PCB |【新视角】从DFT谈PCB的光学检测

笔者当年毕业论文的课题，是根据预先提供的线路板手工还原其电路原理图（Schematics）,再使用Protel（Altium公司的CAD软件或称EDA软件）进行原理图绘制、PCB布局/布线、设计规则检查以及光绘文件的导出。当时对Protel这样的CAD软件的使用缺乏经验，加之毕业设计的要求远低于实际的开发设计，因此对于诸如信号的完整性、电源的稳定性，以及消除电磁干扰和信号串扰等都没有涉及。

近期参加了Ucamco产品的高级应用培训，学习的内容正好弥补了当年毕业设计的理解上的不足——如何使用Gerber光绘文件。内容之一是Integr8tor软件，通过多种途径从终端客户进行接收PCB制作所需的设计文档和资料，系统能够自动完成资料输入、预分析和设计分析等过程，并快速生成各类指定格式的报告和数据，供PCB销售人员报价和售前客服人员进行技术对接。

另一项是Ucam软件，是给制前工程人员提供常用的CAM制作设计功能：导入客户的CAD资料并检查和分析其完整性和准确性，将客户的CAD数据转换成PCB生产所需的工程文件。该过程中大量工作是根据工厂实际的生产工艺能力调整和优化资料设计，也就是为了高效生产而做的DFM可制造性设计。而在DFT技术应用方面投入甚少。

作为资深的光学检测从业人员，我们目前面临PCB制造中日益变化的新工艺、新材料和新技术的应用给检测设备所带来的诸多挑战，如SAP加成法工艺制作高精细线路、BGA载板的ABF材料、柔性高透材料、高频高速高TG材料及相应的阻抗管控、Anylayer的盲孔、内埋元件/芯片以及刚柔结合板等。

为了解决上述问题，设备商虽然通过不断的软硬件升级提供了解决方案，但是从设计端做出针对检测能力提升的工艺调整，把潜在的制程缺陷的检测重新在各个工艺环节上进行分配，来提高PCB检测的效率、稳定性和可靠性，是更加行之有效的低成本方案，这也是笔者本文希望讨论DFT和PCB检测问题的由来和目标。

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DFx可分为两大类：产品竞争力的设计DFC（Design for Competitiveness，如成本、质量、时间、功能、属性等），产品生命周期的某个环节的设计DFL（Design for Life Cycle，如装配(M-制造，T-测试)、加工、使用、维修、回收、报废等）。

被誉为电子产品之母的PCB，从概念（用户需求）的产生、原理图的设计、电路仿真设计、PCB布局布线设计，PCB的制前设计、制造、装配到最终电子产品的使用，整个PCB的生命周期，都渗透着DFx的方方面面。

正如柏拉图的《理念论》里所述：感性事物是对理念的模仿，而且是不完善的，所以现实世界的缺陷都来自于它跟理念之间的差距，所以世界（PCB）应当被改造（优化设计）。

在PCB设计和制造中，我们经常接触DFM，是因为它在前端CAM制作过程中扮演非常重要的角色。导入客户的 CAD 资料并检查其完整性和准确性后，结合PCB工厂的制程能力，将CAD资料转换成生产中需要的各种格式的工程文件。其原则是尊重顾客设计意图，满足生产要求，实现高效生产并且规避生产过程中可能出现的风险。

而DFT，从狭义上讲，是指其在半导体领域中应用（有专门的DFT工程师岗位）。因纳米技术的应用让芯片的制造过程越来越复杂，内部晶体管也越来越小（已达5nm工艺），缺陷或故障率更高，故障出现后也无法维修等因素，使得在芯片设计中需要插入可用于提高芯片可测试性的硬件逻辑，来验证设计中的错误，确保设计符合所期望的功能，并测试芯片加工过程中可能产生的缺陷和故障。其核心方法有Scan Path Design扫描路径设计、Built-In Self-Test内建自测试和Boundary Scan Test边界扫描测试。

广义上理解，DFT可测试性设计的定义，是指在产品设计阶段考虑到产品测试的需求，并采取相应的设计措施，以提高产品的测试效率和可靠性。

如果把PCB想象成放大版的“集成电路”，就会发现PCB从设计、制造到装配的整个过程中，都融合了半导体的DFT理念，在接下来的章节会有更多讨论。回顾PCB的发展，尤其是在移动电话中的应用，我们就会有更加深切的体会。

