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全自动探针台机器视觉定位的关键技术研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-8页
1 绪论第11-18页
    1.1 课题来源第11页
    1.2 论文研究意义第11-12页
    1.3 国内外相关研究进展第12-16页
        1.3.1 全自动探针台的发展概况第12-14页
        1.3.2 全自动探针台上机器视觉技术的研究现状第14-16页
    1.4 本文主要研究内容第16-18页
        1.4.1 基于边缘提取技术解决晶圆中心的自动检测问题第16-17页
        1.4.2 基于模板匹配技术解决晶圆自动校直的问题第17页
        1.4.3 基于散焦测距技术确定晶圆对针高度的问题第17-18页
2 探针台系统结构及视觉系统设计第18-37页
    2.1 引言第18页
    2.2 全自动探针台系统结构第18-23页
    2.3 视觉系统架构设计第23-27页
        2.3.1 坐标系定义第23-24页
        2.3.2 视觉系统总体架构设计第24-25页
        2.3.3 关键技术架构设计第25-26页
        2.3.4 视觉系统与控制系统的接口设计第26-27页
    2.4 光学成像系统选型与设计第27-32页
        2.4.1 硬件系统的关键参数设计第27-30页
        2.4.2 光学系统的设计难点解决第30-32页
    2.5 基于图像处理技术的自动对针流程设计第32-36页
        2.5.1 视觉系统初始化第32-33页
        2.5.2 晶圆注册第33-35页
        2.5.3 探针注册第35页
        2.5.4 关键的图像处理技术第35-36页
    2.6 本章小结第36-37页
3 基于边缘提取的晶圆中心检测第37-58页
    3.1 引言第37页
    3.2 晶圆中心检测的实现原理第37-40页
        3.2.1 功能的实现原理第37-39页
        3.2.2 边缘提取算法介绍第39-40页
    3.3 晶圆中心检测的实现方法第40-47页
        3.3.1 图像预处理第40-41页
        3.3.2 图像归一化处理第41-42页
        3.3.3 边缘提取第42-44页
        3.3.4 连通性分析第44-46页
        3.3.5 离散点的直线拟合第46页
        3.3.6 计算圆心坐标第46-47页
    3.4 晶圆中心检测功能的实现及优化改进第47-52页
        3.4.1 基于形态学的边缘判断第47-50页
        3.4.2 基于圆拟合技术的定位精度提高第50-52页
    3.5 实验结果分析第52-56页
        3.5.1 形态学算法鲁棒性的验证第53-54页
        3.5.2 算法定位精度的验证第54-56页
    3.6 本章小结第56-58页
4 基于模板匹配的晶圆自动校直第58-76页
    4.1 引言第58页
    4.2 晶圆校直的实现原理第58-62页
        4.2.1 功能的实现原理第58-60页
        4.2.2 模板匹配算法第60-62页
    4.3 晶圆校直的实现方法第62-65页
        4.3.1 图像预处理第62-63页
        4.3.2 模板匹配第63-64页
        4.3.3 曲面拟合第64-65页
    4.4 晶圆校直功能的优化改进第65-71页
        4.4.1 基于边缘的模板匹配第65-68页
        4.4.2 基于局部重采样的亚像素技术第68-71页
    4.5 实验结果分析第71-74页
        4.5.1 全局重采样算法与局部重采样算法的速度比较第72-73页
        4.5.2 算法定位精度的验证第73-74页
    4.6 本章小结第74-76页
5 基于散焦测距的对针高度测量第76-89页
    5.1 引言第76页
    5.2 对针高度测量的实现原理第76-81页
        5.2.1 测距技术的选择第76-78页
        5.2.2 功能的实现原理第78-79页
        5.2.3 散焦测距技术第79-81页
    5.3 对针高度测量的实现方法第81-85页
        5.3.1 坐标系设计第81-83页
        5.3.2 图像的灰度方差计算第83-84页
        5.3.3 对针高度测量功能的具体实现第84-85页
    5.4 基于曲线拟合的清晰度评价函数的优化第85-86页
    5.5 实验结果分析第86-87页
    5.6 本章小结第87-89页
6 总结与展望第89-92页
    6.1 全文总结第89-90页
    6.2 工作展望第90-92页
参考文献第92-95页

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