TW202129268A - 雙面晶圓成像裝置及其方法 - Google Patents

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Abstract

本揭露提供一種雙面晶圓成像裝置及其方法。該雙面晶圓成像裝置包括一或多個裝載埠、一或多個機械手臂、一晶圓輸送載台、一第一線掃描相機、一第二線掃描相機、一第一光學鏡片、一第二光學鏡片以及多個線光源。該等裝載埠經配置以用於一自動搬運裝置的一晶圓盒之一自動裝載操作或是卸載操作。該等機械手臂用於搬運一晶圓。該晶圓傳輸載台包括多個真空吸點，係接觸該晶圓的一背面，該晶圓傳輸載台還包括一驅動馬達，係產生一線性來回移動，以移動該晶圓。該第一線掃描相機安裝在該晶圓傳輸載台下方。該第二線掃描相機安裝在該晶圓傳輸載台上方。該第一光學鏡片安裝在該第一線掃描相機上。該第二光學鏡片安裝在該第二線掃描相機上。該等線光源分別安裝在該晶圓傳輸載台的下方及上方。

Description

雙面晶圓成像裝置及其方法
本申請案主張2020年1月22日申請之美國正式申請案第16/748,823號的優先權及益處，該美國正式申請案之內容以全文引用之方式併入本文中。
本揭露係關於一種成像裝置。特別是有關於一種雙面晶圓成像裝置及其方法。
半導體產業經歷了持續的快速增長，而其部分原因是製造流程以及元件整合。在半導體元件製造期間，晶圓經常由於異物污染或其他污染或晶圓上的區域缺陷而損壞。以人工檢查此類缺陷是昂貴、費時且不均勻的。再者，背面的晶圓影像係被不同接觸點以及粒子所佔據。因此，最佳化雙面晶圓成像和檢查過程是至關重要。
上文之「先前技術」說明僅係提供背景技術，並未承認上文之「先前技術」說明揭示本揭露之標的，不構成本揭露之先前技術，且上文之「先前技術」之任何說明均不應作為本案之任一部分。
本揭露之一實施例提供一種雙面晶圓成像裝置，包括一或多個裝載埠，用於一自動搬運裝置的一晶圓盒之一自動裝載操作或是卸載操作；一或多個機械手臂，用於搬運一晶圓；一晶圓傳輸載台，包括三或多個真空吸點，係接觸該晶圓的一背面，該晶圓傳輸載台還包括一驅動馬達，係產生一線性來回移動，以移動該晶圓；一第一線掃描相機，安裝在該晶圓傳輸載台下方；一第二線掃描相機，安裝在該晶圓傳輸載台上方；一第一光學鏡片，安裝在該第一線掃描相機上；一第二光學鏡片，安裝在該第二線掃描相機上；以及二或多個線光源，分別安裝在該晶圓傳輸載台的下方及上方。
在本揭露的一些實施例中，該二或多個線光源輸出一黃光或一白光。
在本揭露的一些實施例中，該雙面晶圓成像裝置還包括一或多個晶圓對準器，用於調整該晶圓的一位置及一轉動角度、返回該晶圓到一原點以及讀取一標籤。
在本揭露的一些實施例中，該雙面晶圓成像裝置還包括一空氣注入元件，包括一第一噴嘴，係對準該第一線掃描相機的該第一光學鏡片。
在本揭露的一些實施例中，該空氣注入元件還包括一第二噴嘴，係對準該第二線掃描相機的該第二光學鏡片。
在本揭露的一些實施例中，該空氣注入元件注入一氣流，以避免多個粒子黏貼到該第一光學鏡片以及該第二光學鏡片。
在本揭露的一些實施例中，當該晶圓尚未藉由該雙面晶圓成像裝置進行成像時，則該空氣注入元件注入該氣流。
本揭露之另一實施例提供一種晶圓雙面的成像方法。該成像方法包括：擷取該晶圓的一雙面影像，其中當該晶圓藉由該晶圓傳輸載台在一往外行程進行搬運時，分別安裝在該晶圓傳輸載台下方及上方的一第一線掃描相機以及一第二線掃描相機，係分別截取該晶圓之該雙面影像的一第一背面晶圓影像以及一前面晶圓影像；轉動該晶圓一預定角度，其中當該晶圓達到該往外行程的一端點時，則位在該晶圓下方的一晶圓對準器係沿著一垂直方向上升，以拿取該晶圓、轉動該晶圓該預定角度以及返回該晶圓到該晶圓傳輸載台；當該晶圓藉由該晶圓傳輸載台在一返回行程進行搬運時，則擷取一第二背面晶圓影像，位在該晶圓傳輸載台下方的該第一線掃描相機係擷取該第二背面晶圓影像；以及執行一影像處理操作，其中被在該第一背面晶圓影像中之一或多個接觸點所佔據的一或多個區域，係以該第二背面晶圓影像取代該第一背面晶圓影像，而成像更加清晰。
