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职业教育论文-IC芯片表面标识自动识别虚拟仪器系统的设计.doc

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职业教育论文-IC芯片表面标识自动识别虚拟仪器系统的设计.doc

职业教育论文-IC芯片表面标识自动识别虚拟仪器系统的设计【摘要】使用NI公司LabVIEW、IMAQVision、IMAQVisionAssistant等软件配合PXI-1409图像采集卡、MBC-5051CCD黑白相机等图像采集硬件构建IC芯片表面标识自动识别系统,实现对英文字母、数字以及厂商图标的识别。【关键词】虚拟仪器ic芯片表面标示自动识别一、介绍芯片表面标记自动识别技术是芯片制造技术不断高速发展的要求,其中芯片表面标识主要包括厂商图标、序列号(包括英文字母及数字)等。由于自动识别技术具有极其重要的意义,一直以来,人们都对该技术的研究投入了大量的人力物力,并取得了卓有成效的进展。它可以应用于芯片性能自动检测领域,提高芯片测试效率,进而提高厂商的生产能力,具有十分广阔的应用前景。本系统使用NI的视觉系统开发工具构建,因而具有开发周期短、成本低等特点。系统综合运用了锐化、滤波、细化、特征识别等多种图像处理技术,成功地实现了从芯片自动跟踪定位、图像采集到图像预处理、骨架提取以及识别等一系列功能。二、系统简介我们使用LabVIEW、IMAQVision和IMAQVisionAssistant等软件进行系统开发。LabVIEW特有的数据流式编程、IMAQVision强大的图像处理能力以及IMAQVisionAssistant的代码自动生成功能极大地缩短了系统的开发周期、降低了成本。图1所示为IC芯片表面标识自动识别系统的工作流程。这里使用NI公司的PXI-1409图像采集卡和MBC-5051黑白摄像机进行图像采集,然后将采集到的图像送入计算机进行处理。为了提高识别的灵活性,系统加入了学习模块,与识别过程类似,它也包括图像预处理、文字区域裁剪、细化以及特征量提取的过程,不同的是,学习过程直接将提取到的特征量保存到计算机上,而识别过程则需要将这些特征值与已经存储了的特征值一一比较完成匹配。1.芯片自动跟踪定位芯片一旦进入摄像头视场,即能被系统感知,系统会开始对该芯片进行自动跟踪,确保ROI区域始终包含芯片,从而缩小了待处理的图像尺寸,减小了运算量。在这个过程中,系统主要完成了三个动作:阈值化采集到的图像,定位一个尺寸大于某一阈值的物体,根据该物体的位置信息设置ROI。因此通过IMAQVision,很容易就能够实现该定位功能。用户只需要对第一个动作中的灰度阈值和第二个动作中

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