基于OpenCV的晶圆编号识别算法研究

刘劲松+梁皓源

摘要：根据特定晶圆（Wafer）产品光学特性，基于OpenCV开源视觉库，设计一套晶圆字符编码识别系统。系统过程包括光源选型及照射方式选择、图像预处理、自适应阈值分割、形态学处理、图像矫正及ROI提取。通过优化评价标准的模板匹配完成字符识别。经过试验，该系统能够准确检测字符，具备一定应用价值。

关键词：字符检测；OpenCV；形态学处理；自适应阈值处理；模板匹配

DOIDOI：10.11907/rjdk.171106

中图分类号：TP312

文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2017）006-0025-03

0 引言

半导体工业某种程度上是国家工业水平的标杆，其智能化水平尤为重要。机器视觉作为新兴且迅速发展的多学科综合技术，是智能化生产的重要组成部分，主要用于缺陷检测、扫描识别、定位对位等领域，在半导体应用领域举足轻重[1]。

晶圆（wafer）生产过程中，需频繁识别记录本体编号，以便于产品追溯，为提高品质控制提供基础数据。以往通过人工进行该项操作，不但增加了人力資源开销，效率和准确性也无法保障。将机器视觉与晶圆编号识别结合，可为优化晶圆信息提供新思路 。本文基于特定晶圆产品编号特征，结合Visual C++ 和OpenCV开源视觉库实现了晶圆字符编号的识别。

1 系统概述

机器视觉系统主要包括图像采集、图像处理、目标识别3部分[2]。图像采集系统和识别算法是影响系统效率和稳定性的两大因素。本文通过选取合适的光源和照射方式获取优质的源图像，然后对图像进行预处理、矫正、分割，最后通过模板匹配实现字符识别，如图1所示。……