автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.07, диссертация на тему:Разработка и исследованиеавтоматизированных оптико-электронных методов контроля качества заготовок микросхем

\

Министсрстго науки, высшей школы н технической политики ^ Российской Федерации

^дпкт-Петербургскнй Госудчрстненнмн институт точной механики и оптики (Тех н ическ и й у ии nef китет)

На правах рукописи

Сунь Чанку

Разработка и исследование автоматизированных оптипо-электроипых методов контроля качества заготовок микросхем

Специальность 05.11.07 - Оптические п оптнко-элеетрокнме праборы

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург 1994

Работа выполнена в Санкт-Петербургском Государственном институте томной механики и оптики . (Техническом университету )

Научный руководитель

- кандидат технических наук, доцент

А.Л.Андреев

Официальные оппоненты

- доктор технических наук, профессор

Е.Ф.Очин

- кандидат технических наук, старший научный сотрудник Б.С.Глыбин

Ведущее предприятие

АО ЛОМО

Защита диссертации состоится 18 октября 1994 года в ч. 20 мш. на заседают специализированного совета Д 053.26.01 "Оптические и оптико-электронные приборы" при Санкт-Петербургском Государствеином институте точной механики и оптики (Техническом университете) но адресу: I97I0I, Санкт-Петербург, ул. Саблинская, 14. С диссертацией можно ознокомиться в библиотеке института .

Авт^рвцирнт разослан " 03 " октября 1994 года. Ьаши отзыва и замечания по автореферату (в двух экземплярах ),. заверенные печатью, просим направлять в адрес института: 197101, Санкт-Петербург, ул. Саблинская, 14, секретари специализированного совета.

Ученый секретарь

специализированного совета Д 053.26.01.

■> 1 \ кандидат технических наук, доцент Н\ А В. М. Красавцев

ОБЩАЯ ХЛРАКМРКСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работа. В настоящее время в электронной промышленности практически всех наиболее развитых стран мара остра стоит задача повыаеяия процента выхода годных изделий, и частности микросхем, на конечном этапе технологической линии их производства. Важно'отметить, что в связи с резким усложнением электронных схем за счет повыдания степени их интеграции стоимость изготовления кристаллов больших- интегральных схем (БИС), особенно микропроцессоров и схем памяти, становится все сольдо по'отношению к стоимости изготовления заготовок корпусов этих микросхем. В этом случае предварительный контроль качества и отбраковка заготовок на раннем.этапе их производства (до установки кристаллов БИС и внешних выводок, содержащее драгоценные'металлы) дает значительный экономическая эффект. О другой стропы стремительное усложнение микросхем влечет за собой, увеличение количества внесших выводов БКС (свыез 150), а тага» уменьшение расстояния мозду ними (до 0.5 мм). В своя очередь"это приводит к усложнении и самих заготовок корпусов,- на которых наносятся соединительные проводи:!]« между контактами кристаллов БИС и внешними выводами.

?йким обрезом, операция предварительного контроля заготовок, оставаясь достаточно трудоемкой, является одной из основных в процессе производства микросхем. В то же время иметь) пта операция наиболее сложно поддается автоматизации и в значительной мерз определяет псоизводительнос-ть всей технологической линии.

Как показала практика, среди возможных принципов организации автоматизированных систем контроля наиболее жизда-слособшма являются системы, допускаквде сравнительно простую перенастройку в случае изменения вида контролируемых изделий, но в то же время обеспечивающих высокую надежность контроля при наличии дестабилизирующие факторов в условях реального производства. Такими свойствами могут обладать так называемые обучаемые системы, в которых окончательное решающее правило формируется не на стадии их проектирования и изготовления, а в течение этапа обучения (калибровки), пред-

шествующего режиму автоматического функционирования. На этом •этапе в течение относительно непродсшительпого времени привлекается человек-операторроль которого сводятся к обучению системы, то есть к ее настройке на конкретные отличительные признаки дефектов заготовок, к формированию поля •допустимых отклонений и т.д. Затем (после формирования окончательного решающего правила) система продолжает ' работу в 'автоматическом режиме.

