基于计算机视觉的半导体设备维修系统技术方案

本发明专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种基于计算机视觉的半导体设备维修系统，包括图像处理模块：获取待检测晶圆表面灰度图的异常灰度值；种子像素点确定模块：根据异常灰度值的像素点的密度聚类结果确定种子像素点；关键像素点选取模块：利用种子像素点将每个采样尺度的多个高斯采样图像超像素分割为超像素块；将多个高斯采样图像的叠加图中重合的超像素块中重合的种子像素点作为该采样尺度下叠加图的关键像素点，根据关键像素点的中心率获取待检测晶圆表面图像的最终关键像素点；缺陷判断模块：根据最终关键像素点进行匹配，判断晶圆是否存在划痕缺陷；维修模块：对存在划痕缺陷的晶圆进行维修。系统提高了划痕缺陷检测精度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
基于计算机视觉的半导体设备维修系统


[0001]本申请涉及图像处理领域，具体涉及一种基于计算机视觉的半导体设备维修系统。

技术介绍

[0002]半导体设备泛指用于生产各类半导体产品所需的生产设备，晶圆是制造半导体器件的基础性原材料，在晶圆制造过程中，划痕是一种常见的缺陷，划痕一般产生于晶圆制造过程中抛光、切片等步骤中，由化学机械研磨所致，是一种较为严重的晶圆表面缺陷，能够对集成电路芯片造成极为严重的影响，因此，需要对晶圆是否存在划痕缺陷进行检测，并及时对存在划痕缺陷的晶圆进行维修，保证晶圆质量。
[0003]在现有技术是通过将待检测的晶圆表面灰度图像和无缺陷的晶圆的表面灰度图像进行模板匹配，根据模板匹配的结果判断待检测晶圆中是否存在划痕缺陷，得到存在划痕缺陷的晶圆，针对存在划痕的晶圆进行后续维修，但是由于晶圆图像的灰度差异较小，划痕缺陷不明显导致模板匹配不准确，无法对晶圆表面的划痕缺陷进行准确的检测和及时的维修，导致存在划痕缺陷的晶圆流入市场，影响正常使用。

技术实现思路

[0004]针对模板匹配不准确，无法对晶圆表面的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的半导体设备维修系统，其特征在于，包括：图像处理模块：用于获取待检测晶圆的表面灰度图，并提取表面灰度图中的异常灰度值；种子像素点确定模块：用于对同一异常灰度值所包含的像素点进行密度聚类，得到多个聚类簇，将每个聚类簇作为一个像素点区域；利用同一异常灰度值中密度最大的像素点区域中的中心像素点与密度最大的像素点区域中其他像素点之间的距离确定出同一异常灰度值中的种子像素点；关键像素点选取模块：用于对表面灰度图进行不同尺度的高斯下采样，得到每一个尺度下的多个高斯采样图像，利用种子像素点对每个高斯采样图像进行超像素分割，获取每个高斯采样图像的多个超像素块；获取每个采样尺度下的多个高斯采样图像的叠加图像，获得叠加图像中重合的超像素块作为目标超像素块，将目标超像素块中重合的种子像素点，作为该采样尺度下的高斯采样图像的叠加图像中的关键像素点；根据每个采样尺度下的高斯采样图像的叠加图像中每个关键像素点到该关键像素点所在目标超像素块中其他像素点之间的距离，计算每个关键像素点的中心率；利用每个采样尺度下的高斯采样图像的叠加图像中每个关键像素点的中心率选取待检测晶圆表面灰度图中的最终关键像素点；缺陷判断模块：用于将待检测晶圆表面灰度图中的最终关键像素点和标准晶圆表面灰度图中的关键像素点进行关键点匹配，根据匹配结果判断晶圆是否存在划痕缺陷；维修模块：用于对存在划痕缺陷的晶圆进行维修。2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的半导体设备维修系统，其特征在于，所述利用每个采样尺度下的高斯采样图像的叠加图像中每个关键像素点的中心率选取待检测晶圆表面灰度图中的最终关键像素点：根据每个采样尺度下的多个高斯采样图像的叠加图像中每个关键像素点的中心率，计算每个关键像素点作为最终关键像素点的权重；将权重大于权重阈值的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李雯雯，刘畅，
申请(专利权)人：深圳市川世达科技有限公司，
类型：发明
国别省市：