WO2026014248A1 - 画像処理システム、検査システム、および画像処理方法 - Google Patents

画像処理システム、検査システム、および画像処理方法

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WO2026014248A1
WO2026014248A1 PCT/JP2025/022935 JP2025022935W WO2026014248A1 WO 2026014248 A1 WO2026014248 A1 WO 2026014248A1 JP 2025022935 W JP2025022935 W JP 2025022935W WO 2026014248 A1 WO2026014248 A1 WO 2026014248A1
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WO
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image
registered
comparison
threshold
processing system
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PCT/JP2025/022935
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English (en)
French (fr)
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真二郎 渡辺
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Tokyo Electron Ltd
Original Assignee
Tokyo Electron Ltd
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/26—Testing of individual semiconductor devices
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/28—Testing of electronic circuits, e.g. by signal tracer
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis

Definitions

  • This disclosure relates to an image processing system, an inspection system, and an image recognition method.
  • This disclosure provides technology that enables appropriate setting of substrate processing recipes by automatically improving setup data.
  • an image processing system that processes at least one of image information of a semiconductor device and image information of a probe card, the image processing system comprising: a calculation unit that calculates information relating to the match rate between a comparison image, which is the acquired image information, and a pre-stored registered image; a comparison unit that compares the calculated information relating to the match rate with a pre-stored threshold; and a registration unit that adds the comparison image to the registered image to update it to a new registered image if the information relating to the match rate is less than the threshold, but does not add the comparison image to the registered image if the information relating to the match rate is equal to or greater than the threshold.
  • the setup data can be automatically improved to appropriately set the substrate processing recipe.
  • FIG. 1 is a diagram showing the overall configuration of an inspection system including an image processing system according to an embodiment
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an inspection device applied to an inspection system.
  • FIG. 2 is a plan view showing an alignment bridge and a substrate.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of image information captured by a camera.
  • FIG. 2 is a block diagram showing functional units formed inside the image processing system.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a score set for a registered image.
  • 10A and 10B are diagrams illustrating examples of comparison images that have a high degree of match with a registered image
  • 10A and 10B are diagrams illustrating examples of comparison images having a low matching rate with a registered image.
  • the image processing system acquires and processes image information of a substrate, which is a semiconductor device, and creates setup data for setting a substrate processing recipe based on the image information.
  • the substrate processing recipe includes, for example, alignment processing for adjusting the target position (horizontal position) and target attitude (rotational position) of the substrate when inspecting the substrate.
  • substrate processing is not limited to substrate inspection, but may also include film formation, etching, modification, cleaning, bonding, stripping, ashing, and other processes performed by a substrate processing apparatus. Even in substrate processing apparatuses that perform such substrate processing, substrate alignment may be performed before the substrate is placed on the apparatus. Alternatively, alignment may be performed in a dedicated aligner device before the substrate is loaded into the substrate processing apparatus, and the technology disclosed herein may be applied to this aligner device. Furthermore, substrate processing is not limited to alignment processing. Therefore, the substrate processing recipe that is set may include various elements depending on the content of the substrate processing. For example, the substrate processing recipe that is set may include the timing of operation of various components, the duration of substrate processing, the temperature of the substrate, the amount of power and processing gas supplied to the substrate, the pressure within the processing chamber, the amount of plasma generated, and so forth.
  • an image processing system 2 applied to alignment processing for substrate inspection is applied, for example, to an inspection system 100 having multiple inspection devices 1 that inspect substrates.
  • the inspection system 100 includes an image processing system 2 communicatively connected to each inspection device 1, and a recipe server 3 communicatively connected to each inspection device 1 and the image processing system 2.
  • Each inspection device 1 inspects the electrical characteristics of a substrate W. For example, multiple devices under test (DUTs) are formed on the surface of the substrate W.
  • the type of substrate W inspected by the inspection device is not particularly limited, and may be a carrier on which a device under test is arranged, a glass substrate, a single chip, an electronic circuit board, etc.
  • the inspection device 1 comprises an inspection unit 10 that actually performs the inspection, a loader 13 installed adjacent to the inspection unit 10, and a tester 20 installed above the inspection unit 10. Furthermore, the inspection device 1 has a controller 90 that controls the operation of the inspection unit 10, loader 13, and tester 20.
  • the inspection unit 10 has a rectangular parallelepiped housing 11, which has an inspection chamber 12 inside.
  • the inspection chamber 12 houses a stage 30 that carries a substrate W and transports the substrate W to a desired three-dimensional coordinate position.
  • a container such as a FOUP (Front-Opening Unified Pod) in which multiple substrates W are kept waiting is set in the loader 13.
  • the loader 13 is equipped with a transport device (not shown), which removes the substrates W from the container and transfers them to the stage 30 in the inspection chamber 12.
  • the loader 13 also receives inspected substrates W from the stage 30 using the transport device and stores them in the container.
  • the tester 20 includes a motherboard (not shown) connected to the interface 23.
  • the motherboard has multiple test boards (not shown) attached to it and is connected to the controller 90.
  • the tester determines the quality of each semiconductor device based on signals sent from each semiconductor device on the substrate W on the motherboard and each test board. By appropriately changing the test board, the tester 20 can perform multiple types of tests.
  • the mounting table 31 is constructed by stacking structures such as a bottom plate supported by the moving part 32 and a chuck top having a mounting surface 30s. Although not shown, the mounting table 31 may also be equipped with an appropriate holding means (vacuum suction mechanism, mechanical chuck, etc.) for holding the substrate W, a temperature control module for adjusting the temperature of the mounting surface 30s, a temperature sensor for detecting the temperature of the mounting surface 30s, etc.
  • an appropriate holding means vacuum suction mechanism, mechanical chuck, etc.
  • a temperature control module for adjusting the temperature of the mounting surface 30s
  • a temperature sensor for detecting the temperature of the mounting surface 30s, etc.
  • the stage control unit of the stage 30 is connected to the controller 90 (see Figure 1) of the inspection device 1, and controls the motor driver unit based on commands from the controller 90 to operate the stage 30.
  • the stage control unit includes, for example, a main control unit that controls the operation of the entire stage 30, a PLC that controls the operation of the movement unit 32, a temperature controller that controls the temperature control module, an illumination control unit, a power supply unit, etc.
  • the inspection device 1 is equipped with an alignment bridge 40 between the tester 20 and the mounting table 31 of the stage 30 for aligning the substrate W placed on the mounting table 31.
  • the alignment bridge 40 has a camera 41, a moving device 42 that moves the camera 41 forward and backward, and a pair of guide rails 43 that guide the movement of the moving device 42.
  • the camera 41 of the alignment bridge 40 moves between a standby position set in the Y-axis direction by a moving device 42 and a center position.
  • the standby position is, for example, a position adjacent to the side wall of the housing 11 and does not overlap with the probe card 21 vertically above.
  • the center position is, for example, a position vertically above the mounting surface 30s of the stage 30 placed at the reference position, below the probe card 21, and coincident with the center of the probe 22 of that probe card 21.
  • the camera 41 is attached to the underside of the moving device 42 and is connected to the controller 90.
  • the camera 41 captures an image of the opposing substrate W below the center position and recognizes the position of the substrate W based on this image information.
  • a CCD (Charge Coupled Devices) sensor or a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) sensor can be used as this camera 41.
  • the controller 90 recognizes the position, posture, thickness, etc. of the substrate W and/or the position of the mounting table 31, etc. based on the image information from the camera 41.
  • the moving device 42 is provided to bridge a pair of guide rails 43, and includes a plurality of rolling elements that roll on each guide rail 43, a motor that rotates each rolling element, etc.
  • the moving device 42 is connected to a controller 90, and by driving the motor based on commands from the controller 90, the moving device 42 moves along the pair of guide rails 43 and positions the camera 41 at a center position or a standby position.
  • the pair of guide rails 43 are arranged with a width wider than the diameter of the mounting table 31.
  • Each guide rail 43 extends parallel to the Y-axis direction in Figure 2 and guides the movement of the moving device 42 in the Y-axis direction.
  • the controller 90 of the inspection device 1 is a computer having a processor, memory, input/output interface, and communication interface, etc. (not shown).
  • the processor is a combination of one or more of the following: a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field-Programmable Gate Array), a circuit made up of multiple discrete semiconductors, etc., and executes and processes programs stored in memory.
  • the memory includes a main storage device made up of semiconductor memory, etc., and an auxiliary storage device made up of disks, drives, semiconductor memory (flash memory), etc.
  • the controller 90 controls the alignment bridge 40 to perform alignment processing on the substrate W.
  • the controller 90 first moves the moving device 42 to position the camera 41 at the center position.
  • the controller 90 uses the camera 41 to capture an image of the substrate W below.
  • the image information PD captured by the camera 41 includes the positions and orientations of multiple arranged devices under test (DUT), scribe lines SL, etc.
  • FIG. 3B illustrates an example of an enlarged image of a specific device under test among the multiple devices under test provided on the substrate W, i.e., an enlarged pattern of the device under test.
  • the controller 90 recognizes the positional deviation (direction and amount of deviation) of the substrate W based on the image information PD captured by the camera 41 and the target position and target orientation of the recipe. The controller 90 then moves or rotates the stage 30 by ⁇ based on the recognized deviation of the substrate W, thereby appropriately adjusting the position and orientation of the substrate W.
  • the inspection device 1 may perform orthogonal axis alignment of the substrate W based on the image information PD. Orthogonal axis alignment is performed, for example, by calculating a line connecting the pads within the semiconductor device of the substrate W in the image information PD, and rotating the stage 30 in the ⁇ direction to align this line with the Y-axis direction of the stage 30.
  • the controller 90 operates the moving unit 32 to bring the aligned substrate W into contact with the probes 22 of the probe card 21. In this contact state, the controller 90 performs an electrical inspection of the substrate W using the tester 20. Furthermore, after the inspection by the tester 20 is completed, the controller 90 causes the moving unit 32 to lower and move the substrate W horizontally, and returns the substrate W to the loader 13.
  • image information PD of the substrate W is captured by the cameras 41 in multiple inspection devices 1, and alignment processing is performed based on this image information PD and the stored recipe (target position and target orientation of the substrate W).
  • the image processing system 2 of the inspection system 100 receives and stores image information PD captured by each inspection device 1, and processes the image information PD to create setup data for the target position and target posture, which is the alignment processing recipe.
  • the image processing system 2 sends the created setup data to the recipe server 3.
  • the recipe server 3 updates (corrects) and stores the alignment processing recipe based on the setup data from the image processing system 2.
  • the inspection system 100 then sends the corrected recipe stored in the recipe server 3 based on a recipe request from the inspection device 1, allowing the inspection device 1 to perform alignment processing using the updated recipe.
