CN108780051B - 用于界定设计数据的重复结构中的关注区域的系统及方法 - Google Patents

用于界定设计数据的重复结构中的关注区域的系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108780051B
CN108780051B CN201780014887.1A CN201780014887A CN108780051B CN 108780051 B CN108780051 B CN 108780051B CN 201780014887 A CN201780014887 A CN 201780014887A CN 108780051 B CN108780051 B CN 108780051B
Authority
CN
China
Prior art keywords
interest
additional
regions
region
design
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
Application number
CN201780014887.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108780051A (zh
Inventor
俊青（珍妮）·黄
S·科内茨基
李胡成
肯翁·吴
高理升
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
KLA Corp
Original Assignee
KLA Tencor Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by KLA Tencor Corp filed Critical KLA Tencor Corp
Publication of CN108780051A publication Critical patent/CN108780051A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108780051B publication Critical patent/CN108780051B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/30—Circuit design
    • G06F30/39—Circuit design at the physical level
    • G06F30/398—Design verification or optimisation, e.g. using design rule check [DRC], layout versus schematics [LVS] or finite element methods [FEM]
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/9501—Semiconductor wafers
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
  • Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明揭示一种方法，其包含：识别具有第一敏感度阈值的第一关注区域的第一集合，所述第一关注区域与设计数据中的重复单元块内的第一受关注设计相关联；识别具有额外敏感度阈值的额外关注区域的额外集合，所述额外关注区域与设计数据中的重复单元块内的额外受关注设计相关联；基于所述第一敏感度阈值识别样本的选定区域的一或多个图像中的第一关注区域的所述第一集合内的一或多个缺陷；及基于所述额外敏感度阈值识别所述样本的所述选定区域的所述一或多个图像中的所述额外关注区域的所述额外集合内的一或多个缺陷。

