简介:传统动基座传递对准主要采用扩展卡尔曼滤波技术。但在动基座传递对准的非线性、非高斯条件下,这种基于模型线性化和高斯假设的滤波方法在估计系统状态及其方差时误差较大且可能发散。混合退火粒子滤波针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题,提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法。在滤波算法中,用状态参数分解和退火系数来产生重要性概率密度函数,此概率密度函数综合考虑了转移先验、似然、噪声的统计特性以及最新的观察数据,因此更接近于系统状态的后验概率。实验仿真结果表明,这种基于混合退火粒子滤波器不仅比扩展卡尔曼滤波提高了传递对准的精度,而且又比传统的粒子算法减少了时间。
简介:摘要:晶圆测试是半导体封测的生产的重要环节。晶圆测试中,探针与其对应测试垫的位置对准非常关键。但该技术在准确性和效率方面仍有不足。尽管探针痕迹自动检测技术逐渐成熟,但利用探针痕迹对针位进行修正的主流方法仍为手动或者半自动,导致自动生产过程中断。随着图像处理水平的提高,从针痕自动检测时采集的图片中,可以快速准确的提取针痕和测试垫的几何信息,进而利用刚体运动模型和最小二乘拟合计算出最优修正参数。应用该方法于探针测试控制系统,开发出新型探针与测试垫对准修正系统。该系统部署在服务器端,通过网络与探针机通信,使图像采集、信息处理、修正控制全部自动化、标准化,提高了准确性和生产效率。 关键词:探针对准;探针痕迹处理;刚体运动;最小二乘 一、简介 晶圆测试工序是芯片封测流程的重要步骤,主要是对晶圆上的裸晶颗粒进行电性测试,筛选出良品送入后续封装环节。进行电性测试,需要通过大量探针连接测试资源和待测裸晶颗粒,每颗探针都需要准确可靠的接触裸晶颗粒上的对应金属测试垫。不良接触严重影响测试效果,甚至,探针接触到测试垫有效区域外面,产生结构缺陷,如裂纹,影响芯片可靠性。尤其近年来芯片集成度不断提高,边长40微米的方形测试垫越来越多的出现在产品中,对探针和测试垫的对准要求越来越高。而且,基于成本的考虑,测试并行度也在提升,同时测试上百个产品的测试方案越来越多,原有的对准方法在原理、速度方面不再适用。 通常,每个生产批次开始前,探针机要进行探针和测试垫的对准,之后进行探针与测试垫的试接触。会在测试垫金属表面留下探针痕迹,它反应了接触状况,影响测试效果和质量。因此,试接触后,要进行探针痕迹检查。对准是通过相机获取针尖和测试垫的位置信息计算的,针尖状态、探针滑动情况、对准系统误差等因素会影响对准效果。另外,提取针尖信息需要频繁对焦,速度较慢,限制了参与对准计算的针尖测试垫对的数量。因此,利用探针痕迹和测试垫的几何位置进行对准更加直接。 探针设备不断进步,可以在自动检测探针痕迹的同时,通过网络将相应图片传送到服务器。服务器上运行的离线对准系统对图片进行分析,识别探针痕迹和测试垫,提取其几何信息【1】,利用刚体运动模型和最小二乘拟合方法在探针机承载台平面内进行对准计算,产生沿承载台X、Y和θ轴的修正参数【2】。再远程控制探针机进行位置修正,改善接触情况。对于高并行度测试,由于探针众多,需要处理大量针痕图片。在服务器端,利用人工智能技术和并行计算,可以大幅提高图像处理速度和准确性,减少延迟。且通过并行处理,使探针设备的运行不受影响,同时进行生产测试。该独立运行于服务器的对准系统可以直接接入探针机测试机系统,也可以通过其它控制系统接入测试系统。 二、传统探针对准方法及系统 晶圆测试阶段,晶片未切割封装,需要通过探针连接裸晶颗粒上的金属测试垫和测试资源,进行电性测试。测试开始前,探针台对探针和金属测试垫进行位置对准,修正X、Y、Z和θ轴的运动参数,减小平移和旋转误差,确保良好的接触效果。测试过程中,探针机承载台将晶圆运至探针卡下并升起,使测试垫与探针针尖接触。在接触处会留下探针痕迹。 如图1所示,传统对准方法包括三个步骤:自动探针对准,自动晶圆对准和手动修正。探针对准时,探针机相机依次移动到待测针尖处,测量针尖位置。由于该测量需要在Z轴方向上通过多次聚焦搜寻针尖准确位置,较耗时,每根探针平均需要2秒。因此,尽管探针卡针数不断增加,但是由于时间成本,通常只选择少数探针进行对准。当然抽样量小会产生较大的误差,尤其是某些针尖磨损或位置偏移时。