CN109075101A - 用于使用目标及参考组件的一致调制检测所制造目标组件中的缺陷的系统、方法及计算机程序产品 - Google Patents

用于使用目标及参考组件的一致调制检测所制造目标组件中的缺陷的系统、方法及计算机程序产品 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种在目标组件与参考组件之间具有一致调制的所制造装置。所述所制造装置包含具有第一调制的目标组件。所述所制造装置进一步包含所述目标组件的至少两个参考组件,其包含第一参考组件及第二参考组件,其中所述第一参考组件及所述第二参考组件各自具有所述第一调制。此外,本发明提供一种用于使用目标及参考组件的一致调制检测所制造目标组件中的缺陷的系统、方法及计算机程序产品。

Description

用于使用目标及参考组件的一致调制检测所制造目标组件中 的缺陷的系统、方法及计算机程序产品
相关申请案
本申请案主张2016年5月4日提出申请的第62/331,567号美国临时专利申请案的权益,所述美国临时专利申请案的全部内容以引用方式并入本文中。
技术领域
本发明涉及对所制造组件的检验,且更特定来说涉及检测所制造组件中的缺陷。
背景技术
当前,可通过将所制造装置的目标组件与所述所制造装置的参考组件进行比较来检测所制造组件(例如,晶片)中的缺陷。检验系统通过出于比较目的拍摄目标及参考组件的图像来完成此。特定来说,检测缺陷通常涉及执行两个单独比较以产生两个单独结果,个比较是在目标组件与参考组件中的一者之间进行,且另一比较是在目标组件与参考组件中的另一者之间进行。两个单独比较结果之间的任何类似性通常用作目标组件中的缺陷的指示物。
现有技术图1展示晶片的传统布局,所述晶片在列102中具有多个目标组件,所述多个目标组件各自是通过参数(例如,聚焦(F)及曝光(E))值的不同组合调制(即,放大)的相同图案,且所述晶片在位于目标组件的所述列的任一侧上的列104、106中进一步具有多个参考组件,且所述多个参考组件各自是相同图案的标称(即,未经调制)版本。因此,针对列102中的目标组件中的任何特定者,来自列104的参考组件及来自列106的参考组件可用于检测所述特定目标组件中的缺陷(参见方框108)。虽然参考组件展示为邻近于目标组件,但情形未必经常如此。举例来说,在其它晶片配置中,任何特定目标组件的参考组件可是最靠近于但未必邻近于所述特定目标组件的那些参考组件。
遗憾地,用于执行上文所描述的缺陷检测的传统方法涉及引入不准确结果的技术。举例来说,如上文所描述,为了放大缺陷而调制目标组件。这会放大目标组件中的缺陷及非缺陷两者。然而,参考组件是传统标称的。对仅目标组件的调制随后导致在实际上不存在缺陷时目标及参考组件中的相似结构出现不同。因此,经传统识别的缺陷的数目可过高,这限制辨别实际缺陷与经错误识别的缺陷的能力。
现有技术图2展示其中采用仅目标组件的调制的传统缺陷检测方法的效应的实例。在图2中,随着对目标组件的调制增加,目标组件(包含缺陷及非缺陷)的每一部分的大小也增加,因此不管实际缺陷如何都在逐部分基础上导致目标组件与参考组件之间的分化。如所展示,与在较低调制下相比,在较高调制下,由比较造成的差异图像包含额外差异。揭示上文所描述的现有技术的现有专利包含第8,213,704号美国专利及第6,902,855号美国专利,对所述美国专利的描述以其全文引用方式并入。
因此需要解决与用于所制造组件中的缺陷检测的现有技术相关联的这些及/或其它问题。
发明内容
在一个实施例中,提供一种在目标组件与参考组件之间具有一致调制的所制造装置。所述所制造装置包含具有第一调制的目标组件。所述所制造装置进一步包含所述目标组件的至少两个参考组件,其包含第一参考组件及第二参考组件,其中所述第一参考组件及所述第二参考组件各自具有所述第一调制。
在另一实施例中,提供一种用于使用目标及参考组件的一致调制检测所制造目标组件中的缺陷的系统、方法及计算机程序产品。在使用中,接收所制造装置的目标组件的第一图像,所述目标组件具有第一调制。另外,针对所述目标组件接收所述所制造装置的第一参考组件的第二图像,所述第一参考组件具有所述第一调制。此外,针对所述目标组件接收所述所制造装置的第二参考组件的第三图像,所述第二参考组件具有所述第一调制。再者,执行所述第一图像与所述第二图像的第一比较以产生指示所述第一图像与所述第二图像之间的差异的第一结果;执行所述第一图像与所述第三图像的第二比较以产生指示所述第一图像与所述第三图像之间的差异的第二结果;且执行所述第一结果与所述第二结果之间的第三比较以检测所述目标组件中的缺陷。