Description

用于界定设计数据的重复结构中的关注区域的系统及方法
优先权
本申请案依据35 U.S.C.§119(e)主张发明人为黄俊青(Junqing Huang)、赛林·康乃琪(Soren Konecky)、李胡成(Hucheng Lee)、吴可浓(Kenong Wu)及高立生(LishengGao)的标题为“通过用户在设计视图中进行拖动来界定重复结构中的关注区域(DEFININGCARE AREA IN REPEATING STRUCTURE BY USER DRAWING IN DESIGN VIEW)”的2016年3月29日申请的第62/314,725号美国临时专利申请案的优先权，所述申请案的全文以引用的方式并入本文中。
技术领域
本发明大体上涉及晶片检验及复检，且更特定来说，本发明涉及在晶片检验期间以设计数据的重复结构中的界定的关注区域定位缺陷。
背景技术
制造半导体装置(例如逻辑及存储器装置)通常包含使用大量半导体制造工艺处理衬底(例如半导体晶片)以形成半导体装置的各种特征及多个层级。多个半导体装置可在单个半导体晶片上制造成某一布置且接着分离为个别半导体装置。
在制造工艺期间半导体装置可能会逐渐形成缺陷。在半导体制造工艺期间的各种步骤处执行检验过程以检测样本上的缺陷。检验过程是制造半导体装置(例如集成电路)的重要部分，随着半导体装置的尺寸的减小，检验过程对于成功制造可接受半导体装置变得更加重要。随着半导体装置的尺寸的减小而极其需要缺陷检测，因为相对较小的缺陷可引起半导体装置中的非所要失常。
一种缺陷检测方法包含比较晶片检验图像与晶片设计数据，其中所述晶片设计数据包含一或多个关注区域。所述关注区域指示具有成为缺陷位置的可能性的受关注设计。然而，界定关注区域的已知方法可为劳动力及/或运算密集型的。因而，将期望提供一种用于改进的晶片检验及缺陷分类的解决方案以解决制造问题且提供改进的晶片检验能力。
发明内容
根据本发明的一或多个实施例揭示一种系统。在一个说明性实施例中，所述系统包含检验工具。在另一说明性实施例中，所述系统包含用户接口。在另一说明性实施例中，所述系统包含控制器，所述控制器包含经配置以执行存储于存储器中的一组程序指令的一或多个处理器。在另一说明性实施例中，所述程序指令经配置以使得一或多个处理器接收设计数据。在另一说明性实施例中，所述设计数据包含重复单元块。在另一说明性实施例中，所述程序指令经配置以使得所述一或多个处理器在用户接口上呈现重复单元块的特定单元。在另一说明性实施例中，所述程序指令经配置以使得一或多个处理器界定与特定单元中的第一受关注设计相关联的第一关注区域。在另一说明的实施例中，第一关注区域具有第一敏感度阈值。在另一说明性实施例中，程序指令经配置以使得一或多个处理器界定与特定单元中的额外受关注设计相关联的额外关注区域。在另一说明性实施例中，额外关注区域具有额外敏感度阈值。在另一说明性实施例中，程序指令经配置以使得一或多个处理器通过执行搜索功能而识别重复单元块内的第一关注区域的集合，以识别重复单元块内的第一受关注设计的额外出现。在另一说明性实施例中，程序指令经配置以使得一或多个处理器通过执行搜索功能而识别重复单元块内的额外关注区域的集合，以识别重复单元块内的额外受关注设计的额外出现。在另一说明性实施例中，程序指令经配置以使得一或多个处理器从检验工具接收样本的选定区域的一或多个图像。在另一说明性实施例中，程序指令经配置以使得一或多个处理器基于第一敏感度阈值而识别样本的选定区域的一或多个图像中的关注区域的第一集合内的一或多个缺陷。在另一说明性实施例中，程序指令经配置以使得一或多个处理器基于额外敏感度阈值而识别样本的选定区域的一或多个图像中的关注区域的额外集合内的一或多个缺陷。
根据本发明的一或多个实施例揭示一种系统。在一个说明性实施例中，所述系统包含检验工具。在另一说明性实施例中，所述系统包含用户接口。在另一说明性实施例中，所述系统包含用户接口。在另一说明性实施例中，所述系统包含控制器，所述控制器包含经配置以执行存储于存储器中的一组程序指令的一或多个处理器。在另一说明性实施例中，所述程序指令经配置以使得一或多个处理器接收设计数据。在另一说明性实施例中，所述设计数据包含重复单元块。在另一说明性实施例中，所述程序指令经配置以使得所述一或多个处理器在用户接口上呈现重复单元块的特定单元。在另一说明性实施例中，所述程序指令经配置以使得一或多个处理器界定与特定单元中的第一受关注设计相关联的第一关注区域。在另一说明性实施例中，第一关注区域具有第一敏感度阈值。在另一说明性实施例中，程序指令经配置以使得一或多个处理器界定与特定单元中的额外受关注设计相关联的额外关注区域。在另一说明性实施例中，额外关注区域具有额外敏感度阈值。在另一说明性实施例中，程序指令经配置以使得一或多个处理器通过执行搜索功能而识别重复单元块内的第一关注区域的集合，以识别重复单元块内的第一受关注设计的额外出现。在另一说明性实施例中，程序指令经配置以使得一或多个处理器通过执行搜索功能而识别重复单元块内的额外关注区域的集合，以识别重复单元块内的额外受关注设计的额外出现。
根据本发明揭示一种系统。在一个说明性实施例中，所述系统包含检验工具。在另一说明性实施例中，所述系统包含用户接口。在另一说明性实施例中，所述系统包含控制器，所述控制器包含经配置以执行存储于存储器中的一组程序指令的一或多个处理器。在另一说明性实施例中，所述程序指令经配置以使得一或多个处理器识别第一关注区域的第一集合。在另一说明性实施例中，所述第一关注区域与设计数据中的重复单元块内的第一受关注设计相关联。在另一说明性实施例中，所述第一关注区域具有第一敏感度阈值。在另一说明性实施例中，程序指令经配置以使得一或多个处理器识别额外关注区域的额外集合。在另一说明性实施例中，所述额外关注区域与设计数据中的重复单元块内的额外受关注设计相关联。在另一说明性实施例中，所述额外关注区域具有额外敏感度阈值。在另一说明性实施例中，程序指令经配置以使得一或多个处理器从检验工具接收样本的选定区域的一或多个图像。在另一说明性实施例中，程序指令经配置以使得一或多个处理器基于第一敏感度阈值识别样本的选定区域的一或多个图像中的第一关注区域的第一集合内的一或多个缺陷。在另一说明性实施例中，程序指令经配置以使得一或多个处理器基于额外敏感度阈值识别样本的选定区域的一或多个图像中的额外关注区域的额外集合内的一或多个缺陷。
根据本发明的一或多个实施例揭示一种方法。在一个说明性实施例中，所述方法可包含(但不限于)接收设计数据。在另一说明性实施例中，所述设计数据包含重复单元块。在另一说明性实施例中，所述方法可包含(但不限于)在用户接口上呈现重复单元块的特定单元。在另一说明性实施例中，所述方法可包含(但不限于)界定与特定单元中的第一受关注设计相关联的第一关注区域。在另一说明性实施例中，第一关注区域具有第一敏感度阈值。在另一说明性实施例中，所述方法可包含(但不限于)界定与特定单元中的额外受关注设计相关联的额外关注区域。在另一说明性实施例中，额外关注区域具有额外敏感度阈值。在另一说明性实施例中，所述方法可包含(但不限于)通过执行搜索功能而识别重复单元块内的第一关注区域的集合，以识别重复单元块内的第一受关注设计的额外出现。在另一说明性实施例中，所述方法可包含(但不限于)通过执行搜索功能而识别重复单元块内的额外关注区域的集合，以识别重复单元块内的额外受关注设计的额外出现。在另一说明性实施例中，所述方法可包含(但不限于)从检验工具接收样本的选定区域的一或多个图像。在另一说明性实施例中，所述方法可包含(但不限于)基于第一敏感度阈值而识别样本的选定区域的一或多个图像中的关注区域的第一集合内的一或多个缺陷。在另一说明性实施例中，所述方法可包含(但不限于)基于额外敏感度阈值而识别样本的选定区域的一或多个图像中的关注区域的额外集合内的一或多个缺陷。
