晶圆翘曲检测方法、装置、设备及介质与流程

1.本发明涉及半导体制造与检测领域，尤其涉及一种晶圆翘曲检测方法、装置、设备及介质。


背景技术：

2.半导体工业中，翘曲是晶圆制造过程中的一个常见现象与重要指标，其直观表现为晶圆沿半径方向上的弯曲，一般呈马鞍形或碗形。晶圆翘曲的成因是多方面的，主要原因是各层材料本身物理性质与涂覆均匀性的差异，使得晶圆内部积累较大应力，进而导致晶圆的宏观形变，缺陷、工艺及环境等诸多因素也会引发晶圆翘曲。
3.翘曲将严重影响晶圆的生产与质量。首先，光刻等工艺都需要极高精度的定位与对齐，而翘曲则会影响晶圆的表面平整与器件位置，导致工艺误差增大甚至无法进行；此外，晶圆翘曲会直接影响到器件的性能和稳定，导致后续存在缺陷甚至无法使用；最后，翘曲还会影响晶圆的机械稳定性，导致其强度不足甚至碎裂。晶圆尺寸越大，翘曲现象越严重，为了对其加以控制，制造过程中翘曲的检测至关重要。
4.现在技术中晶圆翘曲检测方法是利用光学、声学或机械等方式并采用专用设备单独扫描晶圆表面，从而获得完整的晶圆形态信息，但是该翘曲检测方式用途单一、成本较高。因此，有必要提出一种晶圆翘曲检测方法、装置、设备及介质以解决上述问题。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种晶圆翘曲检测方法、装置、设备及介质，用以改善现有的翘曲检测方式用途单一、成本较高的问题。
6.第一方面，本发明所提供的所述晶圆翘曲检测方法包括：获取基准晶圆的周侧面图像，对所述基准晶圆的周侧面图像进行图像处理以得到基准晶圆边缘图像和基准晶圆边缘图像中边缘采样点的基准坐标信息；获取待检测晶圆的周侧面图像，对所述待检测晶圆的周侧面图像进行图像处理以得到待检测晶圆边缘图像和待检测晶圆边缘图像中边缘采样点的检测坐标信息；根据所述检测坐标信息和所述基准坐标信息，得到边缘采样点的偏差信息；根据所述边缘采样点的偏差信息计算所述边缘采样点的离散傅里叶级数；根据所述边缘采样点的离散傅里叶级数确定翘曲类型和翘曲度。
7.本发明提供的方法的有益效果在于：对基准晶圆的周侧面图像和待检测晶圆的周侧面图像分别进行处理以提取基准坐标信息和检测坐标信息，进而计算得到所述边缘采样点的偏差信息，计算所述边缘采样点的离散傅里叶级数以确定待检测晶圆的翘曲类型和翘曲度。本发明通过对图像进行处理和计算，即可完成晶圆的翘曲检测，不必借助专用设备单独检测，在进行晶圆其他检测项目的同时可进行晶圆翘曲检测，降低了晶圆的翘曲检测成本、提高了检测效率。
8.在一种可能的实施例中，所述离散傅里叶级数满足如下公式：
[0009][0010]
其中，cn为傅里叶系数，p[k]表示第k边缘采样点的纵坐标偏差值，n表示离散的边缘采样点的总数，n为离散傅里叶级数的项数，e为自然指数，i为虚数单位，ω为基频，
[0011]
在一种可能的实施例中，根据所述边缘采样点的离散傅里叶级数确定翘曲类型和翘曲度，包括：
[0012]
计算所述边缘采样点的离散傅里叶级数的第一项和第三项的幅值与相位以判断所述待检测晶圆的翘曲类型；
[0013]
将所述边缘采样点的离散傅里叶级数的前若干项的空间函数进行叠加以计算所述待检测晶圆的翘曲度。
[0014]
在一种可能的实施例中，计算所述边缘采样点的离散傅里叶级数的第一项和第三项的幅值与相位以判断所述待检测晶圆的翘曲类型，包括：
[0015]
若所述离散傅里叶级数的第一项的幅值a0最大，则判断所述待检测晶圆为碗形，若所述离散傅里叶级数的第一项的相位为0，则碗口向上，若所述离散傅里叶级数的第一项的相位为π，则碗口向下；
[0016]
若所述离散傅里叶级数的第三项的幅值a2最大，则判断所述待检测晶圆为马鞍形。
[0017]
在一种可能的实施例中，将所述边缘采样点的离散傅里叶级数的前若干项的空间函数进行叠加以计算所述待检测晶圆的翘曲度，包括：
[0018]
根据所述边缘采样点的离散傅里叶级数分量k＝0,1,2,...,n-1，采用如下公式计算所述边缘采样点的离散傅里叶级数的至少前三项的空间函数zk并进行叠加：
[0019][0020][0021]
其中，α为参数，ρ为极值，θ为极角，ak表示第k个分量的幅值，ωk表示第k个分量的频率，表示第k个分量的相位；
[0022]
当ρ＝1,θ∈[0,2π)时，z＝f(1,θ)，所述待检测晶圆的翘曲度等于z＝f(1,θ)的最大值与最小值的差值。
[0023]
在一种可能的实施例中，将所述边缘采样点的离散傅里叶级数的前若干项的空间函数进行叠加之后，还包括：将所述边缘采样点的离散傅里叶级数的至少前三项的空间函数的波形图叠加以得到待检测晶圆的形态模拟图。
[0024]
第二方面，本发明还提了一种晶圆翘曲检测装置，该装置包括执行上述第一方面的任意一种可能的设计的方法的模块/单元。这些模块/单元可以通过硬件实现，也可以通
过硬件执行相应的软件实现。
[0025]
第三方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储器。其中，存储器用于存储一个或多个计算机程序；当存储器存储的一个或多个计算机程序被处理器执行时，使得该电子设备能够实现上述第一方面的任意一种可能的设计的方法。
[0026]
第四方面，本技术实施例中还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括计算机程序，当计算机程序在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述任一方面的任意一种可能的设计的方法。
[0027]
第五方面，本技术实施例还提供一种包含计算机程序产品，当所述计算机程序产品在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行上述任一方面的任意一种可能的设计的方法。
[0028]
关于上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的描述。
附图说明
[0029]
图1为本发明晶圆翘曲检测方法的流程示意图；
[0030]
图2为本发明晶圆翘曲检测方法在一种具体的实施例中的示意图；
[0031]
图3为本发明晶圆翘曲检测方法在一种具体的实施例中离散傅里叶级数的前六个分量的空间函数对应的波形图；
[0032]
图4为本发明晶圆翘曲检测装置的示意图；
[0033]
图5为本发明电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0034]
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。除非另外定义，此处使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本文中使用的“包括”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。
[0035]
针对现有技术存在的问题，本发明的实施例提供了一种晶圆翘曲检测方法，参见图1，该方法包括：
[0036]
s101：获取基准晶圆的周侧面图像，对所述基准晶圆的周侧面图像进行图像处理以得到基准晶圆边缘图像和基准晶圆边缘图像中边缘采样点的基准坐标信息。
[0037]
s102：获取待检测晶圆201的周侧面图像，对所述待检测晶圆201的周侧面图像进行图像处理以得到待检测晶圆201边缘图像和待检测晶圆201边缘图像中边缘采样点的检测坐标信息。
[0038]
s103：根据所述检测坐标信息和所述基准坐标信息，得到边缘采样点的偏差信息。具体的，计算所述检测坐标信息和对应的所述基准坐标信息的差值以得到边缘采样点的偏差信息。
[0039]
s104：根据所述边缘采样点的偏差信息计算所述边缘采样点的离散傅里叶级数。
所述离散傅里叶级数满足如下公式：k＝0,1,2,...,n-1；其中，cn为傅里叶系数，p[k]表示第k边缘采样点的纵坐标偏差值，n表示离散的边缘采样点的总数，n为离散傅里叶级数的项数，e为自然指数，i为虚数单位，ω为基频，
[0040]
s105：根据所述边缘采样点的离散傅里叶级数确定翘曲类型和翘曲度。
[0041]
在s105中，在一种可能的实施例中，根据所述边缘采样点的离散傅里叶级数确定翘曲类型和翘曲度，包括：计算所述边缘采样点的离散傅里叶级数的第一项和第三项的幅值与相位以判断待检测晶圆201的翘曲类型；将所述边缘采样点的离散傅里叶级数的前若干项的空间函数进行叠加以计算所述待检测晶圆201的翘曲度。边缘采样点的离散傅里叶级数的至少前三项能够代表离散边缘采样点的整体分布，一方面能够减少计算量，另一方面在图像采集和处理过程中可能存在噪音或误差，只采用离散傅里叶级数的至少前三项对边缘采样点进行拟合，可起到去噪和滤波的作用。
[0042]
在s101中，获取基准晶圆的周侧面图像之前，还包括：利用采集器202采集基准晶圆的周侧面图像。
[0043]
在一种具体的实施例中，利用采集器202采集基准晶圆的周侧面图像，包括：将基准晶圆放置于能够旋转的转盘203上，使基准晶圆的中心与转盘203的中心对齐，采集器202对准基准晶圆的侧面且位置固定，通过旋转该转盘203使基准晶圆旋转，从而使采集器202能够连续地扫描拍摄基准晶圆的周侧面以形成所述基准晶圆的周侧面图像。
[0044]
在另一种具体的实施例中，利用采集器202采集基准晶圆的周侧面图像，包括：将基准晶圆放置于载物盘上，使采集器202对准基准晶圆的侧面，控制采集器202以基准晶圆的中心为旋转中心且采集器202与基准晶圆的间距为半径进行转动，从而使采集器202能够连续地扫描拍摄基准晶圆的周侧面以形成所述基准晶圆的周侧面图像。
[0045]
具体的，采集器202为图像采集器，例如，线扫相机。
[0046]
在s101中，对所述基准晶圆的周侧面图像进行图像处理以得到基准晶圆边缘图像和基准晶圆边缘图像中边缘采样点的基准坐标信息，包括：对基准晶圆的周侧面图像进行灰度处理以得到基准晶圆的灰度图像，从基准晶圆的灰度图像中在横向方向上截取基准晶圆的两个切口间的区域，在纵向方向上根据需求自行设置检测区域，从而提取出基准晶圆的轮廓检测图像。基准晶圆的周侧面图像中两个切口之间的区域，即为基准晶圆周侧面的完整范围，从而截取出基准晶圆的一个完整周期以进行图像处理。根据图像采集情况调整基准晶圆的轮廓检测图像的图像阈值，对经阈值处理后的基准晶圆的轮廓检测图像采用边缘检测算子进行处理以得到基准晶圆的边缘图像，提取基准晶圆的边缘图像中边缘采样点的基准坐标信息。其中，边缘检测算子可以为纵向3
×
3sobel边缘检测算子、canny边缘检测算子等其他边缘检测算子。
[0047]
在s101中，在一种较佳的实施例中，提取基准晶圆的边缘图像中边缘采样点的检测坐标信息，包括：提取基准晶圆的边缘图像中最上方或最下方的一组边缘采样点的检测坐标信息。具体的，以基准晶圆的边缘图像的左下角为原点，相邻两边为坐标轴，建立像素
直角坐标系μ-ν，按列提取基准晶圆的边缘图像中最上方或最下方的一组边缘采样点的基准坐标信息，即基准晶圆的上表面或下表面的边缘采样点。
[0048]
在s102中，获取待检测晶圆201的周侧面图像之前，还包括：利用采集器202采集待检测晶圆201的周侧面图像。
[0049]
在一种具体的实施例中，参见图2，利用采集器202采集待检测晶圆201的周侧面图像，包括：将待检测晶圆201放置于能够旋转的转盘203上，使待检测晶圆201的中心与转盘203的中心对齐，采集器202对准待检测晶圆201的侧面且位置固定，通过旋转该转盘203使待检测晶圆201旋转，从而使采集器202能够连续地扫描拍摄待检测晶圆201的周侧面以形成所述待检测晶圆201的周侧面图像。
[0050]
在另一种具体的实施例中，利用采集器202采集待检测晶圆201的周侧面图像，包括：将待检测晶圆201放置于载物盘上，使采集器202对准待检测晶圆201的侧面，控制采集器202以待检测晶圆201的中心为旋转中心且采集器202与待检测晶圆201的间距为半径进行转动，从而使采集器202能够连续地扫描拍摄待检测晶圆201的周侧面以形成所述待检测晶圆201的周侧面图像。
[0051]
在s102中，对所述待检测晶圆201的周侧面图像进行图像处理以得到待检测晶圆201边缘图像和待检测晶圆201边缘图像中边缘采样点的基准坐标信息，包括：对待检测晶圆201的周侧面图像进行灰度处理以得到待检测晶圆201的灰度图像，从待检测晶圆201的灰度图像中在横向方向上截取待检测晶圆201的两个切口间的区域，在纵向方向上根据需求自行设置检测区域，从而提取出待检测晶圆201的轮廓检测图像。根据图像采集情况调整待检测晶圆201的轮廓检测图像的图像阈值，对经阈值处理后的待检测晶圆201的轮廓检测图像采用边缘检测算子进行处理以得到待检测晶圆201的边缘图像，提取待检测晶圆201的边缘图像中边缘采样点的检测坐标信息。其中，边缘检测算子可以为纵向3
×
3sobel边缘检测算子、canny边缘检测算子等其他边缘检测算子。
[0052]
在s102中，在一种较佳的实施例中，提取待检测晶圆201的边缘图像中边缘采样点的检测坐标信息，包括：根据基准晶圆所获取的边缘采样点，对应地提取待检测晶圆201的边缘图像中最上方或最下方的一组边缘采样点的检测坐标信息，即若获取基准晶圆的边缘图像中最上方的一组边缘采样点(即基准晶圆的上边缘采样点)，则对应地获取待检测晶圆201的边缘图像中最上方的一组边缘采样点(即待检测晶圆201的上边缘采样点)；若获取基准晶圆的边缘图像中最下方的一组边缘采样点(即基准晶圆的下边缘采样点)，则对应地获取待检测晶圆201的边缘图像中最下方的一组边缘采样点(即待检测晶圆201的下边缘采样点)。晶圆的上边缘和下边缘是平行的，二者在翘曲度判断上没有区别，选择上边缘采样点或下边缘采样点进行计算，以减少计算量，提高检测效率。
[0053]
具体的，以待检测晶圆201的边缘图像的左下角为原点，相邻两边为坐标轴，建立像素直角坐标系μ-ν，按列提取待检测晶圆201的边缘图像中最上方或最下方的一组边缘采样点的检测坐标信息p＝{(μ,ν)|μ＝0,1,2,...,n-1}，即待检测晶圆201的上表面或下表面的边缘采样点。
[0054]
在s105中，在一种较佳的实施例中，计算所述边缘采样点的离散傅里叶级数的第一项和第三项的幅值与相位以判断待检测晶圆201的翘曲类型，包括：根据傅里叶级数cn计算得到所述边缘采样点的离散傅里叶级数的第一项的幅值a0与相位和第三项的幅值a2；
若所述离散傅里叶级数的第一项的幅值a0最大，则判断所述待检测晶圆201为碗形，若所述离散傅里叶级数的第一项的相位为0，则碗口向上，若所述离散傅里叶级数的第一项的相位为π，则碗口向下；若所述离散傅里叶级数的第三项的幅值a2最大，则判断所述待检测晶圆201为马鞍形。
[0055]
在一个具体的实施例中，根据傅里叶级数cn计算得到所述边缘采样点的离散傅里叶级数的第一项的幅值a0和第三项的幅值a2，包括：将所述边缘采样点的离散傅里叶级数进行频率归一化处理，即将所述边缘采样点的横坐标由[0,n)映射至[0,2π)，则得到k＝0,1,2,...,n-1，其中，cn为傅里叶系数，p[k]表示第k边缘采样点的纵坐标偏差值，n表示离散的边缘采样点的总数，n为离散傅里叶级数的项数，e为自然指数，i为虚数单位，ω为基频，归一化处理后，周期t＝2π，基频其中cn,n＝0,1,2,...,n-1，对应的频率ωn＝nω，幅值相位进而得到频率序列ω0,ω1,ω2,...,ω
n-1
、幅值序列a0,a1,a2,...,a
n-1
、相位序列
[0056]
在s105中，在一种较佳的实施例中，将所述边缘采样点的离散傅里叶级数的前若干项的空间函数进行叠加以计算所述待检测晶圆201的翘曲度，包括：以待检测晶圆201的上表面中心点为极点，垂直待检测晶圆201的上表面向上为z轴，极轴指向待检测晶圆201的切口，极角方向与图像扫描方向一致，建立空间极坐标系，根据所述边缘采样点的离散傅里叶级数分量k＝0,1,2,...,n-1，采用如下公式计算所述边缘采样点的离散傅里叶级数的至少前三项的空间函数zk并进行叠加：其中，α为参数，α为人为设定，可通过调整α参数来调整晶圆模拟翘曲的显著程度，ρ为极值，θ为极角，ak表示第k个分量的幅值，ωk表示第k个分量的频率，表示第k个分量的相位。较佳地，n的范围为大于等于2小于等于9，当n取2时，即为所述离散傅里叶级数的前三项的空间函数zk叠加，当n取9时，即为所述离散傅里叶级数的前十项的空间函数zk叠加。使用离散傅里叶级数的前数项对边缘采样点进行滤波与拟合，一方面能够减少计算量，另一方面能够实现去噪和滤波的功能。晶圆的翘曲度为晶圆外边缘最高点与最低点的差值。当ρ＝1,θ∈[0,2π)时，z＝f(1,θ)，所述待检测晶圆201的翘曲度等于z＝f(1,θ)的最大值与最小值的差值。
[0057]
在一种较佳的实施例中，在计算所述待检测晶圆201的翘曲度之前，还包括：获取世界坐标系中坐标点与像素坐标系中坐标点之间的转换关系。即进行相机标定。具体地，拍摄预置标定板，根据标定板特征点在图像中的像素位置与在世界中的真实位置换算出像素坐标系中的像素点与世界坐标系中的晶圆侧面点之间的转换关系，即确定图像中某个像素
点对应真实世界中的某点。
[0058]
进一步的，将所述边缘采样点的离散傅里叶级数的前若干项的空间函数进行叠加以计算所述待检测晶圆201的翘曲度之后，还包括：根据所述转换关系将所述待检测晶圆201的翘曲度转换为世界坐标系中翘曲数值。在s105中计算获得的是像素坐标系中的翘曲度像素值，根据所述转换关系可以换算获得世界坐标系中翘曲数值。
[0059]
在一种具体实施例中，将所述边缘采样点的离散傅里叶级数的前若干项的空间函数进行叠加之后，还包括：将所述边缘采样点的离散傅里叶级数的至少前三项的空间函数的波形图叠加以得到待检测晶圆201的形态模拟图。
[0060]
在一种具体实施例中，参见图3，取所述边缘采样点的离散傅里叶级数分量k＝0,1,2,...,n-1中的至少前三项分量计算对应的空间函数zk，将至少前三项分量对应的空间函数zk的波形图进行叠加，即较佳地，n的范围为大于等于2小于等于9，绘制相应的z＝f(ρ,θ)图像以得到待检测晶圆201的形态模拟图。
[0061]
本实施例中的模拟方式是假设晶圆投影半径保持不变、翘曲均沿半径方向发生(即翘曲相对于圆心)且径向翘曲程度与半径的平方成正比，对于模拟分量ω0＝0，z＝αρ2，其为标准椭圆抛物面，即碗形，对于模拟分量ω2＝2，z＝αcos2θ＝α(cos2θ-sin2θ)＝α(x
2-y2)，其为标准双曲抛物面，即马鞍形，该假设基本符合实际情况，可以满足实际需求。在实际情况中，模拟分量ω0＝0和模拟分量ω2＝2一般是同时存在的，比如某个晶圆虽然是马鞍形，但向上翘得更厉害，此时ω＝0的分量就是存在的，幅值为正，再比如某个晶圆虽然是碗形，但有个对角翘得不那么厉害，此时分量也是存在的。
[0062]
本实施中，晶圆生产工艺中需要多次进行晶圆翘曲检测，而现有技术中通常需要借助专用设备进行单独地翘曲检测，检测流程较为繁琐，而本发明提出了一种便捷的晶圆翘曲检测方法，通过对基准晶圆的周侧面图像和待检测晶圆201的周侧面图像进行处理和计算以获得边缘采样点的偏差信息，并通过计算边缘采样点的离散傅里叶级数的前若干项，从而能够方便快捷地计算得到检测晶圆的翘曲信息，其中，翘曲信息包括翘曲类型、翘曲度以及形态模拟图，一方面，本发明的晶圆翘曲检测方法作为晶圆检测设备处理算法的一部分，在检测晶圆其他项目时，可一同进行晶圆翘曲检测，降低了检测成本、提高了检测效率，能够帮助工厂及时发现问题以处理次品和改进工艺，提高了生产效率与芯片良率。另一方面，实现了对边缘采样点的去噪、滤波和拟合，从而提高了晶圆翘曲检测的精度。
[0063]
另外，本发明还提了一种晶圆翘曲检测装置，参见图4，该装置用于实现以上各个方法实施例中记载的方法，其包括：获取单元401，用于获取基准晶圆的周侧面图像和待检测晶圆201的周侧面图像；图像处理单元402，用于对所述基准晶圆的周侧面图像进行图像处理以得到基准晶圆边缘图像和基准晶圆边缘图像中边缘采样点的基准坐标信息，以及对所述待检测晶圆201的周侧面图像进行图像处理以得到待检测晶圆201边缘图像和待检测晶圆201边缘图像中边缘采样点的检测坐标信息；偏差信息计算单元403，用于根据所述检测坐标信息和所述基准坐标信息，得到边缘采样点的偏差信息；离散傅里叶级数计算单元404，用于根据所述边缘采样点的偏差信息计算所述边缘采样点的离散傅里叶级数；翘曲检
测单元405，用于根据所述边缘采样点的离散傅里叶级数确定翘曲类型和翘曲度。上述方法实施例涉及的各步骤的所有相关内容均可以援引到对应功能模块的功能描述，在此不再赘述。
[0064]
在本技术的另一些实施例中，本技术实施例公开了一种电子设备，参见图5，该电子设备可以包括：一个或多个处理器501；存储器502；显示器503；一个或多个应用程序(未示出)；以及一个或多个计算机程序504，上述各器件可以通过一个或多个通信总线505连接。其中该一个或多个计算机程序504被存储在上述存储器502中并被配置为被该一个或多个处理器501执行，该一个或多个计算机程序504包括指令，上述指令可以用于执行如图1和图4及相应实施例中的各个步骤。
[0065]
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0066]
在本技术实施例各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0067]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：快闪存储器、移动硬盘、只读存储器、随机存取存储器、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0068]
以上所述，仅为本技术实施例的具体实施方式，但本技术实施例的保护范围并不局限于此，任何在本技术实施例揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本技术实施例的保护范围之内。因此，本技术实施例的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种晶圆翘曲检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取基准晶圆的周侧面图像，对所述基准晶圆的周侧面图像进行图像处理以得到基准晶圆边缘图像和基准晶圆边缘图像中边缘采样点的基准坐标信息；获取待检测晶圆的周侧面图像，对所述待检测晶圆的周侧面图像进行图像处理以得到待检测晶圆边缘图像和待检测晶圆边缘图像中边缘采样点的检测坐标信息；根据所述检测坐标信息和所述基准坐标信息，得到边缘采样点的偏差信息；根据所述边缘采样点的偏差信息计算所述边缘采样点的离散傅里叶级数；根据所述边缘采样点的离散傅里叶级数确定翘曲类型和翘曲度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述离散傅里叶级数满足如下公式：其中，c
n
为傅里叶系数，p[k]表示第k边缘采样点的纵坐标偏差值，n表示离散的边缘采样点的总数，n为离散傅里叶级数的项数，e为自然指数，i为虚数单位，ω为基频，3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述边缘采样点的离散傅里叶级数确定翘曲类型和翘曲度，包括：计算所述边缘采样点的离散傅里叶级数的第一项和第三项的幅值与相位以判断所述待检测晶圆的翘曲类型；将所述边缘采样点的离散傅里叶级数的前若干项的空间函数进行叠加以计算所述待检测晶圆的翘曲度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，计算所述边缘采样点的离散傅里叶级数的第一项和第三项的幅值与相位以判断所述待检测晶圆的翘曲类型，包括：若所述离散傅里叶级数的第一项的幅值a0最大，则判断所述待检测晶圆为碗形，若所述离散傅里叶级数的第一项的相位为0，则碗口向上，若所述离散傅里叶级数的第一项的相位为π，则碗口向下；若所述离散傅里叶级数的第三项的幅值a2最大，则判断所述待检测晶圆为马鞍形。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述边缘采样点的离散傅里叶级数的前若干项的空间函数进行叠加以计算所述待检测晶圆的翘曲度，包括：根据所述边缘采样点的离散傅里叶级数分量采用如下公式计算所述边缘采样点的离散傅里叶级数的至少前三项的空间函数z
k
并进行叠加：并进行叠加：其中，α为参数，ρ为极值，θ为极角，a
k
表示第k个分量的幅值，ω
k
表示第k个分量的频率，表示第k个分量的相位；
当ρ＝1,θ∈[0,2π)时，z＝f(1,θ)，所述待检测晶圆的翘曲度等于z＝f(1,θ)的最大值与最小值的差值。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述边缘采样点的离散傅里叶级数的前若干项的空间函数进行叠加之后，还包括：将所述边缘采样点的离散傅里叶级数的至少前三项的空间函数的波形图叠加以得到待检测晶圆的形态模拟图。7.