CN115938966A - 外延硅片检测方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种外延硅片检测方法及装置,属于半导体制造技术领域。外延硅片检测方法包括:控制可见光照射在待检测的外延硅片上,获取所述外延硅片表面反射所述可见光产生的散射光信息;对获取的所述散射光信息进行判断,输出所述外延硅片的第一检测结果,所述第一检测结果包括合格或不合格;在所述第一检测结果为不合格时,对外延硅片进行目视化检测,得到第二检测结果,所述第二检测结果包括合格或不合格;在所述第二检测结果为合格时,判定所述外延硅片合格;在所述第二检测结果为不合格时,判定所述外延硅片为不合格。本发明的技术方案能够提高对外延硅片的表面缺陷的检测效率和检测精度。
Description
技术领域
本发明涉及半导体制造技术领域,尤其涉及一种外延硅片检测方法及装置。
背景技术
外延生长是指在单晶硅衬底上,通过外延(epitaxy)技术生长一层单晶薄膜(晶向与衬底晶向一致)的工艺过程。外延片的整个生产流程包括长晶(多晶硅料拉制硅晶棒)→成型(切片研磨)→抛光(双面抛光)→清洗(去除表面微粒、金属离子和有机物)→外延(气相沉积)五大工序,其中外延作为最后一道重要工序,可以改善抛光片的晶体性质、原生缺陷、电阻率以及平坦度等。
在外延生长过程中,外延层上会出现许多缺陷,按所在位置分两类:①表面缺陷;②体内缺陷。表面缺陷指显露在外延层表面的缺陷,可用肉眼或金相显微镜观察到,主要表现为:云雾状表面、角锥体、划痕、星状体、麻坑等。体内缺陷指位于外延层内部的晶体结构缺陷,主要有:位错和层错。从广义上讲,缺陷也包括氧、碳、重金属等杂质以及原子空位和填隙原子等点缺陷。这些缺陷的存在会直接影响半导体的性能。
外延层中各种缺陷不但与衬底质量、衬底表面情况有关,也与外延生长过程本身有着密切的关系。云雾状表面是一种存在于外延层表面的缺陷,其中Halo(光晕)指出现在硅片背面位置的雾度,利用目视检测仪检测出硅片背面边缘存在类似于基座的印记,其形成来源包括:①TCS从硅片边缘与基座缝隙中进入基座表面孔洞,在高温下沉积到硅片背面;②基座表面的多晶硅在高温下沉积到硅片背面,形成基座印记的Halo。
目前外延硅片表面缺陷的检测方法主要是使用自动化检测,虽然提高了检测效率,但会造成过度检测或漏检的情况。人工目视检测可以提高检测的准确度,但也存在效率低的问题等。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明提供一种外延硅片检测方法及装置,能够提高对外延硅片的表面缺陷的检测效率和检测精度。
为了达到上述目的,本发明实施例采用的技术方案是:
一种外延硅片检测方法,包括:
控制可见光照射在待检测的外延硅片上,获取所述外延硅片表面反射所述可见光产生的散射光信息;
对获取的所述散射光信息进行判断,输出所述外延硅片的第一检测结果,所述第一检测结果包括合格或不合格;
在所述第一检测结果为不合格时,对外延硅片进行目视化检测,得到第二检测结果,所述第二检测结果包括合格或不合格;
在所述第二检测结果为合格时,判定所述外延硅片合格;在所述第二检测结果为不合格时,判定所述外延硅片为不合格。
一些实施例中,对获取的所述散射光信息进行判断,输出所述外延硅片的第一检测结果包括:
将获取的所述散射光信息输入预先训练的缺陷检测模型中,输出所述外延硅片的第一检测结果,所述缺陷检测模型的输入为外延硅片表面反射所述可见光产生的散射光信息,输出为外延硅片的第一检测结果。
一些实施例中,在所述第二检测结果为合格时,根据所述第二检测结果和所述外延硅片的所述散射光信息更新所述缺陷检测模型。
一些实施例中,所述方法还包括:
从第一检测结果为合格的外延硅片中选择预设比例的外延硅片,对外延硅片进行目视化检测,得到第三检测结果,所述第三检测结果包括合格或不合格;
在所述第三检测结果为合格时,判定所述选择的外延硅片合格;在所述第三检测结果为不合格时,判定所述选择的外延硅片为不合格。
一些实施例中,所述预设比例为1-3%。
一些实施例中,所述方法还包括:在所述第三检测结果为不合格时,根据所述第三检测结果和对应的外延硅片的散射光信息更新所述缺陷检测模型。
一些实施例中,所述方法还包括训练得到所述缺陷检测模型的步骤,训练得到所述缺陷检测模型包括:
建立初始缺陷检测模型,所述初始缺陷检测模型的输入为外延硅片的散射光信息,输出为外延硅片的检测结果,所述检测结果包括合格或不合格;
获取多组训练数据,每组训练数据包括外延硅片的散射光信息和对应的人工目视检测结果;
利用所述多组训练数据对所述初始缺陷检测模型进行训练,得到所述缺陷检测模型。
本发明实施例还提供了一种外延硅片检测装置,包括:
散射光信息获取模块,用于控制可见光照射在待检测的外延硅片上,获取所述外延硅片表面反射所述可见光产生的散射光信息;
检测模块,用于对获取的所述散射光信息进行判断,输出所述外延硅片的第一检测结果,所述第一检测结果包括合格或不合格;
复检模块,用于在所述第一检测结果为不合格时,对外延硅片进行目视化检测,得到第二检测结果,所述第二检测结果包括合格或不合格;
判定模块,用于在所述第二检测结果为合格时,判定所述外延硅片合格;在所述第二检测结果为不合格时,判定所述外延硅片为不合格。
一些实施例中,所述复检模块还用于从第一检测结果为合格的外延硅片中选择预设比例的外延硅片,对外延硅片进行目视化检测,得到第三检测结果,所述第三检测结果包括合格或不合格;
所述判定模块还用于在所述第三检测结果为合格时,判定所述选择的外延硅片合格;在所述第三检测结果为不合格时,判定所述选择的外延硅片为不合格。
一些实施例中,所述预设比例为1-3%。
本发明的有益效果是:
本实施例中,根据外延硅片表面反射的散射光信息对外延硅片进行自动化检测,输出外延硅片的第一检测结果,在第一检测结果为不合格时,对外延硅片进行目视化检测,得到第二检测结果,在所述第二检测结果为合格时,判定所述外延硅片合格;在所述第二检测结果为不合格时,判定所述外延硅片为不合格。本实施例能够结合自动化检测和人工目视检测,来实现外延硅片缺陷的检测,能够提高对外延硅片缺陷的检测效率和检测精度。
附图说明
图1表示外延硅片背面Halo的示意图;
图2表示硅源气体流经硅片表面的路径示意图;
图3表示本发明实施例外延硅片检测方法的流程示意图;
图4表示本发明实施例对外延硅片进行复检的示意图;
图5表示本发明实施例外延硅片检测装置的结构示意图。
附图标记
1 外延硅片
2 可见光源
3 目视化检测台
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的附图,对本发明实施例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的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例,本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
图1表示外延硅片背面(Backside)Halo的示意图;其形成来源如图2所示,在进行外延工艺时,硅源气体(TCS)流经硅片表面的路径包括:①TCS从硅片边缘与基座缝隙中进入基座表面孔洞,在高温下沉积到硅片背面;②基座表面的多晶硅在高温下沉积到硅片背面,形成基座印记的Halo。
目前外延硅片表面缺陷的检测方法主要是使用自动化检测,虽然提高了检测效率,但会造成过度检测或漏检的情况。人工目视检测可以提高检测的准确度,但也存在效率低的问题等。对2000片外延硅片进行检测,将自动化检测结果和人工目视检测结果进行分析,如表1所示,人工目视检测的准确率为100%,自动化检测的准确率为97.35%,可以看出,自动化检测的准确率较低。
