CN111128792A - 晶片粘接方法及装置与晶片处理方法 - Google Patents

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Abstract

提供晶片粘接装置及方法以基于由成像器件获取的图像信息来确定半导体晶片上是否存在粘接缺陷。在一些实施例中，一种方法包括在半导体晶片的表面上施加粘合条带。成像器件获取与半导体晶片上的粘合条带相关联的图像信息。由缺陷识别电路系统基于所获取的图像信息来确定存在或不存在粘接缺陷。

Description

晶片粘接方法及装置与晶片处理方法
技术领域
本发明的实施例涉及一种晶片粘接方法及装置与晶片处理方法。
背景技术
在半导体器件的制作中会实行各种工艺。在一些半导体制作工艺中，对半导体晶片的一个或多个表面进行粘接，例如以保护半导体晶片的表面上的电特征或在后续处理期间提供晶片的机械支撑。
举例来说，在晶片背部研磨工艺中，可将背部研磨条带施加到晶片的前侧以在通过背部研磨工艺将晶片的背侧薄化时保护晶片的前侧处的电特征免受表面损坏和/或污染。
条带通常使用粘接装置(taping apparatus)施加到半导体晶片，所述粘接装置可包括用于将条带从条带供应器按压到晶片的表面上的一个或多个辊。然而，在粘接工艺期间可能会出现某些粘接缺陷，例如在条带中形成气泡或褶皱。这些粘接缺陷的辨识通常依赖于人为实行的视觉检查(visual inspection)。也就是说，在一些情形中，粘接装置的操作人员可借助光学显微镜器件通过对半导体晶片的经粘接的表面进行视觉检查来寻找粘接缺陷，以确保在释放将通过背部研磨工艺被薄化的晶片之前晶片不具有粘接缺陷。由于人们可能误判或未看到这些缺陷，因此人为视觉检查在确定存在或不存在粘接缺陷时可能会引入错误。另外，由于不同的人可能具有不同的标准、视觉、判断力等，因此相似地，确定存在或不存在粘接缺陷可能会因不同的操作人员而不同。另外，对粘接缺陷的人为检查可能会增加半导体器件的生产成本，这至少部分地归因于操作人员针对粘接缺陷对晶片的整个经粘接的表面进行视觉检查所花费的时间。
发明内容
本发明的一些实施例提供一种晶片粘接方法，其特征在于，包括：在半导体晶片的表面上施加粘合条带；由成像器件获取与所述半导体晶片上的所述粘合条带相关联的图像信息；以及由缺陷识别电路系统基于所获取的所述图像信息来确定所述半导体晶片上是否存在粘接缺陷。
此外，本发明的其他实施例提供一种晶片粘接装置，其特征在于，包括：层压辊，被配置成将条带施加到晶片的表面；成像器件，被配置成获取与所述晶片上的所述条带相关联的图像信息；缺陷识别电路系统，被配置成基于所获取的所述图像信息来确定所述晶片上是否存在粘接缺陷；以及控制器，以通信方式耦合到所述缺陷识别电路系统且被配置成响应于所述缺陷识别电路系统确定出所述半导体晶片上存在粘接缺陷而对所述层压辊的操作参数进行调节。
另外，本发明的其他实施例提供一种晶片处理方法，其特征在于，包括：接纳半导体晶片；由层压辊在所述半导体晶片的第一表面上施加粘合条带；由成像器件获取与所述半导体晶片上的所述粘合条带相关联的图像信息；将所述图像信息输出到缺陷识别电路系统；由所述缺陷识别电路系统基于所述图像信息来确定所述半导体晶片上是否存在粘接缺陷；以及响应于确定出所述半导体晶片不具有粘接缺陷而对所述半导体晶片的与所述第一表面相对的第二表面进行研磨。
附图说明
结合附图阅读以下详细说明，会最好地理解本公开的实施例的各个方面。应注意，根据本行业中的标准惯例，各种特征并非按比例绘制。事实上，为论述清晰起见，可任意增大或减小各种特征的尺寸。
图1是示出根据一些实施例的晶片粘接装置的示意图。
图2是示出根据一些实施例的晶片条带缺陷识别系统的方块图。
图3A是示出示例性气泡类型粘接缺陷的俯视图。
图3B是示出图3A所示气泡缺陷的剖视图。
图4A是示出示例性非气泡类型粘接缺陷的俯视图。
图4B是示出图4A所示非气泡缺陷的剖视图。
图5A是示出不包括粘接缺陷的晶片上的粘合条带的俯视图。
图5B是示出图5A所示粘合条带及晶片的剖视图。
图6是示出根据一些实施例的晶片粘接方法的流程图。
具体实施方式
以下公开内容提供用于实施所提供主题的不同特征的许多不同实施例或实例。以下阐述组件及排列的具体实例以简化本公开内容。当然，这些仅为实例且并非旨在进行限制。例如，以下说明中将第一特征形成在第二特征“之上”或第二特征“上”可包括其中第一特征与第二特征被形成为直接接触的实施例，且也可包括其中第一特征与第二特征之间可形成有附加特征，进而使得所述第一特征与所述第二特征可能不直接接触的实施例。另外，本公开内容可能在各种实例中重复使用参考编号和/或字母。这种重复使用是出于简洁及清晰的目的，而不是自身表示所论述的各种实施例和/或配置之间的关系。
