摘  要： 本文介紹了在斜置式方形探針測試系統中，如何應用圖像識別技術來判定探針在微區的位置，進而控制步進電機，使探針自動定位成方形結構，從而保證測試的準確性，并對測試結構對測試結果的影響，進行了初步論述。
引言
四探針技術是半導體生產工藝中采用的最為廣泛的工藝監控手段之一，隨著對基片微區性能要求的提高，需要四探針技術提供更加微細可靠的基片性能描述。也就是說要求測試區域越來越小，測試點越來越多。在這種情況下，普通直線四探針的測試分辨率(3mm范圍以上)已經不能滿足測試需要，斜置式方形四探針可以提供0.5mm左右的測試分辨率，但對于如此小的測試區域，以及成百上千的測試點，用人工判斷測試結構的幾何精確性，記錄測試結果是不現實的，因此我們將圖像識別引用到了四探針測試技術中來解決以上問題。


圖1  方形探針測試結構


圖 2  游移后的探針測試圖


圖3 基片圖像直方圖


圖4加載探針后的基片直方圖


圖5 粗調后的探針圖像


圖 6 探針定位圖

測試結構對測試結果的影響
Rymaszewski[1]對直線四探針測量無窮大樣品提出下列公式：
exp(-2pV1/IRs)+exp(-2pV2/IRs)=1 (1)
由式(1)得：
RS=         (2)
對于方形四探針，當其呈嚴格正方形時，如圖1所示。根據物理基礎和電學原理可知：
V34=f3-f4=ln (2)
V41=f4-f1=ln (2)
所以有
exp()＋exp()＝1
所以當探針呈正方形結構時，我們可應用公式(2)來計算被測樣品的方塊電阻。
但是當正方形測試結構發生形變，不能構成嚴格正方形時(如圖2所示)，此時，由物理基礎和電學原理求得的結果為：
exp()+ exp()＝
也就是說，式(1)和式(2)在非方形探針情況下不再成立。計算表明，設a＝1，則x1、x2、x3、x4以及y1、y2、y3、y4分別等于±0.1和0時，最大誤差超過10％，同時也表明當只要將|r5-r6|控制在邊長的0.35倍內，就可以保證測試結果的誤差在5％以內。為了保證測試的精確性，我們將圖像識別技術引進測試系統中。


圖 7  調整后的探針圖像

圖像識別在測試系統中的應用
為了讓測試結果的誤差可以控制，需要實時采集測試過程中的探針位置圖像，通過對探針圖像的識別、計算，并在必要的情況下通過步進電機控制探針的移動，來保證四探針的方形測試結構的精確性。
通過直方圖選擇邊界閾值
灰度直方圖是數字圖像處理中最簡單、最有用的工具之一[2]，是灰度級的函數，描述的是圖像中具有該灰度級的像素的個數：其橫坐標是灰度級，縱坐標是該灰度出現的頻率(像素的個數)。如果一圖像由兩個不鏈接的區域組成，并且每個區域的直方圖已知，則整幅圖像的直方圖是這兩個區域直方圖的和，也就是說直方圖具有疊加性。由此出發我們分別采得的純基片圖像，以及加載探針(斜置探針的針尖)以后的圖像的直方圖，如圖3、圖4所示。
分析上述直方圖，我們發現加載探針后的直方圖在低灰度級上新增加了一個波峰。因為我們采用的反射成像系統，探針對光的反射效果比基片差，因而所成的圖像灰度級也就比基片的低，所以基片的圖像產生了直方圖上的右峰(圖3證實了這一點)，而探針的圖像就產生了直方圖上的左峰(見圖4)。兩個峰值之間灰度級的像素數目相對較少，從而產生了兩峰之間的谷，選擇谷做閾值將可以合理的將探針圖像從基片圖像中識別出來。如圖4所示我們可以將像素閾值取為117，判斷圖像中點的灰度值，大于它的就是基片，小于它的就是探針，這樣就可以識別出圖像中的探針區域。
中心探測確定探針位置
首先我們要對探針進行粗調，使其軸線沿整個圖形的中心線分布，如圖5所示。由于探針的針尖成橢圓形，且處于斜置狀態，所以定位探針針尖時，既不能認定其是探針沿軸線的第一個邊界點，也不能依照各種質心算法，按質心的定位來確定針尖的位置。經多次實驗驗證，我們從整幅圖像的中心位置出發，以一定的像素寬度(每個像素對應實物距離為0.955mm)分別沿上下、左右四個方向進行掃描，如果某掃描范圍內的像素灰度值都小于我們選定的閾值，則認為該掃描范圍的中心位置即為探針的針尖位置。如圖6所示，設探針定位圖像的長、寬度分別為m、n，我們從()點出發，以粗實線的寬度(7個像素)向四個方向掃描，以圖像中上方1號探針的識別為例，向上掃描，當y>y1時，如果該高度上虛線所示范圍內的像素的灰度值，不能全部滿足小于我們設定的灰度閾值的要求，則我們將它視為基片，而不是探針，直到我們掃描到y＝y1這一行，發現該行對應的掃描寬度內的點都在我們設定的閾值范圍內，于是就將(y1)這一點定位為1號探針現在的位置。其它探針的定位與此相似，不再贅述。
識別的結果如圖6所示中的短粗線所示，探針的位置就定位為(y1)、(y2)、(x1,)、()。實驗證明這種識別方式對探針針尖的定位是比較合理和精確的。
驅動步進電機調整探針的測試結構
完成上面所說的圖像識別定位之后，驅動步進電機使探針移動并讓探針就圖像中心對稱分布，并保證對角線相等，即可保證正方形的測試結構。
圖像的可視寬度為800mm，對應圖像的寬度為764(以像素為單位)，假設測試距離要求為m，則測試結構要求探針距圖像中心點的距離為m/2，它對應的圖像上的寬度k＝，將這個值與探針現在的定位位置距圖像中心的距離j(仍以圖像中上方1號探針為例，j＝n/2-y1)相比較即可確定探針的移動方向是前進還是后退，從而確定相應步進電機是正轉還是反轉，|k-j|值的大小可用來確定電機轉動的步數。我們所使用的步進電機，每步的最小移動量為2.5mm，對應的圖像距離約為2.4(個像素)，將|k-j|的值除以2.4即可得出探針的移動步數，雖然因為不能整除，可能要產生一些誤差，但誤差不會超過2mm，這對于幾百微米的測試寬度來說，是可以忽略不計的，對測試結果幾乎不會產生什么影響。圖7是對圖5所對應的測試圖形進行調整后所得的結果。

結語
圖像識別技術的應用使得測量結構的精確程度得到了可靠的保證，使得不需要人工干預的大數據測量成為可能。隨著微區測試技術的發展，圖像識別技術必將在其中得到更加廣泛的應用。