CN114608458A - 装片胶厚度检测装置及方法 - Google Patents

Abstract

本公开涉及半导体技术领域，提供一种装片胶厚度检测装置及方法，装片胶用于将芯片固定到框架上，装片胶厚度检测装置包括激光检测单元、图像识别单元和数据处理单元；图像识别单元分别与激光检测单元和数据处理单元电连接；激光检测单元用于获取芯片和框架的整体轮廓图像；图像识别单元用于从整体轮廓图像中分别识别出芯片表面和框架表面，芯片表面上具有预设的第一待测基准点；数据处理单元用于计算第一待测基准点与框架表面之间的垂直距离，并根据垂直距离和芯片的厚度，计算得到装片胶的测量厚度。本公开可形成完善的测量体系，对装片胶厚度进行自动化检测，可操作性高，还可与芯片封装产品线对接，满足芯片封装产品中装片胶厚度的全检需求。

Description

装片胶厚度检测装置及方法

技术领域

本公开涉及半导体技术领域，特别涉及一种装片胶厚度检测装置及方法。

背景技术

现有技术中，装片胶厚度检测方式多为人工使用光学测量显微镜对产品进行点检，光学测量显微镜通过成像透镜驱动装置驱动共焦圆盘，使其在试样上成像，并通过试样的Z轴方向(即光轴方向)的焦点位置进行移动，根据图像的最大亮度位置来取得试样的高度信息。

然而，上述现有技术中的方法不仅人为误差大，而且测量速度慢，其工作效率不能满足某些车载品器件全检的要求。并且，在高速检查条件下，共焦圆盘的上下移动很难控制，焦点移动的精度不高，同时，移动调整共焦圆盘所需的时间也较长。

发明内容

本公开旨在至少解决现有技术中存在的问题之一，提供一种装片胶厚度检测装置及方法。

本公开的一个方面，提供了一种装片胶厚度检测装置，所述装片胶用于将芯片固定到框架上，所述装置包括激光检测单元、图像识别单元和数据处理单元；所述图像识别单元分别与所述激光检测单元和所述数据处理单元电连接；

所述激光检测单元，用于获取所述芯片和所述框架的整体轮廓图像；

所述图像识别单元，用于从所述整体轮廓图像中分别识别出芯片表面和框架表面，所述芯片表面上具有预设的第一待测基准点；

所述数据处理单元，用于计算所述第一待测基准点与所述框架表面之间的垂直距离，以及，根据所述垂直距离和所述芯片的厚度，计算得到所述装片胶的测量厚度。

可选的，所述激光检测单元包括激光头、接收透镜和感光单元，所述感光单元与所述图像识别单元电连接；

所述激光头，用于向所述芯片和所述框架提供斜射的入射光线；

所述接收透镜，用于接收所述入射光线经由所述芯片和所述框架反射的反射光线，并将所述反射光线汇聚到所述感光单元上；

所述感光单元，用于根据所述反射光线感光形成所述整体轮廓图像。

可选的，所述数据处理单元，用于根据下述关系式(1)计算得到所述垂直距离：

其中，Δh表示所述垂直距离，α表示所述入射角，F表示所述第一待测基准点对应的像元像距，N表示所述第一待测基准点对应的像元数目，K＝D/d，D表示所述第一待测基准点与所述接收透镜之间的光轴距离，d表示所述第一待测基准点对应的接收透镜与感光单元之间的光轴距离。

可选的，所述第一待测基准点的数量为多个；

所述数据处理单元，还用于根据各所述第一待测基准点与所述框架表面之间的垂直距离以及所述芯片的厚度，计算得到所述装片胶的平均测量厚度。

可选的，所述装置还包括不良标识单元，所述不良标识单元与所述数据处理单元电连接，所述不良标识单元，用于：

分别确定各所述垂直距离对应的装片胶的最小测量厚度、最大测量厚度以及两者之间的厚度差；

判断是否同时满足以下条件：所述最小测量厚度大于等于预设的最小标准厚度、所述最大测量厚度小于等于预设的最大标准厚度、所述厚度差小于所述平均测量厚度，若否，则将所述装片胶判定为不良品。

