JP2019140416A - 閉ループ自動欠陥検査および分類 - Google Patents
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Abstract
Description
ADCに関する様々な方法が、特許文献において説明されている。例えば米国特許第6,256,093号では、走査されるウエハにおいてのオンザフライのADCのためのシステムを説明している。光源が、ウエハ上に照明スポットを生成するように、走査されるウエハを照明する。スポットから散乱させられた光は、少なくとも2つの隔置された検出器により感知され、ウエハ内の欠陥を検出し、欠陥を個別の欠陥の型に分類するために分析される。
別の例として米国特許第6,922,482号では、境界および微細構成の情報を用いるコア分類器を使用して、いくつかのコアクラスの1つに半導体ウエハの表面上の欠陥を自動的に分類するための方法および装置を説明している。次いで欠陥は、コアクラスに関連し、限られた数の関係のあるコアクラスのみからの欠陥を分類するように訓練される、特定の適応分類器を使用してサブクラスにさらに分類される。コア分類器または特定の適応分類器により分類され得ない欠陥は、完全分類器により分類される。
一部の実施形態ではプロセッサは、イメージングモジュールにより取り込まれた画像内に出現する欠陥の第1の組に分類を割り当てた後に、第1の組内の欠陥の分類の分布に応答して欠陥の第2の組のさらなる画像を取り込むようイメージングモジュールに命令するように構成される。プロセッサは、分類の1つまたは複数に属する欠陥のそれぞれの数を計数するように、および、数の少なくとも1つが所定の判定基準を満足するまでさらなる画像を取り込み続けるようイメージングモジュールに命令するように構成され得る。典型的にはプロセッサは、イメージングモジュールに、所与の分類に属する欠陥の数が所定のしきい値に達するまでさらなる画像を取り込み続けさせ、次いで試料の検査を終結させるように構成される。
一部の実施形態ではプロセッサは、異なる検査モダリティを使用するさらなる分析のために欠陥の1つまたは複数を識別するように構成される。イメージングモジュールは、異なるそれぞれのモダリティによって画像を取り込むように構成される少なくとも第1および第2の検出器を含む複数の検出器を含み得るものであり、プロセッサは、第1の検出器により取り込まれた第1の画像を処理することにより欠陥の1つまたは複数を識別するように、および、第2の検出器を使用して欠陥の1つまたは複数の第2の画像を取り込むようイメージングモジュールに命令するように構成され得る。開示される実施形態ではプロセッサは、第1の画像に基づいて、指定されたクラスに属すると、欠陥の1つまたは複数を識別するように、および、指定されたクラスに応じて第2の画像を取り込むための第2の検出器を選定するように構成される。複数の検出器は、電子検出器、X線検出器、および光学検出器からなる検出器の群から選択され得る。
開示される実施形態では、イメージングモジュールは走査電子顕微鏡(SEM)を含み、試料は半導体ウエハを含む。
本発明の実施形態によって、イメージングモジュールを使用して試料上の異なるそれぞれの位置で欠陥の画像を取り込むステップを含む、検査のための方法もまた提供される。欠陥にそれぞれの分類を割り当てるよう画像が自動的に処理され、割り当てられた分類に応答して画像を取り込み続けるようイメージングモジュールが自律的に制御される。
本発明は、図面とともに行う本発明の実施形態の以下の詳細な説明から、より十分に理解されよう。
・ADCプロセッサは、所与の欠陥を、欠陥のSEM画像を分析することにより粒子として分類し、次いでこの分類に基づいて、同じウエハ位置でEDX分析を遂行するようイメージングモジュールに命令することが可能である。次いでADCプロセッサは、EDX分析に基づいて、EDXから取得される新しい情報を使用して第2の分類ステップを遂行することが可能である。
・ADCプロセッサは、欠陥をSEM画像分析により電気短絡として分類することが可能であり、次いでこの分類に基づいて、傾斜画像を取得するようイメージングモジュールに命令することが可能である。次いでADCプロセッサは、傾斜画像から取得される新しい情報を使用して第2の分類ステップを遂行することが可能である。
・ADCプロセッサが初期に、欠陥を未知の欠陥クラスに属するとして分類する場合、ADCプロセッサは、光学画像取得を遂行するようイメージングモジュールに命令することが可能であり、次いで光学画像の分析に基づいて、光学画像から取得される新しい情報を使用して欠陥の第2の分類を遂行することが可能である。
22 パターン付き半導体ウエハ
24 イメージングモジュール
26 プロセッサ
28 メモリ
30 分類器モジュール
32 制御モジュール
34 ユーザインターフェース
36 検出器
38 ADCサーバ
40 命令入力ステップ
42 画像取り込みステップ
44 欠陥分類ステップ
46 分布チェックステップ
48 検査完了ステップ
Claims (15)
- 試料上の異なるそれぞれの位置で欠陥の画像を取り込むように構成されるイメージングモジュールと、
多次元特徴空間でのそれぞれの分類規則に関する複数の欠陥クラスの規定を記憶するように構成されるメモリと、
前記イメージングモジュールおよび前記メモリに結合され、前記画像から前記欠陥の特徴を自動的に抽出し前記抽出された特徴に前記分類規則を適用することにより前記欠陥にそれぞれの分類を割り当てるよう前記画像を処理するように、および、前記割り当てられた分類に応答して前記画像を取り込み続けるよう前記イメージングモジュールを自律的に制御するように構成される、プロセッサと
を備える、検査装置。 - 前記プロセッサが、前記イメージングモジュールにより取り込まれた前記画像内に出現する前記欠陥の第1の組に前記分類を割り当てた後に、前記第1の組内の前記欠陥の前記分類の分布に応答して前記欠陥の第2の組のさらなる画像を取り込むよう前記イメージングモジュールに命令するように構成される、請求項1に記載の装置。
- 前記プロセッサが、前記分類の1つまたは複数に属する前記欠陥のそれぞれの数を計数するように、および、前記数の少なくとも1つが所定の判定基準を満足するまで前記さらなる画像を取り込み続けるよう前記イメージングモジュールに命令するように構成される、請求項2に記載の装置。
