CN108351596B - 用于半导体掩模检验的基于多边形的几何分类 - Google Patents
用于半导体掩模检验的基于多边形的几何分类 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108351596B CN108351596B CN201680045352.6A CN201680045352A CN108351596B CN 108351596 B CN108351596 B CN 108351596B CN 201680045352 A CN201680045352 A CN 201680045352A CN 108351596 B CN108351596 B CN 108351596B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- feature
- polygons
- geometric
- design database
- constraints
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000007689 inspection Methods 0.000 title claims abstract description 62
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 title description 11
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims abstract description 71
- 238000013461 design Methods 0.000 claims abstract description 51
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 46
- 238000001459 lithography Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 21
- 230000035876 healing Effects 0.000 claims description 9
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 6
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 9
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 8
- 239000000463 material Substances 0.000 description 7
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 4
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 4
- 230000010363 phase shift Effects 0.000 description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 4
- VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N Chromium Chemical compound [Cr] VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 239000010453 quartz Substances 0.000 description 3
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N silicon dioxide Inorganic materials O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 229920002120 photoresistant polymer Polymers 0.000 description 2
- 238000007639 printing Methods 0.000 description 2
- 238000011112 process operation Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- 241000282326 Felis catus Species 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 238000005137 deposition process Methods 0.000 description 1
- 238000000586 desensitisation Methods 0.000 description 1
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000000206 photolithography Methods 0.000 description 1
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 238000010561 standard procedure Methods 0.000 description 1
- 238000010408 sweeping Methods 0.000 description 1
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 1
- 238000012956 testing procedure Methods 0.000 description 1
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
- G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
- G03F7/00—Photomechanical, e.g. photolithographic, production of textured or patterned surfaces, e.g. printing surfaces; Materials therefor, e.g. comprising photoresists; Apparatus specially adapted therefor
- G03F7/70—Microphotolithographic exposure; Apparatus therefor
- G03F7/70483—Information management; Active and passive control; Testing; Wafer monitoring, e.g. pattern monitoring
- G03F7/70605—Workpiece metrology
- G03F7/70616—Monitoring the printed patterns