回顾PCB的发展历程（如图1），发现PCB 技术也与集成电路的发展密切相关。

图1：PCB发展简史

• 随着移动通讯技术和半导体技术发展日新月异，PCB行业技术也在不断精进和走向成熟。传输信号的速度、频率和图形密度越来越高，对信号的完整性、消除电磁干扰和信号串扰相关的设计提出更高挑战；

• 新材料、新工艺和新技术应运而生，线宽/线距从多年前的几百微米到如今的几微米，对PCB的质量控制提出更严苛的要求；

• 激光孔的检测和测量从每面几万到数百万个孔，特定区域图形（天线、RF信号线路）的管控，埋容埋阻埋芯片SIP类PCB的检测以及各种新材料的特性，如柔性高透、高频高速材料等都在不断给PCB的检测设备带来挑战。

虽然设备厂商已为这些特殊的应用提供了解决方案，但无论从操作、成本和效率都已呈现出边际效益。

为了让PCB制造过程符合行业制定的各类标准，常见的有国际标准IPC（IPC-A-6xx）、航空航天标准QJ（QJ 832x-xxxx）、军标GJB(GJB 362x-xxxx)、国标GB（GB/T-4677-xxxx）和客标（如华为刚标、中兴标准等），还有其他国家和组织的标准。

PCB的制造过程需要经过如下一系列的测试、检测和测量。所有这些工具都有各自的特性、适用性和局限性，需要我们从工具本身和被测物体的特性出发，深入了解后合理地组合运用，提高效率且保证产品质量的可靠性。

电气性能和功能性测试可检测到孔内铜异常和虚焊等缺陷，但对线路的突铜/缺口的检测效果欠佳。

光学检测可检测表观可见的突铜/缺口等缺点，但无法探测到附着力、孔壁铜和层间裂痕等异常，光学检测的同时还可以兼顾二次元和三元的部分功能（需要思考是否可以有效利用这些选项）。

①  电气性能和功能性测试：电测试（ET，包括通用治具测试和飞针测试），对PCB裸板电气性能的测试；在线测试（ICT）、生产缺陷分析（MDA）和功能测试（FCT/FVT）则是对PCBA的电气性能和功能性测试。

测试前，需由CAM资料的网络表生成测试点来制作测试治具或针床，测试点是在原理图设计阶段或由PCB的制前工程设计好，如常见的TP、JTAG标识。时域反射仪（TDR），采用探针进行阻抗测试，需要在CAM制作过程中设计专用的Coupon测试条，如特性阻抗、差动阻抗和共模阻抗等，常见的RF信号等频率要求较高的产品是需要受控阻抗走线的。

②  光学检测：主要包括激光孔的光学检测AOI、蚀刻后图形检测AOI、绿油文字后外观检测FI以及成品外观检测AVI。其原理都是通过运动系统和光学系统的协调来获取被测物体的图像，进行逻辑预处理后，与“学习”好的标准CAM图形比较，根据规则（检测标准）报告出需要报告的缺点。主要检测表面可见的缺点，如多铜（短路、突铜、残铜等）/少铜（开路、缺口、针孔等）类缺点和异形异色类缺点等，目前极少在此应用DFT技术。

③  可靠性测试：主要有老化测试、可焊性测试、剥离测试、抗拉力测试、污染测试、浮焊测试和微切片分析等。此类测试从正常产品中抽样测试，无需特别的图形设计。

④  制程控制之测量：除以上提到的检测工具，还有很多二次元和三次元的测量手段，用于线宽/线距、铜面粗糙度、铜厚测量、涨缩测量以及镭射孔形的测量，X-Ray和SEM扫描电镜也是PCB失效分析常用工具。

通过上面的论述，我们发现DFT技术在PCB行业中的应用主要局限在电气性能的测试和功能性测试，因此，需要探讨该如何将DFT应用到其他的测试工具中，尤其是光学检测。

虽然PCB从设计到制造的过程跟芯片极为相似，但其复杂程度相差甚远。由于芯片的复杂性和功能逻辑数目的庞大，传统的板级测试已经不能保证整体的覆盖率和良品率，芯片测试从设计到制造已逐渐全面覆盖，DFT工程师需要将SPD、BIST和BST测试逻辑加到设计中，通过相应的工具产生并验证测试向量。

