晶圆缺陷的检测方法与流程

本发明涉及半导体制造领域，具体涉及一种晶圆缺陷的检测方法。

背景技术：

在半导体制造领域，晶圆在化学机械研磨后，需要对晶圆上的缺陷数量进行扫描判定，以达到检验工艺是否符合要求的目的。

在实际生产中，化学机械研磨机台的研磨头可以通过对晶圆的不同区域控制不同压力来优化晶圆的平整度。在对晶圆进行研磨的过程中，研磨头向下压晶圆与研磨台发生相对运动，由于研磨头对晶圆不同区域的压力不同，容易造成晶圆一些区域的研磨厚度差异大，晶圆另一些区域的研磨厚度差异小。进而检测设备对晶圆进行扫描检测时，厚度差异大的区域的色差缺陷数目往往要多于厚度差异小的区域的色差缺陷数目。图1为相关检测设备扫描到的晶圆表面缺陷的分布示意图，如图1所示，对晶圆表面进行扫描后，将该晶圆表面所呈现的图像划分为了四个检测区域，分别是检测区域201、检测区域202、检测区域203以及检测区域204。显然，检测区域201、检测区域202以及检测区域203内的缺陷数目均少于位于晶圆边缘的检测区域204内的缺陷数目，图1中的黑点即为缺陷的示意图。

目前在进行缺陷检测时，通常的做法是将色差缺陷严重的检测区域204上用于表征缺陷的阈值作为查找整个晶圆上缺陷的基准阈值。这样虽然可以最大限度的降低色差缺陷，但是在很大程度上也过滤掉了晶圆上的其他缺陷，尤其是多晶硅残留缺陷，因此，缺陷检测的准确度低。而且，由于某些区域色差太严重，容易导致缺陷数目达到检测设备的扫描上限而扫描终止，从而对检测设备的硬件配置要求高，不利于缺陷检测。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种晶圆缺陷的检测方法，以解决现有技术中在很大程度上过滤掉了除色差缺陷以外的其他缺陷，以及某些检测区域由于缺陷数目过多，导致检测设备扫描终止的问题。

为了实现上述目的以及其它目的，本发明提供了一种晶圆缺陷的检测方法，包括：

获取晶圆表面的图像，并根据晶圆表面所受压力的分布状况，将所述晶圆表面的图像划分为多个检测区域；

在每个所述检测区域内选取多个第一测定区域，并将每个所述检测区域内的第一测定区域进行差异化比对，根据差异化比对的结果获得每个所述检测区域用于表征缺陷的阈值；

将每个所述检测区域划分为多个第二测定区域，并将每个所述检测区域内的第二测定区域进行差异化比对后，将差异化比对的结果与对应的检测区域的阈值进行比较，若比较的结果满足预设条件，即获得对应的检测区域上所存在的缺陷。

可选的，在每个所述检测区域内选取多个参考区域，每个所述参考区域由多个第一测定区域组成，且所述多个参考区域的中心关于晶圆表面的图像之中心对称分布。

可选的，每个所述检测区域内的第一测定区域的差异化比对结果符合阈值与缺陷数量的函数关系，通过查询阈值与缺陷数量的函数关系得到每个所述检测区域的阈值。

可选的，所述参考区域为八个。

可选的，所述阈值为灰度值，所述将每个所述检测区域内的第一测定区域进行差异化比对的过程包括：

步骤一：以一个第一测定区域的中心为第一坐标原点，建立第一平面坐标系；

步骤二：取与所述一个第一测定区域的中心在同一条直线上且相邻的另一个第一测定区域的中心为第二坐标原点，建立与所述第一平面坐标系方向一致的第二平面坐标系；

步骤三：取与所述一个第一测定区域的中心在同一条直线上且相邻的又一个第一测定区域的中心为第三坐标原点，建立与所述第一平面坐标系方向一致的第三平面坐标系，所述一个第一测定区域、所述另一个第一测定区域以及所述又一个第一测定区域的中心连线在同一条直线上；

步骤四：在所述一个第一测定区域内取第一像素点，在所述另一个第一测定区域内取第二像素点，在所述又一个第一测定区域内取第三像素点，且所述第一像素点、所述第二像素点以及所述第三像素点在相应坐标系内的坐标相同；

步骤五：将所述第一像素点的灰度值分别与所述第二像素点的灰度值以及所述第三像素点的灰度值相减，以得到两个差值；

其中，每个所述检测区域内的第一测定区域为三个以上，针对任意三个相邻且中心在同一条直线上的第一测定区域执行步骤一至步骤五，以得到两个以上差值；以根据多个差值获得对应检测区域的阙值。