可选的，所述数据处理单元，还用于：

基于预设的厚度测量模型，得到所述装片胶厚度的置信区间；

判断所述装片胶的测量厚度是否落在所述置信区间内，若是则将所述测量厚度作为所述装片胶的实际厚度。

可选的，所述数据处理单元还用于：

将所述垂直距离作为均值，所述装片胶厚度的历史偏差代入所述厚度测量模型，得到所述装片胶厚度的预测均值和预测方差；

根据所述预测均值和所述预测方差，计算得到所述置信区间。

可选的，所述框架表面为非平整表面，所述框架表面具有预设的第二待测基准点，所述第二待测基准点与所述第一待测基准点相对应；所述数据处理单元，还用于：

确定所述框架表面的基准面；

计算所述第一待测基准点与所述基准面之间的第一垂直距离；

计算所述第二待测基准点与所述基准面之间的第二垂直距离；

根据所述第一垂直距离和所述第二垂直距离得到所述垂直距离。

本公开的另一个方面，提供了一种装片胶厚度检测方法，所述装片胶用于将芯片固定到框架上，所述方法包括：

获取所述芯片和所述框架的整体轮廓图像；

从所述整体轮廓图像中分别识别出芯片表面和框架表面，所述芯片表面具有预设的第一待测基准点；

计算所述第一待测基准点与所述框架表面之间的垂直距离；

根据所述垂直距离和所述芯片的厚度，计算得到所述装片胶的测量厚度。

可选的，所述获取所述芯片和所述框架的整体轮廓图像，包括：

向所述芯片和所述框架提供斜射的入射光线；

利用接收透镜接收所述入射光线经由所述芯片和所述框架反射的反射光线，并将所述反射光线汇聚到所述感光单元上；

利用所述感光单元根据所述反射光线感光形成所述整体轮廓图像。

可选的，所述计算所述第一待测基准点与所述框架表面之间的垂直距离，包括：

根据下述关系式(1)计算得到所述垂直距离：

其中，Δh表示所述垂直距离，α表示入射光线的入射角，F表示所述第一待测基准点对应的像元像距，N表示所述第一待测基准点对应的像元数目，K＝D/d，D表示所述第一待测基准点与所述接收透镜之间的光轴距离，d表示所述第一待测基准点对应的接收透镜与感光单元之间的光轴距离。

可选的，所述第一待测基准点的数量为多个，所述根据所述垂直距离和所述芯片的厚度，计算得到所述装片胶的测量厚度，包括：

根据各所述第一待测基准点与所述框架表面之间的垂直距离以及所述芯片的厚度，计算得到所述装片胶的平均测量厚度。

可选的，在根据所述垂直距离和所述芯片的厚度，计算得到所述装片胶的测量厚度之后，所述方法还包括：

分别确定各所述垂直距离对应的装片胶的最小测量厚度、最大测量厚度以及两者之间的厚度差；

判断是否同时满足以下条件：所述最小测量厚度大于等于预设的最小标准厚度、所述最大测量厚度小于等于预设的最大标准厚度、所述厚度差小于所述平均测量厚度，若否，则将所述装片胶判定为不良品。

可选的，在根据所述垂直距离和所述芯片的厚度，计算得到所述装片胶的测量厚度之后，所述方法还包括：

基于预设的厚度测量模型，得到所述装片胶厚度的置信区间；

判断所述装片胶的测量厚度是否落在所述置信区间内，若是则将所述测量厚度作为所述装片胶的实际厚度。

可选的，所述基于预设的厚度测量模型，得到所述装片胶厚度的置信区间，包括：

将所述垂直距离作为均值，所述装片胶厚度的历史偏差代入所述厚度测量模型，得到所述装片胶厚度的预测均值和预测方差；

根据所述预测均值和所述预测方差，计算得到所述置信区间。

可选的，所述框架表面为非平整表面，所述框架表面具有预设的第二待测基准点，所述第二待测基准点与所述第一待测基准点相对应；

所述计算所述第一待测基准点与所述框架表面之间的垂直距离，包括：

确定所述框架表面的基准面；

计算所述第一待测基准点与所述基准面之间的第一垂直距离；

计算所述第二待测基准点与所述基准面之间的第二垂直距离；

根据所述第一垂直距离和所述第二垂直距离得到所述垂直距离。

本公开可以形成完善的装片胶厚度测量体系，对装片胶厚度进行自动化检测，可操作性高，还可以与芯片封装产品线进行对接，满足芯片封装产品中装片胶厚度的全检需求。

附图说明

一个或多个实施方式通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施方式的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。

图1为本公开一实施方式提供的一种装片胶厚度检测装置的结构示意图；

图2为本公开另一实施方式提供的一种装片胶厚度检测装置的结构示意图；

图3为本公开另一实施方式提供的一种斜射式激光三角测量法的原理图。

图4为本公开另一实施方式提供的一种装片胶厚度检测装置的结构示意图；

图5为本公开另一实施方式提供的一种待测样品的俯视图；

图6为本公开另一实施方式提供的一种装片胶厚度检测装置的结构示意图；

图7为本公开另一实施方式提供的一种装片胶厚度检测装置的工作流程图；

图8为本公开另一实施方式提供的图像识别单元的工作流程图；

图9为本公开另一实施方式提供的一种装片胶厚度检测方法的流程图；

图10为本公开另一实施方式提供的一种装片胶厚度检测方法的流程图；

图11为本公开另一实施方式提供的一种装片胶厚度检测方法的流程图；

图12为本公开另一实施方式提供的一种装片胶厚度检测方法的流程图；

图13为本公开另一实施方式提供的一种装片胶厚度检测方法的流程图；

图14为本公开另一实施方式提供的一种装片胶厚度检测方法的流程图。

具体实施方式

为使本公开实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本公开的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本公开各实施方式中，为了使读者更好地理解本公开而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本公开所要求保护的技术方案。以下各个实施方式的划分是为了描述方便，不应对本公开的具体实现方式构成任何限定，各个实施方式在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。

本公开的一个实施方式涉及一种装片胶厚度检测装置100，装片胶用于将芯片固定到框架上，如图1所示，装片胶厚度检测装置100包括激光检测单元110、图像识别单元120和数据处理单元130，图像识别单元120分别与激光检测单元110和数据处理单元130电连接。

