CN113412485B - 用于选择设计文件的系统、计算机可读媒体及实施方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供用于选择一或多个设计文件以供在测试图像与设计对准中使用的方法及系统。一种方法包含通过将第一及第二组图像与针对样品产生的测试图像进行比较而识别所述第一及第二组图像中的哪一组图像最佳匹配所述测试图像。所述第一及第二组图像分别包含所述样品上的第一及第二组设计层中的经图案化特征的图像，所述第一与第二组设计层是彼此不同的。所述方法还包含：通过将所述经识别组的图像与设计文件进行比较而为所述样品选择最佳匹配所述经识别组的图像的所述设计文件；及存储所述经选择设计文件的信息以供在一过程中使用，在所述过程中将所述经选择设计文件中的经图案化特征与在所述过程中针对样品产生的测试图像中的经图案化特征对准。

Description

用于选择设计文件的系统、计算机可读媒体及实施方法
技术领域
本发明大体来说涉及用于选择一或多个设计文件以供在测试图像与设计对准中使用的方法及系统。
背景技术
以下说明及实例并不由于其包含于此章节中而被认为是现有技术。
可使用例如电子设计自动化(EDA)、计算机辅助设计(CAD)及其它集成电路(IC)设计软件的方法或系统来开发IC设计。此些方法及系统可用于依据IC设计产生电路图案数据库。电路图案数据库包含表示IC的各个层的多个布局的数据。电路图案数据库中的数据可用于确定多个光罩的布局。光罩的布局通常包含界定光罩上的图案中的特征的多个多边形。每一光罩用于制作IC的各种层中的一者。IC的各层可包含例如半导体衬底中的结图案、栅极电介质图案、栅极电极图案、层级间电介质中的接点图案及金属化层上的互连图案。
制作例如逻辑及存储器装置等半导体装置通常包含使用众多半导体制作过程来处理例如半导体晶片的衬底以形成半导体装置的各种特征及多个层级。举例来说，光刻是涉及将图案从光罩转印到布置于半导体晶片上的抗蚀剂的半导体制作过程。半导体制作过程的额外实例包含但不限于化学机械抛光(CMP)、蚀刻、沉积及离子植入。可将多个半导体装置制作于单个半导体晶片上的布置中且然后将其分离成个别半导体装置。
在半导体制造过程期间在各种步骤处使用检验过程来检测晶片上的缺陷以促进在制造过程中的较高合格率及因此较高利润。检验始终是制作例如IC等半导体装置的重要部分。然而，随着半导体装置的尺寸减小，检验对可接受半导体装置的成功制造变得甚至更加重要，这是因为较小缺陷可导致装置不合格。
然而，随着设计规则缩小，半导体制造过程可更接近于所述过程的性能能力的限制而操作。另外，随着设计规则缩小，较小缺陷可对装置的电参数具有影响，这驱动较敏感检验。因此，随着设计规则缩小，通过检验检测到的潜在合格率相关缺陷的族群显著地增长，且通过检验检测到的扰乱性缺陷的族群也显著地增加。因此，可在晶片上检测到越来越多的缺陷，且校正过程以消除所有缺陷可为困难且昂贵的。
最近，越来越多地将检验系统及方法设计为聚焦于缺陷与设计之间的关系，这是因为对样品的设计的影响将决定缺陷是否重要及有多重要。举例来说，已开发用于对准检验与设计坐标的一些方法。一种此类方法取决于检验系统坐标相对于设计的配准的准确性。另一此类方法涉及对检验图像片块及相关联设计剪辑进行后处理对准。
可从加利福尼亚州苗必达市的KLA公司购得的称作像素点(Pixel Point)的最新图案与设计技术提供缺陷在设计空间中的高度准确的坐标。此技术依赖于紧密地匹配样品的图像(例如，由光学检验器工具产生)的设计目标。找出正确设计文件组合对于有资格达成坐标放置准确性来说至关重要。当前，用户必须通过试错法且基于关于晶片处理的知识来选择最有可能有益于图案与设计对准(PDA)的设计文件。
然而，用于选择设计文件以供在设计与图像对准中使用的当前所使用方法存在若干个缺点。举例来说，晶片处理正变得越来越复杂，且希望为给定过程层找出匹配设计文件的几乎所有人均不具有此信息或可足够充分地理解此信息以基于此而选择正确设计文件。另外，通常不会分辨光学图像，且在转向较小设计规则时情况将变得甚至更糟糕。来自先前层的结构在光学片块图像中可见(在光穿透晶片时)的事实还使得基本上难以找出正确设计层来执行PDA。使用含有数十个设计文件的相对大的堆叠通常是不可能的，这是因为文件大小可变得相当大且处理那些文件将花费太长时间。
因此，开发不具有上文所描述的缺点中的一或多者的用于选择一或多个设计文件以供在测试图像与设计对准中使用的系统及/或方法将为有利的。
发明内容
各种实施例的以下说明不应以任何方式被视为限制所附权利要求书的标的物。
一个实施例涉及一种经配置以选择一或多个设计文件以供在测试图像与设计对准中使用的系统。所述系统包含经配置以用于获取样品的第一及第二组图像的一或多个计算机系统。所述第一及第二组图像分别包含所述样品上的第一及第二组设计层中的经图案化特征的图像，且所述第一与第二组设计层是彼此不同的。所述一或多个计算机系统还经配置以用于通过将所述第一及第二组图像与针对所述样品产生的测试图像进行比较而识别所述第一及第二组图像中的哪一组图像最佳匹配所述测试图像。另外，所述计算机系统经配置以用于通过将所述经识别组的图像与设计文件进行比较而为所述样品选择所述设计文件中最佳匹配所述经识别组的图像的一或多个设计文件。所述计算机系统进一步经配置以用于存储所述经选择一或多个设计文件的信息以供在一过程中使用，在所述过程中将所述经选择一或多个设计文件中的经图案化特征与在所述过程中针对样品产生的测试图像中的经图案化特征对准以借此将所述测试图像与所述一或多个设计文件对准。可如本文中所描述而进一步配置所述系统。
另一实施例涉及用于选择一或多个设计文件以供在测试图像与设计对准中使用的计算机实施的方法。所述方法包含上文所描述的所述获取、识别、选择及存储步骤。可如本文中进一步所描述而进一步执行上文所描述的方法的步骤中的每一者。另外，上文所描述的方法可包含本文中所描述的任何其它方法的任何其它步骤。此外，上文所描述的方法可由本文中所描述的系统中的任一者来执行。
额外实施例涉及一种存储程序指令的非暂时性计算机可读媒体，所述程序指令可在计算机系统上执行以用于执行用于选择一或多个设计文件以供在测试图像与设计对准中使用的计算机实施的方法。所述计算机实施的方法包含上文所描述的方法的步骤。可如本文中所描述而进一步配置所述计算机可读媒体。可如本文中进一步所描述而执行所述计算机实施的方法的步骤。另外，可为其执行所述程序指令的所述计算机实施的方法可包含本文中所描述的任何其它方法的任何其它步骤。
附图说明
在阅读以下详细说明且在参考附图时，本发明的其它目标及优点将变得显而易见，在附图中：
图1是图解说明可由本文中所描述的系统实施例执行的步骤的一个实施例的流程图；
图2是图解说明样品的不同设计文件中的经图案化特征、样品的测试图像以及本文中所描述的第一及第二组中的图像的一个实例的平面图的示意图；
图3及4是图解说明如在本文所描述地配置的系统的实施例的侧视图的示意图；且
图5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存储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的方法中的一或多者的程序指令。
虽然易于对本发明做出各种修改及替代形式，但其特定实施例是在图式中以实例的方式展示且将在本文中详细描述。然而，应理解，图式及对其的详细说明并非打算将本发明限制于所揭示的特定形式，而是相反，本发明打算涵盖归属于如由所附权利要求书所界定的本发明的精神及范围内的所有修改、等效形式及替代形式。
具体实施方式
如本文中所使用的术语“设计”、“设计数据”及“设计信息”通常是指IC的物理设计(布局)以及通过复杂模拟或简单几何及布林(Boolean)运算从物理设计导出的数据。另外，光罩检验系统所获取的光罩的图像及/或其衍生物可用作设计的“代理”或“若干代理”。在使用设计的本文中所描述的任何实施例中，此光罩图像或其衍生物可用作设计布局的替代物。设计可包含在2009年8月4日颁布给萨法尔(Zafar)等人的共同拥有的美国专利第7,570,796号及在2010年3月9日颁布给库尔卡尼(Kulkarni)等人的共同拥有的美国专利第7,676,077号中所描述的任何其它设计数据或设计数据代理，所述两个美国专利如同完全陈述一般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、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。
然而，大体来说，设计信息或数据无法通过利用晶片检验系统使晶片成像而产生。举例来说，形成于晶片上的设计图案可能不会准确地表示晶片的设计，且晶片检验系统可能不能够以充分分辨率产生形成于晶片上的设计图案的图像使得所述图像可用于确定关于晶片设计的信息。因此，大体来说，设计信息或设计数据无法使用检验系统产生。另外，本文中所描述的“设计”及“设计数据”是指由半导体装置设计者在设计过程中产生且因此在将设计印刷于任何物理晶片上之前可良好地用于本文中所描述的实施例中的信息及数据。
