集成芯片载板塞孔的特征提取及品质评价方法及相关装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种集成芯片载板塞孔特征提取及品质评价方法及相关装置，应用于集成芯片载板的光学检测系统的处理器，该方法包括：通过多个扫描相机扫描目标集成芯片载板，得到目标集成芯片载板的2D和3D图像数据；根据目标集成芯片载板的2D和3D图像数据，得到目标塞孔的缺陷类型和缺陷量化程度；根据目标集成芯片载板的塞孔缺陷类型和缺陷量化程度得到集成芯片载板塞孔的品质评价结果。解决了传统2D自动光学检测技术中由于2D图像的局限性导致的人工复判成本问题，实现了微米精度下高速率、大覆盖率的集成芯片载板塞孔的自动化缺陷归纳和量化分析方法。纳和量化分析方法。纳和量化分析方法。

【技术实现步骤摘要】
集成芯片载板塞孔的特征提取及品质评价方法及相关装置


[0001]本专利技术涉及光学测量中的一般图像数据处理领域，尤其涉及一种集成芯片载板塞孔的特征提取及品质评价方法及相关装置。

技术介绍

[0002]集成电路(Integrated Circuit，IC)载板是随着半导体封装技术不断进步而发展起来的一项技术。在高阶封装领域，IC载板已成为芯片封装中不可或缺的一部分，不仅为芯片提供支撑、散热和保护作用，同时为芯片与印制电路板(Printed Circuit Board，PCB)母板之间提供电子连接，起着“承上启下”的作用，甚至可埋入无源、有源器件以实现一定系统功能。IC载板属于比较高端的PCB板。它是在高密度互连(High Density Interconnector，HDI)板的基础上发展而来的，具有高密度、高精度、小型化及薄型化等特点。IC载板产品大致分为存储芯片IC载板、微机电系统IC载板、射频模块IC载板、处理器芯片IC载板和高速通信IC载板等五类，主要应用于移动智能终端、服务/存储等。目前IC载板塞孔的缺陷通常由2D光学检查系统完成，这种方法称为2D自动光学检测(Automated Optical Inspection，AOI)系统。2DAOI系统使用多个光源以及一个或多个静止的工业相机进行检查。光源从各个角度照亮IC载板塞孔板。然后，相机会拍摄电路板的静止图像或视频，将其编译以创建该设备的完整图片。最后，系统将其捕获的图像与从设计规范或经过批准的完整单元中获取塞孔的缺陷信息，如孔异形、孔气泡、孔凹陷、孔空洞等。
[0003]2DAOI是一项成熟的，准确的技术，可以检测PCB中许多的故障；在PCB生产过程的许多阶段都非常有用。但是2DAOI存在相当的局限性，2DAOI系统是通过对2D图像的特征提取，对缺陷做复判，都是基于图像灰度信息，不可避免会受到脏污的影响，当孔内存在脏污时，易被判断为假的缺陷点报出来，增加的人工复判工作成本；孔气泡与孔空洞两种缺陷在图像特征上都为类圆形，缺陷归纳存在分类异常问题，无法定量给出孔气泡、孔空洞和孔凹陷的深度信息，无法给出塞孔形貌品质信息。如何全自动、微米精度、高速度、大覆盖率的前提下，实现集成芯片载板塞孔缺陷精准归纳和量化分析，是本领域亟待解决的重要问题之一。

