CN102261895B - 区别对象区与基底区的方法及用该方法测量三维形状的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种区别对象区与基底区的方法及用该方法测量三维形状的方法。该方法包括：将光照射在形成有测量目标的基板上，以通过接收被所述基板反射的光来拍摄图像；在图像的检查区中，确定布置有测量目标的对象区和与剩余区域对应的基底区；将光栅图案化光照射在形成有测量目标的基板上，以通过接收被基板反射的光栅图案化光来拍摄图案化图像；以及利用图案化图像来获取检查区中各个位置处的高度，从而以所述基底区的高度来确定相对于所述测量目标的基底高度。

Description

区别对象区与基底区的方法及用该方法测量三维形状的方法

技术领域

本发明涉及区别区域的方法和使用区别区域法来测量三维形状的方法。更具体而言，本发明示例性实施例涉及区别对象区和基底区(ground region)的方法和使用区别对象区与基底区的方法来测量三维形状的方法。

背景技术

电子器件已经开发为重量相对更轻、尺寸更小。因此，这增加了这些电子器件出现缺陷的可能性，因而正在研究和改善用于检查这些缺陷的装置。

近来，用于检查三维形状的技术在各技术领域中都变得有效。已使用坐标测量机(CMM)来检查三维形状，该坐标测量机利用接触方法来检测三维形状。然而，已在研究利用光学理论来检查三维形状的非接触式方法。

根据借助莫尔效应测量三维形状的方法，作为典型的非接触式方法，将光栅图案化光照射在目标对象上，并改变光栅图案化光的相位，以测量目标对象的各个点(x，y)在xy平面中的高度。

更具体地说，使光栅图案化光照射在测量区(FOV：视场)，以检查形成有测量目标的测量区(ROI：关注区)。然而，当基板出现翘曲时，对象区的实际位置与CAD设计的位置不一致，从而降低了测量精度。

尤其是，如图1所示，当测量具有多个半导体焊盘的印刷电路板时，测量目标布置得紧凑。因此，非常难于区别对象区和布置在对象区之外的基底区(B)。

发明内容

本发明示例性实施例提供一种区别对象区与基底区的方法，该方法能够增加测量精度。

此外，本发明示例性实施例提供一种使用上述方法测量三维形状的方法。

下面将描述本发明的附加特征，并且部分附加特征可从说明书中直接得出，或可以通过实践本发明来获悉。

本发明示例性实施例公开了一种测量三维形状的方法。该方法包括：将光照射在形成有测量目标的基板上以通过接收被所述基板反射的光来拍摄图像；在图像的检查区中确定布置有所述测量目标的对象区和与剩余区域对应的基底区；将光栅图案化光照射在形成有所述测量目标的所述基板上，以通过接收被所述基板反射的光栅图案化光来拍摄图案化图像；以及利用所述图案化图像来获取所述检查区中各个位置处的高度，从而以所述基底区的高度来确定相对于所述测量目标的基底高度。

例如，将光照射在形成有测量目标的基板上以通过接收被所述基板反射的光来拍摄图像的步骤可以以如下方式执行：将光沿竖直方向朝向测量目标照射在所述测量目标上。

例如，将光沿竖直方向朝向测量目标照射在所述测量目标上的步骤可以借助反射镜来执行。

例如，在图像的检查区中确定布置有所述测量目标的对象区和与剩余区域对应的基底区的步骤可以包括：从图像中获取所述检查区中各个位置处的光强；通过将光强设定为第一轴线且将与光强对应的位置数设定为第二轴线来生成灰度频率分布图；以及从所述灰度频率分布图中确定所述对象区和所述基底区。

例如，所述检查区可以为视场(FOV)，并且所述基底区可以为FOV中所有测量目标的共同基底区。

例如，从所述灰度频率分布图中确定所述对象区和所述基底区的步骤可以包括：将与所述灰度频率分布图中最小数对应的区域确定为所述对象区与所述基底区之间的边界区，或者确定如下位置为所述对象区与所述基底区之间的边界，所述位置被确定为使所述对象区朝向所述边界区扩展。

例如，可以设立所述检查区而使所述检查区至少包括两个测量目标，并且可以将所述基底区设立为所述两个测量目标中的一个的基底区。

本发明一个示例性实施例公开了一种区别对象区与基底区的方法。该方法包括：将光栅图案化光照射在测量目标上，改变光栅图案，以通过接收被所述测量目标反射的光栅图案化光来获得光栅图案化图像；获取所述光栅图案化图像中各个位置处的平均值、最大值、最小值、调制量、可见度、相位和信噪比中的至少一个的结果图像；以及利用所述结果图像区别所述对象区与所述基底区。

