CN112734760B - 半导体bump缺陷检测方法、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请是关于一种半导体bump缺陷检测方法。该方法包括：通过光谱共焦位移传感器对晶圆进行扫描，晶圆包括N个半导体bump，得到第一3D点云图，N为大于1整数；对第一3D点云图进行点云滤波处理，得到第二3D点云图；将第二3D点云图转换成待测2D深度图，待测2D深度图中像素点的像素值对应表示像素点的深度信息；对待测2D深度图进行提取，得到待测半导体bump的目标检测图像；根据目标检测图像获取待测半导体bump的结构参数，将结构参数与标准结构参数范围对比，若结构参数与标准结构参数范围不匹配，则判断待测半导体bump存在缺陷。本申请提供的方案，能够对半导体bump的缺陷进行有效检测，提高检测准确率，提升半导体bumping工艺制程的质量。

Description

半导体bump缺陷检测方法、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及缺陷检测技术领域，尤其涉及半导体bump缺陷检测方法、电子设备及存储介质。

背景技术

当前用于半导体bump缺陷检测的方法主要是基于激光线扫成像的方式，激光线扫成像是通过激光发射器投射激光线束在待测物表面，通过光电探测器件接收反射回来的激光，再使用三角测量法重建待测物表面的形貌，但是上述检测技术中会出现部分激光反射光束由于待测物表面的凹陷拐角的阻挡而无法到达成像组件的情况，导致待测物表面的部分位置无法成像，检测精度会受此影响，且上述检测技术容易被待测物表面的材料所影响，激光发射模块以及相关成像装置较为复杂，不利于提高检测效率。基于光谱共焦的线扫3D成像方法就可以很好地解决以上问题，但是目前还没有一个利用光谱共焦的线扫3D重建的适用于半导体bump缺陷检测的方法。

在现有技术中，公开号为CN105181601B的专利（大口径曲面光学元件微缺陷修复用可微调显微检测装置）中，提出了大口径曲面光学元件缺陷的检测方法，通过光谱共焦3D成像方法测量该可微调显微监测装置与曲面光学元件表面之间的距离，对表面上任意一微缺陷点进行Z向的精确定位。

上述现有技术存在以下缺点：

仅利用了光谱共焦3D成像方法进行了距离的测量但没有与半导体bump缺陷检测相适应的方法，因此需要开发一种根据基于光谱共焦3D成像方法获取的3D点云数据来进行半导体bump缺陷检测的方法。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种半导体bump缺陷检测方法，该半导体bump缺陷检测方法，能够对半导体bump的缺陷进行有效检测，提高检测准确率，提升半导体bumping工艺制程的质量。

