公开(公告)号：CN101424645A

公开(公告)日：2009-05-06

申请号：CN200810203011.4

申请日：2008-11-20

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 曹其新 ,  杨扬 ,  袁肇飞

IPC: G01N21/956

Abstract: 本发明涉及一种自动光学检测领域的基于机器视觉的焊球表面缺陷检测装置与方法，其中：光学成像系统采集芯片图像，图像采集系统接收集芯片图像，从光学成像系统输出的视频流信号中截取单帧灰度图像，以二维整数矩阵的形式存储；图像分割模块将整幅图像对应的二维整数矩阵分割为包含单一焊球的子矩阵；图像特征提取模块接收图像分割模块输出的二维整数子矩阵，并进行处理，输出一个一维浮点数向量；概率神经网络模块接收图像特征提取模块输出的一维浮点数向量，经训练和测试后，将焊球分成良好焊球和缺陷焊球两类。本发明装置结构简单，特征提取方法和概率神经网络的结合区分度好，准确率高，实现了对焊球表面缺陷的无损检测。

公开(公告)号：CN101424645B

公开(公告)日：2011-04-20

申请号：CN200810203011.4

申请日：2008-11-20

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 曹其新 ,  杨扬 ,  袁肇飞

IPC: G01N21/956

Abstract: 本发明涉及一种自动光学检测领域的基于机器视觉的焊球表面缺陷检测装置与方法，其中：光学成像系统采集芯片图像，图像采集系统接收集芯片图像，从光学成像系统输出的视频流信号中截取单帧灰度图像，以二维整数矩阵的形式存储；图像分割模块将整幅图像对应的二维整数矩阵分割为包含单一焊球的子矩阵；图像特征提取模块接收图像分割模块输出的二维整数子矩阵，并进行处理，输出一个一维浮点数向量；概率神经网络模块接收图像特征提取模块输出的一维浮点数向量，经训练和测试后，将焊球分成良好焊球和缺陷焊球两类。本发明装置结构简单，特征提取方法和概率神经网络的结合区分度好，准确率高，实现了对焊球表面缺陷的无损检测。