Brevet FR2990545A1 — publié le 20131115

SYSTEMES ET PROCEDES POUR LA DETECTION, LA CLASSIFICATION ET LA QUANTIFICATION DE CARACTERISTIQUES DE SURFACE DE PLAQUETTE AVEC DES OUTILS DE METROLOGIE DE GEOMETRIE DE PLAQUETTE Domaine technique La présente invention concerne, de façon générale, le domaine de la métrologie de surface de plaquette et en particulier, les systèmes et procédés de détection, de classification et de quantification de caractéristiques de surface de plaquette avec des outils de métrologie de géométrie de plaquette. Arrière-plan Les plaques minces polies telles que les plaquettes de silicium et similaires forment une partie très importante de la technologie moderne. Une plaquette peut, par exemple, désigner une plaquette mince de matériau semi-conducteur utilisée dans la fabrication de circuits intégrés et autres dispositifs. D'autres exemples de plaques minces polies peuvent inclure les substrats de disque magnétique, les cales étalons et similaires. Bien que la technique décrite ici concerne principalement les plaquettes, il doit être compris qu'elle peut aussi être appliquée à d'autres types de plaque polie. Dans la présente description, l'expression plaquette et l'expression plaque mince polie peuvent être employés de manière interchangeable. En général, certaines exigences peuvent être établies pour la planéité et l'uniformité d'épaisseur des plaquettes. Il existe diverses techniques relatives à la mesure des variations de forme et d'épaisseur des plaquettes. Toutefois, la plupart des outils actuels d'inspection des plaquettes ne peuvent qu'inspecter la surface de plaquette et détecter les défauts de surface. Certains outils d'inspection de surface de plaquette peuvent également calculer l'aire des défauts et classer les défauts par type, mais aucune information n'est rapportée sur la hauteur ou la profondeur du défaut et par conséquent, les outils d'inspection actuels ne fournissent aucune information quant au volume. Il existe donc là un besoin pour des systèmes et des procédés de détection, de classification et de quantification de caractéristiques de surface de plaquette dans lesquels les défauts détectés sont classés et les informations importantes de métrologie des défauts que sont la hauteur/profondeur, l'aire et le volume, sont rapportées, fournissant ainsi plus de valeurs pour quantifier l'effet négatif de ces défauts sur la qualité de plaquette. Résumé La présente invention concerne un procédé d'inspection d'une plaquette. Le procédé peut inclure la préparation d'une recette d'acquisition de données et de traitement de données ; l'acquisition d'une image de surface de plaquette ; le filtrage l'image de surface de plaquette pour améliorer le contraste entre le signal et le fond ; l'exécution d'un traitement de bord de plaquette pour éliminer les réponses de filtrage fortes ; l'exécution de la détection et de la classification de défauts sur la base de l'image de surface de plaquette filtrée ; le calcul d'au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut en utilisant un ajustement de surface ; et rapporter l'au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut détecté et classé. Un autre mode de réalisation de la présente invention concerne un procédé d'inspection de plaquette à motifs formés ou recouvertes d'un film. Le procédé peut inclure diverses étapes de traitement de données pour une surface de plaquette à motifs formés. Ces étapes peuvent inclure la correction de distorsions XY de plaquette pour obtenir des motifs uniformes ; la production d'une plaquette de référence et l'alignement de la plaquette en cours avec la plaquette de ou l'exécution d'opérations de plaquette à supprimer le signal de motif et produire résidu de surface de plaquette. D'une référence ; plaquette pour des images de manière similaire, le procédé peut inclure diverses 30 étapes de traitement de données pour une surface de plaquette recouverte d'un film. Ces étapes peuvent inclure l'exécution d'un étalonnage et d'une compensation de réponse de film de la surface de plaquette recouverte d'un film afin de limiter les variations de signal provenant des différents matériaux de film et des différentes structures de film. Une fois ces étapes de traitement de données réalisées, des étapes d'inspection ultérieures peuvent comprendre le filtrage de l'image de surface de plaquette pour améliorer le contraste entre le signal et le fond ; la détection et la classification de défauts sur la base de l'image de surface de plaquette filtrée ; le calcul d'au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut au moyen d'un ajustement de surface ; et le rapport de l'au moins un de: une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut détecté et classé. Un mode de réalisation additionnel de la présente invention concerne un système pour inspecter une plaquette. Ledit système peut comprendre un système optique configuré pour l'acquisition d'une image de surface de plaquette. Le système peut également comprendre un module de détection, de classification et de quantification de caractéristiques de surface de plaquette. Ledit module de détection, de classification et de quantification de caractéristiques de surface de plaquette peut être configuré pour effectuer les opérations suivantes : filtrer l'image de surface de plaquette pour améliorer le contraste entre le signal et le fond ; effectuer la détection et la classification de défauts sur la base de l'image de surface de plaquette filtrée ; calculer au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut au moyen d'un ajustement de surface ; et rapporter l'au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut détecté et classé. Il doit être compris que la description générale qui précède comme la description détaillée qui suit est fournie uniquement à titre d'exemple et d'explication et qu'elles ne limitent pas nécessairement la présente invention. Les dessins d'accompagnement, qui font intégralement partie de la description, illustrent le sujet de l'invention. Ensemble, les descriptions et les dessins permettent d'expliquer les principes de l'invention. Brève description des dessins L'homme du métier pourra mieux comprendre les nombreux avantages de l'invention à la lumière des figures d'accompagnement, sur lesquelles : la figure 1 est un diagramme de flux qui illustre 20 un procédé de détection, de classification et de quantification de défauts de surface d'une plaquette nue ; la figure 2 est un diagramme de flux qui illustre un procédé de détection, de classification et de 25 quantification de défauts de surface d'une plaquette à motifs formés ; la figure 3 illustre des exemples d'images de mise en correspondance pour un procédé de traitement de bord de plaquette ; la figure 4 illustre un exemple d'image contenant des couronnes d'épitaxie détectées ; la figure 5 illustre des histogrammes bidimensionnels rayon-taille créés sur la base de 5 positions de rayons et de tailles en pixels de couronnes d'épitaxie détectées ; la figure 6 illustre des projections des positions angulaires des pixels de défaut dans la région de bord de plaquette ; 10 la figure 7 est un diagramme de flux qui illustre un procédé de détection et de classification de rayures ; les figures 8 et 9 illustrent un exemple d'amélioration de structure de rayure selon la présente 15 invention ; la figure 10 illustre la division d'une surface de plaquette à des fins d'amélioration d'une structure de type ligne de glissement ; la figure 11 illustre un exemple d'amélioration 20 d'une structure de ligne de glissement selon la présente invention ; la figure 12 illustre deux exemples de défauts de ligne de glissement de forme non linéaire ; la figure 13 illustre deux histogrammes d'objet de 25 tracés de gradients orientés pour deux objets de défaut ; la figure 14 illustre les défauts de ligne de glissement détectés de la figure 12 ; la figure 15 illustre différents types de zones 30 d'image définies pour réaliser un ajustement de surface ; la figure 16 illustre un résultat d'essai d'ajustement de surface réalisé en incluant les pixels de défaut comparé à un résultat d'essai d'ajustement de surface réalisé sans les pixels de défaut ; la figure 17 illustre des zones dans la séquence de balayage d'un exemple de rayure