초록
이방성 도전필름(ACF)을 사용한 본딩은 납땜이 용이하지 않은 이질적인 소재 간 미세 접합을 형성하는데 널리 사용되어진다. 성공적인 ACF 본딩 구현을 위한 3가지 제한조건이 존재한다. 본딩 접촉점은 설정된 작업 시간동안 적절한 압력과 온도를 유지한 헤드에 의해서 압착되어야 한다. 본 논문에서는 머신 비전을 기반으로 한 ACF 본딩기법을 제안하고 실험을 통해 검증한다. 시스템은 본딩 작업대 상의 PCB 위치 및 방향을 계산하고 헤드가 압착되어야 하는 최적의 접촉점을 결정한다. 제안한 시스템이 접촉면 상의 헤드 평탄도를 보장함으로써 접착력을 향상시킬 수 있음을 실험결과를 통해 보여준다.
Anisotropic conductive film(ACF) bonding is widely used for making fine interconnections between two different materials where soldering is not easily applicable. There are three constraints for the successful implementation of ACF bonding. A bonding contact should be pressed by a hot head with the right pressure and temperature for a pre-defined curing time. In this paper, a method for ACF bonding based on machine vision system is proposed and verified through some experiments. The system calculates the position and orientation of printed circuit boards(PCBs) on a bonding table and estimates the optimal hitting point where the hot head should be applied. Experimental results show that the proposed system achieves better adhesive strength by providing head flatness over contact surfaces.