技术实现思路

[0004]针对上述问题，本申请实例提供了一种集成芯片载板塞孔的特征提取及品质评价方法及相关装置，解决了传统2DAOI技术中由于2D图像的局限性导致的人工复判成本问题，实现了微米精度下高速率、大覆盖率的集成芯片载板塞孔的自动化缺陷归纳和量化分析方法。
[0005]为实现上述目的，第一方面，本申请实施例提供了一种集成芯片载板塞孔特征提取及品质评价方法，应用于IC载板的光学检测系统的处理器，光学检测系统包括多个扫描相机和处理器，该方法包括：
[0006]通过多个扫描相机扫描目标集成芯片载板，得到目标集成芯片载板的2D和3D图像
数据；根据目标集成芯片载板的2D和3D图像数据，得到目标塞孔的缺陷类型和缺陷量化程度；根据目标集成芯片载板的塞孔缺陷类型和缺陷量化程度得到集成芯片载板塞孔的品质评价结果。
[0007]可以看出在本申请实时例中，多个扫描相机扫描得到目标集成芯片载板的2D和3D图像数据，解决了传统2DAOI技术中的2D图像的局限性导致自动检测精度低，准确度低导致的人工复判成本问题，根据2D和3D图像数据对目标集成芯片载板的塞孔进行缺陷分类及量化分析实现了微米精度下高速率、大覆盖率的集成芯片载板塞孔的自动化缺陷归纳和量化分析方法。
[0008]结合第一方面，在一种可能的实施例中，对目标集成芯片载板中目标塞孔的塞孔中心3D图像数据进行高度平面拟合，得到目标塞孔的高度平面系数；根据高度平面系数和目标集成芯片载板的3D图像数据，得到目标塞孔的平整度，平整度越小对应的目标塞孔的3D平面越平整；若目标塞孔的平整度小于第一预设阈值，则对目标塞孔的2D图像数据进行分割，得到目标塞孔的2D图像数据分割区域；获得分割的第一灰度信息，以及目标集成芯片载板的2D图像的第二灰度信息，计算得到第一灰度信息和第二灰度信息的差异值；若差异值大于第二预设阈值，则将目标塞孔的缺陷类型确定为孔脏污。
[0009]结合第一方面，在一种可能的实施例中，若目标塞孔的平整度大于第一预设阈值，方法还包括：根据高度平面系数和3D图像数据中目标塞孔的提取像素点的位置坐标，提取像素点为目标塞孔的全部像素点中大于第一预设数量的像素点；计算3D图像数据中目标塞孔的所有位置坐标的实际高度值和拟合值的差值，得到目标塞孔的凹凸数据集合；将凹凸数据集合中所有大于第三预设阈值的值记为凸出数据集合，所有小于第四预设阈值的值记为凹陷数据集合；若凸出数据集合中的值多于凹陷数据集合中的值，则确定目标塞孔的缺陷类型为孔气泡。
[0010]结合第一方面，在一种可能的实施例中，若凹陷数据集合中的值多余凸出数据集中的值，方法还包括：根据凹陷数据集合中的值进行空间球拟合，获得空间球方程；结合目标塞孔的3D数据图像数据，求解空间球方程，获得凹陷数据集合对应的拟合优度，根据拟合优度确定目标塞孔的凹陷数据集合是否满足球形形貌；对目标塞孔的2D图像数据进行分割，获得目标塞孔对应的平面图像；对目标塞孔对应的平面图像进行椭圆特征提取，获得椭圆特征中包括的长轴和短轴，根据长轴和短轴的比值判断目标塞孔的缺陷类型；若确定目标塞孔的凹陷数据集合满足球形形貌，且目标塞孔符合椭圆特征，则确定目标塞孔的缺陷类型为孔空洞；若确定目标塞孔的凹陷数据集合满足非球形形貌，且目标塞孔不符合椭圆特征，则确定目标塞孔的缺陷类型为孔凹陷。
[0011]在本申请实施例中，可以看出根据目标集成芯片载板的2D和3D图像数据得到目标集成芯片载板塞孔平面的平整度和凹凸数据集合，根据塞孔平面的平整度和凹凸数据集可以精确得到目标塞孔是否存在缺陷，以及存在的缺陷类型。提高了集成芯片载板塞孔的光学检测系统的识别精准度，识别效率，进而节省了传统2D光学检测系统中的人工复判成本。
[0012]结合第一方面，在一种可能的实施例中，目标塞孔的缺陷量化程度包括孔脏污的脏污面积，凸出高度和凹陷深度中的任意一种，根据目标集成芯片载板的2D和3D图像数据，得到目标塞孔的缺陷量化程度，包括：若目标塞孔的缺陷类型为孔脏污，则根据目标塞孔的2D图像数据得到目标塞孔的脏污面积，将目标塞孔的脏污面积作为目标塞孔的缺陷量化程
