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      基于圖像傳感器與機器學習的劃片機對準算法

      2021-08-16 08:27:46汪忠偉張紫薇
      儀表技術(shù)與傳感器 2021年7期
      關(guān)鍵詞:對準偏差卷積

      汪忠偉,張紫薇

      (沈陽儀表科學研究院有限公司,遼寧沈陽 110043)

      0 引言

      激光劃片機廣泛應(yīng)用于包括半導體材料、硅、鍺、砷化鎵和其他襯底材料以及LED基片、太陽能電池片、晶圓、陶瓷片和其他產(chǎn)品的劃槽和切割加工過程。由于采用激光作為切割工具,其切割面平整、破損率低,且精度極高,應(yīng)用范圍越來越廣泛。

      應(yīng)用于晶圓切割的激光劃片機工作過程通常包含上片、對準、切割、下片等過程。其中,對準過程主要進行激光刀具或運動平臺的運動路徑與晶圓劃切“軌道”的對齊和定位校準以保證切割過程一直沿著預定“軌道”進行。其精度直接影響劃片機切割的整體精度,是激光劃片機進行晶圓切割的關(guān)鍵步驟。

      1 劃片機晶圓對準方法

      如圖1所示,劃片機在切割晶圓以前,必須進行對準操作。目前,對準操作通用的技術(shù)是采用帶放大功能的鏡組搭配圖像傳感器,多次采集晶圓圖像,并結(jié)合相應(yīng)的算法提取圖像中晶圓的幾何特征,從而分析出晶圓偏差狀態(tài)。根據(jù)偏差狀態(tài),控制運動平臺產(chǎn)生相應(yīng)的運動動作,以使晶圓完成對準操作。

      圖1 晶圓對準示意圖

      對準精度通常以角度來衡量。根據(jù)切割對象尺寸與工藝要求的不同,所需要的對準精度有所不同。一般來說,要完成晶圓切割,對準誤差應(yīng)不能高于±0.1°。若一次對準無法達到該精度要求,這時會先進行“粗對準”,粗對準過程將晶圓對準到誤差±0.5°以下。再進行一次“細對準”,將角度誤差降低到±0.1°以下。

      1.1 基于霍夫變換的對準方法

      霍夫變換是一種特征檢測算法,在圖像分析、機器視覺等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。其作用是辨別找出圖像中物體的幾何特征,如:線條、圓等。在晶圓劃片機中,可以對晶圓圖像進行霍夫變換計算,從而分析出晶圓中晶格的邊界直線或“軌道”邊界線,以該邊界直線來計算晶圓的偏差角度。從而完成晶圓對準過程[1]。

      使用單幅圖像的霍夫變換,一般只能完成晶圓粗對準過程,其對準精度主要取決于圖像傳感器分辨率限制,如一個480×480分辨率的圖像傳感器,使用其單幅圖像進行對準,精度極限約為±0.2°。使用多幅圖像的霍夫變換,可以完成晶圓細對準過程。精度取決于具體算法。

      霍夫變換算法參數(shù)數(shù)量較多,常見的OpenCV圖像庫中霍夫變換函數(shù)需要調(diào)節(jié)的閾值參數(shù)數(shù)量多達3個[2]。這些參數(shù)受切割對象、現(xiàn)場光照、圖像傳感器采集狀態(tài)等影響較大,同樣一組參數(shù),在有時能夠檢測到目標特征,有時則可能完全檢測不到。這使得該算法在晶圓對準過程中魯棒性不佳。

      1.2 基于模板匹配的對準方法

      模板匹配算法是一種用于在源圖像S中尋找定位給定目標圖像T(即模板圖像)的技術(shù)。其主要過程是通過一些相似度準則來衡量2個圖像塊之間的相似度Similarity(S,T),再利用該相似度判斷目標圖像與特定模板的匹配程度,從而得出目標圖像偏差角度,進而完成粗對準。晶圓對準中常用的相似度準則有:平方差匹配法,相關(guān)匹配法,相關(guān)系數(shù)匹配法等[3]。

      使用單幅圖像的模板匹配算法,能夠完成晶圓粗對準過程,這時一般需要建立多個不同角度的模板,進行最優(yōu)匹配。其性能受模板影響明顯,即使是同一個晶圓,同一種標識之間的相似性也不同,對準結(jié)果受模板、切割對象潔凈程度、光照條件等因素干擾較大。

