JP7195977B2 - 基板検査装置、基板検査方法、およびプログラム - Google Patents
基板検査装置、基板検査方法、およびプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7195977B2 JP7195977B2 JP2019036965A JP2019036965A JP7195977B2 JP 7195977 B2 JP7195977 B2 JP 7195977B2 JP 2019036965 A JP2019036965 A JP 2019036965A JP 2019036965 A JP2019036965 A JP 2019036965A JP 7195977 B2 JP7195977 B2 JP 7195977B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- board
- substrate
- abnormality
- processing
- post
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Description
基板を異なる条件で撮影して生成された、複数の画像を取得する画像取得部と、
前記複数の画像を、機械学習によって生成された識別器を用いて処理することにより、
前記基板の異常の有無を判断する異常判断部と、
を備える基板検査装置が提供される。
コンピュータが、
基板を異なる条件で撮影して生成された、複数の画像を取得し、
前記複数の画像を、機械学習によって生成された識別器を用いて処理することにより、
前記基板の異常の有無を判断する、
ことを含む基板検査方法が提供される。
<機能構成例>
図1は、第1実施形態における基板検査装置の機能構成を例示する図である。図1に示されるように、本実施形態の基板検査装置10は、画像取得部110、異常判断部120を備える。
基板検査装置10の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア(例:ハードワイヤードされた電子回路など)で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ(例:電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど)で実現されてもよい。以下、基板検査装置10の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について、さらに説明する。
図3を用いて、本実施形態の基板検査装置10により実行される処理について説明する。図3は、第1実施形態の基板検査装置10により実行される処理の流れを例示するフローチャートである。
本実施形態において、異常判断部120は、異常有基板を異常に基づいて分類する処理を行わなくてもよい。図11は、第1実施形態の変形例の基板検査装置10により実行される処理の流れを例示するフローチャートである。
本実施形態は、以下で説明する点を除き、上述の第1実施形態と同様である。
図4は、第2実施形態に係る基板検査装置10の機能構成を示す図である。図4に示されるように、本実施形態の基板検査装置10は、第1実施形態の構成に加えて、後処理特定部130を更に備える。後処理特定部130は、異常有基板に対して実行すべき後処理を、異常判断部120において分類されたグループを用いて特定する。
(a)異常有基板をそのまま製品基板とする
(b)異常有基板に付着する異物を除去して製品基板とする
(c)異常有基板の異常(傷や反りなど)を修復して製品基板とする
(d)異常有基板を不合格品として廃棄する
なお、ここで「製品基板」とは、合格品として出荷される製品のことを意味する。
図5を用いて、本実施形態の基板検査装置10により実行される処理について説明する。図5は、第2実施形態の基板検査装置10により実行される処理の流れを例示するフローチャートである。図5に示される処理は、図3のS108の処理の後に実行される。
ここで、検査対象基板に複数種類の異常が存在する場合、その基板に存在する異常の種類によって、当該基板が複数のグループに分類されることもある。例えば、識別器122に検査対象基板の画像を入力した結果、その検査対象基板が異常有基板と判断され、当該基板が有する異常の種類として「基板の汚れや異物による異常」および「基板表面に生じた修復可能な異常」を示す出力が得られたとする。この場合、異常判断部120は、識別器122の出力に基づいて、異常有基板を「基板の汚れや異物による異常」に対応するグループ、および、「基板表面に生じた修復可能な異常」に対応するグループに分類する。そして、後処理特定部130は、「基板の汚れや異物による異常」に対応するグループに対応する上記(b)の後処理と、「基板表面に生じた修復可能な異常」に対応するグループに対応する上記(c)の後処理を、異常有基板に対して実行すべき後処理として決定する。
