Az elektronikai iparban az elektronikus áramkörök folyamatosan növekvő integráltsága, az alkatrészek folyamatosan csökkenő mérete mellett is kritikus az áramkörök minőségének és megbízhatóságának megtartása, növelése. A kis méretek, közel lévő kivezetők esetén az egyik kritikus, megbízhatóságot befolyásoló hibajelenség az ón-whisker képződés.
Kutatásom során olyan, képfeldolgozáson alapuló módszert dolgoztam ki, amellyel lehetővé válik az ón-whiskerek automatikus karakterizálása, és ezzel nagyszámú minták statisztikai jellemzése. A képfeldolgozás kulcslépése az ún. binarizálás, amely során a vizsgálandó alakzatokat különválasztjuk az elektronmikroszkóppal felvett képen a nem vizsgálandó alakzatoktól, háttértől. Annak érdekében, hogy a módszer minél pontosabb legyen, új binarizálási eljárást dolgoztam ki. Ennek alapja az, hogy meghatározom az ún átlagos befogott úthosszt minden egyes lehetséges binarizálási küszöbre, szürkeárnyalati értékre. Mivel az ón-whiskerek lineáris méretei kellően anizotropak, illetve a legkisebb lineáris méretük (kvázi átmérőjük) nagyságrendje eltér a hordozó érdességének (képzaj a háttéren) nagyságrendjétől, az optimális binarizálási küszöböt az előbb felvett függvény második lokális maximumához tartozó abszcissza adja. A binarizálási módszeremen alapuló módszer nyújtotta karakterizálás megfelelőségét ellenőriztem. Egyrészt a karakterizálás eredményét összehasonlítottam manuális meghatározással nyert eredményekkel, másrészt referencia binarizálási eljárásokat (Otsu, Kapur, Weszka és entrópia alapú) alkalmazó módszerrel nyert eredményekkel is. Az eredmények alapján módszeremmel lehetséges az ón-whiskerek automatikus karakterizálása, és pontosabb eredményeket is ad, mint a referencia binarizálási eljárásokat alkalmazó módszerek.
Dr. Krammer Olivér, egyetemi docens, Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
A kutatási beszámoló letölthető innen (PDF)
2018.01.31.