CN116438462A - 用于对部件承载件结构的质量进行评价的测试目标缺陷识别和评估 - Google Patents

Abstract

一种用于对部件承载件结构(102)的质量进行测试的设备(100)，其中，所述设备(100)包括：材料移除单元(112)，所述材料移除单元(112)被配置成用于对所述部件承载件结构(102)的材料进行移除，以使所述部件承载件结构(102)的内部中的平面暴露；检测单元(162)，所述检测单元(162)被配置成用于对所述部件承载件结构(102)的所暴露出的平面的部件承载件结构特定数据(特别是图像数据)进行检测；确定单元(114)，所述确定单元(114)被配置成用于：基于所述部件承载件结构特定数据，来对所述部件承载件结构(102)在所述暴露出的平面处的至少一个预定义的测试目标(116)进行确定；以及评估单元(118)，所述评估单元(118)被配置成用于对至少一个所确定的测试目标(116)的至少一个缺陷进行识别和评估，以对所述部件承载件结构(102)的质量进行评价。

Description

用于对部件承载件结构的质量进行评价的测试目标缺陷识别 和评估

本发明涉及一种用于对部件承载件结构的质量进行测试的设备和对部件承载件结构的质量进行测试的方法、计算机可读介质和程序元件。

在配备有一个或更多个电子部件的部件承载件的产品功能不断增长及此类电子部件的渐增的小型化以及将被安装在诸如印刷电路板的部件承载件上的电子部件数目不断增加的情况中，正在使用具有若干个电子部件的越来越强大的类似数组的部件或封装，它们具有多个接点或连接，在此类接点之间的间隔越来越小。同时，部件承载件应为机械稳健的和电气可靠的，以便即使在严峻的条件下也能操作。

横截面是一种用于表征材料、执行故障分析及暴露诸如印刷电路板(PCB)的部件承载件的内部结构的技术。横截面可以涉及将PCB的目标部分安装在灌封材料中，以便在随后的研磨和抛光处理中获得支撑并保护PCB。所安装的PCB是使用逐渐精细的介质来仔细地研磨和抛光，用以达到感兴趣的目标检查平面。然后，以此方式制备的PCB可以由使用者检查，例如在光学显微镜或扫描电子显微镜(SEM)下进行检查。平面研磨是另一种用于使部件承载件的内部暴露以供使用者检查的技术。

制备和测试部件承载件的横截面、经平面研磨的部件承载件的横截面、和相关物理体的横截面在传统上是由工程师以手动方式执行。此适用于不同类型的微截面，诸如横截面和平面截面。然而，就质量测试而言，这涉及到大量的工作量和受限的精确度，并且就有关产业规模上的吞吐量的严格要求而言可能是至关重要的。

本发明的目的是以高可靠性、高吞吐量和合理工作量来对部件承载件结构的质量进行评价。

为了实现上述目的，提供了一种根据独立权利要求所述的用于对部件承载件结构的质量进行测试的设备和对部件承载件结构的质量进行测试的方法、计算机可读介质和程序元件。

根据本发明的示例性实施方式，提供了一种用于对部件承载件结构的质量进行测试的设备，其中，所述设备包括：材料移除单元，该材料移除单元被配置成用于对部件承载件结构的材料进行移除，以使该部件承载件结构的内部中的平面暴露，检测单元，该检测单元被配置成用于对部件承载件结构的所暴露出的平面的部件承载件结构特定数据(特别是图像数据)进行检测；确定单元，该确定单元被配置成用于：基于所述部件承载件结构特定数据，来对部件承载件结构的在所述暴露出的平面处的至少一个预定义的测试目标进行确定；以及评估单元，该评估单元被配置成：用于对至少一个所确定的测试目标的至少一个缺陷进行识别和评估，从而对部件承载件结构的质量进行评价(特别地，可以根据预定义的规范来对一个或更多个几何特征进行测量和评估)。

根据本发明的另一示例性实施方式，提供了一种对部件承载件结构的质量进行测试的方法，其中，该方法包括：对部件承载件结构的材料进行移除，以使该部件承载件结构的内部中的平面暴露；对部件承载件结构的所暴露出的平面的部件承载件结构特定数据(特别是图像数据)进行检测；基于部件承载件结构特定数据，来对部件承载件结构在所述暴露出的平面处的至少一个预定义的测试目标进行确定；以及对至少一个所确定的测试目标的至少一个缺陷进行识别和评估，以对部件承载件结构的质量进行评价。

根据本发明的又一示例性实施方式，提供了一种程序元件(例如，以源码或可执行码的软件例程)，该程序元件在由处理器(诸如微处理器或CPU)执行时，适于控制和/或执行具有以上提及的特征的方法。

根据本发明的再一示例性实施方式，提供了一种计算机可读介质(例如CD、DVD、USB盘、SD卡、软盘或硬盘、或任何其他(特别是较小的)存储介质)，在计算机可读介质中存储有计算机程序，该计算机程序在由处理器(诸如微处理器或CPU)执行时，适于控制和/或执行具有以上提及的特征的方法。

可以根据本发明的实施方式执行的数据处理可以通过计算机程序(即通过软件)或者通过使用一个或更多个特殊的电子优化电路(即硬件)、或者以混合形式(即借助于软件组件和硬件组件)来实现。

在本申请的上下文中，术语“部件承载件”可以特别地表示能够在该部件承载件上和/或部件承载件中容纳一个或更多个部件以提供机械支撑和/或电连接和/或光学连接和/或热连接的任何支撑结构。换言之，部件承载件可以构造成用于部件的机械承载件和/或电子承载件。特别地，部件承载件可以是印刷电路板、有机中介层和IC(集成电路)基板中的一者。部件承载件还可以是结合有以上提及的类型的部件承载件中的不同类型的部件承载件的混合板。

在本申请的上下文中，术语“部件承载件结构”可以特别地表示在制造部件承载件期间和/或在制造部件承载件之后操纵的和处理的薄板，例如面板、阵列或部件承载件本身。因此，部件承载件结构可以特别地表示包括多个连接的部件承载件的预制件的面板、包括多个连接的部件承载件的预制件的阵列(例如四分之一板)、部件承载件的预制件(即，尚未制造完成的部件承载件)、或者制造完成的部件承载件(例如印刷电路板(PCB)或集成电路(IC)基板)。然而，部件承载件结构也可能是试样。

在本申请的上下文中，术语“质量测试”可以特别表示通过对部件承载件结构的一个或更多个预定义测试目标的特征进行分析，来对部件承载件结构的质量进行评价。在这样的质量测试中，可以对部件承载件结构的一个或更多个这样的特性特征是否满足一个或更多个质量标准进行测试。这样的质量标准可以包括一个或更多个定性质量标准(例如作为定性错误图案或故障场景的层结构的分层的存在或不存在)和/或一个或更多个定量质量标准(诸如相对于可接受厚度的预定义范围的图案化铜层的厚度)。部件承载件结构的可确定质量缺陷的示例是在钻孔、毛发内含物、阻焊效果、待分离的电传导迹线之间的短路等方面的人工制品。例如，可以进行部件承载件结构的质量测试，以检查部件承载件结构是否符合工业标准(例如IPC 6012、IPC-A-600、IPC-2221等)。

在本申请的上下文中，术语“预定义测试目标”可以特别地表示由于材料移除而暴露出的部件承载件结构内部中的结构特征，该结构特征已经被预定义为用于对部件承载件结构的质量进行评价的特征项。例如测试目标可以是包括至少一个电传导层结构(例如图案化铜箔和/或铜填充激光过孔)和/或至少一个电绝缘层结构(例如，包括诸如环氧树脂的树脂和可选的诸如玻璃纤维的增强颗粒的片材)的部件承载件结构的(特别是层压的)层叠置件中的钻孔或层结构。特别地，部件承载件结构的至少一个测试目标的特性或属性可以包括下述各者中的一者或更多者：钻孔(例如激光钻孔或机械钻孔，其可以填充或可以不填充诸如铜的电传导材料)的直径、相邻钻孔之间的距离、层结构的厚度(特别是图案化铜箔或层的厚度)、层结构的平面性(例如，通过层结构与纯平面配置的偏差来测量)、层结构的分层(即，已经至少部分地从一组完整的例如层压式层结构分离的层结构)，等等。

在本申请的上下文中，术语“移除材料以暴露平面”可以特别地表示在部件承载件结构的水平方向、垂直方向或对角方向上的材料移除。因此，所暴露出的平面可以具有任何取向(特别是水平方向、垂直方向或对角线方向)。

在本申请的上下文中，术语“部件承载件结构特定数据”可以特别地表示任何种类的在实验上捕获的数据，所述数据适合于导出与部件承载件结构的一个或更多个特性有关的信息，特别是与其暴露出的表面的一个或更多个特性有关的信息。这样的检测数据可以允许基于对部件承载件结构的所暴露出的表面的分析来表征部件承载件结构。特别地，部件承载件结构特定数据可以是指示部件承载件结构或其一部分的暴露出的表面的图像的图像数据。附加地或替代地，部件承载件结构特定数据可以是或可以包括在部件承载件结构的所暴露出的表面处捕获的电性检测数据，例如通过用探针检测电信号来扫描暴露出的表面而获得的电性检测数据。例如，还可以通过检测指示例如介电层结构的厚度、指示分层等的电性信号来对部件承载件结构的某些特性进行确定。

在本申请的上下文中，术语“测试目标的缺陷”可以特别地表示测试目标的预期属性与实际属性之间的差异(特别是定量或定性差异)。例如，如果钻孔的直径与目标直径值不同，特别是超过预定义的阈值，则可能存在钻孔的缺陷。在另一示例中，如果铜层从层压式层叠置件中分层而不是与叠置件适当地连接，则可能存在铜层的缺陷。

在本申请的上下文中，术语“对缺陷进行识别”可以特别地表示发现、找出或计算出存在至少一个测试目标的缺陷的处理。

在本申请的上下文中，术语“对缺陷进行评估”可以特别地表示相对于至少一个标准来对至少一个测试目标的先前所识别的缺陷进行定性和/或定量分析的处理。例如，这样的标准可能与缺陷的来源或者与缺陷是否以不可接受的方式来损害部件承载件结构的质量或者是否可接受的问题有关。因此，仅仅只识别测试目标的缺陷可能还不足以将整个部件承载件结构分类为废弃物，与此相反，缺陷评估可以判断缺陷在质量方面的相关性。例如，可以考虑IPC-6012D(版本：2015年9月)的“3.6结构完整性”一章中提及的一个或更多个标准。

