本发明涉及的是一种半导体领域的技术，具体是一种晶圆缺陷检测方法。
背景技术：
随着半导体集成电路的迅速发展及关键尺寸按比例缩小，其制造工艺也变得越发复杂。目前先进的集成电路制造工艺一般都包含数百个工艺步骤，只要其中的一个步骤出现问题，就会引起晶圆上整个半导体集成电路芯片的缺陷发生，严重的还可能导致整个芯片的失效。因此，业界普遍通过扫描机台在一定的扫描程式下对晶圆进行缺陷扫描，并将扫描得到的缺陷数量与控制限进行对比，来判断晶圆上的缺陷是否超出控制标准，以及时进行相应处理。
在晶圆制作中，拉单晶、切片、磨片、抛光、增层、光刻、掺杂、热处理、针测以及划片，是较为常见的晶圆制造过程，而在这一系列过程中，化学气相沉淀、光学显影、化学机械研磨都是这一过程中可能使晶圆表面产生缺陷。
在晶圆的缺陷种类中，无图案晶圆与图案晶圆是最常见的两种晶圆形式，而在具体的晶圆缺陷中，冗余物、晶体缺陷、划痕图案缺漏都是较为常见的晶圆缺陷。晶圆表面冗余物，在晶圆的表面缺陷中，晶圆表面的冗余物是一种晶圆表面较为常见的缺陷种类，纳米级的微小颗粒、微米级的灰尘、相关工序的残留物，都有可能造成晶圆表面的冗余物缺陷。
在晶圆表面缺陷中，晶体缺陷也是一种较为常见的缺陷形式。所谓晶圆表面的警惕缺陷，也被称为滑移线缺陷，这种缺陷的产生往往是由于晶体生长时加热不均所造成的，相较于其它晶圆表面缺陷，晶圆表面的晶体缺陷由于自身特征较为明显，能够通过人工形式进行检测。
在晶圆表面缺陷中，机械损伤同样是较为常见的晶圆表面缺陷种类之一，这种缺陷一般产生于晶圆制造过程中抛光、切片等步骤中，由化学机械研磨所致，是一种较为严重的晶圆表面缺陷，能够对集成电路芯片造成极为严重的影响。值得庆幸的是，晶圆表面的机械损伤缺陷可以进行纠正。
缺陷扫描的机理主要是以光/电子入射到晶圆表面，收集反射/散射光/电子，得到一个灰度图像，将邻近单元或标准单元与之对比，得到灰度差异值，再根据设定的阈值进行判断，当超过阈值时即认为是缺陷。
技术实现要素：
本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种晶圆缺陷检测方法。本发明将对后续制程和良品率无影响的非关键缺陷过滤掉，极大限度的保留了关键缺陷，使集成电路工程师能够准确的描述缺陷情况，正确地判断相关制程健康状态，为最终晶圆良品率的预测提供可靠依据。
本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明涉及一种晶圆缺陷检测方法，包括以下步骤：
步骤s1，扫描所述晶圆的表面，得到所述晶圆的表面图像；
步骤s2，将所述表面图像均匀划分为若干比较单元；
步骤s3，将每一所述比较单元中的每一像素点与相邻所述比较单元中的对应像素点相减，若差值为负且小于预设的负数阈值则该像素点对应的所述晶圆表面处判断为缺陷，若差值为正且大于预设的正数阈值则该像素点对应的所述晶圆表面处判断为缺陷。
优选的，该晶圆缺陷检测方法，其中，所述步骤s3中判断所述缺陷的具体步骤包括：
步骤s31，将所述比较单元中的像素点dcur与其右侧的所述比较单元中的对应像素点dr相减得到右侧差值ddif1；
步骤s32，将所述像素点dcur与左侧的所述比较单元中的对应像素点dl相减得到左侧差值ddif2；
步骤s33，若ddif1＜t-且ddif2＜t-则该像素点dcur对应的所述晶圆的表面处为缺陷，若ddif1＞t+且ddif2＞t+则该像素点dcur对应的所述晶圆的表面处为缺陷，其中：t-为所述负数阈值，t+为所述正数阈值。
优选的，该晶圆缺陷检测方法，其中，所述正数阈值的绝对值大于或小于所述负数阈值的绝对值。
优选的，该晶圆缺陷检测方法，其中，所述正数阈值和所述负数阈值通过以下步骤设定：
步骤s01，试扫描所述晶圆的部分区域，得到所述部分区域的图像；
步骤s02，将所述部分区域的图像均匀划分为若干所述比较单元，并计算每一像素点的所述左侧差值ddif2和所述右侧差值ddif1；
步骤s03，识别所述部分区域中的所述缺陷，根据识别出的所述缺陷对应的所述左侧差值ddif2和所述右侧差值ddif1设定所述正数阈值和所述负数阈值。
优选的，该晶圆缺陷检测方法，其中，所述部分区域中的所述缺陷通过电子显微镜观察识别。
优选的，该晶圆缺陷检测方法，其中，将所述缺陷分为关键缺陷和非关键缺陷，根据所述关键缺陷所对应的所述左侧差值ddif2和所述右侧差值ddif1设定所述正数阈值或所述负数阈值。
优选的，该晶圆缺陷检测方法，其中，所述关键缺陷包括焊盘结晶缺陷，所述非关键缺陷包括褶皱缺陷和丘状缺陷。
上述技术方案的有益效果是：本发明能够过滤掉对后续制程和良品率无影响的非关键缺陷，极大限度的保留了关键缺陷，使集成电路工程师能够准确的描述缺陷情况，正确地判断相关制程健康状态，为最终晶圆良品率的预测提供可靠依据。
附图说明
图1为本发明的较佳的实施例中，一种晶圆缺陷检测方法流程示意图；
图2为本发明的较佳的实施例中，晶圆的表面图像示意图；
图3为本发明的较佳的实施例中，图阈值设定过程示意图；
图4为本发明的较佳的实施例中，关键缺陷与非关键缺陷区分示意；
图5本发明的较佳的实施例中，判断缺陷流程示意图；
图中：1表面图像、2比较单元。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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作出创造性劳动的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。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
如图1所示，本实施例涉及一种晶圆缺陷检测方法：
步骤s1，扫描晶圆的表面，得到晶圆的表面图像1。
步骤s2，如图2所示，将表面图像1均匀划分为若干比较单元2。
步骤s3，将每一比较单元2中的每一像素点与相邻比较单元2中的对应像素点相减，若差值为负且小于预设的负数阈值则该像素点对应的晶圆表面处判断为缺陷，若差值为正且大于预设的正数阈值则该像素点对应的晶圆表面处判断为缺陷。
如图3所示，正数阈值和负数阈值设定过程为：
步骤s01，试扫描晶圆的部分区域，得到部分区域的图像。
步骤s02，将部分区域均匀划分为若干比较单元2，并计算每一像素点dcur的左侧差值ddif2和右侧差值ddif1，其中：
步骤s03，识别部分区域中的缺陷，根据识别出的缺陷对应的左侧差值ddif2和右侧差值ddif1设定正数阈值和负数阈值。
识别部分区域中的缺陷是通过电子显微镜进行人工观察识别。
识别过程中将缺陷分为关键缺陷和非关键缺陷，根据关键缺陷所对应的左侧差值ddif2和右侧差值ddif1设定正数阈值或负数阈值。关键缺陷包括焊盘结晶缺陷，非关键缺陷包括褶皱缺陷和丘状缺陷。关键缺陷将导致其所在的核心报废，而非关键缺陷则对后续的良率和封装无影响。
如图4所示，焊盘结晶缺陷作为一种重要的关键缺陷，是一种杀手缺陷，在晶圆缺陷检测中需要精确识别出关键缺陷。以关键缺陷处的像素点的左侧差值ddif2和右侧差值ddif1确定出正数阈值或负数阈值，则可以进一步的识别出关键缺陷。
如关键缺陷处的像素点的左侧差值ddif2和右侧差值ddif1都为负数，则根据其左侧差值ddif2和右侧差值ddif1首先设定负数阈值。这样，差值小于负数阈值为缺陷处，进一步的属于关键缺陷处。
如关键缺陷处的像素点的左侧差值ddif2和右侧差值ddif1都为正，则根据其左侧差值ddif2和右侧差值ddif1首先设定正数阈值。这样，差值大于正数阈值为缺陷处，进一步的属于关键缺陷处。
如图5所示，步骤s3中判断缺陷的具体步骤包括：
步骤s31，将比较单元2中的像素点dcur与其右侧的比较单元2中的对应像素点dr相减得到右侧差值ddif1；
步骤s32，将像素点dcur与左侧的比较单元2中的对应像素点dl相减得到左侧差值ddif2；
步骤s33，若ddif1＜t-且ddif2＜t-则该像素点dcur对应的晶圆的表面处为缺陷，若ddif1＞t+且ddif2＞t+则该像素点dcur对应的晶圆的表面处为缺陷，其中：t-为负数阈值，t+为正数阈值。
根据步骤s31～步骤s33，对比晶圆的表面图像中的所有像素点，即可识别出缺陷，并将缺陷进一步划分为关键缺陷和非关键缺陷。
焊盘结晶缺陷作为一种关键缺陷，该缺陷处的像素点的左侧差值ddif2和右侧差值ddif1都为负数，则首先确定负数阈值，而后确定正数阈值。在负数阈值以下即小于负数阈值时判断为缺陷且为关键缺陷即焊盘结晶缺陷。而褶皱缺陷和丘状缺陷处像素点的左侧差值ddif2和右侧差值ddif1都为正，通过该类像素点的左侧差值ddif2和右侧差值ddif1设定正数阈值，则在正数阈值以下的为非关键缺陷。
本发明方法能够有效的识别出关键缺陷和非关键缺陷，能够100％捕获焊盘结晶缺陷，而现有方法只能捕获2％的焊盘结晶缺陷。
本发明的晶圆缺陷检测方法，与现有技术相比：本发明将对后续制程和良品率无影响的非关键缺陷过滤掉，极大限度的保留了关键缺陷，使集成电路工程师能够准确的描述缺陷情况，正确地判断相关制程健康状态，为最终晶圆良品率的预测提供可靠依据。
以上所述仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。