CN108198766A - 芯片封装缺陷自动识别和处理方法、系统及存储设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种半导体封装测试领域的芯片封装缺陷自动识别和处理方法、系统及存储设备。识别中，对采集的完成环氧树脂填充的芯片图像，进行包括灰度值和图像分割处理的预处理；对预处理后的图像根据灰度值和图像分割得到晶元及基片的位置范围，并对环氧树脂进行识别；根据环氧树脂的正常位置范围要求，对不满足正常位置范围要求的环氧树脂缺陷进行识别；处理中，继芯片贴装工序完成后，在对芯片进行环氧树脂底部填充完成进入下一道工序前，将需要进行环氧树脂缺陷处理的芯片编号发送给工作人员，对该芯片编号的芯片进行处理。能够及时、可靠地完成对环氧树脂缺陷的自动识别和处理，在提高成品率的基础上，降低测试成本、时间成本和人工成本。

Description

芯片封装缺陷自动识别和处理方法、系统及存储设备

技术领域

本发明涉及一种芯片半导体封装测试领域的芯片封装缺陷自动识别和处理方法、系统及存储设备。

背景技术

环氧树脂填充是封装工艺的重要步骤之一，用绝缘的环氧树脂材料填充晶元与基片之间，目的是加固芯片结构，防止氧化。环氧树脂填充工艺中，会因点胶头不稳定，气压异常等因素导致环氧树脂在芯片表面点歪或者点胶量不够等问题，这些问题会使芯片表面产生点胶缺陷问题。

在半导体封装测试车间里，面临很多由于环氧树脂缺陷所造成的成品率降低的问题。环氧树脂缺陷包括但不限于晶元上的环氧树脂、环氧树脂突出、环氧树脂过量或者环氧树脂不完整等由于环氧树脂缺陷所造成的成品率降低的问题。由于环氧树脂缺陷，成品损失率高达0.05％。

如图1所示，现有的环氧树脂的缺陷检测是通过人工在继环氧树脂完成底部填充工序后的其他封装测试流程后，在包装出厂前，对完成模块进行人工检测的。但这种人工检测缺乏及时性，如果从完成模块上进行检测，等模块制作完成需要3到5天的延迟，并且，由于中间还是会对本就存在环氧树脂的封装芯片进行测试，会浪费很多的测试时间。另外，由于这种方法对操作人员的依赖程度很高，可靠性和有效性差，而且需要很高的人工成本。

发明内容

根据本发明的一种实施方式，提供一种高效的芯片封装缺陷自动识别方法及系统，具有能够消除人工依赖，提高环氧树脂检测的可靠性和有效性，降低人工成本的特征。

根据本发明的另一种实施方式，提供一种高效的芯片封装缺陷自动处理方法和系统，具有能够及时对芯片封装缺陷进行检测的特征。

根据本发明的另一种实施方式，还提供一种存储设备，具有能够便于实现上述功能的特征。

本发明采用的技术方案如下：

根据本发明的一种芯片封装缺陷自动识别方法，包括，

芯片图像预处理(101)，对采集的芯片图像进行预处理；所述芯片图像包括晶元、基片和填充的环氧树脂；所述预处理包括灰度值处理和图像分割处理；

位置范围识别(102)，对预处理后的图像根据灰度值和图像分割，分别得到所述晶元及基片的位置范围，并对环氧树脂进行识别；

缺陷识别(103)，根据预设的环氧树脂的位置范围条件，识别不满足所述位置范围条件的环氧树脂缺陷。

进一步地，所述识别不满足所述位置范围条件的环氧树脂缺陷，包括：

识别预设的位置范围内缺失环氧树脂的缺陷，和/或环氧树脂超出预设的位置范围的缺陷；其中，所述缺失环氧树脂的缺陷包括晶元边缘没有环氧树脂的缺失缺陷。

进一步地，所述识别环氧树脂超出预设的位置范围的缺陷，包括识别环氧树脂过多的缺陷；所述环氧树脂过多是指晶元边缘的环氧树脂因过多而溢出预设的位置范围。

进一步地，所述识别环氧树脂超出预设的位置范围的缺陷，包括识别环氧树脂晶元残留的缺陷；所述环氧树脂晶元残留是指晶元上表面存在的环氧树脂；所述晶元上表面为远离基片的晶元面。

进一步地，所述识别环氧树脂超出预设的位置范围的缺陷，包括环氧树脂基片残留的缺陷；所述环氧树脂基片残留是指出现在基片上的，所述预设的位置范围外的，独立存在的环氧树脂。

进一步地，所述方法还包括：设定环氧树脂基片残留阈值，在对环氧树脂基片残留的缺陷进行识别时，计算基片上每个独立残留的环氧树脂的尺寸，如果某个独立残留的环氧树脂的尺寸超过所设定的阈值，则识别为基片残留缺陷。

进一步地，所述方法还包括：设定环氧树脂晶元残留阈值，在对环氧树脂晶元残留的缺陷进行识别时，计算晶元上每个独立残留的环氧树脂的尺寸，如果某个独立残留的环氧树脂的尺寸超过所设定的阈值，则识别为晶元残留缺陷。

