CN102422405A - 用于产生针对晶片的检查过程的方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了用于产生针对晶片的检查过程的方法和系统。一种计算机实现的方法包括基于会在晶片的设计内的不同部位造成至少一种类型的故障机制的缺陷,分别确定针对所述不同部位的局部属性值。所述方法还包括基于所述局部属性值确定灵敏度,将采用所述灵敏度针对与所述设计内的所述不同部位对应的晶片上的不同部位报告缺陷。另外,所述方法包括基于所确定的所述灵敏度产生针对所述晶片的检查过程。可以基于所述局部属性值产生组,由此把将具有至少近似噪声统计的像素分配到同一组,这对于缺陷检测算法将会是重要的。更好的分段可以导致更好的噪声统计估计。
Description
背景技术
1.技术领域
本发明总体涉及用于产生针对晶片的检查过程的方法和系统。某些实施方案涉及基于针对晶片的设计内的不同部位(different locations)确定的局部属性(local attribute)来确定检查过程的灵敏度。
2.相关技术的描述
下面的描述和实施方案凭借其在这部分内的包含内容而不被承认是现有技术。
构造诸如逻辑或存储器件之类的半导体器件的步骤通常包括使用大量的半导体构造工艺来加工诸如半导体晶片之类的衬底,以形成半导体器件的各种特征和多个层。例如,光刻是涉及将来自掩模版的图案转印到半导体晶片上布置的抗蚀剂的半导体构造工艺。另外的半导体构造工艺的实例包括(但不限于)化学—机械抛光、蚀刻、沉积和离子注入。多个半导体器件可以构造成被布置在单个半导体晶片上,并且然后被分成单独的半导体器件。
检查过程用于半导体制造工艺中的各个步骤,用于检测晶片上的缺陷。检查过程一直以来是构造诸如集成电路之类的半导体器件的重要部分。然而,随着半导体器件的尺寸减小,检查过程对于成功地制造可接受的半导体器件来说更加重要。例如,随着半导体器件的尺寸减小,对于大小减小的缺陷的检测变得必要,这是由于即使相对小的缺陷也可能造成半导体器件中出现意想不到的偏差。因此,检查领域中的大量努力已致力于设计出能够检测其大小在之前是可忽略的缺陷的检查系统。
大多数类型的检查系统具有可调节的灵敏度(或缺陷检测)参数,使得可以使用不同的参数来检测不同的缺陷或避免产生意想不到的(干扰(nuisance))事件的源头。尽管可调节的灵敏度参数对于半导体器件的制造者表现出显著的优势,但是如果对检查过程使用了不合适的灵敏度参数,则检查系统基本上是不起作用的。尽管使用合适的灵敏度参数对于检查结果可以起到非常好的效果,但是可以料想到,当前仍有许多检查过程正使用不正确或并非最佳的灵敏度参数被执行。另外,可能是有利的是,在晶片上的不同部分使用不同的灵敏度参数来检测缺陷(例如,基于与在晶片上形成的器件相关的信息或与来自晶片的光的特性相关的信息)。然而,许多用于针对晶片的不同部分确定不同的灵敏度参数的方法和系统是不利的。例如,通过目前使用的检查系统,在晶片上被印刷的图案化特征变得更加难以成像。因此,难以使用通过扫描晶片得到的与所述晶片上形成的器件相关的信息来根据器件中正被检测缺陷的部分改变灵敏度。
因此,将会有利的是,开发出用于产生针对晶片的检查过程的方法和系统,所述检查过程包括基于针对晶片的设计内的不同部位确定的局部属性来确定报告所述晶片上检测到的缺陷的灵敏度,所述方法和系统没有目前使用的系统和方法的一个或更多个缺点。
发明内容
下面对方法、计算机可读介质和系统的各种实施方案进行的描述将不以任何方式被理解为限制所附权利要求书的主题。
一个实施方案涉及计算机实现的方法,所述方法用于产生针对晶片的检查过程。所述方法包括基于会在晶片的设计内的不同部位造成至少一种类型的故障机制的缺陷,分别确定针对所述不同部位的局部属性值。所述方法还包括基于所述局部属性值确定灵敏度,将采用所述灵敏度针对与设计内的所述不同部位对应的晶片上的不同部位报告缺陷。另外,所述方法包括基于所确定的所述灵敏度产生针对所述晶片的检查过程。
在一个实施方案中,局部属性值是会在不同部位造成至少一种类型的故障机制的缺陷的临界半径。在另一个实施方案中,局部属性值根据不同部位中的设计的一个或更多个特征的至少一个尺寸、与所述不同部位毗邻的设计的一个或更多个特征,或者它们的某种组合来确定。在另外的实施方案中,使用所述设计的设计数据执行分别确定局部属性值的步骤。在附加的实施方案中,所述不同部位遍及整个所述设计。在一些实施方案中,基于会在不同部位造成至少一种类型的故障机制的缺陷和将执行检查过程的检查系统的一个或更多个参数来执行分别确定局部属性值的步骤。
在一个实施方案中,局部属性值与灵敏度成反比的关系。在另一个实施方案中,所确定的灵敏度不同于将在晶片上的所述不同部位检测缺陷所采用的灵敏度。在附加的实施方案中,灵敏度是将在晶片上的不同部位检测并且针对晶片上不同部位报告缺陷所采用的灵敏度。在另外的实施方案中,灵敏度是对于检查过程期间针对晶片产生的输出中的各个输出的特性的幅度的灵敏度。
在一个实施方案中,所述方法包括根据设计内的不同部位产生局部属性值的图,并且使用所述图执行确定灵敏度的步骤。在另一个实施方案中,确定灵敏度的步骤包括根据设计内的不同部位产生将针对晶片上的不同部位报告缺陷所采用的灵敏度的图。
在一个实施方案中,确定灵敏度的步骤包括:基于局部属性值将设计内不同部位分配给不同组,由此将与设计内将具有至少近似噪声统计的不同部位对应的晶片上的不同部位分配到同一组。在另一个实施方案中,确定灵敏度的步骤包括:基于局部属性值将设计内的不同部位分配给不同的分段(segment),并且分别针对不同的分段估计噪声统计。在一个这样的实施方案中,所述噪声统计是针对与被分配给不同分段的设计内的不同部位对应的晶片上的不同部位处在检查过程期间将要产生的输出的噪声统计。在一个这样的实施方案中,确定灵敏度的步骤还包括基于噪声统计针对不同的分段来确定灵敏度。
在一个实施方案中,确定灵敏度的步骤包括:将局部属性值的整个范围内的不同部分分配给不同的分段,并且基于被分配给不同的分段的不同部分中的局部属性值分别确定针对不同的分段的不同的灵敏度。在一个这样的实施方案中,确定灵敏度的步骤还包括基于其中针对不同部位确定的局部属性值降低的不同部分,分别将设计内的不同部位分配给不同的分段。在另一个这样的实施方案中,确定灵敏度的步骤包括:基于所述不同部位的所述局部属性值、被分配给所述不同的分段的所述局部属性值的整个范围的所述不同部分以及针对所述不同的分段确定的不同灵敏度来产生灵敏度的图,将采用所述灵敏度的图根据所述设计内的所述不同部位针对所述晶片上的不同部位报告缺陷。
在一个实施方案中,所述方法包括基于检查过程期间由检查系统针对所述晶片产生的输出,分别确定针对所述晶片上的所述不同部位的局部图像属性值。在一个这样的实施方案中,基于局部属性值和局部图像属性值执行确定灵敏度的步骤。在另一个这样的实施方案中,基于局部属性值、局部图像属性值和检查系统的坐标误差执行确定灵敏度的步骤。
在一个实施方案中,基于局部属性值和与设计中的热点相关的信息执行确定灵敏度的步骤。在另一个实施方案中,所述局部属性值不指示所述设计内的所述不同部位是否为所述设计中的热点,并且不基于与所述设计中的所述热点相关的信息执行确定所述灵敏度的步骤。在另一个实施方案中,执行所述检查过程的检查系统无法分辨(resolve)印刷在所述晶片上的所述设计。
在一些实施方案中,在所述检查过程中检测所述晶片上的缺陷之前,执行分别确定所述局部属性值和确定所述灵敏度的步骤。在另一个实施方案中,脱机(offline)执行分别确定局部属性值和确定灵敏度的步骤。
在一个实施方案中,使用所述检查过程,基于所述检查过程期间针对所述晶片产生的输出中的各个输出的特性的幅度检测缺陷,而不基于所述缺陷的大小检测所述缺陷。在另一个实施方案中,使用所述检查过程,基于所述检查过程期间针对所述晶片产生的输出中的各个输出的特性的幅度报告缺陷,而不基于所述缺陷的大小报告所述缺陷。在另外的实施方案中,所述检查过程包括确定在设计数据空间中进行检查过程期间由所述检查系统针对所述晶片产生的输出的位置,使得能够识别出与所述设计内的所述不同部位对应的所述晶片上的所述不同部位处产生的输出。
还可以如本文所述地实现上述的由计算机实现的方法的每个实施方案中的每个步骤。另外,上述由计算机实现的方法的每个实施方案可以包括本文所述的任何其他方法(一个或更多个)中的任何其他步骤(一个或更多个)。此外,可以通过本文所述的任何系统执行上述由计算机实现的方法的每个实施方案。
