(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210521687.8 (22)申请日 2022.05.13 (71)申请人 无锡职业 技术学院 地址 214000 江苏省无锡市滨湖区高浪西 路1600号 (72)发明人 方骞　唐霞　江浩　 (74)专利代理 机构 无锡承果知识产权代理有限 公司 32373 专利代理师 刘清丽 (51)Int.Cl. G01N 21/01(2006.01) G01N 21/88(2006.01) G01N 21/95(2006.01) G01N 21/956(2006.01) G06T 7/00(2017.01) (54)发明名称 一种芯片缺陷检测平台的测试方法 (57)摘要 本申请关于一种芯片缺陷检测平台的测试 方法， 涉及芯片领域。 该方法包括： 将待测芯片置 于芯片装夹块上； 向运动控制卡发送第一启动信 号， 运动控制卡控制X轴方向滑轨、 Y轴方向滑轨 以及Z轴方向滑轨运动至对应预设坐标； 向液态 镜头控制芯片发送第二启动信号， 控制液态镜头 对待测芯片进行自动对焦； 响应于液态镜头对待 测芯片自动对焦完毕， 控制相机进行拍照得到初 始图像； 将Z轴预设坐标的数值进行改变， 使Z轴 方向滑轨带动液态镜头移动至对应的改变后坐 标， 得到多组初始图像； 对多组初始图像进行图 像后处理得到处理后图像； 将处理后图像输入到 深度学习模 型进行分析， 得到待测芯片缺陷检测 结果。 该方法整体提高了芯片的外观检测效率。 权利要求书2页 说明书7页 附图4页 CN 114965272 A 2022.08.30 CN 114965272 A 1.一种芯片缺陷检测平台的测试方法， 其特征在于， 所述方法应用于计算机设备中， 所 述计算机 设备用于控制所述芯片缺陷检测平台， 所述芯片缺陷检测平台包括X轴方向滑轨、 Y轴方向滑轨、 Z轴方向滑轨、 芯片装夹块、 视觉单元以及运动控制卡， 所述芯片装夹块用放 置待测芯片， 所述Y轴 方向滑轨带动所述芯片装夹块沿第一方向运动， 所述X轴方向滑轨带 动所述视觉单元沿第二方向运动， 所述Z轴方向滑轨带动所述视觉单元沿第三方向运动， 所 述视觉单元包括液态镜头以及相 机， 所述相 机安装在所述液态镜头上， 所述液态镜头内具 有液态镜头控制芯片以及液态镜片， 所述液态镜头控制芯片以及所述相机与所述运动控制 卡通信连接； 所述X轴方向滑轨对应连接有X轴电机， 所述X轴电机对应连接有 X轴驱动器； 所 述Y轴方向滑轨对应连接有Y轴电机， 所述Y轴电机对应连接有Y轴驱动器； 所述Z轴方向滑轨 对应连接有Z轴电机， 所述Z轴电机对应连接有Z轴驱动器； 所述X轴驱动器、 Y轴驱动器以及 Z 轴驱动器与所述 运动控制卡 通信连接， 所述 运动控制卡与所述计算机设备通信连接； 所述方法包括： S1， 将待测芯片置 于所述芯片装夹块上； S2， 向运动控制卡发送第一启动信号， 所述运动控制卡通过X轴驱动器、 Y轴驱动 器以及 Z轴驱动器来 驱动X轴电机、 Y轴电机以及 Z轴电机， 所述X轴电机、 Y轴电机以及Z轴电机带动X 轴方向滑轨、 Y轴方向滑轨以及 Z轴方向滑轨运动至对应的X轴预设坐标、 Y轴预设坐标以及 Z 轴预设坐标； S3， 向液态镜头控制芯片发送第二启动信号， 所述第二启动信号用于控制液态镜头对 待测芯片进行自动对焦； S4， 响应于所述液态镜 头对待测芯片自动对焦完毕， 控制 相机进行拍照得到初始图像； S5， 将所述Z轴预设坐标的数值进行改变， 使所述Z轴方向滑轨带动所述液态镜头移动 至对应的改变后坐标， 重复步骤S3和S4； S6， 重复步骤S5多次得到多组初始图像， 对所述多组初始图像进行图像后处理得到处 理后图像； S7， 将所述处理后图像输入到深度学习模型进行分析， 得到所述待测芯片缺陷检测结 果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述 步骤S2中还 包括： 响应于所述运动控制卡接收到所述第 一启动信号， 所述运动控制卡产生对应的方向信 号和驱动脉冲信号发送给 所述X轴驱动器、 Y轴驱动器以及Z轴驱动器； 所述X轴驱动器、 Y轴驱动器以及Z轴驱动器根据所述方向信号和驱动脉冲信号产生相 应脉冲来 驱动所述X轴电机、 Y轴电机以及 Z轴电机， 所述X轴电机、 Y轴电机以及Z轴电机带动 X轴方向滑轨、 Y轴方向滑轨以及 Z轴方向滑轨运动至对应的X轴预设坐标、 Y轴预设坐标以及 Z轴预设坐标。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述 步骤S3中还 包括： 获取所述液态镜 头的焦距值； 将所述焦距值翻译成报文发送给所述液态镜头控制芯片， 所述液态镜头控制芯片控制 所述液态镜片进行自动对焦。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述 步骤S6中还 包括： 基于Sobel 算法提取多组初始图像对应的多组金线区域图像；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114965272 A 2对所述多组金线区域图像进行图像合成， 得到金线全景图像。 5.根据权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 所述 步骤S7中还 包括： 对所述金线全景 图像进行Gaussian高斯滤波， 基于Sobel算法计算所述金线全景 图的 各向梯度， 结合Can ny算法提取 所述待测芯片表面的金线轮廓图像； 将所述待测芯片表面的金线轮廓图像输入到深度 学习模型进行分析， 得到待测芯片表 面的金线缺陷检测结果。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述 步骤S6中还 包括： 基于SIFT算法提取多组初始图像对应的多组焊点区域图像； 对所述多组焊点区域图像进行图像合成， 得到焊点全景图像。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特 征在于， 所述 步骤S7中还 包括： 基于GCN全局对比度归一化算法对所述焊点全景图像进行预处理， 得到预处理后焊点 全景图像； 将所述预处理后焊点全景图像输入到带有整流线性单元的Relu卷积神经网络模型中 进行训练， 得到区分焊点模型； 基于所述区分焊点模型， 结合Canny边缘提取算法， 得到待测芯片表面的焊点缺陷检测 结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114965272 A 3