CN115376947A - 晶片的检查方法 - Google Patents

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CN115376947A CN202210538403.6A CN202210538403A CN115376947A CN 115376947 A CN115376947 A CN 115376947A CN 202210538403 A CN202210538403 A CN 202210538403A CN 115376947 A CN115376947 A CN 115376947A
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Abstract

本发明提供晶片的检查方法，能够简化晶片的加工状态的判定。该晶片的检查方法对在内部沿着分割预定线形成有改质层的晶片进行检查，其中，该晶片的检查方法包含如下的步骤：激光束照射步骤，将输出未超过晶片的加工阈值且对于晶片具有透过性的激光束的聚光点定位于晶片的正面或内部，按照使晶片的背面中的被照射激光束的区域的形状以改质层为基准呈非对称的方式从晶片的背面侧照射激光束；拍摄步骤，拍摄激光束的反射光从而获取反射光的图像；以及判定步骤，根据图像而判定晶片的加工状态，在判定步骤中，利用通过机器学习而构成为当输入图像时输出晶片的加工状态的学习模型来判定晶片的加工状态。

Description

晶片的检查方法
技术领域
本发明涉及对在内部形成有改质层的晶片进行检查的晶片的检查方法。
背景技术
在器件芯片的制造工艺中，使用在由呈格子状排列的多条分割预定线(间隔道)划分的多个区域内分别形成有器件的晶片。将该晶片沿着分割预定线进行分割，由此得到分别具有器件的多个器件芯片。器件芯片组装于移动电话、个人计算机等各种电子设备。
在晶片的分割中使用切削装置，该切削装置利用环状的切削刀具对晶片进行切削。另一方面，近年来，也开发了通过激光加工对晶片进行分割的工艺。例如在专利文献1中公开了如下的方法：使对于晶片具有透过性的激光束在晶片的内部会聚，使晶片的内部改质(变质)。当使用该方法时，在晶片的内部沿着分割预定线形成改质层(变质层)，并且裂纹(龟裂)从改质层朝向晶片的正面侧伸展。
晶片的形成有改质层或裂纹的区域比其他区域脆。因此，当对晶片赋予外力时，沿着形成有改质层或裂纹的区域将晶片断开，沿着分割预定线进行分割。即，改质层和裂纹作为分割起点(分割的开端)发挥功能。
另外，在形成改质层时，当裂纹未从改质层朝向晶片的正面适当地伸展时，即使之后对晶片赋予外力，也无法将晶片按照预期进行分割，有可能产生加工不良。因此，有时在改质层的形成后实施对是否在晶片的内部适当地形成了裂纹进行确认的检查。
例如在专利文献2中公开了如下的方法：一边从形成有改质层的晶片的背面侧照射观察用的激光束一边利用拍摄单元对激光束的反射光进行拍摄，由此获取激光束的反射光的图像(反射光图像)。入射至晶片的激光束受到形成于晶片的内部的裂纹影响。因此，通过观察出现在反射光图像的反射光的图案，能够判定是否在晶片的内部适当地形成了裂纹。
专利文献1：日本特开2005-86161号公报
专利文献2：日本特开2020-68316号公报
如上所述，晶片的加工状态能够根据照射至晶片的观察用的激光束的反射光的图像(反射光图像)而进行判定。但是，由于激光束的照射条件、拍摄条件、晶片的状态等各种原因，在出现在反射光图像的反射光的图像中产生形状或深浅的偏差。因此，为了适当地判定晶片的加工状态，需要进行使拍摄激光束的反射光时的条件一致的作业或根据反射光图像而变更用于判定晶片的加工状态的图像处理的设定的作业等，晶片的检查变得繁杂。
发明内容
本发明是鉴于该问题而完成的，其目的在于提供能够简化晶片的加工状态的判定的晶片的检查方法。
根据本发明的一个方式，提供晶片的检查方法，对在内部沿着分割预定线形成有改质层的晶片进行检查，其中，该晶片的检查方法包含如下的步骤：激光束照射步骤，将输出未超过该晶片的加工阈值且对于该晶片具有透过性的激光束的聚光点定位于该晶片的正面或内部，按照使该晶片的背面中的被照射该激光束的区域的形状以该改质层为基准呈非对称的方式从该晶片的背面侧照射该激光束；拍摄步骤，通过拍摄该激光束的反射光而获取该反射光的图像；以及判定步骤，根据该图像而判定该晶片的加工状态，在该判定步骤中，利用通过机器学习而构成为当输入该图像时输出该晶片的加工状态的学习模型来判定该晶片的加工状态。
另外，优选在该拍摄步骤中，一边使该晶片和该激光束沿着与该分割预定线平行的方向相对地移动一边多次拍摄该反射光。另外，优选在该拍摄步骤中，一边使该晶片和该激光束沿着与该分割预定线垂直的方向相对地移动一边多次拍摄该反射光。另外，优选在该拍摄步骤中，一边使该激光束的聚光点沿着该晶片的厚度方向相对地移动一边多次拍摄该反射光。
另外，优选该学习模型是包含输入层和输出层的神经网络，在神经网络中，当对该输入层输入该图像时从该输出层输出该晶片的加工状态。另外，优选该神经网络通过监督学习而进行学习，该监督学习使用了包含该反射光的图像且根据该晶片的加工状态而分类的多个学习用图像，将该学习用图像分类成如下的任意反射光图像：与裂纹从该改质层朝向该晶片的正面侧正常地伸展的情况对应的第1反射光图像；与裂纹未从该改质层朝向该晶片的正面侧伸展的情况对应的第2反射光图像；或该第1反射光图像和该第2反射光图像以外的第3反射光图像。另外，优选该晶片的检查方法还包含将通过该神经网络而提取的该图像的特征可视化的可视化步骤。
在本发明的一个方式的晶片的检查方法中，利用通过机器学习而构成为当输入激光束的反射光的图像时输出晶片的加工状态的学习模型来判定晶片的加工状态。由此，能够将在各种条件下拍摄的激光束的反射光的图像用于晶片的加工条件的判定，将晶片的检查简化。
附图说明
图1是示出激光加工装置的立体图。
图2是示出晶片的立体图。
图3是示出在晶片中形成改质层的激光加工装置的局部剖视主视图。
图4的(A)是示出形成有裂纹的晶片的一部分的放大剖视图，图4的(B)是示出未形成裂纹的晶片的一部分的放大剖视图，图4的(C)是示出形成弯曲行进的裂纹的晶片的一部分的放大剖视图。
图5是示出对晶片进行检查的激光加工装置的局部剖视主视图。
图6是示出被照射激光束的晶片的一部分的俯视图。
图7的(A)是示出对形成有裂纹的晶片照射激光束的情况的剖视图，图7的(B)是示出对未形成裂纹的晶片照射激光束的情况的剖视图。
图8的(A)是示出第1反射光图像的图像图，图8的(B)是示出第2反射光图像的图像图，图8的(C)是示出第3反射光图像的图像图。
图9是示出控制单元的框图。
图10的(A)是示出被分类为第1反射光图像的学习用图像的图像图，图10的(B)是示出被分类为第2反射光图像的学习用图像的图像图，图10的(C)是示出被分类为第3反射光图像的学习用图像的图像图。
图11的(A)是示出沿着X轴方向相对地移动的晶片和激光束的俯视图，图11的(B)是示出沿着Y轴方向相对地移动的晶片和激光束的俯视图。
图12的(A)是示出将激光束的聚光点定位于形成有裂纹的区域的情况的剖视图，图12的(B)是示出将激光束的聚光点定位于未形成裂纹的区域的情况的剖视图。
标号说明
11：晶片；11a：正面；11b：背面；13：分割预定线(间隔道)；15：器件；17：改质层(变质层)；19：裂纹(龟裂)；21A、21B：区域；2：激光加工装置；4：基台；6：移动单元(移动机构)；8：Y轴移动单元(Y轴移动机构、分度进给单元)；10：Y轴导轨；12：Y轴移动台；14：Y轴滚珠丝杠；16：Y轴脉冲电动机；18：X轴移动单元(X轴移动机构、加工进给单元)；20：X轴导轨；22：X轴移动台；24：X轴滚珠丝杠；26：X轴脉冲电动机；28：卡盘工作台(保持工作台)；28a：保持面；30：Z轴移动单元(Z轴移动机构)；32：支承构造；32a：基部；32b：支承部；34：Z轴导轨；36：Z轴移动台；38：Z轴脉冲电动机；40：支承部件；42：激光照射单元；44：激光加工头；46A：加工用激光照射单元；46B：观察用激光照射单元；48：拍摄单元(照相机)；50：显示单元(显示部、显示装置)；52：控制单元(控制部、控制装置)；60：激光振荡器；62：光学系统；64：反射镜；66：聚光透镜；68：激光束(加工用激光束、第1激光束)；68a：聚光点；70：激光振荡器；72：光学系统；74：光束成型单元；76：分色镜；78：聚光透镜；80：激光束(观察用激光束、第2激光束)；80a：聚光点；82：拍摄单元(照相机)；90：反射光图像；90A：第1反射光图像；90B：第2反射光图像；90C：第3反射光图像；100：判定部；102：存储部；104：通知部；110：学习模型；112：输入层；114：输出层；116：隐藏层(中间层)；118：判定结果输出部；120：学习用图像；120A：第1反射光图像；120B：第2反射光图像；120C：第3反射光图像。
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的一个方式的实施方式进行说明。首先，对能够在本实施方式的晶片的检查方法的实施中使用的激光加工装置的结构例进行说明。图1是示出激光加工装置2的立体图。另外，在图1中，X轴方向(加工进给方向、第1水平方向)和Y轴方向(分度进给方向、第2水平方向)是相互垂直的方向。另外，Z轴方向(高度方向、铅垂方向、上下方向)是与X轴方向和Y轴方向垂直的方向。
激光加工装置2具有支承构成激光加工装置2的各构成要素的基台4。基台4的上表面是与水平方向(XY平面方向)大致平行的平坦面，在基台4的上表面上设置有移动单元(移动机构)6。移动单元6具有：Y轴移动单元(Y轴移动机构、分度进给单元)8；X轴移动单元(X轴移动机构、加工进给单元)18；以及Z轴移动单元(Z轴移动机构)30。
Y轴移动单元8具有沿着Y轴方向配置于基台4的上表面上的一对Y轴导轨10。平板状的Y轴移动台12以能够沿着Y轴导轨10滑动的方式安装在一对Y轴导轨10上。
在Y轴移动台12的背面(下表面)侧设置有螺母部(未图示)。在该螺母部中螺合有在一对Y轴导轨10之间沿着Y轴方向配置的Y轴滚珠丝杠14。另外，在Y轴滚珠丝杠14的端部连结有使Y轴滚珠丝杠14旋转的Y轴脉冲电动机16。当利用Y轴脉冲电动机16使Y轴滚珠丝杠14旋转时，Y轴移动台12沿着Y轴导轨10在Y轴方向上移动。
X轴移动单元18具有沿着X轴方向配置在Y轴移动台12的正面(上表面)上的一对X轴导轨20。板状的X轴移动台22以能够沿着X轴导轨20滑动的方式安装在一对X轴导轨20上。
在X轴移动台22的背面(下表面)侧设置有螺母部(未图示)。在该螺母部中螺合有在一对X轴导轨20之间沿着X轴方向配置的X轴滚珠丝杠24。另外，在X轴滚珠丝杠24的端部连结有使X轴滚珠丝杠24旋转的X轴脉冲电动机26。当利用X轴脉冲电动机26使X轴滚珠丝杠24旋转时，X轴移动台22沿着X轴导轨20在X轴方向上移动。
在X轴移动台22的正面(上表面)上设置有对作为激光加工装置2的加工对象的晶片11(参照图2)进行保持的卡盘工作台(保持工作台)28。卡盘工作台28的上表面是与水平方向(XY平面方向)大致平行的平坦面，构成对晶片11进行保持的保持面28a。保持面28a经由形成于卡盘工作台28的内部的流路(未图示)、阀(未图示)等而与喷射器等吸引源(未图示)连接。
当使Y轴移动台12沿着Y轴方向移动时，卡盘工作台28沿着Y轴方向移动。另外，当使X轴移动台22沿着X轴方向移动时，卡盘工作台28沿着X轴方向移动。即，通过Y轴移动单元8和X轴移动单元18，控制卡盘工作台28在X轴方向和Y轴方向上的移动。另外，在卡盘工作台28上连结有使卡盘工作台28绕与Z轴方向大致平行的旋转轴旋转的电动机等旋转驱动源(未图示)。
在基台4的后端部(Y轴移动单元8、X轴移动单元18、卡盘工作台28的后方)设置有Z轴移动单元30。Z轴移动单元30具有配置在基台4的上表面上的支承构造32。支承构造32包含：长方体状的基部32a，其固定于基台4；以及柱状的支承部32b，其从基部32a的端部向上方突出。支承部32b的正面(侧面)沿着Z轴方向形成为平面状。
在支承部32b的正面上沿着Z轴方向设置有一对Z轴导轨34。平板状的Z轴移动台36以能够沿着Z轴导轨34滑动的方式安装在一对Z轴导轨34上。
在Z轴移动台36的背面侧设置有螺母部(未图示)。在该螺母部中螺合有在一对Z轴导轨34之间沿着Z轴方向配置的Z轴滚珠丝杠(未图示)。另外，在Z轴滚珠丝杠的端部连结有使Z轴滚珠丝杠旋转的Z轴脉冲电动机38。另外，在Z轴移动台36的正面侧固定有支承部件40。当利用Z轴脉冲电动机38使Z轴滚珠丝杠旋转时，Z轴移动台36和支承部件40沿着Z轴导轨34在Z轴方向上移动。
另外，在激光加工装置2中搭载有对卡盘工作台28所保持的晶片11(参照图2)照射激光束的激光照射单元42。激光照射单元42的至少一部分的构成要素(激光加工头44等)通过支承部件40进行支承。
另外，激光照射单元42具有：加工用激光照射单元46A(参照图3)，其照射用于加工晶片11的激光束(加工用激光束)；以及观察用激光照射单元46B(参照图5)，其照射用于观察晶片11的内部的激光束(观察用激光束)。在后文对加工用激光照射单元46A和观察用激光照射单元46B的结构、功能、用途等进行叙述。
在激光照射单元42的前端部设置有拍摄单元(照相机)48。拍摄单元48具有CCD(Charged-Coupled Devices，电感耦合元件)传感器、CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor，互补金属氧化物半导体)传感器等图像传感器，对卡盘工作台28所保持的晶片11(参照图2)等进行拍摄。例如根据拍摄单元48所获取的晶片11的图像，进行卡盘工作台28与激光加工头44的对位。
当使Z轴移动台36沿着Z轴方向移动时，激光加工头44和拍摄单元48沿着Z轴方向移动(升降)。由此，进行从激光照射单元42照射的激光束的聚光点的高度的调节、或拍摄单元48的对焦等。
另外，激光加工装置2具有显示出与激光加工装置2相关的各种信息的显示单元(显示部、显示装置)50。例如作为显示单元50，使用触摸面板。在该情况下，操作者通过显示单元50的触摸操作而能够对激光加工装置2输入加工条件等信息。即，显示单元50还作为用于对激光加工装置2输入各种信息的输入单元(输入部、输入装置)发挥功能，作为用户接口使用。不过，输入单元也可以是与显示单元50分别独立地设置的操作面板、鼠标、键盘等。
另外，激光加工装置2具有控制单元(控制部、控制装置)52。控制单元52与构成激光加工装置2的各构成要素(移动单元6、卡盘工作台28、激光照射单元42、拍摄单元48、显示单元50等)连接。控制单元52通过对激光加工装置2的构成要素输出控制信号而控制激光加工装置2的运转。
例如控制单元52由计算机构成。具体而言，控制单元52构成为包含：CPU(CentralProcessing Unit，中央处理器)等处理器，其进行激光加工装置2的运转所需的运算；以及ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)等存储器，其存储在激光加工装置2的运转中使用的各种信息(数据、程序等)。
通过激光加工装置2对晶片11实施激光加工。图2是示出晶片11的立体图。例如晶片11是由硅等半导体材料形成的圆盘状的晶片，其具有相互大致平行的正面11a和背面11b。晶片11由按照相互交叉的方式呈格子状排列的多条分割预定线(间隔道)13划分成多个矩形状的区域。
在由分割预定线13划分的多个区域的正面11a上分别形成有IC(IntegratedCircuit，集成电路)、LSI(Large Scale Integration，大规模集成)、LED(Light EmittingDiode，发光二极管)、MEMS(Micro Electro Mechanical Systems，微机电系统)器件等器件15。将晶片11沿着分割预定线13进行分割，由此得到分别具有器件15的多个器件芯片。
另外，对于晶片11的种类、材质、形状、构造、大小等没有限制。例如晶片11可以是由硅以外的半导体(GaAs、InP、GaN、SiC等)、蓝宝石、玻璃、陶瓷、树脂、金属等形成的任意的形状和大小的晶片。另外，对于器件15的种类、数量、形状、构造、大小、配置等也没有限制，也可以不在晶片11上形成器件15。
在晶片11上形成有在对晶片11进行分割时作为分割的开端发挥功能的分割起点。例如沿着分割预定线13照射激光束，由此在晶片11的内部形成作为分割起点发挥功能的改质层。然后，将晶片11以改质层为分割起点而沿着分割预定线13进行分割，制造器件芯片。以下，对将晶片11分割成多个器件芯片的晶片的加工方法(器件芯片的制造方法)的具体例进行说明。
图3是示出在晶片11中形成改质层(变质层)17的激光加工装置2的局部剖视主视图。在通过激光加工装置2对晶片11进行加工时，首先通过卡盘工作台28对晶片11进行保持(保持步骤)。
例如晶片11按照正面11a侧与保持面28a面对、背面11b侧向上方露出的方式配置在卡盘工作台28上。当在该状态下对保持面28a作用吸引源的吸引力(负压)时，晶片11被卡盘工作台28吸引保持。
另外，可以在晶片11的正面11a侧粘贴对器件15(参照图2)进行保护的保护片。例如保护片包含圆形的基材和设置于基材上的粘接层(糊料层)。在该情况下，晶片11隔着保护片而被卡盘工作台28吸引保持。
接着，在晶片11的内部形成改质层17(改质层形成步骤)。在改质层形成步骤中，从加工用激光照射单元46A对晶片11照射激光束，由此在晶片11中形成改质层17。
加工用激光照射单元46A具有：YAG激光器、YVO4激光器、YLF激光器等激光振荡器60；以及将从激光振荡器60射出的激光束导入至卡盘工作台28所保持的晶片11的光学系统62。光学系统62构成为包含多个光学元件(透镜、反射镜等)，控制激光束的行进方向、形状等。
例如光学系统62包含反射镜64和凸透镜等聚光透镜66。从激光振荡器60射出的激光束被反射镜64反射而入射至聚光透镜66，通过聚光透镜66在规定的位置会聚。并且，从加工用激光照射单元46A照射的激光束作为用于加工晶片11的激光束(加工用激光束、第1激光束)68使用。
在改质层形成步骤中，首先使卡盘工作台28旋转，使规定的分割预定线13(参照图2)的长度方向与X轴方向一致。另外，使卡盘工作台28沿着Y轴方向移动，使分割预定线13与激光束68的聚光点68a的Y轴方向的位置一致。另外，将激光束68的聚光点68a定位于比晶片11的上表面(背面11b)靠下方且比晶片11的下表面(正面11a)靠上方的位置。
然后，一边从加工用激光照射单元46A照射激光束68一边使卡盘工作台28沿着X轴方向移动。由此，晶片11和激光束68沿着X轴方向相对地移动，沿着分割预定线13照射激光束68。
另外，激光束68的照射条件按照使晶片11的内部的定位有聚光点68a的区域通过多光子吸收而改质(变质)的方式设定。具体而言，激光束68的波长按照至少激光束68的一部分透过晶片11的方式设定。即，激光束68是对于晶片11具有透过性的激光束。另外，其他激光束68的照射条件也按照将晶片11的内部适当地改质的方式设定。例如在晶片11为硅晶片的情况下，激光束68的照射条件可以如下设定。
波长：1064nm
平均输出：1W
重复频率：100kHz
加工进给速度：800mm/s
当沿着分割预定线13照射激光束68时，晶片11的内部通过多光子吸收而改质。其结果是，在晶片11的内部沿着分割预定线13形成改质层17。然后，通过重复同样的过程，沿着所有的分割预定线13形成改质层17。
图4的(A)是示出晶片11的一部分的放大剖视图。当对晶片11照射激光束68时，在晶片11的定位有聚光点68a的区域及其附近的区域形成改质层17。另外，形成从改质层17伸展的裂纹19(龟裂)。裂纹19从改质层17沿着晶片11的厚度方向伸展，到达晶片11的正面11a。
接着，对晶片11赋予外力，由此将晶片11沿着分割预定线13进行分割(分割步骤)。例如在分割步骤中，将能够通过外力的赋予而扩展的圆形的带(扩展带)粘贴于晶片11的正面11a侧或背面11b侧。并且，将粘贴于晶片11的扩展带朝向半径方向外侧拉拽而扩展，由此对晶片11赋予外力。
另外，扩展带的扩展可以由作业者手动进行，也可以通过专用的扩展装置实施。另外，对晶片11的外力的赋予可以通过扩展带的扩展以外的方法进行。
这里，晶片11中的形成有改质层17或裂纹19的区域比晶片11的其他区域脆。因此，当对晶片11赋予外力时，晶片11以改质层17和裂纹19作为起点而沿着分割预定线13进行分割。即，改质层17和裂纹19作为分割起点发挥功能。由此，制造分别包含器件15(参照图2)的多个器件芯片。
不过，当在改质层形成步骤中未适当地设定激光束68的照射条件(平均输出等)时，有时即使形成改质层17也无法适当地形成裂纹19。例如不产生裂纹19或裂纹19一边在预期外的方向上弯曲行进一边伸展。图4的(B)是示出未形成裂纹19的晶片11的一部分的放大剖视图，图4的(C)是示出形成有弯曲行进的裂纹19的晶片11的一部分的放大剖视图。
当在晶片11的内部未适当地形成裂纹19时，即使对晶片11赋予外力，晶片11也无法按照预期进行分割，有可能产生加工不良。因此，优选在改质层形成步骤的实施后且在分割步骤的实施前对晶片11的加工状态进行检查而确认在晶片11的内部是否适当地形成有裂纹19。以下，对晶片11的检查方法的具体例进行说明。
图5是示出对晶片11进行检查的激光加工装置2的局部剖视主视图。在对晶片11进行检查时，首先对晶片照射用于观察晶片11的激光束(激光束照射步骤)。在激光束照射步骤中，从观察用激光照射单元46B对晶片11照射激光束。
观察用激光照射单元46B具有：YAG激光器、YVO4激光器、YLF激光器等激光振荡器70；以及将从激光振荡器70射出的激光束导入至卡盘工作台28所保持的晶片11的光学系统72。另外，作为激光振荡器70，也可以使用加工用激光照射单元46A的激光振荡器60(参照图3)。另外，光学系统72构成为包含多个光学元件(透镜、反射镜等)，控制激光束的行进方向、形状等。
具体而言，光学系统72具有将从激光振荡器60射出的激光束成型的光束成型单元74。作为光束成型单元74，可以使用包含透过激光束的透过部和遮蔽激光束的遮光部的板状的部件(遮光板)。当激光束通过光束成型单元74时，激光束根据透过部的形状而成型。另外，光束成型单元74可以由衍射光学元件(DOE：Diffractive Optical Element)或LCOS-SLM(Liquid Crystal On Silicon-Spatial Light Modulator，硅基液晶空间光调制器)构成。
另外，光学系统72包含分色镜76和凸透镜等聚光透镜78。通过光束成型单元74成型的激光束被分色镜76反射而入射至聚光透镜78，通过聚光透镜78在规定的位置会聚。另外，作为聚光透镜78，也可以使用加工用激光照射单元46A的聚光透镜66(参照图3)。并且，从观察用激光照射单元46B照射的激光束作为用于观察晶片11的激光束(观察用激光束、第2激光束)80使用。
另外，观察用激光照射单元46B具有拍摄单元(照相机)82。拍摄单元82具有CCD传感器、CMOS传感器等图像传感器，对激光束80的反射光进行拍摄。
从观察用激光照射单元46B照射的激光束80被晶片11的正面11a等反射并入射至观察用激光照射单元46B。并且，激光束80的反射光通过聚光透镜78和分色镜76而到达拍摄单元82，通过拍摄单元82进行拍摄。由此，获得激光束80的反射光的图像(反射光图像)。
在激光束照射步骤中，首先按照使激光束80的聚光点80a与分割预定线13(改质层17)重叠的方式调节卡盘工作台28与观察用激光照射单元46B的位置关系。另外，将激光束80的聚光点80a定位于晶片11的正面11a或内部(正面11a与背面11b之间)。在该状态下，从观察用激光照射单元46B对晶片11的背面11b侧照射激光束80。
另外，激光束80的照射条件按照激光束80的反射光入射至聚光透镜78的方式设定。具体而言，激光束80的波长按照至少激光束80的一部分透过晶片11的方式设定。即，激光束80是对于晶片11具有透过性的激光束。
另外，激光束80的输出设定成不超过晶片11的加工阈值。具体而言，激光束80的输出设定成不在晶片11的照射了激光束80的区域形成作为分割起点发挥功能的改质层、裂纹等。因此，即使对晶片11照射激光束80，也不会对晶片11实施影响晶片11的品质的激光加工。例如激光束80的平均输出可以设定成激光束68(参照图3)的平均输出的1/1000以上且1/10以下，其他激光束80的照射条件(重复频率、加工进给速度等)可以与激光束68的照射条件同样地设定。
图6是示出照射激光束80的晶片11的一部分的俯视图。激光束80按照使晶片11的背面11b中的被照射激光束80的区域的形状以改质层17为基准呈非对称的方式照射。具体而言，晶片11的背面11b中的与分割预定线13重叠的区域通过改质层17划分成两个区域21A、21B。并且，区域21A的被照射激光束80的区域的形状与区域21B的照射激光束80的区域的形状以改质层17为轴非对称。
例如激光束80按照与从聚光透镜78(参照图5)射出的激光束80的行进方向(Z轴方向)垂直的方向(XY平面方向)的剖面形状成为半圆形状的方式通过光束成型单元74(参照图5)成型。并且，当按照与改质层17重叠的方式定位激光束80的聚光点80a时，成为对区域21A照射半圆形状的激光束80且未对区域21B照射激光束80的状态。不过，对于激光束80的剖面形状没有限制。例如激光束80的剖面形状可以是三角形、四边形等多边形状，也可以是扇形状。
图7的(A)是示出对形成有裂纹19的晶片11照射激光束80的情况的剖视图。当从形成有裂纹19的晶片11的背面11b侧照射激光束80时，激光束80在晶片11的内部行进，在晶片11的正面11a侧反射。
这里，当在晶片11的内部形成有从改质层17到正面11a的裂纹19时，晶片11的比改质层17靠下侧的区域通过裂纹19的内侧的略微的空间(空气层)而断开。并且，激光束80在到达裂纹19时也发生反射。其结果是，激光束80的反射光通过与激光束80的入射光大致相同的路径而在晶片11的内部行进，从晶片11的背面11b射出。
图7的(B)是示出对未形成裂纹19的晶片11照射激光束80的情况的剖视图。在晶片11中未形成裂纹19的情况下，激光束80的行进不会被裂纹19妨碍。因此，入射至改质层17的一侧方侧的激光束80在晶片11的正面11a侧反射并且通过改质层17的下侧的区域，从改质层17的另一侧方侧射出。其结果是，激光束80的入射光的路径和反射光的路径以改质层17为轴而大致对称。
如上所述，激光束80的反射光的路径根据晶片11的加工状态(裂纹19的状态)而变化。并且，如图5所示，从晶片11的背面11b侧射出的激光束80的反射光通过聚光透镜78和分色镜76而到达拍摄单元82。
接着，对激光束80的反射光进行拍摄，由此获取激光束80的反射光的图像(拍摄步骤)。在拍摄步骤中，通过拍摄单元82对激光束80的反射光进行拍摄。由此，获取激光束80的反射光的图像(反射光图像)。将通过拍摄单元82获取的反射光图像90的例子示于图8的(A)～图8的(C)。
图8的(A)是示出通过对从形成有裂纹19的晶片11射出的激光束80的反射光进行拍摄而得到的反射光图像90(第1反射光图像90A)的图像图。在晶片11中形成有裂纹19的情况下，激光束80的反射光从激光束80的入射光侧射出(参照图7的(A))。其结果是，在第1反射光图像90A的上侧示出与半圆形状的激光束80的反射光对应的图案。
图8的(B)是示出通过对从未形成裂纹19的晶片11射出的激光束80的反射光进行拍摄而得到的反射光图像90(第2反射光图像90B)的图像图。在晶片11中未形成裂纹19的情况下，激光束80的反射光从激光束80的入射光的相反侧射出(参照图7的(B))。其结果是，在第2反射光图像90B的下侧示出与半圆形状的激光束80的反射光对应的图案。
图8的(C)是示出通过对从形成有弯曲行进的裂纹19的晶片11射出的激光束80的反射光进行拍摄而得到的反射光图像90(第3反射光图像90C)的图像图。在晶片11的内部形成有弯曲行进的裂纹19的情况下(参照图4的(C))，到达裂纹19的激光束80不规则地反射，激光束80的反射光从激光束80的入射光侧射出。其结果是，在第3反射光图像90C的上侧示出与第1反射光图像90A不同的图案。
接着，根据反射光图像90而判定晶片11的加工状态(判定步骤)。如上所述，在反射光图像90中出现反映晶片11的加工状态(有无裂纹19、裂纹19的形状等)的图案。即，在反射光图像90与晶片11的加工状态之间存在相关关系。因此，能够根据反射光图像90而判定晶片11的加工状态。
不过，由于激光束80的照射条件、拍摄条件、晶片11的状态等各种原因，在出现在反射光图像90的反射光的图像中产生形状或深浅的偏差。因此，为了适当地判定晶片11的加工状态，需要进行使拍摄激光束80的反射光时的条件一致的作业、或根据反射光图像90而变更用于判定晶片11的加工状态的图像处理的设定的作业等，晶片11的检查变得繁杂。
因此，在本实施方式中，使用通过机器学习而构成为当输入反射光图像90时输出晶片11的加工状态的学习模型。由此，能够提取反射光图像90的特征而对反射光图像90进行分类。其结果是，能够将在各种条件下拍摄的激光束80的反射光的图像用于晶片11的加工条件的判定，将晶片11的检查简化。
图9是示出控制单元52的框图。在图9中，除了示出控制单元52的功能结构的块以外，还示出显示单元50以及观察用激光照射单元46B(参照图5)的拍摄单元82。根据激光束80的反射光的图像而进行的晶片11的加工状态的判定通过控制单元52执行。
控制单元52包含根据激光束80的反射光的图像而判定晶片11的加工状态的判定部100。对判定部100输入通过拍摄单元82获取的反射光图像90。并且，判定部100根据反射光图像90而判定晶片11的加工状态，并输出判定结果。另外，控制单元52包含：存储部102，其能够存储各种信息(数据、程序等)；以及通知部104，其通知判定部100的判定结果。
判定部100具有通过机器学习而构成为当输入反射光图像90时输出晶片11的加工状态的学习模型110。对于学习模型110的种类没有限制，例如可以使用支持向量机(SVM)、神经网络等。在本实施方式中，作为一例，对学习模型110是神经网络NN的情况进行说明。
神经网络NN是阶层型的神经网络，其包含：输入数据的输入层112；输出数据的输出层114；以及设置于输入层112与输出层114之间的多个隐藏层(中间层)116。输入层112、输出层114、隐藏层116分别包含多个神经元(单元、节点)。输入层112的神经元与第1层的隐藏层116的神经元连接，输出层114的神经元与最终层的隐藏层116的神经元连接。另外，隐藏层116的神经元与输入层112或前一层的隐藏层116的神经元和输出层114或后一层的隐藏层116的神经元连接。
输入层112、输出层114、隐藏层116所包含的神经元的数量或各神经元的激活函数可以自由地设定。另外，对于隐藏层116的层数也没有限制。包含2层以上的隐藏层116的神经网络NN可以称为深层神经网络(DNN)。另外，深层神经网络的学习可以称为深层学习。
神经网络NN按照当输入反射光图像90时输出晶片11的加工状态的方式进行学习。另外，对于神经网络NN的学习方法没有限制。例如神经网络NN的学习通过使用包含激光束80的反射光的图像的多个学习用图像(反射光图像)的监督学习来进行。
学习用图像例如通过使用用于收集学习用图像的晶片(测试晶片)而实施上述的激光束照射步骤和拍摄步骤来获取。具体而言，首先在与晶片11同样地构成的测试晶片中形成改质层(参照图3)。然后，对形成有改质层的测试晶片照射激光束80，并通过拍摄单元82对激光束80的反射光进行拍摄(参照图5)。由此，得到能够作为学习用图像使用的反射光图像。在图10的(A)～图10的(C)中示出学习用图像120。
另外，一边改变激光束80的照射条件、激光束80的照射位置和拍摄条件等一边利用拍摄单元82多次拍摄激光束80的反射光，由此得到多个学习用图像。另外，可以使用利用不同的加工条件形成有改质层的多个测试晶片来获取多个学习用图像。
接着，对多个学习用图像120进行分类(标记)。例如将多个学习用图像120分别分类成第1反射光图像120A、第2反射光图像120B、第3反射光图像120C中的任意反射光图像。图10的(A)是示出被分类成第1反射光图像120A的学习用图像120的图像图，图10的(B)是示出被分类成第2反射光图像120B的学习用图像120的图像图，图10的(C)是示出被分类成第3反射光图像120C的学习用图像120的图像图。
第1反射光图像120A是在裂纹从形成于测试晶片的改质层沿着测试晶片的厚度方向呈直线状伸展且到达测试晶片的正面的情况下获取的反射光图像(参照图4的(A))。另外，第2反射光图像120B是在测试晶片中未形成裂纹的情况下获取的反射光图像(参照图4的(B))。
第3反射光图像120C是第1反射光图像120A和第2反射光图像120B以外的反射光图像。例如在裂纹一边弯曲行进一边伸展的情况下(参照图4的(C))获取的反射光图像被分类成第3反射光图像120C。
学习用图像120的分类例如由能够根据反射光图像而判别裂纹19的状态的作业者来进行。另外，可以在学习用图像120的获取后将测试晶片切断，观察存在于剖面的改质层和裂纹而直接确认裂纹19的状态。在该情况下，能够根据实际的裂纹19的状态而对学习用图像120进行分类。
另外，可以预先准备在3种加工条件(正常形成裂纹的加工条件、未形成裂纹的加工条件、其他加工条件)下形成有改质层的3种测试晶片，使用各测试晶片来获取反射光图像。在该情况下，可以省略一张一张地确认学习用图像120而进行分类的作业。
接着，使用已分类的学习用图像120，进行图9所示的神经网络NN的学习。具体而言，进行使用学习用图像120和学习用图像120的分类结果(晶片的加工状态)作为监督数据的监督学习。例如使用各100张第1反射光图像120A、第2反射光图像120B和第3反射光图像120C即共计300张学习用图像120来进行神经网络NN的学习。作为学习的算法，可以使用例如误差逆传播法。
当实施上述学习时，按照当对输入层112输入反射光图像90时从输出层114输出晶片11的加工状态(裂纹19的状态)的判定结果的方式更新神经网络NN的参数(神经元的权重和偏置)。由此，生成能够根据反射光图像90而判定晶片11的加工状态的神经网络NN。
另外，如上所述，神经网络NN处理反射光图像90的分类问题。因此，作为神经网络NN，优选使用卷积神经网络(CNN：Convolutional Neural Network)。在该情况下，作为隐藏层116，设置卷积层、池化层、局部对比度归一化(LCN)层、全结合层等。并且，通过使用了学习用图像120的监督学习，更新卷积层的滤波值或全结合层的神经元的权重和偏置。
当对如上述那样构成的神经网络NN输出通过拍摄单元82获取的反射光图像90时，根据神经网络NN的推论而判定晶片11的加工状态。具体而言，使用反射光图像90作为输入数据的运算在输入层112、隐藏层116、输出层114中依次进行，从输出层114输出与晶片11的加工状态对应的数据。
在神经网络NN是卷积神经网络的情况下，通过卷积层中的卷积运算(特征图的生成)和池化层中的池化处理，进行反射光图像90的特征提取。另外，在全结合层中进行对反射光图像90进行分类的运算。并且，从输出层114输出与反射光图像90的分类结果对应的数值。
例如输出层114包含应用softmax函数作为激活函数的3个神经元。并且，各神经元分别输出：与反射光图像90属于第1反射光图像120A(参照图10的(A))的概率对应的数值(第1输出值)；与反射光图像90属于第2反射光图像120B(参照图10的(B))的概率对应的数值(第2输出值)；以及与反射光图像90属于第3反射光图像120C(参照图10的(C))的概率对应的数值(第3输出值)。
另外，判定部100包含将基于学习模型110的判定结果输出的判定结果输出部118。例如判定结果输出部118将与从神经网络NN的输出层114输出的3个输出值中的值最大的输出值对应的晶片11的加工状态作为判定部100的判定结果而输出到外部。
具体而言，在第1输出值最大的情况下，判定结果输出部118输出表示在晶片11中形成有适当的裂纹19的意思的信号。另外，在第2输出值最大的情况下，判定结果输出部118输出表示在晶片11中未形成裂纹19的意思的信号。另外，在第3输出值最大的情况下，判定结果输出部118输出表示在晶片11中形成有不适当的裂纹19的意思的信号。不过，判定结果输出部118可以将第1输出值、第2输出值、第3输出值直接输出到外部。
另外，在从神经网络NN输出的判定结果的概率为规定的阈值以下的情况下，可以重新获取判定中所使用的反射光图像90。例如在判定结果的概率为60％以下、优选为80％以下的情况下，在改变激光束80(参照图5)的照射条件之后，利用拍摄单元82对激光束80的反射光进行拍摄而再次获取反射光图像90。然后，根据新获取的反射光图像90，判定晶片11的加工状态。
基于判定部100的判定结果输出至存储部102和通知部104。并且，存储部102与反射光图像90一起存储判定部100的判定结果。由此，将晶片11的加工状态的判定结果累积在存储部102。另外，通知部104将判定部100的判定结果通知给操作者。
例如通知部104生成用于将判定部100的判定结果显示在显示单元50的控制信号，并输出至显示单元50。由此，在显示单元50上显示判定部100的判定结果，即显示示出晶片11的加工状态的消息等。
另外，可以在显示单元50上显示出神经网络NN的输出值(第1～第3输出值)。另外，在显示单元50上可以同时显示出判定中所使用的反射光图像90和判定部100的判定结果。在该情况下，操作者将反射光图像90和判定部100的判定结果进行比较，能够考察基于判定部100的判定是否妥当。
另外，通知部104可以根据判定部100的判定结果而使激光加工装置2(参照图1)发出警告。例如在激光加工装置2中搭载有警告灯(未图示)或扬声器(未图示)。并且，当通过判定部100判定为晶片11的加工状态异常时，通知部104向警告灯和扬声器输出控制信号，使警告灯以规定的颜色或图案点亮，并且使扬声器发出通知异常的产生的声音或语音。由此，将晶片11的加工状态的异常通知给操作者。
发出警告的基准可以适当地设定。例如在判定为在晶片11中未形成裂纹19的情况下和判定为在晶片11中形成有不适当的裂纹19(弯曲行进的裂纹19等)的情况下，发出警告。另外，也可以是，当在晶片11中形成有适当的裂纹19的概率低于规定的阈值时发出警告。
如上所述，通过判定部100判定晶片11的加工状态。并且，当判定为晶片11的加工状态适当时，对晶片11实施接下来的处理(分割步骤等)。另一方面，在判定为晶片11的加工状态不适当的情况下，中断激光加工装置2对其他晶片11的加工。并且，确认激光束68(参照图3)的照射条件、加工用激光照射单元46A的光学系统62(参照图3)的状态、加工完成的晶片11的状态等。然后，按照在晶片11中适当地形成改质层17和裂纹19的方式进行加工条件的调节或部件更换等。
判定部100的功能可以通过软件和硬件中的任意一种来实现。例如神经网络NN的输入层112、输出层114、隐藏层116中的运算通过程序记述，该程序存储于存储部102。并且，在进行晶片11的检查时，从存储部102读出程序，通过控制单元52来执行。
另外，可以在晶片11的加工状态的判定中或判定后，将通过神经网络NN提取的反射光图像90的特征可视化(可视化步骤)。例如在神经网络NN是卷积神经网络的情况下，通过对卷积神经网络应用Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping，梯度加权类激活映射)，得到示出对卷积神经网络输入反射光图像90时的卷积层的活性化的情况的热图。并且，通知部104对显示单元50输出控制信号，使显示单元50显示出可视化的结果(热图)。由此，操作者能够把握基于神经网络NN的判定根据。
如上所述，在本实施方式的晶片的检查方法中，利用通过机器学习而构成为当输入激光束80的反射光的图像时输出晶片11的加工状态的学习模型110对晶片11的加工状态进行判定。由此，能够将在各种条件下拍摄的激光束80的反射光的图像用于晶片11的加工条件的判定，将晶片11的检查简化。
另外，在拍摄步骤(参照图5)中，可以一边使晶片11和激光束80相对地移动一边通过拍摄单元82多次拍摄激光束80的反射光。
图11的(A)是示出沿着X轴方向相对地移动的晶片11和激光束80的俯视图。在拍摄步骤中，当使卡盘工作台28(参照图5)沿着X轴方向移动时，晶片11和激光束80沿着与分割预定线13平行的方向(X轴方向)相对地移动。当在该状态下通过拍摄单元82(参照图5)以规定的时间间隔多次拍摄激光束80的反射光时，获取多张照射至分割预定线13的长度方向的不同区域的激光束80的反射光的图像。
当将这样获取的多张反射光图像依次输入至判定部100(参照图9)时，连续地判定是否在照射了激光束80的多个区域中分别适当地形成有裂纹19(参照图7的(A)等)。由此，能够迅速地判定是否沿着分割预定线13适当地形成有裂纹19。
图11的(B)是示出沿着Y轴方向相对地移动的晶片11和激光束80的俯视图。在拍摄步骤中，当使卡盘工作台28(参照图5)沿着Y轴方向移动时，按照激光束80跨越改质层17的方式，晶片11和激光束80沿着与分割预定线13垂直的方向(Y轴方向)相对地移动。当在该状态下通过拍摄单元82(参照图5)以规定的时间间隔多次拍摄激光束80的反射光时，获取多张照射至分割预定线13的宽度方向的不同区域的激光束80的反射光的图像。
当将这样获取的多张反射光图像依次输入至判定部100(参照图9)时，连续地判定是否在照射了激光束80的多个区域分别适当地形成有裂纹19(参照图7的(A)等)。由此，能够迅速地确定在分割预定线13的宽度方向的哪个位置形成有裂纹19。
另外，在拍摄步骤中，可以代替使卡盘工作台28(参照图5)移动而变更观察用激光照射单元46B(参照图5)的光学系统72所包含的光学元件的位置或角度，使晶片11和激光束80沿着X轴方向或Y轴方向相对地移动。
另外，在拍摄步骤中，可以一边使激光束80的聚光点80a(参照图5)沿着晶片11的厚度方向(Z轴方向)相对地移动，一边多次拍摄激光束80的反射光。由此，能够确认裂纹19从改质层17伸展到哪里。
图12的(A)是示出将激光束80的聚光点80a定位于形成有裂纹19的区域的情况的剖视图。当在将聚光点80a定位于存在裂纹19的区域的状态下对晶片11照射激光束80时，激光束80被裂纹19反射，激光束80的反射光通过激光束80的入射光侧而从晶片11的背面11b射出。其结果是，获取与裂纹19到达晶片11的正面11a的情况(参照图7的(A))所对应的第1反射光图像90A(参照图8的(A))类似的反射光图像90。
图12的(B)是示出将激光束80的聚光点80a定位于未形成裂纹19的区域的情况的剖视图。当在将聚光点80a定位于未存在裂纹19的区域的状态下对晶片11照射激光束80时，激光束80在晶片11的正面11a侧反射并且通过裂纹19的下侧的区域。并且，激光束80的反射光通过激光束80的入射光的相反侧而从晶片11的背面11b射出。其结果是，获取与未形成裂纹19的情况(参照图7的(B))所对应的第2反射光图像90B(参照图8的(B))类似的反射光图像90。
因此，当一边使激光束80的聚光点80a沿着晶片11的厚度方向(Z轴方向)移动一边利用拍摄单元82(参照图5)多次拍摄激光束80的反射光时，得到反映出裂纹19的伸展状态的多张反射光图像90。并且，将多张反射光图像90依次输入至判定部100(参照图9)，判定有无裂纹19。由此，能够确认裂纹19从改质层17伸展到哪里。
另外，在获取神经网络NN的学习中所使用的学习用图像120(参照图10的(A)～图10的(C))时，也可以如上述那样一边使晶片11和激光束80相对地移动一边通过拍摄单元82多次拍摄激光束80的反射光。由此，能够有效地收集多个学习用图像120。
除此以外，上述实施方式的构造、方法等只要不脱离本发明的目的的范围，则可以适当地变更并实施。

Claims (7)

1.一种晶片的检查方法，对在内部沿着分割预定线形成有改质层的晶片进行检查，其特征在于，
该晶片的检查方法包含如下的步骤：
激光束照射步骤，将输出未超过该晶片的加工阈值且对于该晶片具有透过性的激光束的聚光点定位于该晶片的正面或内部，按照使该晶片的背面中的被照射该激光束的区域的形状以该改质层为基准呈非对称的方式从该晶片的背面侧照射该激光束；
拍摄步骤，通过拍摄该激光束的反射光而获取该反射光的图像；以及
判定步骤，根据该图像而判定该晶片的加工状态，
在该判定步骤中，利用通过机器学习而构成为当输入该图像时输出该晶片的加工状态的学习模型来判定该晶片的加工状态。
2.根据权利要求1所述的晶片的检查方法，其特征在于，
在该拍摄步骤中，一边使该晶片和该激光束沿着与该分割预定线平行的方向相对地移动一边多次拍摄该反射光。
3.根据权利要求1所述的晶片的检查方法，其特征在于，
在该拍摄步骤中，一边使该晶片和该激光束沿着与该分割预定线垂直的方向相对地移动一边多次拍摄该反射光。
4.根据权利要求1所述的晶片的检查方法，其特征在于，
在该拍摄步骤中，一边使该激光束的聚光点沿着该晶片的厚度方向相对地移动一边多次拍摄该反射光。
5.根据权利要求1至4中的任意一项所述的晶片的检查方法，其特征在于，
该学习模型是包含输入层和输出层的神经网络，
在神经网络中，当对该输入层输入该图像时从该输出层输出该晶片的加工状态。
6.根据权利要求5所述的晶片的检查方法，其特征在于，
该神经网络通过监督学习而进行学习，该监督学习使用了包含该反射光的图像且根据该晶片的加工状态而分类的多个学习用图像，
将该学习用图像分类成如下的任意反射光图像：
与裂纹从该改质层朝向该晶片的正面侧正常地伸展的情况对应的第1反射光图像；
与裂纹未从该改质层朝向该晶片的正面侧伸展的情况对应的第2反射光图像；或
该第1反射光图像和该第2反射光图像以外的第3反射光图像。
7.根据权利要求5或6所述的晶片的检查方法，其特征在于，
该晶片的检查方法还包含如下的可视化步骤：将通过该神经网络而提取的该图像的特征可视化。
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