一种基于双目视觉的晶圆圆心定位方法

本发明属于机器视觉精密测量技术领域，公开一种基于双目视觉的晶圆圆心定位方法。提出改进AD‑Census算法在代价计算阶段有效降低因中心像素突变导致匹配精度低的问题，提高初始代价的匹配精度。提出基于梯度信息的分区域代价融合，相较于传统代价融合，能更充分地利用AD代价和Census代价的优势，提高代价融合的精度。提出的基于均值滤波的十字交叉域代价聚合，相较于传统十字交叉域代价聚合，提升了一定的匹配精度。与常见的传统立体匹配算法的对比，所提算法达到了较好的匹配效率和匹配精度。本发明所提出的使用双目立体匹配技术获取晶圆圆心坐标的方法，能比较精确的获取晶圆的圆心坐标。