TWI852004B - 檢測rfid標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法與系統 - Google Patents

Abstract

一種檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法與系統，執行以下步驟：獲取輸入影像，輸入影像包括第一定位區與第二定位區；對輸入影像執行晶片影像程序，產生晶片輪廓圖塊；對輸入影像執行天線影像程序，產生天線輪廓圖塊；分別對晶片輪廓圖塊與天線輪廓圖塊執行霍夫轉換程序，產生霍夫晶片輪廓圖塊與霍夫天線輪廓圖塊；選擇霍夫天線輪廓圖塊的天線邊界與霍夫晶片輪廓圖塊的晶片邊界，根據天線邊界與晶片邊界獲取偏移角度；根據第一定位區與第二定位區產生連線線段；根據霍夫天線輪廓圖塊與連線線段獲取天線圖塊中心點；根據霍夫晶片輪廓圖塊獲取晶片圖塊中心點；根據天線圖塊中心點與晶片圖塊中心點獲取偏移量；根據偏移角度與偏移量輸出比對結果。

Description

檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法與系統

關於一種利用數位影像檢測物件偏移的方法與系統，特別有關一種檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法與系統。

隨著通訊技術的快速增長，也帶動天線與晶片的封裝需求。例如：無線射頻辨識(Radio Frequency Identification，RFID)標籤的天線與晶片封裝。在封裝過程中晶片可能受到干擾影響，使得晶片位置偏移至預設位置外。因此生產時需要對封裝結果進行檢測。由於封裝後的天線與晶片體積過小，檢測人員難以直接以肉眼進行判斷晶片位置是否有偏移。此外，若能在生產過程中立即發現晶片位置偏移或缺失(未被貼上晶片)，可以盡早停機以矯正生產流程的疏失，減少廢料及提升生產良率。

有鑑於此，在一些實施例中提供一種檢測RFID標籤的天線 與晶片位置精準度的處理方法，其係透過數位影像的物件辨識與相關處理，並結合快速處理的霍夫轉換程序，用於判別天線中的晶片是否產生歪斜錯位。檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法包括以下步驟：獲取輸入影像，輸入影像包括第一定位區；對輸入影像執行晶片影像程序，產生晶片輪廓圖塊；對輸入影像執行天線影像程序，產生天線輪廓圖塊；分別對晶片輪廓圖塊與天線輪廓圖塊執行霍夫轉換程序，分別產生霍夫晶片輪廓圖塊與霍夫天線輪廓圖塊；選擇霍夫天線輪廓圖塊的一天線邊界與霍夫晶片輪廓圖塊的一晶片邊界；根據天線邊界與晶片邊界獲取偏移角度；獲取通過第一定位區的連線線段；根據霍夫天線輪廓圖塊與連線線段以獲取天線圖塊中心點；根據霍夫晶片輪廓圖塊獲取晶片圖塊中心點；根據天線圖塊中心點與晶片圖塊中心點獲取偏移量；根據偏移角度與偏移量產生比對結果。

在一些實施例中，在執行晶片影像程序中包括晶片輪廓識別程序，該步驟更包括：辨識晶片二值化影像中的多個矩形區塊；判斷晶片選取框中的所述矩形區塊是否存在目標晶片；若晶片二值化影像中存在目標晶片，則移除晶片二值化影像中的其他非目標晶片的所述矩形區塊，並產生晶片輪廓圖塊；若晶片二值化影像中不存在目標晶片，則產生判斷結果為「不合格」。

在一些實施例中，在執行天線影像程序中包括天線輪廓識別程序，該步驟更包括：辨識天線二值化影像中的多個矩形區塊；判斷天線選取框中的所述矩形區塊是否存在目標天線；若天線二值化影像中 存在目標天線，則移除天線二值化影像中的其他非目標天線的所述矩形區塊，並產生天線輪廓圖塊；若天線二值化影像中不存在目標天線，則產生判斷結果為「不合格」。

在一些實施例中，在產生晶片輪廓圖塊與天線輪廓圖塊之後步驟更包括：判斷天線輪廓圖塊中是否包含晶片輪廓圖塊；若天線輪廓圖塊包含晶片輪廓圖塊，則晶片輪廓圖塊與天線輪廓圖塊執行霍夫轉換程序；若天線輪廓圖塊不包含晶片輪廓圖塊，則產生判斷結果為「不合格」。

在一些實施例中，在對晶片輪廓圖塊執行霍夫轉換程序產生霍夫晶片輪廓圖塊之步驟包括：獲取在第一維度空間的晶片輪廓圖塊的選擇線段，其中選擇線段具有多個晶片邊界坐標；設定第二維度空間的晶片轉換角度區間；根據該些晶片邊界坐標與晶片轉換角度區間執行霍夫轉換程序，產生在第二維度空間的多個晶片邊界曲線；根據該些晶片邊界曲線獲取霍夫交點，並選擇至少一霍夫交點；從該些霍夫交點中選出交點數量最多的為目標交點；根據第二維度空間中的目標交點的坐標轉換為第一維度空間的霍夫線段；重複獲取其他的選擇線段，並產生其他的霍夫線段；根據該些霍夫線段繪製成該霍夫晶片輪廓圖塊。

在一些實施例中，在繪製成霍夫晶片輪廓圖塊之步驟，更包括判斷霍夫晶片輪廓圖塊是否完整。

在一些實施例中，在對天線輪廓圖塊執行霍夫轉換程序產生霍夫天線輪廓圖塊之步驟包括：獲取在第一維度空間的天線輪廓圖塊 的選擇線段，其中選擇線段具有多個天線邊界坐標；設定第二維度空間的天線轉換角度區間；根據所述天線邊界坐標與天線轉換角度區間執行霍夫轉換程序，產生在第二維度空間的多個霍夫天線邊界曲線；根據所述霍夫天線邊界曲線獲取霍夫交點，並選擇至少一霍夫交點；從所述霍夫交點中選出交點數量最多的為目標交點；根據第二維度空間的目標交點的坐標轉換為第一維度空間的霍夫線段；重複獲取其他的選擇線段，並產生其他的霍夫線段；根據所述霍夫線段繪製成霍夫天線輪廓圖塊。

在一些實施例中，在繪製成霍夫天線輪廓圖塊之步驟，更包括判斷霍夫天線輪廓圖塊是否完整。

在一些實施例中，檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理系統包括儲存設備與處理器。儲存設備儲存輸入影像、晶片影像程序、天線影像程序、霍夫轉換程序與比對結果，輸入影像至少包括第一定位區；處理器電性連接於儲存設備，處理器根據輸入影像分別執行晶片影像程序與天線影像程序，並產生晶片輪廓圖塊與天線輪廓圖塊；處理器分別對晶片輪廓圖塊與天線輪廓圖塊執行霍夫轉換程序，各別產生霍夫晶片輪廓圖塊與霍夫天線輪廓圖塊，處理器選擇霍夫天線輪廓圖塊的一天線邊界與霍夫晶片輪廓圖塊的一晶片邊界；處理器根據天線邊界與晶片邊界獲取偏移角度；處理器獲取通過第一定位區的連線線段；處理器根據霍夫天線輪廓圖塊與連線線段以獲取天線圖塊中心點；處理器根據霍夫晶片輪廓圖塊獲取晶片圖塊中心點；處理器根據天線圖塊中心點與晶片圖塊中心點獲取偏移量；處理器根據偏移角度與偏移量產生 比對結果。

