JP2015025816A

JP2015025816A - 光子放出に基づいた欠陥検知のためのシステム及び方法

Info

Publication number: JP2015025816A
Application number: JP2014213405A
Authority: JP
Inventors: クラナニーラジュ; Neeraj Khurana
Original assignee: DCG Systems Inc
Current assignee: FEI EFA Inc
Priority date: 2008-12-02
Filing date: 2014-10-20
Publication date: 2015-02-05
Also published as: DE102009044737A1; TWI435070B; US20090150098A1; JP2010133958A; TW201022662A; US8072589B2

Abstract

【課題】集積回路のＩＲＥＭ画像が取得される。
【解決手段】各放出サイトでの放出強度は測定／計算されて参照強度と比較される。計算された強度は参照強度に対して描画されてもよい。一般に、描画された強度の大多数は直線内の所定の範囲内に位置するであろうが、異常な放出を示すデバイスに対しては、その描画は直線から容易に観察できるズレを生じるであろう。計算された強度は各デバイスに対して、対応するテストベクターと共に自動的に保存される論理「１」又は「０」の決定がなされるように利用される。計算された論理状態はそれから集計されて且つ参照論理状態の集計と比較される。
【選択図】図１

Description

主題の発明は、デバイスの光子放出を用いた半導体チップのテスト及びデバッグに関連する。

半導体デバイスが、例えばトランジスタのスイッチのオンオフといった状態の変化に基づいて光を放出するということは当技術分野でよく知られてきている。この現象は、例えば紫外線エミッション顕微鏡（ＩＲＥＭ）及び時間分解エミッション顕微鏡を用いて、半導体回路をテスト及びデバッグするために有効に利用されてきている。反射レーザ光における変調を調べることにより半導体回路をテスト及びデバッグするためにレーザを用いることもまた当該技術分野でよく知られている。この技術は一般的にＬＰ（レーザプロービング）と称されている。更なる情報として、読者は、参照によりここにその全体が組み込まれる特許文献１及び特許文献２を参照することに注意されたい。付加的な関連情報は、ここにその全体が参照により援用される非特許文献１〜１２に見い出し得る。

近年、半導体デバイスのテスト及びデバッグにおいてまた利用され得る新しい現象が発見されてきている。新しいデバイスのサイズの縮小に伴い、光子（赤外）放出につながるデバイスの静電気オフ状態の間に電子‐正孔再結合が起きるように、「漏れやすく」形成されている。この放出はデザインルールの現象に伴って増加している。すなわち、この現象は、デバイスの世代が進化するに連れてより明かに現れるであろう。この静電気放出はまた、半導体回路のデバッグ及びテスト用に利用されてもよい。例えば、どの素子が光子を放出するのかを調査するために、ダイのレイアウトに対して静電気放出のＩＲＥＭ画像を重ね合わせるデジタル画像ソフトウェアを利用することが提案されてきている。その放出が「１」の論理状態又は「０」の論理状態を意味するかを決定するために、ＩＲＥＭ画像に対して各デバイスの状態をまた重ね合わせることが提案された。こうしたマニュアルの手順は、２つの異なる論理状態におけるデバイスを撮像し、且つ、その放出が変化したかどうかを観察することにより、欠陥を調査するために利用された。この現象及び画像重ね合わせ手順についての情報として、読者は、参照によりここにその全体を組み込まれる非特許文献１３に注意されたい。

米国特許第５２０８６４８号明細書米国特許第５９４０５４５号明細書

「レーザ電圧プローブ（ＬａｓｅｒＶｏｌｔａｇｅＰｒｏｂｅ（ＬＶＰ））」、イー（Ｙｅｅ），Ｗ．Ｍ．ら、テスティング及び欠陥解析のための国際シンポジウムにおけるフリップチップパッケージマイクロプロセッサー用の高度の光学プロービング技術（ＡＮｏｖｅｌＯｐｔｉｃａｌＰｒｏｂｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｏｒＦｌｉｐ−ＣｈｉｐＰａｃｋａｇｅｄＭｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ，ｉｎＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍｆｏｒＴｅｓｔｉｎｇａｎｄＦａｉｌｕｒｅＡｎａｌｙｓｉｓ（ＩＳＴＦＡ））、２０００年、ｐ．３〜８「電気光学プロービングを用いたシリコン裏面からの波長取得（ＷａｖｅｆｏｒｍＡｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｆｒｏｍｔｈｅＢａｃｋｓｉｄｅｏｆＳｉｌｉｃｏｎＵｓｉｎｇＥｌｅｃｔｒｏ−ＯｐｔｉｃＰｒｏｂｉｎｇ）」、ブルース（Ｂｒｕｃｅ），Ｍ．ら、テスティング及び欠陥解析のための国際シンポジウム（ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍｆｏｒＴｅｓｔｉｎｇａｎｄＦａｉｌｕｒｅＡｎａｌｙｓｉｓ（ＩＳＴＦＡ））、１９９９年、ｐ．１９−２５「光学波形プロービング−非フリップチップデバイス及びその他のアプリケーション用の戦略（ＯｐｔｉｃａｌＷａｖｅｆｏｒｍＰｒｏｂｉｎｇ− ＳｔｒａｔｅｇｉｅｓｆｏｒＮｏｎ−Ｆｌｉｐ−ｃｈｉｐＤｅｖｉｃｅｓａｎｄＯｔｈｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ）」、コラチーナ（Ｋｏｌａｃｈｉｎａ），Ｓ．ら、テスティング及び欠陥解析のための国際シンポジウム（ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍｆｏｒＴｅｓｔｉｎｇａｎｄＦａｉｌｕｒｅＡｎａｌｙｓｉｓ（ＩＳＴＦＡ））、２００１年、ｐ．５１−５７「シリコンにおける電気光学効果（ＥｌｅｃｔｒｏｏｐｔｉｃａｌＥｆｆｅｃｔｓｉｎＳｉｌｉｃｏｎ）、ソレフ（Ｓｏｒｅｆ），Ｒ．Ａ．、及びＢ．Ｒ．ベネット（Ｂｅｎｎｅｔｔ）、量子エレクトロニクス（ＪｏｕｒｎａｌｏｆＱｕａｎｔｕｍＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ）ＩＥＥＥジャーナル、１９８７年、ＱＥ−２３（１）、ｐ．１２３〜１２９「ＣＭＯＳ集積回路のレーザビーム裏側プロービング（ＬａｓｅｒＢｅａｍＢａｃｋｓｉｄｅＰｒｏｂｉｎｇｏｆＣＭＯＳＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔｓ）」、カサピー（Ｋａｓａｐｉ），Ｓ．ら、マイクロエレクトロニクスの信頼性（ＭｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＲｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ）、１９９９年、３９：ｐ．９５７「光学位相シフト検知を用いた集積回路波形プロービング（ＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔＷａｖｅｆｏｒｍＰｒｏｂｉｎｇＵｓｉｎｇＯｐｔｉｃａｌＰｈａｓｅＳｈｉｆｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎ）」、ウィルシャー（Ｗｉｌｓｈｅｒ）Ｋ．ら、テスティング及び欠陥解析のための国際シンポジウム（ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍｆｏｒＴｅｓｔｉｎｇａｎｄＦａｉｌｕｒｅＡｎａｌｙｓｉｓ（ＩＳＴＦＡ））、２０００年、ｐ．４７９−８５「フリップチップ搭載型シリコン集積回路における内部電気信号のピコ秒非浸襲性光学検知（ＰｉｃｏｓｅｃｏｎｄＮｏｎｉｎｖａｓｉｖｅＯｐｔｉｃａｌＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＩｎｔｅｒｎａｌＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＳｉｇｎａｌｓｉｎＦｌｉｐ−Ｃｈｉｐ−ＭｏｕｎｔｅｄＳｉｌｉｃｏｎＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔｓ）」、ハインリヒ（Ｈｅｉｎｒｉｃｈ）Ｈ．Ｋ．、研究及び開発・ＩＢＭジャーナル（ＪｏｕｒｎａｌｏｆＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ）、１９９０年、３４（２／３）：ｐ．１６２〜７２「集積シリコンデバイス用の非浸襲性シート電荷密度プローブ（Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅｓｈｅｅｔｃｈａｒｇｅｄｅｎｓｉｔｙｐｒｏｂｅｆｏｒｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｓｉｌｉｃｏｎｄｅｖｉｃｅｓ）」、応用物理レター集（ＡｐｐｌｉｅｄＰｈｙｓｉｃｓＬｅｔｔｅｒｓ）、１９８６年、４８（１６）：ｐ．１０６６〜１０６８「集積シリコンデバイス用の非浸襲性シート電荷密度プローブに対する誤り（ＥｒｒａｔｕｍｔｏＮｏｎｉｎｖａｓｉｖｅｓｈｅｅｔｃｈａｒｇｅｄｅｎｓｉｔｙｐｒｏｂｅｆｏｒｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｓｉｌｉｃｏｎｄｅｖｉｃｅｓ）」、ハインリヒ（Ｈｅｉｎｒｉｃｈ）Ｈ．Ｋ．、Ｄ．Ｍ．ブルーム（Ｂｌｏｏｍ）、及びＢ．Ｒ．ヘメンウェイ（Ｈｅｍｅｎｗａｙ）、応用物理レター集（ＡｐｐｌｉｅｄＰｈｙｓｉｃｓＬｅｔｔｅｒｓ）、１９８６年、４８（２６）：ｐ．１８１１「非浸襲性光学プローブを用いたシリコンバイポーラ接合トランジスタにおけるリアルタイムデジタル信号の測定（Ｏｐｔｉｃａｌｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｃｈａｒｇｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｉｎｓｉｌｉｃｏｎｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｃｉｒｃｕｉｔｓｕｓｉｎｇａｍｕｌｔｉｍｏｄｅｌａｓｅｒ−ｄｉｏｄｅｐｒｏｂｅ）」、ハインリヒ（Ｈｅｉｎｒｉｃｈ）Ｈ．Ｋ．ら、ＩＥＥＥ電子デバイスレター集、１９８６年、２２（１２）：ｐ．６５０−６５２「マルチモードレーザダイオードプローブを用いた電荷変調光学検知（Ｏｐｔｉｃａｌｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｃｈａｒｇｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｉｎｓｉｌｉｃｏｎｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｃｉｒｃｕｉｔｓｕｓｉｎｇａｍｕｌｔｉｍｏｄｅｌａｓｅｒ−ｄｉｏｄｅｐｒｏｂｅ）」、Ｂ．Ｒ．ヘメンウェイ（Ｈｅｍｅｎｗａｙ）ら、ＩＥＥＥ電子デバイスレター集（ＩＥＥＥＥｌｅｃｔｒｏｎＤｅｖｉｃｅＬｅｔｔｅｒｓ）、１９８７年、８（８）：ｐ．３４４−３４６「シリコンバイポーラ接合トランジスタエレクトロニクスレター集におけるギガヘルツ電荷密度変調の光学サンプリング（ＯｐｔｉｃａｌＳａｍｐｌｉｎｇｏｆＧＨｚＣｈａｒｇｅＤｅｎｓｉｔｙＭｏｄｕｌａｔｉｏｎｉｎＳｉｌｉｃｏｎＢｉｐｏｌａｒＪｕｎｃｔｉｏｎＴｒａｎｓｉｓｔｏｒｓＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＬｅｔｔｅｒｓ）」、Ａ．ブラック（Ｂｌａｃｋ），Ｃ．コーヴィル（Ｃｏｕｒｖｉｌｌｅ）、Ｇ．シュルシス（Ｓｃｈｕｌｔｈｅｉｓ），Ｈ．ハインリヒ（Ｈｅｉｎｒｉｃｈ）、１９８７年、Ｖｏｌ．２３，Ｎｏ．１５，ｐ．７８３−７８４「アドバンストシリコンテクノロジーにおける赤外エミッションベースの統計論理状態イメージング（ＩｎｆｒａｒｅｄＥｍｉｓｓｉｏｎ−ｂａｓｅｄＳｔａｔｉｃＬｏｇｉｃＳｔａｔｅＩｍａｇｉｎｇｏｎＡｄｖａｎｃｅｄＳｉｌｉｃｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）」、ダニエル（Ｄａｎｉｅｌ）Ｒ．、ボッケルマン（Ｂｏｃｋｅｌｍａｎ）、スティーブチェン（ＳｔｅｖｅＣｈｅｎ）、及びボルナオブラドヴィック（ＢｏｒｎａＯｂｒａｄｏｖｉｃ）、第２８回テスティング及び欠陥解析のための国際シンポジウムの議事録（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｆｒｏｍｔｈｅ２８ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍｆｏｒＴｅｓｔｉｎｇａｎｄＦａｉｌｕｒｅＡｎａｌｙｓｉｓ）、２００２年１１月３〜７日、フェニックス、アリゾナ

