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《上海交通大学》 2010年
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面向倒装芯片拾取的视觉系统设计与开发

胡珺  
【摘要】: 随着电子科学技术的迅猛发展,LCD(Liquid Crystal Display)显示屏几乎深入到我们生活的方方面面。随着LCD的像素越来越高,管脚密度逐渐增加,COG(Chip on Glass)互联精度也越来越高;国内目前COG高精度设备主要依赖进口,因此在我国自主开发自动高精度COG倒装机就显得尤为重要。而机器视觉技术是COG倒装机的重要组成部分之一,它为倒装机中芯片拾取和定位提高了精度和效率,因此,研究面向倒装芯片拾取的视觉系统具有重要的意义。本文主要研究工作如下: 一、针对倒装机中芯片拾取模块的工作流程和工艺要求,从倒装设备整体上分析了视觉系统与上位机和底层运动系统之间的关系,建立了芯片拾取模块视觉系统整体架构。 二、针对芯片拾取模块中视觉定位系统的所要满足的需求,参照工业界识别系统所选用的主流硬件,以前期设计的倒装机硬件为基础,对芯片拾取视觉系统进行指标设计和硬件选型,搭建视觉系统的试验平台。 三、对芯片图像做了二值化与边缘提取的预处理,提出了一套芯片识别的系统算法,并通过跳转,提前返回,内存数据缓冲等一系列的优化处理,使得芯片识别的精度和效率达到生产要求。 四、通过使用C#语言,完成芯片拾取视觉系统的软件开发,自主研发出芯片识别与定位软件Chip-Detecting,设计了友好的人机交互界面和简便的操作流程,输出芯片的位置和角度数据,供芯片拾取系统使用。通过各项参数的比较,此软件在某些方面功能达到要求,有替代之前实验室所购置的视觉开发组件FVX的可能,大大降低了开发成本。 五、将提出的芯片识别算法和实验室之前所用的FVX视觉库函数以及通用的分层搜索算法进行比较,在芯片有缺陷,外部环境变化的情况下,分析三种算法的优劣。 六、通过引入工业界统计过程控制的方法,将芯片匹配精度量化,并画出芯片识别系统计量值的控制图,去除非随机性原因的不可控样本,分析使用Chip-Detecting系统识别芯片所得数据的可控性。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

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