CN118119839A - 使用帧平均化的散粒噪声降低 - Google Patents

Abstract

一种检验系统包含控制器，所述控制器包含经配置以执行程序指令的一或多个处理器。所述程序指令致使所述一或多个处理器接收样本的第一扫描路径的第一组重复扫描带的至少第一部分。所述程序指令致使所述一或多个处理器通过平均化所述第一组重复扫描带的所述第一部分而产生图像。平均化所述第一组重复扫描带的所述第一部分降低所述图像中的噪声。所述程序指令致使所述一或多个处理器使用所述图像检测所述样本的检验区中的一或多个缺陷。

Description

使用帧平均化的散粒噪声降低

相关申请的交叉参考

本申请根据35U.S.C.§119(e)规定要求2022年3月31日提交的第63/326,268号美国临时申请的权利，所述申请的全文以引用的方式并入本文中。

技术领域

本发明大体上涉及缺陷检验，且更特定来说，涉及降低缺陷检验中的散粒噪声。

背景技术

通常在半导体制造工艺中使用检验系统来识别可导致经制造装置的性能降级或失效的制造工艺的缺陷。随着经制造特征大小继续缩小，制造缺陷的大小也缩小。这导致与此类缺陷相关联的更弱可测量信号及缺陷检验期间的更低信噪比(SNR)。因此，需要开发用于解决上述缺陷的系统及方法。

发明内容

根据本公开的一或多个实施例，描述一种检验系统。在一些实施例中，所述检验系统包含控制器，所述控制器包含经配置以执行程序指令的一或多个处理器。在一些实施例中，所述程序指令致使所述一或多个处理器接收样本的第一扫描路径的第一组重复扫描带的至少第一部分。在一些实施例中，所述程序指令致使所述一或多个处理器通过平均化所述第一组重复扫描带的所述第一部分而产生图像。平均化所述第一组重复扫描带的所述第一部分降低所述图像中的噪声。在一些实施例中，所述程序指令致使所述一或多个处理器使用所述图像检测所述样本的检验区中的一或多个缺陷。

在一些实施例中，所述图像是所述检验区的平均检验图像或所述图像是参考图像。

在一些实施例中，其中所述图像是所述平均检验图像。所述程序指令致使所述一或多个处理器接收多个检验图像。所述多个检验图像是所述检验区的经重复图像。所述多个检验图像包含第一多个信噪比。所述多个检验图像各自包含贡献于所述第一多个信噪比的所述噪声。所述程序指令致使所述一或多个处理器平均化所述多个检验图像以产生所述平均检验图像。所述平均检验图像包含第二信噪比。所述第二信噪比大于所述第一多个信噪比中的每一者。

在一些实施例中，所述检验系统在扫描模式中从所述第一组重复扫描带的所述第一部分产生所述多个检验图像。

在一些实施例中，所述程序指令致使所述一或多个处理器从所述平均检验图像减去所述参考图像以产生差异图像。

在一些实施例中，所述程序指令致使所述一或多个处理器基于所述差异图像检测所述检验区中的一或多个缺陷。

在一些实施例中，所述程序指令致使所述一或多个处理器将差异滤波器应用于所述差异图像以产生经滤波差异图像及基于所述经滤波差异图像检测所述检验区中的一或多个缺陷。

在一些实施例中，所述程序指令致使所述一或多个处理器将所述一或多个缺陷分类为滋扰或所关注缺陷中的至少一者。

在一些实施例中，所述程序指令致使所述一或多个处理器在平均化所述第一部分之前对准所述第一组重复扫描带的所述第一部分。

在一些实施例中，所述程序指令致使所述一或多个处理器使用同步内插对准所述第一部分。

在一些实施例中，所述检验系统包含一或多个光学检验子系统。所述一或多个光学检验子系统产生所述第一扫描路径的所述第一组重复扫描带。所述控制器通信地耦合到所述一或多个光学检验子系统。

在一些实施例中，所述检验系统包含载物台。所述载物台平移，从而致使所述一或多个光学检验子系统产生所述第一扫描路径的所述第一组重复扫描带。

在一些实施例中，所述检验系统包含编码器或干涉仪中的一或多者。所述编码器或所述干涉仪中的一或多者经配置以监测所述载物台的所述平移。所述程序指令致使所述一或多个处理器控制所述载物台的所述平移以对准所述第一扫描路径的所述第一组重复扫描带。

在一些实施例中，所述一或多个处理器从所述一或多个光学检验子系统接收所述第一扫描路径的所述第一组重复扫描带的至少所述第一部分。

在一些实施例中，所述一或多个光学检验子系统包括两个或更多个光学检验子系统。

在一些实施例中，所述一或多个光学检验子系统包括单个光学检验子系统。

在一些实施例中，所述一或多个光学检验子系统包括至少第一光学模式；其中所述一或多个光学检验子系统使用所述第一光学模式产生所述第一组重复扫描带。

在一些实施例中，所述第一光学模式包括所述一或多个光学检验子系统的第一照明波长、第一照明偏光及第一照明角。

在一些实施例中，所述图像是所述检验区的所述平均检验图像。所述图像也是用于后续检验的所述参考图像。

在一些实施例中，所述第一组重复扫描带包括至少两个重复扫描带。在一些实施例中，所述第一组重复扫描带包括介于两个与四个之间的重复扫描带。

在一些实施例中，所述第一组重复扫描带包括至少四个重复扫描带。

在一些实施例中，所述图像是用来产生参考图像的多个图像中的一个图像。所述程序指令致使所述一或多个处理器从所述多个图像产生所述参考图像。所述一个图像是通过扫描平均化来产生。在一些实施例中，所述检验区包含一或多个经图案化特征。所述多个图像来自各自包括所述一或多个经图案化特征的多个参考区。

在一些实施例中，所述程序指令致使所述一或多个处理器接收所述样本的第二扫描路径的第二组重复扫描带的第二部分及平均化所述第二组重复扫描带的所述第二部分；其中所述图像包括至少所述第一部分及所述第二部分。

在一些实施例中，所述噪声包括读出噪声或散粒噪声。

根据本公开的一或多个实施例，描述一种检验系统。在一些实施例中，所述检验系统包含一或多个光学检验子系统。在一些实施例中，所述检验系统包含通信地耦合到所述一或多个光学检验子系统的控制器。所述控制器包含用于执行程序指令的一或多个处理器。所述程序指令致使所述一或多个处理器接收样本的第一扫描路径的第一组重复扫描带的至少第一部分。所述程序指令致使所述一或多个处理器通过平均化所述第一组重复扫描带的所述第一部分而产生图像。平均化所述第一组重复扫描带的所述第一部分降低所述图像中的噪声。所述程序指令致使所述一或多个处理器使用所述图像检测所述样本的检验区中的一或多个缺陷。

在一些实施例中，所述图像是所述检验区的平均检验图像；所述图像是参考图像；或所述图像是被所述处理器用来产生所述参考图像的多个图像中的一个图像。

在一些实施例中，所述图像是所述平均检验图像。所述程序指令致使所述一或多个处理器接收多个检验图像。所述多个检验图像是所述检验区的经重复图像。所述多个检验图像包含第一多个信噪比。所述多个检验图像各自包含贡献于所述第一多个信噪比的所述噪声。所述程序指令致使所述一或多个处理器平均化所述多个检验图像以产生所述平均检验图像。所述平均检验图像包含第二信噪比。所述第二信噪比大于所述第一多个信噪比中的每一者。

在一些实施例中，所述图像是所述多个图像中的所述一个图像。所述程序指令致使所述一或多个处理器从所述多个图像产生所述参考图像。

在一些实施例中，所述检验区包含一或多个经图案化特征，其中所述多个图像来自各自包括所述一或多个经图案化特征的多个参考区。

根据本公开的一或多个实施例，描述一种方法。在一些实施例中，所述方法包含接收样本的第一扫描路径的第一组重复扫描带的至少第一部分。在一些实施例中，所述方法包含通过平均化所述第一组重复扫描带的所述第一部分而产生图像。平均化所述第一组重复扫描带的所述第一部分降低所述图像中的噪声。在一些实施例中，所述方法包含使用所述图像检测所述样本的检验区中的一或多个缺陷。

