JP2008216265A - 垂直スライスイメージングを利用した検査方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】 垂直スライスイメージングを利用した検査方法を提供する。
【解決手段】 垂直スライスイメージングを利用した検査方法。対象物を貫通して延びる多数の水平スライス画像が取得される。水平スライス画像を示すデータから垂直な対象領域が規定される。垂直スライス画像は、垂直な対象領域内にある水平スライス画像データに基づいて構成される。垂直スライス画像データは、不良を検出するために解析されても良い。また、BGA接合の不良を検出するための方法が提供される。この方法は、接合部の中心の位置を見つけることを含んでいる。方法は、接合部を貫通する多数の直径を測定し、測定された直径と期待された直径とを比較するために規則を適用することを更に含んでいても良い。
【選択図】 図7
【解決手段】 垂直スライスイメージングを利用した検査方法。対象物を貫通して延びる多数の水平スライス画像が取得される。水平スライス画像を示すデータから垂直な対象領域が規定される。垂直スライス画像は、垂直な対象領域内にある水平スライス画像データに基づいて構成される。垂直スライス画像データは、不良を検出するために解析されても良い。また、BGA接合の不良を検出するための方法が提供される。この方法は、接合部の中心の位置を見つけることを含んでいる。方法は、接合部を貫通する多数の直径を測定し、測定された直径と期待された直径とを比較するために規則を適用することを更に含んでいても良い。
【選択図】 図7
Description
本発明は、一般に、プリント回路基板検査技術に関し、特に、垂直スライスイメージング技術を利用して回路基板上または回路基板内の相互接続を検査するための方法および装置に関する。
近年製造される殆どの電子デバイスは、プリント配線板と称される1または複数のプリント回路基板を有している。そのようなプリント回路基板は、一般に、電子デバイスおよび電子部品を支持し、また、これらの間の相互接続を果たす。プリント回路基板上において見出される一般的なデバイスは、セラミックやプラスチックのパッケージ内に封入された一般に半導体材料によって形成される集積回路である。集積回路パッケージは、集積回路半導体材料をプリント回路基板上の導電トレースに対して機械的且つ電気的に接続するための入力・出力(I/O)ピンを備えている。半導体技術の進歩に伴って、デバイス特性の向上とともに、集積回路デバイスの複雑度も高まってきた。集積回路デバイスの複雑度が高まるにつれて、莫大な量のI/Oピンが必要とされる。
集積回路デバイスのI/Oピンとプリント回路基板との間の電気的な相互接続は、一般に、I/Oピンをプリント回路基板の貫通孔に半田付けし、更には、プリント回路基板の表面の導電パッドに半田付けすることによって形成される。
部品と集積回路デバイスとプリント回路基板との間の電気的な相互接続を検査するための方法は知られている。プリント回路基板に対する部品や集積回路デバイスの配置および接続を検査するために、例えば、手動および自動の両方で、光学検査技術が使用されてきた。しかしながら、光学検査技術は、特定の高密度集積回路とプリント回路基板との間の相互接続を適切に検査することができない場合がある。例えば、そのような技術は、一般に、非常に一般的なボール・グリッド・アレー(BGA)タイプのデバイスの検査が不十分である。
高密度基板およびBGAタイプのデバイスを検査する場合、光学検査システムよりも透過放射線を使用する検査システムが優れていると信じられている。X線等の透過放射線を使用する技術は、周辺の接合および集積回路パッケージの下側に隠れた接合を含むBGAタイプのデバイスにおける電気的な相互接続を検査するために使用できる可能性を秘めている。集積回路パッケージの下側に隠れた接合部の画像を形成するために、検査システムは、デバイスのI/Oピンを切断する高さで断面水平画像(ここでは、水平「スライス」画像と称する)を形成することができなければならない。
水平スライス画像を形成することができるX線検査システムが知られている。断面水平画像を形成する2つの選択的な手法が開示されている(例えば、特許文献1及び特許文献2参照。)。米国特許第5,097,492号に示される装置は、断層撮影法(ラミノグラフィ)の原理を利用して水平断面画像を形成する。しかしながら、この技術の欠点は、結果として形成された水平断面画像が、一般に、対象面の外側の構造によって形成されるぼやけたアーチファクトを含んでいるという点である。米国特許第5,594,770号には、断層撮影法(ラミノグラフィ)の原理に依存することなく、固定検出器を用いた断層撮影法(トモグラフィ)の原理を利用するシステムが示されている。この技術においては、対象面の水平スライス画像を形成するために、所定数の軸から離れた伝送画像が取得されて組合されても良い。
断層合成の理論は良く議論される。断層合成を使用すると、垂直軸に沿って配置された異なる焦点面で、テスト対象物を通る水平スライス画像を形成することができる。この技術は、試験下の対象物を貫いて見ることができ且つ半田接合等の質を決定できるという点で有益ではあるが、複数の水平スライス画像同士の相互関係に関する有益な情報が失われる場合がある。特に、複数の水平スライスにわたって延びているかもしれないボイド(エアーポケット)のサイン等の有益な不良サイン情報は、特に水平な焦点面がボイドの中心を通っていない場合に、1つの水平スライス画像で非常に弱められる場合がある。リードデバイスの場合には、ハイブリッジ、すなわち、ピン間のブリッジが存在する場合があるが、このブリッジは、フィレットよりも高い高さで生じる。各スライスおよび全てのスライスをチェックすることが実現可能でない場合があるため、そのような不良が見逃される可能性がある。
