CN117443681A - 芯片制造用恒温匀胶系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及涂胶控制技术领域，具体涉及一种芯片制造用恒温匀胶系统。该系统监测芯片不同位置的压力曲线，进而提取压力曲线上的整体周期性、每个数据点的局部周期性、压力极大值以及压力极大值的压力值突出性。通过考虑压力曲线上的峰值特征和周期特征，结合压力极大值点对应的局部周期性和压力值突出性，获得每个压力极大值点的第一密度估计值，进而获得压力曲线的第二密度估计值。利用不同位置之间第二密度估计值的差异控制涂胶速度。本发明通过利用压力数据准确获得芯片的涂胶状态，通过调整涂胶速度实现恒温均匀涂胶，提高恒温涂胶过程的泛化能力。

Description

芯片制造用恒温匀胶系统

技术领域

本发明涉及涂胶控制技术领域，具体涉及一种芯片制造用恒温匀胶系统。

背景技术

现有技术在对芯片进行恒温涂胶的过程中，可通过胶液实际粘度值与胶液标准粘度值的比较对旋转电机的速度进行调节，进而保证涂胶均匀度。但是在该过程中需要提交确定待涂胶芯片的胶液标准粘度与涂胶速度的关系，若改变待涂胶芯片的类型，则需要重新确定该关系，应用范围较小，泛化能力弱。

发明内容

为了解决现有技术中进行均匀性涂胶过程的泛化能力弱的技术问题，本发明的目的在于提供一种芯片制造用恒温匀胶系统，所采用的技术方案具体如下：

本发明提出了一种芯片制造用恒温匀胶系统，所述系统包括：

涂胶压力监测模块，用于获取恒温涂胶过程中芯片每个位置处的压力曲线；

压力曲线分析模块，用于获取所述压力曲线的频率信息，根据频率信息获得所述压力曲线的整体周期性；获得所述频率信息对应周期下所述压力曲线的周期曲线段，根据每个周期曲线段与相邻周期曲线段之间的相似度获得每个周期曲线段上每个数据点的局部周期性；获取所述压力曲线上的压力极大值点及其压力值突出性；

密度估计模块，用于根据所述压力极大值点对应的所述局部周期性和所述压力值突出性获得每个所述压力极大值点对应的第一密度估计值；根据所述第一密度估计值的波动性和所述整体周期性获得所述压力曲线对应位置的第二密度估计值；

涂胶控制模块，用于根据不同位置之间所述第二密度估计值的差异控制涂胶速度。

进一步地，所述涂胶压力监测模块为部署有压力传感器的圆盘，所述压力传感器在所述涂胶压力监测模块上均匀部署，待涂胶芯片放置在所述涂胶压力监测模块中心位置。

进一步地，所述整体周期性的获取方法包括：

获取所述压力曲线的频率幅值，在所述频率幅值中进行二分类，将频率最大的类别作为待分析频率类别，获取所述待分析频率类别中最大频率的突出性，根据所述突出性和所述待分析频率类别中频率的数量获得所述整体周期性；所述突出性与所述整体周期性呈正相关，所述待分析频率类别中频率的数量与所述整体周期性呈负相关。

进一步地，所述突出性的获取方法包括：

获取所述待分析频率类别中最大频率与其他频率之间的频率差异，将所述频率差异归一化后求平均，获得所述最大频率的所述突出性。

进一步地，所述局部周期性的获取方法包括：

获得每个频率信息对应的周期，在每个周期下，计算每个周期曲线段与相邻周期曲线段之间的余弦相似度，将每个周期曲线段对应的余弦相似度的平均值作为对应周期曲线段的数据点上在对应周期下的初始局部周期性；获得每个周期下每个数据点的所述初始局部周期性，将每个数据点的所述初始局部周期性求平均，获得所述局部周期性。

进一步地，所述压力值突出性的获取方法包括：

任选一个压力极大值点作为目标极大值点；统计压力曲线上压力值小于目标极大值点的数据点，获得数据点集合；获得目标极大值点的压力值与所述数据点集合中的最大压力值之间的压力差值，将所述压力差值除以所述目标极大值点的压力值，获得所述压力值突出性；改变所述目标极大值点，获得每个目标极大值点的压力值突出性。

进一步地，所述第一密度估计值的获取方法包括：

获得所述局部周期性与所述压力值突出性的第一比值，将所述第一比值负相关映射并归一化，获得所述第一密度估计值。

进一步地，所述第二密度估计值的获取方法包括：

获得所有压力极大值点的平均第一密度估计值；获得所述第一密度估计值的方差，将所述方差与所述整体周期性相乘后进行负相关映射并归一化，获得初始第二密度估计值，将所述初始第二密度估计值与所述平均第一密度估计值相乘，获得所述第二密度估计值。

