晶圆检测方法及晶圆检测系统技术方案

本发明专利技术提供了一种晶圆检测方法及晶圆检测系统，用于检测晶圆的目标缺陷，所述晶圆检测方法包括：对待检测晶圆进行光学扫描以形成原始图像；去除所述原始图像中的干扰图像；对去除干扰图像后的所述原始图像进行图像增强以形成增强图像；去除所述增强图像中的干扰图像；提取去除干扰图像后的所述增强图像中的目标缺陷的信息。所述晶圆检测方法能够检测出晶圆的目标缺陷同时能够实现目标缺陷的自动识别和自动量化的方法，从而及时有效地得到生产线上的晶圆存在目标缺陷的情况，在第一时间发现工艺或者机台的异常情况，节约了人工成本并且减少人工误差，并对晶圆缺陷的特征提取更加准确高效。

Wafer Detection Method and Wafer Detection System

The invention provides a wafer detection method and a wafer detection system for detecting the target defects of a wafer. The wafer detection method includes: optical scanning of the detected wafer to form the original image; removing the interference image in the original image; image enhancement of the original image after removing the interference image to form an enhanced image; and removing the enhanced image. The interference image in the image; the information of the target defect in the enhanced image after removing the interference image is extracted. The wafer detection method can detect the target defect of wafer and realize the method of automatic identification and quantification of the target defect at the same time, so as to get the situation of the wafer defect on the production line timely and effectively, find the abnormal situation of the process or machine at the first time, save the labor cost and reduce the artificial error, and extract the characteristics of the wafer defect. More accurate and efficient.

