本發(fā)明涉及光學(xué)檢測，特別涉及一種高速高精度陶瓷覆銅基板外觀瑕疵和線路測量方法。

背景技術(shù)：

1、近年來，隨著新能源汽車、航空航天、儲能、智能電網(wǎng)和智能家電等行業(yè)的快速發(fā)展，高壓大功率半導(dǎo)體模塊得到了廣泛的應(yīng)用。隨著電子技術(shù)的發(fā)展，芯片集成度越來越大，電路的布線寬度越來越細(xì)密，單位面積上功率耗散越來越大。在大功率大電壓環(huán)境中，必然會造成發(fā)熱量的增加，從而容易導(dǎo)致半導(dǎo)體器件的失去原有的功能。

2、半導(dǎo)體功率模塊輸出功率高、發(fā)熱量大，芯片散熱不良容易引起鍵合線剝離或熔斷，導(dǎo)致模塊失效，而芯片的載流和散熱主要由模塊中的陶瓷覆銅基板來完成。陶瓷覆銅基板通過吸收芯片的產(chǎn)熱并傳導(dǎo)至熱沉上，實(shí)現(xiàn)芯片與外界之間的熱交換。

3、在半導(dǎo)體封裝領(lǐng)域，陶瓷覆銅基板（copper?ceramic?substrates）因其優(yōu)異的導(dǎo)熱性、絕緣性和機(jī)械性能，被廣泛應(yīng)用。其中，直接鍵合銅（direct?bonded?copper，簡稱dbc）和活性金屬釬焊（active?metal?brazing，簡稱amb）是兩種主要的陶瓷覆銅技術(shù)。材質(zhì)上，陶瓷基板由于散熱性能、載流能力、絕緣性、熱膨脹系數(shù)等優(yōu)于普通的玻璃纖維pcb板材；覆銅方式上，陶瓷基板是在高溫環(huán)境下，通過高/低溫共燒、鍍銅、覆銅等方式把銅箔和陶瓷基片拼在一起，結(jié)合力強(qiáng)、銅箔不易脫落、可靠性高，在高溫、高濕度的環(huán)境下也有穩(wěn)定的性能。

4、陶瓷覆銅基板在半導(dǎo)體工藝技術(shù)中，主要是作為各種電力電子器件芯片的承載體，在igbt模塊（絕緣柵雙極型晶體管）的封裝中，通常將焊接有igbt芯片的覆銅陶瓷基板焊接在模塊底板上，形成igbt芯片散熱通道，陶瓷覆銅基板通過吸收芯片的產(chǎn)熱并傳導(dǎo)至熱沉上，實(shí)現(xiàn)芯片與外界之間的熱交換來實(shí)現(xiàn)散熱。

5、中國專利cn114354491a公開了一種基于機(jī)器視覺的dcb陶瓷基板缺陷檢測方法，會先獲取基板標(biāo)準(zhǔn)圖像，建立圖像模板，然后采集待測產(chǎn)品圖像，再進(jìn)行圖像預(yù)處理，讓圖像模板與檢測圖像進(jìn)行模板匹配，定位需要檢測的模塊區(qū)域，然后進(jìn)行缺陷檢測和對缺陷類型進(jìn)行標(biāo)記，實(shí)現(xiàn)了缺陷種類的分類。

6、中國專利cn?108346148a公開了一種高密度柔性ic基板氧化區(qū)域檢測方法，會用高精度攝像機(jī)拍照，移動(dòng)載物臺獲得柔性ic基板的各部分圖像，然后對圖像畸變進(jìn)行修正，再將圖像融合，得到完整的柔性ic基板的圖像。這可以增大圖像的清晰度，從而準(zhǔn)確判斷氧化區(qū)域。

7、陶瓷覆銅基板在實(shí)際制作工藝中在銅面蝕刻出線路的時(shí)候，可能會出現(xiàn)開路短路等不良，此時(shí)基板就會失去原有的控制導(dǎo)電能力。而且銅和陶瓷附著時(shí)可能會存在燒結(jié)氣泡、疙瘩、銅缺、臟污、氧化和劃傷等不良，導(dǎo)致陶瓷與銅面之間的結(jié)合強(qiáng)度受損，進(jìn)一步導(dǎo)致后續(xù)產(chǎn)品出現(xiàn)熱失效等問題。陶瓷覆銅基板一般先制造為大片的母板，然后再分切為多個(gè)子板，獨(dú)立的子板之間質(zhì)量無關(guān)，所以需要分別檢測子板的缺陷，以確定是否屬于不良品。這些缺陷的種類多而雜，還有概率誤判，導(dǎo)致子板有很大概率因誤檢而被判定為不良品，這就會帶來不必要的報(bào)廢成本。

8、因此有必要改進(jìn)檢測方法來解決以上問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的一個(gè)主要目的在于提供一種高速高精度陶瓷覆銅基板外觀瑕疵和線路測量方法，能夠?qū)μ沾筛层~母板進(jìn)行完全檢測，區(qū)分子板的范圍，然后按照陶瓷面和銅面分別檢測缺陷類型，篩選出疑似缺陷，然后進(jìn)行二次判斷，不僅缺陷檢測類型全面，而且誤判少。

2、本發(fā)明通過如下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)上述目的：一種高速高精度陶瓷覆銅基板外觀瑕疵和線路測量方法，步驟包括：

3、s1、圖像采集：利用工業(yè)相機(jī)采集陶瓷覆銅母板的外觀照片，得到完整的陶瓷覆銅母板圖像；

4、s2、摳圖：根據(jù)陶瓷覆銅母板中的子板數(shù)量以及子板排布情況對所述陶瓷覆銅母板圖像進(jìn)行分割摳圖處理，獲得每一個(gè)子板的子板圖像；

5、s3、分區(qū)處理：針對每一張子板圖像，利用陶瓷和銅在定制光源下的顏色不同，分別提取出子板中的銅區(qū)域和陶瓷區(qū)域，并進(jìn)行圖像增強(qiáng)；

6、s4、缺陷檢測：判斷所述銅區(qū)域是否存在第一疑似缺陷、所述陶瓷區(qū)域是否存在第二疑似缺陷，若存在第一疑似缺陷或第二疑似缺陷，則提取出對應(yīng)的缺陷小圖，然后執(zhí)行步驟s5，所述第一疑似缺陷包括燒結(jié)氣泡、疙瘩、銅缺、氧化、臟污和劃傷，所述第二疑似缺陷包括開路短路、凸臺、線缺和陶瓷污染；否則，執(zhí)行步驟s6；

7、s5、二次篩選：將所述缺陷小圖輸送至分類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行分類，二次判斷檢測出的所述第一疑似缺陷、所述第二疑似缺陷是真實(shí)缺陷還是過檢缺陷,若為真實(shí)缺陷，則記錄該缺陷，若為過檢缺陷，則不記錄該缺陷；

8、s6、線路測量：針對每一張子板圖像進(jìn)行線路測量，根據(jù)圖紙規(guī)格要求分別對部分銅區(qū)域和陶瓷區(qū)域的重點(diǎn)對象進(jìn)行位置、尺寸測量，所述重點(diǎn)對象是需要重點(diǎn)判斷尺寸精度的陶瓷、銅面或綠油的局部帶狀區(qū)域，若所述重點(diǎn)對象的尺寸超出精度范圍，則判定為線路不良；

9、s7、結(jié)果判定：若子板圖像內(nèi)存在真實(shí)缺陷和/或線路不良，則該子板判定為不良板，否則判定為合格板。

10、具體的，所述步驟s1中完整的陶瓷覆銅母板圖像由多個(gè)局部圖像拼接而成；所述陶瓷覆銅母板的左右尺寸為m，上下尺寸為n，所述局部圖像的范圍為工業(yè)相機(jī)的視野，左右尺寸為m，上下尺寸為n，拼圖數(shù)量為z=x×y，x為m/m向上取整，y為n/n向上取整，獲取的局部圖像按照先左后右先上后下的順序進(jìn)行排序，然后依次命名為image1-imagez，計(jì)算出每張局部圖像的像素點(diǎn)的灰度值。

11、進(jìn)一步的，進(jìn)行圖像采集步驟前，先對所述工業(yè)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，標(biāo)定方法為：準(zhǔn)備好一塊滿足相機(jī)視野和精度要求的標(biāo)定板，標(biāo)定板具有已知的幾何形狀和尺寸；將標(biāo)定板以不同姿態(tài)和角度放到相機(jī)下取一組圖片；從采集到的標(biāo)定板圖像中提取特征點(diǎn)，根據(jù)特征點(diǎn)的姿態(tài)變換計(jì)算出相機(jī)的內(nèi)外部參數(shù)和鏡頭的畸變系數(shù)，最后將求出的畸變系數(shù)應(yīng)用到所述局部圖像中，使所述局部圖像轉(zhuǎn)換成沒有畸變的矩形平面圖像。

