CN113594076A - 有图形晶圆的对准方法及半导体设备 - Google Patents

有图形晶圆的对准方法及半导体设备 Download PDF

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Abstract

本发明提供了有图形晶圆的对准方法及半导体设备，该方法包括创建菜单时，采集基础模板图像及在与基础模板图像的图像采集区域相邻的区域采集若干相邻模板图像以组成拼接模板图像，自基础模板图像提取含有特征的基础正向模板，保存基础正向模板至菜单；执行菜单时，进行正向匹配和/或反向匹配以获得有图形晶圆的第一匹配点，其中，根据基础正向模板和采集的目标图像执行正向匹配，根据目标图像提取含有特征的反向模板，根据反向模板和拼接模板图像执行反向匹配；在获得第一匹配点后，获得其余匹配点，根据第一匹配点和其余匹配点进行有图形晶圆的本级对准。通过本发明，提高了对有图形晶圆的对准效率，降低对准失败的风险。

Description

有图形晶圆的对准方法及半导体设备
技术领域
本发明涉及半导体设备技术领域，尤其涉及一种有图形晶圆的对准方法及半导体设备。
背景技术
大规模集成电路制造和检测设备简称半导体设备，为保障其工作精度，在对有图形晶圆(Patterned Wafer)晶圆上片后都需要先进行晶圆对准操作。
半导体设备工作都包括创建菜单和执行菜单两部分。如图2至图4所示，在创建用于晶圆对准的菜单时，通常在模板图像210/310/410中选择具有特征(例如，图4中的特征412，图2和图3中未标注)的区域作为模板211/311/411，要求该模板211/311/411在模板图像210/310/410中具有唯一性，且亮度、对比度都须达到既定要求，然后到目标图像中进行模板匹配(Pattern Matching，即PM)以寻获最佳匹配位置(匹配位置也称为匹配点)。其中，模板匹配算法常用图像相似度算法，例如互相关(Normalized Cross Correlation,NCC)算法和基于特征的模板匹配(Feature-based Pattern Matching)算法。其中，在使用基于特征的模板匹配算法时，局部特征包括角点(例如可以用Harris,FAST算法等获得角点)和/或边缘(例如用高斯函数的梯度进行卷积或Sobel算子等获得边缘)，还可以用特定算法(如SIFT，SURF等)获得特征。基于前述模板匹配算法是成熟的现有技术，在此不予展开阐述。
通常用OM(光学显微成像)系统进行第一级晶圆对准，可以用OM系统采集的目标图像进行模板匹配以寻找匹配点，也可用梯度图像求NCC以寻找匹配点。在寻找到第一个匹配点后，沿同一行(或列)多个晶粒(Die)位置采集目标图像进行模板匹配以寻找其余匹配点。通常匹配结果都成为相似度，归到[0.1]之间，0为完全不同，1为完全相同。如图5中所示，可得到匹配成功(相似度达到设定阈值，例如通常取0.65以上)的匹配点510～匹配点515，可以用全部成功匹配点510～匹配点515进行拟合得到直线516，故能获得晶圆取向(即直线516相对于机械运动平台坐标系x轴的角度θ)，根据取向可以修正晶圆的位置，例如，可以转动机械运动平台来进行修正，以实现晶圆的本级对准，然后进入更高一级晶圆对准，且用同样方法，直至完成最后一级晶圆对准。例如，如图6所示，第一级晶圆对准的模板来自晶圆的区域610，具有较大的视场，分辨率较低，更高一级的模板可能来自晶圆的区域611，视场较小且分辨率较高。
除了晶圆对准菜单，半导体设备还需创建其他工作包括其核心任务的菜单。半导体设备工作时，晶圆上片后先执行晶圆对准菜单，其过程和创建菜单时的过程相对应，采用创建菜单中保存的各级晶圆对准的模板，到菜单中保存的与模板对应的位置采集目标图像，并进行模板匹配，以图5为例，从靠近圆心的位置采集目标图像，进行匹配以获得匹配点510，然后在其他与模板对应的位置采集目标图像，进行匹配以获得匹配点511至515，进而获得本级对准时的晶圆取向，并予以修正，然后进行下一级晶圆对准，直至完成最后一级晶圆对准。需要说明，业内对创建菜单的耗时要求并不十分严格，而在执行菜单时，速度的要求十分严格，特别是许多在线(in-line)半导体设备。当前业内12英寸产线在线设备的吞吐量(Throughput)可达到250片/小时，分摊到每个晶圆不到15秒的时间，其中包括晶圆上下片，晶圆对准和最重要的核心任务(例如缺陷检测、复检、测量工作，这些工作往往都很耗时，也无法简化)。因此执行菜单时，晶圆对准的耗时会直接压缩设备执行核心任务的时间。
如图7所示，现有技术通常围绕首次采集的目标图像S1进行螺旋式搜寻(SpiralSearch)，若使用菜单中保存的基础正向模板TM1在首次采集的目标图像S1中匹配不成功，就到下一幅目标图像S2,S3,…S9采集OM图像进行模板匹配，即九宫格定位法。螺旋式搜寻(Spiral Search)非常耗时，机械运动平台尽管稳定时最高速度可达2m/sec，但每个搜寻点(目标图像S1～目标图像S9)的位置都需要经过：启动-加速-减速-停止-采集图像的过程(图像处理/模板匹配耗时相比可忽略)，采用九宫格定位法的话，每个点(即目标图像S1～目标图像S9)大约会耗时1/4～1/3秒，最坏情况下9个搜寻点采用螺旋式搜寻耗时约3秒，占据每个晶圆摊到的总时间(十几秒)相当大部分(例如10％～20％)，从而严重影响半导体设备的吞吐量。同时，现有技术中，一旦模板和某个周边目标图像的匹配不成功时，就进行下一次目标图像的采集和匹配，完全丢弃当前采集到的目标图像，从而造成严重的浪费，其结果是搜寻耗时过长和更容易失败。最后，使用者模板选择欠佳(例如模板在目标图像中对应位置的周边较大范围内不具唯一性)的情况在业内并非罕见，它能导致匹配到错误的位置，增加晶圆对准失败的风险。