従って、電気的な接続を検査するための改良された方法および装置を有することが望ましい。
米国特許第5,097,492号明細書
米国特許第5,594,770号明細書
本発明の第1の形態においては、垂直スライスイメージングを利用した検査方法が提供される。対象物を貫通して延びる多数の水平スライス画像が最初に取得される。水平スライス画像を示すデータから垂直な対象領域が規定される。垂直スライス画像は、垂直な対象領域内にある水平スライス画像データに基づいて構成される。
本発明の第2の形態においては、垂直スライス画像を使用して不良を検出する方法が提供される。そのような不良は、隙間があり或いは浮き上がったI/Oピン、傾いたデバイス、不十分な或は過剰な半田、ボイドおよびブリッジを含んでいても良いが、これらに限定されない。
本発明の第3の形態においては、BGA接合を検査するための方法が提供される。この方法は、所定の角度でBGA接合部を貫通する複数の直径をスライス画像内で測定することを含んでいる。その後、測定された直径と期待された直径とを比較するための規則が適用される。
この出願は、1999年11月8日に提出された米国仮出願第60/163,932号の利益を主張している。本発明の好ましい実施形態においては、垂直スライス情報を利用して接続を検査するための方法および装置を提供する。断層合成の理論および断層合成の再構成の手法について十分に説明する。断層合成を使用すると、様々な焦点面で、対象物にわたって水平スライスを合成することができる。そのような水平スライス画像を形成するための技術および装置は当業者に知られている。これに関しては、米国特許第5,594,770号、5,097,492号および4,688,241号を参照しても良く、これらの特許の内容はそれぞれ、参照することによって本願に組み込まれる。なお、ここで使用される用語「水平スライス」および「垂直スライス」が、実際に表示されても良くあるいは表示されなくても良い画像に関連付けられる情報を含むデータセットを示している点に注意することは重要である。
図1は、破線で示されたZ軸に沿った多数の水平スライス画像位置でのBGAジョイントを示している。水平スライス画像の形成は、対象物を水平に「見て」、半田接合の質を決定する場合には有益であるが、様々な水平スライスにおける情報に関連する有益な情報が失われる。解析される水平スライス画像の数および水平スライス画像同士の間隔に応じて、複数の水平スライスを通じて延びていても良いボイド(エアーポケット)のサイン等の有益な欠点サイン情報が、水平スライスにおいて、著しく弱められる場合がある。一般に、例えばパッド/部品の高さ、ボールおよびパッド/基板の高さで、2〜3個の重要なスライスだけが解析される。水平スライス画像間の空間内のボイドが見逃される場合がある。しかしながら、例えばボイドのサインは、複数の水平スライスから情報を得るため、垂直スライスにおいては非常に強い。
他の例は、2対のリードデバイス間のハイブリッジである。ブリッジは、パッド/部品水平スライスの高さではないため、形成されるかもしれない各水平スライスおよび全ての水平スライスを検査することが実用的でない場合にしばしば見逃される。垂直スライスは、実際には、形成される全ての水平スライスの組み合わせであるため、ハイブリッジが検出されても良い。
2−Dすなわち一様に水平なスライシングで見ることが難しいウェットでない部品または傾いた部品といった他の有益なサイン情報は、ここで説明される垂直スライシング技術を使用して検出することができる。好ましい実施形態において、水平スライス画像を形成するためにデータを取得することができるシステムは、そのようなデータを取得するために利用される。その後、水平スライス画像データは、後述するように、垂直スライスを形成するために使用されても良い。
各水平スライス画像は、Z軸に沿った異なる点で構成されるが、X軸およびY軸に沿う同じ点で構成されるため、XおよびYにおける水平スライスを記録することなく、垂直スライスを再構成することができる。図2は、多数の水平スライスから1つの垂直スライスを合成した状態を示している。
好ましい実施形態は、最初に、Z軸方向で、検査される接続のための「最良の」水平スライス画像の位置を見つけることを試みる。この目的のため、ここではZ発見法と称されるソフトウエアを基本とする技術を使用することが好ましい。一般に、Z発見法は、2つの異なる好ましい用途を有する。第1に、Z発見法は、垂直スライスを合成するための最良の水平スライスを識別するために使用されても良い。第2に、Z発見法は、半田接続、BGA接合、電気部品等における不良を解析するための最良の水平スライスを識別するために使用されても良い。図8は、例えばBGA接合等の接合を検査するための好ましい方法であって、最良の水平スライスの位置を見つけるステップを含む方法を示す一般化された流れ図である。以下、Z発見法に関し、更に詳細に説明する。