另一个实施方案涉及计算机可读介质,其包括在计算机系统上可执行的程序指令,用于执行由计算机实现的方法,以产生针对晶片的检查过程。所述方法包括基于会在晶片的设计内的不同部位造成至少一种类型的故障机制的缺陷,分别确定针对所述不同部位的局部属性值。所述方法还包括基于局部属性值确定灵敏度,将采用所述灵敏度针对与设计内不同部位对应的晶片上的不同部位报告缺陷。另外,所述方法包括基于所确定的所述灵敏度针对所述晶片产生检查过程。
还可以根据本文所述的任何实施方案(一个或更多个)进一步构造上述的计算机可读介质。还可以如本文所述地进一步执行由程序指令可执行的计算机实现的方法中的每个步骤。另外,由程序指令可执行的计算机实现的方法可以包括本文所述的任何其他方法(一个或更多个)中的任何其他步骤(一个或更多个)。
另外的实施方案涉及被构造用于对晶片产生并执行检查过程的系统。所述系统包括计算机子系统,其被构造用于基于会在晶片的设计内的不同部位造成至少一种类型的故障机制的缺陷,分别确定针对所述不同部位的局部属性值。计算机子系统也可以被构造用于基于所述局部属性值确定灵敏度,将采用所述灵敏度针对与设计内的不同部位对应的晶片上的不同部位报告缺陷。另外,所述计算机子系统被构造用于基于所确定的灵敏度产生针对所述晶片的检查过程。所述系统还包括被构造用于对晶片执行检查过程的检查子系统。
还可以根据本文所述的任何实施方案(一个或更多个)进一步构造上述系统的实施方案。另外,上述系统的实施方案可以被构造用于执行本文所述的任何方法实施方案(一个或更多个)中的任何步骤(一个或更多个)。
附图说明
得益于下面对优选实施方案的详细描述并且参照附图,对本领域的技术人员来说,本发明的其他优点将会变得清楚,在附图中:
图1是图示说明如何可以确定缺陷的临界半径的实施例的平面图的示意图,所述缺陷会在晶片的设计内的某一部位造成至少一种类型的故障机制;
图2是根据距晶片的设计内的特征中心的距离示出不同局部属性值的图线;
图3是图示说明计算机可读介质的一个实施方案的框图,所述计算机可读介质包括在计算机系统上可执行的程序指令,用于执行由计算机实现的方法以产生针对晶片的检查过程;以及
图4是图示说明被构造用于对晶片产生并执行检查过程的系统的一个实施方案的框图。
尽管本发明的具体实施方案在附图中以实施例的方式示出并且将会在本文中被详细描述,但本发明易于形成各种修改形式和可替换的形式。附图可以不按比例绘制。然而,应该理解,附图以及对其的详细描述不旨在将本发明限于所公开的具体形式,而是相反地,本发明将涵盖落入所附权利要求书限定的本发明的精神和范围内的所有修改形式、等同形式和可替换的形式。
具体实施方式
如本文所使用的,术语“晶片”通常是指由半导体或非半导体材料形成的衬底。这种半导体或非半导体材料的实例包括(但不限于)单晶硅、砷化镓和磷化铟。通常可以在半导体构造设施中找到和/或加工这种衬底。
晶片可以包括在衬底上形成的一个或更多个层。例如,这种层可以包括(但不限于)抗蚀剂、电介质材料、导电材料和半导体材料。许多不同类型的这种层是本领域已知的,并且如本文所使用的术语“晶片”旨在涵盖包括所有类型的这种层的晶片。
在晶片上形成的一个或更多个层可以被图案化或不被图案化。例如,晶片可以包括多个管芯(die),每个管芯具有可重复的图案化特征。这种材料层的形成和加工会最终产生完整的器件。可以在晶片上形成诸如集成电路(IC)之类的许多不同类型的器件,并且本文使用的术语“晶片”旨在涵盖其上面构造了本领域已知的任何类型的器件的晶片。
尽管本文中的实施方案是针对晶片描述的,但是要理解,这些实施方案可以用于诸如掩模版之类的其他样本,该掩模版通常也可以被称作掩模或光掩模。在本领域中已知许多不同类型的掩模版,并且本文使用的术语“掩模版”、“掩模”和“光掩模”旨在涵盖本领域已知的所有类型的掩模版。
本文使用的术语“设计”通常是指IC的物理设计(布局)以及通过复杂的仿真或简单的几何和布尔运算由物理设计推导出的数据。所述设计不仅可以包括布局信息,也可以包括电气和材料设计信息。从根本上说,所述设计可以包括用于形成“器件”的任何设计信息。另外,通过掩模版检查系统和/或其衍生物获取的掩模版图像可以被用作设计的“代理(proxy)”或“多个代理”。这种掩模版图像或其衍生物可以被用作使用设计的本文所述的任何实施方案中的设计的替代物。所述设计可以包括在以下专利申请中描述的任何其他的设计数据或设计数据代理:由Kulkarni等人共同拥有的美国专利申请No.11/561,735(2007年7月5日被公开为美国专利申请公开No.2007/0156379)以及由Zafar等人共同拥有的美国专利申请No.11/561,659(2007年12月13日被公开为美国专利公开No.2007/0288219),二者均在2006年11月20日提交,并且均以引用方式被并入,视同在本文中被完全阐述。
现在转到附图,要注意的是,未按比例绘制附图。具体来讲,附图中一些元件的比例在很大程度上被夸大,以强调这些元件的特性。还注意的是,未按相同的比例绘制附图。已使用相同的附图标记指示不止一个附图中示出的可能具有类似构造的元件。
一个实施方案涉及计算机实现的方法,用于产生针对晶片的检查过程。所述检查过程可以是多个不同类型的检查过程。例如,检查过程可以是亮场(BF)检查过程。在另一个实施方案中,检查过程可以是暗场(DF)检查过程。检查过程还可以包括在对晶片进行的同一次扫描或多次扫描中在晶片上仅执行一种类型的检查或执行不同类型的检查。例如,检查过程可以包括对晶片执行DF和BF检查这二者。此外,检查过程可以包括执行本领域已知的任何其他类型的检查,这个过程可能结合了上述的检查类型。
所述方法包括:基于在晶片的设计内的不同部位会造成至少一种类型的故障机制的缺陷,分别确定针对所述不同部位的局部属性值。可以通过多种不同的方式限定所述设计内的不同部位。例如,不同部位可以按照任意或预定的方式来限定,并且可以具有任何合适的尺寸。每个不同部位还可以具有相同的尺寸。可以选择不同部位的尺寸,使得在整个设计内以相对高的分辨率或相对低的分辨率来确定局部属性值。用于限定不同部位的分辨率可以根据(例如)将被用于执行检查过程的检查系统的分辨率或像素大小而有所不同。例如,用于确定整个设计内的局部属性值的分辨率可以对应于在印刷在晶片上的整个设计内检查系统产生输出将使用的分辨率。也可以在设计内限定不同的部位,使得所述不同的部位遍及整个设计。
局部属性之所以为“局部”,是因为它是基于不同部位的至少一种类型的故障机制。换句话讲,基于不到整个设计的信息或属性来确定局部属性,但是基于整个设计中刚好大于每个部位的部分的信息或属性来确定局部属性,并且所述部分可以根据设计本身和至少一个故障机制而有所不同。例如,如果故障机制是短路,则被用于确定针对设计内的部位的局部属性值的设计的信息或属性可以包括设计内的特征的信息或属性,如果在这个部位存在缺陷,则所述设计可能是短路的。因此,可以使用部位周围的设计内的“相邻部分”的相关属性或信息(其可以包括与设计内的其他不同部位处的设计相关的属性或信息)执行确定针对设计内的部位的局部属性值的步骤。然而,每个已确定的局部属性值是只针对设计内的一个不同部位确定的。例如,局部属性值不是针对一个部位确定,并且随后被分配给多个其他的不同部位。另外,局部属性值不是针对多个不同部位集体地(collectively)确定的。此外,即使局部属性值所依据的至少一个故障机制可能造成全局失效(例如,对应于设计的器件整体失效),局部属性值仍然也只基于关于设计的局部属性或局部信息来确定。尽管上面将短路用作局部属性值可以依据的一种故障机制的实施例,但至少一种类型的故障机制可以包括本领域已知的任何其他类型的故障机制(例如,开路等)。此外,可以基于设计内的不同部位处的不同故障机制来确定局部属性值(例如,根据设计在任何给定部位易受到的故障机制的类型(一种或更多种),所述故障机制的类型可以按任何合适的方式来确定)。
