JP2018523820A - Dynamic care area generation system and method for inspection tools - Google Patents
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Abstract
欠陥検査システムは、検査サブシステムと、検出器に通信可能に結合されたコントローラを含む。検査サブシステムは、照射ビームを生成するように構成された照射源と、照射ビームを試料に方向付けるための一組の照射光学素子と、試料から発せられる照射を収集するように構成された検出器を含む。コントローラは、メモリデバイスと、プログラム命令を実行するように構成された1以上のプロセッサを含む。コントローラは、試料上の1以上のフィーチャに対応する1以上のターゲットパターンを決定し、試料上の1以上のケアエリアを、前記1以上のターゲットパターンと、コントローラのメモリデバイス内に記憶された試料の設計データに基づいて定義し、試料の1以上のケアエリア内の1以上の欠陥を、検出器によって収集された照射に基づいて特定するように構成される。The defect inspection system includes an inspection subsystem and a controller communicatively coupled to the detector. The inspection subsystem includes an illumination source configured to generate an illumination beam, a set of illumination optics for directing the illumination beam to the sample, and a detection configured to collect the radiation emitted from the sample Including a bowl. The controller includes a memory device and one or more processors configured to execute program instructions. The controller determines one or more target patterns corresponding to one or more features on the sample, and the one or more care areas on the sample are stored in the one or more target patterns and the sample stored in the controller memory device. Defined based on the design data and configured to identify one or more defects in one or more care areas of the sample based on the irradiation collected by the detector.
Description
本開示は一般に欠陥検査に関し、より詳細には、検査ツールへのケアエリア生成に関する。 The present disclosure relates generally to defect inspection and, more particularly, to generating care areas for inspection tools.
優先権
本出願は、発明者としてVijayakumar Ramachandran、Vidyasagar Anantha、Philip MaesorおよびRajesh Manepalliの名で2015年5月28日に出願された出願整理番号第2681/CHE/2015号の「NOVEL AND EFFICIENT APPROACH FOR ON−TOOL DYNAMIC CARE AREA GENERATION USING DESIGN」と題するインド仮特許出願、および発明者としてVijayakumar Ramachandran、Vidyasagar Anantha、Philip MaesorおよびRajesh Manepalliの名で2015年7月30日に出願された出願整理番号第61/198,911号の「NOVEL AND EFFICIENT APPROACH FOR ON−TOOL DYNAMIC CARE AREA GENERATION USING DESIGN」と題する米国仮特許出願の優先権を主張し、この両出願とも全体を参照により本明細書に組み込む。
PRIORITY This application is filed as “NOFFEL AND NOFELAND NO. 2681 / CHE / 2015 EFFRO TANDEN” filed on May 28, 2015 in the name of Vijayakumar Ramachandran, Vidyasagar Ananta, Philip Maesor and Rajesh Manepalli. Indian provisional patent application entitled "ON-TOOL DYNAMIC CARE AREA GENERATION USING DESIGN", and Vijayakura Ramandran, Vidasagar Anantha, Philip Maesor as the inventor in the 15th application, filed in the 15th month / 198 Claims priority entitled U.S. Provisional Patent Application as "NOVEL AND EFFICIENT APPROACH FOR ON-TOOL DYNAMIC CARE AREA GENERATION USING DESIGN" 911 No., incorporated herein by reference in its entirety with the both applications.
検査システムは、半導体ウェハ上の欠陥を特定し分類することでウェハ上に欠陥群を生成する。所与の半導体ウェハは数百ものチップを含む可能性があり、各チップは数千もの注目すべき(of interest)コンポーネントを含み、各注目すべきコンポーネントはチップの所与の層上に数百万ものインスタンスを有する可能性がある。その結果、検査システムは、所与のウェハ上に膨大な数のデータポイント(例えば、システムによっては数千億ものデータポイント)を生成する可能性がある。さらに、常に縮小し続けるデバイスへの需要は、検査システムの需要の増加につながる。この需要は、検査速度または精度を犠牲にせずに、特定された欠陥の根本原因を推論するために必要な、分解能と能力の増加の必要を含む。 The inspection system generates defects on the wafer by identifying and classifying defects on the semiconductor wafer. A given semiconductor wafer can contain hundreds of chips, each chip containing thousands of interesting components, and each noted component can be hundreds on a given layer of chips. Can have tens of thousands of instances. As a result, the inspection system can generate an enormous number of data points (eg, hundreds of billions of data points in some systems) on a given wafer. Furthermore, the demand for devices that are constantly shrinking leads to an increase in demand for inspection systems. This demand includes the need for increased resolution and capability necessary to infer the root cause of identified defects without sacrificing inspection speed or accuracy.
しかしながら、ウェハに関係する設計データの使用は典型的に、検査プロセスの諸経費、したがってスループットに影響する。例えば、設計データに基づくケアエリアの生成のためのユーティリティーは、検査ツールに転送されなければならないケアエリアの種々の属性を指定する大規模なデータファイルを提供する可能性がある。さらに、検査ツールは、設計データを試料と整合させて、設計座標を検査ツールの座標と相関させる必要もあり得る。 However, the use of design data related to the wafer typically affects the overhead of the inspection process and thus the throughput. For example, a utility for the creation of a care area based on design data may provide a large data file that specifies various attributes of the care area that must be transferred to the inspection tool. Further, the inspection tool may need to align the design data with the sample and correlate the design coordinates with the coordinates of the inspection tool.
したがって、上記に特定されたような欠点を修正するシステムおよび方法を提供することが望ましい。 Accordingly, it would be desirable to provide a system and method that corrects the shortcomings identified above.
本開示の1以上の例示的実施形態により、欠陥検査システムが開示される。1つの例示的実施形態において、システムは検査サブシステムを含む。別の例示的実施形態において、検査サブシステムは照射ビームを生成するように構成された照射源を含む。別の例示的実施形態において、検査サブシステムは、照射ビームを試料に方向付ける一組の照射光学素子を含む。別の例示的実施形態において、検査サブシステムは、試料から発せられる照射を収集するように構成された検出器を含む。別の例示的実施形態において、システムは、検出器に通信可能に結合されたコントローラを含む。別の例示的実施形態において、コントローラは、メモリデバイスと、プログラム命令を実行するように構成された1以上のプロセッサを含む。別の実施形態において、コントローラは、試料上の1以上のフィーチャに対応する1以上のターゲットパターンを決定するように構成される。別の実施形態において、コントローラは、試料上の1以上のケアエリアを、1以上のターゲットパターンと試料の設計データに基づいて定義するように構成される。別の例示的実施形態において、試料の設計データはコントローラのメモリデバイス内に記憶される。別の実施形態において、コントローラは、試料の1以上のケアエリア内の1以上の欠陥を、検出器によって収集された照射に基づいて特定するように構成されている。 In accordance with one or more exemplary embodiments of the present disclosure, a defect inspection system is disclosed. In one exemplary embodiment, the system includes an inspection subsystem. In another exemplary embodiment, the inspection subsystem includes an illumination source configured to generate an illumination beam. In another exemplary embodiment, the inspection subsystem includes a set of illumination optics that direct the illumination beam onto the sample. In another exemplary embodiment, the inspection subsystem includes a detector configured to collect the radiation emitted from the sample. In another exemplary embodiment, the system includes a controller communicatively coupled to the detector. In another exemplary embodiment, the controller includes a memory device and one or more processors configured to execute program instructions. In another embodiment, the controller is configured to determine one or more target patterns corresponding to one or more features on the sample. In another embodiment, the controller is configured to define one or more care areas on the sample based on the one or more target patterns and the design data of the sample. In another exemplary embodiment, the specimen design data is stored in a memory device of the controller. In another embodiment, the controller is configured to identify one or more defects in one or more care areas of the sample based on the irradiation collected by the detector.
本開示の1以上の例示的実施形態により、欠陥検査システムが開示される。1つの例示的実施形態において、システムは検査サブシステムを含む。別の例示的実施形態において、検査サブシステムは、照射ビームを生成するように構成された照射源を含む。別の例示的実施形態において、検査サブシステムは、照射ビームを試料に方向付けるための一組の照射光学素子を含む。別の例示的実施形態において、検査サブシステムは、試料から発せられる照射を収集するように構成された検出器を含む。別の例示的実施形態において、システムは、検出器に通信可能に結合されたコントローラを含む。別の例示的実施形態において、コントローラは、メモリデバイスと、プログラム命令を実行するように構成された1以上のプロセッサを含む。別の実施形態において、コントローラは、試料上の1以上のフィーチャに対応する1以上のターゲットパターンを決定するように構成される。別の実施形態において、コントローラは、ソースパターンを決定するように構成される。別の例示的実施形態において、ソースパターンは、試料の設計データ内の1以上のターゲットパターンのインスタンスのサブセットに近似している。別の例示的実施形態において、試料の設計データは、コントローラのメモリデバイス内に記憶される。別の例示的実施形態において、コントローラは、ソースパターンと、試料の設計データ内の1以上のターゲットパターンのインスタンスのサブセットの少なくとも1つのターゲットパターンとの空間的関係を定義するように構成される。別の例示的実施形態において、コントローラは、試料の設計データ内のソースパターンの1以上のインスタンスを特定するように構成されている。別の例示的実施形態において、コントローラは、試料の設計データ内の1以上のターゲットパターンのインスタンスのサブセットを、ソースパターンの1以上の特定されたインスタンスと、ソースパターンと1以上のターゲットパターンのインスタンスのサブセットの少なくとも1つのターゲットパターンとの間の空間的関係に基づいて特定するように構成されている。別の例示的実施形態において、コントローラは、試料上の1以上のケアエリアを1以上のターゲットパターンのインスタンスのサブセットに基づいて定義するように構成される。別の例示的実施形態において、コントローラは、試料の1以上のケアエリア内の1以上の欠陥を、検出器によって収集された照射に基づいて特定するように構成されている。 In accordance with one or more exemplary embodiments of the present disclosure, a defect inspection system is disclosed. In one exemplary embodiment, the system includes an inspection subsystem. In another exemplary embodiment, the inspection subsystem includes an illumination source configured to generate an illumination beam. In another exemplary embodiment, the inspection subsystem includes a set of illumination optics for directing the illumination beam to the sample. In another exemplary embodiment, the inspection subsystem includes a detector configured to collect the radiation emitted from the sample. In another exemplary embodiment, the system includes a controller communicatively coupled to the detector. In another exemplary embodiment, the controller includes a memory device and one or more processors configured to execute program instructions. In another embodiment, the controller is configured to determine one or more target patterns corresponding to one or more features on the sample. In another embodiment, the controller is configured to determine a source pattern. In another exemplary embodiment, the source pattern approximates a subset of one or more target pattern instances in the sample design data. In another exemplary embodiment, the specimen design data is stored in a memory device of the controller. In another exemplary embodiment, the controller is configured to define a spatial relationship between the source pattern and at least one target pattern of a subset of one or more target pattern instances in the sample design data. In another exemplary embodiment, the controller is configured to identify one or more instances of the source pattern in the sample design data. In another exemplary embodiment, the controller may include a subset of the one or more target pattern instances in the sample design data, the one or more identified instances of the source pattern, and the source pattern and one or more target pattern instances. Are determined based on a spatial relationship between at least one target pattern of the subset. In another exemplary embodiment, the controller is configured to define one or more care areas on the sample based on a subset of one or more target pattern instances. In another exemplary embodiment, the controller is configured to identify one or more defects in one or more care areas of the sample based on the irradiation collected by the detector.
本開示の1以上の例示的実施形態により、欠陥検査方法が開示される。1つの例示的実施形態において、方法は、試料の設計データを検査システムに提供することを含む。別の例示的実施形態において、方法は、1以上のターゲットパターンを決定することを含む。別の例示的実施形態において、1以上のターゲットパターンは、検査対象の1以上の試料フィーチャに関係する設計データを含む。別の例示的実施形態において、方法は、試料上の1以上のケアエリアを、検査システムによって、1以上のターゲットパターンと試料の設計データに基づいて定義することを含む。別の例示的実施形態において、方法は、試料の1以上のケアエリア内の1以上の欠陥を特定することを含む。 In accordance with one or more exemplary embodiments of the present disclosure, a defect inspection method is disclosed. In one exemplary embodiment, the method includes providing sample design data to an inspection system. In another exemplary embodiment, the method includes determining one or more target patterns. In another exemplary embodiment, the one or more target patterns include design data related to one or more sample features to be inspected. In another exemplary embodiment, the method includes defining, by the inspection system, one or more care areas on the sample based on the one or more target patterns and the sample design data. In another exemplary embodiment, the method includes identifying one or more defects in one or more care areas of the sample.
