KR100598787B1 - 다이렉트 프로브 센싱을 위한 개선된 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 반도체장치의 본딩패드에 웨이퍼 프로버를 자동적으로 정렬시키기 위한 개선된 방법 및 장치를 제공한다. 본 발명의 제1특징에 따른 제1실시예에 있어서, 접촉전극의 패턴은 다수의 접촉전극의 저배율 화상을 이용하여 위치된다. 다음에, 접촉전극 포인트의 대표되는 형상은 접촉전극의 고배율 화상을 이용하여 각각의 접촉전극에 일치되고 그 일치된 형상의 중심이 결정된다. 그 중심위치는 각각의 패드의 위치와 비교되고, 그 패드와 접촉전극은 서로 관련된 패드와 접촉전극간 접촉을 위한 위치로 이동된다.

Description

다이렉트 프로브 센싱을 위한 개선된 방법 및 장치

본 발명은, 반도체장치 등의 전기적인 접촉(contact)을 만들기 위해 설계된 다수의 위치를 갖춘 프로빙 장치를 위한 시스템에 관한 것으로, 특히 실리콘 집적회로장치의 본딩패드에 웨이퍼 프로버(prober)를 자동적으로 정렬시키기 위한 시스템에 관한 것이다.

일반적으로, 집적회로는 실리콘 웨이퍼와 같은 반도체기판 상에 제조된다. 통상, 실리콘 웨이퍼는 직경이 150mm 또는 200mm이고 두께가 약 25mils(0.635mm)인 얇은 실리콘 원판이다. 하나의 단일 웨이퍼는, 회로가 집적되어 디바이스(device)의 격자로 이루어진 웨이퍼 상에 인쇄되는 다수의 디바이스를 갖춘다. 각각의 디바이스는 다수의 회로층과 본딩패드의 집합(collection)으로 구성된다. 통상, 본딩패드는 3mils 평방(0.076mm 평방)의 작은 크기로서, 보통 핀 리드(pin lead)에 사실상 디바이스의 접속으로 제공하는 알루미늄으로 만들어진다. 본딩패드 외에, 웨이퍼의 나머지는 많은 점에 있어서 유리와 유사한 패시베이션(passivation)층이라 불리는 실리콘 질화물과 같은 절연재의 최종층으로 코딩된다. 양호한 전기접촉이 이루어지기 전에 모두 제거해야만 하는 알루미늄 산화물의 얇은 비도전층을 알루미늄 자신이 형성한다.

디바이스의 패키징(packaging)에는 다소 비용이 많이 들기 때문에, 불량 디바이스 패키징을 피하기 위해 패키징 전에 디바이스를 테스트할 필요가 있다. 패키징 전에 디바이스를 테스트하는 이러한 프로세스는 소트 프로세스(sort process)(선별처리)라 칭한다. 이러한 프로세스는 프로브 카드(probe card)라 불리우는 디바이스를 특정 테스터와 접속하는 것을 포함한다. 상기 프로브 카드는 패키지된 디바이스의 통상의 핀 및 와이어 리드의 대용으로 되는 다수의 전기적인 접촉 또는 핀을 갖춘다. 웨이퍼는 프로브 카드의 접촉이 핀이 주어진 디바이스의 본딩패드와 접촉하도록 위치가 결정되어, 테스터가 디바이스에 대한 일련의 전기적인 테스트를 실행한다. 프로브 카드를 통해 웨이퍼 상에 각각의 디바이스를 위치시키기 위해 웨이퍼 프로버라 불리우는 특별한 기계가 이용된다. 본딩패드가 작기 때문에, 그리고 프로브 카드 핀이 본딩패드 영역을 벗어나 접촉하면 일반적으로 손상된 디바이스를 야기하는 패시베이션층의 깨짐이 생기기 때문에 고정밀도가 요구된다.

웨이퍼 프로빙의 기본적인 목적은, 다이싱(dicing)과 패키징 전에 디바이스가 적절하게 테스트되도록 디바이스의 본딩패드가 프로브 카드의 프로브 팁(tip)에 양호하게 전기적으로 접촉하도록 하는 방법으로 웨이퍼 상에 다이스(dice), 또는 디바이스의 집합을 정확히 위치시키는 것이다. 웨이퍼 프로빙에 있어서, 몇가지의 고려해야 할 점이 있다. 첫번째로, 대기(atmospheric)에 노출하는 동안 본딩패드 전체에 형성되는 얇은 비도전성 알루미늄 산화물층으로 인해, 프로브 팁이 최초 콘택트를 벗어나서 수직으로 이동(travel)될 필요가 있다. 더욱이, 프로브 카드 기술의 가장 흔한 형상에 있어서, 이러한 수직적인 과이동(overtravel)의 일부분인 캔티레버(cantilever) 프로브는 스크러브(scrub), 또는 웨이퍼의 평면을 따라 그 팁이 산화물이 아닌 알루미늄과 양호한 접촉에 있도록 좀더 보장하기 위한 동작으로 변환된다. 두 번째로, 본딩패드 이외의 디바이스는 절연층으로 코팅된다. 본질적으로 유리인 이러한 물질을 프로브 팁으로 건드려 크랙이 발생하면 다른 기능적인 장치에 손상을 준다. 프로브 팁의 통상적인 이동량이 1.5~2mils(0.038∼0.0508mm)이고, 패드 직경, 또는 접촉이 허용되는 영역이 2∼4mils(0.0508∼0.1016mm)까지의 크기 범위로 주어지면, 정확도의 필요성이 분명히 중요하다.

웨이퍼 프로버, 또는 프로버는 웨이퍼를 프로브하기 위해 몇가지의 과정을 행하도록 요구된다. 첫 번째로, 웨이퍼가 주어질 경우 프로버는 프로버 모터의 동작축에 따라 지정된 각도로 웨이퍼 상에 인덱스(index)된 다이스의 축을 정확하게 정렬시킬 수 있어야만 한다. 일반적으로, 이것은 자동정렬을 통해 수행된다. 자동정렬의 추가적인 특징으로서, 모든 웨이퍼를 트레이닝(training) 웨이퍼로 만드는 것을 피하기 위해 웨이퍼에서 웨이퍼까지 반복적으로 모터의 몇몇 위치에 대해 웨이퍼 상에 몇몇 알려진 위치를 프로버는 찾을 수 있어야만 한다. 두 번째로, 패드 콘택트에 양호한 프로브의 요구를 만족하도록 알려진 모터의 몇몇 위치를 알아야만 하고, 패드 콘택트에 양호한 프로브가 다음 다이스에서 반복되도록 하는 방식으로 그 위치로부터 또 다른 다이스로 정확하게 인덱스 할 수 있어야만 한다. 패드 콘택트에 양호한 프로브를 이끄는 모터의 위치를 찾기 위한 프로세스는 패드정렬에 프로브와 관련된다. 프로브 대 패드 콘택트에 대해 자주 사용된 동의어(synonym)가 제1다이의 설정이다. 또한, 프로버는 프로브의 수직 콘택트 높이를 고려해야만 하고 웨이퍼 두께 프로파일링(profiling)을 통해 수행되는 웨이퍼 두께 변경을 위해 정확하게 보상할 수 있어야만 한다. 마지막으로, 모든 프로브 카드가 정확하게 회전될 수 없기 때문에, 프로브 카드의 그 각도로 웨이퍼를 정렬시키고 그 각도로 회전된 축을 따라 추가적으로 인덱스하기 위해 프로브 카드의 각도를 나타내는 프로버를 위한 승인이 이루어져야만 한다.

웨이퍼 프로버는 사실상 3차원 포지셔너(positioner)가 고려되어야만 한다. 그러나, 추가적으로 프로빙 프로세스에 포함되는 폭넓은 다양한 특징이 있다. 예컨대, 다이 테스트 실패를 나타내기 위해 사용자는 다이를 잉크(ink)하기를 원한다. 그들을 제어하고 테스팅 프로세스를 모니터하기 위한 사용자를 위한 수단과 함께 이들 여러 가지 특징은 프로버의 또 다른 특징이고 단순 포지셔닝 스테이지(stage)와는 분리된다.

정확성과 처리량의 결과는 자동 웨이퍼 프로버의 의도인 발전을 이끈다. 자동화는 프로버가 디바이스의 격자를 추측하여 웨이퍼와 프로브 카드의 관계를 알아낼 필요가 있다. 더욱이, 그 시스템이 트레인(train) 되거나, 또는 디바이스 타입 마다 하나의 웨이퍼에만 프로브 카드 위치를 나타낸다. 따라서, 상기 시스템은 다음 웨이퍼 상에 정확한 포지셔닝을 반복하도록 요구된다.

양호한 프로빙을 위해 요구된 3개의 주요 프로세스, 즉 웨이퍼 정렬, 두께 프로파일링 및, 프로브 대 패드정렬 중 패드정렬만이 아직까지 자동화되지 않고 있다. 따라서, 이전에는 불편하기는 했지만 또 다른 2개의 프로세스의 자동화 만큼 프로부 대 패드정렬의 자동화에 대한 요구는 강하지 않았다. 그러나, 반도체 기술의 발전은 몇가지 이유로 인해 자동화의 요구가 필요해지고 있다. 첫 번째로, 프로브 카드는 이제 500핀을 초과한다. 두 번째로, 프로브 어레이(array) 크기는 이제 멀티플 다이 어레이가 1개의 크기에 있어 몇인치가 될 만큼 보다 더 커진다. 세 번째로, 패드 크기비율에 대한 팁의 직경이 하나와 그 피치에 가까워지거나, 또는 핀간 거리가 패드 크기에 근접한다. 따라서, 현미경을 이용하여 패드에 프로브를 정확하고 신속하게 정렬시키기 위한 오퍼레이터의 능력이 보다 더 어려워진다. 그러므로, 프로브 대 패드정렬을 자동화하는 요구가 증가하는 것이다.

모든 반도체 제조자들은 프로브 대 패드의 위치정렬과 웨이퍼 선별에 대한 요구를 갖는다. 반도체 제조자들의 임무는 정확성과 정렬의 최대 신뢰성으로 최단 가능시간 내에 비교적 평범한 작업을 수행하는 것이다.

또한, 일반적인 자동화 요구의 소정 프로빙 기술은 프로브 어레이에 대해 상측으로부터 현미경에 의한 억세스가 불가능하게 되도록 진보하고 있다. 종래의 박막 프로브는 플라스틱 박막을 현장의 현미경 라인에 직접 위치시키는 기술로 통상 정렬에는 비실용적인 기술이다. 더욱이, 종래 고밀도 프로브 어레이도 패드정렬에 상측 현미경 프로브를 방해한다. 이들 새로운 프로빙 기술에 대처하기 위해 그리고 웨이퍼 선별 영역의 전체 자동화의 수행을 계속하기 위해, 반도체 제조자들은 패드정렬에 자동 핸드오프(hand-off) 라이트오프(light-off) 프로브 능력을 요구한다.

더욱이, 블랭크(blank) 알루미늄 처리된 웨이퍼를 이용하는 프로브 대 패드정렬의 곤란함을 높이는 추가적인 몇가지의 요인이 있다. 첫 번째로, 최초 콘택트에서 프로브 팁은 패드중심에 일치되지 않는다. 두 번째로, 프로브 어레이는 종종 연속하는 직선으로 구성되지 않는 바, 종종 측면이나 코너, 2중 행 및 그 외 많은 예외가 존재하는 오프셋(offset)된 패드인 것이 있다. 세 번째로, 알루미늄 조각의 형성에 있어서의 먼지가 종종 제조과정의 결과로서 웨이퍼에 남는다. 네 번째로, 블랭크 웨이퍼는 대단히 반사율이 높아 나쁜 라이팅(lighting; 조명)으로 오염된 프로버 현미경 광학계의 문제가 더욱 악화된다.

웨이퍼 프로버의 주요 공급자들은 몇몇 형상의 프로브 대 패드 자동정렬을 제공해 오고 있다. 그러나, 제공된 프로브 대 패드 자동정렬의 형상은, 매우 작은 패드와 또한 작은 프로브 팁을 갖고 있어 종종 불완전한 형상을 갖는 현재의 집적회로를 위한 정렬을 제공하는데 종종 충분하지 않다. 따라서, 프로브 어레이의 위치좌표와 충분한 정확성을 갖는 제1다이의 위치좌표를 자동적으로 결정할 필요가 있다.

본 발명은 상기한 점을 감안하여 이루어진 것으로, 다수의 접촉전극(즉, 웨이퍼 프로버의 프로브 카드 상의 핀)을 집적회로장치의 다수의 패드에 자동적으로 정렬시키기 위한 개선된 방법 및 장치를 제공하는 것에 그 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 본 발명의 제1실시예에 따르면, 접촉전극의 패턴은 다수의 접촉전극의 저배율 화상을 이용하여 위치된다. 다음에, 접촉전극 표면을 대표하는 형상이 접촉전극의 고배율 화상을 이용하여 각각의 접촉전극에 일치되고, 접촉전극의 대표인 각각의 일치된 형상에 대한 중심이 결정된다. 중심의 위치가 대응하는 패드의 위치와 비교되고, 그 패드와 접촉전극은 서로 관련된 패드와 접촉전극간 접촉을 위한 위치로 이동된다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 다수의 접촉전극과 다수의 패드가 서로 정확히 위치된다. 이를 달성하기 위해, 접촉전극 포인트를 대표하는 형상은 각각의 다수의 접촉전극에 일치된다. 다음에, 일치된 형상의 중심이 결정된다. 각각의 중심은 대응하는 다수의 패드중 어느 하나와 관련된다. 다음에, 다수의 거리는 각각의 패드의 경계와 각각의 중심과 관련된 위치에 따라 결정된다. 다음에, 상기 거리의 최소거리가 최대화 되고, 패드와 접촉전극은 서로 관련된 패드와 접촉전극간 접촉을 위한 위치로 이동된다.

(실시예)

이하, 본 발명의 실시예를 도면을 참조하면서 상세히 설명한다.

집적회로(IC) 디바이스나 웨이퍼의 본딩패드에 대한 웨이퍼 프로브 카드의 접촉전극의 자동정렬은, 이하 프로브 대 패드 자동정렬(APTPA: automatic probe to pad alignment)로 칭한다. 상기 APTPA는 프로브 카드 도구 포인트의 위치와 각도를 인간인 조작자가 다루는 현미경의 도움없이 결정할 수 있는 방법이다. APTPA의 기본 개념은, 웨이퍼 패드를 트레이닝 하고 정렬 타겟(target)위치와 포지셔닝(positioning) 베이스에 링크되는 방식으로 카메라에 의해 그들의 위치를 식별하고; 카메라에 의해 프로브 카드의 위치를 트레이닝하고; 카메라를 프로브 카드영역으로 이동시킴으로써 프로브 카드 도구 포인트의 위치를 찾으며; 패드 위치의 병렬이동을 통해, IC상에 패드와 접촉전극간 충분한 전기접촉이 확립되도록 프로빙이 교정될 수 있는 방법으로 웨이퍼 패드 위치와 도구 포인트 위치를 매칭시킴으로써 웨이퍼 패드와 프로브 카드 도구 포인트의 관계를 개발하는 것이다.

