基于主动激励的硅通孔内部缺陷分类识别

硅通孔(TSV)三维封装因其独特的工艺而备受关注,然而内部缺陷的检测一直是限制其进一步发展的难题。主动红外热成像技术是一种新型无损检测方法,具有无接触、高效率等优点,为实现对TSV内部典型缺陷的识别与分类,提出了一种基于激光加热主动激励的TSV内部缺陷分类识别方法。以激光为辐射热源,充分激发TSV内部缺陷,通过理论与仿真分析,掌握不同内部缺陷在主动激励下的外部温度分布表现规律;建立卷积神经网络模型,通过对外部温度分布结果的训练,实现内部缺陷的分类识别。通过试验证明,该方法对典型TSV内部缺陷具有良好的识别能力,识别准确率可达97.12%。利用主动红外热成像检测方法实现了对TSV内部缺陷的有效检测,为三维封装缺陷检测提供了一种快速有效的方法。     

TSV三维封装缺陷激光主动检测分类与量化

硅通孔(TSV)三维封装因其独特工艺而受到广泛关注,然而其内部缺陷无法被直接观测成为目前的检测难题。为了对TSV三维封装内部缺陷进行检测,提出了一种基于激光主动激励的内部缺陷分类与量化方法。通过红外激光主动热源施加到TSV三维封装结构表面,激发TSV内部缺陷的外部温度分布响应,通过理论与仿真分析,掌握缺陷特征在主动激励下的表现规律；构建卷积神经网络对缺陷样本信息进行训练,实现内部缺陷的分类识别与量化。试验表明,该方法能在不损坏样品的前提下有效对内部缺陷进行识别分类及量化,准确率可达95.56%。