本申请案主张依据35U.S.C.§119(e)于2019年10月2日提出申请的标题为“用于有效检测的低SNR扁平残留物/污点缺陷的频域增强(FREQUENCY DOMAIN ENHANCEMENT OF LOW-SNR FLAT RESIDUES/STAINS DEFECT FOR EFFECTIVE DETECTION)”、署名Chaohong Wu及Yong Zhang为发明者的美国临时申请案第62/909,582号的权益，所述美国临时申请案以全文引用方式并入本文中。
技术领域
本公开一般来说涉及对半导体晶片及光掩模中的缺陷的检测，且特定来说涉及对晶片裸片上的大型残留物及污点缺陷的检测。
背景技术
在用于检测样本(例如，半导体晶片或光掩模)上的缺陷的常规系统中，照射源照射样本且检测器(例如，相机)接收从样本反射或散射的照射。所述检测器产生图像数据，且所述图像数据接着被传输到计算机系统。然后使用检验算法将图像数据用于检测样本上的缺陷。
常规检验算法找出目标裸片图像与参考裸片图像之间的每一像素级下的强度差。对像素级差与基于目标裸片图像与参考裸片图像之间的噪声统计产生的阈值进行比较。常规检验算法足以检测具有分辨率水平下、高于背景噪声的信号水平下以及具有图案结构的大小的缺陷。
然而，难以使用常规算法检测出在噪声背景中散布且在图像水平下可见的例如剩余物或污点等缺陷(即，扁平图案缺陷)。当对扁平图案缺陷进行分析时，像素级差通常被隐藏在噪声底值中，这在不引入大数目的噪扰(例如，看起来是缺陷但实际上并非缺陷的噪声区)的情况下增加了检测难度。此外，难以以低噪扰速率在具有直线图案或波浪线图案的晶片图像中检测出缺陷，尤其使用常规单裸片技术。因此，期望通过移除非期望噪声或噪扰来改进对扁平图案缺陷的检测。
技术实现要素：
根据本公开的一或多个说明性实施例，公开了一种检验系统。在一个说明性实施例中，所述检验系统包括可与一或多个检验子系统通信地耦合的控制器，所述一或多个检验子系统经配置以接收来自样本的照射且产生图像数据。所述控制器包含一或多个处理器，其经配置以执行程序指令从而致使所述一或多个处理器：接收所述图像数据，其中所述图像数据包括至少一个图像；使用双三次内插或双线性内插对所述至少一个图像进行降低采样；使用傅里叶变换将所述至少一个图像从空间域变换到频域；从所述至少一个图像对高于阈值频率的频率进行滤波；使用逆傅里叶变换将所述至少一个图像从所述频域变换到所述空间域；及检测所述至少一个图像中的一或多个扁平图案缺陷。
根据本公开的一或多个说明性实施例，公开了一种检验系统。在一个说明性实施例中，所述检验系统包括经配置以接收来自样本的照射且产生图像数据的检验子系统。在另一说明性实施例中，所述检验系统包括可与所述检验子系统通信地耦合的控制器。所述控制器包含一或多个处理器，其经配置以执行程序指令从而致使所述一或多个处理器：接收所述图像数据，其中所述图像数据包括至少一个图像；使用双三次内插或双线性内插对所述至少一个图像进行降低采样；使用傅里叶变换将所述至少一个图像从空间域变换到频域；从所述至少一个图像对高于阈值频率的频率进行滤波；使用逆傅里叶变换将所述至少一个图像从所述频域变换到所述空间域；及检测所述至少一个图像中的一或多个扁平图案缺陷。
根据本公开的一或多个说明性实施例，公开了一种检验方法。在一个说明性实施例中，所述检验方法包括：接收来自样本的照射且使用检验子系统产生图像数据；接收所述图像数据，其中所述图像数据包括至少一个图像；使用双三次内插或双线性内插对所述至少一个图像进行降低采样；使用傅里叶变换将所述至少一个图像从空间域变换到频域；从所述至少一个图像对高于阈值频率的频率进行滤波；使用逆傅里叶变换将所述至少一个图像从所述频域变换到所述空间域；及检测所述至少一个图像中的一或多个扁平图案缺陷。
应理解，前述大体说明及以下详细说明两者均仅是例示性及解释性的且未必限制所主张的本发明。并入本说明书中并构成本说明书的一部分的附图图解说明本发明的实施例，并与所述大体说明一起用于阐释本发明的原理。
附图说明
所属领域的技术人员可通过参考附图更好地理解本公开的众多优点，在附图中：
图1是根据本公开的一或多个实施例的图解说明用于收集样本的图像的检验系统的框图。
图2A图解说明根据本公开的一或多个实施例的包含基于光学的检验子系统的检验系统。
图2B图解说明根据本公开的一或多个实施例的包含基于电子的检验子系统的检验系统。
图3是根据本公开的一或多个实施例的图解说明检测扁平图案缺陷的方法的流程图。
图4A图解说明根据本公开的一或多个实施例的与缺陷相关联的像素的增强。
图4B是根据本公开的一或多个实施例的图解说明与缺陷相关联的像素的增强的表面图。
图5图解说明根据本公开的一或多个实施例的扁平图案缺陷的实例。
具体实施方式
已关于某些实施例及其具体特征而特定展示及描述本公开。本文中所陈述的实施例被视为说明性而非限制性的。所属领域的技术人员应显而易见，可在不脱离本公开的精神及范围的情况下在形式及细节上做出各种改变及修改。现将详细参考附图中所图解说明的所公开标的物。
本公开的实施例涉及一种检验系统及方法。所述检验系统可经配置以检测样本(例如，半导体晶片或光掩模)上的一或多个缺陷。所述系统可需要使用光子或电子来照射样本，并在一或多个检测器处接收照射(例如，从样本反射及/或散射的光子或电子)以产生图像数据。
图像数据可传输到控制器(例如，图像服务器)。图像数据可包括多个图像(即，帧)，其中每一图像对应于晶片上的裸片。一或多种检验算法可用于检测多个图像中的缺陷。在一些实施例中，算法可通过每次分析一个裸片图像来检测缺陷(例如，单裸片检测算法)，而不对裸片图像与参考裸片图像进行比较。在其它实施例中，可将测试裸片图像与参考裸片图像进行比较以产生差分图像。参考图像充当理想或无误差图像使得当从参考图像减去测试图像时，差分图像指示问题结构(即，缺陷)。在检测到缺陷之后，可执行校正动作(例如，通过变更晶片的设计或处理)。
特定来说，本公开的实施例涉及对相对大扁平剩余物缺陷、残留物缺陷及污点缺陷(换句话说，扁平图案缺陷)的检测。扁平图案缺陷可在全流程过程期间于半导体晶片上形成(例如，在光致抗蚀剂及发展阶段之后)，且视觉上可辨别。然而，扁平图案缺陷的图像在每一像素级下可具有低强度。
扁平图案缺陷的主要特性可包含：(1)缺陷像素形成具有相对大面积的不规则形状，(2)相对大形状的像素的灰阶接近于邻近像素的灰阶，(3)同一群组的像素通过背景像素来分离，及(4)难以在不引入噪扰的情况下使用传统的基于像素强度的检验算法检测(由于单裸片检测算法不可能从可忽略的邻近非重复单元结构像素挑出嵌入式信号)。
本公开的实施例可使得能够在单裸片检测模式及裸片对裸片差检测模式中以低噪扰速率检测扁平图案缺陷。检验算法可首先降低图像分辨率以平滑或削弱经隔离微小缺陷像素并聚集经散射剩余物缺陷。所述检验算法可接着利用频域低通滤波器(LPF)来滤除高频率重复图案噪声。所述检验算法可增强扁平图案缺陷的像素级低信噪比(SNR)信号以提高常规算法的敏感性(例如，在增强之后)。
图1图解说明根据本公开的一或多个实施例的检验系统100。特定来说，图1图解说明用于识别样本(例如，半导体晶片、光掩模或光罩)的表面上的缺陷的系统100。另外，系统100可包含控制器104(其包含一或多个处理器106及存储器媒体108)及用户接口110。
检验系统子系统102可包含但不限于基于光学的检验系统、基于带电粒子的检验系统等等。例如，检验子系统102可包含宽带检验子系统(例如，宽带等离子体检验子系统)或窄带检验子系统(例如，基于激光的检验系统)。在另一例子中，检验子系统102可包含扫描电子显微镜(SEM)检验子系统。
在一个实施例中，控制器104通信地耦合到一或多个表征子系统102。控制器104的一或多个处理器106可经配置以产生一或多个控制信号，所述一或多个控制信号经配置以调整检验子系统102的一或多个特性。举例来说，控制器104可经配置以调整固持样本的载台的高度或光的波长。
在一个实施例中，控制器104经配置以接收样本的一或多个图像(例如，图像数据)。举例来说，图像数据可包括多个图像(即，帧)。帧中的每一者可对应于样本上的裸片(例如，如果样本是晶片)。控制器104可经配置以确定指示样本的一或多个缺陷的样本的一或多个特征。在另一实施例中，控制器104可经配置以接收目标样本的一或多个目标特征的一或多个目标图像。
图2A图解说明根据本公开的一或多个实施例的用于表征样本的系统100的简化示意图。特定来说，如图2A中所描绘的系统100包含光学检验子系统102，使得系统100操作为光学检验系统。
光学检验子系统102a可包含本领域中已知的任何基于光学的检验。举例来说，检验子系统102a可包含光学暗场检验工具。光学检验子系统102a可包含但不限于照射源112、照射臂111、收集臂113及检测器组合件126。
在一个实施例中，光学检验子系统102a经配置以检验及/或测量安置在载台组合件122上的样本120。照射源112可包含本领域中已知的用于产生照射101的任何照射源，包含但不限于宽带辐射源。在另一实施例中，光学检验子系统102a可包含经配置以将照射101引导到样本120的照射臂111。应注意，光学检验子系统102a的照射源112可以本领域中已知的任何定向配置，包含但不限于暗场定向、亮场定向等。举例来说，一或多个光学元件114、124可选择地经调整以便在暗场定向、亮场定向等中配置检验子系统102a。
样本120可包含本领域中已知的任何样本，包含但不限于晶片、光罩、光掩模等。在一个实施例中，样本120安置在载台组合件122上以促进样本120的移动。在另一实施例中，载台组合件122是可致动载台。举例来说，载台组合件122可包含但不限于适合于沿着一或多个线性方向(例如，x方向、y方向及/或z方向)选择地平移样本120的一或多个平移载台。通过另一实例的方式，载台组合件122可包含但不限于适合于沿着旋转方向选择性地旋转样本120的一或多个旋转载台。通过另一实例的方式，载台组合件122可包含但不限于适合于沿着线性方向选择地平移样本120及/或沿着旋转方向旋转样本120的旋转载台及平移载台。本文中应注意，系统100可在本领域中已知的任何扫描模式中操作。
照射臂111可包含本领域中已知的任何数目及类型的光学组件。在一个实施例中，照射臂111包含一或多个光学元件114、分束器116及物镜118。就这一点来说，照射臂111可经配置以将照射101从照射源112聚焦到样本120的表面上。一或多个光学元件114可包含本领域中已知的任何光学元件，包含但不限于一或多个镜、一或多个透镜、一或多个偏光器、一或多个分束器、波板、一或多个变迹器等等。
在另一实施例中，光学检验子系统102a包含经配置以收集从样本120反射或散射的照射的收集臂113。在另一实施例中，收集臂113可经由一或多个光学元件124将经反射及经散射光引导及/或聚焦到检测器组合件126的一或多个传感器。一或多个光学元件124可包含本领域中已知的任何光学元件，包含但不限于一或多个镜、一或多个透镜、一或多个偏光器、一或多个分束器、波板等等。应注意，检测器组合件126可包含本领域中已知的用于检测从样本120反射或散射的照射的任何传感器及检测器组合件。
在另一实施例中，光学检验子系统102的检测器组合件126经配置以基于从样本120反射或散射的照射而收集样本120的检验数据。在另一实施例中，检测器组合件126经配置以将经收集/经获取图像及/或检验数据传输到控制器104。
图2B图解说明根据本公开的一或多个实施例的用于表征样本120的系统100的简化示意图。特定来说，如图2B中所描绘的系统100包含基于电子的子系统102b，使得系统100操作为基于电子的检验系统(例如，扫描电子显微镜(SEM)系统)。
在一个实施例中，基于电子的检验子系统102b经配置以对样本120执行一或多个测量。就这一点来说，基于电子的检验子系统102b可经配置以获取样本120的一或多个图像。基于电子的检验子系统102b可包含但不限于电子束源128、一或多个电子光学元件130、一或多个电子光学元件132及包含一或多个电子传感器136的电子检测器组合件134。
在一个实施例中，电子束源128经配置以将一或多个电子束129引导到样本120。电子束源128可形成电子光学柱。在另一实施例中，电子束源128包含经配置以将一或多个电子束129聚焦及/或引导到样本120的表面的一或多个额外及/或替代电子光学元件130。在另一实施例中，基于电子的检验子系统102b包含经配置以响应于一或多个电子束129而收集从样本120的表面发出的次级及/或背向散射电子131的一或多个电子光学元件132。本文中应注意，一或多个电子光学元件130及一或多个电子光学元件132可包含经配置以引导、聚焦及/或收集电子的任何电子光学元件，包含但不限于一或多个偏转器、一或多个电子光学透镜、一或多个聚光透镜(例如，磁性聚光透镜)、一或多个物镜(例如，磁性聚光透镜)等等。
应注意，基于电子的检验子系统102b的电子光学组合件不限于图2B中所描绘的仅出于说明性目的而提供的电子光学元件。应进一步注意，系统100可包含将一或多个电子束129引导/聚焦到样本120上，且作为响应，收集并使所发出次级及/或背向散射电子131成像到电子检测器组合件134上所需的任何数目及类型的电子光学元件。
举例来说，系统100可包含一或多个电子束扫描元件(未展示)。例如，一或多个电子束扫描元件可包含但不限于适合于控制一或多个电子束129相对于样本120的表面的位置的一或多个电磁扫描线圈或静电偏转器。此外，一或多个扫描元件可用于在所选择图案中跨越样本120而扫描一或多个电子束129。
在另一实施例中，次级及/或背向散射电子131针对电子检测器组合件134的一或多个传感器136。基于电子的检验子系统102的电子检测器组合件134可包含本领域中已知的适合于检测从样本120的表面发出的背向散射及/或次级电子131的任何电子检测器组合件。在一个实施例中，电子检测器组合件134包含电子检测器阵列。就这一点来说，电子检测器组合件134可包含电子检测部分的阵列。此外，电子检测器组合件134的检测器阵列的每一电子检测部分可经定位以从与入射电子束129相关联的样本120检测电子信号。电子检测器组合件134可包含本领域中已知的任何类型的电子检测器。举例来说，电子检测器组合件134可包含微通道板(MCP)、PIN或p-n接面检测器阵列，例如但不限于二极管阵列或雪崩光电二极管(APD)。通过另一实例的方式，电子检测器组合件134可包含高速闪烁器或光电倍增管(PMT)检测器。
虽然图2B将基于电子的检验子系统102b图解说明为包含电子检测器组合件134(仅包括次级电子检测器组合件)，但这不被视为对本公开的限制。就这一点来说，应注意，电子检测器组合件134可包含但不限于次级电子检测器、背向散射电子检测器及/或初级电子检测器(例如，柱内电子检测器)。在另一实施例中，基于电子的检验子系统102可包含多个电子检测器组合件134。举例来说，系统100可包含次级电子检测器组合件、背向散射电子检测器组合件及柱内电子检测器组合件。
在另一实施例中，如本文中先前所描述，系统100包含通信地耦合到控制器104的用户接口110。在另一实施例中，用户接口110包含用户输入装置及显示器。用户接口110的用户输入装置可经配置以从用户接收一或多个输入命令，所述一或多个输入命令经配置以将数据输入到系统100中及/或调整系统100的一或多个特性。在另一实施例中，用户接口110的显示器可经配置以向用户显示系统100的数据。
在另一实施例中，一或多个处理器106可通信地耦合到存储器媒体108，其中一或多个处理器106经配置以执行维持在存储器媒体108上的程序指令。就这一点来说，控制器104的一或多个处理器106可执行贯穿本公开所描述的各种过程步骤中的任一者。此外，控制器104可经配置以接收数据，包含但不限于与样本120相关联的图像数据。
控制器104可通信地耦合到检验系统102a或102b。控制器104可经配置以从检验子系统102a或102b接收图像数据125并使用图像数据125来检测样本120上的一或多个缺陷。
本文中应注意，系统100的一或多个组件可以本领域中已知的任何方式通信地耦合到系统100的各种其它组件。举例来说，一或多个处理器106可经由有线线路(例如，铜线、光纤电缆等等)或无线连接(例如，RF耦合、IR耦合、WiMax、蓝牙、3G、4G、4G LTE、5G等等)彼此通信地耦合及通信地耦合到其它组件。通过另一实例的方式，控制器104可经由本领域中已知的任何有线线路或无线连接通信地耦合到检验子系统102的一或多个组件。
控制器104的一或多个处理器106可包含本领域中已知的任何处理器或处理元件。出于本公开的目的，术语“处理器”或“处理元件”可广泛地定义为囊括具有一或多个处理或逻辑元件(例如，一或多个微处理器装置、一或多个特定应用集成电路(ASIC)装置、一或多个场可编程门阵列(FPGA)，或一或多个数字信号处理器(DSP))的任何装置。在此意义上，一或多个处理器106可包含经配置以执行算法及/或指令(例如，存储在存储器中的程序指令)的任何装置。在一个实施例中，一或多个处理器106可体现为经配置以执行程序，经配置以操作或结合系统100操作的桌上型计算机、大型计算机系统、工作站、图像计算机、并行处理器、联网计算机，如贯穿本公开所描述。
而且，系统100的不同子系统(例如，照射源112、电子束源128、检测器组合件126、电子检测器组合件134、控制器104、用户接口110等等)可包含适合于执行贯穿本公开所描述的步骤中的至少一部分的处理器或逻辑元件。因此，以上说明不应解释为对本发明的限制而仅为图解说明。此外，贯穿本公开所描述的步骤可由单个控制器104执行，或另一选择是，由多个控制器104执行。另外，控制器104可包含装纳在共同壳体中或多个壳体内的一或多个控制器。以这种方式，任何控制器或控制器的组合可单独封装为适合于集成到检验系统100中的模块。
存储器媒体108可包含本领域中已知的适合于存储可由相关联的一或多个处理器106执行的程序指令的任何存储媒体。举例来说，存储器媒体108可包含非暂时性存储器媒体。通过另一实例的方式，存储器媒体108可包含但不限于只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、磁性或光学存储器装置(例如，磁盘)、磁带、固态硬盘等等。应进一步注意，存储器媒体108可与一或多个处理器106一起装纳于共同控制器壳体中。在一个实施例中，可相对于一或多个处理器106及控制器104的物理位置对存储器媒体108进行远程定位。例如，控制器104的一或多个处理器106可对可通过网络(例如，互联网、内联网等等)进行存取的远程存储器(例如，服务器)进行存取。
在一个实施例中，用户接口110通信地耦合到控制器104。在一个实施例中，用户接口110可包含但不限于一或多个桌上型计算机、膝上型计算机、平板计算机等等。在另一实施例中，用户接口110包含用于向用户显示系统100的数据的显示器。用户接口110的显示器可包含本领域中已知的任何显示器。举例来说，显示器可包含但不限于液晶显示器(LCD)、基于有机发光二极管(OLED)的显示器或CRT显示器。所属领域的技术人员应认识到，能够与用户接口110整合的任何显示装置都适合于本公开中的实施方案。在另一实施例中，用户可响应于经由用户接口110的用户输入装置向用户显示的数据而输入选择及/或指令。
在另一实施例中，控制器104通信地耦合到检验系统100的一或多个元件。就这一点来说，控制器104可传输及/或接收来自检验系统100的任何组件的数据。此外，控制器104可通过产生用于相关联组件的一或多个驱动信号引导或以其它方式控制检验系统100的任何组件。举例来说，控制器130可通信地耦合到检测器126以从检测器126接收一或多个图像。
图3是根据本公开的一或多个实施例的图解说明检测图像中的扁平图案缺陷的方法300的流程图。方法300是灵活的且可使用不同晶片检验系统应用于类似类型的缺陷(例如，扁平图案缺陷)。方法300可使得能够检测在具有噪声背景的图像中的相对大的低信号扁平残留物缺陷。此噪声背景可存在于原始图像(例如，在任何处理步骤之前的裸晶片图像)或差分图像(例如，在处理步骤之后的经图案化晶片图像)中。
如图3中所展示，所述方法可包括数个相关依序图像处理程序。在步骤301中，可对图像进行降低采样(例如，通过双三次或双线性内插)以降低高频率噪声。降低采样可包括汇总来自噪声背景的大型信号及减小图像的尺寸。在步骤302中，频域中的低通滤波器(LPF)可滤除高频率噪声。在步骤303中，自适应阈值化可用于获得缺陷候选且可与噪扰滤波组合以识别图像斑点。
参考步骤302，频域中的LPF可包括数个步骤。前向傅里叶变换可应用于将初始图像从空间域变换到频域中的信号。频率响应可移位到集中式响应以进行依序滤波。可保持低频率信号且可消除高频率信号(例如，可滤除比阈值频率高的高频率信号)。接着，集中式图像频率信号可与滤波器核心相乘。频域中的信号的中心部分可随着截止频率边界的逐渐改变而得以保持。巴特沃斯(Butterworth)滤波函数或高斯(Gaussian)滤波函数可用作边界变换函数以防止理想LPF的模糊及振铃伪影。巴特沃斯函数的第n阶被界定为：
其中D(u，v)是频域中的点(u，v)与频率矩形的中心之间的距离，且D0(u，v)是从原点起的截止频率。巴特沃斯滤波函数的实例展示及描述于Rafael C.Gonzalez及Richard E.Woods的“数字图像处理(Digital Image Processing)”(Pearson Prentice Hall，2008年，第173页)中，所述文章以全文引用方式并入本文中。最后，来自经调变频率响应的逆傅里叶变换的真实部分被检索为经增强图像。所关注缺陷(DOI)的形状特征可减小单裸片及裸片对裸片检测模式中的噪扰。在单裸片模式中，可计算拟合椭圆的主轴及次轴且两个特征的比率可用于消除线波噪扰。在裸片对裸片模式中，归因于像素缩减及LPF滤波的色彩噪扰可与真实DOI相似。然而，共同色彩噪扰可拥有规则边界，这可用于将色彩噪扰与真实缺陷区别开。
图4A图解说明根据本公开的一或多个实施例的与缺陷相关联的像素的增强。如图片402中所展示，扁平图案缺陷的有缺陷像素可嵌入于重复图案噪声或纹理结构噪声中。如图片404中所展示，使用双三次或双线性内插的降低采样与频域低通滤波的组合增强了有缺陷像素的信号。
图4B是根据本公开的一或多个实施例的图解说明与缺陷相关联的像素的增强的表面图。表面图408展示初始所关注缺陷(DOI)。表面图410展示在组合降低采样与频域LPF之后缺陷像素的SNR从1.32增强到3.27。
图5展示扁平图案缺陷501及两种类型的色彩噪扰：(a)水平条带502a及垂直条带502b，及(b)矩形形状503。形状特征(例如，偏心率)可有效地用于移除或降低噪扰502a、502b及503。有缺陷像素的精确数目可使用有缺陷像素分段以及图像标记及计数来计算。另外，可计算有缺陷区域的定界框的对应大小。
再次参考图3，在步骤303中，经信号增强的图像可通过针对每一像素计算平均像素灰阶值(mValue)及标准偏差像素灰阶值(sValue)来二值化。对于DOI的白色像素，分割可使用mValue sValue×sigma的阈值来确定，且对于DOI的暗像素，分割可使用mValue－sValue×sigma的阈值来确定。应注意，sigma值可由用户调整。常规噪声收集及有缺陷像素检测技术可用于确定缺陷像素。所组合去噪声及滤波可改进相对弱信号的扁平图案缺陷的可检测性且可产生一些色彩噪扰。基于所选择形状特征，可有效地且高效地降低并消除由滤波过程所导致的色彩噪扰。在单裸片检测模式中，可难以对低频率波或线噪声图案进行滤波。为了解决此问题，频域中的陷波滤波器(即，带阻滤波器)可与低通滤波器组合。
在步骤304中，在计算候选有缺陷像素之后，可使用形态重构来填充有缺陷区域中的孔。
在步骤305中，可在候选斑点被标记之后基于大小来移除小的经隔离有缺陷斑点。大小阈值可由用户界定使得低于某一大小的斑点被移除。
在步骤306中，可计算例如区、定界框、拟合椭圆的主轴长度及次轴长度以及偏心率的形状特征。偏心率可以是椭圆的焦点与椭圆的主轴长度之间的距离的比率。圆的偏心率是0，并且线段的偏心率是1。为了移除线形噪扰，可选择0与1之间的值。
在步骤307中，可基于形状特征而对噪扰斑点进行滤波。在步骤308中，可使用图像分量标记以有缺陷像素的数目来隔离并识别扁平图案缺陷。如果一个扁平图案缺陷被标记，那么就可对缺陷像素的精确数目进行准确计数。如果一个以上扁平图案缺陷被标记，那么就可使用矩形定界框方法来对有缺陷像素的数目进行近似。
方法300可使得能够以高准确性及低噪扰速率在裸片对裸片差检测模式或单裸片检测模式中有效地检测扁平剩余物缺陷、残留物缺陷及污点缺陷。降低采样与LPF滤波的组合可放大跨越图像散射的离散有缺陷像素以进行依序检测。除了本发明的方法之外，还可采用常规算法。在激光扫描(LS)系统的上下文中的常规算法可包含基于差分图像的需要对有缺陷像素进行预处理、噪声收集及确定的统计分析。
方法300可优于裸片对裸片差检测模式及单裸片检测模式中的常规的基于像素级强度的SNR检验算法或基于单元对单元的单裸片技术。在单裸片检测模式中，可忽略对齐效应并且从对齐产生的色彩噪扰并非关键问题。基于形状特征的噪扰滤波可用于两种操作模式中。如果所检测有缺陷像素在初始图像中重叠，那么所检测有缺陷像素可准确地定位初始图像中的有缺陷像素签章。
降低采样过程可使用双三次或双线性内插来移除非期望像素且可形成更有代表性的密集候选有缺陷区域。频域中的后续低通滤波器可进一步增强信号以容易地进行检测。举例来说，有缺陷像素的SNR可从1.32增加到3.27。使用双三次或双线性内插的降低采样是简单、普遍适用且易于实施的。另外，存在用于频域中的低通滤波的许多经高效实施的存储库(例如，在C程序语言中实施)，例如最快傅里叶变换(FFTW)存储库。
本文中所描述的所有方法可包含将方法实施例的一或多个步骤的结果存储于存储器中。所述结果可包含本文中所描述的结果中的任一者且可以本领域中已知的任何方式存储。存储器可包含本文中所描述的任何存储器或本领域中已知的任何其它适合存储媒体。在已存储所述结果之后，所述结果可在存储器中被存取且由本文中所描述的方法或系统实施例中的任一者使用，被格式化以向用户显示，由另一软件模块、方法或系统使用等等。此外，结果可被“永久地”、“半永久地”、“暂时地”存储，或被存储某一段时间。举例来说，存储器可以是随机存取存储器(RAM)，且结果可未必无限期地存留于存储器中。
请进一步考虑，上文所描述的方法的实施例中的每一者可包含本文中所描述的任一(任何)其它方法的任一(任何)其它步骤。另外，上文所描述的方法的实施例中的每一者可由本文中所描述的系统中的任一者执行。
所属领域的技术人员将认识到，为了概念清晰起见，本文中所描述的组件操作、装置、对象及伴随其的论述被用作实例且请考虑各种配置修改。因此，如本文中所使用，所陈述的特定范例及伴随的论述旨在表示其更一般类别。一般来说，任何特定范例的使用都旨在表示其类别，且对特定组件、操作、装置及对象的不包含不应视为限制性的。
如本文中所使用，例如“顶部”、“底部”、“之上”、“之下”、“上部”、“向上”、“下部”、“下面”及“向下”等方向性术语旨在出于说明目的而提供相对位置，且并不旨在指定绝对参考架构。所属领域的技术人员将了解对所描述实施例的各种修改，且本文中所界定的一般原理可应用于其它实施例。
关于本文中实质上任何复数及/或单数术语的使用，所属领域的技术人员可在适于上下文及/或应用时从复数转变成单数及/或从单数转变成复数。为清晰起见，可不明确地陈述各种单数/复数排列。
本文中所描述的标的物有时图解说明含于其它组件内或与其它组件连接的不同组件。应理解，此类所描绘架构仅为示范性的，且事实上可实施实现相同功能性的许多其它架构。在概念意义上，实现相同功能性的任一组件布置有效地“相关联”以使得所期望功能性得以实现。因此，可将本文中经组合以实现特定功能性的任何两个组件视为彼此“相关联”以使得所期望功能性得以实现，而无论架构或中间组件如何。同样地，如此相关联的任何两个组件也可被视为彼此“连接”或“耦合”以实现所期望功能性，且能够如此相关联的任何两个组件还可被视为彼此“可耦合”以实现所期望功能性。可耦合的特定实例包含但不限于可物理地配合及/或物理地相互作用的组件及/或可以无线方式相互作用及/或以无线方式相互作用的组件及/或以逻辑方式相互作用及/或可以逻辑方式相互作用的组件。
此外，应理解，本发明由所附权利要求书界定。所属领域的技术人员将理解，一般来说，本文所使用及尤其在所附权利要求书(例如，所附权利要求书的主体)中所使用的术语通常旨在为“开放式”术语(例如，术语“包含(including)”应解释为“包含但不限于(including but not limited to)”，术语“具有”应解释为“至少具有”，术语“包含(includes)”应解释为“包含但不限于(includes but is not limited to)”等等)。所属领域的技术人员将进一步理解，如果旨在将所介绍请求要件表述为特定数目，那么就在权利要求中明确地叙述此种意图，并且在无此种叙述时，不存在此种意图。举例来说，作为理解的辅助，以下所附权利要求书可含有说明性短语“至少一个”及“一或多个”的使用以介绍请求要件。然而，即使当同一权利要求包含介绍性短语“一或多个”或“至少一个”及例如“a”或“an”的不定冠词(例如，“a”及/或“an”应通常解释为意指“至少一个”或“一或多个”)时，此类短语的使用不应解释为暗指通过不定冠词“a”或“an”介绍的请求要件将含有此种经介绍请求要件的任一特定权利要求限制为仅含有一个此种叙述的发明；对于用于介绍请求要件的定冠词的使用也是如此。另外，即使明确地叙述所介绍请求要件的特定数目，所属领域的技术人员还将认识到，此种叙述通常应解释为意指至少所陈述的数目(例如，“两个叙述”的明了叙述，而无其它修饰语，通常意指至少两个要件，或两个或更多个要件)。此外，在其中使用类似于“A、B及C等等中的至少一者”的惯例的那些例子中，一般来说，此种构造旨在使所属领域的技术人员将在意义上理解所述惯例(例如，“具有A、B及C中的至少一者的系统”将包含但不限于仅具有A、仅具有B、仅具有C，同时具有A及B、同时具有A及C、同时具有B及C及/或同时具有A、B及C等等的系统)。在其中使用类似于“A、B或C等等中的至少一者”的惯例的那些例子中，一般来说，此种构造打算使所属领域的技术人员将在意义上理解所述惯例(例如，“具有A、B或C中的至少一者的系统”将包含但不限于仅具有A、仅具有B、仅具有C，同时具有A及B、同时具有A及C、同时具有B及C及/或同时具有A、B及C等等的系统)。所属领域的技术人员将进一步理解，实质上表示两个或更多个替代术语的任一转折字及/或短语(无论在说明书中、权利要求书中还是在图式中)都应被理解为涵盖包含所述术语中的一者、所述术语中的任一者或两个术语的可能性。举例来说，短语“A或B”将被理解为包含“A”或“B”或“A及B”的可能性。
据信，通过前述说明将理解本公开及其许多附随优点，且将明了，可在组件的形式、构造及布置方面作出各种改变，这并不脱离所公开标的物或不会牺牲所有其实质优点。所描述的形式仅为解释性的，且所附权利要求书的旨在囊括并包含此类改变。此外，应理解，本发明由所附权利要求书界定。
本文用于企业家、创业者技术爱好者查询，结果仅供参考。