Подобный щшщил организации системы контроля получал название обучаемого автомата. В этом случае участие, оператора в работе ситемы минимизировано и обеспечивается высокая гибкость во адаптации.

Настоящая диссертационная работа посвящена определению Технических 'путей' сойдания обучаемой системы автоматизированного контроля заготовок микросхем с учетом возможностей современной оптико-электронной техники и условий реального производства.

Цель работы. Целью диссертационной работы является разработка рекомендаций и основных элементов методики проектирования быстродействующих легко, адаптируемых телевизионных систем оперативного контроля качества заготовок микросхем на основе обучаемого автомата.

Задачи исследования. Указанная цель может быть достигнута путем решения следующих основных задач:

- анализ известных систем и методов контроля качества заготовок микросхем и обоснованный выбор базовой'структурной схемы обучаемой системы технического зрения;

- обоснование технических требований к отдельным функциональным блокам системы;

•-разработка алгоритмов обработки видеоинфармации, пригодных для использования в реальной системе контроля;

.- 'создание математической модели системы технического зрения, включающей в себя математические модели объектов контроля,, всех функциональных блоков системы, а также алгоритмы обработки видеоинформации;

- оценка реальных характеристик надежности обнаружения дефектов на основе математического моделирования процесса и на. основе физического моделирования с использованием рекль-

ной унянереальной системы технического зрояин;

- разработка методики выбора основных параметров отдельных звеньев сястбяи технического- зрения на осиово обучаемого автомата с учетом полученных -результатов математического и физического моделирования.

Метода исследования. При ' решении* «оставленных задач использосалж: ь:

- метод .математического (имитационного) моделирования на ЭВМ физических процессов, протвкавдих в отдельных звеньях реальной системы, а также предлагаемых' алгоритмов обработай сигналов;

- метод экспериментальной проверки исследуемого алгоритма обработка сигналов на базе действующей физической »••дели системы;

- пи этапе статистической обработки результатов моделирования «налитичесшад методы теория вероятностей.

!Научная новизна работа заключается'в разработке методики моделирования и выбора оптимальных параметров при создания различных обучаемых систем технического зрения, орданти-" ровпшшх на задачи контроля внешнего вида .изделий в процессе производства.

Основные результаты¡выносиуые на защиту. I. Сбивая структура и принцип действия быстродействующей, легко адаптируемой системы контроля ка основе обучаемого автомата. В предлагаемом варианте простота рабочего алгоритма сочетается с устойчивостью к дестэбиоизируицим факторам и гибкостью системы при изменении вида контролируем!« изделий.

}. Математическая модель системы контроля заготовок микросхем, включаювдя в себя модели всех звеньев оптико-электронного тракта и алгоритмы обработки сигнала, реализующие принцип обучаемого автомата. 3. Результата исследования потенциальных возможностей подобных систем контроля и обоснованные требования к основным звеньям системы. I. Зависимости вероятностных характеристик обнаружения дефектов от параметров различных звеньев оптико-электронной системы и параметров алгоритмов обработки сигналов.

- е -

5, Результаты экспериментальных исследований., полученные на базе реальной физической модели олтяко-элоятронаоЯ системы технического зрения, позволяющие судить о практическом реализуемости и возможностях подобных систем. . . Практические результаты.

1. Выполнен, анализ источников помех различных звеньев системы контроля, на основе которого выявлены наиболее существенные факторы, влияющие на работу системы в делом.

2. Разработан пакет прикладных программ для. расчета статистических параметров и характеристик системы контроля, по-зволящий определить параметры основных звеньев системы контроля в зависимости от параметров изделий.

3. Разработана . и' реализована методика экспериментальных •исследований работы .системы контроля на базе универсальной системы технического зрения, которая позволяет испытывать и корректировать разработанные алгоритмы без трудоемких наладочных операций.