进一步地，所述根据不同位置之间所述第二密度估计值的差异控制涂胶速度，包括：

获取不同位置之间所述第二密度估计值的平均差异，将所述平均差异归一化处理，获得调整系数，将所述调整系数与预设最大调整值相乘，获得调整量；当前涂胶速度减去所述调整量，获得调整后的涂胶速度。

进一步地，利用大津阈值法对所述频率幅值进行二分类。

本发明具有如下有益效果：

本发明利用芯片上每个位置的压力曲线将涂胶过程中的均匀性进行量化，通过芯片受到的压力表征当前涂胶过程中涂胶机的涂胶状态。进一步对压力曲线进行分析，考虑到涂胶密度不同时压力曲线也会不同，密度较大时压力曲线会出现较为强烈的压力峰值，导致周期性较小；反之密度较小时压力曲线会呈现一定的周期性，因此密度估计模块首先利用压力极大值点的局部周期性和压力值突出性获得第一密度估计值，第一密度估计值波动越大说明涂胶过程越不均匀，因此结合第一密度估计值的波动性以及整体周期性获得压力曲线对应位置的第二密度估计值。第二密度估计值可以用于评估当前位置涂胶过程中的涂胶状态，因此根据不同位置之间第二密度估计值的差异即可判断当前涂胶过程是否均匀并且根据涂胶状态控制涂胶速度，使得获得均匀的涂胶结果。本发明针对通过分析芯片的受力数据可获得任一一种类型的涂胶状态，进而进行准确的速度控制实现均匀涂胶，泛化能力强，应用领域广泛。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1为本发明一个实施例所提供的一种芯片制造用恒温匀胶系统结构图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种芯片制造用恒温匀胶系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

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发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种芯片制造用恒温匀胶系统的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的芯片制造用恒温匀胶系统结构图，该系统包括涂胶压力监测模块101、压力曲线分析模块102、密度估计模块103和涂胶控制模块104。

涂胶压力监测模块101用于获取恒温涂胶过程中芯片每个位置处的压力曲线。在本发明实施例中考虑到芯片较小，若要直接采集芯片表面的涂胶信息则需要较高成本的光学传感器设备，并且由于胶体本身具有较高透明度，使光线在其表面传播时会发生折射，具有较高反射率能够产生反射光干扰，进而使得采集到的表面信息并不准确。因此利用芯片受到涂胶机影响的压力曲线从侧面表征芯片的涂胶状态，通过分析压力曲线能够得到当前涂胶过程中的涂胶状态。

需要说明的是，在本发明实施例中恒温涂胶过程均可采用现有技术中的现有装置进行实现，例如公开号为CN113426637A提出的一种功率芯片制造用恒温匀胶机，可采用其中的恒温涂胶装置进行正常涂胶。

优选地，在本发明一个实施例中，考虑到某些类型的芯片尺寸较小，无法在其表面安装压力传感器，因此涂胶压力监测模块为部署有压力传感器的圆盘，压力传感器在涂胶压力监测模块上均匀部署，待涂胶芯片放置在所述涂胶压力监测模块中心位置。圆盘的尺寸足以均匀部署多个压力传感器，并且在涂胶过程中将圆盘放置在稳定的支架上，芯片上受到的压力传递至圆盘上，进而使得每个压力传感器均具有压力监测数据。

在本发明一个实施例中，压力传感器在圆盘上位于圆盘等弧长的相同位置，例如第一传感器位于30°方向线的三厘米处，第二传感器位于60°方向线的三厘米处，以此类推，实现传感器的均匀分布。

压力曲线分析模块102用于分析每个位置下的压力曲线，提取压力曲线上的多种特征。具体为：获取压力曲线的频率信息，根据频率信息获得压力曲线的整体周期性；获得频率信息对应周期下压力曲线的周期曲线段，根据每个周期曲线段与相邻周期曲线段之间的相似度获得每个周期曲线段上每个数据点的局部周期性；获取压力曲线上的压力极大值点及其压力值突出性。

芯片在滴胶过程中，需要对芯片不同位置进行同时滴胶，在胶液滴落时，因为芯片的结构特征，例如突出的引脚、数量分布不一的引脚等，会使得芯片表面密度不同，进而使得不同位置的压力曲线并非是一条恒定的线性曲线，而是存在压力波动的不规则曲线，因此需要分析压力曲线上的波动情况，进而确定对应位置处的涂胶状态。

