CN111855663B - 一种检测晶圆缺陷的设备和方法 - Google Patents

一种检测晶圆缺陷的设备和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111855663B
CN111855663B CN201910363905.8A CN201910363905A CN111855663B CN 111855663 B CN111855663 B CN 111855663B CN 201910363905 A CN201910363905 A CN 201910363905A CN 111855663 B CN111855663 B CN 111855663B
Authority
CN
China
Prior art keywords
die
image data
array
line
equal
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910363905.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111855663A (zh
Inventor
王通
王潇斐
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
SiEn Qingdao Integrated Circuits Co Ltd
Original Assignee
SiEn Qingdao Integrated Circuits Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by SiEn Qingdao Integrated Circuits Co Ltd filed Critical SiEn Qingdao Integrated Circuits Co Ltd
Priority to CN201910363905.8A priority Critical patent/CN111855663B/zh
Publication of CN111855663A publication Critical patent/CN111855663A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111855663B publication Critical patent/CN111855663B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8803Visual inspection
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/9501Semiconductor wafers
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/9501Semiconductor wafers
    • G01N21/9503Wafer edge inspection
    • HELECTRICITY
    • H01ELECTRIC ELEMENTS
    • H01LSEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L22/00Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
    • H01L22/10Measuring as part of the manufacturing process
    • H01L22/12Measuring as part of the manufacturing process for structural parameters, e.g. thickness, line width, refractive index, temperature, warp, bond strength, defects, optical inspection, electrical measurement of structural dimensions, metallurgic measurement of diffusions
    • HELECTRICITY
    • H01ELECTRIC ELEMENTS
    • H01LSEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L22/00Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