上記の一般的説明と以下の詳細な説明は両方とも、例示的且つ説明的に過ぎず、クレームされる発明を必ずしも限定するものではないことを理解すべきである。本明細書の一部に組み込まれその一部を構成する添付図面は、本発明の実施形態を説明し、一般的な説明と共に本発明の原理を説明する働きをする。 It should be understood that both the above general description and the following detailed description are exemplary and explanatory only and do not necessarily limit the claimed invention. The accompanying drawings, which are incorporated in and constitute a part of this specification, illustrate embodiments of the invention and together with the general description serve to explain the principles of the invention.
本開示の多数の利点は、添付図面を参照することによって当業者により良く理解されよう。 Numerous advantages of the present disclosure will be better understood by those of ordinary skill in the art by reference to the accompanying drawings.
ここで、添付図面に図示される開示の主題の詳細について言及する。 Reference will now be made in detail to the disclosed subject matter illustrated in the accompanying drawings.
本開示の実施形態は、試料のケアエリアのオンツール生成を伴う検査システムを対象とする。これに関連して、注目すべき試料(sample of interest)のケアエリアまたは選択エリアは、検査ツール上に直接生成されてもよい。本開示の付加的な実施形態は、ケアエリアを、検査ツールに記憶された試料の設計データ内の注目すべきターゲットパターンの1以上のインスタンスの特定に基づいてオンツールで特定することを対象とする。例えば、ターゲットパターンは、検査対象の1以上の試料フィーチャに関係する設計データを含んでもよい。本開示の付加的な実施形態は、検査ツール上のケアエリアの効率良い決定のための、試料の設計データの検査システムへの記憶および前処理を対象とする。さらに本開示の実施形態は、試料の設計データ内のターゲットパターンのインスタンスのサブセットの、設計データ内のソースパターンへの近接度に基づいた特定を対象とする。したがって、ケアエリアの生成は、試料の設計データの、定義された空間的関係に基づいてソースパターンに近接するターゲットパターンのインスタンスを含むように抽出された、注目すべきターゲットパターンの組み合わせに関する検索を含んでもよい。 Embodiments of the present disclosure are directed to an inspection system with on-tool generation of a sample care area. In this connection, the care area or selection area of the sample of interest may be generated directly on the inspection tool. Additional embodiments of the present disclosure are directed to identifying care areas on-tool based on the identification of one or more instances of a target pattern of interest in sample design data stored in an inspection tool. To do. For example, the target pattern may include design data relating to one or more sample features to be inspected. Additional embodiments of the present disclosure are directed to storing and pre-processing sample design data in an inspection system for efficient determination of a care area on an inspection tool. Furthermore, embodiments of the present disclosure are directed to identifying a subset of target pattern instances in a sample design data based on proximity to a source pattern in the design data. Therefore, care area generation involves searching for sample target data combinations extracted to include instances of the target pattern that are close to the source pattern based on a defined spatial relationship in the sample design data. May be included.
本明細書において、検査ツールは典型的に、試料の表面のサブセットのみを、欠陥に関して検査すればよいことが認識される。ケアエリア、または試料の検査すべきターゲット領域の生成は、検査すべき表面積を低減することによって欠陥検出の効率を大幅に向上させるだけでなく、偽信号およびノイズを低減することによって欠陥検査の精度も大幅に向上させる。さらに、ケアエリアは、限定はしないが、特定の欠陥タイプの分析または、試料にわたり配置されている特定のパターン要素の分析を含む、目的とする検査分析を提供するように定義され得る。 It will be appreciated herein that the inspection tool typically only needs to inspect a subset of the sample surface for defects. The generation of the care area, or target area to be inspected of the sample, not only greatly improves the efficiency of defect detection by reducing the surface area to be inspected, but also the accuracy of defect inspection by reducing false signals and noise. Also greatly improve. Further, a care area may be defined to provide a targeted inspection analysis including, but not limited to, analysis of specific defect types or specific pattern elements placed across the sample.
さらに、試料の設計データ(例えば、試料上のコンポーネントの物理的レイアウト、試料上のコンポーネント間の電気的接続等)を利用してケアエリアを定義してもよいことが認識される。しかしながら、設計データの使用は典型的に諸経費に影響し、したがって検査プロセスのスループットに影響する。例えば、設計データに基づくケアエリアの生成のためのユーティリティーは、検査ツールに転送されなければならないケアエリアの種々の属性(例えば試料上の各ケアエリアの位置、各ケアエリアの形状等)を指定した大規模なデータファイルを提供し得る。さらに、検査ツールは、設計座標(例えばグラフィカル設計システム(GDS)座標等を検査ツールの座標と相関させるために、設計データを試料と整合(例えば位置合わせ、スケーリング等)させなければならない。 It is further recognized that the care area may be defined using sample design data (eg, physical layout of components on the sample, electrical connections between components on the sample, etc.). However, the use of design data typically affects overhead and therefore the throughput of the inspection process. For example, a utility for generating a care area based on design data specifies various attributes of the care area that must be transferred to the inspection tool (eg, the location of each care area on the sample, the shape of each care area, etc.) Large data files can be provided. In addition, the inspection tool must align design data (eg, alignment, scaling, etc.) with the sample in order to correlate design coordinates (eg, graphical design system (GDS) coordinates, etc.) with the coordinates of the inspection tool.
本開示の実施形態は、試料の設計データの前処理済みバージョンの検査ツールへの記憶を対象とする。これに関連して、設計に基づくケアエリアは、前処理済みの設計データ(例えば、前処理済みの設計データのローカルバージョン)を用いて検査ツール上に生成されてもよい。さらに、いくつかの実施形態では、設計に基づくケアエリアはさらなるデータ転送を要さずに検査ツール上で生成され得る。さらに、検査ツール上で生成された設計に基づくケアエリアは検査ツールの座標に自動的に位置合わせされてもよい。 Embodiments of the present disclosure are directed to storing a pre-processed version of sample design data in an inspection tool. In this regard, a design-based care area may be generated on the inspection tool using pre-processed design data (eg, a local version of the pre-processed design data). Further, in some embodiments, a design-based care area can be generated on an inspection tool without the need for further data transfer. Further, a care area based on the design generated on the inspection tool may be automatically aligned to the coordinates of the inspection tool.
本開示を通して用いられる「試料」という用語は一般に、半導体または非半導体材料から形成される基板(例えばウェハ等)を指す。例えば、半導体または非半導体材料は、限定はしないが、単結晶シリコン、ガリウムひ素およびリン化インジウムを含んでもよい。試料は1以上の層を含んでもよい。例えば、そのような層は、限定はしないが、レジスト、誘電材料、導体材料および半導体材料を含んでもよい。多くの異なるタイプのそのような層が当技術分野で公知であり、本明細書で用いられる試料という用語は、全てのタイプのそのような層がその上に形成されてもよい試料を包含することを意図している。試料の上に形成される1以上の層は、パターン付きでもパターンなしでもよい。例えば、試料は、それぞれが反復可能なパターン付きフィーチャを有する複数のダイを備えてよい。このような材料層の形成および処理は、最終的に、完成した素子という結果になってよい。多くの異なるタイプの素子が試料上に形成されてよく、本明細書において使用される場合、試料という用語は、当技術分野において公知の任意のタイプの素子がその上に製作されているウェハを包含することを意図している。さらに、本開示の目的のため、試料とウェハという用語は互換性があると解釈されるべきである。さらに、本開示の目的のため、パターニング素子、マスクおよびレチクルという用語は互換性があると解釈されるべきである。 The term “sample” as used throughout this disclosure generally refers to a substrate (eg, a wafer, etc.) formed from a semiconductor or non-semiconductor material. For example, semiconductor or non-semiconductor materials may include, but are not limited to, single crystal silicon, gallium arsenide, and indium phosphide. The sample may include one or more layers. For example, such layers may include, but are not limited to, resists, dielectric materials, conductor materials, and semiconductor materials. Many different types of such layers are known in the art, and the term sample as used herein includes samples on which all types of such layers may be formed. Is intended. One or more layers formed on the sample may be patterned or unpatterned. For example, the sample may comprise a plurality of dies each having a repeatable patterned feature. The formation and processing of such a material layer may ultimately result in a completed device. Many different types of devices may be formed on a sample, and as used herein, the term sample refers to a wafer on which any type of device known in the art is fabricated. It is intended to be included. Further, for purposes of this disclosure, the terms sample and wafer should be interpreted as interchangeable. Further, for purposes of this disclosure, the terms patterning element, mask and reticle should be interpreted as interchangeable.
図1は、本開示の1以上の実施形態による検査システム100を図示する概念図である。一実施形態において、検査システム100は、試料110上の欠陥を検出するための検査サブシステム102を含む。
FIG. 1 is a conceptual diagram illustrating an
本明細書では、検査サブシステム102は、試料110上の欠陥を検出するのに適した、当技術分野において公知の任意のタイプの検査システムであってよいことに留意されたい。例えば、検査サブシステム102は、粒子ビーム検査サブシステムを含んでもよい。したがって、検査サブシステム102は、1以上の欠陥が、試料110から発せられた検出された放射(例えば二次電子、後方散乱電子、ルミネッセンス等)に基づいて検出可能となるように、1以上の粒子ビーム(例えば電子ビーム、イオンビーム等)を試料110に方向付けてもよい。別の例として、検査サブシステム102は光学検査サブシステムを含んでもよい。したがって、検査サブシステム102は、1以上の欠陥が、試料110から発せられた検出された放射(例えば反射放射、散乱放射、回折放射、ルミネッセント放射等)に基づいて検出可能となるように、光放射を試料110に方向付けてもよい。
It should be noted herein that the
検査サブシステム102は、画像化モードまたは非画像化モードで動作してよい。例えば画像化モードでは、個々のオブジェクト(例えば欠陥)は、試料上の照射されたスポット内で解像可能(例えば明視野画像、暗視野画像、位相コントラスト画像等の一部として)である。非画像化モードの動作では、1以上の検出器によって収集された放射は、試料上の単一の照射されたスポットと関連付けられて、試料110の画像の単一の画素を表してもよい。これに関連して、試料110の画像は、試料位置のアレイからデータを取得することによって生成されてもよい。さらに、検査サブシステム102は、試料110からの放射(例えば、試料110による放射の散乱および/または回折に関係する)の角度分布を特性評価するために、試料からの放射が瞳面で分析されるスキャトロメトリベースの検査システムとして動作してもよい。
The
別の実施形態において、検査システム100は、検査サブシステム102に結合されたコントローラ104を含む。例えば、コントローラ104は、検出器522に通信可能に結合されてもよい。これに関連して、コントローラ118は、限定はしないが、検査サブシステム102からの検査データを含むデータを受け取るように構成されてもよい。別の実施形態において、コントローラ116は、1以上のプロセッサ108を含む。例えば、1以上のプロセッサ108は、メモリ素子108またはメモリ内に維持された一組のプログラム命令を実行するように構成されてもよい。コントローラ104の1以上のプロセッサ106は、当技術分野において公知の任意の処理素子を含んでもよい。この意味で、1以上のプロセッサ106は、アルゴリズムおよび/または命令を実行するように構成された任意のマイクロプロセッサタイプの素子を含んでもよい。さらに、メモリ媒体108は、関係する1以上のプロセッサ108によって実行可能なプログラム命令を記憶するのに適した当技術分野において公知の任意の記憶媒体を含んでもよい。例えば、メモリ媒体108は、非一時的メモリ媒体を含んでもよい。付加的な例として、メモリ媒体108は、限定はしないが、リードオンリーメモリ、ランダムアクセスメモリ、磁気または光メモリ素子(例えば、ディスク)、磁気テープ、固体ドライブ等を含んでもよい。さらに、メモリ媒体108は、1以上のプロセッサ108と共通のコントローラハウジング内に収容されてもよい。
In another embodiment,
検査システム100は、試料に関係する欠陥を検出するための、当技術分野において公知の任意の検査技法を利用してもよい。例えば、試料110上の欠陥は、測定された試料の特性(例えば検査サブシステム102等によって生成された)を、基準試料の測定された特性と比較することによって検出されてもよい(例えば、ダイ比較(D2D)検査、標準基準ダイ(SRD)検査等)。別の例として、試料110上の欠陥は、試料110の検査画像を、設計特性に基づく画像と比較する(例えば、ダイとデータベースの(D2DB)検査)ことによって検出されてもよい。さらなる例として、検査システム100は、仮想検査システムを含んでもよい。一実施形態において、コントローラ104は仮想検査手段として動作する。これに関連して、コントローラ104は、試料の検査データを永続基準データ(例えば1以上の基準画像)と比較することによって試料110上の1以上の欠陥を検出してもよい。例えば、1以上の基準画像は、検査システム100に記憶されて(例えばメモリ108内に)、欠陥検出に利用されてもよい。別の実施形態において、コントローラ104は、試料110に関係する設計データに基づく、欠陥検出のための基準画像として働くシミューレートされた検査画像を生成および/または受け取る。
設計データを用いる検査システムは、その全体を参照により本明細書に組み込む、2013年6月5日に発行された米国特許出願第2014/0153814号に全般的に説明されている。永続データ(例えば記憶されたデータ)を用いる検査システムは、その全体を参照により本明細書に組み込む、2012年2月28日に発行された米国特許第8,126,255号に全般的に説明されている。検査を促進するために試料の設計データを用いる検査システムは、全体を参照により本明細書に組み込む、2010年3月9日に発行された米国特許第7,676,077号および2000年11月28日に発行された米国特許第6,154,714号に全般的に説明されている。欠陥および故障の源の特定は、その全体を参照により本明細書に組み込む、2005年7月19日に発行された米国特許第6,920,596号、2015年6月5日に発行された米国特許第8,194,968号および2006年2月7日に発行された米国特許第6,995,393号に全般的に説明されている。デバイス特性抽出およびモニタリングは、2013年12月17日に発行された米国特許第8,611,639号に全般的に説明されている。帯電した基板の中和のためのデュアルエネルギー電子フラッディングの使用は、その全体を参照により本明細書に組み込む、2005年8月16日に発行された米国特許第6,930,309号に全般的に説明されている。検査システムにおけるレチクルの使用は、全体を参照により本明細書に組み込む、2003年3月4日に発行された米国特許第6,529,621号、2004年6月8日に発行された米国特許第6,748,103号、および2005年11月15日に発行された米国特許第6,966,047号に全般的に説明されている。検査プロセスまたは検査ターゲットの生成は、全体を参照により本明細書に組み込む、2004年2月10日に発行された米国特許第6,691,052号、2005年7月26日に発行された米国特許第6,921,672号、2012年2月7日に発行された米国特許第8,112,241号に全般的に説明されている。半導体設計データのクリティカルエリアの決定は、参照により全体を本明細書に組み込む、2005年9月20日に発行された米国特許第6,948,141号に全般的に説明されている。 An inspection system using design data is generally described in US Patent Application No. 2014/0153814 issued June 5, 2013, which is incorporated herein by reference in its entirety. Inspection systems that use persistent data (eg, stored data) are generally described in US Pat. No. 8,126,255 issued February 28, 2012, which is incorporated herein by reference in its entirety. Has been. Inspection systems that use sample design data to facilitate inspection are described in US Pat. Nos. 7,676,077 and November 2000, issued March 9, 2010, which are incorporated herein by reference in their entirety. This is generally described in US Pat. No. 6,154,714, issued on the 28th. Identification of the sources of defects and failures was issued on June 5, 2015, US Pat. No. 6,920,596, issued July 19, 2005, which is incorporated herein by reference in its entirety. U.S. Pat. No. 8,194,968 and U.S. Pat. No. 6,995,393 issued Feb. 7, 2006 are generally described. Device characterization and monitoring is generally described in US Pat. No. 8,611,639, issued December 17, 2013. The use of dual energy electron flooding for neutralization of charged substrates is generally described in US Pat. No. 6,930,309 issued Aug. 16, 2005, which is incorporated herein by reference in its entirety. Explained. The use of reticles in inspection systems is described in US Pat. No. 6,529,621 issued March 4, 2003, US patent issued June 8, 2004, which is incorporated herein by reference in its entirety. Generally described in US Pat. No. 6,748,103, and US Pat. No. 6,966,047 issued Nov. 15, 2005. Inspection process or inspection target generation is described in US Pat. No. 6,691,052 issued on Feb. 10, 2004, U.S. issued on July 26, 2005, which is incorporated herein by reference in its entirety. No. 6,921,672, generally described in US Pat. No. 8,112,241 issued February 7, 2012. The determination of critical areas for semiconductor design data is generally described in US Pat. No. 6,948,141 issued September 20, 2005, which is incorporated herein by reference in its entirety.
