Cientistas de inspeção de defeitos da Huazhong University of Science and Technology, Harbin Institute of Technology e The Chinese University of Hong Kong fazem uma revisão completa de novas perspectivas e tendências empolgantes sobre a base de grandes revisões anteriores no campo dos métodos de inspeção de defeitos. A revisão se concentra em três áreas específicas:(1) a avaliação da detectabilidade de defeitos, (2) os diversos sistemas de inspeção óptica e (3) os algoritmos de pós-processamento.
Publicação na revista International Journal of Extreme Manufacturing , o Nanoscale and Optical Metrology Research Center (NOMRC) liderado pelo Prof. Shiyuan Liu e Prof. Jinlong Zhu da Huazhong University of Science and Technology e seus colaboradores do Harbin Institute of Technology e The Chinese University of Hong Kong escreveram a primeira revisão sistemática para apresentar os antecedentes da pesquisa, discutir os últimos progressos e a tendência da inspeção de defeitos de wafer óptico. Esta revisão revelou que técnicas de ponta, como nanofotônica, vórtices ópticos, imagem computacional, imagem de fase quantitativa e aprendizado profundo, podem ter um impacto profundo na inspeção de defeitos abaixo de 10 nm. O trabalho pode abrir novos caminhos para o campo de inspeção de defeitos em pastilhas semicondutoras.

O Prof. Jinlong Zhu e o Prof. Shiyuan Liu dizem que "os recursos e o espaço cada vez menores em wafers padronizados sobrecarregariam drasticamente as capacidades de todas as soluções de metrologia e inspeção atuais no equilíbrio de sensibilidade, especificidade, velocidade de processo e taxa de captura".

A inspeção óptica de wafer de campo distante continua sendo um dos cavalos de batalha para a inspeção de defeitos na fábrica. Em uma ferramenta de inspeção de defeitos convencional, os defeitos são capturados comparando imagens de padrões de circuitos de matrizes adjacentes. O primeiro autor do artigo de revisão, o Prof. Jinlong Zhu diz que "a chave para a inspeção de defeitos não é a resolução, mas a relação sinal-ruído (SNR) e contraste. A melhoria da SNR e do contraste depende muito de instrumentos sofisticados, arquiteturas de modelagem avançada e algoritmos de pós-processamento, que nos levaram a fazer uma revisão abrangente dos métodos de detecção de defeitos de wafer a partir dos três aspectos a seguir:(1) a avaliação da detectabilidade de defeitos, (2) os diversos sistemas de inspeção óptica e (3) ) os algoritmos de pós-processamento."

"É de grande importância realizar a avaliação da detectabilidade de defeitos para um tipo específico de ferramentas de inspeção para nós avançados", explicou o co-primeiro autor Dr. Jiamin Liu. "Na verdade, a avaliação da detectabilidade de defeitos geralmente envolve a formulação de regras quantitativas para a SNR dos sinais de dispersão de defeitos, o desenvolvimento de ferramentas de simulação para modelagem de sinais de dispersão de defeitos e a análise da SNR de defeitos. Descobrimos que a SNR de defeitos depende significativamente na topologia do material e do defeito."

As abordagens convencionais na inspeção de defeitos ópticos, como a baseada em amplitude, juntamente com seus algoritmos de pós-processamento, foram amplamente discutidas. Os novos mecanismos de inspeção, incluindo os baseados em fase, momento angular orbital, onda terahertz e modos Bloch hiperbólicos, foram destacados para lembrar os leitores de seus potenciais na abertura de novas direções no campo. Além disso, a pticografia de raios-X, o único método óptico que pode visualizar diretamente defeitos sub-20 nm de superfície e subsuperfície para todo o wafer, também foi revisada e prospectada em detalhes no artigo. A pticografia de raios X tem o potencial de penetrar no campo, fornecendo resolução e sensibilidade 3D revolucionárias, uma vez que as desvantagens incluem a fonte de luz de raios X síncrotron, uma enorme quantidade de dados e a baixa velocidade sendo conquistada no futuro.

"Seja o operador de diferença de imagem mais simples ou o algoritmo sintético de imagem complexo ou mesmo os algoritmos de aprendizado profundo, esses algoritmos de pós-processamento desempenham um papel crítico na inspeção de defeitos ópticos em termos de melhoria de SNR e contraste de defeitos. Portanto, fornecemos um discussão detalhada dos algoritmos de pós-processamento envolvidos na inspeção de defeitos de wafer padronizados com foco específico nas vantagens e desvantagens dos algoritmos de aprendizado profundo", acrescentou o co-primeiro autor Dr. Tianlai Xu.

O Prof. Jinlong Zhu diz que eles "acreditam que a inspeção de defeitos ópticos em wafers padronizados continuará sendo um tópico desafiador, mas interessante, que precisa ser abordado com urgência. Acreditamos que este artigo de revisão, que foi escrito com base em revisões anteriores e algumas pesquisas exploratórias na direção de ponta, é importante tanto para os novatos no campo quanto para aqueles que procuram usá-lo no trabalho interdisciplinar." + Explorar mais

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