运输监控方法及其系统与流程

1.本发明是涉及一种物品搬运技术，尤其涉及一种运输监控方法及其系统。


背景技术：

2.在一般的半导体制程中，晶圆(wafer)会在制程模块与存储模块间传输。当要将晶圆载入制程设备时，利用机械手臂(robot blade)将晶圆从晶圆载具(foup)中取出后传输至制程反应室内进行制程反应，并于制程结束后再将晶圆送回晶圆载具中。然而若是机械手臂发生倾斜或是位置偏移，则取放晶圆的过程中会刮伤晶圆，导致不良品产生。因此为了要避免晶圆受损，如何在运输过程中实时监控机械手臂的状态成为一个很重要的问题。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明提供一种运输监控方法及其系统，能够实时监控机械手臂是否发生倾斜，以避免机械手臂在搬运过程中损害物品。
4.本发明的实施例提出一种运输监控方法，包括以下步骤：通过图像获取装置从固定视野获取机械手臂在承载容器外的监控图像，其中机械手臂用以将物品移入或移出承载容器；通过处理装置从监控图像中获得取样区域；以及，通过处理装置根据取样区域来判断机械手臂的倾斜状态，其中当处理装置判断机械手臂倾斜时，由处理装置发出警示信号。
5.本发明的实施例提出一种运输监控系统，包括图像获取装置与处理装置。图像获取装置用以从固定视野获取机械手臂在承载容器外的监控图像，其中机械手臂用以将物品移入或移出承载容器。处理装置电性连接图像获取装置与机械手臂，且用以根据监控图像的取样区域来判断机械手臂的倾斜状态，其中当处理装置判断机械手臂倾斜时，处理装置发出警示信号。
6.基于上述，本发明实施例提出的运输监控方法及其系统会通过获取机械手臂在承载容器外的图像作为监控图像，其中监控图像的视野范围是固定的。对监控图像进行图像处理并且从中获取出取样范围。处理装置根据监控图像的取样区域来判断机械手臂的倾斜状态，并对应的发出警示信号以提醒操作人员机械手臂有倾斜的状况发生。
7.为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合附图作详细说明如下。
附图说明
8.图1是本发明一实施例的运输监控系统的示意图；
9.图2是本发明一实施例的晶圆运输过程示意图；
10.图3是本发明一实施例的运输监控方法的示意图；
11.图4是本发明一实施例的监控图像的示意图；
12.图5是本发明一实施例的机械手臂的倾斜类型的示意图。
具体实施方式
13.图1是依照本发明的一实施例的运输监控系统的示意图，图2是依照本发明的一实施例的晶圆的运输过程示意图。请一并参照图1与图2，运输监控系统100用于监控机械手臂120的倾斜状态，其中机械手臂120用以将物品移入或移出承载容器。运输监控系统100包括处理装置110与图像获取装置130，其中处理装置110电性连接机械手臂120与图像获取装置130。
14.在本实施例中，运输监控系统100应用于图2的晶圆传输系统(wafer transfer system)。在图2中，物品wa是晶圆，承载容器200是晶圆载具(front opening unified pod，foup)。机械手臂120可以将晶圆送入晶圆载具或是自晶圆载具取出晶圆。晶圆载具(承载容器200)会具有多个收纳槽(以四个收纳槽210～240为例)，这些收纳槽210～240沿z方向排列，可个别收纳晶圆。
15.机械手臂120在z方向上不同高度可分别对应晶圆载具中收纳槽210～240，以选择将晶圆移出或移入对应的收纳槽。机械手臂120则沿x方向延伸。换句话说，晶圆可平躺于机械手臂120的x-y平面上。
