LT5766B - Inspectation method - Google Patents

Inspectation method Download PDF

Info

Publication number
LT5766B
LT5766B LT2009075A LT2009075A LT5766B LT 5766 B LT5766 B LT 5766B LT 2009075 A LT2009075 A LT 2009075A LT 2009075 A LT2009075 A LT 2009075A LT 5766 B LT5766 B LT 5766B
Authority
LT
Lithuania
Prior art keywords
image
images
characterized
threshold
reference image
Prior art date
Application number
LT2009075A
Other languages
Lithuanian (lt)
Other versions
LT2009075A (en
Inventor
Marko DÖRING
Dr. Bernd Srocka
Original Assignee
Hseb Dresden Gmbh, ,
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hseb Dresden Gmbh, , filed Critical Hseb Dresden Gmbh, ,
Priority to LT2009075A priority Critical patent/LT5766B/en
Publication of LT2009075A publication Critical patent/LT2009075A/en
Publication of LT5766B publication Critical patent/LT5766B/en

Links

Abstract

An inspection method for fiat objects with repeating structures, especially wafers, comprising the steps of: Establishing a reference image; Taking an image of the object surface; and Detecting Defects on the object surface by comparison of the image of the object surface to the reference image; is characterized in that the establishing of a reference image is effected by: Taking images (38) of the surface of different sections (20) of a sample object, the sections being selected such that a plurality images of corresponding positions of the repeating structure are generated; Calculating a reference image (46) for all corresponding positions by computing the average, median or another representative value of the individual values of the images; and Replacing individual values of the reference image which are outside a tolerance range about the respective reference value of the reference image by the reference value.

Description

1 1

LT 5766 B Išradimas priklauso tikrinimo būdams, skirtiems tikrinti plokščius objektus su pasikartojančiomis struktūromis, ypač plokštelėms, apimantiems šiuos žingsnius: (a) šablono vaizdo sukūrimą; EN 5766 B The invention relates to checking mechanisms to inspect flat objects with repeating structures, in particular wafers, involving the following steps: (a) creating a template image; (b) objekto paviršiaus vaizdo pasirinkimą; (B) selection of object surface; ir (c) defektų aptikimą ant objekto paviršiaus, lyginant objekto paviršiaus vaizdą su šablono vaizdu. and (c) the detection of defects on the surface of the object relative surface of the object image with the template image. Įvairiose pramonės šakose plokšti gaminiai dėl defektų yra tikrinami optiniais vaizdo gavimo būdais. In various industries flat products are inspected for defects in optical imaging methods. Tai kaip vienos iš tokių galėtų būti plokštelės puslaidininkių ir saulės baterijos elementų pramonėje. This is how one of them could be a plate of semiconductor and solar cell industries. Plokštelės yra puslaidininkinių, stiklo, juostų arba keraminių medžiagų diskai. The plates are semiconductor, glass, ceramic tapes or wheels. Tam tikrose pritaikymo srityse plokštelės paprastai yra tikrinamos visiškai arba bent didžiojoje paviršiaus dalyje. In certain application areas of the plate are usually checked completely or at least in most of the surface. Toks tikrinimas yra vadinamas makrotikrinimu. This examination is called makrotikrinimu. Šoninė skyra, reikalinga populiariems defektams atpažinti, didėja toliau vystantis pagrindinės produkcijos technologijoms. Lateral resolution needed to identify defects popular increases further development of the main production technologies. Paprastai 5 pm skyra yra būtina makrotikrinimui vėlesnėse technologijose. Typically, 5 pm resolution necessary makrotikrinimui subsequent technology. Tuo pačiu metu plokštelių tikrinimui yra pageidaujami įrenginiai su aukštu pralaidumu. At the same time, wafer inspection is desired devices with high throughput. Šiuo metu žinomos makrotikrinimo sistemos atitinka arba aukšto pralaidumo reikalavimus arba pageidaujamą skyrą, bet deja, ne abu tuo pačiu metu. Currently known makrotikrinimo system meets or high bandwidth requirements or desired resolution, but unfortunately, not both at the same time. Todėl egzistuoja poreikis greitesnei makrotikrinimo sistemai su vienalaike patobulinta skyra. Therefore, there is a need for rapid makrotikrinimo system with simultaneous improved resolution.

Analogiški reikalavimai egzistuoja kitose pramonės šakose. Similar requirements exist in other industries. Vaizdai dėl defektų plokščių pramonėje turi būti tikrinami gaminimo metu. Images of defects panel industry must be checked during cooking. Vaizdo gavimo būdai dažnai parodantys visą vaizdą ten yra naudojami defektų nustatymui. Imaging techniques often showing the whole picture there is used for defect detection. Elektros pramonėje montavimo plokštės dėl defektų yra tikrinamos optiniais būdais testuojamų objektų sekoms, ypač montavimo plokštėms. Electrical industry mounting plate is inspected for defects by optical means tested object sequences, especially the mounting plates.

Greito tikrinimo poreikis dideliam kiekiui dažniausiai panašių testavimo objektų yra bendras visų tų pritaikymų požymis. Quick inspection need large quantities of frequently similar test objects is a common feature of all of these applications. Tokie objektai yra montavimo plokštės, puslaidininkių plokštelės, saulės baterijos elementai, vaizdai ir panašiai. These include the mounting plate, semiconductor wafers, solar cells, image and the like. Jutiklių panaudojimas testuojamų objektų didelių vaizdų generavimui yra taip pat bendras pritaikymų požymis. Sensor Use large images of test objects of generation is also a common symptom of applications. Priklausomai nuo esamo defekto rūšies, vaizdai turi būti generuojami optine vaizdus nuimančia sistema, 2 Depending on the current defect type, images must be generated by an optical system images deprotection, 2

LT 5766 B taip pat ir taškinio veikimo jutikliais. EN 5766 B as well as the operation and spot sensors. Optinį vaizdą nuimančios sistemos, pavyzdžiui, yra matricos arba linijinės kameros. Deprotection optical image system, for example, a matrix or line camera. Taigi, veikimo jutikliai yra, pavyzdžiui, detektoriai, skirti optinių spindulių, mikrobangų arba garso bangų atspindžiui. Thus, the operation of sensors, for example, detectors for optical radiation, microwave or sound wave reflections. Gali būti naudojami taip pat ir magnetiniai jutikliai. It can be also used for magnetic sensors.

Technikos lygis BACKGROUND

Paprastai yra tikrinama daugybė tos pačios rūšies plokštelių arba kitokių objektų. There is usually examined many of the same types of plaques or other objects. Tuo atveju žinomi būdai naudoja ypač geros kokybės plokšteles kaip šabloną kuris gal būt neturi defektų. In the case of using well-known techniques of superior quality plates as a template which perhaps does not have defects. Tai yra tokių būdų trūkumas, nes tokios neturinčios defektų plokštelės yra ne visuomet tinkamos. This is such a lack of ways, such as defect-free plate is not always appropriate. Taigi defektų tikrinimo ir nustatymo automatizavimas yra negalimas. So defect inspection and detection of automation is not possible.