应理解，前文概述及下文详细描述两者仅是示范性及解释性的且不一定限制如所要求的本发明。并入说明书中且构成说明书的一部分的附图说明本发明的实施例且与所述概述一起用于解释本发明的原理。

附图说明

所属领域的技术人员通过参考附图可更好地理解本公开的众多优点，其中：

图1A是根据本公开的一或多个实施例的检验系统的框图。

图1B是根据本公开的一或多个实施例的光学检验系统的简化示意图。

图2A是说明根据本公开的一或多个实施例的在检验方法中执行的步骤的流程图。

图2B是根据本公开的一或多个实施例的在图2A中描绘的方法的流程图中的图像的简化框图。

图3描绘根据本公开的一或多个实施例的从一组四个图像产生平均图像的实例。

图4A到4B描绘说明根据本公开的一或多个实施例的从扫描平均化产生的差异图像中的经改进缺陷检测的图表。

图5描绘根据本公开的一或多个实施例的具有扫描路径的样本。

具体实施方式

已关于某些实施例及其特定特征特别地展示及描述本公开。本文中阐述的实施例被视为是说明性而非限制性的。所属领域的一般技术人员应容易明白，可在不脱离本公开的精神及范围的情况下在形式及细节上作出各种改变及修改。

本公开的实施例涉及用于使用多个图像进行缺陷检验的系统及方法。多个图像可为检验图像及/或参考图像。多个图像是来自样本的区的经重复图像。所述区可为检验区及/或参考区。所述区也可被称为扫描带、扫描带的一部分、多个扫描带或多个扫描带的部分。平均化多个图像以产生所述区的平均图像。平均化所述图像也可被称为扫描平均化、帧平均化、N遍次平均化及/或信号平均化。平均化可通过将每一共同像素位置的强度值相加且接着除以图像的数目而发生。平均图像可为平均检验图像。从平均检验图像减去参考图像以产生差异图像。可分析差异图像以检测样本的检验区中的缺陷。

半导体装置通常使用一系列工艺步骤来制造，例如但不限于沉积工艺层及/或光致抗蚀剂、使用所期望图案进行光致抗蚀剂曝光、蚀刻光致抗蚀剂及/或下伏工艺层、抛光或者类似者。这些工艺中的任一者的变动可单独地或组合地导致经制造样本特征的变动。在一般意义上，一些样本变动可为可接受的且被视为滋扰，而其它样本变动可导致不可接受的性能降级或装置失效且被视为所关注缺陷(DOI)。

可在选定工艺步骤之后使用检验工具以针对缺陷检验样本。例如，检验工具可在特定工艺步骤之后产生样本的检验图像。检验图像也可被称为测试图像。接着通常比较此检验图像与参考图像以识别缺陷，其中缺陷与检验和参考图像之间的差异相关。例如，可从检验图像减去参考图像以产生差异图像，其中差异图像中的特征对应于样本变动。接着可将这些样本变动分类为DOI或滋扰。虽然已开发各种类型的检验工具，但由于相对高的吞吐量，基于使用光源的照明来产生图像的光学检验工具常用于在线检验。

各种条件可减小检验期间的缺陷信号的信噪比(SNR)且因此限制准确度或可靠性。例如，随着经制造装置特征的大小缩小，导致经降级性能或装置失效的相关联工艺缺陷的大小也缩小。当特征及/或缺陷大小接近检验装置的分辨率极限时，这即使在理想条件下也会导致降低的SNR。降低的SNR可致使各种噪声源支配或隐藏缺陷信号。

在检验期间贡献于缺陷信号的信噪比(SNR)的噪声的一个源是散粒噪声。散粒噪声可由于传感器阱中的光子吸收、所吸收光子中的随机变动、传感器中的随机电波动及类似者而发生。散粒噪声可限制与小缺陷及/或弱缺陷信号相关联的SNR且因此限制检验的准确度及/或可靠性。例如，由于经制造装置特征的大小，散粒噪声可压倒缺陷信号的信噪比。因此，可期望抑制或降低散粒噪声以检测缺陷的信号。

本公开的一些实施例涉及用于降低在光学检验期间产生的图像中的散粒噪声的方法。本文中经审慎考虑，降低图像中的散粒噪声可提供比不降低散粒噪声的技术更优越的性能(例如，缺陷与背景信号之间的鉴别)。图像中的散粒噪声的降低可提高信噪比(SNR)。接着，可通过降低的散粒噪声区分经图案化特征及/或缺陷。

平均图像可为用来产生差异图像的图像中的任何一或多者。例如，平均图像可为平均检验图像。可通过从平均检验图像减去参考图像而产生差异图像。平均图像接着将更少噪声引入到差异图像中。因此，可在差异图像中区分缺陷与散粒噪声。因此，平均图像可改进缺陷捕获率。

2018年8月7日提交的标题为“叠加及边缘放置误差的计量及控制(Metrology andcontrol of overlay and edge placement errors)”的第10,533,848号美国专利；2020年12月29日提交的标题为“多控制器检验系统(Multi-controller inspection system)”的第11,415,526号美国专利；2016年11月14日提交的标题为“用于区自适应缺陷检测的系统及方法(Systems and methods for region-adaptive defect detection)”的第10,535,131号美国专利；2017年11月6日提交的标题为“高灵敏度重复缺陷检测(High sensitivityrepeater defect detection)”的第10,395,358号美国专利；2018年8月13日提交的标题为“半导体晶片上的重复缺陷的捕获(Capture of repeater defects on a semiconductorwafer)”的第10,557,802号美国专利；2019年4月19日提交的标题为“基于图像帧的算法选择器(Algorithm selector based on image frames)”的第10,801,968号美国专利；2015年11月3日提交的标题为“晶片缺陷发现(Wafer defect discovery)”的第9,518,934号美国专利；2020年9月4日提交的标题为“用于增强的缺陷检验灵敏度的基于无监督学习的参考选择(Unsupervised learning-based reference selection for enhanced defectinspection sensitivity)”的第11,120,546号美国专利；2020年9月23日提交的标题为“控制用于检验样本的过程(Controlling a process for inspection of a specimen)”的第11,416,982号美国专利；2020年6月23日提交的标题为“用于选择检验样本的缺陷检测方法的系统及方法(Systems and methods for selecting defect detection methods forinspection of a specimen)”的第2021/0010945号美国专利公开案；2020年11月10日提交的标题为“含噪声图像的图像对准(Image alignment for noisy images)”的第11,494,924号美国专利；2018年6月24日提交的标题为“使用装置检验系统测量叠加误差(Measurement of overlay error using device inspection system)”的第10,943,838号美国专利；2014年10月2日提交的标题为“创建缺陷分类器及滋扰过滤器(Creatingdefect classifiers and nuisance filters)”的第9,613,411号美国专利；2013年3月12日提交的标题为“基于针对使用不同光学模式产生的输出确定的值的2D散点图检测晶片上的缺陷(Detecting defects on wafers based on2D scatter plots of valuesdetermined for output generated using different optics modes)”的第9,619,876号美国专利；2012年11月27日提交的标题为“对检验算法及过滤器的视觉反馈(Visualfeedback for inspection algorithms and filters)”的第10,599,944号美国专利；2016年11月14日提交的标题为“用于区自适应缺陷检测的系统及方法(Systems and methodsfor region-adaptive defect detection)”的第10,535,131号美国专利；2020年4月2日提交的标题为“用于半导体应用的可学习缺陷检测(Learnabledefect detection forsemiconductor applications)”的第11,551,348号美国专利；2019年1月8日提交的标题为“无监督缺陷分割(Unsupervised defect segmentation)”的第11,550,309号美国专利；2015年11月3日提交的标题为“晶片缺陷发现(Wafer defect discovery)”的第9,518,934号美国专利；2019年8月18日提交的标题为“检测晶片上的逻辑区中的缺陷(Detectingdefects in a logic region on a wafer)”的第10,923,317号美国专利；2019年4月19日提交的标题为“基于图像帧的算法选择器(Algorithm selector based on imageframes)”的第10,801,968号美国专利的全文以引用的方式并入本文中。

