JP2017508285A5 - - Google Patents

Claims (14)

1. ウェハノッチの位置を推定する方法であって、
   前記ウェハの少なくとも１つの指定の領域の画像を捕捉するステップと、
   極座標に変換された前記画像の変形において少なくとも１つの主角度を識別するステップと、
   前記少なくとも１つの主角度から少なくとも１つのウェハ軸を回復するステップとを含むことを特徴とする方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、前記識別するステップおよび前記回復するステップの少なくとも１つが、コンピュータプロセッサによって少なくとも部分的に実施されることを特徴とする方法。
3. 請求項１に記載の方法であって、前記ウェハの前記指定の領域が、前記ウェハの中心を含むことを特徴とする方法。
4. 請求項１に記載の方法であって、前記変形が２次元離散フーリエ変換であることを特徴とする方法。
5. 請求項１に記載の方法であって、前記少なくとも１つのウェハ軸から前記ウェハノッチを識別するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
6. 請求項５に記載の方法であって、前記ウェハノッチを識別する前記ステップが、前記少なくとも１つのウェハ軸に沿って少なくとも１つの指定のノッチパターンを探索することによって実施されることを特徴とする方法。
7. 請求項１に記載の方法であって、ノッチ識別を容易にするために、前記画像内で捕捉すべき少なくとも１つの一意のパターンを探索および画定するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
8. 請求項１に記載の方法であって、複数の画像を捕捉して画像特徴に応じてさらなる処理のための画像をそこから選択するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
9. 光学系に付随するノッチ検出モジュールであって、ウェハの少なくとも１つの指定の領域の前記光学系によって捕捉された画像の、極座標に変換された変形において、少なくとも１つの主角度を識別するように構成され、前記少なくとも１つの主角度から少なくとも１つのウェハ軸を回復するようにさらに構成されることを特徴とするノッチ検出モジュール。
10. 請求項９に記載のノッチ検出モジュールであって、前記変形が２次元離散フーリエ変換であることを特徴とするノッチ検出モジュール。
11. 請求項９に記載のノッチ検出モジュールであって、前記ノッチ検出モジュールは、前記回復された少なくとも１つのウェハ軸から前記ウェハのウェハノッチの位置を識別するようにさらに構成されることを特徴とするノッチ検出モジュール。
12. 請求項１１に記載のノッチ検出モジュールであって、前記ノッチ検出モジュールは、前記少なくとも１つのウェハ軸に沿って少なくとも１つの指定のノッチパターンを探索することによって前記ウェハノッチを識別するように構成されることを特徴とするノッチ検出モジュール。
13. 請求項９に記載のノッチ検出モジュールであって、前記ノッチ検出モジュールは、ノッチ識別を容易にするために、前記画像内で捕捉すべき少なくとも１つの一意のパターンを探索および画定するようにさらに構成されることを特徴とするノッチ検出モジュール。
14. 請求項９に記載のノッチ検出モジュールであって、前記光学系が、複数の画像を捕捉するように構成され、前記ノッチ検出モジュールが、画像特徴に応じてさらなる処理のための画像をそこから選択するようにさらに構成されることを特徴とするノッチ検出モジュール。