滴胶液滴在结构密度较大的区域时，由于结构密度较大，空隙较小，使得胶液落在芯片上时在该位置存在一个较为集中的力，在压力曲线上表征为存在较大的峰值，并且由于受力较为集中胶液在该位置会更容易飞溅，从而引起压力变化较为频繁，即压力曲线上会存在多个较高的压力峰值，导致压力曲线周期性较弱；反之，当滴胶液滴在结构密度较小的区域时，由于结构密度较小，结构之间存在较大的空隙，导致压力曲线不会存在较为明显的峰值波动，使得压力曲线呈现一定的周期性特征。

因此为了对当前芯片不同位置的滴胶状态进行准确估计，压力曲线分析模块102获取压力曲线的频率信息，根据频率信息获得曲线的整体周期性。整体周期性表征的是整条曲线的周期性。整体周期性越大说明对应位置处在滴胶过程中为密度较小位置。

优选地，整体周期性的获取方法包括：

获取压力曲线的频率幅值，在频率幅值中进行二分类，将频率最大的类别作为待分析频率类别，即待分析频率类别中的频率为所有频率中的较大频率，该类别中的频率数量越少并且最大频率越大说明当前压力曲线具有一个明显的周期，因此获取待分析频率类别中最大频率的突出性，根据突出性和待分析频率类别中频率的数量获得整体周期性。即突出性与整体周期性呈正相关，待分析频率类别中频率的数量与整体周期性呈负相关。需要说明的是，频率信息可利用傅里叶变化等时频转换算法进行处理，其为本领域技术人员熟知的技术手段，在此不做赘述。

在本发明一个实施例中，整体周期性用公式表示为：

；其中，/>为整体周期性，/>为突出性，/>为待分析频率类别中的频率数量，/>为自然常数。在整体周期性公式中，利用了以自然常数为底数的指数函数实现了对频率数量的负相关映射并且实现归一化，通过乘积的方法构建相关关系，获得整体周期性。

具体地，在本发明一个实施例中，突出性的获取方法包括：获取待分析频率类别中最大频率与其他频率之间的频率差异，将频率差异归一化后求平均，获得最大频率的突出性。在本发明一个实施例中突出性用公式表示为：

；其中，/>为突出性，/>为待分析频率类别中的频率数量，/>为最大频率，/>为待分析频率类别中第/>个频率。在突出性公式中，采用将频率差异比上最大频率的方法实现将频率差异进行归一化。

需要说明的是，本发明一些实施例中列举出的归一化、负相关映射等方法也可采用其他基础数学运算进行代替，其均为本领域技术人员熟知的技术手段，在此不做赘述。

优选地，在本发明一个实施例中，用大津阈值法对所述频率幅值进行二分类，获得待分析频率类别。大津阈值算法能够自适应获得最佳分割阈值，起到较好的分割作用，具体内容为本领域技术人员熟知的技术手段，在此不做赘述。

进一步压力曲线分析模块102从局部上分析压力曲线的周期性，获得所述频率信息对应周期下所述压力曲线的周期曲线段，根据每个周期曲线段与相邻周期曲线段之间的相似度获得每个周期曲线段上每个数据点的局部周期性，即相似度越大说明实际周期越满足当前分割的周期，结合所有的周期即可确定每个数据点位置的局部周期性。

优选地，在本发明一个实施例中，局部周期性的获取方法包括：

获得每个频率信息对应的周期，在每个周期下，计算每个周期曲线段与相邻周期曲线段之间的余弦相似度，将每个周期曲线段对应的余弦相似度的平均值作为对应周期曲线段的数据点上在对应周期下的初始局部周期性。即每个数据点在每个周期下均对应一个初始局部周期性获得每个周期下每个数据点的初始局部周期性，将每个数据点的初始局部周期性求平均，获得局部周期性。需要说明的是，对于某些周期曲线段而言，其仅存在一个相邻周期曲线段，则其对应的余弦相似度平均值即为余弦相似度本身。

进一步提取出压力曲线上的压力极大值点及其对应的压力值突出性，即压力值突出性越大说明对应的压力极大值点越可能为因为密度较大产生的峰值压力。

优选地，在本发明一个实施例中压力值突出性的获取方法包括：

任选一个压力极大值点作为目标极大值点；统计压力曲线上压力值小于目标极大值点的数据点，获得数据点集合；获得目标极大值点的压力值与数据点集合中的最大压力值之间的压力差值，将压力差值除以目标极大值点的压力值，获得压力值突出性。改变目标极大值点，获得每个目标极大值点的压力值突出性。即通过对比每个压力极大值点与次大点压力值的差异，进而确定自身的突出性，压力值突出性越大说明对应位置在密度较大区域的概率越大。

