[发明专利]半导体芯片结构缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202111337805.1 | 申请日： | 2021-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN113781484A | 公开（公告）日： | 2021-12-10 |
| 发明（设计）人： | 糜泽阳;张记霞;郑军 | 申请（专利权）人： | 聚时科技（江苏）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/32;G06K9/62 |
| 代理公司： | 湖北天领艾匹律师事务所 42252 | 代理人： | 程明 |
| 地址： | 210044 江苏省南京市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 半导体 芯片 结构 缺陷 检测 方法 | ||
1.一种半导体芯片结构缺陷检测方法，其特征在于：
采集无缺陷的模板图，人工选择模板图上的第一个颗粒图，并设置横向和纵向的步长，根据步长实现颗粒自动阵列，获得模板图中所有的颗粒图；人工框选颗粒图中不同检测区域的ROI，并设置每个ROI的前景提取灰度值和特征类型；对ROI进行分区阵列，得到模板图上的所有分区，建立分区模板；
所有分区均结合对应的前景提取灰度值，提取前景mask；对前景mask进行特征提取，提取的特征生成训练数据，训练机器学习分类器模型；
采集待检测图像，通过分区模板和分类器模型进行结构缺陷检测。
2.根据权利要求1所述的半导体芯片结构缺陷检测方法，其特征在于：对ROI进行分区阵列时，同样采用人工设置的所述横向和纵向步长自动阵列。
3.根据权利要求1所述的半导体芯片结构缺陷检测方法，其特征在于：采用二值化运算提取前景mask。
4.根据权利要求1所述的半导体芯片结构缺陷检测方法，其特征在于：所述对前景mask进行特征提取包括：遍历所有ROI，获取当前ROI的特征类型；遍历特征类型，根据特征计算公式，提取模板图上所有ROI内的特征。
5.根据权利要求1所述的半导体芯片结构缺陷检测方法，其特征在于：所述分类器模型包括用户选择的分类器和检测模式。
6.根据权利要求5所述的半导体芯片结构缺陷检测方法，其特征在于：所述分类器包括线性回归、逻辑回归、决策树、K近邻算法、支持向量机、随机森林。
7.根据权利要求5所述的半导体芯片结构缺陷检测方法，其特征在于：所述检测模式包括OK/NG二分类检测、异常检测。
8.根据权利要求5-7任一所述的半导体芯片结构缺陷检测方法，其特征在于：所述对训练完成的分类器模型进行准确率评估：如果准确率大于等于设定值，则认为分类器模型达到上线要求，保存模型供后续检测使用；如果准确率小于设定值，则认为分类器模型不满足上线要求，需要调整特征或者切换分类器，并重新训练。
9.根据权利要求1所述的半导体芯片结构缺陷检测方法，其特征在于：所述结构缺陷检测流程如下：
a.采集待检测图像；
b.通过分区模板对待检测图像进行全图分区；
c.对待检测图像进行特征提取，将提取的特征组成实例级向量；
d.将实例级向量输入分类器模型，对待检测图像的所有实例进行推断；
e.根据推断结果，对每个颗粒进行分类。
10.根据权利要求9所述的半导体芯片结构缺陷检测方法，其特征在于：对分区模板进行平移变换，完成待检测图片的全图分区。
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