JP4201321B2 - 部材傾き認識方法、部材傾き認識制御プログラム、可読記録媒体および外形認識装置 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体レーザ検査プロセスのうち半導体チップなどの部材形状の傾きを認識する部材傾き認識方法、これを実行させるための部材傾き認識制御プログラム、これを記録した可読記録媒体および、これらを用いた半導体チップ認識装置などの外形認識装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来、半導体チップ認識装置は、XYθステージ、CCDカメラ光学系および照明装置から構成されており、半導体チップなどの部材外形形状の傾きを認識することができる。
【0003】
そのXYθステージ上の半導体チップに対して照明装置から照明光を照らし、CCDカメラでその半導体チップのチップ外形画像を取り込んだ後に、そのチップ外形画像の端面位置を認識し、XYθステージ駆動部により半導体チップを駆動させて基準位置に移動させるようにしている。
【0004】
その一例として、特開平6−13417号公報「半導体チップ認識装置」が提案されている。
【0005】
図18に示すように、この半導体チップ認識装置では、まず、半導体チップをテレビジョンカメラにより撮像して得られるチップ画像信号を処理して濃淡を表すデジタル信号に変換する二値化処理を行う(ステップS51)。
【0006】
次に、得られるチップ画像信号対する処理を行い、半導体チップの各辺毎にエッジ部分を検出し、検出したエッジ部分の複数点についてチップ画像表示画面上の座標点を検出する座標点検出処理を行う(ステップS52)。
【0007】
さらに、半導体チップの各辺毎についての座標点データの相関係数を比較してエッジ部分の凹凸の程度を検出し、エッジ部分の凹凸の程度が最も小さい一辺を判定する(ステップS53)。
【0008】
最後に、最小二乗法により、ステップS53の判定処理で求めた一辺の傾きを求める(ステップS54)。
【0009】
【特許文献1】
特開平6−13417号公報
【0010】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の半導体チップ認識装置では、半導体チップの外形像が不鮮明時にはチップ外形の端面位置を誤認識するという問題があった。
【0011】
また、照明やチップ表面状態の不安定性がチップ外形の端面位置認識のバラツキ要素として含まれ、それらを補償するためには、基準画像の登録(傾き毎のチップ基準像)と、それにマッチングした位置を検出するための画像エリア内のサーチングとマッチング処理に伴う多大な時間を要するという問題があった。
【0012】
本発明は、上記従来の問題を解決するもので、画像が多少不鮮明でも、チップ外形の端面位置の誤認識による位置ずれを防止してより安定な部材外形辺の傾き認識処理を行うことができる部材傾き認識方法、これを実行させるための部材傾き認識制御プログラム、これを記録した可読記録媒体および、これらを用いた外形認識装置を提供することを目的とする。
【0013】
【課題を解決するための手段】
本発明の部材傾き認識方法は、部材形状の傾きを認識する部材傾き認識方法において、部材外形辺上からn個(nは3以上の自然数)の点を抽出し、該n個の点から1次近似式を求めた後に、該1次近似式から最も離れた点を除いて傾き変化が所定傾き値以下になるまで、該1次近似式から最も離れた点を除く処理を繰り返し、残った点から再度求めた1次近似式Y=a・X+bの傾きaを部材外形辺の傾きとするものであり、そのことにより上記目的が達成される。また、これに対応する装置として、本発明の外形認識装置は、部材形状の傾きを認識する外形認識装置において、部材外形辺上からn個(nは3以上の自然数)の点を抽出する点抽出手段と、該n個の点から1次近似式を求める1次近似式作成手段と、該1次近似式から最も離れた点を除いて傾き変化が所定傾き値以下になるまで、該1次近似式から最も離れた点を除く処理を繰り返し、残った点から1次近似式を再度求める1次近似式再作成手段とを備え、再作成した1次近似式Y=a・X+bの傾きaを部材外形辺の傾きとして部材外形を認識するものであり、そのことにより上記目的が達成される。
【0015】
さらに、好ましくは、本発明の部材傾き認識方法における1次近似式と点との距離は点の座標を(X,Y)とするときY-Yi(X) (i=0〜n)とする。
【0016】
さらに、好ましくは、本発明の部材傾き認識方法における1次近似式と点との距離は点の座標を(X,Y)、この1次近似式の近似直線と点との距離√(ΔX×ΔX+ΔY×ΔY)、ただし、ΔX=(X−Xi)、ΔY=(Y−Yi)(i=0〜n) とする。
