CN113470119A - 芯片分选入bin方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种芯片分选入BIN方法及系统，该方法包括：对面阵相机和放置母片的基台的坐标系进行标定；控制面阵相机，根据预先设置的扫描路线和移动间隔对母片进行扫描，以得到母片上各个位置处的单位视块；通过图像处理技术，获取任一单位视块中各个芯片的像素坐标，然后将其转变为机械坐标，并生成与当前单位视块中的各个芯片所对应的索引号；根据测试文档，对当前单位视块中的芯片进行分类，以将当前单位视块中的若干芯片分别归入不同的分选文档中；通过本发明芯片分选入BIN方法，测试分选机无须等到整个母片的分选文档建立完毕即可根据实时生成的分选文档进行芯片的分选工作，从而有效提高了芯片分选工作的效率和精度。

Description

芯片分选入BIN方法及系统
技术领域
本发明涉及芯片分选技术领域，尤其涉及一种芯片分选入BIN方法及系统。
背景技术
芯片封装完成后，一般要根据不同的参数进行分类选取存放，以满足使用需求。例如封装后的LED芯片可以按照波长、发光强度、发光角度以及工作电压等进行测试分选，其结果是把LED分成很多档(Bin)和类别，然后测试分选机会自动地根据设定的测试标准把LED分装在不同的Bin盒内。由于人们对于LED的要求越来越高，早期的分选机是32Bin，后来增加到64Bin。
针对LED芯片的传统测试分选技术，一般采取整体扫描后再建立Bin文档的方式，其具体流程具体为：生成测试文档后，分选机对母片扫描生成扫描文档，最后对扫描文档和测试文档进行合档，根据需求得到分选文档，并对LED芯片进行分选入Bin。采用这种方法进行分选入Bin,测试分选机必须要等Bin文档完全建立后才能启动执行LED芯片的分析工作，不但使得LED芯片的整个分析工作(从建档到分选)耗时较长、效率低，而且精度不高。
发明内容
本发明的目的是为解决上述技术问题的不足而提供一种对装载有芯片的母片进行分区分片扫描进而达到边扫描边建立分选文档的芯片分选入BIN方法，以提高芯片分选的效率和精度。
为了实现上述目的，本发明公开了一种芯片分选入BIN方法，用于对经过测试流程并已产生测试文档的母片上的若干芯片建立分选文档，所述母片位于一基台上，提供一用于面域图像扫描的面阵相机，所述分选入BIN方法包括：
对所述面阵相机和所述基台的坐标系进行标定，以得到所述面阵相机与所述基台的空间坐标转换关系；
控制所述面阵相机，根据预先设置的扫描路线和移动间隔对所述母片进行扫描，以得到所述母片上各个位置处的单位视块；
通过图像处理技术，获取任一所述单位视块中各个芯片的像素坐标，然后根据所述面阵相机与所述基台的空间坐标转换关系将所述像素坐标转变为机械坐标，并根据索引序数生成与当前所述单位视块中的各个芯片所对应的索引号；
根据所述测试文档，对当前所述单位视块中的芯片进行分类，以将当前所述单位视块中的若干芯片分别归入不同的分选文档中。
较佳的，每一所述分选文档包括属于同一类别的芯片的索引号、机械坐标及参数数据
较佳的，还包括对所述面阵相机与所述母片之间的视角的校正方法：
启动所述面阵相机获取当前母片上的一单位视块，通过图像处理技术，分析判断所述单位视块中的芯片的横向轴线和/或纵向轴线是否与所述单位视块的相应的轴线平行，如果否，则调整面阵相机与母片之间的视角关系。
较佳的，设置所述移动间隔时，使得当前单位视块与上一单位视块具有重叠区域。
本发明还公开一种芯片分选入BIN系统，用于对经过测试流程并已产生测试文档的母片上的若干芯片建立分选文档，所述母片位于一基台上，所述系统包括面阵相机、标定模块、图像处理模块、坐标转换模块、索引生成模块、分选模块；
所述面阵相机，根据预先设置的扫描路线和移动间隔对所述母片进行扫描，以得到所述母片上各个位置处的单位视块；
所述标定模块，用于对所述面阵相机和所述基台的坐标系进行标定，以得到所述面阵相机与所述基台的空间坐标转换关系；
所述图像处理模块，用于通过图像处理技术，获取所述单位视块中各个芯片的像素坐标；
所述坐标转换模块，用于根据所述面阵相机与所述基台的空间坐标转换关系将所述像素坐标转变为机械坐标；
所述索引生成模块，用于根据索引序数生成与所述单位视块中的各个芯片所对应的索引号；
所述分选模块，用于根据所述测试文档，对当前所述单位视块中的芯片进行分类，以将当前所述单位视块中的若干芯片分别归入不同的分选文档中。
较佳的，每一所述分选文档包括属于同一类别的芯片的索引号、机械坐标及参数数据
较佳的，还包括视角矫正模块，所述视角矫正模块用于根据所述所述单位视块中的芯片的横向轴线和/或纵向轴线是否与所述单位视块的相应的轴线平行调整所述面阵相机与所述母片之间的视角关系。