本実施形態において、例えば、複数のグループ各々に優先順位が設定されており、後処理特定部130は、グループ毎に設定された優先順位に基づいて、異常有基板に対して実行すべき後処理として、一の後処理を特定するように構成されていてもよい。例えば、ある特定の後処理が他の後処理を包含する関係にある場合には、前者の後処理の優先順位が後者の後処理の優先順位よりも高くなる。具体的な例として、検査対象基板が「修復処理」に対応するグループと「洗浄処理」に対応するグループとに分類されるケースを挙げる。ここで、研磨や再メッキなどの修復処理では、作業時に汚れやカス等が別途付着する可能性があるため、そのような汚れやカスを除去するために必ず基板の洗浄作業をセットで行うことになる。この場合、修復処理の中に洗浄処理が含まれているとも言える。そのため、異常判断部120が検査対象基板の画像を基に異常を判断した結果、当該検査対象基板が「修復処理」に対応するグループと「洗浄処理」に対応するグループに分類された場合、少なくとも修復処理を実行すれば、結果的に、洗浄処理も実行できることになる。このような場合に、例えば図7に示すように、修復処理に対応するグループの優先順位を、洗浄処理に対応するグループの優先順位よりも高く設定しておくことで、後処理特定部130は、当該図7に示される情報を用いて、「修復処理」と「洗浄処理」のうち、より優先順位の高い「修復処理」を実行すべきと判断することができる。図7に例示されるような情報は、例えば、メモリ1030やストレージデバイス1040など、後処理特定部130がアクセス可能な記憶領域に予め記憶される。このような構成により、後処理を含む作業の効率を向上させる効果が見込める。
本実施形態は、以下で説明する点を除き、上述の第1実施形態と同様である。
図8は、第3実施形態に係る基板検査装置10の機能構成を例示する図である。図8に示されるように、本実施形態において、異常判断部120は、複数の識別器122を有する。これら複数の識別器122の各々は、属性別に収集された複数の学習用のデータセット(基板に生じた異常の画像とその異常の種類を識別する情報の組み合わせ)を用いて、属性別に構築されている。
図9を用いて、本実施形態の基板検査装置10により実行される処理の流れについて説明する。図9は、第3実施形態の基板検査装置10により実行される処理の流れを示すフローチャートである。
110 画像取得部
120 異常判断部
122 識別器
130 後処理特定部
1010 バス
1020 プロセッサ
1030 メモリ
1040 ストレージデバイス
1050 入出力インタフェース
1052 撮像装置
1054 入出力用機器
1060 ネットワークインタフェース
Claims (14)
- 基板を異なる条件で撮影して生成された、複数の画像を取得する画像取得部と、
前記複数の画像を、機械学習によって生成された識別器を用いて処理することにより、前記基板の異常の有無を判断し、異常があると判断された前記基板である異常有基板を複数のグループに分類する異常判断部と、
を備え、
前記複数のグループは、基板に実在する異常を示すグループと、基板に実在しない異常を示すグループとを含む、基板検査装置。 - 前記基板に実在しない異常は、前記画像を撮影する環境または前記画像を撮影する撮像装置の構造に起因して前記画像の中でのみ生じる異常である、
請求項1に記載の基板検査装置。 - 前記異常有基板に対して実行すべき後処理を、分類された前記グループを用いて特定する、後処理特定部を備える、
請求項1または2に記載の基板検査装置。 - 前記複数のグループの各々に優先順位が設定されており、
前記後処理特定部は、前記優先順位に基づいて、前記異常有基板に対して実行すべき後処理として、一の後処理を特定する、
請求項3に記載の基板検査装置。 - 前記複数のグループの各々に優先順位が設定されており、
前記後処理特定部は、前記優先順位に基づいて、前記異常有基板に対して実行すべき後処理の実行順序を決定する、
請求項3に記載の基板検査装置。 - 前記異常判断部は、
前記異常有基板が有する異常の種類を識別し、
当該異常の種類に基づいて前記異常有基板が属するグループを判別する、
請求項1から5のいずれか1項に記載の基板検査装置。 - 前記異常判断部は、
前記基板がセラミック基板である場合、クラック、汚れ・異物の存在、傷、欠け、または凹凸を、前記基板の異常として判別し、
前記基板が回路基板である場合、表面の汚れ、傷、または凹凸を、前記基板の異常として判別する、
請求項1から6のいずれか1項に記載の基板検査装置。 - 異常があると判断された前記基板である異常有基板に対して実行すべき後処理は、以下に記載の(a)から(d)のいずれか1つを含む、
請求項1から7のいずれか1項に記載の基板検査装置。
(a)前記異常有基板を製品基板とする
(b)前記異常有基板に付着する異物を除去して製品基板とする
(c)前記異常有基板の異常を修復して製品基板とする
(d)前記異常有基板を不合格品として廃棄する - 前記(b)の後処理は、所定のガスまたは液体による異物の洗浄除去工程を含む、
請求項8に記載の基板検査装置。 - 前記(c)の後処理は、熱または研磨による修復工程を含む、
請求項8または9に記載の基板検査装置。 - 前記識別器は、基板の属性に応じた学習データを用いて、当該属性別に構築されており、
前記異常判断部は、
前記基板の属性を示す基板属性情報を取得し、当該基板属性情報が示す属性に対応する識別器を用いて、前記基板の異常の有無を判断する、
請求項1から10のいずれか1項に記載の基板検査装置。 - 前記基板の属性は、基板の種類、および、前記基板を製造した場所の少なくともいずれか一方を含む
請求項1から11のいずれか1項に記載の基板検査装置。 - コンピュータが、
基板を異なる条件で撮影して生成された、複数の画像を取得し、
前記複数の画像を、機械学習によって生成された識別器を用いて処理することにより、前記基板の異常の有無を判断し、異常があると判断された前記基板である異常有基板を複数のグループに分類する、
