CN106298569A - 一种图像芯片的量产测试方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于集成电路领域,提供了一种图像芯片的量产测试方法及装置,该方法包括:测试机台启动后向待测图像芯片发送测试指令;图像芯片根据测试指令施加虚拟激励;图像芯片根据测试机台的读取指令更新待测像素点;图像芯片在当前像素点通过虚拟激励生成测试图像信息;测试机台实时采集所述图像信息,并实时判断每个图像芯片生成的图像信息是否合格,并对应进行标记。本发明在封装前的晶圆阶段通过虚拟激励对图像芯片中的各功能模块进行整体地测试,测试结果准确,降低了封装成本和测试时间,并且通过带宽自动匹配实现实时检测,降低了芯片功耗和面积。
Description
技术领域
本发明属于集成电路领域,尤其涉及一种图像芯片的量产测试方法及装置。
背景技术
指纹识别芯片作为图像芯片的一种广泛应用于安全支付、身份验证、以及各种智能终端中。然而在图像芯片中传感器(sensor)的面积占了整个芯片80%,因此在量产过程中,如何快速、完整地测试sensor的好坏,决定了图像芯片的量产成本和质量。
现有图像芯片的量产测试通常采用以下方式:
1、将芯片中的各功能模块分开测试,但是这种方式由于把功能模块分开测试,会忽略了模块间的连通性,从而影响测试结果;
2、在芯片封装后的ft测试(final test,终测)中进行图像测试,但是这种方式大大增加了封装成本和测试时间;
3、在芯片中设计一块ram(random access memory,随机存取存储器)去完成数据的存储,再进行cp测试(Circuit Probing,晶圆测试),但是这种方式会由于芯片中增加大量的ram会导致芯片功耗变大,同时增加芯片面积,成本变高,性能变差。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种图像芯片的量产测试方法,旨在解决现有无法对图像芯片进行快速、准确、低成本的进行量产测试的问题。
本发明实施例是这样实现的,一种图像芯片的量产测试方法,所述方法包括下述步骤:
测试机台启动后向待测图像芯片发送测试指令;
所述图像芯片根据测试指令施加虚拟激励,所述虚拟激励预设于所述图像芯片中;
所述图像芯片根据所述测试机台的读取指令更新待测像素点;
所述图像芯片在当前像素点通过虚拟激励生成测试图像信息;
测试机台实时采集所述测试图像信息,并实时判断每个图像芯片生成的测试图像信息是否合格,并对应进行标记。
本发明实施例的另一目的在于,提供一种图像芯片的量产测试装置,所述装置包括:
测试指令发送单元,用于在测试机台启动后向待测图像芯片发送测试指令,所述测试指令发送单元位于测试机台中;
虚拟激励单元,所述虚拟激励单元位于图像芯片中,用于根据所述测试指令施加虚拟激励,并在当前像素点通过虚拟激励生成测试图像信息;
带宽匹配单元,所述带宽匹配单元位于图像芯片中,用于根据所述测试机台的读取指令更新待测像素点;
检测单元,用于实时采集所述测试图像信息,并实时判断每个图像芯片生成的测试图像信息是否合格,并对应进行标记,所述检测单元位于测试机台中。
本发明实施例在封装前的晶圆阶段通过虚拟激励对图像芯片中的各功能模块进行整体地、完整地测试,功能连通性好,测试结果准确,大大降低了封装成本和测试时间,并且通过带宽自动匹配实现实时检测,从而避免在芯片中设置存储器,大大降低了芯片功耗和面积,进一步降低了成本。
附图说明
图1为本发明第一实施例提供的图像芯片的量产测试方法的流程结构图;
图2为本发明第二实施例提供的图像芯片的量产测试方法的流程结构图;
图3为本发明第三实施例提供的图像芯片的量产测试方法的流程结构图;
图4为本发明实施例提供的图像芯片的量产测试装置的结构图;
图5为本发明实施例提供的图像芯片的量产测试装置的示例结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本发明实施例在封装前的晶圆阶段通过虚拟激励对图像芯片中的各功能模块进行整体地测试,测试结果准确,降低了封装成本和测试时间,并且通过带宽自动匹配实现实时检测,降低了芯片功耗和面积。
图1示出了本发明第一实施例提供的图像芯片的量产测试方法的流程结构,为了便于说明,仅示出了与本发明相关的部分。
