CN110660695A - 辨识造成晶圆刮伤的机械手臂的方法 - Google Patents

辨识造成晶圆刮伤的机械手臂的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110660695A
CN110660695A CN201910580141.8A CN201910580141A CN110660695A CN 110660695 A CN110660695 A CN 110660695A CN 201910580141 A CN201910580141 A CN 201910580141A CN 110660695 A CN110660695 A CN 110660695A
Authority
CN
China
Prior art keywords
scratch
robot
wafer
size
dimension
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910580141.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110660695B (zh
Inventor
陈彦良
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Taiwan Semiconductor Manufacturing Co TSMC Ltd
Original Assignee
Taiwan Semiconductor Manufacturing Co TSMC Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Taiwan Semiconductor Manufacturing Co TSMC Ltd filed Critical Taiwan Semiconductor Manufacturing Co TSMC Ltd
Publication of CN110660695A publication Critical patent/CN110660695A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110660695B publication Critical patent/CN110660695B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H01ELECTRIC ELEMENTS
    • H01LSEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L21/00Processes or apparatus adapted for the manufacture or treatment of semiconductor or solid state devices or of parts thereof
    • H01L21/67Apparatus specially adapted for handling semiconductor or electric solid state devices during manufacture or treatment thereof; Apparatus specially adapted for handling wafers during manufacture or treatment of semiconductor or electric solid state devices or components ; Apparatus not specifically provided for elsewhere
    • H01L21/67005Apparatus not specifically provided for elsewhere
    • H01L21/67242Apparatus for monitoring, sorting or marking
    • H01L21/67288Monitoring of warpage, curvature, damage, defects or the like
    • HELECTRICITY
    • H01ELECTRIC ELEMENTS
    • H01LSEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L22/00Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
    • H01L22/10Measuring as part of the manufacturing process
    • H01L22/12Measuring as part of the manufacturing process for structural parameters, e.g. thickness, line width, refractive index, temperature, warp, bond strength, defects, optical inspection, electrical measurement of structural dimensions, metallurgic measurement of diffusions
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B65CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
    • B65GTRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
    • B65G47/00Article or material-handling devices associated with conveyors; Methods employing such devices
    • B65G47/74Feeding, transfer, or discharging devices of particular kinds or types
    • B65G47/90Devices for picking-up and depositing articles or materials
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/02Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness
    • G01B11/024Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness by means of diode-array scanning
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004Industrial image inspection
    • G06T7/001Industrial image inspection using an image reference approach
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/60Analysis of geometric attributes
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/70Determining position or orientation of objects or cameras
    • HELECTRICITY
    • H01ELECTRIC ELEMENTS
    • H01LSEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L22/00Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
    • H01L22/20Sequence of activities consisting of a plurality of measurements, corrections, marking or sorting steps
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/02Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10048Infrared image
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108Industrial image inspection
    • G06T2207/30148Semiconductor; IC; Wafer
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • G06V10/751Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
    • HELECTRICITY
    • H01ELECTRIC ELEMENTS
    • H01LSEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L21/00Processes or apparatus adapted for the manufacture or treatment of semiconductor or solid state devices or of parts thereof
    • H01L21/67Apparatus specially adapted for handling semiconductor or electric solid state devices during manufacture or treatment thereof; Apparatus specially adapted for handling wafers during manufacture or treatment of semiconductor or electric solid state devices or components ; Apparatus not specifically provided for elsewhere
    • H01L21/683Apparatus specially adapted for handling semiconductor or electric solid state devices during manufacture or treatment thereof; Apparatus specially adapted for handling wafers during manufacture or treatment of semiconductor or electric solid state devices or components ; Apparatus not specifically provided for elsewhere for supporting or gripping
    • H01L21/687Apparatus specially adapted for handling semiconductor or electric solid state devices during manufacture or treatment thereof; Apparatus specially adapted for handling wafers during manufacture or treatment of semiconductor or electric solid state devices or components ; Apparatus not specifically provided for elsewhere for supporting or gripping using mechanical means, e.g. chucks, clamps or pinches
    • H01L21/68707Apparatus specially adapted for handling semiconductor or electric solid state devices during manufacture or treatment thereof; Apparatus specially adapted for handling wafers during manufacture or treatment of semiconductor or electric solid state devices or components ; Apparatus not specifically provided for elsewhere for supporting or gripping using mechanical means, e.g. chucks, clamps or pinches the wafers being placed on a robot blade, or gripped by a gripper for conveyance

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Container, Conveyance, Adherence, Positioning, Of Wafer (AREA)

Abstract

一种辨识造成晶圆刮伤的机械手臂的方法。在用于辨识造成在晶圆上产生刮伤的机械手臂的方法中,检测在晶圆上的至少一个刮伤痕迹。确定至少一个刮伤痕迹的第一刮伤尺寸。将经确定的第一刮伤尺寸与多个第一机械手臂尺寸相比较以产生多个第一比较结果,其中第一比较结果分别对应于多个机械手臂。机械手臂中的一者是基于第一比较结果来辨识。

