陶瓷扁平封装芯片表面缺陷智能检测方法研究

发布时间：2020-04-14 14:52

【摘要】：陶瓷扁平封装芯片(CQFP)批量生产过程中,在封装表面会产生划伤、引线污染、引线弯曲、虚焊和金属缺失等各种不同类型的缺陷。通过机器视觉与智能分类算法代替人工目视进行缺陷检测,可提高检测效率。为解决陶瓷扁平封装芯片表面细微缺陷的图像提取问题,同时实现对表面缺陷的准确识别与分类,研究一种表面缺陷智能检测方法。主要内容如下:(1)阐明对于陶瓷扁平封装芯片表面缺陷检测的研究背景及意义,综述国内外机器视觉发展和表面缺陷检测的研究现状,对陶瓷扁平封装芯片表面缺陷特点与视觉检测难点作出分析,将芯片表面缺陷的检测过程进行模块化分类并说明各个模块的功能与目的。(2)检测方案设计与图像预处理。分析陶瓷扁平封装芯片表面缺陷特点,建立完整的芯片表面缺陷检测流程。通过分块采集芯片图像的方法来解决图像检测分辨率要求与相机视野大小之间的矛盾关系。将待检图像的处理过程分为疑似缺陷提取模块与缺陷分类模块。设计制作芯片全幅面标准模板与待检芯片比对的方法分离出疑似缺陷并将较为容易判别的缺陷作为一级缺陷提取出来,剩下的疑似缺陷进行二级缺陷的识别与分类。(3)疑似缺陷提取。首先设计以拼接的方式来制作陶瓷扁平封装芯片全幅面标准模板,图像拼接算法包括角点提取、图像配准与融合。然后进行疑似缺陷提取过程,从待检芯片图中提取感兴趣区域(ROI)作为匹配模板,在全幅面标准模板中搜索出对应的子模板,通过图像变换模型将匹配模板图像与子模板图像之间的像素坐标进行配准,经过差分提取待检芯片中疑似缺陷区域。(4)疑似缺陷多级分类。通过支持向量机(SVM)进行疑似缺陷多级分类。设计一级缺陷分类器,确定特征参数与核函数,采用粒子群优化算法(PSO)实现分类器参数优化。设计决策树多分类法来创建二级缺陷分类器,采用灰狼优化算法(GWO)实现分类器参数优化。(5)进行实验验证并分析检测结果。搭建实验平台进行缺陷分类实验步骤,实验结果显示在以高斯核函数制作SVM分类器时分类效果最优,分类器检测准确率表明了陶瓷扁平封装芯片表面缺陷智能检测方法的可行性与有效性,具有实用价值与推广意义。
【图文】：

.1 研究背景及意义随着全球化时代的到来，世界正朝着信息化与网络化的方向不断发展。子信息产业的心脏，集成电路产业逐渐发展成为国家经济发展、国防建设化信息建设、民生建设的战略性产业，集成电路的产业规模大小与科技研不断衡量着我国的综合国力和科技力量。2016 年国内集成电路行业的全年达 4335.5 亿元[1]。随着国家对电子元器件相关行业的协调设计与稳步发展规未来 5 年内 IC 类器件行业中的生态链将得到更进一步的优化，中国半导体逐步迈向黄金发展时期。2015 年 9 月，国家制造强国建设战略咨询委员会中国制造 2025》战略规划，将“推动集成电路及专用装备发展”作为我国行业重点突破口[2]。陶瓷扁平封装芯片作为集成电路中的常用器件，其封装形式属于向下密瓷方形扁平式封装（QFD）的一种，此类封装具有引脚间距小，引脚细且的特点。各类封装形式如图 1.1：

层的半导体封装在为内部芯片提供与电路连接的引脚与芯片免受冲击、划伤、摩擦等物理因素的破坏，为工作在芯片制作过程中，受工艺流程、原料性质与设备质量封装芯片表面形成金属缺失、划伤、引线弯曲、虚焊和的缺陷，如图 1.2。含有表面缺陷的封装品一旦漏检，进个集成电路的使用效果造成影响，缩短产品的最终寿命产的陶瓷扁平封装芯片在满足市场需求的同时，需要保控制。在封装芯片进入使用环节前，，必须进行严格彻底a）金属缺失 b）划伤
【学位授予单位】：湖北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN407

【参考文献】

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1 杜往泽;宋执环;闫文博;吴乐刚;;单摄像头旋转监控下的快速图像拼接[J];中国图象图形学报;2016年02期

2 郑畅;;中国制造“2025”来临,半导体产业强势崛起[J];半导体信息;2015年03期

3 许志文;廉迎战;陈阳;黄生福;;基于机器视觉的纺织品缺陷检测系统的研究与实现[J];工业控制计算机;2014年11期

4 姒绍辉;胡伏原;顾亚军;鲜学丰;;一种基于不规则区域的高斯滤波去噪算法[J];计算机科学;2014年11期

5 李振红;杨建伟;;一种基于准极坐标的频域图像配准算法[J];计算机工程;2013年05期

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8 吴晖辉;张宪民;洪始良;;综合边缘和颜色特征的IC类贴装器件的检测[J];光学精密工程;2009年09期

本文编号：2627418