不良涂层类型缺陷的检测方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种不良涂层类型缺陷的检测方法、装置、设备和存储介质。其中，不良涂层类型缺陷的检测方法通过将晶圆图像与标准样的图像进行图像相减，得到差异图像；对差异图像进行边缘检测，得到边缘图像；进而采用改进的霍夫直线转换对边缘图像进行放射状直线侦测，根据侦测得到的放射状直线的数量，确认所述晶圆图像对应的晶圆是否存在不良涂层类型缺陷。基于此，根据图像识别算法进行晶圆检测，将晶圆缺陷侦测自动化，可实时于晶圆图像中侦测不良涂层类型的晶圆缺陷，减少晶圆检测所需的人力，提高晶圆缺陷检测效率，进而降低制程修正周期，提高制程的良率且降低生产成本。提高制程的良率且降低生产成本。提高制程的良率且降低生产成本。

【技术实现步骤摘要】
不良涂层类型缺陷的检测方法、装置、设备和存储介质


[0001]本申请涉及晶圆生产
，特别是涉及一种不良涂层类型缺陷的检测方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]不良涂层类型缺陷是一种非常常见的晶圆缺陷，通常是因为光阻液注入的量不足、光阻液质量问题(浓度太高、储存不当导致变质)或是转速不适当等因素，导致高速旋转时，无法将全部光阻液均匀覆盖整个晶圆表面，进而形成放射状的晶圆缺陷。一旦发生这类型缺陷问题，受影响的晶圆数量通常是一整批晶圆，数以百计或千计。
[0003]而半导体制造工艺极其复杂，主要包括涂胶、曝光、蚀刻、离子注入、薄膜沉积和化学机械研磨等步骤；实际生产制造涉及多达六百到上千个步骤。并且，目前的晶圆缺陷检测完全仰赖人工，当有制程问题产生时，需透过回顾涂胶或曝光工序之后所拍摄的晶圆图像，找出可能的导因并采取改善措施。因此，晶圆缺陷人工检测效率低，制程修正周期长，影响制程的良率且增加生产成本。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对传统技术存在晶圆缺陷检测效率低、制程修正周期长的问题，提供一种不良涂层类型缺陷的检测方法、装置、设备和存储介质。
[0005]为了实现上述目的，一方面，本申请实施例提供了一种不良涂层类型缺陷的检测方法，包括：
[0006]获取晶圆图像并将晶圆图像与标准样的图像进行图像相减，得到差异图像。
[0007]对差异图像进行边缘检测，得到边缘图像。
[0008]采用改进的霍夫直线转换对边缘图像进行放射状直线侦测，得到放射状直线的数量；改进的霍夫直线转换用于将同时经过晶圆图像的圆心坐标，以及边缘图像的边界的侦测直线确认为放射状直线。
[0009]在数量大于预设值时，确认晶圆图像对应的晶圆存在不良涂层类型缺陷。
[0010]在其中一个实施例中，采用改进的霍夫直线转换对边缘图像进行放射状直线侦测，得到放射状直线的数量的步骤包括：
[0011]以圆心坐标为基点，按照预设间隔角度在边缘图像上设置多条侦测直线，将同时经过圆心坐标和边缘图像的边界的侦测直线确认为放射状直线。
[0012]在其中一个实施例中，对差异图像进行边缘检测，得到边缘图像的步骤中：
[0013]采用Canny图像边缘侦测对差异图像进行处理，得到边缘图像。
[0014]在其中一个实施例中，在放射状直线的数量大于预设值时，确认晶圆图像存在不良涂层类型缺陷的步骤之后，还包括：
[0015]基于各放射状直线，统计缺陷的长度和角度，生成统计报表。
[0016]在其中一个实施例中，获取晶圆图像并将晶圆图像与标准样的图像进行图像相
减，得到差异图像的步骤包括：
[0017]采用霍夫圆形转换对晶圆图像进行侦测，得到晶圆图像的圆形和圆心坐标；圆形用于图像相减。
[0018]在其中一个实施例中，霍夫圆形转换包括Canny图像边缘侦测和圆形累加。
[0019]在其中一个实施例中，晶圆图像为晶圆经涂胶或曝光制程显影工序后获取到的检测图像。
[0020]霍夫圆形转换的图像前处理还包括以下处理方式中的任意一种或任意组合：双边过滤、高斯模糊和特征检测。
[0021]另一方面，本申请实施例还提供了一种不良涂层类型缺陷的检测装置，包括：
[0022]差异图像获取模块，用于获取晶圆图像并将晶圆图像与标准样的图像进行图像相减，得到差异图像。
[0023]边缘图像获取模块，用于对差异图像进行边缘检测，得到边缘图像。
[0024]放射状直线侦测模块，用于采用改进的霍夫直线转换对边缘图像进行放射状直线侦测，得到放射状直线的数量；改进的霍夫直线转换用于将经过晶圆图像的圆心坐标的侦测直线确认为放射状直线。
[0025]缺陷确认模块，用于在数量大于预设值时，确认晶圆图像对应的晶圆存在不良涂层类型缺陷。
[0026]在其中一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述的不良涂层类型缺陷的检测方法。
