《炬丰科技-半导体工艺》半导体晶片缺陷的检测与分类

最新推荐文章于 2025-11-29 23:33:06 发布

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#深度学习 #机器学习

半导体制造中的晶片缺陷检测传统上依赖于手动显微镜检查，这种方法昂贵耗时且易出错。本文提出了一种结合空间过滤器、分类模块和估计模块的自动方法，有效检测和分类线性划痕、圆环和椭圆区域的缺陷。通过高斯EM算法和球壳算法，实现了精确的模式识别，有望应用于更多领域。

书籍：《炬丰科技-半导体工艺》

文章：半导体晶片缺陷的检测与分类

编号：JFKJ-21-422

作者：炬丰科技

摘要

在早期阶段检测工艺问题和参数漂移对于成功的半导体制造至关重要。晶圆上的缺陷模式可以作为质量工程师的重要信息来源，使他们能够隔离生产问题。传统上，缺陷识别是由质量工程师使用扫描电子显微镜进行的。这种手动方法不仅昂贵且耗时，而且会导致很高的错误识别率。在本文中，提出了一种由空间过滤器、分类模块和估计模块组成的自动方法来验证真实数据和模拟数据。实验结果表明，三种典型的缺陷图案：（i）线性划痕；(ii) 一个圆环；(iii) 可以成功提取和分类椭圆区域。高斯EM算法用于估计椭圆和线性图案，球壳算法用于估计环形图案。此外，可以通过混合聚类方法同时识别凸形和非凸形缺陷图案。所提出的方法有可能应用于其他行业。

介绍

集成电路的制造是一个复杂且成本高昂的过程，涉及数百个步骤，并且需要在整个生产过程中监控许多工艺参数。今天，即使使用位于几乎无尘的洁净室并由训练有素的工艺工程师操作的高度自动化和精确定位的设备，仍然无法避免点缺陷的发生。由于晶圆上的成簇点缺陷通常是由于工艺问题或人为错误造成的，因此关于簇大小、几何形状和空间位置的信息对于寻求识别潜在生产问题的工艺工程师来说非