4. Результаты физического и математического моделирования могут быть использованы непосредственно в практике проектирования оптико-элвктрошшх .систем подобного типа.

Реализация результатов работы. Результаты работы нашли применение в учебном процессе на кафедре "оптико-электронные приборы и системы" СПГК'ШО(ТУ) в составе лабораторного практикума .

Апробация работы. Результаты работы обсуждены на научном семинаре кафедры "Оптико-электронные приборы' и' системы" СПГЖЮСТУ).

. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка из ЗТнаименований и двух приложений, содержит страниц

основного текста, _2./рисунк , 3 таблицы.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность работы, сформулированы ее цель, задачи, методы исследования и основные результаты, выносимые на защиту, указаны потенциальные области применения результатов дассертеционаоЗ работы.

В первой главе приведены сведения о топологии и типах визуально различимых дефектов заготовок микросхем. Рассмот-, роны существующие методы контроля качества заготовок микросхем по е.чешному виду. Приведено обоснованна выбранного метода контроля.

Визуально-оптический контроль внешнего вида заготовок микросхем с помощью различных микроскопов, лазерных и теле-визиошшх проекторов требует высокой квалификации оператора. К тому же больвой обгэм 'информация, обрабатываемый в процессе контроля, делает работу утомительной. 'Такой метод обладает низкой производительностью, поэтому он уже не удовлетворяет условиям современного производства,

Большинство оптических полуавтоматизироваяннх или автоматических методов контроля качества заготовок микросхем основано на принципе сравнения изображения контролируемого изделия с .изображением эталона, например, метод оптячзской пространственной фильтрации, корреляционный метод, иаторфв-рзнциошшй метод. 0бнару:кит8льная способность аглх методов я систем на их основе в значительной мере завиейт от тщательности совмещения изображений. Яри условии хорошего совмещения эта системы обладают высокой способностью распознавания дефектов, но недостаточной гибкостью при изменении вида контролируемых изделий, так как требуют значительных затрат нэ изготовление эталонов. К тому же, подобные системы чувст-. вителыш к влиянию достабапизируясдес факторов в условиях производства.

Все алгоритмы, предлагаемые для олтако-электронных систем автоматизации визуального' контроля можно условно разделить на „ве группы: I). Сравнительно простые алгоритмы, основанные на сравнении контролируемых изделий с эталоном, обладающие достаточным быстродействием, но малой устойчивостью к воздействию дестабилизирующих факторов в условиях производства. 2). Так называемые безэталонные алгоритмы. Ош! предполагают использование значительно более сложшх математически процедур, связанных с выделением признаков распознаваемых дефектов. Для этой группа алгоритмов характерно невысокое быстродействие, они требу.«т значительных затрат гш перепрограммирование деже при незначительных изменениях в

объектах контроля.

Далее а первой главе рассмотрена одна из концепций построения быстродействующей системы контроля на основе обучаемого автомата, в которой простота рабочего алгоритма сочетается с устойчивостью к дестабилизирующем факторам и. гибкостью системы при изменении вида контролируемых изделий.

Рис. I, Структурная схема АОС

крайнее контроля с помощью автоматизированной обучаемой системы (АСС) (см.рис.1) разделяется на два этапа: цикл обучения и автоматический контроль.

Цикл обучения заключается в следующем: сначала системе предъявляется в качестве эталона любое изделие из контролируемой партии, удовле.творящее требованиям качества. Изображение. эталона посредством оптической систеш (ОС) и телевизионного датчика (ТД) преобразуется сначала в аналоговый видеосигнал, а затем с помощью формирователя бинарного сигнала'- (ФЕ5) - в эталонный бинарный сигнал, фиксируемый в специальном блоке памяти (ЕЛ ЭБС). Ключ KI должен быть переведен в нижнее положение. Затем с пульта управления система переводится оператором в режим слежения (KI - в верхнее .положение) и осуществляется "предъявление", системе других изделий из контролируемой партии. Оператор оценивает качество каждого изделия и нажимает кнопку на пульте обучения при отсутствии брака. При этом в блоке совмещения (БС) осуществляется компенсация взаимного смещения предъявляемого изделия и эталона, а в блоке-сравнения с эталоном (БСЭ) формируется сигнал разности меаду предъявляемым изделием и эталоном, который Фиксируется в блоке.памяти сигнала допустимых отклонений (БП СДО). Далее цикл повторяется несколько десятков раз, сигналы разности накапливаются в ЕП СДО, .формируя "поле

допусков" на данный вид изделий.

После накопления в БП СДО достаточной информации о грз-, ницах. поля допусков система контроля переводится в режим автоматического функционирования (КЗ - в верхнее положение). В этом режиме первоначально происходит сравнение -предъявляемого изделия с эталоном. Результирующий разностный сигнал сравнивается с полйм допусков, сформированным в процессе обучения яри участия оператора. Если "разностный сигнал лежит в пределах поля допусков, то изделие признается годным. В противном случае формируется сигнал "Срак". Причем по знаку разностного' сигнала '(не соответствувдэго полю допусков) можно судить о характере дефекта (обрыв или замнканиз) и корректировать работу технологической линии.

Во второй главе приведен анализ основных факторов, влияющих на характеристики обнаружения дефектов заготовок микросхем.

В соответствии со структурной ,'емой систем (рис.1) рассмотрены основные помехи и искажения, вносимые отдельны?«! звеньями системы. Ниже дается классификация факторов, влияющих на характеристики обнаружения.

Факторы, связанные с самим контролируемым; объектом:

- размеры дефектов и их место нахождения на объекте, например, на границах проводников (нарост, и--школ), между „ро-воддаками (вкрапления), внутри проводников (раковина);

- пространственные парсмотры распределения проводников на подложке, т.е. размер проводников и зазор между ними;

- контрастность изображения проводников на фоле подложки;

- неравномерность коэффициента отражения проводников и под- : ложки по всей поверхности заготовки микросхем.

Для оптической системы основными факторами, влияэдими на характеристики обнаружения являются рассеяние (дифракция1) и аберрации. Эти факторы приводят к ухудшению частотно-контрастной характеристики оптической системы (ЧКХ СО) в области высоких пространственных, частот, т. е. изображение мелких объектов в плоскости анализа изображения имеет мень-сшй контраст, чем изображение крупных деталей. Для количественной оценки параметров оптической системы сделано допущо-

- ХР. -

низ, что ..'ее функция, рассеяния приблизительно соответствует двумерной функции Гаусса.

Среда помех, вызываемых работой телевизионного датчика на фЛЗС выделепы следующие:• "

- неэффективность переноса зарядов в процессе считывания видеосигнала в ФПЗС;

- шумы .ФПЗС, которые могут быть подразделены на детерминированные и случайные. Сродг детерминированных пумов рассмотрены неравномерность темнового тока и неравномерность чувствительности матричного ФЛЗС. среди случайных шумов выделены фотонный .иум, шум флуктуации темнового заряда, шум переноса и шум выходного устройства. ФПЗС. Эти иумы являются фактора?«, влияющими на формирование суммарных зарядовых. пакетов в ячейках ФПЗС.

- не идеальность частотно-контрастной характеристики ФПЗС .(ЧЮС ФПЗС) вследствие дискретной структуры элементов вносит дополнительные искажения в видеосигнал и затрудняет процедуру обнаружения дефектов. Очевидно, что способность к различению мелких дефектов тесно связана с коэффициентом увеличения оптической системы, например, при /?»8* для элемента ФПЗС размером 18x20 мкм пределышй минималышй размер обнаруженного дефекта составит 5 мкм.

..Неоптимальный выбор порога в блоке пороговой обработки также может являться фактором, ухудоахщим характеристики обнаружения. Путем применения специально разработанного алгоритма вычисления порога, изменяющегося при обработке различных участков изображения с учетом особенностей отдельных фрагментов, влияние этого фактора может быть сведено к минимуму.

Особую роль играет фактор, связанный с неточным совмещением эталона и контролируемого изделия после компенсации смещения. Неточное совмедениз снижает способность обнаружения дефектов. В случае большого смещения, превышающего размер поля допусков .шзмоямо ложное обнаружение дефектов.

Таким образом множественность факторов, влиящих на характеристики обнаружения дефектов, делает целесообразным создецае математической модели процесса контроля заготовок микросхем, включающей модели физических явлений, связанных

- тт -

со всеми перечисленными факторам?, а также модели исследуемых алгоритмов обработки сигналов.

Такая модель позволит обосновать требования. к К£.:;дому звену при проектировании подобных систем.

В третьей главе рассматривается математическая модель автоматизированной обучаемой системы для контроля качества заготовок микросхем на ПЭВМ. Здесь же представлены некоторые основные зависимости характеристик обнаружения дефектов от различных параметров системы, полученные я результате моделирования.

Модель состоит из математических моделей отдельных звеньев системы. К тикам звеньям относятся:

- модель входного опт:гческого сигнала, от • коитролйруешго изделия с учетом' возможной яеревномораостя коэффициента. отражения по поли зрения;

- модель оптической систем, которая учитывает наиболее существенные для данной задачи искажения, вносимые оптической системой ирги формировании изображала;

- модель телевизионного датчика на Ф173С как анализатора изображения с учетом его пространственной структуры и присущими ему искажениями и кумами, вознякаадмя при'формировании; переносе и детектировании зарядовых пакетов;

- модели алгоритмов обработки видеосигнала, разработанные для реальной системы.

С целью достижения приемлемого быстродействия процесса моделирования сделаны некоторые упрощения И допущения. Так, при получении статистических характеристик в качества контролируемого объекта имитируется- небольшой фрагмент заготовки, соответствующий фрагменту телевизионного изображения, содержащего 64x64 элементов (Обобщение результатов для полного изображения осуществляется с помощью специальной программы статистической обработки).

Мри разработке математической модели телевизионной системы использованы следующие , упрощенные аппроксимации, которые оказывают, как показали специальные исследования, незначительное влияние на получаемые результата:

- функция рассеяния ОС описывается двумерной функцией Гаусса;

- адартураэя зсорактерисгаза 4ГОС. имеет форму прямоугольника

- величина .светового потока, яадаззвдго на каждый элемент ФПЗС вычисляется путем чиыоннэго интегрирова:-мл в преде-

. лах элемента по методу тральная с шагом, при котором обеспечивается достаточно шоохая точность вычислений;

- шумовые флуктуации заряда® (сагяашшх, темновых), а также шум перекоса и выходаого устройства считаются нормаль-юл?« случайными процессами;

- неэффективность переноса слетается одинаковой дня горизонтального и в&ртизсалшовэ направления.

' При определении вэроягпостшк характеристик ошибки обнаружения дефектов в каждом фрагменте целого кадра рассматривается ¡сак статистически нэааоисимыз события.

В результате статистической обработки серии реализаций получены зависимости вераятаостэй обнаружения дефектов от различных параметров сястзш.

8)

Ь ,0

1С

10

10

6}

рпрол<%) 10.0

100 шг(мкм) Рис. £

Хс-0-7;

11(МКМ)

- Г?=6

1 - Кс-О.В; 2 3 - Кс-0.6 '

I; качестве примера на рис. 2а приведены зависимости значения вероятности ложного оСааружения (Рлэ) дефектов' размером более одного злемзнта 4ШС от величины шага линий проводников не подложке.(ди) при разных величинах контрастности объекта (Кс). В этом случае вероятиось пропуска дефектов не превышает 5й, а величина увеличения ОС /?«2*>

.На рис.. 26 приведены зависимости вероятности пропуска

- гз -

(Pj^pj,) дефектов от размэра дефектов (ь) при равных коэффициентах увеличыгая ОС (а). В зтсм случае вероятность лоулого обнаружения дефектов менее O.IS.

