[发明专利]一种半导体晶圆检测工艺中的自动探针状态识别方法

权利要求书

1.一种半导体晶圆检测工艺中的自动探针状态识别方法，其特征在于，它包括设置RPA服务器、KVM交换机、图像识别引擎和制造机台；RPA服务器通过KVM交换机与制造机台连接并进行数据交换；RPA服务器上安装有RPA程序；在RPA服务器上增设与图像识别引擎即图像自动识别模块连接的接口；RPA服务器与图像识别引擎连接并进行数据交换；所述制造机台包括探针台、测试机；半导体晶圆置于探针台上，晶圆上的芯片的输入输出管脚pad位于测试机的探针正下方；

RPA服务器通过KVM交换机获得制造机台拍摄到的产品照片信息即产品图像，然后向图像识别引擎发送识别任务；接到识别任务后，图像识别引擎根据RPA服务器获得的产品图像，通过人工智能算法即图像自动识别算法对图像中的Pad位置、十字准星即机台对针校准用的光标位置以及探针在Pad上的测试痕迹进行目标定位检测和类别识别，然后将识别结果信息返回给RPA服务器；RPA服务器获得识别结果之后，根据提前设置的报警规则，决定是否向用户产生报警信息。

2.如权利要求1所述的半导体晶圆检测工艺中的自动探针状态识别方法，其特征在于，所述的图像识别引擎提供pad检测定位、针痕检测定位两项功能：

(1)Pad检测定位，是在检测机台对针阶段，用来判断扎针前，探针是否正对pad中央；

(2)针痕检测定位，主要用于探针扎针之后，判断pad上是否有针痕，以及针痕是否在pad正中央。

3.如权利要求2所述的半导体晶圆检测工艺中的自动探针状态识别方法，其特征在于，所述的图像自动识别算法采用基于深度学习的faster-rcnn算法对图像中的目标进行检测。

4.如权利要求3所述的半导体晶圆检测工艺中的自动探针状态识别方法，其特征在于，RPA服务器上的RPA程序通过KVM交换机远程监控制造机台设备，根据制造机台拍摄到的产品照片信息，并配合图像识别引擎，自动完成整个对针以及针痕检测质检流程：

在对针阶段：RPA程序将需要对针前的画面传给图像识别引擎，然后根据图像识别引擎返回来的pad位置以及十字准星位置，判断探针是否对准pad正中央；

在针痕检测阶段：机台对针完成后，即自动对晶圆产品完成扎针检测动作，扎针之后，RPA服务器上的RPA程序将制造机台镜头拍摄到的产品图像发送给图像识别引擎，图像识别引擎对产品图像进行检测识别，并将检测识别结果返回给RPA程序。

5.如权利要求3所述的半导体晶圆检测工艺中的自动探针状态识别方法，其特征在于，所述的图像自动识别算法将图像中的十字准星、Pad和针痕当作是几类特殊的目标，同时进行目标定位检测和类别识别；利用目标检测算法本身的检测和识别能力，端到端地一步就同时获得图像中各种目标的位置、类型，以及大小，并能通过目标之间的位置大小计算出相互的关系；图像自动识别算法检测出pad和十字准星的位置之后，根据十字准星和pad之间的相对位置，进行对针判断，即判断针痕是否在pad上。

6.如权利要求5所述的半导体晶圆检测工艺中的自动探针状态识别方法，其特征在于，图像自动识别算法将检测出的十字准星坐标的正中心与检测到的每个pad的正中心进行位置对比，如果十字准星与任意pad的中心匹配，即表明探针已经与pad正中对准，否则的话，图像自动识别算法就将探针与pad没有对准的信息返回给RPA程序，由RPA程序产生报警。

7.如权利要求3所述的半导体晶圆检测工艺中的自动探针状态识别方法，其特征在于，

在针痕检测阶段，所述图像自动识别算法从RPA服务器上获得制造机台的操作图片之后，先通知RPA程序把十字准星移开一个固定的距离，使得十字准星不再遮挡pad正中央的针痕，然后，截取十字准星周围的一个局部区域，这个局部区域包含离十字准星最近的一个pad，然后对这个局部区域进行图像识别，获取十字准星的位置和针痕的位置，之后，通过十字准星的偏移量与针痕的位置判断针痕是否在pad正中央，如果针痕不在pad正中央，则通知RPA程序对用户报警，否则流程继续，获得十字准星移动到下一个pad的机台画面。

8.如权利要求7所述的半导体晶圆检测工艺中的自动探针状态识别方法，其特征在于，通过不断地收集针痕的图片，对图像自动识别算法进行反复训练和优化。