本申请第一方面提供一种半导体bump缺陷检测方法，包括：

通过光谱共焦位移传感器对晶圆进行扫描，晶圆包括N个半导体bump，得到第一3D点云图，N为大于1整数；

对第一3D点云图进行点云滤波处理，得到第二3D点云图；

将第二3D点云图转换成待测2D深度图，待测2D深度图中像素点的像素值对应表示像素点的深度信息；

对待测2D深度图进行提取，得到待测半导体bump的目标检测图像；

根据目标检测图像获取待测半导体bump的结构参数，将结构参数与标准结构参数范围对比，若结构参数与标准结构参数范围不匹配，则判断待测半导体bump存在缺陷。

在一种实施方式中，将第二3D点云图转换成待测2D深度图，包括：

根据第二3D点云图中的点云X轴最值和点云Y轴最值确定待测2D深度图中的各个像素点面积；

待测2D深度图中M个像素点的像素值根据第二3D点云图中与各个像素点对应的区域位置的高度数据确定，高度数据通过光谱共焦位移传感器获取，M为大于1的整数；

根据各个像素点面积以及各个像素点对应的像素值生成待测2D深度图。

在一种实施方式中，根据第二3D点云图中的点云X轴最值和点云Y轴最值确定待测2D深度图中的像素点面积，包括：

设定第一分辨率与第二分辨率；

根据第一分辨率以及点云X轴最值计算像素点长度；

根据第二分辨率以及点云Y轴最值计算像素点宽度；

根据像素点长度以及像素点宽度计算像素点面积。

在一种实施方式中，对待测2D深度图进行提取，包括：

对待测2D深度图进行二值化处理，分割出待测半导体bump的目标检测图像；

目标检测图像中包含了P个像素点，P为大于1且小于M的整数。

在一种实施方式中，结构参数包括bump高度和bump直径；

根据目标检测图像获取待测半导体bump的结构参数，包括：

根据目标检测图像的P个像素点的像素值计算bump高度；

若待测半导体bump的形状为圆形，则根据P个像素点所覆盖的圆形面积计算bump直径。

在一种实施方式中，根据目标检测图像的P个像素点的像素值计算bump高度，包括：

计算P个像素点的像素值的像素平均值以及像素值方差；

根据像素平均值以及像素值方差确定P个像素点中的有效像素点；

计算有效像素点的有效像素值均值，有效像素值均值表示bump高度。

在一种实施方式中，根据目标检测图像获取待测半导体bump的结构参数之前，包括：

若P大于P0，则根据目标检测图像获取待测半导体bump的结构参数；

若P小于P0，则对P个像素点进行双边插值；

P0为满足检测要求的最小像素点数量，P0为大于1整数。

在一种实施方式中，对第一3D点云图进行点云滤波处理，包括：

对第一3D点云图中的噪声数据进行去除；

对第一3D点云图中的非目标扫描点进行滤除，非目标扫描点包括尖峰以及离群点；

对第一3D点云图进行空洞修补。

本申请第二方面提供一种电子设备，包括：

处理器；以及

存储器，其上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器执行时，使处理器执行如上所述的方法。

本申请第三方面提供一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有可执行代码，当可执行代码被电子设备的处理器执行时，使处理器执行如上所述的方法。

本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：

通过光谱共焦位移传感器扫描得到第一3D点云图，对该第一3D点云图进行点云滤波处理，将得到的第二3D点云图转换成待测2D深度图，使待测2D深度图中每个像素点的像素值表示该像素点的深度信息，对待测2D深度图进行提取分割出单个半导体bump的目标检测图像，根据目标检测图像得到半导体bump的结构参数，将结构参数与标准的结构参数范围进行对比，若结构参数与该范围不匹配，则说明该半导体bump存在缺陷。相对于现有技术，本申请技术方案能够将基于光谱共焦位移传感器所获得的点云图转换成2D深度图，并在该2D深度图中有效提取出各个半导体bump的目标检测图像，能够根据该目标检测图像针对性地对每个半导体bump的形态结构进行分析，判断半导体bump的结构参数是否满足质量要求，提升了半导体bump缺陷检测的效率，提高检测准确率，提升半导体bumping工艺制程的质量。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

通过结合附图对本申请示例性实施方式进行更详细的描述，本申请的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本申请示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。

图1是本申请实施例示出的半导体bump缺陷检测方法实施例一流程示意图；

图2是本申请实施例示出的半导体bump缺陷检测方法实施例二流程示意图；

图3是本申请实施例示出的半导体bump缺陷检测方法实施例三流程示意图；

图4是本申请实施例示出的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本申请的优选实施方式。虽然附图中显示了本申请的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本申请更加透彻和完整，并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本申请可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例一

当前用于半导体bump缺陷检测的方法主要是基于激光线扫成像的方式，激光线扫成像是通过激光发射器投射激光线束在待测物表面，通过光电探测器件接收反射回来的激光，再使用三角测量法重建待测物表面的形貌，但是上述检测技术中会出现部分激光反射光束由于待测物表面的凹陷拐角的阻挡而无法到达成像组件的情况，导致待测物表面的部分位置无法成像，检测精度会受此影响，且上述检测技术容易被待测物表面的材料所影响，激光发射模块以及相关成像装置较为复杂，不利于提高检测效率。基于光谱共焦的线扫3D成像方法就可以很好地解决以上问题，但是目前还没有一个利用光谱共焦的线扫3D重建的适用于半导体bump缺陷检测的方法。在现有技术中，提出了大口径曲面光学元件缺陷的检测方法，通过光谱共焦3D成像方法测量该可微调显微监测装置与曲面光学元件表面之间的距离，对表面上任意一微缺陷点进行Z向的精确定位。但上述现有技术存在缺点，仅利用了光谱共焦3D成像方法进行了距离的测量但没有与半导体bump缺陷检测相适应的方法，因此需要开发一种根据基于光谱共焦3D成像方法获取的3D点云数据来进行半导体bump缺陷检测的方法。

