CN117666297A - 光刻图形量测检测方法及其系统 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及一种光刻图形量测检测方法及其系统。光刻图形量测检测方法包括：获取光刻图形的量测图片；获取光刻图形对应母版的标准图片；将量测图片与标准图片进行比对，获取量测图片的辅助检测结果；辅助检测结果包括：图形是否异常、工艺是否异常及量测是否异常中的至少一种异常判定结果。上述光刻图形量测检测方法可以对光刻量测图片进行进一步的异常判定，有效提升了光刻图形缺陷的处理效率和产品良率，从而进一步提高半导体器件的性能。
Description
技术领域
本公开涉及半导体技术领域，特别是涉及一种光刻图形量测检测方法及其系统。
背景技术
随着半导体技术的发展，半导体器件的最小特征尺寸越来越小，图形密度和复杂度也越来越高，从而导致各工艺步骤后出现缺陷的概率越来越高。为保证半导体器件的性能，在半导体器件的制造过程中，需要对光刻图形的线宽进行量测。
光刻图形的线宽是决定芯片性能的关键因素，在现有技术中，主要通过扫描电子显微镜（Scanning Electron Microscope，简称SEM）对线宽进行量测，并将量测结果反馈至在线管控系统进行处理。
传统的基于单一光刻图形量测装置和在线制程管控系统的光刻图形量测方法只能检测非常有限的缺陷类型，难以解决光刻生产过程中由于受材料、工艺、机台和环境等因素影响而产生的量测位置错误、图形结构异常和色彩异常等问题，且这种单一量测方法的反馈效率以及缺陷处理效率较低，从而影响光刻产品良率和半导体器件性能。
发明内容
基于此，本公开实施例提供了一种光刻图形量测检测方法及其系统，有利于提升半导体器件的产品良率，以及提升半导体器件的性能。
为实现上述目的，一方面，本公开一些实施例提供了一种光刻图形量测检测方法，包括：获取光刻图形的量测图片；获取光刻图形对应母版的标准图片；将量测图片与标准图片进行比对，获取量测图片的辅助检测结果；辅助检测结果包括：图形是否异常、工艺是否异常及量测是否异常中的至少一种异常判定结果。
上述实施例中的光刻图形量测检测方法，通过获取光刻图形的量测图片以及光刻图形对应母版的标准图片，并将量测图片与标准图片进行比对，以获取量测图片的辅助检测结果，通过分析量测图片与标准图片的特征差异，对量测图片进行异常检测；通过获取包括图形是否异常、工艺是否异常及量测是否异常中的至少一种异常判定结果的辅助检测结果，对量测图片从图形、工艺和量测多个角度进行异常判定，以辅助检测光刻生产及量测过程。传统的基于单一光刻图形量测装置和在线制程管控系统的光刻图形量测方法只能检测非常有限的缺陷类型，难以解决光刻生产过程中由于受材料、工艺、机台和环境等因素影响而产生的量测位置错误、图形结构异常和色彩异常等问题，且这种单一量测方法的反馈效率以及缺陷处理效率较低，而本申请通过分析量测图片与标准图片的特征差异，对量测图片进行异常检测，并且从图形、工艺和量测多个角度对量测图片进行异常判定，以辅助检测光刻生产及量测过程，从而提高光刻图形缺陷类型的检测范围以及缺陷的处理效率，进而有效提升了光刻产品良率以及半导体器件性能。
在一些实施例中，所述光刻图形量测检测方法还包括：将辅助检测结果中判定存在异常的量测图片标记为缺陷图片；获取同一生产批次中针对光刻图形出现的缺陷图片的数量；于缺陷图片的数量小于第一阈值时，确定缺陷图片对应辅助检测结果中判定的异常为偶发缺陷；于缺陷图片的数量大于或等于第一阈值时，确定缺陷图片对应辅助检测结果中判定的异常为重复缺陷。如此，本申请通过对同一生产批次中检测得到的缺陷图片进行类型划分，有助于后续对不同类型的缺陷图片采取针对性的解决方法，提高了缺陷的处理效率，并且保证了各生产批次的良品率。
在一些实施例中，所述光刻图形量测检测方法还包括：将存在重复缺陷的生产批次标记为缺陷批次；获取目标周期内针对光刻图形出现的缺陷批次的数量；于缺陷批次的数量小于第二阈值时，确定辅助检测结果中判定存在的异常为偶发性事件；于缺陷批次的数量大于或等于第二阈值时，确定辅助检测结果中判定存在的异常为重复性事件。如此，本申请通过对目标周期内针对光刻图形的生产中检测得到的缺陷批次进行类型划分，有助于后续对不同类型的缺陷批次采取针对性的解决方法，提高了缺陷的处理效率，并且保证了各生产周期内针对光刻图形的良品率。
在一些实施例中，所述光刻图形量测检测方法还包括：将辅助检测结果反馈至在线制程管控系统；响应于在线制程管控系统的控制指令，检测并调整光刻图形的工艺条件和/或量测条件。如此，本申请可以对产品制程及图形量测过程中出现的异常行为进行针对性优化，从而提高缺陷的处理效率，进而有效提升了光刻产品良率以及半导体器件的性能。
在一些实施例中，所述将量测图片与标准图片进行比对，获取量测图片的辅助检测结果，包括：将量测图片与标准图片按照固定模板排布；对量测图片与标准图片进行寻峰比对，获取量测图片中光刻图形相对于标准图片中光刻图形的偏移量；根据偏移量与第一目标值的大小关系，确定辅助检测结果；辅助检测结果为量测是否异常的异常判定结果。如此，本申请可以通过寻峰比对以高效准确地检测识别光刻图形量测过程中出现的量测异常。
