CN103186657B - 智能型缺陷良率总览接口系统与方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能型缺陷良率总览接口系统与方法，系统设计提出一个网页服务器，服务器用以启动包涵多个功能项目的网页接口，这些功能项目提供用来在接口上点选时启动对应的功能。通过网页接口上的使用者接口，使用者可选择一或多个功能来浏览多种有关晶圆良率的内容，其中系统使用存储器存储电脑可执行指令，可选择性执行对应的功能。当晶圆影像经接口输入系统时，系统可执行一缺陷坐标转换、仪表板总览缺陷过滤、缺陷取样、缺陷产出诊断、良率预测、图形诊断、数据管理与系统管理。通过此接口系统，还提供于晶圆工艺中取得数据的一种全晶片的总览方法。本发明可以通过数据探勘而改善半导体工艺良率。

Description

智能型缺陷良率总览接口系统与方法

技术领域

本发明涉及一个整合型的接口系统与其实现智能型良率解决方案的方法，特别的是提供一具有呈现多种浏览与分析晶圆缺陷页面的网站。

背景技术

在集成电路（integratedcircuit,IC）工艺中，薄膜沉积（thinfilmdeposition）、光罩曝光（maskexposure）、黄光、光刻蚀刻（lithography,andetching）等为必要步骤，其中较难避免在IC工艺中因为一些随机粒子造成的缺陷与系统性的缺陷使得良率（yield）下降。而低良率则会升高晶片的成本。

由于上述缺陷为集成电路（IC）产品良率下降的主要成因，公知技术于是提出许多解决方案，其主要目的是通过识别与消除限制良率的问题来改善良率。一般来说，可以先通过生产线缺陷扫描工具（in-linedefectscantool缺陷扫描工具s）扫描集成电路晶圆的方式得出其中缺陷（defect），藉此界定出常见的缺陷型式，而这些工具可以得出这些常见缺陷的原因，并予以解决。

随着现代化布局设计的发展，集成电路布局的大小也逐渐变小，则会影响产品良率的缺陷也随之变小。然而，晶圆厂则相对被要求要增加缺陷扫描工具与测试流程的敏感度，以取得晶圆上所谓的致命缺陷（killerdefect），因此，利用这些高灵敏度的检测工具会产生大量的缺陷数据。事实上，这样的工具也会找出非致命缺陷（non-killerdefect），因此多样化的缺陷的识别与分类变的必要以改善判断致命缺陷的效率。因此更有对应的解决方法相应而生。相对来说，对于持续产出的缺陷数据，现行的技术缺少适当的工具来有效地查看这些经过扫描得出的缺陷。

发明内容

有鉴于上述需求，有必要提出一种网页型式的查看工具，藉以依据使用者需要提出晶圆的浏览与分析工具，以下实施方式将细节描述依据此需求提出的发明。

为了提供晶圆或集成电路生产者适当而方便的检查缺陷的工具，本发明的目的在于提供一种整合型的接口系统与方法，提供智能型缺陷良率解决方案的技术，系统将整合多样的调查与良率预测工具，通过这些整合接口，晶圆生产者可以快速、方便地取得有用的信息。

根据本说明书所描述的实施例之一，所揭示的为了提供智能型缺陷产生解决方案的整合性接口系统。系统包括有一网页服务器，将开始具有多个功能项目的网页接口，这些功能项目系提供使用者点选以启动一或多个对应这些项目的功能。系统包括有一存储器，其中记载电脑可执行的指令，经使用者点选功能项目后，将执行对应的指令产生对应的功能。

上述中的功能将表示于一网站上，提供点选项目给使用者，目的是要取得各晶圆缺陷（defect）的坐标数据，并有其他功能项目是提供使用者点选一仪表板，其中表示有晶圆缺陷的总览（summary），提供晶圆批（waferlot）的种类的预览信息。另有功能将提供使用者点选以在工艺早期可以根据布局图形（layoutpattern）与缺陷大小执行缺陷筛选的步骤。

更者，有功能项目提供使用者点选，以根据布局图形、设备（equipment）与光罩（mask）执行缺陷取样（defectsampling）。有功能项目提供使用者点选而能通过工具识别出晶圆上的随机粒子、系统性缺陷与缺陷型式。另有其他项目则是提供使用者点选根据系统性缺陷图形库、系统缺陷图形库、可制造化设计、布局基准图与高失败频率的缺陷图形库执行改善晶圆的设计良率，其中包括利用良率预测判断晶片制造时的成本、估计晶圆制作的数量，并取得新的设计。另可执行缺陷分类、识别布局图形群组、建立报表、执行数据探勘，与执行系统管理。

在所揭示的接口系统的仪表板总览手段，由系统内网页服务器的一仪表板总览模块所实现，提供查看低良率批（low-yieldlot）、研发批（R&Dlot）、前导产品（pilotproduct）、组合晶片批（combochiplot）与通过网页接口的搜寻结果。另有模块是用来启动网页上的特定功能，举例来说，能根据基于布局的图形群组（LPG）、布局图形群组柏拉图分布与焦点曝光矩阵图等信息，系统将利用网页服务器内的缺陷筛选模块执行缺陷筛选。上述缺陷取样手段将可由网页服务器内的缺陷取样模块根据非线路图案图形（dummypattern）、设计弱点（designweakspot）、非致命缺陷（nuisance）执行缺陷取样。缺陷良率诊断手段则是由网页服务器内的缺陷良率诊断模块所执行，藉此可以识别出半导体晶圆上的随机粒子、系统性缺陷，并提供关于缺陷型式、缺陷良率、缺陷组成与分布的一或多个工艺参数。

再由服务器内的设计良率模块执行设计良率判断，其中将根据系统性缺陷图形库与高失败频率的缺陷图形库执行图形比对（patternmatching）。网页服务器具有良率预测模块，藉此能根据全层致命缺陷良率总览（all-layerskillerdefectyieldsummary）执行良率预测。上述的图形诊断手段则由服务器内的图形诊断模块所执行，藉此可以分类各种缺陷、识别出一或多个布局图形群组，能够执行热点分析（hotspotanalysis）与图形重叠分析（patternoverlapanalysis）。

在本发明的另一方案中，提出一智能型缺陷良率解决方案的整合型接口方法，其中步骤包括开始一网页服务器内的网页接口服务，当中包括有网页浏览服务，以开始包括有多个功能项目的的网页，提供使用者点选启动其一或个对应的功能；步骤接着输入一缺陷扫描文件（defectscanfile）与设计布局，并执行缺陷筛选、分析瑕疵与建立结果文件。步骤到最后则是在网页上建立与显示一个结果的总览。

本发明的有益效果在于，综上所述，本发明关于一种整合性提供缺陷良率的接口系统，通过网页程序整合多样的查看与辅助改善工艺的功能，藉此，可以通过数据探勘而改善半导体工艺良率，使用者则能借着网页来执行查看与分析，以快速并方便地取得所要的信息。

