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申请/专利权人:马鞍山芯乔科技有限公司;浙江萃锦半导体有限公司
摘要:本发明公开了一种晶圆外观检测功能影像迭合的方法,涉及晶圆外观检测技术领域,通过将晶圆的正背面进行镜射及叠合,以加速判断背面瑕疵对正面晶片位置的影响性,提供快速判断的功能,可以快速地提供质量人员判断其影响性,从而提高芯片制造的效率和质量,进一步深度学习缺陷检测,功判断背面瑕疵之不良是否影响到芯片故障,提供更智能、更快速的瑕疵判读,通过获取各晶片正背面影像迭合后对应的背面瑕疵数据和正面瑕疵匹配数据,并进行正面和背面瑕疵的匹配分析,提高了瑕疵检测的全面性和准确性,同时,对晶片正背面影像迭合后的背面瑕疵进行评估,这有助于提高产品质量管理的精准度和有效性。
主权项:1.一种晶圆外观检测功能影像迭合的方法,其特征在于,包括:步骤一、契合数据的获取,通过摄像头获取各晶圆正背面外观的影像,并将各晶圆正背面外观的影像进行镜射叠合,从而得到各晶圆对应的正背面外观影像迭合图,从而获取各晶圆正背面影像迭合后对应的契合数据,契合数据包括对准精度、轮廓重叠度、面积重叠度和位置偏移量;步骤二、契合数据的分析,根据各晶圆正背面影像迭合后对应的契合数据,从而对各晶圆正背面影像迭合后对应的契合数据进行分析,得到各晶圆正背面影像迭合后对应的契合评估系数;所述对各晶圆正背面影像迭合后对应的契合数据进行分析,具体分析过程如下:将各晶圆正背面影像迭合后对应的对准精度、轮廓重叠度、面积重叠度和位置偏移量分别记为、、和,其中,表示各晶圆对应的编号,,n为大于2的任意整数,代入计算公式中,得到各晶圆正背面影像迭合后对应的契合评估系数,其中,、、、分别为设定的晶圆正背面影像迭合后对应的标准对准精度、标准轮廓重叠度、标准面积重叠度、标准位置偏移量,、、、分别为设定的晶圆正背面影像迭合后对应的许可对准精度差、许可轮廓重叠度差、许可面积重叠度差、许可位置偏移量差,、、、分别为设定的晶圆正背面影像迭合后对准精度对应的权重因子、轮廓重叠度对应的权重因子、面积重叠度对应的权重因子、位置偏移量对应的权重因子;步骤三、影像迭合调整值的分析,根据各晶圆正背面影像迭合后对应的契合评估系数,判断各晶圆正背面影像迭合后的契合是否符合标准,并将正背面影像迭合后的契合不符合标准的各晶圆记为各待调整晶圆,进而分析各待调整晶圆对应的影像迭合调整值;所述判断各晶圆正背面影像迭合后的契合是否符合标准,具体判断过程如下:将各晶圆正背面影像迭合后对应的契合评估系数与设定的标准晶圆正背面影像迭合后对应的契合评估系数进行对比,若某晶圆正背面影像迭合后对应的契合评估系数小于设定的标准晶圆正背面影像迭合后对应的契合评估系数,则判定该晶圆正背面影像迭合后的契合不符合标准,若某晶圆正背面影像迭合后对应的契合评估系数大于或者等于设定的标准晶圆正背面影像迭合后对应的契合评估系数,则判定该晶圆正背面影像迭合后的契合符合标准,以此方式判断各晶圆正背面影像迭合后的契合是否符合标准;所述分析各待调整晶圆对应的影像迭合调整值,具体分析过程如下:将各待调整晶圆对应的契合评估系数与数据库中各影像迭合调整值对应的契合评估系数进行对比,若某待调整晶圆对应的契合评估系数与数据库中某影像迭合调整值对应的契合评估系数相同,则将数据库中该契合评估系数对应的影像迭合调整值作为该待调整晶圆对应的影像迭合调整值,以此方式分析各待调整晶圆对应的影像迭合调整值;步骤四、瑕疵和匹配数据的获取,获取各晶圆正背面影像迭合后对应的背面瑕疵数据和正面瑕疵匹配数据,背面瑕疵数据包括背面瑕疵密度和各背面瑕疵对应的瑕疵面积和瑕疵宽度,正面瑕疵匹配数据包括各背面瑕疵与各正面瑕疵对应的瑕疵面积重叠度和形状匹配度;所述分析得到各晶圆正背面影像迭合后对应的背面瑕疵评估系数,具体分析过程如下:将各晶圆正背面影像迭合后对应的背面瑕疵密度和各背面瑕疵对应的瑕疵面积和瑕疵宽度分别记为、和,其中,表示各晶圆对应的编号,,表示各背面瑕疵对应的编号,,n为大于2的任意整数,u为大于2的任意整数,代入计算公式中,得到各晶圆正背面影像迭合后对应的背面瑕疵评估系数,其中,、、分别为设定的晶圆正背面影像迭合后对应的标准背面瑕疵密度、背面瑕疵对应的标准瑕疵面积、标准瑕疵宽度,、、分别为设定的晶圆正背面影像迭合后背面瑕疵密度对应的权重因子、背面瑕疵瑕疵面积对应的权重因子、瑕疵宽度对应的权重因子;所述分析得到各晶圆正背面影像迭合后对应的正面瑕疵匹配评估系数,具体分析过程如下:将各晶圆正背面影像迭合后各背面瑕疵与各正面瑕疵对应的瑕疵面积重叠度和形状匹配度分别记为和,其中,表示各正面瑕疵对应的编号,,g为大于2的任意整数,代入计算公式中,得到各晶圆正背面影像迭合后对应的背面瑕疵评估系数,其中,、分别为设定的晶圆正背面影像迭合后背面瑕疵与正面瑕疵对应的标准瑕疵面积重叠度、标准形状匹配度,、分别为设定的晶圆正背面影像迭合后背面瑕疵与正面瑕疵瑕疵面积重叠度对应的权重因子、形状匹配度对应的权重因子;步骤五、瑕疵数据的分析,根据各晶圆正背面影像迭合后对应的背面瑕疵数据和正面瑕疵匹配数据,分析得到各晶圆正背面影像迭合后对应的背面瑕疵评估系数和正面瑕疵匹配评估系数,分析得到各晶圆正背面影像迭合后对应的综合瑕疵评估系数,并判断各晶圆外观是否合格;所述分析得到各晶圆正背面影像迭合后对应的综合瑕疵评估系数,具体分析过程如下:将各晶圆正背面影像迭合后对应的背面瑕疵评估系数和正面瑕疵匹配评估系数,代入计算公式中,得到各晶圆正背面影像迭合后对应的综合瑕疵评估系数,其中,、分别为设定的晶圆正背面影像迭合后背面瑕疵评估系数对应的权重因子、正面瑕疵匹配评估系数对应的权重因子,e表示自然常数;所述判断各晶圆外观是否合格,具体判断过程如下:将各晶圆正背面影像迭合后对应的综合瑕疵评估系数与设定的标准晶圆正背面影像迭合后对应的综合瑕疵评估系数进行对比,若某晶圆正背面影像迭合后对应的综合瑕疵评估系数小于设定的标准晶圆正背面影像迭合后对应的综合瑕疵评估系数,则判断该晶圆外观不合格,若某晶圆正背面影像迭合后对应的综合瑕疵评估系数大于或者等于设定的标准晶圆正背面影像迭合后对应的综合瑕疵评估系数,则判断该晶圆外观合格,以此方式判断各晶圆外观是否合格。
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