DE69929688T2

DE69929688T2 - Automatische defektklassifizierung mit unveränderlichen hauptklassen

Info

Publication number: DE69929688T2
Application number: DE69929688T
Authority: DE
Inventors: Ariel Ben-Porath; Mark Wagner
Original assignee: Applied Materials Inc
Current assignee: Applied Materials Inc
Priority date: 1998-07-08
Filing date: 1999-05-18
Publication date: 2006-07-20
Anticipated expiration: 2019-05-19
Also published as: DE69929688D1; JP4763130B2; KR100780137B1; US6987873B1; KR20010053427A; JP2002520591A; TWI226591B; WO2000003234A1; EP1093574A1; EP1093574B1

Description

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren und eine Vorrichtung für das automatische Klassifizieren von Defekten auf der Oberfläche eines Artikels. Die Erfindung weist eine spezielle Anwendbarkeit für die In-Line-Inspektion eines Halbleiterwafers während der Herstellung von Halbleiterbauteilen hoher Dichte mit Gestaltungsmerkmalen im Submikronbereich auf.
Aktuelle Anforderungen nach einer hohen Dichte und Leistung verbunden mit einer Ultrahöchstintegration erfordern Submikronmerkmale, erhöhte Transistor- und Schaltungsgeschwindigkeiten und eine verbesserte Zuverlässigkeit. Solche Anforderungen erfordern die Ausbildung von Bauteilmerkmalen mit einer hohen Präzision und Gleichförmigkeit, was wiederum eine sorgfältige Verfahrensüberwachung notwendig macht, die häufige und detaillierte Inspektionen der Bauteile einschließt, während diese noch in Form von Halbleiterwafern vorliegen.
Konventionelle verfahrensintegrierte Überwachungstechniken verwenden ein „Inspektions- und Wiederholungsprüfungsverfahren", wobei die Oberfläche des Wafers anfänglich durch ein Inspektionswerkzeug hoher Geschwindigkeit mit relativ niedriger Auflösung abgetastet wird, beispielsweise mit einem optoelektrischen Wandler, wie einem CCD (Ladungsspeicherelement) oder einem Laser. Es werden dann statistische Verfahren verwendet, um eine Defektkarte zu erzeugen, die verdächtige Orte auf dem Wafer, die eine hohe Wahrscheinlichkeit für einen Defekt aufweisen, zeigt. Wenn die Anzahl und/oder Dichte der möglichen Defekte einen vorbestimmten Pegel erreicht, wird ein Alarm ausgegeben, der anzeigt, dass ein detaillierterer Blick auf die möglicherweise defekten Orte gerechtfertigt ist. Diese Technik ist als „totale Dichteüberwachung" der Defekte bekannt und erzeugt eine statistische Größe, die „Gesamtdefektdichte" genannt wird.
Wenn die Defektdichte einen vorbestimmten Pegel erreicht, so ist eine erneute Prüfung der beeinträchtigten Wafer gerechtfertigt. Dieses erneute Prüfungsverfahren wird durch das Ändern der Optik der Inspektionsvorrichtung auf eine höhere Auflösung oder sogar dem Verwenden eines anderen Geräts ausgeführt. Um die erneute Prüfung durchzuführen, wird die Defektkarte dem Wiederholungsprüfungsgerät zugeführt und dann wieder die erneute Detektion und die erneute Prüfung jedes verdächtigen Ortes gemäß der Defektkarte durchgeführt.
In der Technik, die Wiederholungsdetektion (redetection) genannt wird, werden die möglicherweise defekten Orte jeweils mit einem Referenzort, wie einem vergleichbaren Ort auf einem benachbarten, nicht defekten Chip auf demselben Wafer verglichen, um positiv das Vorhandensein eines Defekts zu bestimmen. Ein detaillierteres Wiederholungsprüfungsverfahren wird danach an den einzelnen Defektorten ausgeführt, wie das Abtasten mit einem CCD, um ein Bild mit relativ hoher Auflösung zu erzeugen, das dann unter Verwendung von Mustererkennungstechniken analysiert wird, um die Natur des Defekts (beispielsweise eine defekte Struktur, ein Teilchen oder ein Kratzer) zu bestimmen.
Somit werden detaillierte Wiederholungsprüfungsverfahren, die die Defekte klassifizieren und zu einer spezifische Korrekturaktion führen, um zukünftige Defekte zu verhindern, typischerweise nur ausgeführt, nachdem es wahrscheinlich ist, dass eine große Anzahl solcher Defekte aufgetreten ist. Somit bleiben solche Defekte größtenteils unerkannt, bis eine beträchtliche Anzahl erzeugt wurde und begonnen hat, Probleme zu zeigen, die durch die Defekte hervorgerufen werden. Diese späte Entdeckung von Defekten kann zu einer geringen Herstellungsausbeute und einem reduzierten Produktionsdurchsatz führen.
Weiterhin können, da die Defekte nicht klassifiziert werden, bis ein Alarm ausgelöst wird, und der Alarm nur anzeigt, dass eine gewisse Anzahl von Defekten wahrscheinlich aufgetreten ist, Alarme auch erzeugt werden, wenn nur eine akzeptabel kleine Menge von Defekten eines schwerwiegenden Typs aufgetreten sind; das heißt, es besteht keine Möglichkeit der Bestimmung, ob die möglichen Defekte wahrscheinlich eine Korrekturaktion rechtfertigen, bevor der Alarm ausgelöst wird.
Darüber hinaus sind optische Geräte, wie CCDs, in ihrer Fähigkeit, Defekttypen zu analysieren und genau zu identifizieren, begrenzt. Zunächst ist die Auflösung ihrer Bilder durch die Pixelgröße begrenzt. Als zweites können sie, da sie nur zweidimensionale Bilder produzieren, keine große Menge an Information im Hinblick auf die Topographie eines Defekts oder ob er auf der Oberfläche oder unterhalb der Oberfläche des Wafers liegt sammeln. Als drittes überbeansprucht die Helligkeit durch die Reflexion von Licht von gewissen Typen von Defekten, wie Kratzern, das CCD und kann falsche Defektzählungen und falsche Alarme produzieren.
Somit wird die erneute Prüfung im allgemeinen manuell durchgeführt, wobei eine Bedienperson jeden verdächtigen, interessierenden Ort erneut betrachtet.
Da neuerdings erkannt wurde, dass die Überwachung einer klassifizierten Defektdichte vorteilhaft ist, um die Gesamtdefektdichte zu überwachen, sind verschiedene Verfahren für die Klassifikation von Defekten eingeführt worden. Die Effizienz dieser Verfahren ist jedoch reduziert, da es keinen vereinbarten Satz von Defektklassen gibt. Insbesondere halten unterschiedliche Halbleiterhersteller verschiedene Defekte für wichtig und verwenden somit unterschiedliche Sätze von Defektklassen. Somit sind die Klassifikationsverfahren des Stands der Technik auf spezifische Nutzer zugeschnitten.
Ein anderes Problem bei Defektklassifikationssystemen des Stands der Technik besteht darin, dass sie, da sie auf nutzerspezifische Klassen maßgeschneidert sind, viele Beispiele von Defektbildern benötigen, die für jede Defektklasse vor deren Einsatz erhalten werden müssen. Somit können Systeme des Stands der Technik nicht während des Startens und Hochfahrens einer Produktionslinie verwendet werden.
Die WO-A-97/02465 beschreibt ein Verfahren für das Charakterisieren von Defekten auf Halbleiterwafern. Das Verfahren verwendet ein automatisches Defektcharakterisierungssystem auf der Basis eines konfokalen Mikroskops. Die zu testende Oberfläche und eine Referenzoberfläche werden unter Verwendung des Mikroskops abgetastet, um dreidimensionale Bilder der Test- und Referenzoberflächen zu erhalten. Die Test- und Referenzoberflächenbilder werden in Sätze geometrischer Konstrukte oder „Grundelemente" umgewandelt, die verwendet werden, um Merkmale des Bildes anzunähern. Als nächstes werden die Sätze der Test- und Referenzgrundelemente verglichen, um zu bestimmen, ob der Satz der Testgrundelemente sich vom Satz der Referenzgrundelemente unterscheidet. Wenn solche Unterschiede existieren, werden die Differenzdaten verwendet, um Defektparameter zu erzeugen, die dann mit der Wissensbasis der Defektreferenzdaten verglichen werden.
