CN112974289A - 分选方法、分选装置、计算机可读存储介质及电子设备 - Google Patents

分选方法、分选装置、计算机可读存储介质及电子设备 Download PDF

Info

Publication number
CN112974289A
CN112974289A CN202011240480.0A CN202011240480A CN112974289A CN 112974289 A CN112974289 A CN 112974289A CN 202011240480 A CN202011240480 A CN 202011240480A CN 112974289 A CN112974289 A CN 112974289A
Authority
CN
China
Prior art keywords
coordinate
data
chip
defect
photoelectric
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202011240480.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112974289B (zh
Inventor
杨浩
杨富可
张嘉修
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chongqing Kangjia Photoelectric Technology Research Institute Co Ltd
Original Assignee
Chongqing Kangjia Photoelectric Technology Research Institute Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chongqing Kangjia Photoelectric Technology Research Institute Co Ltd filed Critical Chongqing Kangjia Photoelectric Technology Research Institute Co Ltd
Priority to CN202011240480.0A priority Critical patent/CN112974289B/zh
Publication of CN112974289A publication Critical patent/CN112974289A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112974289B publication Critical patent/CN112974289B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
    • B07C5/34—Sorting according to other particular properties
    • B07C5/344—Sorting according to other particular properties according to electric or electromagnetic properties
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
    • B07C5/34—Sorting according to other particular properties
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
    • B07C5/34—Sorting according to other particular properties
    • B07C5/342—Sorting according to other particular properties according to optical properties, e.g. colour
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30148—Semiconductor; IC; Wafer

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Abstract

本申请涉及一种分选方法、分选装置、计算机可读存储介质及电子设备。本申请的分选方法，用于同时对多个芯片进行筛分，所述芯片包括相背设置的第一表面和第二表面，所述方法包括：获取每个所述芯片的所述第一表面的第一检测数据及所述第二表面的第二检测数据；根据所述第一检测数据及第二检测数据对所述多个芯片进行分类，并筛除具有缺陷的所述芯片。本申请的分选方法可以更好的避免检测过程中芯片的浪费，且分选准确性更高。