Paraiškoje WO 00/04488 (autorius Rudolph) yra atskleistas būdas šablono vaizdui generuoti, naudojant daugybės žinomų geros kokybės plokštelių optinį stebėjimą. The application WO 00/04488 (author Rudolph) are disclosed in the way of generating the template image using a variety of well-known high-quality wafer optical tracking. Nežinomos plokštelės yra tikrinamos naudojant modelį, kuris sukuria tokio šablono vaizdo naudojimą. Known plates are tested using a model that creates a template image usage. US 4 644 172 (autorius Sandland) atskleidžia tikrinimo būdą kuriame šablono vaizdas yra parenkamas rankiniu būdu per gamybinę patirtį ir saugomas. US 4,644,172 (by Sandland) disclose a method for checking the template image is selected manually using the know-how and protected. Tikrinimas yra vykdomas iš anksto pasirinktoje geometrijoje ir lyginamas su saugomu šablono vaizdu. Inspections are carried out in a pre-selected geometry and compared with the protected template. Yra skaičiuojamos vidutinės reikšmės ir standartinis nuokrypis. It is calculated on the average value and standard deviation. Išradimo esmė Išradimo tikslas yra pateikti patikimą automatizuotą defektų nustatymo būdą kur šablono vaizdams generuoti nebūtų naudojamos tobulai paruoštos plokštelės ir daugybė geros kokybės plokštelių. Invention essence of the invention is to provide a reliable automated defect detection method where the template can not be used to generate images perfectly prepared plate and a number of high-quality wafers. Pagal pateiktą išradimą šis tikslas pasiekiamas sukuriant šablono vaizdą pagal (a) žingsnį atliekant: (d) pavyzdžio objekto skirtingų sekcijų (20) paviršių vaizdų (38) pasirinkimą sekcijos yra parenkamos taip, kad būtų generuojami dauguma pasikartojančios struktūros vaizdų atitinkamose pozicijose; According to the invention this objective is achieved by creating a template image in accordance with step (a) through (d) of a sample object in different compartments (20) images of the surface (38) selection sections are chosen so as to generate the majority of the repeating structure of images of corresponding positions; (e) šabloninio vaizdo (46) apskaičiavimą visoms atitinkamoms pozicijoms, apdorojant duomenis vaizdų individualių reikšmių vidurkio, vidurio ar kitai tipinei reikšmei gauti; (E) a reference image (46) calculating positions of all relevant data-processing images of the individual values ​​of the average, median or another representative value; ir (i) šabloninio vaizdo individualių reikšmių, kurios yra už tolerancijos ribą pakeitimą ties šabloninio vaizdo atitinkama šablonine reikšme pagal šabloninę reikšmę. and (i) the individual values ​​of the reference image which is outside the tolerance limit for the change of the reference image the respective reference value by the reference value. 3 3

LT 5766 B EN 5766 B

Pagal ašį būdą galima suvokti, kad plokštelės ir daug kitų objektų turi pasikartojančias struktūras, kurios gali būti panaudotos. According to the axis of the way you can realize that a lot of plates and other objects have repetitive structures that can be used. Tokios pasikartojančios struktūros yra, pavyzdžiui, formos. Such repetitive structures, such as the shape. Tinkamas sekcijų pasirinkimas tikrinimui užtikrina, kad kiekviena sekcija atitiktų daugybei atitinkamų sekcijų skirtingose pozicijose toje pačioje plokštelėje. Proper selection of the test sections, ensures that each section is in line with a plurality of respective sections in different positions on the same plate. Geriausiame, defektų neturinčiame objekte visos sekcijos galėtų sukurti identiškus vaizdus. In a preferred defects free of all object sections to create identical images. Todėl atitinkamos sekcijos gali tarnauti kaip šablonas tarp jų. The relevant section can serve as a template in between. Įprastai defektai pasitaiko ant objekto, kuris turi būti vertinamas, kai šablono vaizdas yra apibrėžiamas atitinkamų sekcijų vaizdais. Usually there are defects on the object to be measured when the template image is defined in the relevant sections of images. Pagal šį išradimą tai yra veikiama pakeičiant šabloninio vaizdo individualias reikšmes, kurios yra už tolerancijos ribų, ties šabloninio vaizdo atitinkama šablonine reikšme pagal šabloninę reikšmę. According to the invention it is exposed to the reference image by replacing individual values ​​of which lie outside the tolerance range of the reference image the respective reference value by the reference value. Kitais žodžiais tariant, jeigu reikšmė žymiai nukrypsta nuo vidurkio reikšmės, ji yra pakeičiama vidurkio reikšme. In other words, if the value deviates significantly from the average value, it is replaced by the average value. Tolerancijos riba yra parenkama pagal aplinkybes. Tolerance limit is selected according to the circumstances. Tai gali būti pritaikoma arba reikšmė paslenkama dinamiškai. It can be adapted or dynamically shifted value. Būdas pagal pateiktą išradimą nereikalauja brangių, neva neturinčių defektų plokštelių ir nereikalauja daugybės gerų plokštelių. The method according to the invention does not require the costly, supposedly non-defective wafers and does not require a host of good wafers. Būdas ypač tinkamas, jeigu pakeičiamos struktūros yra ant suformuotos štampu plokštelės. It is particularly suitable for the case of replacement structures are formed on the stampers plate.

Ypač vertoje išradimo modifikacijoje sekcijų dydis kiekviena kryptimi yra parinktas tokiu būdu, kad sekcijų kartotinumas atitiktų pasikartojančių struktūrų dydžio kartotinumą kiekviena kryptimi. Of particular interest in the modification of the invention the size of the sections in each direction is selected in such a way as to meet the repeated sections multiplicities multiplicity dimensions of the structures in each direction. Paprasčiausias pavyzdys yra pavyzdys, kur sekcijos dydis yra lygus formos dydžiui. The simplest example is the example in which the section size is equal to the size of the shape. Kadangi yra pagaminta daugybė skirtingų formų formatų, formų dydis iš esmės yra skirtingas vaizdo dydžiui. Since there are produced a number of different forms of formats, shapes, size essentially different image sizes. Sekcijų dydis dėl to yra skirtingas negu pasikartojančių struktūrų dydis. Sections on the size is different than the amount of duplicate structures. Pavyzdžiui, sekcijų nxm (n, m sveiki skaičiai) dydis gali būti formos dydis ixj (i, j sveiki skaičiai). For example, sections of nxm (n, m integers) size may be in a form IXJ size (i, j integers). Tuomet čia yra nxm skirtingos sekcijos, kur šablono vaizdas yra apibrėžtas kiekvienai sekcijai. Then there are nxm distinct sections, where the template image is defined for each section.

Ypač patogioje išradimo modifikacijoje tolerancijos ribos yra kartotinės, ypač šabloninio vaizdo individualių vaizdų standartinės nuokrypos 2-4 kartus, ir ypač 3 kartus. Particularly convenient modification of the invention is a multiple tolerance limits, particularly in the reference image the individual images of the standard deviations of the 2-4 times, in particular three times. Tolerancijų ribos taip pat gali būti išreikštos slenkstinio vaizdo forma pagal žemiau aprašytą būdą. Tolerance limits can also be expressed in the form of threshold image according to the following described method. Šablono vaizdo generavimas vyksta verčiau reguliariais laiko intervalais kiekvienai objekto rūšiai. Template image generation takes place preferably at regular time intervals for each object type. Taigi, ilgas nustatytas laikas veikia ir į reikšmes yra atsižvelgiama. So long set time running and values ​​are taken into account. Šablono vaizdų generavimui galima naudoti patį tikrinamą vaizdą, kur šabloninis vaizdas yra 4 Template can be used to generate images of the same image being examined, where the stereotypical image of 4

LT 5766 B nebūtinas ir yra atpažįstama, pažymima nustatyto ilgo laiko tendencija ir gali būti tuo pat metu automatiškai kompensuojama vietinių defektų suradimui. EN 5766 B is not necessary and is recognizable states established long-time trend and can be at the same time automatically compensated for discovering local defects.

Kitose išradimo modifikacijose sekcijos iš dalies sutampa. MODIFICATIONS invention other sections overlap. Taigi, duomenų apdorojimo klaidos ties briaunomis ir kraštais gali būti sumažinamos. Thus, the data processing error at the edges and edges can be reduced.

Ypač vertingoje išradimo modifikacijoje pavyzdinis objektas yra vienas iš objektų, kurie tikrinami tuo pačiu metu. Particularly valuable in the invention for modification of the sample object is one of the objects that are checked simultaneously. Atskiros šabloninės plokštelės nereikia. Individual templates plate is required.