    • H01L22/20Sequence of activities consisting of a plurality of measurements, corrections, marking or sorting steps

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
  • Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Abstract

本发明提供一种晶圆缺陷的检测设备及方法,其涉及对具有多个管芯的晶圆施加光源,并采用光检测器接收晶圆所反射和/或散射的光线,通过对光检测器接收数据,并分析得到异常数据,确定具有缺陷的管芯的位置;本发明简化了传统检测手段的步骤,提高了检测效率和精度。

Description

一种检测晶圆缺陷的设备和方法
技术领域
本发明涉及半导体制造技术领域,具体涉及半导体制程中对晶圆缺陷的检测。
背景技术
随着半导体集成电路的迅速发展及关键尺寸按比例缩小,其制造工艺也变得越发复杂。目前先进的集成电路制造工艺一般都包含数百个工艺步骤,只要其中的一个步骤出现问题,就会引起晶圆上整个半导体集成电路芯片的缺陷发生,严重的还可能导致整个芯片的失效。
在晶圆制作中,拉单晶、切片、磨片、抛光、增层、光刻、掺杂、热处理、针测以及划片,是较为常见的晶圆制造过程,而在这一系列过程中,化学气相沉淀、光学显影、化学机械研磨都是这一过程中可能使晶圆表面产生缺陷。
在晶圆的缺陷种类中,无图案晶圆与图案晶圆是最常见的两种晶圆形式,而在具体的晶圆缺陷中,冗余物、晶体缺陷、划痕图案缺漏都是较为常见的晶圆缺陷。晶圆表面冗余物,在晶圆的表面缺陷中,晶圆表面的冗余物是一种晶圆表面较为常见的缺陷种类,纳米级的微小颗粒、微米级的灰尘、相关工序的残留物,都有可能造成晶圆表面的冗余物缺陷。
在晶圆表面缺陷中,晶体缺陷也是一种较为常见的缺陷形式。所谓晶圆表面的警惕缺陷,也被称为滑移线缺陷,这种缺陷的产生往往是由于晶体生长时加热不均所造成的,相较于其它晶圆表面缺陷,晶圆表面的晶体缺陷由于自身特征较为明显,能够通过人工形式进行检测。
在晶圆表面缺陷中,机械损伤同样是较为常见的晶圆表面缺陷种类之一,这种缺陷一般产生于晶圆制造过程中抛光、切片等步骤中,由化学机械研磨所致,是一种较为严重的晶圆表面缺陷,能够对集成电路芯片造成极为严重的影响。值得庆幸的是,晶圆表面的机械损伤缺陷可以进行纠正。
缺陷扫描的机理主要是以光入射到晶圆表面,收集反射/散射光,得到一个图像,将标准单元与之对比,得到灰度差异值,再根据设定的阈值进行判断,当超过阈值时即认为是缺陷。
然而现有技术仍然存在一定缺陷。首先,现有技术通常需要准备标准单元,也需要对标准单元进行测试以得到标准单元缺陷检测的图像,需要花费较多时间和成本。
另外,对于具有多个不同管芯的晶圆,由于其管芯不同,因此还需要进一步制备与不同管芯对应的标准单元,进一步提高的成本。此外,当不同的管芯邻近时,由于不同管芯本身的结构不同,或者其附近的测试元件(Testkey)的图案的不同,化学机械研磨后的钝化层的厚度通常会受到影响。因此,当缺陷扫描检测各不同管芯时,得到的检测图像会受到钝化层的厚度影响,造成图像数据的偏移,比如附近有测试元件的被检测器件的检测图像中的颜色与附近没有测试元件的器件的检测图像的颜色有差异,而这种差异很难避免,但实际上对良率并没有影响,但对检测设备的检测精度造成了很大的影响。
发明内容
有鉴于此,本发明提供了一种晶圆缺陷检测设备及方法,以解决现有技术中检测成本高以及检测精度不高的问题。
根据第一方面,本发明提供了一种晶圆缺陷检测方法,其采用对被检测的管芯缺陷扫描后的图像数据与其上下邻近的管芯缺陷扫描数据进行比较,当比较后的两个数据差异值的绝对值大于或等于一预先设定的阈值时,确定当前被检测的管芯为具有缺陷的管芯。上述方法避免了标准管芯的制备和检测,减少了成本,提高了效率。
可选地,所述晶圆具有多个不同的管芯和/或测试元件;
可选地,考虑到晶圆上的管芯和/或测试元件的不同,且该不同会影响平坦化后的钝化层厚度,当比较后的两个数据差异值的绝对值大于或等于一预先设定的阈值时,暂时不确定当前被检测的管芯为具有缺陷的管芯;进一步比较被检测管芯的左右邻近管芯的图像数据;当再次比较后的数据差异值的绝对值也大于或等于预先设定的阈值时,确定该被检测管芯为具有缺陷的管芯。该方法可以排除钝化层厚度对检测精度的影响,进一步提高检测精度。
可选地,所述钝化层包括氧化层。可选地,所述平坦化包括化学机械研磨。
可选地,所述晶圆包括由多个不同管芯组成的第一管芯阵列;同时,所述晶圆包括多个所述第一管芯阵列,多个所述第一管芯阵列以阵列的方式排布形成第二管芯阵列。
