晶圆缺陷的检测方法技术

本发明专利技术提供了一种晶圆缺陷的检测方法，首先将晶圆的原始图像转化为R、G、B三个通道下的灰度图像，然后通过图像识别的方法得到所述原始图像的圆心及所述原始图像中每个晶粒所占的像素宽度，而所述晶粒的实际尺寸是在晶圆制造之前已经设计好的，其实际尺寸是已知的，获取所述每个晶粒所占的像素宽度后，可以得到所述原始图像与晶圆的实际比例，接着通过提取三幅灰度图连通区域的像素宽度及实际比例可以得到所述缺陷在晶圆上的尺寸，从而及时有效的获取晶圆上缺陷的尺寸信息，不需要通过人工去量测，降低了人力成本，提高了缺陷检测的效率。

Wafer defect detection method

The invention provides a wafer defect detection method, which first converts the original image of the wafer into gray image under R, G and B channels, and then obtains the center of the original image and the pixel width of each grain in the original image by the method of image recognition, while the actual size of the grain is in the R, G and B channels. The actual size of the defect on the wafer is known. After obtaining the pixel width of each grain, the actual ratio of the original image to the wafer can be obtained. Then the size of the defect on the wafer can be obtained by extracting the pixel width and the actual ratio of the connected area of the three gray-scale images. Thus, the size information of defects on the wafer can be obtained timely and effectively without manual measurement, which reduces the labor cost and improves the efficiency of defect detection.