longue ; la figure 18 illustre l'utilisation d'informations de hauteur de défaut pour éliminer des défauts légers ; et la figure 19 illustre la capacité du système et du procédé selon la présente invention à fournir des informations de volume en plus des informations de hauteur et d'aire d'un défaut. Description détaillée Il sera maintenant fait référence en détail à l'objet de l'invention, qui est illustré sur les dessins joints. Actuellement, certains outils de métrologie de géométrie de plaquette sont capables de mesurer la hauteur de surface d'une plaquette et de fournir une nanotopographie de la plaquette. La nanotopographie est définie comme l'écart d'une surface au sein d'une longueur d'onde spatiale d'environ 0,2 à 20mm. La nanotopographie comble l'écart entre la rugosité et la planéité sur la carte topologique des irrégularités de surface de plaquette en fréquence spatiale. Comme les propriétés de planéité des plaquettes incidentes de 200 et de 300 mm ne subissent que de très légères modifications pendant le traitement de plaquette, des capacités de mesure précises et complètes sont nécessaires pour détecter des variations de topographie infimes sur la surface de plaquette finale. Des outils de métrologie et des systèmes interférométriques pour plaquettes, comme le système de 5 métrologie WaferSight (marque déposée) de la KLA-Tencor, peuvent à la fois balayer la surface avant et la surface arrière d'une plaquette en même temps. En associant les mesures de forme, de tombée de bord, d'épaisseur ou de planéité, et de nanotopographie de plaquette en un seul 10 balayage, de tels outils de métrologie peuvent fournir des jeux de données complets qui sont nécessaires aux contrôles de nanotopographie et de géométrie de plaquette dans la fabrication de plaquette. La présente invention concerne des systèmes et des 15 procédés qui permettent de fournir des capacités d'inspection de microdéfauts pour des systèmes optiques tels que des outils de métrologie et des systèmes interférométriques pour plaquettes. Les systèmes et les procédés selon la présente invention permettent de 20 détecter, de classer et de quantifier des caractéristiques de surface de plaquette, les défauts détectés étant classés et les informations de métrologie de défaut importantes que sont la hauteur/la profondeur, l'aire et le volume sont rapportés. Les 25 systèmes et les procédés selon la présente invention fournissent donc un plus grand nombre de valeurs pour quantifier l'effet négatif de ces défauts sur la qualité de plaquette. la figure 1 montre un diagramme de flux qui 30 illustre les étapes principales effectuées par un procédé 100 de détection, de classification et de quantification des défauts de surface d'une plaquette nue selon la présente invention. À l'étape 102, la recette d'acquisition de données et de traitement de données est préparée. À l'étape 104, les images de 5 surface de plaquette sont acquises (par exemple, les images des surfaces avant et arrière) en utilisant un système optique tel que WaferSight (marque déposée). À l'étape 106, les images des surfaces sont filtrées en utilisant des filtres spécialement conçus selon les 10 caractéristiques d'intérêt pour améliorer le contraste entre le signal et le fond de caractéristique, et le traitement de bord de plaquette est effectué pour supprimer la réponse de filtrage forte d'une tombée de bord nette de plaquette ou d'une discontinuité de 15 données créée par l'exclusion du bord de plaquette. Différents types de filtres peuvent être utilisés à l'étape 106. Par exemple, des filtres tels qu'un filtre passe-haut à double gaussienne, un filtre passe-bande de Laplace, un filtre linéaire de Sobel ou 20 similaire peut être appliqué sur les cartes des images de surface acquises à l'étape 104. Ces filtres peuvent retirer les composantes de forme à grande longueur d'onde dans les images de surface de plaquette initiales et amplifier ainsi le contraste entre le 25 signal et le fond de caractéristique de défaut des images de surface de plaquette. En revanche, ces filtres peuvent avoir une réponse forte dans la région de bord de plaquette à cause d'une tombée de bord nette de plaquette ou d'une discontinuité de données créée 30 par l'opération d'exclusion du bord de plaquette. Cette réponse forte de bord peut affecter la capacité de détection de caractéristiques de défaut dans la région de bord de plaquette, telles que des couronnes d'épitaxie et des lignes de glissement de bord. Pour supprimer cette réponse de filtrage forte émanant de la région de bord de plaquette ou de la discontinuité de données créée par l'exclusion du bord, les opérations suivantes de traitement de bord peuvent être effectuées : a) Convertir la région de bord de plaquette en une bande image dans l'espace polaire. La direction de hauteur de bande est la direction radiale et la taille dans cette direction est déterminée par la taille du noyau du filtre et par la netteté du profil de tombée de bord de plaquette. La direction de largeur de bande est la direction tangentielle et la taille dans cette direction est déterminée par la fréquence d'échantillonnage dans la direction angulaire. b) Effectuer un filtrage médian unidimensionnel sur cette bande image dans la direction tangentielle ligne par ligne. La longueur de filtrage est choisie pour pouvoir suivre la tendance des variations du profil de bord dans la direction angulaire et préserver la caractéristique de bord intéressée dans le traitement de bord. Actuellement, la longueur de filtrage par défaut couvre un intervalle de données de cinq degrés. Elle peut être réglée en fonction de la propriété angulaire de caractéristique pour obtenir une performance optimale. c) L'image filtrée est soustraite à l'image 30 initiale pour donner une image dont la réponse de bord a été supprimée. Un segment de l'image de bord initiale, de l'image de bord filtrée et de l'image avec réduction de l'artéfact de bord sont montrés sur la figure 3 à des fins d'illustration. d) Comme la région de bord a généralement des 5 signaux plus bruités que la région de l'intérieur de la plaquette, pour réduire les composantes de bruit de la région de bord tout en préservant le signal de caractéristique, la moyenne tronquée en polarité suivante peut être effectuée sur l'image à bord traité 10 dans la région même du bord, où vont exister des pixels invalides à cause des limites de capacité de mesure du système de métrologie. Plus précisément, pour le pixel donné 1(x,y) issu du traitement de bord par filtre médian de l'étape c), le signal de sortie tronqué 15 0(x,y) sera calculé comme ci-défini : 0 ±(x, y 1 = - II(x + dx, y + dy), quand 1(x, y) > 0 + (dx,dy)e,4_, 1 0 (x, y) = - II(x + dx, y + dy), quand 1(x, y) O, alors la moyenne des pixels positifs de la fenêtre de filtrage indiquée est prise ; sinon, si 1(x,y) Il est envisagé que cette moyenne tronquée en polarité sera efficace pour réduire les composantes de bruit de bord et préserver le contraste de signal d'un grand nombre de signaux de défaut bipolaire provenant de couronnes d'épitaxie et d'une ligne de glissement. Cela permet d'obtenir des performances améliorées pour la détection et la classification de défauts dans les régions de bord de plaquette. Il est également envisagé, toutefois, que les différents types de filtres et les techniques de suppression de la réponse de filtrage décrits ci-dessus sont des exemples. D'autres types de filtres et d'autres techniques de réduction du bruit peuvent également être utilisés à l'étape 106 sans pour autant s'écarter de l'esprit et de la portée de la présente invention. Ensuite, les étapes de détection et de classification des défauts selon la présente invention peuvent être effectuées pour produire des cartes de défauts composées de groupes de défauts et de positions de défauts divers. Des propriétés utiles de défauts peuvent être calculées selon ces types de défauts et les positions des défauts, et peuvent ensuite servir à définir la position, la taille et la forme des zones de mesure situées sur les surfaces de plaquette. A partir de ces zones de mesure, la hauteur/profondeur, l'aire et le volume exacts du défaut, peuvent être calculés et rapportés pour fournir des informations précieuses pour la production de plaquette. Par