(57)【要約】【課題】画像が多少不鮮明でも、チップ外形の端面位置の誤認識による位置ずれを防止してより安定な部材外形辺傾き認識処理を行う。【解決手段】ＣＰＵ６５は、半導体チップ２の輪郭外形上の各辺からｎ個（ｎは３以上の自然数）の複数点を抽出する点抽出手段６５１と、このｎ個の複数点から１次近似式を求める１次近似式作成手段６５２と、求めた１次近似式から最も離れた点を除いて残った点の数がｎよりも少ない所定値（ここではｎ／３）以下になるまで、１次近似式から最も離れた点を除く処理を繰り返し、残った点から１次近似式を再度求める１次近似式再作成手段６５３とを有しており、再作成した１次近似式Ｙ＝ａ・Ｘ＋ｂの傾きａを部材外形辺の傾き（半導体チップ２の傾き）として部材外形を認識するようにしている。【選択図】　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
部材形状の傾きを認識する部材傾き認識方法において、
部材外形辺上からｎ個（ｎは３以上の自然数）の点を抽出し、該ｎ個の点から１次近似式を求めた後に、該１次近似式から最も離れた点を除いて残った点の数がｎよりも少ない所定値以下になるまで、該１次近似式から最も離れた点を除く処理を繰り返し、残った点から再度求めた１次近似式Ｙ＝ａ・Ｘ＋ｂの傾きａを部材外形辺の傾きとする部材傾き認識方法。
【請求項２】
前記部材は半導体チップであり、前記所定値はｎ／３である請求項１記載の部材傾き認識方法。
【請求項３】
前記１次近似式と点との距離は点の座標を（Ｘ，Ｙ）とするときＹ−Ｙｉ（Ｘ）（ｉ＝０〜ｎ）とする請求項１記載の部材傾き認識方法。
【請求項４】
前記１次近似式と点との距離は点の座標を（Ｘ，Ｙ）、該１次近似式の近似直線と点との距離√（ΔＸ×ΔＸ＋ΔＹ×ΔＹ）、ただし、ΔＸ＝（Ｘ−Ｘｉ）、ΔＹ＝（Ｙ−Ｙｉ）（ｉ＝０〜ｎ）　とする請求項１記載の部材傾き認識方法。
【請求項５】
前記１次近似式は、基準線に対して９０°傾いている前記部材辺に対しては９０°を予め引き算して求める請求項１記載の部材傾き認識方法。
【請求項６】
前記部材外形辺の一辺を複数領域に分割し、各分割領域毎に算出した１次近似式に基づいて前記部材外形辺の傾きを求める請求項１記載の部材傾き認識方法。
【請求項７】
前記部材辺の全てについて前記１次近似式を算出し、算出した１次近似式に基づいて前記部材外形辺の傾きを求める請求項１または６記載の部材傾き認識方法。
【請求項８】
前記部材外形辺を認識するときの部材外形の寸法が所定の寸法に最も近くなる２値化スレッショルドレベルを設定し、部材外形辺傾き認識処理は２値化画像またはカメラの焦点位置で行う請求項１記載の部材傾き認識方法。
【請求項９】
前記部材外形辺傾き認識処理はチップシート上で行う請求項１記載の部材傾き認識方法。
【請求項１０】
前記部材外形辺傾き認識処理はチップシートからダイボンド位置への搬送中に行う請求項１記載の部材傾き認識方法。
【請求項１１】
請求項１〜１０のいずれかに記載の部材外形傾き認識方法の各処理手順をコンピュータに実行させる部材傾き認識制御プログラム。
【請求項１２】
請求項１１記載の部材傾き認識制御プログラムが記録されたコンピュータ読み出し可能な可読記録媒体。
【請求項１３】
部材形状の傾きを認識する外形認識装置において、
部材外形辺上から複数のｎ点（ｎは３以上の自然数）を抽出する点抽出手段と、該ｎ個の点から１次近似式を求める１次近似式作成手段と、該１次近似式から最も離れた点を除いて残った点の数がｎよりも少ない所定値以下になるまで、該１次近似式から最も離れた点を除く処理を繰り返し、残った点から１次近似式を再度求める１次近似式再作成手段とを備え、再作成した１次近似式Ｙ＝ａ・Ｘ＋ｂの傾きａを部材外形辺の傾きとして部材外形を認識する外形認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体レーザ検査プロセスのうち半導体チップなどの部材形状の傾きを認識する部材傾き認識方法、これを実行させるための部材傾き認識制御プログラム、これを記録した可読記録媒体および、これらを用いた半導体チップ認識装置などの外形認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、半導体チップ認識装置は、ＸＹθステージ、ＣＣＤカメラ光学系および照明装置から構成されており、半導体チップなどの部材外形形状の傾きを認識することができる。