在一些实施例中，所述将量测图片与标准图片进行比对，获取量测图片的辅助检测结果，还包括：处理量测图片，使量测图片与标准图片均为灰度图片且具有相同数量及相同尺寸的目标像素；获取标准图片和修正后量测图片中各目标像素的灰度值，并将标准图片中各目标像素的灰度值的均值作为参考值；将标准图片和修正后量测图片中各目标像素的灰度值分别与参考值进行比较，并于目标像素的灰度值大于或等于参考值时标记目标像素的结构数据为1，于目标像素的灰度值小于参考值时标记目标像素的结构数据为0；将标准图片中各目标像素的结构数据依预设顺序排列为第一数据，将修正后量测图片中各目标像素的结构数据依预设顺序排列为第二数据；比较第一数据和第二数据，获取第二数据相对于第一数据存在排序相同但结构数据不同的异常位数；根据异常位数和第二目标值的大小关系，确定辅助检测结果；辅助检测结果为图形是否异常和/或工艺是否异常的异常判定结果。如此，本申请可以通过数字化手段获取图片的结构数据，将图像信息转化为数字信息，有助于系统对缺陷的自动化识别及处理。
在一些实施例中，目标像素的数量与灰度图片的灰度级数相同。如此，本申请便于获取图片数字信息，有助于对图片的结构数据进行排列及比较。
另一方面，本公开实施例还提供了一种光刻图形量测检测系统，用于实施如上一些实施例中的光刻图形量测检测方法。该光刻图形量测检测系统包括：光刻图形量测装置，被配置为：获取光刻图形的量测图片；图片处理装置，与光刻图形量测装置连接，被配置为：预存光刻图形对应母版的标准图片，并将量测图片与标准图片进行比对，以获取量测图片的辅助检测结果；其中，辅助检测结果包括：图形是否异常、工艺是否异常及量测是否异常中的至少一种异常判定结果。
上述实施例中的光刻图形量测检测系统，通过光刻图形量测装置获取光刻图形的量测图片，并通过图片处理装置预存光刻图形对应母版的标准图片，并将量测图片与标准图片进行比对，以获取量测图片的辅助检测结果，分析量测图片与标准图片的特征差异，对量测图片进行异常检测；通过图片处理装置获取包括图形是否异常、工艺是否异常及量测是否异常中的至少一种异常判定结果的辅助检测结果，对量测图片从图形、工艺和量测多个角度进行异常判定，以辅助检测光刻生产及量测过程。传统的由基于单一光刻图形量测装置和在线制程管控系统组成的光刻图形量测系统只能检测非常有限的缺陷类型，难以解决光刻生产过程中由于受材料、工艺、机台和环境等因素影响而产生的量测位置错误、图形结构异常和色彩异常等问题，且这种单一量测方法的反馈效率以及缺陷处理效率较低，而本申请通过图片处理装置分析量测图片与标准图片的特征差异，对量测图片进行异常检测，并且从图形、工艺和量测多个角度对量测图片进行异常判定，以辅助检测光刻生产及量测过程，从而提高光刻图形缺陷类型的检测范围以及缺陷的处理效率，进而有效提升了光刻产品良率以及半导体器件性能。
在一些实施例中，所述图片处理装置包括：存储模块，被配置为：预存光刻图形对应母版的标准图片；图片比对模块，与光刻图形量测装置、存储模块分别连接，被配置为：将量测图片与标准图片进行比对，以获取辅助检测结果。如此，本申请可以分析量测图片与标准图片的特征差异，对量测图片进行异常检测。
在一些实施例中，光刻图形量测装置和图片处理装置还分别与在线制程管控系统连接；其中，光刻图形量测装置还被配置为：反馈量测图片的量测结果至在线制程管控系统；图片处理装置还被配置为：反馈辅助检测结果至在线制程管控系统；在线制程管控系统被配置为：根据量测图片的量测结果和/或辅助检测结果输出控制指令，以检测并调整光刻图形的工艺条件和/或量测条件。如此，本申请可以对产品制程以及图形量测过程中出现的异常行为进行针对性优化，从而提高缺陷的处理效率，进而有效提升了光刻产品良率以及半导体器件的性能。
综上所述，本公开提供一种光刻图形量测检测方法及其系统，将单一光刻图形量测装置优化为由光刻图形量测装置和图片处理装置组成的光刻图形量测检测系统，意想不到的效果是：在进行光刻图形的量测之后，通过分析量测图片与标准图片的特征差异，对光刻图形的量测结果从图形、工艺和量测多个角度进行异常判定，以辅助检测光刻生产及量测过程，从而提高光刻图形缺陷类型的检测范围以及缺陷的处理效率，进而有效提升了光刻产品良率以及半导体器件性能。
本公开的一个或多个实施例的细节在下面的附图和描述中提出。本公开的其他特征、目的和优点将从说明书、附图以及权利要求书变得明显。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例或传统技术中的技术方案，下面将对实施例或传统技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为一些实施例中提供的一种光刻图形量测检测方法的流程图；
图2为另一些实施例中提供的一种光刻图形量测检测方法的流程图；
图3为一些实施例中提供的一种获取量测图片的辅助检测结果的流程图；
图4为另一些实施例中提供的一种获取量测图片的辅助检测结果的流程图；
图5为又一些实施例中提供的一种光刻图形量测检测方法的流程图；
图6为又一些实施例中提供的一种光刻图形量测检测方法的流程图；
图7为一些实施例中提供的一种标准图片和量测图片的结构示意图；
图8为另一些实施例中提供的一种标准图片和量测图片的结构示意图；
图9为又一些实施例中提供的一种标准图片和量测图片的结构示意图；
图10为一些实施例中提供的一种光刻图形量测检测流程的示意图；
图11为另一些实施例中提供的一种光刻图形量测检测流程的示意图；
图12为又一些实施例中提供的一种光刻图形量测检测方法的流程图；
