CN112345556B - 一种集成电路的故障诊断系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种集成电路的故障诊断系统，包括机械定位装置，CCD摄像机，超声扫描显微镜，信号采集装置Ⅰ，图像处理模块Ⅰ，模糊运算模块，引脚焊接缺陷专家库，判断Ⅰ，信号采集装置Ⅱ，图像处理模块Ⅱ，芯片设计规则，判断Ⅱ，集成电路芯片内部故障诊断模块。本发明有效集成了集成电路芯片焊接故障检测及芯片内部缺陷检测，能够对集成电路上每个元件进行定点检测，提高了集成电路故障检测的有效率，对常见故障有较高的辨识率。本发明采用分步检测手段，先识别集成电路芯片焊接故障检测，再进一步决定是否进行芯片内部缺陷检测，可有效提高集成电路故障检测效率。

Description

一种集成电路的故障诊断系统及方法
技术领域
本发明属于集成电路测试技术领域，具体涉及一种集成电路的故障诊断系统及方法。
背景技术
老化、环境温度变化等原因可造成集成电路元件参数偏离其标称值，轻微的元件参数偏离可引起集成电路性能下降，但如果元件参数偏离超出其容差范围，这种大偏差便成为集成电路的故障，此时电路的拓扑结构虽未改变，但电路的性能可能严重下降，甚至失效。在工程实际中，一般将电路元件的实际参数相对其标称参数的偏移超出了±5％便称为集成电路发生了故障。由于可测试的节点有限、电路的非线性特性，加之往往难以得到精确的故障模型，使得集成电路的故障检测在工程上一直是一个难题。
现有技术中的集成电路检测存在检测方式单一、不全面、不能智能化问题。
因此，现阶段需设计一种集成电路的故障诊断系统,来解决以上问题。
发明内容
本发明目的在于提供一种集成电路的故障诊断系统，用于解决上述现有技术中存在的技术问题，如：现有技术中的集成电路检测存在检测方式单一、不全面、不能智能化问题。
为实现上述目的，本发明的技术方案是：
一种集成电路的故障诊断系统，包括机械定位装置，CCD摄像机(4)，超声扫描显微镜(11)，信号采集装置Ⅰ(15)，图像处理模块Ⅰ(16)，模糊运算模块(17)，引脚焊接缺陷专家库(19)，判断Ⅰ(20)，信号采集装置Ⅱ(20)，图像处理模块Ⅱ(21)，芯片设计规则(22)，判断Ⅱ(23)，集成电路芯片内部故障诊断模块(24)；
其中，机械定位装置包括X向直线驱动器(1)，X向移动副(13)，X向连杆Ⅰ(3)，X向连杆Ⅱ(14)，Z向连杆Ⅰ(2)，Z向连杆Ⅱ(12)，Y向连杆(5)，Z向连杆Ⅲ(7)，Y向直线驱动器(6)，Z向直线驱动器(9)，转动驱动器(10)，转动连杆(8)；X向连杆Ⅰ(3)与X向连杆Ⅱ(14)与大地固定联接，X向直线驱动器(1)与X向连杆Ⅰ(3)配合，带动与X向直线驱动器(1)固定联接的Z向连杆Ⅰ(2)沿X方向移动；X向移动副(13)与X向连杆Ⅱ(14)配合，带动与X向移动副(13)固定联接的Z向连杆Ⅱ(12)沿X方向移动；Y向连杆(5)一端与Z向连杆Ⅰ(2)固定联接，另一端与Z向连杆Ⅱ(12)固定联接，并与Y向直线驱动器(6)配合，从而带动与Y向直线驱动器(6)固定联接的Z向连杆Ⅲ(7)沿Y方向移动；Z向直线驱动器(9)与Z向连杆Ⅲ(7)配合，从而带动与Z向直线驱动器(9)固定联接的转动驱动器(10)沿Z方向移动，转动驱动器(10)另一端与转动连杆(8)连接，驱动转动连杆(8)绕Z轴旋转，转动连杆(8)的两端分别与CCD摄像机(4)和超声扫描显微镜(11)固定联接；
CCD摄像机(4)的拍摄图像经信号采集装置Ⅰ(15)传输给图像处理模块Ⅰ(16)，模糊运算模块(17)根据引脚焊接缺陷专家库(19)中的典型焊接缺陷图像，对图像处理模块Ⅰ(16)的运算结果进行处理，经判断Ⅰ(20)确定输出集成电路存在故障，还是继续通过集成电路芯片内部故障诊断模块(24)进行内部故障诊断；
