JP2887683B2 - Ｉｃパッケージ検査装置及びｉｃパッケージ検査方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、ICパッケージ検査システムに関するもので
ある。

［発明の背景］ IC（インテグレイテドサーキット）を収縮するパッケ
ージは、セラミック製のものが広く使われており、ICと
外部回路とを電気的に接続するため、パッケージ表面に
は種々のパターンが印刷されて、さらにメッキされてい
る。このパターンには、一部欠けていたり、逆に一部余
分に膨らんでいたり、パターン全体が印刷されていなか
ったり、メッキされていなかったりする等の不良品が一
部ある。そのため、この不良を検査しなくてはならない
が、この印刷パターンの検査には、テレビカメラを用い
ることが、近年考えられている。

本発明は、このテレビカメラを使ってのICパッケージ
の検査を、より正確かつ効率的に行おうとするものであ
る。

［課題を解決するための手段］ 上記目的を達成するために、本発明においては、被検
査パターンのパターン画像の個数を計数し、この個数
と、合格した被検査パターンのパターン画像の個数と比
較して、被検査パターンの合格、不良を判別するように
したものである。また、被検査パターン画像の画素数を
特定の座標方向に計数し、この画素数と、合格した被検
査パターン画像の画素数と比較して、被検査パターンの
合格、不良を判別するようにしたものである。

［作用］ これにより、例えばパターンが余分に膨らんで、隣の
パターンとショートしていると、被検査パターン画像全
体の個数が、合格したパターン画像の個数より少なくな
る。パターンが１つ又はそれ以上完全に脱落している
と、やはり被検査パターン画像全体の個数が、合格した
パターン画像の個数より少なくなる。逆に１つのパター
ンが断線して複数部分に分離していると、被検査パター
ン画像全体の個数が、合格したパターン画像の個数より
多くなる。こうして不良品であることが判別できる。ま
た、パターンが一部欠けていたり、余分に膨らんでいた
りすると、被検査パターン画像の画素数が合格した被検
査パターン画像の画素数と比較して、一部少なかった
り、一部多かったりし、不良品であることが判別でき
る。

［実施例］ 以下、本発明を具体化した一実施例を図面を参照して
説明する。

第１図はICパッケージ１、２を示すものである。ICパ
ッケージ１には、方形、四角枠形、ブロック形等のパタ
ーン10が形成され、ICパッケージ２には、円形、リング
形、円ブロック形等のパターン10が形成されている。こ
のICパッケージ１、２に対し、上面、側面等から、CCD
カメラ３による撮影検査が行われる。

第２図は、ICパッケージ検査装置の回路図を示すもの
である。CCDカメラ３で撮影された、ICパッケージ１、
２の被検査パターンの画像データは、画像メモリ４に書
き込まれる。この画像メモリ４は、８ビットメモリで、
ｍ行、ｎ列の番地をもっている。このｍ行、ｎ列は、CC
Dカメラ３の撮影画素数のｍ行、ｎ列に対応している。
画像メモリ４の各番地には、撮影した被検査パターンの
各画素ごとの明るさを示すデータが書き込まれる。この
明るさデータは、０〜255の値をとる。この画像メモリ
４は、８ビット構成以外でもよい。またこの画像メモリ
４は予備的に複数設けられる。

この画像メモリ４の画像データは、アドレスカウンタ
５を通じ、CPU6によって読み出され、画像データ処理が
成された後、濃度分布メモリ７、２値化画像メモリ８、
ラベルメモリ９に書き込まれる。アドレスカウンタ５
は、ｍ＋ｎビット以上のカウンタビットをもち、画像メ
モリ４に対しては、ｍビットの行アドレスとｎビットの
列アドレスの各データを出力する。

濃度分布メモリ７には、第３図に示すように、画像メ
モリ４の各明るさに応じた画素数が集計され記憶され
る。２値化画像メモリ８には、第４図に示すように、濃
度分布メモリ７の記憶内容に基づき、例えばパターン画
像13部分が「１（２値論理レベルのハイレベル）」、パ
ターン画像13以外の部分が「０（２値論理レベルのロー
レベル）」というように、パターン画像13が単純化して
記憶される。ラベルメモリ９には、第５図に示すよう
に、独立した各パターン画像13ごとに番号を割り振っ
て、各パターン画像13が区別して記憶される。これら濃
度分布メモリ７、２値化画像メモリ、ラベルメモリ９に
対するアクセスは、上記アドレスカウンタ５を通じ行、
CPU6によって行われる。