[0027]在其中一个实施例中，提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上述的不良涂层类型缺陷的检测方法。
[0028]上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点和有益效果：
[0029]通过将晶圆图像与标准样的图像进行图像相减，得到差异图像；对差异图像进行边缘检测，得到边缘图像；进而采用改进的霍夫直线转换对边缘图像进行放射状直线侦测，根据侦测得到的放射状直线的数量，确认所述晶圆图像对应的晶圆是否存在不良涂层类型缺陷。基于此，根据图像识别算法进行晶圆检测，将晶圆缺陷侦测自动化，可实时于晶圆图像中侦测不良涂层类型的晶圆缺陷，减少晶圆检测所需的人力，提高晶圆缺陷检测效率低，进而降低制程修正周期，提高制程的良率且降低生产成本。通过自动化的不良涂层类型晶圆缺陷侦测，能够改良涂胶或曝光工序的晶圆检测流程，缩短半导体行业良率优化的周期时间。
附图说明
[0030]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0031]图1为一个实施例中不良涂层类型缺陷的检测方法的第一示意性流程图；
[0032]图2为一个实施例中不良涂层类型缺陷的检测方法的第二示意性流程图；
[0033]图3为一个实施例中不良涂层类型缺陷的检测方法的第三示意性流程图；
[0034]图4为一个实施例中不良涂层类型缺陷的检测方法的第四示意性流程图；
[0035]图5为一个实施例中不良涂层类型缺陷的检测装置的结构示意图；
[0036]图6为一个实施例中计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0037]为了便于理解本申请，下面将参照相关附图对本申请进行更全面的描述。附图中给出了本申请的首选实施例。但是，本申请可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本申请的公开内容更加透彻全面。
[0038]需要说明的是，当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件并与之结合为一体，或者可能同时存在居中元件。
[0039]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
[0040]本申请涉及半导体(Semiconductor)晶圆(Wafer)生产领域。半导体行业中的生产机台极其昂贵，传统的晶圆缺陷检测依赖于人工，导致制程修正周期过长，且耗费大量人力。而自动化晶圆缺陷检测有助于及早发现制程问题，提升制程的良率以降低生产成本。本申请实施例可基于图像识别技术进行全自动不良涂层类型缺陷本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种不良涂层类型缺陷的检测方法，其特征在于，包括：获取晶圆图像并将所述晶圆图像与标准样的图像进行图像相减，得到差异图像；对所述差异图像进行边缘检测，得到边缘图像；采用改进的霍夫直线转换对所述边缘图像进行放射状直线侦测，得到放射状直线的数量；所述改进的霍夫直线转换用于将同时经过所述晶圆图像的圆心坐标，以及所述边缘图像的边界的侦测直线确认为所述放射状直线；在所述数量大于预设值时，确认所述晶圆图像对应的晶圆存在不良涂层类型缺陷。2.根据权利要求1所述的不良涂层类型缺陷的检测方法，其特征在于，采用改进的霍夫直线转换对所述边缘图像进行放射状直线侦测，得到放射状直线的数量的步骤包括：以所述圆心坐标为基点，按照预设间隔角度在所述边缘图像上设置多条侦测直线，将同时经过所述圆心坐标和所述边缘图像的边界的侦测直线确认为所述放射状直线。3.根据权利要求1所述的不良涂层类型缺陷的检测方法，其特征在于，对所述差异图像进行边缘检测，得到边缘图像的步骤中：采用Canny图像边缘侦测对所述差异图像进行处理，得到所述边缘图像。4.根据权利要求1所述的不良涂层类型缺陷的检测方法，其特征在于，在所述放射状直线的数量大于预设值时，确认所述晶圆图像存在不良涂层类型缺陷的步骤之后，还包括：基于各所述放射状直线，统计缺陷的长度和角度，生成统计报表。5.根据权利要求1至4任一项所述的不良涂层类型缺陷的检测方法，其特征在于，获取晶圆图像并将所述晶圆图像与标准样的图像进行图像相减，得到差异图像的步骤包括：采用霍夫圆形转换对所...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘明宗，
申请(专利权)人：长鑫存储技术有限公司，
类型：发明
国别省市：