- G03F7/7065—Defects, e.g. optical inspection of patterned layer for defects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
- G06T7/0006—Industrial image inspection using a design-rule based approach
-
- G—PHYSICS
- G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
- G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
- G03F1/00—Originals for photomechanical production of textured or patterned surfaces, e.g., masks, photo-masks, reticles; Mask blanks or pellicles therefor; Containers specially adapted therefor; Preparation thereof
- G03F1/26—Phase shift masks [PSM]; PSM blanks; Preparation thereof
-
- G—PHYSICS
- G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
- G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
- G03F7/00—Photomechanical, e.g. photolithographic, production of textured or patterned surfaces, e.g. printing surfaces; Materials therefor, e.g. comprising photoresists; Apparatus specially adapted therefor
- G03F7/70—Microphotolithographic exposure; Apparatus therefor
- G03F7/70483—Information management; Active and passive control; Testing; Wafer monitoring, e.g. pattern monitoring
- G03F7/70605—Workpiece metrology
- G03F7/706843—Metrology apparatus
- G03F7/706851—Detection branch, e.g. detector arrangements, polarisation control, wavelength control or dark/bright field detection
-
- G—PHYSICS
- G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
- G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
- G03F7/00—Photomechanical, e.g. photolithographic, production of textured or patterned surfaces, e.g. printing surfaces; Materials therefor, e.g. comprising photoresists; Apparatus specially adapted therefor
- G03F7/70—Microphotolithographic exposure; Apparatus therefor
- G03F7/70691—Handling of masks or workpieces
- G03F7/70791—Large workpieces, e.g. glass substrates for flat panel displays or solar panels
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
- H01L21/00—Processes or apparatus adapted for the manufacture or treatment of semiconductor or solid state devices or of parts thereof
- H01L21/02—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof
- H01L21/027—Making masks on semiconductor bodies for further photolithographic processing not provided for in group H01L21/18 or H01L21/34
- H01L21/033—Making masks on semiconductor bodies for further photolithographic processing not provided for in group H01L21/18 or H01L21/34 comprising inorganic layers
- H01L21/0334—Making masks on semiconductor bodies for further photolithographic processing not provided for in group H01L21/18 or H01L21/34 comprising inorganic layers characterised by their size, orientation, disposition, behaviour, shape, in horizontal or vertical plane
- H01L21/0337—Making masks on semiconductor bodies for further photolithographic processing not provided for in group H01L21/18 or H01L21/34 comprising inorganic layers characterised by their size, orientation, disposition, behaviour, shape, in horizontal or vertical plane characterised by the process involved to create the mask, e.g. lift-off masks, sidewalls, or to modify the mask, e.g. pre-treatment, post-treatment
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
- H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
