[논문]BGA형 반도체 패키지의 위치정렬용 영상처리기법 오차의 통계적 분석 방법

김학만; 성상만; 강기호

doi:10.5302/j.icros.2013.13.9033

BGA형 반도체 패키지의 위치정렬용 영상처리기법 오차의 통계적 분석 방법
A Statistical Analysis Method for Image Processing Errors in the Position Alignment of BGA-type Semiconductor Packages 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.19 no.11, 2013년, pp.984 - 990

김학만 (한국기술교육대학교 대학원 메카트로닉스공학과) , 성상만 (한국기술교육대학교 메카트로닉스공학부) , 강기호 (한국기술교육대학교 메카트로닉스공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

Pick and placement systems need high speeds and reliability for the position alignment process of semiconductor packages in picking up and placing them on placement trays. Image processing is usually adopted for position aligning where finding out the most suitable method is considered most important aspect of the process. This paper proposes a method for judging the performance of different image processing algorithms based on the PCI (Process Capability Index). The PCI is an index which represents the error distribution acquired from many experimental data. The bigger the index, the more reliable the results or the lower the deviation. Two compared and candidate methods are Hough Transform and PCA (Principal Component Analysis), both of which are very suitable for oblong or rectangular type packages such as BGA's. Comparing the two approaches through a CPI with enough experimental results leads to the conclusion that the PCA is much better than the Hough Transform in not only reliability, but also processing speed.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

공정능력지수는 많은 실험결과로 부터 얻은 오차의 분포를 하나의 지수로 나타낸 것으로 그 값이 크면 오차의 분산이 적음을 의미한다. 본 논문에서 제시하는 영상처리기법들 중 공정능력지수가 큰 방법이 신뢰성 있는 영상처리기법으로 판단하는 것이다. 식 (2)는 공정능력 분석하기 위한 공정능력지수 C_PK를 산출하는 식이다.
본 논문에서는 BGA (Ball Grid Array) 형태의 패키지를 위치정렬하는 데 있어, 통계학에서 사용되는 공정능력지수법을 이용하여 픽앤드플레이스먼트의 영상처리기법의 성능을 판단하는 방법을 제시한다[13]. 공정능력지수는 많은 실험결과로 부터 얻은 오차의 분포를 하나의 지수로 나타낸 것으로 그 값이 크면 오차의 분산이 적음을 의미한다.
본 논문은 통계학에서 사용되는 공정능력지수법을 이용하여 영상처리기법의 성능을 판단하는 방법을 제시하였다. 영상처리기법들 중 공정능력지수가 큰 방법이 신뢰성 있는 영상처리기법으로 판단하는 것이다.
5mm, θ방향 ±15°이었다. 이를 표 1과 같은 수준으로 향상시키는 것을 본 연구의 목표로 설정한다.

제안 방법

Pick & Placement 시스템에서 패키지의 회전 가능한 각도는 ±15°이므로 180° 전영역을 계산 할 필요가 없으며, 직선이 존재하게 되는 각도인 0°~15o, 75°~105°, 165°~180°에 대해서만 연산처리를 하였다.
기준 영상을 별도의 검증된 영상처리소프트웨어를 이용하여 영상의 중앙에서 벗어난 X, Y값과 회전각도 θ를 계산하였다.
이 특징점들을 대표하는 주성분벡터를 찾는 작업을 통해 결국 직선을 추출하였다. 동시에, 각 모서리의 꼭지점을 찾고 사각형의 기하학적 형태를 띤 패키지의 위치를 계산을 하였다.
유효화소의 위치는 네 방향으로 외곽에서 내부로 진행 하면서 찾는데, 이때 잡음으로 또는 패키지가 회전하여 직선을 대표하는 특징점 외의 옆면을 인식할 수도 있다. 따라서 전영역에 대한 직선을 계산하기 전에 그림 14에 나타낸 것과 같이 샘플링된 유효화소를 이용하여 직선의 윤곽을 인식한 후 전영역 유효화소에 대해 이상점 여부를 판별하도록 한다.
먼저 VisionPro 소프트웨어에서 계산된 X, Y 및 θ를 참값으로 가정하고 허프변환 및 PCA에서 산출된 값과 참값의 차이를 즉 위치정렬 오차를 계산하였다.
본 논문에서 구현한 허프 변환과 주성분 분석법에 기초하여 구현한 소프트웨어를 BGA패키지에 적용하여 검사하였다. 시험은 Pentium IV 3.
그림 15는 10개 패키지를 대상으로 촬상하여 획득한 영상이다. 영상잡음을 제거하기 위해 각 패키지의 영상을 100회에 걸쳐 획득하여 이 영상을 전부 더한 후 각 화소별 평균을 구하여 잡음을 최소화 한 영상으로 재구성하여 기준 영상을 생성하였다. 기준 영상을 별도의 검증된 영상처리소프트웨어를 이용하여 영상의 중앙에서 벗어난 X, Y값과 회전각도 θ를 계산하였다.
그림 14(a)와 같이 샘플링한 유효화소들을 그룹화하여 평균치를 구한다. 이 값을 이용하여 직선을 생성할 수 있으며, 이 직선에서 일정거리이상 벗어난 화소들은 이상점으로 인식하고 이외의 값만 취하도록 하였다. 그림 14(b)는 패키지 윗면 에지부분의 유색 영역에 해당하는 문턱치만을 취할 수 있도록 하는 것이다.
유효화소의 위치는 2차원 형태의 특징벡터의 집합과도 같다. 이 특징점들을 대표하는 주성분벡터를 찾는 작업을 통해 결국 직선을 추출하였다. 동시에, 각 모서리의 꼭지점을 찾고 사각형의 기하학적 형태를 띤 패키지의 위치를 계산을 하였다.
이렇게 측정된 위치정렬 X, Y, θ 값과 구현한 두개의 프로그램에서 산출된 위치정렬 값을 비교하였고 그 오차의 산포를 분석하여 품질 특성을 파악하였다.
표 4는 두 방법의 영상 처리속도를 평균으로 나타낸 것이다. 정확한 영상처리에 소요되는 시간을 알아내기 위해 윈도우 API를 사용하여 CPU클럭을 카운트하였다.
허프 공간의 크기가 클수록 정확도가 향상되나 처리속도와 저장 공간의 한계로 현실적으로 무한정 키울 수는 없었다. 주성분 분석법은 계산이 비교적 단순하여 처리속도가 빠르면서도 신뢰성면에서 우수함을 확인하고 검증하였다.
Pick & Placement 시스템에서 패키지의 회전 가능한 각도는 ±15°이므로 180° 전영역을 계산 할 필요가 없으며, 직선이 존재하게 되는 각도인 0°~15^o, 75°~105°, 165°~180°에 대해서만 연산처리를 하였다. 허프 변환을 하기 위한 전처리 과정으로 Sobel 마스크를 적용하여 경계부분이 두드러지게 처리한 후 이진화를 적용하였다.

