practical component 公司出产的一种倒装芯片,它具有 317 个焊球,尺寸为 5。08

×5。08mm,它的焊球中心距是 254μm,高度是 120μm,直径是 135μm,图片如 图 2。3 示。这个图像是芯片键合之前的图像,图中的直线表示的是人为引入的缺 陷。

  倒装芯片光学图片

我们的扫描图片是通过上述设备 Sonoscan D9500 的扫描声显微镜来扫描得 到的,如图 2。4 所示。超声波扫描芯片边缘后,反射回来的信号特别弱,不容易

检测出来,所以我们不考虑边缘的焊球,选取中间的 256 个焊球来进行检测。

 倒装芯片超声波扫描图片

这时,我们可以看出,好的焊球是一个清楚完整的圆,中间的灰色部分表示 此焊球是好的,而有缺陷的焊球中间部分是白色的。这样,我们可以很容易将好 的和有缺陷的焊球区分出来,然后将它们提取出来,根据它们的特征来将它们进 行分类。来*自-优=尔,论:文+网www.chuibin.com

由于现在封装工艺越来越成熟,焊球的尺寸逐渐变小,因此需要利用高频率 的超声波才能检测到,但是基于超声波的特性,频率越高,它所能检测到的深度 越小,这很不利于倒装芯片的缺陷检测。为了保证在硬件条件等不变的情况下, 提高检测效率,我们提出了下文的超分辨率重建技术,重建后的图像能大大增加 细节信息,并且能更有效地完成缺陷检测。

2。3 本章小结

本章主要阐述了超声波检测技术的原理和设备和扫描声显微镜的原理,简单 介绍了本课题需要进行缺陷检测的型号为 FA10-200×200 的倒装芯片,并将我们 所需要操作处理的超声波扫描图像附在本章节中。利用倒装芯片的光学图像来指 出人为引入的缺陷,即缺陷的所在确定位置。并根据超声扫描图像来观察焊球的 图像,若焊球缺失,图像会呈现一个小白球的形状。为了稳定高效地进行缺陷检 测工作,我们引用了超分辨率重建技术,详细内容在下一章节重点介绍。

上一篇:QC风扇通道固定架注塑模具设计+CAD图纸
下一篇:ADAMS铁路机车曲柄滑块机构分析

起重机械安全隐患与缺陷...

SAM焊球缺陷检测与模糊神经网络分类

基于LVQ神经网络的焊球检测方法

基于SOM神经网络的焊球缺陷检测方法研究

便携式医用超声波雾化吸...

ArbLab温度对超声波传感器的性能影响研究

凸轮轴表面缺陷涡流检测...

浅谈动画短片《天降好运》中的剧本创作

适合宝妈开的实体店,适...

大学生就业方向与专业关系的研究

淮安市老漂族心理与休闲体育现状的研究

人事管理系统开题报告

小学《道德与法治》学习心得体会

紫陵阁

组态王文献综述

林业机械作业中的安全性问题【2230字】

弹道修正弹实测弹道气象数据使用方法研究