Automatische Bildverarbeitung

Zur Untersuchung von Kristalldefekten wie Korngrenzen und Versetzungen in multikristallinen Halbleitern werden Ätzverfahren eingesetzt, die diese Defekte in Form von Linien und Punkten auf der Probenoberfläche sichtbar machen. Das Bild der Probenoberfläche unter dem Mikroskop wird mit einer Videokamera aufgenommen und im Computer weiterverarbeitet. Eine spezielle Software ist in der Lage, die Positionen von Ätzgrübchen zu erfassen und in einer Datei abzuspeichern.

 

Aufbau des Systems

Der Probenteller des Mikroskops kann vom Computer in x-y-Richtung bewegt werden. Die Fokussierung erfolgt über den Laser-Hardware-Autofokus. Das Mikroskopbild wird von der Kamera aufgenommen und in den Rechner übertragen.

 Abbildung 1: Aufbau des Systems
Abb. 1: Aufbau des Systems

 

Schritte der Bildbearbeitung

Ein aufgenommenes Kamerabild wird folgender Prozedur unterworfen:

  1. Umwandeln des Bildes in ein Schwarzweißbild anhand einer Grauschwelle
  2. Erkennung von zusammenhängenden Objekten
  3. Errechnen von Merkmalen zu jedem Objekt (Fläche, Durchmesser, Form, ...) und Speichern aller dieser Merkmale
  4. Einteilung aller Objekte in Klassen (Einzelversetzungen, Versetzungscluster, sonstige Objekte wie Korngrenzen) und Errechnen der Versetzungsdichte

 

Bestimmung der Versetzungsdichte in Silicium

Das System kann zur ortsaufgelösten Bestimmung der Versetzungsdichte in multikristallinem Silicium eingesetzt werden. Dazu wird die scheibenförmige Probe poliert und einige Minuten geätzt. Die Durchstoßpunkte von Versetzungslinien durch die Probenoberfläche werden dabei in Form von kleinen Vertiefungen (Ätzgrübchen) sichtbar. Bei senkrechter Beleuchtung erscheinen diese Ätzgrübchen als dunkle Punkte vor hellem Hintergrund. Ihr Durchmesser beträgt je nach Ätzdauer wenige Mikrometer.

Bei der Bildverarbeitung werden alle Ätzgrübchen zwischen ca. 0,5 µm und 5,3 µm Durchmesser herausgefiltert und als Einzelversetzungen gezählt. Sie sind in Abbildung 2 cyan markiert. Wie im Bild sichtbar ist, existieren auch Bereiche mit überlappenden Versetzungsätzgrübchen. Die Schwierigkeit liegt darin, diese "Versetzungscluster" von Korngrenzensystemen zu unterscheiden. Ein wesentliches Kriterium ist zur Zeit der sogenannte Formfaktor (1/(4π) * Umfang2 / Fläche) der Objekte. Liegt er unterhalb eines Grenzwertes von 0,16, so wird das Objekt zunächst als Korngrenze eingestuft (hier rot gekennzeichnet).

Abb. 2: Siliciumoberfläche mit VersetzungsätzgrübchenAbb. 3: Durch die Bildverarbeitung erkannte Objekte
Abb. 2: Siliciumoberfläche mit VersetzungsätzgrübchenAbb. 3: Durch die Bildverarbeitung erkannte Objekte

Bisher ungelöst ist die Behandlung von „Mischobjekten“, die aus Korngrenzen und angelagerten Versetzungsclustern bestehen. Auf den folgenden Bildern ist bei einem solches Objekt zwar richtigerweise erkannt worden, dass es „eher Korngrenzeneigenschaften hat“, aber durch die Nichterkennung des angrenzenden Versetzungsclusters entstehen natürlich Fehler.

Abb. 4: Siliciumoberfläche mit VersetzungsätzgrübchenAbb. 5: Durch die Bildverarbeitung erkannte Objekte
Abb. 4: Siliciumoberfläche mit VersetzungsätzgrübchenAbb. 5: Durch die Bildverarbeitung erkannte Objekte

Auf dem folgendem Bild sind Zwillingskorngrenzen zu sehen, welche im wesentlichen als solche erkannt wurden. Kleinere Fehler entstehen durch solche Korngrenzen, die das Bild in einer Ecke schneiden. In diesen Objekten ist der Formfaktor größer als der Grenzwert.

Abb. 6: Siliciumoberfläche mit VersetzungsätzgrübchenAbb.: 7: Durch die Bildverarbeitung erkannte Objekte
Abb. 6: Siliciumoberfläche mit VersetzungsätzgrübchenAbb. 7: Durch die Bildverarbeitung erkannte Objekte

Die Optimierung der Erkennungsparameter wie der Grenzwert des Formfaktors wird zur Zeit anhand von ca. 150 manuell ausgewerteten Bildern vorgenommen. Dabei werden extrem viele Kombinationen von Grenzparametern solange durchprobiert, bis die Summe aller Zählfehler minimal wird.