在一些實施例中，在處理器對晶片輪廓圖塊執行霍夫轉換程序產生霍夫晶片輪廓圖塊之步驟包括：處理器獲取在第一維度空間的晶片輪廓圖塊的選擇線段，其中選擇線段具有多個晶片邊界坐標；處理器設定第二維度空間的晶片轉換角度區間；處理器根據該些晶片邊界坐標與晶片轉換角度區間執行霍夫轉換程序，產生在第二維度空間的多個霍夫晶片邊界曲線；處理器根據該些霍夫晶片邊界曲線獲取霍夫交點，並選擇至少一霍夫交點；處理器從所述霍夫交點中選出交點數量最多的為目標交點；處理器根據第二維度空間的目標交點的坐標轉換為第一維度空間的霍夫線段；重複獲取其他的選擇線段，並產生其他的霍夫線段；處理器根據所述霍夫線段繪製成霍夫晶片輪廓圖塊。

在一些實施例中，在處理器對天線輪廓圖塊執行霍夫轉換程序產生霍夫天線輪廓圖塊之步驟包括：處理器獲取在第一維度空間的天線輪廓圖塊的選擇線段，其中選擇線段具有多個天線邊界坐標；處理器設定第二維度空間的天線轉換角度區間；處理器根據該些天線邊界坐標與天線轉換角度區間執行霍夫轉換程序，產生在第二維度空間的多個霍夫天線邊界曲線；處理器根據該些霍夫天線邊界曲線獲取霍夫交點，並選擇至少一霍夫交點；處理器從該些霍夫交點中選出交點數量最多的為目標交點；處理器根據第二維度空間的目標交點的坐標轉換為第一維度空間的霍夫線段；重複獲取其他的選擇線段，並產生其他的霍夫線段；處理器根據所述霍夫線段繪製成霍夫天線輪廓圖塊。

所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法與系統應用於目標晶片的天線影像中，用於辨識晶片的位置是否產生偏移。檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法與系統也修改霍夫轉換程序的計算方式，以使處理系統的運算負載可以降低，並且保留高精準的識別結果。

100:處理系統

110:儲存設備

111:晶片影像程序

112:天線影像程序

113:霍夫轉換程序

114:比對結果

115:灰階程序

116:二值化程序

117:晶片輪廓識別程序

118:平滑程序

119:天線輪廓識別程序

120:處理器

130:輸入影像

131:目標天線

132:晶片封裝結構

133:目標晶片

134:載體

140:攝像單元

410:晶片二值化影像

411:矩形區塊

412:邊緣偵測框

413:晶片選取框

420:晶片輪廓圖塊

510:平滑影像

511:天線選取框

520:天線二值化影像

530:天線輪廓圖塊

610:選擇線段

621:霍夫交點

631:目標交點

640:霍夫線段

650:霍夫晶片輪廓圖塊

660:晶片圖塊中心點

710:霍夫天線輪廓圖塊

811:天線邊界

812:晶片邊界

813:偏移角度

814:偏移量

911:第一定位區

912:第一中心點

921:第二定位區

922:第二中心點

931:連線線段

941:天線圖塊中心線

942:天線圖塊中心點

[圖1]為此一實施例的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理系統架構示意圖。

[圖2]為一實施例的輸入影像示意圖。

[圖3A]為一實施例的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法的運作狀態示意圖。

[圖3B]為一實施例的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法的檢測判斷示意圖。

[圖4A]為一實施例的晶片二值化影像示意圖。

[圖4B]為一實施例的晶片輪廓圖塊的示意圖。

[圖5A]為一實施例的輸入影像與平滑影像的示意圖。

[圖5B]為一實施例的移除矩形區塊前的天線輪廓圖塊的示意圖。

[圖6A]為一實施例的選擇線段與其像素的示意圖。

[圖6B]為一實施例的第一維度空間與第二維度空間的示意圖。

[圖6C]為一實施例的選擇線段與霍夫線段的示意圖。

[圖6D]為一實施例的霍夫晶片輪廓圖塊的示意圖。

[圖7]為一實施例的霍夫天線輪廓圖塊的示意圖。

[圖8A]為一實施例的根據第一定位區產生連線線段的示意圖。

[圖8B]為一實施例的偏移角度的示意圖。

[圖9]為一實施例的偏移量示意圖。

請參考圖1，其係為此一實施例的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理系統架構示意圖。檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理系統(後文簡稱處理系統100)可以應用於個人電腦、伺服器、筆記型電腦、平板電腦或行動通訊裝置等具有計算能力的電子設備。所述處理系統100除了可以本地端執行外，也可以透過網路連接至遠端伺服器執行數位影像檢測。

處理系統100至少包括儲存設備110與處理器120。處理器120電性連接於儲存設備110。處理器120可以選擇性連接於攝像單元140。儲存設備110儲存輸入影像130、晶片影像程序111、天線影像程序112、霍夫轉換程序113(Hough transform)與比對結果114。晶片影像程序111係為灰階程序115、二值化程序116與晶片輪廓識別程序117的集合。天線影像程序112至少包括平滑程序118、二值化程序116與天線輪廓識別程序119。

輸入影像130可以由外部的檔案匯入外，也可以通過攝像單元140拍攝無線射頻設備所獲得，亦或者將數位影像的部分區塊以做 為輸入影像130。請參考圖2，輸入影像130係為至少包括RFID標籤的目標晶片133與目標天線131的俯視拍攝的正面影像，其係為一實施例的輸入影像示意圖。圖2的上方為RFID標籤中完整的目標天線131與目標晶片133的拍攝影像示意圖；圖2下方係為前述的輸入影像130的RFID標籤局部放大圖；其中圖2下方的輸入影像130對應於圖2的上方的拍攝影像的虛線框。

請繼續參考圖2，輸入影像130中央鈍角方形結構係為晶片封裝結構132，其餘部分為載體134。晶片封裝結構132中包括目標晶片133。晶片封裝結構132係為目標晶片133以導電膠與目標天線131相互黏合所形成的結構。一般而言，圖2的晶片封裝結構132為正確黏合的樣態。在實際情況中，晶片封裝結構132可能發生未黏合於兩目標天線131，或是僅有單邊連接於目標天線131等各種黏合失敗的樣態。

為方便區別目標天線131與目標晶片133的差異，因此在目標天線131之中係以橫線示意。被封裝於目標天線131中的目標晶片133係以網格表示。在目標天線131與目標晶片133中則分布多個空洞，其係表示封裝時所產生的氣泡或其他灰塵。此外，晶片封裝結構132的黑色區塊也是封裝過程中所產生的瑕疵。輸入影像130可以是彩色影像或灰階影像。

請參考圖3A與圖3B所示，其係為一實施例的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法的運作狀態與檢測判斷示意圖。處理器120獲取輸入影像130後，執行檢測RFID標籤的天線與晶片位置 精準度的處理方法包括以下步驟：步驟S210：獲取輸入影像130，輸入影像130包括第一定位區911與第二定位區921；步驟S220：對輸入影像130執行晶片影像程序111，產生晶片輪廓圖塊420；步驟S230：對輸入影像130執行天線影像程序112，產生天線輪廓圖塊530；步驟S240：分別對晶片輪廓圖塊420與天線輪廓圖塊530執行霍夫轉換程序113，各別產生霍夫晶片輪廓圖塊650與霍夫天線輪廓圖塊710；步驟S250：選擇霍夫天線輪廓圖塊710的天線邊界811與霍夫晶片輪廓圖塊650的晶片邊界812；步驟S260：根據天線邊界811與晶片邊界812獲取偏移角度813；步驟S270：根據第一定位區911與第二定位區921產生連線線段931；步驟S280：根據霍夫天線輪廓圖塊710與連線線段931以獲取天線圖塊中心點942；步驟S290：根據霍夫晶片輪廓圖塊650獲取晶片圖塊中心點660；步驟S300：根據天線圖塊中心點942與晶片圖塊中心點660獲取偏移量814；以及步驟S310：根據偏移角度813與偏移量814產生比對結果114。

