一种矩形石英晶片缺陷自动检测分类识别方法技术

本发明专利技术是公开了一种矩形石英晶片缺陷自动检测分类识别方法，其步骤：1.在原始图像中提取石英晶片的长边并计算其斜率；2.进行图像旋转，使晶片的长边在图像中呈水平走向；3.进行图像分割，从背景中分离出晶片目标；4.基于晶片目标及其相关参数，建立晶片模板；5.外围断条缺陷的检测和识别；6.外围边缘不齐缺陷的检测和识别；7.外围崩边缺陷的检测和识别；8.边缘处崩边缺陷的检测和识别；9.边缘处边缘不齐缺陷的检测和识别；10.边缘处炸口和划痕缺陷的检测和识别；11.内部炸心、划痕和阴影缺陷的检测和识别。其优点是：检测准确，分类识别正确，工效高，无视力伤害。

Automatic detection, classification and identification method for rectangular quartz wafer defect

The present invention relates to a rectangular quartz wafer defect detection and classification recognition method is disclosed, which comprises the following steps: 1. in the original image edge extraction of long quartz wafers and calculate the slope; 2. for image rotation, the long side of the wafer in the image in the horizontal orientation; 3. image segmentation, separated wafer target from the background in 4.; based on the target wafer and its related parameters, establish the wafer template; detection and identification of 5. peripheral fault detection and identification of defects; 6. peripheral edge uneven defects; 7. peripheral collapse detection and identification of edge defects; 8. edge collapse edge defect detection and recognition; edge detection and identification of 9. edges Qi deficiency; detection and identification of 10. edge opening and scratch defects; detection and identification of 11. internal fried heart, scratches and shadow defects. The utility model has the advantages of accurate detection, correct classification and identification, high work efficiency and no visual damage.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术所述的技术方案属于数字图像处理
和机器视觉领域，具体的讲， 是属于一种自动检测分类识别矩形石英晶片中的缺陷的图像处理方法领域，依据国际专利 分类法，属于G06T —般的图像数据处理或产生，H01B3/08石英。
技术介绍
石英晶体谐振器有广泛的用途，是任何涉及频率和计时的电子信息产品中必不可 少的组成部件，石英晶体谐振器的核心是石英晶片。石英晶片在生产过程中，要经过切割、研磨等多道生产工序，因而可能产生崩边、 边缘不齐、断条、炸口、划痕、炸心、阴影等缺陷。具有缺陷的石英晶片的性能会下降甚至完 全失效，因此，必须对石英晶片进行缺陷检测，将具有缺陷的石英晶片剔除；另外，不同的缺 陷可能反映不同生产工序中存在的问题，为了定位存在问题的工序，还需要对缺陷的类型 进行分类识别。在目前的生产过程中，都是依靠人工，通过目视方法检测石英晶片的缺陷。这样的 方法存在着以下问题1.检测结果缺乏准确性和一致性；2.工作效率低；3.造成严重的视力伤害；4.难以对缺陷的类型进行分类识别。就整体而言，此前，尚未发现用于自动检测和分类识别石英晶片缺陷或其它物品 因机械加工造成缺陷的相关文献。本专利技术包括了直线检测、图像分割等多个技术步骤。现有的直线检测技术，如我国专利申请号为200910005674.x，名称为《医学超 声图像直线检测方法》，它是一种直线检测方法先在图像中选取感兴趣区域，再在该区域 中以整数N为间隔选取像素列，然后找出每个像素列中的边缘点，最后采用随机抽样一致 性算法对找出的边缘点进行计算，并根据计算结果选取一条直线作为检测到的直线。其不足是(1)需要人工确定图像中的感兴趣区域，不能实现全自动检测，同时影 响了检测速度。( 整数N的选取依靠个人经验。( 当直线的斜率较大时，会发生检测错 误或者不能检出。(4)人为去掉了很多有用信息，致使检测结果的可靠性降低。(5)不能检 测多条直线。现有的图像分割技术，如我国专利号为200710052271. 1，名称为《一种基于属 性直方图的图像分割方法》，它是一种图像分割方法先输入图像，再对图像进行灰度压缩， 再对灰度压缩图像进行灰度空间分布密度概率矩阵计算，再基于灰度空间分布密度概率矩 阵，进行灰度压缩图像的一维灰度空间分布属性直方图，然后利用最大熵图像分割方法确 定图像的分割阈值，最后用该分割阈值对灰度压缩图像进行分割。其不足是(1)认为目标和背景的灰度一定有区别，因而要寻找必定存在的分割 阈值，以将目标与背景分割开来。但目标(特别是透明的目标)和背景有可能相互融入，此种情况下，分割阈值是不存在的。( 没有利用目标的先验信息。( 计算步骤多，计算量 大，因而速度较慢。当仅进行图像分割时，尚可以满足实时的要求，如果还有其它多个处理 步骤，则不能实时。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了克服目视检测石英晶片缺陷存在的问题，提供了一种依靠计 算机对矩形石英晶片缺陷进行自动检测和分类识别的图像处理方法，以保证石英晶片缺陷 检测结果的准确性和一致性，提高工作效率，避免视力伤害，还可以对石英晶片缺陷类型进 行准确分类识别。本专利技术的目的是这样实现的对已经获取的矩形石英晶片原始图像，矩形石英晶 片缺陷自动检测分类识别的图像处理方法包括下列步骤1、用计算机在原始图像中提取矩 形石英晶片的长边并计算其斜率；2、进行图像旋转，使矩形石英晶片的长边在图像中呈水 平走向；3、进行图像分割，从背景中分离出矩形石英晶片目标；4、基于矩形石英晶片目标 及其相关参数，建立矩形石英晶片模板；5、外围断条缺陷的检测和识别；6、外围边缘不齐 缺陷的检测和识别；7、外围崩边缺陷的检测和识别；8、边缘处崩边缺陷的检测和识别；9、 边缘处边缘不齐缺陷的检测和识别；10、边缘处炸口缺陷的检测和识别；11、边缘处划痕缺 陷的检测和识别；12、内部炸心缺陷的检测和识别；13、内部划痕缺陷的检测和识别；14、内 部阴影缺陷的检测和识别。本专利技术的优点和积极效果(1)可以保证矩形石英晶片缺陷检测的准确性和一致性。试验表明(试验采用了 100个矩形石英晶片作为样品，其中50个无缺陷，其余50个有缺陷，而且各种缺陷类型都包 含其中)，按照本专利技术，对石英晶片缺陷的正确检出率为100%。(2)可以对矩形石英晶片缺陷的类型进行正确的分类识别。试验表明(试验采用 了 100个矩形石英晶片作为样品，其中50个无缺陷，其余50个有缺陷，而且各种缺陷类型 都包含其中)，按照本专利技术，对矩形石英晶片缺陷类型分类识别的正确率达到95%以上。(3)可以提高工作效率。在试验采用的计算机软硬环境下，按照本专利技术，检测一片 矩形石英晶片的时间不超过0.2秒，而熟练工人目视检测一片矩形石英晶片的平均时间在 2秒以上。(4)无视力伤害。按照本专利技术，对矩形石英晶片的缺陷检测和分类识别完全由计算 机系统自动进行，不存在视力伤害。而如果由工人进行目视检测，由于视力受到严重伤害， 一名工人最多能够从事该项工作两年。附图说明图1是本专利技术矩形石英晶片缺陷自动检测分类识别方法的工作流程图。图2是在原始图像中提取矩形石英晶片的长边并计算其斜率的工作流程图。图3是进行图像分割，从背景中分离出矩形石英晶片目标的工作流程图。图4是基于矩形石英晶片目标及其相关参数，建立矩形石英晶片模板的工作流程 图。图5是外围断条缺陷的检测和识别的工作流程图。图6是外围边缘不齐缺陷的检测和识别的工作流程图。图7是外围崩边缺陷的检测和识别的工作流程图。图8是边缘处崩边缺陷的检测和识别的工作流程图。图9是边缘处边缘不齐缺陷的检测和识别的工作流程图。图10是边缘处炸口缺陷的检测和识别的工作流程图。图11是边缘处划痕缺陷的检测和识别的工作流程图。图12是内部炸心缺陷的检测和识别的工作流程图。图13是内部划痕缺陷的检测和识别的工作流程图。图14是内部阴影缺陷的检测和识别的工作流程图。图15是实施例1中已经获取的矩形石英晶片原始图像。图16是实施例1中旋转之后的矩形石英晶片图像。图17是实施例1中第一次实施步骤330) 步骤380)得到的结果。图18是实施例1中第二次实施步骤330) 步骤380)得到的结果。图19是实施例1中第三次实施步骤330) 步骤380)得到的结果。图20是实施例1中从背景中分离出的矩形石英晶片目标。图21是实施例1中的矩形石英晶片目标及其对应的矩形石英晶片模板。图22是实施例1中发现并标识出的外围的崩边缺陷。具体实施例方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步描述。图1为本矩形石英晶片缺陷自动检测分类识别方法工作流程图。从图1中可以看 出，对已经获取的矩形石英晶片原始图像，矩形石英晶片缺陷自动检测分类识别的图 像处理方法包括下列步骤步骤10)、用计算机在原始图像中提取矩形石英晶片的长边并计算其斜率；步骤20)、进行图像旋转，使矩形石英晶片的长边在图像中呈水平走向；步骤30)、进行图像分割，从背景中分离出矩形石英晶片目标；步骤40)、基于矩形石英晶片目标及其相关参数，建立矩形石英晶片模板；步骤50)、外围断条缺陷的检测和识别；步骤60)、外围边缘不齐缺陷的检测和识别；步骤70)、外围崩边缺陷的检测和识别；步骤80)、边缘处崩边缺陷的检测和识别；步骤90)、边缘处边缘不齐缺陷的检本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种矩形石英晶片缺陷自动检测分类识别方法，其特征在于：该方法包括下列步骤：步骤１０）、在原始图像中提取矩形石英晶片的长边并计算其斜率；步骤２０）、进行图像旋转，使矩形石英晶片的长边在图像中呈水平走向；步骤３０）、进行图像分割，从背景中分离出矩形石英晶片目标；步骤４０）、基于矩形石英晶片目标及其相关参数，建立矩形石英晶片模板；步骤５０）、外围断条缺陷的检测和识别；步骤６０）、外围边缘不齐缺陷的检测和识别；步骤７０）、外围崩边缺陷的检测和识别；步骤８０）、边缘处崩边缺陷的检测和识别；步骤９０）、边缘处边缘不齐缺陷的检测和识别；步骤Ａ０）、边缘处炸口缺陷的检测和识别；步骤Ｂ０）、边缘处划痕缺陷的检测和识别；步骤Ｃ０）、内部炸心缺陷的检测和识别；步骤Ｄ０）、内部划痕缺陷的检测和识别；步骤Ｅ０）、内部阴影缺陷的检测和识别。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：邱杰，邱丽原，滕今朝，原渭兰，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军航空工程学院，
类型：发明
国别省市：37