针对上述问题，本申请实施例提供一种半导体bump缺陷检测方法，能够对半导体bump的缺陷进行有效检测，提高检测准确率，提升半导体bumping工艺制程的质量。

以下结合附图详细描述本申请实施例的技术方案。

图1是本申请实施例示出的半导体bump缺陷检测方法实施例一流程示意图。

请参阅图1，本申请实施例示出的半导体bump缺陷检测方法实施例一包括：

101、通过光谱共焦位移传感器对晶圆进行扫描；

光谱共焦位移传感器是一种通过光学色散原理建立距离与波长间的对应关系，利用光谱仪解码光谱信息，从而获得待测物的轮廓信息的装置。在本申请实施例中，该光谱共焦位移传感器由若干个点式传感器组成，投射到放置于移动平台上的待测物表面为一条由若干个离散点组成的线，对半导体上的N个半导体bump表面进行线扫成像就能得到该N个半导体bump的3D点云图像，即第一3D点云图。

晶圆是指制作硅半导体电路所用的硅晶片，其原始材料是硅。高纯度的多晶硅溶解后掺入硅晶体晶种，然后慢慢拉出，形成圆柱形的单晶硅。硅晶棒在经过研磨，抛光，切片后，形成硅晶圆片，也就是晶圆。在本申请实施例中，晶圆中包含有N个半导体bump。半导体bump是指在半导体bumping工艺流程中在半导体表面制作的金属凸点，用于与PCB上的导电焊盘进行连接，广泛应用于先进封装领域之中。

102、对第一3D点云图进行点云滤波处理；

在本申请实施例中，点云滤波处理主要根据三维点云的局部深度特征以及法向量特征去进行非目标扫描点的滤除，并通过空洞补齐算法对点云破洞进行修补，在经过点云滤波处理之后得到第二3D点云图。

103、将第二3D点云图转换成待测2D深度图；

深度图中的每个像素点的像素值可用于表征待测物中某一点距离成像设备的远近，直接反映了待测物可见表面的几何形状。

在本申请实施例中，待测2D深度图中的每个像素点的像素值对应表示该像素点的深度信息，深度信息即实际深度值，待测2D深度图中的每个像素点的像素值可以反映出各个半导体bump的几何形状。

104、对待测2D深度图进行提取；

在待测2D深度图之中分割提取出单个的半导体bump的图像，即目标检测图像，共可以提取N个目标检测图像。

105、根据目标检测图像获取待测半导体bump的结构参数；

根据目标检测图像中所包含的像素点以及各个像素点的像素值确定待测半导体bump的结构参数。

106、将结构参数与标准结构参数范围对比，判断半导体bump是否存在缺陷；

假设目前的结构参数为半导体bump的高度，当前检测的半导体bump的高度为a，标准的半导体bump高度范围在b至c之间，若a处在b至c之间，则认为当前检测的半导体bump在高度上没有存在缺陷；若a不处于b至c的范围之内，则判定当前检测的半导体bump在高度上存在缺陷。

在实际应用中，关于半导体bump的结构参数是多样的，例如还会有bump的直径等等，可根据实际应用情况选取适合的结构参数来进行半导体bump的缺陷判断，此处描述仅为示例性，不作唯一限定。

从上述实施例一可以看出以下有益效果：

通过光谱共焦位移传感器扫描得到第一3D点云图，对该第一3D点云图进行点云滤波处理，将得到的第二3D点云图转换成待测2D深度图，使待测2D深度图中每个像素点的像素值表示该像素点的深度信息，对待测2D深度图进行提取分割出单个半导体bump的目标检测图像，根据目标检测图像得到半导体bump的结构参数，将结构参数与标准的结构参数范围进行对比，若结构参数与该范围不匹配，则说明该半导体bump存在缺陷。相对于现有技术，本申请技术方案能够将基于光谱共焦位移传感器所获得的点云图转换成2D深度图，并在该2D深度图中有效提取出各个半导体bump的目标检测图像，能够根据该目标检测图像针对性地对每个半导体bump的形态结构进行分析，判断半导体bump的结构参数是否满足质量要求，提升了半导体bump缺陷检测的效率，提高检测准确率，提升半导体bumping工艺制程的质量。

实施例二

为了便于理解，以下提供了半导体bump缺陷检测方法的一个实施例进行说明，在实际应用中，会根据各个像素点面积以及各个像素点对应的像素值生成待测2D深度图。

图2是本申请实施例示出的半导体bump缺陷检测方法实施例二流程示意图。

请参阅图2，本申请实施例示出的半导体bump缺陷检测方法实施例二包括：

201、通过光谱共焦位移传感器对晶圆进行扫描；

在本申请实施例中，步骤201的具体内容与上述实施例一中的步骤101内容相似，此处不作赘述。

202、对第一3D点云图进行点云滤波处理；

在本申请实施例中，点云滤波处理是指对第一3D点云图中的噪声数据进行去除并对包括尖峰以及离群点在内的非目标扫描点进行滤除。

在实际应用中，可以对第一3D点云图进行降采样处理以及K近邻算法处理，获取第一3D点云图之中各点的高度信息、各点与点群的最小距离信息以及各点与切平面的距离信息，根据上述获取的信息判断第一3D点云图中的各个点是否需要被滤除或更新，执行完毕后采用空洞补齐算法对点云中的空洞进行补齐，最终得到第二3D点云图。