一种晶圆翘曲检测装置，其特征在于，所述装置包括：获取单元，用于获取基准晶圆的周侧面图像和待检测晶圆的周侧面图像；图像处理单元，用于对所述基准晶圆的周侧面图像进行图像处理以得到基准晶圆边缘图像和基准晶圆边缘图像中边缘采样点的基准坐标信息，以及对所述待检测晶圆的周侧面图像进行图像处理以得到待检测晶圆边缘图像和待检测晶圆边缘图像中边缘采样点的检测坐标信息；偏差信息计算单元，用于根据所述检测坐标信息和所述基准坐标信息，得到边缘采样点的偏差信息；离散傅里叶级数计算单元，用于根据所述边缘采样点的偏差信息计算所述边缘采样点的离散傅里叶级数；翘曲检测单元，用于根据所述边缘采样点的离散傅里叶级数确定翘曲类型和翘曲度。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述离散傅里叶级数满足如下公式：其中，c
n
为傅里叶系数，p[k]表示第k边缘采样点的纵坐标偏差值，n表示离散的边缘采样点的总数，n为离散傅里叶级数的项数，e为自然指数，i为虚数单位，ω为基频，9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述翘曲检测单元根据所述边缘采样点的离散傅里叶级数确定翘曲类型和翘曲度，具体用于：计算所述边缘采样点的离散傅里叶级数的第一项和第三项的幅值与相位以判断所述待检测晶圆的翘曲类型；将所述边缘采样点的离散傅里叶级数的前若干项的空间函数进行叠加以计算所述待检测晶圆的翘曲度。10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述翘曲检测单元计算所述边缘采样点的离散傅里叶级数的第一项和第三项的幅值与相位以判断所述待检测晶圆的翘曲类型，具体用于：若所述离散傅里叶级数的第一项的幅值a0最大，则判断所述待检测晶圆为碗形，若所述离散傅里叶级数的第一项的相位为0，则碗口向上，若所述离散傅里叶级数的第一项的相位为π，则碗口向下；若所述离散傅里叶级数的第三项的幅值a2最大，则判断所述待检测晶圆为马鞍形。11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述翘曲检测单元将所述边缘采样点的
离散傅里叶级数的前若干项的空间函数进行叠加以计算所述待检测晶圆的翘曲度，具体用于：根据所述边缘采样点的离散傅里叶级数分量采用如下公式计算所述边缘采样点的离散傅里叶级数的至少前三项的空间函数z
k
并进行叠加：并进行叠加：其中，α为参数，ρ为极值，θ为极角，a
k
表示第k个分量的幅值，ω
k
表示第k个分量的频率，表示第k个分量的相位；当ρ＝1,θ∈[0,2π)时，z＝f(1,θ)，所述待检测晶圆的翘曲度等于z＝f(1,θ)的最大值与最小值的差值。12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：形态模拟单元，用于将所述边缘采样点的离散傅里叶级数的至少前三项的空间函数的波形图叠加以得到待检测晶圆的形态模拟图。13.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器及存储器，所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述电子设备执行权利要求1至6中任一项所述的方法。14.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法。

技术总结
本发明提供了一种晶圆翘曲检测方法、装置、设备及介质，包括：获取基准晶圆的周侧面图像，对基准晶圆的周侧面图像进行图像处理以得到基准晶圆边缘图像和基准晶圆边缘采样点的基准坐标信息；获取待检测晶圆的周侧面图像，对待检测晶圆的周侧面图像进行图像处理以得到待检测晶圆边缘图像和待检测晶圆边缘采样点的检测坐标信息；根据检测坐标信息和基准坐标信息得到边缘采样点的偏差信息；根据边缘采样点的偏差信息计算边缘采样点的离散傅里叶级数；根据边缘采样点的离散傅里叶级数确定翘曲类型和翘曲度。本发明不必借助专用设备单独检测，在进行晶圆其他检测项目的同时可进行晶圆翘曲检测，降低了晶圆的翘曲检测成本、提高了检测效率。了检测效率。了检测效率。


技术研发人员：魏浩东 李志航 杨志家 崔书平 吴天昊
受保护的技术使用者：沈阳芯源微电子设备股份有限公司
技术研发日：2023.05.10
技术公布日：2023/8/4