因此，有必要对晶圆对准过程中所存在的上述诸多缺陷予以改进。
发明内容
本发明的目的在揭示一种有图形晶圆的对准方法及半导体设备，用以解决现有技术中有图形晶圆对准过程中所存在的对准效率不高、浪费已采集的目标图像和因模板选取不当而导致对准失败风险较高的问题。
为实现上述目的之一，本发明提供了有图形晶圆的对准方法，包括：
创建菜单时，采集基础模板图像及在与所述基础模板图像的图像采集区域相邻的区域采集若干相邻模板图像以组成拼接模板图像，自所述基础模板图像提取含有特征的基础正向模板，保存所述基础正向模板至菜单；
执行菜单时，进行正向匹配和/或反向匹配以获得所述有图形晶圆的第一匹配点，其中，根据所述基础正向模板和采集的目标图像执行所述正向匹配，根据所述目标图像提取含有特征的反向模板，根据所述反向模板和所述拼接模板图像执行反向匹配；
在获得所述第一匹配点后，获得其余匹配点，根据所述第一匹配点和其余匹配点进行所述有图形晶圆的本级对准。
基于相同发明思想，本发明还揭示了一种半导体设备，使用如上述的一种有图形晶圆的对准方法，以对晶圆执行对准操作。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
通过本发明所揭示的有图形晶圆的对准方法及半导体设备，可以根据反向模板和拼接模板图像执行反向匹配，一方面，有利于尽快找到匹配点，解决了现有技术中有图形晶圆的对准过程中所存在的对准效率不高的问题；另一方面，在目标图像中提取用于进行反向匹配的反向模板，避免浪费已采集的目标图像，可以节省搜寻时间，提高匹配成功率；再一方面，可以利用反向匹配寻找匹配点，有利于降低因正向匹配的模板选取不当而导致对准失败的风险。综上，本发明可以提高对准效率，降低对准失败的风险，进而提高半导体设备的吞吐量与可靠性。
附图说明
图1为采用本发明有图形晶圆的对准方法的半导体设备的示意图；
图2为现有技术中一种匹配模板的示意图；
图3为现有技术中另一种匹配模板的示意图；
图4为现有技术中再一种匹配模板的示意图；
图5为现有技术中采用OM图像执行模板匹配进行晶圆第一级对准操作得到的匹配点的示意图；
图6为在跨接多个相邻Die中选取第一级及下一级晶圆对准模板的示意图；
图7为现有技术中对OM图像采用九宫格定位法进行晶圆对准的示意图；
图8为本发明实施例中在创建菜单时选取基础模板图像T1及相邻模板图像T2～T9以组成拼接模板图像Ta的示意图；
图9为本发明实施例中在创建菜单时选取基础模板图像T1及相邻模板图像T2～T9并经过降采样处理后的降采样拼接模板图像Ta’的示意图；
图10为图8中拼接模板图像Ta中的基础模板图像T1确定基础正向模板TM1的示意图，其中，基础正向模板TM1属于基础模板图像T1的部分区域，基础正向模板TM1是创建菜单时选择的来自基础模板图像T1的模板；
图11为图8中拼接模板图像Ta中的基础模板图像T1与相邻模板图像T2拼接后并确定扩展正向模板TM12的示意图，其中，扩展正向模板TM12取自相邻并相互拼接的基础模板图像T1与相邻模板图像T2的部分区域；
图12为图8中的拼接模板图像Ta中的基础模板图像T1～相邻模板图像T4拼接后并确定扩展正向模板TM1234的示意图，其中，扩展正向模板TM1234取自相邻并相互拼接的基础模板图像T1及相邻模板图像T2～T4的部分区域；
图13为本发明实施例中基础正向模板TM1到首次采集目标图像S1中执行正向匹配的示意图；
图14为图13中基础正向模板TM1到首次采集目标图像S1中执行正向匹配失败时，在拼接模板图像Ta中所属区域执行反向匹配的示意图；
图15为本发明实施例中执行反向匹配成功时的示意图；
图16为本发明实施例中使用基础正向模板TM1在拼接目标图像S12中执行正向匹配并采用扩展正向模板TM12进行验证的示意图；
图17为本发明实施例中使用拼接反向模板SM12在拼接模板图像Ta中设定搜寻范围内搜寻以执行反向匹配的示意图；
图18为本发明实施例中在拼接目标图像S23使用基础正向模板TM1执行正向匹配，然后使用扩展正向模板TM123进行验证的示意图；
图19为本发明实施例中使用拼接反向模板SM23到拼接模板图像Ta中进行反向匹配的示意图；
图20为本发明实施例中使用基础正向模板TM1在拼接目标图像S1234中执行正向匹配的示意图；
图21为本发明实施例中使用扩展正向模板TM1234在拼接目标图像S1234中进行验证的示意图；
图22为本发明实施例中使用拼接反向模板SM1234在拼接模板图像Ta中执行反向匹配的示意图；
图23为本发明实施例中一种有图形晶圆的对准方法的流程图；
图24为本发明实施例中一种获得有图形晶圆的第一匹配点的流程图；
图25为本发明实施例中另一种获得有图形晶圆的第一匹配点的流程图。
具体实施方式
