晶圆上目标缺陷的快速筛查方法及其装置、系统、存储介质和电子设备

技术领域

本发明涉及半导体技术中的缺陷检测，尤其涉及一种晶圆上目标缺陷的快速筛查方法及其装置、计算机可读存储介质和电子设备。

背景技术

在半导体集成电路的制造工艺中，缺陷检测已经成为提升良率的一项重要手段。目前业内缺陷扫描通常采用总计数(total count)、递增计数(add count)、重复计数(repeat count)的方式，以及利用机台的自分类软件分类(基于像素大小、形状尺寸等自动分类)出的粗略类别(rough bin)的方式来进行缺陷管控，像缺陷位置在晶圆上随机出现的这种常规缺陷可通过这几种常规方式进行规格设定而实现系统的缺陷检测。

但经过研究发现，晶圆上的芯片故障率高的区域，是因为该区域所出现的缺陷除了在其他区域内出现过的缺陷外，还有一些是该区域所特有的缺陷，也即当该晶圆上的某区域出现了一些其他区域所没有的特定缺陷时，该区域内的芯片故障率会比其他区域内的芯片故障率高。例如，参见图1，由于晶圆上内圈区域内中除了出现在中圈区域和外圈区域内上的缺陷(即一种缺陷同时出现在内圈区域和中圈区域，或同时出现在内圈区域和外圈区域，或同时出现在内圈区域、中圈区域和外圈区域，简称共有缺陷)外，还出现了中圈区域，或外圈区域上都没有出现的其他缺陷(简称特有的目标缺陷)，因此，相较于中圈区域和外圈区域，晶圆内圈区域内的芯片故障率最高。

基于此，为了能够筛查出这种特定的目标缺陷，在待筛查数量比较小的情况下，即晶圆样本数量少，且晶圆上的缺陷类别少的情况下，通常可以通过简单人工筛查找到该目标缺陷。但是当待筛查数量庞大，即晶圆样本数量非常大，且晶圆上的缺陷类别非常多的情况下，通过人工筛查的效率非常低，并且筛查的准确度也非常低。因此，如何从大量晶圆上的众多缺陷中快速筛查出目标区域所特有的目标缺陷，从而为芯片的失效分析提供有力参考是当前亟需解决的问题。

发明内容

为了部分地解决上述问题，本发明提供了一种目标缺陷的快速筛查方法及其装置、系统、存储介质和电子设备。

本发明的第一方面，在于提供一种晶圆上目标缺陷的快速筛查方法，其包括步骤：获取所有待筛查样本晶圆的目标区域内每种待筛查缺陷各自的筛查参数；其中，所述筛查参数包括：独特性权重，严重性权重，普适性权重和自定义常量；根据所述筛查参数确定每种所述待筛查缺陷各自的筛查参考值；根据所述筛查参考值和预设的筛查规则，从多种所述待筛查缺陷中自动筛查出目标缺陷。

在本发明一示例性实施例中，从多种所述待筛查缺陷中自动筛查出目标缺陷的步骤，具体包括：将每个所述筛查参考值与预设参考阈值进行比较，并将大于或等于所述预设参考阈值的所述筛查参考值对应的所述待筛查缺陷判定为目标缺陷。

在本发明另一示例性实施例中，从多种所述待筛查缺陷中自动筛查出目标缺陷的步骤，具体包括：按照从大到小的顺序将各种所述待筛查缺陷的所述筛查参数进行排序；将排序相邻的两个所述筛查参考值进行比较，若两者之间差值大于或等于预设差值阈值，将两者中较大筛查参考值对应的待筛查缺陷，以及排序在所述较大筛查参考值前面的每个筛查参考值各自对应的所述待筛查缺陷均判定为目标缺陷。

在本发明一示例性实施例中，获取所述待筛查缺陷的独特性权重的步骤，具体包括：获取所有待筛查样本晶圆的目标区域内每种所述待筛查缺陷各自的数量；获取所有待筛查样本晶圆的参考区域内每种所述待筛查缺陷各自的数量；根据所述目标区域内每种所述待筛查缺陷各自的数量，和所述参考区域内每种所述待筛查缺陷各自的数量确定每种所述待筛查缺陷各自的独特性权重。

在本发明一示例性实施例中，获取所述待筛查缺陷的严重性权重的步骤，具体包括：获取所有待筛查样本晶圆的目标区域内所有待筛查缺陷的数量总和；根据所述目标区域内每种所述待筛查缺陷各自的数量，以及所有所述待筛查缺陷的数量总和确定每种所述待筛查缺陷各自的严重性权重。