【0017】
さらに、好ましくは、本発明の部材傾き認識方法における1次近似式は、基準線に対して90°傾いている部材外形辺に対しては90°を予め引き算して求める。
【0018】
さらに、好ましくは、本発明の部材傾き認識方法において、部材外形辺の一辺を複数領域に分割し、各分割領域毎に算出した1次近似式に基づいて部材外形辺の傾きを求める。
【0019】
さらに、好ましくは、本発明の部材傾き認識方法において、部材外形辺の全てについて1次近似式を算出し、この算出した1次近似式に基づいて部材外形辺の傾きを求める。
【0020】
さらに、好ましくは、本発明の部材傾き認識方法において、部材外形辺を認識するときの部材外形の寸法が所定の寸法に最も近くなる2値化スレッショルドレベルを設定し、部材外形辺傾き認識処理は2値化画像またはカメラの焦点位置で行う。
【0021】
さらに、好ましくは、本発明の部材傾き認識方法における部材外形辺傾き認識処理はチップシート上で行う。
【0022】
さらに、好ましくは、本発明の部材傾き認識方法における部材外形辺傾き認識処理はチップシートからダイボンド位置への搬送中に行う。
【0023】
本発明の部材傾き認識制御プログラムは、請求項1〜10のいずれかに記載の部材外形傾き認識方法の各処理手順をコンピュータに実行させるものであり、そのことにより上記目的が達成される。
【0024】
本発明の可読記録媒体は、請求項11記載の部材傾き認識制御プログラムが記録されたコンピュータ読み出し可能であり、そのことにより上記目的が達成される。
【0025】
上記構成により、以下、本発明の作用について説明する。
【0026】
本発明において、認識対象部材として例えば半導体チップの輪郭上の外形辺からn個の座標点を抽出し、それらから1次近似式を求めた後に、その1次近似式から最も離れた座標点を除いて残った座標点が例えばn/3の所定値以上であれば、上記プロセスを繰り返し、残った点が所定値(所定個数値)であれば(または、傾き変化が所定傾き値以下になるまで)そのときの1次近似式Y(X)の傾きを半導体チップの外形辺の傾きとするので、部材輪郭上の外形画像データのばらつきによる誤認識を防ぐことが可能となり、より安定な傾き測定と処理時間の短縮を図ることが可能となる。
【0027】
また、上記近似式と点との距離は点の座標を(X,Y)とするときY−Yi(X)(i=0〜n)とすることで近似式から離れた点を抽出することが可能となる。
【0028】
さらに、上記近似式と点との距離は点の座標を(X,Y)とするとき、√(ΔX×ΔX+ΔY×ΔY)、ΔX=(X−Xi)、ΔY=(Y−Yi)(i=0〜n)とするため、近似式から離れた点を正確に抽出することが可能となる。
【0029】
さらに、所定値はn/3とするため、傾き認識のばらつき除去と計測精度を向上させることが可能となる。
【0030】
さらに、基準線に対して90°傾いている辺に対しては、90°を予め引き算しておくと、常に計測したい端面を基準にした傾き角度として算出することが可能となる。
【0031】
さらに、請求項1〜5の処理を一辺の複数箇所について行えば、各一辺内の部分の傾きばらつきを抑えることが可能となる。
【0032】
さらに、請求項1〜5の処理を複数辺について行えば、各辺の傾きばらつきを抑えることが可能となる。
【0033】
さらに、部材外形辺を認識するとき例えば半導体チップの寸法が所定寸法に最も近くなる2値化レベル(またはカメラの焦点位置)で行えば、チップ端面の認識ズレが更に防止され得る。
【0034】
さらに、上記部材外形辺傾き認識処理をチップシート上で行えば、位置決めの工程が省け、更なる時間短縮が可能となる。
【0035】
さらに、上記部材外形辺傾き認識処理をチップシートからダイボンド位置への搬送中に行えば、時間短縮が可能となる。
【0036】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の外形認識装置の実施形態を半導体チップ認識装置に適用した場合について図面を参照しながら説明する。
【0037】
図1は、本発明の半導体チップ認識装置の実施形態における要部構成を示すブロック図である。
【0038】
図1において、この半導体チップ認識装置1は、半導体チップ2を設置してX軸、Y軸および角度θが補正移動できるXYθステージ3と、半導体チップ2に光を照射する照明装置4と、半導体チップ2を撮像するCCDカメラなどのカメラ装置5と、カメラ装置5で撮像されたチップ画像を画像認識処理する画像演算部6とを有しており、半導体チップ2の部材形状の傾きを認識する。
【0039】
