具体实施方式

为使本发明的目的、优点和特征更加清楚，以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且未按比例绘制，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。此外，附图所展示的结构往往是实际结构的一部分。特别的，各附图需要展示的侧重点不同，有时会采用不同的比例。还应当理解的是，除非特别说明或者指出，否则说明书中的术语“第一”、“第二”、“第三”等描述仅仅用于区分说明书中的各个组件、元素、步骤等，而不是用于表示各个组件、元素、步骤之间的逻辑关系或者顺序关系等。

请参照图1，本实施例提供了一种晶圆密集缺陷源头检测方法，包括以下步骤：

S1、扫描晶圆上每个芯片的缺陷数量并形成缺陷分布图；

S2、根据每个芯片上缺陷的数量及色块定义表将所述缺陷分布图转化为色块分布图；

S3、按照拍照定义表对所述色块分布图进行区分，对所述芯片中满足预设条件的缺陷图像进行拍照。

具体的，先执行步骤S1，扫描晶圆上每个芯片的缺陷数量并形成缺陷分布图。应当理解的是，密集缺陷的源头周边通常有很多伴随缺陷，以源头为中心向四周扩张，通过形成缺陷分布图能够有利于找出缺陷较多的芯片，以便于后续进一步进行判定是否为缺陷的源头。如图2所示，图2为本发明实施例提供的晶圆的缺陷分布图，其中的数字表示该芯片上缺陷的数量，数字越大，缺陷数量越多。应当理解的是，图2中的数值并非真实检测的数值，仅用于示例性的说明。

然后执行步骤S2，根据每个芯片上缺陷的数量及色块定义表将所述缺陷分布图转化为色块分布图，所述步骤S2具体包括：

当所述芯片上缺陷的数量大于第一阈值时，使所述芯片对应的色块颜色为朱红色；

当所述芯片上缺陷的数量大于第二阈值且小于所述第一阈值时，使所述芯片对应的色块颜色为鲜红色；

当所述芯片上缺陷的数量大于第三阈值且小于所述第二阈值时，使所述芯片对应的色块颜色为黄色；

当所述芯片上缺陷的数量大于第四阈值且小于所述第三阈值时，使所述芯片对应的色块颜色为橙色；

当所述芯片上缺陷的数量小于所述第四阈值时，使所述芯片对应的色块颜色为绿色。

本实施例中，所述第一阈值、所述第二阈值、所述第三阈值及所述第四阈值分别为5000个(ea)、2000个、1000个和500个。

表1

结合表1，表1为本发明实施例提供的色块定义表，由此可知，朱红色色块对应的芯片上的缺陷数量最多，而绿色色块对应的芯片上的缺陷数量最少。当然，本申请对于所述第一阈值、所述第二阈值、所述第三阈值及所述第四阈值的具体数值不作任何限制。

最后执行步骤S3，按照拍照定义表对所述色块分布图进行区分，对所述芯片中满足预设条件的缺陷图像进行拍照，所述步骤S2具体包括：

在相邻的色块中，至少两个色块均为朱红色时，从所述朱红色的色块对应的芯片中从大到小选取第一数量的缺陷进行拍照；

在相邻的色块中，至少四个色块均为鲜红色时，从所述鲜红色的色块对应的芯片中从大到小选取第二数量的缺陷进行拍照；

在相邻的色块中，至少八个色块均为黄色时，从所述黄色色块对应的芯片中从大到小选取第三数量的缺陷进行拍照。

应当理解的是，针对密集缺陷，缺陷的大小与其是否为缺陷源头有紧密的关系，通过实时对代表缺陷数量较多的朱红色、鲜红色及黄色色块进一步判定，能够更有效的找出缺陷的源头。后续可对拍照后的缺陷进行分析和判定，确定缺陷的源头以及缺陷形成的原因。

本实施例中，所述第一数量、所述第二数量及所述第三数量分别为30个、20个和10个。当然，本申请对于所述第一数量、所述第二数量及所述第三数量的具体数值不作任何限制。

表2

结合表2，表2为本发明实施例提供的拍照定义表，由此可知，以相邻的色块作为判定条件，只有当朱红色色块的数量大于两块色块、鲜红色色块的数量大于四块或黄色色块的数量大于八块，才会对该色块对应的芯片中满足预设条件的缺陷图像进行拍照，以便于进一步确定密集缺陷的源头。通过利用相邻色块的颜色进行判定，以便于快速筛选出可能存在缺陷源头的芯片，并按照缺陷的大小进行拍照，能够极大的提高检测效率。

基于此，本实施例还提供了一种晶圆密集缺陷源头检测系统，包括：

图像获取模块，用于扫描晶圆上每个芯片的缺陷数量并形成缺陷分布图；

色块转化模块，用于根据每个芯片上缺陷的数量及色块定义表将所述缺陷分布图转化为色块分布图；

拍照模块，用于按照拍照定义表对所述色块分布图进行区分，对所述芯片中满足预设条件的缺陷图像进行拍照。

本实施例中，可采用扫描电子显微镜(SEM)作为缺陷观测机台进行缺陷检测，然后通过编程的方式在所述SEM中嵌入色块转化模块和拍照模块，实时对缺陷分布进行分析判断，通过色块转化模块定义密集缺陷类别的情况，最后再通过拍照模块对所述芯片中满足预设条件的缺陷图像，寻找缺陷源头。

本实施例中，当所述芯片上缺陷的数量大于第一阈值时，使所述芯片对应的色块颜色为朱红色；

当所述芯片上缺陷的数量大于第二阈值且小于所述第一阈值时，使所述芯片对应的色块颜色为鲜红色；

当所述芯片上缺陷的数量大于第三阈值且小于所述第二阈值时，使所述芯片对应的色块颜色为黄色；

当所述芯片上缺陷的数量大于第四阈值且小于所述第三阈值时，使所述芯片对应的色块颜色为橙色；

当所述芯片上缺陷的数量小于所述第四阈值时，使所述芯片对应的色块颜色为绿色。

其中，所述第一阈值、所述第二阈值、所述第三阈值及所述第四阈值分别为5000个、2000个、1000个和500个。

本实施例中，所述拍照模块具体用于：

在相邻的色块中，至少两个色块均为朱红色时，从所述朱红色的色块对应的芯片中从大到小选取第一数量的缺陷进行拍照；

在相邻的色块中，至少四个色块均为鲜红色时，从所述鲜红色的色块对应的芯片中从大到小选取第二数量的缺陷进行拍照；

在相邻的色块中，至少八个色块均为黄色时，从所述黄色色块对应的芯片中从大到小选取第三数量的缺陷进行拍照。

其中，所述第一数量、所述第二数量及所述第三数量分别为30个、20个和10个。

综上，本发明提供了一种晶圆密集缺陷源头检测方法，根据设定好的拍照定义表对所述色块分布图进行区分，并对所述芯片中满足预设条件的缺陷图像进行拍照，从而快速找出密集缺陷的源头，避免二次派工影响产能，提高制品效率。基于此，本实施例还提供了一种用于实现晶圆密集缺陷源头检测方法的系统，可采用扫描电子显微镜(SEM)作为缺陷观测机台进行缺陷检测，然后通过编程的方式在所述SEM中嵌入色块转化模块和拍照模块，实时对缺陷分布进行分析判断，通过色块转化模块定义密集缺陷类别的情况，最后再通过拍照模块对所述芯片中满足预设条件的缺陷图像，寻找缺陷源头。

此外还应该认识到，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，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技术内容对本发明技术方案作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。