在本揭露的一些實施例中，該二或多個線光源係分別安裝在該晶圓傳輸載台的下方及上方，而該二或多個線光源輸出一黃光或一白光。
在本揭露的一些實施例中，一空氣注入元件包括一第一噴嘴，係對準該第一線掃描相機的一第一光學鏡片。
在本揭露的一些實施例中，該空氣注入元件還包括一第二噴嘴，係對準該第二線掃描相機的一第二光學鏡片。
在本揭露的一些實施例中，該空氣注入元件注入一氣流，以避免多個粒子黏貼到該第一光學鏡片以及該第二光學鏡片。
在本揭露的一些實施例中，當該晶圓尚未進行成像時，該空氣注入元件注入該氣流。
本揭露之另一實施例提供一種晶圓的雙面缺陷檢查及分類的方法。該方法包括：擷取一背面晶圓影像以及一前面晶圓影像；確定一深度學習物件檢測模型是否可用；當該深度學習物件檢測模型可用時，饋送每一被檢測的影像進入該深度學習物件檢測模型，並輸出複數個輸出資料，其中每一輸出資料包括在該影像中之一缺陷的一預測概率、一預測分類以及一預測圖框位置；濾除具有低於一預設臨界值之一預測概率的資料；藉由使用一非最大壓制演算法從複數個預測圖框中選擇一最佳預測圖框，而該複數個預測圖框具有大於該預設臨界值的一交疊率(intersection over union)；依據該預測分類及該預測圖框位置以計算一缺陷特徵值；以及輸出該前面晶圓影像與該背面晶圓影像的一檢測結果。
在本揭露的一些實施例中，該方法還包括：當該深度學習物件檢測模型不可用時，標示複數個晶圓影像為一訓練資料，並標記在該等晶圓影像中之每一缺陷的一位置與一分類，其中該缺陷位置係以圍繞該缺陷的一正方形圖框表示，並記錄該正方形圖框之左上頂點及右下頂點的影像座標；以及訓練該深度學習物件檢測模型，其中一預定數量的該訓練資料係用於訓練該深度學習物件檢測模型。
在本揭露的一些實施例中，一第一線掃描相機以及一第二線掃描相機分別安裝在一晶圓傳輸載台的下方及上方，並分別擷取該背面晶圓影像以及該前面晶圓影像，二或多個線光源分別安裝在該晶圓傳輸載台的下方及上方，且該二或多個線光源輸出一黃光或一白光。
在本揭露的一些實施例中，一空氣注入元件包括一第一噴嘴，　係對準該第一線掃描相機的一第一光學鏡片。
在本揭露的一些實施例中，該空氣注入元件包括一第二噴嘴，　係對準該第二線掃描相機的一第二光學鏡片。
在本揭露的一些實施例中，該空氣注入元件注入一氣流，以避免多個粒子黏貼到該第一光學鏡片與該第二光學鏡片。
在本揭露的一些實施例中，當該晶圓尚未成像時，該空氣注入元件注入該氣流。
據此，由於本揭露的雙面晶圓成像裝置以及雙面晶圓成像與檢測方法，可大大地降低由人工檢測所造成的錯誤與成本。再者，可藉由高精準度的自動流程獲得未遮擋的背面晶圓影像。當相較於人工檢測時，該雙面晶圓成像裝置以及雙面晶圓成像與檢測方法亦藉由人工智慧演算法允許快速收集與分析缺陷資料。
上文已相當廣泛地概述本揭露之技術特徵及優點，俾使下文之本揭露詳細描述得以獲得較佳瞭解。構成本揭露之申請專利範圍標的之其它技術特徵及優點將描述於下文。本揭露所屬技術領域中具有通常知識者應瞭解，可相當容易地利用下文揭示之概念與特定實施例可作為修改或設計其它結構或製程而實現與本揭露相同之目的。本揭露所屬技術領域中具有通常知識者亦應瞭解，這類等效建構無法脫離後附之申請專利範圍所界定之本揭露的精神和範圍。
本揭露之以下說明伴隨併入且組成說明書之一部分的圖式，說明本揭露之實施例，然而本揭露並不受限於該實施例。此外，以下的實施例可適當整合以下實施例以完成另一實施例。
