左寧，胡曉霞

(中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第四十五研究所，北京 100176)

自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)是半導(dǎo)體生產(chǎn)工藝中的中間測(cè)試設(shè)備，用來(lái)測(cè)試晶圓片等電子器件的各項(xiàng)電參數(shù)和功能，自動(dòng)計(jì)算待測(cè)晶圓的良率，輸出測(cè)試結(jié)果并對(duì)不合格的管芯進(jìn)行打點(diǎn)標(biāo)記。

全自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)最核心的功能——自動(dòng)對(duì)準(zhǔn)即是把通過(guò)人工或者上下料傳送裝置放置在承片臺(tái)上的晶圓片經(jīng)過(guò)圖像匹配的方式進(jìn)行掃正和尋首測(cè)點(diǎn)以達(dá)到在無(wú)人工干預(yù)的情況下，將晶圓片對(duì)準(zhǔn)到直接可以進(jìn)行測(cè)試的位置。

在全自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行中，受到周圍環(huán)境光線、CCD光源強(qiáng)度變化、晶圓片上管芯圖形被污染等影響，經(jīng)常出現(xiàn)掃正時(shí)連續(xù)找不到模板報(bào)錯(cuò)，或者未能準(zhǔn)確尋找到首測(cè)點(diǎn)等問(wèn)題。傳統(tǒng)的基于灰度匹配的圖像對(duì)準(zhǔn)算法對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的要求過(guò)高導(dǎo)致在實(shí)際生產(chǎn)線上問(wèn)題頻出。本文提出了一種基于幾何匹配圖像對(duì)準(zhǔn)的方法，用以解決CCD圖像掃描遇到圖像輕微模糊或者環(huán)境光源變化時(shí)，找不到模板的情況。

1 基于灰度的圖像對(duì)準(zhǔn)算法

模板匹配是數(shù)字圖像處理的重要組成部分之一。把不同CCD或同一CCD在不同時(shí)間、不同成像條件下對(duì)同一景物獲取的兩幅或多幅圖像在空間上對(duì)準(zhǔn)，或根據(jù)已知模式到另一幅圖中尋找相應(yīng)模式的處理方法叫做模板匹配。

假設(shè)要在搜索區(qū)域中尋找與模板圖像相關(guān)程度最大的位置，可以通過(guò)模板匹配來(lái)計(jì)算兩者的相關(guān)程度。圖1是模板匹配算法的示意圖。假設(shè)模板（b）疊放在搜索圖(a)上平移，模板覆蓋下的部分記作子圖Si，j，其中i，j是這塊子圖的左上角像素點(diǎn)在S圖中的坐標(biāo)。從圖1中可得出i，j的取值范圍：1≤i≤K-M+1、1≤j≤L-N+1。

圖1 模板匹配算法示意圖

模板匹配算法計(jì)算模板和匹配區(qū)域的相似程度，以最相似位置為匹配點(diǎn)。公式1描述了為匹配點(diǎn)位置算法，此方法可以完成整個(gè)匹配區(qū)域內(nèi)的小匹配誤差點(diǎn)檢索，從而得出最近似的目標(biāo)位置。

1.1 基于灰度匹配的晶圓掃正算法

灰度匹配法其基本原理是逐像素的把一個(gè)以一定大小的實(shí)時(shí)圖像的灰度矩陣，與參考圖像的所有可能的窗口灰度陣列，按某種相似性度量方法進(jìn)行搜索比較的匹配方法。

在探針設(shè)備軟件中，我們采用了MIL圖像軟件開發(fā)包進(jìn)行圖像對(duì)準(zhǔn)模塊的設(shè)計(jì)，在MIL中的圖像處理遵循如圖2所示規(guī)則。