图13为一些实施例中提供的一种光刻图形量测检测系统的结构框图；
图14为一些实施例中提供的一种图片处理装置的结构框图；
图15为另一些实施例中提供的一种图片处理装置的结构框图；
图16为另一些实施例中提供的一种光刻图形量测检测系统的结构框图；
图17为一些实施例中提供的一种光刻图形量测检测系统与在线制程管控系统的连接示意图；
图18为一些实施例中提供的一种光刻图形量测检测系统、在线制程管控系统以及人工处理系统的连接示意图。
附图标记说明：
F1-标准图片，F2-量测图片，G-线性沟槽，S-污染点，W1-标准波形，W2-量测波形，F31-标准灰度图片，F32-量测灰度图片，P-目标像素，D1-第一数据，D2-第二数据，1-光刻图形量测检测系统，11-光刻图形量测装置，12-图片处理装置，121-存储模块，122-图片比对模块，123-分析模块，2-在线制程管控系统，3-人工处理系统。
具体实施方式
为了便于理解本公开，下面将参照相关附图对本公开进行更全面的描述。附图中给出了本公开的首选实施例。但是，本公开可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本公开的公开内容更加透彻全面。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本公开的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本公开的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本公开。
应当明白，当元件或层被称为“在…上”、“与…相邻”或“与…相连接”其它元件或层时，其可以直接地在其它元件或层上、与之相邻、连接或耦合到其它元件或层，或者可以存在居间的元件或层。应当明白，尽管可使用术语第一、 第二、第三等描述各种元件、部件、区、层、掺杂类型和/或部分，这些元件、部件、区、层、掺杂类型和/或部分不应当被这些术语限制。这些术语仅仅用来区分一个元件、部件、区、层、掺杂类型或部分与另一个元件、部件、区、层、掺杂类型或部分。因此，在不脱离本公开教导之下，下面讨论的第一元件、部件、区、层、掺杂类型或部分可表示为第二元件、部件、区、层或部分。
在此使用时，单数形式的“一”、“一个”和“所述/该”也可以包括复数形式，除非上下文清楚指出另外的方式。还应明白，当术语“组成”和/或“包括”在该说明书中使用时，可以确定所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但不排除一个或更多其它的特征、整数、步骤、操作、元件、部件和/或组的存在或添加。同时，在此使用时，术语“和/或”包括相关所列项目的任何及所有组合。
这里参考作为本公开的理想实施例（和中间结构）的示意图的横截面图来描述发明的实施例，这样可以预期由于例如制造技术和/或容差导致的所示形状的变化。本公开的实施例不应当局限于在此所示的区的特定形状，而是包括由于例如制造技术导致的形状偏差。因此，图中显示的区实质上是示意性的，它们的形状并不表示器件的区的实际形状，且并不限定本公开的范围。
在半导体技术领域中，光刻图形的线宽是决定半导体器件性能的关键因素，现有技术中主要通过单一的光刻图形量测装置（例如扫描电子显微镜）对光刻图形的线宽进行量测，并将量测结果反馈至在线制程管控系统进行处理。然而，由于材料、工艺、机台和环境等因素的影响，在实际生产中还会存在图形结构异常、色彩异常和量测位置错误等问题，这些问题无法通过现有单一的光刻图形量测装置和在线制程管控系统进行反馈和解决，降低了产品良率和缺陷处理效率，从而影响半导体器件的性能。
基于此，本公开一些实施例提供了一种光刻图形量测检测方法，用于提高光刻图形缺陷类型的检测范围以及缺陷的处理效率，进而有效提升光刻产品良率以及半导体器件性能。
请参阅图1，光刻图形量测检测方法包括如下步骤S100~S300。
S100，获取光刻图形的量测图片。
S200，获取光刻图形对应母版的标准图片。
S300，将量测图片与标准图片进行比对，获取量测图片的辅助检测结果；辅助检测结果包括：图形是否异常、工艺是否异常及量测是否异常中的至少一种异常判定结果。
在一些实施例中，光刻图形的量测图片可以通过光刻图形量测装置获得。并且，光刻图形量测装置可以对光刻图形直接进行关键尺寸量测（例如线宽量测），以获取光刻图形的关键尺寸数据（例如线宽值）。因此，步骤S100中获取光刻图形的量测图片还可以包括获取光刻图形的关键尺寸数据（例如线宽值）。
示例地，光刻图形量测装置为扫描电子显微镜。
本公开实施例中，通过获取光刻图形的量测图片及对应母版的标准图片，可以将光刻图形的量测图片与光刻图形对应母版的标准图片进行比对，以获取包括图形是否异常、工艺是否异常及量测是否异常中的至少一种异常判定结果。如此，本公开实施例在量测光刻图形的关键尺寸之外，还可以对光刻量测图片从图形、工艺及量测多个角度做异常判定，以辅助检测光刻生产及量测过程，从而提高光刻图形缺陷类型的检测范围以及缺陷的处理效率，进而有效提升光刻产品良率以及半导体器件性能。
在一些实施例中，请参阅图2，步骤S300中将量测图片与标准图片进行比对，获取量测图片的辅助检测结果，包括如下步骤S311~S313。
S311，将量测图片与标准图片按照固定模板排布。
