[发明专利]集成电路批量检测装置在审

专利信息
申请号: 201710671246.5 申请日: 2017-08-08
公开(公告)号: CN107632250A 公开(公告)日: 2018-01-26
发明(设计)人: 姜朔;马进;胡洁;陈集懿;黄海清;戚进 申请(专利权)人: 上海交通大学
主分类号: G01R31/28 分类号: G01R31/28;G01R31/311
代理公司: 上海汉声知识产权代理有限公司31236 代理人: 郭国中
地址: 200240 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 集成电路 批量 检测 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种检测装置,具体地,涉及一种集成电路批量检测装置。

背景技术

集成电路是二十世纪最重要的科技发明之一,是一种微型半导体电子器件或部件,它使用半导体工艺,在一块或几小块半导体晶片或介质基片上集成晶体管、电阻器、电容器等元器件,封装于一个管壳内。由于集成电路体积小、可靠性高、生产成本低等优点,在许多领域得到了广泛的应用。

由于集成电路的集成程度的不断增加,元器件的密集封装给集成电路的故障检测带来了困难,如何在使用前或是使用中检测出集成电路的故障,从而将故障芯片筛除,是保障后续使用可靠性的关键。目前,大部分集成电路生产线仍然使用人工的方式进行故障检测,凭借工人的实际经验,逐个筛选故障芯片。此方法效率低下,且其精确度受工人疲劳程度影响,可靠性不高。现有的技术中,还有以下几种检测方案:(1)使用X射线透视芯片,查看其内部电路是否有故障;(2)使用专用检测仪,给芯片提供变化的电压,测其电流变化进而判断是否故障;(3)通过切割芯片,查看内部电路确定芯片是否故障。

上述的几种方法,方法(1)操作复杂,且判断内部是否故障仍需借助人工判断,效率低下;方法(2)操作也较为复杂,且进一步判断故障产生位置时需要更繁琐的处理;方法(3)会对芯片造成一定的破坏,对后续使用造成影响。

发明内容

针对现有技术中的缺陷,本发明的目的是提供一种集成电路批量检测装置,其通过自动化、智能化手段实现集成电路批量故障检测,具有操作简便、检测效率高、检测精度高的特点。

根据本发明的一个方面,提供一种集成电路批量检测装置,其特征在于,所述集成电路批量检测装置包括控制模块、震动模块、红外热像采集模块、智能诊断模块、显示模块,其中:

震动模块的输入为控制模块输出的控制信息,使芯片开始震动,用于诱发芯片的虚焊潜在故障,从而在后续步骤中进一步筛除;

红外热像采集模块的输入为控制模块输出的控制信息,用于采集芯片表面温度分布,生成红外热像图;

智能诊断模块的输入为红外热像采集模块获得的红外热像图,使用卷积神经网络深度学习模型实现检测与自诊断;智能诊断模块包括训练模块和诊断模块;训练模块使用一定规模的训练集训练卷积神经网络,使网络符合检测精度要求;检测模块使用训练好的卷积神经网络对所输入的热像图进行分类,获得诊断结果;

显示模块的输入为控制模块输出的控制信息,用于显示当前芯片组状态,当前检测阶段及该批次芯片故障率的信息;

控制模块的输入为外部输入的控制信息、光学传感装置输入的控制信息、震动模块输入的控制信息,用于控制检测流程的运行:外部输入控制信息用于控制固定模块与传送模块的工作,光学传感装置输入控制信息用于控制震动模块的工作,震动模块输入控制信息用于控制红外热像采集模块的工作,智能诊断模块输入控制信息用于控制显示模块的工作。

优选地,所述红外热像采集模块采用如下步骤的工作过程:将红外热像仪与计算机正常连接,使之处于工作状态;运行计算机中的红外热像仪的软件系统,调整其相关参数;采集芯片表面的温度分布,获取红外热像图;热像图采集完成后保存,并传输至计算机中等待后续处理。

优选地,所述集成电路批量检测装置还包括固定装置,固定装置用于将待测芯片组固定在检测装置上,目的是震动模块工作时使芯片组位置保持恒定。

优选地,所述固定装置包括多个网格,每个网格均可放置一个芯片,从而实现芯片的批量检测。

优选地,所述集成电路批量检测装置还包括传送装置,用于将待检测芯片传送至检测装置上的检测工位。

优选地,所述集成电路批量检测装置还包括光学传感装置,用于判断待测工位上是否传来待测芯片组,从而与控制模块通讯。

与现有技术相比,本发明具有如下的有益效果:

(1)本发明所述的集成电路批量检测装置可以实现每次检测一组待测芯片,极大地提高了检测效率。

(2)本发明所述的集成电路批量检测装置扩大了检测故障的范围:整个检测过程是在芯片供电工作状态下完成的,除了可以检测出物理故障外,还可用于检测芯片在工作状态下可能存在的故障。

(3)本发明所述的集成电路批量检测装置,通过震动模块诱发待测芯片组可能产生的故障,排除了芯片虚焊等潜在问题,提高了检测精度。

(4)本发明所述的集成电路批量检测装置,使用深度学习方法实现智能诊断模块,采用卷积神经网络作为分类器,判断芯片的故障与否,具有分类速度快、准确率高等优点。

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