另外，为易于说明，本文中可能使用例如“位于......下方(beneath)”、“位于......下面(below)”、“下部的(lower)”、“位于......上方(above)”、“上部的(upper)”等空间相对性用语来阐述图中所示的一个元件或特征与另一(其他)元件或特征的关系。所述空间相对性用语旨在除图中所绘示的取向外还囊括器件在使用或操作中的不同取向。装置可具有其他取向(旋转90度或处于其他取向)，且本文中所用的空间相对性描述语可同样相应地进行解释。
本文中所提供的实施例包括晶片粘接装置及方法，所述晶片粘接装置及方法例如通过使用成像器件获取经粘接的晶片的图像信息并对图像信息进行分析来促进粘接缺陷(例如，气泡缺陷和/或非气泡缺陷)的自动检测。在一些实施例中，在对所获取的图像信息的分析中利用机器学习(machine learning)或人工智能(artificial intelligence)技术来确定经粘接的晶片上是否存在粘接缺陷。这使晶片粘接工艺能够在无需人为视觉检查的情况下进行，从而减少或消除在确定粘接缺陷时的人为错误，且可通过减少检查时间来降低制造成本。另外，本公开的实施例可在晶片粘接工艺中提供改善的一致性。
图1是示出根据本公开一个或多个实施例的晶片粘接装置100的示意图。晶片粘接装置100包括晶片工作台102，在晶片粘接工艺期间晶片104位于晶片工作台102上。晶片104可为在一些实施例中可包括位于晶片104的前侧上的电特征的半导体晶片。在一些实施例中，晶片104可为单晶硅(Si)晶片、非晶Si晶片、砷化镓(GaAs)晶片或任何其他半导体晶片。
条带106是从条带供应器108供应。条带供应器108可为条带106的轧辊，且条带106可例如通过将条带106从条带供应器108展开而被提供到轧辊(nip roller)110。在一些实施例中，条带106包括释放膜或内衬107，释放膜或内衬107可设置在粘合条带105之上例如以防止粘合条带105粘住其自身。在一些实施例中，粘合条带105在背衬上包含粘合材料(例如，胶粘材料)。背衬和/或内衬107可由任何合适的材料(包括例如聚烯烃(polyolefin)、聚氯乙烯(polyvinyl chloride，PVC)、聚乙烯(polyethylene，PE)等)形成。粘合材料可为任何粘合材料，例如丙烯酸材料或适合粘合到晶片104的任何胶。在一些实施例中，条带106可为适合在背部研磨工艺期间保护晶片104的前侧免受异物的损坏、碎裂、破裂、污染等的背部研磨条带。
在一些实施例中，轧辊110将内衬107与粘合条带105分开，且内衬107沿内衬卷绕路径(liner winding path)111被供应到内衬膜卷绕件(liner film wind)112，内衬膜卷绕件112在内衬107已经与粘合条带105分开后对内衬107进行卷绕。粘合条带105沿层压路径113前进到期望的位置，例如，前进到工作台102上的晶片104之上的位置。条带卷绕件116在例如粘合条带105已被使用或以其他方式前进到工作台102和/或晶片104之上之后对粘合条带105进行卷绕，且条带卷绕件116在粘合条带105穿过移除头118之后接纳粘合条带105。
晶片104的粘接是利用位于工作台102上的晶片104之上的粘合条带105来实行。在一些实施例中，粘合条带105可位于晶片104的前侧之上，例如以在后续背部研磨工艺期间保护晶片104上的电特征，晶片104的背侧在背部研磨工艺中被薄化成期望的尺寸。
在粘合条带105合适地位于晶片104之上的情况下，使用层压辊114将粘合条带105施加到晶片104。在一些实施例中，层压辊114可在晶片104之上移动，且通过在层压辊114在晶片104的表面之上移动时将粘合条带105按压到晶片104来将粘合条带105施加到晶片104。层压辊114包括各种电特征和/或机械特征(例如，马达、致动器等)，在将粘合条带105按压到晶片104时可利用所述各种电特征和/或机械特征控制层压辊114的移动(例如层压辊114的速度及层压辊114施加的层压力(例如，下压力))。
在一些实施例中，层压辊114包括或以其他方式通信地耦合到层压辊控制器120。层压辊控制器120包括可操作以控制层压辊114的一个或多个参数的电路系统。举例来说，在一些实施例中，层压辊控制器120包括可操作以在将粘合条带105按压到晶片104时对层压辊114的速度及层压辊114施加的下压力进行调节的电路系统。