  • the image processing system 2 and recipe server 3 can be implemented using well-known computers. Note that while the image processing system 2 and recipe server 3 are shown as separate devices in Figure 1, the image processing system 2 and recipe server 3 may be the same device. For example, the image processing system 2 and recipe server 3 can be implemented using a management server that manages the operating status and errors of multiple inspection devices 1.
  • the image processing system 2 includes a processor 2p, memory 2m, an input/output interface, a communication interface, etc.
  • the processor 2p is a combination of one or more of a CPU, GPU, ASIC, FPGA, a circuit made up of multiple discrete semiconductors, etc.
  • the memory 2m includes a main memory device and an auxiliary memory device with enough capacity to store multiple pieces of image information PD for each of the inspection devices 1 described above.
  • the image processing system 2 is an electronic circuit including a CPU, GPU, ASIC, FPGA, etc., and performs the various control operations described in this specification by executing instruction codes stored in memory 2m or by circuit design for specific applications.
  • the recipe server 3 is storage for storing recipes and includes memory 3m, a communication interface, etc. Recipes created by the image processing system 2 are stored in memory 3m.
  • the processor 2p of the image processing system 2 executes a program stored in the memory 2m to form an internal functional block that processes multiple pieces of image information PD and creates setup data, as shown in FIG. 4.
  • the image processing system 2 includes an image acquisition unit 201, a score calculation unit 202, an image comparison unit 203, a registration unit 204, and the like.
  • the image acquisition unit 201 acquires image information PD captured by each inspection device 1 and stores it in memory 2m.
  • the image acquisition unit 201 stores image information of the same product A in memory 2m in a manner that links the information together, even if the image was captured by a different inspection device 1. This enables the image processing system 2 to easily consolidate image information of the same product A, enabling setup data (registered images, described below) corresponding to product A to be created accurately and quickly.
  • the score calculation unit 202 processes the image information PD stored in memory 2m and calculates a score corresponding to the substrate processing (alignment processing in this embodiment) of the substrate W.
  • This score is a numerical representation of the degree of match between the previously registered image information PD (hereinafter also referred to as the registered image) and the image information PD to be compared (hereinafter also referred to as the comparison image).
  • the score is set to 1.
  • a score of 1 means that the square-shaped comparison pattern CP completely overlaps the square-shaped registered pattern EP in Figure 5A.
  • the score is set to 0.
  • Image processing system 2 then calculates the score of the comparison image by evenly allocating the match rate of the comparison image to the registered image using a decimal value between 0 and 1.
  • the score is the degree of positional deviation (including horizontal position and circumferential position) of the comparison pattern CP of the comparison image relative to the registered pattern EP of the registered image.
  • the score is 0.2.
  • the score is 0.8.
  • Figures 5A to 5C illustrate an example of calculating a score related to the misalignment between the registered pattern EP of the registered image and the comparison pattern CP of the comparison image in response to alignment processing.
  • the score is not limited to the misalignment between the registered pattern EP of the registered image and the comparison pattern CP of the comparison image.
  • the score may be the matching rate of brightness, color, shape, defects, etc. between the registered image and the comparison image, or a single score may be calculated by combining multiple of these parameters.
  • conventional inspection systems use only one registered reference image to monitor the positional deviation of the substrate W in the comparison image relative to this registered reference image.
  • inspection is performed using multiple inspection devices, there are differences in the characteristics, model, and machine differences between each device.
  • substrate processing is performed on the substrate W using substrate processing devices, there are also differences in the type of substrate processing performed by the substrate processing devices. For this reason, the appearance of the substrate W after substrate processing, including inspection, can change, and there is the inconvenience of not being able to respond to these changes using only one registered reference image.
  • the inspection system 100 is configured to expand the range of reference registered images, i.e., setup data, by performing processing such as adding a comparison image to a registered image based on the score calculated for the comparison image.
  • the inspection system 100 expands the range of substrate processing recipes by expanding the range to include setup data with different characteristics.
  • the image comparison unit 203 determines whether or not to register a comparison image as a new registered image based on the calculated score of the comparison image. Furthermore, for comparison images with low scores, there is a possibility that the substrate W may have been misaligned during the original alignment process. Therefore, for comparison images with low scores, the user can manually teach the position of the substrate W and add the image to the registered image.
  • the image comparison unit 203 holds a first threshold and a second threshold corresponding to the scores described above.
  • the first threshold is a threshold for determining whether the comparison image sufficiently matches the registered image.
  • the second threshold is a threshold for determining whether the comparison image matches or does not match the registered image. In other words, if the score of the comparison image is less than the second threshold, it is determined that the comparison image does not match the registered image. If the score of the comparison image is equal to or greater than the second threshold, it is further compared with the first threshold, and if it is equal to or greater than the first threshold, it is determined that the comparison image matches sufficiently.
  • the score of the comparison image is less than the first threshold and equal to or greater than the second threshold, it can be determined that the comparison image is close to the registered image but does not sufficiently match.
  • a score of 0.6 is set as the first threshold, and a score of 0.5 is set as the second threshold.
  • the image comparison unit 203 compares the registered pattern EP of the registered image with the comparison pattern CP of the comparison image and determines that the score of the comparison image is 0.6 or higher, it considers the comparison image to be a sufficient match to the registered image. In this case, since the comparison image can be said to be sufficiently close to the registered image, the image comparison unit 203 determines not to add a comparison image but to continue using the original registered image from then on.
  • the image comparison unit 203 compares the registered pattern EP of the registered image with the comparison pattern CP of the comparison image and determines that the score of the comparison image is less than 0.6 and greater than or equal to 0.5, it considers that the comparison image is close to the registered image as described above, but does not sufficiently match. In this case, the image comparison unit 203 determines to add this comparison image to the registered images. This allows the image processing system 2 to expand the range of registered images.
  • the image comparison unit 203 compares the registered pattern EP of the registered image with the comparison pattern CP of the comparison image, and if it determines that the score of the comparison image is less than 0.5, it considers the comparison image to be mismatched with the registered image.
  • the image comparison unit 203 makes an operator call and determines that the position of the substrate W should be taught by manual operation by the user to add the registered image.
  • the registration unit 204 of the image processing system 2 manages the registered images and performs operations such as adding new comparison images to the registered images. For example, if there are no registered images, the registration unit 204 registers the first registered image. Also, for example, if the image comparison unit 203 described above determines that an image should be added, the registration unit 204 adds that image to the registered images.
  • the score calculation unit 202 calculates the score of comparison image 1 based on the registered pattern EP1 of the first registered image, which has been registered in advance, and the comparison pattern CP of comparison image 1. For example, if the score of comparison image 1 is 0.55, the image comparison unit 203 selects the process of adding the comparison image to the registered images, as described above. As a result, the registration unit 204 updates the registered image to a new (second) image by adding comparison image 1 to the first registered image, as shown in the right diagram of FIG. 7A.
  • the second (two) registered images correspond to registered patterns EP1 and EP2, and their first and second thresholds overlap each other.
  • the score calculation unit 202 calculates the score of comparison image 2 based on the registered patterns EP1 and EP2 of the updated second registered image and the comparison pattern CP of the next comparison image 2. For example, if the score of comparison image 2 is 0.4 compared to all of the second registered images, the image comparison unit 203 determines that the comparison images do not match, as described above. At this time, the image comparison unit 203 makes an operator call and has the user manually teach the position of the substrate W (see the dotted line in FIG. 7B). As a result, the registration unit 204 updates the second registered image to a new (third) registered image by adding comparison image 2, as shown in the right diagram in FIG. 7B. The third registered image corresponds to registered patterns EP1 to EP3, and one of the first and second thresholds overlaps with another first and second threshold.
  • the score calculation unit 202 calculates the score of comparison image 3 based on the registered patterns EP1 to EP3 of the updated third registered image and the comparison pattern CP of the next comparison image 3. For example, if the score of comparison image 3 is 0.6 compared to any of the registered images, the image comparison unit 203 determines that comparison image 3 matches the registered image. As a result, the image processing system performs processing to not register comparison image 3.
  • the score calculation unit 202 calculates the score of comparison image 4 based on the registered patterns EP1 to EP3 of the updated third registered image and the comparison pattern CP of the next comparison image 4. For example, if the score of comparison image 4 is 0.3 relative to all registered images, the image comparison unit 203 determines that the comparison images do not match, as in FIG. 7B. At this time, the image comparison unit 203 makes an operator call and has the user manually teach the position of the substrate W. In response to the user's manual operation, for example, as shown in the right diagram of FIG. 7D, the third registered image may be updated to a new (fourth) registered image in which an outlying image has been added. In other words, the fourth registered image may have a state in which one of the first and second thresholds overlaps with another first and second threshold, or the first and second thresholds are spaced apart from another first and second threshold, as in registered pattern EP4.
  • the image processing system 2 can appropriately expand the setup data required for alignment processing by adding registered images as appropriate based on the scores (match rates) of the comparison images.
  • the inspection system 100 can automatically improve the setup data and use it repeatedly.
  • the inspection system 100 and image processing system 2 according to the embodiment are basically configured as described above, and their operation (image processing method) will be explained below.
  • the image processing system 2 Before performing alignment processing in each inspection device 1, the image processing system 2 first registers reference setup data (registration image) for performing alignment processing. At this time, the image processing system 2 sequentially executes the processing flow of steps S101 to S106 shown in Figure 8.
  • the image acquisition unit 201 of the image processing system 2 first acquires the image information PD for registration from the inspection device 1 (step S101).
  • the image information PD for registration for example, a substrate W is placed on the mounting table 31 of the reference inspection device 1, the stage 30 is manually positioned by the user, and the camera 41 is moved to the center position to capture an image of the substrate W below. This allows the image processing system 2 to receive the image information PD for registration from the inspection device 1.
  • the image processing system 2 determines whether or not to newly register the acquired image information PD (step S102).
  • “New registration” refers to, for example, setting a new registered image without relying on a previously registered image, even if a previously registered image has been registered.
  • One example of this is when, in order to perform alignment processing on a new product A, the registered image of product B that was previously used becomes unnecessary, and a new registered image corresponding to product A is registered.
  • the image processing system 2 determines that the acquired image information PD is to be newly registered (step S102: YES) and proceeds to step S103.
  • step S103 the image processing system 2 erases all previously stored registered images in order to register new image information PD. Note that if there is a possibility that previously registered images will be used later, the image processing system 2 may leave the previously registered images without executing step S103.
  • the image processing system 2 registers the acquired image information PD as a registered image (step S104).
  • a registered image for alignment processing is stored in memory 2m, and the image processing system 2 transmits this registered image to the recipe server 3 as setup data.
  • the recipe server 3 can transmit an alignment processing recipe (target position, target posture) based on this registered image, or the registered image itself, to each inspection device 1.
