楊英豪，柳 青，崔 潔

(中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第四十五研究所，北京100176)

鍵合機(jī)就是半導(dǎo)體封裝中很重要的一個(gè)工序，而焊線(xiàn)后檢測(cè)（PBI：Post Bond Inspect）又是提性能，拓展功能的一項(xiàng)重要課題。

目前的焊線(xiàn)質(zhì)檢方式是焊完線(xiàn)后由人工質(zhì)檢，此方式既浪費(fèi)人力，且不能實(shí)時(shí)完成質(zhì)檢。而本文就如何利用機(jī)器視覺(jué)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、快速、穩(wěn)定的焊線(xiàn)后檢測(cè)進(jìn)行了討論和研究——本文主要檢測(cè)的是焊球的位置和偏差，得到了一種性能優(yōu)越的圖像處理方法，經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，精度可以達(dá)98%以上。

1 半導(dǎo)體機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)構(gòu)成

機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的主要目的是給機(jī)器或自動(dòng)生產(chǎn)線(xiàn)添加一套類(lèi)似人眼的視覺(jué)系統(tǒng)。其原理是由計(jì)算機(jī)或圖像處理器以及相關(guān)的設(shè)備來(lái)模擬人的視覺(jué)行為，完成得到人的視覺(jué)系統(tǒng)所得到的信息。

（1）系統(tǒng)構(gòu)成：照明光源，光學(xué)鏡頭，工業(yè)相機(jī)，圖像采集卡，如圖1 所示。

（2）圖像處理：圖像處理軟件。

圖1 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)

2 PBI 算法原理及實(shí)現(xiàn)

原理：利用圖像形態(tài)學(xué)的原理從圖像中提取出球的信息，根據(jù)指定位置上的焊球信息，來(lái)判定焊線(xiàn)情況。

2.1 圖像增強(qiáng)

增加圖像對(duì)比度，放大差異信息，稱(chēng)之為圖像增強(qiáng)。

包含了對(duì)比度變換、空間濾波等方法，選取區(qū)域，使用非線(xiàn)性變換圖像增強(qiáng)的示例如圖2 所示。

圖2 圖像增強(qiáng)示例

圖中白色區(qū)域是圖像增強(qiáng)后的效果。

2.2 圖像分割

圖像分割就是把圖像分成若干個(gè)特定且具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域并提出感興趣目標(biāo)的技術(shù)。包含了基于閾值的分割方法，基于區(qū)域的分割方法，基于邊緣的分割方法以及基于特定理論的分割方法等。

本文選取的是基于自動(dòng)閾值的圖像分割方法來(lái)完成圖像分割，即：

其中，閾值T 是根據(jù)圖像區(qū)域的均值m，和方差a 自動(dòng)計(jì)算出來(lái)的。

經(jīng)過(guò)圖像分割所處理的結(jié)果如圖3 所示。

圖3 圖像分割示例

圖片中的深色線(xiàn)是分割出來(lái)的區(qū)域邊界。

2.3 圖像膨脹和腐蝕

腐蝕的原理是：用一個(gè)結(jié)構(gòu)元素掃描圖像中的每一個(gè)像素，用結(jié)構(gòu)元素中的每一個(gè)像素與其覆蓋的像素做“與”操作，如果都為1，則該像素為1，否則為0，膨脹原理則相反，上訴的兩種像素之間做“或”操作。

腐蝕的作用是消除物體邊界點(diǎn)，使目標(biāo)縮小，可以消除小于結(jié)構(gòu)元素的噪聲點(diǎn)；膨脹的作用是將與物體接觸的所有背景點(diǎn)合并到物體中，使目標(biāo)增大，可添補(bǔ)目標(biāo)中的空洞。

開(kāi)運(yùn)算是先腐蝕后膨脹的過(guò)程，可以消除圖像上細(xì)小的噪聲，并平滑物體邊界。閉運(yùn)算是先膨脹后腐蝕的過(guò)程，可以填充物體內(nèi)細(xì)小的空洞，并平滑邊界。

因?yàn)榄h(huán)境或者光路的復(fù)雜性，有的焊點(diǎn)并不標(biāo)準(zhǔn)，焊球會(huì)部分缺失，在這里利用閉運(yùn)算完成補(bǔ)洞或者補(bǔ)邊的操作。圖4 是圖像膨脹腐蝕閉運(yùn)算的結(jié)果。

圖4 圖像膨脹腐蝕閉運(yùn)算結(jié)果

2.4 開(kāi)圓運(yùn)算和形狀選擇

通過(guò)以上過(guò)程得到的區(qū)域，一般是很復(fù)雜的區(qū)域，不能直接得到有用信息，而從這些負(fù)雜區(qū)域中提取圓的信息，就需要使用圖像形態(tài)學(xué)中的Open Circle（開(kāi)圓運(yùn)算）和Shape-Select（形狀選擇）。

