(57)【要約】【課題】  画像の信号ノイズ、背景ノイズの変化による位置検出率の低下を防止し、サブピクセルの精度を得ることことが可能な位置検出方法およびその装置を提供すること。【解決手段】  圧縮した画像を利用し、正規化相関演算から得られる粗い精度での位置検出を行った後に、その位置での画像データの周波数スペクトルと基準パターンの周波数スペクトルとのクロススペクトルを算出し、クロススペクトルデータに対して閾値処理を行い、信号ノイズや背景ノイズを除去して位置検出を行う。また、周波数伝達関数の位相の直線性を利用して、有効なデータ点数を確保してサブピクセル単位の位置検出精度を得るようにする。【選択図】      図４
2005316758.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基準パターンと撮像手段からの画像データとのマッチングにより基準パターンと最もマッチする画像データの位置を検出するマッチングステップと、前記マッチングステップで検出した位置を中心として、基準パターンと同一のサイズのエリアを前記画像データから切り出す切出ステップと、前記切出ステップで切り出した画像データと基準パターンとのクロススペクトルを算出するクロススペクトル算出ステップと、前記クロススペクトル算出ステップで算出したクロススペクトルの振幅データを予め設定した閾値と比較し、閾値以下の振幅データの周波数を除去する周波数除去ステップと、前記周波数除去ステップで除去した周波数を除いたクロススペクトルを逆フーリエ変換して、逆フーリエ変換したデータのピーク値までの位置を検出するピーク値検出ステップと、前期ピーク値検出ステップで検出した位置の画像データと基準パターンとの位相シフト量を算出する位相シフト量算出ステップとを備えたことを特徴とする位置検出方法。
【請求項２】
前記マッチングステップは、画像圧縮した基準パターンと画像圧縮した撮像手段からの画像データとの正規化相関処理であることを特徴とする請求項１記載の位置検出方法。
【請求項３】
前記位相シフト量算出ステップは、基準パターンをフーリエ変換した基準パターン周波数スペクトルと、前記切出ステップで切り出した画像データをフーリエ変換した画像データ周波数スペクトルとの伝達関数の位相特性から位相シフト量を算出することを特徴とする請求項１記載の位置検出方法。
【請求項４】
基準パターンと撮像手段からの画像データとのマッチングにより基準パターンと最もマッチする画像データの位置を検出するマッチング手段と、前記マッチング手段で検出した位置を中心として、基準パターンと同一のサイズのエリアを前記画像データから切り出す切出手段と、前記切出手段で切り出した画像データと基準パターンとのクロススペクトルを算出するクロススペクトル算出手段と、前記クロススペクトル算出手段で算出したクロススペクトルの振幅データを予め設定した閾値と比較し、閾値以下の振幅データの周波数を除去する周波数除去手段と、前記周波数除去手段で除去した周波数を除いたクロススペクトルを逆フーリエ変換して、逆フーリエ変換したデータのピーク値までの位置を検出するピーク値検出手段と、前期ピーク値検出手段で検出した位置の画像データと基準パターンとの位相シフト量を算出する位相シフト量算出手段とを備えたことを特徴とする位置検出装置。
【請求項５】
前記マッチング手段は、画像圧縮した基準パターンと画像圧縮した撮像手段からの画像データとの正規化相関処理であることを特徴とする請求項４記載の位置検出装置。
【請求項６】
前記位相シフト量算出手段は、基準パターンをフーリエ変換した基準パターン周波数スペクトルと、前記切出手段で切り出した画像データをフーリエ変換した画像データ周波数スペクトルとの伝達関数の位相特性から位相シフト量を算出することを特徴とする請求項４記載の位置検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ワイヤボンディング装置、テープボンディング装置等の半導体組立装置におけるＩＣチップ等の位置検出方法およびその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、基準パターン（ティーチ画像）をボンディング前に登録しておき、ボンディング開始後の位置合わせ時にＣＣＤカメラ等で取り込まれる画像（サーチ画像）の中で基準パターンがどの位置にあるかを探索するパターンマッチングが用いられている。濃淡画像によるパターンマッチングには、正規化相関の手法が用いられている。
【０００３】
基準パターンとサーチ画像とを直接、正規化相関を行うには多大な処理時間が必要となる。このため、前段で基準パターンとサーチ画像の双方の画像を圧縮して、画像のデータ量を減らした圧縮画像によりラスタ走査を行って正規化相関処理による広範囲の検索を行う（粗検出）。また、圧縮画像による検索後に得られる最大の相関値を持つ圧縮したサーチ画像の位置を検出し、検出したサーチ画像の位置の周囲と非圧縮の実サイズの基準パターンによる両者の相対位置を変えながら正規化相関処理を行い、最大の相関値を持つサーチ画像の位置を検出する。正規化相関処理は圧縮画像による検索を行うようにして位置検出の処理時間を短縮するようにしている。
【０００４】
図７は従来の位置検出の処理の流れをフローチャートで示したものである。図７に示すように、基準パターンは、テーチング時にマニピュレータによりカメラをＩＣチップ上に移動して、ＩＣチップの定点がモニタ上のクロスラインの交点に位置するようにして、カメラの映像信号をデジタル変換して画像処理装置の画像フレームメモリに記憶する。画像フレームメモリが記憶している画像の所定の領域を切り出して、切り出した画像データを基準パターンとしのティーチ画像ｆ１としてメモリに記憶して登録する（ステップＳ５０）。また、ティーチ画像ｆ１の画像データの圧縮処理を行い、圧縮ティーチ画像ｆｃ１を生成し、圧縮ティーチ画像ｆｃ１としてメモリに記憶して登録する（ステップＳ５１）。圧縮処理は、例えば、画像データの縦および横方向にｎ画素ごとにサンプリングを行って、サンプリングしたデータから圧縮ティーチ画像ｆｃ１を生成するようにしている。なお、テーチング時のティーチ画像の登録は、位置検出を行う個所ごとに行うようにする。
【０００５】
次に、位置検出の処理について述べる。位置検出は、カメラの映像信号をデジタル変換して画像処理装置の画像フレームメモリにサーチ画像ｆ２として記憶して（ステップＳ５２）、サーチ画像ｆ２の縦、横方向にｎ画素ごとにサンプリングを行って圧縮した画像データｆｃ２を生成する（ステップＳ５３）。生成した圧縮画像ｆｃ２の全体と圧縮ティーチ画像ｆｃ１との正規化相関処理を行って（ステップＳ５４）、圧縮画像ｆｃ２上の最大相関値ｆｃ２ｍａｘ（ｘc、ｙc）の位置（ｘc、ｙc）を検出する（ステップＳ５５）。次に、圧縮画像ｆｃ２で検出した位置（ｘc、ｙc）を中心とするサーチ画像ｆ２と基準パターンｆ１との両者の相対位置を変えながらの正規化相関処理を行い（ステップＳ５６）、最大相関値ｆｍａｘ（ｘｄ、ｙｄ）を求めて、その位置（ｘｄ、ｙｄ）を検出する（ステップＳ５７）。
【０００６】
なお、ワイヤボンディング装置における位置検出方法として正規化相関処理を用いた実施例が特許文献１に開示されている。
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−１９００２１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ワイヤボンディング装置等における位置検出では、背景ノイズ等が重畳された画像を処理する必要がある。しかしながら、正規化相関処理ではサーチ画像に位置検出対象物以外の信号ノイズ、背景ノイズ等が重畳されていた場合、ノイズの影響により位置検出の精度がばらつき、ＩＣチップのパッド上のワイヤやリードの接合位置のばらつきが発生したりすることがある。
【０００９】
位置検出精度を一定のレベルにまで引き上げ、位置検出精度のばらつきを少なくするためには正規化相関処理の演算処理過程において画像ノイズの消去が必要となる。ノイズ、背景ノイズ等が重畳された画像のノイズ処理として、入力画像のフィルタリング、画像データの周波数領域によるバンドパス処理がある。
【００１０】
しかしながら、入力画像のフィルタリングは、実信号に直接フィルタリング処理を行うために行列を使用したラスタ走査が必要であり、多大な処理時間を要する。一方、周波数領域に変換した画像データをバンドパスなどの閥値処理を行うには、図７に示すステップＳ５２におけるサーチ画像ｆ２全体、もしくはステップＳ５６の切り出される画像に対してフーリエ変換などの直交変換を行うことが必要となり処理時間の増大につながる。これにより、処理スピードと位置検出精度のバランスが悪く、効率の良いアルゴリズムを構築することは困難であった。このため、画像に含まれるノイズ除去を処理過程の早い段階で行って、処理スピードを向上させて、また、ノイズ除去を行うことにより、検出精度を向上させることが課題となっている。
【００１１】
そこで本発明は、上記課題に鑑みて成されたものであり、画像の信号ノイズ、背景ノイズの変化による位置検出率の低下を防止し、サブピクセルの精度を得ること、また、ＩＣチップ等の位置検出処理が短時間で行うことが可能な位置検出方法およびその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】
【００１２】
本発明による位置検出方法は、基準パターンと撮像手段からの画像データとのマッチングにより基準パターンと最もマッチする画像データの位置を検出するマッチングステップと、前記マッチングステップで検出した位置を中心として、基準パターンと同一のサイズのエリアを前記画像データから切り出す切出ステップと、前記切出ステップで切り出した画像データと基準パターンとのクロススペクトルを算出するクロススペクトル算出ステップと、前記クロススペクトル算出ステップで算出したクロススペクトルの振幅データを予め設定した閾値と比較し、閾値以下の振幅データの周波数を除去する周波数除去ステップと、前記周波数除去ステップで除去した周波数を除いたクロススペクトルを逆フーリエ変換して、逆フーリエ変換したデータのピーク値までの位置を検出するピーク値検出ステップと、前期ピーク値検出ステップで検出した位置の画像データと基準パターンとの位相シフト量を算出する位相シフト量算出ステップとを備えたことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明による位置検出方法の前記マッチングステップは、画像圧縮した基準パターンと画像圧縮した撮像手段からの画像データとの正規化相関処理であることを特徴とする。
【００１４】
また、本発明による位置検出方法の前記位相シフト量算出ステップは、基準パターンをフーリエ変換した基準パターン周波数スペクトルと、前記切出ステップで切り出した画像データをフーリエ変換した画像データ周波数スペクトルとの伝達関数の位相特性から位相シフト量を算出することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明による位置検出装置は、基準パターンと撮像手段からの画像データとのマッチングにより基準パターンと最もマッチする画像データの位置を検出するマッチング手段と、前記マッチング手段で検出した位置を中心として、基準パターンと同一のサイズのエリアを前記画像データから切り出す切出手段と、前記切出手段で切り出した画像データと基準パターンとのクロススペクトルを算出するクロススペクトル算出手段と、前記クロススペクトル算出手段で算出したクロススペクトルの振幅データを予め設定した閾値と比較し、閾値以下の振幅データの周波数を除去する周波数除去手段と、前記周波数除去手段で除去した周波数を除いたクロススペクトルを逆フーリエ変換して、逆フーリエ変換したデータのピーク値までの位置を検出するピーク値検出手段と、前期ピーク値検出手段で検出した位置の画像データと基準パターンとの位相シフト量を算出する位相シフト量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００１６】
また、本発明による位置検出装置の前記マッチング手段は、画像圧縮した基準パターンと画像圧縮した撮像手段からの画像データとの正規化相関処理であることを特徴とする。
【００１７】