應當理解，雖然用語「第一(first)」、「第二(second)」、「第三(third)」等可用於本文中以描述不同的元件、部件、區域、層及/或部分，但是這些元件、部件、區域、層及/或部分不應受這些用語所限制。這些用語僅用於從另一元件、部件、區域、層或部分中區分一個元件、部件、區域、層或部分。因此，以下所討論的「第一裝置(firstelement)」、「部件(component)」、「區域(region)」、「層(layer)」或「部分(section)」可以被稱為第二裝置、部件、區域、層或部分，而不背離本文所教示。
本文中使用之術語僅是為了實現描述特定實施例之目的，而非意欲限制本發明。如本文中所使用，單數形式「一(a)」、「一(an)」，及「該(the)」意欲亦包括複數形式，除非上下文中另作明確指示。將進一步理解，當術語「包括(comprises)」及/或「包括(comprising)」用於本說明書中時，該等術語規定所陳述之特徵、整數、步驟、操作、元件，及/或組件之存在，但不排除存在或增添一或更多個其他特徵、整數、步驟、操作、元件、組件，及/或上述各者之群組。
圖1為依據本揭露一些實施例之一種雙面晶圓成像裝置100的結構示意圖。圖2A為依據本揭露一些實施例之一種雙面晶圓成像裝置100的部分頂視示意圖。圖2B為依據本揭露一些實施例之一種雙面晶圓成像裝置100的部分後視示意圖。圖2C為依據本揭露一些實施例之一種雙面晶圓成像裝置100的部分側視示意圖。請參考圖1以及圖2A到圖2C，雙面晶圓成像裝置100包括一或多個裝載埠(LP1、LP2)、一或多個機械手臂102、一晶圓傳輸載台110、一第一線掃描相機120、一第二線掃描相機130、一第一光學鏡片121、一第二光學鏡片131以及二或多個線光源140，第一線掃描相機120安裝在晶圓傳輸載台110下方，第二線掃描相機130安裝在晶圓傳輸載台110上方，第一光學鏡片121安裝在第一線掃描相機120上，第二光學鏡片131安裝在第二線掃描相機130上，二或多個線光源140分別安裝在晶圓傳輸載台110的下方及上方。在一些實施例中，該等裝載埠LP1、LP2係經配置以用於一自動搬運裝置(automated transport equipment)105的一晶圓盒(wafer pod)103之一自動裝載(load)操作101a或是卸載(unload)操作101b。機械手臂102係經配置以用於搬運一晶圓104到在雙面晶圓成像裝置100的不同預定位置。在一些實施例中，晶圓傳輸載台110包括三或多個真空吸點111，係接觸晶圓104的一背面104a。晶圓傳輸載台110還包括一驅動馬達107，係產生一線性來回移動108，以移動晶圓104穿過一滑移載台(slide stage)109。
在一些實施例中，如圖2B及圖2C所示的二或多個線光源140可輸出一黃光或一白光。在一些實施例中，雙面晶圓成像裝置100還包括一或多個晶圓對準器(wafer aligners)150，係經配置以用於調整晶圓104的一位置與一轉動角度、返回晶圓104到一原點以及讀取一標籤。在一些實施例中，雙面晶圓成像裝置100還包括一處理元件170。處理元件170可用於執行複數個成像與缺陷分析方法的演算法(algorithms)與指令(instructions)，以及雙面晶圓成像裝置100的程序，而這些方法將在本揭露之後的文中詳述。
在一些實施例中，雙面晶圓成像裝置100還可包括一空氣注入元件160，如圖2C所示。空氣注入元件160包括一第一噴嘴161，　係對準第一線掃描相機120的第一光學鏡片121。在一些實施例中，空氣注入元件160還可包括一第二噴嘴162，係對準第二線掃描相機130的第二光學鏡片131。在一些實施例中，空氣注入元件160可注入適合壓力的一氣流(air stream)，以避免多個粒子黏貼到第一線掃描相機120與第二線掃描相機130的第一光學鏡片121與第二光學鏡片131。在一些實施例中，當晶圓104尚未藉由雙面晶圓成像裝置100進行成像時，則空氣注入元件160注入氣流。