S312，对量测图片与标准图片进行寻峰比对，获取量测图片中光刻图形相对于标准图片中光刻图形的偏移量。
S313，根据偏移量与第一目标值的大小关系，确定辅助检测结果；辅助检测结果为量测是否异常的异常判定结果。
本公开实施例中，通过寻峰比对的方式，可以高效且准确地检测识别将量测图片与标准图片进行比对，以光刻图形量测过程中出现的量测异常（例如量测位置异常），进而有效提升光刻产品良率以及半导体器件性能。
需要补充的是，在一些实施例中，于步骤S313确定辅助量测结果之后，还包括根据量测是否异常的异常判定结果对量测图形进行调整（例如进行偏移校正或尺寸缩放等），便于量测图形与标准图形之间的比对。
在一些实施例中，请参阅图3，步骤S300中将量测图片与标准图片进行比对，获取量测图片的辅助检测结果，还包括如下步骤S321~S326。
S321，处理量测图片，使量测图片与标准图片均为灰度图片且具有相同数量及相同尺寸的目标像素。
S322，获取标准图片和修正后量测图片中各目标像素的灰度值，并将标准图片中各目标像素的灰度值的均值作为参考值。
S323，将标准图片和修正后量测图片中各目标像素的灰度值分别与参考值进行比较，并于目标像素的灰度值大于或等于参考值时标记目标像素的结构数据为1，于目标像素的灰度值小于参考值时标记目标像素的结构数据为0。
S324，将标准图片中各目标像素的结构数据依预设顺序排列为第一数据，将修正后量测图片中各目标像素的结构数据依预设顺序排列为第二数据。
S325，比较第一数据和第二数据，获取第二数据相对于第一数据存在排序相同但结构数据不同的异常位数。
S326，根据异常位数和第二目标值的大小关系，确定辅助检测结果；辅助检测结果为图形是否异常和/或工艺是否异常的异常判定结果。
需要说明的是，在一些实施例中，为了便于将量测图片与标准图片划分为相同数量及相同尺寸的目标像素，步骤S321~S326可以基于根据步骤S313中的异常判定结果对量测图形进行调整（例如进行偏移校正或尺寸缩放等）后得到的量测图形执行。
本公开实施例中，通过将量测图片与标准图片划分为目标像素并获取各目标像素的结构数据，将图像信息转化为数字信息，使图片比对基于数据进行，有助于系统对缺陷的自动化识别及处理，并且提高了缺陷的检测效率及反馈效率。
在一些实施例中，目标像素的数量与灰度图片的灰度级数相同，便于获取图片数字信息，有助于对图片的结构数据进行排列及比较。
在一些实施例中，请参阅图4，所述光刻图形量测检测方法还包括如下步骤S400~S600。
S400，将辅助检测结果中判定存在异常的量测图片标记为缺陷图片。
S500，获取同一生产批次中针对光刻图形出现的缺陷图片的数量。
S600，于缺陷图片的数量小于第一阈值时，确定缺陷图片对应辅助检测结果中判定的异常为偶发缺陷；于缺陷图片的数量大于或等于第一阈值时，确定缺陷图片对应辅助检测结果中判定的异常为重复缺陷。
本公开实施例中，根据同一生产批次中出现的缺陷图片的数量，对辅助检测结果中判定的异常进行分析，鉴别区分偶发缺陷及重复缺陷，有助于后续对偶发缺陷和/或重复缺陷进行针对性处理，提高了缺陷的处理效率，并且保证了各生产批次的良品率。
在一些实施例中，请参阅图5，所述光刻图形量测检测方法还包括如下步骤S700~S900。
S700，将存在重复缺陷的生产批次标记为缺陷批次。
S800，获取目标周期内针对光刻图形出现的缺陷批次的数量。
S900，于缺陷批次的数量小于第二阈值时，确定辅助检测结果中判定存在的异常为偶发性事件；于缺陷批次的数量大于或等于第二阈值时，确定辅助检测结果中判定存在的异常为重复性事件。
本公开实施例中，根据目标周期内出现的缺陷批次的数量，对辅助检测结果中判定的异常进行分析，鉴别区分偶发性事件及重复性事件，有助于后续对偶发性事件和/或重复性事件进行针对性处理，提高了缺陷的处理效率，并且保证了目标周期内良品率。
在一些实施例中，请参阅图6，所述光刻图形量测检测方法还包括如下步骤S1000~S1100：
S1000，将辅助检测结果反馈至在线制程管控系统。
S1100，响应于在线制程管控系统的控制指令，检测并调整光刻图形的工艺条件和/或量测条件。
在一些实施例中，步骤S1000还包括：将所述辅助检测结果中判定的异常的分析结果反馈至在线制程管控系统；相应地，步骤S1100还包括：在线制程管控系统根据所述辅助检测结果及其分析结果给出控制指令。
本公开实施例中，响应于在线制程管控系统的控制指令，并对应检测并调整光刻图形的工艺条件和/或量测条件，可以对在产品制程以及图形量测过程中出现的异常行为进行针对性优化，进而有效提升光刻产品良率以及半导体器件的性能。
应该理解的是，虽然图1~图6的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1~图6中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
为了更清楚地说明上述一些实施例中的光刻图形量测检测方法，以下一些实施例请结合图7~图18予以理解。
在步骤S100中，获取光刻图形的量测图片F2。
示例地，光刻图形的量测图片F2可以是利用扫描电子显微镜（Scanning ElectronMicroscope，简称SEM）对晶圆、薄膜晶体管或者低温多晶硅（Low Temperature Poly-Silicon，简称LTPS）等试样表面，拍摄得到的图像。值得一提的是，用扫描电子显微镜拍摄得到的半导体表面图像是具有较高清晰度的灰阶图像，利于对图像中关键尺寸特征的准确识别。
