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大批量元器件的超声检测
材料来源:SMT CHINA           录入时间:2018/1/2 10:04:49

(本文摘自《SMT China表面组装技术》杂志2017年12月/2018年1月刊技术文章,仅限于SMTC读者及业内人士参考,不得作为商业用途!版权所有,违者必究!)

                                                                                ——Tom Adams, Sonoscan公司顾问

装满160个塑料封装集成电路(IC)的JEDEC托盘自动加载到超声显微成像(acoustic micro imaging, AMI)设备上进行超声筛选。除了托盘中心附近的一个IC外,其他元器件都基本相同。该IC在塑封材料和芯片之间有一个很小的区域没有粘合好。该区域非常接近芯片,但并不实际与芯片接触。

对元器件进行超声筛选的目的:通过从生产中排除最可能导致现场故障的元件,产品的质量和可靠性得到提高。超声筛选越早得以实施,产品制造商的报废损坏元件的总体成本会大大降低。

图1、两个托盘正在被Sonoscan的DF2400批量超声筛选设备扫描

Sonoscan 的自动超声扫描显微镜C-SAM®DF2400™(图1)可以同时扫描两个JEDEC托盘上的元器件来查找内部缺陷。该系统的传感器以超过1米/秒的速度前行,这意味着它将在大约0.25秒内从托盘的一端扫描到另一端。它带有一个小的射水装置,能在传感器到托盘表面和元器件表面始终保持恒定的水柱。必需要有这样一个水柱,因为高频和超高频超声波无法在空气中传播–这是在超声成像操作中非常重要的细节。

从传感器到任何一个IC表面的距离(在水中)约为3mm。传感器发出的超声波脉冲遇到不同材质的界面时,部分超声波会被反射。传感器扫描时,每秒钟会发射数以千计的超声波脉冲。当传感器移到某个X-Y位置时,它发射的超声脉冲中的一些会撞击到塑封材料和芯片焊盘的界面,并且在几百万分之一秒内被反射回传感器(在已经部分地被水到元器件表面的界面所反射后)。

如果塑封材料与芯片焊盘没有粘合好,超声脉冲撞击到的是塑封材料和空气的界面,脉冲将在这里几乎100%地被反射,而无法到达芯片焊盘。

来自传感器的每个脉冲可以产生一个回波,而每一个回波可以成为超声图像中的一个像素点。即使图像需要数百万像素,传感器扫描的速度使之能在每秒收集数以千计的回波,并快速扫描整个托盘上的元器件。这就是为什么元器件的大批量筛选如此有吸引力的原因。

超声扫描设备本身具有不同程度的自动化。 Sonoscan的DF2400是一款全自动的产线设备,传感器扫描速度业界最快。如果元器件的数量较少,可以使用一个部分自动化的设备。如果批量小但是需要进行大量的分析,可以使用实验室型号的设备,它们具有Sonoscan设计的15种以上的成像模式的优点(例如,非破坏性横截面模式,一次扫描产生多个深度的图像的模式,频域成像模式等)。虽然这些模式中的许多都可以在DF2400上使用,但是为了对小批量的元器件进行多种模式的扫描分析,而让一个高速运转的设备停下来,是件得不偿失的事。DF2400系统特有的全球机台匹配技术,使安装在不同地方的DF2400系统实现成像数据的最高精度。由于所有地方的所有设备都通过相同的数据匹配技术进行成像,所以在比较来自不同地方的DF2400产生的图像时不会存在分歧。

可以进行超生自动筛选的产品包括塑料封装的IC和微电路,封装和裸露的倒装芯片,多层陶瓷片式电容,IGBT模块,以及太阳能电池,LED, 等等。如何对 JEDEC托盘中的元器件进行扫描并产生超声图像取决于其内部结构和所关注的深度层面。陶瓷片式电容的内部结构主要由电极和电介质层交替组成,任何深度层的气泡或裂缝可能在两个电极层之间形成通路而导致故障。因此,可以通过接收来自电容的整个厚度的回波来形成超声图像。同样的方法则不一定适合在不同深度具有更多元素的元器件。

图2、一个托盘上的元器件的超声扫描图像。红色区域代表缺陷

大批量塑封IC的超声筛选图可能看起来像图2 ,放在托盘上的40个塑封IC的C-SAM反射模式图像。图中,红色代表芯片表面,胶带和引线脚上的空隙型缺陷。被软件识别为具有不可接受的缺陷的元器件将被剔除; 那些带有不具有危险的异常的元器件将被保留。技术人员可以看图像对元器件做出接受/拒绝的判断,但更多的时候,这项工作是由C-SAM的图像分析软件自动完成。托盘的超声图像以及产生这些图像的数据可以传送到服务器或工厂信息系统(FIS)进行存储。