Die US-A-5777901 beschreibt ein Verfahren und ein System für das Durchführen einer Ausbeutevorhersage in Kooperation mit Waferabtastwerkzeugen. Ein Programm analysiert Daten im Zusammenhang mit Defekten auf einem Wafersubstrat, wobei das Substrat mehrere Schichten und mehrere Chips einschließt. Dateien werden gelesen, die Defektdaten für ausgewählte Schichten des Substrats enthalten. Die Defektdaten umfassen Defekttyp- und De fektgrößeninformation. Die Defektdaten werden dann gestapelt, um die Schicht des ersten Auftretens jedes Defekts und die Nummer, das heißt die Anzahl, von Schichten, bei denen er wieder entdeckt wurde, zu identifizieren. Ein Killfaktor wird dann jedem der Defekte gemäß einem Satz von Regeln zugewiesen, wobei jede solche Regel Defektparameter spezifiziert, die die Schicht des ersten Auftretens, die Zahl der wiederholten Auftritte, die Defektgröße und den Defekttyp einschließt. Fehlerwahrscheinlichkeiten, die die Ausbeute anzeigen, werden dann für die Defekte gemäß den zugewiesenen Killfaktoren berechnet. Die Fehlerwahrscheinlichkeiten werden verwendet, um den geschätzten Chipverlust für ausgewählte Wafer nach Schicht und Defekttyp zu berechnen.
Die US-A-4942619 beschreibt ein Musterinspektionsgerät für das genaue Inspizieren eines Musters, so dass Gestaltungsbilddaten in Korrespondenz zur Größenänderung eines zu inspizierenden Musters verarbeitet werden. Bilddaten, die einem Bildgebiet einer vorbestimmten Größe entsprechen, werden aus der Eingangsinformation, die durch binäre Logikpegel dargestellt wird und die ein in der Größe zu änderndes Muster darstellen, extrahiert. Modellschaltungen fügen zusätzliche Daten eines vorbestimmten Logikpegels zu einer vorbestimmten Pixelposition hinzu, wenn eine Verteilung der Bildlogikpegel, die in den extrahierten Bilddaten eingeschlossen ist, eine vorbestimmte Verteilung ist. Somit werden die zusätzliche Daten zu den Musterbilddaten hinzugefügt, um das Muster in der Größe zu ändern.
Die US-A-5644132 beschreibt eine Teilchenstrahlsäule für das Abbilden und die Messung der Topographie und der Materialmerkmale auf einem Probestück mit hoher Auflösung. Die Teilchenstrahlsäule umfasst eine Teilchenquelle, um einen primären Strahl entlang einer primären Strahlachse für ein Auftreffen auf das Probestück zu liefern, um so sekundäre Elektronen und davon gestreute Elektronen freizusetzen. Die Teilchenstrahlsäule umfasst auch eine Objektivlinse für das Fokussieren der Elektronen, um somit eine radiale Streuung der Elektronen relativ zur primären Strahlachse zu liefern, wobei die radiale Streuung der Elektronen einen inneren Ring zurück gestreuter Elektronen und einen äußeren Ring sekundärer Elektronen einschließt. Die Teilchenstrahlsäule umfasst ferner einen Detektor für zurück gestreute Elektronen für die Detektion des inneren Rings zurück gestreuter Elektronen und einen zweiten Elektronendetektor für die Detektion des äußeren Rings sekundärer Elektronen.
Es besteht ein Bedürfnis, Halbleiterwafer schnell und sinnvoll zu prüfen und die Defekte automatisch zu klassifizieren, um Prozesse zu identifizieren, die Defekte verursachen, um es somit zu ermöglichen, dass eine frühe Korrekturaktion erfolgen kann. Dieses Bedürfnis wird kritischer, da die Dichte der Oberflächenmerkmale, die Größe und die Anzahl der Schichten in den Bauteilen zunehmen, was es erforderlich macht, die Anzahl der Defekte drastisch zu reduzieren, um eine akzeptable Herstellungsausbeute zu erhalten.
Es existiert auch ein Bedürfnis nach einem standardisierten Satz von Klassen, die den Ursachen der Defekte entsprechen. Da es jedoch sein kann, dass verschiedene Verfahrenslinien gegenüber Defekten, die sich voneinander unterscheiden, empfindlich sind, besteht ein weiteres Bedürfnis nach einem Defektklassifikationssystem mit einer Flexibilität, das die Bedürfnisse verschiedener Benutzer berücksichtigen kann.
Es existiert ein weiteres Bedürfnis nach einem automatischen Defektklassifikationssystem, das während des Startens und Hochfahrens einer Produktlinie betreibbar ist und das keine Beispieldefektbilder erfordert, damit es betreibbar ist.
Eine Aufgabe der Erfindung besteht darin, ein Verfahren und eine Vorrichtung für die automatische, schnelle und zuverlässige Klassifizierung von Defekten in Halbleiterwafern zu liefern
Diese Erfindung liefert ein Verfahren zur automatische Klassifizierung von Defekten auf der Oberfläche eines Artikels, wobei das Verfahren mindestens das Abbilden der Oberfläche und das Klassifizieren von jedem der Defekte als seiend in einer Klasse aus einer vorbestimmten Anzahl von unveränderlichen Hauptklassen von Defekten umfasst, wobei eine Gesamtzahl der Defekte in jeder der Hauptklassen bestimmt wird, und ein Alarmsignal erzeugt wird, wenn die Gesamtzahl der Defekte in einer spezifischen Klasse der Hauptklassen gleich oder größer als eine erste vorbestimmte Anzahl ist.
In einer ersten Phase eines Verfahrens gemäß der Erfindung kann ein Schritt für das Inspizieren eines Defekts auf der Oberfläche vorgesehen sein, wobei dieser Schritt das Erhalten eines Bildes des Defekts, das Erhalten eines Referenzbildes, das Vergleichen des Defektbildes und des Referenzbildes, um einen geschätzten Defektfußabdruck (defect footprint) zu erzeugen, das Erhalten eines vergrößerten Defektbildes, das Erhalten eines vergrößerten Referenzbildes, und das Vergleichen des geschätzten Defektfußabdrucks, des vergrößerten Defektbildes und des vergrößerten Referenzbildes, um einen Defektfußabdruck zu erzeugen, umfasst.
Die Erfindung liefert auch ein computerlesbares Medium, das Instruktionen für das automatische Klassifizieren von Defekten auf der Oberfläche eines Artikels trägt, wobei diese Instruktionen, wenn sie ausgeführt werden, eingerichtet sind, um einen oder mehrere Prozessoren zu veranlassen, die Schritte des Abbildens der Oberfläche und des Klassifizierens von jedem der Defekte als seiend in einer Klasse einer vorbestimmten Anzahl von unveränderlichen Hauptklassen der Defekte auszuführen, wobei eine Gesamtzahl von Defekten in jeder der Hauptklassen bestimmt wird, und ein Alarmsignal erzeugt wird, wenn die Gesamtzahl der Defekte in einer spezifischen Klasse der Hauptklassen ungefähr gleich oder größer als eine erste vorbestimmte Anzahl ist.
Zusätzliche Aufgaben und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden für einen Fachmann aus der folgenden detaillierten Beschreibung leicht deutlich, in der nur die bevorzugte Ausführungsform der Erfindung einfach mittels der Darstellung der angenommenen besten Art für das Ausführen der Erfindung gezeigt und beschrieben wird. Wie man erkennt, kann die Erfindung andere und unterschiedliche Ausführungsformen annehmen, und ihre diversen Details können Modifikationen in verschiedenen offensichtlichen Richtungen annehmen, ohne von der Erfindung abzuweichen. Somit sind die Zeichnungen und die Beschreibung als illustrierend und nicht als einschränkend anzusehen.
Es wird Bezug genommen auf die angefügten Zeichnungen, in denen Elemente, die dieselbe Bezugszahl aufweisen, überall die gleichen Elemente darstellen.
1 ist ein konzeptionelles Flussdiagramm einer Defektklassifizierung gemäß der vorliegenden Erfindung.
2 zeigt graphisch eine Defektzählung nach Defektklassen, wie sie durch die vorliegende Erfindung ausgeführt wird.
3 zeigt einen Halbleiterwafer, der unter Verwendung der vorliegenden Erfindung zu inspizieren ist.
4A-4C sind Darstellungen von Bilder eines Defekts, der durch die vorliegende Erfindung zu inspizieren ist.
5 ist ein Flussdiagramm, das sequentielle Schritte einer ersten Phase eines Verfahrens gemäß der vorliegenden Erfindung zeigt.
6 ist eine Darstellung eines Defektfußabdrucks, der unter Verwendung der vorliegenden Erfindung zu analysieren ist.
7 ist eine Darstellung eines Referenzbildes, das dem Defekt der 6 entspricht.
8a-13 sind Darstellungen von Defekten, die unter Verwendung der vorliegenden Erfindung analysiert werden sollen.
14a und 14b sind eine Flussdiagrammdarstellung sequentieller Schritte einer zweiten Phase eines Verfahrens gemäß der vorliegenden Erfindung.
15a und 15b sind Darstellungen von Defekten, die unter Verwendung der vorliegenden Erfindung analysiert werden sollen.
16 ist ein Flussdiagramm, das Schritte einer dritten Phase eines Verfahrens gemäß der vorliegenden Erfindung zeigt.
17 ist ein Blockdiagramm, das eine Ausführungsform der Erfindung darstellt.
18 ist eine schematische Ansicht einer SEM-Prüfstation, die verwendet wird, um die vorliegende Erfindung zu implementieren.
19(a)-19(c) zeigen, wie ein Defekt unter Verwendung des Geräts der 18 betrachtet werden könnte.
