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文檔簡介
1、隨著半導(dǎo)體芯片工藝的極小化,已經(jīng)達(dá)到深亞微米級(jí)水平,特征圖形尺寸不斷減小,晶圓面積持續(xù)增加,導(dǎo)致缺陷密度越來越低,真假缺陷更難分辨。進(jìn)行晶片圖像采集時(shí),從理論上說,獲取單張芯片圖像不是問題,但深亞微米級(jí)IC晶片是超高精密產(chǎn)品且芯片集成度更高,為了獲得高分辨率的圖像,圖像采集系統(tǒng)需要工作在高倍放大倍數(shù)下,視野相對(duì)較小,采集的圖像張數(shù)以平方速度增加,顯然,海量圖像數(shù)據(jù)的存在制約著晶片質(zhì)量檢測(cè)的效率。 本文在廣東省2004年科技計(jì)劃項(xiàng)
2、目“基于數(shù)字圖像處理的IC晶片顯微自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)”階段性成果的基礎(chǔ)上,針對(duì)深亞微米級(jí)IC晶片質(zhì)量檢測(cè)中存在的巨大數(shù)據(jù)量與檢測(cè)實(shí)時(shí)性的矛盾,綜合應(yīng)用數(shù)字圖像處理技術(shù)、自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、模式匹配及模式識(shí)別理論等,主要從圖像檢測(cè)策略、自動(dòng)分析算法、特征參數(shù)管理等幾個(gè)關(guān)鍵問題展開研究。 本文分別從算法理論和實(shí)際應(yīng)用的角度,對(duì)深亞微米級(jí)IC晶片圖像檢測(cè)及自動(dòng)分析的相關(guān)技術(shù)難點(diǎn)進(jìn)行深入分析,主要研究內(nèi)容如下: 圖像檢測(cè)策略
3、的研究與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,根據(jù)IC晶片的先驗(yàn)知識(shí),采用關(guān)鍵區(qū)域檢測(cè)法及先粗后精檢測(cè)法,實(shí)現(xiàn)非遍歷檢測(cè);同時(shí)針對(duì)不同的檢測(cè)目標(biāo),采用相應(yīng)的圖像檢測(cè)算法,實(shí)現(xiàn)不同缺陷的識(shí)別,對(duì)圖形規(guī)整或有規(guī)律可尋的圖像采用模式匹配的檢測(cè)方法,反之,則引入人機(jī)交互的檢測(cè)方法。 采用投影定理與基于像素特征的檢測(cè)方法得到投影變換的像素分布,通過檢測(cè)像素點(diǎn)的分布特性實(shí)現(xiàn)冗余物缺陷的檢測(cè);同時(shí)采用Hough變換及基于骨架特征的檢測(cè)方法,在骨架提取與優(yōu)化的基礎(chǔ)上,通過
4、骨架跟蹤及Hough直線檢測(cè)的方法實(shí)現(xiàn)丟失物缺陷的識(shí)別,并確定芯片的失效形式。 提出了缺陷自動(dòng)識(shí)別的方法,通過基于區(qū)域特征的圖像搜索方法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)區(qū)域的定位,根據(jù)區(qū)域特征選取合適的參考模板,采用SSDA加速匹配算法快速實(shí)現(xiàn)區(qū)域的搜索,然后對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行圖像處理與分析、識(shí)別;并以壓焊點(diǎn)質(zhì)量檢測(cè)為例驗(yàn)證了該方法的可行性。 提出三層結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫構(gòu)建模型,提高了圖像處理與分析、檢測(cè)結(jié)果入庫及數(shù)據(jù)輸出的兼容性;采用基于描述的數(shù)據(jù)挖掘
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