附图说明

图1显示由本发明解决缺陷产生的整合型接口系统所实现的网页示意图；

图2显示本发明整合型接口系统的架构示意图；

图3显示本发明系统的主网页实施例示意图；

图4显示利用本发明整合型接口系统所实现的网页工具实施例示意图之一；

图5显示利用本发明整合型接口系统所实现的网页工具实施例示意图之二；

图6显示利用本发明整合型接口系统所实现的网页工具实施例示意图之三；

图7显示利用本发明整合型接口系统所实现的网页工具实施例示意图之四；

图8显示利用本发明整合型接口系统所实现的网页工具实施例示意图之五；

图9显示利用本发明整合型接口系统所实现的网页工具实施例示意图之六；

图10显示利用本发明整合型接口系统所实现的网页工具实施例示意图之七；

图11显示利用本发明整合型接口系统所实现的网页工具实施例示意图之八；

图12显示利用本发明整合型接口系统所实现的摘要网页实施例示意图；

图13所示的流程为利用本发明系统实现显示工艺中货批的实施例步骤；

图14所示的流程为利用本发明描述缺陷处理实施例的步骤；

图15所示为本发明整合性接口系统实现缺陷筛选总览网页的实施例示意图；

图16显示利用本发明整合性接口系统的缺陷样本总览网页的实施例示意图；

图17所示的流程描述本发明系统的缺陷取样实施例的步骤；

图18所示为本发明整合型接口系统实现显示缺陷分类总览网页的实施例示意图；

图19所示的流程为本发明整合型接口系统实现浏览缺陷的实施例步骤；

图20所示的流程描述本发明整合型接口系统显示良率的实施例步骤；

图21所示的流程描述本发明整合型接口系统提供的缺陷浏览实施例的步骤；

图22所示的流程描述本发明整合型接口系统的图形比对的实施例步骤；

图23所示的流程描述本发明整合型接口系统显示常见缺陷图形的实施例步骤；

图24所示的流程描述本发明整合型接口系统查看常见缺陷图形的实施例步骤；

图25所示的流程描述本发明整合型接口系统良率预测的实施例步骤；

图26所示的流程描述本发明整合型接口系统显示致命缺陷总览的实施例步骤；

图27所示的流程描述本发明整合型接口系统显示复合缺陷良率的实施例步骤；

图28显示的流程描述本发明整合型接口系统的缺陷良率柏拉图分布的实施例步骤；

图29显示的流程描述本发明整合型接口系统取得良好晶粒交付数量的实施例步骤；

图30所示的流程描述本发明整合型接口系统图形测量的实施例步骤；

图31所示的流程描述本发明整合型接口系统查看缺陷图形测量的实施例步骤；

图32所示的流程描述本发明整合型接口系统得出图形测量的实施例步骤；

图33所示的流程描述本发明整合型接口系统进行图形测量的实施例步骤；

图34所示的流程描述本发明整合型接口系统显示图形多边形测量数据的实施例步骤；

图35所示的流程描述本发明整合型接口系统显示数据探勘结果的实施例步骤；

图36所示的流程描述本发明整合型接口系统建立报表的实施例步骤；

图37所示的流程描述本发明整合型接口系统报表搜寻的实施例步骤；

图38所示的流程描述本发明整合型接口系统执行数据探勘的实施例步骤；

图39显示本发明整合型接口系统查看全晶片的查看程序网页示意图；

图40显示本发明整合型接口系统的全晶片查看网页示意图；

图41显示本发明整合型接口系统全晶片查看的网页示意图。

其中，附图标记说明如下：

网页10缺陷坐标转换工具101

总览工具102缺陷筛选工具103

缺陷取样工具104缺陷良率诊断工具105

良率设计工具106良率预测工具107

图形诊断工具108数据管理工具109

系统管理工具110

网页服务器200网页接口220

缺陷坐标转换模块201

仪表板总览模块202低良率批区221

研发批区域222前导产品区223

组合晶片批224搜寻区225

缺陷筛选模块203晶圆图查看程序231

晶粒查看程序232布局基准图查看程序233

焦点曝光矩阵查看程序234

柏拉图分布235缺陷取样模块204

柏拉图分布241样本总览242

非线路图案图形243图形群244

工艺缺陷245光罩缺陷246

随机粒子247弱点设计缺陷248

非致命缺陷249

缺陷良率诊断模块205缺陷分类251

柏拉图分布252

设计良率模块206系统性缺陷图形库261

可制造化设计查看程序262

布局基准图查看程序263

高失败频率的缺陷图形库264

良率预测模块207晶圆图查看程序271

晶粒基准图查看程序272

复合缺陷良率工具273

良好晶粒量预测工具274

柏拉图分布的查看工具275

图形诊断模块208

缺陷图形轮廓分类查看模式281

布局图形群组282热点分析查看工具283

图形重叠分析工具284数据管理模块209

报表产生工具291搜寻工具292

缺陷数据探勘工具293缺陷控制图表工具294

系统管理模块210系统管理工具211

使用者管理工具212

搜寻功能1021低良率批1022

研发批1023前导产品1024

组合晶片批1025使用者设定功能1026

缺陷筛选总览15晶圆图151

布局图形1511缺陷大小1512

晶粒基准图152光罩布局图1521

单模块晶粒1522单模块晶圆1523

布局基准图153基于布局的图形群组1531

柏拉图分布154缺陷大小柏拉图分布1542

布局图形群组柏拉图分布1541

焦点曝光矩阵155焦点曝光矩阵图1551

缺陷抽样总览16

样本总览工具161群组细节1611

非线路图案图形工具162

非线路图案群组细节1621

放大缩小1622布局图形工具163

布局图形群组细节1631

放大缩小1632设备164

设备群组细节1641放大缩小1642

光罩165光罩群组细节1651

放大缩小1652设计弱点工具166

设计弱点细节1661放大缩小1662

非致命缺陷查看工具167

查看非致命缺陷的群组细节1671

放大缩小1672

缺陷分类总览18缺陷分类工具181

全层缺陷分类1811各层缺陷细节1812

缺陷型式细节1813放大缩小1814

柏拉图分布查看项目182

批/晶圆缺陷形式的柏拉图分布1821

各层缺陷分类的细节1822

工艺缺陷形式的柏拉图分布1823

设备缺陷形式柏拉图分布1824

图形群组LPG1,LPG2,LPG3

全晶片工艺轮廓查看程序40

各层选项401产品选项402

设备选项403光罩选项404

测量分析选项405工艺选项406

光学邻近校正选项407

累积图形轮廓查看程序411

累积缺陷/图形轮廓查看程序412

累积图形轮廓/布局多边形查看程序413

累积缺陷轮廓/布局多边形查看程序414

设备图例模式421缺陷分类图例模式422

尺寸大小图例模式423热点图例模式424

布局为基础的图形群组的图例模式425

测量分析数据图例模式426

放大缩小影像的功能431

测量功能432全晶片查看433

步骤S131~S139接口系统方法流程之一

步骤S141~S157接口系统方法流程之二

步骤S171~S179接口系统方法流程之三

步骤S191~S197接口系统方法流程之四

步骤S201~S207接口系统方法流程之五

步骤S211~S216接口系统方法流程之六

步骤S221~S223接口系统方法流程之七

步骤S231~S234接口系统方法流程之八

步骤S241~S245接口系统方法流程之九

步骤S251~S257接口系统方法流程之十

步骤S261~S264接口系统方法流程之十一

步骤S271~S272接口系统方法流程之十二

步骤S281~S283接口系统方法流程之十三

步骤S291~S292接口系统方法流程之十四

步骤S301~S307接口系统方法流程之十五

步骤S311~S314接口系统方法流程之十六

步骤S321~S324接口系统方法流程之十七

步骤S331~S334接口系统方法流程之十八

步骤S341~S344接口系统方法流程之十九

步骤S351~S357接口系统方法流程之二十

步骤S361~S364接口系统方法流程之二十一

步骤S371~S373接口系统方法流程之二十二

步骤S381~S387接口系统方法流程之二十三

具体实施方式

为了提供使用者一个方便且快速浏览或分析半导体工艺良率，并半导体厂生产线上产生的半导体缺陷的工具，本发明揭示一种智能型解决缺陷良率的总览接口系统与方法。此整合型接口系统特别利用一网页服务器开始具有多个利用网页技术产生的网页接口的网站，使用者可藉此网站存取包括有多笔缺陷数据与相关数据的系统，特别是通过一网页浏览器进行浏览。

通过了解晶圆缺陷型式的学习来改善晶圆厂在集成电路制造过程的良率，在这类研究中，常用高灵敏度扫描器扫描并标记工艺中的各批晶圆，因此也持续不断地产生大量的扫描数据。经由晶圆上缺陷型式的研究，可以根据各种缺陷图形（defectpattern）分类出多个型式（type），并经长时间的分析做出结论。

可先参阅本文图1中显示的网页示意图，此网页即通过本发明提出缺陷良率总览接口系统所实现的网站所产生，网页由一网页服务器（webserver）所开始。通过网页浏览器（webbrowser）浏览如图示的网页，使用者可以查看各种缺陷，并以系统提供的网页工具对扫描的文件执行诊断与分析。

在一实施例中，缺陷良率总览接口系统提供一图形使用者接口（GUI）实现如图1示意显示的网页10，其中显示的图像（icon）分别表示不同功能的项目，藉此实现本发明的缺陷良率总览接口系统。

当利用线上扫描器（in-linescanner）扫描取样的晶圆，产生晶圆上一或多层的影像存储于存储器中，网页10上提供一个缺陷坐标转换工具（defectcoordinateconverter）101的图像，作为一个功能按钮，当使用者按下这个缺陷坐标转换工具101后，系统将通过网页接口要求输入各种数据，比如光罩数据（maskdata）、设计布局文件（designlayoutfile）、图层数据（CADlayerinformation）、缺陷扫描工具参考数据（defectscantoolreferenceinformation）等。缺陷坐标转换工具101接着处理，比如提供自动设计与缺陷坐标转换的设计与缺陷布局坐标转换工具，执行将来缺陷调查与测量分析（metrologyanalysis）。

