2。1 SAM 原理 7

2。2  实验样片 8

2。3  图像的获取 10

2。4  小结 11

3 SOM 神经网络 13

3。1  神经网络概述 13

3。2 SOM 概述 14

3。3 SOM 原理 15

3。4  小结 18

4  超声波信号处理 19

4。1  图像处理应对与分割 19

4。2  特征提取 21

4。3  基于 SOM 神经网络的焊球检验测量方法研究 24

4。4  小结 26

5  总结 27

参考文献 28

致谢 30

图清单

图序号 图名称 页码

图 1-1 倒装芯片封装方法 3

图 1-2 超声波传播示意图 4

图 2-1 超声扫描检测设备 7

图 2-2 倒装芯片光学图像 9

图 2-3 缺陷检测流程图 9

图 2-4 扫描声显微镜(SAM)检验测量原理 10

图 2-5 超声扫描图像 11

图 2-6 边缘检验测量原理图 11

图 3-1 SOM  网络结构 16

图 3-2 神经元交互模式 16

图 4-1 超声扫描图像分割 20

图 4-2 焊球超声扫描检验测量图像数据库 21

图 4-3 拓扑结构图 24

图 4-4 检验测量结果图 25

图 4-5 SOM  检验测量结果的可视化视图 25

1 绪论

1。1 课题的研究背景及意义

现在的世界正在飞快的进入科技化的时代，现代科技产业也在一步一步的成为全球范 围内规模最大的行业。而现代科技产业的发展是离不开集成电路的，集成电路的行业水平 和行业的规模大小是判断这个国家科技发展程度的重要指标之一，一个国家的集成电路方 面自己的知识产权完全是了国民经济进步的关键，因为科技水平的比赛是国际竞争的很关 键的指标。

全球范围的集成电路行业这些年来上升地非常迅猛，是其他一般经济行业增长速度二 到三倍，实用的手段不断地被发明使用。欧美和日本这些国家在集成电路这个行业的发展 开始的比我国早，始终在集成电路这个行业的最顶端，他们掌握有开发、产出和设备的最 关键的手段。如今电信、网上商业、和电子音频等电子设备手段的供应飞快提高，集成电 路这个行业也正在照着这种上升趋势快速的发展。 基于SOM神经网络的焊球缺陷检测方法研究(2):http://www.youerw.com/jixie/lunwen_82696.html