KR101614207B1 - 획득한 영상의 특징점을 추출하는 방법 및 이를 이용하여 웨이퍼의 결함을 검출하는 방법 - Google Patents

획득한 영상의 특징점을 추출하는 방법 및 이를 이용하여 웨이퍼의 결함을 검출하는 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101614207B1
KR101614207B1 KR1020140058240A KR20140058240A KR101614207B1 KR 101614207 B1 KR101614207 B1 KR 101614207B1 KR 1020140058240 A KR1020140058240 A KR 1020140058240A KR 20140058240 A KR20140058240 A KR 20140058240A KR 101614207 B1 KR101614207 B1 KR 101614207B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
matching
patterns
wafer
imaging
Prior art date
Application number
KR1020140058240A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20150131511A (ko
Inventor
김태훈
Original Assignee
세메스 주식회사
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 세메스 주식회사 filed Critical 세메스 주식회사
Priority to KR1020140058240A priority Critical patent/KR101614207B1/ko
Publication of KR20150131511A publication Critical patent/KR20150131511A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101614207B1 publication Critical patent/KR101614207B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/9501—Semiconductor wafers
    • 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

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Abstract

획득한 영상의 특징점을 추출하는 방법은 주기적인 다수의 패턴들을 갖는 웨이퍼의 영상을 광학 장치를 통해 촬상하여 그 이미지를 획득하는 단계, 상기 획득한 이미지에서 상기 다수의 패턴들 중 반복되는 정상 단위 패턴을 추출하는 단계, 상기 정상 단위 패턴과 상기 패턴들 각각의 영상적인 매칭 여부를 비교하여 그 위치별 매칭 비율을 서로 구분되는 규칙적인 매칭 패턴들을 갖도록 이미지화하는 단계, 상기 매칭 패턴들 각각의 사이즈를 수치화하는 단계 및 상기 수치화한 값의 중간값에 대응되는 매칭 패턴의 중심점으로부터 상기 획득한 이미지의 특징점을 추출하는 단계를 포함한다.

