位置検出方法
【課題】ＣＳＰ、ＷＬＣＳＰの様にパッケージングされたデバイスに対して、デバイス上の電極部分をモデル画像として使用するパターンマッチングにおいて、正しい位置検出が可能な位置検出方法を提供すること。
【解決手段】位置検出方法を、単一の対象物１１のモデル画像を生成する対象物モデル画像生成ステップと、設計データを用いた対象物有無配列パターン画像作成ステップと、対象物位置検出ステップと、撮像対象物配列パターン画像作成ステップと、対象物有無配列パターン画像と撮像対象物配列パターン画像との相関演算を行う相関演算ステップとで構成した。
【解決手段】位置検出方法を、単一の対象物１１のモデル画像を生成する対象物モデル画像生成ステップと、設計データを用いた対象物有無配列パターン画像作成ステップと、対象物位置検出ステップと、撮像対象物配列パターン画像作成ステップと、対象物有無配列パターン画像と撮像対象物配列パターン画像との相関演算を行う相関演算ステップとで構成した。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は対象物の位置検出方法に関するもので、例えばウェーハ上に形成されたデバイスチップの球状電極の位置や、ダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップの位置を画像処理を応用して検出する位置検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体製造工程等において、表面に半導体装置や電子部品等が形成されたウェーハは、プロービング工程で電気試験が行われた後、ダイシング工程で個々のチップ（ダイ、又はペレットとも言われる。）に分割され、次に個々のチップはダイボンディング工程で部品基台にダイボンディングされる。ダイボンディングされた後はワイヤボンディングされ、ワイヤボンディングされた後は、樹脂モールドされて、半導体装置や電子部品等の完成品となる。
【０００３】
ところで、最近の携帯電話やデジタルカメラ等のハンドヘルド商品に搭載される半導体装置や電子部品は、より小型軽量化が求められており、そのパッケージング工程が大きく変化してきている。
【０００４】
そのための代表的なパッケージングとしてＣＳＰ（Ｃｈｉｐ Ｓｉｚｅ Ｐａｃｋａｇｅ）（Ｃｈｉｐ Ｓｃａｌｅ Ｐａｃｋａｇｅと称する場合もある。）がある。ＣＳＰは半導体チップの面積と完成品の面積とがほぼ同程度になるようにパッケージされた半導体デバイスのことである。
【０００５】
ＣＳＰは、ウェーハからダイシングされて個片化された半導体チップを複数個（６〜１０個程度）基板上に行列配置し、その状態でモールディング、配線、端子形成を行い、再度ダイサにより個片化してデバイスチップ（以後単にデバイス、又はチップと称することがある。）とすることにより製造される。
【０００６】
また更に発展した方法として、表面に半導体装置が形成されたウェーハをウェーハ状態のままモールディング、配線、端子形成を行い、これをダイシングして個々のデバイスチップとする方法がある。このようにして製造するＣＳＰを特にＷＬＣＳＰ（Ｗａｆｅｒ Ｌｅｖｅｌ Ｃｈｉｐ Ｓｉｚｅ Ｐａｃｋａｇ）と呼んでいる。
【０００７】
ＷＬＣＳＰではダイシングの前にプロービングして電気試験を行う場合と、ダイシングテープに貼付した状態でダイシングし、ダイシング後にプロービングして電気試験を行う場合とがある。
【０００８】
ＣＳＰでは、外部との接続用の端子は外形寸法を増加させないために、裏面又は表面にハンダボールや金バンプ等の電極を形成し、これを接続端子としている。プロービング工程ではこの電極にプローブを接触させて電気試験を行うため、プロービング工程におけるアライメントが重要である。アライメントには従来から画像処理を用いたアライメントが一般的に行われている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００９】
また、ＣＳＰやＷＬＣＳＰのアライメントでは、あらかじめレファレンス画像モデルを用意し、その画像モデルに合致する位置を画像データ上でサーチすることが一般的である。ＣＳＰ、ＷＬＣＳＰの様にパッケージングされたデバイスでは、デバイス上の電極以外の部分がモールディングなどにより一様となっており他に特徴的なパターンが無い事もあり、デバイス電極であるハンダボール又は金バンプ等を位置検出ターゲットとして使用することになる。
【００１０】
ところでハンダボール又は金バンプ等のデバイス電極は、（１）パターンが単純である、（２）表面が金属である、（３）表面が平面でない（表面が曲面で凹凸がある。）、（４）表面は鏡面でなく表面粗さにバラツキがある、（５）電極の形状精度にバラツキがある（電極の外形にもバラツキがある。）、（６）単純な繰り返しパターンとなる、といった特性がある。モデル画像として１デバイスチップの大きさを用いると、１デバイスチップ中の各々の電極はよく見えるものとよく見えないものとがあり、パターンマッチングのスコアが低下することが多い。
【００１１】
これは、画像データ上で各々の電極にバラツキがあること及び画像データとして他に特徴がないことが理由である。また、モデル画像を小さい領域にすると、単純な繰り返しパターンであるため、類似パターンが存在する。即ち、間違える可能性が上昇する。一例として図２５にボール電極の撮像画像をしめす。
【００１２】
また、デバイスチップ２２の電極１１として、図２６(ａ)のＢＧＡ（Ｂａｌｌ Ｇｒｉｄ Ａｒｒａｙ）と図２６(ｂ)のバンプ電極の例で示すように、パターンマッチングにおいて、全体的には背景部分の面積が電極１１部分と比べると大き過ぎるためパターンマッチングで識別することが難しい理由となる。
【００１３】
パターンマッチングのスコアは、画像モデルとの正規化相関法で計算しているので、図２６に示すような画像の場合、全体的に相関値が高くその中に山が見られるようになる。従って、デバイス上の電極１１部分をモデル画像として使用するパターンマッチングでは、これらの原因でうまくサーチ出来ない（見つけられない）という問題がある。
【００１４】
また、画像データをモデルとするのではなく、図２７のように、モデル画像中の特徴パターンの境界をエッジ検出して線図形として抽出し、その線図形をモデルとしているシステムもある。図２７（ａ）はＢＧＡの線図形を示し、図２７（ｂ）はバンプ電極の線図形を示している。線図形をモデルとすると、デバイスが傾いていてもサーチ出来る。
【００１５】
しかしＣＳＰやＷＬＣＳＰのデバイス２２では、特徴図形となる部分は電極１１である。電極１１の材質は金属（ハンダ等）であり、電極１１は表面の状態に依存して画像の見え方が大きく変化する（表面がでこぼこで、高さも変化している。）。特徴図形の四辺形や丸をきれいな線として抽出できず、電極１１の内部にも模様状に特徴が発生する。従って図２７のような特徴図形を線図形モデルとしているシステムも、一部分の改善にはなるが、全体的には解決策とはならない。
【００１６】
また、ダイシングテープ上の個片化されたデバイス２２をアライメントする場合、検出されたデバイス位置のウェーハマップとの整合性をとる必要があるが、個片化されたためにデバイス間隔が変化しており、その変化が一様でないため自動的なアライメントは実現されていなかった。
【００１７】
そのため、個片化されたデバイスチップ２２の配列位置を確定させるためにウェーハ上に位置決め用レファレンスチップを設けこの位置決め用レファレンスチップを検出してウェーハマップとの整合性をとるようにしたものがある。
【００１８】
例えば位置決め用レファレンスチップが１つの場合には、何も特別な手法はいらず、位置決め用レファレンスチップがサーチされれば、それでマップデータとの整合性はつけられる。レファレンスチップが２つの場合も簡単である。しかし画像処理によるパターンマッチングでは、レファレンスチップがあってもサーチできないということが起こり得る。そのため、複数のレファレンスチップを２次元的に配列する場合がある。
【００１９】
しかし、レファレンスチップが３×３以上の配列となると、発生する組み合わせが増えてくる。このため３×３以上の配列で表現される場合には、合理的で簡単な判定方法が必要とされていた。
【００２０】
また、位置決め用レファレンスチップがない場合には、デバイス間隔に一様でない変化があるため、自動的なアライメントが困難であり、現在まで実施されていなかった。
【特許文献１】特開平０６−０６９３１９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２１】
前述したように、ＣＳＰ、ＷＬＣＳＰの様にパッケージングされたデバイス２２に対して、デバイス２２上の電極１１部分をモデル画像として使用するパターンマッチングでは、サーチ出来ない（見つけられない）という問題がある。上記デバイス２２に対してパターンマッチングがうまくいかない要因として（正規化相関法の相関値を使用して判断することが難しい要因として）、（Ａ)背景部分に対して電極１１部分の面積が小さい、（Ｂ)撮像された画像データ上のバラツキ、（Ｃ)レファレンスモデル画像の類似性の３点が挙げられる。以下に各要因について詳説する。
【００２２】
最初に、「（Ａ)背景部分に対して電極１１部分の面積が小さい」について説明する。先に図２６でＢＧＡ（Ｂａｌｌ Ｇｒｉｄ Ａｒｒａｙ）およびバンプ電極の例を示したが、ＢＧＡやバンプ電極の場合、デバイスの面積に対して、電極１１部分の面積が小さい。このように背景部分に対して電極１１部分の面積が小さい場合の問題点を図２８で示す。
【００２３】
図２８は、図２６に対して白と黒を反転し、背景を白で、サーチ対象を黒で示したもので、図２８（ａ）で画像モデルを、図２８（ｂ）でサーチする画像を、夫々画像として単純化して模式的に示したものである。図２８（ｂ）の「＋」マークで示した位置を、パターンマッチングにより見つけたとして、それぞれの位置に番号をつける。
【００２４】
図２８の場合、画像モデルでは黒い部分が３２画素で、２６．４％（全画素数１２１）である。このモデルで図２８（ｂ）の画像をサーチすると、「＋」マークを付した位置は相関値の高い順に１、２、３、４となる。図２８（ｂ）の１の相関値は１．０、２は０．８８４、３は０．８２６、４は０．７３６である。４は特別な位置ではなく、すべて白い場合にはどの点でも、０．７３６という相関値になる。同じように３と同じ相関値となる点点も、図中に何点か存在する。
【００２５】
パターンマッチングでは、一般的に、０．７以上の相関値となる位置はモデルと同一パターンと見なせると言われているが、背景部分に対して特徴部分の面積が小さい場合には、図２８の例で示すように、大変高い相関値の位置でないと判定できないこととなる。
【００２６】
また、画像処理では、常に統計的なノイズの問題がある（同一の対象物が、常に同じ明るさで撮像されることにはならない。）。このため背景部分に対して電極部分の面積が小さいと、正規化相関法を用いたパターンマッチングでは、ノイズの影響で相関値が変化するため、正しい判定が出来ない場合が発生する。さらに後述する画像のバラツキが合わさると、相関値の変化はさらに大きくなり、相関値が正しい結果とならない場合が大変多くなる。
【００２７】
次に、「（Ｂ)撮像された画像データ上のバラツキ」について説明する。ＣＳＰやＷＬＣＳＰのうち、ＢＧＡでは基本的にはデバイス電極としてハンダボールが使用される。ハンダボールは、表面が滑らかな球面ではなく、凹凸のあるでこぼこの表面である。
【００２８】
このようなハンダボールが撮像されると、ボール表面の凹凸により、照明光が撮像カメラの方向に正反射する部分は明るい領域となり、照明光が撮像カメラの方向に全く反射しない部分は暗い領域となる。撮像されるボールの画像は、表面のでこぼこの状況、照明の大きさや照明の方法等に依存する。ボール内部に暗い斑点が見えることが多く、ボール外周は滑らかな円とはならない。図２９は、ボール電極の見え方の例を模式的に示したものである。
【００２９】
取得される画像データは、このようなハンダボール電極の特性（形状精度と表面の特性）と照明装置との関係を反映したものである。ハンダボール電極が規格に従って製作されていても、照明装置との関係までを含めると、いろいろな状況を反映して一様に見えないことを図２９では示している。
【００３０】
また照明装置からの光線でボール頂点付近から反射する光線は、撮像光学系の方向とはならないので、ボール頂点付近は暗くなる。更に、図２９ではボールの外形はほぼ円で示しているが、ボール外形も個々にばらついている。ＢＧＡでは、このようなハンダボール電極が、図２６（ａ）に示すようにチップ表面に分布している。図３０は１チップの画像を示したもので、撮像される画像データのバラツキを表している。
【００３１】
図２９で１つ１つのハンダボール電極の明るさが変化することを示したが、図３０に示すように、１つ１つのハンダボール電極が集合となってデバイス全体の電極１１となっている。このように、デバイス全体ではすべての電極１１を良好にすることは難しい。
【００３２】
また製造されるデバイス数は膨大で、デバイス間では当然、図３０のような“撮像される画像データのバラツキ”がある（よく見えない電極を持つデバイスがある。）。図３１は、パターンマッチングでの等価画像を示したもので、図の左側は撮像画像で右側の２つが等価画像である。撮像画像が図３１左側の画像のように、ある電極１１は明るく見えるが暗く見える電極１１もあり、また電極１１の大きさも変化するため、画像処理によるパターンマッチングでは、等価画像が図３１右の上側の場合もあるが、右下側のようになって相関値が低下する（見つけられない）場合もあるという問題がある。
【００３３】
図３１で白く見える所、灰色に見える所、黒く見える所でそれぞれに画像としての明るさの値がある。白と灰色の差異（明るさの値としての差異）と、黒と灰色の差異（明るさの値としての差異）との大小により、結果として等価画像が図３１右上側のように見なされることも右下側として見なされることにもなる。
【００３４】
最後に、「（Ｃ)レファレンスモデル画像の類似性」について説明する。図３２は、ＢＧＡを４チップ並べた画像を示している。この画像の中で１デバイスチップの大きさをモデル画像とした場合を図３２（ａ）の白枠で示している。また、サーチした場合モデル画像と間違える可能性のあるパターンを類似パターンと定義して、図３２（ｂ）の白枠の画像を例として示す。
【００３５】
図３２（ｂ）に示すように７つの電極１１が暗く見えた場合、サーチでは正しい位置か類似パターンの位置かいずれかが見つけられる。しかし正しい位置か類似パターン位置かは、人間の判断では簡単であるが、画像処理では判断できない。サーチでは正規化相関法で計算したスコアの高い点を見つけた位置とするしかない。モデル画像として登録した画像と同じような画像がはっきり見えている場合には、類似パターンをサーチすることはない。
【００３６】
しかし画像データは、対象物と照明により変化する。図３０、図３１で説明したように同一の照明条件でも、対象物が変わるとよく見えない電極１１も出現する。このようにいくつかの電極１１が見えないため、図３２のような類似パターンが発生する。図３２では、少し偶然的な感じがあるが、ＢＧＡでは電極１１が単純な繰り返しパターンであるため類似パターンの存在する確率はかなり高い。図２８の場合では、何もないところでも既に類似パターンとなる可能性がある。
【００３７】
また図３２では配列上の全ての位置に電極１１を配しているが、一般のＢＧＡでは配列が大きくなると配列上で電極１１がない位置もある。実際に製作されるＢＧＡやバンプ電極のデバイス２２の場合では、２次元配列として配列の大きさと並び（配列上でのボール電極有無の情報）に多様性がある。この多様性は、類似パターンを減らす場合もあるが増やす場合もある。一般的にBGAやバンプ電極では、類似パターンがあることを前提として、サーチを実施することとなる。
【００３８】
類似パターンがあると、パターンマッチングでスコアの高い位置が複数となる。そのため、複数のなかから１つを選び出す（判定または確認を行う）プロセスが必要になる。しかし現状このプロセスは完全ではない（完全に実施することは大変難しい。）。類似性が発生する可能性を想定し、その各場合に対応することが必要であるが、ボール電極数が多くなると可能性の数は膨大となるため、簡易的な対応しかできていない。
【００３９】
簡易的な対応の方法としては、デバイスには四隅があり、その周辺は特徴的になっているという特性を使う。すなわち図３２の例では、デバイス右下隅の電極周辺をサーチする（図３２中破線でこれを示す。）。類似パターンから求めた位置では電極１つ分右にずれた位置となるので判定できる。しかしこの方法も、電極１１がある程度よく見えないと有効性はない。即ち、右下隅周辺の電極１１はよく見えている必要があり、よく見えていないと判定は出来ない。
【００４０】
このように画像処理によるパターンマッチングでは、類似パターンを判定する基準は簡単ではなく、類似パターンがあると判定を間違えることが起こる。そして複数の点がサーチされると、正しく判定できないという問題がある。
【００４１】
以上説明したように、ＣＳＰ、ＷＬＣＳＰの様にパッケージングされたデバイス２２に対して、デバイス２２上の電極１１部分をモデル画像として使用するパターンマッチングでは、背景部分に対して電極部分１１の面積が小さいこと、撮像された画像データ上のバラツキ（特に電極の画像のバラツキ）があること、及び類似パターンが存在することのため、相関値を使用して判断することが難しく、正しい位置検出が困難であった。
【００４２】
また、ダイシングテープ上の個片化されたデバイス２２をアライメントするときの、検出されたデバイス位置のウェーハマップとの整合性をとる場合、前述したように、パターンマッチングによりデバイス位置が測定されても、そのデバイスがマップデータ上でどの位置かを確定できない（２次元配列上での位置は決められない。）。
【００４３】
個片化される前のウェーハでは、“ターゲットセンス”としていくつかの方法がとられている。しかし個片化された後では、デバイスチップの間隔が変位する。そのためデバイスチップの変位（ズレ）は、ウェーハ上の位置により変化する。とくにデバイスサイズが小さい場合（１ｍｍ以下）では、１／２デバイス以上変位する可能性があるためウェーハマップと整合性をとることは容易ではない。
【００４４】
前述したように、位置決め用レファレンスチップをウェーハ内に配置して、ウェーハマップと整合性をとることもある。レファレンスチップ数が小さい場合（たとえば２×２以下）には、判定は容易である。１つの場合では、レファレンスチップをサーチして見つければ、そのデバイスがマップデータ上のレファレンスチップのインデックス位置となる。２つの場合では、まず１つを見つけ、次にその隣を見つければよい。
【００４５】
しかし、画像処理によるパターンマッチングでは、レファレンスチップがあってもサーチ出来ないということがあり得るため、デバイスサイズが小さい場合には、レファレンスチップ数を増やすことが多い。前述したように、レファレンスチップ数が増えて、３×３以上の配列で表現するようなレファレンスチップ数になると、結果の組み合わせの数が大きな数となり、判定が複雑で難しくなる。このためレファレンスチップ数が多い場合、全てのレファレンスチップをサーチ出来なくても判定できることが望ましい。このような条件を取り入れた合理的で簡単な判定方法を作ることが本発明の課題である。
