黃春霞，伊錦旺

(廈門理工學院福建省光電技術與器件重點實驗室，福建廈門 361024)

0 引言

光刻機，當芯片光刻特征線寬從微米級發(fā)展到納米級時，對各個分系統(tǒng)的要求到了非?？量痰牡夭?，使原來近乎獨立的硅片傳輸系統(tǒng)直接參與到整機中來，它的傳輸結果直接影響整機精度和生產(chǎn)效率。在硅片傳輸過程中，機械手從片盒取出的硅片存在±2mm范圍的隨機偏心以及隨機缺口方向，在工程中要從毫米級一次對準到納米的精度是非常困難的，目前普遍采用的方法是硅片在傳送到工件臺曝光之前要先進行微米級的預對準，來保證納米級精對準的實現(xiàn)。硅片預對準平臺是保證硅片傳輸精度的關鍵部件，其所要做的就是識別出硅片圓心、缺口位置，使硅片圓心移動到指定位置，缺口轉(zhuǎn)動到指定方向［1］。傳統(tǒng)硅片預對準邊緣信息采集與處理方法是通過線陣CCD受旋轉(zhuǎn)臺位置信號外部觸發(fā)來采集硅片邊緣圖像，實時處理每幀圖像獲取硅片最外沿點位置坐標，然后代入最小二乘圓擬合法識別出硅片圓心位置，代入質(zhì)心法識別出缺口形心位置［2-4］。該方法在處理標準硅片上是沒有問題的。

為了延續(xù)摩爾定律的預言，芯片封裝技術也在不斷發(fā)展，硅通孔(through－silicon vias，TSV)技術是通過在芯片和芯片之間、硅片和硅片之間制作垂直導通，實現(xiàn)芯片之間互連的最新技術，具有封裝尺寸小、信號傳輸快、功耗低等優(yōu)點，已經(jīng)成為下一代封裝技術［5］。TSV硅片需要經(jīng)過硅片鍵合，硅片減薄，絕緣層、阻擋層和種子層的淀積，銅的填充、去除和再分布引線，通孔的形成等多道工藝［6］。然而硅片在經(jīng)過TSV各道工藝后，其邊緣表現(xiàn)為鍵合不一致、不同心，有磨損;其表面表現(xiàn)為有濺射金屬、絕緣膠和劃線槽，有翹曲;其缺口表現(xiàn)為不穿透、有破損、被金屬或者光刻膠填充或覆蓋、有金屬線路等狀況，TSV硅片的這些工藝特點導致傳統(tǒng)的預對準邊緣信息采集與處理方法失敗。過去針對TSV硅片，是通過人工上片到Aligner設備，并使用人眼對準標記的方式對硅片進行手動預對準，然后再曝光。人工預對準方式無法實現(xiàn)自動化作業(yè)，并且Aligner設備存在曝光視場過大導致曝光不均勻，精度低的缺點。為了克服這些缺點，適應TSV硅片高量產(chǎn)化的快速發(fā)展，采用封裝光刻機對TSV硅片進行曝光的需求日益凸顯，而上片曝光前，TSV各道工藝硅片能夠自動預對準是急需解決的問題。

本文提出可兼容標準硅片和TSV硅片的預對準邊緣信息采集與處理方法，在硅片邊緣和缺口掃描步驟中，旋轉(zhuǎn)臺帶動硅片旋轉(zhuǎn)，其編碼器位置信號觸發(fā)線陣CCD采集到兩組一維圖像，對它們進行拼接分別得到二維的硅片整周邊緣和缺口原始圖像;應用邊緣檢測技術提取圖像邊緣信息;針對硅片整周邊緣最外沿點數(shù)據(jù)采用最小二乘圓擬合算法識別出圓心位置，針對缺口邊緣數(shù)據(jù)采用Hough直線變換找到缺口兩條斜邊，其交點定位為缺口位置，從而實現(xiàn)TSV硅片的自動預對準，實際測量表明該方法滿足系統(tǒng)指標需求，為封裝光刻機曝光TSV硅片提供有利支持。

1 預對準流程

TSV預對準設備由四自由度執(zhí)行機構和光機兩大部分組合，執(zhí)行機構由預對準旋轉(zhuǎn)軸、預對準旋轉(zhuǎn)升降軸、預對準定心軸、預對準光機切換軸組成;光機采用線陣CCD傳感器，加裝反射式鏡頭，光源與鏡頭在同側，置于硅片上方;硅片下方安裝反射鏡片，如圖1。硅片邊緣外側的光路被鏡片原路反射回線陣CCD傳感器上成像，圖像呈現(xiàn)單一灰度的明亮色，在硅片邊緣處呈現(xiàn)明暗躍變的圖像特征能夠更加凸顯硅片邊緣位置;而照射在TSV硅片表面上的光路，由于TSV硅片表面不平整，部分光散射出去，部分光反射回到線陣CCD傳感器上成像，圖像呈現(xiàn)出TSV硅片表面紋理圖案特征。

