1. 研究目的与意义

目的：基于机器视觉的晶圆缺陷检测系统是为了实现晶圆宏观缺陷的检测和分类而进行的一项研究课题。

由ccd器件采集图象后，通过数字图像处理完成了晶圆缺陷的检测和分割，为以后的缺陷分类作好准备。

实验证明，设计的检测系统专业性强，具有一定的应用价值。

2. 国内外研究现状分析

国内研究：我国在多数图像处理热点技术领域中与国外的差距都比较大，尤其是在发展图像通信的图像处理技术领域。国外在图像处理技术领域中存在长期竞争优势，但国内厂商经过长期发展之后在对图像数据的数字数据信息进行计算机处理、图像与图形的捕获、识别、增强、噪声抑制和预处理技术、设备和装置技术领域已经形成了一定的竞争优势，在通用图像处理技术领域也取得了一定的技术进步，因此可以以此为技术突破点，继续加强研发，寻求在关键技术领域和主要应用技术领域的发展，形成核心竞争技术能力。但在图像处理中没有通用的处理软件，所以对于不同的待处理图像，需要不同的算法。这是机器视觉的缺点之一。专业人才的严重短缺。一是相关专业人员较少，如应用工程师明显缺乏；再就是人才的知识结构存在不足，这直接影响了产品的研发能力。虽然我们有相当多的DSP研发人员，但对于机器视觉系统中要求的高级算法依然难有突破。国外研究：国外在超大规模集成电路晶圆检测、封装等方面的研究相对比较成熟，但目前国内对该领域的研究还不太深入，实际设备的研究还处于起步阶段。目前普遍采用的手工操作、人工观察等判断方法，无法适应高效生产的要求。我国在半导体行业的落后已经严重制约着国家IT产业的发展。未来的国际竞争将是国家之间科技创新能力的竞争，突破现有技术进口限制，实现自主知识产权是我们国家的一项长期发展战略，要改变我国在半导体及IT产业中低端落后的面貌，半导体工艺研究及质量控制是一重要环节，其中晶圆缺陷检测和工艺控制又是一个比较具体而现实的问题。本课题基于我国半导体产业背景研究开发基于机器视觉的晶圆缺陷检测系统，课题来源于美国LWA-Tech公司，课题的研发采用光机电一体化技术，在开放式PC平台上进行开发，由PC控制振镜扫描和摄像头拍摄，运用数字图像处理技术，实现晶圆缺陷的自动检测和分割。

3. 研究的基本内容与计划

内容：硅片是半导体和光伏行业的主要原料。

硅片加工过程中要对硅片清洗，清洗完成后要对表面进行检测，以往都是采用工业相机获取图像进行数据处理，往往会出现误判。

采用多光谱相机成像分析硅片缺陷的情况。

4. 研究创新点

特色：本实验采用了一种改进的边缘检测算子水平垂直边缘检测算法。检测水平边缘和垂直边缘的目的是为Hough直线检测提供准备,最终是为了确定图像对准的基准线。