一种衬底表面宏观缺陷检测及分类系统技术方案

本发明专利技术提供了一种衬底表面宏观缺陷检测及分类系统，系统包括缺陷检测模块，图像处理模块和缺陷分类模块，其中，缺陷检测模块主要是线阵视觉检测系统，实现衬底表面缺陷的全场检测；图像处理模块包括图像采集卡，计算机以及图像处理和特征提取等程序，实现采集衬底表面缺陷的全场图像，并提取缺陷的特征参数；缺陷分类模块是基于提取的缺陷特征参数进行分析，实现对衬底表面缺陷的分类。本发明专利技术作为一种衬底表面宏观缺陷检测及分类系统，不仅可实现对衬底衬底表面宏观缺陷的全场快速扫描测试，还可以对衬底表面宏观缺陷进行分类，该系统不局限于某一种衬底表面宏观缺陷的检测和分类，还可用于其他衬底表面宏观缺陷的检测和分类。

【技术实现步骤摘要】
一种衬底表面宏观缺陷检测及分类系统
本专利技术涉及缺陷测量领域，尤其涉及一种衬底表面宏观缺陷检测及分类系统。
技术介绍
半导体材料作为LED照明、电力电子器件、新能源汽车等领域的核心材料，尤其是第三代半导体材料发展之迅猛，与此同时，对其性能的要求和质量的把控也逐渐提升；半导体衬底如碳化硅衬底作为整个半导体材料的支撑，其质量的好坏直接关乎衬底材料的性能。碳化硅衬底衬底在加工过程中，难免会产生损伤，在衬底表面留下缺陷，诸如崩边、裂纹和凹坑等，这些遗留的缺陷直接关乎衬底质量的评判，还会对下一道工艺参数的选择有很大的影响，因此，对衬底衬底缺陷的检测和分类提出了更高的要求。由于衬底衬底具有多种规格尺寸且不是连续变化，采集衬底衬底全场图像的方式直接影响采集效率；一般晶体不止有一种晶型，不同晶型的结构及光学特性不同，如碳化硅晶体有多种晶型，但是常用做衬底材料的是4H-SiC和6H-SiC，它们分别是灰色和绿色，不同晶型的碳化硅衬底对不同波段的光敏感度不同；衬底衬底表面宏观缺陷多以裂纹、崩边和凹坑为主，不同类型的缺陷对光源的敏感度不同，对光源强度和光照角度需求不同，所以，光源波段、光照强度以及光照角度的选择直接影响采集图像的质量，从而影响后期的图像处理的效率。并且衬底衬底大多呈半透明状态，有一定的透光性，缺陷和衬底本身的对比度较小，对于这种情况，边缘检测算法以及提取缺陷区域的算法直接决定了缺陷计算的准确性。衬底表面的宏观缺陷产生于不同的工序，如裂纹主要产生自切割和研磨，而崩边主要产生于研磨，缺陷的有效分类对质量的评判和不同工序工艺参数的选择有重要的意义；缺陷的大小直接影响衬底衬底的处理方式，从而降低工艺成本，比如当缺陷超过评判标准的阈值，直接废除，若缺陷在一定区间的范围内，可返回上一道工序再次加工去除等。在现有的缺陷检测及分类系统中，如专利CN101672801B所设计的具有缺陷分类能力的硅片表面缺陷检测仪及缺陷分类方法，该方法利用的是硅片表面缺陷的散射光来进行分析的，在其检测系统的硅片表面法线方向和接近平行硅片表面的方向由两个口径不同的抛物面镜收集圆形窄通道和环形宽通道，通过两个光电探测器收集到的光电信号强度的比值与设定的阈值进行比对，从而区分颗粒缺陷和划痕缺陷。但是，该方法只能区分圆形和条形缺陷，也就是颗粒和划痕两种缺陷，而且，不能得到具体大小的信息。如专利CN103674965B所设计的一种晶圆外观缺陷的分类以及检测方法，该方法是首先采用线扫描相机采集晶圆图像，并对多个行图像进行拼接，其次对晶圆图像进行边缘检测，提取计算边宽，然后基于灰度阈值分割出晶圆感兴趣区域，并对感兴趣区域进行外观检测，最后是对晶圆外观缺陷进行归类。但是，缺陷与衬底衬底本身颜色的对比度较小，灰度值相差不大，基于灰度阈值分割在衬底缺陷检测时可能会造成误判，不能精准地提取出缺陷区域。