20(a) zeigt einen Mikrokratzer auf der Oberfläche eines zu inspizierenden Wafers.
20(b) ist eine Schnittansicht des Wafers der 20(a) entlang der Linie B-B.
20(c)-20(e) zeigen, wie der Mikrokratzer unter Verwendung der Sensoren des Geräts der 18 betrachtet werden könnte.
Konventionelle Inspektionstechniken für einen Halbleiterwafer liefern keine frühe Detektion von ernsthaften Defekten, sondern sie zeigen nur an, dass eine gewisse Menge von Defekten aller Typen aufgetreten ist. Weiterhin können konventionelle Inspektionstechniken Defekte nicht ausreichend detailliert analysieren, um Information zu liefern, die zu einer frühen positiven Identifikation der Quelle für den Defekt führt. Die vorliegende Erfindung spricht diese Probleme an und löst sie durch das Vorsehen einer automatischen Klassifikation von Defekten in sinnvolle Kategorien, was eine leichte Identifikation von Prozessen, die Defekte verursachen, und eine frühe korrigierende Aktion ermöglicht.
Gemäß gewissen Ausführungsformen der Methodik der vorliegenden Erfindung wird, nachdem eine Defektkarte eines Halbleiterwafers erzeugt wurde, jeder Defektort und ein entsprechender, bekanntermaßen nicht defekter Ort durch ein Rasterelektronenmikroskop (SEM) abgebildet, um Daten über den Ort und topographische Daten zu sammeln und zu speichern. Diese Daten werden dann analysiert, um den Defekt zu klassifizieren, als seiend in einer Klasse einer Anzahl (beispielsweise sieben) von unveränderlichen Hauptklassen von Defekten, und weiter zu klassifizieren als seiend in einer Klasse einer beliebigen Anzahl von Unterklassen, die vom Benutzer der Erfindung definiert werden.
1 ist ein konzeptionelles Flussdiagramm einer automatischen Defektklassifikation in Hauptklassen, das durch die Methodik der vorliegenden Erfindung ausgeführt wird. Ein Defekt 1 wird grob als ein Musterdefekt 2A oder ein Teilchendefekt 2B klassifiziert und weiter in eine von sieben beispielhaften unveränderlichen Kernklassen von Defekten platziert: Kratzer und Mikrokratzer auf der Waferoberfläche 3A, ein fehlendes Muster auf der Oberfläche 3B, ein zusätzliches Muster auf der Oberfläche 3C, ein verformtes Muster auf der Oberfläche 3D, ein Teilchen auf der Oberfläche 3E, ein Teilchen, das in die Oberfläche eingebettet ist 3F, oder ein Teilchen und ein verformtes Muster auf der Oberfläche 3G. Beliebige Unterklassen können das Überbrücken (das ist das Kurzschließen) zwischen benachbarten Verdrahtungsmustern, ein kleines Teilchen, ein großes Teilchen, eine gebrochene Leitung, ein schmales Muster etc. einschließen. Die Defektklassifikation der vorliegenden Erfindung erleichtert die Verfolgung der Ursachen der Defekte bis zu ihrer Quelle, wie einem speziellen Verfahrensschritt oder sogar zu einem speziellen Stück der Bearbeitungsausrüstung.
Eine typische Waferbearbeitungssequenz umfasst die Abscheidung eines Materials, wie eines Oxids, eines Metalls oder Nitrids, das Aufbringen eines Photoresists, die Entwicklung des Photoresists, das Ätzen und/oder Polieren, das Reinigen und schließlich die Inspektion und die wiederholte Prüfung (rewiew). Während jeder Parameter der oben erwähnten Verarbeitungsschritte Defekte einbringen kann, werden die meisten Defekte durch fremdes Material verursacht. Die Klassifikation eines Defekts als ein Teilchendefekt 2B bedeutet, dass sich noch fremdes Material auf der Waferoberfläche befindet. Wenn der Defekt weiter als ein eingebetteter Teilchendefekt 3F klassifiziert wird, bedeutet das, dass der Defekt vor oder während des Abscheideverfahrens aufgetreten ist, um somit die passende Korrekturaktion anzugeben. Wenn jedoch der Defekt als ein Teilchen auf der Oberfläche 3E klassifiziert wird, kann eine weitere Analyse der fremden Materie ausgeführt werden, wie beispielsweise durch eine Spektroskopie, um die Materialzusammensetzung des Teilchens zu identifizieren, um seinen Ursprung zu finden und somit den Grund des Defekts genau anzugeben.
Andererseits bedeutet die Klassifikation eines Defekts als eines speziellen Typs eines Musterdefekts 2A (das ist ein Krater 3A, ein fehlendes Muster 3B, ein zusätzliches Muster 3C oder ein verformtes Muster 3D), dass das fremde Material nicht mehr länger auf dem Wafer vorhanden und nur seine Wirkung sichtbar ist. Auf der Basis der Kenntnis der Benutzer über ihr Herstellungsverfahren kann der Benutzer beispielsweise schließen, dass Krater und Mikrokratzer 3A durch ein Polierverfahren verursacht werden, dass ein Defekt eines fehlenden oder zusätzlichen Musters 3B, 3C durch fremdes Material auf dem Photoresist aufgetreten ist, oder ein verformtes Muster 3D sich aus einem Photolithographieproblem, wie einem Teilchen zwischen dem Wafer und seinem Träger, was eine Krümmung und einen Verlust des Fokus verursacht, ergeben hat.
Wenn die Defekte klassifiziert werden, so werden Zählwerte über die Anzahl des Auftretens jedes Typs eines Defektes aufrecht gehalten, so dass ein Alarm ausgelöst werden kann, wenn die Defektanzahl in einer speziellen Klasse einen vorbestimmten Pegel überschreitet. Somit werden Defekte genau und zuverlässig klassifiziert und überwacht, um eine frühe Detektion und eine Beseitigung des Bearbeitungsproblems zu ermöglichen. Auf der Basis dieses Typs von Information kann der Benutzer der vorliegenden Erfindung für Defektzählwerte engere Schwellwerte festlegen. Zusätzlich kann der Benutzer verschiedene Alarmschwellwerte für verschiedene Defekttypen in Abhängigkeit von ihrer inhärenten Variabilität (beispielsweise die Neigung eines speziellen Defekttyps zuzunehmen, wenn ein schwerwiegendes Verfahrensproblem auftritt) oder der Neigung eines speziellen Defekts, einen Bauteilausfall zu verursachen (das ist sein „Killverhältnis"), festlegen.
Die Nützlichkeit dieser klassifizierten Defektdichtelösung ist in 2 gezeigt, die graphisch die Defektanzahl pro Defektklasse A-G für eine Anzahl von Wafern W1-W8 darstellt. Während man aus 2 sehen kann, dass die Gesamtzahl der Defekte ungefähr konstant ist, nimmt das Auftreten des Defekttyps D dramatisch zu, obwohl das Auftreten aller anderen Defekttypen ungefähr konstant ist. Somit kann der Benutzer den Alarmschwellwert für den Defekttyp D niedriger festlegen, wenn der Defekt D dazu neigt, ein Bauteilausfall zu verursachen, oder der Benutzer kann den Alarmschwellwert auf ungefähr 40 Defekte für alle Defekttypen A-G festlegen, um eine Zunahme in jedem Defekttyp zu erkennen.
Eine Ausführungsform der vorliegenden Erfindung ist in den 3-14b dargestellt. Wie in 3 gezeigt ist, weist ein Halbleiterwafer W, der im Hinblick auf Defekte inspiziert werden soll, eine Vielzahl gemusterter oder strukturierter (patterned) integrierter Schaltungschips 1000 auf. Zu Beginn wird eine Defektkarte durch konventionelle Techniken erzeugt, wie beispielsweise dem Abtasten der Oberfläche eines Wafers mit einem Hochgeschwindigkeitsinspektionswerkzeug (ein CCD, ein Laser oder ein SEM können für diesen Zweck verwendet werden), dem anschließenden Verwenden statistischer Verfahren, die typischerweise Algorithmen und/oder eine Grauskalenanalyse umfassen, um verdächtige Orte auf dem Wafer, die eine hohe Wahrscheinlichkeit für das Aufweisen eines Defekts besitzen, zu identifizieren.
Als nächstes wird, wie das in den 4A-4C gezeigt ist, ein Wiederholungsdetektionsverfahren an jedem vermuteten Defektort ausgeführt, um den exakten Ort des Defekts zu bestimmen. Ein konventioneller CCD-Scanner oder ein SEM können verwendet werden, um ein Muster 10 an einem vermuteten Defektort abzubilden, worauf dieses dann mit einem Referenzmuster 20 an einem entsprechenden Ort auf einem benachbarten oder anderen Chip auf demselben Wafer, von dem nicht vermutet wird, dass er einen Defekt aufweist, verglichen wird. Wenn eine Differenz 30 zwischen dem vermutlich defekten Muster 10 und dem Referenzmuster 20 gefunden wird, wird bestimmt, dass das vermutlich defekte Muster 10 einen Defekt darstellt, und die erfindungsgemäße Analyse und Klassifikation beginnt.