激光检测单元110，用于获取芯片和框架的整体轮廓图像。例如，激光检测单元可以利用三维激光轮廓仪，通过逐线扫描方式来获取芯片和框架的整体轮廓图像。

图像识别单元120，用于从整体轮廓图像中分别识别出芯片表面和框架表面，芯片表面上具有预设的第一待测基准点。图像识别单元120可以根据整体轮廓图像中的芯片表面确定出第一待测基准点的具体位置。例如，图像识别单元120可以首先根据整体轮廓图像识别出第一待测基准点，之后再根据整体轮廓图像识别出芯片表面和框架表面。或者，图像识别单元120还可以首先根据整体轮廓图像识别出芯片表面和框架表面，之后再根据整体轮廓图像识别出芯片表面上的第一待测基准点。需要说明的是，本实施方式并不对图像识别单元根据整体轮廓图像中的芯片表面确定出第一待测基准点具体位置的具体方法进行限制，只要图像识别单元能够从整体轮廓图像中确定出第一待测基准点的具体位置即可。

具体的，图像识别单元120可以采用定位识别算法，利用整体轮廓图像的灰度值进行扫描识别，根据整体轮廓图像中含目标的区域和不含目标的区域即整体轮廓区域和背景区域之间在像素的灰度特征上的差异，识别出含有芯片表面和框架表面的整体轮廓，进而确定出该整体轮廓的位置坐标以及位于芯片表面的第一待测基准点的位置坐标。

数据处理单元130，用于计算第一待测基准点与框架表面之间的垂直距离，以及，根据垂直距离和芯片的厚度，计算得到装片胶的测量厚度。由于第一待测基准点位于芯片表面，因此，第一待测基准点与框架表面之间的垂直距离即为该点对应的芯片表面到框架表面的垂直距离，该垂直距离包括芯片的厚度和装片胶的厚度，故而，根据该垂直距离和芯片的厚度，即可得到装片胶的测量厚度。在计算第一待测基准点与框架表面之间的垂直距离时，可以采用三角测量原理。当然，本领域技术人员也可以采用其他方法计算第一待测基准点与框架表面之间的垂直距离，本实施方式对此并不限制，只要得到第一待测基准点与框架表面之间的垂直距离即可。

本实施方式公开的装片胶厚度检测装置，包括激光检测单元、图像识别单元和数据处理单元，图像识别单元分别与激光检测单元和数据处理单元电连接，检测对象为将芯片固定到框架上的装片胶，激光检测单元用于获取芯片和框架的整体轮廓图像，图像识别单元用于从整体轮廓图像中分别识别出芯片表面和框架表面，芯片表面上具有预设的第一待测基准点，数据处理单元用于计算第一待测基准点与框架表面之间的垂直距离，并根据垂直距离和芯片的厚度，计算得到装片胶的测量厚度。本实施方式公开的装片胶厚度检测装置可以形成完善的装片胶厚度测量体系，对装片胶厚度进行自动化检测，可操作性高，还可以与芯片封装产品线进行对接，满足芯片封装产品中装片胶厚度的全检需求。

示例性的，如图2所示，激光检测单元110包括激光头111、接收透镜112和感光单元113。

激光头111，用于向芯片和框架提供斜射的入射光线。激光头111可以是线激光头，从而可以基于线激光头发出的线激光，通过逐线扫描的方式获取芯片和框架的整体轮廓图像。本实施方式的激光头111向芯片和框架提供斜射的入射光线，即激光头111发出的入射光线的入射角在0°和90°之间。实验证明，当入射角的取值范围为15°～20°时，感光单元根据反射光线感光形成的整体轮廓图像最清晰、完整。

接收透镜112，用于接收入射光线经由芯片和框架反射的反射光线，并将反射光线汇聚到感光单元上。本实施方式并不对接收透镜的具体种类进行限制，只要能够接收入射光线经由芯片和框架反射的反射光线，并将反射光线汇聚到感光单元上，以使感光单元能够根据反射光线感光形成芯片和框架的整体轮廓图像即可。

感光单元113，用于根据反射光线感光形成整体轮廓图像。感光单元113与图像识别单元120电连接，使得。感光单元可以采用CCD(Charge-coupled Device，电荷耦合器件)感光元件，CCD感光元件将反射光线的光学信号转化为相应的电信号，根据该电信号形成芯片和框架的整体轮廓图像。需要说明的是，感光单元也可以采用其他感光元件，只要能够根据反射光线形成芯片和框架的整体轮廓图像即可。

通过在激光检测单元设置激光头、接收透镜、感光单元，激光头用于向芯片和框架提供斜射的入射光线，接收透镜用于接收入射光线经由芯片和框架反射的反射光线并将反射光线汇聚到感光单元上，感光单元用于根据反射光线感光形成芯片和框架的整体轮廓图像，且感光单元与图像识别单元电连接，以使图像识别单元能够从整体轮廓图像中分别识别出芯片表面和框架表面以及芯片表面上的第一待测基准点，从而可以利用斜射式激光三角测量法确定芯片表面与框架表面之间的垂直距离，进而可以根据该垂直距离和芯片的厚度确定出装片胶的测量厚度。

示例性的，数据处理单元用于根据下述关系式(1)计算得到垂直距离：

其中，Δh表示垂直距离，α表示入射角，F表示第一待测基准点对应的像元像距，N表示第一待测基准点对应的像元数目，K＝D/d，D表示第一待测基准点与接收透镜之间的光轴距离，d表示第一待测基准点对应的接收透镜与感光单元之间的光轴距离。

