CN115375635A - 一种晶圆缺陷的识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种晶圆缺陷的识别方法，包括：从WM‑811K晶圆数据集的九种晶圆缺陷类型的每一种晶圆缺陷类型中抽取多张晶圆图像组成第一晶圆缺陷数据集；对第一晶圆缺陷数据集进行格式转换和尺寸统一，得到第二晶圆缺陷数据集，将第二晶圆缺陷数据集划分为训练集和测试集；构建深度残差网络ResNet；将训练集输入所述深度残差网络ResNet对深度残差网络ResNet进行训练，训练中使用的损失函数为focal loss函数；利用训练好的所述深度残差网络ResNet对待识别的晶圆图像进行缺陷识别，获得待识别的晶圆图像的缺陷种类。本发明实现了一种可以用于缓解类别不平衡的半导体晶圆缺陷识别的方法。

Description

一种晶圆缺陷的识别方法
技术领域
本发明涉及半导体缺陷检测识别技术领域，尤其涉及一种晶圆缺陷的识别方法。
背景技术
半导体晶圆作为芯片制造的原材料，其制造过程需要经过众多复杂工艺流程，通常涉及数百个集成电路模块。生产过程中的任何异常都可能导致晶圆表面缺陷的产生，包括器件裂纹、弹坑等物理损伤，导致失效晶圆的边缘模糊和形状与正常晶圆不同，则会在宏观上引起短路、开路等故障，进而导致芯片失效。因此，通过检测识别晶圆表面缺陷，对于后续确定失效电路缺陷成因、判断工艺流程中存在的故障、改进半导体制造工艺至关重要。
随着机器学习技术的发展，各种先进识别分类器被广泛用于晶圆图缺陷识别并获得了较好的效果，能很好的克服了人工目测的缺点。然而，由于晶圆图的特征维度高、噪声多，而基于传统机器学习的晶圆缺陷识别算法高度依赖人们的主观特征选择，具备一定的主观性和局限性，会严重影响传统机器学习识别器的性能。近年来，深度神经网络DNN提供了一种模型自动特征提取与分类的结构，实现了高效处理大规模数据并展现出了卓越的高级表征能力，在计算机视觉任务中取得了巨大成功，故被广泛应用在实际工业生产活动中。
然而，基于深度网络模型的半导体晶圆缺陷识别当前也存在着一些亟待解决的关键科学问题。例如，由于现存的半导体晶圆数据集普遍存在着各类别数量严重不平衡问题，某些类别的数量压倒性占据了数据集，很容易对最后结果产生负面影响，这是精确分类识别缺陷晶圆图的一大挑战。典型解决这种类别不平衡问题的方案包括过采样等：通过使用更多的数据来增加小类，但显著增加了计算机的计算成本，并且因为需要通过人工合成新的样本，进而引入了新的训练数据，往往与真正测试的数据特征有所偏差。换言之，这种方法并不能完全反映数据集中的数据分布特征。
综上所述，现有晶圆图缺陷模式识别模型主要存在以下两点缺陷：
其一，传统机器学习算法识别分类器虽然作为目前晶圆识别模型的主要模式之一，但其高度依赖于固定或人工设计方法的提取特性，具备一定的主观性和局限性，并增加一定的复杂度；
其二，从晶圆图的样本数据来看，绝大多数工业生产中的晶圆图数据集具有严重的类不平衡问题，如何利用深度网络模型有效识别小类样本数据是一个难点。
发明内容
本发明提供一种晶圆缺陷的识别方法，其目的在于对缺陷半导体晶圆数据集进行端到端的识别分类，并着重于缓解分类性能不平衡问题。
本发明提供一种晶圆缺陷的识别方法，包括：
从WM-811K晶圆数据集的九种晶圆缺陷类型的每一种晶圆缺陷类型中抽取多张晶圆图像组成第一晶圆缺陷数据集；
对所述第一晶圆缺陷数据集进行格式转换和尺寸统一，得到第二晶圆缺陷数据集，将所述第二晶圆缺陷数据集划分为训练集和测试集；
构建深度残差网络ResNet；
将所述训练集输入所述深度残差网络ResNet对所述深度残差网络ResNet进行训练，训练中使用的损失函数为focal loss函数；
将所述测试集输入训练好的所述深度残差网络ResNet对所述深度残差网络ResNet进行测试，计算性能评价指标对训练好的所述深度残差网络ResNet进行评估分析；
利用训练好的所述深度残差网络ResNet对待识别的晶圆图像进行缺陷识别，获得待识别的晶圆图像的缺陷种类。
优选的，使用Python软件将所述第一晶圆缺陷数据集进行.plk文件到.csv文件的类型转化。