Description

辨识造成晶圆刮伤的机械手臂的方法
技术领域
本揭露涉及辨识造成晶圆刮伤的机械手臂的方法。
背景技术
晶圆可在晶圆制造过程期间由机械手臂传送多次。典型的,晶圆或晶圆堆迭可与地面大体上齐平布置,以使得机械手臂可大体上以水平方向在各晶圆下方滑动,用于拾取与传递晶圆。然而,当晶圆或机械手臂倾斜时,滑动拾取在第一晶圆正上方的另一晶圆的机械手臂可能撞击且刮伤第一晶圆的顶表面。
发明内容
本揭露提供一种辨识造成晶圆刮伤的机械手臂的方法,包括:检测晶圆上的至少一个刮伤痕迹;确定至少一个刮伤痕迹的第一刮伤尺寸;将经确定的第一刮伤尺寸与多个第一机械手臂尺寸相比较以产生多个第一比较结果,其中第一比较结果分别对应于多个机械手臂;及基于第一比较结果来辨识机械手臂中的机械手臂。
本揭露提供一种辨识造成晶圆刮伤的机械手臂的方法,包括:检测晶圆上的至少一个刮伤痕迹;确定至少一个刮伤痕迹的刮伤定向;将经确定的刮伤定向与多个机械手臂定向相比较以产生多个第一比较结果,其中第一比较结果分别对应于多个机械手臂;及基于第一比较结果来辨识机械手臂中的一者。
本揭露提供一种辨识造成晶圆刮伤的机械手臂的方法,包括:在第一读取站处读取晶圆;在第一读取站处读取晶圆之后,使用多个机械手臂操作晶圆;在使用机械手臂操作晶圆之后,在第二读取站处读取晶圆;在第二读取站处检测晶圆上的刮伤痕迹;将刮伤痕迹的参数与在第一读取站与第二读取站之间的晶圆上操作的机械手臂参数相比较以产生比较结果;及基于比较结果来辨识机械手臂中的一者。
附图说明
本案的各态样当与附图一起阅读时将从以下实施方式中最佳地理解。应注意,根据行业中的标准实践,各个特征并未按比例绘制。实际上,为了论述清晰起见,各个特征的尺寸可以任意地增加或减小。
图1绘示根据一些实施例的机械手臂、晶圆及相应机械手臂尺寸的俯视图;
图2A绘示根据一些实施例的机械手臂、晶圆及相应定向的俯视图;
图2B绘示根据一些实施例的机械手臂、晶圆及相应定向的俯视图;
图3绘示根据一些实施例的用于辨识造成在晶圆上产生刮伤的机械手臂的方法的流程图;
图4绘示根据一些实施例的具有刮伤的晶圆的俯视图;
图5A绘示根据一些实施例的机械手臂及晶圆的俯视图;
图5B绘示根据一些实施例的另一机械手臂及晶圆的俯视图;
图6绘示根据一些实施例的具有刮伤的晶圆的俯视图;
图7绘示根据一些实施例的具有刮伤的晶圆的俯视图;
图8绘示根据一些实施例的具有刮伤的晶圆及两个机械手臂的俯视图;
图9绘示根据一些实施例的用于辨识造成在晶圆上产生刮伤的机械手臂的方法的流程图;
图10绘示根据一些实施例的点投影器、红外线相机、互补金属氧化物半导体(complementary metal-oxide-semiconductor;CMOS)影像感测器和晶圆的示意图;
图11绘示根据一些实施例的用于辨识造成在晶圆上的刮伤的机械手臂的***的示意图。
【符号说明】
1 机械手臂
2 机械手臂
11 端效器
12 前臂
20 晶圆
21 最远点
22 最远点
23 平面边缘
24 中心
26 点阵列
31 刮伤痕迹
32 刮伤痕迹
101 相机模块
102 处理器
103 云端数据库
107 点投影器
108 红外线相机
109 CMOS影像感测器
111 终端尖部
A 距离
A' 刮伤尺寸
A1 机械手臂尺寸
A2 机械手臂尺寸
B 尺寸
B' 刮伤尺寸
B1 机械手臂尺寸
B2 机械手臂尺寸
C 尺寸
D 距离
D' 刮伤尺寸
D1 机械手臂尺寸
D2 机械手臂尺寸
E 机械手臂尺寸
E' 刮伤尺寸
E1 机械手臂
E2 机械手臂
F' 刮伤尺寸
O' 刮伤定向
O1 机械手臂定向
O2 机械手臂定向
OW 定向
S01 步骤
S02 步骤
S03 步骤
S04 步骤
S11 步骤
S12 步骤
S13 步骤
S14 步骤
S15 步骤
S16 步骤
具体实施方式
以下揭示内容提供了用于实施所提供的标的的不同特征的许多不同实施例,或实例。下文描述了元件和布置的特定实例以简化本案。当然,这些实例仅为实例且并不意欲作为限制。例如,在以下描述中的第一特征在第二特征之上或上方的形式可包括其中第一特征与第二特征直接接触形成的实施例,且亦可包括其中可在第一特征与第二特征之间形成额外特征,以使得第一特征与第二特征可不直接接触的实施例。另外,本案可在各种实例中重复元件符号及/或字母。此重复是用于简化及清晰的目的,且其本身不指定所论述的各种实施例及/或配置之间的关系。
此外,诸如“在……下方”、“在……之下”、“下部”、“在……之上”、“上部”等等空间相对术语可在本文中为了便于描述的目的而使用,以描述如附图中所示的一个元件或特征与另一元件或特征的关系。空间相对术语意欲涵盖除了附图中所述的定向之外的在使用或操作中的装置的不同定向。装置可经其他方式定向(旋转90度或以其他定向)并且本文所使用的空间相对描述词可同样相应地解释。
能够快速且高效地辨识其中发生刮伤的传送步骤增加了晶圆制造过程的成本效益。不同的机械手臂在不同的传送步骤处由不同的站使用。本案的一些实施例能够有效地辨识是用于建立刮伤的可能候选者的机械手臂,且从而将其中可能发生刮伤的传送步骤及传送站减少。
为了促进检查机械手臂是否为用于建立所检测的刮伤的候选者的过程,包括保持晶圆的机械手臂的尺寸及定向的机械手臂参数经输入至云端数据库中。机械手臂尺寸的每一者与对应机械手臂的实体尺寸相对应。晶圆经置放于相机模块之下以用于确定晶圆上的刮伤的定向及/或位置。计算机随后将所检测的刮伤定向及/或尺寸与经输入的机械手臂定向及/或尺寸比较,以产生比较结果。若计算机发现在晶圆上的所检测的刮伤的尺寸与云端数据库中的机械手臂尺寸匹配,则对应于机械手臂尺寸的比较结果匹配且对应于对应比较结果的机械手臂可得以辨识,并且该机械手臂可视为用于在晶圆上产生刮伤的可能原因。若计算机发现在晶圆上的所检测的刮伤的尺寸排除在云端数据库中的机械手臂尺寸,则对应于机械手臂尺寸的比较结果为排除且对应于对应比较结果的机械手臂未得以辨识。同样地,若计算机发现在晶圆上的所检测的刮伤的定向匹配或排除云端数据库中的机械手臂定向,则对应于机械手臂定向的比较结果分别为匹配或排除,且对应于对应比较结果的机械手臂可分别得以辨识或未得以辨识。若计算机发现晶圆上的经检测刮伤的定位及尺寸分别匹配机械手臂定向及与云端数据库中的相同机械手臂相对应的机械手臂尺寸,则对应于机械手臂定向及机械手臂尺寸的比较结果匹配,并且对应于对应比较结果的机械手臂可得以辨识。若计算机无法在云端数据库中发现与所检测的刮伤尺寸或定向相对应的机械手臂尺寸或定向,则比较结果既不是匹配,亦不是排除。