其中，集成电路芯片内部故障诊断模块(24)利用超声扫描显微镜(11)获得芯片内部截面扫描图像和层扫描图像，经信号采集装置Ⅱ(20)传输给图像处理模块Ⅱ(21)进行运算处理，根据芯片设计规则(22)对图像处理模块Ⅱ(21)运算结果进行处理，通过判断Ⅱ(23)输出集成电路存在故障或者集成电路合格。
进一步的，所述的X向连杆Ⅰ(3)与X向连杆Ⅱ(14)沿X向平行，Z向连杆Ⅰ(2)、Z向连杆Ⅱ(12)、Z向连杆Ⅲ(7)沿Z向平行，并且Z向连杆Ⅰ(2)与Z向连杆Ⅱ(12)构成的平面与Y向平行。
进一步的，所述X向直线驱动器(1)、Y向直线驱动器(6)、Z向直线驱动器(9)的驱动方式为：气缸驱动、液压驱动或电缸驱动中的一种会多种。
进一步的，所述引脚焊接缺陷专家库(19)包括引脚位置偏移、引脚上翘、引脚下翘、引脚处附着焊球、引脚桥接的典型特征缺陷图像中的一种或多种。
一种集成电路的故障诊断方法，本方法包括以下过程：
步骤一.坐标系标定，确定集成电路板上每个电子元件的绝对坐标值和总数N，并给每个电子元件编号，按照1，2，3依次编号；
步骤二.初始化；引脚焊接缺陷专家库初始化，对引脚位置偏移、引脚上翘、引脚下翘、引脚处附着焊球、引脚桥接的典型缺陷进行图像拍摄，并经灰度增强、图像滤波、图像旋转获得二值化的典型缺陷参考图像，确定典型缺陷参考图像归一化后的特征向量矩阵，构成引脚焊接缺陷专家库；计数器初值初始化至0；
步骤三.X向直线驱动器(1)、Y向直线驱动器(6)、Z向直线驱动器(9)配合驱动CCD摄像机(4)运动至编号n电子元件上方，CCD摄像机(4)工作，获得编号n电子元件的图像，其中，n从1开始；
步骤四.模糊运算模块对步骤三获取的编号n电子元件图像进行灰度增强、图像滤波、图像旋转，并经归一化确定编号n电子元件图像的特征向量矩阵，与引脚焊接缺陷专家库进行关联性判断，若缺陷关联系数大于0.3，则跳转至步骤八，否则跳转至步骤五；
步骤五.转动驱动器(10)控制超声扫描显微镜(11)运动至编号n电子元件正上方，获得芯片内部截面扫描图像和层扫描图像，经信号采集装置Ⅱ(20)传输给图像处理模块Ⅱ(21)；
步骤六.判断Ⅱ(23)根据芯片设计规则，确定芯片内部是否存在裂缝、空洞、芯片倾斜缺陷，若有则跳转至步骤八，否则跳转至七步骤；
步骤七.X向直线驱动器(1)、Y向直线驱动器(6)、Z向直线驱动器(9)配合驱动CCD摄像机(4)运动至编号(n+1)电子元件上方，跳转至步骤三，同时计数器值加1，当计数器值等于N时，跳转至步骤七；
步骤八.输出集成电路存在故障，诊断程序结束；
步骤九.集成电路是合格的，诊断程序结束。
与现有技术相比，本发明所具有的有益效果为：
本方案的一个创新点在于，本发明有效集成了集成电路芯片焊接故障检测及芯片内部缺陷检测，能够对集成电路上每个元件进行定点检测，提高了集成电路故障检测的有效率，对常见故障有较高的辨识率。本发明采用分步检测手段，先识别集成电路芯片焊接故障检测，再进一步决定是否进行芯片内部缺陷检测，可有效提高集成电路故障检测效率。
附图说明
图1是本发明具体实施例1的系统结构示意图。
图2是本发明具体实施例2的方法步骤示意图。
具体实施方式
下面结合本发明的附图1-2，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1：
现有技术中的集成电路检测存在检测方式单一、不全面、不能智能化问题。