根据本发明的示例性实施方式，提供了一种对部件承载件结构(诸如印刷电路板或试样)的质量进行测试的全自动化系统，该全自动化系统可以对部件承载件结构的质量进行确定而基本上无需使用者干预。特别地，可以以自动化的方式来执行创建、测量和分析例如经研磨和抛光的部件承载件结构的整个处理。这可以允许确保足够精确地执行质量测试，同时在制造过程期间的任何阶段在部件承载件结构的质量测试方面实现在工业规模上的高吞吐量。为此目的，部件承载件结构可以经受机器控制的材料移除(例如，但不限于，磨料移除)处理，以到达感兴趣的目标检查平面。因此，可以完成材料移除以使部件承载件结构的内部暴露，从而获得对被检查的至少一个测试目标(特别是孔，例如可以通过激光钻孔或机械钻孔来形成的钻孔，或者可以通过(特别是等离子体)蚀刻来形成的蚀刻孔)的访问。同样地，以完全自动化的方式，在暴露出所述感兴趣的平面之后，可以从部件承载件结构确定一个或更多个测试目标。评估单元然后可以对该确定的结果进行评估，以得出质量测试的结果。在这种情况下，可以由基于处理器的评估单元来(i)对缺陷进行识别以及(ii)对缺陷进行评估。因此，评估单元执行至少两个任务。第一个任务(i)是对测试目标的缺陷进行识别，即对缺陷的存在进行识别。附加的第二个任务(ii)是通过对所述缺陷的一个或更多个属性进行分析来表征先前所识别的缺陷，用于在关于部件承载件结构整体的质量判断方面评价缺陷的重要性。非常有利地，在部件承载件结构的有效性评价方面，所提及的处理都不需要任何使用者干预。这不仅减少了在部件承载件结构的质量测试方面的人力资源工作量，而且使质量测试更加客观，从而更有意义且更快。

在下文中，将对该方法、设备、计算机可读介质和程序元件的另外的示例性实施方式进行解释。

在实施方式中，评估单元被配置成用于对至少一个缺陷的原因进行分析。换言之，评估单元不仅能够对测试目标的缺陷进行识别，而且可以对缺陷的来源进行分析。不希望出现的现象，诸如仅部分过孔填充或层压式层分层，可能具有制造过程中的原因，这可以反映在缺陷的结构细节中。不仅对缺陷的存在进行识别而且对缺陷在制造过程中的原因进行识别，可以允许得出应该如何修改制造过程以在未来抑制所识别的缺陷的信息。非常有利地，评估单元可以为此目的访问数据库，在该数据库中可以存储将测试目标缺陷的属性与制造数据相关联的数据集。此类数据库还可以包括指示制造过程的哪些变化在历史上导致了具有特定特性的缺陷的抑制的数据。

在实施方式中，评估单元被配置成用于通过人工智能模块来对质量进行评价，并且特别地用于对至少一个缺陷的原因进行分析。特别地，人工智能模块可以包括下述中的至少一者：深度学习工具、机器学习工具、专家知识工具和神经网络。在本申请的上下文中，术语“人工智能”可以特别地表示诸如神经网络、自学习或自适应系统、模糊逻辑等工具。人工智能可以在电子硬件和软件资源的基础上独立于人类而操作。相应地，人工智能模块可以是包括人工智能功能的物理实体或虚拟实体。人工智能可以特别地表示算法和/或统计模型的实施，处理器(诸如计算机系统)可以使用该算法和/或统计模型来执行特定任务，而无需使用明确指令、依赖于图案等。特别地，人工智能算法可以基于输入数据(也可以表示为训练数据)来构建数学模型，以便在没有被明确编程以执行任务的情况下进行预测或做出决策。在实施方式中，由人工智能模块进行的处理包括通过深度学习进行的处理。深度学习可以特别地表示基于具有表示学习的人工神经网络的机器学习方法。深度学习可以是有监督的、半监督的或无监督的。可以根据本发明的示例性实施方式来实施的深度学习架构的示例是深度神经网络、深度信念网络、递归神经网络和卷积神经网络。深度学习算法在质量测试的自动执行中的实施方式，特别是在与部件承载件结构的质量有关的预定测试目标的解释方面，可以进一步提高质量测试的可靠性、性能和准确性。在实施方式中，由人工智能模块进行的处理包括由神经网络进行的处理。这样的神经网络可以是计算系统，其可以能够通过考虑示例来学习以执行任务，通常不需要用任务特定规则来进行编程。神经网络可以基于一组被称为人工神经元的连接节点。所述神经元之间的每个连接都可以向其他神经元传输信号。接收信号的人工神经元然后对其进行处理，并且可以向与其连接的神经元发出信号。在学习期间，连接的权重可能会不断地调整。通过输入分析中的部件承载件结构的先前确定的测试目标，神经网络可以有助于对部件承载件结构质量进行评价。

在实施方式中，人工智能模块被配置成用于：通过对包括经验数据的数据库进行评价，来对质量进行评估，特别地，该数据库包括至少一个横截面图像和故障或缺陷目录。经验数据可以是一组将缺陷属性与缺陷原因相关联的历史数据集。包括在数据库中的横截面图像可以在视觉水平上显示缺陷或故障特征，并且可以允许找到当前特征或缺陷与所存储的横截面图像中的一个或更多个图像之间的最佳匹配。缺陷或故障目录可能包括部件承载件制造厂中可能发生(或历史上实际发生过)的典型缺陷或故障的列表。这些故障中的每一个故障可以与相应的数据(例如元数据)相关联，这些数据例如可以包括如何通过修改制造参数来克服对应故障的策略。

在实施方式中，评估单元被配置成用于根据与一个或更多个用户定义的符合性条件的符合性来对质量进行评价。因此，当在部件承载件结构的质量测试的框架中对测试目标的缺陷进行分析时，也可以考虑自由定义的使用者需求。这增加了缺陷评估的灵活性，因为使用者定义的质量偏好可以包括在缺陷相关性的评估中。特别地，所提及的评估可以对测试目标的所识别的缺陷是否违反了使用者定义的要求或者是否仍然与使用者定义的需求兼容进行分析。

在实施方式中，评估单元被配置成用于根据与至少一个工业标准，特别是IPC-6012和IPC-A-600中的至少一者的符合性，来对质量进行评价(每个所提及的工业标准特别是在本专利申请的优先权日有效的最新版本中)。因此，缺陷评估可以验证与工业标准的符合性。更具体地说，所述评估可以计算出测试目标的所识别的缺陷是否使所指定的部件承载件结构不符合工业标准要求，或者是否仍在各自的行业标准定义的规范内。因此，与标准相关的质量要求可以包括在缺陷相关性的评估中。

在实施方式中，评估单元被配置成用于通过将至少一个所确定的缺陷中的每一个分类为至少两类缺陷严重性中的一类来对质量进行评估，特别地，所述至少两类缺陷严重性包括第一类的质量关键缺陷和第二类的质量非关键缺陷。基于特定缺陷的类型并且/或者基于特定缺陷的强度，可以将缺陷分类为关键缺陷或非关键缺陷。在这样的优选实施方式中，缺陷的识别将不会以粗略的“是”或“否”方法来自动地导致将指定的部件承载件结构分类为废物或废料。与此相反，评估单元可以以语义的方式对当前的缺陷是否必须实际上被认为是如此严重以至于部件承载件结构必须被归类为缺陷产品或者该缺陷是否仅与部件承载件结构的整体质量有次要相关性进行分析，因此，尽管存在缺陷，该部件承载件结构仍可以被接受为可用产品。通过将缺陷分类为不同的严重程度，可以提高制造过程中的良率而不影响关键质量属性。

在实施方式中，与低于预定义的阈值的结构偏差有关并且与部件承载件结构的电绝缘层结构有关的缺陷被分类为质量非关键缺陷。非常有利地，用于将有缺陷的部件承载件结构分类为通过质量测试的第一标准可以是那种材料制成有缺陷的测试目标。在诸如印刷电路板(PCB)的部件承载件结构中，电绝缘材料(诸如预浸料或FR4)中的缺陷通常可以被认为比电传导材料(诸如铜)中的缺陷更少关键。这种区别的原因在于部件承载件结构的功能性由电传导层结构主导。在实施方式中，与部件承载件结构的电传导层结构(特别是铜结构)有关的缺陷因此可以总是被分类为质量关键缺陷。然而，电绝缘材料的过度缺陷可能也还是不可接受的。出于这个原因，用于将有缺陷的部件承载件结构分类为通过质量测试的第二标准可以是电绝缘层结构中的所识别的缺陷定量地保持在限定的限度内。如果例如将两个电传导层结构彼此分离的电绝缘层结构的厚度与规格相比变得太小时，则这可能对部件承载件整体的电性可靠性产生所不期望的影响，因为不期望的电传导路径例如在高电压应用中可能无法被可靠地排除。在这种情况下，部件承载件结构可以被分类为未通过质量测试。在实施方式中，与高于预定义的阈值的结构偏差有关并且与部件承载件结构的电绝缘层结构有关的缺陷因此可以被分类为质量关键缺陷。然而，如果将两个电传导层结构的电绝缘层结构的厚度仅仅稍微过大或者包括小的电介质内含物或空隙时，则就部件承载件结构的整体功能而言，这种缺陷可以被认为是仍然可以接受的。通过考虑缺陷的严重性程度来判断部件承载件结构是否通过或未通过质量测试，可以得出更有意义的结论。通过防止可用的部件承载件结构被分类为“失败”，尽管它们在功能上是完整的，但是仅从微小缺陷来看，可以更有效地使用资源，并且可以提高良率。通过防止高缺陷的部件承载件结构被分类为“通过”，可以同时确保部件承载件结构的质量测试的高性能和高可靠性。

在实施方式中，评估单元被配置成用于通过将部件承载件结构分类为多个预定义的质量类别中的一种质量类别来对质量进行评价，特别是以“通过”、“失败”和“需要进一步分析”的质量类别中的一种质量类别来对质量进行评价。通过应用例如上述标准，可以将测试中的大部分部件承载件结构分类为“通过”或“失败”。然而，可能会发生这样的情况，即全自动化质量测试设备不在适当的位置，或者不具备将每个部件承载件结构正确地分类为明确地“通过”或明确地“失败”所需的所有信息。如果评估单元的算法或人工智能模块没有得出有关将测试中的部件承载件结构分类为“通过”或“失败”的足够明确的结论，则有利地，可以是，将这种部件承载件结构分类为“需要进一步分析”。通过允许这种进一步的分类级别，可以可靠地防止假阳性和假阴性。这既可以防止由于将微小缺陷的部件承载件结构过度地分类为“失败”而导致的不必要的良率损失，也可以防止由于将主要缺陷的部件承载件结构过度地分类为“通过”而导致的质量问题。例如，被分类为“需要进一步分析”的(通常非常少的)测试的部件承载件结构可以反馈到自动化设备中，以进行附加的自动化分析(例如，附加的材料移除以更好地暴露测试目标，捕获感兴趣的暴露出的平面的附加图像，在执行附加分析之前通过抛光和/或蚀刻来提高感兴趣的暴露出的平面的表面质量，等等)，附加地或替代地，被分类为“需要进一步分析”的单独测试的部件承载件结构可以例外地呈现给人工操作员，以便做出有关质量规范的人工决策。为此目的，该设备可以包括接口单元(诸如图形用户界面，GUI)，该接口单元被配置成用于实现人工干预，特别是当评估的结果是需要进一步分析或人工干预时。被分类为“需要进一步分析”的部件承载件结构的质量的人工决策的结果可以作为学习数据提供至设备，用于改进评估单元的人工智能模块的功能。具体地，这样的训练数据对于基于机器的质量规范的性能的显著且快速的提高具有最大的相关性。