在本发明一示例性实施例中，获取所述普适性权重的步骤，具体包括：获取每种所述待筛查缺陷各自对应的芯片总和；获取每种所述待筛查缺陷各自对应的失效芯片数量；根据每种所述待筛查缺陷各自对应的失效芯片数量，以及芯片总和确定每种所述待筛查缺陷各自的普适性权重。

本发明的第二方面，在于提供一种晶圆上目标缺陷的快速筛查装置，其包括：数据获取模块，用于获取所有待筛查样本晶圆上目标区域内每种待筛查缺陷各自的筛查参数；其中，所述筛查参数包括：独特性权重，严重性权重，普适性权重和自定义常量；数据处理模块，用于根据所述数据获取模块所获取的筛查参数确定每种所述待筛查缺陷各自的筛查参考值；缺陷筛查模块，用于根据所述数据处理模块所确定的每种所述待筛查缺陷的筛查参考值，以及预设的筛查规则，从各种所述待筛查缺陷中自动筛查出目标缺陷。

在本发明一示例性实施例中，所述缺陷筛查模块具体用于将每个所述筛查参考值与预设参考阈值进行比较，并将大于或等于所述预设参考阈值的所述筛查参考值对应的所述待筛查缺陷判定为目标缺陷。

在本发明一示例性实施例中，所述缺陷筛查模块具体包括：排序单元，用于按照从大到小的顺序将各种所述待筛查缺陷的筛查参考值进行排序；筛查单元，用于将排序相邻两个所述筛查参考值进行比较，且当两者之间差值小于或等于预设差值阈值时，将两者中较大筛查参考值前面的每个所述筛查参考值各自对应的所述待筛查缺陷均判定为目标缺陷。

在本发明一示例性实施例中，所述数据获取模块具体包括：第一数据获取单元，用于获取所有待筛查样本晶圆的目标区域内每种所述待筛查缺陷各自的数量；第二数据获取单元，用于获取所有待筛查样本晶圆的参考区域内每种所述待筛查缺陷各自的数量；第一数据处理单元，用于根据所述第一数据获取单元所获取的所述目标区域内每种所述待筛查缺陷各自的数量，和所述第二数据获取单元所获取的所述参考区域内每种所述待筛查缺陷各种的数量确定每种所述待筛查缺陷的独特性权重。

在本发明一示例性实施例中，所述数据获取模块还包括：第三数据获取单元，用于获取所有待筛查样本晶圆的目标区域内所有待筛查缺陷的数量总和；第二数据处理单元，用于根据所述第一数据获取单元所获取的所述目标区域内每种所述待筛查缺陷各自的数量，和所述第三数据获取模块所获取的所有所述待筛查缺陷的数量总和确定每种所述待筛查缺陷的严重性权重。

在本发明一示例性实施例中，所述数据获取模块还包括：第四数据获取单元，用于获取每种所述待筛查缺陷各自对应的芯片总和；第五数据获取单元，用于获取每种所述待筛查缺陷各自对应的失效芯片数量；第三数据处理单元，用于根据所述第五数据获取单元所获取的每种所述待筛查缺陷各自对应的失效芯片数量，和所述第四数据获取单元所获取的每种待筛查缺陷对应的芯片总和确定每种所述待筛查缺陷的普适性权重。

本发明的第三方面，在于提供一种晶圆上目标缺陷的快速筛查系统，其包括：缺陷扫描装置，用于批量扫描所有待筛查样本晶圆，获得每个所述待筛查样本晶圆上每个缺陷的属性特征；上述任一快速筛查装置，所述快速筛查装置与所述缺陷扫描装置数据通信。

本发明的第四方面，在于提供一种电子设备，包括至少一个处理器、至少一个存储器、通信接口和总线；其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；所述存储器用于存储执行上述任一所述方法的程序；所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。

本发明的第五方面，在于提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时控制所述存储介质所在设备执行上述任一所述方法的步骤。

有效效果：

本发明通过获取目标区域内每个待筛查缺陷的筛查参数，如独特性权重、严重性权重、普适性权重和自定义常量，并根据该筛查参数确定每种待筛查缺陷的筛查参考值，最后根据该筛查参考值从目标区域中的多种待筛查缺陷中自动筛查出目标缺陷，解决了现有技术中采用人工筛查无法实现大批量快速筛查的问题，并且降低了工作人员的劳动强度，同时一定程度上保证了筛查结果的可靠性和准确性。

附图说明

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一简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图：