在网页10上具有一个仪表板总览工具102（dashboardsummary），用以提供使用者查看对系统产生数据的一个概观，这内容包括低良率批（low-yieldlot）、研发批（R&Dlot）、前导产品（pilotproduct）、组合晶片批（combochiplot）、客制功能批（customizedfunctionallot）与搜寻工具等信息。

接着，网页10上提供一缺陷筛选工具（defectscreen）103，用以根据特定条件进行扫描的缺陷进行筛选，这个缺陷筛选工具103亦可对各筛选出的缺陷进行查看，包括各具有缺陷的晶圆图、晶粒基准图（diebase）、布局基准图（layoutbase）、焦点曝光矩阵（focus-exposurematrix,FEM）与柏拉图分布（Paretochartdistribution）的查看方式。经过缺陷筛选后，缺陷筛选工具103将分析扫描得出的缺陷数据与定出疑似缺陷的部分，并从扫描式电子显微术（scanningelectronmicroscope,SEM）取得影像。缺陷筛选工具103可以通过布局基准图为基础实现的缺陷复合图形（defectcompositepattern）群组方法，藉以识别出潜在的系统性缺陷（systematicdefectpattern）与特定非致命缺陷缺陷（nuisance）。晶圆厂内持续重复的扫描工作与缺陷辨识工作将建立一个图形群组库（patterngrouplibrary）与一个查验缺陷型式的查表（lookuptable）。

晶圆缺陷的影像文件径可由上述扫描式电子显微术（SEM）或其他光学显微镜所产生，这些缺陷一般来说可由人眼或是特定图形识别方法判断为多种缺陷型式，网页10内接着提供一种缺陷取样（defectsample）工具104，藉以提供系统取样出接受查验的晶圆，此缺陷取样工具104将基于上述系统性缺陷图形群组来筛选，包括根据工艺、光罩、弱点设计（weakdesign）、缺陷取样分析（defectsamplinganalysis）与相关的柏拉图分布图。缺陷取样工具104提供的功能包括查看样本总览（summary）、非线路图案图形（dummypattern）、图形群组（patterngroup）、工艺缺陷（processdefect）、,光罩缺陷（maskdefect）、随机粒子（randomparticle）、弱点设计缺陷（weakdesigndefect）与非致命缺陷。

缺陷取样分析关于经取样的晶圆，此类信息通常用来执行对于整个晶圆单位的良率预测（yieldprediction）。接着系统更提出一种缺陷良率诊断（defectyielddiagnosis）工具105，用以执行缺陷调查与诊断，根据上述缺陷分类与柏拉图分布识别出各种缺陷。

网页10上另有设计良率（designforyield）工具106，此工具能提供增加良率的方案，比如通过减少工艺中缺陷、修改设计的方式来避免缺陷，以增加良率，此工具106将提供使用者对整个晶圆可制造化设计提供一个概观，通过参考系统提供的系统性缺陷图形库（systematicdefectpatternlibrary）、可制造化设计（designformanufacturing,DFM）、布局基准图与高失败频率的缺陷图形（frequentfailuredefectpattern）等信息改善工艺。

系统另通过网页10提出一种良率预测（yieldprediction）工具107，此工具107通过软件按钮由使用者执行，系统则藉此识别出导致低良率的晶片设计上的问题，并可预测出良好晶粒的产量与根据晶圆图（wafermap）、晶粒基准图、复合缺陷良率（compositedefectyield）、良好晶粒产能预测（gooddiequantityprediction）与相关柏拉图分布判断出晶片的产能。系统因此可以据此修改设计并改善良率，从而判断出晶片工艺的成本与估计产能。

更进一步，系统提供有一图形诊断（patterndiagnosis）工具108，此通过不同的调查模式执行测量图形轮廓（patterncontour），调查模式比如有缺陷分类模式（defectclassificationmode）,利用类似图形分析的布局图形群组模式（layoutpatterngroupmode）、在测量分析过程中找出热点图形（hotpattern）的热点模式（hotspotsmode），以及一种图形重叠分析模式（patternoverlappinganalysismode）。

网页10接着亦提供一数据管理工具（datamanagement）109此由网页上的软件按钮所实现，提供使用者根据各种缺陷信息、搜寻结果做出报表，并执行数据探勘（datamining）。另有系统管理工具（systemadministration）110，作为系统管理与使用者管理的工具。

图2显示为本发明提出的整合性的接口系统的架构图。

本发明所提出的智能型缺陷良率总览接口系统较佳由一网页服务器200所实现，网页服务器200开始一个提供使用者存取系统的网页接口220，为了要实施图1所描述的各种功能，网页服务器200对应装载有多种存储于机器可读取的存储器的软件模块。在此系统中，网页服务器可以开始一或多个包括有多个功能项目的网页，与其各自的处理程序，网页10上所呈现的软件按钮将提供使用者点按后启动对应的功能。系统同样也包括机器可读取的存储媒体，如存储装置，存储电脑可执行的指令，以提供选择执行对应的功能。

存储在存储器中的指令为可程序化，提供使用者更改，根据实施例，指令经由执行后启动多样的整合系统的网页功能，用以改良工艺良率。以下将描述关于这些软件模块的实施例。

首先，提供一种执行缺陷坐标转换的软件模块，如缺陷坐标转换模块201，缺陷坐标转换模块201用以实现缺陷布局坐标转换，其中提供经缺陷扫描工具扫描晶圆后的设计布局的缺陷坐标，当系统接收到晶圆扫描数据后，网页服务器200启动使缺陷坐标转换模块201，执行缺陷布局坐标转换。

网页服务器200接着起始一个仪表板总览模块（dashboardsummarymodule）202，用以提供使用者可以更完整地查看晶圆数据的概括样貌，特别是概观特定晶圆批的种类，并可包括经过缺陷筛选、取样、良率预测与诊断等程序的缺陷。

网页服务器200继续起始缺陷筛选模块（defectscreenmodule）203，以根据布局图形（layoutpattern）与在初期已预设的缺陷大小而执行缺陷筛选的步骤，此处描述的缺陷筛选步骤可一开始先取得特定范围的晶圆样本，的后再执行缺陷筛选。

接着，系统内的一缺陷取样模块（defectsamplemodule）204能根据布局图形、设备与光罩执行缺陷的取样动作，此缺陷取样模块204较佳地由使用者通过网页服务器200提供的接口操作而开始执行。

系统中有一缺陷良率诊断模块（defectyielddiagnosismodule）205，此模块205通过一些调查程序识别出随机粒子（randomparticles）、系统性缺陷（systematicdefects）与缺陷型式（defecttype）。当缺陷良率诊断手段执行时，调查结果将可显示出多种造成良率下降的缺陷型式。根据使用者的需求，接口系统依据预设的规则执行调查，以于接收指令后执行识别缺陷的态样。举例来说，接口系统提供的软件工具将可根据缺陷大小、形状、依据制造技术的规模产生的缺陷强度（intensity）等条件来辨识出缺陷的型式（types），系统提供的缺陷辨识方法也同样可并入公知的识别的缺陷型式，比如晶圆的原生粒子缺陷（crystal-originatedparticle,COPs）、凸块（bumps）、凹处（dimples）、残余物（residue）、污渍（stains）、刮伤（scratches）等类似的缺陷。

系统再提供一设计良率模块（design-for-yieldmodule）206。此设计良率模块206设计是根据系统性缺陷图形库（systematicdefectpatternlibrary）、可制造化设计（designformanufacturing）、布局基准图与一高失败频率的缺陷图形库（frequentfailuredefectpatternlibrary）以改善晶圆良率。更者，此设计良率程序将可判断参数问题的范围，并藉此找出造成良率下降的晶圆设计的问题。

网页服务器200通过网页功能起始一良率预测模块（yieldpredictionmodule）207，此良率预测模块207用以执行一种良率预测（yieldprediction）的步骤，藉此判断出晶圆制造的成本，并估计出良好晶粒产出的数量，以提供可制造化设计的参考。使用者可以通过此模块207参考良率预测的结果，以在晶圆制造初期提供成本与数量的预测，以改善晶圆工艺。举例来说，根据系统提供的良率预测，可以提供晶圆设计时的关键区域，如最小的尺寸（minimumdimensions）、间隔，提供工艺中相关的光罩步骤、曝光成形图形（photolithographicpatterning）与蚀刻步骤都可以被改善。

接口系统更提供有一由网页服务器200起始的图形诊断模块（patterndiagnosismodule）208，此模块208用以在缺陷分类模式（defectclassificationmode）与布局图形群组模式（layoutpatterngroupmode）执行图形的测量分析（patternmetrologyanalysis）。数据管理模块（datamanagementmodule）209也是由网页服务器200所起始，此模块209用以管理由接口系统取得的数据。数据管理模块209将根据使用者的指令制作报表与根据其中信息执行数据探勘（datamining）。另有由网页服务器200起始的一系统管理模块（systemadministrationmodule）210，可以管理网页服务器200的运作，包括系统设定与使用者管理。