可选的，根据多个差值获得对应检测区域的阈值的过程包括：

取所述多个差值的绝对值，所述多个差值的绝对值所确定的缺陷数量符合阈值与缺陷数量的函数关系，以根据所述阈值与缺陷数量的函数关系，得到所述对应检测区域的阈值。

可选的，所述阈值为灰度值，所述将每个所述检测区域中的第二测定区域进行差异化比对的过程包括：

步骤一：以一个第二测定区域的中心为第一坐标原点，建立第一平面坐标系；

步骤二：取与所述一个第二测定区域的中心在同一条直线上且相邻的另一个第二测定区域的中心为第二坐标原点，建立与所述第一平面坐标系方向一致的第二平面坐标系；

步骤三：取与所述一个第二测定区域的中心在同一条直线上且相邻的又一个第二测定区域的中心为第三坐标原点，建立与所述第一平面坐标系方向一致的第三平面坐标系，所述一个第二测定区域、所述另一个第二测定区域以及所述又一个第二测定区域的中心连线在同一条直线上；

步骤四：在所述一个第二测定区域内取第一像素点，在所述另一个第二测定区域内取第二像素点，在所述又一个第二测定区域内取第三像素点，且所述第一像素点、所述第二像素点以及所述第三像素点在相应坐标系内的坐标相同；

步骤五：将所述第一像素点的灰度值分别与所述第二像素点的灰度值以及所述第三像素点的灰度值相减，以得到两个差值；

其中，每个所述检测区域内的第二测定区域为三个以上，针对任意三个中心在同一条直线上且相邻的第二测定区域执行步骤一至步骤五，以得到两个以上差值；

之后，将每次差异化比对得到的两个差值的绝对值与对应扫描区域的阈值进行比较，若比较结果满足所述预设条件，即判定对应的第一像素点为缺陷。

可选的，所述预设条件为：

每次差异化比对得到的两个差值各自的绝对值均大于所述对应扫描区域的阈值。

可选的，得到多个为缺陷的第一像素点后，将相邻第一像素点进行合并，以得到同一个缺陷区域。

可选的，所述多个检测区域至少包括：

位于晶圆表面图像中心的圆形区域；以及

位于所述圆形区域外围的多个与所述圆形区域同心的环形区域。

与现有技术相比，本发明提供的晶圆缺陷的检测方法，通过为晶圆表面的不同检测区域设定不同的阈值，从而得到与对应检测区域相呼应的缺陷数目，这样的做法使得晶圆表面上不同的缺陷，尤其是色差缺陷以及多晶硅残留缺陷均能够被捕获到，提升了缺陷检测的准确度，通过调整生产工艺，也提升了产品良率。同时，本发明的检测方法通过给不同检测区域设定合理的阈值，使得每个检测区域内的缺陷数目不至于过多，降低了对相关检测设备的硬件配置要求，相关检测设备不会因缺陷数目过多，到达扫描上限而导致扫描终止，因此，该检测方法在硬件上易于实现。

附图说明

图1为相关检测设备扫描到的晶圆表面缺陷的分布示意图；

图2为本发明实施例提供的晶圆缺陷的检测方法的流程图；

图3为本发明实施例提供的晶圆表面的图像上检测区域的分布示意图；

图4为本发明实施例提供的在晶圆表面的图像上选取参考区域的示意图；

图5为本发明实施例提供的测定区域进行差异化比对的示意图；

图6为本发明实施例提供的将多个为缺陷的像素点合并为一个缺陷区域的示意图；

图7为本发明实施例提供的阈值与缺陷数量的函数关系图

附图标记说明如下：

201/202/203/204-检测区域；

301/302/303/304-研磨压力所在区域；

2041/2042/2043/2044/2045/2046/2047/2048-参考区域；

501/502/503-第一测定区域/第二测定区域；

601/602/603/604-像素点。

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。根据下列描述和权利要求书，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2为本发明实施例提供的晶圆缺陷的检测方法的流程图，如图2所示，该晶圆缺陷的检测方法包括步骤s101、步骤s102和步骤s103。