根据本发明的一或多个实施例揭示一种方法。在一个实施例中，所述方法可包含(但不限于)接收设计数据。在另一说明性实施例中，所述设计数据包含重复单元块。在另一说明性实施例中，所述方法可包含(但不限于)在用户接口上呈现重复单元块的特定单元。在另一说明性实施例中，所述方法可包含(但不限于)界定与特定单元中的第一受关注设计相关联的第一关注区域。在另一说明性实施例中，第一关注区域具有第一敏感度阈值。在另一说明性实施例中，所述方法可包含(但不限于)界定与特定单元中的额外受关注设计相关联的额外关注区域。在另一说明性实施例中，额外关注区域具有额外敏感度阈值。在另一说明性实施例中，所述方法可包含(但不限于)通过执行搜索功能而识别重复单元块内的第一关注区域的集合，以识别重复单元块内的第一受关注设计的额外出现。在另一说明性实施例中，所述方法可包含(但不限于)通过执行搜索功能而识别重复单元块内的额外关注区域的集合，以识别重复单元块内的额外受关注设计的额外出现。
根据本发明的一或多个实施例揭示一种方法。在一个说明性实施例中，所述方法可包含(但不限于)识别第一关注区域的第一集合。在另一说明性实施例中，所述第一关注区域与设计数据中的重复单元块内的第一受关注设计相关联。在另一说明性实施例中，所述第一关注区域具有第一敏感度阈值。在另一说明性实施例中，所述方法可包含(但不限于)识别额外关注区域的额外集合。在另一说明性实施例中，所述额外关注区域与设计数据中的重复单元块内的额外受关注设计相关联。在另一说明性实施例中，所述额外关注区域具有额外敏感度阈值。在另一说明性实施例中，所述方法可包含(但不限于)从检验工具接收样本的选定区域的一或多个图像。在另一说明性实施例中，所述方法可包含(但不限于)基于第一敏感度阈值识别样本的选定区域的一或多个图像中的第一关注区域的第一集合内的一或多个缺陷。在另一说明性实施例中，所述方法可包含(但不限于)基于额外敏感度阈值识别样本的选定区域的一或多个图像中的额外关注区域的额外集合内的一或多个缺陷。
应理解，以上一般描述及以下详细描述仅为示范性及解释性的且不必限于本发明。并入且构成特性的部分的附图说明本发明的发明目标。总的来说，描述及图式用于解释本发明的原理。
附图说明
所属领域的技术人员可通过参考附图更好地理解本发明的众多优势，其中：
图1说明根据本发明的用于晶片检验的系统的框图。
图2A说明根据本发明的一组设计数据中的重复单元块中的单元。
图2B说明根据本发明的一组设计数据中的重复单元块中的单元。
图2C说明根据本发明的一组设计数据中的重复单元块中的单元。
图3说明根据本发明的用于界定一组设计数据中的一或多个界定的关注区域以识别样本的选定区域的一或多个图像中的一或多个缺陷的方法的过程流程图。
具体实施方式
现将详细参考在附图中说明的揭示的标的物。
大体上参考图1到3，根据本发明的一或多个实施例描述一种用于界定与设计数据的重复结构中的一或多个受关注设计相关联的一或多个关注区域的方法及系统。
界定所属领域中已知的关注区域的方法包含从设计数据、设计数据图案搜索、客户提供的过程层设计及手动绘制所有关注区域产生的拉瑟福德(Rutherford)背散射谱(RBS)规则。然而，这些已知方法可为劳动及/或运算密集型的。例如，在晶片设计数据包含太多关注区域情况下，在晶片检验及复检过程中出现瓶颈。另外，已知方法可需要设计的界定的电意图(electrical intent)(例如，电源线、接地线、时序线、字线、位线、数据线、逻辑线及类似者)以产生所要关注区域或使得关注区域界定的设计数据与晶片检验图像对准。在缺少所需的电意图的情况下，界定关注区域及/或使得设计数据与晶片检验图像对准可为不可能的。因而，本发明的实施例涉及用于界定在晶片检验及复检过程中使用的晶片设计数据中的一或多个关注区域的改进的系统及方法。
出于本发明的目的，在本文中使用的术语“设计”及“设计数据”通常是指集成电路(IC)的物理设计(布局)及通过复杂模拟或简单几何及布尔运算从物理设计导出的数据。例如，物理设计可存储于数据结构中，例如图形数据系统(GDS)文件、任何其它标准机器可读文件、所属领域中已知的任何其它合适的文件及设计数据库。以数种格式提供IC布局数据或芯片设计数据，包含(但不限于)GDSII及OASIS格式。GDSII文件是用于表示设计布局数据的类别的文件中的一者。此类文件的其它实例包含(但不限于)GL1及OASIS文件及例如为加利福尼亚州米尔皮塔斯的科磊公司(“KT”)(KLA-Tencor,Milpitas,Calif(“KT”))所有的主光罩设计文件(RDF)数据的专有文件格式。
设计数据经编码具有特定芯片的制造、逻辑及电意图。设计数据可为电子设计自动化(EDA)工具的输出。例如，从EDA工具输出的设计数据可由分析软件处理且转换成RDF格式。
在本文中应注意，由主光罩检验系统取得的光罩的图像及/或其衍生物可用作为设计的一或若干“代理”(proxy)。此主光罩图像或其衍生物可充当本文描述的使用设计的任何实施例中的设计布局的替代。所述设计可包含以下描述的任何其它设计数据或设计数据代理：2009年8月4日发布的第7,570,796号美国专利；及2010年3月9日发布的第7,676,077号美国专利，所述两个专利以引用的方式并入本文中。另外，设计数据可为标准单元库数据、集成布局数据、用于一或多个层的设计数据、设计数据的衍生物及全部或部分芯片设计数据。
在本文中应进一步注意，从晶片或主光罩模拟或取得的图像可用作为设计的代理。图像分析还可用作为设计分析的代理。例如，可从印刷于晶片及/或光罩上的设计的图像提取设计中的形状或多边形，假定所述晶片及/或主光罩的图像经取得具有充足分辨率以足够成像设计的多边形。
图1说明根据本发明的一或多个实施例的用于样本检验的系统100。在一个实施例中，系统100包含检验工具102。在另一实施例中，系统100包含用于紧固样本104的样本载台106。在另一实施例中，系统100包含控制器110。在另一实施例中，系统100包含用户接口120。
在另一实施例中，检验工具102经配置以检测样本104的一或多个缺陷。例如，检验工具102可包含所属领域中已知的任何合适特性化工具，例如(但不限于)检验工具或复检工具。例如，检验工具102可包含(但不限于)电子束检验或复检工具(例如，SEM系统)。通过另一实例的方式，检验工具102可包含(但不限于)光学检验工具。例如，所述光学检验工具可包含宽带检验工具，所述宽带检验工具包含(但不限于)基于激光维持等离子体(LSP)的检验工具。另外，所述光学检验工具可包含窄带检验工具，例如(但不限于)激光扫描检验工具。此外，所述光学检验工具可包含(但不限于)亮场成像工具或暗场成像工具。在本文中应注意，检验工具102可包含经配置以收集且分析从样本104的表面反射、散射、衍射及/或辐射的照明的任何光学系统。检验工具的实例大体上在以下专利描述：2006年8月8日发布的第7,092,082号美国专利、2003年9月16日发布的第6,621,570号美国专利及1998年9月9日发布的第5,805,278号美国专利，所述专利中的每一者以引用的方式并入本文中。检验工具的实例还大体上在以下专利描述：2014年4月4日发布的第8,664,594号美国专利、2014年4月8日发布的第8,692,204号美国专利、2014年4月15日发布的第8,698,093号美国专利、2014年5月6日发布的第8,716,662号美国专利、2015年4月29日发布的第14/699,781号美国专利申请案、2015年3月24日申请的第14/667,235号美国专利申请案及2014年8月13日申请的第14/459,155号美国专利申请案，所述专利中的每一者以引用的方式并入本文中。
出于本发明的目的，缺陷可分类为空隙、短路、粒子、残余物、浮渣或所属领域中已知的任何其它缺陷。
在另一实施例中，尽管未展示，但检验工具102可包含照明源、检测器及用于执行检验的各种光学组件(例如，透镜、分束器及类似者)。例如，检验工具102的照明源可包含所属领域中已知的任何照明源。例如，照明源可包含(但不限于)宽带光源或窄带光源。另外，所述照明源可经配置以将光引导到安置于样本载台106上的样本104的表面(经由各种光学组件)。此外，检验工具102的各种光学组件可经配置以将从样本104的表面反射及/或散射的光引导到检验工具102的检测器。通过另一实例的方式，检验工具102的检测器可包含所属领域中已知的任何合适检测器。例如，所述检测器可包含(但不限于)光电倍增管(PMT)、电荷耦合装置(CCD)、时延积分(TDI)相机及类似者。另外，检测器的输出可通信地耦合到在本文中进一步详细描述的控制器110。
在一个实施例中，样本104包含晶片。例如，样本104可包含(但不限于)半导体晶片。如在本发明中所使用，术语“晶片”一般是指由半导体及/或非半导体材料形成的衬底。例如，半导体或半导体材料可包含(但不限于)单晶硅、砷化镓及磷化铟。
在另一实施例中，使用一或多组设计数据制造样本104。在另一实施例中，一组设计数据包含一或多组层。例如，此类层可包含(但不限于)抗蚀剂、电介质材料、导电材料及半导电材料。在所属领域中已知许多不同类型的此类层，且在本文中使用的术语晶片希望涵盖可在其上形成所有类型的此类层的晶片。通过另一实例的方式，形成于所述晶片上的一或多个层可在晶片内重复一或多次。材料的此类层的形成及处理可最终导致完成的装置。许多不同类型的装置可形成于晶片上，且本文中使用的术语晶片希望涵盖在其上制造所属领域中已知的任何类型的装置的晶片。
在另一实施例中，层包含一或多个单元。例如，所述一或多个单元可在层内重复一或多次。通过另一实例的方式，单元可经规则或不规则塑形。在本文中应注意，单元可在一或多组设计数据的多个层之间重复。
在另一实施例中，一或多组设计数据包含一或多个受关注设计。例如，一或多个受关注设计可在一或多组设计数据内重复一或多次。在另一实施例中，受关注设计可与定位于一或多组设计数据内的单元相关联。在本文中应注意，受关注设计可对应于一或多组设计数据的特定电意图。如在本发明中所使用，一或多组设计数据的电意图包含(但不限于)电源线、接地线、时序线、字线、位线、数据线、逻辑线及类似者。
在另一实施例中，样本载台106可包含所属领域中已知的任何合适机械及/或机器人组合件。例如，样本载台106可经配置以将样本104致动到选定位置或定向。例如，样本载台106可包含或可机械耦合到一或多个致动器(例如电动机或伺服机构)、经配置以平移或旋转样本104以根据选定检验或度量衡算法(所属领域中已知一些)定位、聚光及/或扫描。
在一个实施例中，控制器110包含一或多个处理器112及存储器媒体114。在另一实施例中，一或多组程序指令116存储于存储器媒体114中。在另一实施例中，一或多个处理器112经配置以执行程序指令集116而实施本发明中描述的各种步骤中的一或多者。
在另一实施例中，用户接口120通信地耦合到控制器110的一或多个处理器112。在另一实施例中，用户接口120包含显示装置122。在另一实施例中，用户接口120包含用户输入124。
在另一实施例中，控制器110经配置以通过可包含有线及/或无线部分的传输媒体从其它系统或子系统接收及/或获取数据或信息(例如，来自检验工具102或来自检验工具102的组件中的任何者的一或多组信息，或经由用户接口120接收的一或多个用户输入)。在另一实施例中，系统100的控制器110经配置以通过可包含有线及/或无线部分的传输媒体将数据或信息(例如，本文揭示的一或多个过程的输出)传输到一或多个系统或子系统(例如，将一或多个指令传输到检验工具102或检验工具102的组件中的任何者，或显示于用户接口120上的一或多个输出)。在此方面，传输媒体可充当控制器110与系统100的其它子系统之间的数据链路。在另一实施例中，控制器110经配置以经由传输媒体(例如，网络连接)将数据传送到外部系统。
在一个实例中，检验工具102的检测器可以任何合适方式(例如，通过由图1中展示的虚线指示的一或多个传输媒体)耦合到控制器110，使得控制器110可接收由检测器产生的输出。通过另一实例的方式，如果检验工具102包含一个以上检测器，那么控制器110可耦合到如以上描述的多个检测器。在本文中应注意，控制器110可经配置以使用由检验工具102收集及传输的检测数据利用所属领域中已知的检测晶片上的缺陷的任何方法及/或算法来检测样本104的一或多个缺陷。例如，检验工具102可经配置以从系统100的另一子系统(包含(但不限于)控制器110)接受指令。一旦从控制器110接收指令，那么检验工具102可在于提供的指令(即，检验方案)中识别的样本104的位置处执行检验过程，从而将检验过程的结果传输到控制器110。
在一个实施例中，所述组程序指令116经编程而使得一或多个处理器112识别设计数据中的重复单元块中的一或多个关注区域，且另外识别样本104的选定区域的一或多个图像中的一或多个关注区域中的一或多个缺陷。例如，所述组程序指令116可经编程以使得一或多个处理器112接收设计数据，其中设计数据包含重复单元块。通过另一实例的方式，所述组程序指令116可经编程以使得一或多个处理器112在用户接口120上呈现重复单元块的特定单元。通过另一实例的方式，所述组程序指令116可经编程以使得一或多个处理器112界定与特定单元中的第一受关注设计相关联的第一关注区域，其中第一关注区域具有第一敏感度阈值。通过另一实例的方式，所述组程序指令116可经编程以使得一或多个处理器112界定与特定单元中的额外受关注设计相关联的额外关注区域，其中额外关注区域具有额外敏感度阈值。通过另一实例的方式，所述组程序指令116可经编程以使得一或多个处理器112通过执行搜索功能而识别重复单元块内的第一关注区域的集合，以识别重复单元块内的第一受关注设计的额外出现。通过另一实例的方式，所述组程序指令116可经编程以使得一或多个处理器112通过执行搜索功能而识别重复单元块内的额外关注区域的集合，以识别重复单元块内的额外受关注设计的额外出现。通过另一实例的方式，所述组程序指令116可经编程以使得一或多个处理器112从检验工具接收样本104的选定区域的一或多个图像。通过另一实例的方式，所述组程序指令116可经编程以使得一或多个处理器112基于第一敏感度阈值而识别样本104的选定区域的一或多个图像中的关注区域的第一集合内的一或多个缺陷。通过另一实例的方式，所述组程序指令116可经编程以使得一或多个处理器112基于额外敏感度阈值而识别样本104的选定区域的一或多个图像中的关注区域的额外集合内的一或多个缺陷。应注意，本文将进一步详细描述关注区域的敏感度阈值。
在另一实施例中，所述组程序指令116经编程而使得一或多个处理器112识别设计数据的重复单元块中的一或多个关注区域。例如，所述组程序指令116可经编程以使得一或多个处理器112接收设计数据，其中设计数据包含重复单元块。通过另一实例的方式，所述组程序指令116可经编程以使得一或多个处理器112在用户接口120上呈现重复单元块的特定单元。通过另一实例的方式，所述组程序指令116可经编程以使得一或多个处理器112界定与特定单元中的第一受关注设计相关联的第一关注区域，其中第一关注区域具有第一敏感度阈值。通过另一实例的方式，所述组程序指令116可经编程以使得一或多个处理器112界定与特定单元中的额外受关注设计相关联的额外关注区域，其中额外关注区域具有额外敏感度阈值。通过另一实例的方式，所述组程序指令116可经编程以使得一或多个处理器112通过执行搜索功能而识别重复单元块内的第一关注区域的集合，以识别重复单元块内的第一受关注设计的额外出现。通过另一实例的方式，所述组程序指令116可经编程以使得一或多个处理器112通过执行搜索功能而识别重复单元块内的额外关注区域的集合，以识别重复单元块内的额外受关注设计的额外出现。应注意，本文将进一步详细描述关注区域的敏感度阈值。
