JP2020532122A - 透明又は半透明ウェハを対象にした欠陥検出 - Google Patents

Abstract

透明又は半透明ウェハを対象とした欠陥検出を、ダイに対し、それと同じダイに由来する基準を用い実行することができる。カーネルサイズに基づく第１計算値、例えば移動平均が決定される。画素強度からその第１計算値を減ずることで第１差分が決定される。第１差分が閾値を上回るものが候補画素として分類される。カーネルサイズに基づく第２計算値、例えば局所メディアンが決定される。画素強度からその第２計算値を減ずることで第２差分が決定される。その第２差分が閾値を上回っているときに欠陥入り画素として分類される。

Description

本件開示は、透明又は半透明ウェハを対象にした欠陥検出に関する。

（関連出願への相互参照）
本願は、２０１７年８月２４日付米国暫定特許出願第６２／５４９７７５号に基づく優先権を主張するものであり、ここに参照によってその開示内容を繰り入れるものとする。

半導体製造業界の進展に伴い歩留まり管理、とりわけ計量及び検査システムに寄せられる期待がかつてなく増してきている。限界寸法が縮まる一方でウェハサイズが拡大している。より短時間で高歩留まり高付加価値生産を達成するよう、市場が本業界を駆り立てている。従って、歩留まり問題を察知してからそれを正すまでの合計時間を短縮することが、半導体製造業者にとり投資収益率の決め手となっている。

透明又は半透明ウェハとの関連では、ある種の欠陥検出システム由来の画像中に、ウェハからの寄与分だけでなく、ウェハ下方のチャック等、ツール部品からの寄与分が含まれていることがある。透明又は半透明ウェハを対象にした欠陥検出で提示される難題は独特である。例えば、ガラスウェハの欠陥検出中にウェハ下方のチャックが見えている。チャック構成部材もイメージングされるとなると、ガラスウェハに備わる幾つかの構造やデバイスを、欠陥検出中に見分けることが難しくなりうる。チャックの姿がガラスウェハ画像内に現れていると、既存の欠陥検出ツールやアルゴリズムでは、半導体製造業者向けの欠陥検出感度目標やスループット目標を満たすことができない。

また例えば、明視野像にはチャックパターンが現れる一方、暗視野像にはチャック表面荒れが現れる。それらチャックパターンはダイ毎に異なる。従って、既存の欠陥検出アルゴリズムでは、それら透明又は半透明ウェハを対象にして満足のいく欠陥検出を行うことができない。例えば、そうしたアルゴリズムで行えそうなのは、ウェハ上の大きな欠陥を最小画素サイズ（例．１０倍即ち０．６５μｍ）で以て低検査感度で検出することだけである。

図１〜図３に例を示す。図１には、ガラスウェハ上にある３個のダイ例が明視野，暗視野イメージング双方で以て描かれている。ダイ０及びダイ１の明視野像に見られる通り、チャック（ｃｈｕｃｋ）がガラスウェハ越しに見えている。各暗視野像内には表面荒れ（ｓｕｒｆａｃｅ ｒｏｕｇｈｎｅｓｓ）が見えている。注目欠陥（ＤＯＩ）を、ダイ０及びダイ２の明視野像では〇で囲ってある。図２には、ダイ２及びダイ０の画像減算に加えダイ２及びダイ１の画像減算が描かれている。ノイズ（Ｎｏｉｓｅ）が各画像内にあるため欠陥の検出が難題になっている。図３には明視野像についての付加的画像分析が示されている。図３に見られる通り、１個又は２個のＤＯＩが幾つかのダイ（Ｄｉｅ）画像中にあり〇で囲まれている。それらＤＯＩはチャック構成部材があるため小さく見えている。上掲のアルゴリズムでは画像、例えば図３中のそれらについて貧弱な欠陥検出性能しか提供できないであろう。

