王 坤 冷 涛 毛 捷 廉国选

(1 中国科学院声学研究所 声场声信息国家重点实验室 北京 100190)

(2 中国科学院大学 北京 100049)

0 引言

集成电路制造工艺中缺陷的在线检测是2020年中国科协发布的十个重大工程技术难题之一，电子封装是集成电路后道制造工艺中的重要工序，对其缺陷的检测具有重要意义。电子封装是指将一个或多个集成电路芯片包装、连接成电路器件的制造工艺［1]，它不仅具有电源和信号分配的作用，而且为芯片提供机械支撑、芯片保护和散热通道等支持。近年来，电子封装持续朝着超小型化、超高密度和高复杂度方向发展，其结构越来越复杂，服役环境越来越恶劣，人们对电子封装的可靠性需求日益提高。如图1所示，电子封装层次结构复杂，在制作、封装、集成和服役过程中难免会出现缺陷，主要的缺陷类型有分层、裂纹、空洞和夹杂物，在使用过程中，这些缺陷在热循环、电磁以及应力场的作用下不断扩展和演化，最终导致电子器件性能失效［2]，危害人们的财产和生命安全。

图1 电子封装典型结构和缺陷类型Fig.1 Typical structure and defect types of electronic packaging

为了提高电子封装的可靠性，发现其表面和内部的缺陷，需对其进行精确的无损检测，由于电子封装结构普遍集成度高、尺寸微小，要求无损检测技术有较高的分辨率。X 射线检测和超声显微检测是电子封装领域最常用的两种无损检测技术，X 射线检测技术采用的是透射模式，难以检测出试样内部的分层缺陷、微小裂纹，且对人体有害［3]；超声显微检测技术使用大于20 MHz 的超声波，分辨率可以达到微米级甚至亚微米级，是一种可以无损、精细、高灵敏度地检测试样亚表层及内部结构的无损检测技术［4]，此外，超声显微检测技术对多层结构中的粘接不良、封闭裂纹等面积性缺陷特别敏感，在对电子封装进行检测时具有独特的优势。

电子封装是典型的多层结构，各层厚度约为亚毫米级甚至微米级，在对电子封装进行超声显微检测时，会存在由于纵向分辨率不足导致的回波重叠问题，虽然提高超声波频率可以提高纵向分辨率，但是较高频率的超声波衰减大、穿透能力低，因此，如何在不增加超声波频率的情况下提高纵向分辨率，即实现超分辨率，具有重要的现实意义。对此，本文综述了超声显微检测技术在电子封装中的主要应用与发展，对超声显微检测的超分辨率问题进行了分析，介绍了现有研究方法在实现超分辨率时的原理及适用场景，为后续研究提供依据。

1 超声显微检测概述

1.1 超声显微检测技术的发展

声学显微镜(Scanning acoustic microscope,SAM)就是利用超声显微检测技术对材料进行无损、快速和高精度检测的设备，20世纪30年代，前苏联学者Sokolov 提出了声学显微镜的设想，由于当时高频超声波的产生和信号处理技术的限制，直至1973年，才由Stanford 大学Quate教授研究组研制出第一台声学显微镜，其分辨率为10 µm，不如光学显微镜［5]；1978年，Jipson 等［6]将声学显微镜的频率提升至将近3 GHz，使之达到了与光学显微镜相当的分辨率；1983年，Hadimioglu 等［7]使用4.4 GHz 的超声波对置于沸水中的试样进行了检测，获得了0.2 µm的分辨率；1990年，Muha等［8]使用15.3 GHz的超高频换能器，对置于加压液态氦中的试样进行了检测，分辨率达到了15 nm。声学显微镜、光学显微镜和电子显微镜是研究物质微观结构和性质的重要工具，其中，声学显微镜根据使用的频率能穿透到物体内部不同深度，精准聚焦到需要检测的层面，已被广泛应用在生物医学科学、材料科学、工艺学及微电子学等领域［9]。如2007年，Weiss等［10]使用0.86 GHz 声学显微镜测量了活体HeLa细胞的声学特性，并测得了亚细胞结构的弹性参数；2020年，Burak 等［11]使用声学显微镜对模拟组织材料的声学特性进行了量化；2020年，Hertl 等［12]研究了水、异丙醇和氟碳等液体作为耦合液，用于电子元件的超声显微检测，获得了各种电子元件的失效分析图像。目前，研制声学显微镜商用设备的公司主要有德国PVA 公司、美国Sonix 公司、美国Sonoscan 公司和中国电子科技集团公司第四十五研究所等，这些公司声学显微镜的分辨率均可达到亚微米级别［13]。