대상 데이터

그림 15는 10개 패키지를 대상으로 촬상하여 획득한 영상이다. 영상잡음을 제거하기 위해 각 패키지의 영상을 100회에 걸쳐 획득하여 이 영상을 전부 더한 후 각 화소별 평균을 구하여 잡음을 최소화 한 영상으로 재구성하여 기준 영상을 생성하였다.
실험용 BGA패키지는 한 반도체 제조사에서 양산하고 있는 FBGA8X11에 대해, Pick & Placement에서 100회에 걸쳐 반복적으로 영상을 획득하였고, 이 중 임의의 영상에 대해 구현한 소프트웨어에 적용하여 시험을 진행하였다.
칩픽커장치는 X, Y, θ축 이동 가능한 엑츄에이터로 구성되어 있다. 우선, 반도체패키지를 집어서 영상처리 장치 위를 이동하면서 촬상을 하여 필요 영상을 획득한다. 다음으로, 영상의 중앙위치기준으로 오차를 계산하여 플레이스먼트 트레이에 내려놓기 위한 위치로 이동한다.

데이터처리

먼저 VisionPro 소프트웨어에서 계산된 X, Y 및 θ를 참값으로 가정하고 허프변환 및 PCA에서 산출된 값과 참값의 차이를 즉 위치정렬 오차를 계산하였다. 10개의 패키지에 대한 실험으로 위치정렬 오차에 대한 평균과 표준편차를 구하고 식 (2)와 같이 C_PK를 구하였다. 이 과정에서 규격의 상한 및 하한값인 USL 및 LSL은 표 1과 같이 본 공정에 대해 경험적으로 정해진 값을 사용하였다.

이론/모형

기준 영상을 별도의 검증된 영상처리소프트웨어를 이용하여 영상의 중앙에서 벗어난 X, Y값과 회전각도 θ를 계산하였다. COGNEX사의 VisionPro 소프트웨어에서 제공되는 측정도구를 사용하였다.
영상을 획득하여 먼저 관심영역 내의 에지에 해당하는 유효화소들을 정해진 문턱치에 따라 찾는다. 다음, PCA기법을 적용하여 직선을 추출한다. 이 직선을 이용하여 사각형의 모서리부분의 꼭지점을 찾고, 마지막으로 위치정렬용 계산을 한다.
영상처리기법들 중 공정능력지수가 큰 방법이 신뢰성 있는 영상처리기법으로 판단하는 것이다. 비교대상으로 사용한 영상처리기법은 BGA 반도체패키지와 같은 직선 검출에 널리 사용되는 허프 변환법과 주성분 분석법을 사용하였다. 실제 시험을 통해 공정능력지수를 비교한 결과 주성분 분석법이 허프 변환법보다 상대적으로 크므로 신뢰성 있는 방법임을 확인할 수 있었다.
즉, 영상처리기법들 중 공정능력지수가 큰 방법이 신뢰성 있는 영상처리기법으로 판단하는 것이다. 비교대상으로 사용한 영상처리기법은 BGA 반도체패키지와 같이 외곽이 직선인 경우에 외각선 검출에 적합한 허프 변환법과 주성분 분석법을 사용하였다.

