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龍圖騰網(wǎng)獲悉東南大學(xué)申請(qǐng)的專利一種引線框架引腳間距的高精度測量方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115527049B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211256870.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/75；該發(fā)明授權(quán)一種引線框架引腳間距的高精度測量方法是由張小國;王士強(qiáng);史志豪;劉復(fù)銘;王慧青設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-10-14向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種引線框架引腳間距的高精度測量方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種引線框架引腳間距的高精度測量方法，屬于機(jī)器視覺領(lǐng)域。方法包括：在獲取到基準(zhǔn)圖像和待測圖像后，對(duì)基準(zhǔn)圖像圖像處理及旋轉(zhuǎn)，得到多角度的高層金字塔旋轉(zhuǎn)模板圖像和對(duì)應(yīng)的掩碼；進(jìn)行模板匹配實(shí)現(xiàn)粗匹配，對(duì)匹配結(jié)果進(jìn)行處理得到只包含引線框架引腳區(qū)域的引腳圖像；對(duì)引腳圖像輪廓檢測并對(duì)每個(gè)輪廓處理得到引腳掩碼圖像，與待測圖像融合得到引腳粗定位圖像；對(duì)引腳粗定位圖像進(jìn)行亞像素邊緣檢測，得到亞像素邊緣點(diǎn)集合；對(duì)相鄰輪廓的邊緣點(diǎn)集合計(jì)算最小距離，得到相鄰引線框架引腳的間距。該方法通過模板匹配粗匹配提高速度；通過圖像實(shí)現(xiàn)間距量測，降低人工成本；同時(shí)為提高精度引入亞像素邊緣檢測，具有計(jì)算精度高的特點(diǎn)。

本發(fā)明授權(quán)一種引線框架引腳間距的高精度測量方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種引線框架引腳間距的高精度測量方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：獲取由X射線成像的包含引線框架和芯片內(nèi)核的基準(zhǔn)圖像和待測圖像； 步驟2：對(duì)步驟1中的基準(zhǔn)圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，得到基準(zhǔn)圖像中心的內(nèi)核模板圖像，對(duì)內(nèi)核模板圖像連續(xù)2至4次下采樣處理，得到高層金字塔模板圖像，具體方法為； 步驟2-1：對(duì)步驟1中的基準(zhǔn)圖像閾值分割，利用最大類間方差法得到基準(zhǔn)圖像的灰度閾值，高于灰度閾值的像素點(diǎn)灰度值變?yōu)?55，高于灰度閾值的像素點(diǎn)灰度值變?yōu)?，得到基準(zhǔn)閾值分割圖像； 步驟2-2：對(duì)步驟2-1中基準(zhǔn)閾值分割圖像中心裁剪，裁剪范圍為距離芯片內(nèi)核的外圍200至300像素距離處，得到內(nèi)核模板圖像； 步驟2-3：所述步驟2-2中對(duì)內(nèi)核模板圖像進(jìn)行連續(xù)2至4次下采樣處理，具體為：以內(nèi)核模板圖像作為底層金字塔模板圖像，對(duì)底層金字塔模板圖像抽取奇數(shù)行和奇數(shù)列，獲得圖像尺寸為底層金字塔模板圖像行和列的12的第一層金字塔模板圖像；對(duì)第一層金字塔模板圖像抽取奇數(shù)行和奇數(shù)列，獲得圖像尺寸為第一層金字塔模板圖像行和列的12的第二層金字塔模板圖像；重復(fù)上述操作2-4次，得到高層金字塔模板圖像； 步驟3：對(duì)步驟1中的待測圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理和連續(xù)2至4次下采樣處理，得到底層金字塔待測圖像和高層金字塔待測圖像； 對(duì)步驟1中的待測圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理和下采樣處理，其中圖像預(yù)處理方法同步驟2-1中的閾值分割步驟一致，以處理后的圖像作為底層金字塔待測圖像，下采樣處理方法同步驟2-3中下采樣處理具體步驟一致，得到高層金字塔待測圖像； 步驟4：制作步驟2中高層金字塔模板圖像的掩碼mask，并與高層金字塔模板圖像在[-20°～-10°，10°～20°]范圍內(nèi)旋轉(zhuǎn)，得到多角度的高層金字塔旋轉(zhuǎn)模板圖像和與之對(duì)應(yīng)的多角度的高層金字塔旋轉(zhuǎn)掩碼圖像； 步驟5：粗匹配，將步驟4中的多角度的高層金字塔旋轉(zhuǎn)模板圖像與步驟3中的高層金字塔待測圖像依次模板匹配，將最佳匹配結(jié)果和步驟3中底層金字塔待測圖像融合得到只包含引線框架引腳的引腳圖像； 步驟6：對(duì)步驟5中的引腳圖像進(jìn)行圖像處理，然后對(duì)其提取輪廓，得到包含引腳圖像中所有引腳輪廓的輪廓集合，依次對(duì)輪廓集合中每個(gè)輪廓處理，得到每一個(gè)輪廓的輪廓掩碼圖像； 步驟7：結(jié)合輪廓掩碼圖像，使用結(jié)合自適應(yīng)閾值和多項(xiàng)式插值法的亞像素邊緣檢測方法對(duì)步驟1中的待測圖像進(jìn)行邊緣檢測，得到每一個(gè)引腳邊緣的亞像素坐標(biāo)點(diǎn)集合； 步驟8：根據(jù)步驟7中的亞像素坐標(biāo)點(diǎn)集合，采用二維空間的歐氏距離方法計(jì)算得到相鄰引腳的間距。

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