在一些實施例中，圖1以及圖2A到圖2C所示的雙面晶圓成像裝置100係提供一種晶圓雙案成像之方法。圖3為依據本揭露一實施例之一種晶圓104雙面的成像方法300的流程示意圖。請參考圖3，在步驟S310中，該方法300包括擷取晶圓104的一雙面影像。當晶圓104藉由一晶圓傳輸載台110在一往外行程(outbound trip)中搬運時，分別安裝在晶圓傳輸載台100之下方與上方的一第一線掃描相機120與一第二線掃描相機130，係分別擷取晶圓104之雙面影像的一第一背面晶圓影像以及一前面晶圓影像。在步驟S320中，晶圓104係轉動一預定角度。當晶圓104到達該往外行程的一端點(end point)時，則位在晶圓104下方的晶圓對準器150係沿著一垂直方向上升，以拿取晶圓104、轉動晶圓104該預定角度以及返回晶圓104到晶圓傳輸載台110。在步驟S330中，係擷取一第二背面晶圓影像。當晶圓104藉由晶圓傳輸載台110在一返回行程(return trip)中搬運時，位在晶圓傳輸載台110下方的第一線掃描相機120係擷取第二背面晶圓影像。在步驟S340中，係執行一影像處理操作，其中被在該第一背面晶圓影像中之一或多個接觸點所佔據的一或多個區域，係以該第二背面晶圓影像取代該第一背面晶圓影像，而得到一個完全無遮蔽的晶圓背面影像。
在該方法300的一些實施例中，二或多個線光源1401分別安裝在晶圓傳輸載台110的下方及上方，且二或多個線光源140輸出一黃光或一白光。
在該方法300的一些實施例中，空氣注入元件160包括一第一噴嘴161，係對準第一線掃描相機120的第一光學鏡片121。在該方法300的一些實施例中，空氣注入元件160還包括一第二噴嘴162，係對準第二線掃描相機130的第二光學鏡片131。在該方法300的一些實施例中，空氣注入元件160注入適當壓力的一氣流，以避免多個粒子黏貼到第一光學鏡片121與第二光學鏡片131。在該方法300的一些實施例中，當晶圓104尚未成像時，則空氣注入元件160注入氣流。
在一些實施例中，在圖1以及圖2A到圖2C所示的雙面晶圓成像裝置100還可提供一種晶圓的雙面缺陷檢測與分類的方法。圖4為依據本揭露一些實施例之一種深度學習物件檢測系統50的方塊示意圖。圖5為依據本揭露一實施例之一種晶圓104的雙面缺陷檢查及分類的方法400的流程示意圖。請參考圖4及圖5，深度學習物件檢測系統50可用在晶圓104之雙面缺陷檢測與分類方法400。深度學習物件檢測系統50包括一深度學習物件檢測模型40、一分類模組51以及一融合模組(fusion module)52。深度學習物件檢測模型40可包括一檢測模組41以及一分類模組42。在一些實施例中，若是適於特定應用的話，則其他部件(components)亦可包含在深度學習物件檢測系統50中。在步驟410中，該方法400包括擷取一背面晶圓影像以及一前面晶圓影像，舉例來說，其係使用雙面晶圓成像裝置100的第一線掃描相機120以及第二線掃描相機130。在步驟S420中，係確認一深度學習物件檢測模型40是否可用。在步驟S430中，當深度學習物件檢測模型40不可用時，則複數個晶圓影像係標示成一訓練資料IMG_TR，以及在該等晶圓影像中的每一缺陷係標記一位置及一分類。藉由圍繞缺陷的一正方形圖框表示缺陷位置，並記錄正方形圖框之左上頂點及右下頂點的影像座標。在步驟S440中，訓練深度學習物件檢測模型40，例如在深度學習物件檢測系統50的訓練模組51，其中一預定數量的訓練資料IMG_TR係用於訓練深度學習物件檢測模型40。在步驟S450中，當深度學習物件檢測模型40可用時，則每一被檢測的影像IMG_INS係饋入到深度學習物件檢測模型40中，並輸出複數個輸出資料DOUT。