在步骤S200中，获取光刻图形对应母版的标准图片F1。
示例地，标准图片F1可以是预先设定好的母版图像，也可以是以获取量测图片F2相同的方式拍摄得到的标准试样表面的图像。
需要说明的是，此处量测图片F2以及标准图片F1并不局限于单个图片，还可以是基于同一试样获取的多个图片。
在步骤S300中，将量测图片F2与标准图片F1进行比对，获取量测图片F2的辅助检测结果；辅助检测结果包括：图形是否异常、工艺是否异常及量测是否异常中的至少一种异常判定结果。
可以理解的，在本公开实施例中，辅助检测的异常判定结果包括图形异常、工艺异常和量测异常中的至少一种。
请参阅图7~图9，在本公开一些实施例中，以光刻图形为线性沟槽G为例，对光刻图形进行图形是否异常、工艺是否异常及量测是否异常的判定。
在一些示例中，请参阅图7，图形异常可以表现为光刻图形形状异常。
示例地，如图7中的（b）图所示，线性沟槽G边界线清晰，与图7中的（a）图所示的标准图片相同或大致相同，此时辅助检测的判定结果为图形正常。
示例地，如图7中的（c）图所示，线性沟槽G边界线模糊，与图7中的（a）图所示的标准图片差别相对较大，此时辅助检测的判定结果为图形异常。
在一些示例中，请参阅图8，工艺异常可以表现为光刻图形颜色异常。
示例地，如图8中的（b）图所示，相邻两个线性沟槽G之间的区域颜色干净无杂质，与图8中的（a）图所示的标准图片相同或大致相同，此时辅助检测的判定结果为工艺正常。
示例地，如图8中的（c）图所示，相邻两个线性沟槽G之间的区域存在颜色相对较深的污染点S，与图8中的（a）图所示的标准图片差别相对较大，此时辅助检测的判定结果为工艺异常。
需要说明的是，污染点S的产生原因可以是光刻生产过程中的工艺污染（例如光刻仪器污染）。
在一些示例中，请参阅图9，量测异常可以表现为量测位置错误。
需要说明的是，请参阅图9中的（a）图，量测图片F2可以是光刻图形中的一个或多个局部图案（图9中未示出完整光刻图形）。其中该一个或多个局部图案可以是人为选定的，也可以是根据预先设定的识别特征自动识别得到的。
示例地，如图9中的（c）图所示，波形起伏及波峰位置相对明显，且位于各线性沟槽G两侧的量测波形W2极性相反，与图9中的（b）图所示的标准波形W1相符或大致相符，此时辅助检测的判定结果为量测正常。
示例地，如图9中的（d）图所示，波形起伏相对较小，难以判断波峰位置，与图9中的（b）图所示的标准波形W1差别相对较大，此时辅助检测的判定结果为量测异常。
在步骤S311中，请参阅图10中的（a）图，将量测图片F2与标准图片F1按照固定模版排布是指：将光刻图形的量测图片F2与该光刻图形对应母版的标准图片F1一一对应并以特定相对位置排列。
示例地，固定模版包括但不限于上下分布和/或左右分布。
在步骤S312中，请参阅图10中的（b）图，对量测图片F2与标准图片F1进行寻峰比对，获取量测图片F2中光刻图形相对于标准图片F1中光刻图形的偏移量。
示例地，寻峰比对可以基于具有自动寻峰功能的计算机程序、函数或仪器实现。
在一些实施例中，偏移量可以通过比对量测图片F2中光刻图形和标准图片F1中光刻图形的相对位置得到。
示例地，请继续参阅图10中的（b）图，将量测图片F2和标准图片F1沿第一方向（例如Y方向）排布，测量其中光刻图形在第二方向（例如X方向）上的位置偏移值，进而得到偏移量。
需要说明的是，偏移量可以反映出光刻图形量测装置在进行量测过程中出现的量测位置错误。
在步骤S313中，根据偏移量与第一目标值的大小关系，确定辅助检测结果；辅助检测结果为量测是否异常的异常判定结果。
在一些示例中，第一目标值可以为光刻图形的关键尺寸±10nm。
示例地，光刻图形的关键尺寸可以是线宽值。
在一些实施例中，所述根据偏移量与第一目标值的大小关系，确定辅助检测结果，是指：当偏移量大于或等于第一目标值时，量测异常，得到辅助检测结果；当偏移量小于第一目标值是，量测正常。
在步骤S321中，请参阅图11中的（a）图和（b）图，处理量测图片F2，使量测图片F2与标准图片F1均为灰度图片且具有相同数量及相同尺寸的目标像素P。
在一些实施例中，请继续参阅图11中的（a）图和（b）图，步骤S321包括：将标准图片F1进行处理得到标准灰度图片F31以及将量测图片F2进行调整得到量测灰度图片F32，其中，量测灰度图片F32与标准灰度图片F31具有相同数量及相同尺寸的目标像素P。
在一些实施例中，步骤S322中的获取标准图片F1和修正后量测图片F2中各目标像素P的灰度值，并将标准图片F1中各目标像素P的灰度值的均值作为参考值，包括：获取标准灰度图片F31和量测灰度图片F32中各目标像素P的灰度值，并将标准灰度图片F31中各目标像素P的灰度值的均值作为参考值。
在一些实施例中，各目标像素P的灰度值可以通过将目标像素P的灰度与标准灰阶图的灰度进行比较确定。
在一些实施例中，任一目标像素P可以包括一个或多个子像素；包含多个子像素时，目标像素P的灰度值为其所包含各子像素灰度值的均值。
示例地，目标像素P的数量可以按照灰度级数划分。
示例地，灰度级数可以为64（0~63）或256（0~255）等。