图3接着显示由本说明书描述的智能型缺陷良率总览的整合性接口系统所实现的主要网页示意图。

上述设于系统网页上的仪表板总览模块202是用以提供多样的浏览项目，能够提供使用者查看，同样地，这些信息将可由网页服务器所起始的网页所呈现。仪表板总览模块202在一特定实施例中，通过网页呈现一低良率批区（lowyieldlotsection）221，藉此提供使用者查看特定工艺中的低良率晶圆批。通过使用者于网页项目点选后，模块202起始一网页来显示经过数据探勘步骤后的低良率批的状态。

仪表板总览模块202另有一研发批区（R&Dlotsection）222，此网页起始的研发批区域222提供使用者浏览在特定设备下的晶圆批的信息。仪表板总览模块202提供另一前导产品区（pilotproductsection）223，藉此提供使用者在系统根据各种情况下测量出前导产品（pilotproduct）的浏览工具。仪表板总览模块202另有一组合晶片批（combochiplotsection）224，藉此提供使用者查看工艺中的组合晶片批（combochiplot）。

仪表板总览模块202起始的工具包括一搜寻区（searchsection）225，搜寻区225提供使用者通过此接口系统搜寻数据，使用者可以藉此搜寻有兴趣的项目，系统将根据搜寻项目对整个数据库执行搜寻步骤。

图4接着显示本说明书接口系统中一缺陷筛选模块（defectscreenmodule）203，此模块203提供智能型的缺陷良率解决方案。

缺陷筛选模块203由系统的网页服务器所启动，提供使用者利用多种查看程序来查看取样晶圆的布局图形群组（layoutpatterngroup）。

在此图4中的缺陷筛选模块203提供一晶圆图查看程序（wafermapviewer）231，在此实施例中，晶圆图查看程序231提供使用者查看晶圆的图像，其中工具包括有半导体制造商近年来使用的合并编码当量（binningcodedequivalence,BCE）的数据，此为由表示不同晶粒特性的晶粒种类等级（categorygradeofdies）所产生的数据，这些晶粒特性即为根据一些测试的结果来对应到晶圆图（根据特定映像（mapping）格式）所分析出来的。晶圆图查看程序231通过一种晶圆图特征分析（wafermapsignatureanalysis）提供使用者通过网页服务器所起始的网页查看晶圆图。此处提到的晶圆图特征分析由多笔经焦点曝光矩阵（focusexposurematrix,FEM）技术或是一种工艺窗资格（processwindowqualification,PWQ）测试等产出的缺陷数据所产生的信息。在一实施例中，当有不同随机大小与分布的缺陷所产生的晶圆图，电脑分析的工具将用以执行因为随机粒子产生的缺陷型式的分析。

缺陷筛选模块203包括有一晶粒查看程序（diebaseviewer）232，使用者藉此查看程序232的网页查看缺陷与通过扫描晶圆缺陷呈现的晶粒上的布局。另，使用者同样可以通过由一布局基准图查看程序（layoutbaseviewer）233的网页查看设计布局。

缺陷筛选模块203另提供一焦点曝光矩阵查看程序（focusexposurematrixviewer）234，提供使用者查看焦点曝光矩阵（FEM）。在一般技术中，焦点曝光矩阵用以执行电子显微镜扫描（CD-SEM,scanningelectronmicroscope）的测量，此测量系以多种离焦（defocus）与剂量（dose）条件来扫描晶圆上的成形图形结构。

缺陷筛选模块203中具有一种柏拉图分布（Paretochartdistribution）235的工具，提供使用者查看柏拉图分布图（Paretodistributiondiagram）。这个分布图利用垂直长条图（verticalbargraph）的型式呈现已存在问题的分析，柏拉图分布也允许使用者清楚查看点对点图示（point-to-pointgraph），藉此显示系统中最大的累加的效果。

图5再显示接口系统提供的缺陷取样模块204的网页工具示意图。

缺陷取样模块204为通过网页服务器所起始的网页工具，提供使用者查看如图示的柏拉图分布241、样本总览（samplesummary）242、非线路图案图形（dummypattern）243、图形群（patterngroup）244、工艺缺陷（processdefect）245、光罩缺陷（maskdefect）246、随机粒子（randomparticle）247、弱点设计缺陷（weakdesigndefect）248与其他非致命缺陷249等的图形或信息。

本说明书所描述的接口系统主要是引用经过分析的输入影像，通过系统提供的缺陷取样模块（defectsamplemodule）204辅助使用者查看各种晶圆样本，包括表示这些扫描影像累积的缺陷的柏拉图分布（Paretochartdistribution），缺陷取样模块204提供样本总览（samplesummary）、经过滤的非线路图案图形（filtereddummypattern）、表示潜在的系统性缺陷图形（systematicdefectpattern）的群组，另有各种制作过程产生的缺陷型式，如工艺缺陷（processdefect）、光罩缺陷（maskdefect）、随机粒子（randomparticles）、弱点设计缺陷（weakdesigndefect）或是其他。

图6继续显示一种本说明书整合性接口系统提供的缺陷良率诊断模块（defectyielddiagnosismodule）205的网页接口示意图。缺陷良率诊断模块205提供使用者可以查看缺陷分类（defectclassification）251与柏拉图分布252，特别是通过网页服务器所起始的网页接口进行查看。查看缺陷分类251与柏拉图分布252的实施方式之一是如以网页上程序实现的按钮，以提供使用者点选以启动查看功能。

图7显示为接口系统所实现的提供使用者查看信息的设计良率模块（design-for-yieldmodule）206，模块206具有一系统性缺陷图形库（systematicdefectpatternlibrary）261与高失败频率的缺陷图形库（frequentfailuredefectpatternlibrary）264，以提供使用者查看在工艺初期步骤所定义的系统性缺陷图形，这些经常产生的缺陷图形可为由多量累积的晶圆批（lots）分析与基于布局的图形群组所产生，这些缺陷图形指出系统性缺陷的图形，这些高失败频率的缺陷的研究可缩短工艺良率学习曲线（yieldlearningcurve）。

一般来说，可制造化设计（designformanufacturing,DFM）会考虑工艺在各样的制作过程中的限制，此处的可制造化设计查看程序262提供使用者方便地查看设计上的缺陷热点（hotspot）。

另有一布局基准图查看程序（layoutbaseviewer）263提供使用者查看晶圆设计上的布局，接口系统中的高失败频率的缺陷图形库（frequentfailuredefectpatternlibrary）264提供使用者查看从大量累积的产出中通过系统所集中的高失败频率的缺陷图形，这些信息即由布局基准图缺陷图形的群组分析所得出。

图8显示由网页服务器所起始的一种工具程序的良率预测模块（yieldpredictionmodule）207的示意图。通过网页接口，此良率预测模块207启动了一些工具程序，包括提供使用者查看晶圆图、晶粒、复合缺陷良率（compositedefectyield）、晶粒良率预测与柏拉图分布。

良率预测模块207所提供的工具包括一晶圆图查看程序（wafermapviewer）271，提供使用者查看晶圆图，通过晶圆图上不正常的现象，使用者可得出相关设备的错误问题。

良率预测模块207包括有晶粒基准图查看程序（diebaseviewer）272，提供使用者检查晶粒上的缺陷，包括从扫描的缺陷数据中找出在晶粒上的缺陷与晶粒布局分布。另有一复合缺陷良率工具（compositedefectyield）273，此为网页上的一个工具项目，提供使用者点按而查看复合缺陷良率。晶圆制造厂执行一缺陷良率诊断手段执行复合缺陷良率的分析，此相关的复合晶圆缺陷通过此工具273显示出晶圆缺陷叠加起的图形。此复合缺陷良率273为辅助使用者查看复合式缺陷的工具。

良率预测模块207提供一良好晶粒量预测工具（gooddiequantityprediction）274，通过本说明书中接口系统执行调查输入的晶圆影像，提供使用者查看良好晶粒的产量预测。再以模块207内柏拉图分布的查看工具275提供使用者清楚地查看在特定工艺系统中最大的累积效应（由缺陷所累积的效应）（greatestcumulativeeffect）。

