發(fā)布時(shí)間：2020-05-23 02:27

【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(duì)半導(dǎo)體IC后續(xù)生產(chǎn)至關(guān)重要,而化學(xué)機(jī)械拋光(CMP)是半導(dǎo)體工業(yè)中實(shí)現(xiàn)晶圓平坦化的一種核心技術(shù)。然而CMP過(guò)程中的多個(gè)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(duì)劃痕進(jìn)行智能識(shí)別匹配,并利用坐標(biāo)變換這一數(shù)學(xué)計(jì)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(jiǎn)單的設(shè)備人工操作,該過(guò)程耗時(shí)、主觀性強(qiáng)、一致性差。結(jié)合已有的工作經(jīng)驗(yàn),本文介紹了一種新的模式識(shí)別匹配方法:首先,使用二值化和骨架化方法來(lái)獲取單像素二值曲線(xiàn)段(主線(xiàn));然后利用聚類(lèi)方法對(duì)這些主線(xiàn)初步分組,以便提取主線(xiàn)端點(diǎn)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(duì)相同類(lèi)型的主線(xiàn)智能匹配。具體地,本文對(duì)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(jiǎn)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(xiàn)端點(diǎn)特征之前引入了動(dòng)態(tài)坐標(biāo)系,避免了數(shù)量級(jí)差距過(guò)大帶來(lái)的匹配誤差。經(jīng)過(guò)大量匹配實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn):當(dāng)端點(diǎn)切線(xiàn)斜率很大時(shí),斜率的微小差異會(huì)使本應(yīng)匹配的主線(xiàn)超出相似閾值,引起匹配誤差。因此在特征提取前引入動(dòng)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(shí)別匹配方法,該方法通過(guò)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(wèn)題中,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的晶圓劃痕匹配方法符合手動(dòng)匹配要求,匹配一致性良好且具有較強(qiáng)的魯棒性,為實(shí)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TN40

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2676993