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另一個(gè)封裝厚度錯(cuò)誤的問題是裝入產(chǎn)品的引線鍵合存在差異。如果存在錯(cuò)位芯片，模具壓板平整度將會受到影響，導(dǎo)致塑封材料從壓板四邊縫隙溢出。破損基板的裂縫如果延伸到模具工作區(qū)域，將導(dǎo)致塑封材料在合模過程中泄漏，這兩種溢料情況都會導(dǎo)致模塑材料數(shù)量減少，無法滿足封裝厚度要求。最壞的情況是，由于封裝很薄，材料不足將導(dǎo)致芯片和引線裸露在封裝外面，如圖4所示。

 

 

如何避免錯(cuò)位芯片和破損基板，改進(jìn)辦法目前仍在研究中，但是由于模塑材料和多個(gè)芯片疊裝工藝都很復(fù)雜，改進(jìn)還有待時(shí)日。

 

 

對于基板破損，通過比較不同的產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)品B和E在芯片鍵合和引線鍵合處都有通孔，基板破損發(fā)生率最高。多通孔工藝有較高的基板破損風(fēng)險(xiǎn)。對于錯(cuò)位芯片，只有在上道芯片貼裝工序之后才能處理。在芯片面平整度較低時(shí)，可能會發(fā)生芯片錯(cuò)位問題。還值得注意的是，產(chǎn)品A和D的基板較厚，破損率較低。薄基板更容易破損，合模壓力稍大一點(diǎn)就會損壞。下面章節(jié)比較表1中不同的產(chǎn)品。

 

1.2與封裝厚度有關(guān)的缺陷率

 

2018年塑封成型工藝封裝厚度相關(guān)缺陷的月均缺陷率為106 ppm，如圖5所示。

 

 

模具溢料將會堵塞機(jī)臺的真空流道，疏通流道需要停機(jī)，抽出阻塞物，這可能會影響生產(chǎn)效率。從2018年停機(jī)時(shí)間趨勢來看，每月平均停機(jī)28個(gè)小時(shí)，如圖6所示。

 

 

1.3目前的模具封裝厚度誤操作控制辦法

 

當(dāng)前防止因錯(cuò)誤程序或裝入錯(cuò)誤批次而引起的加工錯(cuò)誤的控制辦法包括在模具上粘貼產(chǎn)品封裝厚度要求，如表2所示。

 

 

如圖7所示，在每個(gè)批次芯片裝入模具之前，檢查每個(gè)批次的追溯信息(行程卡)、實(shí)際基板和模具配方是否完全一致。

 

 

如果某個(gè)批次的基板有異常，例如，在上線前發(fā)現(xiàn)基板損壞或有錯(cuò)位芯片，則將圖8所示的標(biāo)簽貼到該批次基板上，提供可追溯信息，以評估該基板是否可以加工或從不能用于前次模具。

 

 

要求操作員使用千分尺測量模壓封裝厚度，從每個(gè)批次抽取1塊基板測量，確保不會漏掉封裝厚度錯(cuò)誤，這是生產(chǎn)操作規(guī)范。

 

1.4在塑封成型中應(yīng)用人工智能

 

針對因?yàn)榕浞藉e(cuò)誤或裝入錯(cuò)誤批次而導(dǎo)致的加工錯(cuò)誤，芯片掃描范圍被擴(kuò)大到側(cè)軌和端軌，如圖10所示。

 

 

創(chuàng)新的想法是能夠通過光學(xué)字符識別(OCR)方法識別基板端軌上的具有唯一性的由字母數(shù)字組成的產(chǎn)品材料代碼，然后與所選產(chǎn)品配方中記錄的材料代碼對照檢查。如果成分一致，繼續(xù)檢查其余的基板，直到檢查完該批次的所有基板為止；如果不一致，模具將提示錯(cuò)誤并停機(jī)。

 

 

對于損壞的基板或錯(cuò)位芯片，通過相機(jī)或激光掃描側(cè)軌和端軌，對比掃描影像與合格產(chǎn)品的影像或輪廓，檢查是否存在異常。如果發(fā)現(xiàn)異常，模具將提示發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤并停機(jī)。

 

1.5 相關(guān)技術(shù)資料概述

 