每一輸出資料DOUT包括在影像中之一缺陷的一預測概率、一預測分類以及一預測圖框位置(frame position)。在一些實施例中，可藉由使用深度學習物件檢測系統50的檢測模組41、分類模組42以及融合模組52以獲得輸出資料DOUT。在步驟S460中，濾除具有低於一預設臨界值之一預測概率的資料。在步驟S470中，藉由使用非最大壓制演算法(non-maximum suppression algorithm)，一最佳預測圖框係選自具有大於該預設臨界值的一交疊率(intersection over union)的複數個預測圖框。在步驟S480中，依據預測分類及預測圖框位置以計算出一缺陷特徵值。在步驟S490中，輸出前面晶圓影像及背面晶圓影像的一檢測結果。
在該方法400的一些實施例中，第一線掃描相機120與第二線掃描相機130分別安裝在一晶圓傳輸載台110的下方與上方，以分別擷取背面晶圓影像與前面晶圓影像，二或多個線光源分別安裝在晶圓傳輸載台110的下方及上方，且二或多個線光源140輸出一黃光或一白光。
在該方法400的一些實施例中，空氣注入元件160包括一第一噴嘴161，係對準第一線掃描相機120的第一光學鏡片121。在該方法400的一些實施例中，空氣注入元件160還包括一第二噴嘴162，係對準第二線掃描相機130的第二光學鏡片131。在該方法400的一些實施例中，空氣注入元件160注入適當壓力的一氣流，以避免多個粒子黏貼到第一光學鏡片121與第二光學鏡片131。在該方法400的一些實施例中，當晶圓104尚未成像時，則空氣注入元件160注入氣流。
應當理解，圖1所示之雙面晶圓成像裝置100的處理元件170可用於執行雙面晶圓成像裝置100、該方法300以及該方法400的操作(operations)、功能性(functionalities)、演算法(algorithms)以及指令(instructions)。處理元件170可包括一處理器、一記憶體、一網路介面、一儲存元件以及經由一匯流排(bus)或其他內連接溝通機制(interconnection communication mechanism)(圖未示)而溝通地耦接的一輸入/輸出元件。在一些實施例中，記憶體可為一隨機存取記憶體(RAM)、其他動態儲存元件、唯讀記憶體(ROM)，或其他耦接到匯流排的其他靜態儲存元件，而該其他靜待儲存元件係用於儲存資料或指令，而該等資料或指令係藉由處理器執行。在一些實施例中，記憶體亦可使用於儲存在指令執行期間的暫時變數或其他中間資訊，而暫時變數或其他中間指令係藉由處理器執行。在一些實施例中，一儲存元件(圖未示)係耦接到用於儲存資料與指令的匯流排，而儲存元件係例如一磁碟(magnetic disk)或光碟(optical disk)。輸入/輸出元件可包括用於令使用者與雙面晶圓成像裝置100互動一輸入元件、一輸出元件，或是一組合的輸入/輸出元件。舉例來說，一輸入元件包括用於向處理器傳送資訊及命令的一鍵盤、小鍵盤(keypad)、滑鼠、軌跡球(trackball)、軌跡墊(trackpad)或游標方向鍵。舉例來說，一輸出元件包括用於傳送資訊到一使用者的一顯示器、一印表機或一語音合成器(voice synthesizer)。
在一些實施例中，圖1到圖5所述之裝置及方法的一或多個操作或功能性，係可藉由處理元件170的處理器所實現，其係用於執行此等操作與功能性的程式化。一或多個記憶體、網路介面、儲存元件、輸入/輸出元件、硬體部件以及匯流排係可操作，以接收藉由處理元件170之處理器所處理的指令、資料、設計規則、網路連線表(netlists)、佈局圖(layouts)、模型(models)以及其他參數。