上記の説明及び引用された刊行物から理解され得るように、画像重ね合わせ技術は不具合を調査する手助けを可能とする一方で、デバイスの世代が進展し且つデバイスがより小さくそしてより密集するに連れて、それは時間がかかり、面倒で、より難しくなっている。つまり、画像重ね合わせ手順は、種々のデバイス及び放出が互いに且つ周囲の雑音から区別され得るように、十分な解像度の画像を入手する能力を要求する。さらに、デバイスからの光子放出は統計的現象であって、そのため、画像編集ソフトウェアを利用する画像比較は、画像が統計的に十分な長時間の露光期間によって、又は、十分に多くの数のＩＲＥＭ画像上の比較を実行することによって、得られる画像でなければ、誤った結論を提供するかもしれない。

デバイスがより新しい世代と共により小さく且つより密集するに連れて、放出位置が分離され且つ実際に光を放出するデバイスに正確に関連付けられ得る場合に、放出検知技術の有用な利用がなされ得る。類似の問題はレーザを使ったシステムに適用される。すなわち、そのような試験装置を利用するために、人は、どのデバイスが反射レーザ光における変調を引き起こしたかを決定しなければならない。しかしながら、デザインルールが縮小するにつれて、デバイス密度は上昇し、それにより、光を放出する又はレーザビームを変調させるデバイスを分離させることは大変難しく且つ不可能な場合もある。おまけに、近隣のデバイスからの放出は試験システムの光学パスに入り、それにより、放出する又は変調させるデバイスを分離させるタスクをさらに複雑化させている。皮肉にも、デザインルールの縮小が改善された静電気放出をもたらす一方で、それはまた放出デバイスを分離させることをより難しくしている。

「ムーアの法則」に従う半導体産業における進展を実現するためには、設計者はデザインルールを減少させ続けると共にデバイス密度を上昇させ続けるであろう。それゆえ、デ
バッグ及びテストに対する要求は益々不可欠なものとなると共に、放出／変調デバイスを決定する困難さは解決されなければならない。

以下のサマリーは、本発明のいくつかの側面及び特徴の基本的な理解をもたらすために含められる。このサマリーは、本発明を広く概観するものではなく、したがって、そのように、本発明のキーや重要な要素をとりわけ特定したり、発明の範囲の輪郭を描いたりするものではない。それは、以下に示すより詳細な説明に先立って、本発明のいくつかの概念を簡潔に提示することを目的とするに過ぎない。

主題の発明の種々の実施形態は集積回路における欠陥デバイス又は誤動作デバイスを分離するための手段を提供する。一般に、欠陥デバイスは、要求される論理状態を仮定し損ねたデバイスであると称される一方で、誤動作デバイスは、適切な論理状態を仮定するがそのパフォーマンス（例えば、スピード、閾値電圧など）が所要のパフォーマンスから外れているデバイスであると称される。本発明の実施形態は、静電気放出及び動的放出といった種々のエミッション顕微鏡システム、又は独立型のシステムとして適用され得る。

本発明の種々の側面によると、半導体集積回路のＩＲＥＭ画像が入手される。各放出サイトにおける放出強度が測定／計算される。計算された強度はそれから、参照強度、すなわち適切に機能しているデバイスの各対応するサイトでの計算された放出強度に対して描画される。参照強度は、刺激、よく知られた適切に動作しているデバイスの強度計算、複数のデバイスから計算された機能など、により入手され得る。一般に、描画された強度の大きさは、各デバイスの強度の絶対値にかかわらず、直線の所定の範囲内に位置するであろう。しかしながら、異常放出を示すデバイスでは、その描画は容易に観察できる直線からのズレを生じるであろう。このことは、デバイスの早い又は遅いスィッチングといった簡単な欠陥、デバイス製造プロセスのパラメータの統計的変動、又は、ショート回路又はオープン回路といった「キラー」欠陥、によって引き起こされ得る。

本発明のまた別の側面によると、集積回路における所定のグループのデバイス又は全てのデバイスの計算された強度が一覧にされる。それから、参照強度の一覧に対して相関が計算される。閾値は、計算された相関が異常を表すのがいつなのかを決定するように設定される。

本発明のまたさらに別の側面によると、計算された強度は、各デバイスに対して、論理状態「１」又は「０」の決定をできるように利用される。計算された論理状態はそれから一覧にされて、且つ、参照論理状態の一覧に対して比較がなされる。さらに、一覧にされた論理状態は、誤動作デバイスを検知するためにダイ対ダイの比較方法において利用してもよい。このことは、例えばメモリ集積回路におけるように、繰り返しパターンがあるときに、集積回路内での比較としてなされてもよいし、異なる集積回路間における比較のためになされてもよい。論理状態「１」及び「０」は各テストベクトルに対して自動的に保存される。

