研究結論

IC 載板腳位識別為 IC 打線最重要的開端，為了改善人工設定打線端點之缺 點，協助 IC 打線自動化，需克服 CAD 模型與實體載板的差異性，如腳位平移、

變形、露金、腳位寬度大小不一等情形，本論文提出一套方法 -- 利用電腦視覺檢 測以及CAD 模型與實體載板腳位比對最佳化方法，可有效自動偵測腳位打線位置 得出自動腳位對照表演算法 -- 透過載板設計圖與載板實體影像圖的擷取，使用最 佳化重疊比對的方式找出載板設計圖與載板實體影像圖之腳位對應，協助提升 IC 自動打線之速度與準確性。

本 論 文 採 用 五 組 具 代 表 性 之 樣 本 進 行 實 驗 測 試 ， 三 組 Leadframe， 二 組 Substrate，測試過程中每組皆以載板設計圖為標準樣本，進行與載板實體影像圖的 腳位比對。實驗過程腳位比對之最佳化適應度設定因素有重疊面積與重疊腳位個 數，結果發現當只考慮重疊腳位之面積(α=1)一個因素時，隨著粒子數增加，腳位 比對成功率也會增加，當粒子數為40 時，腳位比對成功率即可達 98%。當同時考 慮交集腳位之面積與交集腳位之個數時(α=0.9)，可以在粒子數為 20 時，腳位比對 成功率即可達到90%。

透過實驗結果可以發現，自動腳位對照表演算法可以在有效的時間內達成腳 位比對的高成功率。實驗結果亦顯示，透過最佳化腳位比對的方法，可以克服載 板實體圖之腳位變形、露金、平移、寬度大小不一、幾何分布自相關性，與腳位 間的精密性所造成的比對困難度。相較於一般的template matching 僅能克服雜訊，

但無法克服腳位的變形，本研究提供了一個更好、更有效的解決方案。

參考文獻

[1] K. T. Gunnarsson, and F. B. Prinz, "CAD Model-Based Localization of Parts in Manufacturing", Computer, Vol. 20, Issue 8, pp. 66-74, 1987

[2] C. H. Teh, R. T. Chin, “Two Dimensional CAD-Based Object Recognition”, 9th International Conference on Pattern Recognition, vol. 1, pp. 382-384, 1988

[3] B. Krebs, B. Korn and F. M. Wahl,”3D B-Spline Curve Matching for Model Based Object Recognition”, 1997 International Conference on Image Processing, vol.2, pp.

716-719, 1997

[4] J.A. Noble, “From Inspection to Process Understanding and Monitoring”, Image and Vision Computing, vol.13, pp. 197-214, 1995

[5] 蔡 宜 璋 ， AOI 設 備 簡 介 (2009/4/16) ， http://www.tisc.com.tw/new/newreport/industry/upload/industry200609 15-1.pdf [6] PCB 事 業 處 陸 家 樑 ， 由 田 新 技 股 份 有 限 公 司 (2009/4/14) ， 網 址 http://www.cse.nsysu.edu.tw/seminar/96/080104.pdf

[7] M. J. Wang, W. Y. Wu and C.C. Hsu, "Automated post bonding inspection by using machine vision techniques", International Journal of Production Research, vol.40, pp.

2835-2848, 2002

[8] D.B. Perng, C.C. Chou and S. M. Lee, "A New Wire Bonding Inspection System by Machine Vision", 17th International Conference of Production Research, Blacksburg,

Virginia, USA, 2003

[9] D.B. Perng, C.C. Chou and S.M. Lee, "Design and Development of a New Machine Vision Wire Bonding Inspection System", International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 34, pp. 323-334, 2007

[10] D.B. Perng, C.C. Chou and S.M. Lee, "Illumination system for wire bonding

[11] Kulicke & Soffa Industries Inc., "Bonder Connectivity” (2009/4/10), Available at http://www.kns.com/KNS07/Templates/showpage.asp?DBID=1&LNGID=1&TMID=87

&FID=507&PID=1312

[12] D. B. Perng, S. M. Lee and C. C. Chou, “Wrong Wire Bonding Prevention System by Machine Vision Approach”, Nondestructive Test and Evaluation, Jan., 2009 (in revision)