可选地,考虑到晶圆上的管芯和/或测试元件的不同,且该不同会影响化学机械研磨后的钝化层厚度,当比较后的两个数据差异值的绝对值大于或等于一预先设定的阈值时,暂时不确定当前被检测的管芯为具有缺陷的管芯;进一步比较在其他第一阵列中的相同的相对位置上的管芯的检测图像;当比较后的数据差异值的绝对值大于预先设定的一阈值时,确定该管芯为具有缺陷的管芯。该方法进一步去比较位置不同的、但是周边环境条件相同的管芯的图像数据,进一步提高了检测精度。
可选的,当所述晶圆包括由多个不同管芯组成的第一管芯阵列;同时,所述晶圆包括多个所述第一管芯阵列,多个所述第一管芯阵列以阵列的方式排布形成第二管芯阵列时,可不比较与被检测管芯的左右或上下邻近的管芯的图像数据,仅比较在其他第一阵列中的相同的相对位置上的管芯的检测图像;当比较后的数据差异值的绝对值大于预先设定的一阈值时,确定该管芯为具有缺陷的管芯。该方法虽然只比较位置不同的、但是周边环境条件相同的管芯的图像数据,但是简化了工艺,同时保证了检测精度的进一步提高。
根据第二方面,本发明提供了一种晶圆检测设备。该晶圆检测设备至少包括支撑结构、光源和光检测器、分析器。
所述支撑结构用于支撑晶圆;所述光源可发射出电磁波或电子;所述光检测器接收所述晶圆反射和/或散射所述光源发出的电磁波或电子得到与每个管芯对应的图像数据;所述分析器采用上述方法检测晶圆上的管芯。所述晶圆检测设备一方面简化了检测工艺且节省了成本,另一方面可以过滤因为不同的管芯和/或不同的测试元件造成的检测图像差异,提高了检测精度。
附图说明
通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点,附图是示意性的而不应理解为对本发明进行任何限制,在附图中:
图1显示为本发明第一实施例的检测方法的示意图。
图2显示为本发明第二实施例的检测方法的示意图。
图3显示为本发明具有多个不同管芯的晶圆的示意图。
图4显示为本发明第三实施例的检测方法的示意图。
图5显示为本发明第四实施例的检测方法的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供一种晶圆缺陷检测方法,其至少对具有多个管芯的晶圆施加光源;对所述晶圆反射的光进行采集,其至少将每个被分析的管芯的图像数据与当前被分析的管芯的上下两侧的两个所述管芯的图像数据对比,分别得到第一图像数据差异值及第二图像数据差异值。参考图1,将管芯2000的图像数据分别与管芯2001和管芯2002对比,得到两个图像数据差异值。这种方法可以避免标准管芯的制作和图像采集,简化了工艺,节省了成本,另一方面可以过滤因为管芯附近的结构(比如不同的测试元件)造成的检测图像差异,提高了检测精度。
可选的,所述图像数据包括光学上的色调、饱和度或亮度,或者是电子成像上的灰度。
可选的,将上述两个图像数据差异值的绝对值与预先设定的阈值相比较,当所述绝对值大于或等于预先设定的阈值时,确定管芯2000为具有缺陷的管芯。
可选的,所述管芯2000、管芯2001和管芯2002为相同的管芯。由于被比较的管芯相同,其形貌结构相同、在平坦化后的钝化层差异通常也比较小,因此,预先设定的阈值可以设定较小,比如为0,以提高检测精度。
可选地,所述管芯2000、管芯2001和管芯2002为不同的管芯,由于被比较的管芯不同,其形貌结构通常也不相同、在平坦后的钝化层差异可能比较大,因此,在检测方法中,所述预先设定的阈值可以根据管芯形貌结构的不同程度设定大小,以提高检测精度。
可选地,所述钝化层包括氧化层。可选地,所述平坦化包括化学机械研磨。
可选地,所述管芯2000、管芯2001和管芯2002的附近还具有测试元件2001T、2000T、2002T,由于测试元件的图案可不同,在检测方法中,所述预先设定的阈值可以进一步根据测试元件的不同程度设定大小,以提高检测精度。
可选的,考虑到被检测管芯上下两侧的管芯可不同,所述预先设定的阈值也可设置为不同的阈值,以进一步提高检测精度。
为了进一步提高检测精度,本发明第二实施例进一步提供了一种技术方案。参考图2,在完成了如第一实施例的将管芯2000的图像数据分别与管芯2001和管芯2002对比,得到两个图像数据差异值,在两个数据差异值的绝对值大于预先设定阈值后,暂时不确定管芯2000为具有缺陷的管芯。进一步地,在与原检测方向的交叉方向上,即将管芯2000的图像数据与其左右两侧的管芯的图像数据进行对比,得到另外的两个图像数据差异值。再将该另外的两个图像数据差异值的绝对值与预先设定的阈值进行比较,当两个差异值的绝对值都大于或等于阈值时,确定管芯2000为具有缺陷的管芯。
可选的,在左右方向检测时的预先设定的阈值,可以与在上下方向上检测时的阈值不同。
可选地,所述晶圆包括由多个不同管芯组成的第一管芯阵列;所述第一管芯阵列包括N行及M列管芯,其中N≥2,M≥1,N和M均为整数;所述晶圆包括多个所述第一管芯阵列200,多个所述第一管芯阵列以阵列的方式排布形成第二管芯阵列100;所述第二管芯阵列包括K行及J列所述第一管芯阵列,其中K≥1,J≥2,K和J均为整数;
