基于机器视觉的芯片BGA封装焊球缺陷检测及MATLAB仿真

论文摘要

半导体领域是机器视觉技术应用最主要的领域之一,球栅阵列(Ball Grid Array,简称BGA)作为当前主流的半导体封装技术,自然离不开机器视觉技术的支撑。本文研究的主要内容,就是采用机器视觉技术来解决BGA植球机研制过程中的芯片缺陷检测难题。论文的主要内容包括:1.研究了BGA封装技术和BGA的植球工艺,从中了解BGA封装的特点和BGA植球机开发的技术难点,并根据这些特点,提出了机器视觉系统需要满足的要求。2.从BGA植球机的封装工艺出发,分析了在BGA植球机的开发中集成机器视觉技术的必要性和重要性,介绍了机器视觉技术的发展概况及其应用,研究了光源照明、相机、图像处理等机器视觉关键技术。3.研究数字图像处理的理论和方法,包括预处理、特征提取、图像识别算法等,重点研究了Blob分析算法;编程实现了图像采集控制、图像预处理、缺陷检测等功能。4.构建机器视觉实验平台,根据BGA芯片焊球缺陷类别,设计缺陷识别流程,利用MATLAB软件建立仿真系统,并进行了仿真实验研究,实现对焊球缺陷的检测。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 致谢
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究背景及价值
• 1.1.1 半导体封装形式介绍
• 1.1.2 半导体封装国内外研究现状及发展趋势
• 1.1.3 机器视觉技术在BGA 封装工艺中的应用
• 1.2 论文研究范围与架构
• 1.3 本章小结
• 第二章 BGA 植球机植球工艺研究及焊球缺陷检测项目
• 2.1 BGA 封装技术
• 2.2 BGA 的种类
• 2.3 BGA 的植球工艺
• 2.3.1 助焊剂涂敷
• 2.3.2 锡球贴放
• 2.3.3 检测
• 2.3.4 回流焊（固化）
• 2.4 BGA 自动植球机的机械运动结构
• 2.5 BGA 焊球检测项目与缺陷分类
• 2.6 本章小结
• 第三章 机器视觉检测系统
• 3.1 机器视觉系统概述
• 3.2 机器视觉检测系统的关键技术
• 3.2.1 光源与照明方式设计
• 3.2.2 光学成像系统与相机
• 3.2.3 图像和视觉信息处理
• 3.3 机器视觉中的数字图像处理
• 3.3.1 数字图像处理概述
• 3.3.2 图像预处理
• 3.3.3 Blob 分析算法
• 3.3.3.1 Blob 分析算法概述
• 3.3.3.2 连通区域标记
• 3.4 本章小结
• 第四章 BGA 植球机视觉缺陷检测仿真
• 4.1 实验设置
• 4.1.1 硬件设置
• 4.1.2 软件平台
• 4.2 图像采集流程
• 4.3 BGA 芯片图像预处理
• 4.4 BGA 焊球缺陷检测仿真
• 4.4.1 BGA 芯片特征描述
• 4.4.2 BGA 缺陷检测流程及 MATLAB 仿真
• 4.5 本章小结
• 第五章 总结和展望
• 5.1 全文总结
• 5.2 研究展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文