JP2010520622A - ウェーハ上に形成されたアレイ領域のための検査領域のエッジを正確に識別する方法、及び、ウェーハ上に形成されたアレイ領域に検知された欠陥をビニングする方法 - Google Patents

Abstract

【課題】
【解決手段】ウェーハ上に形成されたアレイ領域のための検査領域のエッジを識別する方法、及び／或いは、アレイ領域内で検知された欠陥をビニングする方法が提供される。ウェーハ上に形成されたアレイ領域のための検査領域のエッジを識別する一方法は、差分画像の値を、アレイ領域の内側にあることが知られている位置からアレイ領域の外側にあることが知られている位置までの位置の函数として決定することを含む。この方法は、亦、さらにアレイ領域の内側に最も近接し、検査領域のエッジの位置としてのしきい値より大きな値を持つ、位置を識別することを含む。
【選択図】図６

Description

本発明は、一般に、ウェーハ上に形成されたアレイ領域のための検査領域のエッジを識別する方法、及び、ウェーハ上に形成されたアレイ領域に検知された欠陥をビニングする方法に関連する。ある実施形態は、当初の検査領域をｘ及びｙ方向に拡大することによって、ウェーハ上に形成されたアレイ領域の検査領域のエッジを識別することに関連する。

次の記載及び諸例は、このセクションに含まれている理由で先行技術であるとは認められない。ロジック及びメモリ装置のような半導体素子の組み立てには、普通、半導体素子の種々の機能及び多数のレベルを形成するために多くの半導体組立てプロセスを使用して、半導体ウェーハのような試料を処理することが含まれる。例えば、リソグラフィは、普通、半導体ウェーハ上に配置されたレジストにパターンを転写することを含む半導体組立てプロセスである。その他の半導体組立てプロセスには、化学機械研磨、エッチング、蒸着及びイオン注入が含まれるが、これ等に限定されない。多数の半導体素子は、半導体ウェーハ上に配置して組み立て、次いで、個々の半導体素子に分割できる。

光学或いは電子ビームイメージングによるウェーハの検査は、半導体産業において、半導体製造工程をデバッグし、プロセス変動を監視し、製造歩留まりを改善するのに重要な技術である。近代の集積回路（ＩＣs）のスケールが絶え間なく微細化するに加えて、製造工程が益々複雑化に伴い、検査はますます困難になっている。

ウェーハ上の各ダイに印刷された回路レイアウトは、常に、繰り返しパターンを有する領域をいくつか含み、通常、係る領域はＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、或いはフラッシュ・メモリーである。これらの領域を検査するのに、カリフォルニア州サンノゼのＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒ社から市販、入手用可能である２３ｘｘシステムのような高度なウェーハ検査システムは、各ダイ間比較の使用(一般にランダムモード検査で使用)とは対照的に、普通「アレイモード」と呼ばれる異なった検査モードを使用する。例えば、アレイモードにおいては、アレイセル中のピクセルの整数番号を取得し、次いで、画像センサーで生成した画像を各セル間比較を使用してセル中の欠陥を検知するように、該検査システムを設定して画像センサーのズームを調節できる。係る検査システムの例は、本発明の出願人に譲渡された、Ｔｓａｉ等の、米国特許第４，８４５，５５８号明細書に記載されており、あたかも全体がここに記載されているように参照によって組込まれる。アレイモード検査では、ダイ間の変動のノイズ及びランダムモードで使用された画像補間の残留エラーが回避されるので、アレイモード検査は、ランダムモード検査よりアレイ領域で、欠陥検出に遥かによりよい感度を達成できる。

アレイモード検査によるアレイ領域の向上した感度を活用するには、検査領域の設定（ｓｅｔ ｕｐ）工程時にウェーハ上のダイのアレイ領域を手動或いは自動的に定義しなければならない。検査領域の設定を自動化する試みる方法の例はＭａａｙａｈらの米国特許第７，０６５，２３９号明細書に記載されており、これは、あたかも全体がここに記載されているように参照によって組込まれる。

現在の検査システムによって行なわれるアレイモードの欠点は、定義されたアレイ領域の境界が検査されないということである。境界が検査されないのは、どの検査システムのステージでも若干の位置決めに不確実性があるからである。この位置決めの不確実性を考慮して、該システムでは、アレイ領域を通常検査領域境界(ｃａｒｅ ａｒｅａ ｂｏｒｄｅｒ：ＣＡＢ)と呼ばれる、より古いシステムでは、約５μｍ〜約１０μｍ、新しいシステムでは、約１．５μｍであり得る間隔だけ縮小させることがある。いずれの場合でも、検査領域境界によって検査領域を縮小することは、多くの場合、アレイ領域の決定的欠陥が、アレイ領域のエッジの近傍でより起こりそうなので、該システムが提供する感度許容限度（ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ｅｎｔｉｔｌｅｍｅｎｔ）に比較的大きな影響を与え得る。

従って、検査に使用する検査領域に含まれるアレイ領域部分を増加させるために、ウェーハ上に形成されたアレイ領域のための検査領域の本質的に正確なエッジの位置を識別する方法を開発し、それによってアレイ領域のエッジ近傍で生じる決定的欠陥を検知する能力を向上することは有利であろう。欠陥とアレイ領域の一つ或いはそれ以上のエッジ間の間隔に基づいてウェーハ上に形成されたアレイ領域で検知された欠陥をビニングし、それにより、アレイ領域のエッジ近傍で生じる決定的欠陥をアレイ領域で検知された他の欠陥から分離する方法を開発することも有利であろう。

次に記載する種々の方法の実施形態は、決して追記する請求項の主題を限定するものと見なすべきではない。

一実施形態は、ウェーハ上に形成されたアレイ領域のための検査領域のエッジを識別する、コンピュータ実行方法に関連する。本方法は、差分画像の値を、アレイ領域の内側にあることが知られている位置から、アレイ領域の外側にあることが知られていた位置への位置の函数として決定することを含む。この方法は、亦、アレイ領域の内側に最も近接し、検査領域のエッジの位置としてのしきい値より大きな値を持つ位置を識別することを含む。

一実施形態では、当該識別工程は、当初の検査領域をｘ方向に拡大することを含む。別の実施形態では、当該エッジは検査領域の左側のエッジである。係る一実施形態では、該方法は、検査領域の右側のエッジを識別するために、決定工程及び識別工程を行うことを含む。さらなる実施形態では、該識別工程は、当初の検査領域をｘ方向に拡大することを含み、前記方法は、当初の検査領域をｙ方向に拡大することを含む。

いくつかの実施形態では、当該方法はアレイ領域の内側にあるとことが知られている差分画像に対する値の平均からしきい値を決定することを含む。別の実施形態では、前記方法の工程はすべて、ウェーハ検査のランタイム中に実行される。さらなる実施形態では、該方法は、検査領域の各セル間の比較を行なうことにより、アレイ領域の欠陥を検知することを含む。さらなる実施形態では、該方法は個々のアレイ領域別にウェーハ上の複数のアレイ領域用の方法を実行することを含む。

上記方法の実施形態の工程は、各々、さらにここに記載するように行なうことができる。上記の方法の実施形態は、各々ここに記載した他のどの方法のどの他の工程も含むことが出来る。上記載方法の実施形態は、ここに記載したシステムのうちのどれを使用して実行してもよい。

別の実施形態は、ウェーハ上に形成されたアレイ領域のための検査領域のエッジを識別する、別の、コンピュータ実行方法に関連する。この方法は、差分画像の値を、アレイ領域の内側にあることが知られている位置から、アレイ領域の外側にあることが知られている位置までの位置の函数として決定することを含む。この方法は、亦、これ等の各位置に繰り返しパターンが形成されているかを決定することを含む。この方法は、さらにアレイ領域の内側に最も近接し、しきい値より大きな値を持ち、検査領域のエッジの位置として繰り返しパターンが形成されている値を持つ位置を識別することを含む。

一実施形態では、該識別工程は、当初の検査領域をｙ方向に拡大することを含む。別の実施形態では、当該エッジは検査領域の上端のエッジである。係る一実施形態では、当該方法は、検査領域の下端のエッジを識別するため、上記した決定工程及び該識別工程を実行することを含む。さらなる実施形態では、当該識別工程は、当初の検査領域をｙ方向に拡大することを含み、前記方法は、当初の検査領域をｘ方向に拡大することを含む。

一実施形態では、繰り返しパターンが各々の位置で形成されているかどうかを決定することは、パターン認識技術を使用して行なわれる。別の実施形態では、繰り返しパターンが各々の位置で形成されているかどうかを決定することは、テンプレート・マッチング技術を使用して行なわれる。

いくつかの実施形態では、当該方法は、アレイ領域の内側であることが知られている差分画像に対する値の平均からしきい値を決定することを含む。別の実施形態では、前記方法の工程はすべて、ウェーハ検査のランタイム中に行なわれる。さらなる実施形態では、該方法は、検査領域の各セル間の比較を行なうことにより、アレイ領域の欠陥を検知することを含む。さらなる実施形態では、該方法は個々のアレイ領域別に、ウェーハ上の複数のアレイ領域用の方法を行なうことを含む。