参考图3,所述第一管芯阵列可以为3行3列管芯,即N=3且M=3,所述第二管芯阵列100可以为4行4列第一管芯阵列200,即K=4且J=4。
考虑到管芯周围环境的重复性,为了进一步提高检测缺陷的精度,可将位于不同第一阵列的、且具有相同环境的管芯的图像数据进行对比。参考图4,至少将第k1行的第j1列所述第一管芯阵列中的第n1行的第m1列的管芯的图像数据,与第k2行的第j2列的所述第一管芯阵列中的第n1行的第m1列的管芯数据对比得到第一图像数据差异值;
再将第k1行的第j1列所述第一管芯阵列中的第n1行的第m1列的管芯的图像数据,与第k3行的第j3列的所述第一管芯阵列中的第n1行的第m1列的管芯数据对比得到第二图像数据差异值。
其中k1、k2和k3互不相同,且K≥k1,k2,k3≥1;
其中j1、j2和j3互不相同,且J≥j1,j2,j3≥2;
其中N≥n1≥2,且M≥m1≥1;
其中k1、k2、k3、j1、j2、j3、n1和m1均为整数。
可选地,当所述第一图像数据差异值及第二图像数据差异值的绝对值都大于或等于预先设定的阈值时,确定所述第k1行的第j1列所述第一管芯阵列中的第n1行的第m2列的管芯为具有缺陷的管芯。
该方法避免了不同的管芯和/或不同的测试元件造成的不同管芯形貌和不同的化学机械研磨后的钝化层形貌对晶圆检测的影响,提高了检测精度。
可选地,参考图5,在完成了如第一实施例的将管芯2000的图像数据分别与管芯2001和管芯2002对比,得到两个图像数据差异值,在两个数据差异值的绝对值大于预先设定阈值后,暂时不确定管芯2000为具有缺陷的管芯。然后,将位于不同第一阵列的、且具有相同环境的管芯的图像数据进行对比。参考图4,至少将第k1’行的第j1’列所述第一管芯阵列中的第n1’行的第m1’列的管芯的图像数据,与第k2’行的第j2’列的所述第一管芯阵列中的第n1’行的第m1’列的管芯数据对比得到第一图像数据差异值;
再将第k1’行的第j1’列所述第一管芯阵列中的第n1’行的第m1’列的管芯的图像数据,与第k3’行的第j3’列的所述第一管芯阵列中的第n1’行的第m1’列的管芯数据对比得到第二图像数据差异值。
可选地,当所述第一图像数据差异值及第二图像数据差异值的绝对值都大于或等于预先设定的阈值时,确定所述第k1’行的第j1’列所述第一管芯阵列中的第n1’行的第m2’列的管芯为具有缺陷的管芯。
其中k1’、k2’和k3’互不相同,且K≥k1’,k2’,k3’≥1;
其中j1’、j2’和j3’互不相同,且J≥j1’,j2’,j3’≥2;
其中N≥n1’≥2,且M≥m1’≥1;
其中k1’、k2’、k3’、j1’、j2’、j3’、n1’和m1’均为整数。
该方法进一步提高了晶圆缺陷的检测精度。
本发明还提供了一种晶圆检测设备。该晶圆检测设备至少包括支撑结构、光源和光检测器、分析器。
所述支撑结构用于支撑晶圆;所述光源可发射出电磁波或电子;所述光检测器接收所述晶圆反射和/或散射所述光源发出的电磁波或电子得到与每个管芯对应的图像数据;所述分析器采用上述任一方法检测晶圆上的管芯。
具体的,本发明提供一种检测晶圆缺陷的设备的实施例。所述检测晶圆缺陷的设备至少包括:支撑结构,所述支撑结构用于支撑晶圆,所述晶圆包括多个管芯;光源和光检测器,所述光源对每一个所述管芯进行扫描,所述光检测器通过接收所述晶圆反射和/或散射所述光源发出的光得到与每个管芯对应的图像数据;分析器,所述分析器至少通过将每个当前被分析的管芯的图像数据与所述当前被分析的管芯的上下两侧的两个管芯的图像数据对比,分别得到第一图像数据差异值及第二图像数据差异值。该设备避免了对标准管芯的制作和图像采集,简化了工艺,节省了成本,另一方面可以过滤因为管芯附近的结构(比如不同的测试元件)造成的检测图像差异,提高了检测精度。
可选地,当所述第一图像数据差异值及第二图像数据差异值的绝对值都大于或等于预先设定的第一阈值时,确定所述被分析的管芯为具有缺陷的管芯。
可选地,当所述第一图像数据差异值及第二图像数据差异值的绝对值都大于或等于预先设定的第一阈值时,所述分析器再将当前被分析的管芯的图像数据与当前被分析的管芯的左右两侧的所述管芯的图像数据对比,得到第三图像数据差异值及第四图像数据差异值,当所述第三图像数据差异值及第四图像数据差异值的绝对值均大于或等于预先设定的第二阈值时,确定所述被分析的管芯为具有缺陷的管芯。该设备可以进一步过滤因为管芯附近的结构造成的检测图像差异,提高了检测精度
可选地,所述第一阈值与所述第二阈值相等或不等。如此可以根据晶圆中不同管芯的相异程度,灵活设定阈值,进一步提高了检测精度。
本发明还提供另一种检测晶圆缺陷的设备的实施例子,所述检测晶圆缺陷的设备至少包括:
支撑结构,所述支撑结构用于支撑晶圆,所述晶圆包括由多个不同管芯组成的第一管芯阵列;所述第一管芯阵列包括N行及M列管芯,其中N≥2,M≥1,N和M均为整数;