- 前記プロセッサが、前記イメージングモジュールに、所与の分類に属する前記欠陥の数が所定のしきい値に達するまで前記さらなる画像を取り込み続けさせ、次いで前記試料の検査を終結させるように構成される、請求項3に記載の装置。
- 前記プロセッサが、異なる検査モダリティを使用するさらなる分析のために前記欠陥の1つまたは複数を識別するように構成される、請求項1に記載の装置。
- 前記イメージングモジュールが、異なるそれぞれのモダリティによって画像を取り込むように構成される少なくとも第1および第2の検出器を含む複数の検出器を備え、
前記プロセッサが、前記第1の検出器により取り込まれた第1の画像を処理することにより前記欠陥の前記1つまたは複数を識別するように、および、前記第2の検出器を使用して前記欠陥の前記1つまたは複数の第2の画像を取り込むよう前記イメージングモジュールに命令するように構成される、請求項5に記載の装置。 - 前記プロセッサが、前記第1の画像に基づいて、指定されたクラスに属すると、前記欠陥の前記1つまたは複数を識別するように、および、前記指定されたクラスに応じて前記第2の画像を取り込むための前記第2の検出器を選定するように構成される、請求項6に記載の装置。
- 多次元特徴空間でのそれぞれの分類規則に関する複数の欠陥クラスの規定を記憶するステップと、
イメージングモジュールを使用して試料上の異なるそれぞれの位置で欠陥の画像を取り込むステップと、
前記画像から前記欠陥の特徴を抽出し、前記抽出された特徴に前記分類規則を適用することにより、前記欠陥にそれぞれの分類を割り当てるよう前記画像を自動的に処理し、前記割り当てられた分類に応答して前記画像を取り込み続けるよう前記イメージングモジュールを自律的に制御するステップと
を含む、検査のための方法。 - 前記イメージングモジュールを制御するステップが、前記イメージングモジュールにより取り込まれた前記画像内に出現する前記欠陥の第1の組に前記分類を割り当てた後に、前記第1の組内の前記欠陥の前記分類の分布に応答して前記欠陥の第2の組のさらなる画像を取り込むよう前記イメージングモジュールに命令するステップを含む、請求項8に記載の方法。
- 前記画像を処理するステップが、前記分類の1つまたは複数に属する前記欠陥のそれぞれの数を計数するステップを含み、前記イメージングモジュールに命令するステップが、前記数の少なくとも1つが所定の判定基準を満足するまで前記さらなる画像を取り込み続けるよう前記イメージングモジュールに指図するステップを含む、請求項9に記載の方法。
- 前記イメージングモジュールに指図するステップが、前記イメージングモジュールに、所与の分類に属する前記欠陥の数が所定のしきい値に達するまで前記さらなる画像を取り込み続けさせ、次いで前記試料の検査を終結させるステップを含む、請求項10に記載の方法。
- 異なる検査モダリティを使用するさらなる分析のために前記欠陥の1つまたは複数を識別するステップを含む、請求項8に記載の方法。
- 前記イメージングモジュールが、異なるそれぞれのモダリティによって画像を取り込むように構成される少なくとも第1および第2の検出器を含む複数の検出器を備え、
前記画像を自動的に処理するステップが、前記第1の検出器により取り込まれた第1の画像を処理することにより前記欠陥の前記1つまたは複数を識別するステップを含み、前記イメージングモジュールを制御するステップが、前記第2の検出器を使用して前記欠陥の前記1つまたは複数の第2の画像を取り込むよう前記イメージングモジュールに命令するステップを含む、請求項12に記載の方法。 - 前記欠陥の前記1つまたは複数を識別するステップが、前記第1の画像に基づいて、指定されたクラスに属すると、前記欠陥の前記1つまたは複数を分類するステップを含み、前記イメージングモジュールに命令するステップが、前記指定されたクラスに応じて前記第2の画像を取り込むための前記第2の検出器を選定するステップを含む、請求項13に記載の方法。
- 多次元特徴空間でのそれぞれの分類規則に関する複数の欠陥クラスの規定を記憶するための手段と、
イメージングモジュールを使用して試料上の異なるそれぞれの位置で欠陥の画像を取り込むための手段と、
前記画像から前記欠陥の特徴を抽出し、前記抽出された特徴に前記分類規則を適用することにより、前記欠陥にそれぞれの分類を割り当てるよう前記画像を自動的に処理し、前記割り当てられた分類に応答して前記画像を取り込み続けるよう前記イメージングモジュールを自律的に制御するための手段と
を備える、装置。
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Families Citing this family (14)
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US10209628B2 (en) * | 2016-05-26 | 2019-02-19 | Kla-Tencor Corporation | System and method for defect classification based on electrical design intent |
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GB201608056D0 (en) * | 2016-05-09 | 2016-06-22 | Oxford Instr Nanotechnology Tools Ltd | Improved analysis with preliminary survey |
CN110998463B (zh) * | 2017-01-18 | 2023-08-25 | Asml荷兰有限公司 | 用于缺陷检查的知识推荐的服务器和方法 |
WO2018134287A1 (en) | 2017-01-18 | 2018-07-26 | Asml Netherlands B.V. | Cascade defect inspection |
US10692690B2 (en) | 2017-03-27 | 2020-06-23 | Kla-Tencor Corporation | Care areas for improved electron beam defect detection |
