一种晶圆缺陷检测方法技术

一种晶圆缺陷检测方法，涉及晶圆测试领域。该方法的过程为：S1：采集晶圆的图像，对所述图像进行图像处理，获得平均灰度值，若平均灰度值落入平均灰度值阈值区间范围内，则进入S2；否则重新采集晶圆图像，重复S1；S2：对图像采用RowMask卷积核对图像进行垂直滤波处理，若未找到竖线缺陷的位置，则进入S3，否则确定竖线缺陷的位置和宽度；步骤S3：对图像采用HorMask卷积核对图像进行水平滤波处理，若未找到横线缺陷的位置，则进入S4，否则确定横线缺陷的位置以及宽度；S4：对图像进行背景处理，判断背景是否异常，如果背景无异常，则晶圆正常，否则返回图像异常。基于上述方法可以自适应筛选晶圆的缺陷，降低人工成本，提高了晶圆缺陷的检出率。缺陷的检出率。缺陷的检出率。

【技术实现步骤摘要】
一种晶圆缺陷检测方法


[0001]本专利技术涉及晶圆测试领域，尤其涉及一种晶圆缺陷检测方法。

技术介绍

[0002]晶圆在切割后，有可能内部会出现损害。比如出现瑕疵、断裂或者不可预估的损坏等问题，所以需要对颗粒进行筛选后，才能送入封装厂进行封装，否则会极大提高生产制造的成本。晶圆颗粒的删选，目前主要通过人工进行表面缺陷的筛选，判断颗粒表面是否存在明显的痕迹，比如竖线、横线或者其他的缺陷。但是晶圆体积较小，通过人工的方式筛选效率较低，且容易造成漏检和错检的问题。

技术实现思路

[0003]为了解决通过人工筛选表面缺陷的晶圆，效率较低，且容易造成漏检和错检的问题，本专利技术采用以下技术方案：
[0004]一种晶圆缺陷检测方法，包括以下步骤：
[0005]步骤S1：采集晶圆的图像，对图像进行图像处理，获得平均灰度值，若平均灰度值落入平均灰度值阈值区间范围内，则进入步骤S2；否则重新采集晶圆图像，重复步骤S1；
[0006]步骤S2：对图像采用RowMask卷积核对图像进行垂直滤波处理，若未找到竖线缺陷的位置，则本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种晶圆缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：采集晶圆的图像，对所述图像进行图像处理，获得平均灰度值，若所述平均灰度值落入平均灰度值阈值区间范围内，则进入步骤S2；否则重新采集晶圆图像，重复步骤S1；步骤S2：对所述图像采用RowMask卷积核对图像进行垂直滤波处理，若未找到所述竖线缺陷的位置，则进入步骤S3，否则确定竖线缺陷的位置和宽度；步骤S3：对所述图像采用HorMask卷积核对图像进行水平滤波处理，若未找到横线缺陷的位置，则进入步骤S4，否则确定横线缺陷的位置以及宽度；步骤S4：对所述图像进行背景处理，判断背景是否异常，如果背景无异常，则所述晶圆正常，否则返回图像异常。2.根据权利要求1所述一种晶圆缺陷检测方法，其特征在于，步骤S1中，采集晶圆的图像的过程为：通过贴着45度斜纹图案的硅胶假手指按压晶圆表面按压晶圆表面，成像检测仪获取按压后的图像。3.根据权利要求1所述一种晶圆缺陷检测方法，其特征在于，在步骤S2中，对所述垂直方向滤波处理的过程包括以下步骤：步骤S21：采用RowMask卷积核对所述图像进行垂直方向滤波，获得垂直滤波图像，并统计所述垂直滤波图像的灰度值大于0的像素点个数num，以及灰度值大于0的像素点所对应的灰度和sum，当sum/num大于第一阈值，则返回图像异常；当sum/num不大于第一阈值，若num小于像素点个数阈值,则进入步骤S3，否则进入步骤S22；步骤S22：遍历所述垂直滤波图像上所有像素点，获取每个像素点的灰度值，对于灰度值小于灰度阈值的像素点，将像素点的灰度值设置为0，生成第二垂直滤波图像；步骤S23：删除所述第二垂直滤波图像上的干扰点，生成第三垂直滤波图像；步骤S24：对第三垂直滤波图像进行处理，找出所述竖线的位置以及竖线的宽度。4.根据权利要求3所述一种晶圆缺陷检测方法，其特征在于，在步骤S23中，删除干扰点过程为：步骤S231:遍历第二垂直滤波图像上所有亮点,对每个亮点框定3*3邻域范围内，设置单独一个亮点的位置为(i，j)，在所述邻域范围内，除亮点本身，统计对角线上的四个点中灰度值大于灰度阈值的个数numW；再统计邻域范围内非对角线剩余四个点中灰度值大于所述灰度阈值的个数numS；步骤S232:如果numS+numW＝0,则将所述亮点的灰度值设置为0；如果numS<2且numW>0，将所述亮点灰度值置为0；如果numW＝0且numS＝1，那么就判断，(i,j
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2)和(i,j+2)的位置处的像素点的灰度值是否都是0，如果是,则将亮点的灰度值置为0；经过灰度值设置完成后生成第三垂直滤波图像。步骤S233:统计所述第三垂直滤波图像中灰度值大于0的所有像素点个数filterNum，如果filterNum大于像素点个数阈值,说明图像异常，否则进入步骤S24。5.根据权利要求3所述一种晶圆缺陷检测方法，其特征在于，步骤S24中，对所述第三垂直滤波图像进行处理包括以下步骤：步骤S241：遍历第三垂直滤波图像上各列像素点，获取各列像素点的灰度值，统计灰度值大于0的像素点的个数总和inNum，以及灰度值大于0的像素点的灰度值总和inSum，求得
该亮点组成的亮线在第三垂直滤波图像上的灰度均值inFilterMean，其中inFilterMean＝inSum/inNum。一列亮线中亮点个数占输入图像的高度的比例为inRatio，如果inRatio>1/3且inFilterMean>第一灰度均值阈值，则保留该列的信息到亮线fLine数组中，其中fLine数组包括亮线的位置fLine.loc、亮线的开始位置fLine.start、亮线的结束位置fLine.end、inRatio、inFilterMean、inMeanGray信息；否则不保留该列的信息到所述亮线fLine数组。步骤S242：如果所述fLine数组元素的个数超过8，则说明图像异常；否则进入步骤S243；步骤S243：如果fLine数组的大小为1，且inFilterMean>第二灰度均值阈值,则垂直方向的缺陷有一条，且其位置为fLine[0].loc；如果fLine数组的大小为2，且fLine[1].loc
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fLine[1].loc＝2,且二者中滤波均值较大者inFilterMean>第二灰度均值阈值,那么垂直方向的缺陷有一条，且其位置为fLine[0].loc；fLine数组的大小大于2，如果fline[i+1].loc
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fline[i].loc>5,则就取[fline[i].loc
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1,fline[i].loc+3]共四列，否则取[fline[i].loc
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1,fline[i+1].loc+1]范围内的列数据，求各列在未做任何处理的原始图像上的[fline[i].start,fline[i].end]范围的灰度均值，存放在tmpMean数组中，并获得tmpMean数组的最大值maxMean，和最小值minMean,该数组大小是n；对图像的图像灰度均值meanGray进行判断，如果meanGray小于80，则设置灰度差值的阈值grayThres为50，否则设置灰度差值的阈值grayThres为30。如果abs(tmpMean[2]
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minMean)<10,且(tmpMean[2]
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tmpMean[0])>grayThres，遍历tmpMean数组，如果abs(tmpMean[i]
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minMean)<10，其中i从2到(n
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1),该竖线宽度加1；如果abs(tmpMean[1]
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maxMean)<10，且(tmpMean[1]
‑
tmpMean[0])>grayThres，遍历tmpMean数组，如果abs(tmpMean[i]

【专利技术属性】
技术研发人员：张莉，王露，刘磊，
申请(专利权)人：江苏邦融微电子有限公司，
类型：发明
国别省市：