Machine vision is widely used in automation detection of chip pins’ defect, the accuracy of
image edge detection has a very big effect for inspection result. Canny algorithm is a kind of edge
detection algorithm which has good comprehensive evaluation, but the Gaussian filter algorithm it
used may cause image too smooth and edge fuzzy, and it is very sensitive for impulse noise. This
paper proposes an improved switch median filter algorithm, which is applied into Canny algorithm,
makes the edge of IC Chip pin more complete and remove noise better. Through experiments, it
proved that the method is feasible and effective.－－－－－－－－－－－版权所有，请勿转载
### 改进Canny算法在集成电路芯片引脚检测中的应用
#### 概述
随着电子信息技术的迅速发展，现代电子产品正朝着小型化、芯片化以及高性能化的方向发展。表面贴装技术（SMT）作为新一代电子组装技术，在电子产品封装领域得到了越来越广泛的应用。在芯片封装过程中，对芯片引脚进行缺陷检测是非常重要的步骤，它是确保正确封装的前提之一。
#### 计算机视觉技术在芯片引脚检测中的应用
计算机视觉技术作为一种非接触式测量技术，具有非接触性、实时性、灵活性、高精度和可靠性等优点，这些是传统测量技术所不具备的。因此，计算机视觉技术被广泛应用于芯片引脚缺陷检测系统中。其中，边缘提取是在芯片引脚检测过程中的关键步骤之一，边缘检测的准确性直接影响到检测结果的准确性，因此边缘检测成为芯片引脚检测中一个非常重要的环节，并且具有重要的地位。
#### Canny算法及其局限性
Canny算法是一种综合评价较好的边缘检测算法。它能够有效地找到图像中的边缘，并保持良好的边缘连续性和低误检率。然而，传统的Canny算法使用高斯滤波器来平滑图像，这可能导致图像过度平滑，使得边缘变得模糊。此外，高斯滤波器对脉冲噪声非常敏感，这可能会影响最终的边缘检测效果。
#### 改进方案：开关中值滤波器
为了解决上述问题，本文提出了一种改进的开关中值滤波器算法，并将其应用到Canny算法中。开关中值滤波器相比于高斯滤波器具有更好的抗噪性能，同时能够更好地保留图像的细节特征。具体来说，该方法通过动态选择是否应用中值滤波操作，从而在保持图像边缘清晰的同时有效去除噪声。这种改进不仅提高了边缘检测的完整性，还增强了对脉冲噪声的抵抗能力。
#### 实验验证
为了验证改进后的Canny算法的有效性，研究团队进行了实验测试。实验结果显示，采用改进后的Canny算法进行芯片引脚检测时，边缘检测更加准确完整，同时图像中的噪声也得到了有效的抑制。这一结果表明，改进的开关中值滤波器与Canny算法结合使用的方法是可行且有效的。
#### 结论
针对Canny算法在处理图像时存在的问题，本文提出了一种基于改进的开关中值滤波器的边缘检测方法。该方法有效地解决了传统Canny算法在处理芯片引脚图像时遇到的问题，如图像过度平滑导致的边缘模糊以及对脉冲噪声的敏感性。通过实验证明了该方法的可行性和有效性，为进一步提高芯片引脚检测系统的准确性和可靠性提供了新的思路和技术支持。
