缺陷自分类方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种缺陷自分类方法及系统，用于对晶圆上的缺陷进行自分类，其中，所述缺陷自分类方法包括：获取缺陷所在位置的图像信息；将所述图像信息转换为数字灰阶图像；对所述数字灰阶图像进行图形层次识别；以及，根据所述图形层次识别的结果判断所述缺陷的杀伤力大小，并对所述缺陷进行分类。本发明专利技术通过将缺陷所在位置的图像信息转换为数字灰阶图像来进行图形层次识别，从而在无需引入芯片设计文件(GDS文件)的情况下判断所述缺陷的杀伤力大小，实现缺陷自分类。实现缺陷自分类。实现缺陷自分类。

【技术实现步骤摘要】
缺陷自分类方法及系统


[0001]本专利技术涉及集成电路制造
，尤其涉及一种缺陷自分类方法及系统。

技术介绍

[0002]随着半导体集成电路制造技术的快速发展，晶圆的特征尺寸不断减小，晶圆表面的缺陷已经成为影响良率的主要障碍，缺陷检测技术已经成为集成电路产业的关键技术。
[0003]一片晶圆通常包括多个芯片(die)，所述芯片中不同位置存在的缺陷对芯片良率的影响程度不同。例如，参阅图1，若所述缺陷为图形上缺陷时(即所述缺陷横跨了至少两个图形区域)，说明这类缺陷的杀伤力大；参阅图2，若所述缺陷为非图形上缺陷时(即所述缺陷仅存在于一个图形区域内)，说明这类缺陷的杀伤力小。目前的晶圆制备过程中，想要精确的区分出具有杀伤力的缺陷，必须利用缺陷观测机台(review机台)收集缺陷所在位置的图像(image)，然后通过人工筛选分类出杀伤力大的缺陷(killer defect)。然而，上述晶圆缺陷的分类方法存在耗时长、效率低等问题，分类成本较高。
[0004]鉴于此，需要一种方法及系统自动分类具有不同杀伤力大小的缺陷，为晶圆良率损失的判本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种缺陷自分类方法，用于对晶圆上的缺陷进行自分类，其特征在于，包括：获取缺陷所在位置的图像信息；将所述图像信息转换为数字灰阶图像；对所述数字灰阶图像进行图形层次识别；以及，根据所述图形层次识别的结果判断所述缺陷的杀伤力大小，并对所述缺陷进行分类。2.如权利要求1所述的缺陷自分类方法，其特征在于，将所述图像信息转换为数字灰阶图像的过程包括：对所述图像信息进行小像素网格化处理，获取每个网格内的灰阶值，从而获取所述数字灰阶图像。3.如权利要求2所述的缺陷自分类方法，其特征在于，对所述数字灰阶图像进行层次识别的过程包括：获取所述缺陷所在的缺陷图形层次及所述数字灰阶图像中包含的两个背景图形层次。4.如权利要求3所述的缺陷自分类方法，其特征在于，获取所述缺陷图形层次和所述背景图形层次的过程包括：统计所述数字灰阶图像中各个灰阶值对应的网格数量，绘制所述灰阶值对应的网格数量的变化曲线，所述变化曲线包含三个峰值；将所述三个峰值对应的三个灰阶值中的最小值和最大值分别设置为第一中心值和第二中心值；在所述数字灰阶图形中设置若干个缺陷网格，所述缺陷网格对应的灰阶值与所述第一中心值的差值绝对值小于或等于第一设定阈值，所有所述缺陷网格构成所述缺陷图形层次；在所述数字灰阶图像中设置若干个第一背景网格，所述第一背景网格对应的灰阶值与所述第二中心值的差值绝对值小于或等于第二设定阈值，所有所述第一背景网格构成第一背景图形层次；以及，将所述数字灰阶图像中剩余的所述网格设置为第二背景网格，所有所述第二背景网格构成...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡向华，何广智，
申请(专利权)人：上海华力微电子有限公司，
类型：发明
国别省市：