- H01L22/10—Measuring as part of the manufacturing process
- H01L22/12—Measuring as part of the manufacturing process for structural parameters, e.g. thickness, line width, refractive index, temperature, warp, bond strength, defects, optical inspection, electrical measurement of structural dimensions, metallurgic measurement of diffusions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
- G06T2207/30148—Semiconductor; IC; Wafer
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Inorganic Chemistry (AREA)
- Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Sustainable Development (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Preparing Plates And Mask In Photomechanical Process (AREA)
Abstract
本发明揭示用于提供特征分类以用于光刻掩模的检验的方法及设备。用于制作掩模的设计数据库包含各自由一组顶点定义的多边形。将彼此邻接的所述多边形中的任一者分组在一起。将任何经分组多边形合拢以便消除每一组经分组多边形的内部边缘以获得与此组经分组多边形的覆盖区域对应的多边形。提供并使用规定用于检测多个特征类别的要求的几何约束来检测所述设计数据库的所述多边形中的多个特征类别。使用所述所检测特征类别来检测所述掩模中的缺陷。
Description
相关申请案交叉参考
本申请案主张以下现有申请案的权益：(i)2015年8月10日提出申请的殷旭(YinXu)等人的标题为“用于半导体掩模检验的基于多边形的几何分类(POLYGON-BASEDGEOMETRY CLASSIFICATION FOR SEMICONDUCTOR MASK INSPECTION)”的美国临时申请案第62/203,281号，所述申请案出于所有目的以其全文引用的方式并入本文中。
技术领域
本发明一般来说涉及光罩检验的领域。更特定来说，本发明涉及在检验期间用于缺陷检测的特征的几何分类。
背景技术
半导体制造工业涉及用于将电路集成到半导体材料中的高度复杂技术。所述技术中的一者包含光刻，其涉及使用蚀刻与沉积工艺的组合来将图案从光掩模或光罩转印到光致抗蚀剂层。经图案化光致抗蚀剂层用于选择性地蚀刻形成IC装置的半导体衬底。典型光掩模或光阻挡掩模由支撑经图案化不透明材料(例如铬)层的石英(玻璃)衬底制成。举例来说，一种类型的光阻挡掩模是相移掩模或PSM。其它类型的掩模包含高级相移掩模，例如内嵌式衰减相移掩模(EAPSM)及交替相移掩模(APSM)。
由于电路集成的大规模及半导体装置的减小大小，因此半导体制造过程易于受缺陷影响。因此，出于质量控制目的，检验及测试程序是关键的。特定检验及测试程序已被开发为光掩模及光罩制造过程的一部分。用于检验光掩模的大多数技术涉及获得高质量灰度图像。接着分析这些图像以检测可能缺陷。在区分严重缺陷与非严重(滋扰)缺陷的过程中，几何分类通常是必要的。标准技术通常将灰度图像用于几何分类。举例来说，拐角缺陷不如边缘上具有相同缺陷强度的缺陷严重。前者可对晶片不具有任何印刷影响，而后者可具有显著印刷影响。然而，由于有限分辨率(或像素大小)，因此基于光学图像的几何分类并非始终具有足够保真度，从而使缺陷分类不准确。
在裸片到数据库检验中，可将用于产生光掩模的设计数据库转换成经光栅化数据库图像，接着进一步处理所述经光栅化数据库图像以模拟检验成像过程。接着将这些经再现图像与光罩图像进行比较以找出潜在缺陷。然而，即使这些经光栅化图像具有比光学图像高的分辨率，由于经光栅化数据库图像的有限分辨率，因此使用此类经光栅化数据库图像而进行的缺陷分类仍存在问题。
如此，强烈需要改进当前光掩模检验缺陷分类及几何分类。
发明内容
以下呈现本发明的经简化发明内容以便提供对本发明的特定实施例的基本理解。本发明内容并非本发明的广泛概述，且其并未识别本发明的主要/关键元素或描写本发明的范围。其唯一目的是以经简化及摘要形式呈现本文中所揭示的一些概念以作为稍后呈现的较详细描述的前序。
在一个实施例中，揭示一种用于提供特征分类以用于光刻掩模的检验的方法。提供用于制作掩模的设计数据库，且所述设计数据库包含各自由一组顶点定义的多边形。将彼此邻接的所述多边形中的任一者分组在一起，并将任何经分组多边形合拢在一起以便消除每一组经分组多边形的内部边缘以获得与此组经分组多边形的覆盖区域对应的多边形。还提供规定用于检测多个特征类别的要求的几何约束。在对所述设计数据库执行所述合拢之后，基于所述几何约束而检测所述设计数据库的所述多边形中的特征类别。在利用所述设计数据库制作的掩模的检验中，基于所述设计数据库中的所述所检测特征类别来检测缺陷。
在特定实施方案中，所述几何约束包含用于检测凸结(nub)特征的角度约束、边缘长度约束及内部区约束。在又一方面中，所述边缘长度约束规定所述凸结特征的最大宽度、所述凸结特征的最大高度，及最小基底长度，所述凸结特征从所述最小基底长度延伸。在另一实施例中，所述几何约束包含用于检测凹口特征的角度约束、边缘长度约束及外部区约束，且其中所述边缘长度约束规定所述凹口特征的最大宽度、所述凹口特征的最大高度，及最小基底长度，所述凹口特征从所述最小基底长度延伸。在另一方面中，所述几何约束包含用于将细线特征检测为具有小于预定义阈值的临界尺寸的约束。
在另一实施例中，针对在所述检验期间检测到的候选缺陷周围的区而选择性地检测所述特征类别。在又一方面中，针对在所述检验期间检测到的候选缺陷周围的区而选择性地执行所述分组及所述合拢。在另一实施方案中，检测特征类别是不受分辨率限制的。在另一方面中，接收新几何约束，所述新几何约束由用户配置以被添加到所述几何约束。在另一实施例中，检测缺陷基于与在所述设计数据库中检测到的所述特征类别对应的多个阈值。
在替代实施例中，本发明涉及一种用于提供特征分类以用于光刻掩模的检验的检验系统。所述系统包含经配置以执行上述方法中的一或多者的至少一个存储器及至少一个处理器。
下文参考各图进一步描述本发明的这些及其它方面。
附图说明
图1是图解说明根据本发明的一个实施例的数据库(DB)特征分类过程的流程图。
图2A是包含具有顶点的多个多边形的设计DB的一部分的俯视图。
图2B是根据本发明的一个实施例的多边形合拢过程的结果的俯视图，所述多边形合拢过程是关于图2A的数据库部分的多边形而执行。
图2C是根据本发明的特定应用的来自应用于设计数据库的较大区的多边形合拢的结果的俯视图。
图3A到3C图解说明根据本发明的一个实施例的用于识别“凸结”类型DB特征的一组约束。
图4A到4C图解说明根据本发明的一个实施例的用于识别“凹口”类型DB特征的一组几何约束的实施方案。
图5A及5B图解说明根据本发明的一个应用的基于DB图像的凹口检测器与基于多边形的凹口检测器之间的比较。
图6A图解说明无法识别DB图像中的结形状的常规的基于图像的检测器。