画像演算部6は、チップ傾き認識制御プログラムおよびその各種データが記録された記憶部(例えば光ディスクおよび磁気ディスクなどの可読記録媒体)としてのROM61と、チップ傾き認識制御プログラムの起動時などにデータを一時記憶するワークメモリとして働く一時記憶記憶部としてのRAM62と、初期画面、チップ画像画面、終了画面および各種選択画面の他、画像処理結果画面などの各種画面を表示可能とする液晶表示装置などの表示部63と、ユーザ入力操作を行うためのキーボードやマウスなどの入力部64と、各部を制御する制御部としてのCPU65(中央演算処理装置)とを有している。
【0040】
CPU65は、チップ傾き認識制御プログラムおよびその各種データに基づいて、本発明のチップ傾き認識制御処理全般を制御する。即ち、CPU65は、半導体チップ2の輪郭外形上の各辺からn個(nは3以上の自然数)の複数点を抽出する点抽出手段651と、このn個の複数点から1次近似式を求める1次近似式作成手段652と、求めた1次近似式から最も離れた点を除いて残った点の数がnよりも少ない所定値(ここではn/3)以下になるまで、1次近似式から最も離れた点を除く処理を繰り返し、残った点から1次近似式を再度求める1次近似式再作成手段653とを有しており、再作成した1次近似式Y=a・X+bの傾きaを部材外形辺の傾き(半導体チップ2の傾き)として部材外形を認識するようにしている。
【0041】
上記構成により、以下、本発明の半導体チップ認識装置1の動作手順について説明する。
【0042】
図2に示すように、ステップS1;チップ画像取込処理の準備作業として、まず、XYθステージ3上に半導体チップ2(以下、単にチップという)を取付け、照明装置4によりチップ2に照明光を適度に当てる。その後、カメラ装置5にてチップ外形の画像データを撮像して取り込む。
【0043】
ステップS2;チップ画像の2値化スレッショルドレベル調整処理および2値化処理として、図3に示すように、取込画像データに対して2値化スレッショルドレベルを高い値から順次下げていきながら(または、2値化スレッショルドレベルを低い値から順次上げていきながら)、基準寸法と比較してほぼ一致するような2値化レベルに決めて2値化処理する。即ち、チップ2の外形辺の傾きを認識するときの部材寸法が所定の寸法に最も近くなる2値化スレッショルドレベルを設定し、この傾き認識処理を2値化画像(またはカメラ装置5の焦点位置)で行う。
【0044】
ステップS3;チップ輪郭抽出処理(チップ輪郭抽出手段)として、ステップS2で得た2値化処理画像から、図4(a)および図4(b)に示すように、まず、チップ2の外形輪郭を抽出する。
【0045】
ステップS4;1辺の各分割領域の傾き演算処理(辺部分領域傾き演算手段)として、抽出された輪郭データから上辺、下辺、左辺、右辺の各々の各辺を、図5のように複数箇所(ここでは辺毎に両端部分2箇所と真中部分1箇所の合計3箇所)、全ての辺を合計した12箇所全ての傾きを演算する。この傾き演算は、まず、チップ周囲の四つの辺に対し行うが、まず、一つ目の辺の領域を認識する。図6に示すように、1辺を三つの部分領域例えば▲1▼▲2▼▲3▼に分ける。図7に示すように、その1辺の各部分領域の一つである部分領域▲1▼の1次近似式(近似直線式)を求める。
【0046】
ステップS5;一次近似した直線Aから最も離れたデータD1を除き、再度一次近似演算して一次近似式を求める。この最も離れているデータD1とは、図8(a)および図8(b)に示すように近似直線式の直線AからY方向または直線Aからの差√(Δx×Δx)+(Δy×Δy)が最も大きいデータでありこれを選択する。
【0047】
ステップS6;元のデータ量の1/3になるまで、最も離れたデータを除き、再度一次近似演算するステップS5の再度一次近似演算処理を繰り返す。
【0048】
繰り返した一次近似直線式の結果が辺内(1辺の部分領域▲1▼)の部分傾き値θ1となる。このθ1の求め方は、y=a・x+bのa値より、傾き角度θ1(deg)=arctan(a)となる。但し、左辺・右辺の傾き角度は、90(deg)減算しておく。
【0049】
ステップS7〜S9;ステップS5〜S7の処理と同様にして、部分領域▲2▼の近似直線式を求め(図10参照)、元のデータ量の1/3になるまで、最も離れたデータを除き続け、再度一次近似演算することにより、1辺の部分領域▲2▼の部分傾き値θ2も同様に求める。
【0050】
ステップS10〜S12;ステップS5〜S7,S7〜S9の各処理と同様にして、部分領域▲3▼の近似直線式を求め(図11参照)、元のデータ量の1/3になるまで、最も離れたデータを除き続け、再度一次近似演算することにより、1辺の部分領域▲3▼の部分傾き値θ3も同様に求める。