도 1은 본 발명에 의해 실시된 다이렉트 프로브 센서(DPS: direct probe sensor) 프로버의 실시예를 나타낸다. DPS 프로버는 프로브 대 패드 자동정렬을 수행한다. 프로버(100)는 웨이퍼 척(102: chuck)을 X, Y, Z 및 θ방향(199)으로 이동시킬 수 있는 방법으로, 포서(104: forcer)에 이동가능하게 결합된 웨이퍼 척(102)으로 구성된다. 웨이퍼 척(102)은 웨이퍼(112)의 부속물을 수용한다. 또한, 프로버(100)는 프로브 카드(130)를 수용하는 프로브 척(140)을 포함한다. 프로브 카드(130)는, 예컨대 박막 프로브 카드를 포함하는 또 다른 다양한 프로브 카드일 수 있다. 프로브 척(140)은 소정 X, Y, Z 또는 θ방향(199)으로 프로브 카드(130)의 이동을 제공하도록 구성된다. 프로브 척(140)에 수용된 프로브 카드(130)는 다수의 도전성 접촉전극(132)을 포함한다. 상기 접촉전극(132)은 금속핀을 포함하는 하나의 실시예이다. 프로브 카드와 웨이퍼가 프로버(100)에 의해 적절하게 정렬될 때, 이들 금속핀(132)을 포함하는 접촉전극은 웨이퍼(112)의 패드(114)와 접촉하게 된다. 패드는 평탄면 또는 땜납 범프(solder bump)나 핀 또는 포스트(post)를 포함하지만, 이에 한정되지 않고, 소정 접촉전극 표면을 포함할 수 있다. 정렬은 비젼 서브시스템(vision subsystem)을 이용하여 이루어진다. 본 실시예의 프로버(100)의 비젼 서브시스템은 구성요소(106~110)로 이루어진 센서 카메라와, 웨이퍼 정렬 카메라(120)와 같이 2대의 카메라를 이용한다. 동축과 경사의 조명원을 모두 포함하는 웨이퍼 정렬 카메라(120)는 웨이퍼 척(102) 상의 웨이퍼(112)를 검시(view)하도록 구성된다. 센서 카메라(106~110)는 프로브 척(140)에 부착된 프로브 카드(130)를 검시하도록 구성된다. 도 1에 나타낸 시스템이 웨이퍼를 수평적으로 프로빙 할 지라도, 웨이퍼의 평탄면을 도 1에 나타낸 위치로부터 90°회전시키는 수직 프로버 시스템과 함께 본 발명의 다양한 형상에서 사용할 수 있다.

도 2는 본 발명에 의해 실시된 센서 카메라(200)의 실시예를 나타낸다. 센서 카메라(200)는 프로브 카드의 핀을 결상(image)하도록 기능하고 프로브 대 패드 자동정렬을 수행하기 위해 정보를 이용한다. 센서 카메라(200)는 배율 레벨이 다른 2대의 카메라로 구성된다. 그러나, 광로(light path)를 2개의 경로로 분리시키는 하나의 카메라 대물렌즈만이 존재한다. 도 1에 따르면, 센서 카메라(200)는 전면 대물렌즈(106)와 카메라 하우징(110) 및 커넥션(108)으로 구성된다. 전면 대물렌즈(106)는 웨이퍼 척(102)과 함께 그 대물렌즈를 이동하도록 하는 웨이퍼 척(102)에 결합된다. 카메라 하우징(110)은 포서(104)에 결합된다. 커넥션(108)은 정면 대물렌즈(106)와 카메라 하우징(110)간을 연결한다. 센서 카메라 하우징(110)은 2개의 CCD PC보드 카메라와 고배율 카메라(212) 및 저배율 카메라(210)를 포함한다. 또한, 카메라 하우징(110)은 각각 고배율 카메라와 저배율 카메라로 이용하기 위한 고배율 광학계(208: optic)와 저배율 광학계(206)를 포함한다. 더욱이, 센서 카메라 하우징(110)은 동축 조명(222)을 제공하기 위한 동축 조명원(202)과 경사 조명(224)을 제공하기 위한 경사 조명원(204)을 포함한다. 카메라 하우징(110)은 척(102)이 종종 극단적인 온도로 되는 것으로부터 하우징(110)의 구성요소를 보호하기 위해 렌즈(106)로부터 분리된다. 예컨대, 척(102)은 다이의 테스팅 동안 고온으로 종종 가열된다(접촉전극이 다이의 패드와 전기접촉 한 후). 포서에 하우징된 열에 민감한 구성요소를 웨이퍼 척 상의 구성요소로부터 분리함으로써 이들 열감지 구성요소는 웨이퍼 척의 극단적인 온도로부터 보호된다.

APTPA를 수행하기 위해 여기에 기술된 DPS 프로버의 실시예는 사람의 개입없이 정확하고 일관된 프로브 대 패드 자동정렬을 가능하게 하는 완전한 라이트-오프(light-off) 기능을 의미하는 것이다. 이러한 APTPA의 적용에 있어서, 웨이퍼 식별은 광학 문자 판독기에 의해 판독되고, 정렬 타겟(target)과 프로버 선택파일은 전자 네트워크 또는 하드디스크를 통해 억세스 되며, 각각의 웨이퍼는 자동적으로 정렬되고, 프로브는 제1다이 패드에 자동적으로 정렬된다. 웨이퍼를 정렬시키게되는 초기단계에 있어서, 프로브 대 패드 자동정렬은 테스트 패드 또는 실제 패드의 위치를 기억하고, 이들 패드에 인간의 개입 없이 정렬하게 된다. 제1실시예에 있어서의 이러한 시스템은 0.002인치 패드에 적합하고 멀티플 다이 프로빙 요구를 만족한다. 또한, 이러한 시스템은 에폭시 링 세라믹, 금속 블레이드(blade) 및 박막 프로브 카드와; 수직 프로브 카드; 단층 및 다층 캔티레버(cantilever) 프로브 및; 단일 카드로부터 프로빙 하는 멀티플 다이에 적합하다.

프로브 대 패드 자동정렬의 완전한 자동화는 프로브 위치정보의 학습을 포함한다. 웨이퍼 패드 위치정보는 자동적으로 트레인되거나, 또는 조작자가 특정한 IC 디바이스나 웨이퍼를 위한 초기 생산품 설정에 의해 일단 웨이퍼 패드 정보를 트레인 한다. 이러한 정보는 저장되어 프로버 설정 파라메터와 생산품 설정 명세서 및 정렬 타겟에 따라 업로드(upload) 및 다운로드(download) 된다. 정렬 타겟은 수동으로 트레인되거나 디스크, 외부 입/출력 또는 몇몇 다른 네트워킹 기구를 통해 각각 로트(lot) 또는 다운로드로 수동 트레인되거나 자동 트레인된다.

DPS 프로버를 이용한 프로브 대 패드 자동정렬에 의해 패드정렬과 관련한 문제점이 제거된다. DPS 프로버는 프로브 팁의 X, Y, Z위치를 얻음으로써 동작한다. 그 후, DPS 프로버는 평면위치를 체크하여 프로브 중심위치를 계산한다. 다음에, DPS 프로버는 패드 착지위치를 계산하여 착지를 수행한다. DPS 프로버는 다중 또는 단일 다이로 동작할 수 있다. 그 결과, DPS 프로버는 생산성, 정확성 및 안전성이 증가한다. 증가된 자동화와 조작자의 개입 감소로 생산성이 증가된다. 또한, 감소된 트레이닝 요구와 보다 빠른 프로브 대 패드 자동정렬의 결과로 개선된 사용의 편리성도 생산성을 증가시킨다. 보다 높은 일관성과 보다 높은 처리량의 결과로 로트간 감소된 설정의 가변성에 의해 보다 높은 정확성이 얻어진다. 감소된 조작자의 의존성과 인간에 의한 에러로부터의 회피는 안전성을 증가시킨다. DPS 프로버가 블랭크 웨이퍼를 사용하지 않기 때문에 소모품이 없고, 블랭크 웨이퍼 전송이 필요 없기 때문에, 그에 대응하는 속도의 향상도 초래하게 된다.

성공적으로 웨이퍼를 프로브하기 위해, 정렬된 웨이퍼가 웨이퍼 다이스 본드 패드와 프로브 카드 핀간 양호한 접촉으로 카드를 프로브 아래에 위치시킬 수 있는 방식으로 프로브 카드의 위치와 방향을 알아야만 한다. DPS 프로버를 이용한 APTPA는 조작자의 개입없이 자동적으로 프로브 카드의 위치와 각도를 결정한다. 근복적으로, DPS 프로버는, 패드를 트레이닝 하고 패드의 위치를 웨이퍼 정렬 타겟 및 시스템 포지셔닝 베이스와 링크시키는 방식으로 웨이퍼 정렬 카메라에 의해 알려진 그들 위치를 식별하고; 웨이퍼 정렬 카메라에 의해 프로브 카드의 위치를 트레이닝하며; 웨이퍼상의 프로브 영역에 프로브 카드를 이동시키고, 대응하는 패드와 핀을 정확하게 매치(match)시키기 위해 패턴 매칭 알고리즘을 수행하며, 패드 접촉에 최선의 프로브를 가능하게 하는 위치와 각도를 최적화하는 것에 의해 핀의 위치를 찾음으로써 프로브 팁과 패드간 관계를 개선하게 된다.

포지셔닝을 위해, DPS 프로버는 추상 위치계(abstract positioning system)로서 변환을 수반하는 좌표계 패러다임(paradigm)을 이용한다. 그 기본 개념은 고정된 x-y-z위치 상에서 호버링(hovering) 하는 도구 또는 대상점(point of interest)을 갖는 추상적인 플래튼(platen) 또는 기준좌표계(RCS; reference coordinate system)이다. 또한, 프로브 카드는 θ성분도 갖는다. 웨이퍼 척 중심에 정의된 원점을 갖는 포서는 이 추상적인 계(system) 주위를 이동한다. 그 웨이퍼의 개념은 이상적인 웨이퍼, 또는 다이로 분할된 웨이퍼 좌표계(WCS: wafer coordinate system)로 이루어진다. 다이는 상기 WCS의 국부화된 버전인 다이 좌표계(DCS: die coordinate system)를 이용한다. WCS는 패드에 프로브가 행해지는 다이의 중심을 그 원점으로 갖는다. 다이의 중심은 트레인된 다이 경계를 통해 학습되어진다.

웨이퍼 포인트 대 툴(point-to-tool) 요구(즉, 접촉전극을 갖는 프로브 카드에 대한 웨이퍼의 이동)를 DPS 프로버 동작 기계 시스템에 대한 실제 요구로 바꾸는 여러 가지 변환이 존재한다. 일반적으로, 사용되는 시퀀스는, 웨이퍼 온도, 웨이퍼 각도, 웨이퍼 위치의 결정을 포함하는 WCS로부터 포서 좌표계(FCS: forcer coordinate system)로의 변환과; FCS로부터 RCS 특정 도구위치로의 변환; RCS로부터 플래튼(PCS) 온도로의 변환; PCS로부터 DPS 프로버 펌웨어 요구로의 변환이다. Z위치성분 또는 도구 높이는 보다 적게 웨이퍼 두께를 보상하는 도구 작업 높이로 Z이동하기 위해 병행하여 고려된다. EDU(Electroglas Device Unit)는 모든 위치가 정확하게 계산될 수 있고 전체 플래튼이 32비트 정수로 표현될 수 있도록 보장하기 위해 DPS 프로버 소프트웨어로부터 사용된 교정 유닛이다.

도 3은 DPS 프로버의 동작의 제1실시예를 나타낸 순서도이다. 순서도는 블록(302)에서 시작한다.

웨이퍼 정렬 카메라와 DPS 프로버 카메라에 대한 카메라 위치가 교정되는 동작을 블록(304)에서 계속한다. 다음에, 제조자로부터 제공된 생산품 데이터를 이용하여 DPS 프로버가 트레인되는 동작을 블록(306)에서 계속한다. 다음에, 프로버 카드가 삽입되는 동작을 블록(308)에서 계속한다. DPS 프로버는 블록(310)에서 활성화 된다. 프로브 카드 Z 높이가 찾아지는 동작을 블록(312)에서 계속한다. 블록(314)에서 POI가 트레인된 패드로부터 전개된다.

다음에, 프로브 카드 상의 POI에 대한 검색이 DPS 저배율 카메라를 이용하여 수행되는 동작을 블록(316)에서 계속한다. POI가 DPS 저배율 카메라를 이용하여 프로브 카드 상의 또 다른 위치에서 확인되는 동작을 블록(318)에서 계속한다. POI가 DPS 고배율 카메라를 이용하여 확인되는 동작을 블록(320)에서 계속한다. 대응하는 포인트는 블록(322)에서 DPS 고배율 카메라를 이용하여 검사된다. 블록(324)에서 핀 평면성(planarity)이 조회된다. 고배율 핀 원 일치(circle fit)가 대응하는 트레인된 패드와 비교되는 동작을 블록(326)에서 계속한다. 블록(328)에서, 최종 포지셔닝 데이터를 제공하고 패드접촉에 있어 최선의 프로브 가능한 위치 및 각도를 최적화 하기 위해 위치 최적화 루틴이 고배율 비교로부터 데이터에 적용된다. 프로브 카드의 핀이 웨이퍼의 다이 상의 패드에 착지하도록 하기 위해 서로 관련된 웨이퍼와 프로브 카드가 이동되는 동작을 블록(330)에서 계속한다. 이제, 블록(304~330)의 상세한 설명은 도 4 내지 도 19와 관련하여 설명한다.

도 3의 여러 가지 단계가 다른 순서로(또는 완전히 생략된) 수행되지만 여전히 본 발명의 여러 가지 특징을 이용한다. 또한, 디지털 처리시스템에서 실행되는 소프트웨어로 본 발명의 여러 가지 단계가 수행된다. 통상, 하드디스크나 광디스크 드라이브 또는 대용량 기억장치와 같은 컴퓨터 판독매체에 이 소프트웨어가 저장된다. 도 20은 대용량 기억장치(2002: 소프트웨어를 저장하는), 프로세서(2004: 종래, 통상 목적을 위한 마이크로프로세서), 메모리(2006), 표시장치(2008) 및 입/출력(I/O) 콘트롤러(2012, 2016)를 포함하는 디지털 처리시스템(2001)의 예를 나타낸다. 이들 시스템(2001)의 구성요소는 통상 적어도 하나의 버스(2010)를 통해 결합된다. 입/출력 콘트롤러(2012)는 카메라와 위치/동작 엔코더 및 모터 콘트롤러로부터의 입력을 수신하여 이들 입력을 시스템(2001)에서 이용하도록 시스템(2001)에 제공한다. 또한, 적어도 소정 실시예에 있어서 입/출력 콘트롤러(2012)는 조명원, 모터 콘트롤러 및 카메라에 출력을 제공한다. 이들 입력과 출력은 이 시스템(2001)이 시스템(2001)에 저장된 컴퓨터 프로그램을 이용하여 전체 DPS 동작을 제어할 수 있도록 한다. 또한, 사용자는 사용자 I/O(2018)을 통해 명령을 제공하고 표시장치(2008)를 검시함으로써 시스템(2001)의 상태를 결정한다. 비록 바람직하지 않을지라도, 본 발명은 하드웨어에서 충분히 실행된다.

카메라 교정은 DPS 프로버 카메라의 스케일(scale)과 경사를 결정하는 것으로 초기에 이루어진다. 상기 스케일은 웨이퍼 척 모터 동작에 대한 픽셀 하나의 크기이다. 경사는 동작에 대한 카메라의 축이다. 이러한 스케일과 경사 데이터는 FCS로 픽셀의 위치를 바꾸기 위해 DPS 프로버 비젼 서브시스템 소프트웨어 루틴에 의해 이용된다. 그러나, 일반적으로 WCS는 사실상 수용할 수 있는 장비를 이용하여 추정된다.

타겟 트레이닝과 패턴 인식을 이용하여 스케일 및 경사 교정이 수행된다. 기본적으로, 시스템은 타겟을 제일 먼저 트레이닝함으로써 동작한다. 저배율 웨이퍼 카메라 및 고배율 웨이퍼 카메라에 대한 타겟은 웨이퍼 또는 웨이퍼 척 상에 있다. 포서가 RCS로 오직 X방향의 가까운 직렬 포인트로 이동된 후 오직 Y방향으로 이동됨으로써, 타겟이 검시범위에 유지된다. 다음에, 그 타겟이 위치되어 위치가 픽셀에 기록된다. 이것이 모두 이루어진 후, X-Y 동작위치와 X-Y 픽셀 타겟 위치간 스케일 및 경사, 또는 좌표계 변환이 일치된다. 이것은 통상 저배율의 픽셀에 대해 0.16mils(0.004064mm)와 고배율의 픽셀에 대해 0.04mils(0.001016mm)인 바람직한 답을 산출할 것이다. 일반적으로, 상기 경사는 단지 절대치 각도의 수십분의 1이 된다.

사용자는 카메라 교정결과를 확인할 기회를 갖는다. 이것이 웨이퍼 또는 웨이퍼 척의 여러 위치로 이동한 후 교정 데이터에 기초한 타겟의 예측위치와 실제 찾아낸 타겟 위치를 표시함으로써 행해진다.

저배율 센서 카메라와 고배율 센서 카메라에 의해 동시에 보여질 수 있는 크로스헤어(crosshair)를 갖춘 종래 알려진 특별한 타겟 도구를 이용하여 센서 카메라의 위치가 트레인된다. 상기 크로스헤어의 2개의 선을 찾은 후 그들의 교차점을 찾음으로써 크로스헤어를 발견하도록 비젼 모듈이 요구된다. 크로스헤어가 양쪽 카메라로부터 보여질 수 있도록 포서가 위치된 후, 각각의 카메라는 차례로 크로스헤어를 찾아 그 위치를 표시한다. 크로스헤어 위치의 차가 표시된 후 센서 카메라 위치에 적용된다.

센서 카메라 Z 교정은 핀이 포커스(focus) 될 때 포인트로 규정된 센서 카메라의 포커스 높이를 결정한다. 이것은 특정 핀의 높이를 찾기 위한 센서 카메라인 Z 교정도구로 자동 포커스를 이용하여 Z 스캐닝(업 앤드 다운(up and down))한 후 핀에 포커스함으로써 행해진다. 또한, 특정 핀의 높이는 척 프로브 접촉센서(CPCS: chuck probe contact sensor)를 이용함으로써 절대적으로 결정된다. 상기 CPCS는 이면(backside) 접촉을 통해 웨이퍼 척 상에 위치를 위치시킬 수 있고 충분한 캐패시턴스를 갖는 다수의 핀이 웨이퍼 척에 접촉할 때 검출하는 장치이다. 이 후, 자동 포커스 기술을 이용하여 특정 핀이 포커스 된다. 다음에, 높이의 차는 웨이퍼 척 상부 높이 이상의 거리로서 표현된 DPS의 포커스 높이로 기록된다.

센서 카메라의 저배율 및 고배율 기능을 이용하여 Z 스캐닝이 수행된다. 저배율 Z 스캐닝 알고리즘은 Z 높이가 확립될 때까지 각 프레임이 Z 검색되는 센스(sense)로 증가 스캔과 통합된다. 다음의 저배율 프레임이 그 높이를 이용한다. 물론, 이것은 검색되는 특정 핀을 포함할 필요가 없는 프레임에서 Z 높이가 찾아지는 것을 의미하지만, 이것은 그다지 중요하지 않다. 상기 저배율 알고리즘은 프로브 팁의 높이에 대한 추정이 전혀 없는 3개의 패스 알고리즘(pass algorithm)이다. 그 첫 번째 패스의 경우, 무엇이든 위치될 때까지 대량 증가 단계가 이용된다. 무엇인가 위치되면, 하나의 증가가 후퇴하고; 아무것도 찾지 못하면, 프레임이 빈 것으로 추정된다. 두 번째 패스의 경우, 중간 증가 단계가 자동 포커스 교정의 피크(peak)를 스캔하기 위해 이용된다. 피크 주위의 3개 포인트는 2차 다항식과 일치된 후 그 답으로서 피트(fit)의 최대가 취해진다. 세 번째 패스의 경우, 첫 번째 패스로부터의 답이 이하 및 이상의 거리로 스캔된다. 그 데이터는 이동 평균필터로 스므드(smooth)해지고, 그 첫 번째 진짜 피크가 찾아져 그 답으로 리턴된다.

고배율에 있어서, Z는 우선 코너 핀에 스캔된다. 사용자는 이들 핀에만 Z 스캐닝을 제한하는 옵션을 갖지만, 이것이 선택되면, 선택된 핀 영역이 선행 결과와 안정적으로 비교된 후 핀이 Z 스캔으로 재검사되면 결정하기 위한 조건으로 이용된다. 저배율 Z 스캐닝 알고리즘은 근사한 답이 선행 저배율 또는 고배율 검사로부터 알려져 추정되기 때문에 저배율 스캐닝 루틴으로부터 하나의 패스만을 이용한다.

도 4는 DPS 프로버의 카메라 위치를 교정하기 위한 순서도를 나타낸다. DPS 교정은 척과 센서 카메라에 대한 DPS의 특성에 관한 시스템을 교수(teach)한다. 거기에는 스케일, 경사, X,Y,Z 교정을 포함하는 요구된 몇가지 다른 종류의 교정이 있다. 또한, DPS 프로버를 교정하기 위해 요구된 몇가지의 새로운 도구도 있다. 저배율 카메라는 센서 카메라를 교정하기 전에 완전히 교정된다. 순서도는 블록(402)에서 시작한다. 다음에, 저배율 웨이퍼 카메라의 교정이 수행되는 동작을 블록(404)에서 계속한다. 고배율 웨이퍼 카메라의 교정이 수행되는 동작을 블록(406)에서 계속한다. DPS 저배율 카메라의 스케일 및 경사 교정이 수행되는 동작을 블록(408)에서 계속한다. 옵틱 브릿지(optic bridge)에 설치된 브릿지 기점(fiducial)을 이용하여 스케일 및 경사 교정이 수행된다. 브릿지 기점은 오토라이팅 결정과 조작자 식별을 위해 이용된 많은 다른 특징을 갖는 크로스헤어로 이루어진 저배율 센서 카메라 렌즈에 가까운 옵틱 브릿지에 설치된 작은 기점이다. 센서 카메라가 교정되기 전에 브릿지 기점 위치가 트레인되어야만 한다. 그 위치는 제공된 디폴트(default) 데이터에 가까워진다.

다음에, 고배율 센서 카메라의 오프셋이 센서 저배율 카메라에 따라 교정되는 동작을 블록(412)에서 계속한다. 오프셋은 중심된 동일한 화상을 갖는 저배율과 고배율간 이동을 위해 프로버가 갖는 양이다. 이 절차의 목적은 센서 고배율 카메라 위치가 센서 저배율 카메라 위치와 관련있는 프로버를 나타내기 위한 것이다.

다음에, 자동 포커스 Z 높이가 센서 저배율 카메라에서의 CPCS Z 높이에서 교정되는 동작을 블록(414)에서 계속한다. 이러한 교정을 수행함에 있어서, 교정 카드는 프로브 척에 설치되고 웨이퍼 척은 교정 카드 아래의 위치로 이동된다. 다음에, 기준 CPCS가 동작한다. 기준 CPCS를 따르는 프로브 팁은 센서 저배율 카메라를 이용하여 찾고 Z 교정을 확립하기 위해 핀에 자동 포커스가 수행된다. 다음에, 프로브 팁은 고배율 DPS를 이용하여 찾고 Z 교정을 확립하기 위해 핀에 대한 자동 포커스가 수행된다.

다음에, 브릿지 기점 도구 포인트가 트레인되는 동작을 블록(416)에서 계속한다. X, Y 교정이 DPS 저배율 카메라를 이용하여 수행되는 동작을 블록(418)에서 계속한다. DPS 프로버 X,Y 교정은 교정도구라 불리는 특별한 도구를 이용하여 수행된다. 제1실시예에서의 도구는 대상물 하우징 상에 위치하고 센서 카메라에 포커스 포인트에 있는 상부의 작은 크로스헤어 기점을 갖춘 작은 캐리어(carrier)로 이루어진다. 또 다른 실시예에 있어서, 상기 도구는 상향 조사 카메라와 하향 조사 카메라간 삽입된 자동적으로 삽입된 래티클(reticle)이다. 다음에, 최대 콘트래스트(contrast)를 제공하기 위해 라이팅이 자동 조절되고 크로스헤어에 포커스가 조절된다. 다음에, 시스템이 크로스헤어를 찾을 것이다. DPS 고배율 카메라를 이용하여 X, Y 교정이 수행되는 동작을 블록(420)에서 계속한다. 그 절차는 블록(418)에서와 같이 동일하다. 생산품이 트레인되는 동작을 블록(422)에서 계속한다. 그 순서도는 블록(424)에서 종료한다.

위치 결정을 위해 모든 트레인된 패드의 서브세트(subset)인 패드 세트를 이용하여 패드정렬에 자동 프로브가 수행된다. 따라서, 패드가 트레인된다. 또한, 마스크, 또는 정렬 타겟과 다이 경계도 트레인된다. 그와 같은 DPS 프로버는 테스트되는 특정 디바이스에 정보를 요구한다. 디바이스 제조자로부터 요구된 그 디바이스 정보는 생산품 사용자 좌표계와; 다이 크기, 기준중심 및, 벡터를 포함하는 마스크 정보; 직경, 플랫/노치(flat/notch) 및, 온도계수를 포함하는 웨이퍼의 물리적인 정보; 다이 활성영역 정보; 마스크 데이터의 내부표시; 다이 데이터의 내부표시; 다이 세트 제어맵(map) 정보(존(zone) 및 리스트(list)); 빈그룹(bingroup) 정보; 프로빙 모드 정보; 품질 제어 정보; 웨이퍼 식별 정보; 잉커(inker) 파라메터 및; 정렬 모델과 파라메터를 포함하고, 이에 한정되지는 않는다.

도 5는 DPS 프로버에 사용하기 위한 생산품을 트레이닝하기 위한 순서도를 나타낸다. 그 순서도는 블록(502)에서 시작한다. 다음에, 카메라 위치가 교정되는 동작을 블록(504)에서 계속한다. 이어서, 다이 크기가 트레인되는 동작을 블록(506)에서 계속한다. 상기 다이 크기의 정보를 웨이퍼 제조자에 의해 제공된 프로버에 로딩(loading)함으로써 다이 크기가 트레인된다. 또한, 대표적인 생산품으로부터 프로버에 의해 다이 크기가 트레인된다. 웨이퍼 정렬 타겟은 블록(508)에서 트레인된다. 다음에, 다이 경계가 설정되는 동작을 블록(510)에서 계속한다. 웨이퍼 제조자에 의해 제공된 정보 또는 대표적인 생산품으로부터 얻어진 데이터를 이용함으로써 다이 경계가 설정된다. 패드가 트레인되는 동작을 블록(512)에서 계속한다. 제조자에 의해 제공된 정보를 이용하거나 대표적인 생산품으로부터 얻어진 데이터를 이용하여 패드가 트레인된다.

다음에, 패드 선택기준이 설정되는 동작을 블록(514)에서 계속한다. 패드 설정(0)은 프로브 대 패드 자동정렬 저배율 검색에 이용되고, 프로브 대 패드 자동정렬 패드설정은 패드정렬 교정에 최종 고배율 프로브를 위해 이용된다. 프로브 대 패드 자동정렬 성공률을 최대화 하기 위해 제1실시예에 따른 4개의 패드 선택기준이 있다. 첫 번째, 패드 설정(0)은 단일 패턴(적어도 4개의 패드가 추천됨)을 갖도록 하나의 코너에 패드를 충분히 갖추어야만 한다. 두 번째, 패드 설정(0)은 프로브 각을 정확하게 확립하기 위해 충분히 멀리 있는 반대 코너에 하나 또는 2개의 패드를 갖추어야만 한다. 세 번째, 패드 설정(0)은 고배율 확인을 위한 제3코너에 하나의 패드를 갖추어야만 한다. 네 번째, 패드 설정(0)은 첫 번째 확인에 문제가 있는 경우에 고배율 확인을 위한 코너에 하나의 패드를 갖추어야만 한다. 다음에, 프로브 카드가 삽입되는 동작을 블록(516)에서 계속한다. 블록(518)에서 DPS 프로버가 활성화 된다. 순서도는 블록(520)에서 종료한다.