5 ist ein Flussdiagramm der ersten Phase der erfindungsgemäßen Methodik, die einen „Defektfußabdruck" oder ein detailliertes Bild des Defekts erzeugt, das bei der gesamten nachfolgenden Analyse und Klassifikation des Defekts verwendet wird. Im Schritt 100 wird ein Bild 110 des Musters, vom dem vorher bestimmt wurde, dass es sich um einen Defekt handelt (das ist ein defektes Muster 10 aus dem Wiederholungsdetektionsverfahren), und seinem umgebenden Gebiet auf dem Wafer erhalten und gespeichert. Alle Bilder, auf die in der vorliegenden Beschreibung und den Ansprüchen Bezug genommen wird, werden vorzugsweise elektronisch gespeichert (wie auf einem DRAM, einem magnetischen oder optischen Aufzeichnungsmedium), und die gesamte angegebene Bildmanipulation und Bildanalyse wird vorzugsweise automatisch elektronisch ausgeführt. Das erworbene Defektbild 110 wird vorzugsweise durch ein SEM produziert, das Elektronen, die von einem Wafer ausgestrahlt werden, der mit Elektronen bombardiert wurde, aus verschiedenen Winkelsektoren sammeln und Bilder des Defekts und seines umgebenden Gebiets aus mehreren Perspektiven erzeugen kann. Der Typ des SEM ermöglicht eine Abbildung und Messung von topographischen Merkmalen und Materialmerkmalen des abgebildeten Gebiets mit hoher Auflösung. Ein solches SEM ist im US-Patent 5,644,132 von Litman et al. und im US-Patent 4,941,980 von Halavee et al. beschrieben, wobei deren gesamte Offenbarung hier durch Bezugnahme eingeschlossen wird.
Ein Bild 210 eines Referenzmusters, das dem Ort des Defektmusters entspricht, wird im Schritt 200 mit derselben Vergrößerung erworben. Das Referenzbild 210 kann ein gemeinsames Bild für eine Vielzahl von Defekten sein, oder es kann ein entsprechendes Bild für jeden Defekt sein, oder es kann aus einer computerunterstützten (CAD) Zeichnung des Chips genommen sein. Das Referenzbild 210 ist gewöhnlicherweise das Referenzmuster 20 aus dem Wiederholungsdetektionsverfahren.
Das erworbene Defektbild 110 und das erworbene Referenzbild 210 werden im Schritt 300 verglichen, und es wird im Schritt 400 ein geschätzter Defektfußabdruck 410 erzeugt. Der geschätzte Defektfußabdruck 410 ist eine Konturgrenze des Defekts, das heißt eine Grenzkurve, die um den Defekt gezogen wird, die nur den Defekt einschließt. Es kann sein, dass der geschätzte Defektfußabdruck 410 kein Bild hoher Qualität ist, das heißt, er kann Rauschen enthalten. Somit wird ein zusätzlicher Zwischenschritt ausgeführt, in dem ein Abschnitt des erworbenen Defektbildes 110, der den Defekt enthält (das ist der Abschnitt des erworbenen Defektbildes 110 der anders als das erworbene Referenzbild 210 ist), im Schritt 500 vergrößert wird, um ein vergrößertes erworbenes Defektbild 110 zu erzeugen. Das erworbene Referenzbild 210 wird in einem Schritt 600 auch vergrößert, in einem Gebiet, das dem vergrößerten Gebiet des erworbnen Referenzbildes 110 entspricht. Die Vergrößerung im Schritt 600 wird vorzugsweise unter Verwendung eines Algorithmus, der von einem computerlesbaren Medium ausgeführt wird, durchgeführt, um die Menge des Speichers, der für diesen Schritt erforderlich ist, zu reduzieren, um ein vergrößertes Referenzbild 610 zu erzeugen.
Im Schritt 700 werden der geschätzte Defektfußabdruck 410, das vergrößerte erworbene Defektbild 510 und das vergrößerte Referenzbild 610 verglichen und verbessert, um einen Defektfußabdruck 810 im Schritt 800 zu erzeugen. Ein Beispiel eines Defektfußabdrucks 810 ist in 6 gezeigt, und ein Beispiel eines entsprechend vergrößerten Referenzbildes 610 ist in 7 dargestellt.
Die 8a-13, die einen Defekt und seine unmittelbare Umgebung zeigen, zeigen eines zweite Phase der erfindungsgemäßen Methodik, die das Durchführen einer Grenzanalyse des Defektfußabdrucks und des Referenzbildes umfasst, um den Defekt in eine von sieben Hauptklassen zu klassifizieren. Die 14a und 14b sind ein Flussdiagramm der erfindungsgemäßen zweiten Phase. Die folgenden Verfahren werden automatisch durchgeführt und algorithmisch gesteuert, wie beispielsweise durch eine Sequenz von Instruktionen auf einem computerlesbaren Medium.
Betrachtet man wiederum die 7 und die 14a, so wird in einem Schritt 1401 das vergrößerte Referenzbild 610 anfänglich analysiert, was Referenzsegmentation genannt wird, um Abschnitte 610a zu identifizieren, die einem Referenzmuster entsprechen, und Abschnitte 610b, die einem Hintergrund des Referenzmusters entsprechen.
Als nächstes werden, unter Bezug auf die 7, 8a und 14a gemeinsame Grenzen CB, die sowohl im Defektbild 800 als auch im Referenzbild 610 existieren, identifiziert, es werden Defektgrenzen DB, die nur im Defektfußabdruck 810 existieren, identifiziert, und es werden Referenzgrenzen RB, die nur im Referenzbild 610 existieren (gestrichelte Linie) im Schritt 1402 identifiziert. Diese Information wird in den folgenden Schritten zusammen mit Referenzsegmentationsdaten und topographischen Daten analysiert, um den Defekt in eine von sieben Hauptklassen zu klassifizieren.
Wenn man nun die 8a, 8b, 9, 10 und 14a betrachtet, so wird beim Analysieren der Defektfußabdrücke 810-813 im Schritt 1403 bestimmt, dass die Defektgrenze DB in den 8a, 8b und 9, und DB1 in 10 eine offene Form aufweist (das heißt sie ist keine Schleife oder ein Vieleck), und dass somit der Defekt ein Musterdefekt ist (Schritt 1404a).
Als nächstes werden die Referenzsegmentationsdaten im Schritt 1405 zu Rate gezogen, und der Defekt, der in 9 gezeigt ist, wird somit im Schritt 1406 als ein Defekt eines fehlenden oder verformten Musters klassifiziert (das heißt, die Musterdaten im Referenzbild sind als Hintergrund des Defektbildes gezeigt). Der Defekt, der mit DB1 in 10 verbunden ist, würde auch als ein Defekt eines fehlenden Musters klassifiziert. Es wird dann im Schritt 1406b bestimmt, ob eine andere Defektgrenze (das ist DB2 in 10) im Defektfußabdruck existiert. An diesem Punkt wird der Defekt in 9 endgültig als ein Defekt eines fehlenden Musters in Schritt 1406c klassifiziert. Wenn jedoch DB2 existiert, wie das in 10 gezeigt ist, so werden im Schritt 1406d die Segmentationsdaten wieder zu Rate gezogen, und der Defekt von DB2 wird bestimmt als ein zusätzliches Muster. Da DB1 ein fehlendes Muster und DB2 ein zusätzliches Muster ist, wird der Defekt der 10 endgültig als Defekt eines verformten Musters im Schritt 1406f klassifiziert. Wenn dagegen DB1 und DB2 beides fehlende Muster sind, würde der Defekt im Schritt 1406e als Defekt eines fehlenden Musters klassifiziert.
Man betrachte nun 14b, wo, wenn die Referenzsegmentationsdaten im Schritt 1405 zeigen, dass der Defekt ein Defekt eines zusätzlichen Musters ist, wie das für die Defekte in den 8a und 8b der Fall sein würde, die Defektfußabdrücke 810 und 811 weiter auf das Existieren einer zusätzlichen Defektgrenze DBE im Schritt 1407 analysiert werden. Wenn die DBE nicht existiert, wird der Defekt (wie der Defekt der 8a) im Schritt 1408a als ein Defekt eines zusätzlichen Musters klassifiziert. Dann wird im Schritt 1408b bestimmt, ob eine andere Defektgrenze, wie die DB2 in 10, im Defektfußabdruck existiert. Wenn nicht, so wird der Defekt in 8a im Schritt 1408c endgültig als ein Defekt eines zusätzlichen Musters klassifiziert. Wenn jedoch DB2 existiert, würden im Schritt 1408d die Segmentationsdaten zu Rate gezogen, und der Defekt von DB2 würde als ein zusätzliches Muster oder ein fehlendes Muster bestimmt. Wenn DB2 ein zusätzliches Muster war, würde der Defekt im Schritt 1408e als ein Defekt eines zusätzlichen Musters klassifiziert, und wenn DB2 ein fehlendes Muster war, so würde der Defekt im Schritt 1408f als ein verformtes Muster klassifiziert.
