一种基于卷积模型的半导体检测方法及系统与流程

本发明涉及半导体器件领域，具体涉及一种基于卷积模型的半导体检测方法及系统。

背景技术：

1、随着集成电路技术的快速发展，半导体芯片的制造工艺日趋复杂，对半导体芯片的质量检测也提出了更高的要求。现有的自动化半导体检测依靠简单的规则和阈值进行判断，缺乏对检测特征的深入分析。另外，现有技术中的各检测手段相对独立，缺乏对半导体进行系统性检测与评估。进而导致半导体检测精度和检测结果准确度低下。

技术实现思路

1、本申请通过提供了一种基于卷积模型的半导体检测方法及系统，旨在解决现有技术中半导体检测精度和检测结果准确度低下的技术问题。

2、鉴于上述问题，本申请提供了一种基于卷积模型的半导体检测方法及系统。

3、本申请公开的第一个方面，提供了一种基于卷积模型的半导体检测方法，该方法包括：对通过材料检测组件中晶体识别器识别到的半导体的硅片材料晶体进行多维度特征采集，得到晶体特征信息；将晶体特征信息传输至晶体学孪生网络模型进行分析，得到晶体特征分析结果，晶体学孪生网络模型内嵌于材料检测组件；获得晶体损伤指数，晶体损伤指数通过材料检测组件中的损伤分析模型对晶体特征分析结果进行分析得到；当晶体损伤指数符合第一预定指数阈值时，启动加工检测组件对硅片材料的离子注入特征进行分析，得到电学损失指数；当电学损失指数符合第二预定指数阈值时，启动表观检测组件中的信号发射器对半导体的表面发出线性调频红外热波发射信号；获取线性调频红外热波接收信号，线性调频红外热波接收信号通过表观检测组件中的信号接收器得到；通过信号对比模型对线性调频红外热波发射信号与线性调频红外热波接收信号进行对比分析得到半导体的表观质量指数，信号对比模型内嵌于表观检测组件；加和晶体损伤指数、电学损失指数和表观质量指数，生成半导体的检测结果。

4、本申请公开的另一个方面，提供了一种基于卷积模型的半导体检测系统，该系统包括：多维度特征采集单元，用于对通过材料检测组件中晶体识别器识别到的半导体的硅片材料晶体进行多维度特征采集，得到晶体特征信息；晶体特征分析单元，用于将晶体特征信息传输至晶体学孪生网络模型进行分析，得到晶体特征分析结果，晶体学孪生网络模型内嵌于材料检测组件；晶体损伤指数单元，用于获得晶体损伤指数，晶体损伤指数通过材料检测组件中的损伤分析模型对晶体特征分析结果进行分析得到；电学损失指数单元，用于当晶体损伤指数符合第一预定指数阈值时，启动加工检测组件对硅片材料的离子注入特征进行分析，得到电学损失指数；检测信号发射单元，用于当电学损失指数符合第二预定指数阈值时，启动表观检测组件中的信号发射器对半导体的表面发出线性调频红外热波发射信号；检测信号接收单元，用于获取线性调频红外热波接收信号，线性调频红外热波接收信号通过表观检测组件中的信号接收器得到；表观质量指数单元，用于通过信号对比模型对线性调频红外热波发射信号与线性调频红外热波接收信号进行对比分析得到半导体的表观质量指数，信号对比模型内嵌于表观检测组件；检测结果生成单元，用于加和晶体损伤指数、电学损失指数和表观质量指数，生成半导体的检测结果。

5、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

6、由于采用了设置智能检测模块，包含材料检测组件、加工检测组件和表观检测组件，以实现对半导体的多角度检测；在材料检测组件中，设置晶体识别器，用于识别半导体硅片中的晶体，并对晶体进行多维特征采集，得到晶体特征信息，以实现对晶体结构的检测；设置晶体学孪生网络模型，用于对晶体特征信息进行深度学习分析，得到晶体特征分析结果，从而实现对晶体特征的智能化分析；设置损伤分析模型，用于分析晶体特征分析结果，生成代表晶体损伤程度的晶体损伤指数，实现对晶体质量的评估；设置第一预定指数阈值，判断晶体损伤指数是否符合标准，如果符合，则启动加工检测组件，实现检测流程的分级控制；在加工检测组件中，对半导体的离子注入特征进行分析，得到代表电学损失的电学损失指数，实现对加工质量的评估；当电学损失指数符合第二预定指数阈值时，启动表观检测组件，在表观检测组件中，设置信号发射器和接收器，对半导体表面形貌进行检测，并经信号对比模型分析，生成表观质量指数；最后将三个指数进行加和，得到半导体的最终检测结果的技术方案，实现对半导体的系统化、智能化评估，解决了现有技术中半导体检测精度和检测结果准确度低下的技术问题，达到了提高半导体检测精度和检测结果准确度的技术效果。

7、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

技术特征：

1.一种基于卷积模型的半导体检测方法，其特征在于，所述方法应用于一种基于卷积模型的半导体检测系统，所述系统包括智能检测模块，且所述智能检测模块包括材料检测组件、加工检测组件和表观检测组件，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述晶体识别器包括第一识别层和第二识别层，所述对通过材料检测组件中晶体识别器识别到的半导体的硅片材料晶体进行多维度特征采集，得到晶体特征信息，包括：

3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述晶体学孪生网络模型包括第一孪生模型和第二孪生模型，所述将所述晶体特征信息传输至晶体学孪生网络模型进行分析，得到晶体特征分析结果，包括：

4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述获得晶体损伤指数，包括：

5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述启动所述加工检测组件对所述硅片材料的离子注入特征进行分析，得到电学损失指数，包括：

6.根据权利要求5所述方法，其特征在于，所述方法包括：

7.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述通过信号对比模型对所述线性调频红外热波发射信号与所述线性调频红外热波接收信号进行对比分析得到所述半导体的表观质量指数，包括：

8.一种基于卷积模型的半导体检测系统，其特征在于，用于实施权利要求1-7任意一项所述的一种基于卷积模型的半导体检测方法，所述系统包括智能检测模块，且所述智能检测模块包括材料检测组件、加工检测组件和表观检测组件，所述系统包括：

技术总结
本发明公开了一种基于卷积模型的半导体检测方法及系统，属于半导体器件领域，其中方法包括：对硅片材料晶体进行特征采集，得到晶体特征信息；将晶体特征信息进行分析，得到晶体特征分析结果；获得晶体损伤指数；当晶体损伤指数符合阈值时，对硅片材料的离子注入特征进行分析，得到电学损失指数；当电学损失指数符合阈值时，对半导体表面发出线性调频红外热波发射信号，获取线性调频红外热波接收信号；对信号进行分析得到表观质量指数；加和晶体损伤指数、电学损失指数和表观质量指数，生成半导体检测结果。本申请解决了现有技术中半导体检测精度和检测结果准确度低下的技术问题，达到了提高半导体检测精度和检测结果准确度的技术效果。

技术研发人员：郑剑华,苏建国,张元元,孙彬,朱建
受保护的技术使用者：南通华隆微电子股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15