更具体地，评估单元可以被配置成用于通过将部件承载件结构的每个测试目标分类为多个质量类别中的一种质量类别来对质量进行评估，特别是以“通过”、“失败”和“需要进一步分析”的类别中的一种质量类别来对质量进行评估。有利地，可以以这种方式对待检查的测试目标的每个特征、属性或参数进行分类。最终决定可以按照前述段落所述的来做出，但有关个体特征、属性或参数的判断可以构成此类质量决定的基础。在不太关键的参数只有轻微偏差的情况下，可以决定部件承载件结构可以被评估为“通过”。作为用于这种决定的基础的标准可以由使用者或者由指示质量的规范来预定义。

在实施方式中，评估单元被配置成用于访问存储有多个预定的缺陷特征的数据库作为用于对测试目标的缺陷进行识别的基础。例如，测试目标可以是铜填充的钻孔。对应的缺陷可以是例如钻孔的不合适的形状、钻孔的不合适的直径、以及钻孔的不合适的铜填充(例如内部空隙)等。当将每个测试目标的这种特征缺陷存储在数据库中时，可以以低计算负担来实现缺陷的识别。在数据库中，此类缺陷可能已经指定了附加的数据，诸如此类缺陷的潜在来源、通过改变制造过程来克服此类缺陷的策略等。

在实施方式中，确定单元被配置成用于通过自动图像识别来对至少一个测试目标进行确定。比较图像可以存储在数据库中，该数据库可以由确定单元访问。

在实施方式中，该设备包括制造控制单元，该制造控制单元被配置成用于控制制造部件承载件的制造过程，并且该制造控制单元被配置成用于基于评估的结果来调整所述制造过程。当部件承载件结构的测试目标的缺陷已经被识别和分类时，并且特别地当它们的来源或原因已经被分析时，制造部件承载件结构的处理的处理参数的适应性可以相应地适应以防止将来的部件承载件结构的制造出现这种缺陷。在这种情况下，制造控制单元可以访问数据库，该数据库将历史上识别的缺陷与制造过程的历史上成功的修改相关联，以抑制这种缺陷。

在实施方式中，材料移除单元被配置成用于通过研磨来来对部件承载件结构的材料进行移除。特别地，研磨可以表示可以使用砂轮(或另一研磨体)作为材料移除或切削工具的磨料加工处理。每一粒磨料都可以用作微观单点切削刃，并且从部件承载件结构上剪切出微小的尖端。然而，在其他实施方式中，可以通过研磨以外的其他方法，例如通过激光处理或任何种类的切割，来完成从部件承载件结构的材料移除。

在实施方式中，材料移除单元被配置成用于通过由横截面研磨和平面研磨中的一者来对部件承载件结构的材料进行移除。关于横截面研磨，可以创建部件承载件结构的横截面，该横截面允许在切穿过板状部件承载件结构时的平面上进行分析。横截面研磨是一种破坏性技术，它切割掉或研磨掉部件承载件结构的一部分，以暴露出感兴趣的内部平面以供分析。在获得的横截面中，可以对钻孔的质量进行评价，可以对过孔中的镀覆质量和厚度进行评价，并且还可以对其他测试目标进行分析。作为这种其他测试目标的示例，可以使部件承载件结构的材料中的空隙可接近，这指示了层压处理的质量。关于平面研磨或表面研磨，这种技术可以用于在部件承载件结构的平面上产生光滑的饰面。平面研磨可以表示为磨料加工处理，其中覆盖有粗糙颗粒的旋转轮(或任何其他本体)从部件承载件结构的主表面切割出碎屑，从而进入部件承载件结构内部层的主表面。

在实施方式中，该设备包括抛光单元，该抛光单元被配置成用于在移除材料之后对部件承载件结构的暴露出的表面进行抛光。抛光可以表示通过摩擦或使用化学作用来创建光滑表面的处理，使表面粗糙度降低。与研磨相反，抛光不会从部件承载件结构的表面移除显著量的材料，而是简单地通过使表面变平来增强平面性。抛光可以使用多个阶段，从较粗糙的磨料开始，其中，每个后续阶段都可以使用较精细的磨料。

在实施方式中，该设备被配置成用于执行质量测试，而无需人工干预。相应地，该方法可以包括执行质量测试，而无需人工干预。这避免了人为错误并且提高了吞吐量。

在实施方式中，部件承载件结构包括至少一个电绝缘层结构和至少一个电传导层结构的叠置件。例如，部件承载件可以是所提及的(一个或更多个)电绝缘层结构和(一个或更多个)电传导层结构的层压件，特别是通过施加机械压力和/或热能所形成的层压件。所提及的叠置件可以提供板状部件承载件，所述板状部件承载件能够为更多的部件提供大面积安装表面且无论怎样都非常薄且紧凑。

在实施方式中，部件承载件结构被成形为板件。这有助于紧凑设计，其中，部件承载件仍然为在部件承载件上安装部件提供大的基础。此外，特别是作为例如嵌入式电子部件的裸晶片，由于嵌入式电子部件的裸晶片的厚度小，因此可以方便的被嵌入到薄板件例如印刷电路板中。

在实施方式中，部件承载件结构被配置为印刷电路板、基板(特别是IC基板)和中介层中的一者。

在本申请的上下文中，术语“印刷电路板”(PCB)可以特别地表示通过将多个电传导层结构与多个电绝缘层结构进行层压而形成的板状部件承载件，例如通过施加压力和/或提供热能。作为PCB技术的优选材料，电传导层结构由铜制作，而电绝缘层结构可以包含树脂和/或玻璃纤维，被称作预浸件或者FR4的材料。各种电传导层结构可以通过下述以期望的方式彼此连接：通过形成穿过层压件的贯穿孔，例如通过激光钻孔或机械钻孔，并通过用电传导材料(特别是铜)填充所述孔，从而形成过孔或任何其他通孔连接。(例如部分地)填充的孔可以连接整个叠置件(通孔连接件延伸穿过若干层或整个叠置件)，或者填充孔连接至少两个电传导层，所述填充孔称为过孔。类似地，为了接纳电光电路板(EOCB)，可以通过叠置件的各个层形成光互连。除了可以被嵌入到印刷电路板中的一个或更多个部件外，印刷电路板通常被构造成为了容纳在板状印刷电路板的一个或两个相反表面上的一个或更多个部件。所述一个或更多个部件可以通过焊接连接到相应的主表面上。PCB的介电部分可以由具有增强纤维(例如玻璃纤维)或其他增强颗粒(诸如增强球，特别是玻璃球)的树脂组成。

在本申请的上下文中，术语“基板”可以特别地表示小的部件承载件。基板可以是与PCB相关的相对较小的部件承载件，在该相对较小的部件承载件上可以安装一个或更多个部件，并且其可以作为(一个或更多个)芯片与另外的PCB之间的连接介质。例如，基板可以与待安装在其上(例如，芯片级封装(CSP)的情况下)的部件(特别是电子部件)有基本上相同的尺寸。更特别地，基板可以被理解成是电连接件或电网的承载件以及相比于印刷电路板(PCB)的部件承载件，然而，基板具有相当高密度的横向和/或纵向布置的连接件。横向连接件是例如传导路径，而纵向连接件可以是例如钻孔。这些横向连接件和/或竖向连接件被布置在基板内，并且可以用来提供特别地IC芯片的有外壳的部件或无外壳的部件(例如裸晶片)与印刷电路板或中间印刷电路板的电、热和/或机械连接。因此，术语“基板”也包括“IC基板”。基板的介电部分可以由具有增强颗粒(例如增强球，特别是玻璃球)的树脂组成。

基板或者中介层可以包括至少下列物质的层或由至少下列物质的层组成：玻璃、硅(Si)和/或可光成像的或可干法蚀刻的有机材料，例如基于环氧树脂的堆积材料(如基于环氧树脂的堆积膜)、或如聚酰亚胺或聚苯并噁唑的聚合物化合物(其可以包含或可以不包含光和/热敏分子)。

在实施方式中，所述至少一个电绝缘层结构包括下述中的至少一者：树脂或聚合物，如环氧树脂、氰酸酯树脂、苯并环丁烯树脂、双马来酰亚胺-三嗪树脂、聚亚苯基衍生物(如：基于聚苯醚，PPE)、聚酰亚胺(PI)、聚酰胺(PA)、液晶聚合物(LCP)、聚四氟乙烯(PTFE)和/或它们的组合。也可以使用增强结构，诸如：网状物、纤维、球或其他类型的填充物颗粒，例如由玻璃(多层玻璃)制成，以形成组合物。半固化树脂与增强剂例如用以上提及的树脂浸渍的纤维结合在一起，被称为预浸件。这些预浸件通常因其特性而被命名，例如：FR4或FR5，这描述了它们的阻燃特性。虽然预浸件特别是FR4通常优选为刚性PCB，但是也可以使用其他材料特别是基于环氧树脂的堆积材料(如堆积膜)或可光成像介电材料。针对高频应用，可以优选如聚四氟乙烯、液晶聚合物和/或氰酸酯树脂的高频材料。除了这些聚合物，低温共烧陶瓷(LTCC)或其他低、非常低、极其低的DK材料(其中，“DK”可以指介电常数的实部)可以作为电绝缘结构被应用到部件承载件中。

在实施方式中，所述至少一个电传导层结构包括下述各者中的至少一者：铜、铝、镍、银、金、钯和钨。虽然通常铜是优选材料，但是其他材料或者其涂层版本也是可能的，特别是分别涂覆有超导材料如石墨烯的材料。