技术实现思路
本专利技术所要解决的主要技术问题是提供一种衬底表面宏观缺陷检测及分类系统。为了解决上述的技术问题，本专利技术提供了一种衬底表面宏观缺陷检测及分类系统，包括：缺陷检测模块、图像处理模块和缺陷分类模块；所述缺陷检测模块包括光源、相机、载物台，所述光源发出的光照射在被测衬底样品表面；所述相机收集经被测样品反射回来的光并成像；所述图像处理模块，其特征在于包括：图像采集卡、计算机、图像处理程序，由所述图像采集卡采集的图像传输至所述计算机，再由所述图像处理程序对所述计算机中的图像进行处理并提取被测衬底样品表面缺陷的特征参数；所述缺陷分类模块，其特征在于包括对所述图像处理模块提取的衬底表面缺陷的特征参数进行归纳和分析，基于所提取的衬底表面宏观缺陷的特征参数对衬底表面宏观缺陷进行分类。在一较佳的方案中：所述缺陷检测模块利用光学原理，检测范围是衬底表面全场。在一较佳的方案中：所述图像处理模块中所述图像采集卡用于采集图像，所述计算机用于对图像的读取和显示，所述图像处理程序在所述计算机中，用于对图像进行处理。在一较佳的方案中：所述的图像处理模块中的图像处理程序还包括：预处理程序，用于对采集的图像进行预处理；边缘检测程序，用于将预处理值后的图像进行边缘检测，提取衬底以及缺陷的边缘；提取缺陷区域程序，用于边缘检测后的图像，将缺陷区域与背景区域分开，从而提取缺陷区域；特征值提取程序，用于对缺陷区域进行分析，提取衬底表面缺陷的特征参数。在一较佳的方案中：所述的衬底表面宏观缺陷的特征参数包括：缺陷坐标、缺陷周长、缺陷面积、长宽比、裂纹长度、矩形度和圆形度。在一较佳的方案中：所述的特征参数中的缺陷坐标是基于衬底中心的相对坐标。在一较佳的方案中：所述的缺陷分类模块主要区分的缺陷类型为崩边、凹坑和裂纹缺陷。在一较佳的方案中：所述的崩边缺陷所在的位置分布在衬底边缘且面积较小，依据缺陷坐标和缺陷面积将崩边缺陷和凹坑、裂纹进行区分。在一较佳的方案中：将所述的崩边缺陷分类后，进一步，利用缺陷面积和缺陷周长信息，再根据不同规格的衬底衬底设定相应的阈值，细分为直接废除的衬底和崩边可修复衬底。在一较佳的方案中：所述的凹坑缺陷和所述的裂纹缺陷分类依据为长宽比、圆形度和矩形度。在一较佳的方案中：将所述的凹坑缺陷分类后，进一步，利用缺陷面积和缺陷周长信息，再根据不同规格的衬底衬底设定相应的阈值，细分为直接废除的衬底和凹坑可修复衬底。在一较佳的方案中：将所述的裂纹缺陷分类后，进一步，利用裂纹的长度信息，再根据不同规格的碳化硅衬底设定相应的阈值，细分为直接废除的衬底和裂纹可修复衬底；利用裂纹区域的长宽比、圆形度和矩形度，将所述裂纹缺陷分类为垂线型裂纹、折线型裂纹和分叉型裂纹。本专利技术具有的优点和积极效果是：一种衬底表面宏观缺陷检测及分类系统，首先，通过缺陷检测系统对衬底表面缺陷进行全场快速检测，其次，采用图像处理模块得到缺陷区域以及缺陷的特征参数，最后，基于特征参数对衬底表面缺陷进行分类，这些特征参数有助于加工参数的选取，缺陷的分类大大降低人工成本并且提高了检测的精度。而且，本专利技术的缺陷检测和分类系统，不局限于碳化硅衬底衬底，可适用于所有衬底材料的检测和分类，只需对缺陷检测模块以及图像处理模块相关参数进行调整。附图说明图1a-图1b为本专利技术衬底表面宏观缺陷检测及分类系统的示意图；图2为本专利技术衬底表面宏观缺陷检测及分类系统中图像处理模块工作流程图；图3为衬底衬底宏观缺陷示意图；图4为本专利技术衬底表面宏观缺陷检测及分类系统中缺陷分类模块工作流程图。图中：1、缺陷检测模块2、图像处理模块3、缺陷分类模块11、线阵相机12、线光源13、环形光14、被测衬底样品15、载物台21、图像采集卡22、计算机23、图像处理及特征提取31、缺陷特征分析32、缺陷分类具体实施方式为了能进一步解释本专利技术的目的、技术方案及特色，下面结合附图和具体实施例子对本专利技术衬底表面宏观缺陷检测及分类系统进一步详细说明。本专利技术衬底表面宏观缺陷检测及分类系统如图1(a)所示，包括缺陷检测模块1、图像处理模块2和缺陷分类模块3，其中：所述缺陷检测模块1主要是光学测量系统，如图1(b)所示，包括光源12(13)、相机11和载物台15，光源12(13)发出的光照射在被测衬底样品14表面，经由被测衬底样品14表面反射回去的光由相机11接收并成像；根据被测衬底样品14本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种衬底表面宏观缺陷检测及分类系统，其特征在于包括：缺陷检测模块、图像处理模块和缺陷分类模块；所述缺陷检测模块包括光源、相机、载物台，所述光源发出的光照射在被测衬底样品表面；所述相机收集经被测样品反射回来的光并成像；所述图像处理模块，其特征在于包括：图像采集卡、计算机、图像处理程序，由所述图像采集卡采集的图像传输至所述计算机，再由所述图像处理程序对所述计算机中的图像进行处理并提取被测衬底样品表面缺陷的特征参数；所述缺陷分类模块，其特征在于包括对所述图像处理模块提取的衬底表面缺陷的特征参数进行归纳和分析，基于所提取的衬底表面缺陷的特征参数对衬底表面缺陷进行分类。

【技术特征摘要】
1.一种衬底表面宏观缺陷检测及分类系统，其特征在于包括：缺陷检测模块、图像处理模块和缺陷分类模块；所述缺陷检测模块包括光源、相机、载物台，所述光源发出的光照射在被测衬底样品表面；所述相机收集经被测样品反射回来的光并成像；所述图像处理模块，其特征在于包括：图像采集卡、计算机、图像处理程序，由所述图像采集卡采集的图像传输至所述计算机，再由所述图像处理程序对所述计算机中的图像进行处理并提取被测衬底样品表面缺陷的特征参数；所述缺陷分类模块，其特征在于包括对所述图像处理模块提取的衬底表面缺陷的特征参数进行归纳和分析，基于所提取的衬底表面缺陷的特征参数对衬底表面缺陷进行分类。2.根据权利要求1所述的一种衬底表面宏观缺陷检测及分类系统，其特征在于：所述缺陷检测模块利用光学原理，检测范围是衬底表面全场。3.根据权利要求1所述的一种衬底表面宏观缺陷检测及分类系统，其特征在于：所述图像处理模块中所述图像采集卡用于采集图像，所述计算机用于对图像的读取和显示，所述图像处理程序在所述计算机中，用于对图像进行处理。4.根据权利要求3所述的一种衬底表面宏观缺陷检测及分类系统，其特征在于：所述的图像处理模块中的图像处理程序还包括：预处理程序，用于对采集的图像进行预处理；边缘检测程序，用于将预处理值后的图像进行边缘检测，提取衬底以及缺陷的边缘；提取缺陷区域程序，用于边缘检测后的图像，将缺陷区域与背景区域分开，从而提取缺陷区域；特征值提取程序，用于对缺陷区域进行分析，提取衬底表面缺陷的特征参数。5.根据权利要求4所述的一种衬底表面宏观缺陷检测及分类系统，其特征在于：所述的衬底表面缺陷的特征参数包括：缺陷坐标、缺陷周长、缺陷面积、长宽比、裂纹长度、矩形度和圆形度。6.根据权利要求5所述的一种衬底表面宏观缺陷检测及分类系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔长彩，李子清，胡中伟，陆静，徐西鹏，
申请(专利权)人：华侨大学，
类型：发明
国别省市：福建,35