光學(xué)精密工程·封面 | 芯片表面微小缺陷目標(biāo)檢測

2023-05-05 11:29

來源：澎湃新聞·澎湃號·湃客

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▍導(dǎo)讀和研究現(xiàn)狀

隨著集成電路制造技術(shù)的快速發(fā)展，在晶圓級封裝等先進(jìn)封裝中，封裝尺寸越來越小，缺陷檢測分辨力要求已經(jīng)由微米級提高到亞微米級。研究亞微米級二維和三維缺陷檢測及復(fù)雜缺陷識別分類方法，能夠?yàn)檠邪l(fā)具有自主知識產(chǎn)權(quán)的半導(dǎo)體芯片封裝缺陷視覺檢測系統(tǒng)提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，進(jìn)而為解決半導(dǎo)體封測行業(yè)面臨的“卡脖子問題”以及提升器件的良率奠定技術(shù)基礎(chǔ)。

針對芯片表面圖案復(fù)雜多樣，復(fù)雜背景下芯片細(xì)微缺陷圖像對比度差，影響成像質(zhì)量的問題，我們團(tuán)隊研究了面向芯片封裝微觀裂紋等缺陷檢測的超分辨算法。針對芯片表面蝕刻尺度小、形貌復(fù)雜而圖案尺度大等難題，團(tuán)隊研究了多尺度圖形模式識別算法和多尺寸缺陷快速識別分類技術(shù)。針對芯片表面臟污、焊球缺陷、芯片異位等鏡檢環(huán)節(jié)缺陷能提供的數(shù)據(jù)集有限，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練優(yōu)化等現(xiàn)實(shí)問題，團(tuán)隊研究了對抗網(wǎng)絡(luò)虛擬缺陷圖像生成技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了小樣本類別數(shù)據(jù)集增廣，克服了數(shù)據(jù)集中類別間樣本數(shù)據(jù)量不均衡問題，實(shí)現(xiàn)了類別間樣本數(shù)據(jù)量的均衡化處理。

合肥工業(yè)大學(xué)夏豪杰教授團(tuán)隊的張進(jìn)等在《光學(xué) 精密工程》（EI、Scopus，中文核心期刊，《儀器儀表領(lǐng)域高質(zhì)量科技期刊分級目錄》和《光學(xué)和光學(xué)工程領(lǐng)域高質(zhì)量科技期刊分級目錄》“T1級”期刊）上發(fā)表了題為“面向小目標(biāo)測量的通道注意力網(wǎng)絡(luò)與系統(tǒng)設(shè)計”的封面文章。

2023年第6期封面

▍關(guān)鍵技術(shù)突破或解決問題描述

1. 面向微小目標(biāo)高頻特征重建的通道注意力網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

為了解決微小目標(biāo)的高頻特征分量重建問題，作者設(shè)計并搭建了如圖1所示的圖像超分辨率重建網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)采用了端到端的學(xué)習(xí)方法，并將局部殘差和全局殘差相結(jié)合，以防止訓(xùn)練過程中的梯度爆炸和梯度消失。網(wǎng)絡(luò)中通過跳躍連接的方式使信息在網(wǎng)絡(luò)各層間流動，加強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)各層之間的聯(lián)系和對信息的充分利用，使得網(wǎng)絡(luò)能夠更好地利用低層的信息來指導(dǎo)高層的學(xué)習(xí)。作者對提取目標(biāo)圖像的不同頻率特征進(jìn)行了分析，在模型的底層特征提取模塊中添加通道注意力機(jī)制，通過自適應(yīng)地調(diào)整不同通道之間的權(quán)重，使得模型能夠更好地捕捉到輸入特征中的重要信息，以提高對微小目標(biāo)的識別能力，通過與其它算法的對比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了所提方法的優(yōu)勢。

圖1：網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)圖

2. 微小目標(biāo)識別與測量系統(tǒng)研究與設(shè)計

為了對微小目標(biāo)的檢測與測量問題進(jìn)行研究，作者設(shè)計了一個實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)（如圖2所示）。實(shí)驗(yàn)中使用USAF1951分辨率板作為實(shí)驗(yàn)對象，通過CCD相機(jī)獲取目標(biāo)圖像并進(jìn)行畸變校正后對圖像中感興趣的幾何圖元進(jìn)行識別和測量。

圖2：實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)圖

3.微小目標(biāo)測量精度提升方法研究

由于重建前后USAF1951分辨率板中目標(biāo)在高頻特征體現(xiàn)上有所差異（如圖3所示），計算機(jī)處理結(jié)果并不相同。作者通過對重建前后同一目標(biāo)進(jìn)行測量，對比了提出算法對目標(biāo)測量精度的影響。作者分別從垂直和水平方向?qū)χ亟ㄇ昂蟮木€寬尺寸進(jìn)行了測量，并計算了相應(yīng)的誤差。誤差曲線如圖4所示，重建后的測量精度得到了有效提升，其中水平方向平均提高了24.1%，垂直方向平均提高了79.1%。

圖3：重建前后效果對比

圖4：線寬測量相對誤差曲線

研究前景和未來計劃

該研究將圖像超分辨率重建與微小目標(biāo)識別與測量相結(jié)合，突破了原有硬件平臺的分辨率限制，并且可以根據(jù)目標(biāo)特征，有針對性地設(shè)計圖像超分辨率重建網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)更加精細(xì)的圖像重建。在原有硬件平臺基礎(chǔ)上，有效提高了目標(biāo)測量精度。該研究結(jié)果為半導(dǎo)體封裝領(lǐng)域中芯片的缺陷識別和測量提供了一種新的研究方法，可以幫助我們更好地利用圖像數(shù)據(jù)，提高圖像處理的效率和準(zhǔn)確性，具有潛在的應(yīng)用價值。

團(tuán)隊負(fù)責(zé)人簡介

夏豪杰，教授，博士生導(dǎo)師，合肥工業(yè)大學(xué)儀器科學(xué)與光電工程學(xué)院院長。主要從事精度理論及光電超精密測量技術(shù)及儀器等領(lǐng)域的研究工作。近5年來主持國家重點(diǎn)研發(fā)計劃項(xiàng)目、國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、安徽省重大科技攻關(guān)項(xiàng)目等科研項(xiàng)目10余項(xiàng)，在國外內(nèi)期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文40余篇，授權(quán)發(fā)明專利22項(xiàng)，近年來先后獲得中國儀器儀表學(xué)會科學(xué)技術(shù)獎一等獎、安徽省技術(shù)發(fā)明獎二等獎等獎項(xiàng)。在教學(xué)方面，主持教育部新工科項(xiàng)目、安徽省專業(yè)綜合改革試點(diǎn)、品牌專業(yè)建設(shè)等省級質(zhì)量工程項(xiàng)目5項(xiàng)目，近年來先后獲得省級教學(xué)成果一等獎、特等獎3項(xiàng)。

團(tuán)隊簡介

合肥工業(yè)大學(xué)夏豪杰教授團(tuán)隊依托“費(fèi)業(yè)泰精密工程中心”，在繼續(xù)深入研究精度理論的基礎(chǔ)上，圍繞超精密測量、復(fù)雜外形測量與大尺寸動態(tài)目標(biāo)測量等應(yīng)用需求，研究光電精密測量技術(shù)及儀器。團(tuán)隊承擔(dān)過多項(xiàng)國家重點(diǎn)研發(fā)計劃、國家重大科學(xué)儀器開發(fā)專項(xiàng)、國家自然科學(xué)基金儀器專項(xiàng)和裝備預(yù)研專項(xiàng)等，研發(fā)了納米光柵干涉儀、并聯(lián)掃描工作臺、超分辨相機(jī)、光學(xué)微納掃描測頭、超精密氣浮軸承等微納測控部件，研發(fā)了超分辨視覺檢測系統(tǒng)、視覺跟蹤掃描測量系統(tǒng)、三維微納掃描測量系統(tǒng)、飛秒激光形貌測量與超分辨成像等系統(tǒng)，研究成果應(yīng)用于“天問一號”等國家重大工程以及集成電路缺陷檢測。