垂直スライスの用途においては、垂直スライスを合成して接合を検査するために最適なZ軸位置を見つけ出すため、Z発見法が最初に使用される。その後、Z発見法によって得られるZ位置を予期された垂直スライスの中央に維持し、垂直スライスを形成するために、最良のスライスの上下にある複数の水平スライスが使用される。互いに上下に積み重ねられる各水平スライスから、1つの対応するピクセル列を組み合わせることによって、1つの垂直スライスが合成される。これは、例えば(X,Y)で特定される特別な位置でデバイスの接合列の垂直断面を与えても良い。所望の垂直スライス画像の方向に応じて、異なるY軸位置(Xを一定に保持する)または異なるX軸位置(Yを一定に保持する)で異なる垂直スライスを形成する必要があるかもしれない。XY発見法と称される後述のソフトウエアを基本とする技術を使用して、最良の垂直スライスが決定されても良い。
ここでは、垂直断面画像におけるサインに基づく不良を検出する複数のアルゴリズムが与えられる。図3は、傾いたBGAデバイスの垂直スライス画像の一例を示している。カリフォルニア州のサンディエゴにあるニコレット・イメージング・システムズのMV−6000等の自動不良認識システムを使用して、不良サインのための垂直スライス画像を解析することにより、デバイスの方向が自動的に検査されても良い。そのような解析ツールの例を以下に示す。
Z発見:焦点面内で水平スライスを見つけるための方法
一連のスライスが形成された後、適当な焦点面またはZ軸位置にあるスライスを不良検査する必要がある場合に、正しいスライスを選択するという問い合わせが重要になる。前述したように、垂直スライスを合成するための最良の水平スライスを識別するためにZ発見法を使用しても良いだけでなく、不良を解析するための最良の水平スライスを識別するためにZ発見法を使用しても良い。
一連のスライスが形成された後、適当な焦点面またはZ軸位置にあるスライスを不良検査する必要がある場合に、正しいスライスを選択するという問い合わせが重要になる。前述したように、垂直スライスを合成するための最良の水平スライスを識別するためにZ発見法を使用しても良いだけでなく、不良を解析するための最良の水平スライスを識別するためにZ発見法を使用しても良い。
各水平スライス画像に関して、合計が計算される。サンプリング定理(サンプリング率<=2*変化頻度)に従って、スライス仰角の選択が成されなければならない。合計値は、スライスに関するサイン値である。その後、これらのサイン値は、「最良の」スライスを検出するための特定のパターンを見出すために検索される。例えば焼結ひずみに起因して、対象領域の位置を正確に見つけることが難しい場合があるため、予期された対象領域内およびその上下の様々な高さで水平スライス画像が合成されることが好ましい。その後、ここで述べたZ発見法を使用して、特定の対象領域における所望の水平スライス画像が識別されても良い。ここでは、所望の水平スライス画像を「最良の」スライスと称する場合がある。従って、「最良のスライス」は、様々な水平スライス画像の定性的な比較を示すことを意図するものではなく、むしろ、対象領域を解析するために望ましいZ軸位置にある水平スライス画像を示すものである。
例えば、対象領域がBGA接合である場合、ボールの中央を通る水平スライスは、合成された水平スライス画像における合計値の分布を調べることによって識別されても良い。具体的には、この場合のサイン値は、一般に、ノイズをフィルタにかけて除去した後の合計分布の最初の著しいピークに対応している。このスライスは、解析のためのアルゴリズムを実行するために使用することができる。良質のスライスは、以下の方法によって得ることができる。最も著しいピークが測定された後、このピークをピークの上下にある次の点に適合させるために、最小二乗二次方程式フィッティングが使用される。最大値すなわち最適な仰角を見出すために、適合された方程式の微分が0に設定される。先に計算された最適な仰角にある他のスライスは、軸から外れた画像の同じ最初のセットから形成される。これは、接合のサインを解析して不良を見つけるためにアルゴリズムが処理することができるスライスである。この詳細な説明を検討すれば、他のタイプの対象領域に関する他のサイン値は、当業者にとって明らかである。
あるいは、先に計算されたような対象領域における半田量がノイズレベルを下回るZ位置を見つけるために、合計値の分布が調べられても良い。このZ位置は、一般に、パッド/リード界面の高さと一致する。
最良のスライスをうまく識別する機会を増やすために、幾つかの妨げられていないアンカーデバイスが識別されることが好ましい。妨げられていないアンカーによって、調査領域を限定することができ、これによって、精度および速度が向上する。
垂直スライシング
与えられた水平スライスu1,u2,u3....unから垂直スライスvを構成する処理は、以下の通りである。水平スライスu1,u2....unは、以下のように定義される。
与えられた水平スライスu1,u2,u3....unから垂直スライスvを構成する処理は、以下の通りである。水平スライスu1,u2....unは、以下のように定義される。
u[i]=
ui[0][0] ui[0][1] ui[0][02]...ui[0][n]
ui[1][0] ui[1][1] ui[1][2]... ui[1][n]
... ... ... .................