附图说明
图1展示根据现有技术的晶片的实例性布局。
图2展示根据现有技术的其中采用仅目标组件的调制的传统缺陷检测方法的效应的实例。
图3A是图解说明非暂时性计算机可读媒体的一个实施例的框图,所述非暂时性计算机可读媒体包含可在计算机系统上执行以用于执行本文中所描述的计算机实施方法中的一或多者的程序指令。
图3B是图解说明经配置以检测所制造装置上的缺陷的检验系统的一个实施例的侧视图的示意图。
图4图解说明根据实施例的在目标组件与参考组件之间具有一致调制的所制造装置。
图5图解说明根据实施例的用于将经一致调制的目标组件与参考组件进行比较以检测缺陷的方法。
图6图解说明根据实施例经检测缺陷在增加的调制下被逐渐移除。
图7图解说明根据实施例的依据针对不同调制在图案中检测到的缺陷的数目而产生的统计数据。
具体实施方式
以下描述揭示一种在目标组件与参考组件之间具有一致调制的所制造装置,以及一种将这些经一致调制的目标组件与参考组件进行比较以检测缺陷的系统、方法及计算机程序产品。应注意,包含下文所描述的各种实施例的此系统、方法及计算机程序产品可在任何检验系统(例如,晶片检验、光罩检验、激光扫描检验系统等)的上下文中实施,例如下文参考图3B所描述的检验系统。
额外实施例涉及一种非暂时性计算机可读媒体,所述非暂时性计算机可读媒体存储可在计算机系统上执行以用于执行用于使用经一致调制的目标及参考组件来检测缺陷的计算机实施方法的程序指令。图3A中展示一个此实施例。特定来说,如图3A中所展示,计算机可读媒体300包含可在计算机系统304上执行的程序指令302。计算机实施方法包含下文参考图5所描述的方法的步骤。程序指令可执行的计算机实施方法可包含本文中所描述的任何其它操作。
实施例如本文中所描述的那些方法的方法的程序指令302可存储于计算机可读媒体300上。所述计算机可读媒体可是例如磁盘或光盘或磁带的存储媒体,或所属领域中已知的任何其它适合的非暂时性计算机可读媒体。作为选项,计算机可读媒体300可位于计算机系统304内。
可以包含基于过程的技术、基于组件的技术及/或面向对象的技术以及其它技术的各种方式中的任何者来实施所述程序指令。举例来说,可视需要使用ActiveX控件、C++对象、JavaBeans、微软基础类(“MFC”)或其它技术或方法来实施所述程序指令。
计算机系统304可采取各种形式,包含个人计算机系统、图像计算机、主机计算机系统、工作站、网络器具、因特网器具或其它装置。一般来说,术语“计算机系统”可广泛定义为囊括具有执行来自存储器媒体的指令的一或多个处理器的任何装置。计算机系统304也可包含所属领域中已知的任何适合的处理器,例如平行处理器。另外,计算机系统304可包含具有高速处理及软件的计算机平台作为独立工具或网络化工具。
额外实施例涉及一种经配置以检测所制造装置上的缺陷的系统。图3B中展示此系统的一个实施例。所述系统包含经配置以针对在晶片(或其它装置)上制造的组件产生输出的检验系统305,所述检验系统在此实施例中如本文中进一步描述而配置。所述系统也包含经配置以用于执行下文参考图4所描述的操作的一或多个计算机系统。所述一或多个计算机系统可经配置以执行根据本文中所描述的实施例中的任何者的这些操作。所述计算机系统及所述系统可经配置以执行本文中所描述的任何其它操作且可如本文中所描述而进一步配置。
在图3B中所展示的实施例中,计算机系统中的一者是电子自动化设计(EDA)工具的一部分,且检验系统及计算机系统中的另一者不是所述EDA工具的一部分。这些计算机系统可包含(举例来说)上文参考图3A所描述的计算机系统304。举例来说,如图3B中所展示,计算机系统中的一者可是包含于EDA工具306中的计算机系统308。包含于此工具中的EDA工具306及计算机系统308可包含任何可商业获得的EDA工具。