米国特許第５２１６４８１号

従って、透明又は半透明ウェハを対象とした欠陥検出の改善が必要である。

第１実施形態ではシステムが提供される。本システムはコントローラを有する。そのコントローラは、プロセッサと、そのプロセッサと電子通信する電子データ格納ユニットとを有する。そのプロセッサは、１個又は複数個のソフトウェアモジュールを実行するよう構成される。当該１個又は複数個のソフトウェアモジュールは、３個のダイに係る明視野像を受け取るよう構成される。それら３個のダイは透明又は半透明ウェハ上にある。各明視野像は複数本の画像ロー及び複数本の画像カラムを有する。前記１個又は複数個のソフトウェアモジュールは、それら３個のダイに係る暗視野像を受け取るよう構成される。各暗視野像は複数本の画像ロー及び複数本の画像カラムを有する。前記１個又は複数個のソフトウェアモジュールは、それら明視野像及び暗視野像の画像カラム毎に第１計算値を決定するよう構成される。その第１計算値は、画像カラムのうち少なくとも１本に沿い適用されるカーネルサイズに基づくものである。前記１個又は複数個のソフトウェアモジュールは、画像カラムの各画素における画素強度からその第１計算値を減ずることで第１差分を決定し、候補画素を分類し、第２計算値を決定し、画素強度からその第２計算値を減ずることで第２差分を決定し、そして欠陥入り画素を分類するよう、構成される。第１差分は、候補画素では閾値を上回る。第２計算値はカーネルサイズに基づくものである。第２差分は、欠陥入り画素では閾値を上回る。それら３個のダイを隣接ダイとすることができる。

明視野イメージングシステム及び／又は暗視野イメージングシステムがコントローラと電子通信してもよい。

第１計算値が移動平均であってもよい。第２計算値が局所メディアンであってもよい。

第２計算値が各候補画素についてのものであってもよい。第２差分が各候補画素に由来するものであってもよい。

第２実施形態では方法が提供される。本方法では、３個のダイに係る明視野像がコントローラにて受け取られる。それら３個のダイは透明又は半透明ウェハ上にある。各明視野像は複数本の画像ロー及び複数本の画像カラムを有する。それら３個のダイに係る暗視野像がコントローラにて受け取られる。各暗視野像は複数本の画像ロー及び複数本の画像カラムを有する。それら明視野像及び暗視野像の画像カラム毎に、コントローラを用い第１計算値が決定される。その第１計算値は、画像カラムのうち少なくとも１本に沿い適用されるカーネルサイズに基づくものである。コントローラを用い、画像カラムの各画素における画素強度からその第１計算値を減ずることで、第１差分が決定される。コントローラを用い候補画素が分類される。その第１差分は、候補画素では閾値を上回る。コントローラを用い第２計算値が決定される。その第２計算値は、カーネルサイズに基づくものである。コントローラを用い、画素強度からその第２計算値を減ずることで、第２差分が決定される。欠陥入り画素が、コントローラを用い分類される。第２差分は、欠陥入り画素では閾値を上回る。それら３個のダイを隣接ダイとしてもよい。

第１計算値を移動平均としてもよい。第２計算値を局所メディアンとしてもよい。

第１計算値及び第２計算値のうち一方を、ローパスフィルタによる高速フーリエ変換とすることができる。第１計算値及び第２計算値のうち一方を、ガウシアンカーネルとのコンボリューションとすることができる。

第２計算値を、各候補画素についてのものとすることができる。第２差分を、各候補画素に由来するものとしてもよい。

ある例によれば、画素強度を、同じダイの同じ画像カラム内にある３個の隣接画素の平均とすることができる。第２計算値を、同じダイの同じ画像カラム内にある候補画素及び２個の隣接画素の平均とすることができる。第２差分を、候補画素の平均に基づくものとすることができる。

第１計算値を、明視野像毎及び暗視野像毎に決定することができる。

第１計算値及び第２計算値を、各明視野像と、同じダイの個別の暗視野像のうち対応するものと、の融合画像に基づき決定することができる。各明視野像と、個別の暗視野像のうち対応するものと、を融合させることで、その融合画像を形成することができる。

ある例では第２計算値が局所メディアンとされる。第２計算値及び第２差分を、明視野像，暗視野像双方に基づき決定することができる。閾値として明視野閾値及び暗視野閾値を設けることができる。

別の例では第２計算値が局所メディアンとされる。閾値を、融合画像に係るものとすることができる。前記分類の際に、第１値及び第２値の積の平方根をとることで第３値を形成し、その第３値を当該閾値と比較することができる。その第１値を、明視野像の画素強度からその明視野像の局所メディアンを減じたものとすることができる。その第２値を、暗視野像の画素強度からその暗視野像の局所メディアンを減じたものとすることができる。

本件開示の性質及び目的についてのより遺漏なき理解のためには、後掲の詳細記述と併せ、以下の添付図面を参照すべきである。

ガラスウェハの明視野，暗視野イメージング双方により３個のダイ例を描いた図である。 図１のダイを用いる画像減算を描いた図である。 ガラスウェハの明視野像についての付加的画像分析を示す図である。 本件開示に係る方法の実施形態のフローチャートである。 １本の画像カラムに関し明視野像を描いた図である。 本件開示に係る明視野像の例、メディアン画像の例及び差分画像の例を描いた図である。 本件開示に係る暗視野像の例、メディアン画像の例及び差分画像の例を描いた図である。 局所基準アルゴリズム（ＬＲＡ）及び旧来型検査アルゴリズムについて評価のパレートを描いた図である。 本件開示に係る方法の他実施形態のフローチャートである。 本件開示に係る方法の更なる他実施形態のフローチャートである。 本件開示に係るシステムの実施形態のブロック図である。 本件開示に係る原画像表示ユーザインタフェースの実施形態の画像である。 本件開示に係るフィルタリング済画像表示ユーザインタフェースの実施形態の画像である。 本件開示に係る差分画像表示ユーザインタフェースの実施形態の画像である。 本件開示に係るレシピ編集用ユーザインタフェースの実施形態の画像である。 ＬＲＡにて用いうる欠陥属性テーブルの例を示す図である。

特定の諸実施形態により特許請求の範囲記載の主題を説明するが、本願中で説明される諸利益及び諸特徴が皆は提供されない諸実施形態を含め、他の諸実施形態もまた本件開示の技術的範囲内とする。様々な構造的、論理的、処理ステップ的及び電子的変更を、本件開示の技術的範囲から離隔することなくなし得る。従って、本件開示の技術的範囲は専ら別項の特許請求の範囲への参照によって定まる。

本願開示の検査方法、システム及びアルゴリズムは、透明及び半透明ウェハ、例えばガラスウェハ、サファイアウェハ、或いはその他素材製のウェハを対象にした欠陥検出に、用いることができる。本検査アルゴリズムでは、専ら同じダイ由来の基準を用い各ダイ上の欠陥が検出される。即ち、本検査アルゴリズムは隣接ダイ間画像相違に影響されない。また、本検査アルゴリズムでは、局所基準画素を用い各ダイ内のチャックパターンを除去することができる。即ち、本検査アルゴリズムは、ダイ画像にパターンが含まれているときに用いることができる。また、本検査アルゴリズムに、検査アルゴリズムパラメタ評価向けのセットアップステップ、並びにウェハ検査向けの検出ステップを、組み込むことができる。

図４は方法１００の実施形態のフローチャートである。方法１００中の各ステップ１０１〜１０７はコントローラを用い実行すればよい。本実施形態に見られる通り、単一のダイに属する局所画素群を用い基準を計算することができる。本方法１００には二段階検出法が組み込まれている。一例に係る方法１００は、高速候補選択のために平均を用い、正確な欠陥検出のためにメディアンを用いるものであるが、他の技術でも構わない。その平均を移動平均としてもよい。本方法１００によれば、既存技術に比し高速で高感度な欠陥検出が可能となる。また、本方法１００では透明又は半透明ウェハに係る結果が改善される。

本方法１００では、３個の隣接ダイからの明視野及び暗視野チャネル画像を用いることができる。本方法１００では、各ダイ及び各チャネルを対象にして欠陥検出を独立に実行することができる。隣接ダイを基準として用いる代わりに、同じダイ上の隣接画素群が欠陥検出向けの基準として用いられる。画像融合がない場合は、明チャネルを対象にした検出と暗チャネルのそれとを独立に実行してもよい。欠陥として分類されるのは、どちらかのチャネルでそれが検出された場合である。

即ち、明視野像及び暗視野像内のカラム毎に、隣接画素群を用い基準を計算することができる。その基準を原値から減ずることで差分を計算することができる。その差分の絶対値が閾値より大きい場合に、欠陥として検出することができる。これが行われうる段階は２個ある。一つ目は、各画素を局所近隣平均その他の値と比較する候補検出である。二つ目は、候補画素を局所近隣メディアンその他の値と比較する欠陥検出である。

１０１では、３個のダイに係る明視野像及び暗視野像がコントローラにて受け取られる。それら３個のダイがあるのは透明又は半透明ウェハ上、例えばガラスウェハ上である。明視野像及び暗視野像はそれぞれ二次元的なものであり、画像ロー及び画像カラムを複数本有している。３個のダイが描かれているが、１個のダイ、２個のダイ又は３個超のダイを用いることもできる。それらのダイ、例えば本実施形態でいう３個のダイを、隣接ダイとすることができる。隣接、とは、それらのダイがそのウェハ上で互いに隣り合っていることを意味している。

１０２では、第１計算値が明視野像及び暗視野像の画素毎に決定される。画像カラムのうち少なくとも１本に沿い適用されるカーネルサイズに基づく第１計算値である。一例に係るカーネルサイズは各画像カラムに沿い適用される。カーネルサイズは変動しうる。その値は、図９に見られるようなセットアップステップにて取得すればよい。例えば、大きめの欠陥を検出するには大きめのカーネルサイズが必要となろう。

１０３では、少なくとも一通りの第１差分が、画像カラムの個別画素における画素強度からその第１計算値を減ずることで決定される。第１差分を、画像カラム内の画素毎に決定するとよい。

１０４では候補画素が分類される。第１差分がどの候補画素でも閾値を上回るようにする。即ち、第１差分が閾値よりも大きい場合に、その画素が候補画素としてマークされる。その閾値はユーザが又は他の技術を用い指定することができる。その閾値は、諸画素が実欠陥かそれともノイズかを判別するのに役立ちうる。その閾値を調整すること、例えばチューニングすることができる。

１０５では第２計算値が決定される。カーネルサイズに基づく第２計算値である。第２計算値を画像カラム内の候補画素毎に決定するとよい。

１０６では、第２差分が、画素強度からその第２計算値を減ずることで決定される。

１０７では欠陥入り画素が分類される。第２差分がどの欠陥入り画素でも閾値を上回るようにする。即ち、第２差分が閾値よりも大きい場合に、その画素が欠陥ありとしてマークされる。欠陥のある画素についてのレポート又はサマリを生成することができる。

ある例では第１計算値が移動平均、第２計算値が局所メディアンとされる。平均は迅速に計算されるであろうから、高速候補選択を実現することができる。局所メディアンの計算は平均のそれよりゆっくりになるであろうが、より正確な欠陥検出が実現されるであろう。

別の例では、第１計算値及び第２計算値のうち一方がローパスフィルタによる高速フーリエ変換とされる。

更に別の例では、第１計算値及び第２計算値のうち一方がガウシアンカーネルとのコンボリューションとされる。

画素強度は各画素のものとすることができる。第２計算値を各候補画素のものとすることができる。第２差分を各候補画素由来のものとすることができる。

別例によれば、画素強度を、同じダイの同じ画像カラム内にある３個の隣接画素の平均とすることができる。第２計算値を、同じダイの同じ画像カラム内にある候補画素及びそれに隣接する２個の画素の平均とすることができる。対応する３個の画素の平均を用いることで、ヌーサンス事象を更に抑圧することができる。

第１計算値は明視野像毎及び暗視野像毎に決定することができる。

また、第１及び第２計算値を、各明視野像と、同じダイの個別の暗視野像のうち対応するものと、の融合画像に基づき決定することができる。各明視野像と、個別の暗視野像のうち対応するものと、を融合させることで、その融合画像を形成することができる。

ある例では第２計算値が局所メディアンとされる。その第２計算値と第２差分とが、明視野像，暗視野像双方に基づき決定される。その閾値として明視野閾値及び暗視野閾値が設けられる。明視野画素強度から明視野メディアンを減じたものが明視野閾値よりも大きく且つ暗視野画素強度から暗視野メディアンを減じたものが暗視野閾値よりも大きい場合に、画素が欠陥ありとされよう。

別の例では第２計算値が局所メディアンとされる。その閾値が融合画像に係るものとされる。前記分類の際に、第１値及び第２値の積の平方根をとることで第３値が形成され、その第３値が閾値、例えば明視野及び暗視野チャネル画像の融合に係る閾値と比較される。その第１値は、明視野像の画素強度からその明視野像の局所メディアンを減じたものである。第２値は、暗視野像の画素強度からその暗視野像の局所メディアンを減じたものである。

図５には１本の画像カラムに係る明視野像が描かれており、また画像カラムプロファイルのチャートと、ＤＯＩ付近の拡大部分及びその原強度、平均及びメディアンとが、共に含まれている。図５ではＤＯＩにマークが付されている。図５中の右側イメージ上に示されている通り、そのＤＯＩは、明白に、平均又はメディアン基準から分離可能である。即ち、隣接画素平均及びメディアンは許容可能な欠陥検出基準でありうる。

図６には明視野像の例、メディアン画像の例及び差分画像の例が描かれている。この差分画像は、例えば本方法１００を用い形成することができる。本願開示の諸実施形態を用いることで、そのＤＯＩが検出可能となり（ＤＯＩ ｄｅｔｅｃｔａｂｌｅ）且つチャックパターンが抑圧される（Ｃｈｕｃｋ ｐａｔｔｅｒｎ ｓｕｐｐｒｅｓｓｅｄ）。その差分画像中に見られる通り、欠陥は暗いドットとして現れうる。

図７には暗視野像の例、メディアン画像の例及び差分画像の例が描かれている。本願開示の諸実施形態を用いることで、そのＤＯＩが検出可能となり（ＤＯＩ ｄｅｔｅｃｔａｂｌｅ）且つノイズパターンが抑圧される（Ｎｏｉｓｅ ｐａｔｔｅｒｎ ｓｕｐｐｒｅｓｓｅｄ）。その差分画像中に見られる通り、欠陥は明るいドットとして現れうる。

図８には、粗い画素サイズ（５倍と図示）による局所基準アルゴリズム（ＬＲＡ）と、より良好且つ精細な画素サイズ（１０倍と図示）による従来型検査技術とについて、評価のパレートが描かれている。ＬＲＡ、例えば本願開示の諸実施形態を含むそれが欠陥検出に用いられている。粗い画素サイズによるＬＲＡは２．５倍高いウェハ走査速度で以て実行される。総欠陥計数値は比較可能な程度である。それら欠陥のうち６２％が共通欠陥である。本願開示の技術を用い発見された新規欠陥のほぼ全てが実欠陥である。

図９及び図１０は本方法の他実施形態のフローチャートである。図９に見られる方法２００、即ちセットアップ法と呼びうる方法では、２０１にて訓練画像が収集される。２０２にて、初期フィルタサイズ（例．カーネルサイズ）が、例えばユーザによりユーザインタフェースへと入力される。２０３にて、その画像が、例えばあるアルゴリズムによりコントローラ上で処理される。２０４ではその処理済画像と差分画像及び画質指標が表示される。その上で、２０５にて、例えばユーザにより、そのパラメタを受け入れるか否かの判別が実行される。イエスならば、２０７にて、それらパラメタがレシピに書き込まれる。ノーならば、２０６にてフィルタサイズが調整され、幾つかのステップが反復される。これにより、フィルタサイズその他のパラメタ群をチューニング可能とすることができる。

あるアルゴリズム的実現形態によれば、本方法のパラメタ群を、指定されているフィルタサイズを用いそのセットアップステップ中に評価することができる。ユーザは、ツールチャック構造その他の部分を取り巻く画像であり、抑圧する必要がありそうなものを、把握することができる。ユーザはフィルタサイズを入力することができる。そのアルゴリズムによりそれら画像を処理し、基準，差分の両画像を出力することができる。ユーザは、最良の結果がもたらされるようそのフィルタサイズを調整することができる。そのパラメタをレシピ内、例えばＸＭＬファイルの態をとるそれに書き入れることができる。ユーザは、改善された欠陥検出結果がもたらされるよう、他のレシピパラメタをチューニングすることができる。図１２は原画像表示ユーザインタフェースの例であり、図１３はフィルタリング済画像表示ユーザインタフェースの例であり、図１４は差分画像表示ユーザインタフェースの例である。図１３中の画像では、図１２中の画像のうち幾つかの構成部分、スポット又はマークが除去されている。図１５はレシピ編集用ユーザインタフェースの例でありＬＲＡが示されている。フィルタサイズその他のアルゴリズムパラメタをそのレシピ中に示すことができる。

図１０中の方法３００は検査ステップと呼ぶことができる。図４中の方法１００のうち幾つか又は全てのステップを本方法３００にて実行してもよい。３０１では画像が受け取られる。３０２ではレシピパラメタ、例えば方法２００で得たそれらを用い局所基準が計算される。３０３では差分画像が計算される。３０４では閾値で以て欠陥が検出され、３０５では検出結果が出力される。図１６はＬＲＡにて用いうる欠陥属性テーブルの例である。図１６をレビュー用ユーザインタフェースの一部としてもよい。ユーザは、ＬＲＡレシピパラメタを欠陥検出結果改善のためＬＲＡ属性に基づきチューニングすることができる。

図１１はシステム４００の実施形態のブロック図である。本システム４００は、ウェハ４０７、レティクルその他のワークピースを保持するよう構成されたチャック４０６を有している。チャック４０６を、一軸、二軸又は三軸にて回動又は運動させうるよう構成してもよい。また、チャック４０６を、例えばＺ軸周りで旋回するよう構成してもよい。

また、本システム４００は、ウェハ４０７、レティクルその他のワークピースの表面を計測するよう構成された計測システム４０１を有している。その計測システム４０１により、ウェハ４０７の表面を計測するため、光ビーム、電子ビーム、広帯域プラズマを供給してもよいし、或いは他技術を用いてもよい。一例に係る計測システム４０１はレーザを有している。計測システム４０１により、ウェハ４０７上にあるダイの画像を提供すること、或いはウェハ４０７上にあるダイの画像を形成するのに用いられる情報を提供することができる。

一例に係る計測システム４０１は、光ビームを提供することができ、明視野チャネル，暗視野チャネル双方を有するものである。これにより、ウェハ４０７の明視野像，暗視野像双方を提供することができる。一例に係る計測システム４０１は明視野イメージングシステム及び暗視野イメージングシステムを有している。

本システム４００はコントローラ４０２と通信する。例えば、そのコントローラ４０２にて計測システム４０１その他、本システム４００の構成部材と通信することができる。コントローラ４０２は、プロセッサ４０３、そのプロセッサ４０３と電子通信する電子データ格納ユニット４０４、並びにそのプロセッサ４０３と電子通信する通信ポート４０５を、有するものとすることができる。お察し頂けるように、コントローラ４０２を、ハードウェア、ソフトウェア及びファームウェアのどのような組合せで現実に実施してもよい。また、本願記載のその諸機能が、単一ユニットにより実行されるのでもよく、複数部材間で分かち合われるのでもよく、またそれら部材それぞれがハードウェア、ソフトウェア及びファームウェアのどのような組合せにより実施されるのでもよい。様々な方法及び機能をコントローラ４０２に実行・実現させるためのプログラムコード又は命令はコントローラ可読格納媒体内、例えば電子データ格納ユニット４０４内メモリ、コントローラ４０２内メモリ、コントローラ４０２外メモリ又はその組合せに格納すればよい。

コントローラ４０２は、１個又は複数個のプロセッサ４０３と、１個又は複数個の電子データ格納ユニット４０４とを、有するものとすることができる。各プロセッサ４０３が電子データ格納ユニット４０４のうち１個又は複数個と電子通信してもよい。ある実施形態では１個又は複数個のプロセッサ４０３が可通信結合される。この場合、計測システム４０１が受け取った読み値を当該１個又は複数個のプロセッサ４０３が受け取り、コントローラ４０２の電子データ格納ユニット４０４内にその読み値を格納するようにするとよい。コントローラ４０２をシステム自体の一部としてもよいし、システムとは別体にしてもよい（例．スタンドアロン制御ユニットにし又は集中品質制御ユニットの態にする）。

一例に係るプロセッサは、例えば、方法１００、方法２００又は方法３００のステップのうち一部又は全部を実行するよう構成されたソフトウェアモジュールを内包している。

本願記載のコントローラ４０２、他システム（群）又は他サブシステム（群）は、パーソナルコンピュータシステム、イメージコンピュータ、メインフレームコンピュータシステム、ワークステーション、ネットワーク機器、インターネット機器その他のデバイスを初め、様々な形態を採りうる。総じて、語「コントローラ」は、記憶媒体から得た命令を実行するプロセッサを１個又は複数個するデバイス全てが包括されるよう、広義に定義すればよい。また、その又はそれらのサブシステム又はシステムに、本件技術分野で既知であり好適な何らかのプロセッサ、例えば並列プロセッサが組み込まれていてもよい。加えて、その又はそれらのサブシステム又はシステムが、スタンドアロンかネットワーク接続ツールかを問わず、高速処理プラットフォーム及びソフトウェアを有していてもよい。

コントローラ４０２が、本システム４００により生成された出力、例えば計測システム４０１からの出力をそのコントローラ４０２で受け取れるよう、何らかの好適要領で（例．１個又は複数個の伝送媒体、例えば有線及び／又は無線伝送媒体を含むそれを介し）本システム４００の構成部材に結合されていてもよい。コントローラ４０２を、その出力を用い多数の機能を実行するよう構成してもよい。例えば、コントローラ４０２を、ウェハ４０７上の欠陥を検出するよう構成するとよい。また例えば、コントローラ４０２を、出力レビュー無しでその出力を電子データ格納ユニット４０４その他の格納媒体へと送るよう、構成してもよい。コントローラ４０２を、更に、本願記載の如く構成してもよい。

システムに複数個のサブシステムが備わっている場合、画像、データ、情報、命令等々をそれらサブシステム間で送れるよう、相異なるサブシステムを互いに結合させるとよい。例えば、あるサブシステムが付加的サブシステム（群）にどのような好適伝送媒体で結合されていてもよく、またそれに、本件技術分野で既知であり好適な何らかの有線及び／又は無線伝送媒体が含まれていてもよい。また、それらサブシステムのうち２個以上を、共有型のコンピュー可読格納媒体（図示せず）により実質結合させてもよい。

本システム４００を、欠陥レビューシステム、検査システム、計量システムその他、何らかの種類のシステムの一部としてもよい。即ち、本願開示の諸実施形態にて述べられている幾つかの構成は、相異なる能力を有し相異なる用途に大なり小なり適する諸システム向けに、多様な要領で仕立てることができる。

コントローラ４０２が計測システム４０１その他、本システム４００の構成部材と電子通信してもよい。コントローラ４０２が、本願記載の諸実施形態のうち何れに従い構成されるのでもよい。また、コントローラ４０２が、計測システム４０１の出力を用い、或いは他の源泉からの画像又はデータを用い、他の諸機能又は付加的ステップを実行するよう、構成されていてもよい。

付加的実施形態は、本願開示の如く欠陥検出のコンピュータ実施方法を実行すべくコントローラ上で実行可能なプログラム命令が格納された、非一時的コンピュータ可読媒体に関する。とりわけ、図１１に示すように、コントローラ４０２を、電子データ格納ユニット４０４内メモリその他の電子データ格納媒体を有し、コントローラ４０２上で実行可能なプログラム命令が組み込まれた非一時的コンピュータ可読媒体を伴うものと、することができる。そのコンピュータ実施方法に、本願記載の何れの方法（群）の何れのステップ（群）を組み込んでもよい。例えば、方法１００、方法２００又は方法３００のステップのうち一部又は全部を実行するようコントローラ４０２にプログラミングすればよい。電子データ格納ユニット４０４内メモリその他の電子データ格納媒体を、例えば磁気又は光ディスク、磁気テープ、或いは本件技術分野で既知であり好適な他の何れかの非一時的コンピュータ可読媒体等の、格納媒体としてもよい。

それらプログラム命令を、就中、手続きベース技術、要素ベース技術及び／又はオブジェクト指向技術を初め、様々な手法のうち何れに従い実現してもよい。例えば、ＡｃｔｉｖｅＸ（登録商標）コントロール、Ｃ＋＋オブジェクト、ＪａｖａＢｅａｎｓ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＣｌａｓｓｅｓ（ＭＦＣ）、ＳＳＥ（ストリーミングＳＩＭＤエクステンション）その他のテクノロジ又は方法論を用い、所望の如くに、それらプログラム命令を実現すればよい。

他実施形態に従い、コントローラ４０２を、システム４００の様々な構成部材又はサブシステムのうち何れに対し、本件技術分野で既知な何れの要領にて、可通信結合させてもよい。更に、コントローラ４０２を、伝送媒体例えば有線及び／又は無線区間を有するそれにより、他システムからのデータ又は情報（例．検査システム例えばレビューツールからの検査結果、リモートデータベース内のデザインデータ等）を受領及び／又は獲得するよう、構成してもよい。このようにして、伝送媒体を、コントローラ４０２と、本システム４００の他サブシステム又はシステム４００外の諸システムと、の間のデータリンクとして働かせるとよい。

幾つかの実施形態では、本願開示のシステム４００及び方法の様々なステップ、機能及び／又は動作が、電子回路、論理ゲート、マルチプレクサ、プログラマブル論理デバイス、ＡＳＩＣ、アナログ又はディジタルコントローラ／スイッチ、マイクロコントローラ、或いは情報処理システムのうち、１個又は複数個により実行される。方法例えば本願記載の諸方法を実現するプログラム命令を、キャリア媒体上で伝送させ又はその上に格納してもよい。キャリア媒体の一例は格納媒体、例えばリードオンリメモリ、ランダムアクセスメモリ、磁気又は光ディスク、不揮発性メモリ、固体メモリ、磁気テープ等である。キャリア媒体の一例は伝送媒体、例えばワイヤ、ケーブル又は無線伝送リンクである。例えば、本件開示の随所に記載されている様々なステップを、単一のコントローラ４０２（又はコンピュータシステム）により実行してもよいし、それに代え複数個のコントローラ４０２（又は複数個のコンピュータシステム）により実行してもよい。更に、本システム４００の様々なサブシステムが１個又は複数個の情報処理又は論理システムを有していてもよい。従って、上掲の記述は、本件開示に対する限定としてではなく、単なる例証として解されるべきである。