可以嵌入叠置件中的至少一个部件可以选自：电不传导嵌体、电传导嵌体(诸如金属嵌体，优选地包括铜或铝)、热传递单元(例如热管)、光导元件(例如光波导或光导体连接)、电子部件或上述物质的组合。嵌体可以是例如带有或不带有绝缘材料涂层(IMS-inlay)的金属块，它可以被嵌入或表面安装以促进散热。根据材料的热导率确定合适的材料，热导率应至少为2W/mK。此类材料通常基于但不限于金属、金属氧化物和/或陶瓷，例如铜、氧化铝(Al₂O₃)或氮化铝(AlN)。为了增加热交换能力，还经常使用表面积增加的其他几何形状。此外，部件可以是有源电子部件(实现至少一个p-n结)，例如电阻器、电感或电容器的无源电子部件，电子芯片，存储设备(例如DRAM或其他数据存储器)，滤波器，集成电路(如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程阵列逻辑(PAL)、通用阵列逻辑(GAL)和复杂可编程逻辑器件(CPLD))，信号处理部件，电源管理部件(例如场效应晶体管(FET)，金属氧化物半导体场效应晶体管(MOSFET)，互补金属氧化物半导体(CMOS)，结型场效应晶体管(JFET)或绝缘栅型场效应晶体管(IGFET)，所有这些全部基于半导体材料，例如碳化硅(SiC)、砷化镓(GaAs)、氮化镓(GaN)、氧化镓(Ga₂O₃)、砷化铟镓(InGaAs)和/或任何其他合适的无机化合物)，光电接口元件，发光二极管，光电耦合器，电压转换器(例如DC/DC转换器或AC/DC转换器)，加密部件，发射器和/或接收器，机电换能器，传感器，作动器，微机电系统(MEMS)，微处理器，电容器，电阻器，电感，电池，开关，相机，天线，逻辑芯片和能量收集单元。然而，其他部件可以嵌入部件承载件中。例如，磁性元件可以用作部件。这样的磁性元件可以是永久磁性元件(例如铁磁性元件、反铁磁性元件、多铁性元件或亚铁磁性元件，例如铁氧体芯)或者可以是顺磁性元件。然而，部件也可以是IC基板、中介层或另外的部件承载件，例如在板中板构型中。部件可以表面安装在部件承载件上和/或可以被嵌入部件承载件内。另外，其他部件，特别是那些产生和发射电磁辐射和/或对从环境传播的电磁辐射敏感的部件，也可以被用作部件。

在实施方式中，部件承载件是层压型部件承载件。在此类实施方式中，部件承载件是通过施加压力和/或热而叠置并连接在一起的多层结构的复合物。

在对部件承载件的内层结构进行处理之后，可以用一个或更多个另外的电绝缘层结构和/或电传导层来对称地或不对称地覆盖(特别是通过层压)经处理的层结构的一个主表面或两个相反的主表面。换言之，可以持续堆积直到获得所需数量的层。

在完成电绝缘层结构和电传导层结构的叠置件的形成之后，可以对获得的层结构或部件承载件进行表面处理。

特别地，在表面处理方面，可以将电绝缘阻焊剂施加到层叠置件或部件承载件的一个主表面或两个相反的主表面上。例如，可以在整个主表面上形成诸如阻焊剂并随后对阻焊剂的层进行图形化，以暴露一个或更多个电传导表面部分，该一个或更多个电传导表面部分将用于将部件承载件电耦接到电子外围。可以有效地保护部件承载件的仍然被阻焊剂覆盖的表面部分、特别是包含铜的表面部分免受氧化或腐蚀。

就表面处理而言，还可以选择性地将表面修饰应用于部件承载件的暴露的电传导表面部分。这种表面修饰可以是在部件承载件的表面上暴露的电传导层结构(例如，垫、传导轨道等，特别是包含铜或由铜组成)上的电传导覆盖材料。如果这种暴露的电传导层结构不受保护，则暴露的电传导部件承载件材料(特别是铜)可能被氧化，使得部件承载件的可靠性降低。然后可以形成表面修饰，例如作为表面安装的部件与部件承载件之间的接口。表面修饰具有以下功能：保护暴露的电传导层结构(特别是铜电路)，并能够(例如通过焊接)实现与一个或更多个部件的接合过程。用于表面修饰的适当材料的示例是有机可焊性保护剂(OSP)、化学镍浸金(ENIG)、金(特别是硬金)、化学锡、镍-金、镍-钯、化学镍浸钯浸金(ENIPIG)等。

根据下文中要描述的实施方式的示例，本发明的以上限定的方面和另外的方面将变得明显，并且将参考实施方式的示例进行说明。

图1示出了根据本发明的示例性实施方式的执行部件承载件结构的质量测试的方法的流程图。

图2示意性地示出了根据本发明的示例性实施方式的用于执行部件承载件结构的质量测试的设备。

图3示出了根据本发明的示例性实施方式的用于执行部件承载件结构的质量测试的设备的细节。

图4示出了根据本发明的示例性实施方式的用于执行部件承载件结构的质量测试的设备。

附图中的图示是示意性的。在不同的附图中，相似或相同的元素被设置有相同的附图标记。

在参照附图对示例性实施方式进行进一步详细地描述之前，将概述研发本发明的示例性实施方式所基于的一些基本考虑。

根据本发明的示例性实施方式，提供了一种用于对部件承载件结构(诸如印刷电路板)的内部中的缺陷进行识别的系统。在通过从部件承载件结构移除(例如通过磨损)材料来暴露所述内部中的感兴趣的平面之后(例如通过创建微截面)，可以捕获所述感兴趣的平面的图像，并且可以根据在所述图像上可见的一个或更多个测试目标来对该图像进行分析。在这样确定了测试目标之后，可以通过对所确定的测试目标的一个或更多个缺陷、人工制品、结构不准确、违反规范或错误进行分析来对部件承载件结构的质量进行评估。在优选实施方式中，缺陷评估不仅以“是”-“否”的方式执行。与此相比，可以对检测到的缺陷是否如此严重(例如铜结构中的重大缺陷)以至于部件承载件结构或至少相应的测试目标必须被视为废物或废料、或者缺陷是否可以被接受—例如由于其性质，对部件承载件结构的整体功能而言无关紧要、或由于其次要特征(例如树脂中的点缺陷)—来进行问题的判断。通过在测试质量方面进行这样的评估，可以获得更有意义的结果，并且可以实现高良率而不影响与质量相关的产品属性。

在实施方式中，缺陷评估的结果可以是单独的测试目标或甚至整个部件服务结构通过或未通过测试。然而，缺陷评估的输出也可能是需要进一步分析，例如由人工操作员进行。还可以根据与工业标准和/或使用者定义的约束的兼容性来对缺陷进行评估。这增加了质量测试的灵活性。为了进一步提高缺陷评估任务的性能，可以实施人工智能。有利地，诸如神经网络的人工智能模块可以以从专家知识导出的数据和/或以经验数据来训练。通过采取这种措施，可以不断提高缺陷评估的输出在质量测试方面的可靠性。关于缺陷评估，所识别的缺陷可能导致将单独的测试目标或甚至整个部件承载件结构分类为多个类别中的一个类别，这简化了对缺陷评估的结果的自动化进一步处理。例如，如果在经受质量测试的部件承载件结构中检测到严重缺陷，则可以对生产线中制造部件承载件的处理(例如，通过改变化学浴或电解液，通过改变激光钻孔参数，或者通过改变任何其他处理参数)进行调整。例如，可以对测试目标的属性(诸如横截面中的钻孔直径，或者表面研磨结构中的金属图案的结构完整性)进行分析。通过考虑包括缺陷图像或其他类型的缺陷特征的数据库，可以进一步提高缺陷评估的结果的可靠性。用于所识别的和评估的缺陷的示例是裂纹、层的分层、错误的层序列或堆积、错误的层厚度或不均匀的钻孔。此外，缺陷原因的确定可以是缺陷评估的结果，并且在控制部件承载件制造方面可以是非常有价值的信息。

在实施方式中，所分析的部件承载件结构的错误数据可以用作用于自动化质量测试的有意义的信息。在这种情况下，可以对错误或缺陷进行检测、评估和分类。可用的错误类别可以是部件承载件结构已经通过或未通过质量测试，关于部件承载件结构质量的有意义的陈述需要附加的分析等。此外，IPC分类可以在这样的自动化质量测试设备中实施。非常有利地，这种系统还可以从横截面照片中学习，例如通过实施人工智能的元件。

根据本发明的示例性实施方式，可以提供一种用于PCB相关属性和故障的检测、分析、分类和判断的系统。特别地，可以基于专家知识、规范和已经收集的库(其可以包括横截面图片、故障目录等)来实施自我改进系统。优选地，可以实施AI方法(诸如深度学习)来对横截面图像进行分析、分类和判断。特别地，这可以包括重要的处理和产品标准(例如电介质厚度、铜厚度)的测量，以及关键故障和缺陷(例如裂纹、分层等)的检测和分类，以实现对处理和零件质量的客观和数据驱动的判断。人工智能和专家知识的元件可能有助于系统质量的持续改进。

对部件承载件结构的横截面具有影响的变量的示例(参见下述对单个变量的更详细的讨论)是用于材料移除的研磨体、对准(例如使用操纵臂)、在研磨和/或抛光期间所施加的压力、在研磨或抛光期间的旋转速度、特别是从部件承载件结构的材料移除的控制(更具体地，材料移除进度控制)、清洁(部件承载件结构和/或研磨体)以避免携带、加热或冷却，以及热负载和机械负载。

关于研磨，可调节的参数是研磨介质的晶粒尺寸、接触压力和选择速度。晶粒也可以为研磨机进行调整。部件承载件结构的横截面表面的抛光可以使用金刚石悬浮液进行(其中，旋转可以是同步的或往复的)。可选地，部件承载件结构的浸渍和/或填充可以防止铜孔的污染。

关于用于材料移除的所使用的研磨体，有利的是，材料移除处理不会产生过多的热量，从而保持部件承载件结构的层压件的完整性。优选地，材料移除处理可以在比部件承载件材料的树脂材料的玻璃化转变温度Tg显著低的温度下进行(例如，在摄氏度或开尔文度上比Tg低至少10％)。例如，水可以用作冷却和/或清洁介质。

为了移除部件承载件结构的材料，研磨可能是优选的。然而，材料移除也可以通过(例如线材)切割、线材侵蚀、等离子体处理、激光处理、喷砂、水喷流、铣削、锯切、用门式剪切机处理、离子束处理和/或冲孔来完成。