【００４６】
位置決め用レファレンスチップが無い場合には、ウェーハ端部分（ウェーハ外周部）の特徴的なパターン（ウェーハ外周部ではデバイス有無が特徴的パターンとなる場合が多い。）を使用してウェーハマップとの整合性をとることがある。
【００４７】
パターンのサイズが小さいと、特徴的なパターンとはならないが、サイズを大きくすると特徴的なものになる（一意性もある。）。このため最低でも３×３以上は必要となるが、特徴的なパターンのサイズが大きくなると組み合わせの数が大きな数となり、判定方法が複雑となる（３×３でも２の９乗の組み合わせがある。）。そのため、ウェーハ外周部の特徴的なパターンを使用する場合においても合理的な判定方法を作ることが本発明の課題である。
【００４８】
このように、ダイシングテープ上の個片化されたデバイスをアライメントするときに、検出されたデバイス位置のウェーハマップとの整合性をとることが困難であった。
【００４９】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、ＣＳＰ、ＷＬＣＳＰの様にパッケージングされたデバイスに対して、デバイス上の電極部分をモデル画像として使用するパターンマッチングにおいて、正しい位置検出が可能な位置検出方法を提供することを目的とする。
【００５０】
また、ダイシングテープ上の個片化されたデバイスをアライメントするときに、検出されたデバイス位置のウェーハマップとの整合性を容易にとることができる位置検出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００５１】
前記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、複数の対象物が一定の規則にのっとって配列された領域が複数個２次元的に配列された領域集合体に関し、前記領域内における特定の対象物の位置を検出する位置検出方法において、単一の前記対象物のモデル画像を領域設計データから生成する対象物モデル画像生成ステップと、単一の前記対象物の画像データを取得し、取得された画像データから対象物のモデル画像を登録する対象物モデル画像登録ステップとのうちの、少なくともどちらかのステップと、領域及び領域集合体の設計データを用いて、前記対象物の相対位置から対象物有無配列パターン画像を作成する対象物有無配列パターン画像作成ステップと、前記領域集合体を撮像し、撮像された画像データに対して、前記対象物モデル画像を用いて前記対象物の位置を検出する対象物位置検出ステップと、検出された対象物位置を２次元的にソートして、撮像された範囲の対象物配列パターン画像を作成する撮像対象物配列パターン画像作成ステップと、前記対象物有無配列パターン画像作成ステップで作成された対象物有無配列パターン画像と前記撮像対象物配列パターン画像作成ステップで作成された撮像対象物配列パターン画像との相関演算の結果から前記領域内における特定の対象物の配列位置を確定させる相関演算ステップと、を有することを特徴とする位置検出方法を提供する。
【００５２】
また、請求項２に記載の発明は、複数の対象物が一定の規則にのっとって配列された領域が複数個２次元的に配列された領域集合体に関し、前記領域内における特定の対象物の位置を検出する位置検出方法において、単一の前記対象物のモデル画像を領域設計データから生成する対象物モデル画像生成ステップと、単一の前記対象物の画像データを取得し、取得された画像データから対象物のモデル画像を登録する対象物モデル画像登録ステップとのうちの、少なくともどちらかのステップと、領域及び領域集合体の設計データを用いて、前記対象物の相対位置から対象物有無配列パターン画像を作成する対象物有無配列パターン画像作成ステップと、前記領域集合体を撮像し、撮像した１視野が前記領域の大きさと前記対象物モデル画像の大きさとの和よりも狭い場合に複数の画像データから前記領域の大きさと前記対象物モデル画像の大きさとの和に匹敵する大きさの画像データを構築する１領域サイズ画像構築ステップと、撮像した１視野が前記領域の大きさと前記対象物モデル画像の大きさとの和よりも広い場合に前記領域の大きさと前記対象物モデル画像の大きさとの和に匹敵する大きさの画像データを切り出す１領域サイズ画像切り出しステップとのうちの、少なくともどちらかのステップと、前記１領域サイズ画像構築ステップ又は前記１領域サイズ画像切り出しステップによって得られた１領域サイズ画像データに対して、前記対象物モデル画像を用いて前記対象物の位置を検出する対象物位置検出ステップと、検出された対象物位置を２次元的にソートして、１領域の対象物配列パターン画像を作成する撮像対象物配列パターン画像作成ステップと、前記対象物有無配列パターン画像作成ステップで作成された対象物有無配列パターン画像と前記撮像対象物配列パターン画像作成ステップで作成された撮像対象物配列パターン画像との相関演算の結果から前記領域内における特定の対象物の配列位置を確定させる相関演算ステップと、を有することを特徴とする位置検出方法を提供する。
【００５３】
請求項１又は請求項２の発明によれば、単一の対象物をモデル画像としてサーチするので、背景に対して対象物の面積が小さくても、また撮像されるデータにバラツキがあっても、容易に対象物を検出することができる。また、撮像された領域内の対象物の検出位置から撮像対象物配列パターン画像を作成し、領域及び領域集合体の設計データから作成した対象物有無配列パターン画像との相関演算の結果から一致点を確定するので、領域内における特定の対象物の位置を容易に検出することができる。
【００５４】
また、請求項３に記載の発明は、請求項１又は請求項２の発明において、前記領域がウェーハ上に形成されたデバイスチップであり、前記領域集合体がウェーハであり、前記対象物が前記デバイスチップのボール状又はバンプ状の電極であることを特徴とする。
【００５５】
また、請求項４に記載の発明は、請求項１又は請求項２の発明において、前記領域がダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップであり、前記対象物が前記デバイスチップのボール状又はバンプ状の電極であり、前記領域集合体がダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップがウェーハ状に配列されたデバイスチップ集合体であることを特徴とする。
【００５６】
請求項３又は請求項４の発明によれば、ウェーハ上に形成されたデバイスチップの電極位置、又はウェーハ上に形成されダイシングされてダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップの電極位置を容易に検出することができる。
【００５７】
請求項５に記載の発明は、複数の対象物が一定の規則にのっとって配列された領域内における特定の対象物の位置を検出する位置検出方法において、前記領域内には位置決め用の複数のレファレンス対象物がパターン状に配列されており、前記位置決め用の複数のレファレンス対象物の２次元並びをレファレンス対象物配列パターン画像として登録するレファレンス対象物配列パターン画像登録ステップと、前記領域内をサーチして、前記位置決め用のレファレンス対象物がサーチされたかを識別し、識別された結果をレファレンス対象物２次元配列データとしてメモリーに格納するレファレンス対象物配列データ格納ステップと、前記レファレンス対象物配列パターン画像登録ステップで登録されたレファレンス対象物配列パターン画像と前記レファレンス対象物配列データ格納ステップで格納されたレファレンス対象物２次元配列データとの相関演算の結果から前記領域内における特定の対象物の配列位置を確定させる相関演算ステップと、を有することを特徴とする位置検出方法を提供する。
【００５８】
また、請求項６に記載の発明は、複数の対象物が一定の規則にのっとって配列された領域内における特定の対象物の位置を検出する位置検出方法において、前記領域内で前記対象物の２次元的並びの特徴的な範囲をレファレンス対象物配列パターン画像として登録するレファレンス対象物配列パターン画像登録ステップと、前記領域内をサーチして、前記対象物がサーチされたかを識別し、識別された結果を対象物２次元配列データとしてメモリーに格納する対象物配列データ格納ステップと、前記レファレンス対象物配列パターン画像登録ステップで登録されたレファレンス対象物配列パターン画像と前記対象物配列データ格納ステップで格納された対象物２次元配列データとの相関演算の結果から前記領域内における特定の対象物の配列位置を確定させる相関演算ステップと、を有することを特徴とする位置検出方法を提供する。
【００５９】
請求項５又は請求項６の発明によれば、複数のレファレンス対象物の２次元並び又は対象物の２次元的並びの特徴的な範囲をレファレンス対象物配列パターン画像とするとともに、領域内をサーチして対象物２次元配列データを作成し、レファレンス対象物配列パターン画像と対象物２次元配列データとの相関演算の結果から一致点を確定するので、領域内における特定の対象物の位置を容易に検出することができる。
【００６０】
また、請求項７に記載の発明は、請求項５又は請求項６の発明において、前記対象物がダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップであり、前記領域がダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップがウェーハ状に配列された全領域を含む領域であることを特徴とする。
【００６１】
請求項７の発明によれば、ダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップのウェーハ状に配列された全領域内における位置を容易に検出することができる。
【発明の効果】
【００６２】
以上説明したように本発明の位置検出方法によれば、ＣＳＰ、ＷＬＣＳＰのようにパッケージングされたデバイスに対して、デバイス上の電極部分をモデル画像としてパターンマッチングを実施し、正しい位置検出を行うことができる。
【００６３】
また、ダイシングテープ上の個片化されたデバイスをアライメントするにあたり、検出されたデバイス位置のウェーハマップとの整合性を容易にとることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６４】
以下添付図面に従って本発明に係る位置検出方法の好ましい実施の形態について詳説する。尚、各図において同一部材には同一の番号または記号を付している。
【００６５】
最初に、本発明の領域をウェーハ上に形成されたデバイスチップ２２とし、領域集合体をウェーハとし、対象物をデバイスチップ２２のボール状又はバンプ状の電極１１とした時の、デバイスチップ２２内の電極位置を検出する方法として本発明の実施形態を説明する。
【００６６】
本発明では、電極１１一個の画像をモデル画像としてサーチを実施する。前述したＢＧＡやバンプ電極の場合のパターンマッチングにおいて、相関値を使用して判断することが難しい要因としてあげた「（Ａ）背景部分に対して電極１１部分の面積が小さい」ことは、電極１１を全体として集合としてみるからであって、１つ１つを個別にサーチする場合には、前出の図３０に示すような画像の場合でも、電極１１ひとつひとつは識別できるように見える。従って通常のパターンマッチングで実施可能である。
【００６７】
例えば、図１に示すような電極１つの画像をモデル画像として、図２に示す３つの見え方の異なる電極１１をそれぞれサーチしたとすると、正規化相関法では、画像の明るさがリニアに変化しても相関値には影響しないので、図２（ｂ）と図２（ｃ）でも、十分に高い相関値になる（そのため中心位置を求められる。）。
【００６８】
図２(ｃ)はボールの部分が胡麻塩状であるため、平均の明るさからの差異が影響する分だけ相関値は低下する。しかし十分にサーチ可能なスコアとなる。すなわち電極１１一個のモデル画像では、図２(ａ)、（ｂ）、(ｃ)の３つの見え方の異なる電極１１の場合でもサーチ可能である。従って、電極１１一個を含む狭い範囲であれば、通常のパターンマッチングでもサーチ可能である。
【００６９】
図２の３つの例がサーチ可能であれば、図３０の画像の場合でも１つ１つの電極はサーチできることとなる。このように電極１１一個の画像モデルでサーチを実施すると、電極１１を１つ１つ見つけることができるため、課題である「（Ａ）背景部分に対して電極１１部分の面積が小さい」と「（Ｂ)撮像された画像データ上のバラツキ）」に対しては大きく改善される。そして電極一個の画像モデルであるので、基本的には、「(Ｃ)レファレンスモデル画像の類似性」は問題とならない。
【００７０】
次に、本発明に係る位置検出方法の実施の形態の処理の流れを、ボール電極を有するデバイスチップ２２内の電極位置を検出する方法を例として詳説する。図３は処理の流れを表すフローチャートである。最初に電極一個のモデル画像を作成する。モデル画像の作成では設計データを基に、ボール電極の中心を原点とし、図４(ａ)に示すように原点に対して円を描く。
【００７１】
この場合、円の外周部分では１画素が完全に円の内部となることはない。このような画素に対しては、当該画素に含まれる面積を求めてその画素の明るさとする（図４は見易くするため、白黒を反転して記載した）。一般的に画素の明るさは２５６階調であるので、面積の算定法は１／２５６程度の精度であればよい。完全に円の内部にある画素の明るさを２５５、完全に円の外部の画素の明るさを０とし、一部が円にかかる画素はその面積×２５５の明るさとする。
【００７２】
各画素Ｘサイズ・Ｙサイズは正確にキャリブレーションされた大きさを使用する。１画素のＸ解像度・Ｙ解像度が正確にキャリブレーションされているとボールの大きさをｍｍで与えて電極画像モデルを作成できる。またＢＧＡでは図１及び図２において灰色で示したように、ボール頂点付近が暗く撮像されることが多々ある。そのため図４(ｂ)のように中心付近にdon’t care画像を設定する。don't care画像は相関値を算出する時に算入されない画素である。通常不確定な部分をdon't care画像としている（ステップＳ１）。これが対象物モデル画像生成ステップである。
【００７３】
なお、設計データからモデル画像を生成する代わりに、ボール電極を撮像して画像データを取得し、この画像データからモデル画像を生成して登録してもよい。これが対象物モデル画像登録ステップである。
【００７４】
次に、ウェーハを撮像して「１チップの大きさ＋モデルの大きさの画像」を構築する。ウェーハでは１チップが基本単位であるので、１チップの大きさがサーチされることが望ましい。１チップの大きさをサーチするためには、「１チップの大きさ＋モデルの大きさの画像」が必要となる。
【００７５】
ここで「１チップの大きさ＋モデルの大きさの画像」は、Ｘ方向の大きさがデバイスのＸ方向大きさ＋モデル画像のＸ方向大きさの和に等しく、Ｙ方向の大きさがデバイスのＹ方向大きさ＋モデル画像のＹ方向大きさの和に等しい画像を意味する。
【００７６】
「１チップの大きさ＋モデルの大きさ」が視野より小さい場合には、図５に示すように撮像画像から「１チップの大きさ＋モデルの大きさの画像」を切り出す。１視野からその内部の画像を切り出す処理はほとんど時間を要しないので、このような場合には、必ず「１チップの大きさ＋モデルの大きさの画像」を切り出す（１領域サイズ画像切り出しステップ）。
【００７７】
一方、「１チップの大きさ＋モデルの大きさ」が視野より大きい場合には、図６に示すように、いくつかの画像を合成して「１チップの大きさ＋モデルの大きさの画像」を作成する（１領域サイズ画像構築ステップ）。図６では４つの画像を合成した場合を模式的に示している（ステップＳ２）。
【００７８】
画像を合成すると、毎回合成する枚数分移動するので、画像を合成するため処理時間が増加する。そのため１視野だけで処理することもある。１視野をサーチした結果から作成された撮像電極（対象物）配列パターン画像が、特徴のない領域である場合には、後述する“ソートされた２次元的電極配列からチップの電極配列を確定する”相関演算プロセスで、確定した答えが得られない。この場合には、１視野分移動させて、新たな位置の画像で実施する。１視野だけで処理する場合には、順次移動させて１チップをカバーするルーティーンを用意しておく必要がある。
【００７９】
次に、ステップＳ１で作成した電極モデル画像を使用し、ステップＳ２で切り出した「１チップの大きさ＋モデルの大きさの画像」（図７(ａ)の画像）をサーチする。電極１１一個の画像モデルでサーチすると、電極１１の数だけサーチ結果が得られる。図７(ａ)では白丸の位置が電極１１である（対象物位置検出ステップ）。
【００８０】
電極位置（電極１１の中央位置）は、画像データ上の２次元座標としてサーチされる。サーチされた結果の１つ１つは、電極画像モデルとの適合度（相関値）の高い順、即ちパターンマッチングの得点（スコア）順にランダムなデータである。これが電極１１の数だけ並んだ点列として得られる。（ステップＳ３）。
【００８１】
このような得点順のデータでは、サーチされた電極１１がどの位置の電極１１か（電極配列のどの位置か）を識別することは難しい。しかし、サーチされた結果は、整理すれば２次元の配列となる筈である。このため次のステップでは、サーチされた電極座標データを２次元的にソートして、２次元配列データを作成する。２次元的にソートすると、配列上のどの電極位置が見つけられたか（あるいは見つけられないか）が判明する。
【００８２】
図８を用いて２次元的ソートの方法を説明する。サーチされた電極の位置は図８に示される座標系で表示されるとする。サーチされた電極の中から、まずＸ座標が最小値となる電極を選び出す。次にＸ座標が最小値と（最小値＋０．９×電極間隔）の間にある電極１１を抽出し、それを一次元配列に格納する。電極間隔が設計上複数存在する場合は、最小電極間隔を採用する。
【００８３】
全データに対するチェックが終了した後，得られた一次元配列をＹ座標の小さい順に並べ替える（図８の１列目の↓で示す。）。このようにＸ座標が最小値と（最小値＋０．９×電極間隔）の間にある電極１１という条件をつけると、１列目の電極１１（図８のBx1[i], By1[i]）が抽出される。抽出されず残った電極１１に対して１列目の電極１１を抽出したのと同様の手順を実施すると、２列目の電極１１（図８のBx2[i], By2[i]）が抽出される。順次同様な手順で、図８に示されるように最後の列までを求める。図８で下向き破線で示される列位置（４列目）ではデータは検出されない。
【００８４】
このようにして得られた(Bx1[i], By1[i])〜(Bxk[i], Byk[i])の中からＹ座標の最小値を求め、Ｙ座標が最小値と（最小値＋０．９×電極間隔）の間にある電極１１を(Bx1[i], By1[i])〜(Bxk[i], Byk[i]) の中から抽出する。このようにして抽出された電極位置に対して、２次元配列を対応させる。
【００８５】