本発明のさらなる側面によると、強度計算は点広がり関数を用いて実行され、且つ、放出に関与する可能性のあるデバイスのＣＡＤデータに畳み込まれる。トランジスタの結果として生じた畳み込まれた広がり関数は実際に測定された信号と比較され、且つ、畳み込まれた信号とその測定信号との差異が調べられる。デバイスの計算された信号の強度は、その計算された信号とその測定信号との差異が最小化されるまで、変化される。最小の差異に対する計算された強度の値は、デバイスの計算強度として利用される。

本発明のさらなる側面によると、放出デバイスが近距離過ぎて光学的に分解することが
できないとき、点広がり関数の手法が放出デバイスを分解するために利用される。最良適合は、観察されるが分解できない放出の範囲内にあるデバイスの全ての構成に対して、各オンオフ状態用に実行される。一般に、最良適合、すなわち、最小変化が、正しい解を直ちにもたらすであろう。すなわち、最良適合は、関与するデバイスの各々正しい状態を示し、それにより、どのデバイスが放出しているかを示すと共にそのプロセスにおいて各放出デバイスに対する強度の値を提供するであろう。ときには、トランジスタの各々が非常に密接しているとき、重み付きの解が計算される。重みは各解の確率に基づいている。全体の計算は、ＣＡＤのアライメントを変化させながら複数回繰り返されてもよい。最小の変化を有する結果が、正しいＣＡＤアライメントとして採用される。

光子放出を利用して集積回路中の欠陥デバイスを検知する方法は、該集積回路の領域から放出画像を取得することと、該集積回路の領域に存在する各デバイスからの決定された放出強度を提供するために強度を決定することと、各デバイスに対応する参照強度を取得することと、各決定強度を対応する参照強度と比較することとを備える。

試験中のデバイス（ＤＵＴ）から収集される光子放出を利用して誤動作デバイス及び欠陥デバイスを特定するシステムは、ＤＵＴの選択された領域から収集された光子放出に相関する画像信号を受ける第１の入力と、画像信号を受け、且つ、選択された領域内の各デバイスに対する放出強度を決定するプロセッサーと、内部に保存された参照強度を有するストレージと、決定された放出強度の各々を対応する参照強度と比較するコンパレータと、比較結果を出力する出力回路とを備える。

試験中の半導体デバイス（ＤＵＴ）をテストする光学試験装置は、該ＤＵＴからの光子放出を収集する収集光学素子と、該収集光学素子からの該光子放出を感知し、且つ、放出信号を生成するセンサーと、該放出信号を受け、且つ、該選択された領域内の各デバイスに対する放出強度を決定するプロセッサーと、各デバイスに対する論理状態を決定する論理状態モジュールと、各デバイスの該論理状態を対応するテストベクトルと共に保存するストレージとを備える。

試験中の半導体デバイス（ＤＵＴ）をテストする光学試験装置は、該ＤＵＴからの光を収集する収集光学素子と、該収集光学素子からの該光を感知し、且つ、収集信号を生成するセンサーと、該ＤＵＴのＣＡＤレイアウトを受ける入力と、各デバイスのために放出強度を計算する計算機と、計算された強度を参照強度と比較するコンパレータとが設けられている。

添付された、明細書に取り込まれてその一部を構成する図面は、本発明の実施例を例示するものであり、明細書の記述と伴に本発明の原理を説明し図示するものである。図面は、代表的な実施例の主な特徴を図表形式で表すことを意図するものである。図面は、実際の実施例の全ての特徴や、描かれた要素の相対的な大きさを描いたりすることを意図するものではなく、正しい縮尺で描かれてはいない。
図１は、本発明に係るシステム用の代替可能な実施例を示す概略図である。図２は、ＤＵＴにおける関心ある領域からの放出画像である。図３は、本発明の実施例に係る図である。図４は、本発明の実施例を示すフローチャートである。図５は、本発明の別の実施例を示すフローチャートである。図６は、本発明の別の実施例を示すフローチャートである。図７は、主題の発明をイメージングする際にシミュレーションされるように、単一点の放出体の理想的な点広がり関数の放出を示す３次元図である。図８は、図７の描画の断面図である。図９は、主題の発明の実施例を説明するために、上部に密接な間隔を開けて配置された３つのトランジスタＡ、Ｂ、Ｃを有する半導体チップの一部を示す図である。図１０は、本発明の実施例でシミュレーションされ、図９に描かれたトランジスタＡ、Ｂ、Ｃの点広がり関数の図である。図１１は、本発明の実施例に係り、主題の発明をイメージングする際にシミュレーションされるように、図９に示すように配置された３つのトランジスタを有する位置から得られた測定信号の３次元図である。図１２は、理想的な点広がり関数図上に投影された測定信号の断面図である。図１３は、主題の発明をイメージングする際にシミュレーションされるように、半導体チップの領域における多数のトランジスタからの放出の測定信号である。図１４は、図１３における測定信号の３次元図である。図１５は、本発明の実施例に係る放出を分解するためのプロセスフローチャートである。図１６は、図１３の画像におけるチップ領域用のＣＡＤレイアウトデザインを示す図である。図１７は、本発明のシグマ特徴を説明するために、強度に対して描画された３つのエラー関数を示す図である。図１８は、本発明の実施例に係る誤登録のエラーを取り除くためのフローチャートである。図１９は、本発明に係るシステムのための代替可能な実施例を示す概略図である。

本発明の種々の実施例によれば、デバイスからの光子放出強度を測定／計算することにより、集積回路における潜在的に欠陥のあるデバイスを特定するための方法及びシステムが提供される。特に、背景技術では、放出／無放出の決定を成してその決定を期待結果と比較するために、光子放出が手動で観察されていた。特定のデバイスがある論理状態下で放出が期待され、且つ、放出が観察されない場合には、該デバイスは欠陥があると言われた。そのような解析は、「キラー」欠陥、すなわち、デバイスが機能することを完全に妨害する欠陥を有する欠陥デバイスを特定するために有用である一方で、「ソフト」欠陥、すなわち、デバイスが不適切に機能するケース、不適切に例えば必須の論理状態を仮定するが不規則な方法において行うケースを有する誤動作デバイスを検知し損なう。例えば、トンネリングのための閾値が許容できないくらい低い場合である。主題の発明は、「ソフト」欠陥及び「キラー」欠陥の双方を検知することを可能とする。

これから説明する第１パートでは、本発明の方法及びシステムが、放出が光学的に分解され得るケースのために説明され得るであろう。すなわち、観察された各放出に対応するデバイスを特定することを可能とする。しかしながら、大変小さく重要な面積及び大変緊切なレイアウトを有する高度のデバイスに対しては、光学手段は、各放出デバイスを特定するために必要な分解を提供できないかもしれない。本発明の種々の他の実施形態によると、近接に間隔を空けて配置されたトランジスタからの光放出を分解するための方法及びシステムが提供される。説明される実施例は、光学システムを用いて可能であるものを超える分解を実現することができる。すなわち、光学システムの分解は、半導体デバイスではシリコンの光学伝送特性のせいで紫外線に限定される、トランジスタを撮像するために利用される光の波長により、制限される。説明される種々の実施例は、放出を分解するために光学システムの点広がり関数を利用する。点広がり関数は、光の線形特性に基づいて、その放出を点放出体の組み合わせとしてエミュレートする。放出が一旦分解されると、その結果は欠陥のあるデバイスを特定するために利用され得る。

図１は、本発明に係るシステムのための実施例を示す概略図である。図１において、ＤＵＴ（試験中のデバイス、例えば集積回路）１６０は、例えば、ＡＴＥ（自動試験装置又は自動試験及び評価）といった試験装置１４０から受けるテストベクトル１４２により、試験が実行されている。代わりとして、ＤＵＴは単純な電源オン信号又は単純なクロックサイクル信号が与えられるかも知れない。ＤＵＴは、ＩＲＥＭ又は時間分解ＩＲＥＭ、例えばフリーモント、カリフォルニアのＣｒｅｄｅｎｃｅＳｙｓｔｅｍから利用可能なＥｍｉＳｃｏｐｅ（登録商標）といった光学試験装置１００上に搭載される。一般に、光学試験装置１００は、ＤＵＴ、レンズ及び／又はミラーといった種々の光学素子からなるビーム操作光学素子つまりＢＭＯ１３５、及び、レーザ操作顕微鏡１３０といった操作機構上をナビゲートするために、ｘ−ｙ−ｚステージ１２０を含むであろう。各素子は業界標準の部品を使って組み立てられたものであって、本発明の実施例に従属するものではない。