如图1所示，因此提出一种集成电路的故障诊断系统，包括机械定位装置，CCD摄像机(4)，超声扫描显微镜(11)，信号采集装置Ⅰ(15)，图像处理模块Ⅰ(16)，模糊运算模块(17)，引脚焊接缺陷专家库(19)，判断Ⅰ(20)，信号采集装置Ⅱ(20)，图像处理模块Ⅱ(21)，芯片设计规则(22)，判断Ⅱ(23)，集成电路芯片内部故障诊断模块(24)；
其中，机械定位装置包括X向直线驱动器(1)，X向移动副(13)，X向连杆Ⅰ(3)，X向连杆Ⅱ(14)，Z向连杆Ⅰ(2)，Z向连杆Ⅱ(12)，Y向连杆(5)，Z向连杆Ⅲ(7)，Y向直线驱动器(6)，Z向直线驱动器(9)，转动驱动器(10)，转动连杆(8)；X向连杆Ⅰ(3)与X向连杆Ⅱ(14)与大地固定联接，X向直线驱动器(1)与X向连杆Ⅰ(3)配合，带动与X向直线驱动器(1)固定联接的Z向连杆Ⅰ(2)沿X方向移动；X向移动副(13)与X向连杆Ⅱ(14)配合，带动与X向移动副(13)固定联接的Z向连杆Ⅱ(12)沿X方向移动；Y向连杆(5)一端与Z向连杆Ⅰ(2)固定联接，另一端与Z向连杆Ⅱ(12)固定联接，并与Y向直线驱动器(6)配合，从而带动与Y向直线驱动器(6)固定联接的Z向连杆Ⅲ(7)沿Y方向移动；Z向直线驱动器(9)与Z向连杆Ⅲ(7)配合，从而带动与Z向直线驱动器(9)固定联接的转动驱动器(10)沿Z方向移动，转动驱动器(10)另一端与转动连杆(8)连接，驱动转动连杆(8)绕Z轴旋转，转动连杆(8)的两端分别与CCD摄像机(4)和超声扫描显微镜(11)固定联接；
CCD摄像机(4)的拍摄图像经信号采集装置Ⅰ(15)传输给图像处理模块Ⅰ(16)，模糊运算模块(17)根据引脚焊接缺陷专家库(19)中的典型焊接缺陷图像，对图像处理模块Ⅰ(16)的运算结果进行处理，经判断Ⅰ(20)确定输出集成电路存在故障，还是继续通过集成电路芯片内部故障诊断模块(24)进行内部故障诊断；
其中，集成电路芯片内部故障诊断模块(24)利用超声扫描显微镜(11)获得芯片内部截面扫描图像和层扫描图像，经信号采集装置Ⅱ(20)传输给图像处理模块Ⅱ(21)进行运算处理，根据芯片设计规则(22)对图像处理模块Ⅱ(21)运算结果进行处理，通过判断Ⅱ(23)输出集成电路存在故障或者集成电路合格。
进一步的，所述的X向连杆Ⅰ(3)与X向连杆Ⅱ(14)沿X向平行，Z向连杆Ⅰ(2)、Z向连杆Ⅱ(12)、Z向连杆Ⅲ(7)沿Z向平行，并且Z向连杆Ⅰ(2)与Z向连杆Ⅱ(12)构成的平面与Y向平行。
进一步的，所述X向直线驱动器(1)、Y向直线驱动器(6)、Z向直线驱动器(9)的驱动方式为：气缸驱动、液压驱动或电缸驱动中的一种会多种。
进一步的，所述引脚焊接缺陷专家库(19)包括引脚位置偏移、引脚上翘、引脚下翘、引脚处附着焊球、引脚桥接的典型特征缺陷图像中的一种或多种。
实施例2：
如图1和图2所示，一种集成电路的故障诊断方法，本方法包括以下过程：
步骤a.坐标系标定，确定集成电路板上每个电子元件的绝对坐标值和总数N，并给每个电子元件编号，按照1，2，3依次编号；
本实施例中待检测集成电路板(24)上有四个电子元件，将待检测集成电路板(24)置于机械定位装置的有效行程范围内并固定，进行坐标系标定，选取集成电路板(24)的几何中心点为坐标原点，依次确定集成电路板(24)上四个电子元件的绝对坐标值，并给每个电子元件编号，按照1，2，3，4进行编号；
步骤b.初始化；
引脚焊接缺陷专家库初始化，对引脚位置偏移、引脚上翘、引脚下翘、引脚处附着焊球、引脚桥接的典型缺陷进行图像拍摄，并经灰度增强、图像滤波、图像旋转获得二值化的典型缺陷参考图像，确定典型缺陷参考图像归一化后的特征向量矩阵，其中引脚位置偏移对应的特征向量矩阵为A1，引脚上翘对应的特征向量矩阵为A2、引脚下翘对应的特征向量矩阵为A3、引脚处附着焊球对应的特征向量矩阵为A4、引脚桥接对应的特征向量矩阵为A5，构成引脚焊接缺陷专家库；计数器初值初始化至0；
