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基于MATLAB的芯片电路图缺陷检测算法仿真研究

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简介:
本研究利用MATLAB平台开发了一种针对芯片电路图缺陷检测的新算法,并对其性能进行了仿真分析。旨在提高集成电路制造过程中的质量控制效率与精度。 1. 版本:MATLAB 2017b,包含仿真操作录像,操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域:芯片电路图焊接锡点缺陷检测 3. 内容:基于形态学处理的芯片电路图焊接锡点缺陷检测 MATLAB 仿真实现 - 步骤一:将面积巨大的区域视为光线影响,将其背景化。具体操作为: ```matlab [L,n] = bwlabel(I_gray_filter2); ``` - 计算连通区域的个数,并初始化两个零矩阵 `L2` 和 `L3` ```matlab index = 0; L2 = zeros(rows,cols); L3 = zeros(rows,cols); for i=1:n [r,c] = find(L==i); % 计算每个连通区域的坐标值 a1(i) = max(r); % X坐标的最大值 a2(i) = min(r); % X坐标的最小值 b1(i) = max(c); % Y坐标的最大值 b2(i) = min(c); % Y坐标的最小值 w(i) = b1(i)-b2(i);% 连通区域的行范围宽度 ``` 4. 注意事项:确保MATLAB左侧当前文件夹路径为程序所在位置。具体操作可以参考提供的视频录像。 以上是基于形态学处理芯片电路图焊接锡点缺陷检测在 MATLAB 2017b 中的具体实现步骤说明及注意事项概述。

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  • MATLAB仿
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    本研究利用MATLAB平台开发了一种针对芯片电路图缺陷检测的新算法,并对其性能进行了仿真分析。旨在提高集成电路制造过程中的质量控制效率与精度。 1. 版本:MATLAB 2017b,包含仿真操作录像,操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域:芯片电路图焊接锡点缺陷检测 3. 内容:基于形态学处理的芯片电路图焊接锡点缺陷检测 MATLAB 仿真实现 - 步骤一:将面积巨大的区域视为光线影响,将其背景化。具体操作为: ```matlab [L,n] = bwlabel(I_gray_filter2); ``` - 计算连通区域的个数,并初始化两个零矩阵 `L2` 和 `L3` ```matlab index = 0; L2 = zeros(rows,cols); L3 = zeros(rows,cols); for i=1:n [r,c] = find(L==i); % 计算每个连通区域的坐标值 a1(i) = max(r); % X坐标的最大值 a2(i) = min(r); % X坐标的最小值 b1(i) = max(c); % Y坐标的最大值 b2(i) = min(c); % Y坐标的最小值 w(i) = b1(i)-b2(i);% 连通区域的行范围宽度 ``` 4. 注意事项:确保MATLAB左侧当前文件夹路径为程序所在位置。具体操作可以参考提供的视频录像。 以上是基于形态学处理芯片电路图焊接锡点缺陷检测在 MATLAB 2017b 中的具体实现步骤说明及注意事项概述。
  • 视觉.zip
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    本项目旨在研究并开发用于检测半导体制造过程中芯片缺陷的先进视觉算法。通过优化图像处理技术,提高缺陷识别的准确性和效率,以保障产品质量和生产效益。 视觉算法-芯片缺陷检测.zip包含了用于检测芯片制造过程中各种缺陷的视觉算法相关文件。这些算法可以帮助提高生产效率并确保产品质量。
  • 超声自动识别
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    本研究致力于开发一种先进的算法,用于从超声检测图像中自动识别和分类材料或结构中的各种缺陷。该方法旨在提高工业无损检测效率与准确性,减少人为错误,确保产品质量安全。 传统探伤方法主要依赖人力对图像逐一判断,效率低下且准确率不高。本段落针对探伤A超图像序列提出了一种自动识别算法,通过一系列的图像处理技术提高分析效果并实现缺陷检测。 文章首先利用k-means聚类分割原图,生成带有虚景的声波图像,并采用投影算法抑制虚警以获得完整清晰的声波图像。最后,在这些优化后的图像上进行底波和缺陷波的识别,从而自动判断工件是否存在缺陷。 探伤技术是确保产品质量与安全的重要环节之一。传统的人力检测方法受操作员经验和主观因素影响较大,效率低且准确性不高。随着科技的进步,基于超声检测图像的自动化缺陷识别算法成为研究热点,并展示了巨大潜力。 本段落所提出的算法主要处理A型超声波探伤图像序列,通过k-means聚类和投影技术提高分析精度并实现自动缺陷识别。具体而言,k-means聚类能够有效分割图像中的不同区域,尤其是虚警区域;而投影算法则有助于突出连续特征、抑制孤立噪声。 在完成上述步骤后,下一步是进行底波与缺陷波的检测以判断工件是否存在缺陷。超声波探伤技术基于高频声波穿透材料的能力及反射信号分析能力,在无损检测中广泛应用,如车轮和轴等工业产品。 本段落提出的算法不仅提高了图像处理效率,还显著提升了缺陷识别准确性。结合k-means聚类与投影法的应用有效减少了虚警发生率,并增强了检测的精确度和可靠性。实验验证了该方法的有效性,为未来探伤技术自动化、智能化提供了强有力的技术支持。 随着自动化的不断进步,这种基于图像处理及机器学习技术的缺陷识别算法有望在工业探伤中取代传统的人力操作,减少误判提高效率,并保障生产安全与质量。这不仅提升了探伤的质量和效率,也推动了无损检测技术的发展。