【０００３】
そのＸＹθステージ上の半導体チップに対して照明装置から照明光を照らし、ＣＣＤカメラでその半導体チップのチップ外形画像を取り込んだ後に、そのチップ外形画像の端面位置を認識し、ＸＹθステージ駆動部により半導体チップを駆動させて基準位置に移動させるようにしている。
【０００４】
その一例として、特開平６−１３４１７号公報「半導体チップ認識装置」が提案されている。
【０００５】
図１８に示すように、この半導体チップ認識装置では、まず、半導体チップをテレビジョンカメラにより撮像して得られるチップ画像信号を処理して濃淡を表すデジタル信号に変換する二値化処理を行う（ステップＳ５１）。
【０００６】
次に、得られるチップ画像信号対する処理を行い、半導体チップの各辺毎にエッジ部分を検出し、検出したエッジ部分の複数点についてチップ画像表示画面上の座標点を検出する座標点検出処理を行う（ステップＳ５２）。
【０００７】
さらに、半導体チップの各辺毎についての座標点データの相関係数を比較してエッジ部分の凹凸の程度を検出し、エッジ部分の凹凸の程度が最も小さい一辺を判定する（ステップＳ５３）。
【０００８】
最後に、最小二乗法により、ステップＳ５３の判定処理で求めた一辺の傾きを求める（ステップＳ５４）。
【０００９】
【特許文献１】
特開平６−１３４１７号公報
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の半導体チップ認識装置では、半導体チップの外形像が不鮮明時にはチップ外形の端面位置を誤認識するという問題があった。
【００１１】
また、照明やチップ表面状態の不安定性がチップ外形の端面位置認識のバラツキ要素として含まれ、それらを補償するためには、基準画像の登録（傾き毎のチップ基準像）と、それにマッチングした位置を検出するための画像エリア内のサーチングとマッチング処理に伴う多大な時間を要するという問題があった。
【００１２】
本発明は、上記従来の問題を解決するもので、画像が多少不鮮明でも、チップ外形の端面位置の誤認識による位置ずれを防止してより安定な部材外形辺の傾き認識処理を行うことができる部材傾き認識方法、これを実行させるための部材傾き認識制御プログラム、これを記録した可読記録媒体および、これらを用いた外形認識装置を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明の部材傾き認識方法は、部材形状の傾きを認識する部材傾き認識方法において、部材外形辺上からｎ個（ｎは３以上の自然数）の点を抽出し、ｎ個の点から１次近似式を求めた後に、１次近似式から最も離れた点を除いて残った点の数がｎよりも少ない所定値以下になるまで、１次近似式から最も離れた点を除く処理を繰り返し、残った点から再度求めた１次近似式Ｙ＝ａ・Ｘ＋ｂの傾きａを部材外形辺の傾きとするものであり、そのことにより上記目的が達成される。また、これに対応する装置として、本発明の外形認識装置は、部材形状の傾きを認識する外形認識装置において、部材外形辺上から複数のｎ点（ｎは自然数）を抽出する点抽出手段と、このｎ個の点から１次近似式を求める１次近似式作成手段と、この１次近似式から最も離れた点を除いて残った点の数がｎよりも少ない所定値以下になるまで、１次近似式から最も離れた点を除く処理を繰り返し、残った点から１次近似式を再度求める１次近似式再作成手段とを備え、再作成した１次近似式Ｙ＝ａ・Ｘ＋ｂの傾きａを部材外形辺の傾きとして部材外形を認識するものであり、そのことにより上記目的が達成される。
【００１４】
また、好ましくは、本発明の部材傾き認識方法において、部材は半導体チップであり、所定値はｎ／３である。
【００１５】
さらに、好ましくは、本発明の部材傾き認識方法における１次近似式と点との距離は点の座標を（Ｘ，Ｙ）とするときＹ−Ｙｉ（Ｘ）　（ｉ＝０〜ｎ）とする。
【００１６】
さらに、好ましくは、本発明の部材傾き認識方法における１次近似式と点との距離は点の座標を（Ｘ，Ｙ）、この１次近似式の近似直線と点との距離√（ΔＸ×ΔＸ＋ΔＹ×ΔＹ）、ただし、ΔＸ＝（Ｘ−Ｘｉ）、ΔＹ＝（Ｙ−Ｙｉ）（ｉ＝０〜ｎ）　とする。
【００１７】
さらに、好ましくは、本発明の部材傾き認識方法における１次近似式は、基準線に対して９０°傾いている部材辺に対しては９０°を予め引き算して求める。
【００１８】
さらに、好ましくは、本発明の部材傾き認識方法において、部材外形辺の一辺を複数領域に分割し、各分割領域毎に算出した１次近似式に基づいて部材外形辺の傾きを求める。
【００１９】
さらに、好ましくは、本発明の部材傾き認識方法において、部材辺の全てについて１次近似式を算出し、この算出した１次近似式に基づいて部材外形辺の傾きを求める。
【００２０】
さらに、好ましくは、本発明の部材傾き認識方法において、部材外形辺を認識するときの部材外形の寸法が所定の寸法に最も近くなる２値化スレッショルドレベルを設定し、部材外形辺傾き認識処理は２値化画像またはカメラの焦点位置で行う。
【００２１】
さらに、好ましくは、本発明の部材傾き認識方法における部材外形辺傾き認識処理はチップシート上で行う。
【００２２】
さらに、好ましくは、本発明の部材傾き認識方法における部材外形辺傾き認識処理はチップシートからダイボンド位置への搬送中に行う。
【００２３】
本発明の部材傾き認識制御プログラムは、請求項１〜１０のいずれかに記載の部材外形傾き認識方法の各処理手順をコンピュータに実行させるものであり、そのことにより上記目的が達成される。
【００２４】
本発明の可読記録媒体は、請求項１１記載の部材傾き認識制御プログラムが記録されたコンピュータ読み出し可能であり、そのことにより上記目的が達成される。
【００２５】
上記構成により、以下、本発明の作用について説明する。
【００２６】
本発明において、認識対象部材として例えば半導体チップの輪郭上の外形辺からｎ個の座標点を抽出し、それらから１次近似式を求めた後に、その１次近似式から最も離れた座標点を除いて残った座標点が例えばｎ／３の所定値以上であれば、上記プロセスを繰り返し、残った点が所定値（所定個数値）であれば（または、傾き変化が所定傾き値以下になるまで）そのときの１次近似式Ｙ（Ｘ）の傾きを半導体チップの外形辺の傾きとするので、部材輪郭上の外形画像データのばらつきによる誤認識を防ぐことが可能となり、より安定な傾き測定と処理時間の短縮を図ることが可能となる。
【００２７】
また、上記近似式と点との距離は点の座標を（Ｘ，Ｙ）とするときＹ−Ｙｉ（Ｘ）（ｉ＝０〜ｎ）とすることで近似式から離れた点を抽出することが可能となる。
【００２８】
さらに、上記近似式と点との距離は点の座標を（Ｘ，Ｙ）とするとき、√（ΔＸ×ΔＸ＋ΔＹ×ΔＹ）、ΔＸ＝（Ｘ−Ｘｉ）、ΔＹ＝（Ｙ−Ｙｉ）（ｉ＝０〜ｎ）とするため、近似式から離れた点を正確に抽出することが可能となる。
【００２９】
さらに、所定値はｎ／３とするため、傾き認識のばらつき除去と計測精度を向上させることが可能となる。
【００３０】
さらに、基準線に対して９０°傾いている辺に対しては、９０°を予め引き算しておくと、常に計測したい端面を基準にした傾き角度として算出することが可能となる。
【００３１】
さらに、請求項１〜５の処理を一辺の複数箇所について行えば、各一辺内の部分の傾きばらつきを抑えることが可能となる。
【００３２】
さらに、請求項１〜５の処理を複数辺について行えば、各辺の傾きばらつきを抑えることが可能となる。
【００３３】
さらに、部材外形辺を認識するとき例えば半導体チップの寸法が所定寸法に最も近くなる２値化レベル（またはカメラの焦点位置）で行えば、チップ端面の認識ズレが更に防止され得る。
【００３４】
さらに、上記部材外形辺傾き認識処理をチップシート上で行えば、位置決めの工程が省け、更なる時間短縮が可能となる。
【００３５】
さらに、上記部材外形辺傾き認識処理をチップシートからダイボンド位置への搬送中に行えば、時間短縮が可能となる。
【００３６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の外形認識装置の実施形態を半導体チップ認識装置に適用した場合について図面を参照しながら説明する。
【００３７】
図１は、本発明の半導体チップ認識装置の実施形態における要部構成を示すブロック図である。
【００３８】
図１において、この半導体チップ認識装置１は、半導体チップ２を設置してＸ軸、Ｙ軸および角度θが補正移動できるＸＹθステージ３と、半導体チップ２に光を照射する照明装置４と、半導体チップ２を撮像するＣＣＤカメラなどのカメラ装置５と、カメラ装置５で撮像されたチップ画像を画像認識処理する画像演算部６とを有しており、半導体チップ２の部材形状の傾きを認識する。
【００３９】
画像演算部６は、チップ傾き認識制御プログラムおよびその各種データが記録された記憶部（例えば光ディスクおよび磁気ディスクなどの可読記録媒体）としてのＲＯＭ６１と、チップ傾き認識制御プログラムの起動時などにデータを一時記憶するワークメモリとして働く一時記憶記憶部としてのＲＡＭ６２と、初期画面、チップ画像画面、終了画面および各種選択画面の他、画像処理結果画面などの各種画面を表示可能とする液晶表示装置などの表示部６３と、ユーザ入力操作を行うためのキーボードやマウスなどの入力部６４と、各部を制御する制御部としてのＣＰＵ６５（中央演算処理装置）とを有している。
【００４０】
ＣＰＵ６５は、チップ傾き認識制御プログラムおよびその各種データに基づいて、本発明のチップ傾き認識制御処理全般を制御する。即ち、ＣＰＵ６５は、半導体チップ２の輪郭外形上の各辺からｎ個（ｎは３以上の自然数）の複数点を抽出する点抽出手段６５１と、このｎ個の複数点から１次近似式を求める１次近似式作成手段６５２と、求めた１次近似式から最も離れた点を除いて残った点の数がｎよりも少ない所定値（ここではｎ／３）以下になるまで、１次近似式から最も離れた点を除く処理を繰り返し、残った点から１次近似式を再度求める１次近似式再作成手段６５３とを有しており、再作成した１次近似式Ｙ＝ａ・Ｘ＋ｂの傾きａを部材外形辺の傾き（半導体チップ２の傾き）として部材外形を認識するようにしている。
【００４１】
上記構成により、以下、本発明の半導体チップ認識装置１の動作手順について説明する。
【００４２】
図２に示すように、ステップＳ１；チップ画像取込処理の準備作業として、まず、ＸＹθステージ３上に半導体チップ２（以下、単にチップという）を取付け、照明装置４によりチップ２に照明光を適度に当てる。その後、カメラ装置５にてチップ外形の画像データを撮像して取り込む。
【００４３】
ステップＳ２；チップ画像の２値化スレッショルドレベル調整処理および２値化処理として、図３に示すように、取込画像データに対して２値化スレッショルドレベルを高い値から順次下げていきながら（または、２値化スレッショルドレベルを低い値から順次上げていきながら）、基準寸法と比較してほぼ一致するような２値化レベルに決めて２値化処理する。即ち、チップ２の外形辺の傾きを認識するときの部材寸法が所定の寸法に最も近くなる２値化スレッショルドレベルを設定し、この傾き認識処理を２値化画像（またはカメラ装置５の焦点位置）で行う。
【００４４】
ステップＳ３；チップ輪郭抽出処理（チップ輪郭抽出手段）として、ステップＳ２で得た２値化処理画像から、図４（ａ）および図４（ｂ）に示すように、まず、チップ２の外形輪郭を抽出する。
【００４５】
ステップＳ４；１辺の各分割領域の傾き演算処理（辺部分領域傾き演算手段）として、抽出された輪郭データから上辺、下辺、左辺、右辺の各々の各辺を、図５のように複数箇所（ここでは辺毎に両端部分２箇所と真中部分１箇所の合計３箇所）、全ての辺を合計した１２箇所全ての傾きを演算する。この傾き演算は、まず、チップ周囲の四つの辺に対し行うが、まず、一つ目の辺の領域を認識する。図６に示すように、１辺を三つの部分領域例えば▲１▼▲２▼▲３▼に分ける。図７に示すように、その１辺の各部分領域の一つである部分領域▲１▼の１次近似式（近似直線式）を求める。
【００４６】
ステップＳ５；一次近似した直線Ａから最も離れたデータＤ１を除き、再度一次近似演算して一次近似式を求める。この最も離れているデータＤ１とは、図８（ａ）および図８（ｂ）に示すように近似直線式の直線ＡからＹ方向または直線Ａからの差√（Δｘ×Δｘ）＋（Δｙ×Δｙ）が最も大きいデータでありこれを選択する。
【００４７】
ステップＳ６；元のデータ量の１／３になるまで、最も離れたデータを除き、再度一次近似演算するステップＳ５の再度一次近似演算処理を繰り返す。
【００４８】
繰り返した一次近似直線式の結果が辺内（１辺の部分領域▲１▼）の部分傾き値θ１となる。このθ１の求め方は、ｙ＝ａ・ｘ＋ｂのａ値より、傾き角度θ１（ｄｅｇ）＝ａｒｃｔａｎ（ａ）となる。但し、左辺・右辺の傾き角度は、９０（ｄｅｇ）減算しておく。
【００４９】
ステップＳ７〜Ｓ９；ステップＳ５〜Ｓ７の処理と同様にして、部分領域▲２▼の近似直線式を求め（図１０参照）、元のデータ量の１／３になるまで、最も離れたデータを除き続け、再度一次近似演算することにより、１辺の部分領域▲２▼の部分傾き値θ２も同様に求める。
【００５０】
ステップＳ１０〜Ｓ１２；ステップＳ５〜Ｓ７，Ｓ７〜Ｓ９の各処理と同様にして、部分領域▲３▼の近似直線式を求め（図１１参照）、元のデータ量の１／３になるまで、最も離れたデータを除き続け、再度一次近似演算することにより、１辺の部分領域▲３▼の部分傾き値θ３も同様に求める。
【００５１】
ステップＳ１３；同様にして、残り三つの辺の９箇所の部分領域（１辺あたり３領域）についても、四つの辺の傾き演算が終了するまで、ステップＳ４〜Ｓ１２の一連の各処理を繰り返して、残る部分傾き値θ４〜θ１２を全て求める。
【００５２】
ステップＳ１４；各々算出された１２箇所の傾き角度結果θ１〜θ１２のうち最も小さいデータから４個と最も大きいデータから４個を除いた中間値４個の平均値を演算する。この演算した傾き角度の平均値をチップ２の傾きとする。このようにして求めた傾き角度θａを最終結果とする。
【００５３】
ここで、求めた傾き角度θａを元に測定端面認識用に直線式をたてる場合について説明する。
【００５４】
仮に、図１２に示すように、チップ傾き角を用いて点（ｓｘ，ｅｙ）を通る直線式（ａＸ＋ｂ）を求め、この直線式の直線上に画素が幾つ重なっているかをカウントする。
【００５５】
図１３（ａ）に示すように、求めた直線式の切片ｂを変化させ、点（ｓｘ，ｅｙ−ｎ）を通る直線式（ａＸ＋ｂ−ｎ）を順次求め、この直線式の直線上に画素が幾つ重なっているかをカウントする。
【００５６】
図１３（ｂ）に示すように、カウント値がサーチ数の５０パーセントを越えたら、そこを端面位置とする。このようにして、チップ２の端面に一致する直線式を求める。
【００５７】
図１４（ａ）に示すようにチップ外形の両サイド端面上下センタ付近の両サイドエッジデータから、図１４（ｂ）の×印に示す両サイドの各位置平均値を求める。
【００５８】
図１５（ａ）に示すように、求めた両サイドの各位置（×印）から端面位置の近似直線Ａに垂線を下ろし交点Ｕ、Ｖをチップ端面コーナー位置とし、この２点の平均位置を、図１５（ｂ）に示すチップ端面センター位置Ｃとして求める。
【００５９】
チップ端面を移動させるべき基準位置までの移動量を傾き角度θａとＸＹθステージ３の回転中心からＸＹθステージ３の補正移動量（Ｘｍ、Ｙｍ、θｍ）を算出し、この算出結果に基づいて、ＸＹθステージ３の位置を移動させて補正する。
【００６０】
以上により、本実施形態によれば、チップ２の輪郭上からｎ点を抽出し、それらの１次近似式を求めた後に、その１次近似式から最も離れた点を除いて残った点（図９において×印の点を除いて残った点）の数がｎ個の１／３（所定値）以上であれば、上記プロセスを繰り返し、残った点の数が所定値（ｎ個よりも小さい値）であるかまたは小さければ（または、図９において１次近似直線式Ａ１〜Ａ４の各傾きａの変化が所定傾き以下になるまで）そのときの１次近似式Ｙｎ／３（Ｘ）の傾きをチップ２の傾きとする。このため、チップ２の輪郭（外形辺）上の外形画像データのばらつきによる誤認識を防ぐことができ、より安定な傾き測定と処理時間の短縮化を図ることができる。
【００６１】
なお、上記実施形態では、ＸＹθステージ３上で半導体チップ２を固定してチップ辺傾き認識処理を行ったが、このチップ辺傾き認識処理は、図１６に示すようにチップシート上で行ってもよく、チップシート上で行えばチップ２の位置決めの工程が省け、更なる時間短縮が可能となる。また、このチップ辺傾き認識処理は、図１７に示すようにチップシートからダイボンド位置への搬送中に行ってもよい。この場合にも、時間短縮が可能となる。
【００６２】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、半導体レーザ検査プロセスの部材形状、特にチップ形状の傾き認識方法では、チップを照明光で照らし、チップの外形画像が不鮮明な場合にも、チップ外形の端面位置を正確に外形認識することができる。このため、従来方法で用いられる処理時間のかかるマッチング認識に伴う複雑な処理は必要でなく、外形認識は、多少不鮮明でも容易かつ正確に認識することができる。したがって、チップ外形の端面位置の誤認識による位置ずれはなく、より安定したチップ傾き認識を行うことができる。
【００６３】
また、部材輪郭、即ち部材外形を抽出するので、輪郭周辺部分に特化した画像データ処理を行うことができて処理時間が短縮される。このように、従来例に比べてシンプルで部分的な認識処理によるチップ傾き認識処理ができて、より安定的にチップ傾き認識処理できかつ処理時間の短縮化も図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の半導体チップ認識装置の実施形態における要部構成を示すブロック図である。
【図２】図１の半導体チップ認識装置によるチップ傾き認識処理の動作手順を示すフローチャートである。
【図３】本発明のチップ傾き認識処理における取込画像の２値化演算方法（その１）の説明図である。
【図４】（ａ）および（ｂ）は本発明のチップ傾き認識処理における取込画像のチップ輪郭辺の傾き演算方法（その１）の説明図である。
【図５】本発明のチップ傾き認識処理における取込画像の２値化演算方法（その２）の説明図である。
【図６】本発明のチップ傾き認識処理における取込画像のチップ輪郭辺の傾き演算方法（その２）の説明図である。
【図７】本発明のチップ傾き認識処理における取込画像のチップ輪郭辺の傾き演算方法（その３）の説明図である。
【図８】（ａ）および（ｂ）は本発明のチップ傾き認識処理における取込画像の近似直線Ａとデータとの差がＹ−Ｙｉの場合を説明するための図である。
【図９】本発明のチップ傾き認識処理における取込画像の傾きの近似式間引き演算方法の説明図である。
【図１０】本発明のチップ傾き認識処理における取込画像のチップ輪郭辺の傾き演算方法（その４）の説明図である。
【図１１】本発明のチップ傾き認識処理における取込画像のチップ輪郭辺の傾き演算方法（その５）の説明図である。
【図１２】本発明の実施形態に係るチップ外形認識処理の端面位置演算方法（その１）の説明図である。
【図１３】（ａ）および（ｂ）は本発明の実施形態に係るチップ外形認識処理の端面位置演算方法（その２）の説明図である。
【図１４】（ａ）および（ｂ）は本発明の実施形態に係るチップ外形認識処理の端面位置演算方法（その３）の説明図である。
【図１５】（ａ）および（ｂ）は本発明の実施形態に係るチップ外形認識処理の端面位置演算方法（その４）の説明図である。
【図１６】シート外形認識の場合の概略図である。
【図１７】裏面外形認識の場合の概略図である。
【図１８】従来の外形認識装置によるチップ傾き認識処理の動作手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１　　半導体チップ認識装置（外形認識装置）
２　　　　半導体チップ
３　　　　ＸＹθステージ
４　　　　照明装置
５　　　　カメラ装置
６　　　　画像演算部
６１　　　　ＲＯＭ
６２　　　　ＲＡＭ
６３　　　　入力部
６４　　　　表示部
６５　　　　ＣＰＵ
６５１　　　　点抽出手段
６５２　　　　１次近似式作成手段
６５３　　　　１次近似式再作成手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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