【0051】
ステップS13;同様にして、残り三つの辺の9箇所の部分領域(1辺あたり3領域)についても、四つの辺の傾き演算が終了するまで、ステップS4〜S12の一連の各処理を繰り返して、残る部分傾き値θ4〜θ12を全て求める。
【0052】
ステップS14;各々算出された12箇所の傾き角度結果θ1〜θ12のうち最も小さいデータから4個と最も大きいデータから4個を除いた中間値4個の平均値を演算する。この演算した傾き角度の平均値をチップ2の傾きとする。このようにして求めた傾き角度θaを最終結果とする。
【0053】
ここで、求めた傾き角度θaを元に測定端面認識用に直線式をたてる場合について説明する。
【0054】
仮に、図12に示すように、チップ傾き角を用いて点(sx,ey)を通る直線式(aX+b)を求め、この直線式の直線上に画素が幾つ重なっているかをカウントする。
【0055】
図13(a)に示すように、求めた直線式の切片bを変化させ、点(sx,ey−n)を通る直線式(aX+b−n)を順次求め、この直線式の直線上に画素が幾つ重なっているかをカウントする。
【0056】
図13(b)に示すように、カウント値がサーチ数の50パーセントを越えたら、そこを端面位置とする。このようにして、チップ2の端面に一致する直線式を求める。
【0057】
図14(a)に示すようにチップ外形の両サイド端面上下センタ付近の両サイドエッジデータから、図14(b)の×印に示す両サイドの各位置平均値を求める。
【0058】
図15(a)に示すように、求めた両サイドの各位置(×印)から端面位置の近似直線Aに垂線を下ろし交点U、Vをチップ端面コーナー位置とし、この2点の平均位置を、図15(b)に示すチップ端面センター位置Cとして求める。
【0059】
チップ端面を移動させるべき基準位置までの移動量を傾き角度θaとXYθステージ3の回転中心からXYθステージ3の補正移動量(Xm、Ym、θm)を算出し、この算出結果に基づいて、XYθステージ3の位置を移動させて補正する。
【0060】
以上により、本実施形態によれば、チップ2の輪郭上からn点を抽出し、それらの1次近似式を求めた後に、その1次近似式から最も離れた点を除いて残った点(図9において×印の点を除いて残った点)の数がn個の1/3(所定値)以上であれば、上記プロセスを繰り返し、残った点の数が所定値(n個よりも小さい値)であるかまたは小さければ(または、図9において1次近似直線式A1〜A4の各傾きaの変化が所定傾き以下になるまで)そのときの1次近似式Yn/3(X)の傾きをチップ2の傾きとする。このため、チップ2の輪郭(外形辺)上の外形画像データのばらつきによる誤認識を防ぐことができ、より安定な傾き測定と処理時間の短縮化を図ることができる。
【0061】
なお、上記実施形態では、XYθステージ3上で半導体チップ2を固定してチップ辺傾き認識処理を行ったが、このチップ辺傾き認識処理は、図16に示すようにチップシート上で行ってもよく、チップシート上で行えばチップ2の位置決めの工程が省け、更なる時間短縮が可能となる。また、このチップ辺傾き認識処理は、図17に示すようにチップシートからダイボンド位置への搬送中に行ってもよい。この場合にも、時間短縮が可能となる。
【0062】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、半導体レーザ検査プロセスの部材形状、特にチップ形状の傾き認識方法では、チップを照明光で照らし、チップの外形画像が不鮮明な場合にも、チップ外形の端面位置を正確に外形認識することができる。このため、従来方法で用いられる処理時間のかかるマッチング認識に伴う複雑な処理は必要でなく、外形認識は、多少不鮮明でも容易かつ正確に認識することができる。したがって、チップ外形の端面位置の誤認識による位置ずれはなく、より安定したチップ傾き認識を行うことができる。
【0063】
また、部材輪郭、即ち部材外形を抽出するので、輪郭周辺部分に特化した画像データ処理を行うことができて処理時間が短縮される。このように、従来例に比べてシンプルで部分的な認識処理によるチップ傾き認識処理ができて、より安定的にチップ傾き認識処理できかつ処理時間の短縮化も図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の半導体チップ認識装置の実施形態における要部構成を示すブロック図である。
【図2】図1の半導体チップ認識装置によるチップ傾き認識処理の動作手順を示すフローチャートである。
【図3】本発明のチップ傾き認識処理における取込画像の2値化演算方法(その1)の説明図である。
