JP2024010713A - 検査装置、検査方法及びプログラム - Google Patents

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Abstract

【課題】プローブ針の針先の位置を精度よく特定することができる技術を提供する。【解決手段】被検査体の検査に用いられるプローブカードに設けられたプローブ針の針先を撮影する撮影部と、プローブ針の針先を撮影した学習画像にプローブ針の範囲及び針先の範囲が付与された学習データを用いて学習されたセグメンテーションモデルに、撮影部により撮影された検証画像を入力することで、検証画像の針領域及び針先領域を認識する領域分割部と、針領域及び針先領域の位置関係に基づいて、針先の位置を特定する位置特定部と、位置特定部により特定された針先の位置に基づいて、被検査体とプローブ針の針先との相対位置を調整する位置調整部と、を備える検査装置が提供される。【選択図】図３

Description

本開示は、検査装置、検査方法及びプログラムに関する。
特許文献１は、被検査体に設けられた複数のテストパッドのそれぞれにプローブ針の針先を接触させ、複数のプローブ針の針先を介して被検査体に電気信号を供給することにより、被検査体を検査する検査装置を開示している。特許文献１に開示されている検査装置は、１つの画像内に複数のプローブ針の針先が写るように撮影された画像に基づいて、プローブ針の針先の位置を特定し、特定されたプローブ針の針先の位置に基づいて、プローブ針の針先の位置を調整する。
特開２０１９－１０２６４０号公報
本開示は、プローブ針の針先の位置を精度よく特定することができる技術を提供する。
本開示の一の態様によれば、被検査体の検査に用いられるプローブカードに設けられたプローブ針の針先を撮影する撮影部と、前記プローブ針の針先を撮影した学習画像に前記プローブ針の範囲及び前記針先の範囲が付与された学習データを用いて学習されたセグメンテーションモデルに、前記撮影部により撮影された検証画像を入力することで、当該検証画像の針領域及び針先領域を認識する領域分割部と、前記針領域及び前記針先領域の位置関係に基づいて、前記針先の位置を特定する位置特定部と、前記位置特定部により特定された前記針先の位置に基づいて、前記被検査体と前記プローブ針の針先との相対位置を調整する位置調整部と、を備える検査装置が提供される。
一の側面によれば、プローブ針の針先の位置を精度よく特定することができる。
一実施形態に係る検査装置の一例を示す断面模式図である。 一実施形態に係る制御装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 一実施形態に係る制御装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 一実施形態に係る学習方法の一例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る針先画像の一例を示す図である。 一実施形態に係る学習データの一例を示す図である。 一実施形態に係る検査方法の一例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る領域分割画像の一例を示す図である。 一実施形態に係る位置特定処理の一例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る領域分割画像の一例を示す図である。 一実施形態に係る検証結果の一例を示すグラフである。
以下、図面を参照して本開示を実施するための形態について説明する。各図面において、同一構成部分には同一符号を付し、重複した説明を省略する場合がある。
［実施形態］
＜概要＞
本開示の実施形態は、半導体ウエハ等の被検査体の電気的検査を行う検査装置である。本実施形態に係る検査装置は、複数のプローブ針が設けられたプローブカードを有する。検査装置は、プローブカードに設けられた各プローブ針を、被検査体に設けられたテストパッドに接触させる。そして、検査装置は、外部テスタから所定の電気信号をプローブカードに出力し、プローブ針を介して被検査体から出力された電気信号に基づいて、被検査体の電気特性を評価する。
検査装置は、プローブ針をテストパッドに接触させるために、プローブ針の針先とテストパッドとの相対的な位置の調整を行う。このとき、被検査体を載置する載置台に取り付けられたカメラ等の撮影部によりプローブ針の針先を撮影し、撮影された画像からプローブ針の針先を認識することで、プローブ針の針先の位置を特定する。
プローブ針の針先を認識する際に、ブロブ解析又はエッジ解析等のルールベースによる画像認識技術を用いると、プローブ針の針先の位置を検出できない場合がある。その原因としては、例えば、プローブ針の先端が摩耗等により一部欠損している場合、又はプローブ針の位置とカメラの画角との位置関係によりプローブ針の一部が画像に含まれない場合等が挙げられる。