ことを含み、
前記複数のグループは、基板に実在する異常を示すグループと、基板に実在しない異常を示すグループとを含む、基板検査方法。 - コンピュータに、請求項13に記載の基板検査方法を実行させるプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019036965A JP7195977B2 (ja) | 2019-02-28 | 2019-02-28 | 基板検査装置、基板検査方法、およびプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019036965A JP7195977B2 (ja) | 2019-02-28 | 2019-02-28 | 基板検査装置、基板検査方法、およびプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020139886A JP2020139886A (ja) | 2020-09-03 |
JP7195977B2 true JP7195977B2 (ja) | 2022-12-26 |
Family
ID=72264790
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019036965A Active JP7195977B2 (ja) | 2019-02-28 | 2019-02-28 | 基板検査装置、基板検査方法、およびプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7195977B2 (ja) |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20020050591A1 (en) | 1999-04-15 | 2002-05-02 | Tandy Patrick W. | Apparatus and method for marking defective sections of laminate substrates |
JP2004502250A (ja) | 2000-06-28 | 2004-01-22 | テラダイン・インコーポレーテッド | 検査システムと共に用いるための画像処理システム |
JP2004191112A (ja) | 2002-12-10 | 2004-07-08 | Ricoh Co Ltd | 欠陥検査方法 |
JP2004354250A (ja) | 2003-05-29 | 2004-12-16 | Nidek Co Ltd | 欠陥検査装置 |
JP2007500841A (ja) | 2003-08-01 | 2007-01-18 | アーエスユプシロンエス アウトマチジールンクスジステーメ ゲーエムべーハー | 監査検査のための検査パターンの生成 |
WO2009119314A1 (ja) | 2008-03-27 | 2009-10-01 | 東京エレクトロン株式会社 | 欠陥分類方法、コンピュータ記憶媒体及び欠陥分類装置 |
JP2010102050A (ja) | 2008-10-22 | 2010-05-06 | Sony Corp | 欠陥修正装置および欠陥修正方法 |
US20110032348A1 (en) | 2009-08-07 | 2011-02-10 | Chartered Semiconductor Manufacturing, Ltd. | Defect monitoring in semiconductor device fabrication |
JP2013117490A (ja) | 2011-12-05 | 2013-06-13 | Olympus Corp | 検査システム及びレシピ設定方法 |
JP2013156082A (ja) | 2012-01-27 | 2013-08-15 | Showa Denko Kk | 表面検査方法及び表面検査装置 |
JP2018120373A (ja) | 2017-01-24 | 2018-08-02 | 株式会社安川電機 | 産業機器用の画像認識装置及び画像認識方法 |
JP2018152063A (ja) | 2017-03-14 | 2018-09-27 | オムロン株式会社 | 学習結果識別装置、学習結果識別方法、及びそのプログラム |
-
2019
- 2019-02-28 JP JP2019036965A patent/JP7195977B2/ja active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20020050591A1 (en) | 1999-04-15 | 2002-05-02 | Tandy Patrick W. | Apparatus and method for marking defective sections of laminate substrates |
JP2004502250A (ja) | 2000-06-28 | 2004-01-22 | テラダイン・インコーポレーテッド | 検査システムと共に用いるための画像処理システム |
JP2004191112A (ja) | 2002-12-10 | 2004-07-08 | Ricoh Co Ltd | 欠陥検査方法 |
JP2004354250A (ja) | 2003-05-29 | 2004-12-16 | Nidek Co Ltd | 欠陥検査装置 |
