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Au cours de ces dernières années, les exigences en matière de qualité des cartes électroniques sont devenues de plus en plus rigoureuses. Le secteur automobile s’est avéré notamment un élément moteur dans la production de masse de composants électroniques et de cartes au niveau de qualité supérieur. Cela n’est guère surprenant lorsque l’on sait qu’un grand nombre de cartes électroniques comportant jusqu’à 100 000 connexions soudées sont couramment utilisées dans les voitures haut de gamme modernes. Une seule soudure défectueuse sur 1 million équivaudrait à une voiture défectueuse sur dix, chiffre pour le moins inacceptable. Un autre secteur industriel aux exigences comparables est celui de la production de composants électroniques pour les télécommunications.

Or la production de cartes électroniques avec des niveaux de défaut en deçà du ppm semble être un défi difficile à relever. C’est pourquoi il est nécessaire de développer des stratégies de contrôle permettant la détection fiable de défauts dont l’occurrence est uniquement tatistique pour garantir la qualité du produit final.

Outre les tests électriques, le contrôle optique est devenu une norme affirmée, qui semble malheureusement approcher ses limites. La raison en est le nombre croissant de composants à haute densité d’intégration avec des connexions soudées masquées, comme les BGA et les flipchip ou de composants qui ne peuvent être inspectés optiquement, comme les éléments de remplissage, les THT, etc.

Figure 1 - Radiographie 2D d’une carte électronique double face. Les détails des deux faces apparaissent en superposition, ce qui nuit à la qualité de l’analyse.

Cela a conduit à une renaissance des stratégies de contrôle radiographique, qui ont bien sûr été adaptées aux besoins actuels. L’une des limitations principales des systèmes de contrôle radiographique 2D classiques, qui irradient simplement un objet pour en produire une radiographie, tient au fait que les composants implantés sur les deux faces d’une carte électroniques apparaissent en superposition sur l’image. Cela nuit à la qualité des tests des cartes double face et en limite la profondeur (figure 1).

Malheureusement, il n’est pas toujours possible de concevoir l’implantation des composants sur une carte électronique de façon à ce qu’ils n’apparaissent pas superposés sur la radiographie lors des tests. Au contraire, la tendance technique est aux cartes de plus en plus petites avec une densité d’intégration de plus en plus élevée sur les deux faces. C’est ainsi qu’il apparaît désormais nécessaire de développer des méthodes de contrôle radiographique à résolution axiale réelle permettant de distinguer les faces avant et arrière d’une carte.

Au vu de la complexité accrue des composants ainsi que des connexions soudées (boîtiers à billes, par exemple), et de l’importance du facteur temps dans les tests, il serait intéressant de pouvoir dégager des données en 3D réelle d’une opération de mesure rapide pour éviter d’avoir à prendre plusieurs mesures d’une région spécifique d’une carte afin d’obtenir des images distinctes des faces avant et arrière, voire d’une éventuelle couche intermédiaire.

Figure 2 - Principe de la mesure laminographique d’un objet plat.

En principe, des ‘techniques de découpage’ de ce type sont connues depuis des années sous le terme générique de ‘laminographie’. Cette appellation décrit la situation où la région d’intérêt d’un objet plat est irradiée depuis plusieurs directions et où, au cours de l’inspection, le tube radiogène reste toujours du même côté de l’objet plat et le détecteur du côté opposé. Les mouvements du tube et du détecteur sont corrélés pour pouvoir extraire des images des coupes ‘reconstituées’ de l’objet.

Figure 3 - Principe de la tomosynthèse. La géométrie du système de mesure produit une ‘couche focale’ en raison des mouvements corrélés du tube radiogène et du détecteur. Les détails situés audessus et en dessous de cette couche sont flous.

Par contraste avec la tomographie 3D commandée par ordinateur, l’objet n’est pas complètement entouré. Cela conduit à la production d’un ensemble de données incomplet et à une résolution axiale limitée, deux éléments importants pour une reconstitution 3D fidèle. Les techniques de découpage courantes utilisent un type de laminographie spécial relativement simple, connu sous le nom de ‘tomosynthèse’. La figure 3 illustre le principe de la tomosynthèse. Le tube radiogène et le détecteur se déplacent en continu de façon corrélée. Cette géométrie génère automatiquement une ‘couche focale’ dans l’objet. Seuls les détails de cette couche produisent une image nette, tous les autres détails situés au-dessus et en dessous de cette couche apparaissant maculés. Cette technique est également connue sous le terme de ‘tomosynthèse classique’.

Du fait de ce maculage, les images résultantes sont floues et les connexions soudées et les autres détails à inspecter sont contrastés de manière insuffisante. De plus, plusieurs autres mesures doivent être prises

afin de distinguer les couches de la face avant et arrière d’une carte des couches situées dans les billes d’un boîtier à billes.

Figure 4 - Extraction de plusieurs couches d’une mesure à l’aide d’un détecteur numérique et d’un mouvement pas à pas.

Il est au moins possible de pallier ce dernier inconvénient en remplaçant le mouvement continu par un mouvement pas à pas et en utilisant un détecteur numérique pour stocker les images radiographiques ou projections, produites. Cela permet d’extraire plusieurs coupes d’une mesure donnée par simples réflexions géométriques (voir la figure 4). Il n’en demeure pas moins que l’inconvénient du faible contraste et de la qualité d’image médiocre demeure, ce qui est un vrai problème pour l’analyse de pointe de défauts au regard de besoins et des critères susmentionnés.

Figure 5 - Comparaison entre la tomosynthèse classique et la tomosynthèse numérique.

Une première avancée vers la résolution de ce problème a été l’utilisation d’algorithmes mathématiques pour la ‘reconstitution’ des images, en lieu et place des calculs géométriques que nous venons de décrire. Cette technique, appelée couramment ‘tomographie numérique’, a conduit à une première amélioration de la qualité d’image, comme le montre clairement la figure 5.

Même si cette méthode a montré de réelles améliorations en termes de qualité d’image et est utilisée aujourd’hui couramment dans les appareils radiographiques de laboratoire, elle s’est avérée peu convaincante dans les environnements industriels. La reconstitution n’est pas assez rapide et la qualité d’image reste insuffisante pour répondre aux exigences actuelles du contrôle radiographique. Le seul moyen d’améliorer la qualité d’image pour ce type de tomosynthèse consiste à utiliser toujours plus de projections pour la reconstitution.

Comme cela accroît de manière considérable le temps de mesure, cette solution est acceptable uniquement pour les appareils de laboratoire, mais en aucun cas pour un appareil de contrôle dans une chaîne de production. Pallier ces limitations et offrir des appareils de laminographie 3D réelle de haute qualité pour les environnement industriels a été l’un des principaux objectifs de MacroScience Technology GmbH (MST), une entreprise dérivée de Macrotron Scientific Engineering GmbH, sise à Munich, qui développe, fabrique et distribue des systèmes de contrôle radiographique pour les marchés de l’électronique et des essais non destructifs.

Figure 6 - Comparaison entre la tomosynthèse numérique (en haut) et la tomosynthèse optimisée (en bas).

Le partenaire sur ce projet est le Fraunhofer Development Center X-Ray Technology (EZRT) de Fürth, un institut scientifique de pointe pour la technologie radiographique et les algorithmes de reconstitution 3D. C’est dans le cadre de cette coopération qu’un algorithme de reconstitution 3D réelle de haut niveau développé par le EZRT a été adapté aux besoins susmentionnés, optimisé et accéléré. Cet algorithme qui, même s’il est appelé ‘tomosynthèse optimisée’, n’est plus basé sur les principes de la tomosynthèse mais sur ceux de la tomographie 3D commandée par ordinateur, offre des résultats optimaux. C’est ainsi qu’il est possible d’obtenir des données 3D de qualité inédite à partir d’un très petit nombre de projections. La figure 6 montre une comparaison des résultats obtenus avec la tomosynthèse numérique et avec la nouvelle tomosynthèse optimisée.

Figure 7 - Prototype du système de laminographie 3D offline MSX 3000 A.

Il a été nécessaire de développer un équipement adapté pour pouvoir exploiter pleinement les possibilités de ce nouvel algorithme. Cela a été fait avec la plateforme MSX 3000, un système d’inspection et de contrôle sur base granite doté de moteurs linéaires qui permettent d’obtenir une précision de l’ordre du micron à très grande vitesse. Une gamme complète de systèmes manuels et automatisés (offline et inline) est actuellement en cours de développement et d’évaluation. La figure 7 montre le système offline entièrement automatisé MSX 3000A.

Les modèles de la série MSX 3000, destinés spécifiquement à un environnement industriel, pourront effectuer des mesures 2D et 3D à des vitesses inégalées, une combinaison synonyme de rendement élevé, de temps de cycle réduits et de 100 % de profondeur axiale.

Les modèles MSX 3000 seront proposés avec tube radiogène ouvert ou fermé, ainsi qu’avec un détecteur numérique 12 bits pour la production d’images radiographiques de haute qualité. Dès les débuts de la phase de développement, les conditions limites de production ont été prises en compte et corrélées avec la technique radiographique, permettant de garantir une qualité optimale à la pointe de la technique.

Figure 8 - Faces avant et arrière de la carte électronique double face représentée à la figure 1. Les couches ont été extraites d’un ensemble complet de données laminagraphiques 3D.

Les premiers systèmes seront commercialisés début 2007. La figure 8 montre un exemple des résultats de mesures effectuées par tomosynthèse optimisée. La même région que celle illustrée à la figure 1 a été examinée, et un ensemble de données 3D a été généré. Les faces avant et arrière de la carte ont ensuite été extraites de ces données. L’optimisation de la qualité et les avantages inhérents à cette technique apparaissent de façon évidente.

Bibliographie
G. T. Herman, et al., On some optimization techniques in image reconstruction from projections, Medical Image Processing Group, Department of Radiology of the University of Pennsylvania, Technical report No. MIPG107, 1986

U. Ewert, et al., Digital Laminography, International Symposium on Computerized Tomography for Industrial Applications, DGZfP Berichtsband 44, pp. 148, 1994 S. Gondrom, et al., X-ray computed laminography : an approach of computed tomography for applications with limited access, Nuclear Engineering and Design 190, pp 141-147, 1999

S. Gondrom, et al., Digital computed laminography and tomosynthesis – functional principles and industrial applications, DGZfP Proceedings BB 67-CD, paper 11, 1999

S. Gondrom, et al., Computed Laminography and its Applications, Journal of Non-Destructive Evaluation, Vol. 20, No. 3, pp 33-36, 2000

T. D. Moore, et al., Three-Dimensional X-Ray Laminography as a Tool for Detection and Characterization of BGA Package Defects, IEEE Transactions on components and packaging technologies, Vol. 25, No. 2, pp 224-229, 2002

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