上述关系式(1)即为利用斜射式激光三角测量法确定芯片表面与框架表面之间垂直距离的具体关系式。为使本领域技术人员能够更好地理解上述关系式(1)，下面结合图3对本实施方式采用的斜射式激光三角测量法进行具体说明。如图3所示，将第一待测基准点所在的芯片表面作为待测平面，将框架平面作为基准平面，则Δh即为第一待测基准点与框架表面之间的垂直距离，入射光线与法线之间的夹角即为入射角α，将入射光线斜射至待测平面上的入射点即第一待测基准点记为B，入射光线的延长线与基准平面的交点记为A，点A与反射光线的延长线的交点记为C，入射光线经由点B反射的反射光线与接收透镜的交点记为O，则线段BO的长度即为第一待测基准点B与接收透镜之间的光轴距离D，点O与反射光线在感光单元上的入射点之间的距离即为第一待测基准点对应的接收透镜与感光单元之间的光轴距离d。将线段AB的长度记为x，线段AO的长度记为D'，线段AC的长度记为z，线段AC在感光单元上对应的感光距离记为y，线段BO与线段AO的夹角∠BOA记为γ，则：

在△ABO，根据正弦定理和余弦定理可以分别得到下述关系式(1-1)和下述关系式(1-2)：

在△ACO中，根据三角形法则以及上述关系式(1-1)和上述关系式(1-2)，可以得到下述关系式(1-3)：

根据图3和三角形法则，可以得到下述关系式(1-4)：

将上述关系式(1-4)代入上述关系式(1-3)，得到下述关系式(1-5)：

图3中，z与y关系由光轴距离D和光轴距离d决定，z可以表示为下述关系式(1-6)：

图3中，y的值由第一待测基准点在感光单元对应的像元像距F和像元数目N的乘积得到，即y可以表示为下述关系式(1-7)：

y＝F*N(1-7)

将上述关系式(1-6)和上述关系式(1-7)代入上述关系式(1-5)，即可得到上述关系式(1)。

示例性的，第一待测基准点的数量为多个。数据处理单元，还用于根据各第一待测基准点与框架表面之间的垂直距离以及芯片的厚度，计算得到装片胶的平均测量厚度。

具体的，在第一待测基准点的数量为多个时，图像识别单元可以根据整体轮廓图像识别出所有的第一待测基准点。数据处理单元可以首先分别计算出各第一待测基准点与框架表面之间的垂直距离，之后根据各第一待测基准点对应的垂直距离，得到各垂直距离的平均值即平均垂直距离。由于芯片表面可能并不平整，使得各第一待测基准点对应的垂直距离即各第一待测基准点对应的芯片表面到框架表面的垂直距离可能并不相同，因此，可以将各垂直距离的平均值作为芯片表面与框架表面的平均垂直距离，该平均垂直距离包括了芯片的厚度和装片胶的厚度，故而，将平均垂直距离减去芯片的厚度，即可得到装片胶的测量厚度。或者，还可以首先将各第一待测基准点对应的垂直距离减去芯片的厚度，分别得到各第一待测基准点对应的装片胶的测量厚度，再对各装片胶的测量厚度求平均值，得到装片胶的平均测量厚度。本实施方式对数据处理单元得到装片胶的平均测量厚度的具体方式并不限制，只要数据处理单元能够根据各第一待测基准点与框架表面之间的垂直距离以及芯片的厚度，计算得到装片胶的平均测量厚度即可。

通过将第一待测基准点的数量设置为多个，将数据处理单元用于根据各第一待测基准点与框架表面之间的垂直距离以及芯片的厚度计算得到装片胶的平均测量厚度，提高了装片胶厚度检测的准确性和可靠性。

示例性的，如图4所示，装片胶厚度检测装置100还包括不良标识单元140，不良标识单元140与数据处理单元130电连接。不良标识单元140用于分别确定各垂直距离对应的装片胶的最小测量厚度、最大测量厚度以及两者之间的厚度差；判断是否同时满足以下条件：最小测量厚度大于等于预设的最小标准厚度、最大测量厚度小于等于预设的最大标准厚度、最大测量厚度与最小测量厚度之间的厚度差小于平均测量厚度，若否，则将装片胶判定为不良品。

具体的，在第一待测基准点的数量为多个时，由于芯片表面可能并不平整，各第一待测基准点对应的垂直距离即各第一待测基准点对应的芯片表面到框架表面的垂直距离可能并不相同，因此，不良标识单元140可以从各第一待测基准点对应的测量厚度中确定出最小测量厚度、最大测量厚度，以及最大测量厚度与最小测量厚度之间的厚度差，通过将最小测量厚度、最大测量厚度、厚度差与对应的值进行比较，确定装片胶不同位置的厚度是否符合预设要求，若否，则将该装片胶判定为不良品。

不良标识单元还可以对作为不良品的装片胶进行标记，以将不良品与非不良品进行区分。

本实施方式能够形成完善的不良品识别标记体系，可以在装片胶厚度检测过程中及时发现装片胶中的不良品，从而将不良品与非不良品进行区分，避免不良品流入后续产品线。

示例性的，数据处理单元，还用于基于预设的厚度测量模型，得到装片胶厚度的置信区间；判断装片胶的测量厚度是否落在置信区间内，若是则将测量厚度作为装片胶的实际厚度。

具体的，预设的厚度测量模型可以是基于装片胶厚度检测的历史数据建立的装片胶厚度预测模型。装片胶厚度检测的历史数据包括第一待测基准点与框架表面的垂直距离、芯片的厚度、装片胶的测量厚度等。根据厚度测量模型，可以得到装片胶厚度的预测参数如装片胶厚度的预测均值、预测方差等，根据该预测参数，即可得到装片胶厚度的置信区间。