进一步地，所述方法还包括，输出缺陷识别结果；所述识别结果包括图像识别结果和/或文字识别结果。

进一步地，所述方法还包括，将缺陷识别结果发送到移动用户端。

进一步地，所述方法还包括，在对芯片图像进行预处理前或预处理后，对芯片的编号进行识别；所述芯片编号包括芯片类型、代号和批次中的一种、两种或三种的组合。

根据本发明的一种芯片封装缺陷自动识别系统，包括，

芯片图像采集模块，采集芯片图像；所述芯片图像包括晶元、基片和填充的环氧树脂；

芯片图像预处理模块，对采集的芯片图像进行预处理；所述预处理包括灰度值处理和图像分割处理；

环氧树脂缺陷识别模块，对预处理后的图像根据灰度值和图像分割，分别得到所述晶元及基片的位置范围，并对环氧树脂进行识别；根据预设的环氧树脂的位置范围条件，识别不满足所述位置范围条件的环氧树脂缺陷。

进一步地，还包括环氧树脂缺陷类型识别设置模块，用于设置需要识别的环氧树脂缺陷类型及缺陷类型识别条件；环氧树脂缺陷类型识别设置包括：

预设的位置范围内缺失环氧树脂的缺陷类型识别设置，和/或环氧树脂超出预设的位置范围的缺陷类型识别设置；所述预设的位置范围内缺失环氧树脂的缺陷类型识别设置，包括以晶元边缘没有环氧树脂为识别条件的缺失缺陷类型识别设置；所述环氧树脂超出预设的位置范围的缺陷类型识别设置，包括环氧树脂过多、环氧树脂晶元残留和环氧树脂基片残留中的一种、任意两种或三种的缺陷类型识别设置；所述环氧树脂过多是以晶元边缘的环氧树脂因过多而溢出预设的位置范围为识别条件的缺陷类型识别；所述环氧树脂晶元残留是以晶元上表面存在环氧树脂为识别条件的缺陷类型识别；所述晶元上表面为远离基片的晶元面；所述环氧树脂基片残留是以出现在基片上的，所述预设的位置范围外的，独立存在的环氧树脂为识别条件的缺陷类型识别。

进一步地，还包括残留阈值设置模块，包括对环氧树脂基片残留阈值和/或环氧树脂晶元残留阈值的设定；在对环氧树脂基片残留的缺陷进行识别时，计算基片上每个独立残留的环氧树脂的尺寸，如果某个独立残留的环氧树脂的尺寸超过所设定的阈值，则识别为基片残留缺陷；在对环氧树脂晶元残留的缺陷进行识别时，计算晶元上每个独立残留的环氧树脂的尺寸，如果某个独立残留的环氧树脂的尺寸超过所设定的阈值，则识别为晶元残留缺陷。

进一步地，还包括缺陷识别结果输出模块，将缺陷识别结果以包括图像识别结果和/或文字识别结果的形式进行输出。

进一步地，还包括缺陷识别结果发送模块，将缺陷识别结果发送到移动用户端。

进一步地，还包括芯片编号识别模块，在对芯片图像进行预处理前或预处理后，对芯片的编号进行识别；所述芯片编号包括芯片类型、代号和批次中的一种、两种或三种的组合。

基于本发明的芯片封装缺陷自动识别方法的芯片封装缺陷自动处理方法，继芯片贴装工序完成后，在对芯片进行环氧树脂底部填充完成进入下一道工序前，将需要进行环氧树脂缺陷处理的芯片编号发送到用户端。

进一步地，所述方法还包括，对需要进行缺陷处理的芯片编号设备进行联动自动停止其进入下一工艺流程。

进一步地，所述方法还包括，对成批次进行环氧树脂缺陷识别的芯片，设定芯片缺陷阈值，对存在缺陷芯片超过阈值的批次芯片进行处理。

基于本发明的芯片封装缺陷自动处理方法的芯片封装缺陷自动处理系统，包括，

处理信息发送模块，完成缺陷识别后，将需要进行缺陷处理的芯片编号发送到用户端。

进一步地，还包括联动停止信号发送模块，发送联动停止信号，使需要进行缺陷处理的芯片编号设备进行联动自动停止进入下一工艺流程。

进一步地，还包括缺陷率设置模块，对成批次进行环氧树脂缺陷识别的芯片，设置缺陷阈值，对存在缺陷芯片超过阈值的批次芯片进行处理。

一种存储设备，其中存储有多条指令，所述指令包括适于由处理器加载并执行：

芯片图像预处理(101)，对采集的芯片图像进行预处理；所述芯片图像包括晶元、基片和填充的环氧树脂；所述预处理包括灰度值处理和图像分割处理；

位置范围识别(102)，对预处理后的图像根据灰度值和图像分割，分别得到所述晶元及基片的位置范围，并对环氧树脂进行识别；

缺陷识别(103)，根据预设的环氧树脂的位置范围条件，识别不满足所述位置范围条件的环氧树脂缺陷。

进一步地，所述指令还包括适于由处理器加载并执行：识别预设的位置范围内缺失环氧树脂的缺陷，和/或环氧树脂超出预设的位置范围的缺陷；其中，所述缺失环氧树脂的缺陷包括晶元边缘没有环氧树脂的缺失缺陷。