步骤c.X向直线驱动器(1)、Y向直线驱动器(6)、Z向直线驱动器(9)配合驱动CCD摄像机(4)运动至编号n(n从1开始)电子元件上方，CCD摄像机(4)工作，获得编号n(n从1开始)电子元件的图像；
步骤d.模糊运算模块对c步骤获取的编号n电子元件图像进行灰度增强、图像滤波、图像旋转，并经归一化确定编号n电子元件图像的特征向量矩阵为Bn，与引脚焊接缺陷专家库(A1，A2，A3，A4，A5)进行关联性判断，具体过程如下：
①确定编号n电子元件图像的特征向量矩阵Bn与引脚焊接缺陷专家库中各矩阵对应元素的绝对差值：
式中，m表示特征向量矩阵Bn中元素的个数，n表示引脚焊接缺陷专家库特征向量矩阵的个数，xBn(k)表示编号为n的电子元件图像特征向量矩阵Bn的第k个元素，yAi(k)表示引脚焊接缺陷专家库Ai的第k个元素；
②分别计算编号n电子元件图像的特征向量矩阵Bn与引脚焊接缺陷专家库中各矩阵的缺陷关联系数：
③若缺陷关联系数存在大于0.3的情况，则跳转至h步骤，否则跳转至e步骤；
步骤e.转动驱动器(10)控制超声扫描显微镜(11)运动至编号n电子元件正上方，获得芯片内部截面扫描图像和层扫描图像，经信号采集装置Ⅱ(20)传输给图像处理模块Ⅱ(21)；
步骤f.判断Ⅱ(23)根据芯片设计规则，确定芯片内部是否存在裂缝、空洞、芯片倾斜缺陷，若有则跳转至h步骤，否则跳转至g步骤；
步骤g.X向直线驱动器(1)、Y向直线驱动器(6)、Z向直线驱动器(9)配合驱动CCD摄像机(4)运动至编号(n+1)电子元件上方，跳转至c步骤，同时计数器值加1，当计数器值等于4时，跳转至g步骤；
步骤h.输出集成电路存在故障，诊断程序结束；
步骤i.集成电路是合格的，诊断程序结束。
以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种集成电路的故障诊断系统，其特征在于，包括机械定位装置，CCD摄像机(4)，超声扫描显微镜(11)，信号采集装置Ⅰ(15)，图像处理模块Ⅰ(16)，模糊运算模块(17)，引脚焊接缺陷专家库(19)，判断Ⅰ(18)，信号采集装置Ⅱ(20)，图像处理模块Ⅱ(21)，芯片设计规则(22)，判断Ⅱ(23)，集成电路芯片内部故障诊断模块(24)；
其中，机械定位装置包括X向直线驱动器(1)，X向移动副(13)，X向连杆Ⅰ(3)，X向连杆Ⅱ(14)，Z向连杆Ⅰ(2)，Z向连杆Ⅱ(12)，Y向连杆(5)，Z向连杆Ⅲ(7)，Y向直线驱动器(6)，Z向直线驱动器(9)，转动驱动器(10)，转动连杆(8)；X向连杆Ⅰ(3)与X向连杆Ⅱ(14)与大地固定联接，X向直线驱动器(1)与X向连杆Ⅰ(3)配合，带动与X向直线驱动器(1)固定联接的Z向连杆Ⅰ(2)沿X方向移动；X向移动副(13)与X向连杆Ⅱ(14)配合，带动与X向移动副(13)固定联接的Z向连杆Ⅱ(12)沿X方向移动；Y向连杆(5)一端与Z向连杆Ⅰ(2)固定联接，另一端与Z向连杆Ⅱ(12)固定联接，并与Y向直线驱动器(6)配合，从而带动与Y向直线驱动器(6)固定联接的Z向连杆Ⅲ(7)沿Y方向移动；Z向直线驱动器(9)与Z向连杆Ⅲ(7)配合，从而带动与Z向直线驱动器(9)固定联接的转动驱动器(10)沿Z方向移动，转动驱动器(10)另一端与转动连杆(8)连接，驱动转动连杆(8)绕Z轴旋转，转动连杆(8)的两端分别与CCD摄像机(4)和超声扫描显微镜(11)固定联接；
