基于红外图像分析的TSV内部缺陷识别方法研究

TSV三维封装内部缺陷难以用传统方法检测。然而其内部缺陷的存在会导致热阻发生变化，对系统温度分布产生影响，因此可以通过对红外图像的分析达到对缺陷进行识别及定位的目的。文中研究了缺陷对温度场的影响，分别通过理论分析、有限元仿真及实验方法对TSV三维封装系统进行了热-电耦合分析，得到了缺陷铜柱类型及位置不同时的温度分布数据集，搭建了卷积神经网络(CNN)模型对2组数据集单独进行分类预测。实验结果表明：利用仿真数据集与试验数据集分别对CNN模型进行特征训练，得到的缺陷识别与定位准确率为98.65%,98.36%。由上可知，缺陷类型及位置的不同会对温度场产生不同影响，利用CNN模型对TSV红外热图像进行特征训练可以有效识别与定位内部缺陷。