本実施形態に係る検査装置は、学習済みのセグメンテーションモデルを用いて、プローブ針の針先を撮影した画像から針領域及び針先領域を認識し、針領域及び針先領域の位置関係に基づいてプローブ針の針先の位置を特定する。本実施形態に係るセグメンテーションモデルは、画像認識結果とは因果関係を持たない、プローブ針の範囲及びプローブ針の針先の範囲を画像に付与した学習データを用いて学習されている。上記のように構成することで、本実施形態に係る検査装置は、プローブ針の針先の位置を精度よく特定することができる。
なお、画像認識結果との因果関係を持たないとは、画像に対して画像認識を行った結果として得られる針領域及び針先領域に基づかない情報であることを意味している。例えば、プローブ針の範囲及びプローブ針の針先の範囲は、画像から針領域及び針先領域を認識することなく、ユーザの操作に応じて画像に付与される。また、例えば、プローブ針の範囲及びプローブ針の針先の範囲は、画像から認識された針領域及び針先領域が真のプローブ針の範囲及びプローブ針の針先の範囲と異なる画像に対して、ユーザの操作に応じて付与されてもよい。
＜検査装置の構成＞
図１は、本実施形態に係る検査装置の一例を示す断面模式図である。図１に示されているように、本実施形態に係る検査装置１０は、検査装置本体２０及び制御装置５０を有する。
検査装置本体２０は、中空の筐体２１を有する。筐体２１内の略中央には、載置台２５を上下方向（図１に示したｚ軸方向）及び横方向（図１に示したｘ軸及びｙ軸と平行なｘｙ平面内の方向）に移動させる移動機構２３が設けられている。載置台２５の上面には、被検査体の一例である半導体ウエハＷが載置される。載置台２５は、上面に載置された半導体ウエハＷを真空チャック等により載置台２５の上面に吸着保持する。
載置台２５の側面には、撮影部の一例であるカメラ２７が取り付けられている。カメラ２７は、撮影方向が上方を向くように載置台２５の側面に取り付けられている。移動機構２３によって載置台２５が移動することにより、載置台２５の側面に取り付けられたカメラ２７も移動する。
移動機構２３は、制御装置５０によって制御される。移動機構２３の移動量は、制御装置５０によって管理される。したがって、載置台２５及びカメラ２７の筐体２１内における位置のｘ座標、ｙ座標及びｚ座標は、制御装置５０によって管理されている。
筐体２１は、上部に略円形状の開口部を有している。当該開口部には、テストヘッド３０が設けられている。テストヘッド３０は、開口部の周縁に沿って設けられたフレーム２２に固定されている。テストヘッド３０内において、フレーム２２の位置には、複数の傾き調整部３２が設けられている。複数の傾き調整部３２は、フレーム２２の下方において、シャフト３３を介して略円筒状のホルダ３４を上方から保持する。
ホルダ３４は、その下部において、複数のプローブ針３８が設けられたプローブカード３６を着脱可能に保持する。プローブカード３６に設けられた複数のプローブ針３８は、針先が下方を向くようにプローブカード３６に設けられている。
図１に例示されているプローブカード３６には、片持ち梁タイプのプローブ針３８が図示されているが、プローブカード３６には、垂直針タイプのプローブ針３８が設けられていてもよい。また、プローブカード３６には、片持ち梁タイプのプローブ針３８と垂直針タイプのプローブ針３８とが両方設けられていてもよい。
複数のプローブ針３８は、載置台２５に載置された半導体ウエハＷが検査時の位置に移動した場合に、プローブ針３８の針先が半導体ウエハＷに設けられたテストパッドにそれぞれ接触する位置となるように、プローブカード３６に配置されている。
複数のプローブ針３８は、プローブカード３６に設けられた配線にそれぞれ接続されている。プローブカード３６に設けられた配線は、ホルダ３４に設けられた配線を介してテストヘッド３０にそれぞれ接続されている。テストヘッド３０には、外部テスタ３１が接続されている。
ここで、プローブカード３６は、ホルダ３４に取り付けられる際の取り付け誤差等により、プローブ針３８の針先の位置が、全体的に半導体ウエハＷに設けられたテストパッドに対応する位置からずれた位置となる場合がある。例えば、プローブカード３６が横方向にずれて取り付けられている場合には、全てのプローブ針３８の針先の位置が横方向に一定量ずれる。プローブ針３８の針先の位置が、横方向に大きくずれると、各プローブ針３８の針先が、対応するテストパッドに接触しなくなる。
そのため、本実施形態では、まず、制御装置５０が、検査開始前に、カメラ２７を用いて複数のプローブ針３８の位置をそれぞれ検出する。次に、制御装置５０は、プローブ針３８毎に、プローブ針３８の針先の位置とテストパッドの位置との誤差を算出する。そして、制御装置５０は、算出された誤差に基づいて、プローブ針３８と半導体ウエハＷとの相対位置を調整する。
このように構成された検査装置本体２０において、載置台２５上に載置された半導体ウエハＷの検査が行われる。まず、制御装置５０は、カメラ２７がプローブ針３８の下方に位置するように移動機構２３を制御する。次に、制御装置５０は、カメラ２７にプローブ針３８を撮影させる。続いて、制御装置５０は、カメラ２７によって撮影された画像に基づいて、各プローブ針３８の針先の横方向における位置を測定する。そして、制御装置５０は、各プローブ針３８の針先の横方向の位置のずれを補正するように、移動機構２３を制御することにより、載置台２５の横方向の位置を調整する。
