【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于芯片晶圆加工，特别涉及一种能够对芯片晶圆精准定位的切割系统及其切割方法。
技术介绍
1、在半导体封装工艺中需要对芯片晶圆进行切割处理，晶圆切割主要采用机械式金刚石切割技术，通过高转速的金刚石刀片在晶圆上进行精确切割，同时使用去离子水冲洗切割产生的硅屑，以保持清洁和避免损伤。
2、如专利文件申请号为202410516344.1，公开了一种芯片晶圆加工用切割设备，包括切割刀具，该切割刀具通过运动机架安装在底座上，切割刀具具有激光器主体，运动机架用于支撑和定位切割刀具，以及控制切割刀具在水平和垂直方向的运动，所述切割刀具包括组装在运动机架上的架体，架体用于将切割刀具在运动机架上进行组装，其中，传感器安装在切割刀具上，所述切割刀具还包括调焦管，所述调焦管螺纹安装在激光器主体底端中部，调焦管为中空设置。该芯片晶圆加工用切割设备，采用多激光束和具有可调节焦距的切割头，实现对晶圆的更加精细和高效的切割，可以提高切割精度、加工速度和切割质量。
3、然而，上述切割设备采用多激光束进行切割时，需要确保各激光束之间的同步性和一致性，但是，如果激光束之间存在时间延迟或功率差异，将导致切割轨迹不精确，从而影响对芯片晶圆的切割精度，因此我们需要提出一种能够对芯片晶圆精准定位的切割系统及其切割方法，能够有效提高对芯片晶圆的精准定位，以提高对晶圆芯片的切割精度。
技术实现思路
1、针对上述问题，本专利技术提供了一种能够对芯片晶圆精准定位的切割系统，包括切割机主体以及安装在切割
2、所述切割机主体包括切割刀具以及用于支撑切割刀具的运动机架，所述切割刀具上安装有激光器，所述激光器的位置通过调焦模块控制；
3、所述图像处理模块通过摄像头采集晶圆表面图像，并使用图像处理算法进行分析，以识别晶圆上的芯片位置和边缘；
4、所述传感器模块包括位置传感器和距离传感器，所述传感器模块用于实时监测切割刀具的位置和晶圆状态；
5、所述运动控制模块用于控制切割刀具在水平和垂直方向的运动，确保切割刀具能够按照预定的轨迹精确移动；
6、所述调焦模块用于调整激光器的焦距，以适应不同厚度的晶圆和不同的切割需求；
7、所述数据处理模块用于接收图像处理模块、传感器模块、运动控制模块和调焦模块的数据，并进行综合分析和处理，以优化切割参数和提高切割效率；
8、所述运动控制模块根据图像处理模块和传感器模块提供的数据，精确控制切割刀具的运动轨迹和速度，同时与调焦模块配合调整激光器的距离以适应不同厚度的晶圆。
9、进一步的，所述图像处理模块采集识别晶圆上芯片位置和边缘的流程如下：
10、a1、对摄像头进行初始化设置；
11、a2、摄像头开始实时采集晶圆表面的图像数据，并将图像数据进行图像预处理；
12、a3将处理后的图像分割为芯片区域和非芯片区域；
13、a4、提取芯片区域用于描述芯片形状和大小的几何特征；
14、a5、分析芯片区域的纹理特征，以区分不同类型的芯片或识别芯片上的特定标记；
15、a6、使用一个包含芯片特征的模板图像与图像中的特征进行匹配，计算每个位置的相似度，以确定芯片的具体位置和方向，相似度计算公式为：
16、，其中，为待处理图像，为待处理图像中随机两个特征向量，为模板图像，为模板图像中随机两个特征向量；
17、a7、通过多层卷积和池化操作自动学习图像特征，并在最后一层生成特征图，特征图经过全连接层转换为一个一维向量，然后输入到softmax函数中转换为概率分布，将特征图进行分类和识别；
18、a8、将图像坐标系下的芯片位置转换为实际物理坐标系下的位置，然后将定位结果传输给运动控制模块。
19、进一步的，步骤a2中，在图像预处理时，先通过对图像数据进行卷积处理，卷积处理使用的公式为：
20、，
21、，
22、其中，表示输入图像，表示输入图像的尺寸为x*x，f为卷积核尺寸f*f，s为步幅，p为填充；
23、然后对处理后的数据进行平滑处理，以去除噪声并减少随机波动，平滑处理公式为：
24、，其中为标准差，和为输入图像中的选取的两个特征向量；
25、最后对平滑处理后的数据进行边缘增强计算，计算公式如下：
26、水平方向：，
27、垂直方向：，
28、根据计算的和计算每个像素点的总梯度幅值：
29、，以增强图像中的边缘信息。
30、进一步的，步骤a7中，多层卷积和池化操作的公式为：
31、，其中为卷积核的大小和滑动范围，为当前处理的像素位置，为用于扫描输入图像并提取特征的卷积核，b为用于调整激活函数输出的偏置项；
32、softmax函数公式为：
33、，其中，为输入向量的第个元素，为对所有类别的指数和进行归一化处理。
34、进一步的，所述运动控制模块控制切割刀具在水平和垂直方向运动的流程如下：
35、b1、接收传感器模块获取实时数据和图像处理模块分析得到的芯片位置和边缘信息，实时数据包括位置传感器和距离传感器提供的信息，以便于帮助运动控制模块了解切割刀具的当前位置和晶圆的状态；
