边缘识别方法、系统、晶圆加工装置及晶圆与加工台同心状态确定方法制造方法及图纸

本发明专利技术揭示了边缘识别方法、系统、晶圆加工装置及晶圆与加工台同心状态确定方法，其中边缘识别方法包括如下步骤：S1，获取一待分析图像；S2，对待分析图像进行滤波处理；S3，采用改进的Canny算子对经过滤波处理的待分析图像进行边缘检测；S4，根据设定的曲率阈值及边缘检测的结果来确定待分析图像中是否存在晶圆上的太鼓环的边缘。本方案通过改进的Canny算子，能够有效地提高边缘检测的精度，从而为太鼓环的边缘识别提供有利条件，结合晶圆与透光孔的曲的特性进行筛选，能够有效消除透光孔边缘对太鼓环的边缘识别的影响，从而最终确定图像上是否存在太鼓环的边缘。像上是否存在太鼓环的边缘。像上是否存在太鼓环的边缘。

Edge recognition method, system, wafer processing device and concentric state determination method between wafer and processing table

【技术实现步骤摘要】
边缘识别方法、系统、晶圆加工装置及晶圆与加工台同心状态确定方法


[0001]本专利技术涉及晶圆加工领域，尤其是边缘识别方法、系统、晶圆加工装置及晶圆与加工台同心状态确定方法。

技术介绍

[0002]在对太鼓晶圆上的太鼓环进行切割及去除时，需要先将晶圆放置在加工台上，然后通过对中装置使晶圆尽可能调整至与加工台同心的状态后，再进行相应的加工。
[0003]但是在对中调整后，仍存在晶圆与加工台无法达到预期的同心状态的情况，因此，在加工前，理想的改进是利用视觉检测来确定对中调整后的晶圆与加工台是否处于预期的同心状态。
[0004]进行检测时，会在加工台上开设一组透光孔，当晶圆与加工台共轴时，太鼓环的边缘的不同位置会位于每个所述透光孔处。然后，通过位于加工台上方的图像采集装置来采集每个透光孔区域的图像，随后需要通过图像分析确定图像中是否具有太鼓环的边缘。而常规的边缘检测方法虽然能够检测出图像中的黑白交接线，但是由于存在透光孔边缘的干扰，无法确定黑白交接线是否是太鼓环的边缘，也就无法确认图像中是否有太鼓环的边缘。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的就是为了解决现有技术中存在的上述问题，提供一种边缘识别方法、系统、晶圆加工装置及晶圆与加工台同心状态确定方法。
[0006]本专利技术的目的通过以下技术方案来实现：边缘识别方法，包括如下步骤：S1，获取一待分析图像，所述待分析图像是位于加工台上方的图像采集装置对该加工台上一透光孔区域进行拍摄得到的图像，所述加工台上放置有经过对中调整的晶圆；S2，对所述待分析图像进行滤波处理；S3，采用改进的Canny算子对经过滤波处理的所述待分析图像进行边缘检测；S4，根据设定的曲率阈值及边缘检测的结果来确定所述待分析图像中是否存在晶圆上的太鼓环的边缘。
[0007]优选的，所述S2中，采用中值滤波法对所述待分析图像进行滤波处理。
[0008]优选的，所述中值滤波法为自适应中值滤波法。
[0009]优选的，所述改进的Canny算子中，采用双边滤波进行图像平滑。
[0010]优选的，所述改进的Canny算子中，在计算图像梯度时，根据8个方向的梯度模板进行计算。
[0011]优选的，所述改进的Canny算子中，采用大津算法计算Canny算子的高低曲率阈值。
[0012]优选的，所述S4中，识别边缘检测的结果中是否具有一段曲率小于所述曲率阈值的黑白交接线，如有，将该曲率小于曲率阈值的黑白交接线作为所述待分析图像中的所述
太鼓环的边缘；反之，确认所述待分析图像中未识别到太鼓环的边缘。
[0013]优选的，在通过改进的canny算子进行边缘检测之前，先确定所述待分析图像是否为全黑图像或全白图像，如是，不对所述待分析图像进行边缘检测，并确定该待分析图像中未识别到太鼓环的边缘；反之，对所述待分析图像进行边缘检测。
[0014]边缘识别系统，包括图像获取单元，用于获取待分析图像，所述待分析图像是位于加工台上方的图像采集装置对该加工台上一透光孔区域进行拍摄得到的图像，所述加工台上放置有经过对中调整的晶圆；滤波处理单元，用于对所述待分析图像进行滤波处理；边缘检测单元，用于采用改进的Canny算子对经过滤波处理的所述待分析图像进行边缘检测；边缘识别单元，用于根据设定的曲率阈值及边缘检测的结果来确定所述待分析图像中是否存在晶圆上的太鼓环的边缘。
[0015]晶圆加工装置，包括上述的边缘识别系统。
[0016]晶圆与加工台同心状态确认方法，采用如上任一所述的边缘识别方法对图像采集装置于每个透光孔处采集的每张待分析图像进行识别。
