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公開番号2025090367
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-17
出願番号2023205564
出願日2023-12-05
発明の名称検査装置
出願人東レエンジニアリング株式会社
代理人弁理士法人前田特許事務所
主分類G06T 7/70 20170101AFI20250610BHJP(計算;計数)
要約【課題】基板に設けられたチップの正確な座標を得ることが可能な検査装置を提供する。
【解決手段】検査装置は、複数のチップが並んで設けられた対象基板が載置されるステージと、ステージに載置された対象基板を撮像して撮像画像を得るカメラと、撮像画像に基づいてチップの対象座標の測定値を算出するコントローラと、を備える。コントローラは、対象座標に係る測定値と対象座標に係る実測値とを教師データとした機械学習モデルによって、対象座標に係る測定値を補正して対象座標に係る補正値を算出する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
複数のチップが並んで設けられた対象基板が載置されるステージと、
前記ステージに載置された前記対象基板を撮像して撮像画像を得るカメラと、
前記撮像画像に基づいて前記チップの対象座標の測定値を算出するコントローラと、を備え、
前記コントローラは、前記対象座標に係る前記測定値と前記対象座標に係る実測値とを教師データとした機械学習モデルによって、前記対象座標に係る前記測定値を補正して前記対象座標に係る補正値を算出する、検査装置。
続きを表示（約 610 文字）【請求項２】
前記撮像画像は、複数の画素に区画され、
前記コントローラは、前記撮像画像における画像基準位置と前記撮像画像に映る前記チップとの前記画素の並ぶ方向における距離、及び前記ステージと前記カメラとの相対的な移動設定値に基づいて、前記対象基板に設けられた対象原点に対する前記チップの前記対象座標に係る前記測定値を算出する、請求項１に記載の検査装置。
【請求項３】
前記対象基板に対応するアライメント基板には、複数の前記チップに対応する複数のアライメントマークが設けられ、
前記アライメント基板には、前記対象原点に対応するアライメント原点が設けられ、
前記コントローラは、前記アライメント原点を前記画像基準位置に合わせた状態での、前記画像基準位置と前記撮像画像に映る前記アライメントマークとの前記画素の並ぶ方向における前記距離に基づいて、前記アライメントマークのアライメント座標のアライメント測定値を算出し、
前記コントローラは、前記アライメント座標に係るアライメント実測値を取得し、
前記機械学習モデルは、前記アライメント座標に係る前記アライメント測定値を、前記対象座標に係る前記測定値として教師データとするとともに、前記アライメント座標に係る前記アライメント実測値を、前記対象座標に係る前記実測値として教師データとする、請求項２に記載の検査装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、検査装置に関する。
続きを表示（約 1,000 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１に示すように、基板をカメラで撮像することで得られる画像に基づいて基板を検査する検査装置が、知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開平７－３２５０４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この種の検査装置として、複数のチップが並んで設けられた基板をステージに載置し、ステージに載置された基板をカメラで撮像して撮像画像を得て、撮像画像に基づいて基板における各チップの座標を測定するものがある。
【０００５】
しかしながら、このような検査装置では、撮像画像に基づいて得られる基板における各チップの座標の測定値が、種々の誤差要因に起因して、真の値に対してずれてしまうことがある。
【０００６】
本開示は斯かる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、基板に設けられたチップの正確な座標を得ることが可能な検査装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示に係る検査装置は、複数のチップが並んで設けられた対象基板が載置されるステージと、前記ステージに載置された前記対象基板を撮像して撮像画像を得るカメラと、前記撮像画像に基づいて前記チップの対象座標の測定値を算出するコントローラと、を備え、前記コントローラは、前記対象座標に係る前記測定値と前記対象座標に係る実測値とを教師データとした機械学習モデルによって、前記対象座標に係る前記測定値を補正して前記対象座標に係る補正値を算出する。
【０００８】
本開示に係る検査装置では、撮像画像に基づいて得られる対象基板におけるチップの対象座標に係る測定値が、種々の誤差要因に起因して、真の値に対してずれてしまうことがある。
【０００９】
そこで、本開示に係る検査装置では、機械学習モデルを用いることによって、測定値を補正値に変換して、真の値に近づけている。
【００１０】
特に、本開示に係る検査装置では、機械学習モデルにおいて、測定値と実測値とを教師データとする。これにより、精度の高い機械学習モデルを得ることができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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