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LED探针台重叠区域的图像处理

2011-03-26田洪涛刘国敬宋婉贞

电子工业专用设备 2011年5期
关键词:面阵视屏管芯

霍 杰,田洪涛,刘国敬,宋婉贞

(中国电子科技集团第四十五研究所,北京101601)

随着半导体集成度的提高,LED管芯尺寸越来越小,LED探针台使用面阵相机对晶圆上的管芯图像数据采集时,采集数据量大大增加,需要一种效率更高的数据处理办法,消除重复的采集数据以及对处理后的数据进行排序。本文提出了两种数据处理方法并进行比较,经过大量的实验证明,得出最优算法,大大提高了设备的效率,解决了图像数据处理效率低的问题。

1 图像数据采集

使用面阵相机对晶圆上的管芯图像数据采集时,搜寻与设定模板相同的管芯,并返回该管芯中心点在本屏内所在的像素位置,但对于残缺的模板将不进行识别,而且图像采集存在像素误差[2],即同一管芯被不同次图像采集时有1~2μm的误差。

1.1 扫描过程的数学原理

对于同一视屏内的完整管芯我们可以根据以下公式计算得出该管芯在LED探针台工作平台坐标系所在的位置(见图1):

式中:Tx,Ty代表管芯在探针台坐标系中的位置;

Cx,Cy代表当前视屏像素中心点所在的位置;

Wx,Wy代表管芯像素位置与视屏像素中心点的偏差。

图1 获得管芯在探针台坐标系中的位置

经过上面的计算,视屏内每个可以识别的管芯都对应一个数据点(Tx,Ty),这个点代表该模板距离工作台原点的距离,乘片台运动到(Tx,Ty)时,该管芯在相机的正下方。

1.2 扫描的完整性

由于面阵相机的像素值是固定且有限的,为了保证图像清晰,图像识别的准确性,要求单位观察区域上有一定数量的像素,所以每屏观察的实际大小是有限的。每屏观察范围的实际大小,CCD相机的像素值,单位区域上的像素值有以下函数关系:

式中:KenX,KenY代表每屏观察区域的x向与y向大小;

PlesX,PlesY代表相机 x向与 y向的像素值;

PlesUmX,PlesUmY代表单位区域上x向与y向的像素值。

我们通常采用的面阵相机像素大小为640×480,假设要求的定位的精度为5μm,故每5μm至少有一个像素点。计算得出每屏的观察大小不超过3.2mm×2.4mm。

上面我们已经得出每屏的观察大小不超过3.2mm×2.4mm,设定我们需要扫描的晶圆直径为100mm(4英寸),晶圆上单个管芯大小为0.3mm。由于视屏远小于晶圆大小,所以需要采用多屏叠加的办法采集晶圆数据,但面阵相机识别时只能够识别完整的模板,为了保证每个管芯必然完整地出现在某次视屏之内,防止被两次视屏的交接线分割,视屏之间需要有大小为管芯大小的重叠宽度。视屏运动示例如图2所示,黑色部分为两次视屏的重叠部分,宽度大小为管芯的大小。

图2 图示描述面阵相机图像采集

采用视屏重叠的办法可以解决扫描完整性的问题。但由于重叠区域的管芯被重复识别,由于图像采集存在像素误差,同一管芯被计算成多个差别非常小的数据点(Tx,Ty),造成了大量的重复数据。

2 消除重复数据及排序

对于图像采集数据我们需要消除重复的采集数据以及对处理后的数据进行排序,保证每个实际管芯有且只有一个数据与其对应,并且处理后的数据具有一定的排序,方便按照处理后的数据运动。对于消除重复的采集数据以及对处理后的数据进行排序我们有如下两种办法。

2.1 数据处理方法一

比较两个数据点之间的实际距离,如果两点间的距离远小于管芯的直径,代表两点是由于像素偏差值造成的重复点,只保留其中一个[3]。具体方法是对图像采集得到的绝对位置(Tx,Ty)定义一个结构体Pr obeCCD Re sult,将其作为一个数据点整体进行存储。整个晶圆采集完成后,将数据点转入结构体数组Pr obeCCD Re sultArray[n],数组元素个数n需要大于扫描到的数据点数。

然后取出一个数据点,与其他的数据点进行比较,判断两点间的距离大小是否小于管芯直径。由于需要履历所有两点之间进行比较。则元素个数为n的数组,需要进行的计算次数为(n-1)+(n-2)+(n-3)+...+1;总的计算次数为n×(n-1)/2。

以上过程仅仅进行了重复数据的消除过程,对于经过上面处理后的采集数据,再进行冒泡法排序,剩余的m个数据仍需要进行m×(m-1)/2次计算。

2.2 数据处理方法二

对于得到的绝对位置 (Tx,Ty)我们先采用网格处理的办法,对其进行坐标处理,为其分配一个坐标位置,并记录进文件一。

式中:XCoor,YCoor代表该数据点,计算分配的坐标位置;

Tx,Ty代表扫描到的数据点位置;

Px,Py代表设定的坐标0.0点的位置;

DieSize代表管芯的大小。

根据上面的计算公式,我们可以形象地想象成一副网格图,它以某个设定点为中心(0.0)点,以管芯大小为分割格,将工作台平面划分为一个坐标图,见图3。

图3 网格处理定位坐标的模拟图

图中的黑点代表数据点 (Tx,Ty)由于我们以管芯的大小300μm为分割尺寸,远远大于像素偏差2μm。而且由于管芯分布均匀,只要我们的中心点(0,0)设置在合适的位置,完全可以保证同一个点形成的不同数据点计算得出的坐标(XCoor,YCoor)是相同的。

经过网格定位处理后,我们将(Tx,Ty,XCoor,YCoor)作为一个结构体 ProbeCCDResult,进行存储写入文件一。扫描完成进行处理时,依次读取文件一,对读出的每个结构体根据其坐标(XCoor,YCoor)计算出唯一的Pos,将该结构体写入文件二的Pos处。

式中:XCoor,YCoor代表该数据点,计算分配的坐标位置;

XCoorMin,XCoorMax代表扫描完成后最小和最大的x向坐标;

YCoorMin代表扫描完成后最小的y向坐标。

通过这种计算,相同坐标的数据点被写唯一的位置,所以重复的数据只保留最后一次写入的,通过这种办法可以一次性实现重复数据的消除和数据排序。对于N个数据点需要经过的计算次数仅为N次。

3 两种方法的比较

我们采用表格形式比较两种办法的优劣,设定扫描晶圆得到N个数据点(见表1)。

表1 两种办法的优劣比较

4 总 结

使用面阵相机对晶圆上的管芯图像数据采集时,为了保证图像数据的完整性,两屏之间需要存在重叠区域。由于存在重叠区域,造成大量重复图像数据,对重复图像数据我们采用网格定位、文件处理的方法比采用计算两点之间距离的办法,计算量大大减少,具有更高的效率,消除重复点与排序能够一次性完成。

[1]蒋斌.非常规采样及其图像恢复研究[D].南京:南京理工大学硕士学位论文,2006.

[2]段梦博,蔡兴旺.基于内容的重复数据删除技术的研究[D].北京:北京工业大学硕士学位论文,2003.

[3]敖莉,舒继武,李明强.重复数据删除技术[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学硕士学位论文,2004.

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