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Fault Diagnosis in Microelectronics Attachment via Deep Learning Analysis of 3D Laser Scans
IEEE Transactions on Industrial Electronics ( IF 7.7 ) Pub Date : 2020-07-01 , DOI: 10.1109/tie.2019.2931220 Nikolaos Dimitriou , Lampros Leontaris , Thanasis Vafeiadis , Dimosthenis Ioannidis , Tracy Wotherspoon , Gregory Tinker , Dimitrios Tzovaras
IEEE Transactions on Industrial Electronics ( IF 7.7 ) Pub Date : 2020-07-01 , DOI: 10.1109/tie.2019.2931220 Nikolaos Dimitriou , Lampros Leontaris , Thanasis Vafeiadis , Dimosthenis Ioannidis , Tracy Wotherspoon , Gregory Tinker , Dimitrios Tzovaras
A common source of defects in manufacturing miniature printed circuits boards (PCBs) is the attachment of silicon die or other wire bondable components on a liquid-crystal polymer substrate. Typically, a conductive glue is dispensed prior to attachment with defects caused either by insufficient or excessive glue. The current practice in electronics industry is to examine the deposited glue by a human operator a process that is both time consuming and inefficient especially in preproduction runs where the error rate is high. In this article, we propose a system that automates fault diagnosis by accurately estimating the volume of glue deposits before and even after die attachment. To this end, a modular scanning system is deployed that produces high-resolution point clouds whereas the actual estimation of glue volume is performed by (R)egression-Net (RNet), a three-dimensional (3-D) convolutional neural network (3DCNN). RNet outperforms other deep architectures and is able to estimate the volume either directly from the point cloud of a glue deposit or more interestingly after die attachment when only a small part of glue is visible around each die. The entire methodology is evaluated under operational conditions where the proposed system achieves accurate results without delaying the manufacturing process.
中文翻译:
通过 3D 激光扫描的深度学习分析进行微电子附件故障诊断
制造微型印刷电路板 (PCB) 的一个常见缺陷来源是硅芯片或其他可引线键合组件在液晶聚合物基板上的附着。通常,导电胶是在附着不足或过量胶导致的缺陷之前分配的。电子行业的当前做法是由人工操作员检查沉积的胶水,这一过程既耗时又低效,尤其是在错误率高的预生产运行中。在本文中,我们提出了一种系统,该系统通过准确估计贴片前后的胶水沉积量来自动进行故障诊断。为此,部署了一个模块化扫描系统,可生成高分辨率点云,而胶水体积的实际估计是由 (R) egression-Net (RNet),一个三维 (3-D) 卷积神经网络 (3DCNN) 执行的。RNet 优于其他深度架构,并且能够直接从胶水沉积的点云估计体积,或者更有趣的是,当每个芯片周围只有一小部分胶水可见时,在芯片连接之后估计体积。整个方法是在操作条件下评估的,在该条件下,建议的系统在不延迟制造过程的情况下实现准确结果。RNet 优于其他深度架构,并且能够直接从胶水沉积的点云估计体积,或者更有趣的是,当每个芯片周围只有一小部分胶水可见时,在芯片连接之后估计体积。整个方法是在操作条件下评估的,在这种条件下,建议的系统可以在不延迟制造过程的情况下获得准确的结果。RNet 优于其他深度架构,并且能够直接从胶水沉积的点云估计体积,或者更有趣的是,当每个芯片周围只有一小部分胶水可见时,在芯片连接之后估计体积。整个方法是在操作条件下评估的,在该条件下,建议的系统在不延迟制造过程的情况下实现准确结果。
更新日期:2020-07-01
中文翻译:
通过 3D 激光扫描的深度学习分析进行微电子附件故障诊断
制造微型印刷电路板 (PCB) 的一个常见缺陷来源是硅芯片或其他可引线键合组件在液晶聚合物基板上的附着。通常,导电胶是在附着不足或过量胶导致的缺陷之前分配的。电子行业的当前做法是由人工操作员检查沉积的胶水,这一过程既耗时又低效,尤其是在错误率高的预生产运行中。在本文中,我们提出了一种系统,该系统通过准确估计贴片前后的胶水沉积量来自动进行故障诊断。为此,部署了一个模块化扫描系统,可生成高分辨率点云,而胶水体积的实际估计是由 (R) egression-Net (RNet),一个三维 (3-D) 卷积神经网络 (3DCNN) 执行的。RNet 优于其他深度架构,并且能够直接从胶水沉积的点云估计体积,或者更有趣的是,当每个芯片周围只有一小部分胶水可见时,在芯片连接之后估计体积。整个方法是在操作条件下评估的,在该条件下,建议的系统在不延迟制造过程的情况下实现准确结果。RNet 优于其他深度架构,并且能够直接从胶水沉积的点云估计体积,或者更有趣的是,当每个芯片周围只有一小部分胶水可见时,在芯片连接之后估计体积。整个方法是在操作条件下评估的,在这种条件下,建议的系统可以在不延迟制造过程的情况下获得准确的结果。RNet 优于其他深度架构,并且能够直接从胶水沉积的点云估计体积,或者更有趣的是,当每个芯片周围只有一小部分胶水可见时,在芯片连接之后估计体积。整个方法是在操作条件下评估的,在该条件下,建议的系统在不延迟制造过程的情况下实现准确结果。