检验系统305可经配置以通过用光扫描晶片及在扫描期间检测来自所述晶片的光而针对制造于所述晶片上的组件产生输出。举例来说,如图3B中所展示,检验系统305包含光源320,光源320可包含所属领域中已知的任何适合的光源。可将来自光源的光引导到分束器318,分束器318可经配置以将来自光源的光引导到晶片322。光源320可耦合到任何其它适合的元件(未展示),例如一或多个聚光透镜、准直透镜、中继透镜、物镜、光圈、光谱滤光器、偏光组件等等。如图3B中所展示,可以法向入射角将光引导到晶片322。然而,可以包含近乎法向及偏斜入射的任何适合的入射角将光引导到晶片322。另外,可依序或同时将光或多个光束以多于一个入射角引导到晶片322。检验系统305可经配置来以任何适合的方式使光扫描晶片322上方。
在扫描期间可通过检验系统305的一或多个通道来收集并检测来自晶片322的光。举例来说,以相对接近于法向的角度从晶片322反射的光(即,在入射为法向时镜面反射的光)可穿过分束器318到透镜314。透镜314可包含如图3B中所展示的折射光学元件。另外,透镜314可包含一或多个折射光学元件及/或一或多个反射光学元件。由透镜314收集的光可聚焦到检测器312。检测器312可包含所属领域中已知的任何适合的检测器,例如电荷耦合装置(CCD)或另一类型的成像检测器。检测器312经配置以产生响应于由透镜314收集的经反射光的输出。因此,透镜314及检测器312形成检验系统305的一个通道。检验系统305的此通道可包含所属领域中已知的任何其它适合的光学组件(未展示)。
由于图3B中所展示的检验系统经配置以检测从晶片322镜面反射的光,因此检验系统305配置为BF检验系统。然而,此检验系统305也可经配置以用于其它类型的晶片检验。举例来说,图3B中所展示的检验系统也可包含一或多个其它通道(未展示)。其它通道可包含配置为散射光通道的本文中所描述的光学组件(例如透镜及检测器)中的任何者。透镜及检测器可如本文中所描述而进一步配置。以此方式,检验系统305也可经配置以用于DF检验。
检验系统305也可包含经配置以执行本文中所描述的方法的一或多个步骤的计算机系统310。举例来说,上文所描述的光学元件可形成检验子系统305的光学子系统311,所述检验子系统也可包含耦合到光学子系统311的计算机系统310。以此方式,在扫描期间由检测器产生的输出可提供到计算机系统310。举例来说,计算机系统310可耦合到检测器312(例如,通过由图3B中的虚线所展示的一或多个传输媒体,其可包含所属领域中已知的任何适合的传输媒体)使得计算机系统310可接收由检测器产生的输出。
检验系统305的计算机系统310可经配置以执行本文中所描述的任何操作。举例来说,计算机系统310可经配置以用于执行如本文所描述的缺陷检测。另外,计算机系统310可经配置以执行本文中所描述的任何其它步骤。此外,尽管本文中所描述的操作中的一些可由不同计算机系统执行,但方法的所有操作可由单个计算机系统(例如检验系统305的计算机系统)或独立计算机系统来执行。另外,计算机系统中的一或多者可配置为虚拟检验器,例如巴斯卡尔(Bhaskar)等人于2012年2月28日发布的第8,126,255号美国专利中所描述的虚拟检验器,所述美国专利如同完全陈述于本文中一般以引用方式并入。
检验系统305的计算机系统310也可耦合到并非是检验系统的一部分的其它计算机系统(例如计算机系统308),计算机系统308可包含于另一工具中(例如上文所描述的EDA工具306)使得计算机系统310可接收由计算机系统308产生的输出,所述输出可包含由所述计算机系统308产生的设计。举例来说,两个计算机系统可通过共享计算机可读存储媒体(例如晶片厂数据库)有效地耦合或可通过传输媒体(例如上文所描述的传输媒体)有效地耦合使得信息可在两个计算机系统之间传输。
应注意,本文中提供图3B以大体图解说明可包含于本文中所描述的系统实施例中的检验系统的配置。明显地,可变更本文中所描述的检验系统配置以优化检验系统的性能,如在设计商业检验系统时所通常执行的那样。另外,可使用例如可从KLA-Tencor购得的29xx/28xx系列的工具的现有检验系统(例如,通过将本文中所描述的功能性添加到现有检验系统)来实施本文中所描述的系统。对于一些此类系统,可提供本文中所描述的方法作为系统的选用功能性(例如,除系统的其它功能性之外)。替代地,可“从零开始”设计本文中所描述的系统以提供全新系统。