上述した試験素子を利用することにより、光子放出は、例えばファイバー光学素子１３４を用いてＤＵＴの種々の面積から収集され、そして、アバランシュ・フォトダイオード（ＡＰＤ）、高感度カメラなどの光センサー１３６によって感知される。もちろん、放出を収集するために、他の素子又は配置が利用されてもよい。信号取得ボード１５０は、センサー１３６の信号を受けて且つ調整するためのセンサーに対して接続されてもよい。該信号は、具体的にプログラミングされたＰＣのようなプロセッサー１７０に与えられる。示されているように、プロセッサー１７０はまた、光学試験装置１００の各素子を制御するために利用されてもよい。付加的に、トリガ及びクロック信号が試験装置１４０から信号取得ボード１５０及び／又はプロセッサー１７０に対して与えられてもよい。

図２は、図１に示された光学システムを用いて入手された放出画像を示している。図２の特定画像はＤＵＴにおける選択された領域のものである。画像は、例えば、上記引用したボックルマン（Ｂｏｃｋｅｌｍａｎ）などによる刊行物中に記述された画像編集ソフトウェアを用いて、プロセッサー１７０のモニター上に表示されてもよい。しかしながら、容易に分かり得るように、どのデバイスがどの放出に対応するものかを解釈することは大変難しい。さらに、画像上にレイアウトを投影すると共に、どのデバイスが適切な状態にあるのかを手動で決定することは、その放出が何度もオーバーラップするように、面倒で実行することは難しい。また、そのような調査は、動作不能なデバイスを特定する際にのみ助けになるかも知れないが、動作はするが所要のパフォーマンスのパラメータにないデバイスを検知し損なう。

主題の発明の実施例によると、改善された検知能力を提供するために、各デバイスからの放出強度が決定される。放出強度の決定は、一貫性が維持される限り、何らかの従来の測定及び／又は計算方法でなされるかもしれない。その結果、強度測定及び強度計算という表現はここでは相互交換できるように利用されてもよい。放出強度を計算する特定の幾つかの実施例が以下にさらに提供される。以下で示される強度計算の実施例は、システムが光学的に放出を分解できない環境において特に有用である一方で、放出が光学的に分解され得る環境下においてもまた使用され得るものである。決定された放出強度は、簡単のために決定強度ともいう。

放出強度はまた、参照用の集積回路の対応するデバイスのために決定される。このことは、適切に動作することが知られた集積回路を用いて、複数の集積回路からの機能的に平均的な強度を用いて、又は、シミュレーションなどを用いて、実現される。ＤＵＴの決定された強度はそれから、参照デバイスの計算された強度に対して描画される。図はその例を示している。具体的には、図３において、ｘ軸はＤＵＴのデバイスの強度に対応しており、ｙ軸は参照用の集積回路からの対応のデバイスの強度に対応している。図上の各点は、対応する参照値に関連したＤＵＴのデバイス用の強度の値を表示するものである。理解され得るように、各値は一般的に直線３１０上に存在する。特に、ＤＵＴの全体性能が参照用の集積回路の性能に合致していない場合においても、その差分はそのスロープに大抵影響を及ぼすであろうが、その関係はまだ直線であって、少なくともそれに最も近いものであろう。

図３では、破線３３０によって囲まれた領域は、強度がノイズレベルに最も近い低強度を示している。それゆえ、ライン３１０によって表示された直線関係を決定する際には、これらの値を無視することが推奨される。図３の描画から、点３２０は直線関係３１０から明らかにズレているということが容易に認識できる。強度の値からデバイスが機能することもまた明らかであり、すなわち、参照強度は、光子放出がこのデバイスからなされたものと期待されるという目安を提供し、実際、描画は、放出がこのデバイスから検知されたことを示す。しかしながら、放出の計算された強度は直線関係３１０から期待された強度と合致しない。それゆえ、このデバイスは適切な論理状態を仮定するように見える一方で、このデバイスは、性能が期待性能に合致しない「ソフト」欠陥を潜在的に有している。その結果、デバイス性能の更なる調査が要求される。

図３に示された描画は、ユーザが潜在的に欠陥を有するデバイスを簡単に特定することができるように、モニターに表示され得る。代わりに、又は、付加的に、コントローラ１７０は、計算を内部で実行し、且つ、更なる調査を要求する疑わしいデバイスのリストを単純に提供してもよい。例えば、強度の値がＤＵＴのために一旦決定されると、コントローラ１７０は、直線関係３１０を見つけることができるように、曲線適合を実行することができる。それから、コントローラ１７０は直線関係から許容されるズレを計算してもよいし、又は、許容されるそのズレがユーザによって手動で入力されてもよい。上述したように、強度の低い範囲は、ノイズを含めることを避けるために無視されてもよい。直線関係及び最大許容偏差が一旦決定されると、コントローラ１７０はそれから、最大許容偏差を超えて直線関係からズレているかどうかを各入力毎にチェックする。もし最大許容偏差を超えてズレている場合には、コントローラ１７０はそのデバイスを疑わしいデバイスのリストに加える。

本発明の実施例に係るプロセスの例が図４に示されている。ステップ４００では、関心領域の画像が取得される。ステップ４１０では、各サイトでの放出強度が決定される。それから、ステップ４２０において、その強度が参照強度に対して描画されてもよい。このステップはバイパス矢印４１５に示されるように選択的である。ステップ４３０では、曲線適合計算が実行されて計算強度と参照強度との直線関係が取得される。ステップ４４０では、最大偏差が、標準偏差計算のような計算によるか、ユーザによる手動入力によって、取得される。ステップ４５０では、各データ点の直線関係までの間隔は、最大許容偏差と比較される。許容値を超えるいかなるデータ点は、ステップ４６０においてユーザに対して提供される疑わしいリストに加えられる。

上記で提供された説明は「集積された」解に関連する一方で、画像分析及び疑わしいデバイスの決定が画像システム１００のコントローラ１７０によってなされるという点において、これらの動作が「スタンドアロン」システムによって実行されてもよいということが明らかであるべきである。例えば、ＰＣ１１０のような一般のコンピュータは、ライン１０２を介してコントローラ１７０から画像を受けた後に、調査動作を実行するために具体的にプログラミングされてもよい。ライン１０２は、ＣＤＲＯＭやフラッシュメモリなどの記録可能なストレージ媒体を利用して、システム１００からの画像をスタンドアロンシステム１１０に転送する、限定されるものではないがＬＡＮや、ＷＡＮ、インターネットといったいかなる手段を表すものである。

システムが集積化されているかスタンドアロンであるかに関わらず、ＣＡＤレイアウトは放出位置を決定するために利用されてもよい。そのシステムは、ＰＣ１１０かコントローラ１７０であって、ＣＡＤ入力１０４を介して、ＣＡＤデータベース１４６からＤＵＴのＣＡＤレイアウトを取得する。例えば、ＣＡＤレイアウト情報は、各セルが、Ｎチャネル又はＰチャネルであるか否かに関わらず、及び／又は、検出された放出が論理「０」又は論理「１」に対応するか否かに関わらず、該各セル内におけるデバイスの座標を含むＬＥＦファイル（ライブラリー交換フォーマット）を含んでもよい。

本発明の別の実施例によると、強度が一旦決定されてしまうと、強度は参照強度と比較され、偏差が調査される。ある例が表１に示されており、アナログモードと称される例である。表１はセルの名前の縦列を含み、そこでは、調査下の各セルが、例えばＬＥＦファイルのデータベースにある名前によってリスト化されている。次の縦列はトランジスタの名前であり、これもまたＬＥＦファイルから取得されてもよい。その次の縦列は、試験デバイス強度であり、そこでは、各トランジスタの計算された強度が表になっている。その次の縦列は、参照デバイス強度であり、そこでは、対応する参照強度が表になっている。これらは、適切に機能することが知られた集積回路、集積回路群、シミュレーションなど、から取得されてもよい。最後の縦列は、参照強度に対する計算された強度の相関をリスト化している。表１の特別の実施例において、トランジスタＮ１のＦｉｌｅ−ＩｎｐｕｔＢは、大変大きな差でズレている。この差は最も恐らく、ひどい欠陥、すなわち、正しい論理状態を仮定し損なったということを示している。他方で、トランジスタＮ２のＦｉｌｅ−ＣｏｎｔｒｏｌＣは７５％の相関を示している。そのような偏差はソフト欠陥を表してもよい。この特別のケースでは、参照強度及び計算された強度はノイズレベルにあり、それゆえ、このケースでは、この値は恐らく無視されるべきである。それにもかかわらず、この例は、強度がノイズレベルを超える場合にはまだ有効であり、しかし、偏差は、適切な機能に対する所定の閾値よりも幾分下にあるが、ひどい欠陥を表す程には低いものではない。それゆえ、２つの閾値を設定することにより、ソフト欠陥とハード欠陥とを容易に特定することが可能であるかもしれない。

