一种晶圆缺陷诊断方法和诊断装置与流程

1.本发明涉及半导体技术领域，特别是涉及一种晶圆缺陷诊断方法和诊断装置。


背景技术：

2.在晶圆生产过程中，晶圆表面会产生各种缺陷，具体包括：凹槽、颗粒、划痕等。而在生产过程中，生产机台的机器手臂对晶圆的碰撞是在晶圆表面产生缺陷的原因之一，所形成的缺陷为碰撞缺陷。
3.由于目前晶圆的生产过程自动化程度很高，所以一旦发现晶圆存在碰撞缺陷，往往会在该系列的晶圆表面均会发现缺陷，如此一来，所造成的经济损失巨大，因此如何及时诊断出产生碰撞缺陷的生产机台是目前亟待解决的问题之一。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明提供了一种晶圆缺陷诊断方法和诊断装置，以及时诊断出产生碰撞缺陷的生产机台。
5.为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
6.本技术一方面提供一种晶圆缺陷诊断方法，应用于工艺站点的晶圆缺陷诊断装置；所述晶圆缺陷诊断方法，包括：
7.采集所述工艺站点中各个生产机台生产的晶圆的缺陷信息；
8.获取所述缺陷信息，并根据所述缺陷信息和所述工艺站点中各个生产机台的各个机器手臂的特性信息，筛选出由机器手臂碰撞产生的碰撞缺陷；所述特性信息预先存储于所述晶圆缺陷诊断装置中；
9.利用所述碰撞缺陷的缺陷信息和各个机器手臂的特性信息，对所述碰撞缺陷与各个机器手臂进行图像比对，确定造成所述碰撞缺陷的机器手臂和生产机台；
10.发出检测提示，通知工程师对相应生产机台进行检测。
11.可选的，所述缺陷信息包括：缺陷的结构数据和实际图像；
12.所述特性信息包括：机器手臂的抓取数据和实际图像。
13.可选的，所述碰撞缺陷的筛选依据，具体为：缺陷的结构数据和机器手臂的抓取数据。
14.可选的，缺陷的结构数据包括：缺陷的位置数据；
15.机器手臂的抓取数据，包括：机器手臂的材质、尺寸以及抓取晶圆的方式和抓取晶圆的位置。
16.可选的，筛选所述碰撞缺陷的具体过程，包括：
17.根据机器手臂抓取晶圆的方式，筛选出夹取机器手臂；所述夹取机器手臂为以夹取方式抓取晶圆的机器手臂；
18.将各个夹取机器手臂抓取晶圆的位置与各个缺陷的位置进行比对，确定位置与夹取机器手臂抓取晶圆的位置在预设距离之内的缺陷为所述碰撞缺陷。
19.可选的，所述将所述碰撞缺陷与各个机器手臂进行图像比对，确定造成所述碰撞缺陷的机器手臂和生产机台的步骤，包括：
20.将所述碰撞缺陷的实际图像分别与各个机器手臂的实际图像进行形状比对，确定两者形状相似度超过预设值的机器手臂为造成所述碰撞缺陷的机器手臂、其所在生产机台为造成所述碰撞缺陷的生产机台。
21.本技术另一方面提供一种晶圆缺陷的诊断装置，用于执行本技术上一方面任一项所述的晶圆缺陷诊断方法；所述晶圆缺陷的诊断装置，包括：缺陷测量机台和缺陷分析系统；其中：
22.所述缺陷测量机台与所述缺陷分析系统建立连接；
23.所述缺陷测量机台用于实现工艺站点中各个生产机台生产的晶圆的缺陷信息的采集功能；
24.所述缺陷分析系统用于实现所述缺陷信息的获取功能、缺陷的筛选功能、确定造成碰撞缺陷的生产机台的功能以及提示检测功能。
25.可选的，所述缺陷分析系统中内置有：数据库，用于储存晶圆的缺陷信息和所述生产机台的机器手臂的特性信息。
26.可选的，当所述工艺站点的机器手臂更新时，对所述数据库进行更新。
27.可选的，所述工艺站点的机器手臂的更新方式，包括：
28.新增生产机台、在原有生产机台上新增机器手臂、更新原有生产机台上原有的机器手臂中的至少一种。
29.由上述技术方案可知，本发明提供了一种晶圆缺陷诊断方法，应用于工艺站点的晶圆缺陷诊断装置。该晶圆缺陷诊断方法先采集该工艺站点中各个生产机台生产的晶圆的缺陷信息，之后，获取该缺陷信息，并通过缺陷信息和各个机器手臂的特性信息，筛选出由机器手臂碰撞产生的碰撞缺陷；再之后，利用碰撞缺陷的缺陷信息和各个机器手臂的特性信息，对碰撞缺陷与各个机器手臂进行图像比对，确定造成该碰撞缺陷的机器手臂和生产机台，最后，通过发出检测提示，便可以通知工程师对相应生产机台进行检测，从而可以及时诊断出造成碰撞缺陷的生产机台，进而使得晶圆生产过程中的经济损失降低，并且也使得晶圆的良率提高。