现参考图1A到4B，根据本公开的一或多个实施例，更详细描述用于光学检验的系统及方法。

图1A是根据本公开的一或多个实施例的检验系统100的框图。

在一个实施例中，检验系统100包含经配置以产生样本104的一或多个图像的一或多个光学成像子系统102(例如，光学成像工具)，其中一或多个光学成像子系统102可为可配置的以使用多种光学检验模式对样本104进行成像。例如，光学成像子系统102可包含经配置以使用来自照明源110的照明108照明样本104的照明子系统106及经配置以使用检测器116响应于从样本发出的光(例如，样本光114)照明108而产生样本104的图像的集光子系统112。

样本104可包含由半导体或非半导体材料形成的衬底(例如，晶片或类似者)。例如，半导体或非半导体材料可包含但不限于单晶硅、砷化镓及磷化铟。样本104可进一步包含安置在衬底上的一或多个层。例如，此类层可包含但不限于抗蚀剂、介电材料、导电材料及半导电材料。许多不同类型的此类层在所属领域中是已知的，且如本文中使用的术语样本意在涵盖其上可形成有所有类型的此类层的样本。形成在样本上的一或多个层可被图案化或未图案化。例如，样本可包含各自具有可重复的经图案化特征的多个裸片。此类材料层的形成及处理最终可导致成品装置。许多不同类型的装置可形成在样本上，且如本文中使用的术语样本意在涵盖其上制造有所属领域中已知的任何类型的装置的样本。

光学成像子系统102可使用所属领域中已知的任何技术产生样本104的一或多个图像。在一些实施例中，光学成像子系统102是光学成像子系统102，其中照明源110是经配置以呈光的形式产生照明108的光学源，且其中集光子系统112基于从样本104发出的光对样本104进行成像。在一些实施例中，成像子系统102是粒子成像子系统102，其中照明源110是经配置以呈粒子的形式产生照明108的粒子源。例如，粒子照明108可呈电子射束(e-beam)、离子射束(例如，聚焦离子射束)或中性粒子射束的形式。此外，集光子系统112可基于从样本104发出的粒子(例如，反向散射电子或类似者)对样本104进行成像。在一些情况中，粒子检验系统100也可基于响应于入射粒子照明108(例如，基于光致发光或类似者)而从样本104发出的光对样本104进行成像。

图1B是根据本公开的一或多个实施例的光学检验系统100的简化示意图。

照明源110可包含所属领域中已知的适用于产生可呈一或多个照明射束的形式的光学照明108的任何类型的照明源。此外，照明108可具有任何光谱，例如但不限于极紫外光(EUV)波长、紫外光(UV)波长、可见光波长或红外光(IR)波长。此外，照明源110可为宽带源、窄带源及/或可调谐源。

在一些实施例中，照明源110包含宽带等离子体(BBP)照明源。在这方面，照明108可包含由等离子体发射的辐射。例如，BBP照明源110可包含但不需要包含经配置以聚焦到气体体积中从而致使能量由气体吸收以便产生或维持适用于发射辐射的等离子体的一或多个泵浦源(例如，一或多个激光器)。此外，等离子体辐射的至少一部分可被用作照明108。

在另一实施例中，照明源110可包含一或多个激光器。例如，照明源110可包含所属领域中已知的能够发射在电磁光谱的红外光、可见光或紫外光部分中的辐射的任何激光器系统。

照明源110可进一步产生具有任何时间轮廓的照明108。例如，照明源110可产生连续波(CW)照明108、脉冲照明108或经调制照明108。另外，照明108可经由自由空间传播或导引光(例如，光纤、光导管或类似者)从照明源110递送。

照明子系统106及/或光学成像子系统102可包含用于将照明108引导到样本104的各种组件，例如但不限于透镜118、镜或类似者。此外，此类组件可为反射性元件或透射性元件。以这种方式，图1B中将透镜118描绘为透射性元件仅仅是说明性且非限制性的。照明子系统106可进一步包含用于修改及/或调节相关联光学路径中的光的一或多个光学元件120，例如但不限于一或多个偏光器、一或多个滤波器、一或多个射束分裂器、一或多个漫射器、一或多个均质器、一或多个变迹器或者一或多个射束塑形器。在实施例中，照明子系统106及/或光学成像子系统102包含经定向以同时将照明108引导到样本104且收集从样本104发出的样本光114的射束分裂器130。在这方面，照明108及样本光114可共享射束分裂器130与样本104之间的相同路径。

在一些实施例中，检验系统100包含用于在成像期间固定及/或定位样本104的平移载物台122。例如，平移载物台122可包含线性致动器、旋转致动器或角度致动器的任何组合以使用任何数目的自由度定位样本104。

光学成像子系统102可包含用于收集从样本104发出的样本光114辐射(例如，在光学成像子系统102的情况中是样本光)的至少一部分且将样本光114的至少一部分引导到检测器116以用于产生图像的各种组件。

检验系统100可使用所属领域中已知的任何技术对样本104进行进一步成像。在一些实施例中，检验系统100在扫描模式中通过以下步骤产生样本104的图像：将照明108聚焦到样本104上作为光点或线；捕获点或线图像；及扫描样本104以建立二维图像。在这种配置中，扫描可通过(例如，使用平移载物台122)相对于照明108移动样本104、通过(例如，使用可致动镜或类似者)相对于样本104移动照明108或其组合而实现。扫描可包含沿着扫描路径扫描样本104以产生扫描路径的扫描带。在一些实施例中，检验系统100在静态模式中通过在二维视场中将照明108引导到样本104且直接使用检测器116捕获二维图像而产生样本104的图像。

由检验系统100产生的图像可为所属领域中已知的任何类型的图像，例如但不限于明场图像、暗场图像、相位对比度图像或类似者。在一些实施例中，所述图像可为来自光学成像子系统102的原始图像。在这种配置中，检验图像可包含样本上的各种经图案化特征。此外，可将所述图像拼接在一起以形成样本104或其一部分的复合图像，但这并不意在作为对本公开的限制。虽然所述图像已被描述为包含经图案化特征，但这并不意在作为本公开的限制。应进一步审慎考虑，所述图像可来自没有经图案化特征的样本或晶片。

检测器116可包含所属领域中已知的适用于测量样本光114的任何类型的传感器。例如，检测器116可包含多像素传感器，例如但不限于电荷耦合装置(CCD)、互补金属氧化物半导体(CMOS)装置、线传感器或时间延迟积分(TDI)传感器。作为另一实例，检测器116可包含两个或更多个单像素传感器，例如但不限于光电二极管、崩溃光电二极管、光电倍增管或单光子检测器。在一些实施例中，检测器116可包含TDI传感器。TDI传感器可包含多个像素行及读出行。TDI传感器可包含将电荷从一个像素行连续地移动到下一像素行直到电荷到达读出行的时控信号，其中产生一行图像。通过将电荷转移(例如，基于时控信号)与样本沿着扫描方向的运动同步，电荷可继续跨像素行累积以提供相对高于线传感器的信噪比。

在一些实施例中，检验系统100包含控制器124。控制器124可包含经配置以执行维持在存储器128(例如，存储器媒体)上的程序指令的一或多个处理器126。在这方面，控制器124的一或多个处理器126可执行贯穿本公开描述的各种过程步骤中的任一者。控制器124可通信地耦合到一或多个光学检验子系统102。控制器124可从光学检验子系统102接收图像。

控制器124的一或多个处理器126可包含所属领域中已知的任何处理元件。在这个意义上，一或多个处理器126可包含经配置以执行算法及/或指令的任何微处理器型装置。在一个实施例中，一或多个处理器126可由台式计算机、大型计算机系统、工作站、图像计算机、并行处理器或经配置以执行经配置以操作检验系统100的程序的任何其它计算机系统(例如，联网计算机)组成，如贯穿本公开所描述。应进一步认识到，术语“处理器”可经广泛定义以涵盖具有执行来自非暂时性存储器128的程序指令的一或多个处理元件的任何装置。

存储器128可包含所属领域中已知的适用于存储可由相关联的一或多个处理器126执行的程序指令的任何存储媒体。例如，存储器128可包含非暂时性存储器媒体。举另一实例来说，存储器128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。应进一步注意，存储器128可与一或多个处理器126一起容置在共同控制器外壳中。在一个实施例中，存储器128可相对于一或多个处理器126及控制器124的物理位置远程定位。例如，控制器124的一或多个处理器126可存取可通过网络(例如，因特网、内联网及类似者)存取的远程存储器(例如，服务器)。因此，上文描述不应被解译为对本发明的限制而仅仅为说明。

光学检验模式可对应于用来产生样本104的图像的参数的任何组合，包含但不限于引导到样本104的照明或从样本104收集的光的性质。此外，使用不同光学检验模式的成像通常可使用任何数目个光学成像子系统102来执行。

可基于照明子系统106或集光子系统112中的组件的任何组合的控制而控制由光学成像子系统102提供的光学检验模式。例如，引导到样本104的照明108的控制可由照明源110直接提供及/或由光学元件120来提供，例如但不限于用于控制照明108的波长的光谱滤波器、用于控制照明108的偏光的偏光器或用于控制照明108在样本104上的角度分布的变迹器(例如，在照明光瞳平面中)。作为另一实例，从样本104收集且传递到检测器116的样本光114的控制可由光学元件120来提供，例如但不限于用于控制传递到检测器116的样本光114的波长的光谱滤波器、用于控制传递到检测器116的样本光114的偏光的偏光器或用于控制传递到检测器116的样本光114的角度分布的变迹器(例如，在集光光瞳平面中)。

作为说明，特定光学检验模式可对应于具有选定光谱(例如，如由带宽及/或中心波长描述)及以选定入射角(例如，如由照明孔径或变迹器界定)引导到样本的选定偏光的照明108。光学检验模式可进一步对应于引导到检测器116的样本光114的特定光谱及偏光(其两者可与入射在样本104上的照明108相同或不同)。

此外，照明源110及/或光学元件120中的任一者可为可调整的使得检验系统100可经配置以提供不同光学检验模式。例如，光学元件120中的任一者可由致动器直接调谐及/或控制以提供不同光学检验模式。在一些实施例中，控制器124产生用于照明源110及/或光学元件120中的任一者的驱动信号以可选择地提供不同光学检验模式。

在实施例中，光学成像子系统102可产生一或多个图像。所述图像可包含检验图像及参考图像，如本文中将进一步描述。在实施例中，光学成像子系统102可使用一或多种光学模式产生一或多个图像。

虽然本公开的大部分在检验图像及参考图像的内容中描述图像，但这并不意在作为对本公开的限制。检验与参考图像之间不一定存在区别。例如，此类检验图像及参考图像可对应于独立产生的图像或一或多个较大图像的部分(例如，可对应于一或多个较大图像的子图像)。作为说明，检验图像可与代表样本上的多个裸片的较大图像的一部分相关联。以这种方式，检验图像可为代表在特定时间针对缺陷检验的所关注区(例如，特定裸片)的子图像。作为另一说明，可基于与样本上的不同区(例如，额外裸片)相关联的较大图像的一或多个不同部分产生参考图像。例如，参考图像可对应于与样本上的一或多个额外裸片相关联的子图像的平均。在这种配置中，特定工艺步骤处的差异图像可对应于检验子图像图像与参考图像(例如，子图像的组合)之间的差异。

本文中经审慎考虑，样本上的缺陷可不同地响应于使用不同光学模式的成像使得可通过考虑使用不同光学模式产生的图像而改进缺陷分析或识别。本公开的额外实施例涉及适用于执行多模式光学检验的检验系统。本文中经审慎考虑，多模式检验可提供明显比单模式检验技术更优越的性能(例如，缺陷与背景信号之间的鉴别)。此外，增加检验模式的数目通常可提高检验性能。然而，本文中应进一步认识到，可期望尤其在此多模式检验需要多个成像扫描且因此耗时更长来执行的情况下平衡在检验期间使用的光学检验模式的数目。

在一些实施例中，单个光学成像子系统102可经配置以使用多种光学检验模式同时或循序地对样本104进行成像。在一些实施例中，使用不同光学成像子系统102以提供至少一些不同光学检验模式。

在一些实施例中，检验系统100循序地使用不同光学检验模式提供图像。例如，检验系统100可循序地在不同光学成像子系统102之间切换及/或调整光学成像子系统102的参数以使用不同光学检验模式提供样本104的循序图像。

在一些实施例中，光学成像子系统102可经配置以同时使用不同光学检验模式同时提供两个或更多个图像。作为说明，光学成像子系统102可包含各自具有单独检测器116的两个或更多个集光通道。光学成像子系统102接着可具有用于将样本光114分裂到各种通道中的一或多个射束分裂器及/或用于提供引导到每一通道中的相关联检测器116的样本光114的性质的单独控制的额外光学元件120(例如，单独光谱滤波器、偏光器或类似者)。

现参考图2A到2B，根据本公开的一或多个实施例，描述说明在方法200中执行的步骤的流程图。本文中先前在检验系统100的背景中描述的实施例及实现技术应被解译为扩展到方法200。例如，存储器128可维持致使处理器126执行方法200中的一或多个步骤的程序指令。然而，应进一步注意，方法200不限于检验系统100的架构。

图2A到2B也引用各种图像。应理解，此类图像可为在一个步骤中由检验系统100或其部分直接产生的图像，或通过拼接由检验系统100产生的子图像而形成的复合图像。此外，可视需要裁切或以其它方式修改图像。以这种方式，本文中对图像的引用仅仅是说明性的且不限制可由检验系统100产生的图像的类型。

在一些实施例中，方法200包含接收参考图像212的步骤210。程序指令可致使处理器从各自包括经图案化特征的多个区的多个图像产生参考图像212。从多个图像产生参考图像212。多个图像来自各自包含匹配的经图案化特征的多个参考区。多个参考区可来自样本104及/或来自一或多个额外样本。参考区可包含设计。例如，参考区可包含具有一或多个经图案化特征的设计。在一些实施例中，平均化用来产生参考图像212的多个图像以降低散粒噪声。在这方面，可从经平均化图像产生参考图像212。

在实施例中，参考图像212可由一或多个处理器126来接收。检验系统100可产生参考图像212。参考图像212可由一或多个处理器126从光学成像子系统102接收。接着可将由一或多个处理器126接收的参考图像212维持在存储器128中。由一或多个处理器126接收的参考图像212也可从存储器128接收。

参考图像212可包含像素阵列214。像素阵列214中的每一像素可包含强度216。强度216也可被称为信号或灰度。强度216可与参考区中的经图案化特征、参考区中的缺陷及和散粒噪声相关联的信号相关联。参考图像212可表示理想或参考。可假设，参考区无缺陷使得强度216不与任何缺陷相关联，但这并不意在是限制性的。

在一些实施例中，方法200包含接收样本104的检验区的检验图像222的步骤220。检验区可包含样本104上的将针对缺陷进行检验的任何区。检验区可包含设计。例如，检验区可包含具有一或多个经图案化特征的设计。检验图像222是样本104的检验区的经重复图像。经重复图像可使用相同光学模式从相同检验区获取。在这方面，检验图像222之间的可变因素可为散粒噪声。

在实施例中，检验图像222可由一或多个处理器126来接收。检验系统100可产生检验图像222。检验图像222可由一或多个处理器126从光学成像子系统102接收。接着可将由一或多个处理器126接收的检验图像222维持在存储器128中。由一或多个处理器126接收的参考图像212也可从存储器128接收。

检验图像222可包含像素阵列224。像素阵列224中的每一像素可包含强度226。强度226可与检验区中的经图案化特征、检验区中的缺陷及和散粒噪声相关联的信号相关联。检验图像222可代表所关注检验区的原始图像由于缺陷而与参考的偏差。可不假设检验区无缺陷，而是针对缺陷对检验区进行检验。当相较于与经图案化特征相关联的信号及/或与缺陷相关联的信号时，与散粒噪声相关联的信号可相对更高。在这方面，散粒噪声可将噪声引入到经图案化特征及/或缺陷中。检验图像222可各自包含SNR。散粒噪声可贡献于SNR。因此，检验图像222可包含相对低的信噪比(SNR)。检验图像222的SNR可相对低使得缺陷被散粒噪声隐藏。

可对准、配准及/或缩放检验图像222使得它们具有共同数目个经对准像素。像素阵列224中的像素可对应于样本的检验区上的位置。在这方面，检验图像222可各自包含对应于样本上的共同物理位置的像素阵列224中的共同像素位置。在一些实施例中，步骤220进一步包含配准及/或缩放检验图像222。以这种方式，检验图像222可具有共同数目个像素且所有检验图像222的每一像素可对应于样本上的共同位置。配准及/或缩放也可被称为对准像素阵列224中的像素。在实施例中，可通过处理器126对准图像。应进一步审慎考虑，可在接收检验图像222之前预对准检验图像222。对准可通过任何适合对准方法发生，如本文中将进一步描述。

在一些实施例中，方法200包含产生平均检验图像232的步骤230。可通过平均化一个检验区的检验图像222而产生平均检验图像232。平均检验图像232可包含与经图案化特征相关联的信号、与缺陷相关联的信号及与散粒噪声相关联的信号。

平均检验图像232可包含平均像素阵列234。可通过平均化检验图像222的像素阵列224中的每一者而找到平均像素阵列234。平均像素阵列234中的每一像素可包含平均强度236。可通过平均化检验图像222中的每一者的像素之间的强度236而找到平均像素236。平均化强度236可指将每一共同像素位置的强度值相加且接着除以图像的数目。平均检验图像232可包含SNR。散粒噪声可贡献于SNR。然而，平均检验图像232的SNR中的散粒噪声可从检验图像222中的每一者平均化。平均化可降低平均检验图像232中的散粒噪声且类似地提高SNR。因此，平均检验图像232可包含相对高或大于检验图像222的信噪比(SNR)中的每一者的SNR。平均检验图像232的SNR可相对高使得缺陷不被散粒噪声隐藏。然而，缺陷可被经图案化特征隐藏。

在一些实施例中，方法200包含产生差异图像242的步骤240。可通过从平均检验图像232减去参考图像212而产生差异图像242。检验区及一或多个参考区具有共同设计。例如，检验区及一或多个参考区可各自包含经图案化特征。接着可使用来自参考区的图像以从检验区减去经图案化特征。参考图像212的像素阵列214中的像素可与平均检验图像232的平均像素阵列234中的像素对准。在这方面，可对准像素阵列214与平均像素阵列234使得所述像素各自对应于共同的经图案化特征。可通过对准参考图像212与平均检验图像232而在参考图像212与平均像素阵列234之间对准共同的经图案化特征。在一些实施例中，所述步骤包含对准参考图像212与平均检验图像232。在其它实施例中，预对准参考图像212与平均检验图像232。对准可通过任何适合对准方法发生，如本文中将进一步描述。

差异图像242可包含差异像素阵列244。可通过从平均检验图像232的平均像素阵列234减去参考图像212的像素阵列214而找到差异像素阵列244。差异像素阵列244中的每一像素可包含差异强度246。可通过从平均像素阵列234的像素之间的平均强度236减去平均像素阵列224的像素之间的强度216而找到差异强度246。差异图像242可包含SNR。差异图像242的信号可指缺陷及/或经图案化特征的强度且噪声可指散粒噪声。然而，散粒噪声及经图案化特征可最小地贡献于SNR。例如，散粒噪声可通过平均化而最小地贡献于SNR。举另一实例来说，经图案化特征可通过减法以找到差异而最小地贡献于SNR。减法可移除共同特征(例如，与经图案化特征相关联的强度)。因此，差异图像242可包含相对高的信噪比(SNR)。差异图像242的SNR可相对高使得缺陷不被散粒噪声及/或经图案化特征隐藏。可期望改进SNR以改进差异图像242中的缺陷的检测率或缺陷捕获率。

在实施例中，参考图像212、平均检验图像232及/或差异图像242的SNR可由以下方程来定义。

N_well,v可指检测器116的光子中的阱深。重复次数可指平均化的经重复图像的数目。执行扫描平均化可将上述方程中的N_well,v项乘以平均化的经重复图像的数目。在这方面，经重复图像的数目可将散粒噪声降低达经重复图像的数目的平方根。

缺陷对比度可指和缺陷相关联的像素与环绕和缺陷相关联的像素的背景像素之间的对比度。缺陷对比度可由以下方程来定义：

图像动态范围可指图像的最大与最小强度之间的比率。图像动态范围可由以下方程来定义：

在一些实施例中，方法200包含检测缺陷中的一或多者的步骤250。可基于差异图像242检测缺陷。可基于差异图像在检验区中检测缺陷。在一些实施例中，在步骤250中，可直接从差异图像242检测缺陷。

在一些实施例中，步骤250进一步包含从经滤波差异图像检测缺陷。在实施例中，控制器124可经配置以将差异滤波器(diff filter)应用于差异图像。通过一或多个差异滤波器对差异图像进行滤波。可将差异滤波器应用于差异图像242以产生经滤波差异图像。差异滤波器可包含但不限于高通、低通、混合、窄带、竖直方向、水平方向、其它选定方向滤波器、卷积滤波器、数字卷积滤波器及类似者。在实施例中，可定制差异滤波器以对从扫描或帧平均化确定的差异图像进行滤波。例如，可使用用来产生多个图像的扫描的数目定制差异滤波器。接着可基于经滤波差异图像在检验区中检测缺陷。

可使用任何技术检测缺陷。在实施例中，控制器124可经配置以应用检验算法以处理经滤波及/或未滤波差异图像以供缺陷检测。检验算法可包含任何检验算法，例如但不限于多裸片自适应阈值化(MDAT)及类似者。

在一些实施例中，方法200可包含对一或多个缺陷进行分类的步骤。缺陷通常可包含所关注缺陷(DOI)及/或滋扰缺陷。所关注缺陷可影响装置性能，使系统性能降级及/或可为致命缺陷。滋扰缺陷通常不影响装置性能。所述步骤可包含将缺陷分类为滋扰、所关注缺陷(DOI)或类似者中的至少一者。

虽然步骤220在方法200的流程图中被描绘为在步骤210之后，但这并不意在作为对本公开的限制。应进一步审慎考虑，步骤220可在步骤210之前及/或与步骤210同时执行。在这方面，可产生检验图像222且接着可产生参考图像212；可产生参考图像212且接着可产生检验图像222；或可同时产生参考图像212及检验图像222。一般来说，可在步骤210之后执行步骤220。一般来说，可在步骤220之后执行步骤230。

在一些实施例中，检验系统100在扫描模式中产生参考图像212及/或检验图像222。检验系统100可重复地扫描参考区以产生参考图像212及/或可重复地扫描检验区以产生检验图像222。

在一些实施例中，可针对多种光学模式重复方法200的一或多个步骤。所述光学模式可指光学检验子系统102的光学模式。光学检验模式可包含一或多个光学成像子系统102的光学成像参数的任何独有组合。例如，光学检验模式可包含与用来产生图像的照明108及/或样本光114相关联的参数(例如但不限于照明波长、偏光或角度)的独有组合。

光学检验子系统102可使用光学检验模式产生样本的检验区的检验图像组及/或参考区的参考图像组。可针对使用不同光学模式获取的每一多个或每一组参考图像212及检验图像222执行方法200。可单独地平均化以单独模式获取的图像。接着可针对所述光学模式中的每一者产生参考图像及平均检验图像。接着可通过减去参考图像及平均检验图像而产生所述光学模式中的每一者的差异图像。差异图像接着可描绘检验区中的缺陷在所述光学模式中的每一者下的强度。

例如，光学检验子系统102可经配置以使用第一光学模式产生第一多个检验图像222及/或第一多个参考图像212。例如，光学检验子系统102的第一照明波长、第一照明偏光及第一照明角。处理器126可接收第一多个检验图像及第一参考图像，通过平均化第一多个检验图像222而产生第一平均检验图像且从第一平均检验图像减去第一参考图像以产生第一差异图像。

举另一实例来说，光学检验子系统102可经配置以使用第二光学模式产生第二多个检验图像222及/或第二多个参考图像212。处理器126可通过平均化第二多个检验图像而产生第二平均检验图像且从第二平均检验图像减去第二参考图像以产生第二差异图像。

举另一实例来说，光学检验子系统102也可经配置以针对任何整数N，使用第N种光学模式产生任何第N多个或第N组检验图像222及/或第N多个或第N组参考图像212。

在一些实施例中，可对差异图像执行一或多个多模式检验技术。多模式检验可经设计以在散粒噪声可忽略时拒斥晶片噪声。当缺陷对比度低且散粒噪声占总噪声的大部分时，多模式检验技术可补充方法200。

