DOI QR코드

DOI QR Code

반도체 칩의 범프 불량 검사를 위한 정확한 경계 검출 알고리즘

Accurate Boundary detection Algorithm for The Faulty Inspection of Bump On Chip

  • 김은석 (아주대학교 산업공학과)
  • 발행 : 2007.04.30

초록

제안된 방법은 다른 이미지 서브트랙션 방법에 대하여 커다란 성능향상을 보임을 일련의 실험들을 통하여 보여준다. 일반적으로 수 마이크로 단위로 계측되는 반도체의 검사 정밀도를 높이기 위해서는 라인스캔 카메라가 이용된다. 그러나 불량 검사는 스캔속도와 조명조건에 매우 민감하기 때문에 정확한 경계검출 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 반도체 칩의 범프 불량 검출의 정확성을 높이기 위해서 서브픽셀을 적용한 경계 검출을 제안하였다. 범프 에지는 범프 중심점에서 네 방향으로 1차 도함수에 의해서 검출되고 서브픽셀 방법으로 정확한 에지 위치를 찾는다. 그리고 범프 돌기, 범프 브리지, 범프 변색에 의해 범프 크기 가 변할 수 있기 때문에 에러를 최소화 하기 위해서 최소자승법을 이용하여 정확한 범프 경계를 구한다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 다른 경계 검출 알고리즘에 비하여 커다란 성능향상을 보였다.

Generally, a semiconductor chip measured with a few micro units is captured by line scan camera for higher inspection accuracy. However, the faulty inspection requires an exact boundary detection algorithm, because it is very sensitive to scan speed and lighting conditions. In this paper we propose boundary detection with subpixel edge detection in order to increase the accuracy of bump faulty detection on chips. The bump edge is detected by first derivative to four directions from bump center point and the exact edge positions are searched by the subpixel method. Also, the exact bump boundary to calculate the actual bump size is computed by LSM(Least Squares Method) to minimize errors since the bump size is varied such as bump protrusion, bump bridge, and bump discoloration. Experimental results exhibit that the proposed algorithm shows large improvement comparable to the other conventional boundary detection algorithms.

키워드

참고문헌

  1. Zheng, Z., Wang, H. and Teoh, K., 'Analysis of gray level comer detection,' Pattern Recognition Letters, Vol.20, pp. 149-162, 1999 https://doi.org/10.1016/S0167-8655(98)00134-2
  2. A. Roddyand J. Stosz, 'Fingerprint Features: Statistical Analysis and System Performance Estimates,' Proc. of IEEE, Vol.. 85, No.9,pp. 1390-1421, 1997
  3. L. S. Oliveira, R. Sabourin, F. Bortolozzi, and C. Y. Suen, 'Automatic recognition of handwritten numerical strings: A recognition and verification strategy,' IEEE Trans.on PAMI, Vol. 24, no. 11, pp. 1438-1454, 2002 https://doi.org/10.1109/TPAMI.2002.1046154
  4. Jie Yang, Hua Yu, 'A Direct LDA Algorithm for High-Dimensional Data with Application to Face Recognition.' Pattern Recognition 34(10), pp. 2067-2070, 2001 https://doi.org/10.1016/S0031-3203(00)00162-X
  5. Jeong, S. W., Kim, S. H. and Cho, W. H., 'Performance comparison of statistical and neural network classifiers in hand-written digits recognition,' Proc. 6th IWFHR, Taejon, pp. 419-428, 1998
  6. Ohtani K., Baba M., 'A Fast Edge Location Measurement with Subpixel Accuracy Using a CCD Image,' Proc. of IEEE, Vol.. 3, No.3, pp. 2087-2092, 2001
  7. Chen-Hung Huang, Chi-Feng Wu, Chua-Chin Wan, 'Image processing techniques for wafer cluster identification,' IEEE Design& Test of computers, Vol. 19,no. 2, pp. 44-48, 2002