半导体晶片切割的机器视觉系统毕业设计.docx

1、半导体晶片切割的机器视觉系统毕业设计半导体晶片切割的机器视觉系统毕业设计 半导体晶片切割的机器视觉系统 摘要：机器视觉系统在工业中已经广泛使用，本课题研究了机器视觉系统运用于半导体晶片切割的工业流程。在选取合适的摄像机和图像采集卡前提下，成功获取了清晰的半导体晶片原始图像；然后利用halcon软件首先运用傅立叶变换获取原始图像的自相关图像从而得到晶片的宽和高，然后通过匹配算法构建匹配模型，最后与原始图像进行匹配后计算出晶片的切割线来完成晶片的切割定位。这样即完成了一套半导体晶片的自动切割的流程，本课题的实现大大的提升了半导体晶片切割的速率。 关键词：机器视觉；傅立叶变换；模板匹配；Halcon

2、 The Wafer Dicing Based on Machine Vision Technology Abstract: Machine vision system has been widely used in industry, this topic studied machine vision system used in semiconductor wafer cut industrial process. In selecting the right camera and image acquisition card, acquire clear success original

3、 image; semiconductor chips Then halcon software first by using Fourier transform of the original image acquisition from relevant images and get a chip in width and height, and then through the matching algorithm, and finally construct matching model with the original image matching of wafer calcula

4、ted out after cutting line to complete the chips cutting positioning. Namely so completed a set of semiconductor chip the flow of automatic cutting, so greatly promoted semiconductor wafer cutting speed. So this topic research now is widely used in industrial production. Key words: machine vision, F

5、ourier transform, template matching, Halcon 第1章 前言 4 1.1 选题背景 4 1.2 选题目的和意义 4 1.3 国内外现状 5 1.4 机器视觉技术的发展趋势 6 1.5 论文主要研究内容 7 1.6 本章小结 8 第2章 半导体晶片切割机器视觉系统的方案设计 8 2.1 机器视觉系统基本原理 8 2.2 系统方案设计基本结构 9 2.2.1 光源 9 2.2.2 摄像机 10 2.2.3 图像采集 11 2.2.4 图像处理 12 2.2.5 本章小结 12 第3章 半导体晶片切割算法 12 3.1 fourier 变换 12 3.2 相关

6、 14 3.3 模板匹配 15 3.3.1 边缘匹配算法 15 3.3.2 基于边缘像素点的算法 17 3.4 本章小结 18 第4章 半导体晶片切割算法的实现 19 4.1 图像的获取 20 4.2 利用自相关算法获取晶片大小 20 4.3 提取芯片位置 24 4.4 估计切割线位置 27 4.5 本章小结 28 结论 29 致谢 30 参考文献 31 附录（算法实现的主要源代码） 32 第1章 前言 1.1 选题背景 视觉传感技术机器视觉在半导体工业上的应用早在二十年前就已开始，半导体、电子设备市场是机器视觉技术发源地并一直成为机器视觉赖以生存的巨大市场之一。半导体、电子制造业每一次技术上

7、的飞跃如：晶圆越做越大，而内部线路越做越细，向超细间距式器件挺进；连接器体积越来越小，每分钟生产线上需要检测、测量器件的数量越来越多，都将伴随着新一轮半导体、电子生产装备的诞生。随之必将产生新的质量保证系统改善其生产率和保证零次品率，进而促使机器视觉市场不断发展壮大。机器视觉技术本身也随着半导体、电子、光学、自动化等技术的发展而不断完善、发展。 视觉传感技术机器视觉在半导体工业上的应用早在二十年前就已开始，半导体、电子设备市场是机器视觉技术发源地并一直成为机器视觉赖以生存的巨大市场之一。半导体、电子制造业每一次技术上的飞跃如：晶圆越做越大，而内部线路越做越细，向超细间距式器件挺进；连接器体积越

8、来越小，每分钟生产线上需要检测、测量器件的数量越来越多，都将伴随着新一轮半导体、电子生产装备的诞生。随之必将产生新的质量保证系统改善其生产率和保证零次品率，进而促使机器视觉市场不断发展壮大。机器视觉技术本身也随着半导体、电子、光学、自动化等技术的发展而不断完善、发展。 1.2 选题目的和意义 半导体制造过程可以划分为前、中、后三段。在这三段中，每一段制程，机器视觉都是必不可少的。 ? 在前、中段过程中，机器视觉主要应用在精密定位和检测方面。没有精密定位，也就不可能进行硅片生产。 中段制程是半导体制程的最重要环节，与机器视觉相关的还有最小刻度测量。目前，后段制程则是机器视觉应用非常广泛的环节。后

9、段制程主要涉及晶圆的电器检测、切割、封装、检测等过程。晶圆在切割前必须使用机器视觉系统检测出瑕疵，并打上标记。检测完毕切割过程中需要利用机器视觉系统进行精确快速对准定位，采用基于机器视觉技术的预对准技术具备很强的速度优势。基于机器视觉的解决方案，只需要半秒钟就能定位硅片中心并对准切口。美国知名机器视觉厂商Cognex生产的智能相机In-Sight1820就有类似的应用。切割过程开始后也要利用机器视觉进行定位。如果定位出现问题，则可能整片晶圆会报废。切割后的IC要保证在不互相接触的前提下分装到相应的容器内部，再继续利用机器视觉系统找出非瑕疵品进入封装过程。封装过程的机器视觉应用目前在国内外都很成

10、熟，如大家所熟知的AOI（Automatic Optic Inspection）。 ? 纵观半导体制造前、中、后三段的视觉应用，PC-Base机器视觉系统占据着很大的比重，这是因为PC-Base系统对于设备完成复杂检测需求及进行二次开发的实施性最强。在设备设计初期如果考虑PC-Base视觉系统，其整合性也最强。另外，由于智能相机等嵌入式视觉系统本身发展的限制，其精度和速度还无法与PC-Base系统相比。就以相机为例，目前已经进入市场的工业相机最高分辨率已达到1600万像素，智能相机最高也就200多万像素。而半导体制造前段和中段对于图像精度要求达200万像素的相机很难实现，因此我们可以看到嵌入式

11、视觉系统在半导体行业应用中仍大多集中在后段部分。 1.3 国内外现状 在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装：SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路

12、制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。 而在中国，以上行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，曾导致以上很多行业的应用几乎空白。目前在我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现，国内近几年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，并在工业现场有所应用。其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等。 1.4 机器视

13、觉技术的发展趋势 在机器视觉赖以普及发展的诸多因素中，有技术层面的，也有商业层面的，但制造业的需求是决定性的。制造业的发展，带来了对机器视觉需求的提升；也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、分析、传递数据，判断动作，逐渐朝着开放性的方向发展，这一趋势也预示着机器视觉将与自动化更进一步的融合。未来，中国机器视觉发展主要表现为以下一些特性： 1、随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势 机器视觉发展空间较大的部分在半导体和电子行业，而据我国相关数据显示，全球集成电路产业复苏迹象明显；与此同时，全球经济衰退使我国集成电路产业获取了市场优势、成本优势、人才回流等优势；国家加大对集成电路产业这一战略领

14、域的规划力度，“信息化带动工业化”，走“新兴工业化道路”为集成电路产业带来了巨大的发展机遇，特别是高端产品和创新产品市场空间巨大，设计环节、国家战略领域、3C应用领域、传统产业类应用领域成为集成电路产业未来几年的重点投资领域。 2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动力 目前国内有近数家机器视觉产品厂商，与国外机器视觉产品相比，国内产品最大的差距并不单纯是在技术上，而且还包括品牌和知识产权上。另一现状是目前国内的机器视觉产品主要以代理国外品牌为主，以此来逐渐朝着自主研发产品的路线靠近，起步较晚。未来，机器视觉产品的好坏不能够通过单一因素来衡量，应该逐渐按照国际化的统一标准判定，随着中国自动化的逐渐开放，将带领与其相关的产品技术也逐渐开放。因此，依靠封闭的技术难以促进整个行业的发展，只有形成统一而开放的标准才能让更多的厂商在相同的平台上开发产品，这也是促进中国机器视觉朝国际化水平发展的原动力。 3、基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 从产品本身看，机器视觉会越来越趋于依靠PC技术，并且与数据采集等其他控制和测量的集成会更紧密。且基于嵌入式的产品将逐渐取代板卡式产品，这是一个不断增长的趋势。主要原因是随着计算机技术和微电子技术的迅速发展，嵌入式系统应用领域越来越广泛，尤其是其具备低功耗技术的特点得到人们的重