TWI790758B - 應用軸向色差的對焦方法及使用該方法的光學檢測架構 - Google Patents
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Abstract
本發明揭露一種應用軸向色差的對焦方法及使用該方法的光學檢測架構。不同波段的光線經光學系統會將不同深度的樣品面成像,亦即針對任一特定深度的樣品面而言,不同波段的光線經光學成像系統會呈現出不同的準焦程度。準焦程度可由演算法計算出一量化指數,不同色光在每一個樣品深度對應其各自的量化指數。預先建置不同色光彼此間的量化指數比值查找表,於光學檢測設備在產線上進行檢測時,每個檢測點僅需取得一幅影像並區分為第一波段影像資料及第二波段影像資料,以及取得在準焦程度分析上所各自對應的一量化指數數值,依此二數值的比值在量化指數比值查找表中匹配出對應的位置參數,進而取得光學檢測設備的焦面位置的調整依據,提高檢測效率。
Description
本發明係關於一種光學檢測技術,更特別的是關於一種應用軸向色差的對焦方法及使用該方法的光學檢測架構。
隨著半導體製程技術的演進,積體電路(Integrated Circuit, IC)晶片的單位面積裡容納更多的電晶體,提供多工且低耗能之高效運算。在提升產能的目標下,大量製造(High-Volume Manufacturing, HVM)的原則更凸顯出時間成本的重要性。其中,在半導體的各種製程階段中,需要佈署對應的檢測程序,以確保產線的生產品質,避免瑕疵品流入後續的製程中,造成浪費。然而,這些檢測程序往往會增加非必要的時間成本。
半導體元件透過光學檢測系統來檢測其表面是否具有瑕疵。起因於每個光學檢測系統所搭配的鏡頭組件具有其景深的限制,景深範圍內可提供光學檢測系統在軸向上的解析度,景深範圍外則無法提供清楚解析的影像來供檢測分析。在現今半導體製程的工藝尺度下,光學檢測系統所搭載的鏡頭在軸向上的工作距離範圍(景深)約微米等級。也因此,當晶片上的表面形貌的高低落差或不同晶粒間因檢測輸送帶平移所造成的檢測高度誤差大於景深時,光學檢測系統往往需要透過焦平面的找尋與調整,以讓晶片上的檢測點的表面可落入光學檢測系統的景深範圍內。
光學檢測系統傳統上使用序列式移動的方式來找尋焦平面,亦即,讓光學檢測系統對待測器件的每個檢測點個別地進行軸向上的掃描。每一次的掃描必須依賴機械作動來改變鏡頭(物鏡)與待測器件的間距,以判斷出這個檢測點的焦平面位置是否準焦。耗時的機械式重覆性作動程序無法滿足大量製造(HVM)下所要求的快速檢測原則。這種高時間成本的自動光學檢測架構,其效率瓶頸極待技術上的突破。
本發明之一目的在於節省光學檢測所需的檢測時間,提高檢測效率。
本發明之另一目的在於使光學檢測系統適用於大量製造(HVM)產線上的檢測。
為達上述目的及其他目的,本發明提出一種應用軸向色差的對焦方法,係基於預先建置的一量化指數比值查找表,於一檢測程序中使一檢測機在一第一軸向上完成對一檢測點的對焦,該方法包含:使該檢測機在該檢測點上的一工作區間內取得一檢測影像。將該檢測影像區分為相異兩波段的一第一波段影像資料及一第二波段影像資料,並取得該第一波段影像資料及該第二波段影像資料在清晰度分析上所各自對應的一量化指數數值。依據該第一波段影像資料及該第二波段影像資料各自的該量化指數數值取得兩數值間的一比值,依據該比值在該量化指數比值查找表中尋找匹配的一位置參數。依據該位置參數調整該檢測機的焦面位置。其中,該量化指數比值查找表係指非於該檢測程序中,依據該工作區間內的一基準焦面位置及自該工作區間區分而出的複數辨識區間,在每一辨識區間內基於該檢測機的取像以取得該相異兩波段下所對應的一量化指數比值及該檢測機當下的一焦面位置與該基準焦面位置之間的一差異程度資訊,該差異程度資訊係作為該位置參數。