CCD摄像机(4)的拍摄图像经信号采集装置Ⅰ(15)传输给图像处理模块Ⅰ(16)，模糊运算模块(17)根据引脚焊接缺陷专家库(19)中的典型焊接缺陷图像，对图像处理模块Ⅰ(16)的运算结果进行处理，经判断Ⅰ(18)确定输出集成电路存在故障，还是继续通过集成电路芯片内部故障诊断模块(24)进行内部故障诊断；
其中，集成电路芯片内部故障诊断模块(24)利用超声扫描显微镜(11)获得芯片内部截面扫描图像和层扫描图像，经信号采集装置Ⅱ(20)传输给图像处理模块Ⅱ(21)进行运算处理，根据芯片设计规则(22)对图像处理模块Ⅱ(21)运算结果进行处理，通过判断Ⅱ(23)输出集成电路存在故障或者集成电路合格。
2.如权利要求1所述的一种集成电路的故障诊断系统，其特征在于，所述的X向连杆Ⅰ(3)与X向连杆Ⅱ(14)沿X向平行，Z向连杆Ⅰ(2)、Z向连杆Ⅱ(12)、Z向连杆Ⅲ(7)沿Z向平行，并且Z向连杆Ⅰ(2)与Z向连杆Ⅱ(12)构成的平面与Y向平行。
3.如权利要求1所述的一种集成电路的故障诊断系统，其特征在于，所述X向直线驱动器(1)、Y向直线驱动器(6)、Z向直线驱动器(9)的驱动方式为：气缸驱动、液压驱动或电缸驱动中的一种或多种。
4.如权利要求1所述的一种集成电路的故障诊断系统，其特征在于，所述引脚焊接缺陷专家库(19)包括引脚位置偏移、引脚上翘、引脚下翘、引脚处附着焊球、引脚桥接的典型特征缺陷图像中的一种或多种。
5.一种集成电路的故障诊断方法，其特征在于，本方法包括以下过程：
步骤一.坐标系标定，确定集成电路板上每个电子元件的绝对坐标值和总数N，并给每个电子元件编号，按照1，2，3依次编号；
步骤二.初始化；引脚焊接缺陷专家库初始化，对引脚位置偏移、引脚上翘、引脚下翘、引脚处附着焊球、引脚桥接的典型缺陷进行图像拍摄，并经灰度增强、图像滤波、图像旋转获得二值化的典型缺陷参考图像，确定典型缺陷参考图像归一化后的特征向量矩阵，构成引脚焊接缺陷专家库；计数器初值初始化至0；
步骤三.X向直线驱动器(1)、Y向直线驱动器(6)、Z向直线驱动器(9)配合驱动CCD摄像机(4)运动至编号n电子元件上方，CCD摄像机(4)工作，获得编号n电子元件的图像，其中，n从1开始；
步骤四.模糊运算模块对步骤三获取的编号n电子元件图像进行灰度增强、图像滤波、图像旋转，并经归一化确定编号n电子元件图像的特征向量矩阵，与引脚焊接缺陷专家库进行关联性判断，若缺陷关联系数大于0.3，则跳转至步骤八，否则跳转至步骤五；
步骤五.转动驱动器(10)控制超声扫描显微镜(11)运动至编号n电子元件正上方，获得芯片内部截面扫描图像和层扫描图像，经信号采集装置Ⅱ(20)传输给图像处理模块Ⅱ(21)；
步骤六.判断Ⅱ(23)根据芯片设计规则，确定芯片内部是否存在裂缝、空洞、芯片倾斜缺陷，若有则跳转至步骤八，否则跳转至七步骤；
步骤七.X向直线驱动器(1)、Y向直线驱动器(6)、Z向直线驱动器(9)配合驱动CCD摄像机(4)运动至编号(n+1)电子元件上方，跳转至步骤三，同时计数器值加1，当计数器值等于N时，跳转至步骤七；
步骤八.输出集成电路存在故障，诊断程序结束；
步骤九.集成电路是合格的，诊断程序结束。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114240947B (zh) * 2022-02-28 2022-06-14 中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室）） 声扫图像数据库的构建方法、装置、计算机设备
CN114646647B (zh) * 2022-05-23 2022-08-02 深圳市禾川兴科技有限公司 一种基于还原性能型芯片引脚焊接缺陷检测仪