优选地，晶粒尺寸可以(特别是在材料移除结束时)足够精细，以支持随后的抛光。晶粒尺寸可以根据使用的抛光悬浮液进行选择。例如，3μm晶粒可能仅适用于一定程度的研磨。

为了抑制部件承载件结构的研磨表面和/或抛光表面的平面度的变化，避免过热和过冷可能是有利的。此外，应保持较低的热负载和机械负载。

在设计操纵单元的操纵臂时，部件承载件结构的滑动和/或转动应保持尽可能低。这种有利的边界条件可以影响最大旋转速度的选择。

接下来，将对研磨处理的实施方式进行说明。有利地，可以执行迭代研磨控制处理。研磨盘(或板)可以水平地或垂直地布置，或者如果需要或期望(鉴于所实施的研磨类型)，则可以以特殊角度进行布置。

关于材料移除进度的控制，可以使用相机来监测研磨进度。例如，可以将这样的相机布置在研磨体上和/或研磨体中。这可以促进部件承载件结构的经处理过的表面的平面性和/或对准。进度控制也可以通过电性测量来实现，例如通过接触在特定材料移除进度状态下被部分地或全部地移除的铜结构，这可以通过电信号的变化来检测。另外，可替代地，进度控制可以基于一个或更多个机械止动件(例如，具有足够硬的表面，优选地为金刚石表面)，当实现材料移除处理的预定进度时，研磨体紧靠该机械止动件。此外，研磨体上的电阻测量可以用于进度控制。在其他实施方式中，就进度控制方面而言，可以对渐进进料进行测量。例如，对于贯穿孔，这种孔打开的瞬间可能会导致显著的压降。当达到微过孔时，对压力的影响可能是相反的，即可以检测到压力增加或电阻增加。研磨金属过孔材料而不是较软的树脂材料可能会增加压力。如果在微过孔处测量到电信号并且微过孔的电传导材料被移除时，则电阻可能增加，这也是可检测到的。在进度控制的又一实施方式中，可以检测到例如在达到目标时水的变色。此外，电阻测量(例如在研磨期间移除的牺牲结构)也可以用于进度控制。在与进度控制有关的又一实施方式中，可以使用声音检测、基于摩擦计的检测、压在研磨盘上的销(可选地与光栅组合)等。一旦检测到钻孔的中心，则研磨可以停止。

优选地，可以在测试目标处或接近测试目标处对进度进行测量。仍然参考研磨处理的进度控制，硬停止是可能的。然而，迭代研磨处理也是可能的。

在实施方式中，可以对研磨体与部件承载件结构之间的接触压力进行测量。例如，这可以通过压力调节器(例如根据力进行调节)而以自动化方式来完成。在材料移除期间，压力可以保持恒定，或者可以变化。少量的研磨体可以与时间、压力、旋转进行平衡。也可以根据吞吐量、质量目标、样品厚度来施加可变压力。可以以不会发生部件承载件结构的损坏的方式来调节最大压力，特别是在诸如钻孔的测试目标处或测试目标周围。特别地，可以根据部件承载件的研磨方式(例如，沿层研磨、抵靠层研磨等)来选择接触压力。应注意，切割准备既不会增强也不会减少部件承载件结构中的质量问题。

关于旋转速度和类型，可能有利的是，仅在低于预定最大值的范围内产生热量。旋转方向可以是同步的，或者可以是相反的。夹持或操纵装置(诸如夹紧装置、操纵夹具、六足架等)可以快速振荡。

在旋转方面可以被调整的参数包括旋转时间、接触压力、旋转类型、部件承载件结构的材料、晶粒等。

关于在用于以自动化方式执行质量测试的处理期间的部件承载件结构的对准或取向，相机可以确定部件承载件结构样品在第一次研磨之前是否被正确地定位。如有必要，可以对部件承载件结构的位置进行校正，以确保适当的对准(例如，基于与优选地未镀铜的外部参考孔的比较；例如，可以在光处理中钻孔或蚀刻此类参考孔)。可替代地，可以执行机械对准处理(例如使用对准销)。

对准的目的可以是目标平面和研磨介质应该平行地取向。这可以通过相应地影响介质、研磨体、转动一个或甚至所有所涉及的部件等来实现。

仍然参考对准，相机图像可以捕获参考点和要观看的目标点。这样的数据可以定义目标平面(软件支持地、机械地等)，并且可以使目标平面平行于研磨介质。在对准控制的进一步过程中，限制因素可能是六足架/研磨速度/最大力的组合，从而保持与整个系统的机械稳定性相对应的对准。

现在参考部件承载件结构的清洁，一个实施方式可以在研磨期间对部件承载件结构进行清洁。在迭代方法中，每个新的研磨阶段(例如粗研磨之后的细研磨)可以通过清洁阶段来进行。清洁可以确保不会发生颗粒物的携带。例如，在清洁方面，颗粒可以会被吹走、吸走、蒸发、燃烧、剥离、刷洗、漂洗等。例如，可以在研磨处理期间执行连续清洁。可以实施抽吸、冲洗(优选地浴或水槽)、剥离、吹洗、超声波浴(振洗)或其他清洁单元。有利地，非常小的裂纹可以通过清洗冲洗掉。在清洁之后，可能有利的是，剩余颗粒的最大尺寸应等于或小于下一处理中用于研磨的颗粒尺寸。

关于试样设计，它可以是标准化的，或者可以存在偏差。任何偏差都可以与使用者进行协调。例如，试样型部件承载件结构可以设置有一个或更多个对准孔、磨损传感器等。

在对部件承载件结构的质量进行评价方面，用于质量标准或特性的示例是锐边(优选地90°)、接近零的半径、平面度、低于预定义阈值的公差(例如10％或优选地小于10％，具有不大于7％的公差)。部件承载件结构的另一个质量特征是，它优选地在100倍放大的图像中是无刮痕的。此外，部件承载件结构应该没有间隙(特别是在样品与嵌入剂之间，更特别是在传导层与嵌入剂之间，特别是在铜与嵌入剂之间)。树脂在嵌入时可能会收缩(快速固化嵌入剂有很多体积损失，慢速固化试剂则有很少的体积损失)，但收缩不应过大。

图1示出了根据本发明的示例性实施方式的执行部件承载件结构102的质量测试的方法的流程图170。用于描述图1的附图标记涉及图2或图3的实施方式。优选地，所提及的部件承载件结构102可以是形成面板的一部分并且用于测试部件承载件(诸如印刷电路板(PCB)或集成电路(IC)基板)的试样。然而，部件承载件结构102可以替代地是包括多个连接的部件承载件的预制件、或部件承载件的预制件、或制造完成的部件承载件的面板或阵列(诸如四分之一面板)。

有利地，流程图170的方法可以对应于由自动化设备100执行部件承载件结构102的质量测试。优选地，该方法可以包括在所述设备100的入口106(在逻辑上对应于输入172)与出口108(在逻辑上对应于输出190)之间执行质量测试，而无需人工干预。换言之，设备100的入口106对应于该方法的输入172，而设备100的出口108对应于该方法的输出190。更具体地，提供了用于部件承载件结构102的横截面制备和视觉检查以及测量的自动化处理。优选地，无需手动工作，并且整个处理可以是自动化的。为此目的，测试试样型的部件承载件结构102可以被配置成用于自动化操纵和机器可读串行化。

如附图标记172所示，可以将部件承载件结构102输入到设备100中。

参考方框174，可以将试样作为部件承载件结构102插入到设备100中，并且由此可以由机器人120完全自动地操纵该试样。更具体地，试样可以是例如可以根据IPC-2221构造或设计的部件承载件结构102。部件承载件结构102可以向设备100提供可追溯性信息。为此目的，可以使用设备100执行的方法可以包括自动地识别将要经历质量测试的部件承载件结构102。例如，可以在列表中登录试样型部件承载件结构102。可以对多个试样进行分类。出于可追溯性的目的，可以在指定给各个部件承载件结构102的数据集中指定诸如批号、面板号、阵列号、x/y信息、横截面号、报告号、请求识别符等的信息。例如，这样的数据集可以存储在数据库128中。

参考方框176，仍然可以与面板等的其余部分一体连接的部件承载件结构102可以被单个化或分离，例如通过从诸如面板的较大本体160铣削或切割部件承载件结构102。为此目的，可以在较大本体160中搜索部件承载件结构102的限定位置并将其切割出。结果，可以获得分离的部件承载件结构102形式的测试样品。例如，可以根据最小的镀覆的贯穿孔或对应于使用者定义来完成对部件承载件结构102的切割。

参考方框178，然后，可以使部件承载件结构102经受热应力，例如通过执行焊料浮动测试来进行。例如，可以将部件承载件结构102浸入熔融焊料中，以使部件承载件结构经受热应力。作为焊料浮动测试的替代方案，也可以执行替代的热应力方法，例如回流模拟。

参考方框180，部件承载件结构102可以经受或者也可以不经受封装处理，以在随后的质量测试期间简化操纵和/或缓冲应力。虽然部件承载件结构的传统手动质量测试可能需要在评价质量之前进行封装，但根据涉及部件承载件结构102的全自动化质量测试的本发明的示例性实施方式，可以省略这种嵌入。如果可选地执行，则封装处理可以将部件承载件结构102放入至诸如树脂的嵌入材料中，用于进一步制备。然而，在其他实施方式中，可以有利地跳过这种嵌入(如附图标记192所指示的)，因为根据本发明的示例性实施方式的自动化操纵也可以在没有这种封装的情况下完成。

参照方框182，然后可以移除部件承载件结构102的材料，以暴露出将要经受质量测试的部件承载件结构的内部。更具体地，可以创建部件承载件结构102的微截面(特别是横截面)。为此目的，可以将部件承载件结构102研磨并且随后抛光到限定的位置(优选地直到过孔或钻孔或图案的中心)。例如，可以执行不同阶段的砂纸处理和抛光。例如，对于研磨，可以使用具有不同晶粒的砂纸(例如，使用以下晶粒中的一者或更多者：60、180、1200、2000)。

参考方框184，该方法可以包括在所述材料移除后，对部件承载件结构102的一个或更多个预定义测试目标116(例如镀覆的过孔及其特性)进行确定。此外，该方法可以包括对部件承载件结构102的一个或更多个测试目标116的特性或属性进行评估，用于对部件承载件结构102的质量进行评价。当跳过框180时，该方法可以包括基于未封装的部件承载件结构102，否则基于封装的部件承载件结构102，来确定至少一个预定义测试目标116。特别地，部件承载件结构102的横截面的视觉分析可以优选地以自动化的方式执行。例如，可以执行x/y尺寸测量(例如检查堆积、铜厚度等)。特别地，视觉检查可以包括对某些缺陷的分析。在所述检查期间，可以考虑以下测试目标116和指定的特性中的一个或更多个：多层堆积；镀覆的贯穿孔特性(如壁特性、地特性)；表面粗糙度的质量(例如，表面粗糙度可以对应于Ra标度和/或对应于Rz标度来确定)。在粗糙度方面，粗糙度值Rz可以用作在部件承载件结构102的暴露表面(特别是横截面)处存在刮痕的标准，而粗糙度值Ra可以用作材料移除处理(特别是研磨处理)的质量的标准。例如，质量标准可以是通过研磨和/或抛光所暴露的部件承载件结构102的表面的粗糙度不应大于在前一材料移除阶段中使用的研磨盘和/或抛光膏的粗糙度。如果不满足这一标准，则可以得出结论，人工制品已由早期的材料移除阶段引入。例如，可以获得至少1μm的测量分辨率。例如，可以根据IPC-6012、IPC-a-600等执行质量测试。