对特定机械手臂收集及输入至云端数据库中的机械手臂尺寸是关于在由机械手臂于晶圆上的刮伤中所反映的机械手臂的实体特征。在一些实施例中,参看图1,尺寸B为机械手臂1的端效器11的宽度。由该机械手臂1的端效器11产生的刮伤痕迹具有B或更少的宽度。再次参看图1,尺寸A为相同机械手臂1的两个端效器11之间的距离。由该机械手臂1的两个端效器11产生的刮伤痕迹具有在该两个端效器之间的距离A。再次参看图1,尺寸D为在机械手臂1的延伸方向上,当机械手臂1朝向晶圆20延伸至最大范围时,在该机械手臂1的端效器11的终端尖部111与晶圆20的边缘上的最远点21之间的距离。由该机械手臂1的端效器11产生的刮伤痕迹是在机械手臂1的延伸方向上,且在离开晶圆20的边缘上的最远点距离D,或更大距离处。再次参看图1,尺寸E为在垂直于机械手臂1的延伸方向上,在端效器11与晶圆20的边缘上的最远点22之间的距离。由端效器11产生的刮伤痕迹是在垂直于机械手臂1的延伸方向上,且在离开晶圆20的边缘上的最远点22的距离E处。再次参看图1,尺寸C为机械手臂1的前臂12的宽度。由该机械手臂1的前臂12产生的刮伤痕迹具有C或更少的宽度。
对机械手臂收集且输入至云端数据库中的机械手臂定向为相对于机械手臂在其上操作的晶圆的定向的机械手臂的定向。晶圆的定向可根据晶圆的定向标记的定向来界定。晶圆的定向标记可为平面边缘、凹口等等。参看图2A,晶圆20的定向OW是根据晶圆的平面边缘23来界定。在如第2B中所示的一些实施例中,晶圆20的定向OW亦可根据晶圆的凹口23来界定。机械手臂1相对于定向OW以定向O1在晶圆20上操作。由机械手臂1产生的刮伤痕迹具有与机械手臂1相同的定向O1。
图3绘示根据一些实施例的用于辨识造成在晶圆上产生刮伤的机械手臂的方法的流程图。在步骤S01中,检测到晶圆上的至少一个刮伤痕迹。在步骤S02中,决定所检测的刮伤痕迹的至少一个刮伤参数。刮伤参数可以为刮伤尺寸、刮伤定向、其组合等等。
在步骤S03中,将刮伤参数与输入于云端数据库中的多个机械手臂参数相比较,以产生多个对应的比较参数。机械手臂参数中的每一者与晶圆制造过程中使用的特定机械手臂相对应。再次参看图1,机械手臂参数可以为以下各参数:机械手臂1的两个端效器11之间的距离A;机械手臂1的端效器11的宽度B;机械手臂1的前臂12的宽度C;当机械手臂1朝向晶圆且在机械手臂1的延伸方向上延伸至最大范围时,在机械手臂1的端效器11的终端尖部111与晶圆边缘上的最远点21之间的距离D;在垂直于机械手臂1的延伸方向的方向上,在机械手臂1的端效器11与晶圆边缘上的最远点22之间的距离E,上述各者的组合,等等。再次参看图2A及图2B,机械手臂参数可以是相对于晶圆20的定向OW的机械手臂1的定向O1。
在一些实施例中,机械手臂尺寸为机械手臂的两个端效器之间的距离,且刮伤尺寸为刮伤痕迹的两者之间的距离。若刮伤尺寸大体上等于机械手臂尺寸,则决定机械手臂尺寸匹配刮伤尺寸。换言之,对应比较结果为匹配。
在一些实施例中,机械手臂尺寸为机械手臂的机械手臂端效器的宽度,且刮伤尺寸为刮伤痕迹的宽度。若刮伤尺寸大体上等于或小于机械手臂尺寸,则决定机械手臂尺寸匹配刮伤尺寸。换言之,对应比较结果为匹配。
在一些实施例中,机械手臂尺寸为机械手臂的前臂的宽度,且刮伤尺寸为刮伤痕迹的宽度。若刮伤尺寸大体上等于或小于机械手臂尺寸,则决定机械手臂尺寸匹配刮伤尺寸。换言之,对应比较结果为匹配。
在其他实施例中,机械手臂尺寸为当机械手臂朝向晶圆且在机械手臂的延伸方向上延伸至最大范围时,在机械手臂的端效器的终端尖部与晶圆边缘上的最远点之间的距离;且刮伤尺寸为在刮伤痕迹的长度方向上,在晶圆边缘上的最远点与最接近于边缘的刮伤痕迹上的端点之间的距离。若刮伤尺寸大体上等于或大于机械手臂尺寸,则决定机械手臂尺寸匹配刮伤尺寸。换言之,对应比较结果为匹配。或者,机械手臂尺寸为当机械手臂朝向晶圆且在机械手臂的延伸方向上延伸至最大范围时,在机械手臂的端效器的终端尖部与晶圆中心之间的距离;且刮伤尺寸为在刮伤痕迹的长度方向上,在晶圆边缘上的最远点与最接近于边缘的刮伤痕迹上的端点之间的距离。若刮伤尺寸大体上等于或小于机械手臂尺寸,则决定机械手臂尺寸匹配刮伤尺寸。换言之,对应比较结果为匹配。
在其他实施例中,机械手臂尺寸为在垂直于机械手臂的延伸方向的方向上、在机械手臂的端效器与晶圆边缘上的最远点之间的距离;且刮伤尺寸为在垂直于刮伤痕迹的长度的方向上,在刮伤痕迹与晶圆边缘上的最远点之间的距离。若刮伤尺寸大体上等于机械手臂尺寸,则决定机械手臂尺寸匹配刮伤尺寸。换言之,对应比较结果为匹配。或者,机械手臂尺寸为在垂直于机械手臂的延伸方向的方向上、在机械手臂的端效器与晶圆中心之间的距离;且刮伤尺寸为在垂直于刮伤痕迹的长度的方向上,在刮伤痕迹与晶圆边缘上的最远点之间的距离。若刮伤尺寸大体上等于机械手臂尺寸,则决定机械手臂尺寸匹配刮伤尺寸。换言之,对应比较结果为匹配。
在步骤S04中,机械手臂是基于步骤S03中的比较结果来辨识。若机械手臂具有与在步骤S03中匹配的比较结果相对应的对应机械手臂参数,则机械手臂可得以辨识。
或者,若基于步骤S03中的比较,机械手臂具有与为匹配的比较结果相对应的对应机械手臂参数,并且不具有与为排除的比较结果相对应的机械手臂参数,则机械手臂可得以辨识。
在一些实施例中,若机械手臂尺寸为机械手臂的两个端效器之间的距离,且若刮伤尺寸大体上等于机械手臂尺寸,则决定对应的刮伤尺寸匹配机械手臂尺寸。在此情况下,对应比较结果为匹配。另一方面,若刮伤尺寸大体上不同于机械手臂尺寸,则刮伤痕迹可能并非已由彼特定机械手臂的两个端效器所产生,且因此排除机械手臂尺寸并且机械手臂未得以辨识。在此情况下,对应比较结果为排除。在一些实施例中,若刮伤尺寸不同于机械手臂尺寸小于约5%,则刮伤尺寸大体上等于机械手臂尺寸;且若刮伤尺寸不同于机械手臂尺寸超过约5%,则刮伤尺寸大体上不同于机械手臂尺寸。
