초록
본 논문에서는 마이크로 납볼 격자 배열 ($\mu$BGA)패키지의 검사 알고리듬을 제안하였다. 이 알고리듬의 개발은 납볼 배열의 미세 크기 때문에 사람의 사각으로는 결함을 식별하기 어려운 점에 기인하였다. 특히, 여기에서 보인 자동 시각 $\mu$BGA 검사 알고리듬은 소위 말하는 이차원 오차뿐만 아니라 볼의 높이 오차까지 검사할 수 있다. 검사 알고리듬은 특수하게 제작된 청색 조명 하에서 이차원 $\mu$BGA 영상을 사용하고 회전 불변 알고리듬으로 영상을 처리하였다. 그리고 2개의 카메라를 사용하여 높이 오차를 검출할 수 있었다 모의실험결과, 제안한 알고리듬이 기존 방법에 비하여 괄목할 만큼 납볼 결함을 검출할 수 있음을 보였다.
This paper proposes an inspection algorithm for micro ball grid array ($\mu$BGA) solder balls. This algorithm is motivated by the difficulty of finding defect balls by human visual inspection due to their small dimensions. Specifically, it is developed herein an automated vision-based inspection algorithm for $\mu$BGA's, which can inspect solder balls not only for so-called two dimensional errors, such as missings, positions and sizes, but also for height errors. The inspection algorithm uses two dimensional images of $\mu$BGA obtained through special blue illumination, and processes them with a rotation-invariant sub algorithm. It can also detect height errors when a two-camera system is available. Simulation results show that the proposed algorithm is more efficient in detecting ball defects compared with the conventional algorithms.