在一个实施方案中,局部属性值为缺陷的临界半径,所述缺陷会在不同部位造成至少一种类型的故障机制。在另一个实施方案中,使用针对设计的设计数据执行分别确定局部属性值的步骤。例如,分别确定局部属性值的步骤可以包括针对设计从设计数据(例如,图形数据流(GDS))中提取局部临界属性(如,临界半径)和/或局部设计信息。局部设计信息可以通常被定义为来自检查部位的相邻部分的设计信息。例如,临界半径是局部设计属性,其可以被用于本文所述的实施方案中。多边形密度是另一个可以用于本文所述的实施方案中的局部设计属性。可以从诸如客户之类的任何合适的源获取用于设计的设计数据。另外,可以不基于任何响应于来自晶片的光的任何输出或者任何输出的相关信息或属性来确定局部属性值。例如,局部属性值可以基于设计本身和会造成设计中出现至少一种类型的故障机制的与缺陷相关的信息来确定,但不基于与检查过程期间设计将如何影响检查系统检测到的光相关的信息。此外,局部属性值可以如本文所述地来确定,而不基于让器件运行的设计中的特征的临界性。例如,即使基于某一部位的缺陷会造成的至少一种类型的故障机制来确定局部属性值,局部属性值也并不基于将要受到或会受到该至少一种类型的故障机制影响的特征的临界性。
临界半径r(x,y)是不同类型的故障机制的最小缺陷半径,如,如果缺陷的中心将落在(x,y)上则将会出现的开路或短路。例如,如图1所示,如果缺陷位于晶片上形成的两个图案化特征12和14之间的部位10上,则缺陷的中心被定位成与图案化特征12相距R1并且与图案化特征14相距R2。如此,如果缺陷的半径等于或大于R2,则缺陷将造成短路。因此,被定位在部位10的缺陷的临界半径是R2(rshort(x,y)=R2)。Wagner等人在IEEETransactions on Semiconductor Manufacturing(1995)上发表的“An interactive VLSI CADtool for yield estimation(用于场估计的交互式VLSI CAD工具)”引入临界半径作为计算临界面积的手段。对于半径为r的给定缺陷,可以使用下面的等式确定临界面积A(r):A(r)={(x,y)∶r(x,y)≤r}。可以使用该等式在本文所述的实施方案中确定临界面积。在Satya等人共同拥有的美国专利No 6,918,101中描述了另一种用于确定临界半径的算法,该专利以引用方式被并入,视同在本文中被完全阐述。可以如该专利中所述地,在本文所述的实施方案中确定临界半径。
也可以按照多种其他方法执行临界面积分析(CAA)。例如,可以如Satya等人共同拥有的美国专利No 6,813,572所述地,在本文所述的实施方案中确定临界面积信息,该美国专利以引用方式被并入,视同在本文中被完全阐述。也可以如Satya等人共同拥有的美国专利No.6,751,519和Satya等人共同拥有的美国专利No.6,948,141所述地,针对半导体设计数据确定临界面积信息,这两个美国专利以引用方式被并入,视同在本文中被完全阐述。本文所述的实施方案可以包括这些专利中所述的任何步骤(一个或更多个)。
在另一个实施方案中,根据以下内容来确定局部属性值:设计中的不同部位的一个或更多个特征的至少一个尺寸、设计中毗邻所述不同部位的一个或更多个特征,或者它们的某种组合。例如,临界半径只是可以如本文所述地用于确定灵敏度的一个局部设计属性。如上所述,临界半径可以为设计中一个或更多个特征(例如,行宽和行间距)的至少一个尺度的函数。如本文进一步描述的,也可以使用设计中一个或更多个特征(例如,行宽和行间距)的至少一个尺寸的其他函数来确定灵敏度。例如,如图2所示,对于诸如宽度为90nm的行或间距之类的特征,该图根据与特征中心的距离(单位为nm)示出临界半径(cr)的值(单位为nm)。另外,图2根据与特征中心的距离(单位为nm)示出了行宽和行间距(lwls)(单位为nm)的另一函数的值。具体来讲,特征中心位于图中的0nm处。因此,由于特征的宽度为90nm,因此特征在图线的x轴上从-45nm延伸至45nm。如图2中进一步示出的,临界半径的值与特征中心具有一个函数关系,并且行宽和行间距与特征中心具有不同的函数关系。例如,临界半径可以与行宽和行间距具有一个函数关系。可以如本文所述地确定临界半径。然而,也可以通过与行宽和行间距的另一函数关系来确定局部属性值。另外,在空间的第三维中的特征的高度信息可以用于提取局部设计属性。可以如本文所述地使用任何这种不同的局部属性值。
毗邻不同部位中的任一个部位的设计的一个或更多个特征(其至少一个尺寸被用于确定局部属性)可以包括被定位成与所述部位相距某一距离的一个或更多个特征,并且在此意义上不与所述部位相邻。然而,所述一个或更多个特征可以毗邻不同部位,其原因在于没有其他特征位于所述一个或更多个特征与所述部位之间。另外,所述一个或更多个特征可以被定位成与所述部位相距不同距离,所述一个或更多个特征的至少一个尺寸被用于确定局部属性。
在一些实施方案中,基于会在不同部位造成至少一种类型的故障机制的缺陷和将执行检查过程的检查系统的一个或更多个参数,执行分别确定局部属性值的步骤。例如,可以将诸如本文进一步描述的任何局部设计信息之类的局部设计信息与检查系统参数(一个或更多个)(例如,诸如光的角度之类的图像设置)结合,以确定局部属性值。
在一些实施方案中,所述不同的部位遍及整个设计。例如,分别确定局部属性值的步骤可以包括:在每个像素,从用于设计的设计数据(例如,GDS)中提取诸如临界半径之类的局部临界或设计属性。以此方式,每个不同部位可以被定义为设计中的像素。设计中的像素可以与检查中的像素对应。以此方式,在检查过程中,可以为每个像素提取局部临界或设计属性。然而,设计中的每个像素可以小于检查像素的大小,因为它是从设计数据中被提取的。如此,在整个设计中,可以分别确定不同部位处的局部属性值。如果在检查过程中将检查晶片上印刷的整个设计(或晶片上的设计的整个范围),则确定整个设计中的局部属性值会尤为有利。然而,如果检查过程将涉及仅检查印刷在晶片上的设计中的一部分或仅涉及晶片上的设计的整个范围中的一部分(例如,如果检查过程的覆盖模式小于管芯面积的100%),则可以针对将被检查的仅设计中的该部分或仅设计中的整个范围的该部分,分别确定局部属性值。
可以按本文进一步描述的多种不同方式,在检查过程中使用上述的局部属性。例如,所述方法包括基于局部属性值确定灵敏度,该灵敏度是将针对晶片上与设计内的不同部位对应的不同部位来报告缺陷所采用的灵敏度。以此方式,本文所述的实施方案使用局部设计信息来确定灵敏度。例如,本文描述的实施方案利用基于设计的临界性分析,在传统意义上所述临界分析已成为确定检查灵敏度的过程中进行场预测的一部分。以此方式,本文所述的实施方案可以使用基于设计的信息,以将场与检查灵敏度联系起来。例如,可以如本文所述被确定的与场有关的诸如上述临界半径和其他临界属性的局部属性值可以用于确定检查灵敏度。以此方式,本文所述的实施方案可以使用临界半径和其他临界属性或其他基于设计的临界属性来确定检查灵敏度。由于用于晶片的设计内的至少一些不同部位将具有不同的局部属性值,因此针对所述至少一些不同部位所确定的灵敏度将是不同的。如此,用于设计中的所述至少一些不同部位和晶片上的相应部位的灵敏度将是不同的。
因此,本文所述的实施方案可以在用于确定检查灵敏度的新方式中使用本文所述的临界半径和/或其他局部属性,而传统上,临界半径和其他局部属性已用于临界面积分析和场预测。如此,本文描述的实施方案实质上在缺陷检测中引入基于设计的临界分析。本文使用的术语“使用基于设计的临界分析来确定检查灵敏度”与术语“使用临界半径和其他临界属性进行缺陷检测”和“基于设计的灵敏度图”可以互换使用。如本文将进一步描述的,本文所述的实施方案可以用于增加检查的灵敏度。具体来讲,实施方案使用基于设计的临界属性来增加检查灵敏度。
在一个实施方案中,局部属性值与灵敏度成反比关系。例如,如果局部属性值为临界半径,则随着临界半径减小,灵敏度应该增加。另外,如本文进一步描述的,所述方法可以包括产生局部属性值的图。以此方式,因为上述的局部属性值和灵敏度之前的关系,对于图中具有较小值的像素,在这些像素处的灵敏度应该较高。然而,局部属性值和灵敏度之间可以存在其他关系。例如,如果局部属性值是多边形密度,则随着多边形密度增加,灵敏度应该增加。因此,局部属性值可以不与灵敏度成反比关系。
确定灵敏度的方式可以根据局部属性而有所不同,因为是在设计中的不同部位确定其值。例如,如果局部属性是临界半径,则可以将灵敏度确定为仅小于临界半径的值或对应于临界半径的值。在另一个实施方案中,如果局部属性是临界半径,则针对最小的已确定临界半径值的灵敏度可以被确定为可能最高的灵敏度,并且针对最大的已确定临界半径值的灵敏度可以被确定为可能最低的灵敏度。针对最小值和最大值之间的已确定临界半径值的灵敏度可以被确定为在可能最高的灵敏度和可能最低的灵敏度之间的灵敏度。另外,确定灵敏度的方式可以根据检查过程中将使用的缺陷检测算法和/或方法而有所不同。例如,如果缺陷检测算法和/或方法具有“连续可变的”灵敏度或不使用分段,则局部属性的每个不同值可以与不同的灵敏度关联。在这种情形下,局部属性和灵敏度的值可以成反比,并且还可能是线性的关系。然而,如果缺陷检测算法和/或方法使用可以与不同灵敏度相关的分段,则局部属性值的不同范围可以与分段关联(如本文进一步描述的),并且因此可以与和分段相关的灵敏度关联,或者可以针对与一个分段相关的局部属性的不同值集中地确定灵敏度。
