(57)【要約】【課題】ワークに形成された溝の形状を正確に測定することができ、ブレードの先端形状を正確に検出することが可能なブレード診断方法、装置及びダイシング装置を提供する。【解決手段】ブレード診断方法は、ブレード２１を被溝形成部材（Ｗ）に当接させて形成した溝の画像から少なくとも２枚の端部画像を取得する画像取得工程と、少なくとも２枚の端部画像から、溝の領域を強調した溝画像を作成する画像処理工程と、取得した画像から溝の寸法を測定する測定工程と、測定した寸法からブレードの先端形状を算出する算出工程とを含む。【選択図】  図４
2020183012.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ブレードを被溝形成部材に当接させて形成した溝の画像から少なくとも２枚の端部画像を取得する画像取得工程と、
前記少なくとも２枚の端部画像から、前記溝の領域を強調した溝画像を作成する画像処理工程と、
前記取得した画像から前記溝の寸法を測定する測定工程と、
前記測定した寸法から前記ブレードの先端形状を算出する算出工程と、
を含むブレード診断方法。
【請求項２】
前記被溝形成部材に前記溝を形成する溝形成工程と、前記溝を撮像する撮像工程とをさらに含み、
前記画像取得工程では、前記溝形成工程と前記撮像工程とを少なくとも２回繰り返して得られた２枚の画像から前記少なくとも２枚の端部画像を取得する、請求項１記載のブレード診断方法。
【請求項３】
前記溝形成工程を繰り返す際に、前記溝を形成する位置を変更する、請求項２記載のブレード診断方法。
【請求項４】
前記溝形成工程を繰り返す際に、前記溝を同一箇所に深さを変えて形成する、請求項２記載のブレード診断方法。
【請求項５】
前記被溝形成部材に前記溝を１つ形成する溝形成工程と、前記溝を撮像する撮像工程とをさらに含み、
前記画像取得工程では、前記溝の画像の両端の画像のうちの一方を反転させることにより２枚の端部画像を取得する、請求項１記載のブレード診断方法。
【請求項６】
前記画像処理工程では、前記少なくとも２枚の端部画像に平均化処理を施して得られた平均画像に二値化処理あるいはエッジ検出処理を施して前記溝画像を作成する、請求項１から５のいずれか１項記載のブレード診断方法。
【請求項７】
ブレードを被溝形成部材に当接させて形成した溝の画像から少なくとも２枚の端部画像を取得し、前記少なくとも２枚の端部画像から、前記溝の領域を強調した溝画像を作成する画像処理部と、
前記取得した画像から前記溝の寸法を測定する測定部と、
前記測定した寸法から前記ブレードの先端形状を算出する算出部と、
を備えたブレード診断装置。
【請求項８】
円盤状のブレードと、
前記ブレードによってワークをダイシング加工する制御部と、
請求項７に記載のブレード診断装置と、
を備えたダイシング装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はブレード診断方法、装置及びダイシング装置に係り、特にブレードの状態を検出するブレード診断方法、装置及びダイシング装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
円盤状のブレードを回転させることにより半導体ウェーハ等のワークを切削加工（ダイシング加工）する装置が知られている。このようなダイシング装置では、ダイシング加工に用いられるブレードの磨耗及び破損を検出することが行われている。
【０００３】
特許文献１には、回転しつつ被加工物に切り込むことで被加工物を切削する円盤状の切削ブレードの先端形状を検出する切削ブレード先端形状検出方法が開示されている。特許文献１では、切削ブレードで被加工物の一部を切削して、少なくとも一端が行き止まりの検出用溝を形成し、この検出用溝の一端を撮像した撮像画像から切削ブレードの先端形状を検出するようになっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−２４０７７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、ブレードによってワークに検出用溝を形成した場合、例えば、水滴、砥粒、ワークの研削屑その他のパーティクル等がワーク及びブレードに付着することがある。ワークに付着した水滴が乾燥すると、ワークに水の痕が残る。また、研削屑が溝から排出される際等に研削屑がブレードによってワークに押しつけられると、ワークに圧痕が形成される。