在另一实施例中，所述组程序指令116经编程而使得一或多个处理器112识别样本104的选定区域的一或多个图像中的一或多个关注区域中的一或多个缺陷。例如，所述组程序指令116可经编程以使得一或多个处理器112识别第一关注区域的第一集合，其中所述第一关注区域与设计数据中的重复单元块内的第一受关注设计相关联，其中所述第一关注区域具有第一敏感度阈值。通过另一实例的方式，所述组程序指令116可经编程以使得一或多个处理器112识别额外关注区域的额外集合，其中所述额外关注区域与设计数据中的重复单元块内的额外受关注设计相关联，其中所述额外关注区域具有额外敏感度阈值。通过另一实例的方式，所述组程序指令116可经编程以使得一或多个处理器112从检验工具接收样本104的选定区域的一或多个图像。通过另一实例的方式，所述组程序指令116可经编程以使得一或多个处理器112基于第一敏感度阈值识别样本104的选定区域的一或多个图像中的第一关注区域的第一集合内的一或多个缺陷。通过另一实例的方式，所述组程序指令116可经编程以使得一或多个处理器112基于额外敏感度阈值识别样本104的选定区域的一或多个图像中的额外关注区域的额外集合内的一或多个缺陷。应注意，本文将进一步详细描述关注区域的敏感度阈值。
在一个实施例中，控制器110的一或多个处理器112包含所属领域中已知的任何一或多个处理元件。在此方面，一或多个处理器112可包含经配置以执行算法及/或指令的任何微处理器装置。例如，一或多个处理器112可由桌上型计算机、大型主计算机系统、工作站、图像计算机、并行处理器、车载计算机、手持计算机(例如，平板、智能手机或平板手机)或经配置以执行程序(经配置以操作系统100)的其它计算机系统(例如，网络计算机)组成，如在本发明中所描述。应意识到，本发明描述的步骤可由单个计算机系统或替代地由多个计算机系统实施。一般来说，术语“处理器”可广泛定义为涵盖具有执行来自非暂时性存储器媒体(例如，存储器114)的程序指令116的一或多个处理元件的任何装置。此外，系统100的不同子系统(例如，检验工具102或用户接口120)可包含适合用于实施本发明描述的步骤的至少一部分的处理器或逻辑元件。因此，以上描述不应解释为对本发明的限制而仅为说明。
在一个实施例中，控制器110的存储器媒体114包含所属领域中已知的适合用于存储可由相关联的一或多个处理器112执行的程序指令116的任何存储媒体。例如，存储器媒体114可包含非暂时性存储器媒体。例如，存储器媒体114可包含(但不限于)只读存储器、随机存取存储器、磁性或光学存储器装置(例如，磁盘)、磁带、固态驱动器及类似者。在另一实施例中，在本文中应注意，存储器114经配置以将显示信息提供到显示装置122及/或提供本文描述的各种步骤的输出。应进一步注意，存储器114可连同一或多个处理器112容纳于共同控制器壳体中。在替代性实施例中，存储器114可相对于处理器112及控制器110的物理位置经远程定位。例如，控制器110的一或多个处理器112可存取通过网络(例如，因特网、内部网络及类似者)可存取的远程存储器(例如服务器)。在另一实施例中，存储器媒体114存储用于使得一或多个处理器112实施本发明中描述的各种步骤的程序指令116。
在一个实施例中，显示装置122包含所属领域中已知的任何显示装置。例如，所述显示装置可包含(但不限于)液晶显示器(LCD)。通过另一实例的方式，所述显示装置可包含(但不限于)基于有机发光二极管(OLED)的显示器。通过另一实例的方式，显示装置可包含(但不限于)CRT显示器。所属领域的技术人员应意识到，各种显示装置可适合用于在本发明中实施且显示装置的特定选择可取决于各种因素，包含(但不限于)形状因数、成本及类似者。一般来说，能够与用户输入装置(例如，触摸屏、边框安装接口、键盘、鼠标、触摸板(trackpad)及类似者)集成的任何显示装置适合用于在本发明中实施。
在一个实施例中，用户输入装置124包含所属领域中已知的任何用户输入装置。例如，用户输入装置124可包含(但不限于)键盘、小键盘、触摸屏、操纵杆、旋钮、滚轮、轨迹球(track ball)、开关、转盘、滑杆、滚动条、滑件、柄、触摸板(touch pad)、按板(paddle)、操纵盘、游戏杆、边框输入装置或类似者。在触摸屏接口的情况中，所属领域的技术人员应意识到，大量触摸屏接口可适合用于在本发明中实施。例如，显示装置122可与触摸屏接口集成，例如(但不限于)电容式触摸屏、电阻式触摸屏、基于表面声波的触摸屏、基于红外线的触摸屏或类似者。一般来说，能够与显示装置的显示部分集成的任何触摸屏接口适合用于在本发明中实施。在另一实施例中，用户输入装置124可包含(但不限于)边框安装接口。
可如本文描述的进一步配置图1中说明的系统100的实施例。另外，系统100可经配置以执行本文描述的系统及方法实施例中的任何者的任何其它步骤。
图2A到2C说明根据本发明的一组设计数据200中的重复单元块中的单元202。在本文中应注意，本文先前描述的各种系统及方法实施例、组件及架构应解释为扩展到图2的数据200。
在一个实施例中，设计数据200经分析以识别半导体晶片的电结构(例如，SRAM块)及所述电结构内的一或多个缺陷的潜在位置。在另一实施例中，控制器110从设计数据200内的重复单元块选择特定单元202。在另一实施例中，单元202包含一或多个受关注设计，其中所述一或多个受关注设计对应于一或多个缺陷的潜在位置。在另一实施例中，一或多个受关注设计可经图案化。例如，单元202可包含第一图案化受关注设计201a。通过另一实例的方式，单元202可包含一或多个额外图案化受关注设计201b。在另一实施例中，将特定单元202显示给用户。例如，单元202可显示在用户接口120的显示器122上。在另一实施例中，一或多个受关注设计可未经图案化(即，对设计数据是单一的)。
在另一实施例中，一或多个图案化受关注设计可分组为图案化区域。例如，一或多个图案化受关注设计可基于图案化受关注设计中存在的重复量、与图案化受关注设计相关联的图案复杂性及图案化受关注设计的定向而进行分组。在本文中应注意，给定图案区域还可包含非图案化受关注设计(即，对设计数据单一的受关注设计)。在另一实施例中，如图2B中所说明，两个或两个以上图案化受关注设计可一起分组成单元202内的图案化区域。
在另一实施例中，控制器110界定第一关注区域204。例如，第一关注区域204可经界定以包含单元202内的一或多个受关注设计的部分。例如，如图2B中所展示，第一关注区域204涵盖图案化受关注设计201a及图案化受关注设计201b的两者的部分。在另一实施例中，基于由用户经由用户接口120的用户输入124选择的单元202内的图案化区域的部分而界定第一关注区域204。例如，在用户输入124是鼠标光标的情况中，用户可在单元202上单击且拖动以界定规则或不规则塑形的第一关注区域204。通过另一实例的方式，在用户输入124是触笔及触板的情况中，用户可在单元202上拖动以界定规则或不规则塑形的第一关注区域204。在另一实施例中，在单元202内界定单元202内的第一关注区域204的任何重复。例如，控制器110可经由一系列程序指令自动界定单元202内的第一关注区域204的重复。通过另一实例的方式，用户可手动界定单元202内的第一关注区域204的重复。
在另一实施例中，控制器110界定一或多个额外关注区域206。例如，一或多个额外关注区域206可经界定以包含单元202内的一或多个受关注设计的部分。例如，如图2C中所展示，界定的额外关注区域206涵盖图案化受关注设计201a的部分。在另一实施例中，一或多个额外关注区域206比第一关注区域204较不敏感，如本文将进一步详细描述。在另一实施例中，基于由用户经由用户接口120的用户输入124选择的单元202内的图案化区域的部分界定一或多个额外关注区域206。例如，在用户输入124是鼠标光标的情况中，用户可在单元202上单击且拖动以界定规则或不规则塑形的一或多个额外关注区域206。通过另一实例的方式，在用户输入124是触笔及触板的情况中，用户可经由触板或显示器122在单元202上拖动以界定规则或不规则塑形的一或多个额外关注区域206。在另一实施例中，在单元202内界定一或多个额外关注区域206的任何重复。例如，控制器110可经由一系列程序指令自动界定单元202内的一或多个额外关注区域206的重复。通过另一实例的方式，用户可手动界定单元202内的一或多个额外关注区域206的重复。