Wenn die DBE existiert, (wie im Defekt der 8b), werden topographische Daten, die durch das SEM gesammelt wurde, im Schritt 1409 zu Rate gezogen, um die Flachheit des Gebiets in der Nähe der DBE zu prüfen, und es wird bestimmt, wenn die DBE nicht im wesentlichen flach ist, dass ein Teilchen unter dem defekten zusätzlichen Muster, das durch die Defektgrenze DB begrenzt wird, eingebettet ist. Somit wird der Defekt der 8b im Schritt 1410 als ein Defekt eines Teilchens und verformten Musters klassifiziert. Wenn anderseits das Gebiet in der Nähe der DBE im wesentlichen flach ist, würde der Defekt im Schritt 1411 als ein Defekt eines zusätzlichen Musters bestimmt. Es würde dann bestimmt, ob eine andere Defektgrenze DB2 im Defektfußabdruck existiert, und es würde die Analyse der Schritte 1408b-1408f ausgeführt, wie das oben beschrieben ist.
Betrachtet man die 11 und 14a so wird, wenn im Schritt 1403 bestimmt wird, dass die Defektgrenze DB eine geschlossene Form aufweist, wie beim Defektfußabdruck 814, er als ein Teilchendefekt oder ein Defekt eines isolierten Musters in 1404b betrachtet, und es wird weiter in Schritt 1412 bestimmt, ob die Defektgrenze DB die gemeinsamen Grenzen CB schneidet. Wenn die DB die CB nicht schneidet, wie das in 11 gezeigt ist, so ist der Defekt ein isolierter Defekt. Es könnte jedoch ein zusätzliches Muster oder ein Teilchen auf der Oberfläche des Wafers sein. Um seine Klassifikation zu bestimmen, werden im Schritt 1413 die topographischen Daten zu Rate gezogen, um die Flachheit des Gebiets, das durch die DB begrenzt wird, zu bestimmen. Wenn das Gebiet im wesentlichen flach ist, so wird im Schritt 1414 der Defekt als ein Defekt eines zusätzlichen Musters klassifiziert. Wenn das Gebiet nicht im wesentlichen flach ist, so wird er im Schritt 1415 als ein Teilchen auf der Oberfläche klassifiziert.
Die 12a und 12b zeigen Defektfußabdrücke 815, 816, wenn die Defektgrenze DB eine geschlossene Form aufweist, wobei aber im Schritt 1412 bestimmt würde, dass die DB zwei der gemeinsamen Grenzen CB1 und CB2 schneidet. Wenn eine solche Bestimmung erfolgt, wird als nächstes im Schritt 1416 bestimmt, ob eine Grenze RB im Referenzbild 610, die nicht im Defektfußabdruck 815 existiert, zwischen den zwei gemeinsamen Grenzen CB, die durch die Defektgrenze DB geschnitten werden, liegt. Wenn dem so ist, so wird dieser Defekt in Schritt 1417 als ein Teilchen auf der Oberfläche klassifiziert. Wenn jedoch eine dritte gemeinsame Grenze CB3 innerhalb der Defektgrenze DB liegt, so wird dieser Defekt in Schritt 1418 als ein eingebettetes Teilchen klassifiziert.
13 zeigt einen Defektfußabdruck 817 der Hauptklasse von Kratern und Mikrokratern. Ein Krater ist eine kleine Markierung (gauge) in der Oberfläche des Wafers. Ein Mikrokratzer ist ein sehr kleiner Kratzer in der Oberfläche des Wafers.
Die Detektion von Kratzern und Mikrokratzern, wie sie in 13 gezeigt sind, und der Teilchendefekte, die in den 12a und 12b gezeigt ist, wird vorzugsweise unter Verwendung von SEM-Mehrperspektivabbildungstechniken erzielt, wie das in den Patenten von Halavee und Litman beschrieben ist. Diese Techniken werden nun kurz unter Bezug auf die 18-20 diskutiert. 18 zeigt eine SEM-Wiederholungsprüfungsstation für das Bestimmen der Tiefeninformation, die die Defekte in Waferstrukturen betreffen, unter Verwendung mehrerer SEM-Bilder. Die SEM-Wiederholungsprüfungsstation der 18 hilft zu bestimmen, ob ein Defekt ein Vorsprung, wie ein Teilchen, oder eine Vertiefung, wie ein Krater oder ein Mikrokratzer ist.
Die in 18 gezeigte Station umfasst eine Vielzahl von Sensoren, die auch „Detektoren" genannt werden. In dieser beispielhaften Ausführungsform gibt es einen ersten Sensor 1890, der zentral in Bezug auf eine SEM-Säule 1810 angeordnet ist. Der erste Sensor 1890 wird auch als ein Detektor „innerhalb der Säule" bezeichnet. Es gibt einen zweiten Sensor 18100, der links angeordnet ist, und einen dritten Sensor 18110, der rechts angeordnet ist, die auch als Detektoren „außerhalb der Säule" bezeichnet werden. Die Station der 18 nimmt drei Bilder des Wafers 1830, der auf einem Stativ 1850 montiert ist, im wesentlichen zur selben Zeit durch das Richten des Elektronenstahls 1820 auf den Wafer 1830 und das Detektieren von Elektronen 1880, die vom Wafer 1830 ausgestrahlt werden, auf. Das Bild, das durch den ersten Sensor 1890 erzeugt wird, wird als ein erstes Bild bezeichnet, das vom zweiten Sensor 18100 als ein zweites Bild, und das vom dritten Sensor 18110 als ein drittes Bild. Diese Bezeichnungen dienen nur linguistischer Bequemlichkeit und bedeuten nicht das Schließen auf irgend eine Reihenfolge oder Sequenz bei der Bilddetektion. Obwohl die beispielhafte Station, die in 18 gezeigt ist, drei stationäre Sensoren 1890, 18100 und 18110 aufweist, ist es möglich, weniger als drei bewegliche Sensoren zu verwenden und diese, je nach Erfordernis, zu den drei verschiedenen Positionen der Sensoren 1890, 18100 und 18110 zu bewegen, da die Bilder nicht gleichzeitig oder in irgend einer speziellen Reihenfolge aufgenommen werden müssen.
Durch die Natur der SEM-Abbildung wird erkennbar, dass das erste Bild die Perspektive des Elektronenstrahls 1820 aufweist (das heißt direkt von oben) und es erscheint, als ob die Beleuchtung vom ersten Sensor 1890 kommt (das heißt also direkt von oben). Das zweite Bild hat dieselbe identische Perspektive wie das erste Bild (das ist die Perspektive, direkt von oben betrachtet), aber es erscheint, als ob die Beleuchtung vom zweiten Sensor 18100 kommt (das heißt eine Beleuchtung von links). Das dritte Bild hat wie die zweiten und ersten Bilder eine identische Perspektive von oben, aber es erscheint, als ob die Beleuchtung von rechts kommt (das ist vom dritten Sensor 18110).
Die drei Bilder liefern somit jedes eine unterschiedliche Information in Bezug auf die hellen und dunklen Merkmale des Gebiets des Defekts 1840, und alle aus einer identischen Perspektive. Somit kann ein spezielles Merkmal, das flach erscheint, wenn es nur direkt von oben betrachtet wird, anders aussehen, wenn es in Verbindung mit den zwei anderen Bildern betrachtet wird. Es sollte angemerkt werden, dass die Defekte extrem klein sind, und dass es somit sein kann, dass manche Defekte nur in einem der drei Bilder detektierbar sind.
Im Grunde liefern die ersten und dritten Bilder Grauskalaschatteninformation, die für das Charakterisieren des Defekts nützlich ist, und das zweite Bild liefert einen im wesentlichen flachen Blick von oben.
Ein Weg, um den Vorteil dieser Mehrperspektivenabbildungstechnik zu erkennen, besteht darin, einen Buckel zu betrachten, der von einer ebenen Oberfläche vorsteht. Dieser Buckel stellt einen Defekt dar. Bei der Betrachtung dieses Buckels direkt von oben, mit einer Beleuchtung von oben, kann es sein, dass dieser Buckel als ein flaches Muster oder ein Fleck erscheint, wie das in 19(a) gezeichnet ist. Ein solches Ergebnis kann sich aus einem Bild ergeben, das durch den ersten Sensor 1890 erzeugt wird. Auf der Basis dieses Bilds alleine würde es schwierig sein, diesen Defekt als einen flachen Kreis, einen vorstehenden Buckel oder eine Vertiefung zu charakterisieren.
In einem Bild, das vom zweiten Sensor 18100 erzeugt wird, verläuft die Perspektive des Betrachters weiterhin direkt von oben, wobei aber die Beleuchtung so erscheint, dass sie von links kommt. Unter diesen Bedingungen kann der Buckel so erscheinen, als habe er einen helleren Teil auf der linken Seite und einen dunkleren Teil auf der rechten Seite, wie das in 19(b) gezeichnet ist. Somit kann bestimmt werden, dass der Defekt 1840 ein Vorsprung und keine Vertiefung ist.