US10970834B2 (en) * | 2018-01-05 | 2021-04-06 | Kla-Tencor Corporation | Defect discovery using electron beam inspection and deep learning with real-time intelligence to reduce nuisance |
TWI689722B (zh) * | 2018-12-04 | 2020-04-01 | 台灣積體電路製造股份有限公司 | 辨識晶圓上微塵顆粒的方法、電子裝置及電腦可讀取記錄媒體 |
KR20190103085A (ko) * | 2019-08-15 | 2019-09-04 | 엘지전자 주식회사 | 지능형 진단 디바이스 |
KR20220030339A (ko) * | 2020-08-27 | 2022-03-11 | 삼성디스플레이 주식회사 | 이물 불량 검출 방법 및 이물 불량 검출 시스템 |
US20220381556A1 (en) * | 2021-01-03 | 2022-12-01 | Araz Yacoubian | Surface Inspection Sensor |
US11408832B2 (en) * | 2021-01-03 | 2022-08-09 | Araz Yacoubian | Surface inspection sensor |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09293763A (ja) * | 1996-04-25 | 1997-11-11 | Nec Yamaguchi Ltd | 半導体基板表面の自動外観検査装置 |
JP2002515650A (ja) * | 1998-05-11 | 2002-05-28 | アプライド マテリアルズ インコーポレイテッド | 製造設備歩留まり向上システム |
CN1398348A (zh) * | 2000-10-02 | 2003-02-19 | 应用材料有限公司 | 缺陷源识别器 |
JP2003107022A (ja) * | 2001-09-28 | 2003-04-09 | Hitachi Ltd | 欠陥検査装置及び検査方法 |
JP2003240731A (ja) * | 2001-12-11 | 2003-08-27 | Hitachi Ltd | 欠陥検査方法及びその装置 |
JP2008004081A (ja) * | 2006-05-23 | 2008-01-10 | Hitachi High-Technologies Corp | 画像検索装置、画像検索システム、画像検索方法、および画像検索方法を実行するためのプログラム |
JP2008516259A (ja) * | 2004-10-12 | 2008-05-15 | ケイエルエイ−テンコー・テクノロジーズ・コーポレーション | 試験体上の欠陥を分類するためのコンピュータに実装された方法およびシステム |
JP2010522972A (ja) * | 2006-12-06 | 2010-07-08 | ケーエルエー−テンカー・コーポレーション | 欠陥レビューの間にレビューされるべきウェーハ上の位置を決定する方法、設計、欠陥レビュー・ツールおよびシステム |
JP2012168195A (ja) * | 2005-11-18 | 2012-09-06 | Kla-Encor Corp | 検査データと組み合わせて設計データを使用するための方法及びシステム |
JP2012247409A (ja) * | 2010-07-27 | 2012-12-13 | Applied Materials Israel Ltd | 最適化された純度による欠陥分類 |
Family Cites Families (80)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5923430A (en) | 1993-06-17 | 1999-07-13 | Ultrapointe Corporation | Method for characterizing defects on semiconductor wafers |
US8144368B2 (en) | 1998-01-20 | 2012-03-27 | Digimarc Coporation | Automated methods for distinguishing copies from original printed objects |
US5991699A (en) | 1995-05-04 | 1999-11-23 | Kla Instruments Corporation | Detecting groups of defects in semiconductor feature space |
US6292582B1 (en) | 1996-05-31 | 2001-09-18 | Lin Youling | Method and system for identifying defects in a semiconductor |
US5963662A (en) * | 1996-08-07 | 1999-10-05 | Georgia Tech Research Corporation | Inspection system and method for bond detection and validation of surface mount devices |
US6148099A (en) | 1997-07-03 | 2000-11-14 | Neopath, Inc. | Method and apparatus for incremental concurrent learning in automatic semiconductor wafer and liquid crystal display defect classification |
US6195458B1 (en) | 1997-07-29 | 2001-02-27 | Eastman Kodak Company | Method for content-based temporal segmentation of video |
US6996549B2 (en) | 1998-05-01 | 2006-02-07 | Health Discovery Corporation | Computer-aided image analysis |
WO2002095534A2 (en) | 2001-05-18 | 2002-11-28 | Biowulf Technologies, Llc | Methods for feature selection in a learning machine |
US6256093B1 (en) | 1998-06-25 | 2001-07-03 | Applied Materials, Inc. | On-the-fly automatic defect classification for substrates using signal attributes |
US6650779B2 (en) | 1999-03-26 | 2003-11-18 | Georgia Tech Research Corp. | Method and apparatus for analyzing an image to detect and identify patterns |
US6922482B1 (en) | 1999-06-15 | 2005-07-26 | Applied Materials, Inc. | Hybrid invariant adaptive automatic defect classification |
US6763130B1 (en) * | 1999-07-21 | 2004-07-13 | Applied Materials, Inc. | Real time defect source identification |
US6577757B1 (en) | 1999-07-28 | 2003-06-10 | Intelligent Reasoning Systems, Inc. | System and method for dynamic image recognition |
US6999614B1 (en) | 1999-11-29 | 2006-02-14 | Kla-Tencor Corporation | Power assisted automatic supervised classifier creation tool for semiconductor defects |
JP2001156135A (ja) * | 1999-11-29 | 2001-06-08 | Hitachi Ltd | 欠陥画像の分類方法及びその装置並びにそれを用いた半導体デバイスの製造方法 |
US20020164070A1 (en) | 2001-03-14 | 2002-11-07 | Kuhner Mark B. | Automatic algorithm generation |
US7127099B2 (en) | 2001-05-11 | 2006-10-24 | Orbotech Ltd. | Image searching defect detector |
US20020174344A1 (en) | 2001-05-18 | 2002-11-21 | Imprivata, Inc. | System and method for authentication using biometrics |
JP3726263B2 (ja) | 2002-03-01 | 2005-12-14 | ヒューレット・パッカード・カンパニー | 文書分類方法及び装置 |
US20040034612A1 (en) | 2002-03-22 | 2004-02-19 | Nick Mathewson | Support vector machines for prediction and classification in supply chain management and other applications |
JP4118703B2 (ja) | 2002-05-23 | 2008-07-16 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 欠陥分類装置及び欠陥自動分類方法並びに欠陥検査方法及び処理装置 |
US7020337B2 (en) | 2002-07-22 | 2006-03-28 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | System and method for detecting objects in images |
US7379175B1 (en) * | 2002-10-15 | 2008-05-27 | Kla-Tencor Technologies Corp. | Methods and systems for reticle inspection and defect review using aerial imaging |
JP3993817B2 (ja) | 2002-12-11 | 2007-10-17 | 株式会社日立製作所 | 欠陥組成分析方法及び装置 |
US7359544B2 (en) | 2003-02-12 | 2008-04-15 | Kla-Tencor Technologies Corporation | Automatic supervised classifier setup tool for semiconductor defects |
US7602962B2 (en) | 2003-02-25 | 2009-10-13 | Hitachi High-Technologies Corporation | Method of classifying defects using multiple inspection machines |
JP4443270B2 (ja) | 2003-03-12 | 2010-03-31 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 欠陥分類方法 |
US7756320B2 (en) | 2003-03-12 | 2010-07-13 | Hitachi High-Technologies Corporation | Defect classification using a logical equation for high stage classification |
US9002497B2 (en) | 2003-07-03 | 2015-04-07 | Kla-Tencor Technologies Corp. | Methods and systems for inspection of wafers and reticles using designer intent data |
US7106434B1 (en) * | 2003-07-28 | 2006-09-12 | Kla-Tencor Technologies, Inc. | Inspection tool |
JP2007503034A (ja) | 2003-08-19 | 2007-02-15 | フロインホーファー−ゲゼルシャフト ツール フェルデルング デア アンゲヴァンテン フォルシュング イー ファウ | データストリーム中の異常オブジェクトを自動的にオンラインで検出及びクラス分類するための方法及び装置 |
US7490071B2 (en) | 2003-08-29 | 2009-02-10 | Oracle Corporation | Support vector machines processing system |
JP2005158780A (ja) | 2003-11-20 | 2005-06-16 | Hitachi Ltd | パターン欠陥検査方法及びその装置 |
JP2005198970A (ja) | 2004-01-19 | 2005-07-28 | Konica Minolta Medical & Graphic Inc | 医用画像処理装置 |
US20050175243A1 (en) | 2004-02-05 | 2005-08-11 | Trw Automotive U.S. Llc | Method and apparatus for classifying image data using classifier grid models |
US7609893B2 (en) | 2004-03-03 | 2009-10-27 | Trw Automotive U.S. Llc | Method and apparatus for producing classifier training images via construction and manipulation of a three-dimensional image model |
US20060009011A1 (en) * | 2004-07-06 | 2006-01-12 | Gary Barrett | Method for recycling/reclaiming a monitor wafer |
US7188050B2 (en) | 2004-08-25 | 2007-03-06 | Siemens Corporate Research, Inc. | Method and apparatus for detecting out-of-range conditions in power generation equipment operations |
US7450766B2 (en) | 2004-10-26 | 2008-11-11 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Classifier performance |
TWI447575B (zh) | 2005-01-21 | 2014-08-01 | Photon Dynamics Inc | 自動缺陷修復系統 |
JP5059297B2 (ja) * | 2005-05-09 | 2012-10-24 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 電子線式観察装置 |
CN100449981C (zh) | 2005-08-15 | 2009-01-07 | 大唐移动通信设备有限公司 | 多载波高速下行分组接入中混合自动重传方法 |
JP4654093B2 (ja) | 2005-08-31 | 2011-03-16 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 回路パターン検査方法及びその装置 |
JP4776308B2 (ja) | 2005-09-05 | 2011-09-21 | 株式会社東京精密 | 画像欠陥検査装置、画像欠陥検査システム、欠陥分類装置及び画像欠陥検査方法 |
US7570796B2 (en) | 2005-11-18 | 2009-08-04 | Kla-Tencor Technologies Corp. | Methods and systems for utilizing design data in combination with inspection data |
US7570800B2 (en) | 2005-12-14 | 2009-08-04 | Kla-Tencor Technologies Corp. | Methods and systems for binning defects detected on a specimen |
JP4644613B2 (ja) | 2006-02-27 | 2011-03-02 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 欠陥観察方法及びその装置 |
US7684609B1 (en) | 2006-05-25 | 2010-03-23 | Kla-Tencor Technologies Corporation | Defect review using image segmentation |
JP4253335B2 (ja) | 2006-07-13 | 2009-04-08 | 株式会社東芝 | カーネル関数値を用いた、画像の平均値シフトによるフィルタリングとクラスタリングの方法及び装置 |
JP4992081B2 (ja) | 2006-09-20 | 2012-08-08 | 国立大学法人山口大学 | 画像処理により対象物の表面状態を検査する方法及びそのための画像処理プログラム |
JP4908995B2 (ja) | 2006-09-27 | 2012-04-04 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 欠陥分類方法及びその装置並びに欠陥検査装置 |
US7877722B2 (en) | 2006-12-19 | 2011-01-25 | Kla-Tencor Corp. | Systems and methods for creating inspection recipes |
US8194968B2 (en) | 2007-01-05 | 2012-06-05 | Kla-Tencor Corp. | Methods and systems for using electrical information for a device being fabricated on a wafer to perform one or more defect-related functions |
JP5022174B2 (ja) | 2007-10-22 | 2012-09-12 | 株式会社日立製作所 | 欠陥分類方法及びその装置 |
JP5081590B2 (ja) * | 2007-11-14 | 2012-11-28 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 欠陥観察分類方法及びその装置 |
US7949622B2 (en) | 2007-12-13 | 2011-05-24 | Yahoo! Inc. | System and method for generating a classifier model for classifying web content |
US8583416B2 (en) | 2007-12-27 | 2013-11-12 | Fluential, Llc | Robust information extraction from utterances |
EP2258069B1 (en) | 2008-03-10 | 2014-07-30 | InterDigital Patent Holdings, Inc. | Method and apparatus for efficiently utilizing harq processes for semi-persistent and dynamic data transmissions |
US7756658B2 (en) | 2008-05-14 | 2010-07-13 | Kla-Tencor Corp. | Systems and methods for detecting defects on a wafer and generating inspection results for the wafer |
US20090305423A1 (en) | 2008-06-09 | 2009-12-10 | Ohio State University Research Foundation | Methods for Monitoring Composition and Flavor Quality of Cheese Using a Rapid Spectroscopic Method |
JP2010164487A (ja) | 2009-01-16 | 2010-07-29 | Tokyo Seimitsu Co Ltd | 欠陥検査装置及び欠陥検査方法 |
US8175373B2 (en) | 2009-02-16 | 2012-05-08 | Kla-Tencor Corporation | Use of design information and defect image information in defect classification |
US8112241B2 (en) | 2009-03-13 | 2012-02-07 | Kla-Tencor Corp. | Methods and systems for generating an inspection process for a wafer |
JP5168215B2 (ja) | 2009-04-10 | 2013-03-21 | 株式会社デンソー | 外観検査装置 |
US8457414B2 (en) | 2009-08-03 | 2013-06-04 | National Instruments Corporation | Detection of textural defects using a one class support vector machine |
US8774209B2 (en) | 2009-12-02 | 2014-07-08 | Qualcomm Incorporated | Apparatus and method for spectrum sharing using listen-before-talk with quiet periods |
JP2011158373A (ja) | 2010-02-02 | 2011-08-18 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 自動欠陥分類のための教師データ作成方法、自動欠陥分類方法および自動欠陥分類装置 |
US9553697B2 (en) | 2010-04-05 | 2017-01-24 | Qualcomm Incorporated | HARQ ACK/NACK transmission for multi-carrier operation |
JPWO2011155123A1 (ja) | 2010-06-07 | 2013-08-01 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 観察画像の分類基準の最適化方法、および画像分類装置 |
US9165051B2 (en) | 2010-08-24 | 2015-10-20 | Board Of Trustees Of The University Of Illinois | Systems and methods for detecting a novel data class |
US8983179B1 (en) | 2010-11-10 | 2015-03-17 | Google Inc. | System and method for performing supervised object segmentation on images |