203、确定待测2D深度图中各像素点的面积；

获取第二3D点云图中的点云X轴最值和点云Y轴最值。在本申请实施例中，点云X轴最值是指在第二3D点云图中在X轴上的最大值和最小值，点云Y轴最值是指在第二3D点云图中在Y轴上的最大值和最小值。

设定第一分辨率与第二分辨率，在本申请实施例中，第一分辨率与第二分辨率均为根据工程上实际需求所设定的分辨率数值，用于参与计算像素点的边长。

像素点的长度根据第一分辨率以及点云X轴最值计算，示例性的，可以通过以下公式A进行计算，公式A为：

其中，d1为像素点的长度，Xmax为X轴上的最大值，Xmin为X轴上的最小值，Xres为第一分辨率。

像素点的宽度根据第二分辨率以及点云Y轴最值计算，示例性的，可以通过以下公式B进行计算，公式B为：

其中，d2为像素点的长度，Ymax为Y轴上的最大值，Ymin为Y轴上的最小值，Yres为第二分辨率。

可以理解的是，以上对于像素点的长度和宽度的计算方法仅为示例性的，在实际应用中，可以通过其他方式进行计算，此处不作为像素点的长度和宽度计算方法的唯一限定。

根据像素点的长度与像素点的宽度的乘积确定单个像素点的面积。

204、确定待测2D深度图中各像素点的像素值；

待测2D深度图中M个像素点的像素值根据第二3D点云图中与各个像素点对应的区域位置的高度数据确定，可以理解的是，在待测2D深度图中各个像素点的坐标数据与第二3D点云图中具有对应坐标数据的区域位置能够一一对应，待测2D深度图中各个像素点的像素值与第二3D点云图中对应区域的高度数据存在映射关系，在光谱共焦位移传感器的扫描结果中即能得到该高度数据。

205、生成待测2D深度图；

根据各个像素点面积以及各个像素点对应的像素值生成待测2D深度图。

从上述实施例二可以看出以下有益效果：

通过光谱共焦位移传感器对半导体bump进行扫描，对扫描得到的3D点云图进行点云滤波处理，得到噪声小且平滑的点云图，通过确定单个像素点的面积以及单个像素点的像素值，将该点云图转换生成待测2D深度图。相对于现有技术，本申请技术方案能将扫描得到的3D点云图进行点云滤波处理，减少3D点云图中的噪声点、尖峰和离群点等非目标扫描点对后续检测的影响，提高bump缺陷检测的准确度，能将滤波处理后的点云图转换生成待测2D深度图进行检测，可直观地确定半导体bump的结构参数，避免出现在半导体bump数量多，间距密集的情况下bump结构参数测量不准确的情况，提高检测精度，提高检测效率。

实施例三

为了便于理解，以下提供了半导体bump缺陷检测方法的一个实施例进行说明，在实际应用中，分割提取出每个半导体bump来进行检测，通过计算该半导体bump的结构参数，判断半导体bump是否存在缺陷。

图3是本申请实施例示出的半导体bump缺陷检测方法实施例三流程示意图。

请参阅图3，本申请实施例示出的半导体bump缺陷检测方法实施例三包括：

301、对待测2D深度图进行提取；

对待测2D深度图进行二值化处理，在实际应用中，可以根据实际工程调整分割阈值，分割出单个半导体bump，即待测半导体bump的目标检测图像。

目标检测图像中包含了P个像素点，P是一个大于1且小于待测2D深度图中所包含的像素点总数的整数。

302、判断目标检测图像中包含的像素点数是否满足检测要求；

在本申请实施例中，预设了在目标检测图像中能够满足检测要求的最小像素点数量，即P0，即默认若目标检测图像中包含的像素点数小于P0，则认为目标检测图像中包含的像素点数不满足检测要求；即默认若目标检测图像中包含的像素点数大于P0，则认为目标检测图像中包含的像素点数能够满足检测要求。

若P大于P0，则根据目标检测图像获取待测半导体bump的结构参数；

若P小于P0，则对P个像素点进行双边插值，以增加目标检测图像内的像素点数量。

303、根据目标检测图像获取待测半导体bump的结构参数；

在本申请实施例中，结构参数包括但不限于bump高度和bump直径。

对于bump高度，可根据目标检测图像的P个像素点的像素值来进行计算，示例性的，首先计算目标检测图像中P个像素点的像素值的像素平均值以及像素值方差，然后根据像素平均值以及像素值方差确定P个像素点中的有效像素点，可设定在偏离该像素平均值三个像素值方差之内的范围中的像素点为有效像素点，最后计算有效像素点的有效像素值均值，则该有效像素值均值可以表示bump高度。

对于bump直径，当待测半导体bump的形状为圆形时，可根据P个像素点所覆盖的圆形面积计算bump直径。

304、将结构参数与标准结构参数范围对比，判断半导体bump是否存在缺陷；

假设当前检测的半导体bump为圆形，计算获得的bump直径为R， bump高度为a，标准的半导体bump高度范围在b至c之间，若a不处于b至c的范围之内，则判定当前检测的半导体bump在高度上存在缺陷；若a处在b至c之间，则认为当前检测的半导体bump在高度上没有存在缺陷，则进一步对bump直径进行判断，标准的半导体bump直径范围在r1至r2之间，若R不处于r1至r2的范围之内，则判定当前检测的半导体bump在直径上存在缺陷，若R处于r1至r2之间，则认为当前检测的半导体bump在高度和直径上都没有存在缺陷，可以认为当前检测的半导体bump为合格的半导体bump。

可以理解的是，对于各种结构参数的判定顺序是多样的，在实际应用中，可根据实际应用情况设定判定顺序，此处描述仅为示例性的，不作为结构参数的判定顺序的唯一限定。

从上述实施例三可以看出以下有益效果：

通过二值化处理将单个半导体bump提取出来，获得待测半导体bump的目标检测图像，针对每个目标检测图像确定对应的待测半导体bump的结构参数，将得到的结构参数与标准结构参数范围进行对比，判断半导体bump是否存在缺陷。相对于现有技术，本申请技术方案能够针对每个半导体bump来通过该半导体bump覆盖的像素点数以及像素点对应的像素值直观地确定该半导体bump的结构参数，并将获取的结构参数与标准结构参数范围进行对比匹配，最终输出半导体bump是否存在缺陷的结果，避免出现在半导体bump数量多，间距密集的情况下bump结构参数测量不准确的情况，提高检测精度，提高检测效率。

与前述应用功能实现方法实施例相对应，本申请还提供了一种执行半导体bump缺陷检测方法的电子设备及相应的实施例。

图4是本申请实施例示出的电子设备的结构示意图。

参见图4，电子设备1000包括存储器1010和处理器1020。

处理器1020可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器1010可以包括各种类型的存储单元，例如系统内存、只读存储器（ROM），和永久存储装置。其中，ROM可以存储处理器1020或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中，永久性存储装置采用大容量存储装置（例如磁或光盘、闪存）作为永久存储装置。另外一些实施方式中，永久性存储装置可以是可移除的存储设备（例如软盘、光驱）。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备，例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外，存储器1010可以包括任意计算机可读存储媒介的组合，包括各种类型的半导体存储芯片（DRAM，SRAM，SDRAM，闪存，可编程只读存储器），磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中，存储器1010可以包括可读和/或写的可移除的存储设备，例如激光唱片（CD）、只读数字多功能光盘（例如DVD-ROM，双层DVD-ROM）、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡（例如SD卡、min SD卡、Micro-SD卡等等）、磁性软盘等等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。

存储器1010上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器1020处理时，可以使处理器1020执行上文述及的方法中的部分或全部。

上文中已经参考附图详细描述了本申请的方案。在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。本领域技术人员也应该知悉，说明书中所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。另外，可以理解，本申请实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减， 本申请实施例装置中的模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。

此外，根据本申请的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本申请的上述方法中部分或全部步骤的计算机程序代码指令。

或者，本申请还可以实施为一种非暂时性机器可读存储介质（或计算机可读存储介质、或机器可读存储介质），其上存储有可执行代码（或计算机程序、或计算机指令代码），当所述可执行代码（或计算机程序、或计算机指令代码）被电子设备（或电子设备、服务器等）的处理器执行时，使所述处理器执行根据本申请的上述方法的各个步骤的部分或全部。

本领域技术人员还将明白的是，结合这里的申请所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。

附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的系统和方法的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标记的功能也可以以不同于附图中所标记的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

以上已经描述了本申请的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (10)

1.一种半导体bump缺陷检测方法，其特征在于，包括：

通过光谱共焦位移传感器对晶圆进行扫描，所述晶圆包括N个半导体bump，得到第一3D点云图，所述N为大于1整数；

对所述第一3D点云图进行点云滤波处理，得到第二3D点云图；

所述对所述第一3D点云图进行点云滤波处理，具体为：

对所述第一3D点云图进行降采样处理以及K近邻算法处理，获取所述第一3D点云图之中各点的高度信息、各点与点群的最小距离信息以及各点与切平面的距离信息，根据所述高度信息、所述最小距离信息以及所述各点与切平面的距离信息判断所述第一3D点云图中的各个点是否需要被滤除；采用空洞补齐算法对所述第一3D点云图中的空洞进行补齐；

将所述第二3D点云图转换成待测2D深度图，所述待测2D深度图中像素点的像素值对应表示所述像素点的深度信息；

对所述待测2D深度图进行提取，得到待测半导体bump的目标检测图像；

根据所述目标检测图像获取所述待测半导体bump的结构参数，将所述结构参数与标准结构参数范围对比，若所述结构参数与所述标准结构参数范围不匹配，则判断所述待测半导体bump存在缺陷。

2.根据权利要求1所述的半导体bump缺陷检测方法，其特征在于，

所述将所述第二3D点云图转换成待测2D深度图，包括：

根据所述第二3D点云图中的点云X轴最值和点云Y轴最值确定所述待测2D深度图中的各个像素点面积；

所述待测2D深度图中M个像素点的像素值根据所述第二3D点云图中与各个像素点对应的区域位置的高度数据确定，所述高度数据通过所述光谱共焦位移传感器获取，所述M为大于1的整数；

根据各个像素点面积以及各个像素点对应的像素值生成所述待测2D深度图。

3.根据权利要求2所述的半导体bump缺陷检测方法，其特征在于，

所述根据所述第二3D点云图中的点云X轴最值和点云Y轴最值确定所述待测2D深度图中的像素点面积，包括：

设定第一分辨率与第二分辨率；

根据所述第一分辨率以及所述点云X轴最值计算像素点长度；

根据所述第二分辨率以及所述点云Y轴最值计算像素点宽度；

根据所述像素点长度以及所述像素点宽度计算所述像素点面积。

4.根据权利要求2所述的半导体bump缺陷检测方法，其特征在于，

所述对所述待测2D深度图进行提取，包括：

对所述待测2D深度图进行二值化处理，分割出所述待测半导体bump的所述目标检测图像；

所述目标检测图像中包含了P个像素点，所述P为大于1且小于M的整数。

5.根据权利要求4所述的半导体bump缺陷检测方法，其特征在于，

所述结构参数包括bump高度和bump直径；

所述根据所述目标检测图像获取所述待测半导体bump的结构参数，包括：

根据所述目标检测图像的所述P个像素点的像素值计算所述bump高度；

若所述待测半导体bump的形状为圆形，则根据所述P个像素点所覆盖的圆形面积计算所述bump直径。

6.根据权利要求5所述的半导体bump缺陷检测方法，其特征在于，

所述根据所述目标检测图像的所述P个像素点的像素值计算所述bump高度，包括：

计算所述P个像素点的像素值的像素平均值以及像素值方差；

根据所述像素平均值以及所述像素值方差确定所述P个像素点中的有效像素点；

计算所述有效像素点的有效像素值均值，所述有效像素值均值表示所述bump高度。

7.根据权利要求4所述的半导体bump缺陷检测方法，其特征在于，

所述根据所述目标检测图像获取所述待测半导体bump的结构参数之前，包括：

若P大于P0，则根据所述目标检测图像获取所述待测半导体bump的结构参数；

若P小于P0，则对所述P个像素点进行双边插值；

所述P0为满足检测要求的最小像素点数量，所述P0为大于1整数。

8.根据权利要求1所述的半导体bump缺陷检测方法，其特征在于，

所述对所述第一3D点云图进行点云滤波处理，包括：

对所述第一3D点云图中的噪声数据进行去除；

对所述第一3D点云图中的非目标扫描点进行滤除，所述非目标扫描点包括尖峰以及离群点；

对所述第一3D点云图进行空洞修补。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-8中任一项所述的方法。

10.一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-8中任一项所述的方法。

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