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

BOURGEAT, P.

GORRIA, P.

MERIAUDEAU, F.

TOBIN, K. W.

I-Revues

Segmentation d’images de semiconducteur pour la 
détection de défauts 
 
P. BOURGEAT1,2, F. MERIAUDEAU2, K.W. TOBIN1, P. GORRIA2 
1Oak Ridge National Laboratory, P.O. Box 2008, Oak Ridge, Tennessee  37831-6010, USA 
bourgeatpt@ornl.gov 
2Laboratoire Le2i, 12 rue de la fonderie, 71200 Le Creusot, France 
 
Résumé – 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. 
Abstract – This paper introduces a segmentation algorithm suitable for semiconductor wafer images generated by optical inspection tools. 
The primary application of this work is content-based region segmentation for automatic threshold selection during recipe generation in die-
to-die wafer inspection. Structures associated with different functional areas lead to different levels of noise in the difference image during 
the defect detection process. The ability to automatically create a mask to separate the different structures and materials is necessary to 
determine local thresholds for each area and thus to improve the signal-to-noise ratio. A supervised segmentation based on the discrete 
wavelet transform is used to segment a whole die to create a mask. During the inspection, the mask is applied on the difference image, and 
the threshold is automatically set as a function of the noise within the region and the thresholding coefficient specific to that region. The use 
of the segmented region in content-based threshold defect detection improves the number of defects detected, and reduces the number of false 
detections. 
 
1. Introduction 
Dans le monde du semiconducteur où les dimensions 
deviennent de plus en plus petites, la détection de défauts est 
un réel challenge [1], [2]. Ce papier présente une méthode de 
segmentation d’image qui convient à ce type de texture dans 
le but d’améliorer la détection de défauts [3], [4]. 
Lors de l’inspection d’un wafer à l’aide d’un microscope 
optique, la méthode la plus généralement utilisée est 
appelée « die-to-die inspection ». Elle repose sur l’hypothèse 
que deux puces voisines sur un même wafer sont identiques, 
à l’exception des défauts produits lors de la fabrication. Deux 
images provenant de la même région sur deux puces voisines 
sont soustraites pour créer une image de différence. A partir 
du niveau de bruit présent sur l’image de différence, un seuil 
est définit de manière à optimiser le rapport signal sur bruit. 
L’image de différence est ensuite seuillée pour localiser les 
défauts. Dans le cas où différentes structures sont présentes 
sur la même image, le niveau de bruit créé par chacune de ces 
structures sera différent dans l’image de différence. Il est 
donc nécessaire d’appliquer un seuil différent pour chaque 
structure générant un niveau de bruit différent. La 
segmentation des différentes structures du wafer est utilisée 
pour déterminer ces régions, et créer des masques dans 
lesquels le niveau de bruit permet de définir un seuil optimal 
pour chaque type de structure. 
 Les structures présentes sur un wafer créent des textures 
artificielles, généralement régulières, orientées dans les 
directions privilégiées horizontale et verticale. Ces propriétés 
conduisent naturellement au choix de la décomposition en 
ondelette [5] par l’algorithme à trous [6], [7]. Ce choix repose 
sur la grande aptitude des ondelettes à séparer localement les 
textures de fréquence donnée, dans les directions horizontales 
et verticales. L’utilisation de l’algorithme à trous permet 
d’ajouter aux ondelettes l’invariance en translation 
indispensable en segmentation. Le classifieur utilisé est celui 
des polytopes de contraintes [8] pour ses performances en 
terme de rapidité de traitement, et sa facilité d’implémentation 
sur une structure FPGA. 
2. Correction d’image et extraction des 
paramètres 
2.1 Prétraitement des images 
 
Avant l’extraction des paramètres, il est nécessaire de 
corriger les non uniformités des images causées d’une part par 
le système optique, et d’autre part dues à des variations 
présentes physiquement à la surface du semiconducteur. 
L’éclairage des images par « bright field » crée une 
illumination non uniforme de type gaussien, où l’image est 
beaucoup plus lumineuse  en son centre qu’à la périphérie. 
Les variations d’épaisseur des couches de matériaux sur le 
wafer, ainsi que les variations de focus créent des 
modifications locales du contraste. Ces variations 
d’illumination et de contraste sont corrigées à l’aide des 
statistiques locales au voisinage de chaque pixel. L’amplitude 
de chaque pixel est divisée par la somme de la valeur 
moyenne et de l’écart type pris dans un voisinage 5*5. La 
figure 1 montre une image non traitée où l’on peut voir 
clairement la variation d’illumination, et la figure 2 montre 
l’image corrigée. 
 
 
FIG. 1 : image brute 
 
 
FIG. 2 : image corrigée 
2.2 La transformée en ondelettes 
L’image corrigée est ensuite décomposée en ondelettes sur 
trois niveaux, en utilisant les filtres de Coifman [9]. Seuls les 
détails horizontaux et verticaux sont conservés ; les détails 
diagonaux n’étant pas suffisamment discriminants, et 
contiennent l’essentiel du bruit. L’utilisation de l’algorithme à 
trous crée une redondance d’information qui permet de 
maintenir l’invariance en translation à tous les niveaux de 
décomposition. De plus, elle permet une bonne localisation 
spatiale des fréquences les plus basses. Pour chaque niveau de 
décomposition, la décimation de l’image est remplacée par un 
sur-échantillonnage des filtres d’ondelettes qui est réalisé 
pratiquement par l’insertion de zéros entre chaque coefficient 
du filtre, comme présenté sur la figure 3. Ceci permet de 
conserver un temps de calcul constant à chaque niveau, car la 
convolution est effectuée sur le même nombre de coefficients 
significatifs pour chaque niveau. 
 
C1 C2 C3 Niveau 0: 
 
 
Niveau 1: 
 
 
Niveau 2: 
 
 0 C2  0 
 0 C2  0 
C3 C1 
 0  0  0  0 C1 C3 
 
FIG. 3 : Algorithme à trous 
 
Les coefficients d’ondelette ne sont pas utilisables 
directement dans un classifieur car leur réponse n’est pas 
uniforme pour une fréquence donnée. L’information est 
extraite à l’aide d’une estimation locale de l’écart type, dans 
une fenêtre glissante de 17 par 17 pixels. Cette phase 
d’extraction des paramètres nous permet d’associer à chaque 
pixel un vecteur à 6 dimension qui est ensuite traité par le 
classifieur. 
 
3. Classification 
Les polytopes de contraintes permettent d’effectuer une 
segmentation supervisée, basée sur le découpage de l’espace 
des paramètres en hypercubes à l’aide des points 
d’apprentissages. Ces hypercubes sont ensuite fusionnés afin 
d’en réduire le nombre et augmenter la rapidité du traitement. 
3.1 Apprentissage 
Un hypercube est créé autour de chaque point 
d’apprentissage de manière à n’inclure que des points de la 
même classe, et à n’intersecter aucun hypercube de classe 
différente. Les frontières sont définies en utilisant la distance 
du Max. Considérant deux vecteurs X(x1, …, xN), et Y(y1, …, 
yN), la distance l(X,Y) entre les vecteurs X et Y est définie par : 
 
 ppNp yxMaxYXYXl −=−= ≤≤∞ 1),(  (1) 
 
Dans chaque direction, la distance la plus courte avec un 
point de classe différente permet de définir le plus proche 
voisin. Afin de définir les frontières, cette distance est ensuite 
multipliée par un coefficient R, avec :  
 
 
2
10 << R   (2) 
 
La valeur de R permet de régler l’écart entre les 
hypercubes. Avec R proche de 0, l’écart sera maximal, et la 
fusion sera facilitée. Avec R proche de 0.5, l’écart est 
minimal, et la fusion devient plus difficile. Nous prenons 
généralement une valeur de 0.3. Les relations (1) et (2) sont 
suffisantes pour garantir qu’il n’y a qu’une classe par 
hypercube, et que les hypercubes ne se chevauchent pas. Si 
aucun voisin n’est trouvé dans une direction, la distance 
utilisée dans la direction opposée est utilisée, ou dans le cas 
où elle n’est pas définie non plus, la plus petite des 
dimensions toute direction confondue est utilisée. Dès lors, 
les hypercubes sont complètement définis, et ne saturent pas 
l’espace des paramètres. Une fois tous les hypercubes 
complètements définis, une fusion est effectuée entre les 
hypercubes de la même classe. La fusion est effectuée si et 
seulement si le nouvel hypercube obtenu ne chevauche aucun 
hypercube de classe différente. Cette étape réduit grandement 
le nombre d’hypercube à gérer. 
3.2 Segmentation 
Pour la segmentation, les coordonnées de  chaque nouveau 
vecteur sont comparées avec les frontières des hypercubes 
afin de déterminer celui auquel il appartient. Le nouveau 
point est associé à la classe de l’hypercube auquel il 
appartient. Dans le cas où le point n’appartient à aucun 
hypercube, nous prenons la distance Euclidienne la plus 
courte entre le nouveau vecteur et le vecteur moyen de chaque 
classe pour le classifier. La figure 4 présente un exemple de 
segmentation. 
 
 
FIG. 4 : résultat de la segmentation 
 
La segmentation est testée en segmentant la même zone de 
11 images par 11 images sur 20 puces différentes. Chaque 
image fait 432 par 432 pixels et est segmentée pixel par pixel. 
Les résultats sont donnés dans le tableau 1. Avec un taux de 
mauvaise classification d’environ 2.76%, les résultats sont 
très prometteurs. Nous étudions ensuite l’intérêt de la 
segmentation sur la détection de défauts. 
  