较佳的，设置所述移动间隔时，使得当前单位视块与上一单位视块具有重叠区域。
本发明还公开一种芯片分选入BIN系统，其包括：
一个或多个处理器；
存储器；
以及一个或多个程序，其中一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行如上所述的芯片分选入BIN方法的指令。
本发明还公开一种计算机可读存储介质，其包括计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行以完成如上所述的芯片分选入BIN方法。
与现有技术相比，本发明芯片分选入BIN方法，采用面阵相机对母片进行分区分片扫描，而且每次扫描到一幅单位视块后，即对该单位视块进行处理，以得到该单位视块中各个芯片的机械坐标，并对各个芯片建立序号索引，生成索引号，然后根据测试文档将各个芯片分选入BIN，建立分选文档，后续再次得到单位视块后，即对该分选文档进行更新，因此，测试分选机无须等到整个母片的分选文档建立完毕即可根据实时生成的分选文档进行芯片的分选工作，从而有效提高了芯片分选工作的效率；另外，由于采用面阵相机对母片进行分区扫描，相对整体扫描来说，可有效提高面阵相机的扫描分辨率，从而提高分选精度。
附图说明
图1为本发明实施例中芯片分选入BIN方法流程图。
图2为本发明实施例中母片上芯片分布示意图。
图3为本发明实施例中对面阵相机与母片之间的视角关系调整示意图。
图4发明实施例中芯片分选入BIN系统结构示意图。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。
本实施例公开一种芯片分选入BIN方法，用于对经过测试流程并已产生测试文档的母片上的若干芯片建立分选文档，尤其用于LED芯片测试分选工作中，为测试分选机提供分选数据，也即分选测试机根据该分选文档执行对母片上各个芯片的分选工作。本实施例中，母片位于一基台上，并提供一用于面域图像扫描的面阵相机，如图1，该分选入BIN方法具体包括：
S1：对面阵相机和基台的坐标系进行标定，以得到面阵相机与基台的空间坐标转换关系。
S2：控制面阵相机，根据预先设置的扫描路线和移动间隔对母片进行扫描，以得到母片上各个位置处的单位视块。
S3：每获取到一单位视块，如图2中的单位视块Q1，通过图像处理技术，获取当前单位视块Q1中各个芯片的像素坐标，然后根据面阵相机与基台的空间坐标转换关系将像素坐标转变为机械坐标，并根据索引序数生成与当前单位视块Q1中的各个芯片所对应的索引号。测试分选机在执行芯片分选工作时，根据该索引号可快速获取到与之相对的芯片的机械坐标，相比直接检索机械坐标，具有检索速度快的优点。
S4：根据测试文档，对当前单位视块Q1中的芯片进行分类，以将当前单位视块Q1中的若干芯片分别归入不同的分选文档中。
相应地，当获取到单位视块Q2、Q3后，也同样执行上述操作。
较佳的，本实施例中的每一分选文档包括属于同一类别的芯片的索引号、机械坐标及参数数据。
采用上述芯片分选入BIN方法，面阵相机分区分块对母片进行扫描，每扫描到一副单位视块后即对该单位视块进行处理，即完成该单位视块中各个芯片的机械坐标的解析、索引号的生成以及分选文档的建立或更新，从而完成对该单位视块的分选入Bin，然后，在接下来面阵相机进行下一单位视块的获取和处理工作时，测试分选机即可分解已经生成的分选文档进行芯片分选工作，从而使得芯片的分选入Bin和分选执行工作同步进行，有效提高了芯片分选的整体工作效率。另外，由于面阵相机每次仅采集一单位视块，因此，相比传统技术中的整体扫描来说，可有效提高面阵相机的采样分辨率，从而提高分选精度。另外需要说明的是，在改变扫描位置获取下一单位视块时，可通过移动基台的方式进行，也可通过移动面阵相机的方式进行。
进一步的，为避免采集到的单位视块中芯片在当前的视图中处于倾斜状态，给后续的图像处理工作带来麻烦，在对目前进行正式扫描工作前，可先对面阵相机与母片之间的视角进行校正，具体为：启动面阵相机获取当前母片上的一单位视块，通过图像处理技术，分析判断单位视块中的芯片的横向轴线和/或纵向轴线是否与单位视块的相应的轴线平行，如果否，则调整面阵相机与母片之间的视角关系。在校正工作中，如果单位视块中的芯片的横向轴线和/或纵向轴线是不与单位视块的相应的轴线平行，如图3中的单位视图K1，也即当前单位视块中的芯片处于偏离视角的状态，可移动母片的放置位置或调整面阵相机的镜头位置，使得单位视块中的芯片轮廓处于当前视图中的正向状态，如图3中的单位视图K2。
