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公开(公告)号:CN103492864B
公开(公告)日:2015-03-11
申请号:CN201280020078.9
申请日:2012-04-25
Applicant: 夏普株式会社
Inventor: 山田荣二
CPC classification number: G01R31/26 , G01N25/72 , G01R31/025 , G01R31/046 , G01R31/2806 , G01R31/2812 , G09G3/006 , H02S50/10
Abstract: 本发明所涉及的布线缺陷检查方法中,获取半导体基板的短路路径的电阻值,将基于所获取的该电阻值而确定的电压施加于具有该缺陷部的该半导体基板,使该缺陷部发热并温度上升,利用红外线摄像机拍摄该缺陷部发热而温度上升的半导体基板。
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公开(公告)号:CN103748455A
公开(公告)日:2014-04-23
申请号:CN201280040310.5
申请日:2012-07-10
Applicant: 夏普株式会社
Inventor: 山田荣二
IPC: G01N25/72 , G01R31/02 , G02F1/13 , H05K3/00 , G01N21/956
CPC classification number: G06T7/0004 , G01N25/72 , G01R31/2812 , G01R31/309 , H04N5/33
Abstract: 本发明的配线检查方法是检查形成于基板的配线的短路部的有无的配线检查方法,包含:发热工序,由电压施加单元(5)向配线施加电压来使短路部发热;图像取得工序,由拍摄单元(6)取得基板的红外线图像;二值化工序,由图像处理单元(7)根据红外线图像,使用阈值生成二值化图像;以及位置确定工序,由图像处理单元(7)根据二值化图像确定短路部的位置,在二值化工序中,变更阈值来反复进行二值化处理。从而,能够对包含短路部的配线的红外线图像进行二值化处理,生成细线化后的二值化图像,准确地确定短路部的位置。
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公开(公告)号:CN103492864A
公开(公告)日:2014-01-01
申请号:CN201280020078.9
申请日:2012-04-25
Applicant: 夏普株式会社
Inventor: 山田荣二
CPC classification number: G01R31/26 , G01N25/72 , G01R31/025 , G01R31/046 , G01R31/2806 , G01R31/2812 , G09G3/006 , H02S50/10
Abstract: 本发明所涉及的布线缺陷检查方法中,获取半导体基板的短路路径的电阻值,将基于所获取的该电阻值而确定的电压施加于具有该缺陷部的该半导体基板,使该缺陷部发热并温度上升,利用红外线摄像机拍摄该缺陷部发热而温度上升的半导体基板。
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公开(公告)号:CN103858017B
公开(公告)日:2017-07-25
申请号:CN201280050688.3
申请日:2012-07-10
Applicant: 夏普株式会社
Inventor: 山田荣二
CPC classification number: G01R31/025
Abstract: 一种配线缺陷检查方法,进行半导体基板的配线短路部的检测,其特征在于,进行如下工序:预短路工序,使检查对象的配线的端子间短路;以及电阻值测量工序,在上述预短路工序之后,测量上述检查对象的配线的电阻值,由此判断有无上述配线短路部。
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公开(公告)号:CN103748455B
公开(公告)日:2015-11-25
申请号:CN201280040310.5
申请日:2012-07-10
Applicant: 夏普株式会社
Inventor: 山田荣二
IPC: G01N25/72 , G01R31/02 , G02F1/13 , H05K3/00 , G01N21/956
CPC classification number: G06T7/0004 , G01N25/72 , G01R31/2812 , G01R31/309 , H04N5/33
Abstract: 本发明的配线检查方法是检查形成于基板的配线的短路部的有无的配线检查方法,包含:发热工序,由电压施加单元(5)向配线施加电压来使短路部发热;图像取得工序,由拍摄单元(6)取得基板的红外线图像;二值化工序,由图像处理单元(7)根据红外线图像,使用阈值生成二值化图像;以及位置确定工序,由图像处理单元(7)根据二值化图像确定短路部的位置,在二值化工序中,变更阈值来反复进行二值化处理。从而,能够对包含短路部的配线的红外线图像进行二值化处理,生成细线化后的二值化图像,准确地确定短路部的位置。
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公开(公告)号:CN101373232B
公开(公告)日:2010-12-01
申请号:CN200810131194.3
申请日:2008-07-30
