CN117274365A - 晶圆焊球直径检测方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
晶圆焊球直径检测方法、装置、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117274365A CN117274365A CN202311557754.2A CN202311557754A CN117274365A CN 117274365 A CN117274365 A CN 117274365A CN 202311557754 A CN202311557754 A CN 202311557754A CN 117274365 A CN117274365 A CN 117274365A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- solder ball
- image
- wafer
- area
- areas
- 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
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 229910000679 solder Inorganic materials 0.000 title claims description 232
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 26
- 239000013078 crystal Substances 0.000 claims abstract description 5
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 34
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 10
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims description 10
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 9
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 8
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 7
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 abstract description 2
- 238000003466 welding Methods 0.000 abstract 15
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 4
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
- G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
-
- 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
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
-
- 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
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20036—Morphological image processing
-
- 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)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明涉及人工智能，公开了一种晶圆焊球直径检测方法、装置、设备及存储介质，该方法通过获取晶圆图像，对所述晶圆图像进行焊球区域提取，获得第一焊球区域图像，根据焊球标准直径，提取所述第一焊球区域图像的四个初始角部区域和四周初始边缘区域，过滤所述四个初始角部区域和所述初始四周边缘区域中不完整的焊球区域，获得第二焊球区域图像，将所述焊球标准直径与第二焊球区域图像中的晶粒区域做交集，滤除交集外的多余区域，获得第三焊球区域图像，提取所述第三焊球区域图像的边缘轮廓，并对所述边缘轮廓进行平滑处理，获得第四焊球区域图像，根据所述第四焊球区域图像拟合圆，根据所述圆计算焊球实际直径，稳定可靠的实现焊球直径检测。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种晶圆焊球直径检测方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