压力曲线分析模块102提取压力曲线上的特征信息之后，密度估计模块103利用这些特征信息对压力曲线所在位置的密度进行估计。具体为根据压力极大值点对应的局部周期性和压力值突出性获得每个压力极大值点对应的第一密度估计值；根据第一密度估计值的波动性和整体周期性获得压力曲线对应位置的第二密度估计值。

考虑到压力曲线产生波动可视为以极大值点作为起点进行衰减，若是在密度较大位置则会因为飞溅等因素产生新的极大值点继续做衰减，因此压力极大值点对应的局部周期性具有较强的参考性，因此结合压力极大值点的局部周期性和压力值突出性确定压力极大值点对应的第一密度估计值。因为压力极大值点也可能是密度较小区域产生的较为微小波动产生的点，并非只有波动较大的高密度区域才会存在压力极大值点，因此利用第一密度估计值可将不同类型的压力极大值点进行量化，即第一密度估计值越大，证明压力极大值点越是由高密度位置产生的压力峰值点。

优选地，在本发明一个实施例中，第一密度估计值的获取方法包括：

获得局部周期性与压力值突出性的第一比值，将第一比值负相关映射并归一化，获得第一密度估计值。即第一密度估计值与压力值突出性呈正相关关系，与局部周期性呈负相关关系。在本发明一个实施例中，第一密度估计值用公式表示为：；其中为第一密度估计值，/>为局部周期性，/>为压力值突出性，/>为自然常数。即利用自然常数为底数的指数函数将第一比值进行负相关映射并归一化。

进一步结合压力曲线上所有压力极大值点的第一密度估计值信息即可获得压力曲线对应位置的第二密度估计值。对于每个位置而言，若该位置为高密度区域，则第一密度估计值应当是统一的，每个压力极大值点均是由于高密度产生的波动点，第一密度估计值均为较大值并且较为统一，而压力曲线整体的整体周期性也会较弱；低密度区域与高密度区域的逻辑相反，因此可根据第一密度估计值的波动性和整体周期性获得压力曲线对应位置的第二密度估计值。

优选地，在本发明一个实施例中，第二密度估计值的获取方法包括：

获得所有压力极大值点的平均第一密度估计值；获得第一密度估计值的方差，方差越大说明第一密度估计值的波动性越大。将方差与整体周期性相乘后进行负相关映射并归一化，获得初始第二密度估计值，将初始第二密度估计值与平均第一密度估计值相乘，获得第二密度估计值。在本发明一个实施例中，第二密度估计值用公式表示为：，其中/>为第二密度估计值，/>为第一密度估计值的方差，为整体周期性，/>为第/>个压力极大值点的第一密度估计值，/>为压力极大值点的数量。

通过密度估计模块103可获得每个位置处的第二密度估计值，进而涂胶控制模块104可根据不同位置之间第二密度估计值的差异控制涂胶速度，即差异越大说明当前芯片的结构较为复杂，需要较慢的涂胶速度使得涂胶能够均匀；反之差异越小说明当前当前芯片的结构较为统一，可保持当前涂胶速度进行正常涂胶。

优选地，在本发明一个实施例中，根据不同位置之间第二密度估计值的差异控制涂胶速度，包括：

获取不同位置之间第二密度估计值的平均差异，将平均差异归一化处理，获得调整系数，将调整系数与预设最大调整值相乘，获得调整量。当前涂胶速度减去调整量，获得调整后的涂胶速度。即平均差异越大，则调整量越大，当前涂胶速度越需要减小速度使得能够做到均匀涂胶。需要说明的是，最大调整值需要根据具体涂胶机的涂胶参数进行具体设置，在此不做限定。

综上所述，本发明实施例监测芯片不同位置的压力曲线，进而提取压力曲线上的整体周期性、每个数据点的局部周期性、压力极大值以及压力极大值的压力值突出性。通过考虑压力曲线上的峰值特征和周期特征，结合压力极大值点对应的局部周期性和压力值突出性，获得每个压力极大值点的第一密度估计值，进而获得压力曲线的第二密度估计值。利用不同位置之间第二密度估计值的差异控制涂胶速度。本发明通过利用压力数据表征涂胶状态信息，进而准确获得芯片的涂胶状态，通过调整涂胶速度实现恒温均匀涂胶。