其中，步骤s101：获取晶圆表面的图像，并根据晶圆表面所受压力的分布状况，将所述晶圆表面的图像划分为多个检测区域。

具体的，由于polycmp(多晶硅浮栅化学机械研磨)过程中，研磨头由中心一个圆形区域，外围多个与圆形区域同心的环形区域组成。在对晶圆进行研磨时，研磨头可根据自身构成，对晶圆的不同区域控制不同的压力，来对晶圆进行研磨。由于晶圆不同区域受到的压力不同，这样的研磨方式往往造成晶圆不同区域的平整度不同。通常地，检测设备对晶圆表面进行扫描得到晶圆表面的图像后，该检测设备再根据晶圆表面区域的压力分布情况，为所述晶圆表面的图像划分出不同的检测区域。

例如，如图3所示，本实施例的晶圆表面的图像被划分为如下的检测区域：位于中心处的一圆形压力分布区域，即为检测区域201，同时也是研磨压力301所在区域；紧挨着检测区域201的区域，为一环形的检测区域202，同时也是研磨压力302所在区域；紧挨着检测区域202的区域，为另一环形的检测区域203，同时也是研磨压力303所在区域；接着，紧挨着检测区域203的区域，为又一环形的检测区域204，同时也是研磨压力304所在区域。

步骤s102：在每个所述检测区域内选取多个第一测定区域，并将每个所述检测区域内的第一测定区域进行差异化比对，根据差异化比对的结果获得每个所述检测区域的阈值。

具体的，所述阈值用于表征缺陷，比如利用图像的灰度值表征缺陷，及所述阈值为灰度值。所述第一测定区域为对应的检测区域中，检测设备对晶圆进行扫描获得晶圆表面的图像后，在晶圆表面的图像上划定的最小的图像区域，比如包括若干像素点的方形或矩形区域，所述最小的图像区域的大小根据检测设备的精度确定。更具体来说，在对晶圆缺陷进行区域化检测的过程中，通过为每个检测区域设定一个目标值来查找缺陷，该目标值即为步骤102中的阈值。

检测设备在每个检测区域内通过合理地选取多个参考区域，再将每个参考区域划分为由多个第一测定区域组成的区域，之后，另将这些第一测定区域进行差异化比对，根据比对结果，为每个检测区域确定一个合理的阈值。优选的，每个检测区域内的多个参考区域的中心关于晶圆表面的图像中心对称分布。更优选的，每个检测区域内的参考区域的数量为八个。

本实施例中，检测设备将中心在同一条直线上且相邻的任意三个第一测定区域进行差异化比对。应当理解的是，每个第一测定区域由若干像素点组成，通过在对应的第一测定区域选取一个像素点以及在其它两个与其相邻的第一测定区域中各自选取一个像素点进行差异化比对(即三个像素点)，得到差异化比对后的结果，该结果可以是灰度值差值的绝对值。

步骤s103：将每个所述检测区域划分为多个第二测定区域，并将每个所述检测区域内的第二测定区域进行差异化比对，并将差异化比对后的结果与对应的检测区域的阈值进行比较，若比较的结果满足预设条件，即可获得对应的检测区域上所存在的缺陷。

具体的，所述第二测定区域为对应检测区域中，检测设备对晶圆进行扫描获得晶圆表面的图像后，在晶圆表面的图像上划定的最小的图像区域，即第二测定区域包括若干像素点，其可以是方形的区域也可以是矩形的区域。也就是说，所述最小的图像区域的大小根据检测设备的精度确定，在获得晶圆表面的图像后，检测设备将图像中的每个检测区域划分为由多个第二测定区域所组成的区域，且这些第二测定区域阵列设置。

进一步的，检测设备将中心在同一条直线上且相邻的任意三个第二测定区域进行差异化比对，若每次差异化比对得到的结果均大于相应检测区域设定的阈值时，则检测设备便将该第二测定区域对应的像素点确定为缺陷。应当知晓的是，每个第二测定区域由若干像素点组成，通过在对应的第二测定区域选取一个像素点并与其他两个与其相邻的第二测定区域中各自选取的一个像素点进行差异化比对，得到差异化比对的结果，若该结果均大于阈值时，则判断对应的中间一个像素点为缺陷。与第一测定区域的差异化比对过程一样，第二测定区域差异化比对的结果可以是灰度值差值的绝对值。

本实施例中，每个检测区域内的第一测定区域的差异化比对结果符合阈值与缺陷数量的函数关系，通过查询所述阈值与缺陷数量的函数关系得到每个检测区域的阈值。例如，参见图7，图7为本发明实施例提供的阈值与缺陷数量的函数关系图，图7由实验得出。如图7所示，ox轴为阈值，oy轴为缺陷数量，曲线701为阈值与多晶硅残留缺陷数量的函数关系曲线；曲线702为阈值与色差缺陷数量的函数关系曲线，其中，a点为曲线702上的拐点，阈值选取点即为a点在x轴上所对应的点。