首先，處理系統100獲取輸入影像130。處理器120將輸入影像130分別載入至晶片影像程序111與天線影像程序112。處理器120根據其運算能力可以分時或同步執行晶片影像程序111或天線影像程序112。

請參考圖2，係以晶片影像程序111為優先說明。若輸入影像130為彩色影像，處理器120對輸入影像130執行灰階程序115，並產生一灰階影像。灰階程序115的像素灰階分布可以根據輸入影像130進行線性調整。若輸入影像130是灰階影像，處理器120可以選擇跳過此灰階程序115的執行。

請同時參考圖3A、圖3B與圖4A，其中圖4A係為一實施例的晶片二值化影像的示意圖。處理器120對灰階影像執行二值化程序116，並產生晶片二值化影像410，接著，處理器120將晶片二值化影像410載入至晶片輪廓識別程序117，晶片輪廓識別程序117對晶片二值化影像410進行目標晶片133與矩形區塊411的辨識與移除。所述的晶片輪廓識別程序117包括以下步驟：步驟S410：辨識晶片二值化影像410中的多個矩形區塊411；步驟S420：判斷晶片選取框413中的矩形區塊411是否存在目標晶片133；步驟S430：若所述晶片二值化影像410中存在目標晶片133的矩形區塊411，則移除晶片二值化影像410中的其他非目標晶片133的所述矩形區塊411，並產生晶片輪廓圖塊420； 以及步驟S440：若所述晶片二值化影像410中不存在目標晶片133，則產生判斷結果為「不合格」。

請參考圖4A，晶片輪廓識別程序117主要針對晶片二值化影像410中的晶片封裝結構132的範圍。晶片輪廓識別程序117以n*m像素的邊緣偵測框412於晶片二值化影像410中移動並辨識邊緣偵測框412所涵蓋的矩形區塊411。圖4A上方係為晶片封裝結構132中目標晶片133的邊緣之局部放大示意。假設邊緣偵測框412為3*3像素大小，晶片輪廓識別程序117將邊緣偵測框412中目標晶片133的邊緣相鄰像素組合視為一個矩形區塊411。接著，晶片輪廓識別程序117根據邊緣偵測框412與所偵測的矩形區塊411進行拼接。晶片輪廓識別程序117判斷在晶片二值化影像410的不同區域中，矩形區塊411的集合為目標晶片133或封裝瑕疵。

請參考圖4B，晶片輪廓識別程序117標示晶片二值化影像410的所有矩形區塊411後，晶片輪廓識別程序117根據晶片選取框413的面積範圍判斷晶片二值化影像410是否具有目標晶片133。一般而言，晶片選取框413的面積範圍是根據晶片種類的尺寸規格所決定。在圖4B上方的實線方框係為晶片選取框413之示意圖。晶片選取框413的預設位置與大小可以根據無線射頻設備的種類所決定。例如可預設為圖4B中相當於晶片面積的矩形範圍。由於目標晶片133在封裝過程中，目標晶片133會受到干擾而有所位移。因此輸入影像130中的目標晶片133可能會 有不在預設位置上，或者目標晶片133可能會略有歪斜。所以晶片選取框413的範圍將會略大於目標晶片133。晶片輪廓識別程序117可以通過晶片選取框413識別晶片二值化影像410中的目標晶片133與其位置。

請參考圖4B所示，其係為一實施例的晶片輪廓圖塊420的示意圖。由於目標晶片133在封裝過程中，目標晶片133會受到干擾而有所位移。因此輸入影像130中的目標晶片133可能會有不在預設位置上，或者目標晶片133可能會略有歪斜。晶片輪廓識別程序117判斷晶片選取框413與目標晶片133的重疊面積範圍佔比是否符合門檻值。若晶片選取框413與目標晶片133的重疊面積不符合門檻值時，則晶片輪廓識別程序117判定目標晶片133產生一相應的判斷結果為「不合格」。以圖4B為例，目標晶片133係以黑色區塊表示。晶片輪廓識別程序117根據目標晶片133的黑色區塊與晶片選取框413的面積相對比，晶片輪廓識別程序117即可判斷目標晶片133與晶片選取框413的佔比是否符合門檻值。

晶片輪廓識別程序117將其他非目標晶片的矩形區塊411全部移除。圖4B中矩形區塊411係以虛線框表示。圖4B上方係為未移除矩形區塊411的晶片封裝結構132，圖4B下方係為晶片輪廓圖塊420。晶片輪廓圖塊420的整體影像大小係與輸入影像130相同，圖4B僅以晶片輪廓圖塊420中的目標晶片133為示意。若晶片輪廓識別程序117無法從晶片二值化影像410中識別目標晶片133，則晶片輪廓識別程序117產生為的判斷結果為「不合格」。

處理器120另執行天線影像程序112，天線影像程序112係 由平滑程序118、二值化程序116與天線輪廓識別程序119所構成。處理器120將輸入影像130載入至平滑程序118，並產生平滑影像510，如圖5A所示。在其他實施態樣中，天線影像程序112係由灰階程序115、平滑程序118、二值化程序116與天線輪廓識別程序119所構成。因此處理器120也可以對平滑影像510選擇性執行灰階程序115，用以產生平滑灰階影像(無標號)，請配合圖3A與圖3B所示。以下的天線影像程序112是以平滑程序118與二值化程序116的組合進行說明。

平滑程序118可以是但不限定以平滑線性濾波器、中值濾波器(median filter)、理想低通濾波器(Ideal lowpass filter,2-D ILPF)巴特沃斯低通濾波器(Butterworth Ideal lowpass filter,BILF)或高斯低通濾波器(Gaussian lowpass filter,GLPF)實現。輸入影像130通過平滑程序118後可以降低影像中的雜訊。在圖5A中，分別為輸入影像130經過平滑程序118後產生為平滑影像510。平滑影像510可以濾除輸入影像130中多個較小範圍的雜訊。

處理器120對平滑影像510執行二值化程序116，用以產生相應於平滑影像510的天線二值化影像520。接著，處理器120對天線二值化影像520載入至天線輪廓識別程序119。天線輪廓識別程序119對天線二值化影像520進行矩形區塊411的辨識與移除。所述的天線輪廓識別程序119包括以下步驟，並請配合圖3B所示：步驟S510：辨識天線二值化影像520中的多個矩形區塊411；步驟S520：根據天線選取框511內的矩形區塊411判斷是否存在目標 天線131；步驟S530：若所述天線二值化影像520中存在目標天線131的矩形區塊411，則移除天線二值化影像520中的其他非目標天線131的所述矩形區塊411，並產生天線輪廓圖塊530；以及步驟S540：若所述天線二值化影像520中不存在目標天線131，則產生判斷結果為「不合格」。