虽然方法200已被描述为针对任何数目种光学模式进行重复，但这并不意在是限制性的。当实施方法200时，时间要求可实际上限制光学模式的数目。

如本文中先前描述，一些光学成像子系统102可能够同时使用多种光学检验模式(例如，经由不同集光通道)产生图像，而一些光学成像子系统102可需要多个单独测量(例如，扫描)以使用不同光学检验模式获得图像。在这方面，可在多种光学模式下同时产生及/或接收多组参考图像212及/或多组检验图像222。例如，光学成像子系统102可经配置以同时产生在第一光学模式下获取的第一多个检验图像及在第二光学模式下获取的第二多个检验图像。方法200接着可针对所述光学模式中的每一者产生差异图像242。

在一些实施例中，样本104包含多个检验区。可针对样本104的检验区中的每一者重复方法200中的一或多个步骤。例如，可针对每一检验区重复步骤220到250以检测检验区中的缺陷。步骤210可任选地与步骤220到250一起重复。例如，如果当前检验区包含与存储器128中的一或多个参考区相同的经图案化特征，那么可或可不重复步骤210。如果检验区包含与维持在存储器128中的参考区相同的经图案化特征，那么可从存储器128接收参考图像212。

现参考图3，描述方法200的应用的非限制性实例。如描绘，接收图像302a到302d。平均化图像302a到302d以产生平均图像304。图像302a到302d及平均图像304各自包含像素阵列。像素阵列中的每一像素包含强度值。在所展示实例中，强度值是像素的灰度。

如描绘，图像302a到302d及平均图像304可包含散粒噪声。散粒噪声可为跨图像随机的。例如，散粒噪声可经泊松(Poisson)分布或在区中随机地变动。在一些实施例中，图像302a到302d及平均图像304可各自包含强度值的标准偏差。强度值的平均偏差可指示散粒噪声对图像的SNR的贡献。

平均图像304的SNR基本上高于图像302a到302d中的每一者的SNR。图像302a被描绘为具有8.5147灰度的标准偏差，图像302b被描绘为具有8.5483灰度的标准偏差，图像302c被描绘为具有8.5721灰度的标准偏差，图像302d被描绘为具有8.5634灰度的标准偏差，且图像304被描绘为具有4.324灰度的标准偏差。平均图像304的标准偏差已显著地降低到低于图像302a到302d的标准偏差。例如，平均图像304的标准偏差可为图像302a到302d的标准偏差的大约一半，这是因为已平均化四个所述图像以产生平均图像304。

应注意，经图案化特征及缺陷的强度值不存在于图像302a到302d中且不存在于图像304中。经图案化特征及缺陷的强度值不存在于图像302a到302d、304中以清楚地说明通过平均化提供的散粒噪声降低。虽然未描绘，但所述图像可包含指示经图案化特征及/或缺陷的强度值。

在一些实施例中，图像302a到302d可为检验图像222的实例。类似地，平均图像304可为平均检验图像232的实例。

在这个实例中，接收四个图像302。应进一步审慎考虑，方法200可被应用于任何数目个图像。例如，处于给定光学模式的检验图像222可包含两个或更多个图像。举另一实例来说，处于给定光学模式的检验图像222可包含三个或更多个图像。举另一实例来说，处于给定光学模式的检验图像222可包含四个或更多个图像。举另一实例来说，处于给定光学模式的检验图像222可包含介于四个与十个之间的图像。举另一实例来说，处于给定光学模式的检验图像222可包含十个或更多个图像。在这方面，可平均化任何数目个经重复图像以产生平均检验图像232。可基于相对于产生经重复图像所需的工艺时间加权的散粒噪声的所期望降低选择经重复图像的数目。

现参考图4A到4B，根据本公开的一或多个实施例，描述图表402及图表404。图表402描绘通过从检验图像222中的一者减去参考图像212中的一者而形成的差异图像的实验结果。在这方面，图表402中引用的差异图像并非通过减去平均检验图像242及参考图像212而形成。图表404描绘通过从平均检验图像232减去参考图像212而形成的差异图像的实验结果。例如，平均检验图像232可从十个图像或扫描平均化。

图表402及图表404是从同一检验区中的检验图像获取。检验区包含已知缺陷。使用缺陷识别符标记已知缺陷。例如，缺陷ID包含003、103、105、114、213、214、301、313、314、413、414、505、602、605、613、703及714。

图表402、404的水平轴是指差异图像的灰度。特定来说，图表402的水平轴是指尚未从多次扫描平均化的差异图像的灰度。图表402的水平轴是指尚未从十次扫描平均化的差异图像的灰度。

图表402、404的竖直轴是指累积密度函数(CDF)与一减去CDF之间的最小值(例如，MIN(CDF,1-CDF))。竖直轴指示背景噪声在量值上超过差异灰度(水平轴)的概率。CDF可指背景噪声的函数。

N遍次平均化可降低通过背景噪声的累积密度函数(CDF)测量的阵列区中的背景接受率。十次重复或更少次重复可有意义地改进缺陷捕获率。例如，图表402描绘三个缺陷是可检测的，而剩余缺陷是不可检测的。举另一实例来说，图表404描绘十四个缺陷是可检测的，而剩余缺陷是不可检测的。因此，在这个实例中，N遍次平均化已将缺陷捕获率从三改进到十四。

现参考图5，根据本公开的一或多个实施例，描述扫描样本104。在一些实施例中，可通过包围(swathing)收集图像(例如，检验图像222及/或参考图像212)。包围可需要使检测器116扫描遍及样本104。可通过平移载物台122而使检测器116扫描遍及样本104。检测器116可在扫描路径502中扫描遍及样本104。如描绘，扫描路径502可为水平方向。上所述检测器也可在竖直方向上步进，且在新扫描路径502中扫描。

扫描带可包括捕获半导体晶片上的一行裸片的一部分的图像。扫描带可被接收且维持在存储器128中。每一行裸片的图像可通过若干扫描带形成。例如，一个扫描带可捕获一行裸片的区域的一部分。多个扫描带接着可捕获一行裸片的区域的多个部分。可对准一行裸片的扫描带以捕获裸片的图像。可在平均化之前对准扫描带及/或扫描带的部分。可将扫描带及/或扫描带的部分分区成图像。例如，扫描带的一部分可定义图像。所述图像可为检验图像。可在检验图像中检测缺陷。所述图像也可为经组合以产生参考图像的多个图像中的一者。

在实施例中，检验系统100可产生样本104的扫描路径502的经重复扫描带。例如，检验系统100可产生样本104的第一扫描路径502a的第一组重复扫描带、样本104的第二扫描路径502b的第二组重复扫描带及类似者。在一些实施例中，可选择重复扫描带的组数以对经图案化特征进行完全成像。

在一些实施例中，接收扫描路径的重复扫描带且接着在移动到下一扫描路径之前立即平均化所述重复扫描带。立即平均化经重复扫描带可有利于减少维持在存储器128中的扫描带的量。当平移载物台122可以所期望准确度重复扫描路径时，立即平均化扫描路径的重复扫描带可为有利的。在一些情况中，使用一或多个传感器(例如，干涉仪、编码器等)跟踪平移载物台122的运动以实现所期望准确度。

在一些实施例中，将扫描路径的所有重复扫描带维持在存储器中。可接着接收及平均化用来产生各种图像中的任一者的重复扫描带的部分。接着可将平均扫描带拼接在一起以形成所述图像。在扫描带的对准存在变动的情况下，将扫描路径的所有重复扫描带维持在存储器中可为有利的。例如，对准可在同一扫描路径的重复扫描带中及/或在跨多个扫描路径的扫描带中变动。可将各种扫描带中的任一者维持在存储器中且接着进行对准。将重复扫描带维持在存储器中可需要额外存储器及/或处理资源。

处理器126可接收样本104的扫描路径502的重复扫描带组的一或多个部分。所述一或多个部分可被用来产生图像。例如，处理器126接收第一扫描路径502a的第一组重复扫描带的至少第一部分及第二扫描路径502b的第二组重复扫描带的至少第二部分。处理器126通过平均化第一组重复扫描带的第一部分且平均化第二组重复扫描带的第二部分而产生图像。平均化第一组重复扫描带的至少第一部分且平均化第二组重复扫描带的至少第二部分降低图像中的散粒噪声。处理器126接着使用图像检测检验区中的一或多个缺陷。例如，图像可为用赖产生参考图像212的多个图像中的一者。举另一实例来说，图像可为平均检验图像232。