根據本發明的一實施例,該比值的分母可為該第二波段影像資料所對應的該量化指數數值,該比值的分子係為該第一波段影像資料所對應的該量化指數數值,該第一波段影像資料係依據一第一波長的光線,該第二波段影像資料係依據一第二波長的光線。該第二波長可長於該第一波長。
根據本發明的一實施例,以預期值等於1為例,當該比值不等於預期值時,於調整該檢測機的焦面位置的步驟中,該檢測機的該焦面位置係朝該量化指數比值查找表中的該量化指數比值為1的對應焦面位置的方向調整。
根據本發明的一實施例,該第二波長可為紅光,該第一波長可為藍光。
根據本發明的一實施例,當該比值小於該基準焦面位置所對應的量化指數比值時,於調整該檢測機的焦面位置的步驟中,該檢測機的控制方向係在該第一軸向上被降低,其中當該比值大於該基準焦面位置所對應的量化指數比值時,於調整該檢測機的焦面位置的步驟中,該檢測機的控制方向係在該第一軸向上被抬升。
為達上述目的及其他目的,本發明復提出一種光學檢測設備,係用於對一待測器件進行檢測,包含:物鏡組件、光源組件、導引組件、調整組件、感測器組件、及控制主機。導引組件係於下端耦接該物鏡組件及於側邊耦接該光源組件,該導引組件係導引該光源組件所產生的照射光朝向該物鏡組件照射,以及該導引組件導引來自該待測器件的反射光至該導引組件的上端。調整組件係耦接於該導引組件的上端以接收該反射光並讓該反射光通過以及用於調整透過該物鏡組件所形成的焦面位置。感測器組件係耦接於該調整組件的上端以接收該反射光而生成影像資料。控制主機係耦接該調整組件及該感測器組件以接收該感測器組件所生成的影像資料及控制該調整組件以調整該焦面位置。其中該控制主機係用於執行如前所述的對焦方法,該控制主機依據內儲存的一量化指數比值查找表及該感測器組件所生成的影像資料,對該調整組件進行控制以調整該焦面位置。
根據本發明的一實施例,該導引組件藉由一半反射鏡導引該光源組件所產生的照射光以及該反射光。
根據本發明的一實施例,該光源組件係用於同時提供兩相異波段的照射光,其中一波段可為紅光,另一波段可為藍光。
據此,本發明應用軸向色差的特性來藉由兩種光波破壞量化指數的對稱性,進而從中取出匹配式對焦所需的關鍵資訊。利用不同波段光線對應至離焦或準焦狀態時在量化指數數值上所具有的不同差異量,進而可將預設階段內的匹配關係套用至實際檢測時的數據上,讓檢測機可在此匹配式對焦機制的運作下,僅需拍攝一幅影像即可進行對焦程序,免除了序列掃描的冗長耗時,可應用於HVM產線上的瑕疵檢測,具有顯著的效率增進。
為充分瞭解本發明之目的、特徵及功效,茲藉由下述具體之實施例,並配合所附之圖式,對本發明做一詳細說明,說明如後:
於本文中,所描述之用語「一」或「一個」來描述單元、部件、結構、裝置、模組、系統、部位或區域等。此舉只是為了方便說明,並且對本發明之範疇提供一般性的意義。因此,除非很明顯地另指他意,否則此種描述應理解為包括一個或至少一個,且單數也同時包括複數。
於本文中,所描述之用語「包含、包括、具有」或其他任何類似用語意係非僅限於本文所列出的此等要件而已,而是可包括未明確列出但卻是所述單元、部件、結構、裝置、模組、系統、部位或區域通常固有的其他要件。
於本文中,所描述之「第一」或「第二」等類似序數之詞語,係用以區分或指關聯於相同或類似的元件、結構、部位或區域,且不必然隱含此等元件、結構、部位或區域在空間上的順序。應了解的是,在某些情況或配置下,序數詞語係可交換使用而不影響本發明之實施。
