CN105092604B - 线路信息及非线路区信息撷取方法、线路缺陷检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明主要揭露一种线路信息及非线路区信息撷取方法、线路缺陷检测方法，线路信息撷取方法包括将计算机辅助设计图片处理成骨架图片，该骨架图片上具有由多条细线所构成的骨架，每一条细线为该计算机辅助设计图片上相对应的每一条线路的细线化结果；取得电路影像，该电路影像拍摄自依据该计算机辅助设计图片所制作的基板；对该骨架图片与该电路影像进行对位，以使该骨架图片中的骨架的每一条细线都分别对应到该电路影像中相对应的每一条线路的内部；及根据该骨架的每一条细线的像素点的坐标位置撷取该电路影像上相对应的每一条线路在相同坐标位置上的线路信息。本发明能够利用所取得的线路信息进行线路缺陷检测，以找出该基板上所存在的缺陷。

Description

线路信息及非线路区信息撷取方法、线路缺陷检测方法

技术领域

本发明与用于检测或量测印刷电路板、TFT面板等基板上的线路的方法有关，尤指一种利用一骨架从拍摄自该基板的电路影像中撷取能应用于线路缺陷检测或其它应用的方法。

背景技术

在现有印刷电路板的集成电路制造方法为将一导体图样沉积于印刷电路板上形成，而近年来印刷电路板技术发展使得有效电路布局空间已达到极限，例如其设限于电路板的最佳密度规划(每平方公分的装置数量逐渐增加)、电路板上布局的细线及空间规划、增加间距密度格栅阵列装置等，因此印刷电路板上形成导体图样必须相对微小化及规划最佳布局密度，故容易使得印刷电路板上的线路产生工艺上缺陷状态，因此常需要进一步进行线路检测及测试，但随着生产技术的不断改进，印刷电路板的密度和多样性正迅速地提高，单凭肉眼检测己不能准确地找出HDI板和IC基板上的缺陷，故通过自动化机器视觉检测方式，例如自动光学检查技术(Automated Optical Inspection，简称AOI)或自动图像检测技术(AVI)，检测出印刷电路板上的线路缺陷，已相当普遍。

这类以影像辨识为基础的线路缺陷检测方法，目前已有多种技术问市，例如台湾I401430、550391、519571、201339594、I264793、I244359、200540411、I240223、200949241、I412739、I435052、I292031、201326739。尽管如此，仍有需要针对这类检测方法提出更新的技术案供业界利用。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，提供一种以影像辨识技术为基础的线路信息撷取方法、非线路区信息撷取方法及运用前述方法的线路缺陷检测的方法，用以从拍摄自一基板的电路影像中撷取线路信息(例如线宽或线路本身的色阶)及/或非线路区信息，并使用所撷取到的信息对该基板进行各种缺陷检测程序，或者，也可以利用所撷取到的信息来建立前述缺陷检测程序中的分析判断步骤所需要用到的门槛值。

更详而言之，本发明的线路信息撷取方法，包括将一计算机辅助设计图片处理成一骨架图片，该骨架图片上具有由多条细线所构成的一骨架，每一条细线为该计算机辅助设计图片上相对应的每一条线路的细线化结果；取得一电路影像，该电路影像拍摄自依据该计算机辅助设计图片所制作的一基板；对该骨架图片与该电路影像进行对位，以使该骨架图片中的该骨架的每一条细线都分别对应到该电路影像中相对应的每一条线路的内部；及根据该骨架的每一条细线的像素点的坐标位置撷取该电路影像上相对应的每一条线路在相同坐标位置上的线路信息。

在一较佳例子中，上述骨架图片为将该计算机辅助设计图片沿水平方向处理得到的一水平骨架图片，该水平骨架图片上具有由多条沿水平方向延伸的细线所构成的一水平骨架。

在另一较佳例子中，上述骨架图片为将该计算机辅助设计图片沿垂直方向处理得到的一垂直骨架图片，该垂直骨架图片上具有由多条沿垂直方向延伸的细线所构成的一垂直骨架。

较佳地，该电路影像中的每一条线路为一亮区，且上述骨架图片与该电路影像进行对位的步骤包括进行一水平部校正程序，该水平部校正程序包括：从该电路影像中找到最靠近其中一条沿水平方向延伸的细线的该亮区；及往该亮区的方向垂直移动该骨架图片，以使该其中一细线对应到该亮区的中间位置。

