【技术实现步骤摘要】
一种晶圆表面缺陷检测方法及系统
[0001]本专利技术涉及晶圆缺陷检测
，具体为晶圆表面缺陷检测方法及系统。
技术介绍
[0002]半导体技术的飞速发展在当今社会中引起了广泛的重视，推动了通信、信息技术、嵌入式系统等领域的持续进步。在半导体生产过程中，晶圆作为半导体芯片的基础材料，其质量和完整性直接影响着集成电路的性能、可靠性和产业的发展。随着半导体技术的不断创新和进步，对晶圆质量和工艺的要求也在不断提高。因此，不断提升晶圆制造技术和管理水平，保障晶圆质量，将是半导体工业持续发展的关键。
[0003]然而，晶圆表面可能存在的缺陷问题，如氧化层问题、晶格缺陷、污染等，会影响到芯片的电性能、热特性和长期可靠性。因此，准确识别晶圆表面缺陷并实现晶圆损伤精细化管理变得至关重要。
[0004]例如，现有的申请公开号为CN115020260A的中国专利公开了一种晶圆缺陷检测方法以及晶圆检测装置，将检测区域为三个修改为至少四个，通过增加检测区域的数量，更能够准确判断检测区域是否存在真正的缺陷，避免将晶圆上的原本设计误...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种晶圆表面缺陷检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、晶圆在制造流水线上完成生产后通过晶圆传送平台传送至第一检测台；S2、由所述第一检测台中传感器采集图像信息，对所述图像信息初步检测，得到晶圆缺陷边缘信息指数；S3、设定边缘阈值、，将晶圆分为良品晶圆、污染晶圆和损伤晶圆；当时，判定为良品晶圆；当时，判定为损伤晶圆；当时，判定为污染晶圆；判定为污染的晶圆经清扫后再次送入第一检测台，若检测后，则判定为良品晶圆，若检测后，则同损伤晶圆一同送入第二检测台；S4、所述第二检测台对所述图像信息再次检测，依据缺陷面积以及拓扑情况得到晶圆缺陷指数；S5、设定损伤阈值和，当时，判定为轻微损伤，晶粒判定为合格晶粒，当时，判定为一般损伤，晶粒判定为一般缺陷晶粒，当时，判定为重度损伤，晶粒判定为重度缺陷晶粒。2.根据权利要求1所述的一种晶圆表面缺陷检测方法，其特征在于：所述S2中图像信息初步检测包括以下步骤：S21：对所述图像信息利用霍夫直线检测方法进行角度矫正，旋转角参数计算公式如下：，其中，表示检测到的每条直线的角度，表示检测到的直线数量，函数表示对括号内参数求和，则图像旋转矩阵为：，将原始图像应用于旋转矩阵，得到角度矫正后的图像；S22：所述角度矫正后的图像经中值滤波处理得到去噪后的图像；S23：所述去噪后的图像经过直方图均衡化处理后得到包含高灰度对比度和缺陷边缘信息的图像；S24：将S23中得到的图像进行图像分割，并引入canny算子来计算图像的结构相似性指数作为所述晶圆缺陷边缘信息指数。3.根据权利要求2所述的一种晶圆表面缺陷检测方法，其特征在于：所述晶圆缺陷边缘信息指数具体计算过程包括使用canny算子中梯度间的均值和标准差代替图像像素间的均值和标准差，缺陷边缘信息指数的计算公式为：；其中，，，，和分别表示和的平均值，和分别表示和的标准差，表示和之间的协方差，表示canny算子中的水平方向梯度，
表示canny算子中的竖直方向梯度。4.根据权利要求1所述的一种晶圆表面缺陷检测方法，其特征在于：所述S4的步骤包括：S41、运用粒子群优化的自适应阈值方法对晶圆图像进行图像分割，引入非线性递减权重更新策略，获得分割阈值，对图像二值化处理后分割图像得到晶粒；S42、基于所述晶粒通过轮廓发现算法在二值图像中查找并提取缺陷轮廓，得到晶圆表面缺陷轮廓间的拓扑关系；S43、依据所述缺陷轮廓，判断损伤类型，并获取不同缺陷轮廓的缺陷面积；S44、判断晶圆表面缺陷轮廓间的拓扑关系，结合所述晶圆表面缺陷轮廓间的拓扑关系和所述缺陷面积得到晶圆缺陷指数，并对晶圆缺陷分级处理。5.根据权利要求4所述的一种晶圆表面缺陷检测方法，其特征在于：S41中所述图像分割包括以下步骤：S411、获取非线性惯性递减权重系数，实时更新粒子位置，非线性惯性递减权重系数计算公式如下：；其中表示非线性惯性递减权重系数，表示最小惯量，表示最大惯量，a和b分别表示控制曲线上的拐点对应的数值，表示目前迭代数，表示最大迭代数，依据所述非线性惯性递减权重系数确定粒子适应度，与之前粒子进行比较，从当前粒子和之前粒子中选择最佳位置作为适应性最佳的粒子位置；S412、通过将适应性最佳的粒子位置设置为整个粒子群的位置，不断地更新粒子的状态；S413、从所有粒子中选出的最佳位置对应于图像分割所需的最佳阈值，最佳阈值的计算公式：；其中，表示前景图像的平均灰度，表示背景图像的平均灰度，表示像元灰度值，表示图像分割阈值即为最佳阈值，表示阈值...
【专利技术属性】
技术研发人员：林坚，王彭，吴国明，王栋梁，
申请(专利权)人：泓浒苏州半导体科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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