图4图解说明根据实施例的在目标组件与参考组件之间具有一致调制的所制造装置。如所展示,所制造装置包含各自具有目标组件的中心列404A到D的多个列集402A到D。所制造装置也包含邻近于中心列404A到D的任一侧、具有目标组件的参考组件的两个列406A到D、408A到D。所制造装置的目标及参考组件具有相似图案。另外,列集402A到D中的每一者的每一行中目标及参考组件具有一致调制(例如,+4、+3等)且形成调制集。也如展示,每一调制集具有不同调制。
可因此针对每一调制集单独地执行图案的缺陷检测,此消除原本因将标称参考组件与经调制目标组件进行比较而发生的差异。举例来说,在所制造装置是晶片的情况下,调制集内的目标组件及参考组件可是位于所述晶片上的具有相似图案的单独裸片使得可在目标裸片上检测到缺陷。参考下文的后续图较详细地描述此缺陷检测的示范性实施例。
应注意,虽然目标组件的每一列404A到D展示为定位成在任一侧上具有参考组件406A到D、408A到D的邻近列,但在其它实施例中,所制造组件可经配置以具有不同布局,举例来说其中目标组件的列404A到D未必位于参考组件的列406A到D、408A到D之间及/或其中参考组件的列406A到D、408A到D未必邻近于目标组件的列404A到D。另外,虽然图4展示多个列集402A到D中的每一者中的多个调制集,但应注意,所制造装置未必限制于具有多个调制集。然而,通过将所制造装置配置为具有多个列集402A到D(举例来说,如所展示),可利用所述所制造装置上的可用空间来最大化数据收集以用于使用所述所制造装置检测缺陷(如下文所描述)。
特定来说,在经简化实施例(未展示)中,所制造装置可包含单个调制集,即,具有第一调制的目标组件及包含第一参考组件及第二参考组件的目标组件的至少两个参考组件,其中第一参考组件及第二参考组件各自具有第一调制。此调制集可具有上文所提及的配置中的任何者。
在本描述的上下文中,调制可是对目标及参考组件的一或多个参数的任何放大(正或负)。因此,调制可是曝光、聚焦等或其任何组合。仅以实例的方式,在每一调制集内,应用于其的调制可包含特定曝光值与特定聚焦值的组合。以引用方式并入本文中的第8,213,704号美国专利揭示用于调制所制造装置的组件的技术。
图5图解说明根据实施例的用于将经一致调制的目标组件与参考组件进行比较以检测缺陷的方法500。经一致调制的目标及参考组件可是位于所制造组件上的那些目标及参考组件,如上文参考图4所描述。上文所提供的描述及定义可同样适用于本实施例。
如操作502中所展示,接收所制造装置的目标组件的第一图像,所述目标组件具有第一调制。可从检验系统的收集器接收所述第一图像。另外,在操作504中,针对目标组件接收(例如,从收集器)所制造装置的第一参考组件的第二图像,所述第一参考组件具有第一调制。此外,在操作506中,针对目标组件接收(例如,从收集器)所制造装置的第二参考组件的第三图像,所述第二参考组件具有第一调制。在本实施例中,目标组件、第一参考组件及第二参考组件可位于所制造装置上的调制集内。
再者,在操作508中,执行第一图像与第二图像的第一比较以产生指示第一图像与第二图像之间的差异的第一结果。可通过检验系统及/或单独计算机系统的处理器执行比较。在操作510中,执行第一图像与第三图像的第二比较(例如,通过处理器)以产生指示第一图像与第三图像之间的差异的第二结果。此外,在操作512中,执行第一结果与第二结果之间的第三比较(例如,通过处理器)以检测目标组件中的缺陷。
在实施例中,将第一结果与第二结果进行比较以检测目标组件中的缺陷可包含依据比较确定第一结果与第二结果之间的差异(例如,在差异图像中),并检测每一所确定差异(例如,差异图像中的每一物项)作为目标组件中的缺陷。因此,可未必将第一结果与第二结果之间的类似性识别为目标组件中的缺陷。换句话说,每一所确定差异可指示:对应于差异图像上的所确定差异的位置的目标组件上的位置是所制造装置的缺陷。
通过使用经一致调制的目标及参考组件(例如,在调制集中)来检测缺陷,可消除原本由仅调制目标组件造成的差异(如关于现有技术所揭示)。此可通过消除那些错误肯定检测而使得能够较准确地检测实际缺陷。特定来说,由于集中的差异图像,可较准确地识别缺陷位置。
