申请/专利权人：苏州瑞霏光电科技有限公司

申请日：2023-10-11

公开（公告）日：2023-12-15

公开（公告）号：CN117059511B

主分类号：H01L21/66

分类号：H01L21/66;G01L1/00;G06F18/24;G06F18/25;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.12.15#授权;2023.12.01#实质审查的生效;2023.11.14#公开

摘要：本申请涉及数据处理技术领域，提供一种晶圆材料内部应力分布检测方法及系统。所述方法包括：根据晶圆材料应用标准，获得内应力检测因素集合；依据内应力检测因素集合对晶圆内应力检测数据库进行分类，获取晶圆检测因素样本数据集；利用深度学习网络结构对晶圆检测因素样本数据集分别进行训练，再基于模型融合系数集合将基础内应力检测分支模型集合进行融合，生成晶圆内应力自适应检测模型；基于晶圆内应力自适应检测模型对加工节点检测数据流进行分析，获得晶圆内部应力分布检测结果。采用本方法能够达到通过构建自适应检测模型实现晶圆内应力智能化快速检测，提高内应力检测因素全面性，进而提高晶圆内应力检测精度和检测效率的技术效果。

主权项：1.一种晶圆材料内部应力分布检测方法，其特征在于，所述方法包括：布设获得加工节点识别网络，基于所述加工节点识别网络采集获得目标晶圆的加工节点检测数据流；根据晶圆材料应用标准，获得内应力检测因素集合，所述内应力检测因素集合包括材料特性、尺寸厚度、表面缺陷以及加工工艺；构建晶圆内应力检测数据库，所述晶圆内应力检测数据库包括晶圆加工检测数据和内应力检测结果数据；其中，所述构建晶圆内应力检测数据库，包括：基于所述内应力检测因素集合对晶圆加工流程进行数据采集，获得晶圆结构化检测数据流和晶圆图像检测数据流；对所述晶圆图像检测数据流进行表面缺陷识别、特征标记，获得晶圆表面缺陷特征信息集；根据所述晶圆结构化检测数据流和所述晶圆表面缺陷特征信息集，确定所述晶圆加工检测数据；通过内应力检测仪采集获取所述内应力检测结果数据，基于所述晶圆加工检测数据和所述内应力检测结果数据，构建所述晶圆内应力检测数据库；依据所述内应力检测因素集合对所述晶圆内应力检测数据库进行分类，获取晶圆检测因素样本数据集；利用深度学习网络结构对所述晶圆检测因素样本数据集分别进行训练，获得基础内应力检测分支模型集合，包括：从所述晶圆检测因素样本数据集中随机选取N组模型样本数据，对所述N组模型样本数据分别进行均等分布权重层训练，得到N个内应力检测分支模型；对所述N个内应力检测分支模型的分别进行模型验证，获得N个模型准确率和所述N组模型样本数据的预测损失值集合；基于所述N个模型准确率和所述预测损失值集合，迭代更新所述N组模型样本数据的权值分布，获取所述基础内应力检测分支模型集合；获取模型融合系数集合，基于所述模型融合系数集合将所述基础内应力检测分支模型集合中的各分支模型进行融合，生成晶圆内应力自适应检测模型；其中，所述获取模型融合系数集合，包括：获得所述内应力检测因素集合的检测属性信息，对所述检测属性信息进行主成分分析，获得降维检测属性信息；基于对所述降维检测属性信息进行因子分析，获得检测因素权重分配结果；依据所述检测因素权重分配结果对所述应力检测因素集合中的各检测因素进行影响度赋予，获取检测因素影响度系数；将所述检测因素影响度系数对所述N个模型准确率进行参数交融，获取所述模型融合系数集合；基于所述晶圆内应力自适应检测模型对所述加工节点检测数据流进行分析，获得晶圆内部应力分布检测结果。

全文数据：

权利要求：

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