一种碳化硅晶圆的质量智能检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及智能监测技术领域，提供了一种碳化硅晶圆的质量智能检测方法及系统，方法包括：连接定位载台，定位完成采集图像采集结果；构建基础比对特征集合，对图像采集结果进行特征比对，确定异常区域；扫描异常区域，获得异常区域图像采集结果；采集同类型晶圆的异常特征，分类标识并构建异常特征识别模型；将异常区域图像采集结果输入异常特征识别模型，初始识别，调用异常特征集合，对异常区域图像采集结果执行异常特征匹配，输出异常检测结果，解决了碳化硅晶圆的缺陷检测效率低技术问题，实现了自动进行碳化硅晶圆的缺陷检测，提高缺陷检测效率的技术效果。检测效率的技术效果。检测效率的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种碳化硅晶圆的质量智能检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能监测相关
，具体涉及一种碳化硅晶圆的质量智能检测方法及系统。

技术介绍

[0002]信息化技术的不断发展，芯片作为技术的物质基础，包括运算处理的CPU、图像处理的GPU、存储的内存芯片、通讯的基带芯片，受“瓦森纳协议”对高新技术的限制，集成电路制造业的发展一直相对落后。
[0003]常见的，检测方法可以使用高分辨率的光学显微镜检测出大部分的表面和内部缺陷，但，光学显微镜使用逐点检验，速度极慢，无法在保证检测准确性的基础上，高效检测碳化硅晶圆的缺陷。
[0004]综上所述，现有技术中存在碳化硅晶圆的缺陷检测效率低技术问题。

技术实现思路

[0005]本申请通过提供了一种碳化硅晶圆的质量智能检测方法及系统，旨在解决现有技术中的碳化硅晶圆的缺陷检测效率低技术问题。
[0006]鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种碳化硅晶圆的质量智能检测方法及系统。
[0007]本申请公开的第一个方面，提供了一种碳化硅晶圆的质量智能检测方法，其中，所述方法应用于质量智能检测系统，所述质量智能检测系统与定位载台、图像采集装置、扫描电子显微镜通信连接，所述方法包括：连接所述定位载台，接收所述定位载台的定位信号；当接收的所述定位信号显示定位完成时，则通过所述图像采集装置对位于所述定位载台的碳化硅晶圆进行图像采集，获得图像采集结果；基于所述碳化硅晶圆构建基础比对特征集合，并通过所述基础比对特征集合对所述图像采集结果进行特征比对，确定异常区域；通过所述扫描电子显微镜对所述异常区域进行图像采集，获得异常区域图像采集结果；对所述碳化硅晶圆的进行同类型晶圆的异常特征采集，并进行分类标识，通过分类标识结果构建异常特征识别模型；将所述异常区域图像采集结果输入所述异常特征识别模型后，通过特征调用评价单元对所述异常区域图像采集结果进行初始识别，并调用异常特征集合；通过所述异常特征集合对所述异常区域图像采集结果执行异常特征匹配，输出异常检测结果。
[0008]本申请公开的另一个方面，提供了一种碳化硅晶圆的质量智能检测系统，其中，所述系统包括：定位信号接收模块，用于连接定位载台，接收所述定位载台的定位信号；第一图像采集模块，用于当接收的所述定位信号显示定位完成时，则通过图像采集装置对位于所述定位载台的碳化硅晶圆进行图像采集，获得图像采集结果；特征比对模块，用于基于所述碳化硅晶圆构建基础比对特征集合，并通过所述基础比对特征集合对所述图像采集结果进行特征比对，确定异常区域；第二图像采集模块，用于通过扫描电子显微镜对所述异常区域进行图像采集，获得异常区域图像采集结果；分类标识模块，用于对所述碳化硅晶圆的进
行同类型晶圆的异常特征采集，并进行分类标识，通过分类标识结果构建异常特征识别模型；初始识别模块，用于将所述异常区域图像采集结果输入所述异常特征识别模型后，通过特征调用评价单元对所述异常区域图像采集结果进行初始识别，并调用异常特征集合；异常特征匹配模块，用于通过所述异常特征集合对所述异常区域图像采集结果执行异常特征匹配，输出异常检测结果。
[0009]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：由于采用了连接定位载台，接收定位信号；当显示定位完成时，采集获得图像采集结果；基于碳化硅晶圆构建基础比对特征集合，对图像采集结果进行特征比对，确定异常区域；扫描异常区域，获得异常区域图像采集结果；采集同类型晶圆的异常特征，分类标识并构建异常特征识别模型；将异常区域图像采集结果输入异常特征识别模型，初始识别，调用异常特征集合，对异常区域图像采集结果执行异常特征匹配，输出异常检测结果，实现了自动进行碳化硅晶圆的缺陷检测，提高缺陷检测效率的技术效果。
[0010]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0011]图1为本申请实施例提供了一种碳化硅晶圆的质量智能检测方法可能的流程示意图；图2为本申请实施例提供了一种碳化硅晶圆的质量智能检测方法中顺序调用可能的流程示意图；图3为本申请实施例提供了一种碳化硅晶圆的质量智能检测方法中异常特征识别模型构建可能的流程示意图；图4为本申请实施例提供了一种碳化硅晶圆的质量智能检测系统可能的结构示意图。
[0012]附图标记说明：定位信号接收模块100，第一图像采集模块200，特征比对模块300，第二图像采集模块400，分类标识模块500，初始识别模块600，异常特征匹配模块700。
具体实施方式
[0013]本申请实施例提供了一种碳化硅晶圆的质量智能检测方法及系统，解决了碳化硅晶圆的缺陷检测效率低技术问题，实现了自动进行碳化硅晶圆的缺陷检测，提高缺陷检测效率的技术效果。
[0014]在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。
[0015]实施例一：如图1所示，本申请实施例提供了一种碳化硅晶圆的质量智能检测方法，其中，所述方法应用于质量智能检测系统，所述质量智能检测系统与定位载台、图像采集装置、扫描电子显微镜通信连接，所述方法包括：S10：连接所述定位载台，接收所述定位载台的定位信号；
S20：当接收的所述定位信号显示定位完成时，则通过所述图像采集装置对位于所述定位载台的碳化硅晶圆进行图像采集，获得图像采集结果；具体而言，所述质量智能检测系统与定位载台、图像采集装置、扫描电子显微镜通信连接，所述通信连接简单来说就是通过信号的传输交互，在所述质量智能检测系统与定位载台、图像采集装置、扫描电子显微镜之间构成通讯网络，为进行质量智能检测提供硬件支持；基于所述质量智能检测系统与定位载台之间的通信连接，接收所述定位载台的定位信号，所述定位载台的定位信号内部添加多个载物定位点，可以随机设置（随机设置定位点为现有技术）多个载物定位点，在随机设置多个载物定位点可以唯一确定所述定位载台的碳化硅晶圆的形状与位置时（若碳化硅晶圆的形状或位置不确定，需要继续设置载物定位点，直至可以唯一确定碳化硅晶圆的形状与位置），接收的所述定位信号显示定位完成，当接收的所述定位信号显示定位完成时，则通过所述图像采集装置，对位于所述定位载台的碳化硅晶圆进行图像采集，获得图像采集结果，为后续进行检测提供数据基础。
[0016]S30：基于所述碳化硅晶圆构建基础比对特征集合，并通过所述基础比对特征集合对所述图像采集结果进行特征比对，确定异常区域；如图2所示，步骤S30包括步骤：S31：根据特征比对结果进行特征识别，生成异常类型特征的第一顺序特征评价值，其中，所述第一顺序特征评价值带有位置标识；S32：获得所述碳化硅晶圆的历史检测数据，对所述历史检测数据基于时间进行异常特征复现频率分析，根据分析结果生成第二顺序特征评价值；S33：通过所述第一顺序特征评价值和所述第二顺序特征评价值计算获得带有位本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种碳化硅晶圆的质量智能检测方法，其特征在于，所述方法应用于质量智能检测系统，所述质量智能检测系统与定位载台、图像采集装置、扫描电子显微镜通信连接，所述方法包括：连接所述定位载台，接收所述定位载台的定位信号；当接收的所述定位信号显示定位完成时，则通过所述图像采集装置对位于所述定位载台的碳化硅晶圆进行图像采集，获得图像采集结果；基于所述碳化硅晶圆构建基础比对特征集合，并通过所述基础比对特征集合对所述图像采集结果进行特征比对，确定异常区域；通过所述扫描电子显微镜对所述异常区域进行图像采集，获得异常区域图像采集结果；对所述碳化硅晶圆的进行同类型晶圆的异常特征采集，并进行分类标识，通过分类标识结果构建异常特征识别模型；将所述异常区域图像采集结果输入所述异常特征识别模型后，通过特征调用评价单元对所述异常区域图像采集结果进行初始识别，并调用异常特征集合；通过所述异常特征集合对所述异常区域图像采集结果执行异常特征匹配，输出异常检测结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：采集获得同类型晶圆的公开异常数据集，对所述公开异常数据集进行分类标识，获得第一分类标识结果；对所述第一分类标识结果进行数据覆盖度评价，生成覆盖度标识结果；基于所述第一分类标识结果训练初始异常特征识别模型，并通过所述覆盖度标识和所述覆盖度标识结果构建所述异常特征识别模型。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法包括：对所述公开异常数据集进行数据加密，并生成解密密钥；将加密后的所述公开异常数据集和所述解密密钥、所述初始异常特征识别模型、所述覆盖度标识结果发送至第一机构；通过所述覆盖度标识结果匹配获得补偿数据集，其中，所述补偿数据集为所述第一机构中的加密数据集；通过所述补偿数据集对所述初始异常特征识别模型进行模型的优化训练，根据优化训练结果完成所述异常特征识别模型的构建。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述基础比对特征集合对所述图像采集结果进行特征比对，还包括：根据特征比对结果进行特征识别，生成异常类型特征的第一顺序特征评价值，其中，所述第一顺序特征评价值带有位置标识；获得所述碳化硅晶圆的历史检测数据，对所述历史检测数据基于时间进行异常特征复现频率分析，根据分析结果生成第二顺序特征评价值；通过所述第一顺序特征评价值和所述第二顺序特征评价值计算获得带有位置标识的特征调用顺序约束；当所述特征调用评价单元对所述异常区域图像采集结果进行特...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱礼贵，张其玲，
申请(专利权)人：日照鲁光电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：