16.图像获取装置130例如包括电荷耦接元件(charge coupled device，ccd)或互补式金属氧化物半导体图像感测元件(cmos image sensor)。图像获取装置130配置在承载容器200旁边，用以拍摄机械手臂120的图像以产生至少一监控图像。处理装置110例如包括中央处理单元(central processing unit，cpu)，或是其他可程序化的一般用途或特殊用途的微处理器(microprocessor)、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、可程序化控制器、特殊应用集成电路(application specific integrated circuit，asic)或其他类似元件或上述元件的组合，本发明并不限于此。处理装置110可以处理上述的监控图像，藉此判断机械手臂120是否发生倾斜或是机械手臂120的位置是否正确。
17.图3是依照本发明的一实施例的运输监控方法的示意图。运输监控系统100适于实施图3的运输监控方法300。以下通过运输监控系统100的元件符号来说明运输监控方法300的实施方式。
18.在步骤s310中，图像获取装置130从固定视野获取机械手臂120在承载容器200外的监控图像。换言之，图像获取装置130拍摄的角度是固定的，拍摄范围也是固定的。在一实施例中，图像获取装置130会在机械手臂120从承载容器200移出物品wa(例如晶圆)之前获取监控图像。也就是说，监控图像是机械手臂120正要伸入承载容器200以取出物品wa，但还未伸入时的图像。但本发明不限制于此。接着，在步骤s320中，处理装置110从图像获取装置130接收监控图像，并且从该监控图像中获得取样区域。下面的实施例会进一步说明如何获得取样区域。在步骤s330中，处理装置110根据监控图像的取样区域来判断机械手臂120的倾斜状态。如果处理装置110判断机械手臂120没有倾斜，运作状况正常，则回到步骤s310，继续监控机械手臂120。当处理装置110判断机械手臂120倾斜时，进入步骤s340，处理装置110发出警示信号。在本实施例中，处理装置110可以发送警示信号至晶圆传输系统的失效检测与分类(fault detection and classification,fdc)控制主机，以提醒操作人员机械手臂120异常。机械手臂120也可以响应于警示信号而自动停止后续动作，以避免取出晶圆时发生事故。
19.图4是依照本发明的一实施例的监控图像的示意图。请参照图4，处理装置110在接
收到监控图像400后，会对监控图像400进行图像处理操作以从监控图像400中获取出取样区域410并且获得取样区域410的多个灰阶值。举例而言，处理装置110执行灰阶转换操作，将监控图像400转换成灰阶图像。在本实施例中，取样区域400为监控图像400的固定像素范围，因此处理装置110可以根据预定的像素坐标而从转换后的监控图像400获取出取样区域410，并且获得取样区域410的所有灰阶值。处理装置110根据上述的这些灰阶值来进行图像识别以找出机械手臂120在取样区域410中的位置。由于机械手臂120的外观通常呈现金属色泽，因此具有较高的灰阶值，处理装置110可以根据此特点，利用灰阶差异来识别机械手臂120。
20.处理装置110根据这些灰阶值获得机械手臂120的至少二像素坐标，并且根据上述至少二像素坐标来判断机械手臂120的倾斜状态。本发明不限制处理装置110所取得的像素坐标数目。在图4中，处理装置110取得机械手臂120的四个像素坐标p1～p4。在其他实施例中，处理装置110可以只取得机械手臂120的二个像素坐标或是更多个像素坐标。
21.处理装置110计算像素坐标p1～p4至取样区域410的边界的距离d1～d4，并且根据距离d1～d4的至少其中之二来判断机械手臂120是否倾斜以及其倾斜类型。
22.图5是依照本发明的一实施例的机械手臂的倾斜类型的示意图。请搭配图4参照图5。图4中的坐标p1与坐标p2是位于机械手臂120的第一表面s1上不同位置的两个像素坐标，以下分别称为第一像素坐标p1与第二像素坐标p2。更具体来说，第一像素坐标p1与第二像素坐标p2分别表示机械手臂120的不同长度的位置，即x方向上的不同位置。在另一实施例中，第一像素坐标p1与第二像素坐标p2分别表示机械手臂120的不同长度的位置，即x方向上的不同位置及y方向上的位置相同。第一像素坐标p1位于机械手臂120的前端，第二像素坐标p2位于机械手臂120的后端。第一像素坐标p1至取样区域410的边界b1的距离称为第一距离d1，第二像素坐标p2至取样区域410的边界b1的距离称为第二距离d2。处理装置110根据第一距离d1与第二距离d2的差值来判断机械手臂120是否前后倾斜。在一实施例中，第一距离d1与第二距离d2的差值大于门坎值，处理装置110判断机械手臂120发生前后倾斜并且发出警示信号。
23.举例来说，如果第一距离d1大于第二距离d2，处理装置110判断机械手臂120前后倾斜，如图5的倾斜类型530所示，机械手臂120往下倾斜。如果第一距离d1小于第二距离d2，处理装置110仍旧判断机械手臂120前后倾斜，如图5的倾斜类型510所示，机械手臂120向上倾斜。
24.图4中的坐标p3与坐标p4是位于机械手臂120的第二表面s2上不同位置的两个像素坐标，以下分别称为第三像素坐标p3与第四像素坐标p4，其中第二表面s2相对于第一表面s1。在此，第一表面s1是机械手臂120的上表面，第二表面s2是机械手臂120的下表面。更具体来说，第三像素坐标p3与第四像素坐标p4分别表示机械手臂120的不同长度的位置，即x方向上的不同位置。在另一实施例中，第三像素坐标p3与第四像素坐标p4分别表示机械手臂120的不同长度的位置，即x方向上的不同位置及y方向上的位置相同，第三像素坐标p3位于机械手臂120的前端，第四像素坐标p4位于机械手臂120的后端。第三像素坐标p3至取样区域410的边界b2的距离称为第三距离d3，第四像素坐标p4至取样区域410的边界b2的距离称为第四距离d4。边界b2与边界b1相对。处理装置110也可以根据第三距离d3与第四距离d4的差值来决定机械手臂120是否前后倾斜。
25.举例来说，如果第三距离d3大于第四距离d4，处理装置110判断机械手臂120前后倾斜，如图5的倾斜类型560所示，机械手臂120向上倾斜。如果第三距离d3小于第四距离d4，处理装置110仍旧判断机械手臂120前后倾斜，如图5的倾斜类型580所示，机械手臂120向下倾斜。
26.处理装置110可以通过第一距离d1与第二距离d2的差值以及第三距离d3与第四距离d4的差值来双重确认机械手臂120是否倾斜以及其倾斜类型，是向上倾斜还是向下倾斜。
27.在本实施例中，第五距离d5即取样区域410由边界b1至边界b2的总长度。处理装置110还可以根据第五距离d5扣除第一距离d1与第三距离d3所产生的差值d5-(d1 d3)判断机械手臂120是否左右倾斜。在本实施例中，第一像素坐标p1与第三像素坐标p3都是位于机械手臂120的前端，第二像素坐标p2与第四像素坐标p4都是位于机械手臂120的后端。更具体而言，第一像素坐标p1与第三像素坐标p3可以位于机械手臂120相同长度的位置(x方向上的位置相同及y方向上的不同位置)，第二像素坐标p2与第四像素坐标p4可以位于机械手臂120相同长度的位置(x方向上的位置相同及y方向上的不同位置)，即，第一像素坐标p1与第三像素坐标p3在机械手臂120的相对两侧，第二像素坐标p2与第四像素坐标p4在机械手臂120的相对两侧。但在其他实施例中，第一像素坐标p1与第三像素坐标p3也可以位于机械手臂120不同长度的位置，第二像素坐标p2与第四像素坐标p4也可以位于机械手臂120不同长度的位置。
28.当差值d5-(d1 d3)大于门坎值(例如参考机械手臂120的厚度)时，处理装置110判断机械手臂120左右倾斜，如图5的倾斜类型520或550所示。另一方面，将第五距离d5扣除第二距离d2与第四距离d4，即获得另一差值d5-(d2 d4)。当差值d5-(d2 d4)大于上述门坎值时，处理装置110判断机械手臂120左右倾斜，如图5的倾斜类型540或570所示。
29.在本实施例中，由于图像获取装置130都是获取固定视野的图像，并且从监控图像400获取固定大小的图像作为取样区域410，因此处理装置110可以通过查找表获得每个像素坐标所对应的空间坐标，进而判断机械手臂120在空间中的位置。
30.运输监控系统100可以事先从相同的固定视野获取预校正图像。也就是说，预校正图像与监控图像的视野相同，拍摄的背景范围也相同。处理装置110可以根据预校正图像与已知的拍摄空间坐标建立查找表，其中该查找表纪录多个空间坐标，其中由图像获取装置130获取的图像的多个像素坐标与这些空间坐标相对应。
31.在本实施例中，可以在拍摄的背景中设置校正标志，其中该校正标志的配置位置要在图像获取装置130的固定视野内，使得监控图像的内容包括校正标志。处理装置110可以根据校正标志在监控图像的位置判断固定视野是否偏移。在图4的实施例中，使用两个校正标志402与404，本发明不限制校正标志的数量。校正标志402与校正标志404被设置在出现于监控图像400的对角角落的位置。如果校正标志402与校正标志404的其中任一没有出现在监控图像400中的默认位置，处理装置110或操作人员可以判断图像获取装置130的拍摄视角已经发生偏移并对应校正图像获取装置130。
32.由于查找表已经纪录像素坐标与对应的空间坐标，因此处理装置110可以预先决定监控图像400中哪一部分的图像作为取样区域410。举例来说，当机械手臂120移动到承载容器200的入口时，图像获取装置130拍摄机械手臂120的图像，处理装置110可以只获取承载容器200门口的图像作为取样范围，而取样范围会包括到机械手臂120。如此一来，可以降
低识别机械手臂120时的运算负担，另一方面也可以将机械手臂120至取样范围的边界的像素长度轻易转换成空间距离。
33.在处理装置110获得机械手臂120的像素坐标p1～p4之后，处理装置110还可以根据像素坐标p1～p4的至少其中之一来通过查找表判断机械手臂120的空间位置，以及根据判断结果来决定是否调整机械手臂120相对于承载容器200的空间位置。在一实施例中，图像获取装置130所拍摄的视野会固定选择在容载容器200的入口处，并且涵盖多个收纳槽210～240的高度。处理装置110根据监控图像400获得机械手臂120的高度(z方向上的位置)，并进一步判断机械手臂120是否能够成功取出物品wa。举例来说，机械手臂120要取出位于收纳槽220的物品wa，如果处理装置110判断机械手臂120目前位于收纳槽240的开口前或者机械手臂120伸入容载容器200时有损坏物品wa的疑虑，则处理装置110使机械手臂120改变高度，直到处理装置110判断机械手臂120能够顺利取出物品wa。
34.特别说明的是，在本实施例中，承载容器200与处理装置110可以一对一配置，但不限制。通过一对一配置，每台处理装置110可以针对及时处理每个承载容器200外的机械手臂120的图像，能够在机械手臂120进行搬运动作前判断机械手臂120是否适合进行搬运动作，以达到良好的监控效果。
35.综上所述，本发明的运输监控方法及其系统能够实时监控机械手臂的状态。通过获取机械手臂的监控图像来判断机械手臂是否发生倾斜，并且能进一步判断其倾斜类型。当发现机械手臂倾斜时，处理装置可以发出警示信号以使机械手臂停止，避免对物品造成伤害。除此之外，通过监控图像，处理装置还能同时判断机械手臂的定位是否正确，以避免取错物品或是在移动过程中刮伤货品。
36.虽然本发明已以实施例揭示如上，然其并非用以限定本发明，任何所属技术领域中技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的更改与润饰，故本发明的保护范围当视后附的权利要求所界定的为准。