例如，将光栅图案化光照射在测量目标上，改变光栅图案，以通过接收被所述测量目标反射的光栅图案化光来获得光栅图案化图像，上述步骤可以包括：沿至少两个不同的方向照射光栅图案化光；并且利用所述结果图像区别所述对象区与所述基底区的步骤可以包括：生成沿至少两个方向得到的结果图像的逻辑积图像、逻辑和图像、以及通过从所述逻辑和图像中减去所述逻辑积图像所生成的图像中的至少一个的合并图像。

本发明另一个示例性实施例公开了一种区别对象区与基底区的方法。该方法包括：根据测量目标的表面粗糙度而在产生光的光源与产生光栅图案化光的光源之间确定光源的类型；当所述测量目标的表面粗糙度小于预定值时，利用第一步骤来区别所述对象区和所述基底区；以及当所述测量目标的表面粗糙度大于所述预定值时，利用第二步骤来区别所述对象区和所述基底区。所述第一步骤包括：照射由产生光的光源所产生的光；接收被所述测量目标反射的光，以拍摄图像；以及利用所述图像来区别所述对象区与所述基底区。所述第二步骤包括：将由产生光栅图案化光的光源所产生的光栅图案化光沿至少一个方向照射在所述测量目标上，改变光栅图案，以通过接收被所述测量目标反射的光栅图案化光来获取光栅图案化图像；以及利用所述图案化图像来区别所述对象区与所述基底区。

例如，利用所述图像来区别所述对象区与所述基底区的步骤可以包括：从所述图像中获取检查区中各个位置处的光强，通过将光强设定为第一轴线而将与光强对应的位置数设定为第二轴线来生成灰度频率分布图，并且获取所述对象区与所述基底区之间的边界来区别所述对象区与所述基底区。

例如，可以将光沿竖直方向照射在所述测量目标上。

本发明的另一个示例性实施例公开了一种测量三维形状的方法。该方法包括：将多种图案化光照射在基板上，以通过接收被所述基板反射的图案化光来拍摄图案化图像；合并所述图案化图像以生成图像；从图像中获取所述检查区中各个位置处的光强；通过将光强设定为第一轴线且将与光强对应的位置数设定为第二轴线来生成灰度频率分布图；利用所述图案化图像来获取所述检查区中各个位置处的光强；利用所述频率分布图来区别对象区与基底区；以及确定所述基底区的高度作为相对于测量目标的基底高度。

例如，可以设立所述检查区而使所述检查区至少包括两个测量目标，并且将所述基底区设立为所述两个测量目标中的一个的基底区。

例如，所述检查区可以为视场(FOV)，并且所述基底区可以为FOV中所有测量目标的共同基底区。

例如，所述测量目标的顶面可以为平面。

例如，利用所述频率分布图来区别所述对象区与所述基底区的步骤可以包括：将与所述灰度频率分布图中最小数对应的区域确定为所述对象区与所述基底区之间的边界区，或者确定如下位置为所述对象区与所述基底区之间的边界，所述位置被确定为使所述对象区朝向所述边界区扩展。

根据本发明，当所述测量目标的位置因基板翘曲、焊料的错位误差、焊料过量或量不足等而不确定时，可以利用所测得的二维图像来明显地限定测量目标的边界和基板，并且可以增加通过对边界所限定的基底(或基板)的相位求平均所获得的基底相位的可靠性。

此外，可以通过使检查区中沿至少两个方向测得的基底区的基底相位一致来增加测量精度，并且由于基底相位可以用于沿所有方向测量得的所有检查区，而不用分别区别沿所有方向测得的对象区和基底区，因此可以缩短测量三维形状所需的时间。