在一些实施例中，请参阅图11中的（b）图和（c）图，步骤S322中的将标准图片F1和修正后量测图片F2中各目标像素P的灰度值分别与参考值进行比较，并于目标像素P的灰度值大于或等于参考值时标记目标像素P的结构数据为1，于目标像素P的灰度值小于参考值时标记目标像素P的结构数据为0，包括：将标准灰度图片F31和量测灰度图片F32中各目标像素P的灰度值分别与参考值进行比较，并于目标像素P的灰度值大于或等于参考值时标记目标像素P的结构数据为1，于目标像素P的灰度值小于参考值时标记目标像素P的结构数据为0。
在一些实施例中，请参阅图11中的（c）图，步骤S323中的将标准图片F1中各目标像素P的结构数据依预设顺序排列为第一数据D1，将修正后量测图片F2中各目标像素P的结构数据依预设顺序排列为第二数据D2，包括：将标准灰度图片F31中各目标像素P的结构数据依预设顺序排列为第一数据D1，将量测灰度图片F32中各目标像素P的结构数据依预设顺序排列为第二数据D2。
示例地，预设顺序可以是具有目标行数及目标列数的数据阵列。
示例地，第一数据D1和第二数据D2均为位数与目标像素P的数量相等的二进制数列。
在步骤S325中，比较第一数据D1和第二数据D2，获取第二数据D2相对于第一数据D1存在排序相同但结构数据不同的异常位数。
需要说明的是，此处排序相同但结构数据不同是指：按照相同预设顺序排列第一数据D1和第二数据D2得到相同行数及列数的数据阵列，其中各位结构数据在数据阵列中的位置相同但数字不同。
在步骤S326中，根据异常位数和第二目标值的大小关系，确定辅助检测结果；辅助检测结果为图形是否异常和/或工艺是否异常的异常判定结果。
示例地，第二目标值可以大于或等于5。
示例地，第二目标值与第一数据D1或第二数据D2中数据总位数的比值大于或等于5%，例如可以为5%、7%或10%等。
在一些实施例中，所述根据异常位数与第二目标值的大小关系，确定辅助检测结果，是指：当异常位数大于或等于第二目标值时，图形和/或工艺异常，得到辅助检测结果；当异常位数小于第二目标值是，图形和/或工艺正常。
在步骤S400中，将辅助检测结果中判定存在异常的量测图片F2标记为缺陷图片。
示例地，在本公开一些实施例中可能出现的辅助检测结果判定为异常的量测图片F2如图7中的（c）图、图8中的（c）图和图9中的（d）图所示。
需要解释的是，缺陷图片是指：出现图形异常、工艺异常和量测异常中的至少一种异常的量测图片F2。
需要说明的是，请参阅图12，当辅助检测结果中判定不存在异常时，量测图片F2正常过货；当辅助检测结果中判定存在异常时，将该量测图片F2标记为缺陷图片。
在步骤S500中，请继续参阅图12，获取同一生产批次中针对光刻图形出现的缺陷图片的数量。
需要解释的是，同一生产批次是指：属于同一次投料、同一条生产线、且同一规格的产品生产批次。
在步骤S600中，请继续参阅图12，于缺陷图片的数量小于第一阈值时，确定缺陷图片对应辅助检测结果中判定的异常为偶发缺陷；于缺陷图片的数量大于或等于第一阈值时，确定缺陷图片对应辅助检测结果中判定的异常为重复缺陷。
示例地，第一阈值可以大于或等于2。
示例地，第一阈值与同一生产批次中所获取量测图片的数量的比值大于或等于5%，例如可以为5%、7%或10%等。
在步骤S700中，请继续参阅图12，将存在重复缺陷的生产批次标记为缺陷批次。
需要解释的是，缺陷批次是指：出现缺陷图片的数量大于或等于第一阈值的生产批次。
在步骤S800中，请继续参阅图12，获取目标周期内针对光刻图形出现的缺陷批次的数量。
示例地，目标周期包括但不限于3个月。
需要说明的是，针对光刻图形出现的缺陷批次是指：同一产品针对同一光刻图形生产得到的多个生产批次中存在重复缺陷的生产批次。
在步骤S900中，请继续参阅图12，于缺陷批次的数量小于第二阈值时，确定辅助检测结果中判定存在的异常为偶发性事件；于缺陷批次的数量大于或等于第二阈值时，确定辅助检测结果中判定存在的异常为重复性事件。
示例地，第二阈值可以大于或等于2。
示例地，第二阈值与目标周期内所获取的生产批次数量的比值大于或等于5%，例如可以为5%、7%或10%等。
在步骤S1000中，请继续参阅图12，将辅助检测结果反馈至在线制程管控系统2。
值得一提的是，辅助检测结果包括图形是否异常、工艺是否异常及量测是否异常中的至少一种异常判定结果。
在步骤S1100中，响应于在线制程管控系统2的控制指令，检测并调整光刻图形的工艺条件和/或量测条件。
在一些实施例中，请继续参阅图12，步骤S1000还包括：将所述辅助检测结果中判定的异常的分析结果反馈至在线制程管控系统2；相应地，步骤S1100还包括：在线制程管控系统2根据所述辅助检测结果及其分析结果给出控制指令。
示例地，该异常的分析结果包括偶发缺陷和重复缺陷。
示例地，该异常的分析结果包括偶发性事件和重复性事件。
示例地，分析结果以定义字符或批次持有信息（lot hold message）进行反馈。
在一些实施例中，工作人员根据在线制程管控系统2给出的控制指令按照标准作业程序（Standard Operation Procedure，简称SOP）基于辅助检测结果及其分析结果进行处理。
特别地，若异常分析结果为偶发性事件，在线制程管控系统2给出的控制指令包括确认晶圆及制程变更状态；若异常分析结果为重复性事件，在线制程管控系统2给出的控制指令包括确认目标周期内生产批次中缺陷批次判定条件的差异。