Geriau, kai sekcijos yra parenkamos tokiu būdu, kad keletas vaizdų būtų generuojama individualioms pasikartojančių struktūrų pozicijoms. Preferably, the sections are selected in such a way that a number of images to be generated for individual recurring structures positions.

Ypatingai tinkamoje išradimo modifikacijoje būdas papildomai apima žemiau aprašytus žingsnius, kur (a) pavyzdinio objekto vaizdus dar parenka kiekvienai sekcijai, kurie yra perstumiami šios sekcijos originalaus vaizdo atžvilgiu atstumu žemiau skyros ribos; An especially preferred modification of the invention the method further comprises the steps below, wherein (a) the object model selects more images for each section that is pushed by this section of the original image by a distance below the resolution limit; (b) slenkstinį vaizdą apskaičiuoja visiems vaizdams, pasirinktiems pagal (a) žingsnį kiekvienai sekcijai apskaičiuojant standartinį nuokrypį arba kitą vaizdų individualių reikšmių reprezentuojantį nuokrypį, kur individualios reikšmės nuokrypiams slenkstiniame vaizde, kuris yra už tolerancijos ribų .ties slenkstinio vaizdo atitinkama slenkstine reikšme, yra pakeistos slenksčiu, ir (c) suranda defektus pozicijoje, kur skirtumas tarp pasirinkto vaizdo ir šabloninio vaizdo yra didesnis negu atitinkamas slenkstinio vaizdo slenkstis. (B) the threshold image to calculate all the images selected in accordance with step (a) for each section, calculating the standard deviation or another value representing a deviation of the individual values, wherein the deviation in the threshold values ​​of the individual image that is outside a tolerance range .ties threshold image corresponding to the threshold value is changed threshold and (c) locates the defects in a position wherein the difference between the selected image and the reference image is greater than the corresponding threshold video threshold. Šioje išradimo modifikacijoje individualus kintantis slenkstis yra priskiriamas kiekvienam taškui. In this modification of the invention the individual variable threshold is assigned to each point. Slenkstis ties briaunom ir kraštais yra šiek tiek didesnis dėl to, kad naudotų perstumiamus vaizdus, jeigu slenkstis yra žemiau. Threshold on the ribs and edges and are slightly higher due to the fact that the images used is shifted, if the threshold is below. Tokiu būdu yra galimas veikimas, esant aukštam jautrumui, atitinkančiam žemą slenkstį, kai nesurandamos artifaktų defektų formos prie briaunų. This makes it possible operation at high sensitivity corresponding to the low threshold, when the defect is not identified artifacts shaped edges. Slenkstis yra pasiektas pasirenkant vaizdus, kurie yra perstumti subpikselio ribose. Threshold is achieved by choosing the images that are moved within the sub-pixel. Yra apibrėžiamas tokio vaizdo standartinis nuokrypis ir slenkstis yra nustatomas kiekvienam jo taškui. It is defined by a video standard deviation and the threshold is determined for each of his point. 5 5

LT 5766 B EN 5766 B

Kitoje išradimo modifikacijoje spalvotų variantų vaizdai yra pasirenkami kiekvienai sekcijai. In another modification of the invention in color images are selected for each section. Spalvotų variantų vaizdai yra generuojami prie automatinės maskuotės paviršių, kurie skirtingai reaguoja į proceso pasikeitimus. In color images are generated by the auto-blind surfaces which react differently to changes in the process. Jie taip pat yra pritaikomi korekcijoms arba apdoroti duomenis su įvairiais parametrais ir (arba) algoritmais. They are also adapted to process data or corrections to various parameters, and (or) algorithms. Plokštelė su plonu oksido sluoksniu, pavyzdžiui, reflektuoja skirtingose spalvose su įvairuojančiu oksido sluoksnio storiu per trukdžių įtakoj imą, nors šis poveikis neveikia metalo paviršių. Plate with a thin oxide layer, for example, reflects a different color with variation in thickness of the oxide layer over the interference influence of the IMA although their effect is not metallic surface. Toks stiprus spalvų variacijų poveikis gali būti nustatytas automatiškai, pavyzdžiui, apibrėžiant paviršių aukštesniu standartiniu nuokrypiu arba kita tinkama statistine signalo vertinimo reikšme. The strong color variation effect can be set automatically, such as the definition of the surface of a higher standard deviation or other appropriate statistical evaluation signal value.

Ypatingai geroje išradimo modifikacijoje pasirinkti vaizdai yra apdorojami vaizdo apdorojimo būdais ir tam tikrame lygiame arba palenktame į briauną pastiprinime prieš tai, kai yra apskaičiuojamas vidurkis arba standartinis nuokrypis arba kita tipiška reikšmė Particularly good inventive modification selected images are processed by the image processing means and at a certain level or inclined edge reinforcements before it has calculated the average or standard deviation or other typical value

Kitos išradimo modifikacijos yra priklausomų apibrėžties punktų objektas. Other modifications of the invention are dependent claims object. Įgyvendinimas yra detaliai aprašytas žemiau, pasinaudojant nuorodomis į pateiktus brėžinius. The implementation is described in detail below through reference to the drawings.

Trumpas brėžinių aprašymas Brief Description of the Drawings

Fig.l yra pateiktas dalies stebimo paviršiaus su formomis, kur yra pažymėtos sekcijos, scheminis vaizdas. FIG is shown in the observation surface to the forms which are marked section schematic view.

Fig.2 yra pateikta vyksmo diagrama, iliustruojanti būdą generuoti šabloninį vaizdą (auksinį vaizdą). Figure 2 is the concomitance diagram illustrating the method for generating a reference image (golden image).

Fig.3 ad yra pateikta vyksmo diagrama, detaliai iliustruojanti apdorojimo žingsnius šabloninio vaizdo generavimui. Figure 3 is given ad concomitance diagram illustrating in detail the processing steps for generating a reference image.

Fig.4 yra pateikta vyksmo diagrama, iliustruojanti būdą vaizdo duomenims apdoroti defektams nustatyti. Figure 4 is the concomitance diagram illustrating image data processing method for detecting defects. Išradimo įgyvendinimo aprašymas 6 The embodiment of Description 6

LT 5766 B Išradimo įgyvendinimas yra aprašomas remiantis plokštelėmis, turinčiomis pasikartojančių formų struktūras. EN 5766 B embodiments of the invention are described based on plates containing recurring forms of structures. Tokios plokštelės su formų struktūromis yra iš esmės žinomos. Such a plate with shaped structure is basically known. Figūroje 1 schemiškai pavaizduota dalis plokštelės paviršiaus, kuris paprastai pažymėtas numeriu 1. Dalis apima formos struktūrą, paženklintą nepertraukiama plona linija 12. Formos struktūra šioje dalyje vaizduoja - per pavyzdį - 63 formas, gaunamas iš 7 stulpelių 14 ir 9 eilių 18. Figure 1 schematically depicts a subset of the wafer surface, which is generally marked by the number 1 is the structure comprising a mold bearing 12. The continuous thin line structure of the form in this section represent - through an example - 63 forms obtained from 7 columns and 14 rows of nine 18th

Tam, kad nustatytų defektus, plokštelė yra apžiūrima tinkama kamera, tokia kaip linijinis detektorius arba CCD - srities detektorius, ir tinkamu optiniu rinkiniu žinomu būdu. In order to identify defects in the plate is surveyed suitable camera, such as a linear CCD detector or - an area detector, and appropriate optical package known manner. Vaizdas yra generuojamas kamera sekcija po sekcijos arba padalinamas į dalis. The image is generated by the camera section after section or divided into parts. Kiekviena sekcija šiame konkrečiame įgyvendinime atitinka 11 milijonų pikselių. Each section in this particular embodiment corresponds to 11 million pixels. Kaip pavyzdys 12 sekcijų yra pavaizduota figūroje 1, panaudojant brūkšnines linijas 26, kurios yra padalintos į 3 linijas 22 ir 4 stulpelius 24. As an example, section 12 is shown in Figure 1 by means of dashed line 26, which is divided into three lines 22 and four columns 24th

Sekcijų 20 dydis yra pasirenkamas taip, kad keturių sekcijų plotis yra būtent šešių formų plotis ir trijų sekcijų aukštis yra būtent penkių formų aukštis. Sections 20 size is selected so that the four sections, namely a width of six forms of the width and height of three sections, namely the height of five forms. Tokiu būdu vaizdas yra pasirenkamas ant visos plokštelės. Thus, the image is selected on the entire plate. Gali būti atpažįstama, kad formos struktūra pasirinkta iš sekcijos 28 atitinka 30 sekcijos formos struktūrą, kuri gali būti pasirinkta trimis sekcijomis žemiau. It can be recognized that the structure of the form selected from the section 28 corresponds to the section 30 forms a structure that can be selected in three sections below. Yra sekcijų kiekis, atitinkantis pasikartojančių sekcijų 3x4 modelio kiekį. There are sections of corresponding 3x4 pattern of duplicate sections emissions. Kiekviena iš šių atitinkančių sekcijų gali būti panaudota kaip šablonas kitoms sekcijoms, jeigu plokštelė yra tiksli. Each of the matching section can be used as a template for the other sections, where the plate is accurate.

Figūroje 2 yra pavaizduotas pagrindinis būdas šablono vaizdui (auksiniam vaizdui) generuoti. Figure 2 shows the basic method is a template image (golden image) generation. Pirmiausia bet kuri iš plokštelių su pasikartojančia struktūra yra patalpinta ant plokštės 32. Plokštelė yra sureguliuota ant plokštės 34. Tuomet plokštė yra perkeliama į sutartą poziciją 36. Šioje pozicijoje plokštelės paviršiaus sekcijos vaizdas yra pasirinktas 38. Pasirinktas vaizdas yra koreguojamas bendraisiais ir žinomais vaizdo apdorojimo būdais dėl vaizdo gavimo klaidų. In particular, any of the plate with a repeating structure is placed on the plate 32. The plate is adjusted on the plate 34. The plates are transferred to the agreed position 36. In this position of the wafer surface is selected image section 38. The selected image is corrected in the general and well-known image processing techniques for imaging errors. Tokios klaidos yra, pavyzdžiui, šešėlių koregavimas arba baltumo balansas. Such errors are like shadows or white balance adjustment. Šešėlių korekcija yra optinio pluošto krašto šešėliavimo korekcija. Shadow Correction is an optical fiber edge shading correction. Baltumo balansas yra koregavimas kameros priklausomybės nuo bangos ilgio klaidų. White balance adjustment of the camera is dependent on the wavelength errors. Plokštė yra perkeliama į kitą poziciją kai pasirenkamas sekcijos 36 vaizdas ir kitos sekcijos vaizdas yra pasirenkamas 38. Tai yra kartojama visoms sekcijoms 48. The plate is moved to another position where the selected image section 36 and other sections of the image is selected 38. This is repeated for all sections 48.

Tuomet, tai yra kalkuliuojama kiekvienai sekcijai iš vaizdų, jeigu sekcija yra „užmaskuota“ 42, tai yra, jeigu apibrėžtos reikšmės yra naudojamos kiekvienai sekcijai arba 7 Then, it is longer calculated for each section of the image, if the section is "masked" 42, that is, if the specified values ​​are used for each section, or 7

LT 5766 B jeigu tai yra pakeista centriniais arba vidurkio atitinkamais kitais atitinkančiais vaizdais. B EN 5766 if it is changed or the average of the respective central correlated images. Centrinis dydis arba vidurkis yra naudojamas sekcijoms, kur reikšmių nukrypimas didesnis negu pateiktas slenkstis iš centrinio dydžio arba vidurkio 44. Tokios reikšmės yra surinktos po to šablono vaizde 46. Central level or average is used in the sections where the values ​​of the deviation greater than the threshold from a central or average size 44. These values ​​are collected by the template image 46th

Figūroje 3 detaliau pavaizduotas šabloninio vaizdo kalkuliavimas. Figure 3 shows a detail of Calculation of the reference image. Patalpinus plokštę 36 eilutės kameros vaizdas 50 yra pasirenkamas pirmiausiai. After placing plate 36 line camera view 50 is selected first. Po Bayer - interpoliavimo 52 yra pasirenkamas raudonas vaizdas 54, žalias vaizdas 56 ir mėlynas vaizdas 58. Antraip, trijų spalvų kanalo vaizdai gali būti tiesiogiai generuojami 3-CCD-lustine kamera. After Bayer - 52 is selected interpolation red image 54, green image 56 and blue image 58. Alternatively, the three colors of the canal can be directly generated three-chip CCD-camera. Tolimesnis kalkuliavimas yra vykdomas atskirai tuose trijų spalvų kanaluose. Further Calculation of is carried out separately in the three color channels. Tie spalvoti vaizdai 52, 54 ir 56 yra kopijuojami į atitinkamą atmintį 60, 62 ir 64. Kitaip sakant, vidurkio reikšmė yra kalkuliuojama iš atitinkamų sekcijų 66, 68 ir 70 reikšmių ir tarpuojant talpinama 74, 76 ir 78. Žingsniai 36 ir 50 iki 70 yra kartojami visoms sekcijoms 72. Kaip pasekmė vidurkiai yra gaunami kiekvienai spalvai ir individualioms reikšmėms kiekvienai sekcijai. The color images 52, 54 and 56 are copied into the appropriate memory 60, 62 and 64. In other words, the average value is longer calculated from the respective sections 66, 68 and 70 values ​​tarpuojant and has 74, 76 and 78. Steps 36 and 50 to 70 It is repeated for all sections 72. As a result average is obtained for each color and individual values ​​for each section.

Saugomi individualūs vaizdai tuomet yra normalizuojami kiekvieno vaizdo visų vidurkių atžvilgiu. The storage of individual images is then normalized averages of each image with respect. Šiam tikslui kiekvienas vaizdas dauginamas iš tos pačios spalvos kanalo visų vaizdų visų pikselių vidurkių santykio ir faktinio spalvoto individualaus vaizdo pikselių vidurkio. For this purpose, each image is multiplied by the same color channel of images of all pixels and the mean ratio of the actual color of individual pixels of the image mean. Tas yra būtina eliminuojant didelius spalvotus trendus, kurie yra netinkami nustatant defektus. This is necessary to eliminate large color trends that are unsuitable for identifying defects. Tokie spalvoti trendai gali būti generuojami, pavyzdžiui, padarius nedidelius tikrinamo objekto viršutinių medžiagos sluoksnių sluoksnio storio pakeitimus. Such color trends can be generated, for example, with minor scanning of the object material layer of the upper layer thickness changes. Nepaisant šio žingsnio, atsirastų skirtumai tarp individualių atitinkamų vaizdų ir šablono pozicijos iškraipymas. Despite this step would create differences between the respective individual images and the template position distortion. Formulė nurodyta figūroje 3b. Formula indicated in Figure 3b.

Kitame žingsnyje yra pridedami individualūs vaizdai. The next step is accompanied by individual images. Šis žingsnis yra vadinamas „pridėti prie buferio“. This step is called the "attach to the bumper. Vidurkio vaizdas po to yra kalkuliuojamas dalinant sumą iš vaizdų kiekio. Mean image is then longer calculated by dividing the sum of the number of images. Šis žingsnis yra vadinamas „ 1 /sidabrinis vaizdas CountMax“. This step is called "1 / silver image CountMax.

