基于自相关性和模版匹配的TFT缺陷电路重构算法

在TFT的制程中会造成许多不可避免的工艺缺陷,需要逐个判断其对TFT电路所造成的影响,这种缺陷检查方式需要大量人力且速度慢、精度低,因此,将人工识别替换成计算机自动化识别就显得尤为重要。自动识别中的一个关键部分就是将TFT电路进行定位。针对因缺陷颜色、形状、位置、大小不固定等原因导致现有图像处理算法无法准确定位出TFT电路位置的问题,本文提出基于自相关性和模版匹配的TFT电路图像重构算法。首先,对全自动光学检测(AOI)相机采集的缺陷图片进行区域提取,估算出偏角并校正图像;根据边缘图像的灰度垂直响应的自相关估计函数来估算电路的重复周期,再由周期灰度均值来确定一组的电路纵贯线位置,利用TFT电路周期特征重构出其余纵贯线;通过角模版匹配算法重构TFT电路硅岛部分。实验结果表明,本文提出的算法能够重构出被缺陷遮挡、图片模糊、电路缺失等情况下的电路,定位准确率达96%以上。基本满足TFT缺陷自动化识别中的电路定位要求。