本發(fā)明涉及半導體缺陷檢測，具體涉及一種基于參數(shù)空間泰勒展開的霍夫變換圓識別方法。

背景技術(shù)：

1、現(xiàn)代工業(yè)對光學圖像中的圖形識別具有極大的需求，特別是在自動化生產(chǎn)、質(zhì)量檢測和機器人導航等領(lǐng)域。傳統(tǒng)的圖形識別方法通常依賴于圖像的灰度變化或邊緣信息，但這些方法在處理復(fù)雜背景和高噪聲環(huán)境時表現(xiàn)不佳。環(huán)境噪聲、待測件的多樣性和圖形自身的復(fù)雜性使得圖形識別任務(wù)變得更加困難。

2、霍夫變換（hough?transform）是一種廣泛應(yīng)用于圖形檢測的算法，尤其適用于檢測圖像中的直線、圓形和其他參數(shù)化曲線。其基本思想是通過參數(shù)空間的投票機制，將圖像空間的檢測問題轉(zhuǎn)化為參數(shù)空間中的峰值檢測問題，從而實現(xiàn)對特定形狀的識別。這種方法具有很強的抗噪能力和魯棒性，能夠在噪聲干擾較大的圖像中有效地檢測出目標形狀。

3、然而，傳統(tǒng)的霍夫變換主要用于檢測簡單的幾何形狀，對于復(fù)雜的多邊形檢測效果不佳。為了解決這一問題，研究人員提出了多種改進方法，包括基于隨機抽樣的隨機霍夫變換、基于梯度信息的加權(quán)霍夫變換等。這些改進方法在一定程度上提高了檢測的準確性和效率，但仍存在一些局限性，如計算量大、參數(shù)選擇復(fù)雜等。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提出了一種基于參數(shù)空間泰勒展開的霍夫變換半導體材料圓形缺陷識別方法，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于參數(shù)空間泰勒展開的霍夫變換半導體材料圓形缺陷識別方法，通過泰勒展開的局部特征與霍夫變換的參數(shù)空間建立映射關(guān)系模型，從而實現(xiàn)半導體缺陷檢測應(yīng)用中的復(fù)雜形狀高效識別，所述方法包括以下步驟：

3、s1、對輸入圖像進行預(yù)處理以提取局部幾何特征；

4、s2、通過泰勒展開和梯度計算映射到參數(shù)空間中進行投票和峰值檢測；

5、s3、使用形態(tài)學操作和平滑處理去除噪聲并校正檢測結(jié)果；

6、s4、在原始圖像上標注并輸出檢測結(jié)果。

7、作為優(yōu)選，所述s1中對輸入圖像進行預(yù)處理時先對原始圖像進行高斯濾波，閾值為原始圖像最大值的0.01；再對濾波后的圖像計算局部標準差函數(shù)并覆蓋：

8、

9、

10、，，?默認為3。

11、作為優(yōu)選，所述霍夫變換的參數(shù)空間中的約束方程由圓解析方程的二維泰勒展開提供，其中高階項加入了預(yù)設(shè)的正則化系數(shù)，與其二維梯度方向和幅值有關(guān)：

12、

13、和是圖像像素點的坐標,和則是參數(shù)空間的坐標，，表示參數(shù)空間的梯度。

14、作為優(yōu)選所述霍夫變換的投票結(jié)果需要經(jīng)過峰值檢測和形態(tài)學濾波去除噪聲后再進行檢測，最終輸出原始圖像為背景的標注結(jié)果。

15、作為優(yōu)選，所述s2中的峰值檢測時，通過局部極大值搜索初步確定特征，并使用非極大值抑制算法去除累積圖中的偽峰值，保留真正的特征。

16、作為優(yōu)選，所述s3中的校正檢測結(jié)果中通過連通域分析進一步去除孤立點和偽檢測結(jié)果，用于確保多邊形輪廓的完整性和連續(xù)性。

17、和現(xiàn)有的技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果在于：結(jié)合泰勒展開和霍夫變換，顯著提高了圖形識別的精度和效率，具有較強的抗噪能力和魯棒性，特別適用于工業(yè)檢測、自動駕駛、機器人導航等對圖像識別精度要求較高的領(lǐng)域。

技術(shù)特征：

1.一種基于參數(shù)空間泰勒展開的霍夫變換半導體材料圓形缺陷識別方法，通過泰勒展開的局部特征與霍夫變換的參數(shù)空間建立映射關(guān)系模型，從而實現(xiàn)半導體缺陷檢測應(yīng)用中的復(fù)雜形狀高效識別，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于參數(shù)空間泰勒展開的霍夫變換半導體材料圓形缺陷識別方法，其特征在于，其特征在于，所述s1中對輸入圖像進行預(yù)處理時先對原始圖像進行高斯濾波，閾值為原始圖像最大值的0.01；再對濾波后的圖像計算局部標準差函數(shù)并覆蓋：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于參數(shù)空間泰勒展開的霍夫變換半導體材料圓形缺陷識別方法，其特征在于，所述霍夫變換的參數(shù)空間中的約束方程由圓解析方程的二維泰勒展開提供，其中高階項加入了預(yù)設(shè)的正則化系數(shù)，與其二維梯度方向和幅值有關(guān)：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于參數(shù)空間泰勒展開的霍夫變換半導體材料圓形缺陷識別方法，其特征在于，所述霍夫變換的投票結(jié)果需要經(jīng)過峰值檢測和形態(tài)學濾波去除噪聲后再進行檢測，最終輸出原始圖像為背景的標注結(jié)果。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于參數(shù)空間泰勒展開的霍夫變換半導體材料圓形缺陷識別方法，其特征在于，所述s2中的峰值檢測時，通過局部極大值搜索初步確定特征，并使用非極大值抑制算法去除累積圖中的偽峰值，保留真正的特征。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于參數(shù)空間泰勒展開的霍夫變換半導體材料圓形缺陷識別方法，其特征在于，所述s3中的校正檢測結(jié)果中通過連通域分析進一步去除孤立點和偽檢測結(jié)果，用于確保多邊形輪廓的完整性和連續(xù)性。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提出了一種基于參數(shù)空間泰勒展開的霍夫變換半導體材料圓形缺陷識別方法，通過泰勒展開的局部特征與霍夫變換的參數(shù)空間建立映射關(guān)系模型，從而實現(xiàn)半導體缺陷檢測應(yīng)用中的復(fù)雜形狀高效識別，所述方法包括以下步驟：S1、對輸入圖像進行預(yù)處理以提取局部幾何特征；S2、通過泰勒展開和梯度計算映射到參數(shù)空間中進行投票和峰值檢測；S3、使用形態(tài)學操作和平滑處理去除噪聲并校正檢測結(jié)果；S4、在原始圖像上標注并輸出檢測結(jié)果。本發(fā)明的有益效果在于：結(jié)合泰勒展開和霍夫變換，顯著提高了圖形識別的精度和效率，具有較強的抗噪能力和魯棒性，特別適用于工業(yè)檢測、自動駕駛、機器人導航等對圖像識別精度要求較高的領(lǐng)域。

技術(shù)研發(fā)人員：劉志平,王泉,邱志群
受保護的技術(shù)使用者：奈米科學儀器裝備（杭州）有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/21