作为本发明一实施例,图像芯片的量产测试方法主要针对于图像芯片在未封装的wafer阶段进行测试,以筛除大部分不合格芯片,只针对测试合格芯片进行封装,节省了封装成本,并且在图像芯片封装后,可以用本发明实施例提供的方法在进行一次测试,以进一步提高产品的合格率,保证产品质量。
该图像芯片的量产测试方法包括下述步骤:
在步骤S101中,测试机台启动后向待测图像芯片发送测试指令,该图像芯片可以是未封装的wafer,也可以是封装后的芯片;
以下以图像芯片未封装前的测试进行说明。
在本发明实施例中,在图像芯片未封装的晶圆(wafer)阶段,对晶圆上的多个图像芯片进行批量测试,测试机台包括多组探针头,每组探针头对应测试一颗芯片,并且多颗芯片可以同时进行测试,本发明实施例仅以一组探针头对一颗芯片测试进行说明,在同时对多颗芯片进行测试时,每颗芯片的测试方法相同。
在步骤S102中,图像芯片根据测试指令施加虚拟激励,该虚拟激励预设于图像芯片中;
首先需要预先在晶圆上的每个图像芯片中设置一个虚拟激励,然后图像芯片在收到测试机发出的测试指令后,才施加激励,进行一次模拟真实的指纹(图像)采集过程,生成测试图像信息。
在步骤S103中,图像芯片根据测试机台的读取指令更新待测像素点;
在步骤S104中,图像芯片在当前像素点通过虚拟激励生成测试图像信息;
在本发明实施例中,每一图像芯片中均设置了自动带宽匹配功能,在图像芯片与测试机台完成带宽匹配后,图像芯片可以识别到测试机台是否需要读取测试图像信息,当测试机台有读取测试图像信息的需求时,图像芯片控制测试点从当前像素点移动到下一待测像素点,图像芯片生成测试图像信息,当测试机台没有读取测试图像信息的需求时,图像芯片控制测试点保持在当前像素点不移动,图像芯片并不生成测试图像信息;
而对于测试机台来说,测试机台在具有一定的可存储空间时生成读取指令,由于测试图像信息的数据量比较大,测试机台的计算速度与存储容量有限,测试机台对采集到的测试图像信息的处理、判断时间较长,测试图像信息占用较多存储空间,因此测试机台容易出现内部存储空间(如缓存)不足的情况,为了减小ram的使用,并且要达到能让测试机台实现流水线测试,避免造成测试图像信息丢失,或者机台处理不过来,当测试机台的存储空间不足,测试机台处理测试图像信息的过程中若处理速度跟不上芯片出图的时候,测试机台进入停止读取的状态(没有读取需求/不生成读取指令),该状态可被图像芯片识别到,那么图像芯片就会自动停止对sensor采集或者让sensor地址不变化,从而停止输出测试图像信息,来等待测试机台的处理,直到测试机台完成部分测试比对,释放部分存储空间(具有足够的存储空间),测试机台才再次进入继续读取的状态(有读取需求/生成读取指令),该状态又被图像芯片识别到,那么图像芯片对下一个sensor进行采集,继续输出下一像素的测试图像信息,实现宽带自动匹配。
在步骤S105中,测试机台实时采集测试图像信息,并实时判断每个图像芯片生成的测试图像信息是否合格,并对应进行标记。
作为本发明一实施例,在步骤S105中,测试机台通过SPI接口(Serial PeripheralInterface,串行外设接口)读取所需要的测试图像信息。
本发明实施例由于采用了带宽自动匹配,大大减小了测试机台中ram的使用,简化了测试程序,保证了测试机台实现流水线算法的可行性。
在本发明实施例中,图像芯片每次在当前像素点生成测试图像信息后,测试机台立刻进行读取,并通过预设算法来判定每个图像芯片是否合格,该算法可以通过直方图统计图像的方差来判断图像芯片的一致性来判断图像坏点,进而判定是否合格;也可以通过求平均值,然后将每个像素点(pixel)与平均值比对来判断坏点,进而判定是否合格。并且,根据具体的算法不同可以对应不同的虚拟激励来进行测试。
本发明实施例在封装前的晶圆阶段通过虚拟激励对图像芯片中的各功能模块进行整体地、完整地测试,功能连通性好,测试结果准确,大大降低了封装成本和测试时间,并且通过带宽自动匹配实现实时检测,从而避免在芯片中设置存储器,大大降低了芯片功耗和面积,进一步降低了成本。
图2示出了本发明第二实施例提供的图像芯片的量产测试方法的流程结构,为了便于说明,仅示出了与本发明相关的部分。
在步骤S201中,测试机台启动后向待测图像芯片发送测试指令;
在步骤S202中,根据测试指令图像芯片通过在图像芯片中设置的虚拟激励电路对图像芯片中的传感器施加虚拟激励;
在本发明实施例中,晶圆上的每个图像芯片中均需要设置虚拟激励电路。
在步骤S203中,图像芯片根据测试机台的读取指令更新待测像素点;