図2は、本開示の1以上の実施形態による、検査ツール202上のケアエリアの定義を示す検査システム100の検査ツール202のブロック図である。一実施形態において、検査ツール202は、検査ツール102の1以上のステップを実行するように構成された1以上のモジュールを含む。例えば、検査ツール202の1以上のモジュールは、必須ではないが、メモリ108に記憶され1以上のプロセッサ106によって実行される、1以上のプログラム命令として実装されてもよい。
FIG. 2 is a block diagram of the inspection tool 202 of the
別の実施形態において。検査ツール202は、設計モジュール204を含む。例えば、設計モジュール204は、検査ツール202によって検査される対象の1以上の試料110に関係する設計データを含んでもよい。これに関連して、ケアエリアは、試料110に関係する設計データを用いて検査ツール202上で生成され得る。本明細書では、設計に基づくケアエリアの、検査ツール202への直接の生成は、効率良く動的なケアエリアの生成を促進し得ることに留意されたい。例えば、検査ツール202上への、設計に基づくケアエリアの生成は、検査ツール202と外部システムとの間のデータ転送(例えば、ケアエリアの定義等の)を減少させ得る。さらに、検査ツール202上への、設計に基づくケアエリアの生成は、試料および/または検査ツール202に関係する座標への、設計データに関係する座標の正確な位置合わせを促進する。例えば、設計座標(例えばGDS座標等)は、設計データの設計パターンのサイズと配向が、検査ツール202によって測定された試料上の印刷パターンに合致するように調節される必要があり得る(例えば、スケーリング、回転等)。検査ツール上へのケアエリアの設計に基づく生成は、設計座標系と試料座標系の正確で効率良い位置合わせを促進し得る。
In another embodiment. The inspection tool 202 includes a design module 204. For example, the design module 204 may include design data relating to one or
本開示で用いる「設計データ」という用語は一般に、集積回路の物理的設計と、物理的設計から、複雑なシミュレーションまたは単純な幾何学的演算およびブール演算によって導出されたデータを指す。さらに、レチクル検査システムおよび/またはその派生物によって取得されたレチクルの画像は、設計データの1つまたは複数のプロキシとして用いられてもよい。そのようなレチクル画像またはその派生物は、設計データを用いる、本明細書で説明される任意の実施形態での設計レイアウトの代替物として働き得る。設計データおよび設計データプロキシについては、2010年3月9日に発行されたKulkarniによる米国特許第7,676,007号、2011年5月25日に出願されたKulkarniによる米国特許出願整理番号第13/115,957号、2011年10月18日に発行されたKulkarniによる米国特許第8,041,103号および2009年8月4日に発行された、Zafarらによる米国特許第7,570,796号に説明されており、上記特許は全て参照により本明細書に組み込まれる。さらに、検査プロセスを進める上での設計データの使用は、その全体を参照により本明細書に組み込む、2012年2月17日に出願された、Parkの米国特許出願整理番号第13/339,805号に全般的に説明されている。 The term “design data” as used in this disclosure generally refers to the physical design of an integrated circuit and data derived from the physical design by complex simulations or simple geometric and Boolean operations. Further, the reticle image obtained by the reticle inspection system and / or its derivatives may be used as one or more proxies of design data. Such a reticle image or derivative thereof can serve as an alternative to the design layout in any of the embodiments described herein that use design data. For design data and design data proxy, see U.S. Patent No. 7,676,007 issued March 9, 2010 to Kulkarni, and U.S. Patent Application Serial No. 13 filed May 25, 2011 to Kulkarni. No. 115,957, U.S. Pat. No. 8,041,103 issued October 18, 2011 to Kulkarni and U.S. Pat. No. 7,570,796 issued to Zafar et al. All of the above patents are incorporated herein by reference. Further, the use of design data in advancing the inspection process is described in US Patent Application Serial No. 13 / 339,805 filed February 17, 2012, which is hereby incorporated by reference in its entirety. Is generally explained in the issue.
設計データは、試料110上の個々のコンポーネントおよび/または層(例えば絶縁体、導体、半導体、ウェル、基板)の特性、試料110上の層間の接続性関係、または試料100上でのコンポーネントと接続(例えばワイヤ)の物理的レイアウトを含んでもよい。これに関連して、設計データは、試料112上の印刷されたパターン要素に対応する複数の設計パターン要素を含んでもよい。
The design data may include characteristics of individual components and / or layers (eg, insulators, conductors, semiconductors, wells, substrates) on the
本明細書では、設計データは、試料110上のパターン要素に関する配置情報を含む「フロアプラン」として知られるものを含んでもよいことに留意されたい。さらに、本明細書では、この情報は、通常GDSIIまたはOASISファイルフォーマットで記憶されたチップの物理的設計から抽出されてもよいことにも留意されたい。構造的挙動またはプロセス−設計相互作用は、パターン要素の背景(周囲環境)に応じたものであり得る。フロアプランを用いることで、提案される分析は、半導体層上に構築されることになっているフィーチャを記述するポリゴン等の設計データ内のパターン要素を特定できる。さらに、提案される方法は、これらの反復性ブロックならびに背景データ(例えば隣接する構造の位置等)の座標情報を提供できる。
Note that the design data herein may include what is known as a “floor plan” that includes placement information about pattern elements on the
一実施形態において、設計データは、パターン要素の1以上の図形表現(例えば、視覚的表現、象徴的表現、図的表現等)を含む。例えば、設計データは、コンポーネントの物理的レイアウトの図形表現(例えば、試料110上に製作される印刷パターン要素に対応する1以上のポリゴンの記述)を含んでもよい。さらに、設計データは、試料設計の1以上の層(例えば、試料110上に製作される印刷パターン要素の1以上の層)または1以上の層間の接続性の図形表現を含んでもよい。別の例として、設計データは試料110上のコンポーネントの電気的接続性の図形表現を含んでもよい。これに関連して、設計データは、試料に関係する1以上の回路または副回路の図形表現を含んでもよい。別の実施形態において、設計データは、試料110の1以上の部分の図形表現を含む1以上の画像ファイルを含む。
In one embodiment, the design data includes one or more graphical representations (eg, visual representations, symbolic representations, graphical representations, etc.) of pattern elements. For example, the design data may include a graphical representation of the physical layout of the component (eg, a description of one or more polygons corresponding to the printed pattern elements produced on the sample 110). Further, the design data may include one or more layers of the sample design (eg, one or more layers of printed pattern elements fabricated on the sample 110) or a graphical representation of connectivity between one or more layers. As another example, the design data may include a graphical representation of the electrical connectivity of components on the
別の実施形態において、設計データは、試料110のパターン要素の接続性の1以上のテキスト記述(例えば、1以上のリスト、1以上の表、1以上のデータベース等)を含む。例えば、設計データは、限定はしないが、ネットリストデータ、回路シミュレーションデータまたはハードウェア記述言語データを含んでもよい。ネットリストは、電気回路の接続性の記述を提供する、当技術分野において公知の任意のタイプのネットリストを含んでもよく、限定はしないが、物理的ネットリスト、論理ネットリスト、インスタンスベースのネットリストまたはネットベースのネットリストを含む。さらに、ネットリストは、試料110の回路および/または副回路を記述する1以上のサブネットリスト(例えば階層構造の)を含んでもよい。例えば、ネットリストに関係するネットリストデータは、限定はしないが、ノードのリスト(例えばネット、回路のコンポーネント間のワイヤ等)、ポートのリスト(例えば端子、ピン、コネクタ等)、ネット間の電気コンポーネントの記述(例えば抵抗器、コンデンサ、インダクタ、トランジスタ、ダイオード、電源等)、電気コンポーネントに関係する値(例えば、抵抗器のオームでの抵抗値、電源のボルトでの電圧値、電圧源の周波数特性、コンポーネントの初期状態等)を含んでもよい。別の実施形態において、設計データは、半導体プロセスフローの特定のステップに関係する1以上のネットリストを含んでもよい。例えば、試料110は、半導体プロセスフロー中の1以上の中間点で検査(例えばシステム100によって)されてもよい。したがって、ケアエリアを生成するために利用される設計データは、半導体プロセスフローの現時点での試料110のレイアウトに特有であってよい。これに関連して、半導体プロセスフロー中の特定の中間点に関係するネットリストが、技術ファイルと組み合わせた物理的設計レイアウト(層接続、各層の電気的特性等)、または試料110の最終レイアウトに関係するネットリストのいずれかから、半導体プロセスフローの特定の中間点においてウェハ上に存在するコンポーネントのみを含むように導出(例えば抽出等)されてもよい。
In another embodiment, the design data includes one or more text descriptions (eg, one or more lists, one or more tables, one or more databases, etc.) of the pattern element connectivity of the
別の実施形態において、検査ツール202の設計モジュール204は、設計データを前処理するステップ206を実行する。本明細書では、設計データは、検査システム100のケアエリアの決定に無関係なデータ(例えば製作データ等)を含んでもよいことに留意されたい。さらに、設計データは設計データ内の注目すべきパターン要素の効率良い特定(例えば検索、マッチング等)に適したフォーマットでなくてもよい。したがって、前処理済みの設計データは、検査ツール202上のケアエリアの効率良い生成を促進するために前処理された設計データのバージョンを含んでもよい。これに関連して、前処理済みの設計データは、設計データ内のターゲットパターンの1以上のインスタンス(例えば、注目すべきパターン要素、ホットスポット等)の特定を助長し得る。例えば、前処理済みの設計データは、限定はしないが、ターゲットパターンの識別子、ターゲットパターンの電気的特性、ターゲットパターンの物理的特性、またはターゲットパターンと1以上の付加的なパターン(例えば、アンカーパターン、ソースパターン等)との間の関係、またはターゲットパターンの図形表現を含む設計データ要素の任意の組み合わせに従って検索可能であってよい。 In another embodiment, the design module 204 of the inspection tool 202 performs step 206 of preprocessing design data. It should be noted herein that design data may include data that is unrelated to the determination of the care area of inspection system 100 (eg, production data, etc.). Further, the design data may not be in a format suitable for efficient identification (for example, search, matching, etc.) of a pattern element to be noted in the design data. Accordingly, the pre-processed design data may include a version of the pre-processed design data to facilitate efficient generation of care areas on the inspection tool 202. In this regard, the pre-processed design data can help identify one or more instances (eg, pattern elements to note, hot spots, etc.) of the target pattern in the design data. For example, the pre-processed design data includes, but is not limited to, a target pattern identifier, target pattern electrical characteristics, target pattern physical characteristics, or target pattern and one or more additional patterns (eg, anchor pattern). , Source pattern, etc.) or any combination of design data elements including a graphical representation of the target pattern.
