KR102236258B1 - 와이어본딩 검사방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 하나의 시야(FOV: Field of View)영역을 카메라의 높이를 달리하여 촬영하는 단계(S100), 상기 획득된 이미지의 특징을 추출하는 단계(S200), 상기 추출된 이미지를 필터링 하는 단계(S300), 상기 필터링된 이미지로부터 3D 데이터 생성 하는 단계(S400), 생성된 3D 데이터로 3D 모델 영상 및 올포커싱 영상을 생성하는 단계(S500)를 포함하는 와이어본딩 검사방법에 관한 것이다.

Description

와이어본딩 검사방법{METHOD FOR INSPECTING WIRE BONDING}
본 발명은 와이어 본딩 검사방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 3차원 영상을 이용하여 와이어 본딩 검사를 하는 와이어본딩 검사방법에 관한 것이다.
일반적으로 전자부품에는 반도체 칩이 실장된 기판이 사용되며, 반도체 칩은 웨이퍼 상에 입출력 단자인 본딩패드가 형성되고, 이렇게 제조된 반도체 칩은 기판에 실장된다.
반도체 칩을 실장하는 공정은, 반도체 칩을 개별화하는 공정, 개별화된 반도체 칩을 기판상에 부착하는 공정, 반도체 칩과 기판을 도전성 와이어로 연결하는 공정, 반도체 칩을 몰딩하는 공정을 포함한다.
여기서, 반도체 칩과 기판을 도전성 와이어로 연결하는 공정은, 수 내지 수십 ㎛의 직경을 갖는 도전성 와이어를 이용하여 반도체 칩에 형성된 본딩 패드와, 기판에 형성된 접속 패드를 전기적으로 연결하는 공정이다. 이러한 와이어 본딩 공정 도중 또는 이후에 기판을 검사하는 공정이 이루어지며, 이때, 와이어가 정상적으로 본딩 패드와 접속 패드를 연결하고 있는지를 검사하게 된다.
또한 와이어 본딩은 전자 패키징 산업에서 가장 흔한 상호접속 기술이다. 최근 몇 년 동안에, 새로운 패키징 경향에 의하여, 예를 들어 상호접속의 개수가 증가하고, 회로가 소형화되고, 조립속도가 증가하며 상호접속당 비용이 감소하는 등의 효과가 있다.
상호접속 품질이 최종 생성물의 품질에 영향을 준다는 것에 초점을 맞추면, 상호접속의 개수가 증가함에 따라서 결함 있는 컴포넌트가 생성될 가능성도 역시 증가한다.
와이어 본딩이 통상적으로 반도체 생산 프로세스의 다운스트림 스테이지에서 발생하기 때문에 나쁜 상호접속에 기인한 결함있는 제품으로 인한 손실은 생산 프로세스의 앞 단계에서 결함있는 제품이 검출되는 것에 비하여 크다.
와이어 본딩에 대한 통상적인 검사방법으로는 현미경을 통한 시각적 체크, 콘택 검사 및 반자동화된 방식으로 수행된다.
이러한 검사 방법은 검사에 많은 시간이 소요되며, 노동력이 많이 필요하고, 콘택 또는 정전기 손상에 기인한 물리적 손상이 발생하는데에 취약하다. 또한 수동검사방법 즉 현미경을 통한 시각적 체크의 검사방법은 사람의 한계에 기인하는 단점을 가지고, 매우 주관적이며 검사 인력에 의존하는 문제점이 발생한다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 레이저를 이용하여 3차원 높이를 측정하는 방식이 이용되고 있다.
하지만 이러한 방식은 측정에 대한 고신뢰도는 확보할 수 있으나, 레이저에 분해능이 떨어지며, 와이어의 중심에 정확하게 레이저를 투사해야하는 문제점이 발생한다.
대한민국 공개특허공보 특1993-00134868(공개일자: 1993년07월23일, 발명의 명칭: 본딩와이어 검사방법, 출원인: 주식회사 가부시키가이샤 신가와)
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 기판의 각각의 셀을 촬영하며, 촬영할 때 초점을 다르게 하여 영상을 획득 한 뒤 3D 이미지로 변환하여 와이어 본딩을 검사하는 와이어본딩 검사방법을 제공하는 데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 와이어본딩 검사방법은 검사하고자 하는 시료를 전송하는 단계(S100), 상기 전송된 시료에 대해 영상을 촬영하는 단계(S200), 촬영 된 영상에 대해 WBI(Wire Bonding Inspection) 검사를 하는 단계(S300), 검사 결과에 대해 불량여부를 판단하는 단계(S400) 및 판단된 결과를 데이터베이스(Database)에 저장하는 단계(S500)를 포함한다.
상기 전송된 시료에 대해 영상을 촬영하는 단계(S200)는, 하나의 FOV(Field of View)영역을 카메라의 높이를 달리하여 촬영하여 이미지를 획득하는 단계(S100), 상기 단계(S210)에서 획득된 이미지의 특징을 추출하는 단계(S220), 상기 추출된 이미지를 필터링 하는 단계(S230), 상기 필터링된 이미지로부터 3D 데이터 생성 하는 단계(S240), 생성된 3D 데이터로 3D 모델 영상 및 올포커싱 영상을 생성하는 단계(S250)를 포함한다.
