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摘要：本发明公开了一种基于针痕照片的探针卡针痕检测方法及系统，涉及半导体检测技术领域，该基于针痕照片的探针卡针痕检测方法包括以下步骤：利用摄像设备采集焊垫上的针痕图像；从针痕图像中识别针痕特征，并基于针痕特征的识别结果评估探针与焊垫的接触质量；根据筛选结果对存在异常接触的探针进行标注；利用优化算法迭代修正标注探针与焊点的接触位置，生成探针与焊垫的最佳接触点，并重复进行探针检测以验证优化效果。本发明利用小波变换提取针痕图像中的非线性特征并结合时序预测模型精确地识别和预测图像中的异常特征，结合数据切片技术将异常特征与正常特征预先分离，不仅提升了处理速度，还增加了处理数据的精细度。
主权项：1.一种基于针痕照片的探针卡针痕检测方法，其特征在于，该基于针痕照片的探针卡针痕检测方法包括以下步骤：S1、将探针卡上的探针与芯片上的焊垫接触并在焊垫上形成针痕，利用摄像设备采集焊垫上的针痕图像；S2、从针痕图像中识别针痕特征，并基于针痕特征的识别结果评估探针与焊垫的接触质量；S3、基于接触质量的评估结果从优化针痕图像中筛选出异常数据，并根据筛选结果对存在异常接触的探针进行标注；S4、利用优化算法迭代修正标注探针与焊点的接触位置，生成探针与焊垫的最佳接触点，并重复进行探针检测以验证优化效果；所述从针痕图像中识别针痕特征，并基于针痕特征的识别结果评估探针与焊垫的接触质量包括以下步骤：S21、利用滤波器去除针痕图像噪声，并对去噪后的针痕图像依次进行对比度调整及灰度图像转换，得到优化针痕图像；S22、建立针痕识别模型识别优化针痕图像中的针痕纹理特征，并基于针痕纹理特征成针痕特征；S23、将针痕特征组合成特征向量，并利用预先训练的学习模型对特征向量进行分类，基于分类结果评估探针与焊垫的接触质量。
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