图9显示在本说明书接口系统所提供的图形诊断模块（patterndiagnosismodule）208的网页示意图，图形诊断模块208为由网页服务器所起始的网页工具，提供使用者通过多种功能来综观缺陷图形的轮廓（contour）的尺寸，其中提供一种缺陷图形轮廓分类查看模式（patterncontourviewingdefectclassificationmode）281，以提供使用者查看在多种缺陷分类模式下的缺陷图形轮廓。当使用者点按网页上的工具项目，会显示一个表格，列出各样的图形轮廓（patterncontour），供使用者在缺陷分类模式下查看并测量。

图形诊断模块208包括的工具有一布局图形群组（layoutpatterngroup）282，此为提供查看取样晶圆的布局图形，其中设计布局（designlayout）项目包括有多个具有各自特征的布局图形，通过各样的影像格式表达出这些预定的布局图形，提供使用者对应输入的晶圆影像。通过一系列的分析步骤，布局图形群组282内的布局图形可被更新，通过计算机装置执行在多个新的设计布局图形与系统记载的缺陷图形库（defectpatternlibrary）的布局图形间的比对，如上述的系统性缺陷图形库261。

当半导体工艺持续处理小尺寸的产出，由较大尺寸的晶圆微缩尺寸（scaling-down）的设计常常造成缺陷热点或是装置上的问题区域，热点的型态范例包括过细的图形（pinching）、近乎短路的图形（bridging）、碟状（dishing）、侵蚀（erosion）等，这些缺陷形态可能造成晶片制作时断线、短路、电阻-电容延迟（RCdelay）、金属线厚度改变（metallinethicknessvariations）、铜工艺下的残余物（Curesidue）与其他影像元件效能的特性。

在图形诊断模块208中有一网页服务器所起始的热点分析查看工具（hotspotanalysisviewingtool）283，用以通过图形轮廓测量分析（patterncontourmetrology）与上述归纳出的热点规则（hotspotrule）执行热点分析，能够藉此检测出晶圆上的热点区域，这些热点也就如图39所示的图形。

因为相同的布局基准图（layoutbase）的图形群组可以通过重叠的方式得出位置，即可利用图形诊断模块208中的图形重叠分析（patternoverlapanalysis）工具284分析包括有设计布局图形与多种电子扫描器影像的重叠图形轮廓。

在图10中有个数据管理模块（datamanagementmodule）209的网页工具，为接口系统中用来管理输入缺陷数据、影像、分析与数据输出的工具，此数据管理模块209特别包括有一报表产生工具（reportcreatingtool）291，用以根据上述工具产生的结果的报表。数据管理模块209中再有一搜寻工具（searchtool）292提供使用者执行系统内检索。数据管理模块209提供一缺陷数据探勘工具（defectdataminingtool）293，根据使用者的操作指令来启动，以执行各步骤中缺陷的数据探勘工作。再有一缺陷控制图表工具（defectcontrolcharttool）294提供对晶圆缺陷在各工艺过程中的总览。

图11则是揭示一系统管理模块（systemadministrationmodule）210，系统管理模块210包括有系统的系统管理工具（administrationtool）211，系统管理工具211较佳为网页形式的工具，提供使用者通过浏览器经网页接口使用此工具，此模块210内有一管理系统内使用者数据的使用者管理工具（usermanagementtool）212。

图12显示有一以网页实现的仪表板总览（dashboardsummary）手段102，页面由本发明说明书描述的接口系统所产生，藉此以网页工具提供缺陷良率的总览信息。

仪表板总览手段102将根据使用者的操作显示总览信息，如根据分析显示的出低良率批（low-yieldlot）1022、研发批（R&Dlot）1023、前导产品（pilotproduct）1024、组合晶片批（combochiplot）1025，并可包括使用者自行定义的功能，如系统提供的使用者设定功能1026。搜寻功能1021用以提供使用者通过输入关键字执行检索。

当上述的仪表板总览手段启动时，系统将产生一个总览各种信息的网页，其相关的流程包括如图13中显示晶圆批的步骤。

一开始，如步骤S131，网页服务器起始整合型接口系统的网页，其中产生一或多个提供使用者操作的网页。经系统要求输入数据，如步骤S133，产生了缺陷扫描文件或是设计布局的文件，并通过服务器输入系统。在接着步骤S135，网页服务器起始执行缺陷筛选与分析的工具，相关的结果将陆续产生（步骤S137）。系统提供总览（summary）的功能，由网页显示各种信息（步骤S139），比如利用上述图12中所介绍的仪表板总览手段102。

图14显示一流程，其中包括本发明系统所提供的缺陷处理的步骤。

首先如步骤S141，接口系统根据输入的数据建立各批（lot）的总览网页，数据经过几个初步过滤条件（如日期、产品、设备与程序）后，如步骤S143，数据可被分类，通过网页，接口系统将提供各式网页工具给使用者选择（如步骤S145），经使用者选择特定批号（lotnumber）、晶圆与步骤。对应这些选项的功能已经揭示于上述各图例中。

这些选项使得接口系统执行对应的动作，包括如步骤S147的缺陷筛选、步骤S149的缺陷取样手段、步骤S151的缺陷分类、良率预测（yieldprediction，步骤S153）、设计良率（步骤S155）与图形诊断手段（步骤S157）。

在对晶圆缺陷影像的缺陷筛选步骤中（步骤S147），如图14所示，接口系统的网页服务器将启动一个总览网页来显示缺陷筛选的总览。

图15显示由本发明接口系统所实现的缺陷筛选总览页的示意图，缺陷筛选总览15包括可以提供使用者查看晶圆图151、晶粒基准图152、布局基准图153、图形群组总览、柏拉图分布154与焦点曝光矩阵155等。

其中，晶圆图151包括根据使用者产生的指令显示的图形群组总览，包括显示出布局图形1511与缺陷大小1512。这些缺陷的结果可由多笔经过FEM与PWQ测试执行一晶圆图特征分析（wafermapsignatureanalysis）所产生。

在缺陷数据的调查程序中，晶粒基准图152包括了图形群组总览，显示有光罩布局图（reticle）1521、单模块晶粒（singlemoduledie）1522、单模块晶圆（singlemodulewafer）1523与图形群组，布局基准图153则显示如基于布局的图形群组（layout-basedpatterngroup,LPG）1531。

柏拉图分布154可应用于显示一布局图形群组柏拉图分布（layoutpatterngroupParetochartdistribution）1541与一缺陷大小柏拉图分布（defectsizeParetochartdistribution）1542，焦点曝光矩阵（Focus-exposurematrix）155则以一种焦点曝光矩阵图（Focus-exposurematrixdiagram）1551显示。

图16显示为本发明接口系统提供的缺陷取样手段的样本总览网页示意图。

其中提供一缺陷样本总览（defectsamplesummary）16的网页，具有多个供使用者点选的项目图案，其中缺陷取样的功能包括在每个布局基准图缺陷复合图形群组的致命缺陷指数（killerdefectindex）。

上述的缺陷样本总览16主要包括有一样本总览工具161，其中有使用者所选的群组细节1611，非线路图案图形（dummypattern）工具162则是提供使用者查看非线路图案图形的非线路图案群组细节1621与执行放大缩小的功能（zooming）1622。缺陷样本总览16再包括有一布局图形工具163，此提供使用者查看布局图形群组细节1631，也同样提供放大缩小的功能（1632）。

缺陷样本总览16以提供查看具有设备群组细节1641的设备164的功能，并可以放大缩小的方式（1642）查看这些细节，包括光罩165与其群组细节1651与放大缩小的细节（1652）。再有一设计弱点（designweakspot）工具166，可以藉此查看设计弱点细节1661，同样可以放大缩小来看（1662）。再有一非致命缺陷（nuisance）查看工具167，可以查看非致命缺陷的群组细节1671，并提供放大缩小的功能（1672）。

图17揭示一种描述本发明的接口系统中缺陷取样的流程。此例描述即如上述图16缺陷样本总览网页（16）的示意图，步骤描述如下。

步骤S171描述输入一缺陷筛选的结果到此接口系统中，之后，系统起始的流程执行一缺陷取样与分析步骤（步骤S173）。接着如步骤S175，流程取得这个缺陷取样的结果，系统同时在网页上显示缺陷取样的结果的概要（summary），如步骤S177。下一步如步骤S179，系统通过网页服务器起始的网页显示非线路图案的样本、布局图形、设备、光罩、设计弱点与非致命缺陷群组。

图18显示系统提供的缺陷分类总览（defectclassificationsummary）的实施例网页示意图，图中显示为缺陷分类总览的功能18，相关网页上还有缺陷分类工具181与各种缺陷形式的柏拉图分布工具182。