【０００６】
特許文献１のように、検出用溝の画像を撮像する場合、ワーク上の水の痕及び圧痕並びにワークに付着したパーティクル等（以下、コンタミネーションという。）が画像に含まれる。そして、画像処理の過程において、コンタミネーションを検出用溝から分離することができず、検出用溝の形状の誤認識を招くおそれがある。
【０００７】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、ワークに形成された溝の形状を正確に測定することができ、ブレードの先端形状を正確に検出することが可能なブレード診断方法、装置及びダイシング装置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】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様に係るブレード診断方法は、ブレードを被溝形成部材に当接させて形成した溝の画像から少なくとも２枚の端部画像を取得する画像取得工程と、少なくとも２枚の端部画像から、溝の領域を強調した溝画像を作成する画像処理工程と、取得した画像から溝の寸法を測定する測定工程と、測定した寸法からブレードの先端形状を算出する算出工程とを含む。
【０００９】
第１の態様によれば、少なくとも２枚の端部画像に平均化処理及び二値化処理を施すことにより、コンタミネーションの影響を除去することができるので、検出用溝の形状を正確に測定することができ、ブレードの先端形状を正確に検出することができる。
【００１０】
本発明の第２の態様に係るブレード診断方法は、第１の態様において、ワークに溝を形成する溝形成工程と、溝を撮像する撮像工程とをさらに含み、画像取得工程では、溝形成工程と撮像工程とを少なくとも２回繰り返して得られた２枚の画像から少なくとも２枚の端部画像を取得する。
【００１１】
本発明の第３の態様に係るブレード診断方法は、第２の態様において、溝形成工程を繰り返す際に、溝を形成する位置を変更する。
【００１２】
本発明の第４の態様に係るブレード診断方法は、第２の態様において、溝形成工程を繰り返す際に、溝を同一箇所に深さを変えて形成する。
【００１３】
本発明の第５の態様に係るブレード診断方法は、第１の態様において、ワークに溝を１つ形成する溝形成工程と、溝を撮像する撮像工程とをさらに含み、画像取得工程では、溝の画像の両端の画像のうちの一方を反転させることにより２枚の端部画像を取得する。
【００１４】
本発明の第６の態様に係るブレード診断方法は、第１から第５の態様のいずれかの画像処理工程において、少なくとも２枚の端部画像に平均化処理を施して得られた平均画像に二値化処理あるいはエッジ検出処理を施して溝の画像を作成する。
【００１５】
本発明の第７の態様に係るブレード診断装置は、ブレードを被溝形成部材に当接させて形成した溝の画像から少なくとも２枚の端部画像を取得し、少なくとも２枚の端部画像から、溝の領域を強調した溝画像を作成する画像処理部と、取得した画像から溝の寸法を測定する測定部と、測定した寸法からブレードの先端形状を算出する算出部とを備える。
【００１６】
本発明の第８の態様に係るダイシング装置は、円盤状のブレードと、ブレードによってワークをダイシング加工する制御部と、第７の態様に係る記載のブレード診断装置とを備える。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、少なくとも２枚の端部画像に平均化処理及び二値化処理を施すことにより、コンタミネーションの影響を除去することができるので、溝の形状を正確に測定することができ、ブレードの先端形状を正確に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】ダイシング装置の外観を示す斜視図
【図２】加工部の構成を示す斜視図
【図３】ブレード診断装置に係るシステム構成を示すブロック図
【図４】ブレード診断方法の処理を示すフローチャート
【図５】カーフ画像作成工程の第１の例を示すフローチャート
