CN113569854B - 一种芯片焊接金丝跨距测量方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种芯片焊接金丝跨距测量方法，该方法包括：步骤1，获取芯片高清图像数据；步骤2，利用深度学习目标检测方法进行焊点检测；步骤3，对焊点处的焊球进行圆拟合并提取圆心；步骤4，利用深度学习语义分割方法进行金丝区域分割；步骤5，利用金丝分割区域结果进行金丝方向直线拟合；步骤6，利用直线拟合结果进行焊点匹配并计算金丝跨距。本发明解决了现有技术中无法对芯片焊接金丝跨距进行自动测量的问题，提高了微波组件的生产效率和产品质量。

Description

一种芯片焊接金丝跨距测量方法
技术领域
本发明涉及芯片生产检测技术领域，具体而言，涉及一种芯片焊接金丝跨距测量方法。
背景技术
随着现代电子技术的发展，微波组件的工作频率越来越高，其在武器装备中的应用范围越来越广。微波组件的有源部分通常由单个或多个管芯、封装器件、单片电路以及它们的组合组成，无源部分通常由电阻、电容、电感、环行器、隔离器、分布式传输线、接插件等各种元器件以及做成传输线的电路基板组成。
金丝键合系统广泛应用于微波组件的制造工艺中。芯片与芯片、芯片与微带线、微带线与微带线、插接件与微带线之间经常采用键合金丝的方式进行电气连接。因组件的体积较小，生产数量少、品种多、结构复杂，金丝键合多采用人工操作方式进行。金丝键合的质量直接决定微波多芯片组件的可靠性、稳定性及电性能。键合质量受引线材料、键合区域镀层质量、键合工艺参数等多方面的影响。由于键合区域差异较大，经手工装联后的裸芯片及键合系统，在后续的测试调试、环境适应性试验中，经常出现因热应力或机械应力损伤而导致键合系统出现缺陷，甚至失效。
键合系统缺陷在某种条件下可导致组件失效。一种失效模式可能是由一种缺陷，也可能是由几种缺陷在某种条件下导致。其中，一种最典型的缺陷是金丝跨距不符合规范，这会导致键合金丝短路或开路等失效。现有的跨距测量方法是通过人工借助显微放大设备进行检查和测量的，这种方法效率精度低，且极大消耗人力物力。因此，急需一种芯片焊接金丝跨距的自动化测量方法。
发明内容
本发明针对现有技术中的不足，提供一种本芯片焊接金丝跨距测量方法，以解决现有技术中无法自动化测量芯片焊接金丝跨距的问题。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种芯片焊接金丝跨距测量方法，包括如下步骤：
步骤1，获取芯片高清图像数据；
步骤2，利用深度学习目标检测方法进行焊点检测；
步骤3，对焊点处的焊球进行圆拟合并提取圆心；
步骤4，利用深度学习语义分割方法进行金丝区域分割；
步骤5，利用金丝分割区域结果进行金丝方向直线拟合；
步骤6，利用直线拟合结果进行焊点匹配并计算金丝跨距。
进一步地，步骤1具体为：使用高清高倍放大工业相机对芯片进行俯视数据采集，获取N幅芯片高清图像数据，N为大于1的自然数；其中，N幅芯片高清图像数据，互相之间具有重叠区域且能够覆盖整个芯片。
进一步地，步骤2具体为：通过图片标注软件labelImage对采集到的训练及测试图像数据进行焊点位置标注，整理后得到焊点检测的训练集和测试集数据；利用YOLOv4网络对图像数据进行训练，得到基于YOLOv4的金丝键合焊点自动化检测模型，通过输入一张后续采集得到的芯片图像数据，就可以输出得到包含焊点框选位置的图像，即检测出金丝键合图像焊点。
进一步地，步骤3具体为：沿着金丝键合图像焊点检测框截取焊点图像，利用图像二值化将焊点区域进行处理，使得图像分为焊点区域和背景区域，在对焊点位置的焊球进行圆拟合并提取圆心坐标，并将圆心坐标对应到焊点截取前的芯片图像上面去。
进一步地，步骤4具体为：通过图像数据标注软件labelme对采集到的训练及测试图像数据进行金丝分割标注，整理后得到金丝分割的训练集和测试集数据；利用deeplabv3+网络对数据进行训练，得到基于deeplabv3+的金丝键合金丝自动化分割模型，这样输入一张后续采集得到的芯片图像数据，就可以输出得到金丝区域的分割结果，即分割出金丝区域。
进一步地，步骤5具体为：对分割结果覆盖Mask图像，提取连通区域的骨架，拟合得到可以正确表示金丝走向的直线。
进一步地，步骤6具体为：将同一图像上的焊点检测结果即焊点检测输出的检测框与金丝分割得到的拟合直线结果进行融合，将距离同一拟合直线垂直距离最近的两个焊点相对应，即进行了焊点的匹配，将匹配的焊点，提取出两个焊点的拟合圆心坐标，计算两个圆心坐标之间的距离，结合图像分辨率，得到真实的金丝键合跨距值。
本发明的有益效果是：为芯片焊接金丝跨距测量问题提供了准确的自动检测计算方法，具体通过以下方式实现：获取芯片高清图像数据；利用深度学习目标检测方法进行焊点检测；对焊点处的焊球进行圆拟合并提取圆心；利用深度学习语义分割方法进行金丝区域分割；利用金丝分割区域结果进行金丝方向直线拟合；利用直线拟合结果进行焊点匹配；通过匹配得到的焊点及圆心计算金丝跨距；将测量得到的跨距结果与规定结果进行对比，确认是否符合制造规定。上述方法可以简单有效地测量计算芯片焊接金丝跨距，能够更加有效地提高检测测量效率，提高了微波组件的生产效率和产品质量。
附图说明
图1是根据本发明实施例的一种芯片焊接金丝跨距测量方法的流程图；
图2是根据本发明实施例中焊点目标检测结果图；
图3是根据本发明实施例的焊球圆拟合结果图；
图4是根据本发明实施例的金丝区域直线拟合结果示意图；
图5是根据本发明实施例的金丝焊点对应跨距计算结果示意图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。
在本发明优选的实施例中提供一种芯片焊接金丝跨距测量方法，该方法可以直接应用至各种同类型芯片焊接金丝跨距测量过程中，具体实现时，可以通过在写入芯片焊接金丝跨距自动化测量程序的方式来实现。具体来说，图1为一种芯片焊接金丝跨距测量方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤1：获取芯片高清图像数据：具体地，使用高清高倍放大工业相机对芯片进行俯视数据采集，获取多幅芯片高清图像数据；其中，多幅芯片高清图像数据，互相之间具有重叠区域且能够覆盖整个芯片；
步骤2：基于深度学习进行焊接目标检测：具体地，通过labelImage对采集到的训练及测试图像数据进行焊点位置标注，整理后得到训练集和测试集数据；利用YOLOv4网络对数据进行训练，得到基于YOLOv4的金丝键合焊点自动化检测模型，这样输入一张后续采集得到的芯片图像数据，就可以输出得到包含焊点框选位置的图像，即检测出焊点；
步骤3：焊球圆拟合提取圆心：具体地，沿着金丝键合图像焊点检测框截取焊点图像，利用图像二值化将焊点区域进行处理，是的图像分为焊点区域和背景区域，在对焊点位置的焊球进行圆拟合并提取圆心坐标，并将圆心坐标对应到焊点截取前的芯片图像上面去；
步骤4：基于深度学习进行金丝区域分割：具体地，通过labelme对采集到的训练及测试图像数据进行金丝分割标注，整理后得到训练集和测试集数据；利用deeplabv3+网络对数据进行训练，得到基于deeplabv3+的金丝键合金丝自动化分割模型，这样输入一张后续采集得到的芯片图像数据，就可以输出得到金丝区域的分割结果，即分割出金丝区域；
步骤5：金丝区域直线拟合：具体地，对分割结果覆盖Mask图像，提取连通区域的骨架，根据连通区域进行边界迭代腐蚀算法进行骨架提取，拟合得到可以正确表示金丝走向的直线。
步骤6：焊点匹配并计算金丝跨距：具体地，将同一图像上的焊点检测结果与金丝分割得到的拟合直线结果进行融合，将距离同一拟合直线垂直距离最近的两个焊点相对应，即进行了焊点的匹配。将匹配的焊点，提取出两个焊点的拟合圆心坐标，计算两个圆心坐标之间的距离，结合图像分辨率，得到真实的金丝键合跨距值；
在上述实施例中，为解决现有技术中无法自动化测量和检测焊接金丝跨距问题提供了准确的计算分析方法，具体通过以下方式实现：获取芯片高清图像数据；利用深度学习目标检测方法进行焊点检测；对焊点处的焊球进行圆拟合并提取圆心；利用深度学习语义分割方法进行金丝区域分割；利用金丝分割区域结果进行金丝方向直线拟合；利用直线拟合结果进行焊点匹配；通过匹配得到的焊点及圆心计算金丝跨距；将测量得到的跨距结果与规定结果进行对比，确认是否符合制造规定。上述方法可以简单有效地测量计算芯片焊接金丝跨距，能够更加有效地提高检测测量效率，提高了微波组件的生产效率和产品质量。
图2是根据本发明实施例中焊点目标检测结果图，具体地，框选区域为焊点部分。
图3是根据本发明实施例的焊球圆拟合结果图，具体地，首先将图3中的目标检测框部分截取出来，然后利用传统的图像边缘检测方法对截图部分进行预处理，最后利用连通区域最小圆拟合得到焊球圆形，得到焊点轮廓和圆心坐标。
图4是根据本发明实施例的金丝区域直线拟合结果示意图，具体地，图中直线即为根据金丝分割拟合得到的金丝走向直线。
图5是根据本发明实施例的金丝焊点对应跨距计算结果示意图，具体地，图中圆形为图3中拟合得到的焊球圆拟合结果，图中直线为对应焊点之间圆心得连线，即可作为焊点跨距，再结合像素点具体尺寸大小即可得到金丝跨距的具体尺寸。
需要注意的是，发明中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种芯片焊接金丝跨距测量方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，获取芯片高清图像数据；
步骤2，利用深度学习目标检测方法进行焊点检测；
步骤3，对焊点处的焊球进行圆拟合并提取圆心；
步骤3具体为：
沿着金丝键合图像焊点检测框截取焊点图像，利用图像二值化将焊点区域进行处理，使得图像分为焊点区域和背景区域，在对焊点位置的焊球进行圆拟合并提取圆心坐标，并将圆心坐标对应到焊点截取前的芯片图像上面去；
步骤4，利用深度学习语义分割方法进行金丝区域分割；
步骤5，利用金丝分割区域结果进行金丝方向直线拟合；
步骤6，利用直线拟合结果进行焊点匹配并计算金丝跨距；
步骤6具体为：
将同一图像上的焊点检测结果即焊点检测输出的检测框与金丝分割得到的拟合直线结果进行融合，将距离同一拟合直线垂直距离最近的两个焊点相对应，即进行了焊点的匹配，将匹配的焊点，提取出两个焊点的拟合圆心坐标，计算两个圆心坐标之间的距离，
结合图像分辨率，得到真实的金丝键合跨距值。
2.根据权利要求1所述的一种芯片焊接金丝跨距测量方法，其特征在于，步骤1具体为：使用高清高倍放大工业相机对芯片进行俯视数据采集，获取N幅芯片高清图像数据，N为大于1的自然数；其中，N幅芯片高清图像数据，互相之间具有重叠区域且能够覆盖整个芯片。
3.根据权利要求1所述的一种芯片焊接金丝跨距测量方法，其特征在于，步骤2具体为：
通过图片标注软件对采集到的训练及测试图像数据进行焊点位置标注，整理后得到焊点检测的训练集和测试集数据；利用YOLOv4网络对图像数据进行训练，得到基于YOLOv4的金丝键合焊点自动化检测模型，通过输入一张后续采集得到的芯片图像数据，就可以输出得到包含焊点框选位置的图像，即检测出金丝键合图像焊点。
4.根据权利要求1所述的一种芯片焊接金丝跨距测量方法，其特征在于，步骤4具体为：
通过图像数据标注软件对采集到的训练及测试图像数据进行金丝分割标注，整理后得到金丝分割的训练集和测试集数据；利用deeplabv3+网络对数据进行训练，得到基于deeplabv3+的金丝键合金丝自动化分割模型，这样输入一张后续采集得到的芯片图像数据，就可以输出得到金丝区域的分割结果，即分割出金丝区域。
5.根据权利要求1所述的一种芯片焊接金丝跨距测量方法，其特征在于，步骤5具体为：
对分割结果覆盖Mask图像，提取连通区域的骨架，拟合得到可以正确表示金丝走向的直线。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1945438A (zh) * 2000-08-15 2007-04-11 株式会社日立制作所 半导体集成电路器件的制造方法
CN102393863A (zh) * 2011-06-15 2012-03-28 西安电子科技大学 金丝键合线的阻抗匹配方法
CN104953528A (zh) * 2015-07-16 2015-09-30 国网河北省电力公司衡水供电分公司 节能型导线防震锤防跑位组合金具及其使用方法
CN105458462A (zh) * 2015-12-22 2016-04-06 河北工业大学 一种变间隙梯形焊缝多参数同步视觉检测跟踪方法
CN107657588A (zh) * 2017-09-25 2018-02-02 电子科技大学 用于bga焊点的x射线图像的校正方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040262368A1 (en) * 2003-06-26 2004-12-30 Haw Tan Tzyy Ball grid array solder joint reliability
CN110636715B (zh) * 2019-08-27 2021-07-13 杭州电子科技大学 一种基于自学习的自动焊接及缺陷检测方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1945438A (zh) * 2000-08-15 2007-04-11 株式会社日立制作所 半导体集成电路器件的制造方法
CN102393863A (zh) * 2011-06-15 2012-03-28 西安电子科技大学 金丝键合线的阻抗匹配方法
CN104953528A (zh) * 2015-07-16 2015-09-30 国网河北省电力公司衡水供电分公司 节能型导线防震锤防跑位组合金具及其使用方法
CN105458462A (zh) * 2015-12-22 2016-04-06 河北工业大学 一种变间隙梯形焊缝多参数同步视觉检测跟踪方法
CN107657588A (zh) * 2017-09-25 2018-02-02 电子科技大学 用于bga焊点的x射线图像的校正方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
3D模块金丝键合在线检测技术研究;李孝轩等;《电子工业专业设备》;20101231;第31-34页 *
Effect of multilayer films and current on IMC formation in solder joints;Wei Liu等;《2017 18th International Conference on Electronic Packaging Technology (ICEPT)》;20170921;第1561-1563页 *
电子器件封装中引线键合质量的检测方法;齐翊等;《电子工艺技术》;20160131;第37卷(第1期);第4-10页 *

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