进一步地，识别环氧树脂过多的缺陷；环氧树脂过多是以晶元边缘的环氧树脂因过多而溢出预设的位置范围为识别条件的缺陷。

进一步地，所述指令还包括适于由处理器加载并执行：对环氧树脂晶元残留的缺陷进行识别；环氧树脂晶元残留是以晶元上表面存在环氧树脂为识别条件的缺陷；所述晶元上表面为远离基片的晶元面。

进一步地，所述指令还包括适于由处理器加载并执行：对环氧树脂基片残留的缺陷进行识别；环氧树脂基片残留是以出现在基片上的，所述预设的位置范围外的，独立存在的环氧树脂为识别条件的缺陷。

进一步地，所述指令还包括适于由处理器加载并执行：计算基片上每个独立残留的环氧树脂的尺寸，如果某个独立残留的环氧树脂的尺寸超过设置的环氧树脂基片残留阈值，则识别为基片残留缺陷。

进一步地，所述指令还包括适于由处理器加载并执行：计算晶元上每个独立残留的环氧树脂的尺寸，如果某个独立残留的环氧树脂的尺寸超过设置的环氧树脂晶元残留阈值，则识别为晶元残留缺陷。

进一步地，所述指令还包括适于由处理器加载并执行：输出缺陷识别结果；所述识别结果包括图像识别结果和/或文字识别结果。

进一步地，所述指令还包括适于由处理器加载并执行：将缺陷识别结果发送到移动用户端。

进一步地，所述指令还包括适于由处理器加载并执行：在对芯片图像进行预处理前或预处理后，对芯片的编号进行识别；所述芯片编号包括芯片类型、代号和批次中的一种、两种或三种的组合。

进一步地，所述指令还包括适于由处理器加载并执行：对需要进行缺陷处理的芯片编号设备进行联动自动停止其进入下一工艺流程。

进一步地，所述指令还包括适于由处理器加载并执行：将需要进行环氧树脂缺陷处理的芯片编号发送到用户端。

进一步地，所述指令还包括适于由处理器加载并执行：根据设定的芯片缺陷阈值，对存在缺陷芯片不超过阈值的批次芯片进行过滤。

与现有技术相比，本发明能够及时、可靠地完成对环氧树脂缺陷的自动识别和处理，在提高成品率的基础上，降低测试成本、时间成本和人工成本。

附图说明

图1为现有技术封装测试工艺流程图。

图2为本发明其中一实施例的芯片封装缺陷自动识别方法流程示意图。

图3到图7为环氧树脂缺陷类型示意图。

图8为芯片封装缺陷自动识别系统结构框图。

图9为本发明其中一实施例的封装测试工艺流程图。

图10为芯片封装缺陷自动处理系统结构框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本说明书(包括摘要和附图)中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或者具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

如图2所示，根据本发明的一种芯片封装缺陷自动识别方法，包括，

芯片图像预处理(101)，对采集的芯片图像进行预处理；所述芯片图像包括晶元、基片和填充的环氧树脂；所述预处理包括灰度值处理和图像分割处理；

位置范围识别(102)，对预处理后的图像根据灰度值和图像分割，分别得到所述晶元及基片的位置范围，并对环氧树脂进行识别；

缺陷识别(103)，根据预设的环氧树脂的位置范围条件，识别不满足所述位置范围条件的环氧树脂缺陷。

在本发明中，所述预设的环氧树脂的位置范围包括围绕晶元边缘一周，并且在设定宽度内的范围。

对于要进行封装的芯片，在完成芯片贴装(把晶元贴装在基片上)后，要进行环氧树脂底部填充。根据芯片的晶元、基片和填充的环氧树脂的特性，再结合高精度的图像分割，能够得到基片、晶元及环氧树脂的基本位置，并对它们的边缘进行识别，对于采集的底部填充后的芯片封装图像。一般来讲，晶元部分的灰度值最小(呈现黑色)，环氧树脂的灰度值最大(偏向白色)，基片部分的灰度值位于中间值(呈现灰色)。另外，对于不同形状结构的基片和晶元，采用不同的相对应的图像分割方法，以准确区分并识别位置边缘。

对于图像分割，可以采用边缘检测或者阈值分割的方法，即检测灰度级或者结构有突变的地方表明一个区域的终结。同时利用形状设定(如矩形和多边形)和灰度值的差异(如0～80范围是晶元，80以外是基片)查找轮廓，识别并且切割出晶元和基片。对于缺陷识别，根据环氧树脂缺陷灰度(如>100)与晶元灰度(如0～80)以及基片(如80～100)的灰度差异来识别。同时缺陷的大小范围(像素大小，如>160像素值)和所在位置也是衡量缺陷严重程度的指标。

理想情况下，对于环氧树脂的底部填充，环氧树脂的位置范围要求在围绕晶元一周边缘充满环氧树脂，且该边缘的环氧树脂的范围需在设定宽度范围内，除该设定宽度范围外的区域没有环氧树脂，因此，可以根据此条件对于环氧树脂进行预设位置范围条件。如果环氧树脂出现在预设的位置范围外，则有可能带来环氧树脂缺陷，而如果晶元边缘某一部分或全部没有环氧树脂，则是环氧树脂缺失的情况，同样属于环氧树脂缺陷。