再次大体上参考图1A到5。传感器可产生图像。传感器的像素可在像素饱和之前吸收有限数目个光子。像素的饱和与传感器中的传感器的潜在阱深有关。一旦达到潜在阱深，更多位、更多光子及/或更多积分时间就无法降低图像中由传感器产生的散粒噪声。小于给定百分比的缺陷对比度可受传感器的阱深的限制。例如，散粒噪声可填充阱深，借此限制缺陷对比度。方法200可通过降低散粒噪声而改进缺陷对比度。

虽然本公开的大部分是在平均化图像以降低散粒噪声的背景中描述，但这并不意在作为对本公开的限制。应进一步审慎考虑，平均化图像可减少随机噪声的各种源，例如但不限于读出噪声、散粒噪声及类似者。平均化通常可减少并非源自晶片变动的随机噪声。

如贯穿本公开使用，可对准一或多个图像。所述图像可为在平均化之前对准的检验图像。所述图像可为参考图像及平均检验图像。可在相减之前对准参考图像与平均检验图像。可使用任何适合方法以跨检验将图像对准到相同坐标系统或原点。例如，可通过编码器及/或干涉仪监测载物台122的轨迹。接着可通过反馈系统控制载物台122的轨迹使得经重复图像的轨迹是相同的。举另一实例来说，可通过算法校正残余对准误差。算法可根据奈奎斯特(Nyquist)定理使用同步内插将第一图像移位达偏移。最小化算法可确定最小化经移位第一图像与第二图像的灰值之间的差的平方的像素上的总和的偏移。优选地，通过图像计算机以子像素分辨率执行对准。

如贯穿本公开使用，术语“样本”通常是指由半导体或非半导体材料形成的衬底(例如，薄膜玻璃或类似者)。例如，半导体或非半导体材料可包含但不限于单晶硅、砷化镓、磷化铟或玻璃材料。样本可包含一或多个层。例如，此类层可包含但不限于抗蚀剂(包含光致抗蚀剂)、介电材料、导电材料及半导电材料。许多不同类型的此类层在所属领域中是已知的，且如本文中使用的术语样本意在涵盖其上可形成有所有类型的此类层的样本。形成在样本上的一或多个层可被图案化或未图案化。例如，样本可包含各自具有可重复的经图案化特征的多个裸片。此类材料层的形成及处理最终可导致成品装置。许多不同类型的装置可形成在样本上，且如本文中使用的术语样本意在涵盖其上制造有所属领域中已知的任何类型的装置的样本。此外，出于本公开的目的，术语样本及晶片应被解译为可互换的。另外，出于本公开的目的，术语图案化装置、掩模及光罩应被解译为可互换的。

在一些实施例中，样本104可包含一或多个区。样本104可包含样本104上的一或多个检验区及一或多个参考区。在一些例子中，一或多个参考区可为样本104上的与检验区具有共同设计的区。例如，检验区及参考区可各自包含经图案化特征。在一些实施例中，检验区及参考区可为样本104上的邻近区，但这并不意在作为对本公开的限制。

虽然检验区及参考区被描述为在样本104上，但这并不意在作为对本公开的限制。在其它例子中，一或多个参考区可为来自额外样本(未描绘)的与检验区具有共同设计的区。在这方面，检验区可在样本104上且参考区可在额外样本上。

本文中描述的所有方法可包含将方法实施例的一或多个步骤的结果存储在存储器中。结果可包含本文中描述的任何结果且可以所属领域中已知的任何方式存储。存储器可包含本文中描述的任何存储器或所属领域中已知的任何其它适合存储媒体。在已存储结果之后，结果可在存储器中存取且通过本文中描述的任何方法或系统实施例使用、经格式化以用于显示给用户、通过另一软件模块、方法或系统使用及类似者。此外，结果可“永久地”、“半永久地”、“暂时地”存储或存储达某一时间段。例如，存储器可为随机存取存储器(RAM)，且结果可能不一定无限期地保存在存储器中。

应进一步审慎考虑，上文描述的方法的实施例中的每一者可包含本文中描述的(若干)任何其它方法的(若干)任何其它步骤。另外，上文描述的方法的实施例中的每一者可通过本文中描述的任何系统来执行。

所属领域的技术人员将认识到，为概念清楚起见，将本文中描述的组件操作、装置、对象及伴随它们的论述用作实例，且预期有各种配置修改。因此，如本文中所使用，所阐述的特定范例及随附论述意在代表它们的更一般类别。一般来说，使用任何具体范例意在代表其类别，且未包含特定组件操作、装置及对象不应被视为是限制性的。

如本文中所使用，例如“顶部”、“底部”、“在······上方”、“在······下方”、“上”、“向上”、“下”、“下面”及“向下”的方向性术语意在出于描述的目的而提供相对位置，且并不意在指定绝对参考系。所属领域的技术人员将明白对所描述实施例的各种修改，且本文中定义的一般原理可被应用于其它实施例

关于本文中对基本上任何复数及/或单数术语的使用，所属领域的技术人员可根据背景及/或应用来将复数转化成单数及/或将单数转化成复数。为清楚起见，本文中未明确地阐述各种单数/复数排列。

本文中描述的主题有时说明其它组件内含有或与其它组件连接的不同组件。应理解，此类所描绘架构仅仅是示范性的，且事实上可实施实现相同功能性的许多其它架构。在概念意义上，用于实现相同功能性的组件的任何布置有效地“相关联”使得实现所期望功能性。因此，本文中经组合以实现特定功能性的任何两个组件可被视为彼此“相关联”使得实现所期望功能性而无关于架构或中间组件。同样地，如此相关联的任何两个组件也可被视为彼此“连接”或“耦合”以实现所期望功能性，且能够如此相关联的任何两个组件也可被视为彼此“可耦合”以实现所期望功能性。可耦合的具体实例包含但不限于可物理交互及/或物理交互组件以及/或者可无线交互及/或无线交互组件以及/或者可逻辑交互及/或逻辑交互组件。

此外，应理解，本发明由所附权利要求书来界定。所属领域的技术人员将理解，一般来说，本文中及尤其所附权利要求书(例如，所附权利要求书的主体)中所使用的术语通常意在为“开放式”术语(例如，术语“包含(including)”应被解译为“包含但不限于”，术语“具有”应被解译为“至少具有”，术语“包含(includes)”应被解译为“包含但不限于”及类似者)。所属领域的技术人员应进一步理解，如果意图引入权利要求叙述的特定数目，那么此意图将被明确地叙述在权利要求中，且在缺乏此叙述的情况下，不存在此意图。例如，作为对理解的辅助，以下所附权利要求书可含有使用引导性短语“至少一个”及“一或多个”来引入权利要求叙述。然而，此类短语的使用不应被解释为隐含：由不定冠词“一(a)”或“一(an)”引入权利要求叙述将含有此所引入权利要求叙述的任何特定权利要求限于含有仅一条此叙述的发明，即使相同权利要求包含引导性短语“一或多个”或“至少一个”及例如“一(a)”或“一(an)”的不定冠词(例如，“一(a)”或“一(an)”通常应被解译为表示“至少一个”或“一或多个”)；上述内容对用来引入权利要求叙述的定冠词的使用同样适用。另外，即使明确地叙述所引入权利要求叙述的特定数目，但所属领域的技术人员也应认识到，此叙述通常应被解译为表示至少所叙述数目(例如，“两条叙述”的基本叙述(没有其它修饰语)通常表示至少两条叙述或者两条或更多条叙述)。此外，在其中使用类似于“A、B及C中的至少一者以及类似者”的惯例的那些例子中，一般来说此构造意指所属领域的技术人员将理解惯例的意义(例如，“具有A、B及C中的至少一者的系统”将包含但不限于仅具有A、仅具有B、仅具有C、同时具有A及B、同时具有A及C、同时具有B及C及/或同时具有A、B及C，以及类似者的系统)。在其中使用类似于“A、B或C中的至少一者及类似者”的惯例的那些例子中，一般来说此构造意指所属领域的技术人员将理解惯例的意义(例如，“具有A、B或C中的至少一者的系统”将包含但不限于仅具有A、仅具有B、仅具有C、同时具有A及B、同时具有A及C、同时具有B及C及/或同时具有A、B及C，以及类似者的系统)。所属领域的技术人员应进一步理解，无论在本描述、权利要求书或附图中，呈现两个或更多个替代项的实际上任何转折连词及/或短语通常应被理解为审慎考虑以下可能性：包含所述项中的一者、所述项中的任一者或两项。例如，短语“A或B”通常将被理解为包含“A”或“B”或者“A及B”的可能性。

据信，本公开及许多其伴随优点将通过前述描述来理解，且将明白，可在不脱离所公开主题的情况下或在不牺牲所有其实质优势的情况下在组件的形式、构造及布置上作出多种改变。所描述形式仅仅是解释性，且所附权利要求书的意图是涵盖并包含此类改变。此外，应理解，本发明由所附权利要求书来界定。

Claims (32)

1.一种检验系统，其包括：

控制器，其包含一或多个处理器，所述一或多个处理器经配置以执行程序指令，所述程序指令致使所述一或多个处理器：

接收样本的第一扫描路径的第一组重复扫描带的至少第一部分；

通过平均化所述第一组重复扫描带的所述第一部分而产生图像；其中平均化所述第一组重复扫描带的所述第一部分降低所述图像中的噪声；及

使用所述图像检测所述样本的检验区中的一或多个缺陷。

2.根据权利要求1所述的检验系统，其中以下一者：

所述图像是所述检验区的平均检验图像；或

所述图像是参考图像。

3.根据权利要求2所述的检验系统，其中所述图像是所述平均检验图像；其中所述程序指令致使所述一或多个处理器：

接收多个检验图像；其中所述多个检验图像是所述检验区的经重复图像；其中所述多个检验图像包含第一多个信噪比；其中所述多个检验图像各自包含贡献于所述第一多个信噪比的所述噪声；及

平均化所述多个检验图像以产生所述平均检验图像；其中所述平均检验图像包含第二信噪比；其中所述第二信噪比大于所述第一多个信噪比中的每一者。

4.根据权利要求3所述的检验系统，其中所述检验系统在扫描模式中从所述第一组重复扫描带的所述第一部分产生所述多个检验图像。

5.根据权利要求2所述的检验系统，其中所述程序指令致使所述一或多个处理器从所述平均检验图像减去所述参考图像以产生差异图像。

6.根据权利要求5所述的检验系统，其中所述程序指令致使所述一或多个处理器基于所述差异图像检测所述检验区中的一或多个缺陷。

7.根据权利要求5所述的检验系统，其中所述程序指令致使所述一或多个处理器：

将差异滤波器应用于所述差异图像以产生经滤波差异图像；及

基于所述经滤波差异图像检测所述检验区中的一或多个缺陷。

8.根据权利要求5所述的检验系统，其中所述程序指令致使所述一或多个处理器将所述一或多个缺陷分类为滋扰或所关注缺陷中的至少一者。

9.根据权利要求2所述的检验系统，其中所述程序指令致使所述一或多个处理器在平均化所述第一部分之前对准所述第一组重复扫描带的所述第一部分。

10.根据权利要求9所述的检验系统，其中所述程序指令致使所述一或多个处理器使用同步内插对准所述第一部分。

11.根据权利要求2所述的检验系统，其包括一或多个光学检验子系统；其中所述一或多个光学检验子系统产生所述第一扫描路径的所述第一组重复扫描带；其中所述控制器通信地耦合到所述一或多个光学检验子系统。

12.根据权利要求11所述的检验系统，其包括载物台；其中所述载物台平移，从而致使所述一或多个光学检验子系统产生所述第一扫描路径的所述第一组重复扫描带。

13.根据权利要求12所述的检验系统，其包括编码器或干涉仪中的一或多者；其中所述编码器或所述干涉仪中的一或多者经配置以监测所述载物台的所述平移；其中所述程序指令致使所述一或多个处理器控制所述载物台的所述平移以对准所述第一扫描路径的所述第一组重复扫描带。

14.根据权利要求11所述的检验系统，其中所述一或多个处理器从所述一或多个光学检验子系统接收所述第一扫描路径的所述第一组重复扫描带的至少所述第一部分。

15.根据权利要求11所述的检验系统，其中所述一或多个光学检验子系统包括两个或更多个光学检验子系统。

16.根据权利要求11所述的检验系统，其中所述一或多个光学检验子系统包括单个光学检验子系统。

17.根据权利要求11所述的检验系统，其中所述一或多个光学检验子系统包括至少第一光学模式；其中所述一或多个光学检验子系统使用所述第一光学模式产生所述第一组重复扫描带。

18.根据权利要求17所述的检验系统，其中所述第一光学模式包括所述一或多个光学检验子系统的第一照明波长、第一照明偏光及第一照明角。

19.根据权利要求2所述的检验系统，其中所述图像是所述检验区的所述平均检验图像；

其中所述图像是后续检验中的所述参考图像。

20.根据权利要求1所述的检验系统，其中所述第一组重复扫描带包括至少两个重复扫描带。

21.根据权利要求20所述的检验系统，其中所述第一组重复扫描带包括介于两个与四个之间的重复扫描带。

22.根据权利要求1所述的检验系统，其中所述第一组重复扫描带包括至少四个重复扫描带。

23.根据权利要求1所述的检验系统，其中所述图像是被所述处理器用来产生参考图像的多个图像中的一个图像；其中所述程序指令致使所述一或多个处理器从所述多个图像产生所述参考图像；其中所述一个图像是通过扫描平均化来产生。

24.根据权利要求23所述的检验系统，其中所述检验区包含一或多个经图案化特征；

其中所述多个图像来自各自包括所述一或多个经图案化特征的多个参考区。

25.根据权利要求1所述的检验系统，其中所述程序指令致使所述一或多个处理器接收所述样本的第二扫描路径的第二组重复扫描带的第二部分及平均化所述第二组重复扫描带的所述第二部分；其中所述图像包括至少所述第一部分及所述第二部分。

26.根据权利要求1所述的检验系统，其中所述噪声包括读出噪声或散粒噪声中的至少一者。

27.一种检验系统，其包括：

一或多个光学检验子系统；

控制器，其通信地耦合到所述一或多个光学检验子系统，所述控制器包含一或多个处理器以执行程序指令，所述程序指令致使所述一或多个处理器：

接收样本的第一扫描路径的第一组重复扫描带的至少第一部分；

通过平均化所述第一组重复扫描带的所述第一部分而产生图像；其中平均化所述第一组重复扫描带的所述第一部分降低所述图像中的噪声；及

使用所述图像检测所述样本的检验区中的一或多个缺陷。

28.根据权利要求27所述的检验系统，其中以下至少一者：

所述图像是所述检验区的平均检验图像；

所述图像是参考图像；或

所述图像是被所述处理器用来产生所述参考图像的多个图像中的一个图像。

29.根据权利要求28所述的检验系统，其中所述图像是所述平均检验图像；其中所述程序指令致使所述一或多个处理器：

接收多个检验图像；其中所述多个检验图像是所述检验区的经重复图像；其中所述多个检验图像包含第一多个信噪比；其中所述多个检验图像各自包含贡献于所述第一多个信噪比的所述噪声；及

平均化所述多个检验图像以产生所述平均检验图像；其中所述平均检验图像包含第二信噪比；其中所述第二信噪比大于所述第一多个信噪比中的每一者。

30.根据权利要求28所述的检验系统，其中所述图像是所述多个图像中的所述一个图像；其中所述程序指令致使所述一或多个处理器从所述多个图像产生所述参考图像。

31.根据权利要求30所述的检验系统，其中所述检验区包含一或多个经图案化特征；

其中所述多个图像来自各自包括所述一或多个经图案化特征的多个参考区。

32.一种方法，其包括：

接收样本的第一扫描路径的第一组重复扫描带的至少第一部分；

通过平均化所述第一组重复扫描带的所述第一部分而产生图像；其中平均化所述第一组重复扫描带的所述第一部分降低所述图像中的噪声；及

使用所述图像检测所述样本的检验区中的一或多个缺陷。