在这篇论文中我们要使用仪器去对样品进行扫描，所以我们选用超声扫描显 微 SAM，Sonoscan D9500（如图）这个机器，它里面有 230MHz 超声探头，用这 来扫描倒装芯片的连接层，就是焊球与芯片相连的那一层，扫描后就可以得到相 应的超声波图像。得到图像后对图像处理过后，再进行相关的图像检测。 

1。4 小结

 超声扫描设备 Sonoscan D9500

在倒装芯片技术飞速发展的今天，用接触式的检测已经无法满足现代科技的 需要。所以我们主要介绍非接触式倒装芯片的检测该如何实现。研究工作分为两 个方面，一方面选用扫描超声倒装芯片检测方法。由于这种方法会有人工识别率 低的问题，就要找到图像识别技术对倒装芯片超声图像进行智能识别。用这种方 法对效率更高，生产检测就可以自动化。另一方面使用 LVQ 神经网络检测方法， 在对图像处理过后，实现对倒装芯片缺陷的智能检测。具体工作如下： 文献综述

 第一章 总结了现在虽然有很多的封装技术，但运用最广泛的还是是倒装芯 片封装，以及它的原理和优势劣势，在分析了倒装芯片后针对它现有的情况提出 来使用扫描声显微镜来获取焊球图像的方法。 

 第二章 首先对使用的测试芯片进行了介绍，接着综述了超声波扫描检测的 设备及超声波检测原理以及如何检测芯片得出图像。 

 第三章 主要介绍了神经网络的重要意义，概述了 LVQ 神经网络的原理和它 相应的算法 

第四章 重点介绍了梯度法分割图像的方法，提取焊球图像特征以及运用 LVQ 神经网络得出结果后的成功率。 

 第五章 对全文进行总结。

2 SAM 焊球缺陷检测系统

2。1 SAM 原理

我们都知道在介质中传播时由于机械的震动会有波的产生，在 16Hz 和 2000Hz 之间的人类是可以听到的，但低于的或者是高于的人类就听不到了，分 别称为次声波和超声波。 

而检测物体使用的就是超声波，超声波和声波一样，在物体中传播时都会有 减弱，但是它的好处也是非常大的。超声波有一个集中的路线，特定的方向，可 以对它进行把控，这样的特质让它在固体中传播时虽然也会减弱，但减弱就比较 少，能够达到更深的深度。超声波可以在不同的介质里面传播，传播的过程中声 束会有不同程度的反射，折射和波形转换等，我们要使用的就是它的这种特性， 超声波是不能够通过气体和固体的分界面的，就像样本中的如果有裂纹，气孔， 分层之类的缺陷的时候。超声波因为是无法透过的，它碰到这些缺陷界面时，就 会部分或全部的反射回去，当机器接收了这些反射回来的超声波后，进行内部换 算后，显示屏上就会显示幅度不一的，有一定间距的波形。这是我们只要通过观 察这些波纹的形状变化，再结合相应的检测方法就能作出判断了。 

超声波的特性是频率很高，以前我们使用的超声波扫描仪的时候模式比较单 一，只是用模拟量，而在现在，很多行业在检查样品和寻找缺陷时都开始运用声 学显微成像技术了。以前用超声波扫描做检测，还是需要人工的去分析出结果， 但是人工监测毕竟误差较大，而且不能完成自动化检测，后来随着计算机数字化 的发展，超声波检测也随之提升变身数字化操作，大大的提升了它的自动化性能， 发展到今天这项技术已经在医学等诸多行业中操作使用了，已经成为了不可或缺 的一部分。我们讨论的超声波扫描显微镜是全球最新一代的超声测试设备，对被 测物件的完整性可以保证，不会损害物体，由于它的主要工作模式是 C 模式，因 此也简称 C-SAM。超声波在面对不同的物体时收到的阻力是不同的，通过这些不 同去检测芯片之类的物体的结构、缺陷，然后再用方法对图像分析。超声波扫描 显微镜对于检测这些粘接层或其他界面之间的缺陷尤为适合。C 扫描就等于把样 品的剖开，再选择时间窗口后，就知道了之前剖开的剖面在哪，它的宽度是多少， 然后把窗口放到要观察的那个面，观察到的缺陷数量，它的外观尺寸就可以知道 了。 来*自-优=尔,论:文+网www.youerw.com 基于LVQ神经网络的焊球检测方法(5):http://www.youerw.com/jixie/lunwen_82707.html