싱글 다이와 멀티플 다이 어레이를 이용할 경우, 트레인 하기 위해 추천된 패드의 예를 도 5의 블록(514)에서 수행된 패드 선택기준의 설정과 관련하여 도 6 및 도 7에서 기술한다. 도 6은 싱글 다이를 이용할 경우, 트레인 하기 위해 추천된 패드의 2가지 예를 기술한다. 다이(602)는 다이(604)와 다른 패드의 구성을 갖는다. 다이(602,604)에 있어서, 그레이(gray) 패드는 트레인 하기 위해 추천된 패드이다. 번호가 표시된 패드는 프로브 대 패드 자동정렬을 위한 패드이다.

도 7은 멀티플 다이 어레이에 있어서 트레인 하기 위해 추천된 패드의 2가지 예를 기술한다. 멀티플 다이 어레이(702)는 다이(704,706,708,710)로 이루어진다. 멀티플 다이 어레이(722)는 다이(724,726,728,730)로 이루어진다. 멀티플 다이 어레이(702,722)에 있어서, 그레이 패드는 트레인 하기 위해 추천된 패드이고 번호가 표시된 패드는 패드정렬 패드 설정에 프로브를 위한 패드이다. 멀티플 다이 어레이(702)와 멀티플 다이 어레이(722)간 차이는 미싱(missing) 핀이다. 미싱 핀은 더 많은 단일 패턴을 형성하도록 선택 패드를 야기시킨다.

도 8은 프로브 카드 Z 높이를 찾기 위한 순서도를 나타낸다. 순서도는 블록(802)에서 시작한다. 다음에, DPS 시스템이 활성화 되는 동작을 블록(804)에서 계속한다. 이어서, CPCS가 프로브 카드 핀의 Z 높이를 결정하기 위해 이용되는 동작을 블록(806)에서 계속한다. 이어서, CPCS가 블록(806)에서 Z 높이를 결정하기 위해 이용되면, CPCS가 Z 높이를 결정하기 위해 동작되는 동작을 블록(808)에서 계속한다. 블록(808)에서 CPCS의 동작 다음에, 또는 CPCS가 프로브 카드 핀의 Z 높이를 결정하기 위해 이용되지 않을 경우, 블록(810)에서 동작을 계속한다. 블록(810)에서 POI는 트레인된 패드로부터 전개된다. 블록(812)에서 순서도를 종료한다.

APTPA의 제1실시예에서 이용된 원리는 비젼 서브시스템에 의해 각 다이 상에서 찾아질 수 있는 합리적인 유일한 패턴이 존재한다는 것이다. 도 9는 서브시스템을 정렬시키기 위한 타겟 패턴(902)을 찾기 위해 DPS 프로버 비젼 서브시스템에 의해 이용된 패턴 인식기술을 나타낸 도면이다. 상기 타겟 패턴(902)은 각도의 에러를 결정하도록 웨이퍼 상의 양단점(904,906)에서 이용되는 한편, 오리지널의 트레이닝된 타켓패턴(902)인 특정 타겟은 위치를 제로(null)로 하기 위해 이용된다. 제1실시예에 있어서, 웨이퍼 상의 양단점(904,906)은 웨이퍼의 중심점과 양단점에 따라 규정된 80% 반지름 거리에 위치된 지점이다. 제1실시예에 있어서, 양단점(904,906)은 웨이퍼 중심으로부터 동일한 반지름 축에 위치되어 있다. 타겟 패턴(908)은 코스 정렬을 위해 이용되고, 제1실시예에 있어서 타켓 패턴(902)과 수평으로 정렬된다. 따라서, DPS 프로버는 패드에 대해 프로브를 재설정 하지 않고 프로브에 대한 웨이퍼의 포지셔닝을 반복할 수 있도록 한다.

비젼 서브시스템 정렬은 패턴인식의 일반화된 상관성 방법을 이용하여 이루어진다. 프로브 카드 각도를 매치시키도록 동작 시스템을 설정하기 위해 트레이닝 타겟, 또는 웨이퍼를 이용함으로써 정렬이 DPS 프로버의 제1실시예에서 수행된다. 그 오프셋(offset)은 웨이퍼 중심에 의해 보상된 트레인된 생산품 디폴트이다. DPS 프로버는 기대된 트레이닝 타겟의 위치를 웨이퍼 카메라로 이동시킨다. 웨이퍼 중심에 가까운 타겟은 이 포인트에서 각도 에러에 대한 영향이 적다. 다음에, DPS 프로버가 검색하여 웨이퍼 카메라를 이용하여 타겟을 위치시킨다. DPS 프로버는 타겟을 나선형으로 검색한다. 다음에, DPS 프로버는 동일한 동작명령이 요구되면 그 타겟이 중심이 되도록 요구된 양에 의해 오프셋을 정정한다. 다음에, DPS 프로버는 다이를 가로지르고 이동할 곳을 결정하기 위해 웨이퍼 등급함수를 이용하여 타겟을 검색한다. DPS 프로버는 검출된 각도 에러에 의해 척을 회전시킨다. 나선형으로 타겟을 검색하기 위해 정렬되지 않도록 상기 오프셋이 갱신된다. 다음에, DPS 프로버는 상하로 빠르게 포인트 80%까지 이동하여 유사하게 각도 에러를 정정한다. 각도 에러가, 정정하기 위한 θ모터의 능력보다 작을(예컨대, 16마이크로라디안(microradians)) 경우, DPS 프로버는 전용 좌표계 컨버전 레코드(conversion record)를 갱신한다. DPS 프로버는 다시 트레이닝 타겟을 카메라 중심으로 이동시켜 상기 오프셋을 정정한다. 이 이동-정정루프는 현저한 정정이 이루어지지 않을 때까지 몇번을 반복한다.

또한, 정렬은 정렬 후 타겟이 정정 다이에서 찾아지는 것을 확인하기 위해 이용되는 제2기준을 찾을 수 있다. 보통, 그것은 웨이퍼 상에 유일한 타겟이다. 제2기준 오프셋 정정이 이루어질 경우, 전체 다이 스탭으로 될 것이다. 제2기준정렬의 대안으로서, 또한 DPS 프로버를 가로질러 엣지에 다이스를 카운트할 수도 있다.

트레이닝은 오프셋 정정이 없는 것을 제외하고 정렬 과정과 유사하다. 트레이닝에 있어서, 타겟은 수동적으로 트레인되거나 또는 비젼 서브시스템에 의해 자동적으로 트레인된다. 트레이닝은 오프셋 정정이 없지만, 웨이퍼가 최종 과정에서 정렬되도록 각도 정정이 적용된다. 거기에는 타겟이 중심으로 이동되는 널링(nulling) 과정이 있지만, 오프셋은 변경되지 않고, 대신 타겟이 최종 과정에서 다시 트레인되어 최종 위치가 타겟 위치로서 기억된다.

본딩패드는 정렬 타겟에 따라 트레인된다. 디바이스 제조자에 의해 제공된 디바이스 명세서 데이터로부터 트레인된 패드가 결정된다. 또한, 패드는 매우 작은 디바이스 명세서 데이터를 갖는 비젼 서브시스템에 의해 트레인된다. 트레인된 패드로부터 POI가 전개되고, 프로브 카드를 조사할 경우 비젼 서브시스템은 프로브 카드의 핀 중 동일한 타겟 POI를 검색한다. 그 검색과정은 정렬과 관련하여 상기한 바와 같다. 타겟 POI가 프로브 카드 핀 중에서 찾아질 경우, 비젼 모듈은 착지를 위해 필요한 정정을 만들도록 시스템에 의해 사용될 수 있는 EDU의 위치로 변환되는 핀에서 찾아진 타겟의 위치를 되돌린다.

도 10은 DPS 저배율 카메라를 이용하는 프로브 카드 상의 POI를 검색하기 위한 순서도를 나타낸다. 순서도는 블록(1002)에서 시작한다. 블록(1004)에서 POI는 트레인된 패드로부터 전개된다. 다음에, 트레인된 패드가 DPS 카메라 시야의 싱글 필드 내에 일치하는 POI를 위해 분석되는 동작을 블록(1006)에서 계속한다. 이어서, POI의 서브-패턴이 프로브 카드 핀과 비교를 위해 선택되는 동작을 블록(1008)에서 계속한다. POI의 서브-패턴이 찾아지도록 추정되는 프로브 카드의 영역에 DPS 카메라에 의해 프로브 카드의 저배율 검사가 이루어지는 동작을 블록(1010)에서 계속한다.

도 8과 관련하여 기술한 바와 같이 CPCS가 동작하면, 블록(1018)에서 동작을 계속한다. CPCS가 동작하지 않으면, 프로브 카드의 저배율 검사가 핀이 위치되었는지의 여부를 결정하는 동작을 블록(1014)에서 계속한다. 핀이 위치되어 있으면, 블록(1018)에서 동작을 계속한다. 핀이 위치되어 있지 않으면, 저배율 자동 포커스가 수행되는 동작을 블록(1016)에서 계속한다.

저배율 자동 포커스 다음 동작이 블록(1018)에서 계속한다. 핀 자체의 포화(saturation)나 그에 가까운 포화가 있는 화상을 제1실시예에서 검사하는 자동 포커스 알고리즘을 이용하여 블록(1016)에서 수행된 자동 포커스가 수행된다. 드레숄드(threshold) 화상은 형상, 크기 및 명암에 따라 핀 또는 핀이 아닌 블로브(blob)로 구분된다. 공간을 나타내는 배경 그레이-레벨(background grey-level)을 결정하기 위해 전체 화상에 자동 드레숄딩이 제1실시예에서 수행된다. 드레숄드가 적용되어 그 드레숄드 이상인 영역만이 통과된다. 통과된 픽셀의 각 영역은 블로브라 한다. 본 실시예의 자동 포커스 알고리즘은 최선의 포커스 교정으로서 블로브 영역 몸체의 기울기 정보를 이용하지만, 최선의 포커스 교정으로서 블로브 영역의 검출된 엣지 정보를 이용하는 것을 포함하는 몇몇 다른 교정도 이용가능하다.

도 11은 본 발명의 제1실시예의 자동 포커스 알고리즘의 순서도를 나타낸다. 저배율를 이용하는 프로브 대 패드 자동정렬을 수행할 경우, DPS 카메라가 요구된 Z 높이로 이동되는 동작을 블록(1102)에서 시작한다. 블록(1104)에서 자동 드레숄드 알고리즘이 전체 화상에 적용된다. 블록(1106)에서 블로브 분석이 그 드레숄드된 화상에 수행된다. 각각의 블로브가 핀의 존재를 잠재적으로 간주하는 영역을 나타내기 때문에, 블록(1108)에서 드레숄드 화상의 모든 블로브가 위치된다.

다음에, 각 블로브의 형상 분석이 수행되는 동작을 블록(1110)에서 계속한다. 제1실시예에 있어서, 블로브가 핀과 유사하지 않으면, 실제 자동 포커스 교정으로부터 제외된다. 핀과 유사한 블로브는, 크기가 기대된 프로브 핀의 특정 타입에 대한 기대된 크기의 허용대 내에 일치하는 거의 원형의 외형을 갖는 것으로 규정된다. 핀과 유사한 모든 블로브의 경우 블록(1112)에서 자동 포커스 교정이 계산된다. 이하의 3개의 교정 중 어느 하나가 이용된다: 전체 블로브 영역; 각각 자격을 얻은 블로브 주변영역에서의 기울기 크기 정보의 평균; 각각 자격을 얻은 블로브 내부영역에서의 기울기 크기 정보의 평균. 블록(1114)에서, 계산된 자동 포커스 값을 되돌린다. 자동 포커스를 교정하기 위해 전체 블로브 영역을 이용할 경우, 자동 포커스 값이 작을수록 보다 큰 포커스를 나타낸다. 자격을 얻은 블로브의 주변영역 또는 내부영역 모두에 기울기 크기 정보의 평균을 이용할 경우, 자동 포커스 값이 작을수록 보다 작은 포커스를 나타낸다.

고배율를 이용하여 프로브 대 패드 자동정렬을 수행할 경우, 아웃-오브-포커스(out-of-focus) 알고리즘은 상기한 2가지의 예외를 갖는 저배율를 이용하여 프로브 대 패드 자동정렬을 수행하는 경우와 같다. 첫 번째, 블록(1108)에서 하나의 블로브만이 기대된다. 두 번째, 기대된 블로브는 시야의 고배율 필드의 중심 가까이에 위치된다.

다시, 도 10과 관련하여 블록(1016)에서 저배율 자동 포커스를 수행한 다음, 블록(1018)에서 DPS 프로버는 핀의 가시성을 최적화 시키기 위해 자동 라이팅을 수행한다. 제1실시예에 있어서, DPS 프로버 시스템 내의 가시성은, 배경 픽셀 또는 핀 이외의 영역과, 핀의 영역인 전경(foreground) 픽셀 간의 최적의 분리로서 정의된다. 배경 픽셀은 광학계의 내부 후방반사(backreflection)에 기인하지만, 캔티레버와 블레이드(blade)와 같은 조명되는 프로브 카드 어셈블리의 다른 부분일 수 도 있다. 자동 라이팅 알고리즘은 배경의 픽셀과 접촉전극의 픽셀간 구별을 위해 광레벨을 자동적으로 조절함으로써, 최적의 콘트래스트 센서 카메라 저배율 화상 또는 고배율 화상을 생성하는 광레벨을 설정한다. 저배율의 경우에 있어서는 시야의 전체 화상 필드가 평가된다. 고배율의 경우에 있어서는 화상 그레이 스케일 속성을 평가하기 위해 중심의 감소된 화상 윈도우가 사용된다.

자동 라이팅 알고리즘에 있어서, 화상의 표준편차가 콘트래스트의 척도로서 사용된다. 이 알고리즘은, 광학계의 배경과 티끌(dirt) 조차도 존재하지 않으면 조명되는 특성을 갖는다. 제1실시예에 있어서, 자동 광레벨은 대략 가능한 범위의 값(0~63) 중간의 그레이 스케일 값을 갖고 근처 또는 포화(최대 가능한 값(63))에 나타나는 소정 밝은 대상물을 갖도록 배경과 전경 간 차를 최대화 한다. 표준편차의 크기는 소정 실제 대상물이 화상에 존재하는지의 척도로서 사용될 수 있다.