应注意，术语“第一”及“第二”在本文中不用于指示优先级、偏好、次序或顺序。替代地，术语“第一”及“第二”仅用于指示两个元素是彼此不同的。另外，使用术语“第一”及“第二”并不意在将本发明限于使用那些术语来描述的任一种元素中的两者。举例来说，即使在本文中相对于“第一及第二”组图像描述一些实施例，但本发明不限于仅第一及第二组图像，且所属领域的普通技术人员将清楚本发明可如何延伸到第三、第四等等组的图像。相同情况适用于实施例的其它“第一及第二”元素。
现在转到图式，应注意各图并未按比例绘制。特定来说，图的元件中的一些元件的比例被大为放大以强调所述元件的特性。还应注意，图并未按相同比例绘制。已使用相同参考编号指示可类似地配置的在多于一个图中展示的元件。除非本文中另外提及，否则所描述及所展示的元件中的任一者可包含任何适合市售元件。
本文中所描述的实施例大体来说涉及在光学及可能其它工具上用于图案与设计对准(PDA)的IC设计文件选择。可从加利福尼亚州苗必达市的KLA公司购得的称作像素点的最新图案与设计技术提供缺陷在设计空间中的高度准确的坐标。此技术依赖于紧密地匹配样品的图像(例如，由光学检验器工具产生)的设计目标。找出正确设计文件组合对于有资格达成坐标放置准确性来说至关重要。本文中所描述的实施例尤其适合于找出应使用哪一(些)设计文件来最佳匹配由工具(例如，光学工具)产生的图像与设计文件。
一个实施例涉及一种经配置以选择一或多个设计文件以供在测试图像与设计对准中使用的系统。如本文中所使用的术语“测试图像”通常是定义为在对样品执行的过程中针对所述样品产生的任何输出(例如，信号、图像等)。测试图像可包含用于本文中所描述的过程的具有任何适当大小的输出，例如图像片块、作业区、框、条区图像等。测试图像通常将是由实际工具针对样品产生的输出，例如，一种实际工具使用实际物理样品本身来针对样品产生输出。本文中进一步描述可用于产生测试图像的实际工具的一些实施例。然而，还可在不使用实际样品的情况下产生测试图像。例如，测试图像可为样品的经模拟图像，其可以或可以不使用样品的实际图像产生，例如，其中使用利用实际样品产生的图像来渲染实际样品的不同图像。可使用本文中所描述的任何适合组件来产生经模拟图像。
所述系统包含经配置以用于获取样品的第一及第二组图像的一或多个计算机系统。第一及第二组图像分别包含样品上的第一及第二组设计层中的经图案化特征的图像。第一与第二组设计层是彼此不同的。特定来说，可使用致使第一及第二组图像中所展示的经图案化特征来自样品上的不同设计层的参数来获取第一及第二组图像。第一及第二组设计层中的不同设计层不必彼此互斥。举例来说，第一及第二组图像两者均可包含形成于样品上的最上部设计层上的经图案化特征的图像，而第一及第二组图像中的仅一者可展示形成于样品上的下伏设计层上的经图案化特征。可基于关于图像产生过程的信息而选择致使第一及第二组图像中的经图案化特征彼此不同的参数，且本文中进一步描述一些适合实例。在其中使用实际工具及物理样品来获取第一及第二组中的图像的情形中，可基于关于样品的信息(例如可形成于样品上的材料及此些材料的预期特性，例如深度、组成、折射率、电子吸收特性等)确定所述参数。在其中使用经配置以模拟图像的一或多个组件来获取第一及第二组中的图像的情形中，可基于样品的信息(例如形成于样品上的设计层的不同组合的设计数据)确定所述参数。
获取第一及第二组图像可包含使用实际物理工具或者模拟图像的一或多个组件来产生图像。然而，获取第一及第二组图像可替代地包含从产生图像的另一方法或系统或者从存储媒体获取图像，所述存储媒体中已由产生第一及第二组图像的另一方法或系统存储了第一及第二组图像。
在一个实施例中，针对样品上的两个或多于两个离散位置产生第一及第二组图像。举例来说，如图1中的步骤100中所展示，计算机系统可经配置以用于选择样品上的一或多个位置且获取那些位置的第一及第二组图像。可基于样品的信息(例如样品上的哪些位置预期具有形成于其中的不同经图案化特征，及样品上的预期由于过程或样品变化而具有形成于其中的经图案化特征的差异的位置)而选择样品上的两个或多于两个离散位置。大体来说，可选择不同离散位置来捕获形成于样品上的经图案化特征的尽可能多的变化，无论所述变化是通过设计还是归因于一些边缘化而导致。
位置可在其至少彼此间隔开的意义上是离散的，只要其不具有重叠的区域即可。以此方式，获取第一及第二组图像不包含扫描样品上的相对大的区域，例如整个裸片或条区。替代地，产生第一及第二组图像可在移动-获取-测量型过程中执行，在所述过程中，即使“测量”涉及在相对小的区域上的一些扫描，但在将图像产生子系统或系统在样品上的离散位置间移动时也不将样品成像。
在另一实施例中，所述系统包含输出获取子系统，所述输出获取子系统经配置以通过以下操作对样品执行一过程：将能量引导到样品；检测来自样品的能量；及响应于所检测能量而产生输出，且在所产生输出中未分辨形成于样品上的设计层中的经图案化特征。输出获取子系统可如本文中所描述而配置。能量可包含光、电子、带电粒子等，如本文中进一步描述。本文中可与“未分辨的(unresolved)”互换地使用的术语“未分辨(notresolved)”意指经图案化特征具有比用于在如上文所描述的过程中针对样品产生输出的输出获取子系统的分辨率小的尺寸。在此输出产生过程中，即使输出是响应于经图案化特征，在从输出产生的任何图像中也无法清楚地看到经图案化特征。以此方式，即使输出或所检测能量是响应于经图案化特征，输出或从其产生的图像也无法用于确定经图案化特征的特性，例如尺寸、形状、纹理等。
所产生输出或从其产生的任何测试图像因此无法用于识别测试图像中的经图案化特征的设计文件。换句话说，由于在测试图像中未分辨经图案化特征，因此尝试单独使用测试图像来识别用于PDA的正确设计文件可为相当困难的，如果不是不可能的话。由测试图像中的未分辨的经图案化特征导致的此问题可在测试图像响应于形成于样品上的多于一个设计层上的经图案化特征时及在测试图像中的经图案化特征可匹配形成于样品上的多于一个设计层中的经图案化特征(例如，归因于测试图像中的经图案化特征的无法分辨的本性及多个设计层上的经图案化特征之间的类似性)时更加复杂。此外，选择设计文件的人、方法或系统可能无法存取关于哪些设计层已形成于样品上的信息。然而，本文中所描述的实施例甚至在测试图像中的经图案化特征未被分辨、测试图像响应于形成于样品上的设计层的多个设计文件中的经图案化特征、测试图像中的经图案化特征匹配多于一个设计文件中的经图案化特征及形成于样品上的设计层未知时使得可能选择供在PDA中使用的正确设计文件。
在一些实施例中，第一组设计层包含各设计层中的至少一者，其形成于第二组设计层中的各设计层中的至少一者下方。举例来说，第一组设计层可包含样品的最上部设计层及下伏设计层，而第二组设计层可仅包含最上部设计层。在另一实例中，第一组设计层可包含样品的一个设计层(未必是最上部设计层，因为形成于样品上的最上部设计层可未必是已知的)及下伏设计层，而第二组设计层可仅包含所述一个设计层。在另一实例中，第一组设计层可包含样品的一个设计层及两个下伏设计层，而第二组设计层可仅包含所述一个设计层。
第一及第二组设计层可如此选择以解决哪些设计层对应于测试图像对其做出响应的经图案化特征中的不确定性。举例来说，在本文中所描述的涉及将测试图像与设计文件对准的过程中，测试图像可响应于形成于样品上的最上部层及一或多个下伏层(最可能是仅一个下伏层，但还可能是两个下伏层或多于两个下伏层)的经图案化特征。因此，为了确定哪一(些)设计文件应用于测试图像与设计对准，本文中所描述的实施例可选择第一及第二组设计层，使得所述组中的一者包含下伏于所述组中的两者中包含的设计层下的一或多个层。以此方式，可确定其经图案化特征影响测试图像的所述层或所述多个层，如本文中进一步描述。在样品上形成设计层的次序及因此哪些层下伏于其它层下通常可依据样品的设计数据确定。
在一个此类实施例中，所述过程是基于光的过程，其中从样品检测的光响应于各设计层中的至少一者，所述各设计层中的所述至少一者形成于第二组设计层中的各设计层中的至少一者下方。举例来说，在本文中所描述的其中将测试图像与一或多个设计文件对准的过程中，基于光的过程(特定来说)更易于产生不仅响应于形成于样品上的最上部层而且响应于形成于样品上的一个(或多个)下伏层的输出。此可为在用于所述过程的光的波长中的一或多者穿透样品上的最上部表面且在所述过程中检测到从最上部表面下面返回的光时的情形。如本文中所描述，下伏层上的经图案化特征的此成像在过去已使对哪一(些)设计文件对应于测试图像中的经图案化特征的确定复杂化。如本文中还进一步描述，本文中所描述的实施例减轻任何此类复杂化，且使对应于测试图像对其做出响应的经图案化特征的设计文件的识别变得可能、实际、可靠且准确。
在额外实施例中，第一及第二组设计层包含设计层的不同组合。举例来说，如本文中所描述，包含于第一及第二组中的设计层未必是互斥的。特定来说，如本文中进一步描述，一个设计层可包含于第一及第二组两者中，而下伏于所述一个设计层下的一或多个层可包含于第一及第二组中的仅一者中。设计层的不同组合中的任一者可包含一或多个设计层。换句话说，不同组合中的一者可包含仅一个设计层。然而，不预期不同组合中的每一者将包含仅一个设计层，所述设计层中的每一者是彼此不同的。换句话说，第一及第二组设计层中的至少一者将可能包含多个设计层。
在另一实施例中，所述系统包含经配置以用于产生第一及第二组图像的电子束成像系统，且所述过程是基于光的过程。举例来说，可由缺陷再检测工具(例如扫描电子显微镜(SEM))在样品上的数个位置处产生第一及第二组图像。电子束成像系统及基于光的过程可如本文中所描述而进一步配置。因此，本文中所描述的实施例可经配置以用于使用SEM工具来选择通过光学工具用于PDA的正确设计文件。如此，本文中所描述的实施例可经配置以用于使用不同于将执行包含PDA的过程的系统的类型的成像系统。尽管产生第一及第二组图像的成像系统不必使用不同于由其中执行对准的过程使用的能量的类型的能量，但使用电子束成像系统来产生第一及第二组图像针对本文中所描述的实施例可为有利的，这是因为此类系统通常能够以比将执行本文中所描述的过程的系统高的分辨率获取图像。
在一个此类实施例中，分别利用电子束成像系统的第一及第二组成像参数产生第一及第二组图像，借此致使第一及第二组中的图像中的第一及第二组经图案化特征彼此不同。举例来说，除能够具有比将通常用于执行其中将使测试图像与设计对准的过程的系统高的分辨率外，本文中所描述的电子束成像系统还因为其具有可经调整以改变通过电子束成像系统成像的样品上的设计层的成像参数而适用于产生第一及第二组图像。特定来说，通过利用不同成像参数将样品成像，电子束成像系统可产生响应于仅一个或多个层的图像，所述一个或多个层中的一些位于形成于样品上的最上部层下面。尽管本文中进一步描述适合可调整成像参数的一些实例，但用于产生第一及第二组图像的成像参数可为电子束成像系统的致使所述系统将样品上的不同组设计层成像的任何成像参数。
在另一此类实施例中，第一及第二组成像参数包含不同加速电压。举例来说，第一及第二组图像可为在不同加速电压下收集的SEM图像(例如，相对低电压以借此仅将样品上的当前(例如，最上部)层成像及相对高电压以借此除当前层外还将样品上的先前(例如，下伏)层成像)。因此，本文中所描述的实施例可经配置以用于在不同加速电压下收集SEM图像数据以找出应在工具(例如，光学工具)上用于PDA的正确设计文件，这可如本文中进一步描述而执行。可基于电子束成像系统的特性及样品的特性而选择不同加速电压。举例来说，基于形成于下伏层上面的层的所估计或所预期特性(例如厚度、材料及形成于所述下伏层上面的经图案化特征)，所属领域的普通技术人员可选择适当加速电压来产生本文中所描述的第一及第二组图像。
在一个此类实例中，如图2中所展示，设计文件200及202可用于样品上的不同层。设计文件200可用于样品上的当前或最上部层，且设计文件202可用于样品上的先前或下伏层。如从针对上面已形成当前及先前层的样品而产生的测试图像204所展示，不可能仅单独基于测试图像而确定设计文件200及202中的经图案化特征中的哪些对应于测试图像中的经图案化特征。具体来说，在图2中所展示的实例中，基于测试图像本身，不可能确定需要多于一个设计层来成功执行PDA。换句话说，不可能仅基于测试图像本身而确定需要设计文件200及202两者来进行PDA，因此导致利用少于所有所需设计文件来执行PDA。如果缺少的设计文件未用于对准，那么所述缺少的设计文件可在将测试图像与设计对准时在x方向上引入偏移误差。所述偏移误差可为大约大于10nm且将对光学检验(或其它)工具(或使用此些对准结果执行的过程)的敏感性具有负面影响。特定来说，如果将测试图像204与设计文件200对准，那么所述对准将在x方向上引入偏移。仅当将设计层202添加到用于对准的设计文件时，所述偏移将是正确的。
本文中所描述的实施例使用包含形成于样品上的不同层上的经图案化特征的第一及第二组图像来找出用于此对准的正确设计文件。举例来说，利用不同加速电压拍摄SEM图像206及208，这致使第一及第二组图像中的经图案化特征彼此不同。特定来说，与SEM图像208相比，利用较低加速电压拍摄的SEM图像206仅展示设计文件200中的经图案化特征。相比来说，与SEM图像206相比，利用较高加速电压拍摄的SEM图像208展示设计文件200及202两者中的经图案化特征。然后可将这些SEM图像与设计文件及测试图像进行比较以确定哪一SEM图像最佳匹配测试图像及哪一(些)设计文件对应于所述SEM图像。基于所述信息，可识别测试图像对其做出响应的经图案化特征(及含有其的设计文件)。举例来说，如可通过将图2中所展示的低及高加速电压SEM图像、设计文件及测试图像进行比较而看出，不仅需要设计文件200来执行测试图像与设计的良好对准。特定来说，在图2中所展示的实例中，先前层的SEM图像帮助本文中所描述的实施例找出用于对准的正确设计文件。
在另一实施例中，所述系统包含一或多个组件，所述一或多个组件经配置以用于通过模拟在针对第一及第二组设计层对样品执行的过程中产生的图像而产生第一及第二组图像。举例来说，基于来自多个设计文件的相同位置(在x及y中)的设计剪辑，可渲染这些设计层的不同组合且可在本文中进一步描述的比较中使用所得经模拟图像。因此，本文中所描述的实施例可使用可能设计层组合的经渲染图像且将那些与测试(例如，光学)图像进行比较以选择最佳匹配，如本文中进一步描述。
所述一或多个组件可为通过一或多个计算机系统执行的模型、软件、硬件等。在一些例子中，所述一或多个组件可对在样品上制作设计层中所涉及的过程执行前向型模拟。举例来说，模拟图像可包含模拟在将设计层印刷于样品上时所述设计层之外观。换句话说，模拟图像可包含产生上面印刷有设计层的样品的经模拟表示。可用于产生经模拟样品的经验训练过程模型的一个实例包含SEMulator 3D，其可从北卡罗来纳州卡里市的Coventor公司购得。严格光刻模拟模型的实例是Prolith，其可从KLA公司购得且可与SEMulator 3D产品一起使用。然而，可使用依据设计文件产生实际样品中所涉及的过程中的任一者的任何适合模型来产生经模拟样品。以此方式，可使用设计文件来模拟上面已形成对应设计层的样品将在样品空间中之外观(未必是对成像系统来说此样品之外观)。因此，样品的经模拟表示可表示样品在样品的2D或3D空间中之外观。
然后可使用样品的经模拟表示来产生经模拟第一及第二组图像，所述经模拟第一及第二组图像示出上面印刷有设计层的样品在样品的第一及第二组图像中之外观。可使用例如WINsim的模型产生第一及第二组图像，WINsim可从KLA公司购得且可使用电磁(EM)波解算器将检验器的响应严格建模。可使用所属领域中已知的任何其它适合软件、算法、方法或系统执行此些模拟。
在其它例子中，所述一或多个组件可包含深度学习(DL)型模型，所述深度学习(DL)型模型经配置以用于从第一及第二组设计层推断第一及第二组图像。换句话说，所述一或多个组件可经配置以将一或多个设计文件变换(通过推断)成在其中执行测试图像与设计对准的过程中将针对样品产生的第一及第二组图像。所述一或多个组件可包含所属领域中已知的任何适合DL模型或网络，包含例如神经网络、CNN、生成模型等。所述一或多个组件还可如以下共同拥有的美国专利申请公开案中所描述而配置：卡尔桑迪(Karsenti)等人的2017年5月18日发布的第2017/0140524号、张(Zhang)等人的2017年5月25日发布的第2017/0148226号、巴斯卡尔(Bhaskar)等人的2017年7月6日发布的第2017/0193400号、张等人的2017年7月6日发布的第2017/0193680号、巴斯卡尔等人的2017年7月6日发布的第2017/0194126号、巴斯卡尔等人的2017年7月13日发布的第2017/0200260号、帕克(Park)等人的2017年7月13日发布的第2017/0200264号、巴斯卡尔等人的2017年7月13日发布的第2017/0200265号、张等人的2017年11月30日发布的第2017/0345140号、张等人的2017年12月7日发布的第2017/0351952号、张等人的2018年4月19日发布的第2018/0107928号、古普塔(Gupta)等人的2018年10月11日发布的第2018/0293721号、哈(Ha)等人的2018年11月15日发布的第2018/0330511号、丹迪亚娜(Dandiana)等人的2019年1月3日发布的第2019/0005629号及赫(He)等人的2019年3月7日发布的第2019/0073568号，所述专利申请公开案如同完全陈述一般以引用的方式并入本文中。本文中所描述的实施例可如这些专利申请公开案中所描述而进一步配置。另外，本文中所描述的实施例可经配置以执行这些专利申请公开案中所描述的任何步骤。