晶片粘接装置100还包括激光头130及图像传感器140，例如当晶片104位于工作台102上时，激光头130及图像传感器140中的每一者可位于晶片104之上。在一些实施例中，激光头130可操作以在粘合条带105已被施加到晶片104之后对粘合条带105进行切割。图像传感器140可操作以便一旦粘合条带105已被施加到晶片104，便会获取粘合条带105的图像。在一些实施例中，在粘合条带已被例如激光头130切割之后，图像传感器140会获取粘合条带105的一个或多个图像。
图像传感器140可为能够检测图像信息(例如，与粘合条带105及晶片104相关联的图像信息)的任何图像传感器，且在各种实施例中，图像传感器140可为能够检测电磁辐射(例如，在图像场景中被物体(例如，晶片104上的粘合条带105)反射的光)形式的图像信息的模拟或数字图像传感器。在一些实施例中，图像传感器140是可操作以获取与粘合条带105及晶片104相关联的图像信息的电荷耦合器件(charge-coupled device，CCD)图像传感器。
在一些实施例中，图像传感器140贴合到激光头130。举例来说，图像传感器140可被安装在激光头130的表面(例如，侧表面)上，且图像传感器140可具有晶片104及晶片104上的粘合条带105的无障碍视图。在各种实施例中，激光头130可为可移动的且可包括各种电特征和/或机械特征(例如，马达、致动器等)，以使激光头130在任何方向上移动并移动到适合对粘合条带105进行切割的任何位置。相似地，在一些实施例中，激光头130可为可移动的以将图像传感器140取向成位于粘合条带105及晶片104之上从而获取合适的图像信息。
图2是示出根据本公开实施例的晶片条带缺陷识别系统200的方块图。晶片条带缺陷识别系统200可结合图1所示晶片粘接装置100使用，且可包括图1所示晶片粘接装置100的特征及功能中的一者或多者。在一些实施例中，包括晶片条带缺陷识别系统200作为晶片粘接装置100的一部分。可利用晶片条带缺陷识别系统200基于由图像传感器140获取的图像信息来确定晶片104上的一个或多个粘接缺陷(例如晶片104上的粘合条带105中的缺陷)的存在。
如图2所示，晶片条带缺陷识别系统200包括缺陷识别电路系统210及缺陷图像数据库212。
缺陷识别电路系统210可包括被配置成实行本文中所阐述的各种功能及操作的计算机处理器或可以其他方式由所述计算机处理器执行。举例来说，缺陷识别电路系统210可由通过所存储的计算机程序选择性地启用或重新配置的计算机处理器执行，或可为用于实施本文中所阐述的特征及操作的特殊构造的计算平台。
在一些实施例中，缺陷识别电路系统210包括存储用于实行本文中所阐述的特征或操作中的一者或多者的指令的存储器，且缺陷识别电路系统210可操作以执行例如存储在存储器中的指令以实行本文中所阐述的缺陷识别电路系统210的功能。所述存储器可为或可包括任何计算机可读存储介质，包括例如只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、闪存存储器(flash memory)、硬盘驱动器、光学存储器件、磁性存储器件、电可擦除可编程只读存储器(electrically erasableprogrammable read-only memory，EEPROM)、有机存储介质等。
由图像传感器140获取的图像信息可例如经由通信网络201提供至缺陷识别电路系统210。通信网络201可利用一个或多个协议经由一个或多个物理网络(包括局域网络、无线网络、专用线路、内部网络、互联网等)进行通信。在一些实施例中，通信网络201包括将图像传感器140以通信方式耦合到缺陷识别电路系统210的一条或多条电线。
缺陷识别电路系统210接收从图像传感器140获取的图像信息，且确定所接收的图像信息是否指示在晶片104上的粘合条带105中存在一个或多个粘接缺陷。在一些实施例中，缺陷识别电路系统210基于所接收的图像信息确定晶片104上的粘合条带105中的缺陷的类型。
在一些实施例中，缺陷识别电路系统210可基于所接收的图像信息通过采用一种或多种人工智能技术来确定缺陷的存在和/或类型，在一些实施例中所述一种或多种人工智能技术可至少部分地由缺陷图像数据库212实施。本文中所阐述的由缺陷识别电路系统210作出的确定中的一些确定或全部确定可由缺陷识别电路系统210例如响应于接收到所获取的图像信息而自动地实行。