另外，在避免面阵相机对目前进行逐步分区扫描时，为避免漏掉母片上某一区域，设置移动间隔时，使得当前单位视块与上一单位视块具有重叠区域。本实施例中，在对当前单位视块进行处理时，当发现有重复坐标(像素坐标或机械坐标)的芯片时，不再对该芯片资料进行重新入Bin处理工作，仅当对未出现过的芯片进行入Bin处理工作，从而有效防止前后两扫描位置处出现空缺而造成部分芯片的漏扫描。如图2中，单位视块Q1与单位视块Q2具有相同的区域T0，单位视块Q1与单位视块Q3具有相同的区域T1。
如图4，本发明还公开一种芯片分选入BIN系统，用于对经过测试流程并已产生测试文档的母片上的若干芯片建立分选文档，母片位于一基台上。该系统包括面阵相机10、标定模块11、图像处理模块12、坐标转换模块13、索引生成模块14、分选模块15。
面阵相机10用于根据预先设置的扫描路线和移动间隔对母片进行扫描，以得到母片上各个位置处的单位视块。
标定模块11用于对面阵相机10和基台的坐标系进行标定，以得到面阵相机10与基台的空间坐标转换关系。
图像处理模块12，用于通过图像处理技术，获取单位视块中各个芯片的像素坐标。
坐标转换模块13，用于根据面阵相机10与基台的空间坐标转换关系将像素坐标转变为机械坐标。
索引生成模块14，用于根据索引序数生成与单位视块中的各个芯片所对应的索引号。
分选模块15，用于根据测试文档，对单位视块中的芯片进行分类，以生成若干分选文档，每一分选文档包括属于同一类别的芯片的索引号、机械坐标及参数数据。
较佳的，该系统还包括视角矫正模块，视角矫正模块用于根据单位视块中的芯片的横向轴线和/或纵向轴线是否与单位视块的相应的轴线平行调整面阵相机10与母片之间的视角关系。
较佳的，设置移动间隔时，使得当前单位视块与上一单位视块具有重叠区域。
另外需要说明的是，本实施例中公开的芯片分选入BIN系统的工作原理和工作方式详见上述芯片分选入BIN方法，在此不再赘述。
本发明还公开一种芯片分选入BIN系统，其包括一个或多个处理器、存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行如上所述的芯片分选入BIN方法的指令。
本发明还公开一种计算机可读存储介质，其包括计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行以完成如上所述的芯片分选入BIN方法。
以上所揭露的仅为本发明的优选实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明申请专利范围所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种芯片分选入BIN方法，用于对经过测试流程并已产生测试文档的母片上的若干芯片建立分选文档，其特征在于，所述母片位于一基台上，提供一用于面域图像扫描的面阵相机，所述分选入BIN方法包括：
对所述面阵相机和所述基台的坐标系进行标定，以得到所述面阵相机与所述基台的空间坐标转换关系；
控制所述面阵相机，根据预先设置的扫描路线和移动间隔对所述母片进行扫描，以得到所述母片上各个位置处的单位视块；
通过图像处理技术，获取任一所述单位视块中各个芯片的像素坐标，然后根据所述面阵相机与所述基台的空间坐标转换关系将所述像素坐标转变为机械坐标，并根据索引序数生成与当前所述单位视块中的各个芯片所对应的索引号；
根据所述测试文档，对当前所述单位视块中的芯片进行分类，以将当前所述单位视块中的若干芯片分别归入不同的分选文档中。
2.根据权利要求1所述的芯片分选入BIN方法，其特征在于，每一所述分选文档包括属于同一类别的芯片的索引号、机械坐标及参数数据。
3.根据权利要求1所述的芯片分选入BIN方法，其特征在于，还包括对所述面阵相机与所述母片之间的视角的校正方法：
启动所述面阵相机获取当前母片上的一单位视块，通过图像处理技术，分析判断所述单位视块中的芯片的横向轴线和/或纵向轴线是否与所述单位视块的相应的轴线平行，如果否，则调整面阵相机与母片之间的视角关系。
4.根据权利要求1所述的芯片分选入BIN方法，其特征在于，设置所述移动间隔时，使得当前单位视块与上一单位视块具有重叠区域。
5.一种芯片分选入BIN系统，用于对经过测试流程并已产生测试文档的母片上的若干芯片建立分选文档，所述母片位于一基台上，其特征在于，所述系统包括面阵相机、标定模块、图像处理模块、坐标转换模块、索引生成模块、分选模块；
所述面阵相机，根据预先设置的扫描路线和移动间隔对所述母片进行扫描，以得到所述母片上各个位置处的单位视块；
所述标定模块，用于对所述面阵相机和所述基台的坐标系进行标定，以得到所述面阵相机与所述基台的空间坐标转换关系；
所述图像处理模块，用于通过图像处理技术，获取所述单位视块中各个芯片的像素坐标；
所述坐标转换模块，用于根据所述面阵相机与所述基台的空间坐标转换关系将所述像素坐标转变为机械坐标；
所述索引生成模块，用于根据索引序数生成与所述单位视块中的各个芯片所对应的索引号；
所述分选模块，用于根据所述测试文档，对当前所述单位视块中的芯片进行分类，以将当前所述单位视块中的若干芯片分别归入不同的分选文档中，每一所述分选文档包括属于同一类别的芯片的索引号、机械坐标及参数数据。
6.根据权利要求5所述的芯片分选入BIN系统，其特征在于，每一所述分选文档包括属于同一类别的芯片的索引号、机械坐标及参数数据。
7.根据权利要求5所述的芯片分选入BIN系统，其特征在于，还包括视角矫正模块，所述视角矫正模块用于根据所述所述单位视块中的芯片的横向轴线和/或纵向轴线是否与所述单位视块的相应的轴线平行调整所述面阵相机与所述母片之间的视角关系。
8.根据权利要求5所述的芯片分选入BIN系统，其特征在于，设置所述移动间隔时，使得当前单位视块与上一单位视块具有重叠区域。
9.一种芯片分选入BIN系统，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器；
以及一个或多个程序，其中一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1至4任一项所述的芯片分选入BIN方法的指令。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行以完成如权利要求1至4任一项所述的芯片分选入BIN方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023130802A1 (zh) * 2022-01-06 2023-07-13 苏州华兴源创科技股份有限公司 半导体测试分选机的分料方法、控制装置、计算机设备

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101813636A (zh) * 2010-04-08 2010-08-25 东莞华中科技大学制造工程研究院 一种led芯片全景扫描匹配方法
JP2011176005A (ja) * 2010-02-23 2011-09-08 Wecon Automation Corp 主導チップによるチップ選別方法
CN106094425A (zh) * 2016-06-16 2016-11-09 聚灿光电科技股份有限公司 光刻版结构及LED芯片分选入Bin的方法
US20160351508A1 (en) * 2015-05-27 2016-12-01 Texas Instruments Incorporated Creating Unique Device Identification For Semiconductor Devices
CN107993958A (zh) * 2017-12-06 2018-05-04 江苏维普光电科技有限公司 半导体缺陷检测/光刻中的正交性补偿方法及补偿系统
CN112505064A (zh) * 2020-12-18 2021-03-16 之江实验室 一种晶圆缺陷检测系统及方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011176005A (ja) * 2010-02-23 2011-09-08 Wecon Automation Corp 主導チップによるチップ選別方法
CN101813636A (zh) * 2010-04-08 2010-08-25 东莞华中科技大学制造工程研究院 一种led芯片全景扫描匹配方法
US20160351508A1 (en) * 2015-05-27 2016-12-01 Texas Instruments Incorporated Creating Unique Device Identification For Semiconductor Devices
CN106094425A (zh) * 2016-06-16 2016-11-09 聚灿光电科技股份有限公司 光刻版结构及LED芯片分选入Bin的方法
CN107993958A (zh) * 2017-12-06 2018-05-04 江苏维普光电科技有限公司 半导体缺陷检测/光刻中的正交性补偿方法及补偿系统
CN112505064A (zh) * 2020-12-18 2021-03-16 之江实验室 一种晶圆缺陷检测系统及方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023130802A1 (zh) * 2022-01-06 2023-07-13 苏州华兴源创科技股份有限公司 半导体测试分选机的分料方法、控制装置、计算机设备

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