exemple, l'étape 108 peut effectuer la 30 détection et la classification de caractéristiques à partir des cartes d'images filtrées en utilisant diverses propriétés de caractéristique pour obtenir les groupes de caractéristiques d'intérêt spécifiés, comme les creux ou trous, les couronnes d'épitaxie de bord de plaquette, les rayures, les lignes de glissement et similaires. Le terme de creux ou de trou peut désigner une dépression de surface ; les couronnes d'épitaxie de bord peuvent désigner la différence entre la hauteur de surface à partir du bord de plaquette (associée au dépôt des couches épitaxiales) ; le terme de rayure peut désigner une rainure ou une coupure peu profonde en dessous du plan établi de la surface ; et le terme de ligne de glissement peut désigner un processus de déformation plastique dans lequel une partie du cristal subit un déplacement de cisaillement par rapport à une autre d'une manière qui préserve la cristallinité de chaque partie du matériau. L'étape 110 peut mesurer une hauteur, une profondeur, une aire et un volume de caractéristique en utilisant un ajustement de surface robuste sur les zones d'images de surface initiales définies de manière précise par les positions de pixels de caractéristique détectée, et les résultats de la détection, de la classification et de la quantification peuvent être rapportés à l'étape 112. Bien que le procédé 100 puisse être appliqué à la détection, à la classification et à la quantification de défauts de surface d'une plaquette nue, il est envisagé que les défauts de surface d'une plaquette à motifs formés doivent être traités d'une manière différente. La figure 2 montre un diagramme de flux qui illustre les étapes principales effectuées par un procédé 200 de détection, de classification et de quantification de défauts de surface de plaquette à motifs formés selon la présente invention. Comme les étapes 102 et 104 décrites ci-dessus, les étapes 202 et 204 peuvent préparer la recette d'acquisition de données et de traitement de données du système optique (par exemple WaferSight (marque déposée)) et acquérir les données d'image de surfaces avant et arrière de la plaquette. Après cela, toutefois, de nombreuses étapes de traitement de données courantes dans l'inspection d'une plaquette à motifs formés peuvent être effectuées à l'étape 206. Quelques-unes des opérations effectuées à l'étape 206 pour les applications de plaquette à motifs formés peuvent inclure, par exemple : corriger les distorsions XY de plaquette en fonction du motif XY du système étalonné de sorte que l'image de surface de plaquette présente des motifs uniformes ; produire la puce de référence et/ou des plaquettes de référence à partir des puces voisines ou de données d'images de plaquette précédemment acquises ; aligner la puce en cours avec la puce de référence ou aligner la plaquette en cours sur la plaquette de référence ; et/ou effectuer des opérations puce à puce ou plaquette à plaquette pour supprimer le signal de motif et produire les images de résidu de surface de plaquette. Il est envisagé que de telles opérations spécialement requises pour une plaquette à motifs formés peuvent être effectuées uniquement sur la surface avant de la plaquette sur laquelle sont fabriqués les films et les motifs de puce. Pour la surface arrière de la plaquette, la plupart des étapes de procédé pour la plaquette nue peuvent être utilisées directement ou avec quelques petites modifications pour couvrir les propriétés spéciales introduites par la formation de motifs sur la surface avant de la plaquette. Après que les images de résidu de surface de plaquette ont été créées, les mêmes procédures de traitement de données que celles décrites pour le système et les procédés d'inspection de plaquette nue peuvent être utilisées. Plus précisément, l'étape 208 peut filtrer les images de résidu de surface en utilisant des filtres spécialement conçus en fonction des caractéristiques d'intérêt pour améliorer le contraste entre le signal et le fond de caractéristique. L'étape 210 peut effectuer une détection et une classification de caractéristiques à partir des cartes d'images filtrées en utilisant diverses propriétés de caractéristique pour obtenir les groupes de caractéristiques d'intérêt spécifiés, comme le creux ou le trou, la couronne d'épitaxie de bord de plaquette, la rayure, la ligne de glissement et similaires. L'étape 212 peut mesurer une hauteur, une profondeur, une aire et un volume de caractéristique en utilisant un ajustement de surface robuste sur les zones d'image de surface initiale définies de manière précise par des positions de pixels de caractéristique détectée, et les résultats de la détection, de la classification et de la quantification peuvent être rapportés à l'étape 214. Les étapes 108 et 110 (ainsi que les étapes 210 et 212) peuvent être désignées conjointement comme les étapes de détection, de classification et de quantification. Elles seront maintenant décrites en détail pour diverses caractéristiques d'intérêt, comme la détection et la classification de couronnes d'épitaxie de bord de plaquette, la détection et la classification de rayures, la détection et la classification de lignes de glissement, ainsi que la quantification de défaut par ajustement de surface robuste adaptatif. Dans un premier mode de réalisation, l'étape 108 (et l'étape 210) peut être configurée pour la détection 10 et la classification de couronnes d'épitaxie de bord de plaquette. Les couronnes d'épitaxie de bord de plaquette sont définies comme des bosses ou des creux périodiques qui apparaissent selon un motif circulaire avec une fréquence spatiale spécifique. Ces couronnes 15 d'épitaxie sont typiquement situées à une distance fixe du bord de plaquette. Une image de surface de plaquette obtenue à l'aide d'un outil de métrologie peut être traitée (par exemple, comme décrit à l'étape 106 pour une plaquette nue ou aux étapes 206 et 208 pour une 20 plaquette à motifs formés) pour permettre la détection de telles couronnes d'épitaxie de bord de plaquette et les statistiques de leurs valeurs métriques. La 25 figure 4 couronnes Les couronnes pour la défauts. représente un exemple d'image contenant les d'épitaxie détectées. emplacements et les valeurs métriques des d'épitaxie détectées peuvent être utilisés détection et la classification fiable de Par exemple, le procédé de détection et de classification peut dans un premier temps former un 30 histogramme bidimensionnel rayon-taille (montré sur la figure 5) basé sur les positions de rayon et sur les tailles en pixels des couronnes d'épitaxie détectées. Le procédé de détection et de classification peut ensuite lisser l'histogramme en utilisant une quelconque technique de lissage d'histogramme, et la 5 position de pic de l'histogramme lissé peut indiquer la position de rayon estimée des couronnes d'épitaxie et leur taille la plus vraisemblable. Pour l'exemple d'image de la figure 4, le rayon estimé de ces couronnes d'épitaxie est de 147,9mm et la taille de 10 défaut estimée est de 45 pixels pour une valeur particulière de résolution de l'image. Le procédé de détection et de classification peut ensuite estimer la séparation angulaire des couronnes d'épitaxie. Dans un des modes de réalisation, comme 15 montré sur la figure 6, les positions angulaires des pixels de défaut situés dans la région de bord de plaquette sont projetées sur l'axe angulaire et l'histogramme des séparations angulaires entre les défauts voisins est calculé. Comme le montre la 20 figure 6, bien qu'il manque des segments de données de trois régions de préhension de plaquette et de la région d'encoche de plaquette dans la projection du signal (ces régions sont également indiquées sur la figure 4), ce procédé peut malgré tout produire une 25 très bonne estimation de la séparation angulaire de ces défauts de couronne d'épitaxie. Dans cet exemple précis, la séparation angulaire estimée des couronnes d'épitaxie est de 1,6 degré. Ensuite, le processus de détection et de 30 classification peut utiliser le rayon estimé de défaut R, la taille de défaut S et la séparation de défaut T dans la classification pour cribler les défauts candidats. Par exemple, si les valeurs de rayon, de taille et de séparation des défauts sont à des distances de ces valeurs de référence estimées plus 5 grandes que trois seuils spécifiés correspondants, ils ne seront pas considérés comme des couronnes d'épitaxie. Comme la séparation angulaire estimée fournit des informations de période à propos du signal de couronne d'épitaxie, elle peut également être utilisée pour 10 améliorer le signal de couronne d'épitaxie dans le domaine fréquentiel pour une meilleure performance. En plus de la détection et de la classification de couronnes d'épitaxie de bord de plaquette, l'étape 108 (et l'étape 210) peut également être configurée pour la 15 détection et la classification de rayures. Comme illustré dans le diagramme de flux de la figure 7, les principales étapes de traitement du procédé 700 de détection et de classification de rayures sont montrées. Dans un mode de réalisation, après réception des images 20 de surface de plaquette acquises, l'étape 702 peut effectuer un filtrage de Laplace sur les images de surface de plaquette pour supprimer des composantes basse fréquence de forme de surface. Ensuite, une carte à seuil d'intensité simple ou à seuil de fond adaptatif 25 est utilisée pour obtenir la carte de défauts initiale représentée en format binaire. Pour un grand nombre de rayures de surface à peine visibles d'une profondeur inférieure à 2 nm, le signal de rayure émis par l'outil de métrologie peut souvent se présenter sous forme de 30 points discontinus le long de la rayure et ne peut pas être séparé de façon fiable d'autres caractéristiques de surface de faible ampleur, ce qui rend très difficile la détection et la classification précises de rayure. En utilisant cette technique d'amélioration de ligne selon la présente invention, ces points de données de rayure discontinus peuvent être reliés efficacement et d'autres petites structures de caractéristiques peuvent être retirées. Dans un mode de réalisation, l'étape 704 peut traiter la carte des défauts d'entrée en utilisant la batterie de filtres en parallèle. D'abord, la carte des défauts d'entrée est tournée par rapport au centre de la plaquette selon différents angles qui couvrent les 180 degrés de manière égale. Ensuite un filtrage médian unidimensionnel est effectué sur l'image tournée dans la direction des lignes de l'image et le traitement de données est réalisé pour chaque image ligne par ligne. De cette manière, les données voisines nécessaires au filtrage sont dans le cache et une vitesse de traitement élevée peut être obtenue. Ensuite, les sorties de ces filtres orientés seront sélectionnées en utilisant la règle maximum pour chaque position de pixel à l'étape 706. Toutes ces opérations peuvent être mises en oeuvre au moyen de la librairie Intel IPP (Integrated Performance Primitive ou Primitive de Performance Intégrée) et le traitement de données peut être effectué sur l'image binaire et non sur les images de type entier ou flottant des images de surface initiales ou des images de surface filtrées. Comme résultat, le procédé d'amélioration du signal de rayure selon la présente invention permet d'obtenir une bonne amélioration de rayure et de bonnes performances de débit. A l'issue de ce procédé d'amélioration de rayure, tous les écarts inférieurs à la moitié de la longueur de filtre médian situés le long de la rayure seront comblés et toutes les autres caractéristiques plus courtes que la moitié de la longueur de filtre médian seront retirées. Un exemple d'amélioration de structure de rayure est illustré sur la figure 8, où la figure 8A est la carte de défauts initiale obtenue et il y a de nombreux segments discontinus issus de la rayure et d'autres défauts isolés. La figure 8B représente la carte de défauts améliorée. La partie rayure grossie est représentée sur la figure 9. Il est clair que les segments de rayure discontinus sont bien reliés et que les points de défaut isolés sont efficacement retirés. Par conséquent, le procédé d'amélioration de rayure améliore de façon efficace la fiabilité et la précision pour la détection, la classification et la quantification de rayures. En outre, l'étape 108 (et l'étape 210) peut également être configurée pour la détection et la classification de ligne de glissement. Les lignes de glissement sont des défauts de structure qui apparaissent le long des plans cristallographiques du réseau de silicium. De telles caractéristiques peuvent être courantes dans deux régions distinctes : près du bord de la plaquette et à l'endroit où les supports de la chambre de traitement maintiennent la plaquette. Les techniques pour la détection et la classification efficace de ligne de glissement selon la présente invention ont été conçues pour améliorer la définition de caractéristique et minimiser les dommages au signal de ligne de glissement en améliorant les structures de lignes de façon différente dans les différentes régions de la plaquette pour couvrir deux cas d'utilisation de ligne de glissement. Il a été observé que l'orientation de ligne de glissement dépend de l'orientation cristalline de plaquette et que l'orientation de ligne de glissement de bord dépend fortement des secteurs où la structure cristalline est la plus faible. Les fabricants de plaquettes utilisent l'encoche et le méplat de la plaquette pour indiquer l'orientation de sa structure cristalline, et le procédé de détection et de classification de ligne de glissement peut utiliser ces propriétés de plaquette pour définir les différentes régions d'amélioration de ligne. Par exemple, le procédé de détection et de classification de ligne de glissement peut diviser la surface de plaquette en différentes régions pour l'amélioration de structure de ligne de glissement, comme montré sur la figure 10. Plus précisément, la figure 10 représente un exemple de plaquette de 300mm et l'orientation du cristal de surface de plaquette étant indiquée selon un motif décrit par le vecteur de Burger (100). Le procédé de détection et de classification de ligne de glissement peut effectuer les techniques d'amélioration de ligne décrites ci-dessus en figure 7 pour chaque région. Par exemple, dans les régions V, l'amélioration de ligne en utilisant le filtre médian unidimensionnel peut être effectuée uniquement dans la direction verticale, et dans les régions H, l'amélioration de ligne en utilisant le filtre médian unidimensionnel peut être effectuée uniquement dans la direction horizontale. Dans la région H&V, il est possible d'effectuer à la fois un filtrage d'amélioration verticale et un filtrage d'amélioration horizontale, ce qui correspond à un cas particulier de l'amélioration de ligne décrite ci-dessus en figure 7. Avec ce plan de traitement de données, les lignes de glissement de bord sont lissées et reliées sans introduire de croisement entre elles qui nuirait à la résolution de ces courtes lignes de glissement de bord. Un exemple de l'amélioration de ligne de glissement par le procédé décrit ci-dessus est montré sur la figure 11. La différence entre la carte de défauts de ligne de glissement initiale (à gauche) et la carte de défauts de ligne de glissement traitée (à droite) démontre l'efficacité de l'amélioration de ligne et de la suppression du bruit. Il est envisagé qu'en plus du procédé d'amélioration décrit ci-dessus, des schémas de transition de division et de pondération plus complexes peuvent être utilisés pour une performance améliorée, au prix d'une charge de calcul plus importante. Pour les plaquettes ayant d'autres orientations cristallines, les mêmes principes peuvent être utilisés pour diviser la surface de plaquette en différentes régions et appliquer les filtres linéaires sous une orientation différente dans ces régions pour l'amélioration de ligne de glissement la plus efficace. Il est également envisagé que dans les images de plaquette acquises, les lignes de glissement puissent avoir des formes différentes de la forme idéale de ligne illustrée sur l'image côté gauche de la figure 12. Dans cet exemple, les structures de ligne de glissement sont reliées pour couvrir une vaste région. En outre, dans d'autres cas, plusieurs lignes de glissement sont fusionnées les unes aux autres pour former un seul objet de défaut, et ne ressemblent plus à un objet de forme linéaire, comme le montre l'image de droite de la figure 12. Des cas comme ceux-ci rendent