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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于3D视觉的封装芯片基板面翘曲度检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121544635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610077713.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于3D视觉的封装芯片基板面翘曲度检测方法及系统是由吕建勇设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于3D视觉的封装芯片基板面翘曲度检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于3D视觉的封装芯片基板面翘曲度检测方法及系统，方法包括：通过光学三角测量中的结构光投影技术获取芯片的真实三维视图；基于模板匹配算法，在深度图中提取完整的芯片区域；采用逆投影变换将深度图转换为三维点云数据；对获取的点云数据进行滤波处理，去除不属于基板面的噪声点；在基板面上设置多个感兴趣区域，筛选保留符合条件的ROI；采用RANSAC随机采样一致性算法对保留的ROI进行平面拟合生成基准面；计算基板面上各点到基准面的最大和最小垂直距离，并结合设定阈值，对翘曲度进行量化判断，以确定芯片是否存在翘曲变形。本发明能够有效地提取单个芯片的翘曲度参数，实现芯片翘曲状态的自动判定。

本发明授权基于3D视觉的封装芯片基板面翘曲度检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于3D视觉的封装芯片基板面翘曲度检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取芯片深度图与基准模板，基于光学三角测量的结构光投影技术采集芯片真实三维视图； 通过Canny边缘检测提取基准模板与待检测图的边缘，结合霍夫变换提取几何轮廓，采用模板匹配算法定位完整芯片区域，经RANSAC验证剔除错误匹配轮廓点； 使用逆投影变换将深度图转换为三维点云数据，基于相机内参矩阵与外参矩阵，将深度图坐标转换为世界坐标系下三维坐标； 对三维点云数据进行滤波处理，去除噪音点，保留基板面的有效信息； 在基板面设定多个感兴趣区域，通过动态权重采样剔除ROI中残留的干扰点，计算有效点占比并按阈值筛选合格ROI；根据芯片基板表面的尺寸，在基板面均匀设定N个ROI，确保覆盖整个基板面；对每个ROI内的点云数据进行动态权重采样，基于点云的法向量与曲率特征，给基板面内点赋予高权重，给残留的毛刺、锡球、引脚干扰点赋予低权重，剔除权重值低于0.5的干扰点，得到纯净度高的基板面内点；计算每个ROI内高权重内点数量与ROI总点数的比值，得到有效点占比；设定有效点占比阈值，保留有效点占点大于阈值的ROI作为合格ROI； 采用筛选后的点云数据进行平面拟合，采用贝叶斯M估计自适应抑制点云噪声，结合鲁棒主成分分析分离点云低秩分量与稀疏分量，采用贝叶斯M估计对合格ROI内的点云数据进行处理，基于点云数据的高斯分布特性，自适应调整估计参数，抑制芯片表面反光不均带来的点云噪声；对去噪后的点云数据进行鲁棒主成分分析，构建点云数据的协方差矩阵，通过特征值分解得到主成分，将点云数据分解为低秩分量与稀疏分量，采用L1范数分离低秩分量与稀疏分量，得到纯净的平面点集；采用RANSAC方法进行平面拟合得到基准面，引入稳健的损失函数降低异常点对拟合结果的影响，通过多尺度精修策略对基准面进行迭代优化，先在大尺度下采用RANSAC+Tukey损失做全局粗拟合，再在小尺度下做局部精拟合，通过多轮迭代，最终提高平面拟合的精度，得到拟合后的基准面； 计算基板面各点到基准面的最大垂直距离与最小垂直距离，结合设定阈值量化翘曲度，判断芯片是否存在翘曲变形。

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