自動檢測系統(tǒng)中圖像對準(zhǔn)方法研究

左寧，胡曉霞

(中國電子科技集團(tuán)公司第四十五研究所，北京 100176)

自動檢測系統(tǒng)是半導(dǎo)體生產(chǎn)工藝中的中間測試設(shè)備，用來測試晶圓片等電子器件的各項電參數(shù)和功能，自動計算待測晶圓的良率，輸出測試結(jié)果并對不合格的管芯進(jìn)行打點標(biāo)記。

全自動檢測系統(tǒng)最核心的功能——自動對準(zhǔn)即是把通過人工或者上下料傳送裝置放置在承片臺上的晶圓片經(jīng)過圖像匹配的方式進(jìn)行掃正和尋首測點以達(dá)到在無人工干預(yù)的情況下，將晶圓片對準(zhǔn)到直接可以進(jìn)行測試的位置。

在全自動檢測系統(tǒng)的實際運行中，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)掃正時連續(xù)找不到模板報錯，或者未能準(zhǔn)確尋找到首測點等問題。傳統(tǒng)的基于灰度匹配的圖像對準(zhǔn)算法對設(shè)備運行狀態(tài)的要求過高導(dǎo)致在實際生產(chǎn)線上問題頻出。本文提出了一種基于幾何匹配圖像對準(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，找不到模板的情況。

1 基于灰度的圖像對準(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在不同時間、不同成像條件下對同一景物獲取的兩幅或多幅圖像在空間上對準(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，可以通過模板匹配來計算兩者的相關(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

模板匹配算法計算模板和匹配區(qū)域的相似程度，以最相似位置為匹配點。公式1描述了為匹配點位置算法，此方法可以完成整個匹配區(qū)域內(nèi)的小匹配誤差點檢索，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以一定大小的實時圖像的灰度矩陣，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)行圖像對準(zhǔn)模塊的設(shè)計，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

在過去的全自動探針臺的軟件中，普遍使用的是基于灰度匹配的圖像對準(zhǔn)技術(shù)（Pattern）。在此方法下，圖像匹配區(qū)域（ROI）為CCD視圖全屏，通過對匹配區(qū)域內(nèi)一對一的像素比對，來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)過像素脈沖比的換算得到這些管芯在實際工作臺上的物理位置坐標(biāo)，然后用反復(fù)迭代的方法尋找距離圖像中心點最近的管芯位置，工作臺在此過程中來回走大小步距的水平運動，通過比對同一行管芯的位置坐標(biāo)來對待測晶圓片進(jìn)行掃正?；叶绕ヅ鋵D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。

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

1.2 基于灰度匹配的尋首測點算法

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

1.3 存在的不足和缺陷

由于探針設(shè)備在實際生產(chǎn)線上難免會受到周圍環(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，出現(xiàn)對準(zhǔn)結(jié)果不準(zhǔn)確的情況。

因為灰度匹配識別的模糊性，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輔助定位，這就會帶來很多不必要的冗余計算，由于灰度匹配對圖像噪聲非常敏感所以有時要連續(xù)對同一副圖像匹配多次來確認(rèn)CCD下管芯的位置，造成對系統(tǒng)資源的過渡占用。

如果環(huán)境光源不穩(wěn)定時，這種方法其頻繁的軟件報錯會大量增加人工干預(yù)的成本，降低了設(shè)備的整體運行效率。

2 基于幾何匹配的圖像對準(zhǔn)算法

幾何匹配(GeometricPatternRecognition)也稱為幾何模式識別，就是在圖形中查找指定的特征圖像。其通過分析圖像中物體的實際構(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結(jié)果得到各個邊緣拐點構(gòu)成的點鏈（EdgeElementChain）進(jìn)行統(tǒng)計匹配。相比灰度匹配，幾何匹配的魯棒性要好得多（對光照、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，使用幾何匹配功能，可以先在產(chǎn)品上預(yù)先做好一個標(biāo)志點（Mark點）也就是定義模板，然后通過檢測產(chǎn)品上的模板位置相對于圖片上的位置偏差，再通過相機(jī)的標(biāo)定把檢測出的偏差值轉(zhuǎn)換為毫米或脈沖驅(qū)動電動機(jī)調(diào)速回相應(yīng)的位置來達(dá)到高精度的定位。探針軟件恰恰可以應(yīng)用這個思路，圖5是幾何匹配在工業(yè)圖像識別上的應(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重要的概念ROI（RegionOfInterest），即圖像處理區(qū)域，因為幾何匹配的高魯棒性，我們不再需要每次都對整幅圖像進(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)行對準(zhǔn)時圖像識別率幾乎達(dá)到了100%。鑒于此，在改進(jìn)的新式全自動探針臺上我們使用幾何匹配進(jìn)行圖像對準(zhǔn)并基于此進(jìn)行算法流程的設(shè)計。

具體思路為：在確定了待測晶圓片各管芯間的X、Y向間距后，即可通過像素脈沖比反推出一個管芯在圖像上的尺寸，在晶圓片掃正時，我們設(shè)定了4個管芯大小尺寸并且中心點在圖像十字光標(biāo)（即圖像中心點）處的矩形區(qū)域為ROI區(qū)域，這個區(qū)域在晶圓片的CCD圖像中，是一個占比很小的區(qū)域。設(shè)備工作時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模板的旋轉(zhuǎn)角度，此角度值可以直接導(dǎo)入承片臺旋轉(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，匹配出來的模板數(shù)量以及旋轉(zhuǎn)角度偏移量也能實時的在軟件中提取出來。圖7所示為新版探針軟件在掃正時匹配得到的ROI區(qū)域內(nèi)模板數(shù)量以及旋轉(zhuǎn)偏移角度。

圖7 匹配到的模板個數(shù)和偏移角度

2.2 基于幾何匹配的尋首測點算法

不同于灰度匹配下的尋找首測點方法，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)行尋找第一行的運動，找到后再向左平移尋找這一行最左邊的第一個管芯，找到后將CCD中心移動到該管芯正中即完成自動尋找首測點功能，在此期間ROI區(qū)域為了排除其它管芯的位置干擾，只設(shè)置了比一個管芯稍大的區(qū)域來進(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點算法

3 測試效果實驗

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準(zhǔn)方法以及基于幾何匹配的圖像對準(zhǔn)方法對其進(jìn)行圖像對準(zhǔn)（先將待測片進(jìn)行掃正，再自動尋找一次首測點），記錄兩種方法所耗費的時間以及圖像對準(zhǔn)中出錯的次數(shù)。其晶圓掃正功能所得數(shù)據(jù)參考表1，自動尋找首測點功能相關(guān)數(shù)據(jù)參考表2。

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

基于幾何匹配的尋首測點算法，相比于之前需要全屏幕圖像識別的方法，主要提升了圖像對準(zhǔn)時的準(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)備運行中由于受到光源強(qiáng)度變化的干擾而出現(xiàn)對準(zhǔn)失敗的幾率大幅降低。

表1 晶圓掃正功能對比

表2 自動找首測點功能對比

4 結(jié)束語

通過深入研究全自動探針設(shè)備圖像對準(zhǔn)的工作原理，加上大批量設(shè)備在用戶生產(chǎn)線上實際運行的反饋，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，一臺設(shè)備要在競爭激烈的市場上占據(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)備圖像對準(zhǔn)這里，幾何匹配可以將其優(yōu)勢發(fā)揮的更加充分。

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