在一些实施例中，所述系统包含经配置以用于产生第一及第二组图像的光学成像系统，且所述过程是基于光的过程。举例来说，尽管使用电子束成像系统来产生用于选择设计文件以供在非电子束过程中使用的图像可为本文中所描述的实施例的一个尤其有利的配置，但其它变化是可能的。一种变化是使用基于光的系统来产生用于选择设计文件以供在基于光的过程中使用的第一及第二组图像。此配置在能容易地存取基于光的系统时可为有利的，所述基于光的系统具有相对高分辨率(例如，使得样品上的经图案化特征不低于分辨率的所述分辨率及高于执行基于光的过程的系统的分辨率)且能够将样品上的下伏层的经图案化特征成像。此光学成像系统可如本文中进一步描述而配置，且在一些例子中可使用发射可引导到样品的x射线的光源(例如，使用在约10nm的范围内的波长的相对高分辨率光学工具)。由此光学成像系统产生的第一及第二组图像可如本文中所描述以其它方式用于选择设计文件以供在用于测试图像与设计对准的基于光的过程中使用。
在另一实施例中，所述系统包含经配置以用于产生第一及第二组图像的带电粒子束成像系统，且所述过程是基于光的过程。举例来说，除电子束成像系统外，其它带电粒子束成像系统也可在本文中所描述的实施例中用于产生第一及第二组图像。那些带电粒子束成像系统可如本文中进一步描述而配置。
计算机系统还经配置以用于通过将第一及第二组图像与针对样品产生的测试图像进行比较而识别第一及第二组图像中的哪一组图像最佳匹配测试图像。举例来说，如图1中的步骤102中所展示，计算机系统可经配置以用于将不同组的图像与样品的测试图像进行匹配。所述比较可以任何适合方式执行(例如，针对为其产生了第一及第二组中的图像的任何位置，将在所述位置处产生的测试图像与针对样品上的同一位置产生的第一组中的图像进行叠对及对准，且从一个图像减去另一图像以产生示出测试图像与第一组中的图像之间的差异的差异图像；及针对测试图像及为同一位置产生的第二组中的图像重复相同步骤)。
所述识别还可包含基于比较结果而确定第一及第二组图像中的每一者与其对应测试图像的匹配程度的度量。举例来说，可使用例如如上文所描述产生的差异图像来量化测试图像与在样品上的同一位置处产生的两个图像之间的任何差异。所述差异可为图像之间的任何可量化差异，例如偏移或叠对不配准、响应于经图案化特征的图像部分的特性(例如形状、大小、对比度等)的差异。所述差异还可为任何定性差异，例如无法将测试图像与同一样品位置处的第一及第二组中的图像对准、识别出图像中的一者似乎未对其做出响应但在图像的另一者中却成像或似乎影响图像中的另一者的经图案化特征。可基于定量及定性差异中的任一者或两者而确定第一及第二组图像中的每一者与测试图像的匹配程度的度量。举例来说，图像之间的定量及/或定性差异可用于产生指示图像彼此的匹配程度且可用作不同组图像与测试图像的匹配程度的度量的得分或排名。基于此得分、排名或度量，可容易地识别第一及第二组图像中的哪一组图像最佳匹配测试图像。
计算机系统进一步经配置以用于通过将经识别组的图像与设计文件进行比较而为样品选择最佳匹配经识别组的图像的一或多个设计文件。举例来说，如图1中的步骤104中所展示，计算机系统可经配置以用于为样品选择最佳匹配与测试图像最佳匹配的所述组图像的设计文件。以此方式，可将低或高电压SEM图像与设计文件进行匹配。所述选择还可包含基于将经识别组的图像与设计文件进行比较的结果而确定设计文件中的经图案化特征与经识别组的图像中的经图案化特征的匹配程度的度量。确定所述度量及选择最佳匹配经识别组的图像的一或多个设计文件可如上文所描述而以其它方式执行。由于第一及第二组图像可具有将存在于样品的各种设计文件中的经分辨的经图案化特征，因此此步骤应是相对直截匹配过程。如果第一及第二组图像是由本文中所描述的一或多个组件产生的经模拟图像，那么比较及选择步骤可简单地涉及例如通过将最佳匹配测试图像的经识别组的图像与对哪一(些)设计文件曾用于模拟哪些组图像的记录进行比较而识别哪一(些)设计层曾用于模拟所述经识别组的图像。以此方式，可识别并选择最佳匹配测试图像的一组设计文件(可包含用于样品上的仅一个设计层的仅一个设计文件或用于多于一个设计层的多于一个设计文件)以供在将在一过程(例如本文中所描述的过程)中执行的测试图像与设计对准中使用。
在一些实施例中，计算机系统经配置以用于向用户显示第一及第二组图像(例如，低及高加速电压SEM图像)、测试图像(例如，不同波长及孔径的光学图像)及可能设计文件。此显示可看起来类似于图2中所展示，尽管图2仅展示仅一个位置的此信息，但可经修改以同时或顺序地展示样品上的多于一个位置的此信息。如可从信息的此显示看出，用户可容易地确定最佳匹配测试图像的设计文件及SEM图像。计算机系统还可经配置以用于从用户接收针对给定模式最佳匹配第一及第二组图像以及测试图像的设计文件的正确组合的选择。在额外实施例中，可由计算机系统将如本文中所描述用于模拟图像的设计文件的不同组合从低误差到高误差排名。在给出某些约束(例如，所允许设计层的数目)的情况下，计算机系统可选择一或多个设计层的组合。替代地，计算机系统可向用户显示各种组合及其误差且从用户接收一或多个设计文件的最佳组合的选择以供在一过程中使用。
计算机系统还经配置以用于存储经选择一或多个设计文件的信息以供在一过程中使用，在所述过程中将经选择一或多个设计文件中的经图案化特征与在所述过程中针对样品产生的测试图像中的经图案化特征对准以借此将测试图像与一或多个设计文件对准。针对其执行包含设计文件与测试图像对准的过程的样品可与用于选择设计文件的样品为相同类型。举例来说，所述样品及用于选择设计文件的所述样品可在对其执行所述过程之前经受相同制作过程。还可对选择设计文件时所涉及的任何样品执行使用经选择设计文件执行的过程。
如图1的步骤106中所展示，计算机系统可经配置以用于存储经选择设计文件的信息以供在一过程中使用。计算机系统可经配置以在配方中或通过产生其中将执行测试图像与设计对准的过程的配方而存储所述信息。“配方”(如所述术语在本文中所使用)可通常定义为可由工具使用来对样品执行一过程的一组指令。以此方式，产生配方可包含产生将如何执行过程的信息，所述信息然后可用于产生用于执行所述过程的指令。由计算机系统存储的经选择设计文件的信息可包含可用于识别、存取及/或使用经选择设计文件的任何信息(例如，文件名及其被存储的位置)。所存储的经选择设计文件的信息还可包含实际设计文件本身，且实际设计文件可包含本文中进一步描述的设计数据或信息中的任一者。
计算机系统可经配置以用于将经选择设计文件的信息存储于任何适合计算机可读存储媒体中。所述信息可与本文中所描述的结果中的任一者一起存储且可以所属领域中已知的任何方式存储。存储媒体可包含本文中所描述的任何存储媒体或所属领域中已知的任何其它适合存储媒体。在已存储所述信息之后，所述信息可在存储媒体中存取且由本文中所描述的方法或系统实施例中的任一者使用、经格式化以显示给用户、由另一软件模块、方法或系统使用等等。举例来说，本文中所描述的实施例可产生如上文所描述的检验配方。所述检验配方然后可由所述系统或方法(或者另一系统或方法)存储及使用以检验所述样品或其它样品以便借此产生所述样品或其它样品的信息(例如，缺陷信息)。
在一个实施例中，所述过程包含在两个或多于两个模式中检测来自样品的能量，且所述一或多个计算机系统经配置以用于针对所述两个或多于两个模式中的每一者单独执行获取、识别、选择及存储。举例来说，一些工具及过程经配置以使用所述工具及过程的不同模式针对样品产生输出(例如，图像)。本文中进一步提供此些模式的实例及模式的定义。在所述模式中的每一者中针对样品产生的输出可显现为彼此不同。举例来说，在一个模式中产生的图像可显现为与在另一模式中产生的图像不同。在一些例子中，那些差异可因不同模式响应于形成于样品上的不同设计层而导致。举例来说，一个模式可响应于仅形成于最上部设计层上的经图案化特征，而另一模式可响应于除下伏设计层外还形成于最上部设计层上的经图案化特征。因此，使用设计文件的不同组合来将利用不同模式产生的测试图像与设计对准可为适当的。如此，计算机系统可经配置以针对将在对样品执行的过程中使用的不同模式单独执行本文中所描述的步骤。特定来说，可针对利用或针对不同模式产生的测试图像单独执行本文中所描述的步骤。除使用不同组测试图像外，可针对如本文中所描述的不同模式以其它方式执行所述步骤。
在一个实施例中，所述过程是检验过程。在一些实施例中，所述过程包含基于将测试图像与一或多个设计文件对准的结果而确定在样品上检测到的缺陷在设计坐标中的位置。举例来说，可在光学检验工具上使用经选择组的设计文件来进行PDA。可以任何适合方式执行检验过程。例如，大体来说，本文中使用术语“检验过程”来指其中在样品上检测缺陷的过程。可以各种不同方式执行在样品上检测缺陷，包含例如将阈值与由检验工具或系统针对样品产生的输出进行比较或将所述阈值应用于所述输出，及确定具有高于阈值的值的任何输出对应于潜在缺陷或缺陷候选者且不具有高于阈值的值的任何输出不对应于潜在缺陷或缺陷候选者。
通过检验过程识别的潜在缺陷或缺陷候选者通常包含实际或真实缺陷及扰乱或扰乱性缺陷两者。“扰乱性缺陷”(如所述术语在本文中可与“扰乱”互换地使用)通常定义为在样品上检测为缺陷但实际上并非是样品上的实际缺陷的缺陷。替代地，“扰乱性缺陷”可由于样品上的非缺陷噪声源(例如，线边缘粗糙度、经图案化特征中的相对小的临界尺寸(CD)变化、厚度变化等)及/或由于检验系统本身或其用于检验的配置的边缘化而被检测到。