在一个实施方案中,已确定灵敏度与将被用于对晶片上的不同部位检测缺陷的灵敏度不同。例如,如本文所述,已确定灵敏度是将被用于报告缺陷的灵敏度,其可以与将被用于检测缺陷的灵敏度不同。如此,已确定灵敏度可以是检查灵敏度。以此方式,检查灵敏度与检测灵敏度可以不同。例如,可以采用一个灵敏度检测缺陷,并且接着采用另一个灵敏度报告缺陷(例如,通过基于某种标准过滤已检测到的缺陷,从而得到报告的缺陷)。
在另外的实施方案中,灵敏度是将被用于检测晶片上的不同部位的缺陷并且针对晶片上不同部位报告缺陷的灵敏度。另外,如上所述,局部属性可以是临界半径。以此方式,本文所述的实施方案可以采用新的方式使用临界半径(例如,用于确定检测灵敏度)。然而,本文所述的任何局部设计属性可以用于缺陷检测,以基于设计中图案的临界性来确定检测灵敏度。如此,用于检测缺陷的灵敏度可以与用于报告缺陷的灵敏度相同。以此方式,还可以报告所有检测到的缺陷。因此,在报告缺陷之前可以不过滤检测到的缺陷。
无论如何按本文所述地确定灵敏度,可以按任何合适的方式报告缺陷。例如,可以通过如下步骤报告缺陷:对晶片执行检查过程,产生检查过程的结果,并且储存该结果,使得该结果可以被显示给使用者、被用于本文所述的方法和/或系统实施方案中、通过另一种方法和/或系统来使用等等。检查过程的结果可以具有任何合适的格式(例如,KLARF文件),并且可以被储存在包括本文所述的任何储存介质中的任何合适的储存介质中。另外,检查结果可以包括与晶片上检测到的缺陷相关的任何合适的信息。
在另一实施方案中,灵敏度是在检查过程期间针对晶片产生的输出中的各个输出的特性的幅度的灵敏度。例如,各个输出的特性的幅度可以是与缺陷或“缺陷幅度”对应的各个输出强度的幅度。缺陷幅度与缺陷大小的不同之处在于,缺陷幅度指对应于缺陷的单个输出的灰度级,而缺陷大小通常指被确定为对应于缺陷的各个输出的像素数量。以此方式,缺陷幅度对应于缺陷有多“强”,或者检查系统检测到的缺陷反射或散射的光线有多强。在某些情形下,缺陷幅度可以是缺陷图像和参考图像之差的绝对值。因此,可以使用多个不同的当前使用的缺陷检测算法来确定缺陷幅度。例如,执行针对晶片产生的输出的管芯-管芯比较的缺陷检测算法,并且接着用于检测晶片上的缺陷的比较结果的阈值可以用于确定缺陷幅度(例如,管芯-管芯比较的结果)。因此,本文所述的实施方案可以建立基于设计的临界性分析和检查中缺陷幅度之间的联系。另外,如上所述,局部属性可以是临界半径。如此,本文所述的实施方案可以将临界半径与缺陷幅度结合。换句话讲,因为如本文所述的,临界半径实质上可以被用于缺陷检测,并且可以通过设定缺陷幅度的阈值来执行缺陷检测,所以临界半径可以与检查幅度结合。然而,本文所述的任何其他局部属性还可以按类似的方式与缺陷幅度结合。以此方式,本文所述的实施方案可以不依赖或使用缺陷大小信息。
当缺陷相对小或非常小时,本文所述的实施方案可能尤为有利,因为不是缺陷的大小而是缺陷的幅度是关键。例如,由于检查系统的成像子系统的限制(例如,分辨率和/或像素化的限制)和检查算法的限制,导致通过检查系统报告的缺陷大小可能不可靠。因此,“实际”缺陷大小(例如,由扫描电镜(SEM)观察而确定的)可以与通过检查(例如,BF检查)确定的缺陷大小明显不同。对于非常小的缺陷,缺陷大小尤其不可靠。例如,从1个像素至2个像素的缺陷大小的不同可能只是由于仅像素化的原因,而不是实际缺陷大小存在任何不同。另一方面,用于非常小的缺陷的缺陷幅度或能量可能更可靠。
在一些实施方案中,所述方法包括根据设计内的不同部位产生局部属性值的图。例如,所述方法可以包括根据设计内的不同部位产生临界半径值或任何其他局部属性值的图。在一些这样的实施例中,图中不同的灰度级可以对应于临界半径或其他局部属性的不同值。例如,每个灰度级可以对应于1nm的临界半径。换句话讲,每个灰度级增量可以对应于临界半径的1nm增量。因此,所述图可以是具有由相对于设计尺寸的不同部位的尺寸限定的分辨率的灰度级图像。然而,所述图可以具有任何合适的格式,如,根据不同部位示出局部属性值的二维(2D)图线或根据不同部位的局部属性值的三维(3D)图线。
在局部属性是临界半径的实施方案中,所述方法可以包括根据晶片的设计数据检查晶片之前创建临界半径图。所述临界半径图是其中临界面积图的每个值为能够造成设计中的故障的缺陷半径的临界面积图。具体来讲,临界半径图可以包括会造成故障(如,图中不同部位的短路或开路)的最小缺陷大小。例如,在所述方法的实时实现过程中,可以预处理设计数据,以产生临界半径图,即,其中图中每个值表示会造成设计中的故障的缺陷大小的半径的3D版本的临界面积图。以此方式,本文所述的实施方案的有益效果在于,所述方法可以包括预处理设计以形成临界半径图。可以使用任何合适的方法或系统执行根据设计数据创建临界半径图的步骤。例如,在Satya等人共同拥有的美国专利No.6,918,101中描述了一种用于创建临界半径图的有效方法,该美国专利以引用方式被并入,视同在本文中被完全阐述。本文所述的实施方案可以包括此专利中描述的任何方法(一个或更多个)的任何步骤(一个或更多个)。另外,可以通过类似的方式产生本文所述的任何其他局部属性值的图(例如,在检查晶片之前预处理晶片的设计数据)。
局部属性值的图可以不包括晶片的设计数据。以此方式,已产生的图可以不包含晶片的原始设计。因此,如果如本文进一步所述地产生检查过程使得检查过程使用到所述图,则包括或使用这种图的检查过程的方法可以是简便的,而不存在任何涉及器件设计共享的知识产权问题。
在一个这样的实施方案中,使用所述图执行确定灵敏度的步骤。例如,由于图包括设计内不同部位的局部属性值,因此图可以用于针对与设计内不同部位对应的晶片上的不同部位如本文所述地确定灵敏度。
在一个实施方案中,确定灵敏度的步骤包括:根据设计内的不同部位产生将针对晶片上的不同部位报告缺陷所采用的灵敏度的图。以此方式,本文所述的实施方案可以包括:基于或使用诸如临界半径或本文所述的任何其他局部属性之类的局部临界或设计属性,产生基于设计的灵敏度图。例如,本文所述的实施方案可以包括在确定检查灵敏度和产生基于设计的灵敏度图的过程中利用基于设计的临界性分析。如上所述,局部属性值可以与灵敏度具有反比关系。例如,灵敏度值可以基本上与临界半径成反比。以此方式,灵敏度图可以基本上与临界半径图成反比。另外,灵敏度图中的灰度级可以对应于不同的灵敏度值。例如,每个灰度级可以对应于对10nm的缺陷大小的灵敏度。以此方式,在所述图中的某一像素处的值越高,在该像素处的灵敏度应该越高。然而,如本文所述,灵敏度与局部属性可以具有任何关系,并且所述关系可以根据局部属性的变化而变化。此外,可以通过临界半径确定灵敏度图,所述临界半径是设计的一个或更多个特征(例如,行宽或行间距)的至少一个尺寸的一个函数。另外,可以通过设计的一个或更多个特征(例如,行宽或行间距)的至少一个尺寸的另一个函数确定灵敏度图。另外,尽管可以使用局部属性值的图产生灵敏度图,但是可以使用本文所述的具有任何格式的局部属性值来产生灵敏度图。
还可以如本文所述地构造灵敏度图。例如,灵敏度图可以是灰度级图像,其具有相对于设计的尺寸的不同部位的尺寸所限定的分辨率。然而,所述图可以具有任何合适的格式,如,根据不同部位示出灵敏度值的2D图线或者根据不同部位的灵敏度值的3D图线。另外,灵敏度值的图可以不包括设计数据。以此方式,已产生的图可以不包括晶片的原始设计。因此,如果如本文进一步所述地产生检查过程使得检查过程使用所述图,则包括或使用这种图的检查过程的方法可以是简便的,不存在任何涉及器件设计共享的知识产权问题。
在一个实施方案中,确定灵敏度的步骤包括:基于局部属性值,将设计内的不同部位分配给不同的组,由此将与将具有至少近似的噪声统计的设计内的不同部位对应的晶片上的不同部位分配到同一组。例如,本文所述的任何局部设计属性可以用于缺陷检测,以产生设计中具有至少近似的局部属性值的不同部位的分段、区域(region)或组。另外,通过使用本文所述的局部设计属性将设计内的不同部位分组,往往会把设计中具有近似噪声统计的像素分组到一起。通过以此方式将设计中不同部位分组,有效地将晶片上将具有至少近似噪声统计的对应部位分组到同一组。以此方式将像素分组可以是由缺陷检测算法(如,分段自动阈值(SAT)算法和多管芯自动阈值(MDAT)算法)执行的重要步骤。可以如本文进一步所述地执行基于局部属性值将设计内的不同部位分配给不同组的步骤。所述噪声统计可以包括本文所述的任何噪声统计。
