晶圆背面的检测方法、设备和存储介质与流程

本申请涉及半导体制造技术领域，具体涉及一种集成有半导体器件的晶圆背面的检测方法、设备和存储介质。

背景技术：

在半导体器件的制造过程中，通常需要对晶圆进行检测，例如，对晶圆上集成的芯片(die)进行电学参数的检测，对晶圆上制备的器件的形貌进行检测以及对晶圆的整体外观进行检测。其中，对晶圆的整体外观进行检测中包括对晶圆的背面进行检测。

相关技术中，通常是通过人工对晶圆背面进行目测，判断晶圆背面是否有损伤，从而确定该晶圆是否是良品。

然而，通过人工对晶圆背面进行目测，效率较低且准确度较低。

技术实现要素：

本申请提供了一种晶圆背面的检测方法、设备和存储介质，可以解决相关技术中通过人工对晶圆背面进行目测效率较低且准确度较低的问题。

一方面，本申请实施例提供了一种晶圆背面的检测方法，包括：

获取目标图像，所述目标图像是监控装置对晶圆背面的图像进行处理后得到的图像；

对所述目标图像进行处理，得到显示有目标区域的图像，所述目标区域是所述晶圆背面对应的区域；

提取得到所述目标区域的边缘图形；

对所述边缘图形进行直线检测，得到所述边缘图形中的直线图形。

可选的，所述对所述目标图像进行处理，得到显示有目标区域的图像，包括：

对所述目标图像进行灰度转化，得到灰度目标图像；

对所述灰度目标图像进行二值化处理，得到二值化图像；

对所述二值化图像进行识别，得到所述目标区域；

对所述目标图像中除所述晶圆背面对应的区域以外的其它区域进行遮挡，得到所述显示有目标区域的图像。

可选的，所述对所述二值化图像进行识别，得到所述晶圆背面对应的区域，包括：

通过霍夫圆环变换检测得到所述晶圆的圆心坐标和半径；

根据所述圆心坐标和半径识别得到所述目标区域。

可选的，所述提取得到所述目标区域的边缘图形，包括：

对所述显示有目标区域的图像进行滤波模糊，得到模糊图像；

对所述模糊图像进行灰度转化，得到灰度模糊图像；

对所述灰度模糊图像进行边缘提取，得到所述边缘图形。

可选的，所述对所述边缘图形进行直线检测，得到所述边缘图形中的直线图形，包括：

通过霍夫线变换对所述边缘图形进行直线检测，识别得到所述边缘图形中的直线；

对所述直线画线得到所述直线图形。

可选的，所述对所述灰度图像进行边缘提取，包括：

通过canny边缘检测对所述灰度模糊图像进行所述边缘提取。

可选的，所述对所述显示有目标区域的图像进行滤波模糊，包括：

通过高斯模糊对所述显示有目标区域的图像进行所述滤波模糊。

可选的，所述获取目标图像，包括：

获取得到实时图像，所述实时图像是所述监控装置拍摄作业中的晶圆得到的图像；

对所述实时图像进行灰度转化，得到灰度实时图像；

对所述灰度实时图像进行识别，得到所述目标图像。

可选的，所述对所述灰度实时图像进行识别，包括：

通过识别模型对所述灰度实时图像进行识别，所述识别模型是对样本图像使用局部二值模式直方图进行训练得到的。

可选的，所述对所述边缘图形进行直线检测，得到所述边缘图形中的直线图形之后，还包括：

显示所述边缘图形和所述直线图形。

可选的，所述对所述边缘图形进行直线检测，得到所述边缘图形中的直线图形之后，还包括：

存储所述边缘图形和所述直线图形。

另一方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或者程序，所述指令或者程序由所述处理器加载并执行以实现如上任一所述的晶圆背面的检测方法。

另一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令或者程序，所述指令或者程序由处理器加载并执行以实现如上任一所述的晶圆背面的检测方法。

本申请技术方案，至少包括如下优点：

通过对晶圆背面的图像进行处理后得到目标图像，对目标图像进行处理，得到显示有目标区域的图像，提取得到目标区域的边缘图形，对边缘图形进行直线检测，得到边缘图形中的直线图形，由于直线图形通常是晶圆背面损伤对应的图形，因此能够直观的反应晶圆背面的外观，从而提高了人工对晶圆背面损伤进行判断的效率和准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请一个示例性实施例提供的晶圆检测系统的框图；

图2是本申请一个示例性实施例提供的晶圆背面的检测方法的流程图；

图3是本申请一个示例性实施例提供的目标图像的示意图；

图4是本申请一个示例性实施例提供的对目标图像进行处理后得到显示有目标区域的图像的示意图；

图5是本申请一个示例性实施例提供的提取得到的目标区域的边缘图形的示意图

图6是本申请一个示例性实施例提供的对目标图像进行处理的方法流程图；

图7是本申请一个示例性实施例提供的提取边缘图形的方法流程图；

图8是本申请一个示例性实施例提供的对边缘图形进行直线检测的方法流程图；

图9是本申请一个示例性实施例提供的计算机设备的示意图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本申请中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在不做出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。

