WO2021089507A1 - Procede de determination d'au moins un parametre de coupe d'une brique d'un materiau semi-conducteur et dispositif mettant en œuvre le procede - Google Patents

Procede de determination d'au moins un parametre de coupe d'une brique d'un materiau semi-conducteur et dispositif mettant en œuvre le procede Download PDF

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WO2021089507A1
WO2021089507A1 PCT/EP2020/080753 EP2020080753W WO2021089507A1 WO 2021089507 A1 WO2021089507 A1 WO 2021089507A1 EP 2020080753 W EP2020080753 W EP 2020080753W WO 2021089507 A1 WO2021089507 A1 WO 2021089507A1
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brick
cutting
class
image
precipitates
Prior art date
Application number
PCT/EP2020/080753
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Fabrice Coustier
François Bertin
Jérémy BOUNAN
Amal Chabli
Roland RIVA
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Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives
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Publication date
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    • B26—HAND CUTTING TOOLS; CUTTING; SEVERING
    • B26D—CUTTING; DETAILS COMMON TO MACHINES FOR PERFORATING, PUNCHING, CUTTING-OUT, STAMPING-OUT OR SEVERING
    • B26D5/00—Arrangements for operating and controlling machines or devices for cutting, cutting-out, stamping-out, punching, perforating, or severing by means other than cutting
    • B26D5/20—Arrangements for operating and controlling machines or devices for cutting, cutting-out, stamping-out, punching, perforating, or severing by means other than cutting with interrelated action between the cutting member and work feed
    • B26D5/30—Arrangements for operating and controlling machines or devices for cutting, cutting-out, stamping-out, punching, perforating, or severing by means other than cutting with interrelated action between the cutting member and work feed having the cutting member controlled by scanning a record carrier
    • B26D5/32—Arrangements for operating and controlling machines or devices for cutting, cutting-out, stamping-out, punching, perforating, or severing by means other than cutting with interrelated action between the cutting member and work feed having the cutting member controlled by scanning a record carrier with the record carrier formed by the work itself
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B28—WORKING CEMENT, CLAY, OR STONE
    • B28D—WORKING STONE OR STONE-LIKE MATERIALS
    • B28D5/00—Fine working of gems, jewels, crystals, e.g. of semiconductor material; apparatus or devices therefor
    • B28D5/04—Fine working of gems, jewels, crystals, e.g. of semiconductor material; apparatus or devices therefor by tools other than rotary type, e.g. reciprocating tools
    • B28D5/045—Fine working of gems, jewels, crystals, e.g. of semiconductor material; apparatus or devices therefor by tools other than rotary type, e.g. reciprocating tools by cutting with wires or closed-loop blades
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    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
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    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
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Definitions

  • TITLE PROCESS FOR DETERMINING AT LEAST ONE CUTTING PARAMETER OF A BRICK OF A SEMICONDUCTOR MATERIAL AND DEVICE IMPLEMENTING THE PROCESS
  • the technical field of the invention is that of cutting semiconductor bricks such as silicon. More particularly, the invention relates to the determination of the cutting parameters of a semiconductor brick as a function of the characteristics of the precipitates present in the brick.
  • the wire used during diamond wire cutting costs approximately 50 times more than the steel wire used during "slurry" cutting. It is therefore undesirable to use it only once and a process of back and forth with the yarn is therefore used. With each round trip of about 500 m, a few meters of new thread are fed into one end of the wire web and a few meters of used thread are taken out at the other end of the wire web. Thus, to cut 2,000 wafers, it is common to use only 2 km of wire, two hundred times less than when cutting with slurry. In this case, it is well understood that when the diamonds encounter precipitates, the behavior of the wire is different.
  • Diamond one of the hardest materials in the world, can cut SiC or ShISU precipitates, but the parameters used when cutting silicon do not allow it to be done under good conditions. In this case the diamonds will become dull, break or tear off during the repeated passage of the wire through the material. Also, if two or more threads are diverted from their path and come together, the diamonds on the different strands of thread will collide with each other, further accelerating the tearing phenomenon. The encounter of precipitates by diamonds therefore poses a problem.
  • a first aspect of the invention relates to a method for determining at least one cutting parameter C of a brick of a semiconductor material comprising: a step of determining the density and the density. size of the precipitates present in the brick; from at least one predetermined threshold, a step of dividing the brick into several zones, each zone being associated with a class chosen from at least two classes; depending on the proportion of areas associated with each class, a step of determining at least one cut parameter C.
  • the cutting parameter (s) take into account the specificities of each brick in terms of precipitates. The risk of wire breakage during cutting is thus greatly reduced.
  • the method according to a first aspect of the invention may have one or more additional characteristics among the following, considered individually or in any technically possible combination.
  • the threshold or thresholds defining the classes are chosen as a function of criteria comprising the consumption of wire, the cutting time, the sawing yield, the quality of the slices (or wafers in English) and / or the risk of wire breakage.
  • the density of the precipitates is calculated based on the perimeter or the area of said precipitates.
  • the cutting parameter (s) C are chosen from at least one of the following parameters: the table speed, the wire consumption per slice, the wire speed, and / or the orientation of the brick.
  • the step of determining the density and / or the size of the precipitates comprises: a sub-step of imaging the brick using a range of wavelengths for which the material composing said brick is transparent; a sub-step of processing the image obtained so as to extract the density and / or the size of the precipitates.
  • the brick imaging substep comprises acquiring at least one face of the brick, preferably all four faces of the brick.
  • the image processing sub-step is preceded by an image processing test sub-step.
  • the step of dividing the brick into several zones is carried out from two thresholds defining three classes: a first class corresponding to an easy cut, a second class corresponding to a moderately difficult cut, and a third class corresponding to a very difficult cut.
  • each class can be associated with a height, the total height of all the classes corresponding to the total height associated with the brick, the cutting parameter (s) being determined as a function of the value of the heights associated with each class.
  • a second aspect of the invention relates to a cutting method comprising a step of determining at least one cutting parameter using a method according to a first aspect of the invention, the parameter or parameters. thus determined being implemented during cutting.
  • a third aspect of the invention relates to a device comprising the means for implementing a method according to a first aspect of the invention.
  • Figure 1 shows a flowchart of a method according to a first aspect of the invention
  • Figure 4 shows an infrared image of a silicon brick.
  • Figure 5 shows a device for imaging in the infrared one or more faces of a semiconductor brick.
  • Figure 6 shows the fast Fourier transform of an infrared image of a silicon brick.
  • Figure 7 illustrates the reduction of the vertical halftone by the application of a multiband cut filter.
  • Figure 8 shows an image of a silicon brick before (left) and after (right) reduction of the vertical screen.
  • Figure 9 shows a step of projecting an infrared image of a silicon brick.
  • Figure 10 shows a spread infrared image of a silicon brick.
  • Figure 11 shows a normalized infrared image of a silicon brick.
  • Figure 12 compares the projection of an initial image to the projection of the same normalized image.
  • Figure 13 illustrates the identification of rectification traces on an infrared image of a silicon brick.
  • Figure 14 schematically illustrates the deformations to be applied to the image.
  • Figure 15 shows an infrared image of a silicon brick after deformation.
  • Figure 16 compares two infrared images of a silicon brick before
  • Figure 17 illustrates a division between an image and this same “blurred” image making it possible to bring out the precipitates.
  • Figure 18 illustrates a thresholding operation
  • Figure 20 shows patterns for performing tests on image processing methods.
  • Figure 21 shows a brick divided into several zones, each zone being associated with a class.
  • Figure 22 illustrates the evolution of the deflection of the cutting line during a reference cut.
  • Figure 23 illustrates the analysis of precipitates for a silicon brick to be cut.
  • Figure 24 illustrates the evolution of the deflection of the cutting line during a cut for which at least one of the parameters has been calculated using a method according to a first aspect of the invention.
  • a first aspect of the invention relates to a method 100 for determining at least one cutting parameter C of a brick of a semiconductor material, for example a silicon or carbide brick. silicon.
  • cutting parameter C is meant any parameter linked to the cutting consumable or to the process and making it possible to modulate the characteristics (or the quality) of the products resulting from the cutting (silicon or SiC wafer).
  • the cutting parameter (s) are chosen from at least one of the following parameters: the table speed, the wire speed, the wire consumption per slice and / or the orientation of the brick.
  • the term “orientation of the cut” is understood to mean the choice of the face of the brick on which the cut will begin.
  • First step 1 E1 determination of the density and / or the size of the precipitates present in the brick
  • the method 100 comprises a first step 1 E1 for determining the density and / or the size of the precipitates present in the brick.
  • precipitate is meant an area of light intensity different from that of the rest of the infrared image.
  • density of precipitates means the number of precipitates per unit area or per unit of volume.
  • size of the precipitates is understood to mean the average size of the precipitates per unit area or per unit of volume. In one embodiment, the density of the precipitates is calculated based on the perimeter or area of said precipitates.
  • step 1 E1 of determining the density and / or the size of the precipitates is carried out using an imaging technique. More particularly, step 1 E 1 of determining the density and / or size of the precipitates comprises: a sub-step 1 E11 of imaging the brick using a range of wavelengths for in which the material making up said brick is transparent (that is to say a transmittance at least greater than or equal to 20%, preferably greater than or equal to 50%); a sub-step 1 E12 of processing the image obtained so as to extract the density and / or the size of the precipitates.
  • the brick imaging sub-step 1 E11 comprises the acquisition of at least one face of the brick, preferably the acquisition of the four faces of the brick (in other words, four clichés of the brick are made, each cliché being associated with a face).
  • the face of the brick is understood to mean a face capable of being sawn during the cutting procedure.
  • the term face here excludes the two faces constituting the two ends of the brick.