ROM11には、CPU6が各種処理を行うためのプログラム
が記憶され、RAM12には、CPU6の各種処理データが記憶
される。またRAM12には、検査するパターン画像13の個
数、合格したパターン画像13の個数、検査するパターン
画像13の画素数、合格品のマスタパターンのパターン画
像13の画素数が記憶される。

検査処理の前に、次のような処理により、パターン画
像13を単純化した２値化画像を求めるのに必要な閾値デ
ータＴを求める。そのため、CPU6により、まず第３図に
示す、濃度分布データが作成される。これは次のように
して作成される。画像メモリ４の画像データを各画素ご
とに読み出し、０〜225の明るさごとに集計を行い、濃
度分布データが作成される。この濃度分布データは、比
較的明るいパターン画像13の分布の山と、比較的暗いパ
ターン部分以外の画像部分の分布の山とに別れる。そし
て、この２つの山の間に小さい山ができる。これが印刷
不良、メッキ不良の部分の画像部分の山である。

第６図は、ICパッケージの検査処理のフローチャート
を示す図である。

この処理では、CPU6は画像メモリ４に記憶されている
パターン10の画像データにつき、第７図（Ａ）に示すパ
ターン画像13の膨脹を行う（ステップ01）。この膨脹
は、パターン画像13をパターン部分以外に向かって、画
素１列分、膨脹させる処理である。この処理を複数回繰
り返せば、パターン画像13が複数列分、膨らむことにな
る。これにより、第７図（Ｂ）に示すように、パターン
画像13内のピンホール（パターン10の小さい抜け）が埋
め尽くされることになる。

次いで、第７図（Ｃ）に示すパターン画像13の収縮を
行う（ステップ02）。この収縮は、パターン画像13をパ
ターン部分以外に向かって、画素１列分、収縮させる処
理である。この処理を複数回繰り返せば、パターン画像
13が複数列分、縮むことになる。これにより、第７図
（Ｃ）に示すように、パターン画像13内のピンホール
（パターン10の小さい抜け）が埋め尽くされたまま、膨
脹前の元のパターン画像13の大きさに戻ることになる。

この膨脹、収縮の処理は例えば次のようにして行われ
る。画像メモリ膨脹４より各画素（ｉ、ｊ）の画像デー
タを順次読み出すとともに、その周囲（ｉ−１、ｊ−
１）、（ｉ、ｊ−１）（ｉ＋１、ｊ−１）、（ｉ−１、
ｊ）、（ｉ＋１、ｊ）、（ｉ−１、ｊ＋１）、（ｉ、ｊ
＋１）、（ｉ＋１、ｊ＋１）の画像データを併せて読み
出し、膨脹の場合には、画素（ｉ、ｊ）の画像データ
を、（ｉ、ｊ）の画像データ及び上記周囲の８つの画像
データの中の最大値に置き換え、収縮の場合には、画素
（ｉ、ｊ）の画像データを、（ｉ、ｊ）の画像データ及
び上記周囲の８つの画像データの中の最小値に置き換え
て、別の画像メモリ記憶しておく。これが膨脹された画
像データまたは収縮された画像データとなる。この膨
脹、収縮は別の方法によって行ってもよいし、後述する
ように、２値化画像データに変換した後に行ってもよ
い。

そして、第７図（Ｃ）の膨脹、収縮後の画像データか
ら、第７図（Ａ）の元の画像データを、各画素ごとに差
し引き、不良部分の濃淡画像を抽出する（ステップ0
3）。次に、この不良部分の濃淡画像を適当な閾値、例
えば後述する閾値データＴにより、２値化画像データに
変換し、各不良部分ごとにラベリングして区別し（ステ
ップ04）、各不良部分の面積が合格品として許される許
容値以上か否か判断する（ステップ05）。

このラベリングは、例えば次のようにして行われる。
画像メモリ４より各画素（ｉ、ｊ）の画像データを、左
上から右下に向かって縦方向に順次読み出す。この画像
データが適当な閾値、例えば後述する閾値データＴ以上
か否か、すなわちパターン画像13か否か判別する。閾値
データＴ以上であれば、隣接する画素のラベルナンバを
調べる。このラベルナンバは既にラベルメモリ９に書き
込まれているものである。隣接画素は（ｉ−１、ｊ−
１）、（ｉ−１、ｊ）、（ｉ−１、ｊ＋１）、（ｉ、ｊ
−１）または（ｉ−１、ｊ）、（ｉ、ｊ−１）である。