성능/효과

허프 변환법은 X, Y, θ 모두 공정능력이 부족하여 재검토가 필요한 공정임을 알 수 있다. 누적공간의 크기를 적절히 키워야 위치정렬 오차가 줄게 될 것인데, 패키지의 회전영역에 해당하는 각도에 한해서 누적공간의 크기를 늘려야만 좋은 결과를 얻을 수 있을 걸로 파악되었다.
비교대상으로 사용한 영상처리기법은 BGA 반도체패키지와 같은 직선 검출에 널리 사용되는 허프 변환법과 주성분 분석법을 사용하였다. 실제 시험을 통해 공정능력지수를 비교한 결과 주성분 분석법이 허프 변환법보다 상대적으로 크므로 신뢰성 있는 방법임을 확인할 수 있었다.
허프 변환은 전처리과정으로 Sobel마스크를 적용하고 허프 공간에 누적하는 과정에서 대부분의 시간이 소요되었다. 처리속도면에서 허프 변환은 상대적으로 느리긴 했으나, 픽앤드플레이스먼트에는 적용 가능한 수치로 나타났다.
처리시간의 비교결과에서는 두 가지 방법 모두 적용이 가능한 수치로 나타났으나, 주성분 분석법이 훨씬 빠름을 알 수 있었다. 허프 공간의 크기가 클수록 정확도가 향상되나 처리속도와 저장 공간의 한계로 현실적으로 무한정 키울 수는 없었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	칩픽커 장치의 기능은 무엇인가?	반도체 조립공정에서 사용되는 픽앤드플레이스먼트(Pick & Placement) 장비는 반도체패키지를 성형 공정 및 납볼마운트 공정이 완료된 후 절삭공정을 거친 개별화된 패키지를 픽업테이블에서 플레이스먼트 트레이로 옮기는 공정용 장비이다. 그 핵심부분인 칩픽커 장치는 패키지를 픽업테이블에서 집어서 규격화된 플레이스먼트 트레이에 옮겨 적재하는 기능을 수행하는데, 픽업 시 패키지가 상하좌우 또는 회전방향으로 틀어질 가능성이 있어, 보통 영상처리 기법을 사용하여 위치정렬을 수행한다. 여기에 고속처리 및 위치정렬의 고정밀성이 요구된다.
	픽앤드플레이스먼트 장비의 핵심 장치는 무엇인가?	반도체 조립공정에서 사용되는 픽앤드플레이스먼트(Pick & Placement) 장비는 반도체패키지를 성형 공정 및 납볼마운트 공정이 완료된 후 절삭공정을 거친 개별화된 패키지를 픽업테이블에서 플레이스먼트 트레이로 옮기는 공정용 장비이다. 그 핵심부분인 칩픽커 장치는 패키지를 픽업테이블에서 집어서 규격화된 플레이스먼트 트레이에 옮겨 적재하는 기능을 수행하는데, 픽업 시 패키지가 상하좌우 또는 회전방향으로 틀어질 가능성이 있어, 보통 영상처리 기법을 사용하여 위치정렬을 수행한다. 여기에 고속처리 및 위치정렬의 고정밀성이 요구된다.
	픽앤드플레이스먼트는 어떤 장비인가?	반도체 조립공정에서 사용되는 픽앤드플레이스먼트(Pick & Placement) 장비는 반도체패키지를 성형 공정 및 납볼마운트 공정이 완료된 후 절삭공정을 거친 개별화된 패키지를 픽업테이블에서 플레이스먼트 트레이로 옮기는 공정용 장비이다. 그 핵심부분인 칩픽커 장치는 패키지를 픽업테이블에서 집어서 규격화된 플레이스먼트 트레이에 옮겨 적재하는 기능을 수행하는데, 픽업 시 패키지가 상하좌우 또는 회전방향으로 틀어질 가능성이 있어, 보통 영상처리 기법을 사용하여 위치정렬을 수행한다.

참고문헌 (13)

R. D. Duda and P. E. Hart, "Use of the Hough transform to detect lines and curves in pictures" Comm. ACM, vol. 15, no. 1, pp. 11-15, 1972.

상세보기
D. H. Ballard "Generalizing the Hough transform to detect arbitrary shapes," Pattern Recognition, vol. 13, no. 2, pp. 111-122, 1981.

상세보기
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원문보기 상세보기
J.-D. Kim, Regression Analysis, Sejong Press (in Korean), 1999.
S. W. Chung and M. H. Lee, Visual C++ Digital Image Process using Open Source CxImage, Hongneung Science Press (in Korean), pp. 457-511, 2006.
New & Complete Practice of Minitab, Irie Tech (in Korean), pp. 322-366, 2005.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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