在步骤S204中,采集传感器生成的采样信号;
在步骤S205中,通过模数转换将采样信号转换为测试图像信息;
在步骤S206中,测试机台实时采集测试图像信息,并实时判断每个图像芯片生成的测试图像信息是否合格,并对应进行标记。
作为本发明一实施例,该虚拟激励可以通过在晶圆上未封装的每个图像芯片中的传感器(sensor)上做一个模拟电容的电压,然后通过施加激励进行一次模拟真实的指纹(图像)采集过程,生成测试图像信息。
本发明实施例在封装前的晶圆阶段通过虚拟激励对图像芯片中的各功能模块进行整体地、完整地测试,功能连通性好,测试结果准确,大大降低了封装成本和测试时间,并且通过带宽自动匹配实现实时检测,从而避免在芯片中设置存储器,大大降低了芯片功耗和面积,进一步降低了成本。
图3示出了本发明第三实施例提供的图像芯片的量产测试方法的流程结构,为了便于说明,仅示出了与本发明相关的部分。
在步骤S301中,测试机台启动后向待测图像芯片发送测试指令;
在步骤S302中,图像芯片根据测试指令施加虚拟激励,该虚拟激励预设于所述图像芯片中;
在步骤S303中,图像芯片根据测试机台的读取指令更新待测像素点;
在步骤S304中,图像芯片在当前像素点通过虚拟激励生成测试图像信息;
在步骤S305中,测试机台实时采集测试图像信息;
在步骤S306中,通过算法计算当前存储的测试图像信息中的坏点数量;
在步骤S307中,将坏点数量与预设坏点阈值进行比较,判断坏点数量是否超过预设坏点阈值;
若是,则执行步骤S308中,标记当前图像芯片为不合格;
若否,则执行步骤S309中,标记当前图像芯片为合格。
作为本发明一实施例,上述算法包括但不限于统计直方图和统计坏点位置信息。
在本发明实施例中,每个测试图像信息可以为一帧图像,也可以是其他形式的图像数据或测试数据。
在本发明实施例中,根据算法施加相应的激励,例如一黑一白的图像,实时地判断坏点个数,必须强调实时判断,是因为测试机台的存储空间有限,无法存储多个测试图像信息,并且出于成本与速度的考虑,以及流水线操作的必要性,因此需要采取一边读取测试图像信息,一边进行判断的方式,当测试机台读取测试图像信息后,在处理的过程中,图像芯片启动自动带宽匹配,停止sensor的继续采集,以保证存储空间的可靠使用。
然后可以通过统计直方图与坏点的位置信息等一些相关的算法来判断该图像芯片是否合格,是否应丢弃。图像芯片按160*160的顺序给出像素点(pixel)的测试数据,测试机台对每一个pixel都与黑色相比较,并记录好相关的直方图。然后将与黑色相差甚远的测试数据记录为坏点,若坏点阈值为3,那么在对比出存在超过三个坏点的芯片认为为坏片,扔掉。
在本发明实施例中,需要重复判断每个像素点的测试数据,直到一幅图像比对完成。
本发明实施例在封装前的晶圆阶段通过虚拟激励对图像芯片中的各功能模块进行整体地、完整地测试,功能连通性好,测试结果准确,大大降低了封装成本和测试时间,并且通过带宽自动匹配实现实时检测,从而避免在芯片中设置存储器,大大降低了芯片功耗和面积,进一步降低了成本。
本发明实施例实现简单,利用现有的资源,例如chroma测试系统的3360p设备就可以顺利完成相关的测试,提高了图像相关芯片的覆盖率,减小了封装费用。
图4示出了本发明实施例提供的图像芯片的量产测试装置的结构,为了便于说明,仅示出了与本发明相关的部分。
作为本发明一实施例,该图像芯片的量产测试装置包括:
测试指令发送单元21,用于在测试机台启动后向待测图像芯片发送测试指令,该测试指令发送单元21位于测试机台2中;
虚拟激励单元11,用于根据所述测试指令施加虚拟激励,并在当前像素点通过虚拟激励生成测试图像信息,虚拟激励单元11位于图像芯片1中;
在本发明实施例中,在图像芯片未封装的晶圆阶段,对晶圆上的多个图像芯片进行批量测试,测试机台包括多组探针头,每组探针头对应测试一颗芯片,并且多颗芯片可以同时进行测试,本发明实施例仅以一组探针头对一颗芯片测试进行说明,在同时对多颗芯片进行测试时,每颗芯片的测试方法相同。
首先需要在晶圆上的每个图像芯片中设置一个虚拟激励,然后图像芯片在收到测试机发出的测试指令后,才施加激励,进行一次模拟真实的指纹(图像)采集过程,采集传感器10上生成的采样信号。
带宽匹配单元12,用于根据测试机台的读取指令更新待测像素点,以将测试机台与图像芯片进行带宽匹配,该带宽匹配单元12位于图像芯片1中;
在本发明实施例中,每一图像芯片中均设置了自动带宽匹配功能,在图像芯片与测试机台完成带宽匹配后,图像芯片可以识别到测试机台是否需要读取测试图像信息,当测试机台有读取测试图像信息的需求时,图像芯片控制测试点从当前像素点移动到下一待测像素点,图像芯片生成测试图像信息,当测试机台没有读取测试图像信息的需求时,图像芯片控制测试点保持在当前像素点不移动,图像芯片并不生成测试图像信息;
而对于测试机台来说,测试机台在具有一定的可存储空间时生成读取指令,由于测试图像信息的数据量比较大,测试机台的计算速度与存储容量有限,测试机台对采集到的测试图像信息的处理、判断时间较长,测试图像信息占用较多存储空间,因此测试机台容易出现内部存储空间(如缓存)不足的情况,为了减小ram的使用,并且要达到能让测试机台实现流水线测试,避免造成测试图像信息丢失,或者机台处理不过来,当测试机台的存储空间不足,测试机台处理测试图像信息的过程中若处理速度跟不上芯片出图的时候,测试机台进入停止读取的状态(没有读取需求/不生成读取指令),该状态可被图像芯片识别到,那么图像芯片就会自动停止对sensor采集或者让sensor地址不变化,从而停止输出测试图像信息,来等待测试机台的处理,直到测试机台完成部分测试比对,释放部分存储空间(具有足够的存储空间),测试机台才再次进入继续读取的状态(有读取需求/生成读取指令),该状态又被图像芯片识别到,那么图像芯片对下一个sensor进行采集,继续输出下一像素的测试图像信息,实现宽带自动匹配。
本发明实施例由于采用了带宽自动匹配,大大减小了测试机台中ram的使用,简化了测试程序,保证了测试机台实现流水线算法的可行性。
测试单元22,用于实时采集测试图像信息,并实时判断每个图像芯片生成的测试图像信息是否合格,并对应进行标记,检测单元13位于测试机台2中。
作为本发明一实施例,测试机台通过SPI接口(Serial Peripheral Interface,串行外设接口)读取所需要的测试图像信息。
在本发明实施例中,图像芯片每次在当前像素点生成测试图像信息后,测试机台立刻进行读取,并通过预设算法来判定每个图像芯片是否合格,该算法可以通过直方图统计图像的方差来判断图像芯片的一致性来判断图像坏点,进而判定是否合格;也可以通过求平均值,然后将每个像素点(pixel)与平均值比对来判断坏点,进而判定是否合格。并且,根据具体的算法不同可以对应不同的虚拟激励来进行测试。
本发明实施例在封装前的晶圆阶段通过虚拟激励对图像芯片中的各功能模块进行整体地、完整地测试,功能连通性好,测试结果准确,大大降低了封装成本和测试时间,并且通过带宽自动匹配实现实时检测,从而避免在芯片中设置存储器,大大降低了芯片功耗和面积,进一步降低了成本。
图5示出了本发明实施例提供的图像芯片的量产测试装置的示例结构,为了便于说明,仅示出了与本发明相关的部分。
作为本发明一实施例,该虚拟激励单元11包括:
虚拟激励电路111,用于对图像芯片中的传感器施加虚拟激励,虚拟激励电路设置在每个图像芯片中;
采样模块112,用于采集传感器生成的采样信号;
模数转换模块113,用于通过模数转换将采样信号转换为测试图像信息。
作为本发明一实施例,该虚拟激励可以通过在晶圆上未封装的每个图像芯片中的传感器(sensor)上做一个模拟电容的电压,然后通过施加激励进行一次模拟真实的指纹(图像)采集过程,生成测试图像信息。
该测试单元22包括:
存储模块221,用于存储读取的测试图像信息;
坏点计算模块222,用于通过算法计算当前存储的测试图像信息中的坏点数量;
合格测试模块223,用于将坏点数量与预设坏点阈值进行比较,若坏点数量超过预设坏点阈值,则标记当前图像芯片为不合格,若坏点数量不超过预设坏点阈值,则标记当前图像芯片为合格。
作为本发明一实施例,上述算法包括但不限于统计直方图和统计坏点位置信息。
在本发明实施例中,每个测试图像信息可以为一帧图像,也可以是其他形式的图像数据或测试数据。
在本发明实施例中,根据算法施加相应的激励,例如一黑一白的图像,实时地判断坏点个数,必须强调实时判断,是因为测试机台的存储空间有限,无法存储多个测试图像信息,并且出于成本与速度的考虑,以及流水线操作的必要性,因此需要采取一边读取测试图像信息,一边进行判断的方式,当测试机台读取测试图像信息后,在处理的过程中,图像芯片启动自动带宽匹配,停止sensor的继续采集,以保证存储空间的可靠使用。
然后可以通过统计直方图与坏点的位置信息等一些相关的算法来判断该图像芯片是否合格,是否应丢弃。图像芯片按160*160的顺序给出像素点(pixel)的测试数据,测试机台对每一个pixel都与黑色相比较,并记录好相关的直方图。然后将与黑色相差甚远的测试数据记录为坏点,若坏点阈值为3,那么在对比出存在超过三个坏点的芯片认为为坏片,扔掉。
在本发明实施例中,需要重复判断每个像素点的测试数据,直到一幅图像比对完成。
本发明实施例在封装前的晶圆阶段通过虚拟激励对图像芯片中的各功能模块进行整体地、完整地测试,功能连通性好,测试结果准确,大大降低了封装成本和测试时间,并且通过带宽自动匹配实现实时检测,从而避免在芯片中设置存储器,大大降低了芯片功耗和面积,进一步降低了成本。
本发明实施例实现简单,利用现有的资源,例如chroma测试系统的3360p设备就可以顺利完成相关的测试,提高了图像相关芯片的覆盖率,减小了封装费用。
以上仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种图像芯片的量产测试方法,其特征在于,所述方法包括下述步骤:
测试机台启动后向待测图像芯片发送测试指令;
所述图像芯片根据测试指令施加虚拟激励,所述虚拟激励预设于所述图像芯片中;
所述图像芯片根据所述测试机台的读取指令更新待测像素点;
所述图像芯片在当前像素点通过虚拟激励生成测试图像信息;
测试机台实时采集所述测试图像信息,并实时判断每个图像芯片生成的测试图像信息是否合格,并对应进行标记。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,通过在图像芯片中设置的虚拟激励电路对图像芯片中的传感器施加虚拟激励,所述通过虚拟激励生成测试图像信息的步骤具体为:
采集传感器生成的采样信号;
通过模数转换将采样信号转换为测试图像信息。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述测试机台在具有预设存储空间时生成读取指令。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述测试机台实时判断每个图像芯片生成的测试图像信息是否合格,并对应进行标记的步骤具体为:
通过算法计算当前读取的测试图像信息中的坏点数量;
将所述坏点数量与预设坏点阈值进行比较;
若所述坏点数量超过预设坏点阈值,则标记当前图像芯片为不合格;
若所述坏点数量不超过预设坏点阈值,则标记当前图像芯片为合格。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述算法包括:
统计直方图和统计坏点位置信息。
6.一种图像芯片的量产测试装置,其特征在于,所述装置包括:
测试指令发送单元,用于在测试机台启动后向待测图像芯片发送测试指令,所述测试指令发送单元位于测试机台中;
虚拟激励单元,所述虚拟激励单元位于图像芯片中,用于根据所述测试指令施加虚拟激励,并在当前像素点通过虚拟激励生成测试图像信息;
带宽匹配单元,所述带宽匹配单元位于图像芯片中,用于根据所述测试机台的读取指令更新待测像素点;
检测单元,用于实时采集所述测试图像信息,并实时判断每个图像芯片生成的测试图像信息是否合格,并对应进行标记,所述检测单元位于测试机台中。
7.如权利要求6所述的装置,其特征在于,所述虚拟激励单元包括:
虚拟激励电路,用于对图像芯片中的传感器施加虚拟激励;
采样模块,用于采集传感器生成的采样信号;
模数转换模块,用于通过模数转换将采样信号转换为测试图像信息。
8.如权利要求6所述的装置,其特征在于,所述测试机台在具有预设可存储空间时生成读取指令。
9.如权利要求8所述的装置,其特征在于,所述检测单元包括:
存储模块,用于存储读取的测试图像信息;
坏点计算模块,用于通过算法计算当前存储的测试图像信息中的坏点数量;
合格测试模块,用于将所述坏点数量与预设坏点阈值进行比较,若所述坏点数量超过预设坏点阈值,则标记当前图像芯片为不合格,若所述坏点数量不超过预设坏点阈值,则标记当前图像芯片为合格。
10.如权利要求9所述的装置,其特征在于,所述算法包括:
统计直方图和统计坏点位置信息。
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---|---|