Description

分选方法、分选装置、计算机可读存储介质及电子设备
技术领域
本申请涉及芯片分选领域，尤其涉及一种分选方法、分选装置、计算机可读存储介质及电子设备。
背景技术
自动外观检测(Automated Optical Inspection，AOI)是通过采集图像，并与数据库中的合格的参数进行比较，判断得到的芯片外观等级并将结果写入测试数据由分选机做筛选。
现有的AOI检测，先进行背面检查然后分选出异常晶粒，这种做法效率低下如果在光电性测试之前做分选则会影响测试结果，如果在光电性测试之后做分选则可能影响正面检测的对点，使得每个芯片的数据对不上，造成整版芯片的浪费。
发明内容
鉴于上述现有技术的不足，本申请的目的在于提供一种分选方法，旨在解决的分选方法中出现的多个芯片测试数据对不上，造成整版芯片浪费的情况。
本申请提供一种分选方法，所述方法用于同时对多个芯片进行筛分，所述芯片包括相背设置的第一表面和第二表面，所述方法包括：
获取每个所述芯片的所述第一表面的第一检测数据及所述第二表面的第二检测数据；
根据所述第一检测数据及第二检测数据对所述多个芯片进行分类，并筛除具有缺陷的所述芯片。
本申请的分选方法，先获取多个芯片的第一检测数据及第二检测数据；再根据所述第一检测数据及第二检测数据对所述多个芯片进行分类，并筛除具有缺陷的所述芯片。可以更好的避免在背面(出光面)检测后，正面检测(焊盘面)前就先将具有缺陷的芯片筛除，造成的正面检测时，大量芯片的浪费，甚至由于各个芯片的数据对不上，造成整版芯片浪费，且芯片检测的准确性更高。
可选地，所述获取每个所述芯片的所述第一表面的第一检测数据及所述第二表面的第二检测数据，具体包括：
获取每个所述芯片的所述第一表面的光电性数据及第一缺陷数据，其中，所述第一检测数据包括所述光电性数据及所述第一缺陷数据；及
获取对所述多个芯片进行倒膜后的第二表面的第二缺陷数据，其中，所述第二检测数据包括所述第二缺陷数据。
可选地，所述获取每个所述芯片的所述第一表面的第一检测数据及所述第二表面的第二检测数据，具体包括：
获取每个所述芯片的所述第二表面的第二坐标、第二坐标对应的光电性数据及第二坐标对应的第二缺陷数据，其中，所述第二检测数据包括所述光电性数据及所述第二缺陷数据；
获取对所述多个芯片进行倒膜后，每个所述芯片的第二表面第一坐标及第一坐标对应的第一缺陷数据，其中，所述第一检测数据包括所述第一缺陷数据；
将每个所述芯片的第二坐标对应的光电性数据及第二坐标对应的第二缺陷数据进行坐标镜像处理，获得每个所述芯片的第一坐标对应的光电性数据及对应的第二缺陷数据；及
将所述第一坐标相同的光电性数据、第二缺陷数据及第一缺陷数据合并，以获得所述芯片第一坐标对应的光电性数据、第一坐标对应的第一缺陷数据及第一坐标对应的第二缺陷数据；其中，所述第一坐标和所述第二坐标为镜像对称。
可选地，所述获取每个所述芯片的所述第一表面的第一检测数据及所述第二表面的第二检测数据，具体包括：
获取每个所述芯片的所述第一表面的第一坐标、第一坐标对应的光电性数据及第一坐标对应的第一缺陷数据，其中，所述第一检测数据包括所述光电性数据及所述第一缺陷数据；
获取对所述多个芯片进行倒膜后，每个所述芯片的的第二表面的第二坐标及第二坐标对应的第二缺陷数据，其中，所述第二检测数据包括所述第二缺陷数据；
将所述多个芯片再次进行倒膜，并将每个所述芯片的所述第二坐标对应的第二缺陷数据进行坐标镜像处理，获得每个所述芯片的第一坐标对应的第二缺陷数据；及
将所述第一坐标相同的光电性数据、第一缺陷数据及第二缺陷数据合并，以获得所述芯片第一坐标对应的光电性数据、第一坐标对应的第一缺陷数据及第一坐标对应的第二缺陷数据；其中，所述第一坐标和所述第二坐标为镜像对称。
可选地，所述获取每个所述芯片的所述第一表面的第一检测数据及所述第二表面的第二检测数据，具体包括：
获取每个所述芯片的第一表面的第一坐标及第一坐标对应的光电性数据；
将每个所述芯片的所述第一坐标对应的光电性数据进行坐标镜像处理，以获得所述第二坐标对应的光电性数据；
获取所述多个芯片进行倒膜后，每个所述芯片的第二表面的第二坐标及第二坐标对应的第二缺陷数据；
将所述第二坐标相同的光电性数据及所述第二缺陷数据合并，以获得所述芯片的第一集合数据，所述第一集合数据包括所述第二坐标对应的光电性数据及第二坐标对应的第二缺陷数据；
获取对所述多个芯片再次进行倒膜后，每个所述芯片的第一表面的第一坐标及第一坐标对应的第一缺陷数据，其中，所述第一检测数据包括所述光电性数据及所述第一缺陷数据，所述第二检测数据包括所述第二缺陷数据；
将所述第一坐标相同的光电性数据及第一缺陷数据合并，以获得第二集合数据，所述第二集合数据包括所述第一坐标对应的光电性数据及第一坐标对应的第一缺陷数据；
将所述第一集合数据与所述第二集合数据进行处理，获得每个所述芯片的第一坐标对应的光电性数据、第一坐标对应的第一缺陷数据及第一坐标对应的第二缺陷数据。
可选地，所述将所述第一集合数据与所述第二集合数据进行处理，获得每个所述芯片的第一坐标对应的光电性数据、第一坐标对应的第一缺陷数据及第一坐标对应的第二缺陷数据，具体包括：
将所述第一集合数据进行坐标镜像处理，以获得第一集合镜像数据，所述第一集合镜像数据包括第一坐标对应的光电性数据及第一坐标对应的第二缺陷数据；
判断所述第一集合镜像数据中每个所述芯片的第一坐标对应的光电性数据和所述第二集合数据中每个所述芯片的第一坐标对应的光电性数据是否一一对应；以及
若是，则将所述第一集合镜像数据和所述第二集合数据合并，获得每个所述芯片的第一坐标对应的光电性数据、第一坐标对应的第一缺陷数据及第一坐标对应的第二缺陷数据。
将第一集合镜像数据中的光电性数据和所述第二集合数据中的光电性数据一一匹配，判断是否对应，可以更好的避免经过多次倒膜之后，第一表面和第二表面的检测数据出现错位，提高本申请分选方法的准确性。
可选地，所述根据所述第一检测数据及第二检测数据对所述多个芯片进行分类，并筛除具有缺陷的所述芯片，具体包括：
根据每个所述芯片的光电性数据对所述多个芯片进行分类，以使每一类中的每个所述芯片的光电性数据在预设数值范围内；
根据每个所述芯片的光电性数据、第一缺陷数据及第二缺陷数据筛除光电性数据、第一缺陷数据及第二缺陷数据中任一个超出预设条件的所述芯片。
基于同样的构思，本申请实施例还提供一种分选装置，用于同时对多个芯片进行筛分，所述分选装置包括：