この隣接画素にラベルナンバ、例えばｋが書き込まれ
ていれば、ラベルメモリ９の画素（ｉ、ｊ）の対応番地
にラベルナンバｋを書き込む。これにより、１つのつな
がったパターン画像13の各画素ごとに同じラベルナンバ
が書き込まれる。隣接画素のラベルナンバがすべて
「０」であれば、今までに使用していない新しいラベル
ナンバを書き込む。例えば今までに「１」〜「３」のラ
ベルナンバの書き込みを行っていれば、「４」のラベル
ナンバを新たに書き込む。これにより、第５図に示すよ
うに、つながっていない独立した各パターン画像13ごと
に、異なるラベルナンバが割り振られる。

また、隣接画素のラベルナンバに複数の異なる値が書
き込まれていれば、この複数のラベルナンバの最小値を
書き込む。そして、この最小値以外のラベルナンバが既
に書き込まれたパターン画像13のラベルナンバを上記最
小値のラベルナンバに書き換える。これにより、当初異
なるラベルナンバが割り振られたパターン画像13が、後
でつながっていることが判明した場合、同じラベルナン
バに割振りし直される。

最後に、上記のようにして割り振った、ラベルメモリ
９のラベルナンバを読み出し、小さい方から順に「１」
から始まる通し番号にする。

このラベリングは、画像メモリ４の画像データではな
く、２値化画像メモリ８の２値化画像データに基づいて
行ってもよい。この場合、上記閾値データＴ以上か否か
の判別は不要となる。

また、上述のラベリングの後の各パターン画像13の各
面積の算出は次のようにして行われる。各ラベルナンバ
をラベルメモリ９より順次読み出し、各ラベルナンバの
値ごとに集計を行う。この集計値が、各パターン画像13
ごとの面積を表わす。

このステップ01〜05の検査処理では、パターン10の領
域内のピンホール（パターン10の小さい抜け）の検査が
行われる。この処理では、最後まで２値化画像データに
変換していないので、照明条件の不均一に左右されない
利点がある。

上記閾値データＴを求める処理は以下のとうりであ
る。まず、上記濃度分布データから、第３図に示す、パ
ターン画像13の濃度分布データの最大値Xmax、最頻値Xm
odeを判定する。次に次式から、パターン画像13の濃度
分布データの最小値Xminを求める。

Xmin＝Xmode−ａ×（Xmax−Xmode）（ａは定数） そして、最小値Xmin、最大値Xmaxの間で、平均値Ｘ、
標準偏差ｃを求め、次式より、閾値データＴを求める。

Ｔ＝Ｘ−ｂ×ｃ（ｂは定数） 次に、CPU6は、画像メモリ４の画像データを各画素ご
とに読み出し（ステップ06）、上記閾値データＴより大
きければ「１」、小さければ「０」の２値化画像データ
に変換し（ステップ07）、２値化画像メモリ８に書き込
む（ステップ08）。そして、この２値化画像データに対
し、第８図（Ｂ）に示すように、上述した膨脹処理を数
回行なう（ステップ09）。次いで、上述したラベリング
処理を行い（ステップ10）、ラベリング数が、合格品の
ラベリング数と一致しているか否か判別する（ステップ
11）。この合格品のラベリング個数は、予め入力されて
記憶されている。またラベリングは、２値化画像データ
ではなく、画像メモリ４の画像データに対して行っても
よい。

このステップ06〜11の検査処理では、パターン10が余
分に膨らんで隣のパターン10とのショートや、パターン
10の脱落、１つのパターン10が大きく欠けて複数部分へ
の分離が判別される。すなわち、被検査パターン10がシ
ョートしていると、被検査パターン10…全体のラベリン
グ個数が、合格品のラベリング個数より少なくなる。ま
たパターン10が１つ又はそれ以上完全に脱落している
と、やはり被検査パターン10…全体のラベリング個数
が、合格品のラベリング個数より少なくなる。逆に１つ
のパターン10が断線して複数部分に分離していると、被
検査パターン10…全体のラベリング個数が、合格品のラ
ベリング個数より多くなる。このようにして、不良品で
あることが判別できる。