在其他实施例中,若机械手臂尺寸为机械手臂的端效器的一者的宽度,且若刮伤尺寸大体上等于或小于机械手臂尺寸,则决定对应的刮伤尺寸匹配机械手臂尺寸。在此情况下,对应比较结果为匹配。另一方面,若刮伤尺寸大于机械手臂尺寸,则排除机械手臂尺寸,因为端效器无法产生具有比端效器本身的宽度更宽的宽度的刮伤,并且机械手臂未得以辨识。在此情况下,对应比较结果为排除。在一些实施例中,若刮伤尺寸不同于机械手臂尺寸小于约5%,则刮伤尺寸大体上等于机械手臂尺寸;且若刮伤尺寸分别小于或大于机械手臂尺寸超过约5%,则刮伤尺寸大体上小于或大于机械手臂尺寸。在这些实施例中,若刮伤尺寸小于机械手臂尺寸的约1.05倍,则为机械手臂的端效器中的一者的宽度的机械手臂尺寸经决定为匹配对应的刮伤尺寸;且若刮伤尺寸大于机械手臂尺寸的约1.05倍,则决定排除机械手臂尺寸。在一些实施例中,为机械手臂的端效器中的一者的宽度的机械手臂尺寸是在约10mm与约35mm之间。
在其他实施例中,若机械手臂尺寸为机械手臂的前臂的宽度,且若刮伤尺寸大体上等于或小于机械手臂尺寸,则决定对应的刮伤尺寸匹配机械手臂尺寸。在此情况下,对应比较结果为匹配。另一方面,若刮伤尺寸大于机械手臂尺寸,则排除机械手臂尺寸,因为前臂无法产生具有比前臂本身的宽度更宽的宽度的刮伤,并且机械手臂未得以辨识。在此情况下,对应比较结果为排除。在一些实施例中,若刮伤尺寸不同于机械手臂尺寸小于约5%,则刮伤尺寸大体上等于机械手臂尺寸;且若刮伤尺寸分别小于或大于机械手臂尺寸超过约5%,则刮伤尺寸大体上小于或大于机械手臂尺寸。在这些实施例中,若刮伤尺寸小于机械手臂尺寸的约1.05倍,则为机械手臂的前端的宽度的机械手臂尺寸经决定为匹配对应的刮伤尺寸;且若刮伤尺寸大于机械手臂尺寸的约1.05倍,则决定排除机械手臂尺寸。
在其他实施例中,若机械手臂尺寸为当机械手臂朝向晶圆且在机械手臂的延伸方向上延伸至最大范围时,在机械手臂的端效器的终端尖部与晶圆边缘上的最远点之间的距离,且若刮伤尺寸大体上等于或大于机械手臂尺寸,则对应的刮伤尺寸经决定为匹配机械手臂尺寸。在此情况下,对应比较结果为匹配。另一方面,若刮伤尺寸小于机械手臂尺寸,则刮伤痕迹是由一机械手臂产生,该机械手臂可与当机械手臂延伸至最大范围时,所论述的机械手臂尺寸相对应的机械手臂相比朝向晶圆边缘上的最远点更远延伸。在此情况下,对应比较结果为排除。在一些实施例中,若刮伤尺寸不同于机械手臂尺寸小于约5%,则刮伤尺寸大体上等于机械手臂尺寸;且若刮伤尺寸分别小于或大于机械手臂尺寸超过约5%,则刮伤尺寸大体上小于或大于机械手臂尺寸。在这些实施例中,机械手臂尺寸为当机械手臂朝向晶圆且在机械手臂的延伸方向上延伸至最大范围时,在机械手臂的端效器的终端尖部与晶圆边缘上的最远点之间的距离,若刮伤尺寸大于机械手臂尺寸的约0.95倍,则机械手臂尺寸经决定为匹配对应的刮伤尺寸;且若刮伤尺寸小于机械手臂尺寸的约0.95倍,则机械手臂尺寸经决定为被排除。
在一些实施例中,当机械手臂朝向晶圆且在机械手臂的延伸方向上延伸至最大范围时,在机械手臂的端效器的终端尖部与晶圆边缘上的最远点之间的距离在约50mm与约105mm之间。
在其他实施例中,若机械手臂尺寸为在垂直于机械手臂的延伸方向的方向上,在机械手臂的端效器与晶圆边缘上的最远点之间的距离,且若刮伤尺寸大体上等于机械手臂尺寸,则对应的刮伤尺寸经决定为匹配机械手臂尺寸。在此情况下,对应比较结果为匹配。另一方面,若刮伤尺寸大体上不同于机械手臂尺寸,则刮伤痕迹可能并非已由彼特定机械手臂的端效器所产生,且因此排除机械手臂尺寸并且机械手臂未得以辨识。在此情况下,对应比较结果为排除。在一些实施例中,若刮伤尺寸不同于机械手臂尺寸小于约5%,则刮伤尺寸大体上等于机械手臂尺寸;且若刮伤尺寸不同于机械手臂尺寸超过约5%,则刮伤尺寸大体上不同于机械手臂尺寸。
在一些实施例中,为在垂直于机械手臂的延伸方向的方向上,在机械手臂的端效器与晶圆边缘上的最远点之间的距离的机械手臂尺寸在约50mm与105mm之间。
在一些实施例中,考虑如图4中所示的具有刮伤痕迹31及32的晶圆20。将图3中所示的方法应用于晶圆20,在步骤S01中,检测到刮伤痕迹31及32。在步骤S02,确定刮伤尺寸A’、B’及D’。特定言之,刮伤尺寸A’为两个刮伤痕迹31与32之间的距离,刮伤尺寸B’为由机械手臂的端效器产生的刮伤痕迹32的宽度,且刮伤尺寸D’为在刮伤痕迹的长度方向上,在晶圆20的边缘上的最远点21与最接近于边缘的刮伤痕迹31上的端点之间的距离。
在步骤S03中,将刮伤尺寸A’与图5A及图5B中所示的机械手臂尺寸A1及A2相比较,将刮伤尺寸B’与图5A及图5B中所示的机械手臂尺寸B1及B2相比较,且将刮伤尺寸D’与图5A及图5B中所示的机械手臂尺寸D1及D2相比较。刮伤尺寸B’与机械手臂尺寸B1及B2相匹配,因为刮伤尺寸B’大体上等于或小于机械手臂尺寸B1及B2。刮伤尺寸D’与机械手臂尺寸D1及D2相匹配,因为刮伤尺寸D’大体上等于或大于机械手臂尺寸D1及D2。刮伤尺寸A’与机械手臂尺寸A1相匹配,因为刮伤尺寸A’大体上等于机械手臂尺寸A1。然而,机械手臂尺寸A2被排除,因为刮伤尺寸A’大体上不同于机械手臂尺寸A2。
在步骤S04中,图5B的机械手臂1具有被排除的对应的机械手臂尺寸A2,因此机械手臂1未经辨识为造成在晶圆20上产生刮伤痕迹31及32的可能的机械手臂。另一方面,图5A的机械手臂1的机械手臂尺寸中的每一者与晶圆20上的刮伤痕迹31及32的刮伤尺寸的一者相匹配,因此机械手臂1经辨识为造成在晶圆20上产生刮伤痕迹31及32的可能的机械手臂。
在其中于晶圆上仅检测到一个刮伤的情况下,刮伤尺寸A待定且机械手臂尺寸A无法直接用于比较。然而,若晶圆半径已知,则机械手臂尺寸E可根据机械手臂尺寸A计算,且可将机械手臂尺寸E与刮伤尺寸E’相比较。
考虑图6中所示的另一晶圆。将图3中所示的方法应用于晶圆20,在步骤S01中,检测到具有刮伤痕迹31的晶圆20。在步骤S02中,确定刮伤尺寸B’及E’。特定言之,刮伤尺寸B’为由机械手臂的端效器产生的刮伤痕迹31的宽度。尺寸E’为在垂直于刮伤痕迹的长度的方向上,在刮伤痕迹31与晶圆20的边缘上的最远点22之间的距离。