制御装置５０は、移動機構２３を制御することにより、半導体ウエハＷが載置された載置台２５を上昇させ、半導体ウエハＷ上の各テストパッドとプローブ針３８とを所定のオーバードライブ量で接触させる。オーバードライブ量とは、半導体ウエハＷが載置された載置台２５を上昇させ、半導体ウエハＷ上のテストパッドと各プローブ針３８の針先とを接触させた後、更に載置台２５を上昇させたときの上昇量である。
制御装置５０は、外部テスタ３１を制御して、所定の電気信号をテストヘッド３０へ出力させる。テストヘッド３０は、外部テスタ３１から出力された電気信号を、ホルダ３４内の配線を介してプローブカード３６へ出力する。プローブカード３６へ出力された電気信号は、プローブカード３６内の配線を介して、複数のプローブ針３８にそれぞれ供給され、プローブ針３８を介して半導体ウエハＷのテストパッドへ出力される。
半導体ウエハＷ上のテストパッドから出力された電気信号は、プローブ針３８へ出力される。プローブ針３８へ出力された電気信号は、プローブカード３６内の配線及びホルダ３４内の配線を介して、テストヘッド３０へ出力される。テストヘッド３０へ出力された電気信号は、外部テスタ３１へ出力される。外部テスタ３１は、テストヘッド３０へ出力した電気信号と、テストヘッド３０から出力された電気信号とに基づいて、半導体ウエハＷの電気特性を評価し、評価結果を制御装置５０へ出力する。
なお、プローブ針３８に破損や変形等の不具合が発生している場合には、移動機構２３による横方向における位置の調整を行ったとしても、正しく検査を行うことが難しい。そのため、カメラ２７により撮影された画像に基づいて、各プローブ針３８の針先の破損や変形等が検出された場合には、制御装置５０は、ディスプレイ等を介してオペレータにエラーを通知し、プローブカード３６のメンテナンスや交換を促す。
＜制御装置のハードウェア構成＞
図２は、本実施形態に係る制御装置５０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図２に示されているように、制御装置５０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５００、ＲＡＭ（Random Access Memory）５０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）５０２、補助記憶装置５０３、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）５０４、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）５０５及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）５０６を備える。
ＣＰＵ５００は、ＲＯＭ５０２又は補助記憶装置５０３に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ５０２は、制御装置５０の起動時にＣＰＵ５００によって実行されるブートプログラムや、制御装置５０のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
補助記憶装置５０３は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）等である。補助記憶装置５０３は、ＣＰＵ５００によって実行されるプログラム及び当該プログラムによって使用されるデータ等を格納する。ＣＰＵ５００は、当該プログラムを、補助記憶装置５０３から読み出してＲＡＭ５０１上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
通信Ｉ／Ｆ５０４は、ＬＡＮ（Local Area Network）等の通信回線を介して検査装置本体２０との間で通信を行う。通信Ｉ／Ｆ５０４は、通信回線を介して検査装置本体２０からデータを受信してＣＰＵ５００へ送り、ＣＰＵ５００が生成したデータを、通信回線を介して検査装置本体２０へ送信する。
ＣＰＵ５００は、入出力Ｉ／Ｆ５０５を介して、キーボード等の入力装置及びディスプレイ等の出力装置を制御する。ＣＰＵ５００は、入出力Ｉ／Ｆ５０５を介して、入力装置から入力された信号を取得してＣＰＵ５００へ送る。また、ＣＰＵ５００は、生成したデータを、入出力Ｉ／Ｆ５０５を介して出力装置へ出力する。
メディアＩ／Ｆ５０６は、記録媒体５０７に格納されたプログラム又はデータを読み取り、補助記憶装置５０３に格納する。記録媒体５０７は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体又は半導体メモリ等である。
