芯片检测方法、电子设备及存储介质与流程

本申请一般涉及图像处理。更具体地，本申请涉及一种芯片检测方法、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、随着芯片制作技术及工艺的不断提升，各种新材料、新工艺芯片不断涌现，同时对芯片的检测精度要求也在不断提高。现有的一些硬度较高晶圆衬底例如sic芯片，其边缘极易出现崩边崩角缺陷，即豁口、缺角等缺陷，此外，还会因为生产工艺限制导致一些线状图案出现断裂缺陷。然而，传统检测方案一般仅能针对特定图案或区域进行定制化检测或者简单根据灰阶差异卡缺陷长度或面积，兼容性较差且无法涵盖所有检测类型，无法适应高精度、高效率、易用性、易迁移的生产需求。

2、有鉴于此，亟需提供一种创新的芯片检测方法，以便提升芯片的检测精度和检测兼容性，从而提高芯片检测效率和检测质量。

技术实现思路

1、为了至少解决如上所提到的一个或多个技术问题，本申请在多个方面中提出了芯片检测方法、电子设备及存储介质。该芯片检测方法能够提升芯片的检测精度和检测兼容性，从而提高芯片检测效率和检测质量。

2、在第一方面中，本申请提供一种芯片检测方法，包括：在预设模板芯片中设定待检测区域，得到模板芯片图像；基于待检芯片图像和模板芯片图像将待检测区域变换至待检芯片图像上，得到目标检测图像；基于待检测区域在目标检测图像提取得到待检特征图像；基于待检测区域确定待检缺陷类型；其中待检缺陷类型包括断线缺陷、缺角缺陷、豁口缺陷和线状变窄缺陷；以及基于待检缺陷类型对应的检测策略在待检特征图像中确定缺陷位置。

3、在一些实施例中，基于待检缺陷类型对应的检测策略在待检特征图像中确定缺陷位置包括：若待检缺陷类型为断线缺陷，则在待检特征图像中填充内部孔洞并提取第一骨架图；确定第一骨架图中的每一端点和每一交叉点；基于每一端点和每一交叉点确定毛刺位置并对毛刺位置进行平滑处理，得到目标骨架图；确定目标骨架图中的端点数量；基于端点数量确定是否存在断点；若存在断点，则确定相邻断点之间的断点距离；基于断点距离和第一预设距离阈值确定是否存在断线缺陷；若存在断线缺陷，则基于断点位置确定断线缺陷对应的缺陷位置。

4、在一些实施例中，确定第一骨架图中的每一端点和每一交叉点包括：对第一骨架图中的每一白色像素点进行八邻域统计；若当前的目标白色像素点的八邻域内的白色像素点数量小于3，则确定当前白色像素点为端点；若当前的目标白色像素点的八邻域内的白色像素点数量等于3，则分别对当前的目标白色像素点的八邻域内除当前的目标白色像素点以外的其余像素点进行八邻域统计；若其余像素点中的当前统计像素点的八邻域内的白色像素点数量等于1，则对其余像素点中的当前统计像素点进行计数，直至其余像素点中的每一像素点统计完成，得到目标计数数量；若目标计数数量大于1，则确定当前的目标白色像素点为端点；对第一骨架图中的每一白色像素点进行八邻域统计；若当前的目标白色像素点的八邻域内的白色像素点数量大于或等于4，则确定当前的目标白色像素点为交叉点。

5、在一些实施例中，基于每一端点和每一交叉点确定毛刺位置并对毛刺位置进行平滑处理包括：分别从每一端点出发沿第一骨架图的骨架路径搜索交叉点；若在预设搜索长度之内搜索得到交叉点，则确定当前端点至当前交叉点之间为毛刺位置，并且对毛刺位置中的白色像素点置黑。

6、在一些实施例中，在基于端点数量确定是否存在断点之后，方法还包括：若不存在断点，则确定首尾端点之间的端点距离；基于端点距离和第二预设距离阈值确定是否存在断线缺陷；若存在断线缺陷，则基于端点位置确定断线缺陷对应的缺陷位置。

7、在一些实施例中，基于待检缺陷类型对应的检测策略在待检特征图像中确定缺陷位置包括：若待检缺陷类型为缺角缺陷，则将待检测区域与待检特征图像作差，得到缺角缺陷位置图像；在缺角缺陷位置图像中提取缺角缺陷的连通域，并确定连通域的连通域长度和连通域面积；基于连通域长度、连通域面积、预设长度阈值和预设面积阈值确定是否存在缺角缺陷；若存在缺角缺陷，则基于缺角缺陷的连通域的位置确定缺陷位置。

8、在一些实施例中，基于待检缺陷类型对应的检测策略在待检特征图像中确定缺陷位置包括：若待检缺陷类型为豁口缺陷，则在待检特征图像中通过形态学闭操作填充非边缘孔洞，得到目标填充图像；将目标填充图像与待检特征图像作差，得到豁口位置图像；基于豁口位置图像确定豁口面积和豁口深度；基于豁口面积、豁口深度、预设豁口面积和预设豁口深度确定是否存在豁口缺陷；若存在豁口缺陷，则基于豁口位置图像确定缺陷位置。

9、在一些实施例中，基于待检缺陷类型对应的检测策略在待检特征图像中确定缺陷位置包括：若待检缺陷类型为线状变窄缺陷，则在待检特征图像中填充内部孔洞并提取第二骨架图，确定第二骨架图中的每一骨架点坐标；基于待检特征图像确定每一对边缘轮廓点坐标，每一对边缘轮廓点坐标均对称分布于对应的骨架点坐标两侧；基于每一对边缘轮廓点坐标和每一骨架点坐标确定每一骨架点坐标对应的每一线状宽度；基于每一线状宽度确定平均线状宽度；基于平均线状宽度和预设平均宽度确定是否存在线状变窄缺陷；若存在线状变窄缺陷，则基于每一线状宽度和线状宽度阈值确定缺陷位置。

10、在第二方面中，本申请提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，其上存储有用于芯片检测的程序代码，当所述程序代码被所述处理器执行时，使所述电子设备实现如上所述的方法。

11、在第三方面中，本申请提供一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有用于芯片检测的程序代码，当所述程序代码由处理器执行时，能够实现如上所述的方法。

12、本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：

13、本申请提供的芯片检测方法、电子设备及存储介质，通过在预设模板芯片中设定待检测区域，得到模板芯片图像，进而基于待检芯片图像和模板芯片图像将待检测区域变换至待检芯片图像上，得到目标检测图像，从而能够在目标检测图像划定检测区域。

14、进一步地，本申请实施例可以基于待检测区域在目标检测图像提取得到待检特征图像，并基于待检测区域确定待检缺陷类型，其中待检缺陷类型包括断线缺陷、缺角缺陷、豁口缺陷和线状变窄缺陷，进而基于待检缺陷类型对应的检测策略在待检特征图像中确定缺陷位置。从而实现了针对多种缺陷的高效准确检测，简化不同缺陷的检测调参过程，应用范围广泛，有利于提升芯片检测的质量及效率。

15、总的来说，本申请实施例能够提升芯片的检测精度和检测兼容性，从而提高芯片检测效率和检测质量。

技术特征：

1.一种芯片检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的芯片检测方法，其特征在于，所述基于所述待检缺陷类型对应的检测策略在所述待检特征图像中确定缺陷位置包括：

3.根据权利要求2所述的芯片检测方法，其特征在于，所述确定所述第一骨架图中的每一端点和每一交叉点包括：

4.根据权利要求2所述的芯片检测方法，其特征在于，所述基于每一端点和每一交叉点确定毛刺位置并对所述毛刺位置进行平滑处理包括：

5.根据权利要求2所述的芯片检测方法，其特征在于，在所述基于所述端点数量确定是否存在断点之后，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的芯片检测方法，其特征在于，所述基于所述待检缺陷类型对应的检测策略在所述待检特征图像中确定缺陷位置包括：

7.根据权利要求1所述的芯片检测方法，其特征在于，所述基于所述待检缺陷类型对应的检测策略在所述待检特征图像中确定缺陷位置包括：

8.根据权利要求1所述的芯片检测方法，其特征在于，所述基于所述待检缺陷类型对应的检测策略在所述待检特征图像中确定缺陷位置包括：

9. 一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有用于芯片检测的程序代码，当所述程序代码由处理器执行时，使得实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。

技术总结本申请公开了一种芯片检测方法、电子设备及存储介质。该方法包括：在预设模板芯片中设定待检测区域，得到模板芯片图像；基于待检芯片图像和模板芯片图像将待检测区域变换至待检芯片图像上，得到目标检测图像；基于待检测区域在目标检测图像提取得到待检特征图像；基于待检测区域确定待检缺陷类型；其中待检缺陷类型包括断线缺陷、缺角缺陷、豁口缺陷和线状变窄缺陷；以及基于待检缺陷类型对应的检测策略在待检特征图像中确定缺陷位置。通过本申请技术方案，能够提升芯片的检测精度和检测兼容性，从而提高芯片检测效率和检测质量。技术研发人员：请求不公布姓名,请求不公布姓名,请求不公布姓名受保护的技术使用者：苏州高视半导体技术有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/26