一种基于视觉与深度学习的芯片管壳检测装置制造方法及图纸

本申请提供了一种基于视觉与深度学习的芯片管壳缺陷检测装置。该装置包括：管壳上下料系统，用于将来料上料区的待检测芯片管壳移动至管壳检测区域，以及将缺陷检测完毕的芯片管壳移动至下料区；管壳缺陷视觉系统，基于CCD视觉检测技术对管壳检测区域的待检测芯片管壳进行图像采集并发送；管壳缺陷信息化控制系统，与管壳缺陷视觉系统通讯连接，接收管壳缺陷视觉系统发送的待检测芯片管壳的图像，并根据待检测芯片管壳的图像，对待检测芯片管壳的外观缺陷进行检测。通过该装置对待检测芯片管壳的外观缺陷进行检测，找到芯片管壳的缺陷位置，有效提高芯片管壳的检测效率以及准确率，实现芯片管壳缺陷检测的高速、高精度、自动化检测。检测。检测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉与深度学习的芯片管壳检测装置


[0001]本申请涉及检测
，特别涉及一种基于视觉与深度学习的芯片管壳检测装置。

技术介绍

[0002]高档半导体芯片对品质和成品率的控制要求越来越高，如IC卡内的半导体芯片做得越来越薄，厚度为150～200μm，而对于厚度要求在250μm以下以及尺寸小于1.0
㎜
的芯片，在前、后工序生产中，都会增加芯片表面的缺陷概率。集成电路芯片在进行完封装工序后，需要对其进行严格的检测以确保产品的质量，芯片的外观检测是其中必不可少的重要环节，它将对IC产品的质量以及后续的生产环节顺利进行产生直接的影响。
[0003]随着半导体芯片需求量不断增加、芯片产品的不断提高，传统的人工检测方法因受人眼在时间、空间上的分辨率，以及主观因素的限制，已经很难满足半导体芯片高速、高精度的检测需求。
[0004]因此，需要提供一种针对上述现有技术不足的改进技术方案。