在一些實施例中，圖1到圖5所述的裝置與方法的一或多個操作或功能性係可藉由特別配置的硬體(例如藉由一或多個特殊應用積體電路(application specific integrated circuit，ASIC))所實現，其係與處理元件170的處理器相互間隔或替代處理元件170的處理器。一些實施例係可在單一ASIC中合併一個以上之所述的操作與功能性。在一些實施例中，該等操作與功能性係可當成儲存在非暫態電腦可讀記錄媒體(non-transitory computer readable recording medium)之一程式的功能所實現。非暫態電腦可讀記錄媒體的例子係包括一外部/可移除或內部/內建儲存或記憶體單元，但並不以此為限，例如一或多個光碟、一磁碟以及一半導體記憶體，而光碟係例如DVD，磁碟係例如一硬碟，半導體記憶體係例如ROM、RAM或記憶卡。
據此，由於本揭露的雙面晶圓成像裝置100以及雙面晶圓成像與檢測方法300與400，可大大地降低由人工檢測所造成的錯誤與成本。再者，可藉由高精準度的自動流程獲得未遮擋的背面晶圓影像。當相較於人工檢測時，該雙面晶圓成像裝置100以及雙面晶圓成像與檢測方法300與400亦藉由人工智慧演算法允許快速收集與分析缺陷資料。
本揭露之一實施例提供一種雙面晶圓成像裝置，包括一或多個裝載埠，用於一自動搬運裝置的一晶圓盒之一自動裝載操作或是卸載操作；一或多個機械手臂，用於搬運一晶圓；一晶圓傳輸載台，包括三或多個真空吸點，係接觸該晶圓的一背面，該晶圓傳輸載台還包括一驅動馬達，係產生一線性來回移動，以移動該晶圓；一第一線掃描相機，安裝在該晶圓傳輸載台下方；一第二線掃描相機，安裝在該晶圓傳輸載台上方；一第一光學鏡片，安裝在該第一線掃描相機上；一第二光學鏡片，安裝在該第二線掃描相機上；以及二或多個線光源，分別安裝在該晶圓傳輸載台的下方及上方。
本揭露之另一實施例提供一種晶圓雙面的成像方法。該成像方法包括：擷取該晶圓的一雙面影像，其中當該晶圓藉由該晶圓傳輸載台在一往外行程進行搬運時，分別安裝在該晶圓傳輸載台下方及上方的一第一線掃描相機以及一第二線掃描相機，係分別截取該晶圓之該雙面影像的一第一背面晶圓影像以及一前面晶圓影像；轉動該晶圓一預定角度，其中當該晶圓達到該往外行程的一端點時，則位在該晶圓下方的一晶圓對準器係沿著一垂直方向上升，以拿取該晶圓、轉動該晶圓該預定角度以及返回該晶圓到該晶圓傳輸載台；當該晶圓藉由該晶圓傳輸載台在一返回行程進行搬運時，則擷取一第二背面晶圓影像，位在該晶圓傳輸載台下方的該第一線掃描相機係擷取該第二背面晶圓影像；以及執行一影像處理操作，其中被在該第一背面晶圓影像中之一或多個接觸點所佔據的一或多個區域，係以該第二背面晶圓影像取代該第一背面晶圓影像，而得到一個完全無遮蔽的晶圓背面影像。
本揭露之另一實施例提供一種晶圓的雙面缺陷檢查及分類的方法。該方法包括：擷取一背面晶圓影像以及一前面晶圓影像；確定一深度學習物件檢測模型是否可用；當該深度學習物件檢測模型可用時，饋送每一被檢測的影像進入該深度學習物件檢測模型，並輸出複數個輸出資料，其中每一輸出資料包括在該影像中之一缺陷的一預測概率、一預測分類以及一預測圖框位置；濾除具有低於一預設臨界值之一預測概率的資料；藉由使用一非最大壓制演算法從複數個預測圖框中選擇一最佳預測圖框，而該複數個預測圖框具有大於該預設臨界值的一交疊率(intersection over union)；依據該預測分類及該預測圖框位置以計算一缺陷特徵值；以及輸出該前面晶圓影像與該背面晶圓影像的一檢測結果。
雖然已詳述本揭露及其優點，然而應理解可進行各種變化、取代與替代而不脫離申請專利範圍所定義之本揭露的精神與範圍。例如，可用不同的方法實施上述的許多製程，並且以其他製程或其組合替代上述的許多製程。
再者，本申請案的範圍並不受限於說明書中所述之製程、機械、製造、物質組成物、手段、方法與步驟之特定實施例。該技藝之技術人士可自本揭露的揭示內容理解可根據本揭露而使用與本文所述之對應實施例具有相同功能或是達到實質上相同結果之現存或是未來發展之製程、機械、製造、物質組成物、手段、方法、或步驟。據此，此等製程、機械、製造、物質組成物、手段、方法、或步驟係包含於本申請案之申請專利範圍內。
40:深度學習物件檢測模型 41:檢測模組 42:分類模組 50:深度學習物件檢測系統 51:分類模組 52:融合模組 100:雙面晶圓成像裝置 101a:自動裝載操作 101b:自動卸載操作 102:機械手臂 103:晶圓盒 104:晶圓 104a:背面 105:自動搬運裝置 107:驅動馬達 108:線性來回移動 109:滑移載台 110:晶圓傳輸載台 111:真空吸點 120:第一線掃描相機 121:第一光學鏡片 130:第二線掃描相機 131:第二光學鏡片 140:線光源 150:晶圓對準器 160:空氣注入元件 161:第一噴嘴 162:第二噴嘴 170:處理元件 300:成像方法 400:檢測及分類方法 DOUT:輸出資料 IMG_INS:被檢測的影像 IMG_TR:訓練資料 LP1:裝載埠 LP2:裝載埠 S310:步驟 S320:步驟 S330:步驟 S340:步驟 S410:步驟 S420:步驟 S430:步驟 S440:步驟 S450:步驟 S460:步驟 S470:步驟 S480:步驟 S490:步驟
參閱實施方式與申請專利範圍合併考量圖式時，可得以更全面了解本申請案之揭示內容，圖式中相同的元件符號係指相同的元件。 圖1為依據本揭露一些實施例之一種雙面晶圓成像裝置的結構示意圖。 圖2A為依據本揭露一些實施例之一種雙面晶圓成像裝置的部分頂視示意圖。 圖2B為依據本揭露一些實施例之一種雙面晶圓成像裝置的部分後視示意圖。 圖2C為依據本揭露一些實施例之一種雙面晶圓成像裝置的部分側視示意圖。 圖3為依據本揭露一實施例之一種晶圓雙面的成像方法的流程示意圖。 圖4為依據本揭露一些實施例之一種深度學習物件檢測系統的方塊示意圖。 圖5為依據本揭露一實施例之一種晶圓的雙面缺陷檢查及分類的方法的流程示意圖。
100:雙面晶圓成像裝置
101a:自動裝載操作
101b:自動卸載操作
102:機械手臂
103:晶圓盒
104:晶圓
104a:背面
105:自動搬運裝置
107:驅動馬達
108:線性來回移動
109:滑移載台
110:晶圓傳輸載台
111:真空吸點
130:第二線掃描相機
150:晶圓對準器
170:處理元件
LP1:裝載埠
LP2:裝載埠

Claims (20)

  1. 一種雙面晶圓成像裝置，包括： 一或多個裝載埠，用於一自動搬運裝置的一晶圓盒之一自動裝載操作或是卸載操作； 一或多個機械手臂，用於搬運一晶圓； 一晶圓傳輸載台，包括三或多個真空吸點，係接觸該晶圓的一背面，該晶圓傳輸載台還包括一驅動馬達，係產生一線性來回移動，以移動該晶圓； 一第一線掃描相機，安裝在該晶圓傳輸載台下方； 一第二線掃描相機，安裝在該晶圓傳輸載台上方； 一第一光學鏡片，安裝在該第一線掃描相機上； 一第二光學鏡片，安裝在該第二線掃描相機上；以及 二或多個線光源，分別安裝在該晶圓傳輸載台的下方及上方。
  2. 如請求項1所述之雙面晶圓成像裝置，其中該二或多個線光源輸出一黃光或一白光。
  3. 如請求項1所述之雙面晶圓成像裝置，還包括一或多個晶圓對準器，用於調整該晶圓的一位置及一轉動角度、返回該晶圓到一原點以及讀取一標籤。
  4. 如請求項1所述之雙面晶圓成像裝置，還包括一空氣注入元件，包括一第一噴嘴，係對準該第一線掃描相機的該第一光學鏡片。
  5. 如請求項4所述之雙面晶圓成像裝置，其中該空氣注入元件還包括一第二噴嘴，係對準該第二線掃描相機的該第二光學鏡片。
  6. 如請求項5所述之雙面晶圓成像裝置，該空氣注入元件注入一氣流，以避免多個粒子黏貼到該第一光學鏡片以及該第二光學鏡片。
