JP2007141979A - ボンディング装置 - Google Patents

Abstract

【課題】適切な閾値を選定することができるボンディング装置を提供する。
【解決手段】ウェーハ画像１３からヒストグラム２１を作成し（Ｓ１）、ヒストグラム２１が形成する分布曲線４１から大津の式５１を用いて仮閾値を算出する（Ｓ２）。第２の谷４３の濃淡値で定められた仮閾値より濃淡値が大きな各濃淡値での画素数を「０」にしてデータを切り捨て（Ｓ３）、新たな更新ヒストグラム６１を形成する（Ｓ４）。更新ヒストグラム６１の分布曲線４１から比較用閾値を算出し、第１の谷４２の濃淡値を比較用閾値として算出する。この比較用閾値と仮閾値間の近似曲線７１を求め（Ｓ６）、近似曲線７１が山形であるか否かを判断する（Ｓ７）。近似曲線７１が山形の場合、比較用閾値を仮閾値として（Ｓ８）、近似曲線７１が山形でなくなるまで各ステップＳ３〜Ｓ７を順に繰り返す。
【選択図】図３

Description

本発明は、チップの認識を行うボンディング装置に関する。

従来、半導体等のチップをリードフレーム等にボンディングする際には、ボンディング装置が用いられていた。

このボンディング装置は、ウェーハからピックアップしたチップをリードフレーム等にボンディングするように構成されている。このボンディング装置には、ウェーハリングがセットされるように構成されており、該ウェーハリングには、ウェーハシートが張設されている。このウェーハシート上には、ウェーハが貼着されており、該ウェーハは、ダイシングされている。これにより、前記ウェーハには、ダイシングされてなるストリートが縦横に形成されており、各ストリートによってチップが形成されている。

このウェーハリングがセットされた前記ボンディング装置では、前記ウェーハの画像を取得するとともに、このウェーハ画像を画像処理することによって、チップの有無や良否を判定していた。

図８は、カメラで取得したウェーハ画像８０１とヒストグラム８０２とを示す図であり、該ヒストグラム８０２では、前記ウェーハ画像８０１における各画素での濃淡値が２５６段階に分類されＸ軸８０３に示されるとともに、分類された各濃淡値での画素数がＹ軸８０４に示されている。

このウェーハ画像８０１を用いて前記チップ８１１，・・・の有無を認識する際には、前記ウェーハ画像８０１を二値化して二値化画像を形成し、チップ８１１，・・・とストリート８１２，・・・との区分けを明確化していた。

しかしながら、このようなボンディング装置にあっては、カメラで取得したウェーハ画像８０１から二値化画像を形成する際に閾値が用いられるが、この閾値の選定は、オペレータによって行われていた。

このため、この閾値の選定によっては、誤認識が発生する恐れがあった。

すなわち、図９の（ａ）は、前記閾値を、比較的明度の低い谷での濃淡値を示す「９３」に設定して二値化した二値化画像８２１を示すものであり、チップ部分８２２，・・・とストリート部分８２３，・・・とが明確に区分けされている。

一方、図９の（ｂ）は、前記閾値を、比較的明度の高い谷での濃淡値を示す「１４８」に設定して二値化した二値化画像８３１を示す図であり、チップ８１１内に設けられたパターン部分８３２，・・・のみが白（明部）で表示されている。この場合、チップ８１１の有無や良否を正確に把握することができない可能性がある。

本発明は、このような従来の課題に鑑みてなされたものであり、適切な閾値を選定することができるボンディング装置を提供することを目的とするものである。

前記課題を解決するために本発明の請求項１のボンディング装置にあっては、ウェーハ画像の各画素を濃淡に基づいて二値化する際に閾値が用いられるボンディング装置において、前記ウェーハ画像の各画素を濃淡値毎に分類して各濃淡値毎の画素数の分布を示すヒストグラムを形成するヒストグラム形成手段と、該ヒストグラムが形成する分布曲線にて画素数の少ない極小を谷として検出するとともに、検出された各谷のうち最も濃い濃淡値を示す谷の濃淡値を前記閾値とする閾値選定手段と、を備えている。

すなわち、ウェーハ画像を二値化する閾値を求める際には、先ず、ウェーハ画像の各画素を濃淡値毎に分類して各濃淡値毎の画素数の分布を示すヒストグラムを形成する。そして、このヒストグラムが形成する分布曲線にて画素数の少ない極小を谷として検出するとともに、検出された各谷のうち最も濃い濃淡値を示す谷、つまり最も明度の低い谷の濃淡値が前記閾値とされる。