在本文中使用“人工智能”来广泛地阐述可例如通过基于所接收的输入(例如图像信息)作出推断来(例如，基于训练数据)学习知识，并使用这些所学习的知识适应其解决一个或多个问题的途径的任何计算智能系统及方法。人工智能机器可采用例如神经网络、深度学习、卷积神经网络(convolutional neural network)、贝叶斯程序学习(Bayesianprogram learning)及图案识别技术来解决问题(例如图像中的缺陷识别)。另外，人工智能可包括以下计算技术中的任何一者或以下计算技术的组合：约束程序(constraintprogram)、模糊逻辑(fuzzy logic)、分类、常规人工智能(conventional artificialintelligence)、符号操作(symbolic manipulation)、模糊集合理论(fuzzy set theory)、演化计算(evolutionary computation)、控制论(cybernetics)、数据挖掘(data mining)、近似推理(approximate reasoning)、无导数优化(derivative-free optimization)、决策树(decision trees)和/或软计算。采用一种或多种计算智能技术，缺陷识别电路系统210可进行学习以确定粘合条带105及晶片104中的一个或多个缺陷的存在和/或类型。
缺陷图像数据库212可包含多种信息，所述信息有利于由缺陷识别电路系统210针对接收到的由图像传感器140获取的图像信息来进行图像分析。具体来说，缺陷图像数据库212可含有与晶片上的粘合条带中的各种缺陷有关的图像信息。在一些实施例中，缺陷图像数据库212可包含与施加到晶片的粘合条带中的缺陷的特定类型(包括例如气泡缺陷及非气泡缺陷)相关联的信息。
气泡缺陷是其中空气或其他流体的气泡陷获在粘合条带105与晶片104之间的缺陷。图3A是示出示例性气泡缺陷305的俯视图，且图3B是示出气泡缺陷305的剖视图。如图3A及图3B所示，气泡缺陷305包括位于粘合条带105与晶片104之间的空气气泡307。这种气泡缺陷305可例如在将粘合条带105层压到晶片104期间由层压辊114的不充足的下压力和/或由层压辊114的速度(例如，过快)造成。
非气泡缺陷可为位于粘合条带105及晶片104中或粘合条带105与晶片104之间的任何其他缺陷，包括例如，粘合条带105与晶片之间的颗粒、晶片上的粘合条带105的弯曲、折叠或褶皱、粘合条带105中的孔洞或其他撕裂等。图4A是示出示例性非气泡缺陷315的俯视图，且图4B是示出非气泡缺陷315的剖视图。更具体来说，图4A及图4B示出位于粘合条带105与晶片104之间的颗粒317形式的示例性非气泡缺陷。
图5A是示出不具有气泡缺陷及非气泡缺陷的晶片104上的粘合条带105的俯视图，且图5B是示出不具有气泡缺陷及非气泡缺陷的晶片104上的粘合条带105的剖视图。
再次参照图2，缺陷图像数据库212可含有与气泡缺陷(例如，如图3A及图3B所示)及非气泡缺陷(例如，如图4A及图4B所示)相关联的图像信息，且在一些实施例中，缺陷图像数据库212还可含有与不具有气泡缺陷及非气泡缺陷的晶片104上的粘合条带105(例如，如图5A及图5B所示)相关联的图像信息。这三种情况(即，气泡缺陷、非气泡缺陷、无缺陷)中的每一者可基于例如在由图像传感器140获取的图像中所展示的特定特性来进行辨识。在一些实施例中，所述情况(即，气泡缺陷、非气泡缺陷、无缺陷)可基于所接收的图像中的光学参数(例如被粘合条带105的特定位置反射并由图像传感器104接收的光的强度)。举例来说，被气泡缺陷305反射的光、被非气泡缺陷315反射的光以及被无缺陷的粘合条带105反射的光在被图像传感器140接收时可分别具有不同的强度。
在一些实施例中，缺陷识别电路系统210可通过对与从图像传感器140接收的图像信息相关联的特定特性(例如，光的强度)进行分析来确定缺陷的存在和/或类型。缺陷识别电路系统210可通过以下方式对与从图像传感器140接收的图像信息相关联的特性进行分析：基于存储在缺陷图像数据库212中的缺陷图像信息或所学习的知识，或者对存储在缺陷图像数据库212中的缺陷图像信息或所学习的知识进行存取或提取。缺陷图像数据库212可存储在可由缺陷识别电路系统210存取的任何计算机可读存储介质中。