圖1為光學檢測系統在序列式檢測時的尋焦示意圖。光學檢測系統的檢測機300配置在承載座100上方,待測器件200被承載於承載座100上。
如圖1所示,檢測機300在第一軸向x上具有自由度,可進行上下往返式的移動,第一軸向x平行於檢測機300的光軸,藉此讓檢測機300的焦平面可移動在一個工作區間W內。這個工作區間W被設定為可涵蓋待測器件200的表面形貌的所有起伏變化。此工作區間W也可由檢測機300固定不動,而承載座100在第一軸向x進行上下往返式的移動所維持。後續內容皆以檢測機300可自由移動,而承載座100固定不動的操作模式為例進行說明。
檢測機300的顯微功能在適當物鏡的搭配下,具有其對應的辨識區間(景深)。在檢測機300移動的工作區間W內,這個辨識區間也會跟著上下移動,改變其在第一軸向x上的位置。工作區間W是為了讓檢測機300能在待測器件200的表面上找尋到適當的焦平面位置(解析度最佳,清晰度對應地就會高),並以此位置的取像影像作為後續分析的依據。
因此,可讓檢測機300在工作區間W形成多段解析度正常的辨識區間,每段辨識區間的長度對應至檢測機300所能提供的景深。為便於說明,圖1僅示例出四段辨識區間,分別為第一辨識區間d1、第二辨識區間d2、第三辨識區間d3及第四辨識區間d4。檢測機300在取得四段辨識區間各自的影像後,後續即是對這些影像進行分析,藉由演算法評估出最佳影像,進而以此最佳影像作為後續分析的依據。
以圖1來進一步說明,待測器件200上具有第一部位210及第二部位220,第一部位210的表面形貌低於第二部位220的表面形貌。首先假設每一個待檢測部位僅分配一個檢測點,在第一部位210這個檢測點時,檢測機300在第一軸向x上須被移動至第一位置,此第一位置可讓第一辨識區間d1(檢測機300的景深範圍)落在圖1所示的位置上,然後取得第一影像。接著,檢測機300在第一軸向x上被移動至第二位置,此第二位置可讓第二辨識區間d2落在圖1所示的位置上,然後取得第二影像。接著,檢測機300在第一軸向x上被移動至第三位置,此第三位置可讓第三辨識區間d3落在圖1所示的位置上,然後取得第三影像。接著,檢測機300在第一軸向x上被移動至第四位置,此第四位置可讓第四辨識區間d4落在圖1所示的位置上,然後取得第四影像。最後將第一至四的影像進行分析,以判定出在第一部位210這個檢測點上最佳的檢測影像(清晰度最佳)為何者。最佳的檢測影像將作為光學檢測系統判定待測器件瑕疵時的依據。其中,每個辨識區間中具有對應的準焦的焦面位置,並基於景深範圍而在此焦面位置的上側與下側的一定範圍內(即辨識區間)形成清晰影像。
在圖1示例的序列式檢測中,在產線上需要耗用較多的時間來進行每個檢測點在第一軸向上的各個檢測影像的取得(如前述的辨識區間d1~d4),以挑選出每個檢測點對應的最佳檢測影像。
一般光學系統的對焦方式區分為主動式對焦及被動式對焦。主動式對焦是藉由對待測物主動發出特定光波,並接收自待測物反射回來的光波,以判斷待測物與光學系統間的距離,進而達到對焦的目的,例如:紅外線測距、超音波測距。被動式對焦則是藉由分析所取得的待測物的影像資料,以判斷準焦位置,進而達到對焦的目的。在本實施例的半導體製程中所採用的對焦方式是屬於被動式對焦。
被動式對焦的對焦方式通常是以既有的演算法為計算基礎,進而根據尋焦過程中的每一幅影像計算出對應的清晰度評價函數值,最後依據最大清晰度評價函數值所對應的位置,判定出最清晰的成像位置。據此,此種尋焦方法即是藉由演算法對影像資料的進一步估算,以獲取每個檢測點在軸向上不同位置處(可參考圖1)的評價函數值,進而尋找出評價函數值最大的影像資料,而此影像資料所對應的位置(可參考圖1,指檢測機300在第一軸向x上所處的位置),即是檢測機在這個檢測點可讓成像最清晰的位置,亦即,此時檢測機300所提供的辨識區間(景深)可涵蓋待測物在這個檢測點的表面形貌。