開(kāi)圓運(yùn)算是針對(duì)復(fù)雜區(qū)域，根據(jù)一些先驗(yàn)條件進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，消除小區(qū)域，平滑大區(qū)域。

形狀選擇是針對(duì)一組區(qū)域，根據(jù)設(shè)定的區(qū)域特征，選擇出我們需要的區(qū)域。

我們可以根據(jù)設(shè)定理想的球半徑和環(huán)形度等先條件，進(jìn)行開(kāi)圓運(yùn)算和形狀選擇，選出符合我們要求的球區(qū)域。并且計(jì)算球區(qū)域的半徑。見(jiàn)圖5 所示。

從圖5 中可以看出處理的結(jié)果。從復(fù)雜區(qū)域中利用開(kāi)圓運(yùn)算，舍棄小區(qū)域，平滑大區(qū)域，然后根據(jù)選形運(yùn)算舍棄掉不規(guī)則的圓形區(qū)域，最后計(jì)算出球的半徑。

3 PBI 的測(cè)驗(yàn)結(jié)果和應(yīng)用展望

3.1 PBI 算法的測(cè)驗(yàn)結(jié)果

將PBI 算法應(yīng)用在設(shè)備上，通過(guò)大量的測(cè)試，得到了很好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

圖5 圖像開(kāi)圓和選形的運(yùn)算結(jié)果

圖6、圖7 是部分實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

圖6 各種焊點(diǎn)正常下的PBI 處理結(jié)果

圖7 各種焊點(diǎn)不正常的PBI 處理結(jié)果

從圖中可知，針對(duì)焊點(diǎn)正常的情況，不計(jì)環(huán)境的差異性，光路的差異性，球形的差異性，都可以用該算法，正確的找到球的位置和半徑；而針對(duì)各種焊點(diǎn)不正常的情況，均沒(méi)有誤找的發(fā)生。

結(jié)果證明，PBI 算法可以快速判定在指定位置是否存在球，也可以精準(zhǔn)的計(jì)算球的位置和半徑。

3.2 PBI 算法的應(yīng)用展望

根據(jù)檢測(cè)出來(lái)球的狀態(tài)，位置和半徑這些詳細(xì)的信息，我們可以打開(kāi)思路，在工業(yè)上會(huì)有非常多且具體的應(yīng)用。本文只是淺談幾項(xiàng)該技術(shù)的具體應(yīng)用。

（1）PBI 算法一開(kāi)始被提出來(lái)就是為了實(shí)現(xiàn)斷線(xiàn)檢測(cè)而被研究的，斷線(xiàn)檢測(cè)就是機(jī)器取代替人工去找出未焊上線(xiàn)的次品芯片，相當(dāng)于一個(gè)自動(dòng)質(zhì)檢的過(guò)程。有了完善的算法之后，可以通過(guò)圖像處理在理想位置附近尋找球的存在與否來(lái)判定焊線(xiàn)狀況，很大程度上完善了機(jī)器的功能和提高了設(shè)備的效益。

（2）在鍵合機(jī)上有一個(gè)BTO 的概念，指的是劈刀和鏡頭之間的間距，它的精準(zhǔn)與否極大影響了焊線(xiàn)的精度。而因?yàn)楹妇€(xiàn)是在加熱的條件下工作的，因受熱脹冷縮的影響，BTO 這個(gè)值是不斷變化的，進(jìn)而會(huì)出現(xiàn)打偏的情況，傳統(tǒng)的解決方法是在鍵合頭上加一套保溫裝置，使鍵合頭在打線(xiàn)的過(guò)程中能夠削弱溫度的變化，進(jìn)而削弱BTO 的變化，提高焊線(xiàn)精度。而新的解決方案是利用PBI 檢測(cè)技術(shù)檢測(cè)出焊球位置的偏差來(lái)實(shí)時(shí)校正BTO。實(shí)現(xiàn)智能化，性能優(yōu)越，而又節(jié)省成本。

（3）在其他半導(dǎo)體設(shè)備上的具體應(yīng)用。

4 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，PBI（焊球檢測(cè)）算法有著優(yōu)越的性能、廣闊的應(yīng)用空間和高效的實(shí)用價(jià)值，并且隨著半導(dǎo)體設(shè)備自動(dòng)化程度的提高和生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大，機(jī)器視覺(jué)將在其中扮演重要的角色，而PBI 算法也將會(huì)在各種半導(dǎo)體設(shè)備中得到更為廣泛的應(yīng)用和發(fā)展。

在當(dāng)今的科技領(lǐng)域里，軟件算法的地位越來(lái)越重要，以它的變化，節(jié)省成本，利于實(shí)現(xiàn)，高效大大加速了科技的進(jìn)步和發(fā)展。希望更多的科技工作者投入到圖像處理算法的研究和學(xué)習(xí)當(dāng)中，為人類(lèi)社會(huì)做出卓越的貢獻(xiàn)。

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