因此，检验的目标通常并非是检测样品上的扰乱性缺陷。替代地，检验的目标通常是检测真实缺陷且尤其是所关注缺陷(DOI)。已展示为成功分离DOI与扰乱的一种方式是确定所检测缺陷候选者相对于样品的设计信息的位置。举例来说，通过将测试图像与一或多个设计文件对准，可在设计坐标(即，相对于样品的设计的坐标)中确定缺陷候选者(包含确定为缺陷或DOI的任何陷候选者)的位置。可以若干个不同方式执行将测试图像与经选择设计文件对准。举例来说，在一些实施例中，所述对准包含将测试图像与经选择设计文件之间的互相关最大化。对准中所使用的互相关可包含所属领域中已知的任何适合互相关，例如经正规化互相关。将测试图像与样品的经选择设计文件对准还可如库尔卡尼的上文并入的专利中所描述而执行。本文中所描述的实施例可经配置以执行此专利中所描述的对准中的任一者。
在另一实施例中，所述过程是计量过程。举例来说，可使用本文中进一步描述的系统中的一者执行计量过程。计量过程可为基于光的、基于电子的或基于其它带电粒子束的。在一些计量过程中，将在计量过程中针对样品产生的输出与样品的对应设计文件进行比较，例如以确定相对测量值、测量叠对误差、产生用于缺陷定位、测量或表征的差异图像等。通常，将以比检验过程高的分辨率执行计量过程，所述分辨率应使得能够仅依据计量过程中针对样品产生的输出(即，仅依据测试图像)而容易且直截地识别出正确设计文件以供在计量过程中使用。然而，如果计量工具出于任何预见或未预见原因而不能够分辨形成于样品上的经图案化特征及/或如果关于哪一(些)设计文件含有测试图像对其做出响应的经图案化特征存在不确定性(例如，由于计量过程可产生响应于样品上的多于一个设计层的输出)，那么可使用本文中所描述的实施例来识别应在用于测试图像与设计对准的计量过程中使用的设计文件。本文中所描述的实施例可以如本文中进一步描述的相同方式识别用于计量过程的适合设计文件。本文中所描述的实施例还可用于识别用于对样品执行的其中将测试图像与设计文件对准的任何其它过程的适合设计文件。
在一个实施例中，样品是晶片。所述晶片可包含半导体技术中已知的任何晶片。尽管本文中可关于一晶片或若干晶片描述一些实施例，但实施例在其可用于的样品方面不受限。举例来说，本文中所描述的实施例可用于例如光罩、平板、个人计算机(PC)板等样品及其它半导体样品。
本文中所描述的实施例具有优于用于PDA的其它方法及系统的若干个优点。举例来说，当前所使用方法及系统使用试错法来找出正确设计文件以与测试图像(例如光学图像)相匹配。正确设计文件取决于用于产生测试图像的模式。测试图像单独地可使得基本上难以识别正确设计文件，因为大部分结构是未分辨的。本文中所描述的实施例使用本文中所描述的第一及第二组图像(例如SEM图像)来帮助找出预期测试图像对其做出响应的可包含当前及先前层两者的设计层及其设计文件。使用本文中所描述的实施例来选择例如检验、计量等过程中所使用的用于PDA的设计文件将改进缺陷位置准确性且因此改进此些过程对关键DOI的敏感性，这是因为扰乱性事件的数目将减少。
图3中展示可用于本文中所描述的系统实施例的一种配置。所述系统包含光学(基于光的)子系统300，光学(基于光的)子系统300至少包含光源及检测器。光源经配置以产生被引导到样品的光。检测器经配置以检测来自样品的光且响应于所检测光而产生输出。图3中所展示的光学子系统可作为本文中所描述的输出获取子系统及光学成像系统而配置及使用。图3中所展示的系统实施例还可经配置以用于执行如本文中进一步描述的基于光的过程、检验过程及计量过程。
在一个实施例中，光学子系统包含经配置以将光引导到样品302的照明子系统。照明子系统包含至少一个光源。举例来说，如在图3中所展示，照明子系统包含光源304。在一个实施例中，照明子系统经配置以将光以一或多个入射角(其可包含一或多个斜角及/或一或多个法向角)引导到样品。举例来说，如在图3中所展示，将来自光源304的光穿过光学元件306且然后穿过透镜308而引导到分束器310，分束器310将光以法向入射角引导到样品302。入射角可包含任何适合入射角，其可取决于例如样品以及将对样品执行的过程的特性而变化。
照明子系统可经配置以将光在不同时间以不同入射角引导到样品。举例来说，光学子系统可经配置以更改照明子系统的一或多个元件的一或多个特性，使得可将光以与图3中展示的入射角不同的入射角引导到样品。在一个此类实例中，光学子系统可经配置以移动光源304、光学元件306及透镜308使得将光以不同入射角引导到样品。
在一些例子中，光学子系统可经配置以将光同时以多于一个入射角引导到样品。举例来说，照明子系统可包含多于一个照明通道，所述照明通道中的一者可包含如图3中所展示的光源304、光学元件306及透镜308，且所述照明通道中的另一者(未展示)可包含可不同地或相同地经配置的类似元件，或可至少包含光源以及可能地一或多个其它组件(例如本文中进一步描述的那些组件)。如果此光与其它光同时被引导到样品，那么以不同入射角被引导到样品的光的一或多个特性(例如，波长、偏光等)可为不同的使得由以不同入射角对样品的照明引起的光可在检测器处彼此区别开。
在另一例子中，照明子系统可包含仅一个光源(例如，图3中展示的源304)，且来自光源的光可通过照明子系统的一或多个光学元件(未展示)而被分离到不同光学路径中(例如，基于波长、偏光等)。不同光学路径中的每一者中的光然后可被引导到样品。多个照明通道可经配置以将光同时或在不同时间(例如，当不同照明通道用以依序照明样品时)引导到样品。在另一例子中，同一照明通道可经配置以在不同时间将具有不同特性的光引导到样品。举例来说，在一些例子中，光学元件306可经配置为光谱滤光器，且光谱滤光器的性质可以各种不同方式(例如，通过换出光谱滤光器)被改变，使得可在不同时间将不同波长的光引导到样品。照明子系统可具有所属领域中已知的用于将具有不同或相同特性的光以不同或相同入射角依序或同时引导到样品的任何其它适合配置。
在一个实施例中，光源304可为宽带等离子体(BBP)光源。以此方式，由光源产生且被引导到样品的光可包含宽带光。然而，所述光源可包含任何其它适合光源，例如所属领域中已知的经配置以产生处于所属领域中已知的任何适合波长的光的任何适合激光器。另外，激光器可经配置以产生单色或几乎单色的光。以此方式，激光器可为窄带激光器。光源还可包含产生多个离散波长或波段下的光的多色光源。
来自光学元件306的光可通过透镜308聚焦到分束器310。尽管透镜308在图3中展示为单个折射光学元件，但实际上，透镜308可包含组合地将来自光学元件的光聚焦到样品的若干个折射及/或反射光学元件。在图3中展示且在本文中所描述的照明子系统可包含任何其它适合光学元件(未展示)。此类光学元件的实例包含(但不限于)偏光组件、光谱滤光器、空间滤波器、反射光学元件、切趾器、分束器、光阑等，其可包含所属领域中已知的任何此类适合光学元件。另外，所述系统可经配置以基于将使用的照明类型而更改照明子系统的元件中的一或多者。
光学子系统还可包含经配置以致使光在样品上进行扫描的扫描子系统。举例来说，光学子系统可包含上面安置样品302的载台312。扫描子系统可包含可经配置以移动样品使得光可在样品上进行扫描的任何适合机械及/或机器人组合件(其包含载台312)。另外，或替代地，光学子系统可经配置使得光学子系统的一或多个光学元件执行光在样品上的一些扫描。光可以任何适合方式在样品上进行扫描。
光学子系统进一步包含一或多个检测通道。一或多个检测通道中的至少一者包含检测器，所述检测器经配置以检测归因于通过光学子系统对样品的照明的来自样品的光且响应于所检测光而产生输出。举例来说，图3中展示的光学子系统包含两个检测通道，其中一者是由集光器314、元件316及检测器318形成且另一者是由集光器320、元件322及检测器324形成。如图3中所展示，所述两个检测通道经配置而以不同收集角度收集且检测光。在一些例子中，一个检测通道经配置以检测经镜面反射光，且另一检测通道经配置以检测不从样品镜面反射(例如，散射、衍射等)的光。然而，检测通道中的两者或多于两者可经配置以检测来自样品的同一类型的光(例如，经镜面反射光)。尽管图3展示包含两个检测通道的光学子系统的实施例，但光学子系统可包含不同数目个检测通道(例如，仅一个检测通道或者两个或多于两个检测通道)。尽管集光器中的每一者在图3中展示为单个折射光学元件，但集光器中的每一者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。
