JPH05225400A - ウェハー識別文字認識装置 - Google Patents
ウェハー識別文字認識装置Info
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- JPH05225400A JPH05225400A JP2632392A JP2632392A JPH05225400A JP H05225400 A JPH05225400 A JP H05225400A JP 2632392 A JP2632392 A JP 2632392A JP 2632392 A JP2632392 A JP 2632392A JP H05225400 A JPH05225400 A JP H05225400A
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- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
- H01L23/00—Details of semiconductor or other solid state devices
- H01L23/544—Marks applied to semiconductor devices or parts, e.g. registration marks, alignment structures, wafer maps
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- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
- H01L2223/00—Details relating to semiconductor or other solid state devices covered by the group H01L23/00
- H01L2223/544—Marks applied to semiconductor devices or parts
- H01L2223/54406—Marks applied to semiconductor devices or parts comprising alphanumeric information
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
- H01L2223/00—Details relating to semiconductor or other solid state devices covered by the group H01L23/00
- H01L2223/544—Marks applied to semiconductor devices or parts
- H01L2223/54493—Peripheral marks on wafers, e.g. orientation flats, notches, lot number
-
- H—ELECTRICITY
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- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
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- H01L2924/0001—Technical content checked by a classifier
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- Character Discrimination (AREA)
- Container, Conveyance, Adherence, Positioning, Of Wafer (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【目的】ウェハー上にレーザーマーカーで刻印されてい
るウェハー識別文字を認識する。 【構成】ウェハー上の識別文字を取り込む画像入力部１
と、取り込んだ入力データ２１の前処理を行う画像処理
部２と、前処理により切り出された文字データ２４を認
識する文字認識部３で構成され、特に、文字認識部３で
は、ニューラルネットワークにより文字認識を行う。
るウェハー識別文字を認識する。 【構成】ウェハー上の識別文字を取り込む画像入力部１
と、取り込んだ入力データ２１の前処理を行う画像処理
部２と、前処理により切り出された文字データ２４を認
識する文字認識部３で構成され、特に、文字認識部３で
は、ニューラルネットワークにより文字認識を行う。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はウェハー識別文字認識装
置、特に、半導体ウェハー上に、レーザーマーカーによ
り刻印されている文字を認識するウェハー識別文字認識
装置に関する
置、特に、半導体ウェハー上に、レーザーマーカーによ
り刻印されている文字を認識するウェハー識別文字認識
装置に関する
【従来の技術】従来の技術としては「画像処理応用技術
株式会社工業調査会 １９８９ 田中弘」に示されて
いるように、文字認識部においてパターンマッチングや
特徴抽出を用いるものがある。
株式会社工業調査会 １９８９ 田中弘」に示されて
いるように、文字認識部においてパターンマッチングや
特徴抽出を用いるものがある。
【０００２】従来のウェハー識別文字認識装置について
図面を参照して詳細に説明する。図５は、従来の一例を
示すブロック図である。
図面を参照して詳細に説明する。図５は、従来の一例を
示すブロック図である。
【０００３】図５に示すウェハー識別文字認識装置は、
カメラ１１を含む画像入力部１と、二値化部１２とノイ
ズ除去部１７と切り出し部１４とを含む画像処理部２
と、パターンマッチング部あるいは特徴抽出部１６を含
む文字認識部３とを含んで構成される。
カメラ１１を含む画像入力部１と、二値化部１２とノイ
ズ除去部１７と切り出し部１４とを含む画像処理部２
と、パターンマッチング部あるいは特徴抽出部１６を含
む文字認識部３とを含んで構成される。
【０００４】ここで、画像入力部１は、カメラ１１によ
りウェハー３１上にレーザーマーカーで刻印されたウェ
ハー識別文字３２を入力データ２１として取り込む。二
値化部１２で入力データ２１を受け取り、二値化する。
二値化部１２で二値化された二値化データ２２をノイズ
除去部１７が受け取り、ノイズ除去後、切り出し部１４
に渡す。切り出し部１４は、補正データ２３を１文字単
位で切り出す。文字認識部としては、従来パターンマッ
チングあるいは特徴抽出による処理を行っている。文字
認識部でパターンマッチングを用いるものは、切り出さ
れた文字データとあらかじめ用意しておいた標準文字像
との一致の面積より類似度を計算し最も高い類似度を示
すものを、認識結果２５として返す。
りウェハー３１上にレーザーマーカーで刻印されたウェ
ハー識別文字３２を入力データ２１として取り込む。二
値化部１２で入力データ２１を受け取り、二値化する。
二値化部１２で二値化された二値化データ２２をノイズ
除去部１７が受け取り、ノイズ除去後、切り出し部１４
に渡す。切り出し部１４は、補正データ２３を１文字単
位で切り出す。文字認識部としては、従来パターンマッ
チングあるいは特徴抽出による処理を行っている。文字
認識部でパターンマッチングを用いるものは、切り出さ
れた文字データとあらかじめ用意しておいた標準文字像
との一致の面積より類似度を計算し最も高い類似度を示
すものを、認識結果２５として返す。
【０００５】文字認識部で特徴抽出を用いるものは、文
字データの端点、分岐点、交点の数、という幾何学的特
徴より解析し、認識結果２５を返す。以上の手順よりウ
ェハー上の文字の認識を行なっている。
字データの端点、分岐点、交点の数、という幾何学的特
徴より解析し、認識結果２５を返す。以上の手順よりウ
ェハー上の文字の認識を行なっている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来のウェハ
ー識別文字認識装置は、文字認識部において、パターン
マッチングあるいは特徴抽出による文字認識を行ってい
る。これらの方法では、文字の面積の違いや、幾何学的
特徴点（端点、分岐点、交点の数等）の違いにより判断
するため、入力文字像に関して、 1)文字の太さが標準文字像と異なっている場合、 2)ノイズ、特にスクライブラインとボンディングパッド
が残っている場合、 などの条件の変化で、認識率が低下する、という欠点が
あった。
ー識別文字認識装置は、文字認識部において、パターン
マッチングあるいは特徴抽出による文字認識を行ってい
る。これらの方法では、文字の面積の違いや、幾何学的
特徴点（端点、分岐点、交点の数等）の違いにより判断
するため、入力文字像に関して、 1)文字の太さが標準文字像と異なっている場合、 2)ノイズ、特にスクライブラインとボンディングパッド
が残っている場合、 などの条件の変化で、認識率が低下する、という欠点が
あった。
【０００７】ところで、半導体ウェハーの識別文字は、
スクライブラインやボンディングパッドと重なっている
ものがあり、その重なり方は不規則であるため、完全に
消去することは困難である。
スクライブラインやボンディングパッドと重なっている
ものがあり、その重なり方は不規則であるため、完全に
消去することは困難である。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明のウェハー識別文
字認識装置は、ウェハー上の文字パターンをカメラによ
り取り込む画像入力部と、画像入力部から出力される入
力データを二値化する二値化部と二値化データよりボン
ディングパッド、スクライブラインを除去するボンディ
ングパッド、スクライブライン除去部とその補正データ
を切り出す切り出し部とを含む画像処理部と、画像処理
部により切り出された文字データをニューラルネットワ
ークにより認識する文字認識部とを備えている。
字認識装置は、ウェハー上の文字パターンをカメラによ
り取り込む画像入力部と、画像入力部から出力される入
力データを二値化する二値化部と二値化データよりボン
ディングパッド、スクライブラインを除去するボンディ
ングパッド、スクライブライン除去部とその補正データ
を切り出す切り出し部とを含む画像処理部と、画像処理
部により切り出された文字データをニューラルネットワ
ークにより認識する文字認識部とを備えている。
【０００９】
【実施例】次に、本発明について図面を参照して詳細に
説明する。図１は本発明の一実施例を示すブロック図で
ある。
説明する。図１は本発明の一実施例を示すブロック図で
ある。
【００１０】図１に示すウェハー識別文字認識装置は、
カメラ１１を含む画像入力部１と、二値化部１２とスク
ライブライン、ボンディングパッド除去部１３と切り出
し部１４とを含む画像処理部２と、ニューラルネットワ
ーク部１５を含む文字認識部３とを含む。また、ニュー
ラルネットワーク部１５は、図３に示されるように入力
層４１と、中間層４２と、出力層４３の３層で構成さ
れ、各層のニューロン５１は隣りの層のすべてのニュー
ロン５１と結合している。
カメラ１１を含む画像入力部１と、二値化部１２とスク
ライブライン、ボンディングパッド除去部１３と切り出
し部１４とを含む画像処理部２と、ニューラルネットワ
ーク部１５を含む文字認識部３とを含む。また、ニュー
ラルネットワーク部１５は、図３に示されるように入力
層４１と、中間層４２と、出力層４３の３層で構成さ
れ、各層のニューロン５１は隣りの層のすべてのニュー
ロン５１と結合している。
【００１１】次に、本発明の動作について説明する。ま
ず、画像入力部１は、カメラ１１により、図２に示され
るウェハー３１のオリエンテーションフラット３３に沿
ってレーザーマーカーで刻印されたウェハー識別文字３
２を、入力データ２１として取り込む。二値化部１２で
入力データ２１を受け取り、二値化する。二値化部１２
で二値化された二値化データ２２をスクライブライン、
ボンディングパッド除去部１３が受け取り、画像に含ま
れるノイズ特にボンディングパッド、スクライブライン
を除去する。ここではまず、図４（ａ），（ｂ）に示す
ように、文字のドット７３のみが重なるまで画像を太ら
せる。次に４図（ｃ）〜（ｅ）に示すように、ボンディ
ングパッド７２とスクライブライン７１のみが消去する
までその画像を細らせる。この時、スクライブライン７
１の方が、文字７３よりも太いため、スクライブライン
・ボンディングパッドを文字よりも先に消去することが
できる。その後図４（ｆ）に示すように、再び太らせ補
正し、切り出し部１４に渡す。切り出し部１４は、補正
データ２３を１文字単位で切り出す。文字認識部３は、
切り出された文字データ２４を受け取り、ニューラルネ
ットワーク部１５で認識し、認識結果２５を返す。
ず、画像入力部１は、カメラ１１により、図２に示され
るウェハー３１のオリエンテーションフラット３３に沿
ってレーザーマーカーで刻印されたウェハー識別文字３
２を、入力データ２１として取り込む。二値化部１２で
入力データ２１を受け取り、二値化する。二値化部１２
で二値化された二値化データ２２をスクライブライン、
ボンディングパッド除去部１３が受け取り、画像に含ま
れるノイズ特にボンディングパッド、スクライブライン
を除去する。ここではまず、図４（ａ），（ｂ）に示す
ように、文字のドット７３のみが重なるまで画像を太ら
せる。次に４図（ｃ）〜（ｅ）に示すように、ボンディ
ングパッド７２とスクライブライン７１のみが消去する
までその画像を細らせる。この時、スクライブライン７
１の方が、文字７３よりも太いため、スクライブライン
・ボンディングパッドを文字よりも先に消去することが
できる。その後図４（ｆ）に示すように、再び太らせ補
正し、切り出し部１４に渡す。切り出し部１４は、補正
データ２３を１文字単位で切り出す。文字認識部３は、
切り出された文字データ２４を受け取り、ニューラルネ
ットワーク部１５で認識し、認識結果２５を返す。
【００１２】以下に学習と認識の手順を簡単に説明す
る。学習に使用するネットワークの構成は図３に示され
るように、入力層９９セル、中間層８０セル、出力層７
６セルの３層構造で、出力層の各セルは学習させる文字
カテゴリと１対１で対応する。
る。学習に使用するネットワークの構成は図３に示され
るように、入力層９９セル、中間層８０セル、出力層７
６セルの３層構造で、出力層の各セルは学習させる文字
カテゴリと１対１で対応する。
【００１３】教師データとして、各カテゴリ毎に７６次
元単位ベクトル を割り当てる。入力層に文字”１”のデータを入力し中
間層セル値、出力層セル値を計算する。出力層セル値の
ことを”確信度”と呼ぶ。出力層セル値が（１，０，
０，…，０）となるように結合の強さを修正する。これ
を文字”１”〜”Ｚ”まで行うと１回の学習が終了す
る。各文字に対して、出力層セル値が最大であるセルと
教師データで１のたつセルとが一致すれば学習が終了
し、一致するまで繰り返し学習する。学習終了後そのネ
ットワークを用いて評価する。
元単位ベクトル を割り当てる。入力層に文字”１”のデータを入力し中
間層セル値、出力層セル値を計算する。出力層セル値の
ことを”確信度”と呼ぶ。出力層セル値が（１，０，
０，…，０）となるように結合の強さを修正する。これ
を文字”１”〜”Ｚ”まで行うと１回の学習が終了す
る。各文字に対して、出力層セル値が最大であるセルと
教師データで１のたつセルとが一致すれば学習が終了
し、一致するまで繰り返し学習する。学習終了後そのネ
ットワークを用いて評価する。
【００１４】
【発明の効果】本発明のウェハー識別文字認識装置は、
文字認識部において、パターンマッチングあるいは特徴
抽出による文字認識を行う代わりに、ニューラルネット
ワークによる文字認識を行う。そのため、 １）文字の太さが不規則である。
文字認識部において、パターンマッチングあるいは特徴
抽出による文字認識を行う代わりに、ニューラルネット
ワークによる文字認識を行う。そのため、 １）文字の太さが不規則である。
【００１５】２）ノイズ特に、ボンディングパッドとス
クライブラインが残っている。など、条件が異なってい
ても、ネットワークの結合の強さが逆伝搬（バックプロ
パゲーション）学習により修正されるため、ニューラル
ネットワークを用いることにより、高い認識率を得るこ
