Segmentation d'images de semiconducteur pour la détection de défauts

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/13570
Title: Segmentation d'images de semiconducteur pour la détection de défauts
Author: BOURGEAT, P.; MERIAUDEAU, F.; TOBIN, K. W.; GORRIA, P.
Abstract: Ce papier présente un algorithme de segmentation adapté aux images de semiconducteur générées par un outil optique d'inspection. Le but principal de ce travail est la segmentation d'images pour une sélection automatique du niveau de seuillage pour l'inspection « die-to-die» de wafer électronique. Les différentes structures produisent des niveaux de bruit différent lors de la détection de défaut. Il est donc nécessaire de générer automatiquement un masque de ces différentes régions afin de déterminer un niveau de seuillage local, et optimiser le rapport signal sur bruit. Une segmentation supervisée basée sur la transformée en ondelettes est utilisée afin de créer le masque d'une puce entière. Pendant l'inspection, le masque est appliqué sur l'image de différence, et le seuil est automatiquement déterminé, basé sur le niveau de bruit à l'intérieur de chaque région, et un coefficient spécifique au type de structure. La segmentation permet d'augmenter le nombre de défauts trouvés, et de diminuer le nombre de fausses détections.
Publisher: GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images
Date: 2003

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