Segmentation d'images de semi-conducteurs appliquée à la détection de défauts

Semiconductor image segmentation applied to defect detection

• Auteur / Autrice : Pierrick Bourgeat
• Direction : Patrick Gorria, Fabrice Mériaudeau
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique et instrumentation de l'image
• Date : Soutenance en 2004
• Etablissement(s) : Dijon

Mots clés

Mots clés contrôlés

Semiconducteurs

Détection de défaut (ingénierie)

Traitement d'images -- Techniques numériques

Résumé

Cette thèse est consacrée à la segmentation d'images de semi-conducteurs appliquée à la détection de défauts. Le premier chapitre détaille les principales techniques d'inspection de semi-conducteurs, et plus particulièrement l'holographie digitale directe, développée au Laboratoire National d'Oak Ridge. Le deuxième chapitre définit la nécessité de la segmentation d'images pour effectuer un seuillage optimal des images de différences, et identifier les défauts. Plusieurs méthodes de segmentation, basées sur l'analyse de texture y sont détaillées. Le troisième chapitre traite des problèmes de la segmentation d'images de semi-conducteurs, liés aux fluctuations qui affectent les paramètres. Plusieurs solutions sont proposées, afin de réduire l'effet des variations sur la qualité de la segmentation. Le dernier chapitre regroupe les résultats obtenus, et permet de conclure sur la perspicacité de notre approche, en obtenant des résultats homogènes insensibles aux fluctuations. La segmentation permet d'améliorer la détection de défauts, avec un plus grand nombre de défauts trouvés.

This thesis deals with semiconductor image segmentation applied to defect detection. The first chapter details the main techniques used in wafer inspection, and more precisely, the technique based on direct to digital holography, which was developed at the Oak Ridge National Laboratory. The second chapter specifies the importance of image segmentation in order to obtain an optimal threshold in the difference image, and identify defects. Several image segmentation techniques, based on texture analysis, are detailed. The third chapter deals with patterned wafer image segmentation and the problems brought by parameters variations. Several solutions are suggested to reduce the influence of the variations on the quality of the segmentation. The last chapter presents the results. Our approach gives homogenous results and reduces the influence of the parameters variations. The use of image segmentation improves the defect detection process.