制御装置５０のＣＰＵ５００は、ＲＡＭ５０１上にロードされるプログラムを、記録媒体５０７から読み取って補助記憶装置５０３に格納するが、他の例として、他の装置から、通信回線を介してプログラムを取得して補助記憶装置５０３に格納してもよい。
＜制御装置の機能構成＞
図３は、本実施形態に係る制御装置５０の機能構成の一例を示すブロック図である。図３に示されているように、本実施形態に係る制御装置５０は、撮影制御部５１、画像記憶部５２、正解位置入力部５３、モデル学習部５４、モデル記憶部５５、領域分割部５６、位置特定部５７、位置調整部５８及び検査実行部５９を備える。
撮影制御部５１、正解位置入力部５３、モデル学習部５４、領域分割部５６、位置特定部５７、位置調整部５８及び検査実行部５９は、例えば、図２に示されているＣＰＵ５００が、ＲＡＭ５０１上にロードされたプログラムを実行することにより実現される。画像記憶部５２及びモデル記憶部５５は、例えば、図２に示されているＲＡＭ５０１又は補助記憶装置５０３により実現される。
撮影制御部５１は、カメラ２７を制御することにより、プローブ針３８の針先を撮影する（以下、カメラ２７により撮影された画像を「針先画像」とも呼ぶ）。撮影制御部５１は、セグメンテーションモデルを学習するために用いる針先画像（以下、「学習画像」とも呼ぶ）を撮影した場合、学習画像を画像記憶部５２に記憶する。撮影制御部５１は、プローブ針の針先の位置を特定するために用いる針先画像（以下、「検証画像」とも呼ぶ）を撮影した場合、検証画像を領域分割部５６に送る。
画像記憶部５２には、カメラ２７により撮影された複数の学習画像が記憶される。学習画像の数は、セグメンテーションモデルを学習するために十分な量があればよい。セグメンテーションモデルを学習するために十分な量はモデルの種類により異なるが、例えば、５０枚程度である。
正解位置入力部５３は、ユーザの操作に応じて、学習画像に撮影されているプローブ針３８の範囲（針領域の正解値）及びプローブ針３８の針先の範囲（針先領域の正解値）を表す情報（以下、「正解位置情報」とも呼ぶ）の入力を受け付ける。正解位置入力部５３は、受け付けた正解位置情報を学習画像に付与し、画像記憶部５２に記憶する。以下、正解位置情報を付与された学習画像を「学習データ」とも呼ぶ。学習データは教師データとして機能する。検証画像は、学習データとしては使用されない。
モデル学習部５４は、画像記憶部５２に記憶されている学習データに基づいて、セグメンテーションモデルを学習する。当該セグメンテーションモデルは、針先画像を入力とし、当該針先画像の各画素を、針領域、針先領域及びその他の領域に分割した画像を出力する。針領域は、プローブ針３８が映っている領域である。針先領域は、プローブ針３８の針先が映っている領域である。その他の領域とは、針領域又は針先領域ではない領域である。
モデル記憶部５５には、モデル学習部５４により学習されたセグメンテーションモデルが記憶される。
領域分割部５６は、学習済みのセグメンテーションモデルに、カメラ２７により撮影された検証画像を入力することで、当該検証画像を針領域、針先領域及びその他の領域に分割する。以下、検証画像を領域分割した画像を「領域分割画像」と呼ぶ。
位置特定部５７は、領域分割画像に含まれる針領域及び針先領域の位置関係に基づいて、プローブ針３８の針先の位置を特定する。位置特定部５７は、領域分割画像に複数の針領域が含まれるとき、各針領域について、針先の位置を特定する。
位置調整部５８は、移動機構２３を制御することにより、被検査体に設けられたテストパッドとプローブ針３８の針先とを接触させる。このとき、位置調整部５８は、位置特定部５７により特定されたプローブ針３８の針先の位置を表す情報に基づいて、プローブ針３８の針先とテストパッドとの相対位置を調整する。なお、本実施形態では、プローブ針３８の針先とテストパッドとのＺ軸方向の位置関係は正しく調整されているものとする。
検査実行部５９は、外部テスタ３１に検査開始を指示し、半導体ウエハＷの検査を開始する。
＜学習方法の処理手順＞
図４は、本実施形態に係る学習方法の一例を示すフローチャートである。本実施形態に係る学習方法は、針先画像を領域分割するセグメンテーションモデルを学習する方法である。
ステップＳ１において、撮影制御部５１は、カメラ２７を制御することにより、プローブ針３８の針先を撮影する。撮影制御部５１は、１つの画像内に複数のプローブ針３８の針先が映るように撮影してもよいし、１つの画像内に１つのプローブ針３８の針先が映るように撮影してもよい。
撮影制御部５１は、カメラ２７により撮影された学習画像を画像記憶部５２に記憶する。このとき、撮影制御部５１は、撮影位置を表す情報を針先画像に関連付けて記憶する。撮影位置を表す情報は、例えば、撮影時にカメラ２７が位置したｘｙ平面上の座標である。
≪針先画像≫
図５は、本実施形態に係る針先画像の一例を示す図である。図５に示されているように、本実施形態に係る針先画像１００には、プローブ針３８の針先が撮影されている。図５に示した例では、針先画像１００に、４つのプローブ針３８－１～３８－４が撮影されているが、１枚の針先画像１００に撮影されるプローブ針３８の数は限定されない。