Очевидно, что -три ввЗрашвз» принципе построения системы вероятностные харгзктеристаки еЯавруавиия дофехтоа из савислг от формы изобр&хышя контролируемого обтекта.а опредэл'!?1ТСЯ, в основном, следующими паргя4©?р&а:и величиной шага ланий проводников на подложке, ковтргекгоетьэ меаду проводником я подложкой объекта, фулкцзьа рлссояни.ч оптической систем», разрешающей способностью тгз^лглзаошого датчика.

Так, например, вероятность лоаиого обнаружения Р дефектов становится меньвэ Q.IS пря коэффяциэвт& увеличения ОС ft-Z", величине контрастности объекта Кс-0.7 и величина шага линии проводников на подложка болев 80 мкм (см. рис. 2а). Увеличивая величину о moje» достичь увеличения разрешающей способности контролирующей системы без увеличения числа элементов <1>ПЗС, что показано аз'рис. 20. Однако увеличение ñ приводит к ум&вьо&нхп поля зрения одного рабочего канала наблюдения.

В четвертой главе озаеэаг мзтодана и приведены результаты экспериментального исследования процесса контроля качества заготовок Mjctpocxe», ппдучгжшо с помоцьэ специально разработанной физической »одела сзстзкы. .

Рис. 3. Структурная схвмв зхЕстрмв-атасьной установки За основу зкеперим&нталзжа. установки взят-'.: система технического зрения (СТЭ), я-а йнга тагввазаоааого мадоклдро-

вого датчика на ФПЗС и ПЭВМ "(рис. 3), Установка включает в себя слодужще составные части: оптическая система (ОС), телевизионный датчик на матричном ФЛЗС' форматом 520x280 элементов, аналого-цифровой преобразователь (АИП), интерфейс связи с ПЭВМ, блок согласования, видеоконтрольное устройство (ЗКУ), ПЭВМ 'и два осветителя.

. Разработанное для экспериментальной установки специализированное программное обеспечение позволяет решать следующие задачи:

- запись и чтение кадра;

- формирование бинарного изображения;

- jícyMapsBSHa» эталонного изображения;

- многократное задание реализаций в процессе обучения и формирование изображения поля допустимых отклонений;

- вамаслйШ'.о сдвига к поворота между' эталонным изображением и а?осри»нием контролируемого изделия, а тага® проведение ко.чпансации смещения;

- мзогикратаюе задание реализаций в процессо автоматического контроля;

- выделение дефектов, определение мзет их нахождения и иден-

■ ТИфИкаЦИЯ.

Разработанная методика компенсации смещения мзада двумя изображениями' заключается в следущем. Для определения смещения (сдвига и поворота) мзжду двумя изображениями на заготовке вместе с проводниками наносятся дне прямоугольные метки, расположенные' на верхнем краю заготовки с заданным расстоянием (см. рис.. 4). Вычисляя координата центров меток двух сравниваемых изображений'определяются размеры сдвига и угол поворота.

Определив сдвиг dx, dy и угол поворота и вычисляется •смоление любого элемента между двумя изображениями:

Ak»L (sin(U+V )-sln(V) ]-dx; Лу»1. [eos (U+V )-cos(V) ]-Jy, ГДЭ V-afcbff(XA')í t'~(Ys2-Yfi2-dy )/(Xa2-Xei ) •

d\»Xsí-Xal; dy»Ysl-Yalp (Xal.YaO, (Xa2,Ya2 ) , (Xsi.Ysl) , (Xs2,Ys2) - КООрДШЗТЫ

цэнтроэ меток двух изображений; (X.v) - координата любого алеменга контролируемого кздэлия..

екта; о - даз изображения посла компенсация сдвига

Такой способ позволяет добиться малой погрешности совмещения , но превышающей одного шага пространственной структуры элемента ФПЗС.

Результаты экспернменталышх исследований приведены в таблицах 4.1 и 4.2.