图1是本发明一示例性实施例的一种晶圆上目标缺陷的快速筛查方法的流程图；

图2是本发明又一示例性实施例的一种晶圆上目标缺陷的快速筛查方法的流程图；

图3是一示例性实施例中某一待筛查样本晶圆上目标区域和参考区域内的部分缺陷分布示意图；

图4是本发明一示例性实施例的一种快速筛查装置的结构示意图；

图5是本发明一示例性实施例的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

本文中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。

名词释义：

“目标区域”：通常，根据不同的划分规则，可将晶圆划分为多个区域，而在划分得到的众多区域中某个区域或某些区域内的芯片故障率最高，因此，本文中，这些区域即为目标区域，其他区域为参考区域。例如，按照预设的不同半径或直径划分，可将该晶圆划分为内圈区域、中圈区域和外圈区域，且当前批次的晶圆中，内圈区域上的芯片故障率最高，因此，将该内圈区域标识/设定为目标区域，而中圈区域和外圈区域则自定标识/设定为参考区域。

“目标缺陷”：本文中的该目标缺陷是指上述目标缺陷中特有的缺陷，即该种缺陷仅仅只出现在目标区域，而未出现在任何参考区域内。例如，晶圆上内圈区域中出现了缺陷A、B、C，中圈区域内出现了缺陷B、D，外圈区域中出现了A、B、E，其中，第三种缺陷，即缺陷C仅仅出现在了内圈区域，而未出现在内圈区域或外圈区域，因此，该目标区域所特有的缺陷C则为待筛查的目标缺陷。

“待筛查缺陷”：通常，晶圆的目标区域内有多种缺陷，即除了目标缺陷外，还有其他类型缺陷，且该其他类型的缺陷也同时出现在晶圆的参考区域内，因此，在未筛查出目标缺陷之前，将目标区域内的各种缺陷统称为待筛查缺陷，即待筛查缺陷中一部分缺陷是目标区域所特有，未出现在参考区域内，或很少出现在参考区域内的，另外一部分缺陷是可以出现在目标区域，也可以出现在参考区域的。例如，参见图3，某一晶圆的内圈区域中除了特有缺陷C，还有缺陷A 和缺陷B，且该缺陷A还出现在了外圈区域，而缺陷B还出现在了中圈区域和外圈区域，因此，缺陷A、B、C则统称为待筛查缺陷。当然，也可将同时出现在目标区域和参考区域的待筛查缺陷称为共有缺陷。

实施例一

参见图1，为本发明示例性实施例的一种晶圆上目标缺陷的快速筛查方法的流程图。具体地，本示例性实施例的快速筛查方法包括步骤：

S101，获取所有待筛查样本晶圆的目标区域内每种待筛查缺陷各自的筛查参数。

在一些实施例中，预先将当前批次待筛查的多个样本晶圆中的每个晶圆划分为内圈区域、中圈区域和外圈区域，经过试验发现，此批次中内圈区域中的芯片故障率较高，因此，将每个待筛查样本晶圆的内圈区域作为目标区域，以从该内圈区域内的多种缺陷，即待筛查缺陷中快速筛查出该目标区域所特有的缺陷，即目标缺陷。

当然，在另一些实施例中，若经过试验发现，此批次中中圈区域的芯片故障率较高，则将中圈区域划分为目标区域，并标记，相应地，内圈区域和外圈区域自动划分为参考区域，并标记。同理，也可将外圈区域划分为目标区域，中圈区域和内圈区域划分为参考区域。当然，具体的划分规则可根据实际需要进行变形或扩展都是可以理解的。

在一些实施例中，该筛查参数包括：目标区域内每种待筛查缺陷的独特性权重、严重性权重、普适性权重和自定义常量。

其中，独特性权重是用于衡量当前类型的待筛查缺陷是否为目标区域所特有的，或者较多出现在目标区域，较少出现在参考区域。在一些实施例中，该独特性权重可表示为所有待筛查样本晶圆的目标区域中某一种待筛查缺陷的总数与所有待筛查样本晶圆的参考区域中该种待筛查缺陷的总数之比(也即某一种待筛查缺陷在目标区域中的数量和参考区域中的数量比)。相应地，该比值越大，即独特性权重越大，则说明该种待筛查缺陷在目标区域内出现的几率大于该种待筛查缺陷在参考区域内出现的几率，从侧面反映该类型缺陷可能是目标区域特有的。当然，若该种待筛查缺陷未在参考区域中出现，则该比值为无穷大。

