近年來，隨著電子資訊產品與IC構裝型態的改變，使得球格陣列（Ball Grid Array；BGA）構裝已漸漸成為今日半導體構裝技術的重要製程之一。由於BGA構裝的生產速度相當快，使得人工檢測的週期時間遠大於生產週期之時間，而人工檢測的方式相當的耗費時間且不可靠，檢測的速度也是一個大問題，再者，人工檢測不僅不準確而且容易出錯，根本無法滿足大量生產時品管的標準。為了縮短檢測時間，並提高BGA產品之可靠度，本研究結合機器視覺與彩色影像處理技術，針對BGA鍍金區之瑕疵進行偵測與分類。
BGA檢測的項目包括基板表面、鍍金區、金屬線路、連接孔、毛邊及基板崩裂、變色等，其中鍍金區中又分焊線區及錫球區，本研究只針對焊線區之焊線手指(Bond Finger)及錫球區之錫球墊(Ball Pad)進行瑕疵檢測。本研究採用彩色機器視覺技術中的彩色影像分割、特徵抽取與分析、彩色影像處理、彩色空間模型轉換、BPN分類等技術發展完成一套BGA鍍金區瑕疵檢測系統，可針對BGA鍍金區特定之瑕疵進行偵測與分類，檢測項目包括刮傷、針孔、污染、綠漆等四種瑕疵。

To shorten the inspection time and ensure quality of products, the thesis applied color machine vision technique instead of graylevel to inspect BGA substrate. Using the color difference among gold, nickel, copper, and solder mask, it will be able to detect any defect inside the gold plating area. For PBGA or Tape BGA, items to be inspected include substrate surface, gold plating area, metal trace, via hole, burr, chip out, and discoloration. The gold plating area includes bond areas and ball pad. Furthermore, the bond areas include ground rings, power rings, and bond fingers. However, the thesis focused only on the inspection of bond fingers and ball pads inside the gold plating areas.
A normal bond finger or ball pad possesses a particular color, therefore, once abnormal occurs color of bond finger or ball pad will change. For example, a scratch on the bond finger may exposure nickel underneath. Consequently, the thesis based on color machine vision technique. First, apply back propagation neural network color image segmentation technique to detect all the possible defects. Then, use feature extraction and analysis as well as back propagation neural network classification techniques to class the detected defects.
To verify the usefulness of the research results, an integrated hardware and software system has been established. The developed system is capable of detecting almost any defect on the surface of gold plating area. Furthermore, the detected defects can be classed into stain, scratch, pinhole, solder mask, or unknown five types.

中文摘要……………………………………………………………I
英文摘要……………………………………………………………II
誌謝…………………………………………………………………III
目錄…………………………………………………………………IV
圖目錄………………………………………………………………VI
表目錄………………………………………………………………IX
第一章緒論…………………………………………………1
1.1 研究背景……………………………………………………1
1.2 研究動機與目的……………………………………………9
1.3 文獻回顧……………………………………………………10
1.4 研究方法……………………………………………………14
1.5 研究範圍與架構……………………………………………15
第二章研究方法與原理……………………………………17
2.1 彩色影像……………………………………………………17
2.2 彩色空間模型………………………………………………18
2.2.1 RGB彩色模型………………………………………18
2.2.2 HIS彩色模型………………………………………19
2.3 瑕疵檢測流程………………………………………………22
2.3.1 系統光源設定……………………………………………23
2.3.2 擷取彩色RGB影像………………………………………25
2.3.3 彩色影像分割……………………………………………27
2.3.3.1 類神經網路彩色影像分割……………………27
2.3.3.2 類神經網路簡介…………………………29
2.3.3.3 倒傳遞神經網路…………………………30
2.3.4 影像後處理………………………………………………33
2.3.5瑕疵搜尋…………………………………………………35
2.3.5.1 標號與邊界搜尋…………………………35
2.3.5.2 特徵抽取…………………………………36
2.3.6 類神經網路瑕疵分類……………………………………41
第三章系統架構與光源控制………………………………43
3.1 系統架構……………………………………………………43
3.2 光源控制……………………………………………………44
第四章結果與討論…………………………………………50
4.1 硬體架構……………………………………………………50
4.2 軟體程式……………………………………………………51
4.3 研究結果……………………………………………………55
4.3.1 瑕疵偵測……………………………………………55
4.3.2 瑕疵分類……………………………………………59
4.4 討論…………………………………………………………63
第五章結論…………………………………………………66
5.1 結論…………………………………………………………66
5.2 未來展望……………………………………………………67
參考文獻…………………………………………………………69

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