本发明所采用的芯片封装缺陷自动识别方法，便于将环氧树脂的缺陷识别由其他封装及测试流程的人工检测流程提前到环氧树脂底部填充流程，从而能够及时对环氧树脂的缺陷进行识别处理，防止进入下一步流程，浪费后续封装测试资源，从而能够降低后续的封装、测试、时间和人力成本。

如图3到图7所示，所述识别不满足所述位置范围条件的环氧树脂缺陷，包括：

识别如图3所示的预设的位置范围内缺失环氧树脂的缺陷，和/或如图4到图7所示的环氧树脂超出预设的位置范围的缺陷；其中，所述缺失环氧树脂的缺陷包括晶元边缘没有环氧树脂的缺失缺陷。在具体的对环氧树脂进行缺陷识别中，可以仅仅对预设的位置范围内缺失环氧树脂的缺陷进行识别，也可以仅仅对环氧树脂超出预设的位置范围的缺陷进行识别，也可以两者均进行识别。而对于预设的位置范围内缺失环氧树脂的缺陷根据用户的实际识别需求(如在某种条件下仅对某种类型的缺陷进行识别)，可以只是识别晶元边缘没有环氧树脂的缺失缺陷，也可以是识别用户不允许的其他预设的位置范围内缺失环氧树脂的缺陷。

所述识别环氧树脂超出预设的位置范围的缺陷，可以为如图4所示的对环氧树脂过多、如图5和图6所示的环氧树脂晶元残留和如图7所示的环氧树脂基片残留三种缺陷中的一种、任意两种或三种的缺陷进行识别，也可以包括其他类型的用户需要识别的缺陷。其中，环氧树脂过多是指晶元边缘的环氧树脂因过多而溢出预设的位置范围；所述环氧树脂晶元残留是指晶元上表面存在的环氧树脂；所述晶元上表面为远离基片的晶元面；所述环氧树脂基片残留是指出现在基片上的，所述预设的位置范围外的，独立存在的环氧树脂。

另外，并不是所有的残留都会给产品的质量或性能带来影响或者带来不允许的影响，当残留小到一定程度时，不会给产品的质量或性能产生影响，或者这种影响小到可以忽略不计。因此，对于环氧树脂基片残留的缺陷识别，所述方法还包括：设定环氧树脂基片残留阈值，在对环氧树脂基片残留的缺陷进行识别时，计算基片上每个独立残留的环氧树脂的尺寸(该尺寸可以为面积尺寸，也可以为长度或者宽度尺寸，也可以为其他的定义的尺寸，也可以是上述定义尺寸中一种、两种或两种以上的结合)，如果某个独立残留的环氧树脂的尺寸不超过所设定的阈值，则认为该残留不会给产品的质量或性能产生影响，或者这种影响小到可以忽略不计，进而进行忽略。对于环氧树脂晶元残留的缺陷识别，所述方法还包括：设定环氧树脂晶元残留阈值，计算晶元上每个独立残留的环氧树脂的尺寸(该尺寸可以为面积尺寸，也可以为长度或者宽度尺寸，也可以为其他的定义的尺寸，也可以是上述定义尺寸中一种、两种或两种以上的结合)，如果某个独立残留的环氧树脂的尺寸不超过所设定的阈值，则认为该残留不会给产品的质量或性能产生影响，或者这种影响小到可以忽略不计，进而进行忽略。对于环氧树脂过多的缺陷识别，所述方法还包括：设定环氧树脂过多阈值，计算超出正常位置范围的每个独立的过多的环氧树脂的尺寸(该尺寸可以为面积尺寸，也可以为长度或者宽度尺寸，也可以为其他的定义的尺寸，也可以是上述定义尺寸中一种、两种或两种以上的结合)，如果某个独立残留的环氧树脂的尺寸不超过所设定的阈值，则认为该残留不会给产品的质量或性能产生影响，或者这种影响小到可以忽略不计，进而进行忽略。

进行缺陷识别后，为方便识别后处理，对缺陷识别结果进行输出；所述识别结果包括图像识别结果和/或文字识别结果。识别结果可以是文字形式的，文字内容可以包括是否有缺陷，也可以包括但不限于存在缺陷芯片的类型、批次或编码等中的一种，两种或者两种以上方便定位缺陷芯片的文字内容，还可以包括缺陷的类型。识别结果也可以是图像的，可以只是将有缺陷的图像呈现在用户端，也可以是图像和文字相结合的缺陷识别结果。输出缺陷图像的同时，指示缺陷类型，位置，并说明包括但不限于缺陷芯片的类型、批次或编码等中的一种，两种或者两种以上方便定位缺陷芯片的文字内容。

为方便用户的工作需求，可以将缺陷识别结果发送到移动用户端，例如以短信或邮件的形式将一些缺陷识别相关信息发送到移动用户端，以便于用户进行及时处理。

另外，为方便需求，在对芯片图像进行预处理前或预处理后，对芯片的编号进行识别，根据编号能够用于提供进行预处理的处理方法、缺陷识别标准以及方便用户快速查找的芯片定位位置等；所述芯片编号包括但不限于芯片类型、代号和批次等中的一种、两种或几种的组合。