  • the photographs (or images) can for example be obtained by means of a device integrated within a cropping island, such as an infrared characterization bench.
  • the range of wavelengths used for the acquisition of the image (s) depends on the material for which one seeks to determine the density and / or the size of the precipitates present in this material. In the following, for purposes of illustration, an example will be given in which the material is silicon, but the teachings provided by this example can easily be adapted to any other material without difficulty.
  • the image processing sub-step 1 E12 is preceded by a sub-step for testing the image processing.
  • a sub-step for testing the image processing it may be advantageous to test the treatment method used before implementing it in order to determine the cutting parameters.
  • the test to be performed depends on the treatment method used. In general, such a test can be carried out by simulating an alternately black and white vertical screen, by simulating a heterogeneity of the lighting, by inducing strong traces of rectification on a brick serving as a test or even using test patterns. An example of a test using patterns will be provided in the remainder of the description.
  • the width of the silicon band gap is 1.1 eV.
  • silicon is absorbent in the visible, but transparent in the infrared (for example, silicon is considered transparent to IR when its transmittance exceeds 30%).
  • Figure 2 illustrates the transmittance of silicon for different thicknesses as a function of wavelength. This transmittance has a plateau which extends from 1.4 ⁇ m to 6 ⁇ m and whose value is approximately equal to 54% regardless of the thickness considered. A magnification of this characteristic for visible wavelengths is shown in Figure 3. In this Figure 3, the influence of the thickness to be passed through on the transmittance is clearly visible. The dotted curve illustrates the evolution of this transmittance for a thickness of around 150 mm commonly used. It emerges from these FIGS. 2 and 3 that, in the case of silicon, the most suitable wavelength range for analysis by transparency imaging is between 1.4 ⁇ m and 6 ⁇ m, the range over which the transmittance is. highest and does not depend on thickness.
  • the silicon carbide has a fairly wide absorption band of 11 ⁇ m and the silicon nitride has an intense absorption located between 10 ⁇ m and 11 pm.
  • Silicon oxynitrides are characterized by a band absorption starting at 7.5 ⁇ m and extending up to 16.5 ⁇ m. In other words, these absorptions are not located in the transparency band of silicon. So the mechanism at the origin of their observation in the images by transmission of the bricks in the range of wavelengths chosen is not necessarily linked to these absorptions characteristic of the nature of these precipitates.
  • Figure 4 illustrates the image obtained by IR imaging in the case of a silicon brick.
  • the precipitates black marks on a white background
  • This processing is carried out during sub-step 1 E12 of processing the image obtained mentioned above.
  • FIG. 5 An example of a device allowing the imaging of the brick is illustrated in FIG. 5.
  • a silicon brick is imaged by illuminating it by a light source and by measuring the intensity of the transmitted light. by the brick using an infrared camera. More specifically, the device comprises five parts.
  • the first part comprises a light source allowing spatially homogeneous and stable illumination of the sample. Since imaging is done in the infrared, the light source used must emit in this wavelength range. In addition, the light intensity produced must be sufficient to be able to pass through the sample.
  • the light source could include a halogen neon having a total light intensity of 1500 W (emitted in An str), preferably adjustable using a potentiometer. In such a device, of the 1,500 W available, only a fraction is used, this fraction depending on the opening angle of the diaphragm and the gap of the material imaged, here silicon.
  • the light source may include infrared LEDs (Light Emitting Diode or LED).
  • the second part comprises two diffusers mounted near the light source, their role being to ensure the homogeneity of the illumination of the sample.
  • These diffusers are made of frosted glass.
  • the third part comprises a diaphragm linked to the two upstream diffusers allowing illumination of the sample by a horizontal light beam.
  • the diaphragm comprises a slit of approximately 5 mm in width.
  • the fourth part comprises the brick to be imaged, the latter being placed on a carriage allowing the vertical translation of the brick in front of the light beam.
  • this carriage also allows the rotation of the brick in front of the beam.
  • three successive 90 ° rotations can be programmed for the automatic acquisition of four images corresponding to the four faces of the brick.
  • the fifth part comprises an infrared linear camera and allows the line by line acquisition of the image by infrared transmission of the brick.
  • the sensor could be a CCD InGaAs (gallium indium arsenide) camera of 1024 pixels marketed by Hamamatsu ® . This camera makes it possible to work in the infrared range, its bandwidth covering the range of wavelengths from 1.0 ⁇ m to 1.6 ⁇ m.
  • the purpose of this image processing method is to reduce or correct any traces of surface rectification; to attenuate the lighting heterogeneities linked to the light source; to attenuate or correct the vertical halftone associated with the linear infrared camera; to carry out a flattening of the images (suppression of the background noise); to perform a thresholding (isolation of precipitates); and perform a precipitate count (location).
  • the image processing can for example be divided into two phases: a first phase of correction of the artefacts and a second phase of analysis.
  • morphological This is only an example, however, and image analysis may be performed in a different way.
  • the effects due to the vertical screen, to illumination heterogeneities and to traces of rectifications will in particular be corrected.
  • a flattening, thresholding and counting of precipitates will be carried out in particular.
  • the count of precipitates that is to say the determination of the size and density of the precipitates, will subsequently make it possible to set one or more thresholds corresponding to the difficulty of cutting.
  • a first artefact to be deleted is the vertical screen which is in the form of a vertical pattern repeating in space as illustrated in FIG. 4.
  • the processing of this vertical screen comprises a frequency analysis of the image by Fourier transform.
  • M and N of the image are not necessarily powers of 2
  • an intermediate image / ' such that:
  • a multi-band cut filter can be applied to the signal, the cut frequency bands, with a width of 20 pixels, being selected so as to eliminate the fundamental mode and its harmonics. .
  • Figure 8 shows an image before (left) and after (right) application of the multiband cut filter.
  • I (a, b) is the intensity at the intersection of column a and row b. Then, the projection thus obtained is normalized:
  • Figure 9 shows the normalized projection as a function of the index of the column.
  • the values of the normalized projection are distributed in an interval of 0.2 to 1.
  • the edges correspond to the lower values probably due to a lack of illumination.
  • Vertical bands of heightened light intensity in the infrared image result in values close to unity in the normalized projection.
  • a so-called spreading operation is performed in which an image of the same size as the original image is constructed from the normalized projection obtained previously.
  • the intensity values of this normalized projection are repeated and redistributed between 0 and 255 (for an image having an 8-bit depth) on each line of the image.
  • This image is represented by the so-called spread image matrix, an illustration of which can be seen in FIG. 10.
  • the processing of the rectification traces comprises the selection by a user of a rectification trace. As illustrated in FIG. 13, this selection can for example be carried out by entering the position of at least three points, preferably five points, on the rectification trace selected previously. From these points, it is possible to determine a second degree polynomial associated with said trace, for example by a least squares method.
  • the selection operation by an operator can be automated.
  • This automation can for example be done using a method using the Hough transform to extract the equation of the different parabolas in the image. For this, each point of the image is represented in a three-dimensional space, one for each parameter a, b and c to be identified. The maxima in this new parameterized space will then constitute the precipitates.
  • this method requires a three-dimensional analysis which is algorithmically heavier than the rest of the processing proposed so far.
  • this automation can be carried out using a method consisting of repeating the treatment presented above by anticipating the different radii of grinding wheels that can be used for grinding the bricks. Selection by the operator then becomes superfluous.
  • the main problem with this method is that, even knowing a priori the radius of the grinding wheel, the inclination of the grinding wheel relative to the face of the brick is managed by the user and is therefore not constant. However, this inclination defines the shape of the contact of the grinding wheel with the brick which is strictly speaking a parabola. So for the same wheel, we can find traces of grinding of different apparent diameter from one brick to another.
  • the processing of the rectification traces comprises the deformation of the image, the deformation to be applied to the image being chosen from the equation of the polynomial so as to transform the curve representative of the polynomial in a horizontal line.
  • This deformation is illustrated in Figure 14 for a down-type parabola and an up-type parabola.
  • the solid line curve corresponds to the curve representative of the polynomial, the arrows corresponding to the deformations to be made to obtain the horizontal line in broken line.
  • the result of this deformation is illustrated in figure 15.
  • the traces of rectifications appear on the image. as straight lines so as to form a pattern similar to the vertical raster described above.
  • FIG. 16 illustrates the processing of the raster by showing an image before processing (on the left) and an image after processing (on the right).
  • This analysis consists of a statistical analysis of the processed image making it possible to quantitatively characterize the presence of the precipitates. More particularly, it is a question of automating their localization in the image by keeping the information of position of the pixels which compose them. This analysis is essentially based on operations commonly used in image processing and therefore available in libraries of mathematical software functions such as Matlab ® .
  • this analysis firstly comprises a flattening of the image with the aim of eliminating the background level of the images.
  • this flattening comprises the application of a Gaussian low-pass filter to the image to be processed so as to obtain a blurred image.
  • the image to be processed is then divided member by member by the blurred image.
  • an image can be represented by a matrix; dividing two member-to-member images therefore amounts to dividing each matrix element of the first image by the corresponding matrix element of the second image (the orientation and resolution are preserved when applying the Gaussian filter).
  • zones of homogeneous intensities are saturated (white zones) while the precipitates to be located in the brick are found in the dark parts of the image corresponding to the zones of lower intensity in the image d. 'origin (stronger infrared attenuation).
  • the morphological analysis also comprises a thresholding operation making it possible to obtain a binary image (that is to say at two levels) so as to automatically list each precipitate. More specifically, the objective of thresholding is to isolate the precipitates from other elements. of flat lay image. In an exemplary embodiment, this thresholding is performed using the OTSU algorithm. This algorithm is based on an analysis of the histogram of the gray levels of the flattened image and makes it possible to determine an optimal gray level threshold to separate two populations of pixels: one will correspond to the pixels belonging to a precipitate called “population of precipitates” below, the other at the pixels of the bottom of the image. An illustration of the thresholding as just described is given in FIG. 18. At the end of the thresholding step, the image is binarized into white or black pixels depending on whether they belong to the population of precipitates or. no.
  • the information concerning the precipitates present in the brick can be extracted in different forms to assist the user, for example in the selection of the zones to be eliminated by trimming.
  • the extraction of certain information can in particular be facilitated by labeling the pixels of the population of precipitates. This labeling consists of giving an identical number to the pixels of a given precipitate. Membership of the precipitate considered is determined by a criterion of connectivity between pixels based on the presence of common faces or common vertices. The choice of a connectivity criterion requiring at least one common face between two pixels is more robust for counting precipitates.
  • the mapping of a quantity representative of the density of the precipitates is constructed. This magnitude can for example be obtained from the total number of pixels constituting the outlines of the precipitates or else from the total number of pixels belonging to the precipitates in a unit area of the image of the brick.
  • Two types of representation of the information extracted are given for example in figure 19. On the left of figure 19 is illustrated a map of the density of the precipitates obtained from the contours of precipitates with a color scale which corresponds to a number of precipitates. per unit area. It is superimposed on the image resulting from the thresholding and makes it possible to visually identify areas of high density.
  • FIG. 19 To the right of figure 19 is illustrated a classification of portions of the brick into three groups, anticipating the difficulty of cutting, based on predefined density thresholds.
  • the green areas are those that will easily cut, the orange areas are of uncertain difficulty, and the red areas are unsuitable for cutting.
  • the treatment method is tested using printed patterns, for example the three patterns in FIG. 20. More particularly, pattern a) makes it possible to test the sensitivity of the treatment method. relative to the density of the precipitates. Pattern b) allows the consistency of the processing along the Z axis (i.e. the ordinate) to be tested. Finally, pattern c) makes it possible to check the consistency of the processing along the X axis (that is to say the abscissa).
  • Second step 1 E2 division of the brick into several zones
  • the method according to a first aspect of the invention also comprises, from at least one predetermined threshold, a step 1 E2 of dividing the brick into several zones, each zone being associated with a class chosen from at least two classes.
  • the predetermined threshold (s) in question can be determined from a transparent image of the brick to be cut (see figure 19) or else using any other technique making it possible to determine the density and / or size of the bricks. rushed.
  • the threshold or thresholds defining the classes are chosen as a function of criteria comprising the consumption of wire, the cutting time, the sawing yield, the quality of the slices or the risk of wire breakage.
  • the predetermined threshold or thresholds are defined by learning.
  • the value of the predetermined threshold (s) can be optimized on the basis of experience feedback from cuts under standard brick conditions previously characterized in terms of density and / or size of precipitates.
  • the predetermined threshold is a threshold for the density and / or size of the precipitates.
  • step 1 E2 of dividing the brick into several zones is carried out on the basis of two thresholds defining three classes: a first class corresponding to easy cutting; a second class corresponding to a moderately difficult cut; and a third class corresponding to a very difficult cut. This division allows in particular to easily visualize whether a brick will be difficult to cut or not. It also allows the use of a simple method for determining the cutting parameters while keeping the number of variables low (this aspect will be detailed below).
  • each area is limited by the size of the pixels in the image or images used to determine the density and / or size of the precipitates.
  • these thresholds are defined by default in% of the maximum surface density of precipitates, the density of precipitates being calculated from the number of pixels constituting the contour of the precipitates.
  • the first threshold is set at 0.5% and the second threshold is set at 1%.
  • the smallest area corresponds to a strip of one pixel in height extending over the entire width of the face of the brick in question.
  • the membership of a band to a class is determined by taking into account all the pixels of the band according to the width. There can therefore not be a zone of a first class occupying only part of the width of the face of the brick, the other part being occupied by a zone of a second class. This is explained in particular by the fact that, during cutting, the wire is in contact with the brick over its entire width and that it is the presence of precipitates over this entire width that determines the difficulty of cutting.
  • the use of height to assess the proportion of each area associated with each class is only an example and other ways of doing things, for example based on the area occupied by each area, can be envisaged.
  • the method according to a first aspect of the invention finally comprises, depending on the proportion of areas associated with each class, a step 1 E3 of determining at least one cut parameter C.
  • each class can be associated with a height, the total height of all the classes corresponding to a total height associated with the brick, the cutting parameter (s) being determined as a function of the value of the heights associated with each class.
  • the cutting parameter C is determined using the following formula:
  • hi is the height associated with the class i with ie ⁇ 2,3 ⁇
  • the constants C t are linked by the following relationships:
  • the value of the cut parameter C x associated with the first class is calculated as a function of one or more characteristics of the desired cut, for example a value of TTV (Total Thickness Variation or total variation of thickness ) not to exceed.
  • TTV Total Thickness Variation or total variation of thickness
  • the material is silicon
  • the cutting parameter C x associated with the first class is the wire speed and if the desired cutting characteristic is for the TTV, then the value of the parameter of cut C will be equal to the wire speed making it possible to obtain the desired TTV in the case of a monocrystalline silicon brick (or else mono-like® without precipitate).
  • this value will serve as a reference in order to establish the other two constants C 2 and C 3 . It is interesting to note that this reference value is not absolute but depends on the quality of the desired cut (through the desired cutting characteristics). For example, if we want to obtain a given TTV, we calculate the value of C x for the TTV in question then, knowing the values of k 2 and k 3 , the value of the constants C 2 and C 3 corresponding to this TTV can be calculated. This procedure makes it possible to separate the influence of the material on the cut (which is taken into account using the constants k 2 and k 3 ) from that of the characteristics of the desired cut on the value of the cut parameter (s). which is taken into account through the parameter C x .
  • the preceding expression of the cutting parameter C can be generalized by:
  • the wire consumption is the cutting parameter C to be determined.
  • the value of C x is established as a function of a reference brick, ideally a monocrystalline silicon brick or even a mono-like® brick free of precipitate (indeed, it is possible to verify that a mono-like® without precipitate can be cut with parameters identical to those used for cutting monocrystalline silicon for the same cut quality).
  • the whole of the reference brick is therefore associated with the first class corresponding to an easy cut.
  • the cutting recipe for obtaining slices with the desired characteristics consumes 1 m / slice, with a cutting time of 160 minutes for an ASAHI wire 80 m ⁇ ti.
  • the desired characteristics may for example relate to the TTV which varies here between 3.6 ⁇ m and 7.7 ⁇ m, knowing that the specifications of the manufacturers of the wafers are TTV ⁇ 30 ⁇ m.
  • the behavior of the son during cutting is that desired: the value of the deflection corresponds to a low risk of breakage of the wire.
  • the cutting parameter C x associated with the first class is therefore chosen to be equal to 1 m / slice.
  • the values of k 2 and k 3 are established by reference tests making it possible to associate the infrared images and the cutting behavior.
  • the value of k 2 is between 1.5 and 4.5
  • the value of k 3 is between 3.5 and 6.5 and such that k 3 > k 2 .
  • the brick to be cut was analyzed using the steps described above and the result of this analysis is illustrated in FIG. 23.
  • the brick to be cut has been divided into five zones divided into three classes. Of this brick, 20% of the brick is in the hard to cut class, 5% of the brick is in the medium easy to cut class, and 75% of the brick is in the easy to cut class.
  • the cutting parameter (here the amount of wire per slice) can therefore be calculated using the formula introduced previously and recalled here:
  • the final cutting parameter C is equal to 2.15 m / slice.
  • the dimensional characteristics of the slices obtained using this cutting parameter are listed in Table 2 and demonstrate the very good behavior of this recipe on a mono-like brick containing precipitates.
  • the TTV varies between 5.2 pm and 8.5 pm, and as shown in figure 23, the good behavior of the wire when cutting, in particular the value of the deflection and the wrap are also close to those of the cut. reference.
  • This exemplary embodiment makes it possible to understand how the cutting characteristics obtained with a wafer without precipitate can be reproduced with a wafer comprising precipitates by calculating at least one cutting parameter using a method according to a first aspect of the invention.

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Abstract

Un aspect de l'invention concerne un procédé (100) de détermination d'au moins un paramètre de coupe C d'une brique d'un matériau semi-conducteur comprenant : - une étape (1E1) de détermination de la densité et/ou de la taille des précipités présents dans la brique; - à partir d'au moins un seuil déterminant, une étape (1E2) de division de la brique en plusieurs zones, chaque zone étant associée à une classe choisie parmi au moins deux classes; - en fonction de la proportion de zones associées à chaque classe, une étape (1E3) de détermination d'au moins un paramètre de coupe.

Description

DESCRIPTION
TITRE : PROCEDE DE DETERMINATION D’AU MOINS UN PARAMETRE DE COUPE D’UNE BRIQUE D’UN MATERIAU SEMI-CONDUCTEUR ET DISPOSITIF METTANT EN ŒUVRE LE PROCEDE
DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION
[0001] Le domaine technique de l’invention est celui de la coupe de briques de semi-conducteur tel que le silicium. Plus particulièrement, l’invention porte sur la détermination des paramètres de coupe d’une brique de semi-conducteur en fonction des caractéristiques des précipités présents dans la brique.
ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION
[0002] Ces dernières années, la technique de sciage au fil diamanté de tranches fines de silicium à partir de briques de silicium s’est fortement développée, au point qu’aujourd’hui 90 à 95% du silicium monocristallin pour le photovoltaïque est découpé avec ce procédé. La découpe résulte d’un mouvement longitudinal du fil, le plus souvent alternatif (inversion périodique de sens), sur lequel l’objet à scier exerce une force d’appui, ou inversement. Le fil, qu’il soit unique ou multiple, prend alors une « flèche », qui dépend des conditions (tension, vitesse et taux de renouvellement du fil, vitesse de pénétration dans l’objet découpé, lubrification) et de la difficulté de sciage (nature et qualité du matériau). La découpe au fil diamanté est susceptible d’engendrer un gain de productivité important par rapport au procédé classique de découpe avec une suspension abrasive (dite « slurry »). En effet, la découpe au fil diamanté permet la réduction du diamètre du fil (réduction de la perte de matière) et la réduction des temps de cycle de découpe (réduction du coût de procédé).
[0003] Si le silicium monocristallin bénéficie déjà de cette rupture technologique avec un gain de productivité et une baisse du coût démontrés, il en va autrement du silicium Mono-like® ou du silicium polycristallin. Un des verrous du déploiement au niveau industriel de ce type de découpe est l’impact de la présence de précipités dans le volume des briques sur les performances du procédé. En effet, la présence de précipités peut être responsable d’une qualité dégradée de la morphologie des tranches (géométrie et état de surface), d’une augmentation du temps de cycle et, de façon ultime, de la rupture du fil et donc de la perte de l’ensemble de la brique. [0004] Lors des découpes au slurry, le fil acier transportant les grains d’abrasif ne circule que dans une seule direction à vitesse constante, avant d’être jeté et/ou recyclé. Par exemple, pour découper 2 000 plaquettes, il est courant d’utiliser 400 à 500 km de fil. Cela permet d’éviter son usure par les grains abrasifs et a pour avantage que le nombre de grains d’abrasif à disposition est quasi infini. Lors de la rencontre du fil avec des précipités, le fil peut être détourné de sa trajectoire, et ce sur plusieurs millimètres, des fils peuvent se regrouper avant de poursuivre la coupe sans entraîner de casse du fil. Seuls quelques millimètres de silicium sont affectés par une qualité médiocre, le rendement final est affecté mais sans évènement nécessitant l’interruption de la coupe.
[0005] Cependant, le fil utilisé lors des découpes au fil diamant coûte environ 50 fois plus que le fil en acier utilisé lors des découpes en « slurry ». Il est donc peu souhaitable de ne l’utiliser qu’une seule fois et un procédé effectuant des allers-retours avec le fil est donc utilisé. À chaque aller-retour d’environ 500 m, quelques mètres de fil neuf sont introduits à une extrémité de la nappe de fil et quelques mètres de fil usé sont sortis à l’autre extrémité de la nappe de fil. Ainsi, pour découper 2 000 plaquettes, il est courant de n’utiliser que 2 km de fil, deux cents fois moins que lors des découpes au slurry. Dans ce cas, on comprend bien que lorsque les diamants rencontrent des précipités, le comportement du fil est différent. Le diamant, un des matériaux les plus durs au monde, peut découper les précipités de SiC ou de ShISU mais les paramètres utilisés lors de la découpe du silicium ne permettent pas de le faire dans de bonnes conditions. Dans ce cas les diamants vont s’émousser, se casser ou s’arracher lors du passage répété du fil dans la matière. Aussi, si deux ou plusieurs fils sont détournés de leur trajectoire et s’ils se regroupent, les diamants situés sur les différents brins de fil vont se percuter les uns les autres, accélérant encore le phénomène d’arrachement. La rencontre de précipités par les diamants pose donc un problème.
[0006] Il existe donc un besoin de pouvoir déterminer des paramètres de coupe au fil diamant prenant en compte la présence de précipité dans le substrat à découper ainsi que la qualité de la coupe souhaitée.
RESUME DE L’INVENTION
[0007] L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en permettant, à partir de la densité et/ou de la taille des précipités présents dans une brique, de déterminer les paramètres de coupes adaptés à ladite brique. [0008] Pour cela, un premier aspect de l’invention concerne un procédé de détermination d’au moins un paramètre de coupe C d’une brique d’un matériau semi- conducteur comprenant : une étape de détermination de la densité et de la taille des précipités présents dans la brique ; à partir d’au moins un seuil prédéterminé, une étape de division de la brique en plusieurs zones, chaque zone étant associée à une classe choisie parmi au moins deux classes ; en fonction de la proportion des zones associées à chaque classe, une étape de détermination d’au moins un paramètre de coupe C.
[0009] Grâce à l’invention, le ou les paramètres de coupes prennent en compte les spécificités de chaque brique en matière de précipités. Le risque de casse du fil lors de la coupe se trouve ainsi fortement réduit.
[0010] Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon un premier aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles.
[0011] Dans un mode de réalisation, le ou les seuils définissant les classes sont choisis en fonction de critères comprenant la consommation de fil, le temps de coupe, le rendement de sciage, la qualité des tranches (ou wafers en anglais) et/ou le risque de casse fil.
[0012] Dans un mode de réalisation, la densité des précipités est calculée en se basant sur le périmètre ou sur l’aire desdits précipités.
[0013] Dans un mode de réalisation, le ou les paramètres de coupe C sont choisis parmi au moins l’un des paramètres suivants : la vitesse de table, la consommation de fil par tranche, la vitesse de fil, et/ou l’orientation de la brique.
[0014] Dans un mode de réalisation, l’étape de détermination de la densité et/ou de la taille des précipités comprend : une sous-étape d’imagerie de la brique à l’aide d’une gamme de longueurs d’onde pour laquelle le matériau composant ladite brique est transparent ; une sous-étape de traitement de l’image obtenu de sorte à extraire la densité et/ou la taille des précipités.
[0015] Dans un mode de réalisation, la sous-étape d’imagerie de la brique comprend l’acquisition d’au moins une face de la brique, de préférence des quatre faces de la brique.
[0016] Dans un mode de réalisation, la sous-étape de traitement de l’image est précédée d’une sous-étape de test du traitement de l’image.
[0017] Dans un mode de réalisation, l’étape de division de la brique en plusieurs zones est effectuée à partir de deux seuils définissant trois classes : une première classe correspondant à une coupe facile, une deuxième classe correspondant à une coupe moyennement difficile, et une troisième classe correspondant à une coupe très difficile.
[0018] Dans un mode de réalisation, chaque classe peut être associée à une hauteur, la hauteur totale de toutes les classes correspondant à la hauteur totale associée à la brique, le ou les paramètres de coupe étant déterminés en fonction de la valeur des hauteurs associées à chaque classe.
[0019] Dans un mode de réalisation, le paramètre de coupe C est déterminé à l’aide de la formule suivante : c = C, + C2 x — h + C3 x — h où ht est la hauteur associé à la classe i avec i e {2,3}, h la hauteur totale donnée par la relation h = h1 + h2 + h3 e t Ci un paramètre de coupe associée à la classe i.
[0020] Un deuxième aspect de l’invention concerne un procédé de découpe comprenant une étape de détermination d’au moins un paramètre de découpe à l’aide d’un procédé selon un premier aspect de l’invention, le paramètre ou les paramètres ainsi déterminés étant mis en oeuvre lors de la découpe.
[0021] Un troisième aspect de l’invention concerne un dispositif comprenant les moyens pour mettre en oeuvre un procédé selon un premier aspect de l’invention.
[0022] L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES
[0023] Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention.
[0024] [Figure 1] montre un ordinogramme d’un procédé selon un premier aspect de l’invention
[0025] [Figure 2] et [Figure 3] montrent l’évolution de la transmittance du silicium en fonction de l’épaisseur et de la longueur d’onde.
[0026] [Figure 4] montre une image infrarouge d’une brique de silicium.
[0027] [Figure 5] montre un dispositif permettant d’imager dans l’infrarouge une ou plusieurs faces d’une brique de semi-conducteur.
[0028] [Figure 6] montre la transformée de Fourrier rapide d’une image infrarouge d’une brique de silicium.
[0029] [Figure 7] illustre la réduction du tramé vertical par l’application d’un filtre coupe multi bandes.
[0030] [Figure 8] montre une image d’une brique de silicium avant (à gauche) et après (à droite) réduction du tramé vertical.
[0031] [Figure 9] montre une étape de projection d’une image infrarouge d’une brique de silicium.
[0032] [Figure 10] montre une image infrarouge épandue d’une brique de silicium.
[0033] [Figure 11] montre une image infrarouge normalisée d’une brique de silicium.
[0034] [Figure 12] compare la projection d’une image initiale à la projection de la même image normalisée.
[0035] [Figure 13] illustre le repérage des traces de rectification sur une image infrarouge d’une brique de silicium.
[0036] [Figure 14] illustre de manière schématique les déformations à appliquer à l’image.
[0037] [Figure 15] montre une image infrarouge d’une brique de silicium après déformation. [0038] [Figure 16] compare deux images infrarouges d’une brique de silicium avant
(à gauche) et après (à droite) réduction des traces de rectification.
[0039] [Figure 17] illustre une division entre une image et cette même image « floutée » permettant de faire ressortir les précipités.
[0040] [Figure 18] illustre une opération de seuillage.
[0041] [Figure 19] montre deux représentations possibles de la présence de précipités.
[0042] [Figure 20] montre des motifs permettant d’effectuer des tests sur les méthodes de traitement de l’image.
[0043] [Figure 21] montre une brique divisée en plusieurs zones, chaque zone étant associée à une classe.
[0044] [Figure 22] illustre l’évolution de la flèche du fil de coupe durant une coupe de référence.
[0045] [Figure 23] illustre l’analyse des précipités pour une brique de silicium à découper.
[0046] [Figure 24] illustre l’évolution de la flèche du fil de coupe durant une coupe dont au moins l’un des paramètres a été calculé à l’aide d’un procédé selon un premier aspect de l’invention.
DESCRIPTION DETAILLEE D’AU MOINS UN MODE DE REALISATION DE L’INVENTION
[0047] Sauf précision contraire, un même élément apparaissant sur des figures différentes présente une référence unique.
[0048] L’invention est particulièrement adaptée aux fils de découpe à abrasif fixe comme les fils diamantés. Un premier aspect de l’invention, illustré à la figure 1 , concerne un procédé 100 de détermination d’au moins un paramètre C de coupe d’une brique d’un matériau semi-conducteur, par exemple une brique de silicium ou de carbure de silicium. On entend par paramètre de coupe C tout paramètre lié au consommable de coupe ou au procédé et permettant de moduler les caractéristiques (ou la qualité) des produits issus de la coupe (tranche de silicium ou de SiC). [0049] Dans un mode de réalisation, le ou les paramètres de coupe sont choisis parmi au moins l’un des paramètres suivants : la vitesse de table, la vitesse de fil, la consommation de fil par tranche et/ou l’orientation de la brique. On entend par orientation de la coupe le choix de la face de la brique par laquelle la coupe va débuter. [0050] Première étape 1 E1 : détermination de la densité et/ou de la taille des précipités présents dans la brique
[0051] Le procédé 100 selon l’invention comprend une première étape 1 E1 de détermination de la densité et/ou de la taille des précipités présents dans la brique. On entend par précipité une zone d’intensité lumineuse différente de celle du reste de l’image infrarouge. On entend par densité de précipités le nombre de précipités par unité de surface ou par unité de volume. On entend par taille des précipités la taille moyenne des précipités par unité de surface ou par unité de volume. Dans un mode de réalisation, la densité des précipités est calculée en se basant sur le périmètre ou sur l’aire desdits précipités.
[0052] Dans un mode de réalisation, l’étape 1 E1 de détermination de la densité et/ou de la taille des précipités est réalisée à l’aide d’une technique d’imagerie. Plus particulièrement, l’étape 1 E 1 de détermination de la densité et/ou de la taille des précipités comprend : une sous-étape 1 E11 d’imagerie de la brique à l’aide d’une gamme de longueurs d’onde pour laquelle le matériau composant ladite brique est transparent (c’est-à-dire une transmittance au moins supérieure ou égale à 20%, de préférence supérieure ou égale à 50%) ; une sous-étape 1 E12 de traitement de l’image obtenue de sorte à extraire la densité et/ou la taille des précipités.
[0053] Dans un mode de réalisation, la sous-étape 1 E11 d’imagerie de la brique comprend l’acquisition d’au moins une face de la brique, de préférence l’acquisition des quatre faces de la brique (autrement dit, quatre clichés de la brique sont réalisés, chaque cliché étant associé à une face). On entend par face de la brique, une face susceptible d’être sciée lors de la procédure de coupe. Ainsi, le terme face exclut ici les deux faces constituant les deux extrémités de la brique. Les clichés (ou images) peuvent par exemple être obtenus au moyen d’un dispositif intégré au sein d’un îlot de d’éboutage, comme un banc de caractérisation infrarouge. La gamme de longueurs d’onde utilisée pour l’acquisition de la ou des images dépend du matériau pour lequel on cherche à déterminer la densité et/ou la taille des précipités présents dans ce matériau. Dans la suite, à des fins d’illustration, un exemple sera donné dans lequel le matériau est le silicium, mais les enseignements fournis par cet exemple pourront facilement être adaptés à tout autre matériau sans difficulté.
[0054] Dans un mode de réalisation la sous-étape 1 E12 de traitement de l’image est précédée d’une sous-étape de test du traitement de l’image. En effet, il peut être avantageux de tester la méthode de traitement utilisée avant de la mettre en oeuvre afin de déterminer les paramètres de coupe. Bien entendu, le test à effectuer dépend de la méthode de traitement utilisée. De manière générale, un tel test peut être effectué en simulant un tramé vertical alternativement noir et blanc, en simulant une hétérogénéité de l’éclairage, en induisant de fortes traces de rectification sur une brique servant de test ou bien encore à l’aide de motifs de test. Un exemple de test à l’aide de motifs sera fourni dans la suite de la description.
[0055] Choix de la gamme de longueur d’onde : l’exemple du silicium
[0056] La largeur de la bande interdite du silicium est de 1 ,1 eV. Autrement dit, le silicium est un matériau absorbant dans le visible, mais transparent dans l’infrarouge (à titre d’exemple, le silicium est considéré transparent aux IR lorsque sa transmittance excède les 30%). La figure 2 illustre la transmittance du silicium pour différentes épaisseurs en fonction de la longueur d’onde. Cette transmittance présente un plateau qui s’étend de 1 ,4 pm à 6 pm et dont la valeur est environs égale à 54% quel que soit l’épaisseur considérée. Un grossissement de cette caractéristique pour les longueurs d’onde du visible est illustré à la figure 3. Sur cette figure 3, l’influence de l’épaisseur à traverser sur la transmittance est clairement visible. La courbe en pointillé illustre l’évolution de cette transmittance pour une épaisseur de l’ordre de 150 mm couramment utilisée. Il ressort de ces figures 2 et 3 que, dans le cas du silicium, la gamme de longueurs d’onde la plus appropriée à une analyse par imagerie par transparence se situe entre 1 ,4 pm et 6 pm, plage sur laquelle la transmittance est la plus élevée et ne dépend pas de l’épaisseur.
[0057] Il est intéressant de noter que dans le cas du silicium, pour ce qui concerne les précipités, le carbure de silicium possède une bande d’absorption assez large de 11 pm et le nitrure de silicium présente une absorption intense située entre 10 pm et 11 pm. Les oxynitrures de silicium quant à eux se caractérisent par une bande d’absorption démarrant à 7,5 pm et s’étendant jusqu’à 16,5 pm. Autrement dit, ces absorptions ne se situent pas dans la bande de transparence du silicium. Donc le mécanisme à l’origine de leur observation dans les images par transmission des briques dans la gamme de longueurs d’onde choisie n’est pas forcément liée à ces absorptions caractéristiques de la nature de ces précipités.
[0058] La figure 4 illustre l’image obtenue par imagerie IR dans le cas d’une brique de silicium. Les précipités (marques noires sur fond blanc) sont clairement visibles sur cette dernière. Cependant, afin d’extraire des informations concernant la taille et la densité des impuretés, il est préférable de traiter cette image. Ce traitement est réalisé lors de la sous-étape 1 E12 de traitement de l’image obtenue évoquée précédemment.
[0059] Exemple de dispositif de mesure
[0060] Un exemple de dispositif permettant l’imagerie de la brique est illustré à la figure 5. Dans cet exemple, une brique de silicium est imagée en l’éclairant par une source de lumière et en mesurant l’intensité de la lumière transmise par la brique à l’aide d’une caméra infrarouge. Plus spécifiquement, le dispositif comprend cinq parties.
[0061] La première partie comporte une source de lumière permettant une illumination spatialement homogène et stable de l’échantillon. Étant donné que l’imagerie se fait dans l’infrarouge, la source de lumière utilisée doit émettre dans cette gamme de longueurs d’onde. Par ailleurs, l’intensité lumineuse produite doit être suffisante pour pouvoir traverser l’échantillon. Par exemple, la source de lumière pourra comprendre un néon halogène présentant une intensité lumineuse totale de 1 500 W (émise dans An str), de préférence réglable à l’aide d’un potentiomètre. Dans un tel dispositif, sur les 1 500 W disponibles, seule une fraction est utilisée, cette fraction dépendant de l’angle d’ouverture du diaphragme et du gap du matériau imagé, ici le silicium. Dans un mode de réalisation, la source lumineuse peut comprendre des DEL (Diode Electroluminescente ou LED en anglais) infrarouges.
[0062] La deuxième partie comprend deux diffuseurs montés à proximité de la source de lumière, leur rôle étant d’assurer l’homogénéité de l’illumination de l’échantillon. Ces diffuseurs sont constitués de verre dépoli.
[0063] La troisième partie comprend un diaphragme lié aux deux diffuseurs en amont permettant une illumination de l’échantillon par un faisceau lumineux horizontal étroit. Dans un exemple de réalisation, le diaphragme comprend une fente d’environ 5 mm de largeur.
[0064] La quatrième partie comprend la brique à imager, cette dernière étant placée sur un chariot permettant la translation verticale de la brique devant le faisceau lumineux. De préférence, ce chariot permet également la rotation de la brique devant le faisceau. Par exemple, trois rotations successives de 90° peuvent être programmées pour l’acquisition automatique de quatre images correspondant aux quatre faces de la brique.
[0065] La cinquième partie comprend une caméra linéaire infrarouge et permet l’acquisition ligne par ligne de l’image par transmission infrarouge de la brique. Par exemple, le capteur pourra être une caméra CCD InGaAs (arséniure de gallium et d’indium) de 1024 pixels commercialisée par Hamamatsu®. Cette caméra permet de travailler dans le domaine infrarouge, sa bande passante couvrant la gamme de longueurs d’onde de 1 ,0 pm à 1 ,6 pm.
[0066] Exemple de méthode de traitement de l’image
[0067] L’exemple qui suit est donné à des fins d’illustrations. Par ailleurs, dans cet exemple, il sera supposé que l’acquisition d’images est effectuée à l’aide d’une caméra linéaire CCD InGaAS (Indium Gallium Arsenic) de 1024, comme celles fournies par la société Hamamatsu®, sensible à des longueurs d’ondes comprises entre 1 ,0 pm et 1 ,6 pm. De plus, sur les images servant d’illustration, un pixel est associé à une zone de la face de la brique imagée ayant les dimensions suivantes : 152x152 pm (c’est-à- dire un carré de 152 pm de côté). Enfin, lorsque plusieurs faces sont imagées, le traitement est appliqué à chacune des images, chaque image traitée étant alors associée à une face de la brique. Pour rappel, cette méthode de traitement de l’image a pour but d’atténuer ou corriger les traces éventuelles de rectification de surface ; d’atténuer les hétérogénéités d’éclairage liées à la source lumineuse ; d’atténuer ou corriger les tramés verticaux liés à la caméra infrarouge linéaire ; d’effectuer une mise à plat des images (suppression du bruit de fond) ; d’effectuer un seuillage (isolement des précipités) ; et effectuer un décompte des précipités (localisation).
[0068] Le traitement de l’image peut par exemple être divisé en deux phases : une première phase de correction des artefacts et une deuxième phase d’analyse morphologique. Il ne s’agit cependant que d’un exemple et l’analyse de l’image peut être effectuée de manière différente.
[0069] Lors de la phase de correction des artefacts, vont notamment être corrigés les effets dus au tramé vertical, aux hétérogénéités d’illumination et aux traces de rectifications. Lors de la phase d’analyse morphologique, vont notamment être effectués une mise à plat, un seuillage et un décompte des précipités. En particulier, le décompte des précipités, c’est-à-dire la détermination de la taille et de la densité des précipités, permettront par la suite de fixer un ou plusieurs seuils correspondants à la difficulté de coupe.
[0070] Un premier artefact à supprimer est le tramé vertical qui se présente sous la forme d’un motif vertical se répétant dans l’espace comme illustré à la figure 4. Dans un exemple de réalisation, le traitement de ce tramé vertical comprend une analyse fréquentielle de l’image par transformée de Fourier. Les dimensions M et N de l’image n’étant pas forcément des puissances de 2, il est souhaitable de procéder à une opération d’extension de l’image par des valeurs nulles ou « zero-filling » avant d’appliquer la transformée de Fourier. Ainsi il sera défini une image intermédiaire /' telle que :
Figure imgf000013_0002
[0074] L’expression de la transformée de Fourier rapide discrète bidimensionnelle TFR(kx, ky) devient donc :
Figure imgf000013_0001
[0076] où /' est l’image construite selon l’expression (4), et kx et ky sont des entiers W' W' . ,. M' M' tels que kx = - ... - 1 et kv = - ... - 1.
^ x 2 2 y 2 2
[0077] La figure 6 donne une illustration d’un résultat de transformée de Fourier rapide discrète bidimensionnelle d’une image issue d’un banc de caractérisation infrarouge. Mis à part l’énergie basse fréquence (au centre de l’image), on constate la présence de pics d’énergie suivant les axes kx = 0 et ky = 0. Ces pics d’énergie correspondent à des motifs de fréquence élevée sur l’image.
[0078] Pour étudier le cas du tramé vertical, il est possible de se placer dans le cas ky = 0, c’est-à-dire de se focaliser sur l’analyse des répétitions spatiales verticales. L’étude est ainsi réduite à une analyse fréquentielle unidimensionnelle. La précédente équation devient alors :
Figure imgf000014_0001
[0080] La figure 7 illustre avec la courbe en trait interrompu le cas d’étude ky = 0 et permet que, dans l’exemple considéré, la position du mode fondamental des pics d’énergie observés est l’indice 170, égal à 1024/6. Ce mode fondamental correspond donc à un motif qui se répéterait horizontalement tous les 6 pixels sur les 1024 points du capteur comme le tramé vertical à supprimer.
[0081] Pour corriger l’image de ce motif périodique, un filtre coupe multi bandes peut être appliqué au signal, les bandes de fréquence coupées, d’une largeur de 20 pixels, étant sélectionnées de sorte à supprimer le mode fondamental et ses harmoniques. Le résultat obtenu est illustré par la courbe en trait continu de la figure 7 et montre la disparition du pic fondamental et de ses harmoniques dans la transformée de Fourrier rapide de l’image filtrée en ky = 0.
[0082] Le résultat de cette procédure d’élimination du tramé vertical sur une image est illustré à la figure 8 qui montre une image avant (à gauche) et après (à droite) application du filtre coupe multi bandes.
[0083] Ensuite, il est procédé à un retrait des défauts dus aux hétérogénéités de l’illumination sur l’image. Pour cela, dans un exemple de réalisation, un traitement en trois temps est implémenté.
[0084] Tout d’abord, une projection verticale de l’image est obtenue en faisant la somme des intensités par colonne selon la formule suivante :
Figure imgf000014_0002
[0086] où I(a,b ) est l’intensité à l’intersection de la colonne a et de la ligne b. Puis, la projection ainsi obtenue est normalisée :
Figure imgf000015_0001
[0088] Le résultat de cette projection est illustré à la figure 9 qui présente la projection normalisée en fonction de l’indice de la colonne. Les valeurs de la projection normalisée se distribuent dans un intervalle de 0,2 à 1 . Les bords correspondent aux plus faibles valeurs probablement en raison d’un manque d’illumination. Les bandes verticales d’intensité lumineuse exacerbée dans l’image infrarouge se traduisent par les valeurs proches de l’unité dans la projection normalisée.
[0089] Ensuite, une opération dite d’épandage est effectuée lors de laquelle une image de la même taille que l’image d’origine est construite à partir de la projection normalisée obtenue précédemment. Les valeurs d’intensité de cette projection normalisée sont répétées et redistribuées entre 0 et 255 (pour une image ayant une profondeur de 8 bits) sur chaque ligne de l’image. Cette image est représentée par la matrice dite image épandue dont on peut voir une illustration à la figure 10.
[0090] Enfin, une opération dite de normalisation est effectuée durant laquelle l’image d’origine est divisée membre à membre par l’image épandue. Cette division pourrait présenter des difficultés en cas de valeurs d’intensité nulle, envisageables par exemple dans le cas de pixels défaillants dans la caméra d’acquisition. Ce cas peut être anticipé et traité numériquement en fixant par exemple la valeur de l’intensité de ces pixels au maximum d’intensité. Le résultat de cette normalisation est illustré à la figure 11. L’efficacité de ce traitement peut être illustrée à l’aide de la figure 12 qui montre, à gauche, la projection de l’image initiale et, à droite, la projection de l’image traitée. L’intervalle des valeurs d’intensité de la projection normalisée de l’image traitée par épandage est plus restreint, se distribuant dans un intervalle de 0,996 à 1 contre un intervalle de 0,2 à 1 avant traitement, ce qui témoigne d’une réduction des hétérogénéités d’illumination.
[0091] Un autre artefact qu’il convient de traiter est dû aux traces de rectification. Les traces de rectification couvrent la surface de la brique de silicium et induisent des variations locales d’épaisseur qui se traduisent par des variations locales du niveau de transmission infrarouge dues aux changements de réflectivité à la surface de la brique. Il est donc préférable d’atténuer ces traces afin d’augmenter le contraste des précipités dans les images. [0092] Dans un exemple de réalisation, le traitement des traces de rectification comporte la sélection par un utilisateur d’une trace de rectification. Comme illustré à la figure 13, cette sélection peut par exemple être effectuée en saisissant la position d’au moins trois points, de préférence cinq points, sur la trace de rectification sélectionnée auparavant. A partir de ces points, il est possible de déterminer un polynôme du second degré associé à ladite trace, par exemple par une méthode des moindres carrés.
[0093] On notera que l’opération de sélection par un opérateur peut être automatisée. Cette automatisation peut par exemple être effectuée à l’aide d’une méthode utilisant la transformée de Hough pour extraire l’équation des différentes paraboles de l’image. Pour cela chaque point de l’image est représenté dans un espace à trois dimensions, une pour chaque paramètre a, b et c à identifier. Les maximas dans ce nouvel espace paramétré constitueront alors les précipités. Ainsi cette méthode nécessite une analyse sur trois dimensions ce qui est algorithmiquement plus lourd que le reste du traitement proposé jusqu’à présent.
[0094] Alternativement, cette automatisation peut être effectuée à l’aide d’une méthode consistant en la répétition du traitement présenté ci-dessus en anticipant les différents rayons de meules qui peuvent être utilisées pour la rectification des briques. La sélection par l’opérateur devient alors superflue. Le principal problème de cette méthode est que, même en connaissant a priori le rayon de la meule, l’inclinaison de la meule par rapport à la face de la brique est gérée par l’utilisateur et n’est donc pas constante. Or cette inclinaison définit la forme du contact de la meule avec la brique qui est en toute rigueur une parabole. Donc pour une même meule, on peut retrouver des traces de rectification de diamètre apparent différent d’une brique à l’autre.
[0095] Une fois l’équation du polynôme déterminée, le traitement des traces de rectification comprend la déformation de l’image, la déformation à appliquer à l’image étant choisie à partir de l’équation du polynôme de sorte à transformer la courbe représentative du polynôme en une droite horizontale. Cette déformation est illustrée à la figure 14 pour une parabole de type vers le bas et une parabole de type vers le haut. La courbe en trait plein correspond à la courbe représentative du polynôme, les flèches correspondant aux déformations à opérer pour obtenir la droite horizontale en trait interrompu. Le résultat de cette déformation est illustré à la figure 15. Ainsi, à l’issue de cette déformation, les traces de rectifications apparaissent sur l’image comme des droites de sorte à former un motif similaire au tramé vertical décrit précédemment.
[0096] Il est donc possible de corriger ce tramé par la méthode décrite précédemment. Une fois le tramé ainsi obtenu atténué, l’image est déformée de manière inverse de sorte à restituer la courbure initiale de l’image. La figure 16 illustre le traitement du tramé en montrant une image avant traitement (à gauche) et une image après traitement (à droite).
[0097] Comme indiqué auparavant, la correction des artefacts est suivie d’une analyse morphologique de l’image. Cette analyse consiste en une analyse statistique de l’image traitée permettant de caractériser quantitativement la présence des précipités. Plus particulièrement, il s’agit d’automatiser leur localisation dans l’image en gardant l’information de position des pixels qui les composent. Cette analyse repose essentiellement sur des opérations couramment utilisées en traitement d’image et donc disponibles dans les bibliothèques de fonctions de logiciels mathématiques tels que Matlab®.
[0098] Dans un exemple de réalisation, cette analyse comprend tout d’abord une mise à plat de l’image ayant pour but d’éliminer le niveau de fond des images. Dans un exemple de réalisation, cette mise à plat comprend l’application d’un filtre passe- bas gaussien à l’image à traiter de sorte à obtenir une image floutée. Comme illustré à la figure 17, l’image à traiter est ensuite divisée membre à membre par l’image floutée. Pour rappel, une image peut être représentée par une matrice ; diviser deux images membre à membre revient donc à diviser chaque élément de matrice de la première image par l’élément de matrice correspondant de la deuxième image (l’orientation et la résolution sont conservées lors de l’application du filtre gaussien). Ainsi les zones d’intensités homogènes (correspondant aux basses fréquences) sont saturées (zones blanches) tandis que les précipités à repérer dans la brique se retrouvent dans les parties sombres de l’image correspondant aux zones de plus faible intensité dans l’image d’origine (atténuation infrarouge plus forte).
[0099] Dans un exemple de réalisation l’analyse morphologique comprend également une opération de seuillage permettant d’obtenir une image binaire (c’est-à- dire à deux niveaux) de sorte à répertorier automatiquement chaque précipité. Plus particulièrement, l’objectif du seuillage est d’isoler les précipités des autres éléments de l’image mise à plat. Dans un exemple de réalisation, ce seuillage est réalisé à l’aide de l’algorithme d’OTSU. Cet algorithme s’appuie sur une analyse de l’histogramme des niveaux de gris de l’image mise à plat et permet de déterminer un seuil optimal de niveau de gris pour séparer deux populations de pixels : l’une va correspondre aux pixels appartenant à un précipité dite « population des précipités » dans la suite, l’autre aux pixels du fond de l’image. Une illustration du seuillage tel qui vient d’être décrit est donnée à la figure 18. À l’issue de l’étape de seuillage, l’image est binarisée en pixels blancs ou noirs selon qu’ils appartiennent à la population des précipités ou non.
[00100] Donc à l’issue de l’étape de seuillage de l’image, les informations concernant les précipités présents dans la brique peuvent être extraites sous différentes formes pour assister l’utilisateur, par exemple dans la sélection des zones à éliminer par éboutage. L’extraction de certaines informations peut notamment être facilitée par la labellisation des pixels de la population des précipités. Cette labellisation consiste à donner un numéro identique aux pixels d’un précipité donné. L’appartenance au précipité considéré est déterminée par un critère de connectivité entre pixels basé sur la présence de faces communes ou de sommets communs. Le choix d’un critère de connectivité imposant au moins une face commune entre deux pixels est plus robuste pour le décompte des précipités. Ainsi il sera possible d’identifier par un numéro spécifique chacun des différents précipités de l’image et d’en retirer les informations désirées par exemple la position du précipité par la position d’un des pixels le constituant et sa taille par leur nombre. Une telle étape de labellisation peut par exemple être mise en oeuvre à l’aide de la fonction « bwlabeln » proposée par le logiciel Matlab®.
[00101] À l’issue de cette labellisation, la cartographie d’une grandeur représentative de la densité des précipités est construite. Cette grandeur peut être par exemple obtenue à partir du nombre total de pixels constituants les contours des précipités ou encore du nombre total des pixels appartenant aux précipités dans une unité de surface de l’image de la brique. Deux types de représentation des informations extraites sont donnés pour exemple à la figure 19. A gauche de la figure 19 est illustrée une cartographie de la densité des précipités obtenue à partir des contours de précipités avec une échelle de couleur qui correspond à un nombre de précipités par unité de surface. Elle est superposée à l’image issue du seuillage et permet de repérer visuellement les zones de fortes densités. A droite de la figure 19 est illustrée une classification des portions de la brique en trois groupes, anticipant la difficulté de la découpe, à partir de seuils de densité prédéfinis. Pour des paramètres de découpe standard de matériau sans précipité, les zones vertes sont celles qui se découperont aisément, les zones orange sont de difficulté incertaine et les zones rouges sont impropres à la découpe.
[00102] Dans un exemple de réalisation, la méthode de traitement est testée à l’aide de motifs imprimés, par exemple les trois motifs de la figure 20. Plus particulièrement, le motif a) permet de tester la sensibilité de la méthode de traitement par rapport à la densité des précipités. Le motif b) permet quant à lui de tester la cohérence du traitement selon l’axe Z (c’est-à-dire l’ordonnée). Enfin, le motif c) permet de vérifier la cohérence du traitement selon l’axe X (c’est-à-dire l’abscisse).
[00103] Bien entendu, ce qui précède n’est nullement limitatif mais illustre seulement un moyen de déterminer la densité et/ou la taille des précipités présents dans la brique. D’autres moyens et/ou d’autres méthodes de traitement de l’image peuvent être envisagés.
[00104] Deuxième étape 1 E2 : division de la brique en plusieurs zones
[00105] Le procédé selon un premier aspect de l’invention comprend également, à partir d’au moins un seuil prédéterminé, une étape 1 E2 de division de la brique en plusieurs zones, chaque zone étant associée à une classe choisie parmi au moins deux classes. Le ou les seuils prédéterminés en question peuvent être déterminés à partir d’une image en transparence de la brique à couper (cf. figure 19) ou bien à l’aide de toute autre technique permettant de connaître la densité et/ou la taille des précipités. Dans un mode de réalisation, le ou les seuils définissant les classes sont choisis en fonction de critères comprenant la consommation de fil, le temps de coupe, le rendement de sciage, la qualité des tranches ou le risque de casse fil. Dans un mode de réalisation, le seuil ou les seuils prédéterminés sont définis par apprentissage. Dans un mode de réalisation, la valeur du ou des seuils prédéterminés peuvent être optimisées à partir du retour d’expérience de découpes dans des conditions standard de briques préalablement caractérisées en termes de densité et/ou de taille de précipités. Dans un mode de réalisation, le seuil prédéterminé est un seuil de densité et/ou de taille des précipités. [00106] Dans un mode de réalisation, l’étape 1 E2 de division de la brique en plusieurs zones est effectuée à partir de deux seuils définissant trois classes : une première classe correspondant à une coupe facile ; une deuxième classe correspondant à une coupe moyennement difficile ; et une troisième classe correspondant à une coupe très difficile. Cette division permet notamment de visualiser facilement si une brique sera difficile à couper ou non. Elle permet également l’utilisation d’une méthode simple de détermination des paramètres de coupe en gardant le nombre de variables faible (cet aspect sera détaillé dans la suite). La taille minimale de chaque zone est limitée par la taille des pixels de l’image ou des images utilisés pour déterminer la densité et/ou la taille des précipités. Dans un mode de réalisation, ces seuils sont définis par défaut en % de la densité surfacique maximum de précipités, la densité de précipités étant calculée à partir du nombre de pixels constituants le contour des précipités. Dans un mode de réalisation, le premier seuil est fixé à 0,5 % et le deuxième seuil est fixé à 1%.
[00107] Dans un mode de réalisation, la plus petite zone correspond à une bande d’un pixel de hauteur s’étendant sur toute la largeur de la face de la brique considérée. Ainsi, dans ce mode de réalisation, l’appartenance d’une bande à une classe est déterminée en prenant en compte l’ensemble des pixels de la bande selon la largeur. Il ne peut donc pas y avoir de zone d’une première classe occupant seulement une partie de la largeur de la face de la brique, l’autre partie étant occupée par une zone d’une deuxième classe. Cela s’explique notamment par le fait que, lors de la découpe, le fil est en contact avec la brique sur toute sa largeur et que c’est la présence de précipités sur toute cette largeur qui détermine la difficulté de coupe.
[00108] Bien entendu, il ne s’agit ici que d’un mode de réalisation particulier et un nombre plus élevé de classes pourra être utilisé.
[00109] Exemple de division de la brique
[00110] Un exemple de division de la brique est illustré à la figure 21. Dans cet exemple, la brique est divisée en zones (ici cinq zones) selon trois classes : classe 1 qui correspond à une coupe facile, classe 2 qui correspond à une coupe moyennement difficile et classe 3 qui correspond à une classe très difficile. Dans l’exemple de réalisation illustré à la figure 21 , chaque classe est associée à une hauteur qui correspond à la somme des hauteurs de chaque zone de ladite classe. Plus particulièrement, sur la figure 21 , la hauteur /ix associée à la classe 1 est donnée par h1 = h\ + h\ ] la hauteur h2 associée à la classe 2 est donnée par h2 = h\ + h \ et la hauteur h3 associée à la classe 3 est donnée par h = h . L’utilisation de la hauteur afin d’évaluer la proportion de chaque zone associée à chaque classe n’est qu’un exemple de réalisation et d’autres façon de faire, par exemple basée sur l’aire occupée par chaque zone, peuvent être envisagées.
[00111] Troisième étape 1 E3 : détermination d’au moins un paramètre de coupe
[00112] Le procédé selon un premier aspect de l’invention comprend enfin, en fonction de la proportion de zones associées à chaque classe, une étape 1 E3 de détermination d’au moins un paramètre de coupe C.
[00113] Dans un mode de réalisation déjà évoqué plus haut, chaque classe peut être associée à une hauteur, la hauteur totale de toutes les classes correspondant à une hauteur totale associée à la brique, le ou les paramètres de coupe étant déterminés en fonction de la valeur des hauteurs associées à chaque classe.