表1
Backside Halo晕圈的大小不一,晕圈在光照条件下的亮度强弱不同,随着光照角度不同,Backside Halo晕圈的显现也会变化。这些特殊的性质对于自动化检测具有较大的挑战性,因此自动化检测过程中会出现误判或漏判的情况。
本发明提供一种外延硅片检测方法及装置,能够提高对外延硅片的表面缺陷的检测效率和检测精度。
本发明实施例提供一种外延硅片检测方法,如图3所示,包括:
步骤101:控制可见光照射在待检测的外延硅片上,获取所述外延硅片表面反射所述可见光产生的散射光信息;
步骤102:对获取的所述散射光信息进行判断,输出所述外延硅片的第一检测结果,所述第一检测结果包括合格或不合格;
步骤103:在所述第一检测结果为不合格时,对外延硅片进行目视化检测,得到第二检测结果,所述第二检测结果包括合格或不合格;
步骤104:在所述第二检测结果为合格时,判定所述外延硅片合格;在所述第二检测结果为不合格时,判定所述外延硅片为不合格。
本实施例中,根据外延硅片表面反射的散射光信息对外延硅片进行自动化检测,输出外延硅片的第一检测结果,在第一检测结果为不合格时,对外延硅片进行目视化检测,得到第二检测结果,在所述第二检测结果为合格时,判定所述外延硅片合格;在所述第二检测结果为不合格时,判定所述外延硅片为不合格。本实施例能够结合自动化检测和人工目视检测,来实现外延硅片缺陷的检测,能够提高对外延硅片缺陷的检测效率和检测精度。
本实施例可以对包括Backside Halo在内的表面缺陷进行检测,检测合格的外延硅片可以进行后续流程,检测不合格的外延硅片可以做报废处理。
一些实施例中,对获取的所述散射光信息进行判断,输出所述外延硅片的第一检测结果包括:
将获取的所述散射光信息输入预先训练的缺陷检测模型中,输出所述外延硅片的第一检测结果,所述缺陷检测模型的输入为外延硅片表面反射所述可见光产生的散射光信息,输出为外延硅片的第一检测结果。通过缺陷检测模型可以对外延硅片进行自动化检测,提高外延硅片的表面缺陷的检测效率。
一些实施例中,所述方法还包括:在所述第二检测结果为合格时,根据所述第二检测结果和所述外延硅片的所述散射光信息更新所述缺陷检测模型。
本实施例将人工目视检测结果与自动检测结果作对比,不断完善缺陷检测模型,能够提高外延硅片缺陷的自动化检测能力,有助于外延硅片良率的提升。
一些实施例中,所述方法还包括:
从第一检测结果为合格的外延硅片中选择预设比例的外延硅片,对外延硅片进行目视化检测,得到第三检测结果,所述第三检测结果包括合格或不合格;
在所述第三检测结果为合格时,判定所述选择的外延硅片合格;在所述第三检测结果为不合格时,判定所述选择的外延硅片为不合格。
这样可以结合自动化检测和人工目视检测,来实现外延硅片缺陷的检测,能够提高对外延硅片缺陷的检测效率和检测精度。
一些实施例中,所述方法还包括:在所述第三检测结果为不合格时,根据所述第三检测结果和对应的外延硅片的散射光信息更新所述缺陷检测模型。
这样可以不断完善缺陷检测模型,能够提高外延硅片缺陷的自动化检测能力,有助于外延硅片良率的提升。
一些实施例中,所述预设比例可以为1-3%,比如,预设比例可以1%,还可以为其他值,比如2%、3%等。预设比例设置的越高,则越有利于提高表面缺陷检测的准确率,但是会提高计算量和检测成本,因为,预设比例可以设置为1-3%。
一些实施例中,所述方法还包括训练得到所述缺陷检测模型的步骤,训练得到所述缺陷检测模型包括:
建立初始缺陷检测模型,所述初始缺陷检测模型的输入为外延硅片的散射光信息,输出为外延硅片的检测结果,所述检测结果包括合格或不合格;
获取多组训练数据,每组训练数据包括外延硅片的散射光信息和对应的人工目视检测结果;
