球栅阵列的缺陷分析方法与设备技术

本发明专利技术提出一种球栅缺陷分析方法与设备，该方法包括获取包含缺失焊球的球栅阵列图像；提取所述缺失焊球所在焊盘的焊盘区域图像；确定所述焊盘区域图像中的像素的灰度及与该灰度对应的像素数量；基于所述像素的灰度和数量确定所述缺失焊球的缺陷类型。确定所述缺失焊球的缺陷类型。确定所述缺失焊球的缺陷类型。

【技术实现步骤摘要】
球栅阵列的缺陷分析方法与设备


[0001]本专利技术涉及球栅阵列工艺，尤其是涉及对缺陷球栅的分析。

技术介绍

[0002]球栅阵列(BGA)作为一种新的芯片封装形式，它以芯片裸底矩阵状排列的焊球(或柱状体)作为引出端，具有比引脚封装更优越的特点，因此得到了广泛应用，以适应于半导体工业的发展。然而由于封装技术所限，在芯片植球过程中可能会出现焊球缺失等问题，因此需要对这些可能发生的问题进行检测，以避免问题芯片流出。造成
‘
缺失焊球
’
的一个原因是植球操作失败，例如可能未能将焊球放置在焊盘上的焊锡膏的正中，导致焊球粘结不稳固而脱落，如图1左图所示；而造成
‘
缺失焊球
’
的另一个原因可能是在空白焊盘上印刷焊锡膏失败，从而导致在焊盘上没有焊锡膏存在，如图1右图所示，因此在植球时由于根本不存在焊锡膏而导无法粘结焊球的失败。

技术实现思路

[0003]本专利技术提出一种利用图像分析技术自动检测焊球缺失的原因的方案，可以实现对缺失焊球的缺失类型进行分类，可以极大地提高检测效率；从而可对植球工艺或设备改进提供参考，以避免缺陷球栅的出现。
[0004]根据本专利技术的一个方面，提供一种球栅缺陷分析方法，包括获取包含缺失焊球的球栅阵列图像，提取所述缺失焊球所在焊盘的焊盘区域图像；确定所述焊盘区域图像中的像素的灰度及与该灰度对应的像素数量；以及基于所述像素的灰度和数量确定所述缺失焊球的缺陷类型。
[0005]在一个优选示例中，确定所述焊盘区域图像中的像素的灰度及数量包括：确定所述焊盘区域图像中的有效像素的灰度以及有效像素的数量，包括：确定所述焊盘区域图像中各像素的灰度值；统计所述焊盘区域图像内灰度值位于第一灰度范围内的像素的第一数量；统计所述焊盘区域图像内灰度值位于第二灰度范围内的像素的第二数量，其中将所述第一数量与第二数量中的较大者作为所述有效像素的数量，并且将与所述第一数量与第二数量中的较大者对应的灰度范围的平均值作为有效像素的灰度。其中，当所述有效像素的数量在预定数值范围内时：如果所述有效像素的灰度大于或等于第一预定灰度阈值，则确定所述缺失焊球属于焊锡膏缺失类型，否则如果所述灰度小于或等于第二预定灰度阈值，则确定所述缺失焊球属于植球失败类型，其中所述第一预定灰度阈值是基于无焊锡膏的空白焊盘的图像灰度预先确定的，而所述第二预定灰度阈值是基于具有焊锡膏的焊盘的图像灰度预先确定的。
[0006]在一个优选示例中，其中所述第一灰度范围定义为大于或等于所述第一预定灰度阈值，而所述第二灰度范围定义为小于或等于所述第二预定灰度阈值，而对所述焊盘区域图像中分别落入所述第一灰度范围与第二灰度范围内的像素灰度值进行二值化以确定具有第一像素值的第一像素数量以及具有第二像素值的第二像素数量；将所述第一像素数量
与第二像素数量中的较大者作为所述有效像素的数量以及对应的第一像素值或第二像素值作为所述有效像素的灰度。
附图说明
[0007]图1示意性地示出了二种类型的焊球缺失示意图；
[0008]图2示意性地示出焊膏散射示意图；
[0009]图3示出根据一个示例的缺失焊球分析的流程图；
[0010]图4A示意性地示出球栅阵列图像，
[0011]图4B示意性地示出球栅阵列中缺失焊球的定位示意图；
[0012]图5示出根据另一个示例的缺失焊球分析的流程图；
[0013]图6示出了经过二值化处理的焊盘图像示意图。
具体实施方式
[0014]下面结合附图对本专利技术实施例提供的方案进行详细说明。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0015]本专利技术的分析焊球缺失类型的技术基于用于粘附焊锡膏的焊盘的表面光洁度。对于二种缺失类型，即
‘
锡膏印刷失败
’
与
‘
植球失败
’
，对缺失焊球所处的焊盘区域的表面光洁度影响是不同的。如图2所示，对于印刷有焊锡膏的焊盘PAD，由于焊锡膏在回流温度场作用下与焊盘反应产生的金属间化合物的存在，光洁度低，对于光线存在着漫反射现象，因此在利用相机获取该焊盘区的图像时由于较少的光线会反射到相机，因此造成该焊盘区图像灰度低。而对于未印刷有焊锡膏的焊盘，由于焊盘本身是金属或合金例如Ni、Pd、Au构成，因此由于未与焊锡膏发生反应而保持了高光洁度的特征，因此在对该焊盘区成像时所得到的焊盘区图像灰度较高。这里需要注意的是，由于没有焊锡膏的存在，因此后续的植球过程并不会对焊盘表面的光洁度造成明显影响。本专利技术正是通过检测缺失焊球的焊盘PAD区域的图像灰度差异来判断是何种原因导致了在该焊盘位置的焊球缺失。
[0016]图3示出根据本专利技术的一个实施例的用于芯片上球栅阵列上缺陷焊球的分析方法。在步骤301，获取关于芯片SoC的背部球栅阵列的图像BGImage以及原始检测数据集ORG_DataSet，其中图像BGImage中包含有缺失焊球的焊盘区域图像PadImg，而在数据集ORG_DataSet中的每条数据包括有用于标识缺失焊球的位置信息Position。图4示出一个示例性的球栅阵列图像BGImg，其中在BA12所指示的位置发生了焊球缺失。这里需要指出的是，数据集ORG_DataSet是基于对球栅图像BGImg进行处理并识别其中包含的缺失焊球而预先生成的缺陷焊球的位置标识数据Position的合集，在一个示例中，位置信息Position包含的是缺失焊球中心或缺失焊球所处的焊盘中心的位置数据，而在另一实现方式中，位置信息Position包含参考点的位置数据以及与参考点相关联的覆盖范围数据，利用该参考点及其相关的覆盖范围可确定焊盘区域图像，如图4B所示，其中对于焊球A，其位置由参考点R以及覆盖范围SQ来限定。
[0017]在步骤303，基于缺失焊球的位置信息Position，从图像BGImage中提取出缺失焊
球例如BA12所处的焊盘位置的焊盘区域图像PadImg。例如，在位置信息Position包含的是焊盘中心的位置数据的情况下，可以选择围绕焊盘中心的预定半径范围内的区域图像作为焊盘区域图像PadImg。而在位置信息Position包含参考点R及其相关联的覆盖范围SQ数据的情况下，则利用以参考点R为基准读取覆盖范围SQ内的图像，作为焊盘区域图像PadImg。
[0018]随后在步骤305，分析焊盘区域图像PadImg中各像素的灰度以及像素数量特征，通过分析焊盘区域图像PadImg中各像素的灰度来确定焊盘区域图像PadImg中的有效像素的灰度以及有效像素的数量。按照一个示例，首先读出焊盘区域图像PadImg中各像素的灰度值V，其中V＝{v1,v2,v3,
……
v
N
}，其中N代表图像PadImg中包含本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种球栅缺陷分析方法，包括：获取包含缺失焊球的球栅阵列图像；提取所述缺失焊球所在焊盘的焊盘区域图像；确定所述焊盘区域图像中的像素的灰度及与该灰度对应的像素数量；基于所述像素的灰度和数量确定所述缺失焊球的缺陷类型。2.如权利要求1的方法，其中确定所述焊盘区域图像中的像素的灰度及数量包括：确定所述焊盘区域图像中的有效像素的灰度以及有效像素的数量，包括：确定所述焊盘区域图像中各像素的灰度值；统计所述焊盘区域图像内灰度值位于第一灰度范围内的像素的第一数量；统计所述焊盘区域图像内灰度值位于第二灰度范围内的像素的第二数量，其中将所述第一数量与第二数量中的较大者作为所述有效像素的数量，并且将与所述第一数量与第二数量中的较大者对应的灰度范围的平均值作为有效像素的灰度。3.如权利要求2所述的方法，当所述有效像素的数量在预定数值范围内时：如果所述有效像素的灰度大于或等于第一预定灰度阈值，则确定所述缺失焊球属于焊锡膏缺失类型，否则如果所述灰度小于或等于第二预定灰度阈值，则确定所述缺失焊球属于植球失败类型，其中所述第一预定灰度阈值是基于无焊锡膏的空白焊盘的图像灰度预先确定的，而所述第二预定灰度阈值是基于具有焊锡膏的焊盘的图像灰度预先确定的。4.如权利要求3的方法，其中所述第一预定灰度阈值与第二预定灰度阈值相同，并且等于无焊锡膏的焊盘的图像灰度与有焊锡膏的焊盘的图像灰度的平均值。5.如权利要求3或4的方法，其中其中所述第一灰度范围定义为大于或等于所述第一预定灰度阈值，而所述第二灰度范围定义为小于或等于所述第二预定灰度阈值，而对所述焊盘区域图像中分别落入所述第一灰度范围与第二灰度范围内的像素灰度值进行二值化以确定具有第一像素值的第一像素数量以及具有...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵林，赖香伶，
申请(专利权)人：英特尔公司，
类型：发明
国别省市：