【図６】チョップ加工の様子を示す概略図
【図７】チョップ加工の様子を示す概略図
【図８】端部画像の例を示す図
【図９】端部画像の例を示す図
【図１０】図８及び図９の端部画像の平均画像の例を示す図
【図１１】図１０の平均画像に二値化処理を施した例
【図１２】カーフ画像作成工程の第２の例を示すフローチャート
【図１３】端部画像の例を示す図
【図１４】端部画像の例を示す図
【図１５】図１４の端部画像から作成された反転画像の例を示す図
【図１６】図１３の端部画像及び図１５の反転画像の平均画像の例を示す図
【図１７】図１６の平均画像に二値化処理を施した例を示す図
【図１８】ワークＷに形成されたカーフの平面視の画像の一例
【図１９】ワークＷに形成されたカーフの平面視の画像の他の例
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、添付図面に従って本発明に係るブレード診断方法、装置及びダイシング装置の実施の形態について説明する。
【００２０】
〔ダイシング装置の構成〕
図１は、本実施形態に係るブレード診断装置を含むダイシング装置１の外観を示す斜視図である。ダイシング装置１は、互いに対向配置され、先端に円盤状のブレード２１とホイールカバー（不図示）が取り付けられた高周波モータ内蔵型のスピンドル２２、２２、ダイシング加工される平板状の半導体ウェーハＷ（ワークの一例）の表面を撮像するカメラ２３、ワークＷをＸＹ平面に平行な面に吸着保持するワークテーブル３１を有する加工部２、加工済みの半導体ウェーハＷをスピン洗浄する洗浄部５２、多数枚の半導体ウェーハＷを収納したカセットを載置するロードポート５１、半導体ウェーハＷを搬送する搬送手段５３、及びダイシング装置１の架台内部に組み込まれ、各部の動作を統括制御するコントローラ１０等から構成されている。
【００２１】
図２は、加工部２の構成を示す斜視図である。加工部２は、Ｘベース３６に設けられたＸガイド３４、３４でガイドされ、リニアモータ３５（ＸＹ方向駆動部の一例）によって図のＸ−Ｘで示すＸ方向に駆動されるＸテーブル３３を有し、Ｘテーブル３３にはθ方向に回転する回転テーブル３２を介してワークテーブル３１が設けられている。
【００２２】
一方、リニアモータ３５を跨ぐように設けられたＹベース４４の側面には、Ｙガイド４２、４２でガイドされ、図示しないステッピングモータとボールネジによって図２にＹ−Ｙで示すＹ方向に駆動されるＹテーブル４１、４１が設けられている。
【００２３】
また、Ｙテーブル４１、４１には各々図示しない駆動手段によってＺ方向に駆動されるＺテーブル４３、４３が設けられている。Ｚテーブル４３、４３の各々には、スピンドル２２、２２が対向した状態で固定され、スピンドル２２、２２の各々の先端（回転軸）にブレード２１、２１が取り付けられ、それらのブレード２１、２１が対向配置されている。
【００２４】
Ｚテーブル４３の各々には、図示しない高さ検出手段が設けられている。高さ検出手段は、ワークテーブル３１に吸着保持されたワークＷに対してチョップ加工を行い、スピンドル２２の振動等によりワークＷとブレード２１の刃先とが接触するＺ方向高さを検出する。
【００２５】
かかる加工部２の構造により、ブレード２１はＹ方向に平行な回転軸を中心にスピンドル２２によって６０００ｒｐｍ〜８００００ｒｐｍで高速回転される。このブレード２１は、Ｙ方向にインデックス送りされるとともにＺ方向に切込み送りされ、ワークテーブル３１はＸ方向に切削送りされる。即ち、スピンドル２２とワークテーブル３１とはＸＹ平面に平行な方向に相対的に移動し、スピンドル２２はＸＹ平面に垂直なＺ方向に移動する。このＸ、Ｙ、Ｚ方向の送り量は、リニアモータ３５、図示しないステッピングモータ及びサーボモータを図１に示したコントローラ１０（制御部の一例）によって制御することによって調整される。
【００２６】
Ｚテーブル４３に固定されたカメラ２３は、レンズ及び撮像素子を含み、ワークＷの表面を撮像する。カメラ２３によって撮像されたワークＷの表面の画像は、コントローラ１０に入力され、コントローラ１０において各種解析が行われる。
【００２７】
〔ブレード診断装置〕
