针对电子封装结构中精确测量翘曲现象的区域自适应数字干涉测量（DIC）技术，该技术采用了可变散斑参数设置

《Optics & Laser Technology》：Region-adaptive DIC with variable speckle parameters for accurate warpage measurement in electronic packaging structures

区域自适应投影散斑DIC方法实现电子封装多尺度变形全场高精度测量，误差低于10μm，并成功应用于热翘曲实时监测，提升了复杂结构可靠性评估能力。

　　

Jianguo Xie|Yuhan Gao|Yuxin Chen|Kezhong Xu|Ziniu Yu|Chuanjia Wang|Yuqi Zhou|Weibin Hui|Fulong Zhu

华中科技大学机械科学与工程学院微系统研究所，中国湖北省武汉市珞喻路1037号，430074

摘要

近年来，投影散斑三维数字图像相关（3D-DIC）方法逐渐应用于微电子封装可靠性评估，特别是在基底结构的翘曲测量方面。然而，传统方法受限于单一散斑图案，尤其是在处理电子封装中的多尺度结构时。为了解决这个问题，本研究提出了一种具有可变散斑参数的区域自适应投影散斑DIC（R-DIC）方法。通过提取主要区域的掩模来生成自适应散斑图案，以实现差异化的投影控制，该方法能够在考虑每个组件的同时，对电子封装结构进行全场地形测量。全场地形测量实验表明，在优化的散斑参数下，R-DIC方法将DIC和激光扫描结果之间的误差降低到10微米以内，验证了其在地形测量中的有效性。此外，R-DIC方法还被应用于热翘曲测试，能够实时监测封装结构在任意温度下的翘曲情况。这项研究扩展了DIC方法在电子封装可靠性评估中的应用，突显了其在监测复杂结构变形方面的可行性和优势。

引言

随着微电子封装集成度的提高和尺寸的缩小[1]，[2]，[3]，确保封装结构互连可靠性的需求显著增加[4]，[5]，[6]。诸如回流焊之类的热过程常常由于封装结构内部热膨胀系数（CTE）不匹配[7]，[8]，[9]而导致翘曲，这会严重影响互连可靠性。翘曲可能导致严重的可靠性问题，包括焊球裂纹、冷焊点，甚至封装断裂或结构变形[10]，[11]，[12]。

三维数字图像相关（3D-DIC）是一种非接触式的高精度原位测量技术，已广泛应用于电子封装结构的三维（3D）表面地形、位移和应变测量[13]，[14]，[15]，[16]，使其成为封装结构翘曲特征分析的有效工具。然而，散斑图案通常是通过喷涂[17]生成的，这一过程在传统的DIC中难以控制。由此产生的散斑往往存在过大或过细、分布不均匀等问题，这些都可能降低相关性和测量精度[18]，[19]，[20]。为了克服这些限制，引入了投影散斑DIC[21]，其中散斑图案是数字生成的并投影到样品表面。这种方法允许精确定制散斑的大小、密度和分布，从而提高了电子封装结构中DIC测量的稳定性、重复性和适应性。

在电子封装领域，基底翘曲测量对于确保设备可靠性至关重要。然而，在之前的测量中，基底翘曲通常是通过手动去除焊球[22]来测量的，这需要高度精确的焊球去除技术[23]。否则，基底上的划痕或残留的焊盘可能会被误认为是基底表面的一部分，从而影响翘曲测量的准确性，如图1(a)所示。为了解决这个问题，Gao等人[24]提出了一种基于U-net的网络增强DIC（U-DIC）方法，用于自动识别焊球区域，从而在DIC计算中战略性地排除焊球区域，提高了基底翘曲测量的精度。

然而，仅针对球栅阵列（BGA）基底进行的翘曲测量往往忽略了由基底[25]、焊球、印刷电路板（PCB）和其他组件之间的多材料界面连接引起的复杂多尺度地形变化（见图1(b)）。因此，仅关注局部BGA基底区域不足以准确评估其实际的热变形[26]。许多有限元分析[27]，[28]，[29]研究了整个印刷电路板组件（PCBA）在回流焊过程中的热翘曲行为，全面考虑了各种结构组件对基底翘曲的影响。然而，仅靠仿真无法完全替代实验测量[30]。因此，迫切需要一种能够覆盖多尺度封装结构的全场翘曲测量方法，以可靠地评估电子封装的结构可靠性。

为了解决这些问题，本文提出了一种具有可变散斑参数的区域自适应投影散斑DIC（R-DIC）方法，用于准确测量电子封装的多尺度结构翘曲。通过引入轻量级的双向级联网络（BDCN）[31]进行边缘检测，可以提取出细小的BGA区域。基于双向级联监督机制和尺度增强模块（SEM），BDCN特别适合提取细小结构，避免了传统方法中的冗余学习[32]，[33]。区域提取后，可以根据特征进行自适应散斑设计，以实现差异化的投影。同时，在两个区域之间设计了一个边缘缓冲区，用于双重DIC计算，通过加权融合获得封装结构的全场翘曲地形。