上記方法の実施形態の工程は、各々、さらにここに記載するように行なうことができる。上記の方法の実施形態は、各々ここに記載した他のどの方法のどの他の工程も含むことが出来る。上記方法の実施形態はここに記載したシステムのうちのどれかを使用して行なってもよい。

さらなる実施形態は、ウェーハ上に形成されたアレイ領域で検知された欠陥をビニングする、コンピュータ実行方法に関連する。当該方法は欠陥の位置とアレイ領域のエッジの間の間隔を決定することを含む。この方法は、亦、各グループの欠陥に対して求めた間隔が、少なくとも類似するようにしたグループ中の欠陥をビニングすることを含む。

一実施形態では、前記間隔は、ｘ方向及びｙ方向の間隔を含む。係る一実施形態では、ビニング工程は、グループ中の各々の欠陥に対して求めたｘ方向の間隔が、少なくとも類似しており、亦、グループ中の各々の欠陥に対して求めたｙ方向の間隔が、少なくとも類似しているようにした、グループ中の欠陥をビニングすることを含む。別の実施形態では、当該方法は、前記ビニング工程が前記欠陥を、各々、ヌイサンス（対象外微小異物）欠陥のみ、或いは、注目欠陥のみを含むように欠陥をビニングしたグループの各々に関連した間隔を選択することを含む。

上記のコンピュータ実行方法の実施形態の工程は、各々、ここにさらに記載したように行なうことができる。上記方法の実施形態は、各々ここに記載した他のどの方法のどの他の工程も含むことが出来る。上記載方法の実施形態は、ここに記載したシステムのうちのどれを使用して実行してもよい。

本発明のその他の目的及び利点は、次の詳細な記載を読み、付記した図面を参照すれば明白になるであろう。
図1は、ウェーハの画像内のアレイ領域に対する当初の検査領域の一例の平面図を図示する概要図である。 図２は、図１の画像に相当する差分画像内の図1の当初の検査領域の平面図を、前記アレイ領域の内側にあることが知られている位置から、前記アレイ領域の外側であることが知られている位置まで及ぶ一区域の一実施形態を付して図示する概要図であって、それを用いて当初の検査領域をｘ方向に拡大できる。 図３は、アレイ領域の内側にあることが知られている位置からアレイ領域の外側にあることが知られている位置までの函数としての差分画像の値のプロットの一実施形態の概要図であって、それを用いて当初の検査領域をｘ方向に拡大できる。 図４は、図１の画像に相当する差分画像内の図1の当初の検査領域の平面図を、前記アレイ領域の内側にあることが知られている位置から、前記アレイ領域の外側であることが知られている位置まで及ぶ一区域の一実施形態を付して図示する概要図であって、それを用いて当初の検査領域をｙ方向に拡大できる。 図５は、アレイ領域の内側にあることが知られている位置からアレイ領域の外側にあることが知られている位置までの函数としての差分画像の値のプロットと、繰り返しパターン・プロフィールのプロットとの、一実施形態の概要図であって、それを用いて当初の検査領域をｘ方向に拡大できる。 図６は、ここに記載した、一つ或いはそれ以上のコンピュータ実行方法を行なうように設定された、キャリヤー媒体及びシステムの一実施形態の断面図を図示する概要図である。

本発明は、種々の修正及び代替形態を許容するが、それらの特定の実施形態は、前記図面で例示され、ここに詳細に記載することとする。しかし、これらに対する図面及び詳細な記載は本特許を、開示した特定の形態に限定する意図はなくて、これに反して、付記した請求項が定義するように、本発明の精神及び範囲以内にあるすべての修正、等価物及び代案がすべて包含されることを理解すべきである。

本出願で使用される場合、用語「ウェーハ」は、一般に半導体或いは非半導体材料から形成された基板を指す。係る半導体或いは非半導体材料の例は、単結晶シリコン、ガリウムひ素、及びりん化インジウムを含むが、これらに限定されない。係る基板は、普通、半導体組立て施設に見られ、及び／或いは加工され得る。

ウェーハは、基板上に形成された一つ或いはそれ以上の層を含むことができる。例えば、係る層は、レジスト、誘電材料、及び導電材料含むがこれらに限定されない。多種多様のタイプの係る層が当技術分野で公知であり、また、ここに使用する場合、用語ウェーハは、そのような層のすべてのタイプを含むウェーハを包含するように意図する。

ウェーハ上に形成された一つ或いはそれ以上の層をパターン化できる。例えば、ウェーハは、各々繰り返し可能にパターンしたフィーチャーを持つ複数のダイを含むことができる。係る材料の層の形成及び加工の結果、最終的に完成装置になることができる。多種のタイプの装置がウェーハ上に形成出来、また、ここに使用する場合の用語ウェーハは、当技術分野で公知である、任意のタイプの装置がその上に組み立てられているウェーハを包含するように意図する。

さて、図面を見ると、この図が縮尺通りに描かれていないことに注意されたい。詳細には、図のいくつかの要素の縮尺比は該要素の特性を強調するために非常に誇張されている。図が同一の縮尺で描かれていないことにも注意されたい。ある要素が複数の図に同じ様に図示されていることがある場合は、同じ参照数字を使用して表わした。

ここに記載した実施形態は、一般に、半導体ウェーハの検査アプリケーションのための、繰り返しミクロ構造欠陥の検出及びビニングを強化する方法に関連する。一実施形態は、ウェーハ上に形成されたアレイ領域のための検査領域のエッジを識別するための、コンピュータ実行方法に関連する。検査領域のエッジを識別し、それによって当初の検査領域を拡大することは、アレイモード検査の際、検査したウェーハの領域に含まれているアレイ領域部分を有利に増加させるのである。詳細には、ここに記載するように当初の検査領域を拡大することは、アレイ領域の「真の」エッジを探索すること、及びしたがって検査領域を拡大して、検査したアレイ領域、及び、従って検知された欠陥が、検査領域の境界にある未検査領域のせいで失われるのを減少することを含むのである。

ここに記載した方法は、当初の検査領域をｘ方向に拡大することを含むことできる。例えば、この方法は、ｘ方向のアレイ領域のエッジを見出すためにアレイエッジ探索アルゴリズムを使用することを含むことができる。アルゴリズムへの入力は、画像フレーム、画像に対する検査領域、アレイセル・サイズ、及び検査領域の境界を含むことができるが、これらに限定されない。画像フレームは、任意の適切な方法で(例えば、ここに記載した方法によって、或いはシステムで、或いはその画像フレームを生成した別の方法或いはシステムから)得ることができる。前記画像に対する検査領域、アレイセル・サイズ及び検査領域境界は、任意の適切な方法で(例えばウェーハ上のアレイ領域のアレイモード検査を行なうための命令を含む検査レシピから)得ることができるし、或いはここに記載した実施形態で(例えば、アレイ領域の設計、検査に先立ってウェーハ上で行なわれた一つ或いはそれ以上のプロセスに関する情報、検査システムに関する情報、他のすべての関連情報、或いはこれのある組み合わせに基づいて)決定できる。一実施形態では、検査領域は、本発明の出願人に譲渡され、あたかも全体がここに記載されているように参照によって組込まれた（Ｐ１９４３）Ｃｈｅｎらの２００７年３月８日付け出願による、米国特許出願第１１／６８３６９６号に記載のように、決定できる。

この方法は、当初の検査領域を検査領域境界分だけ、減らすか「縮小する」ことを含むことができる。例えば、図１に示すように、当初の検査領域１０を検査領域境界１２だけ縮小し、縮小検査領域１４を生成できる。図１でさらに示すように、当初の検査領域を検査領域境界で縮小することは、当初の検査領域の外端エッジを各々、当初の検査領域の中心に向けてを移動させることを含む。このように、当初の検査領域を縮小することは、当初の検査領域をｘとｙ両方向へ共に縮小することを含むことができる。したがって、図１で示すように、検査領域境界は縮小検査領域を取り囲むのである。

検査領域境界の大きさは、検査領域境界のどんな適切な大きさでもよく、例えばウェーハ上のアレイ領域のアレイモード検査に使用される検査システム、アレイ領域の寸法、他のどんな関連情報、或いは、これのいくつかの組み合わせに依って変動することがある。例えば、検査領域境界は、約１．５μｍ〜約１０μの幅(縮小検査領域の外端エッジから当初の検査領域の外端のエッジまで)を有することができる。さらに、検査領域境界は、xとｙ方向で大きさが異なっていても、そうでなくてもよい。

さらにここに記載のように、検査領域境界の大きさは、当初の検査領域が検査領域境界で縮小後、縮小検査領域がアレイ領域だけを必ず含むように選択できる。詳細には、ウェーハのアレイモード検査を行なうために使用した検査システムの位置の不確実性を補うために、しばしば、縮小検査領域は実際のアレイ領域より小さく、また、アレイ領域のある部分が検査されないかもしれない。したがって、アレイモード検査のためにそのような縮小検査領域を使用することは不利であるが、これは、アレイ領域のある部分が検査されることがなく、(例えば、アレイ領域のエッジに比較的近いアレイ領域の部分)、いくつかの重要な注目すべき欠陥（Ｄｅｆｅｃｔｓ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔ：ＤＯＩ）（注目欠陥）がアレイ領域のエッジの近傍にあるかもしれないからである。そのようなものとし、アレイモード検査のために縮小検査領域を使用することは、検査の精度を減少させるだけでなく、いくつかの決定的欠陥に対する検査の精度を減少させるのである。