在步骤S03中,再次参看图5A及图5B中的机械手臂,将刮伤尺寸B’与机械手臂尺寸B1及B2相比较,且将刮伤尺寸E’与机械手臂E1及E2相比较。刮伤尺寸B’与机械手臂尺寸B1及B2相匹配,因为刮伤尺寸B’大体上等于或小于机械手臂尺寸B1及B2。刮伤尺寸E’与机械手臂尺寸E1相匹配,因为刮伤尺寸E’大体上等于机械手臂尺寸E1。然而,机械手臂尺寸A2被排除,因为刮伤尺寸E’大体上不同于机械手臂尺寸A2。机械手臂尺寸A1及A2既不匹配亦不排除,因为没有根据刮伤痕迹31确定任何对应的刮伤尺寸。
在步骤S04中,图5B的机械手臂1具有被排除的对应的机械手臂尺寸E2,因此机械手臂1未经辨识为造成在晶圆20上产生刮伤痕迹31的可能的机械手臂。另一方面,图5A的机械手臂1具有匹配晶圆20上的刮伤痕迹31的刮伤尺寸的一者的至少一个机械手臂尺寸,并且没有机械手臂尺寸由与刮伤尺寸的一者的比较所排除,因此图5A的机械手臂1经辨识为造成在晶圆20上产生刮伤痕迹31的可能的机械手臂。
或者,在其中于晶圆上仅检测到一个刮伤的情况下,若可以确定晶圆的中心24,则可以确定为晶圆中心24与刮伤痕迹31之间的距离的刮伤尺寸F’,并且将该刮伤尺寸F’与机械手臂尺寸A相比较,机械手臂尺寸A应大体上为匹配刮伤尺寸F’的值的两倍。
考虑图6中所示的另一晶圆。将图3中所示的方法应用于晶圆20,在步骤S01中,检测到具有刮伤痕迹31的晶圆20。在一些实施例中,在步骤S02中,确定刮伤尺寸B’和F’。特定言之,刮伤尺寸B’为由机械手臂的端效器产生的刮伤痕迹31的宽度。刮伤尺寸F’为在垂直于刮伤痕迹31的长度的方向上,在刮伤痕迹31与晶圆20的中心24之间的距离。
在步骤S03中,再次参看图5A及图5B中的机械手臂,将刮伤尺寸B’与机械手臂尺寸B1及B2相比较,且将刮伤尺寸F’与机械手臂尺寸A1及A2相比较。刮伤尺寸F’与机械手臂尺寸A1相匹配,因为刮伤尺寸F’大体上等于机械手臂尺寸A1乘以二分之一。然而,机械手臂尺寸A2被排除,因为刮伤尺寸F’大体上不同于机械手臂尺寸A2乘以二分之一。
在步骤S04中,刮伤尺寸B’与机械手臂尺寸B1及B2相匹配,因为刮伤尺寸B’大体上等于或小于机械手臂尺寸B1及B2。图5B的机械手臂1具有被排除的对应的机械手臂尺寸E2,因此机械手臂1未经辨识为造成在晶圆20上产生刮伤痕迹31的可能的机械手臂。另一方面,图5A的机械手臂1具有匹配晶圆20上的刮伤痕迹31的刮伤尺寸的一者的至少一个机械手臂尺寸,并且没有机械手臂尺寸由与刮伤尺寸的一者的比较所排除,因此图5A的机械手臂1经辨识为造成在晶圆20上产生刮伤痕迹31的可能的机械手臂。
考虑图7中所示的另一晶圆。将图3中所示的方法应用于晶圆20,在步骤S01中,检测到具有刮伤痕迹31的晶圆20。在步骤S02,确定刮伤尺寸B’及D’。特定言之,刮伤尺寸B’为由机械手臂的端效器产生的刮伤痕迹31的宽度。刮伤尺寸D’为在刮伤痕迹的长度的方向上,在晶圆20的边缘上的最远点21与最接近于边缘的刮伤痕迹31上的端点之间的距离。
在步骤S03中,再次参看图5A及图5B中的机械手臂,将刮伤尺寸B’与机械手臂尺寸B1及B2相比较,且将刮伤尺寸D’与机械手臂尺寸D1及D2相比较。刮伤尺寸B’与机械手臂尺寸B1及B2相匹配,因为刮伤尺寸B’大体上等于或小于机械手臂尺寸B1及B2。刮伤尺寸D’与机械手臂尺寸D1相匹配,因为刮伤尺寸D’等于或大于D1。然而,机械手臂尺寸D2被排除,因为刮伤尺寸D’小于D2。
在步骤S04中,图5B的机械手臂1具有被排除的对应的机械手臂尺寸D2,因此机械手臂1未经辨识为造成在晶圆20上产生刮伤痕迹31的可能的机械手臂。另一方面,图5A的机械手臂1具有匹配晶圆20上的刮伤痕迹31的刮伤尺寸的一者的至少一个机械手臂尺寸,并且没有机械手臂尺寸由与刮伤尺寸的一者的比较所排除,因此图5A的机械手臂1经辨识为造成在晶圆20上产生刮伤痕迹31的可能的机械手臂。
在一些实施例中,考虑如图8中所示的具有刮伤痕迹31及32的晶圆20。在步骤S01中,检测到刮伤痕迹31及32。在步骤S02中,确定刮伤定向O’,并且确定刮伤尺寸A’。
在步骤S03中,将刮伤定向O’与机械手臂定向O1及O2相比较,并且将刮伤尺寸A’与机械手臂尺寸A1及A2相比较,机械手臂尺寸A1及A2在图8中大体上相同。
在步骤S04中,具有匹配刮伤定向O’的机械手臂定向O2,及匹配刮伤尺寸A’的机械手臂尺寸A2的机械手臂2经辨识为造成在晶圆20上产生刮伤痕迹31及32的可能的机械手臂。另一方面,机械手臂1的机械手臂定向O1不匹配,因此机械手臂1未经辨识为造成在晶圆20上产生刮伤痕迹31及32的可能的机械手臂。应注意,机械手臂1具有与刮伤尺寸A’匹配的机械手臂尺寸A1。然而,机械手臂1与机械手臂2的不同之处在于其操作于晶圆20上的定向,并且刮伤定向有助于辨识相关机械手臂。
考虑图8中所示的具有刮伤痕迹31及32的相同晶圆20。在一些实施例中,在步骤S01中,检测到刮伤痕迹31及32。在步骤S02中,确定刮伤定向O’。在步骤S03中,将刮伤定向O’与机械手臂定向O1及O2相比较。在步骤S04中,具有匹配刮伤定向O’的机械手臂定向O2的机械手臂2经辨识为造成在晶圆20上产生刮伤痕迹31及32的可能的机械手臂。另一方面,机械手臂1的机械手臂定向O1不匹配,因此机械手臂1未经辨识为造成在晶圆20上产生刮伤痕迹31及32的可能的机械手臂。在一些实施例中,仅用刮伤定向与机械手臂定向的比较则足以用于辨识造成产生刮伤的机械手臂。
在本案的一些实施例中,可在晶圆制造过程中的特定站点读取晶圆的刮伤痕迹。若在这些晶圆读取中的一者期间检测到刮伤痕迹,则仅将对应于操作在于当前晶圆读取与先前晶圆读取之间的晶圆上的机械手臂的机械手臂参数与经检测的刮伤痕迹的刮伤参数相比较。特定言之,参看图9,在步骤S11中于第一读取站处读取晶圆。在第一读取站处读取晶圆之后,在步骤S12中,通过使用多个机械手臂操作晶圆。在使用机械手臂于晶圆上操作之后,在步骤S13中,于第二读取站处读取晶圆。在步骤S14中,在第二读取站处检测晶圆上的刮伤痕迹。在步骤S15中,将刮伤痕迹的参数与在第一读取站与第二读取站之间的晶圆上操作的机械手臂参数相比较以产生比较结果。在步骤S16中,机械手臂中的一者是基于比较结果来辨识。