Les zones de mémoire tel que nous les étudions, sont 
composées d’une grille de logique, avec à l’intérieur des 
zones de DRAM (respectivement segmentées en bleu et en 
rouge sur la figure 4). La zone de DRAM génère très peu de 
bruit dans l’image de différence, alors que la zone de logique 
génère énormément de bruit dans l’image de différence. Nous 
n’avons pas de statistiques sur la position des défauts dans la 
zone de logique, donc nous choisissons d’ignorer ces zones, 
et de chercher les défauts uniquement dans la zone de 
DRAM, tout en gardant à l’esprit que le nombre de défauts est 
dans les mêmes proportions pour les deux zones. Le tableau  
reporte le nombre de défauts réels trouvés dans la DRAM, 
contre le nombre total de défauts trouvés (défauts réels, et 
fausses détections) pour différentes valeurs de seuillage. 
 
TAB. 1 : taux de mauvaise classification pour chaque puce 
 
Puce 
Taux de 
mauvaise 
classification 
Puce 
Taux de 
mauvaise 
classification 
1 2.30% 11 2.24% 
2 1.99% 12 2.22% 
3 2.57% 13 2.61% 
4 3.07% 14 3.69% 
5 2.76% 15 2.84% 
6 2.37% 16 2.28% 
7 2.53% 17 2.49% 
8 2.55% 18 3.51% 
9 3.61% 19 3.36% 
10 3.41% 20 2.88% 
 
 
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0 50 100 150 200
Nombre total de détection
No
m
br
e 
de
 
dé
fa
u
ts
 
ré
el
s 
tr
o
u
v
és
 
da
n
s
la
zo
n
e
de
DR
AM
Non Segmenté
Segmenté
 
FIG. 5 : détection de défauts 
Pour les valeurs de seuillage les plus hautes, la 
segmentation permet de trouver 7 défauts dans la DRAM sans 
générer de fausses détections, alors que sans segmentation, on 
ne peut pas trouver plus de 3 défauts dans la DRAM, et cela 
même avec un seuillage très bas 
4. Conclusion 
Nous avons démontré l’intérêt d’utiliser une segmentation 
sur les images de semiconducteur afin d’optimiser le rapport 
signal sur bruit dans chaque zone de l’image de différence. 
Nous avons développé un enchaînement d’algorithmes 
optimisé pour les images de wafer électronique, tout en 
répondant à des contraintes de rapidités, en utilisant des outils 
permettant une analyse en temps réel. La segmentation permet 
de générer rapidement un masque qui peut être directement 
appliqué sur les images de différence afin de déterminer le 
seuillage optimal, et ainsi augmenter le nombre défauts 
trouvés, tout en diminuant le nombre de fausses détections.  
Références 
[1] K.W. Tobin, Inspection in Semiconductor 
Manufacturing, Webster’s Encyclopedia of Electrical 
and Electronic Engineering, vol. 10, pp. 242-262, Wiley 
& Sons, NY, NY, 1999. 
[2] P. Bourgeat, F. Meriaudeau, P. Gorria, K.W. Tobin, 
Content-based segmentation of patterned wafer for 
automatic threshold determination, Proc. SPIE, Vol. 
5011, Santa Clara, January 2003. 
[3] P. Bourgeat, F. Meriaudeau, K.W. Tobin, P. Gorria, 
Patterned wafer segmentation, accepté pour publication 
au QCAV, Gatlinburg, Mai 2003. 
[4] The National Technology Roadmap for Semiconductors: 
Technology Requirement, Semiconductor Industry 
Association, 2001. 
[5] M. Unser, Texture Classification and Segmentation 
Using Wavelet Frames, IEEE Transactions on Image 
Processing, Vol. 4, n°11, pp 1549-1560, November 
1995. 
[6] M. J. Shensa, The Discrete Wavelet Transform: Wedding 
the A Trous and Mallat Algorithms, IEEE Transactions 
on Signal Processing, vol. 40, pp 2464-2482, October 
1992. 
[7] P. Dutilleux, An Implementation of the algorithme à 
trous to compute the wavelet transform, in Wavelets: 
Time Frequency Methods and Phase Space. Berlin: 
Springer IPTI, pp 298-304, 1989. 
[8] J. Miteran, P. Gorria, M. Robert, Classification 
géométrique par polytopes de contraintes. Performances 
et intégration, Traitement du Signal, vol. 11, n°5, pp 
393-408, 1994. 
[9] J. Tian, The Mathematical Theory and Applications of 
Biorthogonal Coifman Wavelet Systems, Ph.D. Thesis, 
Rice University, February 1996. 


Segmentation d'images de semiconducteur pour la détection de défauts

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