优选的，所述第一晶圆缺陷数据集的尺寸统一为48像素×48像素大小。
优选的，所述深度残差网络ResNet由依次相连的多个卷积层、标准化层、残差模块、池化层和全连接层组成。
优选的，所述卷积层的个数为3，所述卷积层的卷积核的大小为3×3，所述全连接层的维度为24×9。
优选的，所述残差模块由3个残差块依次堆叠组成，各残差块之间由激活函数relu连接。
优选的，所述残差块由包含3×3卷积核的卷积层、标准化层、激活函数relu、包含3×3卷积核的卷积层、标准化层、加法器、激活函数relu依次相连组成，并且所述残差块的输入与所述加法器相连构成残差反馈。
优选的，所述3个残差块的每个残差块中所有卷积层的卷积核个数相同，按照残差块由前向后的顺序分别为6个、12个、24个。
优选的，所述focal loss函数的计算公式如下：
Figure BDA0003783942490000031
其中，FL(Pti)表示损失值，C表示晶圆缺陷类型数，共9类，Pti代表表示第i类晶圆缺陷的预测概率，α和γ为平衡参数调节因子。
优选的，所述性能评价指标包括准确率、精确度和召回率，计算公式分别如下：
Figure BDA0003783942490000041
Figure BDA0003783942490000042
Figure BDA0003783942490000043
其中，Accuracy表示准确率，Precision表示精确度，Recall表示召回率，TP表示正确标记的数量,TN表示识别结果与真实标签不对应的数量，FP表示未识别到本应存在到该类别的数量，FN表示未正确标记的数量。
本发明提供的一种晶圆缺陷的识别方法，通过以半导体晶圆WM-811K数据集为训练对象，将残差网络ResNet与focal loss函数结合，实现了一种可以用于缓解类别不平衡的半导体晶圆缺陷识别的方法。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的晶圆缺陷的识别方法的流程示意图；
图2为本发明提供的WM-811K晶圆数据集的九种晶圆缺陷类型图案示例；
图3是本发明提供的深度残差网络ResNet整体结构图；
图4为本发明提供的深度残差网络ResNet中的残差模块结构图；
图5为本发明提供的测试集分类结果的混淆矩阵。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明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，本领域普通技术人员在没有做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。
图1为本发明提供的晶圆缺陷的识别方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：
步骤110，从WM-811K晶圆数据集的九种晶圆缺陷类型的每一种晶圆缺陷类型中抽取多张晶圆图像组成第一晶圆缺陷数据集。
具体地，WM-811K数据集包含九种不同类型的晶圆图案，它们是由在晶圆上用合格或不合格标记芯片位置来获取，包括中心缺陷、圆环缺陷、边缘位置缺陷、边缘环缺陷、随机缺陷、位置缺陷、接近满缺陷、划痕缺陷以及无缺陷等九类，如图2所示。
步骤120，对所述第一晶圆缺陷数据集进行格式转换和尺寸统一，得到第二晶圆缺陷数据集，将所述第二晶圆缺陷数据集划分为训练集和测试集。
具体地，为方便后续网络模型训练及测试，随后利用软件Python将对象WM-811K数据集进行了.plk文件到.csv文件的类型转化。进一步地，由于各类别图片大小不一致，根据数据集数据特征分布特点，进行数据清洗以及图像缩放(各类别图像统一为48×48大小)，并划分训练集和测试集以作为后续模型的数据输入。
步骤130，构建深度残差网络ResNet。
具体地，如图3所示，所述深度残差网络ResNet由依次相连的3个卷积层、标准化层、残差模块、池化层和全连接层组成，所述卷积层的卷积核的大小为3×3，所述全连接层的维度为24×9。如图4所示，所述残差模块由3个残差块依次堆叠组成，各残差块之间由激活函数relu连接；所述残差块由包含3×3卷积核的卷积层、标准化层、激活函数relu、包含3×3卷积核的卷积层、标准化层、加法器、激活函数relu依次相连组成，并且所述残差块的输入与所述加法器相连构成残差反馈；所述3个残差块的每个残差块中所有卷积层的卷积核个数相同，按照残差块由前向后的顺序分别为6个、12个、24个。
训练过程中，输入模型中的训练集数据首先通过包含3个3×3的卷积核的卷积层以及标准化层进行运算。随后，数据依次通过每层包含6个、12个、24个卷积核的残差模块，其中卷积核大小均设置为3×3。接着，数据再通过一个全局平均池化层进行池化下采样操作，以进一步减少输入维度与计算的数量。最后，通过一个维度为24×9的全连接层进行9分类输出。
步骤140，将所述训练集输入所述深度残差网络ResNet对所述深度残差网络ResNet进行训练，训练中使用的损失函数为focal loss函数。
针对类别不平衡问题，所述损失函数将传统分类所运用的交叉熵函数替换为目标检测领域中的focal loss函数，其目的则是缓解由于类别数量不平衡问题所带来的分类性能不均衡的缺陷。当遇到类别极度不平衡的情况时，分类器训练过程中易分类的样本占据了损失函数的绝大部分，并且主导梯度，使得最后的分类效果更偏重于容易分类的样本，导致最后易分类的样本发生过拟合，而难分样本还未收敛，对算法具有消极作用。而focalloss函数可以看作一种动态尺度变换的交叉熵函数：通过对比例调节因子的动态调节，可以降低易分类样本的损失值loss，从而相对提高难分样本对整体梯度的贡献。
具体地，所述focal loss函数的计算公式如下：
Figure BDA0003783942490000061
其中，FL(Pti)表示损失值，C表示晶圆缺陷类型数，共9类，Pti代表表示第i类晶圆缺陷的预测概率，α和γ为平衡参数调节因子。
对于易分样本，预测概率Pti较大，1-Pti则较小，再通过调节参数的大小来改变简单样本占总loss的比重，从而相对提高难分样本对梯度的贡献，使训练过程更着重于难分样本的分类任务。
步骤150，将所述测试集输入训练好的所述深度残差网络ResNet对所述深度残差网络ResNet进行测试，计算性能评价指标对训练好的所述深度残差网络ResNet进行评估分析。
具体地，所述性能评价指标包括准确率、精确度和召回率，计算公式分别如下：
Figure BDA0003783942490000071
Figure BDA0003783942490000072
Figure BDA0003783942490000073
其中，Accuracy表示准确率，Precision表示精确度，Recall表示召回率，TP表示正确标记的数量,TN表示识别结果与真实标签不对应的数量，FP表示未识别到本应存在到该类别的数量，FN表示未正确标记的数量。
步骤160，利用训练好的所述深度残差网络ResNet对待识别的晶圆图像进行缺陷识别，获得待识别的晶圆图像的缺陷种类。
与现有的技术比较，本发明实施例的优点是：通过以半导体晶圆WM-811K数据集为训练对象，将残差网络ResNet与focal loss函数结合，实现了一种可以用于缓解类别不平衡的半导体晶圆缺陷识别的方法。
实验验证过程：
基于上述所设计的网络模型，分批次输入第二晶圆缺陷数据集进行训练及预测，训练集共包含图片118595张，测试集包含图片54355张。训练环境为Python3.7以及深度学习框架Pytorch1.11.0。网络训练时选择BP算法和Adam优化器，激活函数选用relu函数。首先网络结构参数初始化随机分配权重。初始学习率设定为1×10-3，每批次batch size大小设置为64，整个训练阶段Epoch设置为20次，损失函数focal loss中参数α设置为1，γ设置为1，最终网络权重取损失值最小的Epoch所训练得到的权重。
测试所得混淆矩阵如图5所示，述混淆矩阵的横坐标表示预测分类，纵坐标表示标签分类，其中(i,j)表示第i类目标被分为第j类的概率，对角线的值越大越好。统计结果表明本算法获得的准确率为93.34％，召回率为75.71％，精确率为79.05％。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种晶圆缺陷的识别方法，其特征在于，包括：
从WM-811K晶圆数据集的九种晶圆缺陷类型的每一种晶圆缺陷类型中抽取多张晶圆图像组成第一晶圆缺陷数据集；
对所述第一晶圆缺陷数据集进行格式转换和尺寸统一，得到第二晶圆缺陷数据集，将所述第二晶圆缺陷数据集划分为训练集和测试集；
构建深度残差网络ResNet；
将所述训练集输入所述深度残差网络ResNet对所述深度残差网络ResNet进行训练，训练中使用的损失函数为focal loss函数；
将所述测试集输入训练好的所述深度残差网络ResNet对所述深度残差网络ResNet进行测试，计算性能评价指标对训练好的所述深度残差网络ResNet进行评估分析；
利用训练好的所述深度残差网络ResNet对待识别的晶圆图像进行缺陷识别，获得待识别的晶圆图像的缺陷种类。
2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，使用Python软件将所述第一晶圆缺陷数据集进行.plk文件到.csv文件的类型转化。
3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，所述第一晶圆缺陷数据集的尺寸统一为48像素×48像素大小。
4.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述深度残差网络ResNet由依次相连的多个卷积层、标准化层、残差模块、池化层和全连接层组成。
5.根据权利要求4所述的识别方法，其特征在于，所述卷积层的个数为3，所述卷积层的卷积核的大小为3×3，所述全连接层的维度为24×9。
6.根据权利要求5所述的识别方法，其特征在于，所述残差模块由3个残差块依次堆叠组成，各残差块之间由激活函数relu连接。
7.根据权利要求6所述的识别方法，其特征在于，所述残差块由包含3×3卷积核的卷积层、标准化层、激活函数relu、包含3×3卷积核的卷积层、标准化层、加法器、激活函数relu依次相连组成，并且所述残差块的输入与所述加法器相连构成残差反馈。
8.根据权利要求7所述的识别方法，其特征在于，所述3个残差块的每个残差块中所有卷积层的卷积核个数相同，按照残差块由前向后的顺序分别为6个、12个、24个。
9.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述focal loss函数的计算公式如下：
Figure FDA0003783942480000021
其中，FL(Pti)表示损失值，C表示晶圆缺陷类型数，共9类，Pti代表表示第i类晶圆缺陷的预测概率，α和γ为平衡参数调节因子。
10.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述性能评价指标包括准确率、精确度和召回率，计算公式分别如下：
Figure FDA0003783942480000022
Figure FDA0003783942480000023
Figure FDA0003783942480000024
其中，Accuracy表示准确率，Precision表示精确度，Recall表示召回率，TP表示正确标记的数量,TN表示识别结果与真实标签不对应的数量，FP表示未识别到本应存在到该类别的数量，FN表示未正确标记的数量。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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CN117057371B (zh) * 2023-08-26 2024-02-20 泓浒(苏州)半导体科技有限公司 一种基于ai识别算法的自适应晶圆读码方法
CN117523343A (zh) * 2024-01-08 2024-02-06 信熙缘(江苏)智能科技有限公司 晶圆背损伤梯形缺陷的自动识别方法
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