  7. 如請求項6所述之雙面晶圓成像裝置，其中當該晶圓尚未藉由該雙面晶圓成像裝置進行成像時，則該空氣注入元件注入該氣流。
  8. 一種晶圓之雙面成像的方法，包括： 擷取該晶圓的一雙面影像，其中當該晶圓藉由該晶圓傳輸載台在一往外行程進行搬運時，分別安裝在該晶圓傳輸載台下方及上方的一第一線掃描相機以及一第二線掃描相機，係分別截取該晶圓之該雙面影像的一第一背面晶圓影像以及一前面晶圓影像； 轉動該晶圓一預定角度，其中當該晶圓達到該往外行程的一端點時，則位在該晶圓下方的一晶圓對準器係沿著一垂直方向上升，以拿取該晶圓、轉動該晶圓該預定角度以及返回該晶圓到該晶圓傳輸載台； 當該晶圓藉由該晶圓傳輸載台在一返回行程進行搬運時，則擷取一第二背面晶圓影像，位在該晶圓傳輸載台下方的該第一線掃描相機係擷取該第二背面晶圓影像；以及 執行一影像處理操作，其中被在該第一背面晶圓影像中之一或多個接觸點所佔據的一或多個區域，係以該第二背面晶圓影像取代該第一背面晶圓影像，而得到一個實質上完全無遮蔽的晶圓背面影像。
  9. 如請求項8所述之方法，其中該二或多個線光源係分別安裝在該晶圓傳輸載台的下方及上方，而該二或多個線光源輸出一黃光或一白光。
  10. 如請求項8所述之方法，其中一空氣注入元件包括一第一噴嘴，係對準該第一線掃描相機的一第一光學鏡片。
  11. 如請求項10所述之方法，其中該空氣注入元件還包括一第二噴嘴，係對準該第二線掃描相機的一第二光學鏡片。
  12. 如請求項11所述之方法，其中該空氣注入元件注入一氣流，以避免多個粒子黏貼到該第一光學鏡片以及該第二光學鏡片。
  13. 如請求項12所述之方法，其中當該晶圓尚未進行成像時，該空氣注入元件注入該氣流。
  14. 一種晶圓的雙面缺陷檢查及分類的方法，包括： 擷取一背面晶圓影像以及一前面晶圓影像； 確定一深度學習物件檢測模型是否可用； 當該深度學習物件檢測模型可用時，饋送每一被檢測的影像進入該深度學習物件檢測模型中，並輸出複數個輸出資料，其中每一輸出資料包括在該影像中之一缺陷的一預測概率、一預測分類以及一預測圖框位置； 濾除具有低於一預設臨界值之一預測概率的資料； 藉由使用一非最大壓制演算法從複數個預測圖框中選擇一最佳預測圖框，而該複數個預測圖框具有大於該預設臨界值的一交疊率(intersection over union)； 依據該預測分類及該預測圖框位置以計算一缺陷特徵值；以及 輸出該前面晶圓影像與該背面晶圓影像的一檢測結果。
  15. 如請求項14所述之方法，還包括： 當該深度學習物件檢測模型不可用時，標示複數個晶圓影像為一訓練資料，並標記在該等晶圓影像中之每一缺陷的一位置與一分類，其中該缺陷位置係以圍繞該缺陷的一正方形圖框表示，並記錄該正方形圖框之左上頂點及右下頂點的影像座標；以及 訓練該深度學習物件檢測模型，其中一預定數量的該訓練資料係用於訓練該深度學習物件檢測模型。
  16. 如請求項14所述之方法，其中一第一線掃描相機以及一第二線掃描相機分別安裝在一晶圓傳輸載台的下方及上方，並分別擷取該背面晶圓影像以及該前面晶圓影像，二或多個線光源分別安裝在該晶圓傳輸載台的下方及上方，且該二或多個線光源輸出一黃光或一白光。
  17. 如請求項16所述之方法，其中一空氣注入元件包括一第一噴嘴，　係對準該第一線掃描相機的一第一光學鏡片。
  18. 如請求項17所述之方法，其中該空氣注入元件包括一第二噴嘴，　係對準該第二線掃描相機的一第二光學鏡片。
  19. 如請求項18所述之方法，其中該空氣注入元件注入一氣流，以避免多個粒子黏貼到該第一光學鏡片與該第二光學鏡片。
  20. 如請求項19所述之方法，其中當該晶圓尚未成像時，該空氣注入元件注入該氣流。
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