晶片焊线机视觉检测算法研究

晶片焊线机视觉检测算法研究

段锦,景文博,祝勇,路健

(长春理工大学电子信息工程学院,长春130022)

摘要:全自动晶片焊线机是晶片生产的关键设备之一,其视觉检测系统是设备的核心技术所在。视觉检测技术直接影响晶片检测定位精度和焊接机的工作效率。分析了晶片检测原理和方法,研究了基于图像处理技术的晶片检测和定位算法,着重讨论了灰度模板匹配和二值模板匹配的方法。实验表明,系统在速度和精度上都可满足焊线生产的需求。

关键词:视觉检测;图像处理;模板匹配;晶片检测定位;自动焊线机

中图分类号:T N391141 文献标识码:A 文章编号:10032353X(2009)0720641204

Study on the Algorithms of Vision Detection of Automatic

Chip Wire Bonder

Duan Jin,Jing Wenbo,Zhu Y ong,Lu Jian

(School o f Electronic Information&Engineering,Changchun Univer sity o f Science&Technology,Changchun130022,China)

Abstract:T he autom atic chip w ire b onder is one of the prim ary equipm ents for chip pr oduction.T he m achine vision system is very crucial in the pr ocess of w ire2b onding.T he princeple of the chip detection was analy zed,and the alg orithms of detection and location based on im age pr ocessing ten ology were presented.T he m atching alg orithms were discussed em phatically in the gray image tem plate and the binary image tem plate. The speed and accuracy of the alg orithms are g ood enough to meet the practical application requirement.

K ey w ords:vision detection;image processing;tem plate matching;chip detection location; automatic wire bonder

EEACC:6140M;0290

0　引言

半导体制造后工序中的引线键合设备在集成电路制造中是必不可少的。国内已能自主生产超声波金丝球焊接机和超声波铝丝焊接机等设备,但产品生产还停留在一人一机的半自动水平。对于工件上每块芯片的焊接,均须人工干预,生产效率较低;由于人工操作,产品的合格率也受到影响,只有实现自动化焊接才能大规模提高产品的产量和质量。

在国外,视觉检测系统已经广泛应用于PC B 板和芯片缺陷的视觉检测:Z.Ibrahim等人[1]提出了基于小波变换的印刷电路板检查系统; E.C. Ralph等人[2]提出了一种颜色分割、直方图和模板匹配的自动视觉检测方法,P.Athanas等人[3]通过实践提出了一种可行的晶圆机器视觉方法。

国内在这方面的研究滞后于国外,但随着国内机器视觉市场的兴起以及半导体行业的发展,已经有不少企业和高校科研机构在开展这方面的研究,取得了一定的成果。郭强生等人[4]利用图像处理和模式识别技术,完成了待检测芯片的定位与墨点、缺角、崩边、角度偏移等芯片缺陷的检测;邓秀娟等人[5]利用轮廓提取方法,提出了一种适合于机器人视觉的图像模式识别算法,提高了对象位置精度;梁伟文等人[6]对视觉定位系统的高精度多功能贴片机系统进行了研究。

本文将重点阐述基于图像处理的晶片测量方法

封装、测试与设备

Package,T est and Equipment

doi:1013969/j1issn110032353x12009107106

和图像处理算法。

1　晶片视觉检测原理

表面组装技术(sur face m ounting techn ology ,S MT )中的机器视觉元器件检测系统是利用机器视觉传感器获取待测元件的二维图像,通过视觉图像处理,得到待测元件的类型、尺寸、位置和有无缺陷等信息。视觉系统对元件变形的检测通常是将元件引脚图像的各项几何特征指标与理论值比较而得出结论。

图1是晶片焊接部位示意图。在一个焊接基架上有一排同种型号的半导体器件,图中是两个相邻的半导体器件,IC 晶片是由贴片机贴焊在焊盘上的,焊接机需要在晶片上找到焊线位置(焊点),用焊线将晶片焊点与相对应的器件引脚连接起来。图2所示为一个已经焊接好的晶片,显示部分只包括晶片图像,不包括引脚部分。图2所示为视频采集的实物图,图中两个小方框为模板匹配图像的位置,大方框为两个模板搜索的区域

。

图1　晶片焊接部位示意图Fig 11　Sketch map of the element ’s

position

图2　检测晶片图像Fig 12　Image of the chip

图3是由CC D 相机捕捉到的晶片图像示意图。在图像中人为设定了图像的十字交叉线以及图像中心点,是为了便于人眼观察晶片相对于图像中心的位置,和晶片相对十字的倾斜角度

。

图3　检测图像平面图Fig 13　Plan of the detection image

在晶片检测和定位之前,需要先获得一幅标准的晶片样本图像,这时晶片应该是水平放置,偏转角度为零。同时,需要获得晶片相对位置关系的精确数据,比如,焊点相对晶片参考定位点的坐标,晶片上焊点到引脚焊点的角度和距离等。事先,在标准图像上由人工制作两个标准模板

(较小的虚线框),即模板1和模板2,见图3,应该保证模板特征的唯一性。模板在搜索区域内扫描,进行模板匹配,寻找与模板具有最优相似度的图像。搜索区域最大可以与图像一样大,但是搜索范围越大,意味着要花费更多的搜索时间,因此应该使得搜索区域尺寸尽量小。

由贴片机的晶片贴装精度和工作平台传送机构的定位精度,可以保证晶片在图像中的位置和偏转角度都在一个精度范围内,即晶片位置相对是固定的,位于图像的中心部位,且偏转角度有限。例

如:模板1被定义为晶片的左上角,也就是说模板是用来搜索晶片左上角的,那么搜索范围就只设置在靠近左上部约占图像总面积1/4的区域内就可以了,即搜索区域1。模板1在搜索区域1范围内进行模板匹配,而模板2在搜索区域2所确定的区域内进行扫描。

与标准模板具有最优相似度的图像的中心点

(模板的中心)确定为参考定位点,由模板1和模

板2可以确定两个参考点P 1和P 2。其坐标分别是P 1(x 1,y 1)和P 2(x 2,y 2)。由这两个参考点并根据三角关系,就可以确定晶片上任意点的位置了,即晶片上点的相对位置关系。

2　晶片检测算法

整个晶片检测算法的步骤,如图4所示。

段锦　等:晶片焊线机视觉检测算法研究HT 〗