圖1 預對準光路圖

硅片預對準流程一般分為定心和定向兩大步驟，其中定心過程中要粗定位出缺口位置，以指導預對準旋轉(zhuǎn)臺轉(zhuǎn)動缺口來到線陣CCD傳感器下方完成缺口精確掃描，實現(xiàn)缺口的精確定向。對于標準硅片，其表面似鏡面光滑，缺口是個標準的內(nèi)陷凹槽，所以在整周邊緣掃描過程中根據(jù)搜索邊緣點位置差分極值可以粗定位出缺口位置;但是對于TSV硅片，由于表面特征復雜，用上述方法無法粗定位出缺口位置，因此針對TSV硅片，要求人工擺放硅片在片盒中時，順帶把TSV硅片的缺口調(diào)整在某一朝向，該朝向范圍要求不超出CCD缺口精確掃描區(qū)間。為此，設計的TSV硅片預對準流程如下:1)旋轉(zhuǎn)臺轉(zhuǎn)到指定位置從機械手接片，降到預對準高度后回零點，確保TSV硅片缺口來到線陣CCD下方區(qū)域。2)整周采集數(shù)據(jù)，對拼接的硅片整周邊緣原始圖像進行邊緣檢測，每行搜索獲取得到有效的最外沿點位置用最小二乘圓擬合法計算出TSV硅片圓心，從而指導定心執(zhí)行機構完成定心動作。3)當殘余偏心到達誤差窗口之內(nèi)后，對缺口段數(shù)據(jù)進行精確掃描，對拼接的缺口原始圖像進行邊緣檢測、Hough直線變換，檢測到滿足缺口斜邊斜率的兩條斜線，其交點位置即為缺口端點，從而指導旋轉(zhuǎn)臺完成TSV硅片的精確定向。

2 預對準邊緣信息采集方案

線陣CCD傳感器設為動態(tài)外部觸發(fā)。預對準邊緣信息采集硬件方案以及觸發(fā)原理是，圖像采集配合旋轉(zhuǎn)臺掃描運動，根據(jù)采樣頻率，運動驅(qū)動控制卡對預對準旋轉(zhuǎn)軸編碼器計數(shù)，到位后，向圖像采集卡發(fā)出觸發(fā)信號，圖像采集卡通過Cameralink協(xié)議與線陣CCD通訊，并獲取當幀圖像原始數(shù)據(jù)，再通過PCI接口實時上傳數(shù)據(jù)給上位機，如圖2。根據(jù)指令，旋轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)動相應固定角度，上位機接收到一組線陣CCD的圖像原始數(shù)據(jù)，把它們拼接在一起，組成二維圖像。掃描硅片邊緣時，獲得TSV硅片整周邊緣原始圖像，掃描缺口時，獲得缺口原始圖像，接著通過圖像處理技術分別識別出TSV硅片的圓心、缺口位置。

圖2 預對準硬件方案

3 預對準邊緣信息處理算法

3.1 邊緣檢測

圖像的邊緣是灰度值梯度較大或極大的地方，是圖像的最基本特征，原始圖像經(jīng)過邊緣檢測處理后可以大幅減少數(shù)據(jù)量，不相關的信息被剔除，保留圖像重要信息［7］。在對圖像邊緣檢測前要對圖像進行預處理，先進行對比度增強;然后進行平滑濾波，以濾除噪聲。預處理圖像再進行邊緣檢測獲得二值化邊緣圖像。邊緣檢測步驟如圖3。

采用伽瑪變換增強圖像對比度。伽瑪變換后的灰度值是:

圖3 邊緣檢測步驟

gray_trans值不大于255;γ為伽瑪系數(shù)，取值2.3;經(jīng)過該變換后圖像高灰度區(qū)域?qū)Ρ榷鹊玫皆鰪姟?/p>

采用自適應平滑濾波，根據(jù)圖像特征，邊緣點一般在低灰度區(qū)域，把高灰度的噪聲點去除，盡量保留邊緣信息。

常用的邊緣檢測算子有 Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子，高斯－拉普拉斯算子、Canny算子等。綜合考慮運算速度與檢測效果，系統(tǒng)采用Sobel算子模板，如下式。

Gx和Gy分別是沿x方向和y方向的梯度，當Gx與Gy的絕對值之和大于設定閾值時則視為邊緣點。把邊緣點灰度設置為白色，非邊緣點灰度設置為黑色，就得到二值化邊緣圖像。

選取一例硅片整周邊緣原始圖像邊緣檢測結果，如圖4。一例硅片缺口原始圖像邊緣檢測結果，如圖5。

圖4 硅片整周邊緣原始圖像邊緣檢測結果

圖5 缺口原始圖像邊緣檢測結果

3.2 圓心計算

當獲得TSV硅片整周邊緣二值化圖像后，每行從左到右搜索第一個邊緣點所在位置，得到TSV硅片最外沿的index值。對跨距為10的兩個點的index值進行差分運算，對跳變過大的index值進行濾除，并用相鄰點的index值進行替代，經(jīng)過這樣平滑濾波處理后，得到TSV硅片有效的最外沿點位置，再經(jīng)過CCD坐標系到預對準坐標系的變換，匹配采樣角度，則得到硅片邊緣采樣點的極坐標值，用于后續(xù)圓心特征的識別計算。

采用最小二乘圓擬合法計算TSV硅片圓心，以指導執(zhí)行機構完成定心運動，從而實現(xiàn)TSV硅片的偏心調(diào)整。最小二乘圓擬合算法描述如下，

設擬合后的圓的方程為:

可得圓曲線方程的另一個形式:

樣本集(xi，yi)i∈(1，2，3……n)中任一點到圓心的距離di為:

那么點(xi，yi)到圓邊緣的距離σi為:

令:

那么，求參數(shù)a，b，c使得Q(a，b，c)的值最小，令:

根據(jù)式 (3)，就可以求得:

這就是所求的硅片圓心直角坐標(A，B)及半徑R。

3.3 缺口識別

系統(tǒng)通過從精確掃描獲得的缺口原始圖像中識別出缺口位置以指導完成硅片定向功能。缺口原始圖像如圖6，設定圖像左上角為坐標原點，寬度水平方向為直角坐標y軸，高度垂直方向為直角坐標x軸。標準硅片的缺口是一個相對圓心開口約0.033 rad、深約1.2 mm、上下兩條斜邊傾斜角分別約為54°和126°的小凹槽，如圖6(a)。TSV硅片經(jīng)過鍵合、剪薄、引線刻蝕、鍍銅、涂膠等工藝，缺口已經(jīng)被填充，且內(nèi)有鼓膠、鍍銅、引線、通孔等特點 (如圖 6(b)、(c)、(d)是3種不同工藝TSV缺口原始圖像)，導致缺口的識別難以沿用傳統(tǒng)的求取缺口邊緣點來計算形心的方法。本文通過線陣CCD配合掃描運動采集拼接獲得二維缺口原始圖像，相當于缺口黑白照片有了，缺口的兩條斜邊不論經(jīng)過TSV哪道工藝在照片上肉眼都能夠分辨出，所以如果處理算法能夠檢測到缺口的兩條斜邊，其交點位置定為缺口位置，則實現(xiàn)了缺口的識別。

圖6 缺口原始圖像

圖像中直線檢測常用的有Hough變換方法。Hough變換是一種利用圖像的全局特征將特定形狀的邊緣像素連接起來，形成連續(xù)平滑邊緣的一種方法。它通過將源圖像上的點映射到用于累加的參數(shù)空間，實現(xiàn)對已知解析式曲線的識別［79］。

直線的解析式有多種形式，由于用斜率描述的直線存在斜率無窮大的特殊情況，這里選用直線的極坐標描述，極坐標中描述直線的參數(shù)方程是:

其中:ρ為直線到原點的垂直距離，θ為x軸與直線法線的夾角，如圖7。對于任意一組確定的 (ρ，θ)，上式都可以唯一確定一條直線。Hough變換將圖像坐標空間中的點變換到參數(shù)空間中。在極坐標表示下，圖像坐標空間中共線的點變換到參數(shù)空間中后，在參數(shù)空間中都相交于同一點，此時所得到的 (ρ0，θ0)即為所求的直線的極坐標參數(shù)，如圖8。所以可知圖像上任意直線區(qū)域都可以一一對應參數(shù)空間H(ρ，θ)中一個點，而圖像上的任意像素都同時存在于很多直線區(qū)域之上。

圖7 圖像坐標空間

圖8 參數(shù)空間

缺口位置的識別過程是，為了減少計算量，先對缺口原始圖像進行如3.1所述的邊緣檢測，得到缺口邊緣圖像，邊緣點的灰度為白色，缺口斜邊作為邊緣信息也保留了下來;然后用Hough變換檢測圖像中的所有直線區(qū)域，然后再從中篩選出缺口斜邊直線，計算缺口兩條斜邊交點坐標即為缺口位置，具體作法如下:

首先根據(jù)缺口圖像大小開辟二維參數(shù)空間H(ρ，θ)，對ρ，θ整數(shù)化，ρ為直線到原點的垂直距離，最大值為圖像對角線長度n

其中:w為圖像寬度，h為圖像高度，那么ρ取值范圍為 ［0，n］，令θ以0.25度為增量，可得到θ的取值范圍為 ［0，1440］。定義二維數(shù)組 HoughBuf［n］ ［1440］作為存儲單元，依次遍歷圖像中所有灰度為白色的像素，對于每個像素判斷是否滿足式 (11)的特定條件，若滿足則對經(jīng)過該像素的所有直線區(qū)域的計數(shù)器加1，否則繼續(xù)判斷下一個像素。這樣可以統(tǒng)計出每條直線區(qū)域所包含的像素點計數(shù)值，對應數(shù)值存于二維數(shù)組變量HoughBuf［ρ］［θ］ 中。

上述通過Hough變換檢測到缺口邊緣圖像上的所有直線區(qū)域，直線區(qū)域包含的像素點計數(shù)值有大有小。從這些直線區(qū)域中甄別出缺口斜邊，必須同時滿足以下篩選條件:首先直線區(qū)域包含的像素點計數(shù)值必須大于設定閾值;另外直線區(qū)域?qū)葏?shù)在特征角度的小范圍允許偏差之內(nèi)，根據(jù)缺口上斜邊54°的傾斜角，其法線與x軸夾角θ的特征值根據(jù)缺口在圖像中位置或為324°，或為126°;根據(jù)缺口下斜邊126°的傾斜角，其法線與 x軸夾角 θ的特征值為36°。滿足上述條件的直線區(qū)域可能是多條，求其斜率和截距的平均值擬合得到待求的缺口斜邊，求上下兩條缺口斜邊的交點坐標，即為缺口位置;若沒有找到滿足上述條件的直線區(qū)域，那么說明缺口不存在。這樣就完成了缺口位置的識別。

圖6中標準硅片以及3種不同工藝TSV硅片缺口識別結果如圖9，圖中用十字線交點標識出根據(jù)所述算法找到的缺口位置。

圖9 缺口識別結果

4 重復性定位精度測試

系統(tǒng)預對準指標需求，定心重復性精度小于20 μm，定向重復性精度小于150 urad，時間小于40 s。

對系統(tǒng)進行重復性定位精度測試以驗證該預對準邊緣信息采集與處理方法的可行性。實驗裝置是TSV預對準臺、一片邊緣處貼上標記的直徑300 mm TSV硅片、高精度CCD攝像頭、圖像采集卡。CCD攝像頭方向垂直于TSV硅片，如圖10;抓取硅片上標記的放大圖片，如圖11。

圖10 CCD采集標記

圖11 放大標記

重復性定位精度測試方法是對初始位置任意的同一塊TSV硅片進行25次預對準操作，每次預對準結束后CCD抓拍一張標記圖片。對這25張標記圖片基于模板匹配原理進行分析得到標記在CCD坐標系下25組坐標位置 (以像素為單位，1像素=1.5 μm)，計算25組 CCD位置坐標的3σ值，看其是否滿足指標需求［10］。系統(tǒng)重復性定位精度測試結果數(shù)據(jù)，見表1。從表中可看出3σ值小于20 μm，預對準時間小于40 s，滿足系統(tǒng)指標需求。

5 結論

本文提出一種可兼容標準硅片與TSV硅片的預對準邊緣信息采集與處理方法，首先線陣CCD配合掃描運動，獲取一組一維圖像，再對圖像進行拼接，獲取的二維圖像是預對準算法的數(shù)據(jù)來源;拼接圖像經(jīng)過邊緣檢測算法處理得到有效的邊緣數(shù)據(jù);從TSV整周邊緣數(shù)據(jù)中搜索得到最外沿點作為最小二乘圓擬合的輸入，計算出TSV硅片圓心，從而指導TSV硅片的定心動作;TSV缺口邊緣數(shù)據(jù)采用Hough直線變換找到缺口兩條斜邊，斜邊交點作為缺口端點位置，以指導TSV硅片的精確定向，最終完成TSV硅片的預對準操作。實際測量表明該方法滿足系統(tǒng)指標需求，為封裝光刻機能夠曝光TSV硅片提供有力支持。

表1 重復性定位精度測試結果