参考方框186，该方法可以包括创建和存储具有预定义的特性的报告。报告可以对质量测试及其结论进行总结。这可以确保质量测试的适当文件。

参考方框188，该方法然后可以包括将所分析的部件承载件结构102和质量测试存档。特别地，这可能涉及样本存储、电子文档存储等。

如附图标记190所指示的，然后可以从设备100输出部件承载件结构102。

图2示意性地示出了根据本发明的示例性实施方式的用于执行部件承载件结构102(在这里实施为试样)的质量测试的设备100。如设备100的圆周外壳131所指示的，整个质量测试可以在封闭的单元内以自动化的方式执行。

在图2的左上侧，示出了平面片状本体160的平面图，该本体可以是用于以批量程序制造多个部件承载件(如印刷电路板)的面板。所示的面板可以例如具有18x 24英寸²或更大的尺寸。面板的中央主区域可以被细分为多个阵列161(在所示实施方式中为四个四分之一面板)，每个阵列包括多个PCB。在围绕部件承载件的框架163中，可以形成一个或更多个条形测试试样作为部件承载件结构102。有利地，可以预见至少一个水平地延伸的部件承载件结构102和至少一个垂直地延伸的部件承载件结构102，从而可以执行质量测试以识别两个垂直方向中的潜在结构缺陷。

现在更详细地参考设备100，入口容纳单元136布置在所述设备100的入口106处，并且被配置成用于在测试之前以堆叠的方式来容纳多个部件承载件结构102。因此，在与面板型本体160分离之后，试样型部件承载件结构102可以被插入到入口容纳单元136中。可替代地，可以将较大本体160堆叠在容器型入口容纳单元136中，每个较大本体160都包括至少一个部件承载件结构102。

机器人操纵单元104被配置成用于沿着设备100的入口106与出口108之间的各个部分来操纵部件承载件结构102(可选地仍然连接在本体160内)。特别地，操纵单元104被配置成用于将待测试的部件承载件结构102(或整个本体160)夹持并从入口容纳单元136通过入口106转移到下面描述的识别单元110。更具体地，操纵单元104包括入口操纵子单元122，该入口操纵子单元122被配置成用于在入口106与下面描述的材料移除单元112之间操纵部件承载件结构102。有利地，操纵单元104包括一个或更多个机器人120，该机器人120可以包括一个或更多个六足架、一个或更多个线性机器人、一个或更多个关节臂机器人等。六轴机器人或六足架(在图2中以附图标记120示意性示出)可以具有配备有传感器的轴，并且适于在全自动化设备100内操纵部件承载件结构102。有利地，六足架可以用于由材料移除单元112执行的材料移除处理(特别是研磨处理)，因为这样的六足架可以是机械稳定的，并且同时可以非常精确地适应于六个轴。参考图3，六轴机器人或六足架可以在横截面站127中用于操作材料移除单元112和/或用于操作对准单元154。因此，通过材料移除来制备部件承载件结构102可以变得高度精确和稳健，以防止可能的未对准。此外，操纵单元104的入口操纵子单元122和/或出口操纵子单元124的线性机器人和/或关节臂机器人(未示出)可以用于在自动化设备100的各个工作站之间操纵部件承载件结构102。

如前所述，操纵单元104的入口操纵子单元122将部件承载件结构102转发到识别单元110。后者识别单元110被配置成用于识别应当对其执行质量测试的部件承载件结构102。这可以确保可追溯性。更具体地，识别单元110被配置成用于基于识别符126的检测来识别部件承载件结构102，该识别符126可以物理地连接到部件承载件结构102或者可以形成部件承载件结构102的一体的一部分。例如，这样的识别符126可以是可以由识别单元110的光学读取器读出的QR码、条形码或字母数字码。识别符126也可以是诸如RFID(射频识别)标签或NFC(近场通信)标签的应答器。在此类实施方式中，识别单元110可以包括无线读取器，该无线读取器被配置成用于无线地读出应答器型识别符126，用于检索识别信息。为了基于部件承载件结构102的识别符126来识别部件承载件结构102以及/或者为了检索指定给所识别的部件承载件结构102的附加数据(例如特定质量测试指令)，识别单元110可以访问相应的数据库128。特别地，识别单元110可以被配置成用于通过将检测到的识别符126与存储在所述数据库128中的指定的数据集中的相关身份信息相匹配来识别部件承载件结构102。例如这样的数据集可以将可从识别符126读取的识别码与关于部件承载件结构102的进一步信息相关联，例如与关于其制造历史的信息(例如批号、制造日期、制造时间等)相关联。识别单元110还可以被配置成用于从数据库128中检索质量测试相关信息，该信息指示要对所识别的部件承载件结构102执行的质量测试。这样的质量测试相关信息可以定义应当针对所识别的部件承载件结构102执行的质量测试。可以对不同类型的部件承载件结构102执行不同的质量测试。

在其中在通过入口106将部件承载件结构102引入设备100之前，该部件承载件结构102尚未与较大本体160分离的实施方式中，可以设置单个化单元148(诸如铣削机器或激光切割机)，并且该单个化单元148可以被配置成用于使部件承载件结构102从面板型本体160单个化。例如，可以通过铣削或激光切割来完成单个化。

此后，经处理的部件承载件结构102可以由操纵单元102传递到热应力暴露单元150，该热应力暴露单元150被配置成用于将部件承载件结构102暴露于热应力。优选地，热应力暴露单元150被配置成用于将部件承载件结构102浮动在热应力浴上，该热应力浴可以包括熔融焊料。由此，可以使部件承载件结构100经受热应力。

部件承载件结构102然后可以由操纵单元104的以上提及的机器人或由操纵单元104的另一机器人120转发到材料移除单元112。后者材料移除单元112被配置成用于移除部件承载件结构102的材料，以暴露正在进行或经受质量测试的部件承载件结构102的内部。特别地，材料移除单元112可以被配置成用于通过研磨、优选地横截面研磨(或者可替代地平面研磨)来移除部件承载件结构102的材料。

为了提高材料移除的精度，可以由对准单元154来对部件承载件结构102对准，该对准单元154可以例如被配置成用于基于其所捕获的图像来确定部件承载件结构102的对准标记(例如，钻孔)。所述对准可以在通过材料移除单元112进行研磨之前执行。对准单元154被指定给材料移除单元112，并且对准单元154可以被配置成用于在材料移除处理之前使部件承载件结构102对准。因此，由对准单元154执行的对准优选地在由材料移除单元112执行的材料移除处理之前执行。这样的对准因此可以形成材料移除处理特别是研磨处理的一部分。

可选地，可以设置移除材料量化单元142并且将移除材料量化单元142配置成用于对在研磨期间从部件承载件结构102移除的材料的量进行量化。通过确定研磨材料的量，可以实现研磨进度，并且因此可以精确控制研磨处理。

在研磨之后，部件承载件结构102可以被提供至抛光单元140，抛光单元140被配置成用于在移除材料之后将部件承载件结构102的暴露表面抛光。不是从部件承载件结构102移除大量额外的材料(其是在研磨期间发生)，而是抛光可以减少表面粗糙度，并且可以在不过度移除材料的情况下提高表面质量。经抛光的表面可以提供更多或关于将被用作将在下文中分析的目标特征的一个或更多个测试目标116的更多精确信息。

仅可选地，然后可以(或者可替代地，已经在由材料移除单元112来移除材料之前)将部件承载件结构100提供至封装单元144，该封装单元144被配置成用于将部件承载件结构102封装在包封部146中，使得随后在包封部146中将检测到部件承载件结构102。这种包封部146可以是用作应力缓冲器并且在随后的(和/或在先前的)分析期间简化部件承载件结构102的操纵的树脂。

然而，由于全自动化质量测试设备100也可以能够在没有封装的情况下执行部件承载件结构102的质量测试，因此可以替代地并且可能甚至优选地省略这种封装。因此，即使是未封装的部件承载件结构102也可以经受后续的处理。

此后，(封装的或未封装的)部件承载件结构102可以例如由操纵单元104的另一机器人120转发到清洁单元152，该清洁单元152被配置成用于对部件承载件结构进行清洁。例如，部件承载件结构102可以以超声波浴被冲洗。

另一对准单元154可以被配置成用于在检测和确定其上的测试目标116之前使部件承载件结构102对准。为此目的，可以对部件承载件结构102的一个或更多个对准特征(例如贯穿孔，例如布置在角部中)进行检测，并将其用于在空间上对准部件承载件结构102。

然后可以对对准的部件承载件结构102进行成像。为此目的，可以设置检测单元162并且将检测单元162配置成用于对部件承载件结构102的(同时通过所述材料移除而暴露的)内部的图像数据进行检测。

这样的图像数据可以被传送到确定单元114。后者确定单元114可以被配置成用于对部件承载件结构102的一个或更多个预定义测试目标116进行确定。测试目标116可以是在部件承载件结构102的成像横截面中可见的预定特征，并且可以与质量评估方面的特别有意义的特征有关。部件承载件结构102的测试目标116的适当特性或属性可以是钻孔158(特别是激光钻孔或机械钻孔，其可以由镀覆铜填充)的直径D、这些相邻钻孔158之间的距离L、电传导层结构130(诸如图案化的铜层)和/或电绝缘层结构132(诸如预浸件的片材)的厚度d、此类层结构130和/或132的平面度、以及此类层结构130和/或132的分层程度(参见附图标记133)。在图2中分别以顶视图165和侧视图167示出了所提及的测试目标116。然而，另一测试目标116(例如在平面研磨的情况下)可以是铜线或多条铜线以及它们之间的空间。

有利地，确定单元114被配置成用于对图像数据进行处理，以确定或识别预定义的测试目标116。更具体地，确定单元114可以被配置成首先基于检测到的部件承载件结构102的第一图像而以粗略的方式来确定预定义的测试目标116。此外，确定单元114可以被配置成用于其次基于在检测到第一图像之后并且在蚀刻部件承载件结构102的表面之后所检测到的部件承载件结构102的检测到的第二图像而以精细的方式来确定预定义的测试目标116。在可替代实施方式中，确定单元114的单次操作也是可能的，其中确定单元114基于单个图像来对测试目标116进行确定。作为用于该确定的基础，确定单元114还可以访问数据库128，例如访问将被考虑用于该确定的测试目标116。