厚度测量模型可以基于水晶球Crystal ball软件建立，当然，厚度测量模型也可以采用其他方法建立，本实施方式对比并不限制，只要能够基于建立的厚度测量模型得到装片胶厚度的置信区间即可。

本实施方式利用数据处理单元在装片胶的测量厚度落在基于预设的厚度测量模型得到的置信区间内时，将测量厚度作为装片胶的实际厚度，能够减少测量误差，进一步提高装片胶厚度检测的准确性和可靠性。

示例性的，数据处理单元还用于：将垂直距离作为均值，装片胶厚度的历史偏差代入厚度测量模型，得到装片胶厚度的预测均值和预测方差；根据预测均值和预测方差，计算得到置信区间。

具体的，数据处理单元可以采用蒙特·卡罗方法(Monte Carlo method)基于装片胶厚度检测的历史数据获得装片胶厚度的历史偏差。例如，数据处理单元可以采用蒙特·卡罗方法利用下述关系式(2)，分别获得每组装片胶厚度检测数据对应的系统偏差，各系统偏差即组成装片胶厚度的历史偏差：

其中，T_asm为系统误差，GAP为系统整体偏差，X_i表示第一测量基准点，T_i表示第一测量基准点X_i对应的芯片的厚度，i为第一测量基准点的编号，σ为系统方差，ΔH为第一测量基准点X_i到框架表面的垂直距离，T为芯片的厚度。

将垂直距离作为均值，装片胶厚度的历史偏差代入厚度测量模型，可以得到装片胶厚度的预测均值和预测方差。将预测均值记为μ₁，预测方差记为σ₁，样本容量即装片胶厚度的检测数量记为n，则可以将置信区间设置为

若装片胶的测量厚度在该置信区间内，说明装片胶厚度检测装置检测出的装片胶厚度误差较小，可以将该测量厚度作为装片胶的实际厚度，从而进一步提高了装片胶厚度检测的准确性和可靠性。

示例性的，框架表面为非平整表面，框架表面具有预设的第二待测基准点，第二待测基准点与第一待测基准点相对应。例如，在待测样品中的芯片通过装片胶固定在框架上时，其俯视图如图5所示，点A、点B、点C、点D分别表示芯片表面上的第一待测基准点，点a、点b、点c、点d分别表示框架表面的第二待测基准点，点a与点A相对应，点b与点B相对应，点c与点C相对应，点d与点D相对应。

数据处理单元还用于：确定框架表面的基准面；计算第一待测基准点与基准面之间的第一垂直距离；计算第二待测基准点与基准面之间的第二垂直距离；根据第一垂直距离和第二垂直距离得到垂直距离。

具体的，数据处理单元可以基于第二待测基准点的具体位置如位置坐标确定框架表面的基准面。或者，本领域技术人员也可以采用其他方法确定框架表面的基准面，本实施方式对此并不限制，只要能够确定出框架表面的基准面即可。在确定出框架表面的基准面之后，数据处理单元可以将第一待测基准点所在的芯片表面作为图3中的待测平面，将框架表面的基准面作为图3中的基准平面，从而根据上述关系式(1)计算得到第一垂直距离。在计算第二待测基准点与基准面之间的第二垂直距离时，数据处理单元可以将第二待测基准点所在的框架表面作为图3中的待测平面，将框架表面的基准面作为图3中的基准平面，将上述关系式(1)中的第一待测基准点替换为第二待测基准点，从而根据上述关系式(1)计算得到第二垂直距离。由于第一垂直距离表示芯片表面上的第一待测基准点与框架表面的基准面之间的垂直距离，第二垂直距离表示框架表面上的第二待测基准点与框架表面的基准面之间的垂直距离，因此，第一垂直距离与第二垂直距离之间的差值即可表示芯片表面上的第一待测基准点与框架表面之间的垂直距离。

本实施方式利用数据处理单元确定框架表面的基准面，并基于该基准面计算得到第一待测基准点与框架表面之间的垂直距离，进一步提高了装片胶厚度检测的准确性和可靠性。

为使本领域技术人员能够更好地理解上述实施方式，下面以一具体示例进行说明。

本实施方式涉及的装片胶厚度检测装置如图6所示，包括物料传输单元、激光检测单元、图像识别单元、数据处理单元、不良标识单元。其中，物料传输单元包括上料平台、下料平台、可移动式测量平台、载具、料盒。数据处理单元包括数据库和人工智能单元。其中，数据库可以存储装片胶厚度检测装置在装片胶厚度检测过程中涉及的所有数据，包括但不限于整体轮廓图像、芯片表面和框架表面的具体位置、第一待测基准点的具体位置、第一待测基准点与框架表面之间的垂直距离、芯片的厚度、装片胶的测量厚度、装片胶的历史偏差、框架表面的基准面的具体位置、第一待测基准点与基准面之间的第一垂直距离、第二待测基准点与基准面之间的第二垂直距离等。人工智能单元包括装片胶厚度检测过程中涉及的实时优化算法模型，如厚度测量模型，数据处理单元可以基于厚度测量模型获取装片胶的测量厚度。