如图10中所示,在本案的一些实施例中,第一读取站与第二读取站可为相机模块101,该相机模块包括点投影器107、红外线相机108、及互补金属氧化物半导体(CMOS)影像感测器。为了促进检测,光可经由点投影器107投影至晶圆20上,以在晶圆20上产生点26的阵列。红外线相机108可用于读取从晶圆20反射的点阵列26,以计算晶圆20上的刮伤的位置。另外,晶圆20的二维影像可经由CMOS影像感测器109获取,并且可将该信息与红外线相机108所收集的信息相比较,以确定诸如宽度、长度、距离、定向等的刮伤尺寸。在一些实施例中,点投影器107为垂直腔面发射激光。
如图11中所示,在本案的一些实施例中,提供一种用于辨识造成晶圆上的刮伤的机械手臂的***100。***100包括:相机模块101,经配置以检测并读取晶圆上的刮伤;处理器102,经配置以根据演算法确定刮伤参数;云端数据库103,经配置以储存机械手臂参数;处理器102进一步经配置以将刮伤参数与机械手臂参数相比较,并且基于该比较辨识机械手臂。
通过将机械手臂参数储存于由计算机可存取的云端数据库103中,该计算机的经检测的刮伤痕迹及刮伤痕迹参数可得以快速地计算并且与所储存的机械手臂参数相比较,以产生比较结果。基于比较结果,可快速地辨识造成产生经检测的刮伤的可能的机械手臂。
在本案的一些实施例中,在一方法中检测晶圆上的至少一个刮伤痕迹。确定至少一个刮伤痕迹的第一刮伤尺寸。将经确定的第一刮伤尺寸与多个第一机械手臂尺寸相比较以产生多个第一比较结果,其中第一比较结果分别对应于多个机械手臂。机械手臂中的一者是基于第一比较结果来辨识。在一些实施例中,在方法中另外确定至少一个刮伤痕迹的第二刮伤尺寸;及将经确定的第二刮伤尺寸与多个第二机械手臂尺寸相比较以产生多个第二比较结果,其中第二比较结果分别对应于机械手臂;并且当对应于机械手臂中的机械手臂的第一比较结果为匹配且对应于机械手臂中的机械手臂的第二比较结果为匹配时,机械手臂中的机械手臂被辨识。在一些实施例中,在方法中另外确定至少一个刮伤痕迹的第二刮伤尺寸;及将经确定的第二刮伤尺寸与多个第二机械手臂尺寸相比较以产生多个第二比较结果,其中第二比较结果分别对应于机械手臂;并且当对应于机械手臂中的机械手臂的第一比较结果为匹配且对应于机械手臂中的机械手臂的第二比较结果为不排除时,机械手臂中的机械手臂得以辨识。在一些实施例中,至少一个刮伤痕迹的数目为二,第一机械手臂尺寸的每一者为对应机械手臂的两个端效器之间的距离,且第一刮伤尺寸为刮伤痕迹的两者之间的距离。在一些实施例中,将经确定的第一刮伤尺寸与第一机械手臂尺寸的比较经执行以使得当第一刮伤尺寸大体上等于第一机械手臂尺寸中的一者时,对应的第一比较结果为匹配。在一些实施例中,将经确定的第一刮伤尺寸与第一机械手臂尺寸的比较经执行以使得当第一刮伤尺寸大体上不同于第一机械手臂尺寸中的一者时,对应的第一比较结果为排除。在一些实施例中,第一机械手臂尺寸中的每一者为对应的机械手臂的端效器的宽度,并且第一刮伤尺寸为至少一个刮伤痕迹的宽度。在一些实施例中,将经确定的第一刮伤尺寸与第一机械手臂尺寸的比较经执行以使得当第一刮伤尺寸大体上等于或小于第一机械手臂尺寸中的一者时,对应的第比较结果为匹配。在一些实施例中,第一机械手臂尺寸中的每一者为对应的机械手臂的前臂的宽度,并且第一刮伤尺寸为至少一个刮伤痕迹的宽度。在一些实施例中,将经确定的第一刮伤尺寸与第一机械手臂尺寸的比较经执行以使得当第一刮伤尺寸大体上等于或小于第一机械手臂尺寸中的一者时,对应的第一比较结果为匹配。在一些实施例中,第一机械手臂尺寸中的每一者为对应的机械手臂朝向晶圆且在对应机械手臂的延伸方向上延伸至最大范围时,在对应机械手臂的端效器的终端尖部与晶圆的边缘上的最远点之间的距离;且第一刮伤尺寸为在至少一个刮伤痕迹的长度的方向上,在至少一个刮伤痕迹的端点与晶圆边缘上的最远点之间的距离。在一些实施例中,将经确定的第一刮伤尺寸与第一机械手臂尺寸的比较经执行以使得当第一刮伤尺寸大体上等于或大于第一机械手臂尺寸中的一者时,对应的第一比较结果为匹配。
在本案的一些实施例中,在一方法中检测晶圆上的至少一个刮伤痕迹。确定至少一个刮伤痕迹的刮伤定向。将经确定的刮伤定向与多个机械手臂定向相比较以产生多个第一比较结果,其中第一比较结果分别对应于多个机械手臂。机械手臂中的一者是基于第一比较结果来辨识。在一些实施例中,在方法中另外确定至少一个刮伤痕迹的刮伤尺寸,并将经确定的刮伤尺寸与多个机械手臂尺寸相比较以产生多个第二比较结果,其中第二比较结果分别对应于机械手臂。在一些实施例中,当对应于机械手臂中的机械手臂的第一比较结果为匹配且对应于机械手臂中的机械手臂的第二比较结果为匹配时,机械手臂中的机械手臂得以辨识。在一些实施例中,机械手臂尺寸中的每一者为在垂直于对应机械手臂的延伸方向的方向上、在对应机械手臂的端效器与晶圆的边缘上的最远点之间的距离;且刮伤尺寸为在垂直于至少一个刮伤痕迹的长度的方向上,在至少一个刮伤痕迹与晶圆边缘上的最远点之间的距离。在一些实施例中,将经确定的刮伤尺寸与多个机械手臂尺寸的比较经执行以使得当刮伤尺寸大体上等于机械手臂尺寸中的一者时,对应的第二比较结果为匹配。
在本案的一些实施例中,在一方法中于第一读取站处读取晶圆。在第一读取站处读取晶圆之后,使用多个机械手臂操作晶圆。在使用机械手臂操作晶圆之后,在第二读取站处读取晶圆。在第二读取站处检测晶圆上的刮伤痕迹。将刮伤痕迹的参数与在第一读取站与第二站之间的晶圆上操作的机械手臂参数相比较以产生比较结果。机械手臂中的一者是基于比较结果来辨识。在一些实施例中,在方法中将光经由点投影器投影至晶圆上,并经由红外线相机及互补金属氧化物半导体(CMOS)影像感测器获得晶圆的影像及在影像上的至少一个刮伤痕迹。在一些实施例中,点投影器为垂直腔面发射激光。
前述内容概括了若干实施例的特征,以便熟悉该项技术者可较佳地理解本案的态样。熟悉该项技术者应理解,其可轻易地使用本揭示内容作为用于设计或修改其他制程及结构的基础,这些其他制程及结构用于实现本文介绍的实施例的相同目的及/或达成相同优点。熟悉该项技术者亦应了解,这些同等构造不背离本案的精神及范畴,且在不背离本案的精神及范畴的情况下,这些同等构造可以进行各种改变、替代及更改。