本発明の実施例に係るプロセスが図５に示されている。ステップ５１０では、関心のあるデバイスの放出強度が計算される。ステップ５２０では、参照強度に対する相関が取得される。ステップ５３０では、各相関が第１の閾値と比較される。もし相関が第１の閾値を超える場合、例えば、８０％を超える場合には、そのデバイスは、ステップ５３５において、適切に機能しているデバイスであると特定される。他方、相関が第１の閾値よりも小さい場合は、ステップ５４０において、相関が第２の閾値と比較される。もし相関が第２の閾値を超える場合、例えば２０％を超える場合には、そのデバイスはステップ５４５においてソフト欠陥の疑いのあるデバイスとしてリスト化される。他方、相関が第２の閾値よりも小さい場合には、そのデバイスはステップ４５５においてハード欠陥の疑いがあるデバイスとしてリスト化される。

本発明の更なる実施例によると、計算された強度は各デバイスに対する論理状態に変換される。これは表２に示されており、デジタルモードと称されるものである。表２は、セルの名前の縦列を含み、そこででは、関与する各セルの名前が一覧になっている。その次の縦列は試験デバイスであって、そこでは、計算された論理状態が一覧になっている。その論理状態は、計算された強度と、光子放出が論理状態「１」を表すか又は「０」を表すかどうかが一覧になっているＬＥＦファイルとを参照することにより、取得される。論理状態はそれから、参照デバイス又は理論値のいずれかと比較される。理解され得るように、この特別の実施例では、システムはレジスタＢ３が潜在的に欠陥を有するデバイスであると特定した。

図６は、本発明の実施例に係るプロセスを示している。ステップ６００では、試験装置、例えばＡＴＥが不成功に終わったベクトルを取得するためにインターロゲートされる。ステップ６１０及び６２０では、欠陥診断ソフトウェア（例えば、ウィルソンヴィル、オレゴンにあるＭｅｎｔｏｒＧｒａｐｈｉｃｓ（登録商標）から利用できるＹｉｅｌｄＡｓｓｉｓｔ（登録商標）、又は、サンノゼ、カリフォルニアにあるＣａｄｅｎｃｅ（登録商標）から利用できるＥｎｃｏｕｎｔｅｒ（登録商標））が、スキャン連鎖位置を確認すると共に欠陥状態を特定するためにインターロゲートされる。ステップ６３０では、光学システムは、画像を取得するために欠陥位置へナビゲートされる。光学システムは、背景画像と欠陥状態における放出画像を取得してもよい。ステップ６４０では、各放出に対する強度が計算される。ステップ６５０では、デジタル解析が実行されてもよい。すなわち、計算された放出は論理「１」又は「０」に変換されて、且つ、その値は期待論地値と比較される。ステップ６６０では、アナログ解析が実行される。すなわち、計算された強度は、上述したように、描画されるか、参照値と比較される。ステップ６７０では、疑わしいデバイスのリストがユーザに提供される。

注意はこれから、光学素子による分解が放出デバイスを分解するのに不十分なときでさえ、強度の計算を実現できる本発明の実施例に移される。図７は、単一の点放出体の理想的な点広がり関数を示す３次元図である。図８は、図７のプロットの断面図である。すなわち、更なる電気的異常及びシステムノイズのない光学システムに対して、点放出体から得られた信号は図７及び図８に示されるように現れるべきである。

図９は、上部に近接に間隔を空けて配置された３つのトランジスタＡ、Ｂ、Ｃを有する半導体チップの一部分を示している。動作中において、これらのトランジスタは、表３に示されたいずれかの状態であると仮定することができる。例えば、状態１では、トランジスタのいずれもが光を放出しないが、状態２では、トランジスタＡのみが光を放出する。図１０は図９に描かれた３つのトランジスタＡ、Ｂ、Ｃの点広がり関数を示す図である。ついでに言えば、本説明を通じて、その文脈に基づいて、「オン」又は「オフ」であるトランジスタに対する言及は、トランジスタが光を放出している又は放出していないことを意味してもよく、そして、それが必ずしも電気的に導電性又は非導電性の状態にあるとは限られない。実際、上述したように、静電気放出は、トランジスタが電気的に非導電性であるときに生じてもよい。さらに、「オン」又は「放出している」とのここでの表現は、トランジスタからの光反射及び／又は変調を含むように意図している。

図１１は、図９に示されるように配置された３つのトランジスタを有する配置から得られた測定信号の３次元図である。この図示のために、信号は、該信号にノイズを導入するために利用された不規則数の発生器を用いて事実上シミュレーションされた信号である。理解され得るように、信号は、主にシステムにおけるノイズのせいで、点放出体の理想的な信号から異なっている。それゆえ、トランジスタが近接に配置されているとき、どのトランジスタが光を放出しているかを決定することが難しい。図１２は、理想的な点広がり関数の描画上に測定信号が重ね合わされた断面図である。このプロットはまた、放出を分解することの難しさを示している。

図１３は、半導体チップのある領域における多数のトランジスタからの放出に関する測定信号であり、図１４は、図１３の測定信号の３次元図である。この特別の実施例のために、信号はシミュレーションされているが、本当の測定信号の出現を正確に再現している。以下は、そのような信号がどのようにして分解され得るかの実施例を提供する。

図１５は、本発明の実施例に係る放出を分解するためのプロセスフローチャートを示している。該プロセスはステップ１５００で開始され、そこでは、調査下にある領域のＣＡＤデザインが取得される。図１３のチップ領域のためのＣＡＤデザインは図１６に描かれており、そこでは、種々のデバイスのレイアウトが任意の（ｘ、ｙ）デカルト座標に関連して示されている。この例にあるように、チップの領域が近接に配置されたトランジスタ群を含むとき、ステップ１５０５において、破線の矩形１６００、１６１０、及び１６２０に示されるように、その領域はより小さい、これらの群に沿ってより管理し易い領域に分けられる。試験のための領域はステップ１５１０において選択され、各選択された領域に対してトランジスタが特定されて且つ有り得る状態のリストが収集される。特に、領域をより小さい群に分けることにより、システムが計算において考慮を要する状態の数が低減される。群の最大のサイズ、すなわち、１つの群内における最大数のトランジスタは、本システムの処理能力によって決定され得る。

ステップ１５１５では、点広がり関数（ＰＳＦ）が、ステップ１５１０において選択された領域におけるデバイスの表面形状のために計算される。代わりとして、全てのデバイスの種々の表面形状のためのＰＳＦは、ＰＳＦライブラリーを作れるように予め計算され得る。そのような場合において、ステップ１５１５では、ステップ１５１０において選択された領域の表面形状に対応する適切なＰＳＦが、ライブラリーから選択される。ステップ１５２０では、ある状態が選択されて、ステップ１５２５では、ＰＳＦが選択された状態により乗じられる。例えば、もし、選択された領域が単一のラインに位置合わせされた３つのトランジスタを有する場合には、図９の例に示されるように、表３における第１の状態に対しては、該ＰＳＦは（０，０，０）が乗じられるであろうし、第２の状態に対しては（１，０，０）が乗じられるであろう、などといった具合である。

結果として得られた計算されたＰＳＦはそれから、ステップ１５３０における測定信号と比較される。ステップ１５３５では、測定信号に対する最良適合が得られるように、「ノイズ」がＰＳＦに導入される。このステップは、公式を用いて、又は、選択された状態のＰＳＦと事実上の測定信号との間の最良適合を生じるであろう乗数を反復的にサーチすることにより、実行され得る。要するに、この目的は、選択された状態に対するＰＳＦの曲線と測定信号との間のエラーを最小化することである。これを反復的に行う１つの方法は、計算されたＰＳＦが測定信号に最良に適合するまで、選択された状態に対して、「オン」すなわち放出している、と定義される各トランジスタの強度を変化させることである。

最良適合が得られたとき、最小偏差がステップ１５４０において計算される。このステップのために、２つの曲線間の偏差を計算するための何らかの良く知られた方法が利用されてもよい。例えば、知られた又は通常の最小二乗法が、最良の曲線適合と最小偏差として最小の残余集合とを得るために利用されてもよい。最小二乗法は、エラーが不規則に分配されていることを仮定する。しかしながら、本発明の一実施例によると、ノイズレベルは不規則に分配されたものと仮定されないが、むしろ、強度の値それ自身に相関される。例えば、各測定されたデータ点のエラーは、その測定されたデータ点のルート二乗、すなわち、各点での強度ＩはＩ＋／−√Ｉと等しいかもしれない。それゆえ、一実施例によると、この実施例で利用されるカイ二乗は、（Ｉ_Ｍ−Ｉ_Ｅ）^２／Ｎの式であり、そこで、Ｉ_Ｍは測定強度であり、Ｉ_Ｅは期待強度（すなわち、ＰＳＦ）であり、Ｎは二乗されたノイズである。表４においてｔＣｈｉＳｑと参照された偏差を得るためには、サンプル点の数に対して加重が実行される。すなわち、
ｔＣｈｉＳｑ＝Σ（Ｉ_Ｍ−Ｉ_Ｅ）^２／Ｎ
となる。理解され得るように、サンプル点の数は、特定のアプリケーションによって要求されるように、仔細な又は粗野な近似を提供するために変化され得る。

