[发明专利]晶圆缺陷的识别方法及装置

说明书

本发明公开了一种晶圆缺陷的识别方法及装置，包含：获取晶圆缺陷图像的原图；对所有获取的晶圆缺陷图像的原图进行二值化处理；对原图继续进行腐蚀处理；对处理后的原图进行框选计数；输出结果。本发明通过对缺陷图片进行预处理，然后在线自动框选标定缺陷数目并分类，提高了缺陷识别效率。

技术领域

本发明涉及半导体器件制造领域，具体是失效分析领域，特别是指一种晶圆缺陷的识别方法。本发明还涉及所述晶圆缺陷的识别装置。

背景技术

随着半导体制造技术尺寸的不断缩小，制造工艺也越来越复杂，晶圆的制造和封装是个涉及几百步工艺的相当长而复杂的过程，这些步骤绝不可能每次都完美进行，污染和材料的变化将结合到工艺中造成晶圆的缺陷损失。维持及提高工艺和产品的良品率对半导体工业至关重要。在晶圆制造工艺中，缺陷已成为制约良率提升的关键。晶圆的缺陷包含很多种，比如短路、断路、杂质沾污等。通常，工厂将在工艺的三个主要点监测，分别是晶圆制造工艺完成时、晶圆中测后和封装完成时进行终测。

在半导体器件制造工艺中，测试是保证器件出厂品质的重要环节，通过测试，能将制造过程中产生的一些残次品，或者性能不合格产品挑选出来，或者是通过测试，获知器件的性能参数，能对产品进行等级的区分。

缺陷是引起芯片制造良率和可靠性降低的最主要原因，因此对缺陷的管理控制在半导体制造过程中尤为重要。

芯片制作工艺涉及成百上千道序，不同阶段图形、缺陷的表征形式差别巨大。尤其对于特定的图形，需要对每个芯片对应位置进行定点拍摄观察，然后进行人工分类。目前会对每片晶圆的特定工艺阶段定点拍摄400-500张图片，从缺陷特征、数量角度进行人工计数、分类。大量单一图形的呈现及缺陷较弱信号的特点，给负责分类处理的工程师带来巨大的工作压力，需要消耗大量工作时间对弱信号的缺陷进行数量上的分类，如何提高弱信号缺陷的分类效率至关重要。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种晶圆缺陷图像处理方法，提高图像中缺陷的提取及分类的效率，减轻人工压力。

为解决上述问题，本发明所述的晶圆缺陷图像处理方法，所述方法包括：

获取晶圆缺陷图像，所述晶圆缺陷图像包括灰度图像。

对所述晶圆缺陷图像进行弱信号区分处理，得到处理后的晶圆缺陷图像；所述弱信号区分处理用于将所述晶圆缺陷图像中的晶圆缺陷与背景进行区分。

对所述晶圆缺陷进行定位框选，统计定位框选的晶圆缺陷，得到所述晶圆缺陷图像中的晶圆缺陷数量。

进一步地改进是，所述对晶圆缺陷进行定位框选，得到所述晶圆缺陷图像中的晶圆缺陷数量，包括：

根据所述晶圆缺陷的外轮廓进行框定处理，得到所述晶圆缺陷对应的最小定位框。

获取所述最小定位框的面积。

设定一个面积阈值，确定所述最小定位框的面积大于面积阈值的定位框的数量。

将所述定位框的数量确定为所述晶圆缺陷数量。

进一步地改进是，根据所述晶圆缺陷的外轮廓进行框定处理，得到所述晶圆缺陷对应的最小定位框，包括：

获取所述晶圆缺陷的左上角坐标和右下角坐标。

所述最小定位框为矩形。

根据所述左上角坐标和所述右下角坐标确定所述晶圆缺陷对应的最小定位框，并计算所述最小定位框的面积。

进一步地改进是，所述对所述晶圆缺陷图像进行弱信号区分处理，包括：

对所述晶圆缺陷图像进行二值化处理，得到二值化处理后的图像。