相应地，在一些实施例中，该步骤S101中获取该独特性权重的步骤，具体包括步骤：

S1011，获取所有待筛查样本晶圆的目标区域内每种待筛查缺陷各自的数量。

在一些实施例中，预先采用扫描电子显微镜(SEM)或透射电子显微镜(Transmission electron microscope，TEM)等缺陷扫描设备进行批量扫描，从而得到每个待筛查样本晶圆上所有缺陷各自的种类、位置(或坐标)、尺寸等参数。相应地，可根据每个缺陷的位置或坐标确定其所属区域(具体地，可将该缺陷的位置或坐标与预设的划分区域的半径/直径进行对比)，然后统计所有待筛查样本晶圆的目标区域内每种待筛查缺陷各自的数量。

例如，参见图3，预先扫描得到的某一待筛查样本晶圆中每种缺陷A、B、C、D、E的数量和位置或坐标，其中，第一种缺陷A当前分别出现于内圈区域和外圈区域，第二种缺陷B当前同时出现在内圈区域、中圈区域和外圈区域，第三种缺陷C仅仅出现在内圈区域，第四种缺陷D仅仅出现在中圈区域，第五种缺陷E仅仅出现在外圈区域，并得到当前待筛查样本晶圆的目标区域中三种待筛查缺陷A、B、C各自的数量。由于每个待筛查样本晶圆的目标区域内的待筛查缺陷的种类和数量不尽相同，例如，第二个待筛查样本晶圆的目标区域中的三种缺陷为：F、G、D，而参考区域中的四种缺陷为：A、C、F、H；则两个待筛查样本晶圆的目标区域中的待筛查缺陷为：A、B、C、F、G、 D，以及每种待筛查缺陷的数量。因此，可采用相同方法，统计得到其他每个待筛查样本晶圆上内圈区域(即目标区域)内的每种待筛查缺陷各自的数量，最后综合统计得到所有待筛查样本晶圆上内圈区域 (即目标区域)中每种待筛查缺陷A、B、C、F、G、D···各自的数量：Na、Nb、Nc、Nf、Ng、Nd···。

S1012，获取所有待筛查样本晶圆的参考区域内每种待筛查缺陷各自的数量。

在一些实施例中，如前所述，可根据每个晶圆上每个缺陷的位置或坐标，可确定每个样本晶圆上每个缺陷所属的区域，且出现在目标区域内的待筛查缺陷也可能现在参考区域中，自然也可获取到所有待筛查样本晶圆的参考区域中每种待筛查缺陷各自的数量。

例如，对于当前待筛查样本晶圆内中目标区域内的三种待筛查缺陷A、B、C，其中，第一种待筛查缺陷A和第二种待筛查缺陷B出现在了当前待筛查样本晶圆的参考区域内，当然，这两种待筛查缺陷也可能出现在其他待筛查样本晶圆的参考区域中；同理，虽然第三种待筛查缺陷C并未出现在当前待筛查样本晶圆的参考区域中，当其也可能出现在其他待筛查样本晶圆的参考区域中，因此，分别统计当前待筛查样本晶圆的内圈区域(即目标区域)内的三种待筛查缺陷A、 B、C出现在所有待筛查样本晶圆的圈区域或/和外圈区域的数量(即出现在参考区域的数量)。当然，若某个待筛查缺陷未出现在任何一个待筛查样本晶圆的参考区域内，则其对应的统计数量为0。相应地，得到每个待筛查样本晶圆的参考区域中每种待筛查缺陷的数量后，即可得到所有待筛查样本晶圆的参考区域内出现的各种待筛查缺陷的数量总和，也即得到所有待筛查样本晶圆的参考区域内每种待筛查缺陷A、B、C、F、G、D···各自的数量：Na’、Nb’、Nc’、Nf’、 Ng’、Nd’···。

S1013，根据上述步骤S1011中目标区域内每种待筛查缺陷的数量和步骤S1012中获取到的参考区域内每种待筛查缺陷的数量确定每种待筛查缺陷的独特性权重。

在一些实施例中，如前所述，该独特性权重可表示为所有待筛查样本晶圆的目标区域中每种待筛查缺陷的总数与所有待筛查样本晶圆的参考区域中每种待筛查缺陷的总数之比，则该批次所有待筛查样本晶圆的目标区域内每种待筛查缺陷A、B、C、F、G、D···各自的独特性权重为：Na/Na’、Nb/Nb’、Nc/Nc’、Nf/Nf’、 Ng/Ng’、Nd/Nd’···。