所述晶圆包括多个所述第一管芯阵列,多个所述第一管芯阵列以阵列的方式排布形成第二管芯阵列;所述第二管芯阵列包括K行及J列所述第一管芯阵列,其中K≥1,J≥2,K和J均为整数;
光源和光检测器;所述光源对每一个所述管芯进行扫描,所述光检测通过接收所述晶圆反射和/或散射所述光源发出的光得到与每个管芯对应的图像数据;
分析器;
可选地,所述分析器至少将第k1行的第j1列所述第一管芯阵列中的第n1行的第m1列的管芯的图像数据,与第k2行的第j2列的所述第一管芯阵列中的第n1行的第m1列的管芯数据对比得到第一图像数据差异值;
所述分析器再将第k1行的第j1列所述第一管芯阵列中的第n1行的第m1列的管芯的图像数据,与第k3行的第j3列的所述第一管芯阵列中的第n1行的第m1列的管芯数据对比得到第二图像数据差异值;
其中k1、k2和k3互不相同,且K≥k1,k2,k3≥1;
其中j1、j2和j3互不相同,且J≥j1,j2,j3≥2;
其中N≥n1≥2,且M≥m1≥1;
其中k1、k2、k3、j1、j2、j3、n1和m1均为整数。
该设备避免了对标准管芯的制作和图像采集,简化了工艺,节省了成本,另一方面可以过滤因为管芯附近的结构(比如不同的测试元件)造成的检测图像差异,提高了检测精度。
可选地,当所述第一图像数据差异值及第二图像数据差异值的绝对值都大于或等于预先设定的阈值时,确定所述第k1行的第j1列所述第一管芯阵列中的第n1行的第m2列的管芯为具有缺陷的管芯。
可选地,所述第一管芯阵列中的多个所述管芯均不相同。在多个管芯均不相同的情况下,该检测设备更具备优势,其可以更好的过滤因为管芯本身的结构造成的检测图像差异,提高了检测精度。
可选地,所述第一管芯阵列中的所述管芯之间具有沟道,所述沟道中具有测试元件。可选地,所述测试元件为多个。在具有测试元件的情况下,该检测设备更具备优势,其可以更好的过滤因为管芯附近的结构,比如测试元件,造成的检测图像差异,提高了检测精度。
可选地,所述第一管芯阵列中的所述管芯之间具有沟道,所述沟道中具有多个测试元件,所述多个测试元件的图形相同或不同。
可选地,所述晶圆上具有覆盖所述管芯的钝化层,所述钝化层在制备晶圆时被平坦化。
可选地,所述钝化层包括氧化层,所述平坦化工艺包括化学机械研磨。
可选地,所述图像数据包括色调、饱和度或亮度,或者是电子成像上的灰度。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效,而非用于限制本发明,本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型,这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (10)

1.一种检测晶圆缺陷的设备,其特征在于,所述检测晶圆缺陷的设备至少包括:
支撑结构,所述支撑结构用于支撑晶圆,所述晶圆包括由多个不同管芯组成的第一管芯阵列;所述第一管芯阵列包括N行及M列管芯,其中N≥2,M≥1,N和M均为整数;
所述晶圆包括多个所述第一管芯阵列,多个所述第一管芯阵列以阵列的方式排布形成第二管芯阵列;所述第二管芯阵列包括K行及J列所述第一管芯阵列,其中K≥1,J≥2,K和J均为整数;
光源和光检测器;所述光源对每一个所述管芯进行扫描,所述光检测通过接收所述晶圆反射和/或散射所述光源发出的光得到与每个管芯对应的图像数据;
分析器;
所述分析器至少将第k1行的第j1列所述第一管芯阵列中的第n1行的第m1列的管芯的图像数据,与第k2行的第j2列的所述第一管芯阵列中的第n1行的第m1列的管芯数据对比得到第一图像数据差异值;
所述分析器再将第k1行的第j1列所述第一管芯阵列中的第n1行的第m1列的管芯的图像数据,与第k3行的第j3列的所述第一管芯阵列中的第n1行的第m1列的管芯数据对比得到第二图像数据差异值;
当所述第一图像数据差异值及第二图像数据差异值的绝对值都大于或等于预先设定的阈值时,确定所述第k1行的第j1列所述第一管芯阵列中的第n1行的第m2列的管芯为具有缺陷的管芯;
其中k1、k2和k3互不相同,且K≥k1,k2,k3≥1;
其中j1、j2和j3互不相同,且J≥j1,j2,j3≥2;
其中N≥n1≥2,且M≥m1≥1;
其中k1、k2、k3、j1、j2、j3、n1和m1均为整数。
2.根据权利要求1所述的检测晶圆缺陷的设备,所述第一管芯阵列中的多个所述管芯均不相同。
3.根据权利要求1所述的检测晶圆缺陷的设备,所述第一管芯阵列中的所述管芯之间具有沟道,所述沟道中具有测试元件。
4.根据权利要求1所述的检测晶圆缺陷的设备,所述第一管芯阵列中的所述管芯之间具有沟道,所述沟道中具有多个测试元件,所述多个测试元件的图形相同或不同。
5.根据权利要求4所述的检测晶圆缺陷的设备,所述晶圆上具有覆盖所述管芯的钝化层,所述钝化层在制备晶圆时被平坦化。
6.根据权利要求5所述的检测晶圆缺陷的设备,所述钝化层包括氧化层,所述平坦化工艺包括化学机械研磨。