別の実施形態において、設計データ(例えば、未加工設計データ、前処理済みの設計データまたはそれらの組み合わせ)は、検査ツール202によって記憶される。例えば、設計データは、コントローラ104のメモリ素子108内に記憶されてもよい。別の実施形態において、設計データは、検査システム100の外部で前処理されて、検査ツール202に記憶されてもよい。これに関連して、1以上の試料に関係する前処理済みの設計データは、検査ツール202に転送されてもよい。
In another embodiment, design data (eg, raw design data, pre-processed design data, or a combination thereof) is stored by inspection tool 202. For example, the design data may be stored in the
別の実施形態において、設計モジュール204は、検査ツール202に記憶された設計データを分析するステップを実行する。これに関連して、設計モジュール204は、試料の設計データ内のターゲットパターンの1以上のインスタンスを特定してもよい(例えば、前処理済みの設計データを、1以上のターゲットパターンのインスタンスに関して検索する等)。さらに、設計モジュール204は、限定はしないが、特定されたターゲットパターンの座標および/または形状等の、ケアエリアの生成に必要なターゲットパターンの特定されたインスタンスのパラメータを提供してもよい。 In another embodiment, the design module 204 performs the step of analyzing design data stored in the inspection tool 202. In this regard, the design module 204 may identify one or more instances of the target pattern in the sample design data (eg, search for preprocessed design data for one or more target pattern instances). Etc.) In addition, the design module 204 may provide parameters for the identified instance of the target pattern necessary to generate the care area, such as, but not limited to, the coordinates and / or shape of the identified target pattern.
一実施形態において、検査ツール202はレシピモジュール210を含む。例えば、レシピモジュール210は検査ツール202による1以上の検査ステップのためのレシピを生成してもよい。これに関連して、レシピは、限定はしないが、欠陥に関して検査するための1以上のケアエリアの記述、1以上の整合操作(例えば、設計データに関係する座標を、試料および/または検査サブシステム102に関係する座標に位置合わせおよび/またはスケーリングする等)、1以上の欠陥特定ステップまたは1以上の欠陥分類ステップを含んでもよい。付加的に、検査ツール202上への設計に基づくケアエリアの生成は、効率良い多ステップ検査プロセス(例えばシステマチック欠陥の発見等)を促進し得る。これに関連して、設計データは、外部システムへのデータ転送の必要なく、検査ツール202上で、異なるターゲットパターンまたはターゲットパターンの組み合わせに関して反復検査分析で検索され得る。
In one embodiment, the inspection tool 202 includes a recipe module 210. For example, the recipe module 210 may generate a recipe for one or more inspection steps by the inspection tool 202. In this regard, the recipe includes, but is not limited to, a description of one or more care areas to inspect for defects, one or more alignment operations (eg, coordinates related to design data, sample and / or inspection sub It may include one or more defect identification steps or one or more defect classification steps), such as aligning and / or scaling to coordinates related to the
別の実施形態において、レシピモジュール210は、検査ステップで検査ツール202によって検査される対象の試料110上の製作されたパターン要素に関係する1以上のターゲットパターン(例えば1以上の注目すべきパターン要素、1以上のホットスポット等)を決定するステップ212を実行する。例えば、レシピモジュール210は、1以上のターゲットパターンを、検査ツール202の一検査工程の1以上の目的に基づいて提供してもよい。例えば、レシピモジュール210は、注目すべき既知の欠陥タイプに関係するターゲットパターンを提供してもよい。
In another embodiment, the recipe module 210 may include one or more target patterns (eg, one or more notable pattern elements) that are related to fabricated pattern elements on the
別の実施形態において、レシピモジュール204は、1以上のターゲットパターンを自動式プロセスで決定する。例えば、レシピモジュール204は、試料110の設計データ208を分析することで、欠陥を呈する可能性のある1以上のターゲットパターンを決定してもよい(例えば、物理的レイアウト、パターンサイズ、他パターンへの近似度、回路複雑度等に関係する特性に基づいて)。 In another embodiment, the recipe module 204 determines one or more target patterns in an automated process. For example, the recipe module 204 may determine one or more target patterns that may exhibit defects by analyzing the design data 208 of the sample 110 (e.g., to physical layout, pattern size, other patterns). Based on characteristics related to the degree of approximation, circuit complexity, etc.).
別の実施形態において、ターゲットパターンの決定はユーザによって助長される。例えば、ユーザは、限定はしないが、1以上の欠陥識別子、1以上のGDS座標、1以上の設計に基づく分類(DBC)クリップ、または1以上の設計に基づくグルーピング(DBG)ビンを含む検査ツール202に、入力(例えば、レシピモジュール210への入力)を提供してもよい。これに関連して、レシピモジュール210は、そのユーザ入力に基づいて1以上のターゲットパターンを決定してもよい。別の実施形態において、検査ツール202は、設計データ(例えば、検査手段ツール202の設計視野内に)に関係する視覚的ディスプレイを提供してもよい。これに関連して、ユーザは、設計データの視覚的ディスプレイから1以上のターゲットパターンを選択してもよい。例えば、視覚的ディスプレイは、設計データの設計パターン要素(例えば、コンポーネントの物理的レイアウトに関係するパターン要素、コンポーネント間の電気的接続に関係するパターン要素等)が表示されてもよいグラフィカルディスプレイ(例えば画像等の表示)を含んでもよい。別の例として、視覚的ディスプレイは、設計データが表示されてもよいテキストベースのディスプレイを含んでもよい。別の実施形態において、ユーザは、1以上のターゲットパターンを決定および/または確認するために、座標系(例えばGDS座標)に従って設計データを視覚化(例えば、グラフィカルディスプレイ上に)してもよい。例えば、ユーザは検査のためにターゲットパターンを生成する特定の位置で設計データを視覚化および/または確認するために(例えば検査システム100の入力デバイスに)座標を入力してもよい。 In another embodiment, the determination of the target pattern is facilitated by the user. For example, the user may include, but is not limited to, an inspection tool that includes one or more defect identifiers, one or more GDS coordinates, one or more design-based classification (DBC) clips, or one or more design-based grouping (DBG) bins. 202 may be provided with input (eg, input to recipe module 210). In this regard, the recipe module 210 may determine one or more target patterns based on the user input. In another embodiment, the inspection tool 202 may provide a visual display related to design data (eg, within the design view of the inspection tool tool 202). In this regard, the user may select one or more target patterns from a visual display of design data. For example, the visual display may be a graphical display (eg, pattern elements related to the physical layout of components, pattern elements related to electrical connections between components, etc.) of design data (eg, pattern elements related to the physical layout of the components). Display of images and the like). As another example, the visual display may include a text-based display on which design data may be displayed. In another embodiment, the user may visualize (eg, on a graphical display) design data according to a coordinate system (eg, GDS coordinates) to determine and / or confirm one or more target patterns. For example, a user may enter coordinates (eg, on an input device of the inspection system 100) to visualize and / or confirm design data at a particular location that generates a target pattern for inspection.
別の実施形態において、レシピモジュール210は、試料110上で検査される対象の1以上のケアエリアを定義するステップ214を実行する。例えば、レシピモジュール210は、1以上のケアエリアを、1以上のターゲットパターンと、検査ツール202に記憶された設計データに基づいて定義してもよい。一実施形態において、レシピモジュール210は、1以上の決定されたターゲットパターンに基づいて設計データを分析するために設計モジュール204と相互作用してもよい。これに関連して、レシピモジュール210は、パターンマッチングのために1以上のターゲットパターンを設計モジュール204に提供してもよい。さらに、設計モジュール204は、設計データ内のターゲットパターンの1以上のインスタンスを特定して、特定されたターゲットパターンのインスタンスに基づいて、ケアエリアの生成に必要な任意のパラメータをレシピモジュール110に提供する。例えば、設計モジュール204は、ターゲットパターンの特定されたインスタンスの位置(例えば設計座標内の)、ターゲットパターンの特定されたインスタンスの形状、ターゲットパターンの特定されたインスタンスの輪郭等を提供してもよい。
In another embodiment, the recipe module 210 performs step 214 of defining one or more care areas for subjects to be examined on the
別の実施形態において、レシピモジュール210は、試料110上の欠陥を特定するステップ216を実行する。これに関連して、レシピモジュール210は、検査サブシステム102と相互作用して欠陥検査を実行してもよい。さらに、レシピモジュール210は、検査サブシステム102によって受け取られたデータを分析することで、1以上の欠陥の存在を判断してもよい。付加的に、レシピモジュール210は、1以上の欠陥を特性評価してもよい。例えば、レシピモジュールは、必須ではないが、欠陥を、DBCシステム、DBGシステム等に基づいて特性評価してもよい。さらに、レシピモジュール210は、1以上の欠陥識別子を1以上の特性評価された欠陥に割り当ててもよい。
In another embodiment, recipe module 210 performs step 216 to identify defects on
本明細書では、本開示を通して説明されるステップ(例えば、検査ツール202のモジュールに関係するステップ等)は、単一のコントローラ104によって、または代替的に複数のコントローラ104によって実行されてもよいことが認識される。さらに、本明細書では、1以上のコントローラ104は検査サブシステム102に近接して配置されてもよいことに留意されたい。付加的に、1以上のコントローラ104は検査サブシステム102と共通のハウジングに収容されてもよい。さらに、任意のコントローラまたはコントローラの組み合わせが、完体検査システム100への組み込みに適したモジュールとして別個に実装されてもよい。例えば、第1のコントローラは、設計モジュール204に関係するステップを実行するように構成されてもよい。次に1以上の付加的なコントローラは、レシピモジュール210に関係するステップを実行するように構成されてもよい。この点で、1以上のコントローラ104は、検査システム100に組み込まれてもよい。
As used herein, steps described throughout this disclosure (eg, steps related to modules of inspection tool 202, etc.) may be performed by a
図3は、本開示の1以上の実施形態による欠陥検出のための方法300で実行されるステップを示す流れ図である。本出願人らは、システム100の背景で本明細書において以前に説明された実施形態と、それを可能にする技術は、方法300にまで拡張されると解釈されるべきであることに注目する。しかしながら、方法300は、システム100のアーキテクチャに限定されないことにも留意されたい。
FIG. 3 is a flow diagram illustrating steps performed in a
一実施形態において、方法300は、試料の設計データを検査システムに提供するステップ302を含む。例えば、設計データは、必須ではないが、1以上のデータファイル(例えばGDSIIファイル、OASISファイル等)の形式で検査システムに提供されてもよい。これに関連して、検査システムに提供される設計データは、1以上の設計に基づく、検査用ケアエリアを生成するために利用されてもよい。
In one embodiment, the
別の実施形態において、方法300は、1以上のターゲットパターンを決定するステップ304を含む。これに関連して、試料上に製作されたフィーチャに関係する注目すべき1以上のターゲットパターンが検査のために提供されてもよい。例えば、ターゲットパターンは、半導体層上に構築されることになっているフィーチャを表わす1以上のポリゴン(例えば、クロス型、プラス型、L字型、T字型、正方形、長方形または特定の寸法のその他のポリゴンの1以上のインスタンス、およびインスタンス間の間隔)を含んでよい。
In another embodiment, the
一実施形態において、1以上のターゲットパターンは、欠陥識別子に基づいて決定される。これに関連して、1以上の既知の欠陥または欠陥識別子(例えば、1以上の欠陥を分類するために用いられる1以上の識別子等)に関係する欠陥タイプは、1以上の特定のターゲットパターン(例えば、1以上の以前の検査工程に基づいて、1以上の設計特性に基づいて、等)に関係付けられてもよい。したがって、既知の欠陥または欠陥タイプの発生は、検査の対応するターゲットパターンを提供することによって特性評価されてよい。 In one embodiment, the one or more target patterns are determined based on the defect identifier. In this regard, the defect type associated with one or more known defects or defect identifiers (eg, one or more identifiers used to classify one or more defects) may be one or more specific target patterns ( For example, based on one or more previous inspection steps, based on one or more design characteristics, etc. Thus, the occurrence of a known defect or defect type may be characterized by providing a corresponding target pattern for inspection.