なお、上記膨脹処理は省略してもよいが、省略しない
ほうがよい。パターン10が余分に膨らんで、隣のパター
ン10とのショートしないまでも、極めて近接しているニ
アショートの場合にも、上記膨脹処理により、隣のパタ
ーン10とつながり、不良品として検出できる。これは、
このニアショートも製品としては性能がよくなく、合格
品から除外するためである。さらに、CPU6は、２値化画
像メモリ８の２値化画像データを各画素ごとに読み出し
（ステップ12）、「１」の２値化画像データの画素数を
Ｙ軸方向すなわち縦方向に集計する（ステップ13）。こ
の集計は第９図に示すように、同じＸ軸座標値の画素群
につき、「１」の２値化画像データの個数をカウント
し、これを各Ｘ座標ごとに集計することで行われる。そ
して、このＹ軸方向画素数を合格品のマスタパターンの
Ｙ軸方向画素数と比較して、一定値以上のずれがあるか
否かを判別する（ステップ14）。

このずれは、合格品の画素数を越えているか否かで判
別される。むろん合格品の画素数に対し一定値以下の差
か、一定割合の比率以下かで判別してもよい。この画素
数の判別に当たっては、被検査パターン10の画素数分布
と合格品のマスタパターンの画素数分布とのずれを補正
するため、後述するＸ軸方向のずれ補正を行ってもよ
い。また、合格品のマスタパターンの画素数は、予め入
力されて記憶されており、複数の合格品のパターン画像
13の画素数の最小値、平均値、最頻値等が使用される。

このステップ12〜14の検査処理では、パターン10の大
きな欠け、脱落、大きな断線、大きなショートが判別さ
れる。また、被検査パターン10…全体に、パターン10の
ショートまたはパターン10の脱落と、１つのパターン10
が大きく欠けて複数部分への分離が混在していると、被
検査パターン10…全体のラベリング個数が、合格品のラ
ベリング個数と偶然一致してしまい、上記ステップ09〜
11で合格品として判別されてしまうが、このステップ12
〜14で不良品として判別できる。

なお、このステップ12〜14で膨脹処理を行ってもよい
し、画像メモリ４より各画素（ｉ、ｊ）の画像データを
順次読み出し、この画像データが適当な閾値、例えば上
記閾値データＴ以上か否か、すなわちパターン画像13か
否か判別して、各画素数をＹ軸方向すなわち縦方向に集
計してもよい。

第10図は別の実施例を示すものである。この検査処理
は次のようにして行われる。

２値化画像メモリ８内の枠形の被検査パターン10のパ
ターン画像13に対し、上述した膨脹処理をｎ回行い（第
10図（Ｂ））、予め記憶されていた合格品のマスタパタ
ーンのパターン画像13とを重ね合わせる（第10図
（Ｃ））。この重合わせは、被検査パターン10のパター
ン画像13の各２値化画像データと、合格品のマスタパタ
ーンのパターン画像13の各２値化画像データとを、各画
素ごとに、論理和をとることで行われる。この後、上述
した収縮処理をｎ＋１回行い（第10図（Ｄ））、この収
縮画像データと、元の画像データを「１」「０」反転さ
せた画像データとの論理積をとる。これにより、不良部
分のみが抽出される（第10図（Ｆ））。この各不良部分
の面積が合格品として許される許容値以上か否か判断す
る この場合、被検査パターン10のパターン画像13の膨脹
画像に、合格品のマスタパターンのパターン画像13を重
合わせるのは、各被検査パターン10の大きさにばらつき
があって、多少の位置ずれがあっても、これに対応でき
るようにするためである。

また上記被検査パターン10のパターン画像13の膨脹画
像と、合格品のマスタパターンのパターン画像13とを重
合わせるときには、位置ずれを補正するための処理が行
われる。このずれ補正量ΔＸ、ΔＹは次式で求められ
る。

ΔＸ＝｛（x1＋x2）−（X1＋X2）｝/2 ΔＹ＝｛（y1＋y2）−（Y1＋Y2）｝/2 ここで、x1、x2、y1、y2は、枠形の被検査パターン10
の外側の座標値であり、X1、X2、Y1、Y2は、枠形の合格
パターン10の外側の座標値である。