12、進(jìn)一步的，所述局部圖像的拼接方法為：生成一張滿足整個(gè)陶瓷覆銅母板大小的空圖像image0，令image0的左上角頂點(diǎn)坐標(biāo)為(0,?0)，根據(jù)局部圖像在母板中的實(shí)際位置，將image1中的每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值逐個(gè)映射到image0中，映射起點(diǎn)從(0,?0)開始；

13、計(jì)算image2與image1的重疊像素，將image2中除去所述重疊像素后剩余的每一個(gè)像素點(diǎn)的灰度值映射到image0中，image2的映射起點(diǎn)從image1映射過去的像素點(diǎn)的右上角頂點(diǎn)開始；

14、按局部圖像的順序，從左到右、從上到下依次完成image3-imagez對image0的映射，從而得到所述完整的陶瓷覆銅母板圖像。

15、具體的，所述摳圖步驟的具體方法為：

16、根據(jù)陶瓷覆銅母板的設(shè)計(jì)圖紙，提取出陶瓷覆銅母板的設(shè)計(jì)寬度、陶瓷覆銅母板的設(shè)計(jì)高度、子板的設(shè)計(jì)尺寸、橫向切割線的設(shè)計(jì)高度和縱向切割線的設(shè)計(jì)寬度，所述子板呈陣列排布，所述子板的范圍由最小矩形銅區(qū)域與其周圍的陶瓷邊界組成，所述子板的設(shè)計(jì)尺寸包括陶瓷邊界的外擴(kuò)寬度和外擴(kuò)高度，所述橫向切割線介于上下相鄰的子板之間，且左右貫穿所述陶瓷覆銅母板的寬度方向，所述縱向切割線介于左右相鄰的子板之間，且上下貫穿所述陶瓷覆銅母板的高度方向，所述橫向切割線與所述縱向切割線相交形成網(wǎng)格狀的切割區(qū)；

17、以所述橫向切割線的設(shè)計(jì)高度為高，所述陶瓷覆銅母板的設(shè)計(jì)寬度為寬，生成一個(gè)矩形結(jié)構(gòu)元素w，使用w遍歷所述陶瓷覆銅母板圖像，將能被w覆蓋的陶瓷區(qū)域保留，得到若干橫向分隔帶的圖像；以所述縱向切割線的設(shè)計(jì)寬度為寬，所述陶瓷覆銅母板的設(shè)計(jì)高度為高，生成一個(gè)矩形結(jié)構(gòu)元素h，使用h遍歷所述陶瓷覆銅母板圖像，將能被h覆蓋的陶瓷區(qū)域保留，得到若干縱向分隔帶的圖像；聯(lián)合所有橫向分隔帶的圖像和縱向分隔帶的圖像得到完整的分隔帶的圖像；

18、從所述陶瓷覆銅母板圖像中去除所述分隔帶的圖像，得到若干最小矩形含銅區(qū)的圖像，定位各個(gè)最小矩形含銅區(qū)的四角點(diǎn)，根據(jù)所述母板圖紙中陶瓷邊界的寬度和高度確定四角點(diǎn)分別對應(yīng)的外擴(kuò)大小，從而確定四角點(diǎn)分別對應(yīng)的外擴(kuò)四頂點(diǎn)位置，將所述外擴(kuò)四頂點(diǎn)相連得到實(shí)際子板輪廓；

19、根據(jù)所述實(shí)際子板輪廓從所述陶瓷覆銅母板圖像中分別摳出所有子板圖像，將單獨(dú)的子板圖像按照先上后下、先左后右的順序進(jìn)行排序。

20、具體的，所述圖像增強(qiáng)的具體方法為：

21、對摳圖得到的子板圖像使用傅里葉變換，將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻域中，得到原始頻域圖像imagep；

22、根據(jù)子板圖像的大小生成一個(gè)特定規(guī)格和特定分辨率的高斯頻域?yàn)V波器，將imagep上的每一個(gè)像素點(diǎn)的值乘以頻域?yàn)V波器上對應(yīng)像素點(diǎn)的值，得到新的頻域圖像imagepf；

23、對imagepf使用逆傅里葉變換，將圖像從頻域轉(zhuǎn)換到空間域中，得到新的空間域圖像pfimage；

24、用子板圖像上的每一個(gè)像素點(diǎn)的灰度值減去pfimage上對應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值，并將差值乘上一個(gè)增強(qiáng)系數(shù)，得到圖像增強(qiáng)后的子板圖像imagez。