在另一实施例中，控制器110执行搜索功能以将界定的第一关注区域204及一或多个额外关注区域206应用到设计数据200内的重复单元块的剩余单元。例如，所述搜索功能可为像素对设计对准功能(PDA)。在2010年3月9日发布的第7,676,077号美国专利中描述用于将设计数据与晶片检验数据对准的方法及系统，所述专利的全文以引用的方式并入本文中。
在一个实施例中，界定的第一关注区域204具有对应第一敏感度阈值。在另一实施例中，界定的一或多个额外关注区域206具有一或多个对应额外敏感度阈值。在另一实施例中，第一关注区域204具有比一或多个额外关注区域206更高的敏感度阈值。在本文中应注意，关注区域的“敏感度阈值”对应于样本的选定区域的一或多个图像的关注区域中的缺陷的临界性。例如，与具有较低敏感度阈值的关注区域中的缺陷相比，具有较高敏感度阈值的关注区域中的缺陷对晶片更加重要。在本文中应进一步注意，出于本发明的目的，具有较高敏感度阈值的关注区域定义为是“更敏感度”关注区域。
在另一实施例中，依据所述关注区域内的比较标记的数目界定关注区域的敏感度阈值。例如，较少数目的比较标记可与用于关注区域的较高敏感度阈值相关。在此实例中，缺少一或多个比较标记的样本的选定区域的一或多个图像中的关注区域可识别为具有缺陷。例如，相较于可在识别缺陷之前从一或多个额外关注区域206缺失的比较标记的数目，在第一关注区域204具有比一或多个额外关注区域206更高的敏感度阈值的情况中，在识别缺陷之前较少数目的比较标记可从第一关注区域204缺失。
通过另一实例的方式，较高数目的比较标记可与用于关注区域的较高敏感度阈值相关。在此实例中，如果在所述样本的选定区域的一或多个图像中的关注区域内未找出最少数目的比较标记，那么所述关注区域经识别为具有缺陷。例如，在第一关注区域204具有比一或多个额外关注区域206更高的敏感度阈值的情况中，相较于一或多个额外关注区域206必须具有的比较标记的数目，第一关注区域204必须具有较高数目的比较标记以使缺陷不被识别。
本发明的实施例的优势包含执行运行时间上下文映图(RTCM)演现，而不必在检验过程期间通过实施PDA以使得具有第一关注区域204及一或多个额外关注区域区域206的单元202与设计数据200内的重复单元块中的剩余单元对准而界定关注区域。在本文中应注意，可通过水平演现接着垂直演现而简化RTCM演现。替代地，可通过垂直演现接着水平演现而简化RTCM演现。可如在以下专利中描述那样进一步执行将RTCM用于检测步骤及/或本文描述的任何其它步骤：2010年3月9日发布的第7,676,077号美国专利、2011年1月25日发布的第7,877,722号美国专利及2015年11月10日发布的第9,183,624号美国专利，所述专利中的每一者以引用的方式并入本文中。
本发明的实施例的优势还包含允许用户根据受关注设计可出现在重复结构中的何处的用户的知识演现设计数据中的关注区域阵列，而非基于检验过程期间在设计数据中所观察者。在本文中应注意，根据用户的选择(而非基于检验过程期间在设计数据中所观察者)演现关注区域可增加关注区域阵列的敏感度阈值，而无需牺牲检验过程的生产速度，使得可更多地采用实施用户界定关注区域阵列方法的工具，且可导致更易于使用工具。例如，在检验期间实施用户界定的关注区域而非在检验过程期间演现的关注区域可减少关注区域阵列的RTCM演现所需的运算费用，因为其减少在检验过程期间从设计数据演现关注区域所花费的时间。
图3说明描绘用于识别在一组设计数据中具有一或多个界定的关注区域的一组样本检验图像中的一或多个缺陷的方法300的过程流程图。所述方法还可包含可由输出获取子系统及/或本文描述的计算机子系统或系统执行的任何其它步骤。可由根据本文描述的实施例中的任何者配置的一或多个计算机系统执行步骤。在本文中应注意，可由系统100全部或部分实施方法300的步骤。然而应意识到，方法300不限于系统100，因为额外或替代系统级实施例可实施全部或部分方法300的步骤。
在步骤302中，显示重复单元块中的特定单元。在一个实施例中，控制器110接收设计数据。在另一实施例中，设计数据包含重复单元块。在另一实施例中，从重复单元块选择特定单元且显示所述特定单元。例如，所述特定单元可显示于用户接口120的显示器122上。
在步骤304中，在特定单元中界定与第一受关注设计相关联的第一关注区域。在一个实施例中，从用户接收与第一受关注设计相关联的第一关注区域。例如，可经由用户接口120的用户输入124从用户接收第一关注区域。在另一实施例中，第一关注区域具有第一敏感度阈值，其中由第一关注区域中的比较标记的数目界定第一敏感度阈值。例如，第一关注区域中的比较标记的数目可为100。在另一实施例中，执行图案搜索功能以将第一关注区域应用到特定单元中的相关联的第一受关注设计的重复例子。
在步骤306中，界定与一或多个受关注额外设计相关联的一或多个额外关注区域。在一个实施例中，从用户接收与一或多个受关注额外设计相关联的一或多个额外关注区域。例如，可经由用户接口120的用户输入124从用户接收一或多个额外关注区域。在另一实施例中，一或多个额外关注区域具有一或多个额外敏感度阈值，其中由一或多个额外关注区域中的比较标记的数目界定一或多个额外敏感度阈值。例如，第二关注区域可具有第二敏感度阈值200。通过另一实例的方式，第三关注区域可具有第三敏感度阈值300。在另一实施例中，一或多个额外关注区域比第一关注区域较不敏感(例如，一或多个额外关注区域具有比第一关注区域更低的敏感度阈值)。在另一实施例中，执行图案搜索功能以将一或多个额外关注区域应用到特定单元中的相关联的一或多个受关注额外设计的重复例子。
在步骤308中，遍及重复单元块应用第一关注区域及一或多个额外关注区域。在一个实施例中，执行图案搜索功能以将第一关注区域应用到重复单元块内的第一受关注设计的一或多个额外出现。在另一实施例中，从第一受关注设计的识别的一或多个额外出现识别重复单元块内的一组第一关注区域。在另一实施例中，执行图案搜索功能以将一或多个额外关注区域应用到重复单元块内的一或多个受关注额外设计的一或多个额外出现。在另一实施例中，从一或多个受关注额外设计的识别的一或多个额外出现识别重复单元块内的一或多个额外关注区域的一或多个额外集合。
在步骤310中，识别样本的选定区域的一或多个图像中的一或多个缺陷。在一个实施例中，从检验工具接收样本的选定区域的一或多个图像。在另一实施例中，在样本的一或多个图像中的关注区域内识别一或多个缺陷。例如，基于第一敏感度阈值识别一或多个图像中的关注区域的第一集合内的一或多个缺陷。通过另一实例的方式，基于一或多个额外敏感度阈值识别一或多个图像的一或多个额外关注区域内的一或多个缺陷。
在本文中应注意，可在重复单元块的特定单元内界定与最多N个受关注设计相关联的最多N个关注区域。在本文中应进一步注意，可从用户接收与最多N个受关注设计相关联的最多N个关注区域。在本文中应进一步注意，最多N个关注区域可具有最多N个敏感度阈值，其中依据最多N个关注区域中的比较标记的数目界定最多N个敏感度阈值。在本文中应进一步注意，可执行图案搜索功能以将最多N个关注区域应用到特定单元中的相关联的最多N个受关注设计的重复例子。在本文中应进一步注意，可执行图案搜索功能以将最多N个关注区域应用到重复单元块内的最多N个受关注设计的N个出现。在本文中应进一步注意，可从最多N个受关注设计的识别的最多N个出现识别最多N个关注区域的最多N个集合。在本文中应进一步注意，可基于最多N个敏感度阈值识别一或多个图像的最多N个关注区域内的一或多个缺陷。因此，以上描述不应解释为对本发明的限制而仅为说明。
在本文中应注意，界定的敏感度阈值中的任何者可依赖或独立于其它界定的敏感度阈值。在本文中应进一步注意，以上体现的图案搜索功能中的任何者可不是自动化的，而是可由用户手动执行。因此，以上描述不应解释为对本发明的限制而仅为说明。
尽管已说明本发明的特定实施例，但应明白在不违背以上发明内容的范围及精神的情况下可由所属领域的技术人员作出本发明的各种修改及实施例。据此，应仅由本发明的所附权利要求书限制本发明的范围。