下面结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细说明，但应当说明的是，这些实施方式并非对本发明的限制，本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替代，均属于本发明的保护范围之内。
在详细阐述本发明各个实施例之前，对说明书中的各个技术术语予以必要解释或者定义。
术语“特征”(或者“特征点”)可以是角点和/或边缘，诸如图4、图11、图12、图14及图17中的“×”。
术语“第一级对准”是指对有图形晶圆采用较低分辨率且具有大视场的图像采集设备(例如，OM系统)所执行的初级对准。
术语“高级晶圆对准”相对于术语“第一级对准”是指对有图形晶圆采用较高分辨率且具有小视场的图像采集设备(例如，扫描电镜系统)所执行的其他级对准，并相当于“下一级晶圆对准”。
在本申请各个实施例中，“偏移量”是指沿晶圆X-Y轴所在平面上形成的移动的度量值。
实施例一：
本实施例揭示了一种有图形晶圆的对准方法(以下简称“对准方法”)的一种具体实施方式。在将有图形晶圆上片至机械运动平台(在实施例中，即为后文中的机械运动平台115)后，使用该对准方法对有图形晶圆进行对准。
如图1所示，半导体设备100使用本实施例所揭示的对准方法对晶圆进行对准操作。该半导体设备100包括最基本的前端机械模组(Equipment Front End Module，EFEM)110用于晶圆上下片，可放置晶圆盒112(FOUP)，前端机械模组110中有晶圆预对准器113和机械手114，预对准器113用于对晶圆预对准，机械手114用于上下片。半导体设备100还包括机械运动平台115(Stage)，通常可在X、Y和Z方向运动和转动，机械运动平台115上可放置晶圆120。半导体设备100还包括光学显微成像(Optical Microscope,OM)系统130，分辨率较低但视场(Field of View,FOV)较大，通常用于第一级晶圆对准(也称“初级晶圆对准”)。
其中，OM系统130包括光源，镜头，相机，FOV通常在2mm～4mm，分辨率在10μm左右，有的OM系统可切换高、低倍率物镜。许多半导体设备100还有核心任务部件131，可用来采集晶圆上高分辨率图像进行分析。
另外，半导体设备100还包括还有计算机140和其上运行的软件141，包括用户界面(GUI)，系统软件和算法软件等模块。后续更高级晶圆对准可切换高倍率OM物镜，更通常是用分辨率更高的检测、测量设备本身的核心任务部件131，例如光学缺陷检测设备中的延时积分(Time Delayed Integration,TDI)系统或电子束晶圆缺陷检测(E-beam Inspection,EBI)或复检(E-beam Review,EBR)设备中的扫描电镜(Scanning Electron Microscopy,SEM)系统。目前TDI系统分辨率在100nm级别，SEM系统成像分辨率可达10nm级别，最高可达1nm左右，故业内通常用三级晶圆对准，但也不需更多级，那样会明显降低设备吞吐量(Throughput)。
参图23、图8和图10所示，在本实施例中，该有图形晶圆的对准方法，包括以下步骤S1、步骤S2和步骤S3。
步骤S1、创建菜单时，采集基础模板图像T1及在与所述基础模板图像T1的图像采集区域相邻的区域采集若干相邻模板图像(在本实施例中，即相邻模板图像T2～相邻模板图像T9)以组成拼接模板图像Ta，自所述基础模板图像T1提取含有特征的基础正向模板TM1，保存所述基础正向模板TM1至菜单。
其中，基础正向模板TM1通过人工选取并包含至少一个特征，在基础模板图像T1中提取含有特征的部分区域作为基础正向模板TM1。
参图8所示，拼接模板图像Ta优选为对称结构，拼接模板图像Ta包括n×n幅矩形图像，参数n取大于或者等于3的奇数，基础模板图像T1位于拼接模板图像Ta的中心。拼接模板图像Ta可为九宫格或者二十五宫格及其更大规格的拼接模板图像Ta。通常的，九宫格结构的拼接模板图像Ta已经足以满足特征点的匹配需求。对基础模板图像T1及相邻模板图像T2～相邻模板图像T9拼接成拼接模板图像Ta的过程是在模板空间的拼接。例如，可以根据机械运动平台115的坐标位置对各个模板图像(即基础模板图像T1和/或相邻模板图像T2～T9)进行拼接。
当OM系统获得的OM图像分辨率较高(像素较多)时，可对图8中的拼接模板图像Ta执行降采样处理，以获得降采样拼接模板图像Ta’(参图9所示)。图8中的拼接模板图像Ta中的基础模板图像T1对应采样拼接模板图像Ta’中的t1，相邻模板图像T2对应于t2，以此类推，以最终获得由t1～t9所组成的降采样拼接模板图像Ta’。使用降采样拼接模板图像Ta’及基础正向模板TM1在执行下文中的正向匹配，可以提高正向匹配的匹配速度并降低运算量。
本实施例所揭示的对准方法可用于初级OM图像晶圆对准，通常OM系统视场在2～4mm左右，像素尺寸通常在4～8μm，而目前机械运动平台精度可达0.5μm，因此即使不执行基于图像处理的亚像素级的图像拼接也不会影响初级OM图像的模板匹配精度。而初级晶圆对准一旦成功，则后续第二级、第三级晶圆对准都不会出现FOV(视场)中找不到模板的情形。另外，即便用最简单的图像拼接方法，即仅用机械运动平台移动位置，运动平台0.5μm误差转换到图像中是亚像素级别的，例如1/8像素，或不超过1/4像素(此时图像至少512×512，更多是1024×1024尺寸的。即便十几个像素的差别都不会导致初级OM图像的模板匹配的下一个目标跑出视场之外，当完成创建菜单中既定的所有匹配点，即参考图5中匹配点510-515时，无论是用全部成功匹配点拟合确定直线或以相距最远的两个匹配点去确定直线从而确定角度θ都不受影响，能够确保模板图像的拼接精度。
优选的，本实施例所揭示的该对准方法还包括：创建菜单时，创建若干对应于拼接目标图像的扩展正向模板，且所述扩展正向模板为基于所述基础正向模板TM1进行的扩展，保存所述扩展正向模板至菜单。
其中，创建若干对应于拼接目标图像的扩展正向模板包括：根据所述拼接目标图像在所述拼接模板图像Ta中的相应范围内选取若干所述扩展正向模板，使得所述扩展正向模板一一对应于所述拼接目标图像。在创建菜单阶段，一次性地创建并保存所有的扩展正向模板至菜单，且上述一次性创建多个扩展正向模板(例如下文中的扩展正向模板TM12、扩展正向模板TM1234等)所实际消耗的时间可忽略不计。例如，扩展正向模板TM12对应于拼接目标图像S12，扩展正向模板TM1234对应于拼接目标图像S1234。
参图11所示，从基础模板图像T1与相邻模板图像T2拼接所形成的图像1110(该图像即为拼接目标图像S12在拼接模板图像Ta中相对应的范围)中选取对应于由目标图像S1与目标图像S2所形成的拼接目标图像S12的扩展正向模板TM12，该扩展正向模板TM12中除包括基础正向模板TM1外，还包括其他若干特征1120。可以在基础正向模板TM1的基础上向相邻模板图像(例如，相邻模板图像T2)的方向扩展，使得扩展正向模板包括其他若干特征(例如，特征1120)，扩展正向模板的区域可以仅位于基础模板图像T1内，也可以位于基础模板图像T1和至少一个相邻模板图像内，例如，其他若干特征中至少包括一个来自相邻模板图像(例如，相邻模板图像T2)的特征，也就是说，扩展正向模板TM12位于基础正向模板T1和相邻模板图像T2内。参图12所示，从基础模板图像T1与相邻模板图像T2～T4拼接所形成的图像1210中选取对应于由目标图像S1～S4所形成的拼接目标图像S1234的扩展正向模板TM1234，同理，该扩展正向模板TM1234中包含其他若干特征1220。
特征1120/1220包括但不限于基础模板图像T1和/或相邻模板图像T2～T9中的边缘(梯度较大处)和/或角点。模板图像处理中边缘提取算法很多，包括Sobel、Canny等，角点提取算法也很多包括Harris和FAST算法。自动扩张是有限的，可设定扩展正向模板的尺寸范围以限定其尺寸，例如，被创建的扩展正向模板不会超出主要模板(即基础正向模板TM1)尺寸的两倍。
步骤S2、执行菜单时，进行正向匹配和/或反向匹配以获得所述有图形晶圆的第一匹配点，其中，根据所述基础正向模板TM1和采集的目标图像执行所述正向匹配，根据所述目标图像提取含有特征的反向模板，根据所述反向模板和所述拼接模板图像Ta执行反向匹配。
其中，执行菜单时，可以先进行首次正向匹配，也可以先进行首次反向匹配，所述反向模板包括后文中的初始反向模板和拼接反向模板。
当先进行首次正向匹配时，参图13、图14和图24所示，执行菜单时，首次采集目标图像S1，使用所述基础正向模板TM1在所述目标图像S1中执行首次正向匹配，若首次正向匹配成功，获得所述第一匹配点，若首次正向匹配失败，从所述目标图像S1中提取含有特征(如图14中的特征1420)的初始反向模板SM1，使用所述初始反向模板SM1在拼接模板图像Ta中执行首次反向匹配，若首次反向匹配成功，获得所述第一匹配点。
参图10所示，在执行菜单时，首次采集目标图像S1并使用基础正向模板TM1在目标图像S1中执行首次正向匹配。一般到菜单中保存的靠近晶圆中心的匹配位置(如图5中510或511)采集图像，即为目标图像S1，进行模板匹配，如果相似度大于等于相似度阈值，则正向匹配成功。
参图14和图15所示，从目标图像S1中获取初始反向模板SM1，初始反向模板SM1必须包含特征，如前所述所述特征包括边缘和/或角点，以初级晶圆对准为例，通常初级晶圆对准的OM系统的视场(FOV)很大，正常情况下图像中通常都会包含特征。然后用初始反向模板SM1到拼接模板图像Ta中搜寻以执行反向匹配。同时，为节省反向匹配时间，还可以对初始反向模板SM1执行降采样处理，并到降采样拼接模板图像Ta’中执行反向匹配。
参图15所示，基础正向模板TM1在目标图像S1中应该匹配的位置(即匹配点)是1510，当第一次正向匹配不成功而初始反向模板SM1在拼接模板图像Ta中的第一次反向匹配成功时，可确定位置1520，该位置1520到基础正向模板TM1的中心的偏移量可以反推出基础正向模板TM1在目标图像S1中应该匹配的位置1510。下文中，从当前的拼接目标图像中提取含有特征的拼接反向模板时的情况同理，根据当前的反向匹配(例如，第二次反向匹配)确定的匹配位置可以计算出相应的正向匹配(例如，第二次正向匹配)应该确定的匹配位置。
以第一次反向匹配成功为例，即相似度大于等于相似度阈值，意味着确定了基础正向模板TM1在目标图像S1中的位置，此时第一次正向匹配不成功而第一次反向匹配成功的主要原因可能是基础正向模板TM1选取不当，基础正向模板TM1部分像素在目标图像S1的应该匹配的区域外，反之初始反向模板SM1到范围相对于基础模板图像T1更大的拼接模板图像Ta中搜寻以执行反向匹配时则没有这种限制。如果第一次正向匹配不成功，而第一次反向匹配是在拼接模板图像Ta中搜寻，故与有更高的匹配成功率，且一旦第一次反向匹配成功，对有图形晶圆的特征进行匹配的整个过程耗时显著缩短，且省略了后续的目标图像拼接操作，显著地提高了对特征的匹配效率。
若首次反向匹配失败，则所述对准方法还包括：
在与首次采集的所述目标图像的图像采集区域相邻的区域按顺时针或逆时针螺旋方向采集下一幅所述目标图像；
对当前采集的一幅所述目标图像和一幅或多幅已采集的所述目标图像执行拼接，以形成当前的拼接目标图像；
使用所述基础正向模板在当前的所述拼接目标图像中执行正向匹配；
若当前的正向匹配成功，获得所述第一匹配点，若当前的正向匹配失败，从当前的所述拼接目标图像中提取含有特征的拼接反向模板，使用当前的所述拼接反向模板在所述拼接模板图像中执行反向匹配；
若当前的反向匹配成功，获得所述第一匹配点，若当前的反向匹配失败，采集下一幅所述目标图像，获得下一幅所述拼接目标图像，进行下一次的正向匹配。
参图16所示，采集第二幅目标图像，其次序可以不按或按前述的“九宫格”的位置次序，在首次采集的目标图像S1相邻处采集下一幅目标图像，可按顺时针螺旋方向逐一采集下一幅目标图像，或者按逆时针螺旋方向逐一采集下一幅目标图像，其中，相邻是指图像采集区域在位置上相邻。具体的，如果目标图像S1被第一次采集的话，那么本实施例中的所谓“下一幅目标图像”可为目标图像S2或者目标图像S4或者目标图像S6或者目标图像S8。
在现有技术中，每次都是使用基础正向模板TM1到新采集的目标图像中进行正向匹配，完全丢弃已采集的目标图像，其结果是搜寻耗时过长和更容易失败。在本实施例中，使用基础正向模板TM1到首次采集的目标图像S1进行正向匹配，后续如果需要进行正向匹配(例如，第二次正向匹配)，则是使用基础正向模板TM1到拼接目标图像中进行正向匹配(例如，第二次正向匹配)，由于拼接目标图像中包括已采集的目标图像，故未完全丢弃已采集的目标图像，避免浪费已采集的目标图像，可以节省搜寻时间，提高匹配成功率，进而提高对准效率，降低对准失败的风险。
下面就以采集目标图像S2为例，以前述“九宫格”逆时针(顺时针同理)螺旋扫描搜寻的顺序为例，本实施例所揭示的对准方法避免了现有技术中在第一次正向匹配失败后需要丢弃在第一次正向匹配所采集的目标图像S1的技术问题，避免了仅仅用基础正向模板TM1到新采集的目标图像S2中搜寻。具体地，参图16所示，将第一次采集的目标图像S1与第二次采集的目标图像S2拼接为拼接目标图像S12，使用基础正向模板TM1到拼接目标图像S12中执行第二次正向匹配。
需要说明的是，由于第二次及之后的正向匹配均是将基础正向模板TM1在当前的拼接目标图像中搜寻，而当前的拼接目标图像的尺寸比首次采集的目标图像S1大，故有可能出现至少两个大于等于设定的相似度阈值，且相似度的差值满足预设条件(即相似度相近)的匹配点，匹配结果不唯一，可能会导致选择不当的匹配点，不利于晶圆对准。此时，可以进一步使用扩展正向模板辅助验证以保障特征的唯一性，找到具有唯一性的第一匹配点。验证时可以用扩展正向模板在拼接目标图像全境进行搜寻，也可以仅仅在各相近的匹配点处进行相似度计算，然后选取其中相似度最大的点。
具体地，执行菜单时，若在所述拼接目标图像中执行所述正向匹配得到至少两个大于等于设定的相似度阈值且相似度的差值满足预设条件的匹配点，则使用所述扩展正向模板在所述拼接目标图像中验证，根据验证结果选取一个所述匹配点为所述第一匹配点。
其中，若根据当前的扩展正向模板进行验证后不能区分所述匹配点，可以在执行菜单时在拼接模板图像Ta中重新选取扩展正向模板，例如，重新选取的扩展正向模板包括更多的特征，使用重新选取的扩展正向模板在当前的所述拼接目标图像中进行验证，最终根据验证结果选取一个最佳的匹配点为第一匹配点。
关于验证，如前所述当且仅当搜寻区域内匹配到两个或以上相似度大于等于阈值且接近(即相似度的差值满足预设条件)的匹配点时才需要(不太接近时例如一个匹配相似度为0.95，另一个为0.70，则不需要验证，只是简单地选匹配度高的)。在本实施例中，请继续参考图16，若第二次正向匹配到至少两个相似度大于等于阈值且接近的匹配点，用扩展正向模板TM12验证，以在正向匹配到的至少两个匹配点中确定最佳匹配的匹配点，这个最佳的匹配点为第一匹配点。
需要说明的是，在现有技术中，如果以基础正向模板TM1搜寻目标图像S1未找到匹配点，则需要采集目标图像S2并以基础正向模板TM1搜寻目标图像S2。考虑到基础正向模板TM1本身尺寸以及机械运动平台存在运动误差，因此采集目标图像S2时，通常要求目标图像S2和目标图像S1之间必须有一定的重叠区域(一般为基础正向模板TM1尺寸的一半)，也就是说，当前采集的目标图像需要和前一次采集的目标图像具有重叠区域。而在本实施例中则不然，当前采集的目标图像并不限于和前一次采集的目标图像具有重叠区域，以采集目标图像S2为例，目标图像S1与目标图像S2可以有小得多的重叠区域甚至没有重叠区域，例如仅仅依靠机械运动平台的位置对初级晶圆对准的OM图像仍然足够精确(如前文所述，目前机械运动平台精度可达0.5μm)，因此覆盖的搜寻区域更大，相对更容易找到目标，且在必要时用扩展正向模板TM12来验证，以确保匹配的唯一性。
另外可选地，当匹配落在两个或多个拼接的目标图像交界处时，可在此处再采集一帧图像，以基础正向模板TM1在图像中执行一次正向匹配，可以找到更精确的匹配结果。
在本实施例中，为保障匹配唯一性，所述对准方法还包括：
设定正向匹配和/或反向匹配的搜寻范围，根据所述搜寻范围执行正向匹配和/或反向匹配，其中，所述基础正向模板按所述搜寻范围在采集的所述目标图像中执行正向匹配，所述反向模板按所述搜寻范围在所述拼接模板图像Ta中执行反向匹配。
在本实施例中，可以使用扩展正向模板对正向匹配的结果进行验证，并根据验证结果确定唯一的匹配点，所以在进行正向匹配时也可以不设定搜寻范围。此外，反向匹配时可能会找到多个相似的匹配点，即找到至少两个大于等于设定的相似度阈值且相似度的差值满足预设条件的匹配点，为保障匹配唯一性，在本实施例中，反向模板按反向匹配的搜寻范围在拼接模板图像Ta中执行反向匹配。
其中，反向模板包括初始反向模板SM1和拼接反向模板。
例如，要限定初始反向模板SM1在拼接模板图像Ta中的搜寻范围，如图14中搜寻范围1410所示。
在本实施例中，所述目标图像和反向模板均为矩形，通过公式获得所述搜寻范围，所述公式为：Rw＝Max(Ws-Wsm,Emax)，Rh＝Max(Hs-Hsm,Emax)；
其中，Rw和Rh分别为所述搜寻范围的宽和高，Ws和Hs分别为当前采集的所述目标图像的宽和高，Wsm和Hsm分别为当前的反向模板的宽和高，Emax为半导体设备100中和晶圆上片相关的部件(主要包括前端机械模组110和机械运动平台115，还可能包括前端机械模组外部的机械手臂)的最大位置误差。
可以设定拼接目标图像的尺寸范围，以提高匹配效率。例如，目标图像为矩形图像，拼接目标图像的任何一条拼接边不超过两个目标图像相应的边长的和，拼接目标图像是由不超过四个目标图像拼接而成。
在本实施例中，对当前采集的一幅所述目标图像和一幅或多幅已采集的所述目标图像执行拼接，以形成拼接目标图像包括：
对当前采集的一幅所述目标图像和已采集的所有所述目标图像中与当前的一幅所述目标图像共边的一幅或多幅所述目标图像执行拼接，以形成矩形的拼接目标图像。
在第一次正向匹配与第一次反向匹配失败后，在后续对目标图像进行采集以形成拼接目标图像(例如拼接目标图像S12、拼接目标图像S23或者拼接目标图像S1234)时，需要首先采集与之前已经采集到的目标图像S1共边的一个或者多个目标图像以拼接成范围更大的拼接目标图像。例如，可以在第一次反向匹配失败后，采集目标图像S2作为下一幅目标图像，并与目标图像S1拼接形成拼接目标图像S12，也可以采集目标图像S4作为下一幅目标图像，并与目标图像S1拼接形成拼接目标图像S14。作为一个非限制性的例子，以下将以逆时针螺旋方向逐步采集目标图像S1～目标图像S9说明本发明实施例中的内容。具体的，若当前的正向匹配成功(即第二次正向匹配)，获得所述有图形晶圆中的第一匹配点，参图17所示，若当前的正向匹配失败，从当前的所述拼接目标图像(例如，S12)中提取含有特征(例如，特征1720)的拼接反向模板(例如SM12)，使用当前的所述拼接反向模板(例如，SM12)在拼接模板图像Ta中执行反向匹配(即第二次反向匹配)。
在本实施例中，拼接反向模板SM12来自目标图像S1与目标图像S2，拼接反向模板SM23来自目标图像S2与目标图像S3，拼接反向模板SM1234来自目标图像S1～目标图像S4，以此类推。
优选地，为保障匹配唯一性，需要限定拼接反向模板SM12在拼接模板图像Ta中的搜寻范围1710，前文已经描述，在此不再赘述。
如果前述的第二次反向匹配成功，同样可推算出正向匹配应该的位置，也就是找到晶圆上第一匹配点。
如果第二次反向匹配不成功，则到下一步，即采集下一幅目标图像，获得下一幅拼接目标图像，进行下一次的正向匹配(即第三次正向匹配)。参考图18至图19所示，当使用基础正向模板TM1在拼接目标图像S12中执行第二次正向匹配及使用拼接反向模板SM12在拼接目标图像Ta中执行第二次反向匹配都不成功时，进一步在第二次采集到的目标图像S2的相邻处采集第三张目标图像S3(目标图像S2与目标图像S3共边)，并拼接出拼接目标图像S23。首先，使用基础正向模板TM1到当前的拼接目标图像S23中搜寻匹配以执行第三次正向匹配，同理，当得到至少两个大于等于设定的相似度阈值且相似度的差值满足预设条件的匹配点时，用扩展正向模板TM123进行验证。如果第三次正向匹配不成功，则从拼接目标图像S23中提取含有特征的拼接反向模板SM23，以使用该拼接反向模板SM23到拼接模板图像Ta中搜寻以执行第三次反向匹配，搜寻范围同样有搜寻范围1910的限制。
若当前的反向匹配(即第三次反向匹配)成功，获得所述有图形晶圆中的第一匹配点，若当前的反向匹配(即第三次反向匹配)失败，则采集下一幅所述目标图像，获得下一幅所述拼接目标图像，进行下一次的正向匹配。
需要说明的是，如果第三次反向匹配失败，采集下一幅目标图像S4，在进行目标图像的拼接时，可以仅拼接目标图像S4和目标图像S3形成矩形的图像作为当前的拼接目标图像S34，也可以拼接目标图像S4和目标图像S1形成矩形的图像作为当前的拼接目标图像S14，也可以拼接目标图像S1～S4形成矩形的图像作为当前的拼接目标图像S1234，然后进行第四次的正向匹配，在此不再赘述。
参图20～图21所示，如果第三次反向匹配失败，进一步采集与前一次采集到的相邻且共边的目标图像S4，根据前文的描述可知，可拼接出拼接目标图像S14、拼接目标图像S34或者拼接目标图像S1234作为当前的拼接目标图像，进入第四次正向匹配(例如，如图22所示，将基础正向模板TM1在拼接目标图像S1234中进行第四次正向匹配)，然后用与当前的拼接目标图像对应的扩展正向模板(扩展正向模板TM14、扩展正向模板TM34或者扩展正向模板TM1234)进行验证，如图21所示，可以用扩展正向模板TM1234在拼接目标图像S1234中进行验证，如果第四次正向匹配失败，如图22所示，可以用拼接反向模板SM1234在拼接模板图像Ta中进行第四次反向匹配，在此不再赘述。
实际应用中，每次正向匹配均是使用基础正向模板TM1到目标图像(第二次及之后的正向匹配时，具体为当前的拼接目标图像)中执行正向匹配，并在正向匹配失败后根据目标图像(或者当前的拼接目标图像)中提取含有特征的初始反向模板(或者当前的拼接反向模板)，以将初始反向模板(或者当前的拼接反向模板)在拼接模板图像执行反向匹配。在本实施例中，每一次正-反向匹配中，特别是反向匹配，能极大提高匹配点的匹配效率，并能够避免对已经采集的目标图像的废弃。通常情况下，当采集到第三张目标图像就能成功匹配，几乎不会到采集第五张图像，极大地提高了晶圆对准的速度，相对于现有技术中对有图形晶圆的特征点的对准速度至少快3～4倍，且由于正向匹配和反向匹配能在更广阔的空间搜寻，并通过扩展正向模板在更大的范围内辅以验证，限定反向匹配的搜寻范围，进一步提高了匹配结果可靠性。
根据前文描述的内容，执行正向匹配和/或反向匹配，可以找到第一匹配点，然而，只有第一匹配点无法确定晶圆的取向，故所述对准方法还包括：
步骤S3、在获得所述第一匹配点后，获得其余匹配点，根据所述第一匹配点和其余匹配点进行所述有图形晶圆的本级对准。
需要说明的是，第一匹配点并不限于是第一次获取的匹配点(例如，不限于图5中的匹配点510，还可以为匹配点511～515中的任一个)，其余匹配点的数量可以是一个或至少两个，其余匹配点例如可以包括第二匹配点、第三匹配点、第四匹配点、第五匹配点和第六匹配点。优选地，第一匹配点为(本级对准中)第一次获取的匹配点，通常选择最靠近晶圆圆心的点开始进行匹配，以搜寻第一个匹配点作为第一匹配点。在找到第一匹配点后，一般根据所述有图形晶圆的晶粒的周期性获得所述其余匹配点，速度较快，一般不需要可以进行所述正向匹配和/或反向匹配以获得所述有图形晶圆的其余匹配点。
具体地，根据第一匹配点和其余匹配点获得晶圆的取向，根据晶圆的取向可以修正晶圆的位置，例如，可以转动机械运动平台来进行修正，以实现晶圆的本级对准。例如，可以全部的匹配点拟合直线以确定晶圆的取向，也可以用相距最远的两个匹配点拟合直线以确定晶圆的取向，但不限于此。
在现有技术中，目前业内经常出现因晶圆上片位置偏离机械运动平台上的预定位置较大或因上片系统随机误差或校准不足的缺陷，使得第一级晶圆对准(一般用OM系统采集OM图像作为目标图像)的第一个模板匹配(参考图5，一般从最靠近晶圆中心的匹配点510或511开始)不成功，OM系统的视场(FOV)中找不到与模板匹配的位置，不能确定晶圆上第一个匹配位置，导致后续匹配和更高级的晶圆对准失败。因此，第一个模板匹配是整个图像模板匹配的关键步骤。
因此，优选地，所述第一匹配点为所述有图形晶圆的第一个匹配点，根据所述第一匹配点和其余匹配点进行所述有图形晶圆的第一级对准。
以上是以先进行首次正向匹配为例说明晶圆对准方法的工作原理，第一次进行正向匹配，然后根据情况进行第一次反向匹配，以此类推。
在某些情况下，例如，使用者选用的基础正向模板TM1并不恰当，此时，也可以先进行首次反向匹配，即第一次进行反向匹配，然后根据情况进行第一次正向匹配，以此类推。
请参考图25，具体地，执行菜单时，当先进行首次反向匹配时，首次采集目标图像，从所述目标图像中提取含有特征的初始反向模板，使用所述初始反向模板在所述拼接模板图像中执行首次反向匹配，若首次反向匹配成功，获得所述第一匹配点，若首次反向匹配失败，使用所述基础正向模板在所述目标图像中执行首次正向匹配，若首次正向匹配成功，获得所述第一匹配点。
若首次正向匹配失败，则所述对准方法还包括：
在与首次采集的所述目标图像的图像采集区域相邻的区域按顺时针或逆时针螺旋方向采集下一幅所述目标图像；
对当前采集的一幅所述目标图像和一幅或多幅已采集的所述目标图像执行拼接，以形成当前的拼接目标图像；
从当前的所述拼接目标图像中提取含有特征的拼接反向模板，使用当前的所述拼接反向模板在所述拼接模板图像中执行反向匹配；
若当前的反向匹配成功，获得所述第一匹配点，若当前的反向匹配失败，使用所述基础正向模板在当前的所述拼接目标图像中执行正向匹配；
若当前的正向匹配成功，获得所述第一匹配点，若当前的正向匹配失败，采集下一幅所述目标图像，获得下一幅所述拼接目标图像，进行下一次的反向匹配。
前文已描述当首次进行正向匹配时各步骤的具体内容及工作原理，本领域技术人员根据前文中的内容可以清楚毫无疑问得知当首次进行反向匹配时各步骤的具体内容及工作原理，在此不再赘述。
实施例二：
参图1所示，本实施例揭示了一种半导体设备100。
该半导体设备100，使用如实施例一所述的一种有图形晶圆的对准方法，以对晶圆执行对准操作。半导体设备100为超大规模集成电路制造设备或者缺陷检测设备。本实施例与实施例一中具有相同部分的技术方案，参实施例一所述，在此不再赘述。
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (11)

1.有图形晶圆的对准方法，其特征在于，包括：
创建菜单时，采集基础模板图像及在与所述基础模板图像的图像采集区域相邻的区域采集若干相邻模板图像以组成拼接模板图像，自所述基础模板图像提取含有特征的基础正向模板，保存所述基础正向模板至菜单；
执行菜单时，进行正向匹配和/或反向匹配以获得所述有图形晶圆的第一匹配点，其中，根据所述基础正向模板和采集的目标图像执行所述正向匹配，根据所述目标图像提取含有特征的反向模板，根据所述反向模板和所述拼接模板图像执行反向匹配；
在获得所述第一匹配点后，获得其余匹配点，根据所述第一匹配点和其余匹配点进行所述有图形晶圆的本级对准。
2.根据权利要求1所述的对准方法，其特征在于，所述拼接模板图像包括n×n幅矩形图像，所述参数n取大于或者等于3的奇数，所述基础模板图像位于拼接模板图像的中心，所述第一匹配点为所述有图形晶圆的第一个匹配点，根据所述第一匹配点和其余匹配点进行所述有图形晶圆的第一级对准。
3.根据权利要求1所述的对准方法，其特征在于，执行菜单时，
当先进行首次正向匹配时，首次采集目标图像，使用所述基础正向模板在所述目标图像中执行首次正向匹配，若首次正向匹配成功，获得所述第一匹配点，若首次正向匹配失败，从所述目标图像中提取含有特征的初始反向模板，使用所述初始反向模板在所述拼接模板图像中执行首次反向匹配，若首次反向匹配成功，获得所述第一匹配点。
4.根据权利要求3所述的对准方法，其特征在于，若首次反向匹配失败，则所述对准方法还包括：
在与首次采集的所述目标图像的图像采集区域相邻的区域按顺时针或逆时针螺旋方向采集下一幅所述目标图像；
对当前采集的一幅所述目标图像和一幅或多幅已采集的所述目标图像执行拼接，以形成当前的拼接目标图像；
使用所述基础正向模板在当前的所述拼接目标图像中执行正向匹配；
若当前的正向匹配成功，获得所述第一匹配点，若当前的正向匹配失败，从当前的所述拼接目标图像中提取含有特征的拼接反向模板，使用当前的所述拼接反向模板在所述拼接模板图像中执行反向匹配；
若当前的反向匹配成功，获得所述第一匹配点，若当前的反向匹配失败，采集下一幅所述目标图像，获得下一幅所述拼接目标图像，进行下一次的正向匹配。
5.根据权利要求1所述的对准方法，其特征在于，执行菜单时，
当先进行首次反向匹配时，首次采集目标图像，从所述目标图像中提取含有特征的初始反向模板，使用所述初始反向模板在所述拼接模板图像中执行首次反向匹配，若首次反向匹配成功，获得所述第一匹配点，若首次反向匹配失败，使用所述基础正向模板在所述目标图像中执行首次正向匹配，若首次正向匹配成功，获得所述第一匹配点。
6.根据权利要求5所述的对准方法，其特征在于，若首次正向匹配失败，则所述对准方法还包括：
在与首次采集的所述目标图像的图像采集区域相邻的区域按顺时针或逆时针螺旋方向采集下一幅所述目标图像；
对当前采集的一幅所述目标图像和一幅或多幅已采集的所述目标图像执行拼接，以形成当前的拼接目标图像；
从当前的所述拼接目标图像中提取含有特征的拼接反向模板，使用当前的所述拼接反向模板在所述拼接模板图像中执行反向匹配；
若当前的反向匹配成功，获得所述第一匹配点，若当前的反向匹配失败，使用所述基础正向模板在当前的所述拼接目标图像中执行正向匹配；
若当前的正向匹配成功，获得所述第一匹配点，若当前的正向匹配失败，采集下一幅所述目标图像，获得下一幅所述拼接目标图像，进行下一次的反向匹配。
7.根据权利要求4或6所述的对准方法，其特征在于，所述对当前采集的一幅所述目标图像和一幅或多幅已采集的所述目标图像执行拼接，以形成当前的拼接目标图像包括：
对当前采集的一幅所述目标图像和已采集的所有所述目标图像中与当前的一幅所述目标图像共边的一幅或多幅所述目标图像执行拼接，以形成矩形的当前的拼接目标图像。
8.根据权利要求4或6所述的对准方法，其特征在于，所述对准方法还包括：
创建菜单时，创建若干对应于所述拼接目标图像的扩展正向模板，且所述扩展正向模板为基于所述基础正向模板进行的扩展，保存所述扩展正向模板至菜单；
执行菜单时，若在所述拼接目标图像中执行所述正向匹配得到至少两个大于等于设定的相似度阈值且相似度的差值满足预设条件的匹配点，则使用所述扩展正向模板在所述拼接目标图像中验证，根据验证结果选取一个所述匹配点为所述第一匹配点。
9.根据权利要求8所述的对准方法，其特征在于，所述创建若干对应于所述拼接目标图像的扩展正向模板包括：
根据所述拼接目标图像在所述拼接模板图像中的相应范围内选取若干所述扩展正向模板，使得所述扩展正向模板一一对应于所述拼接目标图像。
10.根据权利要求1所述的对准方法，其特征在于，所述对准方法还包括：
设定正向匹配和/或反向匹配的搜寻范围，根据所述搜寻范围执行正向匹配和/或反向匹配，其中，所述基础正向模板按所述搜寻范围在采集的所述目标图像中执行正向匹配，所述反向模板按所述搜寻范围在所述拼接模板图像中执行反向匹配。
11.一种半导体设备，其特征在于，
使用如权利要求1至10中任一项所述的有图形晶圆的对准方法，以对晶圆执行对准操作。
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