既有演算法所依據的基礎包括有:灰階度函數、頻域函數等。這些函數被選擇性地使用來產出每個檢測點在軸向上的各個辨識區間所對應的清晰度評價函數值,而這些函數均適用於本案後續實施例中所描述的尋焦方法。
以下為幾種演算法的介紹。一種依據灰階度函數的演算法,例如:Tenengrad 梯度函數,是採用Sobel運算元分別提取影像資料中的水平和垂直方向的梯度值。Sobel運算元是一種既有的離散微分運算元(discrete differentiation operator)。
對圖像灰度函數進行運算,(x,y)處的近似梯度滿足:
(1)
在式(1)中:G(x,y)代表(x,y)處的近似梯度值;G
x(x,y)代表採用Sobel算子在水平方向所提取的梯度值;G
y(x,y)代表採用Sobel算子在垂直方向所提取的梯度值;G
x(x,y)、G
y(x,y)分別為所記錄的影像f(x,y)與不同Sobel運算元的卷積,其計算關係式如下:
(2)
(3)
在(2)及(3)式中,S
1、S
2為Sobel運算元範本。
最後,Tenengrad函數的計算式可被定義如下:
(4)
在(4)式中,T為邊緣檢測的門檻值,可藉由T值的調節來改變評價函數的靈敏度。
據此,在圖1示例的工作區間W內,每個辨識區間可取得對應的一個影像資料,再透過Tenengrad 梯度函數即可取得對應的數值,並在這些數值中挑選出最佳的,此時這個數值所對應的辨識區間即為檢測機300對這個檢測點的最佳工作距離。
另一種依據灰階度函數的演算法,例如:拉普拉斯(Laplacian)梯度函數,其與Tenengrad梯度函數基本一致,主要是用Laplacian運算子替代Sobel運算子。Laplacian梯度函數是基於目標點與其周圍4個點的灰階值來進行運算的函數。Laplacian梯度函數是先計算目標點與其周圍4個點的灰階度差的和,再進行平方和運算。
基於Laplacian 梯度函數的計算式如下:
(5)
據此,在圖1示例的工作區間W內,每個辨識區間可取得對應的一個影像資料,再透過拉普拉斯(Laplacian)梯度函數即可取得對應的數值,並在這些數值中挑選出最佳的,此時這個數值所對應的辨識區間即為檢測機300對這個檢測點的最佳工作距離。
再另一種依據灰階度函數的演算法,例如:Brenner函數,是藉由計算水平方向上的相隔兩個單位的像素點間的灰階差來做為影像清晰度的判定依據。
基於Brenner函數的計算式如下:
(6)
據此,在圖1示例的工作區間W內,每個辨識區間可取得對應的一個影像資料,再透過Brenner函數即可取得對應的數值,並在這些數值中挑選出最佳的,此時這個數值所對應的辨識區間即為檢測機300對這個檢測點的最佳工作距離。
在使用前述舉例的演算法或其他用來評估影像清晰度(準焦與否)的演算法中,皆可基於評估結果來評估出檢測機300所取得的影像中,準焦者(檢測面可落於景深範圍內)為哪一幅,並以此幅準焦的影像作為後續待測器件在此一檢測點上的瑕疵判斷依據。
其中,前述有關準焦面的找尋方式,對每一個檢測點來說,檢測機300在檢測時均必須取得工作區間W內的每個辨識區間各自的影像,以完成在每一個檢測點上所需的取樣資料,供後續判定準焦面。然而,本案實施例中揭露的光學檢測技術可讓檢測機300在每一個檢測點上僅需取得單幅影像資料,即可被判定出檢測機300在此檢測點上應被移動至何處,亦即可直接判定出在此檢測點上檢測機300的準焦辨識區間,進而完成對焦動作。