利用所述多组训练数据对所述初始缺陷检测模型进行训练,得到所述缺陷检测模型,利用缺陷检测模型可以对外延硅片的缺陷进行自动化检测。
本实施例中,获取的多组训练数据中的外延硅片可以包括多种表面缺陷的外延硅片,这样训练出的缺陷检测模型可以对多种表面缺陷的外延硅片进行检测,多种表面缺陷可以为云雾状表面、角锥体、划痕、星状体、麻坑等。
一具体示例中,外延生长的硅片经过预清洗后,进入自动化检测,自动化检测对100%的外延硅片进行检测,检测出含有Backside Halo的外延硅片,判为NG(不合格),不含Backside Halo的外延硅片判为OK(合格);对判为NG的外延硅片进行人工目视化复检。如图4所示,将判为NG的外延硅片放置在目视化检测台3上,目视化检测台3可旋转可倾斜,可以旋转倾斜外延硅片1,在可见光源2发出的可见光照射下,利用目视化检测台3倾斜旋转外延硅片1,完全看不到Backside Halo时,将外延硅片1判断为OK,若能看到则将外延硅片1判为NG,这样可以防止自动化检测过度检测;此外,对自动化检测判为OK的外延硅片进行人工目视化抽检,抽检频率为1%,以防止自动化检测漏检。检测OK的外延硅片可以进行出货,而判为NG的外延硅片则做报废处理。
本实施例中,还将人工目视检测结果与自动化检测结果进行对比,若不一致,根据人工目视检测结果更新缺陷检测模型,即利用人工目视检测结果对缺陷检测模型进行训练,这样可以不断完善缺陷检测模型,提高对Backside Halo的自动化检测能力。如表2所示,采用本实施例的技术方案可以将自动化检测结果的准确率提高至99%以上。
表2
本发明实施例还提供了一种外延硅片检测装置,如图5所示,包括:
散射光信息获取模块21,用于控制可见光照射在待检测的外延硅片上,获取所述外延硅片表面反射所述可见光产生的散射光信息;
检测模块22,用于对获取的所述散射光信息进行判断,输出所述外延硅片的第一检测结果,所述第一检测结果包括合格或不合格;
复检模块23,用于在所述第一检测结果为不合格时,对外延硅片进行目视化检测,得到第二检测结果,所述第二检测结果包括合格或不合格;
判定模块24,用于在所述第二检测结果为合格时,判定所述外延硅片合格;在所述第二检测结果为不合格时,判定所述外延硅片为不合格。
本实施例中,根据外延硅片表面反射的散射光信息对外延硅片进行自动化检测,输出外延硅片的第一检测结果,在第一检测结果为不合格时,对外延硅片进行目视化检测,得到第二检测结果,在所述第二检测结果为合格时,判定所述外延硅片合格;在所述第二检测结果为不合格时,判定所述外延硅片为不合格。本实施例能够结合自动化检测和人工目视检测,来实现外延硅片缺陷的检测,能够提高对外延硅片缺陷的检测效率和检测精度。
一些实施例中,所述复检模块还用于从第一检测结果为合格的外延硅片中选择预设比例的外延硅片,对外延硅片进行目视化检测,得到第三检测结果,所述第三检测结果包括合格或不合格;
所述判定模块还用于在所述第三检测结果为合格时,判定所述选择的外延硅片合格;在所述第三检测结果为不合格时,判定所述选择的外延硅片为不合格。
这样可以结合自动化检测和人工目视检测,来实现外延硅片缺陷的检测,能够提高对外延硅片缺陷的检测效率和检测精度。
一些实施例中,所述预设比例可以为1-3%,比如,预设比例可以1%,还可以为其他值,比如2%、3%等。预设比例设置的越高,则越有利于提高表面缺陷检测的准确率,但是会提高计算量和检测成本,因为,预设比例可以设置为1-3%。
需要说明,本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于实施例而言,由于其基本相似于产品实施例,所以描述得比较简单,相关之处参见产品实施例的部分说明即可。
在上述实施方式的描述中,具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述,仅为本公开的具体实施方式,但本公开的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此,本公开的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种外延硅片检测方法,其特征在于,包括:
控制可见光照射在待检测的外延硅片上,获取所述外延硅片表面反射所述可见光产生的散射光信息;
对获取的所述散射光信息进行判断,输出所述外延硅片的第一检测结果,所述第一检测结果包括合格或不合格;
在所述第一检测结果为不合格时,对外延硅片进行目视化检测,得到第二检测结果,所述第二检测结果包括合格或不合格;
在所述第二检测结果为合格时,判定所述外延硅片合格;在所述第二检测结果为不合格时,判定所述外延硅片为不合格。
2.根据权利要求1所述的外延硅片检测方法,其特征在于,对获取的所述散射光信息进行判断,输出所述外延硅片的第一检测结果包括:
将获取的所述散射光信息输入预先训练的缺陷检测模型中,输出所述外延硅片的第一检测结果,所述缺陷检测模型的输入为外延硅片表面反射所述可见光产生的散射光信息,输出为外延硅片的第一检测结果。
3.根据权利要求2所述的外延硅片检测方法,其特征在于,在所述第二检测结果为合格时,根据所述第二检测结果和所述外延硅片的所述散射光信息更新所述缺陷检测模型。
4.根据权利要求2所述的外延硅片检测方法,其特征在于,所述方法还包括:
从第一检测结果为合格的外延硅片中选择预设比例的外延硅片,对外延硅片进行目视化检测,得到第三检测结果,所述第三检测结果包括合格或不合格;
在所述第三检测结果为合格时,判定所述选择的外延硅片合格;在所述第三检测结果为不合格时,判定所述选择的外延硅片为不合格。
5.根据权利要求4所述的外延硅片检测方法,其特征在于,所述预设比例为1-3%。
6.根据权利要求4所述的外延硅片检测方法,其特征在于,所述方法还包括:在所述第三检测结果为不合格时,根据所述第三检测结果和对应的外延硅片的散射光信息更新所述缺陷检测模型。
7.根据权利要求2所述的外延硅片检测方法,其特征在于,所述方法还包括训练得到所述缺陷检测模型的步骤,训练得到所述缺陷检测模型包括:
建立初始缺陷检测模型,所述初始缺陷检测模型的输入为外延硅片的散射光信息,输出为外延硅片的检测结果,所述检测结果包括合格或不合格;
获取多组训练数据,每组训练数据包括外延硅片的散射光信息和对应的人工目视检测结果;
利用所述多组训练数据对所述初始缺陷检测模型进行训练,得到所述缺陷检测模型。
8.一种外延硅片检测装置,其特征在于,包括:
散射光信息获取模块,用于控制可见光照射在待检测的外延硅片上,获取所述外延硅片表面反射所述可见光产生的散射光信息;
检测模块,用于对获取的所述散射光信息进行判断,输出所述外延硅片的第一检测结果,所述第一检测结果包括合格或不合格;
复检模块,用于在所述第一检测结果为不合格时,对外延硅片进行目视化检测,得到第二检测结果,所述第二检测结果包括合格或不合格;
判定模块,用于在所述第二检测结果为合格时,判定所述外延硅片合格;在所述第二检测结果为不合格时,判定所述外延硅片为不合格。
9.根据权利要求8所述的外延硅片检测装置,其特征在于,
所述复检模块还用于从第一检测结果为合格的外延硅片中选择预设比例的外延硅片,对外延硅片进行目视化检测,得到第三检测结果,所述第三检测结果包括合格或不合格;
所述判定模块还用于在所述第三检测结果为合格时,判定所述选择的外延硅片合格;在所述第三检测结果为不合格时,判定所述选择的外延硅片为不合格。
10.根据权利要求9所述的外延硅片检测装置,其特征在于,所述预设比例为1-3%。
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