図３は、ダイシング装置１のうちブレード診断装置に係るシステム構成を示すブロック図である。ダイシング装置１は、前述のブレード２１、スピンドル２２、カメラ２３、ワークテーブル３１、Ｚテーブル４３を含む加工部２、及びコントローラ１０等を備えている。
【００２８】
ブレード診断を行う際には、ワークＷをブレード２１においてチョップ加工する。このチョップ加工は、ワークＷの加工前に実施される高さ検出で行うチョップ加工と同様に、加工部２（溝形成部の一例）において、スピンドル２２によって回転させたブレード２１をＺテーブル４３によってＺ方向に下降させ、ブレード２１の刃先（先端）をワークＷに垂直に当接させて、ワークＷにワークＷを貫通しない所定深さの溝（カーフ）を形成した後、ブレード２１をＺテーブル４３によってＺ方向に上昇させる。この間、ワークテーブル３１のＸ方向送り及びＹ方向送りは行わない。
【００２９】
カメラ２３は、ワークＷに形成されたカーフを撮像し、撮像したカーフの画像をコントローラ１０に入力する。
【００３０】
コントローラ１０は、画像処理部１１、測定部１２、算出部１３、診断部１４、及び出力部１５等を備えている。
【００３１】
画像処理部１１は、カメラ２３が撮像したカーフの画像を取得する。測定部１２は、カーフの画像からカーフの寸法を測定する。算出部１３は、測定したカーフの寸法からブレード２１の先端形状を算出する。また、診断部１４は、算出したブレード２１の先端形状に基づいて、ブレード２１の異常の有無を診断する。出力部１５は、ディスプレイ等を含み、診断部１４の診断結果を出力する。これらの処理の詳細は、後述する。
【００３２】
〔ブレード診断方法〕
次に、ダイシング装置１に用いるブレード２１の異常を検出するためのブレード診断方法について説明する。図４は、ブレード診断方法の処理を示すフローチャートである。
【００３３】
（カーフ画像作成工程）
最初に、ステップＳ１において、ダイシング装置１の加工部２にワークＷをセットし、ブレード２１を用いてワークＷのチョップ加工を行う。そして、チョップ加工によってワークＷに形成されたカーフの平面視の画像を撮像し、撮像画像からカーフ画像を作成する。
【００３４】
（カーフ画像作成工程の第１の例）
図５は、カーフ画像作成工程の第１の例を示すフローチャートである。第１の例では、カーフの形成及び撮像を２回行って２枚の画像を取得する（ステップＳ１０からＳ２０：溝形成及び撮像工程）。そして、この２枚の画像に対して後述の画像処理を行うことにより、コンタミネーションの影響を抑制して、カーフを抽出したカーフ画像（溝画像）を作成する（ステップＳ２２からＳ２８：画像処理工程）。
【００３５】
まず、溝形成及び撮像工程（ステップＳ１０からＳ２０）について説明する。１枚目の画像の撮像では（ｉ＝１。ステップＳ１０）、ダイシング装置１の加工部２にワークＷをセットし、ブレード２１を用いてワークＷのチョップ加工を行い、カーフを形成する（ステップＳ１２：溝形成工程）。そして、チョップ加工によってワークＷに形成されたカーフの平面視の画像を撮像する（ステップＳ１４：撮像工程）。
【００３６】
次に、２枚目の画像の撮像では（ステップＳ１６のＹｅｓ）、ｉ＝ｉ＋１として（ステップＳ１８）、加工条件を変更し、チョップ加工を行う位置を変更する（ステップＳ２０）。そして、ブレード２１を用いてワークＷのチョップ加工を行ってカーフを形成し（ステップＳ１２）、カーフの平面視の画像を撮像する（ステップＳ１４）。溝形成及び撮像工程において撮像された２枚の画像は、コントローラ１０に入力される。なお、カーフの形成と撮像を２回以上繰り返し行ってもよい。
【００３７】
なお、ステップＳ２０では、例えば、チョップ加工を行う位置を変更して、カーフを２つ形成するようにしたが、本発明はこれに限定されない。例えば、チョップ加工を同一箇所で深さを変えて実行してもよい。
【００３８】
図６は、チョップ加工の様子を示す概略図であり、ＸＺ平面における断面図である。ここでは、ブレード２１の半径はＲであり、ワークＷに切り込み深さＤ０のカーフ１００を形成している。チョップ加工の切り込み深さ（カーフ１００の深さ）は、図示しない高さ検出手段の検出結果とＺテーブル４３のＺ方向の駆動量から制御することができる。すなわち、切り込み深さＤ０は、ワークＷにブレード２１の刃先（先端）が触れた位置から、さらにスピンドル２２をＺ方向に下降させた量に等しい。
