缺陷检测方法技术

一种缺陷检测方法，包括：获取缺陷数据库，所述缺陷数据库包括若干缺陷数据；提供若干待检测晶圆；从不同角度对每片所述待检测晶圆进行拍摄，获取每片所述待检测晶圆的若干待检测图片；从每片所述待检测晶圆的若干所述待检测图片中获取若干初始检测图片；将每片所述待检测晶圆的若干所述初始检测图片进行拼接，形成检测图片；根据所述缺陷检测库对所述检测图片进行检测，获取检测结果。通过充分的利用选取图片的所有像素信息，完整的保留图片的全部特征，使得最终的检测精准度有效提升。使得最终的检测精准度有效提升。使得最终的检测精准度有效提升。

【技术实现步骤摘要】
缺陷检测方法


[0001]本专利技术涉及半导体制造
，尤其涉及一种缺陷检测方法。

技术介绍

[0002]半导体集成电路芯片通过批量处理制作，在同一衬底上会形成大量各种类型的半导体器件，并将其互相连接以具有完整的电子功能。其中，任一步骤中所产生的缺陷，都可能导致电路制作的失败。因此，在制作工艺中，常需要对各步工艺的制作结构进行缺陷检测及分析，找出缺陷发生的原因，并加以排除。然而，随着超大规模集成电路(ULSI，Ultra Large Scale Integration)的迅速发展，芯片的集成度越来越高，器件的尺寸越来越小，相应的，在工艺制作中产生的足以影响器件成平率的缺陷尺寸也越来越小，给半导体器件的缺陷检测提出了更高的要求。
[0003]然而，现有的缺陷检测方法的精确度较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术解决的技术问题是提供一种缺陷检测方法，能够有效提升缺陷检测的精准度。
[0005]为解决上述问题，本专利技术提供一种缺陷检测方法，包括：获取缺陷数据库，所述缺陷数据库包括若干缺陷数据；提供若干待检测晶圆；从不同角度对每片所述待检测晶圆进行拍摄，获取每片所述待检测晶圆的若干待检测图片；从每片所述待检测晶圆的若干所述待检测图片中获取若干初始检测图片；将每片所述待检测晶圆的若干所述初始检测图片进行拼接，形成检测图片；根据所述缺陷检测库对所述检测图片进行检测，获取检测结果。
[0006]可选的，获取所述缺陷数据库的方法包括：提供若干训练晶圆，每片所述训练晶圆上均具有若干缺陷；对每片所述训练晶圆进行训练学习，获取初始缺陷数据库，所述初始缺陷数据库中包括若干初始缺陷数据；提供若干组测试晶圆组，每组所述测试晶圆组中包括若干测试晶圆；根据若干所述测试晶圆组对所述初始缺陷数据库进行测试学习，获取所述缺陷数据库。
[0007]可选的，对每片所述训练晶圆进行训练学习，获取初始缺陷数据库的方法包括：从不同角度对每片所述训练晶圆进行拍摄，获取每片所述训练晶圆的若干待训练图片；从每片所述训练晶圆的若干所述待训练图片中获取若干初始训练图片；将每片所述训练晶圆的若干初始训练图片进行拼接，形成训练图片；对每张所述训练图片进行图像识别处理，获取初始缺陷数据；由若干所述初始缺陷数据组成所述初始缺陷数据库。
[0008]可选的，从每片所述训练晶圆的若干所述待训练图片中获取若干初始训练图片的方法包括：根据经验规则获取相同类型的所述训练晶圆中缺陷图像最清晰的拍摄角度；将所述拍摄角度拍摄出的所述待训练图片作为所述初始训练图片。
[0009]可选的，根据若干所述测试晶圆组对所述初始缺陷数据库进行测试学习，获取所述缺陷数据库的方法包括：从不同角度对每片所述测试晶圆进行拍摄，获取每片所述测试
晶圆的若干待测试图片；从每片所述测试晶圆的若干所述待测试图片中获取若干初始测试图片；将每片所述测试晶圆的若干初始测试图片进行拼接，形成测试图片；对每张所述测试图片进行图像识别处理，获取测试数据；获取每张所述测试图片的真实数据；根据所述初始缺陷数据库对所述测试数据进行检测，从若干所述初始缺陷数据中获取判断数据；当所述判断数据与所述真实数据超出预设范围时，则将对应的测试晶圆重新进行训练学习；当一组所述测试晶圆组测试完成之后，计算该组所述测试晶圆组的测试准确率；当该组所述测试晶圆组的测试准确率低于设定阈值时，则进行下一组所述测试晶圆组的测试学习，直至该组所述测试晶圆组的测试准确率达到设定阈值时为止，以获取所述缺陷数据库，并保留所述测试学习过程中准确率最好的学习模型。
[0010]可选的，从每片所述测试晶圆的若干所述待测试图片中获取若干初始测试图片的方法包括：根据经验规则，获取相同类型的所述测试晶圆中缺陷图像最清晰的拍摄角度；将所述拍摄角度拍摄出的所述待测试图片作为所述初始测试图片。
[0011]可选的，从若干所述待检测图片中获取若干初始检测图片的方法包括：根据经验规则，获取相同类型的所述待检测晶圆中缺陷图像最清晰的拍摄角度；将所述拍摄角度拍摄出的所述待检测图片作为所述初始检测图片。
[0012]可选的，所述相同类型包括：相同批次、相同制程步骤和相同晶圆中的一种或多种。
[0013]可选的，根据所述缺陷检测库对所述检测图片进行检测，获取检测结果的方法包括：对每张所述检测图片进行图像识别处理，获取检测数据；将所述检测数据与所述缺陷数据库中若干缺陷数据进行分别对比；在一定的对比误差范围内，当所述检测数据与任意所述缺陷数据相同时，获取对应的所述缺陷数据，并将所述缺陷数据作为所述检测结果。
[0014]可选的，将若干所述初始检测图片进行拼接，形成检测图片的方法包括：将若干所述初始检测图片沿第一方向或第二方向进行对接，形成所述检测图片，所述第一方向与所述第二方向垂直。
[0015]可选的，所述训练学习和所述测试学习的过程中所采用的学习模型包括卷积神经网络模型。
[0016]与现有技术相比，本专利技术的技术方案具有以下优点：
[0017]本专利技术的技术方案的检测方法中，从每片所述待检测晶圆的若干所述待检测图片中获取若干初始检测图片；将每片所述待检测晶圆的若干所述初始检测图片进行拼接，形成检测图片；根据所述缺陷检测库对所述检测图片进行检测，获取检测结果。通过充分的利用选取图片的所有像素信息，完整的保留图片的全部特征，使得最终的检测精准度有效提升。
[0018]进一步，从若干所述待检测图片中获取若干初始检测图片的方法包括：根据经验规则，获取相同类型的所述待检测晶圆中缺陷图像最清晰的拍摄角度；将所述拍摄角度拍摄出的所述待检测图片作为所述初始检测图片，降低了其余待检测图片的伪像素干扰，使得最终的检测精准度有效提升。
附图说明
[0019]图1是一种缺陷检测方法的图片处理结构示意图；
[0020]图2是另一种缺陷检测方法的图片处理结构示意图；
[0021]图3至图15是本专利技术缺陷检测方法一实施例各步骤结构示意图。
具体实施方式
[0022]正如
技术介绍
所述，现有的缺陷检测方法的精确度较低。以下将结合附图进行具体说明。
[0023]现有的晶圆缺陷检测过程包括两种，一种方法为：将多角度拍摄获取的若干待检测图片，按照随机的像素比例进行图片的混合，进而获取检测图片(如图1所示)。这种方法虽然充分利用了所有的像素信息，但是会引入一些非常不自然的伪像素信息，进而影响最终的检测判断，使得检测的精准度降低。
[0024]另一种方法为：将多角度拍摄获取的若干待检测图片，按照随机截取局部的方法进行拼接，进而获取检测图片(如图2所示)。这种方法不能够保证将图片有缺陷位置的全部截取，进而也会影响最终的检测判断，使得检测的精准度降低。
[0025]在此基础上，本专利技术提供一种缺陷检测方法，从若干所述待检测图片中获取若干初始检测图片；将若干所述初始检测图片进行拼接，形成检测图片；根据所述缺陷检测库对所述检测图片进行检测，获取检测结果。通过充分的利用选取图片的所有本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取缺陷数据库，所述缺陷数据库包括若干缺陷数据；提供若干待检测晶圆；从不同角度对每片所述待检测晶圆进行拍摄，获取每片所述待检测晶圆的若干待检测图片；从每片所述待检测晶圆的若干所述待检测图片中获取若干初始检测图片；将每片所述待检测晶圆的若干所述初始检测图片进行拼接，形成检测图片；根据所述缺陷检测库对所述检测图片进行检测，获取检测结果。2.如权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，获取所述缺陷数据库的方法包括：提供若干训练晶圆，每片所述训练晶圆上均具有若干缺陷；对每片所述训练晶圆进行训练学习，获取初始缺陷数据库，所述初始缺陷数据库中包括若干初始缺陷数据；提供若干组测试晶圆组，每组所述测试晶圆组中包括若干测试晶圆；根据若干所述测试晶圆组对所述初始缺陷数据库进行测试学习，获取所述缺陷数据库。3.如权利要求2所述的缺陷检测方法，其特征在于，对每片所述训练晶圆进行训练学习，获取初始缺陷数据库的方法包括：从不同角度对每片所述训练晶圆进行拍摄，获取每片所述训练晶圆的若干待训练图片；从每片所述训练晶圆的若干所述待训练图片中获取若干初始训练图片；将每片所述训练晶圆的若干初始训练图片进行拼接，形成训练图片；对每张所述训练图片进行图像识别处理，获取初始缺陷数据；由若干所述初始缺陷数据组成所述初始缺陷数据库。4.如权利要求3所述的缺陷检测方法，其特征在于，从每片所述训练晶圆的若干所述待训练图片中获取若干初始训练图片的方法包括：根据经验规则获取相同类型的所述训练晶圆中缺陷图像最清晰的拍摄角度；将所述拍摄角度拍摄出的所述待训练图片作为所述初始训练图片。5.如权利要求3所述的缺陷检测方法，其特征在于，根据若干所述测试晶圆组对所述初始缺陷数据库进行测试学习，获取所述缺陷数据库的方法包括：从不同角度对每片所述测试晶圆进行拍摄，获取每片所述测试晶圆的若干待测试图片；从每片所述测试晶圆的若干所述待测试图片中获取若干初始测试图片；将每片所述测试晶圆的若干初始测试图片进行拼接，形成测试图片；对每张所述测试图片进行图像识别处理，获取测试数据；获...

【专利技术属性】
技术研发人员：范蕤，
申请(专利权)人：中芯国际集成电路制造北京有限公司，
类型：发明
国别省市：