一种硅片表面缺陷的机器视觉识别方法、装置及介质与流程

本发明实施例涉及半导体制造，尤其涉及一种硅片表面缺陷的机器视觉识别方法、装置及介质。

背景技术：

1、在半导体领域，硅片一般是集成电路的原料。通过对硅片进行光刻、离子注入等手段，可以制成各种半导体器件。在硅片的生产过程中，通常包括切片、研磨、抛光等多种机械表面处理工序，这些处理工序不可避免地会对硅片表面产生损伤从而在硅片的表面/亚表面中引入裂纹、划痕和位错等缺陷，影响最终获得的半导体产品的性能，进而影响器件的寿命与成品率，硅片的表面缺陷成为衡量产品质量的一个关键因素。

2、随着先进制程的发展，集成电路特征线宽的不断减小，硅片表面的缺陷尺寸更小，数目更低，硅片表面的缺陷管控要求越来越高，这导致管控难度的急剧升高。sem(scanningelectron microscope，扫描电子显微镜)测量可以给出缺陷的直观形貌，但测量速度较慢，在当前的量产品中并未全检，然而下一步的高端产品要求更严苛的管控，势必导致sem的全检或抽样数量增加。因此根据sem的测量结果对缺陷进行分类统计是高端产品的必然要求。然而，目前sem结果缺陷分类仅依靠人工目检，这种方案的效率远不能满足生产需求。为了管控硅片上大量的纳米尺度缺陷，急需开发一套缺陷机器自动识别系统，用以实现表面主要缺陷类型的快速机器识别，实现高效的分类、数量及密度分布计算等需求。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例期望提供一种硅片表面缺陷的机器视觉识别方法；能够通过将采集到的缺陷图像转换为灰度矩阵，基于像素灰度值识别缺陷区域，对缺陷区域进行外形特征长径比的准确提取和判别，从而实现缺陷的快速识别和分类。

2、本发明实施例的技术方案是这样实现的：

3、第一方面，本发明实施例提供了一种硅片表面缺陷的机器视觉识别方法，包括：

4、基于采集到的硅片表面局部缺陷的图像识别待分类的缺陷区域；

5、根据所述待分类的缺陷区域的长值与径值的比值确定所述待分类的缺陷区域的长径比，其中，所述待分类的缺陷区域的长值为所述待分类的缺陷区域的边缘像素之间距离最大的值，所述待分类的缺陷区域的径值为垂直于所述长值所在直线的方向上所述待分类的缺陷区域的边缘像素之间距离最大的值；

6、根据所述长径比识别所述待分类的缺陷区域所表征的缺陷类型。

7、第二方面，本发明实施例提供了一种硅片表面缺陷的机器视觉识别装置，所述装置包括：

8、获取部分、特征提取部分、分类识别部分；其中，

9、所述获取部分，经配置为基于采集到的硅片表面局部缺陷的图像识别待分类的缺陷区域；

10、所述特征提取部分，经配置为根据所述待分类的缺陷区域的长值与径值的比值确定所述待分类的缺陷区域的长径比，其中，所述待分类的缺陷区域的长值为所述待分类的缺陷区域的边缘像素之间距离最大的值，所述待分类的缺陷区域的径值为垂直于所述长值所在直线的方向上所述待分类的缺陷区域的边缘像素之间距离最大的值；

11、所述分类识别部分，经配置为根据所述长径比识别所述待分类的缺陷区域所表征的缺陷类型。

12、第三方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有硅片表面缺陷的机器视觉识别程序，所述硅片表面缺陷的机器视觉识别程序被至少一个处理器执行时实现第一方面所述硅片表面缺陷的机器视觉识别方法的步骤。

13、本发明实施例提供了一种硅片表面缺陷的机器视觉识别方法、装置及介质；通过长径比作为缺陷区域的一个外形特征，能够更准确地对缺陷进行识别及分类，进一步减少缺陷最终识别的步骤，从而实现硅片表面主要缺陷快速分类，提高高端产品监控水平。

技术特征：

1.一种硅片表面缺陷的机器视觉识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于采集到的硅片表面局部缺陷的图像识别待分类的缺陷区域，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述长径比识别所述待分类的缺陷区域所表征的缺陷类型，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，相应于所述待分类的缺陷区域所表征的缺陷类型为第一类缺陷，所述方法还包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，相应于所述待分类的缺陷区域所表征的缺陷类型为第三类缺陷，所述方法还包括：

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，相应于所述待分类的缺陷区域所表征的缺陷类型为第二类缺陷，所述方法还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，相应于所述待分类的缺陷区域所表征的缺陷类型为第四类缺陷，所述方法还包括：

8.根据权利要求4或7所述的方法，其特征在于，所述判断待分类的缺陷区域的形貌特征是凸起型或凹陷型，包括：

9.一种硅片表面缺陷的机器视觉识别装置，其特征在于，所述装置包括：获取部分、特征提取部分、分类识别部分；其中，

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有硅片表面缺陷的机器视觉识别程序，所述硅片表面缺陷的机器视觉识别程序被至少一个处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述硅片表面缺陷的机器视觉识别方法的步骤。

技术总结
本发明实施例公开了一种硅片表面缺陷的机器视觉识别方法、装置及介质，属于半导体制造技术领域，包括：基于采集到的硅片表面局部缺陷的图像识别待分类的缺陷区域；根据所述待分类的缺陷区域的长值与径值的比值确定所述待分类的缺陷区域的长径比，其中，所述长值为所述待分类的缺陷区域的边缘像素之间距离最大的值，所述径值为垂直于所述长值所在直线的方向上所述待分类的缺陷区域的边缘像素之间距离最大的值；根据所述长径比识别所述待分类的缺陷区域所表征的缺陷类型。长径比作为缺陷区域的外形特征，能够更准确地对缺陷进行识别及分类，进一步减少缺陷最终识别的步骤，从而实现硅片表面主要缺陷快速分类，提高高端产品监控水平。

技术研发人员：李安杰
受保护的技术使用者：西安奕斯伟材料科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15