[發明專利]一種混合缺陷模式晶圓圖圖像濾波方法

在審

• 申請號: 202210798956.5
• 申請日: 2022-07-08
• 公開（公告）號: CN115170422A
• 公開（公告）日: 2022-10-11
• 發明（設計）人: 陳壽宏;黃振濤;侯杏娜;易木蘭;馬峻;郭玲;汪韜
• 申請（專利權）人: 桂林電子科技大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06V10/762;G06V10/74
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提出一種可以自動選擇最優參數的圖像濾波方法，針對晶圓圖領域的混合缺陷模式晶圓圖進行濾波處理，包括對混合缺陷模式的晶圓圖圖像進行初步聚類，形成多個小的聚類簇或噪聲點，去除噪聲點與噪聲簇；根據設定的核心簇數量，對非核心簇進行合并或去除處理；計算合并或去除之后聚類簇的SD值，使得SD最大的核心簇數量即為最優的聚類簇數量，對應的濾波結果為最優濾波結果。本發明有效的解決了混合缺陷模式晶圓圖使用傳統濾波算法需要手動設置先驗參數，且聚類簇數量無法確定的問題。

技術領域

本發明屬于實際半導體生產中產生的晶圓圖領域，具體涉及混合缺陷模式晶圓圖的濾波去噪算法。

背景技術

半導體芯片產業是信息技術產業的核心，是支撐國家經濟社會發展和保障國家安全的重要產業。晶圓是半導體芯片的核心組成成分，其生產過程尤其復雜，極易產生缺陷。在晶圓測試階段，通過對晶圓進行針測和標記，可以得到有一定空間圖案的晶圓圖。通過對晶圓圖空間圖案進行分析，可以找出導致晶圓缺陷產生的原因，從而提高生產的良品率。

晶圓圖除了包含本身特定的空間圖案以外，還存在許多噪聲點，對識別晶圓的真實缺陷圖案類別產生影響，因此需要對晶圓圖進行濾波處理。隨著晶圓生產工藝的愈加復雜，且尺寸不斷變大，出現混合缺陷模式晶圓圖的概率不斷增加，而且混合缺陷晶圓圖相比于單一缺陷模式晶圓圖更容易受到噪聲點的影響。因此為了提升對混合缺陷模式晶圓圖的識別分類準確率，必須對混合缺陷模式晶圓圖進行有效的濾波處理。

發明內容

本發明目的在于提供一種不需要設定先驗參數而可以自動選擇最優參數的濾波方法，該方法可以用于大規模的混合缺陷模式晶圓圖濾波處理，同時可以避免參數設置的影響，獲得任意形狀的簇。

為了實現上述目的，本發明提供了一種鄰域路徑濾波算法，包括：

獲取晶圓圖像數據集，對晶圓圖像數據集中的每張圖像進行初步聚類處理，形成多個小聚類簇或噪聲點；

將初步聚類所得的多個聚類簇從大到小排序；

設定排序中前Num個最大聚類簇為核心簇，其余聚類簇為非核心簇；

獲取核心簇與非核心簇之間的半徑關系和距離，計算聚類簇合并后的緊湊度Den和緊密度指標f；

通過緊密度指標f判斷對非核心簇是否進行合并或去除處理；

計算合并或去除處理之后聚類簇的SD值，SD值最大，則為最優濾波結果。

在一實施方式中，所述對晶圓圖像數據集中的每張圖像進行初步聚類處理，包括：

(1)任選一個缺陷點作為初始點，并在初始點的3×3鄰域內進行搜索；

(2)在初始點的3×3鄰域范圍內的缺陷點設置為連接點，將初始點與連接點歸為同一個聚類簇；

(3)在連接點的3×3鄰域范圍內繼續搜索缺陷點，并與之合并；

(4)重復步驟(3)的過程，直到待搜索缺陷點的3×3鄰域內不存在未標記的缺陷點，則形成一個聚類簇；

(5)重復步驟(1)(2)(3)(4)，直到晶圓上所有的缺陷點都被劃分為聚類簇或噪聲點；

(6)對不屬于任一聚類簇的樣本點標記為噪聲點，聚類簇樣本少于5的聚類簇標記為噪聲簇，并去除噪聲點與噪聲簇。

在一實施方式中，所述設定排序前Num個最大聚類簇為核心簇，通過觀察大量的晶圓圖像，以及針對混合缺陷模式晶圓圖的討論，設定Num的取值范圍為2-5。

在一實施方式中，所述獲取核心簇與非核心簇之間的半徑關系和距離，計算聚類簇合并后的緊湊度Den和緊密度指標f，包括：