  • step S105 the image processing system 2 searches the image information storage area in memory 2m to determine whether there is a previously registered image. In other words, if there is no previously registered image, the acquired image information PD will be the data that is initially used as the registered image. Therefore, if there is no previously registered image (step S105: NO), the process proceeds to the above-mentioned step S104, where the image information PD is registered as the registered image in step S104. On the other hand, if there is a previously registered image (step S105: YES), the process proceeds to step S106.
  • step S106 the image processing system 2 executes a reset subroutine that compares the previously registered image in memory 2m with the image information for the current registration and determines whether or not to add the image information for the current registration. This reset subroutine will be described in detail later.
  • the inspection system 100 can quickly start the alignment process for each inspection device 1 based on these registered images.
  • the image processing system 2 acquires image information PD when alignment processing is performed in each inspection device 1 and determines whether or not a registered image should be added. At this time, the image processing system 2 sequentially executes the processing flow of steps S111 to S123 shown in Figure 9.
  • the image processing system 2 first acquires a comparison image, which is image information PD for comparison (step S111). For example, each time each inspection device 1 performs alignment processing, the image processing system 2 receives image information PD captured by the camera 41 and stores it in memory 2m.
  • the image processing system 2 determines whether there is a registered image to compare with the comparison image (step S113). For example, when comparing the first registered image with the comparison image, it is natural that a registered image exists. If there is a registered image (step S113: YES), the process proceeds to step S114. On the other hand, there may be no registered images beyond the second one. If there are no such registered images (step S113: NO), the process proceeds to step S117.
  • step S114 the score calculation unit 202 of the image processing system 2 calculates a score, which is the match rate of the comparison image relative to the registered image, using the registered pattern EP of the current registered image and the comparison pattern CP of the comparison image.
  • the score of the comparison image is calculated as a numeric value between 0 and 1, including decimal points.
  • the score calculation unit 202 takes into account the scores of the comparison image calculated from each registered image and the current score, and extracts the highest score from among the scores (step S115). This allows the image processing method to perform the subsequent processing flow using the highest score.
  • step S117 the image processing system 2 determines whether the maximum match score for the comparison image that was not added is less than the second threshold (0.5). In other words, by going through step S105, the score of the comparison image becomes the maximum match score, which is the highest score when compared with multiple registered images. Therefore, the image processing system 2 compares the maximum match score with the second threshold. Then, as described above, if it is 0.5 or greater, it means that the comparison pattern CP of the comparison image matches the registered pattern EP of the registered image. Therefore, if the maximum match score is 0.5 or greater (step S117: NO), the process proceeds to step S118.
  • the second threshold 0.5
  • the image comparison unit 203 of the image processing system 2 compares the calculated maximum match score of the comparison image with a first threshold value (0.6) stored in advance, and determines whether the maximum match score is less than 0.6 (step S118). If the maximum match score is less than 0.6 (step S118: YES), the image processing system 2 determines whether to register the comparison image as described above, and proceeds to step S119.
  • a first threshold value 0.6
  • step S119 the registration unit 204 of the image processing system 2 performs a process of adding comparison images with a maximum matching score of 0.5 or greater but less than 0.6 to the registered images.
  • the registration unit 204 associates the comparison images determined to be added with the current registered images and stores them, so that they can be treated as registered images.
  • step S118 NO
  • the comparison image does not need to be added because it sufficiently matches the registered image. Therefore, image processing system 2 ends the processing without adding the current comparison image to the registered images. As a result, comparison images with a score of 0.6 or greater will not be added as registered images.
  • step S117 if the maximum matching score is less than 0.5, this means that the comparison pattern CP of the comparison image is significantly different from the registered pattern EP of the registered image, and manual teaching by the user is required. Therefore, if the maximum matching score is less than 0.5 (step S117: YES), proceed to step S120.
  • step S120 the image processing system 2 makes an operator call to have the user perform manual operation.
  • This operator call includes information that manual operation is required because a large positional deviation has occurred in the comparison image, and specifies the inspection device 1 that is the target of the manual operation.
  • the user of the inspection system 100 manually moves the stage 30 on which the substrate W is placed for the specified inspection device 1, and specifies (teaches) the position to face the camera 41 (step S121).
  • the target inspection device 1 captures an image of the substrate W with the camera 41 and acquires image information again, and then transmits the image information to the image processing system 2.
  • step S122 when the image processing system 2 receives image information from the inspection device 1 that has been manually operated, it replaces that image information with a new comparison image.
  • the image processing system 2 adds the replaced comparison image to the registered image (step S123).
  • the comparison image taught by the user may have a score close to that of the registered image (see Figure 7B), or may have a score far from that of the registered image (see Figure 7D).
  • the image processing system 2 completes step S122, it ends the processing flow for this comparison image.
  • the reset subroutine is a subroutine that, if there is a previously registered image, compares the previously registered image with the current registered image and determines how to handle the current registered image.
  • the image processing system 2 sequentially executes steps S131 to S139 shown in Figure 10.
  • the reset subroutine basically performs procedures similar to those in the processing flow shown in Figure 9, which compares a registered image with a comparison image and processes the comparison image. For this reason, in the following explanation of the reset subroutine, explanations of parts that overlap with those in Figure 9 may be omitted.
  • the image processing system 2 first sets the image information for registration acquired in the processing flow for registering the registration image in Figure 8 as the current registration image to be processed in the reset subroutine (step S131).
  • step S133 when the comparison of all previously registered images with the image information PD for this registration has been completed (step S133: NO), the system proceeds to step S137.
  • step S137 it is determined whether the maximum matching score of the current registered image is 0.6 (first threshold) or less. If the maximum matching score is 0.6 or less (step S137: YES), it means that there is no image information similar to the current registered image in the previously registered images. Therefore, in step S138, the image processing system 2 performs processing to add the current registered image to the previously registered images as is (without an operator call or manual operation by the user). On the other hand, if the maximum matching score exceeds 0.6 (step S137: NO), it means that there is image information similar to the current registered image in the previously registered images. Therefore, the image processing system 2 does not perform step S138 and does not add the current registered image.
  • step S137 it is determined whether the maximum matching score of the current registered image is 0.6 (first threshold) or less. If the maximum matching score is 0.6 or less (step S137: YES), it means that there is no image information similar to the current registered image in the previously registered images. Therefore, in step S138, the image processing system 2 performs processing to add the current
  • the image processing system 2 can appropriately determine whether or not to add the current registered image, and smoothly set the registered image to be used in the alignment process. In other words, the image processing system 2 can expand the range of registered images for the alignment process even before the alignment process is performed.
  • the image processing system 2 can expand the range of the registered image.
  • the range of the registered image is automatically expanded and stopped repeatedly, which means that the inspection system 100 is an efficient system that does not require frequent operational shutdowns.
  • the inspection system 100 can automatically improve and operate the registered image (setup data) using the image processing system 2, thereby increasing the success rate of the alignment process.
  • the image processing system 2, inspection system 100, and image processing method disclosed herein are not limited to the above-described embodiment, and various modifications are possible.
  • the above-described embodiment has been described using an inspection system 100 having multiple inspection devices 1 as an example.
  • the same image processing system 2 and image processing method can be adopted even if the inspection system 100 is configured with only one inspection device 1.
  • the controller 90 of the inspection device 1 can also serve as the image processing system 2 and recipe server 3.
  • image processing of image information in alignment processing of a substrate W (semiconductor device) in the inspection apparatus 1 has been described.
  • the image processing system 2, inspection system 100, and image processing method disclosed herein are not limited to this, and may be applied, for example, to alignment processing of the probe card 21 when attaching the probe card 21 to the interface 23. In this way, the image processing system 2, inspection system 100, and image processing method can also increase the success rate of alignment processing for the probe card 21.
  • the image processing system 2 can arbitrarily design the thresholds (first threshold, second threshold) for determining the score of the comparison image without being limited to 0.6, 0.5, etc.
  • the first threshold and second threshold may be set appropriately depending on the object (substrate W or probe card 21), the content of the substrate processing, etc.
  • the first threshold and second threshold may be variable values that change depending on switching between product A and product B.
  • the image processing system 2 may narrow the range of the first threshold and second threshold, making it more difficult to register the comparison image.
  • the image processing system 2 may use only one threshold (for example, the first threshold) for determining the score of the comparison image or registered image.
  • a first aspect of the present disclosure is an image processing system 2 that processes at least one of image information PD of a semiconductor device (substrate W) and image information PD of a probe card 21, and includes a calculation unit (score calculation unit 202) that calculates information related to the match rate between a comparison image, which is the acquired image information PD, and a pre-stored registered image, a comparison unit (image comparison unit 203) that compares the calculated information related to the match rate with a pre-stored threshold, and a registration unit 204 that adds the comparison image to the registered image and updates it to a new registered image when the information related to the match rate is below the threshold, but does not add the comparison image to the registered image when the information related to the match rate is equal to or greater than the threshold.
  • a calculation unit that calculates information related to the match rate between a comparison image, which is the acquired image information PD, and a pre-stored registered image
  • image comparison unit 203 that compares the calculated information related to the match rate with a pre-stored
  • the image processing system 2 can add comparison images to pre-stored registered images as needed. This allows the image processing system 2 to automatically improve the setup data (registered images) and use this setup data to appropriately set recipes for substrate processing, including inspection. For example, when performing alignment processing during inspection, a wide-ranging registered image can increase the success rate of the alignment processing.
  • the comparison unit (image comparison unit 203) also has a first threshold (score of 0.6) as a threshold, and a second threshold (score of 0.5) that is lower than the first threshold, and if the information related to the matching rate is less than the first threshold and equal to or greater than the second threshold, it determines to add the comparison image to the registered images as is.
  • a first threshold saturation of 0.6
  • a second threshold saturation of 0.5
  • first and second thresholds of the pre-stored registered images and the first and second thresholds of the newly added registered images overlap. This allows multiple registered images to be registered in a mutually related state, even if they have different first and second thresholds.
  • the comparison unit (image comparison unit 203) re-acquires the comparison image based on manual operation by the user and determines whether to add the re-acquired comparison image to the registered image.
  • the matching rate of the comparison image relative to the registered image is low, an appropriate comparison image can be obtained by manual operation by the user, and this comparison image can be added to the registered image.
  • first and second thresholds of the registered image stored in advance and the first and second thresholds of the registered image newly added by manual operation by the user have overlapping portions or are spaced apart from each other. This allows the multiple registered images to be spaced apart, making it possible to reliably set comparison images through manual operation by the user.
  • the calculation unit (score calculation unit 202) and comparison unit (image comparison unit 203) sequentially calculate and compare information related to the match rate between one comparison image and the multiple registered images, and determine whether to add the comparison image to the registered images. This allows the image processing system 2 to smoothly compare the comparison image with multiple registered images and determine whether to add a new comparison image.