【技术实现步骤摘要】
晶圆检测方法及晶圆检测系统
本专利技术涉及半导体集成电路制造
，特别涉及一种晶圆检测方法及晶圆检测系统。
技术介绍
随着半导体制造技术的不断成熟发展，图像传感器越来越集中应用于数码相机、PC相机、影像电话、视讯会议、智能型安保系统、汽车倒车雷达、游戏机以及工业医疗等众多领域。图像传感器按照感光元件与感光原理的不同，可分为CCD(ChargeCoupledDevice，电荷耦合元件)图像传感器与CMOS(ComplementaryMetalOxideSemiconductor，互补金属-氧化物-半导体)图像传感器。其中，CMOS图像传感器属于光电元器件且CMOS图像传感器由于其制造方法与现有集成电路制造方法兼容，可以将驱动电路和像素集成在一起，简化了硬件设计的同时也降低了系统的功耗，CMOS图像传感器在采集光信号的同时就可以获取电信号，还能实时处理图像信息，反应速度快；同时CMOS图像传感器还具有价格便宜、带宽较大、防模糊、访问灵活和具有较大的填充系数的优点，逐渐成为图像传感器的主流。一种制造CMOS图像传感器(亦称CIS，CMOSImageSensor)的方法如下：将一面形成有感光区域的器件晶圆(devicewafer)与未制作感光区域的载体晶圆经过磨边和化学机械研磨(CMP)等相关工艺后，通过键合(bond)在一起，之后在键合后的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。但是，专利技术人发现，利用上述方法在对器件晶圆和底层晶圆进行键合之后，经缺陷扫描系统检测，键合后的晶圆中存在灰边缺陷(chippingdefect)。而现有的晶圆检测方法对灰边缺陷不能解析更加不能量化，所以对于灰边缺陷的处理，只能依靠工程师对晶圆进行人工判断其是否存在灰边缺陷，并且若晶圆存在灰边缺陷，仍然只能依靠人工来大致估量。此过程增加了人工成本并且存在人工误差，也难以及时发现工艺或者机台的异常情况。因此，有必要专利技术一种能够实现灰边缺陷的自动识别和自动量化的晶圆检测方法，其中包括灰边缺陷的分布位置、面积、长度等特征信息。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种晶圆检测方法及晶圆检测系统，以解决现有技术中目标缺陷无法自动识别和自动量化的问题。为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种晶圆检测方法，用于检测晶圆的目标缺陷，所述晶圆检测方法包括：对待检测晶圆进行光学扫描以形成原始图像；去除所述原始图像中的干扰图像；对去除干扰图像后的所述原始图像进行图像增强以形成增强图像；去除所述增强图像中的干扰图像；提取去除干扰图像后的所述增强图像中的目标缺陷的信息。可选的，在所述晶圆检测方法中，所述目标缺陷是灰边缺陷；所述干扰图像包括气泡缺陷以及边缘干扰。可选的，在所述晶圆检测方法中，在去除所述原始图像中的干扰图像之前，所述晶圆检测方法还包括：对所述原始图像进行数据分析。可选的，在所述晶圆检测方法中，对所述原始图像进行数据分析包括：对所述原始图像进行灰度值范围分析；及对所述原始图形进行分布范围分析。可选的，在所述晶圆检测方法中，对所述原始图像进行灰度值范围分析包括：获取所述灰边缺陷的灰度值范围、所述气泡缺陷的灰度值范围、所述边缘干扰的灰度值范围以及所述灰边缺陷、所述气泡缺陷和所述边缘干扰之间的灰度值交集范围。可选的，在所述晶圆检测方法中，对所述原始图形进行分布范围分析包括：获取所述灰边缺陷的分布范围、所述气泡缺陷的分布范围、所述边缘干扰的分布范围以及所述灰边缺陷、所述气泡缺陷和所述边缘干扰之间的分布交集范围。可选的，在所述晶圆检测方法中，对去除干扰图像后的所述原始图像进行图像增强包括：对所述原始图像进行图像二值化、边缘提取以及图像分割。可选的，在所述晶圆检测方法中，对所述原始图像进行图像二值化包括：当所述原始图像上的像素点的灰度值大于等于所述灰边缺陷的灰度值且所述原始图像上的像素点距离圆心的距离大于等于所述灰边缺陷的分布阈值时，对应的像素点灰度值定义为255；当所述原始图像上的像素点的灰度值小于所述灰边缺陷的灰度值或所述原始图像上的像素点距离圆心的距离小于等于所述灰边缺陷的分布阈值时，对应的像素点灰度值定义为0。可选的，在所述晶圆检测方法中，对所述原始图像进行边缘提取包括：去除所述原始图像中的所述边缘干扰；勾勒所述灰边缺陷的轮廓。可选的，在所述晶圆检测方法中，所述目标缺陷的信息包括所述目标缺陷的位置、面积、最大长度、最小长度和/或距离晶圆中心的位置。本专利技术还提供了一种晶圆检测系统，用于检测晶圆的目标缺陷，所述晶圆检测系统包括：扫描单元、数据提取单元以及连接所述扫描单元和所述数据提取单元的处理单元；其中，所述扫描单元用于对待检测晶圆进行光学扫描以形成原始图像；所述处理单元用于依次执行去除所述原始图像中的干扰图像、对去除干扰图像后的所述原始图像进行图像增强以形成增强图像以及去除所述增强图像中的干扰图像；所述数据提取单元用于提取去除干扰图像后目标缺陷的信息。可选的，在所述晶圆检测系统中，所述处理单元包括：依次连接的数据分析单元、图像增强单元以及去噪单元；其中，所述数据分析单元，用于对所述原始图像进行数据分析以去除所述原始图像中的干扰图像；所述图像增强单元用于对去除干扰图像后的所述原始图像进行图像增强以形成增强图像；所述去噪单元，用于去除所述增强图像中的干扰图像。可选的，在所述晶圆检测系统中，所述图像增强单元包括：依次连接的图像二值化单元、边缘提取单元以及图像分割单元；其中，所述图像二值化单元，用于对去除干扰图像后的所述原始图像进行图像二值化；所述边缘提取单元，用于对所述原始图像进行边缘提取；所述图像分割单元，用于对所述原始图像进行图像分割。在本专利技术提供的用于检测晶圆的目标缺陷的晶圆检测方法及晶圆检测系统中，，所述晶圆检测方法包括：对待检测晶圆进行光学扫描以形成原始图像；去除所述原始图像中的干扰图像；对去除干扰图像后的所述原始图像进行图像增强以形成增强图像；去除所述增强图像中的干扰图像；提取去除干扰图像后的所述增强图像中的目标缺陷的信息。所述晶圆检测方法能够检测出晶圆的目标缺陷同时能够实现目标缺陷的自动识别和自动量化的方法，从而及时有效地得到生产线上的晶圆存在目标缺陷的情况，在第一时间发现工艺或者机台的异常情况，节约了人工成本并且减少人工误差，并对晶圆缺陷的特征提取更加准确高效。附图说明图1是本专利技术实施例的晶圆检测方法的流程图；图2是本专利技术实施例的待检测晶圆的灰度值范围分析；图3是本专利技术实施例的待检测晶圆的分布范围分析；图4是本专利技术实施例的灰边缺陷和边缘干扰的区别示意图；图5是本专利技术实施例的灰边缺陷和气泡缺陷的区别示意图；图6是本专利技术实施例的原始图像二值化后的图形示意图；图7是本专利技术实施例的检测出晶圆灰边缺陷的长度特征示意图；图8是本专利技术实施例的检测出晶圆灰边缺陷的信息示意图；图9是本专利技术实施例的晶圆检测系统的结构示意图；其中，各附图标记说明如下：1-灰边缺陷的灰度值范围；2-气泡缺陷的灰度值范围；3-边缘干扰的灰度值范围；4-灰边缺陷和边缘干扰之间的灰度值交集范围；5-灰边缺陷和气泡缺陷之间的灰度值交集范围；6-灰边缺陷的分布范围；7-气泡缺陷的分布范围；8-边缘干扰的分布范围；9-灰边缺陷和气泡缺陷之间的分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种晶圆检测方法，用于检测晶圆的目标缺陷，其特征在于，所述晶圆检测方法包括：对待检测晶圆进行光学扫描以形成原始图像；去除所述原始图像中的干扰图像；对去除干扰图像后的所述原始图像进行图像增强以形成增强图像；去除所述增强图像中的干扰图像；提取去除干扰图像后的所述增强图像中的目标缺陷的信息。

