本發明涉及半導體檢測，尤其涉及一種兼容擴膜的晶圓檢測方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術：

1、在晶圓制備過程中，對晶圓進行切割后為了保護芯片的表面，提高芯片質量和性能，需要對芯片進行擴膜處理，擴膜后的芯片用常規的檢測方式無法做到精確定位每顆晶粒(die)的位置，做不到精確分割，也難以做到準確的表面測量。

2、常規晶圓檢測利用傳統算法檢測切割前的晶圓，在對基準(mark)點進行定位后根據mark點位置換算其他所有die的位置關系，進行掃描檢測，這種解決方案針對切割前的晶圓或切割后位置偏移不嚴重的晶圓時還能適用，但針對擴膜后的晶圓則不適用，因為擴膜后的晶圓die與die之間的位置關系完全隨機，根據mark定位或其他現有常規定位方式已不能換算出每顆die的位置關系，無法做到精確定位每顆晶粒(die)的位置，會導致后續檢測無法正常流轉，做不到精確分割，也難以做到準確的晶圓表面測量、檢測。

3、因此，針對擴膜后的晶圓如何進行準確的檢測是亟待解決的技術問題。

4、上述內容僅用于輔助理解本發明的技術方案，并不代表承認上述內容是現有技術。

技術實現思路

1、本發明的主要目的在于提供一種兼容擴膜的晶圓檢測方法、裝置、設備及存儲介質，旨在解決現有技術中針對擴膜后的晶圓無法做到準確檢測的技術問題。

2、為實現上述目的，本發明提供一種兼容擴膜的晶圓檢測方法，所述兼容擴膜的晶圓檢測方法包括以下步驟：

3、多個檢測機接收到待測晶圓的目標實際視野圖和晶粒位置關系時，按照所述目標實際視野圖和所述晶粒位置關系進行圖像拼接，獲得拼接圖；

4、在所述拼接圖中，根據標準晶粒圖的形貌特征，生成分割后的晶粒圖；

5、采用ai深度學習算法對分割后的晶粒圖進行缺陷檢測，獲得所述待測晶圓的檢測結果。

6、優選地，所述形貌特征包括灰度特征、輪廓特征和/或結構特征；

7、在所述拼接圖中，根據標準晶粒圖的形貌特征，生成分割后的晶粒圖，包括：

8、在所述拼接圖中，判斷所述目標晶粒區域中的晶粒形貌特征是否復雜；

9、若是形態復雜晶粒，則根據標準晶粒圖的多個形貌特征進行匹配，生成分割后的晶粒圖；

10、若不是形態復雜晶粒，則根據灰度連通域分析算法進行查找，根據查找到的對應晶粒生成分割后的晶粒圖。

11、優選地，多個檢測機接收到待測晶圓的目標實際視野圖和晶粒位置關系時，按照所述目標實際視野圖和所述晶粒位置關系進行圖像拼接，獲得拼接圖之前，還包括：

12、獲取待測晶圓對應的wafer圖；

13、在所述wafer圖上根據標準晶粒圖的形貌特征，生成晶粒位置關系；

14、根據所述晶粒位置關系計算掃描路徑，根據所述掃描路徑對所述待測晶圓進行掃描，生成目標實際視野圖；

15、將所述目標實際視野圖實時分發到多個檢測機。

16、優選地，獲取待測晶圓對應的wafer圖之后，還包括：

17、通過預設像素精度對所述wafer圖進行縮放；

18、在縮放后的wafer圖上選擇第一晶粒區域，掃描生成所述第一晶粒區域對應的第一實際視野圖；

19、根據所述第一實際視野圖按照定位算法生成標準晶粒圖。

20、優選地，獲取待測晶圓對應的wafer圖，包括：

21、在待測晶圓放置在檢測臺上時，對所述待測晶圓進行對焦和調平；

22、判斷是否對所述待測晶圓進行預掃描；

23、若是，則對所述待測晶圓進行預掃描，生成所述待測晶圓對應的wafer圖。

24、優選地，根據所述晶粒位置關系計算掃描路徑，包括：

25、根據所述晶粒位置關系，按照弓字形軌跡或z字形軌跡計算每行晶粒的模組坐標位置，得到晶粒的每個部分在所述實際視野圖的位置，獲得掃描路徑。

26、優選地，根據灰度連通域分析算法進行查找，根據查找到的對應晶粒生成分割后的晶粒圖，包括：

27、根據晶粒圖像形貌特征參數，提取圖像中的特征因子進行查找，根據查找到的對應晶粒生成分割后的晶粒圖。

28、此外，為實現上述目的，本發明還提出一種兼容擴膜的晶圓檢測裝置，其特征在于，所述兼容擴膜的晶圓檢測裝置包括：

29、拼接模塊，用于多個檢測機接收到待測晶圓的目標實際視野圖和晶粒位置關系時，按照所述目標實際視野圖和所述晶粒位置關系進行圖像拼接，獲得拼接圖；