  • the image information PD of the semiconductor device (substrate W) or the image information PD of the probe card 21 is captured when performing alignment processing for the semiconductor device or the probe card 21. This allows the image processing system 2 to effectively improve the setup data when performing alignment processing for the semiconductor device or the probe card 21, thereby increasing the success rate of the alignment processing.
  • a second aspect of the present disclosure is an inspection system 100 comprising an inspection apparatus 1 that inspects a semiconductor device (substrate W) and an image processing system 2 that processes at least one of image information PD of the semiconductor device and image information of a probe card 21 having a plurality of probes 22 that contact the semiconductor device during inspection.
  • the image processing system 2 comprises a calculation unit (score calculation unit 202) that calculates information related to the match rate between the comparison image, which is the acquired image information PD, and a pre-stored registered image, a comparison unit (image comparison unit 203) that compares the calculated information related to the match rate with a pre-stored threshold, and a registration unit 204 that adds the comparison image to the registered image and updates it to a new registered image if the information related to the match rate is below the threshold, but does not add the comparison image to the registered image if the information related to the match rate is equal to or greater than the threshold.
  • the inspection system 100 can appropriately set the inspection recipe by automatically improving the setup data of the inspection apparatus 1.
  • a third aspect of the present disclosure is an image processing method for processing at least one of image information PD of a semiconductor device (substrate W) and image information PD of a probe card 21, comprising the steps of: (A) calculating information relating to the match rate between a comparison image, which is the acquired image information PD, and a pre-stored registered image; (B) comparing the calculated information relating to the match rate with a pre-stored threshold; and (C) adding the comparison image to the registered image and updating it to a new registered image if the information relating to the match rate is below the threshold, but not adding the comparison image to the registered image if the information relating to the match rate is above the threshold.
  • the image processing method can appropriately set a substrate processing recipe by automatically improving the setup data.
  • image processing system 2 inspection system 100, and image processing method according to the embodiments disclosed herein are illustrative in all respects and are not restrictive.
  • the embodiments may be modified and improved in various ways without departing from the spirit and scope of the appended claims.
  • the matters described in the above multiple embodiments may be configured in other ways as long as they are not inconsistent, and may be combined as long as they are not inconsistent.

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Abstract

画像処理システムは、半導体デバイスの画像情報およびプローブカードの画像情報のうち少なくとも一方を処理する。画像処理システムは、取得した前記画像情報である比較画像と、予め保有している登録画像との一致率に関わる情報を算出する算出部と、算出した前記一致率に関わる情報と、予め保有する閾値とを比較する比較部と、前記一致率に関わる情報が前記閾値未満の場合に前記比較画像を前記登録画像に加えて新たな登録画像に更新する一方で、前記一致率に関わる情報が前記閾値以上の場合に前記比較画像を前記登録画像に加えない登録部と、を備える。

Description

画像処理システム、検査システム、および画像処理方法
　本開示は、画像処理システム、検査システム、および画像認識方法に関する。
　特許文献１には、複数の検査装置と、各検査装置との間で通信可能なデータ処理装置と、を備える検査システム（検査装置システム）が開示されている。この検査システムは、複数の検査装置のうち少なくとも１つの検査装置からセットアップデータ（装置パラメータ）および指標データを取得し、指標データに対する寄与度の高いセットアップデータに調整する。これにより、検査システムは、基板とプローブカードのプローブとのアライメント処理の成功率が高められる。
特許第７３９８９３０号公報
　本開示は、セットアップデータを自動的に改善することで、基板処理のレシピを適切に設定することができる技術を提供する。
　本開示の一態様によれば、半導体デバイスの画像情報およびプローブカードの画像情報のうち少なくとも一方を処理する画像処理システムであって、取得した前記画像情報である比較画像と、予め保有している登録画像との一致率に関わる情報を算出する算出部と、算出した前記一致率に関わる情報と、予め保有する閾値とを比較する比較部と、前記一致率に関わる情報が前記閾値未満の場合に前記比較画像を前記登録画像に加えて新たな登録画像に更新する一方で、前記一致率に関わる情報が前記閾値以上の場合に前記比較画像を前記登録画像に加えない処理を行う登録部と、を備える、画像処理システムが提供される。
　一態様によれば、セットアップデータを自動的に改善することで、基板処理のレシピを適切に設定することができる。
実施形態に係る画像処理システムを含む検査システムの全体構成を示す図である。 検査システムに適用される検査装置の一例を示す図である。 アライメントブリッジおよび基板を示す平面図である。 カメラにより撮像された画像情報の一例を示す図である。 画像処理システムの内部に形成される機能部を示すブロック図である。 登録画像に設定されるスコアの一例を示す図である。 登録画像との一致率が高い比較画像を例示する図である。 登録画像との一致率が低い比較画像を例示する図である。 登録画像と比較画像との第１比較例を示す図である。 登録画像と比較画像との第２比較例を示す図である。 登録画像と比較画像との第３比較例を示す図である。 登録画像の追加の手順を例示する第１図である。 登録画像の追加の手順を例示する第２図である。 登録画像の追加の手順を例示する第３図である。 登録画像の追加の手順を例示する第４図である。 画像処理方法の登録画像の登録時の処理フローを示すフローチャートである。 画像処理方法における比較画像の追加の判定を行う処理フローを示すフローチャートである。 図８のリセットアップサブルーチンの処理フローを示すフローチャートである。
　以下、図面を参照して本開示を実施するための形態について説明する。各図面において、同一構成部分には同一符号を付し、重複した説明を省略する場合がある。
　実施形態に係る画像処理システムは、半導体デバイスである基板の画像情報を取得して処理を行い、基板処理のレシピを設定するためのセットアップデータを当該画像情報に基づいて作成する。基板処理のレシピには、例えば、基板の検査において、基板の目標位置（水平位置）や目標姿勢（回転位置）を調整するアライメント処理が含まれる。以下では、この基板のアライメント処理を行う場合に適用される画像処理システムについて代表的に説明していく。
　なお、基板処理は、基板の検査に限らず、基板処理装置による成膜処理、エッチング処理、改質処理、クリーニング処理、接合処理、剥離処理、アッシング処理等であってもよい。このような基板処理を行う基板処理装置であっても、基板のアライメント処理を行って基板を載置することがある。あるいは、アライメント処理は、基板処理装置に基板を搬入する前の専用のアライナ装置において行ってもよく、このアライナ装置に本開示の技術を適用してもよい。また、基板処理も、アライメント処理に限らない。このため、設定される基板処理のレシピは、基板処理の内容に応じて種々の要素を含んでよい。例えば、設定される基板処理のレシピは、各種構成の動作のタイミング、基板処理の期間、基板の温度、基板に供給する電力や処理ガスの供給量、処理容器内の圧力、プラズマの生成量等であってもよい。