Description

획득한 영상의 특징점을 추출하는 방법 및 이를 이용하여 웨이퍼의 결함을 검출하는 방법{METHOD FOR EXTRACTING FEATURE POINTS OF CAPTURED IMAGE AND METHOD FOR DETECTING A DEFECT OF WAFER USING THE SAME}
본 발명은 획득한 영상의 특징점을 추출하는 방법 및 이를 이용하여 웨이퍼의 결함을 검출하는 방법에 관한 것으로써, 더욱 상세하게는 주기적인 다수의 패턴들을 갖는 웨이퍼로부터 광학 장치를 통해 획득한 영상의 특징점들을 추출하는 방법 및 이를 이용하여 상기 웨이퍼의 결함을 검출하는 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 반도체 소자는 칩이 기판 상에 연결된 구조를 갖는 전자 부품 중의 하나이다. 상기 반도체 소자는 일 예로, 디램(DRAM), 에스램(SRAM) 등과 같은 메모리 소자를 포함할 수 있다.
상기 반도체 소자는 실리콘 재질의 얇은 단결정 기판으로 이루어진 웨이퍼(wafer)를 기초로 하여 제조된다. 구체적으로, 상기 반도체 소자는 상기 웨이퍼 상에 회로 패턴이 패터닝된 다수의 칩들을 주기적인 패턴을 갖도록 형성하는 팹 공정과, 상기 팹 공정에서 형성된 칩들 각각을 기판들 각각에 전기적으로 연결시키는 본딩 공정 등을 수행하여 제조된다. 이러한 과정에서 상기 웨이퍼에 이미 결함이 발생될 경우에는 이 결함 부분으로부터 제조된 반도체 소자는 후속 검사 공정에서 불량 처리될 가능성이 다분하므로, 상기 웨이퍼의 결함 부분을 사전에 검출하는 것은 공정적인 효율 측면에서 무엇보다 중요하다.
이와 같은 상황에서, 상기 웨이퍼의 결함을 사전에 검출하는 방법으로 상기 웨이퍼로부터의 영상을 조명을 포함하는 광학 장치를 통해 획득하여 이를 통해 상기 결함을 검출하는 방법이 쉽고 비교적 정확하다는 장점으로 인해 최근 각광을 받고 있다.
구체적으로, 상기의 획득한 영상을 통한 검출 방법은 일 예로, 상기의 제조 공정들 중 팹 공정에서 주기적인 패턴들을 갖는 웨이퍼의 영상을 광학 장치를 통해 그 이미지를 획득한 후 이 이미지의 특징점들을 추출한 다음, 이 특징점들을 통해서 상기 획득한 이미지를 상기 웨이퍼의 기본 영상 이미지와 템플릿 매칭시켜서 그 결함을 검출할 수 있다.
그러나, 기존에는 상기의 과정 중 특징점들을 추출할 때, 상기 주기적인 패턴들 각각의 모서리 부분을 통해 일괄적으로 추출하므로, 상기 웨이퍼 상의 결함 부분, 즉 비정상적인 부분에 대해서도 그 잘못된 모서리를 그대로 추출하는 오류가 발생될 수 있다. 결과적으로, 기존의 모서리 부분을 통해 특징점들을 추출하는 방식으로는 상기의 템플릿 매칭을 정확하게 수행하지 못할 수 있다.
대한민국 특허공개 제10-2011-0016160호 (공개일; 2011.02.17, 특징점 추출 방법 및 추출 장치, 이를 이용한 영상 기반 위치인식 방법) 대한민국 특허공개 제10-2009-0020452호 (공개일; 2009.02.26, 디지털 이미지에서 특징점을 추출하는 방법 및 장치)
본 발명의 목적은 웨이퍼로부터 획득한 영상의 특징점들을 정확하게 추출할 수 있는 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명의 다른 목적은 상기한 추출 방법을 포함하여 상기 웨이퍼의 결함을 검출하는 방법을 제공하는 것이다.
상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 일 특징에 따른 획득한 영상의 특징점을 추출하는 방법은 주기적인 다수의 패턴들을 갖는 웨이퍼의 영상을 광학 장치를 통해 촬상하여 그 이미지를 획득하는 단계, 상기 획득한 이미지에서 상기 다수의 패턴들 중 반복되는 정상 단위 패턴을 추출하는 단계, 상기 정상 단위 패턴과 상기 패턴들 각각의 영상적인 매칭 여부를 비교하여 그 위치별 매칭 비율을 서로 구분되는 규칙적인 매칭 패턴들을 갖도록 이미지화하는 단계, 상기 매칭 패턴들 각각의 사이즈를 수치화하는 단계 및 상기 수치화한 값의 중간값에 대응되는 매칭 패턴의 중심점으로부터 상기 획득한 이미지의 특징점을 추출하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따른 상기 위치별 매칭 비율을 이미지화하는 단계에서 상기 위치별 매칭 비율은 하기의 수식 1을 통해 산출될 수 있다.
[수식 1]
Figure 112014045618520-pat00001
(여기서, HM(x,y)는 상기 위치별 매칭 비율, R은 위치별 상기 정상 단위 패턴의 이미지 데이터, I는 상기 획득한 이미지에서 다수 패턴들 각각의 위치별 이미지 데이터, WR은 상기 정상 단위 패턴 이미지의 가로축 크기 및 HR은 상기 정상 단위 패턴 이미지의 세로축 크기를 나타낸다.)
일 실시예에 따른 상기 위치별 매칭 비율(HM(x,y))을 이미지화하는 단계는 상기 수식 1에 의해 산출된 값이 "0"에 가깝거나 멀수록 어둡거나 밝게 이미지화하는 단계 및 상기 어둡거나 밝게 이미지화된 이미지를 명암 반전을 통해 재이미지화하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 위치별 매칭 비율을 이미지화하는 단계에서는 상기 서로 구분되는 규칙적인 매칭 패턴들을 갖도록 상기 매칭 비율이 90% 이상인 것을 대상으로 이미지화할 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 획득한 이미지의 특징점을 추출하는 단계에서 상기 특징점은 상기 중간값의 10% 범위 내에 포함되는 매칭 패턴의 중심점으로부터 추출될 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 매칭 패턴들의 사이즈를 수치화하는 단계는 상기 매칭 패턴들 각각을 타원 근사화(ellipse fitting)하는 단계 및 상기 타원 근사화한 타원 이미지의 면적을 통해 상기 사이즈를 수치화하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 획득한 영상의 특징점을 추출하는 방법은 상기 웨이퍼 영상의 이미지를 획득하는 단계 이후에, 상기 획득한 이미지의 배경 성분을 제거하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상술한 본 발명의 다른 목적을 달성하기 위하여, 일 특징에 따른 웨이퍼의 결함을 검출하는 방법은 주기적인 다수의 패턴들을 갖는 웨이퍼의 영상을 광학 장치를 통해 촬상하여 그 이미지를 획득하는 단계, 상기 획득한 이미지의 특징점을 추출하는 단계, 상기 추출된 특징점을 통해서 상기 획득한 이미지를 상기 웨이퍼의 기본 영상 이미지와 템플릿 매칭시키는 단계 및 상기 템플릿 매칭된 이미지로부터 상기 웨이퍼의 결함을 검출하는 단계를 포함한다. 이에, 상기 획득한 이미지의 특징점을 추출하는 단계는 상기 획득한 이미지에서 상기 다수의 패턴들 중 반복되는 정상 단위 패턴을 추출하는 단계, 상기 정상 단위 패턴과 상기 패턴들 각각의 영상적인 매칭 여부를 비교하여 그 위치별 매칭 비율을 서로 구분되는 규칙적인 매칭 패턴들을 갖도록 이미지화하는 단계, 상기 매칭 패턴들 각각의 사이즈를 수치화하는 단계 및 상기 수치화한 값의 중간값에 대응되는 매칭 패턴의 중심점으로부터 상기 획득한 이미지의 특징점을 추출하는 단계를 포함한다.
상술한 본 발명의 다른 목적을 달성하기 위하여, 다른 특징에 따른 웨이퍼의 결함을 검출하는 방법은 주기적인 격자 형태의 다수 패턴들을 갖는 웨이퍼의 영상을 광학 장치를 통해 촬상하여 그 이미지를 획득하는 단계, 상기 획득한 이미지의 특징점들을 추출하는 단계, 상기 추출된 특징점들 간의 기준 피치를 산출하는 단계, 상기 격자 형태의 패턴들에서 상기 산출된 기준 피치에 대응되는 패턴들을 제거하여 베어(bare) 이미지를 형성하는 단계 및 상기 형성된 베어 이미지로부터 상기 웨이퍼의 결함을 검출하는 단계를 포함한다. 이에, 상기 획득한 이미지의 특징점들을 추출하는 단계는 상기 획득한 이미지에서 상기 다수의 패턴들 중 반복되는 정상 단위 패턴을 추출하는 단계, 상기 정상 단위 패턴과 상기 패턴들 각각의 영상적인 매칭 여부를 비교하여 그 위치별 매칭 비율을 서로 구분되는 규칙적인 매칭 패턴들을 갖도록 이미지화하는 단계, 상기 매칭 패턴들 각각의 사이즈를 수치화하는 단계 및 상기 수치화한 값의 중간값에 대응되는 매칭 패턴들의 중심점들로부터 상기 획득한 이미지의 특징점들을 추출하는 단계를 포함한다.
이러한 획득한 영상의 특징점을 추출하는 방법 및 이를 이용하여 웨이퍼의 결함을 검출하는 방법에 따르면, 주기적인 다수의 패턴들을 갖는 웨이퍼의 영상을 광학 장치를 통해 촬상하여 그 이미지를 획득한 후 이로부터 반복되는 정상 단위 패턴을 추출한 다음, 상기 정상 단위 패턴과 상기 이미지의 패턴들 각각을 비교하여 그 위치별 매칭 비율을 서로 구분되는 규칙적인 매칭 패턴들을 갖도록 이미지화한 후 상기 매칭 패턴들 각각의 사이즈를 수치화하고, 이어 상기 수치화한 값의 중간값에 대응되는 매칭 패턴의 중심점으로부터 상기 획득한 이미지의 특징점을 추출함으로써, 상기의 중간값에 대응되는 매칭 패턴의 중심점을 선별하는 과정에서 비정상적인 패턴이 제거됨에 따라 상기 획득한 이미지의 특징점을 정확하게 추출할 수 있다.
이에 따라, 상기 정확하게 추출한 특징점을 통해서 상기 획득한 이미지를 상기 웨이퍼의 기본 영상 이미지와 정확하게 템플릿 매칭시켜 상기 웨이퍼의 결함을 사전에 정밀하고 정확하게 검출할 수 있으므로, 상기 웨이퍼로부터 반도체 소자를 공정적인 측면에서 매우 효율적으로 제조할 수 있다.
또한, 상기 웨이퍼가 격자 형태의 주기적인 패턴들을 가질 경우, 상기 정확하게 추출된 특징점들 간의 기준 피치를 산출한 후 상기 격자 형태의 패턴들에서 상기 산출된 기준 피치에 대응되는 패턴들을 제거하여 베어(bare) 이미지를 형성한 다음, 상기 형성된 베어 이미지로부터 직접 상기 웨이퍼의 결함을 검출함으로써, 상기에서의 템플릿 매칭 공정이 생략됨에 따른 생산성 향상 효과도 추가로 기대할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 웨이퍼의 결함 부분을 검출하는 과정을 단계적으로 나타낸 순서도이다.
도 2는 도 1에 도시된 웨이퍼의 영상을 촬상하여 획득한 이미지를 실제적으로 나타낸 사진이다.
도 3은 도 1에 도시된 순서도에서 획득한 이미지의 특징점들을 추출하는 단계를 구체적으로 나타낸 순서도이다.
도 4는 도 3에 도시된 순서도에서 획득한 이미지의 배경 성분을 제거한 이미지를 실제적으로 나타낸 사진이다.
도 5는 도 3에 도시된 순서도에서 획득한 이미지의 반복되는 정상 단위 패턴을 실제적으로 나타낸 사진이다.
도 6은 도 3에 도시된 순서도에서 매칭 비율을 이미지화한 상태를 실제적으로 나타낸 사진이다.
도 7은 도 6의 사진을 명암 반전한 상태를 나타낸 사진이다.
도 8은 도 도 7의 사진에서 서로 구분되는 규칙적인 매칭 패턴들 구체적으로 타낸 도면이다.
도 9는 도 8에 도시된 매칭 패턴을 타원 근사화하여 확대한 도면이다.
도 10은 도 9에 도시된 타원 근사화된 매칭 패턴을 다수 배열된 상태를 나타낸 도면이다.
도 11은 도 10에 도시된 매칭 패턴들 중 일부로부터 추출된 특징점들을 나타낸 도면이다.
도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 웨이퍼의 결함 부분을 검출하는 과정을 단계적으로 나타낸 순서도이다.
도 13은 도 12에 도시된 순서도에서 특징점들 간의 기준 피치를 나타낸 도면이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 획득한 영상의 특징점을 추출하는 방법 및 이를 이용하여 웨이퍼의 결함을 검출하는 방법에 대해 상세히 설명한다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. 첨부된 도면에 있어서, 구조물들의 치수는 본 발명의 명확성을 기하기 위하여 실제보다 확대하여 도시한 것이다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
한편, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 웨이퍼의 결함 부분을 검출하는 과정을 단계적으로 나타낸 순서도이며, 도 2는 도 1에 도시된 웨이퍼의 영상을 촬상하여 획득한 이미지를 실제적으로 나타낸 사진이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 웨이퍼의 결함을 검출하기 위하여 우선 상기 웨이퍼의 영상을 광학 장치를 통해 촬상하여 그 이미지를 획득한다(S100). 이러면, 도 2에서와 같이 상기 광학 장치의 조명으로 인해서 통상적으로 중앙 영역은 밝게 표시되고, 그로부터 외곽으로 갈수록 어둡게 표시된다. 여기서, 상기 웨이퍼는 주기적인 다수의 패턴들을 갖는다. 상기 패턴들에는 개별적으로 회로 패턴이 패터닝되고, 이후 후속 공정에서 상기 패턴들에 따라 다수의 칩들로 소잉되어 다수의 반도체 소자들을 제조한다.
이어서, 상기 획득한 이미지의 특징점들을 추출한다(S200). 이하, 본 S200 단계에 대해서는 도 3 내지 도 11을 추가적으로 참조하여 보다 상세하게 설명하고자 한다.
도 3은 도 1에 도시된 순서도에서 획득한 이미지의 특징점들을 추출하는 단계를 구체적으로 나타낸 순서도이고, 도 4는 도 3에 도시된 순서도에서 획득한 이미지의 배경 성분을 제거한 이미지를 실제적으로 나타낸 사진이고, 도 5는 도 3에 도시된 순서도에서 획득한 이미지의 반복되는 정상 단위 패턴을 실제적으로 나타낸 사진이고, 도 6은 도 3에 도시된 순서도에서 매칭 비율을 이미지화한 상태를 실제적으로 나타낸 사진이고, 도 7은 도 6의 사진을 명암 반전한 상태를 나타낸 사진이고, 도 8은 도 도 7의 사진에서 서로 구분되는 규칙적인 매칭 패턴들 구체적으로 타낸 도면이고, 도 9는 도 8에 도시된 매칭 패턴을 타원 근사화하여 확대한 도면이고, 도 10은 도 9에 도시된 타원 근사화된 매칭 패턴을 다수 배열된 상태를 나타낸 도면이며, 도 11은 도 10에 도시된 매칭 패턴들 중 일부로부터 추출된 특징점들을 나타낸 도면이다.
도 3 및 도 4를 추가적으로 참조하면, 상기 특정점들을 정확하게 추출하기 위하여 우선 상기 획득한 이미지의 배경 성분을 제거한다(S210). 이때, 상기 배경 성분은 상기 획득한 이미지로부터 광학적인 라인 프로파일을 생성한 후 상기 생성된 라인 프로파일을 하이브리드 미디언 필터(Hybrid Median Filter, HMF)를 통해 반복적으로 필터링하여 상기 웨이퍼의 결함 부분을 분명하게 구분한 다음, 상기 라인 프로파일에서 상기 결함 부분을 제거함으로써 정확하게 추정할 수 있다. 이에 따라, 상기 획득한 이미지는 그 배경 성분이 정확하게 제거된 상태로 개선된다.
이어서, 도 5를 추가적으로 참조하여 상기 개선된 이미지에서 다수의 패턴들 중 반복되는 정상 단위 패턴을 추출한다(S220). 이때, 상기 웨이퍼는 상기 패턴들을 따라 소잉하여 상기 반도체 소자들을 제조하기 위한 다수의 칩들을 형성하므로, 상기 정상 단위 패턴은 도 5에서와 같이 사각형 형상을 가질 수 있다. 다시 말해, 상기 웨이퍼에 형성된 패턴들은 실질적으로 격자 형태로 이루어질 수 있다.
이어서, 도 6 내지 도 8을 추가적으로 참조하여 상기 정상 단위 패턴과 상기 웨이퍼의 패턴들 각각의 영상적인 매칭 여부를 비교하여 그 위치별 매칭 비율을 이미지화한다(S230). 구체적으로, 상기 위치별 매칭 비율은 영상의 매칭 여부를 분석하는데 통상적으로 사용되는 RMSE 수식(Root Mean Square Error, 산출되는 값이 0에 가까울수록 비교되는 두 이미지가 서로 일치하고 있는 것으로 해석됨)을 참조하여 일부 변경한 하기 수식 1(상기 RMSE와 동일하게 산출되는 값이 0에 가까울수록 정상 단위 패턴과 상기 웨이퍼의 패턴들 각각이 서로 일치하고 있는 것으로 해석됨)을 통해 기본적으로 산출될 수 있다.
[수식 1]
Figure 112014045618520-pat00002
여기서, HM(x,y)는 상기 위치별 매칭 비율, R은 위치별 상기 정상 단위 패턴의 이미지 데이터, I는 상기 획득한 이미지에서 다수 패턴들 각각의 위치별 이미지 데이터, WR은 상기 정상 단위 패턴 이미지의 가로축 크기 및 HR은 상기 정상 단위 패턴 이미지의 세로축 크기를 나타낸다.
이에, 상기 수식 1에 의해 산출된 값이 "0"에 가까울수록 어둡고, "0"으로부터 멀어질수록 밝게 도 6에서와 같이 그 위치별 매칭 비율을 맵(map) 형태로 이미지화하여 히트-맵(hit-map)을 작성한다. 이후, 상기에서 이미지화한 히트-맵을 명암 반전을 통해 도 7에서와 같이 재이미지화한다. 이때, 상기 히트-맵에 도시된 매칭 비율 데이터 중 정상적인 패턴 부분과 비정상적인 패턴 부분이 일차적으로 구분되도록 규칙적으로 서로 구분되는 매칭 패턴(10)들에 대해서 도 8에서와 같이 재이미지화한다. 이를 반대로 표현하면, 상기 히트-맵에 도시된 매칭 비율 데이터 중 그 매칭 비율이 약 90% 이상인 것에 대해서 재이미지화한다.
이어서, 도 9 및 도 10을 추가적으로 참조하여 상기 재이미지화한 매칭 패턴(10)들 각각의 사이즈를 수치화한다(S240). 구체적으로, 상기 매칭 패턴(10)들 각각을 그 형상을 일반화하기 위하여 도 9에서와 같이 타원 근사화(ellipse fitting)한다. 이후, 상기 타원 근사화된 타원 이미지의 면적을 도 10에서와 같이 표시하여 상기 매칭 패턴(10)들 각각의 사이즈를 수치화한다.
이어서, 도 11을 추가적으로 참조하여 상기 매칭 패턴(10)들 각각의 사이즈를 수치화한 값의 중간값에 대응되는 매칭 패턴(10)들의 중심점들로부터 상기 획득한 이미지의 특징점(20)들을 추출한다(S250).
예를 들어, 도 10에서와 같이 상기 매칭 패턴(10)들 각각의 사이즈를 수치화한 값이 2(1개), 4(1개), 7(1), 10(14개), 13(1개), 16(1개), 18(1개)로 표시될 경우, 이들의 중간값은 10으로 결정되어 도 11에서와 같이 이에 해당하는 매칭 패턴(10)들의 중심점들로부터 상기 특징점(20)들이 추출될 수 있다.
이와 같이, 상기 주기적인 다수의 패턴들을 갖는 웨이퍼의 영상을 상기 광학 장치를 통해 촬상하여 그 이미지를 획득한 후 이로부터 반복되는 정상 단위 패턴을 추출한 다음, 상기 정상 단위 패턴과 상기 이미지의 패턴들 각각을 비교하여 그 위치별 매칭 비율을 서로 구분되는 규칙적인 상기 매칭 패턴(10)들을 갖도록 이미지화한 후 상기 매칭 패턴(10)들 각각의 사이즈를 수치화하고, 이어 상기 수치화한 값의 중간값에 대응되는 매칭 패턴들(10)의 중심점들로부터 상기 획득한 이미지의 특징점(20)들을 추출함으로써, 상기의 중간값에 대응되는 매칭 패턴(10)들의 중심점들을 선별하는 과정에서 비정상적인 패턴이 제거됨에 따라 상기 획득한 이미지의 특징점(20)들을 정확하게 추출할 수 있다.
한편, 도 10을 참조한 예에서는 상기 매칭 패턴(10)들 각각의 사이즈를 이해를 돕기 위해 간단한 정수로 표시하였지만, 실질적으로는 상기 매칭 패턴(10)들 각각의 수치화된 사이즈는 매우 정밀하고 다양하게 표시되므로, 이를 충분히 감안하여 상기 산출되는 중간값의 ㅁ10% 범위 내에 있는 매칭 패턴(10)들 각각의 중심점으로부터 상기 특징점을 추출하여도 충분히 그 정확성을 유지할 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 이어서 상기 특징점(20)들을 통해 상기 획득한 이미지를 상기 웨이퍼의 기본 영상 이미지와 템플릿 매칭한다(S300). 구체적으로, 상기 특징점(20)들이 상기 획득한 이미지의 해당하는 위치로 변화될 때 산출되는 기준 파라미터 수식을 통해 나머지 위치도 변환한 후, 이를 통해 상기의 템플릿 매칭을 수행할 수 있다.
이에, 상기 특징점(20)들이 상기의 설명에서와 같이 본 발명에 의해서 그 위치가 매우 정확하게 추출되므로, 상기 획득한 이미지도 상기 웨이퍼의 기본 영상 이미지와 정확하게 템플릿 매칭될 수 있다. 이때, 상기 추출된 특징점(20)들의 개수가 많아질수록 상기의 템플릿 매칭은 더 정확하게 진행될 수 있음을 이해할 수 있다.
이어서, 상기 템플릿 매칭된 이미지로부터 상기 웨이퍼의 결함을 검출한다(S400).
이와 같이, 상기 정확하게 추출한 특징점(20)들을 통해서 상기 획득한 이미지를 상기 웨이퍼의 기본 영상 이미지와 정확하게 템플릿 매칭시켜 상기 웨이퍼의 결함을 사전에 정밀하고 정확하게 검출할 수 있으므로, 상기 웨이퍼로부터 반도체 소자를 공정적인 측면에서 매우 효율적으로 제조할 수 있다.
도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 웨이퍼의 결함 부분을 검출하는 과정을 단계적으로 나타낸 순서도이며, 도 13은 도 12에 도시된 순서도에서 특징점들 간의 기준 피치를 나타낸 도면이다.
본 실시예에서는 특징점들을 추출하는 단계까지는 도 3 내지 도 11에 도시된 기술적 구성이 동일하므로, 이에 중복되는 상세한 설명은 생략하기로 한다.
도 12 및 도 13을 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 웨이퍼의 결함을 검출하기 위하여 우선 주기적인 격자 형태의 다수 패턴들을 갖는 웨이퍼의 영상을 광학 장치를 통해 촬상하여 그 이미지를 획득한다(S500).
이어서, 상기 획득한 이미지의 특징점(20)들을 도 3 내지 도 11에 도시된 방법에 따라서 그 사이즈의 중간값에 따라서 선별된 매칭 패턴(10)들의 중심점들로부터 추출한다(S600).
이어서, 상기 추출된 특징점(20)들 간의 기준 피치(SP)를 산출한다(S700). 구체적으로, 상기 기준 피치(SP)는 상기 선별된 매칭 패턴(10)들의 이웃하는 중심점들의 가로 및 세로 방향의 거리를 통해 산출될 수 있다.
이어서, 상기 웨이퍼의 격자 형태의 패턴들에서 상기 산출된 기준 피치(SP)에 대응되는 패턴들을 제거하여 상기 격자 형태의 패턴들 중 정상적인 패턴 부분이 모두 제거된 상태의 베어(bare) 이미지를 형성한다(S800).
이어서, 상기 베어 이미지로부터 상기 웨이퍼의 결함을 검출한다(S900).
이와 같이, 상기에서와 같이 웨이퍼가 격자 형태의 주기적인 패턴들을 가질 경우, 상기 정확하게 추출된 특징점(20)들 간의 상기 기준 피치(SP)를 산출한 후 상기 격자 형태의 패턴들에서 상기 산출된 기준 피치(SP)에 대응되는 패턴들을 제거하여 상기 베어 이미지를 형성한 다음, 상기 형성된 베어 이미지로부터 직접 상기 웨이퍼의 결함을 검출함으로써, 도 1을 참조한 실시예에서 진행되던 템플릿 매칭 공정이 생략됨에 따른 생산성 향상 효과도 추가로 기대할 수 있다.
앞서 설명한 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술분야에 통상의 지식을 갖는 자라면 후술될 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (10)

  1. 주기적인 다수의 패턴들을 갖는 웨이퍼의 영상을 광학 장치를 통해 촬상하여 그 이미지를 획득하는 단계;
    상기 획득한 이미지에서 상기 다수의 패턴들 중 반복되는 정상 단위 패턴을 추출하는 단계;
    상기 정상 단위 패턴과 상기 패턴들 각각의 영상적인 매칭 여부를 비교하여 그 위치별 매칭 비율을 서로 구분되는 규칙적인 매칭 패턴들을 갖도록 이미지화하는 단계;
    상기 매칭 패턴들 각각의 사이즈를 수치화하는 단계; 및
    상기 수치화한 값의 중간값에 대응되는 매칭 패턴의 중심점으로부터 상기 획득한 이미지의 특징점을 추출하는 단계를 포함하며,
    상기 위치별 매칭 비율을 이미지화하는 단계에서 상기 위치별 매칭 비율은 하기의 수식 1을 통해 산출되는 것을 특징으로 하는 획득한 영상의 특징점을 추출하는 방법.
    [수식 1]
    Figure 112015098293922-pat00003

    (여기서, HM(x,y)는 상기 위치별 매칭 비율, R은 위치별 상기 정상 단위 패턴의 이미지 데이터, I는 상기 획득한 이미지에서 다수 패턴들 각각의 위치별 이미지 데이터, WR은 상기 정상 단위 패턴 이미지의 가로축 크기 및 HR은 상기 정상 단위 패턴 이미지의 세로축 크기를 나타낸다.)
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 상기 위치별 매칭 비율(HM(x,y))을 이미지화하는 단계는,
    상기 수식 1에 의해 산출된 값이 "0"에 가깝거나 멀수록 어둡거나 밝게 이미지화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 획득한 영상의 특징점을 추출하는 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 위치별 매칭 비율(HM(x,y))을 이미지화하는 단계는,
    상기 어둡거나 밝게 이미지화된 이미지를 명암 반전을 통해 재이미지화하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 획득한 영상의 특징점을 추출하는 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 위치별 매칭 비율을 이미지화하는 단계에서는 상기 서로 구분되는 규칙적인 매칭 패턴들을 갖도록 상기 매칭 비율이 90% 이상인 것을 대상으로 이미지화하는 것을 특징으로 하는 획득한 영상의 특징점을 추출하는 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 획득한 이미지의 특징점을 추출하는 단계에서 상기 특징점은 상기 중간값의 10% 범위 내에 포함되는 매칭 패턴의 중심점으로부터 추출되는 것을 특징으로 하는 획득한 영상의 특징점을 추출하는 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 매칭 패턴들의 사이즈를 수치화하는 단계는,
    상기 매칭 패턴들 각각을 타원 근사화(ellipse fitting)하는 단계; 및
    상기 타원 근사화한 타원 이미지의 면적을 통해 상기 사이즈를 수치화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 획득한 영상의 특징점을 추출하는 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 웨이퍼 영상의 이미지를 획득하는 단계 이후에,
    상기 획득한 이미지의 배경 성분을 제거하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 획득한 영상의 특징점을 추출하는 방법.
  9. 주기적인 다수의 패턴들을 갖는 웨이퍼의 영상을 광학 장치를 통해 촬상하여 그 이미지를 획득하는 단계;
    상기 획득한 이미지의 특징점을 추출하는 단계;
    상기 추출된 특징점을 통해서 상기 획득한 이미지를 상기 웨이퍼의 기본 영상 이미지와 템플릿 매칭시키는 단계; 및
    상기 템플릿 매칭된 이미지로부터 상기 웨이퍼의 결함을 검출하는 단계를 포함하며,
    상기 획득한 이미지의 특징점을 추출하는 단계는,
    상기 획득한 이미지에서 상기 다수의 패턴들 중 반복되는 정상 단위 패턴을 추출하는 단계;
    상기 정상 단위 패턴과 상기 패턴들 각각의 영상적인 매칭 여부를 비교하여 그 위치별 매칭 비율을 서로 구분되는 규칙적인 매칭 패턴들을 갖도록 이미지화하는 단계;
    상기 매칭 패턴들 각각의 사이즈를 수치화하는 단계; 및
    상기 수치화한 값의 중간값에 대응되는 매칭 패턴의 중심점으로부터 상기 획득한 이미지의 특징점을 추출하는 단계를 포함하고,
    상기 위치별 매칭 비율을 이미지화하는 단계에서 상기 위치별 매칭 비율은 하기의 수식 1을 통해 산출되는 것을 특징으로 하는 획득한 영상의 특징점을 추출하는 방법.
    [수식 1]
    Figure 112015098293922-pat00017

    (여기서, HM(x,y)는 상기 위치별 매칭 비율, R은 위치별 상기 정상 단위 패턴의 이미지 데이터, I는 상기 획득한 이미지에서 다수 패턴들 각각의 위치별 이미지 데이터, WR은 상기 정상 단위 패턴 이미지의 가로축 크기 및 HR은 상기 정상 단위 패턴 이미지의 세로축 크기를 나타낸다.)
  10. 주기적인 격자 형태의 다수 패턴들을 갖는 웨이퍼의 영상을 광학 장치를 통해 촬상하여 그 이미지를 획득하는 단계;
    상기 획득한 이미지의 특징점들을 추출하는 단계;
    상기 추출된 특징점들 간의 기준 피치를 산출하는 단계;
    상기 격자 형태의 패턴들에서 상기 산출된 기준 피치에 대응되는 패턴들을 제거하여 베어(bare) 이미지를 형성하는 단계; 및
    상기 형성된 베어 이미지로부터 상기 웨이퍼의 결함을 검출하는 단계를 포함하며,
    상기 획득한 이미지의 특징점들을 추출하는 단계는,
    상기 획득한 이미지에서 상기 다수의 패턴들 중 반복되는 정상 단위 패턴을 추출하는 단계;
    상기 정상 단위 패턴과 상기 패턴들 각각의 영상적인 매칭 여부를 비교하여 그 위치별 매칭 비율을 서로 구분되는 규칙적인 매칭 패턴들을 갖도록 이미지화하는 단계;
    상기 매칭 패턴들 각각의 사이즈를 수치화하는 단계; 및
    상기 수치화한 값의 중간값에 대응되는 매칭 패턴들의 중심점들로부터 상기 획득한 이미지의 특징점들을 추출하는 단계를 포함하고,
    상기 위치별 매칭 비율을 이미지화하는 단계에서 상기 위치별 매칭 비율은 하기의 수식 1을 통해 산출되는 것을 특징으로 하는 획득한 영상의 특징점을 추출하는 방법.
    [수식 1]
    Figure 112015098293922-pat00018

    (여기서, HM(x,y)는 상기 위치별 매칭 비율, R은 위치별 상기 정상 단위 패턴의 이미지 데이터, I는 상기 획득한 이미지에서 다수 패턴들 각각의 위치별 이미지 데이터, WR은 상기 정상 단위 패턴 이미지의 가로축 크기 및 HR은 상기 정상 단위 패턴 이미지의 세로축 크기를 나타낸다.)
KR1020140058240A 2014-05-15 2014-05-15 획득한 영상의 특징점을 추출하는 방법 및 이를 이용하여 웨이퍼의 결함을 검출하는 방법 KR101614207B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140058240A KR101614207B1 (ko) 2014-05-15 2014-05-15 획득한 영상의 특징점을 추출하는 방법 및 이를 이용하여 웨이퍼의 결함을 검출하는 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140058240A KR101614207B1 (ko) 2014-05-15 2014-05-15 획득한 영상의 특징점을 추출하는 방법 및 이를 이용하여 웨이퍼의 결함을 검출하는 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150131511A KR20150131511A (ko) 2015-11-25
KR101614207B1 true KR101614207B1 (ko) 2016-04-20

Family

ID=54845340

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140058240A KR101614207B1 (ko) 2014-05-15 2014-05-15 획득한 영상의 특징점을 추출하는 방법 및 이를 이용하여 웨이퍼의 결함을 검출하는 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101614207B1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102431984B1 (ko) * 2021-02-24 2022-08-12 (주)엠브이텍 이미지를 활용한 패턴 매칭방법 및 이를 이용한 패턴 매칭장치

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100653500B1 (ko) * 1999-01-08 2006-12-04 어플라이드 머티어리얼스, 인코포레이티드 관심영역에 기반한 결함 검출방법 및 장치

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100653500B1 (ko) * 1999-01-08 2006-12-04 어플라이드 머티어리얼스, 인코포레이티드 관심영역에 기반한 결함 검출방법 및 장치

Also Published As

Publication number Publication date
KR20150131511A (ko) 2015-11-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11016035B2 (en) Smart defect calibration system and the method thereof
KR101608608B1 (ko) 오버레이 계측 방법, 계측 장치, 주사형 전자 현미경 및 ｇｕｉ
TWI429002B (zh) 包含邊緣球狀物移除處理的晶圓製造監視系統與方法
TWI716684B (zh) 臨界尺寸量測方法及用於量測臨界尺寸的影像處理裝置
JP5444092B2 (ja) 検査方法およびその装置
US11144778B2 (en) Descriptor guided fast marching method for analyzing images and systems using the same
CN109725499B (zh) 缺陷检测方法及缺陷检测系统
CN109804462A (zh) 用于大量图案搜索的检验和设计之间的漂移的自动校正的系统及方法
KR101524421B1 (ko) 결함 관찰 방법 및 결함 관찰 장치
US10719655B2 (en) Method and system for quickly diagnosing, classifying, and sampling in-line defects based on CAA pre-diagnosis database
CN104900553A (zh) 晶圆缺陷检测方法
TW201445347A (zh) 智慧型弱點圖形診斷方法、系統與電腦可讀取記憶媒體
JPH044525B2 (ko)
JP2011058931A (ja) フォトマスクの特性検出装置およびフォトマスクの特性検出方法
TWI807442B (zh) 程序控制之晶粒內度量衡方法及系統
KR101583423B1 (ko) 카메라에서 촬영된 영상의 왜곡을 보정하기 위한 영상 왜곡 보정 방법
KR101614207B1 (ko) 획득한 영상의 특징점을 추출하는 방법 및 이를 이용하여 웨이퍼의 결함을 검출하는 방법
CN108346592B (zh) 一种模拟晶圆背面缺陷的方法及装置
CN104103543A (zh) 晶圆缺陷尺寸校正方法
JP6315419B2 (ja) 半導体検査方法、半導体検査装置及び半導体製造方法
CN110553581B (zh) 临界尺寸量测方法及用于量测临界尺寸的图像处理装置
JP5148564B2 (ja) 外観検査方法およびその方法を用いて検査する外観検査装置
JP2012190935A (ja) チップ位置特定システム、チップ位置特定装置、チップ位置特定プログラム及びチップ位置特定方法
KR102236258B1 (ko) 와이어본딩 검사방법
US20050018210A1 (en) Method for inspecting an insulator with a library of optic images

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190327

Year of fee payment: 4