別の実施形態において、1以上のターゲットパターンが、以前の検査ステップに基づいて(例えば、検査システム100または付加的な検査システムによって)決定される。例えば、システマチック欠陥の発見では、試料110または試料110の一部分に実行される第1の検査は、試料110の1以上の製作されたコンポーネントに欠陥の傾向があることを特定する可能性がある。これに関連して、第1の検査工程は、試料110上の特定された製作されたコンポーネントに関係する1以上のターゲットパターンを決定し得る。さらに、第2の検査工程は、第1の検査工程から特定された1以上のターゲットパターンの専用の検査を実行するためのレシピ(例えば、レシピモジュール210によって生成された)を含み得る。別の実施形態において、1以上のターゲットパターンは、以前の検査ステップに関係するDBCまたはDBGプロセスに従って決定される。
In another embodiment, one or more target patterns are determined (eg, by
別の実施形態において、1以上のターゲットパターンは、試料上のターゲットパターンの1以上の座標(例えばGDS座標等)に基づいて決定されてもよい。例えば、1以上のターゲットパターンは、設計データに関係する注目すべき1つの例示的ターゲットパターンの既知の座標に基づいて決定されてもよい。別例として、1以上のターゲットパターンは、試料110上の例示的な製作されたコンポーネントの既知の座標に基づいて決定されてもよい。このように、例示的な製作されたコンポーネントに関係する1以上のターゲットパターンが検査用に提供され得る。
In another embodiment, the one or more target patterns may be determined based on one or more coordinates (eg, GDS coordinates, etc.) of the target pattern on the sample. For example, one or more target patterns may be determined based on known coordinates of one exemplary target pattern of interest related to design data. As another example, the one or more target patterns may be determined based on known coordinates of exemplary fabricated components on the
別の実施形態において、方法300は、検査システムによって、試料上の1以上のケアエリアを、ターゲットパターンと試料の設計データに基づいて定義するステップ306を含む。これに関連して、ステップ306は、検査対象の試料上の1以上の領域を定義することを含んでもよい。例えば、ケアエリアは、検査対象の試料上の座標(例えば、検査システムの座標系に)を含んでもよい。
In another embodiment, the
別の実施形態において、ケアエリアは、検査する試料上の1以上のターゲット領域を含む。例えば、第1のターゲット領域は、ステップ304で特定された第1のターゲットパターンの1以上のインスタンスを含んでもよく、第2のターゲット領域は、ステップ304で特定された第2のターゲットパターンのもう1つのインスタンス等を含んでもよい。さらに、1以上のターゲット領域の定義は、試料110の高感度の検査を助長し得る。例えば、ターゲット領域は、同等の感度レベルを有する試料を含むように定義されてもよい。したがって、各ターゲット領域は、各ターゲット領域に関係する検査データのコントラストが増加され得るように、異なる感度閾値で検査されてもよい。
In another embodiment, the care area includes one or more target areas on the sample to be examined. For example, the first target region may include one or more instances of the first target pattern identified in
別の実施形態において、ステップ306は、ステップ304で設計データ(例えば、検査システム100のメモリ素子108内に記憶された前処理済みの設計データ)内で決定されたターゲットパターンの1以上のインスタンスを特定することを含む。これに関連して、注目すべきターゲットパターンの各特定されたインスタンスは、ケアエリアに含まれてもよい。付加的に、注目すべきターゲットパターンの変形(例えば、ターゲットパターンの水平および/または垂直フリップ、ターゲットパターンのスケーリングされたバージョン、ターゲットパターンの回転バージョン等)が、ステップ306で特定されて、ケアエリアに含まれてもよい。
In another embodiment,
デバイスデータ内のターゲットパターンのインスタンスは、当技術分野において公知の任意の方法を用いて特定されてもよい。例えば、ステップ306は、ターゲットパターンの1以上のインスタンスに関して設計データを検索して、ターゲットパターンの1以上の特定されたインスタンスを生成することを含んでもよい。一実施形態において、ステップ306は、設計データのテキストベースの検索を含む。例えば、テキストベースの設計データ(例えば1以上のリスト、1以上の表、1以上のデータベース、1以上のデータファイル等)は、ターゲットパターンの1以上の特性に従って検索されてもよい。別の実施形態において、ステップ306は、設計データの画像ベースの検索を含む。例えば、ターゲットパターン(またはターゲットパターンのバリエーション)の1以上のインスタンスは、限定はしないが、フィーチャ抽出技法、回旋技法、パターンマッチング技法、空間周波数分析、変換技法(例えばハフ変換技法等)等の画像処理アルゴリズムによって見出されてもよい。さらに、設計データ(例えば試料110上の製造されるコンポーネントの多数の層に対応する)の多数の設計層が、注目すべきターゲットパターンの1以上のインスタンスに関して個別に検索されてもよい。
Instances of target patterns in device data may be identified using any method known in the art. For example, step 306 may include searching design data for one or more instances of the target pattern to generate one or more identified instances of the target pattern. In one embodiment,
一実施形態において、ターゲットパターンは、OASISまたはGDS等の設計レイアウトファイルに含まれる設計データを用いて特定されてもよい。本明細書では、ターゲットパターンは、サイズに変動があってよく、また、設計データの種々のレベルに配置されてよい(例えば試料110の種々の層、ダイ、ブロック、セル等に関係して)ことに留意されたい。これに関連して、設計データ内のターゲットパターンは、既知の、または観察された設計セル階層構造で特定されてもよい。例えば、設計セル階層構造は、所与のセットの検査データ内の反復するグループのターゲットパターンを特定するために分析されてもよい。 In one embodiment, the target pattern may be specified using design data included in a design layout file such as OASIS or GDS. As used herein, the target pattern may vary in size and may be placed at various levels of design data (eg, related to various layers, dies, blocks, cells, etc. of the sample 110). Please note that. In this regard, the target pattern in the design data may be specified in a known or observed design cell hierarchy. For example, the design cell hierarchy may be analyzed to identify a repeating group of target patterns within a given set of inspection data.
別の実施形態において、ターゲットパターンは、デバイス性能に重要なターゲットパターンを特定するために設計ルール検証(DRC)プロセス、光学ルール検証(ORC)または不具合分析(FA)プロセスを用いて特定されてもよい。別の実施形態において、ターゲットパターンは、プロセスウィンドウ適格(PWQ)法を用いて特定されてもよい。1以上のターゲットパターンに関して設計データを検索することは、上記で参照により組み込まれた、KulkarniらおよびZafarらによる上記の参考文献に記載されるように実行されてもよい。 In another embodiment, the target pattern may be identified using a design rule verification (DRC) process, an optical rule verification (ORC), or a failure analysis (FA) process to identify target patterns that are important to device performance. Good. In another embodiment, the target pattern may be identified using a process window qualification (PWQ) method. Retrieving design data for one or more target patterns may be performed as described in the above references by Kulkarni et al. And Zafar et al., Incorporated above by reference.
いくつかの実施形態では、ターゲットパターンは、電子設計自動化(EDA)ツールおよびその他の知識からのデータを用いて半導体ウェハ上で特定されてもよい。EDAツールによって生成された設計に関する任意のそのような情報が、反復ブロックを特定するために用いられてもよい。さらに、設計データは、1以上のターゲットパターンに関して、任意の適切な方式で検索されてもよい。例えば、1以上のターゲットパターンに関して設計データを検索することは、上記で参照により組み込まれた、KulkarniらおよびZafarらによる上記に参照した特許出願に記載されている。さらに、ターゲットパターンは、本特許出願に記載されている任意の他の方法またはシステムを用いて選択または特定されてよい。 In some embodiments, target patterns may be identified on a semiconductor wafer using data from electronic design automation (EDA) tools and other knowledge. Any such information regarding the design generated by the EDA tool may be used to identify the iterative block. Furthermore, the design data may be retrieved in any suitable manner for one or more target patterns. For example, retrieving design data for one or more target patterns is described in the above-referenced patent applications by Kulkarni et al. And Zafar et al., Incorporated by reference above. Furthermore, the target pattern may be selected or specified using any other method or system described in this patent application.
さらに、設計データは、検査対象の適切なターゲットパターンを、所与の技術(例えば、光学検査、eビーム検査等)に基づいて特定するために分析されてもよい。 Further, the design data may be analyzed to identify an appropriate target pattern to be inspected based on a given technique (eg, optical inspection, e-beam inspection, etc.).
ターゲットパターンは試料110のダイを通して反復されて、反復ブロック(またはフィールド)を形成してもよいことが認識される。さらに、試料110のセルは時として、別の名前で所与のダイを通して反復されても、または1つの名前で複数の位置で反復されてもよい。いくつかの実施形態では、反復セルは同じ水平および/または垂直軸上に整列されてもよい。別の実施形態において、反復セルは同じ水平および/または垂直軸上に整列していない。
It will be appreciated that the target pattern may be repeated through the
別の実施形態において、ステップ306は、設計データ内の位置に、注目すべきターゲットパターンの各インスタンスの特定に関係するコンフィデンスメトリックを提供することを含む。これに関連して、デバイスデータ内のターゲットパターンのインスタンスは、完全一致(例えば100%のコンフィデンスメトリック等)または実質的一致(例えば100%未満のコンフィデンスメトリック)を含んでもよい。当技術分野のコンフィデンスメトリックはいずれも本開示の趣旨と範囲内にあることを理解すべきである。例えば、コンフィデンスメトリックは、0(一致せず)から1(完全一致)までの範囲があってよい。
In another embodiment,
本明細書では、ケアエリアは、特定されたターゲットパターンのインスタンスのサブセットを含むように定義されてよいことに留意されたい。例えば、試料110上に製作されたデバイスの特定のコンポーネント上での特定の欠陥が、性能の劣化を誘起する可能性は、限定はしないが、隣接する構造の存在または、特定のコンポーネントの動作条件等の複数の要因に依存し得る。
It should be noted that a care area may be defined herein to include a subset of identified target pattern instances. For example, the possibility that a particular defect on a particular component of a device fabricated on
一実施形態において、ステップ306は、1以上のケアエリアを、設計データ内の付加的なパターンに近接したターゲットパターンのインスタンス(例えばソースパターン、アンカーパターン等)を含むように定義することを含む。これに関連して、ソースパターンの存在は、ターゲットパターンのインスタンスのサブセットを、検査対象のケアエリアとして提供するためのフィルタとして働いてもよい。
In one embodiment,
図4は、本開示の1以上の実施形態によるソースパターンに基づいて関連付けられたケアエリアの定義を示す設計データの模式図である。 FIG. 4 is a schematic diagram of design data showing the definition of care areas associated based on source patterns according to one or more embodiments of the present disclosure.