In einem Bild, das vom dritten Sensor 18110 erzeugt wird, verläuft die Perspektive des Betrachters weiterhin direkt von oben, wobei aber die Beleuchtung so erscheint, als komme sie von rechts. Unter diesen Bedingungen kann der Buckel so erscheinen, als habe er einen helle ren Teil auf der rechten Seite und einen dunkleren Teil auf der linken Seite, wie das in 19(c) gezeichnet ist. Die Bestimmung des Defekts 1840 als ein Vorsprung wird somit bestätigt. Um beispielsweise die statistische Sicherheit zu erhöhen, können die Grauskalen, die vom zweiten Sensor erzeugt werden, mit solchen, die vom dritten Sensor erzeugt werden, verglichen werden.
Man nehme andererseits an, dass der Defekt 1840 ein Krater ist. Das Bild, das vom ersten Sensor 1890 erzeugt wurde, kann genau so sein, wie es in 19(a) gezeichnet ist. Das Bild, das vom zweiten Sensor 18100 erzeugt wird, würde ein dunkleres Gebiet auf der linken Seite und ein helleres Gebiet auf der rechten Seite der Vertiefung zeigen, wie das in 19(c) gezeigt ist. Ebenso würde das Bild, das durch den Ausgang des dritten Sensors 18110 erzeugt wird, ein dunkleres Gebiet auf der rechten Seite und ein helleres Gebiet auf der linken Seite der Vertiefung zeigen, wie das in 19(b) gezeichnet ist.
Ein Beispiel der Anwendung der Mehrperspektivenabbildung, um Defekte gemäß der vorliegenden Erfindung zu klassifizieren, wird nun unter Verwendung der 20(a-e) diskutiert. 20(a) zeigt einen Teil einer Waferstruktur 1830 mit einem Defekt 1840, wie einem Mikrokratzer. 20(b) zeigt eine vereinfachte Querschnittsansicht der Waferstruktur 1830 entlang der Referenzleitung B-B. Wie in 20(b) gezeigt ist, ist der Mikrokratzer (das ist der Defekt 1840) ein vertikaler Kratzer, der eine im wesentlichen wandartige linke Seite und eine sanft geneigte rechte Seite aufweist. Obwohl 20(a) obere und untere Enden dieses Defekt 1840 zeigt, sind diese nur als Bezug und zur leichteren Darstellung angegeben. Es ist viel wahrscheinlicher, dass der Mikrokratzer sanft geneigte Enden aufweist.
20(c) zeigt, wie dieser Defekt 1840 vom ersten Sensor 1890 aussehen mag. Da die Belichtung im Bild, die von den Daten des ersten Sensors 1890 geliefert wird, von oben erscheint, taucht kein Schatten auf; das Bild vom ersten Sensor 1890 erscheint flach, und der Mikrokratzer scheint nur ein lineares Element zu sein. In diesem ersten Bild ist keine Tiefeninformation verfügbar.
20(d) zeigt, wie dieser Defekt 1840 vom zweiten Sensor 18100 erscheinen mag. Die Beleuchtung scheint von links zu kommen, und so wird ein Schatten durch die im wesentlichen wandartige linke Seite des Mikrokratzers verursacht. Wenn die Länge des Schattens und die Position des zweiten Sensors 18100 gegeben ist, kann Information in Bezug auf die Tiefe des Mikrokratzers bestimmt werden.
20(e) zeigt, wie dieser Defekt 1840 vom dritten Sensor 18100 erscheinen mag. Die Beleuchtung scheint in einem solchen Bild von rechts zu kommen, aber die sanft geneigte rechte Seite des Mikrokratzers gibt keinen Schatten. Durch die Neigung der wandartigen linken Seite des Mikrokratzers, scheint das Bild, das vom Ausgang des dritten Sensors 18110 geliefert wird, flach, und der Defekt 1840 scheint nur ein lineares Element zu sein.
In diesem Beispiel war der Defekt 1840 im wesentlichen linear. Defekte werden kaum eine so einfache Struktur aufweisen, und so wird die Information, die aus den drei Bildern zusammen verfügbar ist, normalerweise genug aufzeigen, um die meisten Defekte zu detektieren und zu charakterisieren.
Zusammengefasst kann man sagen, dass die Mehrperspektivenabbildungstechnik eine Tiefeninformation liefert, um Defekte als Krater und Mikrokratzer oder Teilchendefekte unter Verwendung einer Vielzahl von Bildern eines Defekts zu klassifizieren, wobei die Bilder gleichzeitig mit unterschiedlichen SEM-Sensoren an unterschiedlichen Positionen in Bezug auf den Defekt aufgenommen werden. Die Mehrzahl der Bilder werden verglichen. Die Unterschiede in der Schattierung des Defekts in der Vielzahl der Bilder werden analysiert, um die Tiefeninformation zu bestimmen. Insbesondere bestimmt die Analyse, ob der Defekt flach ist, einen Vorsprung, wie einen Teilchendefekt, wie er in den 12a und 12b dargestellt ist, darstellt, oder ob er eine Vertiefung, wie ein Krater oder ein Mikrokratzer, ist, wie das in 13 dargestellt ist.
In einer anderen Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wird ein Monitor oder ein Satz Monitore vorgesehen, wie das in 18 mit den Bezugszahlen M1-M3 gezeigt ist, um dem Benutzer eine Anzeige jedes Bildes, das von den Sensoren 1890, 18100 und 18110 erzeugt wird, zu liefern. Der visuelle Zugang zu den drei verschiedenen Bildern ist vorteilhaft, da das Bild vom ersten Sensor 1890 eine andere Information als die anderen Sensoren 18100, 18110 liefert.
Der erste Sensor 1890, der im Zentrum der Station angeordnet ist, enthält Information in Bezug auf die Art des Defekts und seines umgebenden Gebietes, das heißt, er gibt eine visuelle Anzeige des Vorhandenseins von einem oder mehreren verschiedenen Materialien durch den Kontrast der Schattierung zwischen verschiedenen Materialien. Wenn beispielsweise zwei oder mehr Materialien vorhanden sind, wird dies visuell detektierbar, da jedes Material anders abgetönt ist. Die zweiten und dritten Sensoren 18100 erzeugen Bilder in Bezug auf die Topographie des Defekts, wie das oben diskutiert wurde, was die Identifikation eines Defekts als ein Buckel oder ein Loch in der Waferoberfläche möglich macht. Durch das Anzeigen der Bilder von allen drei Sensoren 1890, 18100, 18110 kann der Benutzer verschiedene Aspekte des Defekts sehen, um es somit dem Benutzer zu ermöglichen, zu bestimmen, dass ein Defekt beispielsweise ein Buckel auf der Waferoberfläche darstellt, und dass der Buckel aus einem anderen Material als die Oberfläche gemacht ist.
Die veränderlichen Unterklassen der Defekte, die aus den Hauptklassen gebildet sind, sind vorzugsweise als „An/Aus-Module" oder „Gebäudeblöcke", die vom Benutzer konfigurierbar sind, vorgesehen, so dass wenn der Benutzer sein Verfahren entwickelt und bestimmt, welche Typen von Defekten identifiziert und überwacht werden müssen, die Unterklassen hinzugefügt oder gelöscht werden können.
15a zeigt beispielsweise einen Defekt, der als „Überbrückung" bekannt ist, der durch die erfindungsgemäße Methodik detektiert werden kann, wenn dies vom Benutzer gefordert wird, als eine Unterklasse der Hauptklasse der Defekte des zusätzlichen Musters (beispielsweise nach Schritt 1408, 1410 oder 1411 in 14b). Das Überbrücken, bei dem zwei diskrete Muster F1, F2 auf der Waferoberfläche durch ein zusätzliches Muster D verbunden werden, wird nahezu sicher einen Kurzschlussfehler des kompletten Bauteils verursachen. Somit ist es vorteilhaft, diesen Typ des Defekts detektieren und klassifizieren zu können. Die Grenzanalyse des Defektfußabdrucks 818 bestimmt, dass die Defektgrenzen DB sich an mindestens einer gemeinsamen Grenze CB, die jedem der zwei diskreten Elemente F1, F2 im Referenzbild entspricht, schneiden, um den Defekt als eine Überbrückung zu klassifizieren.
15b zeigt eine andere optionale Unterklasse der Hauptklasse des fehlenden Musters, die als „unterbrochene Leitung" bekannt ist, die beispielsweise nach Schritt 1406a in 14a als ein Defekt eines fehlenden Musters durch das Analysieren des Bildes des Gebiets zwischen DB1 und DB2, beispielsweise unter Verwendung von Techniken, die bei Litman et al. und Halavee et al. beschrieben sind, detektiert werden kann. Mit anderen Worten, dieses Element mit dem fehlenden Muster wird gemessen, um weiter zu bestimmen, in welchem Aus maß das Muster fehlt. Ein weiteres Beispiel der Vorteile dieser Fähigkeit ist eine andere Unterklasse der Hauptklasse des fehlenden Musters, die als „schmales Muster" bezeichnet wird. Da ein schmales Muster, wie es in 9 dargestellt ist, einen Ausfall des Bauteils verursachen oder die Leistung des Bauteils durch das Erhöhen des elektrischen Widerstands hemmen kann, kann es sein, dass ein Benutzer wünscht, zu bestimmen, ob ein Muster, das als ein Defekt eines fehlenden Musters identifiziert wurde, schmaler als eine vorgeschriebene Breite ist. Durch das Messen der Elemente in den Gebieten um DB (beispielsweise des Defektfußabdrucks 812) kann der Benutzer die Breite des verbleibenden Musters bestimmen und den Defekt als ein Defekt eines schmalen Musters klassifizieren, wenn die Breite unterhalb eines vorgeschriebenen Werts fällt.
Eine weitere Unterklassifizierung der Hauptklassen der Defekte (das sind die Unterklassenmodule) kann sich aus dem Messen der Distanz von einem Muster zu einem anderen ergeben, um mögliche Kurzschlüsse zu identifizieren, wie dem Messen der Distanz von einem Defekt eines zusätzlichen Musters, wie er in den 8a, 8b oder 10 gezeigt ist, zu einem benachbarten Muster, und dem anschließenden Klassifizieren des Defekts in eine getrennte Unterklasse, wenn die Distanz kleiner als ein vorgeschriebener Wert ist. Weiterhin können Teilchendefekte, wie sie in den 11, 12a und 12b gezeigt sind, gemessen und als „kleine Teilchen" oder „große Teilchen" oder Teilchen oberhalb oder unterhalb eines vorgeschriebenen Gebiets unterklassifiziert werden, wie dies vom Benutzer gewünscht wird.
In einer anderen Ausführungsform der Erfindung kann die Waferoberfläche optisch abgebildet werden, um Information zu erhalten, die aus SEM-Bildern nicht erhältlich ist, wie die Farbe einer inspizierten Schicht, oder das Vorhandensein eines Teilchens, das in einer Schicht aus Glas (beispielsweise Siliziumdioxid) eingebettet ist, das keinen Buckel auf der Oberfläche des Glases verursacht, der groß genug wäre, um durch ein SEM detektiert zu werden. Somit können zusätzliche Unterklassenmodule, wie sie vom Benutzer gefordert werden, hinzugefügt werden, um den Wafer genauer zu inspizieren.
In einer dritten Phase der erfindungsgemäßen Methodik wird, wenn die möglichen Defekte, die durch die Defektkarte angezeigt werden, wieder detektiert, abgebildet und in Hauptklassen und Unterklassen von Defekten klassifiziert werden, ein Zählwert der Gesamtzahl der Defekte in jeder Klasse geführt. Wenn die Gesamtzahl der Defekte in einer spezifischen Klasse der Hauptklassen oder Unterklassen ungefähr gleich einer vorbestimmten minimal akzeptablen Anzahl der speziellen Typs des Defekts ist oder diese überschreitet, kann ein Alarmsignal erzeugt werden, um den Benutzer zu alarmieren. Auf diese Weise wird eine „Klassendichteüberwachung" der Defekte ausgeführt, was eine frühe Warnung vor Fehlern in einem speziellen Verfahren und eine kürzere Reaktionszeit für korrigierende Aktionen ermöglicht.
16 ist ein Flussdiagramm der dritten Phase der erfinderischen Methodik. Nachdem ein Defekt im Schritt 1601 in die Hauptklasse A klassifiziert wurde, wie das durch das beispielhafte Verfahren, das in den 14a und 14b dargestellt ist, durchgeführt wurde, wird der Defektzähler für diese Hauptklasse im Schritt 1602 inkrementiert und dann im Schritt 1603 mit einer vorbestimmten Zahl x verglichen. Wenn der Defektzählwert größer oder gleich x ist, wird ein Alarmsignal im Schritt 1604 beispielsweise an eine Anzeige gesandt. Wenn der Defektzählwert kleiner als x ist, wird kein Alarmsignal gesendet. Alternativ kann das Alarmsignal durch ein Warnsignal ersetzt werden, das verwendet wird, um einen Steuerprozessor zu warnen, der automatisch einen Aspekt eines Verfahrens steuert, um das Verfahren einzustellen, um den Defekt bei der zukünftigen Bearbeitung zu verhindern.
17 ist ein Blockdiagramm, das eine Ausführungsform der Erfindung zeigt. Ein Computersystem 1700 umfasst einen Bus 1702 oder einen anderen Kommunikationsmechanismus für das Kommunizieren von Information, und einen Prozessor 1704, der mit dem Bus 1702 gekoppelt ist, für das Verarbeitung von Information. Das Computersystem 1700 umfasst auch einen Hauptspeicher 1706, wie einen Speicher mit wahlfreiem Zugriff (RAM) oder eine andere dynamische Speichervorrichtung, die mit dem Bus 1702 gekoppelt ist, für das Speichern von Information und Befehlen, die durch den Prozessor 1704 auszuführen sind. Der Hauptspeicher 1706 kann auch für das Speichern temporärer Variablen oder anderer Zwischeninformation während der Ausführung der Instruktionen, die vom Prozessor 1704 auszuführen sind, verwendet werden. Das Computersystem 1700 umfasst ferner einen Nur-Lese-Speicher (ROM) 1708 oder eine andere statische Speichervorrichtung, die mit dem Bus 1702 gekoppelt ist, für das Speichern statischer Information und Instruktionen für den Prozessor 1704. Eine Speichervorrichtung 1710, wie eine Magnetplatte oder eine optische Platte, ist vorgesehen und mit dem Bus 1702 gekoppelt für das Speichern von Information und Instruktionen.
Das Computersystem 1700 kann über einen Bus 1702 mit einer Anzeige 1712, wie einer Kathodenstrahlröhre (CRT), gekoppelt sein, um einem Computerbenutzer Information anzuzeigen. Eine Eingabevorrichtung 1714, die alphanumerische und andere Tasten einschließt, ist mit dem Bus 1702 für das Kommunizieren von Information und Befehlsauswahlen an den Prozessor 1704 gekoppelt. Ein anderer Typ einer Benutzereingabevorrichtung ist eine Cursorsteuerung 1716, wie eine Maus, ein Trackball oder Cursorrichtungstasten für das Kommunizieren von Richtungsinformation und Befehlsauswahlvorgängen an den Prozessor 1704 und für das Steuern der Cursorbewegung auf der Anzeige 1712.
Ein SEM 1718 gibt Daten, die Bilder eines zu inspizierenden Wafers darstellen, wie das oben diskutiert wurde, an den Bus 1702. Solche Daten können im Hauptspeicher 1706 und/oder der Speichervorrichtung 1710 gespeichert und durch den Prozessor 1704 als seine auszuführenden Instruktionen verwendet werden. Das SEM 1718 kann auch Instruktionen über den Bus 1702 vom Prozessor 1704 empfangen.
Die Erfindung bezieht sich auf die Verwendung eines Computersystems 1700 für das Inspizieren der Oberfläche eines Halbleiterwafers in Bezug auf Defekte. Gemäß einer Ausführungsform der Erfindung wird die Inspektion der Oberfläche eines Halbleiterwafers, die die Klassifizierung von Oberflächendefekten einschließt, durch das Computersystem 1700 in Erwiderung auf den Prozessor 1704, der ein oder mehrere Sequenzen einer oder mehrerer Instruktionen, die im Hauptspeicher 1706 enthalten sind, ausführt, geliefert. Solche Instruktionen können in den Hauptspeicher 1706 von einem anderen computerlesbaren Medium, wie einer Speichervorrichtung 1710, eingelesen werden. Die Ausführung der Sequenzen der Instruktionen, die im Hauptspeicher 1706 enthalten sind, bewirkt, dass der Prozessor 1704 die oben beschriebenen Verfahrensschritte ausführt. Es können auch ein oder mehrere Prozessoren in einer Mehrprozessoranordnung verwendet werden, um die Sequenzen der Instruktionen, die im Hauptspeicher 1706 enthalten sind, auszuführen. In alternativen Ausführungsformen kann eine feste Verdrahtung statt oder in Kombination mit Softwareinstruktionen verwendet werden, um die Erfindung zu implementieren. Somit sind die Ausführungsformen der Erfindung nicht auf irgend eine spezifische Kombination einer Hardwareschaltung und Software begrenzt. Das Programmieren des Geräts wird leicht von einem Fachmann vorgenommen, der mit dem Flussdiagramm der 14a und 14b versehen ist.