在另一个实施方案中,确定灵敏度的步骤包括:基于局部属性值将设计内的不同部位分配给不同的分段,以及分别针对不同的分段估计噪声统计。可以如本文进一步所述地执行基于局部属性值将设计内的不同部位分配给不同的分段的步骤。可以按任何合适的方式执行针对不同的分段估计噪声统计的步骤。在一个这样的实施方案中,所述噪声统计是针对输出的噪声统计,将会在与被分配给不同分段的设计内的不同部位对应的晶片上的不同部位处进行检查过程期间产生所述输出。例如,可以基于与设计相关的信息和与将在检查过程中使用的检查系统的一个或更多个参数相关的信息来仿真噪声统计。在一个这样的实施例中,将要在晶片上对应的不同部位产生的输出(例如,信号)可以被仿真,并且针对被分配给一个分段的不同部位的仿真的输出可以用于估计这个分段的噪声统计。噪声统计可以包括任何合适的统计或所关注的统计。例如,噪声统计可以包括均值噪声、平均噪声、最大噪声等。可供选择地,针对一个或更多个晶片产生的输出可以用于分别针对不同的分段估计噪声统计。例如,被分配给一个分段的晶片(或不同的晶片)上对应的部位处所产生的输出可以集中用于确定这个分段的噪声统计。噪声统计可以包括上述的任何噪声统计。以此方式,本文所述的任何局部设计属性可以用于缺陷检测,以进行比用其他分段方法所产生的分段更好的分段,这会导致更好地针对不同的分段估计噪声统计。
在一个这样的实施方案中,确定灵敏度的步骤包括:基于噪声统计,针对不同的分段确定灵敏度。例如,本文所述的任何局部设计属性可以用于缺陷检测,以进行比用其他分段方法所产生分段更好的分段,这会导致更好地针对不同的分段估计噪声统计。另外,通过进行更好的分段或像素分组,会导致针对分段或组更可靠的噪声统计,并且因此对于分段或组的灵敏度增强。具体来讲,可以基于噪声统计确定要被用于不同分段的灵敏度。例如,可以基于噪声统计,确定与灵敏度相关的缺陷检测算法和/或方法的灵敏度或参数(例如,阈值),使得缺陷检测算法和/或方法将最小量的噪声检测为潜在的缺陷。在一个这样的实施例中,如果噪声统计包括平均噪声,则可以将分段的阈值设置为大于平均噪声,以减少被检测为潜在缺陷的噪声量。因此,由于噪声统计更可靠,因此与其他基于噪声统计确定灵敏度的方法相比,将提高基于噪声统计针对不同的分段确定的灵敏度。
在另一个实施方案中,确定灵敏度的步骤包括:将局部属性值的整个范围中的不同部分分配给不同的分段,并且基于被分配给不同分段的不同部分的局部属性值,分别针对不同的分段来确定不同的灵敏度。以此方式,分段可以将每个局部属性值与不同的灵敏度水平关联。例如,将局部属性值的整个范围中的不同部分分配到不同的分段的步骤可以包括基于柱状图设定阈值。具体来讲,将局部属性值的整个范围中的不同部分分配到不同的分段的步骤可以包括:产生针对不同部位确定的局部属性值的柱状图,并且然后基于所述柱状图来确定分段(例如,使用设定阈值的步骤)。然而,确定分段的步骤可以不包括产生或使用柱状图。例如,如果局部属性值为临界半径,则使用者可能希望临界半径小于约45nm的所有像素很热(即,被分配给与诸如“热”阈值之类的“热”缺陷检测参数关联的分段),临界半径大于200nm的所有像素很冷(即,被分配给与诸如“冷”阈值之类的“冷”缺陷检测参数关联的分段),并且所有的其他像素为中间的状态(即,被分配给与在“热”和“冷”之间的缺陷检测参数关联的分段)。然后,如本文所述,可以将不同的灵敏度分配给不同的分段。例如,可以基于分段的临界性、与所述分段关联的局部属性值或上述使用者选择的参数来确定被分配给分段的灵敏度。具体来讲,分段越严格,对于所述分段而言,检查过程应该越敏感。此外,在没有分段的情况下,可以使用基于设计的灵敏度图。
在一个实施方案中,所述方法包括:基于针对不同部位确定的局部属性的值降低的不同部分,分别将设计内的不同部位分配给不同的分段。例如,一旦局部属性值的整个范围中的一些部分被分配给不同的分段,就可以将针对不同部位确定的每个局部属性值与这些部分进行比较。然后,将与值降低的部分对应的分段确定为值已被确定的不同部位将被分配到的分段。以此方式,可以将不同的部位分配到不同的分段。另外,在本文所述的实施方案中,可以使用将不同部位分配给分段的任何其他方式。
在另一个实施方案中,所述方法包括:基于针对不同部位的局部属性值、被分配给不同分段的局部属性值的整个范围中的不同部分以及针对不同的分段确定的不同灵敏度,根据设计内的不同部位产生将针对晶片上的不同部位报告缺陷所采用的灵敏度的图。以此方式,所述方法可以包括产生基于分段设计的灵敏度图,并且然后通过分段将每个像素与不同灵敏度水平相关联。例如,基于分段设计的灵敏度图可以包括针对不同分段的不同值,使得可以在图中可视地识别不同的分段(例如,热分段或冷分段)。换句话讲,一旦部位被分配给分段(可以如本文所述地来执行),就可以在所述部位的图中示出与所述分段关联的灵敏度。如此,图中将仅示出被分配给分段的灵敏度,由此创建基于分段设计的灵敏度图。还可以如本文所述地进一步构造基于分段设计的灵敏度图。
在一个实施方案中,所述方法包括在检查过程期间基于由检查系统针对晶片产生的输出,分别确定针对晶片上的不同部位的局部图像属性值。例如,强度的均值和/或范围、本底噪声,或者它们的一些组合,已用于确定检查灵敏度。具体来讲,一些缺陷检测算法被构造用于确定检查过程期间产生的输出的强度的均值和/或范围以及本底噪声,并且基于强度的均值和/或范围以及本底噪声来确定要被用于所述输出的检查灵敏度。这种算法的实施例包括自动设置阈值(AT)、SAT和MDAT算法,可商购自加利福利亚圣何塞(SanJose)的KLA-Tencor的检查系统使用这些算法。因此,任何这些算法都可以用于在本文所述的实施方案中分别确定针对晶片上的不同部位的局部图像属性的值。
但是,与使用这种算法的当前所用的检查过程不同,在本文所述的实施方案中,不单独使用局部图像属性值来确定检查灵敏度。例如,在一个实施方案中,基于局部属性值和局部图像属性值来执行确定灵敏度的步骤。在一个这样的实施例案中,所述方法可以包括将基于设计的局部临界属性和局部图像属性(如,均值和/或范围)或者来自图像的其他信息结合起来,以确定每个像素处的检测算法的灵敏度。一些当前使用的缺陷检测算法基于图像的均值和范围来限定分段。然而,与这些缺陷检测算法相比,本文所述的实施方案从本质上在灵敏度分段确定的过程中引入了新的尺寸(例如,基于设计的灵敏度图)。以此方式,所述临界信息可以与当前使用的局部图像属性/信息一起被用于确定检查灵敏度。例如,一旦基于针对设计内不同部位的局部属性值确定了灵敏度,就可以基于晶片上对应的部位处获取的图像的属性或相关信息来调节灵敏度。例如,如果在晶片上的某个部位处获取的图像具有较多的噪声,则可以降低基于局部属性值被分配给设计内对应部位的灵敏度,以减少由于噪声在这个部位检测到的故障缺陷或噪声或干扰事件的数量。相比之下,如果在晶片上的某个部位获取的图像相对安静,则可以增加基于局部属性值被分配给设计内对应部位的灵敏度,使得可以按更高的灵敏度检测这个部位的缺陷。
在另一个实施方案中,基于局部属性值、局部图像属性值和检查系统的坐标误差执行确定灵敏度的步骤。例如,所述方法可以包括将基于设计的局部临界属性和局部图像属性(例如,均值和/或范围)与来自图像的其他信息结合起来,以在考虑到坐标误差的情况下如上述所述地确定每个像素处的检测算法的灵敏度。在一个这种实施例中,如果坐标误差为约1个像素并且如果局部属性是临界半径,则可以使用在设计中任一个像素周围的3像素×3像素的相邻部分内的最小临界半径以及由检查系统针对晶片产生的输出中的对应像素周围的3像素×3像素的相邻部分内的局部图像属性来确定针对这一像素的灵敏度。以此方式,用于每个像素的灵敏度不同于其应该具有的值的可能性可以被降低。
