本申請涉及銅合金線質(zhì)量管控領(lǐng)域，特別是涉及一種超微鍵合銅線異常狀態(tài)檢測方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、超微鍵合銅線是半導體生產(chǎn)中不可或缺的核心連接材料，是通過將銅合金材料加工成微米級別直徑的高精度連接材料，直徑通常小于0.05mm。超微鍵合銅線在繞制加工生產(chǎn)過程中，經(jīng)常由于銅線的快速彎曲和搖晃導致銅線斷線，需工人在高溫環(huán)境下肉眼檢測斷線位置和手動處理，導致生產(chǎn)速度慢、能效低、不良率高。如何通過自動化的技術(shù)手段，實現(xiàn)斷線檢測，從而提升生產(chǎn)效率已成為行業(yè)痛點和關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)之一。

2、現(xiàn)在的前沿趨勢主要是使用基于圖像檢測的方法?；趫D像檢測的方法主要思路是，通過攝像頭拍照獲取圖片，用各種圖像檢測算法進行分析，從而得到檢測結(jié)果?；趫D像的檢測方法通常受限于樣本集的質(zhì)量和規(guī)模，關(guān)鍵在于，是否能夠獲取到足夠多的清晰高質(zhì)量圖像。然而，銅線本身具有超細、強反光、不均勻的特點，同時在銅線繞制加工的環(huán)節(jié)中，銅線分布呈錐形結(jié)構(gòu)，由疏到密以至于互相交錯遮擋。因此，傳統(tǒng)的工業(yè)成像系統(tǒng)很難獲得清晰高質(zhì)量圖像。并且，繞線機和線架是銅線生產(chǎn)工作的重要設(shè)備，價格貴、數(shù)量有限、體積大、不便移動，而超微鍵合銅線的精細度高、強度低、脆弱易斷，因此，改變銅線分布，進行數(shù)據(jù)采集的成本十分高昂。最終，導致樣本集的質(zhì)量和規(guī)模受限，嚴重影響檢測的準確度。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本申請的目的是提供一種超微鍵合銅線異常狀態(tài)檢測方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，以解決樣本集的質(zhì)量和規(guī)模受限，檢測準確度低的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本申請?zhí)峁┝巳缦路桨福?/p>

3、第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N超微鍵合銅線異常狀態(tài)檢測方法，包括：

4、對低質(zhì)量樣本集進行初步增強處理，確定初步增強的樣本集；所述低質(zhì)量樣本集中的樣本為超微鍵合銅線反射光斑的歷史圖像；所述超微鍵合銅線反射光斑為線光斑；

5、對所述初步增強的樣本集進行數(shù)據(jù)集蒸餾，確定高質(zhì)量樣本，并將所述高質(zhì)量樣本以及所述低質(zhì)量樣本集進行混合，確定高質(zhì)量樣本集；

6、根據(jù)所述高質(zhì)量樣本集構(gòu)建masa檢測模型；

7、對銅線反射光斑的實時圖像進行光斑重建降噪處理，確定降噪后的圖像；

8、將所述降噪后的圖像輸入至所述masa檢測模型中，判斷超微鍵合銅線是否處于異常狀態(tài)，確定最終檢測結(jié)果。

9、第二方面，本申請?zhí)峁┝艘环N超微鍵合銅線異常狀態(tài)檢測系統(tǒng)，包括：

10、初步增強處理模塊，用于對低質(zhì)量樣本集進行初步增強處理，確定初步增強的樣本集；所述低質(zhì)量樣本集中的樣本為超微鍵合銅線反射光斑的歷史圖像；所述超微鍵合銅線反射光斑為線光斑；

11、高質(zhì)量樣本集確定模塊，用于對所述初步增強的樣本集進行數(shù)據(jù)集蒸餾，確定高質(zhì)量樣本，并將所述高質(zhì)量樣本以及所述低質(zhì)量樣本集進行混合，確定高質(zhì)量樣本集；

12、masa檢測模型構(gòu)建模塊，用于根據(jù)所述高質(zhì)量樣本集構(gòu)建masa檢測模型；

13、降噪模塊，用于對銅線反射光斑的實時圖像進行光斑重建降噪處理，確定降噪后的圖像；

14、最終檢測結(jié)果確定模塊，用于將所述降噪后的圖像輸入至所述masa檢測模型中，判斷超微鍵合銅線是否處于異常狀態(tài)，確定最終檢測結(jié)果。

15、第三方面，本申請?zhí)峁┝艘环N超微鍵合銅線異常狀態(tài)檢測裝置，包括：

16、機械臂、攝像頭、陣列光源、固定支架、連接網(wǎng)線和工控機；

17、所述陣列光源，固定在所述固定支架上，對呈錐形空間結(jié)構(gòu)的超微鍵合銅線進行照射；

18、所述攝像頭，固定在所述機械臂上，對所述超微鍵合銅線進行持續(xù)拍攝，獲取超微鍵合銅線反射光斑的實時圖像；

19、所述攝像頭和所述機械臂通過網(wǎng)線與工控機進行連接和通信；所述工控機通過調(diào)用機械臂的sdk接口對機械臂進行控制，改變關(guān)節(jié)角度和位置，以調(diào)整攝像頭的拍攝角度和位置；