图3、倒置扫描IGBT模块散热板块产生的八个陶瓷RAFT中的四个的超声图像,白色特征部分为焊料中阻热的空隙

超声筛选也可用于大批量的模块,如图3中的IGBT模块。该图显示的是一个模块中的四个陶瓷RAFT(总共有八个)。成像方法是传感器和水柱倒放在模块下方但朝向上方,超声脉冲通过基板进入模块,这样芯片表面不接触水从而保持干燥。

这样,反射的回波是来至散热基板的上表面向上延伸到或接近陶瓷RAFT的这一段深度(或“门限”)。在散热基板和RAFT之间是焊料。图中的红色区域是RAFT和焊料之间的结合界面,白色代表焊料中的气泡。气泡会阻挡模块工作时产生的热量释放到散热基板。 IGBT往往具有严格的热控制,因此焊料中的气泡必须保持最小化,以避免芯片过热和可能的电性故障。

其他元器件可能有不同的易产生缺陷的地方。技术人员可能只关注某类元器件的芯片表面是不是有分层,因为历史数据显示几乎所有现场故障都发生在这里。技术人员可以选择一个较窄的门限只包括芯片表面,从而只接受来自该深度的回波,以形成超声图像。当托盘移动通过超声扫描微成像设备时,在相应深度有缺陷的元器件将被识别以待移除。

也可以使用多个门限。在回波传播到传感器的几微秒的时间内,软件可以将回波分段,有些段被接受并生成超声图像,有些段则被排除。进行大批量筛选时,可以通过这种方法为每个元器件生成两个或更多个图像(可以到100个图像)。虽然这样所产生的图像数量远远超过一般的“一个元器件一张图像”的工作方式,但扫描时间却是相同的。

有时,超声扫描可以用来鉴别元器件是否存有缺陷。例如,在数以千计相对便宜的PEM中,最经济实惠的方法可能是识别并剔除具有明显内部缺陷的元器件,而没有必要做任何进一步的缺陷分析。

在这种情况下,使用THRU-Scan™成像模式可能是一个不错的选择。这个模式使用足够高增益的脉冲让其能穿过整个厚度至元器件的背面。 这些超声波被另一个放置在元器件下方的传感器接受,该传感器与元器件上方的传感器精确同步。如果由此生成的超声图像显示有意想不到的黑色形状,则这些是汽包或其他空隙,因为它们会阻挡脉冲超声波传到元器件背面。

图4、同样一个塑封BGA的反射图和透射图

图4是同一个塑封BGA的两张图像。在反射模式图像(图4左图)中,大的白色区域是塑封材料和基板之间的空隙型缺陷。 BGA上方的传感器收集从芯片之下到基板之上的这段深度的回波。图4右图显示的相同的BGA元件,但是使用的是元器件背面的THRU-Scan成像模式。在左图中白色的缺陷在这里呈现为黑色,因为超声波无法穿过空气到达元器件背面。缺陷的形状显示它们起源于空洞。值得注意的是最大的缺陷和其附近一些小的缺陷并不完全覆盖芯片。在图4左图中,芯片区域虽然也为黑色,但这不是缺陷所造成的,而是因为芯片位于门限所选择的深度的上方,不在门限之内。

超声筛选中最苛求的部分通常是对超声图像的解释。你如何判断超声图像中一个可见的异常是否是一个危险的缺陷,而不仅仅是一个无害的异常?

为一种新的元器件制定接受/拒绝标准需要多方面的信息。假设该元器件是一种塑封的IC,引线脚的上表面是容易产生脱层的地方。这样的脱层对引线脚本身不会有大的危险,但是随着时间推移脱层变大,这就可能形成一个从芯片到外部的通道。行业标准J-STD-30规定,如果这类的分层超过引线脚长度的三分之二,这样的元器件就该被拒绝。但寿命测试会显示更小的分层会扩大并延伸到整个引线脚的长度。

新的元器件的接受/拒绝标准的制定通常从诸如J-STD-20等现有的行业标准着手,这些标准可根据使用者的经验进行修改。

失效分析和寿命测试将逐渐修正标准中的其他一些要素使之完善。而有些元器件的接受/拒绝标准最初并没有行业标准作为起点,而完全是由进行超声筛选的人员制定。只要能达到最高产量,怎样制定成功标准所采用的途径并不重要。(SMTC@ACT)


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