為什麼集成電路要做晶圓?晶圓在最初是一塊光滑的矽晶片，其表面可以用來刻蝕出各種矽半導體集成電路元器件在半導體産業中，95%以上的集成電路和半導體器件都是在晶圓上進行加工制作的，我來為大家講解一下關于為什麼集成電路要做晶圓?跟着小編一起來看一看吧!

為什麼集成電路要做晶圓

晶圓在最初是一塊光滑的矽晶片，其表面可以用來刻蝕出各種矽半導體集成電路元器件。在半導體産業中，95%以上的集成電路和半導體器件都是在晶圓上進行加工制作的。

晶圓在加工過程中根據其表面是否有刻蝕器件，又被分為圖案晶圓和無圖案晶圓，晶圓表面緊密排布着一個個一模一樣的小方塊，每一個方塊都是一個獨立的單元，都是被刻蝕出來的電子元器件，這些在晶圓表面被刻蝕出來的重複單元被稱為晶粒。

晶圓加工的質量要求很高，生産工藝複雜且環環相扣，生産成本很高。在現實生産中，晶圓在刻蝕之前都需要進行質量檢測，在刻蝕晶粒過程中的每一步重要工序之後也要對每一個晶粒都進行質量檢測，這樣可以及時地發現晶圓産品的質量問題，然後進行彌補或者抛棄，從而極大地降低晶圓加工生産的成本。

但是晶圓檢測的時間往往會占用整個生産過程中很大一部分時間，很大程度上限制了晶圓的産能，因此需要使用高效的晶圓檢測設備來降低檢測消耗的時間。晶圓檢測設備可以分為物性檢測設備和表面缺陷檢測設備。

晶圓物性檢測設備需要測量包括晶圓表面薄膜厚度、薄膜應力、薄膜反射率、栅極線條寬度等等參數。晶圓表面缺陷檢測設備主要檢測晶圓在外觀上呈現出來的缺陷，包括損傷、劃痕等圖形缺陷和光學尺寸缺陷。

根據晶圓檢測設備的市場數據，晶圓表面缺陷檢測設備占了2/3的市場份額，市場對于晶圓表面缺陷檢測的需求非常大，而我國對于晶圓表面缺陷檢測技術的研究并不成熟，市場上的晶圓表面檢測設備國産化率非常低，使得國内市場幾乎被KLA公司、AMAT、日立等國外公司壟斷，其中KLA公司的晶圓表面檢測設備市占率達到52%。

有着貿易摩擦和老美打壓華為在先，在半導體檢測領域我國仍然要擔憂被美國卡脖子的風險，且進口檢測設備的價格都非常高昂，導緻國内的很多半導體企業目前仍然使用效率低下的人工晶圓檢測方法。因此對晶圓表面缺陷自動檢測技術進行研究，并自主開發快速準确的晶圓表面缺陷自動化檢測設備對于我國的半導體産業發展十分重要。

光學缺陷檢測設備是使用光束對晶圓表面進行照射，通過收集反射光或散射光信息進行缺陷的判斷，該類設備還可進一步分為無圖案晶圓表面缺陷檢測設備和宏觀缺陷檢測設備。無圖案晶圓表面缺陷檢測設備，是專用于檢測表面未進行刻蝕的晶圓的設備。

該方法使用一個激光發射器發射一束激光對晶圓表面一點位置進行照射，在側面使用一個檢測器收集散射光來形成散射光分布圖像，然後通過對散射光分布圖像進行算法處理來判斷該位置是否存在缺陷。檢測時晶圓進行旋轉運動，每轉一圈即激光掃描了晶圓表面一個環形區域，之後激光器會沿着晶圓半徑方向移動一個檢測視野，晶圓再次進行旋轉，此時檢測下一個晶圓表面環形區域，直到晶圓表面所有區域檢測完畢。

在檢測過程中，無缺陷區域的散射光信号較為均勻，當激光掃射到顆粒、劃痕、凸起等缺陷時，散射光會發生突變，信号圖像也會發生突變，同時可以根據晶圓的旋轉角度和激光束照射的晶圓半徑位置來确定缺陷在晶圓表面的位置。激光掃描的檢測精度很高，可以達到小于32um的檢測精度。

目前市場上的無圖案晶圓表面缺陷檢測設備主要為KLA公司（美國）的Surfscan系列設備，該系列設備使用DUV激光器對晶圓表面進行照射，并通過機器學習算法對信号圖像進行缺陷檢測與分類，其檢測精度可達10nm以下。

在對無圖案晶圓表面微米級的缺陷檢測的研究中，塗政乾等人将激光束換成了可見光束對晶圓表面進行照射，利用光散理論對收集的散射光進行處理後可以得到不同缺陷的不同散射光分布圖，最終成功實現了玻璃晶圓表面微米級的氣泡、顆粒、劃痕等缺陷的精準檢測。

宏觀缺陷檢測設備主要使用的是自動光學檢測技術，通過圖像采集系統獲取晶圓表面清晰圖像後進行視覺缺陷檢測，由于光學成像的分辨率遠遠小于電子束成像的分辨率，因此并不能檢測納米級缺陷，而通常用于檢測大于0.5um的缺陷，但是其成像視野要大于電子束檢測設備，且成像速度也更快，因此晶圓檢測的速度也很快。

光學成像技術展現的是晶圓表面一個區域内的全貌，其同時适用于圖案晶圓和無圖案晶圓的宏觀缺陷檢測。檢測時，通過控制機械運動平台使晶圓在圖像采集系統下方移動。

同時通過上下調整成像系統的高度保證晶圓表面對焦以實現對晶圓表面每個目标位置的清晰拍照，然後由計算機進行晶圓表面圖像缺陷檢測，最後根據拍照時晶圓位置和缺陷在圖像中的位置可以得到缺陷在晶圓上的位置，即完成晶圓檢測。

目前市場上的宏觀缺陷檢測設備主要有KLA公司的CIRCL系列設備、Camtek公司的Eagleᵀ-i系列設備、上海睿勵公司的FSD系列設備以及中科飛測公司BIRCH系列設備，這些設備均能實現晶圓表面的快速清晰拍照。

并能對晶圓表面圖像進行精準的缺陷檢測，其中中科飛測公司BIRCH系列設備和Camtek公司的Eagleᵀ-i系列設備還針對大翹曲晶圓成像質量不穩定、模糊的問題，設計了高速自動對焦系統，實現了大翹曲晶圓的實時清晰成像。

從以上分析中可以得出，晶圓表面缺陷檢測技術不同，檢測的晶圓和缺陷也不同，因此在開發晶圓表面缺陷檢測設備時，需要根據目标晶圓的情況，選擇合适的檢測技術。晶圓表面需要進行缺陷檢測的對象是每一個晶粒，晶粒邊緣毛刺、晶粒邊緣損傷、晶粒邊緣劃痕為三種主要缺陷，其中最小需檢出缺陷的尺寸寬度為2.4um。

傳統的晶圓表面缺陷檢測方法是由人工對10倍顯微物鏡放大下的晶圓表面晶粒進行逐一檢測，一片8寸晶圓表面總計有10萬個晶粒，一個工人需要花費約32個工時才能完成一片晶圓上所有晶粒的缺陷檢測和标記，檢測效率很低，且工人長時間工作出現的精神疲勞會導緻很多缺陷晶粒漏檢，無法保證生産質量。

因此急需一種高效、精準的晶圓表面缺陷自動檢測設備，可以找出晶圓表面每一個缺陷晶粒的位置。對于自動檢測設備要求是檢測時間小于120分鐘，檢測速度需要盡可能快，并且保證95%以上的缺陷晶粒召回率。

在使用10倍顯微物鏡對晶圓表面晶粒進行缺陷檢查時，移動晶圓進行多個位置晶粒的檢測時，往往需要通過調整物鏡的高度才能使晶圓表面晶粒清晰成像，即讓晶圓表面晶粒對焦。在YOLO系列檢測網絡中，目前已存在YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOX等多個版本。

YOLOv1作為YOLO系列的最初版本，其網絡結構最簡單，檢測速度最快，但是卷積網絡輸出的特征圖單一且分辨率很低，以此特征圖進行圖像中小缺陷的檢測精度非常低。

YOLOv2在網絡檢測訓練中使用了預設錨框來輔助缺陷定位，提高了缺陷位置的檢測精度，同時增加了網絡輸出特征圖的分辨率，一定程度上改善了小目标的檢測精度，但提升并不大。

YOLOv3開始則生成了不同分辨率的三個特征圖，其中小分辨率的特征圖可用于檢測大目标，大分辨率的特征圖可用于檢測小目标，且使用了FPN網絡将小特征圖中的深層特征數據融合到了大特征圖中，極大地提升了小目标的檢測精度。

YOLOv3的檢測速度較YOLOv1和v2稍稍降低，但是檢測精度提高了很多，因此在傳統的工業實時檢測場景中，通常使用YOLOv3網絡進行缺陷檢測，來保證檢測速度和精度。

2021年曠世科技新推出的YOLOX-Darknet53檢測網絡，在YOLOv3網絡結構的基礎上進行了解耦預測、無預設錨框等改進設計，網絡檢測不再基于YOLOv2、YOLOv3中的預設錨框算法，并且将目标的位置、類别、置信度進行解耦預測，大大提高了各尺寸缺陷檢測的穩定性和精度，其檢測速度較YOLOv3稍低，但依然保持了很高的檢測速度。

晶圓表面的待檢測缺陷中存在的毛刺、損傷、劃痕的尺寸均不大，在圖像中的面積占比一般小于1%，為了準确檢出晶圓表面各類的缺陷，并且保證較快的檢測速度，最終選擇了以上綜合性能最優的YOLOX-Darknet53網絡進行缺陷檢測。

設計了飛拍自動對焦系統，實現了快速獲取晶圓表面最清晰圖像。對于飛拍規劃，首先确定了晶圓逐行掃描的方式，在此基礎上，為了保證掃描運動控制的方便性，提出了一種Mark點标定的方法完成晶圓轉正，為了确定飛拍拍照位置，通過讀取晶圓GDS文件對于晶圓表面每一個區域的拍照位置進行了規劃。

對于适合用于飛拍的自動對焦系統研發，通過研究自動對焦算法，最終設計了一種基于測距法的自動對焦系統，其中以光譜共焦距離傳感器作為測距設備，以基于圖像處理的自動對焦方法作為清晰物距标定方法，能夠在飛拍過程中通過提前測量每一個拍照點的高度提前完成自動對焦，實現了保證飛拍連續性的情況下，獲取每一個拍照點的清晰圖像。

進行了晶圓表面缺陷檢測實驗。實驗結果中單片晶圓檢測時間在107分鐘左右，每一次拍照對焦均十分到位，獲取的晶圓表面圖像清晰率高達99.9%，并實現了95%以上的缺陷晶粒檢出率，檢測速度和缺陷晶粒檢出率均滿足生産需求，因此本系統能夠替代傳統的人工檢測，實現晶圓表面缺陷的自動化檢測。

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