【図4】(a)および(b)は本発明のチップ傾き認識処理における取込画像のチップ輪郭辺の傾き演算方法(その1)の説明図である。
【図5】本発明のチップ傾き認識処理における取込画像の2値化演算方法(その2)の説明図である。
【図6】本発明のチップ傾き認識処理における取込画像のチップ輪郭辺の傾き演算方法(その2)の説明図である。
【図7】本発明のチップ傾き認識処理における取込画像のチップ輪郭辺の傾き演算方法(その3)の説明図である。
【図8】(a)および(b)は本発明のチップ傾き認識処理における取込画像の近似直線Aとデータとの差がY−Yiの場合を説明するための図である。
【図9】本発明のチップ傾き認識処理における取込画像の傾きの近似式間引き演算方法の説明図である。
【図10】本発明のチップ傾き認識処理における取込画像のチップ輪郭辺の傾き演算方法(その4)の説明図である。
【図11】本発明のチップ傾き認識処理における取込画像のチップ輪郭辺の傾き演算方法(その5)の説明図である。
【図12】本発明の実施形態に係るチップ外形認識処理の端面位置演算方法(その1)の説明図である。
【図13】(a)および(b)は本発明の実施形態に係るチップ外形認識処理の端面位置演算方法(その2)の説明図である。
【図14】(a)および(b)は本発明の実施形態に係るチップ外形認識処理の端面位置演算方法(その3)の説明図である。
【図15】(a)および(b)は本発明の実施形態に係るチップ外形認識処理の端面位置演算方法(その4)の説明図である。
【図16】シート外形認識の場合の概略図である。
【図17】裏面外形認識の場合の概略図である。
【図18】従来の外形認識装置によるチップ傾き認識処理の動作手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
1 半導体チップ認識装置(外形認識装置)
2 半導体チップ
3 XYθステージ
4 照明装置
5 カメラ装置
6 画像演算部
61 ROM
62 RAM
63 入力部
64 表示部
65 CPU
651 点抽出手段
652 1次近似式作成手段
653 1次近似式再作成手段
Claims (10)
- 部材形状の傾きを認識する部材傾き認識方法において、
部材外形辺上からn個(nは3以上の自然数)の点を抽出し、該n個の点から1次近似式を求めた後に、該1次近似式から最も離れた点を除いて傾き変化が所定傾き値以下になるまで、該1次近似式から最も離れた点を除く処理を繰り返し、残った点から再度求めた1次近似式Y=a・X+bの傾きaを部材外形辺の傾きとする部材傾き認識方法。 - 前記1次近似式と点との距離は点の座標を(X,Y)とするときY−Yi(X)(i=0〜n)とする請求項1に記載の部材傾き認識方法。
- 前記1次近似式と点との距離は点の座標を(X,Y)、該1次近似式の近似直線と点との距離√(ΔX×ΔX+ΔY×ΔY)、ただし、ΔX=(X−Xi)、ΔY=(Y−Yi)(i=0〜n)とする請求項1に記載の部材傾き認識方法。
- 前記1次近似式は、基準線に対して90°傾いている前記部材外形辺に対しては90°を予め引き算して求める請求項1に記載の部材傾き認識方法。
- 前記部材外形辺の一辺を複数領域に分割し、各分割領域毎に算出した1次近似式に基づいて前記部材外形辺の傾きを求める請求項1に記載の部材傾き認識方法。
- 前記部材外形辺の全てについて前記1次近似式を算出し、算出した1次近似式に基づいて前記部材外形辺の傾きを求める請求項1または5に記載の部材傾き認識方法。
- 前記部材外形辺を認識するときの部材外形の寸法が所定の寸法に最も近くなる2値化スレッショルドレベルを設定し、部材外形辺傾き認識処理は2値化画像またはカメラの焦点位置で行う請求項1に記載の部材傾き認識方法。
- 請求項1〜7のいずれかに記載の部材外形傾き認識方法の各処理手順をコンピュータに実行させる部材傾き認識制御プログラム。
- 請求項8記載の部材傾き認識制御プログラムが記録されたコンピュータ読み出し可能な可読記録媒体。
- 部材形状の傾きを認識する外形認識装置において、
部材外形辺上からn個(nは3以上の自然数)の点を抽出する点抽出手段と、該n個の点から1次近似式を求める1次近似式作成手段と、該1次近似式から最も離れた点を除いて傾き変化が所定傾き値以下になるまで、該1次近似式から最も離れた点を除く処理を繰り返し、残った点から1次近似式を再度求める1次近似式再作成手段とを備え、再作成した1次近似式Y=a・X+bの傾きaを部材外形辺の傾きとして部材外形を認識する外形認識装置。
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