【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及半导体生产制造，特别涉及一种基于视觉检测的半导体器件表面除尘方法及其系统。
技术介绍
1、电子元器件和光学元件在生产组装的过程中，通常需要对电子元器件和光学元件进行表面外观检测。表面外观检测通常是检测电子元器件的表面和光学元件的表面是否有灰尘异物、脏污、划痕、裂纹、破损、灰尘、指纹、水印、wire bond异常和die bond异常等表面外观问题。当电子元器件的表面和光学元件的表面被检查到灰尘时，需要对具有灰尘的电子元器件的表面和具有灰尘的光学元件的表面进行清洁。
2、现有器件表面出现灰尘异物时，通常采用以下几种方法处理：粘除、清洗、擦除、吹气清除、吸附清除；为了避免器件表面造成损伤，或者产生二次污染，公告号cn113399377b中国专利技术专利公开了一种除尘头、粘性除尘装置、灰尘清除装置及方法，通过表面检测视觉装置用于检测被检测物的被检测面的表面问题，粘性除尘装置用于粘去被检测物的被检测面的灰尘，容易去除粘性的灰尘。粘性除尘装置去除灰尘后不易在被清洁的被检测面产生新的污染物。视觉检查装置用于拍摄连接在除尘机构上除尘头的粘性半固体部的尺寸图像，尺寸图像方便控制中心或用户获知尺寸图像对应的粘性半固体部的实时尺寸，从而根据实时尺寸判断粘性半固体部是否处于预设尺寸范围，若实时尺寸不处于预设尺寸范围，控制中心或用户更换该尺寸图像对应的除尘头，若实时尺寸处于预设尺寸范围，控制中心或用户继续使用该尺寸图像对应的除尘头。当连接在除尘机构上的除尘头的使用次数到达预设次数且实时尺寸处于预设尺寸范围，连接在除尘机构上的除
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于视觉检测的半导体器件表面除尘方法及其系统，旨在解决现有采用除尘头蘸取吸附溶液对器件表面除尘时效率低的技术问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术第一方面提出了一种基于视觉检测的半导体器件表面除尘方法，该方法包括：
3、采集半导体器件的实时图像，将所述实时图像与预设基准图像匹配对比，从而得到所述半导体器件表面上灰尘异物的位置信息以及灰尘异物图像；
4、根据所述灰尘异物图像的面积大小拾取对应规格的除尘棒，并根据所述灰尘异物的位置信息，驱动所述除尘棒与所述灰尘异物进行接触并粘除。
5、进一步的，所述方法还包括：再次检测所述半导体器件表面上灰尘异物的位置信息以及灰尘异物图像，更换新的所述除尘棒对所述灰尘异物进行接触并粘除，直至所有灰尘异物被清除。
6、进一步的，所述根据所述灰尘异物图像的面积大小拾取对应规格的除尘棒的步骤之前，所述方法还包括：
7、计算并统计历史数据中所有所述灰尘异物图像的面积大小，根据所述灰尘异物图像的面积大小划分为若干数值区间，根据数值区间的阈值设置所述除尘棒中粘性半固体部的外径值；
8、根据所述粘性半固体部的外径值，预先制备对应规格的所述除尘棒。
9、进一步的，所述根据所述灰尘异物的位置信息，驱动所述除尘棒与所述灰尘异物进行接触并粘除的步骤包括：
10、根据所述灰尘异物的位置信息驱动所述除尘棒到达灰尘异物上方，根据所述除尘棒与所述半导体器件表面的初始高度值和所述除尘棒中粘性半固体部的最大深度值，向下移动所述除尘棒使得粘性半固体部覆盖接触所述灰尘异物并粘除。
11、进一步的，所述根据所述灰尘异物图像的面积大小拾取对应规格的除尘棒的步骤包括：
12、根据所述灰尘异物图像的面积大小拾取所述除尘棒，使得所述除尘棒中粘性半固体部的外径值所在截面覆盖所述灰尘异物。
13、进一步的，所述根据所述灰尘异物图像的面积大小拾取对应规格的除尘棒还包括：
14、当最大规格所述除尘棒的粘性半固体部无法覆盖所述灰尘异物时，拾取最大规格的所述除尘棒从所述灰尘异物中心位置对所述灰尘异物进行接触并粘除；
15、再次检测所述半导体器件表面上灰尘异物的位置信息以及灰尘异物图像，更换新的所述除尘棒对所述灰尘异物进行接触并粘除，直至所有灰尘异物被清除。
16、进一步的，所述将所述实时图像与预设基准图像匹配对比，从而得到所述半导体器件表面上灰尘异物的位置信息以及灰尘异物图像的步骤包括：
17、对所述半导体器件的实时图像进行灰度化处理以及二值化处理得到对应的黑白图像，利用连通区域提取算法从所述黑白图像得到实时图像中的器件有效区域；
18、计算获得所述实时图像内各个像素的灰度值形成的集合m中最大值mmax，与预设基准图像内各个像素的灰度值形成的集合n中最大值nmax，两者的差值d＝mmax–nmax；将所述器件有效区域内每个像素的灰度值mi加上d得到比较值m’i；其中i是大于1的自然数；
19、将所述比较值m’i与所述预设基准图像对应位置的灰度值ni比较，若偏差值s＝∣m’i–ni∣大于预设阈值，则mi所代表的器件有效区域内的像素被标记为灰尘异物点像素；根据所述灰尘异物点像素计算每个灰尘异物的连通区域面积大小，得到灰尘异物图像，所述灰尘异物图像的中心点为所述灰尘异物的位置信息。
