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极值点提取法在芯片翘曲度测量中的应用

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中 图分 类 号 ： ６ １０ ４ Ｏ ３ ；３８ 文 献标 识 码 ： Ａ 文章 编 号 ：００— ８ ９ ２０ ）９— ０ ２— ３ １０ ８ ２ （０ ７ ０ ０ ６ ０
Ａｐｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｈｅ Ｅｘ ｒ ｍ ｅ Ｐｏ ｎｔ Ｅｘ ｒ ｃ ｉ ｎ Ｍ ｅ ｈｏ ｏ ｅ ｓ ｉ ｇ ｔ ｌｃ ｔｏ ｆ ｔ ｔ ｅ ｉ ｔ ａ ｔｏ ｔ ｄ ｆ ｒ Ｍ ａ ｕｒ ｎ ｈｅ
摘要 ： 分析 了牛顿环法的测量原理 ， 用牛 顿环 法对 芯片翘曲度进 行 了测量。在钠光 源照射 下， 利 利用 Ｃ Ｄ摄 像机 采集芯 片 Ｃ 和基准面之 间的等厚干 涉条纹 。为快速 、 准确地计算条纹级数 ， 出 了极值点提取 法 ， 提 该方法 能够 自动 获取 灰度 曲线极值
点 的 个 数 以及 位 置 。 由灰 度 曲 线 的极 小值 点 个 数 得 到 暗 条 纹 级 数 ， 而 获取 芯 片 相 对 于基 准 面 的翘 曲程 度 ， 成 芯 片的 翘 从 完
曲度测量 。利 用该 方法 对手机屏 幕芯片的翘曲度进 行 了测量 ， 并将 测量 结果与投影散 斑相 关测量法所得 结果进 行分析 比 较 。实验结果表 明极值 点提取 法计 算牛顿环条纹级数 、 实现芯 片翘 曲度测 量的精 度和可行性。 关键词 ： 牛顿环法 ； 曲度 ； 翘 极值点提取 ； 条纹图
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维普资讯
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６ ２・
《 测控技 术｝０ ７年第 ２ 第 ９期 ２０ ６卷
极值 点提取法在芯 片翘 曲度测量 中的应 用
陈凡秀 ，何小元
（ ．青岛理３ 大学 理学院 ， １ ２ 山东 青岛 ２ ６ ３ ； ．东南大学 Ｍ Ｍ 教 育部重点实验室 ， ６０ ３ ２ ＥＳ 江苏 南京 ２ ０ ９ ） １０ ６
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QFP芯片贴装定位的视觉检测算法研究

QFP芯片贴装定位的视觉检测算法研究

信息技术
姜利ＱＦＰ 芯片贴装定位的视觉检测算法研究
ＤＯＩ:１０.１９３４４ / ｊ.ｃｎｋｉ.ｉｓｓｎ１６７１－５２７６.２０２２.０５.０３３
ＱＦＰ 芯片贴装定位的视觉检测算法研究
姜利
( 江苏省常州技师学院ꎬ江苏 常州 ２１３０３２)
摘 要:针对采用数学形态学闭运算进行 ＱＦＰ 芯片引脚修复的图像检测算法实时性差问题ꎬ设
角ꎬ根据转角和 ４ 个极值点可以确定 ４ 条直线ꎬ利用点到
直线的距离提取芯片每侧引脚顶点ꎬ运用推广的最小二乘
利用 ４ 个 极 值 点 Ｕ ( Ｘ Ｕ ꎬ Ｙ ｍｉｎ ) 、 Ｒ ( Ｘ ｍａｘ ꎬ Ｙ Ｒ ) 、 Ｂ ( Ｘ Ｂ ꎬ
Ｙ ｍａｘ ) 、Ｌ( Ｘ ｍｉｎ ꎬＹ Ｌ ) 和芯片转角 θ 可以确定 ４ 条直线ꎬ如图 ６
ｉ＝１
ｋ４
∑( ｘ
ｉ＝１
４ｉ
＋ ｋｙ４ｉ － ｂ Ｌ ) ２ ]
信息技术
姜利ＱＦＰ 芯片贴装定位的视觉检测算法研究
然后分别对 ｋ、ｂＵ 、ｂＲ 、ｂＢ 、ｂＬ 求偏导数ꎬ求得斜率 ｋ 和每
条边对应的截距 ｂ Ｕ 、ｂ Ｒ 、ｂ Ｂ 、ｂ Ｌ ꎬ最终得到矩形拟合的 ４ 个
直线方程:上侧 Ｌ Ｕ :ｙ ＝ ｋ′Ｕ ｘ ＋ｂ Ｕ ꎬ下侧 Ｌ Ｂ :ｙ ＝ ｋ′Ｕ ｘ ＋ｂ Ｂ ꎬ左侧
１ ＱＦＰ 芯片的几何特征
随着电子元件封装向小型化、微型化、片式化等方向
鲜明的几何特征是表面贴装元件最基本的特点ꎬ只有
发展ꎬ表面组装技术( ＳＭＴ) 便成为电子元器件组装( 又称
抓住了这个关键点ꎬ视觉检测工作才能高效地进行ꎮ ＳＭＴ
面组装元件的类型目前尚无统一的国际标准ꎬ用于表面贴
应起来ꎬ因此没有比从考虑元件脚的位置入手得到元件位
高温下封装翘曲度的测量方法和最大允许翘曲度