作为选项,可基于应用于第一结果与第二结果的第三比较的预定义阈值来检测目标组件中的缺陷。预定义阈值可是需要被满足以便使第一结果及第二结果上的对应位置视为不同的差异阈值,且最终以便使在所述位置处检测到缺陷。换句话说,如果第一结果及第二结果在任何特定位置处均充分不同(如使用预定义阈值所确定),那么目标组件上的对应位置可确定为缺陷。
当在调制集中采用经一致调制的目标及参考组件时,预定义阈值可由于缺少原本由仅调制目标组件的现有技术造成的错误肯定检测而降低。举例来说,在现有技术中通常需要较大阈值以便考虑到潜在错误肯定缺陷检测。此外,由于调制集中的参考组件及目标组件具有具相同调制的相似图案,因此其可具有类似背景噪声级,因此能够采用较小阈值。上文所描述的本实施例的降低的阈值可允许检验变得较敏感且因此能够检测较小缺陷。
图6图解说明根据实施例经检测缺陷在增加的调制下被逐渐移除。在实施例中,可对所制造装置的具有相似图案且具有用于检测图案中的缺陷的不同调制的多个目标组件中的每一者执行图5中所描述的方法500。举例来说,可针对图4中所展示的调制集中的每一者重复方法500。作为另一选项,额外调制集可经定位跨越多于一个所制造装置(以类似于图4中所展示的方式的方式但用于不同调制),使得可针对跨越多个所制造装置的调制集中的每一者重复方法500。
如图6中所展示,在图案的较低调制下检测到较少缺陷。此是由目标组件与参考组件之间的差异由于目标及参考组件内的图案的较少放大而变得较不可见而导致。随着图案的调制增加,检测到的缺陷的数目也可增加。再次,此是由目标组件与参考组件之间的差异由于较大放大而变得较可见而导致。然而,当较高调制的图像展示先前识别为具有差异的位置现在能够识别为变得类似时,也可移除在较低调制下检测到的缺陷。以此方式,随着针对每一增加的调制重复图5的方法500,可逐渐地移除针对图案检测到的一些缺陷。因此,可通过检验系统自动补偿缺陷计数。然而,应注意,在较低调制下检测到的缺陷中的一些在其是系统及空间随机的情况下仍可在较高调制下确认。
此外,上文关于图5所描述的预定义阈值(即用作用于识别指示缺陷的差异的阈值的阈值)对于针对各种调制集执行的方法500的每一例子可是相同的。由于跨越每一调制集的组件的一致调制,因此可能够使用相同预定义阈值。
图7图解说明根据实施例的依据针对不同调制在图案中检测到的缺陷的数目而产生的统计数据。如所展示,在一定程度上,在图案中检测到的缺陷的数目可随着调制增加而增加。然而,如上文所描述,可在较高调制下移除在较低调制下检测到的缺陷,且因此在一些点处检测到的缺陷的数目随着调制增加可无变化或甚至减少。因此,统计数据可展示在其处将检测到的缺陷的数目最大化的曲线。与此点相关联的调制可识别为用于检测所制造装置中的缺陷的最优调制。识别特定图案的最优调制可使得能够相应地制造未来的晶片,其中具有刚好足够的调制来涵盖由随机缺陷支配的裸片。此外,增加的调制可由于每一临界图案类型的系统缺陷而稳定缺陷率。
虽然上文已描述各种实施例,但应理解,所述实施例仅以实例方式而非限制方式呈现。因此,优选实施例的宽度及范围不应受上文所描述的示范性实施例中的任何者限制,而应仅根据所附权利要求书及其等效内容来定义。

Claims (21)

1.一种所制造装置,其包括:
目标组件,其具有第一调制;及
所述目标组件的至少两个参考组件,其包含第一参考组件及第二参考组件,所述第一参考组件及所述第二参考组件各自具有所述第一调制。
2.根据权利要求1所述的所制造装置,其中所述所制造装置是晶片。
3.根据权利要求2所述的所制造装置,其中所述目标组件及所述至少两个参考组件是位于所述晶片上的具有相似图案的单独裸片或光罩。
4.根据权利要求1所述的所制造装置,其中所述第一调制包含特定曝光值与特定聚焦值的组合。
5.根据权利要求1所述的所制造装置,其进一步包括各自具有与所述目标组件相似的图案且各自具有不同调制的多个额外目标组件。
6.根据权利要求5所述的所制造装置,其进一步包括所述额外目标组件中的每一者的至少两个额外参考组件以形成调制集,所述至少两个额外参考组件包含第一额外参考组件及第二额外参考组件,所述调制集中的所述至少两个额外参考组件具有与所述额外目标组件相似的图案且具有与所述调制集中的所述额外目标组件相同的调制。
