METHOD AND SYSTEM FOR CLASSIFYING DEFECTS OF WAFER USING WAFER-DEFECT IMAGES BASED ON DEEP LEARNING

To provide a method and a system for classifying defects of a wafer using a wafer defect image based on a deep learning network.SOLUTION: A system uses synergy between several modalities of wafer defect images for classification determination. Further, by adding a mixture of modalities, information may be obtained from different sources such as a color image, an inner crack imaging (ICI) image, a black and white image, to classify the defect images. In addition to the mixture of modalities, a reference image is used for each modality. The reference image of each modality image is provided to deep learning models in order to concentrate on the defect itself and not on related underlying lithography of the defect image. Further, the reference image is provided to a training process of the deep learning models. This significantly reduces the number of labelled images and training epochs required for convergence of the deep learning model.SELECTED DRAWING: Figure 6A 【課題】ディープラーニングネットワークに基づきウェーハ欠陥画像を用いてウェーハの欠陥を分類するための方法及びシステムを提供する。【解決手段】システムは、分類決定のためにウェーハ欠陥画像のいくつかのモダリティ間の相乗効果を使用する。さらにモダリティの混合を追加することにより、カラー画像、内部亀裂イメージング（ＩＣＩ）画像、白黒画像などの異なる提供源から情報を得て欠陥画像を分類する。モダリティの混合に加えて、参照画像を各モダリティのために使用する。欠陥画像の関連する基礎となるリソグラフィーではなく欠陥それ自体に集中するために各モダリティ画像の参照画像をディープラーニングモデルに提供する。さらに参照画像をディープラーニングモデルのトレーニングプロセスに提供する。これは、ディープラーニングモデルの収束のために必要とされるラベル付けされた画像の数及びトレーニングエポックを著しく減少させる。【選択図】図６Ａ