Electrónica

Detección y clasificación de defectos estéticos en moldeados de circuitos integrados

Identificar y clasificar automáticamente defectos de moldeado para aumentar el rendimiento y rentabilidad

Vision system identifying and classifying cosmetic defects on IC molding

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El éxito o el fracaso de un producto de circuitos integrados depende de la calidad del proceso de moldeado que protege los chips del daño causado por fuerzas externas y la humedad. Los defectos como las grietas, las deformaciones o los vacíos pueden incrustarse en la superficie de la moldura mientras se moldea un chip. La inspección humana suele pasar por alto grietas muy pequeñas o vacíos de bajo contraste. También es muy difícil para los sistemas de visión convencionales basados en reglas detectar la región defectuosa con una clara definición del defecto. Hay varios tipos de defectos, como grietas, bordes dentados y deformaciones. Muchas anomalías también son defectos; sin embargo, los sistemas de visión basados en reglas no pueden diferenciar eficazmente una anomalía menor que está dentro de la tolerancia de un defecto claro que indica que el chip debe ser desechado. La incapacidad de clasificar los patrones de defectos impide a los equipos de producción comprender rápidamente dónde se encuentran los posibles problemas.

Las herramientas de Cognex Deep Learning ayudan a los fabricantes a identificar y clasificar los defectos reales de moldeo. Esta solución de visión avanzada se entrena con una serie de imágenes que representan tanto los resultados buenos como los malos, lo que permite al software omitir las anomalías que están dentro de la tolerancia y marcar las que son defectos verdaderamente significativos. La herramienta de localización de Cognex identifica la región de interés (ROI). Una vez definida la ROI, la herramienta de detección de defectos identifica el defecto dentro de esa área. A continuación, la herramienta de clasificación clasifica los diferentes tipos de defectos. Con esta información, los gerentes de producción no solo aumentan el rendimiento de sus circuitos integrados terminados, sino que también utilizan la información de clasificación para abordar los problemas de producción y solucionarlos, lo que aumenta la rentabilidad.

 

Acercamiento de defectos en moldeado de un circuito integrado

 

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