CN1998003A - 检测系统 - Google Patents

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Abstract

一种用于对衬底(12)上的微小物体(11)进行三维检测的检测系统(10)，该系统包括：校准模块(20)，用于对捕捉物体的倾斜图像所用的检测角(30)进行校准，对检测角的校准是通过用一个物体作为参考而进行的；至少一个图像捕捉器(23)，用于捕捉物体的第一图像并捕捉物体的倾斜图像；图像处理器(24)，用第一图像确定物体位置，并用倾斜图像和第一图像来确定物体高度；其中，如果物体高度不在预定判据范围内，则将其归类为有缺陷，并对有缺陷物体的位置进行识别。

Description

检测系统
技术领域
本发明涉及用于对衬底上的微小物体进行三维检测的检测系统。
背景技术
电子工业中广泛使用对电子器件封装——如集成芯片(IC)封装——进行的检测。IC、电子芯片或芯片封装——例如球栅阵列(BGA)式封装——被置于托盘中并通过检测装置。检测的目的是对IC芯片的BGA上每个焊球或晶片和管芯上每个焊点的共面性(相对高度)、共线性(对准)以及高度进行测量。如现有技术中已知的，可以通过激光三角法、干涉测量法以及其他非接触测量来完成这些高度测量。但是，在制造设备中实施这些方法会比较复杂、困难、不精确或者缓慢。
IC上的BGA通常使用布置成不同图案的一组焊点或焊球来连接到电路板。但是，如果存在缺失的连接，则IC是有缺陷的。造成焊接不完全的常见原因包括球高度不足以及处理过程中由焊球脱落造成的缺失。因此，通过对BGA进行全面检测来维持生产质量的高标准很重要。
通常，对BGA的检测是在其组装到印刷线路板上之前进行的。如果检测到有缺陷的BGA，就可以只丢弃这片IC而不是丢弃装有IC的整个印刷线路板。
传统的技术(例如干涉测量法、共焦和激光测距法)已经广泛用于对集成电路芯片或类似结构上BGA中的焊球进行检测。这些方法依靠精密的光学设计可能实现高测量分辨率，但是其测量速度较低。阴影像法(shadow imaging)特别容易出错并可能造成检测不到物体不规则。
参考图1A，用于对微小物体(例如BGA)的高度进行检测的现有技术是三角法，其中将激光束精确投射到BGA球的顶上，并用光传感器或图像传感器来检测反射光束。通过三角法计算，可以检测BGA的球高度。这种方法的缺点是分辨率低、精度低和检测速度低。
图1B示出了另一种现有技术，即一种立体测量系统，它使用双相机或三相机系统来从不同角度观察物体。通过立体观察，测量系统可以进行高速大面积检测，但是由于图像变形而需要对设备进行精确定位以及复杂的校准。事实上，它只是一种用经校准的主设备对设备进行比较的比较仪。这种方法的缺点是检测分辨率低。
参考图1C，其中的另一种双相机系统使用一个相机来沿垂直方向观察BGA器件。确定X和Y方向尺度，然后将BGA的各行移动到预定位置并用第二相机对球的顶部边缘进行倾斜观察。这种方法是立体观察系统的另一种变型。为了消除视场中不同位置的立体误差和放大率变动，它一次对一行球进行检测。因此，它的缺点是检测速度低。
现有设备和技术不能迅速对微小物体的高度进行精密测量和检验。
发明内容
在第一个优选方面，本发明提供了一种用于对衬底上的微小物体进行三维检测的检测系统，该系统包括：
校准模块，用于对捕获所述物体的倾斜图像所用的检测角进行校准，对所述检测角的校准是通过使用一个物体作为参考来进行的；
至少一个图像捕捉器，用于捕捉所述物体的第一图像，并捕捉所述物体的倾斜图像；以及
图像处理器，用于使用所述第一图像确定所述物体的位置，并使用所述倾斜图像确定所述物体的高度；
其中，如果所述物体的高度不在预定判据范围内，则将其归类为有缺陷，并对所述有缺陷物体的位置进行识别。
该系统还可以包括倾斜测量模块以测量衬底的倾斜角。倾斜角可以在确定物体的位置和高度时使用。
可以通过物体在图像捕捉器的光学器件视场的深度内移动指定距离时，对图像捕捉器采集的两幅连续图像中物体的顶部位置变化进行观测，来校准检测角。
该系统还可以包括用于对衬底上的物体进行照明的照明源。照明源可以是漫射的线状光源。照明源可以是布置成弧线或直线的发光二极管(LED)。照明源可以在捕捉图像时进行闪光照明。照明源可以进行闪光照明以捕捉处于运动状态的具体物体。
该系统可以包括两个图像捕捉器。图像捕捉器可以具有远心透镜。远心透镜确保了即使物体的物距不同，所有物体的图像也具有均匀的放大率。远心透镜使尺寸变形减至最小。
第一图像捕捉器的光轴可以垂直于衬底平面。
第二图像捕捉器的光轴可以处于检测角。检测角是倾斜捕捉器的光轴与衬底平面之间的夹角。优选地，检测角较小，约为10度。好处是，通过设置较小的检测角，可以实现高精度并获得对物体形状的灵敏性。
衬底可以是半导体芯片、印刷线路板、半导体晶片、集成电路模块或电子器件。衬底可以置于由传送机构承载的工业标准托盘中。传送机构可以是传送带系统或XY移动工作台。
物体可以是焊球或晶片凸块或金凸块。物体可以布置为球栅阵列(BGA)、焊点阵列或晶片凸块。
图像捕捉器可以是高分辨率数字式成像装置。例如，电荷耦合器件(CCD)相机或CMOS相机。
在第二方面，本发明提供了一种用于对衬底上的微小物体进行三维检测的方法，该方法包括下列步骤：
对捕捉所述物体的倾斜图像所用的检测角进行校准，对所述检测角的校准是通过用一个物体作为参考来进行的；
捕捉所述物体的第一图像和倾斜图像；以及
用所述第一图像确定所述物体的位置，并用所述倾斜图像和所述第一图像确定所述物体的高度；
其中，如果所述物体的高度不在预定判据范围内，则将其归类为有缺陷，并对所述有缺陷物体的位置进行识别。
该方法还可以包括对图像捕捉器的放大率进行校准的初始步骤。
该方法还可以包括确定衬底倾斜角的步骤。可以用倾斜角来修正物体的高度。
可以通过将物体与用作参考的物体高度进行比较，来计算物体的高度。
可以用作为参考的物体的绝对高度来确定每个物体的绝对高度。可以通过其他精密测量方法，例如自动对焦、激光测距仪、共焦或干涉测量法来确定绝对高度。
或者，如果平均球高度非常接近于设计标称值，则可以通过将每个物体的标称值与测得高度偏差组合来确定每个物体的绝对高度。
物体头部的形状或曲率可以用倾斜图像来确定。
可以在每幅图像中捕捉衬底上所有的物体。
倾斜图像可以是每个物体头部的亮弧形图像。好处是，暗场照明可以照明物体而不使光直接进入相机镜头。
该系统还可以对物体的共线性和共面性进行测量。
在第三方面，本发明是一种用于对衬底上的微小物体进行三维检测的检测系统，该系统包括：
倾斜测量模块，用于测量所述衬底的倾斜角；
至少一个图像捕捉器，用于捕捉所述物体的第一图像，并捕捉所述物体的倾斜图像；以及
图像处理器，用所述第一图像确定所述物体的位置、用所述倾斜图像和所述第一图像确定所述物体的高度、并对所述倾斜角进行补偿；
其中，如果所述物体的高度不在预定判据范围内，则将其归类为有缺陷，并对所述有缺陷物体的位置进行识别。
该系统还可以包括校准模块，用于对捕捉物体的倾斜图像所用的检测角进行校准，对检测角的校准是用一个物体作为参考来进行的。
在第四方面，本发明提供了一种用于对衬底上的微小物体进行三维检测的方法，该方法包括下列步骤：
测量所述衬底的倾斜角；
捕捉所述物体的第一图像和倾斜图像；以及
用所述第一图像确定所述物体的位置，用所述倾斜图像和所述第一图像确定所述物体的高度，并对所述倾斜角进行补偿；
其中，如果所述物体的高度不在预定判据范围内，则将其归类为有缺陷，并对所述有缺陷物体的位置进行识别。
好处是，本发明能够同时测量多个物体以实现对物体的高速精密检测。
附图说明
现在将参考附图对本发明的一种示例进行说明。在附图中：
图1A、图1B和图1C是现有方法和设备的一组示意图；
图2是本系统一种优选实施例的示意图；
图3是该系统捕捉的二维图像和三维图像；
图4A和图4B是图像高度与物体高度之间三角关系的示意图；
图5是物体的二维图像与同一物体的高度图像的示意图；
图6是自动确定晶片倾斜角所用算法的示意图；
图7是自动确定倾斜相机的检测角所用算法的示意图；
图8是高度图像所用背光源的一种示例；
图9是本系统第二实施例的示意图；
图10是本系统第三实施例的示意图；
图11是本系统第四实施例的示意图；
图12是根据本系统的一种优选实施例，对衬底上的微小物体进行三维检测的流程图。
具体实施方式
参考图2，其中提供了一种用于对衬底12上的微小物体11进行三维检测的检测系统10。微小物体11包括但不限于焊球11、晶圆凸块(waferbump)或球栅阵列(BGA)12。衬底12置于工业标准托盘(未示出)上，该托盘由运输机构(例如传送带40)承载。图1将系统10图示为像作为通常制造处理的一部分可能表现的那样。系统10是芯片制造设备(未示出)的一部分，具体地说，是对操作进行质量控制和检测的部分。
系统10包括校准模块20、两个高分辨率数字相机(CCD)22、23和图像处理器24。校准模块20通过在两个不同位置捕获球11的两个倾斜图像来对检测角30进行校准。优选地，校准角30比衬底12平面高约10°。检测角30可以取决于所需的检测类型而增大或减小。
优选地，在两个CCD相机22、23中都设有远心透镜 27、28。但是，也可以是至少给倾斜成像CCD相机23设置远心透镜 28。远心透镜可以消除尺寸变形。另外，远心透镜在相机的整个视场上提供了均匀的光学放大率。相机之一22从上方(垂直于衬底平面)捕捉球11的第一图像。另一相机23以检测角30捕捉球11的倾斜图像。不采用远心透镜，只能精确测量衬底12上的一行球11。采用远心透镜使得可以由相机23在单一的图像中对衬底12上的多行球11进行精确的成像和捕捉。图像处理器24用第一图像计算球11的位置，并使用倾斜图像和第一图像来计算球11的高度。对检测角30的校准是通过将衬底12上的一个球11选择为参考物体来进行的。因为只使用了一个球11作为参考物体来与衬底12上所有的其他球11进行比较，所以这种方式使得校准可以快速精确地进行。在对大晶片上的球11进行测量时，校准只需要在检测开始之前进行一次。
系统10包括用于对衬底12的倾斜角进行测量的倾斜测量模块25。因为衬底可能由于各种原因而倾斜一个小角度，所以这样可以提高对球11的测量精度。模块25为系统10的倾斜误差提供自动补偿，并使系统10对振动不敏感。
系统10还包括布置成环状的发光二极管(LED)26，用于对衬底12上的球11进行照明。在捕捉图像时，LED 26能够对多个球11或特定的球11进行闪光。辅助光源29包括布置成弧形或其他结构的线阵列或面阵列发光二极管29，用于从侧面照明球11，它设置的目的是产生球11头部的亮弧形。亮弧形图像可以用于确定球11的形状。辅助光源29也可以在扫描运动过程中为高速图像捕捉提供闪光。
根据所捕获的图像，可以使用高度确定算法中的三角关系来确定球11的高度差。这使得可以测量BGA 12上球11的共面性。
图4A、图4B和图5图示了用于确定球11高度的三角公式。在图4A中，漫射弧线或弧面光源照明微小物体11顶部。远心透镜设在适当位置处收集来自球顶面的反射光，但是照明光线不能直接进入远心透镜。这是一个暗场照明系统。光源、BGA和相机这三方处于三角关系，用这种三角关系和图像来计算3D球高度。使用漫射的线光源或面光源使得可以仅在单一图像中即可由弯月形轮廓识别出物体的顶部位置及其轮廓。尽管图像顶部和底部的某些弯月形轮廓处于离焦情形，但远心透镜22在整个视场上提供了均匀的光学放大率。此系统可以实现高分辨率和高速测量。三角公式是：
h1＝(y1-h0)/Mcosα
Δh21＝(y2-y1)/Mcosα＝[(y2-y1)-(y1′-y1)]/Mcosα
＝[(y2-y1)-xsinα]/Mcosα
衬底上的球高度所用的公式是：
hi＝[yi-y1-xisinα]/Mcosα+h1
其中x1＝0，并且
xi为第i个球与球1之间的距离；
yi为第i个球顶点的图像高度；
hi为第i个球的高度；
M为相机23的镜头放大率；
α为检测角(相机23与XY工作台平面之间的角度)。
图6图示了用于确定正在测量的未翘曲晶片倾斜角的公式。同样的原理也适用于翘曲晶片的每个管芯/衬底。为了测量整个晶片的倾斜角，通过使XY工作台移动预定距离来在四个末端位置处计算俯视相机捕获的一幅图像中球的平均高度。三角公式是：
φ x = Δh x Δx
φ y = Δh y Δy
其中：
φx为x方向的倾斜角；
φy为y方向的倾斜角；
Δhx为x方向两个末端位置处的高度差；
Δhy为y方向两个末端位置处的高度差；
Δx为末端的两行球11之间在x方向上的距离；
Δy为末端的两行球11之间在y方向上的距离。
图7图示了对于被测的每个管芯/衬底，用于自动确定检测角30的算法。在远心透镜焦深之内的位置处捕捉球11任选行的图像。然后将这行球11移到仍处于远心透镜焦深之内的第二位置并捕捉高度图像。然后根据下面的式子来确定检测角：
a = arcsin ( R 3 d Δh Δx )
其中
α为检测角；
R3d为倾斜相机的校准分辨率；
Δx为移动的距离；
Δh为造成的高度变化。
图8图示了背光源29的一种优选实施例。若干个LED 80形成弧形照明，每个LED 80以相同角度导向被检测物体11。这种照明设计使光能效率尽可能高。
参考图9，这种实施例使用反射镜50来将球11的图像反射到相机23中以测量高度。第二相机22用于将每个球11的位置作为衬底12上的X-Y坐标进行计算。
参考图10，这种实施例使用三个反射镜50、51、52来将球11的图像反射到相机23中。CCD阵列23上两部分的视场可以不同。
参考图11，这种实施例以一种与图6所示实施例不同的结构，使用三个反射镜50、51、52来将球11的成像光反射到相机23。
参考图12，用于对BGA 12上焊球11进行三维检测的检测过程包括对相机22、23的放大率(M)进行校准(步骤90)。接下来，用单个球11作为参考对捕捉倾斜图像的相机23的成像角度30进行校准(步骤91)。在校准步骤90、91之后，确定衬底12在各个方向上的倾斜角(步骤92)。根据相机22捕捉的球11顶部图像将球11的位置作为X-Y坐标进行计算(步骤93)。使用另一相机23捕捉的倾斜图像确定球的顶部位置或高度(步骤94)。计算每个球11与参考球11之间的高度差(步骤95)。 这是通过另外的装置来进行的，所述装置例如对衬底12上参考球 的绝对高度进行测量的衬底高度探测器60。修正高度差和倾斜角以识别衬底12上是否有任何球11有缺陷(步骤96)。不满足某个高度判据的球11被归类为有缺陷，并以X-Y坐标对其在衬底12上的位置进行识别。
本领域技术人员应当明白，在不脱离本发明的范围或精神的情况下，可以对以具体实施例形式示出的本发明进行各种变化和/或修改。因此，在任何意义上，这些实施例都应当认为是示例性而不是限制性的。

Claims (30)

1.一种用于对衬底上的微小物体进行三维检测的检测系统，包括：
校准模块，用于对捕获所述物体的倾斜图像所用的检测角进行校准，对所述检测角的校准是通过使用一个物体作为参考来进行的；
至少一个图像捕捉器，用于捕捉所述物体的第一图像，并捕捉所述物体的倾斜图像；以及
图像处理器，用于使用所述第一图像确定所述物体的位置，并使用所述倾斜图像和所述第一图像确定所述物体的高度；
其中，如果所述物体的高度不在预定判据范围内，则将其归类为有缺陷，并对所述有缺陷物体的位置进行识别。
2.根据权利要求1所述的系统，还包括倾斜测量模块，用于测量所述衬底的倾斜角。
3.根据权利要求2所述的系统，其中，所述倾斜角在确定所述物体的位置和高度时使用。
4.根据权利要求1所述的系统，其中，根据每次图像捕捉所检测的物体数目来校准所述检测角。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述检测角约为10°。
6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述检测角大于10°以能够获得高测量速度。
7.根据权利要求1所述的系统，还包括照明源，用于照明所述衬底上的物体。
8.根据权利要求7所述的系统，其中，用于对物体高度进行成像的所述照明源是弧形或直线布置的发光二极管或光纤束。
9.根据权利要求7所述的系统，其中，所述照明源在捕捉每个图像时对所述物体进行闪光照明。
10.根据权利要求1所述的系统，还包括至少一个光导向器，用于将来自不同视角的光导入所述至少一个图像捕捉器。
11.根据权利要求10所述的系统，其中，所述反射表面是反射镜。
12.根据权利要求1所述的系统，其中，所述至少一个图像捕捉器具有远心透镜。
13.根据权利要求1所述的系统，其中，所述至少一个图像捕捉器中第一图像捕捉器的光轴基本上垂直于所述衬底平面。
14.根据权利要求1所述的系统，其中，所述至少一个图像捕捉器中第二图像捕捉器的光轴与所述衬底平面成角度α。
15.根据权利要求1所述的系统，其中，所述衬底是半导体芯片、印刷线路板、半导体晶片模块或电子器件。
16.根据权利要求1所述的系统，其中，所述物体是焊球。
17.根据权利要求16所述的系统，其中，所述焊球布置为球栅阵列。
18.根据权利要求1所述的系统，其中，所述至少一个图像捕捉器是电荷耦合器件数字式相机或CMOS数字式相机。
19.一种用于对衬底上的微小物体进行三维检测的方法，所述方法包括下列步骤：
对捕捉所述物体的倾斜图像所用的检测角进行校准，对所述检测角的校准是通过用一个物体作为参考来进行的；
捕捉所述物体的第一图像和倾斜图像；以及
用所述第一图像确定所述物体的位置，并用所述倾斜图像和所述第一图像确定所述物体的高度；
其中，如果所述物体的高度不在预定判据范围内，则将其归类为有缺陷，并对所述有缺陷物体的位置进行识别。
20.根据权利要求19所述的方法，还包括校准图像捕捉器放大率的初始步骤，所述图像捕捉器用于捕捉所述物体的图像。
21.根据权利要求19所述的方法，还包括确定所述衬底是否以倾斜角倾斜的步骤。
22.根据权利要求21所述的方法，其中，用所述倾斜校对所述物体的高度进行修正。
23.根据权利要求22所述的方法，其中，通过将所述物体与用作所述参考的物体的高度进行比较，来计算所述物体的高度。
24.根据权利要求22所述的方法，其中，用三角测量算法或通过自动对焦、通过共焦或干涉测量法来确定每个物体的绝对高度。
25.根据权利要求22所述的方法，其中，如果平均球高度基本上接近设计标称值，则通过将每个物体的标称值与测得的高度偏差合并来确定每个物体的绝对高度。
26.根据权利要求19所述的方法，其中，用所述倾斜图像来确定所述物体的头部形状。
27.根据权利要求19所述的方法，其中，在每个图像中捕捉所述衬底上所有的物体。
28.一种用于对衬底上的微小物体进行三维检测的检测系统，所述系统包括：
倾斜测量模块，用于测量所述衬底的倾斜角；
至少一个图像捕捉器，用于捕捉所述物体的第一图像，并捕捉所述物体的倾斜图像；以及
图像处理器，用所述第一图像确定所述物体的位置、用所述倾斜图像和所述第一图像确定所述物体的高度、并对所述倾斜角进行补偿；
其中，如果所述物体的高度不在预定判据范围内，则将其归类为有缺陷，并对所述有缺陷物体的位置进行识别。
29.根据权利要求28所述的系统，还包括校准模块，用于对捕捉所述物体的倾斜图像所用的检测角进行校准，所述检测角的校准是通过用一个物体作为参考来进行的。
30.一种用于对衬底上的微小物体进行三维检测的方法，所述方法包括下列步骤：
测量所述衬底的倾斜角；
捕捉所述物体的第一图像和倾斜图像；以及
用所述第一图像确定所述物体的位置，用所述倾斜图像和所述第一图像确定所述物体的高度，并对所述倾斜角进行补偿；
其中，如果所述物体的高度不在预定判据范围内，则将其归类为有缺陷，并对所述有缺陷物体的位置进行识别。
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