도 12는 본 발명의 제1실시예의 자동 라이팅 알고리즘의 순서도를 나타낸 것이다. 순서도는 블록(1202)에서 시작한다. 다음에, 광레벨이 아주 밝은 근소한 레벨로 초기에 조절되는 동작을 블록(1204)에서 계속한다. 알고리즘은 아주 밝은 광 설정으로 시작하여 점차적으로 자동 라이팅 기능의 타이밍을 최적화 시키기 위해 광의 강도를 감소시킨다. 많은 경우에 있어서, 자동 라이팅 알고리즘에 의해 결정된 광레벨은 라이팅 범위의 상단에 가깝다.

다음에, 광원을 새로운 값으로 설정할 수 있도록 지연이 초기화 되는 동작을 블록(1206)에서 계속한다. 이 지연의 길이는 사용된 광원에 의존한다. 백열광은 적절하게 설정하기 위해 하나의 제2지연까지 요구할 수 있는데, 여기서 LED(light emitting diode)는 비교적 짧은 설정시간을 갖는다. 다음에, 새롭게 설정한 라이팅 레벨을 이용하여 스캔 화상이 획득되는 동작을 블록(1208)에서 계속한다.

스캔 화상의 획득 다음에, 스캔 화상 그레이 레벨 스프레드(spread)가 체크되는 동작을 블록(1210)에서 계속한다. 블록(1212)에서 그레이 스케일 포화 없이 그레이 레벨 스프레드가 가능한 범위의 90%를 초과하는 것이 결정되면, 광레벨이 정정되어 블록(1222)에서 자동 라이팅 알고리즘을 종료한다. 블록(1212)에서 그레이 스케일 포화 없이 그레이 레벨 스프레드가 가능한 범위의 90%를 초과하지 않는 것이 결정되면, 그레이 스케일 포화의 발생을 고려한 결정이 이루어지는 동작을 블록(1214)에서 계속한다. 그레이 스케일 포화가 발생하면, 블록(1216)에서 광레벨이 감소되고, 새롭게 설정한 라이팅 레벨을 이용하여 스캔 화상이 획득되는 동작을 블록(1208)에서 계속한다. 그레이 레벨 포화가 더 이상 획득된 화상에서 발생하지 않을 때까지 블록(1208~1216)의 루프는 반복된다.

다음에, 그레이 스케일 포화가 발생하지 않으면, 최소 가능한 광레벨이 설정되었는지의 여부가 결정되는 동작을 블록(1218)에서 계속한다. 최소 가능한 광레벨이 설정되면, 광레벨을 취할 수 있고 블록(1222)에서 자동 라이팅 알고리즘을 종료한다. 최소 가능한 광레벨이 설정되지 않으면, 그레이 스케일 범위가 충분히 큰지의 여부를 블록(1220)에서 결정한다. 그레이 스케일 범위가 충분히 크지 않으면, 광레벨은 블록(1216)에서 감소되고, 블록(1208)에서 동작을 종료한다. 그레이 스케일 범위가 충분히 큰 것으로 결정되면, 블록(1222)에서 자동 라이팅 알고리즘이 종료한다.

다시, 도 10과 관련하여 제1실시예에서 최대 콘트래스트와 이미징을 생성하는 것을 광레벨이 찾을 경우, 어두운 배경 핀과 밝은 핀을 분리하기 위해 자동 드레숄딩이 수행되는 동작을 블록(1020)에서 계속한다. 자동 드레숄딩 기능은 적절하게 배경 화상 특성을 무시하는 드레숄드를 설정하도록 밝은 피크(대상물 또는 포화 부근)와 자동 라이트된 화상의 보통 또는 중간(배경) 사이의 평균을 계산한다. 시야의 DPS 프로버 필드에 핀들이 존재하고 그 핀들이 포커스 되면, 가장 밝은 대상물이 존재하는 것을 경험적으로 나타낸다. 저배율의 경우에, 핀들은 전체 화상영역의 작은 부분만을 나타낸다. 이것으로, 시야의 필드에서 가장 밝은 그레이 스케일 픽셀의 상위 몇 퍼센트를 무시함으로써 배경 픽셀 특성이 평가될 수 있다. 고배율의 경우에, 대다수의 픽셀이 배경에 있는 것을 추정할 수 없다. 따라서, 고배율을 사용할 경우, 시야의 중심의 감소된 필드는 프로브가 시야의 필드에 대다수의 픽셀을 차지하도록 단일 프로브를 포함한 것을 이용한다.

자동 드레숄딩 알고리즘은 모든 배경 픽셀이 그 값 미만으로 되는 드레숄드 값을 찾음으로써 기능한다. 그 알고리즘은 화상의 대다수의 픽셀이 배경에 있는 것을 가정하고 픽셀의 중간 그레이 레벨을 취하고 동일한 요소를 0.15% 더함으로써 화상의 배경은 효과적으로 떨어져 드레숄드 된다. 따라서, 드레숄딩 후에 캔티레버와 핀의 화상만이 남는다. DPS 프로버 저배율 핀 검출에 대한 알고리즘은 시야의 전체 필드를 이용하여 적용된다. DPS 프로버 고배율 핀 검출에 대한 알고리즘은 시야의 필드에서 200픽셀×200픽셀의 크기를 갖는 중심된 윈도우를 이용하여 적용된다. 드레숄드의 자동 설정 다음에, 프로브 카드 핀 화상의 중심을 결정하기 위해 자동검출 화상 분석이 수행되는 동작을 블록(1022)에서 계속한다.

광 드레숄드와 포커스의 자동조절 다음에, 자동검출 알고리즘은 무엇인가 화상에 존재하면 결정하는 블로브 분석을 수행한다. 무엇인가 화상에 존재하는 것을 DPS 프로버 알고리즘이 결정하여 그 화상에 핀이 존재할 가능성이 있으면, 화상은 POI의 서브패턴과 비교되고 그 패턴과 대조하여 확인된다. 블록(1024)에서 DPS가 POI의 서브패턴이 인식된 것을 결정하면, 블록(1040)에서 POI의 확인이 DPS 저배율 카메라를 이용하여 프로브 카드의 또 다른 위치에서 일어나는 동작을 계속한다. 순서도는 블록(1042)에서 종료한다.

블록(1024)에서 DPS가 POI 서브패턴을 인식하지 못하면, 증가 스캐닝이 실행되는 동작을 블록(1026)에서 계속한다. 제1실시예의 증가 스캐닝은 전체 어레이를 스캔하지 않는다. 대신, 증가 스캐닝을 사용하는 프로버는 시야의 단일 필드 내에 일치하는 관심있는(interesting) 서브패턴을 위한 트레인된 패드를 분석한다. 다음에, DPS 프로버는 함께 작업하기를 원하는 서브패턴을 선택하고, 명목상의 위치에 기초한 서브패턴을 찾기를 기대하는 곳을 저배율로 검사한다. 이는 오리지널 서브패턴을 필요로 하지 않는 서브패턴을 인식할 때까지 위치 허용오차의 한계에 대해 POI의 서브패턴의 추정위치로부터 스파이럴 탐색(spiral search)을 수행한다.

POI의 추정위치로부터 증가 스파이럴 다음에, 스파이럴이 종료되었는지, 또는 스파이럴이 다이의 한계에 도달했는지의 여부를 결정하는 동작을 블록(1028)에서 계속한다. 스파이럴이 완료되지 않은 것으로 DPS 프로버가 결정하면, 상기한 바와 같은 동작을 블록(1010)에서 계속한다. DPS 프로버가 서브패턴을 인식할 때까지, DPS 저배율 카메라를 이용하여 POI의 포인트 확인이 프로브 카드의 또 다른 위치에서 일어나는 상기한 블록(1010~1024)의 단계를 반복한다.

스파이럴이 종료된 것을 DPS 프로버가 결정하면, DPS 프로버가 포괄적인 스캐닝을 실행하는 동작을 블록(1030)에서 계속한다. 포괄적인 스캐닝을 행한 후, DPS 저배율 카메라를 이용하여 DPS 프로버가 전체 프로브 카드를 스캔하는 동작을 블록(1032)에서 계속한다. DPS 프로버가 수학적으로 예컨대 패턴으로 트레인된 패드의 모든 검출된 포인트를 검색하는 동작을 블록(1034)에서 계속한다. DPS 프로버가 패턴을 인식하는 동작을 블록(1036)에서 계속한다. 패턴인식 다음에, 블록(1038)에서 DPS 고배율 카메라를 이용하여 DPS 프로버가 대응하는 포인트를 검사한다. 순서도는 블록(1042)에서 종료한다.

도 13은 DPS 저배율 카메라로부터의 대표 화상을 나타낸다. 이 대표 화상은 핀 패턴의 화상을 나타낸다.

도 14는 DPS 저배율 카메라를 이용하여 프로브 카드의 또 다른 위치에서의 POI를 확인하기 위한 순서도를 나타낸다. 순서도는 블록(1402)에서 시작한다. DPS 저배율 카메라를 이용하여 DPS 프로버가 프로브 카드 핀 중 PIO를 검색하는 동작을 블록(1404)에서 계속한다. 다음에, DPS 프로버가 서브패턴을 인식할 경우, DPS 저배율 카메라로 제2위치에서의 서브패턴을 프로버가 확인하는 동작을 블록(1406)에서 계속한다. 이 확인은 상기한 자동 라이팅, 자동 드레숄딩 및, 자동검출 화상분석 알고리즘을 이용하여 수행된다. 상기 제2위치는 에러와 각도 계산을 극소화하기 위해 오리지널 패턴으로부터 최대거리가 될 것이다. 그때, 3각측량(triangulation)과 고배율를 이용하여 DPS 프로버가 확인한다.

DPS 고배율 카메라를 이용하여 DPS 프로버가 제3위치에서의 서브패턴을 확인하는 동작을 블록(1408)에서 계속한다. DPS 프로버가 서브패턴의 확인을 시도하는 소정 단계에서 하나 이상의 솔루션(solution)이 존재하는 것이 가능하다. DPS 프로버는 오직 하나가 남을 때까지 모든 솔루션을 확인할 것이다. 모든 솔루션을 확인함에 있어서, DPS 프로버는 3개의 가능한 결과중 어느 하나를 생성한다: 하나의 솔루션이 남음; 하나 이상의 솔루션이 남음; 솔루션이 남지 않음. POI를 확인하기 위한 상기한 순서도의 나머지는 이들 각 3개의 가능한 DPS 프로버 결과에 대한 확인 흐름을 기술한다.

DPS 프로버가 모든 솔루션을 확인하는 동작을 블록(1410)에서 계속한다. DPS 프로버 솔루션 확인의 결과로서 오직 하나의 솔루션이 남아있는 경우, DPS 프로버가 패턴을 인식하는 동작을 블록(1422)에서 계속한다. DPS 고배율 카메라를 이용하여 DPS 프로버가 대응하는 포인트를 검사하는 동작을 블록(1424)에서 계속한다. 순서도는 블록(1446)에서 종료한다.

DPS 프로버 솔루션 확인의 결과로서 솔루션이 남아있지 않으면, 증가 스캐닝이 실행되는 동작을 블록(1426)에서 계속한다. 제1실시예에서의 증가 스캐닝은 서브패턴에 대한 트레인된 패드를 분석하고 서브패턴을 찾기를 기대하는 곳을 저배율로 검사한다. 다음에, 오리지널 서브패턴이 필요하지 않는 서브패턴을 인식할 때까지 위치 허용오차의 한계에 POI의 서브패턴의 추정위치로부터 스파이럴 탐색을 수행한다. POI의 추정위치로부터의 증가 스파이럴 다음에, 스파이럴이 종료되었는지, 또는 스파이럴이 다이의 한계에 도달했는지의 여부를 결정하는 동작을 블록(1428)에서 계속한다.

스파이럴이 종료된 것을 DPS 프로버가 결정하면, DPS 프로버가 포괄적인 스캐닝을 실행하는 동작을 블록(1416)에서 계속한다. 포괄적인 스캐닝을 이용한 후, DPS 저배율 카메라를 이용하여 DPS 프로버가 전체 프로브 카드 영역을 스캔하는 동작을 블록(1418)에서 계속한다. DPS 프로버가 수학적으로 예컨대 패턴으로 트레인된 패드의 모든 검출 포인트를 검색하는 동작을 블록(1420)에서 계속한다. DPS 프로버가 패턴을 인식하는 동작을 블록(1422)에서 계속한다. 패턴인식 다음에, 블록(1424)에서 DPS 고배율 카메라를 이용하여 DPS 프로버가 대응하는 포인트를 검사한다. 순서도는 블록(1446)에서 종료한다.

블록(1428)에서 스파이럴이 종료되지 않은 것을 DPS가 결정하면, POI의 서브패턴이 찾아질 것으로 추정되는 프로브 카드의 영역에서 DPS 카메라에 의해 프로브 카드의 저배율 검사가 수행되는 동작을 블록(1430)에서 계속한다. 다음에, CPCS가 Z 높이를 결정하도록 동작하는지의 여부를 DPS 프로버가 결정하는 동작을 블록(1432)에서 계속한다. CPCS가 도 8과 관련하여 기술한 바와 같이 동작하면, 블록(1438)에서 동작을 계속한다. CPCS가 동작하지 않으면, 프로브 카드의 저배율 검사가 핀이 위치되었는지의 여부를 결정하는 동작을 블록(1434)에서 계속한다. 핀이 위치되어 있으면, 블록(1438)에서 동작을 계속한다. 핀이 위치되어 있지 않으면, 저배율 자동 포커스가 수행되는 동작을 블록(1436)에서 계속한다. 저배율 자동 포커스 다음에, DPS 프로버는 블록(1438)에서 핀의 가시성을 최적화 시키기 위해 자동 라이팅을 수행한다. 제1실시예에서 최대 콘트래스트와 이미징을 생성하는 것을 광레벨이 찾을 경우, 어두운 배경 핀과 밝은 핀을 분리하기 위해 자동 드레숄딩이 수행되는 동작을 블록(1440)에서 계속한다. 드레숄드의 자동설정 다음에, 프로브 카드 핀 화상의 중심을 결정하기 위해 자동검출 화상분석이 수행되는 동작을 블록(1442)에서 계속한다. 라이트 드레숄드와 포커스의 자동조절 다음에 자동검출 알고리즘은 무엇인가 화상에 존재하면 결정하도록 블로브 분석을 수행한다. 무엇인가 화상에 존재하는 것을 DPS 프로버 알고리즘이 결정하고, 화상에 핀의 존재 가능성이 있으면, 화상은 POI의 서브패턴과 비교되고 그 패턴과 대조하여 확인된다. 블록(1444)에서 POI의 서브패턴이 인식되는 것을 DPS가 결정하면, DPS 프로버가 패턴을 인식하는 동작을 블록(1422)에서 계속한다. DPS 고배율 카메라를 이용하여 DPS 프로버가 대응하는 포인트를 검사하는 동작을 블록(1424)에서 계속한다. 순서도는 블록(1446)에서 종료한다.