図４に戻って説明する。ステップＳ２において、正解位置入力部５３は、ユーザの操作に応じて、学習画像に付与する正解位置情報の入力を受け付ける。正解位置入力部５３は、受け付けた正解位置情報を学習画像に付与することで、学習データを生成する。正解位置入力部５３は、生成した学習データを画像記憶部５２に記憶する。
正解位置入力部５３は、画像記憶部５２に記憶されているすべての学習画像に対して正解位置情報の入力を受け付けてもよいし、一部の学習画像に対して正解位置情報の入力を受け付けてもよい。例えば、正解位置入力部５３は、従来のルールベースによる画像認識技術で正しく針先の位置を認識できない学習画像のみについて、正解位置情報の入力を受け付けてもよい。
学習画像に複数のプローブ針３８が撮影されている場合、正解位置入力部５３は、学習画像に含まれるすべてのプローブ針３８に対して正解位置情報の入力を受け付けてもよいし、一部のプローブ針３８に対して正解位置情報の入力を受け付けてもよい。例えば、図５に示されているプローブ針３８－４のように、プローブ針３８の範囲全体が学習画像に含まれていない場合、当該プローブ針３８に対しては正解位置情報の入力を受け付けなくてもよい。
従来のルールベースによる画像認識技術で正しく針先の位置を認識できない学習画像のみについて、正解位置情報の入力を受け付ける場合、正解位置入力部５３は、まず、画像記憶部５２に記憶されているすべての学習画像からプローブ針３８の針先の位置を認識する。次に、ユーザは、認識結果として得られたプローブ針３８の針先の位置が、学習画像に撮影されている真のプローブ針３８の針先の位置と異なる学習画像を選択する。続いて、ユーザは、当該学習画像に撮影されているプローブ針３８の範囲及びプローブ針３８の針先の範囲を入力する。そして、正解位置入力部５３は、ユーザにより入力された正解位置情報を学習画像に付与して、画像記憶部５２に記憶する。
≪学習データ≫
図６は、本実施形態に係る学習データの一例を示す図である。図６には、真のプローブ針３８の範囲２００及び真の針先の位置２１０と、ルールベースの画像認識技術により認識されたプローブ針３８の範囲２２０及び針先の位置２３０とが示されている。なお、認識された針先の位置２３０は、認識されたプローブ針３８の範囲２２０の重心位置である。
図６（Ａ）に示した学習画像では、認識されたプローブ針３８の範囲が縦長の楕円状となっており、左側の一部が認識されていない。その結果、認識された針先の位置２３０は、真の針先の位置２１０から右方向にずれている。
図６（Ｂ）に示した学習画像では、認識されたプローブ針３８の範囲がＵ字型となっており、真の針先の位置２１０を含む中心部分が認識されていない。その結果、認識されたプローブ針３８の位置２３０は、真の針先の位置２１０から大きくずれている。
このように、ルールベースによる画像認識技術では、針先の範囲及び針先の位置が正しく認識されない場合がある。この場合、針先の位置が正しく認識されない学習画像に対して、真のプローブ針３８の範囲２００（針領域の正解値）及び真の針先の位置２１０（針先領域の正解値）を、正解位置情報として付与することで学習データを生成する。このように生成した学習データを用いてセグメンテーションモデルを学習することで、精度よく針領域及び針先領域を認識することが可能となる。
図４に戻って説明する。ステップＳ３において、モデル学習部５４は、画像記憶部５２に記憶されている学習データを読み出す。次に、モデル学習部５４は、読み出した学習データを用いて、セグメンテーションモデルを学習する。本実施形態に係るセグメンテーションモデルは、針先画像を入力とし、当該針先画像の各画素を、針領域、針先領域及びその他の領域に分割した画像を出力する。
本実施形態に係るセグメンテーションモデルは、例えば、深層学習に基づくセマンティックセグメンテーションを行う深層学習モデルである。深層学習に基づくセマンティックセグメンテーションの一例は、参考文献１に開示されているUnet++である。
〔参考文献１〕Zongwei Zhou, Md Mahfuzur Rahman Siddiquee, Nima Tajbakhsh, and Jianming Liang, "UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation", ［online］，［令和4年6月15日検索］，インターネット＜URL: https://arxiv.org/abs/1807.10165＞
モデル学習部５４は、セグメンテーションモデルを学習する際に、プローブ針３８の針先の位置の誤差を最適化するように深層学習を行う。そのために、モデル学習部５４は、針領域の重心位置の誤差及び針先領域の重心位置の誤差を表す項（以下、「重心損失」とも呼ぶ）を含む損失関数を用いる。
針領域の重心位置の誤差は、学習画像に付与されたプローブ針３８の範囲の重心位置と、当該学習画像から認識された針領域の重心位置とのｘｙ平面上の直線距離である。針先領域の重心位置の誤差は、学習画像に付与されたプローブ針３８の針先の範囲の重心位置と、当該学習画像から認識された針先領域の重心位置とのｘｙ平面上の直線距離である。
