一种基于极值差分统计特征的COG偏移检测方法

摘要

该发明公开了一种基于极值差分统计特征的COG偏移检测方法，属于数字图像处理领域，具体涉及一种COG检测方法。本发明根据BUMP引脚压合区域的灰度梯度及位置特征，进行特征重组，再通过区域梯度场的量化，避开了大量的数据运算，在运算速度上完全能跟上实际的生产节拍。采用最小二乘法拟合多组计算数据，本方法检测正确率很高，能取代人工的电气检测和显微镜检测，可以广泛应用于COG生产中的自动光学检测。

主权项

一种基于极值差分统计特征的COG偏移检测方法，该方法包括如下步骤：步骤1：采集图像；步骤2：将步骤1获取的图像向右旋转90度；步骤3：对步骤2获取的图像做框选操作，得到COG Bonding区域的裁剪矩形，根据裁剪矩形将图像进行裁剪；步骤4：对步骤3获取的图像二值化；步骤5：对步骤4获取的二值化图像中白色连通区域进行标记，记录各个连通区域的位置；步骤6：对步骤5获取的图像计算每个连通区域的面积，并进行面积大小比对，留下最大面积连通区域，删除其他连通区域，获取到最大连通区域图像；步骤7：对步骤6获取的最大连通区域图像记录其白色像素的坐标，复制出步骤3获取的图像在相同坐标对应的区域的ITO引脚图像；步骤8：对步骤7获取的ITO引脚图像使用均值滤波器减小噪声，获取到去噪之后的图像；步骤9：对步骤8获取的去噪图像，计算像素指定邻域的极大值与极小值，并将极大值与极小值的差值作为极值差分图像的对应位置像素的灰度值，获取到极值差分图像；步骤10：对步骤9获取的极值差分图像做统计操作，计算图像每一列的均值与方差，获取到长度与图像宽度一样的一维数组；步骤11：对步骤10获取的一维数组，计算数组指定邻域的极大值与极小值，并将该极大值与极小值的差值作为极值差分数组的对应位置数据的值，获取到极值差分数组；；步骤12：对步骤11获取的极值差分数组，得到该数组的满足COG Bongding BUMP区域左右边的局部极大值点与局部极小值点的索引，即对应BUMP区域的左右边，获取到包含有BUMP区域的左右边坐标信息的一维数组；步骤13：根据步骤12获取的一维数组，计算出对应的Bump区域左右中心，获取到包含有BUMP区域的中心X坐标信息的一维数组；步骤14：根据步骤13获取的一维数组，计算出所有BUMP区域中心的中心X坐标的值，并与步骤7获取的ITO引脚图像的宽度的一半，即ITO区域的中心X坐标做比对，二者之间的差值为COG Bonding偏移尺寸。