Claims (10)

1.一种辨识造成晶圆刮伤的机械手臂的方法,其特征在于,包含:
检测一晶圆上的至少一个刮伤痕迹;
确定该至少一个刮伤痕迹的一第一刮伤尺寸;
将该经确定的第一刮伤尺寸与多个第一机械手臂尺寸相比较以产生多个第一比较结果,其中所述多个第一比较结果分别对应于多个机械手臂;及
基于所述多个第一比较结果来辨识所述多个机械手臂中的一机械手臂。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,该至少一个刮伤痕迹的数目为二,所述多个第一机械手臂尺寸的每一者为该对应机械手臂的两个端效器之间的距离,且该第一刮伤尺寸为该刮伤痕迹的两者之间的距离。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多个第一机械手臂尺寸中的每一者为该对应的机械手臂的一端效器的一宽度,并且该第一刮伤尺寸为该至少一个刮伤痕迹的一宽度。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多个第一机械手臂尺寸中的每一者为该对应的机械手臂的一前臂的一宽度,并且该第一刮伤尺寸为该至少一个刮伤痕迹的一宽度。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多个第一机械手臂尺寸中的每一者为该对应的机械手臂朝向晶圆且在该对应机械手臂的一延伸方向上延伸至一最大范围时,在该对应机械手臂的一端效器的一终端尖部与该晶圆的一边缘上的一最远点之间的一距离;且该第一刮伤尺寸为在该至少一个刮伤痕迹的一长度的一方向上,在该至少一个刮伤痕迹的一端点与该晶圆边缘上的该最远点之间的距离。
6.一种辨识造成晶圆刮伤的机械手臂的方法,其特征在于,包括:
检测一晶圆上的至少一个刮伤痕迹;
确定该至少一个刮伤痕迹的一刮伤定向;
将该经确定的刮伤定向与多个机械手臂定向相比较以产生多个第一比较结果,其中所述多个第一比较结果分别对应于多个机械手臂;及
基于所述多个第一比较结果来辨识所述多个机械手臂中的一者。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,进一步包括:
确定该至少一个刮伤痕迹的一刮伤尺寸;及
将该经确定的刮伤尺寸与多个机械手臂尺寸相比较以产生多个第二比较结果,其中所述多个第二比较结果分别对应于所述多个机械手臂。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述多个机械手臂尺寸中的每一者为在垂直于该对应机械手臂的一延伸方向的一方向上、在该对应机械手臂的一端效器与该晶圆的一边缘上的一最远点之间的一距离;且刮伤尺寸为在垂直于该至少一个刮伤痕迹的一长度的一方向上,在该至少一个刮伤痕迹与该晶圆边缘上的该最远点之间的一距离。
9.一种辨识造成晶圆刮伤的机械手臂的方法,其特征在于,包括:
在一第一读取站处读取一晶圆;
在该第一读取站处读取该晶圆之后,使用多个机械手臂操作该晶圆;
在使用所述多个机械手臂操作该晶圆之后,在一第二读取站处读取该晶圆;
在该第二读取站处检测该晶圆上的一刮伤痕迹;
将该刮伤痕迹的参数与在该第一读取站与该第二读取站之间的该晶圆上操作的机械手臂参数相比较以产生比较结果;及
基于所述多个比较结果来辨识所述多个机械手臂中的一者。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,进一步包括:
将光经由一点投影器投影至该晶圆上;及
经由一红外线相机及一互补金属氧化物半导体(CMOS)影像感测器获得该晶圆的一影像及在该影像上的至少一个刮伤痕迹。
CN201910580141.8A 2018-06-29 2019-06-28 辨识造成晶圆刮伤的机械手臂的方法 Active CN110660695B (zh)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201862692408P 2018-06-29 2018-06-29
US62/692,408 2018-06-29
US16/432,344 2019-06-05
US16/432,344 US11158040B2 (en) 2018-06-29 2019-06-05 Method for identifying robot arm responsible for wafer scratch

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110660695A true CN110660695A (zh) 2020-01-07
CN110660695B CN110660695B (zh) 2022-07-01

Family

ID=69007635

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910580141.8A Active CN110660695B (zh) 2018-06-29 2019-06-28 辨识造成晶圆刮伤的机械手臂的方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11158040B2 (zh)
CN (1) CN110660695B (zh)
TW (1) TWI770398B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111524823A (zh) * 2020-04-10 2020-08-11 上海华虹宏力半导体制造有限公司 设备的检测方法和测试晶圆
CN114193451A (zh) * 2021-12-16 2022-03-18 上海华虹宏力半导体制造有限公司 一种检测机械臂刮伤的方法

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115078402A (zh) * 2022-06-15 2022-09-20 西安奕斯伟材料科技有限公司 一种用于检测硅片的***

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5913105A (en) * 1995-11-29 1999-06-15 Advanced Micro Devices Inc Method and system for recognizing scratch patterns on semiconductor wafers
TW504787B (en) * 2001-09-28 2002-10-01 Nanya Technology Corp Method for detecting the accuracy of correction for mask machine
US20050058335A1 (en) * 2003-08-27 2005-03-17 Lin Chin Hsiang Defect management method
KR20050120420A (ko) * 2004-06-18 2005-12-22 삼성전자주식회사 인-라인 타입의 자동 웨이퍼결함 분류장치 및 그 제어방법
CN101399216A (zh) * 2007-09-26 2009-04-01 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 缺陷分析方法和***
CN102130030A (zh) * 2010-01-18 2011-07-20 上海华虹Nec电子有限公司 硅片机械划伤情况的检测方法

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7636156B2 (en) * 2007-06-15 2009-12-22 Qimonda Ag Wafer inspection system and method
US8851816B2 (en) * 2011-04-07 2014-10-07 Microtronic, Inc. Apparatus, system, and methods for weighing and positioning wafers
JP5946751B2 (ja) * 2012-11-08 2016-07-06 株式会社日立ハイテクノロジーズ 欠陥検出方法及びその装置並びに欠陥観察方法及びその装置
CN103943545A (zh) 2013-01-21 2014-07-23 北京北方微电子基地设备工艺研究中心有限责任公司 机械手和半导体设备
CN103245667A (zh) 2013-04-08 2013-08-14 上海华力微电子有限公司 自动检测机械性划痕的方法及***
TWI541112B (zh) 2015-01-09 2016-07-11 力晶科技股份有限公司 機械手臂的檢測裝置與檢測方法
CN106290390B (zh) 2015-05-24 2019-11-26 上海微电子装备(集团)股份有限公司 缺陷检测装置及方法
JP6380582B1 (ja) * 2017-03-08 2018-08-29 株式会社Sumco エピタキシャルウェーハの裏面検査方法、エピタキシャルウェーハ裏面検査装置、エピタキシャル成長装置のリフトピン管理方法およびエピタキシャルウェーハの製造方法
US11124893B2 (en) * 2017-12-21 2021-09-21 Globalwafers Co., Ltd. Method of treating a single crystal silicon ingot to improve the LLS ring/core pattern
CN108364882B (zh) * 2018-02-24 2020-06-16 上海华力微电子有限公司 获取晶圆晶背刮伤来源的方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5913105A (en) * 1995-11-29 1999-06-15 Advanced Micro Devices Inc Method and system for recognizing scratch patterns on semiconductor wafers
TW504787B (en) * 2001-09-28 2002-10-01 Nanya Technology Corp Method for detecting the accuracy of correction for mask machine
US20050058335A1 (en) * 2003-08-27 2005-03-17 Lin Chin Hsiang Defect management method
KR20050120420A (ko) * 2004-06-18 2005-12-22 삼성전자주식회사 인-라인 타입의 자동 웨이퍼결함 분류장치 및 그 제어방법
CN101399216A (zh) * 2007-09-26 2009-04-01 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 缺陷分析方法和***
CN102130030A (zh) * 2010-01-18 2011-07-20 上海华虹Nec电子有限公司 硅片机械划伤情况的检测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
高阳等: "基于机器视觉的晶圆裸片计数", 《电子世界》, no. 05, 15 March 2013 (2013-03-15) *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111524823A (zh) * 2020-04-10 2020-08-11 上海华虹宏力半导体制造有限公司 设备的检测方法和测试晶圆
CN114193451A (zh) * 2021-12-16 2022-03-18 上海华虹宏力半导体制造有限公司 一种检测机械臂刮伤的方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN110660695B (zh) 2022-07-01
TW202006864A (zh) 2020-02-01
US20200005445A1 (en) 2020-01-02
US11158040B2 (en) 2021-10-26
TWI770398B (zh) 2022-07-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110660695B (zh) 辨识造成晶圆刮伤的机械手臂的方法
US11638993B2 (en) Robotic system with enhanced scanning mechanism
US10055805B2 (en) Device for measuring positions and postures of plurality of articles, and robot system having the device
JP4226623B2 (ja) ワーク取り出し装置
CN111629868A (zh) 具有自动化物体检测机构的机器人***及其操作方法
US9764475B2 (en) Workpiece taking out robot system having conversion-calculation function of position and orientation, and workpiece taking out method
JP5088278B2 (ja) 物体検出方法と物体検出装置およびロボットシステム
US10192315B2 (en) Apparatus and method for holding objects
US20170151672A1 (en) Workpiece position/posture calculation system and handling system
KR20130102080A (ko) 워크 취출 장치
CN112307870A (zh) 基于边缘和多维拐角的检测后改善
JP2016181183A (ja) 情報処理装置、情報処理方法、プログラム
JP2016203293A (ja) ピッキング装置およびピッキング方法
CN111483750A (zh) 机器人***的控制方法以及控制装置
Semeniuta et al. Vision-based robotic system for picking and inspection of small automotive components
US20150343634A1 (en) Robot, robot system, and control method
KR101800065B1 (ko) 비접촉식 셀 정렬방법
Kaipa et al. Toward estimating task execution confidence for robotic bin-picking applications
Kaipa et al. Enhancing robotic unstructured bin-picking performance by enabling remote human interventions in challenging perception scenarios
TW202200985A (zh) 檢測晶圓的裝置及方法以及非暫時性計算機可讀媒體
JP2010032258A (ja) デパレタイズ用のワーク位置認識装置および方法
CN111783529B (zh) 基于边缘和多维拐角的检测后改善
CN111470244B (zh) 机器人***的控制方法以及控制装置
Macias et al. Vision guided robotic block stacking
JP2012137474A (ja) ワーク位置の認識方法及び認識装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant