【摘要】：晶圓,即圓形硅(半導(dǎo)體)片,是集成電路(IC)的襯底材料,IC中多層密集的元件搭建均以此為基礎(chǔ)。晶圓的平整度對半導(dǎo)體IC后續(xù)生產(chǎn)至關(guān)重要,而化學(xué)機械拋光(CMP)是半導(dǎo)體工業(yè)中實現(xiàn)晶圓平坦化的一種核心技術(shù)。然而CMP過程中的多個因素在晶圓表面產(chǎn)生的劃痕是半導(dǎo)體制造業(yè)產(chǎn)量損失的主要原因之一。本文在提取劃痕的數(shù)學(xué)特征基礎(chǔ)上,利用骨架化方法與K近鄰(K-NN)算法對劃痕進(jìn)行智能識別匹配,并利用坐標(biāo)變換這一數(shù)學(xué)計算手段進(jìn)行了改進(jìn)。一般地,在生產(chǎn)中匹配劃痕是利用簡單的設(shè)備人工操作,該過程耗時、主觀性強、一致性差。結(jié)合已有的工作經(jīng)驗,本文介紹了一種新的模式識別匹配方法:首先,使用二值化和骨架化方法來獲取單像素二值曲線段(主線);然后利用聚類方法對這些主線初步分組,以便提取主線端點的一些基本特征,如距離、斜率、曲率等幾何特征;最后,利用K-NN算法對相同類型的主線智能匹配。具體地,本文對晶圓劃痕灰度圖像進(jìn)行二值化處理使得數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更加簡單,在此基礎(chǔ)上骨架化晶圓劃痕二值圖像可以更好地提取劃痕的幾何特征,方便后續(xù)特征的提取。另外,在提取主線端點特征之前引入了動態(tài)坐標(biāo)系,避免了數(shù)量級差距過大帶來的匹配誤差。經(jīng)過大量匹配實驗發(fā)現(xiàn):當(dāng)端點切線斜率很大時,斜率的微小差異會使本應(yīng)匹配的主線超出相似閾值,引起匹配誤差。因此在特征提取前引入動態(tài)坐標(biāo)系,在整體上大大減少了待匹配的數(shù)據(jù)斜率和曲率,方便了誤差閾值的設(shè)定。綜上所述,我們提出了一種新的模式識別匹配方法,該方法通過骨架化和K-NN算法的結(jié)合,使得數(shù)據(jù)更具操作性,特征更易提取,幾何意義更加明顯。并將該匹配方法應(yīng)用到半導(dǎo)體生產(chǎn)中的晶圓劃痕匹配問題中,實驗結(jié)果表明,本文提出的晶圓劃痕匹配方法符合手動匹配要求,匹配一致性良好且具有較強的魯棒性,為實踐生產(chǎn)中改進(jìn)和預(yù)防晶圓缺陷提供解決方案。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;TN40

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2676993