專利名稱：在線測評缺陷的方法
技術領域：
本發明涉及半導體制造工藝技術領域，尤其涉及一種半導體元件晶須缺陷的測評方法。
背景技術：
由于集成電路大多是由數以萬計，大小需由顯微鏡才能觀看得到的固態電子元件所組合而成，因此又可稱為微電子元件。上述的微電子元件中若存在缺陷(defect)，將造成由此微電子元件構成的電子裝置故障。而且，當半導體設計規格縮小時，要改善及維持半導體工藝良率更加困難，而缺陷為影響工藝良率的重要關鍵之一。因此，缺陷的測量分析，對于集成電路制造良率的提升有重大關系。在半導體制造工藝過程中，在MOS晶體管的柵極，例如是多晶鎢柵底部通常會產生不必要的納米級缺陷，例如是晶須(whisker)缺陷，這導致柵極與插塞短路，或兩金屬導線之間短路，或兩金屬柵之間短路。晶須的產生是由于金屬材料(如鎢、鋁、鈦、氮化鎢或氮化鈦)的異常生長。更具體地說，晶須是由金屬材料的異常生長而產生的刺形或角形的突起部。晶須產生的原因，是由于金屬鎢中存在的某些雜質或者是金屬晶體結構的不均勻性造成的。通常在兩種情況下產生，一是在一定的熱積存應力之后，此晶須會出現；另一種是非常厚的金屬膜產生(譬如大于1. 5 μ m)。現有為了檢測半導體元件中的缺陷，在進行半導體元件的缺陷檢測時，自上層開始依其順序逐層往下進行蝕刻工藝，使有缺陷處的下層逐一分層露出，并對各層進行觀察分析，直到進行至最下層。然而，隨著半導體集成度的增加，使用上述方法檢測分析半導體元件缺陷，特別是用于分析前段工藝所造成的缺陷(如造成柵極與插塞短路的晶須缺陷) 就會愈加困難。如申請號為200510023151. X的中國專利申請，公開了一種深亞微米半導體器件中致命缺陷的確認方法，通過對要觀察的樣品進行腐蝕處理，以獲得適合用掃描電子顯微鏡觀察的樣品表面，該方法需要先行對樣品進行腐蝕處理，工序復雜，而且此方法不是實時的在線檢測方法，對半導體器件生產過程中出現的缺陷反饋通常比較慢。且至今為止，生產現場對晶須的檢測幾乎都是靠人工判斷。對于這種極其微小的晶須缺陷，目前的半導體制造工藝過程中，傳統的質量測量要求在測試樣片或生產芯片上大量收集數據以說明生產的工藝已滿足需求，一般都是采取隨機檢查，獲取圖，例如從芯片切片圖中，選取30個測試點，進行人工判斷。因此，傳統的方法既浪費時間，耗費人力，且具有人工判斷的局限性。因此，急需一種方法，對半導體器件金屬沉積物上出現晶須的風險以可靠的方式進行在線(in-line)測評，獲得實時晶須缺陷測評結果。在這點上，應注意出現晶須的風險不限于上述金屬鎢，也可能出現在鋁、鈦、氮化鎢或氮化鈦等其他金屬上。
發明內容
為了實現在線測評缺陷，實時了解生產工藝及半導體器件特性的信息這一目的，本發明提出一種在線測評缺陷的方法，適用于金屬柵的晶須缺陷或者在半導體工藝后段金屬連線所產生的晶須缺陷。一種在線測評缺陷的方法，用于測評半導體襯底上金屬沉積物產生的納米級缺陷，所述方法包括獲取用于測評缺陷的表面粗糙度參考值；測量待測半導體襯底的表面粗糙度；將待測半導體襯底的表面粗糙度與所述表面粗糙度參考值進行比較。可選的，所述獲取用于測評缺陷的表面粗糙度參考值，包括提供半導體襯底；對所述半導體襯底進行電學參數測試；測試所述半導體襯底的表面粗糙度；將電學參數測試結果與表面粗糙度數值進行數據處理，獲取表面粗糙度參考值。可選的，所述獲取用于測評缺陷的表面粗糙度參考值，包括從已知沒有產生缺陷的半導體襯底樣品中獲得。可選的，所述數據處理包括最小二乘法擬合處理。可選的，所述電學參數測試通過在線參數測試或揀選測試進行。可選的，所述電學參數測試包括開路測試或者短路測試。可選的，所述金屬沉積物上產生的納米級缺陷是晶須缺陷。可選的，所述產生晶須缺陷的金屬材質包括鎢、鋁、鈦、氮化鎢或氮化鈦。可選的，所述表面粗糙度通過⑶-SEM獲得。可選的，所述表面粗糙度可以是線寬表面粗糙度、右線邊表面粗糙度，或左線邊表面粗糙度。與現有技術相比，本發明具有以下優點1.通過測量表面粗糙度來測評晶須缺陷，能夠使生產人員利用現有的測量手段就可以精確地獲知半導體器件生產過程中的晶須缺陷；2.通過在線測量，使生產人員在生產線上即時了解半導體器件制造中產生的晶須缺陷，并馬上采取修正措施，避免了半導體器件制造完成之后所要進行的可靠性測量；3.可以有限的人力及花費更少的檢測時間，這樣不需要通過測試斷面的形貌檢測晶須缺陷，僅需要對沉積金屬沉積物之后的表面測試其表面粗糙度就可以測評其晶須缺陷，有效地獲得半導體制造工藝過程中產生的晶須缺陷，從而提高產品良率。
圖1是本發明在線測評缺陷的流程示意圖；圖2是本發明獲取用于測評缺陷的表面粗糙度參考值流程示意圖；圖3是本發明一實施例測評金屬柵極與插塞之間產生晶須缺陷的示意圖；圖如及圖4b是本發明測量線寬表面粗糙度的高分辨SEM圖，其中圖如為正常無晶須缺陷，圖4b為非正常有晶須缺陷；圖fe及圖恥是本發明測量右線邊表面粗糙度的高分辨SEM圖，其中圖fe為正常無晶須缺陷，圖恥為非正常有晶須缺陷；
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圖6a及圖6b是本發明測量左線邊表面粗糙度的高分辨SEM圖，其中圖6a為正常無晶須缺陷，圖6b為非正常有晶須缺陷。
具體實施例方式在下面的描述中闡述了很多具體細節以便于充分理解本發明。但是本發明能夠以很多不同于在此描述的其它方式來實施，本領域技術人員可以在不違背本發明內涵的情況下做類似推廣，因此本發明不受下面公開的具體實施的限制。表面粗糙度是用于描述表面微觀形貌最常用的參數，它反映了工件表面的微觀幾何形狀誤差，例如可以是反映微觀不平度高度特性或間距特性的參數。所述表面粗糙度主要用于對線邊粗糙(Line Edge Roughness,LER)或線寬粗糙(Line Width Roughness,LffR) 程度的表征。若線邊粗糙、或線寬粗糙較大，可能會嚴重影響半導體器件生產工藝的良率與產出效能。在精密加工和制造行業，隨著對加工零件表面質量的要求越來越高，零件表面粗糙度的精確測量顯得尤為重要。前述的粗糙現象的檢測與評估在半導體生產工藝中特別重要。通常，可以利用表面粗糙度測試儀，例如是電子束臨界尺寸檢測(electron-based CD metrology tool)方式來進行，例如，CD掃描電子顯微鏡(CD-Scanning Electron Microscope，CD-SEM)成像技術。表面粗糙度一般是指經光刻工藝產生的圖案化的細線條圖案的線邊彎曲不平整以至于有線寬波動不均勻的程度。它的單位是納米或者埃。表面粗糙度的標準是用均方根來表示的，它是某待檢測平面的測量數值的平方的平均值的平方根。具體地，線寬表面粗糙度是給定檢測區域中的線寬的3σ值，可以根據下面的公式計算，但本領域人員應該知道，還可以采用其他計算方式得到表面粗糙度
η_ 2 LWR’S(⑶岡公式⑴式中，LWR為線寬表面粗糙度，CDi為第i條掃描輪廓線上的線寬值，CD為所有η條掃描輪廓線上的線寬平均值，η為掃描輪廓線的總數。如前所述，為了測試薄膜中的缺陷比如晶須，本領域技術人員通常想到采用前述的探測樣品的斷面的形狀進行直接觀測，以此確定是否有晶須缺陷。本發明的發明人創造性提出可以利用檢測薄膜表面粗糙度的方法測評半導體襯底上納米級缺陷，例如是晶須缺陷。本發明利用檢測表面粗糙度的方法來檢測金屬柵的晶須缺陷，例如是導致金屬柵與插塞之間、或金屬柵極與柵極之間短路的晶須缺陷，在半導體工藝后段金屬連線所產生的可能導致金屬導線之間短路的晶須缺陷也適用于本發明的方法。這種檢測表面粗糙度的方法過去通常只被用來針對半導體襯底上光刻圖案的線邊粗糙現象或者線寬粗糙現象進行檢測。也就是說，本發明利用現有的檢測表面粗糙度的手段實現了在線測評晶須缺陷，使半導體生產工藝中產生的缺陷信息實時反饋，可有效提高半導體器件的良率。接下來，本發明利用示意圖進行詳細描述，在詳述本發明實施例時，為便于說明， 所述示意圖只是實例，其在此不應限制本發明保護的范圍。如圖1所示，圖1是本發明在線測評缺陷的流程示意圖，用于測評半導體襯底上金屬沉積物產生的納米級缺陷，例如是晶須缺陷，包括步驟Si，獲取用于測評缺陷的表面粗糙度參考值；步驟S2，測量待測半導體襯底的表面粗糙度；步驟S3，將待測半導體襯底的表面粗糙度與所述表面粗糙度參考值進行比較。通過上述方法，若所述待測半導體襯底的表面粗糙度低于所述表面粗糙度參考值，則待測半導體襯底不存在納米級缺陷；反之，若所述待測半導體襯底的表面粗糙度高于所述表面粗糙度參考值，則待測半導體襯底存在納米級缺陷。其中，步驟Sl中獲取用于測評缺陷的表面粗糙度參考值，可以通過兩種不同的方法獲得。方法1，步驟Sl中獲取用于測評缺陷的表面粗糙度參考值具體包括步驟S101，提供半導體襯底；步驟S102，對所述半導體襯底進行電學參數測試；步驟S103，測試所述半導體襯底的表面粗糙度；步驟S104，將電學參數測試結果與表面粗糙度數值進行數據處理， 獲取表面粗糙度參考值。上述步驟S104中對測試得到表面粗糙度值進行數據處理，可以是，建立電學參數和表面粗糙度值之間的關系，比如所述電學參數測量可以采用短路測試，比如通過測試相鄰導電層的導電材料之間的電流值，將一個晶圓上不同位置的表面粗糙度和對應的電流值標記在同一個表格中，使用最小二乘法擬合表面粗糙度與電學參數測試結果，建立相互之間的關系。其中，最小二乘法是一數學優化技術，它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。方法2，從已知沒種有產生晶須缺陷的半導體襯底樣品中獲得。雖然本發明提供上述兩種獲得表面粗糙度參考值的方法，但不限于此。需要說明的是，前述半導體襯底上已經形成有金屬沉積物，并且所述半導體襯底上形成有用于構成半導體器件的材料層，比如用于形成MOS晶體管的柵電極層，通常所述金屬沉積物位于所述柵電極層之上。前述電學參數測試可以是，在半導體器件制造過程中進行的在線參數測試，或者是在半導體器件制造完成后進行的揀選測試。當然，本領域技術人員可以了解的是，隨著集成電路復雜程度的提高，在半導體器制造過程中越早進行在線參數測試越好。其中，上述半導體襯底的電學參數測試包括開路或短路測試、柵臨界電壓測試、漏電流測試等，具體到本發明，采用檢查信號通路完整性的開路或短路進行測試，根據電學參數開路或短路測試結果，并進一步獲得這些半導體襯底的表面粗糙度，對電學參數測試結果與表面粗糙度的數值進行數據處理，獲得用于測評缺陷的表面粗糙度參考值。請參考圖3，圖3是金屬柵極與插塞之間產生晶須缺陷的示意圖。本發明將以測評半導體襯底上形成的MOS晶體管金屬柵極的缺陷，例如是金屬多晶鎢柵極與插塞之間產生的晶須缺陷為例進行說明。圖3中，半導體襯底1上形成MOS晶體管，包括襯底10、柵極 12、插塞14。其中柵極為多晶鎢柵，并且該待測半導體襯底在多晶鎢柵處產生有一不必要的晶須缺陷16，該異常生長的晶須缺陷導致多晶鎢柵與插塞的短路。當然本發明的方法也可以應用于測評金屬柵極與柵極之間的晶須缺陷，或者是半導體工藝后段出現的兩個金屬導線之間的晶須缺陷。并且出現晶須的風險不限于上述金屬鎢，也可能出現在鋁、鈦、氮化鎢或氮化鈦等其他金屬上。下面結合圖1、圖2和圖3進一步說明本發明在線測評缺陷的方法。首先，步驟Sl獲取用于測評缺陷的表面粗糙度參考值。結合圖2，作為本發明的一個實施例，采用前述方法1來獲取測評缺陷的表面粗糙
6度參考值。具體地，步驟Sl中獲取用于測評缺陷的表面粗糙度參考值包括步驟S101，提供半導體襯底；步驟S102，對所述半導體襯底進行電學參數測試；步驟S103，測試所述半導體襯底的表面粗糙度；步驟S104，將電學參數測試結果與表面粗糙度數值進行數據處理， 獲取表面粗糙度參考值。其中，步驟S101，提供半導體襯底。從某一批次的半導體襯底中選取樣品進行測試，例如可以抽檢3-6個樣品，其中測試點的選取可以采用現有工藝中標準點的選取方式， 例如是5個點或9個點，當然需要注意的是，所述測試點的選取應該要兼顧到晶圓中心和邊緣的不同位置。需要說明的是，所述半導體襯底上已經形成有金屬沉積物，并且所述半導體襯底上形成有用于構成半導體器件的材料層，比如用于形成MOS晶體管的柵電極層，通常所述金屬沉積物位于所述柵電極層之上。步驟S102，對所述半導體襯底樣品進行電學參數測試。電學參數測試包括開路或短路測試、柵臨界電壓測試、漏電流測試等，本實施例中，通過選取上述測試點，對金屬柵極與插塞之間采用檢查信號通路完整性的開路/短路進行測試。步驟S103，測試所述半導體襯底樣品的表面粗糙度。步驟S104，將電學參數測試結果與表面粗糙度值進行數據處理，獲取表面粗糙度參考值。根據前述的測試結果，建立了電學參數與表面粗糙度之間的關系，通過最小二乘法擬合，對二者進行數據處理，根據工藝上電學參數測試能夠容忍的范圍，確定表面粗糙度參考值。此處需要說明的是上述測試的表面也與進行電學參數測試的表面是一致的，即電學參數結果不合格與表面粗糙度之間相關聯，能夠通過表面粗糙度反映出來。本實施例中，例如是rl = 11，r2 = 10.8，r3 = 10. 7，其中rl代表線寬表面粗糙度，r2代表右線邊表面粗糙度，r3代表左線邊表面粗糙度。也就是說，上述的三個r值就是用于測評缺陷的表面粗糙度參考值。具體地說，所述通過最小二乘法擬合建立電學參數與表面粗糙度之間的關系，即認為線寬表面粗糙度小于11的代表正常無缺陷，相反線寬表面粗糙度大于11的代表非正常有缺陷。作為本發明的另一實施例，采用前述方法2獲取用于測評缺陷的表面粗糙度參考值，即，從已知沒有產生晶須缺陷的半導體襯底樣品中獲得表面粗糙度。其中，可以采用任何已知檢測晶須缺陷的辦法，獲得沒有產生晶須缺陷的半導體襯底樣品。例如，通過依序移除半導體元件上的各層，如采用蝕刻、腐蝕等方式，并依序對各層作分析，此種檢測方法屬于本領域技術人員公知的技術，在此不再贅述。當然，本領域人員應該了解的是，根據上述方法2，所述從已知沒有產生晶須缺陷的半導體襯底樣品中獲得表面粗糙度作為表面粗糙度參考值，通常并非將無晶須缺陷的樣品的表面粗糙度直接作為表面粗糙度參考值。一般工藝機臺上預設一個可允許的誤差范圍，例如可以是10% -15%的范圍，需要將無晶須缺陷的樣品的表面粗糙度上浮10% -15%之后的數值作為表面粗糙度參考值。 也就是說，在該表面粗糙度參考值誤差范圍以內，就認為是無晶須缺陷。然而，這個誤差范圍可以進一步結合電學參數測試或良率結果進行調整，舉例而言，在預設誤差15%的范圍內，發現電學參數測試不合格或良率低，則可以縮緊該誤差范圍，例如調整為10%，當然，若在誤差10%的范圍內，發現電學參數測試仍然不合格或良率低，則可以進一步調整，例如調整為9%。