附图说明
30.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
31.图1为本技术实施例提供晶圆缺陷诊断方法的具体流程示意图；
32.图2a-图2e分别为五种晶圆缺陷的实际图像的示意图；
33.图3a-图3c分别为三种生产机台的机器手臂的实际图像的示意图；
34.图4为本技术实施例中筛选出碰撞缺陷的具体流程示意图；
35.图5为本技术实施例提供的晶圆缺陷诊断装置的结构示意图。
具体实施方式
36.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
37.在本技术中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
38.为了可以及时诊断出产生碰撞缺陷的生产机台，本技术实施例提供一种晶圆缺陷诊断方法，应用于工艺站点的晶圆缺陷诊断装置；该晶圆缺陷诊断方法的具体流程如图1所示，包括以下步骤：
39.s110、采集工艺站点中各个生产机台生产的晶圆的缺陷信息。
40.其中，工艺站点即为具有多台生产机台且可以完成晶圆生产的集合点；可以是一个工厂，也可以是一个车间，在实际应用中，包括但不限定于上述实施方式，此处不做具体限定，均在本技术的保护范围内。
41.晶圆的缺陷信息包括缺陷的结构数据和缺陷的实际图像；具体而言，缺陷的结构数据包括：缺陷的位置数据，即缺陷在晶圆表面上所处的位置；而缺陷的实际图像即为可以表现出缺陷实际形状的照片或图案，如图2a-图2e所示，在实际应用中，可以通过显微镜拍照获得。
42.s120、获取缺陷信息，并根据缺陷信息和工艺站点中各个生产机台的各个机器手臂的特性信息，筛选出由机器手臂碰撞产生的碰撞缺陷。
43.其中，生产机台的机器手臂的特性信息包括机器手臂的抓取数据和实际图像；具体而言，机器手臂的抓取数据，包括：机器手臂的材质、尺寸以及抓取晶圆的方式和抓取晶圆的位置；而机器手臂的实际图像即为可以表现自身实际形状的照片或图案，如图3a-图3c所示。
44.需要说明的是，机器手臂的特性信息是预先存储于晶圆缺陷诊断装置中的；另外，当工艺站点的机器手臂得到更新时，各个机器手臂的特性信息得到更新。
45.在实际应用中，晶圆表面的缺陷可能是有机器手臂碰撞造成，即碰撞缺陷；也可能由机器手臂在晶圆表面划动造成，即划动缺陷；当然，还包括其它形式的缺陷，此处不再赘述；但是，不同类型的缺陷需要用不同的方法才能诊断出造成该缺陷的生产机台，因此，在进行诊断前，需要对晶圆表面上的缺陷进行分类，即筛选，由于该晶圆缺陷诊断方法只能对碰撞缺陷进行诊断，所以需要筛选出碰撞缺陷。
46.具体而言，碰撞缺陷的筛选依据为：缺陷的结构数据和机器手臂的抓取数据；其中，筛选出碰撞缺陷的具体流程如图4所示，包括以下步骤：
47.s210、根据机器手臂抓取晶圆的方式，筛选出夹取机器手臂。
48.其中，夹取机器手臂为以夹取方式抓取晶圆的机器手臂。在实际应用中，生产机台的机器手臂抓取晶圆的方式包括：夹取、吸附或者划动，而造成碰撞缺陷的抓取方式为夹取，所以在步骤s210中，需要筛选出夹取机器手臂。
49.s220、将各个夹取机器手臂抓取晶圆的位置与各个缺陷的位置进行比对，确定位置与夹取机器手臂抓取晶圆的位置在预设距离之内的缺陷为碰撞缺陷。
50.在实际应用中，进行位置比对，即为：将一缺陷的位置与各个夹取机器手臂抓取晶圆的位置进行距离比较，若一缺陷的位置与一夹取机器手臂抓取晶圆的位置在预设距离之内，则认为在误差允许的情况下，两者的位置近似相同，即可以确定该缺陷即为碰撞缺陷。
51.需要说明的是，预设距离是为了排除误差影响而根据实际情况预设设定的距离；在理想情况下，预设距离等于0。
52.另外，通过上述位置比对的方法所确定的碰撞缺陷不只包括真正的碰撞缺陷，可能还包括一部分其它类型的缺陷，但是通过此方法获得的碰撞缺陷，可以包括全部的真正的碰撞缺陷，即通过下面执行下面步骤后，可以诊断出造成任一碰撞缺陷的生产机台。
53.s130、利用碰撞缺陷的缺陷信息和各个机器手臂的特性信息，对碰撞缺陷与各个机器手臂进行图像比对，确定造成碰撞缺陷的机器手臂和生产机台。
54.其中，步骤s130的具体实现方式为：将碰撞缺陷的实际图像分别与各个机器手臂的实际图像进行形状比对，确定两者形状相似度超过预设值的机器手臂为造成碰撞缺陷的机器手臂、其所在生产机台为造成碰撞缺陷的生产机台。
55.在实际应用中，进行形状比对，即为：判断哪个碰撞缺陷的形状与哪个机器手臂的形状相似度可以超过预设值；若两者形状的相似度超过预设值，则认为该机器手臂即为造成此碰撞缺陷的机器手臂、其所在生产机台为造成此碰撞缺陷的生产机台。
56.需要说明的是，预设值是根据实际情况设定的比值；理想情况下，预设值为100％为最优；但通常情况下，因为预设值超过70％后，进行形状比对的难度骤增，会消耗大量的时间，从而使得诊断的效率降低，所以将预设值设置为70％为最优。
57.s140、发出检测提示，通知工程师对相应生产机台进行检查。
58.需要说明的是，在实际应用中，预设值通常不会被设置为100％，因此诊断的准确率受到影响，所以在步骤s130之后，要执行步骤s140，以再通过人工检测的方式确保诊断的准确率，以此兼顾诊断的准确率和效率。
59.其中，在实际应用中，若工程师检测发现：机器手臂会碰撞晶圆，则立刻暂停该机器手臂所在的生产机台的工作，进行检修；若工程师检测发现：机器手臂不会碰撞晶圆，则不会暂停该机器手臂所在的生产机台的工作。
60.另外，需要说明的是，由上述说明可知，在筛选出的碰撞缺陷中还包括一部分其它类型的缺陷，通过步骤s140的人工检测后，也可以排除由此引发的误诊，提高诊断的准确率。
61.综上所述，该晶圆缺陷诊断方法先采集该工艺站点中各个生产机台生产的晶圆的缺陷信息，之后，获取该缺陷信息，并通过缺陷信息和各个机器手臂的特性信息，筛选出由机器手臂碰撞产生的碰撞缺陷；再之后，利用碰撞缺陷的缺陷信息和各个机器手臂的特性信息，对碰撞缺陷与各个机器手臂进行图像比对，确定造成该碰撞缺陷的机器手臂和生产机台，最后，通过发出检测提示，便可以通知工程师对相应生产机台进行检测，从而可以及
时诊断出造成碰撞缺陷的生产机台，进而使得晶圆生产过程中的经济损失降低，并且也使得晶圆的良率提高。
62.本技术另一实施例提供一种晶圆缺陷诊断装置，其具体结构如图5所示，包括：缺陷测量机台01和缺陷分析系统02。
63.其中，缺陷测量机台01与缺陷分析系统02建立连接；该晶圆缺陷诊断装置用于执行上述实施例提供的晶圆缺陷诊断方法，具体为：
64.缺陷测量机台01对工艺站点中的各个生产机台03生产的晶圆进行缺陷测量，采集晶圆的缺陷信息；缺陷分析系统02用于先获取工艺站点中各个生产机台03生产的晶圆的缺陷信息；之后，根据缺陷信息和工艺站点中各个生产机台03的各个机器手臂的特性信息，筛选出由机器手臂碰撞产生的碰撞缺陷；再之后，将碰撞缺陷与各个机器手臂进行图像比对，确定造成碰撞缺陷的机器手臂和生产机台03；最后，发出检测提示，通知工程师对相应生产机台03进行检测。
65.具体而言，缺陷分析系统02内置有：数据库，用于存储晶圆的缺陷信息和生产机台03的机器手臂的特性信息。
66.需要说明的是，当该工艺站点的机器手臂更新时，对该缺陷分析系统02中的数据库进行更新。
67.可选的，工艺站点的机器手臂的更新方式，包括：新增生产机台、在原有生产机台上新增机器手臂、更新原有生产机台上原有的机器手臂中的至少一种，此处不做具体限定，可视具体情况而定，均在本技术的保护范围内。
68.对所公开的实施例的上述说明，本说明书中各实施例中记载的特征可以相互替换或者组合，使本领域专业技术人员能够实现或使用本技术。以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明。任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。