　図１に示すように、基板の検査のアライメント処理に適用される画像処理システム２は、例えば、基板を検査する複数の検査装置１を有する検査システム１００に適用される。そして、検査システム１００は、各検査装置１に対して通信可能に接続される画像処理システム２と、各検査装置１および画像処理システム２に対して通信可能に接続されるレシピサーバ３と、を備える。
　以下、本開示の理解の容易化のために、まず検査システム１００に適用される検査装置１の一例について、図２を参照しながら説明する。
　各検査装置１（検査装置１Ａ～１Ｎ）は、基板Ｗの電気特性を検査する。例えば、基板Ｗの表面には、複数の検査対象デバイス（ＤＵＴ：Device Under Test）が形成されている。なお、検査装置が検査する基板Ｗの種類は、特に限定されず、検査対象デバイスが配置されたキャリア、ガラス基板、チップ単体、電子回路基板等でもよい。
　検査装置１は、検査を実際に行う検査部１０と、検査部１０の隣接位置に設置されるローダ１３と、検査部１０の上方に設置されるテスタ２０と、を備える。さらに、検査装置１は、検査部１０、ローダ１３およびテスタ２０の動作を制御するコントローラ９０を有する。
　検査部１０は、直方体状の筐体１１を備え、この筐体１１の内部に検査室１２を有する。検査室１２には、基板Ｗを載置して、所望の３次元座標位置に基板Ｗを搬送するステージ３０が収容されている。
　ローダ１３には、複数の基板Ｗを待機させるＦＯＵＰ（Front-Opening Unified Pod）等の容器がセットされる。ローダ１３は、図示しない搬送装置を備え、搬送装置により容器から基板Ｗを取り出して、検査室１２のステージ３０へ基板Ｗを受け渡す。また、ローダ１３は、搬送装置により検査済の基板Ｗをステージ３０から受け取って、容器へ収容する。
　検査部１０は、インタフェース２３を介してテスタ２０に接続されるプローブカード２１を検査室１２の上方に備える。プローブカード２１は、基板Ｗに対向する位置に複数のプローブ２２を有する。各プローブ２２は、ステージ３０により基板Ｗを移動させた際に、基板Ｗの各半導体デバイスの電極パッドや半田バンプ等に接触する。これにより、テスタ２０は、プローブカード２１およびインタフェース２３を介して各半導体デバイスへ電力および各種の信号を出力し、またプローブカード２１およびインタフェース２３を介して各半導体デバイスから送信される信号を受信する。
　テスタ２０は、インタフェース２３に接続されるマザーボード（不図示）を内部に備える。マザーボードは、図示しない複数のテストボードが装着されると共に、コントローラ９０に接続される。テスタは、マザーボードおよび各テストボードにおいて基板Ｗの各半導体デバイスから送信される信号に基づき各半導体デバイスの良否を判断する。テストボードを適宜取り替えることにより、テスタ２０は、複数種類の検査を実施することができる。
　検査室１２内に設置されるステージ３０は、基板Ｗを支持可能な平坦状の載置面３０ｓを有する載置台３１、載置台３１を移動させる移動部３２、およびステージ制御部、モータドライバ部等を有する。また、ステージ３０は、プローブカード２１の取付状態を撮像する、または各プローブ２２と基板Ｗの接触状態を撮像するステージ側カメラ１９を備えてもよい。
　載置台３１は、移動部３２に支持されるボトムプレート、および載置面３０ｓを有するチャックトップ等の構造物を積層して構成される。また図示は省略するが、載置台３１は、基板Ｗを保持する適宜の保持手段（真空吸着機構、メカニカルチャック等）、載置面３０ｓの温度を調整する温調モジュール、載置面３０ｓの温度を検出する温度センサ等を備えてもよい。
　移動部３２は、検査室１２の適宜の３次元座標位置（Ｘ軸方向、Ｙ軸方向、Ｚ軸方向）および鉛直軸回り（θ軸方向）に、載置面３０ｓに載置された基板Ｗを搬送する。例えば、移動部３２は、ローダ１３の近傍位置または内部と、プローブカード２１の対向位置との間で水平方向（Ｘ軸－Ｙ軸方向）に移動することで、基板Ｗの水平位置を調整する。また、移動部３２は、載置台３１を鉛直軸回りに回転させることで、基板Ｗの周方向位置を調整する。さらに、移動部３２は、プローブカード２１と基板Ｗとの対向位置において、鉛直方向（Ｚ軸方向）に昇降することで、基板Ｗの昇降位置を調整する。
　ステージ３０のステージ制御部は、検査装置１のコントローラ９０（図１参照）に接続され、コントローラ９０の指令に基づきモータドライバ部を制御し、ステージ３０を動作させる。ステージ制御部は、例えば、ステージ３０全体の動作を制御するメイン制御部、移動部３２の動作を制御するＰＬＣ、温調モジュールを制御する温度コントローラ、照明制御部、電源ユニット等を有する。
　そして、検査装置１は、テスタ２０とステージ３０の載置台３１との間に、載置台３１に載置された基板Ｗのアライメントを行うためのアライメントブリッジ４０を備える。アライメントブリッジ４０は、カメラ４１と、カメラ４１を進退させる移動装置４２と、移動装置４２の移動をガイドする一対のガイドレール４３と、を有する。
　アライメントブリッジ４０のカメラ４１は、移動装置４２によりＹ軸方向に設定された待機位置とセンタ位置との間を移動する。待機位置は、例えば、筐体１１の側壁に隣接し、鉛直方向上側のプローブカード２１に重ならない位置である。センタ位置は、例えば、基準位置に配置されたステージ３０の載置面３０ｓの鉛直方向上側であり、またプローブカード２１の下方かつ当該プローブカード２１のプローブ２２の中心に一致する位置である。
　カメラ４１は、移動装置４２の下面に取り付けられると共に、コントローラ９０に接続される。カメラ４１は、センタ位置の下方において対向する基板Ｗを撮像し、この画像情報に基づき基板Ｗの位置を認識する。このカメラ４１としては、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Devices）センサやＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）センサを適用したものを採用できる。コントローラ９０は、カメラ４１の画像情報に基づき、基板Ｗの位置や姿勢、厚み等、および／または載置台３１の位置等を認識する。
　移動装置４２は、図３Ａに示すように、一対のガイドレール４３を架橋するように設けられると共に、各ガイドレール４３を転動する複数の転動体、各転動体を回転させるモータ等を備える。移動装置４２は、コントローラ９０に接続され、コントローラ９０の指令に基づいてモータを駆動することで、一対のガイドレール４３に沿って移動し、センタ位置や待機位置にカメラ４１を位置決めする。
　一対のガイドレール４３は、載置台３１の直径よりも幅広に配置されている。各ガイドレール４３は、図２中のＹ軸方向に沿って平行に延在しており、移動装置４２のＹ軸方向の移動をガイドする。
　検査装置１のコントローラ９０は、図示しないプロセッサ、メモリ、入出力インタフェースおよび通信インタフェース等を有するコンピュータである。プロセッサは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、複数のディスクリート半導体からなる回路等のうち１つまたは複数を組み合わせたものであり、メモリに記憶されたプログラムを実行処理する。メモリは、半導体メモリ等からなる主記憶装置、およびディスク、ドライブ、半導体メモリ（フラッシュメモリ）等からなる補助記憶装置を含む。
　例えば、コントローラ９０は、アライメントブリッジ４０を制御して基板Ｗのアライメント処理を行う。アライメント処理において、コントローラ９０は、まず移動装置４２を移動してカメラ４１をセンタ位置に位置決めする。さらに、コントローラ９０は、カメラ４１により下方の基板Ｗを撮像する。例えば、図３Ｂに示すように、カメラ４１が撮像した画像情報ＰＤには、配列された複数の検査対象デバイス（ＤＵＴ）、スクライブラインＳＬ等の位置や姿勢が含まれる。なお、図３Ｂでは、基板Ｗに設けられる複数の検査対象デバイスのうち特定の検査対象デバイスを拡大した画像、つまり拡大した検査対象デバイスのパターンを例示している。
　コントローラ９０は、カメラ４１により撮像した画像情報ＰＤと、レシピの目標位置および目標姿勢とに基づいて、基板Ｗの位置のずれ（ずれ方向、ずれ量）を認識する。そして、コントローラ９０は、認識した基板Ｗのずれに基づき、ステージ３０を移動またはθ回転することで、基板Ｗの位置および姿勢を適切に調整する。この際、検査装置１は、画像情報ＰＤに基づいて基板Ｗの直交軸合わせを行ってもよい。直交軸合わせは、例えば、画像情報ＰＤにおける基板Ｗの半導体デバイス内のパッドを結んだラインを算出し、ステージ３０をθ方向に回転させることで、このラインとステージ３０のＹ軸方向を一致させる。
　また、コントローラ９０は、基板Ｗを検査するために、移動部３２を動作させてアライメント後の基板Ｗをプローブカード２１のプローブ２２に接触させる。この接触状態で、コントローラ９０は、テスタ２０により基板Ｗの電気的検査を行う。また、コントローラ９０は、テスタ２０の検査終了後に、移動部３２により基板Ｗを下降および水平移動させ、ローダ１３に基板Ｗを戻す。
　以上のように、検査システム１００では、複数の検査装置１においてカメラ４１によって基板Ｗの画像情報ＰＤを撮像して、この画像情報ＰＤと、保有するレシピ（基板Ｗの目標位置や目標姿勢）とに基づいてアライメント処理を行う。
　図１に戻り、検査システム１００の画像処理システム２は、各検査装置１において撮像した画像情報ＰＤを受信および蓄積して当該画像情報ＰＤを処理することで、アライメント処理のレシピである目標位置や目標姿勢のためのセットアップデータを作成する。画像処理システム２は、作成したセットアップデータをレシピサーバ３に送信する。これにより、レシピサーバ３は、画像処理システム２のセットアップデータに基づいてアライメント処理のレシピを更新（補正）して記憶する。そして、検査システム１００は、検査装置１からのレシピの要求に基づいてレシピサーバ３に記憶された補正後のレシピを送信することで、その検査装置１において更新したレシピでアライメント処理を行うことができる。
　画像処理システム２およびレシピサーバ３は、周知のコンピュータを適用できる。なお、図１では、画像処理システム２とレシピサーバ３とを別々の装置で構成しているが、画像処理システム２とレシピサーバ３は同じ装置であってよい。例えば、画像処理システム２およびレシピサーバ３は、複数の検査装置１の稼働状況やエラー等を管理する管理サーバを適用し得る。
　画像処理システム２は、プロセッサ２ｐ、メモリ２ｍ、入出力インタフェース、通信インタフェース等を有する。プロセッサ２ｐは、検査装置１のコントローラ９０のプロセッサと同様に、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、複数のディスクリート半導体からなる回路等のうち１つまたは複数を組み合わせたものである。メモリ２ｍは、主記憶装置と、上記した各検査装置１の複数の画像情報ＰＤを記憶可能な容量を有する補助記憶装置とを含む。言い換えれば、本開示において、画像処理システム２は、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等を有する電子回路であり、メモリ２ｍに格納された命令コードを実行することにより、または特殊用途向けに回路設計されることにより、本願明細書に記載の各種制御動作を実行する。一方、レシピサーバ３は、レシピを格納するストレージであり、メモリ３ｍ、通信インタフェース等を有する。メモリ３ｍには、画像処理システム２で作成したレシピが格納される。
　詳細には、画像処理システム２のプロセッサ２ｐは、メモリ２ｍに記憶されたプログラムを実行することで、図４に示すように、複数の画像情報ＰＤを処理してセットアップデータを作成する機能ブロックを内部に形成する。画像処理システム２の内部には、画像取得部２０１、スコア算出部２０２、画像比較部２０３、登録部２０４等が構築される。
　画像取得部２０１は、各検査装置１において撮像した画像情報ＰＤを取得して、メモリ２ｍに記憶する。画像取得部２０１は、例えば同じ製品Ａの画像情報については、撮像した検査装置１が異なったとしても、相互に紐づけるようにしてメモリ２ｍに蓄積していく。これにより、画像処理システム２は、同じ製品Ａの画像情報を容易にまとめることが可能となり、製品Ａに対応したセットアップデータ（後記の登録画像）を精度よくかつ迅速に作製することができる。
　スコア算出部２０２は、メモリ２ｍに蓄積された画像情報ＰＤを処理して、基板Ｗの基板処理（実施形態ではアライメント処理）に応じたスコアを算出する。このスコアとは、先に登録された画像情報ＰＤ（以下、登録画像ともいう）と、比較する画像情報ＰＤ（以下、比較画像ともいう）との一致率を数値化したものである。
　図５Ａ～図５Ｃに示すように、例えば、登録画像の半導体デバイスの登録パターンＥＰに対して比較画像の半導体デバイスの比較パターンＣＰが完全に一致する場合については、スコアを１とする。つまり、スコアが１の場合とは、図５Ａの方形状の登録パターンＥＰに、方形状の比較パターンＣＰが完全に重なった状態である。逆に、登録画像の半導体デバイスの登録パターンＥＰに対して比較画像の半導体デバイスの比較パターンＣＰが完全に不一致の（所定以上離れている）場合については、スコアを０とする。そして、画像処理システム２は、登録画像に対して比較画像の一致率を、０～１の間の小数点以下の数値で均等に割り振ることにより、その比較画像のスコアを算出する。
　例えば、基板処理がアライメント処理である場合には、登録画像の登録パターンＥＰに対する比較画像の比較パターンＣＰの位置ずれ（水平位置、周方向位置を含む）の度合がスコアとなる。登録画像の登録パターンＥＰに対して比較画像の比較パターンＣＰが大きくずれている図５Ｂの例では、スコアが０．２となる。一方、登録画像の登録パターンＥＰに対して比較画像の比較パターンＣＰが小さくずれている図５Ｃの例では、スコアが０．８となる。
　なお、図５Ａ～図５Ｃでは、アライメント処理に対応して登録画像の登録パターンＥＰと比較画像の比較パターンＣＰとの位置ずれに関するスコアの算出例を説明した。アライメント処理ではない他の基板処理の場合には、スコアは、登録画像の登録パターンＥＰと、比較画像の比較パターンＣＰとの位置ずれに限らない。例えば、スコアは、登録画像と比較画像の明るさ、色、形状、欠損等の一致率であってもよく、あるいはこれらのパラメータを複数組み合わせて１つのスコアとして算出されてもよい。
　ここで、従来の検査システムでは、１つの基準の登録画像のみを使用して、この基準の登録画像に対する比較画像の基板Ｗの位置ずれを監視している。しかしながら、複数の検査装置で検査する場合、装置毎の特性、形式、機差の違いがある。また、基板処理装置により基板Ｗに対して基板処理を行う場合、基板処理装置の基板処理の内容にも違いがある。このため、検査を含む基板処理後の基板Ｗの見え方は変化することがあり、１つの基準の登録画像だけではその変化に対応しきれない不都合が生じる。
　そこで、実施形態に係る検査システム１００では、比較画像において算出したスコアに基づいて比較画像を登録画像に追加する等の処理を行うことで、基準の登録画像、すなわちセットアップデータの範囲を広げる構成としている。言い換えれば、検査システム１００は、特性の異なるセットアップデータを持つように拡張させていくことで、基板処理のレシピの範囲を拡大させる。
　このため、画像処理システム２の画像比較部２０３（図４参照）は、算出された比較画像のスコアに基づいて、その比較画像について新しく登録画像として登録するか否かを判定する。また、スコアが低い比較画像については、元々のアライメント処理において基板Ｗに位置ずれが生じている可能性がある。したがって、スコアが低い比較画像については、ユーザによる手動操作によって基板Ｗの位置をティーチングして、登録画像を追加可能としている。
　以下、図６Ａ～図６Ｃを参照して、比較画像を登録する処理の一例について詳述する。画像比較部２０３は、上記したスコアに対応する第１閾値および第２閾値を保有している。この場合、第１閾値は、登録画像に対して比較画像が充分に一致しているか否かを判定するための閾値である。第２閾値は、登録画像に対する比較画像の一致又は不一致を判定するための閾値である。つまり、比較画像のスコアが第２閾値未満の場合、その比較画像が登録画像と一致していないと判定される。比較画像のスコアが第２閾値以上の場合、さらに比較画像のスコアと第１閾値とを比較し、第１閾値以上であれば比較画像が充分に一致していると判定される。一方、比較画像のスコアが、第１閾値未満かつ第２閾値以上の場合、その比較画像は、登録画像に近いものの、充分に一致しているとは言えない状態と判定できる。図示例では、０．６のスコアを第１閾値、０．５のスコアを第２閾値に設定している。
　例えば、図６Ａに示すように、画像比較部２０３は、登録画像の登録パターンＥＰと比較画像の比較パターンＣＰを比較して、比較画像のスコアが０．６以上であることを判定した場合、その比較画像は登録画像に対して充分に一致していると見なす。この場合、比較画像は登録画像に充分に近い画像と言えるので、画像比較部２０３は、比較画像の追加を行わずに、以降も元の登録画像を使用することを判断する。
　一方、図６Ｂに示すように、画像比較部２０３は、登録画像の登録パターンＥＰと比較画像の比較パターンＣＰを比較して、比較画像のスコアが０．６未満かつ０．５以上であることを判定した場合、その比較画像は、上記したように登録画像に近いものの、充分に一致していないと見なす。この場合、画像比較部２０３は、この比較画像を登録画像に追加することを判断する。これにより、画像処理システム２は、登録画像の範囲を広げることができる。
　また、図６Ｃに示すように、画像比較部２０３は、登録画像の登録パターンＥＰと比較画像の比較パターンＣＰを比較して、比較画像のスコアが０・５未満であることを判定した場合、その比較画像は登録画像に対して不一致と見なす。この場合、上記したように比較画像の基板Ｗに位置ずれが生じている可能性があるため、画像比較部２０３は、オペレータコールを行い、ユーザによる手動操作によって基板Ｗの位置をティーチングして、登録画像を追加することを判断する。
　図４に戻り、画像処理システム２の登録部２０４は、登録画像の管理を行い、登録画像への新たな比較画像の追加等を実行する。例えば、登録画像がない場合等において、登録部２０４は、最初の登録画像を登録する。また例えば、上記した画像比較部２０３により画像の追加が判断された場合には、登録部２０４は、その画像について登録画像への追加を行う。
　以下、図７Ａ～図７Ｄを参照しながら、画像処理システム２における、比較画像の追加に伴う登録画像の変化の一例について説明する。
　図７Ａに示すように、スコア算出部２０２は、予め登録されている最初の登録画像の登録パターンＥＰ１と比較画像１の比較パターンＣＰとに基づいて、比較画像１のスコアを算出する。例えば、比較画像１のスコアが０．５５であった場合、画像比較部２０３は、上記したように比較画像を登録画像に追加する処理を選択する。これにより、登録部２０４は、図７Ａの右図に示すように、最初の登録画像に比較画像１を追加した新な（２番目の）登録画像に更新する。２番目（２つ）の登録画像は、登録パターンＥＰ１、ＥＰ２に対応して、相互の第１閾値および第２閾値が重なり合った状態となる。
　また、図７Ｂに示すように、スコア算出部２０２は、更新した２番目の登録画像の登録パターンＥＰ１、ＥＰ２、および次の比較画像２の比較パターンＣＰに基づいて、比較画像２のスコアを算出する。例えば、比較画像２のスコアが２番目の全ての登録画像に対して０．４であった場合、画像比較部２０３は、上記したように比較画像の不一致を判定する。この際、画像比較部２０３は、オペレータコールを行いユーザの手動操作によって基板Ｗの位置をティーチングさせる（図７Ｂの点線参照）。これにより、登録部２０４は、図７Ｂの右図に示すにように、２番目の登録画像に比較画像２を追加した新な（３番目の）登録画像に更新する。３番目の登録画像は、登録パターンＥＰ１～ＥＰ３に対応して、いずれかの第１閾値および第２閾値と、別の第１閾値および第２閾値とが重なった状態となる。
　さらに、図７Ｃに示すように、スコア算出部２０２は、更新した３番目の登録画像の登録パターンＥＰ１～ＥＰ３と、次の比較画像３の比較パターンＣＰとに基づいて、比較画像３のスコアを算出する。例えば、比較画像３のスコアが全ての登録画像のうちのいずれかの画像に対して０．６であった場合、画像比較部２０３は、比較画像３が登録画像に一致していると判定する。これにより、画像処理システムは、比較画像３については登録しない処理を行う。
　またさらに、図７Ｄに示すように、スコア算出部２０２は、更新した３番目の登録画像の登録パターンＥＰ１～ＥＰ３と、次の比較画像４の比較パターンＣＰとに基づいて、比較画像４のスコアを算出する。例えば、比較画像４のスコアが全ての登録画像に対して０．３であった場合、画像比較部２０３は、図７Ｂと同様に比較画像の不一致を判定する。この際、画像比較部２０３は、オペレータコールを行いユーザの手動操作によって基板Ｗの位置をティーチングさせる。ユーザの手動操作に伴って、例えば、図７Ｄの右図に示すにように、３番目の登録画像に対して、飛び地の画像を追加した新な（４番目の）登録画像に更新する場合もある。つまり、４番目の登録画像は、いずれかの第１閾値および第２閾値と、別の第１閾値および第２閾値とが重なった状態の他に、登録パターンＥＰ４のように第１閾値および第２閾値が別の第１閾値および第２閾値から離間した状態となっている。
　このように、画像処理システム２は、比較画像のスコア（一致率）に基づいて登録画像を適宜追加していくことで、アライメント処理に要するセットアップデータを適切に広げることができる。言い換えれば、検査システム１００は、セットアップデータを自動的に改善して繰り返し運用することが可能となる。
　実施形態に係る検査システム１００および画像処理システム２は、基本的には以上のように構成されるものであり、以下その動作（画像処理方法）について説明する。
　まず、画像処理方法において登録画像を登録する処理フローについて、図８のフローチャートを参照しながら説明する。画像処理システム２は、各検査装置１においてアライメント処理を行う前に、アライメント処理を行うための基準のセットアップデータ（登録画像）を先に登録する。この際、画像処理システム２は、図８に示すステップＳ１０１～Ｓ１０６の処理フローを順次実行する。
　画像処理システム２の画像取得部２０１は、まず検査装置１から登録用の画像情報ＰＤを取得する（ステップＳ１０１）。登録用の画像情報ＰＤの取得では、例えば、基準とする検査装置１の載置台３１に基板Ｗを載置すると共に、ユーザの手動操作によりステージ３０を位置決めして、さらにセンタ位置に移動させたカメラ４１により下方の基板Ｗを撮像する。これにより、画像処理システム２は、登録用の画像情報ＰＤを検査装置１から受信することができる。
　次に、画像処理システム２は、取得した画像情報ＰＤについて新規登録を行うか否か判定する（ステップＳ１０２）。「新規登録」とは、例えば、先に登録画像が登録されている場合でも、当該先の登録画像に依らずに新しい登録画像を設定することを言う。この一例としては、新たな製品Ａをアライメント処理するために、過去に使用していた製品Ｂの登録画像が不要となり、製品Ａに対応した登録画像を新たに登録する場合があげられる。例えば、画像処理システム２は、ユーザによる新規登録の指令等が入力されることにより、取得した画像情報ＰＤについて新規登録と判定して（ステップＳ１０２：ＹＥＳ）、ステップＳ１０３に進む。
　ステップＳ１０３において、画像処理システム２は、新しい画像情報ＰＤを登録するために、記憶していた過去の登録画像を全て消去する。なお、画像処理システム２は、後に過去の登録画像を使用する可能性がある場合には、このステップＳ１０３を実行せずに、過去の登録画像を残してもよい。
　その後、画像処理システム２は、取得した画像情報ＰＤを登録画像として登録する（ステップＳ１０４）。これにより、メモリ２ｍには、アライメント処理のための登録画像が記憶され、画像処理システム２は、この登録画像をセットアップデータとしてレシピサーバ３に送信する。レシピサーバ３は、この登録画像に基づくアライメント処理のレシピ（目標位置、目標姿勢）、またはこの登録画像自体を各検査装置１に送信できる。
　一方、ステップＳ１０２において、ユーザによる新規登録の指令が入力されない等により新規登録と判別できない場合（ステップＳ１０２：ＮＯ）には、ステップＳ１０５に進む。ステップＳ１０５において、画像処理システム２は、メモリ２ｍ内の画像情報の記憶領域を探索して過去の登録画像があるか否かを判定する。つまり、登録画像がない場合には、取得した画像情報ＰＤが最初に登録画像として用いるデータということになる。このため、過去の登録画像がない場合（ステップＳ１０５：ＮＯ）には、上記のステップＳ１０４に進み、ステップＳ１０４において画像情報ＰＤを登録画像として登録する処理を行う。一方、過去の登録画像がある場合（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）には、ステップＳ１０６に進む。
　ステップＳ１０６において、画像処理システム２は、メモリ２ｍ内の過去の登録画像と、今回の登録用の画像情報を比較して、今回の登録用の画像情報を追加するか否かを判定するリセットアップサブルーチンを実行する。このリセットアップサブルーチンについては、後に詳述する。
　以上の登録画像を登録する処理を行うことで、検査システム１００は、この登録画像に基づいて、各検査装置１のアライメント処理を迅速に開始することが可能となる。
　次に、画像処理方法において、上記の登録により保持した登録画像と、新たに取得した比較画像とを比較して、必要に応じて比較画像を登録画像に追加する画像処理方法の処理フローについて、図９のフローチャートを参照しながら説明する。画像処理システム２は、各検査装置１においてアライメント処理を行った際の画像情報ＰＤを取得して登録画像の追加の有無等を判定する。この際、画像処理システム２は、図９に示すステップＳ１１１～Ｓ１２３の処理フローを順次実行する。
　画像処理システム２は、まず比較用の画像情報ＰＤである比較画像を取得する（ステップＳ１１１）。例えば、画像処理システム２は、各検査装置１がアライメント処理を行う毎に、カメラ４１で撮像した画像情報ＰＤを受信してメモリ２ｍに記憶する。
　登録画像と比較画像との比較を開始すると、画像処理システム２は、メモリ２ｍに保有している登録画像について一番目（すなわちｎ＝１）の登録画像を読み出す（ステップＳ１１２）。登録画像が複数ある場合には、他の登録画像は以降のステップＳ１１６において読み出すようにする。すなわち、画像処理システム２は、検査システム１００の運用時に登録画像を追加していくことで、複数の登録画像と１つの比較画像とをそれぞれ比較する。これにより、画像処理システム２は、新たな比較画像について追加で登録する必要があるか否かを正確に判定することができる。
　画像処理システム２は、比較画像と比較する登録画像があるか否かを判定する（ステップＳ１１３）。例えば、一番目の登録画像と比較画像とを比較する場合には、当然に登録画像が存在することになる。このように登録画像がある場合（ステップＳ１１３：ＹＥＳ）には、ステップＳ１１４に進む。一方、登録画像は、２番目以降の登録画像がない場合もある。このような登録画像がない場合（ステップＳ１１３：ＮＯ）には、ステップＳ１１７に進む。
　ステップＳ１１４において、画像処理システム２のスコア算出部２０２は、現在の登録画像の登録パターンＥＰおよび比較画像の比較パターンＣＰを用いて、登録画像に対する比較画像の一致率であるスコアを算出する。上記したように比較画像のスコアは、０～１の間の小数点以下を含む数値として算出される。
　また、先に比較した登録画像がある場合には、スコア算出部２０２は、各登録画像から算出した比較画像のスコアと今回のスコアとを加味して、各スコアの中から最も高いスコアを抽出する（ステップＳ１１５）。これにより、画像処理方法では、最も高いスコアを用いて以降の処理フローを行うことができる。
　その後、画像処理システム２は、ステップＳ１１６に進み、ステップＳ１１６においての登録画像の数をインクリメント（ｎ＝ｎ＋１）して、次の登録画像を読み出す準備を行う。例えば、一番目の登録画像と比較画像とを比較した場合には、二番目の登録画像を読み出すようにする。そして、画像処理システム２は、ステップＳ１１３に戻ることで、インクリメントした登録画像があるか否かを判定する。登録画像がある場合には、再びステップＳ１１４に進み、以下同様の処理フローを繰り返す。一方、登録画像がない場合（ステップＳ１１３：ＮＯ）には、ステップＳ１１７に進む。
　ステップＳ１１７において、画像処理システム２は、追加されなかった比較画像に関して最大一致スコアが第２閾値（０．５）未満か否かを判定する。すなわち、比較画像のスコアは、ステップＳ１０５を経ることで、複数の登録画像と比較した際の最も高いスコアである最大一致スコアとなっている。このため、画像処理システム２は、最大一致スコアについて第２閾値との判定を行う。そして、上記したように０．５以上の場合には、登録画像の登録パターンＥＰに対して比較画像の比較パターンＣＰが一致していることになる。このため、最大一致スコアが０．５以上の場合（ステップＳ１１７：ＮＯ）には、ステップＳ１１８に進む。
　画像処理システム２の画像比較部２０３は、算出した比較画像の最大一致スコアと、予め保有している第１閾値（０．６）とを比較して、最大一致スコアが０．６未満であるか否かを判定する（ステップＳ１１８）。最大一致スコアが０．６未満の場合（ステップＳ１１８：ＹＥＳ）、画像処理システム２は、上記したようにその比較画像の登録を判定し、ステップＳ１１９に進む。
　ステップＳ１１９において、画像処理システム２の登録部２０４は、最大一致スコアが０．５以上０．６未満の比較画像について登録画像に追加する処理を行う。例えば、登録部２０４は、追加を判定した比較画像について、現在の登録画像と紐づけて記憶することで、登録画像として取り扱い可能とする。
　一方、最大一致スコアが０．６以上の場合（ステップＳ１１８：ＮＯ）、その比較画像は、登録画像に対して充分に一致しているために追加しなくてもよいことになる。このため、画像処理システム２は、今回の比較画像に関して登録画像への追加を行わずに処理を終了する。これにより、０．６以上のスコアの比較画像は、登録画像として追加されなくなる。
　一方、ステップＳ１１７に戻り、最大一致スコアが０．５未満の場合には、登録画像の登録パターンＥＰに対して比較画像の比較パターンＣＰが大きくずれていることになり、ユーザの手動操作によるティーチングが必要となる。このため、最大一致スコアが０．５未満の場合（ステップＳ１１７：ＹＥＳ）には、ステップＳ１２０に進む。
　ステップＳ１２０において、画像処理システム２は、ユーザの手動操作を実行させるためにオペレータコールを行う。このオペレータコールには、比較画像に大きな位置ずれが生じているために手動操作が必要である旨の情報、および手動操作の対象の検査装置１が指示されている。
　検査システム１００のユーザは、指示された検査装置１について、基板Ｗが載置されたステージ３０を手動操作により移動させて、カメラ４１に対向する位置への位置指定（ティーチング）を行う（ステップＳ１２１）。これにより、対象の検査装置１は、カメラ４１により基板Ｗを撮像して再び画像情報を取得すると、その画像情報を画像処理システム２に送信する。
　そして、画像処理システム２は、手動操作を行った対象の検査装置１から画像情報を受信すると、その画像情報を新たな比較画像に入れ替える（ステップＳ１２２）。
　その後、画像処理システム２は、入れ替えた比較画像を登録画像に追加する（ステップＳ１２３）。ユーザによりティーチングされた比較画像は、上記したように、登録画像に対してスコアが近い場合もあれば（図７Ｂ参照）、登録画像に対してスコアが遠い場合もある（図７Ｄ参照）。画像処理システム２はこのステップＳ１２２を終了すると、今回の比較画像の処理フローを終了する。
　次に、上記した登録画像の登録時におけるリセットアップサブルーチン（図８のステップＳ１０６）について、図１０を参照しながら説明する。リセットアップサブルーチンとは、過去の登録画像がある場合に、その過去の登録画像と今回の登録画像とを比較して、今回の登録画像の扱いを決定するサブルーチンである。
　画像処理システム２は、このリセットアップサブルーチンにおいて、図１０に示すステップＳ１３１～ステップＳ１３９を順次実行する。ただし、リセットアップサブルーチンは、基本的には、登録画像と比較画像とを比較して当該比較画像を処理する図９に示す処理フローと略同様の手順を行う。このため、以下のリセットアップサブルーチンの説明において、図９と重複する処理を行う箇所については、説明を省略する場合がある。
　具体的には、画像処理システム２は、まず図８の登録画像を登録する処理フローにおいて取得した登録用の画像情報について、リセットアップサブルーチンにて処理する今回の登録画像に設定する（ステップＳ１３１）。
　その後、画像処理システム２は、ステップＳ１３１～ステップＳ１３６まで図９に示すＳ１１２～Ｓ１１６と略同様の処理を行う。そして、ステップＳ１３３において、過去に登録されている全ての登録画像と、今回の登録用の画像情報ＰＤとの比較が終了すると（ステップＳ１３３：ＮＯ）、ステップＳ１３７に進む。
　また、画像処理システム２は、ステップＳ１３７およびステップＳ１３８については図９に示すＳ１１８～Ｓ１１９と略同様の処理を行う。ただし、ステップＳ１３７では、今回の登録画像の最大一致スコアが０．６（第１閾値）以下か否かを判定する。最大一致スコアが０．６以下である場合（ステップＳ１３７：ＹＥＳ）には、過去の登録画像において今回の登録画像に類似した画像情報がないことになる。このため、ステップＳ１３８において、画像処理システム２は、今回の登録画像についてそのまま（オペレータコールおよびユーザによる手動操作を行わずに）過去の登録画像に追加する処理を行う。一方、最大一致スコアが０．６を超える場合（ステップＳ１３７：ＮＯ）には、過去の登録画像において今回の登録画像に類似した画像情報があることになる。このため、画像処理システム２は、ステップＳ１３８を行わないことで、今回の登録画像について追加しない。
　このようにリセットアップサブルーチンを行うことで、画像処理システム２は、今回の登録画像の追加または非追加を適切に判断して、アライメント処理に使用する登録画像をスムーズに設定することができる。つまり、画像処理システム２は、アライメント処理を行う前の段階でも、アライメント処理における登録画像の範囲を広げることができる。
　以上の図８～図１０に示す画像処理方法を行うことで、画像処理システム２は、登録画像の範囲を広げていくことができる。このように、登録画像の範囲について自動的に成長・停止を繰り返すことは、検査システム１００において運用停止が頻発しなくなる無駄のないシステムと言える。すなわち、検査システム１００は、画像処理システム２により登録画像（セットアップデータ）を自動的に改善して運用してくことができ、アライメント処理の成功率を上昇させることができる。
　なお、本開示の画像処理システム２、検査システム１００および画像処理方法は、上記の実施形態に限定されず、種々の変形例をとり得る。例えば、上記の実施形態では、複数の検査装置１を有する検査システム１００を例にあげて説明した。しかしながら検査システム１００は、１つの検査装置１のみを備えた構成でも、同様の画像処理システム２および画像処理方法を採用できる。この場合、検査装置１のコントローラ９０が、画像処理システム２やレシピサーバ３を兼用し得ることは勿論である。
　また、上記の実施形態では、検査装置１において基板Ｗ（半導体デバイス）のアライメント処理における画像情報の画像処理について説明した。しかしながら、本開示の画像処理システム２、検査システム１００および画像処理方法は、これに限定されず、例えば、プローブカード２１をインタフェース２３に取り付ける際のプローブカード２１のアライメント処理に対して適用してもよい。これにより、画像処理システム２、検査システム１００および画像処理方法は、プローブカード２１についてもアライメント処理の成功率を上げることができる。
　さらに、画像処理システム２は、比較画像のスコアを判定する閾値（第１閾値、第２閾値）について、０．６や０．５等に限らず、任意に設計し得る。第１閾値、第２閾値は、対象物（基板Ｗやプローブカード２１）、基板処理の内容等に応じて適切に設定されるとよい。また例えば、第１閾値、第２閾値は、製品Ａや製品Ｂの切り替わりに応じて変動する変動値であってもよい。例えば、精細な製品Ａについてアライメント処理等を行う場合には、画像処理システム２は、第１閾値および第２閾値の幅を狭くする等して、比較画像を登録し難くしてもよい。また、画像処理システム２は、比較画像又は登録画像のスコアを判定する閾値について、１つの閾値（例えば、第１閾値）のみを使用してもよい。
　以上の実施形態で説明した本開示の技術的思想および効果について以下に記載する。
　本開示の第１の態様は、半導体デバイス（基板Ｗ）の画像情報ＰＤおよびプローブカード２１の画像情報ＰＤのうち少なくとも一方を処理する画像処理システム２であって、取得した画像情報ＰＤである比較画像と、予め保有している登録画像との一致率に関わる情報を算出する算出部（スコア算出部２０２）と、算出した一致率に関わる情報と、予め保有する閾値とを比較する比較部（画像比較部２０３）と、一致率に関わる情報が閾値未満の場合に比較画像を登録画像に加えて新たな登録画像に更新する一方で、一致率に関わる情報が閾値以上の場合に比較画像を登録画像に加えない処理を行う登録部２０４と、を備える。
　上記によれば、画像処理システム２は、予め保有する登録画像に対して必要に応じて比較画像を追加していくことができる。これにより、画像処理システム２は、セットアップデータ（登録画像）を自動的に改善することができ、このセットアップデータを用いて検査を含む基板処理のレシピを適切に設定することができる。例えば、検査においてアライメント処理を行う際には、範囲が広い登録画像によってアライメント処理の成功率を上げることができる。
　また、比較部（画像比較部２０３）は、閾値として第１閾値（０．６のスコア）を有すると共に、第１閾値よりも低い値である第２閾値（０．５のスコア）を有し、一致率に関わる情報が第１閾値未満かつ第２閾値以上の場合に、比較画像をそのまま登録画像に加える判定を行う。これにより、画像処理システム２は、登録画像との一致率がある程度離れている比較画像については、その比較画像を登録画像に追加することで、登録画像の範囲を容易に広げることができる。
　また、予め保有している登録画像の第１閾値および第２閾値と、新たに追加された登録画像の第１閾値および第２閾値とは、相互に重なる部分を有する。これにより、複数の登録画像は、相互に異なる第１閾値および第２閾値を有しても、互いに関係がある状態で登録されるようになる。
　また、比較部（画像比較部２０３）は、第２閾値未満の場合に、ユーザの手動操作に基づいて比較画像を再取得し、当該再取得した比較画像を登録画像に加える判定を行う。これにより、登録画像に対して比較画像の一致率が低い場合には、ユーザの手動操作により適切な比較画像を得ることができ、この比較画像を登録画像に追加できる。
　また、予め保有している登録画像の第１閾値および第２閾値と、ユーザの手動操作により新たに追加された登録画像の第１閾値および２閾値とは、相互に重なる部分を有する、または相互に離間している。これにより、複数の登録画像は、離間した状態でもよくなり、ユーザの手動操作による比較画像を確実に設定することが可能となる。
　また、算出部（スコア算出部２０２）および比較部（画像比較部２０３）は、登録画像が複数ある場合に、１つの比較画像について複数の登録画像との間で一致率に関わる情報を順に算出および比較していき、比較画像を登録画像に加えるか否かを判断する。これにより、画像処理システム２は、複数の登録画像を有している場合でも、比較画像との比較をスムーズに行い、新たな比較画像を追加するか否かを判断できる。
　また、半導体デバイス（基板Ｗ）の画像情報ＰＤまたはプローブカード２１の画像情報ＰＤは、当該半導体デバイスまたは当該プローブカード２１のアライメント処理を行う際に撮像されたものである。これにより、画像処理システム２は、半導体デバイスまたはプローブカード２１のアライメント処理を行う際のセットアップデータを良好に改善していくことができ、アライメント処理の成功率を上げることができる。
　また、本開示の第２の態様は、半導体デバイス（基板Ｗ）を検査する検査装置１と、半導体デバイスの画像情報ＰＤ、および検査において半導体デバイスに接触する複数のプローブ２２を有するプローブカード２１の画像情報のうち少なくとも一方を処理する画像処理システム２と、を備える検査システム１００であって、画像処理システム２は、取得した画像情報ＰＤである比較画像と、予め保有している登録画像との一致率に関わる情報を算出する算出部（スコア算出部２０２）と、算出した一致率に関わる情報と、予め保有する閾値とを比較する比較部（画像比較部２０３）と、一致率に関わる情報が閾値未満の場合に比較画像を登録画像に加えて新たな登録画像に更新する一方で、一致率に関わる情報が閾値以上の場合に比較画像を登録画像に加えない登録部２０４と、を備える。この場合でも、検査システム１００は、検査装置１のセットアップデータを自動的に改善することで、検査のレシピを適切に設定することができる。
　また、本開示の第３の態様は、半導体デバイス（基板Ｗ）の画像情報ＰＤおよびプローブカード２１の画像情報ＰＤのうち少なくとも一方を処理する画像処理方法であって、（Ａ）取得した画像情報ＰＤである比較画像と、予め保有している登録画像との一致率に関わる情報を算出する工程と、（Ｂ）算出した一致率に関わる情報と、予め保有する閾値とを比較する工程と、（Ｃ）一致率に関わる情報が閾値未満の場合に比較画像を登録画像に加えて新たな登録画像に更新する一方で、一致率に関わる情報が閾値以上の場合に比較画像を登録画像に加えない工程と、を有する。この場合でも、画像処理方法は、セットアップデータを自動的に改善することで、基板処理のレシピを適切に設定することができる。
　今回開示された実施形態に係る画像処理システム２、検査システム１００および画像処理方法は、すべての点において例示であって制限的なものではない。実施形態は、添付の請求の範囲およびその主旨を逸脱することなく、様々な形態で変形および改良が可能である。上記複数の実施形態に記載された事項は、矛盾しない範囲で他の構成も取り得ることができ、また、矛盾しない範囲で組み合わせることができる。
　本願は、日本特許庁に２０２４年７月９日に出願された基礎出願である特願２０２４－１１０５３３号、及び２０２４年１０月１１日に出願された国内優先出願である特願２０２４－１７９３２７号の優先権を主張するものであり、その全内容を参照によりここに援用する。
　２　　　　　画像処理システム
　２１　　　　プローブカード
　１００　　　検査システム
　２０２　　　スコア算出部
　２０３　　　画像比較部
　２０４　　　登録部
　Ｗ　　　　　基板

Claims (9)

  1. 　半導体デバイスの画像情報およびプローブカードの画像情報のうち少なくとも一方を処理する画像処理システムであって、
    　取得した前記画像情報である比較画像と、予め保有している登録画像との一致率に関わる情報を算出する算出部と、
    　算出した前記一致率に関わる情報と、予め保有する閾値とを比較する比較部と、
    　前記一致率に関わる情報が前記閾値未満の場合に前記比較画像を前記登録画像に加えて新たな登録画像に更新する一方で、前記一致率に関わる情報が前記閾値以上の場合に前記比較画像を前記登録画像に加えない処理を行う登録部と、を備える、
    　画像処理システム。
  2. 　前記比較部は、前記閾値として第１閾値を有すると共に、前記第１閾値よりも低い値である第２閾値を有し、前記一致率に関わる情報が前記第１閾値未満かつ前記第２閾値以上の場合に、前記比較画像をそのまま前記登録画像に加える判定を行う、
    　請求項１に記載の画像処理システム。
  3. 　予め保有している前記登録画像の前記第１閾値および前記第２閾値と、新たに追加された前記登録画像の前記第１閾値および前記第２閾値とは、相互に重なる部分を有する、
    　請求項２記載の画像処理システム。
  4. 　前記比較部は、前記第２閾値未満の場合に、ユーザの手動操作に基づいて前記比較画像を再取得し、当該再取得した前記比較画像を前記登録画像に加える判定を行う、
    　請求項２に記載の画像処理システム。
  5. 　予め保有している前記登録画像の前記第１閾値および前記第２閾値と、前記ユーザの手動操作により新たに追加された前記登録画像の前記第１閾値および前記第２閾値とは、相互に重なる部分を有する、または相互に離間している、
    　請求項４に記載の画像処理システム。
  6. 　前記算出部および前記比較部は、前記登録画像が複数ある場合に、１つの前記比較画像について複数の前記登録画像との間で前記一致率に関わる情報を順に算出および比較していき、前記比較画像を前記登録画像に加えるか否かを判断する、
    　請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理システム。
  7. 　前記半導体デバイスの前記画像情報または前記プローブカードの前記画像情報は、当該半導体デバイスまたは当該プローブカードのアライメント処理を行う際に撮像されたものである、
    　請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理システム。
  8. 　半導体デバイスを検査する検査装置と、
    　前記半導体デバイスの画像情報、および検査において前記半導体デバイスに接触する複数のプローブを有するプローブカードの画像情報のうち少なくとも一方を処理する画像処理システムと、を備える検査システムであって、
    　前記画像処理システムは、
    　取得した前記画像情報である比較画像と、予め保有している登録画像との一致率に関わる情報を算出する算出部と、
    　算出した前記一致率に関わる情報と、予め保有する閾値とを比較する比較部と、
    　前記一致率に関わる情報が前記閾値未満の場合に前記比較画像を前記登録画像に加えて新たな登録画像に更新する一方で、前記一致率に関わる情報が前記閾値以上の場合に前記比較画像を前記登録画像に加えない登録部と、を備える、
    　検査システム。
  9. 　半導体デバイスの画像情報およびプローブカードの画像情報のうち少なくとも一方を処理する画像処理方法であって、
    　（Ａ）取得した前記画像情報である比較画像と、予め保有している登録画像との一致率に関わる情報を算出する工程と、
    　（Ｂ）算出した前記一致率に関わる情報と、予め保有する閾値とを比較する工程と、
    　（Ｃ）前記一致率に関わる情報が前記閾値未満の場合に前記比較画像を前記登録画像に加えて新たな登録画像に更新する一方で、前記一致率に関わる情報が前記閾値以上の場合に前記比較画像を前記登録画像に加えない工程と、を有する、
    　画像処理方法。
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