如图8所示，根据本发明的一种芯片封装缺陷自动识别系统，包括，

芯片图像采集模块，采集芯片图像；所述芯片图像包括晶元、基片和填充的环氧树脂；

芯片图像预处理模块，对采集的芯片图像进行预处理；所述预处理包括灰度值处理和图像分割处理；

环氧树脂缺陷识别模块，对预处理后的图像根据灰度值和图像分割，分别得到所述晶元及基片的位置范围，并对环氧树脂进行识别；根据预设的环氧树脂的位置范围条件，识别不满足所述位置范围条件的环氧树脂缺陷。

图像采集设备对流水线上环氧树脂底部填充完成的芯片进行实时采集，并将采集的图像发送给存储模块进行存储以供图像处理模块进行调用或直接交给图像处理模块进行处理。作为本发明的一个具体实施例，如图8所示，是将采集的图像直接交给图像处理模块进行处理。而作为本发明的另一种具体实施例，也可以将采集的图像发送给存储模块进行存储以供图像处理模块进行调用。

还包括环氧树脂缺陷类型识别设置模块，用于设置需要识别的环氧树脂缺陷类型及缺陷类型识别条件；环氧树脂缺陷类型识别设置包括：

预设的位置范围内缺失环氧树脂的缺陷类型识别设置，和/或环氧树脂超出预设的位置范围的缺陷类型识别设置；所述预设的位置范围内缺失环氧树脂的缺陷类型识别设置，包括以晶元边缘没有环氧树脂为识别条件的缺失缺陷类型识别设置；所述环氧树脂超出预设的位置范围的缺陷类型识别设置，包括环氧树脂过多、环氧树脂晶元残留和环氧树脂基片残留中的一种、任意两种或三种的缺陷类型识别设置；所述环氧树脂过多是以晶元边缘的环氧树脂因过多而溢出预设的位置范围为识别条件的缺陷类型识别；所述环氧树脂晶元残留是以晶元上表面存在环氧树脂为识别条件的缺陷类型识别；所述晶元上表面为远离基片的晶元面；所述环氧树脂基片残留是以出现在基片上的，所述预设的位置范围外的，独立存在的环氧树脂为识别条件的缺陷类型识别。除上述缺陷类型识别设置外，也可以有其他缺陷类型识别设置或者其他识别条件的缺陷识别。根据需要识别的缺陷类型及缺陷类型识别条件，对需要识别的缺陷类型进行设置，并设置对应的识别条件。

还包括残留阈值设置模块，包括对环氧树脂基片残留阈值和/或环氧树脂晶元残留阈值的设定；在对环氧树脂基片残留的缺陷进行识别时，计算基片上每个独立残留的环氧树脂的尺寸，如果某个独立残留的环氧树脂的尺寸超过设定阈值，则识别为基片残留缺陷；在对环氧树脂晶元残留的缺陷进行识别时，计算晶元上每个独立残留的环氧树脂的尺寸，如果某个独立残留的环氧树脂的尺寸超过设定阈值，则识别为晶元残留缺陷。

并不是所有的残留都会给产品的质量或性能带来影响或者带来不允许的影响，当残留小到一定程度时，不会给产品的质量或性能产生影响，或者这种影响会小到可以忽略不计。因此，提供残留阈值设置模块，可以但不限于设置环氧树脂基片残留阈值、环氧树脂晶元残留阈值和环氧树脂过多阈值中的一种、任意两种或三种。

还包括缺陷识别结果输出模块，将缺陷识别结果以包括图像识别结果和/或文字识别结果的形式进行输出。

为方便工作人员的工作需求，还包括缺陷识别结果发送模块，将缺陷识别结果发送到移动用户端，例如以短信或邮件的形式将一些缺陷识别相关信息发送到移动用户端，以便于进行及时处理。

另外，为方便需求，还包括芯片编号识别模块，在对芯片图像进行预处理前或预处理后，对芯片的编号进行识别，根据编号能够用于提供进行预处理的处理方法、缺陷识别标准以及方便工作人员快速查找的芯片定位位置等；所述芯片编号包括芯片类型、代号和批次中的一种、两种或三种的组合。

基于本发明提出的芯片封装缺陷自动识别方法的芯片封装缺陷自动处理方法，继芯片贴装工序完成后，在对芯片进行环氧树脂底部填充完成进入下一道工序前，将需要进行环氧树脂缺陷处理的芯片编号发送到用户端，以方便对该芯片编号的芯片进行处理。与现有技术处理工序不同的是，对环氧树脂缺陷的识别处理不再是在芯片完成其他封装及测试流程后包装出厂前进行识别处理，而是在芯片进行环氧树脂底部填充完成进入其他封装及测试流程工序前进行环氧树脂缺陷识别和处理。并且，为不降低工作效率，在对芯片的环氧树脂缺陷进行识别时，装载有芯片的设备的并不停止工序流程运行，而是发现有缺陷需要处理时，将需要进行环氧树脂缺陷处理的芯片编号发送到用户端，以便于对该芯片编号的芯片进行处理。

本发明所采用的芯片封装缺陷自动处理方法，如图9所示，将环氧树脂的缺陷识别由其他封装及测试流程的人工检测流程提前到了环氧树脂底部填充流程，从而能够及时对环氧树脂的缺陷进行识别处理，防止进入下一步流程，浪费后续封装测试资源，从而能够降低后续的封装、测试、时间和人力成本。

为防止工作人员没有及时对需要缺陷处理的芯片的承载设备进行处理，而使缺陷芯片进入下一工艺流程，所述方法还包括，对需要进行缺陷处理的芯片编号设备进行联动自动停止其进入下一工艺流程，可以单独搁置，也可以统一处理搁置，以等待工作人员进行处理。

为提高工作效率，允许成批次进行环氧树脂缺陷识别的芯片有一定的缺陷率，因此，设定芯片缺陷阈值，对存在缺陷芯片超过阈值的批次芯片进行处理。

为方便进行处理，完成缺陷识别后，需要发送待缺陷处理的芯片的或芯片承载设备的编号，因此，基于本发明提出的芯片封装缺陷自动处理方法的，本发明具体实施方式中还提供一种芯片封装缺陷自动处理系统。如图10所示，包括处理信息发送模块，完成缺陷识别后，将需要进行缺陷处理的芯片编号发送到用户端。

还包括联动停止信号发送模块，发送联动停止信号，使需要进行缺陷处理的芯片编号设备进行联动自动停止进入下一工艺流程。

缺陷率设置模块，对成批次进行环氧树脂缺陷识别的芯片，设置缺陷阈值，对存在缺陷芯片超过阈值的批次芯片进行处理。

依照本发明的另一种实施例，可以使用通用处理器和存储设备实现对上述芯片封装缺陷的自动识别。其中存储设备存储有多条指令，所述指令包括由处理器加载并执行完成上述芯片封装缺陷的自动识别。

所述指令还包括由处理器加载并执行：识别预设的位置范围内缺失环氧树脂的缺陷，和/或环氧树脂超出预设的位置范围的缺陷；其中，所述缺失环氧树脂的缺陷包括晶元边缘没有环氧树脂的缺失缺陷。

所述指令还包括由处理器加载并执行：识别环氧树脂过多的缺陷；环氧树脂过多是以晶元边缘的环氧树脂因过多而溢出预设的位置范围为识别条件的缺陷。

所述指令还包括由处理器加载并执行：对环氧树脂晶元残留的缺陷进行识别；环氧树脂晶元残留是以晶元上表面存在环氧树脂为识别条件的缺陷；所述晶元上表面为远离基片的晶元面。

所述指令还包括由处理器加载并执行：对环氧树脂基片残留的缺陷进行识别；环氧树脂基片残留是以出现在基片上的，所述预设的位置范围外的，独立存在的环氧树脂为识别条件的缺陷。

所述指令还包括由处理器加载并执行：计算基片上每个独立残留的环氧树脂的尺寸，如果某个独立残留的环氧树脂的尺寸超过基片残留设定阈值，则识别为环氧树脂基片残留。

所述指令还包括由处理器加载并执行：计算晶元上每个独立残留的环氧树脂的尺寸，如果某个独立残留的环氧树脂的尺寸超过晶元残留设定阈值，则识别为环氧树脂晶元残留。

所述指令还包括由处理器加载并执行：输出缺陷识别结果；所述识别结果包括图像识别结果和/或文字识别结果。

所述指令还包括由处理器加载并执行：将缺陷识别结果发送到移动用户端。

所述指令还包括由处理器加载并执行：在对芯片图像进行预处理前或预处理后，对芯片的编号进行识别；所述芯片编号包括芯片类型和/或批次。

所述指令还包括由处理器加载并执行：对需要进行缺陷处理的芯片编号设备进行联动自动停止其进入下一工艺流程。

所述指令还包括由处理器加载并执行：将需要进行环氧树脂缺陷处理的芯片编号发送到用户端。

所述指令还包括由处理器加载并执行：根据设定的芯片缺陷阈值，对存在缺陷芯片不超过阈值的批次芯片进行过滤。

Claims (35)

1.一种芯片封装缺陷自动识别方法，包括，

芯片图像预处理(101)，对采集的芯片图像进行预处理；所述芯片图像包括晶元、基片和填充的环氧树脂；所述预处理包括灰度值处理和图像分割处理；

位置范围识别(102)，对预处理后的图像根据灰度值和图像分割，分别得到所述晶元及基片的位置范围，并对环氧树脂进行识别；

缺陷识别(103)，根据预设的环氧树脂的位置范围条件，识别不满足所述位置范围条件的环氧树脂缺陷。

2.根据权利要求1所述的芯片封装缺陷自动识别方法，所述识别不满足所述位置范围条件的环氧树脂缺陷，包括：

识别预设的位置范围内缺失环氧树脂的缺陷，和/或环氧树脂超出预设的位置范围的缺陷；其中，所述缺失环氧树脂的缺陷包括晶元边缘没有环氧树脂的缺失缺陷。

3.根据权利要求2所述的芯片封装缺陷自动识别方法，所述识别环氧树脂超出预设的位置范围的缺陷，包括识别环氧树脂过多的缺陷；所述环氧树脂过多是指晶元边缘的环氧树脂因过多而溢出预设的位置范围。

4.根据权利要求2所述的芯片封装缺陷自动识别方法，所述识别环氧树脂超出预设的位置范围的缺陷，包括识别环氧树脂晶元残留的缺陷；所述环氧树脂晶元残留是指晶元上表面存在的环氧树脂；所述晶元上表面为远离基片的晶元面。

5.根据权利要求2所述的芯片封装缺陷自动识别方法，所述识别环氧树脂超出预设的位置范围的缺陷，包括环氧树脂基片残留的缺陷；所述环氧树脂基片残留是指出现在基片上的，所述预设的位置范围外的，独立存在的环氧树脂。

6.根据权利要求5所述的芯片封装缺陷自动识别方法，所述方法还包括：设定环氧树脂基片残留阈值，在对环氧树脂基片残留的缺陷进行识别时，计算基片上每个独立残留的环氧树脂的尺寸，如果某个独立残留的环氧树脂的尺寸超过所设定的阈值，则识别为基片残留缺陷。

7.根据权利要求4所述的芯片封装缺陷自动识别方法，所述方法还包括：设定环氧树脂晶元残留阈值，在对环氧树脂晶元残留的缺陷进行识别时，计算晶元上每个独立残留的环氧树脂的尺寸，如果某个独立残留的环氧树脂的尺寸超过所设定的阈值，则识别为晶元残留缺陷。

8.根据权利要求1到7之一所述的芯片封装缺陷自动识别方法，所述方法还包括，输出缺陷识别结果；所述识别结果包括图像识别结果和/或文字识别结果。

9.根据权利要求1到7之一所述的芯片封装缺陷自动识别方法，所述方法还包括，将缺陷识别结果发送到移动用户端。

10.根据权利要求1到7之一所述的芯片封装缺陷自动识别方法，所述方法还包括，在对芯片图像进行预处理前或预处理后，对芯片的编号进行识别；所述芯片编号包括芯片类型、代号和批次中的一种、两种或三种的组合。

11.一种芯片封装缺陷自动识别系统，其特征在于，包括，

芯片图像采集模块，采集芯片图像；所述芯片图像包括晶元、基片和填充的环氧树脂；

芯片图像预处理模块，对采集的芯片图像进行预处理；所述预处理包括灰度值处理和图像分割处理；

环氧树脂缺陷识别模块，对预处理后的图像根据灰度值和图像分割，分别得到所述晶元及基片的位置范围，并对环氧树脂进行识别；根据预设的环氧树脂的位置范围条件，识别不满足所述位置范围条件的环氧树脂缺陷。

12.根据权利要求11所述的芯片封装缺陷自动识别系统，其特征在于，还包括环氧树脂缺陷类型识别设置模块，用于设置需要识别的环氧树脂缺陷类型及缺陷类型识别条件；环氧树脂缺陷类型识别设置包括：

预设的位置范围内缺失环氧树脂的缺陷类型识别设置，和/或环氧树脂超出预设的位置范围的缺陷类型识别设置；所述预设的位置范围内缺失环氧树脂的缺陷类型识别设置，包括以晶元边缘没有环氧树脂为识别条件的缺失缺陷类型识别设置；所述环氧树脂超出预设的位置范围的缺陷类型识别设置，包括环氧树脂过多、环氧树脂晶元残留和环氧树脂基片残留中的一种、任意两种或三种的缺陷类型识别设置；所述环氧树脂过多是以晶元边缘的环氧树脂因过多而溢出预设的位置范围为识别条件的缺陷类型识别；所述环氧树脂晶元残留是以晶元上表面存在的环氧树脂为识别条件的缺陷类型识别；所述晶元上表面为远离基片的晶元面；所述环氧树脂基片残留是以出现在基片上的，所述预设的位置范围外的，独立存在的环氧树脂为识别条件的缺陷类型识别。

13.根据权利要求12所述的芯片封装缺陷自动识别系统，其特征在于，还包括残留阈值设置模块，包括对环氧树脂基片残留阈值和/或环氧树脂晶元残留阈值的设定；在对环氧树脂基片残留的缺陷进行识别时，计算基片上每个独立残留的环氧树脂的尺寸，如果某个独立残留的环氧树脂的尺寸超过所设定的阈值，则识别为基片残留缺陷；在对环氧树脂晶元残留的缺陷进行识别时，计算晶元上每个独立残留的环氧树脂的尺寸，如果某个独立残留的环氧树脂的尺寸超过所设定的阈值，则识别为晶元残留缺陷。

14.根据权利要求11到13之一所述的芯片封装缺陷自动识别系统，其特征在于，还包括缺陷识别结果输出模块，将缺陷识别结果以包括图像识别结果和/或文字识别结果的形式进行输出。

15.根据权利要求11到13之一所述的芯片封装缺陷自动识别系统，其特征在于，还包括缺陷识别结果发送模块，将缺陷识别发送到移动用户端。

16.根据权利要求11到13之一所述的环氧树脂自动识别系统，其特征在于，还包括芯片编号识别模块，在对芯片图像进行预处理前或预处理后，对芯片的编号进行识别；所述芯片编号包括芯片类型、代号和批次中的一种、两种或三种的组合。