【００３９】
また、図７は、チョップ加工の様子を示す概略図であり、ブレード２１の先端付近のＹＺ平面における断面図である。ここでは、ブレード２１の厚み方向（図７においてＹ方向）の中心ＹＣから厚み方向にＹ１（所定距離の一例）だけ離れた位置におけるカーフ１００の深さ、すなわちワークＷの上面からブレード２１の端部までの距離をＤ１、ブレード２１の厚み方向の中心から厚み方向にＹ２だけ離れた位置におけるワークＷの上面からブレード２１の端部までの距離をＤ２とする。なお、図６に示したブレード２１の半径Ｒは、ブレード２１の厚み方向の中心ＹＣにおける設計値であるが、中心ＹＣにおける半径を公知の方法により測定した値を用いてもよい。
【００４０】
次に、図５に戻って、画像処理工程（ステップＳ２２からＳ２８）について説明する。画像処理工程では、コントローラ１０において、ステップＳ１０からＳ２０で取得した２枚の画像に対して画像処理が行われ、コンタミネーションの影響を抑制したカーフ画像が作成される。
【００４１】
まず、画像処理部１１は、溝形成及び撮像工程において撮像された２枚の画像からカーフの端部を含む端部近傍の画像（以下、端部画像ＩＭＧＡ及びＩＭＧＢという。）を抽出する（ステップＳ２２）。そして、画像処理部１１は、端部画像ＩＭＧＡ及びＩＭＧＢから平均画像ＩＭＧＣを作成する（ステップＳ２４）。
【００４２】
次に、画像処理部１１は、平均画像ＩＭＧＣに対して二値化処理を行い（ステップＳ２６）、画像認識処理（例えば、エッジ検出処理）を行って、得られた画像ＩＭＧＤからコンタミネーション２００Ｄを除去することによりカーフ画像を作成する（ステップＳ２８）。ステップＳ２８では、例えば、閾値処理を行ってもよい。
【００４３】
ステップＳ２４では、画像処理部１１は、例えば、端部画像ＩＭＧＡ及びＩＭＧＢのカーフ１００Ａ及び１００Ｂが重なり合うように位置合わせを行う。そして、画像処理部１１は、重なり合う画素の画素値の加算平均を算出することにより平均画像ＩＭＧＣを作成する。
【００４４】
ステップＳ２６では、平均画像ＩＭＧＣにおいて、画素値が閾値以上の画素の画素値を１、画素値が閾値未満の画素の画素値をゼロにする処理を行う。
【００４５】
図８及び図９は端部画像の例を示す図である。また、図１０は図８及び図９の端部画像の平均画像の例を示す図であり、図１１は図１０の平均画像に二値化処理を施した例を示す図である。
【００４６】
図８及び図９に示す端部画像ＩＭＧＡ及びＩＭＧＢには、溝形成及び撮像工程で形成されたカーフ１００Ａ及び１００Ｂの画像と、水滴が乾燥することにより形成された水の痕、研削屑等による圧痕等のコンタミネーション２００Ａ及び２００Ｂの画像がそれぞれ含まれている。カーフ１００Ａ及び１００Ｂでは、Ｙ方向の中央ほど、すなわち、溝の深さに対応して画像が明るく（画素値が低く）なっている。
【００４７】
カーフ１００Ａ及び１００Ｂは、溝形成及び撮像工程において、同一のブレード２１を用いて連続して形成されたものであるため、図８及び図９に示すように、端部画像ＩＭＧＡ及びＩＭＧＢにおけるカーフ１００Ａ及び１００Ｂの形状は略同一である。一方、コンタミネーション２００Ａ及び２００Ｂはランダムに発生するため、コンタミネーション２００Ａ及び２００Ｂの形成位置、サイズ及び形状は相互に異なる。
【００４８】
したがって、カーフ１００Ａ及び１００Ｂを基準として端部画像ＩＭＧＡ及びＩＭＧＢの位置合わせを行って平均をとると、図１０に示すように、カーフ１００Ｃの画素値はほぼ変化しないが、コンタミネーション２００Ｃの画素値を下げることができる。これにより、カーフ１００Ｃとコンタミネーション２００Ｃとの間の画素値の差を拡大することが可能になる。
【００４９】
次に、平均画像ＩＭＧＣに対して二値化処理を施して、画素値が閾値未満の画素の画素値をゼロにする。これにより、図１１に示すように、二値化処理後の画像ＩＭＧＤでは、平均化処理によって画素値が小さくなったコンタミネーション２００Ｄの少なくとも一部が除去されるので、カーフ１００Ｄとコンタミネーション２００Ｄとを容易に分離することができる。
【００５０】