[0017]本专利技术技术方案的优点主要体现在：本方案通过改进的Canny算子，能够有效地提高边缘检测的精度，从而为太鼓环的边缘识别提供有利条件，结合晶圆与透光孔的曲率的差异对不同的黑白交接线进行筛选，能够有效消除透光孔边缘对太鼓环的边缘识别的影响，从而最终确定图像上是否存在太鼓环的边缘。
[0018]本方案的采用自适应中值滤波法对图像进行滤波处理，能够有效地消除噪声影响，同时兼顾了边界信息的保留，为后续图像处理提供了有利条件。
[0019]本方案采用双边滤波、大津算法等对常规的Canny算子进行优化，改善了边缘检测的精度。
[0020]在边缘检测之前先确定图像是否是全黑或全白图像，如是即不用进行边缘检测，有利于提高图像分析的效率。
附图说明
[0021]图1是本专利技术中，晶圆放置在加工台上的俯视图（图中一号透光孔位于加工台的左下角位置，图中未示出晶圆上位于太鼓环外周的薄膜以及晶圆的外框）；图2本专利技术的边缘识别方法的流程示意图。
具体实施方式
[0022]本专利技术的目的、优点和特点，将通过下面优选实施例的非限制性说明进行图示和解释。这些实施例仅是应用本专利技术技术方案的典型范例，凡采取等同替换或者等效变换而形成的技术方案，均落在本专利技术要求保护的范围之内。
[0023]在方案的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，
仅是为了便于描述和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。并且，在方案的描述中，以操作人员为参照，靠近操作者的方向为近端，远离操作者的方向为远端。
[0024]实施例1下面结合附图对本专利技术揭示的边缘识别方法进行阐述，本专利技术的边缘识别方法是在图像采集装置采集到加工台10的透光孔区域的图像后，对图像进行分析以确定图像中是否具有晶圆的太鼓环60的边缘的方法，该识别过程是后续确定图像是否是所要寻找的标的图像的基础。
[0025]在采集图像前，如附图1所示，先通过人工或上料机器人将一晶圆放置在加工台10上；所述加工台10上设置有一组透光孔，所述透光孔优选为四个且呈正方形分布，四个所述透光孔依次为一号透光孔20、二号透光孔30、三号透光孔40、四号透光孔50，它们的轴线到所述加工台10的轴线的距离相同，所述距离与所述晶圆的太鼓环60的外径的一半相当，从而当晶圆同心放置在所述加工台10上时，太鼓环60与四个所述透光孔均有重合部分，于是太鼓环的边缘的不同位置位于四个所述透光孔内。
[0026]晶圆被放置在加工台10上后，通过对中装置（图中未示出）对所述晶圆进行对中调整，调整后，晶圆与加工台10处于尽可能的同心状态，所述对中装置可以采用卡盘来进行调整，调整后，将所述晶圆位置固定，固定时，通过所述加工台10上设置的真空吸附孔和/或自动压紧装置来进行晶圆的固定。此时，正常情况下，所述太鼓环60能够遮盖每个所述透光孔的部分区域，由于晶圆上位于所述太鼓环60外周的部分为具有一定宽度且可透光的薄膜（图中未示出），从而在后续进行图像采集时，透光孔内被本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.边缘识别方法，其特征在于：包括如下步骤：S1，获取待分析图像，所述待分析图像是位于加工台上方的图像采集装置对该加工台上一透光孔区域进行拍摄得到的图像，所述加工台上放置有经过对中调整的晶圆；S2，对所述待分析图像进行滤波处理；S3，采用改进的Canny算子对经过滤波处理的所述待分析图像进行边缘检测；S4，根据设定的曲率阈值及边缘检测的结果来确定所述待分析图像中是否存在晶圆上的太鼓环的边缘。2.根据权利要求1所述的边缘识别方法，其特征在于：所述S2中，采用自适应中值滤波法对所述待分析图像进行滤波处理。3.根据权利要求1所述的边缘识别方法，其特征在于：所述改进的Canny算子中，采用双边滤波进行图像平滑。4.根据权利要求1所述的边缘识别方法，其特征在于：所述改进的Canny算子中，在计算图像梯度时，根据8个方向的梯度模板进行计算。5.根据权利要求4所述的边缘识别方法，其特征在于：所述改进的Canny算子中，采用大津算法计算Canny算子的高低曲率阈值。6.根据权利要求1所述的边缘识别方法，其特征在于：所述S4中，识别边缘检测的结果中是否具有一段曲率小于所述曲率阈值的黑白交接线，如有，将该曲率小于曲率阈值的黑白交接线作为所述待分析图像中...

【专利技术属性】
技术研发人员：高阳，张宁宁，高金龙，吕孝袁，葛凡，
申请(专利权)人：苏州优力科瑞半导体科技有限公司，
类型：发明
国别省市：