基于机器视觉的再生晶圆表面膜层颜色自动识别的方法与流程

1.本发明及一种基于机器视觉的再生晶圆表面膜层颜色自动识别的方法。


背景技术：

2.再生晶圆是指在半导体ic制造过程中，有几百道制程，为确保工艺稳定及产品品质精良，每道制程都需要监控，这时就需要使用成本较低的测试晶圆，来确保制程参数是否正确，并保障产品的生产良率。因此使用于制程监控(monitor wafer)及档片(dummy wafer)用之晶圆，回收加工再使用，可以降低 test wafer及dummy wafer之成本，便称为再生晶圆。
[0003]“晶圆再生”的过程中所面临的第一个问题就是去除晶圆表面沉积的一层或几层薄膜，而含有不同化学成分的薄膜表面呈现出不同的颜色。为了便于分类快速的处理，首先需要对再生晶圆的表面膜层进行颜色识别分类。
[0004]
目前晶圆再生表面膜层的分类判别多用肉眼去识别，“人眼识别”效率低下且准确率不能保证。


技术实现要素：

[0005]
本发明的目的在于提供一种基于机器视觉的再生晶圆表面膜层颜色自动识别的方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
[0006]
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于机器视觉的再生晶圆表面膜层颜色自动识别的方法，其特征是：方法如下：s1，膜层图像的采集：完成图像的实时采集，并将图像数据保存于内存中等待处理，对应于图中的图像信息获取；s2，图像分析处理：对所采集的图像进行分析处理，在此基础上提取图像的颜色特征信息；s3，图像rgb转化到hsv，算法如下：max=max(r,g,b)；min=min(r,g,b)；v=max(r,g,b)；s=(max
‑
min)/max；if (r = max) h =(g
‑
b)/(max
‑
min)* 60；if (g = max) h = 120 (b
‑
r)/(max
‑
min)* 60；if (b = max) h = 240 (r
‑
g)/(max
‑
min)* 60；if (h < 0) h = h 360；其中hsv是把h色相，s饱和度，v亮度当做色值来定位颜色的空间；s4，将转换后的的颜色特征数值与系统中预先输入对应的不同类别颜色膜的数值进行对比；
s5，将对比的结果输出，根据输出的结果进行分类判断，进而实现对膜层颜色的识别分类。
[0007]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明提供了一种基于机器视觉技术对再生晶圆表面膜层颜色进行自动识别的方法。利用机器视觉技术能够实时稳定、准确高效的对再生晶圆表面膜层进行识别，自动分类再生晶圆片。
具体实施方式
[0008]
下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0009]
本发明提供一种技术方案：基于机器视觉的再生晶圆表面膜层颜色自动识别的方法，方法如下：s1，膜层图像的采集：完成图像的实时采集，并将图像数据保存于内存中等待处理，对应于图中的图像信息获取；s2，图像分析处理：对所采集的图像进行分析处理，在此基础上提取图像的颜色特征信息；s3，图像rgb转化到hsv，算法如下：max=max(r,g,b)；min=min(r,g,b)；v=max(r,g,b)；s=(max
‑
min)/max；if (r = max) h =(g
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b)/(max
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min)* 60；if (g = max) h = 120 (b
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r)/(max
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min)* 60；if (b = max) h = 240 (r
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g)/(max
‑
min)* 60；if (h < 0) h = h 360；其中hsv是把h色相，s饱和度，v亮度当做色值来定位颜色的空间。
[0010]
色相的取值范围是0~360度，用来表示颜色的类别。其中红色是0度，绿色是120度，蓝色是240度。
[0011]
饱和度的取值范围是0%~100%。用来表示颜色的鲜艳程度，灰色的饱和度是0%，纯粹的颜[比如大红（255,0,0）青色（0,255,255）]等等的饱和度是100%。
[0012]
亮度的取值范围是0%~100%，用来表示颜色的明暗程度，亮度为0%时为黑色，亮度为100%时为白色，介于0%~100%之间时，则用来表示各个颜色的明暗程度。
[0013]
相对于rgb空间，hsv空间能够非常直观的表达色彩的明暗，色调，以及鲜艳程度，方便进行颜色之间的对比，也便于计算机进行分类处理。
[0014]
识别和对比：将转换后的的颜色特征数值与系统中预先输入对应的不同类别颜色膜的数值进行对比；决策分类：将对比的结果输出，根据输出的结果进行分类判断，进而实现对膜层颜色的识别分类（相应于图中的颜色特征提取和分类判决部分）。
[0015]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。


技术特征：
1.基于机器视觉的再生晶圆表面膜层颜色自动识别的方法，其特征是：方法如下：s1，膜层图像的采集：完成图像的实时采集，并将图像数据保存于内存中等待处理，对应于图中的图像信息获取；s2，图像分析处理：对所采集的图像进行分析处理，在此基础上提取图像的颜色特征信息；s3，图像rgb转化到hsv，算法如下：max=max(r,g,b)；min=min(r,g,b)；v=max(r,g,b)；s=(max
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min)/max；if (r = max) h =(g
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b)/(max
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min)* 60；if (g = max) h = 120 (b
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r)/(max
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min)* 60；if (b = max) h = 240 (r
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g)/(max
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min)* 60；if (h < 0) h = h 360；其中hsv是把h色相，s饱和度，v亮度当做色值来定位颜色的空间；s4，将转换后的的颜色特征数值与系统中预先输入对应的不同类别颜色膜的数值进行对比；s5，将对比的结果输出，根据输出的结果进行分类判断，进而实现对膜层颜色的识别分类。

技术总结
本发明提供了一种基于机器视觉技术对再生晶圆表面膜层颜色进行自动识别的方法。利用机器视觉技术能够实时稳定、准确高效的对再生晶圆表面膜层进行识别，自动分类再生晶圆片。自动分类再生晶圆片。


技术研发人员：肖飞
受保护的技术使用者：安徽富乐德长江半导体材料股份有限公司
技术研发日：2021.07.30
技术公布日：2021/11/2