在一个实施方案中,基于局部属性值和与设计中热点相关的信息来执行确定灵敏度的步骤。例如,本文所述的方法可以将来自客户的热点信息与直接根据设计数据(例如,GDS)确定的局部设计属性结合起来,以确定检查灵敏度。具体来讲,在生产IC产品之前,通过不同的程序验证半导体器件设计。例如,可以通过软件仿真来检验半导体器件设计,以验证在制造过程中的光刻之后将被正确印刷的所有特征。这种检验的步骤通常包括诸如设计规则检验(DRC)、光学规则检验(ORC)以及基于更复杂软件的验证方法,这些验证方法包括被校准为特定制造(fab)或工艺的工艺仿真。物理设计验证步骤的输出可以被用于识别设计中潜在的大量临界点,这些临界点有时被称作“热点”。“热点”可以通常被定义为印刷在晶片上的设计数据中的部位,在所述部位可能存在致命的缺陷。因此,通常设计的创建者会发现热点,所述创建者通常是检查系统制造商的客户或检查系统使用者的客户。
可以按任何方式使用与局部设计属性结合的热点信息以确定检查灵敏度。例如,本文所述的方法可以使用来自客户的热点信息和直接根据GDS确定的局部设计属性,来产生灵敏度图。另外,可以基于局部属性值以本文所述的任何方式确定灵敏度,并且然后可以基于设计中与热点相关的信息来调节已确定的灵敏度。例如,如果基于热点信息将设计中的特定部位确定为设计中的热点部位,则可以评价针对这个部位确定的灵敏度,以确定是否可以或应该增加灵敏度。相比之下,如果基于热点信息将设计中的特定部位确定为不是设计中的热点部位,则可以评价针对这个部位确定的灵敏度,以确定是否可以或应该降低灵敏度。
在一些实施方案中,局部属性值并不指示设计内的不同部位是否为设计内的热点,并且不基于与设计中的热点相关的信息来执行确定灵敏度的步骤。例如,如果热点将被用于检查和/或确定灵敏度,则必须经常从客户获取与热点相关的信息。然而,如本文进一步所述的,可以直接根据设计(以及会在不同部位造成至少一种类型的故障机制的缺陷)确定局部属性值。另外,基于局部属性值确定灵敏度。因此,可以不基于(并且因此可能不需要)与热点相关的信息来执行这些步骤。此外,可以不基于(并且因此可能不需要)与热点相关的信息来执行本文所述的任何方法实施方案中的任何步骤。
在一个实施方案中,无法由执行检查过程的检查系统分辨晶片上印刷的设计。例如,当设计规格缩减时,检查系统无法分辨许多图案。以此方式,基于图像的属性和/或信息可能不足以确定灵敏度。然而,本文描述的实施方案使用基于设计的临界属性来增强检查灵敏度,并且因此不需要依赖任何基于图像的属性和/或信息来确定灵敏度。例如,可以在不将局部图像属性与图结合的情况下使用基于设计的灵敏度图。另外,基于图像的属性或信息(如,均值或范围)可能不足以区分分段。然而,本文所述的实施方案可以使用针对设计内不同部位的局部属性值来区分分段,并且因此不需要依赖任何基于图像的属性或信息来区分分段。然而,如本文进一步描述的,基于图像的属性和/或信息可以与针设计内不同部位的局部属性值结合来用于确定灵敏度。
在另一个实施方案中,在检查过程中检测晶片上的缺陷之前,执行分别确定局部属性值和确定灵敏度的步骤。例如,可以在检查过程的检测部分中执行本文所述的实施方案。以此方式,可以在检查过程期间或现场(in-situ)执行所述方法中的某些步骤(一个或更多个)。例如,可以使用现有的检查过程在扫描晶片期间执行所述方法中的某些步骤(一个或更多个),并且然后使用所述步骤(一个或更多个)的结果来改变现有的检查过程的一个或更多个参数(例如,灵敏度),由此有效地产生检查过程。
在另外的实施方案中,脱机执行分别确定局部属性值和确定灵敏度的步骤。例如,可以在预处理过程中脱机执行本文所述的实施方案或至少本文所述实施方案的一些步骤。在一个这样的实施例中,可以在预处理期间脱机执行操纵GDS、确定临界半径、生成灵敏度图和储存灵敏度图的步骤。联机(online)处理可以包括在扫描设计数据空间期间确定针对晶片产生的输出的位置并且实时得到灵敏度图。可以如以上引用的Kulkarni等人的专利申请中所述地执行确定设计数据空间中输出的位置的步骤。另外,联机处理可以包括将基于设计的灵敏度图与基于图像的灵敏度图结合起来。此外,可以在检查过程的后期处理中执行本文所述的实施方案。
所述方法还包括基于已确定的灵敏度产生针对晶片的检查过程。产生检查过程的步骤可以包括:储存可以如本文所述地产生的灵敏度图,并且构造检查过程方法,使得在检查过程期间获得并使用所述图。在一个实施方案中,检查过程包括:在设计数据空间中进行检查过程期间,由检查系统确定针对晶片产生的输出的位置,使得能够识别出与设计内不同部位对应的晶片上的不同部位处产生的输出。例如,检查过程可以包括:确定设计数据空间中输出的位置,并且基于被分配给设计内不同部位的灵敏度和设计数据空间中不同部位的位置将灵敏度分配给输出。另外,在检查过程期间,可以获得所述图并将其与检查过程中产生的输出对齐,使得可以将所述图中的各个灵敏度应用到与所述图对齐的各个输出。由于灵敏度图是根据设计内的不同部位来产生的,因此将所述图与输出对齐基本上确定了设计数据空间中输出的位置。因此,可以使用诸如以上引用的Kulkarni等人的专利申请中描述的方法和/或系统,确定设计数据空间中输出的位置,从而执行将灵敏度图与输出对齐的步骤。另外,可以通过使用将灵敏度图与灰度级图像对齐的任何方法或系统来执行将灵敏度图与输出对应的步骤。也可以这样产生检查过程使得通过检查过程中使用的缺陷检测算法储存和使用将针对不同部位报告缺陷所采用的灵敏度图。例如,灵敏度图可以被用作缺陷检测算法(如,MDAT算法)中的特征尺寸。
在一个实施方案中,使用检查过程,基于在检查过程期间针对晶片产生的输出中的各个输出的特性的幅度检测在晶片上的缺陷,而不是基于缺陷的大小检测缺陷。例如,如上所述的,灵敏度可以是对于检查过程期间针对晶片产生的输出中的各个输出的特性的幅度的灵敏度,并且该灵敏度可以是检测缺陷所采用的灵敏度。另外,各个输出的特性的幅度可以是与缺陷或“缺陷幅度”对应的单个输出的幅度。因此,由于可以依据各个输出的特性的幅度确定检测灵敏度,所以可以依据幅度而不是缺陷大小在检查过程中检测缺陷。例如,检查过程可以被构造用于使用缺陷检测算法执行管芯-管芯比较,以确定各个输出的强度的幅度,并且可以将阈值应用于比较的结果以检查晶片上的缺陷,由此基于幅度而不是基于大小检测晶片上的缺陷,可以基于本文所述的实施方案确定的灵敏度确定所述阈值,或者所述阈值可以与本文的实施方案确定的灵敏度关联。
在另一个实施方案中,使用检查过程,基于在检查过程期间针对晶片产生的输出中的各个输出的特性的幅度报告晶片上的缺陷,而不是基于缺陷的大小报告晶片上的缺陷。例如,如上所述的,所述灵敏度可以是对于检查过程期间针对晶片产生的输出中的各个输出的特性的幅度的灵敏度,并且所述灵敏度可以是报告缺陷所采用的灵敏度。另外,各个输出的特性的幅度可以是与缺陷或“缺陷幅度”对应的各个输出的幅度。因此,由于可以依据各个输出的特性的幅度确定报告缺陷所采用的灵敏度,所以可以基于幅度而不是缺陷大小在检查过程中报告缺陷。例如,检查过程可以被构造用于使用缺陷检测算法执行管芯-管芯比较,以确定各个输出的强度的幅度,并且可以将阈值应用于比较的结果以检查晶片上的缺陷,由此基于幅度而不是基于大小检测晶片上的缺陷,可以基于本文所述的实施方案确定的灵敏度确定所述阈值,或者所述阈值可以与本文的实施方案确定的灵敏度关联。如果检测缺陷所采用的灵敏度与报告缺陷所采用的灵敏度相同,则可以报告检测到的缺陷。例如,可以报告所有检测到的缺陷。然而,如果检测缺陷所采用的灵敏度与报告缺陷所采用的灵敏度不同,则可以如上所述或以任何其他方式(其可以基于缺陷幅度或不基于缺陷幅度)检测缺陷,并且然后可以基于缺陷幅度过滤检测到的缺陷,由此产生将要被报告的缺陷。以此方式,可以基于缺陷幅度而不是缺陷大小来报告缺陷。
本文所述的实施方案还可以包括对晶片执行所产生的检查过程。可以按任何合适的方式对晶片执行所产生的检查过程。以此方式,本文所述的实施方案可以包括通过对晶片执行所产生的检查过程来产生检查结果。检查结果可以包括在检查过程期间与在晶片上被检测到并且确定为将要被报告(即,确定将在检查结果中被包括)的缺陷相关的信息。检查结果可以具有本文所述的任何合适的格式。
本文所述的实施方案具有优于其他用于产生检查过程的方法和系统的多个优点。例如,以前,晶片检查工具只可以使用从晶片获取的图像来确定灵敏度。然而,由于检查系统图像分辨能力的限制,导致通常不能分辨下层的电路图案。直到最近,工业上开始寻找利用晶片的设计来改善检查结果的方式。
这种趋势的一个实施例是基于环境的检查(CBI)。在以上引用的Kulkarni等人的专利申请中描述了用于执行CBI的方法和系统的实施例。另外,在该专利申请中描述了用于基于设计的检查的方法和系统的实施例。因为环境图可以是多个不同的设计信息/属性,所以该专利申请中描述的方法和系统可以使用许多方面的设计信息。另外,在该专利申请中描述的方法和系统涉及许多方面的检查,如,确定灵敏度、干扰过滤、缺陷分类和缺陷排序或抽样。虽然该专利申请中描述的方法和系统通常涉及环境信息以确定灵敏度,但是在该专利申请中描述的方法和系统没有被构造用于执行本文所述的至少某些步骤(一个或更多个)(例如,如何如本文所述地提取环境信息并且使用所述环境信息来确定灵敏度)。
