CN116468712A - 缺陷源检测方法 - Google Patents
缺陷源检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116468712A CN116468712A CN202310465632.4A CN202310465632A CN116468712A CN 116468712 A CN116468712 A CN 116468712A CN 202310465632 A CN202310465632 A CN 202310465632A CN 116468712 A CN116468712 A CN 116468712A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- defect
- chip
- layout
- source
- defect source
- 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.)
- Pending
Links
- 230000007547 defect Effects 0.000 title claims abstract description 326
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 72
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 39
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 153
- 238000005137 deposition process Methods 0.000 claims description 11
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 10
- 238000005530 etching Methods 0.000 claims description 8
- 230000002950 deficient Effects 0.000 claims description 6
- 238000000206 photolithography Methods 0.000 claims description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 description 7
- 238000000151 deposition Methods 0.000 description 4
- 238000000227 grinding Methods 0.000 description 3
- 238000007517 polishing process Methods 0.000 description 3
- 230000008021 deposition Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 239000012535 impurity Substances 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000001259 photo etching Methods 0.000 description 2
- 229920002120 photoresistant polymer Polymers 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 238000005498 polishing Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
- G06T2207/30148—Semiconductor; IC; Wafer
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Geometry (AREA)
- Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
Abstract
本发明提供了一种缺陷源检测方法,包括:提供缺陷芯片,获得缺陷芯片的缺陷信息;建立缺陷源检测模型;将缺陷信息、缺陷芯片的版图及缺陷芯片的制备进程信息输入至缺陷源检测模型中,缺陷源检测模型仿真处理后输出缺陷芯片的缺陷源。本发明通过建立缺陷源检测模型,缺陷源检测模型结合缺陷信息、缺陷芯片的版图及缺陷芯片的制备进程信息进行仿真处理,利于线上快速检测获得缺陷芯片的缺陷源。
Description
技术领域
本发明涉及半导体集成电路技术领域,尤其涉及一种缺陷源检测方法。
背景技术
随着芯片行业的发展变化,市场行业竞争越来越激烈,这促使越来越多的半导体生产企业更加聚焦产品的良率,以此提升收益、增强竞争力,晶圆制造过程产生的缺陷会对良率造成影响,如未及时准确锁定缺陷源,则可能造成多批产品良率受到影响,因此如何快速准确锁定缺陷源显得尤为重要。
传统良率分析主要依靠工程师通过对线上检测数据、产品工艺特点、缺陷类型等进行整合后,再结合以往经验判断缺陷可能产生的源头;但随着产品经过多道工艺后,前层产生的缺陷在当前量测站点被发现后,无法准确判断该缺陷是由哪道工艺所产生,此时需要耗费更多的时间及人力物力来分析判断缺陷源,而且有些缺陷由于数据较少导致无法准确锁定缺陷源,从而造成线上多批产品良率受到影响。
发明内容
本发明的目的在于提供一种缺陷源检测方法,利于线上快速检测获得缺陷芯片的缺陷源。
为了达到上述目的,本发明提供了一种缺陷源检测方法,用于检测线上缺陷芯片的缺陷源,包括:
提供缺陷芯片,获得所述缺陷芯片的缺陷信息;
建立缺陷源检测模型;以及,
将所述缺陷信息、所述缺陷芯片的版图及所述缺陷芯片的制备进程信息输入至所述缺陷源检测模型中,所述缺陷源检测模型仿真处理后输出所述缺陷芯片的缺陷源。
可选的,利用缺陷检测机台获得所述缺陷芯片的缺陷信息。
可选的,所述缺陷信息包括缺陷图形、缺陷尺寸大小及缺陷坐标位置。
可选的,所述缺陷源检测模型包括存储模块、版图定位模块、版图分析模块及进程仿真模块。
可选的,所述缺陷源检测模型仿真处理后输出所述缺陷芯片的缺陷源的步骤包括:
所述缺陷信息输入至所述存储模块中,所述版图输入至所述版图定位模块中;
利用所述版图定位模块根据所述缺陷信息获得缺陷在所述版图中的中心坐标位置;
利用所述版图分析模块根据所述中心坐标位置获得所述缺陷源的工艺进程;以及,
所述缺陷芯片的制备进程信息包括所述缺陷源的工艺进程对应的机台参数,利用所述进程仿真模块根据所述缺陷信息、所述缺陷源的工艺进程及所述缺陷源的工艺进程对应的机台参数进行仿真,获得并输出所述缺陷芯片的缺陷源。
可选的,所述缺陷芯片的版图包括若干个在执行每道工艺进程后的版图。
可选的,利用所述版图定位模块根据所述缺陷尺寸大小及所述缺陷坐标位置获得缺陷在每个所述版图中的中心坐标位置。
可选的,利用所述版图分析模块根据缺陷在每个所述版图中的中心坐标位置获得在所述中心坐标位置刚执行过工艺进程作为所述缺陷源的工艺进程。
可选的,所述缺陷源的工艺进程包括沉积工艺、光刻工艺、刻蚀工艺和研磨工艺。
可选的,利用所述进程仿真模块根据所述缺陷图形、所述缺陷源的工艺进程及所述缺陷源的工艺进程对应的机台参数按照所述缺陷源的工艺进程对应的工艺顺序进行逆向仿真,获得所述缺陷源的工艺进程对应的每道工艺的仿真图,根据所述仿真图判断哪些道工艺导致的缺陷以得知所述缺陷芯片的缺陷源。
在本发明提供的一种缺陷源检测方法中,包括:提供缺陷芯片,获得缺陷芯片的缺陷信息;建立缺陷源检测模型;将缺陷信息、缺陷芯片的版图及缺陷芯片的制备进程信息输入至缺陷源检测模型中,缺陷源检测模型仿真处理后输出缺陷芯片的缺陷源。本发明通过建立缺陷源检测模型,缺陷源检测模型结合缺陷信息、缺陷芯片的版图及缺陷芯片的制备进程信息进行仿真处理,利于线上快速检测获得缺陷芯片的缺陷源。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的缺陷源检测方法的流程图;
图2为本发明一实施例提供的缺陷源检测方法中缺陷源检测模型仿真处理的流程图。
具体实施方式
下面将结合示意图对本发明的具体实施方式进行更详细的描述。根据下列描述,本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是,附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例,仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
图1为本实施例提供的缺陷源检测方法的流程图。请参考图1,本实施例提供了一种缺陷源检测方法,包括:
步骤S1:提供缺陷芯片,获得缺陷芯片的缺陷信息;
步骤S2:建立缺陷源检测模型;
步骤S3:将缺陷信息、缺陷芯片的版图及缺陷芯片的制备进程信息输入至缺陷源检测模型中,缺陷源检测模型仿真处理后输出缺陷芯片的缺陷源。
图2为本实施例提供的缺陷源检测方法中缺陷源检测模型仿真处理的流程图。下面结合图2对本实施例提供的缺陷源检测方法,进行详细的描述。
执行步骤S1:提供缺陷芯片,此缺陷芯片在线上执行某些工艺进程后通过缺陷检测机台扫描发现缺陷,例如缺陷芯片为闪存芯片,在执行擦除栅工艺进程后,通过缺陷检测机台扫描闪存芯片去发现闪存芯片存在的缺陷;并利用缺陷检测机台获得缺陷芯片的缺陷信息,缺陷信息包括缺陷图形、缺陷尺寸大小及缺陷坐标位置(缺陷在芯片中的坐标位置),不限于上述缺陷信息。缺陷芯片上的缺陷可由已知缺陷源导致,已知缺陷源如划痕、杂质等,或者已知缺陷源是通过目前的实验数据和分析能够直接锁定的;缺陷芯片上的缺陷也可为未知缺陷源,未知缺陷源无法或难以被锁定,因此需要利用本实施例提供的缺陷源检测方法进行快速检测获得缺陷芯片的缺陷源。
