[發明專利]一種LED晶圓良率檢測方法在審
| 申請號: | 202110154903.5 | 申請日: | 2021-02-04 |
| 公開(公告)號: | CN112908884A | 公開(公告)日: | 2021-06-04 |
| 發明(設計)人: | 竺時育;張梁;孫毅堂;陳云龍 | 申請(專利權)人: | 蘇州眾里數碼科技有限公司 |
| 主分類號: | H01L21/66 | 分類號: | H01L21/66;H01L33/00;G01N21/95 |
| 代理公司: | 上海精晟知識產權代理有限公司 31253 | 代理人: | 周瓊 |
| 地址: | 215000 江蘇省蘇州市工業*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 led 晶圓良率 檢測 方法 | ||
1.一種LED晶圓良率檢測方法,其特征在于,包括人工智能檢測系統,所述人工智能檢測系統包括工藝缺陷特征模塊、機器視覺捕捉模塊、晶圓缺陷處理模塊、晶圓良率計算模塊和結果顯示模塊:
所述工藝缺陷特征模塊中記錄有多種晶圓缺陷特征;
所述機器視覺捕捉模塊用來捕捉待檢測晶圓上的缺陷特征;
所述晶圓缺陷處理模塊用來記錄晶圓缺陷特征位置及缺陷數目;
所述晶圓良率計算模塊用來計算晶圓預判良率值大小;
所述結果顯示模塊顯示待檢測晶圓的預判良率結果;
通過所述人工智能檢測系統檢測晶圓良率的方法,包括以下步驟:
S1、利用機器視覺捕捉模塊捕捉待檢測晶圓上與工藝缺陷特征模塊中相同的晶圓缺陷特征,通過部分晶圓水平、垂直方向像素平均最小值獲取整體圖片旋轉角度,旋轉時四周填充黑像素保證圖像完整性;
S2、通過晶圓缺陷處理模塊,局部閾值分割、膨脹收縮獲取檢測部分,根據特征挑選來剔除與晶圓相似的非檢測區域,只留下晶圓檢測區域;
通過水平、垂直方向像素平均最小值確定每個晶圓方框位置,卡尺工具檢測四邊判斷是否存在缺陷;
統計并記錄下待檢測晶圓的缺陷特征位置及缺陷數目,并用紅框和綠框區分有無缺陷的位置,紅框表示晶圓存在缺陷特征的位置,綠框表示晶圓無缺陷特征的位置;
S3、通過晶圓良率計算模塊計算得到預判良率值:
其中,預判良率值計算公式為:
具體的,不合格晶粒數—缺陷數目,晶粒總數為已知量;
S4、通過結果顯示模塊顯示待檢測晶圓的預判良率結果。
2.根據權利要求1所述的一種LED晶圓良率檢測方法,其特征在于,多種所述晶圓的缺陷特征來自于各個測試基站的缺陷特征統計總和。
3.根據權利要求2所述的一種LED晶圓良率檢測方法,其特征在于,各個所述測試基站設置于主要層次的工藝之后,該主要層次包括:場氧化物、源漏光刻、源漏摻雜、柵區光刻、柵氧化、接觸孔光刻、金屬層沉積、金屬層光刻、合金金屬層、鈍化層沉積和鈍化層光刻。
4.根據權利要求3所述的一種LED晶圓良率檢測方法,其特征在于,所述晶圓缺陷特征包括晶圓表面冗余物、晶體缺陷和機械損傷。
5.根據權利要求4所述的一種LED晶圓良率檢測方法,其特征在于,所述冗余物包括納米級的微小顆粒、微米級的灰塵和相關工藝的殘留物。
6.根據權利要求5所述的一種LED晶圓良率檢測方法,其特征在于,所述預判良率結果是數值、柱狀圖或者餅狀圖中的一種或者多種。
7.根據權利要求6所述的一種LED晶圓良率檢測方法,其特征在于,所述晶圓缺陷處理模塊中記錄待檢測晶圓的晶粒總數、合格晶粒以及不合格晶粒的統計模塊。
8.根據權利要求7所述的一種LED晶圓良率檢測方法,其特征在于,所述晶??倲担胶细窬Я?不合格晶粒數,所述不合格晶粒數=缺陷數目。
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H01L21-70 .由在一共用基片內或其上形成的多個固態組件或集成電路組成的器件或其部件的制造或處理;集成電路器件或其特殊部件的制造