晶圆对准时,探针台通过相机获取探针对准中所选探针的对应测试垫的位置信息。探针机利用这些针尖和测试垫的位置信息,进行拟合计算并初步设定探针机载物台运动参数,并按照该参数进行试接触。 试接触时,常出现误对准情况,即在X轴、Y轴或θ轴上存在较大误差。严重时导致针痕在测试垫上的位置显著偏移,超过测试垫边缘,产生质量风险,此类芯片视为废品(MIL-STD-883)。该问题更多是由θ轴的转动误差造成,而非X轴或Y轴的移动误差。这是因为转动误差依三角关系沿晶片直径转化为X和Y向误差并放大。常见现象是沿一方向各裸晶颗粒上的针痕偏移程度逐渐严重。即使没有显著的误差,针痕位置也会在几个微米的范围内波动。再考虑针痕尺寸通常大于10微米,对于如今常见的40微米的方形测试垫,挑战严峻。因此,如何使针痕尽量靠近测试垫中心而远离其边缘非常重要。这对于安装数千甚至数万根探针的针卡,极具挑战,需要巧妙的算法和强悍的算力。但目前仍然需要操作人员手动修正。 手动修正是为了削减探针台自动对准误差,尽量使所有针痕接近理想位置。如图1虚线框内所示,包括试接触、目检和调整三个步骤。首先通过试接触产生针痕,以反映当前对准情况。然后观察针痕并依经验判断误差情况。接着对X、Y和θ轴误差进行手动修正。再循环进行试接触、目检、修正,直到针痕位置比较理想,结束手动修正,继续生产。该步骤需要操作人员手动操作、人为判断,非常耗时。对于针数较多的产品,人为判断常不理想,尤其θ轴误差常需调整,占时超过5%。考虑大量针痕的情况并做出判断,直觉和经验不够准确,需要自动的、定量的计算解决该问题。 三、新型探针对准方法及系统 传统探针和测试垫位置对准存在两大问题,一是探针对准步骤虽然是自动化的,但由于在Z轴上频繁对焦而耗时,只能抽样少量探针,而Z向误差较大。二是手动修正步骤耗时且不够准确,对X、Y和θ上的误差的修正不理想。对于问题一,已有电学接触方法来快速准确的对Z轴参数进行修正。因此对问题二,需找到新方法来解决X、Y和θ轴参数修正问题。随着技术发展,探针机自动目检功能逐渐成熟,大量包括针痕和测试垫的清晰图片可以在自动目检运行的同时从探针机相机发送到服务器,延时很短,不会对生产过程和效率产生影响。这些图片包含着进行X、Y和θ轴对准修正的完整信息。而且,生产中针尖常常变形或者被污染,针尖图像噪声大于针痕图像。利用这些几何信息可以分析出如何调整,但需要大量运算。因此,在新对准系统中, 利用服务器进行该计算,可以减少探针机系统负载。这样,在自动针痕检查时,探针机将图片和相关信息发送到服务器,并通知服务器开始运行新型对准修正系统。 图1 传统与新型探针对准流程
简介:针对惯性器件输出噪声引起高精度机载POS(PositionandOrientationSystem)地面双位置对准精度较差的问题,提出基于小波滤波和隐马尔科夫建模的数据预处理方法结合自适应卡尔曼滤波的双位置对准方法。首先分析惯性敏感器原始信息的频率特性,利用小波滤波算法,消除惯性器件测量中的高频噪声;综合分析器件的随机游走特性,通过建立隐马尔科夫模型削弱惯性敏感器输出随机游走的影响;并针对降噪处理、电源波动及环境因素等引起的系统噪声统计规律不确定性问题,提出利用自适应卡尔曼滤波的方法实现POS高精度初始对准。试验结果表明,采用本文所提方法的对准结果,可使对准结束后600s纯捷联解算的水平速度误差由1.278m/s减小至0.6061m/s,水平位置误差由274.6m减小至128.2m,水平速度和位置误差均减小了50%左右。
简介:采用卡尔曼滤波方法进行动基座对准过程中,载体挠曲运动等因素会导致系统噪声、量测噪声的不确定性,即系统参数的不确定性。将多模型估计理论应用于捷联系统动基座对准过程中,可以有效抑制系统不确定性因素的影响。建立了捷联惯导系统误差模型和引入外部位置、速度信息的量测模型,针对对准过程中系统噪声和量测噪声不确定的情况建立了多模型自适应估计器。在同等条件下进行了单一模型对准和利用多模型估计理论进行对准的仿真比较,结果显示:基于多模型估计的对准完成后捷联系统具有更高的导航精度;由此说明,动基座对准过程中,系统参数不确定的情况下,多模型估计器有更好的适用性。
简介:摘要: 2015版矿井设计规范对于矿井的供电电源有了新的要求,双重电源这一名词多次出现在新版规范中。本文希望寻找到该要求的源头,并对该条文进行探讨。