Der Ausdruck „computerlesbares Medium", wie er hier verwendet wird, bezieht sich auf jedes Medium, das an der Bereitstellung von Instruktionen an der Prozessor 1704 für deren Ausführung teilnimmt. Ein solches Medium kann viele Formen annehmen, wie in nicht einschränkender Weise beispielsweise nicht flüchtige Medien, flüchtige Medien und Übertragungsme dien. Nicht flüchtige Medien umfassen beispielsweise optische oder magnetische Platten, wie die Speichervorrichtung 1710. Flüchtige Medien umfassen dynamische Speicher, wie der Hauptspeicher 1706. Übertragungsmedien umfassen ein Koaxialkabel, ein Kupferkabel und Lichtwellenleiter, die die Leitungen einschließen, die den Bus 1702 bilden. Das Übertragungsmedium kann auch die Form von akustischen Wellen oder Lichtwellen annehmen, wie solche, die während Radiofrequenz-(RF)- und Infrarot-(IR)-Datenkommunikationen erzeugt werden. Gebräuchliche Formen von computerlesbaren Medien umfassen beispielsweise Floppy-Disk, eine flexible Platte, eine Festplatte, ein Magnetband oder ein anderes magnetisches Medium, eine CD-ROM, DVD und jedes andere optische Medium, wie Lochkarten, Papierband und jedes andere physikalische Medium mit Lochmustern, ein RAM, ein PROM und EPROM, ein FLASH-EPROM und jeden anderen Speicherchip oder Kassette oder jedes andere Medium, von dem ein Computer lesen kann.
Verschiedene Formen von vom Computer lesbaren Medien können bei dem Ausführen einer oder mehrerer Sequenzen einer oder mehreren Instruktionen für den Prozessor 104 für die Ausführung beteiligt sein. Beispielsweise können die Instruktionen anfänglich auf einer Magnetplatte oder einem entfernten Computer erzeugt werden. Der entfernte Computer kann die Instruktionen in seinen dynamischen Speicher laden und die Instruktionen über eine Telefonleitung unter Verwendung eines Modems senden. Ein Modem beim Computersystem 1700 kann die Daten auf der Telefonleitung empfangen und einen Infrarotsender verwenden, um die Daten in ein Infrarotsignal umzuwandeln. Ein Infrarotdetektor, der mit dem Bus 1702 gekoppelt ist, kann die Daten, die im Infrarotsignal befördert werden, empfangen und die Daten auf dem Bus 1702 platzieren. Der Bus 1702 befördert die Daten zum Hauptspeicher 1706, von wo der Prozessor 1704 die Instruktionen abruft und ausführt. Die Instruktionen, die vom Hauptspeicher 1706 empfangen werden, können wahlweise auf der Speichervorrichtung 1710 entweder vor oder nach der Ausführung durch den Prozessor 1704 gespeichert werden.
Die erfindungsgemäße Halbleiterwaferinspektionstechnik ermöglicht es, dass Defekte getrennt und zuverlässig als Teilchen- oder Musterdefekte und als Defekte auf der Oberfläche oder unter der Oberfläche (eingebettete Defekte) klassifiziert werden können. Sie liefert auch eine frühe Quantifizierung und Weitergabe dieser sinnvoll klassifizierten Defekte, um somit Untersuchungen der Ursachen der Defekte zu erleichtern und es zu ermöglichen, dass eine frühe korrigierende Aktion implementiert werden kann. Somit trägt die vorliegende Erfindung zur Aufrechthaltung des Produktionsdurchsatzes bei. Darüber hinaus klassifiziert die erfin dungsgemäße Methodik Defekte durch das Abbilden der Waferoberfläche und das Durchführen einer Grenzanalyse und/oder topographischer Messungen dieser Merkmale, und erfordert so keine Beispiele von Defektbildern für jede Klasse, bevor sie ausführbar ist. Somit kann im Gegensatz zu Defektklassifikationssystemen des Stands der Technik die vorliegende Erfindung während des Anlassens und Hochfahrens einer Produktionslinie verwendet werden.
Die vorliegende Erfindung ist auf die Inspektion jedes Halbleiterwafers anwendbar und sie ist insbesondere für eine im Verfahren vorgenommene Inspektion von Halbleiterwafern während der Herstellung von Halbleiterbauteilen hoher Dichte mit Submikronelementen verwendbar.
Die vorliegende Erfindung kann durch das Verwenden konventioneller Materialien, Methodiken und Ausrüstung in die Praxis umgesetzt werden. Somit sind die Details solcher Materialien, Ausrüstung und Methodik hier nicht im Detail angegeben. In den vorhergehenden Beschreibungen sind viele spezifische Details angegeben, wie spezifische Materialien, Strukturen, Chemikalien, Verfahren etc., um ein gründliches Verständnis der vorliegenden Erfindung zu liefern. Wie jedoch ein Durchschnittsfachmann erkennen wird, kann die vorliegende Erfindung ohne ein Zurückgreifen auf die Details, die hier spezifisch angegeben sind, in die Praxis umgesetzt werden. In anderen Fällen wurden wohl bekannte Bearbeitungsstrukturen nicht im Detail beschrieben, um die vorliegende Erfindung nicht unnötig zu verdecken.
Nur die bevorzugte Ausführungsform der Erfindung und nur wenige Beispiele ihrer Vielseitigkeit sind in der aktuellen Beschreibung gezeigt und beschrieben. Es sollte verständlich sein, dass die Erfindung in verschiedenen anderen Kombinationen und Umgebungen eingesetzt werden kann, und an ihr Änderungen oder Modifikationen innerhalb des Umfangs des erfindungsgemäßen Konzepts, wie es hier ausgedrückt ist, vorgenommen werden können.

Claims

Verfahren zur automatischen Klassifizierung von Defekten auf der Oberfläche eines Artikels, wobei das Verfahren mindestens umfasst: Abbilden der Oberfläche; und Klassifizieren von jedem der Defekte als seiend in einer Klasse aus einer vorbestimmten Anzahl von unveränderlichen Hauptklassen von Defekten; dadurch gekennzeichnet, dass die Gesamtzahl der Defekte in jeder der Hauptklassen bestimmt wird; und ein Alarmsignal erzeugt wird, wenn die Gesamtzahl der Defekte in einer spezifischen Klasse der Hauptklassen gleich oder größer als eine erste vorbestimmte Anzahl ist.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Hauptklassen der Defekte ein fehlendes Muster auf der Oberfläche, ein zusätzliches Muster auf der Oberfläche, ein Teilchen auf der Oberfläche, ein in die Oberfläche eingebettetes Teilchen und Mikrokratzer auf der Oberfläche umfassen.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Oberfläche mit einem Rasterelektronenmikroskop abgebildet wird.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass jeder der Defekte weiter klassifiziert wird als seiend in einer Klasse einer beliebigen Anzahl von veränderlichen Unterklassen.
Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass: eine Vielzahl von Defekten auf der Oberfläche des Artikels klassifiziert wird; und die Gesamtzahl der Defekte in jeder der Unterklassen bestimmt wird.
Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass ein Alarmsignal erzeugt wird, wenn die Gesamtzahl der Defekte in einer spezifischen Klasse der Unterklassen ungefähr gleich oder größer als eine zweite vorbestimmte Anzahl ist.
Computerlesbares Medium, das Instruktionen für das automatische Klassifizieren von Defekten auf der Oberfläche eines Artikels trägt, wobei diese Instruktionen, wenn sie ausgeführt werden, eingerichtet sind, um einen oder mehrere Prozessoren zu veranlassen, folgende Schritte auszuführen: Abbilden der Oberfläche; und Klassifizieren von jedem der Defekte als seiend in einer Klasse einer vorbestimmten Anzahl von unveränderlichen Hauptklassen der Defekte; dadurch gekennzeichnet, dass eine Gesamtzahl von Defekten in jeder der Hauptklassen bestimmt wird; und Erzeugen eines Alarmsignals, wenn die Gesamtzahl der Defekte in einer spezifischen Klasse der Hauptklassen ungefähr gleich oder größer als eine erste vorbestimmte Anzahl ist.
Computerlesbares Medium nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Hauptklassen der Defekte ein fehlendes Muster auf der Oberfläche, ein zusätzliche Muster auf der Oberfläche und ein Teilchen auf der Oberfläche umfassen.
Computerlesbares Medium nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Instruktionen, wenn sie ausgeführt werden, eingerichtet sind, um einen oder mehrere Prozessoren zu veranlassen, den Schritt des Abbildens der Oberfläche mit einem Rasterelektronenmikroskop auszuführen.
Computerlesbares Medium nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Instruktionen, wenn sie ausgeführt werden, eingerichtet sind, um einen oder mehrere Prozessoren zu veranlassen, den Schritt der Klassifizierung des Defekts als seiend in einer Klasse einer beliebigen Anzahl von Unterklassen beliebig definierter Defekte durchzuführen.
Computerlesbares Medium nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass die Instruktionen, wenn sie ausgeführt werden, eingerichtet sind, um einen oder mehrere Prozessoren zu veranlassen, folgende Schritte auszuführen: Klassifizieren einer Vielzahl von Defekten auf der Oberfläche des Artikels; und Bestimmen einer Gesamtzahl von Defekten in jeder der Unterklassen.
Computerlesbares Medium nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Instruktionen, wenn sie ausgeführt werden, eingerichtet sind, um einen oder mehrere Prozessoren zu veranlassen, den Schritt der Erzeugung eines Alarmsignals auszuführen, wenn die Gesamtzahl der Defekte in einer spezifischen Klasse der Unterklassen ungefähr gleich oder größer als eine zweite vorbestimmte Zahl ist.