基于机器视觉的晶圆检测研究综述
摘要：基于机器视觉的晶圆检测系统是为了实现晶圆宏观缺陷的检测和分类而进行的一项研究课题。由CCD器件采集图象后，通过数字图像处理完成了晶圆缺陷的检测和分割，为以后的缺陷分类作好准备。实验证明，设计的检测系统专业性强，具有一定的应用价值。
关键词：晶圆；机器视觉；缺陷检测；图像处理
1前言
国外在超大规模集成电路晶圆检测、封装等方面的研究相对比较成熟，但目前国内对该领域的研究还不太深入，实际设备的研究还处于起步阶段。目前普遍采用的手工操作、人工观察等判断方法，无法适应高效生产的要求。我国在半导体行业的落后已经严重制约着国家IT产业的发展。未来的国际竞争将是国家之间科技创新能力的竞争，突破现有技术进口限制，实现自主知识产权是我们国家的一项长期发展战略，要改变我国在半导体及IT产业中低端落后的面貌，半导体工艺研究及质量控制是一重要环节，其中晶圆缺陷检测和工艺控制又是一个比较具体而现实的问题。
本课题基于我国半导体产业背景研究开发基于机器视觉的晶圆缺陷检测系统，课题来源于美国LWA-Tech公司，课题的研发采用光机电一体化技术，在开放式PC平台上进行开发，由PC控制振镜扫描和摄像头拍摄，运用数字图像处理技术，实现晶圆缺陷的自动检测和分割。CP:Circuit Probing、Chip Probing,晶圆测试。中测（CP Test）是半导体后道封装测试的第一站。中测的目的 : 确保每个die能基本满足器件的特征或设计规格书（Specification），通常包括电压、电流、时序和功能的验证。
2课题研究的历史
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缺陷的检测：
系统由两部分组成：光学成像系统和图像处理系统。其中图像处理系统负责晶圆缺陷的检测和分割。由于晶圆表面的反射率相当高，几乎接近镜面反射。如此高的反射率会使得面阵CCD光敏面上的曝光量过饱和造成画面亮度失真，淹没所要检测的缺陷信息。因此我们选用LED照明系统，它发出均匀散射光，对各种缺陷的综合表现力很好，不会丢失信息，这对于后期的处理工作非常有利。由于拍摄视场较小，无法一次获得整个晶圆的图像，需要进行扫描拍摄，这个过程通过振镜扫描来实现。振镜扫描实现晶圆表光线向摄像头的反射，避免了摄像头的机械扫描移动。振镜在扫描方向上进行振动扫描，与摄像头配合完成晶圆表面图像的采集。扫描方式采用光栅式扫描策略，也就是由一边移动到另一边，再向下逐行扫描。计算机控制扫描的重复运动过程，并在将要被检测的区域曝光成像【1】。
此文较为完善的叙述了缺陷检测系统的工作过程，由PC控制振镜扫描和摄像头拍摄，然后运用数字图像处理技术，实现自动检测和分割，。但就作者所知，由于拍摄角度和光学镜头等因素，经振镜扫描方式得到的晶圆图像存在畸变，所以后续处理需要进行一定的校正。系统采用的是Cell-to-Cell的图像检测方式，所以Cell和Cell之间的对准精度非要重要，难度也很高。
（2）机器视觉技术的研究
在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC 上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。机器视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、融合、匹配等不同的算法来对图像进行处理。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，即改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理【2】。
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