QFP（Plastic Quad Flat Package）芯片是一种表面贴装封装形式的集成电路芯片，也称为塑料方型扁平式封装技术。它通常用于封装模拟电路和数字电路的集成电路芯片，具有小型化、高引脚密度、良好的电气性能和散热性能等优点。非常适合高频电路使用，在电子行业中应用十分广泛，是半导体芯片中非常重要之一，因此开发对QFP 芯片外观进行检测的设备十分重要。

目前，QFP 芯片的外观检测存在以下难题：

(1)芯片管脚尺寸及其之间间距都很小，同时管脚尺寸要求严格，这对检测设备的精度具有很高要求；

(2)芯片管脚数目和单个芯片的检测项目多，同时芯片检测批量大，这对检测设备的检测效率具有很大挑战；

(3)芯片检测项目不仅具有普通的二维检测，更有难度较高的三维检测，这对检测设备提出了更高的要求。

                          正方体芯片实物图                                                                                            长方体芯片实物图

                                    图 1   QFN 封装形式芯片实物图

                                    （1）传统检测方法

传统的芯片外观检测采用人工目测或者手工测量，发现缺陷后，手工剔除不良品。随着芯片设计和加工制造技术的飞速发展，芯片外观检测的要求越来越高，传统检测方法的劣势越来越明显：

(1)检测速度慢：传统检测方法通常采用人工目检的方式，检测速度受限于人眼的反应速度和操作速度，难以满足大规模、快速生产的需求；

(2)成本高：传统检测方法需要大量的人工操作，人力成本较高，同时需要投入大量资金购买和维护检测设备；

(3) 难以实现自动化：传统检测方法难以实现自动化，不利于大规模、高效的生产线集成和优化；

(4)效率不稳定：每个操作员对外观检测要求的理解程度不同，同时人的视觉标准是非量化的，非恒定的尺度，这些都可造成检测标准的波动，将直接导致产品质量控制不稳定；

(5)检测精度低：人工目检的方式易受视觉疲劳、人为误差等因素影响，导致检测精度较低，容易漏检或误检。

                                                                                   (2) 基于机器视觉的检测方法

针对QFP芯片的外观检测，基于机器视觉的检测方法是一种重要的技术手段。机器视觉顾名思义就是把机器的自动控制功能和视觉传感器结合起来，由传感器感知外界事物，通过一定的算法得到判断结果转化为控制信号，去控制执行机构完成预期的动作。它作为一种高效的检测手段，与传统的检测方法相比，具有不可替代的优越性，有非接触、高精度、高速度和高可靠性等优点。通过高分辨率的相机和图像传感器，可以获取QFP芯片的高清图像，再利用图像处理算法对图像进行分析，以检测QFP芯片的外观缺陷、尺寸误差、表面污染等质量问题。

它的系统一般由七部分组成，即被测对象、光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块和控制执行模块，如图2 所示。

首先根据工况选择选择合适的打光方式对被测物体进行打光，然后利用图像捕捉系统(如摄像机)采集被测物体的图像信号，经过数字化模块(如模数转换器)转换成数字信号，由专用的图像处理系统采用各种特定的算法来提取目标特征，如面积、数量、位置、长度等，最后根据预设的判断准则进行判断并输出结果，去控制驱动执行机构去进行相应处理。

在实际应用中，基于机器视觉的检测方法可以与自动化生产线进行集成，实现自动化、高效的QFP芯片外观检测。同时，通过不断优化图像处理算法和提高图像分辨率，可以进一步提高检测精度和可靠性，减少漏检和误检的情况。

图2 工业机器视觉系统结构

目前，国内外很多厂家都推出了AOI外观缺陷检测设备，苏州博众半导体作为国内一家面向全机。它针对BGA,LGA,QFN,QFP等多种封装芯片，提供全面的6-side检测和2D/3D量测，以保证最终芯片封装外观质量及良率提升。

芯片外观缺陷检测设备的算法和软件也在不断优化和升级，以适应各种新型缺陷的检测需求。设备在精度和准确性、自动化和智能化程度、多功能化和集成化程度、适应性和稳定性等方面都在不断发展。未来，随着技术的不断创新和完善，芯片外观缺陷检测设备将更加高效、准确、可靠，为半导体产业的持续发展提供有力支持。