 為了更好地理解具有唯一性的8位字母數(shù)字產(chǎn)品材料代碼放錯(cuò)識別方法及其關(guān)鍵使能技術(shù)，本章將簡要介紹各種相關(guān)的光學(xué)識別技術(shù)。光學(xué)字符識別是一種前景廣闊的技術(shù)，可以將手寫字母或文字轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)文本。這項(xiàng)技術(shù)還是印刷文字?jǐn)?shù)字化常用的一種方法，印刷文字轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)格式后，可以進(jìn)行電子編輯、檢索、存儲以及在線顯示。光學(xué)字符識別分為多個(gè)階段，包括預(yù)處理、分類、獲取后處理，前段處理、分段處理、后段處理、特征提取。 

 

1.     多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓光學(xué)字符識別成為可能。正常流程是先獲取圖像，然后對其進(jìn)行預(yù)處理和分割。在分割期間，字符被線分開。字符圖像中字符線的列舉對于界定可檢測區(qū)間邊界至關(guān)重要。分割后的下一步是分離字符，接著時(shí)提取特征。為了完成特征提取過程，我們采用了圖像到矩陣映射處理方法，將圖像轉(zhuǎn)換為2D矩陣。下一步是訓(xùn)練系統(tǒng)。通過訓(xùn)練，系統(tǒng)能夠做出高效工作決策，并且在無法預(yù)測的環(huán)境中產(chǎn)生更好的結(jié)果。所提出的系統(tǒng)方案采用多層感知器學(xué)習(xí)算法。該方法采用金字塔狀結(jié)構(gòu)，這個(gè)結(jié)構(gòu)不僅可以用于學(xué)習(xí)過程，還可以用于分類過程。通過在多層網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)中應(yīng)用學(xué)習(xí)過程算法，突觸權(quán)重和閾值可以特定方式更新，使系統(tǒng)執(zhí)行分類/識別任務(wù)的效率更高。突觸權(quán)重對于迭代很重要。在迭代過程中，權(quán)重被更新為某個(gè)整數(shù)值。因此，為了識別對象，將其特征數(shù)據(jù)送入網(wǎng)絡(luò)輸入層，生成輸出向量。現(xiàn)在使用這個(gè)輸出向量和目標(biāo)輸出來計(jì)算誤差。通過分析所得的輸出值，可以確定字符的識別準(zhǔn)確率。該方案識別獨(dú)立字符取得91.53％的準(zhǔn)確率，成句字符識別準(zhǔn)確率達(dá)到80.65％。

 

2.     我們利用模板匹配和反向傳播算法開發(fā)出了光學(xué)字符識別軟件。模板匹配是最常用的一種光學(xué)字符識別技術(shù)，主要用于特征提取。因?yàn)楹唵危菀讓?shí)現(xiàn)，這項(xiàng)技術(shù)很受歡迎。模板匹配又稱關(guān)聯(lián)。這種方法使用單個(gè)字符的像素矩陣提取特征。在測試數(shù)據(jù)集中使用相關(guān)函數(shù)R，并將結(jié)果存保存在數(shù)據(jù)庫中。關(guān)聯(lián)值最高的字符被選為最匹配的字符。反向傳播算法使用反向機(jī)制來查找錯(cuò)誤，并通過向后傳播來減少錯(cuò)誤。這種方法基于糾錯(cuò)機(jī)制。分組后發(fā)現(xiàn)的問題是，存在無法識別的字符，這些無法識別的字符是產(chǎn)生錯(cuò)誤結(jié)果的字符。使用此方法可提高字符識別的正確率。

 

對于錯(cuò)位芯片和損壞基板檢測，我們做了相機(jī)掃描識別物體的研究，重點(diǎn)研究圖像分辨率增強(qiáng)技術(shù)，詳見下文。

 

3.     有報(bào)道稱采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別物體取得了非常好的效果，不過，這些方案通常假設(shè)，有可用的適合的物體大小和圖像分辨率，這在實(shí)際應(yīng)用中可能無法保證。我們提出的框架是通過圖像增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)和對象識別網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)協(xié)作學(xué)習(xí)，來識別超低分辨率圖像。圖像增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)試圖通過使用來自對象識別網(wǎng)絡(luò)的協(xié)作學(xué)習(xí)信號，提升分辨率極低圖像的銳度和信息量。針對高分辨率圖像訓(xùn)練權(quán)重的對象識別網(wǎng)絡(luò)，積極參與圖像增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程，還將圖像增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的輸出用作增強(qiáng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，以提高其超低分辨率圖像的識別性能。通過用各種低分辨率圖像基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集做實(shí)驗(yàn)，我們證明了該方法能夠提高圖像重建和分類性能。

 

在錯(cuò)位芯片和損壞基板檢測中，我們比較了激光掃描與相機(jī)掃描的性能，做了激光掃描在物體檢測中的適用性研究。

 

4.     低成本3D成像，特別是通過使用激光檢測和測距（LIDAR）成像，對于物體識別、地面測繪和機(jī)器視覺等應(yīng)用非常重要。傳統(tǒng)的飛行時(shí)間激光雷達(dá)使用掃描激光來獲得目標(biāo)的光強(qiáng)和距離，這需要窄帶寬的照明光源和高速同步器。無脈沖寬度的3D激光雷達(dá)的非掃描產(chǎn)品原型，據(jù)我們所知，是業(yè)界首次整合單像素成像傳感器和衍射光學(xué)元件。壓力感測技術(shù)用于測量物體反射的回波脈沖，并重建目標(biāo)場景的強(qiáng)度圖。衍射光學(xué)元件用于提供結(jié)構(gòu)化照明光源，并且可以從激光光斑提取數(shù)據(jù)，獲得目標(biāo)場景的深度圖。我們給出了驗(yàn)證原型識別效果的仿真結(jié)果，并例證了在傳統(tǒng)3D成像方法不可用或受限的情況下，使用我們的方案的優(yōu)越性。這個(gè)創(chuàng)新原型在可見光譜以外的波長上具有成本低和結(jié)構(gòu)靈活的優(yōu)點(diǎn)，并且因?yàn)閷?shí)用而受到高度關(guān)注。

 

2.材料與方法/實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)/方法論

 

2.1材料

 

我們將使用涵蓋所有可能的情況的產(chǎn)品來驗(yàn)證芯片掃描軟件升級能否識別配方錯(cuò)誤和批次誤裝。從封裝厚度要求不同的三種產(chǎn)品中選擇了三個(gè)批次，每個(gè)批次有20塊基板。產(chǎn)品B和C具有相同的芯片配置，產(chǎn)品A的配置不同于B和C。產(chǎn)品A和C的模套厚度要求相同，而基板厚度不同。具有唯一性的材料代碼是區(qū)別不同產(chǎn)品關(guān)鍵特征的重要工具，詳見表3。

 

表3：錯(cuò)誤配方/批次誤裝評測表

 

 

制備有錯(cuò)位芯片和損傷的芯片基板，模擬模具在芯片掃描過程中能否發(fā)現(xiàn)異常。異常位置包括端軌和側(cè)軌。對于錯(cuò)位芯片，使用不同尺寸的芯片測試是否能發(fā)現(xiàn)異常。

 

2.1.1 芯片掃描軟件升級

 

測試芯片掃描升級軟件能否識別基板端軌上的唯一8位字母數(shù)字代碼，如圖12所示。

 

 

掃描捕獲的信息將與被測產(chǎn)品配方信息對比。如果內(nèi)容相同，則模具將繼續(xù)運(yùn)行；否則，模具將提升錯(cuò)誤并停機(jī)，如圖13所示。

 

 

為了檢測芯片基板上是否有錯(cuò)位芯片或端軌和側(cè)軌是否損壞，我們又開發(fā)了基板檢測軟件。這里將使用激光掃描和相機(jī)掃描兩種不同的掃描技術(shù)測試該軟件的識別能力。

 

相機(jī)掃描是通過比較壞基板與好基板的像素來識別基板是否存在錯(cuò)位芯片和損壞，如圖14所示。

 

 

另一種檢測技術(shù)是激光掃描，該技術(shù)掃描基板表面高度，并將捕獲的圖像與好基板的高度進(jìn)行對比，如果高度偏差較大或較小，則模具將提示錯(cuò)誤并停機(jī)。測試將使用有錯(cuò)位芯片和側(cè)軌和端軌損壞的基板，如圖15所示。
 

 

2.2測試過程

 

測試目的是比較兩個(gè)掃描軟件升級對材料代碼識別和錯(cuò)位芯片及基板損壞檢測的識別效果。

 

材料代碼檢測將測試相機(jī)能否準(zhǔn)確識別不同產(chǎn)品的材料代碼。面臨的挑戰(zhàn)是能否識別所有字母數(shù)字的字體大小、樣式和方向。使用20塊基板，隨機(jī)插入錯(cuò)誤材料代碼，板對板測試升級軟件的識別結(jié)果是否一致，詳見表4。

 

表4.材料代碼檢測實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

 

 

 

通過檢測錯(cuò)位芯片和損壞基板，比較激光掃描和相機(jī)掃描的缺陷檢測準(zhǔn)確率。使用在端軌和側(cè)軌上有不同尺寸和形狀的缺陷的實(shí)際基板，測試芯片掃描的準(zhǔn)確率；使用不同尺寸的錯(cuò)位芯片測試掃描靈敏度，如表5所示。

 

表5.錯(cuò)位芯片/破損檢測實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

 

 

3.1材料代碼識別測試

 

根據(jù)升級軟件檢測每個(gè)產(chǎn)品的材料代碼的測試結(jié)果，三種測試產(chǎn)品的全部基板的檢測準(zhǔn)確率100％。正確和錯(cuò)誤的物料代碼均被準(zhǔn)確識別，如圖16的圖表所示。

 

 

 

測試結(jié)果證明，檢測準(zhǔn)確率很高，所有被測產(chǎn)品的基板都被正確識別，包括另外10塊材料代碼錯(cuò)誤的基板。

 

3.2異常基板識別測試

 

為了驗(yàn)證相機(jī)掃描和激光掃描哪個(gè)方法檢測錯(cuò)位芯片和損壞基板的效果更好，進(jìn)行了雙比例檢驗(yàn)，比較檢測準(zhǔn)確度。

 

對于錯(cuò)位芯片，使用當(dāng)次被測產(chǎn)品的兩種不同芯片尺寸進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，比較激光掃描和相機(jī)掃描之間的掃描準(zhǔn)確度差異。在置信度為95％，Pvalue值為0.0003時(shí)，相機(jī)掃描和激光掃描之間的掃描準(zhǔn)確度存在顯著差異，如圖17所示。

 

 

 

實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，即使芯片尺寸很小，相機(jī)掃描仍能夠始終如一地發(fā)現(xiàn)錯(cuò)位芯片的存在，因?yàn)橄袼刈R別對于相機(jī)閾值仍然很重要。相反，激光掃描準(zhǔn)確度隨著芯片尺寸減小而降低，因?yàn)樗荒軈^(qū)分由于基板高度和平整度變化而導(dǎo)致的從基板導(dǎo)軌底部向上的高度相對于閾值的的變化。

 

損壞基板檢測實(shí)驗(yàn)再次使用兩塊損壞特征不同的基板，一塊基板上有缺口，另一塊有裂縫，比較相機(jī)掃描和激光掃描的檢測準(zhǔn)確度，如圖18所示。在置信度為95％，Pvalue值<0.0001時(shí)，相機(jī)掃描和激光掃描的識別準(zhǔn)確率存在明顯差異。

 

 

相機(jī)掃描檢測損壞基板的準(zhǔn)確率高于激光掃描，同理，錯(cuò)位芯片檢測也是這種情況。但是，隨著基板損壞的特征從高可見度的缺口變?yōu)榱芽p時(shí)，檢測的準(zhǔn)確率也會降低。

 

3.2 建議

 

建議進(jìn)一步開發(fā)檢測功能，應(yīng)對將來兩種產(chǎn)品的材料代碼相同但封裝厚度要求不同的情況。 當(dāng)前的做法是在基板上雕刻每個(gè)產(chǎn)品的附加代碼，包括在產(chǎn)品的8位字母數(shù)字識別碼中增加代附加碼。

 

未來研究方向還可以是評估使用分辨率更高的相機(jī)提高檢測準(zhǔn)確度，特別是針對損壞基材的裂縫特點(diǎn)和尺寸小于本研究項(xiàng)目所測試的錯(cuò)位芯片。

 

應(yīng)當(dāng)設(shè)法改進(jìn)錯(cuò)位芯片和損壞基板兩個(gè)問題，因?yàn)楸卷?xiàng)目旨在改進(jìn)缺陷檢測率，防止殘次產(chǎn)品進(jìn)入塑封成型工序，預(yù)防產(chǎn)品質(zhì)量問題和故障停機(jī)。如果基板不能返工，產(chǎn)品良率仍將會下降。

 

4. 結(jié)論

 

可以得出這樣的結(jié)論，當(dāng)前芯片掃描相機(jī)可以用光學(xué)字符識別（OCR）檢測8位字母數(shù)字組成的唯一材料代碼，并根據(jù)當(dāng)前所選模具配方的參數(shù)發(fā)現(xiàn)模具誤裝的產(chǎn)品。

 

在檢測芯片尺寸、基板缺口方面，相機(jī)掃描的準(zhǔn)確率高于激光掃描，這是由于激光掃描對基板高度變化過于敏感，難以區(qū)分錯(cuò)位裸片和/或損壞基板。相機(jī)掃描不受這些因素影響，而是使用像素?cái)?shù)作為檢測參考依據(jù)。