本公开实施例还提供了一种光刻图形量测检测系统，用于实施如上一些实施例中的光刻图形量测检测方法。前述光刻图形量测检测方法所具有的技术优势，该系统也均具备。需要说明的是，与上述实施例相同或者相应的部分，可参考前述实施例的相应说明，以下将不做详细赘述。
在一些实施例中，请参阅图13，光刻图形量测检测系统1包括：光刻图形量测装置11和图片处理装置12。
光刻图形量测装置11，被配置为：获取光刻图形的量测图片F2。
示例地，光刻图形量测装置11可以是扫描电子显微镜（Scanning ElectronMicroscope，简称SEM）。
图片处理装置12，与光刻图形量测装置11连接，被配置为：预存光刻图形对应母版的标准图片F1，并将量测图片F2与标准图片F1进行比对，以获取量测图片F2的辅助检测结果；其中，辅助检测结果包括：图形是否异常、工艺是否异常及量测是否异常中的至少一种异常判定结果。
示例地，标准图片F1可以是由光刻图形量测装置11以获取量测图片F2相同的方式拍摄得到的标准试样表面的图像；图片处理装置12中预存的对应母版的标准图片F1可以是预先设定好的母版图片也可以是从光刻图形量测装置11中获取的标准试样表面的图像。
在一些实施例中，请参阅图14，所述图片处理装置12包括：存储模块121和图片比对模块122。
存储模块121，被配置为：预存光刻图形对应母版的标准图片F1。
示例地，存储模块121中预存的对应母版的标准图片F1可以是预先设定好的母版图片也可以是从光刻图形量测装置11中获取的标准试样表面的图像。
图片比对模块122，与光刻图形量测装置11、存储模块121分别连接，被配置为：将量测图片F2与标准图片F1进行比对，以获取辅助检测结果。
需要说明的是，此处所述将量测图片F2与标准图片F1进行比对，以获取辅助检测结果的具体方法，可参考前述一些实施例中根据偏移量与第一目标值、异常位数与第二目标值的大小关系确定辅助检测结果，此处不再详述。
在一些实施例中，请参阅图15，图片处理装置12还包括：与图片比对模块122连接的分析模块123。
分析模块123被配置为：对辅助检测中的异常判定结果进行分析，以获取辅助检测结果的分析结果。
由此，在一些实施例中，光刻图形量测检测系统1如图16所示。
在一些实施例中，请参阅图17，光刻图形量测装置11和图片处理装置12还分别与在线制程管控系统2连接。其中，光刻图形量测装置11还被配置为：反馈量测图片F2的量测结果至在线制程管控系统2（一级反馈）。图片处理装置12还被配置为：反馈辅助检测结果至在线制程管控系统2（二级反馈）。在线制程管控系统2被配置为：根据量测图片F2的量测结果和/或辅助检测结果输出控制指令，以检测并调整光刻图形的工艺条件和/或量测条件。
在一些实施例中，图片处理装置12还被配置为：反馈辅助检测结果中判定的异常的分析结果至在线制程管控系统2（二级反馈）。在线制程管控系统2还被配置为：根据量测图片F2的量测结果和/或辅助检测结果及其分析结果输出控制指令，以检测并调整光刻图形的工艺条件和/或量测条件。
在一些实施例中，请参阅图18，在线制程管控系统2还与人工处理系统3连接。其中，人工处理系统3被配置为：工作人员根据在线制程管控系统2给出的控制指令按照标准作业程序（Standard Operation Procedure，简称SOP）基于辅助检测结果及其分析结果进行处理。
此外，在上述一些实施例提供的光刻图形量测检测系统中，本说明书使用的术语“模块”、“装置”、“系统”等可以用于表示计算机相关的实体、硬件、固件、硬件和软件的组合、软件、或执行中的软件。例如，“模块”、“装置”、“系统”可以是但不限于是：处理器上运行的进程、处理器、对象、可执行文件、执行线程、程序和/或计算机。例如，“模块”、“装置”、“系统”可从在上面存储有各种数据结构的各种计算机可读介质执行。并且，在本公开所提供的上述实施例中，应该理解到，所揭露的“模块”、“装置”、“系统”可以通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置仅仅是示意性的。例如，模块的划分仅仅为一种逻辑功能的划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合或者可以集成到另一个装置，或一些特征可以忽略，或不执行。所描述的相互之间的连接可以是通过一些接口，模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。分开说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本公开实施例方案的目的。
综上所述，在本公开实施例提供的光刻图形量测检测方法及其系统中，可以将单一光刻图形量测装置优化为由光刻图形量测装置和图片处理装置组成的光刻图形量测检测系统，意想不到的效果是：在进行光刻图形的量测之后，通过分析量测图片与标准图片的特征差异，对光刻图形的量测结果从图形、工艺和量测多个角度进行异常判定，以辅助检测光刻生产及量测过程，从而提高光刻图形缺陷类型的检测范围以及缺陷的处理效率，进而有效提升了光刻产品良率以及半导体器件性能。