17.基于权利要求1到10之一所述芯片封装缺陷自动识别方法的芯片封装缺陷自动处理方法，继芯片贴装工序完成后，在对芯片进行环氧树脂底部填充完成进入下一道工序前，将需要进行环氧树脂缺陷处理的芯片编号发送到用户端。

18.根据权利要求17所述的芯片封装缺陷自动处理方法，所述方法还包括，对需要进行缺陷处理的芯片编号设备进行联动自动停止其进入下一工艺流程。

19.根据权利要求17或18所述的芯片封装缺陷自动处理方法，所述方法还包括，对成批次进行环氧树脂缺陷识别的芯片，设定芯片缺陷阈值，对存在缺陷芯片超过阈值的批次芯片进行处理。

20.基于权利要求17到19之一所述芯片封装缺陷自动处理方法的芯片封装缺陷自动处理系统，其特征在于，包括，

处理信息发送模块，完成缺陷识别后，将需要进行缺陷处理的芯片编号发送到用户端。

21.根据权利要求20所述的芯片封装缺陷自动处理系统，其特征在于，还包括联动停止信号发送模块，发送联动停止信号，使需要进行缺陷处理的芯片编号设备进行联动自动停止进入下一工艺流程。

22.根据权利要求20或21所述的芯片封装缺陷自动处理系统，其特征在于，还包括缺陷率设置模块，对成批次进行环氧树脂缺陷识别的芯片，设置缺陷阈值，对存在缺陷芯片超过阈值的批次芯片进行处理。

23.一种存储设备，其中存储有多条指令，所述指令包括适于由处理器加载并执行：

芯片图像预处理(101)，对采集的芯片图像进行预处理；所述芯片图像包括晶元、基片和填充的环氧树脂；所述预处理包括灰度值处理和图像分割处理；

位置范围识别(102)，对预处理后的图像根据灰度值和图像分割，分别得到所述晶元及基片的位置范围，并对环氧树脂进行识别；

缺陷识别(103)，根据预设的环氧树脂的位置范围条件，识别不满足所述位置范围条件的环氧树脂缺陷。

24.根据权利要求23所述的存储设备，所述指令还包括适于由处理器加载并执行：识别预设的位置范围内缺失环氧树脂的缺陷，和/或环氧树脂超出预设的位置范围的缺陷；其中，所述缺失环氧树脂的缺陷包括晶元边缘没有环氧树脂的缺失缺陷。

25.根据权利要求24所述的存储设备，所述指令还包括适于由处理器加载并执行：识别环氧树脂过多的缺陷；环氧树脂过多是以晶元边缘的环氧树脂因过多而溢出预设的位置范围为识别条件的缺陷。

26.根据权利要求24所述的存储设备，所述指令还包括适于由处理器加载并执行：对环氧树脂晶元残留的缺陷进行识别；环氧树脂晶元残留是以晶元上表面存在环氧树脂为识别条件的缺陷；所述晶元上表面为远离基片的晶元面。

27.根据权利要求24所述的存储设备，所述指令还包括适于由处理器加载并执行：对环氧树脂基片残留的缺陷进行识别；环氧树脂基片残留是以出现在基片上的，所述预设的位置范围外的，独立存在的环氧树脂为识别条件的缺陷。

28.根据权利要求27所述的存储设备，所述指令还包括适于由处理器加载并执行：计算基片上每个独立残留的环氧树脂的尺寸，如果某个独立残留的环氧树脂的尺寸超过设置的环氧树脂基片残留阈值，则识别为基片残留缺陷。

29.根据权利要求26所述的存储设备，所述指令还包括适于由处理器加载并执行：计算晶元上每个独立残留的环氧树脂的尺寸，如果某个独立残留的环氧树脂的尺寸超过设置的环氧树脂晶元残留阈值，则识别为晶元残留缺陷。

30.根据权利要求23到29之一所述的存储设备，所述指令还包括适于由处理器加载并执行：输出缺陷识别结果；所述识别结果包括图像识别结果和/或文字识别结果。

31.根据权利要求23到29之一所述的存储设备，所述指令还包括适于由处理器加载并执行：将缺陷识别结果发送到移动用户端。

32.根据权利要求23到29之一所述的存储设备，所述指令还包括适于由处理器加载并执行：在对芯片图像进行预处理前或预处理后，对芯片的编号进行识别；所述芯片编号包括芯片类型、代号和批次中的一种、两种或三种的组合。

33.根据权利要求23到29之一所述的存储设备，所述指令还包括适于由处理器加载并执行：对需要进行缺陷处理的芯片编号设备进行联动自动停止其进入下一工艺流程。

34.根据权利要求23到29之一所述的存储设备，所述指令还包括适于由处理器加载并执行：将需要进行环氧树脂缺陷处理的芯片编号发送到用户端。

35.根据权利要求23到29之一所述的存储设备，所述指令还包括适于由处理器加载并执行：根据设定的芯片缺陷阈值，对存在缺陷芯片不超过阈值的批次芯片进行过滤。