しかし、さらにここに記載する実施形態において、図１に示す当初の検査領域１０が位置する画像１５を、アレイ領域の実際のエッジを(本質的に正確に)決定するために使用してもよい。例えば、ここに記載した実施形態では、アレイ領域に対する「真の」検査領域を識別するのに、画像処理技術が使用されてもよい。詳細には、ここに記載した実施形態は、欠陥検出のために使用するのと同じ画像フレームを使用して行なわれてもよい。次いで、前記アレイ領域のこれらの実際のエッジを使用して、アレイモード検査の際に、検査すべきウェーハの領域(或いは当該検査領域)を定義してもよい。そのようなものとして、ここに記載するように決定されたアレイ領域の実際のエッジは、アレイモード検査の精度を向上させるために、特にある種のタイプの決定的欠陥のために使用してもよい。

この方法の次の工程を、アレイ領域の実際の右側エッジ、及び、したがって検査領域の実際の右側エッジを識別することに依って、当初の検査領域をｘ方向に拡大するために記載する。当該方法は、図１に示す画像１５を使用して、図２に示す差分画像１７を形成することを含むことができる。詳細には、画像１５及びシフトした画像(例えば画像１５をｘ方向へ一つのセル・サイズ分だけシフトした)を使用して１７を形成してもよい。

前記検査領域のエッジを識別するためには、該方法は、差分画像中に一区域、或いは、「水平ストリップ」を規定することを含むことができる。該区域はｙ方向の中心に置くことができる。例えば、図２に示すように、区域１６は、差分画像１７中に規定できる。さらに図２に示すように、区域１６は、当初の検査領域１０のｙ方向のほぼ中心に置かれることによって、ｙ方向のほぼ中心に置かれる。さらに、この区域は、アレイ領域の内側にあることが知られている位置１８から、アレイ領域の外側にあることが知られている、位置２０に及ぶ。アレイ領域の内側の位置及びアレイ領域の外側の位置は、任意の適切な方法で決定できる。例えば、スキャンした(或いは撮像した)検査領域(例えば縮小検査領域)を、既知のアレイ領域として使用することができ、また、アレイ領域の内側の位置は、スキャンした検査領域(例えば縮小検査領域)内の位置であるように選択できる。図２に示すように、区域１６は、縮小検査領域１４内の位置から画像１７のエッジの位置まで及ぶことができる。しかし、区域１６は、必ずしも画像のエッジまで及ばないこともある。代わりに、区域１６は、画像１７内の、アレイ領域(例えば当初の検査領域１０の外側)の外側にあることが知られている位置まで及ぶことができる。

当該区域は、ｙ方向に如何なる適切な大きさでも持つことができる。例えば、ｙ方向の区域の大きさは、その区域用の所定、或いは、固定した高さ(例えば、デフォルト値は約３２画素でよい)であり得る。好ましくは、この所定或いは固定した高さは、その区域がｙ方向の差分画像に関する十分な情報を含んでいて、該アレイ領域エッジ、及び、したがって該検査領域エッジを、ここに記載のように識別することができるように選択される。例えば、ｙ方向の区域の適切な大きさは、ｙ方向のアレイパターンしたフィーチャーズ（特徴付け）の周期の約２倍以上であり得る。

本方法は、亦、アレイ領域の内側にあることが知られている差分画像の値の平均値を決定することを含むことができる。例えば、該方法は、アレイ領域の内側にあることが知られている差分画像の平均値(或いは最小或いは中央値のような平均とは若干違う値)を決定することを含むことができる。係る一実施形態では、当該方法は、ここに記載したような、２個或いはそれ以上(例えば３個)の水平ストライプ(或いは区域)を選択することを含む。この方法は、亦、２個或いはそれ以上の水平ストライプの中央値のストライプを決定することを含むことができる。２個或いはそれ以上の水平ストライプの中央値のストライプを決定することは、中央値のストライプ上の欠陥のどんな影響をも弱めるのに有利かもしれない。さらに、この方法はｘ軸上に中央値のストライプを投影することを含むことができる。この方法は、さらに投影に対する平均値及び標準偏差(或いは他の任意の変動の目安)を決めることを含むことができ、それを使用して、ここに記載するようにしきい値を決定することができる。

ある実施形態では、該方法はアレイ領域の内側にあることが知られている差分画像に対する値の平均からしきい値を決定することを含む。例えば、この方法は、ここに記載したアレイ領域の内側にあることが知られている該差分画像の値の平均或いは該差分画像の他の任意の属性を使用して、さらにここに記載した識別工程で使用することができる、しきい値を決定することを含むことができる。このしきい値は、該差分画像の平均値より高くなるよう選択してもよい。ある特定の例において、該しきい値は、アレイ領域の内側にあることが知られている差分画像に対する値の平均の約３倍に等しく設定してもよい。さらに、しきい値は、アルゴリズムへの入力(例えば画像)のノイズに基づいて選択してもよい。ノイズは、例えば、画像中の各セル間の比較を使用して決定できる。ノイズは、当技術分野で公知の任意の方法で各セル間の比較を使用して決定できる。例えば、該しきい値をその差分画像の平均値から決定する場合、ノイズは、差分の標準偏差から決定できる。したがって、ここに記載した実施形態では、検査領域を識別している実際のアレイ領域のために生成された差分画像に基づいて決定される可変しきい値を使用されてよい。このように、固定したしきい値に反して可変しきい値を使用するので、ここに記載したアレイエッジ検出アルゴリズムはもっとよく適応できる。

この方法は、前記アレイ領域の内側にあることが知られている位置からそのアレイ領域の外側にあることが知られている位置の、位置の函数として差分画像に対する値を決定することを含む。例えば図２に示す、アレイ領域の内側にあることが知られている位置からアレイ領域の外側あることが知られている位置まで及ぶ区域１６の差分画像１７の値を決定できる。このように、差分画像の値は、区域のｘ方向に沿った位置の函数として決定できる。この値は、各々の位置の区域の高さ(例えばｙ方向の区域の大きさ)に沿った差分画像の値の平均であってもよい。

係る一実施形態では、その決定工程は、当該ストリップ一片の高さ当たりの平均をとることにより、水平ストリップに沿った差分画像の値のプロフィールを決定することを含む。言いかえれば、図３に示すように、その決定工程はプロット２６を作成することを含むことができる。プロット２６は、前記アレイ領域の内側にあることが知られている位置から、アレイ領域の外側にあることが知られている位置までのｘ軸上の位置の函数として、高さ当たりｙ軸上にプロットした差分画像の値の平均値を含むことができる。この方法は、プロフィールのプロットを作成することを含むことができるが、該プロフィールは、他のどんな適切な方法で決定及び／或いは表現してもよい。このように、決定工程は、ここにさらに記載するように、アレイ領域エッジ、及び、したがって検査領域エッジを識別するための各セル間の差分のプロフィールを決定することを含むことができる。そのプロフィールもここに記載した決定工程のどんな他の結果を使用して決定してもよい。

この方法は、さらにアレイ領域の内側に最も近接し、検査領域のエッジの位置としてのしきい値より大きな値を持つ位置を識別することも含む。該識別工程は、上記した差分プロフィールのうちの一つを使用して、アレイ領域のエッジ、及び、したがって検査領域のエッジを識別することを含むことができる。例えば、図３に示すように、しきい値２８をプロット２６に比較できる。しきい値２８は、ここに記載するように決定できる。このように、この方法で識別されているエッジが右エッジである場合、その識別工程は、前記アレイ領域の内側にあることが知られている位置から始めて、プロフィール差分値が前記しきい値より大きい時の最初の急上昇を探索することを含むことができる。この位置を使用して該検査領域の右エッジの位置を決定できる。例えば、ｘ方向の当該アレイ領域の「真の」境界の位置は、上記した急上昇の位置にセル・サイズを加えた位置と等しいと決定できる。このように、この識別工程は、事実上、該アレイ領域のエッジに対応するアレイパターン中の不連続箇所を探索することを含むことができる。上記した工程を行なって、拡大した検査領域の左エッジを決定することができる。

上記した差分画像値を使用して、ここに記載したように、アレイ領域のエッジ、及び、したがって検査領域を決定できるが、それは、該差分画像値が、前記アレイ領域に形成したアレイパターンを含む区域の部分と、前記アレイパターンを含まない区域の部分では異なるためである。例えば、該アレイ領域に位置する区域の部分については、差分画像の値は比較的低くなるであろう。言いかえれば、シフトした画像から当初の画像を引き去ると、これら両方が前記アレイ領域で得られているので、結果として得られるアレイパターンは、当初のとシフトした画像が、事実上、互いに相殺するので、それに依って、本質的に０に近い、差分画像の値を生成するのである。対照的に、該アレイ領域に位置していない区域の部分は、そのようなアレイパターンを含まないであろう。したがって、その区域のこれらの部分の差分画像の値は、当該シフトした画像と当初の画像が事実上互いに相殺することがないので、比較的高いかもしれない。

その結果、ここに記載するように、差分画像値を使用して、アレイパターンを含む区域の部分と、含まない区域の部分を区別できる。詳細には、差分画像の値がアレイ領域内で約０であり、アレイ領域の外側では大きな数に急上昇すると予想される。及びさらに、しきい値より高く、アレイ領域の内側にあることが知られている位置へ最も近接している差分画像の値は、アレイ領域のエッジ、及び、したがって検査領域を規定する。したがって、その区域に含まれる差分画像に対する値の２個以上が前記しきい値より高い値を持つと決定される場合、アレイ領域の内側にあることが知られている位置へ最も近接した位置にある値は、アレイ領域のエッジの位置、及びしたがって検査領域であると決めることができる。そのようなものとして、アレイ領域のエッジの位置は、この値に対応する位置から決定することができる。さらに、検査領域のエッジの位置はアレイ領域のエッジの位置であると決定できる。

一実施形態で、さらに上記のように、当該識別工程は、当初の検査領域をｘ方向に拡大することを含む。例えば、その方法は、アレイエッジ探索アルゴリズムを使用して上記の方法の工程を行なって、ｘ方向のアレイ領域エッジを識別し、それによって、ｘ方向の検査領域のエッジを識別することを含むことができる。

上記のように、この方法は、前記検査領域の右エッジを識別することを含むことができる。別の実施形態では、エッジは検査領域の左エッジである。例えば、上記の方法は、差分画像内の当初の検査領域の反対側について行なうことができる。係る一実施形態では、該方法は決定工程及び識別工程を行ない、検査領域の右エッジを識別することを含む。このように、この方法は、アレイエッジ探索アルゴリズムを使用して、ｘ方向の両方のアレイ領域エッジ、及び、したがって検査領域の両方のエッジを見出すことを含むことができる。

さらなる実施形態では、前記識別工程は、当初の検査領域をｘ方向に拡大することを含み、また、該方法はその当初の検査領域をｙ方向に拡大することを含む。検査領域をｘ方向に拡大することは、ここに記載のように行なうことができる。さらに、検査領域をｙ方向に拡大することは、さらにここに記載のように行なうことができる。いくつかの係る実施形態では、その方法は、アレイエッジ探索アルゴリズムを使用して、両方のアレイ領域エッジ、及び、従ってｘとｙ両方向の検査領域の両エッジを見出すことを含むことができる。

アレイ領域のエッジ位置、及び、したがって、ｘとｙの方向の検査領域エッジは、検査システム座標で決定できる。さらに、或いは、その代わりに、アレイ領域エッジの位置、及び、したがって、検査領域エッジは、ウェーハ・スペース(例えばウェーハ自体に関して)でｘとｙの方向に決定できる。

別の実施形態では、該方法の工程はすべて、ウェーハの検査ランタイム中に行なわれる。このように、この方法は、検査ラン（実行）の間、アレイ領域の「真の」エッジ、及び、したがって、検査領域を探索することを含むことができる。詳細には、ここに記載の方法は、検査ラン時に実行してもよい。当該方法は、ここに記載するように設定されたソフトウェア或いはシステムを使用して、検査ランタイム中に実行してもよい。さらに、ここに記載した方法は、検査ランの間に適時なら何時でも実施してもよい。

さらなる実施形態では、当該方法は、個別のアレイ領域別に、ウェーハ上の複数のアレイ領域用の方法を行なうことを含む。例えば、この方法は、アレイエッジ探索アルゴリズムを使用して、一度に一検査領域を処理することを含むことができる。詳細には、ここに記載した方法の工程は、ウェーハ上に形成された各アレイ領域について行なうことができる。このように、各アレイ領域の検査領域は別個に、逐次決定できる。そのようなものとして、本質的に、ウェーハ上の各アレイ領域の全体が、アレイモード検査時に検査でき、それによって、特にアレイ領域のエッジに近接する、決定的な欠陥に対して、比較的に高い欠陥検出精度が得られる。

さらなる実施形態では、該方法は、検査領域で各セル間比較を行なうことにより、前記アレイ領域の欠陥を検知することを含む。例えば、いくつかの実施形態では、該方法は、検査領域で獲得した画像フレームをｘ方向に一つのセル・サイズだけシフトし、各セル間の差分画像を決定することを含む。ここに記載した実施形態が本質的に正確にそのアレイ領域のエッジ、及び、したがって検査領域を識別することができるので、アレイ領域の検査された領域が増える。詳細には、ここに記載するように決定した検査領域のエッジによって、当初の検査領域を検査領域境界の約２倍だけ拡大することができる。さらに、ここに記載するように決定した本検査領域は、事実上０の検査領域境界を持つであろう。このように、この方法によって、検査システムは、アレイモードでダイに形成された各アレイ領域の全体を本質的に検査することができる。そのようなものとして、ここに記載した実施形態は、他の以前に用いられたアレイモード検査方法及びシステムより多くの欠陥をアレイ領域中に検知することができるであろう。詳細には、ここに記載した方法の実施形態では、本質的にＤＯＩ（注目欠陥）の検出が、検査領域境界が理由で、失われることはあり得ない。更に、ここに記載した実施形態は、検査領域境界上、或いはその近傍により生じそうな、遥かに決定的な欠陥を検知することができるであろう。

上記した方法の実施形態は、各々、ここに記載した、如何なる他の方法の如何なる他の工程をも含むことができる。上記した方法の実施形態はここに記載したシステムのうちのどれを使用しても実施できる。

他の実施形態は、ウェーハ上に形成されたアレイ領域のための検査領域のエッジを識別するための、別のコンピュータ実行方法に関連する。さらにここに記載した方法は、当初の検査領域をｙ方向に拡大することを含む。例えば、該方法は、アレイエッジ探索アルゴリズムを使用して、ｙ方向にアレイ領域エッジ、及び、したがって検査領域エッジを見出すことを含むことができる。ｙ方向のアレイ領域エッジ、したがって検査領域エッジを見出すのに使用するアレイエッジ探索アルゴリズムは、ｘ方向のアレイ領域エッジ、及び、したがって検査領域エッジを見出すのに使用するアレイエッジ探索アルゴリズムに含ませるか、或いは、組み合わせることができるか、或いはできない。

ｙ方向にアレイ領域エッジ、したがって、検査領域エッジを見出すためのアルゴリズムへの入力は、上記のいずれの入力をも含んでいてもよい。このように、ここに記載した実施形態では、「真の」検査領域を識別するのに、画像処理技術を使用してもよい。詳細には、ここに記載した実施形態は、欠陥検出のために使用するのと同じ画像フレームを使用して行なうことができる。

該方法のこの実施形態は、当初の検査領域を検査領域境界で減少するか、或いは「縮小する」ことを含むことができる。この工程は、ここに記載し、図１に示すように行なえる。当初の検査領域、検査領域境界及び縮小検査領域は、ここに記載するように設定できる。

この方法の次の工程を、実際の上端エッジ、及び、したがって検査領域を識別することによって、当初の検査領域をｙ方向に拡大するために記載する。この方法は、セルのｙ方向の大きさを決定することを含むことができる。例えば、該方法はここに記載したような２個或いはそれ以上（例えば３個）の垂直なストライプ（或いは区域）を選択することを含むことができる。この方法は、さらに２個或いはそれ以上の垂直なストライプの中央値を有するストライプを決定することを含むことができる。２個或いはそれ以上の垂直なストライプの中央値を有するストライプを決定することは、中央値のストライプに対する欠陥のどんな影響をも減少させるのに有利かもしれない。さらに、該方法は中央値のストライプ中の２個或いはそれ以上（例えば３個）のテンプレート(テンプレートに於いて水平なページ区切りを回避するため)を選択し、正規化相互相関（ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ ｃｒｏｓｓ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ：ＮＣＣ）プロフィールの計算をすることを含むことができる。水平のページ区切り或いは非抑制パターンを有するアレイ領域にとって、明確な周期はないかもしれないので、相関テンプレートの大きさは適応性があるかもしれない。係る方法はさらにＮＣＣのバッファーをすべてソートし、セルの大きさとして中央値を選択することを含むことができる。この方法は、さらなる計算で最小のセルの大きさとして使用されるべき３個の中央値の最小の値を選択することを含む。セルの大きさがｙ方向で決定された後、ｘ方向に対して上記したのと同じ一般的な扱い方を、ｙ方向のアレイ領域エッジを識別するために適用することができる。ｘとｙ方向の扱い方の間の一つの違いは、ｙ方向のセルの大きさが非整数であるかもしれないので、差分画像を生成するのに使用したシフトが補間を必要とするかもしれないことであって、これは如何なる適切な方法でも実施できる。

この方法は図１に示す画像１５を使用して図４に示す差分画像２１を作成することを含むことができる。詳細には、画像１５及びシフトした画像(例えば、画像１５をセルの一つ分の大きさだけｙ方向にシフトした画像であって、上記のように決定できる)を使用して差分画像２１を作成できる。