具体的には、本実施形態における損失関数lossは、針領域の重心位置の推定値を（xneedle, yneedle）とし、針領域の重心位置の正解値を（^xneedle, ^yneedle）とし、針先領域の重心位置の推定値を（xtip, ytip）とし、針先領域の重心位置の正解値を（^xtip, ^ytip）とし、以下の式（１）～（４）で表される。なお、「^」は本来直後の文字の真上に表記されるべき記号であるが、テキスト記法の制限により本文中では直前に表記している。数式中では本来の文字の真上に表記する。
Figure 2024010713000002
ただし、BCEDiceLossは、参考文献１に記載されているUnet++で用いられる従来の損失関数である。centerlossneedleは針領域の重心位置の誤差である。centerlosstipは針先領域の重心位置の誤差である。したがって、式（１）におけるcenterlossneedle + centerlosstipが重心損失である。
なお、セグメンテーションモデルは上記のモデルに限定されず、正解位置情報が付与された針先画像に基づいて機械学習が可能なセグメンテーションモデルであれば、任意のモデルを用いることができる。セグメンテーションモデルの他の例は、インスタンスセグメンテーションモデル又はパノプティックセグメンテーションである。
ステップＳ４において、モデル学習部５４は、ステップＳ３で学習したセグメンテーションモデルをモデル記憶部５５に記憶する。
＜検査方法の処理手順＞
図７は、本実施形態に係る検査方法の一例を示すフローチャートである。本実施形態に係る検査方法は、学習済みのセグメンテーションモデルを用いてプローブ針と被検査体との相対位置を調整し、被検査体の検査を行う方法である。
ステップＳ１１において、撮影制御部５１は、カメラ２７を制御することにより、プローブ針３８の針先を撮影する。撮影制御部５１は、カメラ２７により撮影された検証画像を領域分割部５６に送る。
ステップＳ１２において、領域分割部５６は、撮影制御部５１から検証画像を受け取る。次に、領域分割部５６は、学習済みのセグメンテーションモデルをモデル記憶部５５から読み出す。続いて、領域分割部５６は、読み出したセグメンテーションモデルに、受け取った検証画像を入力する。これにより、領域分割部５６は、検証画像を針領域、針先領域及びその他の領域に分割した領域分割画像を得る。領域分割部５６は、得られた領域分割画像を、位置特定部５７に送る。
≪領域分割画像≫
図８は、本実施形態に係る領域分割画像の一例を示す図である。図８は、図５に示した針先画像１００を、学習済みのセグメンテーションモデルを用いて領域分割した結果である。
図８に示されているように、本実施形態に係る領域分割画像３００は、プローブ針３８の針先の範囲に対応する針領域３１０（３１０－１～３１０－４）と、プローブ針３８の針先の位置に対応する針先領域３２０（３２０－１～３２０－３）とを含む。本実施形態に係るセグメンテーションモデルは、図６に示したように、プローブ針３８の範囲とプローブ針３８の針先の範囲との位置関係が付与された学習データを用いて学習されているため、針先領域３２０がいずれかの針領域３１０の中に位置するように認識されることが期待される。
図７に戻って説明する。ステップＳ１３において、位置特定部５７は、領域分割部５６から領域分割画像を受け取る。次に、位置特定部５７は、受け取った領域分割画像に含まれる針領域及び針先領域の位置関係に基づいて、プローブ針３８の針先の位置を特定する。なお、位置特定部５７は、領域分割画像に複数の針領域が含まれるとき、各針領域について、針先の位置を特定する。
≪位置特定処理の手順≫
図９は、本実施形態に係る位置特定処理（図７のステップＳ１３）の一例を示すフローチャートである。
ステップＳ１３－１において、位置特定部５７は、領域分割部５６から領域分割画像を受け取る。位置特定部５７は、領域分割画像に含まれる針領域のうち処理対象とする針領域を選択する。
ステップＳ１３－２において、位置特定部５７は、ステップＳ１３－１で選択した針領域の中に含まれる針先領域の数を取得する。針領域に含まれる針先領域が１つである場合（ＹＥＳ）、位置特定部５７はステップＳ１３－３に処理を進める。針領域に針先領域が含まれないとき、又は針領域に２つ以上の針先領域が含まれるとき（ＮＯ）、位置特定部５７はステップＳ１３－４に処理を進める。
ステップＳ１３－３において、位置特定部５７は、ステップＳ１３－１で選択した針領域に含まれる針先領域の重心位置を求める。位置特定部５７は、得られた針先領域の重心位置をプローブ針３８の針先の位置として特定する。
ステップＳ１３－４において、位置特定部５７は、ステップＳ１３－１で選択した針領域の重心位置を求める。位置特定部５７は、得られた針領域の重心位置をプローブ針３８の針先の位置として特定する。
ステップＳ１３－１で取得した領域分割画像に複数の針領域が含まれる場合、各針領域について、ステップＳ１３－２～Ｓ１３－４を実行する。