一実施形態において、設計データ402は、複数のターゲットパターンのインスタンス404を含む。さらに、設計データ402は、ターゲットパターン404のインスタンスのサブセット(例えばターゲットパターン404の特定のインスタンス412)に近似したソースパターン408を含む。例えば、ソースパターンは、限定はしないが、交差型、クロス型、プラス型、L字型、T字型、正方形、長方形または特定の寸法のその他のポリゴンの1以上のインスタンス、およびインスタンス間の間隔を含んでもよい。
In one embodiment, design data 402 includes a plurality of
さらに、ステップ306は、ターゲットパターン404の特定のインスタンス412の周囲のケアエリア406を、ターゲットパターン404の特定のインスタンス412と、ソースパターン408との間の空間的関係に基づいて定義することを含んでよい。例えば、ターゲットパターン404の特定のインスタンス412と、ソースパターン408との間の空間的関係は、限定はしないが、ターゲットパターン404の特定のインスタンス412と、ソースパターン408との間のベクトル414を含んでよい。別の実施形態において、ステップ306は、設計データ内のソースパターンの1以上のインスタンスを検索して、さらに、ケアエリア内に含めるターゲットパターンのインスタンスのサブセット(例えばターゲットパターン404の特定のインスタンス412)を、ターゲットパターン404の特定のインスタンス412とソースパターン408との間の空間的関係に基づいて特定することを含む。別の実施形態において、ステップ306は、ソースパターン408とデバイスデータ402内のターゲットパターンのインスタンスを含む合成ターゲットパターン410のインスタンスに関して、特定された合成ターゲットパターン410に関係するターゲットパターン404のインスタンスのサブセット(例えばターゲットパターン404の特定のインスタンス412)の周囲のケアエリア406を定義しながら検索することを含む。したがって、ソースパターン408は、関係するケアエリア406に含まれずに検索ステップの一部として用いられてよい。
Further,
別の実施形態において、方法300は、試料の1以上のケアエリア内の1以上の欠陥を特定するステップ308を含む。これに関連して、検査システム(例えば検査システム100)は、ステップ308で定義された試料のケアエリアを、欠陥に関して検査する(例えば照射サブシステム101を用いて)。例えば、検査サブシステム102からのデータは、ステップ306で定義されたケアエリアに関係する試料112上の1以上の欠陥の存在を判断するために分析されてもよい。さらに、特定された欠陥は分類されてもよい(例えば欠陥識別子、DBCクリップ、DBGビン等に従って)。別の実施形態において、1以上の特定された欠陥に関係するデータが、検査システム100および/または外部システムに提供されてもよい(例えばフィードフォワードデータ、フィードバックデータ等として)。
In another embodiment, the
本明細書では、本開示を通して説明されるステップは、単一のコントローラ104によって実行されても、または代替的に複数のコントローラ104によって実行されてもよいことが認識される。さらに、本明細書では、1以上のコントローラ104は1つの共通のハウジングまたは複数のハウジング内に収容されてもよいことに留意されたい。こうして、任意のコントローラまたはコントローラの組み合わせは、完体検査システム100への一体化に適したモジュールとして個別に実装されてもよい。非限定的な例として、第1のコントローラは、照射センサから受け取った照射信号に基づいて一組の照射検出イベントを特定するステップを実行するように構成されてもよい。すると1以上の付加的なコントローラは、一組の放射検出イベントを、1以上の放射センサから受け取った1以上の放射信号に基づいて特定するステップと、放射検出イベントのセットを照射検出イベントのセットと比較して一組の同時イベントを生成するステップと、照射検出イベントのセットから同時イベントのセットを除外して試料上の一組の特定されたフィーチャを生成するステップとを実行するように構成されてよい。
It is recognized herein that the steps described throughout this disclosure may be performed by a
図5Aは、本開示の1以上の実施形態による光学検査サブシステムとして構成された検査サブシステム102の概念図である。一実施形態において、検査サブシステム102は照射源502を含む。照射源502は、照射ビーム504(例えば光子のビーム)を生成するのに適した当技術分野において公知の任意の照射源を含んでもよい。例えば、照射源502は、限定はしないが、単色光源(例えばレーザー)、2以上の離散した波長を含むスペクトルを備えた多色光源、広帯域幅光源または波長掃引光源を含んでもよい。さらに、照射源502は、限定はしないが、白色光源(例えば可視波長を含むスペクトルを有する広帯域幅光源)、レーザー源、フリーフォーム照射源、単極照射源、多極照射源、アークランプ、無電極ランプまたはレーザー維持プラズマ(LSP)源から形成されてもよい。さらに、照射ビーム504は、自由空間伝播またはガイドライト(例えば光ファイバー、ライトパイプ等)を介して供給されてもよい。
FIG. 5A is a conceptual diagram of an
別の実施形態において、照射源502は、照射路506を介して試料110に1以上の照射ビーム504を方向付ける。照射路506は、1以上のレンズ510を含んでもよい。さらに、照射路506は、1以上の照射ビーム504を変更および/または調整するのに適した1以上の付加的な光学コンポーネント508を含んでもよい。例えば、1以上の光学コンポーネント508は、限定はしないが、1以上の偏光子、1以上のフィルタ、1以上のビームスプリッタ、1以上のディフューザ、1以上のホモジナイザ、1以上のアポダイザ、または1以上のビームシェイパーを含んでもよい。一実施形態において、照射路506は、ビームスプリッタ514を含む。別の実施形態において、検査サブシステム102は、1以上の照射ビーム504を試料110に集束するための対物レンズ516を含む。
In another embodiment, the
照射源502は、照射路506を介して1以上の照射ビーム504を試料に任意の角度で方向付けてもよい。一実施形態において、図5Aに示すように、照射源502は、1以上の照射ビーム504を試料110に法線入射角で方向付ける。別の実施形態において、照射源502は、1以上の照射ビーム504を試料110に非法線入射角で方向付ける(例えば、視射角、45度の角度等)。
The
別の実施形態において、試料110は、走査中に試料110を固定するのに適した試料ステージ512上に配置されている。別の実施形態において、試料ステージ512は、駆動可能なステージである。例えば、試料ステージ512は、限定はしないが試料110を1以上の直線方向(例えばx方向、y方向および/またはz方向)に沿って選択的に並進移動させるのに適した1以上の並進移動ステージを含んでもよい。別例として、試料ステージ512は、限定はしないが、試料110を1つの回転方向に沿って選択的に回転させるのに適した1以上の回転ステージを含んでもよい。別例として、試料ステージ512は、限定はしないが、試料を直線方向に沿って選択的に並進移動させるおよび/または試料110を1つの回転方向に沿って回転させるのに適した回転ステージと並進移動ステージを含んでもよい。
In another embodiment, the
別の実施形態において、照射路506は、照射ビーム504を試料110にわたって走査するのに適した1以上のビーム走査光学素子(図示せず)を含む。例えば、1以上の照射路506は、限定はしないが、1以上の電子光学ビーム偏向器、1以上の音響光学ビーム偏向器、1以上の検流計スキャナ、1以上の共振スキャナ、または1以上のポリゴンスキャナ等の当技術分野で公知の任意のタイプのビームスキャナを含んでよい。こうして、試料110の表面はr−θパターンで走査されてよい。さらに、照射ビーム504は試料上の任意のパターンに従って走査されてよいことにも留意すべきである。一実施形態において、照射ビーム504は、1以上のビームが同時に走査され得るように、1以上のビームに分光される。
In another embodiment, the
別の実施形態において、検査サブシステム102は、収集路518を介して試料110から発せられる放射を捕捉するように構成された1以上の検出器522(例えば1以上の光学検出器、1以上の光子検出器等)を含む。収集路518は、限定はしないが1以上のレンズ520、1以上のフィルタ、1以上の偏光子、1以上のビームブロックまたは1以上のビームスプリッタを含む、対物レンズ516によって収集された照射を方向付けるおよび/または変更するための複数の光学素子を含んでもよい。本明細書では、収集路518のコンポーネントは試料110に対して任意の位置に配向していてもよいことに留意されたい。一実施形態において、収集路は試料110に対して法線方向に配向した対物レンズ516を含む。別の実施形態において、収集路518は、試料からの放射を立体角で収集するように配向した複数の収集レンズを含む。
In another embodiment, the
一実施形態において、検査システム100は明視野検査システムを含む。例えば、試料110または試料110の一部分の明視野画像は、検出器522上に投射されてもよい(例えば、対物レンズ516、1以上のレンズ520等によって)。別の実施形態において、検査システム100は、暗視野検査システムを含む。例えば、検査システム100は、検出器112上の試料の画像が、散乱光および/または回折光に関連付けられるように、照射ビーム504を試料110に大きな入射角で方向付けるための1以上のコンポーネント(例えば環状ビームブロック、暗視野対物レンズ516等)を含んでもよい。別の実施形態において、検査システム100は、斜角検査システムを含む。例えば、検査システム100は、欠陥の検査のためのコントラストを提供するために照射ビーム504を試料に軸ずれ角で方向付けてもよい。別の実施形態において、検査システム100は位相コントラスト検査システムを含む。例えば、検査システム100は、欠陥検査のためのコントラストを提供するために、試料からの回折光と非回折光の間の位相コントラストを提供するための1以上の位相板および/またはビームブロック(例えば環状ビームブロック等)を含んでもよい。別の実施形態において、検査システム100はルミネッセンス検査システム(例えば蛍光検査システム、蓄光検査システム等)を含んでもよい。例えば、検査システム100は、第1の波長スペクトルを有する照射ビーム504を試料110に方向付けてもよく、また、試料110から発せられる1以上の付加的な波長スペクトル(例えば、試料110の1以上のコンポーネントおよび/または試料110上の1以上の欠陥から発せられる)を検出する1以上のフィルタを含む。別の実施形態において、検査システムは、システム100が共焦点検査システムとして動作するように共焦点位置に配置された1以上のピンホールを含む。
In one embodiment,
図5Bは、本開示の1以上の実施形態による、粒子ビーム検査サブシステムとして構成された検査サブシステムの略模式図である。一実施形態において、照射源502は、粒子ビーム504を生成するように構成された粒子源を含む。粒子源502は、粒子ビーム504を生成するのに適した当技術分野において公知の任意の粒子源を含んでもよい。非限定的な例として、粒子源502は、限定はしないが、電子銃またはイオン銃を含んでもよい。別の実施形態において、粒子源502は、調整可能エネルギーを粒子ビーム504に提供するように構成される。例えば、電子源を含む粒子源502は、0.1kVから30kVの間の加速電圧を提供してよい。別の例として、イオン源を含む粒子源は、必須ではないが、1から50KeVの範囲のエネルギー値を備えたイオンビームを提供してよい。
FIG. 5B is a schematic diagram of an inspection subsystem configured as a particle beam inspection subsystem according to one or more embodiments of the present disclosure. In one embodiment, the
別の実施形態において、検査サブシステム102は、2以上の粒子ビーム504の生成のための2以上の粒子ビーム源502(例えば、電子ビーム源またはイオンビーム源)を含む。
In another embodiment, the
別の実施形態において、照射路506は、1以上の粒子集束素子524を含む。例えば、1以上の粒子集束素子524は、単一の粒子集束素子または化合物システムを形成する1以上の粒子集束素子を含んでもよい。別の実施形態において、システム100の対物レンズ516は、粒子ビーム504を試料110に方向付けるように構成される。さらに、1以上の粒子集束素子524および/または対物レンズ516は、限定はしないが、静電、磁気、単一ポテンシャルまたは二重ポテンシャルレンズを含む、当技術分野において公知の任意のタイプの粒子レンズを含んでもよい。さらに、検査サブシステム102は、限定はしないが、1以上の電子偏向器、1以上の開口、1以上のフィルタまたは1以上の非点補正装置を含んでもよい。
In another embodiment, the
別の実施形態において、検査サブシステム102は、1以上の粒子ビーム走査素子526を含む。例えば、1以上の粒子ビーム走査素子は、試料110の表面に対するビームの位置を制御するのに適した1以上の走査コイルまたは偏向器を含んでもよい。これに関連して、1以上の走査素子は、選択されたパターンで粒子ビーム504を試料110にわたって走査するために用いられてよい。
In another embodiment, the
別の実施形態において、検査サブシステムは、試料110から発せられる粒子528を画像化または検出するための検出器522を含む。一実施形態において、検出器522は、電子コレクタ(例えば二次電子コレクタ、後方散乱電子検出器等)を含む。別の実施形態において、検出器522は、試料表面からの電子および/または光子を検出するための光子検出器(例えば光検出器、x線検出器、光電子倍増管(PMT)検出器に結合された閃光素子等)を含む。一般的な意味で、本明細書では、検出器522は、試料表面またはバルクを粒子ビーム504で特性評価するための当技術分野において公知の任意のデバイスまたはデバイスの組み合わせを含み得ることが認識される。例えば、検出器522は、後方散乱電子、オージェ電子、透過電子または光子(例えば、入射電子に応答して表面によって放射されるx線、試料108のカソードルミネッセンス等)を収集するように構成された当技術分野において公知の任意の粒子検出器を含んでもよい。
In another embodiment, the inspection subsystem includes a
別の実施形態において、検査システム100は、電圧コントラスト画像化(VCI)システムを含む。本明細書では、粒子ビーム(例えば電子ビーム、イオンビーム等)を用いる検査システムが、達成可能な高い空間分解能により、半導体試料(例えばランダムロジックチップ等)の欠陥メカニズムを検出および/または特定するために特に有用であることが理解される。例えば、粒子ビームは、試料を(例えば試料から発せられる二次電子、後方散乱電子等を捕捉することにより)画像化するために検査システム内で用いられてよい。さらに、試料上の構造(例えば、パターニングされた半導体ウェハ)は、粒子ビームでの励起に応答して帯電効果を呈してもよい。帯電効果は、システムによって捕捉される電子(例えば二次電子)の数の変更、したがってVCI信号強度の変更を含んでもよい。これに関連して、電圧コントラスト画像化(VCI)システムは、画像の各画素の強度が画素位置での試料の電気的特性上のデータを提供する、試料の高分解能画像を生成してもよい。例えば、絶縁構造、または接地ソースに接続されない(例えば接地されていない)構造は、粒子ビームによって誘導された粒子(例えば、二次電子、イオン等)の枯渇に応答して電荷(例えば、正電荷または負電荷)を発生する可能性がある。したがって、誘起された電荷は二次電子の軌跡を偏向させて、検出器によって捕捉される信号強度を減少させる可能性がある。反対に、接地された構造は電荷を発生しないため、強い信号を呈し得る(例えば、関係するVCI画像内で明るく見える)。さらに、容量性構造の信号強度は、走査速度および/または粒子ビームのエネルギーの関数であり得る。これに関連して、VCI画像はグレースケール画像を含んでもよく、各画素のグレースケール値は、ウェハのその位置の相対電気的特性に関するデータを提供する。別の実施形態において、検査システム100は、試料108の1以上の位置に1以上の電圧を印加するように構成された1以上のコンポーネント(例えば、1以上の電極)を含む。これに関連して、システム100は、アクティブ電圧コントラスト画像化データを生成してもよい。
In another embodiment,
別の実施形態において、検査システム100はディスプレイ(図示せず)を含んでもよい。別の実施形態において、ディスプレイはコントローラ104に通信可能に結合されている。例えば、ディスプレイはコントローラ101の1以上のプロセッサ104に通信可能に結合されてよい。これに関連して、1以上のプロセッサ106は、本発明の種々の結果の1以上をディスプレイ上に表示してもよい。
In another embodiment, the
ディスプレイデバイスは、当技術分野において公知の任意のディスプレイデバイスを含んでもよい。一実施形態において、ディスプレイデバイスは、限定はしないが、液晶ディスプレイ(LCD)を含んでもよい。別の実施形態において、ディスプレイデバイスは、限定はしないが、有機発光ダイオード(OLED)ベースのディスプレイを含んでもよい。別の実施形態において、ディスプレイデバイスは、限定はしないがCRTディスプレイを含んでもよい。当業者ならば、多種多様なディスプレイデバイスが本発明での実装に適し得ること、また、ディスプレイデバイスの特定の選択は、限定はしないが、フォームファクタ、コスト等を含む種々の要因に依存し得ることを理解するはずである。一般的な意味で、ユーザインターフェースデバイス(例えば、タッチスクリーン、ベゼル搭載型インターフェース、キーボード、マウス、トラックパッド等)への一体化が可能な任意のディスプレイデバイスが、本発明での実装に適している。 The display device may include any display device known in the art. In one embodiment, the display device may include, but is not limited to, a liquid crystal display (LCD). In another embodiment, the display device may include, but is not limited to, an organic light emitting diode (OLED) based display. In another embodiment, the display device may include, but is not limited to, a CRT display. Those skilled in the art will recognize that a wide variety of display devices may be suitable for implementation in the present invention, and the particular choice of display device may depend on various factors including, but not limited to, form factor, cost, etc. You should understand that. In general terms, any display device that can be integrated into a user interface device (eg, touch screen, bezel-mounted interface, keyboard, mouse, trackpad, etc.) is suitable for implementation in the present invention. .