图6B图解说明根据本发明的一个实施例的使用基于多边形的方法来识别多边形图案中的结中的拐角顶点。
图7是图解说明根据本发明的一个实施例的光罩检验程序的流程图。
图8提供根据特定实施例的光掩模检验设备的示意性表示。
具体实施方式
在以下描述中，陈述众多特定细节以便提供对本发明的透彻理解。本发明可在无这些特定细节中的一些细节或所有细节的情况下实践。在其它实例中，未详细描述众所周知的过程操作以免不必要地模糊本发明。尽管将结合特定实施例来描述本发明，但将理解，并不打算将本发明限于所述实施例。
一种常规裸片到数据库检验方法包含：首先将具有灰度值的来自数据库多边形(例如，如以GDSII格式所设计及描述)的数据库(DB)图像光栅化，如在美国专利第7,167,185号中所进一步描述，所述美国专利以其全文引用的方式并入本文中。接着可在潜在缺陷图像上的缺陷区域周围应用各种策略(侵蚀、模板匹配、扫掠线等)以根据特定检验或降敏(desensing)要求来识别不同几何分类以用于缺陷检测。举例来说，可区分滋扰缺陷与真实缺陷。
随着待印刷于晶片上的特征的尺寸不断地缩小，DB掩模设计的大小也不断地变小。由于经光栅化DB图像的分辨率限制，因此在具有小DB图案的区域上围绕缺陷的几何分类正变得不稳定且不可靠。可通过在较小栅格上将DB图光栅化而减少经光栅化图像的分辨率限制。然而，存储器及计算时间两者随较小栅格按指数规律增加，且此特定方法正演进成不再节省成本的方案。
一般来说，本发明的特定实施例将经处理DB多边形用于特征分类以供在缺陷检测中使用。图1是图解说明根据本发明的一个实施例的数据库(DB)特征分类过程100的流程图。最初，在操作102中获得具有拥有顶点的多个多边形的设计数据库。针对特定DB检验方法的输入数据可包含由电子设计自动化(EDA)软件设计的图案。那些设计图案在几何学上表示为多边形，在二维平面上表示为梯形或矩形，其各自具有三个或四个顶点。一般来说，设计DB可包含由例如矩形或正方形的较多基本形状形成的复杂形状。如图2A中所展示，数据库200的一部分包含多个简单多边形，例如，矩形多边形202a到202g。以实例方式，多边形202a包含顶点204a、204b、204c及204d。
所述顶点可存储为2D平面上的x及y坐标，从而一起定义设计图案的几何形状的连续形式。由于所述设计的每一多边形的顶点经定义且已知具有无限分辨率(至少理论上如此)，因此从掩模DB导出的多边形实际上可被视为独立于分辨率的图案。可关于设计DB执行例如可从加利福尼亚州山景城的新思公司(Synopsys of Mountain View，CA)购得的CATS的断裂过程，使得复杂形状分解成较简单多边形。
举例来说，在从掩模DB导出或获得多边形之后，可在操作104中将任何接触多边形分组在一起。如图2A中所展示，可形成群组206。在操作106中，可接着将任何经分组多边形合拢。执行合拢以便消除每一组经分组多边形的所有内部边缘以获得与此组经分组多边形的覆盖区域对应的多边形。实际上，将所有接触多边形“拼接”在一起以获得表示经分组多边形的轮廓形状的复杂多边形。如果设计DB未经历断裂过程，那么可跳过操作104及106。
图2B是根据本发明的一个实施例的多边形合拢过程的结果的俯视图，所述多边形合拢过程是关于图2A的数据库部分的多边形而执行。实际上，在分组边界内移除来自图2A的接触多边形的内边缘以产生图2B的形状。图2C是根据本发明的特定应用的来自应用于设计数据库的较大区的多边形合拢的结果的俯视图。在2D计算几何理论中，多边形合拢类似于多边形布尔(Boolean)运算范畴中的合并运算。
掩模DB的多边形一经合拢，在操作108中即可对经合拢DB多边形执行各种特征检测算法以产生特征分类图。以实例方式，所得经合拢多边形可通过有序顶点列表来表示。所得顶点列表可用作去往一或多个特征检测算法的输入。一般来说，特征检测算法可迭代地检查对特定特征类别的一或多个特定几何约束是否在每一顶点(或每组顶点)位置上均被满足。
可对来自合拢过程的多边形结果的所得顶点实施任何适合类型及任何数目个特征检测算法。特征检测过程的实例包含模板匹配、扫掠线、缩小/扩大等。
模板匹配通常涉及使用一组特定特征类型的模板来定位匹配此类模板的特征。举例来说，用于十字形特征的模板可用于定位经合拢设计DB中的十字类型特征。每一特征模板可包含用于识别作为特定特征类型的特定多边形的一或多个约束。
与掩模检验有关的一个重要应用是凹口/凸结(N/N)检测，凹口/凸结(N/N)检测将N/N特征分别定义为凹面或凸面，透明(明亮)材料的光学接近校正(OPC)区域满足对DB图像的用户规定的尺寸约束。基于多边形的N/N检测器通过施加N/N特有的几何约束而直接对经合拢DB多边形进行操作，N/N特有的几何约束是通过转换N/N特征的尺寸约束而规定。具体来说，N/N检测器贯穿每一多边形的顶点进行迭代以检查N/N特征的所有几何约束是否均被满足。此方法提供N/N特征的连续形式表达，因此在N/N检测期间实现独立于分辨率的结果。也就是说，通过多个顶点坐标定义多边形或多边形部分，所述多个顶点坐标一起定义具有界限分明结构的连续形状。
图3A到3C图解说明根据本发明的一个实施例的用于识别多边形300的“凸结”类型DB特征的一组几何约束的实施方案。具体来说，潜在凸结区域的两个边缘向量的角度需要满足特定条件，例如正交性。通常，可将边缘定义为多边形的两个顶点之间的线。如图3A中所展示，图解说明对潜在凸结多边形300的实例性正交性角度约束302a、302b、302c及302d。
用于识别凸结特征的另一约束可包含对潜在凸结区域的一或多个边缘的长度约束。通常，候选凸结特征的特定边缘的长度可需要在经规定范围内或与此潜在凸结区域的一些其它边缘成比例。图3B图解说明根据本发明的一个实施例的用于识别设计DB多边形300中的凸结的长度约束。如所展示，多边形300的潜在凸结部分(介于顶点342a与342b之间)需要具有小于预定义宽度mW的宽度W。此潜在凸结部分还需要具有两个边缘(介于顶点342a与342d之间以及介于顶点342b与342e之间)，所述两个边缘具有小于预定义高度mH的高度H。凸结部分还需要从具有边缘的基底部分延伸，所述边缘至少是潜在凸结的宽度W的0.3倍大。
用于识别凸结特征的约束还可包含内部约束。此约束需要潜在凸结特征的DB多边形内部区可完全容纳具有特定尺寸的另一多边形形状，如图3C中所展示。此性质可通过相对于具有潜在凸结特征的DB多边形的内部而检查特定内部约束多边形的所有边缘而检验。如所展示，内部约束呈将完全由多边形300容纳的区370的形式。
另一方面，凹口检测器将包含待施加到DB图像的潜在凹口特征的一组不同几何约束。图4A到4C图解说明根据本发明的一个实施例的用于识别DB多边形400的“凹口”类型DB特征的一组几何约束的实施方案。图4A图解说明对凹口特征的角度约束，例如正交性。图4B图解说明对凹口特征的实例性长度约束。最后，图4C图解说明需要外部区470完全在潜在凹口区域外部的外部约束。换句话说，外部区470并不容纳于凹口区域内。
如与裸片图像或DB图像相比，本发明的特定实施例允许更可靠地识别经定义DB多边形的特定特征。图5A及5B图解说明根据本发明的一个应用的基于DB图像的凹口检测器与基于DB多边形的凹口检测器之间的比较。基于图像的凹口检测器在经光栅化掩模DB图像上运行，如图5A中所展示。所述凹口检测器无法捕捉靠近缺陷像素502的“浅谷”凹口特征，这是由靠近此缺陷位置的模糊图像像素所致。相比来说，基于多边形的凹口检测器在独立于分辨率的DB多边形上运行，且成功地捕捉如图5B中所展示的多边形550的微小凹口552。