第一检测模块，所述第一检测模块用于获取每个所述芯片的光电性数据；
第二检测模块，所述第二检测模块用于获取每个所述芯片的第一缺陷数据及第二缺陷数据；
分选模块，用于根据每个所述芯片的所述光电性数据，对所述多个芯片进行分类；并根据每个所述芯片的所述光电性数据、所述第一缺陷数据及所述第二缺陷数据筛除具有缺陷的所述芯片。
可选地，
所述第一检测模块具体用于获取每个所述芯片的第一坐标及第一坐标对应的光电性数据；
所述第二检测模块具体用于获取每个所述芯片的第一坐标及第一坐标对应的第一缺陷数据、以及第二坐标及第二坐标对应第二缺陷数据；
所述分选模块还用于将所述第一坐标对应的光电性数据及第一坐标对应的第一缺陷数据进行坐标镜像处理，以获得第二坐标对应的光电性数据及二坐标对应的第一缺陷数据；或者所述分选模块还用于将所述第二坐标对应的第二缺陷数据进行坐标镜像处理，以获得第一坐标对应的第二缺陷数据。
基于同样的构思，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有可被所述计算机执行的程序代码，当所述程序代码被所述计算机执行时，执行上述的分选方法。
基于同样的构思，本申请实施例还提供一种电子设备，其包括存储器及与所述存储器电连接的处理器，所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序代码，当所述程序代码被所述处理器调用并执行时，上述的分选方法。
本申请的分选方法，先获取多个芯片的第一检测数据及第二检测数据；再根据所述第一检测数据及第二检测数据对所述多个芯片进行分类，并筛除具有缺陷的所述芯片。可以更好的避免在背面(出光面)检测后，正面检测(焊盘面)前就先将具有缺陷的芯片筛除，造成的正面检测时，大量芯片的浪费，甚至由于各个芯片的数据对不上，造成整版芯片浪费。
附图说明
图1为本申请一实施例的分选方法的流程示意图；
图2为本申请又一实施例的分选方法的流程示意图；
图3为本申请再一实施例的分选方法的流程示意图；
图4为本申请再一实施例的分选方法的流程示意图；
图5为本申请再一实施例的分选方法的流程示意图；
图6为本申请一实施例的分选装置的结构框图；
图7为本申请又一实施例的分选装置的结构框图；
图8为本申请实施例的电子设备的结构示意图。
附图标记说明：
600-分选装置；
610-第一检测模块；
630-第二检测模块；
650-分选模块；
670-倒膜模块。
具体实施方式
为了便于理解本申请，下面将参照相关附图对本申请进行更全面的描述。附图中给出了本申请的较佳实施方式。但是，本申请可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施方式。相反地，提供这些实施方式的目的是使对本申请的公开内容理解的更加透彻全面。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是旨在于限制本申请。
现有的AOI检测，先进行背面(出光面)检查然后分选出异常晶粒，这种做法效率低下如果在光电性测试之前做分选则会影响测试结果，如果在光电性测试之后做分选则可能影响正面(焊盘面)检测的对点，使得每个芯片的数据对不上，造成整版芯片的浪费。
芯片的光电性及AOI检测用于筛除光电性或外观不良的芯片。而检测时，通常是将整个晶圆切割成多个芯片后，在逐一进行光电性或AOI检测，以筛除光电性或外观不良的芯片。而切割后的整版芯片上每个芯片的位置是通过顺序编号来进行定位的，如果在背面AOI检测时，就先筛除外观不良的芯片，在进行正面检测时，为了使测量的光电性数据更为准确，会将背面检测时筛除的芯片相邻的芯片作废，不作检测，这样会导致芯片的大量浪费。更为严重的，会使得正面检测时，正面检测的光电性和AOI数据对不上，导致整版芯片浪费，同时在进行正面检测时，为了使测量的光电性数据更为准确。
基于此，本申请希望提供一种能够解决上述技术问题的方案，其详细内容将在后续实施例中得以阐述。
请参见图1，本申请第一实施例提供的分选方法，用于同时对多个芯片进行筛分，例如，应用于对多个发光二极管芯片(Light Emitting Diode，LED芯片)进行筛分，所述芯片包括相背设置的第一表面和第二表面，包括：
S101，获取每个所述芯片的所述第一表面的第一检测数据及所述第二表面的第二检测数据；
可选地，第一表面为焊盘面，第二表面为出光面，第一检测数据为光电性数据及第一缺陷数据，第二检测数据为第二缺陷数据。
或者，第一表面为出光面，第二表面为焊盘面，第一检测数据为第一缺陷数据，第二检测数据为光电性数据及第二缺陷数据。
焊盘面指的是设置有芯片电极(例如正电极和负电极)的表面，出光面，指的是用于出射光线的表面。
具体地，第一缺陷数据和第二缺陷数据均为AOI检测的外观数据。
具体地，光电性数据包括但不限于芯片的工作电压、亮度、发光波长等。
S102，根据所述第一检测数据及第二检测数据对所述多个芯片进行分类，并筛除具有缺陷的所述芯片。
具体地，根据每个所述芯片的所述光电性数据，例如芯片的工作电压、亮度、发光波长等，对所述多个芯片进行分类，以使第一检测数据及第二检测数据在预设数值范围内；并根据所述光电性数据、所述第一缺陷数据及所述第二缺陷数据筛除所述光电性数据、所述第一缺陷数据及所述第二缺陷数据中任一个具有缺陷的所述芯片，例如筛除电性不良、正面外观不良和反面外观不良的数据。更具体地，每个芯片只要电性、正面外观及反面外观中任何一个数据不良，即判断该芯片具有缺陷，为不良芯片，将其进行筛除。
具体地，可以根据测得的光电性数据、第一缺陷数据及第二缺陷数据对每个芯片进行标记，例如，外观不良标记为152，电性不良标记为151，正常的芯片标记为150，采用分选机对芯片进行分选时，可以根据标记的，将具有相同标记的芯片用吸嘴吸取下来摆放到相同位置。
此外，还可以根据光电性数据不同进行不同标记，例如：工作电压在13-14V，亮度为300-320，波长在500-520nm标记为145；工作电压在14-15V，亮度为320-350，波长在520-540nm标记为146；工作电压在15-16V，亮度为350-370，波长在540-550nm标记为147。筛选时，分选机将标记符号相同的芯片用吸嘴吸取下来摆放到相同位置，以将所述多个芯片进行分类。
