JP2018025565A5

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Publication number: JP2018025565A5
Application number: JP2017201457A
Authority: JP
Filing date: 2017-10-18
Publication date: 2020-10-08
Anticipated expiration: 2030-01-22

Description

１つの実施形態において、付加的な画像データは、第１の画像データおよび第２の画像データより少ないノイズを有している。例えば、本明細書に記載されたような個別の光学状態のために生成されたウエハのための画像データを組み合わせることは、検出したい欠陥（ＤＯＩ）に対してウエハと感度のノイズプロファイルの新たなコンテキストを提供する。さらに、画素レベルで多重の光学状態からの情報を組み合わせること（または融合すること）によって、擬似欠陥のイベントまたはノイズに対する感度を低減させることができる。例えば、以上に記載されたような画像相関の実行によって、立体的に一致しない第１の画像データおよび第２の画像データ内のウエハノイズは、付加的な画像データで実質的に除去することができる。このように、本明細書に記載された実施形態は、（例えば、個別の画像モード、偏光状態、波長、ピクセルサイズ、などによって定義された）個別の光学状態がウエハレベルのノイズおよび擬似欠陥の個別の視点を提供し、それによって（本明細書にさらに記載されたように（例えば欠陥検出の目的のため）用いられてもよい）付加的な画像データにおいてノイズを抑えるためのポテンシャルを提供するという事実を活用する。

以上に記載されたように、照射のバリエーションは、ウエハの画像データにおけるスペックルパターンを変化させるために用いられ、それによって、その画像データを用いて画像相関が実行された後にスペックルノイズを低減してもよい。さらに、第１の光学状態および第２の光学状態のための４５度の方位角および−４５度の方位角によって定義された２つの照射角を用いるように、いくつかの実施形態が以上に記載されたが、個別の光学状態は、変化する方位角および／または仰角を含む様々な照射角に拡大することができる。個別の照射角の各々のための出力は、ウエハの個別のパスにおいて取得されてもよい。２つ以上の様々な照射角を用いて生成された画像データを相関することは、ノイズをさらに抑制し、かつＳ／Ｎを改善するために用いられてもよい。例えば、照射の方位角をその上変化すると、仰角を変化することは、また、スペックルパターンを大幅に変更することができ、それによって、ノイズの非相関を高め、さらにＳ／Ｎを改善する。このように、任意の付加的な光学状態を用いて方法を実行することは、非相関であるスペックルノイズをさらに除去し、かつウエハ上の欠陥のためのＳ／Ｎを改善することを支援してもよい。同様の方式において、相関は、任意のチャネルおよび任意の光学状態のために拡張することができる。

