Électronique

Inspection des défauts du microcâblage

Différenciez les défauts des anomalies tolérables pour améliorer le rendement et les performances des puces de circuit intégré

Vision system inspecting wire bonds for defects

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Le soudage des fils est le moyen le plus couramment utilisé pour l’interconnexion de nombreux circuits intégrés et micropuces. Il s’agit d’un processus délicat qui nécessite une grande précision. L’objectif est de relier les conducteurs de la puce au module à l’aide de fils en métal très fins. Le module transmet des signaux aux autres composants. Des défauts tels que des fils cassés ou manquants peuvent perturber la transmission de ces signaux. Le type et l’emplacement des défauts pouvant varier, il est difficile pour les solutions de vision industrielle basées sur les règles de déterminer avec précision si une soudure de fil est défectueuse.

Généralement, l’utilisation d’un système d’inspection optique automatique (AOI) doté de la vision basée sur les règles ne donne pas de bons résultats. Les éléments suspectés d’être non conformes sont donc inspectés à l’aide du Deep Learning pour améliorer la fiabilité du processus d’inspection. La machine AOI sélectionne l’élément suspect et envoie les images à un système qui utilise les outils de Cognex Deep learning. L’outil de détection des défauts extrait de façon dynamique la zone d’intérêt et l’outil de classification classe les différents défauts en faisant la différence entre les microcâblages défectueux et ceux acceptables. Le tri des défauts permet d’isoler les problèmes dans le processus pour éviter un retraitement coûteux plus loin sur la ligne. L’identification des défauts avec une précision de l’ordre du micron améliore le rendement des microcircuits intégrés et la durabilité des performances.

 

Exemples de microcâblages conformes et défectueux

 

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