Claims (20)

1.一种用于识别经界定关注区域中缺陷的系统，其包括：
检验工具，其中所述检验工具包括经配置以获取样本的选定区域的一或多个图像的检测器；
用户接口，其中所述用户接口包括显示器及用户输入装置；及
控制器，其包含经配置以执行存储于存储器中的一组程序指令的一或多个处理器，其中所述程序指令经配置以使得所述一或多个处理器：
接收设计数据，其中所述设计数据包含重复单元块；
在所述用户接口上呈现所述重复单元块的特定单元；
从经由所述用户接口接收的第一输入界定与所述特定单元中的第一受关注设计相关联的第一关注区域，其中所述第一关注区域具有第一敏感度阈值；
从经由所述用户接口接收的额外输入界定与所述特定单元中的额外受关注设计相关联的额外关注区域，其中所述额外关注区域具有额外敏感度阈值，其中所述第一关注区域比所述额外关注区域更敏感；
通过执行搜索功能而识别所述重复单元块内的第一关注区域的集合，以识别所述重复单元块内的所述第一受关注设计的额外出现；
通过执行搜索功能而识别所述重复单元块内的额外关注区域的集合，以识别所述重复单元块内的所述额外受关注设计的额外出现；
根据所述第一关注区域的集合以及所述额外关注区域的集合来配置所述检验工具，以减少获取所述样本的所述选定区域的所述一或多个图像时的检验时间；
从所述检验工具接收所述样本的所述选定区域的所述一或多个图像；
基于所述第一敏感度阈值而识别所述样本的所述选定区域的所述一或多个图像中的所述第一关注区域的所述集合内的一或多个缺陷；及
基于所述额外敏感度阈值而识别所述样本的所述选定区域的所述一或多个图像中的所述额外关注区域的所述集合内的一或多个缺陷。
2.根据权利要求1所述的系统，其中基于由所述控制器经由所述用户接口接收的选择而界定所述第一关注区域及所述额外关注区域中的至少一者。
3.根据权利要求1所述的系统，其中识别与所述重复单元块内的相关联的所述第一受关注设计的额外出现的所述搜索功能包含像素与设计对准过程。
4.根据权利要求1所述的系统，其中识别所述重复单元块内的所述额外受关注设计的额外出现的所述搜索功能包含像素与设计对准过程。
5.根据权利要求1所述的系统，其中利用所述重复单元块内的第一关注区域的所述识别的集合及所述重复单元块内的额外关注区域的所述识别的集合中的至少一者执行运行时间内容映图演现。
6.根据权利要求1所述的系统，其中依据所述第一关注区域内的多个比较标记确定所述第一敏感度阈值，其中所述第一关注区域内的较少数目的所述多个比较标记对应于用于所述第一关注区域的较高敏感度阈值。
7.根据权利要求1所述的系统，其中依据所述额外关注区域内的多个比较标记确定所述额外敏感度阈值，其中所述额外关注区域内的较少数目的所述多个比较标记对应于用于所述额外关注区域的较高敏感度阈值。
8.根据权利要求1所述的系统，其中所述第一敏感度阈值高于所述额外敏感度阈值。
9.根据权利要求1所述的系统，其中所述检验工具包括暗场检验工具或亮场检验工具中的至少一者。
10.根据权利要求1所述的系统，其中所述检验工具包含照明源。
11.根据权利要求10所述的系统，其中所述照明源包括：
窄带源或宽带源中的至少一者。
12.根据权利要求1所述的系统，其中所述检验工具包括：
扫描电子显微镜SEM工具。
13.一种用于界定关注区域的系统，其包括：
用户接口，其中所述用户接口包括显示器及用户输入装置；及
控制器，其包含经配置以执行存储于存储器中的一组程序指令的一或多个处理器，其中所述程序指令经配置以使得所述一或多个处理器：
接收设计数据，其中所述设计数据包含重复单元块；
在所述用户接口上呈现所述重复单元块的特定单元；
从经由所述用户接口接收的第一输入界定与所述特定单元中的第一受关注设计相关联的第一关注区域，其中所述第一关注区域具有第一敏感度阈值；
从经由所述用户接口接收的额外输入界定与所述特定单元中的额外受关注设计相关联的额外关注区域，其中所述额外关注区域具有额外敏感度阈值，其中所述第一关注区域比所述额外关注区域更敏感；
通过执行搜索功能而识别所述重复单元块内的第一关注区域的集合，以识别所述重复单元块内的所述第一受关注设计的额外出现；
通过执行搜索功能而识别所述重复单元块内的额外关注区域的集合，以识别所述重复单元块内的所述额外受关注设计的额外出现；以及
根据所述第一关注区域的集合以及所述额外关注区域的集合来配置检验工具，以减少获取所述样本的所述选定区域的所述一或多个图像时的检验时间，其中所述检验工具包括经配置以获取所述样本的所述选定区域的所述一或多个图像的检测器。
14.一种用于识别经界定关注区域中缺陷的系统，其包括：
检验工具，其中所述检验工具包括经配置以获取样本的选定区域的一或多个图像的检测器；及
控制器，其包含经配置以执行存储于存储器中的一组程序指令的一或多个处理器，其中所述程序指令经配置以使得所述一或多个处理器：
识别第一关注区域的集合，其中第一关注区域是从经由用户接口接收的第一输入界定的，其中所述第一关注区域与设计数据中的重复单元块内的第一受关注设计相关联，其中所述第一关注区域具有第一敏感度阈值，其中所述用户接口包括显示器及用户输入装置；
识别额外关注区域的集合，其中额外关注区域是从经由所述用户接口接收的额外输入界定的，其中所述额外关注区域与设计数据中的所述重复单元块内的额外受关注设计相关联，其中所述额外关注区域具有额外敏感度阈值，其中所述第一关注区域比所述额外关注区域更敏感；
根据所述第一关注区域的集合以及所述额外关注区域的集合来配置所述检验工具，以减少获取所述样本的所述选定区域的所述一或多个图像时的检验时间；
从所述检验工具接收所述样本的所述选定区域的所述一或多个图像；
基于所述第一敏感度阈值识别所述样本的所述选定区域的所述一或多个图像中的所述第一关注区域的所述集合内的一或多个缺陷；及
基于所述额外敏感度阈值识别所述样本的所述选定区域的所述一或多个图像中的所述额外关注区域的所述集合内的一或多个缺陷。
15.一种用于识别经界定关注区域中缺陷的方法，其包括：
接收设计数据，其中所述设计数据包含重复单元块；
在用户接口上呈现所述重复单元块的特定单元，其中所述用户接口包括显示器及用户输入装置；
从经由所述用户接口接收的第一输入界定与所述特定单元中的第一受关注设计相关联的第一关注区域，其中所述第一关注区域具有第一敏感度阈值；
从经由所述用户接口接收的额外输入界定与所述特定单元中的额外受关注设计相关联的额外关注区域，其中所述额外关注区域具有额外敏感度阈值，其中所述第一关注区域比所述额外关注区域更敏感；
通过执行搜索功能而识别所述重复单元块内的第一关注区域的集合，以识别所述重复单元块内的所述第一受关注设计的额外出现；
通过执行搜索功能而识别所述重复单元块内的额外关注区域的集合，以识别所述重复单元块内的所述额外受关注设计的额外出现；
根据所述第一关注区域的集合以及所述额外关注区域的集合来配置检验工具，以减少获取所述样本的所述选定区域的所述一或多个图像时的检验时间，其中所述检验工具包括经配置以获取所述样本的所述选定区域的所述一或多个图像的检测器；
从所述检验工具接收所述样本的所述选定区域的所述一或多个图像；
基于所述第一敏感度阈值而识别所述样本的所述选定区域的所述一或多个图像中的所述第一关注区域的所述集合内的一或多个缺陷；及
基于所述额外敏感度阈值而识别所述样本的所述选定区域的所述一或多个图像中的所述额外关注区域的所述集合内的一或多个缺陷。
16.根据权利要求15所述的方法，其中依据所述第一关注区域内的多个比较标记的数目确定所述第一敏感度阈值，其中所述第一关注区域内的较少数目的比较标记对应于用于所述第一关注区域的较高敏感度阈值。
17.根据权利要求15所述的系统，其中依据所述额外关注区域内的多个比较标记的数目确定所述额外敏感度阈值，其中所述额外关注区域内的较少数目的所述多个比较标记对应于用于所述额外关注区域的较高敏感度阈值。
18.根据权利要求15所述的方法，其中所述第一敏感度阈值高于所述额外敏感度阈值。
19.一种用于界定关注区域的方法，其包括：
接收设计数据，其中所述设计数据包含重复单元块；
在用户接口上呈现所述重复单元块的特定单元，其中所述用户接口包括显示器及用户输入装置；
从经由所述用户接口接收的第一输入界定与所述特定单元中的第一受关注设计相关联的第一关注区域，其中所述第一关注区域具有第一敏感度阈值；
从经由所述用户接口接收的额外输入界定与所述特定单元中的额外受关注设计相关联的额外关注区域，其中所述额外关注区域具有额外敏感度阈值，其中所述第一关注区域比所述额外关注区域更敏感；
通过执行搜索功能而识别所述重复单元块内的第一关注区域的集合，以识别所述重复单元块内的所述第一受关注设计的额外出现；
通过执行搜索功能而识别所述重复单元块内的额外关注区域的集合，以识别所述重复单元块内的所述额外受关注设计的额外出现；以及
根据所述第一关注区域的集合以及所述额外关注区域的集合来配置检验工具，以减少获取所述样本的所述选定区域的所述一或多个图像时的检验时间，其中所述检验工具包括经配置以获取所述样本的所述选定区域的所述一或多个图像的检测器。
20.一种用于识别经界定关注区域中缺陷的方法，其包括：
识别第一关注区域的集合，其中第一关注区域是从经由用户接口接收的第一输入界定的，其中所述第一关注区域与设计数据中的重复单元块内的第一受关注设计相关联，其中所述第一关注区域具有第一敏感度阈值，其中所述用户接口包括显示器及用户输入装置；
识别额外关注区域的集合，其中额外关注区域是从经由所述用户接口接收的额外输入界定的，其中所述额外关注区域与设计数据中的所述重复单元块内的额外受关注设计相关联，其中所述额外关注区域具有额外敏感度阈值，其中所述第一关注区域比所述额外关注区域更敏感；
根据所述第一关注区域的集合以及所述额外关注区域的集合来配置检验工具，以减少获取所述样本的所述选定区域的所述一或多个图像时的检验时间，其中所述检验工具包括经配置以获取所述样本的所述选定区域的所述一或多个图像的检测器；
从所述检验工具接收所述样本的所述选定区域的所述一或多个图像；
基于所述第一敏感度阈值识别所述样本的所述选定区域的所述一或多个图像中的所述第一关注区域的所述集合内的一或多个缺陷；及
基于所述额外敏感度阈值识别所述样本的所述选定区域的所述一或多个图像中的所述额外关注区域的所述集合内的一或多个缺陷。
CN201780014887.1A 2016-03-29 2017-03-28 用于界定设计数据的重复结构中的关注区域的系统及方法 Active CN108780051B (zh)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201662314725P 2016-03-29 2016-03-29
US62/314,725 2016-03-29
US15/351,813 US10339262B2 (en) 2016-03-29 2016-11-15 System and method for defining care areas in repeating structures of design data
US15/351,813 2016-11-15
PCT/US2017/024506 WO2017172743A2 (en) 2016-03-29 2017-03-28 System and method for defining designs of interest in repeating structures of design data

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108780051A CN108780051A (zh) 2018-11-09
CN108780051B true CN108780051B (zh) 2020-11-10

Family

ID=59961635

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201780014887.1A Active CN108780051B (zh) 2016-03-29 2017-03-28 用于界定设计数据的重复结构中的关注区域的系统及方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US10339262B2 (zh)
KR (1) KR102244576B1 (zh)
CN (1) CN108780051B (zh)
TW (1) TWI710891B (zh)
WO (1) WO2017172743A2 (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11308606B2 (en) 2019-08-16 2022-04-19 Kla Corporation Design-assisted inspection for DRAM and 3D NAND devices
US11127136B2 (en) * 2019-12-05 2021-09-21 Kla Corporation System and method for defining flexible regions on a sample during inspection
US11887296B2 (en) * 2021-07-05 2024-01-30 KLA Corp. Setting up care areas for inspection of a specimen

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1508730A (zh) * 2002-11-21 2004-06-30 �����ּ�����˾ 度量配方的自动产生
TW201323897A (zh) * 2011-07-29 2013-06-16 Kla Tencor Corp 用於在光伏打電池之生產程序中獲得的半導體晶圓檢測資料之視覺化的方法及系統
TW201511157A (zh) * 2013-07-08 2015-03-16 Kla Tencor Corp 使用設計資料於半導體晶圓上偵測重複缺陷之方法及系統
CN104870984A (zh) * 2012-11-12 2015-08-26 科磊股份有限公司 用于混合模式的晶片检验的方法及系统
WO2016014711A1 (en) * 2014-07-22 2016-01-28 Kla-Tencor Corporation Determining coordinates for an area of interest on a specimen

Family Cites Families (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6411377B1 (en) * 1991-04-02 2002-06-25 Hitachi, Ltd. Optical apparatus for defect and particle size inspection
US5805278A (en) 1995-02-09 1998-09-08 Inspex, Inc. Particle detection method and apparatus
US6621570B1 (en) 1999-03-04 2003-09-16 Inspex Incorporated Method and apparatus for inspecting a patterned semiconductor wafer
US6614924B1 (en) * 1999-08-02 2003-09-02 Applied Materials, Inc. Adaptive mask technique for defect inspection
JP2004144610A (ja) * 2002-10-24 2004-05-20 Renesas Technology Corp ウェハ欠陥検査装置
US7602962B2 (en) 2003-02-25 2009-10-13 Hitachi High-Technologies Corporation Method of classifying defects using multiple inspection machines
JP4229767B2 (ja) 2003-06-30 2009-02-25 株式会社東京精密 画像欠陥検査方法、画像欠陥検査装置及び外観検査装置
JPWO2005001456A1 (ja) * 2003-06-30 2006-08-10 株式会社東京精密 パターン比較検査方法およびパターン比較検査装置
US7135344B2 (en) * 2003-07-11 2006-11-14 Applied Materials, Israel, Ltd. Design-based monitoring
US7092082B1 (en) 2003-11-26 2006-08-15 Kla-Tencor Technologies Corp. Method and apparatus for inspecting a semiconductor wafer
US7570796B2 (en) 2005-11-18 2009-08-04 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for utilizing design data in combination with inspection data
WO2007120280A2 (en) * 2005-11-18 2007-10-25 Kla-Tencor Technologies Corporation Methods and systems for utilizing design data in combination with inspection data
US7676077B2 (en) 2005-11-18 2010-03-09 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for utilizing design data in combination with inspection data
US7877722B2 (en) * 2006-12-19 2011-01-25 Kla-Tencor Corp. Systems and methods for creating inspection recipes
US8698093B1 (en) 2007-01-19 2014-04-15 Kla-Tencor Corporation Objective lens with deflector plates immersed in electrostatic lens field
US7715997B2 (en) * 2007-09-11 2010-05-11 Kla-Tencor Technologies Corporation Intelligent inspection based on test chip probe failure maps
US8559001B2 (en) * 2010-01-11 2013-10-15 Kla-Tencor Corporation Inspection guided overlay metrology
US8781781B2 (en) * 2010-07-30 2014-07-15 Kla-Tencor Corp. Dynamic care areas
JP5568456B2 (ja) * 2010-12-06 2014-08-06 株式会社日立ハイテクノロジーズ 荷電粒子線装置
US8664594B1 (en) 2011-04-18 2014-03-04 Kla-Tencor Corporation Electron-optical system for high-speed and high-sensitivity inspections
US8692204B2 (en) 2011-04-26 2014-04-08 Kla-Tencor Corporation Apparatus and methods for electron beam detection
US8716662B1 (en) 2012-07-16 2014-05-06 Kla-Tencor Corporation Methods and apparatus to review defects using scanning electron microscope with multiple electron beam configurations
US9189844B2 (en) * 2012-10-15 2015-11-17 Kla-Tencor Corp. Detecting defects on a wafer using defect-specific information
US8984450B2 (en) 2013-03-14 2015-03-17 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. Method and apparatus for extracting systematic defects
US9183624B2 (en) 2013-06-19 2015-11-10 Kla-Tencor Corp. Detecting defects on a wafer with run time use of design data
US9171364B2 (en) * 2013-06-21 2015-10-27 Kla-Tencor Corp. Wafer inspection using free-form care areas
US9558858B2 (en) 2013-08-14 2017-01-31 Kla-Tencor Corporation System and method for imaging a sample with a laser sustained plasma illumination output
US9941655B2 (en) 2014-03-25 2018-04-10 Kla-Tencor Corporation High power broadband light source
US10032620B2 (en) 2014-04-30 2018-07-24 Kla-Tencor Corporation Broadband light source including transparent portion with high hydroxide content
US9286675B1 (en) * 2014-10-23 2016-03-15 Applied Materials Israel Ltd. Iterative defect filtering process
US9735064B2 (en) * 2015-07-29 2017-08-15 Globalfoundries Inc. Charge dynamics effect for detection of voltage contrast defect and determination of shorting location

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1508730A (zh) * 2002-11-21 2004-06-30 �����ּ�����˾ 度量配方的自动产生
TW201323897A (zh) * 2011-07-29 2013-06-16 Kla Tencor Corp 用於在光伏打電池之生產程序中獲得的半導體晶圓檢測資料之視覺化的方法及系統
CN104870984A (zh) * 2012-11-12 2015-08-26 科磊股份有限公司 用于混合模式的晶片检验的方法及系统
TW201511157A (zh) * 2013-07-08 2015-03-16 Kla Tencor Corp 使用設計資料於半導體晶圓上偵測重複缺陷之方法及系統
WO2016014711A1 (en) * 2014-07-22 2016-01-28 Kla-Tencor Corporation Determining coordinates for an area of interest on a specimen

Also Published As

Publication number Publication date
US10339262B2 (en) 2019-07-02
TWI710891B (zh) 2020-11-21
TW201800969A (zh) 2018-01-01
KR20180122032A (ko) 2018-11-09
CN108780051A (zh) 2018-11-09
WO2017172743A2 (en) 2017-10-05
WO2017172743A3 (en) 2018-08-23
KR102244576B1 (ko) 2021-04-23
US20170286589A1 (en) 2017-10-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11295438B2 (en) Method and system for mixed mode wafer inspection
KR20200014938A (ko) 반도체 제조 프로세스에서 딥 러닝을 사용하여 결함 및 임계 치수를 예측하기 위한 시스템 및 방법
US11410291B2 (en) System and method for generation of wafer inspection critical areas
CN108780051B (zh) 用于界定设计数据的重复结构中的关注区域的系统及方法
US10209628B2 (en) System and method for defect classification based on electrical design intent
CN108886007B (zh) 用于基于电设计意图的缺陷分类的系统及方法
US10387601B2 (en) Methods to store dynamic layer content inside a design file
WO2017180399A1 (en) System and method for defect classification based on electrical design intent

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