另外，当不容易区别基底区并且因测量目标紧密布置在测量区中而导致基底区相对小时，可以获取整个测量区的基底相位，以增加可重复性和基底相位的可靠性。

附图说明

用于更充分地理解本发明且被纳入本发明中以构成本发明的一部分的附图示出了本发明的实施例，并且与下文中的描述一起说明本发明的原理。

图1是示出布置有测量目标的视场的平面图，测量目标是与半导体焊盘对应的焊料。

图2A是示出用于通过改变莫尔图案来测量三维形状的装置中的图像拍摄部所拍摄的测量区的平面图。

图2B是示出当测量区与检查区相同时布置有多个测量目标的测量区的平面图。

图3是在测量目标的表面光滑时，沿图2A中线I-I′截取的剖视图。

图4是图3中的测量目标的相位图。

图5是图4中的相位图经变换后的相位图。

图6是与光强对应的频数的灰度频率分布图。

图7A和图7B是与相位对应的频数的相位频率分布图，分别示出了存在噪声的状态和已去除噪声的状态。

图8至图11是示出具有各种光栅图案化光方向的结果图像的示意图。

图12是示出图8至图11的结果图像的逻辑和区的示意图。

图13是示出图8至图11的结果图像的逻辑积区的示意图。

图14是示出对象区与基底区之间的边界区的示意图，该边界区通过从图12中的逻辑和区减去图13中的逻辑积区而获得。

图15是在测量目标的表面粗糙时沿图2A中线I-I’截取的剖视图。

具体实施方式

下面参考附图更全面地描述本发明，其中附图中示出了本发明的示例性实施例。然而，本发明可以用很多不同的方式来实现，而不能认为限于本文中所提到的示例性实施例。当然，提供示例性实施例是为了使公开充分并全面，并且向本领域的技术人员充分地传达本发明的范围。为清晰起见，附图中可能放大某些层和区域的尺寸和相对尺寸。

应该理解，当文中提到部件或层“在另一部件或层上”、“与另一部件或层连接”或“与另一部件或层相连”时，部件或层可以直接在另一部件或层上、与另一部件或层直接连接或与另一部件或层直接相连，或者在部件或层与另一部件或层之间可以存在介入的部件或层。相比之下，当文中提到部件“直接位于另一部件或层之上”、“与另一部件或层直接连接”或“与另一部件或层直接相连”时，不存在介入的部件或层。在全文中，相同的附图标记表示相同的部件。本文所使用的短语“和/或”包括一个或多个相关列举项的任意组合或全部组合。

应该理解，尽管文中可以使用短语第一、第二和第三等来描述多个部件、组件、区域、层和/或部分，但这些部件、组件、区域、层和/或部分不受这些短语限制。这些短语仅仅用来将一个部件、组件、区域、层或部分与另一个区域、层或部分区分开。从而，在不背离本发明的教导的情况下，可以将下文所述的第一部件、组件、区域、层或部分称为第二部件、组件、区域、层或部分。

在本文中，为了便于描述，可以使用诸如“之下”、“下方”、“较低”、“上方”和“较高”等空间相对短语来描述附图中所示的一个部件或特征与另一个部件或特征的关系。应该理解，除了图中示出的方位外，空间相对短语还意图涵盖装置在使用或操作中的不同方位。例如，如果装置在图中翻转，则描述为在另一部件或特征“下方”或“之下”的部件的方位将变为在另一部件或特征“上方”。从而，示例性短语“下方”可以涵盖上方和下方两个方位。该装置可以以其它方式定方位(旋转90度或在其它方位)，并且对本文所使用的空间相对描述词做相应理解。

本文所使用的术语仅仅为了描述特定示例性实施例，而不是为了限制本发明。除非文中明确指出，否则本文所使用的单数形式“一”、“一个”和“这个”意图涵盖复数形式。还应该理解，短语“包括”和/或“包含”在用于本说明书时表示存在所提及的特征、整体、步骤、操作、部件和/或组件，但不排除存在额外的一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、部件、组件和/或它们的组合。

在本文中参考剖视图来描述本发明的示例性实施例，其中剖视图是本发明理想示例性实施例(和中间结构)的示意图。如此，预料到会因例如制造工艺和/或公差而与所图示的形状存在差异。从而，本发明的示例性实施例不应该看作限于本文所示区域的具体形状，而应该包括由例如制造导致的形状偏差。例如，示出为矩形的注入区域在边缘处通常具有整圆的或弯曲的特征和/或注入浓度梯度而不是从注入区域至非注入区域呈现二元变化。同样，由离子注入形成的埋入区域可能造成一些离子注入发生在埋入区域与进行离子注入时所穿透的表面之间的区域中。从而，图中所示的区域本质上是示意性的，所示区域的形状并非意图示出装置的区域的实际形状，并且并非意图限制本发明的范围。

除非另外限定，否则本文所使用的所有短语(包括技术短语和科学短语)的含义与本发明所属领域的普通技术人员通常理解的含义相同。还应该理解到，常用词典中所定义的短语应该解释为具有与其在相关技术背景中的含义一致的含义，并且除非本文明确定义，否则不应该用理想化的或过于刻板的意义来进行解释。

下面，说明通过改变莫尔图案来测量三维形状的方法，以便于理解本发明。

在通过改变莫尔图案来测量三维形状的方法中，将通过使光穿过光栅图案所形成的光栅图案化光照射在测量目标上，接着拍摄被测量目标反射的光栅图案化图像，以便对测量目标的三维形状进行测量。

于，置(x，y)处的光强值可以通过如下表达式1表示。在该情况下，位置(x，y)与对应于xy平面的基板表面对应。

表达式1

I_k＝A+Bcos(Φ+δ_k)

在表达式1中，‘I_k’表示光强，‘A’是I_k的平均值，‘B’为调制量。例如，在4桶式算法中，下标k从1变至4，并且δ₁、δ₂、δ₃和δ₄分别为0、/2、π、3和π。