30、生成模塊，用于在所述拼接圖中，根據標準晶粒圖的形貌特征，生成分割后的晶粒圖；

31、檢測模塊，用于采用ai深度學習算法對分割后的晶粒圖進行缺陷檢測，獲得所述待測晶圓的檢測結果。

32、此外，為實現上述目的，本發明還提出一種兼容擴膜的晶圓檢測設備，所述兼容擴膜的晶圓檢測設備包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的兼容擴膜的晶圓檢測程序，所述兼容擴膜的晶圓檢測程序配置為實現如上文所述的兼容擴膜的晶圓檢測方法的步驟。

33、此外，為實現上述目的，本發明還提出一種存儲介質，所述存儲介質上存儲有兼容擴膜的晶圓檢測程序，所述兼容擴膜的晶圓檢測程序被處理器執行時實現如上文所述的兼容擴膜的晶圓檢測方法的步驟。

34、本發明中，通過多個檢測機接收到待測晶圓的目標實際視野圖和晶粒位置關系時，按照所述目標實際視野圖和所述晶粒位置關系進行圖像拼接，獲得拼接圖，在所述拼接圖中，根據標準晶粒圖的形貌特征，生成分割后的晶粒圖，采用ai深度學習算法對分割后的晶粒圖進行缺陷檢測，獲得所述待測晶圓的檢測結果。基于晶粒位置關系實現視野圖的準確拼接，再通過標準晶粒圖的形貌特征，獲得準確圖像分割的晶粒圖，對擴膜后的晶圓也適用，從而實現準確地檢測擴膜后的晶圓。

技術特征：

1.一種兼容擴膜的晶圓檢測方法，其特征在于，所述兼容擴膜的晶圓檢測方法包括以下步驟：

2.如權利要求1所述的兼容擴膜的晶圓檢測方法，其特征在于，所述形貌特征包括灰度特征、輪廓特征和/或結構特征；

3.如權利要求1所述的兼容擴膜的晶圓檢測方法，其特征在于，多個檢測機接收到待測晶圓的目標實際視野圖和晶粒位置關系時，按照所述目標實際視野圖和所述晶粒位置關系進行圖像拼接，獲得拼接圖之前，還包括：

4.如權利要求3所述的兼容擴膜的晶圓檢測方法，其特征在于，獲取待測晶圓對應的wafer圖之后，還包括：

5.如權利要求3所述的兼容擴膜的晶圓檢測方法，其特征在于，獲取待測晶圓對應的wafer圖，包括：

6.如權利要求3所述的兼容擴膜的晶圓檢測方法，其特征在于，根據所述晶粒位置關系計算掃描路徑，包括：

7.如權利要求2～6中任一項所述的兼容擴膜的晶圓檢測方法，其特征在于，根據灰度連通域分析算法進行查找，根據查找到的對應晶粒生成分割后的晶粒圖，包括：

8.一種兼容擴膜的晶圓檢測裝置，其特征在于，所述兼容擴膜的晶圓檢測裝置包括：

9.一種兼容擴膜的晶圓檢測設備，其特征在于，所述兼容擴膜的晶圓檢測設備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的兼容擴膜的晶圓檢測程序，所述兼容擴膜的晶圓檢測程序被所述處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的兼容擴膜的晶圓檢測方法的步驟。

10.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質上存儲有兼容擴膜的晶圓檢測程序，所述兼容擴膜的晶圓檢測程序被處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的兼容擴膜的晶圓檢測方法的步驟。

技術總結
本發明涉及半導體檢測技術領域，公開了一種兼容擴膜的晶圓檢測方法、裝置、設備及存儲介質，該方法通過多個檢測機接收到待測晶圓的目標實際視野圖和晶粒位置關系時，按照所述目標實際視野圖和所述晶粒位置關系進行圖像拼接，獲得拼接圖，在所述拼接圖中，根據標準晶粒圖的形貌特征，生成分割后的晶粒圖，采用AI深度學習算法對分割后的晶粒圖進行缺陷檢測，獲得所述待測晶圓的檢測結果。基于晶粒位置關系實現視野圖的準確拼接，再通過標準晶粒圖的形貌特征，獲得準確圖像分割的晶粒圖，對擴膜后的晶圓也適用，從而實現準確地檢測擴膜后的晶圓。

技術研發人員：梅爽,周恒,華凱,王祥銅,胡彥潮
受保護的技術使用者：武漢羅博半導體科技有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/24