较佳地，该骨架图片与该电路影像进行对位的步骤包括进行一垂直部校正程序，该垂直部校正程序包括：从该电路影像中找到最靠近其中一条沿垂直方向延伸的细线的该亮区；及往该亮区的方向水平移动该骨架图片，以使该其中一细线对应到该亮区的中间位置。

再者，本发明的线路缺陷检测方法包括：拍摄一待测基板，以取得一电路影像；对所取得的该待测基板执行上述本发明的线路信息撷取方法，以取得该待测基板的该电路影像上的每一条线路的线路信息；及根据所取得的线路信息，分析判断该待测基板的该电路影像上的每一条线路上是否存在缺陷。较佳地，也可使用所取得的线路信息来预先建立进行前述分析判断时所需要用到的门槛值。

本发明的非线路区信息撷取方法，包括：将一计算机辅助设计图片处理成一骨架图片，该骨架图片上具有由多条细线所构成的一骨架，每一条细线为该计算机辅助设计图片上相对应的每一道非线路区的细线化结果；取得一电路影像，该电路影像拍摄自依据该计算机辅助设计图片所制作的一基板，该电路影像上具有多条线路及多道非线路区，每一条线路与非线路区是依据该计算机辅助设计图片上相对应的线路与非线路区而制作的；对该骨架图片与该电路影像进行对位，以使该骨架图片中的该骨架的每一条细线都分别对应到该电路影像中相对应的每一道非线路区的内部；及根据该骨架的每一条细线的像素点的坐标位置撷取该电路影像上相对应的每一道非线路区在相同坐标位置上的信息。

在上述非线路区信息撷取方法的一个较佳例子中的该骨架图片为将该计算机辅助设计图片沿水平方向处理得到的一水平骨架图片，该水平骨架图片上具有由多条沿水平方向延伸的细线所构成的一水平骨架。

较佳地，该非线路区信息撷取方法所提到的该电路影像中的每一道非线路区为该亮区，该骨架图片与该电路影像进行对位的步骤包括进行一水平部校正程序，该水平部校正程序包括从该电路影像中找到最靠近其中一条沿水平方向延伸的细线的该亮区；以及往该亮区的方向垂直移动该骨架图片，以使该其中一细线对应到该亮区的中间位置。

在上述非线路区信息撷取方法的另一较佳例子中的该骨架图片为将该计算机辅助设计图片沿垂直方向处理得到的一垂直骨架图片，该垂直骨架图片上具有由多条沿垂直方向延伸的细线所构成的一垂直骨架。

较佳地，该非线路区信息撷取方法所提到的该电路影像中的每一道非线路区为一亮区，该骨架图片与该电路影像上进行对位的步骤包括进行一垂直部校正程序，该垂直部校正程序包括从该电路影像中找到最靠近其中一条沿垂直方向延伸的细线的该亮区；以及往该亮区的方向水平移动该骨架图片，以使该其中一细线对应到该亮区的中间位置。

本发明的另一线路缺陷检测方法包括拍摄一待测基板，以取得一电路影像，对所取得的该待测基板的该电路影像执行上述的非线路区信息撷取方法，以取得该待测基板的该电路影像上的每一道非线路区的信息；以及根据所取得的线路信息，分析判断该待测基板的该电路影像上是否存在缺陷。较佳地，也可使用所取得的非线路区信息来预先建立进行前述分析判断时所需要用到的门槛值。

相对于现有技术，本发明首创利用一骨架撷取一电路影像上的线路信息及/或非线路区信息，并使用所撷取到的信息达成线路缺陷检测的目的。

为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附图式作详细说明如下。

附图说明

图1A、1B显示为本发明的线路信息撷取方法的第一较佳实施的流程图。

图2显示本发明所例示的一CAM图片2(仅显示部分区域放大图)。

图3显示根据CAM图片2所处理得到的骨架图片3。

图4显示CAM图片2上每一条CAM线路201上的中心线201a。

图5显示一电路影像1(仅显示部分区域放大图)，其拍摄自依据CAM图片2所制作的一基板。

图6显示骨架图片3与电路影像1完成对位的示意图。

图7显示一段放大的线路101，其取自电路影像1。

图8显示本发明的线路信息撷取方法的第二较佳实施的流程图。

图9显示根据CAM图片2所处理得到水平骨架图片3a。

图10显示根据CAM图片2所处理得到垂直骨架图片3b。

图11显示与CAM图片2反相的反相CAM图片4。

图12显示根据反相CAM图片4所处理得到的反相骨架图片5。

图13显示根据反相CAM图片4所处理得到垂直反相骨架图片5a。

图14显示根据反相CAM图片4所处理得到水平反相骨架图片5b。

1 基板的电路影像

10 电路图案 11 非电路图案

101 线路

2 基板的CAM图片

20 CAM电路图案 21 非CAM电路图案

201 CAM线路 201a 中间线

3 骨架图片

30 骨架 301 细线

p1、p2 像素 w1、w2 线宽

e1、e2 边缘点

3a 水平骨架图片

30a 水平骨架 301a 水平细线

3b 垂直骨架图片

30b 垂直骨架 301b 垂直细线

4 反相CAM图片 40 非线路区

5 反相骨架图片

50 反相骨架 501 反相细线

5a 垂直反相骨架图片

5b 水平反相骨架图片

a～b步骤及b1～b3步骤为本发明线路信息撷取方法的第一较佳实施例的执行步骤。

a'～c’步骤为本发明线路信息撷取方法的第二较佳实施例的执行步骤。

具体实施方式

图1A显示本发明的一种线路信息撷取方法的第一较佳实施例的流程图，其包括以下a～b步骤：

a)将一计算机辅助设计图片(以下称CAM图片2)处理成一骨架图片3。

b)利用骨架图片3撷取依据CAM图片2所制作出来的一基板(例如一印刷电路板)上的每一条线路或指定线路的线路信息，例如每一条线路或指定线路的色阶或线宽等信息。在此所称的线路是泛指形成在该基板上的导体，不以导线形式为限，例如形式为金属焊垫(pad)、锡球、金属环、金属接脚…等导体均属之。

于a步骤中所例示的CAM图片2如图2所示，包含一CAM电路图案20(图中白色部份)与非CAM电路图案21(图中黑色部份)，而根据CAM图片2所处理得到骨架图片3则对应如图3所示，包含由多条细线301所构成的骨架30(skeleton，图中所有白色细线部份)。在此可选择利用形态学(morphology)上的演算法，例如细线化(thinning)或骨架化(skeletonization)，将CAM图片2的CAM电路图案20中的每一条CAM线路201对应处理成骨架图片3中的骨架30的每一条细线301，或者也可利用其它用于撷取物件骨架的处理技术来进行前述处理。无论如何，所处理得到的骨架30中的每一条细线301都只有一个像素点的宽度，并且对应代表相对应的每一条CAM线路201。由于每一条细线301实质上是由多个像素点连接构成，在细线化或骨架化的处理过程中，也记录了骨架30中的每一条细线301中的每一个像素点(或称为骨干点)的坐标位置。理想上，如图4所示，每一条细线301是对应代表CAM电路图案20中相对应的每一条CAM线路201的中间线201a，而连接构成每一条细线301的每一个像素点大致上是对应代表相对应的每一条CAM线路201在宽度方向上的中间点。

较佳地，如图1B所示，上述b步骤包括以下子步骤b1～b3：

b1)取得一电路影像1。在此所例示的电路影像1拍摄自该基板，其如图5所示，为一灰阶影像(也可为彩色影像)，且包含一电路图案10(图中亮区部份)及一非电路图案11(图中暗区部份)。电路图案10中的每一条线路101对应源自该CAM图片2中的每一条CAM线路201，故骨架图片3中的每一条细线301也对应代表电路图案10中相对应的每一条线路101。

b2)对骨架图片3与电路影像1进行对位，以使骨架图片3中的骨架30的每一条线301都分别对到电路影像1的电路图案10中相对应的每一条线路101的内部，较佳是对到线路101在宽度方向的中间位置，如图6所示。完成对位之后，电路影像1中的每一条线路101会分别对正于骨架图片3中相对应的每一条线301，这表示每一条细线301中的每一个像素点在电路影像1中都有一个像素点与之相对应，且每一条细线301中的每一个像素点的坐标位置都可作为电路影像1中与其相对应的像素点的坐标位置。

b3)根据图6中的每一条细线301的像素点的坐标位置撷取相对应的每一条线路101在相同坐标位置上的线路信息。例如，在图7所示的一小段放大后的线路101中，若骨架图片3中的细线301的像素点p1、像素点p2的坐标位置分别为(100,100)、(100,300)，由于先前已完成骨架图片3与电路影像1的对位，因此，在电路影像1中坐标为(100,100)、(100,300)的两个像素点上的线路信息就是此步骤中所要撷取的线路信息。在此步骤中，可撷取每一条线路101对应每一条细线301中的每一个或某几个像素点所在位置的线宽，例如根据细线101上的像素点p1的坐标位置从电路影像1中找出对应像素点p1的像素点(图中未标号，实际上是位于图中像素点p1的正下方)，再以所找出的像素点为中心点，沿宽度方向(或法线方向)分别往上及往下找出的两个边缘点e1、e2的坐标位置，然后根据所找出的两个边缘点的坐标位置计算出对应该所找出的像素点的线宽w1。图7中的线宽w2是根据细线101上的像素点p2的坐标位置而撷取得到的，其过程如前，不再赘述。其中关于前述边缘点的取得方式，可以利用习知边缘检测(edge detection)的相关技术来取得，例如梯度运算子搜寻法(常用的梯度运算子例如一阶微分运算子中的Sobel、Prewitt与Robert、二阶微分运算子中的Laplacian、以及LoG)。

在上述b3步骤中也可撷取每一条线路101对应每一条细线301中的每一个或某几个像素点所在位置在宽度方向(即法线方向)上所有像素的色阶，例如根据细线301上的像素p1的坐标位置从电路影像1中找出对应像素点p1的像素点，再以所找出的该像素点为中心点沿垂直方向分别向上及向下撷取线路101内部的每一个像素点的色阶，也就是说，在线路101中与所找出的该像素点沿垂直方向排在同一排的所有像素点的色阶都会被撷取出来。

在b2步骤中，关于骨架图片3与该电路影像1的对位，可先选择利用现有的影像对位方法(或称影像对准方法)，例如Template matching或image registration等方法，将电路影像1调整到使其正对于CAM图片2，此时电路影像1上的线路101相当于是重叠在CAM图片2的CAM线路201上，以拉近骨架图片3上的细线301与电路影像1上相对应的线路101之间的位置差距，如此，在骨架图片3与该电路影像1进行对位时，仅需进行微调位置的校正程序，此一校正程序可用电路影像1上的像素点的亮暗比较予以达成。例如，若骨架30中大致沿水平方向延伸的细线301没有对到相对应的线路101内部，就需要再进行一水平部校正程序，此程序包括先从电路影像1中找到最靠近其中一条沿水平方向延伸的细线301的亮区(因为线路101所占据的区域比其它非线路区域亮)，然后，往该亮区的方向垂直移动骨架图片3，以使该其中一细线301对到该亮区的中间位置，如此，就完成骨架图片3在水平方向上的位置校正，使得大致沿水平方向延伸的细线301都对到相对应的线路101内部中间位置。

在b2步骤中，若骨架30中大致沿垂直方向延伸的细线301没有对到相对应的线路101内部，则需要再进行一垂直部校正程序，此程序包括先找到最靠近其中一条沿垂直方向延伸的细线301的亮区，然后，往该亮区的方向水平移动骨架图片3，以使该其中一细线301对到该亮区的中间位置，如此，就完成骨架图片3在垂直方向上的位置校正，使得大致沿垂直方向延伸的细线301都位于相对应的线路101内部中间位置。

在上述例子中，所处理得到的骨架图片3中的骨架30实质上是CAM图片2的CAM电路图案20的完整骨架，为了简化骨架处理过程及提高所处理得到的骨架的品质，也可以选择执行本发明的以下步骤a’～c’来取代上述的a～b步骤。更详而言之，图8显示本发明的线路信息撷取方法的第二较佳实施例的流程图，其包括以下a’～c’步骤：

a’)将CAM图片2分别沿水平方向与垂直方向对应处理成一水平骨架图片3a与一垂直骨架图片3b。如图9所示，水平骨架图片3a中的水平骨架30a是由多条大致沿水平方延伸的水平细线301a所构成，如图10所示，垂直骨架图片3b中的垂直骨架30b是由多条大致沿水平方延伸的垂直细线301b所构成。

b’)利用水平骨架图片3a撷取依据CAM图片2所制作出来的一基板(例如一印刷电路板)上的每一条水平方向线路或指定的水平方向线路的线路信息，例如每一条水平线路或指定的水平线路的色阶或线宽等信息；及

c’)利用垂直骨架图片3b撷取该基板上的每一条垂直方向线路或指定的垂直方向线路的线路信息，例如每一条垂直线路或指定的垂直线路的色阶或线宽等信息。

上述的b’及c’步骤没有特定的执行顺序，且b’及c’步骤都可以利用上述b1～b3所示的步骤来完成撷取线路信息的目的，简言之，只要将b1～b3中的骨架图片3改为水平骨架图片3a或垂直骨架图片3b，就可以通过执行b1～b3步骤(包括上述的水平部校正程序与垂直部校正程序)来达成前述目的。

从上述说明可知，利用本发明的线路信息撷取方法可以撷取到依据CAM图片2所制作的基板上的线路信息，这些线路信息可以运用于线路缺陷的检测。例如，为了检测依据CAM图片2所制作的一待测基板上的每一条线路的线宽是否符合标准，首先应利用上述线路信息撷取方法从依据CAM图片2所制作出来的一标准基板上撷取线路信息。由于该标准基板上的每一条线路都被确认过是符合一标准线宽的标准线路，因此，利用上述线路信息撷取方法而从拍摄自该标准基板的电路影像1中撷取到其中的每一条线路101的每一个像素点或多像素点所在位置的线宽(此时是将图5所示的基板当作该标准基板)，接着，从每一条线路101撷取到的线宽可以进行平均运算，以得到每一线路的平均线宽分别当作每一条线路101自己的标准线宽。或者，也可以对所撷取到的每一条线路101的线宽进行统计分析，以建立相对应的一组最小线宽门槛值与最大线宽门槛值，并将每一组前述门槛值分别当作各条线路自己的线路缺陷判断标准。接着，利用上述线路信息撷取方法从拍摄自该待测基板的电路影像1中撷取其中的每一条线路101的每一个像素点或多像素点所在位置的线宽(此时是将图5所示的基板当作该待测基板)，然后，比对并判断所撷取到的线宽是否大于上述相对应的最大线宽门槛值，若判断结果为“是”，表示所撷取到的线宽所对应的位置点上出现线路突出的缺陷，若判断结果为“否”，则继续比对并判断所撷取到的线宽是否小于上述相对应的最小线宽门槛值，若判断结果为“是”，表示所撷取到的线宽所对应的位置点上出现线路凹陷的缺陷，而若判断结果为“否”，则表示所撷取到的线宽是符合标准的。

此外，也可以利用本发明上述线路信息撷取方法检测依据CAM图片2所制作的一待测基板上是否存在断路缺陷，具体而言，首先利用线路信息撷取方法而从拍摄自该待测基板的电路影像1撷取到其中的每一条线路101的每一个像素点(或多个像素点)所在位置在宽度方向上所有线路内部像素点的色阶并取其平均值，以得到每一条线路101的每一个像素点(或多个像素点)所在位置上的平均色阶；对所取得的色阶进行统计分析，为相对应的每一条线路101分别建立一最小色阶门槛值；接着，比对并判断所撷取每一个像素点所在位置上的平均色阶是否小于相对应的最小色阶门槛值；若判断结果为“是”，即表示目前进行比对的像素点所在位置上存在线路断开的缺陷；而若判断结果为“否”即表示目前进行比对的像素点所在位置没有出现线路断开的缺陷。

在上述例子中的骨架图片3是为了撷取电路影像1中的电路图案10的线路101上的线路信息而制作的，如果要想要撷取的信息是位在非电路图案11中的信息，例如为了检测电路影像1中是否存在短路缺陷，就必需检查非线路区中是否出现桥接现象，此时，就有需要去撷取非电路图案11中的信息。本发明上述线路信息撷取方法，仅需略作修改，就可变成一种非线路区信息撷取方法，用以撷取非电路图案11中的信息，更详而言之，只需将上述CAM图片2改为图11所示的反相CAM图片4即可。反相CAM图片4是CAM图片2的反相结果，即将CAM图片2中的白色区域反相变成反相CAM图片4中的黑色区域，CAM图片2中的黑色区域反相变成反相CAM图片4中的白色区域。接着，如同上述a步骤针对反相CAM图片4中的每一道非线路区40(即每一道白色区域的部分)进行细线化或骨架化，得到如图12所示的一反相骨架图片5，此反相骨架图片5中的反相骨架50同样是由多条反相细线501所构成，且每一条反相细线501也都只有一个像素的宽度。然后，如同上述b步骤，利用反相骨架图片5撷取依据CAM图片2所制作出来的上述基板上的每一道非线路区的信息，其细部过程可参见上述b1～b3步骤，仅需将上述骨架图片3替换为反相骨架图片5即可，且于进行对位时是让反相骨架50的每一条反相细线501分别对到电路影像1中相对应的每一道非线路区的内部，容不赘述。

在一例子中，可援用上述a’至c’步骤，将反相骨架图片5分别沿水平方向与垂直方向对应处理成如图13所示的一垂直反相骨架图片5a与图14所示的一水平反相骨架图片5b，接着，利用垂直反相骨架图片5a撷取依据CAM图片2所制作出来的该基板上的每一道垂直方向的非线路区40或指定的垂直方向的非线路区40中的信息，以及利用水平反相骨架图片5b撷取依据CAM图片2所制作出来的该基板上的每一道水平方向的非线路区40或指定的水平方向的非线路区40中的信息。

从上述说明可知，利用本发明上述非线路区信息撷取方法可以撷取到依据CAM图片2所制作的基板上的非线路区中的信息，这些信息可以运用于线路缺陷的检测，例如上述的短路缺陷检侧，其检测过程与上述断路缺陷的检测大致相同，不同之处在于，在短路缺陷检侧过程中是利用上述非线路区信息撷取方法而从拍摄自该待测基板的电路影像1撷取到其中的每一道非线路区的每一个像素点(或多个像素点)所在位置在宽度方向上所有像素点的色阶并取其平均值，得到每一道非线路区的每一个像素点(或多个像素点)所在位置上的平均色阶，此外，也对所取得的色阶进行统计分析，为相对应的每一道非线路区分别建立一最小色阶门槛值，接着，比对并判断所撷取每一个像素点所在位置上的平均色阶是否小于相对应的最小色阶门槛值，若判断结果为“否”，即表示目前进行比对的像素点所在位置上存在短路的缺陷；而若判断结果为“是”即表示目前进行比对的像素点所在位置没有出现短路的缺陷。

从上述说明可知，本发明首创利用一骨架撷取一电路影像上的线路信息或非线路区信息，并使用所撷取到的信息进行线路缺陷检测。

虽然本发明已以实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明，任何所属技术领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的更动与润饰，故本发明的保护范围以权利要求为准。

Claims (14)

1.一种线路信息撷取方法，其特征在于，该方法包括：

将一计算机辅助设计图片处理成一骨架图片，该骨架图片上具有由多条细线所构成的一骨架，每一条细线为该计算机辅助设计图片上相对应的每一条线路的细线化结果；

取得一电路影像，该电路影像拍摄自依据该计算机辅助设计图片所制作的一基板，该电路影像上具有多条线路，每一条线路是依据该计算机辅助设计图片上相对应的线路而制作的；

对该骨架图片与该电路影像进行对位，以使该骨架图片中的该骨架的每一条细线都分别对应到该电路影像中相对应的每一条线路的内部；及

根据该骨架的每一条细线的像素点的坐标位置撷取该电路影像上相对应的每一条线路在相同坐标位置上的线路信息。

2.如权利要求1所述的线路信息撷取方法，其特征在于，该骨架图片为将该计算机辅助设计图片沿水平方向处理得到的一水平骨架图片，该水平骨架图片上具有由多条沿水平方向延伸的细线所构成的一水平骨架。

3.如权利要求1所述的线路信息撷取方法，其特征在于，该骨架图片为将该计算机辅助设计图片沿垂直方向处理得到的一垂直骨架图片，该垂直骨架图片上具有由多条沿垂直方向延伸的细线所构成的一垂直骨架。

4.如权利要求1或2所述的线路信息撷取方法，其特征在于，该电路影像中的每一条线路为一亮区，该骨架图片与该电路影像进行对位的步骤包括进行一水平部校正程序，该水平部校正程序包括：

从该电路影像中找到最靠近其中一条沿水平方向延伸的细线的该亮区；及

往该亮区的方向垂直移动该骨架图片，以使该其中一细线对到该亮区的中间位置。

5.如权利要求1或3所述的线路信息撷取方法，其特征在于，该电路影像中的每一条线路为一亮区，该骨架图片与该电路影像进行对位的步骤包括进行一垂直部校正程序，该垂直部校正程序包括：

从该电路影像中找到最靠近其中一条沿垂直方向延伸的细线的该亮区；及

往该亮区的方向水平移动该骨架图片，以使该其中一细线对到该亮区的中间位置。

6.一种线路缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括:

拍摄一待测基板，以取得一电路影像；

对所取得的该待测基板的该电路影像执行权利要求1～5任一项所述的线路信息撷取方法，以取得该待测基板的该电路影像上的每一条线路的线路信息；及

根据所取得的线路信息，分析判断该待测基板的该电路影像上的每一条线路上是否存在缺陷。

7.如权利要求6所述的线路缺陷检测方法，其特征在于，该方法还包括使用所取得的线路信息来预先建立进行该分析判断时所需要用到的门槛值。

8.一种非线路区信息撷取方法，其特征在于，该方法包括：

将一计算机辅助设计图片处理成一骨架图片，该骨架图片上具有由多条细线所构成的一骨架，每一条细线为该计算机辅助设计图片上相对应的每一道非线路区的细线化结果；

取得一电路影像，该电路影像拍摄自依据该计算机辅助设计图片所制作的一基板，该电路影像上具有多条线路及多道非线路区，每一条线路与非线路区是依据该计算机辅助设计图片上相对应的线路与非线路区而制作的；

对该骨架图片与该电路影像进行对位，以使该骨架图片中的该骨架的每一条细线都分别对到该电路影像中相对应的每一道非线路区的内部；及

根据该骨架的每一条细线的像素点的坐标位置撷取该电路影像上相对应的每一道非线路区在相同坐标位置上的信息。

9.如权利要求8所述的非线路区信息撷取方法，其特征在于，该骨架图片为将该计算机辅助设计图片沿水平方向处理得到的一水平骨架图片，该水平骨架图片上具有由多条沿水平方向延伸的细线所构成的一水平骨架。

10.如权利要求8所述的非线路区信息撷取方法，其特征在于，该骨架图片为将该计算机辅助设计图片沿垂直方向处理得到的一垂直骨架图片，该垂直骨架图片上具有由多条沿垂直方向延伸的细线所构成的一垂直骨架。

11.如权利要求8或9所述的非线路区信息撷取方法，其特征在于，该电路影像中的每一道非线路区为一亮区，该骨架图片与该电路影像进行对位的步骤包括进行一水平部校正程序，该水平部校正程序包括：

从该电路影像中找到最靠近其中一条沿水平方向延伸的细线的该亮区；及

往该亮区的方向垂直移动该骨架图片，以使该其中一细线对到该亮区的中间位置。

12.如权利要求8或10所述的非线路区信息撷取方法，其特征在于，该电路影像中的每一道非线路区为一亮区，该骨架图片与该电路影像上进行对位的步骤包括进行一垂直部校正程序，该垂直部校正程序包括：

从该电路影像中找到最靠近其中一条沿垂直方向延伸的细线的该亮区；及

往该亮区的方向水平移动该骨架图片，以使该其中一细线对到该亮区的中间位置。

13.一种线路缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括：

拍摄一待测基板，以取得一电路影像；

对所取得的该待测基板的该电路影像执行权利要求8～12任一项所述的非线路区信息撷取方法，以取得该待测基板的该电路影像上的每一道非线路区中的信息；及

根据所取得的信息，分析判断该待测基板的该电路影像上是否存在缺陷。

14.如权利要求13所述的线路缺陷检测方法，其特征在于，该方法还包括使用所取得的非线路区信息来预先建立进行该分析判断时所需要用到的门槛值。