【摘 要】
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近年来,电子产品的发展倾向于性能更强、体积更小。为了迎合市场的需求,集成电路芯片尺寸也越来越小,器件引脚密度越来越高。然而,体积减小的同时,键合过程变得困难,键合缺陷也相应
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近年来,电子产品的发展倾向于性能更强、体积更小。为了迎合市场的需求,集成电路芯片尺寸也越来越小,器件引脚密度越来越高。然而,体积减小的同时,键合过程变得困难,键合缺陷也相应增多,同时缺陷也变得难以检测。由于X射线检测技术检测精度高,结果直观,对器件无损,可实现实时性检测,因而在工业生产中得到广泛应用。本文主要研究自动X射线检测仪图像质量的提升以及缺陷的自动识别。首先,针对自动X射线检测仪中出现的图像噪声,以及CCD探测器中出现的图像畸变,对图像进行消噪处理以及畸变校正。图像降噪过程中主要用到的算法有基于灰度差值的均值滤波算法、低频空域滤波。以上两种算法均可以有效的去除图像中的噪声,且对图像细节几乎没有损失。畸变校正采用标定模板法,根据模板上特征点的位置和其理想点的位置来求取畸变系数,之后对图像进行坐标变换和灰度重建。坐标变换采用从理想图像到畸变图像的后向映射方法,而灰度重建采用双线性插值法。其次,根据降噪处理以及畸变校正之后的图像进行缺陷自动识别。先对图像进行分割,从而获得焊点图像,然后提取了BGA焊点的位置、面积、圆形度等特征,并且根据焊点的位置信息拟合出一个网格,对应焊点的理论位置,之后对已经提取出的特征量进行进一步的处理,构造出能够用于分类的特征向量来,最后借助于树分类的方法构造了一个缺陷的判决过程。
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