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以影像為基礎之IC封裝基板、上片及銲線製程之缺陷自動檢測

建立日期:2018/10/22
  • 作者: 中興大學/詹永寬、張程翔
  • 出處: 2018 AOI論壇與展覽論文集
  • 內容: 隨著全球科技的蓬勃發展,現代所有的電子產品都透過這些積體電路(IC)運轉,從個人電腦、智慧型手機、電視無不仰賴它來執行各種關鍵程序,而未來可能更擴及家電、汽車,使得 IC 的地位更加日趨注重。IC 封裝製程中需要許多檢查站別,以確保製程中品質符合規範和穩定,以往在銲線站點後之三目視站點處,須大量人力使用顯微鏡檢查是否存在品質缺陷。此不僅耗費大量人力成本、生產週期時間過長,另也可能因視覺疲勞造成不良品漏檢。本研究提出 IC 封裝製程之焊線前步驟品質缺陷檢測法,收集銲線站點後之三目視檢查站的影像,分析良品與不良品的特徵差異,再利用這些特徵值將其區分開來,希望能藉由自動化檢驗,以降低人力成本、生產週期時間、不良品誤放率。
    上片品質缺陷檢測法共分成三階段,第一階段先利用灰階跟飽和度(Saturation)相疊加圖使金屬導腳跟背景做出顯著區隔,再採用 Otsu 門檻選取作二值化影像分割、連通元件標記法(Connected-Component)將影像區塊標籤並計算面積,藉由比較區塊面積將基板不良品區分出來。第二階段利用標記的面積找基板導腳的角點、水平投影像素累積法切割出 IC 區域的上下方金屬導腳影像並利用其比例切出 IC,然後使用 Canny 邊緣偵測、Hough 直線轉換法找出 IC邊緣並計算該直線的角度,以判斷是否為 IC 晶片歪斜、漏上或偏移之上片不良品。第三階段也利用連通元件標記法判斷是否斷線、漏銲線,並利用比例找出 IC 上的焊接點判斷有無連接錯誤。
    本研究最後分別針對三個階段進行影像辨識,由實驗結果得知,對於第一階段基板不良品的影像辨識正確率可達到 100%,第二階段上片不良品的影像辨識正確率可達到 97%,而第三階段銲線不良品的影像辨識率正確率可達 100%。
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