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스테레오 비젼을 이용한 BGA 소자의 볼 높이 측정 알고리즘에 관한 연구
A study on the Measurement Algorithm for the Ball Height of BGA Device Using Stereo Vision 원문보기

照明·電氣設備學會論文誌 = Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers, v.20 no.6, 2006년, pp.26 - 34  

김준식 (호서대학교 전자공학과) ,  박영순 ((주)에버테크노 종합연구소)

초록
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본 논문에서는 고 해상도의 CCD카메라를 이용하여 정밀 소자인 BGA(Ball Grid Array)의 2차원 영상을 얻어 BGA소자의 볼 높이 결함을 검출하기 위한 스테레오 영상 모델링 기법에 관하여 연구하고 결함 검출 알고리즘을 제안한다. 논문에서 BGA 소자의 패키지/볼 영역 검출 알고리즘, FOV 조정(calibration), 정점 정합 알고리즘과 높이 측정 방법을 제안한다. 각각의 BGA소자의 결함에 따른 검출 방법을 제안하고 실험을 통해서 성능을 검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, We proposed he algorithm for defect extraction and a study of the stereo image modeling o inspect defect for the ball height of BGA(ball grid way) device using 2-dimensional images captured by the BGA device of using the high resolution CCD cameras. This paper propose the package/ball...

주제어

#BGA   #inspection   #stereo vision  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 그러므로 마이크로 BGA와 같은 초정밀 부품의 결함을 효과적으로 검사하는 데에는 한계가있다. 본 논문에서는 2대의 카메라를 이용하여 좌우 영상에서 취득된 영상의 위를 가지고 BGA 소자의 볼 높이 정보를 측정한다. 본 논문에서 제안한 방법으로는 시간적 문제를 향상시켜주며 차단영역을 해결한다.
  • 본 논문에서 제안한 방법으로는 시간적 문제를 향상시켜주며 차단영역을 해결한다. 본 논문에서는 3D 스테레오 비젼을 이용하여 2D 검사로는 측정 불가능한 BGA 소자의 볼 높이를 측정할 수 있는 알고리즘을 개발한 후 성능을 검증하였다.
  • 본 논문에서는 요즘 전자 장비 분야에서 널리 사용되고 있는 마이크로-BGA 소자의 볼의 결함 검출을 위한 스테레오 비젼 정밀 검사 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 고 해상도의 CCD 카메라를 통하여 입력된 영상에서 BGA 패키지 영역을 분리해 내고 다시 그 BGA 패키지 영역안에서 볼 영역을 추출하였다.
  • 얻을 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 지역적 이진화 방법을 사용하여 볼의 형태와 정점이뚜렷하게 잘 나타낼 수 있는 임계값을 정하기 위해서 또한 패키지 내에서 패턴 부분을 없애기 위해서히스토그램에서 얻어진 평균값에 표준편차를 더한값으로 적용하여 보다 좋은 이진화 영상을 얻을 수있었다[9-11].

가설 설정

  • 첫째 각 영상의 epipolar 라인은 동일한 위치에 존재한다. 둘째, occlusion 영역을 제외한 나머지 영역에서는 연속적인 3차원 정보를 가져야 한다.
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참고문헌 (13)

  1. Linda G. Shapiro, George C. Stockman, Computer Vision, Prentice Hall, pp. 388-407, 2001 

  2. Lae-Hong Park, 'The Vision System for Object Cognition of 3-Dimension', The Institute of Electronics Engineers of Korea Vol.2, 128, pp. 57-58, 1985 

  3. Young-Woo Chol, Lae-Hong Park, 'Stereo Vision and Application', The Institute of Electronics Engineers of Korea, Vol. 10, 128, pp. 36-38, 1994 

  4. Woon- Tack Woo, Hong Jong, 'Stochastic Model for Unification of Stereo Vision and Image Restoration', The Institute of Electronics Engineers of Korea, Vol.9, 298, pp. 37-38, 1992 

  5. Jin-H,yeok Lim, 'A Developrrent of Algorithm for Result of Correspondence problem in Stereo Vision', Department of Electronics Engineering, The Graduate School KAIST, pp. 1-9, 1992 

  6. The MIT Press, Three-Dirrensional Computer Vision, Olivier Faugeras. pp. 165-206, 2001 

  7. Emanuele Trucco, Alessandro Verri, Introductory Techniques for 3-D Computer Vision, Prentice Hall, pp. 187-210, 1999 

  8. Mei Yu, Gang-Yi Jiang, Sai-Long He, Bo-Kang Yu, Ran-Di Fu, ''New approach to Vision-Based BGA package Inspection', Proceeding of the first international conference on machine learning and cybernetics, Beijing, Vol. 4-5, pp. 1107-1110, November 2002 

  9. Dong-Hyeok Jang, 'Embodiment of Digital Image Processing', Information Gate, pp. 95-102. 2001 

  10. Kee-Soon Kim, A Study on the Automatic Extraction of the Road Information on the Map Image, Department of Electronics Engineering, The Graduate School Hoseo University, pp. 11-12, 1998 

  11. Youn-Soo Kim, A Study on the Real-Time Moving Object Tracking Algorithm using USB camera, Department of Electronics Engineering, The Graduate School Hoseo University, pp. 9- 1 5, 2001 

  12. Samsung semiconductor, 'http://www.samsung.com/Products/Semiconductor/', KM416RD8AC 

  13. Ki- Tae Bae, A Research of BGA Automation Inspection Using Image Information, Department of Computer Engineering Graduate School, Chonnam National University, 1992 

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