本实施例提供的晶圆缺陷的检测方法，根据化学机械研磨头对晶圆不同区域的压力分布情况，对晶圆划分出不同的检测区域，针对每个检测区域设定相应的阈值，使每个检测区域的不同缺陷均能够被捕获到，避免了在传统方法中，以晶圆边缘的用于表征缺陷的阈值为整个检测区域的阈值，从而造成晶圆某些区域的多晶硅残留缺陷不能被更多捕获到的问题。同时，通过给不同检测区域设定合理的阈值，使得每个检测区域的缺陷数目不至于过多，降低了对检测设备硬件配置的要求，因此，该检测方法在硬件上易于实现。

在上述实施例的基础上，在每个检测区域中，多个参考区域优选沿圆周方向均匀分布，并分别在每个参考区域中选取十个所述第一测定区域。将每个检测区域内的多个参考区域沿周向均匀分布，有助于获得的阈值能够更接近对应检测区域的真实情况，提升缺陷检测的准确度。

在其它实施例中，也可以在每个检测区域内选取一个参考区域，但该一个参考区域由多个第一测定区域组成。

如图4所示，在检测区域201、检测区域202、检测区域203以及检测区域204中分别选取了八个参考区域。以检测区域204为例，分别选取八个参考区域，分别为参考区域2041、参考区域2042、参考区域2043、参考区域2044、参考区域2045、参考区域2046、参考区域2047以及参考区域2048，且参考区域2041、参考区域2042、参考区域2043、参考区域2044、参考区域2045、参考区域2046、参考区域2047以及参考区域2048中均由十个第一测定区域组成。

进而，在步骤s102中，将每个检测区域内的第一测定区域进行差异化比对的过程具体包括：

步骤一：以一个第一测定区域的中心为第一坐标原点，建立第一平面坐标系；比如直角平面坐标系，其具有横轴和与横轴垂直的纵轴；

步骤二：取与所述一个第一测定区域的中心在同一条直线上且相邻的另一个第一测定区域的中心为第二坐标原点，建立与所述第一平面坐标系方向一致的第二平面坐标系；

步骤三：取与所述一个第一测定区域的中心在同一条直线上且相邻的又一个第一测定区域的中心为第三坐标原点，建立与所述第一平面坐标系方向一致的第三平面坐标系，所述一个第一测定区域、所述另一个第一测定区域以及所述又一个第一测定区域的中心连线在同一条直线上，且所述另一个第一测定区域和所述又一个第一测定区域位于所述一个第一测定区域的两侧；

步骤四：在所述一个第一测定区域内取第一像素点，在所述另一个第一测定区域内取第二像素点，在所述又一个第一测定区域内取第三像素点，且所述第一像素点、所述第二像素点以及所述第三像素点在相应坐标系内的坐标相同；

步骤五：将所述第一像素点的灰度值分别与所述第二像素点的灰度值以及所述第三像素点的灰度值相减，以得到两个差值。

进一步的，每个所述检测区域内的第一测定区域为三个以上时，针对任意三个相邻且中心在同一条直线上的第一测定区域执行步骤一至步骤五，以得到两个以上差值。

更进一步的，所述第一坐标原点、所述第二坐标原点以及所述第三坐标原点可以在相应第一测定区域的中心，也可以在相应第一测定区域的边沿处某点上。此外，上述步骤一至步骤三不存在执行的先后顺序之区分。

例如，如图5所示，取参考区域2041中的三个第一测定区域501、502、503，其中，第一测定区域501具有的四个顶点，分别为a、b、e以及f；第一测定区域502另具有四个顶点，分别为b、c、g以及f；第一测定区域503具有四个顶点，分别为c、d、g以及h。以a点为第一测定区域501的原点、以ab为x轴、以ae为y轴建立第一测定区域501的第二平面坐标系；同理，以b点为第一测定区域502的原点、以bc为x轴、以bf为y轴建立第一测定区域502的第一平面坐标系；同理，以c点为第一测定区域503的原点、以cd为x轴、以cg为y轴建立第一测定区域503的第三平面坐标系。取在三个平面坐标系中坐标相同的三个像素点a1、b1以及c1。并将b1点的灰度值与a1点的灰度值相减，得到一个差值；这样可以判断像素点b1是否为缺陷。同理，若要判断像素点a1是否为缺陷，可将第一测定区域502中的不同像素点都进行如上操作，可以得到另外两个差值。依次方式，参考区域2041中的每个第一测定区域都进行上述操作，可得到很多个差值。同理，将参考区域2041至参考区域2048中的每个第一测定区域都进行上述操作，可得到很多的差值。