本申请的分选方法，先获取多个芯片的第一检测数据及第二检测数据；再根据所述第一检测数据及第二检测数据对所述多个芯片进行分类，并筛除具有缺陷的所述芯片。可以更好的避免在背面(出光面)检测后，正面检测(焊盘面)前就先将具有缺陷的芯片筛除，造成的正面检测时，大量芯片的浪费，甚至由于各个芯片的数据对不上，造成整版芯片浪费，且芯片检测的准确性更高。
请参见图2，本申请第二实施例提供的分选方法，用于同时对多个LED芯片进行筛分，所述多个芯片包括相背设置的第一表面和第二表面，包括：
S201，获取每个所述芯片的所述第一表面的光电性数据及第一缺陷数据，其中，所述第一检测数据包括所述光电性数据及所述第一缺陷数据；
具体地，第一表面为焊盘面，第二表面为出光面。
具体地，第一表面朝上，第二表面朝下，采用AOI检测技术，对芯片的第一表面进行检测，获取第一表面的外观检测数据。并获取第一表面的光电性数据，例如芯片的工作电压、亮度、发光波长等。
S202，获取对所述多个芯片进行倒膜后的第二表面的第二缺陷数据，其中，所述第二检测数据包括所述第二缺陷数据；
具体地，将整版多个芯片同时进行翻转，使第二表面朝上，第一表面朝下。采用AOI检测技术，对芯片的第二表面进行检测，获取第二表面的外观检测数据。
本发明的技术术语“倒膜”指的是采用翻转机，将多个芯片从同一张蓝膜上翻转到另一张蓝膜上，使得芯片的朝向发生翻转。
S203，根据每个所述芯片的所述光电性数据对所述多个芯片进行分类，以使每一类中的每个所述芯片的光电性数据在预设数值范围内；及
具体地，根据芯片的工作电压、亮度、发光波长等对芯片进行分类，将工作电压、亮度、波长相近的芯片分为同一组。
应该理解，预设数值可以根据实际需求进行设定，例如工作电压在13-14V，亮度为300-320，波长在500-520nm等。
S204，根据所述光电性数据、所述第一缺陷数据及所述第二缺陷数据筛除光电性数据、第一缺陷数据及第二缺陷数据中任一个超出预设条件的所述芯片。
具体地，根据所述光电性数据、所述第一缺陷数据及所述第二缺陷数据将电性不良及外观不良的芯片筛除。例如，当外观不良标记为152，电性不良标记为151，正常的芯片标记为150或小于150时，则预设条件为所有标记为150或者小于150的芯片，那么，分选机进行筛分时，筛除掉所有标记为152和151中任一个标记的所有芯片，例如：筛除标记为151的、标记为152的、以及同时标记为151和152的。
请参见图3，本申请第三实施例提供的分选方法，用于同时对多个LED芯片进行筛分，所述多个芯片包括相背设置的第一表面和第二表面，包括：
S301，获取每个所述芯片的第二表面的第二坐标、第二坐标对应的光电性数据及第二坐标对应的第二缺陷数据，其中，所述第二检测数据包括所述光电性数据及所述第二缺陷数据；
具体地，第一表面为出光面，第二表面为焊盘面。
具体地，获取每个芯片的第二坐标(即每个芯片的相对位置)，采用AOI检测技术，对芯片的第二表面进行检测，获取第二表面的第二坐标对应的外观检测数据，即第二缺陷数据。并获取每个芯片在第二坐标对应的光电性数据，例如芯片的工作电压、亮度、发光波长等。
S302，获取对所述多个芯片进行倒膜后，每个所述芯片的第二表面第一坐标及第一坐标对应的第一缺陷数据，其中，所述第一检测数据包括所述第一缺陷数据；
具体地，将整版多个芯片同时进行翻转，使第一表面朝上，第二表面朝下，获取第一表面的每个芯片的第一坐标，并采用AOI检测技术，对芯片的第一表面进行检测，获取每个芯片在第一坐标对应的外观检测数据，即第一缺陷数据。
具体地，第一坐标与第二坐标为镜像对称，例如：第一坐标包括坐标轴x轴和y轴，第二坐标包括坐标轴x’轴和y’轴，当第一坐标和第二坐标沿y轴对称时，x＝-x’，y＝y’，当第一坐标和第二坐标沿x轴对称时，x＝x’，y＝-y’。
S303，将每个所述芯片的第二坐标对应的光电性数据及第二坐标对应的第二缺陷数据进行坐标镜像处理，获得每个所述芯片的第一坐标对应的光电性数据及对应的第二缺陷数据；
具体地，对每个所述芯片的第二坐标进行坐标镜像处理，将每个所述芯片在第二坐标对应的光电性数据及第二缺陷数据换算成，每个所述芯片在第一坐标对应的光电性数据及第二缺陷数据。即将第二表面检测到的数据及第二坐标，换算成和第一表面对应的坐标(第一坐标)的检测数据。
本发明的坐标镜像处理，既可以是沿y轴镜像处理，也可以沿x轴镜像处理。
S304，将所述第一坐标相同的光电性数据、第二缺陷数据及第一缺陷数据合并，以获得所述芯片第一坐标对应的光电性数据、第一坐标对应的第一缺陷数据及第一坐标对应的第二缺陷数据；其中，所述第一坐标和所述第二坐标为镜像对称；
具体地，将第一表面检测到的第一缺陷数据，和第二表面检测到的对应第一坐标的光电性数据及第二缺陷数据合并，获得第一坐标的每个芯片第一坐标的光电性数据、第一缺陷数据及第二缺陷数据。
S305，根据所述光电性数据对所述多个芯片进行分类，以使每一类中的每个所述芯片的光电性数据在预设数值范围内；
S306，根据所述光电性数据、所述第一缺陷数据及所述第二缺陷数据筛除光电性数据、第一缺陷数据及第二缺陷数据中任一个超出预设条件的所述芯片。
步骤S305及步骤S306的详细描述请参见第一实施例及第二实施例，在此不再赘述。
请参见图4，本申请第四实施例提供的分选方法，用于同时对多个LED芯片进行筛分，所述多个芯片包括相背设置的第一表面和第二表面，包括：
S401，使所述多个芯片的所述第一表面的第一坐标、第一坐标对应的光电性数据及第一坐标对应的第一缺陷数据，其中，所述第一检测数据包括所述光电性数据及所述第一缺陷数据；
具体地，第一表面为焊盘面，第二表面为出光面。
S402，获取对所述多个芯片进行倒膜后，每个所述芯片的第二表面的第二坐标及第二坐标对应的第二缺陷数据，其中，所述第二检测数据包括所述第二缺陷数据；
S403，将所述多个芯片再次进行倒膜，并将每个所述芯片的所述第二坐标对应的第二缺陷数据进行坐标镜像处理，获得每个所述芯片的第一坐标对应的第二缺陷数据；
S404，将所述第一坐标相同的光电性数据、第一缺陷数据及第二缺陷数据合并，以获得所述芯片第一坐标对应的光电性数据、第一坐标对应的第一缺陷数据及第一坐标对应的第二缺陷数据；其中，所述第一坐标和所述第二坐标为镜像对称；
具体地，将第一表面检测到的光电性数据及第一缺陷数据，和第二表面检测到的对应第一坐标的第二缺陷数据合并，获得第一坐标的每个芯片的光电性数据、第一缺陷数据及第二缺陷数据。
S405，根据所述光电性数据对所述多个芯片进行分类，以使每一类中的每个所述芯片的光电性数据在预设数值范围内；及