在晶圆封装中，一般中间层都用焊球作为连接，焊球大小良好的一致性对封装后的功能及电气性能影响很大，晶圆生产中焊球缺陷会引起芯片短路断路等问题，通过检测剔除掉不良焊球提高生产良率，通常是对焊球大小进行检测，目前常规的检测方式是人工抽样检测，效率低并且检测结果准确性不高。因此，如何实现稳定可靠的焊球直径检测是亟待解决的技术问题。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种晶圆焊球直径检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中焊球直径检测效率低并且检测结果准确性不高的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种晶圆焊球直径检测方法，所述晶圆焊球直径检测方法包括以下步骤：
获取晶圆图像，对所述晶圆图像进行焊球区域提取，获得第一焊球区域图像；
根据焊球标准直径，提取所述第一焊球区域图像的四个初始角部区域和四周初始边缘区域；
过滤所述四个初始角部区域和所述初始四周边缘区域中不完整的焊球区域，获得第二焊球区域图像；
将所述焊球标准直径与所述第二焊球区域图像中的晶粒区域做交集，滤除交集外的多余区域，获得第三焊球区域图像；
提取所述第三焊球区域图像的边缘轮廓，并对所述边缘轮廓进行平滑处理，获得第四焊球区域图像；
根据所述第四焊球区域图像拟合圆，根据所述圆计算焊球实际直径。
优选地，所述获取晶圆图像，对所述晶圆图像进行焊球区域提取，获得第一焊球区域图像，包括：
获取晶圆图像，对所述晶圆图像进行局部阈值分割，获得分割图像；
通过形态学处理滤掉所述分割图像中焊球干扰区域，获得第一焊球区域图像。
优选地，所述根据焊球标准直径，提取所述第一焊球区域图像的四个初始角部区域和四周边缘区域，包括：
以焊球标准直径作为第一宽度及第一高度；
根据所述第一宽度及第一高度提取所述第一焊球区域图像的四个初始角部区域；
根据所述第一宽度及第一高度提取所述第一焊球区域图像的四周初始边缘区域。
优选地，所述过滤所述四个初始角部区域和所述四周初始边缘区域中不完整的焊球区域，获得第二焊球区域图像，包括：
过滤所述四个初始角部区域中第一不完整的焊球区域，获得已过滤角部区域；
过滤所述四周初始边缘区域中第二不完整的焊球区域，获得已过滤边缘区域；
将所述已过滤角部区域和所述已过滤边缘区域，替换掉所述第一焊球区域图像中的所述四个初始角部区域和所述四周初始边缘区域，获得第二焊球区域图像。
优选地，所述第一不完整的焊球区域包括：
高度小于第一预设比例的所述焊球标准直径的焊球区域；
以及，面积小于第一预设比例的焊球标准面积的焊球区域。
优选地，所述将所述焊球标准直径与所述第二焊球区域图像中的晶粒区域做交集，滤除交集外的多余区域，获得第三焊球区域图像，包括：
将所述第二焊球区域图像分割为单个晶粒区域；
将所述焊球标准直径与所述第二焊球区域图像中的每一个晶粒区域做交集，滤除交集外的多余区域，获得第三焊球区域图像。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种晶圆焊球直径检测装置，所述晶圆焊球直径检测装置包括：
提取模块，用于获取晶圆图像，对所述晶圆图像进行焊球区域提取，获得第一焊球区域图像；
所述提取模块，还用于根据焊球标准直径，提取所述第一焊球区域图像的四个初始角部区域和四周初始边缘区域；
过滤模块，用于过滤所述四个初始角部区域和所述初始四周边缘区域中不完整的焊球区域，获得第二焊球区域图像；
所述过滤模块，还用于将所述焊球标准直径与所述第二焊球区域图像中的晶粒区域做交集，滤除交集外的多余区域，获得第三焊球区域图像；
平滑处理模块，用于提取所述第三焊球区域图像的边缘轮廓，并对所述边缘轮廓进行平滑处理，获得第四焊球区域图像；
计算模块，用于根据所述第四焊球区域图像拟合圆，根据所述圆计算焊球实际直径。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种晶圆焊球直径检测设备，所述晶圆焊球直径检测设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的晶圆焊球直径检测程序，所述晶圆焊球直径检测程序配置为实现如上文所述的晶圆焊球直径检测方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有晶圆焊球直径检测程序，所述晶圆焊球直径检测程序被处理器执行时实现如上文所述的晶圆焊球直径检测方法的步骤。
本发明中，通过获取晶圆图像，对所述晶圆图像进行焊球区域提取，获得第一焊球区域图像，根据焊球标准直径，提取所述第一焊球区域图像的四个初始角部区域和四周初始边缘区域，过滤所述四个初始角部区域和所述初始四周边缘区域中不完整的焊球区域，获得第二焊球区域图像，将所述焊球标准直径与所述第二焊球区域图像中的晶粒区域做交集，滤除交集外的多余区域，获得第三焊球区域图像，提取所述第三焊球区域图像的边缘轮廓，并对所述边缘轮廓进行平滑处理，获得第四焊球区域图像，根据所述第四焊球区域图像拟合圆，根据所述圆计算焊球实际直径，稳定可靠的实现bump直径检测，无需人工逐一检测，效率高。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的晶圆焊球直径检测设备的结构示意图；
图2为本发明晶圆焊球直径检测方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明晶圆焊球直径检测方法第一实施例中的提取的bump区域；
图4为本发明晶圆焊球直径检测方法第一实施例中的替换掉原来的四角和四周边缘的bump区域；
图5为本发明晶圆焊球直径检测装置第一实施例的结构框图；
图6为本发明晶圆焊球直径检测系统第一实施例的结构框图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的晶圆焊球直径检测设备100结构示意图。
如图1所示，该晶圆焊球直径检测设备100可以包括：处理器1001，例如中央处理器（Central Processing Unit，CPU），通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏（Display），可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口，对于用户接口1003的有线接口在本发明中可为USB接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如无线保真（WIreless-FIdelity，WI-FI）接口）。存储器1005可以是高速的随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）存储器，也可以是稳定的存储器（Non-volatileMemory，NVM），例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对晶圆焊球直径检测设备100的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及晶圆焊球直径检测程序。
在图1所示的晶圆焊球直径检测设备100中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与所述后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接用户设备；所述晶圆焊球直径检测设备100通过处理器1001调用存储器1005中存储的晶圆焊球直径检测程序，并执行本发明实施例提供的晶圆焊球直径检测方法。
基于上述硬件结构，提出本发明晶圆焊球直径检测方法的实施例。
参照图2，提出本发明晶圆焊球直径检测方法第一实施例。
在第一实施例中，所述晶圆焊球直径检测方法包括以下步骤：
步骤S10：获取晶圆图像，对所述晶圆图像进行焊球区域提取，获得第一焊球区域图像。
需要说明的是，本实施例的执行主体是所述晶圆焊球直径检测设备，其中，所述晶圆焊球直径检测设备可为个人电脑或服务器等电子设备，本实施例对此不加以限制。通过相机拍摄获取晶圆（wafer）图像，并对wafer图像进行局部阈值分割，获得分割图像。局部阈值中的每一个像素点的阈值都不是固定相同的，而是由局部图像像素点加权平均计算而得到的。根据视野图像采用局部阈值分割方法提取焊球（bump）区域，如图3所示。
进一步地，在本实施例中，所述步骤S10，包括：获取晶圆图像，对所述晶圆图像进行局部阈值分割，获得分割图像；通过形态学处理滤掉所述分割图像中焊球干扰区域，获得第一焊球区域图像。
在具体实现中，形态学处理包括腐蚀，膨胀，开运算，闭运算，从而滤掉所述分割图像中焊球干扰区域，获得第一焊球区域图像。
步骤S20：根据焊球标准直径，提取所述第一焊球区域图像的四个初始角部区域和四周初始边缘区域。
可理解的是，根据晶粒（cell）标准图像，获取bump区域并用标准直径膨胀，该区域为每个cell最终要量测的区域：标准区域（StandArea）。根据单个cell标准图像，获取标准bump区域，用标准直径膨胀，获得焊球标准直径。
进一步地，在本实施例中，所述步骤S20，包括：以焊球标准直径作为第一宽度及第一高度；根据所述第一宽度及第一高度提取所述第一焊球区域图像的四个初始角部区域；根据所述第一宽度及第一高度提取所述第一焊球区域图像的四周初始边缘区域。
步骤S30：过滤所述四个初始角部区域和所述初始四周边缘区域中不完整的焊球区域，获得第二焊球区域图像。
应理解的是，bump标准直径用StandDila表示，图像宽度高度分别用ImageWidth及ImageHight表示，以图像（0，0）为起点，（StandDila,ImageWidht)为终点生成图像上边缘矩形区域TopArea，以（ImageHight-StandDila，0）为起点，（ImageHight,ImageWidht)为终点生成图像下边缘区域BottomArea，以（0，0）为起点，以（ImageHight，StandDila）为终点生成左边缘区域LeftArea，以（0，ImageWidht-StandDila）为起点，（ImageHight,ImageWidht)为终点生成右边缘区域RightArea。过滤这四个边缘区域的bump（只保留高度及宽度大于2/5标准直径，和面积大于2/5标准面积的bump区域）。以图像（0，0）为起点，（StandDila，StandDila）生成左上角区域，依次类推生成另外三个角区域，过滤四个角区域（只保留高度及宽度大于1/5标准直径，和面积大于1/5标准面积的bump区域）。