在一些实施例中，可基于训练数据220对缺陷识别电路系统210进行训练。训练数据220可包括任何图像信息，且在一些实施例中，训练数据220可为缺陷识别电路系统210可从中学习以检测缺陷且在一些实施例中对检测到的缺陷的类型进行分类(例如，分类为气泡缺陷或非气泡缺陷)的被标记的训练数据。举例来说，训练数据220可包括与气泡缺陷、非气泡缺陷及无缺陷相关联的多种训练图像或图像信息。训练数据220中所包括的每一个这样的训练图像可具有轻微不同的特性(例如，表示光的不同强度)，且训练数据220中所包括的每一训练图像可被标记为例如表示气泡缺陷、非气泡缺陷或无缺陷。在一些实施例中，训练数据220可包括表示两个或更多个缺陷的训练图像，所述两个或更多个缺陷可为气泡缺陷、非气泡缺陷或气泡缺陷与非气泡缺陷的某种组合。
训练数据220还可包括可被提供到缺陷识别电路系统210以用于训练的非图像信息。举例来说，训练数据220可包括人工键入的输入(例如，一个或多个变量或可调节参数、系数值、标签、分类器等)，以通过训练工艺调节或以其他方式管理在缺陷识别电路系统210中形成的缺陷识别模型。
缺陷识别电路系统210可使用训练数据220实施迭代学习工艺。训练可基于各种各样的学习算法或模型，包括例如支持向量机(support vector machine)、线性回归(linearregression)、逻辑回归(logistic regression)、朴素贝叶斯(naive Bayes)、线性判别分析(linear discriminant analysis)、决策树、k最近邻法(k-nearest neighbor)、神经网络等。
作为训练的结果，缺陷识别电路系统210可学习响应于训练数据220而改变其行为，且获得或产生可存储在缺陷图像数据库212中的缺陷图像知识。缺陷图像知识可表示缺陷识别电路系统210可确定晶片104上的粘合条带105中缺陷的存在和/或类型所依据的任何信息。具体来说，缺陷图像知识表示(例如可从图像传感器140接收的)图像信息与缺陷(例如气泡缺陷及非气泡缺陷)的存在或不存在之间的关系。存储在缺陷图像数据库212中的缺陷图像知识可包括与以下相关联的信息：例如一个或多个功能、参数、系数、加权信息、与所示神经网络相关联的参数或可由缺陷识别电路系统210用来确定存在或不存在缺陷和/或任何此些缺陷的类型的任何变量。在一些实施例中，缺陷识别电路系统210还可基于从图像传感器140接收的图像确定所检测到的缺陷的定位或位置。
在一些实施例中，缺陷识别电路系统210通过通信网络202以通信方式耦合到层压辊控制器120。在一些实施例中，通信网络202可与通信网络201实质上相同，且通信网络202可利用一个或多个协议经由一个或多个物理网络(包括局域网络、无线网络、专用线路、内部网络、互联网等)进行通信。在一些实施例中，通信网络202包括将缺陷识别电路系统210以通信方式耦合到层压辊控制器120的一条或多条电线。
响应于确定出存在缺陷，缺陷识别电路系统210可向层压辊控制器120输出控制信号，层压辊控制器120可基于所确定的缺陷而自动地控制层压辊114的一个或多个操作参数。举例来说，在其中缺陷识别电路系统210确定出晶片104上的粘合条带105中存在气泡缺陷的情形中，缺陷识别电路系统210可向层压辊控制器120输出控制信号，且层压辊控制器120可对层压辊114的下压力和/或层压速度进行调节。这种调节可防止或以其他方式减少在后续将粘合条带施加到一个或多个晶片时气泡缺陷的出现。
在一些实施例中，响应于缺陷识别电路系统210确定出晶片104上的粘合条带105不具有缺陷，晶片104及粘合条带105可被提供至另一装置(例如，背部研磨装置)或可经受进一步处理(例如，晶片104的背部研磨)。
图6是示出根据本公开一个或多个实施例的晶片粘接方法600。在602处，将粘合条带105施加到晶片104。晶片104可位于工作台102上，且粘合条带105可通过晶片粘接装置100被施加，如图1所示及针对图1所阐述的。举例来说，条带106可从条带供应器108供应，且内衬107可通过轧辊110与粘合条带105分开。粘合条带105可沿层压路径113前进到工作台102上的晶片104之上的期望的位置，且层压辊114可以特定的速度在晶片104之上移动且以特定的下压力将粘合条带105施加到晶片104的表面(例如，前侧)。在一些实施例中，粘合条带105是在对晶片104进行背部研磨之前被施加到晶片104的背部研磨条带。在一些实施例中，在602处将粘合条带105施加到晶片104还包括在粘合条带105已被施加之后例如使用激光头130对粘合条带105进行切割。
在604处，例如由图像传感器140对晶片104上的粘合条带105进行成像。在一些实施例中，图像传感器140是获取晶片104上的粘合条带105的一个或多个图像的CCD图像传感器。所获取的图像可包含例如被晶片104上的粘合条带105反射且由图像传感器140所接收的光的强度等图像信息。
在606处，确定粘合条带105及晶片104中存在或不存在缺陷，且在一些实施例中，确定任何存在的缺陷的类型。在一些实施例中，缺陷识别电路系统210接收由图像传感器140获取的图像信息并确定是否存在缺陷，且在一些实施例中，基于所接收的图像信息确定任何此些缺陷的类型。缺陷识别电路系统210可通过采用一种或多种人工智能技术来确定存在或不存在缺陷以及缺陷的类型，所述一种或多种人工智能技术可至少部分地结合缺陷图像数据库212实施。在一些实施例中，缺陷识别电路系统210通过对缺陷识别电路系统210的训练所学到的且存储在缺陷图像数据库212中的知识进行提取来确定缺陷的存在和/或缺陷的类型。
在一些实施例中，如果在粘合条带105及晶片104中未检测到缺陷(例如，如果缺陷识别电路系统210确定出不存在缺陷)，则可在608处释放经粘接的晶片例如以用于进一步处理(例如对晶片104进行背部研磨)。更具体来说，响应于确定出晶片104上不存在粘接缺陷，经粘接的晶片可接着进行背部研磨工艺，在背部研磨工艺中晶片104的背侧或背面被薄化到特定规格而前侧由粘合条带105保护。
在一些实施例中，如果例如在粘合条带105与晶片104之间检测到非气泡缺陷，则如610处所示将粘合条带105移除。在610处移除条带可通过适合将粘合条带105从晶片104移除的任何技术来实行，且在一些实施例中，在610处移除条带还可包括制备晶片104以用于条带的新的施加。在一些实施例中，可使用能够在不对晶片104的前侧上或与晶片104的前侧相邻的电特征造成损坏的情况下移除粘合条带105的条带移除装置将粘合条带105从晶片104移除。在一些实施例中，将粘合条带105从晶片104移除可包括利用紫外光(ultraviolet，UV)照射对粘合条带105进行处理以降低粘合条带105的粘合强度，且因此有利于容易地移除而无需在将粘合条带105剥落时对晶片104施用附加应力。
一旦粘合条带105已从晶片104移除，晶片104可例如在602处被重新粘接，其中将粘合条带105的新的层施加到晶片104。接着可如先前所述进行方法600，例如，可在604处对晶片104上的粘合条带105的新的层成像，且可在606处确定缺陷。
在一些实施例中，如果在606处检测出气泡缺陷，则可在612处对层压辊114的一个或多个操作参数进行调节。举例来说，当缺陷识别电路系统210确定出在晶片104上的粘合条带105中存在气泡缺陷时，缺陷识别电路系统210可向层压辊控制器120输出控制信号，且层压辊控制器120可对层压辊114的下压力和/或层压速度进行调节。在一些实施例中，层压辊114施加的下压力响应于在606处检测出气泡缺陷而增加。在一些实施例中，在将粘合条带105按压到晶片时层压辊114在粘合条带105之上移动的速度可响应于在606处检测出气泡缺陷而减慢。通过在612处对层压辊114的操作参数进行调节，可在后续将粘合条带施加到晶片(例如，在602处)时防止或减少气泡缺陷的出现。
方法600进行到610，在610中将粘合条带105从晶片104移除，由此将气泡缺陷移除。一旦粘合条带105已从晶片104移除，便可例如在602处对晶片104进行重新粘接，其中使用层压辊114的经调节的操作参数将粘合条带105的新的层施加到晶片104。接着可如先前所述进行方法600，例如，可在604处对晶片104上的粘合条带105的新的层进行成像，且可在606处确定缺陷。
在一些实施例中，晶片104可响应于在方块606处检测到存在气泡缺陷或非气泡缺陷而被归类为非处理晶片。举例来说，晶片104可进行到610，在610中将粘合条带105从晶片104移除，且可接着将晶片104放置在例如晶片载体等的槽隙中，从而指示晶片104当前未被处理，而是等待进一步处理的非处理晶片。因此，可通过例如晶片粘接方法600对另一晶片进行处理。
在各种实施例中，本公开的实施例提供可用来自动地确定经粘接的半导体晶片上是否存在粘接缺陷的装置及方法。由于经粘接的晶片可由机器而不是通过人为实行的视觉检查进行检查，因此这使得节省成本及时间。另外，由于检查不依赖于人为判断的变化并减少或消除由此种人为判断所引入的错误，因此本公开的实施例所阐述的装置及方法有利于改善对粘接缺陷的检查并使对粘接缺陷的检查更为一致。