CN (1) | CN106298569B (zh) |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106890802A (zh) * | 2017-02-08 | 2017-06-27 | 聚灿光电科技股份有限公司 | 一种led圆片挑坏点分选方法 |
CN106908715A (zh) * | 2017-03-23 | 2017-06-30 | 张家港市欧微自动化研发有限公司 | 一种用于线性传感器的测试系统 |
CN109933473A (zh) * | 2019-03-14 | 2019-06-25 | 中国科学院微电子研究所 | 芯片内存功耗测量方法、装置、设备及介质 |
CN109959856A (zh) * | 2017-12-14 | 2019-07-02 | 惠州海格光学技术有限公司 | 一种plcc封装芯片测试盒 |
CN110488175A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-11-22 | 广东利扬芯片测试股份有限公司 | 指纹芯片测试部件、方法和计算机可读存储介质 |
WO2020199283A1 (zh) * | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 上海华岭集成电路技术股份有限公司 | 集成电路光学芯片光圈测试方法 |
CN112600737A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-04-02 | 厦门芯泰达集成电路有限公司 | 通讯测试方法、介质、设备及系统 |
CN112835341A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-05-25 | 北京新能源汽车技术创新中心有限公司 | 一种自动驾驶域控制器的实车测试评估方法 |
CN112924853A (zh) * | 2021-04-12 | 2021-06-08 | 湖南国科微电子股份有限公司 | 一种cp/ft测试方法、装置、系统、电子设备和介质 |
GB2590048A (en) * | 2019-03-29 | 2021-06-23 | Sino Ic Tech Co Ltd | Circular defect testing method for optical chip of integrated circuit |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6188785B1 (en) * | 1997-05-20 | 2001-02-13 | Nec Corporation | Pattern inspecting apparatus and inspecting method |
CN1982904A (zh) * | 2005-12-12 | 2007-06-20 | 艾普特佩克股份有限公司 | 测试图像传感器封装的装置、单元和方法 |
CN102246530A (zh) * | 2008-12-10 | 2011-11-16 | 美商豪威科技股份有限公司 | 用于测试图像传感器的渐变图像捕捉 |
CN104599995A (zh) * | 2015-01-14 | 2015-05-06 | 上海华岭集成电路技术股份有限公司 | 离线定位图像传感芯片连续坏点的方法 |
CN105789077A (zh) * | 2014-12-22 | 2016-07-20 | 茂丞科技股份有限公司 | 指纹辨识芯片检测装置及其操作方法 |
-
2016
- 2016-07-28 CN CN201610605859.4A patent/CN106298569B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6188785B1 (en) * | 1997-05-20 | 2001-02-13 | Nec Corporation | Pattern inspecting apparatus and inspecting method |
CN1982904A (zh) * | 2005-12-12 | 2007-06-20 | 艾普特佩克股份有限公司 | 测试图像传感器封装的装置、单元和方法 |