      使用多幅圖像的模板匹配,可以完成晶圓細對準過程。這時一般模板圖像選取為晶圓上特定的特征,如光刻套準標識,劃片定位標識等。也有將晶粒輪廓作為特征的方法[4]。

      1.3 其他對準方法

      文獻[5]中先采用模板匹配的方式找到晶圓邊緣,然后利用特定算法搜索“軌道”中心線,使用“軌道”中心線進行角度偏差校正,從而完成對準操作。文獻[6]中用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),根據(jù)機器視覺檢測到的偏差來確定運動部件的運動。同時建立自動學習規(guī)則來收集數(shù)據(jù)和訓練網(wǎng)絡(luò),取得一定效果。文獻[7]中使用基于重心索引的算法進行“軌道”跟蹤的方式進行晶圓對準。

      1.4 基于機器學習的對準新方法

      近年來,隨著人工智能的快速發(fā)展,其核心技術(shù)——機器學習也取得了進步。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正是在傳統(tǒng)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的針對圖像處理而特別設(shè)計的一種機器學習方法。考慮到晶圓對準過程本質(zhì)即為圖像處理過程。因而采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行晶圓粗對準。此外,針對晶圓細對準,在傳統(tǒng)模板匹配方式的基礎(chǔ)上加以改進,添加線性回歸模型,在不計算中間參數(shù)的情況下得出角度偏差,完成對準操作。

      通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和線性回歸這兩次機器學習過程,省略了傳統(tǒng)方法中特征提取、閾值選取等繁瑣耗時的工作。提高了面對不同工作對象時,劃片機對準算法的效率。

      2 使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)晶圓粗對準

      目前,在IC裝備領(lǐng)域,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用主要是分類,如進行晶圓表面特征檢測、晶圓缺陷檢測等[8]。而在回歸問題上的應(yīng)用則較少,晶圓粗對準是本質(zhì)是一個計算角度連續(xù)量的問題,是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成一個回歸問題。

      晶圓粗對準要求的精度為±0.5°,滿足該精度要求后,就可以滿足細對準環(huán)節(jié)準確找到對準標志,達到粗對準的預期目的,也達到細對準的輸入精度要求。

      2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

      卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通常包含輸入圖像層,若干個卷積層與池化層,以及全連接層與輸出層等。不同的結(jié)構(gòu)組成將直接決定網(wǎng)絡(luò)的擬合能力。經(jīng)分析與實驗,晶圓粗對準過程選定的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

      圖2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

      該網(wǎng)絡(luò)共包含3層卷積層,用于特征提取,2層池化層用于特征壓縮,以及2層全連接層完成特征到輸出的映射。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如表1所示。

      表1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)詳表

      2.2 數(shù)據(jù)采集與模型訓練

      2.2.1 數(shù)據(jù)采集與預處理

      因為使用的激光劃片機設(shè)計的上片環(huán)節(jié)已保持一定方向性,使得角度偏差處于0~45°范圍內(nèi),故這里只在0~45°范圍內(nèi)采集圖像傳感器數(shù)據(jù)。使用自主研發(fā)的紫外激光劃片機平臺,采集圖像數(shù)據(jù)480組。其中隨機選取訓練數(shù)據(jù)432組,確認數(shù)據(jù)30組,預留測試數(shù)據(jù)18組。使用訓練數(shù)據(jù)及確認數(shù)據(jù)進行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練,最后使用測試數(shù)據(jù)評估模型效果。實驗設(shè)備和采集的圖像如圖3所示。

      圖3 實驗設(shè)備和采集結(jié)果圖示

      如圖3(a)所示,使用的自研實驗設(shè)備配備x、y、z、w四軸運動控制,和放大鏡組及圖像傳感器,圖像傳感器為AISYS ALTAIR U130H2型單通道傳感器,分辨率為1 280×1 024,采集圖像為灰度圖像。

      對于該圖像傳感器采集的數(shù)據(jù),做以下預處理:為排除圖像邊緣的誤差,將圖像中心裁剪至800×800分辨率;為降低卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復雜度同時滿足2的指數(shù)次方,將圖像下采樣至224×224分辨率;為保證后續(xù)模型盡快收斂,對圖像灰度值做歸一化處理。