技术实现思路

[0005]本申请的目的在于提供一种基于视觉与深度学习的芯片管壳检测装置，以解决或缓解上述现有技术中存在的问题。
[0006]为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
[0007]本申请提供了一种基于视觉与深度学习的芯片管壳缺陷检测装置，包括：管壳上下料系统，用于将来料上料区的待检测芯片管壳移动至管壳检测区域，以及将缺陷检测完毕的芯片管壳移动至下料区；管壳缺陷视觉系统，基于CCD视觉检测技术对所述管壳检测区域的待检测芯片管壳进行图像采集并发送；管壳缺陷信息化控制系统，与所述管壳缺陷视觉系统通讯连接，接收所述管壳缺陷视觉系统发送的所述待检测芯片管壳的图像，并根据所述待检测芯片管壳的图像，对所述待检测芯片管壳的外观缺陷进行检测。
[0008]可选地，在本申请的任一实施例中，所述管壳上下料系统包括：拆盘机构，用于将所述来料上料区中堆叠的料盘逐个拆分，其中，所述料盘中放置有所述待检测芯片管壳；传送带，将所述拆盘机构拆分出的料盘输送至预定位置；定位机构，对所述预定位置处所述料盘中的待检测芯片管壳进行定位；六轴机械臂，根据所述定位机构对所述待检测芯片管壳的定位，吸取所述料盘中的待检测芯片管壳，以将所述待检测芯片管壳移动至所述管壳检测区域；堆盘机构，将所述六轴机械臂吸取所述待检测芯片管壳后余下的、由所述传送带输送的空料盘进行堆叠。
[0009]可选地，在本申请的任一实施例中，所述下料区包括：不合格品下料区，对应的，所述管壳缺陷视觉系统包括：CCD检测设备，与所述管壳缺陷信息化控制系统通讯连接，对所述管壳检测区域的待检测芯片管壳进行图像采集并发送至所述管壳缺陷信息化控制系统；不合格品收料设备，与所述管壳缺陷信息化控制系统通讯连接，响应于所述管壳缺陷信息
化控制系统根据所述CCD检测设备发送的所述待检测芯片管壳的图像，检测到所述待检测芯片管壳存在缺陷，所述不合格品收料设备将所述管壳检测区域对应的所述待检测芯片管壳移动至所述不合格品下料区。
[0010]可选地，在本申请的任一实施例中，所述CCD检测设备基于所述管壳检测区域上待检测芯片管壳的姿态变化，对所述待检测芯片管壳在不同姿态下进行图像采集。
[0011]可选地，在本申请的任一实施例中，所述管壳缺陷视觉系统还包括：吸嘴快换站，所述吸嘴快换站放置有多个不同的吸嘴，以适应不同尺寸的待检测芯片管壳，其中，所述吸嘴能够安装于所述六轴机械臂的执行末端，以使所述六轴机械臂通过所述吸嘴吸取所述待检测芯片管壳。
[0012]可选地，在本申请的任一实施例中，所述管壳缺陷信息化控制系统包括：识别模块，与所述管壳缺陷视觉系统通讯连接，接收所述管壳缺陷视觉系统发送的所述待检测芯片管壳的图像，并根据所述待检测芯片管壳的图像，对所述待检测芯片管壳的图像中的缺陷特征进行识别；判断模块，与所述识别模块通讯连接，根据所述识别模块对所述待检测芯片管壳的图像中的缺陷特征的识别结果，确定所述待检测芯片管壳是否存在外观缺陷。
[0013]可选地，在本申请的任一实施例中，所述识别模块基于预先构建的识别模型，根据所述待检测芯片管壳的图像，对所述待检测芯片管壳的图像中的缺陷特征进行识别。
[0014]可选地，在本申请的任一实施例中，所述管壳缺陷信息化控制系统还包括：模型构建模块，基于深度学习技术，根据预先采集的样本图像，构建所述识别模型，其中，所述样本图像为所述管壳缺陷视觉系统采集的芯片管壳样本的图像。
[0015]可选地，在本申请的任一实施例中，合格品下料区；对应的，所述基于视觉与深度学习的芯片管壳缺陷检测装置还包括：复检模块，对所述管壳上下料系统移动至所述合格品下料区的芯片管壳进行抽检。
[0016]可选地，在本申请的任一实施例中，所述基于视觉与深度学习的芯片管壳缺陷检测装置还包括：机架，所述机架的上部固定安装所述管壳上下料系统、所述管壳缺陷视觉系统，所述机架的下部安装所述管壳缺陷信息化控制系统。
[0017]与最接近的现有技术相比，本申请实施例的技术方案具有如下有益效果：
[0018]本申请实施例提供的基于视觉与深度学习的芯片管壳检测装置，通过管壳上下料系统将来料上料区的待检测芯片管壳移动至管壳检测区域，由管壳缺陷视觉系统，基于CCD视觉检测技术对管壳检测区域的待检测芯片管壳进行图像采集，并将采集到的图像发送给管壳缺陷信息化控制系统；管壳缺陷信息化控制系统根据接收到的待检测芯片管壳的图像，对待检测芯片管壳的外观缺陷进行检测，找到芯片管壳的缺陷位置，有效提高芯片管壳的检测效率以及准确率，实现芯片管壳缺陷检测的高速、高精度、自动化检测。
附图说明
[0019]构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。其中：
[0020]图1为根据本申请的一些实施例提供的一种基于视觉与深度学习的芯片管壳缺陷检测装置的逻辑原理图；
[0021]图2为根据本申请的一些实施例提供的基于视觉与深度学习的芯片管壳缺陷检测
装置的结构示意图；
[0022]图3为根据本申请的一些实施例提供的自动上下料设备的结构示意图；
[0023]图4为根据本申请的一些实施例提供的六轴机械臂的结构示意图。
[0024]附图标记说明：
[0025]100
‑
管壳上下料系统；200
‑
管壳缺陷视觉系统；300
‑
管壳缺陷信息化控制系统；400
‑
机架；500
‑
复检模块；501
‑
检验台；502
‑
预留区；
[0026]101
‑
拆盘机构；102
‑
传送带；102A
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第一传送带；102B
‑
第二传送带；103
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六轴机械臂；103A
‑
第一六轴机械臂；103B本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉与深度学习的芯片管壳缺陷检测装置，其特征在于，包括：管壳上下料系统，用于将来料上料区的待检测芯片管壳移动至管壳检测区域，以及将缺陷检测完毕的芯片管壳移动至下料区；管壳缺陷视觉系统，基于CCD视觉检测技术对所述管壳检测区域的待检测芯片管壳进行图像采集并发送；管壳缺陷信息化控制系统，与所述管壳缺陷视觉系统通讯连接，接收所述管壳缺陷视觉系统发送的所述待检测芯片管壳的图像，并根据所述待检测芯片管壳的图像，对所述待检测芯片管壳的外观缺陷进行检测。2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述管壳上下料系统包括：拆盘机构，用于将所述来料上料区中堆叠的料盘逐个拆分，其中，所述料盘中放置有所述待检测芯片管壳；传送带，将所述拆盘机构拆分出的料盘输送至预定位置；定位机构，对所述预定位置处所述料盘中的待检测芯片管壳进行定位；六轴机械臂，根据所述定位机构对所述待检测芯片管壳的定位，吸取所述料盘中的待检测芯片管壳，以将所述待检测芯片管壳移动至所述管壳检测区域；堆盘机构，将所述六轴机械臂吸取所述待检测芯片管壳后余下的、由所述传送带输送的空料盘进行堆叠。3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述下料区包括：不合格品下料区，对应的，所述管壳缺陷视觉系统包括：CCD检测设备，与所述管壳缺陷信息化控制系统通讯连接，对所述管壳检测区域的待检测芯片管壳进行图像采集并发送至所述管壳缺陷信息化控制系统；不合格品收料设备，与所述管壳缺陷信息化控制系统通讯连接，响应于所述管壳缺陷信息化控制系统根据所述CCD检测设备发送的所述待检测芯片管壳的图像，检测到所述待检测芯片管壳存在缺陷，所述不合格品收料设备将所述管壳检测区域对应的所述待检测芯片管壳移动至所述不合格品下料区。4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述CCD检测设备基于所述管壳检测区域上待检测芯片管...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢天，孙海峰，王卫军，王兆广，张允，
申请(专利权)人：上海微电机研究所中国电子科技集团公司第二十一研究所，
类型：发明
国别省市：