高温下封装翘曲度的测量方法和最大允许翘曲度

高温下封装翘曲度的测量方法和最大允许翘曲度
高温下封装翘曲度的测量方法，主要包括以下两种：
1. 使用专门的测量工具进行翘曲度测量。

根据实际需求和规格，可以采用不同种类的测量工具，如投影仪、光学比较仪等。

这些工具通过将样品与标准模型进行比较，能够测量出样品表面的翘曲变形量。

2. 使用先进的测试设备，如电子散斑干涉仪。

该设备能够通过激光散斑干涉技术，对样品表面进行无损检测，并实时显示翘曲度数据。

至于最大允许翘曲度，这主要取决于具体的应用场景和产品要求。

一般来说，对于一些高端封装产品，如微间距球栅阵列（Fine pitch ball grid array，缩写FPBGA）封装的产品，其翘曲度要求非常严格，一般在0.5%以内。

而对于一些普通的封装产品，翘曲度要求相对较为宽松，但通常也不应超过1-2%。

因此，根据实际需要和具体情况进行翘曲度的测量和控制在生产中至关重要。

翘曲检测方法

翘曲检测方法

翘曲检测方法
翘曲检测是指对图像或视频中的翘曲现象进行识别和判断的一种方法。

翘曲通常是由于摄像设备的透镜系统或图像存储过程中导致的图像形变和畸变现象。

1.特征点匹配方法：通过提取图像特征点，然后利用特征点匹配算法进行比对，从而检测图像中的翘曲。

常用的特征点匹配算法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）等。

2.角点检测方法：角点是图像中具有明显变化的位置，通过检测图像中的角点分布，可以判断图像是否存在翘曲。

常用的角点检测算法包括Harris角点检测、ShiTomasi角点检测、FAST角点检测等。

3.红外热成像方法：利用红外热成像技术，可以直接测量物体表面的热量分布，从而判断是否存在形变和翘曲。

红外热成像方法适用于一些特殊环境或特殊材料的检测，如高温下的金属翘曲等。

4.基于几何形状的方法：通过分析图像中物体的几何形状变化，可以检测出图像中的翘曲。

常用的几何形状分析方法包括直线检测、边缘检测、形状拟合等。

5.基于机器学习的方法：利用机器学习算法，通过训练一定的模型来对图像进行翘曲检测。

常用的机器学习算法包括支持
向量机（SVM）、随机森林（RandomForest）、卷积神经网络（CNN）等。

硅片弯曲度和翘曲度的检测原理

硅片弯曲度和翘曲度的检测原理

硅片弯曲度和翘曲度的检测原理嘿呀，咱们来聊聊硅片的弯曲度和翘曲度检测原理吧。

硅片在好多高科技领域都超级重要呢，就像在半导体行业呀，那可是关键的小零件。

这弯曲度和翘曲度要是没检测好，那可就会影响整个产品的质量。

先说弯曲度，简单来说呢，就是硅片偏离平面的程度。

想象一下，硅片就像一块小薄板，如果它不是平平整整的，有点像小拱桥一样弯曲了，这就是有弯曲度啦。

检测弯曲度的原理有点像我们用尺子去量东西的直不直。

不过对于硅片呢，会用到一些很精密的仪器。

这些仪器可以发出光线或者激光啥的，然后光线在硅片表面反射或者折射。

如果硅片是弯曲的，光线的路径就会发生变化。

就好比我们在弯弯曲曲的小路上走路，和在笔直的大路上走路，路线肯定不一样。

通过测量光线的这种变化，就能算出硅片的弯曲度啦。

再说说翘曲度，翘曲度就更复杂一点啦。

它不只是简单的弯曲，而是硅片在多个方向上的变形情况。

比如说，硅片可能一边高一边低，或者中间凸起来周围凹下去之类的。

检测翘曲度的原理呢，也是利用光线或者激光等手段。

不过呢，要从多个角度去测量。

就像我们看一个立体的东西，要从前面、后面、左面、右面都看一遍才能知道它的全貌。

仪器会从不同方向对硅片进行扫描，然后把收集到的数据综合起来分析。

这样就能知道硅片到底在各个方向上有多少翘曲了。

还有哦，在检测的时候，环境因素也很重要呢。

如果周围的温度、湿度不合适，可能也会影响检测的结果。

就像我们人在不同的天气里感觉不一样，硅片在不同的环境下也会有不同的表现。

比如说温度太高了，硅片可能会膨胀，这样就会影响它原本的弯曲度和翘曲度，检测出来的数据就不准了。

另外呢，检测的精度也和仪器的质量有关。

好的仪器能够检测到非常微小的变化，就像我们有一双超级敏锐的眼睛，能看到很小很小的东西。

而不好的仪器可能就会漏掉一些小的弯曲或者翘曲情况。

概括性来讲呢，硅片弯曲度和翘曲度的检测原理就是利用各种精密的手段，从不同的角度去测量硅片的形状变化，而且要注意环境等因素的影响，这样才能得到准确的结果，保证硅片在各种高科技产品里能好好发挥作用呀。