根据一个实施例，一种方法包括在半导体晶片的表面上施加粘合条带。可位于半导体晶片之上的成像器件获取与半导体晶片上的粘合条带相关联的图像信息。所述方法还包括由缺陷识别电路系统基于所获取的图像信息来确定半导体晶片上是否存在粘接缺陷。
根据一些实施例，所述施加粘合条带包括由层压辊在所述半导体晶片的所述表面上施加所述粘合条带，所述方法还包括：响应于确定出所述半导体晶片上存在粘接缺陷而对所述层压辊的操作参数进行调节。
根据一些实施例，所述对所述层压辊的操作参数进行调节包括对层压辊下压力或层压辊速度中的至少一者进行调节。
根据一些实施例，所述的晶片粘接方法，还包括：响应于确定出所述半导体晶片上存在粘接缺陷而基于所获取的所述图像信息来确定所述半导体晶片上的所述粘接缺陷的类型。
根据一些实施例，所述确定所述半导体晶片上的粘接缺陷的类型包括确定所述半导体晶片上是否存在气泡缺陷或非气泡缺陷中的至少一者。
根据一些实施例，所述施加粘合条带包括由层压辊在所述半导体晶片的所述表面上施加所述粘合条带，所述方法还包括：响应于确定出所述半导体晶片上存在气泡缺陷而对层压辊下压力或层压辊速度中的至少一者进行调节。
根据一些实施例，所述的晶片粘接方法，还包括：将所述粘合条带从所述半导体晶片移除；在所述半导体晶片的所述表面上施加第二粘合条带；由所述成像器件获取与所述第二粘合条带相关联的第二图像信息；以及由所述缺陷识别电路系统基于所获取的所述第二图像信息来确定所述半导体晶片上是否存在粘接缺陷。
根据一些实施例，所述的晶片粘接方法，还包括：响应于确定出所述半导体晶片上存在非气泡缺陷而将所述粘合条带从所述半导体晶片移除；在所述半导体晶片的所述表面上施加第二粘合条带；由所述成像器件获取与所述第二粘合条带相关联的第二图像信息；以及由所述缺陷识别电路系统基于所获取的所述第二图像信息来确定所述半导体晶片上是否存在粘接缺陷。
根据一些实施例，所述确定所述半导体晶片上是否存在粘接缺陷包括：由所述缺陷识别电路系统通过实施一个或多个人工智能技术来确定所述半导体晶片上是否存在粘接缺陷，所述缺陷识别电路系统以通信方式耦合到所述成像器件。
根据一些实施例，确定所述半导体晶片上是否存在粘接缺陷包括由所述缺陷识别电路系统存取存储在缺陷图像数据库中的缺陷图像信息。
根据另一实施例，提供一种包括层压辊的装置，所述层压辊被配置成将条带施加到晶片的表面。成像器件被配置成获取与晶片上的条带相关联的图像信息。所述装置还包括缺陷识别电路系统，所述缺陷识别电路系统被配置成基于所获取的图像信息来确定晶片上是否存在粘接缺陷。
根据一些实施例，所述的晶片粘接装置，还包括：晶片工作台，所述晶片位于所述晶片工作台上；以及激光头，位于所述晶片工作台之上且被配置成对所述晶片上的所述条带进行切割。
根据一些实施例，所述成像器件被安装到所述激光头。
根据一些实施例，所述成像器件包括电荷耦合器件。
根据一些实施例，所述的晶片粘接装置，还包括：缺陷图像数据库，被配置成存储缺陷图像信息，所述缺陷识别电路系统被配置成基于所获取的所述图像信息以及存储在所述缺陷图像数据库中的所述缺陷图像信息来确定所述晶片上是否存在粘接缺陷。
根据一些实施例，所述缺陷识别电路系统还被配置成确定所述晶片上是否存在气泡缺陷或非气泡缺陷中的至少一者。
根据又一实施例，提供一种包括接纳半导体晶片的晶片处理方法。层压辊将粘合条带施加在半导体晶片的第一表面上，且成像器件获取与半导体晶片上的粘合条带相关联的图像信息并将图像信息输出到缺陷识别电路系统。缺陷识别电路系统基于图像信息来确定半导体晶片上是否存在粘接缺陷。所述方法还包括响应于确定出半导体晶片不具有粘接缺陷而对半导体晶片的与第一表面相对的第二表面进行研磨。
根据一些实施例，确定所述半导体晶片上是否存在粘接缺陷包括确定所述半导体晶片上是否存在气泡缺陷或非气泡缺陷中的至少一者。
根据一些实施例，所述的晶片处理方法，还包括：响应于确定出所述半导体晶片上存在气泡缺陷而对所述层压辊的下压力或速度中的至少一者进行调节。
根据一些实施例，所述的晶片处理方法，还包括：响应于确定出所述半导体晶片上存在气泡缺陷而将所述粘合条带从所述半导体晶片移除；在所述半导体晶片的所述第一表面上施加第二粘合条带；由所述成像器件获取与所述第二粘合条带相关联的第二图像信息；以及由所述缺陷识别电路系统基于所述第二图像信息来确定所述半导体晶片上是否存在粘接缺陷。