度；若目标塞孔的缺陷类型为孔气泡，则对目标塞孔的凸出数据集合进行空间球拟合，得到目标塞孔的气泡对应的最高顶点坐标，根据最高顶点坐标计算得到目标塞孔的凸出高度，将目标塞孔的凸出高度作为目标塞孔的缺陷量化程度；若目标塞孔的缺陷类型为孔空洞和孔凹陷，则对目标塞孔的凸出数据集合进行空间球拟合，得到目标塞孔的气泡对应的最低顶点坐标，根据最低顶点坐标计算得到目标塞孔的凹陷深度，将目标塞孔的凹陷深度作为目标塞孔的缺陷量化程度。
[0013]在本申请实施例中，根据目标成芯片载板的2D和3D图像数据可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种集成芯片载板的塞孔特征提取及品质评价方法，应用于集成芯片载板的光学检测系统的处理器，所述集成芯片载板的光学检测系统包括多个扫描相机和所述处理器，其特征在于，所述方法包括：通过所述多个扫描相机扫描目标集成芯片载板，得到所述目标集成芯片载板的2D和3D图像数据；根据所述目标集成芯片载板的2D和3D图像数据，得到目标塞孔的缺陷类型和缺陷类型的缺陷量化程度；根据目标集成芯片载板的塞孔缺陷类型和所述缺陷类型的缺陷量化程度得到集成芯片载板塞孔的品质评价结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标集成芯片载板的2D和3D图像数据，得到所述目标塞孔的缺陷类型，包括：对所述目标集成芯片载板中目标塞孔的塞孔中心3D图像数据进行高度平面拟合，得到所述目标塞孔的高度平面系数；根据所述高度平面系数和所述目标集成芯片载板的3D图像数据，得到所述目标塞孔的平整度，所述平整度越小对应的目标塞孔的3D平面越平整；若所述目标塞孔的平整度小于第一预设阈值，则对所述目标塞孔的2D图像数据进行分割，得到所述目标塞孔的2D图像数据分割区域；获得所述分割的第一灰度信息，以及所述目标集成芯片载板的2D图像的第二灰度信息，计算得到所述第一灰度信息和第二灰度信息的差异值；若所述差异值大于第二预设阈值，则将所述目标塞孔的缺陷类型确定为孔脏污。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述目标塞孔的平整度大于第一预设阈值，所述方法还包括：根据所述高度平面系数和所述3D图像数据中目标塞孔的提取像素点的位置坐标，所述提取像素点为所述目标塞孔的全部像素点中大于第一预设数量的像素点；计算所述3D图像数据中目标塞孔的所有位置坐标的实际高度值和拟合值的差值，得到所述目标塞孔的凹凸数据集合；将所述凹凸数据集合中所有大于第三预设阈值的值记为凸出数据集合，所有小于第四预设阈值的值记为凹陷数据集合；若所述凸出数据集合中的值多于所述凹陷数据集合中的值，则确定所述目标塞孔的缺陷类型为孔气泡。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述凹陷数据集合中的值多余所述凸出数据集中的值，所述方法还包括：根据所述凹陷数据集合中的值进行空间球拟合，获得空间球方程；结合所述目标塞孔的3D数据图像数据，求解所述空间球方程，获得所述凹陷数据集合对应的拟合优度，根据所述拟合优度确定所述目标塞孔的凹陷数据集合是否满足球形形貌；对所述目标塞孔的2D图像数据进行分割，获得所述目标塞孔对应的平面图像；对所述目标塞孔对应的平面图像进行椭圆特征提取，获得所述椭圆特征中包括的长轴和短轴，根据所述长轴和短轴的比值判断所述目标塞孔的缺陷类型；
若确定所述目标塞孔的凹陷数据集合满足球形形貌，且所述目标塞孔符合椭圆特征，则确定所述目标塞孔的缺陷类型为孔空洞；若确定所述目标塞孔的凹陷数据集合满足非球形形貌，且所述目标塞孔不符合椭圆特征，则确定所述目标塞孔的缺陷类型为孔凹陷。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的方法，其特征在于，目标塞孔的缺陷量化程度包括孔脏污的脏污面积，凸出高度和凹陷深度中的任意一种，所述根据所述目标集成芯片载板的2D和3D图像数据，得到所述目标塞孔的缺陷量化程度，包括：若所述目标塞孔的缺陷类型为孔脏污，则根据所述目标塞孔的2D图像数据得到所述目...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷志辉，陈状，周宇轩，熊祥祥，张弛，
申请(专利权)人：深圳市鹰眼在线电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：