基于机器视觉的芯片字符识别系统

来源：电子测量技术杂志2022年第5期北京时间：

作者：杨桂华，唐卫卫，戴志诚，卫嘉乐

单位：桂林理工大学 机械与控制工程学院 桂林 541006

摘要：IC芯片表面的字符主要包括厂商名称和序列号，这些字符对于芯片的制造和应用具有重要现实意义，针对芯片表面印刷字符的检测，基于HALCON视觉软件开发平台研发了一套芯片字符识别系统。首先，采用灰度值投影法获得字符区域的行和列坐标分割点，进行字符分割。然后，利用形状匹配技术对欲检测芯片图像进行定位与校正，采用BP神经网络分类算法实现字符的识别。通过不同算法的对比实验分析，实验结果表明单张图片检测时间为42 ms,完整字符与缺陷字符的分割准确率均为100%,字符识别率达到99.5%。本系统能有效快速、准确的对IC芯片表面字符进行识别，检测精度满足要求。

关键词：机器视觉;HALCON;灰度值投影;字符分割;字符识别

基金资助：国家自然科学基金地区基金(52065016)项目资助