图6涉及的装片胶厚度检测装置的工作流程如图7所示。装片胶厚度检测装置首先扫描待测样品的随跟单二维码，加载菜单即Load Recipe。之后根据菜单参数即Recipe参数自动调整工作台位置至合适位置处，其中，工作台包括上料平台、下料平台、测量平台等。放置料盒到上、下料平台上之后，启动运行工作台。上料平台夹取物料料盒，下料平台夹取空料盒。之后推杆推待测样品即通过装片胶固定有芯片的框架进料，轨道结合气缸定位传送该框架至检查位置。接着，载具中的压板压紧框架，以防止框架在装片胶检测过程中发生位移。压紧框架之后，测量平台即XY平台移动，激光检测单元扫描待测样品，通过CCD摄像头进行视觉2点定位以获取待测样品的整体轮廓图像，图像识别单元计算整条框架测量位置，判断待测样品是否完全处于激光检测单元测量头即激光头的测量范围内，根据该判断结果，XY平台再次移动，将待测样品完全置于测量头的测量范围内，测量头开始测量，获取待测样品芯片和框架的整体轮廓图像，图像识别单元从整体轮廓图像中分别识别出芯片表面和框架表面，以及芯片表面上的第一待测基准点，数据处理单元计算出第一待测基准点与框架表面之间的垂直距离，并根据该垂直距离和芯片的厚度，计算得到装片胶的测量厚度，并显示测量结果，不良标识单元判断待测样品是否为不良品，并标记不良品的不良位置。在检测完成后，压板打开，轨道钩针推出框架，同步进下一条框架，并将检测完成的框架推出进入下料料盒中，以对下一条框架进行装片胶厚度检测。在轨道传送框架至检查位置之后，还可以直接将压板打开，轨道钩针推出框架，同步进下一条框架，以对下一条框架进行装片胶厚度检测。

图像识别单元在从整体轮廓图像中分别识别出芯片表面和框架表面，以及芯片表面上的第一待测基准点时，采用如图8所示的工作流程。首先接收激光检测单元输入的整体轮廓图像，对该整体轮廓图像进行预处理，预处理包括对整体轮廓图像进行离线灰度分析和对比，得到整体轮廓图像的灰度阈值V₁，以及，根据先验知识，去除整体轮廓图像中与整体轮廓区域无关的背景区域，得到样本图像。之后利用样本图像的灰度阈值v₁对样本图像进行特征提取与选择，根据预设的特征值阈值t₁进行识别定位，确定出样本图像中芯片表面和框架表面的具体位置和尺寸，以及第一待测基准点的位置信息如三维坐标信息。在根据预设的特征值阈值t₁进行识别定位，图像识别单元还可以将特征值小于特征值阈值t₁的图像区域作为芯片表面和框架表面之外的非目标区域，将特征值大于等于特征值阈值t₁的图像区域作为芯片表面和框架表面的所在目标区域，同时，还可以将识别定位得到的芯片表面和框架表面所在目标区域与样本图像中芯片表面和框架表面所在的实际区域进行比较，根据误差大小对特征值阈值t₁进行修正，以减小识别定位的误差。若对特征值阈值t₁进行修正后仍不能正确识别出芯片表面和框架表面所在位置，则重新对输入的整体轮廓图像进行离线灰度分析和对比等预处理，并修改预设的特征值阈值t₁，以使图像识别单元能够正确识别出整体轮廓图像中的芯片表面和框架表面以及第一待测基准点。

不良标识单元在判断待测样品是否为不良品时，可以在Excel软件基础上编写VBA宏。例如，不良标识单元可以将记载有历次装片胶厚度检测获得的测量数据的表格另存为带宏的表格格式，通过宏计算对历次测量数据进行分析。具体的，不良标识单元可以新建一个表格，对历次测量数据进行数据计数，计算出测量数据对应的检测次数，每次检测对应一组测量数据。在历次测量数据以mm为单位时，可以将各个测量数据分别与1000相乘，并将相乘结果存放在新建的表格中，以使新建的表格中的测量数据均以μm为单位。分别确定出每组测量数据对应的各第一待测基准点到框架表面的垂直距离中的最小垂直距离、最大垂直距离，以及最大垂直距离与最小垂直距离之间的差值，并将该差值存入新建表格中的对应位置。之后，对每组测量数据，分别用包括最小垂直距离和最大垂直距离的各垂直距离、以及最大垂直距离与最小垂直距离之间的差值减去芯片的厚度，得到包括最小测量厚度和最大测量厚度的各测量厚度、以及最大测量厚度与最小测量厚度之间的厚度差。计算各测量厚度的平均值，将该平均值作为平均测量厚度。分别判断最小测量厚度是否大于等于预设的最小标准厚度、最大测量厚度是否小于等于预设的最大标准厚度、最大测量厚度与最小测量厚度之间的厚度差是否小于平均测量厚度，若同时为是，则说明装片胶的厚度比较均匀，该装片胶为非不良品；若不同时为是，则说明装片胶的厚度并不均匀，该装片胶为不良品。

本公开的另一个实施方式涉及一种装片胶厚度检测方法S100，装片胶用于将芯片固定到框架上，如图9所示，装片胶厚度检测方法S100包括：

步骤S110，获取所述芯片和所述框架的整体轮廓图像。

步骤S120，从所述整体轮廓图像中分别识别出芯片表面和框架表面，所述芯片表面具有预设的第一待测基准点。

步骤S130，计算所述第一待测基准点与所述框架表面之间的垂直距离。

步骤S140，根据所述垂直距离和所述芯片的厚度，计算得到所述装片胶的测量厚度。

本公开实施方式可以形成完善的装片胶厚度测量体系，对装片胶厚度进行自动化检测，可操作性高，还可以与芯片封装产品线进行对接，满足芯片封装产品中装片胶厚度的全检需求。

示例性的，步骤S110包括以下步骤，如图10所示：

步骤S111，向所述芯片和所述框架提供斜射的入射光线。

步骤S112，利用接收透镜接收所述入射光线经由所述芯片和所述框架反射的反射光线，并将所述反射光线汇聚到所述感光单元上。

步骤S113，利用所述感光单元根据所述反射光线感光形成所述整体轮廓图像。

本实施方式可以利用斜射式激光三角测量法确定芯片表面与框架表面之间的垂直距离，进而可以根据该垂直距离和芯片的厚度确定出装片胶的测量厚度。

示例性的，步骤S130包括：

根据下述关系式(1)计算得到所述垂直距离：

其中，Δh表示所述垂直距离，α表示入射光线的入射角，F表示所述第一待测基准点对应的像元像距，N表示所述第一待测基准点对应的像元数目，K＝D/d，D表示所述第一待测基准点与所述接收透镜之间的光轴距离，d表示所述第一待测基准点对应的接收透镜与感光单元之间的光轴距离。

示例性的，第一待测基准点的数量为多个，步骤S140包括以下步骤：

根据各所述第一待测基准点与所述框架表面之间的垂直距离以及所述芯片的厚度，计算得到所述装片胶的平均测量厚度。

通过将第一待测基准点的数量设置为多个，根据各第一待测基准点与框架表面之间的垂直距离以及芯片的厚度计算得到装片胶的平均测量厚度，提高了装片胶厚度检测的准确性和可靠性。

示例性的，如图11所示，在步骤S140之后，装片胶厚度检测方法S100还包括：

步骤S150，分别确定各所述垂直距离对应的装片胶的最小测量厚度、最大测量厚度以及两者之间的厚度差。

步骤S160，判断是否同时满足以下条件：所述最小测量厚度大于等于预设的最小标准厚度、所述最大测量厚度小于等于预设的最大标准厚度、所述厚度差小于所述平均测量厚度，若否，则将所述装片胶判定为不良品。

本实施方式可以在装片胶厚度检测过程中及时发现装片胶中的不良品，从而将不良品与非不良品进行区分，避免不良品流入后续产品线。

示例性的，如图12所示，在步骤S140之后，装片胶厚度检测方法S100还包括：

步骤S170，基于预设的厚度测量模型，得到所述装片胶厚度的置信区间。

步骤S180，判断所述装片胶的测量厚度是否落在所述置信区间内，若是则将所述测量厚度作为所述装片胶的实际厚度。

本实施方式在装片胶的测量厚度落在基于预设的厚度测量模型得到的置信区间内时，将测量厚度作为装片胶的实际厚度，能够进一步提高装片胶厚度检测的准确性和可靠性。

示例性的，步骤S170包括以下步骤，如图13所示：

步骤S171，将所述垂直距离作为均值，所述装片胶厚度的历史偏差代入所述厚度测量模型，得到所述装片胶厚度的预测均值和预测方差。

步骤S172，根据所述预测均值和所述预测方差，计算得到所述置信区间。

本实施方式进一步提高了装片胶厚度检测的准确性和可靠性。

示例性的，所述框架表面为非平整表面，所述框架表面具有预设的第二待测基准点，所述第二待测基准点与所述第一待测基准点相对应，步骤S130包括以下步骤，如图14所示：

步骤S131，确定所述框架表面的基准面。

步骤S132，计算所述第一待测基准点与所述基准面之间的第一垂直距离。

步骤S133，计算所述第二待测基准点与所述基准面之间的第二垂直距离。

步骤S134，根据所述第一垂直距离和所述第二垂直距离得到所述垂直距离。

本实施方式首先确定框架表面的基准面，并基于该基准面计算得到第一待测基准点与框架表面之间的垂直距离，进一步提高了装片胶厚度检测的准确性和可靠性。

本公开实施方式提供的装片胶厚度检测方法的具体内容可以参见本公开实施方式提供的装片胶厚度检测装置的具体实现方法，此处不再赘述。

本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本公开的具体实施方式，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本公开的精神和范围。

Claims (16)

1.一种装片胶厚度检测装置，所述装片胶用于将芯片固定到框架上，其特征在于，所述装置包括激光检测单元、图像识别单元和数据处理单元；所述图像识别单元分别与所述激光检测单元和所述数据处理单元电连接；

所述激光检测单元，用于获取所述芯片和所述框架的整体轮廓图像；

所述图像识别单元，用于从所述整体轮廓图像中分别识别出芯片表面和框架表面，所述芯片表面上具有预设的第一待测基准点；

所述数据处理单元，用于计算所述第一待测基准点与所述框架表面之间的垂直距离，以及，根据所述垂直距离和所述芯片的厚度，计算得到所述装片胶的测量厚度。

2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述激光检测单元包括激光头、接收透镜和感光单元，所述感光单元与所述图像识别单元电连接；

所述激光头，用于向所述芯片和所述框架提供斜射的入射光线；

所述接收透镜，用于接收所述入射光线经由所述芯片和所述框架反射的反射光线，并将所述反射光线汇聚到所述感光单元上；

所述感光单元，用于根据所述反射光线感光形成所述整体轮廓图像。

3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述数据处理单元，用于根据下述关系式(1)计算得到所述垂直距离：

其中，Δh表示所述垂直距离，α表示所述入射角，F表示所述第一待测基准点对应的像元像距，N表示所述第一待测基准点对应的像元数目，K＝D/d，D表示所述第一待测基准点与所述接收透镜之间的光轴距离，d表示所述第一待测基准点对应的接收透镜与感光单元之间的光轴距离。

4.根据权利要求1至3任一项所述的装置，其特征在于，

所述第一待测基准点的数量为多个；

所述数据处理单元，还用于根据各所述第一待测基准点与所述框架表面之间的垂直距离以及所述芯片的厚度，计算得到所述装片胶的平均测量厚度。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述装置还包括不良标识单元，所述不良标识单元与所述数据处理单元电连接，所述不良标识单元，用于：

分别确定各所述垂直距离对应的装片胶的最小测量厚度、最大测量厚度以及两者之间的厚度差；

判断是否同时满足以下条件：所述最小测量厚度大于等于预设的最小标准厚度、所述最大测量厚度小于等于预设的最大标准厚度、所述厚度差小于所述平均测量厚度，若否，则将所述装片胶判定为不良品。

6.根据权利要求1至3任一项所述的装置，其特征在于，所述数据处理单元，还用于：

基于预设的厚度测量模型，得到所述装片胶厚度的置信区间；

判断所述装片胶的测量厚度是否落在所述置信区间内，若是则将所述测量厚度作为所述装片胶的实际厚度。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述数据处理单元还用于：

将所述垂直距离作为均值，所述装片胶厚度的历史偏差代入所述厚度测量模型，得到所述装片胶厚度的预测均值和预测方差；

根据所述预测均值和所述预测方差，计算得到所述置信区间。

8.根据权利要求1至3任一项所述的装置，其特征在于，所述框架表面为非平整表面，所述框架表面具有预设的第二待测基准点，所述第二待测基准点与所述第一待测基准点相对应；所述数据处理单元，还用于：

确定所述框架表面的基准面；

计算所述第一待测基准点与所述基准面之间的第一垂直距离；

计算所述第二待测基准点与所述基准面之间的第二垂直距离；

根据所述第一垂直距离和所述第二垂直距离得到所述垂直距离。

9.一种装片胶厚度检测方法，所述装片胶用于将芯片固定到框架上，其特征在于，所述方法包括：

获取所述芯片和所述框架的整体轮廓图像；

从所述整体轮廓图像中分别识别出芯片表面和框架表面，所述芯片表面具有预设的第一待测基准点；

计算所述第一待测基准点与所述框架表面之间的垂直距离；

根据所述垂直距离和所述芯片的厚度，计算得到所述装片胶的测量厚度。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述获取所述芯片和所述框架的整体轮廓图像，包括：

向所述芯片和所述框架提供斜射的入射光线；

利用接收透镜接收所述入射光线经由所述芯片和所述框架反射的反射光线，并将所述反射光线汇聚到所述感光单元上；

利用所述感光单元根据所述反射光线感光形成所述整体轮廓图像。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述计算所述第一待测基准点与所述框架表面之间的垂直距离，包括：

根据下述关系式(1)计算得到所述垂直距离：

其中，Δh表示所述垂直距离，α表示入射光线的入射角，F表示所述第一待测基准点对应的像元像距，N表示所述第一待测基准点对应的像元数目，K＝D/d，D表示所述第一待测基准点与所述接收透镜之间的光轴距离，d表示所述第一待测基准点对应的接收透镜与感光单元之间的光轴距离。

12.根据权利要求9至11任一项所述的方法，其特征在于，所述第一待测基准点的数量为多个，所述根据所述垂直距离和所述芯片的厚度，计算得到所述装片胶的测量厚度，包括：

根据各所述第一待测基准点与所述框架表面之间的垂直距离以及所述芯片的厚度，计算得到所述装片胶的平均测量厚度。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，在根据所述垂直距离和所述芯片的厚度，计算得到所述装片胶的测量厚度之后，所述方法还包括：

分别确定各所述垂直距离对应的装片胶的最小测量厚度、最大测量厚度以及两者之间的厚度差；

判断是否同时满足以下条件：所述最小测量厚度大于等于预设的最小标准厚度、所述最大测量厚度小于等于预设的最大标准厚度、所述厚度差小于所述平均测量厚度，若否，则将所述装片胶判定为不良品。

14.根据权利要求9至11任一项所述的方法，其特征在于，在根据所述垂直距离和所述芯片的厚度，计算得到所述装片胶的测量厚度之后，所述方法还包括：

基于预设的厚度测量模型，得到所述装片胶厚度的置信区间；

判断所述装片胶的测量厚度是否落在所述置信区间内，若是则将所述测量厚度作为所述装片胶的实际厚度。

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述基于预设的厚度测量模型，得到所述装片胶厚度的置信区间，包括：

将所述垂直距离作为均值，所述装片胶厚度的历史偏差代入所述厚度测量模型，得到所述装片胶厚度的预测均值和预测方差；

根据所述预测均值和所述预测方差，计算得到所述置信区间。

16.根据权利要求9至11任一项所述的方法，其特征在于，所述框架表面为非平整表面，所述框架表面具有预设的第二待测基准点，所述第二待测基准点与所述第一待测基准点相对应；

所述计算所述第一待测基准点与所述框架表面之间的垂直距离，包括：

确定所述框架表面的基准面；

计算所述第一待测基准点与所述基准面之间的第一垂直距离；

计算所述第二待测基准点与所述基准面之间的第二垂直距离；

根据所述第一垂直距离和所述第二垂直距离得到所述垂直距离。

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