ui[m][0] ui[m][1] ui[m][2]... ui[m][n]
ここで、i=スライスの数であり、m,nは各水平スライスにおける横列および縦列である。その後、以下のように垂直スライスvが規定されても良い。
ui[0][0] ui[0][1] ui[0][02]...ui[0][n]
ui[1][0] ui[1][1] ui[1][2]... ui[1][n]
... ... ... .................
ui[m][0] ui[m][1] ui[m][2]... ui[m][n]
ここで、i=スライスの数であり、m,nは各水平スライスにおける横列および縦列である。その後、以下のように垂直スライスvが規定されても良い。
u1[0][0] u1[0][1] u1[0][2]...u1[0][n]
u2[0][0] u2[0][1] u2[0][2]...u2[0][n]
... ... ... .................
uz[0][0] uz[0][1] uz[0][2] ...uz[0][n]
ここで、zは水平スライスの数であり、u1[0][0],u2[0][0],u3[0][0].....un[0][0]は全てのスライスからの対応するピクセルである。
u2[0][0] u2[0][1] u2[0][2]...u2[0][n]
... ... ... .................
uz[0][0] uz[0][1] uz[0][2] ...uz[0][n]
ここで、zは水平スライスの数であり、u1[0][0],u2[0][0],u3[0][0].....un[0][0]は全てのスライスからの対応するピクセルである。
垂直スライス情報が合成されると、不良を検出するために、前述の合成が解析されても良い。図7は、垂直スライスイメージングを使用した好ましい検査方法を示す一般化された流れ図である。垂直スライス画像を解析するステップに関し、垂直スライスにおけるそれらのサインに基づく不良を検出するために例えばBGA接合で使用されても良い幾つかの好ましい方法について以下に説明する。
1.オープンまたはリフトボール/リード
図4に示されるように、ボールがオープンであるか或はリフトであるかを決定するために、BGA接合におけるボールの高さ(h)の測定が使用されても良い。1つの好ましい方法は、以下のようにして進行する。接合の垂直スライスにわたって垂直に矩形の窓が配置される。対象領域における接合形態が測定される。最終的な形態ベクトルにおける一点Pを与えるために、縦列および横列のそれぞれにおけるこのデータが平均化される。これは、形態の全ての横列に関して行なわれる。その後、以下のような差ベクトルを計算するために、最終的なベクトルが使用される。
図4に示されるように、ボールがオープンであるか或はリフトであるかを決定するために、BGA接合におけるボールの高さ(h)の測定が使用されても良い。1つの好ましい方法は、以下のようにして進行する。接合の垂直スライスにわたって垂直に矩形の窓が配置される。対象領域における接合形態が測定される。最終的な形態ベクトルにおける一点Pを与えるために、縦列および横列のそれぞれにおけるこのデータが平均化される。これは、形態の全ての横列に関して行なわれる。その後、以下のような差ベクトルを計算するために、最終的なベクトルが使用される。
diff_vector=p[I]−p[I+2]I−0,N,ここで、Nは形態の横列の数である
最大および最小の位置の差は、ピクセルにおける高さを与える。接合の定性的な評価を行なうために、測定された高さが閾値と比較されても良い。最大位置と最小位置との間の中点を計算することによって、各リードの位置を演算することができる。中点の相対位置の比較は、不良ピンを示す。
最大および最小の位置の差は、ピクセルにおける高さを与える。接合の定性的な評価を行なうために、測定された高さが閾値と比較されても良い。最大位置と最小位置との間の中点を計算することによって、各リードの位置を演算することができる。中点の相対位置の比較は、不良ピンを示す。
2.不適当なフィレット
フィレットが適切に形成されているか否かを決定するために、リードおよびフィレットの異なる高さで幅(w)が測定されても良い。これは、半田接合の垂直スライスにわたって矩形窓を配置するとともに、その位置でその幅を測定することによって測定されても良い。その後、パッド、フィレット、ボールの中央と一致する点を含むZ軸に沿う複数の点で、これが繰り返されることが好ましい。最大幅および最小幅は、接合が不良であるか否かを示す。例えば、ボールの縁部でフィレットが不足していると、幅が小さくなる。
