[发明专利]有图形晶圆的图像优化方法、复检方法和复检设备

权利要求书

1.一种有图形晶圆的图像优化方法，其特征在于，包括：

当创建菜单时，将晶圆的晶粒上包括不同材料的区域选为代表性区域，在所述代表性区域上的不同位置分别获得扫描电镜图像及其灰度分布，选取至少两个候选最大灰度位置和至少两个候选最小灰度位置，根据一个候选最大灰度位置和一个候选最小灰度位置获得图像优化位置，设置灰度目标参数，使得所述灰度目标参数包括目标最大灰度和目标最小灰度中至少一个且还包括目标灰度跨度，或者所述灰度目标参数包括所述目标最大灰度和目标最小灰度，建立包括至少两个灰度误差项的评价函数，所述灰度误差项用于评价实际灰度值偏离相应的所述灰度目标参数的大小，建立所述增益量和平移量的迭代公式，设置最大迭代次数、初始增益量和初始平移量；

当执行菜单时，根据所述晶圆的所述图像优化位置获得其同类晶圆的图像优化位置，根据复检设备中的扫描电镜装置获得所述同类晶圆的图像优化位置的实际图像及其实际灰度分布，通过所述初始增益量、初始平移量和迭代公式计算所述评价函数的值，在所述评价函数达到极小值时或达到所述最大迭代次数时结束迭代，将结束迭代后的增益量和平移量保存为最优增益量和最优平移量。

2.根据权利要求1所述的图像优化方法，其特征在于，根据解析芯片设计文件或根据扫描电镜装置在代表性区域上的不同位置分别获得扫描电镜图像及其灰度分布，其中，根据扫描电镜装置在代表性区域上的不同位置分别获得扫描电镜图像及其灰度分布包括：

通过晶圆对准时使用的扫描电镜装置在代表性区域上的不同位置分别获得所述扫描电镜图像及其灰度分布。

3.根据权利要求1所述的图像优化方法，其特征在于，根据所述晶圆的所述图像优化位置获得其同类晶圆的图像优化位置包括：

获得所述同类晶圆的灰度干扰位置；

判断所述同类晶圆的图像优化位置与所述灰度干扰位置是否重合，若未重合，则将所述晶圆的所述图像优化位置选取为所述同类晶圆的图像优化位置。

4.根据权利要求3所述的图像优化方法，其特征在于，若重合，则在同一晶粒上搜索其余的所述候选最大灰度位置和候选最小灰度位置，若搜索到未与所述灰度干扰位置重合的所述候选最大灰度位置和候选最小灰度位置，则根据一个搜索到的所述候选最大灰度位置和一个候选最小灰度位置获得所述同类晶圆的图像优化位置，若未搜索到，则搜索其他晶粒以获得所述同类晶圆的图像优化位置。

5.根据权利要求1所述的图像优化方法，其特征在于，建立包括至少两个灰度误差项的评价函数包括：

建立至少两个灰度误差项，使得所述灰度误差项正比于所述实际灰度值与所述灰度目标参数的差的绝对值或正比于所述差的正偶数次方值，根据至少两个所述灰度误差项的和获得双谷型的所述评价函数。

6.根据权利要求1所述的图像优化方法，其特征在于，建立实际最大灰度和/或实际最小灰度的阈值约束条件，使得所述实际最大灰度和/或实际最小灰度超出相应的灰度目标参数时受到相应的阈值边界的约束。

7.根据权利要求6所述的图像优化方法，其特征在于，建立包括至少两个灰度误差项的评价函数包括：

建立实际最小灰度和/或实际最大灰度与相应的所述灰度目标参数的差的复合函数，且使得所述实际最小灰度和/或实际最大灰度接近相应的阈值边界时，所述复合函数的正偶数次方的斜率比所述差的相同次方的斜率大或者所述复合函数的绝对值的斜率比所述差的绝对值的斜率大，根据所述复合函数获得第一灰度误差项和/或第二灰度误差项，根据实际灰度跨度与目标灰度跨度建立第三灰度误差项，根据所述第一灰度误差项、第二灰度误差项和第三灰度误差项中的至少两个的和获得陡壁双谷型的所述评价函数。

8.根据权利要求7所述的图像优化方法，其特征在于，建立实际最小灰度和/或实际最大灰度与相应的所述灰度目标参数的差的复合函数，且使得所述实际最小灰度和/或实际最大灰度超出相应的灰度目标参数时，所述复合函数的正偶数次方的斜率比所述差的相同次方的斜率大或者所述复合函数的绝对值的斜率比所述差的绝对值的斜率大。