计算机与数字工程2024,Vol.52Issue(6) :1650-1657.DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2024.06.010

基于移动GPU的芯片封装缺陷检测技术

Chip Packages Defect Detection Technology Based on Mobile GPU

陈阳 陈庆奎
计算机与数字工程2024,Vol.52Issue(6) :1650-1657.DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2024.06.010
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基于移动GPU的芯片封装缺陷检测技术

Chip Packages Defect Detection Technology Based on Mobile GPU

陈阳 1陈庆奎1
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作者信息

  • 1. 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 上海 200093
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摘要

为确保芯片料带生产品质符合要求,生产厂商需要进行芯片封装缺陷检测.随着生产效率的不断提升,生产场景中亟需一种对原有生产线改造成本低且高效的多路生产线检测方法.因此对基于移动GPU平台的缺陷检测技术进行研究,利用GPU中大量并行线程,以图像粒度的并行方式执行检测计算以提高多路生产线检测效率.每个线程利用图像处理方法进行特征分析,对图像中不同区域进行相应的缺陷检测.实验结果表明,在50条生产线,每张采集图像包含10个待测区域的检测场景下,相比CPU检测方法获得15.02倍的加速比.

Abstract

In order to ensure the quality of chip strips,manufacturers need to detect defects of chip packages.With the contin-uous improvement of production efficiency,it is urgent to design a multiple production lines detection method with low cost and high efficiency.Therefore,the defect detection technology based on mobile GPU is carried out,using the large number of parallel threads in GPU and assigning a single thread for each image to improve detection efficiency.Each thread uses image processing methods for feature analysis and detects different areas in image.Experimental results show that when detecting 50 production lines and each strip image has 10 areas to be detected,our method achieves a 15.02x speedup compared to the CPU detection method.

关键词

芯片封装缺陷检测/移动GPU/检测效率/多路生产线检测/特征分析

Key words

detect defects of chip packages/mobile GPU/detection efficiency/multiple production lines/feature analysis

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基金项目

国家自然科学基金项目(61572325)

国家自然科学基金项目(60970012)

高等学校博士学科点专项科研博导基金项目(20113120110008)

上海重点科技攻关基金项目(19DZ1208903)

上海市工程中心建设基金项目(14511107902)

上海市工程中心建设基金项目(16DZ1203603)

上海市一流学科建设基金项目(XTKX2012)

沪江基金研究基地专项基金项目(C14001)

出版年

2024
计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子:0.355
ISSN:1672-9722
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