(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110269628.1 (22)申请日 2021.03.12 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113032919 A (43)申请公布日 2021.06.25 (73)专利权人 奥特斯科技 （重庆） 有限公司 地址 401133 重庆市江北区鱼嘴镇长和路 58号 (72)发明人 王勇　万学兵　陈彦旭　陈洋　 林涛　 (74)专利代理 机构 成都超凡明远知识产权代理 有限公司 51258 代理人 王晖　曹桓 (51)Int.Cl. G06F 30/17(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06F 119/02(2020.01) (56)对比文件 CN 111054638 A,2020.04.24 CN 110349114 A,2019.10.18CN 111788476 A,2020.10.16 CN 106770362 A,2017.0 5.31 CN 107209 937 A,2017.09.26 CN 111788476 A,2020.10.16 CN 111492727 A,2020.08.04 CN 111551130 A,2020.08.18 CN 110033035 A,2019.07.19 CN 10954089 9 A,2019.0 3.29 CN 110911298 A,2020.0 3.24 US 20193 55601 A1,2019.1 1.21 US 2008174771 A1,20 08.07.24 US 2020098101 A1,2020.0 3.26 卢荣胜 等.自动光学(视 觉)检测技 术及其 在缺陷检测中的应用综述. 《光学 学报》 .2018,第 38卷(第8 期), 张静.PCB表 观缺陷的自动光学检测理论与 技术. 《中国博士学位 论文全文数据库 信息科技 辑》 .2014,(第0 5期), CHEN YANG.Mac hine Learn ing and Computer Visi on for PCB Verificati on. 《Digitala Vetenskapl iga Arkivet》 .2021, 审查员 易建琼 (54)发明名称 部件承载件制造方法、 处理系统、 计算机程 序和系统架构 (57)摘要 描述了用 于制造部件承载件的方法和用于 处理部件承 载件的系统。 该方法包括： (a)将半成 品部件承载件供应到自动光学检查装置； (b)执 行对半成 品部件承载件的自动光学检查， 包括下 述步骤： 通过第一照射捕获第一图像； 通过第二 照射捕获第二图像； 将指示第一图像和/或第二 图像的实际数据集与参考数据集进行比较； 对潜 在缺陷进行识别； (c)执行对半成品部件承载件 的质量分类， 包括下述步骤： 生成虚拟的第三图 像， 指示在虚拟的第三照射的情况下的半成品部 件承载件， 第三光谱成分与第一光谱成分和第二光谱成分均不同； 对三个图像进行处理； 对识别 出的潜在缺陷进行分类； (d)基于所执行的质量 分类而采取动作。 还 描述了一种 系统架构。 权利要求书4页 说明书16页 附图3页 CN 113032919 B 2022.03.04 CN 113032919 B 1.一种用于制造 部件承载件的方法， 所述方法包括： (a)将半成品部件 承载件(180)供应到自动光学检查装置(212)； (b)借助于所述自动光学检查装置(2 12)执行对所述半成品部件承载件(180)的自动光 学检查， 其中， 执 行所述自动光学检查包括下述 步骤： 通过第一照射(171a)捕获所述半成品部件 承载件(180)的第一图像(171)； 通过第二照射(172a)捕获所述半成品部件承载件(180)的第二图像(172)， 所述第一照 射(171a)的第一 光谱成分与所述第二照射(172a)的第二 光谱成分不同； 将指示所述第一图像(171)和所述第二图像(172)中的至少一者的实际数据 集(184)与 指示对于所述半成品部件 承载件(180)而言的参 考图像的参 考数据集进行比较； 以及 基于将所述实际数据集(184)与所述参考数据集进行比较的结果而对所述半成品部件 承载件(180)的潜在缺陷(182)进行识别； (c)执行对所述半成品部件承载件(180)的质量分类， 其中， 执行所述质量分类包括下 述步骤： 基于所述第一图像(171)和所述第二图像(172)中的至少一者而生成所述半成品部件 承载件(180)的虚拟的第三图像(173)， 其中， 所述第三图像(173)指示在虚拟的第三照射的 情况下的所述半成品部件承载件(180)， 所述虚拟的第三照射的第三光谱成分与所述第一 光谱成分和所述第二 光谱成分均不同； 通过应用人工智能而对所述第一图像(171)、 所述第二图像(172)和所述第三图像 (173)进行处 理； 以及 基于所述人工智能的处 理对识别出的所述潜在缺陷(182)进行分类； 以及 (d)基于所 执行的所述质量分类而采取动作。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 对识别出的所述潜在缺陷(182)进行分类包括将识别出的所述潜在缺陷(182)以真缺 陷和假缺陷的方式进行分类。 3.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述第一 光谱成分包括至少一个第一波长， 所述第二光谱成分包括至少一个第 二波长， 并且所述第 三光谱成分包括至少一个第 三 波长， 所述第三波长在波长尺度上位于所述第一波长与所述第二波长之间。 4.根据权利要求3所述的方法， 其中， 所述第一 光谱成分包括红光； 以及 所述第二 光谱成分包括蓝光。 5.根据权利要求 4所述的方法， 其中， 所述第三 光谱成分包括绿光。 6.根据前述权利要求1至 5中的任一项所述的方法， 其中， 执行对所述半成品部件承载件(180)的所述质量分类还包括： 在生成虚拟的所述第三 图像(173)之后且在通过应用人工智能对所述第一图像(171)、 所述第二图像(172)和所述 第三图像(173)进行 处理之前， 对所述第一图像(171)、 所述第二图像(172)和所述第三图像 (173)中的至少一者的像素值(184)进行变换， 其中， 通过经变换的所述像素值来执行对所 述第一图像(171)、 所述第二图像(172)和所述第三图像(173)的所述处 理。权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 113032919 B 27.根据前述权利要求1至 5中的任一项所述的方法， 其中， 通过(i)所述第一图像(171)的第一组第一子图像、 (ii)所述第二图像(172)的第二组 第二子图像、 以及(iii)所述第三图像(173)的第三组第三子图像而对所述第一图像、 所述 第二图像和所述第三图像进行处 理， 其中， 每个子图像显示至少一个识别出的潜在缺陷。 8.根据权利要求7 所述的方法， 其中， 将每组子图像分配给正 好一个半成品部件 承载件(180)。 9.根据权利要求7 所述的方法， 其中， 每 个子图像的像素尺寸小于20 0×200像素。 10.根据权利要求7 所述的方法， 其中， 每 个子图像的像素尺寸小于10 0×100像素。 11.根据前述权利要求1至 5中的任一项所述的方法， 其中， 所述半成品部件 承载件(180)是包括多个单独的半成品承载件的面板 。 12.根据前述权利要求1至5 中的任一项所述的方法， 其中， 所采取的所述动作 是在不介 入处理步骤的情况 下继续制造所述部件 承载件。 13.根据前述权利要求1至5中的任一项所述的方法， 其中， 所采取的所述动作包括： 当 所述质量分类指示所述半成品部件承载件(180)的可修复的真缺陷时， 对所述半成品部件 承载件(180)进行修复。 14.根据前述权利要求2所述的方法， 还 包括： 通过在多个预定义的缺陷类型中指示 缺陷类型来对所述真缺陷进行分类。 15.根据前述权利要求1至 5中的任一项所述的方法， 其中， 在完全无需涉及操作人员的干预的情况 下执行所述方法。 16.根据前述权利要求1至 5中的任一项所述的方法， 其中， 所述第一图像(171)、 所述第二图像(172)和虚拟的所述第三图像(173)包括 二维图像。 17.根据前述权利要求1至 5中的任一项所述的方法， 其中， 所述第一图像(171)、 所述第二图像(172)和虚拟的所述第三图像(173)包括 三维图像。 18.根据前述权利要求1至 5中的任一项所述的方法， 其中， 在将用于形成所述半成品部件承载件(180)的电导体迹线的金属层图案化之后执行所 述自动光学检查并执 行所述质量分类， 以对所 形成的所述 导体迹线的质量进行评估。 19.一种用于在部件承载件的制造期间对半成品部件承载件(180)进行处理的系统， 所 述系统包括： (a)用于将半成品部件 承载件(180)供应到自动光学检查装置(212)的装置； (b)所述自动光学检查装置(212)， 所述自动光学检查装置(212)用于执行对所述半成 品部件承载件(180)的自动光学检查， 其中， 所述自动光学检查装置(212)被 配置成用于： 通过第一照射(171a)捕获所述半成品部件 承载件(180)的第一图像(171)； 通过第二照射(172a)捕获所述半成品部件承载件(180)的第二图像(172)， 所述第一照 射(1