以上概述了若干实施例的特征，以使所属领域中的技术人员可更好地理解本公开的实施例的各个方面。所属领域中的技术人员应理解，他们可容易地使用本公开的实施例作为设计或修改其他工艺及结构的基础来施行与本文中所介绍的实施例相同的目的和/或实现与本文中所介绍的实施例相同的优点。所属领域中的技术人员还应认识到，这些等效构造并不背离本公开的实施例的精神及范围，而且他们可在不背离本公开的实施例的精神及范围的条件下对其作出各种改变、代替、及变更。
可将以上所阐述的各种实施例组合以提供另外的实施例。可根据以上详细说明对实施例作出这些及其他改变。一般来说，在以上权利要求中，所用用语不应被视为将权利要求限制于本说明书及权利要求中所公开的特定实施例，而应被视为包括所有可能的实施例以及赋予这些权利要求的等效形式的全部范围。因此，所述权利要求不受本公开的实施例的限制。
[符号的说明]
100：晶片粘接装置
102：晶片工作台/工作台
104：晶片
105：粘合条带
106：条带
107：内衬
108：条带供应器
110：轧辊
111：内衬卷绕路径
112：内衬膜卷绕件
113：层压路径
114：层压辊
116：条带卷绕件
118：移除头
120：层压辊控制器
130：激光头
140：图像传感器
200：晶片条带缺陷识别系统
201、202：通信网络
210：缺陷识别电路系统
212：缺陷图像数据库
220：训练数据
305：气泡缺陷
307：空气气泡
315：非气泡缺陷
317：颗粒
600：晶片粘接方法/方法
602、604、606、608、610、612：步骤

Claims (10)

1.一种晶片粘接方法，其特征在于，包括：
在半导体晶片的表面上施加粘合条带；
由成像器件获取与所述半导体晶片上的所述粘合条带相关联的图像信息；以及
由缺陷识别电路系统基于所获取的所述图像信息来确定所述半导体晶片上是否存在粘接缺陷。
2.根据权利要求1所述的晶片粘接方法，其特征在于，所述施加粘合条带包括由层压辊在所述半导体晶片的所述表面上施加所述粘合条带，所述方法还包括：
响应于确定出所述半导体晶片上存在粘接缺陷而对所述层压辊的操作参数进行调节。
3.根据权利要求1所述的晶片粘接方法，其特征在于，还包括：
响应于确定出所述半导体晶片上存在粘接缺陷而基于所获取的所述图像信息来确定所述半导体晶片上的所述粘接缺陷的类型。
4.根据权利要求1所述的晶片粘接方法，其特征在于，所述确定所述半导体晶片上是否存在粘接缺陷包括：
由所述缺陷识别电路系统通过实施一个或多个人工智能技术来确定所述半导体晶片上是否存在粘接缺陷，所述缺陷识别电路系统以通信方式耦合到所述成像器件。
5.一种晶片粘接装置，其特征在于，包括：
层压辊，被配置成将条带施加到晶片的表面；
成像器件，被配置成获取与所述晶片上的所述条带相关联的图像信息；
缺陷识别电路系统，被配置成基于所获取的所述图像信息来确定所述晶片上是否存在粘接缺陷；以及
控制器，以通信方式耦合到所述缺陷识别电路系统且被配置成响应于所述缺陷识别电路系统确定出所述半导体晶片上存在粘接缺陷而对所述层压辊的操作参数进行调节。
6.根据权利要求5所述的晶片粘接装置，其特征在于，还包括：
晶片工作台，所述晶片位于所述晶片工作台上；以及
激光头，位于所述晶片工作台之上且被配置成对所述晶片上的所述条带进行切割。
7.根据权利要求5所述的晶片粘接装置，其特征在于，还包括：
缺陷图像数据库，被配置成存储缺陷图像信息，所述缺陷识别电路系统被配置成基于所获取的所述图像信息以及存储在所述缺陷图像数据库中的所述缺陷图像信息来确定所述晶片上是否存在粘接缺陷。
8.根据权利要求5所述的晶片粘接装置，其特征在于，所述缺陷识别电路系统还被配置成确定所述晶片上是否存在气泡缺陷或非气泡缺陷中的至少一者。
9.一种晶片处理方法，其特征在于，包括：
接纳半导体晶片；
由层压辊在所述半导体晶片的第一表面上施加粘合条带；
由成像器件获取与所述半导体晶片上的所述粘合条带相关联的图像信息；
将所述图像信息输出到缺陷识别电路系统；
由所述缺陷识别电路系统基于所述图像信息来确定所述半导体晶片上是否存在粘接缺陷；以及
响应于确定出所述半导体晶片不具有粘接缺陷而对所述半导体晶片的与所述第一表面相对的第二表面进行研磨。
10.根据权利要求9所述的晶片处理方法，其特征在于，还包括：
响应于确定出所述半导体晶片上存在气泡缺陷而将所述粘合条带从所述半导体晶片移除；
在所述半导体晶片的所述第一表面上施加第二粘合条带；
由所述成像器件获取与所述第二粘合条带相关联的第二图像信息；以及
由所述缺陷识别电路系统基于所述第二图像信息来确定所述半导体晶片上是否存在粘接缺陷。
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