【技术特征摘要】
1.一种晶圆检测方法，用于检测晶圆的目标缺陷，其特征在于，所述晶圆检测方法包括：对待检测晶圆进行光学扫描以形成原始图像；去除所述原始图像中的干扰图像；对去除干扰图像后的所述原始图像进行图像增强以形成增强图像；去除所述增强图像中的干扰图像；提取去除干扰图像后的所述增强图像中的目标缺陷的信息。2.如权利要求1所述的晶圆检测方法，其特征在于，所述目标缺陷是灰边缺陷；所述干扰图像包括气泡缺陷以及边缘干扰。3.如权利要求2所述的晶圆检测方法，其特征在于，在去除所述原始图像中的干扰图像之前，所述晶圆检测方法还包括：对所述原始图像进行数据分析。4.如权利要求3所述的晶圆检测方法，其特征在于，对所述原始图像进行数据分析包括：对所述原始图像进行灰度值范围分析；及对所述原始图形进行分布范围分析。5.如权利要求4所述的晶圆检测方法，其特征在于，对所述原始图像进行灰度值范围分析包括：获取所述灰边缺陷的灰度值范围、所述气泡缺陷的灰度值范围、所述边缘干扰的灰度值范围以及所述灰边缺陷、所述气泡缺陷和所述边缘干扰之间的灰度值交集范围。6.如权利要求3所述的晶圆检测方法，其特征在于，对所述原始图形进行分布范围分析包括：获取所述灰边缺陷的分布范围、所述气泡缺陷的分布范围、所述边缘干扰的分布范围以及所述灰边缺陷、所述气泡缺陷和所述边缘干扰之间的分布交集范围。7.如权利要求2所述的晶圆检测方法，其特征在于，对去除干扰图像后的所述原始图像进行图像增强包括：对所述原始图像进行图像二值化、边缘提取以及图像分割。8.如权利要求7所述的晶圆检测方法，其特征在于，对所述原始图像进行图像二值化包括：当所述原始图像上的像素点的灰度值大于等于所述灰边缺陷的灰度值且所述原始图像上的像素点距离圆心的距离大于等于所述灰边缺陷的分布阈值时，对应的像素点灰度...

【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