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用于引线键合的灰度相关匹配定位算法的研究

孔凡芝  何静  王以忠  
【摘要】:引线键合(Wire Bonding)技术是目前微电子芯片封装中常用的一种技术。它是一个通过固相压焊使两种金属材料(焊线和衬底)紧密结合在一起的过程。由于具有成本低,产量高,可靠性好的优点,引线键合技术作为占统治地位的一种芯片的连接技术,已经被应用在各种各样的微电子芯片的封装上。在自动引线键合过程中,芯片和引线框架的键合区相对于取样位置在x和y方向上可能有一定程度的错位,为了保证健合精度,自动引线键合机的图像视觉系统就要测量出实际芯片和框架的位置偏差量并通过X、Y驱动台来补偿这一位置偏差。在引线键合操作过程中,首先在示教过程中选择眼点(定位标志),然后在键合过程中,由CCD摄像机所获取实时的芯片和引线框架的图像,利用模式识别算法测量芯片上眼点的相对位置,实现高精度的位置偏差测量。眼点的选择及后续的检测定位都是通过归一化灰度相关匹配算法实现的。归一化互相关匹配算法是通过计算模板图像和待匹配图像的互相关值来确定匹配程度,互相关值最大时的搜索窗口位置决定了模板图像在待匹配图像中的位置。选择眼点的示教过程如下:选择特征区域,在该区域附近搜索检测,在预设的容许度下判断所选择的区域是否唯一,是则该区域为眼点,否则重新选择、判断,直到得到眼点。在键合过程中需要在芯片或引线框架图像上有效的移动范围内逐点搜索匹配示教过程中存储的眼点。假设芯片图像大小m×n,眼点图像大小p×q,则相关系数矩阵大小就应该为(m+p—1)×(n+q-1)。通过相关矩阵中最大值点坐标,可以计算出芯片图像中眼点最佳匹配位置,与存储的初始位置相比较得出位置偏移,从而实现精确定位。为了检验本文提出的方法,用Matalb软件进行了仿真测试。结果表明,归一化相关匹配算法对图像噪声敏感程度低,具有很高的准确性和适应性,可以很好地用于引线键合过程中芯片和引线框架的精确定位。

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