当前所使用方法的另一个实施例是基于热点的检查。基于热点的检查在检查过程中基本上使用来自客户的热点信息。然而,基于热点的检查是不利的,这是因为它依赖于来自客户的热点信息。与基于热点的检查相比,本文描述的实施方案可以不依赖于来自客户的热点信息。例如,本文描述的实施方案使用局部设计信息确定灵敏度并且可以不依赖于来自客户的热点信息。
当前所使用方法的另外的实施例涉及针对晶片上检测到的缺陷确定缺陷临界索引(DCI),并且在“片上(leaf)”计算机(“片上DCI”)上执行该实施例。检测缺陷之后,片上DCI通过使用CAA针对给定的缺陷大小确定DCI。以此方式,片上DCI将临界半径与通过检查所报告的缺陷大小结合起来。因此,片上DCI依赖于通过检查所报告的缺陷大小信息。但当缺陷相对或非常小时,不是缺陷的大小而是缺陷的幅度是关键。此外,有时通过检查所报告的缺陷大小并不精确。2008年4月14日提交的Chen等人共同拥有的美国专利申请No.12/102,343(其以引用的方式被并入,视同在本文被完全阐述)和以上引用的Zafar等人的专利申请示出了用于针对晶片上的缺陷确定DCI的方法和系统的其他实施例。
因此,与片上DCI相比,本文所述的实施方案将临界半径或其他局部属性与缺陷幅度结合起来。以此方式,本文所述的实施方案可以不依赖通过检查报告的缺陷大小信息。当缺陷相对小或非常小时,本文所述的实施方案可能是有利的,因为不是缺陷的大小而是缺陷的幅度是关键。另外,本文所述的实施方案可以使用临界半径或其他局部属性的方式而不同于片上DCI使用临界半径的方式。例如,片上DCI按传统方式使用临界半径(例如,针对给定的缺陷大小确定临界面积(CA))。相比之下,本文所述的实施方案可以按新的方式使用临界半径或另一个局部属性,以确定检测灵敏度。此外,可以在算法的不同部分中实现本文所述的实施方案和片上DCI。例如,片上DCI必须在检测之后和后续处理过程中被执行,因为它依赖于通过检查所报告的缺陷大小。相比之下,尽管可以在后期处理中执行本文所述的实施方案,但也可以在检测部分执行本文所述的实施方案。
上述方法的每个实施方案可以包括本文所述的任何方法(一个或更多个)的任何其他步骤(一个或更多个)。另外,可以通过本文所述的系统实施方案执行上述方法的每个实施方案。
本文所述的任何方法可以包括将本文所述的一个或更多个方法中的一个或更多个步骤的结果储存在储存介质中。所述结果可以包括本文所述的任何结果。可以采用本领域已知的任何方式储存所述结果。另外,储存介质可以包括本文所述的任何储存介质或本领域已知的任何其他合适的储存介质。在已储存结果之后,可以访问储存介质中的所述结果并且通过本文所述的任何方法或系统实施方案或任何其他方法或系统使用所述结果。另外,可以将结果“永久地”、“半永久地”、临时地储存或储存一段时间。例如,储存介质可以是随机存取存储器(RAM),并且可能不需要无限期地维持储存介质中的结果。另外,可以使用诸如2008年9月19日提交的Bhaskar等人共同拥有的美国专利申请No.12/234,201中描述的方法和系统来储存本文所述的任何方法(一个或更多个)中的任何步骤(一个或更多个)的结果,该专利申请以引用的方式被并入,视同在本文被完全阐述。
另一个实施方案涉及计算机可读介质,其包括在计算机系统上可执行的程序指令,以执行由计算机实现的用于产生针对晶片的检查过程的方法。图3图示说明了一个这样的实施方案。具体来讲,如图3所示,计算机可读介质16包括在计算机系统20上可执行的程序指令18。由计算机实现的方法包括基于会在不同部位造成至少一种类型的故障机制的缺陷针对晶片设计内的不同部位来确定局部属性值。可以根据本文所述的任何实施方案来执行分别确定局部属性值的步骤。局部属性值可以包括本文所述的任何这种值。局部属性可以包括本文所述的任何局部属性。设计内的不同部位可以包括本文所述的任何不同部位。所述设计可以包括本文所述的任何设计。至少一种类型的故障机制可以包括本文所述的任何类型(一种或更多种)的故障机制。
由计算机实现的方法也包括基于局部属性值确定灵敏度,将采用所述灵敏度针对与设计内不同部位对应的晶片上的不同部位报告缺陷。可以根据本文所述的任何实施方案执行确定灵敏度的步骤。所述灵敏度可以包括本文所述的任何灵敏度。晶片上的不同部位可以包括本文所述的任何不同部位。由计算机实现的方法还包括基于所确定的灵敏度产生针对晶片的检查过程。可以根据本文所述的任何实施方案来执行产生检查过程的步骤。所述检查过程可以包括本文所述的任何检查过程。由计算机实现的方法可以包括本文所述的任何其他实施方案(一个或更多个)的任何其他步骤(一个或更多个)。
可以将实现诸如本文所述方法的程序指令18储存在计算机可读介质16上。计算机可读介质可以是诸如只读存储器、随机存取存储器、磁盘或光盘,或者磁带之类的储存介质。另外,计算机可读介质可以包括本领域已知的任何其他合适的计算机可读介质。
计算机系统20可以采取各种形式,包括个人计算机系统、大型计算机系统、工作站、图像计算机、并行处理器或本领域已知的任何其他装置。通常,术语“计算机系统”可以被宽泛地定义为包含任何具有一个或更多个处理器的装置,所述处理器执行来自储存介质的指令。
上述计算机系统可以被构造为不形成检查、测量、查看或其他工具的一部分的独立系统。在这样的实施方案中,计算机系统可以被构造用于通过传输介质(可以包括“有线”和/或“无线”部分)向其他系统发送数据或信息(例如,向检查系统发送检查过程)。以此方式,传输介质可以用作计算机系统和其他系统之间的数据链路。另外,计算机系统可以借助传输介质从其他系统接收和/或获取数据。然而,在其他实施方案中,计算机系统被包含在检查系统中。可以按本文所述地构造检查系统。
另外的实施方案涉及被构造用于对晶片产生并执行检查过程的系统。图4示出了这种系统的一个实施方案。如图4所示,所述系统包括计算机子系统24。计算机子系统被构造用于基于会在不同部位造成至少一种类型的故障机制的缺陷,分别确定针对晶片设计内的不同部位的局部属性值。计算机子系统可以被构造用于根据本文所述的任何实施方案分别确定局部属性值。局部属性值可以包括本文所述的任何这种值。局部属性可以包括本文所述的任何局部属性。设计内的不同部位可以包括本文所述的任何不同部位。所述设计可以包括本文所述的任何设计。至少一种类型的故障机制可以包括本文所述的任何类型(一种或更多种)的故障机制。
计算机子系统还可以被构造用于基于局部属性值确定灵敏度,将采用所述灵敏度针对与设计内不同部位对应的晶片上的不同部位报告缺陷。计算机子系统可以被构造用于根据本文所述的任何实施方案确定灵敏度。所述灵敏度可以包括本文所述的任何灵敏度。晶片上的不同部位可以包括本文所述的任何不同部位。另外,计算机子系统被构造用于基于所确定的灵敏度产生针对晶片的检查过程。计算机子系统可以被构造用于根据本文所述的任何实施方案产生检查过程。所述检查过程可以包括本文所述的任何检查过程。此外,所述计算机子系统可以被构造用于执行本文所述的任何方法(一个或更多个)中的任何步骤(一个或更多个)。相对于图3中示出的计算机系统20,还可以如上所述地来构造计算机子系统。
所述系统还包括被构造用于对晶片执行检查过程的检查子系统22。检查子系统22可以包括任何合适的检查子系统,如,商购的检查系统中包括的那些检查子系统。包括合适的检查子系统的商购检查系统的实施方案包括可以购自KLA-Tencor的2360、2365、2371和23xx系统以及Puma 90xx和91xx系列工具。另外,检查子系统可以是被构造用于对晶片进行DF检查和/或对晶片进行BF检查的检查子系统。此外,检查子系统可以被构造用于对图案化晶片进行检查和/或对未图案化晶片进行检查。此外,可以改造现有的检查系统(例如,可以改造检查系统的计算机子系统),使得现有的检查系统(包括其检查子系统)可以被构造为并被用作本文所述的系统。检查子系统可以被构造用于以任何合适的方式对晶片执行检查过程。所述系统还可以被构造用于产生对晶片执行的检查过程的结果。可以按任何合适的方式产生所述结果,并且所述结果可以具有任何合适的格式。另外,检查子系统可以被构造用于执行本文所述的任何方法(一个或更多个)中的任何步骤(一个或更多个)。还可以如本文所述地构造上述系统的实施方案。