請同時參照圖1及圖2,圖2為一檢測點上的量化指數M與焦面位置P的關係圖。圖2是以Brenner函數作為評估影像清晰度(準焦與否)的演算法,其曲線呈現羅倫茲(Lorentzian)的情況。在其他的演算法使用下,曲線也對應呈現其他型態,如高斯(Gaussian)分布。
在一檢測點上,隨著檢測機300在第一軸向x上進行各個焦面位置(具有對應的辨識區間)的取像,每個焦面位置的取像經過演算法的評估後即可獲取對應的量化指數(figure of merit)的數值,此數值可代表準焦程度。在圖2以Brenner函數作為評估影像清晰度(準焦與否)的演算法的示例中,量化指數的數值越高代表準焦程度越高。
圖2中,焦面位置的數量分配的越多,擬合出的曲線越平滑,圖2是以較多的焦面位置來做為示例(圖1僅示例4個)。圖2中的橫座標的標示D10、D30、D50是指在第一軸向x上的各個焦面位置的位置處,由圖2可獲得焦面位置在D30處可以有最佳的影像清晰度,焦面位置D30即是在此檢測點上,檢測機300所需被移動的目標位置。
接著請參照圖3,為依據本發明一實施例的對焦方法流程圖。在本發明揭露的實施例中,在每一檢測點的對焦方式為:步驟S100—在一工作區間內取得一檢測影像。接著,步驟S200—將該檢測影像區分為相異兩波段的一第一波段影像資料及一第二波段影像資料,並獲取該第一波段影像資料及該第二波段影像資料在清晰度分析上所各自對應的一量化指數數值。接著,步驟S300—依據該第一波段影像資料及該第二波段影像資料各自的該量化指數數值以取得兩數值間的一比值,依據該比值在該量化指數比值查找表中尋找匹配的一位置參數。接著,步驟S400—依據該位置參數調整檢測機的焦面位置。
其中,步驟S200中所述的在清晰度上所各自對應的一量化指數,是指依據前述的既有演算法對影像資料進行估算所獲得的清晰度評價函數值。其中,步驟S300中所述的匹配,其定義為所計算的比值恰為量化指數比值查找表裡的某一特定比值,或所計算的比值落在量化指數比值查找表裡的某二特定比值之間,後述的這種狀況可依照比例來推估其所對應的位置參數,舉例來說,採用內插法來推估。
其中,量化指數比值查找表是指預先建置好的比對資料,依據這個預先建置的資料,檢測機可以快速地匹配到應被調整到的目標位置,且在檢測程序中,對於每一個檢測點來說,檢測機可以僅取像一次就可用於焦面位置的判定。這是由於每一個量化指數比值與正確的焦面位置存在著可量化的對應關係,本發明的實施例藉由此對應關係完成高效率的檢測程序。換言之,量化指數比值即可對應到檢測機當下的一焦面位置,據此,複數辨識區間被賦予各自的量化指數比值。由該檢測機當下的該焦面位置所計算出的量化指數比值,以及該基準焦面位置所計算出的量化指數比值,二者間的一差異程度資訊即可對應到該檢測機當下的該焦面位置與該基準焦面位置之間在真實空間上的差異程度。
圖4為軸向上不同波段光線的聚焦點示意圖。當拍攝彩色影像時, 光學系統L可將焦面位置P上的待測物成像在後端的影像感測器上。在影像感測器的每個像素點上,通常區分為紅光、綠光及藍光三個通道來進行感測,以形成每個像素點的色彩表現。當把入射至影像感測器上的光線區分成不同波段的光線來各自觀察時,不同波段的光線因光學系統L存在軸向色差而具有各自對應的準焦時的焦面位置(即準焦面)。亦即,當檢測機在一個預定位置進行取像,將影像以不同波段的影像資料區分來看,不同波段的影像資料會具有不同的清晰度。
如圖4所示為例,在軸向x1上,當光學系統L固定,藍光B及紅光R的準焦面位置會分別在綠光G的準焦面位置的上下兩側。亦即,當綠光G準焦時,紅光R及藍光B的影像資料各自被經過演算法的運算後會顯示出其量化指數呈現非準焦的情況(清晰度低)。以Brenner函數作為評估影像準焦與否的演算法示例中,紅光R及藍光B影像資料的量化指數數值因其並未處於準焦位置而低於綠光G影像資料的量化指數數值。
接著請參照圖1及圖5,圖5為一檢測點上不同波段光線的量化指數M、量化指數比值r與焦面位置P的關係圖。圖5示例的是藍光B與紅光R在量化指數M、量化指數比值r與焦面位置P上呈現的情形。橫座標的焦面位置P是指檢測機300在第一軸向x上的工作區間W內(可參照圖1)可被調整到的焦面位置。
可了解的是,藍光B與紅光R在同一焦面位置P處,會有不同的量化指數數值。因此,在工作區間W內的不同位置處,藍光B與紅光R二者對應的量化指數比值就會呈現出相異的數值(每個位置可對應到一個量化指數比值)。在工作區間W內可預先決定一個準焦的焦面位置,例如:在此焦面位置上放置基準待測物,供檢測機在每個辨識區間對始終位於固定位置的該基準待測物進行取像。於準焦的焦面位置的取像完成後,再藉由此位置所對應的藍光B與紅光R的量化指數比值來作為一基準比值,進而定義出準焦時所需符合的量化指數比值。其中,由於工作區間W內區分有複數個辨識區間,每個辨識區間可被定義有對應的量化指數比值,據此,與該基準比值之間的差值,就可作為檢測機300在第一軸向x上應被調整多少的依據。
舉例來說,在預設階段下,假設基準比值定義為1,對應地,可定義出量化指數比值每差0.1(或其他數值)需要調高或調低檢測機300一預設距離,該預設距離即是藉由預設階段(非於產線上運行的檢測程序)中,以檢測機300當下取像的焦面位置相距該準焦的焦面位置多少距離來決定,亦即前述的位置參數。據此,在檢測階段下(檢測機300會在每個檢測點上的工作區間W內進行取像),假設實際檢測所獲取的量化指數比值為1.2時,就代表著檢測機300需要自目前位置被調高或調低2倍的該預設距離。因此,當在一個既定的工作區間W內預先建立好每個量化指數比值所對應到的此工作區間W內的焦面位置的量化指數比值查找表後,後續檢測時就可根據當下所實際測得的量化指數比值在此量化指數比值查找表中找尋到匹配的焦面位置(並取得量化指數比值與基準比值的差異程度),進而可獲得對應的位置參數,此位置參數即可表示出檢測機300在第一軸向x上相距準焦位置的程度,檢測機300可據此被對應的調整,以完成對焦。其中,定義為1的基準比值為一個預期值,在其他實施例中,預期值的大小可由使用方定義。
在以藍光B與紅光R的示例中,當所測得的量化指數比值(如r=0.96、0.88、0.8)小於該基準比值時,代表檢測機300的控制方向應在第一軸向x上被降低;另一方面,當所測得的量化指數比值(如r=1.19、1.12、1.04)大於該基準比值時,代表檢測機300的控制方向應在第一軸向x上被抬升。被抬升或被降低多少的距離參數則是依據該量化指數比值查找表來決定,亦即,依據預先建置好的匹配性資料(量化指數比值的差值與位置之間的關係)來判定。
在本發明的實施例中,前述比值的分母為第二波段影像資料所對應的量化指數數值,比值的分子為第一波段影像資料所對應的量化指數數值。第一波段影像資料是依據具有一第一波長的光線,第二波段影像資料是依據具有一第二波長的光線,第二波長可配置為長於第一波長,例如前述的第二波長為紅光,第一波長為藍光。