フィレットが適切に形成されているか否かを決定するために、リードおよびフィレットの異なる高さで幅(w)が測定されても良い。これは、半田接合の垂直スライスにわたって矩形窓を配置するとともに、その位置でその幅を測定することによって測定されても良い。その後、パッド、フィレット、ボールの中央と一致する点を含むZ軸に沿う複数の点で、これが繰り返されることが好ましい。最大幅および最小幅は、接合が不良であるか否かを示す。例えば、ボールの縁部でフィレットが不足していると、幅が小さくなる。
3.ボイド
ボイドの位置およびその測定は、うまく組み合わされる。ボイドの位置は、垂直スライス内で容易に見つけられ、ボイドのサイズは、測定されるピクセル量で定められる。ボイドを検出する方法は、以下の通りである。最初に、ボイド領域が分割される。ここでは、それぞれが隣り合うものと異なる幾つかの特性を保持する複数のセグメントまたは領域に対象領域を分割する。この場合、ボイドの領域は、半田やボールといった背景よりも非常に明るく画像内に現われる。ボイド領域は、グレー強度範囲内となるように識別される必要がある。その後、分割された領域は、以下のようにして接続性がチェックされる。問題となっているピクセルを取り囲む全てのピクセルが接続される。領域内のピクセルのセットは、各ピクセルがその領域内の他の全てのピクセルと接続される場合に接続されると言われている。接続されることにより、領域S内では、ピクセルpからピクセルqへの経路が存在し且つ領域S内のピクセルのセットに両方のピクセルp,qが属している場合に、ピクセルpとピクセルqとが接続される。幾つかの場合においては、複数のボイドを見出すかもしれない。これらのボイドのそれぞれは孤立しており、そのサイズは解析によって計算される。接合部を取り囲む領域がボイドと共に同様にして分割される場合もある。接合部を取り囲むこの領域は、それが単独でボイドを成していない場合には切り捨てられる必要がある
4.傾いたデバイス
垂直スライス内でデバイスの両端にピン(あるいは、任意の或は全ての中間ピン)を配置するとともに、それらの間の角度を計算し、簡単な三角法により、あるいは、回帰法により、傾いたデバイスを容易に測定することができる。
ボイドの位置およびその測定は、うまく組み合わされる。ボイドの位置は、垂直スライス内で容易に見つけられ、ボイドのサイズは、測定されるピクセル量で定められる。ボイドを検出する方法は、以下の通りである。最初に、ボイド領域が分割される。ここでは、それぞれが隣り合うものと異なる幾つかの特性を保持する複数のセグメントまたは領域に対象領域を分割する。この場合、ボイドの領域は、半田やボールといった背景よりも非常に明るく画像内に現われる。ボイド領域は、グレー強度範囲内となるように識別される必要がある。その後、分割された領域は、以下のようにして接続性がチェックされる。問題となっているピクセルを取り囲む全てのピクセルが接続される。領域内のピクセルのセットは、各ピクセルがその領域内の他の全てのピクセルと接続される場合に接続されると言われている。接続されることにより、領域S内では、ピクセルpからピクセルqへの経路が存在し且つ領域S内のピクセルのセットに両方のピクセルp,qが属している場合に、ピクセルpとピクセルqとが接続される。幾つかの場合においては、複数のボイドを見出すかもしれない。これらのボイドのそれぞれは孤立しており、そのサイズは解析によって計算される。接合部を取り囲む領域がボイドと共に同様にして分割される場合もある。接合部を取り囲むこの領域は、それが単独でボイドを成していない場合には切り捨てられる必要がある
4.傾いたデバイス
垂直スライス内でデバイスの両端にピン(あるいは、任意の或は全ての中間ピン)を配置するとともに、それらの間の角度を計算し、簡単な三角法により、あるいは、回帰法により、傾いたデバイスを容易に測定することができる。
傾いたデバイスを識別する好ましい方法は、以下の通りである。接合部の中央の位置を見つけるために、先の番号2の段落で規定されたような位置決めが使用される。対象となる全ての接合部の中央の位置が見つけられると、それらの値は、前述したと同じ位置決めによって得られるX位置およびY位置とともに、Z位置として、以下のような一次方程式に対して与えられる。
z[I]=a*x[I]+b*y[I]+c
ここで、I=接合数1,Nであり、
a,b,cは、データから決定される係数であり、
x[I],y[I],z[I]は、接合部のX,Y,Zにおける位置である。
ここで、I=接合数1,Nであり、
a,b,cは、データから決定される係数であり、
x[I],y[I],z[I]は、接合部のX,Y,Zにおける位置である。
演算(dz/dx)および(dz/dy)は、デバイスの傾きの尺度を与える。
図3は、傾いたBGAデバイスの垂直スライス画像を示しており、また、図5は、垂直スライス画像データを解析する他の方法を示している。図5に示されるように、傾いたデバイスは、BGAデバイスの両端にあるボールの中心の位置を見つけるとともに、ボールの中心のZ軸位置を比較することによって特定されても良い。
5.ブリッジ
2つの接合部間の異なる高さでのブリッジの位置は、垂直スライス内で有効に認識することができる。この種の不良は、ブリッジの存在もしくは不存在の有効な測定を行なおうとして幾つかの水平スライスだけを見ていた場合に、見逃される可能性がある。好ましい方法は、以下の通りである。すなわち、垂直スライスの高さ寸法程度で且つ所定のピッチ幅の矩形窓が接合部間に配置される。その領域を分割して、ブリッジを孤立させる。各縦列の全ての横列内の分割されたピクセルの数が計算される。全ての縦列が正(>0)である場合、2つの接合部はブリッジであると見なされる。
2つの接合部間の異なる高さでのブリッジの位置は、垂直スライス内で有効に認識することができる。この種の不良は、ブリッジの存在もしくは不存在の有効な測定を行なおうとして幾つかの水平スライスだけを見ていた場合に、見逃される可能性がある。好ましい方法は、以下の通りである。すなわち、垂直スライスの高さ寸法程度で且つ所定のピッチ幅の矩形窓が接合部間に配置される。その領域を分割して、ブリッジを孤立させる。各縦列の全ての横列内の分割されたピクセルの数が計算される。全ての縦列が正(>0)である場合、2つの接合部はブリッジであると見なされる。
6.不十分な/過剰な半田
フィレットの質を測定するために、半田量は、リード/フィレットにおける異なる高さで計算されても良い。これは、不十分なフィレットの測定に寄与する。好ましい方法は以下の通りである。すなわち、3つの場所−パッド、フィレット、ボールで、接合部にわたって矩形窓が配置される。対象領域が抽出される。以下のようにして、半田量が計算される。
フィレットの質を測定するために、半田量は、リード/フィレットにおける異なる高さで計算されても良い。これは、不十分なフィレットの測定に寄与する。好ましい方法は以下の通りである。すなわち、3つの場所−パッド、フィレット、ボールで、接合部にわたって矩形窓が配置される。対象領域が抽出される。以下のようにして、半田量が計算される。
ここで、iはピクセルの強度であり、hはピクセルのヒストグラムである。
他のBGA測定技術
BGAタイプおよびFCAタイプの円形部品の人気が高まるにつれて、これらのグリッドアレーの自動検査への関心が高まっている。BGAまたはFCAの認識できる特性の1つは、その丸い形状である。良好に形成されたBGA接合部は円形である。従って、期待された円形からのBGA接合部またはFCA接合部の偏りは、接合部の良好性を示す傾向にある。図9は、BGA接合部を検査するための好ましい方法を示す流れ図である。以下に、そのような接合部の質を評価するための好ましい方法を説明する。
BGAタイプおよびFCAタイプの円形部品の人気が高まるにつれて、これらのグリッドアレーの自動検査への関心が高まっている。BGAまたはFCAの認識できる特性の1つは、その丸い形状である。良好に形成されたBGA接合部は円形である。従って、期待された円形からのBGA接合部またはFCA接合部の偏りは、接合部の良好性を示す傾向にある。図9は、BGA接合部を検査するための好ましい方法を示す流れ図である。以下に、そのような接合部の質を評価するための好ましい方法を説明する。
1.BGA接合部は、重心を基本とする大まかな位置決めによって位置が定められる。この位置は、以下のステップ2のための良好な開始点となる。BGAボールを表わすピクセルは、背景シーン(この場合、例えば回路基板)および散乱物すなわちノイズから分割または分離される。
接合部のこのXY位置は、十分に良好ではないかもしれない。なぜなら、ボイドあるいは画像内の他のアーチファクトが、対象物の実際の中心からの実質的な偏りを引き起こす可能性があるためである。その後、良好な位置を得るために、精度の高い位置決めが必要とされる。
2.精度の高い位置決めは、1で見出された位置を良好にするために使用される。この位置は、ノイズすなわち画像内の散乱物またはボール内のボイドにかかわらず、良好でなくてはならない。制度の高い好ましい位置決めは、後述するソフトウェア付録1に示されるBGAリファインにおいて示される。
図6に示されるように、位置定めされた接合部の中心を考慮に入れることにより、位置決めウインドウが配置される。ボールの直径に基づいて、位置決めウインドウのオフセットが計算される。矩形の位置決めウインドウを使用して、ボールの中心を通るX軸に沿う4つの場所およびボールの中心を通るY軸に沿う4つの場所で、ボールのエッジの位置が見つけられる。8個の場所のそれぞれにおいて、図6に示されるようにボールの両側および2つの場所の中点として測定された中心で、5点微分エッジファインダを使用することにより、ボールのエッジが検出される。
新たなx位置を与えるために、ウインドウ5,6,7,8からのx位置が平均化される。新たなy位置を与えるために、ウインド1,2,3,4からのy位置が平均化される。新たなx,yは、ボールの中心である。
5点微分は、以下のように規定される。
前述のウインドウのうちの1つの全てのピクセルが抽出される。x方向のウインドウの場合、任意の特定の縦列に関して全ての横列内の全てのピクセルを平均化することにより、縦列の形態が見出される。これは、1つの形態を与えるために、全ての縦列に関して行なわれる。その後、5点微分は、以下のようにして、形態の全体に適用される。
[I]=2*(P[I+4]−P[I]+(P[I+3]−P[I+1]
3.接合部の位置が正確に見つけられると、4つ以上の異なる角度で、BGAの直径が測定される。使用される角度の数が増えるにつれて、計算時間が増えるが、定性的な測定精度も同様にして高まる。測定された直径が注目される。ボールの実際の直径が与えられる。期待される直径からの測定された直径の偏りは、偏差の平方の合計によって測定される。すなわち、偏差は以下の通りである。
3.接合部の位置が正確に見つけられると、4つ以上の異なる角度で、BGAの直径が測定される。使用される角度の数が増えるにつれて、計算時間が増えるが、定性的な測定精度も同様にして高まる。測定された直径が注目される。ボールの実際の直径が与えられる。期待される直径からの測定された直径の偏りは、偏差の平方の合計によって測定される。すなわち、偏差は以下の通りである。
ここで、D=各ボールの期待される直径
d[i]=(i=1,N)に関して測定された直径
Nは、直径測定の数である。
d[i]=(i=1,N)に関して測定された直径
Nは、直径測定の数である。
先に得られた値は、期待された理想的なケースからのフィレット形状の偏差に起因するエラーの平方の合計である。合計が小さければ小さいほど、接合部は良好である。「良好な」BGAフィレットは0に近い値を有しており、一方、「不良な」BGAフィレットは大きな値を有している。実際の分類は、「良好な」接合部および「不良な」接合部に関するデータの分布から統計的に決定されても良い。現在好ましい実施形態に関する更なる内容を与えるため、この半田の質を決定するためのソフトウェアを基本とする解決策の例が、後述するソフトウェア付録2に与えられている。
本発明の好ましい実施形態において、BGA接合部の質を決定するための方法は、合成された水平スライス画像からのデータに適用される。あるいは、方法は、断層撮影法(ラミノグラフィ)等の放射線透過技術を使用して形成される実際のスライス画像に適用されても良い。
XY発見:正しい垂直スライスを見つけるための方法
前述したように、異なる焦点面で対象物にわたって水平スライス画像を合成するために、断層合成が利用されても良い。水平スライス画像内に含まれるこれらのデータから、x軸またはy軸に沿って位置を変えることにより、対象領域内で、異なる垂直スライス画像が形成されても良い。垂直スライスを形成する正しい位置を見出すための好ましい技術は、以下の方法によって扱われる。
前述したように、異なる焦点面で対象物にわたって水平スライス画像を合成するために、断層合成が利用されても良い。水平スライス画像内に含まれるこれらのデータから、x軸またはy軸に沿って位置を変えることにより、対象領域内で、異なる垂直スライス画像が形成されても良い。垂直スライスを形成する正しい位置を見出すための好ましい技術は、以下の方法によって扱われる。
各垂直スライス画像に関して、合計値が計算される。サンプリング定理(サンプリング率<=2*変化頻度)に従って、スライスのサンプリングが行なわれなければならない。合計値は、スライスに関するサイン値である。その後、これらのサイン値は、最良のスライスを検出するための特定のパターンを見出すために検索される。最初の著しい最大が、最適なスライスの大まかな位置である。このスライスのサイン値およびそのZ位置は、著しい最大の上にある1つのスライスおよび著しい最大の下にある1つのスライスの値および位置とともに取得される。最小二乗適合法を使用して、二次方程式モデルがデータに適合され、その最大は、微分を0に設定することにより決定される。最適なX(またはY)のための検索範囲は、リード幅またはボールの直径およびデバイスのピッチによって規定される。これは、接合部の両側または当該接合部の横列のいずれかにおける検索範囲である。最良のスライス画像をうまく識別する機会を増やすために、幾つかの妨げられていないアンカーデバイスが識別されることが好ましい。妨げられていないアンカーによって、検索範囲を限定することができ、これによって、検査の精度および速度が向上する。
Claims (17)
- 請求項1の方法において、前記特性が欠陥である。
- 請求項1の方法において、前記特性がパッド/リード界面である。
- 前記見つけられた水平スライスに基づいて、垂直スライスを生成するステップを更に含む、請求項1乃至3のいずれか1項に記載の方法。
- 請求項1乃至4のいずれか1項に記載の方法において、前記半田量を計算するステップが、グレースケールヒストグラムにわたって、グレースケールデータポイントの重み付けられた総和を算出することを含む。
- サンプリング定理に従って、前記少なくとも二つの水平スライス画像を選択するステップを更に含む、請求項1乃至5のいずれか1項に記載の方法。
- 請求項1乃至6のいずれか1項に記載の方法において、前記対象物が半田ボールを含むボールグリッドアレイ接合を含み、前記見つけられた水平スライスが前記半田ボールのおおよそ中心を通る水平スライスを示す。
- 請求項1乃至7のいずれか1項に記載の方法において、前記見つけるステップが、前記分布における第1のピークを特定することを含む。
- 請求項1乃至7のいずれか1項に記載の方法において、前記見つけるステップが、前記分布における最も著しいピークを決定すること、前記最も著しいピーク及び前記分布における少なくとも一つの他の点にアルゴリズムを適用すること、及び前記最も著しいピークに関するスライス以外のスライスを見つけることを含む。
- 請求項1乃至9のいずれか1項に記載の方法において、前記見つけるステップが、ノイズレベルを特定することと、前記ノイズレベル以下の半田量を含むスライスを見つけることを含む。
- 請求項1乃至10のいずれか1項に記載の方法において、前記見つけるステップが、妨げられていないアンカーデバイスを特定することを含む。
- 請求項1乃至11のいずれか1項に記載の方法において、前記データが断層合成を用いて得られる。
- 対象物を貫通して延びる多数の水平スライス画像に対応するデータを取得するステップと、
前記多数の水平スライス画像から一つの水平スライス画像を見つけるステップ
とを含み、
前記見つけるステップが、
少なくとも二つの水平スライス画像に対して、前記少なくとも二つの水平スライス画像のそれぞれの中の半田量を計算すること、
分布における最も著しいピークを特定すること、
前記最も著しいピーク及び前記分布における少なくとも一つの他の点にアルゴリズムを適用すること、
前記最も著しいピークに関する水平スライス以外の水平スライスを、前記対象領域の特性を分析するための所望の位置における水平スライスとして見つけること、及び
前記見つけられた水平スライス画像の特性を分析すること
を含むことを特徴とする対象領域を検査するための方法。 - 対象物を貫通して延びる多数の水平スライス画像に対応するデータを取得するステップと、
前記多数の水平スライス画像から一つの水平スライス画像を見つけるステップ
とを含み、
前記見つけるステップが、
少なくとも二つの水平スライス画像に対して、前記少なくとも二つの水平スライス画像のそれぞれの中の半田量を計算すること、及び
前記計算された半田量の分布を調べること
を含むことを特徴とする対象領域を検査するための方法。 - 請求項14に記載の方法において、前記見つけるステップが、ノイズレベルを特定することを更に含む。
- 請求項14又は15に記載の方法において、前記見つけるステップが、前記ノイズレベル以下の半田量を含むスライスを、前記対象領域の特性を分析するための所望の位置における水平スライスとして見つけることを更に含む。
- 請求項14乃至16のいずれか1項に記載の方法において、前記見つけるステップが、前記見つけられた水平スライス画像の前記特性を分析することを更に含む。
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