在本说明书的描述中，参考术语“在一些实施例中”、“在一些示例中”、“示例地”、“在一些可能的实施方式”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特征包含于本公开的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性描述不一定指的是相同的实施例或示例。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本公开的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本公开构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本公开的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种光刻图形量测检测方法，其特征在于，包括：
获取光刻图形的量测图片；
获取所述光刻图形对应母版的标准图片；
将所述量测图片与所述标准图片进行比对，获取所述量测图片的辅助检测结果；所述辅助检测结果包括：图形是否异常、工艺是否异常及量测是否异常中的至少一种异常判定结果。
2.根据权利要求1所述的光刻图形量测检测方法，其特征在于，还包括：
将所述辅助检测结果中判定存在异常的所述量测图片标记为缺陷图片；
获取同一生产批次中针对所述光刻图形出现的所述缺陷图片的数量；
于所述缺陷图片的数量小于第一阈值时，确定所述缺陷图片对应所述辅助检测结果中判定的所述异常为偶发缺陷；
于所述缺陷图片的数量大于或等于所述第一阈值时，确定所述缺陷图片对应所述辅助检测结果中判定的所述异常为重复缺陷。
3.根据权利要求2所述的光刻图形量测检测方法，其特征在于，还包括：
将存在所述重复缺陷的所述生产批次标记为缺陷批次；
获取目标周期内针对所述光刻图形出现的所述缺陷批次的数量；
于所述缺陷批次的数量小于第二阈值时，确定所述辅助检测结果中判定存在的所述异常为偶发性事件；
于所述缺陷批次的数量大于或等于所述第二阈值时，确定所述辅助检测结果中判定存在的所述异常为重复性事件。
4.根据权利要求1所述的光刻图形量测检测方法，其特征在于，还包括：
将所述辅助检测结果反馈至在线制程管控系统；
响应于所述在线制程管控系统的控制指令，检测并调整所述光刻图形的工艺条件和/或量测条件。
5.根据权利要求1~4中任一项所述的光刻图形量测检测方法，其特征在于，所述将所述量测图片与所述标准图片进行比对，获取所述量测图片的辅助检测结果，包括：
将所述量测图片与所述标准图片按照固定模板排布；
对所述量测图片与所述标准图片进行寻峰比对，获取所述量测图片中所述光刻图形相对于所述标准图片中所述光刻图形的偏移量；
根据所述偏移量与第一目标值的大小关系，确定所述辅助检测结果；所述辅助检测结果为量测是否异常的异常判定结果。
6.根据权利要求5所述的光刻图形量测检测方法，其特征在于，所述将所述量测图片与所述标准图片进行比对，获取所述量测图片的辅助检测结果，还包括：
处理所述量测图片，使所述量测图片与所述标准图片均为灰度图片且具有相同数量及相同尺寸的目标像素；
获取所述标准图片和修正后所述量测图片中各所述目标像素的灰度值，并将所述标准图片中各所述目标像素的灰度值的均值作为参考值；
将所述标准图片和修正后所述量测图片中各所述目标像素的灰度值分别与所述参考值进行比较，并于所述目标像素的灰度值大于或等于所述参考值时标记所述目标像素的结构数据为1，于所述目标像素的灰度值小于所述参考值时标记所述目标像素的结构数据为0；
将所述标准图片中各所述目标像素的结构数据依预设顺序排列为第一数据，将修正后所述量测图片中各所述目标像素的结构数据依所述预设顺序排列为第二数据；
比较所述第一数据和所述第二数据，获取所述第二数据相对于所述第一数据存在排序相同但所述结构数据不同的异常位数；
根据所述异常位数和第二目标值的大小关系，确定所述辅助检测结果；所述辅助检测结果为图形是否异常和/或工艺是否异常的异常判定结果。
7.根据权利要求6所述的光刻图形量测检测方法，其特征在于，所述目标像素的数量与所述灰度图片的灰度级数相同。
8.一种光刻图形量测检测系统，其特征在于，包括：
光刻图形量测装置，被配置为：获取光刻图形的量测图片；
图片处理装置，与所述光刻图形量测装置连接，被配置为：预存所述光刻图形对应母版的标准图片，并将所述量测图片与所述标准图片进行比对，以获取所述量测图片的辅助检测结果；其中，所述辅助检测结果包括：图形是否异常、工艺是否异常及量测是否异常中的至少一种异常判定结果。
9.根据权利要求8所述的光刻图形量测检测系统，其特征在于，所述图片处理装置包括：
存储模块，被配置为：预存所述光刻图形对应母版的标准图片；
图片比对模块，与所述光刻图形量测装置、所述存储模块分别连接，被配置为：将所述量测图片与所述标准图片进行比对，以获取所述辅助检测结果。
10.根据权利要求8或9所述的光刻图形量测检测系统，其特征在于，所述光刻图形量测装置和所述图片处理装置还分别与在线制程管控系统连接；
其中，所述光刻图形量测装置还被配置为：反馈所述量测图片的量测结果至所述在线制程管控系统；所述图片处理装置还被配置为：反馈所述辅助检测结果至所述在线制程管控系统；所述在线制程管控系统被配置为：根据所述量测图片的量测结果和/或所述辅助检测结果输出控制指令，以检测并调整所述光刻图形的工艺条件和/或量测条件。
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