Pakankamos nuokrypos reguliavimui slenkstis yra kalkuliuojamas kiekvienam individualiam vaizdui. Sufficient variations, the threshold is longer calculated for each individual image. Tai gali būti pasiekiama naudojant tik vaizdus, naudojamus auksinių vaizdų generavimui, kaip pavaizduota figūroje 3. Tai taip pat gali būti pasiekiama pasirenkant papildomus vaizdus su subpikselio slinktimi, kuri buvo sąmoningai generuota. This may be achieved using only the images used for generating an image of gold as shown in Figure 3. This may also be achieved by choosing an additional sub-pixel images with the slider which has been deliberately generated. Tokie subpikselio slinkties vaizdai yra generuojami su atsitiktine pozicionavimo slinktimi viduje 8 Such scroll sub-pixel images are generated with a random positioning of the slider 8 inside

LT 5766 B gerai apibrėžtos srities. EN 5766 B, well-defined area. Jie gali būti pasirenkami tuo pačiu vaizdo pasirinkimo keliu. They can be selected in the same way video selection. Pavyzdžiui, taip: 1 χ pozicionavimas tikslioje pozicijoje; For example, the following: 1 χ positioning in the correct position; 1 χ pozicionavimas su perstūmimu. 1 χ positioning displacement. Jie gali būti pasirenkami skirtingu keliu po to. They can be chosen in a different way after that. Dar daugiau, gali būti pastebėta, kad tikras perstūmimas tarp atitinkamų vaizdų vyksta per ribotą kiekvienos mechaninės plokštės sistemos pozicionavimo tikslumą. Even more can be observed that the real displacement between the respective images takes place within a limited panel of each mechanical positioning system accuracy. Šis postūmis generuoja tokį patį principinį rezultatą kaip ir sąmoningai generuotas postūmis. The momentum generated by the same principle as a result of deliberate and generated momentum. Jeigu šis neišvengiamas pozicionavimo netikslumas yra per mažas taikomiesiems vaizdams, kurie turi būti pasirenkami su sąmoningu perstūmimu, vis tiek jis gali būti panaudotas. If the inevitable positioning inaccuracy is applied through small images that must be chosen with deliberate displacement in, it still can be used. Šio aptarimo tikslas yra pakelti slenkstį prie kraštų ir apvadų tokiu laipsniu, kur mažų kraštų produktai yra interpretuojami kaip defektai, kol slenksčio reikšmė tarp jų lieka žema tam, kad būtų garantuotas aukštas jautrumas. The discussion is to raise the threshold to the edges of collars and to the extent where the edges of small products are interpreted as defects, while the threshold of significance between them remains low in order to guarantee a high sensitivity.

Slenksčio vaizdų kalkuliavimui standartinis nukrypimas yra generuojamas kiekvienam individualiam vaizdui, naudojant atitinkamų kitų vaizdų skirtingus stačiakampius minus vidurkio dydį ir normalizuojant pagal formulę figūroje 3c. Threshold value calculation standard deviation is generated for each individual image using the respective other images different rectangles minus the average size and the normalization of the formula of Figure 3c. Šis Sdev - vaizdas (Sdev -standartinis nukrypimas) yra gaunamas dauginant iš parametro „faktorius“ ir naudojant parametrą „slenkstis“ kiekvienam individualiam vaizdui. This Sdevs - an image (Sdevs -standard deviation) is obtained by multiplying the value of the "factor, and the parameter" threshold "for each individual image.

Maskavimo kiekvieno individualaus vaizdo generavimui individualaus vaizdo („Sidabrinio vaizdo Buferis“) ir vidurkio dydžio vaizdo („Avg Buferis“) skirtumas yra palygintas su atitinkamu slenksčio vaizdu. Masking each individual image to generate an individual picture (Silver Video Buffer ") and the average size of the video (" Avg Buffer ") is the difference compared to the corresponding verge of view. Visos skirtuminės reikšmės slenksčio +/- srityje apie vidurkio dydį yra maskuotos su „1“ ir prisideda prie šabloninio vaizdo vėlesnėje pakopoje. All the verge of +/- differential values ​​of the average field size is blind, with "1" and contributes to the reference image at a later stage. Visos kitos maskuočių vaizdų reikšmės yra „0“. All masks are images other values ​​are "0". Šabloninis vaizdas „auksinis vaizdas“ yra suformuotas visiems individualiems vaizdams „sidabriniai vaizdai“ panaudojant visus produktus „sidabrinis vaizdas“ * „maskavimo reikšmė“ kiekvienai pikselio reikšmei ir normalizuojant vaizdų skaičiumi, kurie yra aktyviai maskuoti šiam pikseliui (žiūr. fig. 3d). Template image "golden image is formed by all individual images on silver images" using all products "silver image" * "masking value" for each pixel value and normalizing the number of images that are active in the pixel mask (see. Fig. 3d). Tokiu būdu tik aktyvių vaizdų rinkinys „1“ yra pridedamas prie šabloninio vaizdo ir tuo pat metu normalizavimas yra palaikomas vienodame lygyje. In this way, only the active image 1 "is added to the reference image and at the same time, the normalization is supported on a level.

Tokiu būdu gaunami spalvoto kanalo šabloniniai vaizdai tuomet gali būti panaudoti tikrinamų vaizdų nustatymui arba individualiam, arba surenkant vaizdus spalvoto vaizdo sudarymui. Thus obtained color channel Template images can then be used to determine or inspect individual images or color images in the collection part. 9 9

LT 5766 B EN 5766 B

Figūroje 4 pavaizduotas detalesnis defektų suradimas panaudojant šabloninį vaizdą, gautą tokiu būdu. Figure 4 is a more detailed discovery of defects using a reference image obtained in this way.

Po plokštelės pakrovimo ir reguliavimo, plokštė yra patraukiama taip, kad tikrinamų vaizdų modelis, dengiantis visą paviršių, pasirenkamas iš tikrinamo ploto, kuris turi būti visa plokštelė arba jos dalis. After loading the plate and alignment plate is pulled so that the inspected image pattern covering the entire surface is selected from the test area to be a whole plate or part thereof. Vaizdo pasirinkimo pozicija yra parinkta pritaikyti pozicijas šabloninių vaizdų pasirinkimui. Image selection position is selected positions to customize the stock image selection. Tikrinamieji vaizdai yra koreguojami dėl vaizdo klaidų, tokių, kaip šešėliavimo korekcija ir baltumo balansas su tais pačiais vaizdo apdorojimo būdais ir parametrais, taip jie naudojami ir šabloniniams vaizdams. Verification images are adjusted for image errors, such as shading correction and white balance with the same image processing methods and parameters as they are used and the reference image.

Vidurkis arba vaizdo vidurys yra kalkuliuojamas atpažinti ir kompensuoti didžiuosius spalvos trendus ir jie yra normalizuojami šabloninio vaizdo atžvilgiu, panaudojant saugomą atitinkamo šabloninio vaizdo, tai yra šabloninio vaizdo, kuris buvo generuotas faktinei sekcijai, vidurkį. Average or middle of the video is longer calculated to recognize and compensate for the major color trends and they are normalized with respect to the reference image using the corresponding stored reference image, it is a reference image, which was generated by the actual Section average.

Skiriamasis vaizdas tarp tikrinamojo ir šabloninio vaizdo yra kalkuliuojamas ir filtruojamas su vaizdo apdorojimo būdais, kaip antai maskavimo plotai, kurie yra neįdomūs, ir dvigubinamas lyginant su atitinkamu slenksčio vaizdu. Distinguishing between the inspection image and the reference image is longer calculated and filtered with image processing techniques such as masking areas which are not interested in, and is doubled compared with the respective threshold image. Sudvigubintame vaizde, generuotame tik tokiu būdu, tokios pikselio reikšmės, kur skirtumo dydis tarp tikrinamo ir šabloninio vaizdo yra didesnis negu atitinkamas slenkstis prie šio pikselio padėties, yra pažymėtos „1“. The twin image that are generated in a manner such pixel values ​​where the difference between the monitored and the size of the reference image is greater than the corresponding threshold to the location of the pixel are marked "1". Visos kitos vaizdo reikšmės yra „0“. All other image values ​​are "0". Visi plotai, pažymėti tokiu būdu, yra vadinami „blobais“. All areas marked in this way is called "blob". Jie yra potencialūs defektai ir toliau gali būti apdorojami kitais būdais defektų sąrašo, vaizduojamųjų požymių ir tt generavimui. They are potential defects and may continue to be treated in other ways defect list, visual signs, etc. to generate. Ypač morfologinių vaizdų apdorojimo žingsniai yra naudojami sumavimui („grupavimui“) individualių blobų, kurie akivaizdžiai priklauso bendriesiems defektams. Especially morphological image processing steps are used for aggregation (grouping) of individual blobs, which obviously depends on the general defects. Įbrėžimai, pavyzdžiui, defektų vaizduose yra nevaizduojami ištisinėmis, aiškiai nubrėžtomis linijomis, bet turi tarpus. Scratches, such as defects in the images do not show a continuous, clearly defined lines, but has gaps. Toks grupavimas tarnauja atpažinti visus įbrėžimus iš linijinių dalių ir juos susumuoti. Such a grouping serves to identify all the parts of linear scratches and summarize them. Tokioms užduotims atlikti yra ištirta ir publikuota daug būdų. Such tasks are analyzed and published in many ways.

Tikrinamų vaizdų įvertinimas gali būti atliekamas su spalvotais vaizdais arba su juodais ir baltais vaizdais. Assessment of sample images can be done with color images or black and white images. Spalvotų vaizdų įvertinimas gali būti atliekamas spalvų kanaluose skirtingai pagal spalvų erdvės sistemą kuri naudojama šabloniniams vaizdams prieš - RGB, HSV ir taip toliau. Color image evaluation can be carried out differently according to the color channels of the color space system is used to reference image before - RGB, HSV and so on. Skirtumų kalkuliavimas turi taip pat būti atliekamas su tinkama dešimtaine sistema (distancijos apibrėžimas), pavyzdžiui, 3- matmenų RGB erdvėje. Calculation of difference is also to be carried out with an appropriate decimal system (distance determination), for example, 3-dimensional RGB space. 10 10

LT 5766 B EN 5766 B

Aukščiau pateiktas aprašymas buvo sudarytas per pavyzdį su tiksliomis reikšmėmis ryšium su pikselių kiekiu, sekcijų dydžiu ir formomis ir vidurkio ir slenksčių kalkuliavimu. The above description was made through an example with precise pixel values ​​in connection with the content of the section size and shape and the average calculation and thresholds. Suprantama, vis dėl to, tokios reikšmės aprašo tik vieną iš daugelio įgyvendinimų pagal pateiktą išradimą. Naturally, however, the following meanings describes only one of many embodiments of the present invention. Išradimas turi būti pritaikomas esant įvairiems sekcijų dydžių ir formų dydžių santykiams. The invention is to be applied at different sections, sizes and shapes of the ratio. Taip pat kameros tipas, stebimas objektas, skyra, naudojami vidurkio kalkuliavimo būdai, taip pat vidurio vietoj vidurkio kalkuliavimo būdai, HSV arba kitų kanalų atskyrimas vietoj RGB spalvų atskyrimo ir modelių dydis gali keistis nenukrypstant nuo pagrindinio išradimo. Also, the type of camera, monitored object spaces used for average calculation methods, as well as mid-instead of the average calculation methods, HSV or other channel separation instead of RGB color separation and the size of the models may vary without departing from the basic invention. Taip pat čia yra modifikacijos, tinkamos specialiems atvejams, tokiems kaip veikimas be subpikselių perstūmimo pirminiams slenksčio vaizdams arba bendrųjų vaizdų apdorojimo būdų, tokių kaip morfologinis reguliavimas, filtravimas, arba lyginimas, papildomam panaudojimui nenukrypstant nuo išradimo. There is also a modification suitable for special cases, such as the sub-pixel displacement operation without primary sill images or general image processing techniques, such as morphological control, filtering, or comparing, for additional use without departing from the invention.

Tas pats būdas gali būti panaudotas kitame įgyvendinime juodiems ir baltiems vaizdams. The same method can be used in another embodiment for black and white images. Taip pat vaizdai pasirinkti su spalvų detektoriumi gali būti apdorojami kaip pustonių skalės vaizdas vietoj spalvotų vaizdų apdorojimo kompiuteriu pagal DE- Bayer būdą, kur pustonių skalės vaizde gretimi pikseliai apima tas pačias signalo reikšmes skirtingoms spalvų sritims. Also select the image with the color detector can be processed as a gray scale image instead of the color image processing computer according to DE- Bayer method in which a gray scale image includes adjacent pixels of the same color signal values ​​for different areas.

Geriau suprasti išradimą padės nurodytos žemiau brėžinių pozicijos ir tikslesnė proceso eiga. A better understanding of the invention will help position the following drawings and accurate process.

Fig.2 pavaizduota auksinio vaizdo generavimo eiga. Figure 2 shows a golden image generation process. 32 - plokštelės patalpinimas ant platformos, 34 - plokštelės lyginimas, 36 - platformos stūmimas į išlanksto numatytą poziciją, 38 - surastas vaizdas, 40 - vaizdo šešėlio korekcija, 42 - maskuotės kiekvienam vaizdui kalkuliavimas, 44 - kiekvieno vaizdo maskuotė, 46 - „auksinio vaizdo“ kalkuliavimas, 48 - n-kartų pakartojimas. 32 - plate is mounted on a platform 34 - plate comparison, 36 - platform pushing bends the position 38 - found in the image 40 - Image shading correction, 42 - masks each image Calculation of 44 - each image masking, 46 - gold image "Calculation of 48 - n-times repetition.

Fig.3a yra vaizduojamas Albatros vaizdo apdorojimas-auksinio vaizdo generavimas. 3 is depicted Albatros image processing-gold imaging. Pradinė sąlyga: sidabrinis vaizdas CountMax =20 ir sidabrinis vaizdas Count = 0. Kitur tekste neįvardintos pozicijos yra: 36 - pajudėjimo stadija, 50 - eilutės kameros vaizdas 8U1, 52 -deBayeringas, 54 - raudonasis vaizdas po deBayeringo 8U1, 56 - deBayer žaliasis vaizdas 8U1, 58 - mėlynasis vaizdas po deBayeringo 8U1, 60 kopijavimas į raudonąjį buferį, 62 -kopijavimas į žaliąjį buferį, 64 - kopijavimas į mėlynąjį buferį, 66 - kalkuliavimo priemonė, 68 - kalkuliavimo priemonė, 70 - kalkuliavimo priemonė, 74 - raudono sidabro priemonė Vai Float (sidabrinio vaizdo Count Max), 76 - žalio sidabro priemonė Vai Float (sidabrinio vaizdo Count Max), 78 - mėlyno sidabro priemonė Vai Float (sidabrinio vaizdo Count Max), 11 Initial conditions: silver = 20 CountMax image and silver image Count = 0 elsewhere text undefined positions 36 - first moving stage 50 - camera view lines 8U1, -deBayeringas 52, 54 - red original image deBayeringo 8U1, 56 - green image deBayer 8U1, 58 - blue original image deBayeringo 8U1, 60 copying the red buffer 62 -kopijavimas the green buffer, 64 - copying in the blue buffer 66 - calculation means 68 - calculation means 70 - calculation means 74 - red silver tool Oh Float (silver image Count Max), 76 - raw silver tool Vai Float (silver image Count Max), 78 - blue silver tool Vai Float (silver image Count Max), 11

LT 5766 B 80 - raudono sidabro vaizdo buferis 8U1 (sidabrinio vaizdo Count Max), 82 - žalio sidabro vaizdo buferis 8U1 (sidabrinio vaizdo Count Max), 84 - mėlyno sidabro vaizdo buferis 8U1 (sidabrinio vaizdo Count Max). EN 5766 B 80 - red silver video buffer 8U1 (silver image Count Max), 82 - silver raw video buffer 8U1 (silver image Count Max), 84 - silver blue image buffer 8U1 (silver image Count Max).