ステップＳ１３－５において、位置特定部５７は、ステップＳ１３－３又はＳ１３－４で特定したプローブ針３８の針先の位置を表す情報を出力する。位置特定部５７により特定される針先の位置は、検証画像における針先の位置の座標である。そのため、位置特定部５７は、検証画像と関連付けて記憶されている撮影位置を表す座標を用いて、検証画像における針先の位置の座標をｘｙ平面上の座標に変換し、プローブ針３８の針先の位置を表す情報として出力する。
図１０は、本実施形態に係る領域分割画像の一例を示す図である。図１０（Ａ）は、針領域３１０に１つの針先領域３２０が含まれる領域分割画像の例である。図１０（Ａ）に示されているように、針領域３１０に１つの針先領域３２０が含まれる場合、位置特定部５７は、針先領域３２０の重心位置をプローブ針３８の針先の位置として決定する。
図１０（Ｂ）は、針領域３１０に複数の針先領域３２０－１～３２０－２が含まれる領域分割画像の例である。図１０（Ｂ）に示されているように、針領域の３１０に複数の針先領域３２０が含まれる場合、位置特定部５７は、針領域３１０の重心位置をプローブ針３８の針先の位置として決定する。
図１０（Ｃ）は、針領域３１０に針先領域が含まれない領域分割画像の例である。図１０（Ｃ）に示されているように、針領域の３１０に針先領域が含まれない場合、位置特定部５７は、針領域３１０の重心位置をプローブ針３８の針先の位置として決定する。
図７に戻って説明する。ステップＳ１４において、位置調整部５８は、移動機構２３を制御することにより、半導体ウエハＷが載置された載置台２５をプローブ針３８の下方に移動させる。次に、位置調整部５８は、位置特定部５７により特定されたプローブ針３８の針先の位置を表す情報に基づいて、プローブ針３８の針先とテストパッドとの相対位置を調整する。
具体的には、まず、位置調整部５８は、位置特定部５７により特定されたプローブ針３８の針先の位置を表す情報に基づいて、各プローブ針３８の針先と、各プローブ針３８の針先に接触する半導体ウエハＷ上のテストパッドとの、ｘｙ平面内における針先の位置の差分を算出する。次に、位置調整部５８は、針先の位置の差分に基づいて、ｘｙ平面内における半導体ウエハＷの位置を調整する。
そして、位置調整部５８は、移動機構２３を制御することにより、半導体ウエハＷ上のテストパッドとプローブ針３８の針先とが接触するように、載置台２５を上昇させる。これにより、プローブカードに設けられた複数のプローブ針３８の針先が、対応するテストパッドに接触する。
ステップＳ１５において、検査実行部５９は、外部テスタ３１に検査開始を指示し、半導体ウエハＷの検査を開始する。外部テスタ３１は、所定の電気信号をテストヘッド３０へ出力する。外部テスタ３１は、プローブ針３８を介して半導体ウエハＷに入出力される電気信号に基づいて、半導体ウエハＷの電気特性を評価し、評価結果を検査実行部５９に出力する。
＜検証結果＞
図１１は、本実施形態に係る検証結果の一例を示すグラフである。図１１では、（１）針先の位置を針先領域の重心としたときの真の針先の位置との誤差、（２）針先の位置を針領域の重心としたときの真の針先の位置との誤差、及び（３）針先の位置を上記の位置特定処理により特定したときの真の針先の位置との誤差を、それぞれ箱ひげ図で表したものである。
図１１に示されているように、（１）針先の位置を針先領域の重心としたときの真の針先の位置との誤差は、平均0.66ナノメートルであった。（２）針先の位置を針領域の重心としたときの真の針先の位置との誤差は、平均0.71ナノメートルであった。これに対し、（３）針先の位置を位置特定処理により特定したときの真の針先の位置との誤差は、平均0.64ナノメートルであった。したがって、針先の位置を位置特定処理により特定することにより、最も誤差が小さくなる結果が得られる。
上記のとおり、本検証結果によって、本実施形態における位置特定処理によれば、精度よくプローブ針の針先の位置を特定できることが示された。また、（３）針先の位置を上記の位置特定処理により特定したときの真の針先の位置との誤差のバラツキについても±0.68ナノメートルであり、（１）及び（２）の誤差のバラツキに対してその約中間値を示し、バラツキの度合いに問題はないことを示している。
＜実施形態の効果＞
本実施形態に係る検査装置１０は、プローブ針の針先を撮影した画像を、学習済みのセグメンテーションモデルに入力することで、当該画像の針領域及び針先領域を認識し、針領域及び針先領域の位置関係に基づいてプローブ針の針先を特定する。当該セグメンテーションモデルは、プローブ針の範囲及び針先の範囲を画像に付与した学習データを用いて学習されている。したがって、本実施形態に係る検査装置１０によれば、プローブ針の針先の位置を精度よく特定することができる。そのため、本実施形態に係る検査装置１０によれば、プローブ針の針先を被検査体のテストパッドに確実に接触させることができる。
本実施形態に係る検査装置１０は、針領域に含まれる針先領域の数に応じて、針領域又は針先領域のいずれかに基づいて、針先の位置を特定する。具体的には、本実施形態に係る検査装置１０は、針領域に１つの針先領域が含まれるとき、針先領域の重心位置を針先の位置として特定し、その他のとき、当該針領域の重心位置を針先の位置として特定する。検証結果に示したように、本実施形態に係る検査装置１０によれば、プローブ針の針先の位置をさらに精度よく特定することができる。
本実施形態に係るセグメンテーションモデルは、深層学習に基づくセマンティックセグメンテーションを行う。プローブ針の針先を撮影した画像には、複数のプローブ針が撮影されることがあるが、異なるプローブ針の針先が重なり合って撮影されることはない。そのため、本実施形態に係る検査装置１０は、比較的処理の軽いセマンティックセグメンテーションを用いることができる。
本実施形態に係るセグメンテーションモデルは、針領域の重心位置の誤差及び針先領域の重心位置の誤差を最適化するように深層学習されている。したがって、本実施形態に係る検査装置１０によれば、プローブ針の針先の位置をさらに精度よく特定することができる。
［補足］
今回開示された実施形態に係る検査装置及び検査方法は、すべての点において例示であって制限的なものではない。実施形態は、添付の請求の範囲及びその主旨を逸脱することなく、様々な形態で変形及び改良が可能である。上記複数の実施形態に記載された事項は、矛盾しない範囲で他の構成も取り得ることができ、また、矛盾しない範囲で組み合わせることができる。
Ｗ 半導体ウエハ
１０ 検査装置
２０ 検査装置本体
２１ 筐体
２２ フレーム
２３ 移動機構
２５ 載置台
２７ カメラ
３１ 外部テスタ
３２ 傾き調整部
３３ シャフト
３４ ホルダ
３６ プローブカード
３８ プローブ針
５０ 制御装置
５１ 撮影制御部
５２ 画像記憶部
５３ 正解位置入力部
５４ モデル学習部
５５ モデル記憶部
５６ 領域分割部
５７ 位置特定部
５８ 位置調整部
５９ 検査実行部

Claims (7)

  1. 被検査体の検査に用いられるプローブカードに設けられたプローブ針の針先を撮影する撮影部と、
    前記プローブ針の針先を撮影した学習画像に前記プローブ針の範囲及び前記針先の範囲が付与された学習データを用いて学習されたセグメンテーションモデルに、前記撮影部により撮影された検証画像を入力することで、当該検証画像の針領域及び針先領域を認識する領域分割部と、
    前記針領域及び前記針先領域の位置関係に基づいて、前記針先の位置を特定する位置特定部と、
    前記位置特定部により特定された前記針先の位置に基づいて、前記被検査体と前記プローブ針の針先との相対位置を調整する位置調整部と、
    を備える検査装置。
  2. 請求項１に記載の検査装置であって、
    前記位置特定部は、前記針領域に含まれる前記針先領域の数に応じて、前記針領域又は前記針先領域のいずれかに基づいて、前記針先の位置を特定する、
    検査装置。
  3. 請求項２に記載の検査装置であって、
    前記位置特定部は、前記針領域に１つの前記針先領域が含まれるとき、当該針先領域の重心位置を前記針先の位置として特定し、前記針領域に前記針先領域が含まれないとき又は前記針領域に複数の前記針先領域が含まれるとき、当該針領域の重心位置を前記針先の位置として特定する、
    検査装置。
  4. 請求項１から３のいずれか一項に記載の検査装置であって、
    前記セグメンテーションモデルは、深層学習に基づくセマンティックセグメンテーションを行う、
    検査装置。
  5. 請求項４に記載の検査装置であって、
    前記セグメンテーションモデルは、前記学習画像から認識された前記針領域の重心位置の誤差及び前記針先領域の重心位置の誤差を最適化するように深層学習されている、
    検査装置。
  6. 被検査体の検査に用いられるプローブカードに設けられたプローブ針の針先を撮影する工程と、
    前記プローブ針の針先を撮影した学習画像に前記プローブ針の範囲及び前記針先の範囲が付与された学習データを用いて学習されたセグメンテーションモデルに、前記撮影する工程により撮影された検証画像を入力することで、当該検証画像の針領域及び針先領域を認識する工程と、
    前記針領域及び前記針先領域の位置関係に基づいて、前記針先の位置を特定する工程と、
    前記特定する工程により特定された前記針先の位置に基づいて、前記被検査体と前記プローブ針の針先との相対位置を調整する工程と、
    を実行する検査方法。
  7. 制御装置に、
    被検査体の検査に用いられるプローブカードに設けられたプローブ針の針先が撮影された学習画像に前記プローブ針の範囲及び前記針先の範囲が付与された学習データを用いて学習されたセグメンテーションモデルに、前記プローブ針の針先が撮影された検証画像を入力することで、当該検証画像の針領域及び針先領域を認識する手順と、
    前記針領域及び前記針先領域の位置関係に基づいて、前記針先の位置を特定する手順と、
    を実行させるためのプログラム。
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