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1、圖象模板匹配技術(shù)在探針臺(tái)系統(tǒng)中的應(yīng)用 摘 要 主要論述了數(shù)字圖像處理技術(shù)在探針臺(tái)系統(tǒng)中的應(yīng)用,分析了基于灰度信息的模板匹配算法以及自動(dòng)對(duì)準(zhǔn)技術(shù)的原理及實(shí)現(xiàn)手段,為其它電子專用設(shè)備中自動(dòng)識(shí)別對(duì)準(zhǔn)的應(yīng)用提供一些思路與技巧。關(guān)鍵詞 機(jī)器視覺;模板匹配;探針臺(tái)1 引言 半導(dǎo)體器件與集成電路制造工藝中,從單晶硅棒的制取到最終器件制造的完成需要經(jīng)過復(fù)雜的工序,粗略地劃分可分為前道工序和后道工序,而探針臺(tái)(Prober)正好是前后道工序之間用于半導(dǎo)體器件芯片的電參數(shù)特性進(jìn)行測(cè)試的關(guān)鍵設(shè)備,它可以將電參數(shù)特性不符合要求的芯片用打點(diǎn)器(Inker)做一明顯的標(biāo)記,便于在后道工序中及時(shí)將其剔除,這樣就有效地提高了
2、半導(dǎo)體器件生產(chǎn)的成品率,大大降低了器件的制造成本。 測(cè)試作為集成電路工藝中重要一環(huán),探針臺(tái)的精度直接影響到整個(gè)生產(chǎn)。也由于整個(gè)半導(dǎo)體前道工藝的發(fā)展提高,晶圓的集成電路品體的個(gè)數(shù)、品體圖形都更加精密復(fù)雜,要求探針臺(tái)在提高機(jī)械精度的同時(shí),探針臺(tái)的對(duì)準(zhǔn)精度,對(duì)準(zhǔn)效率都有更高的要求,這就迫使我們必須掌握自動(dòng)識(shí)別對(duì)準(zhǔn)是如何實(shí)現(xiàn)的這樣一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。探針臺(tái)的識(shí)別對(duì)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)框圖如圖1所示。圖1 探針臺(tái)實(shí)現(xiàn)框圖2 模板匹配原理:模板匹配就是拿已知的模板圖像,和原圖像中同樣大小的一塊區(qū)域去對(duì)比。最開始時(shí),模板的左上角點(diǎn)和圖像的左上角點(diǎn)是重合的,拿模板和原圖像中同樣大小的一塊區(qū)域去對(duì)比,然后平移到下一個(gè)像素,仍然進(jìn)行
3、同樣的操作,所有的位置都對(duì)完后,差別最小的那塊就是我們要找的物體。如圖2所示,模板T( m*n個(gè)像素)疊放在被搜索圖S( W*個(gè)像素)上平移,模板覆蓋被搜索圖的那塊區(qū)域叫子圖 。i,j為子圖左上角在被搜索圖S上的坐標(biāo)。搜索范圍是:一種算法是衡量T和Sij的誤差,其公式為: 圖2 模板與被搜索圖的關(guān)系 E(i,j)為最小值處即為匹配目標(biāo)。展開上式:通過比較T和Sij的相似性,完成模板匹配過程。 上式右邊第三項(xiàng)表示模板的總能量,是一個(gè)常數(shù)與 (i,j)無關(guān),第一項(xiàng)是模板覆蓋下那塊圖像子圖的能量,它隨(i,j) 位置而緩慢改變,第二項(xiàng)是子圖像和模板的互相關(guān),隨(i,j) 而改變。T和S匹配時(shí)這一項(xiàng)的
4、取值最大,因此我們可以用下列相關(guān)函數(shù)做相似度測(cè)度: 或者歸一化為: 其中,搜索位置數(shù)為匹配過程中要匹配的所有參考點(diǎn)的個(gè)數(shù),相關(guān)計(jì)算量為計(jì)算每一個(gè)搜索參考點(diǎn)是計(jì)算模板和搜索子圖相似性所需要的計(jì)算量。所以提高匹配效率就應(yīng)該從減少這兩個(gè)數(shù)來進(jìn)行。下面討論的抽樣點(diǎn)的互相關(guān)匹配算法就是減少了相關(guān)計(jì)算量,而分層匹配的互相關(guān)算法則從減少搜索位置數(shù)來提高匹配速度。2.1 抽樣點(diǎn)的互相關(guān)匹配算法 圖象模板匹配的關(guān)鍵是對(duì)模板和搜索子圖進(jìn)行相似性的檢測(cè),這種檢測(cè)建立在模板和搜索子圖灰度信息的基礎(chǔ)上,利用的圖象灰度信息越多越可以更好地度量?jī)烧咧g的相似程度。然而應(yīng)用中利用的圖象信息對(duì)少與匹配實(shí)現(xiàn)的速度有很大的關(guān)系,利
5、用的信息越多,需要的計(jì)算量就會(huì)越大,匹配速度會(huì)越低。圖象模板匹配的算法研究是在滿足一定的匹配精度的情況下,盡量減少計(jì)算量。 抽樣點(diǎn)匹配的方法是在互相關(guān)匹配時(shí)計(jì)算模板上所有的像素的基礎(chǔ)上的改進(jìn)。圖象相關(guān)匹配時(shí),從模板和搜索子圖中抽取一部分像素來計(jì)算匹配值,而不是計(jì)算模板和搜索子圖上所有的點(diǎn)。這樣在不改變匹配時(shí)搜索所有可能的匹配點(diǎn)時(shí),減少了每個(gè)匹配參考點(diǎn)上的相關(guān)計(jì)算量。經(jīng)驗(yàn)表明在背景比較簡(jiǎn)單,平均灰度變化不大的情況下匹配100個(gè)點(diǎn),一般就可以找到正確的匹配位置。對(duì)于一個(gè) 的模板來說省掉了 的相關(guān)計(jì)算量,所以合理的確定有效的匹配點(diǎn)的個(gè)數(shù)得到的時(shí)間效果是很可觀的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明使用這種抽樣點(diǎn)的方法是可以
6、應(yīng)用的,在保證精度的同時(shí),提高了計(jì)算速度。 本文中省略點(diǎn)的方法是通過在圖象上等間隔取點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)的,假設(shè)圖象的高度和寬度為lHeight和lWidth,取水平方向的間隔IntervalH 和豎直方向的間隔IntervalV分別為lWidth/N和lHeight/M,則在匹配中可以得到 (N+1)*(M+1)個(gè)匹配點(diǎn),這 (N+1)*(M+1)個(gè)匹配點(diǎn)可以均勻地分布在圖象上。2.2 分層搜索的互相關(guān)匹配算法人們?cè)谒阉魑矬w的時(shí)候,視覺習(xí)慣是先確定搜索目標(biāo)的大概位置,然后再關(guān)注要搜索的細(xì)節(jié)內(nèi)容,類比這一過程,本節(jié)提出基于圖象金字塔模型的分層圖象匹配方法。 算法的實(shí)現(xiàn)過程 首先,將搜索圖 S(i,j)和模
7、板T(m,n) 進(jìn)行相同的分層處理,方法是在圖象上等間隔跳躍地取點(diǎn)(采樣),在圖象的行的方向和列的方向上可以間隔不同。從而得到一個(gè)分辨率較低和維數(shù)較小的圖象。比如對(duì) 像素的圖進(jìn)行分層,每個(gè)三個(gè)像素點(diǎn)取一個(gè)點(diǎn),那么得到新圖象為 像素,這樣的結(jié)果將使搜索位置數(shù)大大減少。 其次,先粗后細(xì)的匹配過程。在粗匹配中找到具有叫高匹配值的潛在的位置,設(shè)定適當(dāng)?shù)牟蓸娱g隔,降低圖象的維數(shù)。應(yīng)用基本的模板匹配方法找到粗匹配位置,經(jīng)過粗匹配就是要盡最大可能地剔除非匹配的位置。精匹配是在粗匹配給定的位置的基礎(chǔ)上進(jìn)行精度較高的匹配過程,匹配方法要有較高的精度。逐步恢復(fù)原來的分辨率進(jìn)行精匹配。最后給出匹配的最佳結(jié)果。 模板