[00114] Dans un mode de réalisation, le paramètre de coupe C est déterminé à l’aide de la formule suivante :
Figure imgf000021_0001
[00116] où hi est la hauteur associée à la classe i avec i e {2,3}, h la hauteur totale donnée par la relation h = h1 + h2 + h3 et Ct un paramètre de coupe associée à la classe i.
[00117] Dans un mode de réalisation, les constantes Ct sont liées par les relations suivantes :
[00118] C2 = k2C i et C3 = k3C où kt est un paramètre associé à la classe Ct.
[00119] De plus, la valeur du paramètre de coupe Cx associé à la première classe est calculée en fonction d’une ou plusieurs caractéristiques de la coupe souhaitées, par exemple une valeur de TTV (Total Thickness Variation ou variation totale d’épaisseur) à ne pas dépasser. Par exemple, si le matériau est du silicium, si le paramètre de coupe Cx associée à la première classe est la vitesse du fil et si la caractéristique de coupe souhaitée concerne le TTV, alors la valeur du paramètre de coupe C sera égale à la vitesse de fil permettant d’obtenir le TTV recherchée dans le cas d’une brique de silicium monocristallin (ou bien mono-like® sans précipité).
[00120] Ainsi, pour les caractéristiques de coupes considérées, cette valeur va servir de référence afin d’établir les deux autres constantes C2 et C3. Il est intéressant de noter que cette valeur de référence n’est pas absolue mais dépend de la qualité de la coupe recherchée (au travers des caractéristiques de coupe recherchées). Par exemple, si l’on désire obtenir un TTV donné, on calcule la valeur de Cx pour le TTV en question puis, connaissant les valeurs de k2 et k3, la valeur des constantes C2 et C3 correspondant à ce TTV peut être calculée. Cette manière de faire permet de séparer l’influence du matériau sur la coupe (qui est pris en compte à l’aide des constantes k2 et k3) de celle des caractéristiques de la coupe recherchée sur la valeur du ou des paramètres de coupes qui est prise en compte au travers du paramètre Cx.
[00121] Dans un mode de réalisation, lorsqu’un nombre de classes plus grand noté N est envisagé, l’expression précédente du paramètre de coupe C peut être généralisée par :
Figure imgf000022_0001
[00123] où hi est la hauteur associée à la classe i avec i e {2 ...N} , h la hauteur totale donnée par la relation h = å =1/i£ et Ct un paramètre de coupe associée à la classe i. De la même manière, les paramètres de coupe peuvent alors liées par la relation Ct = kiC où
[00124] Exemple de détermination d’un paramètre de coupe
[00125] Dans l’exemple qui suit, la consommation de fil est le paramètre C de coupe à déterminer. Comme précisé précédemment, la valeur de Cx est établi en fonction d’une brique de référence, idéalement une brique de silicium monocristallin ou bien encore une brique en mono-like® exempte de précipité (en effet, il est possible de vérifier qu’une mono-like® sans précipité peut se couper avec des paramètres identiques à ceux utilisés pour la découpe d’un silicium monocristallin pour une même qualité de coupe). L’ensemble de la brique de référence est donc associé à la première classe correspondant à une coupe facile. Pour cette brique de référence, la recette de coupe permettant d’obtenir des tranches possédant les caractéristiques souhaitées consomme 1 m/tranche, avec un temps de coupe de 160 minutes pour un fil ASAHI 80 mίti. Les caractéristiques souhaitées peuvent par exemple concerner le TTV qui varie ici entre 3,6 pm et 7,7 pm, sachant que les spécifications des fabricants des tranches sont TTV < 30 pm. De plus, comme illustré à la figure 22, le comportement du fils lors de la coupe est celui recherché : la valeur de la flèche correspond à un faible risque de casse du fil. Le paramètre de coupe Cx associé à la première classe est donc choisi comme étant égal à 1 m/tranche.
[00126] [Tableau 1]
Figure imgf000023_0001
Figure imgf000024_0002
00127] Pour un équipement et des conditions de coupe donnés, les valeurs de k2 et k3 sont établies par des essais de référence permettant d’associer les images infrarouges et le comportement en coupe. Dans un mode de réalisation, la valeur de k2 est comprise entre 1 ,5 et 4,5, la valeur de k3 est comprise entre 3,5 et 6,5 et telle que k3 > k2.
[00128] La brique à découper a été analysée à l’aide des étapes décrites précédemment et le résultat de cette analyse est illustré à la figure 23. Sur cette figure, la brique à découper a été partagée en cinq zones réparties selon trois classes. Sur cette brique, 20% de la brique est dans la classe difficile à couper, 5% de la brique est dans la classe moyennement facile à couper et 75% de la brique est dans la classe facile à couper.
[00129] Le paramètre de coupe (ici la quantité de fil par tranche) peut donc être calculé à l’aide de la formule introduite précédemment et rappelée ici :
Figure imgf000024_0001
[00131] Dans l’exemple considéré, le paramètre de coupe final C est égal à 2,15 m/tranche. Les caractéristiques dimensionnelles des tranches obtenus à l’aide de ce paramètre de découpe sont listées dans le tableau 2 et démontrent le très bon comportement de cette recette sur une brique mono-like contenant des précipités. Le TTV varie entre 5,2 pm et 8,5 pm, et comme le montre la figure 23, le bon comportement du fil lors de la découpe, en particulier la valeur de la flèche et du wrap sont également proche de ceux de la coupe de référence.
[00132] [Tableau 2]
Figure imgf000024_0003
Figure imgf000025_0001
[00133] Cet exemple de réalisation permet de comprendre comment les caractéristiques de coupe obtenues avec une tranche sans précipité peuvent être reproduites avec une tranche comprenant des précipités en calculant au moins un paramètre de coupe à l’aide d’un procédé selon un premier aspect de l’invention.

Claims

REVENDICATIONS
[Revendication 1] Procédé (100) de détermination d’au moins un paramètre de coupe C d’une brique d’un matériau semi-conducteur comprenant :
- une étape (1 E 1 ) de détermination de la densité et/ou de la taille des précipités présents dans la brique ;
- à partir d’au moins un seuil prédéterminé, une étape (1 E2) de division de la brique en plusieurs zones, chaque zone étant associée à une classe choisie parmi au moins deux classes ;
- en fonction de la proportion de zones associées à chaque classe, une étape (1E3) de détermination d’au moins un paramètre de coupe.
[Revendication 2] Procédé selon la revendication précédente caractérisé en ce que le ou les seuils définissant les classes sont choisis en fonction de critères comprenant la consommation de fil, le temps de coupe, le rendement de sciage, la qualité des tranches ou le risque de casse fil.
[Revendication 3] Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes caractérisé en ce que le ou les paramètres de coupe C sont choisis parmi au moins l’un des paramètres suivants :
- la vitesse de table ;
- la consommation de fil par tranche ;
- la vitesse de fil ; et/ou
- l’orientation de la brique.
[Revendication 4] Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes caractérisé en ce que l’étape (1E1) de détermination de la densité et/ou de la taille des précipités comprend :
- une sous-étape (1 E11 ) d’imagerie de la brique à l’aide d’une gamme de longueur d’onde pour laquelle le matériau composant ladite brique est transparent ;
- une sous-étape (1E12) de traitement de l’image obtenu de sorte à extraire la densité et/ou la taille des précipités.
[Revendication s] Procédé (100) selon la revendication précédente caractérisé en ce que la sous-étape (1E11) d’imagerie de la brique comprend l’acquisition d’au moins une face de la brique.
[Revendication 6] Procédé (100) selon l’une des deux revendications précédentes caractérisé en ce que la sous-étape (1 E11 ) d’imagerie de la brique comprend l’acquisition des quatre faces de la brique.
[Revendication 7] Procédé (100) selon l’une des trois revendications précédentes caractérisé en ce la sous-étape (1E12) de traitement de l’image est précédée d’une sous-étape de test du traitement de l’image.
[Revendication 8] Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes caractérisé en ce que l’étape (1E2) de division de la brique en plusieurs zone est effectuée à partir de deux seuils définissant trois classes :
- une première classe correspondant à une coupe facile ;
- une deuxième classe correspondant à une coupe moyennement difficile ; et
- une troisième classe correspondant à une coupe très difficile.
[Revendication 9] Procédé (100) selon l’une des revendications précédente caractérisé en ce que chaque classe peut être associée à une hauteur, la hauteur totale de toutes les classes correspondant à une hauteur totale associé à la brique, le ou les paramètres de coupe étant déterminés en fonction de la valeur des hauteurs associées à chaque classe.
[Revendication 10] Procédé (100) selon la revendication 8 et la revendication 9 caractérisé en ce que le paramètre de coupe C est déterminé à l’aide de la formule suivante : C = C, + C2 x — h + C3 x — h où est la hauteur associé à la classe i avec i e {2,3}, h la hauteur totale donnée par la relation h = h1 + h2 + h3 et Ci un paramètre de coupe associée à la classe i.
[Revendication 11] Procédé de découpe comprenant une étape de détermination d’au moins un paramètre de découpe à l’aide d’un procédé selon l’une des revendications précédentes, le paramètre ou les paramètres ainsi déterminés étant mis en œuvre lors de la découpe.
[Revendication 12] Dispositif comprenant les moyens configurés pour mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendications précédentes.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN106313351A (zh) * 2015-07-06 2017-01-11 天津职业技术师范大学 一种多线切割机线网张力测量装置及方法
FR3075962A1 (fr) * 2017-12-22 2019-06-28 Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives Procede de caracterisation de plaquettes issues d'un lingot de materiau semiconducteur

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