반도체 소켓 마이크로 핀의 자동 결함 감지를 위한 객체 인식 알고리즘 기반 비전 검사 시스템 설계 (Design of a Vision Inspection System Based on Object Recognition Algorithm for Automated Defect Detection of Semiconductor Socket Micro Pins)

서지정보

· 발행기관 : 한국마이크로전자및패키징학회
· 수록지 정보 : 마이크로전자 및 패키징학회지 / 31권 / 4호 / 57 ~ 63페이지
· 저자명 : 박윤아, 정태영, 유영준, 조해국, 김보현, 지형용, 이학준

초록

반도체 패키징 및 테스트는 반도체 소자의 품질과 성능을 보장하기 위한 필수 과정으로, 반도체 소자의 소형화와 고집적화가 진행됨에 따라 그 중요성이 더욱 부각되고 있다. 특히, MEMS(Micro Electro Mechanical System) 기반테스트 소켓 기술의 필요성이 커지면서 직경 230 m의 마이크로 핀이 300 m 피치 애플리케이션에 위해 널리 활용되고 있다. 그러나 이러한 소형 마이크로 핀의 전기적 테스트 과정에서 기존의 수동 비전 검사 방식은 정확성과 효율성에서 한계를 드러내고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 YOLO 알고리즘을 적용한 비전 검사 시스템을 설계하여 마이크로 핀의 결함을 자동으로 감지하는 방안을 제안했다. 스프링 부의 이미지를 인식하고 길이와 너비 같은 주요 매개변수를 측정함으로써 95%의 검출 정확도를 달성했다. 제안된 자동화 시스템은 수동 방식에 비해 정확도와 효율성을 크게향상시켰으며, 향후 반도체 테스트 장비에 적용될 가능성을 제시한다.

영어초록

Semiconductor packaging and testing are critical for ensuring the quality and performance of devices, especially as they become more miniaturized and integrated. The increasing demand for MEMS (Micro Electro Mechanical System)-based test socket technology has led to the widespread use of micro pins, designed for 300 m pitch applications with diameters around 230 m, in electrical testing. Due to their small size, traditional manual vision inspection methods face limitations in accuracy and efficiency. To address this, we designed an automated vision inspection system using the YOLO (You Only Look Once) algorithm to detect defects in micro pins. By capturing images of the spring part and measuring parameters such as length and width, we achieved a detection accuracy of 95%. This automated system significantly enhances accuracy and efficiency compared to manual methods, suggesting its potential application in semiconductor test equipment.

참고자료

· 없음