이러한 특징에 따르면, 본 발명은 레이저 장비로 높이 측정이 어려운 부품 검사를 할 수 있으며, 특히 와이어 부품에 대한 높이 측정과 3D영상 구현이 가능하고, 광학 검사 장비에서 불량을 최소화 할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 와이어본딩 검사방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 와이어본딩 검사방법의 영상촬영을 하기 위한 순서도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 일 실시예에 따른 와이어 본딩 검사방법에 대하여 설명한다.
본 발명의 와이어본딩 검사방법은 검사하고자 하는 시료를 전송하는 단계(S100), 상기 전송된 시료에 대해 영상을 촬영하는 단계(S200), 촬영 된 영상WBI(wire Bonding Inspection) 검사를 하는 단계(S300), 검사 결과에 대해 불량여부를 판단하는 단계(S400) 및 판단된 결과를 데이터베이스(Database)에 저장하는 단계(S500)를 포함할 수 있으며, 상기 전송된 시료에 대해 영상을 촬영하는 단계(S200)는, 하나의 FOV(Field of View)영역을 카메라의 높이를 달리하여 촬영하는 단계(S210), 상기 획득된 이미지의 특징을 추출하는 단계(S220), 상기 추출된 이미지를 필터링 하는 단계(S230), 상기 필터링된 이미지로부터 3D 데이터 생성 하는 단계(S240), 생성된 3D 데이터로 3D 모델 영상 및 올포커싱 영상을 생성하는 단계(S250)를 포함할 수 있다.
상기 단계(S200)를 각 단계별로 상세하게 설명하면,
하나의 시야(FOV: Field of View)영역을 카메라의 높이를 달리하여 촬영하여 이미지를 획득하는 단계(S210)에서 카메라가 총 이동하는 거리는 다음의 수식1과 같다.
[수식1]
D = Max(H) - Min(H) + UL + LL
이때, H는 이미지를 획득할 높이 값들의 집합이며, Max(H)는 설정된 높이값의 집합 H 중 최대값이고, Min(H)는 설정된 높이값의 집합 H 중 최소값이며, UL(Upper Limit)은 이미지를 획득할 최대 높이값의 상한치, LL(Lower Limit)이미지를 획득할 최대 높이 값의 하한치를 의미한다.
상기 이미지를 촬영할 때 동일한 위치에서 높이만을 조절하며 10개 내지 300개의 이미지를 캡처하고, 이미지 획득 높이 간격은 카메라가 총 움직이는 거리(D)를 촬영장수-1로 나눈 값이다.
상기 이미지를 촬영할 때 사용하는 조명 값은 설정된 조명 값을 순차 순환하여 사용하며, 하나의 예로 L={L1, L2, L3} 일 경우 L1, L2, L3, L1, L2, L3, L1?? 순으로 사용하게 된다. 이때 L 은 이미지를 획득할 조명 값들의 집합이다.
상기 단계(S210)에서 획득된 이미지의 특징을 추출하는 단계(S220)에서 N장의 이미지가, 가로는 W(Width), 세로는 H(HEIGHT) 크기의 이미지(데이터)라고 한다면, N번째 장의 (x,y)위치의 픽셀을 In (x,y)라고 정의 한다.
n, x, y의 범위는 각각 0 < n ≤ N, 0 ≤ x < W, O ≤ y < H 이다.
상기 추출된 이미지를 삽입하고 필터링(Edge Filtering)을 하는 단계(S230)에서 삽입된 이미지를 Edge Filter 처리할 때 삽입된 이미지가 Edge Filter 적용되어 나오는 Edge Image의 식은 아래와 같다.
[수식 2]
Figure 112019091588926-pat00001
단, 0 < n ≤ N and 0 ≤ x < W and O ≤ y < H 이다.
이 때, En(x,y)는 W*H*N크기의 이미지(데이터)이며, 입력된 In (x,y) 이미지(데이터)들의 Edge 이미지(데이터) 들이다.
이때, Edge Filter F 는 m*k 크기의 행렬이고, 행렬F의 i행j열 성분을 aij 라고 정의한다. 여기서 필터는 Sobel, Canny, Laplacian 을 사용할 수 있으며 이에 한정하지 않는다.
상기에서 필터링 된 이미지로부터 한 장의 3D 데이터로 생성하는 단계(S240)에서 Depth Map(3D 이미지)을 만드는 식은 아래의 수식 3과 같다.
[수식3]
Figure 112019091588926-pat00002
단, 0 ≤ x ≤ W and 0 ≤ y < H 이다.
이 때, D(x,y)는 W*H크기의 이미지(데이터)이며, 입력된 In (x,y) 이미지(데이터)들의 높이 값을 의미한다.
상기에 생성된 3D 데이터로 3D모델 영상 및 올포커싱 영상을 생성하는간계(S250)에 사용하는 식은 아래의 수식 4와 같다.
[수식 4]
Figure 112019091588926-pat00003
단, 0 ≤ x ≤ W and 0 ≤ y < H 이다.
이 때, S(x,y)는 W*H크기의 이미지(데이터)이다.
또한 입력된 In (x,y) 이미지(데이터)들을 합성한 영상이며, 이 모든 픽셀에서 포커싱이 맞은 영상이다.
따라서, 본 발명의 와이어본딩 검사방법은 높이 측정이 어려운 부품 검사를 할 수 있으며, 와이어 부품에 대한 높이 측정과 3D영상 구현이 가능하고 불량을 최소화 할 수 있다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (5)

  1. 하나의 시야(FOV: Field of View)영역을 카메라의 높이를 달리하여 촬영하여 이미지를 획득하는 단계(S100),
    상기 획득된 이미지의 특징을 추출하는 단계(S200),
    상기 추출된 이미지를 필터링 하는 단계(S300),
    상기 필터링된 이미지로부터 3D 데이터 생성 하는 단계(S400),
    생성된 3D 데이터로 3D 모델 영상 및 올포커싱 영상을 생성 하는 단계(S500)를 포함하는 와이어본딩 검사방법은,
    상기 단계(S200)는,
    하나의 FOV(Field of View)영역을 카메라의 높이를 달리하여 촬영하는 단계(S210),
    상기 획득된 이미지의 특징을 추출하는 단계(S220),
    상기 추출된 이미지를 필터링 하는 단계(S230),
    상기 필터링된 이미지로부터 3D 데이터 생성 하는 단계(S240),
    생성된 3D 데이터로 3D 모델 영상 및 올포커싱 영상을 생성하는 단계(S250)를 포함하는 것을 특징으로 하되,
    상기 단계(S210)에서 카메라가 총 이동하는 거리에 대한 수식은, D = Max(H) - Min(H) + UL + LL를 포함하는 것을 특징으로 하는 와이어본딩 검사방법은,
    이때, H는 이미지를 획득할 높이 값들의 집합이며, Max(H)는 설정된 높이값의 집합 H 중 최대값이고, Min(H)는 설정된 높이값의 집합 H 중 최소값이며, UL(Upper Limit)은 이미지를 획득할 최대 높이값의 상한치, LL(Lower Limit)이미지를 획득할 최대 높이 값의 하한치를 의미한다.
  2. 삭제
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 단계(S220)에서 추출된 이미지를 필터링(Edge Filtering)을 하는 단계(S230)에서 삽입된 이미지를 필터링할 때의 수식은,
    Figure 112019091588926-pat00004

    를 적용하는 것을 특징으로 하는 와이어본딩 검사방법.
    0 < n ≤ N and 0 ≤ x < W and O ≤ y < H 이다.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 단계(S230)에서 필터링 된 이미지로부터 3D 데이터를 생성하는 단계(S240)에서 Depth Map(3D 이미지)을 만드는 수식은,
    Figure 112019091588926-pat00005

    를 포함하는 것을 특징으로 하는 와이어본딩 검사방법.
    단, 0 ≤ x ≤ W and 0 ≤ y < H 이며, 이 때, D(x,y)는 W*H크기의 이미지(데이터)이며, 입력된 In (x,y) 이미지(데이터)들의 높이 값을 의미한다.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 단계(S240)에서 생성된 3D 데이터로부터 3D 모델영상 및 올포커싱 영상을 생성하는 단계(S500)에 사용되는 수식은,
    Figure 112019091588926-pat00006

    를 포함하는 것을 특징으로 하는 와이어본딩 검사방법.
    단, 0 ≤ x ≤ W and 0 ≤ y < H 이며, 이 때, S(x,y)는 W*H크기의 이미지(데이터)이며, 또한 입력된 In (x,y) 이미지(데이터)들을 합성한 영상이다.
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