散斑图案的空间分布对DIC的测量精度和匹配稳定性有重要影响[34]。许多研究表明，散斑的大小和密度[35]，[36]，[37]等参数会显著影响DIC的性能，从而导致不同程度的测量误差。特别是对于BGA基底和芯片互连等细小尺度组件，通常使用更小、更密集的散斑图案来捕捉细微的变形梯度和地形细节[38]，[39]。虽然这种细小尺度的散斑提高了局部测量分辨率，但其较高的空间频率显著增加了计算时间，影响了系统的实时性能[40]，[41]。此外，细纹理的散斑图案更容易受到图像模糊、环境光和噪声[42]，[43]，[44]的干扰，这可能会降低相关性质量，甚至导致测量误差或数据丢失[45]，[46]，[47]。

相比之下，对于较大且相对平坦的PCB区域，较大且较稀疏的散斑图案提供了较高的图像信噪比，并有助于DIC中的稳定子集匹配，而不会引入过多的噪声。同时，使用较大的子集大小和步长显著降低了整体计算负载，尽管这会降低空间分辨率。因此，单一空间分布的散斑图案根本无法捕捉实际封装结构的多尺度变形特性，如细小的BGA组件和较大的PCB。

为了捕捉多尺度变形特性，人们进行了大量努力，主要是通过物理制造具有不同特征大小的散斑[48]。多尺度DIC方法不是依赖于单一的均匀散斑图案，而是利用空间变化的散斑分布来同时捕捉细小尺度的局部变形和全局结构响应[49]。Zhang等人[50]通过结合旋涂和磁控溅射制备了微尺度和宏观尺度的散斑，实现了高精度的多尺度应变测量。Gong等人[51]进一步通过电抛光和喷涂引入了微尺度、中尺度和宏观尺度的散斑图案，建立了局部微尺度应变与宏观应变之间的关系。此外，还提出了数字和算法[52]，[53]方法来生成多尺度散斑图案。然而，这些多尺度散斑制造策略通常需要复杂的表面准备程序，且难以复制。

在这项研究中，通过利用基于投影的散斑生成的灵活性，实现了区域自适应散斑图案，从而实现了快速且可重复的多尺度DIC测量。与传统的DIC技术相比，所提出的方法能够对散斑的大小和密度进行区域自适应控制，从而实现对不同尺寸和形状的封装样品的准确投影。因此，它实现了全场、跨尺度和跨区域的翘曲测量，提高了精度和稳定性。在电子封装上进行的实验表明，所提出的方法对于准确捕捉整个PCB组件的多尺度变形以及评估先进电子封装的热机械可靠性至关重要。

部分摘录

BGA封装边缘检测的神经网络结构

为了为不同的结构区域生成定制的融合散斑，需要从PCB中识别出BGA封装区域。在这项研究中，使用BDCN来检测BGA的边缘，然后应用二值化生成相应的BGA掩模，作为后续散斑融合的基础。

BDCN是一种专门为边缘检测任务设计的深度神经网络模型，在自然图像的边缘检测中表现良好。

实验系统

为了验证所提出的R-DIC方法在微电子封装结构全场地形测量中的有效性，构建了一个投影散斑DIC系统，如图5所示。

如图5(a)所示，为了减少外部振动的影响，整个设备安装在一个光学振动隔离平台上。两个CCD相机均为ME2L-505-36U3M型号，分辨率为2592×1944，最大帧率为36.9 fps。

区域掩模的获取

在数据集构建过程中，将两个相机之间的角度设置为45°，以便一次拍摄两个视图。然后调整辅助照明的强度以捕获更多图像。通过改变样品的放置角度或更换样品，重复上述过程。

收集所有原始图像后，应用随机缩放、仿射变换和旋转来进一步丰富数据库。最终得到了150张高分辨率图像的数据库。

讨论

在DIC中，散斑图案的质量对测量精度有很大影响，而使用传统的喷涂散斑方法很难控制这一点。引入基于投影的散斑图案为散斑设计和参数控制提供了很大的灵活性，提高了DIC在复杂结构中的适用性。在这项研究中，提出了一种具有可变散斑参数的区域自适应DIC方法，以实现散斑分布的灵活控制。

结论

在这项研究中，提出了一种用于电子封装结构全场翘曲测量的区域自适应投影散斑DIC方法。该系统通过边缘检测自动识别封装结构的主要区域，实现针对不同区域的差异化投影控制。通过对散斑参数的交叉实验，确定了最佳配置，从而适应不同的结构特征。

CRediT作者贡献声明

Jianguo Xie：撰写——原始草稿、可视化、验证、软件、方法论、研究。Yuhan Gao：验证、资源、方法论、形式分析。Yuxin Chen：撰写——审阅与编辑、验证、资源、方法论。Kezhong Xu：撰写——审阅与编辑、验证、形式分析。Ziniu Yu：可视化、验证、形式分析。Chuanjia Wang：验证、软件、形式分析。Yuqi Zhou：可视化、形式分析。Weibin Hui：可视化、形式分析。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

致谢

本工作得到了国家自然科学基金 [资助编号: 62574088] 和 [资助编号: 52075208] 的支持。