【《表面缺陷检测方法文献综述》3000字】

表面缺陷检测方法文献综述现有的微流控芯片表面缺陷检测方法主要集中在自动测试向量生成法，而在其它微纳表面的缺陷检测中，超声波、红外、图像、电磁等检测方法也取得了广泛的应用。图1-1展示了微流控芯片和其它表面缺陷检测的主要方法。图1-1表面缺陷检测方法自动测试向量生成技术(automationtestpatterngeneration,ATPG)被广泛应用于集成电路故障测试中，其根据电路的拓扑信息得到测试向量，模拟信号在电路中的传递过程，使错误信号能够通过输出的不同状态表现出来，从而根据输出状态的组合诊断集成电路中的故障[15]。由于数字微流控芯片[16]与完全可编程阀阵列(fullyprogrammablevalvearray,FPVA)能够抽象为布尔门组成的逻辑电路，ATPG方法被应用于这两类微流控芯片的故障检测中。FPVA是一类特殊的连续流体微流控芯片[17]，其内部存在流动流道与控制流道两类流道，施加在控制流道内的气压会挤压流动流道，从而阻断流体的流动，而释放气压则使流动流道处的液体恢复流动。制造技术的进步使得研究人员能够在每平方厘米的面积下放下上百万的微阀，通过微控制器控制微阀能够实现高效、精准的流体操控。针对FPVA，研究人员将气压源连接到芯片的输入端口，通过切换某些微阀的打开与关闭状态，测量输出端口上不同的响应，从而判断从压力源到输出端口间是否存在通路，进而能够使用数字电路模型表示路径与阀门间的关系，并生成ATPG矢量识别故障。Hu[18]等人将连续流体微流控芯片中的故障概括为流动流道堵塞、控制流道堵塞、流动流道泄漏、控制流道泄漏四种类型，并将微流控芯片转化为逻辑电路模型，通过压力传感器的反馈从而确定缺陷的类型和位置。然而随着制造工艺的进步，微流控芯片结构逐渐复杂化，因此研究人员尝试通过少量的测试向量检测故障，从而大大提高缺陷检测的效率。Hu等[19]将将故障定位建模为碰撞集问题，通过SA算法减少可能的故障组合的数量，该方案能够在较短时间内识别复杂微流控芯片中的故障。Liu等[20]将FPVA中的测试向量定义为Test-PathPatterns与Test-CutPatterns，使用少量的两类测试向量能够覆盖多个故障，大大提高了检测效率。虽然自动测试向量生成技术检测速度快，通过少量的测试向量即可检测极为复杂的微流控芯片，但该方法难以精确定位缺陷位置，依赖进一步的人工查找。并且该方法对芯片中流道的路径要求较高，难以应用于其它类型的微流控芯片中。在其它微纳表面缺陷检测中，超声检测、射线检测、电磁检测、红外检测与图像检测取得了广泛的应用。超声检测主要利用超声波与待检表面间的相互作用，当超声波传播到缺陷等不连续区域会发生散射、反射和透射等现象，从而实现样件表面的结构特征、裂纹缺陷的检测。Sato等人[21]利用扫描条纹干涉生成的表面声波检测到了硅晶片上13μm高的微小缺陷。超声检测技术成本低、对裂纹类缺陷效果好，但不适合结构较为复杂的表面，微流控芯片表面复杂的结构会对检测产生较大的干扰。射线检测将X射线等射线照射待检样品，射线的吸收程度能够反映样品结构与成分上的差异，从而能够根据影像结果分析缺陷信息。Cicchiani等人[22]提出了一种利用微米级分辨率X射线成像检测PCB缺陷的方法。利用X射线的穿透性，能够直观地看到IC、晶体管、二极管乃至PCB内部。基于射线检测的方法穿透性强，能够检测表面与内部缺陷，但射线辐射与较高的成本导致其不适用于实验室等场景。电磁检测包括漏磁检测、涡流检测等技术，主要用于金属等导电性材料的缺陷检测中。Griesbach等人[23]提出了一种由单匝线圈与各向异性磁阻传感器组成的模块化传感器。AMR传感器的传感轴检测由励磁线圈产生的总磁场以及在无缺陷样品中感应出的涡流，在出现缺陷的情况下，传感器的输出信号会由于涡流路径的干扰而发生变化。基于电磁检测的方案主要应用在金属样品的缺陷检测中，不适用于以PDMS、PMMA、玻璃等为主要材质的微流控芯片。红外检测主要通过观察被检测工件表面的温度场变化检测工件表面存在的缺陷，这是因为相比无缺陷部位，缺陷部位能够堆积更多的热量。根据是否主动施加激励源，红外检测技术被分为主动式与被动式，常见的激励源有热灯、激光、超声、涡流、微波等。Bodnar等[24]提出了一种利用低能量微波检测易损材料中裂纹的无损方案，通过分析受低能量微波影响的壁画表面的温度变化过程检测出壁画内的裂纹。基于红外的缺陷检测方法主要适用于检测裂纹等结构型损伤，对于结构连通这种由于模具问题造成的表面缺陷效果较差。图像检测主要通过图像传感器采集待检样品表面的图像，并进一步利用图像处理算法检测样品影像中的缺陷。Liu等人[25]搭建了一套用于检测存在大量重复图案的发光二极管基板的缺陷检测系统。硬件系统包括图像捕获模块与XY轴运动控制平台。作者首先通过图像配准算法拼接完整图像，然后通过开运算、OTSU二值化等操作将中心区域ROI分割出来。同时作者还提出了一种基于RPCA的新型图像恢复方案，以解决具有重复图案的图像缺陷检测问题。Tien等人[26]开发出了一种能够晶圆缺陷检测系统，通过将光学编码器放置在晶圆运送平台上实现了当前位置的定位。基于图像处理的表面缺陷检测方法具备成本低、自动化、可长时间工作的优点，目前已在钢板[27]、印刷[28]、纺织[29]、电子[30]等众多行业的表面缺陷检测中广泛应用，并且在晶圆[25]、纳米纤维[31]、MEMS[26]等精密微细产品的表面缺陷检测同样取得了理想的效果。由于待检目标特征不同且丰富，基于图像处理技术的表面缺陷检测方法有着众多方案，如基于缺陷特征的分割算法[32,33]、有监督缺陷检测算法、无监督缺陷检测算法等。本文将详细介绍其中较为重要的三个部分的研究现状，分别为图像预处理、基于有监督学习的缺陷检测方法与基于无监督学习的缺陷检测方法。参考文献[1]WhitesidesG.Theoriginsandthefutureofmicrofluidics[J].Nature,2006,442(7101):368-373.