블록(1410)에서 솔루션의 확인에 의해 하나 이상의 솔루션이 남아 있으면, DPS 고배율 카메라를 이용하여 DPS 프로버가 제4위치에서의 서브패턴을 확인하는 동작을 블록(1412)에서 계속한다. DPS 프로버가 모든 솔루션을 다시 확인하는 동작을 블록(1414)에서 계속한다. 오직 하나의 솔루션이 남아있으면, 상술한 바와 같이 블록(1422)에서 동작을 계속한다. 솔루션이 남아있지 않으면, 상술한 바와 같이 블록(1426)에서 동작을 계속한다. 하나 이상의 솔루션이 남아있으면, 상술한 바와 같이 블록(1416)에서 동작을 계속한다.

포괄적인 스캐닝을 이용한 후, DPS 저배율 카메라를 이용하여 DPS 프로버가 전체 프로브 영역을 스캔하는 동작을 블록(1420)에서 계속한다. DPS 프로버가 수학적으로 예컨대 패턴으로 트레인된 패드의 모든 검출된 포인트를 검색하는 동작을 블록(1422)에서 계속한다. DPS 프로버가 패턴을 인식하는 동작을 블록(1424)에서 계속한다. DPS 고배율 카메라를 이용하여 DPS 프로버가 대응하는 포인트를 검사하는 동작을 블록(1426)에서 계속한다. 순서도는 블록(1428)에서 종료한다.

도 15도는 DPS 고배율 카메라를 이용하여 대응하는 포인트를 검사하기 위한 순서도를 나타낸다. 순서도는 블록(1502)에서 시작한다. DPS 프로버가 패턴을 인식하는 동작을 블록(1504)에서 계속한다. 다음에, DPS 프로버가 개별 프로브 카드 핀의 고배율 검사를 이끄는 동작을 블록(1506)에서 계속한다. 블록(1508)에서 상술한 자동 포커스 알고리즘이 실행된다. 다음에, 핀 화상에 최대 콘트래스트를 생성하는 광레벨을 찾기 위해 상기한 자동 라이팅 알고리즘이 샐행되는 동작을 블록(1510)에서 계속한다. DPS 프로버가 자동 드레숄딩을 수행하는 동작을 블록(1512)에서 계속한다. 블록(1514)에서 화상을 좀더 다시 찾기 위해 자동 포커스가 반복된다. 또한, 자동 라이팅 및 자동 드레숄딩이 각각 블록(1516,1518)에서 반복된다. 프로브 카드 화상에 중심을 결정하기 위해 DPS 프로버가 자동검출 화상분석을 수행하는 동작을 블록(1520)에서 계속한다. 자동 라이팅, 자동 드레숄딩, 자동 포커스 및, 자동검출 단계는 상기한 바와 같다.

도 16은 DPS 고배율 카메라로부터의 대표 화상을 나타낸다. 경사의 라이팅이 이용되는 어두운 필드를 이용하여 이 화상이 얻어지고 프로브 핀은 어두운 배경과 반대인 흰색을 나타낸다. 상기한 프로버의 실시예의 이상적인 핀 형상은 원형이다. 그러나, 도 16의 고배율 화상은 핀의 관찰된 형상이 원형이 아닌 것을 나타낸다. 그 결과, 다시 도 15와 관련하여 프로버의 실시예가 핀의 관찰된 형상에 대해 이상적인 핀 형상을 대표하는 원을 일치시키고, 그와 같이 일치된 원의 중심을 결정하는 동작을 블록(1522)에서 계속한다.

접촉전극(패드에 전기적으로 접촉시키기 위해 설계된)에 일치된 형상이 통상 형성된 접촉전극(즉, 프로브 카드에 핀)의 형태과 매치되거나 본질적으로 그에 일치되는 형상이 되는 것을 알 수 있다. 접촉전극의 형상이 타원(eliptical)이면, 일치되는 형상도 타원이다. 따라서, 다수의 다른 형상(즉, 정사각형, 직사각형, 타원 등)가 존재하고 본 발명에 이용된다. 또한, 형상이 화상의 검출된 접촉전극에 일치된 후, 형상의 중심은 통상 대상물의 "질량(mass)의 중심"이다. 그러나, 본 발명과 같은 방법에 있어서, 그 중심은, 접촉전극이 프로브 되는 웨이퍼와 물리적인 접촉을 이끌 경우, 다수의 접촉전극이 그들 대응하는 패드와 비정렬되지 않을 가능성이 증가하는 기하학적인 파라메터가 될 것이다. 도 21a, 21b 및 21c는 화상(2101 또는 2106)과 같은 접촉전극의 화상에 원(2102 또는 2105)과 같은 형상을 일치시키고, 그 일치된 형상의 중심을 결정하는 과정을 기술한다. 도 21a에 나타낸 바와 같이, 접촉전극 화상(2101)은 통상 형성된("이상적인") 접촉전극(그 형상이 제조과정에서 완전하게 형성되어 있는 것을 가정)이 원형일 지라도 완벽한 원은 아니다. 이것은 불량한 라이팅이나 화상 캡쳐(capture) 또는 접촉전극의 실제 나쁜 형상을 포함하는 다수의 이유를 야기할 수 있다. 도 21b는 본 발명의 과정에서 결정된 중심(2103)을 갖는 일치된 형상(2102)를 생성함으로써 화상(2101)에 원을 일치시키는 결과를 나타낸 것이다. 제1실시예에 있어서, 이와 같이 결정된 중심은 일치된 원의 중심이다. 본 발명에 따라 결정된 중심(2103)의 위치가 어떻게 화상(2101)의 중심(2104)으로부터 벗어나는지에 주목하자. 도 21c는 일치된 형상(2105)의 중심(2108)과 접촉전극 화상(2106)의 중심(2107)간 편차가 얼마나 큰지를 나타냄으로써 본 발명의 장점을 나타낸다. 중심(2108)을 이용함으로써, 이 접촉전극이 대응하는 패드와 여전히 적절하게 정렬되어 있고 또 다른 접촉전극이 그들 대응하는 패드와 정렬을 유지하고 있다. 중심(2107)을 이용하면, 다른 접촉전극들은 프로빙이 일어날 경우 적절하게 정렬되지 않을 것이다.

검출된 핀에 원을 일치시킴에 있어서, 블로브의 엣지 픽셀이 추출된다. 이들 엣지 픽셀은 주변 포인트를 나타낸다. 오리지널 핀의 형상이 원형인 것으로 가정하면, 최대거리는 엣지 픽셀의 소정 2개의 주변 포인트 사이에서 찾을 수 있다. 이 최대 거리는 결상된 핀 원의 현(chord)을 나타낸다. 원 일치 알고리즘은 타원으로 확장될 수 있고, 여기서 최대 현이 위치된 후 그 최대 현의 중간 포인트, 또는 그 최대 현에 의해 결정된 원 중심 근처에 직각의 최소 현이 위치된다.

핀에 원을 일치시킨 후에, 모든 프로브 카드 핀이 대표적인 원과 일치되는지의 여부를 DPS 프로버가 결정하는 동작을 블록(1524)에서 계속한다. 모든 프로브 카드 핀이 대표적인 원과 일치되지 않으면, 동작은 블록(1506)으로 되돌아 가고, 블록(1506~1522)의 단계가 또 다른 핀에 반복된다. 모든 프로브 카드 핀이 대표적인 원과 일치되면, 블록(1526)에서 동작을 계속한다. CPCS가 동작하면, 자동 포커스 데이터를 이용하여 프로브 카드 평면성이 확인되는 동작을 블록(1530)에서 계속한다. CPCS가 동작하지 않으면, 자동 포커스 데이터로부터 결정된 프로브 카드 Z 높이가 적용되는 동작을 블록(1528)에서 계속한다. 다음에, 자동 포커스 데이터를 이용하여 프로브 카드 평면성이 확인되는 동작을 블록(1530)에서 계속한다. 다음에, 블록(1532)에서 DPS 프로버는 고배율 핀 원 일치를 대응하는 트레인된 패드와 비교한다. 위치 최적화 루틴이 블록(1534)에 적용된다. 순서도는 블록(1536)에서 종료한다.

APTPA는 2개의 알고리즘, 즉 상관성 알고리즘 및 위치 최적화 알고리즘을 이용하여 패드 접촉에 대해 최적의 프로브를 제공한다. 최적 위치 알고리즘과 관련하여, 그리고 관련된 패드 접촉에 대해 프로브 이론은 제한 요인이 패드 경계인 것이 분명한 바, 프로브 트레블(travel) 및 프로브 마크(mark)는 패드 경계 내에 유지하기 위해 제한된다. 더욱이, 이 제한 요인은 그다지 중요치 않은 포괄적인 문제를 갖는 각 패드에 국소적인 바, 즉 비록 하나의 핀을 제외하고는 패드의 중심에 완전하게 중심될 지라도, 패드 경계를 건드리는 단일 스트레이(stray) 핀은 완전히 착지 무효시킬 것이다. 따라서, 패드 접촉에 프로브의 품질은 나쁜 품질 패드와 마찬가지가 될 것이다.

이를 염두에 두면, 단일 패드를 분석하는데 유효하게 된다. 도 17은 패드 경계(1704) 내의 프로브 접촉영역(1702), 또는 프로브 마크를 나타낸다. 패드는 4개의 개방 반평면(four open half plans)의 교차에 의해 형성된 영역인 것으로 생각된다. 4개의 반평면 경계(1704)중 소정 어느 하나에 프로브 마크의 최소 거리(1710,1712,1714,1716)는 그 특정 경계를 건드리는 마크의 상대적인 안전성을 나타낸다; 보다 거리가 멀수록, 보다 마크가 안전하다. 따라서, 4개 거리의 최소치는 전체 패드에 관한 프로브 마크의 안전성을 나타낸다. 이는 프로브 마크의 품질로서 언급된다. 이는 다음과 같이 기술된다.

여기서, 는 i번째 마크의 품질이고, m_i는 i번째 마크이며, b_j는 4개의 경계이다.

이러한 품질이 주어지면, 전체 다이의 품질(또는 복수 다이의 경우에는 어레이의 품질)이 이제 교정될 수 있게 된다. 왜냐하면, 포괄적인 고려가 최악의 개별 패드와 같기 때문이고, 이는 다음과 같이 명백하게 된다:

여기서, i는 다이에 포함되는 모든 마크 또는 패드에 걸친 범위를 나타낸다. 따라서, 패드정렬에 대한 프로브의 목표는 소정의 주어진 다이에 착지(touchdown) 품질의 값을 최대화 하는 것이다. 변경될 수 있는 파라메터는 오프셋과 로테이션이다. 이는 특정 마크의 변환된 품질을 고려할 수 있게 하고, 여기서 변환은 다이의 기준위치에 대해 상대적이다.

여기서 T는 이하와 같이 더해진 오프셋 X와 Y를 갖는 로테이션 Ψ로 기술한 선형변환이다:

그리고, m_j의 포인트(p_j)가 b_j에 거리를 정의한 포인트이면, T(p_j)도 거리를 정의하는 것으로 가정한다. 이는 작은 각도의 값에 유효하다.

마찬가지로, 다이(또는 어레이)의 변환된 착지의 품질은 이하와 같이 정의된다:

따라서, 프로브 대 패드 자동정렬의 목표는 모든 가능한 변환, 즉 로테이션과 오프셋의 값의 공간을 통해 변환된 품질의 최대화로서 정의될 수 있다.

목표:

상기한 목표는 즉시 최대-최소(maxi-min) 문제(또는 품질 감지의 단순 전환 후에 minimax)로서 주어지고, 선형 및 비선형 최적화의 다양한 기술이 고려된다. 물론, 비선형성을 피하기를 원하고, 이것은 각도 psi()가 싸인과 코싸인에 첫 번째 순서 근사치를 사용할 수 있도록 충분히 작다는 가정을 이용함으로써 쉽게 이루어진다.

각각의 패드는 이하와 같다:

여기서, 는 정방향의 수직경계를 나타내고, 는 대응하는 경계에 대한 거리를 정의하는 포인트의 x성분을 나타내고, z는 가변할 수 있는 경계 거리에 대한 전체적으로 확인된 마크를 나타낸다. 이제 심플렉스(Simplex) 정규 형상을 위해 변수를 정(positive) 및 부(negative) 부분으로 분리하고, 도 18의 테이블에 주어진(i번째 부분) ζ를 최대화 하는 최적화의 문제를 얻는다. 이것은 심플렉스 알고리즘의 적용에 의해 해결된다. 이 문제의 실행 불가능성은 단순히 〈Ψ,X,Y〉∈Ω의 모든 가능한 조합에 대해 ζ＜0인 것을 의미하고, 이는 주어진 바와 같이 프로브 카드가 정렬 불가능한 것을 의미하는 것으로 차례로 해석된다.

그러나, 이 해결에는 약간의 복잡성이 있다. 하나가 증가되면 또 다른 것이 감소되는 것을 의미하는 각 축의 각 패드에 대한 2개의 경계 거리(즉, 2개의 x와 2개의 y 거리)가 단단히 결합될 지라도, 2개의 축간 거리는 로테이션에 의해 상당히 느슨하게 결합된다. 이것은 나쁜 경우의 거리를 최대화 하는 솔루션을 그 심플렉스가 찾게 되지만, 가장 나쁜 경우의 거리를 갖는 축에 대해 직각의 축에 따른 개선을 고려하지 않는 것을 의미한다. 이것은 착지 또는 마크의 2차 품질을 도입함으로써 수정된다. 이것은 1차의 품질을 정의하는 가장 나쁜 경우의 거리를 갖는 축에 대해 직각의 축의 거리를 마크하도록 최소 패드로서 정의된다. 이것은 직각 축만의 변환을 고려함으로써 주어진 솔루션에 대한 다이 전체에 대해 최대화 된다. 최대화는 각 방향의 가장 나쁜 경우의 거리를 집중시킴으로써 행해진다. 또한, 이 알고리즘은, 마크와, 핀 및, 외삽법(extrapolation)에 의해 보다 마크와 유사한 요소로 전개되는 단일 포인트 또는 다수의 포인트인 가상 마크 상의 시스템에 적용된다.

상관성 알고리즘(correlation algorithm)과 관련하여, 마크의 집합이 각각의 패드에 대해 교정되는 것으로 가정한다. DPS 프로버의 가상 패드에는 각각의 패드가 존재하지 않는다. 패드를 갖춘 다비이스의 검사의 통상 동작에 있어서, 패드 위치 내에서 마크가 찾아지는 것으로 가정한다. 반면, 가상 패드가 공간에서 외삽되지만, 어느 패드에 대해 어느 마크 또는 핀을 교정하는가는 선험적인(apriori) 증거는 아니다. 따라서, DPS 프로버 데이터에 대해 어떠한 형상의 초기 마크 대 패드 상관성 알고리즘을 적용할 필요가 있다.