20、所述攝像頭將拍攝到的實時圖像通過網(wǎng)線，傳輸至工控機，所述工控機采用上述權(quán)利要求1-5任一項所述的超微鍵合銅線異常狀態(tài)檢測方法進行異常狀態(tài)檢測處理。

21、第四方面，本申請?zhí)峁┝艘环N計算機設(shè)備，包括：存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序以實現(xiàn)上述中任一項所述的超微鍵合銅線異常狀態(tài)檢測方法。

22、第五方面，本申請?zhí)峁┝艘环N計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述中任一項所述的超微鍵合銅線異常狀態(tài)檢測方法。

23、第六方面，本申請?zhí)峁┝艘环N計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述中任一項所述的超微鍵合銅線異常狀態(tài)檢測方法。

24、根據(jù)本申請?zhí)峁┑木唧w實施例，本申請公開了以下技術(shù)效果：

25、本申請?zhí)峁┝艘环N超微鍵合銅線異常狀態(tài)檢測方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，采集少量低質(zhì)量樣本集；對上述低質(zhì)量樣本集作旋轉(zhuǎn)、裁剪、縮放，進行初步的樣本增強，得到初步增強的樣本集，在實際應用中，可選用人工少數(shù)類過采樣技術(shù)(syntheticminority?over-sampling?technique，smote)進行初步的樣本增強；對上述初步增強的樣本集使用極大極小擴散(minimax?diffusion)方法進行數(shù)據(jù)集蒸餾，進一步增強得到少量的高質(zhì)量樣本，再將其與上述初步增強的樣本集進行混合，得到少量較高質(zhì)量樣本集；使用通過分割萬物來匹配萬物(matchinganything?by?segmentinganything，masa)方法，基于上述少量較高質(zhì)量樣本集進行訓練，得到對應的masa檢測模型；通過采集裝置，例如，高清攝像頭，獲取銅線反射光斑的實時圖像，進行圖像預處理，進行光斑重建降噪。并基于上述masa檢測模型對降噪后的圖像進行檢測，得到最終檢測結(jié)果。本申請通過樣本增強的方式提高了樣本集的質(zhì)量和規(guī)模，通過光斑重建降噪的圖像預處理方法減少了干擾，從而提高了銅線檢測的準確度，有效檢測超微鍵合銅線是否異常，同時提高超微鍵合銅線生產(chǎn)過程質(zhì)量管控的自動化水平。

技術(shù)特征：

1.一種超微鍵合銅線異常狀態(tài)檢測方法，其特征在于，所述超微鍵合銅線異常狀態(tài)檢測方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的超微鍵合銅線異常狀態(tài)檢測方法，其特征在于，對低質(zhì)量樣本集進行初步增強處理，確定初步增強的樣本集，具體包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的超微鍵合銅線異常狀態(tài)檢測方法，其特征在于，對所述初步增強的樣本集進行數(shù)據(jù)集蒸餾，確定高質(zhì)量樣本，并將所述高質(zhì)量樣本以及所述低質(zhì)量樣本集進行混合，確定高質(zhì)量樣本集，具體包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的超微鍵合銅線異常狀態(tài)檢測方法，其特征在于，根據(jù)所述高質(zhì)量樣本集構(gòu)建masa檢測模型，具體包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的超微鍵合銅線異常狀態(tài)檢測方法，其特征在于，將所述降噪后的圖像輸入至所述masa檢測模型中，判斷超微鍵合銅線是否處于異常狀態(tài)，確定最終檢測結(jié)果，具體包括：

6.一種超微鍵合銅線異常狀態(tài)檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括：

7.一種超微鍵合銅線異常狀態(tài)檢測裝置，其特征在于，所述超微鍵合銅線異常狀態(tài)檢測裝置包括：機械臂、攝像頭、陣列光源、固定支架、連接網(wǎng)線和工控機；

8.一種計算機設(shè)備，包括：存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序以實現(xiàn)權(quán)利要求1-6中任一項所述的超微鍵合銅線異常狀態(tài)檢測方法。

9.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1-6中任一項所述的超微鍵合銅線異常狀態(tài)檢測方法。

10.一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1-6中任一項所述的超微鍵合銅線異常狀態(tài)檢測方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請公開了一種超微鍵合銅線異常狀態(tài)檢測方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及銅合金線質(zhì)量管控領(lǐng)域，該方法包括對低質(zhì)量樣本集進行初步增強處理，確定初步增強的樣本集；所述低質(zhì)量樣本集中的樣本為超微鍵合銅線反射光斑的歷史圖像；對所述初步增強的樣本集進行數(shù)據(jù)集蒸餾，確定高質(zhì)量樣本，并將所述高質(zhì)量樣本以及所述低質(zhì)量樣本集進行混合，確定高質(zhì)量樣本集；根據(jù)所述高質(zhì)量樣本集構(gòu)建MASA檢測模型；對銅線反射光斑的實時圖像進行光斑重建降噪處理，確定降噪后的圖像；將所述降噪后的圖像輸入至所述MASA檢測模型中，判斷超微鍵合銅線是否處于異常狀態(tài)，確定最終檢測結(jié)果，本申請?zhí)岣吡藰颖炯馁|(zhì)量和規(guī)模，還提高了銅線檢測的準確度。

技術(shù)研發(fā)人員：陳昊,朱浩然,黎政秀,袁鶯,江樂旗,劉暢,張聰炫
受保護的技術(shù)使用者：南昌航空大學
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15