在传统EUV检验中，经光栅化DB图像还存在分辨率限制。常规基于图像的检测器无法识别如图6A中所展示的设计图案的“结”形状，所述“结”形状显现为经受给定临界尺寸(CD)范围(通常小于3个像素)的水平条与垂直条的相交点。如果缺陷(602)靠近此未经识别结，那么此缺陷602可经受对于靠近结的缺陷来说过低的敏感性，所述结对缺陷较敏感。相比来说，基于多边形的检测器成功地捕获DB多边形的拐角顶点，从而满足如上文所提及的对角度及长度的几何约束。图6B图解说明根据本发明的一个实施例的使用多边形方法来识别多边形图案中的结的拐角顶点642a、642b、642c及642d。
另一特征检测器涉及OPC数据，所述特征检测器呈细线检测器(细线检测器或TL检测器)的形式。TL检测器对具有小于给定阈值的CD(临界尺寸)的设计图案进行分类。尽管基于图像的TL检测器(将经光栅化DB图像图案输入到所述TL检测器中)可受关于微小特征的图像分辨率的限制，但基于多边形的TL检测器可经配置以检查对连续形式的几何约束，所述连续形式是原始DB设计数据所固有的且因此可克服此类限制。
可仅在缺陷位置周围选择性地执行几何分类。举例来说，可针对每一缺陷周围的特定区范围执行多边形合拢及特征检测过程，每一缺陷的位置可为从DB图像上的对应缺陷像素坐标转换而来。因此，特定实施例的吞吐量可为极高的，这是因为仅需处理极小百分比的多边形。
本发明的特定实施例提供用于使用DB多边形来可靠地对特征进行分类的机制，且不同经分类特征可与不同检验算法相关联。举例来说，靠近特定类型的边缘特征或在特定类型的边缘特征上的潜在缺陷可需要比拐角特征高的对缺陷检测的敏感性。由于特征经可靠地分类，因此检验可避免使用对重要特征的过低敏感性且还避免使用对非关键特征的过高敏感性，非关键特征是对于具有缺陷的“不理会”区。举例来说，可在低阈值处检验靠近拐角的候选缺陷以将其定义为真实缺陷，使得检验结果将不含有可为显著高(例如，数千个)的大量滋扰拐角缺陷。
在一些应用中，特定实施例可实现不受经光栅化DB图像的分辨率限制限制的对用于裸片到数据库(以及裸片到裸片)掩模检验的缺陷的高准确性几何分类。另外，本文中所描述的技术可提供用于通过仅引入就DB多边形来说的新几何约束而定义DB设计数据的新特征形状的简单机制。举例来说，用户可简单地设计或配置新几何特征类型的尺寸约束。
在检验期间当漏掉严重缺陷时，不正确几何分类可对合格率具有毁灭性影响，这是因为候选缺陷被误分类为错误范畴，从而导致晶片制造商的时间及金钱损失，且在极端情形中导致利润完全损失。如今大多数几何分类是基于经光栅化图像。上文所描述的特定经简化的基于DB多边形的几何分类实施例允许客户更加严格地定义特征形状以检测甚至具有微小尺寸的不同特征，以便克服经光栅化DB图案图像的分辨率限制且总体上改进几何分类的稳健性。
图7是图解说明根据本发明的一种用途的光罩检验程序700的流程图。虽然将此过程描述为应用于一对测试与参考图像，但所述过程通常应用于高数目个图像。举例来说，可使光罩成像以产生多个经单独分析图像。
最初，在操作702中，可获得来自光罩的测试图像。举例来说，使用检验系统来获得光罩的多个图像。在操作704中，还可提供参考图像。举例来说，获得用于裸片到裸片类型检验的光罩上的等效裸片区的另一图像。在裸片到数据库检验中，基于设计数据库而产生参考图像。举例来说，对检验光学器件进行建模且将其应用于设计图案以获得参考图像。在操作706中，可将测试图像相对于参考图像对准。测试图像及参考图像两者可为如本文中所描述的经掩模恢复点图像，或从检验工具获得的“原始”图像。
在操作708中，将参考图像与测试图像进行比较以检测候选缺陷(差异特征)。在特定实施例中，识别经对准测试透射图像与参考透射图像之间的差异以及经对准测试反射图像与参考反射图像之间的差异。
接着在操作710中，可对靠近候选缺陷的特征进行分类并使不同阈值与不同特征类别相关联。举例来说，可执行图1的分类过程以产生仅在所检测候选缺陷周围的区的特征分类图。特征分类图识别邻近所检测候选缺陷定位或与所检测候选缺陷重叠的特定特征类别。
光掩模检验方法可涉及针对特定特征类型提供一或多个用户定义的检测阈值。举例来说，可给邻近线特征指派一个检测阈值，而可给拐角特征指派较低阈值。此差异可用于通过减少滋扰缺陷的检测且增加缺陷捕获而将检验资源优化。
接着在操作712中，可基于候选缺陷的相关联特征类别及相关联阈值而确定哪些候选缺陷是实际缺陷。举例来说，如果所检测潜在缺陷靠近拐角，那么可运用用于将其定义为缺陷的较低阈值来分析所述潜在缺陷。潜在缺陷可与不同经分类特征及对应阈值相关联。替代地，如果潜在缺陷并不靠近经分类特征，那么可使用默认阈值。
接着在操作714中，可基于比较结果而确定光罩是否通过检验。如果光罩通过检验，那么检验过程可结束，且可使用通过的光罩继续进行制作。如果光罩未通过检验，那么可在操作716中修复或摒弃光罩且检验结束。
在特定实施例中，检验也适用于多色调掩模。此类掩模的一个实例是三色调掩模，其具有最暗区域(例如，铬或不透明区域)及石英或最亮区域，其中灰度区域的图案具有介于所述两者之间的暗度。可以若干种方式(例如，使用EPSM材料等)获得此类灰度区域。在此情形中，将掩模视为经单独分析的两个不同掩模。举例来说，可使用与上文所描述相同的技术来处理三色调掩模。然而，可将三色调掩模视为具有背景图案(例如，铬)的掩模，其中将灰度图案(例如，EPSM材料)视为前景。可如上文使用相同过程操作来处理所述图像。使用EPSM材料作为背景图案且将最亮图案(例如，石英)视为前景来对掩模执行第二分析。可容易地实现对准，这是因为所述材料中的每一者具有基本上不同性质，所述不同性质示范可用于使图像对准的不同边缘效应。接着可将掩模图案求和，且接着在裸片到裸片或裸片到数据库比较中将掩模图案与参考进行比较，以遍及过程窗验证晶片图案正确性且识别光刻显著缺陷。
系统实例
可在检验过程期间使用本文中所描述的技术，所述检验过程是对从各种经特殊配置检验系统(例如在图8中示意性地图解说明的检验系统)获得的图像及数据或关于所述图像及数据而实施。所图解说明系统850包含产生至少一个光束的照明源860，所述光束被引导穿过照明光学器件851a到达平面852中的样本S(例如光掩模或晶片)上。检验系统850可具有在平面852处的数值孔径851b。照明光学器件851a还可包含用于实现具有不同特性的一或多个入射光束的各种透镜及模块。将待检验/测量的样本S置于平面852处的载台机构804上并将所述样本曝光于源。
可引导来自样本S(例如，掩模)的经透射图像穿过光学元件853a的集合，光学元件853a的集合将经图案化图像投射到传感器854a上。光学元件(例如，分束器876及检测透镜878)经布置以将经反射及/或经散射光从样本S引导并捕获到传感器854b上。适合传感器包含电荷耦合装置(CCD)、CCD阵列、时间延迟积分(TDI)传感器、TDI传感器阵列、光电倍增管(PMT)及其它传感器。特定检验工具可仅包含反射收集光学器件853b(或其它散射光学器件)及传感器854b，不包含光学器件853a及传感器854a。
可通过任何适合机构将照明光学器件柱相对于掩模载台移动及/或将所述载台相对于检测器或相机移动以便扫描光罩的片块。举例来说，可利用电机机构来移动所述载台。以实例方式，所述电机机构可由螺杆驱动器与步进电机、具有反馈位置的线性驱动器或带式致动器与步进电机形成。
可由控制器系统873(例如由一或多个信号处理装置)处理由每一传感器(例如，854a及/或854b)捕获的信号，所述一或多个信号处理装置可各自包含模/数转换器，所述模/数转换器经配置以将来自每一传感器的模拟信号转换成数字信号以供处理。控制器系统873可包含经由适当总线或其它通信机构耦合到输入/输出端口及一或多个存储器的一或多个处理器。
控制器系统873还可包含用于提供用户输入(例如改变或配置特征检测器、改变阈值或其它检验处方参数等)的一或多个输入装置(例如，键盘、鼠标、操纵杆)。控制器系统873还可连接到载台定位机构以用于控制(举例来说)样本位置(例如，聚焦及扫描)，且可连接到其它检验/度量系统组件以用于控制此类组件的其它检验参数及配置。
控制器系统873可经配置(例如，利用编程指令)以提供用于显示所得强度值、图像及其它检验/度量结果的用户接口(例如，计算机屏幕)。控制器系统873可经配置(例如，利用编程指令)以提供用于显示所得强度值、图像、缺陷及其它检验/度量特性的用户接口(例如，在计算机屏幕上)。在特定实施例中，控制器系统873经配置以实施上文详述的检验技术。
由于可在经特殊配置的计算机系统上实施此类信息及程序指令，因此此系统包含可存储于非暂时性计算机可读媒体上的用于执行本文中所描述的各种操作的程序指令/计算机代码。机器可读媒体的实例包含但不限于：磁性媒体，例如硬盘、软盘及磁带；光学媒体，例如CD-ROM磁盘；磁光媒体，例如光盘；及经特殊配置以存储并执行程序指令的硬件装置，例如只读存储器装置(ROM)及随机存取存储器(RAM)。程序指令的实例包含(例如)由编译器产生的机器代码以及含有可由计算机使用解释器来执行的较高级代码的档案两者。
在特定实施例中，用于检验半导体样本的系统包含经配置以执行本文中所描述的技术的至少一个存储器及至少一个处理器。检验系统的实例包含可从加利福尼亚州苗必达市(Milpitas)的科天公司(KLA-Tencor)购得的特殊配置的29xx、8xxx或3xxx检验系统族系。
虽然已出于理解清晰的目的而以一些细节描述了前述发明，但将明了，可在所附权利要求书的范围内实践特定改变及修改。应注意，存在实施本发明的过程、系统及设备的许多替代方式。举例来说，上文所描述特征分类可应用于任何适合样本(例如半导体晶片)的检验。因此，本发明实施例应被视为说明性而非限定性的，且本发明不应限于本文中所给出的细节。
Claims (20)
1.一种用于提供特征分类以用于光刻掩模的检验的方法，所述方法包括：
提供用于制作掩模的设计数据库，其中所述设计数据库具有多个多边形，其中一组顶点定义每个多边形；
将彼此邻接的所述多边形中的任一者分组；
将任何经分组多边形合拢在一起以便消除每一组经分组多边形的内部边缘以获得与此组经分组多边形的覆盖区域对应的多边形；
提供规定用于检测多个特征类别的要求的几何约束，所述几何约束包括用于不同检验要求的多个几何类别，所述检验要求针对利用所述设计数据库制作的掩模的缺陷检测；
在对所述设计数据库执行所述合拢之后，基于所述几何约束而检测所述设计数据库的所述多边形中的多个特征类别，其中不同特征类别是针对满足不同几何约束的不同多边形而检测；及
在利用所述设计数据库制作的掩模的检验中，基于所述设计数据库中的所述所检测特征类别来检测缺陷。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述几何约束包含用于检测凸结特征的角度约束、边缘长度约束及内部区域约束。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述边缘长度约束规定所述凸结特征的最大宽度、所述凸结特征的最大高度，及最小基底长度，所述凸结特征从所述最小基底长度延伸。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述几何约束包含用于将细线特征检测为具有小于预定义阈值的临界尺寸的约束。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述检验包括对候选缺陷的检测，其中所述特征类别是针对此类候选缺陷周围的区而选择性地检测，其中缺陷是基于经检测特征类别从所述候选缺陷中检测到的。
6.根据权利要求5所述的方法，其中针对所述候选缺陷周围的区而选择性地执行所述分组及所述合拢。
7.根据权利要求1所述的方法，其中检测特征类别是不受分辨率限制的，其中检测所述设计数据库的所述多边形中的多个特征类别是基于迭代地应用于每一组顶点的所述几何约束，其中所述几何约束包括用于应用到所述设计数据库的特征以确定所述特征的所属几何类别的规则。
8.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括接收新几何约束，所述新几何约束由用户配置以被添加到所述几何约束。
9.根据权利要求1所述的方法，其中检测缺陷基于与在所述设计数据库中仅针对与此类特征相邻的特征而检测到的所述特征类别对应的多个阈值。
10.根据权利要求1所述的方法，其中所述几何约束包含用于检测凹口特征的角度约束、边缘长度约束及外部区约束，且其中所述边缘长度约束规定所述凹口特征的最大宽度、所述凹口特征的最大高度，及最小基底长度，所述凹口特征从所述最小基底长度延伸。
11.一种用于提供特征分类以用于光刻掩模的检验的检验系统，所述系统包括经配置以执行以下操作的至少一个存储器及至少一个处理器：
提供用于制作掩模的设计数据库，其中所述设计数据库具有多个多边形，其中一组顶点定义每个多边形；
将彼此邻接的所述多边形中的任一者分组；
将任何经分组多边形合拢在一起以便消除每一组经分组多边形的内部边缘以获得与此组经分组多边形的覆盖区域对应的多边形；
提供规定用于检测多个特征类别的要求的几何约束，所述几何约束包括用于不同的检验要求多个几何类别，所述检验要求针对利用所述设计数据库制作的掩模的缺陷检测；
在对所述设计数据库执行所述合拢之后，基于所述几何约束而检测所述设计数据库的所述多边形中的多个特征类别，其中不同特征类别是针对满足不同几何约束的不同多边形而检测；及
在利用所述设计数据库制作的掩模的检验中，基于所述设计数据库中的所述所检测特征类别来检测缺陷。
12.根据权利要求11所述的系统，其中所述几何约束包含用于检测凸结特征的角度约束、边缘长度约束及内部区约束。
13.根据权利要求12所述的系统，其中所述边缘长度约束规定所述凸结特征的最大宽度、所述凸结特征的最大高度，及最小基底长度，所述凸结特征从所述最小基底长度延伸。
14.根据权利要求11所述的系统，其中所述几何约束包含用于将细线特征检测为具有小于预定义阈值的临界尺寸的约束。
15.根据权利要求11所述的系统，其中所述检验包括对候选缺陷的检测，其中所述特征类别是针对此类候选缺陷周围的区而选择性地检测，其中缺陷是基于经检测特征类别从所述候选缺陷中检测到的。
16.根据权利要求15所述的系统，其中针对所述候选缺陷周围的区而选择性地执行所述分组及所述合拢。
17.根据权利要求11所述的系统，其中检测特征类别是不受分辨率限制的，其中检测所述设计数据库的所述多边形中的多个特征类别是基于迭代地应用于每一组顶点的所述几何约束，其中所述几何约束包括用于应用到所述设计数据库的特征以确定所述特征的所属几何类别的规则。
18.根据权利要求11所述的系统，其中所述至少一个存储器及至少一个处理器进一步经配置以用于接收新几何约束，所述新几何约束由用户配置以被添加到所述几何约束。
19.根据权利要求11所述的系统，其中检测缺陷基于与在所述设计数据库中检测到的所述特征类别对应的多个阈值。
20.根据权利要求11所述的系统，其中所述几何约束包含用于检测凹口特征的角度约束、边缘长度约束及外部区约束，且其中所述边缘长度约束规定所述凹口特征的最大宽度、所述凹口特征的最大高度，及最小基底长度，所述凹口特征从所述最小基底长度延伸。
Applications Claiming Priority (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201562203281P | 2015-08-10 | 2015-08-10 | |
| US62/203,281 | 2015-08-10 | ||
| US15/230,836 | 2016-08-08 | ||
| US15/230,836 US10140698B2 (en) | 2015-08-10 | 2016-08-08 | Polygon-based geometry classification for semiconductor mask inspection |
| PCT/US2016/046282 WO2017027555A1 (en) | 2015-08-10 | 2016-08-10 | Polygon-based geometry classification for semiconductor mask inspection |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108351596A CN108351596A (zh) | 2018-07-31 |
| CN108351596B true CN108351596B (zh) | 2019-12-17 |
Family
ID=57983660
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201680045352.6A Active CN108351596B (zh) | 2015-08-10 | 2016-08-10 | 用于半导体掩模检验的基于多边形的几何分类 |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10140698B2 (zh) |
| JP (1) | JP6904943B2 (zh) |
| KR (1) | KR102369845B1 (zh) |
| CN (1) | CN108351596B (zh) |
| IL (1) | IL256857B (zh) |
| TW (1) | TWI708155B (zh) |
| WO (1) | WO2017027555A1 (zh) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10395358B2 (en) * | 2016-11-10 | 2019-08-27 | Kla-Tencor Corp. | High sensitivity repeater defect detection |
| CN107479331B (zh) * | 2017-07-31 | 2020-05-15 | 上海华力微电子有限公司 | 一种图形转角的opc修正方法 |
| US10290087B2 (en) * | 2017-09-11 | 2019-05-14 | Applied Materials Israel Ltd. | Method of generating an examination recipe and system thereof |
| US11138507B2 (en) * | 2017-09-28 | 2021-10-05 | Applied Materials Israel Ltd. | System, method and computer program product for classifying a multiplicity of items |
| US11263496B2 (en) * | 2019-02-25 | 2022-03-01 | D2S, Inc. | Methods and systems to classify features in electronic designs |
| US11619592B2 (en) | 2019-07-09 | 2023-04-04 | KLA Corp. | Selecting defect detection methods for inspection of a specimen |
| US11953448B2 (en) * | 2019-09-27 | 2024-04-09 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Ltd. | Method for defect inspection |
Family Cites Families (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002083757A (ja) * | 2000-07-05 | 2002-03-22 | Mitsubishi Electric Corp | レイアウトパターンデータ補正装置、補正方法及び半導体装置の製造方法並びに記録媒体 |
| US7155698B1 (en) * | 2001-09-11 | 2006-12-26 | The Regents Of The University Of California | Method of locating areas in an image such as a photo mask layout that are sensitive to residual processing effects |
| US7167185B1 (en) | 2002-03-22 | 2007-01-23 | Kla- Tencor Technologies Corporation | Visualization of photomask databases |
| CN1800971A (zh) * | 2004-09-14 | 2006-07-12 | Asml蒙片工具有限公司 | 一种用于实施全芯片制造可靠性检查和校正的方法 |
| US7729529B2 (en) | 2004-12-07 | 2010-06-01 | Kla-Tencor Technologies Corp. | Computer-implemented methods for detecting and/or sorting defects in a design pattern of a reticle |
| US7934189B2 (en) * | 2008-01-25 | 2011-04-26 | Infineon Technologies Ag | Method of making an integrated circuit including simplifying metal shapes |
| US8056023B2 (en) * | 2008-12-14 | 2011-11-08 | International Business Machines Corporation | Determining manufacturability of lithographic mask by reducing target edge pairs used in determining a manufacturing penalty of the lithographic mask |
