【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及mems-fpi可调谐光谱滤波芯片，尤其涉及一种晶圆级mems-fpi可调谐光谱滤波芯片筛选方法、系统及介质。
技术介绍
1、mems-fpi可调谐光谱滤波芯片的基本工作原理是基于法布里-珀罗干涉原理，其结构由两个带有半透半反镜的平板镜体组成，其中一面固定，一面可动，当对法珀腔施加特定电压后，会改变法珀腔的腔长，入射光进入腔内，在腔内发生稳定的多光束谐振，并以较高的能量从法珀腔透射出来，其余波长则在腔中衰减。通过外部电路不同电压的驱动，进而实现法珀腔不同腔长的调整，从而达到不同波段的滤波效果。
2、目前传统的法珀腔滤波芯片检测方式多采用选定若干特征波段，逐波段进行电压标定的方式，即在特定波段下进行电压扫描，当在对应电压下出现理想峰值时则判定芯片合格，这种筛选方法计算量大，效率低且专业度要求高，不利于大批量的芯片筛选及推广应用。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种晶圆级mems-fpi可调谐光谱滤波芯片筛选方法、系统及介质，以解决上述现有技术中的技术问题。
2、本专利技术采用的技术方案是：
3、第一方面，本专利技术提供一种晶圆级mems-fpi可调谐光谱滤波芯片筛选方法，包括：
4、将光谱滤波芯片晶圆固定在工作台上，以晶圆中心点为坐标原点，将晶圆平均划分为4个象限区域，并保证横坐标与晶圆中每排芯片保持设定角度；所述晶圆中的所有光谱滤波芯片为并联设置；
5、移动机械臂，将机械臂末端的摄像系统中心线与晶圆中心点
6、给晶圆施加能使芯片出现双干涉环的两组电压，进而为所有芯片统一供电；使机械臂从晶圆中心点开始逐象限、逐颗按设计路线移动，借助图像处理识别算法检测芯片是否进入识别区域，当进入识别区域时，触发图像提取信号，分别进行两组电压下的状态图像采集；
7、将采集的状态图像基于芯片干涉环识别算法进行标准圆形干涉环形态及数量识别，并将识别结果传至判断模块，进行芯片合格与否状态标记，最后将标记结果及相应的位置信息打包上传至云平台或本地保存，完成光谱滤波芯片的快筛。
8、进一步的，所述晶圆中心点标注及芯片在晶圆中排布方式均在芯片设计环节添加并引入至加工工艺中。
9、进一步的，所述摄像系统包括近红外光源、显微镜及ccd成像模块。
10、进一步的，所述使机械臂从晶圆中心点开始逐象限、逐颗按设计路线移动的方法包括：
11、在单个象限中，从晶圆中心点开始，按s型路径移动拍摄，拍摄完一个象限后，机械臂回到晶圆中心点位置，再进行下一个象限芯片识别拍摄，直至遍历所有象限。
12、进一步的，还包括机械臂步长校正和机械臂方向校正流程；
13、所述机械臂步长校正流程包括：判断相邻两个芯片中心点间的距离与步长之间的偏差值δl，当δl偏差大于设定阈值时，对机械臂当前位置进行重新调整，以消除累计误差；
14、所述机械臂方向校正流程包括：判断相邻两个芯片中心点形成的直线与坐标轴形成的夹角θ，当θ大于设定阈值时，对机械臂进行角度校正。
15、进一步的，所述的图像处理识别算法，当识别到芯片四个角上的电极柱后，即判定芯片进入显微镜镜头可识别区域，触发芯片图像提取信号。
16、进一步的，所述将采集的状态图像基于芯片干涉环识别算法进行标准圆形干涉环形态及数量识别的方法包括：
17、当识别到疑似半径为r的圆环时，对该圆环进行边缘检测，计算其边缘周长l，设定偏差度为ε，当2πr(1-ε)≤l≤2πr(1+ε)时，则判定为标准圆环，计入标准圆环数中；
18、当出现4个标准圆环时，则标记芯片状态为合格品；当出现3个标准圆环时，进行杂质识别判定，如果判定存在杂质，则发出重检信号，判定无杂质，则标记芯片为不合格品；如果标准圆环数量少于3个，则直接标记为不合格品。
19、进一步的，所述判定存在杂质的方法包括：判断状态图像中是否出现大于设定阈值的不规则状像素点聚集情况，如出现则判定存在杂质，反之，则不存在。
20、第二方面，提供一种光谱滤波芯片筛选方法，包括：
21、将外部近红外光源对准光谱滤波芯片中心，分别选定光谱滤波芯片能出现稳定双干涉环的两组电压，通过显微镜系统分别采集两组电压下的干涉环图像；
22、基于芯片干涉环识别算法分别对两组电压下的干涉环图像进行标准圆形干涉环形态及数量识别；
23、当累计检测到4个标准圆环时，则标记芯片状态为合格品；当累计出现3个标准圆环时，进行杂质识别判定，如果判定存在杂质，则发出重检信号，判定无杂质，则标记芯片为不合格品；如果累计标准圆环数量少于3个，则直接标记为不合格品。
24、进一步的，所述标准圆形干涉环形态判断方法包括：
25、当识别到疑似半径为r的圆环时，对该圆环进行边缘检测，计算其边缘周长l，设定偏差度为ε，当2πr(1-ε)≤l≤2πr(1+ε)时，则判定为标准圆环，计入标准圆环数中。
26、第三方面，本专利技术提供一种晶圆级mems-fpi可调谐光谱滤波芯片筛选系统，包括：
27、工作台，用于固定晶圆，并使晶圆中每排芯片保持设定角度；
28、供电模块，用于给晶圆施加能使芯片出现双干涉环的两组电压，所述晶圆中所有光谱滤波芯片为并联设置，进而实现所有芯片统一供电；
29、机械臂，其末端设置有摄像系统，所述摄像系统包括近红外光源、显微镜及ccd成像模块；所述ccd成像模块用于获取晶圆中的芯片的状态图像；
30、执行模块，用于以晶圆中心点为坐标原点，将晶圆平均划分为4个象限区域，并控制机械臂从晶圆中心点开始逐象限、逐颗按设计路线移动，借助图像处理识别算法检测芯片是否进入识别区域，当进入识别区域时，触发图像提取信号，分别进行两组电压下的状态图像采集；
31、干涉环形态及数量检测模块，用于根据芯片干涉环识别算法对状态图像进行标准圆形干涉环形态及数量识别；
32、判断模块，用于根据标准圆形干涉环的数量进行芯片合格与否状态标记；
33、存储模块，用于将标记结果及相应的位置信息打包上传至云平台或本地保存。
34、第四方面，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现第一方面或第二方面所述的光谱滤波芯片筛选方法。
35、本专利技术的有益效果是：本专利技术锁定mems-fpi可调谐光谱滤波芯片在加电下的干涉环状态的差异与芯片生产工艺之间的相关性，提出了利用智能图像识别的筛选方法，同时将筛选工序由芯片级提升为晶圆级，避免了单颗芯片在工作台上放拿易损坏、位置易变动的影响，简洁高效地实现了滤波芯片的批量快筛，提升了芯片标定工序的效率及芯片封装的良率，在芯片整个工艺流程中起到了积极有效的作用，可以极大推动mems-fpi可调谐光谱滤波芯片本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种晶圆级MEMS-FPI可调谐光谱滤波芯片筛选方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的晶圆级MEMS-FPI可调谐光谱滤波芯片筛选方法，其特征在于，所述晶圆中心点标注及芯片在晶圆中排布方式均在芯片设计环节添加并引入至加工工艺中。
3.根据权利要求1所述的晶圆级MEMS-FPI可调谐光谱滤波芯片筛选方法，其特征在于，所述摄像系统包括近红外光源、显微镜及CCD成像模块。
4.根据权利要求1所述的晶圆级MEMS-FPI可调谐光谱滤波芯片筛选方法，其特征在于，所述使机械臂从晶圆中心点开始逐象限、逐颗按设计路线移动的方法包括：
5.根据权利要求1或4所述的晶圆级MEMS-FPI可调谐光谱滤波芯片筛选方法，其特征在于，还包括机械臂步长校正和机械臂方向校正流程；
6.根据权利要求1所述的晶圆级MEMS-FPI可调谐光谱滤波芯片筛选方法，其特征在于，所述的图像处理识别算法，当识别到芯片四个角上的电极柱后，即判定芯片进入显微镜镜头可识别区域，触发芯片图像提取信号。
7.根据权利要求1所述的晶圆级MEMS-FPI
8.根据权利要求7所述的晶圆级MEMS-FPI可调谐光谱滤波芯片筛选方法，其特征在于，所述判定存在杂质的方法包括：判断状态图像中是否出现大于设定阈值的不规则状像素点聚集情况，如出现则判定存在杂质，反之，则不存在。
9.一种光谱滤波芯片筛选方法，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的光谱滤波芯片筛选方法，其特征在于，所述标准圆形干涉环形态判断方法包括：
11.一种晶圆级MEMS-FPI可调谐光谱滤波芯片筛选系统，其特征在于，包括：
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现权利要求1-10中任意一项所述的光谱滤波芯片筛选方法。
...【技术特征摘要】
1.一种晶圆级mems-fpi可调谐光谱滤波芯片筛选方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的晶圆级mems-fpi可调谐光谱滤波芯片筛选方法，其特征在于，所述晶圆中心点标注及芯片在晶圆中排布方式均在芯片设计环节添加并引入至加工工艺中。
3.根据权利要求1所述的晶圆级mems-fpi可调谐光谱滤波芯片筛选方法，其特征在于，所述摄像系统包括近红外光源、显微镜及ccd成像模块。
4.根据权利要求1所述的晶圆级mems-fpi可调谐光谱滤波芯片筛选方法，其特征在于，所述使机械臂从晶圆中心点开始逐象限、逐颗按设计路线移动的方法包括：
5.根据权利要求1或4所述的晶圆级mems-fpi可调谐光谱滤波芯片筛选方法，其特征在于，还包括机械臂步长校正和机械臂方向校正流程；
6.根据权利要求1所述的晶圆级mems-fpi可调谐光谱滤波芯片筛选方法，其特征在于，所述的图像处理识别算法，当识别到芯片四个角上的电极柱后，即判定芯片进入显微镜镜头可识别区域，触发芯片...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾利红，张国宏，闫晓剑，
申请(专利权)人：四川启睿克科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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