需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

Claims (10)

1.一种芯片制造用恒温匀胶系统，其特征在于，所述系统包括：

涂胶压力监测模块，用于获取恒温涂胶过程中芯片每个位置处的压力曲线；

压力曲线分析模块，用于获取所述压力曲线的频率信息，根据频率信息获得所述压力曲线的整体周期性；获得所述频率信息对应周期下所述压力曲线的周期曲线段，根据每个周期曲线段与相邻周期曲线段之间的相似度获得每个周期曲线段上每个数据点的局部周期性；获取所述压力曲线上的压力极大值点及其压力值突出性；

密度估计模块，用于根据所述压力极大值点对应的所述局部周期性和所述压力值突出性获得每个所述压力极大值点对应的第一密度估计值；根据所述第一密度估计值的波动性和所述整体周期性获得所述压力曲线对应位置的第二密度估计值；

涂胶控制模块，用于根据不同位置之间所述第二密度估计值的差异控制涂胶速度。

2.根据权利要求1所述的一种芯片制造用恒温匀胶系统，其特征在于，所述涂胶压力监测模块为部署有压力传感器的圆盘，所述压力传感器在所述涂胶压力监测模块上均匀部署，待涂胶芯片放置在所述涂胶压力监测模块中心位置。

3.根据权利要求1所述的一种芯片制造用恒温匀胶系统，其特征在于，所述整体周期性的获取方法包括：

获取所述压力曲线的频率幅值，在所述频率幅值中进行二分类，将频率最大的类别作为待分析频率类别，获取所述待分析频率类别中最大频率的突出性，根据所述突出性和所述待分析频率类别中频率的数量获得所述整体周期性；所述突出性与所述整体周期性呈正相关，所述待分析频率类别中频率的数量与所述整体周期性呈负相关。

4.根据权利要求3所述的一种芯片制造用恒温匀胶系统，其特征在于，所述突出性的获取方法包括：

获取所述待分析频率类别中最大频率与其他频率之间的频率差异，将所述频率差异归一化后求平均，获得所述最大频率的所述突出性。

5.根据权利要求1所述的一种芯片制造用恒温匀胶系统，其特征在于，所述局部周期性的获取方法包括：

获得每个频率信息对应的周期，在每个周期下，计算每个周期曲线段与相邻周期曲线段之间的余弦相似度，将每个周期曲线段对应的余弦相似度的平均值作为对应周期曲线段的数据点上在对应周期下的初始局部周期性；获得每个周期下每个数据点的所述初始局部周期性，将每个数据点的所述初始局部周期性求平均，获得所述局部周期性。

6.根据权利要求1所述的一种芯片制造用恒温匀胶系统，其特征在于，所述压力值突出性的获取方法包括：

任选一个压力极大值点作为目标极大值点；统计压力曲线上压力值小于目标极大值点的数据点，获得数据点集合；获得目标极大值点的压力值与所述数据点集合中的最大压力值之间的压力差值，将所述压力差值除以所述目标极大值点的压力值，获得所述压力值突出性；改变所述目标极大值点，获得每个目标极大值点的压力值突出性。

7.根据权利要求1所述的一种芯片制造用恒温匀胶系统，其特征在于，所述第一密度估计值的获取方法包括：

获得所述局部周期性与所述压力值突出性的第一比值，将所述第一比值负相关映射并归一化，获得所述第一密度估计值。

8.根据权利要求1所述的一种芯片制造用恒温匀胶系统，其特征在于，所述第二密度估计值的获取方法包括：

获得所有压力极大值点的平均第一密度估计值；获得所述第一密度估计值的方差，将所述方差与所述整体周期性相乘后进行负相关映射并归一化，获得初始第二密度估计值，将所述初始第二密度估计值与所述平均第一密度估计值相乘，获得所述第二密度估计值。

9.根据权利要求1所述的一种芯片制造用恒温匀胶系统，其特征在于，所述根据不同位置之间所述第二密度估计值的差异控制涂胶速度，包括：

获取不同位置之间所述第二密度估计值的平均差异，将所述平均差异归一化处理，获得调整系数，将所述调整系数与预设最大调整值相乘，获得调整量；当前涂胶速度减去所述调整量，获得调整后的涂胶速度。

10.根据权利要求3所述的一种芯片制造用恒温匀胶系统，其特征在于，利用大津阈值法对所述频率幅值进行二分类。