| CN102243436B (zh) * | 2011-06-07 | 2013-04-17 | 西安交通大学 | 一种几何约束下的电场诱导微复型方法 |
| US9098893B2 (en) | 2011-12-21 | 2015-08-04 | Applied Materials Israel, Ltd. | System, method and computer program product for classification within inspection images |
| US8855400B2 (en) | 2012-03-08 | 2014-10-07 | Kla-Tencor Corporation | Detection of thin lines for selective sensitivity during reticle inspection using processed images |
| US9305346B2 (en) * | 2012-05-31 | 2016-04-05 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. | Method and apparatus for efficient defect inspection |
| US9053390B2 (en) | 2012-08-14 | 2015-06-09 | Kla-Tencor Corporation | Automated inspection scenario generation |
| CN102998896B (zh) * | 2012-12-13 | 2014-06-25 | 北京理工大学 | 一种基于基本模块的掩模主体图形优化方法 |
| CN102981355B (zh) * | 2012-12-13 | 2013-11-27 | 北京理工大学 | 一种基于基本模块的掩模辅助图形优化方法 |
| US9053286B1 (en) * | 2013-03-25 | 2015-06-09 | Synopsys, Inc. | Verification of fractured mask data |
| US9430824B2 (en) | 2013-05-14 | 2016-08-30 | Kla-Tencor Corporation | Machine learning method and apparatus for inspecting reticles |
| JP2015109366A (ja) * | 2013-12-05 | 2015-06-11 | 旭硝子株式会社 | Ｅｕｖリソグラフィ用反射型マスクブランク若しくはｅｕｖリソグラフィ用の反射層付基板、およびその製造方法 |
| KR20150066966A (ko) * | 2013-12-09 | 2015-06-17 | 삼성전자주식회사 | 포토마스크, 포토마스크의 에러 보정 방법, 포토마스크를 이용하여 제조된 집적회로 소자 및 그 제조 방법 |
-
2016
- 2016-08-08 US US15/230,836 patent/US10140698B2/en active Active
- 2016-08-10 JP JP2018506850A patent/JP6904943B2/ja active Active
- 2016-08-10 TW TW105125500A patent/TWI708155B/zh active
- 2016-08-10 WO PCT/US2016/046282 patent/WO2017027555A1/en active Application Filing
- 2016-08-10 KR KR1020187006960A patent/KR102369845B1/ko active IP Right Grant
- 2016-08-10 CN CN201680045352.6A patent/CN108351596B/zh active Active
-
2018
- 2018-01-11 IL IL256857A patent/IL256857B/en active IP Right Grant
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US10140698B2 (en) | 2018-11-27 |
| JP2018529088A (ja) | 2018-10-04 |
| WO2017027555A1 (en) | 2017-02-16 |
| US20170046471A1 (en) | 2017-02-16 |
| KR102369845B1 (ko) | 2022-03-02 |
| IL256857B (en) | 2021-05-31 |
| TW201721483A (zh) | 2017-06-16 |
| JP6904943B2 (ja) | 2021-07-21 |
| TWI708155B (zh) | 2020-10-21 |
| KR20180030249A (ko) | 2018-03-21 |
| IL256857A (en) | 2018-03-29 |
| CN108351596A (zh) | 2018-07-31 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108351596B (zh) | 用于半导体掩模检验的基于多边形的几何分类 | |
| JP6437146B2 (ja) | システム的欠陥フィルターによるレチクル欠陥検査 | |
| US10074036B2 (en) | Critical dimension uniformity enhancement techniques and apparatus | |
| US7729529B2 (en) | Computer-implemented methods for detecting and/or sorting defects in a design pattern of a reticle | |
| KR102090846B1 (ko) | 처리된 이미지를 사용한 레티클 검사 동안 선택적 감도를 위한 세선의 검출 | |
| KR101877584B1 (ko) | 모델-기반 세선 접근법에 의한 레티클 결함 검사 방법 및 시스템 | |
| US20090290784A1 (en) | Methods and systems for binning defects detected on a specimen | |
| US9733640B2 (en) | Method and apparatus for database-assisted requalification reticle inspection | |
| JP6472447B2 (ja) | フォトマスク欠陥性における変化の監視 | |
| KR20130111546A (ko) | 리소그래픽적으로 중요한 오염 포토마스크 결함의 웨이퍼 면 검출 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |