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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:林咨佑
研究生(外文):Lin, Tzu-Yu
論文名稱:使用OTSU門檻值及影像處理辨識IC錫球缺點
論文名稱(外文):Abnormal IC Solder Ball Detection by OTSU and Image Processing
指導教授:侯廷偉侯廷偉引用關係
指導教授(外文):Hou, Ting-Wei
口試委員:王邦傑許任銘于燿彰
口試委員(外文):Wang, Pang-ChiehHsu, Jen-MingYu, Yao-Chang
口試日期:2022-07-26
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:工程科學系碩士在職專班
學門:工程學門
學類:綜合工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2022
畢業學年度:110
語文別:中文
論文頁數:35
中文關鍵詞:影像處理自動辨識二值化灰階化PythonOTSU法
外文關鍵詞:image processingauto-detectionbinarizationgrayscaleOTSU methodMonte Carlo method
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作為晶片與電路板溝通的橋樑,IC上的錫球是重要且不可或缺的。錫球不僅可以將IC焊在電路板上,同時具有連通訊號的功能,如果錫球遭外力壓傷或刮除,導致一顆或多顆錫球無法與電路板妥善連結,則電性訊號無法傳遞,IC的功能也無法完整發揮。因此錫球的外觀至關重要,需要做的檢測項目也很單純,即是錫球完整與數量不可缺少,現行封裝測試廠大多使用自動光學檢驗機(Automated Optical Inspection, AOI),使用由上至下的正光源拍攝錫球,並使用二值化處理影像後再進行判讀。本論文在此基礎加上OTSU門檻值法、二值化與灰階化影像處理,並使用蒙地卡羅法計算錫球面積。最後以307個好的錫球,324個有毀損的錫球,以及313個缺錫球的樣本為測試,其辨識率各為98.4%,98.46%以及97.44%。
Solder balls not only can let an IC attached on a circuit board but also transfer the electric signals between the IC and the circuit. If one ball got damaged, this IC fails its function. Therefore, quality of solder balls is very important. An IC assembly house usually has an inspection station to check each solder ball. Their mechanism is to use a light source on solder balls and take a picture. It does some image processing, usually binarization, to get the solder ball image. Then it counts the area of each solder ball. Based on this mechanism, OTSU method is applied to get the thresholds and 5 types of image processing methods are performed. The final step counts the area of each solder ball by Monte Carlo method. This whole flow can enhance the original inspection method. For testing the feasibility of the proposed approach, 307 good units, 324 damaged-ball units and 313 lack-of-ball units were tested. The accuracy for each is 97.07%, 98.46% and 97.44%, respectively.
摘要 I
Extended Abstract II
MATERIALS AND METHODS III
RESULTS AND DISCUSSION IV
CONCLUSION VI
致謝 VII
目錄 VIII
表目錄 X
圖目錄 XI
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.1.1 IC錫球缺點與影響 1
1.1.2 錫球缺點檢測 3
1.1.3 AVI檢測原理 3
1.2 研究貢獻 5
1.3 論文架構 5
第二章 文獻探討 6
第三章 研究方法 8
3.1影像灰階化 8
3.2 OTSU門檻值運算 9
3.3 Python程式支援之二值化運算 12
3.4 蒙地卡羅法(Monte Carlo method) 14
3.5 常態分佈 15
第四章 實驗方法與研究結果 16
4.1 實驗環境 16
4.2 實驗方法 16
4.2.1 圖片分類 17
4.2.2 影像處理 18
4.2.3 調整程式 18
4.2.4統計數據 19
4.3 實驗結果與數據 19
4.3.1 TH1實驗結果 20
4.3.2 TH2實驗結果 21
4.3.3 TH3實驗結果 22
4.3.4 TH4實驗結果 24
4.3.5 TH5實驗結果 25
4.3.6 平均OTSU門檻值 26
4.4實驗結果 27
4.5實驗結果驗證 28
4.6 結果與討論 29
4.7 困難與解決方法 30
第五章 結論與建議 31
5.1 結論與討論 31
5.2未來研究方向 32
參考文獻 33
附錄一 TH4處理後之錫球灰階值表格 35
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