Applicant: 夏普株式会社
Abstract: 本发明涉及条斑评价装置、条斑评价方法、记录介质和滤色器制造方法。该条斑评价装置具有根据图像数据生成评价数据的评价数据生成部,上述图像数据是通过对滤色器的被光照射的评价对象面进行拍摄所得到的图像数据,上述评价数据成为评价在上述评价对象面上发生的周期性条斑的指标。上述评价数据生成部包括:一维投影处理部,对光分布信息实施一维投影处理;能谱计算部,根据上述一维投影处理部处理后的光分布信息计算出能谱;积分处理部,根据上述能谱计算部计算出的能谱来计算预先设定的周期的区间积分值;和噪声成分清除部,清除上述积分处理部计算出的区间积分值中含有的噪声成分。由此,能够根据图像数据适当地评价特定周期条斑的出现倾向。
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公开(公告)号:CN103890596B
公开(公告)日:2016-02-24
申请号:CN201280052749.X
申请日:2012-11-02
Applicant: 夏普株式会社
Inventor: 山田荣二
IPC: G01R31/02 , G02F1/13 , G02F1/1343
CPC classification number: G01R31/308 , G02F2001/136254 , G09G3/006
Abstract: 本发明是检查形成于基板的配线有无短路缺陷部(20)的配线检查方法,包括:发热工序(S3~S6),对配线施加电压来使短路缺陷部(20)发热;图像取得工序(S2~S5),拍摄基板来取得多个时刻各自的红外线图像;发热区域识别工序(S8),使用规定时刻的红外线图像来识别发热区域(21);发热区域判断工序(S9),判断能否根据发热区域(21)确定短路缺陷部(20)的位置;以及缺陷位置确定工序(S10),根据发热区域(21)确定短路缺陷部(20)的位置,而且,当在发热区域判断工序中判断为无法确定短路缺陷部(20)的位置时,发热区域识别工序使用与规定时刻不同的其它时刻的红外线图像来识别发热区域(21)。
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公开(公告)号:CN103890596A
公开(公告)日:2014-06-25
申请号:CN201280052749.X
申请日:2012-11-02
Applicant: 夏普株式会社
Inventor: 山田荣二
IPC: G01R31/02 , G02F1/13 , G02F1/1343
CPC classification number: G01R31/308 , G02F2001/136254 , G09G3/006
Abstract: 本发明是检查形成于基板的配线有无短路缺陷部(20)的配线检查方法,包括:发热工序(S3~S6),对配线施加电压来使短路缺陷部(20)发热;图像取得工序(S2~S5),拍摄基板来取得多个时刻各自的红外线图像;发热区域识别工序(S8),使用规定时刻的红外线图像来识别发热区域(21);发热区域判断工序(S9),判断能否根据发热区域(21)确定短路缺陷部(20)的位置;以及缺陷位置确定工序(S10),根据发热区域(21)确定短路缺陷部(20)的位置,而且,当在发热区域判断工序中判断为无法确定短路缺陷部(20)的位置时,发热区域识别工序使用与规定时刻不同的其它时刻的红外线图像来识别发热区域(21)。
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公开(公告)号:CN101373232A
公开(公告)日:2009-02-25
申请号:CN200810131194.3
申请日:2008-07-30
Applicant: 夏普株式会社
Abstract: 本发明涉及条斑评价装置、条斑评价方法、记录介质和滤色器制造方法。该条斑评价装置具有根据图像数据生成评价数据的评价数据生成部,上述图像数据是通过对滤色器的被光照射的评价对象面进行拍摄所得到的图像数据,上述评价数据成为评价在上述评价对象面上发生的周期性条斑的指标。上述评价数据生成部包括:一维投影处理部,对光分布信息实施一维投影处理;能谱计算部,根据上述一维投影处理部处理后的光分布信息计算出能谱;积分处理部,根据上述能谱计算部计算出的能谱来计算预先设定的周期的区间积分值;和噪声成分清除部,清除上述积分处理部计算出的区间积分值中含有的噪声成分。由此,能够根据图像数据适当地评价特定周期条斑的出现倾向。
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公开(公告)号:CN104508469A
公开(公告)日:2015-04-08
申请号:CN201380039119.3
申请日:2013-07-30
Applicant: 夏普株式会社
Inventor: 山田荣二
IPC: G01N21/956 , G02F1/13 , H01L21/66
CPC classification number: G01N21/956 , G02F1/1309
Abstract: 缺陷分类装置(1)具备:分类指标算出部(14),其算出表示作为缺陷区域的一部分的外周区域中包含的像素的颜色和作为缺陷区域外的区域的与上述外周区域相邻的附近区域的像素的颜色之间的差异的特征量;以及缺陷分类部(15),其基于算出的上述特征量将上述缺陷区域的缺陷分类为膜内异物或者膜上异物。
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