智能IC引线键合机图像识别系统：机器学习与视觉技术应用

"本文详细探讨了智能IC引线键合机图像识别系统的研究，结合机器学习和人工智能技术，解决微电子封装中的精度挑战。" 在现代微电子封装领域，引线键合技术扮演着至关重要的角色。随着技术的进步，芯片尺寸不断缩小，引脚间距变得更加紧密，这对键合工艺的精度提出了更高要求。传统的依赖人工视觉的方法已无法满足这种高精度的需求，特别是在微小尺寸的测量、形状匹配和颜色识别等方面。 本文的重点在于开发一个基于机器视觉和数字图像处理的智能IC引线键合机图像识别系统。首先，系统对IC引线框架进行定位。利用IC框架左下角和右上角的明显圆标志，结合示教系统和位置误差信息，确定圆标志的潜在区域。通过对图像进行预处理和边缘提取，应用改进的霍夫变换算法找到圆心坐标，从而精确定位这两个关键标志。 接下来，系统对IC裸芯的特征点进行定位。在引线框架定位后，确定特征点的潜在区域。通过对图像进行增强、平滑滤波和二值化处理，然后运用形态学操作（膨胀和腐蚀）去除干扰，采用小连通区域删除法快速处理，实现IC裸芯特征点的高效提取和定位。 最后，系统对键合点进行检测。通过对键合后的图像进行预处理、分割以及形状参数提取，分析焊区的形状和面积，实现自动检测，以提升生产效率。 这一图像识别系统为智能IC引线键合机的研发提供了关键技术支撑，通过比较不同的图像处理算法（如滤波、边缘提取、二值化），选取最适合的方案。同时，文中对小连通区域删除和区域分块标注进行了深入研究，为引线键合机的运动控制提供视觉实时位置闭环功能，有力地推动了集成电路封装设备的技术进步。