【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及集成电路生产制造，尤其涉及一种大数据wafer缺陷确定方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、晶片阶段缺陷检测对于集成电路工业而言十分重要，晶片阶段缺陷关系到产品良率与制造成本。
2、目前的大部分wafer缺陷检测过程，重点都聚焦在缺陷的检出，即检出更多的缺陷和检出更小的缺陷。
3、目前的wafer检测中的缺陷检测中大部分集中在提高检出率和检出精度上，忽略了从现有的检测结果中做进一步的深度挖掘，无法确认缺陷来源，检测精度较差。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种大数据wafer缺陷确定方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中wafer缺陷检测偏向检出更多缺陷，无法确认缺陷来源，检测精度较差的技术问题。
2、第一方面，本专利技术提供一种大数据wafer缺陷确定方法，所述大数据wafer缺陷确定方法包括以下步骤：
3、对待检测晶圆wafer进行缺陷检测，在检测到待检测wafer有缺陷时，获得缺陷属性；
4、根据所述缺陷属性对所述待检测wafer进行缺陷分析，获得分析结果；
5、判断所述分析结果是否具有die级规律和mask级规律，根据判断结果确定缺陷类型。
6、可选地，所述对待检测晶圆wafer进行缺陷检测，在检测到待检测wafer有缺陷时，获得缺陷属性，包括：
7、对待检测晶圆wafer进行缺陷检测，获得wafer表面影像；
8、根据所述
9、在检测到所述待检测wafer有缺陷时，获得缺陷属性。
10、可选地，所述对待检测晶圆wafer进行缺陷检测，在检测到待检测wafer有缺陷时，获得缺陷属性之前，所述大数据wafer缺陷确定方法还包括：
11、使用光掩模版mask对进行待检测wafer进行弓字型移动循环，以使所述待检测wafer上布满晶粒die。
12、可选地，所述根据所述缺陷属性对所述待检测wafer进行缺陷分析，获得分析结果，包括：
13、根据所述缺陷属性对所述待检测wafer进行属性计算和属性统计的缺陷分析，获得属性计算和属性统计结果，将所述属性计算和所述属性统计结果作为分析结果。
14、可选地，所述判断所述分析结果是否具有die级规律和mask级规律，根据判断结果确定缺陷类型，包括：
15、判断所述分析结果是否具有die级规律和mask级规律；
16、在所述分析结果不具有所述die级规律时，判定当前缺陷的缺陷类型为无规律缺陷；
17、在所述分析结果具有所述die级规律时，进一步判断所述分析结果是否具有所述mask级规律；
18、在所述分析结果不具有所述mask级规律时，判定所述当前缺陷的缺陷类型为die级缺陷；
19、在所述分析结果具有所述mask级规律时，判定所述当前缺陷的缺陷类型为mask级缺陷。
20、可选地，所述判断所述分析结果是否具有die级规律和mask级规律，包括：
21、对所述分析结果进行大数据过滤分析，在确定每个die上存在晶粒位置缺陷，且所述晶粒位置缺陷具有分布规律时，判定所述分析结果具有die级规律；
22、对所述分析结果进行大数据过滤分析，在确定每个mask上存在光掩模版位置缺陷，且所述光掩模版位置缺陷具有分布规律时，判定所述分析结果具有mask级规律。
23、可选地，所述判断所述分析结果是否具有die级规律和mask级规律，根据判断结果确定缺陷类型之后，所述大数据wafer缺陷确定方法还包括：
24、从预设策略库中获取与所述缺陷类型对应的缺陷改进策略，将所述缺陷改进策略反馈至工艺控制中心，以使所述工艺控制中心根据所述缺陷改进策略对前序工艺进行改进。
25、第二方面，为实现上述目的，本专利技术还提出一种大数据wafer缺陷确定装置，所述大数据wafer缺陷确定装置包括：
26、缺陷检测模块，用于对待检测晶圆wafer进行缺陷检测，在检测到待检测wafer有缺陷时，获得缺陷属性；
27、分析模块，用于根据所述缺陷属性对所述待检测wafer进行缺陷分析，获得分析结果；
28、判断模块，用于判断所述分析结果是否具有die级规律和mask级规律，根据判断结果确定缺陷类型。
29、第三方面，为实现上述目的，本专利技术还提出一种大数据wafer缺陷确定设备，所述大数据wafer缺陷确定设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的大数据wafer缺陷确定程序，所述大数据wafer缺陷确定程序配置为实现如上文所述的大数据wafer缺陷确定方法的步骤。
30、第四方面，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有大数据wafer缺陷确定程序，所述大数据wafer缺陷确定程序被处理器执行时实现如上文所述的大数据wafer缺陷确定方法的步骤。
31、本专利技术提出的大数据wafer缺陷确定方法，通过对待检测晶圆wafer进行缺陷检测，在检测到待检测wafer有缺陷时，获得缺陷属性；根据所述缺陷属性对所述待检测wafer进行缺陷分析，获得分析结果；判断所述分析结果是否具有die级规律和mask级规律，根据判断结果确定缺陷类型；能够对缺陷进行宏观的分析，对现有的检测结果进行深度挖掘，按照缺陷的特点来分析其来源，协助提升了wafer芯片的制造工艺，提升了wafer缺陷确定的精度，提高了大数据wafer缺陷确定的速度和效率。
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1.一种大数据Wafer缺陷确定方法，其特征在于，所述大数据Wafer缺陷确定方法包括：
2.如权利要求1所述的大数据Wafer缺陷确定方法，其特征在于，所述对待检测晶圆Wafer进行缺陷检测，在检测到待检测Wafer有缺陷时，获得缺陷属性，包括：
3.如权利要求1所述的大数据Wafer缺陷确定方法，其特征在于，所述对待检测晶圆Wafer进行缺陷检测，在检测到待检测Wafer有缺陷时，获得缺陷属性之前，所述大数据Wafer缺陷确定方法还包括：
4.如权利要求1所述的大数据Wafer缺陷确定方法，其特征在于，所述根据所述缺陷属性对所述待检测Wafer进行缺陷分析，获得分析结果，包括：
5.如权利要求1所述的大数据Wafer缺陷确定方法，其特征在于，所述判断所述分析结果是否具有Die级规律和Mask级规律，根据判断结果确定缺陷类型，包括：
6.如权利要求5所述的大数据Wafer缺陷确定方法，其特征在于，所述判断所述分析结果是否具有Die级规律和Mask级规律，包括：
7.如权利要求1所述的大数据Wafer缺陷确定
8.一种大数据Wafer缺陷确定装置，其特征在于，所述大数据Wafer缺陷确定装置包括：
9.一种大数据Wafer缺陷确定设备，其特征在于，所述大数据Wafer缺陷确定设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的大数据Wafer缺陷确定程序，所述大数据Wafer缺陷确定程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的大数据Wafer缺陷确定方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有大数据Wafer缺陷确定程序，所述大数据Wafer缺陷确定程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的大数据Wafer缺陷确定方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种大数据wafer缺陷确定方法，其特征在于，所述大数据wafer缺陷确定方法包括：
2.如权利要求1所述的大数据wafer缺陷确定方法，其特征在于，所述对待检测晶圆wafer进行缺陷检测，在检测到待检测wafer有缺陷时，获得缺陷属性，包括：
3.如权利要求1所述的大数据wafer缺陷确定方法，其特征在于，所述对待检测晶圆wafer进行缺陷检测，在检测到待检测wafer有缺陷时，获得缺陷属性之前，所述大数据wafer缺陷确定方法还包括：
4.如权利要求1所述的大数据wafer缺陷确定方法，其特征在于，所述根据所述缺陷属性对所述待检测wafer进行缺陷分析，获得分析结果，包括：
5.如权利要求1所述的大数据wafer缺陷确定方法，其特征在于，所述判断所述分析结果是否具有die级规律和mask级规律，根据判断结果确定缺陷类型，包括：
6.如权利要求5所述的大数据wafer缺陷确定方法，其特征在于，所述判...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓龙，杨义禄，张国栋，李波，
申请(专利权)人：武汉中导光电设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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