圖片進行矩形輪廓查找[9]。選取NE556N為對象，二值化后采用輪廓查找的方法，得到圖6，即可找到每個矩形的端點坐標，隨后利用端點坐標計算出引腳長度。

通過這種算法，對于引腳沒有明顯缺陷的芯片，能夠準確的得出14根引腳長度。在此測試中采用中值濾波的方法對其進行處理，得到圖像并計入所得到的引腳最大值為245以及最小值為219，運行時間為0.7280s，將數據整理繪制出表1。

表1 中值濾波方式下的雙引腳算法結果

該芯片引腳的標準值為230，誤差范圍為20。根據表格與標準值進行比較，對于引腳完好的芯片，雙引腳算法能夠辨別。但是在不同濾波方式下，程序運行的時間也有不同。

該方法能夠計算引腳完好的芯片，為了探究對與引腳長度有明顯缺陷的芯片是否擁有同樣的功能，取一個引腳長度有明顯缺陷的芯片進行處理，運行結果圖7所示，圖（a）為二值化圖片，通過輪廓查找得到圖（b）。

圖7 引腳缺陷的芯片

通過圖7能夠看出，雙引腳算法對于引腳長度有缺陷的芯片，仍然能準確地找出矩形輪廓。同樣用輪廓查找對芯片引腳進行測量，得到引腳最大值為245以及引腳最小值為83，運行時間為0.6946s，整理后如表2所示。

表2 雙引腳算法對引腳缺陷芯片的測量

該種芯片引腳最大值符合誤差范圍為210～250，根據表中數據，判定該芯片存在缺陷。從而得出這樣一個結論：雙引腳算法對于引腳長度有缺陷的芯片，同樣能測出引腳具體長度。可以根據最大值與最小值和標準值進行比對，從而判定芯片是否合格。雙引腳算法能夠滿足這樣的一個功能，因此可以利用它來進行電子元器件缺陷檢測。

4 實驗檢測

為了探究這種算法對于不同種類的芯片是否都能達到檢測的功能，將選取74ACT245TTR芯片（TSSOP封裝）、AD9854ASVZ芯片（LQFP封裝）、AD954ID芯片(DIP封裝)三種芯片，使用雙引腳算法分別對這三種芯片進行檢測。

4.1 74ACT245TTR 芯片

圖8 合格74ACT245TTR芯片

圖8為合格74ACT245TTR芯片圖像處理結果，左圖（a）為二值化圖片，右圖（b）為輪廓查找，通過輪廓查找得到每個矩形的端點坐標，得到引腳最大值為310以及最小值為300。

圖9 缺陷74ACT245TTR芯片

圖9為缺陷74ACT245TTR芯片圖像處理結果，左圖（a）為二值化圖片，右圖（b）為輪廓查找，得到引腳最大值為309以及最小值為134。

合格74ACT245TTR 芯片引腳標準值為300，誤差范圍為20，若芯片引腳值在280～320范圍內，則為合格芯片，反之，為缺陷芯片。整理數據得出比較結果，如表3所示。

表3 74ACT245TTR 芯片引腳長度統計

4.2 AD954ID 芯片

圖10 合格AD954ID芯片

圖10為合格AD954ID芯片圖像處理結果，左圖（a）為二值化圖片，右圖（b）為輪廓查找，通過輪廓查找得到每個矩形的端點坐標，得到引腳最大值為350以及最小值為338。

圖11為缺陷AD954ID芯片圖像處理結果，左圖（a）為二值化圖片，右圖（b）為輪廓查找，通過輪廓查找得到每個矩形的端點坐標，求到引腳最大值為348以及最小值為194。

圖11 缺陷AD954ID芯片

合格AD954ID芯片引腳標準值為340，誤差范圍為20，若芯片引腳值在320～360范圍內，則為合格芯片，反之，為缺陷芯片。整理數據得出比較結果，如表4所示。

表4 AD954ID 芯片引腳長度統計

4.3 AD9854ASVZ 芯片

圖12 合格AD9854ASVZ芯片

圖12為合格AD9854ASVZ芯片圖像處理結果，左圖（a）為二值化圖片，右圖（b）為輪廓查找，通過輪廓查找得到每個矩形的端點坐標，得到引腳最大值為54以及最小值為44。

圖13為缺陷74ACT245TTR芯片圖像處理結果，左圖（a）為二值化圖片，右圖（b）為輪廓查找，通過輪廓查找得到每個矩形的端點坐標，得到引腳最大值為53以及最小值為22。

圖13 缺陷AD9854ASVZ芯片

合格74ACT245TTR 芯片引腳標準值為50，誤差范圍為10，若芯片引腳值在40～60范圍內，則為合格芯片，反之，為缺陷芯片。整理數據得出比較結果，如表5所示。

表5 AD9854ASVZ 芯片引腳長度統計

根據測試情況，可以得出結論：對于一些結構簡單的芯片，雙引腳算法所采用的矩形輪廓查找都能取得非常好的測試結果。然而對于一些結構較為復雜的芯片，需要要根據實際情況對算法參數進行一些調整，才能對芯片進行檢測。雖然該種算法在一些地方仍有改進的空間，但是雙引腳算法對于電子元器件檢測的效果還是令人滿意的。

5 總結

本文利用 MATLAB 軟件的圖像處理技術，設計了引腳算法對貼片機芯片進行缺陷檢測，目的是為了利用科學的方法對電子元器件進行缺陷檢測。在信息化的大時代，圖像處理技術發展十分迅猛。利用圖像處理技術的方法研究已經成為了當代社會發展的一大研究課題。希望我們所提出的算法能夠對電子元器件缺陷檢測的研究開發提供一些思路和參考。

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