36、b2、基于b1中接收到的数据，计算出切割刀具的最佳移动轨迹，并根据晶圆的材料特性、厚度以及所需的切割精度来确定切割刀具的切割速度；
37、b3、计算出最佳移动轨迹和切割速度后，通过电机驱动器来控制切割刀具按照计算出的轨迹和速度进行移动；
38、b4、在切割过程中，持续接收来自传感器模块的反馈信息，如刀具的实际位置、速度以及晶圆的状态变化，通过比较实际数据与预设值，运动控制模块需判断是否需要调整切割刀具的位置和速度，存在以下两种情况；
39、b4.1、当需要调整切割刀具的位置和速度时，运动控制模块会立即采取措施进行调整；
40、b4.2、当不需要调整切割刀具的位置和速度时，运动控制模块会继续重复s4的操作。
41、进一步的，步骤b2中，在计算切割刀具最佳移动轨迹时，先基于图像处理模块提供的芯片位置和边缘信息，以及传感器模块提供的实时数据，构建一个虚拟的晶圆表面模型，然后，通过dijkstra算法会在模型上规划出一条从起点到终点的最佳路径，最佳路径通常会尽量避免障碍物，并考虑刀具的运动学限制，在路径规划完成后，通过插值与拟合算法对路径进行平滑处理。
42、进一步的，步骤b2中，在确定切割刀具的切割速度时，运动控制模块使用机器学习模型来预测不同条件下的最佳切割速度，预测流程如下：
43、c1、收集大量关于晶圆切割的历史数据；
44、c2、从收集到的数据中提取出与切割速度相关的关键特征；...
【技术保护点】
1.一种能够对芯片晶圆精准定位的切割系统，其特征在于：包括切割机主体以及安装在切割机主体上的图像处理模块、传感器模块、运动控制模块、调焦模块和数据处理模块；
2.根据权利要求1所述的一种能够对芯片晶圆精准定位的切割系统，其特征在于：所述图像处理模块采集识别晶圆上芯片位置和边缘的流程如下：
3.根据权利要求2所述的一种能够对芯片晶圆精准定位的切割系统，其特征在于：步骤A2中，在图像预处理时，先通过对图像数据进行卷积处理，卷积处理使用的公式为：
4.根据权利要求3所述的一种能够对芯片晶圆精准定位的切割系统，其特征在于：步骤A7中，多层卷积和池化操作的公式为：
5.根据权利要求4所述的一种能够对芯片晶圆精准定位的切割系统，其特征在于：所述运动控制模块控制切割刀具在水平和垂直方向运动的流程如下：
6.根据权利要求5所述的一种能够对芯片晶圆精准定位的切割系统，其特征在于：步骤B2中，在计算切割刀具最佳移动轨迹时，先基于图像处理模块提供的芯片位置和边缘信息，以及传感器模块提供的实时数据，构建一个虚拟的晶圆表面模型，然后，通过Dijk
7.根据权利要求6所述的一种能够对芯片晶圆精准定位的切割系统，其特征在于：步骤B2中，在确定切割刀具的切割速度时，运动控制模块使用机器学习模型来预测不同条件下的最佳切割速度，预测流程如下：
8.根据权利要求7所述的一种能够对芯片晶圆精准定位的切割系统，其特征在于：所述调焦模块对激光器调焦的流程如下：
9.根据权利要求8所述的一种能够对芯片晶圆精准定位的切割系统，其特征在于：所述数据处理模块对接收的数据综合分析和处理的流程如下：
10.一种能够对芯片晶圆精准定位的切割方法，基于权利要求1-9任意一项所述的一种能够对芯片晶圆精准定位的切割系统，其特征在于：包括如下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种能够对芯片晶圆精准定位的切割系统，其特征在于：包括切割机主体以及安装在切割机主体上的图像处理模块、传感器模块、运动控制模块、调焦模块和数据处理模块；
2.根据权利要求1所述的一种能够对芯片晶圆精准定位的切割系统，其特征在于：所述图像处理模块采集识别晶圆上芯片位置和边缘的流程如下：
3.根据权利要求2所述的一种能够对芯片晶圆精准定位的切割系统，其特征在于：步骤a2中，在图像预处理时，先通过对图像数据进行卷积处理，卷积处理使用的公式为：
4.根据权利要求3所述的一种能够对芯片晶圆精准定位的切割系统，其特征在于：步骤a7中，多层卷积和池化操作的公式为：
5.根据权利要求4所述的一种能够对芯片晶圆精准定位的切割系统，其特征在于：所述运动控制模块控制切割刀具在水平和垂直方向运动的流程如下：
6.根据权利要求5所述的一种能够对芯片晶圆精准定位的切割系统，其特征在于：步骤b2中，在计算切割刀具最佳移动轨迹时，先基于图像处理模块...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵雪齐，陈宇，吴旭峰，窦文娟，李润华，余训斐，
申请(专利权)人：深圳爱仕特科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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