晶圆表面缺陷在线检测研究

• 作者: 于乃功 孙彬 林佳 王海明 郝靖
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 集成电路制造 晶圆表面缺陷检测 表面特征 主成分分析 贝叶斯概率模型
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 测试与故障诊断
• 页码范围: 14-16,20
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2018.05.004

摘要

针对准确与实时检测晶圆表面缺陷的需求,提出了一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和贝叶斯概率模型(Bayesian Probability Model,BPM)的在线检测算法;首先,改进双边滤波方法以消除晶圆表面图像中的噪声和突出晶圆缺陷的模式特征;然后,提取晶圆表面缺陷的Hu不变矩、方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)和尺度不变特征变换特征(Scale Invariant Feature Transform,SIFT);接着,采用PCA方法对特征进行降维;最后,在离线建模阶段构建正常晶圆表面模式和各种缺陷模式的BPMs;在在线检测阶段采用胜者全取(Winner-take-all,WTA)法判断缺陷的模式和构建新缺陷模式的BPMs;提出算法在WM-811K晶圆数据库中得到了87.2％的检测准确率;单副图像的平均检测时间为40.5 ms;实验结果表明,提出算法具有较高的检测准确性与实时性,可以实际应用到集成电路制造产线的晶圆表面缺陷在线检测中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于乃功	北京工业大学信息学部	54	466	13.0	18.0