8、的匹配過程分為粗匹配過程和精匹配過程。兩個(gè)匹配過程可以采用不同的匹配方法,進(jìn)行不同的組合。在粗匹配過程中,可以選擇運(yùn)算量小計(jì)算速度快的算法。在精匹配過程中,要選用精度較高的算法。2.3 幾種互相關(guān)算法的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)本實(shí)驗(yàn)選取一張240240pixel的灰度圖作為搜索的目標(biāo)圖片,在其中選取了從4040pixel到140140pixel的圖片作為模板,如圖3所示。其中表1是利用Evision軟件的模板匹配算法進(jìn)行模板匹配的結(jié)果,該軟件采用了亞像素插值算法,匹配結(jié)果的精度從像素級(jí)提高到了亞像素級(jí)別。表2是采用抽樣點(diǎn)的互相關(guān)模板匹配算法,在模板中將抽樣點(diǎn)控制在121個(gè)點(diǎn),這些點(diǎn)均勻地分布在模板圖象中。從實(shí)
9、驗(yàn)的結(jié)果可以看出,匹配的精度與Evision軟件的匹配結(jié)果相同,只是沒有進(jìn)行亞像素插值。匹配的時(shí)間隨圖片的增大而減小,這是由于抽樣點(diǎn)的匹配算法忽略了模板大小對(duì)相關(guān)計(jì)算量的影響,只與搜索的位置數(shù)有關(guān)。隨著模板尺寸的增大,搜索位置數(shù)減少,從而減少了總計(jì)算量。表3是采用分層匹配算法,在粗匹配過程和精匹配過程中都采用了互相關(guān)算法。 在粗匹配過程當(dāng)中,將目標(biāo)圖片隔三個(gè)像素取一個(gè)點(diǎn),搜索位置數(shù)由原來的240240個(gè)點(diǎn)減少到6060個(gè)點(diǎn)。從實(shí)驗(yàn)的結(jié)果可以看到匹配精度達(dá)到了要求。在忽略精匹配的計(jì)算量的情況下,分層匹配算法的計(jì)算量是沒有加速的 ,(L是間隔點(diǎn))這樣提高了匹配精度,也提高了匹配的速度。 圖3 不同
10、尺寸的圖片表1 Evision軟件的測(cè)試結(jié)果Table1 Test result of algorithm in Evision模板大小 X 坐標(biāo) Y 坐標(biāo) 匹配系數(shù)時(shí)間(ms) 4040 128.00 128.00 0.992881 112 6060 130.05 127.01 0.996524 96 8080 125.98 115.00 0.992866 87100100 130.05 128.00 0.995177 63120120 127.06 112.00 0.996320 54140140 130.00 128.00 0.995241 36表2 抽樣點(diǎn)匹配算法的結(jié)果Table 2
11、Test result of sampled points cross correlation matching模板大小 X 坐標(biāo) Y 坐標(biāo) 匹配系數(shù) 時(shí)間(ms) 4040 128 128 0.985424 248 6060 130 127 0.985748 217 8080 125 115 0.987845 155100100 130 128 0.985748 142120120 127 112 0.986320 93140140 130 128 0.985241 62表3 分層搜索匹配算法的結(jié)果Table 3 Test result of layer matching模板大小 X 坐標(biāo) Y 坐標(biāo) 匹配系數(shù)時(shí)間(ms) 4040 128 128 0.992145 79 6060 130 127 0.985642 63 8080 125 115 0.965214 54100100 130 128 0.985623 43120120 127 112 0.984562 32140140 130 128 0.985692 213 探針臺(tái)自動(dòng)對(duì)準(zhǔn)的實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)換成電機(jī)的旋轉(zhuǎn)脈沖: 脈沖。上述是利用模板匹配的基本原理,在實(shí)際應(yīng)用中,由于機(jī)械的誤差的影響,通過電機(jī)旋轉(zhuǎn)的角度與計(jì)算的結(jié)果總是有誤差的
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