随着科技发展的日新月异,半导体产业半个世纪来按照摩尔定律飞速向前发展,现在整个集成电路技术向着高密度微型化、高可靠性长寿命以及高成品率的目标发展。大规模集成电路(Very Large Scale Integration,VLSI)的制造技术的特征尺寸达到了32nm。硅晶片尺寸从最初的不到1英寸发展到现在的18英寸。特征尺寸的不断减小,在集成电路制造过程中存在微小的缺陷往往会导致产品失效或降低产品工作的可靠性,因此缺陷成为IC(Integrated Circuit)制造中影响成品率的一个主要障碍。在集成电路制造过程中,如果能够尽早发现缺陷,确定缺陷位置,识别和分析缺陷,将有助于改进工艺,提高成品率。同时提前标记出产品缺陷或剔除失效产品,可以节约IC芯片的生产成本,因此对IC缺陷的研究十分必要。缺陷的研究是集成电路成品率研究中的关键技术,也是IC可制造性研究的核心问题之一。本文将从IC电路中获取大量的真实缺陷,系统、深入地研究IC缺陷的检测、缺陷的特征提取和分类、缺陷对电路信号完整性的影响以及缺陷对IC中位寿命的影响。主要贡献和创新成果如下：本文从0.18μm工艺线上采集到大量的真实缺陷图像。研究了缺陷图像的不同彩色空间表示,提出将获取的RGB(Red,Green,Blue)彩色空间的图像用HSI(Hue,Saturation,Intensity)彩色空间表示,然后将HIS空间的彩色图像转换为灰度图像。这样不仅可以更好地突显缺陷,也大大提高了缺陷的处理速度。本文提出了两种不同的缺陷检测方法：基于谱减法的IC缺陷检测和基于二维小波变换的IC缺陷检测。基于谱减法的IC缺陷检测方法能够从三幅缺陷图像中提取没有缺陷的标准图像,且检测缺陷的算法复杂度与傅立叶变换相同。得到标准图像后通过谱减法能大大提高检测缺陷的速度和准确度。采用图像灰度匹配技术,克服了光照对IC缺陷检测的影响。通过对真实的IC缺陷检测,证明该方法能快速、准确地检测IC中的缺陷,而且该方法对光照有很高的鲁棒性。基于二维小波变换的IC缺陷检测方法,利用小波空间更能突显细小差别的优势,把缺陷图像用二维小波分解技术分解成不同的频率分量,可以更快、更准地检测IC缺陷。该方法的优点就是可以检测更细小的缺陷,对光照有很高的鲁棒性。本文在缺陷检测的基础上,从缺陷的大小、形状、位置、自身灰度特征、缺陷周围灰度特征、特征之间的关系等角度详细地描述了35个缺陷特征。并给出了35个缺陷特征的具体数学表达式。本文提出的这些缺陷特征为以后进一步研究缺陷提供了基础。本文提出了基于BP(Back Propagation)神经网络的缺陷分类和基于缺陷灰度与边界灰度变化次数的缺陷分类方法。将缺陷分为短路缺陷、断路缺陷、互连线上的孔洞缺陷和背景中的多余物缺陷四类。基于BP神经网络的缺陷分类,选取本文提出的35个缺陷特征中的12个缺陷特征,用于BP神经网络对缺陷的分类,实验证明该方法对缺陷分类准确度高。由于传统分类方法需要有缺陷样本对网络进行训练,可是在产品初期缺陷样本很难获取,因此本文提出了基于缺陷灰度与边界灰度变化次数的缺陷分类方法,该方法不需要缺陷样本,不需要复杂的分类技术,只用简单的判断就能对缺陷分类,实验证明该方法对缺陷分类准确有效。随着集成电路技术的发展,互连线的层数越来越多,IC时钟频率越来越高,信号完整性问题越来越重要。研究了多余物缺陷对信号完整性的影响,提出了把缺陷单独看作一段互连线的信号仿真模型,研究了信号的远端和近端串扰。缺陷的存在,使互连线发生阻抗突变,会对信号产生反射,研究了缺陷对不同上升时间信号的反射,该方法提供了一种检测缺陷的途径,为筛选高可靠性器件提供了一些参考。丢失物缺陷的存在会影响IC的寿命,本文研究了丢失物缺陷对互连线电迁移中位寿命的影响,并能够定量地计算,同时本文给出了提高互连线中位寿命的方法。根据该物理模型可以准确计算出互连线具体的温度和寿命数据,可以用于集成电路的设计和工艺制造。化学机械抛光(Chemical Mechanical Polishing, CMP)处理过程中,会引入研磨损伤和碟形缺陷,直接影响器件的中位寿命。研究了CMP工艺引入的缺陷对IC寿命的影响,研究结果表明,研磨损伤造成的互连线损伤对中位寿命影响不大,碟形缺陷会严重影响互连线的中位寿命。研究结果可以用于CMP中工艺参数的调整,提高产品的可靠性。