详细描述请参见第一实施例及第二实施例的对应步骤，在此不再赘述。
S406，根据所述光电性数据、第一缺陷数据及第二缺陷数据筛除光电性数据、第一缺陷数据及第二缺陷数据中任一个超出预设条件的所述芯片。
详细描述请参见第一实施例及第二实施例的对应步骤，在此不再赘述。请参见图5，本申请第五实施例提供的分选方法，用于同时对多个LED芯片进行筛分，所述多个芯片包括相背设置的第一表面和第二表面，包括：
S501，获取每个所述芯片的第一表面的第一坐标及第一坐标对应的光电性数据；
具体地，第一表面为焊盘面，第二表面为出光面。
S502，将每个所述芯片的所述第一坐标对应的光电性数据进行坐标镜像处理，以获得所述第二坐标对应的光电性数据；
S503，获取所述多个芯片进行倒膜后，每个所述芯片的第二表面的第二坐标及第二坐标对应的第二缺陷数据；
S504，将所述第二坐标相同的光电性数据及所述第二缺陷数据合并，以获得所述芯片的第一集合数据，所述第一集合数据包括所述第二坐标对应的光电性数据及第二坐标对应的第二缺陷数据；
具体地，将第一表面检测到的对应第二坐标的光电性数据，和第二表面检测到的第二缺陷数据合并，获得第二坐标及对应的每个芯片的光电性数据、及第二缺陷数据，即第一集合数据。
S505，获取对所述多个芯片再次进行倒膜后，每个所述芯片的第一表面的第一坐标及第一坐标对应的第一缺陷数据，其中，所述第一检测数据包括所述光电性数据及所述第一缺陷数据，所述第二检测数据包括所述第二缺陷数据；
S506，将所述第一坐标相同的光电性数据及第一缺陷数据合并，以获得第二集合数据，所述第二集合数据包括所述第一坐标对应的光电性数据及第一坐标对应的第一缺陷数据；
具体地，将第一表面检测到的对应第一坐标的光电性数据，和第一表面检测到的对应第一坐标第一缺陷数据合并，获得第一坐标、第一坐标对应的光电性数据、及第一缺陷数据，即第二集合数据。
S507，将所述第一集合数据与所述第二集合数据进行处理，获得每个所述芯片的第一坐标对应的光电性数据、第一坐标对应的第一缺陷数据及第一坐标对应的第二缺陷数据；
具体地，所述将所述第一集合数据与所述第二集合数据进行处理，获得每个所述芯片的第一坐标对应的光电性数据、第一坐标对应的第一缺陷数据及第一坐标对应的第二缺陷数据，包括：
S5071，将所述第一集合数据进行坐标镜像处理，以获得第一集合镜像数据，所述第一集合镜像数据包括所述第一坐标对应的光电性数据及第一坐标对应的第二缺陷数据；
具体地，将第二坐标、第二坐标对应的光电性数据、及第二坐标对应的第二缺陷数据进行坐标镜像处理，获的第一坐标、第一坐标对应的光电性数据、及第二缺陷数据，即第一集合镜像数据。
S5072，判断所述第一集合镜像数据中每个所述芯片的第一坐标对应的光电性数据和所述第二集合数据中每个所述芯片的第一坐标对应的光电性数据是否一一对应；以及
将第一集合镜像数据中的第一坐标对应的光电性数据和第二集合数据中的第一坐标对应的光电性数据逐一匹配，判断第一集合镜像数据中的光电性数据和所述第二集合数据中的光电性数据是否一一对应，若第一集合镜像数据中的光电性数据和所述第二集合数据中的光电性数据不完全对应时，则执行S501，即对该多个芯片进行重新检测；若第一集合镜像数据中的光电性数据和所述第二集合数据中的光电性数据完全对应，则执行步骤S5073。
本实施例，将第一集合镜像数据中的光电性数据和所述第二集合数据中的光电性数据一一匹配，判断是否对应，可以更好的避免经过多次倒膜之后，第一表面和第二表面的检测数据出现错位，提高分选方法的准确性。
S5073，将所述第一集合镜像数据和所述第二集合数据合并，获得每个所述芯片的第一坐标对应的光电性数据、第一坐标对应的第一缺陷数据及第一坐标对应的第二缺陷数据。
具体地，第一表面检测的所述第一坐标、所述第一坐标对应的光电性数据及第一缺陷数据，第二表面检测的对应第一坐标的光电性数据、及第二缺陷数据合并，获得第一坐标的每个芯片的光电性数据、第一缺陷数据及第二缺陷数据。
S508，根据所述光电性数据对所述多个芯片进行分类，以使每一类中的每个所述芯片的光电性数据在预设数值范围内；
详细描述请参见第一实施例及第二实施例的对应步骤，在此不再赘述。
S509，根据所述光电性数据、所述第一缺陷数据及所述第二缺陷数据筛除光电性数据、第一缺陷数据及第二缺陷数据中任一个超出预设条件的所述芯片。
详细描述请参见第一实施例及第二实施例的对应步骤，在此不再赘述。
请参见图6，本申请实施例还提供一种分选装置600，用于同时对多个芯片(图未示)进行筛分，所述分选装置600包括：
第一检测模块610，所述第一检测模块610获取每个所述芯片的光电性数据；
具体地，第一检测模块610为光电性数据检测单元。
第二检测模块630，所述第二检测模块630用于获取每个所述芯片的第一缺陷数据及第二缺陷数据；
具体地，第二检测模块630为AOI检测单元。
分选模块650，用于根据所述光电性数据，对所述多个芯片进行分类；并根据所述光电性数据、所述第一缺陷数据及所述第二缺陷数据筛除具有缺陷的所述芯片。
详细描述请参见本申请上述第一实施例和第二实施例的分选方法的描述，在此不再赘述。
本申请的分选装置，采用第一检测模块610获取每个芯片的光电性数据，采用第二检测模块630获取每个芯片的第一缺陷数据及第二缺陷数据；再根据光电性数据对所述多个芯片进行分类，根据所述光电性数据、所述第一缺陷数据及所述第二缺陷数据筛除具有缺陷的所述芯片。可以更好的避免在背面(出光面)检测后，正面检测(焊盘面)前就先将具有缺陷的芯片筛除，造成的正面检测时，大量芯片的浪费，甚至由于各个芯片的数据对不上，造成整版芯片浪费，且芯片检测的准确性更高。
请参见图7，在一些实施例中，本申请的分选装置600，用于同时对多个LED芯片进行筛分，所述多个芯片包括相背设置的第一表面和第二表面，所述多个芯片的第二表面朝上，包括：
第一检测模块610用于获取每个芯片的第一坐标及第一坐标对应的光电性数据；
第二检测模块630用于获取每个芯片的第二坐标及第二坐标对应的第二缺陷数据；
倒膜模块670，用于将所述多个芯片进行倒膜，使所述第一表面朝上；
第二检测模块630还用于获取每个芯片的第一坐标及第一坐标对应的第一缺陷数据；
分选模块650用于将每个所述芯片的第二坐标对应的光电性数据及第二坐标对应的第二缺陷数据进行坐标镜像处理，获得每个所述芯片的第一坐标对应的光电性数据及第一坐标对应的第二缺陷数据；
