[发明专利]一种用于缺陷分类的光学检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及集成电路技术领域，尤其是涉及到一种用于缺陷分类的光学检测方法。

背景技术

在现有的技术领域中，一颗芯片的制作工艺往往包含几百步的工序，主要的工艺模块可以分为光刻、刻蚀、离子注入、薄膜生长和清洗等几大部分。随着集成电路工艺的发展及特征尺寸的不断缩小，芯片上电路的分布也越来越复杂，任何环节的微小错误都将导致整个产品的失效，所以对工艺控制的要求就越来越严格。为了可以及时的发现产品的缺陷，在实际的生产过程中一般都配置有高灵敏度的光学缺陷检测设备对产品进行在线的检测，光学缺陷检测设备进行缺陷检测的基本工作原理是将芯片上的电子图像转化为由不同亮暗灰阶表示的灰阶化图像，如图1所示的将一个光学显微镜下获得的图像转化为灰阶化图像的过程即图1a～图1c，然后通过两个相邻的芯片上的灰阶化图像特征进行比较，并检测出芯片上出现异常的缺陷所在位置，最后通过电子显微镜对该缺陷的形貌和位置具体的分析。芯片上对缺陷最敏感的区域是如图2所示的静态存储器，从图可以看出其电路的密度是非常高的，并且分布呈周期性重复排列，并根据静态存储器的材质和图形特征可以将其分为栅极1、有源区2和氧化层隔离区3。一方面，当缺陷分别位于器件对应的上述的栅极1、有源区2和氧化层隔离区3相应的位置(如图3所示)时其对芯片最终的电学性能的影响是不同的，例如：若缺陷位于氧化层隔离区3，其对器件的性能影响是有限的；若缺陷位于栅极1，该缺陷可能造成器件开启的失效。另一方面，缺陷在器件上的位置分布也可以指向缺陷形成的不同原因，若缺陷只分布在栅极1上，那么可能与栅极图形的定义工艺有关，所以倘若在线的光学缺陷检测能够检测出缺陷在静态存储器上面相应的位置且进行准确而全面的分类，就可以对器件的失效模式以及缺陷形成的原因带来极大的便利，也大大降低了生产工艺的成本。

中国专利(CN103529041A)公开了一种基于图像特征的电路板新旧程度判定方法和系统，属于电路板检测技术领域。该判定方法包括以下步骤：采集电路板的图像，提取图像中的特征，并将该特征进行分类；并与预先建立的统计特征数据库中的标准特征进行对比，确定其新旧系数；利用所述特征的新旧系数和权重系数，得出新旧判定系数；将该新旧判定系数与预设值进行比较，得出新旧程度判定结果。

上述专利通过对图像特征量的分类统计，快速建立电路板器件的新旧综合判定模型，能够实现电路板新旧程度的自动、便捷、快速、准确检验，可广泛应用于电路板器件的检测工作中，但是该专利仅仅是通过图形特征进行新旧的对比，并未对器件的缺陷位置进行定位和分类，无法对器件的失效模式以及缺陷原因进行分析。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供一种用于缺陷分类的光学检测方法，通过该方法解决了未对器件的缺陷位置进行定位和分类，进而无法对器件的失效模式以及缺陷原因进行分析的缺陷。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：

一种用于缺陷分类的光学检测方法，其中，所述方法包括：

步骤S1、提供一具有集成电路版图的待测晶圆，所述集成电路版图包括栅极、有源区和氧化层隔离区；

步骤S2、调用一检测设备获取所述集成电路版图的电子图像，并对栅极、有源区和氧化层隔离区进行标识；

步骤S3、调用一光学缺陷检测设备获取所述集成电路版图的灰阶化图像，并根据标识后的电子图像对灰阶化的栅极、有源区和氧化层隔离区进行标识；

步骤S4、继续利用所述光学缺陷检测设备检测灰阶化的栅极、有源区和氧化层隔离区中存在的缺陷，并对缺陷予以分类。

较佳的，上述的用于缺陷分类的光学检测方法，其中，所述集成电路版图中设有静态存储器电路。

较佳的，上述的用于缺陷分类的光学检测方法，其中，通过所述氧化层隔离区对相邻的有源区进行隔离。

较佳的，上述的用于缺陷分类的光学检测方法，其中，步骤S3中，获取所述集成电路版图的灰阶化图像后，所述栅极、有源区和氧化层隔离区的灰阶程度不同。

较佳的，上述的用于缺陷分类的光学检测方法，其中，步骤S4中，利用所述光学缺陷检测设备检测缺陷之前，还包括设定所述光学缺陷检测设备的缺陷检测灵敏度。

较佳的，上述的用于缺陷分类的光学检测方法，其中，调用所述光学缺陷检测设备并设定合适的缺陷检测灵敏检测所述栅极、有源区和氧化层隔离区中的缺陷，使其更清晰检测并识别出缺陷位于不同灰阶程度上对应的结构，进而对缺陷进行分类统计。

较佳的，上述的用于缺陷分类的光学检测方法，其中，所述检测设备为一电子显微镜。