extrêmement difficile la classification précise des lignes de glissement lorsque seules sont utilisées les définitions classiques de ligne, comme le rapport longueur/largeur du cadre englobant. Par conséquent, pour gérer le plus efficacement possible les cas compliqués de lignes de glissement, un nouveau procédé d'identification de caractéristiques de ligne de glissement est proposé. Ce nouveau procédé est une extension de l'histogramme de gradients orientés (HOG) utilisé pour la reconnaissance d'image, où l'image est divisée en zones de grille rectangulaire régulière et ensuite l'histogramme de gradients orientés de chaque région de l'image est calculé pour former un vecteur de caractéristique. Lorsqu'appliqué à la détection et à la classification de ligne de glissement, au lieu de calculer le HOG pour les zones régulières de l'image, le HOG de chaque objet de défaut binaire est calculé. Ce procédé peut donc être appelé OHOG, ou histogramme de gradients orientés d'objet. À la différence du HOG classique de l'image, où tous les pixels situés dans la région d'image contribuent au calcul du HOG, ne contribuent à l'OHOG que les pixels de limite des objets de défaut, puisque les pixels de l'intérieur des zones de défaut binaires ont une différence nulle. Par conséquent, le nouveau procédé est extrêmement sensible à la forme et à l'orientation des objets de défaut et peut être utilisé pour aider à l'identification des défauts de ligne de glissement. La figure 13 illustre deux tracés OHOG pour deux objets de défaut. Les traits pleins correspondent à une ligne de glissement verticale et les traits en pointillés correspondent à un défaut autre qu'une ligne de glissement. Dans cet exemple, seize classes d'angles ont été utilisées pour fournir une résolution angulaire suffisante de caractéristique dans l'OHOG. Il peut être vu que les lignes de glissement verticales ont un pic d'histogramme nettement supérieur à une orientation de 0 degré de gradient, tandis que l'autre objet de défaut a des distributions de pics très similaires dans des orientations différentes. Cette information est très importante pour obtenir la classification correcte pour les cas similaires aux structures de défaut de ligne de glissement illustrées sur la figure 12. L'utilisation de l'OHOG selon la présente invention permet de détecter et de classer correctement les deux exemples de défaut de ligne de glissement de la figure 12, comme indiqué sur la figure 14. En plus de la détection et la classification des 30 défauts, bosses, creux, couronnes d'épitaxie, rayures et lignes de glissement de plaquette décrites ci-dessus, les procédés 100 et 200 selon la présente invention peuvent également être utilisés pour la détection et la classification fiables de beaucoup d'autres types de défauts de surface dont les valeurs de mesure s'écartent de celles de la surface d'image locale et qui ont un rapport signal sur bruit de fond de caractéristique de défaut suffisant. Ces défauts peuvent avoir des formes et des polarités différentes, et peuvent se situer n'importe où à la surface de plaquette. Pour les plaquettes à motifs formés, les signaux de défaut et de fond sont définis sur la carte d'images après le retrait des motifs par des techniques comme la soustraction d'image plaquette à plaquette ou puce à puce. Dans de tels cas, en plus des défauts décrits ci-dessus, de nombreux défauts de motif, comme des structures de motifs manquantes ou en trop peuvent également être détectés et classés. Il est envisagé que les procédés 100 et 200 selon la présente invention peuvent également être utilisés à des fins de quantification de défaut par un ajustement de surface robuste et adaptatif. Plus précisément, en plus de la détection de l'aire de défaut, des informations précises concernant la hauteur ou la profondeur du défaut ainsi que le volume du défaut peuvent également être calculés à l'étape 110 (et à l'étape 212) en utilisant un procédé d'ajustement de surface robuste et adaptatif. La capacité à calculer des informations précises de hauteur/profondeur et de volume du défaut en utilisant le procédé selon la présente invention fournit des informations beaucoup plus utiles sur les défauts pour le contrôle de processus dans la fabrication de plaquette et de puce, comparativement à celles fournies par les procédés de détection classiques. Comme les défauts sur la surface de plaquette ont été identifiés dans l'étape de détection (i.e., à l'étape 108 ou 210, respectivement), de nombreuses propriétés utiles de géométrie de défaut peuvent être calculées à partir de leur position, comme le centre de gravité 0(x0,y0), la distance maximale Rd entre les ,max pixels de défaut et son centre de gravité, le pourcentage de l'aire de défaut par rapport à l'aire minimum du cadre englobant et similaire. De telles propriétés de la géométrie du défaut peuvent ensuite être utilisées pour définir la position, la forme et la taille de la zone d'image dans les cartes d'image de surface initiales pour une quantification précise des défauts. Par exemple, à partir du centre de gravité de défaut 0(x0,y0) et de la distance maximale entre le centre et la limite Rd'. une zone d'image rectangulaire peut être définie pour être centrée en 0(x0,y0) et avec la longueur de côté de zone L=KxRd' où R7(>2) est une constante de mise à l'échelle de zone de sorte que le défaut est entièrement contenu à l'intérieur de cette zone d'image rectangulaire et qu'il y a suffisamment de pixels d'image non de défaut pour estimer la surface de référence. La figure 15A représente un exemple de zone d'image rectangulaire 1502 contenant un défaut 1504. En plus 30 des zones d'image rectangulaires, des zones d'image circulaires peuvent également être utilisées. Dans ce cas, le centre du cercle est aligné avec le centre de gravité de défaut 0(x0,y0) et le rayon du cercle est supérieur à 2xRd Les figures 15B et 15C ,max représentent de telles zones d'image circulaires 1506 et 1510 destinées à contenir des défauts 1508 et 1512, respectivement. Il est envisagé que les zones d'image rectangulaire et circulaire décrites ci-dessus sont des exemples. Des zones d'image de différentes formes peuvent également être utilisées sans pour autant s'écarter de l'esprit et de la portée de la présente invention. En outre, si la forme de défaut n'est pas très pleine, dont l'aire est un faible pourcentage de l'aire définie par le cadre englobant minimum, une zone d'image plus serrée peut être utilisée puisqu'un nombre suffisant de pixels d'image non de défaut peuvent quand même fournir une bonne estimation de la surface de référence. Il est également envisagé que pour un défaut de grande envergure, comme la rayure longue 1516 illustrée sur la figure 15D, la mesure peut être effectuée en mode balayage, avec une fenêtre de mesure 1514 se déplaçant le long de la trace de la rayure, guidée automatiquement par les positions de pixels de défaut. Après que la zone d'image a été définie, un ajustement de surface est effectué avec des ordres polynomiaux adaptés, qui sont déterminés par le type de défaut et l'aire d'ajustement de surface, sur cette zone d'image de l'image de surface initiale avec les pixels dans les positions de défaut détectées exclus du processus d'ajustement. Le profil estimé de surface de défaut D(x,y), i.e. l'image de surface à forme corrigée, peut alors être calculé à partir de l'image de surface initiale 1(x,y) et de l'image de surface ajustée F(x,y) selon l'équation : D(x,y)=I(x,y)-F(x,y) . Ensuite, la valeur de hauteur maximale de défaut et la valeur de profondeur maximale peuvent être trouvées à partir des valeurs de pixels de D(x,y) sur les positions de pixels de défaut détectées. Il est envisagé qu'un quelconque algorithme d'ajustement de surface peut être utilisé sans pour autant s'écarter de la portée et de l'esprit de la présente invention. Toutefois, il est très important d'exclure les pixels de défaut de l'ajustement de surface afin d'obtenir une quantification plus précise des défauts. Lorsque l'ajustement est fait en incluant les pixels de défaut, la surface de l'aire calculée sera biaisée par ces défauts, surtout lorsque le défaut est de grande ampleur et couvre une large surface. Cela a été observé dans différents échantillons de test, y compris celui qui est montré sur la figure 16. Dans cet exemple, un défaut de forme gaussienne d'une hauteur de lOnm est modélisé. Lorsque les pixels de défaut sont utilisés dans l'ajustement de surface, la hauteur estimée de défaut est de 4,3nm. Lorsque les pixels de défaut de l'ajustement de surface sont exclus, la hauteur estimée de défaut est de 6,3nm, ce qui est plus proche de la valeur exacte de la hauteur de défaut. Comme indiqué précédemment, pour les défauts de 30 grande envergure comme la rayure longue 1516 illustrée sur la figure 15D, la mesure peut être effectuée en mode balayage, avec une fenêtre de mesure 1514 se déplaçant le long de la trace de la rayure, guidée automatiquement par les positions des pixels de défaut. Dans ce mode balayage, une série de zones d'images 5 « focales » couvrant la rayure longue est définie et les ajustements de surface sur ces zones sont effectués. Les valeurs requises de hauteur et de profondeur de défaut à partir de chaque zone sont calculées puis regroupées pour former les valeurs de hauteur et de 10 profondeur maximales de la rayure complète selon l'équation : Or117i En outre, bien que le procédé 100 (et le procédé 200) selon la présente invention puisse être utilisé avec la plupart des systèmes optiques (par exemple, les outils de métrologie et les systèmes interférométriques pour la géométrie de plaquettes), il est envisagé que de telles techniques peuvent fournir des précisions améliorées lorsqu'elles sont utilisées avec certains systèmes interférométriques qui sont capables de fournir des informations précises de hauteur de surface de plaquette. Par exemple, les outils de géométrie dimensionnelle de plaquette, comme l'outil de métrologie WaferSight (marque déposée), peuvent fournir des informations sur la hauteur de surface de plaquette avec une précision en nanomètres et peut donc fournir des résultats très précis d'inspection et de classification. Comme les mesures provenant de ces outils de géométrie dimensionnelle de plaquette fournissent des informations à propos de la polarité des défauts, de telles données peuvent être utilisées pour identifier un défaut de type protubérance, tel qu'une bosse, ou de type intrusion, tel qu'un trou. En combinant ces données avec les informations de profil de hauteur et d'aire de défaut, la forme des défauts en 3D peut être définie et informations de volume de défaut peuvent être calculées. La hauteur, le volume et les informations relatives à la forme 3D de défauts sont très utiles pour la classification de défaut et la réduction des défauts non pertinents ou des faux défauts lors de l'inspection et de la classification de plaquette. Elles aident définir des seuils plus bas pour accomplir une détection plus sensible des défauts d'intérêt, sans créer d'ingérables défauts faux ou non pertinents. Par exemple, comme les informations de hauteur de défaut sont disponibles, elles peuvent être utilisées pour retirer des défauts non pertinents et améliorer le niveau de pureté de la détection. Comme montré sur la figure 18, en utilisant les informations de degré de hauteur ou de profondeur de défaut, plusieurs défauts légers tels que 18E, 18G, 18L, 18M et 18N peuvent être éliminés du rapport final. De plus, la polarité du signal de défaut obtenue à partir de la quantification peut également aider à classer les défauts. Par exemple, une rayure est une structure qui pénètre dans la surface de plaquette et par conséquent la valeur de hauteur négative sera rapportée pour améliorer la précision de classification des défauts de rayure. Une autre capacité unique qu'apporte un système d'inspection, de classification et de quantification basée sur WaferSight (marque déposée) (autre outil dimensionnel de géométrie de plaquette) est qu'il permet 25 de fournir des informations précieuses de volume de défaut. A partir de la hauteur de surface de défaut calculée avec un ajustement de surface adaptatif et robuste, le volume des défauts détectés peut être calculé par intégration des valeurs de hauteur sur la zone de défaut 30 définie par les positions de défaut. L'intégration peut utiliser les valeurs absolues de hauteur de défaut pour le volume construit par la surface de défaut avec la surface de référence. En variante, les volumes de défaut peuvent être calculés séparément à partir des pixels de défaut positifs et des pixels négatifs pour obtenir deux composantes. Comme montré sur la figure 19, les informations de volume de défaut permettent de décrire le défaut selon une dimension importante de plus, en plus des informations de hauteur et d'aire de défaut. Par exemple, dans la fabrication des circuits intégrés, il peut être particulièrement important de savoir la quantité de matière manquante ou en trop à cause des défauts. Les deux défauts illustrés sur la figure 19 peuvent avoir la même hauteur, la même aire mais des volumes très différents. Cette information de volume peut indiquer combien il manque de matière ou combien il y en a en trop, et est également utile pour la classification par type de défaut. Bien que les exemples ci-dessus se rapportent à des inspections de plaquette, il est envisagé que les systèmes et procédés selon la présente invention peuvent également s'appliquer à d'autres types de plaques polies, sans pour autant que l'on s'écarte de l'esprit et de la portée de la présente invention. Le terme de plaquette utilisé dans la présente description peut inclure une plaquette mince d'un matériau semiconducteur utilisé dans la fabrication de circuits intégrés et autres dispositifs, ainsi que d'autres plaques polies minces telles que les substrats de disques magnétiques, les cales étalons et similaire. Les procédés décrits peuvent être mis en oeuvre en tant que jeux d'instructions, au travers d'un unique dispositif de production, et/ou au travers de plusieurs dispositifs de production. En outre, il doit être compris que l'ordre ou la hiérarchie spécifique des étapes des procédés décrits sont des exemples d'approches représentatives. Sur la base des préférences de conception, il est entendu que l'ordre ou la hiérarchie spécifique des étapes du procédé peut être réarrangé tout en restant dans la portée et l'esprit de l'invention. Le procédé d'accompagnement revendique les présents éléments des différentes étapes dans un ordre type, qui ne doit pas nécessairement être limité à cet ordre ou à la hiérarchie spécifiques présentés. Il est considéré que le système et le procédé selon la présente invention ainsi que nombre des avantages qu'ils présentent seront compris grâce à la description qui précède, et il apparaîtra que divers changements peuvent être apportés à la forme, la réalisation et l'agencement des éléments sans pour autant s'écarter du sujet décrit et sans sacrifier tous ses avantages matériels. La forme décrite est purement explicative. REVENDICATIONS1. Procédé d'inspection d'une plaquette, comprenant : la préparation d'une recette d'acquisition de données et de traitement de données ; l'acquisition d'une image de surface de plaquette ; le filtrage de l'image de surface de plaquette pour améliorer le contraste entre le signal et le fond ; l'exécution d'un traitement de bord de plaquette pour supprimer une réponse de filtrage forte ; l'exécution de la détection et la classification de défauts sur la base de l'image de surface de plaquette filtrée ; le calcul d'au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut en 15 utilisant un ajustement de surface ; et le rapport de l'au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut détecté et classé. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel 20 l'étape de détection et de classification de défauts est configurée pour la détection et la classificationde couronnes d'épitaxie, ladite étape comprenant en outre : la formation d'un histogramme bidimensionnel rayon-taille sur la base de positions de rayons et de 5 tailles en pixels de couronnes d'épitaxie détectées dans l'image de surface de plaquette ; le lissage de l'histogramme bidimensionnel rayon-taille et l'identification d'une position de pic de l'histogramme rayon-taille lissé ; 10 l'estimation d'un rayon de défaut et d'une taille de défaut sur la base de la position de pic de l'histogramme rayon-taille lissé ; l'estimation d'une séparation angulaire des couronnes d'épitaxie détectées ; et 15 le criblage des couronnes d'épitaxie détectées sur la base de l'estimation du rayon de défaut, de l'estimation de la taille de défaut, et de l'estimation de la séparation angulaire. 3. Procédé selon la revendication 1, dans lequel 20 l'étape de détection et de classification de défauts est configurée pour la détection et la classification de rayures, ladite étape comprenant en outre : le filtrage de l'image de surface de plaquette pour retirer les composantes basse fréquence de forme 25 de surface ; l'obtention d'une carte de défauts binaire en appliquant un seuil d'intensité à l'image de surface de plaquette filtrée; et l'application d'une technique d'amélioration de 30 ligne à la carte de défauts binaire pour relier lespoints de données de rayure discontinus et retirer d'autres points de défaut isolés. 4. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'étape de détection et de classification de défauts est configurée pour la détection et la classification de lignes de glissement, ladite étape comprenant en outre : la division de la surface de plaquette en différentes régions sur la base de l'orientation de la 10 structure cristalline de la plaquette ; et l'application d'une technique d'amélioration de ligne pour chaque région particulière, le sens d'amélioration de ligne étant basé sur l'orientation de la structure cristalline de la région particulière. 15 5. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'étape de détection et de classification de défauts est configurée pour la détection et la classification de lignes de glissement, ladite étape comprenant en outre : 20 l'identification d'une pluralité d'objets de défaut dans l'image de surface de plaquette ; l'obtention d'une carte de défauts binaire pour chacun de la pluralité d'objets de défaut ; le calcul d'un histogramme de gradients 25 orientés (HOG) pour chacun de la pluralité d'objets de défaut sur la base de la carte de défauts binaire qui lui correspond ; et la détection et le classement de chacun de la pluralité d'objets de défaut sur la base du HOG qui lui 30 correspond. 6. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'étape de calcul d'au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut par ajustement de surface comprend en outre : le calcul d'un centre de gravité de défaut et d'une distance maximale entre les pixels de défaut et le centre de gravité ; la définition d'une zone d'image sur la base du centre de gravité et de la distance maximale ; l'obtention d'un profil de surface ajustée pour la zone d'image en procédant à un ajustement de surface pour la zone d'image de l'image de surface de plaquette, les pixels de défaut étant exclus du processus d'ajustement de surface ; l'estimation d'un profil de surface de défaut sur la base de la différence entre un profil de surface initiale et le profil de surface ajustée ; et le calcul d'au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut sur la base 20 du profil de la surface du défaut. 7. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'étape de calcul d'au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut par ajustement de surface comprend en outre : 25 la définition d'une pluralité de fenêtres de mesure le long d'une trace de balayage ; le calcul d'au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut à l'intérieur de chacune de la pluralité de fenêtres de 30 mesure en utilisant l'ajustement de surface ; etle regroupement des valeurs calculées de chacune de la pluralité de fenêtres de mesure pour former ledit au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut. 8. Procédé d'inspection d'une plaquette, comprenant : la préparation d'une recette d'acquisition de données et de traitement de données ; l'acquisition d'une image de surface de plaquette ; l'exécution d'un traitement de données pour une surface de plaquette à motifs formés, comprenant au moins l'une de : la correction des distorsions XY de plaquette pour obtenir des motifs uniformes ; la production d'une plaquette de référence et l'alignement de la plaquette en cours avec la plaquette de référence ; et l'exécution d'opérations plaquette à plaquette pour supprimer le signal de motif et produire des images de résidu de surface de plaquette ; le filtrage de l'image de surface de plaquette pour améliorer le contraste entre le signal et le fond ; l'exécution de la détection et de la 25 classification de défauts sur la base de l'image de surface de plaquette filtrée; le calcul d'au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut en utilisant l'ajustement de surface ; etle rapport de l'au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut détecté et classé. 9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel l'étape de détection et de classification de défauts est configurée pour la détection et la classification de couronnes d'épitaxie, ladite étape comprenant en outre : la formation d'un histogramme bidimensionnel 10 rayon-taille sur la base de positions de rayons et de tailles en pixels de couronnes d'épitaxie détectées dans l'image de surface de plaquette ; le lissage de l'histogramme bidimensionnel rayon-taille et l'identification d'une position de pic de 15 l'histogramme rayon-taille lissé ; l'estimation d'un rayon de défaut et d'une taille de défaut sur la base de la position de pic de l'histogramme rayon-taille lissé ; l'estimation d'une séparation angulaire des 20 couronnes d'épitaxie détectées ; et le criblage des couronnes d'épitaxie détectées sur la base de l'estimation du rayon du défaut, de l'estimation de la taille de défaut, et de l'estimation de la séparation angulaire. 25 10. Procédé selon la revendication 8, dans lequel l'étape de détection et de classification de défauts est configurée pour la détection et la classification de rayures, ladite étape comprenant en outre : le filtrage de l'image de surface de plaquette 30 pour retirer des composantes basse fréquence de forme de surface ;l'obtention d'une carte de défauts binaire en appliquant un seuil d'intensité à l'image de surface de plaquette filtrée; et l'application d'une technique d'amélioration de 5 ligne à la carte de défauts binaire pour relier les points de données de rayure discontinus et retirer d'autres points de défaut isolés. 11. Procédé selon la revendication 8, dans lequel l'étape de détection et de classification de défauts 10 est configurée pour la détection et la classification de lignes de glissement, ladite étape comprenant en outre : la division de la surface de plaquette en différentes régions sur la base de l'orientation de la 15 structure cristalline de la plaquette ; et l'application d'une technique d'amélioration de ligne pour chaque région particulière, le sens d'amélioration de ligne étant basée sur l'orientation de la structure cristalline de la région particulière. 20 12. Procédé selon la revendication 8, dans lequel l'étape de détection et de classification de défauts est configurée pour la détection et la classification de lignes de glissement, ladite étape comprenant en outre : 25 l'identification d'une pluralité d'objets de défaut dans l'image de surface de plaquette ; l'obtention d'une carte de défauts binaire pour chacun de la pluralité d'objets de défaut ; le calcul d'un histogramme de gradients 30 orientés (HOG) pour chacun de la pluralité d'objets dedéfaut sur la base de la carte de défauts binaire qui lui correspond ; et la détection et le classement de chacun de la pluralité d'objets de défaut sur la base du HOG qui lui 5 correspond. 13. Procédé selon la revendication 8, dans lequel l'étape de calcul d'au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut par ajustement de surface comprend en outre : 10 le calcul d'un centre de gravité de défaut et de la distance maximale entre les pixels de défaut et le centre de gravité ; la définition d'une zone d'image sur la base du centre de gravité et de la distance maximale ; 15 l'obtention d'un profil de surface ajustée pour la zone d'image en procédant à un ajustement de surface pour la zone d'image de l'image de surface de plaquette, les pixels de défaut étant exclus du processus d'ajustement de surface ; 20 l'estimation d'un profil de la surface de défaut sur la base de la différence entre un profil de surface initiale et le profil de surface ajustée ; et le calcul d'au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut sur la base 25 du profil de surface de défaut. 