[發明專利]晶圓檢查方法以及晶圓檢查系統在審
| 申請號: | 201910830285.4 | 申請日: | 2019-09-04 |
| 公開(公告)號: | CN110969598A | 公開(公告)日: | 2020-04-07 |
| 發明(設計)人: | 周崇斌;黃圣文 | 申請(專利權)人: | 臺灣積體電路制造股份有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T7/11;G06N20/00;G01N21/95;G01N21/88 |
| 代理公司: | 南京正聯知識產權代理有限公司 32243 | 代理人: | 顧伯興 |
| 地址: | 中國臺灣新竹科*** | 國省代碼: | 臺灣;71 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 檢查 方法 以及 系統 | ||
本公開涉及使用機器學習技術來對晶圓缺陷進行檢測和分類的解決方案。解決方案僅拍攝目標晶圓的一個粗略分辨率數字顯微鏡圖像,且使用機器學習技術來處理粗略掃描電子顯微鏡圖像以對目標晶圓上的缺陷進行復查和分類。由于僅需要晶圓的一個粗略掃描電子顯微鏡圖像,所以提高了缺陷復查和分類的吞吐量和效率。此外,技術不是分散的且可與其它缺陷檢測和分類技術集成。
技術領域
本申請是有關于一種晶圓檢查方法以及晶圓檢查系統。
背景技術
隨著半導體技術的演進,半導體管芯變得越來越小,同時將越來越多的功能和特征集成到單個半導體管芯中。那些特征以其間的最小化間隔緊密地布置。歸因于特征密度的增大,進行更多處理步驟來制造半導體管芯。舉例來說,在襯底上方進行更復雜的曝光、顯影以及刻蝕步驟。在每一步驟之后,檢查晶圓的缺陷,如度量偏移、形狀變形、污染或其它缺陷。當檢查將晶圓標識為有缺陷時,將通過例如自動缺陷復查(automatic defectreview;ADR)過程的缺陷復查過程和/或例如自動缺陷分類(automatic defectclassification;ADC)的缺陷分類過程進一步復查晶圓。
發明內容
在一些實施例中,本申請提供一種晶圓檢查方法,包括:獲得晶圓的第一部分的第一顯微鏡圖像,所述第一顯微鏡圖像具有第一圖像分辨率;基于所述晶圓的晶圓設計信息來獲得所述晶圓的所述第一部分的參考圖像;以及比較所述第一顯微鏡圖像與所述參考圖像以確定所述第一顯微鏡圖像以及所述參考圖像之間的失配。
附圖說明
結合附圖閱讀以下具體實施方式會最好地理解本公開的各方面。在附圖中,除非上下文另有指示,否則相同附圖標號標識類似元件或動作。附圖中元件的大小和相對位置不必按比例繪制。實際上,為了論述清晰起見,可任意增大或減小各種特征的尺寸。
圖1為實例晶圓缺陷管理系統。
圖2為實例晶圓缺陷復查系統。
圖3A為目標晶圓的實例SEM圖像。
圖3B為用于圖3A的目標晶圓的實例參考圖像。
圖4A為實例粗略ROI圖像。
圖4B為基于圖4A的實例粗略ROI圖像來生成的實例精細ROI圖像。
圖5為圖1的晶圓缺陷管理系統的實例操作。
圖6為實施圖2的晶圓缺陷復查系統的實例計算器件。
附圖標號說明
100:晶圓缺陷管理系統;
110:晶圓制造現場系統;
112:階段;
120:晶圓檢查系統;
130:缺陷復查系統;
140:缺陷分類系統;
210:成像單元;
220:參考圖像單元;
230:感興趣區確定單元;
240:粗略感興趣區圖像單元;
250:精細感興趣區圖像單元;
260:網絡;
300:第一部分;
310:缺陷區;
320:非缺陷區;
350:參考圖像;
360、370:部分;
400:粗略感興趣區圖像;
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