在本發明的實施例中,應用軸向色差的特性來藉由兩種光波破壞量化指數的對稱性,進而從中取出匹配式對焦所需的關鍵資訊。利用不同波段光線對應至離焦或準焦狀態時在量化指數數值上所具有的不同差異量(r值),進而可將預設階段(量化指數比值查找表的建置階段)內的匹配關係套用至實際檢測時的數據上,讓檢測機可在此匹配式對焦機制的運作下,僅需拍攝一幅影像即可進行對焦程序,進而在準焦後拍攝供後續檢測分析用的第二幅影像(但若拍攝第一幅影像即被判定為準焦時,可直接使用該幅影像供檢測分析而無須再拍攝第二幅影像)。相較於既有技術在實際檢測時需拍攝多幅影像以完成對焦程序的方式來說,本案實施例揭露的應用軸向色差的對焦方法,具有顯著的效率增進。
其中,本案實施例揭露的應用軸向色差的對焦方法可適用於具有可調整屈光度的變焦元件的檢測機(具變焦機構),以及適用於傳統機械移焦的檢測機。前述實施例是以傳統機械移焦的檢測機來做說明,在具變焦機構的檢測機的例子下,檢測機依據所匹配的位置參數來進行焦面位置的調整時即可直接調整屈光度來完成對焦(亦即將焦面位置的差異程度變更為屈光度調節幅度的依據)。
圖6為依據本發明一實施例的光學檢測設備示意圖。本實施例的光學檢測架構下的光學檢測設備包含:物鏡組件310、光源組件320、導引組件330、調整組件340、感測器組件350、及控制主機400。
導引組件330的下端耦接物鏡組件310,導引組件330的側邊則是耦接光源組件320。導引組件330可藉由半反射鏡331來導引光源組件320所產生的照射光,以讓照射光透過物鏡組件310朝外出射,進而可照向承載在承載座100上的待測器件200,此外,導引組件330可藉由半反射鏡331的穿透特性導引來自待測器件200的反射光至導引組件330的上端。
導引組件330的上端耦接調整組件340。調整組件340可讓反射光通過。調整組件340可以是可調整屈光度的調節構件並受控於控制主機400,也可以是機械式的移動構件(例如移動在前述第一軸向上)並受控於控制主機400,以提供光學檢測設備的焦面位置的調整功能。感測器組件350內配置有影像感測器,耦接於調整組件的上端以接收反射光並透過影像感測器生成影像資料。
控制主機400耦接調整組件340及感測器組件350,以接收感測器組件350所生成的影像資料,及控制調整組件340以調整透過物鏡組件310所形成的焦面位置。控制主機400還可耦接光源組件320以進行光源的控制。其中,光源組件320可用於同時提供兩相異波段的照射光。舉例來說,其中一波段可為紅光,另一波段可為藍光。
綜合上述,本發明應用軸向色差的特性來取得匹配式對焦所需的關鍵資訊,利用不同波段光線對應至離焦或準焦狀態時在量化指數數值上所具有的不同差異量,進而可將預設階段內的匹配關係套用至實際檢測時的數據上,讓檢測機在實際檢測程序中僅需拍攝一幅影像即可進行對焦程序,大幅提高檢測效率,從而適用於大量製造(HVM)產線上的檢測。
本發明在上文中已以較佳實施例揭露,然熟習本項技術者應理解的是,該實施例僅用於描繪本發明,而不應解讀為限制本發明之範圍。應注意的是,舉凡與該實施例等效之變化與置換,均應設為涵蓋於本發明之範疇內。因此,本發明之保護範圍當以申請專利範圍所界定者為準。
100:承載座
200:待測器件
210:第一部位
220:第二部位
300:檢測機
d1:第一辨識區間
d2:第二辨識區間
d3:第三辨識區間
d4:第四辨識區間
D10:焦面位置
D30:焦面位置
D50:焦面位置
M:量化指數
P:焦面位置
R:紅光
G:綠光
B:藍光
L:光學系統
r:量化指數比值
x:第一軸向
x1:軸向
S100~S400:步驟
[圖1]為光學檢測系統在序列式檢測時的尋焦示意圖。
[圖2]為一檢測點上的量化指數M與焦面位置P的關係圖。
[圖3]為依據本發明一實施例的對焦方法流程圖。
[圖4]為軸向上不同波段的光線的聚焦示意圖。
[圖5]為一檢測點上不同波段光線的量化指數M、量化指數比值r與焦面位置P的關係圖。
[圖6]為依據本發明一實施例的光學檢測設備示意圖。
S100~S400:步驟
Claims (9)
- 一種應用軸向色差的對焦方法,係基於預先建置的一量化指數比值查找表,於一檢測程序中使一檢測機在一第一軸向上完成對一檢測點的對焦,該方法包含: 使該檢測機在該檢測點上的一工作區間內取得一檢測影像; 將該檢測影像區分為相異兩波段的一第一波段影像資料及一第二波段影像資料,並取得該第一波段影像資料及該第二波段影像資料在清晰度分析上所各自對應的一量化指數數值; 依據該第一波段影像資料及該第二波段影像資料各自的該量化指數數值取得兩數值間的一比值,依據該比值在該量化指數比值查找表中尋找匹配的一位置參數;及 依據該位置參數調整該檢測機的焦面位置, 其中,該量化指數比值查找表係指非於該檢測程序中,依據該工作區間內的一基準焦面位置及自該工作區間區分而出的複數辨識區間,在每一辨識區間內基於該檢測機的取像以取得該相異兩波段下所對應的一量化指數比值及該檢測機當下的一焦面位置與該基準焦面位置之間的一差異程度資訊,該差異程度資訊係作為該位置參數。
- 如請求項1所述之對焦方法,其中該比值的分母係為該第二波段影像資料所對應的該量化指數數值,該比值的分子係為該第一波段影像資料所對應的該量化指數數值,該第一波段影像資料係依據一第一波長的光線,該第二波段影像資料係依據一第二波長的光線。
- 如請求項2所述之對焦方法,其中該第二波長係長於該第一波長。
- 如請求項3所述之對焦方法,其中當該比值不等於1時,於調整該檢測機的焦面位置的步驟中,該檢測機的該焦面位置係朝該量化指數比值查找表中的該量化指數比值為1的對應焦面位置的方向調整。
- 如請求項3所述之對焦方法,其中該第二波長係為紅光,該第一波長係為藍光。
- 如請求項5所述之對焦方法,其中當該比值小於該基準焦面位置所對應的量化指數比值時,於調整該檢測機的焦面位置的步驟中,該檢測機的控制方向係在該第一軸向上被降低,其中當該比值大於該基準焦面位置所對應的量化指數比值時,於調整該檢測機的焦面位置的步驟中,該檢測機的控制方向係在該第一軸向上被抬升。
- 一種光學檢測設備,係用於對一待測器件進行檢測,包含: 一物鏡組件; 一光源組件; 一導引組件,係於下端耦接該物鏡組件及於側邊耦接該光源組件,該導引組件係導引該光源組件所產生的照射光朝向該物鏡組件照射,以及該導引組件導引來自該待測器件的反射光至該導引組件的上端; 一調整組件,係耦接於該導引組件的上端以接收該反射光並讓該反射光通過以及用於調整透過該物鏡組件所形成的焦面位置; 一感測器組件,係耦接於該調整組件的上端以接收該反射光而生成影像資料;及 一控制主機,係耦接該調整組件及該感測器組件以接收該感測器組件所生成的影像資料及控制該調整組件以調整該焦面位置, 其中,該控制主機係用於執行如請求項1至6項中任一項所述之應用軸向色差的對焦方法,該控制主機依據內儲存的一量化指數比值查找表及該感測器組件所生成的影像資料,對該調整組件進行控制以調整該焦面位置。
- 如請求項7所述之光學檢測設備,其中該導引組件藉由一半反射鏡導引該光源組件所產生的照射光以及該反射光。
- 如請求項8所述之光學檢測設備,其中該光源組件係用於同時提供兩相異波段的照射光,其中一波段係為紅光,另一波段係為藍光。
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