分选模块650将所述第一坐标相同的光电性数据、第二缺陷数据及第一缺陷数据合并，以获得所述芯片的第一坐标对应的光电性数据、第一坐标对应的第一缺陷数据及第一坐标对应的第二缺陷数据；其中，所述第一坐标和所述第二坐标为镜像对称；
分选模块650还用于根据所述光电性数据对所述多个芯片进行分类，以使每一类中的每个所述芯片的光电性数据在预设数值范围内；及根据所述光电性数据、所述第一缺陷数据及所述第二缺陷数据筛除光电性数据、第一缺陷数据及第二缺陷数据中任一个超出预设条件的所述芯片。
详细描述请参见本申请上述第三实施例的分选方法的描述，在此不再赘述。
在另一些实施例中，本申请实施例的分选装置600，用于同时对多个LED芯片进行筛分，所述多个芯片包括相背设置的第一表面和第二表面，所述多个芯片的第一表面朝上，该分选装置600包括：
第一检测模块610，用于获取每个所述芯片的第一坐标及第一坐标对应的光电性数据；
第二检测模块630，用于获取每个所述芯片的第一坐标及第一坐标对应的第一缺陷数据；
倒膜模块670，用于将所述多个芯片进行倒膜，使所述第二表面朝上；
第二检测模块630，还用于获取每个所述芯片的第二坐标及第二坐标对应的第二缺陷数据；
倒膜模块670，还用于将所述多个芯片进行倒膜，使所述第一表面朝上；
分选模块650，还用于将每个所述芯片的所述第二坐标及第二坐标对应的第二缺陷数据进行坐标镜像处理，获得每个所述芯片的第一坐标及第一坐标对应的第二缺陷数据；
分选模块650，还用于将所述第一坐标相同的光电性数据、第一缺陷数据及第二缺陷数据合并，以获得所述芯片第一坐标对应的光电性数据、第一坐标对应的第一缺陷数据及第一坐标对应的第二缺陷数据；其中，所述第一坐标和所述第二坐标为镜像对称。
分选模块650还用于根据所述光电性数据对所述多个芯片进行分类，以使每一类中的每个所述芯片的光电性数据在预设数值范围内；及根据所述光电性数据、第一缺陷数据及第二缺陷数据筛除光电性数据、第一缺陷数据及第二缺陷数据中任一个超出预设条件的所述芯片。
详细描述请参见本申请上述第四实施例的分选方法的描述，在此不再赘述。
在另一些实施例中，本申请实施例的分选装置600，用于同时对多个LED芯片进行筛分，所述多个芯片包括相背设置的第一表面和第二表面，多个芯片的第一表面朝上，该分选装置600包括：
第一检测模块610，用于获取每个所述芯片的第一坐标及第一坐标对应的光电性数据；
分选模块650，用于将每个所述芯片的所述第一坐标及第一坐标对应的光电性数据进行坐标镜像处理，以获得所述第二坐标及第二坐标对应的光电性数据；
倒膜模块670，用于将所述多个芯片进行倒膜，使所述第二表面朝上；
第二检测模块630，用于获取每个所述芯片的第二坐标及第二坐标对应的第二缺陷数据；
分选模块650，还用于将所述第二坐标相同的光电性数据及所述第二缺陷数据合并，以获得所述芯片的第一集合数据，所述第一集合数据包括所述第二坐标、第二坐标对应的光电性数据及第二坐标对应的第二缺陷数据；
倒膜模块670，还用于将所述多个芯片进行倒膜，使所述第一表面朝上；
第二检测模块630，获取每个所述芯片的第一坐标及第一坐标对应的第一缺陷数据；
分选模块650，还用于将所述第一坐标相同的光电性数据及第一缺陷数据合并，以获得第二集合数据，所述第二集合数据所述第一坐标、第一坐标对应的光电性数据及第一坐标对应的第一缺陷数据；
分选模块650，还用于将所述第一集合数据进行坐标镜像处理，以获得第一集合镜像数据，所述第一集合镜像数据包括所述第一坐标、第一坐标对应的光电性数据及第一坐标对应的第二缺陷数据；
分选模块650，还用于判断所述第一集合镜像数据中所述芯片的光电性数据和所述第二集合数据中所述芯片的光电性数据是否一一对应；以及
分选模块650，还用于若在第一集合镜像数据中的第一坐标对应的光电性数据和所述第二集合数据中的第一坐标对应的光电性数据一一对应时，将所述第一集合镜像数据和所述第二集合数据合并，获得每个所述芯片的第一坐标对应的光电性数据、第一坐标对应的第一缺陷数据及第一坐标对应的第二缺陷数据。
分选模块650，还用于根据所述光电性数据对所述多个芯片进行分类，以使每一类中的每个所述芯片的光电性数据在预设数值范围内；及根据所述光电性数据、第一缺陷数据及第二缺陷数据筛除光电性数据、第一缺陷数据及第二缺陷数据中任一个超出预设条件的所述芯片。
详细描述请参见本申请上述第五实施例的分选方法的描述，在此不再赘述。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行程序代码，当所述计算机可执行程序代码用于使计算机执行本申请实施例的分选方法。
请参见图8，本申请实施例还提供一种电子设备700，其包括处理器710及与所述处理器710电连接的存储器730，所述存储器730存储有可被所述处理器710执行的程序代码，当所述程序代码被所述处理器710调用并执行时，执行本申请实施例的分选方法。
存储器730作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的分选方法对应的程序指令/模块。处理器710通过运行存储在存储器730中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例分选方法。
可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、电可擦可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。此外。任何连接可以适当的成为计算机可读介质。例如，如果软件是使用同轴电缆、光纤光缆、双绞线、数字用户线(Digital Subscriber Line，DSL)或者诸如红外线、无线电和微波之类的无线技术从网站、服务器或者其他远程源传输的，那么同轴电缆、光纤光缆、双绞线、DSL或者诸如红外线、无线和微波之类的无线技术包括在所属介质的定影中。如本发明所使用的，盘(Disk)和碟(disc)包括压缩光碟(CD)、激光碟、光碟、数字通用光碟(DVD)、软盘和蓝光光碟，其中盘通常磁性的复制数据，而碟则用激光来光学的复制数据。上面的组合也应当包括在计算机可读介质的保护范围之内。
本发明的电子设备700包括但不限于电脑、笔记本电脑、平板电脑、等。
应当理解的是，本申请的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本申请所附权利要求的保护范围。