在本申请的描述中，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申请和简化描述，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申请的限制。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。

在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电气连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，还可以是两个元件内部的连通，可以是无线连接，也可以是有线连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。

此外，下面所描述的本申请不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。

参考图1，其示出了本申请一个示例性实施例提供的晶圆检测系统的框图。如图1所示，该晶圆检测系统100包括监控装置110和计算机设备120，监控装置110和计算机设备120可通过有线或无线的方式建立通信连接以传输信号。

监控装置110，用于拍摄作业中的晶圆得到实时图像，并将实时图像处理得到目标图像。其中，目标图像是对实时图像中晶圆背面的图像进行处理后得到的图像。

示例性的，可在晶圆的产线上安装一个或一个以上的监控装置110，调节监控装置110的角度从而能够较为清楚地拍摄到产线上晶圆的全貌。监控装置110拍摄拍摄作业中的晶圆得到多帧实时图像，从多帧实时图像中筛选得到晶圆背面的图像，对晶圆背面的图像进行处理(该处理为预处理过程)后得到目标图像。

计算机设备120，用于从监控装置110获取的目标图像；对目标图像进行处理，得到显示有目标区域的图像，该目标区域是晶圆背面对应的区域；提取得到目标区域的边缘图形；对边缘图形进行直线检测，得到边缘图形中的直线图形。

其中，直线图像通常是晶圆背面损伤对应的图形，识别得到直线图形从而能够帮助工作人员快速地，准确地定位背面损伤的晶圆。

参考图2，其示出了本申请一个示例性实施例提供的晶圆背面的检测方法的流程图，该方法可由图1实施例中的计算机设备120执行，该方法可通过python语言和开放资源计算机视觉库(opensourcecomputervisionlibrary，opencv)实现，该方法包括：

步骤201，获取目标图像。

其中，目标图像可以是图1中的监控装置110对晶圆背面的图像进行处理后得到的图像，监控装置110处理得到目标图像后，将目标图像发送至计算机设备120，或，计算机设备120从监控装置110中获取得到目标图像。

可选的，在步骤201之前，还包括：监控装置110获取得到实时图像，该实时图像是监控装置110拍摄作业中的晶圆得到的图像；对实时图像进行灰度转化，得到灰度实时图像；对灰度实时图像进行识别，得到目标图像。

其中，“对灰度实时图像进行识别”包括但不限于：通过识别模型对灰度实时图像进行识别，该识别模型是对样本图像使用局部二值模式直方图进行训练得到的。

步骤202，对目标图像进行处理，得到显示有目标区域的图像。

其中，目标区域是晶圆背面对应的区域。计算机设备120识别得到目标图像中晶圆背面的区域，对目标图像进行处理得到显示有目标区域的图像。

参考图3，其示出了本申请一个示例性实施例提供的目标图像的示意图；参考图4，其示出了本申请一个示例性实施例提供的对目标图像进行处理后得到显示有目标区域的图像的示意图。

示例性的，如图3所示，计算机设备120对目标图像300进行识别得到目标区域301，对目标图像300进行处理后，得到显示有目标区域301的图像400，该图像400中突出显示有目标区域301。

步骤203，提取得到目标区域的边缘图形。

参考图5，其示出了本申请一个示例性实施例提供的提取得到的目标区域的边缘图形的示意图。示例性的，如图4所示，计算机设备120对图4中的图像400进行处理，提取得到目标区域301的边缘图形401。

步骤204，对边缘图形进行直线检测，得到边缘图形中的直线图形。

示例性的，如图5所示，计算机设备120对边缘图形401进行直线检测，当边缘图形401存在直线时，对该直线进行画线得到直线图形501。

若计算机设备120在边缘图形401中检测到直线，则显示边缘图形401和直线图形以提醒工作人员；若计算机设备120在边缘图形401中未检测到直线，则存储边缘图形401。

综上所述，本申请实施例中，通过对晶圆背面的图像进行处理后得到目标图像，对目标图像进行处理，得到显示有目标区域的图像，提取得到目标区域的边缘图形，对边缘图形进行直线检测，得到边缘图形中的直线图形，由于直线图形通常是晶圆背面损伤对应的图形，因此能够直观的反应晶圆背面的外观，从而提高了人工对晶圆背面损伤进行判断的效率和准确度。

参考图，其示出了本申请一个示例性实施例提供的对目标图像进行处理的方法流程图，该方法可以是图2实施例中步骤202的一个可选的实施方式，该方法可由图1实施例中的计算机设备120执行，该方法包括：

步骤202a，对目标图像进行灰度转化，得到灰度目标图像。

步骤202b，对灰度目标图像进行二值化处理，得到二值化图像。

通过将目标图像灰度转后得到灰度目标图像，将灰度目标图像进行二值化处理，能够突出灰度目标图像的特征，便于后续步骤中对目标区域的识别。

步骤202c，对二值化图像进行识别，得到目标区域。

可选的，步骤202c中，“对二值化图像进行识别，得到目标区域”包括但不限于：通过霍夫圆环变换检测得到晶圆的圆心坐标和半径；根据圆心坐标和半径识别得到目标区域。

示例性的，计算机设备120可通过opencv中的霍夫圆环变换检测二值化图像中的圆形，得到晶圆的圆心坐标和半径，根据晶圆的圆心坐标和半径确定二值化图像中的目标区域。

步骤202d，对目标图像中除晶圆背面对应的区域以外的其它区域进行遮挡，得到显示有目标区域的图像。

示例性的，计算机设备120可通过opencv中的遮罩遮挡其它区域(即干扰区域)，从而得到突出显示有目标区域的图像。

参考图7，其示出了本申请一个示例性实施例提供的提取边缘图形的方法流程图，该方法可以是图2实施例中步骤203的一个可选的实施方式，该方法可由图1实施例中的计算机设备120执行，该方法包括：

步骤203a，对显示有目标区域的图像进行滤波模糊，得到模糊图像。

可选的，步骤203a中，“对显示有目标区域的图像进行滤波模糊”包括但不限于：通过高斯模糊(或均值模糊)对显示有目标区域的图像进行滤波模糊。

步骤203b，对模糊图像进行灰度转化，得到灰度模糊图像。

步骤203c，对灰度模糊图像进行边缘提取，得到边缘图形。

可选的，步骤203c中，“对灰度模糊图像进行边缘提取”包括但不限于：通过canny边缘检测对灰度模糊图像进行边缘提取。示例性的，计算机设备120对灰度模糊图像进行降噪，得到降噪图像；计算降噪图像的梯度，得到候选边缘图形；对候选边缘图形进行非极大值抑制处理，得到降噪后的候选边缘图形；对降噪后的候选边缘图形进行双阈值筛选(即通过设置低阈值和高阈值，将降噪后的候选边缘图形中的像素点中，高于高阈值的和低于低阈值的剔除，其中，低阈值小于高阈值)，得到边缘图形。

参考图8，其示出了本申请一个示例性实施例提供的对边缘图形进行直线检测的方法流程图，该方法可以是图2实施例中步骤204的一个可选的实施方式，该方法可由图1实施例中的计算机设备120执行，该方法包括：

步骤204a，通过霍夫线变换对边缘图形进行直线检测，识别得到边缘图形中的直线。

示例性的，计算机设备120通过opencv中的霍夫线性变换对边缘图形进行直线检测，识别得到边缘图形中的直线。

步骤204b，对直线画线得到直线图形。

参考图9，其示出了本申请一个示例性的实施例提供的计算机设备的框图。该计算机设备包括：处理器901和存储器902。

处理器901可以是中央处理器(centralprocessingunit，cpu)，网络处理器(networkprocessor，np)或者cpu和np的组合。处理器901还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路(application-specificintegratedcircuit，asic)，可编程逻辑器件(programmablelogicdevice，pld)或其组合。上述pld可以是复杂可编程逻辑器件(comple9programmablelogicdevice，cpld)，现场可编程逻辑门阵列(field-programmablegatearray，fpga)，通用阵列逻辑(genericarraylogic，gal)或其任意组合。

存储器902通过总线或其它方式与处理器901相连，存储器902中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，上述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器901加载并执行以实现上述实施例中提供的晶圆背面的检测方法。存储器902可以为易失性存储器(volatilememory)，非易失性存储器(non-volatilememory)或者它们的组合。易失性存储器可以为随机存取存储器(random-accessmemory，ram)，例如静态随机存取存储器(staticrandomaccessmemory，sram)，动态随机存取存储器(dynamicrandomaccessmemory，dram)。非易失性存储器可以为只读存储器(readonlymemoryimage，rom)，例如可编程只读存储器(programmablereadonlymemory，prom)，可擦除可编程只读存储器(erasableprogrammablereadonlymemory，eprom)，电可擦除可编程只读存储器(electricallyerasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)。非易失性存储器也可以为快闪存储器(flashmemory)，磁存储器，例如磁带(magnetictape)，软盘(floppydisk)，硬盘。非易失性存储器也可以为光盘。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，该存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如上述任一实施例所述的晶圆背面的检测方法。

本申请还提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述各个方法实施例提供的晶圆背面的检测方法。

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本申请创造的保护范围之中。