天線輪廓識別程序119識別天線二值化影像520中的矩形區塊411。如晶片輪廓識別程序117所述，天線輪廓識別程序119同樣採用邊緣偵測框412的辨識處理。天線輪廓識別程序119的邊緣偵測框412的大小可以與晶片輪廓識別程序117的邊緣偵測框412大小相異或相同。天線輪廓識別程序119是針對輸入影像130的全部範圍，其係包括目標天線131與晶片封裝結構132。天線輪廓識別程序119將其他非目標天線131的矩形區塊411全部移除，用於獲取目標天線131的圖塊影像。請參考圖5B所示，其係分別為一實施例的移除矩形區塊411的天線輪廓圖塊的示意圖。

天線輪廓識別程序119根據天線選取框511判斷矩形區塊411中是否存在目標天線131。如前述的晶片選取框413的判斷方式，天線輪廓識別程序119判斷天線選取框511與目標天線131的重疊面積範圍佔比是否符合門檻值。若天線選取框511與目標天線131的重疊面積符合門檻值時，天線輪廓識別程序119將視為目標天線131為存在。反之， 天線選取框511與目標天線131的重疊面積不符合門檻值時，天線輪廓識別程序119產生判斷結果為「不合格」。

在完成晶片輪廓圖塊420與天線輪廓圖塊530後，處理器120分別對晶片輪廓圖塊420與天線輪廓圖塊530執行霍夫轉換程序113。處理器120根據其運算能力可以分時或同步執行晶片輪廓圖塊420與天線輪廓圖塊530。首先，以晶片輪廓圖塊420進行霍夫轉換程序113的運作說明。

步驟S610：獲取在第一維度空間的晶片輪廓圖塊420的選擇線段610；步驟S620：設定第二維度空間的晶片轉換角度區間；步驟S630：根據晶片邊界坐標與晶片轉換角度區間執行霍夫轉換程序113，產生在第二維度空間的多個霍夫晶片邊界曲線；步驟S640：根據霍夫晶片邊界曲線獲取霍夫交點621，並選擇至少一霍夫交點621；步驟S650：從霍夫交點621中選出交點數量最多的為目標交點631；步驟S660：根據第二維度空間中目標交點631的坐標轉換為第一維度空間的霍夫線段640；步驟S670：重複獲取其他的選擇線段610，並產生相應的霍夫線段640；以及步驟S680：根據霍夫線段640繪製成霍夫晶片輪廓圖塊650。

處理器120選取晶片輪廓圖塊420的任一邊界中的選擇線 段610。為能清楚說明霍夫轉換程序113的運作過程，因此將輸入影像130的像素坐標集合視為第一維度空間(無標號)。由於輸入影像130為一平面影像，因此第一維度空間也是一二維空間。第一維度空間的原點可以是輸入影像130的邊緣角落，也可以是由使用者所決定。下文中係以輸入影像130的左上角為原點，第一維度空間的邊界即為輸入影像130的影像長度與寬度。

由於晶片輪廓圖塊420可以被視為第一維度空間中的像素集合，所以晶片輪廓圖塊420的每一像素可以對應於在第一維度空間的不同坐標，如圖6A所示。前述的選擇線段610的坐標集合稱之為晶片邊界坐標。處理器120設定霍夫轉換程序113產生的第二維度空間的晶片轉換角度區間。霍夫轉換程序113可以以極坐標(ρ,θ)表示第一維度空間的直角坐標(x,y)，其中ρ為第一維度空間的原點至選定直線之間的截距，θ為截距與橫軸X的夾角。極座標與直角座標的轉換公式如下式：x cos(θ)+y sin(θ)=ρ，其中ρ為原點至目標的截距，θ為夾角。

晶片轉換角度區間係為夾角θ的區間範圍。處理器120可以根據運算能力或晶片輪廓圖塊420的大小決定晶片轉換角度區間的範圍。晶片轉換角度區間的範圍可以是但不限定為[-180°~+180°]。接著，從晶片邊界坐標中選擇其中之一為目標坐標(無標號)。處理器120根據晶片轉換角度區間對目標坐標進行霍夫轉換程序113，並獲得目標坐標對所有晶片轉換角度區間的產生結果。在經過霍夫轉換程序113後，目標坐標的晶片轉換角度區間會產生為第二維度空間(無標號)的霍夫晶片 邊界曲線。

接著，處理器120對於剩餘的晶片邊界坐標進行前述的霍夫轉換程序113。請參考圖6B所示，圖6B上方係為第一維度空間，圖6B下方中係為晶片邊界坐標轉換至第二維度空間後的霍夫晶片邊界曲線。不同的霍夫晶片邊界曲線會相互交錯，在此將不同曲線交錯的位置稱為霍夫交點621。處理器120將統計各霍夫交點621的交點數量，所述交點數量係為通過霍夫交點621上的曲線數量。若霍夫晶片邊界曲線無法相互交錯產生霍夫交點621，則表示晶片輪廓圖塊420可能存在異常的問題。

處理器120從晶片轉換角度區間之中的所有霍夫交點621中選擇交點數量最多者為目標交點631。處理器120將目標交點631的坐標轉換至第一維度空間，並記錄目標交點631於第一維度空間的霍夫線段640。圖6C係對應於圖6A的晶片輪廓圖塊420，圖6A的選擇線段610經前述處理後得到如圖6C的霍夫線段640。處理器120重複對晶片輪廓圖塊420選取其他的選擇線段610，藉以獲得相應的霍夫線段640，如圖6D所示。處理器120根據所有的霍夫線段640繪製成霍夫晶片輪廓圖塊650。圖6D的晶片輪廓圖塊420僅用於示意霍夫線段640的相對位置，實際上晶片輪廓圖塊420中也可以不需顯示，圖6D中晶片輪廓圖塊420係以灰色虛線塊表示。

接下來，處理器120對於天線輪廓圖塊530進行霍夫轉換程序113。天線輪廓圖塊530進行霍夫轉換程序113包括以下步驟： 步驟S710：獲取在第一維度空間的天線輪廓圖塊530的選擇線段610；步驟S720：設定第二維度空間的天線轉換角度區間；步驟S730：根據天線邊界坐標與天線轉換角度區間執行霍夫轉換程序113，產生在第二維度空間的多個霍夫天線邊界曲線；步驟S740：根據霍夫天線邊界曲線獲取霍夫交點621，並選擇至少一霍夫交點621；步驟S750：從霍夫交點621中選出交點數量最多的為目標交點631；步驟S760：根據第二維度空間中目標交點631的坐標轉換為第一維度空間的霍夫線段640；步驟S770：重複獲取其他的選擇線段610，並產生相應該霍夫線段640；以及步驟S780：根據霍夫線段640繪製成霍夫天線輪廓圖塊710。

處理器120從天線輪廓圖塊530中選取任一選擇線段610。選擇線段610的每一像素具有相應的天線邊界坐標。處理器120設定第一維度空間的天線轉換角度區間。一般而言，天線轉換角度區間可以等同於晶片轉換角度區間。或者根據處理器120的運算能力使晶片轉換角度區間的範圍相異於天線轉換角度區間的範圍。處理器120根據天線邊界坐標與天線轉換角度區間執行霍夫轉換程序113，並獲得第二維度空間的多個霍夫天線邊界曲線。不同的霍夫天線邊界曲線會相互交錯，在此將不同曲線交錯的位置稱為霍夫交點621。處理器120將統計各霍夫交點 621的交點數量，所述交點數量係為通過霍夫交點621上的曲線數量。若霍夫天線邊界曲線無法相互交錯產生霍夫交點621，則表示天線輪廓圖塊530可能存在異常的問題。

處理器120根據天線轉換角度區間從多個霍夫天線邊界曲線所形成的霍夫交點621中選擇交點數量最多的目標交點631。換言之，處理器120將從天線轉換角度區間中查找交點並統計交點數量。處理器120將目標交點631的坐標轉換為第一維度空間的霍夫線段640，請參考圖7所示。天線輪廓圖塊530具有垂直方向的左、右兩組側邊與水平方向的四組側邊。一般而言，所述的垂直方向是為輸入影像130的寬邊(width)的法線方向。但實際上垂直方向也可以是以寬邊的法線為基準，並於法線設置一夾角範圍，而所述法線的夾角範圍內均可視為垂直方向。同理，水平方向也可以是輸入影像130的長邊(height)的法線延伸方向，或是與法線夾角範圍的方向。因此霍夫天線輪廓圖塊710也包括目標天線131的兩組垂直方向側邊與四組水平方向側邊的霍夫線段640。在圖7中，天線輪廓圖塊530僅用於示意霍夫線段640的相對位置，實際上天線輪廓圖塊530可以不需顯示，在圖7中係以灰色圖塊表示天線輪廓圖塊530。

在獲取霍夫晶片輪廓圖塊650或霍夫天線輪廓圖塊710之後，處理器120判斷霍夫晶片輪廓圖塊650與霍夫天線輪廓圖塊710是否完整，並請配合圖3B所示。處理器120依序選擇霍夫晶片輪廓圖塊650的任兩側的霍夫線段640，並判斷受選的兩霍夫線段640的夾角角度是否符 合預設角度。若相對兩側的霍夫線段640的夾角角度不符合預設角度，表示霍夫晶片輪廓圖塊650可能發生異常，並產生判斷結果為「不合格」，例如晶片毀損或識別錯誤。一般而言，處理器120至少比對兩次的兩霍夫線段640，例如上、下側邊或是左、右側邊或是相鄰兩側邊的兩霍夫線段640。當任一側邊同時具有兩霍夫線段640，則表示霍夫晶片輪廓圖塊650可能存在異常的問題，並產生判斷結果為「不合格」。處理器120根據兩霍夫線段640產生相應的檢測結果。

此外，處理器120也會對於霍夫天線輪廓圖塊710進行輪廓完整的檢測。如前文所述，霍夫天線輪廓圖塊710包括垂直方向的左、右兩組側邊與水平方向的四組側邊的霍夫線段640，請參考圖7下方的虛線處。處理器120判斷左、右兩側邊的霍夫線段640的夾角是否符合預設角度。於此同時，處理器120也判斷水平的四組霍夫線段640延伸是否與垂直方向的兩側邊的霍夫線段640相交。當所述夾角符合預設角度且存在相交時，處理器120產生正確的檢測結果。

處理器120在確認霍夫晶片輪廓圖塊650與霍夫天線輪廓圖塊710為正常後，處理器120從霍夫天線輪廓圖塊710中選擇任一個霍夫線段640為天線邊界811。天線邊界811可以是霍夫天線輪廓圖塊710的垂直方向的左、右兩組側邊與水平方向的四組側邊。以圖7與圖8A為例，處理器120可以從圖7的垂直方向的左、右的兩側邊的霍夫線段640選擇任一為天線邊界811。處理器120可以從霍夫晶片輪廓圖塊650中選取相應垂直方向的霍夫線段640為晶片邊界812。

請參考圖8A所示，處理器120根據以下處理獲得偏移角度813。處理器120可以根據第一定位區911與第二定位區921之任一，或者第一定位區911與第二定位區921的組合獲得連線線段931。首先以選擇第一定位區911，並根據第一定位區911產生連線線段931為例說明。

圖8A中係以輸入影像130以表示霍夫天線輪廓圖塊710。處理器120從霍夫天線輪廓圖塊710中選擇相對兩側邊的霍夫線段640(意即為前述的天線邊界811)。處理器120以第一定位區911的第一中心點912為原點產生一連線線段931，連線線段931通過垂直方向的兩霍夫線段640，且連線線段931與其中一霍夫線段640相互垂直。處理器120計算連線線段931與水平側邊的晶片邊界812所形成的夾角角度，夾角角度係為偏移角度813。

除了前述以第一定位區911獲得連線線段931與相應的偏移角度813的處理方式外，也可以透過多個定位區進行相應的處理。若輸入影像130具有第一定位區911與第二定位區921，處理器120可以根據第一定位區911與第二定位區921決定連線線段931。第一定位區911或第二定位區921的外觀或大小不限定於圖8B所示。第一定位區911與第二定位區921的可以是但不限定為三角形、圓形、方形或矩形等，也可以是其他多邊形，且具有與目標天線131相同材質，與目標天線131可以在同一製程形成，但不與目標天線131電導通。處理器120將第一定位區911的第一中心點912與第二定位區921的第二中心點922連線，而所連接的線段即為連線線段931。處理器120根據連線線段與相應的晶片邊界 812獲得偏移角度813。

處理器120根據霍夫天線輪廓圖塊710中的垂直方向兩側邊的霍夫線段640產生一天線圖塊中心線941(請參考圖9中的黑色虛線)。處理器120可以根據上述兩霍夫線段640的各自兩端點均值後得到天線圖塊中心線941。天線圖塊中心線941與連線線段931的交點為霍夫天線輪廓圖塊710的天線圖塊中心點942。處理器120根據霍夫晶片輪廓圖塊650計算目標晶片133的中心點，將所述中心點稱為晶片圖塊中心點660。處理器120可以根據霍夫晶片輪廓圖塊的650的四組霍夫線段640的交點，進而獲得四組交點坐標。處理器120將四組交點坐標加總後取均值，從而霍夫晶片輪廓圖塊650的獲得晶片圖塊中心點660，請參考圖6D。處理器120計算天線圖塊中心點942與晶片圖塊中心點660之間的距離值，而距離值係為天線圖塊中心點942與晶片圖塊中心點660係為偏移量814。

除此之外，處理器120從霍夫天線輪廓圖塊710中選擇任一個霍夫線段640為天線邊界811。天線邊界811可以是霍夫天線輪廓圖塊710的長邊(意即垂直方向的側邊)或寬邊(意即水平方向的側邊)。以圖7與圖9為例，處理器120可以從圖7的左、右的兩側邊選擇任一為天線邊界811。在霍夫晶片輪廓圖塊650包括兩長邊(意即左、右側邊的霍夫線段640)。處理器120根據受選的天線邊界811從霍夫晶片輪廓圖塊650中選取相應位置的霍夫線段640為晶片邊界812。

換言之，處理器120若從霍夫天線輪廓圖塊710中選擇長邊 為天線邊界811，則處理器120將從霍夫晶片輪廓圖塊650中也選擇長邊為晶片邊界812。圖9的晶片邊界812係對應於圖6D的左側霍夫線段640。最後，處理器120計算天線邊界811與晶片邊界812之間的偏移角度813，請配合圖9所示。換言之，處理器120根據天線邊界811與晶片邊界812的夾角差異，進而獲得目標晶片133的偏移角度813。此外，處理器120也可以根據其他線段判斷目標晶片133的偏移角度813。

