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AI技术如何助力半导体失效分析?
UNM
2024/09/06
私聊
扫描电镜(SEM/EDS)
AI技术如何助力半导体失效分析?
来源:
黄承梁 蔡司显微镜 2024年08月13日 08:01 江苏
随着显微镜技术的发展,半导体用户对显微镜的需求已经不仅仅停留在微观结构的成像上,而是希望通过
硬件和软件方案的相结合,提高失效分析(FA)的效率、准确率,并尽可能的减少人工操作带来的不确定性。
为此,蔡司提供
客制化的软件解决方案
,利用AI技术,在分类(classification)、图像分割(segmentation)和图像处理(processing)三大应用方向上助力半导体失效分析。
01
图像处理:
提升SEM短扫描时间图像的质量
SEM成像的一大挑战是快速的扫描和高信噪比的图像的矛盾。有时候为了追求高效率的分析或者减少电子束对敏感样品的辐照,我们会减少电子束扫描时间,但这会由于信噪比降低而影响图像质量。
使用AI降噪技术,我们在不丢失图像细节的情况下提升了原始图片的信噪比,从而兼顾了高效率和高图像质量。
02
图像处理:
提高XRM大视野扫描的分辨率
在三维X射线无损分析中也面临着类似的难题。高分辨的成像意味着缩小成像视野,有没有方法可以实现高效的大视野高分辨成像呢?利用
基于深度学习的DeepScout功能
,我们使用局部的高分辨扫描作为训练模型,把大视野(LFOV)扫描的低分辨图像恢复成高分辨图像,从而实现了
大视野和高分辨兼得,把分析效率提升了数倍。
▲蔡司X射线显微镜三维成像的先进封装样品虚拟截面,左:大视野扫描的原始图片;右:
AI恢复处理的高分辨图片
03
图像分割和分类:
从SEM图片中提取缺陷并分类
在化合物半导体的衬底缺陷检测中,需要的对大量的SEM图片(如CL或ECCI图片)进行分析,区分并统计缺陷类型。
借助机器学习算法,我们能够准确地从ECCI图片的背景中提取出位错和表面颗粒物的分布,自动完成缺陷分类和缺陷密度的计算。
▲蔡司场发射扫描电镜拍摄的GaN晶圆的电子通道衬度图像(ECCI),左:原始图片;右:AI图形识别和分割处理后,红点为表面颗粒物,黄点为位错分布
04
分类和定制化的自动工作流程:
自动寻找目标结构、拍图和识别异常
我们还可以把一种或多种AI的显微镜应用和自动化的显微镜操作结合,形成
全自动的完整分析流程
。例如这一案例中用户需要对样品上特定区域的DRAM晶体管进行连续的大面积拍摄,然后识别并分析异常。我们提供了完整的自动化工作流程,使电镜能够在数毫米长宽的样品上自动寻找所有的目标结构,把目标结构居中,并自动调节倍率、对焦、亮度对比度,成像保存,然后移动到下一位置重复上述步骤,最后在所有的图片中识别出异常结构。
▲使用可视化编程工具实现自动的DRAM样品拍摄和异常结构检测
可以看到
AI技术的快速发展为显微分析和失效分析带来了创新和便利
,把AI和显微镜结合在一些半导体失效分析场景可以
提高分析效率及减少人为错误,从繁琐的重复性工作中解放工程师的双手,从而极大地提高实验室的产出。
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