Devido ao problema da baixa velocidade do algoritmo e baixa precisão na junção das imagens microscópicas dos chips Micro-LED existentes, causada pela presença de numerosos LEDs semelhantes e organizados, este artigo propõe um método de junção de imagens microscópicas de chips Micro-LED baseado na ideia de clustering. Primeiro, utiliza-se o método da variância máxima entre classes para o pré-processamento da imagem, posteriormente emprega-se um algoritmo de correlação de fase com expansão adaptativa da área para calcular os picos da região de sobreposição entre duas imagens adjacentes a fim de obter um deslocamento preliminar de registro. Em seguida, utiliza-se uma estratégia otimizada de registro baseada em divisão em blocos da imagem e algoritmo hash de valor diferencial para obter o deslocamento otimizado. Por fim, introduz-se um clustering espacial baseado em densidade para filtrar e tratar automaticamente possíveis deslocamentos errados. Os resultados experimentais mostram que o tempo médio do algoritmo é de 64 ms, atendendo os requisitos de tempo real da junção, com taxa de precisão de junção de 99,4%, precisão de registro controlada dentro de um pixel e efeito visualmente perfeito após o processamento da fusão. Este método também oferece uma nova solução para o problema do deslocamento generalizado causado por deslocamentos errôneos. O algoritmo resolve eficazmente a etapa chave da junção de imagens microscópicas na inspeção de chips Micro-LED em nível de wafer e pode ser aplicado em outras áreas de visão automática que possuem características repetitivas e alta precisão, possuindo alto valor prático em engenharia.

junção de imagens;imagens microscópicas de chips Micro-LED;correlação de fase;hash de valor diferencial;clustering;detecção de defeitos