US8502146B2 (en) | 2011-10-03 | 2013-08-06 | Kla-Tencor Corporation | Methods and apparatus for classification of defects using surface height attributes |
WO2013096563A1 (en) | 2011-12-22 | 2013-06-27 | Interdigital Patent Holdings, Inc. | Methods, apparatus, and systems for dynamic spectrum allocation |
EP2828882B1 (en) | 2012-03-19 | 2019-09-18 | Kla-Tencor Corporation | Method, computer system and apparatus for recipe generation for automated inspection semiconductor devices |
US10043264B2 (en) * | 2012-04-19 | 2018-08-07 | Applied Materials Israel Ltd. | Integration of automatic and manual defect classification |
US10599944B2 (en) | 2012-05-08 | 2020-03-24 | Kla-Tencor Corporation | Visual feedback for inspection algorithms and filters |
US10330608B2 (en) | 2012-05-11 | 2019-06-25 | Kla-Tencor Corporation | Systems and methods for wafer surface feature detection, classification and quantification with wafer geometry metrology tools |
US8826200B2 (en) | 2012-05-25 | 2014-09-02 | Kla-Tencor Corp. | Alteration for wafer inspection |
US9053390B2 (en) | 2012-08-14 | 2015-06-09 | Kla-Tencor Corporation | Automated inspection scenario generation |
-
2013
- 2013-07-22 US US13/948,118 patent/US10114368B2/en active Active
-
2014
- 2014-07-14 TW TW103124141A patent/TWI618162B/zh active
- 2014-07-18 JP JP2014147725A patent/JP2015029094A/ja active Pending
- 2014-07-21 KR KR1020140091967A patent/KR102340791B1/ko active IP Right Grant
-
2018
- 2018-10-29 US US16/174,070 patent/US10901402B2/en active Active
-
2019
- 2019-05-30 JP JP2019100987A patent/JP6920370B2/ja active Active
-
2021
- 2021-07-26 JP JP2021121269A patent/JP7174117B2/ja active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09293763A (ja) * | 1996-04-25 | 1997-11-11 | Nec Yamaguchi Ltd | 半導体基板表面の自動外観検査装置 |
JP2002515650A (ja) * | 1998-05-11 | 2002-05-28 | アプライド マテリアルズ インコーポレイテッド | 製造設備歩留まり向上システム |
CN1398348A (zh) * | 2000-10-02 | 2003-02-19 | 应用材料有限公司 | 缺陷源识别器 |
JP2003107022A (ja) * | 2001-09-28 | 2003-04-09 | Hitachi Ltd | 欠陥検査装置及び検査方法 |
JP2003240731A (ja) * | 2001-12-11 | 2003-08-27 | Hitachi Ltd | 欠陥検査方法及びその装置 |
JP2008516259A (ja) * | 2004-10-12 | 2008-05-15 | ケイエルエイ−テンコー・テクノロジーズ・コーポレーション | 試験体上の欠陥を分類するためのコンピュータに実装された方法およびシステム |
JP2012168195A (ja) * | 2005-11-18 | 2012-09-06 | Kla-Encor Corp | 検査データと組み合わせて設計データを使用するための方法及びシステム |
JP2008004081A (ja) * | 2006-05-23 | 2008-01-10 | Hitachi High-Technologies Corp | 画像検索装置、画像検索システム、画像検索方法、および画像検索方法を実行するためのプログラム |
JP2010522972A (ja) * | 2006-12-06 | 2010-07-08 | ケーエルエー−テンカー・コーポレーション | 欠陥レビューの間にレビューされるべきウェーハ上の位置を決定する方法、設計、欠陥レビュー・ツールおよびシステム |
JP2012247409A (ja) * | 2010-07-27 | 2012-12-13 | Applied Materials Israel Ltd | 最適化された純度による欠陥分類 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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