7.根据权利要求6所述的所制造装置,其中所述目标组件及所述多个额外目标组件中的每一者位于所述所制造装置的单个第一列中,所述第一参考组件及所述第一额外参考组件中的每一者位于所述所制造装置的单个第二列中,且所述第二参考组件及所述第二额外参考组件中的每一者位于所述所制造装置的单个第三列中。
8.根据权利要求7所述的所制造装置,其中所述第一列位于所述第二列与所述第三列之间。
9.根据权利要求7所述的所制造装置,其中所述第一列、所述第二列及所述第三列彼此邻近。
10.一种方法,其包括:
接收所制造装置的目标组件的第一图像,所述目标组件具有第一调制;
针对所述目标组件接收所述所制造装置的第一参考组件的第二图像,所述第一参考组件具有所述第一调制;
针对所述目标组件接收所述所制造装置的第二参考组件的第三图像,所述第二参考组件具有所述第一调制;
执行所述第一图像与所述第二图像的第一比较以产生指示所述第一图像与所述第二图像之间的差异的第一结果;
执行所述第一图像与所述第三图像的第二比较以产生指示所述第一图像与所述第三图像之间的差异的第二结果;
执行所述第一结果与所述第二结果之间的第三比较以检测所述目标组件中的缺陷。
11.根据权利要求10所述的方法,其中从检验系统的收集器接收所述第一图像、所述第二图像及所述第三图像。
12.根据权利要求11所述的方法,其中通过所述检验系统的处理器执行所述第一比较、所述第二比较及所述第三比较。
13.根据权利要求10所述的方法,其中将所述第一结果与所述第二结果进行比较以检测所述目标组件中的缺陷包含:
依据所述比较确定所述第一结果与所述第二结果之间的差异,及
检测每一所确定差异作为所述目标组件中的缺陷。
14.根据权利要求13所述的方法,其中不将所述第一结果与所述第二结果之间的类似性识别为所述目标组件中的缺陷。
15.根据权利要求10所述的方法,其中检测所述目标组件中的缺陷基于应用于所述第三比较的预定义阈值。
16.根据权利要求10所述的方法,其中对所述所制造装置的具有相似图案且具有用于检测所述图案中的缺陷的不同调制的多个目标组件中的每一者执行所述方法。
17.根据权利要求16所述的方法,其进一步包括:随着针对每一增加的调制重复所述方法,在依据较高调制将针对所述相似图案检测到的缺陷确定为和所述第一结果与所述第二结果之间的类似性相关联时,逐渐地移除所述检测到的缺陷。
18.根据权利要求16所述的方法,其中将相同预定义阈值应用于针对用于检测所述图案中的缺陷的所述不同调制重复的每一第三比较。
19.根据权利要求16所述的方法,其中依据针对所述不同调制中的每一者在所述图案中检测到的缺陷的数目而形成统计数据,且利用所述统计数据来识别用于检测缺陷的最优调制。
20.一种体现在非暂时性计算机可读媒体上的计算机程序产品,所述计算机程序产品包含适于通过处理器执行以执行包括以下操作的方法的代码:
接收所制造装置的目标组件的第一图像,所述目标组件具有第一调制;
针对所述目标组件接收所述所制造装置的第一参考组件的第二图像,所述第一参考组件具有所述第一调制;
针对所述目标组件接收所述所制造装置的第二参考组件的第三图像,所述第二参考组件具有所述第一调制;
执行所述第一图像与所述第二图像的第一比较以产生指示所述第一图像与所述第二图像之间的差异的第一结果;
执行所述第一图像与所述第三图像的第二比较以产生指示所述第一图像与所述第三图像之间的差异的第二结果;
执行所述第一结果与所述第二结果之间的第三比较以检测所述目标组件中的缺陷。
21.一种检验系统,其包括:
收集器,其用于:
收集所制造装置的目标组件的第一图像,所述目标组件具有第一调制,
针对所述目标组件收集所述所制造装置的第一参考组件的第二图像,所述第一参考组件具有所述第一调制,及
针对所述目标组件收集所述所制造装置的第二参考组件的第三图像,所述第二参考组件具有所述第一调制;及
处理器,其用于:
执行所述第一图像与所述第二图像的第一比较以产生指示所述第一图像与所述第二图像之间的差异的第一结果,
执行所述第一图像与所述第三图像的第二比较以产生指示所述第一图像与所述第三图像之间的差异的第二结果,及