とが可能となり、現在、高認識率を上げるために人が行
っていたことを自動化できるという効果がある。
クライブラインが残っている。など、条件が異なってい
ても、ネットワークの結合の強さが逆伝搬（バックプロ
パゲーション）学習により修正されるため、ニューラル
ネットワークを用いることにより、高い認識率を得るこ
とが可能となり、現在、高認識率を上げるために人が行
っていたことを自動化できるという効果がある。
【図１】本発明の一実施例を示すブロック図である。
【図２】ウェハーの外観を示す上面図である。
【図３】ニューラルネットワークの構成を示す図であ
る。
る。
【図４】（ａ）〜（ｆ）はスクライブライン、ボンディ
ングパッド除去部のふる舞を示す図である。
ングパッド除去部のふる舞を示す図である。
【図５】従来の一例を示すブロック図である。
１ 画像入力部 ２ 画像処理部 ３ 文字認識部 １１ カメラ １２ 二値化部 １３ スクライブライン，ボンディングパッド除去部 １４ 切り出し部 １５ ニューラルネットワーク部 １６ パターンマッチング部 １７ ノイズ除去部 ２１ 入力データ ２２ 二値化データ ２３ 補正データ ２４ 文字データ ２５ 認識結果 ３１ ウェハー ３２ ウェハー識別文字 ３３ オリエンテーションフラット ４１ 入力層 ４２ 中間層 ４３ 出力層 ４４ 修正部 ５１ ニューロン ６１ 入力データ ６２ 出力データ ６３ 教師信号 ７１ スクライブライン ７２ ボンディングパッド ７３ 文字のドット
Claims (2)
- 【請求項１】ウェハー上の文字パターンを取り込む画像
入力部と、前記画像入力部から出力される入力データの
前処理を行う画像処理部と、前記画像処理部により切り
出された文字データをニューラルネットワークを用いて
認識する文字認識部とを含むことを特徴とするウェハー
識別文字認識装置。 - 【請求項２】前記前処理において、太らす→細らす→太
らす、という一連の処理を行い、ウェハー上の文字に重
なっているノイズやスクライブラインを消去する手段を
含む請求項１記載のウェハー識別文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2632392A JPH05225400A (ja) | 1992-02-13 | 1992-02-13 | ウェハー識別文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2632392A JPH05225400A (ja) | 1992-02-13 | 1992-02-13 | ウェハー識別文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05225400A true JPH05225400A (ja) | 1993-09-03 |
Family
ID=12190201
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2632392A Withdrawn JPH05225400A (ja) | 1992-02-13 | 1992-02-13 | ウェハー識別文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05225400A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2017130598A (ja) * | 2016-01-22 | 2017-07-27 | 株式会社ディスコ | ウエーハの加工方法 |
| CN108038484A (zh) * | 2017-12-11 | 2018-05-15 | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 | 空心验证码快速识别方法 |
| WO2022198902A1 (zh) * | 2021-03-26 | 2022-09-29 | 长鑫存储技术有限公司 | 采集装置、采集系统及采集方法 |
-
1992
- 1992-02-13 JP JP2632392A patent/JPH05225400A/ja not_active Withdrawn
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2017130598A (ja) * | 2016-01-22 | 2017-07-27 | 株式会社ディスコ | ウエーハの加工方法 |
| CN106997866A (zh) * | 2016-01-22 | 2017-08-01 | 株式会社迪思科 | 晶片的加工方法 |
| CN108038484A (zh) * | 2017-12-11 | 2018-05-15 | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 | 空心验证码快速识别方法 |
| CN108038484B (zh) * | 2017-12-11 | 2020-05-05 | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 | 空心验证码快速识别方法 |
| WO2022198902A1 (zh) * | 2021-03-26 | 2022-09-29 | 长鑫存储技术有限公司 | 采集装置、采集系统及采集方法 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 19990518 |