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公开(公告)号：CN114910480A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210503637.7
申请日：2022-05-09
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于机器视觉的晶圆表面缺陷检测方法属于晶圆生产制造过程中的缺陷检测领域。该方法首先利用工业线阵相机对整个晶圆进行扫描，获取完整晶圆原始图像；其次提取晶圆原始图像的灰度特征，对晶圆图像位姿进行校正；再次利用单样本晶粒图像和完整晶圆图像进行多模板匹配，并利用Kmeans和非线性差值方法筛选出最佳匹配坐标，完成对晶粒样本的分割；最后对分割样本进行图像增强，并对增强图像遍历提取外轮廓特征和轮廓内灰度特征，分别生成一维数组，进行Kmeans和层次聚类分析，筛选出离散样本，将离散样本标记为缺陷样本，生成缺陷晶圆图，完成晶圆缺陷检测。该方法能够应用到晶圆生产制造过程中，代替现在人工目检的方式。
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公开(公告)号：CN114910480B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210503637.7
申请日：2022-05-09
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于机器视觉的晶圆表面缺陷检测方法属于晶圆生产制造过程中的缺陷检测领域。该方法首先利用工业线阵相机对整个晶圆进行扫描，获取完整晶圆原始图像；其次提取晶圆原始图像的灰度特征，对晶圆图像位姿进行校正；再次利用单样本晶粒图像和完整晶圆图像进行多模板匹配，并利用Kmeans和非线性差值方法筛选出最佳匹配坐标，完成对晶粒样本的分割；最后对分割样本进行图像增强，并对增强图像遍历提取外轮廓特征和轮廓内灰度特征，分别生成一维数组，进行Kmeans和层次聚类分析，筛选出离散样本，将离散样本标记为缺陷样本，生成缺陷晶圆图，完成晶圆缺陷检测。该方法能够应用到晶圆生产制造过程中，代替现在人工目检的方式。
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公开(公告)号：CN117975406A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311696269.3
申请日：2023-12-12
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/762
Abstract: 一种高精度的楼梯障碍物识别与剔除方法，结合区域生长和平面构造的楼梯障碍物识别与剔除，属仿人机器人环境感知中的楼梯感知领域，解决楼梯障碍物破坏阶梯平面特征，导致仿人机器人获取不准确的楼梯参数而出现踏空、摔跤的问题。首先结合体素滤波与直通滤波对点云数据进行预处理；其次根据KD‑Tree算法建立点云数据拓扑结构，利用相邻点的投影之和最小原理估计点云法向量，准确完成对楼梯水平面的提取；再次根据区域生长算法判定楼梯障碍物聚类情况，构造平面并分析平面内点数以完成对障碍物的快速识别与剔除工作；最后，对有障碍物楼梯与剔除障碍物楼梯进行楼梯三维参数估计。本发明提高仿人机器人在复杂楼梯环境下的感知能力。
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公开(公告)号：CN116091404A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211522237.7
申请日：2022-12-01
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于图像‑点云信息融合的焊线缺陷检测及模式识别方法，该方法能够检测出PCB板中的缺陷焊线，并判断缺陷焊线的缺陷模式。本方法属于引线焊接制造过程中的缺陷检测领域，旨在解决目前的缺陷检测方法中存在的人工劳动强度大、检测效率低等问题。具体检测流程包括：获取PCB板深度图像，通过OBB包围盒和MAD算法判断深度图中的焊线轮廓并提取轮廓内的深度数据，将深度数据转为点云，得到焊线的点云数据；对点云预处理和曲面分割，完成焊线曲面的精确提取；构建缺陷分类模型，完成焊线缺陷的检测和缺陷模式识别；最后，对正常缺陷焊线计算曲率，完成正常焊线的曲率评估。
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