一或多个检测通道可包含所属领域中已知的任何适合检测器，例如光电倍增管(PMT)、电荷耦合装置(CCD)，以及时间延迟积分(TDI)相机。检测器还可包含非成像检测器或成像检测器。如果检测器是非成像检测器，那么检测器中的每一者可经配置以检测光的某些特性(例如强度)但不可经配置以依据在成像平面内的位置而检测此类特性。因此，通过包含于光学子系统的检测通道中的每一者中的检测器中的每一者产生的输出可为信号或数据，但并非是图像信号或图像数据。在此类例子中，计算机子系统(例如所述系统的计算机子系统326)可经配置以依据检测器的非成像输出产生样品的图像。然而，在其它例子中，检测器可经配置为成像检测器，所述成像检测器经配置以产生成像信号或图像数据。因而，所述系统可经配置而以若干种方式产生本文中所描述的输出及/或图像。
应注意，本文中提供图3以大体上图解说明可包含于本文中所描述的系统实施例中的光学子系统的配置。显然地，可更改本文中所描述的光学子系统配置以优化系统的性能，如在设计商业系统时通常所执行。另外，可使用例如可从KLA公司购得的29xx、39xx、VoyagerTM及PumaTM系列工具的现有光学系统来实施本文中所描述的系统(例如，通过将本文中所描述的功能性添加到现有光学系统)。针对一些此类系统，可提供本文中所描述的方法作为系统的任选功能性(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。
系统的计算机子系统326可以任何适合方式(例如，经由一或多个传输媒体，其可包含“有线”及/或“无线”传输媒体)耦合到光学子系统的检测器，使得计算机子系统可接收在对样品的扫描期间由检测器产生的输出、图像等。计算机子系统326可经配置以执行使用如在本文所描述的检测器的输出、图像等的若干个功能以及本文中进一步描述的任何其它功能。此计算机子系统可如本文中所描述而进一步配置。
此计算机子系统(以及本文中所描述的其它计算机子系统)还可在本文中称为计算机系统。本文中所描述的计算机子系统或系统中的每一者可采取各种形式，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。大体来说，术语“计算机系统”可广泛定义为囊括具有一或多个处理器的执行来自存储器媒体的指令的任何装置。计算机子系统或系统还可包含所属领域中已知的任何适合处理器，例如平行处理器。另外，计算机子系统或系统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联网工具。
如果所述系统包含多于一个计算机子系统，那么不同计算机子系统可彼此耦合使得图像、数据、信息、指令等可在计算机子系统之间发送，如本文中进一步描述。举例来说，计算机子系统326可通过可包含所属领域中已知的任何适合有线及/或无线传输媒体的任何适合传输媒体而耦合到计算机子系统328(如图3中的虚线所展示)。此类计算机子系统中的两者或多于两者还可通过共享计算机可读存储媒体(未展示)而有效地耦合。
图4中展示可用于本文中所描述的系统实施例的另一配置。此系统包含电子束子系统400，电子束子系统400至少包含电子束源及检测器。电子束源经配置以产生被引导到样品的电子。检测器经配置以检测来自样品的电子且响应于所检测电子而产生输出。图4中所展示的电子束子系统可作为本文中所描述的输出获取子系统、电子束成像系统及带电粒子束成像系统而配置及使用。图4中所展示的系统实施例还可经配置以用于执行如本文中进一步描述的检验过程及计量过程。如图4中所展示，电子束子系统耦合到计算机子系统402。
还如图4中所展示，电子束子系统包含电子束源404，电子束源404经配置以产生通过一或多个元件408而聚焦到样品406的电子。电子束源可包含(举例来说)阴极源或发射体尖端，且一或多个元件408可包含(举例来说)枪透镜、阳极、限束孔径、门阀、束电流选择孔径、物镜以及扫描子系统，所有所述元件均可包含所属领域中已知的任何此类适合元件。
从样品返回的电子(例如，次级电子)可通过一或多个元件410而聚焦到检测器412。一或多个元件410可包含(举例来说)扫描子系统，所述扫描子系统可为包含于元件408中的相同扫描子系统。
电子束子系统可包含所属领域中已知的任何其它适合元件。另外，电子柱可如在以下美国专利中所描述而进一步配置：2014年4月4日颁布给姜(Jiang)等人的第8,664,594号、2014年4月8日颁布给小岛(Kojima)等人的第8,692,204号、2014年4月15日颁布给古本斯(Gubbens)等人的第8,698,093号，以及2014年5月6日颁布给麦克唐纳(MacDonald)等人的第8,716,662号，所述美国专利如同完全陈述一般以引用的方式并入本文中。
尽管电子束子系统在图4中展示为经配置以使得电子以倾斜入射角被引导到样品且以另一倾斜角从所述样品散射，但应理解电子束可以任何适合角度被引导到样品及从所述样品散射。另外，电子束子系统可经配置以使用多个模式产生样品的图像(例如，以不同照明角度、收集角度等)。电子束子系统的多个模式可在所述子系统的任何图像产生参数上不同。
计算机子系统402可如上文所描述地耦合到检测器412。检测器可检测从样品的表面返回的电子，借此形成样品的电子束图像。所述电子束图像可包含任何适合电子束图像。计算机子系统402可经配置以使用检测器的输出及/或电子束图像执行本文中所描述的功能中的任一者。计算机子系统402可经配置以执行本文中所描述的任一(任何)额外步骤。包含图4中展示的电子束子系统的系统可如在本文所描述而进一步配置。
应注意，本文中提供图4以大体上图解说明可包含于本文中所描述的实施例中的电子束子系统的配置。正如上文所描述的光学子系统，可更改本文中所描述的电子束子系统配置以优化电子束子系统的性能，如在设计商业系统时通常所执行。另外，本文中所描述的系统可使用例如可从KLA公司购得的eDRxxxx系列工具的现有电子束工具来实施(例如，通过将本文中所描述的功能性添加到现有电子束系统)。针对一些此类系统，可提供本文中所描述的方法作为系统的任选功能性(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。
除光学及电子束子系统外，本文中所描述的系统还可包含离子束子系统。此子系统可如图4中所展示地配置，除了电子束源可被替换为所属领域中已知的任何适合离子束源以外。另外，所述系统可包含任何其它适合离子束工具，例如包含于市售聚焦离子束(FIB)系统、氦离子显微镜(HIM)系统以及次级离子质谱学(SIMS)系统中的那些。
如上文所述，光学、电子束及离子束子系统经配置以用于使能量(例如，光、电子等)在样品的物理版本上扫描，借此针对样品的物理版本产生输出。以此方式，光学、电子束及离子束子系统可配置为“实际”子系统，而非“虚拟”子系统。然而，存储媒体(未展示)及图3中所展示的计算机子系统328可配置为“虚拟”系统。特定来说，存储媒体及计算机子系统可配置为“虚拟”检验系统，如在2012年2月28日颁布给巴斯卡尔等人的共同让与的美国专利第8,126,255号及在2015年12月29日颁布给达菲(Duffy)等人的共同让与的美国专利第9,222,895号中所描述，所述两个专利如同完全陈述一般以引用的方式并入本文中。本文中所描述的实施例可如这些专利中所描述而进一步配置。
本文中所描述的光学、电子束及离子束子系统可经配置以利用多个模式或“不同模态”针对样品产生输出。大体来说，光学、电子束或离子束子系统的“模式”或“模态”(那些术语可在本文中互换地使用)可由用于针对样品产生输出及/或图像的子系统的参数值定义。因此，不同的模式可在子系统的参数中的至少一者的值方面(除了样品上的在其处产生输出的位置外)不同。举例来说，在光学子系统中，不同模式可使用至少一个不同波长的光来进行照明。模式可在照明波长方面不同，如本文中进一步描述(例如，通过针对不同模式使用不同光源、不同光谱滤光器等)。在另一实例中，不同模式可使用光学子系统的不同照明通道。举例来说，如上文所述，光学子系统可包含多于一个照明通道。如此，不同照明通道可用于不同模式。模式还可或替代地在光学子系统的一或多个收集/检测参数方面不同。光学子系统可经配置以在同一扫描或不同扫描中(例如，取决于同时使用多个模式来扫描样品的能力)利用不同模式扫描样品。
以类似方式，电子束图像可包含由电子束子系统利用电子束子系统的参数的两个或多于两个不同值产生的图像。举例来说，电子束子系统可经配置以利用多个模式或“不同模态”针对样品产生输出。电子束子系统的多个模式或不同模态可由用于针对样品产生输出及/或图像的电子束子系统的参数值定义。因此，不同的模式可在电子束子系统的电子束参数中的至少一者的值方面不同。举例来说，一个模式可使用至少一个入射角来进行照明，所述至少一个入射角不同于用于另一模式的照明的至少一个入射角。
在一个实施例中，测试图像是由检验子系统产生。举例来说，本文中所描述的光学及电子束成像子系统可配置为检验子系统。在另一实施例中，测试图像是由计量或缺陷再检测子系统产生。举例来说，本文中所描述的光学及电子束成像子系统可配置为计量或缺陷再检测子系统。特定来说，本文中所描述以及图3及4中所展示的光学及电子束子系统的实施例可在一或多个参数方面修改以取决于其将用于的应用而提供不同成像能力。在一个此类实例中，图3中所展示的光学子系统可经配置以在其将用于计量而非检验的情况下具有较高分辨率。换句话说，图3及4中所展示的子系统的实施例描述光学或电子束子系统的一些一般及各种配置，所述光学或电子束子系统可以所属领域的技术人员将显而易见的若干个方式修整以产生具有或多或少地适合于不同应用的不同成像能力的光学或电子束子系统。
所述系统的实施例中的每一者可根据本文中所描述的任一(任何)其它实施例而进一步配置。
另一实施例涉及用于选择一或多个设计文件以供在测试图像与设计对准中使用的计算机实施的方法。所述方法包含用于上文所描述的计算机系统的功能中的每一者的步骤。可如本文中进一步描述地执行所述方法的步骤中的每一者。所述方法还可包含可由本文中所描述的计算机子系统及/或系统执行的任何其它步骤。所述方法的步骤是由一或多个计算机系统执行，所述一或多个计算机系统可根据本文中所描述的实施例中的任一者而配置。另外，可通过本文中所描述的系统实施例中的任一者来执行上文所描述的方法。
额外实施例涉及一种存储程序指令的非暂时性计算机可读媒体，所述程序指令可在计算机系统上执行以用于执行用于选择一或多个设计文件以供在测试图像与设计对准中使用的计算机实施的方法。图5中展示一个此类实施例。特定来说，如图5中所展示，非暂时性计算机可读媒体500包含可在计算机系统504上执行的程序指令502。计算机实施的方法可包含本文中所描述的任何方法的任何步骤。
实施例如本文中所描述的那些的方法的程序指令502可存储于计算机可读媒体500上。计算机可读媒体可为例如磁盘或光盘、磁带的存储媒体，或所属领域中已知的任何其它适合非暂时性计算机可读媒体。
可以包含基于程序步骤的技术、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一者来实施程序指令。举例来说，可视需要使用ActiveX控件、C++对象、JavaBeans、微软基础类别(“MFC”)、SSE(流式SIMD扩展)或者其它技术或方法来实施程序指令。
计算机系统504可根据本文中所描述的实施例中的任一者而配置。
鉴于此说明，所属领域的技术人员将明了本发明的各个方面的进一步修改及替代实施例。举例来说，提供用于选择一或多个设计文件以供在测试图像与设计对准中使用的方法及系统。因此，此说明应视为仅为说明性的，且用于教示所属领域的技术人员执行本发明的一般方式的目的。应理解，本文中所展示及所描述的本发明的形式应视为目前优选的实施例。如所属领域的技术人员在受益于本发明的此说明之后将全部明了，元件及材料可替代本文中所图解说明及描述的那些元件及材料，部件及过程可颠倒，且本发明的某些特征可独立地利用。可在不背离如所附权利要求书中所描述的本发明的精神及范围的情况下对本文中所描述的元件做出改变。

Claims (19)

1.一种经配置以选择一或多个设计文件以供在测试图像与设计对准中使用的系统，其包括：
一或多个计算机系统，其经配置以用于：
获取样品的第一及第二组图像，其中所述第一及第二组图像分别包括所述样品上的第一及第二组设计层中的经图案化特征的图像，且其中所述第一及第二组设计层是彼此不同的；
通过将所述第一及第二组图像与针对所述样品产生的测试图像进行比较而识别所述第一及第二组图像中的哪一组图像最佳匹配所述测试图像；
通过将经识别出的组的图像与设计文件进行比较而为所述样品选择所述设计文件中最佳匹配所述经识别出的组的图像的一或多个设计文件；及
存储经选择出的一或多个设计文件的信息以供在一过程中使用，在所述过程中将所述经选择出的一或多个设计文件中的经图案化特征与在所述过程中针对样品产生的测试图像中的经图案化特征对准以借此将所述测试图像与所述一或多个设计文件对准。
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述第一及第二组图像是针对所述样品上的两个或多于两个离散位置而产生。
3.根据权利要求1所述的系统，其进一步包括输出获取子系统，所述输出获取子系统经配置以通过以下操作对所述样品执行所述过程：将能量引导到所述样品；检测来自所述样品的能量；及响应于所检测的能量而产生输出，其中在所产生的输出中未分辨形成于所述样品上的所述设计层中的所述经图案化特征。
4.根据权利要求1所述的系统，其中所述第一组设计层包括所述设计层中的至少一者，所述设计层中的所述至少一者形成于所述第二组设计层中的所述设计层中的至少一者下方。
5.根据权利要求4所述的系统，其中所述过程是基于光的过程，在所述基于光的过程中从所述样品检测的光响应于所述设计层中的所述至少一者，所述设计层中的所述至少一者形成于所述第二组设计层中的所述设计层中的所述至少一者下方。
6.根据权利要求1所述的系统，其进一步包括经配置以用于产生所述第一及第二组图像的电子束成像系统，其中所述过程是基于光的过程。
7.根据权利要求6所述的系统，其中所述第一及第二组图像是分别利用所述电子束成像系统的第一及第二组成像参数而产生，借此致使所述第一及第二组中的所述图像中的第一及第二组的所述经图案化特征彼此不同。
8.根据权利要求7所述的系统，其中所述第一及第二组成像参数包括不同加速电压。
9.根据权利要求1所述的系统，其中所述过程包括在两个或多于两个模式中检测来自所述样品的能量，且其中所述一或多个计算机系统进一步经配置以用于针对所述两个或多于两个模式中的每一者单独执行所述获取、所述识别、所述选择及所述存储。
10.根据权利要求1所述的系统，其进一步包括一或多个组件，所述一或多个组件经配置以用于通过模拟在针对所述第一及第二组设计层对所述样品执行的所述过程中产生的图像而产生所述第一及第二组图像。
11.根据权利要求1所述的系统，其中所述第一及第二组设计层包括所述设计层的不同组合。
12.根据权利要求1所述的系统，其进一步包括经配置以用于产生所述第一及第二组图像的光学成像系统，其中所述过程是基于光的过程。
13.根据权利要求1所述的系统，其进一步包括经配置以用于产生所述第一及第二组图像的带电粒子束成像系统，其中所述过程是基于光的过程。
14.根据权利要求1所述的系统，其中所述过程包括基于将所述测试图像与所述一或多个设计文件对准的结果而确定在所述样品上检测的缺陷在设计坐标中的位置。
15.根据权利要求1所述的系统，其中所述过程是检验过程。
16.根据权利要求1所述的系统，其中所述过程是计量过程。
17.根据权利要求1所述的系统，其中所述样品是晶片。
18.一种非暂时性计算机可读媒体，其存储程序指令，所述程序指令能在计算机系统上执行以用于执行用于选择一或多个设计文件以供在测试图像与设计对准中使用的计算机实施的方法，其中所述计算机实施的方法包括：
获取样品的第一及第二组图像，其中所述第一及第二组图像分别包括所述样品上的第一及第二组设计层中的经图案化特征的图像，且其中所述第一及第二组设计层是彼此不同的；
通过将所述第一及第二组图像与针对所述样品产生的测试图像进行比较而识别所述第一及第二组图像中的哪一组图像最佳匹配所述测试图像；
通过将经识别出的组的图像与设计文件进行比较而为所述样品选择所述设计文件中最佳匹配所述经识别出的组的图像的一或多个设计文件；及
存储经选择出的一或多个设计文件的信息以供在一过程中使用，在所述过程中将所述经选择出的一或多个设计文件中的经图案化特征与在所述过程中针对样品产生的测试图像中的经图案化特征对准以借此将所述测试图像与所述一或多个设计文件对准。
19.一种用于选择一或多个设计文件以供在测试图像与设计对准中使用的计算机实施的方法，其包括：获取样品的第一及第二组图像，其中所述第一及第二组图像分别包括所述样品上的第一及第二组设计层中的经图案化特征的图像，且其中所述第一及第二组设计层是彼此不同的；通过将所述第一及第二组图像与针对所述样品产生的测试图像进行比较而识别所述第一及第二组图像中的哪一组图像最佳匹配所述测试图像；
通过将经识别出的组的图像与设计文件进行比较而为所述样品选择所述设计文件中最佳匹配所述经识别出的组的图像的一或多个设计文件；及
存储经选择出的一或多个设计文件的信息以供在一过程中使用，在所述过程中将所述经选择出的一或多个设计文件中的经图案化特征与在所述过程中针对样品产生的测试图像中的经图案化特征对准以借此将所述测试图像与所述一或多个设计文件对准。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020043525A1 (en) 2018-08-28 2020-03-05 Asml Netherlands B.V. Systems and methods of optimal metrology guidance
US11120546B2 (en) 2019-09-24 2021-09-14 Kla Corporation Unsupervised learning-based reference selection for enhanced defect inspection sensitivity
CN112819760A (zh) * 2021-01-20 2021-05-18 苏州华兴源创科技股份有限公司 一种图像检测方法、装置和系统
US20220301133A1 (en) * 2021-03-16 2022-09-22 Kla Corporation Segmentation of design care areas with a rendered design image

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105026883A (zh) * 2013-03-29 2015-11-04 株式会社日立高新技术 缺陷检查方法以及缺陷检查装置
CN107004038A (zh) * 2014-12-31 2017-08-01 科磊股份有限公司 使用内建目标将检验对准到设计
CN107078073A (zh) * 2014-11-21 2017-08-18 科磊股份有限公司 用于工艺窗口特征化的虚拟检验系统
CN108463874A (zh) * 2016-01-11 2018-08-28 科磊股份有限公司 基于图像的样品过程控制

Family Cites Families (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7676077B2 (en) 2005-11-18 2010-03-09 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for utilizing design data in combination with inspection data
US7570796B2 (en) 2005-11-18 2009-08-04 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for utilizing design data in combination with inspection data
US8698093B1 (en) 2007-01-19 2014-04-15 Kla-Tencor Corporation Objective lens with deflector plates immersed in electrostatic lens field
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
SG153747A1 (en) * 2007-12-13 2009-07-29 Asml Netherlands Bv Alignment method, alignment system and product with alignment mark
JP4988000B2 (ja) 2010-03-17 2012-08-01 株式会社東芝 パターン検査装置及びパターン検査方法
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
US9222895B2 (en) 2013-02-25 2015-12-29 Kla-Tencor Corp. Generalized virtual inspector
US9996942B2 (en) * 2015-03-19 2018-06-12 Kla-Tencor Corp. Sub-pixel alignment of inspection to design
US10186026B2 (en) * 2015-11-17 2019-01-22 Kla-Tencor Corp. Single image detection
US9965901B2 (en) 2015-11-19 2018-05-08 KLA—Tencor Corp. Generating simulated images from design information
US11580375B2 (en) 2015-12-31 2023-02-14 Kla-Tencor Corp. Accelerated training of a machine learning based model for semiconductor applications
US9916965B2 (en) 2015-12-31 2018-03-13 Kla-Tencor Corp. Hybrid inspectors
US10648924B2 (en) 2016-01-04 2020-05-12 Kla-Tencor Corp. Generating high resolution images from low resolution images for semiconductor applications
US10360477B2 (en) 2016-01-11 2019-07-23 Kla-Tencor Corp. Accelerating semiconductor-related computations using learning based models
US10043261B2 (en) 2016-01-11 2018-08-07 Kla-Tencor Corp. Generating simulated output for a specimen
US10395356B2 (en) 2016-05-25 2019-08-27 Kla-Tencor Corp. Generating simulated images from input images for semiconductor applications
US10346740B2 (en) 2016-06-01 2019-07-09 Kla-Tencor Corp. Systems and methods incorporating a neural network and a forward physical model for semiconductor applications
US11580398B2 (en) 2016-10-14 2023-02-14 KLA-Tenor Corp. Diagnostic systems and methods for deep learning models configured for semiconductor applications
US10871708B2 (en) 2017-01-24 2020-12-22 Nikon Corporation Spatial-frequency matched wafer alignment marks, wafer alignment and overlay measurement and processing using multiple different mark designs on a single layer
US10395362B2 (en) 2017-04-07 2019-08-27 Kla-Tencor Corp. Contour based defect detection
US10733744B2 (en) 2017-05-11 2020-08-04 Kla-Tencor Corp. Learning based approach for aligning images acquired with different modalities
US10769761B2 (en) 2017-06-30 2020-09-08 Kla-Tencor Corp. Generating high resolution images from low resolution images for semiconductor applications
US10607119B2 (en) 2017-09-06 2020-03-31 Kla-Tencor Corp. Unified neural network for defect detection and classification

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105026883A (zh) * 2013-03-29 2015-11-04 株式会社日立高新技术 缺陷检查方法以及缺陷检查装置
CN107078073A (zh) * 2014-11-21 2017-08-18 科磊股份有限公司 用于工艺窗口特征化的虚拟检验系统
CN107004038A (zh) * 2014-12-31 2017-08-01 科磊股份有限公司 使用内建目标将检验对准到设计
CN108463874A (zh) * 2016-01-11 2018-08-28 科磊股份有限公司 基于图像的样品过程控制

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Publication number Publication date
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