[13]統一證券集團 經紀部市研組，”統一專題報導-IC 載板將逐封測景氣而回溫”

(2009/4/14)，網址：http://www.pscnet.com.tw/psc/2001/deliver/maintain/subject/

20070820-weekly1.pdf

[14]Taiwan Solutions Systems Corp. (2009/7/10), http://www.solutionsystem.com.tw/tw22.htm

[15] N. Mir-Nasiri, H.H.L. Al-Obaidy, M.J.E. Salami, S. Amin,”An Effective Vision Technique for Microchip Lead Inspection”, Industrial Technology, Vol.1, pp. 135- 139,

2003

[16] 歐陽衡，”機器視覺用在封裝 IC 外觀瑕疵檢測之研究”，國立成功大學碩士論 文，九十六年

[17] 陳賢義，”視覺技術在線上檢測之應用”，機械工業雜誌 6 月號-自動化感測技術 專輯，pp. 267-279, 1993

[18] 梁有燈，”機器視覺在 BGA 銲球尺寸量測上之應用”，中華大學機械與航太工 程所碩士論文，2001

[19] L. Shapiro and G. Stockman, Computer Vision, Prentice Hall, 2002

[20] N. Otsu, "A threshold selection method from gray-level histograms", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 9, no. 1, pp. 62-66, 1979.

[21] R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing, 2^nd ed.: Prentice Hall, pp.

129-131, 2002

[22] R.C. Eberhart and J. Kennedy, “A new optimizer using particle swarm theory”, Proceedings of the 6the International Symposium on Micromachine and Human Science, Nagoya, Japan, pp. 39-43, 1995

[23] Y. Shi, and R. C. Eberhart, 1998a, ”Parameter selection in particle swarm optimization,” Proceeding of 7^th Annual Conference on Evolutionary Programming, pp.591-601

[24] P. Y. Yin, "Particle swarm optimization for point pattern matching", Journal of Visual Communication and Image Representation, vol. 17, pp. 143-162, 2005

[25] 劉誠德，"以 PSO 為基礎的臉部偵測系統"，長庚大學碩士論文，九十五年 [26] Shape Matching- AIMA TSHAPE.NET, ZopeAdmin (2009/7/10), http://www.aimatshape.net/resources/v-lectures/shapematching/directshape.pdf

[27]Connected Component Labeling，Wikipeida(2009/7/12)

，http://en.wikipedia.org/wiki/Connected_Component_Labeling

[28] C. M. Douglas, C. R. George and F. H. Norma, “Engineering statistics”, John Wiley and Sons, Inc., pp. 32-33, 2004.

附錄一

73 62 106 86 138 118

167 142 182 158 197 172

168 143 183 157 198 173

169 144 184 159 199 174

170 145 185 160 200 175

171 147 186 161 201 176

172 146 187 162 203 177

173 150 188 163 204 178

174 148 189 164 205 179

175 151 190 166 206 180

176 149 191 165 207 181

177 152 192 167 208 182

178 153 193 168 209 183

179 154 194 169 210 184

180 155 195 170 211 185

181 156 196 171 212 186

L-A Leadframe 載板實體影像圖之腳位編號顯示圖

L-A Leadframe 載板設計圖之腳位編號顯示圖

由於圖上的編號過小，故取圖形四個方向之放大腳位編號來對照。

L-A Leadframe 載板實體影像圖之腳位編號放大圖

L-A Leadframe 載板設計圖之腳位編號放大圖

S-A Substrate 腳位對照表

76 67 101 98 139 124

176 159 207 185 237 210

272 234 302 262 339 293

364 329 373 307 382 332

365 277 374 313 383 333

366 325 375 326 384 334

367 305 376 290 385 335

368 285 377 327 386 336

369 292 378 318 387 330

370 297 379 324 388 339

371 306 380 337 389 338

372 300 381 331

S-A Substrate 載板實體影像圖之腳位編號顯示圖

S-A Substrate 載板設計圖之腳位編號顯示圖

由於圖上的編號過小，故取圖形四個方向之放大腳位編號來對照。

S-A Substrate 載板實體影像圖之腳位編號放大圖

S-A Substrate 載板設計圖之腳位編號放大圖