なお、端部画像ＩＭＧＡ及びＩＭＧＢにおいて、コンタミネーション２００Ａ及び２００Ｂのうちの位置が重なっている部分については、平均画像の二値化処理後の画像ＩＭＧＤにコンタミネーション２００Ｄの一部が残る場合があり得るが、重なっていない部分は除去される。このため、画像認識により、画像ＩＭＧＤのカーフ１００Ｄからコンタミネーション２００Ｄを容易に分離することができる。
【００５１】
また、図５から図１１に示す第１の例では、平均画像ＩＭＧＣに対して二値化処理を行うようにしたが、本発明はこれに限定されない。一般に、カーフ１００Ａ及び１００Ｂよりもコンタミネーション２００Ａ及び２００Ｂの方が画素値が低いと考えられるので、端部画像ＩＭＧＡ及びＩＭＧＢに二値化処理を施した後に平均画像を作成するようにしてもよい。また、端部画像ＩＭＧＡ及びＩＭＧＢに多値化処理（例えば、三値化）を施した後に平均画像を作成するようにしてもよい。さらに、二値化又は多値化処理後に作成された平均画像に対して二値化処理を施すようにしてもよい。また、二値化処理を省略して、画像認識処理（例えば、エッジ検出処理）を行うようにしてもよい。
【００５２】
また、ステップＳ２４では、重なり合う画素の画素値の相乗平均を算出することにより平均画像ＩＭＧＣを作成するようにしてもよい。例えば、カーフ１００Ａと１００Ｂの中央の画素値を等しくして相乗平均をとることにより、カーフ１００Ｃとコンタミネーション２００Ｃとの間の画素値の差をより拡大することができる。
【００５３】
ステップＳ２６の二値化処理における閾値は、例えば、画像ＩＭＧＤを観察しながら、使用者が手動操作により変化させることができるようにしてもよい。また、この閾値は、例えば、平均画像ＩＭＧＣからカーフ１００Ｃのうち、コンタミネーション２００Ｃの影響を受けにくい中央の画素値が１になるように、画像処理部１１により自動的に設定されるようにしてもよい。
【００５４】
（カーフ画像作成工程の第２の例）
図１２は、カーフ画像作成工程の第２の例を示すフローチャートである。第２の例では、カーフの形成と撮像を１回行って１枚の画像を取得する（ステップＳ５０及びＳ５２：溝形成及び撮像工程）。そして、この１枚の画像の両端の画像に対して後述の画像処理を行うことにより、コンタミネーションの影響を抑制したカーフ画像を作成する（ステップＳ５４からＳ６２：画像処理工程）。
【００５５】
まず、ダイシング装置１の加工部２にワークＷをセットし、ブレード２１を用いてワークＷのチョップ加工を行い、カーフを形成する（ステップＳ５０）。そして、チョップ加工によってワークＷに形成されたカーフの平面視の画像を撮像する（ステップＳ５２）。溝形成及び撮像工程において撮像された画像は、コントローラ１０に入力される。
【００５６】
次に、画像処理部１１は、溝形成及び撮像工程において撮像された画像の両端からカーフの端部を含む端部近傍の画像（以下、端部画像ＩＭＧＬ及びＩＭＧＲという。）を抽出する（ステップＳ５４）。そして、画像処理部１１は、端部画像ＩＭＧＲの向きを変更して、反転画像ＩＭＧＲＲを作成する（ステップＳ５６）。ステップＳ５６では、端部画像ＩＭＧＲをＹ軸に対称に反転させるか、又は１８０度回転させることにより、反転画像ＩＭＧＲＲを作成することができる。
【００５７】
次に、端部画像ＩＭＧＬ及び反転画像ＩＭＧＲＲから平均画像ＩＭＧＥを作成する（ステップＳ５８）。画像処理部１１は、平均画像ＩＭＧＥに対して二値化処理を行い（ステップＳ６０）、画像認識処理（例えば、エッジ検出処理）を行って、得られた画像ＩＭＧＦからコンタミネーション２００Ｆを除去することによりカーフ画像を作成する（ステップＳ６２）。
【００５８】
図１３及び図１４は端部画像の例を示す図であり、図１５は図１４の端部画像から作成された反転画像の例を示す図である。図１６は図１３の端部画像及び図１５の反転画像の平均画像の例を示す図であり、図１７は図１６の平均画像に二値化処理を施した例を示す図である。
【００５９】
図１３及び図１４に示す端部画像ＩＭＧＬ及びＩＭＧＲには、溝形成及び撮像工程で形成されたカーフ１００Ｌ及び１００Ｒの画像と、水滴が乾燥することにより形成された水の痕、研削屑等による圧痕等のコンタミネーション２００Ｌ及び２００Ｒの画像がそれぞれ含まれている。
【００６０】