CN102246530A (zh) * | 2008-12-10 | 2011-11-16 | 美商豪威科技股份有限公司 | 用于测试图像传感器的渐变图像捕捉 |
CN105789077A (zh) * | 2014-12-22 | 2016-07-20 | 茂丞科技股份有限公司 | 指纹辨识芯片检测装置及其操作方法 |
CN104599995A (zh) * | 2015-01-14 | 2015-05-06 | 上海华岭集成电路技术股份有限公司 | 离线定位图像传感芯片连续坏点的方法 |
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106890802A (zh) * | 2017-02-08 | 2017-06-27 | 聚灿光电科技股份有限公司 | 一种led圆片挑坏点分选方法 |
CN106908715A (zh) * | 2017-03-23 | 2017-06-30 | 张家港市欧微自动化研发有限公司 | 一种用于线性传感器的测试系统 |
CN109959856A (zh) * | 2017-12-14 | 2019-07-02 | 惠州海格光学技术有限公司 | 一种plcc封装芯片测试盒 |
CN109933473A (zh) * | 2019-03-14 | 2019-06-25 | 中国科学院微电子研究所 | 芯片内存功耗测量方法、装置、设备及介质 |
GB2590048A (en) * | 2019-03-29 | 2021-06-23 | Sino Ic Tech Co Ltd | Circular defect testing method for optical chip of integrated circuit |
WO2020199283A1 (zh) * | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 上海华岭集成电路技术股份有限公司 | 集成电路光学芯片光圈测试方法 |
GB2590048B (en) * | 2019-03-29 | 2023-08-30 | Sino Ic Tech Co Ltd | Halo test method for an optical chip in an integrated circuit |
CN110488175A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-11-22 | 广东利扬芯片测试股份有限公司 | 指纹芯片测试部件、方法和计算机可读存储介质 |
CN110488175B (zh) * | 2019-07-31 | 2024-04-26 | 广东利扬芯片测试股份有限公司 | 指纹芯片测试部件、方法和计算机可读存储介质 |
CN112600737A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-04-02 | 厦门芯泰达集成电路有限公司 | 通讯测试方法、介质、设备及系统 |
CN112600737B (zh) * | 2020-12-15 | 2022-03-04 | 厦门芯泰达集成电路有限公司 | 通讯测试方法、计算机可读存储介质、设备及系统 |
CN112835341A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-05-25 | 北京新能源汽车技术创新中心有限公司 | 一种自动驾驶域控制器的实车测试评估方法 |
CN112835341B (zh) * | 2020-12-31 | 2022-02-01 | 北京国家新能源汽车技术创新中心有限公司 | 一种自动驾驶域控制器的实车测试评估方法 |
CN112924853A (zh) * | 2021-04-12 | 2021-06-08 | 湖南国科微电子股份有限公司 | 一种cp/ft测试方法、装置、系统、电子设备和介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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CN106298569B (zh) | 2019-03-22 |
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