[发明专利]晶圆清晰度定位的方法

权利要求书

1.一种晶圆清晰度定位的方法，其特征在于：

由配置有显微镜的相机在晶圆的垂直方向上移动N次，设第K次移动时记录下相机当时的驻停位置P_K和保存相机通过显微镜拍摄到的图像I_K，K＝1、2、3、…N；

相机在一个参考位置处通过显微镜拍摄到的晶圆的图像具有参考清晰度；

计算各个驻停位置P₁、P₂、…P_N相对参考位置的位置变量X₁、X₂、…X_N；

计算图像I₁、I₂、…I_N各自的清晰度相对参考清晰度的清晰度变量Y₁、Y₂、…Y_N；

将具有位置变量X₁、X₂、…X_N的数组视为二次函数的离散式自变量、和将具有清晰度变量Y₁、Y₂、…Y_N的数组视为二次函数的因变量，以拟合出二次函数；

藉此定位出相机拍摄晶圆所需的位置为二次函数的顶点横坐标加上参考位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

利用能量梯度函数作为评价函数F来评价参考位置处的图像的参考清晰度、各个驻停位置处对应的图像I₁、I₂、…I_N自身的清晰度；

其中f(xp,yp)为像素点(xp,yp)的灰度值、f(xp+1,yp)为像素点(xp+1,yp)的灰度值以及f(xp,yp+1)表示像素点(xp,yp+1)的灰度值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

利用拉普拉斯函数作为评价函数F来评价参考位置处的图像的参考清晰度、各个驻停位置处对应的图像I₁、I₂、…I_N自身的清晰度；

其中f(xp,yp)为像素点(xp,yp)的灰度值，使用拉普拉斯算子L与像素点的灰度值进行卷积得到梯度矩阵G(xp,yp)。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

第K次移动引起的位置变量X_K和清晰度变量Y_K视为二次函数y＝ax²+bx+c对应曲线上的一个坐标点(X_K,Y_K)。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

若二次函数y＝ax²+bx+c的二次项系数不小于零即a≥0，则重新更改参考位置的位置数值，直至基于新参考位置所拟合的二次函数满足a0。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

若二次函数y＝ax²+bx+c的顶点横坐标不大于零即(-b/(2*a))≤0，则更改参考位置的位置数值，直至基于新参考位置所拟合的二次函数满足(-b/(2*a))0。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

若二次函数y＝ax²+bx+c的顶点横坐标(-b/(2*a))超过相机的焦点所允许移动的最大距离，则更改参考位置的位置数值，直至基于新参考位置所拟合的二次函数满足顶点横坐标(-b/(2*a))小于该允许移动的最大距离。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

该方法用于对晶圆上高低不平的不同区域分别单独进行清晰度定位，从前一个区域切换到后一个区域进行清晰度定位时，参考位置也从与前一个区域对应的位置数值随之更新到与后一个区域对应的新位置数值。