缺陷分类工具181显示出经过分类的结果，缺陷分类工具181为由网页服务器产生网页上的项目，当此缺陷分类工具181的网页项目被点按之后，其中可根据使用者指令执行的工具包括全层（alllayers）缺陷分类1811、各层缺陷细节1812、缺陷型式细节1813与放大缩小的功能（1814）。

网页上有缺陷形式的柏拉图分布查看项目182，经点按柏拉图分布功能的项目182之后，系统提供的信息包括由网页服务器启动的批/晶圆缺陷形式的柏拉图分布1821、各层缺陷分类的细节1822、工艺缺陷（processdefect）形式的柏拉图分布1823，与设备缺陷形式（equipmentdefect-type）的柏拉图分布1824等。

图19接着显示描述接口系统中缺陷浏览的流程。

接着步骤可参考S191，缺陷影像可由扫描式电子显微镜（SEM）或其他类似设备所产生，并输入至此接口系统，这些影像将经过缺陷分类与分析的步骤（步骤S193），系统将取得缺陷分类的结果（步骤S195）。步骤最后，网页服务器起始一个网页，用以显示缺陷分类的总览（步骤S197）。

图20显示有一流程，藉此流程描述晶圆工艺生产的良率。如步骤S201，将一或多个设计布局的文件输入至接口系统，系统执行设计良率分析（designforyieldanalysis）（步骤S203），并取得设计良率过程中的结果（步骤S205）。网页服务器将起始一网页来显示设计良率程序后的结果（步骤S207）。

使用者可利用本发明揭示的接口系统中的网页接口来查看多种面的缺陷图形库。如图21所示的流程，描述接口系统中查看缺陷的动作。当使用者点按网页上的项目图案时，启动网页浏览功能而进入缺陷图形库中（步骤S211）。使用者选择一技术缺陷图形库（步骤S212），之后，从缺陷图形库中取得全部层的信息可供查看（步骤S213）。使用者再可通过点按网页上的项目进入各层的缺陷图形库（步骤S214），并设定执行相关程序，并查看各层缺陷图形库的细节（步骤S215）。网页工具亦可提供放大缩小的功能，如步骤S216）。

图22所示的流程是描述系统所提供的图形比对（patternmatching）的动作，流程包括如步骤S221所述执行可制造化设计（designformanufacturing，DFM），并利用了具有缺陷图形库的图形比对功能（步骤S222）。接口系统将可通过网页服务器起始的网页来输出经热点分析后的（hotspotanalysis）热点图形（步骤S223）。

经总加上述缺陷图形，网页服务器起始网页来显示高失败频率的缺陷图形，显示这些高失败频率的缺陷图形的步骤显示如图23所示的流程。

在步骤S231中，接口系统从上述的分析取得高失败频率的的缺陷图形，经使用者通过网页的操作，系统根据使用者选择日期期间执行晶圆批分析（lotanalyzing）（步骤S232）。接着，那高失败频率的缺陷图形的总览于是形成（步骤S233），并可以通过放大缩小提供查看（步骤S234）。

另外、再如图24所显示可以描述查看高失败频率的缺陷图形的流程。在系统取得这些高失败频率的缺陷图形后，系统允许使用者通过网页接口查看这些缺陷图形（步骤S241）。网页上有一或多个选项提供使用者点选的项目，经使用者选择其中的一产品时（步骤S242），根据使用者选择，系统可提供全层缺陷图形（alllayersdefectpattern）给使用者查看（步骤S243）。

通过网页，使用者接着可经由全层缺陷图形的查看工具截取各层高失败频率的缺陷的图形细节（步骤S244），同样提供放大缩小查看的功能（步骤S245）。

图25显示一个描述接口系统中良率预测（yieldprediction）功能的流程。

缺陷影像，即如同电子显微镜扫描的影像，输入系统中（步骤S251），系统即执行良率预测分析（yieldpredictionanalysis），如步骤S253。根据实施例之一，晶圆厂可对每批（lot）中的每一个晶圆的每层执行良率预测，其中将经过重复缺陷筛选、取样、分类与致命缺陷分析等步骤，如实施例所描述的步骤S255，系统取得良率预测的结果，良率预测结果会通过网页服务器起始的网页显示出来（步骤S257）。

图26所示的流程描述了显示致命缺陷整体概观的步骤。

接口系统首先执行良率预测（yieldprediction）（步骤S261），其中产生了全层致命缺陷良率的整体概观（summary）（步骤S262），通过执行数据探勘的指令后，系统将取得致命缺陷良率的细节数据，如步骤S263，并让使用者可通过放大缩小的功能察看这些细节（步骤S264）。

图27接着显示执行复合缺陷良率的流程。

当接口系统执行复合缺陷的良率预测时（步骤S271），系统将取得复合式的致命缺陷良率（compositekillerdefectyield）（步骤S272）。此处的复合缺陷的良率预测将经历有通过计算所有要调查晶圆层的缺陷良率调查数据而取得，并能更新系统所提供的复合缺陷良率。

上述缺陷良率柏拉图分布图（defectyieldParetodistribution）可以通过对各种缺陷分析取得的统计数据而得到，显示于图28的流程描述了取得此柏拉图分布图的步骤。这些流程可以通过网页服务器起始的网页接口所实现，在其中步骤S281，此实施例流程执行致命缺陷良率的柏拉图分布，通过网页显示全层致命缺陷良率柏拉图分布（步骤S282），接着取得这些分布的细节（步骤S283）。

接着描述本发明接口系统中良好晶粒交付数量（gooddiequantitydelivery）的步骤，如图29揭示的流程，系统首先执行良好晶粒交付数量的预测的动作（步骤S291），以预测良好晶粒交付数量（步骤S292）。

图30接着显示的流程为描述在此接口系统中的图形测量分析。通过系统提供的网页接口，输入电子显微影像至系统中，如步骤S301，系统执行图形轮廓的测量分析（步骤S303），并取得图形轮廓测量分析的结果（步骤S305）。之后，经过图形诊断手段得出的结果显示于网页上（步骤S307）。

接口系统的特征之一包括让使用者可以通过网页查看缺陷图形轮廓的测量分析，比如图31所描述的流程。此例描述晶片设计（ICdesign）的测量分析，在此广泛应用的技术中，此实施例采取引入一个信号门槛的演算（signalthresholdalgorithm）方式判断出图形的边缘（patternedge）。举例来说，这个图形的边缘则假设是在信号最大值与最小值间的中间水平，除了此演算方式外，仍有其他演算方式可用于取得信号的最大与最小值，或是其他根据影像测量（imagingmetrology）大小的测量方式。

通过这些网页，使用者可以通过点按图案（icon）而执行图形群组模式下的图形测量分析（步骤S311）。根据使用者的选择，如步骤S312，电子显微镜扫描缺陷影像的功能即启动，使用者可查看出缺陷图形测量的细节（步骤S313），图形轮廓与布局多边形测量数据可通过网页显示出来（步骤S314）。

再如图32揭示的流程，系统提供产生一或多笔测量分析的方法。

其中步骤S321描述使用者通过网页进入一缺陷分类模式（defectclassificationmode），执行图形测量分析，通过网页点选项目，选择其中的一电子显微扫描影像的功能（步骤S322），网页显示出缺陷图形测量分析的细节（步骤S323）。在此查看模式下，通过网页显示图形轮廓与布局多边形的测量数据（步骤S324）。

另一查看模式则提供使用者查看图形测量分析，如图33。

类似地，使用者通过网页点选项目进入在热点模式（hotspotmode）下的图形测量分析功能（步骤S331），选择了其中电子显微镜影像扫描的功能（步骤S332），并提供使用者查看缺陷图形测量分析的细节（步骤S333）。在的后步骤S334，在使用者的操作下，通过网页显示出图形轮廓与布局多边形的测量分析数据。

再者，上述有关晶片设计的图形轮廓与布局多边形测量分析的数据可通过网页显示出来，首先，根据使用者操作启动重叠图形（overlappattern）的查看功能，如步骤S341，此时通过网页接口选择一电子显微镜影像扫描的功能（步骤S342），接口系统此时由数据库取得经过分析的重叠图形的轮廓与布局多边形（步骤S343），并起始网页来显示这些图形轮廓与布局多边形的测量分析数据（步骤S344）。

上述各图中流程所揭示的数据探勘程序可为接口系统中的背景程序（daemonprogram），藉此处理各样使用者的操作产生的指令，经过数据探勘程序的结果同样可以通过网页显示给使用者查看。图35接着揭露显示数据探勘结果的流程。

如步骤S351，接口系统先取得经过数据探勘的结果，再如步骤S353，执行数据管理分析。通过一系列可执行的指令，系统建立了一个数据探勘报表（data-miningreport）（步骤S355），通过网页显示出这些结果（步骤S357）。由网页服务器中起始的网页的主要目的是用以显示经使用者操作后的内容。

在最后的步骤中，系统将会建立多样的报表给使用者，包括通过网页显示出来，或是打印出纸本。图36显示的流程描述了本发明整合性接口系统建立报表的过程。

在步骤S361中，系统根据上述各种数据探勘结果建立各式各样的报表，能够藉此建立出广泛或是独立的总览内容（步骤S362）。

当这类报表要求通过网页提出（步骤S363），报表可以在网页上显示并提供编辑（步骤S364），特别是那先被授权的使用者。

通过网页发布出来的报表内容可被搜寻（searchable），图37即描述了这个搜寻功能的动作。

网页服务器起始了提供报表搜寻功能的网页给使用者（步骤S371），使用者因此可以通过输入一些关键字执行搜寻，为的是提取出搜寻结果，包括产品、批（lot）、过程、设备等的结果（步骤S372），并提供下载一或多个报表的功能（步骤S373）。

图38接着显示后续缺陷数据探勘的流程。

当接口系统执行报表产生与搜寻的服务时，系统将执行数据探勘动作（步骤S381），相关的指令可被执行而执行一控制表（controlchart），如步骤S382所示，控制表包括有设备模式（equipmentmode）下的缺陷数据探勘（步骤S383）、产品模式（productmode）下的缺陷数据探勘（步骤S384）、一个生产线数据模式（in-linedatamode）下的缺陷数据探勘（步骤S385）、一种缺陷检测分类模式（Faultdetectionandclassification，FDC）的缺陷数据探勘（步骤S386）与一黄金路径模式（golden-pathmode）下的缺陷数据探勘（步骤S387）动作等。

在本发明提出的接口系统的再一特征中，系统提供一全晶片工艺轮廓查看程序（full-chipmanufacturingcontourpatternviewer），提供使用者能根据工艺中找出的缺陷坐标而查看全晶片轮廓图形（fullchipcontourpattern）。在一实施态样中，各种缺陷型式可以参考图39显示的以多种方法查看的全晶片图形。

通过测量分析步骤，利用一些各层样本得出缺陷轮廓与图形轮廓的分类项目，其中图39中(a)示意显示出在全晶片上的缺陷图形。为了判断出各种热点图形缺陷的位置，将可根据图39中(b)所示的热点态样来查看出缺陷所在。因为分析出的缺陷图形可能会造成影响晶圆良率的损失，而须使用如图39中(b)所显示的热点，藉此得到可能发生的缺陷图形。通过缺陷筛选方法，这些基于布局（layout-based）的图形群组通过全晶片查看手段而显示出来，如图39中(c)显示的示意图。这类图像示意包括有多个基于布局的图形群组的态样，如图示的LPG1、LPG2与LPG3等。

经参考上述显示各种图形多边形的测量分析的步骤后，缺陷图形可通过累积各批（lot）分析而得到，比如使用布局基准图的缺陷群组分析。举例来说，示意显示缺陷与图形轮廓的图39中(d)，其中提供如接口系统中图形诊断的工具，执行此工具以测量出经累积缺陷的图形轮廓。图39中(e)于是显示出测量分析后，在查看模式下由多边形图形表示的图形轮廓，之后可提供使用者查看累积的布局多边形与缺陷轮廓，如图39中(f)所示。

在晶圆工艺中，各层的影像可以通过影像提取装置来取得，并测量出缺陷产生率，经过多量的影像累积起来，多层的影像可以通过坐标定位，因此，此种全晶片影像的取得步骤包括经对准（aligning）各层影像，并根据各层边缘重新结合各层影像，能取得整体个一个影像概观。

因此，上述引入本发明接口系统的全晶片工艺轮廓查看程序可以在晶圆工艺中经过数据处理而提供使用者查看全晶片状态，并通过多种系统提供的查看程序，提供使用者多种对全晶片的查看选择。更再如图40显示的查看工具的实施态样，接口系统使用了网页服务器起始多种网页接口，如所示的全晶片工艺轮廓查看程序40。此全晶片查看手段的相关指令、程序与功能模块将被存储于网页服务器的存储器中。值得一提的是，此全晶片查看手段是在晶圆生产过程中执行的，以利整个晶圆厂能即时对各设备进行调校，以利良率。

上述的查看工具40提供多种功能给使用者选择使用，包括各种通过网页接口实现的选项，如各层选项（layerselection）401、产品选项（productselection）402、设备选项（equipmentselection）403、光罩选项（maskselection）404、测量分析选项（metrologyanalysisselection）405、工艺选项（processselection）406，与光学邻近校正（OPC，Opticalproximitycorrection）选项407。

举例来说，其中各层选项401提供使用者从全晶片工艺轮廓查看程序40中的多个项目中选择其一，相关的网页会引导使用者选择多层之一来查看，上述图39即为范例之一。

其中产品选项402提供使用者选择多种项目之一，藉此查看全晶片的产品概要，并了解产品相关的缺陷图形（productspecificdefectpattern）。设备选项403提供显示在不同设备上产生的缺陷的分布与差异。光罩选项404可允许使用者查看选择工艺中的一或多个光罩。测量分析项目405提供使用者查看测量分析内容，特别是藉此查看出全晶片的热点图形。工艺选项406提供使用者查看经过选择的程序中的缺陷分布。更者，光学邻近校正选项407为提供使用者全晶片查看与判断最好的光学邻近校正方法之一的功能，特别是当光学邻近校正成为一种在晶圆工艺中深次波长（deepsubwavelength）为标准程序的当下，判断光学邻近校正方法的功能更显得重要。

经使用者选择各种项目之一后，网页服务器通过网页启动对应的查看工具，使用者因此可以根据查看工具的功能查看到各种缺陷状态，包括系统所提供的全晶片工艺轮廓查看程序，其中有查看各层、各产品、各设备、各光罩、各测量物、各流程与各光学邻近校正方法所累积图形的累积图形轮廓查看程序（cumulativepatterncontourviewer）411，另有一累积缺陷/图形轮廓查看程序（cumulativedefect/patterncontourviewer）412提供查看选择项目的累积缺陷与轮廓。查看程序可如累积图形轮廓/布局多边形查看程序（cumulativepatterncontour/layoutpolygonview）413，可查看出累积的图形轮廓与布局多边形。再有一累积缺陷轮廓/布局多边形查看程序（cumulativedefectcontour/layoutpolygonviewer）414用以查看选择项目的累加的轮廓与布局多边形。

上述全晶片工艺轮廓查看程序40提供一些如上述图41显示的查看模式，使用者可以通过网页执行这些查看手段，各个查看模式将对应衍生出一些功能选项，如各层选项401、产品选项402等。经过使用者选择其一查看程序（411、412、413、414）后，全晶片工艺轮廓查看程序40将提供不同的查看模式，如设备图例模式（equipmentlegendmode）421、缺陷分类图例模式（defectclassificationlegendmode）422、尺寸大小图例模式（scalesizelegendmode）423、热点图例模式（hotspotlegendmode）424、布局为基础的图形群组的图例模式（LPGgrouplegendmode）425，与一测量分析数据图例模式（metrologydatalegendmode）426，能提供使用者多种查看缺陷与图形的查看模式。

在此全晶片查看手段下，最后则是提供使用者可以通过使用者接口（如网页）全貌地查看各种缺陷型式，更提供放大缩小影像的功能（zoom431）、测量功能（measurement432）与全晶片查看（433）等。

综上所述，本发明关于一种整合性提供缺陷良率的接口系统，通过网页程序整合多样的查看与辅助改善工艺的功能，藉此，可以通过数据探勘而改善半导体工艺良率，使用者则能借着网页来执行查看与分析，以快速并方便地取得所要的信息。

值得一提的是，上述以网页为主要态样实现的整合性接口系统可以应用于半导体晶圆厂、组装厂、平面显示器的工厂、太阳能厂、发光二极管厂、电路基板厂与光罩厂等制作过程中，各种应用可藉此系统获得有效且快速的信息。

惟以上所述仅为本发明的较佳可行实施例，非因此即局限本发明的专利范围，故举凡运用本发明说明书及图示内容所为的等同结构变化，均同理包含于本发明的范围内，合予陈明。

Claims (23)

1.一种应用于晶圆工艺中的智能型缺陷良率总览接口系统，其特征在于所述的系统包括：

一网页服务器，开始一包括多个功能项目的网页接口，用以提供经点选启动一或多个对应的网页功能；

一存储器，记载电脑可执行指令，以选择性地执行经点选的该对应网页功能，该多个网页功能包括：

缺陷布局坐标转换手段，以取得缺陷布局坐标；

仪表板总览手段，提供晶圆批种类的预览信息；

缺陷筛选手段，用以根据该晶圆工艺早期的布局图形与缺陷大小执行缺陷筛选；

缺陷取样手段，用以根据该布局图形、设备、光罩与设计弱点执行缺陷取样；

缺陷良率诊断手段，用以识别随机粒子、系统性缺陷与缺陷分类；

设计良率改善手段，用以根据一系统性缺陷图形库、可制造化设计、布局基准图与一高失败频率的缺陷图形库改善晶圆良率；

良率预测手段，用以判断晶片制造的成本、估计良好晶粒交付数量，与确定新的设计；

图形诊断手段，以在一缺陷分类模式、一布局图形群组模式、一热点模式或一多轮廓重迭模式执行图形轮廓测量；

数据管理手段，用以产生报告与执行数据探勘；

系统管理手段，用以管理该网页服务器的运作，该网页服务器包括系统设定与使用者管理。

2.如权利要求1所述的智能型缺陷良率总览接口系统，其特征在于所述的仪表板总览手段通过该网页服务器内的一仪表板总览模块执行，以提供查看一低良率批、一研发批、一前导产品、一组合晶片批、一客制功能批与一搜寻结果。

3.如权利要求2所述的智能型缺陷良率总览接口系统，其特征在于，由该网页服务器开始的网页根据一或多个过滤条件，该过滤条件包括一指定日期期间、一产品选择、一设备选择与相关程序。

4.如权利要求1所述的智能型缺陷良率总览接口系统，其特征在于所述的缺陷筛选手段由该网页服务器内的一缺陷筛选模块执行，根据布局基准图的信息，该信息包括基于布局的缺陷复合图形群组、布局图形群组的柏拉图分布、缺陷大小的柏拉图分布，与焦点曝光矩阵图。

5.如权利要求1所述的智能型缺陷良率总览接口系统，其特征在于所述的缺陷取样手段由该网页服务器内的一缺陷取样模块根据非线路图案图形、布局图形群组、设备、光罩、设计弱点与非致命缺陷所执行。

6.如权利要求1所述的智能型缺陷良率总览接口系统，其特征在于所述的缺陷良率诊断手段由该网页服务器内的一缺陷良率诊断模块所执行，用以识别随机粒子、系统性缺陷、缺陷分类，并提供一或多个关于缺陷型式、缺陷良率、缺陷组成与缺陷分布的工艺参数。

7.如权利要求1所述的智能型缺陷良率总览接口系统，其特征在于所述的设计良率由该网页服务器内的一设计良率模块所执行，以根据一系统性缺陷图形库与一高失败频率的缺陷图形库执行图形比对。

8.如权利要求1所述的智能型缺陷良率总览接口系统，其特征在于所述的良率预测由该网页服务器内的一良率预测模块根据一全层致命缺陷良率总览所执行。

9.如权利要求1所述的智能型缺陷良率总览接口系统，其特征在于所述的图形诊断手段由该网页服务器内的一图形诊断模块执行，以在一缺陷分类模式、一布局图形群组模式、一热点模式或一图形重叠分析模式执行图形轮廓测量分析。

10.如权利要求1所述的智能型缺陷良率总览接口系统，其特征在于所述的数据管理由该网页服务器内的一数据管理模块执行，藉此提供一报告建立工具、搜寻工具、一缺陷数据探勘工具，与一缺陷控制图表工具。

11.如权利要求1所述的智能型缺陷良率总览接口系统，其特征在于所述的系统管理由该网页服务器内的一系统管理模块执行，藉以提供一系统管理工具与一使用者管理工具。

12.一种应用于晶圆工艺中的智能型缺陷良率总览接口方法，其特征在于所述的方法包括：

由一整合接口系统的一网页服务器开始一网页接口服务，其中该网页接口服务起始包括多个功能目的网页，提供经点选启动一或多个对应功能；

输入一缺陷扫描文件或一设计布局；

执行缺陷筛选；

分析缺陷与建立一结果文件；

建立并显示一关于该网页上结果的总览；

根据总览执行条件过滤；

选择批数目与晶圆识别码；

执行缺陷筛选；

执行缺陷取样；

执行缺陷分类；

执行良率预测；

执行设计良率；以及

执行图形诊断。

13.如权利要求12所述的智能型缺陷良率总览接口方法，其特征在于所述的总览为一缺陷筛选总览，包括：

一晶圆图，包括一布局图形群组与一缺陷大小群组；

一晶粒基准图，包括光罩布局图、单模块晶粒与单模块晶圆；

一布局基准图，包括基于布局的图形群组；

一柏拉图分布，包括一布局图形的柏拉图分布，与一缺陷大小的柏拉图分布；以及

一焦点曝光矩阵，包括一焦点曝光矩阵图。

14.如权利要求12所述的智能型缺陷良率总览接口方法，其特征在于所述的总览为一缺陷样本总览，包括：

一具有选择群组细节的样本总览；

一具有非线路图案群组细节的非线路图案图形；

一具有布局图形群组细节的布局图形；

一具有设备与程序群组细节的设备；

一具有光罩群组细节的光罩；

一具有设计弱点细节的设计弱点；以及

具有非致命缺陷群组细节的非致命缺陷。

15.如权利要求12所述的智能型缺陷良率总览接口方法，其特征在于所述的总览为一缺陷分类总览，包括：

缺陷分类，包括全层缺陷分类、层缺陷分类细节与缺陷型式细节；

缺陷型式柏拉图分布，包括晶圆批或晶圆缺陷型式的柏拉图分布、层缺陷分类细节、程序缺陷型式的柏拉图分布，与设备缺陷型式的柏拉图分布。

16.如权利要求12所述的智能型缺陷良率总览接口方法，其特征在于，所述执行良率预测包括：

执行良率预测分析；

提取良率预测结果；以及

显示良率预测结果。

17.如权利要求16所述的智能型缺陷良率总览接口方法，其特征在于所述执行图形诊断包括：

对该图形轮廓执行一图形测量分析，以根据良率预测结果识别热点图形。

18.如权利要求12所述的智能型缺陷良率总览接口方法，其特征在于，所述执行良率预测包括：

执行良率预测程序；

建立全层的致命缺陷良率总览；以及

提取全层的致命缺陷良率的细节。

19.如权利要求12所述的智能型缺陷良率总览接口方法，其特征在于所述的过滤条件包括日期、产品、设备与程序。

20.一种应用于晶圆工艺中的智能型缺陷良率总览接口系统，其特征在于所述的系统包括：

一网页服务器，开始一全晶片工艺轮廓图形查看程序的网页接口；

一存储器，记录电脑可执行指令，以执行一在晶圆工艺中的全晶片查看功能，其中该全晶片工艺轮廓图形查看程序提供多个功能，包括：

逐层的全晶片查看手段，提供使用者选择一层以进行查看；

逐产品的全晶片查看手段，提供使用者选择一个产品进行查看；

逐设备的全晶片查看手段，提供使用者选择一个设备进行查看；

逐光罩的全晶片查看手段，提供使用者选择一个光罩进行查看；

具有测量分析的全晶片查看手段，提供使用者执行热点图形的全晶片查看；

逐工艺的全晶片查看手段，提供使用者选择一个工艺进行查看；以及

具有光学邻近校正的全晶片查看手段。

21.如权利要求20所述的智能型缺陷良率总览接口系统，其特征在于所述的全晶片工艺轮廓查看程序的各个功能包括：

一累积图形轮廓查看程序，用以查看一或多个选择的层、产品、设备、光罩、测量事项、工艺或光学邻近校正项目中的累积图形；

一累积缺陷/图形轮廓查看程序，用以查看一或多个选择项目累积的缺陷与图形轮廓；

一累积图形轮廓/布局多边形查看程序，用以查看一或多个选择项目的累积图形轮廓与布局多边形；以及

一累积缺陷轮廓/布局多边形查看程序，用以查看一或多个选择项目的累积缺陷轮廓与布局多边形。

22.如权利要求21所述的智能型缺陷良率总览接口系统，其特征在于，各查看程序至少包括一个在该网页接口内的查看模式，该查看模式为：一设备模式、一缺陷分类模式、一刻度大小模式、一热点模式、一基于布局的图形群组模式或一测量数据模式。

23.如权利要求22所述的智能型缺陷良率总览接口系统，其特征在于所述的全晶片查看方法用于晶圆工艺中产生的数据上。