执行步骤S2:建立缺陷源检测模型,缺陷源检测模型包括存储模块、版图定位模块、版图分析模块及进程仿真模块,其中存储模块用于存储输入的缺陷信息,版图定位模块用于存储输入的缺陷芯片的版图并根据缺陷信息获得缺陷在缺陷芯片的版图中的中心坐标位置,版图分析模块用于根据中心坐标位置获得缺陷源的工艺进程,进程仿真模块用于根据缺陷信息、缺陷芯片的版图及缺陷芯片的制备进程信息获得缺陷芯片的缺陷源。在本实施例中缺陷源检测模型建立于电子设备中,如计算机。
请参考图2,执行步骤S3:缺陷源检测模型仿真处理后输出缺陷芯片的缺陷源的步骤包括:
执行步骤S31:将缺陷检测机台获得的缺陷芯片的缺陷信息输入至存储模块中保存,将缺陷芯片的版图输入至版图定位模块中。其中缺陷芯片的版图包括若干个在执行每道工艺进程后的版图,例如缺陷芯片为闪存芯片,闪存芯片在执行擦除栅工艺进程后被检测到缺陷,在执行擦除栅工艺进程前,还包括侧墙工艺进程、控制栅工艺进程及浮栅工艺进程,不限于上述工艺进程。因此闪存芯片的版图包括在执行擦除栅工艺进程后的版图、在执行侧墙工艺进程后的版图、在执行控制栅工艺进程后的版图及在执行浮栅工艺进程后的版图,不限于上述版图。
执行步骤S32:利用版图定位模块根据缺陷信息获得缺陷在版图中的中心坐标位置,具体是版图定位模块从存储模块中获得缺陷尺寸大小及缺陷坐标位置,结合存储于版图定位模块的缺陷芯片的版图,版图定位模块根据缺陷尺寸大小及缺陷坐标位置获得缺陷在每个版图中的中心坐标位置。例如缺陷芯片为闪存芯片,闪存芯片的版图包括在执行擦除栅工艺进程后的版图、在执行侧墙工艺进程后的版图、在执行控制栅工艺进程后的版图及在执行浮栅工艺进程后的版图;根据闪存芯片中缺陷尺寸大小及缺陷坐标位置结合上述版图分别获得缺陷在执行擦除栅工艺进程后的版图中的中心坐标位置、缺陷在执行侧墙工艺进程后的版图中的中心坐标位置、缺陷在执行控制栅工艺进程后的版图中的中心坐标位置及缺陷在执行浮栅工艺进程后的版图中的中心坐标位置。
执行步骤S33:利用版图分析模块根据中心坐标位置获得缺陷源的工艺进程,具体是版图分析模块获得缺陷芯片的版图以及缺陷在每个版图中的中心坐标位置,版图分析模块根据缺陷在每个版图中的中心坐标位置获得在中心坐标位置刚执行过工艺进程的版图,并得知所执行的工艺进程以作为缺陷源的工艺进程,其中刚执行过工艺进程的版图的数量不定,相应缺陷源的工艺进程的数量不定。例如缺陷芯片为闪存芯片,闪存芯片的版图包括在执行擦除栅工艺进程后的版图、在执行侧墙工艺进程后的版图、在执行控制栅工艺进程后的版图及在执行浮栅工艺进程后的版图,相应缺陷在每个版图中的中心坐标位置包括缺陷在执行擦除栅工艺进程后的版图中的中心坐标位置、缺陷在执行侧墙工艺进程后的版图中的中心坐标位置、缺陷在执行控制栅工艺进程后的版图中的中心坐标位置及缺陷在执行浮栅工艺进程后的版图中的中心坐标位置,版图分析模块获得闪存芯片的版图以及缺陷在每个版图中的中心坐标位置。版图分析模块根据缺陷在每个版图中的中心坐标位置能够得知每个版图中的中心坐标位置是否刚执行过工艺进程,以获得在中心坐标位置刚执行过工艺进程的版图,并得知所执行的工艺进程以作为闪存芯片的缺陷源的工艺进程,如在中心坐标位置刚执行过工艺进程的版图为在执行控制栅工艺进程后的版图,则通过此版图的存储信息能够得知所执行的工艺进程为控制栅工艺进程,控制栅工艺进程为闪存芯片的缺陷源的工艺进程。
在本实施例中,缺陷源的工艺进程包括沉积工艺、光刻工艺、刻蚀工艺和研磨工艺,不限于上述工艺。例如控制栅工艺进程包括依次执行的沉积控制栅材料层(第一沉积工艺)、形成图形化的光刻胶层(光刻工艺)、刻蚀控制栅材料层(刻蚀工艺)、沉积介质层(第二沉积工艺)及研磨介质层(研磨工艺),不限于上述工艺。
执行步骤S34:本实施例中缺陷芯片的制备进程信息包括缺陷源的工艺进程对应的机台参数,利用进程仿真模块根据缺陷信息、缺陷源的工艺进程及缺陷源的工艺进程对应的机台参数进行仿真,获得并输出缺陷芯片的缺陷源。
具体的,进程仿真模块获得缺陷图形、缺陷源的工艺进程及缺陷源的工艺进程对应的机台参数,其中缺陷源的工艺进程对应的机台参数为缺陷源的工艺进程执行的工艺所用机台的机台参数。由于缺陷源的工艺进程包括若干工艺,进程仿真模块根据缺陷图形、缺陷源的工艺进程及缺陷源的工艺进程对应的机台参数按照缺陷源的工艺进程对应的工艺顺序进行逆向仿真,例如一个缺陷源的工艺进程的工艺顺序为沉积工艺、光刻工艺、刻蚀工艺、沉积工艺和研磨工艺,则进程仿真模块结合缺陷源的工艺进程对应的机台参数按照研磨工艺、沉积工艺、刻蚀工艺、光刻工艺及沉积工艺(缺陷源的工艺进程的逆向)对缺陷图形进行仿真,获得缺陷源的工艺进程对应的每道工艺的仿真图。根据每道工艺的仿真图能够得知哪些道工艺存在缺陷,将存在缺陷的工艺作为缺陷芯片的缺陷源,进程仿真模块输出缺陷芯片的缺陷源;若多道工艺存在缺陷,则缺陷芯片的缺陷源为多个,可输出多个缺陷源。当缺陷芯片的缺陷源为多个时,缺陷源检测模型还包括缺陷源数据库,缺陷源数据库中存储有每道工艺造成的缺陷数据,根据每道工艺造成的缺陷数据对每个缺陷源进行对比分析,获得并输出相似度大于设定阈值的缺陷源,设定阈值表示了相似度的程度,如设定阈值为90%,则获得并输出相似度大于90%的缺陷源。
例如,缺陷芯片为闪存芯片,控制栅工艺进程为闪存芯片的缺陷源的工艺进程,进程仿真模块获得闪存芯片的缺陷图形、控制栅工艺进程及控制栅工艺进程对应的机台参数;进程仿真模块结合控制栅工艺进程对应的机台参数按照研磨介质层(研磨工艺)、沉积介质层(第二沉积工艺)、刻蚀控制栅材料层(刻蚀工艺)、形成图形化的光刻胶层(光刻工艺)及沉积控制栅材料层(第一沉积工艺)对缺陷图形进行仿真,获得控制栅工艺进程对应的每道工艺的仿真图;根据每道工艺的仿真图能够得知哪些道工艺存在缺陷,如沉积控制栅材料层(沉积工艺)存在缺陷(如空洞或杂质),将沉积控制栅材料层(第一沉积工艺)作为闪存芯片的缺陷源,进程仿真模块输出闪存芯片的缺陷源。
综上,在本发明提供的一种缺陷源检测方法中,包括:提供缺陷芯片,获得缺陷芯片的缺陷信息;建立缺陷源检测模型;将缺陷信息、缺陷芯片的版图及缺陷芯片的制备进程信息输入至缺陷源检测模型中,缺陷源检测模型仿真处理后输出缺陷芯片的缺陷源。本发明通过建立缺陷源检测模型,缺陷源检测模型结合缺陷信息、缺陷芯片的版图及缺陷芯片的制备进程信息进行仿真处理,利于线上快速检测获得缺陷芯片的缺陷源。
上述仅为本发明的优选实施例而已,并不对本发明起到任何限制作用。任何所属技术领域的技术人员,在不脱离本发明的技术方案的范围内,对本发明揭露的技术方案和技术内容做任何形式的等同替换或修改等变动,均属未脱离本发明的技术方案的内容,仍属于本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种缺陷源检测方法,用于检测线上缺陷芯片的缺陷源,其特征在于,包括:
提供缺陷芯片,获得所述缺陷芯片的缺陷信息;
建立缺陷源检测模型;以及,
将所述缺陷信息、所述缺陷芯片的版图及所述缺陷芯片的制备进程信息输入至所述缺陷源检测模型中,所述缺陷源检测模型仿真处理后输出所述缺陷芯片的缺陷源。
2.如权利要求1所述的缺陷源检测方法,其特征在于,利用缺陷检测机台获得所述缺陷芯片的缺陷信息。
3.如权利要求2所述的缺陷源检测方法,其特征在于,所述缺陷信息包括缺陷图形、缺陷尺寸大小及缺陷坐标位置。
4.如权利要求3所述的缺陷源检测方法,其特征在于,所述缺陷源检测模型包括存储模块、版图定位模块、版图分析模块及进程仿真模块。
5.如权利要求4所述的缺陷源检测方法,其特征在于,所述缺陷源检测模型仿真处理后输出所述缺陷芯片的缺陷源的步骤包括:
所述缺陷信息输入至所述存储模块中,所述版图输入至所述版图定位模块中;
利用所述版图定位模块根据所述缺陷信息获得缺陷在所述版图中的中心坐标位置;
利用所述版图分析模块根据所述中心坐标位置获得所述缺陷源的工艺进程;以及,
所述缺陷芯片的制备进程信息包括所述缺陷源的工艺进程对应的机台参数,利用所述进程仿真模块根据所述缺陷信息、所述缺陷源的工艺进程及所述缺陷源的工艺进程对应的机台参数进行仿真,获得并输出所述缺陷芯片的缺陷源。
6.如权利要求5所述的缺陷源检测方法,其特征在于,所述缺陷芯片的版图包括若干个在执行每道工艺进程后的版图。
7.如权利要求6所述的缺陷源检测方法,其特征在于,利用所述版图定位模块根据所述缺陷尺寸大小及所述缺陷坐标位置获得缺陷在每个所述版图中的中心坐标位置。
8.权利要求6或7所述的缺陷源检测方法,其特征在于,利用所述版图分析模块根据缺陷在每个所述版图中的中心坐标位置获得在所述中心坐标位置刚执行过工艺进程作为所述缺陷源的工艺进程。
9.如权利要求6所述的缺陷源检测方法,其特征在于,所述缺陷源的工艺进程包括沉积工艺、光刻工艺、刻蚀工艺和研磨工艺。
10.如权利要求9所述的缺陷源检测方法,其特征在于,利用所述进程仿真模块根据所述缺陷图形、所述缺陷源的工艺进程及所述缺陷源的工艺进程对应的机台参数按照所述缺陷源的工艺进程对应的工艺顺序进行逆向仿真,获得所述缺陷源的工艺进程对应的每道工艺的仿真图,根据所述仿真图判断哪些道工艺导致的缺陷以得知所述缺陷芯片的缺陷源。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310465632.4A CN116468712A (zh) | 2023-04-26 | 2023-04-26 | 缺陷源检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310465632.4A CN116468712A (zh) | 2023-04-26 | 2023-04-26 | 缺陷源检测方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116468712A true CN116468712A (zh) | 2023-07-21 |
Family
ID=87182306
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310465632.4A Pending CN116468712A (zh) | 2023-04-26 | 2023-04-26 | 缺陷源检测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116468712A (zh) |
-
2023
- 2023-04-26 CN CN202310465632.4A patent/CN116468712A/zh active Pending
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11016035B2 (en) | Smart defect calibration system and the method thereof | |
US11275361B2 (en) | Systems and methods for predicting defects and critical dimension using deep learning in the semiconductor manufacturing process | |
US6826735B2 (en) | Inspection data analysis program, defect inspection apparatus, defect inspection system and method for semiconductor device | |
US9311698B2 (en) | Detecting defects on a wafer using template image matching | |
US7739065B1 (en) | Inspection plan optimization based on layout attributes and process variance | |
US9547745B1 (en) | System and method for discovering unknown problematic patterns in chip design layout for semiconductor manufacturing | |
US8081814B2 (en) | Linear pattern detection method and apparatus | |
TWI534646B (zh) | 智慧型弱點圖形診斷方法、系統與電腦可讀取記憶媒體 | |
TW201727518A (zh) | 智慧型缺陷分類採樣方法、系統與電腦可讀取儲存媒體 | |
CN108694265B (zh) | 设计布局的失效风险的智能型预诊断系统及方法 | |
CN103150430A (zh) | 一种测试芯片版图的生成方法 | |
TWI525463B (zh) | 改善製造半導體元件之微影製程的設計特徵分析法 | |
KR20080094081A (ko) | 제조 데이터 인덱싱을 위한 방법 및 장치 | |
US20190026419A1 (en) | Method and system for quickly diagnosing, classifying, and sampling in-line defects based on caa pre-diagnosis database | |
US9142014B2 (en) | System and method for identifying systematic defects in wafer inspection using hierarchical grouping and filtering | |
CN117059510B (zh) | 晶圆中晶粒性能参数处理方法、装置、设备及存储介质 | |
TWI574136B (zh) | 基於設計之缺陷分類之方法及系統 | |
US7356787B2 (en) | Alternative methodology for defect simulation and system | |
CN116468712A (zh) | 缺陷源检测方法 | |
CN103928365A (zh) | 一个光罩内的单元芯片存在不同图像条件的缺陷扫描方法 | |
US10102615B2 (en) | Method and system for detecting hotspots in semiconductor wafer | |
CN112309883B (zh) | 基于自对准双重图形的产品良率在线评估系统及评估方法 | |
US7634127B1 (en) | Efficient storage of fail data to aid in fault isolation | |
TW201925804A (zh) | 診斷半導體晶圓的方法 | |
WO2021184526A1 (zh) | 检测对象缺陷图案的优先级排序装置、排序方法及存储介质 |
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 |