[发明专利]使用扫描电子显微镜计量的缺陷检测、分类及工艺窗口控制有效
申请号: | 201980016474.6 | 申请日: | 2019-03-05 |
公开(公告)号: | CN111837225B | 公开(公告)日: | 2021-12-24 |
发明(设计)人: | H·S·帕特汉吉 | 申请(专利权)人: | 科磊股份有限公司 |
主分类号: | H01L21/66 | 分类号: | H01L21/66;G01N21/88;G01N21/95 |
代理公司: | 北京律盟知识产权代理有限责任公司 11287 | 代理人: | 刘丽楠 |
地址: | 美国加利*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 使用 扫描 电子显微镜 计量 缺陷 检测 分类 工艺 窗口 控制 | ||
1.一种方法,其包括:
在处理器处接收在定界框中具有缺陷的半导体晶片的图像;
使用所述处理器基于所述图像中的像素将所述图像中的所述缺陷分类为初始缺陷类型;
使用所述处理器从电子数据存储单元检索与所述初始缺陷类型相关联的临界尺寸均匀性参数;
使用所述处理器基于所述临界尺寸均匀性参数量化所述缺陷的缺陷率水平;
使用所述处理器获得所述图像中的所述缺陷的形貌属性及对比度属性;
使用所述处理器基于所述形貌属性及所述对比度属性将所述缺陷分类为最终缺陷类型,其中分类为所述最终缺陷类型使用机器学习算法;及
使用所述最终缺陷类型及所述缺陷的性质训练所述机器学习算法,其中所述性质包含临界尺寸属性。
2.根据权利要求1所述的方法,其进一步包括在将所述缺陷分类为所述最终缺陷类型后,将所述缺陷的性质及所述最终缺陷类型添加到数据库,其中所述性质包含所述形貌属性及所述对比度属性。
3.根据权利要求1所述的方法,其进一步包括在将所述缺陷分类为所述最终缺陷类型后,使用所述处理器识别所述图像中的所述缺陷。
4.根据权利要求3所述的方法,其中使用与所述半导体晶片上的相邻裸片的图像的图像减法来识别所述缺陷。
5.根据权利要求3所述的方法,其进一步包括在识别所述图像中的所述缺陷后,使用所述处理器围绕所述缺陷绘制所述定界框。
6.根据权利要求1所述的方法,其中所述图像是扫描电子显微镜图像。
7.一种非暂时性计算机可读媒体,其存储经配置以指示处理器执行根据权利要求1所述的方法的程序。
8.一种系统,其包括:
载台,其经配置以固持半导体晶片;
电子源,其将电子引导到所述载台上的所述半导体晶片处;
检测器,其从所述载台上的所述半导体晶片的表面接收电子;
电子数据存储单元;及
处理器,其与所述检测器及所述电子数据存储单元进行电子通信,其中所述处理器经配置以:
接收在定界框中具有缺陷的所述半导体晶片的图像;
基于所述图像中的像素将所述图像中的所述缺陷分类为初始缺陷类型;
从所述电子数据存储单元检索与所述初始缺陷类型相关联的临界尺寸均匀性参数;
基于所述临界尺寸均匀性参数量化所述缺陷的缺陷率水平;
获得所述图像中的所述缺陷的形貌属性及对比度属性;
基于所述形貌属性及所述对比度属性将所述缺陷分类为最终缺陷类型,其中使用机器学习算法将所述缺陷分类为所述最终缺陷类型;及
使用所述最终缺陷类型及所述缺陷的性质训练所述机器学习算法,其中所述性质包含临界尺寸属性。
9.根据权利要求8所述的系统,其中所述系统进一步包括存储于所述电子数据存储单元上且在所述处理器上运行的机器学习算法模块,且其中分类为所述最终缺陷类型使用所述机器学习算法模块。
10.根据权利要求8所述的系统,其中所述处理器进一步经配置以在将所述缺陷分类为所述最终缺陷类型后识别所述图像中的所述缺陷。
11.根据权利要求10所述的系统,其中所述处理器进一步经配置以在识别所述图像中的所述缺陷后围绕所述缺陷绘制所述定界框。
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H01L 半导体器件;其他类目中不包括的电固体器件
H01L21-00 专门适用于制造或处理半导体或固体器件或其部件的方法或设备
H01L21-02 .半导体器件或其部件的制造或处理
H01L21-64 .非专门适用于包含在H01L 31/00至H01L 51/00各组的单个器件所使用的除半导体器件之外的固体器件或其部件的制造或处理
H01L21-66 .在制造或处理过程中的测试或测量
H01L21-67 .专门适用于在制造或处理过程中处理半导体或电固体器件的装置;专门适合于在半导体或电固体器件或部件的制造或处理过程中处理晶片的装置
H01L21-70 .由在一共用基片内或其上形成的多个固态组件或集成电路组成的器件或其部件的制造或处理;集成电路器件或其特殊部件的制造