执行所述第一结果与所述第二结果之间的第三比较以检测所述目标组件中的缺陷。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113110887A (zh) * 2021-03-31 2021-07-13 联想(北京)有限公司 一种信息处理方法、装置、电子设备和存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100226562A1 (en) * 2004-12-07 2010-09-09 Kla-Tencor Technologies Corporation Computer-implemented methods for detecting and/or sorting defects in a design pattern of a reticle
CN102037550A (zh) * 2008-05-21 2011-04-27 恪纳腾公司 使工具与工艺效果分离的衬底矩阵
CN102210018A (zh) * 2008-12-05 2011-10-05 恪纳腾公司 用于检测掩模版上的缺陷的方法和系统
CN102292805A (zh) * 2009-01-26 2011-12-21 恪纳腾公司 用于检测晶片上的缺陷的系统和方法

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6392229B1 (en) * 1999-01-12 2002-05-21 Applied Materials, Inc. AFM-based lithography metrology tool
US20020158197A1 (en) * 1999-01-12 2002-10-31 Applied Materials, Inc AFM-based lithography metrology tool
US7796801B2 (en) * 1999-08-26 2010-09-14 Nanogeometry Research Inc. Pattern inspection apparatus and method
US6902855B2 (en) 2002-07-15 2005-06-07 Kla-Tencor Technologies Qualifying patterns, patterning processes, or patterning apparatus in the fabrication of microlithographic patterns
AU2003247868A1 (en) 2002-07-15 2004-02-02 Kla-Tencor Technologies Corp. Defect inspection methods that include acquiring aerial images of a reticle for different lithographic process variables
US7769225B2 (en) 2005-08-02 2010-08-03 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for detecting defects in a reticle design pattern
JP4825469B2 (ja) 2005-08-05 2011-11-30 株式会社日立ハイテクノロジーズ 半導体デバイスの欠陥レビュー方法及びその装置
US8213704B2 (en) 2007-05-09 2012-07-03 Kla-Tencor Corp. Methods and systems for detecting defects in a reticle design pattern
US8126255B2 (en) 2007-09-20 2012-02-28 Kla-Tencor Corp. Systems and methods for creating persistent data for a wafer and for using persistent data for inspection-related functions
JP2009250645A (ja) 2008-04-02 2009-10-29 Hitachi High-Technologies Corp 欠陥レビュー方法およびその装置
US8295580B2 (en) * 2009-09-02 2012-10-23 Hermes Microvision Inc. Substrate and die defect inspection method
US9390490B2 (en) 2010-01-05 2016-07-12 Hitachi High-Technologies Corporation Method and device for testing defect using SEM
JP5695924B2 (ja) * 2010-02-01 2015-04-08 株式会社ニューフレアテクノロジー 欠陥推定装置および欠陥推定方法並びに検査装置および検査方法
US8488055B2 (en) * 2010-09-30 2013-07-16 Apple Inc. Flash synchronization using image sensor interface timing signal
US8826200B2 (en) 2012-05-25 2014-09-02 Kla-Tencor Corp. Alteration for wafer inspection
US9355208B2 (en) 2013-07-08 2016-05-31 Kla-Tencor Corp. Detecting defects on a wafer
US9536299B2 (en) 2014-01-16 2017-01-03 Kla-Tencor Corp. Pattern failure discovery by leveraging nominal characteristics of alternating failure modes
JP6253450B2 (ja) * 2014-02-28 2017-12-27 オリンパス株式会社 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
WO2016034428A2 (en) * 2014-09-01 2016-03-10 Asml Netherlands B.V. Method of measuring a property of a target structure, inspection apparatus, lithographic system and device manufacturing method

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100226562A1 (en) * 2004-12-07 2010-09-09 Kla-Tencor Technologies Corporation Computer-implemented methods for detecting and/or sorting defects in a design pattern of a reticle
CN102037550A (zh) * 2008-05-21 2011-04-27 恪纳腾公司 使工具与工艺效果分离的衬底矩阵
CN102210018A (zh) * 2008-12-05 2011-10-05 恪纳腾公司 用于检测掩模版上的缺陷的方法和系统
CN102292805A (zh) * 2009-01-26 2011-12-21 恪纳腾公司 用于检测晶片上的缺陷的系统和方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113110887A (zh) * 2021-03-31 2021-07-13 联想(北京)有限公司 一种信息处理方法、装置、电子设备和存储介质
CN113110887B (zh) * 2021-03-31 2023-07-21 联想(北京)有限公司 一种信息处理方法、装置、电子设备和存储介质

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