机器视觉在半导体及电子制造中的应用

视觉传感技术机器视觉在半导体工业上的应用早在二十年前就已开始，半导体、电子设备市场是机器视觉技术发源地并一直成为机器视觉赖以生存的巨大市场之一半导体、电子制造业每一次技术上的飞跃如：晶圆越做越大，而内部线路越做越细，向超细间距式器件挺进；连接器体积越来越小，每分钟生产线上需要检测、测量器件的数量越来越多，都将伴随着新一轮半导体、电子生产装备的诞生。

随之必将产生新的质量保证系统改善其生产率和保证零次品率，进而促使机器视觉市场不断发展壮大机器视觉技术本身也随着半导体、电子、光学、自动化等技术的发展而不断完善、发展?机器视觉的分类????半导体、电子制造中的机器视觉系统分为嵌入式系统和PC-Base系统两类。

?????PC-Base系统一般由机器视觉标准配件包括工业用视觉光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡、机器视觉软件和工业PC搭建而成，系统构成复杂，需要具备光学、机械、自动化、图像算法及专业编程知识的技术人员来实现。

一般情况下，硬件系统搭建完毕后，还要根据项目需求进行二次开发后才能上线使用而嵌入式系统则是光源（某些嵌入式系统会内置）、镜头、相机、图像采集处理功能和视觉图像分析软件的高度集成化，系统功能模块化有些嵌入式系统的软件操作界面非常简单，按照软件界面向导设置后就可以上线运行。

嵌入式视觉系统又有两种名称：智能相机（Smart?Camera）、视觉传感器（Vision?Sensor）智能相机相对于视觉传感器，一般硬件处理速度更快、软件功能模块更为强大，可以适应各种适合嵌入式系统的复杂视觉检测应用。

当然，智能相机（Smart?Camera）与视觉传感器（Vision?Sensor）之间并没有严格的划分标准，我们都称为视觉传感器也没有错??????PC-Base视觉系统和嵌入式视觉系统在半导体和电子行业都有广泛应用，需要根据系统需求来确定到底采用哪种视觉系统。

嵌入式系统的主要特点是速度快、性能稳定、操作简单、体积小巧，非常适合于对检测系统安装空间要求非常严格、二次开发需求不是很强以及要求性能稳定的场合尤其是已有生产设备需增加检测功能，提高设备附加值者，选择嵌入式系统的性价比较高。

世界知名机器视觉厂商或自动化厂商如Cognex、Dalsa、Omron、Sick、Banner、Simens等都有嵌入式机器视觉系统大量应用在半导体后段制程及电子行业半导体制造中的机器视觉应用??????半导体制造过程可以划分为前、中、后三段。

在这三段中，每一段制程，机器视觉都是必不可少的??????在前、中段过程中，机器视觉主要应用在精密定位和检测方面没有精密定位，也就不可能进行硅片生产中段制程是半导体制程的最重要环节，与机器视觉相关的还有最小刻度测量。

目前，后段制程则是机器视觉应用非常广泛的环节后段制程主要涉及晶圆的电器检测、切割、封装、检测等过程晶圆在切割前必须使用机器视觉系统检测出瑕疵，并打上标记检测完毕切割过程中需要利用机器视觉系统进行精确快速对准定位，采用基于机器视觉技术的预对准技术具备很强的速度优势。

基于机器视觉的解决方案，只需要半秒钟就能定位硅片中心并对准切口切割过程开始后也要利用机器视觉进行定位如果定位出现问题，则可能整片晶圆会报废切割后的IC要保证在不互相接触的前提下分装到相应的容器内部，再继续利用机器视觉系统找出非瑕疵品进入封装过程。

封装过程的机器视觉应用目前在国内外都很成熟，如大家所熟知的AOI（Automatic?Optic?Inspection）??????纵观半导体制造前、中、后三段的视觉应用，PC-Base机器视觉系统占据着很大的比重，这是因为PC-Base系统对于设备完成复杂检测需求及进行二次开发的实施性最强。

在设备设计初期如果考虑PC-Base视觉系统，其整合性也最强另外，由于智能相机等嵌入式视觉系统本身发展的限制，其精度和速度还无法与PC-Base系统相比就以相机为例，目前已经进入市场的工业相机最高分辨率已达到1600万像素，智能相机最高也就200多万像素。

而半导体制造前段和中段对于图像精度要求达200万像素的相机很难实现，因此我们可以看到嵌入式视觉系统在半导体行业应用中仍大多集中在后段部分电子制造业中的机器视觉应用?????按照通常的划分方法，芯片在进行1级封装前的制造、检测和封装过程为半导体制造业，之后为电子制造业。

机器视觉在电子制造行业的应用更加广泛，小到电容、连接器等元器件，大到手机键盘、PC主板、硬盘，在电子制造产业链条的各个环节，几乎都能看到机器视觉系统的身影机器视觉四大主要功能：检测、定位（引导）、测量、读码都有很多实际的应用案例。

其中最突出的就是SMT贴片上的机器视觉应用及AOI/AXI设备首先，SMT在贴片过程中就会用到机器视觉及视觉定位系统的高精度、多功能SMT贴片机技术它通过视觉识别系统对不同元件进行视觉识别，能高速、高精度贴装微小片状元件、精细IC元件或异形元件。

采用了视觉识别、定位技术的贴片机具有自动化水平高，操作方便，运行平稳等特点贴装精度、识别元件范围、贴装速度等能符合电子行业高速、高质量、零次品率的制造要求近些年，随着电路图形的细线化等因素，SMT组装质量检测与控制代替以往人工目视的AOI（自动光学检测）的技术迅速发展起来。

AOI是机器视觉技术与自控技术、精密机械技术综合的检测装备，AOI一般由工作台、电气控制系统、CCD摄像系统、图像处理系统四大部分构成??????其中：CCD摄像系统、图像处理系统是由机器视觉技术人员专门完成的。

SMT当中AOI具有PCB板检测、焊膏印刷检测、器件检测、焊后检测等功能PCB板、焊后检测一般是非实时性检测，焊膏印刷和器件检测则是与印刷机、贴片机相配套在一起进行的高速实时的检测AXI（自动X射线检测）与AOI在技术上的最主要的区别是：一个是X射线作为光源，另一个则更多使用可见光；另外，AOI一般检测外部特征，AXI则通过X射线能检测到一般可见光看不到位置的瑕疵并具有其它一些AOI无法完成的技术优势。

?????在电子制造业，机器视觉应用广泛的另一领域就是连接器检测世界知名的连接器厂商如Molex、Tyco等的生产线上都有大量的机器视觉检测系统在运行其中，Molex更有自己一个独立的自动化部门，专门根据客户要求及连接器各种技术变化情况，自行研发制造机器视觉检测设备，?该部门从检测需求到设备研发完毕，上线研发周期均很短，从而能保证Molex的连接器可以随时根据客户的要求而有相对应的质检措施并能保证零瑕疵出厂。

连接器制造流程主要分为冲压、电镀、注塑、装配四个主要工艺流程，在四个流程当中，每个环节都对连接器产品尺寸和质量要求极为严格比如Nokia对Molex生产的连接器要求为零次品率，即要求Molex提供给Nokia手机使用的连接器要求为100%都是合格品。

而连接器大都体积非常小、精度高、制作工艺繁复、产品数量巨大、生产线运行高速如电镀环节速度非常快，最快可达到10米/分钟这就要求必须使用机器视觉技术对所有的生产产品在相应环节过程中进行测量和检测，及时剔除不合格产品。

????除了SMT贴片、AOI、连接器检测外，电子行业的机器视觉应用还有如：PCＢ底片检查、硬盘检测、键盘检测、电子制造过程中的机器人视觉引导定位、元器件的在线分类筛选、二维码读取等各种应用近两三年来，机器视觉技术在半导体及电子制造领域中呈现出了一些新的发展趋势。

首先是读码需求的日益增多如半导体制造业，企业生产管理者不但要跟踪整个硅片的生产过程，确保产品质量，还要能通过二维码等打标技术将二维码打到硅片及电子器件上的外壳上，以便能建立起制造管理信息以及跟踪电子组装过程中的各个部分，甚至包括将芯片运到世界上的任何地方进行封装和测试。

其次是视觉技术往高速、高分辨率的方向发展再次就是视觉检测由以前的黑白居多开始逐步增加彩色检测需求事实上，现实世界本来就是彩色的，当彩色图像二值化之后，很多的原始信息会丢失，原本丰富多彩的图像变成了单一的二维图像，原本轮廓分明的物体变成了模糊不清的轮廓，边缘不再是边缘，轮廓不再是轮廓，丰富也不再丰富，这一切都是信息失真造成的。

彩色检测需求有如：尖端微处理器生产商的生产工艺中都在采用非常薄的镀层，以至于改变了硅片表面的样子按照镀层的厚度，硅片表面呈现为蓝色，紫色或深绿色现在面对的不仅仅是传统的银色和金色硅片了于是视觉检测工程师开始使用红外（IR）LED，IR能够在标准硅片和超薄覆盖层硅片的情况下都能工作良好。

再者，RoHS的进展对焊膏产生了巨大的变革制造现场的工程师们能使用不同的焊膏并将焊球制造得越来越小一些焊膏能够通过改变照明进行成像，另一些则需要应用彩色成像来区别不同的，含铅材料对比度更低的焊接材料更低的对比度意味着无铅焊膏成像的边缘更不明显，采用具有更强处理能力的彩色视觉技术能够提供需要的数据以实现准确的测量。

最后，我们必须清楚的看到，机器视觉准备开始进入3D时代Flip芯片、CSP、微型BGA芯片焊接的锡球为了保证其电气连接性能，每个锡球必须有一定的高度，此类检测必须以来3D视觉系统来完成3D视觉检测系统不但能检测焊盘排列的问题，还可以检测锡膏体积不足等原因，可以大大拓宽缺陷检测的范围。

在前面提到的连接器检测中也会用到3D视觉系统普通的2D视觉系统可以检测引脚缺少或者位置不正确问题，如果引脚位置正确但是插入深度不够，就必须使用3D视觉系统在X、Y、Z方向对被检测物进行验证德国Sick公司的Sick?IVP?Ranger?C50嵌入式智能相机在这些领域已经有了很好的解决方案，PC-Base系统的主要配件厂商也为3D视觉的搭建提供了充足的技术准备，如知名德国相机厂商Basler的高端相机拥有现场可编程门阵列（Field?Programmable?Gate?Array，FPGA），在相机中包含了多种常用的预处理算法，以适应不断加速的图像分析处理的带宽需求。

Basler能够在FPGA中实现客户的特定算法，使用激光三角测量法来完成3D测量?未来前景??????由于半导体制造遵循摩尔定律，在IC上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。

技术需求促进了半导体装备及电子制造装备的更新、升级和飞速发展这就要求视觉传感技术、机器视觉也能跟上技术发展的需要令人兴奋的是，这几年，机器视觉所涉及的光学、机械、计算机、软件、电子、芯片、网络通信也在飞速发展，相应的配件光源、镜头、相机、板卡软件都以加速升级换代的步伐来适应因技术发展而促动的机器视觉技术的高速发展。

机器视觉在半导体和电子行业中必将成为不可取代的传感检测技术

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