14. Procédé selon la revendication 8, dans lequel l'étape de calcul d'au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut par ajustement de surface comprend en outre : 30 la définition d'une pluralité de fenêtres de mesure le long d'une trace de balayage ;le calcul d'au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut à l'intérieur de chacune de la pluralité de fenêtres de mesure en utilisant l'ajustement de surface ; et le regroupement des valeurs calculées de chacune de la pluralité de fenêtres de mesure pour former ledit au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut. 15. Système pour inspecter une plaquette, comprenant : un système optique configuré pour acquérir une image de surface de plaquette ; un module de détection, de classification et de quantification de caractéristiques de surface de plaquette qui communique avec le système optique, le module de détection, de classification et de quantification de caractéristiques de surface de plaquette étant configuré pour : filtrer l'image de surface de plaquette pour 20 améliorer le contraste entre le signal et le fond ; effectuer la détection et la classification de défauts sur la base de l'image de surface de plaquette filtrée ; calculer au moins un de . une hauteur, une 25 profondeur, une aire et un volume du défaut en utilisant un ajustement de surface ; et rapporter l'au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut détecté et classé. 30 16. Système selon la revendication 15, dans lequel le module de détection, de classification et dequantification de caractéristiques de surface de plaquette est configuré pour inspecter une plaquette nue, et le module de détection, de classification et de quantification de caractéristiques de surface de plaquette est configuré pour effectuer un traitement de bord de plaquette pour supprimer une réponse de filtrage forte avant d'effectuer la détection et la classification de défauts sur la base de l'image de surface de plaquette filtrée. 17. Système selon la revendication 15, dans lequel le module de détection, de classification et de quantification de caractéristiques de surface de plaquette est configuré pour inspecter une plaquette à motifs formés, et le module de détection, de classification et de quantification de caractéristiques de surface de plaquette est configuré pour effectuer un traitement de données pour la surface de plaquette à motifs formés, comprenant au moins l'une de : la correction de distorsions XY de plaquette pour 20 obtenir des motifs uniformes ; la production d'une plaquette de référence et l'alignement de la plaquette en cours avec la plaquette de référence ; et l'exécution d'opérations de type plaquette à 25 plaquette pour supprimer le signal de motif et produire des images de résidu de surface de plaquette. 18. Système selon la revendication 15, dans lequel le module de détection, de classification et de quantification de caractéristiques de surface de 30 plaquette est configuré pour inspecter une plaquette recouverte d'un film, et le module de détection, declassification et de quantification de caractéristiques de surface de plaquette est configuré pour effectuer un étalonnage et une compensation de réponse de film pour la surface de plaquette recouverte d'un film pour réduire les variations de signal provenant des différents matériaux de film et des différentes structures de film. 19. Système selon la revendication 15, dans lequel le module de détection, de classification et de quantification de caractéristiques de surface de plaquette est configuré pour la détection et la classification de couronnes d'épitaxie, comprenant en outre : la formation d'un histogramme bidimensionnel 15 rayon-taille sur la base de positions de rayons et de tailles en pixels de couronnes d'épitaxie détectées dans l'image de surface de plaquette ; le lissage de l'histogramme bidimensionnel rayon-taille et l'identification d'une position de pic de 20 histogramme rayon-taille lissé ; l'estimation d'un rayon de défaut et d'une taille de défaut sur la base de la position de pic de histogramme rayon-taille lissé ; l'estimation d'une séparation angulaire des 25 couronnes d'épitaxie détectées ; et le criblage des couronnes d'épitaxie détectées sur la base de l'estimation du rayon de défaut, de l'estimation de la taille de défaut, et de l'estimation de la séparation angulaire. 30 20. Système selon la revendication 15, dans lequel le module de détection, de classification et dequantification de caractéristiques de surface de plaquette est configuré pour la détection et la classification de rayures, comprenant en outre : le filtrage de l'image de surface de plaquette 5 pour retirer des composantes basse fréquence de forme de surface ; l'obtention d'une carte de défauts binaire en appliquant un seuil d'intensité à l'image de surface de plaquette filtrée ; et 10 l'application d'une technique d'amélioration de ligne à la carte de défauts binaire pour relier les points de données de rayure discontinus et l'élimination d'autres points de défaut isolés. 21. Système selon la revendication 15, dans lequel 15 le module de détection, de classification et de quantification des caractéristique de surface de plaquette est configuré pour la détection et la classification de lignes de glissement, comprenant en outre : 20 la division de la surface de plaquette en différentes régions sur la base de l'orientation de la structure cristalline de la plaquette ; et l'application d'une technique d'amélioration de ligne pour chaque région particulière, le sens 25 d'amélioration de ligne étant basé sur l'orientation de la structure cristalline de la région particulière. 22. Système selon la revendication 15, dans lequel le module de détection, de classification et de quantification des caractéristique de surface de 30 plaquette est configuré pour la détection et laclassification de lignes de glissement, ladite étape comprenant en outre : l'identification d'une pluralité d'objets de défaut dans l'image de surface de plaquette ; l'obtention d'une carte de défauts binaire pour chacun de la pluralité d'objets de défaut ; le calcul d'un histogramme de gradients orientés (HOG) pour chacun de la pluralité d'objets de défaut sur la base de la carte de défauts binaire qui 10 lui correspond ; et la détection et le classement de chacun de la pluralité d'objets de défaut sur la base du HOG qui lui correspond. 23. Système selon la revendication 15, dans lequel 15 le calcul d'au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut en utilisant l'ajustement de surface comprend en outre : le calcul d'un centre de gravité de défaut et la distance maximale entre les pixels de défaut et le 20 centre de gravité ; la définition d'une zone d'image sur la base du centre de gravité et de la distance maximale ; l'obtention d'un profil de surface ajustée pour la zone d'image en procédant à un ajustement de surface 25 pour la zone d'image de l'image de surface de plaquette, les pixels de défaut étant exclus du processus d'ajustement de surface ; l'estimation d'un profil de surface de défaut sur la base de la différence entre un profil de la surface 30 initiale et le profil de surface ajustée ; etle calcul d'au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut sur la base du profil de la surface du défaut. 24. Système selon la revendication 15, dans lequel 5 le calcul d'au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut en utilisant l'ajustement de surface comprend en outre : la définition d'une pluralité de fenêtres de mesure le long d'une trace de balayage ; 10 le calcul d'au moins un de : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut à l'intérieur de chacune de la pluralité de fenêtres de mesure en utilisant l'ajustement de surface ; et le regroupement des valeurs calculées de chacune 15 de la pluralité de fenêtres de mesure pour former ledit au moins un des éléments suivants : une hauteur, une profondeur, une aire et un volume du défaut. 25. Système selon la revendication 15, dans lequel le système optique est configuré pour fournir des 20 informations de hauteur de surface de plaquette.