圖2 MIL圖像處理規(guī)則

在過(guò)去的全自動(dòng)探針臺(tái)的軟件中，普遍使用的是基于灰度匹配的圖像對(duì)準(zhǔn)技術(shù)（Pattern）。在此方法下，圖像匹配區(qū)域（ROI）為CCD視圖全屏，通過(guò)對(duì)匹配區(qū)域內(nèi)一對(duì)一的像素比對(duì)，來(lái)確定管芯模板在全屏圖像中的位置（像素坐標(biāo)）以找到其它管芯的位置（像素坐標(biāo)），經(jīng)過(guò)像素脈沖比的換算得到這些管芯在實(shí)際工作臺(tái)上的物理位置坐標(biāo)，然后用反復(fù)迭代的方法尋找距離圖像中心點(diǎn)最近的管芯位置，工作臺(tái)在此過(guò)程中來(lái)回走大小步距的水平運(yùn)動(dòng)，通過(guò)比對(duì)同一行管芯的位置坐標(biāo)來(lái)對(duì)待測(cè)晶圓片進(jìn)行掃正?；叶绕ヅ鋵?duì)圖像噪聲非常敏感，所以每次都需要嚴(yán)格控制CCD獲取圖像時(shí)的光照強(qiáng)度。圖3是基于灰度匹配的探針軟件掃正算法示意。

由于通過(guò)灰度匹配識(shí)別出的管芯位置總是存在偏差，其識(shí)別角度無(wú)法作為參考值帶入到工作臺(tái)旋轉(zhuǎn)校正中，所以需要反復(fù)重復(fù)粗掃以及細(xì)掃一步步的來(lái)矯正待測(cè)晶圓片的位置。

1.2 基于灰度匹配的尋首測(cè)點(diǎn)算法

通過(guò)CCD圖像識(shí)別將待測(cè)晶圓片掃正后（晶圓片X、Y方向均與工作臺(tái)水平、垂直方向平行），為了能夠使探針測(cè)試臺(tái)直接開始測(cè)試，需要繼續(xù)通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)來(lái)自動(dòng)尋找到首測(cè)點(diǎn)，通常一個(gè)晶圓片上需要被測(cè)試的第一個(gè)點(diǎn)為左上的第一個(gè)管芯，在全屏幕灰度匹配下使用的尋點(diǎn)算法為工作臺(tái)先移動(dòng)大步距將CCD圖像置于晶圓片的上邊緣，然后往下每次走一個(gè)管芯的距離掃描一次來(lái)確定晶圓片的第一行，找到后再向左邊平移每次一個(gè)管芯距離來(lái)尋找這一行最左邊的邊緣（圖像中心點(diǎn)附近找不到模板），找到邊緣后回退一個(gè)管芯位置再將CCD移動(dòng)到該管芯中心位置即認(rèn)為找到了首測(cè)點(diǎn)。算法流程如圖4所示。

圖3 基于灰度匹配的探針軟件掃正算法

圖4 基于灰度匹配的尋找首測(cè)點(diǎn)算法

1.3 存在的不足和缺陷

由于探針設(shè)備在實(shí)際生產(chǎn)線上難免會(huì)受到周圍環(huán)境的影響使得CCD獲取的圖像清晰度以及亮度等受到影響，或者由于晶圓片本身的污染，導(dǎo)致圖像整體灰度分配變化幅度太大。這些情況都是導(dǎo)致在進(jìn)行基于灰度的模板匹配時(shí)，出現(xiàn)對(duì)準(zhǔn)結(jié)果不準(zhǔn)確的情況。

因?yàn)榛叶绕ヅ渥R(shí)別的模糊性，所以只能在全屏幕圖像掃描的情況下才能盡可能的找到多的模板來(lái)輔助定位，這就會(huì)帶來(lái)很多不必要的冗余計(jì)算，由于灰度匹配對(duì)圖像噪聲非常敏感所以有時(shí)要連續(xù)對(duì)同一副圖像匹配多次來(lái)確認(rèn)CCD下管芯的位置，造成對(duì)系統(tǒng)資源的過(guò)渡占用。

如果環(huán)境光源不穩(wěn)定時(shí)，這種方法其頻繁的軟件報(bào)錯(cuò)會(huì)大量增加人工干預(yù)的成本，降低了設(shè)備的整體運(yùn)行效率。

2 基于幾何匹配的圖像對(duì)準(zhǔn)算法

幾何匹配(GeometricPatternRecognition)也稱為幾何模式識(shí)別，就是在圖形中查找指定的特征圖像。其通過(guò)分析圖像中物體的實(shí)際構(gòu)成含義，比如在圖像中查找三角形就是常見的幾何匹配，通用幾何匹配的方法是由邊緣檢測(cè)結(jié)果得到各個(gè)邊緣拐點(diǎn)構(gòu)成的點(diǎn)鏈（EdgeElementChain）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)匹配。相比灰度匹配，幾何匹配的魯棒性要好得多（對(duì)光照、放大縮小、旋轉(zhuǎn)等偏移容忍性大）。

當(dāng)機(jī)器視覺產(chǎn)品需要高精度定位時(shí)，使用幾何匹配功能，可以先在產(chǎn)品上預(yù)先做好一個(gè)標(biāo)志點(diǎn)（Mark點(diǎn)）也就是定義模板，然后通過(guò)檢測(cè)產(chǎn)品上的模板位置相對(duì)于圖片上的位置偏差，再通過(guò)相機(jī)的標(biāo)定把檢測(cè)出的偏差值轉(zhuǎn)換為毫米或脈沖驅(qū)動(dòng)電動(dòng)機(jī)調(diào)速回相應(yīng)的位置來(lái)達(dá)到高精度的定位。探針軟件恰恰可以應(yīng)用這個(gè)思路，圖5是幾何匹配在工業(yè)圖像識(shí)別上的應(yīng)用示例。

圖5 幾何匹配在機(jī)器視覺上的應(yīng)用

關(guān)于幾何匹配還有一個(gè)重要的概念ROI（RegionOfInterest），即圖像處理區(qū)域，因?yàn)閹缀纹ヅ涞母唪敯粜?，我們不再需要每次都?duì)整幅圖像進(jìn)行匹配，設(shè)定好ROI區(qū)域，

2.1 基于幾何匹配的晶圓掃正算法

由于常見的晶圓片上的管芯在CCD視圖下普遍為一個(gè)矩形，目標(biāo)圖形的幾何特征非常明顯，使用幾何匹配進(jìn)行對(duì)準(zhǔn)時(shí)圖像識(shí)別率幾乎達(dá)到了100%。鑒于此，在改進(jìn)的新式全自動(dòng)探針臺(tái)上我們使用幾何匹配進(jìn)行圖像對(duì)準(zhǔn)并基于此進(jìn)行算法流程的設(shè)計(jì)。

具體思路為：在確定了待測(cè)晶圓片各管芯間的X、Y向間距后，即可通過(guò)像素脈沖比反推出一個(gè)管芯在圖像上的尺寸，在晶圓片掃正時(shí)，我們?cè)O(shè)定了4個(gè)管芯大小尺寸并且中心點(diǎn)在圖像十字光標(biāo)（即圖像中心點(diǎn)）處的矩形區(qū)域?yàn)镽OI區(qū)域，這個(gè)區(qū)域在晶圓片的CCD圖像中，是一個(gè)占比很小的區(qū)域。設(shè)備工作時(shí)將晶圓片的幾何中心附近區(qū)域傳遞到CCD圖像中心后在此區(qū)域上的ROI范圍內(nèi)進(jìn)行幾何匹配，若找到目標(biāo)圖像即可直接得出相對(duì)模板的旋轉(zhuǎn)角度，此角度值可以直接導(dǎo)入承片臺(tái)旋轉(zhuǎn)的電機(jī)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)修正，然后在周邊位置再重復(fù)幾次這樣的工作即可掃正待測(cè)的晶圓片，具體流程算法如圖6所示。

圖6 基于幾何匹配的探針軟件掃正算法

由于幾何匹配的高魯棒性，在正確選好圖像模板后去尋找目標(biāo)圖像，尤其是晶圓管芯這種圖形規(guī)則的圖像，準(zhǔn)確率是非常高的，匹配出來(lái)的模板數(shù)量以及旋轉(zhuǎn)角度偏移量也能實(shí)時(shí)的在軟件中提取出來(lái)。圖7所示為新版探針軟件在掃正時(shí)匹配得到的ROI區(qū)域內(nèi)模板數(shù)量以及旋轉(zhuǎn)偏移角度。

圖7 匹配到的模板個(gè)數(shù)和偏移角度

2.2 基于幾何匹配的尋首測(cè)點(diǎn)算法

不同于灰度匹配下的尋找首測(cè)點(diǎn)方法，使用幾何匹配采用了晶圓片掃正后從晶圓中心偏上（約1/3直徑處）開始向上逐行進(jìn)行尋找第一行的運(yùn)動(dòng)，找到后再向左平移尋找這一行最左邊的第一個(gè)管芯，找到后將CCD中心移動(dòng)到該管芯正中即完成自動(dòng)尋找首測(cè)點(diǎn)功能，在此期間ROI區(qū)域?yàn)榱伺懦渌苄镜奈恢酶蓴_，只設(shè)置了比一個(gè)管芯稍大的區(qū)域來(lái)進(jìn)行幾何匹配，具體流程算法如圖8所示。

圖8 基于灰度匹配的尋找首測(cè)點(diǎn)算法

3 測(cè)試效果實(shí)驗(yàn)

我們選用了一些不同規(guī)格尺寸的晶圓片，使用基于灰度匹配的圖像對(duì)準(zhǔn)方法以及基于幾何匹配的圖像對(duì)準(zhǔn)方法對(duì)其進(jìn)行圖像對(duì)準(zhǔn)（先將待測(cè)片進(jìn)行掃正，再自動(dòng)尋找一次首測(cè)點(diǎn)），記錄兩種方法所耗費(fèi)的時(shí)間以及圖像對(duì)準(zhǔn)中出錯(cuò)的次數(shù)。其晶圓掃正功能所得數(shù)據(jù)參考表1，自動(dòng)尋找首測(cè)點(diǎn)功能相關(guān)數(shù)據(jù)參考表2。

可以看到，使用幾何匹配的方法來(lái)進(jìn)行探針圖像對(duì)準(zhǔn)，在掃正時(shí)就大大簡(jiǎn)化了程序處理的流程，使用灰度匹配的方法來(lái)校準(zhǔn)待測(cè)晶圓片需要反復(fù)大步距移動(dòng)工作臺(tái)幾次才能將承片臺(tái)上的待測(cè)片掃正，而使用幾何匹配后此過(guò)程變?yōu)楣ぷ髋_(tái)只需要在原地獲取圖像匹配出偏移角度后修正1～2次即可將待測(cè)晶圓片掃正，探針設(shè)備自動(dòng)對(duì)準(zhǔn)的效率大大提升。

基于幾何匹配的尋首測(cè)點(diǎn)算法，相比于之前需要全屏幕圖像識(shí)別的方法，主要提升了圖像對(duì)準(zhǔn)時(shí)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，鑒于幾何匹配的高魯棒性，探針設(shè)備對(duì)使用環(huán)境光源等的要求也大幅降低，提高了設(shè)備的可適應(yīng)性，設(shè)備運(yùn)行中由于受到光源強(qiáng)度變化的干擾而出現(xiàn)對(duì)準(zhǔn)失敗的幾率大幅降低。

表1 晶圓掃正功能對(duì)比

表2 自動(dòng)找首測(cè)點(diǎn)功能對(duì)比

4 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)深入研究全自動(dòng)探針設(shè)備圖像對(duì)準(zhǔn)的工作原理，加上大批量設(shè)備在用戶生產(chǎn)線上實(shí)際運(yùn)行的反饋，促使了這次整體設(shè)備圖像處理方法的改進(jìn)，改進(jìn)后的方法還可以進(jìn)一步優(yōu)化。機(jī)器視覺領(lǐng)域的新技術(shù)日新月異，一臺(tái)設(shè)備要在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)上占據(jù)一席之地，就一定要在效率和穩(wěn)定性上下功夫。雖然幾何匹配的魯棒性很高，但也要承認(rèn)，其在大尺寸圖像的掃描對(duì)準(zhǔn)效率上是不如灰度匹配的，只是恰恰在探針設(shè)備圖像對(duì)準(zhǔn)這里，幾何匹配可以將其優(yōu)勢(shì)發(fā)揮的更加充分。

隨著半導(dǎo)體技術(shù)的發(fā)展，探針設(shè)備未來(lái)的應(yīng)用前景十分廣闊，機(jī)器視覺和自動(dòng)化領(lǐng)域的很多研究成果都可以應(yīng)用在探針平臺(tái)上，全自動(dòng)探針測(cè)試臺(tái)自動(dòng)對(duì)準(zhǔn)功能仍有很大的研究空間。