さらに合格品のマスタパターンのパターン画素13は、
複数の合格品のパターン画像13の論理積をとったもの、
平均的パターン画像、最頻パターン画像が使用される。

本発明は上記実施例に限定されず、本発明の趣旨を逸
脱しない範囲で種々変更可能である。

［発明の効果］ 以上詳述したように、本発明によれば、被検査パター
ンのパターン画像の個数を計数し、この個数と、合格し
た被検査パターンのパターン画像の個数と比較して、被
検査パターンの合格、不良を判別するようにした。これ
により、例えばパターンが余分に膨らんで、隣のパター
ンとショートしていると、被検査パターン画像全体の個
数が、合格したパターン画像の個数より少なくなる。パ
ターンが１つ又はそれ以上完全に脱落していると、やは
り被検査パターン画像全体の個数が、合格したパターン
画像の個数より少なくなる。逆に１つのパターンが断線
して複数部分に分離していると、被検査パターン画像全
体の個数が、合格したパターン画像の個数より多くな
る。こうして不良品であることが判別できる。また、被
検査パターン画像の画素数を特定の座標方向に計数し、
この画素数と、合格した被検査パターン画像の画素数と
比較して、被検査パターンの合格、不良を判別するよう
にした。これにより、パターンが一部欠けていたり、余
分に膨らんでいたりすると、被検査パターン画像の画素
数が合格した被検査パターン画像の画素数と比較して、
一部少なかったり、一部多かったりし、不良品であるこ
とが判別できる。こうして、ICパッケージの検査を、よ
り正確かつ効率的に行うことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図乃至第10図は本発明の実施例を示すもので、第１
図はICパッケージの斜視図であり、第２図は検査装置の
全体回路図であり、第３図はパターン画像13の各画素の
明るさデータの集計グラフ図であり、第４図は２値化画
像メモリ８に記憶されるパターン10の２値化画像データ
を示す図であり、第５図はラベルメモリ９に記憶される
各パターン10のラベルナンバを示す図であり、第６図は
ICパッケージのパターン10…の検査処理のフローチャー
トの図であり、第７図〜第10図はパターン10…の検査の
工程を示す図である。 １、２……ICパッケージ、３……CCDカメラ、４……画
像メモリ、５……アドレスカウンタ、６……CPU、７…
…濃度分布メモリ、８……２値化画像メモリ、９……ラ
ベルメモリ、10……パターン、13……パターン画像。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭63−124945（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−195350（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−118884（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) H01L 21/66 G01N 21/88

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】被検査パターンを撮影する撮影手段と、 この撮影手段で撮影された被検査パターンにつき、パタ
   ーン部分の画像とパターン部分以外の画像とを区別する
   区別手段と、 この区別手段によって区別されたパターン部分の画像と
   パターン部分以外の画像との境界において、パターン部
   分の画像をパターン部分以外の画像に向かって膨張させ
   る膨張手段と、 この膨張手段によって膨張されたパターン部分の画像と
   パターン部分以外の画像との境界において、パターン部
   分の画像をパターン部分自身に向かって収縮させる収縮
   手段と、 この収縮手段によって収縮された被検査パターン画像の
   画素数を特定の座標方向に計数する計数手段と、 この計数手段による特定座標方向の計数を、この特定座
   標方向と異なる方向に沿って繰り返し実行させ、被検査
   パターン画像の当該特定座標方向のそれぞれの画素数に
   基づいて、被検査パターンの合格または不良を判別する
   判別手段とを備えたことを特徴とするICパッケージ検査
   装置。
2. 【請求項２】被検査パターンを撮影させ、 この撮影された被検査パターンにつき、パターン部分の
   画像とパターン部分以外の画像とを区別させ、 この区別されたパターン部分の画像とパターン部分以外
   の画像との境界において、パターン部分の画像をパター
   ン部分以外の画像に向かって膨張させ、 この膨張されたパターン部分の画像とパターン部分以外
   の画像との境界において、パターン部分の画像をパター
   ン部分自身に向かって収縮させ、 この収縮された被検査パターン画像の画素数を特定の座
   標方向に計数させ、 この特定座標方向の計数を、この特定座標方向と異なる
   方向に沿って繰り返し実行させ、被検査パターン画像の
   当該特定座標方向のそれぞれの画素数に基づいて、被検
   査パターンの合格または不良を判別させることを特徴と
   するICパッケージ検査方法。