  • MATLAB像边缘仿
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    本研究利用MATLAB平台,探讨并比较多种经典的图像边缘检测算法,通过仿真分析优化边缘检测性能,为图像处理技术提供理论支持和实践指导。 我们建立了GUI界面,并实现了五种经典的边缘检测算子:Roberts算子、Sobel算子、Canny算子、Prewitt算子以及LOG算法。通过使用MATLAB系统提供的相关函数,分别用这几种算子对同一幅图像进行了处理,在MATLAB2014a版本下运行结果完全正确。
  • 改进YOLOv11.pdf
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    本文针对YOLOv11目标检测算法在缺陷检测中的不足进行了深入研究,并提出相应的优化方案,提升了模型在工业生产中的应用效果。 在现代电子制造业中,印刷电路板(PCB)的质量控制对于确保产品可靠性和生产效率至关重要。其中的缺陷检测环节尤为关键,其准确度与效率直接决定了最终产品的质量水平。传统的PCB缺陷检测方法主要依赖人工视觉检查,这种方法不仅耗时且容易出错,并且难以保证一致性。 随着计算机视觉和人工智能技术的进步,基于深度学习的方法逐渐成为研究热点。本段落提出了一种改进YOLOv11(You Only Look Once version 11)模型的算法来提高PCB缺陷检测的效果。原始版本的YOLO虽然在实时对象检测任务中表现良好,但在处理小尺寸目标及复杂背景下的缺陷时存在局限性。 为解决这一问题,我们引入了多头混合自注意力机制(Multi-head Mixed Self-Attention, MMSA)对YOLOv11进行优化。MMSA是一种深度学习技术,能够增强模型从图像中提取特征的能力,在PCB缺陷检测任务中尤其有效。通过在YOLOv11的Backbone和Neck部分嵌入MMSA,并增加小目标检测层,改进后的模型显著提升了对不同尺度及复杂度缺陷识别的效果。 实验结果显示,在PKU-Market-PCB数据集上,改进后的YOLOv11模型达到了94.8%的平均精度均值(mean Average Precision, mAP@0.5),相较于原始版本有明显提高,并且超越了其他主流检测算法。这表明该技术在PCB缺陷检测中具有显著优势。 这项研究不仅提高了PCB缺陷检测的准确度,还展示了深度学习算法在自动化质量控制领域的巨大潜力。随着技术的进步和应用范围的扩展,未来的PCB缺陷检测将更加智能化、精确化,并有望进一步提升电子制造业的整体水平。
  • Halcon DLPHAY: HALCON
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    Halcon DLPHAY采用HALCON视觉软件,专为半导体行业设计,高效识别和分类芯片制造过程中的各种表面缺陷。 在现代工业生产流程中,确保产品的高精度质量控制至关重要。Halcon DLPhay是一个基于Halocon芯片的缺陷检测系统,专为满足这一需求而设计。本段落将详细介绍如何利用C++编程环境实现高效且精准的缺陷检测。 全球领先的机器视觉软件——Halcon以其强大的图像处理算法和广泛的应用库著称。DLPhay是针对特定硬件平台(即Halocon芯片)优化后的解决方案。凭借高性能与低功耗的优势,该芯片为实时及大规模数据处理任务提供了理想的计算环境,特别适用于工业生产线上的缺陷检测等应用场景。 在C++编程环境中实现Halcon DLPhay系统时,开发者可借助于Halcon的C++接口和API函数来创建定制化的程序。例如通过`HObject`类管理图像对象、使用`operator_equal`进行图像比较以及利用`find_shape_model`查找预定义形状模型等功能,这些都是缺陷检测的关键步骤。 实际应用中,Halcon DLPhay的缺陷检测流程通常包括以下环节: 1. 图像获取:从生产线上的产品采集清晰度足够的图片。 2. 预处理:对原始图像执行灰度化、去噪及平滑等操作以提升后续分析准确性。 3. 特征提取:利用Halcon提供的边缘检测、形状匹配和纹理分析等功能来识别产品的关键特征。 4. 缺陷检测:对比标准产品与当前产品的特性差异,从而发现潜在缺陷。这一步可能涉及到模式匹配或模板匹配等多种技术手段的应用。 5. 结果处理:依据检测结果判断产品质量,并将信息反馈至生产线以触发相应的剔除或者报警机制等操作。 6. 性能优化:通过调整算法参数和有效利用硬件资源来提升系统的整体速度与稳定性。 在名为Halcon_DLPhay-master的项目中,源代码文件涵盖了上述所有步骤的具体实现。通过对这些文件的研究学习,开发者能够深入了解Halcon DLPhay的工作原理,并根据实际需求进行二次开发工作。 综上所述,Halcon DLPhay结合了软件算法的优势与硬件平台的特点,在工业生产中的缺陷检测任务方面展现出了高效且准确的解决方案能力。借助于C++环境下的调用操作,开发者可以进一步定制化实现个性化的检测程序以提高生产线效率和产品质量。
  • 模板匹配PCBMatlab仿及GUI设计
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    本研究采用Matlab平台,结合模板匹配算法进行PCB电路板缺陷检测的仿真实验,并开发了图形用户界面(GUI),以提高检测效率和准确性。 版本:MATLAB 2021a 本项目涉及PCB电路板缺陷检测领域,采用基于模板匹配法的方案进行研究。通过将有残缺的PCB与标准PCB进行对比匹配,可以有效识别并定位出存在缺陷的具体区域。 该内容适用于本科及研究生层次的教学和科研工作,在学习过程中帮助学生掌握相关技术的应用方法,并为研究人员提供有效的实验参考依据。