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知識分享

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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