基于双目视觉的半导体器件表面缺陷检测方法  

作　　者：梅强 徐浩瀚 

机构地区：[1]华北电力大学,北京102206

出　　处：《电子制作》2025年第5期111-113,共3页Practical Electronics

摘　　要：半导体器件表面缺陷检测方法采样图像的清晰度低,主要是源于光照不足、镜头污染以及焦距不准确等,导致图像细节模糊,使表面缺陷形态的精准检测不准确。当光照不足时,半导体器件表面的反射光线减少,导致相机接收到的光信号变弱。同时,镜头表面如果受到灰尘、油渍或其他污染物的覆盖,会阻碍光线的正常传播,导致图像出现模糊、斑点或条纹等伪影。此外,焦距的调整决定相机镜头对物体的聚焦程度。为提高表面缺陷采样图像的清晰度,引进双目视觉技术,对半导体器件的表面缺陷检测方法展开设计。使用双目视觉相机系统采集半导体器件表面图像,通过去噪、三维重构、锐化等,完成图像的预处理;从预处理后的图像中截取一个包含该缺陷的子图像作为模板,并计算模板与图像中各个位置子图像之间的相似度,设计半导体器件表面缺陷模板匹配方法;根据匹配结果,采用聚类阈值分割方法,对图像进行相似度矩阵分类,根据分类结果设定最佳阈值,以此为依据,对匹配结果进行二值化处理,得到缺陷检测结果。对比实验结果表明:设计的方法不仅可以实现对半导体器件表面缺陷形态的精确检测,还能提高缺陷图像采样的完整性与清晰度。

关 键 词：双目视觉 聚类阈值分割 模板匹配 检测方法 表面缺陷 半导体器件 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]