Claims

ウエハ上の欠陥を検出する方法であって、
第１および第２の検査システムにより一つのウエハを走査することにより前記一つのウエハのための出力を生成するステップと、
前記第１の検査システムを用いて生成された前記出力を用いて前記一つのウエハのための第１の画像データと、前記第２の検査システムを用いて生成された前記出力を用いて前記一つのウエハのための第２の画像データと、を生成するステップであって、前記第１の検査システムは、干渉性光である第１の光を生成するように構成された第１の光源と、前記一つのウエハを移動するように構成された第１のステージと、前記一つのウエハからの光を検出して、前記出力の第１の部分を生成するように構成された第１の検出器とを含み、前記第２の検査システムは、干渉性光である第２の光を生成するように構成された第２の光源と、前記一つのウエハを移動するように構成された第２のステージと、前記一つのウエハからの光を検出して、前記出力の第２の部分を生成するように構成された第２の検出器とを含み、前記第１および前記第２の光源は同一の光源ではなく、前記第１および前記第２のステージは同一のステージではないステップと、
前記第１の画像データと、前記一つのウエハ上の実質的に同一の位置に対応する前記第２の画像データとを組み合わせるステップであって、それによって、前記一つのウエハのための付加的な画像データを生成するステップと、
前記付加的な画像データを用いて前記一つのウエハ上の欠陥を検出するステップと
を備え、
前記第１の画像データと前記第２の画像データとを組み合わせるステップは、前記第１の画像データと前記第２の画像データについて画像相関を行い、一致しない画像を除去することを含む、方法。
前記第１の検査システムにより前記出力を生成するステップは、前記第１の検査システムの第１の光学状態を用いて実行され、前記第２の検査システムにより前記出力を生成するステップは、前記第２の検査システムの第２の光学状態を用いて実行され、前記第１および前記第２の光学状態は、前記第１および前記第２の検査システムの少なくとも１つの光学パラメータのための個別の値によって定義されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記個別の値は、前記走査中に前記第１および前記第２の光が前記ウエハに対して方向づけられる照射の個別の角度を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
前記個別の値は、個別の撮像モード、個別の偏光状態、個別の波長、個別のピクセルサイズ、またはそれらのいくつかの組み合わせを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
前記個別の値は、前記第１および前記第２の検査システムの個別のチャネルを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
前記第１の検査システムにより前記出力を生成するステップは、前記第１の検査システムの第１の光学状態を用いて実行され、前記第２の検査システムにより前記出力を生成するステップは、前記第２の検査システムの第２の光学状態を用いて実行され、前記第１および前記第２の光学状態は、前記走査中に前記ウエハから光を収集するために用いられる前記第１および前記第２の検査システムの光学パラメータのための同一の値によって定義されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
個別の検査システムにより前記ウエハを走査することにより前記ウエハのための出力を生成するステップと、
前記個別の検査システムを用いて生成された前記出力を用いて前記ウエハのための第３の画像データを生成するステップと、
前記ウエハ上の同一の位置に実質的に対応する前記第１の画像データまたは前記第２の画像データに、前記第３の画像データを組み合わせるステップであって、それによって、前記ウエハのためのさらなる付加的な画像データを生成するステップと、
前記さらなる付加的な画像データを用いて前記ウエハ上の欠陥を検出するステップと
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記第１の画像データと前記第２の画像データとは、差分画像データを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記組み合わせるステップは、前記第１の画像データと、前記ウエハ上の実質的に同一の位置に対応する前記第２の画像データとについて画像相関を実行することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記組み合わせるステップは、前記第１の画像データおよび第２の画像データの画素レベルで実行されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
欠陥検出は、前記組み合わせるステップに先立って実行されないことを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記欠陥に対応する前記付加的な画像データの一部は、前記付加的な画像データの前記一部を生成するために組み合わせられる前記第１の画像データおよび前記第２の画像データの一部より大きな信号対ノイズ比を有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記付加的な画像データは、前記第１の画像データおよび前記第２の画像データより少ないノイズを有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記付加的な画像データは、前記第１の画像データおよび前記第２の画像データより少ないスペックルノイズを有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記第１の画像データを用いて前記ウエハ上の欠陥を検出するステップと、
前記第２の画像データを用いて前記ウエハ上の欠陥を検出するステップと、
前記第１の画像データ、前記第２の画像データ、および前記付加的な画像データのいずれかを用いて検出された前記欠陥の組み合わせとして、前記ウエハ上で検出された前記欠陥を報告するするステップと
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記付加的な画像データを用いて前記欠陥の特徴のための値を判定するステップをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記第１の画像データ、前記第２の画像データ、および前記付加的な画像データのいくつかの組み合わせを用いて前記欠陥の特徴のための値を判定するステップをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記欠陥を検出するステップは、
前記付加的な画像データを用いて前記ウエハ上の潜在的な欠陥を識別するステップと、
前記第１の画像データ、前記第２の画像データ、および前記付加的な画像データ、またはそれらのいくつかの組み合わせを用いて判定された前記潜在的な欠陥に関する画素レベル情報を用いて、前記潜在的な欠陥の擬似欠陥フィルタリングを実行することにより前記欠陥を識別するステップと
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記欠陥を検出するステップは、
前記付加的な画像データを用いて前記ウエハ上の潜在的な欠陥を識別するステップと、
前記第１の画像データ、前記第２の画像データ、および前記付加的な画像データ、またはそれらのいくつかの組み合わせを用いて判定された前記潜在的な欠陥の特徴の値を用いて、前記潜在的な欠陥の擬似欠陥フィルタリングを実行することにより前記欠陥を識別するステップと
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記第１の画像データ、前記第２の画像データ、前記付加的な画像データ、またはそれらのいくつかの組み合わせを用いて判定された前記欠陥に関する画素レベルの情報を用いて、前記欠陥をビニングするステップをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記第１の画像データ、前記第２の画像データ、前記付加的な画像データ、またはそれらのいくつかの組み合わせを用いて判定された前記欠陥の特徴の値を用いて、前記欠陥をビニングするステップをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