Fig. FIG. 3b yra pavaizduotas Albatros vaizdo apdorojimas - auksinio vaizdo generavimas (tęsinys), sąlyga i = 0. Kitur tekste neįvardintos pozicijos: 90 - raudono sidabro vaizdo buferis (i) 8U1, 91 - žalio sidabro vaizdo buferis (i) 8U1, 92 - mėlyno sidabro vaizdo buferis (i) 8U1, 93 - normalizavimo priemonė All/priemonė (i), 94 - normalizavimo priemonė All/priemonė (i), 95 - normalizavimo priemonė All/priemonė (i), 96 - pridėti į buferį, 97 - pridėti į buferį, 98 - pridėti į buferį, 99 - raudono sidabro suma - buferio vaizdas 32F1, 100 - žalio sidabro suma - buferio vaizdas 32F1, 101 - mėlyno sidabro suma - buferio vaizdas 32F1, 102 -1/sidabro vaizdo Count Max, 103 - 1/sidabro vaizdo Count Max, 104 1/sidabro vaizdo Count Max, 105 - Avg buferio raudonas 32F, 106 - Avg buferio žalias 32F, 107 - Avg buferio męlynas 32F. 3b is shown in image processing Albatros - golden generation video (sequel), the condition i = 0, elsewhere in the text unnamed Position: 90 - red silver video buffer (i) 8U1, 91 - silver raw video buffer (i) 8U1 92 - blue silver a video buffer (i) 8U1, 93 - normalization measure All / means (i), 94 - normalization measure All / means (i), 95 - normalization measure All / means (i) 96 - added to the buffer 97 - add to buffer 98 - added to the buffer 99 - the amount of silver, red - 32F1 image buffer 100 - the amount of the raw silver - 32F1 image buffer 101 - the amount of silver of blue - 32F1 image buffer 102 -1 / silver image Count Max, 103-1 silver / video Max Count 104 1 / silver image Count Max 105 - Avg buffer red mixture of 32F 106 - Avg buffer green mixture of 32F 107 - Avg buffer blue mixture of 32F.

Fig.3c parodytas proceso tęsinys visiems RGB kanalams(raudonas, žalias, mėlynas). Figure 3C shows the continuation of the process for all the RGB channels (red, green, blue). Pozicijos: 108 - sidabro vaizdo buferis 8Ul(sidabro vaizdas Count Max), 109 - Avg buferis 32F1, 110 - StdDev kalkuliavimas kiekvienam vaizdui, 111 StdDev vaizdo buferis 32F1 (sidabrinio vaizdo Count Max), toliau - maskuotės generavimas kur: 112 - sidabro vaizdo buferis 8U1 (sidabro vaizdo Count Max), 113 - Avg buferis 32F1, 114 - StdDev vaizdo buferis 32F1, (sidabro vaizdo Count Max), 115 - maskuotės kiekvienam vaizdui kalkuliavimas, 116 - faktorius, slenkstis, 117 - maskuotės buferis 8U1 (sidabro vaizdas Count Max). Positions: 108 - silver image buffer 8Ul (silver image Count max) 109 - Avg buffer 32F1, 110 - StdDev Calculation of each image 111 StdDev video buffer 32F1 (silver image Count max) hereinafter - camouflage generation Location: 112 - silver image bumper 8U1 (silver image Count Max), 113 - Avg buffer 32F1, 114 - StdDev video buffer 32F1 (silver image Count Max) 115 - camouflage each image Calculation of 116 - factor, threshold, 117 - camouflage bumper 8U1 (silver image Count Max).

Fig. FIG. 3 d parodytas proceso, tęsinys. 3 d shows the process continued. Ta pati vyksmo tvarka visiems RGB kanalams (raudonas, žalias, mėlynas). The same procedures concomitance all RGB channels (red, green, blue). 118- sidabrinio vaizdo buferis, 119- maskuotės buferis, 8U1 (sidabrinis vaizdas Count Max), 120 - Avg kalkuliavimas, 121 - auksinis vaizdas 8U1. 118- silver image buffer 119- camouflage buffer 8U1 (silver image Count max) 120 - Avg Calculation of 121 - golden image 8U1.

Fig. FIG. 4 pavaizduota Albatros vaizdo apdorojimo apžvalga. 4 shows the Albatros imaging review. 122- auksinis vaizdas 8U3, 123 - vaizdo skanavimas 8U3, parinkti pagal skanavimo planą, 124 - neturintis skirtumų, 125 - skirtumų vaizdas 8U3, 126 - filtras, 127 - slenksčio vaizdas8U3, 128 - filtruotas skirtumų vaizdas 8U3, 129 - sudvejinimas, 131 - blobų suradimas, 132- defektų lapas (-PosX, -POsY, -erdvė), 133 - įtraukti defektai, 134 - defektų rezultato vaizdas 8U3, 135 - klasteringas, 136 -klasterių lapas (-posX, - Pos Y, - erdvė, -defektų lapas), 137 - klasterių įtraukimas, 138 — klasterių rezultato vaizdas 8U3. 122- Gold Image 8U3, 123 - Image scanning 8U3 chosen in accordance with the scanning plan 124 - no differences 125 - difference picture 8U3, 126 - a filter, 127 - threshold vaizdas8U3 128 - filtered difference image 8U3, 129 - coupling of the units, 131 - Blob locating, defects 132- sheet (-PosX, -POsY, -space), 133 - include defects 134 - defects result image 8U3, 135 - klasteringas, 136 -klasterių sheet (-posX - Pos Y - space - defective sheet) 137 - incorporation of clusters, 138 - clustering result image 8U3.

Claims (1)

12 LT 5766 B Išradimo apibrėžtis 1. Tikrinimo būdas plokštiems objektams su pasikartojančiomis struktūromis, ypač plokštelėms, apimantis šiuos žingsnius: (a) šablono vaizdo sukūrimą; 12 EN 5766 B Claims 1. An inspection method of flat objects with repeating structures, in particular wafers, comprising the steps of: (a) creating a template image; (b) objekto paviršiaus vaizdo pasirinkimą; (B) selection of object surface; ir (c) defektų aptikimą ant objekto paviršiaus lyginant objekto paviršiaus vaizdą su šablono vaizdu; and (c) the detection of defects on the surface of the object surface of the object by comparing an image of a template image; besiskiriantis tuo, kad šabloninio vaizdo sukūrimą pagal (a) žingsnį atlieka taip: (d) pasirenka pavyzdžio objekto skirtingų sekcijų (20) paviršių vaizdus (38), o sekcijas parenka taip, kad yra generuojami dauguma vaizdų pasikartojančios struktūros atitinkamose pozicijose; characterized in that the reference image creation according to step (a) is effected by: (d) selecting a sample object in different compartments (20) images of the surface (38), the sections being selected such that the majority of images are generated corresponding positions of the repeating structure; (e) apskaičiuoja šabloninį vaizdą (46) visoms atitinkamoms pozicijoms apdorojant duomenis vaizdų individualių reikšmių vidurkio, vidurio ar kitai tipinei reikšmei gauti; (E) determining a reference image (46) For the positions of image data processing of individual values ​​mean, median or another representative value; ir (f) pakeičia šabloninio vaizdo individualias reikšmes, kurios yra už tolerancijos ribų, ties šabloninio vaizdo atitinkama šablonine reikšme pagal šabloninę reikšmę. and (f) replacing the reference image of individual values ​​which are outside a tolerance range of the reference image the respective reference value by the reference value. 2. Būdas pagal 1 punktą, besiskiriantis tuo, kad pasikartojančios struktūras ant plokštelės formuoja pagal formas (14). 2. Method according to claim 1, characterized in that the repeating structure is formed on the wafer in the forms (14). 3. Būdas pagal 1 arba 2 punktą, besiskiriantis tuo, kad sekcijos dydį kiekviena kryptimi parenka taip, kad sekcijos (20) kartotinis atitiktų pasikartojančios struktūros (14) dydžio kartotiniui kiekviena kryptimi. 3. The method according to claim 1 or claim 2, characterized in that to the size in each direction being selected such that the compartments (20) in line with a multiple of the repeating structure (14) multiple of the size in each direction. 4. Būdas pagal bet kurį ankstesnį punktą, besiskiriantis tuo, kad tolerancijos riba yra kartotinis, ypač 2-4 kartus, ir ypač 3 kartus šabloninio vaizdo individualių vaizdų standartinio nuokrypio. 4. The method according to any preceding claim, characterized in that the tolerance threshold is a multiple, in particular 2-4 times, in particular three times the reference image the individual images of the standard deviation. 5. Būdas pagal bet kurį ankstesnį punktą, besiskiriantis tuo, kad šabloninio vaizdo generavimą kiekvienai objekto rūšiai vykdo reguliariais laiko intervalais. 5. The method according to any preceding claim, characterized in that the generation of the reference image for each type of object carries at regular intervals. 13 LT 5766 B 6. Būdas pagal 3 punktą, besiskiriantis tuo, kad sekcijų dydis yra ne pasikartojančių struktūrų dydis. 13 EN 5766 B 6. The method of claim 3, characterized in that the section size is not the size of the repeating structure. 7. Būdas pagal bet kurį ankstesnį punktą besiskiriantis tuo, kad sekcijos sutampa iš dalies. 7. The method according to any preceding claim characterized in that the sections overlap partially. 8. Būdas pagal bet kurį ankstesnį punktą besiskiriantis tuo, kad pavyzdinis objektas yra vienas iš objektą tikrinamų tuo pačiu metu. 8. Process according to any one of the preceding claims, characterized in that a model object one of the inspected object at the same time. 9. Būdas pagal bet kurį ankstesnį punktą besiskiriantis tuo, kad sekcijas parenka taip, kad keletą vaizdų generuoja pasikartojančių struktūrų individualioms pozicijoms. 9. The method according to any preceding claim characterized in that the sections being selected such that some images generated by repeating structures for individual positions. 10. Būdas pagal bet kurį ankstesnį punktą besiskiriantis tuo, kad (a) pavyzdinio objekto vaizdus dar parenka kiekvienai sekcijai, kurie yra perstumiami šios sekcijos originalaus vaizdo atžvilgiu atstumu žemiau skyros ribos; 10. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that (a) the object model selects more images for each section that is pushed by this section of the original image by a distance below the resolution limit; (b) slenkstinį vaizdą apskaičiuoja visiems vaizdams, pasirinktiems pagal (a) žingsnį kiekvienai sekcijai apskaičiuojant standartinį nuokrypį arba kitą vaizdų individualių reikšmių reprezentuojantį nuokrypį, kur individualios reikšmės nuokrypiams slenkstiniame vaizde, kuris yra už tolerancijos ribų ties slenkstinio vaizdo atitinkama slenkstine reikšme, yra pakeistos slenksčiu, ir (c) suranda defektus pozicijoje, kur skirtumas tarp pasirinkto vaizdo ir šabloninio vaizdo yra didesnis negu atitinkamas slenkstinio vaizdo slenkstis. (B) the threshold image to calculate all the images selected in accordance with step (a) for each section, calculating the standard deviation or other images of the individual values ​​representing a deviation where the individual values ​​deviation in the threshold image that is outside a tolerance range on the threshold image corresponding to the threshold value is changed threshold and (c) locates the defects in a position wherein the difference between the selected image and the reference image is greater than the corresponding threshold video threshold. 11. Būdas pagal bet kurį ankstesnį punktą besiskiriantis tuo, kad kiekvienai sekcijai parenka spalvinio vaizdo variaciją 12. Būdas pagal bet kurį ankstesnį punktą besiskiriantis tuo, kad pasirinktus vaizdus apdoroja vaizdų apdorojimo būdais ir ypač lygina arba lenkia į krašto sustiprinimą prieš vidurkio arba standartinės nuokrypos arba kitos tipingos reikšmės kalkuliavimą. 11. The method according to any preceding claim characterized in that each section selects the color image variation 12. method according to any preceding claim characterized in that the selected images processed by image processing means, and in particular compare or to bend the edge of the reinforcement against the average or standard deviation, or a representative cross section of other values ​​calculate the detour.
LT2009075A 2009-10-01 2009-10-01 Inspectation method LT5766B (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
LT2009075A LT5766B (en) 2009-10-01 2009-10-01 Inspectation method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
LT2009075A LT5766B (en) 2009-10-01 2009-10-01 Inspectation method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
LT2009075A LT2009075A (en) 2011-04-26
LT5766B true LT5766B (en) 2011-09-26

Family

ID=43899676

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
LT2009075A LT5766B (en) 2009-10-01 2009-10-01 Inspectation method

Country Status (1)

Country Link
LT (1) LT5766B (en)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4644172A (en) 1984-02-22 1987-02-17 Kla Instruments Corporation Electronic control of an automatic wafer inspection system
WO2000004488A1 (en) 1998-07-15 2000-01-27 August Technology Corporation An automated wafer defect inspection system and a process of performing such inspection

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4644172A (en) 1984-02-22 1987-02-17 Kla Instruments Corporation Electronic control of an automatic wafer inspection system
WO2000004488A1 (en) 1998-07-15 2000-01-27 August Technology Corporation An automated wafer defect inspection system and a process of performing such inspection

Also Published As

Publication number Publication date
LT2009075A (en) 2011-04-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7274813B2 (en) Defect inspection method and apparatus
US8611639B2 (en) Semiconductor device property extraction, generation, visualization, and monitoring methods
JP3566470B2 (en) Pattern inspection method and apparatus
US20060159333A1 (en) Image defect inspection method, image defect inspection apparatus, and appearance inspection apparatus
KR100730051B1 (en) Defect detection apparatus and defect detection method
JP5081590B2 (en) Defect observation classification method and apparatus
US7221992B2 (en) Defect detection using multiple sensors and parallel processing
US20040057611A1 (en) Method for selecting reference images, method and apparatus for inspecting patterns on wafers, and method for dividing a wafer into application regions
EP1664749B1 (en) Apparatus and method for automated web inspection
US7602960B2 (en) System and method for measuring thin film thickness variations and for compensating for the variations
US7260244B2 (en) Print inspection method and print inspection apparatus
US7330581B2 (en) Image defect inspection method, image defect inspection apparatus and appearance inspection apparatus
JP5537282B2 (en) Defect inspection apparatus and a defect inspection method
JP4014379B2 (en) Defect review apparatus and method
KR100808652B1 (en) Method for pattern inspection
US7173693B2 (en) Method for inspecting defects and an apparatus of the same
EP1560017A1 (en) Glass bottle inspection device
US8582864B2 (en) Fault inspection method
EP0597639A1 (en) Non-contact surface flaw detection
US8045789B2 (en) Method and apparatus for inspecting defect of pattern formed on semiconductor device
US7116816B2 (en) Method of inspecting a pattern and an apparatus thereof and a method of processing a specimen
US20080285840A1 (en) Defect inspection apparatus performing defect inspection by image analysis
CN100440249C (en) Technique for detecting a defect of an object by area segmentation of a color image of the object
US9036896B2 (en) Inspection system and method for inspecting line width and/or positional errors of a pattern
EP1178961B1 (en) Apparatus and methods for collecting global data during a reticle inspection

Legal Events

Date Code Title Description
MM9A Lapsed patents

Effective date: 20141001