図１５は、端部画像ＩＭＧＲをＹ軸対称に左右反転させた反転画像ＩＭＧＲＲである。カーフ１００Ｌ及び１００ＲＲを基準として端部画像ＩＭＧＬ及び反転画像ＩＭＧＲＲの位置合わせを行って平均をとると、図１６に示すように、カーフ１００Ｃの画素値はほぼ変化しないが、コンタミネーション２００Ｅの画素値を下げることができる。
【００６１】
次に、平均画像ＩＭＧＥに対して二値化処理を施して、画素値が閾値未満の画素の画素値をゼロにする。これにより、図１７に示すように、二値化処理後の画像ＩＭＧＦでは、平均化処理によって画素値が小さくなったコンタミネーション２００Ｆの少なくとも一部が除去されるので、カーフ１００Ｆとコンタミネーション２００Ｆとを容易に分離することができる。
【００６２】
（測定工程）
続いて、ステップＳ３（測定工程の一例）において、コントローラ１０は、取得したワークＷの画像から、カーフ１００の寸法を測定する。
【００６３】
ここでは、ブレード２１の幅方向に相当する方向（図１８においてＹ方向、以下カーフ１００の幅方向という）におけるカーフ１００の中心をＹＣ、ブレード２１の幅方向に直交する回転方向に相当する方向（図１８においてＸ方向、以下カーフ１００の長さ方向という）の中心をＸＣとし、中心ＹＣに対してＹ方向に距離Ｙ１だけ離れた位置における中心ＸＣとカーフ１００の端部までの距離（長さ）をＬ１とする。同様に、中心ＹＣに対してＹ方向に距離Ｙ２だけ離れた位置における中心ＸＣとカーフ１００の端部までの距離をＬ２とする。
【００６４】
なお、カメラ２３における撮像倍率は予めわかっており、上記の距離Ｙ１、Ｙ２、Ｌ１、Ｌ２は、画像上の寸法を実際のカーフの寸法に換算した値である。
【００６５】
次に、ステップＳ４（算出工程の一例）において、ステップＳ３で測定した寸法からブレード２１の先端形状を算出する。ここで、カーフ１００の形状からブレード２１のあるＹ位置におけるＺ位置が算出できれば、ブレード２１の先端形状を決定することができる。すなわち、以下の式が成り立つ。
【００６６】
【数１】
2020183012.tif 000003
【００６７】
【数２】
2020183012.tif 000004
【００６８】
また、カーフ１００の幅方向の中心ＹＣからＹだけ離れた位置におけるカーフ１００の長さ方向の中心ＸＣとカーフ１００の端部までの距離（長さ）をＬｎ、ブレード２１の厚み方向の中心から厚み方向にＹだけ離れた位置におけるカーフ１００の深さをＤｎとし、式１、式２を一般化すると、以下の式を導くことができる。
【００６９】
【数３】
2020183012.tif 000005
【００７０】
したがって、ステップＳ３において任意の数だけカーフ１００をＹ方向に分割し、分割した数だけＸ方向の距離を算出することで、分割した数だけカーフ１００の深さＤｎ、すなわちブレード２１の端部の位置を算出することができる。そして、各端部の位置を外挿及び内挿することで、ブレード２１の先端形状を算出することができる。
【００７１】
次に、ステップＳ５において、診断部１４は、ステップＳ４で算出したブレード２１の先端形状に基づいてブレード２１の異常の有無を診断する。
【００７２】
最後に、ステップＳ６（出力工程の一例）において、出力部１５は、この診断結果（先端形状に関する情報の一例）をディスプレイに表示し、診断処理を終了する。
【００７３】
なお、ステップＳ４で算出したブレード２１の先端形状に基づいて、ブレード診断装置の使用者がブレード２１の異常の有無を診断してもよい。この場合は、算出部１３が算出したブレード２１の先端形状や寸法（先端形状に関する情報の一例）を、出力部１５から出力すればよい。
【００７４】
図１９（Ａ）〜（Ｃ）は、それぞれワークＷに形成されたカーフ１０２、１０４，１０６の平面視の画像の例を示す図である。算出部１３は、これらの画像からブレード２１の片摩耗の量や中摩耗の量を算出することができる。すなわち、カーフ１０２を形成したブレード２１は正常であり、カーフ１０４を形成したブレード２１は片摩耗しており、カーフ１０６を形成したブレード２１は中摩耗していることがわかる。したがって、診断部１４においてブレード２１の異常状態を検出することができる。
【００７５】
このように、ブレード２１の半径Ｒとカーフ１００の切り込み深さＤ０に基づいてブレードの先端形状を算出することで、不良原因となるブレード２１の状態を事前に検出することができ、裏面チッピングの発生等を防止することができる。カーフ１００の深さＤｎの演算は、ブレード２１の半径Ｒではなく、半径Ｒと相関のあるブレード２１の直径や円周を用いてもよい。
【００７６】
なお、本実施形態では、カーフ１００の切り込み深さＤ０を、図示しない高さ検出手段の検出結果とＺテーブル４３のＺ方向の駆動量から制御したが、カーフ１００の平面視の画像を用いて算出してもよい。例えば、図１８に示すように、カーフ１００の幅方向の中心ＹＣにおける長さ方向の中心ＸＣとカーフ１００の端部までの距離Ｌ０を求めれば、切り込み深さＤ０は、以下の式で算出することができる。
【００７７】
【数４】
2020183012.tif 000006
【００７８】
また、本実施形態では、ブレード診断装置がダイシング装置１に組み込まれていたが、複数の装置からブレード診断装置を構成してもよい。例えば、ダイシング装置１に取り付けられたブレード２１によってワークＷにカーフ１００を形成し、ダイシング装置１とは異なるカメラ２３によってカーフ１００の画像を撮像し、ダイシング装置１及びカメラ２３とは異なる画像処理装置によってブレード２１の先端形状を算出し、ブレード２１の異常を診断してもよい。
【００７９】
なお、本実施形態では、カーフを明視野観察する場合について説明したが、暗視野観察する場合であっても、例えば、撮像画像を反転させることにより本実施形態を適用することが可能である。
【００８０】
また、ワークＷとは別にチョップ加工用のワークを設けてもよい。ここで、チョップ加工用のワークは、例えば、表面が鏡面仕上げされたもの（ミラーワーク）又はガラスプレート等の表面の反射率が高いものを用いることができる。また、チョップ加工用のワークは、例えば、ワークテーブル３１とは別のサブテーブルに配置されるようにしてもよい。なお、チョップ加工は、ワークＷではなく、ブレード２１をドレッシングするためのドレス部材に対して行うようにしてもよい。ここで、ワークＷ、チョップ加工用のワーク及びドレス部材は被溝形成部材の一例である。
【００８１】
本実施形態に係るブレード診断方法は、コンピュータに上記の各工程を実行させるためのプログラムとして構成し、当該プログラムを記憶したＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk-Read Only Memory）等の非一時的な記録媒体を構成することも可能である。
【００８２】
本発明の技術的範囲は、上記の実施形態に記載の範囲には限定されない。各実施形態における構成等は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、各実施形態間で適宜組み合わせることができる。
【符号の説明】
【００８３】
１…ダイシング装置、２…加工部、１０…コントローラ、２１…ブレード、２２…スピンドル、３１…ワークテーブル、３２…回転テーブル、３３…Ｘテーブル、３５…リニアモータ、３６…Ｘベース、４１…Ｙテーブル、４２…Ｙガイド、４３…Ｚテーブル、４４…Ｙベース、５１…ロードポート、５２…洗浄部、５３…搬送手段、Ｗ…ワーク
【図１】
2020183012.tif 000007
【図２】
2020183012.tif 000008
【図３】
2020183012.tif 000009
【図４】
2020183012.tif 000010
【図５】
2020183012.tif 000011
【図６】
2020183012.tif 000012
【図７】
2020183012.tif 000013
【図８】
2020183012.tif 000014
【図９】
2020183012.tif 000015
【図１０】
2020183012.tif 000016
【図１１】
2020183012.tif 000017
【図１２】
2020183012.tif 000018
【図１３】
2020183012.tif 000019
【図１４】
2020183012.tif 000020
【図１５】
2020183012.tif 000021
【図１６】
2020183012.tif 000022
【図１７】
2020183012.tif 000023
【図１８】
2020183012.tif 000024
【図１９】
2020183012.tif 000025