芯片组件识别系统的设计

芯片组件识别系统设计

摘要：为了设计制作高效芯片组件识别系统，对现有芯片组件识别系统工作原理和组成部分进行了研究。首先，概括了现有芯片组件识别系统。接着，对芯片组件识别系统的组成单元进行了分析，对图像处理系统中的图像滤波、图像阈值分割、图像边缘检测、图像识别环节所用到的各种算法进行了对比，叙述了控制反馈系统的工作原理。最后，设计出了新的的芯片组件识别系统，其结构与算法都得到了改进。分析结果表明：采用可旋转的双相机结构、可控的供光装置、联动机构和优化的算法可以有效提高芯片组件识别系统的性能。

关键词：芯片组件；图像处理；双相机结构；联动机构

Design of chip components identification system

Wang Qing-liang

( School of Mechanical Engineering Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China)

Abstract: In order to design efficient chip component identification system, study the working principle and the component of the existing chip component identification system.First, summarize the existing chip component identification system.Then,analysis the component of the existing chip component identification system, contrast the various algorithms used in the filter of the image、the threshold segmentation of the image、the edge detection of the image、the identification of the image in the image processing system. Narrative the working principle of the feedback of control system. Last, design a chip component identifi cation system with improved structure and optimized algorithms.The results show that: it can improve the property of the chip component identification system when use the structure of the dual-camera which can be rotated、the light device which can be controlled、linkage agency and the optimized algorithms. Key words:chip components; image processing; dual-camera structure; linkage agency

1 引言

自从1958年美国德克萨斯公司试制成功世界上第一块集成电路起，40余年来世界IC 产业经历了小规模、中规模、大规模、超大规模和特大规模集成电路的发展阶段。单块半导体硅晶片上集成的元器件数目越来越多，集成电路的功能和速度飞速提高。为满足人们日益增长的需求，应用于各行各业的芯片不断涌现。由于芯片应用环境不同，芯片以不同的封装形式出现，常用的封装形式有：DIP、QFP、TSOP、BGA、CSP、QFN。对于同样的封装的芯片，内部任何细节上的差异都将导致芯片会以不同型号提供给用户，这些型号上的差别可能以芯片型号里的一个字符的不同体现出来。这些细小的差别使用人工的方式加以识别，是难于完成的。对于不断小型化的芯片，人工识别是一个费时费力的过程，自动化的芯片识别系统将成为芯片识别的一种趋势。

随着集成电路技术发展，自动化的芯片识别技术随之诞生，自动化的芯片识别技术应用于芯片生产的环节中[1-2]，如裸芯片的检测，检测芯片的墨点、缺边、崩边、角度偏移等缺陷；用于芯片的定位环节中，如芯片的引脚的键合；用于芯片的类型识别环节中，如确定某块芯片组件中某种芯片的类型。因此为满足不同尺寸，不同封装的芯片

的识别，有必要开发一套自动化的芯片组件识别系统。该系统应具有通用、识别效率高、自动化等优点。本文主要对现有的芯片组件识别系统进行机械结构、图像处理算法、检测精度、识别速度等特性进行比较。为设计制作高效、高速、准确的芯片组件识别系统提供理论依据。

2 芯片组件识别系统分析

2.1 芯片组件识别系统工作原理

图2.1 芯片识别系统

图2.2 定位控制流程

现有的大多数芯片组件识别系统主要由运动控制部分与图像处理部分组成（如图2.1所示），其工作原理主要是利用CCD相机和图像采集卡组成的图像采集系统进行图像采样，利用计算机对采集到的图像进行判断和处理（主要是芯片的定位），将计算机处理后的数据反馈给运动控制卡，工作流程如图2.2所示，再利用计算机对采集到的芯片图像进行进一步的分析（主要是芯片形状及芯片表面文本的识别），将分析得到的信息与计算机现有的数据库信息进行比较得出具体的芯片资料（如芯片的类型，芯片的大小等）。

2.2 芯片组件识别系统的组成单元分析

2.2.1 视觉系统

视觉系统如图2.3所示。根据面向芯片封装的视觉系统的特点，其硬件部分主要包含显微镜头，光源、CCD摄像机、图像采集卡、计算机等。此外，为了获得高精度的视觉定位结果，需要一定系统标定、图像处理、特征识别和定位算法。定位算法是视觉系统进行视觉定位的核心，经定位算法计算后可以得到芯片的位置偏差，从而为视觉反馈补偿这些偏差提供依据。

图2.3 视觉系统结构

1）针对视觉系统中的硬件部分，现在应用比较广泛的方案主要有两种[3]：

a）第一种直接利用的CCD相机和垂直的光学镜头组成的系统对芯片组件进行取样，系统硬件组成如图 2.4所示，系统搭建后的实物图如图2.5所示