25、進(jìn)一步的，所述缺陷檢測的具體方法為：

26、對增強(qiáng)后背景?/?前景區(qū)分明顯的圖像，使用二值化提取缺陷的疑似像素，并將具有相同灰度值范圍的疑似像素集合在一起，視為疑似區(qū)域；

27、使用blob分析對疑似區(qū)域連通域提取和標(biāo)記，標(biāo)記完成的每一個(gè)blob都代表一個(gè)疑似目標(biāo)；

28、計(jì)算疑似目標(biāo)的特征，根據(jù)子板外觀缺陷的特征對疑似目標(biāo)進(jìn)行篩選，最終保留下來的視為疑似缺陷。

29、進(jìn)一步的，所述二次篩選的具體方法為：

30、以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)yolo-v8模型為基礎(chǔ)，以前期收集的真實(shí)缺陷小圖和過檢缺陷小圖數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練后得到分類模型；

31、將疑似缺陷區(qū)域所對應(yīng)的缺陷小圖，輸入至分類模型中，獲取分類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的缺陷圖像的分類結(jié)果；

32、判斷分類結(jié)果，若缺陷類別屬于真實(shí)缺陷中的某一類，則該疑似缺陷為真實(shí)缺陷，否則為過檢缺陷，不需要檢出；

33、若未檢測到任何真實(shí)檢測缺陷，則當(dāng)前子板的工藝合格，否則不合格。

34、具體的，所述線路測量方法為：

35、導(dǎo)入子板的cad圖紙，提取cad圖紙上的輪廓信息、重點(diǎn)對象的設(shè)計(jì)位置信息以及重點(diǎn)對象的標(biāo)準(zhǔn)尺寸，所述重點(diǎn)對象是需要重點(diǎn)判斷尺寸精度的陶瓷、銅面或綠油的局部帶狀區(qū)域；

36、將cad輪廓信息和重點(diǎn)對象的設(shè)計(jì)位置信息映射到所述子板圖像上，找到所述重點(diǎn)對象；

37、建立與所述重點(diǎn)對象延伸方向垂直的直線，該直線與所述重點(diǎn)對象的實(shí)際輪廓截取到的線段的長度作為所述重點(diǎn)對象的實(shí)際尺寸；

38、計(jì)算每條線段上像素的平均灰度值，以灰度值的排列構(gòu)成輪廓曲線，使用濾波器對輪廓進(jìn)行平滑處理；

39、計(jì)算平滑輪廓的一階導(dǎo)數(shù)，一階導(dǎo)數(shù)的所有局部極值的亞像素位置都是邊緣候選點(diǎn)，邊緣候選點(diǎn)由指向平滑灰度輪廓的相應(yīng)位置的導(dǎo)數(shù)的向量表示，絕對值大于給定閾值的邊緣候選點(diǎn)被視為圖像邊緣，將兩側(cè)離散的邊緣點(diǎn)分別擬合成直線段，兩條邊緣線段之間的距離即為重點(diǎn)對象的實(shí)際尺寸；

40、將所述重點(diǎn)對象的實(shí)際尺寸與cad圖紙上的標(biāo)準(zhǔn)尺寸對比，若二者差值在工藝誤差允許范圍內(nèi)，則判定當(dāng)前子板的工藝合格，否則不合格。

41、本發(fā)明技術(shù)方案的有益效果是：

42、1、本方法用缺陷檢測保證外觀檢測的全面性，二次篩選保證外觀檢測的準(zhǔn)確性，從而確保子板數(shù)量為復(fù)數(shù)、外觀缺陷種類眾多的情況下降低漏檢率和誤檢率，從而減少報(bào)廢成本。

43、2、利用同樣的子板圖像同時(shí)完成外觀檢測和線路檢測，檢測類型全面，步驟節(jié)省。

44、3、通過局部拍攝的圖像使工業(yè)相機(jī)的視野縮小，獲取比較清晰且覆蓋全部陶瓷覆銅母板表面的若干局部圖像，局部圖像進(jìn)行畸變調(diào)整，然后拼接成完整的陶瓷覆銅母板圖像，圖像清晰且準(zhǔn)確。

45、4、通過圖像增強(qiáng)方法將圖像從空間域轉(zhuǎn)到頻域進(jìn)行處理，使得缺陷邊緣變得清晰。