これにより、前記ウェーハ画像から最も明度の低い谷である最小谷底が検出され、この最小谷底での濃淡値が閾値とされる。

また、請求項２のボンディング装置においては、前記閾値選定手段は、前記ヒストグラム形成手段が形成した前記ヒストグラムから大津の方法を用いて仮閾値を算出する仮閾値算出手段と、該仮閾値算出手段で算出した前記仮閾値より濃淡値が大きなデータを切り捨てて前記ヒストグラムを更新するヒストグラム更新手段と、該ヒストグラム更新手段にて更新された更新ヒストグラムから大津の方法を用いて比較用閾値を算出する比較用閾値算出手段と、前記仮閾値と前記比較用閾値間の近似曲線を求める近似曲線演算手段と、該近似曲線が極大を有する山形であるか否かを判断する判断手段と、該判断手段が前記近似曲線は山形であると判断した際に、前記比較用閾値を前記仮閾値として、前記近似曲線が山形でなくなるまで前記ヒストグラム更新手段と前記比較用閾値算出手段と前記近似曲線演算手段と前記判断手段とを順に繰り返す繰り返し手段と、前記判断手段が前記近似曲線は山形で無いと判断した際に、前記仮閾値を前記閾値とする閾値決定手段と、を備えている。

すなわち、ウェーハ画像を二値化する閾値を求める際には、先ず、ウェーハ画像の各画素を濃淡値毎に分類して各濃淡値毎の画素数の分布を示すヒストグラムを形成する。

そして、このヒストグラムから大津の方法を用いて仮閾値を算出するとともに、該仮閾値より濃淡値が大きなデータを切り捨てて前記ヒストグラムを更新する。

次に、この更新された更新ヒストグラムから大津の方法を用いて比較用閾値を算出するとともに、前記仮閾値と前記比較用閾値間の近似曲線を求め、該近似曲線が極大を有する山形であるか否かを判断する。

このとき、前記近似曲線が山形である場合には、前記仮閾値と前記比較用閾値との間に極大を示す山が存在するため、前記比較用閾値が谷であることが分かる。このため、この場合には、前記比較用閾値を前記仮閾値として、前記近似曲線が山形でなくなるまでヒストグラムの更新と比較用閾値の算出と近似曲線の演算と前記判断とを順に繰り返す。

一方、前記近似曲線が山形で無い場合には、前記仮閾値と前記比較用閾値との間に極大を示す山が存在せず、前記比較用閾値は谷でないことが分かる。このため、このときの仮閾値は、最も明度の低い谷である最小谷底と判断することができ、この最小谷底での濃淡値が閾値とされる。

以上説明したように本発明の請求項１のボンディング装置にあっては、ウェーハ画像から最も明度の低い谷である最小谷底を検出し、この最小谷底での濃淡値を閾値とすることができる。

このため、オペレータが閾値を選定していた従来と比較して、適切な閾値を自動で選定することができる。そして、この閾値を用いて二値化した二値化画像においては、チップの有無や良否を正確に把握することができる。

また、請求項２のボンディング装置においては、一般的に利用されている大津の方法を用いることによって、前記ヒストグラムから谷位置を検出することができる。

そして、大津の方法で求められた閾値より濃淡値が大きなデータを切り捨ててヒストグラムを更新するとともに、さらに大津の方法で谷位置を検出する検出作業を繰り返すことによって、最小谷底での濃淡値を検出して閾値とすることができる。

これにより、中間位置にある谷位置を閾値として求めてしまう傾向にある大津の方法を利用しつつ、最小谷底での濃淡値を確実に得ることができる。

以下、本発明の一実施の形態を図に従って説明する。図１は、本実施の形態にかかるボンディング装置１を示すブロック図であり、該ボンディング装置１は、ウエーハリング２に張設されたウエーハシート３上のチップ４をピックアップして図外のリードフレーム上へ移送してボンディングする装置である。

なお、前記ウェーハシート３上には、ウェーハ５が貼着されており、該ウェーハ５は、ダイシングされている。これにより、前記ウェーハ５には、ダイシングされてなるストリート６，・・・が縦横に形成されており、各ストリート６，・・・によって前記チップ４，・・・が形成されている。

このボンディング装置１は、ウェーハテーブル１１にセットされた前記ウェーハシート３上のウェーハ５の画像を取得するカメラ１２を備えている。このカメラ１２は、前記ウェーハシート３上のウェーハ５を撮影したウェーハ画像１３（図２参照）を取得できるように構成されており、このカメラ１２で取得された前記ウェーハ画像１３は、画像処理部１４へ出力されるように構成されている。

該画像処理部１４は、マイコンを中心に構成されており、前記カメラ１２からのウェーハ画像１３を処理して、ヒストグラム２１（図２参照）を形成するように構成されている。前記画像処理部１４は、前記ウェーハ画像１３を画像処理することによって、例えばチップ４の有無や傾き等の状態を検査できるように構成されている。

また、この画像処理部１４は、ウェーハテーブルコントロール部３１に信号を出力するように構成されており、該ウェーハテーブルコントロール部３１は、前記画像処理部１４からの信号に基づいて、前記ウェーハテーブル１１を移動することによって、例えば欠落したチップ位置でのピックアップを防止したり、チップ４の傾きを補正するように構成されている。

以上の構成にかかる本実施の形態にかかるボンディング装置１の動作を、図３に示すフローチャートに従って説明する。

すなわち、前記カメラ１２から前記ウェーハ画像１３を取得した前記画像処理部１４では、図３に示したように、前記ウェーハ画像１３から前記ヒストグラム２１を作成する（Ｓ１）。

具体的に説明すると、前記ウェーハ画像１３を構成する各画素の明度を「０」〜「２５５」までの濃淡値として設定するとともに、各濃淡値を示す画素の数を算出する。つまり、最も明度が低い濃い画素の濃淡値を「０」、最も明度が高く淡い画素の濃淡値を「２５５」とするとともに、濃淡値が「０」に設定された画素の数を求める。また、濃淡値が「１」に設定された画素の数から濃淡値が「２５５」に設定された画素の数までを順に求める。次に、各濃淡値を横軸（Ｘ軸）に設定するとともに、各濃淡値に設定された画素の数を縦軸（Ｙ軸）に設定し、各濃淡値での画素数の分布を示す前記ヒストグラム２１を形成する。

そして、このヒストグラム２１が形成する分布曲線４１から、図４に示すように、大津の方法で定義された大津の式５１を用いて仮閾値を算出する（Ｓ２）。すると、図５の（ａ）に示すように、濃淡値が低い方から二番目の極小を示す第２の谷４３の濃淡値が前記仮閾値として算出される。

次に、この第２の谷４３の濃淡値で定められた前記仮閾値より濃淡値が大きな各濃淡値での画素数を「０」とすることによって前記濃淡値より大きなデータを切り捨てて（Ｓ３）、図５の（ｂ）に示すように、新たな更新ヒストグラム６１を形成する（Ｓ４）。

この更新された更新ヒストグラム６１が形成する分布曲線４１から、図４に示した大津の式５１を用いて比較用閾値を算出する（Ｓ５）。すると、図６の（ａ）に示すように、濃淡値が低い方から一番目の極小を示す第１の谷４２の濃淡値が前記比較用閾値として算出される。

そして、この比較用閾値と前記仮閾値間において、図４に示した最小二乗法の二次元多項式５２を演算することによって、図６の（ｂ）に示すように、近似曲線７１を求めた後（Ｓ６）、この近似曲線７１が極大を有する山形であるか否かを判断する（Ｓ７）。

このとき、前記近似曲線７１が山形である場合には、前記仮閾値と前記比較用閾値との間に極大７２を示す山が存在するため、前記比較用閾値が谷であることが分かる。このため、この場合には、前記比較用閾値を前記仮閾値として（Ｓ８）、前記近似曲線７１が山形でなくなるまで、前記各ステップＳ３〜Ｓ７を順に繰り返す。

すなわち、第１の谷４２の濃淡値で定められた前記仮閾値より濃淡値が大きな各濃淡値での画素数を「０」とすることによって前記濃淡値より大きなデータを切り捨てて（Ｓ３）、図７の（ａ）に示すように、新たな更新ヒストグラム６５を形成するとともに（Ｓ４）、この更新された更新ヒストグラム６５が形成する分布曲線４１から、図４に示した大津の式５１を用いて比較用閾値を算出する（Ｓ５）。すると、図７の（ｂ）に示すように、さらに濃淡値が低い側の例えば第１の山８１の濃淡値が前記比較用閾値として算出されるので、この比較用閾値と前記仮閾値間において、図４に示した最小二乗法の二次元多項式５２を演算することによって近似曲線７５を求めた後（Ｓ６）、この近似曲線７５が極大を有する山形であるか否かを判断する（Ｓ７）。

このとき、前記近似曲線７５は山形で無いと判断された場合、図７の（ｂ）に示すように、前記仮閾値と前記比較用閾値との間には極小７６を示す谷が存在し極大を示す山が存在しないため、前記比較用閾値は谷でないことが分かる。このため、このときの仮閾値は、最も明度の低い谷である最小谷底と判断することができるので、この最小谷底での濃淡値を閾値として選定して（Ｓ９）、このルーチンを終了する。

このように、前記ウェーハ画像１３から最も明度の低い第１の谷である最小谷底を検出し、この最小谷底での濃淡値を前記閾値とすることができる。

このため、オペレータが閾値を選定していた従来と比較して、適切な閾値を自動で選定することができる。

そして、この閾値を用いて前記ウェーハ画像１３を二値化して二値化画像を形成した際には、当該二値化画像からチップの有無や良否を正確に把握することができる。

また、一般的に利用されている大津の式５１を用いることによって、前記ヒストグラム２１から谷位置を検出することができる。

そして、大津の式５１で求められた閾値より濃淡値が大きなデータを切り捨ててヒストグラム２１を更新するとともに、さらに大津の式５１で谷位置を検出する検出作業を繰り返すことによって、最小谷底での濃淡値を検出して前記閾値とすることができる。

これにより、中間位置にある谷位置を閾値として求めてしまう傾向にある大津の式５１を利用しつつ、最小谷底での濃淡値を確実に得ることができる。

本発明の一実施の形態の示すブロック図である。 （ａ）は同実施の形態のウェーハ画像を示す図であり、（ｂ）はヒストグラムを示す図である。 同実施の形態の動作を示すフローチャートである。 （ａ）は同実施の形態で用いる大津の式を示す図であり、（ｂ）は同実施の形態で用いる二次元多項式を示す図である。 （ａ）は同実施の形態の動作を示す説明図であり、（ｂ）は同図の（ａ）に続く動作を示す説明図である。 （ａ）は図５の（ｂ）に続く動作を示す説明図であり、（ｂ）は同図の（ａ）に続く動作を示す説明図である。 （ａ）は図６の（ｂ）に続く動作を示す説明図であり、（ｂ）は同図の（ａ）に続く動作を示す説明図である。 従来例におけるウェーハ画像とヒストグラムを示す図である。 （ａ）は同従来例の二値化画像を示す図であり、（ｂ）は他条件での二値化画像を示す図である。

符号の説明

１ ボンディング装置
３ ウェーハシート
４ チップ
５ ウェーハ
１３ ウェーハ画像
１４ 画像処理部
２１ ヒストグラム
４１ 分布曲線
４２ 第１の谷
４３ 第２の谷
７１ 近似曲線

Claims (2)

1. ウェーハ画像の各画素を濃淡に基づいて二値化する際に閾値が用いられるボンディング装置において、
   前記ウェーハ画像の各画素を濃淡値毎に分類して各濃淡値毎の画素数の分布を示すヒストグラムを形成するヒストグラム形成手段と、
   該ヒストグラムが形成する分布曲線にて画素数の少ない極小を谷として検出するとともに、検出された各谷のうち最も濃い濃淡値を示す谷の濃淡値を前記閾値とする閾値選定手段と、
   を備えたことを特徴とするボンディング装置。
2. 前記閾値選定手段は、
   前記ヒストグラム形成手段が形成した前記ヒストグラムから大津の方法を用いて仮閾値を算出する仮閾値算出手段と、
   該仮閾値算出手段で算出した前記仮閾値より濃淡値が大きなデータを切り捨てて前記ヒストグラムを更新するヒストグラム更新手段と、
   該ヒストグラム更新手段にて更新された更新ヒストグラムから大津の方法を用いて比較用閾値を算出する比較用閾値算出手段と、
   前記仮閾値と前記比較用閾値間の近似曲線を求める近似曲線演算手段と、
   該近似曲線が極大を有する山形であるか否かを判断する判断手段と、
   該判断手段が前記近似曲線は山形であると判断した際に、前記比較用閾値を前記仮閾値として、前記近似曲線が山形でなくなるまで前記ヒストグラム更新手段と前記比較用閾値算出手段と前記近似曲線演算手段と前記判断手段とを順に繰り返す繰り返し手段と、
   前記判断手段が前記近似曲線は山形で無いと判断した際に、前記仮閾値を前記閾値とする閾値決定手段と、
   を備えたことを特徴とする請求項１記載のボンディング装置。
   

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