最後，處理器120根據偏移角度813與偏移量814產生目標晶片133與目標天線131的檢測結果。處理器120可以根據不同種類的RFID標籤進而設定不同的偏移角度813與偏移量814的合格條件。舉例來說處理器120判斷偏移量814是否符合預設距離門檻值。若偏移量814不符合預設距離且偏移角度813不符合預設角度門檻值，處理器120將產生判斷結果為「不合格」。實際上，處理器120係根據RFID標籤的種類進而設定相應的判斷標準，並非僅侷限前述示例。

在一實施例中，在完成晶片輪廓圖塊420與天線輪廓圖塊530後，處理器120可以進一步確認天線輪廓圖塊530中是否包含目標晶片133。

步驟S910：判斷天線輪廓圖塊530中是否包含晶片輪廓圖塊420；步驟S920：若天線輪廓圖塊530包含晶片輪廓圖塊420，則晶片輪廓圖塊420與天線輪廓圖塊530執行霍夫轉換程序；以及步驟S930：若天線輪廓圖塊530不包含晶片輪廓圖塊420，產生判斷結果為「不合格」。

處理器120在完成天線輪廓圖塊530與晶片輪廓圖塊420後，處理器120檢查天線輪廓圖塊530中是否包含晶片輪廓圖塊420。若天線輪廓圖塊530包含晶片輪廓圖塊420，處理器120將繼續執行步驟S230。反之，若天線輪廓圖塊530不包含晶片輪廓圖塊420，產生判斷結果為「不合格」。

在一實施例中，處理器120選擇霍夫交點621的過程中更包括以下步驟：步驟S1010：依序調整晶片轉換角度區間的浮點精度位階，並統計每一浮點精度位階的霍夫交點621的數量；以及步驟S1020：從霍夫交點621中選出交點數量最多的為目標交點631。

一般而言，晶片轉換角度區間的範圍越大可以獲得更多數量的霍夫晶片邊界曲線。雖然更多數量的霍夫晶片邊界曲線可以獲得更為精確的目標交點631與霍夫線段640，但對於處理器120而言，晶片轉換角度區間的範圍越大將會增加處理器120的運算負載。

處理器120通過浮點精度位階的變動進而調整晶片轉換角度區間。處理器120將各浮點精度位階中的交點數量進行排序，從排序結果中獲取交點數量最多者為新的目標交點631。前述的浮點精度位階除了可以對應於小數點系統外，也可以應用於科學計數(scientific notation)。下文中浮點精度位階係以小數點系統為例說明。而浮點精度位階對應於小數點後的數字長度。

假設晶片轉換角度區間為θ，且θ

(-10°~+10°)。例如，晶片轉換角度區間在θ={6°~7°}之間具有最多的霍夫交點621，處理器120選擇θ={6°~7°}為新的晶片轉換角度區間。處理器120根據目標交點631為基準且依序移動浮點精度位階。處理器120依次計算θ=6.9,θ=6.8...θ=6.0的霍夫交點621的數量。處理器120將霍夫交點621的數量進行排序，並獲取霍夫交點621數量最大者為目標交點631的坐標值。假設，處理器120在目標交點631的坐標值θ=6.8獲得該區間中最多的霍夫交點621；接著，處理器120根據目標交點631的坐標值θ=6.8並移動浮點精度位階，處理器120從θ=6.80~6.71進行前述的統計與排序。請參考下表1所示，其係為目標交點631的坐標值在各浮點精度位階的交點數量示意表。

處理器120完成所有浮點精度位階後，處理器120選擇浮點精度位階最末階的目標交點631的坐標值為新的目標交點631。處理器120根據前述所獲取的目標交點631產生霍夫線段640。實際上處理器120可以根據運算能力決定浮點精度位階的數量。

處理器120除了對於晶片轉換角度區間進行浮點精度位階 的處理外，在一實施例中，處理器120也可以對天線轉換角度區間進行浮點精度位階的調整並從中選擇相應的目標交點。

步驟S1110：依序調整天線轉換角度區間的浮點精度位階，並統計每一浮點精度位階的霍夫交點621的數量；以及步驟S1120：從霍夫交點621中選出交點數量最多的為目標交點631。

處理器120通過浮點精度位階的變動進而調整天線轉換角度區間。處理器120將各浮點精度位階中的交點數量進行排序，從排序結果中獲取交點數量最多者為新的目標交點631。承接前例，處理器120首先選擇天線轉換角度區間為θ，且θ

(-10°~+10°)。經過θ

(-10°~+10°)的霍夫轉換程序113後，假設在θ={0°~2°}具有最多的霍夫交點621。因此處理器120再選出天線轉換角度區間為θ={0°~2°}。請參考下表2，其係為天線轉換角度區間的各浮點精度位階交點數量示意表：

處理器120根據表1、表2獲得相應的霍夫線段640。處理器根據霍夫線段640進行天線邊界811與晶片邊界812的相關比對與處理。

在一實施例中，天線影像程序112在執行平滑程序118與二 值化程序116之間也可以執行灰階程序115，請參考圖3A。輸入影像130經過平滑程序118的處理後，產生平滑影像510。處理器120對平滑影像510執行灰階程序115，用於產生平滑灰階影像(無標號)。處理器120對平滑灰階影像執行二值化程序116，並產生天線二值化影像520。處理器120根據天線二值化影像520進行相應的處理。

所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法與系統應用於目標晶片133的天線影像中，用於辨識晶片的位置是否產生偏移。檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法與系統也修改霍夫轉換程序113的計算方式，以使處理系統的運算負載可以降低，並且保留高精準的識別結果。

100:處理系統

110:儲存設備

111:晶片影像程序

112:天線影像程序

113:霍夫轉換程序

114:比對結果

115:灰階程序

116:二值化程序

117:晶片輪廓識別程序

118:平滑程序

119:天線輪廓識別程序

120:處理器

130:輸入影像

131:目標天線

133:目標晶片

140:攝像單元

Claims (35)

1. 一種檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法，包括：由一處理器獲取一輸入影像，該輸入影像包括一第一定位區；該處理器對該輸入影像執行一晶片影像程序，產生一晶片輪廓圖塊；該處理器對該輸入影像執行一天線影像程序，產生一天線輪廓圖塊；該處理器分別對該晶片輪廓圖塊與該天線輪廓圖塊執行一霍夫轉換程序，各別產生一霍夫晶片輪廓圖塊與一霍夫天線輪廓圖塊；該處理器選擇該霍夫天線輪廓圖塊的一天線邊界與該霍夫晶片輪廓圖塊的一晶片邊界；該處理器根據該天線邊界與該晶片邊界獲取一偏移角度；該處理器獲取通過該第一定位區的一連線線段；該處理器根據該霍夫天線輪廓圖塊與該連線線段以獲取一天線圖塊中心點；該處理器根據該霍夫晶片輪廓圖塊獲取一晶片圖塊中心點；該處理器根據該天線圖塊中心點與該晶片圖塊中心點獲取一偏移量；以及該處理器根據該偏移角度與該偏移量產生一比對結果。
2. 如請求項1所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法，其中該晶片影像程序包括：對該輸入影像執行一灰階程序，產生一灰階影像； 對該灰階影像執行一二值化程序，產生一晶片二值化影像；以及對該晶片二值化影像執行一晶片輪廓識別程序，產生該晶片輪廓圖塊。
3. 如請求項2所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法，其中在執行該晶片輪廓識別程序之步驟包括：辨識該晶片二值化影像中的多個矩形區塊；判斷一晶片選取框中的該些矩形區塊是否存在一目標晶片；若該晶片二值化影像中存在該目標晶片，則移除該晶片二值化影像中的其他非該目標晶片的該些矩形區塊，並產生該晶片輪廓圖塊；以及若該晶片二值化影像中不存在該目標晶片，則產生一判斷結果。
4. 如請求項1所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法，其中該天線影像程序包括：對該輸入影像執行一平滑程序，產生一平滑影像；對該平滑影像執行一二值化程序，產生一天線二值化影像；以及對該天線二值化影像執行一天線輪廓識別程序，產生該天線輪廓圖塊。
5. 如請求項1所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法，其中該天線影像程序包括：對該輸入影像執行一平滑程序，產生一平滑影像；對該平滑影像執行一灰階程序，產生一灰階影像；對該灰階影像執行一二值化程序，產生一天線二值化影像；以及 對該天線二值化影像執行一天線輪廓識別程序，產生該天線輪廓圖塊。
6. 如請求項4或5所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法，其中在執行該天線輪廓識別程序之步驟包括：辨識該天線二值化影像中的多個矩形區塊；根據一天線選取框判斷該些矩形區塊中是否存在一目標天線；若該天線二值化影像中存在該目標天線，則移除該天線二值化影像中的其他該些矩形區塊並產生該天線輪廓圖塊；以及若該天線二值化影像中不存在該目標天線，則產生一判斷結果。
7. 如請求項1所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法，其中在對該晶片輪廓圖塊與該天線輪廓圖塊執行該霍夫轉換程序之步驟前更包括：該處理器判斷該天線輪廓圖塊中是否包含該晶片輪廓圖塊；若該天線輪廓圖塊包含該晶片輪廓圖塊，則該處理器對該晶片輪廓圖塊與該天線輪廓圖塊執行該霍夫轉換程序；以及若該天線輪廓圖塊不包含該晶片輪廓圖塊，則該處理器產生一判斷結果。
8. 如請求項1所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法，其中在對該晶片輪廓圖塊執行該霍夫轉換程序產生該霍夫晶片輪廓圖塊之步驟包括： 獲取在一第一維度空間的該晶片輪廓圖塊的一選擇線段，其中該選擇線段具有多個晶片邊界坐標；設定一第二維度空間的一晶片轉換角度區間；根據該些晶片邊界坐標與該晶片轉換角度區間執行該霍夫轉換程序，產生在該第二維度空間的多個霍夫晶片邊界曲線；根據該些霍夫晶片邊界曲線獲取一霍夫交點，並該處理器選擇至少一該霍夫交點；該處理器從該些霍夫交點中選出交點數量最多的為一目標交點；根據該第二維度空間中該目標交點的坐標轉換為該第一維度空間的一霍夫線段；重複獲取其他的該選擇線段，並產生其他的該霍夫線段；以及根據該些霍夫線段繪製成該霍夫晶片輪廓圖塊。
9. 如請求項8所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法，其中從該些霍夫交點中選出交點數量最多的為該目標交點之步驟包括：該處理器依序調整該晶片轉換角度區間的一浮點精度位階，並統計每一該浮點精度位階的該些霍夫交點的數量；以及從該些霍夫交點中選出交點數量最多的為該目標交點。
10. 如請求項8所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法，其中在繪製成該霍夫晶片輪廓圖塊步驟之後更包括： 該處理器判斷該霍夫晶片輪廓圖塊是否完整。
11. 如請求項1所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法，其中在對該天線輪廓圖塊執行該霍夫轉換程序產生該霍夫天線輪廓圖塊之步驟包括：獲取在一第一維度空間的該天線輪廓圖塊的一選擇線段，其中該選擇線段具有多個天線邊界坐標；設定一第二維度空間的一天線轉換角度區間；根據該些天線邊界坐標與該天線轉換角度區間執行該霍夫轉換程序，產生在該第二維度空間的多個霍夫天線邊界曲線；根據該些霍夫天線邊界曲線獲取一霍夫交點，並該處理器選擇至少一該霍夫交點；該處理器從該些霍夫交點中選出交點數量最多的為一目標交點；根據該第二維度空間的該目標交點的坐標轉換為該第一維度空間的一霍夫線段；重複獲取其他的該選擇線段，並產生其他的該霍夫線段；以及根據該些霍夫線段繪製成該霍夫天線輪廓圖塊。
12. 如請求項11所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法，其中從該些霍夫交點中選出交點數量最多的為該目標交點之步驟包括：該處理器依序調整該天線轉換角度區間的一浮點精度位階，並統計每一該浮點精度位階的該些霍夫交點的數量；以及 該處理器從該些霍夫交點中選出交點數量最多的為該目標交點。
13. 如請求項11所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法，其中在繪製成該霍夫天線輪廓圖塊步驟之後更包括：該處理器判斷該霍夫天線輪廓圖塊是否完整。
14. 如請求項1所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法，其中在選擇該霍夫天線輪廓圖塊的該天線邊界與該霍夫晶片輪廓圖塊的該晶片邊界的步驟包括：該天線邊界選自該霍夫天線輪廓圖塊的一垂直方向的一霍夫線段或一水平方向的該霍夫線段，該晶片邊界根據該垂直方向或該水平方向從該霍夫晶片輪廓圖塊選擇受選方向的該霍夫線段。
15. 如請求項1所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法，其中在獲取通過該第一定位區的該連線線段的步驟包括：該處理器獲取該輸入影像的一第二定位區；以及該處理器連接該第一定位區的一第一中心點與該第二定位區的一第二中心點，形成該連線線段。
16. 如請求項1所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法，其中在獲取通過該第一定位區的該連線線段的步驟包括： 該連線線段垂直相交於該霍夫天線輪廓圖塊的一垂直方向的一霍夫線段，並該連線線段通過該第一定位區的一第一中心點。
17. 如請求項1所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理方法，其中在根據該霍夫天線輪廓圖塊與該連線線段獲取該天線圖塊中心點的步驟包括：該處理器根據該霍夫天線輪廓圖塊的一垂直方向的兩霍夫線段產生一天線圖塊中心線；以及該天線圖塊中心線與該連線線段相交點為該天線圖塊中心點。
18. 一種檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理系統，包括：一儲存設備，儲存一輸入影像、一晶片影像程序、一天線影像程序、一霍夫轉換程序與一比對結果，該輸入影像至少包括一第一定位區；以及一處理器，電性連接於該儲存設備，該處理器根據該輸入影像分別執行該晶片影像程序與該天線影像程序，並各別產生一晶片輪廓圖塊與一天線輪廓圖塊；該處理器分別對該晶片輪廓圖塊與該天線輪廓圖塊執行該霍夫轉換程序，各別產生一霍夫晶片輪廓圖塊與一霍夫天線輪廓圖塊，該處理器選擇該霍夫天線輪廓圖塊的一天線邊界與該霍夫晶片輪廓圖塊的一晶片邊界；該處理器根據該天線邊界與該晶片邊界獲取一偏移角度；該處理器獲取通過該第一定位區的一連線線段；該處理器根據該霍夫天線輪廓圖塊與該連線線段以獲取一天線圖塊中心點；該處理器根 據該霍夫晶片輪廓圖塊獲取一晶片圖塊中心點；該處理器根據該天線圖塊中心點與該晶片圖塊中心點獲取一偏移量；該處理器根據該偏移角度與該偏移量產生該比對結果。
19. 如請求項18所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理系統，其中該處理器執行該晶片影像程序，該晶片影像程序包括以下步驟：該處理器對該輸入影像執行一灰階程序，產生一灰階影像；該處理器對該灰階影像執行一二值化程序，產生一晶片二值化影像；以及該處理器對該晶片二值化影像執行一晶片輪廓識別程序，產生該晶片輪廓圖塊。
20. 如請求項18所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理系統，其中該處理器執行一晶片輪廓識別程序之步驟包括：該處理器辨識一晶片二值化影像中的多個矩形區塊；該處理器根據一晶片選取框判斷該些矩形區塊中是否存在一目標晶片；若該晶片二值化影像中存在該目標晶片，則該處理器移除該晶片二值化影像中的其他該些矩形區塊並產生該晶片輪廓圖塊；以及若該晶片二值化影像中不存在該目標晶片，則該處理器產生一判斷結果。
21. 如請求項18所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理系統，其中該處理器執行該天線影像程序，該天線影像程序包括以下步驟：該處理器對該輸入影像執行一平滑程序，產生一平滑影像；該處理器對該平滑影像執行一二值化程序，產生一天線二值化影像；以及該處理器對該天線二值化影像執行一天線輪廓識別程序，產生該天線輪廓圖塊。
22. 如請求項18所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理系統，其中該處理器執行該天線影像程序，該天線影像程序包括以下步驟：該處理器對該輸入影像執行一平滑程序，產生一平滑影像；該處理器對該平滑影像執行一灰階程序，產生一灰階影像；該處理器對該灰階影像執行一二值化程序，產生一天線二值化影像；以及該處理器對該天線二值化影像執行一天線輪廓識別程序，產生該天線輪廓圖塊。
23. 如請求項18所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理系統，其中該處理器執行一天線輪廓識別程序之步驟包括：該處理器辨識一天線二值化影像中的多個矩形區塊； 該處理器根據一天線選取框判斷該些矩形區塊中是否存在一目標天線；若該天線二值化影像中存在該目標天線，則該處理器移除該天線二值化影像中的其他該些矩形區塊並產生該天線輪廓圖塊；以及若該天線二值化影像中不存在該目標天線，則產生一判斷結果。
24. 如請求項18所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理系統，其中該處理器在執行對該晶片輪廓圖塊與該天線輪廓圖塊執行該霍夫轉換程序之步驟前更包括：該處理器判斷該天線輪廓圖塊中是否包含該晶片輪廓圖塊；若該天線輪廓圖塊包含該晶片輪廓圖塊，則該處理器對該晶片輪廓圖塊與該天線輪廓圖塊執行該霍夫轉換程序；以及若該天線輪廓圖塊不包含該晶片輪廓圖塊，則該處理器產生一判斷結果。
25. 如請求項18所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理系統，其中在該處理器對該晶片輪廓圖塊執行該霍夫轉換程序產生該霍夫晶片輪廓圖塊之步驟包括：該處理器獲取在一第一維度空間的該晶片輪廓圖塊的一選擇線段，其中該選擇線段具有多個晶片邊界坐標；該處理器設定一第二維度空間的一晶片轉換角度區間；該處理器根據該些晶片邊界坐標與該晶片轉換角度區間執行該霍夫轉換程序，產生在該第二維度空間的多個霍夫晶片邊界曲線； 該處理器根據該些霍夫晶片邊界曲線獲取一霍夫交點，並選擇至少一該霍夫交點；該處理器從該些霍夫交點中選出交點數量最多的為一目標交點；該處理器根據該第二維度空間的該目標交點的坐標轉換為該第一維度空間的一霍夫線段；重複獲取其他的該選擇線段，並產生其他的該霍夫線段；以及該處理器根據該些霍夫線段繪製成該霍夫晶片輪廓圖塊。
26. 如請求項25所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理系統，其中在該處理器從該些霍夫交點中選出交點數量最多的為該目標交點之步驟包括：依序調整該晶片轉換角度區間的一浮點精度位階，並統計每一該浮點精度位階的該些霍夫交點的數量；以及該處理器從該些霍夫交點中選出交點數量最多的為該目標交點。
27. 如請求項25所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理系統，其中在繪製成該霍夫晶片輪廓圖塊步驟之後更包括：判斷該霍夫晶片輪廓圖塊是否完整。
28. 如請求項18所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理系統，其中在該處理器執行該天線輪廓圖塊執行該霍夫轉換程序產生該霍夫天線輪廓圖塊之步驟包括： 該處理器獲取在一第一維度空間的該天線輪廓圖塊的一選擇線段，其中該選擇線段具有多個天線邊界坐標；該處理器設定一第二維度空間的一天線轉換角度區間；該處理器根據該些天線邊界坐標與該天線轉換角度區間執行該霍夫轉換程序，產生在該第二維度空間的多個霍夫天線邊界曲線；該處理器根據該些霍夫天線邊界曲線獲取一霍夫交點，並選擇至少一該霍夫交點；該處理器從該些霍夫交點中選出交點數量最多的為一目標交點；該處理器根據該第二維度空間的該目標交點的坐標轉換為該第一維度空間的一霍夫線段；重複獲取其他的該選擇線段，並產生其他的該霍夫線段；以及該處理器根據該些霍夫線段繪製成該霍夫天線輪廓圖塊。
29. 如請求項28所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理系統，其中在該處理器從該些霍夫交點中選出交點數量最多的為該目標交點之步驟包括：依序調整該天線轉換角度區間的一浮點精度位階，並統計每一該浮點精度位階的該些霍夫交點的數量；以及該處理器從該些霍夫交點中選出交點數量最多的為該目標交點。
30. 如請求項28所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理系統，其中在該處理器根據該些霍夫線段繪製成該霍夫天線輪廓圖塊步驟之後更包括： 判斷該霍夫天線輪廓圖塊是否完整。
31. 如請求項18所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理系統，其中該處理器獲取該輸入影像的一第二定位區，該處理器連接該第一定位區的一第一中心點與該第二定位區的一第二中心點，形成該連線線段。
32. 如請求項18所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理系統，其中該處理器將該連線線段垂直相交於該霍夫天線輪廓圖塊的垂直方向的一霍夫線段，並該連線線段通過該第一定位區的一第一中心點。
33. 如請求項18所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理系統，其中該處理器根據該霍夫天線輪廓圖塊的一垂直方向的兩霍夫線段產生一天線圖塊中心線；該處理器將該天線圖塊中心線與該連線線段相交點為該天線圖塊中心點。
34. 如請求項18所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理系統，其中該處理器在選擇該霍夫天線輪廓圖塊的該天線邊界與該霍夫晶片輪廓圖塊的該晶片邊界的步驟包括：該天線邊界選自該霍夫天線輪廓圖塊的一垂直方向的一霍夫線段或一水平方向的該霍夫線段，該晶片邊界根據該垂直方向或該水平方向從該霍夫晶片輪廓圖塊選擇受選方向的該霍夫線段。
35. 如請求項18所述的檢測RFID標籤的天線與晶片位置精準度的處理系統，其中包括一攝像單元，其係電性連接於該處理器，該攝像單元拍攝該輸入影像。

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