CN115166469B (zh) * 2022-09-07 2022-12-27 江苏东海半导体股份有限公司 Mosfet器件测试方法、装置和存储介质
CN116068057B (zh) * 2023-04-02 2023-06-20 广东仁懋电子有限公司 一种sot封装类芯片缺陷检测方法及系统
CN117589798B (zh) * 2024-01-19 2024-07-02 中诚华隆计算机技术有限公司 一种芯片故障检测方法、装置及电子设备

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101706458A (zh) * 2009-11-30 2010-05-12 中北大学 高分辨率印刷电路板自动检测系统及检测方法
CN107024541A (zh) * 2015-10-08 2017-08-08 株式会社日立电力解决方案 缺陷检查方法及其装置
CN108830840A (zh) * 2018-05-31 2018-11-16 江苏华鹰光电科技有限公司 一种电路板缺陷的主动智能检测方法及其应用
CN208206822U (zh) * 2018-04-10 2018-12-07 深圳市嘉立创科技发展有限公司 基于机器视觉的pcb板缺陷自动检测系统
CN109785316A (zh) * 2019-01-22 2019-05-21 湖南大学 一种芯片表观缺陷检测方法
CN110243937A (zh) * 2019-06-17 2019-09-17 江南大学 一种基于高频超声的倒装焊焊点缺失缺陷智能检测方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9390491B2 (en) * 2013-01-30 2016-07-12 Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. System and method for automatic quality control for assembly line processes

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101706458A (zh) * 2009-11-30 2010-05-12 中北大学 高分辨率印刷电路板自动检测系统及检测方法
CN107024541A (zh) * 2015-10-08 2017-08-08 株式会社日立电力解决方案 缺陷检查方法及其装置
CN208206822U (zh) * 2018-04-10 2018-12-07 深圳市嘉立创科技发展有限公司 基于机器视觉的pcb板缺陷自动检测系统
CN108830840A (zh) * 2018-05-31 2018-11-16 江苏华鹰光电科技有限公司 一种电路板缺陷的主动智能检测方法及其应用
CN109785316A (zh) * 2019-01-22 2019-05-21 湖南大学 一种芯片表观缺陷检测方法
CN110243937A (zh) * 2019-06-17 2019-09-17 江南大学 一种基于高频超声的倒装焊焊点缺失缺陷智能检测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
塑封半导体器件特殊封装缺陷的声学扫描检测;李智 等;国外电子测量技术;36(10);第110-114页 *

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