专利汇可以提供基于多尺度角点特征提取的晶片缺陷检测方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了基于多尺度 角 点特征提取的晶片 缺陷 检测方法,属于晶片缺陷检测的技术领域。本发明通过寻找各层尺度空间中相同图像区域内响应最大的角点作为神经网络的训练 特征向量 ,进而判定晶片缺陷,避免了对环境光线变化敏感的问题,实现了对晶片缺陷的有效分类,具有高 稳定性 、高检测效率、低敏感度的有益效果。,下面是基于多尺度角点特征提取的晶片缺陷检测方法专利的具体信息内容。
1.基于多尺度角点特征提取的晶片缺陷检测方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1,拍摄晶片图像;
步骤2,在多尺度空间下提取晶片图像的Harris角点,具体实施方式如下:
步骤2-1,在当前尺度下做Harris角点检测;
步骤2-2,计算当前尺度下的提取的各Harris角点所对应的尺度评价参数:
其中, 为在尺度空间Sj下提取的第i个Harris角点所对应的尺度评价参数,r、k为经验参数,M为Harris角点检测响应函数的系数矩阵,det(M)为Harris角点检测响应函数的系数矩阵的行列式,trace(M)为Harris角点检测响应函数的系数矩阵主对角线元素之和;
步骤2-3,比较当前尺度与最大尺度值:
在当前尺度等于最大尺度值时,按照响应值降序排列提取的所有Harris角点并提取前n个角点的坐标,n为正整数,进入步骤2-4;
否则,尺度的取值加1,返回步骤2-1;
步骤2-4,通过比较最大尺度和所有尺度层级下相同图像区域内的Harris角点所对应的尺度评价参数筛选角点;
步骤2-5,比较当前尺度与最小尺度值:
在当前尺度等于最小尺度值时,进入步骤3;否则,尺度的取值减1,返回步骤2-4;
步骤3,用步骤2所提取的不同尺度空间下的各Harris角点作为输入变量训练神经网络,得到晶片缺陷。
2.根据权利要求1所述的基于多尺度角点特征提取的晶片缺陷检测方法,其特征在于,步骤2-4利用如下方法筛选角点:
步骤A,提取最大尺度值Smax层上的角点坐标 在尺度空间Sj下提取 周围d*d区域范围内的所有Harris角点 其中,Smin
当 时,删除 否则,删除 13.根据权利要求2所述的基于多尺度角点特征提取的晶片缺陷检测方法,其特征在于,所述尺度空间Sj的表达式为:Sj=2j,j的初始取值为1。
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