技術領域

本發明涉及在重復生產物品期間的中間處理步驟中在自動目視檢驗系統中實現的方法，更具體地說，涉及由自動檢驗儀檢測缺陷時執行檢驗參數設定的方法。

背景技術

在包括多個連續處理步驟的物品生產過程中，如印刷電路、半導體設備或者復雜機械零件，在各處理步驟之間需要檢驗、核查和質量控制步驟。為了檢測出有缺陷的物品并避免對于可能在先前的某一個處理步驟中嚴重損壞的物品進行無效的、昂貴的處理步驟，需要進行中間核查。在某些情況下，可以僅在完成整個生產過程之后才執行物品的功能測試。為此，已經開發出了中間的目視檢驗方法，其用手動的目視檢驗儀開始執行，例如美國專利No.4691426所述。

另一個涉及自動處理中批量生產的方面是缺陷類型和物品上的物理位置(坐標)的相關程度。一些自動目視檢驗(AVI)技術通過把檢測到的缺陷坐標存儲在持續更新的數據庫內，從而利用這種相關性。該數據庫用于縮短并改善要檢測的物品的檢驗周期。

在這類系統中，為了評估被檢測到的缺陷是否嚴重，需要完成至少幾個物品并執行功能測試。只要在同一位置上重復產生嚴重的缺陷，該方法就是可接受的，但是如果出現了隨機或新的局部缺陷，就應再次啟動評估缺陷嚴重程度的處理過程，而在生成缺陷到自動檢測之間形成了不能接受的延遲。

用于目視檢驗系統的第二種方法是通過獲取被檢驗的物品的圖像并分析該圖像來執行缺陷檢測。這種分析通常是利用圖像處理、形態和圖樣識別裝置來執行的。每個裝置都有其自身的固有參數，這些參數限定了該系統所能識別的缺陷。在進行識別時，為了確定是否把可疑缺陷報告為嚴重缺陷，需要有一組分類規則。由該系統所報告的缺陷隨后可以由用戶或者自動地可視化和/或修復。但是，嚴重缺陷和非嚴重缺陷之間的精確區分并不簡單，為了精確區分嚴重缺陷，使用樣本來訓練該系統。對于生產過程中生成的不同類型的缺陷，通過人工觀察和分類很難提供精確的嚴重缺陷樣本。

另外，這種系統的不同用戶對于他們不同的產品有不同的檢測標準。一個客戶認為是嚴重缺陷的特定圖樣對于另一個客戶而言可能是可以接受的。此外，精密產品中應當報告的缺陷對于同一客戶的精密程度不高的產品而言可能表現為可以接受的質量。而且，同一產品的不同物品在所獲取的圖像中有不同的顯示，因此需要不同的分類規則參數組。

第三種方法使用了上述方法的組合，在美國專利No.7062081中提出，其中提供了一種用于分析電子電路圖樣的生產過程中檢測到的缺陷的方法。被檢驗的對象上的缺陷被檢測出來，并且這個檢測到的缺陷的位置信息被存儲。這個缺陷的具體信息針對該缺陷被采集，為其存儲該缺陷的位置信息。所采集到的具體信息與缺陷位置信息相關聯并且被存儲。被檢驗的對象通過電子方式被測試，并且存儲在這個電子測試中出現錯誤的位置的信息。已存儲的缺陷位置信息和錯誤生成位置信息進行比較，并基于比較結果將檢測到的缺陷進行分類。隨后顯示與經過分類的缺陷相關的信息。

上述第三種方法的缺點包括：需要根據功能測試結果來核實位置信息，而且很難建立除半導體設備之外的其它產品的分類規則，并且與上述第二種方法相比，其存在更寬的圖像差異。另一個缺陷在于，很難手動更新分類規則，下面將詳細闡釋。

該系統報告所有嚴重缺陷的重要性是很明顯的，但是使用過于靈敏的分類規則參數組也將導致報告非嚴重缺陷。被忽略的缺陷或者錯誤識別的缺陷最后會無意義地消耗客戶資源。

美國專利No.6674888涉及為分類規則設置參數的過程，建議重復調整規則，直至滿足所得到的標準。

如上述專利文獻所述，為了滿足每個產品的特定檢測標準，同時獲得嚴重缺陷和非嚴重缺陷之間的最佳平衡，在設定上述識別、判決和報告參數時可能有連續的階段。初始設定可以根據產品的指定特征自動執行，但是這種設定不能始終獲得嚴重缺陷和非嚴重缺陷之間的最佳平衡。這種情況是由于不同的原因造成的，包括：a)由所檢驗的物品獲得的圖像的特性不能始終被提前預測，以及b)存在不可預料的環境條件，如灰塵顆粒、照明條件或材料特性。

由于第一個物品的初始設定后的檢測結果隨后將被應用于該批次中的所有后續物品上，一個更為徹底的后續設定過程被應用，以優化第一個物品的設定。

目前，在掃描第一個物品并接收到初始缺陷圖之后，對該系統本身執行后續的設定過程。但是通過直接改變識別或判決和報告參數或者通過改變隨后能影響這些參數的檢測標準，這一輔助設定過程是手動執行的。