ステップ１５４５では、計算するための状態が他にも存在する否かが決定され、もし存在する場合には、プロセスはステップ１５２０に戻る。全ての状態が計算された場合、そのプロセスがプロセスＡに応じて進む実施例によると、ステップ１５４７において、最小のエラーを有する状態が正しい状態であるとして選択される。各トランジスタに対して計算された強度は、どのトランジスタが光を放出するかの表示として提供される。別の実施例によると、ステップ１５５０から始まるプロセスＢに応じて進むプロセスでは、各状態の相対確率が計算される。もちろん、プロセスＡ及びＢの双方が最終選択上の照合として実行され得る。

各状態の相対確率は、ステップ１５４０で結果的に得られた偏差から計算されてもよい。種々の知られた統計方法は相対確率を計算するために利用されてもよい。一実施例によると、カイ二乗分布が利用されるが、別の実施例ではＦ−分布が利用される。もちろん、カイ二乗分布がｔＣｈｉＤｉｓｔとして記され、Ｆ−分布がｔＦｄｉｓｔとして記されている表４に示すように、その両方が使用されてもよい。その結果はステップ１５５５において一覧にされて、且つ、どの状態が測定信号を最も生成しそうであるかをユーザが決定するために表示されてもよい。一覧表示された例が表４に示されている。

このステップにおいて、非物理値が計算から除外されてもよいことに気付かれるべきである。例えば、ステップ１５４０の計算の間に、最良の曲線適合は、いずれかのトランジスタの強度が負の値に設定されるときに得られ、その特別の状態は非物理値、すなわち、トランジスタは放出体のみで吸収体ではないものであるとして除外されてもよい。

表４に示された例は、表３に示された有り得る状態を備える、図９に示された３つのトランジスタのレイアウトに対するものである。各状態に対して、強度の値は、測定信号に対して最良適合が得られるまで、変化された。それから、各トランジスタに対するｔＡ、ｔＢ、及びｔＣの強度の「最良適合」値は、各選択された状態に対して記録された。この例における最小偏差はｔＣｈｉＳｑとして示される。この例において理解されるように、最悪の偏差は、我々が放出の全くないＰＳＦを放出を示す測定信号と比較するように、第１の状態に対するものである。他方、最高の偏差は、状態（１０１）及び（１１１）の双方に対して示されている。さらに、カイ二乗分布は、双方の状態（それぞれ０．２６、０．２５）にとって類似している。それゆえ、一見、双方の状態が等しく有効な解を提示できるように見えるかもしれない。しかしながら、状態（１１１）に対して、ｔＢの「最良適合」の強度は、負の値（−７５５．４７）に設定された。これは、上述したように確率計算の間に除外されてもよい非物理方法である。付加的に、Ｆ−分布は状態（１０１）を強く好む。それゆえ、正しい解が状態（１０１）であるということは理に適っている。

一歩離れて見ると、表４に示された得られた結果の統計は物理的観点からして事実上理解できるものである。すなわち、線形特性のせいで、２つの近接して配置された放出体は、２つの放出体間の中央に位置する１つの放出体の拡大されたＰＳＦ曲線のように一般的に見えるように合点の行く信号を生み出すであろう。その結果、双方が単一の放出体の拡大ＰＳＦ曲線を生成するように、ある分解では、状態（１０１）及び（１１１）が適合するように見える。しかしながら、より近い分解では、２つの放出体の結果として得られた信号はその中央（すなわち、２つの個別の放出体の２つのピークの間）で窪みを持つであろう。これは、状態（１１１）を適合させるために、真ん中のトランジスタの強度が負の数に調整、すなわち、真ん中に窪みを生成しなければならなかったからである。この事実は、実際の状態が事実（１０１）であるという確かさを増加させる。それゆえ、別の実施例によると、負の強度の値は取り除かれないが、むしろ、最終的に選択された解における確かさを確認又は増加させるために利用される。

本発明の更なる実施例によると、選択された状態において、増加した確かさを得るために、更なるプロセスが実行される。この実施例によると、図１５のプロセスが、選択された領域に対して一旦完了すると、各状態のもたらされた確率を考慮に入れて、その解に対して加重和が得られる。加重結果がプールされたものと称される例が表５に示されている。例えば、トランジスタｔＡに対する強度は各状態の確率により乗じられ、それから合計される。表５に見られるように、この動作後において、トランジスタＡ及びＣのプールされた強度はトランジスタのプールされた強度よりも随分大きい。このことは、正しい状態が（１０１）であるという結論を支持している。

本発明の更なる実施例によると、最良適合のＰＳＦ曲線が得られたとき、この解の強さを示すために、ある値が計算される。この値はここではシグマと呼ばれており、表４及び５では、ｔＳｉｇＡ、ｔＳｉｇＢ、及びｔＳｉｇＣとして示されている。図１７は、強度に対して、３つのエラー関数１１、１２、１３が描画された図を提供している。Ｍｉｎは最小エラー、すなわち、最良適合を示している。しかしながら、理解され得るように、プロット１１の曲線は曲線１３よりも平坦である。それゆえ、曲線１３から選択された最小エラーの解は、曲線１１から得られた解よりも高い精度である。この測定は、表４及び５に示されたシグマの値に反映されている。これらの表において、シグマの値が大きいほど、確かさが小さくなる。また、シグマの値が強度の値に近づくとき、そのシグマの値は、強度の値における高い不確かさを示している。さらに、シグマの値が強度の値を超えるとき、その状態における強度の値は信頼できない。例えば、表４における状態（１１１）に対して、トランジスタＢのシグマの値は、その状態に対する強度の値よりも高い。これは状態（１１１）が起こりそうにないことを確認している。類似の表示がプールされた値において見られ得る。すなわち、トランジスタＢに対するシグマの値はトランジスタＢの加重強度よりも高く、このことはトランジスタＢの強度の値が信用できないことを示している。

本発明の別の実施例によると、決定表が作られてユーザに提供される。そのような表の例が表６に記述されている。表６では、各トランジスタの加重強度及び加重シグマが示されている。付加的に、各トランジスタに対して、トランジスタがオンであるという累積的確率が計算されて表に提供されている。このことは、例えば表４において得られたＦ−分布における確率を加えることにより、なされ得る。表６から理解され得るように、トランジスタＡがオンであるという確率は大変高く、そして、その期待強度は高く且つそのシグマの値よりもずっと大きい。類似の結果はトランジスタＣに対しても見られ得る。それゆえ、システムは、トランジスタＡとＣとがオンであるという、融合決定と呼ばれる裁定を発行するかもしれない。他方、トランジスタＢがオンであるという累積的確率が無視できない間は、シグマの値は強度の値よりもかなり大きい。それゆえ、トランジスタＢがオンである可能性はかなり低く、システムは、トランジスタＢがオフであるという裁定を発行するかもしれない。もし、人が保守的でいることを望む場合には、システムは、表６に示すような未決定の裁定を発行するかもしれない。しかしながら、たとえ未決定の裁定であっても、人がトランジスタＢがオンである思う場合には、その強度はトランジスタＡ及びＣと比較して大変小さいことが明確である。最初で述べたように、これらの実施例に対する測定強度の値は、ノイズを生成するための不規則な数の生成器を用いて、シミュレーションにより事実上得られたものである。該シミュレーションの「ノイズフリー」の強度は、「実際値」の下で表６に示されている。理解され得るように、加重強度はシミュレーション用に利用された実際強度と非常に合致している。

融合裁定は、特別の状態に調整され得ると共に、異なる「レベルの快適さ」を提供するように調整され得る。大変低いシグマの値と共に明確な決定を持つ、確率が大変高いときにのみ、人は保守的なアプローチを取って決定を行うかもしれない。反対に、人は、融合裁定用の緩い基準を選択するかもしれない。一実施例によると、ある特別のトランジスタに対して、「オン」状態にあるそのトランジスタの確率が「オフ」状態にあるそのトランジスタの確率の二倍である場合にのみ、裁定が宣言される。また別の実施例によると、最も起こり得る確率の少なくとも半分である確率を有する状態の数がカウントされる。その数が試験領域におけるトランジスタの数よりも大きい場合には、決定はなされない。

図１５のプロセスは、ノイズを導入するための不規則な数の生成器を用いて、図１３に示された全体の領域上で繰り返し実行された。プロセスの実行のひとつから得られた結果が表７に一覧化されている。特に、この開発されたシステムは、完全に自動化され、且つ、上述した計算を実行して、それにより、トランジスタの各群からの放出を分解する。この特別の実行において、システムは自動的に、２２個のトランジスタのうちの１７個のためのオン／オフの決定を提供した。表７から理解され得るように、システムの評価強度は、システムがオン／オフの決定を行った全てのトランジスタに対するシミュレーションされた強度に非常に合致している。実際、システムが決定を提供しなかったトランジスタに対してでさえ、５つのトランジスタのうちの４つのトランジスタにとって、その評価強度はシミュレーションされた強度に大変近い。

これまでの説明から理解され得るように、本手順は、トランジスタが光学的に分解され得るか否かに関わらず、各トランジスタに対する計算された強度を提供する。計算された強度はそれから、上述したように、集積回路におけるソフト欠陥及びハード欠陥を調査するために利用されてもよい。さらに、複数の集積回路上でのこの分析を実行する共に、各デバイスに対する機能的平均強度を生成することにより、参照値が、他の集積回路をテストする際に使用するために得られてもよい。機能的平均は、加重平均、中間値のリスト、又はいかなるその他の選ばれた平均化したものであってもよい。

本発明の別の実施例によると、システムはまた、テスト中のデバイス（ＤＵＴ）に対するＣＡＤレイアウトの有り得る誤登録を考慮する。図１８は本発明の実施例に係る誤登録エラーを取り除くためのフローチャートを示している。この実施例によると、表面形状がステップ１８００（図１５のステップ１５１０に対応する）において一旦選択されると、反復される分析が次のように実行される。ステップ１８１０では、ＤＵＴに関するＣＡＤレイアウトのアライメントが選択される。それから、図１５に関して説明された解析が、ステップ１８２０において実行されて、その結果が保存される。ステップ１８３０において、別のアライメントが選択されるべきか否かが決定される。すなわち、システムは、予め定めた数のＣＡＤのアライメントを選択するようにプログラミングされている。これは、ｘ及びｙ方向へのプリセットの動きを保存することによってなされ得るものであり、それにより、各反復においてＣＡＤデザインは所定の量だけｘ方法、ｙ方向、又はその両方向に移動される。ステップ１８３０において、別のアライメントがチェックされる必要があると決定される場合には、プロセスはステップ１８１０に戻る。そうでない場合には、プロセスは、計算されてプールされたカイ二乗の全ての値が比較されるステップ１８４０に進み、そして、ステップ１８５０において、プールされた最小のカイ二乗の値を生じるＣＡＤアライメントは適切なアライメントであるとして選択され、且つ、このアライメントからの結果は、放出を分解するために利用される。

図１９は、本発明に係るシステムの実施例を示す概略図である。図１９において、ＤＵＴ１９６０は、例えば、試験装置１９４０からのテストベクトル１９４２を受けることにより、試験を実行している。ＤＵＴは、例えば、カリフォルニア、フリーモントのＤＣＧシステムにより利用できるＥｍｉＳｃｏｐｅ（登録商標）又はＲｕｂｙ（登録商標）といった光学試験装置１９１０上に配置されてもよい。一般に、光学試験装置１９１０は、ＤＵＴ、レンズ及び／又はミラーといった種々の光学素子を構成するビーム操作光学素子つまりＢＭＯ１９３５、並びに、レーザ操作顕微鏡１９３０のような操作機構上をナビゲートするために、ｘ−ｙ−ｚステージ１９２０を含むであろう。各素子は業界標準の部品を使って組み立てられたものであって、本発明の実施例に従属するものではない。

上述した試験素子を利用することにより、光子放出は、例えばファイバー光学素子１９３４を用いてＤＵＴの種々の面積から収集され、そして、アバランシュ・フォトダイオード（ＡＰＤ）、高感度カメラなどの光センサー１９３６によって感知される。信号取得ボード１９５０は、センサー１９３６の信号を受けて且つ調整するためのセンサーに対して接続されてもよい。該信号は、具体的にプログラミングされたＰＣのようなプロセッサー１９７０に与えられる。示されているように、プロセッサー１９７０はまた、光学試験装置１９１０の各素子を制御するために利用されてもよい。付加的に、トリガ及びクロック信号が試験装置１９４０から信号取得ボード１９５０及び／又はプロセッサー１９７０に対して与えられてもよい。

本発明の一実施例によると、光学試験装置１９１０により検知された放出を分解するための処理は、特別にプログラムされた汎用目的コンピュータ、又は、特別に作られたハードウェア及び／又はソフトウェア及び／又はファームウェアの形で実行されてもよいスタンドアロンシステムによって実行される。スタンドアロンシステム１９００はまた、上述したように、欠陥デバイス及び誤動作デバイスを決定するための強度評価を実行する。取得され且つ調整された信号は、プロセッサー１９７０から分解システム１９００の光学信号入力１９０２へ送信される。システム１９００はそれから、ＣＡＤ入力１９０４を介して、ＣＡＤデータベースからＤＵＴのＣＡＤレイアウトを取得する。システム１９００はそれから、検知された放出を分解するためにここで開示された幾つかのプロセスに従う。しかしまた別の実施例によると、システム１９００はプロセッサー１９７０と一体に作られている。そのような場合、ＣＡＤレイアウトは、ＣＡＤデータベース１９４０からプロセッサー１９７０へ提供される。

図１９におけるコールアウトは、それがスタンドアロンシステムであるか、プロセッサー１９７０と一体になっているかに関わらず、本分解システムの実施例を示している。これらの素子の幾つか又は全てはまた、欠陥デバイス及び誤動作デバイスを調査するために、強度解析用に用いられてもよい。システム１９００はバス１９０５を有し、通信のために種々の素子がバス１９０５に接続され、他の素子に対して信号を提供する。光学信号入力１９０２及びＣＡＤレイアウト入力１９０４はバス１９０５に接続されており、該バス上に信号を提供する。また、出力１９２２は、例えばモニター、プリンターなどに対する種々の計算及び決定の出力を提供する。ここで説明したように処理を実行するために、システム１９００は、トランジスタ及び種々の選択された状態の点広がり関数を生成する点広がり関数生成器１９０６を含んでもよい。コンパレータ１９０８は、ＰＳＦ生成器１９０６からのＰＳＦを入力１９０２から得られた光学信号と比較する。決定エンジン１９１２は、システム１９００の種々の素子によって実行された種々の計算結果を受けて、分解決定のための出力を提供する。統計エンジン１９１６は、カイ二乗、カイ分布、Ｆ−分布などの種々の統計計算を実行し、且つ、決定エンジン１９１２に対して出力を提供する。変換エンジン１９１４は、光学信号に対する最良適合を探すためにＰＳＦ上で動作する。付加的に、ＣＡＤアライナー１９２４は、ＣＡＤレイアウトの位置合わせのために種々のＣＡＤ座標を提供し、且つ、最小エラーが得られるまで種々のＣＡＤアライメントのためにエラーを繰り返し計算し、それにより、最適なＣＡＤアライメント座標を選択する。

メモリ１９１８はデータを保存するために種々の素子により利用されてもよい。メモリ１９１８は、種々のトランジスタの表面形状用のＰＳＦライブラリーを保存するためのメモリ領域を含んでもよい。特に、本発明の種々の側面によると、各トランジスタに対する論理状態は（例えば上述した方法を用いて）決定され、その状態は、イメージング中に動作するテストベクトルと共に、メモリ１９１８に自動的に保存される。その状態はそれから、知られた優れたデバイスから得られた保存された参照値に対して比較され得るか、又は、例えば理論計算若しくはシミュレーションに基づいて期待されるその他の値に対して比較され得る。代わりに、複数のデバイスのために得られた状態は適切な状態を設定するために利用され得る。理解され得るように、システム１９００のいずれかの素子は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの組み合わせの形で、提供されてもよい。さらに、システム１９００の全ての素子は、具体的に設計されたソフトウェアコードを実行する単一のプロセッサーによって実行されてもよい。

本発明は、特定の例に関して、全ての点で限定のためでなく説明のためを意図して述べられている。当業者は、多くの異なる機能的要素の組み合わせが、本発明を実施するために適していることを十分理解するであろう。さらに、本発明の他の実施は、明細書及びそこに開示された発明の実施の考慮から、当業者に明らかであろう。記載された実施例の種々の側面及び／又は構成要素は、単独に、又は関連する技術の幾つかを組み合わせて用いられ得る。明細書及び実施例は、例示的とのみ考慮され、発明の真の範囲及び思想は、以下の請求の範囲によって示されることが意図される。

１００光学試験装置
１０２ライン
１０４ＣＡＤ入力
１２０ｘ−ｙ−ｚステージ
１３０レーザ操作顕微鏡（ＬＳＭ）
１３４ファイバー光学素子
１３５ビーム操作光学素子（ＢＭＯ）
１３６光センサー
１４０試験装置
１４２テストベクトル
１４４トリガ及びクロック
１４６ＣＡＤデータベース
１５０信号取得ボード
１６０ＤＵＴ
１７０プロセッサー、コントローラ
３１０直線
３２０点
３３０破線
４００画像の取得
４１０強度の計算
４２０データの描画
４３０曲線の適合
４４０最大偏差の取得
４５０比較
４６０疑わしいデバイスのリストアップ
５００画像の取得
５１０強度の計算
５２０相関の取得
５３０相関＜Ｔ１
５３５デバイスＯＫ
５４０相関＜Ｔ２
５４５ソフト欠陥
５４５ハード欠陥
６００欠陥ベクトルの決定
６１０欠陥位置の決定
６２０欠陥状態の決定
６３０画像の取得
６４０強度の計算
６５０デジタル解析の実行
６６０アナログ解析の実行
６７０結果の発行
１５００ＣＡＤデザインの取得
１５０５ＣＡＤの小領域への分解
１５１０領域の選択
１５１５表面形状用のＰＳＦの取得
１５２０状態の選択
１５２５状態用のＰＳＦを乗じる
１５３０ＰＳＦの信号との比較
１５３５最良適合を取得するためのノイズ変更
１５４０最小偏差の計算
１５４５他に状態がある？
１５４７最小エラー状態の選択
１５５０確率計算
１５５５結果の一覧化
１５６０他に領域がある？
１６００破線の矩形
１６１０破線の矩形
１６２０破線の矩形
１８００表面形状の選択
１８１０ＣＡＤのアライン
１８２０分析の実行
１８３０他にアライメントがある？
１８４０プールされたＣｈｉＳｑの比較
１８５０最小のＣｈｉＳｑの選択
１９００システム
１９０２入力
１９０４ＣＡＤレイアウト入力
１９０５バス
１９０６ＰＳＦ生成器
１９０８コンパレータ
１９１０光学試験装置
１９１２決定エンジン
１９１４変換エンジン
１９１６統計エンジン
１９１８メモリ
１９２０ｘ−ｙ−ｚステージ
１９２２出力
１９２４ＣＡＤアライナー
１９２５ビームオプティクス
１９３０レーザ操作顕微鏡（ＬＳＭ）
１９３４ファイバー光学素子
１９３５ビーム操作光学素子（ＢＭＯ）
１９３６光センサー
１９４０試験装置
１９４２テストベクトル
１９４４トリガ及びクロック
１９４６ＣＡＤデータベース
１９５０信号取得ボード
１９６０ＤＵＴ
１９７０プロセッサー

Claims

光子放出を利用して集積回路中の欠陥デバイスを検出する方法であって、
光学システムを用いて、前記集積回路の領域から放出画像を取得することと、
前記光学システムの点広がり関数（ＰＳＦ）から前記欠陥デバイスの点広がり関数を生成すること、
前記集積回路の前記領域に存在する各デバイスからの放出の決定強度を提供するために、前記点広がり関数から強度の値を決定することと、
各デバイスに対応する参照強度を取得することと、
各決定強度を対応する参照強度と比較することとを備える、方法。
請求項１に記載の方法において、
前記決定強度の各々を対応する参照強度と比較することは、
前記対応する参照強度に対する各決定強度をプロットすることを含む、方法。
請求項２に記載の方法において、
全ての前記決定強度と全ての前記参照強度との間の直線関係を計算することをさらに含む、方法。
請求項３に記載の方法において、
前記直線関係から最大許容偏差を決定することをさらに含む、方法。
請求項４に記載の方法において、
前記決定強度の各々に対して、前記直線関係から偏差を計算し、且つ、前記偏差を前記最大許容偏差と比較することをさらに含む、方法。
請求項１に記載の方法において、
前記決定強度の各々に対して、論理状態として「１」又は「０」を割り当てることをさらに含む、方法。
請求項６に記載の方法において、
参照論理状態を演算取得し、且つ、前記割り当てられた論理状態を前記参照論理状態と比較することをさらに含む、方法。
請求項１に記載の方法において、
第１の閾値を割り当てることと、
前記デバイスの各々に対して、前記決定強度と前記参照強度との差を決定することと、
前記差が前記第１の閾値よりも小さいかどうかを決定し、もしも前記差が小さい場合には、そのデバイスを疑いのある操作不能デバイスとして設計することとをさらに含む、方法。
請求項８に記載の方法において、
第２の閾値を割り当てることと、
前記第１の閾値を超える差を有する前記デバイスの各々に対して、前記差を前記第２の閾値と比較し、もし前記差が前記第２の閾値よりも小さい場合には、そのデバイスを動作可能だが機能不良のデバイスとして設計することとをさらに含む、方法。
請求項１に記載の方法において、
前記強度の計算は、
前記集積回路の前記領域に存在する複数のトランジスタのＣＡＤレイアウトを取得することと、
光学システムの点広がり関数（ＰＳＦ）から前記複数のトランジスタに対する広がり関数を生成することと、
前記広がり関数を前記放出画像の光信号と比較することにより、前記デバイスの各々の離散光放出強度を演算することとを含む、方法。
請求項１０に記載の方法において、
各々が前記デバイスの状態の特有の混合を含む、複数の状態組み合わせを決定することと、
前記複数の状態組み合わせの各々に対して、
組み合わせの広がり関数を生成することと、
前記組み合わせの広がり関数を前記光信号と比較して、前記デバイスの各々からの放出の誤差強度及び離散強度を取得することと、
最小のエラーを持つ前記状態組み合わせを真実の状態組み合わせとして選択することと、
前記真実の状態組み合わせに対応するもたらされた状態強度を選択することとを備える、方法。
請求項１１に記載の方法において、
前記組み合わせの広がり関数を前記光信号と比較することは、
前記組み合わせの広がり関数上で少なくとも二乗最小演算を実行することをさらに含む、方法。
請求項１１に記載の方法において、
前記組み合わせの広がり関数を前記光信号と比較することは、
前記組み合わせの広がり関数上で少なくともカイ二乗最小演算を実行することをさらに含む、方法。
請求項１に記載の方法において、
計算された前記強度の各々に対して論理状態を決定することと、
前記計算された状態を対応するテストベクトルの強度と共に保存することとをさらに含む、方法。
請求項１４に記載の方法において、
前記論理状態の各々を参照論理状態と比較することをさらに含む、方法。
試験中のデバイス（ＤＵＴ）から収集光学素子によって収集される光子放出を利用して誤動作デバイス及び欠陥デバイスを特定するシステムであって、
前記ＤＵＴの選択された領域から収集された前記光子放出に相関する画像信号を受ける第１の入力と、
前記画像信号を受け、前記収集光学素子の点広がり関数を用いて放出デバイスを分解し、且つ、前記選択された領域内の前記放出デバイスの各々に対する放出強度を決定するプロセッサーと、
内部に保存された参照強度を有するストレージと、
決定強度の各々を対応する前記参照強度と比較するコンパレータと、
比較結果を出力する出力回路とを備える、システム。
請求項１６に記載のシステムにおいて、
前記出力回路は、
対応する前記参照強度に対する前記決定強度の各々のプロットを表示するモニターを含む、システム。
請求項１７に記載のシステムにおいて、
前記ＤＵＴのＣＡＤレイアウトを受ける第２の入力をさらに含み、
前記ストレージは、内部に保存された前記デバイスの各々に対する期待論理状態をさらに有する、システム。
請求項１８に記載のシステムにおいて、
前記プロセッサーは、前記決定強度の各々に対して一の論理状態を割り当て、且つ、前記割り当てた論理状態を前記期待論理状態と比較する、システム。
請求項１６に記載のシステムにおいて、
前記デバイスの各々に対する前記放出強度を受け、且つ、前記デバイスの各々に対する論理状態を決定し、さらに、前記論理状態と対応するテストベクトルを前記ストレージに保存する状態マッピングモジュールをさらに含む、システム。
請求項２０に記載のシステムにおいて、
前記コンパレータは、前記デバイスの各々に対する前記論理状態を一の期待論理状態と比較する、システム。
試験中の半導体デバイス（ＤＵＴ）をテストする光学試験装置であって、
前記ＤＵＴからの光子放出を収集する収集光学素子と、
前記収集光学素子からの前記光子放出を感知し、且つ、放出信号を生成するセンサーと、
前記放出信号を受け、前記収集光学素子の点広がり関数を用いて放出デバイスを分解し、且つ、選択された領域内のデバイスの各々に対する放出強度を決定するプロセッサーと、
前記デバイスの各々に対する論理状態を決定する論理状態モジュールと、
前記デバイスの各々の前記論理状態を対応するテストベクトルと共に保存するストレージとを備える、光学試験装置。
請求項２２に記載の光学試験装置において、
前記デバイスの各々の前記論理状態を期待論理状態と比較する状態コンパレータをさらに備える、光学試験装置。
請求項２３に記載の光学試験装置において、
参照強度と、
決定強度の各々を対応する前記参照強度と比較する強度コンパレータと、
比較結果を出力する出力回路とをさらに備える、光学試験装置。
請求項２４に記載の光学試験装置において、
対応する前記参照強度に対する前記決定強度の各々のプロットを表示するモニターをさらに備える、光学試験装置。