也就是說，上述根據方法2獲取的用于測評缺陷的表面粗糙度參考值，其誤差范圍可以根據電學參數測試結果或良率進行動態調整，以得到半導體器件制造工藝所能夠接受的表面粗糙度。接下來，步驟S2測量待測半導體襯底的表面粗糙度。通常，在形成容易產生晶須的材料層之后進行表面粗糙度的測量，且通常在兩種情況下容易產生晶須，一是在一定的熱積存應力之后，此晶須會出現；另一種是非常厚的金屬膜易產生(譬如大于1. 5μπι)。將待測半導體襯底1放置于表面粗糙度測試儀中，例如，CD掃描電子顯微鏡 (CD-Scanning Electron Microscope, CD-SEM)檢測機臺中。在待測半導體襯底給定檢測區域中，選取32個掃描點，并獲取該32個掃描輪廓線上的線寬值，根據公式(1)，得出待測半導體襯底的表面粗糙度。如圖4a、圖4b，圖5^圖恥和圖6a、圖6b中所示的測量表面粗糙度的高分辨CD-SEM圖，并且分別給出了在多晶鎢柵底部正常不具有缺陷的SEM圖，以及產生異常晶須缺陷的SEM圖。其中，圖4a、圖和圖6a中所示的SEM圖，χ = 7. 9nm, y = 6. 8nm, ζ = 6. 7nm,圖 4b、圖 5b 和圖 6b 中所示的 SEM 圖，χ，= 13. 7nm，y，= 13. 7nm, ζ，= 13nm，其中x、x’代表線寬表面粗糙度，y、y’代表右線邊表面粗糙度，ζ、ζ’代表左線邊表面粗糙度。最后，步驟S3根據步驟Sl所獲得的用于測評缺陷的表面粗糙度參考值，以及步驟 S2獲得的待測半導體襯底表面粗糙度，二者進行比較，測評待測半導體襯底的晶須缺陷。若所述待測半導體襯底的表面粗糙度低于所述表面粗糙度參考值，則待測半導體襯底不存在納米級缺陷；反之，若所述待測半導體襯底的表面粗糙度高于所述表面粗糙度參考值，則待測半導體襯底存在納米級缺陷。舉例來說，通過將步驟S2中測量得到的χ、χ，分別與rl比較，將y、y，分別與r2 比較，將z、z’分別與r3比較。根據比較結果，可以了解到，滿足上述表面粗糙度參考值的， 如圖如、圖fe和圖6a中所示的SEM圖為正常無晶須缺陷；相反，不滿足上述表面粗糙度參考值的，如圖4b、圖恥和圖6b中所示的SEM圖為非正常具有晶須缺陷，如圖中晶須缺陷D1、 D2、D3、D4。因此，在圖仙、圖恥和圖6b中，存在導致柵極與插塞短路的風險。也就是說，通過本發明在線檢測缺陷的方法，金屬柵極與插塞之間的晶須缺陷可以及時、準確地被檢測出來，使生產人員可以在制造過程中根據該測評結果，決定是否將制造的半導體襯底在生產線上即廢棄掉，從而避免了半導體襯底制造完成之后所要進行的可靠性測量，具有非破壞性和實時性，同時提高半導體襯底生產良率。雖然本實施例，是同時獲取了線寬表面粗糙度值和左/右線邊表面粗糙度值，以此測評晶須缺陷，但本領域技術人員可以了解的是，根據上述三個測量值，即線寬表面粗糙度值、右線邊表面粗糙度值和左線邊表面粗糙度值，其中任意一個或多個的測量結果，均可以據以測評晶須缺陷。根據本發明的一實施例，將待測半導體襯底1放置于用于測量表面粗糙度的檢測機臺中，例如是CD掃描電子顯微鏡，(CD-Scanning Electron Microscope, CD-SEM)，該 ⑶-SEM檢測機臺至少配備有一發射器、一檢測器以及一數據處理運算單元。然后，由發射器產生高度聚焦電子束掃描目標半導體襯底，檢測器通過收集二次電子并產生描繪目標半導體襯底的電子圖像。最后將測量待測半導體襯底獲得的表面粗糙度值，與數據處理運算單元中數據庫儲存的用于測評缺陷的表面粗糙度參考值進行比較分析，其中該數據庫中具有
8根據前述方法1、2所獲取的表面粗糙度參考值。通過數據處理運算單元比較目標半導體襯底的表面粗糙度與參考值的結果，最終用于測評該目標半導體襯底是否存在晶須缺陷，這樣，生產人員根據該實時反饋信息，可以決定是否在線上廢棄該晶圓。在本發明的上述實施例中，是以檢測金屬柵極與插塞之間產生的晶須缺陷為例來說明，當然本發明的方法也可以應用于檢測金屬柵極與柵極之間的晶須缺陷，或者是兩個金屬導線之間的晶須缺陷。并且，金屬材料的異常生長造成的晶須缺陷，例如可以通過薄膜沉積時加熱，抗蝕劑灰化時加熱(即用氧等離子體防止去除抗蝕劑)，和退火時由激光照射而加熱，都可產生不必要的晶須缺陷。綜上，本發明提供一種在線測評晶須缺陷的方法，能夠使生產人員利用現有的測量表面粗糙度就可以精確地測評半導體襯底生產過程中是否出現晶須缺陷；這樣，通過在線測量，使生產人員在生產線上即時了解半導體襯底制造的晶須缺陷，并馬上采取修正措施，避免了半導體襯底制造完成之后所要進行的可靠性測量；本發明可以有限的人力及花費更少的檢測時間，有效地獲得半導體制造工藝過程中產生的晶須缺陷，從而提高產品良率。本發明雖然已以較佳實施例公開如上，但其并不是用來限定本發明，任何本領域技術人員在不脫離本發明的精神和范圍內，都可以利用上述揭示的方法和技術內容對本發明技術方案做出可能的變動和修改，因此，凡是未脫離本發明技術方案的內容，依據本發明的技術實質對以上實施例所作的任何簡單修改、等同變化及修飾，均屬于本發明技術方案的保護范圍。
權利要求
1.一種在線測評缺陷的方法，用于測評半導體襯底上金屬沉積物產生的納米級缺陷， 其特征在于，包括獲取用于測評缺陷的表面粗糙度參考值；測量待測半導體襯底的表面粗糙度；將待測半導體襯底的表面粗糙度與所述表面粗糙度參考值進行比較。
2.如權利要求1所述的測評方法，其特征在于，所述獲取用于測評缺陷的表面粗糙度參考值是從已知沒有產生缺陷的半導體襯底樣品中獲得。
3.如權利要求1所述的測評方法，其特征在于，所述獲取用于測評缺陷的表面粗糙度參考值包括提供半導體襯底；對所述半導體襯底進行電學參數測試；測試所述半導體襯底的表面粗糙度；將電學參數測試結果與表面粗糙度數值進行數據處理，獲取表面粗糙度參考值。
4.如權利要求3中任一項所述的測評方法，其特征在于，所述數據處理包括以最小二乘法擬合處理。
5.如權利要求3所述的測評方法，其特征在于，所述電學參數測試通過在線參數測試或揀選測試進行。
6.如權利要求3所述的測評方法，其特征在于，所述電學參數測試包括開路測試或者短路測試。
7.如權利要求1所述的測評方法，其特征在于，所述納米級缺陷是金屬沉積物上產生的晶須缺陷。
8.如權利要求7所述的測評方法，其特征在于，所述產生晶須缺陷的金屬材質包括鎢、 鋁、鈦、氮化鎢或氮化鈦。
9.如權利要求1 8中任一項所述的測評方法，其特征在于，所述表面粗糙度通過 CD-SEM 獲得。
10.如權利要求1 8中任一項所述的測評方法，其特征在于，所述表面粗糙度包括線寬表面粗糙度、右線邊表面粗糙度、或左線邊表面粗糙度。
全文摘要
一種在線測評缺陷的方法，用于測評半導體襯底上金屬沉積物產生的納米級缺陷，例如是晶須缺陷，該方法至少包括獲取用于測評缺陷的表面粗糙度參考值；測量待測半導體襯底的表面粗糙度；將待測半導體襯底的表面粗糙度與所述表面粗糙度參考值進行比較。本發明可以有限的人力及花費更少的檢測時間，實現了在線測評晶須缺陷，獲得實時缺陷信息反饋，從而提高產品良率。
文檔編號G01N27/00GK102353697SQ20111025427
公開日2012年2月15日 申請日期2011年8月31日 優先權日2011年8月31日
發明者張迎春, 肖海波 申請人:上海宏力半導體制造有限公司