【技术实现步骤摘要】
晶圆缺陷的检测方法
本专利技术涉及半导体
，尤其涉及一种晶圆缺陷的检测方法。
技术介绍
目前，现有的CMOS图像传感器的制造方法通常为：将一面形成有感光区域的器件晶圆与未形成有感光区域的底层晶圆经过磨边、CMP等工艺再进行键合成为一片CMOS晶圆，之后在CMOS晶圆上形成金属引线、彩色滤光片、微透镜、金属隔离栅等，最终形成完整的CMOS图像传感器。而在将所述器件晶圆与所述底层晶圆键合在一起的时候，容易产生灰边(chipping)和气泡(bubble)缺陷(defect)，在晶圆的后续制程中，灰边缺陷可能导致CMOS晶圆表皮脱落、铜析出等缺陷，直接污染机台，如果气泡缺陷破损可能会引起铜析出、刮伤等缺陷，使晶圆的良率降低，浪费大量资源。由于所述灰边缺陷不能解析，也无法量化，同时对气泡的解析也存在很大的误差。在所述晶圆出厂前会进行缺陷检测，而现有的晶圆缺陷的检测方法主要是依靠工程师用尺子手动的去量测，但是在测量的过程中，每个工程师可能选取的相对点都不一样，不同的工程师有不同的量测手法，因此，存在很大的人为误差，并且，采用人工测量的方法费时费力。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种晶圆缺陷的检测方法，以解决现有技术中检测晶圆缺陷误差大并且费时费力等问题。为了达到上述目的，本专利技术提供了一种晶圆缺陷的检测方法，所述晶圆缺陷的检测方法包括：提供晶圆，对所述晶圆进行扫描以得到所述晶圆的原始图像；将所述原始图像中的R、G、B三个分量的信息分别放在第一灰度图、第二灰度图及第三灰度图中；提取所述原始图像的圆心及所述晶圆中晶粒的像素宽度；根据所述晶粒的像素宽度与所述晶粒的实际尺寸得到所述原始图像与所述晶圆的实际比例；提取所述第一灰度图、第二灰度图及第三灰度图的灰度交集，提取所述灰度交集的连通区域，所述连通区域为所述晶圆的缺陷；获取所述连通区域的像素宽度，根据所述连通区域的像素宽度与所述实际比例确定所述缺陷的尺寸。可选的，获取所述连通区域相对于所述圆心的位置，并结合所述实际比例确定所述缺陷在所述晶圆上的位置。可选的，对所述原始图像进行边缘识别，以提取所述原始图像的圆心。可选的，对所述第一灰度图、第二灰度图或第三灰度图中的任一图像进行边缘识别，以提取所述原始图像的圆心。可选的，所述原始图像的圆心与所述晶圆的圆心重合。可选的，提取所述第一灰度图、第二灰度图及第三灰度图的灰度交集之前，所述晶圆缺陷的检测方法还包括：对所述第一灰度图、第二灰度图及第三灰度图进行平滑滤波。可选的，提取所述第一灰度图、第二灰度图及第三灰度图的灰度交集之后，所述晶圆缺陷的检测方法还包括：对所述灰度交集进行去噪处理。可选的，若所述灰度交集不具有连通区域，则所述晶圆合格。可选的，所述晶圆包括底层晶圆和器件晶圆，所述底层晶圆和所述器件晶圆具有互相接触并重合的表面。可选的，所述缺陷包括灰边缺陷和/或气泡缺陷。在本专利技术提供的一种晶圆缺陷的检测方法中，首先将晶圆的原始图像转化为R、G、B三个通道下的灰度图像，然后通过图像识别的方法得到所述原始图像的圆心及所述原始图像中每个晶粒所占的像素宽度，而所述晶粒的实际尺寸是在晶圆制造之前已经设计好的，其实际尺寸是已知的，获取所述每个晶粒所占的像素宽度后，可以得到所述原始图像与晶圆的实际比例，接着通过提取三幅灰度图连通区域的像素宽度及实际比例可以得到所述缺陷在晶圆上的尺寸，从而及时有效的获取晶圆上缺陷的尺寸信息，不需要通过人工去量测，降低了人力成本，提高了缺陷检测的效率。附图说明图1为本专利技术实施例提供的晶圆缺陷的检测方法的流程图；图2为本专利技术实施例提供的晶圆缺陷的检测方法的另一流程图；图3为本专利技术实施例提供的第一灰度图像的示意图；其中，1-第一灰度图像，2-图像部分，3-缺陷，O-圆心。具体实施方式下面将结合示意图对本专利技术的具体实施方式进行更详细的描述。根据下列描述和权利要求书，本专利技术的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本专利技术实施例的目的。参阅图1，其为本实施例提供的晶圆缺陷的检测方法的流程图，如图1所示，所述晶圆缺陷的检测方法包括：S1：提供晶圆，对所述晶圆进行扫描以得到所述晶圆的原始图像；S2：将所述原始图像中的R、G、B三个分量的信息分别放在第一灰度图、第二灰度图及第三灰度图中；S3：提取所述原始图像的圆心及所述晶圆中晶粒的像素宽度；S4：根据所述晶粒的像素宽度与所述晶粒的实际尺寸得到所述原始图像与所述晶圆的实际比例；S5：提取所述第一灰度图、第二灰度图及第三灰度图的灰度交集，提取所述灰度交集的连通区域，所述连通区域为所述晶圆的缺陷；S6：获取所述连通区域的像素宽度，根据所述连通区域的像素宽度与所述实际比例确定所述缺陷的尺寸。具体的，请参阅图2，本实施例中的晶圆包括键合在一起的底层晶圆和器件晶圆，所述底层晶圆和所述器件晶圆具有相互接触并重合的表面，由于键合后，所述底层晶圆及所述器件晶圆之间的空气未被完全排尽，会导致所述晶圆产生气泡缺陷或者灰边缺陷，首先通过光学扫描得到所述晶圆的原始图像(RawImage)，在原始图像上可包含所述晶圆中晶粒(die)、缺陷及晶粒线条信息，之所以存在晶粒线条，是因为所述晶圆上分布的多个晶粒通常为横纵排列，相邻的晶粒之间设置有划片道(scribeline)，便于后续封装过程中沿划片道进行分割，从而得到多个芯片(例如是CMOS图像传感器芯片)，因而在所述原始图像上形成众多横竖线条即为晶粒线条(由划片道产生的)。专利技术人通过研究发现，通过光学扫描得到的所述原始图像中，所述原始图像的背景呈黑色，缺陷及晶粒线条呈白色，而晶粒呈其他颜色。进一步，将所述原始图像中的R、G、B三个分量的信息分别放在第一灰度图、第二灰度图及第三灰度图中，即所述第一灰度图、第二灰度图及第三灰度图分别为R通道下、G通道下及B通道下的三幅灰度图像，由于黑色的RGB颜色值为0，白色的RGB颜色值为255，而其余颜色的RGB颜色值均在0-255之间，所以，所述第一灰度图、第二灰度图及第三灰度图中背景的RGB颜色值为0，所述缺陷及所述晶粒线条的RGB颜色值为255，而晶粒的RGB颜色值在0-255之间。接着对所述第一灰度图、第二灰度图及第三灰度图进行平滑滤波，所述平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术，其通过对所述第一灰度图、第二灰度图及第三灰度图中进行图像增强，以使所述缺陷及所述晶粒线条的图像更为清晰，从而容易判别，具体的，可以根据所述缺陷及所述晶粒线条的RGB颜色值与其余位置的RGB颜色值的差别，进行计算从而增强所述缺陷及所述晶粒线条的图像，使得所述缺陷及所述晶粒线条的图像更为清晰，有利于后续的图像处理。所述平滑滤波可以利用现有技术中的各种图像增强技术，本实施例不再一一举例。接下来，请参阅图3，选取所述第一灰度图、第二灰度图及第三灰度图中任一灰度图像做边缘识别或者直接选取所述原始图像进行边缘识别，以获取所述原始图像的圆心，本实施例中，选取所述第一灰度图像1进行边缘识别，如图3所示，所述第一灰度图像1中的背景为黑色，当所述第一灰度图像1中的某一像素点的RGB颜色值大于0时，说明该像素点为所述晶圆的一部分，由此可以区分出所述第一灰度图像1中的背景部分和图像部分2，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种晶圆缺陷的检测方法，其特征在于，所述晶圆缺陷的检测方法包括：提供晶圆，对所述晶圆进行扫描以得到所述晶圆的原始图像；将所述原始图像中的R、G、B三个分量的信息分别放在第一灰度图、第二灰度图及第三灰度图中；提取所述原始图像的圆心及所述晶圆中晶粒的像素宽度；根据所述晶粒的像素宽度与所述晶粒的实际尺寸得到所述原始图像与所述晶圆的实际比例；提取所述第一灰度图、第二灰度图及第三灰度图的灰度交集，提取所述灰度交集的连通区域，所述连通区域为所述晶圆的缺陷；获取所述连通区域的像素宽度，根据所述连通区域的像素宽度与所述实际比例确定所述缺陷的尺寸。

【技术特征摘要】
1.一种晶圆缺陷的检测方法，其特征在于，所述晶圆缺陷的检测方法包括：提供晶圆，对所述晶圆进行扫描以得到所述晶圆的原始图像；将所述原始图像中的R、G、B三个分量的信息分别放在第一灰度图、第二灰度图及第三灰度图中；提取所述原始图像的圆心及所述晶圆中晶粒的像素宽度；根据所述晶粒的像素宽度与所述晶粒的实际尺寸得到所述原始图像与所述晶圆的实际比例；提取所述第一灰度图、第二灰度图及第三灰度图的灰度交集，提取所述灰度交集的连通区域，所述连通区域为所述晶圆的缺陷；获取所述连通区域的像素宽度，根据所述连通区域的像素宽度与所述实际比例确定所述缺陷的尺寸。2.如权利要求1所述的晶圆缺陷的检测方法，其特征在于，获取所述连通区域相对于所述圆心的位置，并结合所述实际比例确定所述缺陷在所述晶圆上的位置。3.如权利要求1所述的晶圆缺陷的检测方法，其特征在于，对所述原始图像进行边缘识别，以提取所述原始图像的圆心。4.如权利要求1所述的晶圆缺陷的检测方法，其特征在于，对所述第一灰度图、第...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗聪，
申请(专利权)人：武汉新芯集成电路制造有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42