在一个实施例中，由于这些差值的绝对值符合阈值与缺陷数量的函数关系，因此，可查询阈值与缺陷数量的函数关系图得到参考区域2041的阈值，

在步骤s103中，将每个所述检测区域中的第二测定区域进行差异化比对的过程包括：

步骤一：以一个第二测定区域的中心为第一坐标原点，建立第一平面坐标系；

步骤二：取与所述一个第二测定区域的中心在同一条直线上且相邻的另一个第二测定区域的中心为第二坐标原点，建立与所述第一平面坐标系方向一致的第二平面坐标系；

步骤三：取与所述一个第二测定区域的中心在同一条直线上且相邻的又一个第二测定区域的中心为第三坐标原点，建立与所述第一平面坐标系方向一致的第三平面坐标系，所述一个第二测定区域、所述另一个第二测定区域以及所述又一个第二测定区域的中心连线在同一条直线上，且所述另一个第二测定区域和所述又一个第二测定区域位于所述一个第二测定区域的两侧；

步骤四：在所述一个第二测定区域内取第一像素点，在所述另一个第二测定区域内取第二像素点，在所述又一个第二测定区域内取第三像素点，且所述第一像素点、所述第二像素点以及所述第三像素点在相应坐标系内的坐标相同；

步骤五：将所述第一像素点的灰度值分别与所述第二像素点的灰度值以及所述第三像素点的灰度值相减，以得到两个差值。

当每个所述检测区域内的第二测定区域为三个以上时，针对任意三个中心在同一条直线上且相邻的第二测定区域执行步骤一至步骤五，以得到两个以上差值。同样地，此处的步骤一至步骤三没有执行之先后区分。

此处的差异化比对具体参见第一测定区域的差异化比对的实现过程，在此不再具述。

在得到两个以上的差值后，获得对应的缺陷的过程为：将每一次差异化比对得到的两个差值取各自的绝对值，若该两个差值的绝对值均大于相应检测区域的阈值，即判断进行差异化比对的第一像素点为缺陷。该第一像素点即是在每一次差异化比对过程中的中间像素点。

例如，如图5所示，假定其中一个检测区域的阈值为20。中间像素点b1的灰度值为80，与中间像素点相邻的位于左边的像素点a1的灰度值为50，与中间像素点相邻的位于右边的像素点c1的灰度值为120。a1像素点的灰度值与b1像素点的灰度值的差值的绝对值为30，a1像素点的灰度值与c1像素点的灰度值的差值的绝对值为40，该两个差值的绝对值30、40均大于该检测区域的阈值20，可确定该中间像素点b1为缺陷。

进一步的，如图6所示，像素点601、像素点602、像素点603以及像素点604经过差异化比对均被判断为缺陷像素点，且缺陷像素点601、缺陷像素点602、缺陷像素点603以及缺陷像素点604以如图6所示的方式相邻，则将缺陷像素点601、缺陷像素点602、缺陷像素点603以及缺陷像素点604合并为同一个缺陷。这样可以使缺陷区域的面积足够大，便于人眼观察。

本发明较佳实施例如上所述，但不限于上述实施例所公开的范围，比如在根据晶圆表面所受压力分布情况划分检测区域时，除了中间为圆心区域外侧为环形区域的形式外，也可以是中间为三角形区域或方形区域。另外，检测区域的数量不限于四个。此外，第一测定区域以及第二测定区域的形状不限于矩形或方形。

综上所述，本发明提供的晶圆缺陷的检测方法，通过为晶圆表面的图像之不同检测区域设定不同的阈值，从而得到与对应检测区域相呼应的缺陷数目，这样的做法使得晶圆表面上不同的缺陷，尤其是色差缺陷以及多晶硅残留缺陷均能够被捕获到，提升了缺陷检测的准确度，通过调整生产工艺，也提升了产品良率。同时，本发明的检测方法通过给不同检测区域设定合理的阈值，使得每个检测区域内的缺陷数目不至于过多，降低了对相关检测设备的硬件配置要求，令检测设备不会因缺陷数目过多到达扫描上限而导致扫描终止，因此，该检测方法在硬件上易于实现。

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。