また、本発明による位置検出装置の前記位相シフト量算出手段は、基準パターンをフーリエ変換した基準パターン周波数スペクトルと、前記切出手段で切り出した画像データをフーリエ変換した画像データ周波数スペクトルとの伝達関数の位相特性から位相シフト量を算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明による位置検出方法およびその装置によれば、圧縮した画像を利用し、正規化相関演算から得られる粗い精度での位置検出を行った後に、画像データと基準パターンとのクロススペクトルデータに対して閾値処理を行い、信号ノイズや背景ノイズを除去して位置検出を行うようにする。これにより、ノイズの影響による位置検出率、位置検出精度の低下を防止することができる。
【００１９】
また、本発明による位置検出方法およびその装置によれば、周波数伝達関数の位相の直線性を利用することで、有効なデータ点数が確保できるためサブピクセル単位の位置精度精度を得ることができる。
【００２０】
また、本発明による位置検出方法およびその装置によれば、正規化相関処理による粗検出後のサーチ画像とティーチ画像とによる両者の相対位置を変えながらの正規化相関処理が不要となるため、位置検出処理を短時間で行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下図面を参照して、本発明による半導体組立装置における位置検出方法およびその装置の実施の形態について説明する。図１は、本発明による位置検出装置を用いたワイヤボンディング装置の構成を示すブロック図、図２は、本発明による位置検出方法を用いた位置検出装置の構成を示すブロック図、図３は、位置検出時に使用する基準パターンの登録手順を示すフローチャート、図４は、ワイヤボンディング装置における本発明による位置検出方法を説明するためのフローチャートである。
【００２２】
図１に示すように、ワイヤボンディング装置１は、撮像手段としてのカメラ３と、キャピラリ４ａが先端に装着されたボンディングアーム４と、ボンディングアーム４を上下に駆動するボンディングヘッド５と、ボンディングアーム４及びボンディングヘッド５からなるボンディング手段及び撮像手段を搭載してＸ方向及びＹ方向に二次元的に移動させて位置決めする位置決め手段としてのＸＹテーブル６と、ボンディングヘッド５によるボンディング作業が行なわれるボンディングステージ８を有する搬送装置７とを備えており、ボンディングステージ８は、複数のチップが長手方向に並べて貼着された基板、リードフレーム等を加熱するヒータ（図示せず）を有している。
【００２３】
また、図１に示すように、半導体組立装置としてのワイヤボンディング装置１は、カメラ３からの撮像信号を受けて画像データから被ボンディング部品の定点のずれ量を検出する位置検出手段としての位置検出装置１０と、位置検出装置１０からの映像出力を受けるモニタ１１と、マイクロプロセッサ１２ａ、メモリ１２ｂを有する制御装置１２と、ＸＹテーブル６を手動にて移動させるための信号を制御装置１２に出力するマニュピュレータ１５と、制御装置１２からの指令信号に応じてボンディングヘッド５及びＸＹテーブル６への駆動信号を発する駆動装置１３とが設けられている。制御装置１２のメモリ１２ｂには、ワイヤボンディング装置１を制御するためのマイクロプロセッサ１２ａ用のプログラム、ボンディング点の位置座標等を記憶した位置座標テーブル等が格納されている。
【００２４】
次に、図２を用いて上記構成からなるワイヤボンディング装置１に用いられている位置検出装置１０について説明する。図２に示すように、位置検出装置１０は、ＣＰＵ、演算回路、インターフェース回路を内蔵したＦＰＧＡ（プログラマブルアレー）１０ａと、基準パターンとしてのティーチ画像等を記憶するデータストア用メモリ１０ｂと、ＣＰＵの演算、制御処理でのデータを一時的に記憶するワークメモリ１０ｄと、ＣＰＵが実行する画像処理用のプログラムを記憶したプログラムメモリ１０ｃと、カメラ３からの画像データを記憶する画像フレームメモリ１０ｅと、カメラ３に制御信号を出力するカメラ用ドライバ１０ｆと、カメラ３からの信号をデジタルに変換するＡ／Ｄ変換器１０ｇと、液晶モニタ１１等に映像信号等を出力するモニタ用ドライバ１０ｈと、外部との通信を行う通信用ドライバ１０ｊと、位置検出装置１０をＰＣＩバスに接続するためのＰＣＩブリッジ１０ｋを有している。
【００２５】
カメラ３は、位置検出装置１０のカメラ用ドライバ１０ｆから出力される同期信号、撮像開始のトリガー信号等の信号により撮像を行って、映像信号を位置検出装置１０のＡ／Ｄ変換器１０ｇに出力する。位置検出装置１０は、Ａ／Ｄ変換器１０ｇによりデジタル変換されたデジタル値を所定の周波数のクロックでサンプリングして、画像フレームメモリ１０ｅに画像データを記憶する。ＦＰＧＡ１０ａに内蔵したＣＰＵおよび演算回路は、以下に説明する正規化相関処理、フーリエ変換、逆フーリエ変換等の処理を行うものである。また、ＦＰＧＡに内蔵したＣＰＵおよび演算回路は、演算等を並列に処理することが可能となるように構成されている。
【００２６】
次に、上記構成から成るワイヤボンディング装置１および位置検出装置１０における位置検出処理について、図３および図４に示すフローチャートを用いて説明する。位置検出処理は、位置検出装置１０のＦＰＧＡ１０ａに内蔵したＣＰＵがプログラムメモリ１０ｃに記憶した処理プログラムを実行することにより行われる。
【００２７】
図３に示すように、最初に、位置検出時に使用する基準パターンとしてのティーチ画像の登録を行う。ティーチ画像の登録は、最初に、テーチング時にマニピュレータによりカメラ３をＩＣチップ上に移動して、ＩＣチップの定点が図１に示すモニタ１１上のクロスライン１１ａの交点に位置するようにして、カメラ３の映像信号をＡ／Ｄ変換器１０ｇによりデジタル変換して位置検出装置１０の画像フレームメモリ１０ｅに記憶する（ステップＳ１）。また、制御装置１２は、このときのＸＹテーブル６の位置をメモリ１２ｂの位置座標テーブルに基準座標として記憶する。
【００２８】
次に、ＣＰＵは、図１に示すモニタ１１上に表示されるウインドウ１１ｂ内の画像データを画像フレームメモリ１０ｅから切り出して、切り出した画像データをティーチ画像ｆ１（ｘ、ｙ）として記憶する（ステップＳ２）。なお、ティーチ画像ｆ１（ｘ、ｙ）は、２次元の画素配列で構成されている。次に、ティーチ画像ｆ１にフーリエ変換処理を行い、周波数スペクトルＦ１（ｕ，ｖ）を作成してデータストア用メモリ１０ｂに記憶する（ステップＳ３）。フーリエ変換処理は、離散的フーリエ変換を高速化した高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いている。高速フーリエ変換によりティーチ画像ｆ１（ｘ、ｙ）から生成された周波数スペクトルＦ１（ｕ，ｖ）は、２次元の行列で構成される。なお、（ｕ，ｖ）は、（ｘ、ｙ）方向の各周波数変数を示す。また、ティーチ画像ｆ１（ｘ、ｙ）の画像の圧縮処理を行い、圧縮処理した画像のデータをティーチ画像の圧縮画像ｆｃ１（ｘ、ｙ）としてデータストア用メモリ１０ｂに記憶する（ステップＳ４）。圧縮処理は、画像データの縦および横方向にｎ画素ごとにサンプリングを行って、サンプリングしたデータから圧縮画像を生成するようにしている。
【００２９】
以上の処理により、基準パターンのティーチ画像ｆ１（ｘ、ｙ）、周波数スペクトルＦ１（ｕ，ｖ）および圧縮画像ｆｃ１（ｘ、ｙ）の各画像データがデータストア用メモリ１０ｂに記憶される。
【００３０】
次に、図４に示すフローチャートを用いて位置検出処理について説明する。最初に、制御装置１２は、メモリ１２ｂの位置座標テーブルかた基準座標を読み出して、位置決め手段としてのＸＹテーブル６に搭載されたカメラ３を基準の位置に移動するようにする。ＸＹテーブル６の移動停止後に、位置検出装置１０はカメラ３からのＩＣチップ上の定点付近の画像データを画像フレームメモリ１０ｅに取り込むようにする（以後、この画像データをサーチ画像ｆ２と称する）（ステップＳ１０）、画像フレームメモリ１０ｅに記憶しているサーチ画像ｆ２（ｘ、ｙ）からサーチ圧縮画像ｆｃ２（ｘ、ｙ）の生成を行う（ステップＳ１１）。なお、サーチ圧縮画像ｆｃ２（ｘ、ｙ）は、ティーチ時と同一の圧縮処理を行って生成されるものである。
【００３１】
次に、データストア用メモリ１０ｂに記憶されているティーチ画像の圧縮画像ｆｃ１（ｘ、ｙ）を読み出して、ティーチ画像の圧縮画像ｆｃ１（ｘ、ｙ）とサーチ画像の圧縮画像ｆｃ２（ｘ、ｙ）との正規化相関処理を行う（ステップＳ１２）。正規化相関処理によりサーチ画像の圧縮画像ｆｃ２（ｘ、ｙ）の全体をラスタ走査を行って、最大相関値ｆｃｍａｘ（ｘc、ｙc）を検出する（ステップＳ１３）。このとき、圧縮画像の正規化相関処理によって得られる最大相関値ｆｃｍａｘ（ｘc、ｙc）が、前もって設定した基準値Ｍ以上の値であることをチェックして（ステップＳ１４）、基準値Ｍ以上の最大相関値を有するサーチ画像ｆ２（ｘc、ｙc）を、以後の処理で使用するようにする。なお、基準値Ｍは、正規化相関処理でのサーチ画像にティーチ画像と類似した画像が含まれているかを判断するためのものである。最大相関値が基準値Ｍ未満のときには、サーチ画像にティーチ画像と類似した画像が含まれていないと判断してエラー警報を出力し、以後の処理を行わないようにする。最大相関値ｆｃｍａｘ（ｘc、ｙc）が基準値Ｍ以上の値であるときには、最大相関値ｆｃｍａｘ（ｘc、ｙc）の位置（ｘc、ｙc）を検出位置とする（ステップＳ１５）。なお、サーチ画像ｆ２のＸＹ軸の原点から最大相関値ｆｃｍａｘ（ｘc、ｙc）の検出位置（ｘc、ｙc）を正規化相関処理のずれ量Ｌcとする。
【００３２】
次にステップＳ１５で得られた最大相関値ｆｃｍａｘ（ｘc、ｙc）の位置（ｘc、ｙc）を中心として画像フレームメモリ１０ｅのサーチ画像ｆ２（ｘ、ｙ）からティーチ画像ｆ１（ｘ、ｙ）と同一面積の画像ｆ３（ｘ、ｙ）を切り出す（ステップＳ１６）。切り出した画像ｆ３（ｘ、ｙ）にフーリエ変換を行って周波数スペクトルＦ３（ｕ，ｖ）を生成する（ステップＳ１７）。
【００３３】
次に、前もって周波数領域に変換されたティーチ画像ｆ１（ｘ、ｙ）の周波数スペクトルＦ１（ｕ，ｖ）と画像ｆ３（ｘ、ｙ）の周波数スペクトルＦ３（ｕ，ｖ）の二つの画像データに対してクロススペクトルＦ４（ｕ，ｖ）を求める（ステップＳ１８）。なお、クロススペクトルＦ４（ｕ，ｖ）は、（１）式で求められる
Ｆ４（ｕ，ｖ）＝Ｆ１＊（ｕ，ｖ）・Ｆ３（ｕ，ｖ）    ・・・    （１）
ただし、Ｆ１＊（ｕ，ｖ）は、Ｆ１（ｕ，ｖ）の共役複素数を示す。また、（ｕ，ｖ）は、（ｘ、ｙ）方向の各周波数変数を示す。
（１）式に示すクロススペクトルＦ４（ｕ，ｖ）は、複素行列を成し、行列の各要素は、実数部と虚数部からなる。
【００３４】
次に、クロススペクトルＦ４（ｕ，ｖ）の振幅成分の振幅データ｜Ｆ４（ｕ，ｖ）｜を求める（ステップＳ１９）。振幅データ｜Ｆ４（ｕ，ｖ）｜をＦＰとしたとき、各周波数の振幅データＦＰに対して閾値処理を行い、閾値ＴＬ未満の振幅データＦＰを持った周波数の実数部、虚数部を共に０にする処理を行って、クロススペクトルＦ４ＴＬ（ｕ，ｖ）を算出する（ステップＳ２０）。すなわち、ＦＰ＜ＴＬのときには、Ｆ４ＴＬ（ｕ，ｖ）＝０とし、ＦＰ≧ＴＬのときには、Ｆ４ＴＬ（ｕ，ｖ）のデータを保持するようにする。
【００３５】
閾値処理を施したクロススペクトルＦ４ＴＬ（ｕ，ｖ）に逆フーリエ変換を行って、再び実信号領域ｘ、ｙの相互相関関数ｆ４（ｘ、ｙ）を算出して（ステップＳ２１）、実信号領域ので相互相関関数ｆ４（ｘ、ｙ）の最大値ｆ４ｍａｘ（ｘｓ、ｙｓ）の位置データ（ｘｓ，ｙｓ）を検出する（ステップＳ２２）。なお、ステップＳ２２で得られた最大相関値を持つ位置（ｘｓ、ｙｓ）は、サンプリング間隔の精度、つまり画素単位の精度となる。
【００３６】
図５（ｂ）は、ステップＳ２０でのクロススペクトルＦ４（ｕ，ｖ）の閾値処理を行い、閾値処理を施したクロススペクトルＦ４ＴＬ（ｕ，ｖ）に逆フーリエ変換を行って、相互相関関数を算出した結果の一例を示すグラフである。また、図５（ａ）は、ステップＳ２０でのクロススペクトルＦ４（ｕ，ｖ）の閾値処理を行わずに、クロススペクトルＦ４（ｕ，ｖ）に逆フーリエ変換を行って、相互相関関数を算出した結果の一例を示すグラフである。なお、図５は実信号領域のＸ軸方向における相互相関関数を示し、横軸は画素から成る画像範囲を示し、縦軸は相互相関値を示す。
【００３７】
被検出画像には、ノイズやＩＣチップの表面状態の変化による反射光のバラツキ、接着剤のはみ出しによる輝度レベルの変化した画像として表れ、クロススペクトルＦ４（ｕ，ｖ）は図５（ａ）に示すように不要な周波数成分が含まれている。このため、閾値処理を行ってノイズ等を含んだ不要な周波数成分を除去するようにしている。
【００３８】
また、ティーチの際にカメラ３の焦点、各照明系を操作することで得られる画像は一般にユーザーが位置検出対象物を判別しやすい状態、つまり輪郭が鮮明になった状態になっている。この画像にスペクトル解析を行うと、振幅データにおいて輪郭情報を含む周波数領域は振幅が大きく、逆に背景ノイズ等の位置検出精度に悪影響を及ぼす周波数領域は振幅が小さいなっている。したがって閾値処理を行うことによりは図５（ｂ）に示すようにノイズが除去され、ノイズが除去されたクロススペクトルに逆フーリエ変換を施すことにより、ピーク検出値の検出を容易に行うことができる。また、このことは最終的に位置精度にも影響し、従来よりも精度良く、かつノイズに強い位置検出が可能となる。
【００３９】
なお、クロススペクトル、逆フーリエ変換後のデータにおけるピーク検出は放物線近似やｓｉｎｃ関数近似がよく用いられるが、生産工程で使用されるワイヤボンディング装置に要求される検出精度や処理時間を満たすことができない。このため、十分な検出精度を得るための有効なデータ点数が確保できて、かつ処理時間が短いアルゴリズムが必要となる。このため、本発明では逆フーリエ変換後のデータから得られる移動量を利用し、これを周波数領域における位相シフト量として、逆フーリエ変換を行う前のデータに対して掛け合わせることで１画素以内の検出を行うようにしている。これにより良好なサブピクセル精度を実現している。
【００４０】
以下に、位置検出のサブピクセル精度の検出について述べる。ティーチ画像ｆ１（ｘ、
ｙ）に対するサーチ画像ｆ２（ｘ、ｙ）の位置ずれ量をＬ（ｘｌ、ｙｌ）と定義する。図４に示すステップＳ２２で検出される位置の精度は、サンプリング間隔精度、つまり画素となる。このときの位置ずれ量をＬｓ（ｘｓ，ｙｓ）とし、１サンプリング間隔内（１画素未満）の位置ずれ量をＬｒ（ｘｒ、ｙｒ）としたとき、ＬはＬ＝Ｌｓ＋Ｌｒとなる。
【００４１】
なお、Ｌｓは、ステップＳ２２における相互相関関数ｆ４の最大値ｆ４ｍａｘ（ｘｓ、ｙｓ）までの距離となる。本発明は、さらにＬｒを求めることで高精度を実現するものである。
【００４２】
図３に示すステップＳ３のティーチ画像ｆ１をＦＦＴにより周波数領域に変換した周波数スペクトルＦ１（ｕ，ｖ）と、図４に示すステップＳ１７の切り出した画像ｆ３にフーリエ変換を行った周波数スペクトルＦ３（ｕ，ｖ）とから伝達関数をＧ（ｕ，ｖ）を算出する（ステップＳ２３）。伝達関数をＧ（ｕ，ｖ）とすると、入力Ｆ１（ｕ，ｖ）と出力Ｆ３（ｕ，ｖ）との関係は、（２）式で表される。
【００４３】
Ｆ３（ｕ，ｖ）＝Ｇ（ｕ，ｖ）・Ｆ１（ｕ，ｖ）    ・・・    （２）
（２）式は、ずれ量（移動量）Ｌｓ＋Ｌｒを含んだものである、（２）式を−Ｌｓ移動させることにより画素の小数点以下のずれ量（移動量）Ｌｒのみを含んだ式が得られる。なお、移動量（−Ｌｓ）の周波数領域での位相シフト量は、ｅｊ（ｕ，ｖ）Ｌｓとなる（ステップＳ２４）。
（２）式を位相シフト量（ｅｊ（ｕ，ｖ）Ｌｓ）で補正することにより（３）式を得ることができる。
ｅｊ（ｕ，ｖ）Ｌｓ・Ｆ３（ｕ，ｖ）＝ｅｊ（ｕ，ｖ）Ｌｓ・Ｇ（ｕ，ｖ）・Ｆ１（ｕ，ｖ）    ・・・    （３）
（３）式の右辺のｅｊ（ｕ，ｖ）Ｌｓ・Ｇ（ｕ，ｖ）を 伝達関数Ｑ（ｕ，ｖ）とすると、Ｑ（ｕ，ｖ）＝ｅｊ（ｕ，ｖ）Ｌｓ・Ｇ（ｕ，ｖ）となる。伝達関数 Ｑ（ｕ，ｖ）の位相特性から周波数ｕ，ｖに対する位相データを求める（ステップＳ２５）。
【００４４】
図６にＱｘｙ（ｕ，ｖ）の位相特性を示す。縦軸は位相であり、横軸は周波数ｕまたはｖを示す。伝達関数Ｑ（ｕ，ｖ）が１画素以上の位置ずれの成分を含んでいる場合には、鋸波形を示すが、Ｑ（ｕ，ｖ）はＧ（ｕ，ｖ）をｅｊ（ｕ，ｖ）Ｌｓで補正しているので、図６に示すように直線性を示す。周波数ｕまたはｖに対する位相の直線性を示すデータから最小二乗法により直線の傾きを求め、求めた傾きの値を画素の小数点以下のずれ量Ｌｒとする（ステップＳ２６）。最小二乗法を用いて傾きを求めることにより、良好なサブピクセル精度（１画素未満の精度）の位置ずれ量Ｌ（ｘｌ、ｙｌ）を得ることができる。
【００４５】
以上により、ＩＣチップ上の定点の検出位置（ずれ量）は、正規化相関処理のずれ量Ｌc＋Ｌｓ＋Ｌｒとして検出される。
【００４６】
以上述べたように、本発明による位置検出方法およびその装置によれば、圧縮した画像を利用し、正規化相関演算から得られる粗い精度での位置検出を行った後に、画像データと基準パターンとのクロススペクトルデータに対して、閾値を設定して、信号ノイズや背景ノイズを除去して位置検出を行うため、ノイズの影響による位置検出率、位置検出精度の低下を防止することができる。
【００４７】
また、本発明による位置検出方法およびその装置によれば、周波数伝達関数の位相の直線性を利用することで、有効なデータ点数が確保できるためサブピクセル単位の位置精度精度を得ることができる。
【００４８】
また、本発明による位置検出装置は、ＦＰＧＡに内蔵したＣＰＵ、演算回路が、演算等を並列に処理することが可能であるため、位置検出処理を短時間で行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明による位置検出装置を用いたワイヤボンディング装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明による位置検出方法を用いた位置検出装置の構成を示すブロック図である。
【図３】位置検出時に使用する基準パターンの登録手順を示すフローチャートである。
【図４】ワイヤボンディング装置における本発明による位置検出方法を説明するためのフローチャートである。
【図５】（ａ）は、クロススペクトルＦ４（ｕ，ｖ）の閾値処理を行わずに、クロススペクトルに逆フーリエ変換を行って、相互相関関数を算出した結果の一例を示すグラフ、（ｂ）は、クロススペクトルＦ４（ｕ，ｖ）の閾値処理を行い、閾値処理を施したクロススペクトルに逆フーリエ変換を行って、相互相関関数を算出した結果の一例を示すグラフである。
【図６】伝達関数をＱｘｙ（ｕ，ｖ）の位相特性を示す図である。
【図７】従来の位置決め検出の演算処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５０】
１                ワイヤボンディング装置
３                カメラ
４                ボンディングアーム
４ａ              キャピラリ
５                ボンディングヘッド
６                ＸＹテーブル
７                搬送装置
８                ボンディングステージ
１０              位置検出装置
１０ａ            ＦＰＧＡ
１０ｂ            データストア用メモリ
１０ｃ            プログラムメモリ
１０ｄ            ワークメモリ
１０ｅ            画像フレームメモリ
１０ｆ            カメラ用ドライバ
１０ｇ            Ａ／Ｄ変換器
１０ｈ            モニタ用ドライバ
１０ｊ            通信用ドライバ
１０ｋ            ＰＣＩブリッジ
１１              モニタ
１１ａ            クロスライン
１１ｂ            ウインド
１２              制御装置
１２ａ            マイクロプロセッサ
１２ｂ            メモリ
１３              駆動装置
１５              マニュピュレータ
【図１】
2005316758.tif 000003
【図２】
2005316758.tif 000004
【図３】
2005316758.tif 000005
【図４】
2005316758.tif 000006
【図５】
2005316758.tif 000007
【図６】
2005316758.tif 000008
【図７】
2005316758.tif 000009