Разработка системы автоматического обнаружения дефектов микроэлектронных изделий

Разработать и исследовать программные методы автоматизированного визуального контроля качества микроэлектронных изделий на основе анализа цифровых изображений.

Основная задача проекта — автоматизировать обнаружение видимых дефектов изделий микроэлектроники, сократив необходимость ручного анализа изображений оператором.

В рамках проекта требовалось:

- Организовать обработку цифровых изображений исследуемых изделий.

- Реализовать сравнение изображений образцов с эталонными изображениями.

- Исследовать методы выделения контуров и структурных элементов.

- Обеспечить выявление отклонений и дефектов, включая отсутствие элементов, повреждения и нарушения целостности.

- Разработать средства визуализации результатов анализа.

- Исследовать алгоритмические подходы к обработке изображений и оптимизации вычислений.

Особое внимание уделялось точности выделения структурных элементов, интерпретации результатов анализа и возможности применения методов компьютерного зрения для автоматизации производственного контроля.

В рамках исследовательского проекта проводилась разработка и изучение программных методов автоматизированного анализа изображений микроэлектронных изделий.

1. Анализ цифровых изображений

Исследовались алгоритмы обработки изображений для выделения элементов исследуемых изделий и поиска визуальных отклонений.

2. Сопоставление с эталоном

В системе предусмотрено сравнение изображения исследуемого образца с эталонным изображением для обнаружения различий в структуре элементов.

3. Выделение контуров

Использованы методы обработки изображений для определения контуров структурных элементов и выявления областей возможных дефектов.

4. Обнаружение дефектов

Прорабатывались алгоритмы выявления различных типов отклонений, включая:

• Отсутствующие элементы.

• Повреждения и царапины.

• Сколы и другие визуально определяемые дефекты.

5. Визуализация результатов

Интерфейс анализа предусматривает отображение исследуемых образцов, эталонных изображений, выделенных контуров и результатов обнаружения дефектов.

6. Исследование алгоритмов

В рамках научно-исследовательской части изучались методы оптимизации алгоритмов обработки изображений, включая псевдоградиентные подходы.

Технологическое направление: Python, Computer Vision, алгоритмы цифровой обработки изображений.

Ключевой специалист участвовал в проекте в роли научного руководителя.

В результате проекта исследованы и разработаны программные подходы к автоматизированному визуальному контролю качества микроэлектронных изделий.

Основные результаты:

• Проработаны алгоритмы анализа цифровых изображений микроэлектронных изделий.

• Реализованы подходы к сопоставлению исследуемых образцов с эталонными изображениями.

• Исследованы методы выделения структурных элементов и их контуров.

• Проработаны механизмы выявления визуальных дефектов.

• Предусмотрено графическое представление результатов анализа изображений.

• Проведены прикладные исследования алгоритмов оптимизации обработки изображений.

Проект демонстрирует применение технологий компьютерного зрения для автоматизации задач промышленного визуального контроля.

Практическая значимость: исследованные методы могут применяться при создании программных систем автоматизированного контроля качества, поиска дефектов и анализа производственных изображений.