1.2 超声显微检测原理

超声显微检测技术利用超声波对材料内部和表面进行检测，使用的超声波频率一般大于20 MHz，超声波在传播的过程中，遇到不同声阻抗的物质时，就会发生反射，反射波的幅值和相位会因材料形状和密度的不同而有所差异，因此使用超声波信号来获取材料缺陷和材料特性等信息［3]。超声显微检测系统结构如图2所示，由声透镜聚焦超声换能器、脉冲发生器、接收放大电路、高精度扫查平台等单元组成。由计算机操控控制卡，然后对各个单元进行控制，由脉冲发生器产生高压窄脉冲激励信号，激励匹配后的声透镜聚焦换能器产生超声波，超声波通过耦合液入射到试样，由试样反射的超声波将携带试样的信息反射回声透镜聚焦换能器［14]，反射波经过放大、滤波、A/D 采集等处理，最终被传输至计算机，完成之后的信号和成像处理，配合不同的扫查方式和成像方法，SAM 可以精准、快速地检测出缺陷的位置、形状和尺寸。

图2 超声显微检测系统Fig.2 Scanning acoustic microscopy testing system

1.3 超声显微检测分辨率

波在介质中的传播有3 种描述机制：相干性、扩散性和近场性，只有在相干性机制下，波长才决定分辨率。超声波的传播距离比波长大几个数量级时，依然能够保持相干性，所以超声波的分辨率取决于波长［15]。SAM 的分辨率分为横向分辨率和纵向分辨率，横向分辨率指在垂直于超声波传播方向上，可以区分开两个目标点之间的最小距离，由于SAM所用声透镜的球面像差对成像的影响很小，一般可以忽略，因此其横向分辨率主要由衍射极限决定，在理论上常用Sparrow准则来估算，即

SAM 的纵向分辨率指在超声波传播方向上可以区分开两个目标点之间的最小距离，主要取决于超声波频率，由脉冲持续时间决定，纵向分辨率理论值为

式(2)中，c为介质中声速，t0为脉冲持续时间，设计较好的换能器脉冲持续时间可以在两个周期以内。在传统的时域或频域成像中，纵向分辨率受到A 扫查超声回波信号在时域或频域重叠的限制，已有研究［18−20]通过时频分析方法来分析重叠的回波，提高了SAM的纵向分辨率。

不同频率的超声波在不同介质中的分辨率和穿透深度如表1［21]所示，由于超声波在介质中的衰减与频率有关，超声波频率越高、衰减越大、穿透深度越小，因此应根据实际检测需求，选择合适的超声波频率。对于常见的电子封装，在厚度方向上，其各层之间的厚度约为几十至几百微米；在水平方向上，其内部结构的尺寸(如焊接凸点)为百微米左右，因此，对于电子封装的检测，常用的超声波频率为20～200 MHz。

表1 超声波在不同介质中的分辨率和穿透深度[21]Table 1 The resolution and penetration depth of ultrasonic in different media[21]

2 电子封装的超声显微检测

目前，超声显微检测技术在电子封装中的应用主要分为两大类，一是缺陷检测，包括表面、内部和焊点的缺陷检测，用于检测出电子封装存在的分层、裂纹、空洞和夹杂物等缺陷；二是精密测量，包括表面精密测量和厚度精密测量，用于对电子封装表面或内部厚度进行精密的测量，具体应用及分类如图3所示。

图3 电子封装的超声显微检测应用及分类Fig.3 Application and classification of scanning acoustic microscopy testing of electronic packaging

2.1 缺陷检测

2.1.1 表面缺陷检测

SAM对电子封装的表面进行C扫查，不仅可以用于检测封装表面存在的裂纹、空洞和夹杂物等缺陷，更常见的是用于贴片式封装引脚焊接处的缺陷检测，用于发现贴片式封装引脚焊接处的虚焊、分层和空洞等问题。2012年，刘中柱等［2]使用SAM，把时间闸门设置在引脚焊接处，通过C 扫查发现了引脚焊接处的虚焊问题。