PCB的测试，尤其电气性能和功能性测试，虽然没有芯片测试那么复杂，但其原理基本相通，很多PCB测试的DFT工作是在优化PCB的测试点布局、测试信号和测试图形的设计以达到测试的高效与稳定。那么，DFT技术如何应用到PCB的光学检测中是接下来要讨论的内容。

不断精细化的图形给运动系统、光学系统和逻辑处理系统带来挑战，运动系统已进化成为现在的线性马达，光学系统的结构也在不断优化，以保证能够获取到清晰、稳定、高对比度的检测图像。

检测图像的像素大小已达纳米级，GPU算力保证了逻辑处理系统不断增长的数据量和处理速度。检测逻辑不仅限于简单的形态学逻辑，还有复杂的轮廓比较算法，更是引入了PCB图形的属性，比如线路、焊盘（SMT焊盘）、钻孔（镭射孔）和大面积区域（铜面、网格或基材）等不同区域采用不同的检测逻辑，而这些属性信息需要在PCB设计和CAM制作阶段预先定义好，准确的属性信息保证更稳定的检测结果。

在PCB铺铜的设计过程中，可能会放置形状各异的图形，如果大铜面区由线路属性的图形铺设，则会导致CAM资料数据量变大而影响处理速度。一些假线或尖角等不规则形状的图形因蚀刻或干膜附着力的原因导致实际板子的图形与CAM资料差异较大，虽然检测过程中可以通过算法有效过滤此类非关键缺点，但从设计层面消除此类异常，既可减少相应的假缺点还能预防此处脱落的干膜碎附着到其他图形区域形成缺陷。这些都是从标准化参考图像的属性和形状的维度来提高光学检测的效率和稳定性。

当我们面临一些特殊材料、工艺加上更严格的检测要求带来挑战的时候，可以从优化检测设备的光学系统着手，也可以从增强PCB产品本身的对比度着手，需要平衡检测成本、检测效率、准确率和稳定性等因素。人类视觉可以从静态图像轻松地理解它的3D结构，是因为人对图像里的物体有许多的先验知识。但对于PCB的光学检测来说，板子表面的3D场景投射到2D空间（CCD图像）里，损失了一些信息，诸如光照、材质特性、方向性和距离等信息都反映成了灰度值。所以，我们需要思考如何从光学检测设备的工作原理上来增强特定条件下的检测。

增强图像的对比度，不仅可以提高逻辑处理速度、增强缺点的辨识度和提高检测系统的准确性和稳定性。例如，不同的铜面钝化面的处理工艺有不同的色泽，我们可以借此提高柔性高透材料的图形与基材的对比度，减少背面图形的影响，让缺陷更加清晰地呈现。再比如，铜面超粗化可以增强铜面与基材（尤其是高反光度的高频高速的基材）的结合力，但会降低铜面反光度，影响光学检测的图像对比度，在设计工艺流程时，是否可以将其设置在光学检测之后。诸如此类的还有高反光度的陶瓷板料加上低反光度的超粗化铜等，虽然检测设备可以提供相应的解决方案，而流程的设计优化则可更加保证检测的稳定性和提高检测的效率。 

众所周知，随着线路精细度越来越高，很多PCB产品都无法直接在板子上修理或者标记故障点，而是通过eMAP系统辅助管理缺陷和故障，既然数据已在eMAP系统中采集，就可以从这些数据中挖掘出更多有价值的信息为DFT可测试性设计提供优化的依据。

PCB生产和检测过程中产生的大量数据本身就是DFT的原料，但是需要我们开采，提炼出可服务于前端设计和制程优化的思路。

刘润在2021年度演讲《进化的力量》中讲到：“数字化，就是从物理世界中，开采出数据，粗炼出信息，精炼出知识，聚合出智慧，最终提高生产率”。如果我们将PCB产品想象为数字化“实体”，叠构图（如图2）是其载体，生产和检测的数据“塞入”其中，通过数据可视化工具将数字化PCB的特征展示给相关工程和设计人员观察或分析，比如，通过缺点的分布形态推导出异常来自于设计或是制程。

图2：PCB叠构图

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