CN116797570A - 一种基于图像处理的半导体工件切割路径规划算法 - Google Patents

Abstract

一种基于图像处理的半导体工件切割路径规划算法，属于图像计算技术领域，解决人工切除晶片上杂晶区域的技术问题，包括以下步骤：1、获取图像的语义边界；2、寻找单晶图像X₁内最大的内接矩形MRect；3、分割单晶区域内的轮廓区域，寻找对应切割线；4、确定最终切割线。通过本发明规划出切割线可以实现晶片自动化切割，能够较好地保留所需单晶区域部分。

Description

一种基于图像处理的半导体工件切割路径规划算法

技术领域

本发明属于图像计算技术领域，具体涉及的是一种基于图像处理的半导体工件切割路径规划算法。

背景技术

半导体材料在进行生长外延层时，需要使用洁净的单晶薄片，然而将半导体材料由晶棒切割为晶片后，每一晶片上会存在多个不同的晶相区域，所以需要切除晶片上杂晶区域，保留所需单晶部分。

现有技术中，半导体晶片切割工艺流程为：半导体材料由晶棒切割为晶片后，通过人工进行肉眼识别单晶与杂晶的边界，然后使用小刀进行手动切割，从而获得洁净单晶薄片。半导体材料大都含有价值较高的贵重金属，现有的手动加工方法会浪费大量的人力资源；而且，在切割晶片时，常常会因为人工的不稳定性对晶片造成切割错误或者破坏，导致材料浪费；除此之外，人工操作时容易将重金属材料吸入体内，会对操作人员造成伤害。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术中的不足，解决人工切除晶片上杂晶区域的技术问题，本发明提供一种基于图像处理的半导体工件切割路径规划算法。

本发明的设计构思为：

在切割宽禁带半导体材料时，需要在一个拥有多种晶相的晶片上保留所需单晶部分，所以要规划切割路径以保证能够最大化利用晶片上的可使用部分，本发明根据单晶在晶片上的位置，利用图像处理算法来规划切割路径，以达到实现自动切割的目的。本发明所提出的算法，首先在单晶轮廓内找到最大内接矩形，再依据内接矩形与单晶轮廓的交点来规划路径。具体而言包括以下步骤：获取工件图像并预处理→提取单晶轮廓→寻找最大内接矩形→规划切割路径。

本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于图像处理的半导体工件切割路径规划算法，包括以下步骤：

S1、获取图像的语义边界：

S1-1、通过深度学习模型得到语义图像X，根据语义图像X区分晶片中不同的晶相区域，其中需要保留的晶相区域为单晶区域，其余部分为杂晶区域；将语义图像X设置为灰度图，并且单晶区域的灰度值与杂晶区域的灰度值不相同；

S1-2、将步骤S1-1获得的语义图像X中杂晶区域的颜色调整为与背景颜色相同，得到单晶图像X₁；

S2、寻找单晶图像X₁内最大的内接矩形MRect：

S2-1、寻找单晶图像X₁中所有的轮廓，取其中面积最大的轮廓为所需产品的加工轮廓，记为轮廓contour，然后按顺序存储轮廓contour上所有的轮廓点，并且使相邻两个轮廓点的位置差不大于1；

S2-2、在轮廓contour上任意选取一个轮廓点记为start(x,y)，以start(x,y)为起点循环轮廓contour中的点，轮廓contour上的当前点记为cur(x,y)，将起点start(x,y)与当前点cur(x,y)作为矩形的对角点构建矩形轮廓；

S2-3、判断步骤S2-2构建的矩形轮廓是否均位于轮廓contour的内部，若是，则记录该状态时矩形轮廓的面积以及对应的对角点坐标；

S2-4、重复执行步骤S2-2至S2-3，遍历轮廓contour上所有点，得到轮廓contour中面积最大的内接矩形轮廓maxRect，记录面积最大的内接矩形轮廓maxRect的坐标以及面积；

S2-5、根据式(1)计算轮廓contour的空间矩m_ji：

m_ji＝∑_x,y((x，y)*x^j*yⁱ)； (1)

式(1)中，x、y为轮廓contour的坐标值，i、j为图像阶数；

S2-6、当图像阶数i＝0或1，j＝0或1时，通过式(2)获得的m₀₀、m₁₀、m₀₁计算轮廓contour的形心center(x，y)：

S2-7、以步骤S2-6确定的轮廓contour的形心center(x，y)为中心，将单晶图像X₁进行旋转操作，每旋转5°获得一幅单晶图像X_i，i为大于1的整数，共旋转360°，在每一幅单晶图像X_i中重复执行步骤S2-2至S2-6操作，获得每一幅单晶图像X_i中全部的轮廓contour；

S2-8、比较每一幅单晶图像X_i中全部的轮廓contour中面积最大的内接矩形轮廓maxRec的面积，确定单晶区域内面积最大的为内接矩形MRect；

S3、分割单晶区域内的轮廓区域，寻找对应切割线：

S3-1、将内接矩形MRect四条边的单侧分别向外部延长，内接矩形MRect每一顶点位置处的两条延长线将内接矩形MRect外部的单晶区域分为Con₁、Con₂、Con₃、Con₄四个区域；

S3-2、在Con₁区域中选取内接矩形MRect的顶点或延长线与单晶区域轮廓交点记为P₁(x,y)，与Con₁区域中任意一点P₂(x,y)形成一条直线，循环Con₁区域中所有的点，计算P₂(x,y)与P₁(x,y)所形成直线切除杂晶区域的面积，并根据杂晶区域的切除面积大小进行排序，选取杂晶区域切除面积最大的一组作为候选切割线L₁；若切除杂晶面积相同时，选取保留单晶区域面积最大的一组作为候选切割线L₁；

在Con₁中选取内接矩形MRect的另一个顶点或延长线与单晶区域轮廓交点记为P₃(x,y)，与Con₁区域中任意一点P₂(x,y)形成一条直线，循环Con₁区域中所有的点，计算P₂(x,y)与P₃(x,y)所形成直线切除杂晶区域的面积，与步骤S3-2同理确定候选切割线L₂；

同理分别获得Con₂区域、Con₃区域、Con₄区域中所对应的候选切割线L₃、L₄、L₅、L₆；

S4、确定最终切割线：

遍历步骤S3确定的L₁、L₂、L₃、L₄、L₅和L₆六条候选切割线，选出能形成面积尽量大的凸多边形单晶区域、切除的杂晶区域面积最大、且直线切割的数量尽量少的路径作为最终切割线路径，路径优化的方法为：

设分割形成的单晶像素区域面积为S_x，A(·)表示切除的单晶区域的面积，Z(·)表示切除的杂晶区域的面积：

其中，p表示当前选择切割直线的条数；l_k表示选取的第k条切割直线；m表示所有候选切割直线的总条数，即最大条数；表示在所有m条切割直线中选择p条切割直线的排列组合的数量；r_e表示当前第e种排列组合下规划的路径；shape_e表示第e种路径切割得到的晶片的形状；Φ表示e的取值范围；r_opt1表示当前选择的最优路径，由选中的p条切割线组成。

与现有技术相比本发明的有益效果为：

本发明提供了一种基于图像处理的半导体工件切割路径规划算法，本算法实现了选划路径规划的自动化，所规划路径可以实现对晶片的选划，并且在切割刀数较少的同时，也达到了实际加工需求。其中切割结果所得单晶内部不包含杂晶，并在满足最大化保留单晶部分的同时，能够保证杂晶的完整性，减少了材料的浪费，提高了晶片选划的加工效率。与现有人工划切相比，避免由人工划片时导致的晶片破坏以及在加工过程中，长时间与晶片接触导致对人体造成的伤害。

附图说明

图1为本发明流程图；

图2为具体实施方式中通过深度学习模型得到语义图像X的晶体图；

图3为图2预处理(杂晶区域的颜色调整为与背景颜色相同)后获得的单晶区域晶体图；

图4为图3旋转后获得的单晶区域晶体图；

图5为单晶区域内的轮廓区域示意图；

图6为候选切割线示意图；

图7为具体实施方式中切割路径图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细描述。

如图1所示的一种基于图像处理的半导体工件切割路径规划算法，包括以下步骤：

S1、获取图像的语义边界：

S1-1、通过深度学习模型得到语义图像X，根据语义图像X区分晶片中不同的晶相区域，其中需要保留的晶相区域为单晶区域，其余部分为杂晶区域；将语义图像X设置为灰度图，并且单晶区域的灰度值与杂晶区域的灰度值不相同，本具体实施方式中单晶区域的灰度值为50，杂晶区域的灰度值为100；

S1-2、将步骤S1-1获得的语义图像X中杂晶区域的颜色调整为与背景颜色相同，得到单晶图像X₁(如图3所示)；

S2、寻找单晶图像X₁内最大的内接矩形MRect：

S2-1、寻找单晶图像X₁中所有的轮廓，取其中面积最大的轮廓为所需产品的加工轮廓，记为轮廓contour，然后按顺序存储轮廓contour上所有的轮廓点，并且使相邻两个轮廓点的位置差不大于1；

S2-2、在轮廓contour上任意选取一个轮廓点记为start(x,y)，以start(x,y)为起点循环轮廓contour中的点，轮廓contour上的当前点记为cur(x,y)，将起点start(x,y)与当前点cur(x,y)作为矩形的对角点构建矩形轮廓；

S2-3、判断步骤S2-2构建的矩形轮廓是否均位于轮廓contour的内部，若是，则记录该状态时矩形轮廓的面积以及对应的对角点坐标；

S2-4、重复执行步骤S2-2至S2-3，遍历轮廓contour上所有点，得到轮廓contour中面积最大的内接矩形轮廓maxRect，记录面积最大的内接矩形轮廓maxRect的坐标以及面积；

S2-5、根据式(1)计算轮廓contour的空间矩m_ji：

m_ji＝∑_x,y((x，y)*x^j*yⁱ)； (1)

式(1)中，x、y为轮廓contour的坐标值，i、j为图像阶数；

S2-6、当图像阶数i＝0或1，j＝0或1时，通过式(2)获得的m₀₀、m₁₀、m₀₁计算轮廓contour的形心center(x，y)：

S2-7、以步骤S2-6确定的轮廓contour的形心center(x，y)为中心，将单晶图像X₁进行旋转操作，每旋转5°获得一幅单晶图像X_i(如图4所示)，i为大于1的整数，共旋转360°，在每一幅单晶图像X_i中重复执行步骤S2-2至S2-6操作，获得每一幅单晶图像X_i中全部的轮廓contour；

S2-8、比较每一幅单晶图像X_i中全部的轮廓contour中面积最大的内接矩形轮廓maxRec的面积，确定单晶区域内面积最大的为内接矩形MRect；

S3、分割单晶区域内的轮廓区域，寻找对应切割线：

S3-1、将内接矩形MRect四条边的单侧分别向外部延长，内接矩形MRect每一顶点位置处的两条延长线将内接矩形MRect外部的单晶区域分为Con₁、Con₂、Con₃、Con₄四个区域(如图5所示)；

S3-2、在Con₁区域中选取内接矩形MRect的顶点或延长线与单晶区域轮廓交点记为P₁(x,y)，与Con₁区域中任意一点P₂(x,y)形成一条直线，循环Con₁区域中所有的点，计算P₂(x,y)与P₁(x,y)所形成直线切除杂晶区域的面积，并根据杂晶区域的切除面积大小进行排序，选取杂晶区域切除面积最大的一组作为候选切割线L₁；若切除杂晶面积相同时，选取保留单晶区域面积最大的一组作为候选切割线L₁；

在Con₁中选取内接矩形MRect的另一个顶点或延长线与单晶区域轮廓交点记为P₃(x,y)，与Con₁区域中任意一点P₂(x,y)形成一条直线，循环Con₁区域中所有的点，计算P₂(x,y)与P₃(x,y)所形成直线切除杂晶区域的面积，与步骤S3-2同理确定候选切割线L₂，即：根据杂晶区域的切除面积大小进行排序，选取杂晶区域切除面积最大的一组作为候选切割线L₂；若切除杂晶面积相同时，选取保留单晶区域面积最大的一组作为候选切割线L₂；

同理分别获得Con₂区域、Con₃区域、Con₄区域中所对应的候选切割线L₃、L₄、L₅、L₆(如图6所示)；

S4、确定最终切割线：

为保证切割线尽可能地少，我们需要进行路径优化。遍历步骤S3确定的L₁、L₂、L₃、L₄、L₅和L₆六条候选切割线，选出能形成面积尽量大的凸多边形单晶区域、切除的杂晶区域面积最大、且直线切割的数量尽量少的路径作为最终切割线路径(如图7所示)，路径优化的方法为：

设分割形成的单晶像素区域面积为S_x，A(·)表示切除的单晶区域的面积，Z(·)表示切除的杂晶区域的面积：

其中，p表示当前选择切割直线的条数；l_k表示选取的第k条切割直线；m表示所有候选切割直线的总条数，即最大条数；表示在所有m条切割直线中选择p条切割直线的排列组合的数量；r_e表示当前第e种排列组合下规划的路径；shape_e表示第e种路径切割得到的晶片的形状；Φ表示e的取值范围；r_opt1表示当前选择的最优路径，由选中的p条切割线组成。

本具体实施方式中切割线规划结果如图7所示，通过寻找单晶区域轮廓内最大内接矩形来对单晶进行区域划分，然后在各个区域内规划切割线，不会有多余的切割线，可以规划出充分且不多余的切割线。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (1)

1.一种基于图像处理的半导体工件切割路径规划算法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取图像的语义边界：

S1-1、通过深度学习模型得到语义图像X，根据语义图像X区分晶片中不同的晶相区域，其中需要保留的晶相区域为单晶区域，其余部分为杂晶区域；将语义图像X设置为灰度图，并且单晶区域的灰度值与杂晶区域的灰度值不相同；

S1-2、将步骤S1-1获得的语义图像X中杂晶区域的颜色调整为与背景颜色相同，得到单晶图像X₁；

S2、寻找单晶图像X₁内最大的内接矩形MRect：

S2-1、寻找单晶图像X₁中所有的轮廓，取其中面积最大的轮廓为所需产品的加工轮廓，记为轮廓contour，然后按顺序存储轮廓contour上所有的轮廓点，并且使相邻两个轮廓点的位置差不大于1；

S2-2、在轮廓contour上任意选取一个轮廓点记为start(x,y)，以start(x,y)为起点循环轮廓contour中的点，轮廓contour上的当前点记为cur(x,y)，将起点start(x,y)与当前点cur(x,y)作为矩形的对角点构建矩形轮廓；

S2-3、判断步骤S2-2构建的矩形轮廓是否均位于轮廓contour的内部，若是，则记录该状态时矩形轮廓的面积以及对应的对角点坐标；

S2-4、重复执行步骤S2-2至S2-3，遍历轮廓contour上所有点，得到轮廓contour中面积最大的内接矩形轮廓maxRect，记录面积最大的内接矩形轮廓maxRect的坐标以及面积；

S2-5、根据式(1)计算轮廓contour的空间矩m_ji：

m_ji＝∑_x,y(x，y)*x^j*yⁱ)； (1)

式(1)中，x、y为轮廓contour的坐标值，i、j为图像阶数；

S2-6、当图像阶数i＝0或1，j＝0或1时，通过式(2)获得的m₀₀、m₁₀、m₀₁计算轮廓contour的形心center(x，y)：

S2-7、以步骤S2-6确定的轮廓contour的形心center(x，y)为中心，将单晶图像X₁进行旋转操作，每旋转5°获得一幅单晶图像X_i，i为大于1的整数，共旋转360°，在每一幅单晶图像X_i中重复执行步骤S2-2至S2-6操作，获得每一幅单晶图像X_i中全部的轮廓contour；

S2-8、比较每一幅单晶图像X_i中全部的轮廓contour中面积最大的内接矩形轮廓maxRec的面积，确定单晶区域内面积最大的为内接矩形MRect；

S3、分割单晶区域内的轮廓区域，寻找对应切割线：

S3-1、将内接矩形MRect四条边的单侧分别向外部延长，内接矩形MRect每一顶点位置处的两条延长线将内接矩形MRect外部的单晶区域分为Con₁、Con₂、Con₃、Con₄四个区域；

S3-2、在Con₁区域中选取内接矩形MRect的顶点或延长线与单晶区域轮廓交点记为P₁(x,y)，与Con₁区域中任意一点P₂(x,y)形成一条直线，循环Con₁区域中所有的点，计算P₂(x,y)与P₁(x,y)所形成直线切除杂晶区域的面积，并根据杂晶区域的切除面积大小进行排序，选取杂晶区域切除面积最大的一组作为候选切割线L₁；若切除杂晶面积相同时，选取保留单晶区域面积最大的一组作为候选切割线L₁；

在Con₁中选取内接矩形MRect的另一个顶点或延长线与单晶区域轮廓交点记为P₃(x,y)，与Con₁区域中任意一点P₂(x,y)形成一条直线，循环Con₁区域中所有的点，计算P₂(x,y)与P₃(x,y)所形成直线切除杂晶区域的面积，与步骤S3-2同理确定候选切割线L₂；

同理分别获得Con₂区域、Con₃区域、Con₄区域中所对应的候选切割线L₃、L₄、L₅、L₆；

S4、确定最终切割线：

遍历步骤S3确定的L₁、L₂、L₃、L₄、L₅和L₆六条候选切割线，选出能形成面积尽量大的凸多边形单晶区域、切除的杂晶区域面积最大、且直线切割的数量尽量少的路径作为最终切割线路径，路径优化的方法为：

设分割形成的单晶像素区域面积为S_x，A(·)表示切除的单晶区域的面积，Z(·)表示切除的杂晶区域的面积：

其中，p表示当前选择切割直线的条数；l_k表示选取的第k条切割直线；m表示所有候选切割直线的总条数，即最大条数；表示在所有m条切割直线中选择p条切割直线的排列组合的数量；r_e表示当前第e种排列组合下规划的路径；shape_e表示第e种路径切割得到的晶片的形状；Φ表示e的取值范围；r_opt1表示当前选择的最优路径，由选中的p条切割线组成。