본질적으로, 상관성의 문제는 패턴 매칭의 하나이다. 즉, 템플릿(template)으로 불리워지는, 몇가지 패턴을 갖는 알려진 위치 집합과, 관찰 포인트의 집합에 대해, 패턴의 유일한 발생이 관측 내에서 찾아져야만 한다(패턴이 다수 발생하는 경우도 전혀 발생하지 않는 경우도 있지만, 이들 경우에는 에러를 나타내야만 한다). 더욱이, 패턴 발생을 갖는 관찰 포인트와 패턴 내의 포인트 사이에서 1 대 1 대응이 구축되어야만 한다. 패턴 자체는 다양한 오프셋에서 발생할 수 있고, 템플릿의 기대된 방향에 대해 잠재적으로 회전된다.

1 대 1 맵핑 요구의 문제는 검색이 단순 패턴 예 이상이기 때문에 통상 패턴 검색기술에 대한 확장을 지시한다. 또한, 작은 등급을 갖는 반대색의 배경에 대비되는 흑 또는 백 중 어느 하나의 포인트 또는 분리된 작은 블로브(blobs)의 집합으로 기본 화상이 구성되기 때문에, 이 문제는 매우 이산적이다. 따라서, 화상의 릴리프 히스토그램(relief histogram)은 특성(characteristic) 함수 또는 스텝(step) 함수에 매우 가깝게 된다. 또한, 화상 엘리먼트와 템플릿 엘리먼트가 각 엘리먼트의 크기와 비교할 경우 먼 거리로 분리되기 때문에 상기 문제는 거의 희박하다. 이들 후자의 고려사항은 마스크 또는 경사를 이용하는 표준 패턴 검색기술의 적용을 쉽게 배제한다. 실제로, 대부분의 기술은, 일반적인 패턴인식의 문제가 실제로 실제 세계의 문제에 기인할 것으로 기대되는 양자화 및 고유 근사로부터 일어나는 그레이 레벨과 픽셀의 불연속성을 갖는 연속적인 문제가 있는 것으로 가정한다.

상기한 설명은 패턴인식이 시도되기 전에 전체 화상공간이 조사되는 것으로 가정된다. 이것이 인식의 문제를 단순화 할 경우, 데이터 획득 진행의 과정이 방해되기 때문에 동작의 속도에 결정적인 영향을 미친다. 따라서, 증가적 접근(incremental approach)이 사용되는 것을 피할 수 없게 되는 바, 즉 증가적인 접근 이라는 것은 화상공간이 부분적으로만 획득되고 그 결과 부분 패턴인식 알고리즘이 화상공간의 다음 부분적인 획득을 명령하는 접근이다. 다음에, 이는 패턴이 완전히 인식될 때까지 계속된다.

다음에, 비증가 상관성 문제(non-incremental correlation problem)에 대해 상세히 설명한다. n포인트의 템플릿은 몇몇 가능한 패턴 예의 몇몇 추상적인 원인점과 관련하여 "이상적인"위치가 고려되는 T={t_i}_i=1...n이 제공된다. 다음에, 여러 각도와 오프셋으로 T의 예의 집합인 {T_j,θ_j,υ_j}_j=1...q의 상관이 매립된 화상공간 II={P_k}_k=_1...m이 제공된다. 더욱이, 실현된 패턴 예의 각 포인트 t_ij(즉, 특정 포인트 P_k에 대응하는)는 약간의 양에 의해 교란되고, 따라서 S_θ,υ가 θ에 의한 로테이션과 υ에 의한 오프셋을 설명하는 변환이면:

이고,

여기서 는 작기는 하지만 이상적인 것으로부터의 중요한 편차이다.

이 문제는 2가지로 나뉘어진다. 첫 번째로 관련된 위치 조합을 갖는 각각의 실현된 패턴 예인 {T_j,θ_j,υ_j}을 찾을 수 있다. 두 번째로 실현된 각 패턴 예와 관련된 맵핑 φ_j:T→II를 전개하고, 여기서 φ_j(T_i)=P_k⇔S_θj,υy(t'_ij)=P_k이다. 또한, 3가지 고려점이 있다. 첫 번째로, 실현된 패턴 예는 완전할 필요가 없는 바, 즉 실현된 예의 포인트를 누락시킬 수 있다. 패턴의 적어도 50%가 소정의 실현된 예에 존재하는 것으로 가정한다. 두 번째로, 공간 T는 θ와 를 위한 값의 적당한 범위 하에서 의 변동에 관한 허용량에 기인하는 회전 자기-의사-유사성(rotational self-quasi-simility)에 기인하는 무효 각도에서 잘못된 실현이 발생되지 않는 공간인 것으로 가정한다. 세 번째로, 공간 가 희박하여 전체적인 화상공간 내에서 이산적이고 T 또한 희박하게 정의되는 것으로 가정한다.

이 문제를 해결하기 위해, 이용 가능한 다수의 기술로부터 선택된 접근은, 서브-템플릿 최적화에 따른 템플릿 자신 참조 접근 국부화(template-self-referential-approach-localization)이다. 이 접근은 이하 기술되는 7개의 단계를 갖는다. 제1단계로, 공간 를 구축한다. 특정 엘리먼트 를 선택한다. 일반적으로 이는 가 최대화 되도록 선택하는 것이 가장 바람직하다. 제2단계로, t의 종점(terminus)에서 가능한 범위에 있는 각 포인트 P₁∈II를 스캔한다. 나머지 포인트를 스캔해서 연속적인 포인트 를 확립하고, 이면 및 을 갖게 된다. 제3단계로, 포인트에 대해 II_P1⊆II(1프레임)를 스캔한다. 만약 포인트가 없으면, t의 전체 기대 범위가 소진될 때까지 보다 더 광범위한 스캔을 수행한다. 만약, 포인트가 없는 것이 발견되면 실패가 있다. 제4단계로, 각 포인트(t의 시도된 대표로서)에 대해 관찰된 프레임의 집합 내에서, 소정의 기대되는 포인트 가 있는가를 결정한다. 포인트가 있으면, 이미 스캔된 프레임 내에 대응하는 P_i∈II를 검색한다. 이와 같이 모든 예측된 포인트에 대한 검색이 실패하면, 실패가 있은 후에 전체 기대된 t의 범위에서 t포인트의 각 추정된 대표을 위한 전체 기대된 위치가 소진될 때까지 제3단계와 제4단계를 계속한다. 제5단계로, 서브템플릿 제2포인트로 진행하여 t의 각 가정된 대표에 대해 기대되는 위치에서 화상을 획득한다. 제2포인트가 제4단계에서 찾아지지 않으면, 기대되는 위치에 있는 포인트는 각도 평균 위치를 산출한다. 서브템플릿 제2포인트 찾기를 실패하면, 실패가 있은 후에 기대되는 t의 전체 범위가 소진될 때까지 제3단계 내지 제5단계를 계속할 것을 지시한다. 제6단계로, 확장으로서, 포괄적인 스캔 전에 상대 템플릿으로부터 선택된 추가적인 포인트, 즉 를 선택할 수 있다. 이는 전체 템플릿의 광범위한 스캔 보다는 오히려 예비 스캔의 기초를 형성하는 것이다. 제7단계로, 수순을 완료한 후에 II에 충분한 포인트가 남아 있으면, 다른 기본 템플릿 엘리먼트 및/또는 다른 기본 상대 템플릿 엘리먼트를 이용하여 제1단계와 제2단계를 반복할 필요가 있다.

APTPA는 몇가지 기본 기능으로 구성되는 비젼 인터페이스(vision interface)를 갖는다. 제1기능은 프레임 내의 모든 블로브를 찾아(저배율에 대해), 중심의 위치화 영역을 리턴시키는 것이다. 제2기능은 프레임 내의 모든 블로브를 찾아(저배율 또는 고배율에 대해), 중심 거리에 의해 소트된 중심의 위치와 영역을 리턴시키는 것이다. 제3기능은 고배율에서의 마크 또는 핀의 가상 패드 검사를 수행하는 것이다. 제4기능은 현재 프레임에 자동 포커스(저배율 또는 고배율에서의) 교정을 수행하는 것이다. 이는 오직 Z 찾기에 관련되는 DPS 프로버에만 이용된다.

DPS 프로버는 포괄적인(comprehensive) 스캐닝과 증가적인(incremental) 스캐닝의 2가지 타입의 스캐닝을 수행한다. 포괄적인 스캐닝의 경우, 기본 스캐닝 알고리즘이, 자동 포커스를 사용하지 않을 경우 센서 카메라에 대해 야기된다. 이는 저배율로 검사해야 할 프레임이 너무나 많기 때문에 높은 실행비용이 든다. 이러한 스캐닝 알고리즘은 상당히 단순한 바, 저배율로 전체영역을 검사하고 모든 찾아진 블로브를 리포트(report)한다. 그 영역은 서펜타인(serpentine) 방법으로 검사되고, 어떠한 것도 놓치지 않는 것을 보장하기 위해 오버랩핑(overlapping) 프레임을 이용한다.

증가적인 스캐닝과 관련하여, 이는 양호한 서브패턴이 트레인된 패드의 전체 세트로부터 추출될 수 있을 때 최선의 기능을 하고, 알고리즘은 블로브에 대한 스캐닝의 특징과 패턴인식을 결합한다. 이것은 전체 패턴의 서브패턴을 고려함으로써 행해지는데, 기본 아이디어는 지금까지 스캔되어진 영역에 일치하는 서브패턴을 검색하기 위한 것이다. 일단 이것이 행해지면, 서브패턴은 전체 패턴의 올바른 대표로서 확인된다. 본 발명의 제1실시예에 사용된 접근은 서브템플릿을 이용한 증가적인 템플릿 자신과 관련있는 접근이다. 이 접근은 이하 기술하는 6가지의 단계를 갖는다.

제1단계에서는 공간 을 구축한다. 특정 엘리먼트 를 선택한다. 일반적으로, 이는 이 최대화 되도록 선택되는 것이 최적이다. 제2단계에서는 t를 찾을 것으로 기대되는 위치 P₁∈II를 결정한다. 제3단계에서는 포인트에 대해 II_P1⊆II(1프레임)를 스캔한다. 만약 포인트가 없으면, 전체 기대되는 t의 범위가 소진될 때까지 보다 더 광범위한 스캔을 수행한다. 만약 포인트가 없는 것을 찾으면 실패가 있게 된다. 제4단계는 각 포인트(t의 시도된 대표로서)에 대한 관찰된 프레임의 집합 내에 소정의 기대되는 포인트 가 있는가를 결정한다. 만약 포인트가 있으면, 이미 스캔된 프레임 내에 대응하는 P_i∈II를 검색한다. 이와 같이 모든 예측된 포인트에 대한 검색이 실패하면, 실패가 있은 후에 기대되는 t의 범위에서 t포인트의 각 가정된 대표을 위한 전체 기대되는 위치가 소진될 때까지 제3단계와 제4단계를 계속한다. 제5단계에서 서브템플릿 제2포인트로 진행하여 t의 각 가정된 대표를 위한 기대되는 위치에서 화상을 획득한다. 제2포인트가 제4단계에서 찾아지지 못하면, 기대되는 위치에 있는 포인트는 각도 평균 위치를 산출한다. 서브템플릿 제2지점 찾기를 실패하면, 실패가 있은 후에 전체 기대되는 t의 범위가 소진될 때까지 제3단계 내지 제5단계를 계속할 것을 지시한다. 제6단계에서는 서브템플릿 제3포인트에 대한 각도를 이용해서 제5단계를 반복한다. 다수의 서브템플릿이 화상에서 식별되면, 제4단계와 다음 포인트를 계속한다. 일단 하나의 서브템플릿에 고정이 있으면, 화상은 모든 남아있는 포인트에 의해 획득될 수 있고, 다음에 검색은 완료된 스캔 내에 패턴의 나머지를 위해 동작한다. 모든 스테이지(stage)에서 화상 프레임은 가능한 한 프레임마다 많은 기대되는 위치를 포함하기 위해 최적화 된다.

최적 포지셔닝 알고리즘을 선택하는데 있어서, 프로브 대 패드 자동정렬에 관해 고려되는 제한 요인은 패드 경계이다. 프로브 이동과 프로브 마크는 패드 경계 내에 남겨지도록 제한된다. 더욱이, 이 제한 요인은 특별히 중요치 않은 포괄적인 고려사항으로 각 패드에 국부적이다. 즉, 단지 핀 하나가 벗어나 경계를 건드려 자극하면, 전체 착지가 무효가 된다. 따라서, 프로브 대 패드 자동정렬 전체의 품질은 최저 품질의 패드에 달려있다.

이를 염두에 두고 패드 영역은 4개의 오픈 반평면(open half planes)의 교차(interseciton)로서 정의된다. 4개의 반평면 중 어느 하나의 최소 거리가 특정 경계를 건드려 자극하는 마크의 상대적 안전성을 나타낸다(즉, 경계에 거리를 더 멀리 할수록 경계와 관련한 상황이 더 안전해진다). 그와 같은 거리의 최소치는 핀 어레이의 전체에 걸쳐 평가된다. 이러한 최소치는 모든 가능한 로테이션과 변환(translations)의 공간 내에서 이 최소 거리를 최대화 시키는 목적에 따라 정렬의 품질 또는 안전성을 정의한다.

삼각함수(triginometric functions)에 대해 선형근사가 이용될 경우, 이 문제는 최소보상최대화(maximin) 선형 프로그래밍 문제로서 쉽게 투영된다. 이 문제는 오히려 심플렉스 표준 형상으로 쉽게 변환되고 심플렉스 알고리즘의 직선 순방향 적용에 의해 해결된다. 그 심플렉스의 적용이 2개의 축을 동일하게 취급하기 때문에, 그 알고리즘은 하나의 축에서의 최악의 경우에 대한 답을 찾지만, 다른 축은 최악의 경우의 축의 레벨까지만 개선하는데 불과하다. 따라서, 최악의 경우의 축에 직각축은 각 방향에 최악의 경우의 거리를 중심화 하는 시프트를 통해 더욱 최적화 된다.

도 19는 최종 포지셔닝 데이터를 제공하기 위해 DPS 데이터에 위치 최적화 루틴을 적용하기 위한 순서도를 나타낸다. 순서도는 블록(1902)에서 시작한다. DPS 프로버가 고배율 핀 원 일치를 대응하는 트레인된 패드와 비교하는 동작을 블록(1904)에서 계속한다. DPS 프로버가 트레인된 패드에 모든 핀의 일치된 원을 적용하는 동작을 블록(1906)에서 계속한다. DPS 프로버가 각 일치된 핀 원의 중심 또는 4개의 최단 경계로부터 대응하는 트레인된 패드의 경계까지의 거리를 결정하는 동작을 블록(1908)에서 계속한다. DPS 프로버는 거리 데이터에 심플렉스 알고리즘을 적용하는 동작을 블록(1910)에서 계속한다. 도 20에 나타낸 바와 같은 처리시스템은 그 시스템의 컴퓨터 판독가능 매체(예컨대, 대용량 기억장치), 또는 디스크나 CD-ROM에 저장된 컴퓨터 프로그램을 이용함으로써 이 알고리즘을 수행한다. 그 심플렉스 알고리즘은 모든 가능한 로테이션과 변환의 공간 내에 모든 핀의 어레이를 가로지르는 패드 경계와 최단 경계나 중심간 최소거리를 최대화 한다. 블록(1912)에서, DPS 프로버는 프로브 카드의 핀을 웨이퍼의 다이 상의 패드에 착지시키도록 하는 서로 관련된 프로브 카드와 웨이퍼를 이동한다. 순서도는 블록(1914)에서 종료한다.

또한, 본 발명은 상술한 실시예에 한정되는 것은 아니고, 그 요지를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양하게 변형하여 실시할 수 있다.

이상 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면, IC 디바이스의 본딩패드에 웨이퍼 프로버를 자동적으로 정렬시킬 수 있다.

도 1은 본 발명에 의해 실시된 다이렉트 프로브 센서(DPS; Direct Probe Sensor) 프로버의 실시예를 나타낸 도면,

도 2는 본 발명에 의해 실시된 센서 카메라의 실시예를 나타낸 도면,

도 3은 DPS 프로버 동작의 흐름을 나타낸 순서도,

도 4는 DPS 프로버의 카메라 위치 교정의 흐름을 나타낸 순서도,

도 5는 DPS 프로버에 사용하기 위한 생산품의 트레이닝을 나타낸 순서도,

도 6은 싱글 다이를 이용할 경우, 트레인하기 위해 추천된 패드의 2개의 예를 나타낸 도면,

도 7은 멀티플 다이 어레이에 있어서 트레인하기 위해 추천된 패드의 2개의 예를 나타낸 도면,

도 8은 프로브 카드의 Z 높이를 찾기 위한 순서도,

도 9는 서브시스템을 정렬함으로써 타겟 패턴을 찾도록 DPS 프로버 비젼 스브시스템에 의해 사용된 패턴 인식기술을 나타낸 도면,

도 10은 DPS 저배율 카메라를 이용하여 프로브 카드에 존재하는 POI(Pattern of Interest)를 검색하기 위한 흐름을 나타낸 순서도,

도 11은 본 발명의 제1실시예에 따른 자동 포커스 알고리즘을 나타낸 순서도,

도 12는 본 발명의 제1실시예에 따른 오토라이팅 알고리즘을 나타낸 순서도,

도 13은 DPS 저배율 카메라로부터의 대표적인 화상을 나타낸 도면,

도 14는 DPS 저배율 카메라를 이용하는 프로브 카드 상의 다른 위치에서의 POI를 확인하기 위한 흐름을 나타낸 순서도,

도 15는 DPS 고배율 카메라를 이용하여 대응하는 포인트를 검사하기 위한 흐름을 나타낸 순서도,

도 16은 DPS 고배율 카메라로부터의 대표적인 화상을 나타낸 도면,

도 17은 패드 경계 내에 프로브 접촉영역, 또는 프로브 마크를 나타낸 도면,

도 18은 심플렉스 알고리즘을 이용한 최적화 하기 위한 데이터 테이블을 나타낸 도면,

도 19는 최종 포지셔닝 데이터를 제공하도록 DPS 데이터에 위치 최적화 루틴을 적용하기 위한 흐름을 나타낸 순서도,

도 20은 시스템을 제어하고 본 명세서에 기재된 방법 및 알고리즘을 처리하기 위해, DPS 프로버 시스템(100)에 결합되는 컴퓨터 시스템과 같은 디지털 처리시스템을 나타낸 도면,

도 21a, 21b, 21c는 각각 접촉전극(즉, 프로브 카드 상의 핀)의 화상, 화상(2101)에 일치되는 일치된 형상(2102) 및, 화상(2106)에 일치되는 또 다른 일치된 형상(2105)을 나타낸 도면이다.

Claims (16)

1. 제1위치에 다수의 접촉전극의 제1화상을 이용하여 접촉전극의 패턴을 위치시키는 단계와,

   상기 다수의 접촉전극 중 적어도 하나에 접촉전극 표면을 대표하는 형상을 일치시켜 상기 형상의 중심을 결정하는 단계,

   상기 중심의 위치를 다수 패드중 적어도 하나의 위치와 비교하는 단계 및,

   상기 다수의 접촉전극과 다수의 패드간 접촉을 위한 위치로 서로 상대적으로 다수의 접촉전극과 다수의 패드중 적어도 하나를 이동시키는 단계를 구비하여 이루어진 것을 특징으로 하는 다수의 패드에 대해 상대적으로 다수의 접촉전극을 정확히 위치시키기 위한 접촉전극과 패드의 위치결정방법.
2. 제1항에 있어서, 제1화상과 제3화상 중 적어도 하나를 이용하여 제2위치에서 접촉전극의 패턴을 확인하기 위한 단계를 더 구비하여 이루어지고, 상기 일치 단계는 상기 접촉전극 중 적어도 하나의 제2화상을 이용하며, 이 제2화상은 상기 제1화상에 대해 상대적으로 확대되는 것을 특징으로 하는 다수의 패드에 대해 상대적으로 다수의 접촉전극을 정확히 위치시키기 위한 접촉전극과 패드의 위치결정방법.
3. 제1위치에서 제1레벨의 배율을 이용하여 접촉전극의 패턴을 검색하는 단계와,

   제2레벨의 배율을 이용하여 다수의 접촉전극을 각각 검사하는 단계 및,

   상기 다수의 접촉전극 중 적어도 하나에 접촉전극 표면의 형상을 일치시켜 상기 형상의 중심을 결정하는 단계를 구비하여 이루어진 것을 특징으로 하는 다수의 접촉전극 각각의 위치를 정확히 결정하기 위한 접촉전극의 위치결정방법.
4. 제3항에 있어서, 상기 접촉전극의 패턴의 제1화상을 강화시키는 단계와,

   제2위치에서 상기 접촉전극의 패턴을 확인하는 단계 및,

   상기 다수의 접촉전극 각각의 제2화상을 강화시키는 단계를 더 구비하여 이루어지고,

   상기 검색 및 검사단계는 다수의 배율 레벨을 갖춘 카메라로 수행되는 것을 특징으로 하는 다수의 접촉전극 각각의 위치를 정확히 결정하기 위한 접촉전극의 위치결정방법.
5. 다수의 접촉전극의 화상을 제1레벨의 배율을 이용하여 획득하는 단계와,

   상기 다수의 접촉전극 각각의 화상을 제2레벨의 배율을 이용하여 획득하는 단계,

   상기 다수의 접촉전극 각각의 다수의 픽셀과 다수의 배경의 픽셀간을 구별하기 위해 광레벨을 자동적으로 조절하는 단계,

   상기 다수의 접촉전극 각각의 형상을 결정하기 위해 화상을 자동적으로 포커스하는 단계 및,

   상기 다수의 접촉전극 각각의 형상에 대표 형상을 일치시켜 상기 각각의 대표 형상의 중심을 결정하는 단계를 구비하여 이루어진 것을 특징으로 하는 다수의 접촉전극을 이미징하기 위한 접촉전극 이미징방법.
6. 제5항에 있어서, 상기 광레벨을 자동적으로 조절하는 단계가, 상기 제1 및 제2레벨의 배율을 이용해서 수행되는 것을 특징으로 하는 다수의 접촉전극을 이미징 하기 위한 접촉전극 이미징방법.
7. 제5항에 있어서, 상기 화상을 자동적으로 포커스하는 단계가, 상기 제1 및 제2레벨의 배율을 이용해서 수행되는 것을 특징으로 하는 다수의 접촉전극을 이미징 하기 위한 접촉전극 이미징방법.
8. 다수의 접촉전극의 각각에 접촉전극 표면을 대표하는 형상을 일치시키는 단계와,

   다수의 패드에 대응하는 다수의 중심을 결정하기 위해 다수의 접촉전극의 각각에 일치된 형상의 중심을 결정하는 단계,

   각각의 다수의 중심과 관련된 위치에 대한 다수의 거리와 각각의 다수 패드의 다수 경계를 결정하는 단계,

   상기 다수 거리의 최소거리를 최대화하는 단계 및,

   상기 다수의 접촉전극과 상기 다수의 패드간 접촉을 위한 위치로 서로 상대적으로 상기 다수의 접촉전극과 상기 다수의 패드 중 적어도 하나를 이동시키는 단계를 구비하여 이루어진 것을 특징으로 하는 다수의 접촉전극과 다수의 패드를 서로 상대적으로 정확히 위치시키기 위한 접촉전극과 패드의 위치결정방법.
9. 제8항에 있어서, 상기 다수 거리의 최소거리를 최대화하는 단계가, 심플렉스(Simplex) 알고리즘을 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 다수의 접촉전극과 다수의 패드를 서로 상대적으로 정확히 위치시키기 위한 접촉전극과 패드의 위치결정방법.
10. 각각의 다수의 접촉전극의 다수의 픽셀과 다수의 배경의 픽셀간을 구별하기 위해 광레벨을 자동적으로 조절하는 단계와,

    제1배율을 갖는 카메라를 이용함으로써 상기 접촉전극을 검시하는 단계 및,

    상기 다수의 접촉전극 각각의 형상에 대표 형상을 일치시켜 각각의 대표 형상의 중심을 결정하는 단계를 구비하여 이루어진 것을 특징으로 하는 웨이퍼 프로버에 위치된 프로브 모듈 상의 접촉전극을 검시하기 위한 접촉전극 검시방법.
11. 제10항에 있어서, 상기 제1배율이 고배율인 것을 특징으로 하는 웨이퍼 프로버에 위치된 프로브 모듈 상의 접촉전극을 검시하기 위한 접촉전극 검시방법.
12. 제10항에 있어서, 상기 카메라는 제1부분과 이 제1부분에 광학적으로 결합된 제2부분으로 이루어지고, 상기 제2부분은 열감지요소를 수용하고 있는 것을 특징으로 하는 웨이퍼 프로버에 위치된 프로브 모듈 상의 접촉전극을 검시하기 위한 접촉전극 검시방법.
13. 제1위치에 다수의 접촉전극의 제1화상을 이용하여 접촉전극의 패턴을 위치시키는 단계와,

    상기 다수의 접촉전극 중 적어도 하나에 접촉전극 표면을 대표하는 형상을 일치시켜 상기 형상의 중심을 결정하는 단계,

    상기 중심의 위치를 다수 패드중 적어도 하나의 위치와 비교하는 단계 및,

    상기 다수의 접촉전극과 다수의 패드간 접촉을 위한 위치로 서로 상대적으로 다수의 접촉전극과 다수의 패드중 적어도 하나를 이동시키는 단계를 구비하여 이루어진 다수의 패드에 대해 상대적으로 다수의 접촉전극을 정확히 위치시키기 위한 접촉전극과 패드의 위치결정방법이, 처리시스템에 의해 실행될 경우,

    상기 위치결정방법이 상기 처리시스템에서 실행될 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 실행 가능 컴퓨터 프로그램 명령을 저장한 컴퓨터 판독가능 매체.
14. 제1위치에서 제1레벨의 배율을 이용하여 접촉전극의 패턴을 검색하는 단계와,

    제2레벨의 배율을 이용하여 다수의 접촉전극을 각각 검사하는 단계 및,

    상기 다수의 접촉전극 중 적어도 하나에 접촉전극 표면의 형상을 일치시켜 상기 형상의 중심을 결정하는 단계를 구비하여 이루어진 다수의 접촉전극 각각의 위치를 정확히 결정하기 위한 접촉전극의 위치결정방법이, 처리시스템에 의해 실행될 경우,

    상기 위치결정방법이 상기 처리시스템에서 실행될 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 명령을 저장한 컴퓨터 판독가능 매체.
15. 다수의 접촉전극의 화상을 제1레벨의 배율을 이용하여 획득하는 단계와,

    상기 다수의 접촉전극 각각의 화상을 제2레벨의 배율을 이용하여 획득하는 단계,

    상기 다수의 접촉전극 각각의 다수의 픽셀과 다수의 배경의 픽셀간을 구별하기 위해 광레벨을 자동적으로 조절하는 단계,

    상기 다수의 접촉전극 각각의 형상을 결정하기 위해 화상을 자동적으로 포커스하는 단계 및,

    상기 다수의 접촉전극 각각의 형상에 대표 형상을 일치시켜 상기 각각의 대표 형상의 중심을 결정하는 단계를 구비하여 이루어진 다수의 접촉전극을 이미징하기 위한 접촉전극 이미징방법이, 처리시스템에 의해 실행될 경우,

    상기 이미징방법이 상기 처리시스템에서 실행될 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 실행 가능 컴퓨터 프로그램 명령을 저장한 컴퓨터 판독가능 매체.
16. 다수의 접촉전극의 각각에 접촉전극 표면을 대표하는 형상을 일치시키는 단계와,

    다수의 패드에 대응하는 다수의 중심을 결정하기 위해 다수의 접촉전극의 각각에 일치된 형상의 중심을 결정하는 단계,

    각각의 다수의 중심과 관련된 위치에 대한 다수의 거리와 각각의 다수 패드의 다수 경계를 결정하는 단계,

    상기 다수 거리의 최소거리를 최대화하는 단계 및,

    상기 다수의 접촉전극과 상기 다수의 패드간 접촉을 위한 위치로 서로 상대적으로 상기 다수의 접촉전극과 상기 다수의 패드 중 적어도 하나를 이동시키는 단계를 구비하여 이루어진 다수의 접촉전극과 다수의 패드를 서로 상대적으로 정확히 위치시키기 위한 접촉전극과 패드의 위치결정방법이, 처리시스템에 의해 실행될 경우,

    상기 위치결정방법이 상기 처리시스템에서 실행될 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 실행 가능 컴퓨터 프로그램 명령을 저장한 컴퓨터 판독가능 매체.