本發(fā)明涉及半導(dǎo)體，特別涉及一種晶圓電鏡掃描圖像輪廓的提取方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著半導(dǎo)體工藝節(jié)點(diǎn)的不斷縮小，特別是40nm及以下工藝節(jié)點(diǎn)逐漸成為主流產(chǎn)品，對(duì)晶圓缺陷的快速準(zhǔn)確的掃描與定位已成為半導(dǎo)體制程中的不可或缺的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。晶圓缺陷的快速準(zhǔn)確的定位，可以方便相關(guān)半導(dǎo)體設(shè)計(jì)與制造部門，快速與準(zhǔn)確的驗(yàn)證版圖設(shè)計(jì)與制造工藝的合理性，便于其提早發(fā)現(xiàn)并解決潛在的設(shè)計(jì)與制造工藝中的問(wèn)題，從而可以極大地提高半導(dǎo)體版圖設(shè)計(jì)與制造的效率。

2、如何從海量晶圓電鏡掃描圖像中快速準(zhǔn)確地找出晶圓缺陷位置是個(gè)困擾半導(dǎo)體業(yè)界的難題，而通過(guò)提取晶圓電鏡掃描圖像的輪廓能夠較為容易地找出晶圓的缺陷位置。電鏡掃描圖像由于受到拍攝機(jī)臺(tái)參數(shù)及晶圓自身?xiàng)l件的影響，拍攝出來(lái)的圖像往往包含大量的噪聲，甚至圖像較為模糊，通常通過(guò)直接進(jìn)行灰度閾值分離很難提取出圖案準(zhǔn)確的輪廓。

3、需要說(shuō)明的是，公開于該發(fā)明背景技術(shù)部分的信息僅僅旨在加深對(duì)本發(fā)明一般背景技術(shù)的理解，而不應(yīng)當(dāng)被視為承認(rèn)或以任何形式暗示該信息構(gòu)成已為本領(lǐng)域技術(shù)人員所公知的現(xiàn)有技術(shù)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種晶圓電鏡掃描圖像輪廓的提取方法及系統(tǒng)，以解決如何提取圖案準(zhǔn)確的輪廓的問(wèn)題。

2、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種晶圓電鏡掃描圖像輪廓的提取方法，包括：

3、獲取晶圓原始掃描圖像，并對(duì)原始掃描圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲取目標(biāo)圖像；

4、將所述目標(biāo)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，獲取二進(jìn)制圖像；

5、從所述二進(jìn)制圖像中抽取輪廓，并對(duì)抽取的輪廓做篩選和補(bǔ)全處理，得到二進(jìn)制圖像輪廓；

6、對(duì)所述二進(jìn)制圖像輪廓進(jìn)行篩選處理，并輸出晶圓圖像輪廓，將所述晶圓圖像輪廓疊加至所述原始掃描圖像中，以進(jìn)行圖形化顯示。

7、優(yōu)選地，所述獲取晶圓原始掃描圖像，并對(duì)原始掃描圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲取目標(biāo)圖像包括：

8、通過(guò)電鏡掃描儀對(duì)晶圓進(jìn)行掃描，讀取晶圓原始掃描圖像；

9、對(duì)所述原始掃描圖像進(jìn)行圖像轉(zhuǎn)換，以將三通道的晶圓彩色圖像轉(zhuǎn)換成單通道的晶圓灰度圖像；

10、對(duì)晶圓灰度圖像進(jìn)行濾波處理，以去除原始掃描圖像中的高頻噪聲，保留晶圓中有效的低頻圖像信息；

11、對(duì)濾波處理之后的晶圓灰度圖像進(jìn)行圖像形態(tài)學(xué)操作，以獲取所述目標(biāo)圖像。

12、優(yōu)選地，所述將所述目標(biāo)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，獲取二進(jìn)制圖像包括：

13、對(duì)晶圓灰度圖像進(jìn)行灰度梯度計(jì)算，以獲取梯度幅度和方向；

14、接著，對(duì)晶圓灰度圖像進(jìn)行非極大值抑制；

15、之后，對(duì)晶圓灰度圖像進(jìn)行雙閾值設(shè)定，以抑制弱邊緣，保留強(qiáng)邊緣；

16、獲取所述晶圓灰度圖像的二進(jìn)制圖像。

17、優(yōu)選地，所述對(duì)晶圓灰度圖像進(jìn)行灰度梯度計(jì)算，以獲取梯度幅度和方向包括：

18、邊緣檢測(cè)算子返回水平方向的gx和垂直方向的gy。梯度的幅度g和方向(用角度值表示)為：

19、

20、式中，atan2(·)表示具有兩個(gè)參數(shù)的arctan函數(shù)，其中，梯度的方向與晶圓目標(biāo)圖像的邊緣垂直。

21、優(yōu)選地，所述對(duì)晶圓灰度圖像進(jìn)行非極大值抑制包括：

22、基于梯度的角度，遍歷目標(biāo)圖像中的像素點(diǎn)，判斷當(dāng)前像素點(diǎn)是否為周圍像素點(diǎn)中具有相同梯度方向的最大值；

23、若該像素點(diǎn)是正/負(fù)梯度方向上的最大值，則保留該像素點(diǎn)，若不是，則抑制該像素點(diǎn)。

24、優(yōu)選地，所述對(duì)晶圓灰度圖像進(jìn)行雙閾值設(shè)定方法如下：

25、

26、其中，σ和vmean分別代表晶圓灰度圖像的閾值和灰度均值，σ取0.25，maxval為第一閾值，minval為第二閾值，且第一閾值大于第二閾值。

27、優(yōu)選地，所述對(duì)目標(biāo)圖形輪廓值進(jìn)行雙閾值設(shè)定，以抑制弱邊緣，保留強(qiáng)邊緣還包括：

28、基于像素的梯度值，判斷晶圓灰度圖圖像邊緣的屬性，其中，所述像素的梯度值為像素的梯度幅度，具體步驟如下：

29、若當(dāng)前邊緣像素的梯度值大于等于maxval，則當(dāng)前邊緣像素標(biāo)記為強(qiáng)邊緣；

30、若當(dāng)前邊緣像素的梯度值介于maxval和minval之間，則當(dāng)前邊緣像素標(biāo)記為虛邊緣；

31、若當(dāng)前邊緣像素的梯度值小于等于minval，則抑制當(dāng)前邊緣像素；

32、若虛邊緣與強(qiáng)邊緣連接，則將該邊緣認(rèn)定為邊緣，若虛邊緣與強(qiáng)邊緣無(wú)連接，則該邊緣為弱邊緣，并將其抑制。

33、優(yōu)選地，所述從所述二進(jìn)制圖像中抽取輪廓，并對(duì)抽取的輪廓做篩選和補(bǔ)全處理，得到二進(jìn)制圖像輪廓包括：

34、將所述二進(jìn)制圖像進(jìn)行開、閉運(yùn)算操作，以抽取二進(jìn)制圖像的輪廓；

35、對(duì)抽取的所述輪廓進(jìn)行篩選，以去除不合理的輪廓；

36、對(duì)存在斷續(xù)的輪廓進(jìn)行補(bǔ)全處理，得到二進(jìn)制圖像輪廓。

37、優(yōu)選地，所述對(duì)所述二進(jìn)制圖像輪廓進(jìn)行篩選處理，并輸出晶圓圖像輪廓，將所述晶圓圖像輪廓疊加至所述原始掃描圖像中，以進(jìn)行圖形化顯示包括：

38、抽取二進(jìn)制圖像輪廓中輪廓的大小，去除設(shè)定大小的輪廓，以輸出晶圓圖像輪廓，將所述目標(biāo)輪廓圖像疊加至原始掃描圖像中，以進(jìn)行圖形化顯示。

39、基于相同的發(fā)明思想，本發(fā)明還提供了一種晶圓電鏡掃描圖像輪廓的提取系統(tǒng)，包括：

40、晶圓圖像讀取及預(yù)處理模塊，用于獲取晶圓原始掃描圖像，并對(duì)原始掃描圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲取目標(biāo)圖像；

41、晶圓圖像邊緣檢測(cè)模塊，用于將所述目標(biāo)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，獲取二進(jìn)制圖像；

42、晶圓圖像輪廓抽取模塊，用于從所述二進(jìn)制圖像中抽取輪廓，并對(duì)抽取的輪廓做篩選和補(bǔ)全處理，得到二進(jìn)制圖像輪廓；

43、晶圓圖像輪廓輸出模塊，用于對(duì)所述二進(jìn)制圖像輪廓進(jìn)行篩選處理，并輸出晶圓圖像輪廓，將所述晶圓圖像輪廓疊加至所述原始掃描圖像中，以進(jìn)行圖形化顯示。

44、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的晶圓電鏡掃描圖像輪廓的提取方法具有如下優(yōu)點(diǎn)：

45、本發(fā)明提供的晶圓電鏡掃描圖像輪廓的提取方法，本方法首先讀取晶圓電鏡掃描原始圖像，對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，獲得較為光滑的目標(biāo)圖像。然后對(duì)預(yù)處理后的目標(biāo)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，獲得原始圖像的二進(jìn)制圖像。接著對(duì)二進(jìn)制圖像再次進(jìn)行開、閉操作后抽取其二進(jìn)制圖像的輪廓，再對(duì)獲得的二進(jìn)制圖像輪廓進(jìn)行后處理操作，如篩選掉不合理的輪廓和斷續(xù)輪廓補(bǔ)全等，最后輸出處理后的二進(jìn)制圖像輪廓，并將其疊加到原始晶圓電鏡掃描圖像中圖形化顯示。本方法經(jīng)過(guò)10萬(wàn)張數(shù)量級(jí)晶圓電鏡掃描圖像實(shí)測(cè)，能夠快速、準(zhǔn)確地獲得其二進(jìn)制圖像輪廓信息，準(zhǔn)確率達(dá)98.3％，從而為后續(xù)晶圓缺陷掃描與定位提供了條件，具有非常好的應(yīng)用前景。

46、本發(fā)明提供的晶圓電鏡掃描圖像輪廓的提取系統(tǒng)與本發(fā)明提供的晶圓電鏡掃描圖像輪廓的提取方法屬于同一發(fā)明構(gòu)思，因此，本發(fā)明提供的晶圓電鏡掃描圖像輪廓的提取系統(tǒng)至少具有本發(fā)明提供的晶圓電鏡掃描圖像輪廓的提取方法的所有優(yōu)點(diǎn)，能夠快速、準(zhǔn)確地獲得其二進(jìn)制圖像輪廓信息，準(zhǔn)確率達(dá)98.3％，從而為后續(xù)晶圓缺陷掃描與定位提供了條件，具有非常好的應(yīng)用前景。