进一步地，在本实施例中，所述步骤S30，包括：过滤所述四个初始角部区域中第一不完整的焊球区域，获得已过滤角部区域；过滤所述四周初始边缘区域中第二不完整的焊球区域，获得已过滤边缘区域；将所述已过滤角部区域和所述已过滤边缘区域，替换掉所述第一焊球区域图像中的所述四个初始角部区域和所述四周初始边缘区域，获得第二焊球区域图像。
需要说明的是，替换后获得的第二焊球区域图像，如图4所示。所述第一不完整的焊球区域包括：高度小于第一预设比例的所述焊球标准直径的焊球区域；以及，面积小于第一预设比例的焊球标准面积的焊球区域。所述第一预设比例可以是1/5。所述第二不完整的焊球区域包括：高度小于第二预设比例的所述焊球标准直径的焊球区域；以及，面积小于第二预设比例的焊球标准面积的焊球区域。所述第二预设比例可以是2/5。
步骤S40：将所述焊球标准直径与所述第二焊球区域图像中的晶粒区域做交集，滤除交集外的多余区域，获得第三焊球区域图像。
在具体实现中，分割bump区域为每一个cell上，和StandArea做交集，交集后的区域合并后再打散，即可获取每个cell的每一个bump区域。两种特殊情况：bump在视野图像边缘区域时会除掉小的区域，当分割成两个区域大小相似时都会保留，分割成cell区域合并再打散后依然为一个区域，这时受到分割合成cell区域精度影响；bump在四个角部区域时一个完整的bump最多被分割成4个区域，小于1/5直径和面积的被舍弃，和在边缘区域类似，合并打散后依然为一个bump区域，精度也会受到合成完整cell区域影响。每个cell上焊球的区域是固定的，检测前确定这些区域的固定位置为StandArea，当检测完一个cell后获取的焊球区域和这个做交集可以屏蔽区域外误检测的区域。
进一步地，在本实施例中，所述步骤S40，包括：将所述第二焊球区域图像分割为单个晶粒区域；将所述焊球标准直径与所述第二焊球区域图像中的每一个晶粒区域做交集，滤除交集外的多余区域，获得第三焊球区域图像。
步骤S50：提取所述第三焊球区域图像的边缘轮廓，并对所述边缘轮廓进行平滑处理，获得第四焊球区域图像。
可理解的是，提取bump区域边缘轮廓并平滑消除较小的边缘凹凸影响。
步骤S60：根据所述第四焊球区域图像拟合圆，根据所述圆计算焊球实际直径。
应理解的是，用圆拟提取的边缘轮廓得到的直径即为bump直径，获得所述焊球实际直径。
在本实施例中，通过获取晶圆图像，对所述晶圆图像进行焊球区域提取，获得第一焊球区域图像，根据焊球标准直径，提取所述第一焊球区域图像的四个初始角部区域和四周初始边缘区域，过滤所述四个初始角部区域和所述初始四周边缘区域中不完整的焊球区域，获得第二焊球区域图像，将所述焊球标准直径与所述第二焊球区域图像中的晶粒区域做交集，滤除交集外的多余区域，获得第三焊球区域图像，提取所述第三焊球区域图像的边缘轮廓，并对所述边缘轮廓进行平滑处理，获得第四焊球区域图像，根据所述第四焊球区域图像拟合圆，根据所述圆计算焊球实际直径，稳定可靠的实现bump直径检测，无需人工逐一检测，效率高。
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有晶圆焊球直径检测程序，所述晶圆焊球直径检测程序被处理器执行时实现如上文所述的晶圆焊球直径检测方法的步骤。
此外，参照图5，本发明实施例还提出一种晶圆焊球直径检测装置，所述晶圆焊球直径检测装置包括：
提取模块10，用于获取晶圆图像，对所述晶圆图像进行焊球区域提取，获得第一焊球区域图像；
所述提取模块10，还用于根据焊球标准直径，提取所述第一焊球区域图像的四个初始角部区域和四周初始边缘区域；
过滤模块20，用于过滤所述四个初始角部区域和所述初始四周边缘区域中不完整的焊球区域，获得第二焊球区域图像；
所述过滤模块20，还用于将所述焊球标准直径与所述第二焊球区域图像中的晶粒区域做交集，滤除交集外的多余区域，获得第三焊球区域图像；
平滑处理模块30，用于提取所述第三焊球区域图像的边缘轮廓，并对所述边缘轮廓进行平滑处理，获得第四焊球区域图像；
计算模块40，用于根据所述第四焊球区域图像拟合圆，根据所述圆计算焊球实际直径。
本发明所述晶圆焊球直径检测装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。
此外，参照图6，基于上述方法第一实施例，本发明实施例还提出一种晶圆焊球直径检测系统，所述晶圆焊球直径检测系统包括：如图1所示的晶圆焊球直径检测设备100，显微成像模组200，高精密运动平台300；所述晶圆焊球直径检测设备100分别与显微成像模组200、高精密运动平台300相连接，所述显微成像模组200设置于所述高精密运动平台300上，所述晶圆焊球直径检测设备100控制所述显微成像模组200采集晶圆图像。通常将晶圆放置在chunk盘上，快速扫描整个晶圆并保存扫描获得的晶圆图像，chunk盘放置在所述高精密运动平台300上，所述晶圆焊球直径检测设备100控制所述高精密运动平台300运动，以实现整个晶圆盘的扫描。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。词语第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序，可将这些词语解释为标识。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述 实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通 过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体 现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器镜像（Read Only Memory image，ROM）/随机存取存储器（Random AccessMemory，RAM）、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (9)
1.一种晶圆焊球直径检测方法，其特征在于，所述晶圆焊球直径检测方法包括以下步骤：
获取晶圆图像，对所述晶圆图像进行焊球区域提取，获得第一焊球区域图像；
根据焊球标准直径，提取所述第一焊球区域图像的四个初始角部区域和四周初始边缘区域；
过滤所述四个初始角部区域和所述初始四周边缘区域中不完整的焊球区域，获得第二焊球区域图像；
将所述焊球标准直径与所述第二焊球区域图像中的晶粒区域做交集，滤除交集外的多余区域，获得第三焊球区域图像；
提取所述第三焊球区域图像的边缘轮廓，并对所述边缘轮廓进行平滑处理，获得第四焊球区域图像；
根据所述第四焊球区域图像拟合圆，根据所述圆计算焊球实际直径。
2.如权利要求1所述的晶圆焊球直径检测方法，其特征在于，所述获取晶圆图像，对所述晶圆图像进行焊球区域提取，获得第一焊球区域图像，包括：
获取晶圆图像，对所述晶圆图像进行局部阈值分割，获得分割图像；
通过形态学处理滤掉所述分割图像中焊球干扰区域，获得第一焊球区域图像。
3.如权利要求1所述的晶圆焊球直径检测方法，其特征在于，所述根据焊球标准直径，提取所述第一焊球区域图像的四个初始角部区域和四周边缘区域，包括：
以焊球标准直径作为第一宽度及第一高度；
根据所述第一宽度及第一高度提取所述第一焊球区域图像的四个初始角部区域；
根据所述第一宽度及第一高度提取所述第一焊球区域图像的四周初始边缘区域。
4.如权利要求1所述的晶圆焊球直径检测方法，其特征在于，所述过滤所述四个初始角部区域和所述四周初始边缘区域中不完整的焊球区域，获得第二焊球区域图像，包括：
过滤所述四个初始角部区域中第一不完整的焊球区域，获得已过滤角部区域；
过滤所述四周初始边缘区域中第二不完整的焊球区域，获得已过滤边缘区域；
将所述已过滤角部区域和所述已过滤边缘区域，替换掉所述第一焊球区域图像中的所述四个初始角部区域和所述四周初始边缘区域，获得第二焊球区域图像。
5.如权利要求4所述的晶圆焊球直径检测方法，其特征在于，所述第一不完整的焊球区域包括：
高度小于第一预设比例的所述焊球标准直径的焊球区域；
以及，面积小于第一预设比例的焊球标准面积的焊球区域。
6.如权利要求1~5中任一项所述的晶圆焊球直径检测方法，其特征在于，所述将所述焊球标准直径与所述第二焊球区域图像中的晶粒区域做交集，滤除交集外的多余区域，获得第三焊球区域图像，包括：
将所述第二焊球区域图像分割为单个晶粒区域；
将所述焊球标准直径与所述第二焊球区域图像中的每一个晶粒区域做交集，滤除交集外的多余区域，获得第三焊球区域图像。
7.一种晶圆焊球直径检测装置，其特征在于，所述晶圆焊球直径检测装置包括：
提取模块，用于获取晶圆图像，对所述晶圆图像进行焊球区域提取，获得第一焊球区域图像；
所述提取模块，还用于根据焊球标准直径，提取所述第一焊球区域图像的四个初始角部区域和四周初始边缘区域；
过滤模块，用于过滤所述四个初始角部区域和所述初始四周边缘区域中不完整的焊球区域，获得第二焊球区域图像；
所述过滤模块，还用于将所述焊球标准直径与所述第二焊球区域图像中的晶粒区域做交集，滤除交集外的多余区域，获得第三焊球区域图像；
平滑处理模块，用于提取所述第三焊球区域图像的边缘轮廓，并对所述边缘轮廓进行平滑处理，获得第四焊球区域图像；
计算模块，用于根据所述第四焊球区域图像拟合圆，根据所述圆计算焊球实际直径。
8.一种晶圆焊球直径检测设备，其特征在于，所述晶圆焊球直径检测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的晶圆焊球直径检测程序，所述晶圆焊球直径检测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的晶圆焊球直径检测方法的步骤。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有晶圆焊球直径检测程序，所述晶圆焊球直径检测程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的晶圆焊球直径检测方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311557754.2A CN117274365B (zh) | 2023-11-22 | 2023-11-22 | 晶圆焊球直径检测方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311557754.2A CN117274365B (zh) | 2023-11-22 | 2023-11-22 | 晶圆焊球直径检测方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117274365A true CN117274365A (zh) | 2023-12-22 |
| CN117274365B CN117274365B (zh) | 2024-02-13 |
Family
ID=89219992
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311557754.2A Active CN117274365B (zh) | 2023-11-22 | 2023-11-22 | 晶圆焊球直径检测方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117274365B (zh) |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1521498A (zh) * | 2003-02-10 | 2004-08-18 | 先进自动器材有限公司 | 检测电子元件阵列的方法和装置 |
| CN103745475A (zh) * | 2014-01-22 | 2014-04-23 | 哈尔滨工业大学 | 一种用于球形引脚元件的检测与定位方法 |
| CN105408990A (zh) * | 2013-06-07 | 2016-03-16 | 联达科技控股有限公司 | 用于自动检验从膜框中正确移除晶粒的系统和方法 |
| CN107507182A (zh) * | 2017-09-25 | 2017-12-22 | 电子科技大学 | 一种基于x射线图像的bga焊球提取方法 |
| US20220292667A1 (en) * | 2020-11-13 | 2022-09-15 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. | Optical inspection of a wafer |
| CN115564772A (zh) * | 2022-11-18 | 2023-01-03 | 深圳市大族封测科技股份有限公司 | 焊球识别方法、焊接设备及存储介质 |
| CN116486007A (zh) * | 2023-04-19 | 2023-07-25 | 西安电子科技大学 | 基于ct成像的焊点电迁移损伤孔洞分布特征确定方法 |
| CN116542945A (zh) * | 2023-05-11 | 2023-08-04 | 哈尔滨工业大学重庆研究院 | 晶圆图像分割处理方法、电子设备及存储介质 |
| US11763549B1 (en) * | 2022-07-29 | 2023-09-19 | Contemporary Amperex Technology Co., Limited | Method and apparatus for training cell defect detection model |
-
2023
- 2023-11-22 CN CN202311557754.2A patent/CN117274365B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1521498A (zh) * | 2003-02-10 | 2004-08-18 | 先进自动器材有限公司 | 检测电子元件阵列的方法和装置 |
| CN105408990A (zh) * | 2013-06-07 | 2016-03-16 | 联达科技控股有限公司 | 用于自动检验从膜框中正确移除晶粒的系统和方法 |
| CN103745475A (zh) * | 2014-01-22 | 2014-04-23 | 哈尔滨工业大学 | 一种用于球形引脚元件的检测与定位方法 |
| CN107507182A (zh) * | 2017-09-25 | 2017-12-22 | 电子科技大学 | 一种基于x射线图像的bga焊球提取方法 |
| US20220292667A1 (en) * | 2020-11-13 | 2022-09-15 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. | Optical inspection of a wafer |
| US11763549B1 (en) * | 2022-07-29 | 2023-09-19 | Contemporary Amperex Technology Co., Limited | Method and apparatus for training cell defect detection model |
| CN115564772A (zh) * | 2022-11-18 | 2023-01-03 | 深圳市大族封测科技股份有限公司 | 焊球识别方法、焊接设备及存储介质 |
| CN116486007A (zh) * | 2023-04-19 | 2023-07-25 | 西安电子科技大学 | 基于ct成像的焊点电迁移损伤孔洞分布特征确定方法 |
| CN116542945A (zh) * | 2023-05-11 | 2023-08-04 | 哈尔滨工业大学重庆研究院 | 晶圆图像分割处理方法、电子设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| SÉBASTIEN GALLOIS-GARREIGNOT;VINCENT FIORI;GIL PROVENT;ROBERTO GONELLA;: "晶圆级封装:热机械失效模式和挑战及整改建议", 中国集成电路, no. 12 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117274365B (zh) | 2024-02-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109978839B (zh) | 晶圆低纹理缺陷的检测方法 | |
| CN110163198B (zh) | 一种表格识别重建方法、装置和存储介质 | |
| US9098893B2 (en) | System, method and computer program product for classification within inspection images | |
| JP4824987B2 (ja) | パターンマッチング装置およびそれを用いた半導体検査システム | |
| CN113822890A (zh) | 一种微裂纹检测方法、装置、系统及存储介质 | |
| CN110378313B (zh) | 细胞团识别方法、装置及电子设备 | |
| CN108986152B (zh) | 一种基于差分图像的异物检测方法及装置 | |
| CN106875408B (zh) | 用于截图的方法、装置及终端设备 | |
| CN112686858A (zh) | 一种手机充电器视觉缺陷检测方法、装置、介质及设备 | |
| JP2006066478A (ja) | パターンマッチング装置及びそれを用いた走査型電子顕微鏡 | |
| CN112785591B (zh) | 一种ct影像中肋骨骨折的检测与分割方法及装置 | |
| CN112464802B (zh) | 一种玻片样本信息的自动识别方法、装置和计算机设备 | |
| JP3252857B2 (ja) | 半導体パッケージの自動検査方法 | |
| CN110084818B (zh) | 动态下采样图像分割方法 | |
| CN117274365B (zh) | 晶圆焊球直径检测方法、装置、设备及存储介质 | |
| AU2009270534B2 (en) | Method and apparatus for imaging of features on a substrate | |
| CN111179287A (zh) | 人像实例分割方法、装置、设备及存储介质 | |
| JP4550559B2 (ja) | 外観検査装置、外観検査方法およびコンピュータを外観検査装置として機能させるためのプログラム | |
| CN110264463A (zh) | 一种基于matlab图像处理的物料清点方法 | |
| CN114663368A (zh) | 晶圆的观测方法、装置与观测系统 | |
| CN117132603B (zh) | 晶圆map生成方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN111768384A (zh) | 基于三维扫描成像的细胞计数方法及系统 | |
| CN117994250B (zh) | 晶圆缺陷检测方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113409370B (zh) | 图像配准方法及相关装置、设备 | |
| CN117974601B (zh) | 基于模板匹配的硅片表面缺陷检测方法及系统 |
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 |