別の実施形態において、検査システム100は、ユーザインターフェースデバイス(図示せず)を含んでもよい。一実施形態において、ユーザインターフェースデバイスは、コントローラ104の1以上のプロセッサ106に通信可能に結合されている。別の実施形態において、ユーザインターフェースデバイスは、ユーザからの選択および/または命令を受け付けるためにコントローラ104によって利用されてもよい。本明細書でさらに説明されるいくつかの実施形態では、ディスプレイは、ユーザにデータを表示するために用いられてもよい。すると、ユーザは、ディスプレイデバイスを介してユーザに表示された検査データに応答して、選択および/または命令(例えば、検査領域のユーザ選択)を入力してもよい。
In another embodiment, the
ユーザインターフェースデバイスは、当技術分野において公知の任意のユーザインターフェースを含んでもよい。例えば、ユーザインターフェースは、限定はしないが、キーボード、キーパッド、タッチスクリーン、レバー、ノブ、スクロールホイール、トラックボール、スイッチ、ダイヤル、スライドバー、スクロールバー、スライド、ハンドル、タッチパッド、パドル、操舵輪、ジョイスティック、ベゼル入力デバイス等を含んでもよい。タッチスクリーンインターフェースデバイスの場合、当業者ならば、多数のタッチスクリーンインターフェースデバイスが、本発明での実装に適し得ることを認識するはずである。例えば、ディスプレイデバイスは、限定はしないが、容量型タッチスクリーン、抵抗型タッチスクリーン、表面弾性ベースのタッチスクリーン、赤外線ベースのタッチスクリーン等のタッチスクリーンインターフェースに一体化されてよい。一般的な意味で、ディスプレイデバイス105のディスプレイ部との一体化が可能な任意のタッチスクリーンインターフェースが、本発明での実装に適している。別の実施形態において、ユーザインターフェースは、限定はしないが、ベゼル搭載型インターフェースを含んでもよい。 The user interface device may include any user interface known in the art. For example, the user interface includes, but is not limited to, keyboard, keypad, touch screen, lever, knob, scroll wheel, trackball, switch, dial, slide bar, scroll bar, slide, handle, touch pad, paddle, steering wheel Joysticks, bezel input devices, and the like. In the case of touch screen interface devices, those skilled in the art will recognize that many touch screen interface devices may be suitable for implementation in the present invention. For example, the display device may be integrated into a touch screen interface such as, but not limited to, capacitive touch screens, resistive touch screens, surface elastic based touch screens, infrared based touch screens and the like. In a general sense, any touch screen interface that can be integrated with the display portion of the display device 105 is suitable for implementation in the present invention. In another embodiment, the user interface may include, but is not limited to, a bezel-mounted interface.
本明細書では、図5Aおよび5Bならびに対応する上記の説明は、単に例証のために提供されており、限定的と解釈されるべきではないことに留意されたい。いくつかの同等なまたは付加的な構成が、本発明の範囲内で利用され得ることが想定される。 It should be noted herein that FIGS. 5A and 5B and the corresponding description above are provided for illustration only and should not be construed as limiting. It is envisioned that several equivalent or additional configurations can be utilized within the scope of the present invention.
本明細書で説明された主題は時として他のコンポーネント内に含まれる、または他のコンポーネントに接続された別々のコンポーネントを例示する。そのような描写されたアーキテクチャは、単に典型的なものであり、実際、同じ機能性を達成する多くの他のアーキテクチャが実装され得ることを理解すべきである。概念的な意味で、同じ機能性を達成するコンポーネントの任意の配置は、所望の機能性が達成されるように有効に「関連付けられる」。したがって、特定の機能性を達成するために本明細書で組み合わされる任意の2つのコンポーネントは、それらのアーキテクチャまたは中間コンポーネントにかかわらず所望の機能性を達成するように互いに「関連付けられた」と見なされ得る。同様に、そのように関連付けられた任意の2つのコンポーネントもまた、所望の機能性を達成するために互いに「接続された」または「結合された」と見なされ得るものであり、また、そのように関連付けられることが可能な任意の2つのコンポーネントもまた、所望の機能性を達成するために互いに「結合可能」であると見なされ得る。結合可能の特定の例は、限定はしないが、物理的に相互作用可能および/または物理的に相互作用するコンポーネントおよび/または無線相互作用可能および/または無線相互作用するコンポーネントおよび/または論理的に相互作用可能および/または論理的に相互作用するコンポーネントを含む。 The subject matter described herein illustrates separate components that are sometimes contained within or connected to other components. It should be understood that such a depicted architecture is merely exemplary and in fact many other architectures that achieve the same functionality can be implemented. In a conceptual sense, any arrangement of components that achieve the same functionality is effectively “associated” such that the desired functionality is achieved. Thus, any two components combined herein to achieve a particular functionality are considered “associated” with each other to achieve the desired functionality, regardless of their architecture or intermediate components. Can be made. Similarly, any two components so associated may also be considered “connected” or “coupled” to each other to achieve the desired functionality, and Any two components that can be associated with can also be considered “combinable” with each other to achieve the desired functionality. Specific examples of combinable include, but are not limited to, physically interactable and / or physically interacting components and / or wireless interactable and / or wireless interacting components and / or logically Includes components that can interact and / or interact logically.
本発明およびそれに関係する利点の多くは上記の説明によって理解されるものと思われ、開示された主題から逸脱せずに、またはその実質的な利点の全てを犠牲にせずに、コンポーネントの形態、構成および配置に種々の変化がなされ得ることは明らかであろう。説明された形態は単に説明的なものであり、そのような変化を包含し含めることが以下の請求項の意図するところである。さらに、本発明は添付の請求項によって定義されることを理解すべきである。 Many of the advantages of the present invention and related matters will be understood by the foregoing description, without departing from the disclosed subject matter or without sacrificing all of its substantial advantages, It will be apparent that various changes can be made in configuration and arrangement. The described forms are merely illustrative, and it is the intention of the following claims to encompass and include such changes. Furthermore, it is to be understood that the invention is defined by the appended claims.
Claims (47)
検査サブシステムを備え、検査サブシステムが、
照射ビームを生成するように構成された照射源と、
照射ビームを試料に方向付けるための一組の照射光学素子と、
試料から発せられる照射を収集するように構成された検出器と、
検出器に通信可能に結合されたコントローラを備え、前記コントローラは、メモリデバイスと、プログラム命令を実行するように構成された1以上のプロセッサを含み、プログラム命令は、1以上のプロセッサに、
試料上の1以上のフィーチャに対応する1以上のターゲットパターンを決定させ、
試料上の1以上のケアエリアを、1以上のターゲットパターンと、試料の設計データに基づいて定義させ、試料の設計データはコントローラのメモリデバイス内に記憶されており、
試料の1以上のケアエリア内の1以上の欠陥を、検出器によって収集された照射に基づいて特定させる、
ように構成されている、欠陥検査システム。 A defect inspection system,
An inspection subsystem, the inspection subsystem
An illumination source configured to generate an illumination beam;
A set of illumination optics for directing the illumination beam to the sample;
A detector configured to collect the radiation emitted from the sample;
A controller communicatively coupled to the detector, the controller including a memory device and one or more processors configured to execute the program instructions, the program instructions to the one or more processors;
Determining one or more target patterns corresponding to one or more features on the sample;
One or more care areas on the sample are defined based on the one or more target patterns and the sample design data, the sample design data being stored in the memory device of the controller,
Identifying one or more defects in one or more care areas of the sample based on the irradiation collected by the detector;
Defect inspection system configured as follows.
前記1以上のターゲットパターンの1以上のインスタンスを試料の設計データ内で特定することを含む、請求項1に記載の欠陥検査システム。 Defining one or more care areas on the sample includes
The defect inspection system according to claim 1, comprising identifying one or more instances of the one or more target patterns in sample design data.
合成検索パターンを生成し、合成検索パターンは、ソースパターンと、1以上のターゲットパターンのうちの少なくとも1つのターゲットパターンを含み、
1以上のターゲットパターンの1以上のインスタンスを試料の設計データ内で特定し、
合成パターンの1以上の特定されたインスタンスに基づいて、1以上のターゲットパターンの1以上のインスタンスを試料の設計データ内で特定することを含む、請求項2に記載の欠陥検査システム。 Identifying one or more instances of the one or more target patterns in the design data of the sample,
Generating a synthetic search pattern, the synthetic search pattern including a source pattern and at least one target pattern of the one or more target patterns;
Identifying one or more instances of one or more target patterns in the sample design data;
The defect inspection system of claim 2, comprising identifying one or more instances of the one or more target patterns in the design data of the sample based on the one or more identified instances of the composite pattern.
前記1以上のターゲットパターンの1以上のインスタンスの試料の、設計データ内での特定を助長するために、前記検査システムによって試料の設計データを前処理させる、
プログラム命令を実行するように構成されている、請求項2に記載の欠陥検査システム。 The one or more processors further includes the one or more processors,
Pre-processing the design data of the sample by the inspection system to facilitate identification of the sample of one or more instances of the one or more target patterns in the design data;
The defect inspection system of claim 2, wherein the defect inspection system is configured to execute program instructions.
1以上のターゲットパターンに関して設計データを検索して、1以上のターゲットパターンの1以上の特定されたインスタンスを生成することを含む、請求項2に記載の欠陥検査システム。 Identifying one or more instances of one or more target patterns in the design data of the sample
The defect inspection system of claim 2, comprising retrieving design data for one or more target patterns to generate one or more identified instances of the one or more target patterns.
1以上のターゲット領域を定義することを含み、前記1以上のターゲット領域は、1以上のターゲットパターンのうち少なくとも1つの、少なくとも1つのインスタンスを含み、前記ケアエリアは、前記1以上のターゲット領域を含む、
請求項1に記載の欠陥検査システム。 Defining one or more care areas on the sample includes
Defining one or more target areas, wherein the one or more target areas include at least one instance of at least one of the one or more target patterns, and the care area includes the one or more target areas. Including,
The defect inspection system according to claim 1.
前記1以上のターゲット領域を検査することを含み、前記1以上のターゲット領域の検査感度は個別に調節可能である、請求項7に記載の欠陥検査システム。 Inspecting the one or more care areas of the sample includes
The defect inspection system according to claim 7, comprising inspecting the one or more target areas, wherein the inspection sensitivity of the one or more target areas is individually adjustable.
設計に基づく分類または設計に基づくビニングプロセスのうち少なくとも1つによって特定された1以上のターゲットパターンを含む、
請求項1に記載の欠陥検査システム。 The one or more target patterns are:
Including one or more target patterns identified by at least one of design-based classification or design-based binning processes;
The defect inspection system according to claim 1.
1以上の既知の欠陥タイプに関係する1以上のターゲットパターンを含む、請求項1に記載の欠陥検査システム。 The one or more target patterns are:
The defect inspection system of claim 1, comprising one or more target patterns related to one or more known defect types.
以前の欠陥検査プロセスによって特定された1以上のターゲットパターンを含む、請求項1に記載の欠陥検査システム。 The one or more target patterns are:
The defect inspection system of claim 1, comprising one or more target patterns identified by a previous defect inspection process.
前記1以上のターゲットパターンをユーザによって決定することを含む、請求項1に記載の欠陥検査システム。 Determining the one or more target patterns includes
The defect inspection system of claim 1, comprising determining the one or more target patterns by a user.
前記1以上のターゲットパターンの1以上のインスタンスを試料の設計データから選択することを含む、請求項12に記載の欠陥検査システム。 The determination of the one or more target patterns by the user is
The defect inspection system of claim 12, comprising selecting one or more instances of the one or more target patterns from sample design data.
前記1以上のターゲットパターンの1以上のインスタンスを、試料の設計データの視覚的ディスプレイから選択することを含む、請求項13に記載の欠陥検査システム。 Selecting one or more instances of the one or more target patterns from sample design data;
The defect inspection system of claim 13, comprising selecting one or more instances of the one or more target patterns from a visual display of sample design data.
試料の設計データ内の前記1以上のターゲットパターンの1以上のインスタンスに関係する1以上の座標を提供することを含む、請求項1に記載の欠陥検査システム。 Determining the one or more target patterns includes
The defect inspection system of claim 1, comprising providing one or more coordinates related to one or more instances of the one or more target patterns in sample design data.
前記1以上のターゲットパターンの前記1以上のインスタンスのグラフィックデータシステム座標を提供することを含む、請求項15に記載の欠陥検査システム。 Providing one or more coordinates related to one or more instances of the one or more target patterns in the design data of the sample;
The defect inspection system of claim 15, comprising providing graphic data system coordinates of the one or more instances of the one or more target patterns.
試料の物理的レイアウトまたは試料の電気的レイアウトのうち少なくとも1つを含む、請求項1に記載の欠陥検査システム。 The design data is
The defect inspection system according to claim 1, comprising at least one of a physical layout of the sample or an electrical layout of the sample.
光子のビームまたは粒子のビームのうち少なくとも1つを含む、請求項1に記載の欠陥検査システム。 The irradiation beam is
The defect inspection system of claim 1, comprising at least one of a photon beam or a particle beam.
光子光学素子または粒子光学素子のうち少なくとも1つを含む、請求項1に記載の欠陥検査システム。 The set of irradiation optical elements
The defect inspection system according to claim 1, comprising at least one of a photon optical element or a particle optical element.
光子検出器または粒子検出器のうち少なくとも1つを含む、請求項1に記載の欠陥検査システム。 The detector is
The defect inspection system of claim 1, comprising at least one of a photon detector or a particle detector.
検査サブシステムを備え、検査サブシステムが、
照射ビームを生成するように構成された照射源と、
照射ビームを試料に方向付けるための一組の照射光学素子と、
試料から発せられる照射を収集するように構成された検出器と、
検出器に通信可能に結合されたコントローラを備え、前記コントローラは、メモリデバイスと、プログラム命令を実行するように構成された1以上のプロセッサを含み、プログラム命令は、1以上のプロセッサに、
試料上の1以上のフィーチャに対応する1以上のターゲットパターンを決定させ、
ソースパターンを決定させ、前記ソースパターンは、試料の設計データ内の1以上のターゲットパターンのインスタンスのサブセットに近似しており、試料の設計データは、コントローラのメモリデバイス内に記憶されており、
ソースパターンと、試料の設計データ内の1以上のターゲットパターンのインスタンスのサブセットの少なくとも1つのターゲットパターンとの間の空間的関係を定義させ、
試料の設計データ内のソースパターンの1以上のインスタンスを特定させ、
試料の設計データ内の1以上のターゲットパターンのインスタンスのサブセットを、ソースパターンの1以上の特定されたインスタンスと、ソースパターンと1以上のターゲットパターンのインスタンスのサブセットの少なくとも1つのターゲットパターンとの間の空間的関係に基づいて特定し
試料上の1以上のケアエリアを、前記1以上のターゲットパターンのインスタンスのサブセットに基づいて定義させ、
試料の1以上のケアエリア内の1以上の欠陥を、検出器によって収集された照射に基づいて特定させるように構成されている欠陥検査システム。 A defect inspection system,
An inspection subsystem, the inspection subsystem
An illumination source configured to generate an illumination beam;
A set of illumination optics for directing the illumination beam to the sample;
A detector configured to collect the radiation emitted from the sample;
A controller communicatively coupled to the detector, the controller including a memory device and one or more processors configured to execute the program instructions, the program instructions to the one or more processors;
Determining one or more target patterns corresponding to one or more features on the sample;
Determining a source pattern, wherein the source pattern approximates a subset of one or more target pattern instances in the sample design data, the sample design data being stored in a memory device of the controller;
Defining a spatial relationship between the source pattern and at least one target pattern of a subset of one or more target pattern instances in the sample design data;
Identify one or more instances of the source pattern in the sample design data,
A subset of one or more target pattern instances in the sample design data between one or more identified instances of the source pattern and at least one target pattern of the source pattern and a subset of one or more target pattern instances; Identifying one or more care areas on the sample based on a subset of instances of the one or more target patterns;
A defect inspection system configured to identify one or more defects in one or more care areas of a sample based on irradiation collected by a detector.
試料の設計データを検査システムに提供し、
1以上のターゲットパターンを決定し、前記1以上のターゲットパターンは、検査対象の1以上の試料フィーチャに関係する設計データを含み、
試料上の1以上のケアエリアを、前記検査システムによって、1以上のターゲットパターンと試料の設計データに基づいて定義し、
試料の1以上のケアエリア内の1以上の欠陥を特定する、
ことを含む欠陥検査方法。 A defect inspection method,
Provide sample design data to the inspection system,
Determining one or more target patterns, the one or more target patterns including design data relating to one or more sample features to be inspected;
One or more care areas on the sample are defined by the inspection system based on one or more target patterns and sample design data;
Identify one or more defects in one or more care areas of the sample;
A defect inspection method.
前記1以上のターゲットパターンの1以上のインスタンスを、試料の設計データ内で特定することを含む、請求項28に記載の欠陥検査方法。 Defining one or more care areas on the sample includes
29. The defect inspection method according to claim 28, comprising identifying one or more instances of the one or more target patterns in sample design data.
ソースパターンを決定し、前記ソースパターンは、試料の設計データ内の1以上のターゲットパターンのインスタンスのサブセットに近似しており、
ソースパターンと、試料の設計データ内の1以上のターゲットパターンのインスタンスのサブセットの少なくとも1つのターゲットパターンとの間の空間的関係を定義し、
試料の設計データ内のソースパターンの1以上のインスタンスを特定し、
試料の設計データ内の1以上のターゲットパターンのインスタンスのサブセットを、ソースパターンの1以上の特定されたインスタンスと、ソースパターンと1以上のターゲットパターンのインスタンスのサブセットの少なくとも1つのターゲットパターンとの間の空間的関係に基づいて特定する、
ことを含む請求項29に記載の欠陥検査方法。 Identifying one or more instances of the target pattern in the design data of the sample,
Determining a source pattern, the source pattern approximating a subset of one or more target pattern instances in the sample design data;
Defining a spatial relationship between the source pattern and at least one target pattern of a subset of one or more target pattern instances in the sample design data;
Identify one or more instances of the source pattern in the sample design data;
A subset of one or more target pattern instances in the sample design data between one or more identified instances of the source pattern and at least one target pattern of the source pattern and a subset of one or more target pattern instances; Based on the spatial relationship of
30. The defect inspection method according to claim 29.
前記1以上のターゲットパターンの1以上のインスタンスの、試料の設計データ内での特定を助長するために、試料の設計データを前処理することを含む、請求項29に記載の欠陥検査方法。 further,
30. The defect inspection method of claim 29, comprising pre-processing sample design data to facilitate identification of one or more instances of the one or more target patterns in the sample design data.
1以上のターゲットパターンの1以上のインスタンスに関して前記設計データを検索して、前記ターゲットパターンの1以上の特定されたインスタンスを生成することを含む、請求項29に記載の欠陥検査方法。 Identifying one or more instances of the one or more target patterns in the design data of the sample,
30. The defect inspection method of claim 29, comprising retrieving the design data for one or more instances of one or more target patterns to generate one or more identified instances of the target patterns.
1以上のターゲット領域を定義することを含み、前記1以上のターゲット領域は、1以上のターゲットパターンのうち少なくとも1つのターゲットパターンの、少なくとも1つのインスタンスを含み、前記ケアエリアは、前記1以上のターゲット領域を含む、
請求項28に記載の欠陥検査方法。 Defining one or more care areas on the sample includes
Defining one or more target regions, wherein the one or more target regions include at least one instance of at least one target pattern of the one or more target patterns, and the care area includes the one or more target regions. Including the target area,
The defect inspection method according to claim 28.
前記1以上のターゲット領域を検査することを含み、前記1以上のターゲット領域の検査感度は個別に調節可能である、請求項34に記載の欠陥検査方法。 Inspecting the one or more care areas of the sample for defects includes:
The defect inspection method according to claim 34, comprising inspecting the one or more target regions, wherein inspection sensitivity of the one or more target regions is individually adjustable.
設計に基づく分類または設計に基づくビニングプロセスのうち少なくとも1つによって特定された1以上のターゲットパターンを含む、請求項28に記載の欠陥検査方法。 The one or more target patterns are:
30. The defect inspection method of claim 28, comprising one or more target patterns identified by at least one of a design based classification or a design based binning process.
1以上の既知の欠陥タイプに関係する1以上のターゲットパターンを含む、請求項28に記載の欠陥検査方法。 The one or more target patterns are:
30. The defect inspection method of claim 28, comprising one or more target patterns related to one or more known defect types.
以前の欠陥検査プロセスによって特定された1以上のターゲットパターンを含む、請求項28に記載の欠陥検査方法。 The one or more target patterns are:
29. The defect inspection method of claim 28, comprising one or more target patterns identified by a previous defect inspection process.
前記1以上のターゲットパターンをユーザによって決定することを含む、
、請求項28に記載の欠陥検査方法。 Determining the one or more target patterns includes
Determining by the user the one or more target patterns;
The defect inspection method according to claim 28.
前記1以上のターゲットパターンの1以上のインスタンスを試料の設計データから選択することを含む、請求項39に記載の欠陥検査方法。 The determination of the one or more target patterns by the user is
40. The defect inspection method of claim 39, comprising selecting one or more instances of the one or more target patterns from sample design data.
前記1以上のターゲットパターンの1以上のインスタンスを、試料の設計データの視覚的ディスプレイから選択することを含む、請求項40に記載の欠陥検査方法。 Selecting one or more instances of the one or more target patterns from sample design data;
41. The defect inspection method of claim 40, comprising selecting one or more instances of the one or more target patterns from a visual display of sample design data.
試料の設計データ内の前記1以上のターゲットパターンの1以上のインスタンスに関係する1以上の座標を提供することを含む、請求項28に記載の欠陥検査方法。 Determining the one or more target patterns includes
30. The defect inspection method of claim 28, comprising providing one or more coordinates related to one or more instances of the one or more target patterns in sample design data.
前記1以上のターゲットパターンの前記1以上のインスタンスのグラフィックデータシステム座標を提供することを含む、請求項42に記載の欠陥検査方法。 Providing one or more coordinates related to one or more instances of the one or more target patterns in the design data of the sample;
43. The defect inspection method of claim 42, comprising providing graphic data system coordinates of the one or more instances of the one or more target patterns.
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