JP2007500841A (ja) | 2003-08-01 | 2007-01-18 | アーエスユプシロンエス アウトマチジールンクスジステーメ ゲーエムべーハー | 監査検査のための検査パターンの生成 |
WO2009119314A1 (ja) | 2008-03-27 | 2009-10-01 | 東京エレクトロン株式会社 | 欠陥分類方法、コンピュータ記憶媒体及び欠陥分類装置 |
JP2010102050A (ja) | 2008-10-22 | 2010-05-06 | Sony Corp | 欠陥修正装置および欠陥修正方法 |
US20110032348A1 (en) | 2009-08-07 | 2011-02-10 | Chartered Semiconductor Manufacturing, Ltd. | Defect monitoring in semiconductor device fabrication |
JP2013117490A (ja) | 2011-12-05 | 2013-06-13 | Olympus Corp | 検査システム及びレシピ設定方法 |
JP2013156082A (ja) | 2012-01-27 | 2013-08-15 | Showa Denko Kk | 表面検査方法及び表面検査装置 |
JP2018120373A (ja) | 2017-01-24 | 2018-08-02 | 株式会社安川電機 | 産業機器用の画像認識装置及び画像認識方法 |
JP2018152063A (ja) | 2017-03-14 | 2018-09-27 | オムロン株式会社 | 学習結果識別装置、学習結果識別方法、及びそのプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2020139886A (ja) | 2020-09-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7054450B2 (ja) | ワーク検査方法 | |
KR101192053B1 (ko) | 반도체 기판 이상들을 검출하기 위한 장치 및 방법 | |
TW201839383A (zh) | 用於缺陷偵測之動態注意區 | |
JP2006317266A (ja) | 検査基準設定装置及び方法、並びに、工程検査装置 | |
TWI662358B (zh) | 缺陷檢測方法與缺陷檢測系統 | |
KR101372995B1 (ko) | 결함 검사방법 | |
JP7053366B2 (ja) | 検査装置及び検査方法 | |
JP6696323B2 (ja) | パターン検査装置およびパターン検査方法 | |
KR102107362B1 (ko) | 기판의 결함 검사 방법 | |
JP7195977B2 (ja) | 基板検査装置、基板検査方法、およびプログラム | |
JP5435904B2 (ja) | 致命傷の検出方法 | |
JP7194613B2 (ja) | 基板の製造方法 | |
JP2018091771A (ja) | 検査方法、事前画像選別装置及び検査システム | |
JP4015436B2 (ja) | 金めっき欠陥検査装置 | |
KR102380099B1 (ko) | 범위 기반 실시간 스캐닝 전자 현미경 비시각적 비너 | |
KR100685726B1 (ko) | 결함 분류 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 | |
JP2011002280A (ja) | 欠陥検査方法 | |
JP2021056004A (ja) | 画像判定装置及び画像判定方法 | |
JP2003057193A (ja) | 異物検査装置 | |
WO2023286518A1 (ja) | デブリ判定方法 | |
JP2008011005A (ja) | 撮像素子の欠陥検査方法及びプログラム | |
KR20060008609A (ko) | 웨이퍼 검사 방법 | |
KR102583036B1 (ko) | 기판 검사 방법 | |
JPS62169040A (ja) | プリント基板パタ−ン検査装置 | |
JP2006086154A (ja) | マクロ検査方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20211022 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220824 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220830 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221020 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20221206 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20221214 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7195977 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |