基于X射线图像的BGA焊球气泡缺陷检测技术研究

发布时间：2020-07-26 09:53

【摘要】：随着BGA(Ball Grid Array,球栅阵列)封装技术的日益普及,相应的焊接质量检测技术也变得越来越重要。鉴于X射线检测技术能有效地检测焊球内部缺陷的特点,其成为了BGA封装器件焊接质量检测中极为重要的一种技术。集成电路的快速发展,使得电路板的集成度越来越高、BGA的周边环境越来越复杂,导致基于传统算法的BGA焊球气泡检测难度越来越高。因此,本文针对BGA焊点X射线检测中存在的图像倾斜、焊点以及内部气泡的高精度识别与提取较难的问题,开展了一系列的研究。首先,针对BGA焊点X射线图像可能存在倾斜的问题,提出了一种自动检测并校正倾斜BGA焊点X射线图像的方法。该方法首先使用霍夫圆检测识别原始图像中焊点的粗略坐标;接着以Delaunay三角剖分算法建立原始图像中焊点的拓扑关系,判断图像是否倾斜;然后根据拓扑关系估计理想正视情况下焊点的坐标,建立焊点实际坐标与理想坐标之间的变换矩阵;最后采用此矩阵来对原始图像进行映射与校正,从而获得了校正后的图像。实验表明,该方法可以有效地校正倾斜的X射线图像,使得校正后的BGA焊点阵列正常排列。然后,针对传统方法在处理复杂背景下BGA焊点提取时易受到受到焊球周围导线、芯片等物体干扰的问题,提出了一种基于坐标系变换与边缘检测的焊球提取方法。该方法考虑到焊球的类圆形特征的问题,采用了坐标系变换,将包含焊球的ROI区域映射到极坐标系下,再通过边缘检测进行处理获得轮廓数据,最后通过坐标系的反变换映射回原始图像。实验表明基于坐标系变换与边缘检测的焊点区域分割方法有着更好的准确性与适应性,且有着不依赖参数设定的优点。最后,在对BGA焊点内部气泡的识别与提取研究中,考虑到气泡缺陷的低对比度、边界模糊等特性造成了气泡缺陷的高精度识别与提取困难,提出了一种基于Blob分析的焊点气泡识别算法。该方法采用多种阈值来分割气泡区域获得一系列的二值图像,然后使用基于连通域几何特征的Blob分析来识别其中的气泡,最后采用森林数据结构对识别结果进行合并,从而得到焊点中的气泡。通过与使用单个阈值的方法实验对比,表明了本文所提方法的准确性和适应性更好。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN405;TP274.51
【图文】：

芯片,双列直插式封装,技术,电子设备

式以使其可以被放置在更小的电子设备中。为了满足多的 I/O 引脚，更小的封装——更加先进的 BGA（Ball Gr装技术开始被应用于生产[2]。图 1-1 中展示了 BGA 封装与ackage，双列直插式封装技术）、QFP（Quad Flat Package，封装的对比。

焊球,阵列,射线

utomated X-Ray Inspection，自动 X 射线检测）由于 X 射线的穿透性质，成为A 封装器件焊后检测的最优选择。AXI 的基本原理是利用 PCB（Printed Ciard，印制电路板）上的焊接钎料与其他材料对于 X 射线的吸收率的不同，对待检测部位进行成像。图 1-2 展示了焊球气泡较少的 BGA 焊球阵列与焊球多的 BGA 焊球阵列在 X 射线图像中的情况。

论文结构

【参考文献】