      2.2.2 模型訓練與確認

      以上數(shù)據(jù)采集與預處理完成后,首先使用訓練數(shù)據(jù)和確認數(shù)據(jù)進行模型訓練。模型訓練使用的計算機軟硬件配置如表2所示。

      表2 所用計算機配置

      使用該計算機,經(jīng)過分析與實驗,采用表3所示的參數(shù)進行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓練。

      表3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練參數(shù)

      使用以上參數(shù)訓練模型,模型很快收斂。圖4為模型訓練過程的訓練誤差與確認誤差曲線。

      2.3 模型應(yīng)用與粗對準

      為驗證訓練得到的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型泛化能力,使用與訓練過程同一批采集但未在訓練環(huán)節(jié)使用的18組數(shù)據(jù)做測試,并比較模型預測角度值與實測角度之間關(guān)系,其結(jié)果如圖5所示。

      圖5 模型測試結(jié)果

      由圖5可以看出,在全部18個測試點處,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預測結(jié)果與真實角度值吻合較好。所得模型泛化能力滿足要求。

      在0~45°范圍內(nèi),大致均勻并隨機選取8個角度值,控制上片過程,將晶圓初始偏差分別進行設(shè)置。并作為對準的初始狀態(tài),使用以上模型在實驗設(shè)備上進行實際對準實驗。并在每次粗對準結(jié)束后,檢測對準誤差。結(jié)果如表4所示。

      表4 粗對準實驗角度誤差 (°)

      從表11可以看出,經(jīng)過粗對準,已將角度偏差控制在±0.5°范圍內(nèi),粗對準過程有效??梢栽诖嘶A(chǔ)上進行細對準操作。

      3 使用回歸分析實現(xiàn)晶圓細對準

      經(jīng)過粗對準,晶圓角度偏差已縮小到±0.5°范圍內(nèi)。在該范圍內(nèi),進行細對準操作。細對準難以通過單幅圖像進行,必須依賴2張以上的晶圓圖像。其核心是比較晶圓某特征點在兩幅圖像上的細微差別,根據(jù)差別反推出晶圓偏差角度。

      3.1 細對準特征選擇

      在細對準中常采用的特征包括:劃切“軌道”輪廓,劃切“軌道”十字對準線,光刻套準標識等。這里采用光刻套準標識作為特征點。如圖6所示,光刻套準標識分布于晶圓上左右兩點,特征清晰、明顯、唯一,且便于提取,是合適的特征點。

      圖6 細對準特征選擇

      考察圖6中A、B兩點處,晶圓特征點在圖像傳感器視野中成像情況如圖7所示,在該圖中,根據(jù)特征點的不同分布情況即可計算出實際偏差角度。

      圖7 A,B位置處視野圖像

      在圖像中,選取標記點在x、y方向上與視野中心的偏移距離(單位為像素),作為特征。即特征為:x1、x2、y1、y2。

      3.2 細對準過程分析

      3.2.1 理論公式

      要以x1、x2、y1、y2作為特征,進行細對準,考慮二維平面剛體運動變換公式如下[10]:

      (1)

      式中:Tt為將晶圓對準所要進行的變換;R為旋轉(zhuǎn)矩陣;T為平移矩陣;θ為旋轉(zhuǎn)角度,°;tx、ty分別為x、y軸平移距離,mm。

      假設(shè)粗對準后晶圓上某一點位置坐標矩陣為P*,細對準后其位置坐標矩陣為P。則若要實現(xiàn)細對準,需保證:

      Tt×P*-P=0

      (2)

      因而,如何求出Tt是進行細對準的關(guān)鍵??紤]到Tt是θ、tx、ty的函數(shù),而θ、tx、ty都是x1、x2、y1、y2的函數(shù)。則只要能夠以x1、x2、y1、y2表示θ、tx、ty即可進行細對準操作。

      在劃片機運動控制中,無論是距離,還是角度,都是以伺服電機脈沖數(shù)量的形式進行表示。暫以G表示由距離(單位為mm)到x,y軸控制脈沖(單位為脈沖數(shù)量)的函數(shù)關(guān)系。以F表示由角度(單位為°)到w軸控制脈沖(單位為脈沖數(shù)量)的函數(shù)關(guān)系。并將圖像中偏移距離(單位為像素)到實際距離(單位為mm)的函數(shù)關(guān)系表示為E。則細對準操作中x軸的運動脈沖可以表示為

      (3)

      y軸的運動脈沖可以表示為

      (4)

      需要注意的是,對于劃片機細對準過程,主要關(guān)注的是其角度偏差校正情況。對于x、y方向平移誤差,可通過多種方式解決,且精度遠高于角度誤差。故這里只討論角度偏差的校正情況。旋轉(zhuǎn)軸w軸在細對準中校正的脈沖數(shù)量可以表示為

      (5)

      式中D為兩個特征點的絕對距離,該值與晶圓設(shè)計有關(guān),也可以通過顯微鏡測試得到。

      轉(zhuǎn)換關(guān)系E則較難獲得,特別是其精確值。F取決于伺服驅(qū)動器分辨率,但要注意的是,若驅(qū)動器未經(jīng)校準或誤差較大,該值對細對準也會有較大影響??梢?,E與F的精確獲取對于細對準來說意義重大。其準確性很容易影響最終對準效果。故直接采取該式進行細對準誤差較大。

      3.2.2 模型選擇與數(shù)據(jù)采集

      考察式(5),并考慮arcsin()函數(shù)在0附近的泰勒展開式[11],不難發(fā)現(xiàn),當角度偏差比較小時,該式近似于y1,y2的線性函數(shù)。而前述粗對準過程,恰使目前角度誤差處于0附近范圍。因而,可將δω視為y1、y2的線性函數(shù)。則細對準過程則轉(zhuǎn)變?yōu)槿绾吻蠼庖粋€多元線性回歸問題。

      δω=α0+α1y1+α2y2

      (6)

      式中:α0為常數(shù)值;α1和α2分別為y1、y2的系數(shù)值。

      確定了要使用的模型后,進行相關(guān)數(shù)據(jù)采集。使用前述實驗平臺,采集了48組圖像如圖8所示。

      圖8 圖像傳感器采集的圖像

      3.2.3 模型訓練與測試

      該48組數(shù)據(jù)中的30組作為訓練數(shù)據(jù),利用該30組數(shù)據(jù)進行多元線性回歸參數(shù)計算。

      用最小二乘法作為優(yōu)化算法,對多元線性回歸參數(shù)進行估計,得參數(shù)如表5所示。

      表5 多元線性回歸參數(shù)結(jié)果

      估計殘差如圖9所示。

      圖9 多元線性回歸估計殘差

      利用剩下的18組數(shù)據(jù)進行誤差測試,測試結(jié)果如圖10所示。

      圖10 多元線性回歸結(jié)果對比

      由該圖可以看出,線性回歸結(jié)果與真實角度值擬合精度很高。線性模型滿足要求。

      3.3 模型應(yīng)用與細對準

      使用該多元線性回歸模型,以粗對準結(jié)束狀態(tài)作為初始狀態(tài),以實驗設(shè)備進行了16次細對準實驗,具體誤差結(jié)果如表6所示。

      表6 細對準實驗角度誤差 (°)

      已將晶圓角度偏差對準到±0.05°范圍內(nèi)。

      4 結(jié)束語

      根據(jù)劃片機圖像傳感器實測數(shù)據(jù),構(gòu)建了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,利用訓練好的模型,反演出晶圓與劃切“軌道”偏離誤差角度,進而實現(xiàn)粗對準,角度誤差范圍在±0.5°范圍內(nèi)。在粗對準基礎(chǔ)上,對左右光刻套準標識圖像提取特征。并利用多元線性回歸方法擬合回歸表達式。利用回歸表達式反演精確偏離誤差角度,進而實現(xiàn)細對準。經(jīng)過實際實驗驗證,最終細對準誤差在±0.05°以下。達到晶圓劃切要求。

      該對準算法相對于傳統(tǒng)算法來說,在保證對準精度的前提下,配置更簡單,只要針對不同工作對象訓練不同的模型即可,將以往算法中調(diào)參工作,交給機器學習模型來自主學習。顯著簡化了對準算法的開發(fā)過程和后續(xù)維護過程,也提高了在面對不同切割對象時,算法的魯棒性。

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