20、进一步的，所述利用连通区域提取算法从所述黑白图像得到实时图像中的器件有效区域的步骤包括：
21、扫描所述实时图像对应黑白图像第一行，将连续白色像素序列定义为一个块，初始化一个空森林，并为每个块分配一个标签作为单节点的树加入森林中，同时记录块的标签、行号、起点、终点；
22、从第二行依次扫描所述实时图像对应的黑白图像，为每个当前块分配新的标签，同样记录当前块的标签、行号、起点、终点，并将当前块加入森林中，然后判断当前块与上一行块是否有交集，若有交集，将上一行有交集的块所在的树与当前块所在的树进行合并；
23、遍历森林中的所有树，树的个数即为连通区域数；对每一棵树中的节点进行遍历，记录最小行号、最大行号、起点的最小值、终点的最大值，这四个值即为所求每个连通区域上、下、左、右边界；在对每棵树的节点进行遍历时，同时将每个节点所代表的块的尺寸相加，即为连通区域的大小；
24、将每个连通区域的大小及其边界找出，将所述实时图像的原始图像按照最大连通区域的边界值裁剪即为所需的器件有效区域。
25、进一步的，所述采集半导体器件的实时图像的步骤之前，所述方法包括：
26、设立xyz基准坐标系，多个所述半导体器件放置在一器件放置台，每一所述半导体器件在所述器件放置台上的位置信息为xsi，ysi，zsi；将不同外径规格的多个所述除尘棒进行分组排列后放置在一除尘棒放置台，每一所述除尘棒在所述除尘棒放置台上的位置信息为xcij，ycij，zcij；其中i、j是大于1的自然数。
27、进一步的，所述采集半导体器件的实时图像包括：...
【技术保护点】
1.一种基于视觉检测的半导体器件表面除尘方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于视觉检测的半导体器件表面除尘方法，其特征在于，所述方法还包括：再次检测所述半导体器件表面上灰尘异物的位置信息以及灰尘异物图像，更换新的所述除尘棒对所述灰尘异物进行接触并粘除，直至所有灰尘异物被清除。
3.根据权利要求1所述的基于视觉检测的半导体器件表面除尘方法，其特征在于，根据所述灰尘异物图像的面积大小拾取对应规格的除尘棒的步骤之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的基于视觉检测的半导体器件表面除尘方法，其特征在于，根据所述灰尘异物的位置信息，驱动所述除尘棒与所述灰尘异物进行接触并粘除的步骤包括：
5.根据权利要求3所述的基于视觉检测的半导体器件表面除尘方法，其特征在于，根据所述灰尘异物图像的面积大小拾取对应规格的除尘棒的步骤包括：
6.根据权利要求3所述的基于视觉检测的半导体器件表面除尘方法，其特征在于，根据所述灰尘异物图像的面积大小拾取对应规格的除尘棒还包括：
7.根据权利要求1所述的基于视觉检测
8.根据权利要求7所述的基于视觉检测的半导体器件表面除尘方法，其特征在于，利用连通区域提取算法从所述黑白图像得到实时图像中的器件有效区域的步骤包括：
9.根据权利要求1所述的基于视觉检测的半导体器件表面除尘方法，其特征在于，采集半导体器件的实时图像的步骤之前，所述方法包括：
10.一种基于视觉检测的半导体器件表面除尘系统，其特征在于，所述系统包括一工作平台，在所述工作平台上设置有器件放置台、除尘棒放置台，对应所述器件放置台、除尘棒放置台分别设置有CCD视觉检测模组、拾取粘尘模组；
...【技术特征摘要】
1.一种基于视觉检测的半导体器件表面除尘方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于视觉检测的半导体器件表面除尘方法，其特征在于，所述方法还包括：再次检测所述半导体器件表面上灰尘异物的位置信息以及灰尘异物图像，更换新的所述除尘棒对所述灰尘异物进行接触并粘除，直至所有灰尘异物被清除。
3.根据权利要求1所述的基于视觉检测的半导体器件表面除尘方法，其特征在于，根据所述灰尘异物图像的面积大小拾取对应规格的除尘棒的步骤之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的基于视觉检测的半导体器件表面除尘方法，其特征在于，根据所述灰尘异物的位置信息，驱动所述除尘棒与所述灰尘异物进行接触并粘除的步骤包括：
5.根据权利要求3所述的基于视觉检测的半导体器件表面除尘方法，其特征在于，根据所述灰尘异物图像的面积大小拾取对应规格的除尘棒的步骤包括：
6.根据权利要求3所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘智勇，周毓涛，
申请(专利权)人：中科见微智能装备苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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