２次元配列としては、２次元電極配列位置での有無コードIbl[i][j]、２次元電極配列位置での後述する多重度Nbl[i][j]、２次元電極配列位置での電極位置Xbl[i][j][k]、Ybl[i][j][k]を含んでいる。
【００８６】
電極配列位置として２次元配列[i][j]を決める手順を次に説明する。X方向の最小電極間隔を Lx、Y方向の最小電極間隔を Lyとする。ボールグリッドアレイ（ＢＧＡ）デバイスでは通常LxとLyは同じ値となる。[i][j]は、X座標が最小値と（最小値＋０．９×Lx）にあり、かつＹ座標が最小値と（最小値＋０．９×Ly）にあるものに対して[0][0]となるようにする。
【００８７】
Ｘ方向の指数iは、図８の列番号により決める。Ｙ方向の指数jは、Ｙ座標が最小値と（最小値＋０．９×Ly）の間にあるものを０として、順次同様の手順で1つづつ指数を増やしていく。このような手順を繰り返すことで、図８に実線で示すＹ方向↓と破線で示すＸ方向→の交点を指数とする２次元電極配列が得られる。
【００８８】
電極２次元配列に、多重度を加えたのは、図８の１列目６番目の点位置の近くに破線の○で示すようなゴミ等が測定された場合の対応のためである。このような場合には、多重度Nbl[0][5] = ２として、２点の電極位置（Xbl[0][5][0]、Ybl[0][5][0]）、（Xbl[0][5][1]、Ybl[0][5][1]）をまず登録しておく。図８の２次元電極配列全てに対する処理が終了した後で、各点に対する多重度をチェックし、多重度のある配列位置は、その周りの点の座標値から最も適合している点１点を選び出す。このようにして２次元的ソートされた結果は、２次元電極配列位置での有無コードIbl[i][j]と電極座標（Xb[i][j]、Yb[i][j]）となる。
【００８９】
図８を用いて説明した２次元的ソートの方法は、前記電極列に本来隣の列に属する電極１１が混入するほどデバイスが傾いていると有効な方法とはならないが、通常の場合ではプリアライメントにおいてデバイスの傾きは２〜３度以内となるので、問題となることはない（個々の電極１１のずれは代表的な電極間隔５００μｍについて５００×sin(３deg) ≒２６μｍ程度でしかない。）。
【００９０】
ここまでで作成した2次元配列[i][j]中には、図８にY方向破線で示したような電極間隔およびデバイス間隔の情報は、それらがもともと検出されていないゆえに含まれていない。ところでこれらの間隔はデバイス内の電極配列を一意に決定するために非常に重要な情報である。そこで次のステップとして上記２次元配列[i][j]中に電極間隔およびデバイス間隔の情報を反映させる処理を実施する。これは以下の手順による。
【００９１】
まず２次元電極配列の各列についてX座標の平均を計算する。列kのX座標の平均値Xmkは次式（１）で算出できる。
【００９２】
［数１］
Xmk = (ΣXb[i][k])／列 k中の電極個数 …（１）
これによって得られるXm1, Xm2,… について、隣り合う列間での差を取り、それが設計上の電極間隔の最小値Lxの何倍（整数値）にあたるかを判定する。その際に、隣り合う列間の実測距離にある程度の誤差が含まれることを考慮する必要がある。具体的には次式（２）を満足する整数値nを求める。
【００９３】
［数２］
Xmk−Xmk-1−Lx×0.5 ＜ n×Lx ≦ Xmk−Xmk-1＋Lx×0.5 …（２）
nの値が１である場合は隣り合う電極列の間に余分な間隔が存在しないということであり、次の（k を k + 1とした）隣同士の列間隔の評価に移る。nが２以上である場合は、配列のk列の次に有無コードが「無」のn - 1列を挿入し、その後にkをk + nとしてその次の隣同士の列間隔の評価に移る。このようにして最後の列まで評価を行う。
【００９４】
列方向の評価が終わると、次に行方向について同様の操作を行ない、必要に応じて電極間ギャップまたはデバイス間ギャップを配列内に行として挿入する。この際の電極間最小距離はY方向のLyを用いる。以上により、電極間隔およびデバイス間隔の2次元配列への反映を終える。
【００９５】
２次元的ソートされた２次元電極配列位置での有無コードIbl[i][j]から電極１１の有無を２次元配列とし、図７（ｂ）に示す白黒画像（２値画像）を作成する。これを撮像電極配列パターン画像と称する（撮像対象物配列パターン画像作成ステップ）。
【００９６】
図７（ｂ）において白で示される位置は、電極１１が測定された配列上の位置を示す。図７（ｂ）の画像データは１デバイスの電極配列と同じサイズで、最小電極間隔を単位として１１×１１のサイズである（ステップＳ４）。
【００９７】
ソートされた２次元的電極配列からデバイス四隅コーナーの電極１１を見つける方法を以下に示す。先ず最初に、設計データを基に登録されているチップの電極配列（設計値）から、図７の白黒画像データを作成したのと同様に、図９に示すように４つのチップに対して電極有無を配列パターンとして表し、チップ４つ分の白黒画像を作成する。これを電極有無配列パターン画像と称する（対象物有無配列パターン画像作成ステップ）。
【００９８】
図９の画像データのサイズは２３×２３で、（１１、１１）が中心となる。左上のデバイスで（１、１）の位置は左上の電極位置、（１、１０）の位置は左下の電極位置、（１０、１）の位置は右上の電極位置、（１０、１０）の位置は右下の電極位置である。同様に左下のデバイス、右上のデバイスおよび右下のデバイスにおいても、四隅コーナーの電極位置は確定した配列上の位置である（ステップＳ５）。
【００９９】
次に、図７（ｂ）で示される画像をサーチモデル画像として、図９の画像をサーチする（パターンマッチングを行う。）。これにより図７（ｂ）の画像モデルがどこに重なるかは容易に判明する。図９の各ボール電極の配列位置は既知であるので、パターンマッチングで得られる位置から図７（ｂ）の画像において個々の電極位置が判明する（２次元配列位置が判る。）。
【０１００】
従って、図７（ｂ）の画像の（０、０）位置は、図９画像の（１、５）と（１２、５）に対応することがわかる。２個所対応する位置が得られるが、デバイス２２の大きさを１１×１１と登録しているため図９において１１離れた位置はデバイス電極１１としては同じ位置である。
【０１０１】
図７（ｂ）の（０、０）と図９の（１、５）とが対応するとして、四隅コーナーの電極位置を算定する。図９では、（１、１０）の位置は左下の電極位置、（１０、１０）の位置は右下の電極位置であり、（１、１２）の位置は左上の電極位置、（１０、１２）の位置は右上の電極位置である。図７（ｂ）画像でこれらに対応する位置を求める。図７（ｂ）画像では、（０、５）が左下の電極位置、（９、５）が右下の電極位置、（０、７）が左上の電極位置、（９、７）が右上の電極位置となる。このようにして同一デバイスに属さない電極に対しても、電極の配列位置を決めることができる（相関演算ステップ：ステップＳ６）。
【０１０２】
図７と異なる位置でサーチされた電極配列の例を図１０に示す。図１０（ａ）は、図７とは別の位置の１領域サイズ画像であり、図１０（ｂ）は、図１０（ａ）の画像をサーチして、得られた電極位置を２次元的にソートして作成した撮像電極配列パターン画像である。
【０１０３】
図１０（ｂ）画像の（０、０）位置は、図９画像の（７、１０）に対応する。図１０（ｂ）で四隅コーナーの電極位置を求める。図９では、（１０、１０）の位置は右下の電極位置、（１０、１２）の位置は右上の電極位置であり、（１２、１０）の位置は左下の電極位置、（１２、１２）の位置は左上の電極位置である。図１０（ｂ）でこれらに対応する位置を求めると、図１０（ｂ）では、（３、０）が右下の電極位置、（３、２）が右上の電極位置、（５、０）が左下の電極位置、（５、２）が左上の電極位置となる(相関演算ステップ：ステップＳ６)。
【０１０４】
既に記述したが、図９との対応をとると、１個所、２個所および４個所対応する位置が検出される場合がある。これらが１１離れている場合は、すべて同一点と見なしてよい。対応点はすべてデバイス間隔の長さだけ離れた同一電極１１の位置である。
【０１０５】
２次元的ソートされた２次元電極配列位置での有無コードから図７（ｂ）または図１０（ｂ）に示すような白黒画像（撮像電極配列パターン画像）を作成して、図９の４チップに対する電極有無配列パターン画像との対応点を見つけ出す方法では、電極１１が全てサーチされない場合でも、最大に重なる位置を求めると、容易に四隅コーナーの電極位置を求めることができる。
【０１０６】
電極１１が全てサーチされない場合には、パターンマッチングのスコアが低くなる。パターンマッチングのスコアは、「１．０−（サーチされない電極の数）／（配列数Ｘ×Ｙ）」となる。電極１１の数はデバイス品種ごとに違いがあるが、パターンマッチングのスコアとは上記のような関係となるので、サーチされない電極１１の数で管理することもできる（前述の例では配列数Ｘ×Ｙ＝１１×１１）。サーチされない電極１１の数がある程度以上の場合には、別のデバイスに移動して、改めてサーチするようにする。即ち、別のデバイス位置で図３のプロセスを再度実行する。
【０１０７】
次に、確定された配列と電極１１の位置の適合性を調べることについて説明する。サーチされた電極位置がチップ上の電極配列と対応が取れると、当該デバイス２２の中心座標および特定の電極位置の座標も容易に求められる。そして個々のデバイス２２の位置決めというアライメントを実施するために使える。
【０１０８】
デバイス四隅コーナー電極１１が登録されているが、見つけることが出来なかった場合、その座標をどのように確定させるかについて、例えば図１１で右下コーナーの電極１１がサーチされない場合の対応を例にとって以下に記述する。図１１において、右下コーナーの電極位置はサーチされないので破線で表している。
【０１０９】
図７（ａ）で右下電極１１が見つけられないと、変更した（右下電極を見つけないとした）撮像電極配列パターン画像をモデルにして図９とパターンマッチングを行う。相関演算の結果は、図７（ｂ）の場合と同一の結果が得られる（右下電極１１が１つ見つけられないだけなので、相関値が１／１２１だけ小さくなる。）。
【０１１０】
サーチされた電極１１は、チップ上の電極配列と対応がとれる。上側デバイス２２の属する電極１１、下側デバイス２２の属する電極１１も容易に判別され、上側デバイス２２の各電極１１は、登録されている電極配列と対応が採れる。そしてそのサーチされた座標も既知である。
【０１１１】
ここでＸ座標及びＹ座標の方向が図１１の矢印方向を正方向とし、サーチされた電極１１の配列位置を（i、j）、その座標を（Ｘij、Ｙij）とすると、配列位置と座標は次式（３）、（４）で示す関係となる。図１１は左手系であるため、通常の回転変換に対して、Ｙ方向の符号を反転させている。
【０１１２】
［数３］
Ｘij = i×(電極間隔x)×cosθ＋j×(電極間隔y)×sinθ＋dx …（３）
Ｙij = i×(電極間隔x)×sinθ−j×(電極間隔y)×cosθ−dy …（４）
上側デバイス２２の電極１１としてサーチされたすべての電極１１の配列位置とその座標を使用して、３つの変数θ、dx、dyを最小二乗法で求めることが出来る。得られたθ、dx、dyを上記式に代入して、サーチされていない右下コーナーの電極１１の配列位置（in、jn）を代入すると、右下コーナーの電極１１の座標が得られる。なお、デバイス２２は個片化されておりデバイス２２間の距離は変化するため、下側デバイス２２の各電極についてのデータは使用しない。
【０１１３】
デバイス四隅コーナー電極１１が登録されていない場合（デバイス２２の設計データとして四隅位置の電極１１が無い場合）にも、上記式（３）、（４）は使える。デバイス四隅コーナー電極位置は設計上で存在しないが、上記式（３）、（４）により仮想的に扱うことが出来る。
【０１１４】
最小二乗法による方法は、サーチされない電極位置を補間すること以外、サーチされた電極１１の座標値の検定にも用いることができる。最小二乗法で得られた３つの変数θ、dx、dyを使用して、式（３）及び（４）において配列上の位置 (i、j) を入力すると、対応する配列位置の座標データが得られる。この座標値をサーチされた値と比較すると、サーチされた座標値の精度を検定でき、確定された配列と電極１１の位置の適合性を調べることができる。
【０１１５】
サーチされた位置の精度が悪い場合には、当該点をデータとして使用しないようにするということも出来る。図７および図１０のように、十分に多数の電極１１がサーチされたデバイス２２については、このような取り扱いが可能である。既に記述したが、個片化によりデバイス間隔は違いがあるので、最小二乗法の適用は１つ１つのデバイス単位で処理する方がよい（ステップＳ７）。
【０１１６】
前述の実施の形態では、電極間隔が単一であるＢＧＡ（ボールグリッドアレイ）について示したが、本発明はバンプ電極の場合も同じ方法でアライメントに使用できる。図１２(ａ) は、電極間隔が複数となるバンプ電極の場合を示している。図１２（ａ）の例では、デバイス四隅の電極１１が大きいため、四隅電極１１と隣の電極１１の間隔は、他の間隔より大きい。図１２（ａ）の電極配列でこの状況が示されている。
【０１１７】
電極間隔が１つでない場合に、電極配列パターンをどのように決めるかは、ソートの方法による。既に図８を使用してソートの方法を説明したが、ソートでは配列が１つ抜けているかどうかが判定できなければならない。それは図１２（ａ）の場合にも同じである。
【０１１８】
電極間隔が異なる場合には、最小の電極間隔を基本間隔として、大きい電極間隔が基本間隔の何倍になるかを決めればよい。このことをルール化する（ルール化されれば問題はない。）。図１２（ａ）のバンプ電極配列では、大きい電極間隔を小さい電極間隔２つ分とした（１．５倍程度の違いのため）。図１２（ｂ）に電極配列パターンとしての撮像電極パターン画像を示す。
【０１１９】
図１２（ａ）の電極をサーチするためには、電極画像モデルは３つとなる。３つの電極画像モデルを１つ１つ順番にサーチする。既に記述したＢＧＡの場合と同様の方法で、サーチされた結果のデータをソートして撮像電極パターン画像を得る。そして同一の方法でチップ２２の四隅電極座標を得ることができる。チップ２２の四隅電極座標が得られるとチップ２２の中心座標も容易に得られる。
【０１２０】
以上のように本発明によれば、広い領域を画像モデルとしたパターンマッチングでは相関値を使用して判断することが難しい場合でも、電極１１一個を画像モデルとすることで、パターンマッチングの手法を使用することができるようになる。そしてデバイス２２の位置決めに使用できる。
【０１２１】
次に、本発明の対象物をダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップ（単にチップと称することもある。）２２とし、領域をダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップ２２がウェーハ状に配列された全領域を含む領域とした時の、ウェーハ状配列内のデバイスチップ位置を検出する方法として本発明の実施形態を説明する。なお、デバイスチップ２２のウェーハ状配列を便宜上ウェーハと称することがある。
【０１２２】
ダイシング工程によってウェーハから個々のチップ２２に分割されたデバイスチップ２２のダイシングテープ上の配列位置を確定する方法の説明において、最初に、個片化されたデバイスチップ２２の配列位置を確定する方法の概略の流れについて以下に記載する。
【０１２３】
先ず、位置決め用レファレンスチップの２次元並びをレファレンス対象物配列パターン画像（画像処理でのパターンマッチングのモデル画像と同じ）として登録する。図１３（ａ）、（ｂ）、（ｃ）はレファレンスチップ数が５の場合の３×３配列例を現したもので、配列を決めるルールとして、隣り合うレファレンスチップを有することを条件としてレファレンスチップの固まり（集合体）をピックアップ（抽出）する（レファレンス対象物配列パターン画像登録ステップ）。
【０１２４】
次に、指定された範囲をデバイス間隔の距離づつ移動してデバイス単位でサーチする。サーチした後、レファレンスチップがサーチされたか否かによってレファレンスチップの有無を識別して、２次元配列データとしてレファレンスチップ有無配列を作成し、メモリーに格納する（レファレンス対象物配列データ格納ステップ）。
【０１２５】
次に、レファレンス対象物配列パターン画像登録ステップで登録されたレファレンス対象物配列パターン画像とサーチされた結果のレファレンスチップ有無配列とを相関演算する。相関演算すると最もよく合致する位置が得られる。
【０１２６】
位置決め用レファレンスチップを複数個にすると、全てのレファレンスチップが測定できなくても、相関値を用いて合致する位置を求めることができる。レファレンス対象物配列パターン画像では、レファレンスチップ有の位置を１、通常チップ有の位置を２、チップ無しの位置を０として作成する。そうすると判定をレファレンスチップ有の位置だけとするか、レファレンスチップと通常チップの両方を使用するか（レファレンスチップが見つけられない場合に同一位置でモデルを切替えて通常チップをサーチする。）、さらにレファレンスチップと通常チップおよびチップなし（レファレンスチップと通常チップの両方ともサーチできなかった場合）も取り入れて判定するかは容易に対応できる。柔軟性のある合理的で簡単な判定方法である（相関演算ステップ）。
【０１２７】
位置決め用レファレンスチップが無い場合には、ウェーハマップ上でチップの２次元並びの特徴的な領域をレファレンス対象物配列パターン画像として使用する（レファレンス対象物配列パターン画像登録ステップ）。
【０１２８】
次に、アライメントでは、デバイス間隔の距離づつ移動して指定された範囲をサーチし、デバイスチップの有無を識別して、有無の結果を２次元配列データとする（対象物配列データ格納ステップ）。
【０１２９】
次に、レファレンス対象物配列パターン画像登録ステップで登録されたレファレンス対象物配列パターン画像とサーチされたデバイス有無の２次元配列データとを相関演算する。相関演算すると最もよく合致する位置が得られる。特徴的な範囲内の全てのチップが測定できなくても、相関演算された値を判定すればよく、合理的で簡単な判定方法である（相関演算ステップ）。
【０１３０】
次に、ダイシングテープ上の個片化されたデバイスチップ２２のアライメントの詳細について説明する。図１４（ａ）はウェーハ２１上のデバイス２２を現したものである。このウェーハ２１上のデバイス２２を管理するために図１４（ｂ）に示すような２次元配列をマップデータとして用いる。これにより１つのデバイス２２を２次元配列上の位置として特定できるようになる。マップデータを用いると、デバイス２２が存在しないこと（ウェーハ２１外）、テスト結果で良・不良のような結果をも容易に管理できるようになる。
【０１３１】
ダイシングテープ上の個片化されたデバイス２２のアライメントは、（イ）ラフアライメントプロセス、（ロ）ブリッジアライメントプロセス（実施しない場合もある）、(ハ) レファレンスチップアライメントプロセス、の３プロセスで進行する。なお、本発明は(ハ)として記述したレファレンスチップアライメントの方法に関するものである。
【０１３２】
レファレンスチップの位置は、マップデータを介して与えられる。（イ）のラフアライメントは、ウェーハ２１の角度を補正することと、ウェーハ２１上の幾つかのチップ２２の中心の座標を得ることである。ラフアライメントでは、ウェーハ２１中心付近で１つのチップ２２をサーチして、そのチップ中心の座標を求める。
【０１３３】
続いてその１つ（または数個）右側のチップ２２をサーチして、そのチップ中心の座標を求める。２つのチップ座標から角度を補正する。２番目のチップ２２をサーチするのと同様なプロセスをウェーハエッジの手前まで繰り返して実行する。
【０１３４】
図１５は、個片化されたデバイスのアライメント位置をイメージ的に示したものである。通常のチップ２２を細線の四辺形で示し、レファレンスチップを太線の四辺形で示している。また、ラフアライメント位置を中太線の四辺形で示し、後出のブリッジアライメント位置を破線の四辺形で示している。
【０１３５】
ラフアライメントは、前述したように、まず中央付近（想定される中央チップ２２の位置）でサーチし、次に１つ右側のチップ２２、続いて２つ右側のチップ２２をサーチして、ウェーハ右端付近までをサーチする。ウェーハ２１がダイシングテープに貼り付けられること、ダイサリングが測定テーブルにロードされること、及びダイシングによる個片化でデバイス間隔が変化することのため、ウェーハ２１の中央チップはずれるが、ラフアライメントを開始する時には、これらのズレが無いとして始める。これを想定される位置としている。
【０１３６】
なお、ラフアライメントの詳細プロセスの説明は、ここでは省略する。ラフアライメントでは、サーチされたチップ２２のマップ上の位置は確定できないので、想定されるマップ上の位置として実施する。そのためウェーハ２１の端まではサーチしないこととする（図１５でも右端より１つ内側までとしている。）。
【０１３７】
ダイシングテープ上でデバイス２２が個片化されると、デバイス間隔が変化する。デバイスサイズが小さい場合には、何デバイスか離れるとその間のデバイス数に１つ違いがあっても判らなくなる。そのためにラフアライメントでは、移動出来る最大デバイス数を設定する。図１５では、この数が４であるように示した。
【０１３８】
ラフアライメントが終了すると、ウェーハ２１の角度は大体補正され、幾つかのデバイス２２の座標は既知となるが、マップ上での配列としての位置は確定できない。そのため(ハ)のレファレンスチップアライメントを実施するが、ラフアライメントが終了してもすぐに実行できない。個片化されたデバイス２２では、デバイス間隔が変化しているので、移動出来る最大デバイス数までしか移動してサーチできないからである。
【０１３９】
図１５のような場合には、レファレンスチップまで間隔が大きく離れているので、途中何箇所かサーチする必要がある。このプロセスをブリッジアライメントプロセスと称することとする。ブリッジアライメントの始めの位置は、ラフアライメントと同一行の位置として、補間計算して求める。
【０１４０】
図１５に示すように、ブリッジアライメントの２点目（移動出来る最大デバイス数だけ移動）、３点目と移動させてサーチを実施する。ブリッジアライメントが終了すると、(ハ)のレファレンスチップアライメントが実行できる。本発明は、(ハ)のレファレンスチップアライメントの方法に関するものである。
【０１４１】
ブリッジアライメントでサーチされた位置は、マップとの整合性は取れていない。あくまでも想定された位置である。レファレンスチップアライメントは、レファレンスチップの固まり(集合体)をカバーする領域に対して実施する。
【０１４２】
図１６は、レファレンスチップアライメントのサーチ領域を示したものである。図１６は、図１５のウェーハ２１に対して右上１／4部分のさらにその部分を切り出したものである。図１６の例では、まず３×３の領域を１チップづつサーチする。３×３の範囲で確定できない場合には、５×５の範囲に広げる。さらに確定できない場合には、範囲を広げる。サーチ範囲の最大値は前もって決めておく。
【０１４３】
レファレンスチップの固まり(集合体)がカバーする領域は、プリアライメント精度や個片化によるデバイス間隔の変位等により図１７に示すようにずれる場合がある（図１７ではレファレンスチップアライメントのサーチ領域が左・下に１チップずれている。）。チップサイズが小さい場合には、更にずれることが多い。このずれを検出することがレファレンスチップアライメントの目的であり、レファレンスチップアライメントを実施しなければこのずれは判らない。
【０１４４】
以下の説明では、図１５に示したウェーハ２１に従って説明する。レファレンスチップの並びを２値化画像で表現すると図１８に示すようになる。これを登録する。図１８ではレファレンスチップを白（１）で、通常チップを黒（０）で示す。
【０１４５】
図１９は、レファレンスチップアライメントプロセスでのサーチ結果を示したものである。始めに３×３の範囲を図１９（ａ）に、次に５×５の範囲をサーチした結果を図１９（ｂ）で示す。図１９は、図１７のように左・下に１チップずれているとした場合の結果である。
【０１４６】
図１８をモデルとして図１９の画像に対する相関計算をすると、簡単に最もよく合致する位置が検出される（合致位置を図１８および図１９に＋で示している。）。合致位置から容易に何チップずれているか判るので、マップデータとの対応がつけられる。
【０１４７】
相関計算を使用する方法では、チップ無しの状態を取り入れることも容易である。状態の数を２値化→３値化のように変更する。通常チップを０、レファレンスチップを１、チップ無しを２とするように処理すれば対応できる。またレファレンスチップのみで判定するには、通常チップをdon’t care pixelとして処理すればよい。レファレンスチップ数が増加しても、相関計算を使用する上記方法は、同一の手続きで処理でき、合理的な結果が得られる。
【０１４８】
レファレンスチップが無い場合には、ウェーハ２１外周部の特徴あるチップ２２有無のパターンを使用する。図２０は、ウェーハ２１および特徴パターン領域を示したものである。図では、特徴パターン領域として４×５の範囲をモデルパターンとして利用する例である。
【０１４９】
図２１に、登録されるウェーハ外周部の特徴あるパターンとして図２０のモデルパターンの例を画像として示す。白はチップ有り、黒はチップ無しを表している。図１５では、ブリッジアライメント位置を図に示したが、図２０の場合には、ラフアライメント位置と特徴パターン領域が十分に近いのでブリッジアライメントは必要ない。しかし特徴パターンとして図２０の第二特徴パターン領域を設定する場合には、ブリッジアライメントは必要となる。
【０１５０】
レファレンスチップが無い場合の個片化されたデバイス２２のアライメントは、（イ）ラフアライメントプロセス、（ロ）ブリッジアライメントプロセス（実施しない場合もある。）、(ニ) 特徴あるパターン周辺のアライメントプロセス、の３プロセスで進行する。
【０１５１】
（イ）及び（ロ）はレファレンスチップがある場合と同一になるので省略する。図２２は、図２０のウェーハ２１に対してラフアライメントが完了した後に、ウェーハ２１外周部の特徴あるパターン領域をサーチした結果を示したものである。図２２では、指定した範囲を登録されたパターンより縦・横ともに２チップ大きくした。図２２は、ずれていない場合の結果を示している。図２１をモデル画像として、図２２に対して相関演算すれば、合致位置が得られる。合致位置の対応を図２１および図２２に＋で示す。これにより、チップ２２の位置はマップデータとの対応が取れるようになる。
【０１５２】
チップ２２をサーチする際に、チップ２２が見つけられなかった場合があっても、チップ２２が見つけられない個数が少ないときには相関演算から合致位置を得ることができる。ウェーハ２１外周部の特徴あるパターン周辺のサーチ結果でチップ２２が見つけられない場合に発生する状況を図２３に示す。図２３は、図２２に対して１チップ見つけられない場合の３つの例を示したもので見つけらないチップ２２位置を白い＋で示した。
【０１５３】
図２３に対して図２１をモデルパターンとして相関演算すれば、合致位置が得られる（合致位置を図２３に黒い＋で示す。）。図２３（ａ）の例では、１チップ見つけられないため合致位置は２ヶ所となる。図２３（ｂ）及び図２３（ｃ）の例では合致位置は１ヶ所で、１チップ見つけられないことの影響はない。
【０１５４】
図２３（ａ）の例のような場合には、補足的な方法を追加する。補足的な方法として、モデルパターンを拡張することを用いる。図２４に示すように、図２１で登録したパターンを縦・横２チップ増やした範囲を新たに拡張された登録パターンとして使用する。拡張された登録パターンは図２２と同じものになる。拡張された登録パターンを用いると、図２３（ａ）の例では、結果は下側の＋位置が答えられる。図２３（ａ）の例の場合は、見つけたデバイス数が少なくなり、合致位置が２つになることで識別できる。そのような場合には、上記のような補足的方法を付加しておく。
【０１５５】
このように本発明は、ウェーハマップとの対応を取るために、１チップを１画素として扱い、画像処理の相関演算を用いて論理判断するところを特徴とするチップ２２の配列位置を求める方法である。
【０１５６】
以上のように本発明によれば、位置決め用レファレンスチップを用いてウェーハマップとの対応がとれる。本発明によれば、位置決め用レファレンスチップが２次元配列で与えられた場合、その配列サイズによらず簡単に合理的な判定方法が得られる。
また本発明によれば、位置決め用レファレンスチップがない場合にも、ウェーハ２１外周部の特徴あるパターン部分を用いてウェーハマップとの対応がとれ、簡単に合理的な判定方法が得られる。
【０１５７】
なお、前述の実施の形態において、「領域」がウェーハ２１上に形成されたデバイスチップ２２であり、「領域集合体」がウェーハ２１であり、「対象物」が電極１１である場合の、
デバイスチップ２２内の電極１１の位置を検出する方法について説明した。また、「領域」がダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップ２２がウェーハ状に配列された全領域を含む領域であり、「対象物」がダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップ２２である場合の、ウェーハ状に配列内のデバイスチップ２２の位置を検出する方法について説明した。
【０１５８】
しかし、本発明は前述の２つの場合に限らず、種々の「対象物」、「領域」、「領域集合体」について適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１５９】
【図１】電極の画像を表す図
【図２】電極の見え方のバラツキを表す概念図
【図３】電極位置検出方法を説明するフローチャート
【図４】電極モデル画像を表す図
【図５】広い視野内からの１チップサイズ画像切り出しを説明する図
【図６】複数視野からの１チップサイズ画像構築を説明する図
【図７】１チップサイズ画像と撮像電極配列パターン画像を説明する図
【図８】電極位置データの２次元的ソートを説明する図
【図９】電極有無配列パターン画像を表す図
【図１０】別の１チップサイズ画像と撮像電極配列パターン画像を説明する図
【図１１】右下コーナーの電極１１がサーチされない場合を説明する図
【図１２】バンプ電極の場合の説明図
【図１３】レファレンス対象物パターン画像を現す配列図
【図１４】ウェーハ内のデバイスチップとその配列図
【図１５】個片化されたデバイスのアライメント位置を説明する図
【図１６】レファレンスチップアライメントのサーチ領域を示す図
【図１７】レファレンスチップアライメントのサーチ領域のずれを示す図
【図１８】レファレンスチップ配列の２値化画像図
【図１９】レファレンスチップアライメントプロセスでのサーチ結果を示す図
【図２０】ウェーハの特徴パターン領域を示す図
【図２１】図２０のモデルパターン図
【図２２】ウェーハ外周部の特徴あるパターン領域をサーチした結果を示す図
【図２３】図２２に対して１チップ見つけられない場合の例を示す図
【図２４】拡張登録パターン図
【図２５】ボール電極の撮像図
【図２６】デバイスチップの電極を示す概念図
【図２７】電極をエッジ検出した線図形を示す図
【図２８】画像モデルとサーチする画像を表す模式図
【図２９】ボール電極の見え方の例を説明するための模式図
【図３０】撮像される画像データのバラツキを示す図
【図３１】パターンマッチングでの等価画像を示す図
【図３２】類似パターンを説明するための図
【符号の説明】
【０１６０】
１１…電極（対象物）、２１…ウェーハ（領域、領域集合体）、２２…デバイスチップ（領域、対象物、デバイス、チップ）
【技術分野】
【０００１】
本発明は対象物の位置検出方法に関するもので、例えばウェーハ上に形成されたデバイスチップの球状電極の位置や、ダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップの位置を画像処理を応用して検出する位置検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体製造工程等において、表面に半導体装置や電子部品等が形成されたウェーハは、プロービング工程で電気試験が行われた後、ダイシング工程で個々のチップ（ダイ、又はペレットとも言われる。）に分割され、次に個々のチップはダイボンディング工程で部品基台にダイボンディングされる。ダイボンディングされた後はワイヤボンディングされ、ワイヤボンディングされた後は、樹脂モールドされて、半導体装置や電子部品等の完成品となる。
【０００３】
ところで、最近の携帯電話やデジタルカメラ等のハンドヘルド商品に搭載される半導体装置や電子部品は、より小型軽量化が求められており、そのパッケージング工程が大きく変化してきている。
【０００４】
そのための代表的なパッケージングとしてＣＳＰ（Ｃｈｉｐ Ｓｉｚｅ Ｐａｃｋａｇｅ）（Ｃｈｉｐ Ｓｃａｌｅ Ｐａｃｋａｇｅと称する場合もある。）がある。ＣＳＰは半導体チップの面積と完成品の面積とがほぼ同程度になるようにパッケージされた半導体デバイスのことである。
【０００５】
ＣＳＰは、ウェーハからダイシングされて個片化された半導体チップを複数個（６〜１０個程度）基板上に行列配置し、その状態でモールディング、配線、端子形成を行い、再度ダイサにより個片化してデバイスチップ（以後単にデバイス、又はチップと称することがある。）とすることにより製造される。
【０００６】
また更に発展した方法として、表面に半導体装置が形成されたウェーハをウェーハ状態のままモールディング、配線、端子形成を行い、これをダイシングして個々のデバイスチップとする方法がある。このようにして製造するＣＳＰを特にＷＬＣＳＰ（Ｗａｆｅｒ Ｌｅｖｅｌ Ｃｈｉｐ Ｓｉｚｅ Ｐａｃｋａｇ）と呼んでいる。
【０００７】
ＷＬＣＳＰではダイシングの前にプロービングして電気試験を行う場合と、ダイシングテープに貼付した状態でダイシングし、ダイシング後にプロービングして電気試験を行う場合とがある。
【０００８】
ＣＳＰでは、外部との接続用の端子は外形寸法を増加させないために、裏面又は表面にハンダボールや金バンプ等の電極を形成し、これを接続端子としている。プロービング工程ではこの電極にプローブを接触させて電気試験を行うため、プロービング工程におけるアライメントが重要である。アライメントには従来から画像処理を用いたアライメントが一般的に行われている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００９】
また、ＣＳＰやＷＬＣＳＰのアライメントでは、あらかじめレファレンス画像モデルを用意し、その画像モデルに合致する位置を画像データ上でサーチすることが一般的である。ＣＳＰ、ＷＬＣＳＰの様にパッケージングされたデバイスでは、デバイス上の電極以外の部分がモールディングなどにより一様となっており他に特徴的なパターンが無い事もあり、デバイス電極であるハンダボール又は金バンプ等を位置検出ターゲットとして使用することになる。
【００１０】
ところでハンダボール又は金バンプ等のデバイス電極は、（１）パターンが単純である、（２）表面が金属である、（３）表面が平面でない（表面が曲面で凹凸がある。）、（４）表面は鏡面でなく表面粗さにバラツキがある、（５）電極の形状精度にバラツキがある（電極の外形にもバラツキがある。）、（６）単純な繰り返しパターンとなる、といった特性がある。モデル画像として１デバイスチップの大きさを用いると、１デバイスチップ中の各々の電極はよく見えるものとよく見えないものとがあり、パターンマッチングのスコアが低下することが多い。
【００１１】
これは、画像データ上で各々の電極にバラツキがあること及び画像データとして他に特徴がないことが理由である。また、モデル画像を小さい領域にすると、単純な繰り返しパターンであるため、類似パターンが存在する。即ち、間違える可能性が上昇する。一例として図２５にボール電極の撮像画像をしめす。
【００１２】
また、デバイスチップ２２の電極１１として、図２６(ａ)のＢＧＡ（Ｂａｌｌ Ｇｒｉｄ Ａｒｒａｙ）と図２６(ｂ)のバンプ電極の例で示すように、パターンマッチングにおいて、全体的には背景部分の面積が電極１１部分と比べると大き過ぎるためパターンマッチングで識別することが難しい理由となる。
【００１３】
パターンマッチングのスコアは、画像モデルとの正規化相関法で計算しているので、図２６に示すような画像の場合、全体的に相関値が高くその中に山が見られるようになる。従って、デバイス上の電極１１部分をモデル画像として使用するパターンマッチングでは、これらの原因でうまくサーチ出来ない（見つけられない）という問題がある。
【００１４】
また、画像データをモデルとするのではなく、図２７のように、モデル画像中の特徴パターンの境界をエッジ検出して線図形として抽出し、その線図形をモデルとしているシステムもある。図２７（ａ）はＢＧＡの線図形を示し、図２７（ｂ）はバンプ電極の線図形を示している。線図形をモデルとすると、デバイスが傾いていてもサーチ出来る。
【００１５】
しかしＣＳＰやＷＬＣＳＰのデバイス２２では、特徴図形となる部分は電極１１である。電極１１の材質は金属（ハンダ等）であり、電極１１は表面の状態に依存して画像の見え方が大きく変化する（表面がでこぼこで、高さも変化している。）。特徴図形の四辺形や丸をきれいな線として抽出できず、電極１１の内部にも模様状に特徴が発生する。従って図２７のような特徴図形を線図形モデルとしているシステムも、一部分の改善にはなるが、全体的には解決策とはならない。
【００１６】
また、ダイシングテープ上の個片化されたデバイス２２をアライメントする場合、検出されたデバイス位置のウェーハマップとの整合性をとる必要があるが、個片化されたためにデバイス間隔が変化しており、その変化が一様でないため自動的なアライメントは実現されていなかった。
【００１７】
そのため、個片化されたデバイスチップ２２の配列位置を確定させるためにウェーハ上に位置決め用レファレンスチップを設けこの位置決め用レファレンスチップを検出してウェーハマップとの整合性をとるようにしたものがある。
【００１８】
例えば位置決め用レファレンスチップが１つの場合には、何も特別な手法はいらず、位置決め用レファレンスチップがサーチされれば、それでマップデータとの整合性はつけられる。レファレンスチップが２つの場合も簡単である。しかし画像処理によるパターンマッチングでは、レファレンスチップがあってもサーチできないということが起こり得る。そのため、複数のレファレンスチップを２次元的に配列する場合がある。
【００１９】
しかし、レファレンスチップが３×３以上の配列となると、発生する組み合わせが増えてくる。このため３×３以上の配列で表現される場合には、合理的で簡単な判定方法が必要とされていた。
【００２０】
また、位置決め用レファレンスチップがない場合には、デバイス間隔に一様でない変化があるため、自動的なアライメントが困難であり、現在まで実施されていなかった。
【特許文献１】特開平０６−０６９３１９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２１】
前述したように、ＣＳＰ、ＷＬＣＳＰの様にパッケージングされたデバイス２２に対して、デバイス２２上の電極１１部分をモデル画像として使用するパターンマッチングでは、サーチ出来ない（見つけられない）という問題がある。上記デバイス２２に対してパターンマッチングがうまくいかない要因として（正規化相関法の相関値を使用して判断することが難しい要因として）、（Ａ)背景部分に対して電極１１部分の面積が小さい、（Ｂ)撮像された画像データ上のバラツキ、（Ｃ)レファレンスモデル画像の類似性の３点が挙げられる。以下に各要因について詳説する。
【００２２】
最初に、「（Ａ)背景部分に対して電極１１部分の面積が小さい」について説明する。先に図２６でＢＧＡ（Ｂａｌｌ Ｇｒｉｄ Ａｒｒａｙ）およびバンプ電極の例を示したが、ＢＧＡやバンプ電極の場合、デバイスの面積に対して、電極１１部分の面積が小さい。このように背景部分に対して電極１１部分の面積が小さい場合の問題点を図２８で示す。
【００２３】
図２８は、図２６に対して白と黒を反転し、背景を白で、サーチ対象を黒で示したもので、図２８（ａ）で画像モデルを、図２８（ｂ）でサーチする画像を、夫々画像として単純化して模式的に示したものである。図２８（ｂ）の「＋」マークで示した位置を、パターンマッチングにより見つけたとして、それぞれの位置に番号をつける。
【００２４】
図２８の場合、画像モデルでは黒い部分が３２画素で、２６．４％（全画素数１２１）である。このモデルで図２８（ｂ）の画像をサーチすると、「＋」マークを付した位置は相関値の高い順に１、２、３、４となる。図２８（ｂ）の１の相関値は１．０、２は０．８８４、３は０．８２６、４は０．７３６である。４は特別な位置ではなく、すべて白い場合にはどの点でも、０．７３６という相関値になる。同じように３と同じ相関値となる点点も、図中に何点か存在する。
【００２５】
パターンマッチングでは、一般的に、０．７以上の相関値となる位置はモデルと同一パターンと見なせると言われているが、背景部分に対して特徴部分の面積が小さい場合には、図２８の例で示すように、大変高い相関値の位置でないと判定できないこととなる。
【００２６】
また、画像処理では、常に統計的なノイズの問題がある（同一の対象物が、常に同じ明るさで撮像されることにはならない。）。このため背景部分に対して電極部分の面積が小さいと、正規化相関法を用いたパターンマッチングでは、ノイズの影響で相関値が変化するため、正しい判定が出来ない場合が発生する。さらに後述する画像のバラツキが合わさると、相関値の変化はさらに大きくなり、相関値が正しい結果とならない場合が大変多くなる。
【００２７】
次に、「（Ｂ)撮像された画像データ上のバラツキ」について説明する。ＣＳＰやＷＬＣＳＰのうち、ＢＧＡでは基本的にはデバイス電極としてハンダボールが使用される。ハンダボールは、表面が滑らかな球面ではなく、凹凸のあるでこぼこの表面である。
【００２８】
このようなハンダボールが撮像されると、ボール表面の凹凸により、照明光が撮像カメラの方向に正反射する部分は明るい領域となり、照明光が撮像カメラの方向に全く反射しない部分は暗い領域となる。撮像されるボールの画像は、表面のでこぼこの状況、照明の大きさや照明の方法等に依存する。ボール内部に暗い斑点が見えることが多く、ボール外周は滑らかな円とはならない。図２９は、ボール電極の見え方の例を模式的に示したものである。
【００２９】
取得される画像データは、このようなハンダボール電極の特性（形状精度と表面の特性）と照明装置との関係を反映したものである。ハンダボール電極が規格に従って製作されていても、照明装置との関係までを含めると、いろいろな状況を反映して一様に見えないことを図２９では示している。
【００３０】
また照明装置からの光線でボール頂点付近から反射する光線は、撮像光学系の方向とはならないので、ボール頂点付近は暗くなる。更に、図２９ではボールの外形はほぼ円で示しているが、ボール外形も個々にばらついている。ＢＧＡでは、このようなハンダボール電極が、図２６（ａ）に示すようにチップ表面に分布している。図３０は１チップの画像を示したもので、撮像される画像データのバラツキを表している。
【００３１】
図２９で１つ１つのハンダボール電極の明るさが変化することを示したが、図３０に示すように、１つ１つのハンダボール電極が集合となってデバイス全体の電極１１となっている。このように、デバイス全体ではすべての電極１１を良好にすることは難しい。
【００３２】
また製造されるデバイス数は膨大で、デバイス間では当然、図３０のような“撮像される画像データのバラツキ”がある（よく見えない電極を持つデバイスがある。）。図３１は、パターンマッチングでの等価画像を示したもので、図の左側は撮像画像で右側の２つが等価画像である。撮像画像が図３１左側の画像のように、ある電極１１は明るく見えるが暗く見える電極１１もあり、また電極１１の大きさも変化するため、画像処理によるパターンマッチングでは、等価画像が図３１右の上側の場合もあるが、右下側のようになって相関値が低下する（見つけられない）場合もあるという問題がある。
【００３３】
図３１で白く見える所、灰色に見える所、黒く見える所でそれぞれに画像としての明るさの値がある。白と灰色の差異（明るさの値としての差異）と、黒と灰色の差異（明るさの値としての差異）との大小により、結果として等価画像が図３１右上側のように見なされることも右下側として見なされることにもなる。
【００３４】
最後に、「（Ｃ)レファレンスモデル画像の類似性」について説明する。図３２は、ＢＧＡを４チップ並べた画像を示している。この画像の中で１デバイスチップの大きさをモデル画像とした場合を図３２（ａ）の白枠で示している。また、サーチした場合モデル画像と間違える可能性のあるパターンを類似パターンと定義して、図３２（ｂ）の白枠の画像を例として示す。
【００３５】
図３２（ｂ）に示すように７つの電極１１が暗く見えた場合、サーチでは正しい位置か類似パターンの位置かいずれかが見つけられる。しかし正しい位置か類似パターン位置かは、人間の判断では簡単であるが、画像処理では判断できない。サーチでは正規化相関法で計算したスコアの高い点を見つけた位置とするしかない。モデル画像として登録した画像と同じような画像がはっきり見えている場合には、類似パターンをサーチすることはない。
【００３６】
しかし画像データは、対象物と照明により変化する。図３０、図３１で説明したように同一の照明条件でも、対象物が変わるとよく見えない電極１１も出現する。このようにいくつかの電極１１が見えないため、図３２のような類似パターンが発生する。図３２では、少し偶然的な感じがあるが、ＢＧＡでは電極１１が単純な繰り返しパターンであるため類似パターンの存在する確率はかなり高い。図２８の場合では、何もないところでも既に類似パターンとなる可能性がある。
【００３７】
また図３２では配列上の全ての位置に電極１１を配しているが、一般のＢＧＡでは配列が大きくなると配列上で電極１１がない位置もある。実際に製作されるＢＧＡやバンプ電極のデバイス２２の場合では、２次元配列として配列の大きさと並び（配列上でのボール電極有無の情報）に多様性がある。この多様性は、類似パターンを減らす場合もあるが増やす場合もある。一般的にBGAやバンプ電極では、類似パターンがあることを前提として、サーチを実施することとなる。
【００３８】
類似パターンがあると、パターンマッチングでスコアの高い位置が複数となる。そのため、複数のなかから１つを選び出す（判定または確認を行う）プロセスが必要になる。しかし現状このプロセスは完全ではない（完全に実施することは大変難しい。）。類似性が発生する可能性を想定し、その各場合に対応することが必要であるが、ボール電極数が多くなると可能性の数は膨大となるため、簡易的な対応しかできていない。
【００３９】
簡易的な対応の方法としては、デバイスには四隅があり、その周辺は特徴的になっているという特性を使う。すなわち図３２の例では、デバイス右下隅の電極周辺をサーチする（図３２中破線でこれを示す。）。類似パターンから求めた位置では電極１つ分右にずれた位置となるので判定できる。しかしこの方法も、電極１１がある程度よく見えないと有効性はない。即ち、右下隅周辺の電極１１はよく見えている必要があり、よく見えていないと判定は出来ない。
【００４０】
このように画像処理によるパターンマッチングでは、類似パターンを判定する基準は簡単ではなく、類似パターンがあると判定を間違えることが起こる。そして複数の点がサーチされると、正しく判定できないという問題がある。
【００４１】
以上説明したように、ＣＳＰ、ＷＬＣＳＰの様にパッケージングされたデバイス２２に対して、デバイス２２上の電極１１部分をモデル画像として使用するパターンマッチングでは、背景部分に対して電極部分１１の面積が小さいこと、撮像された画像データ上のバラツキ（特に電極の画像のバラツキ）があること、及び類似パターンが存在することのため、相関値を使用して判断することが難しく、正しい位置検出が困難であった。
【００４２】
また、ダイシングテープ上の個片化されたデバイス２２をアライメントするときの、検出されたデバイス位置のウェーハマップとの整合性をとる場合、前述したように、パターンマッチングによりデバイス位置が測定されても、そのデバイスがマップデータ上でどの位置かを確定できない（２次元配列上での位置は決められない。）。
【００４３】
個片化される前のウェーハでは、“ターゲットセンス”としていくつかの方法がとられている。しかし個片化された後では、デバイスチップの間隔が変位する。そのためデバイスチップの変位（ズレ）は、ウェーハ上の位置により変化する。とくにデバイスサイズが小さい場合（１ｍｍ以下）では、１／２デバイス以上変位する可能性があるためウェーハマップと整合性をとることは容易ではない。
【００４４】
前述したように、位置決め用レファレンスチップをウェーハ内に配置して、ウェーハマップと整合性をとることもある。レファレンスチップ数が小さい場合（たとえば２×２以下）には、判定は容易である。１つの場合では、レファレンスチップをサーチして見つければ、そのデバイスがマップデータ上のレファレンスチップのインデックス位置となる。２つの場合では、まず１つを見つけ、次にその隣を見つければよい。
【００４５】
しかし、画像処理によるパターンマッチングでは、レファレンスチップがあってもサーチ出来ないということがあり得るため、デバイスサイズが小さい場合には、レファレンスチップ数を増やすことが多い。前述したように、レファレンスチップ数が増えて、３×３以上の配列で表現するようなレファレンスチップ数になると、結果の組み合わせの数が大きな数となり、判定が複雑で難しくなる。このためレファレンスチップ数が多い場合、全てのレファレンスチップをサーチ出来なくても判定できることが望ましい。このような条件を取り入れた合理的で簡単な判定方法を作ることが本発明の課題である。
【００４６】
位置決め用レファレンスチップが無い場合には、ウェーハ端部分（ウェーハ外周部）の特徴的なパターン（ウェーハ外周部ではデバイス有無が特徴的パターンとなる場合が多い。）を使用してウェーハマップとの整合性をとることがある。
【００４７】
パターンのサイズが小さいと、特徴的なパターンとはならないが、サイズを大きくすると特徴的なものになる（一意性もある。）。このため最低でも３×３以上は必要となるが、特徴的なパターンのサイズが大きくなると組み合わせの数が大きな数となり、判定方法が複雑となる（３×３でも２の９乗の組み合わせがある。）。そのため、ウェーハ外周部の特徴的なパターンを使用する場合においても合理的な判定方法を作ることが本発明の課題である。
【００４８】
このように、ダイシングテープ上の個片化されたデバイスをアライメントするときに、検出されたデバイス位置のウェーハマップとの整合性をとることが困難であった。
【００４９】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、ＣＳＰ、ＷＬＣＳＰの様にパッケージングされたデバイスに対して、デバイス上の電極部分をモデル画像として使用するパターンマッチングにおいて、正しい位置検出が可能な位置検出方法を提供することを目的とする。
【００５０】
また、ダイシングテープ上の個片化されたデバイスをアライメントするときに、検出されたデバイス位置のウェーハマップとの整合性を容易にとることができる位置検出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００５１】
前記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、複数の対象物が一定の規則にのっとって配列された領域が複数個２次元的に配列された領域集合体に関し、前記領域内における特定の対象物の位置を検出する位置検出方法において、単一の前記対象物のモデル画像を領域設計データから生成する対象物モデル画像生成ステップと、単一の前記対象物の画像データを取得し、取得された画像データから対象物のモデル画像を登録する対象物モデル画像登録ステップとのうちの、少なくともどちらかのステップと、領域及び領域集合体の設計データを用いて、前記対象物の相対位置から対象物有無配列パターン画像を作成する対象物有無配列パターン画像作成ステップと、前記領域集合体を撮像し、撮像された画像データに対して、前記対象物モデル画像を用いて前記対象物の位置を検出する対象物位置検出ステップと、検出された対象物位置を２次元的にソートして、撮像された範囲の対象物配列パターン画像を作成する撮像対象物配列パターン画像作成ステップと、前記対象物有無配列パターン画像作成ステップで作成された対象物有無配列パターン画像と前記撮像対象物配列パターン画像作成ステップで作成された撮像対象物配列パターン画像との相関演算の結果から前記領域内における特定の対象物の配列位置を確定させる相関演算ステップと、を有することを特徴とする位置検出方法を提供する。
【００５２】
また、請求項２に記載の発明は、複数の対象物が一定の規則にのっとって配列された領域が複数個２次元的に配列された領域集合体に関し、前記領域内における特定の対象物の位置を検出する位置検出方法において、単一の前記対象物のモデル画像を領域設計データから生成する対象物モデル画像生成ステップと、単一の前記対象物の画像データを取得し、取得された画像データから対象物のモデル画像を登録する対象物モデル画像登録ステップとのうちの、少なくともどちらかのステップと、領域及び領域集合体の設計データを用いて、前記対象物の相対位置から対象物有無配列パターン画像を作成する対象物有無配列パターン画像作成ステップと、前記領域集合体を撮像し、撮像した１視野が前記領域の大きさと前記対象物モデル画像の大きさとの和よりも狭い場合に複数の画像データから前記領域の大きさと前記対象物モデル画像の大きさとの和に匹敵する大きさの画像データを構築する１領域サイズ画像構築ステップと、撮像した１視野が前記領域の大きさと前記対象物モデル画像の大きさとの和よりも広い場合に前記領域の大きさと前記対象物モデル画像の大きさとの和に匹敵する大きさの画像データを切り出す１領域サイズ画像切り出しステップとのうちの、少なくともどちらかのステップと、前記１領域サイズ画像構築ステップ又は前記１領域サイズ画像切り出しステップによって得られた１領域サイズ画像データに対して、前記対象物モデル画像を用いて前記対象物の位置を検出する対象物位置検出ステップと、検出された対象物位置を２次元的にソートして、１領域の対象物配列パターン画像を作成する撮像対象物配列パターン画像作成ステップと、前記対象物有無配列パターン画像作成ステップで作成された対象物有無配列パターン画像と前記撮像対象物配列パターン画像作成ステップで作成された撮像対象物配列パターン画像との相関演算の結果から前記領域内における特定の対象物の配列位置を確定させる相関演算ステップと、を有することを特徴とする位置検出方法を提供する。
【００５３】
請求項１又は請求項２の発明によれば、単一の対象物をモデル画像としてサーチするので、背景に対して対象物の面積が小さくても、また撮像されるデータにバラツキがあっても、容易に対象物を検出することができる。また、撮像された領域内の対象物の検出位置から撮像対象物配列パターン画像を作成し、領域及び領域集合体の設計データから作成した対象物有無配列パターン画像との相関演算の結果から一致点を確定するので、領域内における特定の対象物の位置を容易に検出することができる。
【００５４】
また、請求項３に記載の発明は、請求項１又は請求項２の発明において、前記領域がウェーハ上に形成されたデバイスチップであり、前記領域集合体がウェーハであり、前記対象物が前記デバイスチップのボール状又はバンプ状の電極であることを特徴とする。
【００５５】
また、請求項４に記載の発明は、請求項１又は請求項２の発明において、前記領域がダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップであり、前記対象物が前記デバイスチップのボール状又はバンプ状の電極であり、前記領域集合体がダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップがウェーハ状に配列されたデバイスチップ集合体であることを特徴とする。
【００５６】
請求項３又は請求項４の発明によれば、ウェーハ上に形成されたデバイスチップの電極位置、又はウェーハ上に形成されダイシングされてダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップの電極位置を容易に検出することができる。
【００５７】
請求項５に記載の発明は、複数の対象物が一定の規則にのっとって配列された領域内における特定の対象物の位置を検出する位置検出方法において、前記領域内には位置決め用の複数のレファレンス対象物がパターン状に配列されており、前記位置決め用の複数のレファレンス対象物の２次元並びをレファレンス対象物配列パターン画像として登録するレファレンス対象物配列パターン画像登録ステップと、前記領域内をサーチして、前記位置決め用のレファレンス対象物がサーチされたかを識別し、識別された結果をレファレンス対象物２次元配列データとしてメモリーに格納するレファレンス対象物配列データ格納ステップと、前記レファレンス対象物配列パターン画像登録ステップで登録されたレファレンス対象物配列パターン画像と前記レファレンス対象物配列データ格納ステップで格納されたレファレンス対象物２次元配列データとの相関演算の結果から前記領域内における特定の対象物の配列位置を確定させる相関演算ステップと、を有することを特徴とする位置検出方法を提供する。
【００５８】
また、請求項６に記載の発明は、複数の対象物が一定の規則にのっとって配列された領域内における特定の対象物の位置を検出する位置検出方法において、前記領域内で前記対象物の２次元的並びの特徴的な範囲をレファレンス対象物配列パターン画像として登録するレファレンス対象物配列パターン画像登録ステップと、前記領域内をサーチして、前記対象物がサーチされたかを識別し、識別された結果を対象物２次元配列データとしてメモリーに格納する対象物配列データ格納ステップと、前記レファレンス対象物配列パターン画像登録ステップで登録されたレファレンス対象物配列パターン画像と前記対象物配列データ格納ステップで格納された対象物２次元配列データとの相関演算の結果から前記領域内における特定の対象物の配列位置を確定させる相関演算ステップと、を有することを特徴とする位置検出方法を提供する。
【００５９】
請求項５又は請求項６の発明によれば、複数のレファレンス対象物の２次元並び又は対象物の２次元的並びの特徴的な範囲をレファレンス対象物配列パターン画像とするとともに、領域内をサーチして対象物２次元配列データを作成し、レファレンス対象物配列パターン画像と対象物２次元配列データとの相関演算の結果から一致点を確定するので、領域内における特定の対象物の位置を容易に検出することができる。
【００６０】
また、請求項７に記載の発明は、請求項５又は請求項６の発明において、前記対象物がダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップであり、前記領域がダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップがウェーハ状に配列された全領域を含む領域であることを特徴とする。
【００６１】
請求項７の発明によれば、ダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップのウェーハ状に配列された全領域内における位置を容易に検出することができる。
【発明の効果】
【００６２】
以上説明したように本発明の位置検出方法によれば、ＣＳＰ、ＷＬＣＳＰのようにパッケージングされたデバイスに対して、デバイス上の電極部分をモデル画像としてパターンマッチングを実施し、正しい位置検出を行うことができる。
【００６３】
また、ダイシングテープ上の個片化されたデバイスをアライメントするにあたり、検出されたデバイス位置のウェーハマップとの整合性を容易にとることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６４】
以下添付図面に従って本発明に係る位置検出方法の好ましい実施の形態について詳説する。尚、各図において同一部材には同一の番号または記号を付している。
【００６５】
最初に、本発明の領域をウェーハ上に形成されたデバイスチップ２２とし、領域集合体をウェーハとし、対象物をデバイスチップ２２のボール状又はバンプ状の電極１１とした時の、デバイスチップ２２内の電極位置を検出する方法として本発明の実施形態を説明する。
【００６６】
本発明では、電極１１一個の画像をモデル画像としてサーチを実施する。前述したＢＧＡやバンプ電極の場合のパターンマッチングにおいて、相関値を使用して判断することが難しい要因としてあげた「（Ａ）背景部分に対して電極１１部分の面積が小さい」ことは、電極１１を全体として集合としてみるからであって、１つ１つを個別にサーチする場合には、前出の図３０に示すような画像の場合でも、電極１１ひとつひとつは識別できるように見える。従って通常のパターンマッチングで実施可能である。
【００６７】
例えば、図１に示すような電極１つの画像をモデル画像として、図２に示す３つの見え方の異なる電極１１をそれぞれサーチしたとすると、正規化相関法では、画像の明るさがリニアに変化しても相関値には影響しないので、図２（ｂ）と図２（ｃ）でも、十分に高い相関値になる（そのため中心位置を求められる。）。
【００６８】
図２(ｃ)はボールの部分が胡麻塩状であるため、平均の明るさからの差異が影響する分だけ相関値は低下する。しかし十分にサーチ可能なスコアとなる。すなわち電極１１一個のモデル画像では、図２(ａ)、（ｂ）、(ｃ)の３つの見え方の異なる電極１１の場合でもサーチ可能である。従って、電極１１一個を含む狭い範囲であれば、通常のパターンマッチングでもサーチ可能である。
【００６９】
図２の３つの例がサーチ可能であれば、図３０の画像の場合でも１つ１つの電極はサーチできることとなる。このように電極１１一個の画像モデルでサーチを実施すると、電極１１を１つ１つ見つけることができるため、課題である「（Ａ）背景部分に対して電極１１部分の面積が小さい」と「（Ｂ)撮像された画像データ上のバラツキ）」に対しては大きく改善される。そして電極一個の画像モデルであるので、基本的には、「(Ｃ)レファレンスモデル画像の類似性」は問題とならない。
【００７０】
次に、本発明に係る位置検出方法の実施の形態の処理の流れを、ボール電極を有するデバイスチップ２２内の電極位置を検出する方法を例として詳説する。図３は処理の流れを表すフローチャートである。最初に電極一個のモデル画像を作成する。モデル画像の作成では設計データを基に、ボール電極の中心を原点とし、図４(ａ)に示すように原点に対して円を描く。
【００７１】
この場合、円の外周部分では１画素が完全に円の内部となることはない。このような画素に対しては、当該画素に含まれる面積を求めてその画素の明るさとする（図４は見易くするため、白黒を反転して記載した）。一般的に画素の明るさは２５６階調であるので、面積の算定法は１／２５６程度の精度であればよい。完全に円の内部にある画素の明るさを２５５、完全に円の外部の画素の明るさを０とし、一部が円にかかる画素はその面積×２５５の明るさとする。
【００７２】
各画素Ｘサイズ・Ｙサイズは正確にキャリブレーションされた大きさを使用する。１画素のＸ解像度・Ｙ解像度が正確にキャリブレーションされているとボールの大きさをｍｍで与えて電極画像モデルを作成できる。またＢＧＡでは図１及び図２において灰色で示したように、ボール頂点付近が暗く撮像されることが多々ある。そのため図４(ｂ)のように中心付近にdon’t care画像を設定する。don't care画像は相関値を算出する時に算入されない画素である。通常不確定な部分をdon't care画像としている（ステップＳ１）。これが対象物モデル画像生成ステップである。
【００７３】
なお、設計データからモデル画像を生成する代わりに、ボール電極を撮像して画像データを取得し、この画像データからモデル画像を生成して登録してもよい。これが対象物モデル画像登録ステップである。
【００７４】
次に、ウェーハを撮像して「１チップの大きさ＋モデルの大きさの画像」を構築する。ウェーハでは１チップが基本単位であるので、１チップの大きさがサーチされることが望ましい。１チップの大きさをサーチするためには、「１チップの大きさ＋モデルの大きさの画像」が必要となる。
【００７５】
ここで「１チップの大きさ＋モデルの大きさの画像」は、Ｘ方向の大きさがデバイスのＸ方向大きさ＋モデル画像のＸ方向大きさの和に等しく、Ｙ方向の大きさがデバイスのＹ方向大きさ＋モデル画像のＹ方向大きさの和に等しい画像を意味する。
【００７６】
「１チップの大きさ＋モデルの大きさ」が視野より小さい場合には、図５に示すように撮像画像から「１チップの大きさ＋モデルの大きさの画像」を切り出す。１視野からその内部の画像を切り出す処理はほとんど時間を要しないので、このような場合には、必ず「１チップの大きさ＋モデルの大きさの画像」を切り出す（１領域サイズ画像切り出しステップ）。
【００７７】
一方、「１チップの大きさ＋モデルの大きさ」が視野より大きい場合には、図６に示すように、いくつかの画像を合成して「１チップの大きさ＋モデルの大きさの画像」を作成する（１領域サイズ画像構築ステップ）。図６では４つの画像を合成した場合を模式的に示している（ステップＳ２）。
【００７８】
画像を合成すると、毎回合成する枚数分移動するので、画像を合成するため処理時間が増加する。そのため１視野だけで処理することもある。１視野をサーチした結果から作成された撮像電極（対象物）配列パターン画像が、特徴のない領域である場合には、後述する“ソートされた２次元的電極配列からチップの電極配列を確定する”相関演算プロセスで、確定した答えが得られない。この場合には、１視野分移動させて、新たな位置の画像で実施する。１視野だけで処理する場合には、順次移動させて１チップをカバーするルーティーンを用意しておく必要がある。
【００７９】
次に、ステップＳ１で作成した電極モデル画像を使用し、ステップＳ２で切り出した「１チップの大きさ＋モデルの大きさの画像」（図７(ａ)の画像）をサーチする。電極１１一個の画像モデルでサーチすると、電極１１の数だけサーチ結果が得られる。図７(ａ)では白丸の位置が電極１１である（対象物位置検出ステップ）。
【００８０】
電極位置（電極１１の中央位置）は、画像データ上の２次元座標としてサーチされる。サーチされた結果の１つ１つは、電極画像モデルとの適合度（相関値）の高い順、即ちパターンマッチングの得点（スコア）順にランダムなデータである。これが電極１１の数だけ並んだ点列として得られる。（ステップＳ３）。
【００８１】
このような得点順のデータでは、サーチされた電極１１がどの位置の電極１１か（電極配列のどの位置か）を識別することは難しい。しかし、サーチされた結果は、整理すれば２次元の配列となる筈である。このため次のステップでは、サーチされた電極座標データを２次元的にソートして、２次元配列データを作成する。２次元的にソートすると、配列上のどの電極位置が見つけられたか（あるいは見つけられないか）が判明する。
【００８２】
図８を用いて２次元的ソートの方法を説明する。サーチされた電極の位置は図８に示される座標系で表示されるとする。サーチされた電極の中から、まずＸ座標が最小値となる電極を選び出す。次にＸ座標が最小値と（最小値＋０．９×電極間隔）の間にある電極１１を抽出し、それを一次元配列に格納する。電極間隔が設計上複数存在する場合は、最小電極間隔を採用する。
【００８３】
全データに対するチェックが終了した後，得られた一次元配列をＹ座標の小さい順に並べ替える（図８の１列目の↓で示す。）。このようにＸ座標が最小値と（最小値＋０．９×電極間隔）の間にある電極１１という条件をつけると、１列目の電極１１（図８のBx1[i], By1[i]）が抽出される。抽出されず残った電極１１に対して１列目の電極１１を抽出したのと同様の手順を実施すると、２列目の電極１１（図８のBx2[i], By2[i]）が抽出される。順次同様な手順で、図８に示されるように最後の列までを求める。図８で下向き破線で示される列位置（４列目）ではデータは検出されない。
【００８４】
このようにして得られた(Bx1[i], By1[i])〜(Bxk[i], Byk[i])の中からＹ座標の最小値を求め、Ｙ座標が最小値と（最小値＋０．９×電極間隔）の間にある電極１１を(Bx1[i], By1[i])〜(Bxk[i], Byk[i]) の中から抽出する。このようにして抽出された電極位置に対して、２次元配列を対応させる。
【００８５】
２次元配列としては、２次元電極配列位置での有無コードIbl[i][j]、２次元電極配列位置での後述する多重度Nbl[i][j]、２次元電極配列位置での電極位置Xbl[i][j][k]、Ybl[i][j][k]を含んでいる。
【００８６】
電極配列位置として２次元配列[i][j]を決める手順を次に説明する。X方向の最小電極間隔を Lx、Y方向の最小電極間隔を Lyとする。ボールグリッドアレイ（ＢＧＡ）デバイスでは通常LxとLyは同じ値となる。[i][j]は、X座標が最小値と（最小値＋０．９×Lx）にあり、かつＹ座標が最小値と（最小値＋０．９×Ly）にあるものに対して[0][0]となるようにする。
【００８７】
Ｘ方向の指数iは、図８の列番号により決める。Ｙ方向の指数jは、Ｙ座標が最小値と（最小値＋０．９×Ly）の間にあるものを０として、順次同様の手順で1つづつ指数を増やしていく。このような手順を繰り返すことで、図８に実線で示すＹ方向↓と破線で示すＸ方向→の交点を指数とする２次元電極配列が得られる。
【００８８】
電極２次元配列に、多重度を加えたのは、図８の１列目６番目の点位置の近くに破線の○で示すようなゴミ等が測定された場合の対応のためである。このような場合には、多重度Nbl[0][5] = ２として、２点の電極位置（Xbl[0][5][0]、Ybl[0][5][0]）、（Xbl[0][5][1]、Ybl[0][5][1]）をまず登録しておく。図８の２次元電極配列全てに対する処理が終了した後で、各点に対する多重度をチェックし、多重度のある配列位置は、その周りの点の座標値から最も適合している点１点を選び出す。このようにして２次元的ソートされた結果は、２次元電極配列位置での有無コードIbl[i][j]と電極座標（Xb[i][j]、Yb[i][j]）となる。
【００８９】
図８を用いて説明した２次元的ソートの方法は、前記電極列に本来隣の列に属する電極１１が混入するほどデバイスが傾いていると有効な方法とはならないが、通常の場合ではプリアライメントにおいてデバイスの傾きは２〜３度以内となるので、問題となることはない（個々の電極１１のずれは代表的な電極間隔５００μｍについて５００×sin(３deg) ≒２６μｍ程度でしかない。）。
【００９０】
ここまでで作成した2次元配列[i][j]中には、図８にY方向破線で示したような電極間隔およびデバイス間隔の情報は、それらがもともと検出されていないゆえに含まれていない。ところでこれらの間隔はデバイス内の電極配列を一意に決定するために非常に重要な情報である。そこで次のステップとして上記２次元配列[i][j]中に電極間隔およびデバイス間隔の情報を反映させる処理を実施する。これは以下の手順による。
【００９１】
まず２次元電極配列の各列についてX座標の平均を計算する。列kのX座標の平均値Xmkは次式（１）で算出できる。
【００９２】
［数１］
Xmk = (ΣXb[i][k])／列 k中の電極個数 …（１）
これによって得られるXm1, Xm2,… について、隣り合う列間での差を取り、それが設計上の電極間隔の最小値Lxの何倍（整数値）にあたるかを判定する。その際に、隣り合う列間の実測距離にある程度の誤差が含まれることを考慮する必要がある。具体的には次式（２）を満足する整数値nを求める。
【００９３】
［数２］
Xmk−Xmk-1−Lx×0.5 ＜ n×Lx ≦ Xmk−Xmk-1＋Lx×0.5 …（２）
nの値が１である場合は隣り合う電極列の間に余分な間隔が存在しないということであり、次の（k を k + 1とした）隣同士の列間隔の評価に移る。nが２以上である場合は、配列のk列の次に有無コードが「無」のn - 1列を挿入し、その後にkをk + nとしてその次の隣同士の列間隔の評価に移る。このようにして最後の列まで評価を行う。
【００９４】
列方向の評価が終わると、次に行方向について同様の操作を行ない、必要に応じて電極間ギャップまたはデバイス間ギャップを配列内に行として挿入する。この際の電極間最小距離はY方向のLyを用いる。以上により、電極間隔およびデバイス間隔の2次元配列への反映を終える。
【００９５】
２次元的ソートされた２次元電極配列位置での有無コードIbl[i][j]から電極１１の有無を２次元配列とし、図７（ｂ）に示す白黒画像（２値画像）を作成する。これを撮像電極配列パターン画像と称する（撮像対象物配列パターン画像作成ステップ）。
【００９６】
図７（ｂ）において白で示される位置は、電極１１が測定された配列上の位置を示す。図７（ｂ）の画像データは１デバイスの電極配列と同じサイズで、最小電極間隔を単位として１１×１１のサイズである（ステップＳ４）。
【００９７】
ソートされた２次元的電極配列からデバイス四隅コーナーの電極１１を見つける方法を以下に示す。先ず最初に、設計データを基に登録されているチップの電極配列（設計値）から、図７の白黒画像データを作成したのと同様に、図９に示すように４つのチップに対して電極有無を配列パターンとして表し、チップ４つ分の白黒画像を作成する。これを電極有無配列パターン画像と称する（対象物有無配列パターン画像作成ステップ）。
【００９８】
図９の画像データのサイズは２３×２３で、（１１、１１）が中心となる。左上のデバイスで（１、１）の位置は左上の電極位置、（１、１０）の位置は左下の電極位置、（１０、１）の位置は右上の電極位置、（１０、１０）の位置は右下の電極位置である。同様に左下のデバイス、右上のデバイスおよび右下のデバイスにおいても、四隅コーナーの電極位置は確定した配列上の位置である（ステップＳ５）。
【００９９】
次に、図７（ｂ）で示される画像をサーチモデル画像として、図９の画像をサーチする（パターンマッチングを行う。）。これにより図７（ｂ）の画像モデルがどこに重なるかは容易に判明する。図９の各ボール電極の配列位置は既知であるので、パターンマッチングで得られる位置から図７（ｂ）の画像において個々の電極位置が判明する（２次元配列位置が判る。）。
【０１００】
従って、図７（ｂ）の画像の（０、０）位置は、図９画像の（１、５）と（１２、５）に対応することがわかる。２個所対応する位置が得られるが、デバイス２２の大きさを１１×１１と登録しているため図９において１１離れた位置はデバイス電極１１としては同じ位置である。
【０１０１】
図７（ｂ）の（０、０）と図９の（１、５）とが対応するとして、四隅コーナーの電極位置を算定する。図９では、（１、１０）の位置は左下の電極位置、（１０、１０）の位置は右下の電極位置であり、（１、１２）の位置は左上の電極位置、（１０、１２）の位置は右上の電極位置である。図７（ｂ）画像でこれらに対応する位置を求める。図７（ｂ）画像では、（０、５）が左下の電極位置、（９、５）が右下の電極位置、（０、７）が左上の電極位置、（９、７）が右上の電極位置となる。このようにして同一デバイスに属さない電極に対しても、電極の配列位置を決めることができる（相関演算ステップ：ステップＳ６）。
【０１０２】
図７と異なる位置でサーチされた電極配列の例を図１０に示す。図１０（ａ）は、図７とは別の位置の１領域サイズ画像であり、図１０（ｂ）は、図１０（ａ）の画像をサーチして、得られた電極位置を２次元的にソートして作成した撮像電極配列パターン画像である。
【０１０３】
図１０（ｂ）画像の（０、０）位置は、図９画像の（７、１０）に対応する。図１０（ｂ）で四隅コーナーの電極位置を求める。図９では、（１０、１０）の位置は右下の電極位置、（１０、１２）の位置は右上の電極位置であり、（１２、１０）の位置は左下の電極位置、（１２、１２）の位置は左上の電極位置である。図１０（ｂ）でこれらに対応する位置を求めると、図１０（ｂ）では、（３、０）が右下の電極位置、（３、２）が右上の電極位置、（５、０）が左下の電極位置、（５、２）が左上の電極位置となる(相関演算ステップ：ステップＳ６)。
【０１０４】
既に記述したが、図９との対応をとると、１個所、２個所および４個所対応する位置が検出される場合がある。これらが１１離れている場合は、すべて同一点と見なしてよい。対応点はすべてデバイス間隔の長さだけ離れた同一電極１１の位置である。
【０１０５】
２次元的ソートされた２次元電極配列位置での有無コードから図７（ｂ）または図１０（ｂ）に示すような白黒画像（撮像電極配列パターン画像）を作成して、図９の４チップに対する電極有無配列パターン画像との対応点を見つけ出す方法では、電極１１が全てサーチされない場合でも、最大に重なる位置を求めると、容易に四隅コーナーの電極位置を求めることができる。
【０１０６】
電極１１が全てサーチされない場合には、パターンマッチングのスコアが低くなる。パターンマッチングのスコアは、「１．０−（サーチされない電極の数）／（配列数Ｘ×Ｙ）」となる。電極１１の数はデバイス品種ごとに違いがあるが、パターンマッチングのスコアとは上記のような関係となるので、サーチされない電極１１の数で管理することもできる（前述の例では配列数Ｘ×Ｙ＝１１×１１）。サーチされない電極１１の数がある程度以上の場合には、別のデバイスに移動して、改めてサーチするようにする。即ち、別のデバイス位置で図３のプロセスを再度実行する。
【０１０７】
次に、確定された配列と電極１１の位置の適合性を調べることについて説明する。サーチされた電極位置がチップ上の電極配列と対応が取れると、当該デバイス２２の中心座標および特定の電極位置の座標も容易に求められる。そして個々のデバイス２２の位置決めというアライメントを実施するために使える。
【０１０８】
デバイス四隅コーナー電極１１が登録されているが、見つけることが出来なかった場合、その座標をどのように確定させるかについて、例えば図１１で右下コーナーの電極１１がサーチされない場合の対応を例にとって以下に記述する。図１１において、右下コーナーの電極位置はサーチされないので破線で表している。
【０１０９】
図７（ａ）で右下電極１１が見つけられないと、変更した（右下電極を見つけないとした）撮像電極配列パターン画像をモデルにして図９とパターンマッチングを行う。相関演算の結果は、図７（ｂ）の場合と同一の結果が得られる（右下電極１１が１つ見つけられないだけなので、相関値が１／１２１だけ小さくなる。）。
【０１１０】
サーチされた電極１１は、チップ上の電極配列と対応がとれる。上側デバイス２２の属する電極１１、下側デバイス２２の属する電極１１も容易に判別され、上側デバイス２２の各電極１１は、登録されている電極配列と対応が採れる。そしてそのサーチされた座標も既知である。
【０１１１】
ここでＸ座標及びＹ座標の方向が図１１の矢印方向を正方向とし、サーチされた電極１１の配列位置を（i、j）、その座標を（Ｘij、Ｙij）とすると、配列位置と座標は次式（３）、（４）で示す関係となる。図１１は左手系であるため、通常の回転変換に対して、Ｙ方向の符号を反転させている。
【０１１２】
［数３］
Ｘij = i×(電極間隔x)×cosθ＋j×(電極間隔y)×sinθ＋dx …（３）
Ｙij = i×(電極間隔x)×sinθ−j×(電極間隔y)×cosθ−dy …（４）
上側デバイス２２の電極１１としてサーチされたすべての電極１１の配列位置とその座標を使用して、３つの変数θ、dx、dyを最小二乗法で求めることが出来る。得られたθ、dx、dyを上記式に代入して、サーチされていない右下コーナーの電極１１の配列位置（in、jn）を代入すると、右下コーナーの電極１１の座標が得られる。なお、デバイス２２は個片化されておりデバイス２２間の距離は変化するため、下側デバイス２２の各電極についてのデータは使用しない。
【０１１３】
デバイス四隅コーナー電極１１が登録されていない場合（デバイス２２の設計データとして四隅位置の電極１１が無い場合）にも、上記式（３）、（４）は使える。デバイス四隅コーナー電極位置は設計上で存在しないが、上記式（３）、（４）により仮想的に扱うことが出来る。
【０１１４】
最小二乗法による方法は、サーチされない電極位置を補間すること以外、サーチされた電極１１の座標値の検定にも用いることができる。最小二乗法で得られた３つの変数θ、dx、dyを使用して、式（３）及び（４）において配列上の位置 (i、j) を入力すると、対応する配列位置の座標データが得られる。この座標値をサーチされた値と比較すると、サーチされた座標値の精度を検定でき、確定された配列と電極１１の位置の適合性を調べることができる。
【０１１５】
サーチされた位置の精度が悪い場合には、当該点をデータとして使用しないようにするということも出来る。図７および図１０のように、十分に多数の電極１１がサーチされたデバイス２２については、このような取り扱いが可能である。既に記述したが、個片化によりデバイス間隔は違いがあるので、最小二乗法の適用は１つ１つのデバイス単位で処理する方がよい（ステップＳ７）。
【０１１６】
前述の実施の形態では、電極間隔が単一であるＢＧＡ（ボールグリッドアレイ）について示したが、本発明はバンプ電極の場合も同じ方法でアライメントに使用できる。図１２(ａ) は、電極間隔が複数となるバンプ電極の場合を示している。図１２（ａ）の例では、デバイス四隅の電極１１が大きいため、四隅電極１１と隣の電極１１の間隔は、他の間隔より大きい。図１２（ａ）の電極配列でこの状況が示されている。
【０１１７】
電極間隔が１つでない場合に、電極配列パターンをどのように決めるかは、ソートの方法による。既に図８を使用してソートの方法を説明したが、ソートでは配列が１つ抜けているかどうかが判定できなければならない。それは図１２（ａ）の場合にも同じである。
【０１１８】
電極間隔が異なる場合には、最小の電極間隔を基本間隔として、大きい電極間隔が基本間隔の何倍になるかを決めればよい。このことをルール化する（ルール化されれば問題はない。）。図１２（ａ）のバンプ電極配列では、大きい電極間隔を小さい電極間隔２つ分とした（１．５倍程度の違いのため）。図１２（ｂ）に電極配列パターンとしての撮像電極パターン画像を示す。
【０１１９】
図１２（ａ）の電極をサーチするためには、電極画像モデルは３つとなる。３つの電極画像モデルを１つ１つ順番にサーチする。既に記述したＢＧＡの場合と同様の方法で、サーチされた結果のデータをソートして撮像電極パターン画像を得る。そして同一の方法でチップ２２の四隅電極座標を得ることができる。チップ２２の四隅電極座標が得られるとチップ２２の中心座標も容易に得られる。
【０１２０】
以上のように本発明によれば、広い領域を画像モデルとしたパターンマッチングでは相関値を使用して判断することが難しい場合でも、電極１１一個を画像モデルとすることで、パターンマッチングの手法を使用することができるようになる。そしてデバイス２２の位置決めに使用できる。
【０１２１】
次に、本発明の対象物をダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップ（単にチップと称することもある。）２２とし、領域をダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップ２２がウェーハ状に配列された全領域を含む領域とした時の、ウェーハ状配列内のデバイスチップ位置を検出する方法として本発明の実施形態を説明する。なお、デバイスチップ２２のウェーハ状配列を便宜上ウェーハと称することがある。
【０１２２】
ダイシング工程によってウェーハから個々のチップ２２に分割されたデバイスチップ２２のダイシングテープ上の配列位置を確定する方法の説明において、最初に、個片化されたデバイスチップ２２の配列位置を確定する方法の概略の流れについて以下に記載する。
【０１２３】
先ず、位置決め用レファレンスチップの２次元並びをレファレンス対象物配列パターン画像（画像処理でのパターンマッチングのモデル画像と同じ）として登録する。図１３（ａ）、（ｂ）、（ｃ）はレファレンスチップ数が５の場合の３×３配列例を現したもので、配列を決めるルールとして、隣り合うレファレンスチップを有することを条件としてレファレンスチップの固まり（集合体）をピックアップ（抽出）する（レファレンス対象物配列パターン画像登録ステップ）。
【０１２４】
次に、指定された範囲をデバイス間隔の距離づつ移動してデバイス単位でサーチする。サーチした後、レファレンスチップがサーチされたか否かによってレファレンスチップの有無を識別して、２次元配列データとしてレファレンスチップ有無配列を作成し、メモリーに格納する（レファレンス対象物配列データ格納ステップ）。
【０１２５】
次に、レファレンス対象物配列パターン画像登録ステップで登録されたレファレンス対象物配列パターン画像とサーチされた結果のレファレンスチップ有無配列とを相関演算する。相関演算すると最もよく合致する位置が得られる。
【０１２６】
位置決め用レファレンスチップを複数個にすると、全てのレファレンスチップが測定できなくても、相関値を用いて合致する位置を求めることができる。レファレンス対象物配列パターン画像では、レファレンスチップ有の位置を１、通常チップ有の位置を２、チップ無しの位置を０として作成する。そうすると判定をレファレンスチップ有の位置だけとするか、レファレンスチップと通常チップの両方を使用するか（レファレンスチップが見つけられない場合に同一位置でモデルを切替えて通常チップをサーチする。）、さらにレファレンスチップと通常チップおよびチップなし（レファレンスチップと通常チップの両方ともサーチできなかった場合）も取り入れて判定するかは容易に対応できる。柔軟性のある合理的で簡単な判定方法である（相関演算ステップ）。
【０１２７】
位置決め用レファレンスチップが無い場合には、ウェーハマップ上でチップの２次元並びの特徴的な領域をレファレンス対象物配列パターン画像として使用する（レファレンス対象物配列パターン画像登録ステップ）。
【０１２８】
次に、アライメントでは、デバイス間隔の距離づつ移動して指定された範囲をサーチし、デバイスチップの有無を識別して、有無の結果を２次元配列データとする（対象物配列データ格納ステップ）。
【０１２９】
次に、レファレンス対象物配列パターン画像登録ステップで登録されたレファレンス対象物配列パターン画像とサーチされたデバイス有無の２次元配列データとを相関演算する。相関演算すると最もよく合致する位置が得られる。特徴的な範囲内の全てのチップが測定できなくても、相関演算された値を判定すればよく、合理的で簡単な判定方法である（相関演算ステップ）。
【０１３０】
次に、ダイシングテープ上の個片化されたデバイスチップ２２のアライメントの詳細について説明する。図１４（ａ）はウェーハ２１上のデバイス２２を現したものである。このウェーハ２１上のデバイス２２を管理するために図１４（ｂ）に示すような２次元配列をマップデータとして用いる。これにより１つのデバイス２２を２次元配列上の位置として特定できるようになる。マップデータを用いると、デバイス２２が存在しないこと（ウェーハ２１外）、テスト結果で良・不良のような結果をも容易に管理できるようになる。
【０１３１】
ダイシングテープ上の個片化されたデバイス２２のアライメントは、（イ）ラフアライメントプロセス、（ロ）ブリッジアライメントプロセス（実施しない場合もある）、(ハ) レファレンスチップアライメントプロセス、の３プロセスで進行する。なお、本発明は(ハ)として記述したレファレンスチップアライメントの方法に関するものである。
【０１３２】
レファレンスチップの位置は、マップデータを介して与えられる。（イ）のラフアライメントは、ウェーハ２１の角度を補正することと、ウェーハ２１上の幾つかのチップ２２の中心の座標を得ることである。ラフアライメントでは、ウェーハ２１中心付近で１つのチップ２２をサーチして、そのチップ中心の座標を求める。
【０１３３】
続いてその１つ（または数個）右側のチップ２２をサーチして、そのチップ中心の座標を求める。２つのチップ座標から角度を補正する。２番目のチップ２２をサーチするのと同様なプロセスをウェーハエッジの手前まで繰り返して実行する。
【０１３４】
図１５は、個片化されたデバイスのアライメント位置をイメージ的に示したものである。通常のチップ２２を細線の四辺形で示し、レファレンスチップを太線の四辺形で示している。また、ラフアライメント位置を中太線の四辺形で示し、後出のブリッジアライメント位置を破線の四辺形で示している。
【０１３５】
ラフアライメントは、前述したように、まず中央付近（想定される中央チップ２２の位置）でサーチし、次に１つ右側のチップ２２、続いて２つ右側のチップ２２をサーチして、ウェーハ右端付近までをサーチする。ウェーハ２１がダイシングテープに貼り付けられること、ダイサリングが測定テーブルにロードされること、及びダイシングによる個片化でデバイス間隔が変化することのため、ウェーハ２１の中央チップはずれるが、ラフアライメントを開始する時には、これらのズレが無いとして始める。これを想定される位置としている。
【０１３６】
なお、ラフアライメントの詳細プロセスの説明は、ここでは省略する。ラフアライメントでは、サーチされたチップ２２のマップ上の位置は確定できないので、想定されるマップ上の位置として実施する。そのためウェーハ２１の端まではサーチしないこととする（図１５でも右端より１つ内側までとしている。）。
【０１３７】
ダイシングテープ上でデバイス２２が個片化されると、デバイス間隔が変化する。デバイスサイズが小さい場合には、何デバイスか離れるとその間のデバイス数に１つ違いがあっても判らなくなる。そのためにラフアライメントでは、移動出来る最大デバイス数を設定する。図１５では、この数が４であるように示した。
【０１３８】
ラフアライメントが終了すると、ウェーハ２１の角度は大体補正され、幾つかのデバイス２２の座標は既知となるが、マップ上での配列としての位置は確定できない。そのため(ハ)のレファレンスチップアライメントを実施するが、ラフアライメントが終了してもすぐに実行できない。個片化されたデバイス２２では、デバイス間隔が変化しているので、移動出来る最大デバイス数までしか移動してサーチできないからである。
【０１３９】
図１５のような場合には、レファレンスチップまで間隔が大きく離れているので、途中何箇所かサーチする必要がある。このプロセスをブリッジアライメントプロセスと称することとする。ブリッジアライメントの始めの位置は、ラフアライメントと同一行の位置として、補間計算して求める。
【０１４０】
図１５に示すように、ブリッジアライメントの２点目（移動出来る最大デバイス数だけ移動）、３点目と移動させてサーチを実施する。ブリッジアライメントが終了すると、(ハ)のレファレンスチップアライメントが実行できる。本発明は、(ハ)のレファレンスチップアライメントの方法に関するものである。
【０１４１】
ブリッジアライメントでサーチされた位置は、マップとの整合性は取れていない。あくまでも想定された位置である。レファレンスチップアライメントは、レファレンスチップの固まり(集合体)をカバーする領域に対して実施する。
【０１４２】
図１６は、レファレンスチップアライメントのサーチ領域を示したものである。図１６は、図１５のウェーハ２１に対して右上１／4部分のさらにその部分を切り出したものである。図１６の例では、まず３×３の領域を１チップづつサーチする。３×３の範囲で確定できない場合には、５×５の範囲に広げる。さらに確定できない場合には、範囲を広げる。サーチ範囲の最大値は前もって決めておく。
【０１４３】
レファレンスチップの固まり(集合体)がカバーする領域は、プリアライメント精度や個片化によるデバイス間隔の変位等により図１７に示すようにずれる場合がある（図１７ではレファレンスチップアライメントのサーチ領域が左・下に１チップずれている。）。チップサイズが小さい場合には、更にずれることが多い。このずれを検出することがレファレンスチップアライメントの目的であり、レファレンスチップアライメントを実施しなければこのずれは判らない。
【０１４４】
以下の説明では、図１５に示したウェーハ２１に従って説明する。レファレンスチップの並びを２値化画像で表現すると図１８に示すようになる。これを登録する。図１８ではレファレンスチップを白（１）で、通常チップを黒（０）で示す。
【０１４５】
図１９は、レファレンスチップアライメントプロセスでのサーチ結果を示したものである。始めに３×３の範囲を図１９（ａ）に、次に５×５の範囲をサーチした結果を図１９（ｂ）で示す。図１９は、図１７のように左・下に１チップずれているとした場合の結果である。
【０１４６】
図１８をモデルとして図１９の画像に対する相関計算をすると、簡単に最もよく合致する位置が検出される（合致位置を図１８および図１９に＋で示している。）。合致位置から容易に何チップずれているか判るので、マップデータとの対応がつけられる。
【０１４７】
相関計算を使用する方法では、チップ無しの状態を取り入れることも容易である。状態の数を２値化→３値化のように変更する。通常チップを０、レファレンスチップを１、チップ無しを２とするように処理すれば対応できる。またレファレンスチップのみで判定するには、通常チップをdon’t care pixelとして処理すればよい。レファレンスチップ数が増加しても、相関計算を使用する上記方法は、同一の手続きで処理でき、合理的な結果が得られる。
【０１４８】
レファレンスチップが無い場合には、ウェーハ２１外周部の特徴あるチップ２２有無のパターンを使用する。図２０は、ウェーハ２１および特徴パターン領域を示したものである。図では、特徴パターン領域として４×５の範囲をモデルパターンとして利用する例である。
【０１４９】
図２１に、登録されるウェーハ外周部の特徴あるパターンとして図２０のモデルパターンの例を画像として示す。白はチップ有り、黒はチップ無しを表している。図１５では、ブリッジアライメント位置を図に示したが、図２０の場合には、ラフアライメント位置と特徴パターン領域が十分に近いのでブリッジアライメントは必要ない。しかし特徴パターンとして図２０の第二特徴パターン領域を設定する場合には、ブリッジアライメントは必要となる。
【０１５０】
レファレンスチップが無い場合の個片化されたデバイス２２のアライメントは、（イ）ラフアライメントプロセス、（ロ）ブリッジアライメントプロセス（実施しない場合もある。）、(ニ) 特徴あるパターン周辺のアライメントプロセス、の３プロセスで進行する。
【０１５１】
（イ）及び（ロ）はレファレンスチップがある場合と同一になるので省略する。図２２は、図２０のウェーハ２１に対してラフアライメントが完了した後に、ウェーハ２１外周部の特徴あるパターン領域をサーチした結果を示したものである。図２２では、指定した範囲を登録されたパターンより縦・横ともに２チップ大きくした。図２２は、ずれていない場合の結果を示している。図２１をモデル画像として、図２２に対して相関演算すれば、合致位置が得られる。合致位置の対応を図２１および図２２に＋で示す。これにより、チップ２２の位置はマップデータとの対応が取れるようになる。
【０１５２】
チップ２２をサーチする際に、チップ２２が見つけられなかった場合があっても、チップ２２が見つけられない個数が少ないときには相関演算から合致位置を得ることができる。ウェーハ２１外周部の特徴あるパターン周辺のサーチ結果でチップ２２が見つけられない場合に発生する状況を図２３に示す。図２３は、図２２に対して１チップ見つけられない場合の３つの例を示したもので見つけらないチップ２２位置を白い＋で示した。
【０１５３】
図２３に対して図２１をモデルパターンとして相関演算すれば、合致位置が得られる（合致位置を図２３に黒い＋で示す。）。図２３（ａ）の例では、１チップ見つけられないため合致位置は２ヶ所となる。図２３（ｂ）及び図２３（ｃ）の例では合致位置は１ヶ所で、１チップ見つけられないことの影響はない。
【０１５４】
図２３（ａ）の例のような場合には、補足的な方法を追加する。補足的な方法として、モデルパターンを拡張することを用いる。図２４に示すように、図２１で登録したパターンを縦・横２チップ増やした範囲を新たに拡張された登録パターンとして使用する。拡張された登録パターンは図２２と同じものになる。拡張された登録パターンを用いると、図２３（ａ）の例では、結果は下側の＋位置が答えられる。図２３（ａ）の例の場合は、見つけたデバイス数が少なくなり、合致位置が２つになることで識別できる。そのような場合には、上記のような補足的方法を付加しておく。
【０１５５】
このように本発明は、ウェーハマップとの対応を取るために、１チップを１画素として扱い、画像処理の相関演算を用いて論理判断するところを特徴とするチップ２２の配列位置を求める方法である。
【０１５６】
以上のように本発明によれば、位置決め用レファレンスチップを用いてウェーハマップとの対応がとれる。本発明によれば、位置決め用レファレンスチップが２次元配列で与えられた場合、その配列サイズによらず簡単に合理的な判定方法が得られる。
また本発明によれば、位置決め用レファレンスチップがない場合にも、ウェーハ２１外周部の特徴あるパターン部分を用いてウェーハマップとの対応がとれ、簡単に合理的な判定方法が得られる。
【０１５７】
なお、前述の実施の形態において、「領域」がウェーハ２１上に形成されたデバイスチップ２２であり、「領域集合体」がウェーハ２１であり、「対象物」が電極１１である場合の、
デバイスチップ２２内の電極１１の位置を検出する方法について説明した。また、「領域」がダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップ２２がウェーハ状に配列された全領域を含む領域であり、「対象物」がダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップ２２である場合の、ウェーハ状に配列内のデバイスチップ２２の位置を検出する方法について説明した。
【０１５８】
しかし、本発明は前述の２つの場合に限らず、種々の「対象物」、「領域」、「領域集合体」について適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１５９】
【図１】電極の画像を表す図
【図２】電極の見え方のバラツキを表す概念図
【図３】電極位置検出方法を説明するフローチャート
【図４】電極モデル画像を表す図
【図５】広い視野内からの１チップサイズ画像切り出しを説明する図
【図６】複数視野からの１チップサイズ画像構築を説明する図
【図７】１チップサイズ画像と撮像電極配列パターン画像を説明する図
【図８】電極位置データの２次元的ソートを説明する図
【図９】電極有無配列パターン画像を表す図
【図１０】別の１チップサイズ画像と撮像電極配列パターン画像を説明する図
【図１１】右下コーナーの電極１１がサーチされない場合を説明する図
【図１２】バンプ電極の場合の説明図
【図１３】レファレンス対象物パターン画像を現す配列図
【図１４】ウェーハ内のデバイスチップとその配列図
【図１５】個片化されたデバイスのアライメント位置を説明する図
【図１６】レファレンスチップアライメントのサーチ領域を示す図
【図１７】レファレンスチップアライメントのサーチ領域のずれを示す図
【図１８】レファレンスチップ配列の２値化画像図
【図１９】レファレンスチップアライメントプロセスでのサーチ結果を示す図
【図２０】ウェーハの特徴パターン領域を示す図
【図２１】図２０のモデルパターン図
【図２２】ウェーハ外周部の特徴あるパターン領域をサーチした結果を示す図
【図２３】図２２に対して１チップ見つけられない場合の例を示す図
【図２４】拡張登録パターン図
【図２５】ボール電極の撮像図
【図２６】デバイスチップの電極を示す概念図
【図２７】電極をエッジ検出した線図形を示す図
【図２８】画像モデルとサーチする画像を表す模式図
【図２９】ボール電極の見え方の例を説明するための模式図
【図３０】撮像される画像データのバラツキを示す図
【図３１】パターンマッチングでの等価画像を示す図
【図３２】類似パターンを説明するための図
【符号の説明】
【０１６０】
１１…電極（対象物）、２１…ウェーハ（領域、領域集合体）、２２…デバイスチップ（領域、対象物、デバイス、チップ）
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の対象物が一定の規則にのっとって配列された領域が複数個２次元的に配列された領域集合体に関し、前記領域内における特定の対象物の位置を検出する位置検出方法において、
単一の前記対象物のモデル画像を領域設計データから生成する対象物モデル画像生成ステップと、単一の前記対象物の画像データを取得し、取得された画像データから対象物のモデル画像を登録する対象物モデル画像登録ステップとのうちの、少なくともどちらかのステップと、
領域及び領域集合体の設計データを用いて、前記対象物の相対位置から対象物有無配列パターン画像を作成する対象物有無配列パターン画像作成ステップと、
前記領域集合体を撮像し、撮像された画像データに対して、前記対象物モデル画像を用いて前記対象物の位置を検出する対象物位置検出ステップと、
検出された対象物位置を２次元的にソートして、撮像された範囲の対象物配列パターン画像を作成する撮像対象物配列パターン画像作成ステップと、
前記対象物有無配列パターン画像作成ステップで作成された対象物有無配列パターン画像と前記撮像対象物配列パターン画像作成ステップで作成された撮像対象物配列パターン画像との相関演算の結果から前記領域内における特定の対象物の配列位置を確定させる相関演算ステップと、
を有することを特徴とする位置検出方法。
【請求項２】
複数の対象物が一定の規則にのっとって配列された領域が複数個２次元的に配列された領域集合体に関し、前記領域内における特定の対象物の位置を検出する位置検出方法において、
単一の前記対象物のモデル画像を領域設計データから生成する対象物モデル画像生成ステップと、単一の前記対象物の画像データを取得し、取得された画像データから対象物のモデル画像を登録する対象物モデル画像登録ステップとのうちの、少なくともどちらかのステップと、
領域及び領域集合体の設計データを用いて、前記対象物の相対位置から対象物有無配列パターン画像を作成する対象物有無配列パターン画像作成ステップと、
前記領域集合体を撮像し、撮像した１視野が前記領域の大きさと前記対象物モデル画像の大きさとの和よりも狭い場合に複数の画像データから前記領域の大きさと前記対象物モデル画像の大きさとの和に匹敵する大きさの画像データを構築する１領域サイズ画像構築ステップと、撮像した１視野が前記領域の大きさと前記対象物モデル画像の大きさとの和よりも広い場合に前記領域の大きさと前記対象物モデル画像の大きさとの和に匹敵する大きさの画像データを切り出す１領域サイズ画像切り出しステップとのうちの、少なくともどちらかのステップと、
前記１領域サイズ画像構築ステップ又は前記１領域サイズ画像切り出しステップによって得られた１領域サイズ画像データに対して、前記対象物モデル画像を用いて前記対象物の位置を検出する対象物位置検出ステップと、
検出された対象物位置を２次元的にソートして、１領域の対象物配列パターン画像を作成する撮像対象物配列パターン画像作成ステップと、
前記対象物有無配列パターン画像作成ステップで作成された対象物有無配列パターン画像と前記撮像対象物配列パターン画像作成ステップで作成された撮像対象物配列パターン画像との相関演算の結果から前記領域内における特定の対象物の配列位置を確定させる相関演算ステップと、
を有することを特徴とする位置検出方法。
【請求項３】
前記領域がウェーハ上に形成されたデバイスチップであり、
前記領域集合体がウェーハであり、
前記対象物が前記デバイスチップのボール状又はバンプ状の電極であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の位置検出方法。
【請求項４】
前記領域がダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップであり、
前記対象物が前記デバイスチップのボール状又はバンプ状の電極であり、
前記領域集合体がダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップがウェーハ状に配列されたデバイスチップ集合体であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の位置検出方法。
【請求項５】
複数の対象物が一定の規則にのっとって配列された領域内における特定の対象物の位置を検出する位置検出方法において、
前記領域内には位置決め用の複数のレファレンス対象物がパターン状に配列されており、
前記位置決め用の複数のレファレンス対象物の２次元並びをレファレンス対象物配列パターン画像として登録するレファレンス対象物配列パターン画像登録ステップと、
前記領域内をサーチして、前記位置決め用のレファレンス対象物がサーチされたかを識別し、識別された結果をレファレンス対象物２次元配列データとしてメモリーに格納するレファレンス対象物配列データ格納ステップと、
前記レファレンス対象物配列パターン画像登録ステップで登録されたレファレンス対象物配列パターン画像と前記レファレンス対象物配列データ格納ステップで格納されたレファレンス対象物２次元配列データとの相関演算の結果から前記領域内における特定の対象物の配列位置を確定させる相関演算ステップと、
を有することを特徴とする位置検出方法。
【請求項６】
複数の対象物が一定の規則にのっとって配列された領域内における特定の対象物の位置を検出する位置検出方法において、
前記領域内で前記対象物の２次元的並びの特徴的な範囲をレファレンス対象物配列パターン画像として登録するレファレンス対象物配列パターン画像登録ステップと、
前記領域内をサーチして、前記対象物がサーチされたかを識別し、識別された結果を対象物２次元配列データとしてメモリーに格納する対象物配列データ格納ステップと、
前記レファレンス対象物配列パターン画像登録ステップで登録されたレファレンス対象物配列パターン画像と前記対象物配列データ格納ステップで格納された対象物２次元配列データとの相関演算の結果から前記領域内における特定の対象物の配列位置を確定させる相関演算ステップと、
を有することを特徴とする位置検出方法。
【請求項７】
前記対象物がダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップであり、
前記領域がダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップがウェーハ状に配列された全領域を含む領域であることを特徴とする請求項５又は請求項６に記載の位置検出方法。
【請求項１】
複数の対象物が一定の規則にのっとって配列された領域が複数個２次元的に配列された領域集合体に関し、前記領域内における特定の対象物の位置を検出する位置検出方法において、
単一の前記対象物のモデル画像を領域設計データから生成する対象物モデル画像生成ステップと、単一の前記対象物の画像データを取得し、取得された画像データから対象物のモデル画像を登録する対象物モデル画像登録ステップとのうちの、少なくともどちらかのステップと、
領域及び領域集合体の設計データを用いて、前記対象物の相対位置から対象物有無配列パターン画像を作成する対象物有無配列パターン画像作成ステップと、
前記領域集合体を撮像し、撮像された画像データに対して、前記対象物モデル画像を用いて前記対象物の位置を検出する対象物位置検出ステップと、
検出された対象物位置を２次元的にソートして、撮像された範囲の対象物配列パターン画像を作成する撮像対象物配列パターン画像作成ステップと、
前記対象物有無配列パターン画像作成ステップで作成された対象物有無配列パターン画像と前記撮像対象物配列パターン画像作成ステップで作成された撮像対象物配列パターン画像との相関演算の結果から前記領域内における特定の対象物の配列位置を確定させる相関演算ステップと、
を有することを特徴とする位置検出方法。
【請求項２】
複数の対象物が一定の規則にのっとって配列された領域が複数個２次元的に配列された領域集合体に関し、前記領域内における特定の対象物の位置を検出する位置検出方法において、
単一の前記対象物のモデル画像を領域設計データから生成する対象物モデル画像生成ステップと、単一の前記対象物の画像データを取得し、取得された画像データから対象物のモデル画像を登録する対象物モデル画像登録ステップとのうちの、少なくともどちらかのステップと、
領域及び領域集合体の設計データを用いて、前記対象物の相対位置から対象物有無配列パターン画像を作成する対象物有無配列パターン画像作成ステップと、
前記領域集合体を撮像し、撮像した１視野が前記領域の大きさと前記対象物モデル画像の大きさとの和よりも狭い場合に複数の画像データから前記領域の大きさと前記対象物モデル画像の大きさとの和に匹敵する大きさの画像データを構築する１領域サイズ画像構築ステップと、撮像した１視野が前記領域の大きさと前記対象物モデル画像の大きさとの和よりも広い場合に前記領域の大きさと前記対象物モデル画像の大きさとの和に匹敵する大きさの画像データを切り出す１領域サイズ画像切り出しステップとのうちの、少なくともどちらかのステップと、
前記１領域サイズ画像構築ステップ又は前記１領域サイズ画像切り出しステップによって得られた１領域サイズ画像データに対して、前記対象物モデル画像を用いて前記対象物の位置を検出する対象物位置検出ステップと、
検出された対象物位置を２次元的にソートして、１領域の対象物配列パターン画像を作成する撮像対象物配列パターン画像作成ステップと、
前記対象物有無配列パターン画像作成ステップで作成された対象物有無配列パターン画像と前記撮像対象物配列パターン画像作成ステップで作成された撮像対象物配列パターン画像との相関演算の結果から前記領域内における特定の対象物の配列位置を確定させる相関演算ステップと、
を有することを特徴とする位置検出方法。
【請求項３】
前記領域がウェーハ上に形成されたデバイスチップであり、
前記領域集合体がウェーハであり、
前記対象物が前記デバイスチップのボール状又はバンプ状の電極であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の位置検出方法。
【請求項４】
前記領域がダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップであり、
前記対象物が前記デバイスチップのボール状又はバンプ状の電極であり、
前記領域集合体がダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップがウェーハ状に配列されたデバイスチップ集合体であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の位置検出方法。
【請求項５】
複数の対象物が一定の規則にのっとって配列された領域内における特定の対象物の位置を検出する位置検出方法において、
前記領域内には位置決め用の複数のレファレンス対象物がパターン状に配列されており、
前記位置決め用の複数のレファレンス対象物の２次元並びをレファレンス対象物配列パターン画像として登録するレファレンス対象物配列パターン画像登録ステップと、
前記領域内をサーチして、前記位置決め用のレファレンス対象物がサーチされたかを識別し、識別された結果をレファレンス対象物２次元配列データとしてメモリーに格納するレファレンス対象物配列データ格納ステップと、
前記レファレンス対象物配列パターン画像登録ステップで登録されたレファレンス対象物配列パターン画像と前記レファレンス対象物配列データ格納ステップで格納されたレファレンス対象物２次元配列データとの相関演算の結果から前記領域内における特定の対象物の配列位置を確定させる相関演算ステップと、
を有することを特徴とする位置検出方法。
【請求項６】
複数の対象物が一定の規則にのっとって配列された領域内における特定の対象物の位置を検出する位置検出方法において、
前記領域内で前記対象物の２次元的並びの特徴的な範囲をレファレンス対象物配列パターン画像として登録するレファレンス対象物配列パターン画像登録ステップと、
前記領域内をサーチして、前記対象物がサーチされたかを識別し、識別された結果を対象物２次元配列データとしてメモリーに格納する対象物配列データ格納ステップと、
前記レファレンス対象物配列パターン画像登録ステップで登録されたレファレンス対象物配列パターン画像と前記対象物配列データ格納ステップで格納された対象物２次元配列データとの相関演算の結果から前記領域内における特定の対象物の配列位置を確定させる相関演算ステップと、
を有することを特徴とする位置検出方法。
【請求項７】
前記対象物がダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップであり、
前記領域がダイシングテープ上で個片化されたデバイスチップがウェーハ状に配列された全領域を含む領域であることを特徴とする請求項５又は請求項６に記載の位置検出方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【公開番号】特開２００７−３３０７０（Ｐ２００７−３３０７０Ａ）
【公開日】平成１９年２月８日（２００７．２．８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−２１２９２０（Ｐ２００５−２１２９２０）
【出願日】平成１７年７月２２日（２００５．７．２２）
【出願人】（５９６１１７８８７）株式会社テクノホロン (6)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年２月８日（２００７．２．８）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年７月２２日（２００５．７．２２）
【出願人】（５９６１１７８８７）株式会社テクノホロン (6)
【Ｆターム（参考）】
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