于是，表达式1中的相位Φ用I₁、I₂、I₃和I₄表示为以下表达式2。

表达式2

$\mathrm{\Φ}(x,y)={\tan }^{-1}\left[\frac{(I_4-I_2)}{(I_1-I_3)}\right]$

如以下表达式3所示，表达式2中的相位Φ与高度h成比例。

表达式3

$h(x,y)=\frac{\mathrm{\Λ}}{2\mathrm{\π}}\mathrm{\Φ}(x,y)$

在表达式3中，‘Λ’为莫尔等效波长(moire equivalencewavelength)。

利用以上表达式，首先从被目标对象反射的光栅图案化光所获取的光强Ik中获取与各个位置(x，y)对应的相位Φ(x，y)，接着获取高度h(x，y)以便对测量目标的三维形状进行测量。

图2A是示出用于通过改变莫尔图案来测量三维形状的装置中的图像拍摄部所拍摄的测量区的平面图。图2B是示出当测量区与检查区相同时布置有多个测量目标的测量区的平面图。图3是在测量目标的表面光滑时，沿图2A中线I-I’截取的剖视图。

参考图2A和图3，由用于测量三维形状的装置中的图像拍摄部所拍摄的测量区(FOV：视场)100通常包括多个检查区(ROI：关注区)110，并且各个检查区110包括布置有测量目标的对象区111和布置在对象区111之外的基底区112。作为选择，如图2B所示，检查区110可以与图2A中的测量区100大致相同，并且检查区110可以包括多个对象区111，各个对象区111与多个测量目标对应。例如，多个测量目标可以是下文中将要说明的硬币式(coin type)焊盘，各个测量目标与多个对象区111对应。

光栅图案化光可能沿倾斜方向，例如图3中所示的第一方向D 1和第二方向D2照向测量目标O。因此，有时不能对测量目标的三维形状进行精确地测量。具体而言，当光栅图案化光沿第一方向D1照向测量目标O时，会在测量目标O的右侧产生阴影区。相比之下，当光栅图案化光沿第二方向D2照向测量目标O时，会在测量目标O的左侧产生阴影区。为了对测量目标O中与阴影区对应的部分的三维形状进行测量，在测量目标O的两侧测量测量目标O的相位。作为选择，光栅图案化光可以沿多于两个方向照射。

图4是图3中的测量目标的相位图。

参考图4，通过沿图3中第一方向D1照射光栅图案化光而测得的相位会包含测量目标的右侧的误差S1，而通过沿图3中第二方向D2照射光栅图案化光而测得的相位会包含测量目标的左侧的误差S2。因此，当沿两个方向对测量目标的相位进行测量和修正以区别对象区时，可以相对精确地测量出测量目标的高度。

另一方面，根据利用莫尔图案的相移方法，测量的是相对高度，而不是绝对高度。因此，如图4中所示，与沿第一方向D1测得的基底区的相位对应的基底相位Φ_A可能不和与沿第二方向D2测得的基底区的相位对应的基底相位Φ_B一致，从而需要使两个基底相位Φ_A与Φ_B彼此一致。

为此，应该对作为测量区100的一部分的检查区110中的对象区111与布置在对象区111之外的基底区112进行区别。

然后，对基底区中各个点(x，y)的相位求平均，以获取基底相位，并且用对象区上各个点(x，y)的相位减去该基底相位，以使对象区中各个点(x，y)的相位进行转换。接着，利用沿两个方向测得的且以基底相位进行转换的两个相位来去除阴影区，以获取图5中的相位图，并且利用表达式3来测量对象区中各个点(x，y)的高度，以获取测量目标的三维形状。

在本发明的一个示例性实施例中，为了区别对象区与基底区，获取形成有测量目标的基板的二维图像。换句话说，测量检查区中各个点(x，y)的光强，以区别对象区和基底区。二维图像可以为白色的单色图像或彩色图像。

为此，可以选择性地执行焊盘基准处理，该处理利用基板的特征值(例如，布线图案的特定形状等)来补偿基准数据与二维图像之间的失真，以便准确地设定测量区。具体而言，首先利用设计数据或制造数据在白色的单色图像或彩色图像(将在下文中描述)中初步设定对象区，接着可以精确地区别对象区和基底区。如上所述，在进行焊盘基准处理时，可以察觉对象区和基底区的位置，以便能够减小区别对象区与基底区所需的次数。

首先，说明利用白色的单色图像区别对象区与基底区的方法。

将白光照射在检查区或测量区，接着获取检查区中各个点的光强。优选地，获取整个测量区的光强。在获取整个测量区的光强来计算整个测量区的基底相位时，可以使用相同的基底相位来检查相同测量区中的其它检查区。因此，可以增加重复性。此外，当测量区中对象区远大于基底区时，基底区的基底相位的获取可能不精确。在该情况下，在获取整个测量区的基底相位时，可以应用更精确的基底相位。

接着，通过将光强设定为第一轴线且将与光强对应的位置数(或频数)设定为第二轴线来生成灰度频率分布图，并且利用灰度频率分布图来获得对象区与基底区之间的边界。

具体而言，为了得到测量区中各个点的光强，将光照射在测量目标上，并且拍摄被测量目标反射的光，以获取各个测量点的光强。

当将光照射在测量目标上时，极重要的是，控制光以使测量区上的所有点以均等的光强接收光。当控制光以使测量区上的所有点以不同的光强接收光时，测量精度可能会劣化。为此，可以将光沿竖直方向照射在测量目标上。

根据一种控制光以使测量区上的所有点以相同的光强接收光的方法，光源和用于拍摄二维图像的图像拍摄部可以布置成，沿竖直方向布置测量目标、图像拍摄部和光源。根据另一种方法，沿同心圆布置在测量区上方的光源或者以圆顶形状布置的光源可以将光照射在测量区上。作为选择，光源可以布置在侧部，并且可以使用反射镜将光路调整成使光沿竖直方向到达测量目标。

利用测量区各个点(x，y)的光强，通过将光强设定为第一轴线而将与光强对应的位置数设定为第二轴线来生成灰度频率分布图。

图6是与光强对应的频数的灰度频率分布图，并且图7A和图7B是与相位对应的频数的相位频率分布图，分别示出了存在噪声的状态和已去除噪声的状态。

参考图6，例如，光强相对较低的A区和光强相对较高的B区中的一个区与对象区对应，而另一个区与基底区对应。当测量目标的反射率高于基底区的反射率时，[例如，当焊料(测量目标)布置在PCB基板(基底区)上时]，测量目标的光强相对较高，而基底区的光强相对较低。在该情况下，A区与基底区对应而B区与对象区对应。相反，当测量目标的反射率低于基底区的反射率时，测量目标的光强相对较低而基底区的光强相对较高。在该情况下，B区与基底区对应而A区与对象区对应。

在该情况下，布置在光强相对较低的A区与光强相对较高的B区之间且频数较小的C区可以对应于对象区与基底区之间的边界区。

另一方面，与用于形成测量目标的CAD数据对应或者与模板的开口部的边缘对应的区域可以对应于对象区与基底区之间的边界区。

参考图7A，鉴于基准数据的位置信息、对象区的尺寸和环境相关性，所述方法还可以包括去除噪声的步骤。具体而言，利用基准数据的位置信息来去除将PCB基板的布线图案连接在一起的孔、以及由丝网印刷法形成在印刷电路板上的丝网图案区和OCR区。光射入孔中，并且光充满丝网图案区和OCR区，从而孔、丝网图案区和OCR区成为噪声。另外，鉴于环境相关性，可以将突变区看作是待被去除的噪声。

参考图7B，将与灰度频率分布图中具有最小数的光强对应的区域设定为对象区与基底区之间的边界，然后对与基底区对应的基底区A′的相位求平均，以获取基底相位。作为选择，考虑到阴影区，可以扩大对象区以设定新的边界，并且可以对与基底区对应的相位求平均以得到基底相位。

作为选择，为了从灰度频率分布图中获取对象区与基底区之间的边界区，可以使用Otsu算法来确定对象区与基底区之间的边界区，或者可以扩大根据Otsu算法确定的对象区，以设定新的边界，并且可以对由新的边界确定的基底区的相位求平均，以获得基底相位。

根据利用Otsu算法确定对象区与基底区之间的边界区的方法，首先通过估算来初步设定边界T。例如，为了估算对象区与基底区之间的边界区，可以使用CAD数据。作为选择，可以将上述灰度频率分布图中具有最小频数的区域估算为初步边界T。

接着，用估算的初步边界T来划分对象区G1和基底区G2，并且计算对象区中的光强平均值m1和基底区中的光强平均值m2。

利用对象区中的光强平均值m1和基底区中的光强平均值m2来设定新的边界，从而使新的边界与光强平均值m1和光强平均值m2的平均值[(T＝(m1+m2)/2)]对应，并且继续以上处理直到当前边界与先前边界之差小于临界值(ε)。

以上方法是Otsu算法的一个实例，并且可以应用各种Otsu算法。

根据另一实施例，为了区别对象区和基底区，将彩色光照射在测量区上，以拍摄彩色图像。例如，分别将红色光、绿色光和蓝色光照射在测量区上，并且获取与红色光、绿色光和蓝色光对应的红色图像、绿色图像和蓝色图像。

由于红色光、绿色光和蓝色光彼此具有不同的波长，因此测量区上的红色图像、绿色图像和蓝色图像因色差而具有不同的图像分布。为了区别图1中除焊料S和布线图案P以外的基底区B，可以使用包含能够区别物质的颜色信息的颜色信息图(color informationmap)。

例如，当使用饱和度图时，可以从焊料S和布线图案P中区别出基底区B。通常，测量目标(例如，焊料S)接近无彩色。因此，可以将饱和度图中0值附近的区域确定为对象区。例如，图1中的焊料S和布线图案P为无彩色。因此，当从基板上去除具有无彩色的区域时，可以从基板中获得基底区B。

为了生成饱和度图，利用颜色坐标变换来获取包含色调、饱和度(色度)和光强(亮度)的HSI信息。用于将RGB信息转换成HSI信息的颜色坐标变换信息已为本领域技术人员所熟知。因此，省略任何详细说明。

可选地，在执行颜色坐标转换之前，可以通过对彩色图像进行均值滤波来对各个彩色图像进行减小饱和度的处理。

接着，用HSI信息中的像素利用饱和度信息来形成饱和度图。

可以用红色图像、绿色图像和蓝色图像的各个像素，利用饱和度信息来生成饱和度图。具体而言，利用通过以下表达式4计算出的饱和度来生成饱和度图。

表达式4

在表达式4中，‘R’是与红色图像中的各个像素有关的饱和度信息，‘G’是与绿色图像中的各个像素有关的饱和度信息，并且‘B’是与蓝色图像中的各个像素有关的饱和度信息。

由表达式4生成的饱和度图的值在0至1的范围内。当饱和度图接近1时，表示基色。通过该方法，可以区别基底区，并且可以通过对基底区的相位求平均值来获取基底相位。

上述实施例的优势在于，在硬币式焊盘的半导体制造处理中，目标对象与具有光滑顶面的硬币式焊盘对应。硬币式焊盘的顶面由于具有相对高的反射率而与具有相对低的反射率的基板的表面明显地区别开，所述硬币式焊盘的顶面通过焊膏涂覆、焊膏回流和焊膏处理来形成以具有增强电接触的平坦顶面。如上所述，在焊膏回流处理之后，全反射增加，从而可以实现对象区与基底区之间的明显区别。

根据本发明的另一示例性实施例，为了区别对象区和基底区，通过改变光栅图案来将光栅图案化光沿至少一个方向照射在测量目标上，并且拍摄被测量目标反射的光栅图案化光。在该情况下，沿相对于将测量目标与用于测量三维形状的装置的图像拍摄部相连的竖直线成特定角度的方向，将光栅图案化光照射在测量目标上。接着，获取结果图像(或者通过合并图案化图像而生成的图像)，该结果图像为通过改变光栅图案而照射在测量目标上且将要被测量目标反射的光栅图案化光的平均值A、最大值Max、最小值Min、调制量B、可见度γ、信噪比SNR和相位Φ中的至少一个的运算结果。平均值A可以通过如下表达式5表示，最大值Max可以通过如下表达式6表示，最小值Min可以通过如下表达式7表示，调制量B可以通过如下表达式8表示，可见度γ可以通过如下表达式9表示，信噪比SNR可以通过如下表达式10表示，以及相位Φ可以通过上述表达式2表示。

表达式5

$A(x,y)=\frac{I_1+I_2+I_3+I_4}{4}$

表达式6

Max(x，y)＝max(I₁，I₂，I₃，I₄)

表达式7

Min(x，y)＝min(I₁，I₂，I₃，I₄)

表达式8

$B(x,y)=\frac{\sqrt{{(I_1-I_3)}^2+{(I_2-I_4)}^2}}{2}$

表达式9

$\mathrm{\γ}(x,y)=\frac{B}{A}=\frac{2\sqrt{{(I_1-I_3)}^2+{(I_2-I_4)}^2}}{I_1+I_2+I_3+I_4}$

表达式10

以上表达式5至表达式10由表达式1获得。

接着，可以利用图像(或结果图像)来区别对象区和在对象区之外的基底区，或者可以在沿至少一个方向获取结果图像的合并图像之后，使用合并图像来区别所设置的对象区和基底区。

图8至图11是示出具有各种光栅图案化光方向的结果图像的示意图。图12是示出图8至图11中的结果图像的逻辑和区的示意图。图13是图8至图11中的结果图像的逻辑积区的示意图。图14是示出对象区与基底区之间的边界区的示意图，该边界区通过从图12中的逻辑和区中减去图13中的逻辑积区而获得。

参考图8至图11，根据光栅图案化光的照射方向A、B、C和D，会例如由于阴影区而生成测量目标O的结果图像700、800、900和1000。

下面，参考图12，通过对结果图像700、800、900和1000进行逻辑和来生成逻辑和图像1100。此处，‘逻辑和’不是指数学上的逻辑和，而是指用作对象区的处理区，该处理区根据照射方向的不同，而看起来具有不同的对象区或基底区。

下面，参考图13，逻辑积图像1200通过对结果图像700、800、900和1000进行逻辑积而生成。此处，‘逻辑积’不是指数学上的逻辑积，而是指用作基底区的处理区，该处理区根据照射方向的不同，而看起来具有不同的对象区或基底区。

下面，参考图14，将通过从逻辑和图像1100中减去逻辑积图像1200而生成的区域视为对象区与基底区之间的区域1300。作为选择，可以以增大对象区的方式来改变边界区，以设定新的边界，并且可以将新的边界的外侧确定为基底区。

接着，可以通过对上述处理确定的基底区的相位求平均，来获取基底相位。

根据用于在作为测量区一部分的检查区中区别设置有测量目标的对象区与设置在对象区之外的基底区的另一个示例性实施例，改变以上说明的两个实施例。

具体而言，首先根据测量目标的表面粗糙度来在产生光的光源与产生光栅图案化光的光源之间确定光源类型。

图15是当测量目标的表面粗糙时，沿图2A中线I-I’截取的剖视图。如图15所示，当测量目标O的顶面粗糙时，基板的基底表面B的光强与测量目标的光强之差可能是小的。通常，诸如焊料等测量目标的反射率大于基板的基底表面的反射率，以便能够容易地区别测量目标O。然而，当测量目标O的顶面粗糙时，到达测量目标O的光发生散射从而减小了光强，因此难于区别测量目标O和基底表面B。在该情况下，会降低通过利用光获取二维图像(或光强)来区别测量目标O与基底区的精度。

因此，当测量目标的粗糙度大于预定值时应用照射光栅图案化光的示例性实施例，并且当测量目标的粗糙度小于预定值时应用照射光的示例性实施例。

换句话说，当测量目标的表面粗糙度小于预定值时，利用第一步骤来区别对象区和基底区。根据第一步骤，接收由生成照向测量目标光的光源所产生的光和被测量目标反射的光，来拍摄图像。接着，使用图像来区别对象区和基底区。具体而言，从图像中获取检查区内各个位置处的光强，并且通过将光强设定为第一轴线而将与光强对应的位置数设定为第二轴线来生成灰度频率分布图。接着，确定对象区与基底区之间的边界，以区别对象区和基底区。作为选择，可以将彩色光照射在检查区上，以拍摄图像，并且可以获取图像中各个位置处的用于区别物质的颜色信息，以生成颜色信息图。接着，使用颜色信息图来区别布置有测量目标的对象区和作为对测量目标的高度进行测量的基部的基底区。

相比之下，当测量目标的表面粗糙度大于预定值时，利用第二步骤来区别对象区与基底区。根据第二步骤，将由生成光栅图案化光的光源产生的光栅图案化光沿至少一个方向照射在测量目标上，改变光栅图案，以便通过接收被测量目标反射的光栅图案化光来获取光栅图案化图像。接着，利用图案化图像来区别对象区和基底区。

具体而言，在光栅图案化图像的各个位置处获取平均值、最大值、最小值、调制量、可见度、相位和信噪比中的至少一个的结果图像。接着，使用沿至少一个方向的结果图像的合并图像来区别对象区和基底区。

如上所述，根据本发明，在测量三维形状时能容易地区别对象区与基底区。因此，通过使沿至少两个方向测得的检查区中基底区的基底相位一致，来提高测量精度。

显然，对于本领域的技术人员而言，可以在不脱离本发明主旨和范围的情况下对本发明进行各种修改和变型。从而，其意图在于使本发明涵盖落入所附权利要求书及其等同内容的范围内的本发明的修改和变型。

本申请要求2010年4月16日提交的韩国专利申请No.2010-35255的优先权和2010年4月16日提交的韩国专利申请No.2010-35347的优先权，这些申请的全部内容出于所有目的通过引用并入本文。

Claims (17)

1.一种测量三维形状的方法，该方法包括：

将光照射形成有测量目标的基板并接收被所述基板反射的光来拍摄图像；

在图像的检查区中确定布置有所述测量目标的对象区和与剩余区域对应的基底区；

沿至少两个不同的方向将光栅图案化光照射所述基板；

接收被所述基板反射的光栅图案化光来拍摄至少两个图案化图像；

从所述图案化图像去除阴影区，以使所述图案化图像的基底区的相位彼此一致；以及

利用所述图案化图像来获取所述检查区中各个位置处的高度，从而以所述基底区的高度来确定相对于所述测量目标的基底高度。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，

在将光照射形成有测量目标的基板并接收被所述基板反射的光来拍摄图像的步骤中，将光沿竖直方向照射所述基板。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，

照射所述基板的光是被反射镜反射的光。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，

在图像的检查区中确定布置有所述测量目标的对象区和与剩余区域对应的基底区的步骤包括：

从图像中获取所述检查区中各个位置处的光强；

通过将光强设定为第一轴线且将与光强对应的位置数设定为第二轴线来生成灰度频率分布图；以及

从所述灰度频率分布图中确定所述对象区和所述基底区。

5.根据权利要求1或4所述的方法，其中，

所述检查区为视场，并且所述基底区为所述视场中所有测量目标的共同基底区。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，

从所述灰度频率分布图中确定所述对象区和所述基底区的步骤包括：

将与所述灰度频率分布图中最小数对应的区域确定为所述对象区与所述基底区之间的边界区，或者确定如下位置为所述对象区与所述基底区之间的边界，所述位置被确定为使所述对象区朝向所述边界区扩展。

7.根据权利要求1或4所述的方法，其中，

设立所述检查区而使所述检查区至少包括两个测量目标，并且将所述基底区设立为所述两个测量目标中的一个的基底区。

8.一种区别对象区与基底区的方法，该方法包括：

将光栅图案化光照射测量目标，改变光栅图案，以通过接收被所述测量目标反射的光栅图案化光来获得光栅图案化图像；

获取所述光栅图案化图像中各个位置处的平均值、最大值、最小值、调制量、可见度、相位和信噪比中的至少一个的结果图像；以及

为各个所述结果图像区别相对的对象区与相对的基底区；

合并所述结果图像以生成合并图像，并且使所述光栅图案化图像的基底区的相位彼此一致以便从所述光栅图案化图像去除阴影区；以及

利用去除所述阴影区之后的合并图像确定所述基底区和对象区。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，

将光栅图案化光照射测量目标的步骤包括：

沿至少两个不同的方向用光栅图案化光照射所述测量目标；并且

所述合并图像是沿至少两个方向得到的结果图像的逻辑积图像、逻辑和图像、以及通过从所述逻辑和图像中减去所述逻辑积图像所生成的图像中的至少一个。

10.一种区别对象区与基底区的方法，该方法包括：

根据测量目标的表面粗糙度而在产生光的光源与产生光栅图案化光的光源之间确定光源的类型；

当所述测量目标的表面粗糙度小于预定值时，利用第一步骤来区别所述对象区和所述基底区，所述第一步骤包括：

照射由产生光的光源所产生的光；

接收被所述测量目标反射的光，以拍摄图像；以及

利用所述图像来区别所述对象区与所述基底区；以及

当所述测量目标的表面粗糙度大于所述预定值时，利用第二步骤来区别所述对象区和所述基底区，所述第二步骤包括：

将由产生光栅图案化光的光源所产生的光栅图案化光沿至少一个方向照射在所述测量目标上，改变光栅图案，以通过接收被所述测量目标反射的光栅图案化光来获取光栅图案化图像；以及

利用所述图案化图像来区别所述对象区与所述基底区。

11.根据权利要求10的方法，其中，

利用所述图像来区别所述对象区与所述基底区的步骤包括：

从所述图像中获取检查区中各个位置处的光强，通过将光强设定为第一轴线而将与光强对应的位置数设定为第二轴线来生成灰度频率分布图，并且获取所述对象区与所述基底区之间的边界来区别所述对象区与所述基底区。

12.根据权利要求10所述的方法，其中，

光被沿竖直方向照射在所述测量目标上。

13.一种测量三维形状的方法，该方法包括：

将多种图案化光照射在基板上，以通过接收被所述基板反射的图案化光来拍摄图案化图像；

合并所述图案化图像以生成图像；

从图像中获取所述检查区中各个位置处的光强；

通过将光强设定为第一轴线且将与光强对应的位置数设定为第二轴线来生成灰度频率分布图；

利用所述图案化图像来获取所述检查区中各个位置处的光强；

利用所述灰度频率分布图来区别对象区与基底区；以及

确定所述基底区的高度作为相对于测量目标的基底高度。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，

设立所述检查区而使所述检查区至少包括两个测量目标，并且将所述基底区设立为所述两个测量目标中的一个的基底区。

15.根据权利要求13所述的方法，其中，

所述检查区为视场，并且所述基底区为所述视场中所有测量目标的共同基底区。

16.根据权利要求13所述的方法，其中，

所述测量目标的顶面为平面。

17.根据权利要求13所述的方法，其中，

利用所述灰度频率分布图来区别所述对象区与所述基底区的步骤包括：

将与所述频率分布图中最小数对应的区域确定为所述对象区与所述基底区之间的边界区，或者确定如下位置为所述对象区与所述基底区之间的边界，所述位置被确定为使所述对象区朝向所述边界区扩展。