볼 그리드 배열 기판의 X-ray 영상에서의 새로운 덩어리 검출 필터를 이용한 기포 형태 결함 검출 방법

Detection of Void Defects in Ball Grid Array X-ray Image Using a New Blob Filter

작은 크기 다양한 입출력 포트 등의 많은 이점으로 PCB 회로기판에서 볼그리드배열(BGA) 방식의 기판이 사용되고 있다 하지만 BGA 기판 내부 기포는 기판의 성능을 떨어뜨리고 실패를 야기한다 자동적으로 X-ray 영상에서 기포를 검출하기 위해서 본 논문에서는 국부 영상 명암 변량 측정 방법을 이용한 새로운 덩어리 검출기를 제안한다 국부 영상 명암 변량의 활용은 영상의 밝기 기포의 모양, 기포의 위치 및 부품간의 간섭등에도 연산 결과에 영향이 적은 불변성을 가진다. 또한 박스 필터의 다양한 사이즈를 적용하여 다양한 크기의 영상을 분석하므로 결과적으로 제안한 덩어리 검출 필터는 기포의 다양한 크기에 도강력하다. 실험 결과는 제안한 기법이 정상 부위를 비정상 부위 로보이는 확률false-ratio)을 낮게 유지하면서 기포 검출률을96.104% 까지 높일 수있음을 보인다.

Due to the advantages of small sizes, more I/O ports, etc., Ball Grid Array (BGA) has been used in the production of printed circuit board (PCB). However, BGA voids can degrade the performance of the board and cause failure. To automatically detect the voids in X-ray image, a novel blob filter that makes use of the local image gradient magnitude is proposed in this paper. The utilization of the local image gradient magnitude makes the proposed filter invariant to the image brightness, void shape, void position, and component interference. Furthermore, different sizes of box filters are employed to analyze the image in multi-scale, and as a result, the proposed blob filter is robust to void size. Experimental results show that the proposed method can obtain void detection accuracy up to 96.104% while keep low false ratio.