依据本说明书,本发明各方面的另外的修改形式和可供选择的实施方案对于本领域的技术人员来说会是清楚的。例如,提供了用于产生针对晶片的检查过程的方法和系统。因此,本说明书将被理解为只是示例性的并且其目的在于教导本领域的技术人员执行本发明的通用方式。要理解,本文示出和描述的本发明的形式将被当作目前优选的实施方案。元件和材料可以被本文示出和描述的元件和材料替代,部件和工艺可以颠倒,并且可以单独利用本发明的某些特征,在本领域的技术人员受益于本发明的该说明书之后,所有这些都将是显而易见的。可以在不脱离如以下权利要求书描述的本发明的精神和范围的情况下,对本文描述的元件进行变化。
Claims (29)
1.一种计算机实现的方法,所述方法用来产生针对晶片的检查过程,所述方法包括:
基于会在所述晶片的设计内的不同部位造成至少一种类型的故障机制的缺陷,分别确定针对所述不同部位的局部属性值;
基于所述局部属性值确定灵敏度,将采用所述灵敏度针对与所述设计内的所述不同部位对应的所述晶片上的不同部位报告缺陷;以及
基于所确定的所述灵敏度产生针对所述晶片的检查过程。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述局部属性值是会在所述不同部位造成至少一种类型的故障机制的所述缺陷的临界半径。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述局部属性值被根据以下内容来确定:在所述不同部位的所述设计的一个或更多个特征的至少一个尺寸、与所述不同部位毗邻的所述设计的一个或更多个特征,或者它们的某种组合。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,使用所述设计的设计数据来执行分别确定所述局部属性值的步骤。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,基于以下内容来执行分别地确定所述局部属性值的步骤:会在所述不同部位造成所述至少一种类型的故障机制的所述缺陷以及将执行所述检查过程的检查系统的一个或更多个参数。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述不同部位遍及整个所述设计。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述局部属性值与所述灵敏度成反比关系。
8.根据权利要求1所述的方法,其中,所确定的所述灵敏度与将在所述晶片上的所述不同部位检测缺陷所采用的灵敏度不同。
9.根据权利要求1所述的方法,其中,所述灵敏度是将在所述晶片上的所述不同部位检测缺陷并且针对所述晶片上的所述不同部位报告所述缺陷所采用的灵敏度。
10.根据权利要求1所述的方法,其中,所述灵敏度是对于所述检查过程期间针对所述晶片产生的输出中的各个输出的特性的幅度的灵敏度。
11.根据权利要求1所述的方法,还包括根据所述设计内的不同部位产生所述局部属性值的图,其中,使用所述图执行确定所述灵敏度的步骤。
12.根据权利要求1所述的方法,其中,确定所述灵敏度的步骤包括产生所述灵敏度的图,将采用所述灵敏度的图根据所述设计内的所述不同部位针对所述晶片上的所述不同部位报告所述缺陷。
13.根据权利要求1所述的方法,其中,确定所述灵敏度的步骤包括:基于所述局部属性值将所述设计内的所述不同部位分配给不同的组,由此将与所述设计内将具有至少近似的噪声统计的不同部位对应的所述晶片上的不同部位分配到同一组。
14.根据权利要求1所述的方法,其中,确定所述灵敏度的步骤包括:基于所述局部属性值将所述设计内的所述不同部位分配给不同的分段,并且分别针对所述不同的分段估计噪声统计,并且其中,所述噪声统计是针对输出的噪声统计,在所述检查过程期间将要在与被分配到所述不同的分段的所述设计内的不同部位对应的所述晶片上的所述不同部位上产生所述输出。
15.根据权利要求1所述的方法,其中,确定所述灵敏度的步骤包括:基于所述局部属性值将所述设计内的所述不同部位分配到不同的分段,分别针对所述不同的分段估计噪声统计,并且基于所述噪声统计针对所述不同的分段确定所述灵敏度,并且其中,在所述检查过程期间将要在与被分配到所述不同的分段的所述设计内的不同部位对应的所述晶片上的所述不同部位上产生所述输出。
16.根据权利要求1所述的方法,其中,确定所述灵敏度的步骤包括:将所述局部属性值的整个范围内的不同部分分配给不同的分段,基于被分配给所述不同的分段的所述不同部分中的所述局部属性值分别确定针对所述不同的分段的不同灵敏度,并且基于针对所述不同部位确定的所述局部属性值降低的所述不同部分将所述设计内的所述不同部位分配给所述不同的分段。
17.根据权利要求1所述的方法,其中,确定所述灵敏度的步骤包括:将所述局部属性值的整个范围内的不同部分分配到不同的分段,基于被分配到所述不同的分段的所述不同部分中的所述局部属性值分别确定针对所述不同的分段的不同灵敏度,并且基于所述不同部位的所述局部属性值、被分配给所述不同的分段的所述局部属性值的整个范围的所述不同部分以及针对所述不同的分段确定的所述不同灵敏度来产生灵敏度的图,将采用所述灵敏度的图根据所述设计内的所述不同部位针对所述晶片上的所述不同部位报告缺陷。
18.根据权利要求1所述的方法,还包括基于所述检查过程期间由检查系统针对所述晶片产生的输出,分别确定针对所述晶片上的所述不同部位的局部图像属性值,其中,基于所述局部属性值和所述局部图像属性值来执行确定所述灵敏度的步骤。
19.根据权利要求1所述的方法,还包括基于所述检查过程期间由检查系统针对所述晶片产生的输出,分别确定针对所述晶片上的所述不同部位的局部图像属性值,其中,基于所述局部属性值、所述局部图像属性值以及所述检查系统的坐标误差来执行确定所述灵敏度的步骤。
20.根据权利要求1所述的方法,其中,基于所述局部属性值和与所述设计中的热点相关的信息,执行所述确定灵敏度的步骤。
21.根据权利要求1所述的方法,其中,所述局部属性值不指示所述设计内的所述不同部位是否为所述设计中的热点,并且其中不基于与所述设计中的所述热点相关的信息执行确定所述灵敏度的步骤。
22.根据权利要求1所述的方法,其中,执行所述检查过程的检查系统无法分辨印刷在所述晶片上的所述设计。
23.根据权利要求1所述的方法,其中,在所述检查过程中检测所述晶片上的缺陷之前,执行分别确定所述局部属性值和确定所述灵敏度的步骤。
24.根据权利要求1所述的方法,其中,脱机执行分别确定所述局部属性值和确定所述灵敏度的步骤。
25.根据权利要求1所述的方法,其中,使用所述检查过程,基于所述检查过程期间针对所述晶片产生的输出中的各个输出的特性的幅度检测缺陷,而不基于所述缺陷的大小检测所述缺陷。
26.根据权利要求1所述的方法,其中,使用所述检查过程,基于所述检查过程期间针对所述晶片产生的输出中的各个输出的特性的幅度报告缺陷,而不基于所述缺陷的大小报告所述缺陷。
27.根据权利要求1所述的方法,其中,所述检查过程包括确定在设计数据空间中进行检查过程期间由所述检查系统针对所述晶片产生的输出的位置,使得能够识别出与所述设计内的所述不同部位对应的所述晶片上的所述不同部位处产生的输出。
28.一种计算机可读介质,所述计算机可读介质包括在计算机系统上可执行的程序指令,以执行用于产生针对晶片的检查过程的由计算机实现的方法,其中,所述由计算机实现的方法包括:
基于会在晶片的设计内的不同部位造成至少一种类型的故障机制的缺陷,分别确定针对所述不同部位的局部属性值;
基于所述局部属性值确定灵敏度,将采用所述灵敏度针对与所述设计内的所述不同部位对应的所述晶片上的不同部位报告缺陷;以及
基于所确定的所述灵敏度产生针对所述晶片的检查过程。
29.一种被构造用于对晶片产生并执行检查过程的系统,所述系统包括:
计算机子系统,所述计算机子系统被构造来:
基于会在晶片的设计内的不同部位造成至少一种类型的故障机制的缺陷,分别确定针对所述不同部位的局部属性值;
基于所述局部属性值确定灵敏度,将采用所述灵敏度针对与所述设计内的所述不同部位对应的所述晶片上的不同部位报告缺陷;以及
基于所确定的所述灵敏度产生针对所述晶片的检查过程;以及
检查子系统,所述检查子系统被构造用于对所述晶片执行所述检查过程。
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