ウエハ上の欠陥を検出するように構成されたシステムであって、
一つのウエハを走査することにより前記一つのウエハのための出力を生成するように構成された第１および第２の検査システムと、
コンピュータサブシステムであって、
前記第１の検査システムを用いて生成された前記出力を用いて前記一つのウエハのための第１の画像データと、前記第２の検査システムを用いて生成された前記出力を用いて前記一つのウエハのための第２の画像データとを生成するように構成され、前記第１の検査システムは、干渉性光である第１の光を生成するように構成された第１の光源と、前記一つのウエハを移動するように構成された第１のステージと、前記一つのウエハからの光を検出して、前記出力の第１の部分を生成するように構成された第１の検出器とを含み、前記第２の検査システムは、干渉性光である第２の光を生成するように構成された第２の光源と、前記一つのウエハを移動するように構成された第２のステージと、前記一つのウエハからの光を検出して、前記出力の第２の部分を生成するように構成された第２の検出器とを含み、前記第１および前記第２の光源は同一の光源ではなく、前記第１および第２のステージは同一のステージではなく、
前記第１の画像データと、前記一つのウエハ上の実質的に同一の位置に対応する前記第２の画像データとを組み合わせ、それによって、前記一つのウエハのための付加的な画像データを生成するように構成され、
前記付加的な画像データを用いて前記一つのウエハ上の欠陥を検出するように構成された、コンピュータサブシステムと
を備え、
前記第１の画像データと前記第２の画像データとを組み合わせる処理は、前記第１の画像データと前記第２の画像データについて画像相関を行い、一致しない画像を除去することを含む、システム。
前記第１の検査システムにより前記出力を生成するステップは、前記第１の検査システムの第１の光学状態を用いて実行され、前記第２の検査システムにより前記出力を生成するステップは、前記第２の検査システムの第２の光学状態を用いて実行され、前記第１および前記第２の光学状態は、前記第１および前記第２の検査システムの少なくとも１つの光学パラメータのための個別の値によって定義されることを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
前記個別の値は、前記走査中に前記第１および前記第２の光が前記ウエハに対して方向づけられる照射の個別の角度を含むことを特徴とする請求項２３に記載のシステム。
前記個別の値は、個別の撮像モード、個別の偏光状態、個別の波長、個別のピクセルサイズ、またはそれらのいくつかの組み合わせを含むことを特徴とする請求項２３に記載のシステム。
前記個別の値は、前記第１および前記第２の検査システムの個別のチャネルを含むことを特徴とする請求項２３に記載のシステム。
前記第１の検査システムにより前記出力を生成するステップは、前記第１の検査システムの第１の光学状態を用いて実行され、前記第２の検査システムにより前記出力を生成するステップは、前記第２の検査システムの第２の光学状態を用いて実行され、前記第１および前記第２の光学状態は、前記走査中に前記ウエハから光を収集するために用いられる前記第１および前記第２の検査システムの光学パラメータのための同一の値によって定義されることを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
前記ウエハを走査することにより、前記ウエハのための出力を生成するように構成された個別の検査システムをさらに備え、
前記コンピュータサブシステムは、
前記個別の検査システムを用いて生成された前記出力を用いて前記ウエハのための第３の画像データを生成し、
前記ウエハ上の同一の位置に実質的に対応する前記第１または前記第２の画像データに前記第３の画像データを組み合わせ、それによって、前記ウエハのためのさらなる付加的な画像データを生成し、
前記さらなる付加的な画像データを用いて前記ウエハ上の欠陥を検出するようにさらに構成されることを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
前記第１および前記第２の画像データは、個別の画像データを含むことを特徴とする請求項２２のシステム。
前記組み合わせることは、前記ウエハ上の実質的に同一の位置に対応する前記第１の画像データと前記第２の画像データについて画像相関を実行することを含むことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
前記組み合わせることは、前記第１および前記第２の画像データの画素レベルで実行されることを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
欠陥検出は、前記組み合わせるステップに先立って実行されないことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
前記欠陥に対応する前記付加的な画像データの一部は、前記付加的な画像データの前記一部を生成するために組み合わせられる前記第１および前記第２の画像データの一部より大きな信号対ノイズ比を有することを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
前記付加的な画像データは、前記第１および前記第２の画像データより少ないノイズを有することを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
前記付加的な画像データは、前記第１および前記第２の画像データより少ないスペックルノイズを有することを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
前記コンピュータサブシステムは、
前記第１の画像データを用いて前記ウエハ上の欠陥を検出し、
前記第２の画像データを用いて前記ウエハ上の欠陥を検出し、
前記第１の画像データ、前記第２の画像データ、および前記付加的な画像データのいずれかを用いて検出された前記欠陥の組み合わせとして、前記ウエハ上で検出された前記欠陥を報告するようにさらに構成されることを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
前記コンピュータサブシステムは、前記付加的な画像データを用いて前記欠陥の特徴のための値を判定するようにさらに構成されることを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
前記コンピュータサブシステムは、前記第１の画像データ、前記第２の画像データ、および前記付加的な画像データのいくつかの組み合わせを用いて、前記欠陥の特徴のための値を判定するようにさらに構成されることを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
前記欠陥を検出することは、
前記付加的な画像データを用いて前記ウエハ上の潜在的な欠陥を識別することと、
前記第１の画像データ、前記第２の画像データ、および前記付加的な画像データ、またはそれらのいくつかの組み合わせを用いて判定された前記潜在的な欠陥に関する画素レベル情報を用いて、前記潜在的な欠陥の擬似欠陥フィルタリングを実行することにより前記欠陥を識別することと
を含むことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
前記欠陥を検出することは、
前記付加的な画像データを用いて前記ウエハ上の潜在的な欠陥を識別することと、
前記第１の画像データ、前記第２の画像データ、および前記付加的な画像データ、またはそれらのいくつかの組み合わせを用いて判定された前記潜在的な欠陥の特徴の値を用いて、前記潜在的な欠陥の擬似欠陥フィルタリングを実行することにより前記欠陥を識別することと
を含むことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
前記コンピュータサブシステムは、前記第１の画像データ、前記第２の画像データ、および前記付加的な画像データ、またはそれらのいくつかの組み合わせを用いて判定された前記欠陥に関する画素レベルの情報を用いて、前記欠陥をビニングするようにさらに構成されることを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
前記コンピュータサブシステムは、前記第１の画像データ、前記第２の画像データ、および前記付加的な画像データ、またはそれらのいくつかの組み合わせを用いて判定された前記欠陥の特徴の値を用いて、前記欠陥をビニングするようにさらに構成されることを特徴とする請求項２２に記載のシステム。