7.根据权利要求1所述的检测晶圆缺陷的设备,所述图像数据包括色调、饱和度、亮度或电子成像上的灰度。
8.一种检测晶圆缺陷的方法,其特征在于,所述方法至少包括:
对具有多个管芯的晶圆施加光源;
对所述晶圆反射和/或散射的光进行采集;
至少将每个当前被分析的管芯的图像数据与所述当前被分析的管芯的上下两侧的两个管芯的图像数据对比,分别得到第一图像数据差异值及第二图像数据差异值;
当所述第一图像数据差异值及第二图像数据差异值的绝对值都大于或等于预先设定的第一阈值时,确定所述被分析的管芯为具有缺陷的管芯;
所述多个管芯包括由多个不同管芯组成的第一管芯阵列;所述第一管芯阵列包括N行及M列管芯,其中N≥2,M≥1,N和M均为整数;
所述晶圆包括多个所述第一管芯阵列,多个所述第一管芯阵列以阵列的方式排布形成第二管芯阵列;所述第二管芯阵列包括K行及J列所述第一管芯阵列,其中K≥1,J≥2,K和J均为整数;
当所述第一图像数据差异值及第二图像数据差异值的绝对值都大于或等于预先设定的第一阈值时,至少继续将第k1行的第j1列所述第一管芯阵列中的第n1行的第m1列的管芯的图像数据,与第k2行的第j2列的所述第一管芯阵列中的第n1行的第m1列的管芯数据对比得到第三图像数据差异值;
再将第k1行的第j1列所述第一管芯阵列中的第n1行的第m1列的管芯的图像数据,与第k3行的第j3列的所述第一管芯阵列中的第n1行的第m1列的管芯数据对比得到第四图像数据差异值;
当所述第三图像数据差异值及第四图像数据差异值的绝对值都大于或等于预先设定的第二阈值时,确定所述第k1行的第j1列所述第一管芯阵列中的第n1行的第m2列的管芯为具有缺陷的管芯;
其中k1、k2和k3互不相同,且K≥k1,k2,k3≥1;
其中j1、j2和j3互不相同,且J≥j1,j2,j3≥2;
其中N≥n1≥2,且M≥m1≥1;
其中k1、k2、k3、j1、j2、j3、n1和m1均为整数;
所述第一阈值与所述第二阈值相等或不等。
9.根据权利要求8所述的检测晶圆缺陷的方法,当所述第一图像数据差异值及第二图像数据差异值的绝对值都大于或等于预先设定的第一阈值时,所述分析器再将当前被分析的管芯的图像数据与当前被分析的管芯的左右两侧的所述管芯的图像数据对比,得到第三图像数据差异值及第四图像数据差异值,当所述第三图像数据差异值及第四图像数据差异值的绝对值均大于或等于预先设定的第二阈值时,确定所述被分析的管芯为具有缺陷的管芯;
所述第一阈值与所述第二阈值相等或不等。
10.一种检测晶圆缺陷的方法,其特征在于,所述方法至少包括:
对具有多个管芯的晶圆施加光源;
对所述晶圆反射和/或散射的光进行采集;
所述晶圆包括由多个不同管芯组成的第一管芯阵列;所述第一管芯阵列包括N行及M列管芯,其中N≥2,M≥1,N和M均为整数;
所述晶圆包括多个所述第一管芯阵列,多个所述第一管芯阵列以阵列的方式排布形成第二管芯阵列;所述第二管芯阵列包括K行及J列所述第一管芯阵列,其中K≥1,J≥2,K和J均为整数;
至少将第k1行的第j1列所述第一管芯阵列中的第n1行的第m1列的管芯的图像数据,与第k2行的第j2列的所述第一管芯阵列中的第n1行的第m1列的管芯数据对比得到第一图像数据差异值;
再将第k1行的第j1列所述第一管芯阵列中的第n1行的第m1列的管芯的图像数据,与第k3行的第j3列的所述第一管芯阵列中的第n1行的第m1列的管芯数据对比得到第二图像数据差异值;
当所述第一图像数据差异值及第二图像数据差异值的绝对值都大于或等于预先设定的阈值时,确定所述第k1行的第j1列所述第一管芯阵列中的第n1行的第m2列的管芯为具有缺陷的管芯;
其中k1、k2和k3互不相同,且K≥k1,k2,k3≥1;
其中j1、j2和j3互不相同,且J≥j1,j2,j3≥2;
其中N≥n1≥2,且M≥m1≥1;
其中k1、k2、k3、j1、j2、j3、n1和m1均为整数。
CN201910363905.8A 2019-04-30 2019-04-30 一种检测晶圆缺陷的设备和方法 Active CN111855663B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910363905.8A CN111855663B (zh) 2019-04-30 2019-04-30 一种检测晶圆缺陷的设备和方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910363905.8A CN111855663B (zh) 2019-04-30 2019-04-30 一种检测晶圆缺陷的设备和方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111855663A CN111855663A (zh) 2020-10-30
CN111855663B true CN111855663B (zh) 2023-06-27

Family

ID=72965789

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910363905.8A Active CN111855663B (zh) 2019-04-30 2019-04-30 一种检测晶圆缺陷的设备和方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111855663B (zh)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11264799A (ja) * 1998-03-17 1999-09-28 Olympus Optical Co Ltd 試料表面検査装置
JP2007333476A (ja) * 2006-06-13 2007-12-27 Fujitsu Ltd 欠陥検査方法及び欠陥検査装置
WO2019178640A1 (en) * 2018-03-20 2019-09-26 Ccl Secure Pty Ltd Inspection of micro optical effect images in thin substrates

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6395567B1 (en) * 1998-07-02 2002-05-28 Advanced Micro Devices, Inc. Process control using ideal die data in an optical comparator scanning system
JP2001068517A (ja) * 1999-08-31 2001-03-16 Hitachi Ltd 半導体ウェハの検査装置
JP2002267615A (ja) * 2001-03-12 2002-09-18 Olympus Optical Co Ltd 欠陥検出方法及びその装置
JP4711570B2 (ja) * 2001-09-14 2011-06-29 株式会社東京精密 パターン検査方法及び検査装置
DE60324656D1 (de) * 2003-01-15 2008-12-24 Negevtech Ltd Verfahren und Gerät zur schnellen on-line und elektro-optischen Defekterkennung an Wafern
JP4402004B2 (ja) * 2005-04-15 2010-01-20 株式会社日立ハイテクノロジーズ 検査装置
JP2006343248A (ja) * 2005-06-10 2006-12-21 Matsushita Electric Ind Co Ltd 半導体装置の検査方法および半導体装置の検査装置
CN101996908B (zh) * 2009-08-14 2013-03-27 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 晶片的检测方法
CN102121907A (zh) * 2010-01-08 2011-07-13 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 自动检测晶圆缺陷的方法和系统
CN102403246B (zh) * 2010-09-17 2013-12-11 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 检测掩模板污染的方法
JP2013238501A (ja) * 2012-05-16 2013-11-28 Hitachi High-Technologies Corp 検査装置
CN102707215B (zh) * 2012-05-22 2017-02-22 上海华虹宏力半导体制造有限公司 晶圆的测试方法
CN103346104B (zh) * 2013-06-27 2016-06-08 上海华力微电子有限公司 一种芯片缺陷检测方法
WO2016081760A1 (en) * 2014-11-19 2016-05-26 Deca Technologies Inc. Automated optical inspection of unit specific patterning
CN106971955B (zh) * 2017-05-18 2019-12-24 上海华力微电子有限公司 晶圆缺陷的检测方法
CN107402218A (zh) * 2017-09-25 2017-11-28 武汉华星光电技术有限公司 Cf基板的微观缺陷检测方法、装置及设备
CN107910276A (zh) * 2017-11-24 2018-04-13 上海华力微电子有限公司 一种晶圆缺陷检测方法
CN109585323A (zh) * 2018-11-27 2019-04-05 德淮半导体有限公司 测试扫描方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11264799A (ja) * 1998-03-17 1999-09-28 Olympus Optical Co Ltd 試料表面検査装置
JP2007333476A (ja) * 2006-06-13 2007-12-27 Fujitsu Ltd 欠陥検査方法及び欠陥検査装置
WO2019178640A1 (en) * 2018-03-20 2019-09-26 Ccl Secure Pty Ltd Inspection of micro optical effect images in thin substrates

Also Published As

Publication number Publication date
CN111855663A (zh) 2020-10-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101298444B1 (ko) 패턴의 라인폭 및/또는 위치 에러에 대한 검사 시스템 및 방법
EP3005412B1 (en) Systems and methods for automatically verifying correct die removal from film frames
US9865046B2 (en) Defect inspection method and defect inspection device
JP5318784B2 (ja) エッジビード除去プロセスを含む、ウェハ製造モニタリング・システム及び方法
US7200258B2 (en) Method for selecting reference images, method and apparatus for inspecting patterns on wafers, and method for dividing a wafer into application regions
JP5753461B2 (ja) パターン検査装置及びパターン検査方法
US8411264B2 (en) Method and apparatus for inspecting defects
JP5225297B2 (ja) ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域の認識方法、ならびに係る方法の設定方法
US20150279024A1 (en) Inspection method
EP1174707A1 (en) Defect inspection method and defect inspection apparatus
US9767547B2 (en) Inspection method and inspection apparatus
KR20160040658A (ko) 프로그램된 결함을 사용한 웨이퍼 검사 프로세스의 설정
JP2016145887A (ja) 検査装置および検査方法
US20100021046A1 (en) Pattern inspection apparatus, pattern inspection method and computer readable recording medium
US7113629B2 (en) Pattern inspecting apparatus and method
US20120106827A1 (en) Wafer inspection method
CN111855663B (zh) 一种检测晶圆缺陷的设备和方法
CN109075092B (zh) 检测设备和检测方法
JP4243268B2 (ja) パターン検査装置、及びパターン検査方法
JP5010701B2 (ja) 検査装置および検査方法
JP2008046012A (ja) 欠陥検出装置および欠陥検出方法
US7375829B2 (en) Method for inspecting an insulator with a library of optic images
JP2009188175A (ja) 外観検査装置及び外観検査方法
KR100520505B1 (ko) 웨이퍼 에지 불량 검사방법
KR20200065660A (ko) 프로브 카드의 탐침 세정 방법

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant