JP2017069579A - エッジ検出装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】分割予定ラインに沿ってレーザ光を照射することで形成されたレーザグルーブと、レーザグルーブに沿って研削ブレードで研削することで形成されたレーザグルーブより深いカーフとを有する半導体ウエハに対し、上方から分割予定ラインと、レーザグルーブと、カーフとを撮像する撮像手段と、半導体ウエハと撮像手段とを結ぶ観察光軸に対し斜め方向から半導体ウエハに光を照射する斜め照明装置と、を備える。
【選択図】図7
Description
め方向から照射される光を実質的に全て反射し、反射光は観察光軸に対して斜め方向に進む。レーザグルーブ22はその表面が粗面である。したがって、レーザグルーブ22の領域は斜め方向から照射された光を乱反射し、一部の光が観察光軸と平行に進む。カーフ29の領域は溝が形成されている。したがって、カーフ29の領域に斜め方向から照射される実質的に全ての光は、カーフ29の内部で反射を繰り返し、光はカーフ29の外部に反射されない。
くしている。曲率半径を大きくすることで内部反射を極力抑えることができる。
(カーフが白く視認性される場合)
カーフ24の検出は、二値化処理あるいはエッジ検出により行われる。カーフ24の色が明るいグレー(白)で視認される場合は、データ設定により白い対象物の検出アルゴリズムとして処理される。また、カーフ24の幅を研削ブレードSP1の幅を参考に推定できるので、カーフ24の領域をおおよそ特定することが可能である。特定したカーフ24の領域の輝度の分布傾向(例えば平均値)が白となり、この特性を利用した検出対象の色の自動判定も可能となる。
白い対象物検出を二値化処理で行う場合は、データ設定あるいは公知の自動しきい値設定アルゴリズム(例:大津の自動しきい値決定方法など)を使用し、白い対象物を抽出し、抽出結果の輪郭をカーフ24とすることができる。
エッジ検出を行う場合は、検査ウィンドウ内の最も白い領域中心を基準に、カーフ24領域の外側に向かい白から黒に変化する変化点を検出する。カーフ24のエッジ(レーザグルーブ22との境界)は、変化点であるエッジ強度をさらに微分した二次微分のゼロクロスを採用することで、サブピクセル座標で計算される。
カーフ24,29の検出は、二値化処理あるいはエッジ検出により行う。
黒い対象物検出を二値化処理で行う場合は、データ設定あるいは公知の自動しきい値設定アルゴリズム(例:大津の自動しきい値決定方法など)を使用し、黒い対象物を抽出し、抽出結果の輪郭をカーフ24,29とする。
エッジ検出を行う場合は、検出ウィンドウ内の最も黒い領域中心を基準に、カーフの外側に向かい黒から白に変化する変化点を検出する。カーフ24,29のエッジは変化点のエッジ強度をさらに微分した二次微分のゼロクロスを採用することにより、サブピクセル座標で計算される。さらに、エッジ検出処理の前処理として二値化処理で概略の輪郭位置を計算し、この輪郭位置近傍でエッジ検出を行うことで処理速度の改善も可能となる。
(レーザグルーブが黒く視認される場合)
レーザグルーブ22の検出は、二値化処理あるいはエッジ検出により行われる。レーザグルーブ22の色が黒く視認される場合は、データ設定により黒い対象物の検出アルゴリズムとして処理される。また、レーザグルーブ22の幅をデータ設定から、カーフ24領域の幅を研削ブレードSP1の幅を参考に推定できるので、レーザグルーブ22の幅からカーフ24の幅を除いた領域の輝度の分布傾向(例えば平均値)が黒となり、この特性
を利用した自動判定も可能となる。
黒い対象物検出を二値化処理で行う場合は、データ設定あるいは既存の自動しきい値設定アルゴリズム(例:大津の自動しきい値決定方法など)を使用し、黒い対象物を画像からしきい値処理で抽出する。抽出結果の輪郭座標を画素にアクセスすることで把握することができ、この輪郭をレーザグルーブ22と認識できる。ここでレーザグルーブ22は白いカーフ24により分断されている可能性があるので、検出の際に除外する。検出ウィンドウ内の上下に分けて抽出を行う、あるいは、中央部を黒く塗りつぶす、あるいはカーフ24領域を検出対象範囲外として画素へのアクセスを行わないことで検出ウィンドウ内の黒い領域の抽出を行う。
エッジ検出を行う場合は、対物レンズ30の中心から、あるいは、おおよそのカーフ24の領域の外側から、あるいは既にカーフ24の検出結果がある場合はこの外側から、レーザグルーブ22の外側に向かい、黒から白に変化する変化点を検出する。カーフ24領域のエッジは変化点のエッジ強度をさらに微分した輝度の二次微分のゼロクロスを採用することで、サブピクセル座標で計算される。
レーザグルーブ22の色が白く見える視認性の場合は、データ設定により白い対象物の検出アルゴリズムとして処理される。おおよそのレーザグルーブ22の大きさをデータ設定から、カーフ24,29の大きさをブレードデータから推定できる。レーザグルーブ22の幅からカーフ24,29の幅を除いた領域の輝度の分布傾向(例えば平均値)が白となり、この特性を利用した検出対象職の自動判定も可能である。
白い対象物(レーザグルーブ22)の検出を二値化処理で行う場合は、データ設定あるいは既存の自動しきい値設定アルゴリズム(例:大津の自動しきい値決定方法など)を使用し、白い対象物を画像からしきい値処理で抽出する。抽出結果の輪郭座標を画素にアクセスすることで把握することができ、この輪郭をレーザグルーブ22と認識する。レーザグルーブ22は黒いカーフ24,29により分断されている可能性があるので、検出の際に除外する。検出ウィンドウ内の上下に分けて抽出を行う。あるいは中央部を白く塗りつぶす。あるいはカーフ24,29の領域を検出対象範囲外として画素へのアクセスを行わない。これらにより、検出ウィンドウ内の白い領域の抽出を行えば、白いレーザグルーブ22の輪郭を検出することができる。
エッジ検出を行う場合は、顕微鏡中心から、あるいはおおよそのカーフ24,29の外側から、あるいは既にカーフ24,29の検出結果がある場合はこの外側から、レーザグルーブ22の外側に向かい、白から黒に変化する変化点を検出する。カーフ24,29のエッジは変化点のエッジ強度をさらに微分した輝度の二次微分のゼロクロスを採用することで、サブピクセル座標で計算される。又は、エッジ検出処理の前処理として二値化処理で概略の輪郭位置を計算し、この輪郭位置近傍でエッジ検出を行うことで処理速度の改善も可能である。
出できる。グルーブ光学制御では、第1照明装置50又は第2照明装置58を対象に合わせて調整した結果に基づき制御される。
上記に詳述した実施形態についての記載から把握されるとおり、本明細書では以下に示す発明を含む多様な技術思想の開示を含んでいる。
Claims (5)
- 分割予定ラインに沿ってレーザ光を照射することで形成されたレーザグルーブと、前記レーザグルーブに沿って研削ブレードで研削することで形成された前記レーザグルーブより深いカーフとを有する半導体ウエハに対し、上方から前記分割予定ラインと、前記レーザグルーブと、前記カーフとを撮像する撮像手段と、
前記半導体ウエハと前記撮像手段とを結ぶ観察光軸に対し斜め方向から前記半導体ウエハに光を照射する斜め照明装置と、
を備えるエッジ検出装置。 - 前記分割予定ラインと前記撮像手段との間に配置され、被写界深度が前記カーフの深さより浅い対物レンズを備える請求項1に記載のエッジ検出装置。
- 前記対物レンズは、前記対物レンズの中心軸が前記カーフの幅方向の中心に位置するよう、配置される請求項2記載のエッジ検出装置。
- 前記斜め照明装置は、平面視において、前記分割予定ラインに対する垂直方向からの光量より、前記分割予定ラインに対する斜め方向からの光量が大きい請求項1から3のいずれか1項に記載のエッジ検出装置。
- 前記斜め照明装置が、前記観察光軸を囲むリング状に配列された照明装置で構成される請求項1から4のいずれか1項に記載のエッジ検出装置。
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