Claims (11)

1.一种分选方法，其特征在于，所述方法用于同时对多个芯片进行筛分，所述芯片包括相背设置的第一表面和第二表面，所述方法包括：
获取每个所述芯片的所述第一表面的第一检测数据及所述第二表面的第二检测数据；
根据所述第一检测数据及第二检测数据对所述多个芯片进行分类，并筛除具有缺陷的所述芯片。
2.根据权利要求1所述的分选方法，其特征在于，所述获取每个所述芯片的所述第一表面的第一检测数据及所述第二表面的第二检测数据，具体包括：
获取每个所述芯片的所述第一表面的光电性数据及第一缺陷数据，其中，所述第一检测数据包括所述光电性数据及所述第一缺陷数据；及
获取对所述多个芯片进行倒膜后的第二表面的第二缺陷数据，其中，所述第二检测数据包括所述第二缺陷数据。
3.根据权利要求1所述的分选方法，其特征在于，所述获取每个所述芯片的所述第一表面的第一检测数据及所述第二表面的第二检测数据，具体包括：
获取每个所述芯片的所述第二表面的第二坐标、第二坐标对应的光电性数据及第二坐标对应的第二缺陷数据，其中，所述第二检测数据包括所述光电性数据及所述第二缺陷数据；
获取对所述多个芯片进行倒膜后，每个所述芯片的第二表面第一坐标及第一坐标对应的第一缺陷数据，其中，所述第一检测数据包括所述第一缺陷数据；
将每个所述芯片的第二坐标对应的光电性数据及第二坐标对应的第二缺陷数据进行坐标镜像处理，获得每个所述芯片的第一坐标对应的光电性数据及对应的第二缺陷数据；及
将所述第一坐标相同的光电性数据、第二缺陷数据及第一缺陷数据合并，以获得所述芯片第一坐标对应的光电性数据、第一坐标对应的第一缺陷数据及第一坐标对应的第二缺陷数据；其中，所述第一坐标和所述第二坐标为镜像对称。
4.根据权利要求1所述的分选方法，其特征在于，所述获取每个所述芯片的所述第一表面的第一检测数据及所述第二表面的第二检测数据，具体包括：
获取每个所述芯片的所述第一表面的第一坐标、第一坐标对应的光电性数据及第一坐标对应的第一缺陷数据，其中，所述第一检测数据包括所述光电性数据及所述第一缺陷数据；
获取对所述多个芯片进行倒膜后，每个所述芯片的的第二表面的第二坐标及第二坐标对应的第二缺陷数据，其中，所述第二检测数据包括所述第二缺陷数据；
将所述多个芯片再次进行倒膜，并将每个所述芯片的所述第二坐标对应的第二缺陷数据进行坐标镜像处理，获得每个所述芯片的第一坐标对应的第二缺陷数据；及
将所述第一坐标相同的光电性数据、第一缺陷数据及第二缺陷数据合并，以获得所述芯片第一坐标对应的光电性数据、第一坐标对应的第一缺陷数据及第一坐标对应的第二缺陷数据；其中，所述第一坐标和所述第二坐标为镜像对称。
5.根据权利要求1所述的分选方法，其特征在于，所述获取每个所述芯片的所述第一表面的第一检测数据及所述第二表面的第二检测数据，具体包括：
获取每个所述芯片的第一表面的第一坐标及第一坐标对应的光电性数据；
将每个所述芯片的所述第一坐标对应的光电性数据进行坐标镜像处理，以获得所述第二坐标对应的光电性数据；
获取所述多个芯片进行倒膜后，每个所述芯片的第二表面的第二坐标及第二坐标对应的第二缺陷数据；
将所述第二坐标相同的光电性数据及所述第二缺陷数据合并，以获得所述芯片的第一集合数据，所述第一集合数据包括所述第二坐标对应的光电性数据及第二坐标对应的第二缺陷数据；
获取对所述多个芯片再次进行倒膜后，每个所述芯片的第一表面的第一坐标及第一坐标对应的第一缺陷数据，其中，所述第一检测数据包括所述光电性数据及所述第一缺陷数据，所述第二检测数据包括所述第二缺陷数据；
将所述第一坐标相同的光电性数据及第一缺陷数据合并，以获得第二集合数据，所述第二集合数据包括所述第一坐标对应的光电性数据及第一坐标对应的第一缺陷数据；
将所述第一集合数据与所述第二集合数据进行处理，获得每个所述芯片的第一坐标对应的光电性数据、第一坐标对应的第一缺陷数据及第一坐标对应的第二缺陷数据。
6.根据权利要求5所述的分选方法，其特征在于，所述将所述第一集合数据与所述第二集合数据进行处理，获得每个所述芯片的第一坐标对应的光电性数据、第一坐标对应的第一缺陷数据及第一坐标对应的第二缺陷数据，具体包括：
将所述第一集合数据进行坐标镜像处理，以获得第一集合镜像数据，所述第一集合镜像数据包括第一坐标对应的光电性数据及第一坐标对应的第二缺陷数据；
判断所述第一集合镜像数据中每个所述芯片的第一坐标对应的光电性数据和所述第二集合数据中每个所述芯片的第一坐标对应的光电性数据是否一一对应；以及
若是，则将所述第一集合镜像数据和所述第二集合数据合并，获得每个所述芯片的第一坐标对应的光电性数据、第一坐标对应的第一缺陷数据及第一坐标对应的第二缺陷数据。
7.根据权利要求2-5任一项所述的分选方法，其特征在于，所述根据所述第一检测数据及第二检测数据对所述多个芯片进行分类，并筛除具有缺陷的所述芯片，具体包括：
根据每个所述芯片的光电性数据对所述多个芯片进行分类，以使每一类中的每个所述芯片的光电性数据在预设数值范围内；
根据每个所述芯片的光电性数据、第一缺陷数据及第二缺陷数据筛除光电性数据、第一缺陷数据及第二缺陷数据中任一个超出预设条件的所述芯片。
8.一种分选装置，用于同时对多个芯片进行筛分，其特征在于，所述分选装置包括：
第一检测模块，所述第一检测模块用于获取每个所述芯片的光电性数据；
第二检测模块，所述第二检测模块用于获取每个所述芯片的第一缺陷数据及第二缺陷数据；
分选模块，用于根据每个所述芯片的所述光电性数据，对所述多个芯片进行分类；并根据每个所述芯片的所述光电性数据、所述第一缺陷数据及所述第二缺陷数据筛除具有缺陷的所述芯片。
9.根据权利要求8所述的分选装置，其特征在于，
所述第一检测模块具体用于获取每个所述芯片的第一坐标及第一坐标对应的光电性数据；
所述第二检测模块具体用于获取每个所述芯片的第一坐标及第一坐标对应的第一缺陷数据、以及第二坐标及第二坐标对应第二缺陷数据；
所述分选模块还用于将所述第一坐标对应的光电性数据及第一坐标对应的第一缺陷数据进行坐标镜像处理，以获得第二坐标对应的光电性数据及二坐标对应的第一缺陷数据；或者所述分选模块还用于将所述第二坐标对应的第二缺陷数据进行坐标镜像处理，以获得第一坐标对应的第二缺陷数据。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有可被所述计算机执行的程序代码，当所述程序代码被所述计算机执行时，执行权利要求1-7任一项所述的分选方法。
11.一种电子设备，其特征在于，包括存储器及与所述存储器电连接的处理器，所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序代码，当所述程序代码被所述处理器调用并执行时，执行权利要求1-7任一项所述的分选方法。
CN202011240480.0A 2020-11-09 2020-11-09 分选方法、分选装置、计算机可读存储介质及电子设备 Active CN112974289B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011240480.0A CN112974289B (zh) 2020-11-09 2020-11-09 分选方法、分选装置、计算机可读存储介质及电子设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011240480.0A CN112974289B (zh) 2020-11-09 2020-11-09 分选方法、分选装置、计算机可读存储介质及电子设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112974289A true CN112974289A (zh) 2021-06-18
CN112974289B CN112974289B (zh) 2023-04-28

Family

ID=76344794

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011240480.0A Active CN112974289B (zh) 2020-11-09 2020-11-09 分选方法、分选装置、计算机可读存储介质及电子设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112974289B (zh)

Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1988009310A1 (en) * 1987-05-29 1988-12-01 Nippon Sheet Glass Co., Ltd. Pick-up system of glass sheets
US20010048761A1 (en) * 2000-03-02 2001-12-06 Akira Hamamatsu Method of inspecting a semiconductor device and an apparatus thereof
CN1342318A (zh) * 1998-11-13 2002-03-27 依莱克特罗格莱斯有限公司 用于将逻辑集成电路的逻辑功能测试数据映射为物理表述的集成电路测试软件系统
JP2009135322A (ja) * 2007-11-30 2009-06-18 Tdk Corp 積層型電子部品の不良検出方法および積層型電子部品の製造方法
US7968354B1 (en) * 2002-10-04 2011-06-28 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods for correlating backside and frontside defects detected on a specimen and classification of backside defects
CN103310000A (zh) * 2013-06-25 2013-09-18 曙光信息产业(北京)有限公司 元数据管理方法
CN105203546A (zh) * 2014-06-13 2015-12-30 上海太阳能工程技术研究中心有限公司 太阳电池片在线质量检测方法
CN106981437A (zh) * 2017-03-09 2017-07-25 铜陵三佳山田科技股份有限公司 用于qfn‑bga半导体芯片的分选检测工艺及其设备
CN108246657A (zh) * 2018-01-29 2018-07-06 木林森股份有限公司 一种led芯片检测设备及检测方法
CN108693456A (zh) * 2018-04-09 2018-10-23 马鞍山杰生半导体有限公司 一种晶圆芯片测试方法
CN109065482A (zh) * 2018-08-09 2018-12-21 深圳市华腾半导体设备有限公司 一种芯片分选机构及其芯片分选方法
CN111025072A (zh) * 2019-12-31 2020-04-17 湘能华磊光电股份有限公司 一种芯片光电性能及外观检测装置
CN111141228A (zh) * 2020-02-21 2020-05-12 黎明职业大学 一种适应碳纤维板图像扫描检测用翻转架
CN111201593A (zh) * 2019-10-14 2020-05-26 重庆康佳光电技术研究院有限公司 一种led检测装置和方法
CN111429444A (zh) * 2020-04-02 2020-07-17 苏州杰锐思智能科技股份有限公司 芯片外观的检测方法及装置、电子设备、存储介质
CN111553917A (zh) * 2020-05-11 2020-08-18 广州鹄志信息咨询有限公司 一种基于芯片缺陷检测的检测方法和系统
CN111737271A (zh) * 2020-05-13 2020-10-02 平安国际智慧城市科技股份有限公司 数据同步更新方法、装置、设备及存储介质

Patent Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1988009310A1 (en) * 1987-05-29 1988-12-01 Nippon Sheet Glass Co., Ltd. Pick-up system of glass sheets
CN1342318A (zh) * 1998-11-13 2002-03-27 依莱克特罗格莱斯有限公司 用于将逻辑集成电路的逻辑功能测试数据映射为物理表述的集成电路测试软件系统
US20010048761A1 (en) * 2000-03-02 2001-12-06 Akira Hamamatsu Method of inspecting a semiconductor device and an apparatus thereof
US7968354B1 (en) * 2002-10-04 2011-06-28 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods for correlating backside and frontside defects detected on a specimen and classification of backside defects
JP2009135322A (ja) * 2007-11-30 2009-06-18 Tdk Corp 積層型電子部品の不良検出方法および積層型電子部品の製造方法
CN103310000A (zh) * 2013-06-25 2013-09-18 曙光信息产业(北京)有限公司 元数据管理方法
CN105203546A (zh) * 2014-06-13 2015-12-30 上海太阳能工程技术研究中心有限公司 太阳电池片在线质量检测方法
CN106981437A (zh) * 2017-03-09 2017-07-25 铜陵三佳山田科技股份有限公司 用于qfn‑bga半导体芯片的分选检测工艺及其设备
CN108246657A (zh) * 2018-01-29 2018-07-06 木林森股份有限公司 一种led芯片检测设备及检测方法
CN108693456A (zh) * 2018-04-09 2018-10-23 马鞍山杰生半导体有限公司 一种晶圆芯片测试方法
CN109065482A (zh) * 2018-08-09 2018-12-21 深圳市华腾半导体设备有限公司 一种芯片分选机构及其芯片分选方法
CN111201593A (zh) * 2019-10-14 2020-05-26 重庆康佳光电技术研究院有限公司 一种led检测装置和方法
CN111025072A (zh) * 2019-12-31 2020-04-17 湘能华磊光电股份有限公司 一种芯片光电性能及外观检测装置
CN111141228A (zh) * 2020-02-21 2020-05-12 黎明职业大学 一种适应碳纤维板图像扫描检测用翻转架
CN111429444A (zh) * 2020-04-02 2020-07-17 苏州杰锐思智能科技股份有限公司 芯片外观的检测方法及装置、电子设备、存储介质
CN111553917A (zh) * 2020-05-11 2020-08-18 广州鹄志信息咨询有限公司 一种基于芯片缺陷检测的检测方法和系统
CN111737271A (zh) * 2020-05-13 2020-10-02 平安国际智慧城市科技股份有限公司 数据同步更新方法、装置、设备及存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
江锋;李跃华;刘国庆;: "基于改进波形太赫兹雷达的多目标检测" *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112974289B (zh) 2023-04-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10161881B2 (en) System and method for inspecting a wafer
US8711348B2 (en) Method of inspecting wafer
CN1504742A (zh) 印刷电路板上瑕疵组件的自动光学检测系统
US20070115464A1 (en) System and method for inspection of films
CN110261755B (zh) 一种探针卡、检测装置以及晶圆检测方法
CN112599438B (zh) MiniLED晶圆缺陷的高精度检测系统及其检测方法
TWI833010B (zh) 影像辨識裝置、影像辨識方法及其電腦程式產品
JP2010522441A (ja) 半導体ウエハの異物検査及びリペアシステムとその方法
JP2004177139A (ja) 検査条件データ作成支援プログラム及び検査装置及び検査条件データ作成方法
JP5045591B2 (ja) 検査領域の領域設定データの作成方法および基板外観検査装置
JP2010256053A (ja) 形状欠損検査装置、形状モデリング装置および形状欠損検査プログラム
JPH07198354A (ja) 画像処理を使用しての搭載されたコネクタピンのテスト
CN117589770A (zh) Pcb贴片板检测方法、装置、设备及介质
CN112974289B (zh) 分选方法、分选装置、计算机可读存储介质及电子设备
CN115409799A (zh) Led芯片自动针痕检测方法、装置、介质及电子设备
KR102034042B1 (ko) 평판 디스플레이 패널의 외관 스크래치 검사 방법
WO2008085160A1 (en) System and method for inspection of films
CN213184251U (zh) 用于检测晶圆吸盘残胶的光学检测系统
CN111458107A (zh) 自动检测系统及其方法
JP2002257749A (ja) 検査装置、検査方法およびこれを用いたカラーフィルタの製造方法
CN206876554U (zh) 一种机器视觉检测装置
CN116678895B (zh) 一种屏幕划痕检测方法、系统及存储介质
KR100484675B1 (ko) 플라즈마 디스플레이 패널 검사 시스템 및 이를 이용한검사 방법
KR20190046225A (ko) 빅 데이터와 인공지능을 이용한 pcb 패널 자동검사방법 및 그 장치
US11927526B2 (en) Method and system for detecting cleanliness in cavity of target device

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant