淺析用圖像識別的方法檢測集成電路的鍵合點

摘要：于大規模的集成電路其制造工藝中，鍵合點以及鍵合區的檢驗為保障可靠性的一個非常重要的環節，由于各個鍵合點的好壞，能夠直接影響至整體的集成電路的可靠性，因此，在實際的生產工藝中，必須對鍵合點以及鍵合區的尺寸、形狀以及位置等實施檢測，以此保障整個芯片電其連接更可靠。

關鍵詞：圖像識別法 集成電路 鍵合區與鍵合最

中圖分類號：TN407 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2013）02（b）-0118-01

在以往的大規模集成電路生產過程中，鍵合區的質量檢測只能靠人的眼睛來測量，即目測。因此檢驗的穩定性與效率都不高。而該文使用圖像識別以及圖像處理的技術，對鍵合區的顯微圖像能自動測量，該測量算法的原理是建立在圖像分割技術的基礎上，再用圖形識別法對鍵合點和鍵合區幾何形狀進行提取，并測量它的相對關系與尺寸參數，而后，結合相關國軍標，就能判斷此鍵合區是否合格。

1.集成電路鍵合點特點分析

因為芯片并不是最后的產品，假若它不可以在整機與系統中使用，也就沒有價值。從芯片至封裝集成電路全成品，它現實的過程實際就是借助熱壓或者超聲鍵合等手段，使用細小的金屬絲將鍵合點和電路基座相互連接，經過封裝這一程序后，最后就能成為一個全面完整的集成點電路的成品。集成電路鍵合點的特點有下面幾點：首先，鍵合點正常情況下只會排列在芯片的周圍而不會在電路里部排列，而IC通常是正方形或者長方形，所以鍵合點通常也排列為正方形或者長方形。其次，集成電路鍵合點的間距與大小并非取決于工藝的制造技術，而主要取決于封裝以及后部測試的水平。再次，集成電路鍵合點通常不使用易使內引線的綁定交叉這種排列手段。最后，集合點自身通常是正方形且間距相等。

因為鍵合點不但在整個集成電路中必不可少，并關系重大，所以鍵合點會隨著工藝線條等的細微變化發生改變。實際上，鍵合點的限定對于先進的工藝線來講是非常不利的，由于一旦達到鍵合點所規定的面積之后，那么就不能很好的發揮細線條的優勢，因為芯片的面積不會也不可能在減小，單位圓片的產量故不能提高，批量生產其效益也很難提高。不過對于中小企業來講，鍵合點的規定本質上可認為是“保護線”。由于許多電力的品種其內部電路較為簡單，不過所需要的借口很多，所以芯片上的鍵合點較多。

對于設計人員來說，假若不充分考慮集成電路集合點的因素，那么就很可能出現內部的電力變小的情況，但鍵合點的面積較大，導致面積上的浪費。不過，這一問題早就引起了一些產品研發人員的高度重視。不過由于缺少必要的理論指導，因此在出現以上問題的時候通常使用調整版圖的格局來解決問題，這種方法費工費時、并不能體現先進工藝的優點與最好的成本效果。由此我們知道，鍵合點不但起到了和外部電路相接的橋梁作用，并且對于指導IC的選取工藝水平同樣有著重要的作用。這就有必要把鍵合點這個容易被忽視但有非常重要的作用實施研究，且建立起有關的數學模型給生產者與設計者實施產品預研提供參考依據。

2.鍵合區圖像分割

當得到鍵合區中的顯微圖像之后，應該先對鍵合區進行平滑濾波，這樣可以去掉一部分繁雜的噪聲。因為鍵合區的圖像主要是三個區域組成，以此直方圖的分布有三個較明顯的峰值，對應為bond、背景以及Pad。將直方圖平滑濾波之后，再使用形態收縮與形態膨脹的算子來去除Pad與Bond周圍的毛刺、小孔洞和凹陷。

另外，背景上存在的嘈雜聲也可以在此消除。最后，就能得打兩個很清晰的二值化Bond與Pad圖像。

3.鍵合區Pad形狀及參數分析

該文列出了較為典型的Bond與Pad的形狀，如下圖1所示。

該Pad是由兩塊連接在一起的矩形拼湊而成，其中較大的矩形是Pad塊本體，相對較小的矩形是引出金屬條。另外，鍵合點Bond其形狀特點大概可分為以下三部分，第一段是較長的，寬度較為平均的引線；其次是第二部分，近似于橢圓形狀的突起，該部分是鍵合點本體。最后是第三部分，即接著突起位置有一小段不太規則的尾巴，此稱之為Pigtail（鍵尾）。

因為有Bond的影響，Pad矩形的鍵合區常常會被割裂出來，變成若干塊分離的沒有規則的形狀，甚至有時候矩形Pad的若干個指教會被Bond所遮蓋，直接導致Pad矩形形狀分析較為困難。因此，一般情況下使用以下方法來完成Pad的形狀分析和參數提取。第一步，使用逐行掃描法把遇到的任何一個Pad處理掉，當處理結束后，把此Pad快從圖像里抹除掉，一塊一塊的進行，一直到將所有的Pad塊處理完為止。第二步，把每一個的Pad塊用逐點邊沿的跟蹤算法將其外輪廓提取，且用直線擬合法查找出逼近此Pad塊的封閉性多邊形。第三步，將此多邊形中與直角最相似的頂點測量出來，與此同時，利用合理的排列組合，將最有可能構成矩形的幾于直角找出來，通過試驗進行比較，該文把矩形構成條件限制為：某組總數要大于或者等于三個直角的集合，在相鄰兩邊快接近平行或者垂直。

4.結語

該文分析了一種圖像分割以及形狀識別的算法，能夠用在芯片質量控制中其鍵合點自動檢測系統。其圖像分割都是自動進行的，此識別算法可以適用于鍵合點于方向、形狀以及尺寸上的變化。