Таблица 4.1 Таблица 4.2

Кс 1Уло

АЬ-ЮСМКМ Д1_«200мкм

100% 0 0

50% 22 3

Р Клроп

и«30 ?<км ь»50 МКМ

Г 200 I

2я 2 0

В таблице 4.1 приведена зависимость числа ложных обнаружений дефектов (Нло) от величины шага распределения проводников (ли) при разных контрастах изображения заготовки (Кс) и коэффициенте увеличения ОС /5-2*.

В таблице 4.2 приведена зависимость числа пропусков дефекта (Нпроп) от размера дефекта при разных коэффициентах увеличения ОС {п), дх-»200 мкм, Кс*1СС?. .

' Результаты экспериментальных исследований доказывает возможность практической реализации предложенного яршугпа

построения обучаемой автоматизированной телевизионной системы технологического контроля заготовок микросхем.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Проведенные исследования доказали возможность практической реализации предложенного принципа построения быстродействующей легко адаптируемой системы контроля заготовок микросхем на основе обучаемого автомата, при котором простота рабочих) алгоритма сочетается с устойчивостью к дестабилизирующим -факторам в условиях реального производства.

2. Анализ всовэгмоагшх помех и искажений, возиикавдих в отдельных. звеньях систем/, проведенный в главе 2, и иредло-тшая' методика моделирования работы системы, описанная в главе 3, позволяют оптимизировать технические требования к злемзнтам и. узлам при проектировании подобных систем в соответствии с желаемыми характеристиками обнаружения дефектов и дружи эксплуатационными параметрами.

"3. Основным фактором, оаределящич разрешающую способность системы (способность к обнаружения мелких дефектов) является частотно-контрастная характеристика <Ш30. При определенном коэффициенте увеличения оптической системы р, например при р = 8* и при размерах элементов ФГ13С I&v2ü мкм, предельный минимальный размер надежно обнаруживаемого дефекта составляет 5 мкм. Увеличивая коэффициент р, можно увеличить разрошащую способность системы в соответствии с зависимостями, показанными на рис. 26, однако, увеличение р, естественно, 'приводит к уменьшению размеров контролируемой поверхности,- попгдэзиц&й в мгновенное поле зрения каждого из каналов системы.

4. В результате моделировании процесса контроля с помощью предложенной методики получены зависимости вероятностных характеристик обнаружения дефектов от различных параметров системы (рис. 2а). Из полученных зависимостей, например, следует, что вероятность ложного обнаружения дефектов размером болов одного элемента ФПЗС становится меньше 0,1? при коэффициенте увеличения оптической системы = 2Ч, величине контраста объекта к= = 0,7 и величине шага проводников на

подпояски более ВО мкм. При этом условная вероятность пропуска дефектов не превышает

5. Разработанные математическая и физическая модели являются достаточно универсальными средствами при проектировании оптико-электронных систем технического зрения, предназначенных для решения задач автоматизации визуального контроля плоских заготовок в радиоэлектронной и других отраслях промышленности.

6. Дальнейшее развитие исследований в дашюм направлении, с целью расширения потенциальных возможностей подобных систем, может быть направлено на совершенствование оптического тракта и улучшение условий различимости дефектов путем выявления оптимальных условий и ракурсов освещения зоны наблюдении, выбора вида источников подсветки (монохроматических, когерентных и др.).

Но теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Андреев А. Л., Сунь Чанку, Ярыиев С. Н. Автоматизн-ровашшя обучаемая система визуального контроля заготовок Микросхем // Измерение и контроль при автоматизации производственных процессов. Тезисы докладов третьей международной конференции, г. Барнаул, - 1994.

2. Андреев А. Л., Сунь Чайку, Ярышев' С. Н. Автоматизированная обучаемая система визуального контроля заготовок микросхем // Известил вузов. Приборостроение (Рукопись находится в печати).

Подписано к печати 29.C9.S4 г. - Объем I п,л.

Заказ 143 . Тираж 100 экз. Бесплатно

Ротапринт. СПГИТМО. 190000, С.-Петербург, пер.Гривцойа,14