2.1.2 内部缺陷检测

电子封装是典型的多层结构，这种结构可能存在的缺陷包括分层、粘接不良、裂纹和空洞，通常集中在不同层之间的界面，使用SAM 对电子封装内部进行缺陷检测有着其他检测方法无可比拟的优势。2000年，Abdul等［22]使用SAM对裸片-引线框架粘接结构的粘接界面进行了检测，表明反射系数在很大程度上取决于界面粘接质量，可以用作表征粘接质量的定量指标。2009年，Santospirito 等［23]使用50 MHz Sonoscan D9000声学显微镜对裸片粘接结构中的脱粘分层缺陷进行了检测，由于50 MHz超声波在黏合剂中的波长约为30 µm，当层的厚度小于或与超声波的波长相当时，层的上下表面的反射回波会重叠，此时就很难分析界面的完整性。2017年，Qiu 等［24]使用30 MHz PVA SAM 300 声学显微镜对微型小外形封装(Miniature small outline package,MSOP)、小外形集成电路封装(Small outline integrated circuit package,SOIC)、四方扁平式封装(Low-profile quad flat package,LQFP)等封装的内部引脚处进行了C 扫查，其中MSOP 封装内部引脚处C扫查结果如图4［24]所示，由于引脚分层造成更大的声阻抗失配，产生了更强的回波信号，C 扫查成像结果表现为明亮的白色区域。此外，针对倒装裸片，SAM可以对倒装裸片和基板之间填充物的空洞［25]、倒装裸片和基板之间微焊接凸点的完整性［26]进行检测；针对叠层封装，SAM可以对裸片之间界面的缺陷［27]进行检测。

图4 MSOP 封装内部引脚处的超声显微成像[24]Fig.4 Acoustic micro imaging of internal pins of MSOP[24]

2.1.3 焊点缺陷检测

对于面积阵列封装，如BGA、CSP和Flip Chip，其I/O 引出端在器件底部呈矩阵分布，适应了表面安装技术发展的需求，解决了高性能、高密度和多I/O数等封装难题［28]，这类封装的芯片通过底部的焊点连接到印刷电路板上，由于芯片和印刷电路板之间的热膨胀系数的差异，发生不一致的热变形，当焊点所受剪切应力超过焊料的断裂韧性，就会导致焊点循环疲劳失效，这时就可使用SAM 对焊点进行检测，评估焊接互连质量。2010年，Yang等［29]对Flip Chip 封装芯片进行了热循环实验，并使用230 MHz Sonoscan D9000 声学显微镜对芯片焊点进行了C 扫查，结果如图5［29]所示，热循环后焊点出现裂纹，产生了更强的回波信号，C扫查成像结果由灰色区域变成了明亮的白色区域，实现了异常焊点快速、准确的检测识别，2012年，Yang等［30]提出了X 射线检测和超声显微检测相结合的焊点检测方法，将X 射线图像中获取的空洞信息与超声图像特征相融合，提高了异常焊点识别的准确性。

图5 Flip Chip 封装焊点的超声显微成像[29]Fig.5 Acoustic micro imaging of solder joints of Flip Chip package[29]

2.2 精密测量

除了缺陷检测，超声显微检测技术在电子封装领域的另一类重要应用就是精密测量，包括电子封装的表面精密测量和厚度精密测量，其中，表面精密测量和表面缺陷检测类似，这里不做过多说明。对于厚度精密测量，超声显微检测技术可以测量电子封装内部的层厚度和间隙厚度，例如，倒装裸片和基板通过焊接凸点进行连接，然后通过填充物消除它们之间的热应力来显著延长疲劳寿命，它们之间的间隙厚度对于形成良好形状的焊接凸点和固定体积填充物的恒定倒圆角至关重要。2001年，Tang等［31]使用230 MHz SAM 对倒装裸片和基板之间的间隙厚度进行了测量，结果表明SAM 测量结果与传统的破坏测量方法相比偏差为1.36%，测量结果可靠，为电子封装厚度精密测量提供了一种无损、精确的测量方法。

3 超声显微检测的超分辨率成像方法

电子封装的典型特征就是多层结构，对于高集成度的电子封装，其各层厚度较小，约为亚毫米级甚至微米级，在对其内部界面进行检测时，由于相邻界面的反射回波在时域和频域上的重叠，两个反射回波的振幅会相互影响，导致波形畸变；在对其内部缺陷进行检测时，缺陷回波会被附近界面的反射回波所掩盖，上述多个回波的重叠问题［32]，导致不能在时域或者频域很好地分辨出目标回波，虽然提高超声波频率可以提高SAM 的纵向分辨率，但是较高频率的超声波衰减大、穿透能力低，因此需要通过信号处理的方式分析重叠的回波，在不增加换能器频率的情况下提高纵向分辨率。此外，不同层之间的声阻抗差异导致超声波在试样内部发生多次反射造成的高衰减、高频超声信号本身的高衰减、来自检测系统和试样的噪声等原因，都会导致超声回波信号的信噪比较低，需要通过信号处理的方式来增强信号或者降低噪声，提高信噪比。

由于超声回波信号通常是受时间和频率限制的非平稳信号，因此，时频分析方法更适合于降低噪声和分析重叠的回波，实现超分辨率。非平稳信号的时频分析方法主要有3 类［33]，一是二次型方法，如Wigner-Ville 分布、Choi-Wiliams 分布、Margenau-Hill 分布；二是线性时频表示，如傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换(Wavelet transform,WT)；三是稀疏表示(Sparse signal representation,SSR)，如匹配追踪(Matching pursuit,MP)、基追踪。

二次型方法虽然在一定程度上揭示了信号的时频域信息，但是由于其固有交叉项干扰的影响，使得获得的信息变得不准确。WT 是一种强有力的信号时频分析方法，可以根据需求选取不同的尺度参数，以便选择不同的时间和频率分辨率，在去噪方面，WT 利用信号和噪声在WT 后所表现出来的不同特征进行信噪分离，不受信号与噪声频带重叠的影响，去噪优点明显，已有研究提出了基于WT的方法解决电子封装检测的上述问题，如2002年，Jhang等［18]使用SAM 对裸片顶层进行检测时，针对裸片顶层和底层的反射回波的叠加问题，提出了基于小波分析的反卷积方法(Wavelet analysis based deconvolution,WABAD)，该方法有效地提高了纵向分辨率；2006年，Zhang 等［19]采用连续小波变换(Continuous wavelet transform,CWT)的时频分析方法，分离了重叠的回波，实现了优于传统时域和频域成像方法的纵向分辨率。SSR则是一种更加灵活、简洁和自适应的表示，不同于WT 的是其采用的分解集是过完备原子字典而不是信号空间的正交基或非正交基，2004年，Zhang等［20]使用SSR 的时频分析方法，实现了信噪比和纵向分辨率的提高，下面分别对这3 种方法的原理和适用场景进行分析。

3.1 基于小波分析的反卷积

在反射式超声检测系统中，系统接收到的超声回波信号y(t)可以表示为换能器脉冲响应x(t)与介质反射函数hn(t)的卷积，即

为了解决反卷积方法对信噪比要求很苛刻且只适用于换能器脉冲响应与反射回波信号波形相似的情况，Jhang等［18]提出了基于小波分析的反卷积方法，首先，该方法利用离散小波变换(Discrete wavelet transform,DWT)将超声回波信号y(t)分解成第一层近似部分(即低频分量，A1)和细节部分(即高频分量，D1)；然后，将A1分解成第二层近似部分(A2)和细节部分(D2)，以此类推；最后，对某一层近似部分进行反卷积操作，因为近似分量中的各个回波信号较为相似，所以可以成功地利用反卷积方法分辨出重叠的回波。如图6［18]所示，在对电子封装裸片的上表面或下表面进行检测时，当裸片厚度小于或相当于超声波脉冲持续长度的一半时，裸片的上表面的反射回波和下表面的反射回波就会发生重叠，此时超声回波信号y(t)如图7(a)所示，由回波s1(t)、s2(t)和s3(t)组成，其中s2(t)和s3(t)发生了重叠，由于介质的频率相关衰减和换能器的聚焦效应，三者波形有较大差异。将封装表面回波s1(t)看作换能器脉冲响应x(t)，对超声回波信号y(t)进行基于小波分析的反卷积操作，结果如图7(b)所示，由图可知，该方法可以分辨重叠的回波。

图6 裸片的超声显微检测[18]Fig.6 Scanning acoustic microscopy testing of die[18]

图7 基于小波分析的反卷积Fig.7 Wavelet analysis based deconvolution

基于小波分析的反卷积方法是对反卷积方法的改进，解决了反卷积方法应用的局限性，但该方法只有选择了合适的层才能很好地分辨出重叠的回波；此外，在实际应用中，该方法得到的介质反射函数hn(t)有一定噪声，需精确已知各个界面或缺陷的具体位置，才能确定各个回波对应的反射函数，分辨重叠的回波。

3.2 CWT

针对A 扫查超声回波信号在时域或频域的重叠问题，如果可以在时频域中分辨重叠的回波，则可提高纵向分辨率。考虑到回波信号的非平稳特性，时频表示在提取回波信息方面比时域和频域方法有更好的效果。Zhang等［19]使用CWT的时频分析方法分析重叠的回波，并对叠层封装裸片之间的界面进行了C 扫查，结果如图8［34]所示，可以观测到更清晰分层缺陷，在不增加超声波频率的条件下提高了纵向分辨率，该方法的具体实现步骤为：

图8 叠层封装的超声显微成像[34]Fig.8 Acoustic micro imaging of stacked die package[34]

(1)CWT将A扫查信号分解为时频表示；

(2)识别出小波系数的局部极大值，局部极大值与代表回波的快速变化点有关；

(3)对局部极大值进行阈值操作、去噪和选择有效的局部极大值，选定的系数表示试样内部结构和缺陷反射出的不同回波分量；

(4)根据使用的换能器频率和试样中的目标界面或缺陷位置确定时频窗，并选取最大系数值；

(5)在每个x-y位置显示所选系数值，生成C扫查图像。

Zhang 等［19]的研究结果表明，使用基于CWT的时频成像方法获得的纵向分辨率明显高于传统的时域和频域成像方法，但是，该方法的也有局限性［33]，如：(1)对分辨率的提高有限，只适合回波在时域或频域重叠较少的情况；(2)对信号的分析不是自适应的，只有待分析信号的时频结构和基对时频空间划分的结构相近时，才会有很好的分析结果；(3)小波分解结果不是稀疏的，由于基函数之间线性无关，小波分解之后信号的能量分散在不同的基上，致使信号表示不简洁，即信号表示不是稀疏的，不利于信号的处理和信息提取。

3.3 SSR

3.3.1 基于SSR的超分辨率成像方法

已知过完备集合D={gk;k=1,2,···,K}，其元素是张成整个Hilbert 空间H= RN的单位矢量，若K≥N，称集合D 为过完备原子字典，简称原子字典，任给信号f ∈H，在D 中自适应地选取m个原子对信号f做m项逼近，即

其中，Im是gγ的下标集，由于m远小于空间H的维数N，式(4)定义的逼近被称为稀疏逼近，令，且c ={cγ}γ∈Im，则称c为信号f在字典D 上的一个表示，若Card(Im)

在对电子封装进行超声显微检测时，由于介质微观结构散射和频率相关衰减较大，超声波在介质中传播时形状会发生改变，式(3)模型将不再适用，更通用的超声回波信号模型为

该模型将系统接收到的超声回波信号y(t)表示为试样不同界面和缺陷反射回波信号si(t)的线性组合，其中si(t)可以表示为反射系数ci和入射信号xi(t −ti)的乘积［35−36]，即

同样考虑对叠层封装裸片之间的界面进行超声显微检测时有回波重叠的情况。图9(a)为超声回波信号y(t)，它由回波s1(t)、s2(t)和s3(t)组成，其中s2(t)和s3(t)发生了重叠，首先，根据回波结构特征生成函数，然后，对生成的函数进行平移、伸缩、旋转等变换，得到原子字典，最后，依次在原子字典中自适应地选取若干个相关性最好的原子对信号y(t)做逼近。图9(b)为稀疏分解结果的时频图，在图中，选取出的每个原子都用一个Heisenberg 矩形表示，分解系数则用矩形的暗度体现，系数越大，矩形越暗。完成了稀疏分解之后，需要根据使用的换能器频率和试样中的目标界面或缺陷位置确定时频窗，然后，选择中心位于时频窗内且分解系数最大的原子，选用的原子及其分解系数分别作为入射脉冲xi和反射系数ci的近似，最后，在每个x-y位置显示所选分解系数值，生成C 扫查图像。成像结果如图10［35]所示，观测到了更清晰分层缺陷，实现超声显微检测系统纵向分辨率的提高［36]。

图9 稀疏表示Fig.9 Sparse signal representation

图10 基于SSR 的时频成像[35]Fig.10 Time-frequency domain imaging based on SSR[35]

相比于传统的基于基分解的信号分析方法，SSR的优点有：(1)满足信号SSR的需求，稀疏分解将信号包含的信息或能量集中在少数原子上，便于信息的提取和处理；(2)满足信号自适应表示的需求，原子字典包含各种种类的原子，可以自适应地从字典中选择和信号结构最匹配的原子；(3)可以有效地揭示非平稳信号的时频结构，原子字典中的原子有很好的时频聚焦性，可以很好地揭示信号的非平稳时变特性［33]。

3.3.2 常用稀疏分解算法与原子字典

SSR 的研究热点主要包括两方面，即稀疏分解算法和原子字典，表2 列举了现有研究采用的几种稀疏分解算法和原子字典。

表2 SSR 在电子封装超声显微检测中的研究现状Table 2 Research status of SSR in scanning acoustic microscopy testing of electronic packaging

目前，常用的稀疏分解算法主要分为3 类：(1)全局最优算法，如组合方法、基追踪等，这类算法解的稀疏性非常好，但是计算速度较慢；(2)局部最优算法，如MP算法、最佳正交基、交互投影等，这类算法解的稀疏性较好，计算速度较快，其中MP算法是一种在局部寻找最优稀疏分解的贪婪算法，其得到的分解系数虽然不如全局最优算法稀疏，但是效果已经较接近且计算复杂度低很多，并且MP 算法相比于其他局部最优算法，计算精度最好［33]；(3)基于智能计算的MP算法，如遗传算法、群体智能算法等，这类算法大大提高了计算速度，但算法复杂度较高。为了减少MP 算法的计算量和存储量，王建英等［45]提出了基于原子字典集合划分和FFT的快速算法；在此基础上，郭金库等［33]提出了基于自适应子字典的快速算法，进一步减少了存储量。

SSR 要求原子字典具有充足的多样性和高度的冗余性，且字典中的原子应当同时包含广泛的时频特性，原子字典分为两类，无训练原子字典(固定字典)和有训练原子字典(学习字典)。有训练字典虽然能够得到更稀疏的结果，但是这类字典的训练集需要试样各层界面、各个缺陷的大量非重叠回波，对不同换能器和电子封装的通用性较差，工程实现困难，因此更为常用的是无训练字典，其中Gabor 字典是与超声回波信号基本结构特征较为相似的一种过完备字典，非常适合处理超声信号。

4 总结与展望

超声显微检测技术是提高电子封装可靠性，发现电子封装表面和内部缺陷的一种有效无损检测技术，本文对超声显微检测技术在电子封装中的应用与发展现状进行了综述，并对现有超分辨率成像方法的原理和适用场景进行了介绍，其中，基于小波分析的反卷积方法是对反卷积方法的改进，由于其结果中仍有一些噪声，需精确已知各个界面或缺陷的具体位置，才能准确分辨重叠的回波；CWT 方法则是通过时频表示提取回波信息，分析重叠的回波，该方法对分辨率的提高有限，只适合回波在时域或频域重叠较少的情况；SSR 方法通过有限个原子和对应系数来重构超声回波信号，在对回波描述的准确性和鲁棒性方面性能更优［19]，针对SSR 存在计算量和存储量较大的问题，王建英等［45]和郭金库等［33]均提出了相关优化方法。

对于超分辨率成像方法，SSR具有一定优势，其原子字典中的原子与超声回波信号的匹配程度决定着分辨重叠回波的能力，Gabor 字典虽然与超声回波信号基本结构特征较为相似，但是依然有一定误差；有训练字典显然与超声回波信号更为匹配，但是其通用性较差，工程实现困难，因此，如何根据超声回波信号结构特征构造合适的原子字典是该方法的重要研究方向。此外，对于超声显微检测硬件系统，相比于放大器、滤波器和高速A/D 采集卡等较为通用的单元，输出激励脉冲电压较高、频带较宽并与换能器相匹配的脉冲发生器是整个硬件系统的核心和研究难点，目前在此方面的研究相对较少。这些难点预示着电子封装的超声显微检测还有很大的提升空间，通过各种信号处理技术的不断改进，借助硬件设备的快速发展，超声显微检测技术将在电子封装领域大有作为。