用X射线检查枕窝缺陷

Alejandro Castellanos、Zhen (Jane) Feng博士、David Geiger、Murad Kurwa

（FlexTronics 国际公司）

引言

由于产品的功能变得更加复杂，其中使用了更多的BGA和面积阵列器件。此外，为了得到很好的信号完整性，在很小的面积上布置了更多I /O。使用AXI和其他非破坏性技术来确定BGA焊点的质量并且防止缺陷漏检，这点十分重要。在几年前，我们曾用AXI，时域反射仪（TDR），二维X射线和SEM横截面比较等方法，研究过BGA焊点的裂纹；但是，我们并没有从AXI得到很满意的检测结果[1]。在这项研究中，我们认识到，用二维X射线探测器，把它倾斜一个角度，就能够识别5微米或者更小的BGA裂纹。最近，使用分层照相技术和同步合成技术的AXI 机器越来越多，这些机器检测BGA缺陷的能力更强；因此，我们想通过算法优化和阈值设置，在大批量制造产品时，识别BGA中的枕窝缺陷。

我们根据二维X射线照片确定两块含有枕窝缺陷的电路板：电路板495有45个枕窝缺陷，电路板266有2个枕窝缺陷。对于有枕窝缺陷的电路板，我们分别在四个制造车间使用四种不同的AXI机器检测这两块电路板。AXI1是分层照相机器；AXI2 ，AXI3，AXI4 是不同供应商的同步合成检查机。我们和这个项目的车间工程师及供应商的支持工程师一起工作。我们关注的重点是枕窝缺陷的漏检百分率，误报的PPM，对BGA测量的重复性与再现性评估（R R评估）。

一张图片胜过千言万语 ，这个老生常谈的道理再正确不过。的确如此，显示焊点的显微结构的高质量X 射线照片，让我们 看到 和 洞察 焊点的整个状态，并且预计焊点的行为。

使用高质量的二维和三 维离线X射线检查的图像及数据，其优点相似。我们想通过本研究了解更多关于AXI 机器的功能，尤其是在AXI 编程优化方面加以改进，来得到最佳结果。虽然各个机器的测试条件不完全一样，但基本上是相近的，优化AXI 编程的基本原理也是相似的。首先是检查测量数据，寻找好焊点和有缺陷焊点之间的不同之处，然后比较缺陷漏检的百分率（%）和误报次数，从中找到合适的阈值设置。对于大批量制造的产品，要一直监控AXI的程序，并根据ICT、功能测试和二维、三维离线X射线检查的反馈，进一步微调。

实验和分析

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本文刊登在《表面组装技术》（SMT China）2014年08/09月期，网址：

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