検査領域のエッジを識別するために、該方法は差分画像中に区域或いは「垂直ストリップ」を識別することを含むことができる。この区域を、ｘ方向の中心に置くことができる。例えば、図４に示すように、区域３０は画像２１中に規定できる。さらに図４に示すように、区域３０は、当初の検査領域１０のｘ軸方向のほぼ中心に置かれることで、ほぼ、ｘ方向の中心に位置する。さらに、図４に示すように、区域３０は、アレイ領域の内側にあることが知られている位置２２からアレイ領域の外側あることが知られている、位置２４に及ぶ。このアレイ領域の内側及びアレイ領域の外側の位置は、任意の適切な方法で決定できる。例えば、スキャンした(或いは撮像した)検査領域(例えば縮小検査領域)は、既知のアレイ領域として使用できるし、また、アレイ領域の内側の位置は、スキャンされた検査領域(例えば縮小検査領域)内の位置であると選択できる。図４に示すように、区域３０は、縮小検査領域１４内の位置から画像２１のエッジにおける位置まで及ぶことができる。しかし、区域３０は、必ずしも画像のエッジまで及ばないかもしれない。その代わりに、区域３０は、アレイ領域の外側(例えば当初の検査領域１０の外側)にあることが知られている位置まで及ぶことができる。

その区域は、ｘ方向にどんな適切な大きさであってもよい。例えば、その区域のｘ方向の大きさは、区域にとって所定或いは固定幅(例えば約３２画素のデフォルト幅)であってもよい。好ましくは、所定或いは固定幅は、該区域領域がｘ方向の差分画像に関する十分な情報を含み、アレイ領域のエッジ、及び、したがって、検査領域のエッジを、ここにさらに記載するように識別することができるように選択される。例えば、区域のｘ方向の適切な大きさは、ｘ方向のアレイのパターン・フィーチャー（特徴）の周期の約２倍かそれ以上でよい。

この方法はさらにアレイ領域の内側にあることが知られている差分画像の値の平均値を決定することを含むことができる。例えば、該方法は、アレイ領域の内側にあることが知られている差分画像の値の平均(或いは、最小或いは中央値のような平均とは若干違う値)を決定することを含むことができる。

ある実施形態では、この方法は、アレイ領域の内側にあることが知られている差分画像の値の平均から、しきい値を決定することを含む。しきい値は、ここにさらに記載するように決定してよい。したがって、これらの実施形態も、該検査領域を識別している実際のアレイ領域用に作成された差分画像に基づいて決定する可変しきい値を使用する。このように、ここに記載したアレイエッジ検出アルゴリズムは、固定したしきい値に反して可変しきい値を使用するので、もっと適応性がある。

この方法は、アレイ領域の内側にあることが知られている位置からアレイ領域の外側にあることが知られている位置に及ぶ位置の函数として、差分画像の値を決定することを含む。例えば、アレイ領域の内側にあることが知られている位置からアレイ領域の外側にあることが知られている位置まで及ぶ、図４に示す、区域３０の差分画像２１の値が決定できる。このように、差分画像の値は、区域のｙ軸方向に沿った位置の函数として決定できる。この値は、各位置における区域の幅に沿った差分画像の値(例えば区域のｘ方向の大きさ)の平均でよい。

係る一実施形態では、その決定工程は、ストリップ幅に亘る平均値をとることによって、垂直ストリップに沿った差分値のプロフィールを決定することを含む。言いかえれば、図５に示すように、その決定工程はプロット３６を作成することを含むことができる。プロット３６は、ｙ軸上の値に対応する位置（アレイ領域の内側にあることが知られている位置からアレイ領域の外側あることが知られている位置まで）の函数としてｘ軸上に、上記のようにプロットした差分画像に対して決定した値を含むことができる。この方法は、プロフィールのプロットを作成することを含むことができるが、該プロフィールは、他のどんな適切な方法で決定及び／或いは表現してもよい。このように、決定工程は、アレイ領域エッジ、したがって、及び、検査領域エッジをここに記載するように識別するための各セル間の差分プロフィールを決定することを含むことができる。そのプロフィールも、ここにさらに記載した決定工程の他のどんな結果を使用して決定してもよい。

この方法は、亦、繰り返しパターンが各々の位置で形成されるかどうか決めることを含む。例えば、この方法は、図５に示す繰り返しパターン・プロフィール３４のような繰り返しパターン・プロフィールを決定することを含むことができる。一実施形態では、繰り返しパターンが位置の各々で形成されるかどうか決定するのは、パターン認識技術を使用して行なわれる。このように、この方法は、ｙ方向の「真の」アレイ領域エッジ、及び、したがって検査領域エッジを探索するためにパターン認識技術を使用することを含むことができる。パターン認識技術は、当技術分野で公知のどんな適切なパターン認識技術も含むことができるし、また、どんな適切なアルゴリズム及び／或いは当技術分野で公知の方法も使用して行なうことができる。

別の実施形態では、繰り返しパターンが各々の位置で形成されるかどうか決定することは、テンプレート・マッチング技術を使用して行なわれる。このように、この方法は、ｙ方向のアレイ領域エッジ、及び、したがって検査領域エッジを識別するためにテンプレート・マッチングを使用することを含むことができる。このようなものとして、該方法は、ｙ方向の「真の」アレイ領域エッジ及び検査領域エッジを識別するためにパターン・マッチングを使用することを含むことができる。

パターン・マッチング技術は多種多様の用途で使用されてきた。現在利用可能なパターン・マッチング技術のいくつかの例は、差分自乗和（ｓｕｍｍｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｓｑｕａｒｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ：（ＳＳＤ)、正規化相互相関（ＮＣＣ）を始め、さらに特徴（フィーチャー）抽出及び特徴に基づくマッチングを含む。ＳＳＤ方法の例は、Ｌｅｖｙらの米国特許第４，５７９，４５５号、Ｙｉらの第６，９３０，７８２号、マエダらの第６，９４７，５８７号明細書に説明されており、これらは、あたかも全体がここに記載されているように参照によって組込まれる。ＮＣＣ法の例は、正木の米国特許第５，５２１，９８７号、シシドらの第６，８６５，２８８号明細書に説明されており、これらは、あたかも全体がここに記載されているように参照によって組込まれる。特徴抽出方法の例は、Ｈａｎの米国特許第６，１０４，８３５号、Ｖａｃｈｔｅｓｖａｎｏｓらの第６，６５０，７７９号、Ｐａｎらの第６，８０４，３８１号、オクダらの６, ８５５，３８１号明細書に説明されており、これらは、あたかも全体がここに記載されているように参照によって組込まれる。ＳＳＤのような輝度/コントラストに比較的敏感な技術については、灰色レベル補正（ｇｒａｙ ｌｅｖｅｌ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ：ＧＬＣ）方法のような、画像輝度/コントラスト補正スキームも開発されている。灰色レベル補正のために使用することができる方法の例は，ヨシダらの米国特許出願刊行物第２００５/００６２９６３号に説明されており、これは、あたかも全体がここに記載されているように参照によって組込まれる。ここに記載した方法で使用されるパターン・マッチングは、上に参照した特許及び特許出願刊行物に記載された方法のうちのどれでも含むことができる。係る技術は、ウェーハ・アラインメント及びフィールド/ダイ重ね合わせ（ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）のようなタスク用の検査ツールに使用されてきた。しかし、ここに記載した方法は、ウェーハ検査アプリケーション用に、アレイ領域のエッジ、及び、したがって検査領域のエッジを識別するために、パターン・マッチング技術を使用する、最初の応用であると考えられる。

この方法は、亦、アレイ領域の内側に最も近接し、しきい値より大きな値を有し、繰り返しパターンが形成される位置を、検査領域のエッジの位置として識別することを含む。このように、この方法は、差分画像・プロフィール及び繰り返しパターン・プロフィールの両方を使用して、検査領域のエッジを決定することを含むことができる。例えば、該識別工程は、上記した差分画像・プロフィールのうちの一つを使用して、アレイ領域エッジ、及び、したがって検査領域エッジを識別することを含むことができる。係る一例で、図５に示すように、しきい値３８をプロット３６と比べてもよい。しきい値３８をここに記載するように、決定してもよい。このように、この方法で識別しているエッジが上端エッジである場合、その識別工程は、アレイ領域の内側に最も近接した位置から始めて、プロフィール差分が前記しきい値より大きい場合の最初の急上昇を探索することを含むことができる。この位置は、検査領域の上端エッジの位置であると決定できる。

さらに、この識別工程は、繰り返しパターン・プロフィールを使用して、しきい値３２を繰り返しパターン・プロフィールと比較することによって、アレイ領域エッジ、及び、したがって検査領域エッジを識別することを含むことができる。しきい値３２は、ここに記載するように決定できる。このように、この方法で識別されているエッジが上端エッジである場合、識別工程は、アレイ領域の内側に最も近接する位置から始めて、繰り返しパターン・プロフィールがしきい値３２以下に下がる時の最初の位置を探索することを含むことができる。このように、この識別工程は、事実上、アレイ領域のエッジに対応するアレイパターン中の不連続性を探索することを含むことができる。上記するように決定されたこの位置は、検査領域の上端エッジの位置であると決定される。上記した工程は、検査領域の下端エッジを決定するために行なってもよい。

上記したような繰り返しパターン・プロフィールを使用することは、いくつかのタイプのアレイ・ブロック中のアレイ領域に特に有利かもしれない。例えば、のアレイパターン周期とほぼ同じ周期を有するパターンを含むか、或いはパターンを含まない、水平のページ区切りは、上記したような垂直差分画像プロフィールを使用して、検知されないかもしれない。しかし、繰り返しパターン・プロフィールを決定するためには、垂直ストリップ中に長方形を選択でき、このストリップに沿ってＮＣＣを実施できる。該ＮＣＣの結果は、該マッチングスコアが、既知のアレイ領域のマッチングスコアの平均値の約半分未満に下がる位置を求めて、上記のように、探索することができる。

一実施形態では、さらに上記したように、識別工程は当初の検査領域をｙ方向に拡大することを含む。例えば、この方法は、アレイエッジ探索アルゴリズムを使用して、上記した方法の工程を行い、ｙ方向のアレイ領域エッジを識別し、それによってｙ方向の検査領域のエッジを識別することを含むことができる。

上記したように、この方法は、検査領域の上端エッジを識別することを含むことができる。したがって、一実施形態では、そのエッジは検査領域の上端エッジである。係る一実施形態では、該方法は、上記した決定工程及び識別工程を行ない、該検査領域の下端エッジを識別することを含む。例えば、上記した方法は、差分画像内で当初の検査領域の反対側上で行なってもよい。このように、この方法は、前記差分画像プロフィール及び繰り返しパターン・プロフィールの両方を使用して、検査領域の上端と下端エッジを決定することを含むことができる。そのようなものとして、この方法は、アレイエッジ探索アルゴリズムを使用して、ｙ方向の両アレイ領域エッジ、及び、したがって検査領域の両方のエッジを見出すことを含むことができる。

さらなる実施形態では、その識別工程は、当初の検査領域をｙ方向に拡大することを含み、該方法は当初の検査領域をｘ方向に拡大することを含む。当初の検査領域をここに記載するように、xとｙ方向に拡大してもよい。いくつかのそのような実施形態では、その方法は、アレイエッジ探索アルゴリズムを使用して、ｘとｙの方向に両方のアレイ領域エッジ、及び、したがって両方の検査領域エッジを見出すことを含むことができる。

ｘとｙの方向のこのアレイ領域エッジ、及び、したがって、検査領域エッジの位置は、検査システム座標で決定できる。さらに、或いは、その代わりに、アレイ領域エッジのxとｙ方向における位置、したがって、検査領域エッジの位置はウェーハ・スペース(例えば当該ウェーハに関して)で決定してもよい。

別の実施形態では、この方法の工程は、すべて、ウェーハ検査のランタイム中に行なわれる。この方法の工程は、ここにさらに記載したようにランタイム中に行なうことができる。

さらなる実施形態では、この方法は、個々のアレイ領域別に、ウェーハ上の複数のアレイ領域にこの方法を実施することを含む。個々のアレイ領域別にウェーハ上の複数のアレイ領域にこの方法を実施することは、こにさらに記載したように行なうことができる。

さらなる実施形態では、該方法は、検査領域の各セル間の比較を行なうことにより、アレイ領域の欠陥を検知することを含む。この実施形態で欠陥を検知することは、ここにさらに記載のように行なうことができる。

アレイ領域のための検査領域をｙ方向に拡大する、上記の実施形態は、アレイ領域のための検査領域をｘ方向へ拡大する、ここにさらに記載した方法の実施形態の利点をすべて有する。

上記した方法の実施形態は、各々、ここに記載した他の如何なる方法の他の如何なる工程も含むことができる。上記した該方法の実施形態はここに記載したシステムのうちのどれを使用しても行なうことができる。

さらなる実施形態は、ウェーハ上に形成されたアレイ領域において検知された欠陥をビニングする、コンピュータ実行方法に関連する。該欠陥は、さらにここに記載したように、(例えば、拡大した検査領域の各セル間の比較を使用して)検知できる。欠陥は、亦、さらにここに記載したシステムのうちのどれを使用しても検知できる。さらに、欠陥は、ここに記載した、どのシステムで行なったアレイモード検査時でも検知できる。欠陥は、ウェーハ上のアレイ領域で検知されたどの欠陥も含むことができる。

この実施形態では、アレイ領域及びアレイ領域エッジの欠陥位置間の間隔をビニングするための属性として使用し、特に、ＤＯＩ（注目欠陥）及びヌイサンス欠陥のような欠陥をビニングするのに役立つ。例えば、この方法は、欠陥の位置とアレイ領域のエッジ間の間隔を決定することを含む。このように、該方法は、ビニングするために、欠陥から領域エッジまでの間隔を決定することを含むことができる。係る間隔の決定に使用するアレイ領域エッジは、好ましくは、ここに記載した任意の実施形態で決定した検査領域のエッジである。この間隔は、検査システム座標で決定できる。さらに、或いは、代わりに、該間隔は、ウェーハ・スペース(例えばウェーハ自体に関して)で決定してもよい。

一実施形態では、間隔は、ｘ方向及びｙ方向の間隔を含む。例えば、この方法は、アレイ領域エッジから欠陥までのxとｙ方向の間隔を決定することを含むことができ、それは、ここに記載した実施形態によって識別或いは見出すことができる。このように、該方法は、欠陥から記録されたアレイ領域エッジまでのxとｙ方向の間隔を決定することを含むことができる。係る間隔は、任意の適切な方法で決定できる。この方法は、決定したｘ及びｙ方向の間隔を欠陥の属性として報告することを含むことができる。

該方法は、亦、各グループ中の欠陥について決定した間隔が、少なくとも類似するように、欠陥をグループ別にビニングすることを含む。例えば、上記したように決定した欠陥属性は、カリフォルニア州サンノゼのＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから市販され、入手用可能である，ｉＤＯのような欠陥分類器（ｃｌａｓｉｆｉｅｒ）、或いは、欠陥をＤＯＩか、或いはヌイサンス欠陥のいずれかに分類する規則ベースのビニング(ｒｕｌｅ−ｂａｓｅｄ ｂｉｎｎｉｎｇ：ＲＢＢ)で使用できる。ＲＢＢを行なうのに使用できる方法及びシステムの例は、本発明の出願人に譲渡された、Ｈｕｅｔらの米国特許第７，１４２，９９２号明細書に説明されており、これは、あたかも全体がここに記載されているように参照によって組込まれる。ｉＤＯ欠陥分類器の例は、本発明の出願人に譲渡された、Ｋｕｌｋａｒｎらの米国特許出願刊行物第１１/５６１，６５９号及びＺａｆａｒらの第１１/５６１，７３５号に記載されており、両者とも２００６年１１月２０日付けで出願されており、両者は、あたかも全体がここに記載されているように参照によって組込まれる。ここに記載した実施形態は、この特許及び特許出願に記載した如何なる方法のうちのどの工程も含むことができる。

係る一実施形態で、各グループ中の欠陥について決定した間隔が、少なくとも類似するように、欠陥をグループ別にビニングすることは、各欠陥について決定した間隔を、他の欠陥について決定した間隔と比較することを含むことができる。比較の結果は、一つ或いはそれ以上のしきい値或いは範囲(それは、ユーザーによって、或いはコンピュータ使用による方法によって予め定めることができるし、亦、これで少なくとも類似していると考えられる間隔を規定する)と比較できるし、亦、この範囲内でしきい値より大きいか或いは小さいか、しきい値間にある、間隔などは、少なくとも類似していると決定できる。このように、少なくとも類似していると決定される間隔に関連した欠陥は、同じグループ内にビニングすることができる。

上記したように、該間隔は、ｘ方向及びｙ方向の間隔を含むことができる。係る一実施形態では、ビニング工程は、各々のグループ内の欠陥について決定したｘ方向の間隔が、少なくとも類似し、亦各々のグループ内の欠陥について決定したｙ方向の間隔が、少なくとも類似するように、欠陥をグループ別にビニングすることを含む。そのようなものとして、アレイ領域の一エッジに近接する欠陥は、アレイ領域のそのエッジに沿った、それらの位置に基づいて分離してもよい。このように、欠陥をビニングすることは、アレイ領域の一つ或いはそれ以上エッジに、異なった間隔の欠陥を分離することを含むことができる。

別の実施形態では、その方法は、グループの各々がヌイサンス欠陥だけか、或いは、注目欠陥だけを含むようなグループ別に、ビニング工程が欠陥をビニングすることを含むように、グループの各々に関連した間隔を選択することを含む。例えば、上記したように、アレイ領域のＤＯＩは、アレイ領域のエッジに比較的に近接した欠陥を含むことができる。したがって、一つ或いはそれ以上のグループに関連した間隔は、アレイ領域エッジに比較的近接している間隔を含めるように選択してもよい。一つ或いはそれ以上のグループに関連する間隔は、例えば、アレイ領域の設計、アレイ領域で検知される傾向がある欠陥に関する先験的な知識、アレイ領域について得た実験結果(例えば検査、欠陥調査、電気的試験、不良解析などから)、検査に先立ってウェーハ上で行なわれた プロセス(複数可)に関する情報、その他の関連情報すべて、或いはこれらの何らかの組み合わせに基づいて選択できる。係る一実施形態では、各グループ内の欠陥について決定した間隔が、少なくとも類似するように、欠陥をグループ別にビニングすることは、各欠陥について決定した間隔を各グループに関連した間隔と、比較することを含むことができ、上記したように実施できる。このように、アレイ領域エッジに比較的近接するＤＯＩは、アレイ領域エッジに比較的近接していない他のＤＯＩ及び／或いはヌイサンス欠陥から分離することができる。

上記したように欠陥をビニングすることは、欠陥について決定できる他の如何なる属性とも共に、上記したように決定された間隔を使用して、欠陥をビニングすることを含むことができる。欠陥について決定できる属性及び欠陥のさらなる属性を決定するシステムと方法の例は、本発明の出願人に譲渡された、Ｋｕｌｋａｒｎらの米国特許出願刊行物第１１/５６１，７３５号及びＺａｆａｒらの第１１/５６１，６５９号に記載されており、両者とも２００６年１１月２０日付けで出願されており、両者は、あたかも全体がここに記載されているように参照によって組込まれる。いくつかの係る実施形態では、欠陥は、上記したように、その間隔に基づいてグループ別にビニングできるが、次いで、一つ或いはそれ以上のグループ別にビニングされた欠陥は、欠陥の別の属性(例えば欠陥の大きさ及び／或いは形状のような)に基づいて、サブグループにビニングすることができる。このように、アレイ領域エッジから本質的に同様な間隔に位置する、異なるタイプの欠陥(例えばＤＯＩ及びヌイサンス欠陥、異なるタイプのＤＯＩ、異なるタイプのヌイサンス欠陥など)は、異なるグループ及び／或いは異なるサブグループに分離できる。

上記した欠陥ビニング方法は、その他の如何なる欠陥に関連する工程 (例えば、欠陥ビニングの結果に基づいて)も実施することを含むことができる。例えば、その方法は、欠陥が検知されたアレイ領域、或いはダイのメモリ修復指標(ｍｅｍｏｒｙ ｒｅｐａｉｒ ｉｎｄｅｘ：ＭＲＩ)を決定することを含むことができる。さらなる例では、その方法は、アレイ領域で検知された欠陥の歩留まり関連性（ｙｉｅｌｄ ｒｅｌｅｖａｎｃｙ）を決定することを含むことができる。さらなる例では、その方法はビニング工程の結果に基づいた欠陥検出に先立ってウェーハ上で行なわれたプロセスをモニター及び／或いはコントロールすることを含むことができる。ここに記載したビニング方法に含まれているかもしれない、欠陥に関連する、係る工程及び他の工程を実施するのに使用できる方法及びシステムの例は、先に参照したＫｕｌｋａｒｎｉら及びにＺａｆａｒらよる特許出願に記載されている。上記したビニング方法の実施形態は、亦、該方法の一つ或いはそれ以上の、ここにさらに記載するように実施できる方法の工程の結果(例えばビニング工程の結果)を保存することも含むことができる。

上記した方法の実施形態は、各々、ここに記載したいかなる他の方法の如何なる他の工程でも含むことができる。上記した方法の実施形態は、ここに記載したシステムのうちのどれを使用しても実施できる。

ここに記載した方法は、すべて、記憶媒体に方法実施形態の一つ或いはそれ以上の工程の結果を保存することを含むことができる。それらの結果は、ここに記載した結果のうちのどれでも含むことが出来、当技術分野で公知の任意の方式で保存してよい。記憶媒体は、ここに記載したどんな記憶媒体でも、或いは当技術分野で公知の他のどんな適切な記憶媒体も含むことができる。該結果が保存された後、結果は、ここに記載したどの方法或いはシステムの実施形態によっても、記憶媒体中でアクセスでき、使用することができるし、かつ、ユーザー向けのディスプレイ用にフォーマットし、別のソフトウェア・モジュール、方法、或いはシステムなどで使用できる。例えば、この方法が検査領域の一つ或いはそれ以上のエッジを識別後、該方法は検査領域の一つ或いはそれ以上のエッジの位置を記録することを含むことができる。係る一例において、検査領域の一つ或いはそれ以上のエッジの位置は、ウェーハのアレイモード検査を行なうのに使用できる検査レシピに保存できる。特定の一例において、検査領域の一つ或いはそれ以上のエッジの位置は、ウェーハのアレイモード検査を行なうための命令を含む検査レシピの一部に保存できる。さらなる例において、検査領域の一つ或いはそれ以上のエッジの位置は、ウェーハ検査過程を行なうためにウェーハ検査システムが検査領域情報をアクセス出来るように、ウェーハ検査システムの記憶媒体に保存できる。更に、この結果は、「永久に」、「半永久に」、一時的に、或いはある期間保存できる。例えば、記憶媒体は、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）でもよいが、これらの結果は必ずしも無期限に記憶媒体に持続するとは限らない。

図６は、キャリヤー媒体４０の一実施形態を図示する。キャリヤー媒体４０は、ここに記載した、一つ或いはそれ以上のコンピュータ実行方法の実施形態を実施するためのコンピュータ・システム(例えばコンピュータ・サブシステム４４) 上で実行可能なプログラム命令４２を含む。プログラム命令が実行可能な一つ或いはそれ以上のコンピュータ実行方法は、ここに記載した如何なる方法のどんな工程も含むことができる。プログラム命令が実行可能な、コンピュータを使用する方法の工程は、ここにさらに記載するように実施できる。

キャリヤー媒体は、ワイヤー、ケーブル、或いは無線送信リンクのような送信媒体であってもよい。該キャリヤー媒体は、さらにＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気或いは画像取得ディスク、或いは磁気テープのような記憶媒体であってもよい。

プログラム命令は、特に、手続きベースの技術（ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ−ｂａｓｅｄ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）、コンポーネントベースの技術（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ−ｂａｓｅｄ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）及び／或いはオブジェクト指向の技術（ｏｂｊｅｃｔ−ｏｒｉｅｎｅｔｅｄ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）を含む種々の方法のうちのどれででも実行できる。例えば、プログラム命令は、要望通り、Ｍａｔｌａｂ、Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ、ＡｃｔｉｖｅＸコントロール、Ｃ、Ｃ＋＋オブジェクト、Ｃ＃、ＪａｖａＢｅａｎｓ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ Ｃｌａｓｓｅs (「ＭＦＣ」)、或いは他の技術か、方法論を使用して実行できる。

コンピュータ・システム及びコンピュータ・サブシステム４４は、パーソナルコンピュータ・システム、メインフレーム・コンピューター・システム、ワークステーション、画像コンピュータ、或いは当技術分野で公知の任意の他の装置を含む種々の形式をとることができる。一般に、用語「コンピュータ・システム」は広く一つ或いはそれ以上のプロセッサを有し、メモリ媒体からの命令を実行する、どんな装置も包含すると定義できる。

図６は、亦、ここに記載した、一つ或いはそれ以上のコンピュータ実行方法を実施するように設定されたシステムの一実施形態を図示する。図６に示すシステムは、検査サブシステムを含む。注意することは、図６は、前記システムに含めることができる検査サブシステムの構成の一実施形態を一般的に図示するためにここに提供していることである。明らかに、ここに記載したシステム構成は、業務用検査システムを設計する場合に通常行なうようにシステム性能を最適化するよう変更できる。さらに、ここに記載したシステムは、既存の検査サブシステム(例えば既存の検査システムにここに記載した機能性を追加して)を使用して実施できる。いくつかの係るシステムについては、ここに記載した方法を、該システム(例えばシステムの他の機能性に加えて)の付加機能性として提供できる。その代わりに、ここに記載したシステムを「ゼロから」設計して、完全に新規のシステムを提供してもよい。

本検査サブシステムは、ウェーハ４６についてここに記載した画像の一つ或いはそれ以上を取得するように設定される。この検査サブシステムは光源４８を含む。光源４８は、当技術分野で公知のどんな適切な光源も含むことができる。光源４８で発生した光は、ビームスプリッター５０に向けられる。ビームスプリッター５０は、光源４８からの光を対物レンズ５２に向けるよう構成される。ビームスプリッター５０は、当技術分野で公知のどんな適切なビームスプリッターも含むことができる。対物レンズ５２は、ビームスプリッター５０からの光をウェーハに集束させるよう構成される。対物レンズ５２は、図６に単一の屈折性光学要素として示されているが、対物レンズ５２は、一つ或いはそれ以上の屈折性光学要素及び／或いは一つ或いはそれ以上の反射性光学要素を含むことができると理解すべきである。

図６に示すように、検査サブシステムは、本質的に垂直入射角でウェーハに光を向けることにより、ウェーハを照射するよう構成される。しかし、他の実施形態(図示せず)では、検査サブシステムは、斜入射角でウェーハに光を向けることにより、ウェーハを照射するよう構成してもよい。

図６に示す実施形態では、対物レンズ５２はウェーハから反映された光を集光するよう設定される。対物レンズ５２によって集光された光は、ビームスプリッター５０を通過して、検査サブシステムの検出器５４に向けられる。検出器５４はビームスプリッター５０によって送られた光を検知するように構成される。この検査サブシステムは、ビームスプリッター５０と検出器５４の間の光路に配置された、集束或いは結像レンズのような一つ或いはそれ以上の光学部品(図示せず)を含むことができる。検出器５４はウェーハから反映された光に応答する画像(例えばここに記載した画像のうちのどれでも)を生成するように構成される。検出器５４は、電荷結合素（ｃｈａｒｇｅ−ｃｏｕｐｌｅｄ ｄｅｖｉｃｅ：ＣＣＤ)及び時間遅延積分（ｔｉｍｅ ｄｅｌａｙ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：ＴＤＩ）カメラのような当技術分野で公知の如何なる適切な検出器でもよい。

したがって、図６に示す検査サブシステムは，ウェーハから鏡面反射された光に応答する画像を生成するように構成される。したがって、検査サブシステムは、明視野（ｂｒｉｇｈｔ ｆｉｅｌｄ：ＢＦ）撮像に基づく検査サブシステムとして構成される。しか、他の実施形態では、検査サブシステムは、暗視野（ｄａｒｋ ｆｉｅｌｄ：ＤＦ) 撮像に基づく検査サブシステムとして構成される。さらなる実施形態では、光学検査サブシステムは、電子ビーム検査サブシステム(図示せず)で置き換えてもよい。電子ビーム検査サブシステムはここに記載した画像を生成するように構成される。図６のシステムに含めてもよい市販の電子ビーム検査サブシステムの例は、ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから市販されているｅＤＲ５０００システム、ｅＣＤ−１システム、並びにｅＳ２５及びｅＳ３０システムズに含まれている電子ビームサブシステムを含む。

このシステムは、手動、自動、或いは半自動で(例えば、ユーザー支援) 上記した実施形態の画像を取得するように構成できる。一実施形態では、その検査サブシステムは、ウェーハ上の特定の領域を撮像することにより画像を得るように構成できる。例えば、該システムは、ウェーハ上の当初の検査領域の位置を推定するように設定できる、コンピュータ・サブシステム４４を含むことができる。コンピュータ・サブシステムは、推定した位置に検査サブシステムの視野を位置付けるように設定できる。その代わりに、コンピュータ・サブシステムは、当該推定位置の上部にその視野を位置付けるように設定できる検査サブシステムに、その推定した位置を提供するように構成できる。次いで、検査サブシステムは、画像を該推定位置で取得できる。

検出器５４はコンピュータ・サブシステム４４に連結されている。コンピュータ・サブシステム４４は、検出器５４に連結され、該コンピュータ・サブシステムは、検出器が生成した画像を受像できる。例えば、コンピュータ・サブシステム４４は、検出器とコンピュータ・サブシステムの間に設けた、伝達媒体(図示せず)或いは電子部品(図示せず)によって検出器に連結できる。伝達媒体及び電子部品は、当技術分野で公知の、如何なる適切な係る媒体及び部品でも含むことができる。コンピュータ・サブシステム４４は、検査サブシステムが取得した画像を使用して、ここに記載した一つ或いはそれ以上の方法の工程を行なうように設定できる。

図６に示すシステムは、キャリヤー媒体４０及びプログラム命令４２も含むことができる。キャリヤー媒体及びプログラム命令は、上記したように設定できる。さらに、キャリヤー媒体は、ここに記載したように設定できる如何なる他の検査システムのコンピュータ・システム上でも実行可能なプログラム命令を含むことができる。

本システムは、亦、ウェーハ４６を検査時に置けるステージ（試料台）５６を含むことができる。ステージ５６は、当技術分野で公知のどんな適切な機械的或いはロボット工学的なアセンブリも含むことができる。ウェーハのスキャニングは、当技術分野で公知の如何なる方法で行なってもよい。図６に示すシステムはさらに、ここに記載したように (例えばここに記載した他の如何なる実施形態によってでも) 構成できる。

本発明の種々の観点のさらなる変更及び代替実施形態は、この記載を考慮すれば、当業者にとって明白であるかもしれない。例えば、ウェーハ上に形成されたアレイ領域のための検査領域のエッジを識別する方法、及び、ウェーハ上に形成されたアレイ領域に検知された欠陥をビニングする方法が提供されている。従って、この記載は、説明のためだけにあると解釈されるべきであって、本発明を実施する一般的な方式を当業者に教示することを目的とする。ここに示し、かつ記載した本発明の形態は、現在、好ましい実施形態として解釈すべきである。本発明の記載事項を利用できた後では、当業者にとってすべてが明白であろうが、要素及び材料は、ここに説明し記載したこれらのものに対して置き換えることができ、部品とプロセスは、逆転でき、また、本発明のある特徴が別個に利用できるのである。次の請求項に記載のような本発明の精神及び範囲から離脱せずに、ここに記載した要素に変更を加えることができるのである。

Claims (21)

1. ウェーハ上に形成されたアレイ領域のための検査領域のエッジを識別する、コンピュータ実行方法であって、
   該アレイ領域の内側にあることが知られている位置からアレイ領域の外側にあることが知られている位置への位置の函数として差分画像の値を決定することと、
   前記アレイ領域の内側に最も近接し、該記検査領域のエッジの位置としてのしきい値より大きな値を有する位置を識別することと
   を含む方法。
2. 前記識別が当初検査領域をｘ方向に拡大することを含む、請求項１の方法。
3. 前記エッジが検査領域の左側のエッジであり、前記方法がさらに前記決定及び前記識別を行い、前記検査領域の右側のエッジを識別することを含む、請求項１の方法。
4. 前記識別が当初検査領域をｘ方向に拡大し、前記方法がさらに該当初検査領域をｙ方向に拡大することを含む、請求項１の方法。
5. 前記アレイ領域の内側にあることが知られている差分画像の値の平均から前記しきい値を決定することをさらに含む、請求項１の方法
6. 前記方法の工程はすべて、ウェーハ検査のランタイム中に行なわれる、請求項１の方法。
7. 前記検査領域で各セル間の比較を行なうことにより、前記アレイ領域内の欠陥を検知することをさらに含む、請求項１の方法
8. ウェーハ上の複数のアレイ領域のための前記方法を、個々のアレイ領域別に行なうことをさらに含む、請求項１の方法
9. ウェーハ上に形成されたアレイ領域のための検査領域のエッジを識別する、コンピュータ実行方法であって、
   該アレイ領域の内側にあることが知られている位置から該アレイ領域の外側にあることが知られている位置までの位置の函数として差分画像の値を決定することと、
   繰り返しパターンが各々の位置で形成されているかどうか決定することと、
   前記アレイ領域の内側に最も近接し、しきい値より大きな値を有する前記位置であって、繰り返しパターンが該検査領域の該エッジの位置として形成される位置を識別することと、
   を含む方法。
10. 前記識別が当初の検査領域をｙ方向に拡大することを含む、請求項９の方法。
11. 前記エッジが前記検査領域の上端のエッジであり、前記方法がさらに該値の前記決定を行うことと、該繰り返しパターンが各々の位置で形成されるかどうかの前記決定をすることと、前記検査領域の下端のエッジを識別するための前記識別を含む、請求項９の方法。
12. 前記識別が当初の検査領域をｙ方向に拡大することを含み、前記方法が当初の検査領域をｘ方向に拡大することをさらに含む、請求項９の方法。
13. 該繰り返しパターンが各々の位置で形成されるかどうかの前記決定が
    パターン認識技術を使用して行なわれる、請求項９の方法
14. 該繰り返しパターンが各々の位置で形成されるかどうかの前記決定がテンプレート・マッチング技術を使用して行なわれる、請求項９の方法
15. 前記アレイ領域の内側にあることが知られている差分画像の値の平均から前記しきい値を決定することをさらに含む、請求項９の方法
16. 前記方法の工程はすべて、ウェーハ検査のランタイム中に行なわれる、請求項９の方法。
17. 前記検査領域で各セル間の比較を行なうことにより、前記アレイ領域内の欠陥を検知することをさらに含む、請求項９の方法
18. ウェーは上の複数のアレイ領域のために前記方法を個々のアレイ領域別に行なうことをさらに含む、請求項９の方法
19. ウェーハ上に形成されたアレイ領域で検知された欠陥をビニングする、コンピュータ実行方法であって、
    該欠陥の位置とアレイ領域のエッジ間の間隔を決定することと、
    該欠陥をグループ別に、各々のグループの欠陥間の間隔が少なくとも類似するようにビニングすることと、
    を含む方法。
20. 前記間隔がｘ方向及びｙ方向の間隔を含み、前記ビニングが該欠陥をグループ別に、各々のグループの欠陥についてｘ方向に決定した間隔が少なくとも類似し、又、各々のグループの欠陥についてｙ方向に決定した間隔が少なくとも類似するようにビニングすることを含む請求項１９の方法。
21. 各々のグループがヌイサンス欠陥だけ或いは注目欠陥だけを含むべく、前記ビニングが、前記欠陥をグループ別にビニングすることを含むように、各々のグループに関連する間隔を選択することを、さらに含む、請求項１９の方法。

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