一种碳化硅晶圆的质量智能检测方法及系统与流程

本发明涉及智能监测相关，具体涉及一种碳化硅晶圆的质量智能检测方法及系统。

背景技术：

1、信息化技术的不断发展，芯片作为技术的物质基础，包括运算处理的cpu、图像处理的gpu、存储的内存芯片、通讯的基带芯片，受“瓦森纳协议”对高新技术的限制，集成电路制造业的发展一直相对落后。

2、常见的，检测方法可以使用高分辨率的光学显微镜检测出大部分的表面和内部缺陷，但，光学显微镜使用逐点检验，速度极慢，无法在保证检测准确性的基础上，高效检测碳化硅晶圆的缺陷。

3、综上所述，现有技术中存在碳化硅晶圆的缺陷检测效率低技术问题。

技术实现思路

1、本申请通过提供了一种碳化硅晶圆的质量智能检测方法及系统，旨在解决现有技术中的碳化硅晶圆的缺陷检测效率低技术问题。

2、鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种碳化硅晶圆的质量智能检测方法及系统。

3、本申请公开的第一个方面，提供了一种碳化硅晶圆的质量智能检测方法，其中，所述方法应用于质量智能检测系统，所述质量智能检测系统与定位载台、图像采集装置、扫描电子显微镜通信连接，所述方法包括：连接所述定位载台，接收所述定位载台的定位信号；当接收的所述定位信号显示定位完成时，则通过所述图像采集装置对位于所述定位载台的碳化硅晶圆进行图像采集，获得图像采集结果；基于所述碳化硅晶圆构建基础比对特征集合，并通过所述基础比对特征集合对所述图像采集结果进行特征比对，确定异常区域；通过所述扫描电子显微镜对所述异常区域进行图像采集，获得异常区域图像采集结果；对所述碳化硅晶圆的进行同类型晶圆的异常特征采集，并进行分类标识，通过分类标识结果构建异常特征识别模型；将所述异常区域图像采集结果输入所述异常特征识别模型后，通过特征调用评价单元对所述异常区域图像采集结果进行初始识别，并调用异常特征集合；通过所述异常特征集合对所述异常区域图像采集结果执行异常特征匹配，输出异常检测结果。

4、本申请公开的另一个方面，提供了一种碳化硅晶圆的质量智能检测系统，其中，所述系统包括：定位信号接收模块，用于连接定位载台，接收所述定位载台的定位信号；第一图像采集模块，用于当接收的所述定位信号显示定位完成时，则通过图像采集装置对位于所述定位载台的碳化硅晶圆进行图像采集，获得图像采集结果；特征比对模块，用于基于所述碳化硅晶圆构建基础比对特征集合，并通过所述基础比对特征集合对所述图像采集结果进行特征比对，确定异常区域；第二图像采集模块，用于通过扫描电子显微镜对所述异常区域进行图像采集，获得异常区域图像采集结果；分类标识模块，用于对所述碳化硅晶圆的进行同类型晶圆的异常特征采集，并进行分类标识，通过分类标识结果构建异常特征识别模型；初始识别模块，用于将所述异常区域图像采集结果输入所述异常特征识别模型后，通过特征调用评价单元对所述异常区域图像采集结果进行初始识别，并调用异常特征集合；异常特征匹配模块，用于通过所述异常特征集合对所述异常区域图像采集结果执行异常特征匹配，输出异常检测结果。

5、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

6、由于采用了连接定位载台，接收定位信号；当显示定位完成时，采集获得图像采集结果；基于碳化硅晶圆构建基础比对特征集合，对图像采集结果进行特征比对，确定异常区域；扫描异常区域，获得异常区域图像采集结果；采集同类型晶圆的异常特征，分类标识并构建异常特征识别模型；将异常区域图像采集结果输入异常特征识别模型，初始识别，调用异常特征集合，对异常区域图像采集结果执行异常特征匹配，输出异常检测结果，实现了自动进行碳化硅晶圆的缺陷检测，提高缺陷检测效率的技术效果。

7、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

技术特征：

1.一种碳化硅晶圆的质量智能检测方法，其特征在于，所述方法应用于质量智能检测系统，所述质量智能检测系统与定位载台、图像采集装置、扫描电子显微镜通信连接，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述基础比对特征集合对所述图像采集结果进行特征比对，还包括：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

8.一种碳化硅晶圆的质量智能检测系统，其特征在于，用于实施权利要求1-7任意一项所述的一种碳化硅晶圆的质量智能检测方法，包括：

技术总结
本发明涉及智能监测技术领域，提供了一种碳化硅晶圆的质量智能检测方法及系统，方法包括：连接定位载台，定位完成采集图像采集结果；构建基础比对特征集合，对图像采集结果进行特征比对，确定异常区域；扫描异常区域，获得异常区域图像采集结果；采集同类型晶圆的异常特征，分类标识并构建异常特征识别模型；将异常区域图像采集结果输入异常特征识别模型，初始识别，调用异常特征集合，对异常区域图像采集结果执行异常特征匹配，输出异常检测结果，解决了碳化硅晶圆的缺陷检测效率低技术问题，实现了自动进行碳化硅晶圆的缺陷检测，提高缺陷检测效率的技术效果。

技术研发人员：朱礼贵,张其玲
受保护的技术使用者：日照鲁光电子科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14