其中，严重性权重是用于衡量该种待筛查缺陷在目标区域内发生的严重程度。在一些实施例中，该严重性权重是指目标区域内该待筛查缺陷的发生频率，具体地，其可表示为目标区域内该种待筛查缺陷的数量与目标区域内所有待筛查缺陷的数量总和之比。当然，发送频率越大，则该严重性权重越大。

相应地，在一些实施例中，该步骤S101中获取该严重性权重的步骤，具体包括步骤：

S1014，获取所有待筛查样本晶圆的目标区域内所有待筛查缺陷的数量总和。

在一些实施例中，上述步骤S1011中已经获得了所有待筛查样本晶圆的目标区域内每种待筛查缺陷各自的数量Na、Nb、Nc、Nf、 Ng、Nd···，相应地，将每种待筛查缺陷的数量总和相加，即可得到所有待筛查样本晶圆的目标区域内所有待筛查缺陷的数量总和N＝ Na+Nb+Nc+Nf+Ng+Nd+···。

S1015，根据所有待筛查样本晶圆的目标区域内每种待筛查缺陷各自的数量与目标区域内所有待筛查缺陷的数量总和确定目标区域内每种待筛查缺陷各自的严重性权重。

在一些实施例中，上述步骤S1011中已经获得了目标区域内每种待筛查缺陷的数量Na、Nb、Nc、Nf、Ng、Nd···，且步骤S1014 中获得了所有待筛查缺陷的数量总和N，因此，可得到每种待筛查缺陷的数量与所有待筛查缺陷数量总和之比，即每种待筛查缺陷的严重性权重为：Na/N、Nb/N、Nc/N、Nf/N、Ng/N、Nd/N···。

其中，该普适性权重是用于衡量该种待筛查缺陷在本次筛查的样本晶圆中出现的普遍性。在一些实施例中，该普适性权重具体可表示为具有该种筛查缺陷的失效芯片总数量，与具有该种待筛查缺陷的总芯片数量(即具有该待筛查缺陷的失效芯片和未失效芯片数量总和) 之比。相应地，在一些实施例中，该步骤S101中获取该普适性权重的步骤，具体包括步骤：

S1016，获取每种待筛查缺陷对应的芯片总和。

在一些实施例中，由于每个晶圆上有多个芯片，因此，将所有待筛查样本晶圆进行扫描后，可得到所有待筛查样本晶圆上所有芯片各自的位置或坐标、编号、所属区域等参数，并可存储在数据库中；同时，数据库中存储了每个样本晶圆上每个缺陷的类型、位置或坐标，以及所属区域等，因此，可根据每个缺陷的位置或坐标确定每个缺陷所属区域，从而确定得到目标区域内的各个待筛查缺陷，相应地，也可根据每个待筛查缺陷的位置或坐标和每个芯片的位置或坐标确定每个待筛查缺陷各自对应的芯片，从而得到每种待筛查缺陷各自对应的所有芯片总和Ma、Mb、Mc、Mf、Mg、Md···。

S1017，获取每种待筛查缺陷对应的失效芯片数量。

在一些实施例中，预先在数据库中对失效的芯片进行标识，因此，在得到每种待筛查缺陷各自对应的芯片总和的基础上，进一步得到每种待筛查缺陷对应的失效芯片数量ma、mb、mc、mf、mg、md···。

S1018，根据每种待筛查缺陷对应的失效芯片数量和芯片总和确定每种待筛查缺陷的普适性权重。

在一些实施例中，上述步骤S1017中的失效芯片数量与上述步骤S1016中每种待筛查缺陷对应的芯片总和之比即为普适性权重，即： ma/Ma、mb/Mb、mc/Mc、md/Md、mf/Mf、mg/Mg···。

其中，该自定义常量是经验常数(例如，行业内针对各种缺陷对芯片失效的影响研究实验获得的缺陷权重值)，也可预先根据实际需要设定或调整。

当然，上述步骤S1011-S1018之间的顺序可根据实际需要进行调换。

S103，根据该筛查参数确定每种待筛查缺陷的筛查参考值。

在一些实施例中，根据上述步骤S101中得到的每种待筛查缺陷四个筛查参数：独特性权重α、严重性权重β、普适性权重γ和自定义常量δ构建一数学模型来确定目标区域内每种待筛查缺陷各自的筛查参考值。具体地，该数学模型为：F＝α*β*γ*δ，由此可知，每种待筛查缺陷各自的筛查参考值即为每种待筛查缺陷各自的四个筛查参数之乘积，例如：

第一种缺陷A的筛查参考值

第二种缺陷B的筛查参考值

第三种缺陷C的筛查参考值

本示例性实施例的快速筛查方法通过为每种待筛查缺陷设置一个筛查参考值，并由四个筛查参数来确定每个筛查参考值，即从四个方面来衡量每种待筛查缺陷，从而保证了筛查结果的可靠性和准确性。

S105，根据每种待筛查缺陷各自的筛查参考值和预设的筛查规则，从多种待筛查缺陷中自动筛查出目标缺陷。

在一些实施例中，该预设的筛查规则包括：从中筛查出筛查参考值大于预设参考阈值的每种待筛查缺陷，并将其判定为目标缺陷。具体地，该步骤S105包括：将步骤S103中得到的每种待筛查缺陷各自的筛查参考值分别与预设参考阈值进行比较，并将大于或等于该预设参考阈值的筛查参考值对应的待筛查缺陷判定为目标缺陷。例如，最终得到当前批次的待筛查样本晶圆的每种待筛查缺陷A、B、C、D、 F、G···各自的筛查参考值如下表一所示。

表一 当前批次中每种待筛查缺陷各自的筛查参考值

令预设参考阈值为5000，然后将上表中每种待筛查缺陷各自的筛查参考值分别与该预设参考阈值进行比较，自动筛查出上述待筛查缺陷A、B、C为目标缺陷。

在一些实施例中，该预设参考阈值为预先根据各种缺陷对芯片的故障率的影响研究实验所设定的经验值。

在另一些实施例中，该预设的筛查规则包括：从中筛查出参考值排序靠前的多个筛查参考值各自对应的待筛查缺陷全部判定为目标缺陷。具体地，该步骤S105包括：将每种待筛查缺陷的筛查参考值按照从大到小的顺序排序，并将排序靠前(具体地，可预先设置一个排序筛查阈值，如前5或前10)的筛查参考值对应的待筛查缺陷均判定为目标缺陷。例如，将上表一种排序前三的三种待筛查缺陷A、 B、C自动判定为目标缺陷。

在另一些实施例中，该预设的筛查规则包括：将筛查参考值相对较大的各种待筛查缺陷均判定为目标缺陷。具体地，该步骤S105 具体包括：将步骤S103中得到的多个筛查参考值按照从大到小的顺序进行排序，并将排序前后相邻的两个筛查参考值进行比较，若两者之间的差值小于预设差值阈值(可根据需要设置，例如，大于10000 或者大于5000，或者大于7000)，则将这两者中排序靠前，也即两者中较大筛查参考值前面的各个筛查参考值各自所对应的待筛查缺陷均判定为目标缺陷。例如，按照从大到小的顺序依次将第一顺位的筛查参考值与第二顺位的筛查参考值进行比较，将第二顺位的筛查参考值与第三顺位的筛查参考值进行比较，将第三顺位的筛查参考值与第四顺位的筛查参考值进行比较···依次类推，直至首次出现两者之间差值小于或等于预设差值阈值的两个待筛查参考值为止，然后将这两者中较大筛查参考值前面的各个筛查参考值各自对应的待筛查缺陷均判定为目标缺陷。例如，将上表一种排序第一的待筛查缺陷A 与排序第二的待筛查缺陷B进行比较，得到两者之间的差值7074，且该差值大于预设的差值阈值5000，继续将排序第二的待筛查缺陷B 与排序第三的待筛查缺陷C进行比较，得到两者之间的差值6610，且该差值大于预设的差值阈值5000，继续将排序第三的待筛查缺陷C 与排序第四的待筛查缺陷D进行比较，得到两者之间的差值5572，且该差值大于预设的差值阈值5000，继续将排序第四的待筛查缺陷D 与排序第五的待筛查缺陷F进行比较，得到两者之间的差值30，且该差值小于预设的差值阈值5000，因此，将排序第四的待筛查缺陷D 之前的待筛查缺陷A、B、C自动判定为目标缺陷。

当然，基于相同的原理，按照从小到大的顺序进行排序，然后从最末两位开始比较直至找到差值小于或等于预设差值阈值的两个待筛查参考值为止，然后以这两者中较大筛查参考值界，将排在其前面的各个筛查参考值各自对应的待筛查缺陷均判定为目标缺陷，也是可以理解的。

实施例二

参见图4，为本发明一示例性实施例的晶圆上目标缺陷的快速筛查装置的功能模块示意图。具体地，本示例性实施例的快速筛查装置包括：

数据获取模块41，用于获取所有待筛查样本晶圆的目标区域内每种待筛查缺陷各自的筛查参数；

数据处理模块42，用于根据上述数据获取模块所获取的各个筛查参数确定所有待筛查样本晶圆的目标区域内每种待筛查缺陷各自的筛查参考值；

缺陷筛查模块43，用于根据上述数据处理模块所得到的每个筛查参考值，以及预设的筛查规则，从各种待筛查缺陷中筛查出目标缺陷。

在一些实施例中，上述的筛查参数包括：独特性权重，严重性权重，普适性权重和自定义常量。

其中，独特性权重是用于衡量当前类型的待筛查缺陷是否为目标区域所特有的，或者较多出现在目标区域，较少出现在参考区域。在一些实施例中，该独特性权重可表示为所有待筛查样本晶圆的目标区域中某一种待筛查缺陷的总数与所有待筛查样本晶圆的参考区域中该种待筛查缺陷的总数之比(也即某一种待筛查缺陷在目标区域中的数量和参考区域中的数量比)。相应地，该比值越大，即独特性权重越大，则说明该种待筛查缺陷在目标区域内出现的几率大于该种待筛查缺陷在参考区域内出现的几率，从侧面反映该类型缺陷可能是目标区域特有的。当然，若该种待筛查缺陷未在参考区域中出现，则该比值为无穷大。

相应地，该数据获取模块41具体包括:

第一数据获取单元，用于获取所有待筛查样本晶圆上目标区域内每种待筛查缺陷各自的数量；具体地，预先采用SEM等缺陷扫描设备对待筛查样本晶圆进行批量扫描，从而得到每个待筛查样本晶圆上所有缺陷各自的种类、位置(或坐标)、尺寸等参数，从而可根据每个缺陷的位置或坐标确定其所属区域(具体地，可将该缺陷的位置或坐标与预设的划分区域的半径/直径进行对比)，然后统计所有待筛查样本晶圆的目标区域内每种待筛查缺陷各自的数量；

第二数据获取单元，用于获取所有待筛查样本晶圆上参考区域内每种待筛查缺陷各自的数量；具体地，可根据每个晶圆上每个缺陷的位置或坐标，可确定每个样本晶圆上每个缺陷所属的区域，且出现在目标区域内的待筛查缺陷也可能现在参考区域中，自然也可获取到所有待筛查样本晶圆的参考区域中每种待筛查缺陷各自的数量；

第一数据处理单元，用于根据上述第一数据获取单元所获取的所有目标区域内每种待筛查缺陷各自的数量，以及第二数据获取单元所获取的所有参考区域内每种待筛查缺陷的数量确定每种待筛查缺陷各自的独特性权重；具体地，该独特性权重可表示为所有待筛查样本晶圆的目标区域中每种待筛查缺陷的总数与所有待筛查样本晶圆的参考区域中每种待筛查缺陷的总数之比。

其中，严重性权重是用于衡量该种待筛查缺陷在目标区域内发生的严重程度。在一些实施例中，该严重性权重是指目标区域内该待筛查缺陷的发生频率，具体地，其可表示为目标区域内该种待筛查缺陷的数量与目标区域内所有待筛查缺陷的数量总和之比。当然，发送频率越大，则该严重性权重越大。

相应地，在一些实施例中，数据获取模块41还包括：

第三数据获取单元，用于获取所有待筛查样本晶圆上目标区域内所有待筛查缺陷的数量总和；具体地，如前所述，已经获得了所有待筛查样本晶圆的目标区域内每种待筛查缺陷各自的数量，相应地，将每种待筛查缺陷的数量总和相加，即可得到所有待筛查样本晶圆的目标区域内所有待筛查缺陷的数量总和；

第二数据处理单元，用于根据上述第一数据获取单元所获取的目标区域内每种待筛查缺陷各自的数量，和该第三数据获取单元所获取的目标区域内所有待筛查缺陷的数量总和确定目标区域内每种待筛查缺陷各自的严重性权重；具体地，如前所述，已经获得了目标区域内每种待筛查缺陷的数量，以及所有待筛查缺陷的数量总和N，因此，可得到每种待筛查缺陷的数量与所有待筛查缺陷数量总和之比。

其中，该普适性权重是用于衡量该种待筛查缺陷在本次筛查的样本晶圆中出现的普遍性。在一些实施例中，该普适性权重具体可表示为具有该种筛查缺陷的失效芯片总数量，与具有该种待筛查缺陷的总芯片数量(即具有该待筛查缺陷的失效芯片和未失效芯片数量总和) 之比。

相应地，在一些实施例中，数据获取模块41还包括：

第四数据获取单元，用于获取目标区域内每种待筛查缺陷各自对应的芯片总和；具体地，由于每个晶圆上有多个芯片，因此，将所有待筛查样本晶圆进行扫描后，可得到所有待筛查样本晶圆上所有芯片各自的位置或坐标、编号、所属区域等参数，并可存储在数据库(该数据库可设置在该缺陷扫描装置内，也可设置在该快速筛查装置内) 中；同时，该数据库中存储了每个样本晶圆上每个缺陷的类型、位置或坐标，以及所属区域等，因此，可根据每个缺陷的位置或坐标确定每个缺陷所属区域，从而确定得到目标区域内的各个待筛查缺陷，相应地，也可根据每个待筛查缺陷的位置或坐标和每个芯片的位置或坐标确定每个待筛查缺陷各自对应的芯片，从而得到每种待筛查缺陷各自对应的所有芯片总和；

第五数据获取单元，用于获取目标区域内每种待筛查缺陷各自对应的失效芯片数量；具体地，可预先在数据库中对失效的芯片进行标识，因此，在得到每种待筛查缺陷各自对应的芯片总和的基础上，进一步得到每种待筛查缺陷对应的失效芯片数量；

第三数据处理单元，用于根据该第四数据获取单元所获取的每种待筛查缺陷对应的芯片总和，以及该第五数据获取单元所获取的每种待筛查缺陷对应失效芯片数量确定每种待筛查缺陷的普适性权重；具体地，将上述失效芯片数量与上述芯片总和之比即为普适性权重。

在一些实施例中，该缺陷筛查模块具体用于将上述数据处理模块所得到的每种待筛查缺陷对应的筛查参考值与预设参考阈值进行比较，并将大于或等于该预设参考阈值的筛查参考值对应的待筛查缺陷判定为目标缺陷。

在另一些实施例中，该缺陷筛查模块具体包括:

排序单元，用于将上述数据处理模块所得到的每种待筛查缺陷对应的筛查参考值，按照从大到小的顺序进行排序；

筛查单元，用于将排序前后相邻的两个筛查参考值进行比较，若两个筛查参考值之间差值大于或小于预设差值阈值，则将两者中排序靠前的筛查参考值对应的待筛查缺陷，以及排在该筛查参考值前面的多个筛查参考值各自对应的待筛查缺陷均判定为目标缺陷。

当然，在另一些实施例中，该筛查单元也可具体用于从中筛查出参考值排序靠前(例如，前五位或前四位，具体可根据实际情况调整)几个筛查参考值各自对应的待筛查缺陷全部判定为目标缺陷。

实施例三

本发明的第三方面，提供了一种晶圆上目标缺陷的快速筛查系统，其包括：用于批量扫描所有待筛查样本晶圆的缺陷扫描装置，以及与该缺陷扫描装置进行数据通信的快速筛查装置。其中，该缺陷扫描装置可采用采用SEM等现有的各种采集设备；该快速筛查装置可采用上述实施例二中的快速筛查装置。

本发明的第四方面，提供了一种电子设备，包括存储器502、处理器501及存储在存储器502上并可在处理器501上运行的计算机程序，所述处理器501执行所述程序时实现前文所述方法的步骤。为了便于说明，仅示出了与本说明书实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本说明书实施例方法部分。该电子设备，可以是包括各种电子设备，PC电脑、网络云服务器，甚至手机、平板电脑、 PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助理)、POS(Point of Sales，销售终端)、车载电脑、台式电脑等任意电子设备。

具体地，图5示出的与本说明书实施例提供的技术方案相关的电子设备组成结构框图，总线500可以包括任意数量的互联的总线和桥，其将包括由处理器501代表的一个或多个处理器和存储器502代表的存储器的各种电路链接在一起。总线500还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。通信接口 503在总线500和接收器和/或发送器504之间提供接口，接收器和/ 或发送器504可以是分开独立的接收器或发送器也可以是同一个元件如收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器501负责管理总线500和通常的处理，而存储器502可以被用于存储处理器501在执行操作时所使用的数据。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台计算机终端(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等) 执行本公开实施例方式的上述方法。

所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、 RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该计算机可读介质实现如下功能：获取所有待筛查样本晶圆的目标区域内每种待筛查缺陷各自的筛查参数；其中，所述筛查参数包括：独特性权重，严重性权重，普适性权重和自定义常量；根据所述筛查参数确定每种所述待筛查缺陷各自的筛查参考值；根据所述筛查参考值和预设的筛查规则，从多种所述待筛查缺陷中自动筛查出目标缺陷。

本领域技术人员可以理解上述各模块可以按照实施例的描述分布于装置中，也可以进行相应变化唯一不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。