非常有利的并且如反馈回路169所指示的，确定单元114可以被配置成用于通过迭代地重复包括材料移除(可选地包括抛光和/或清洁和/或蚀刻)、图像检测和图像分析的序列来对预定义的测试目标116进行确定。通过此类迭代方法(当达到足够的准确度时可以终止)，可以显著地提高质量测试的可靠性。

如图2进一步所示，提供了评估单元118，该评估单元118被配置成用于对部件承载件结构102的所确定的测试目标116进行评估，以评估部件承载件结构102的质量。评估单元118可以被有利地配置成用于基于所确定的测试目标116的特性来对部件承载件结构102的质量进行评价。更具体地，评估单元118可以被配置成用于通过将部件承载件结构102分类为多个质量类别中的一个来对质量进行评估。高度合适的可以是将各个部件承载件结构102(和/或指定的较大本体160)自动分类为下述各者的类别中的一种类别：“通过”(指示部件承载件结构102和/或较大本体160已经通过质量测试)；“失败”(指示部件承载件结构102和/或较大本体160未通过质量测试)；以及“需要进一步分析”(指示部件承载件结构102和/或较大本体160需要额外的质量分析，因为评估单元118还不能以有意义的方式来决定质量)。在后一种情况下，还可以将部件承载件结构102传递给人工操作者以进行人工分析。所描述的通信和使用者影响可以通过输入/输出单元135与控制单元或处理器156通信耦合而在用户和设备100之间交换。

特别地，评估单元118可以被配置成用于通过下述方式来对质量进行评估：将每个测试目标116单独地或者优选地将部件承载件结构102的每个测试目标106的每个属性或特性单独地分类为多个质量类别中的一个类别，特别是在“通过”、“失败”、以及“需要进一步分析”的类别中的一个类别。只有非关键参数的微小偏差仍然可以允许将部件承载件结构102分类为“通过”。这样的质量测试可以包括多个标准，这些标准可以被单独地判断，用以实现关于质量和性能的精细决策。

为了支持其评估任务，评估单元118可以包括人工智能模块134，该人工智能模块134被配置成用于使用人工智能来执行评估，例如使用神经网络。用于训练人工智能模块134的训练数据等也可以存储在数据库128中。

通过蚀刻部件承载件结构102的暴露表面的可选的蚀刻处理，部件承载件结构102的被分析的暴露表面上的附加特征(诸如晶界和镀覆线)可以变得可见。这可以使得评估单元118对测试目标116的特性的评估更加准确。

在所述评估之后，被分析的部件承载件结构102可以被输送出设备100。为此目的，操纵单元104设置有出口操纵子单元124，该出口操纵子单元124被配置成用于借助于至少一个附加的机器人120来对部件承载件结构102进行操纵，例如在材料移除单元112与出口108之间进行。如所示，设备100包括出口容纳单元138(例如也是容器型的)，该出口容纳单元138被布置在出口108处并且被配置成用于在测试之后以堆叠的方式容纳多个部件承载件结构102。操纵单元104可以被配置成用于将被测试的部件承载件结构102通过出口108转移到出口容纳单元138。这可以例如通过另外的机器人120来完成。

如附图标记156所指示的，设备100可以包括一个或更多个处理器或处理器的一部分，其可以被视为用于在部件承载件结构102的质量测试期间控制设备100及其上述部件的操作的控制单元。

非常有利地，设备100可以被配置成用于在入口106与出口108之间执行质量测试而无需人工干预。仅可选地，使用者访问可以经由输入/输出单元135来实现。设备100的自动化特性可以使质量测试加速，并且可以使质量测试更加准确，同时减少在质量测试方面所需的人力资源。此外，吞吐量可以增加。

图3示出了根据本发明的示例性实施方式的用于执行部件承载件结构102的质量测试的设备100的细节。图3示出了图示出图2的设备100的元件的特定的实施方式。

输入部分125涉及设备100在入口106与材料移除之间的一部分。横截面站127因此对应于设备100的后续部分，在该后续部分处通过研磨和随后的抛光以全自动化的方式来创建部件承载件结构102的横截面。输出部分129涉及设备100在横截面站127与出口108之间的一部分。

图4示出了根据本发明的示例性实施方式的用于对部件承载件结构102的质量进行测试的设备100。更具体地说，图4只示出了这种设备100的一部分，其中，图2的设备100的其他元件也可以与图4所示的元件组合。图4着重于部件承载件结构102的测试目标116的缺陷评估方面的处理。通过对测试目标116的所确定的缺陷进行分析，可以对所指定的部件承载件结构102的质量进行可靠地评价。

在图4中所示出的用于对部件承载件结构102的质量进行测试的设备100包括材料移除单元112，该材料移除单元112被配置成用于对部件承载件结构102的材料进行移除，以使该部件承载件结构102的内部中的平面暴露。换言之，部件承载件结构102的微截面可以例如通过研磨，优选地通过横截面研磨来创建。在所述材料移除之后，部件承载件结构102的暴露出的感兴趣的平面可以通过抛光单元140进行抛光，以减少表面粗糙度并提高表面质量，从而调节部件承载件结构以用于后续分析。

就所述分析而言，检测单元162可以捕获图像，并因此可以对部件承载件结构102的暴露出的平面的图像数据进行检测。检测单元162可以包括相机。附加地或替代地，检测单元162可以对指定或表征部件承载件结构102、特别是其暴露出的表面的其他类型的数据进行检测。例如，可以通过适当的探针来扫描暴露出的表面，用于检测电性数据，该电性数据可以附加地或替代地用于图像数据，用于下面描述的后续确定和评估程序。

此后，确定单元114可以基于图像数据来对部件承载件结构102的在暴露出的平面处的一个或更多个预定义测试目标116进行确定。例如，确定单元114可以搜索特定形状和/或颜色和/或对比度的测试目标116，例如通过实施图案识别和/或自动图像处理或识别的其他元件。为此目的，确定单元114可以访问存储在数据库128中的数据集(例如，指示测试目标的预定义轮廓)。

然后，评估单元118可以(i)对所确定的测试目标116的一个或更多个缺陷进行识别以及(ii)对所确定的测试目标116的一个或更多个缺陷进行评估，以对部件承载件结构102的质量进行评价。因此，评估单元118执行至少两个任务。第一个任务(i)是对测试目标116的缺陷的识别，即发现存在缺陷的处理。附加的第二个任务(ii)是对测试目标116的先前识别的缺陷的表征，即对所述缺陷的一个或更多个属性进行分析的处理，并且特别是在部件承载件结构102的质量测试方面执行缺陷的相关性评估。在后者的处理中，可以对测试目标116的缺陷的重要性进行评价，这与部件承载件结构102的质量有关。在这种情况下，评估单元118还可以对所识别的缺陷的原因进行分析。这可以在判断质量方面提供有意义的信息。为了对质量进行评价，并且特别是为了对各个缺陷的原因进行分析，评估单元118可以使用人工智能模块134。例如，人工智能模块134可以包括深度学习工具、机器学习工具、专家知识工具和神经网络中的一个或更多个。人工智能模块134可以利用可被数据库128访问的数据来对质量进行评估。数据库100可以存储经验数据，例如横截面图像和故障目录，其可以在对部件承载件102的质量进行评估期间支持评估单元118。

评估单元118也可以被配置成用于根据与使用者定义的(例如，客户定义的)符合条件的符合性来对部件承载件102的质量进行评价。通过采取这种措施，可以提高使用者使用设备100的灵活性。例如，根据特定应用的特殊性，使用者可以定义部件承载件结构102或形成在同一面板上的部件承载件应该满足的符合性标准(例如结构和/或电气要求，或高频行为和/或热移除行为方面的要求)。部件承载件结构102的足够高的质量可能需要符合用于特定应用的至少一个使用者定义的符合性标准。

附加地或替代地，评估单元118可以被配置成用于根据与至少一个工业标准(例如IPC-6012和/或IPC-A-600)的符合性来对质量进行评价。这种工业标准可以例如包括对产品类别的定义，以及例如关于文件、资格评估、质量保证等的一般要求。特别地，IPC-6012(特别是在本专利申请的优先权日生效的最新版本中)和IPC-A-600(特别是在本专利申请优先权日有效的最新版本中)是用于印刷电路板(PCB)的制造的相关工业标准。更具体地说，IPC-6012涉及刚性印刷板的资格和性能规范。IPC-6012工业标准的主题包括材料要求、目视检查要求、焊接掩模要求、电气要求和待执行的电气测试、清洁度要求和适用测试。部件承载件结构102的足够高的质量可能需要符合所提及的和/或其他工业标准中的一个或更多个。缺陷评估中可能会涉及此类要求。换言之，如果部件承载件结构102的测试目标116的缺陷不与所选择的工业标准的要求相矛盾，则可以认为该部件承载件结构102满足质量测试。

此外，评估单元118可以被配置成用于通过将部件承载件结构102的一个或更多个所确定的缺陷分类为不同的预定义类别的缺陷严重程度中之一来对质量进行评估。例如，第一类可以对应于质量关键缺陷，以及第二类可以对应于质量非关键缺陷。然而，基于特定缺陷的类型和/或特定缺陷的强度，可以将缺陷分类为关键缺陷或非关键缺陷。例如，与低于预定义的阈值的结构偏差(例如层的足够小的厚度偏差)有关且与部件承载件结构102的电绝缘层结构(诸如预浸料层、图2中的比较层结构132)有关的缺陷，可以被分类为质量非关键缺陷。与此相比，质量关键缺陷可以是与高于预定义的阈值的结构偏差(例如，层的足够大的厚度偏差)有关且与部件承载件结构102的电绝缘层结构(诸如预浸料层、图2中的比较层结构132)有关的缺陷。此外，与部件承载件结构102的电传导层结构(诸如铜层、图2中的比较层结构130)有关的任何缺陷都可以被分类为质量关键缺陷，因为电传导层结构通常对部件承载件结构102(诸如PCB)具有高功能性影响。基于所述缺陷分类的应用，评估单元118可以通过将部件承载件结构102分类为多个预定义的质量类别中的一个来对质量进行评价。类别“通过”可以指示部件承载件结构102已经通过了质量测试(例如，尽管已经识别出了不太严重的缺陷)。类别“失败”可以指示部件承载件结构102总体上没有通过质量测试(例如，由于识别出部件承载件结构102的测试目标116的严重缺陷)。类别“需要进一步分析”可以指示部件承载件结构102或单独的测试目标116需要附加的质量分析，因为评估单元118还不能以有意义的方式来决定缺陷和/或质量。

也可以为某个类别定义一个或更多个子类。因此，分类可以变得更精细，并且因此甚至更有意义。例如，被分类为“通过”但具有接近预定义规范的限制的特征的部件承载件结构102可以被分类为“勉强通过”。这可以允许尽早注意到潜在的制造问题，从而可以在适当的时候克服这些问题，例如通过相应地修改处理控制。因此，这样的精细化的规范可以允许早期警告。因此，子分类可以作为早期警告系统传输到制造过程。

相应的部件承载件结构102或试样也可以用作智慧或智能工件(例如，通过其唯一标识符知道其功能或目的地)。

为了对各个测试目标116或部件承载件结构102整体的已识别缺陷进行评估，评估单元118可以被配置成用于访问数据库128，该数据库128可以存储有多个预定的缺陷特征作为用于对测试目标116的缺陷进行识别的基础。

当对测试中的足够多的部件承载件结构102已经识别出足够严重的缺陷时，这可能表明制造厂存在实质性问题或议题。为了解决这样的问题或议题以试图增加制造过程的良率，设备100的制造控制单元250可以被配置成用于基于评估单元118的输出来对制造部件承载件的制造过程进行控制。更具体地说，可以基于评估的结果来对制造过程进行调整或改变。

同样地如图4所示，设备100可以包括接口单元252，该接口单元252被配置成用于启用人工干预，例如当评估的结果是需要进一步分析或人工干预时。接口单元252可以是用作输入/输出单元的使用者界面，并且例如可以是图形用户界面(GUI)。接口单元252可以包括输入元件(诸如键盘、计算机鼠标、触摸屏和/或语音识别系统)和输出元件(诸如显示器、扬声器、触摸屏等)。使用者可以经由接口单元252输入或选择要提供至设备100的输入数据。例如，当设备100没有得出明确的结论时，使用者输入可以作出关于质量的决定。这样的使用者输入可以被引入到数据库128中，并且可以被用作用于训练人工智能模块134的训练数据。这样的数据作为训练数据是非常合适的，因为它可以专门解决自动化设备100的弱点，即其中自动化设备100已经出现故障的场景。因此，采取这种措施可以在缺陷评估方面持续地改进设备100的性能。在实施方式中，使用者干预是绝对的例外，并且可以优选地在少于5％的情况下发生。

除此之外，更一般地说，设备100可以被配置成用于对部件承载件结构102的质量进行测试而无需人工干预。结果，可以以高吞吐量执行高精度的质量测试。相应地，特别是单元114、118、134和250的功能可以由一个或更多个处理器260(也可以对应于图2中所示的处理器156)来执行。

应当注意，术语“包括”不排除其他元件或步骤，并且单数形式不排除多个。同样，结合不同实施方式描述的元件可以被组合。

还应注意，权利要求中的附图标记不应解释为限制权利要求的范围。

本发明的实施方式不限于附图中所示和上面描述的优选实施方式。相反，即使在根本不同的实施方式的情况下，使用示出的解决方案和根据本发明的原理的多种变型是可能的。

Claims (15)

1.一种用于对部件承载件结构(102)的质量进行测试的设备(100)，其中，所述设备(100)包括：

材料移除单元(112)，所述材料移除单元(112)被配置成用于对所述部件承载件结构(102)的材料进行移除，以使所述部件承载件结构(102)的内部中的平面暴露；

检测单元(162)，所述检测单元(162)被配置成用于对所述部件承载件结构(102)的所暴露出的平面的部件承载件结构特定数据进行检测，特别地，所述检测单元(162)被配置成用于对所述部件承载件结构(102)的所暴露出的平面的图像数据进行检测；

确定单元(114)，所述确定单元(114)被配置成用于：基于所述部件承载件结构特定数据，来对所述部件承载件结构(102)的在所述暴露出的平面处的至少一个预定义的测试目标(116)进行确定；以及

评估单元(118)，所述评估单元(118)被配置成：用于对至少一个所确定的测试目标(116)的至少一个缺陷进行识别和评估，从而对所述部件承载件结构(102)的质量进行评价。

2.根据权利要求1所述的设备(100)，其中，所述评估单元(118)被配置成用于对所述至少一个缺陷的原因进行分析。

3.根据权利要求1或2所述的设备(100)，其中，所述评估单元(118)被配置成用于通过人工智能模块(134)来对所述质量进行评价，并且特别地，所述评估单元(118)被配置成用于通过人工智能模块(134)来对所述至少一个缺陷的原因进行分析。

4.根据权利要求3所述的设备(100)，其中，所述人工智能模块(134)包括下述中的至少一者：深度学习工具、机器学习工具、专家知识工具和神经网络。

5.根据权利要求3或4所述的设备(100)，其中，所述人工智能模块(134)被配置成用于通过访问数据库(128)来对所述质量进行评估，所述数据库(128)包括经验数据，特别地，所述数据库(128)包括横截面图像和故障目录中的至少一者。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的设备(100)，其中，所述评估单元(118)被配置成用于根据与至少一个使用者定义的符合性条件的符合性来对所述质量进行评价。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的设备(100)，其中，所述评估单元(118)被配置成用于根据与至少一个工业标准的符合性来对所述质量进行评价，特别地，所述评估单元(118)被配置成用于根据与IPC-6012和IPC-A-600中的至少一者的符合性来对所述质量进行评价。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的设备(100)，其中，所述评估单元(118)被配置成用于：通过将至少一个所确定的缺陷中的每一个分类为至少两类缺陷严重性中的一类，来对所述质量进行评估，特别地，所述至少两类缺陷严重性包括第一类质量关键缺陷和第二类质量非关键缺陷，其中，特别地，与低于预定义的阈值的结构偏差有关并且与所述部件承载件结构(102)的电绝缘层结构(132)有关的缺陷被分类为质量非关键缺陷。

9.根据权利要求8所述的设备(100)，其中，下述缺陷中的每一者都被分类为质量关键缺陷：

与高于预定义的阈值的结构偏差有关并且与所述部件承载件结构(102)的电绝缘层结构(132)有关的缺陷；

与所述部件承载件结构(102)的电传导层结构(130)有关的缺陷。

10.根据权利要求1至9中任一项所述的设备(100)，所述设备(100)包括下述特征中的至少一者：

其中，所述评估单元(118)被配置成用于：通过将所述部件承载件结构(102)分类为多个预定义的质量类别中的一种质量类别，来对所述质量进行评价，特别地，所述评估单元(118)被配置成用于：通过将所述部件承载件结构(102)分类为“通过”、“失败”和“需要进一步分析”的质量类别中的一种质量类别，来对所述质量进行评价；

其中，所述评估单元(118)被配置成用于访问数据库(128)，所述数据库(128)存储有多个预定的缺陷特征作为用于对测试目标(116)的缺陷进行识别的基础；

其中，所述确定单元(114)被配置成用于通过自动图像识别来对至少一个所述测试目标(116)进行确定；

其中，所述材料移除单元(112)被配置成用于通过研磨来对所述部件承载件结构(102)的材料进行移除，其中，特别地，所述材料移除单元(12)被配置成用于通过横截面研磨和平面研磨中的一者来对所述部件承载件结构(102)的材料进行移除；

所述设备(100)包括抛光单元(140)，所述抛光单元(140)用于在移除材料之后对所述部件承载件结构(102)的所述暴露出的平面进行抛光。

11.根据权利要求1至10中任一项所述的设备(100)，所述设备(100)包括下述特征中的至少一者：

其中，所述部件承载件结构(102)的至少一个所述测试目标(116)包括至少一个钻孔(158)和至少一个层结构(130，132)中的至少一者；

其中，所述部件承载件结构(102)的至少一个所述测试目标(116)的要在所述质量测试期间评估的缺陷包括下述中的至少一者：钻孔(158)的直径(D)在可接受值的范围之外、相邻钻孔(158)之间的距离(L)在可接受值的范围之外、电传导层结构(130)的电传导迹线的宽度在可接受值的范围之外、电传导层结构(130)的相邻电传导迹线之间的距离在可接受值的范围之外、层结构(130，132)的厚度(d)在可接受值的范围之外、层结构(130，132)的非平面性、层结构(130，132)的分层、以及印刷电路板型部件承载件结构(102)的特征与预定义规范的任何偏差；

所述设备(100)包括制造控制单元(250)，所述制造控制单元(250)被配置成用于对制造部件承载件的制造过程进行控制，并且所述制造控制单元(250)被配置成用于基于所述评估的结果来调整所述制造过程；

所述设备(100)包括用户接口单元(252)，所述用户接口单元(252)被配置成用于启用人工干预，特别地，所述用户接口单元(252)被配置成用于：在所述评估的结果是需要进一步分析或人工干预的情况下启用人工干预；

其中，所述设备(100)被配置成用于对部件承载件结构(102)的质量进行测试，而无需人工干预。

12.一种对部件承载件结构(102)的质量进行测试的方法，其中，所述方法包括：

对所述部件承载件结构(102)的材料进行移除，以使所述部件承载结构(102)的内部中的平面暴露；

对所述部件承载件结构(102)的所暴露出的平面的部件承载件结构特定数据进行检测，特别地，对所述部件承载件结构(102)的所暴露出的平面的图像数据进行检测；

基于所述部件承载件结构特定数据，来对所述部件承载件结构(102)的在所述暴露出的平面处的至少一个预定义的测试目标(116)进行确定；以及

对至少一个所确定的测试目标(116)的至少一个缺陷进行识别和评估，从而对所述部件承载件结构(102)的质量进行评价。

13.根据权利要求12所述的方法，所述方法包括下述特征中的至少一者：

其中，所述部件承载件结构(102)包括下述各者中的至少一者：包括多个连接的部件承载件的预制件的面板、包括多个连接的部件承载件的预制件的阵列、部件承载件的预制件、试样以及部件承载件，特别地，所述部件承载件为印刷电路板和集成电路基板中的一者；

其中，所述方法包括对所述部件承载件结构(102)的质量进行测试，而无需人工干预。

14.一种计算机可读介质，在所述计算机可读介质中存储有用于对部件承载结构(102)的质量进行测试的计算机程序，所述计算机程序在由一个或多个处理器(260)执行时，适于执行和/或控制根据权利要求12或13中任一项所述的方法。

15.一种用于对部件承载件结构(102)的质量进行测试的程序元件，所述程序元件在由一个或多个处理器(260)执行时，适于执行和/或控制根据权利要求12或13中任一项所述的方法。

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