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玻璃基板和玻璃通孔（TGV）的 X 射线检测，2D、倾斜射线和分层成像各能看到什么
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玻璃基板封装这两年很热，TGV 的检测也开始有人系统地做了。看到 Photomask Japan 2026 会议论文集（Proc. SPIE）里 D. Stickler 和 K. Hormann 的一篇 X-ray inspection of glass substrates and through-glass vias using laminography, tilted radiography, and automated defect recognition，全文我还没看到，先根据摘要说说，也想听听做封装检测的朋友的看法。 摘要里列的缺陷有缺孔、残留玻璃、微裂纹、空洞、金属化不完整和分层。光学检测看表面和高速筛查很好用，但缺陷埋在玻璃里或者被金属填充挡住就不行了。文章比较了三种 X 射线方式：普通 2D 射线照相、倾斜射线照相（2.5D）和计算分层成像（computed laminography, 3DCL），讨论束能量、放大倍率、成像几何和探测器特性对缺陷可见度的影响，尤其强调探测器效率和对比灵敏度，因为残留玻璃、轻微密度起伏这类弱吸收的特征在检测速度受限的条件下最难看出来。文中还讨论了在 Dragonfly 3D World 里做分割和缺陷自动识别，用来批量定位、定量缺陷。作者的结论是混合策略：快速射线照相加体积分层成像，再加 AI 辅助分析。 结合自己的理解说几点。 板状大样品转不了 360°，常规 CT 要么放大倍率上不去，要么得切样，所以分层成像（CL）比较适合这类平板。代价是 Z 方向分辨率比 XY 差，层间会有拖尾，判断分层、界面空洞的时候要留意。 残留玻璃和玻璃基体成分一样，只是多了或少了一点材料，对比度天生就低。金属化的孔又是强吸收，同一个视野里强弱对比悬殊，探测器动态范围和曝光很难兼顾。 自动缺陷识别的前提是有足够多、标注可靠的缺陷样例，残留玻璃这类低对比缺陷，人工标注本身就可能不一致。 有在做 TGV 或玻璃芯基板检测的朋友吗？产线上一般是 2D/2.5D 全检加 CL 抽检，还是别的组合？ 源 DOI：10.1117/12.3118546 |
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