[2]LagallyET,SchererJR,BlazejRG,etal.Integratedportablegeneticanalysismicrosystemforpathogen/infectiousdiseasedetection[J].AnalyticalChemistry,2004,76(11):3162-3170.[3]MathiesRA,KumaresanP,BlazejRG.Microfabricatedbioprocessorforintegratednanoliter-scaleSangerDNAsequencing[J].ProceedingsoftheNationalAcademyofSciencesoftheUnitedStatesofAmerica,2006,103(19):7240-7245.[4]KhandurinaJ,GuttmanA.Bioanalysisinmicrofluidicdevices[J].JournalofChromatographyA,2002,943(2):159-183.[5]DittrichPS,ManzA.Lab-on-a-chip:microfluidicsindrugdiscovery[J].NatureReviewsDrugDiscovery,2006,5(3):210-218.[6]GaoJ,YinXF,FangZL.Integrationofsinglecellinjection,celllysis,separationanddetectionofintracellularconstituentsonamicrofluidicchip[J].LabonaChip,2004,4(1):47-52.[7]TaylorAM,RheeSW,TuCH,etal.Microfluidicmulticompartmentdeviceforneuroscienceresearch[J].Langmuir,2003,19(5):1551-1556.[8]TaylorAM,RheeSW,JeonNL.Microfluidicchambersforcellmigrationandneuroscienceresearch.[J].MethodsinMolecularBiology,2006,321(11):167-177.[9]TourovskaiaA,FigueroaX,FolchA.Differentiation-on-a-chip:Amicrofluidicplatformforlong-termcellculturestudies[J].LabonAChip,2005,5(1):14-19.[10]ChinCD,LaksanasopinT,CheungYK,etal.Microfluidics-baseddiagnosticsofinfectiousdiseasesinthedevelopingworld[J].NatureMedicine,2011,17(8):1015-1019.[11]QuakeSR,SchererA.Frommicro-tonanofabricationwithsoftmaterials[J].Science,2000,290(5496):1536-1540.[12]Michel,B,BernardA,BietschA.Printingmeetslithography:softapproachestohigh-resolutionprinting[J].IBMJournalofResearchandDevelopment,2001,45(5):697-731.[13]XieP,HuL,HeJ,etal.MechanismandsolutionsofappearancedefectsonmicrofluidicchipsmanufacturedbyUV-curingassistedinjectionmolding[J].JournalofPolymerEngineering,2016,37(5):493-503.[14]ChapmanG,GrayBL,JainVK.Defecttoleranceinmicrofluidicchambersforcapacitivebiosensors[C].ProceedingsofSPIE-TheInternationalSocietyforOpticalEngineering,Orlando,Florida,UnitedStates,2010:207-218.[15]NiermannT,PatelJH.HITEC:Atestgenerationpackageforsequentialcircuits[C].ProceedingsoftheEuropeanConferenceonDesignAutomation,Hamburg,Germany,2002:12-17.[16]ZhaoY,ChakrabartyK,BhattacharyaBB.Testingoflow-costdigitalmicrofluidicbiochipswithnon-regulararraylayouts[J].JournalofElectronicTesting,2012,28(2):243-255.[17]KimJ,TaylorD,AgrawalN,etal.Aprogrammablemicrofluidiccellarrayforcombinatorialdrugscreening[J].LabonAChip,2012,12(10):1813-1822.[18]HuK,BhattacharyaBB,ChakrabartyK.Faultdiagnosisforleakageandblockagedefectsinflow-basedmicrof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