コントローラ４０２を、検出器の出力を用い多数の機能を実行するよう構成してもよい。例えば、コントローラ４０２を、計測システム４０１の出力を用いウェハ４０７上の欠陥を検出するよう構成してもよい。ウェハ４０７を対象にした欠陥の検出は、本システム４００により生成された出力に対し何らかの欠陥検出アルゴリズム及び／又は方法を適用することで、コントローラ４０２により実行すればよい。その欠陥検出アルゴリズム及び／又は方法には、本願開示のそれらや、本件技術分野で既知であり好適なあらゆるアルゴリズム及び／又は方法が含まれうる。例えば、コントローラ４０２により検出器の出力を閾値と比較すればよい。その閾値を上回る値を有する出力全てを潜在的欠陥として識別すればよく、他方でその閾値を下回る値を有する出力全てを潜在的欠陥として識別しないようにすればよい。また例えば、その出力を対象とした欠陥検出を実行することなく、本システム４００の出力を格納媒体に送るよう、コントローラ４０２を構成してもよい。本システムのコントローラ４０２を、更に、本願記載の如く構成してもよい。

本方法の各ステップは本願記載の如く実行すればよい。また、本方法に、本願記載のコントローラ及び／又はコンピュータサブシステム（群）又はシステム（群）により実行可能な何れの他ステップ（群）を組み込んでもよい。それらステップを実行しうる１個又は複数個のコンピュータシステムを、本願記載の諸実施形態の何れに従い構成してもよい。加えて、本願記載の諸方法を、本願記載の諸システム実施形態のうち何れにより実行してもよい。

１個又は複数個の具体的実施形態との関連で本件開示を記述してきたが、ご理解頂けるように、本件開示の技術的範囲から離隔することなく本件開示の他実施形態をなすことができる。即ち、本件開示は、別項の特許請求の範囲及びその合理的解釈によってのみ限定されるものである。

Claims (19)

1. プロセッサ及びそのプロセッサと電子通信する電子データ格納ユニットを有するコントローラを備え、１個又は複数個のソフトウェアモジュールを実行するようそのプロセッサが構成されており、当該１個又は複数個のソフトウェアモジュールが、
   透明又は半透明ウェハ上にある３個のダイに係る明視野像であり、複数本の画像ロー及び複数本の画像カラムをそれぞれ有するものを受け取り、
   前記３個のダイに係る暗視野像であり、複数本の画像ロー及び複数本の画像カラムをそれぞれ有するものを受け取り、
   前記明視野像及び前記暗視野像の画像カラム毎に、それら画像カラムのうち少なくとも１本に沿い適用されるカーネルサイズに基づく第１計算値を決定し、
   前記画像カラムの各画素における画素強度から第１計算値を減ずることで第１差分を決定し、
   その候補画素に係る第１差分が閾値を上回るように候補画素を分類し、
   前記カーネルサイズに基づく第２計算値を決定し、
   前記画素強度から第２計算値を減ずることで第２差分を決定し、そして
   その欠陥入り画素に係る第２差分が閾値を上回るように欠陥入り画素を分類するよう、
   構成されているシステム。
2. 請求項１に記載のシステムであって、更に、前記コントローラと電子通信する明視野イメージングシステムを備えるシステム。
3. 請求項１に記載のシステムであって、更に、前記コントローラと電子通信する暗視野イメージングシステムを備えるシステム。
4. 請求項１に記載のシステムであって、前記第１計算値が移動平均であるシステム。
5. 請求項１に記載のシステムであって、前記第２計算値が局所メディアンであるシステム。
6. 請求項１に記載のシステムであって、前記第２計算値が各候補画素についてのものであり、前記第２差分が各候補画素に由来するシステム。
7. 請求項１に記載のシステムであって、前記３個のダイが隣接ダイであるシステム。
8. 透明又は半透明ウェハ上にある３個のダイに係る明視野像であり、複数本の画像ロー及び複数本の画像カラムをそれぞれ有するものを、コントローラにて受け取るステップと、
   前記３個のダイに係る暗視野像であり、複数本の画像ロー及び複数本の画像カラムをそれぞれ有するものを、前記コントローラにて受け取るステップと、
   前記明視野像及び前記暗視野像の画像カラム毎に、それら画像カラムのうち少なくとも１本に沿い適用されるカーネルサイズに基づく第１計算値を、前記コントローラを用い決定するステップと、
   前記コントローラを用い前記画像カラムの各画素における画素強度から第１計算値を減ずることで第１差分を決定するステップと、
   その候補画素に係る第１差分が閾値を上回るよう前記コントローラを用い候補画素を分類するステップと、
   前記カーネルサイズに基づく第２計算値を、前記コントローラを用い決定するステップと、
   前記コントローラを用い前記画素強度から第２計算値を減ずることで第２差分を決定するステップと、
   その欠陥入り画素に係る第２差分が閾値を上回るように前記コントローラを用い欠陥入り画素を分類するステップと、
   を有する方法。
9. 請求項８に記載の方法であって、前記第１計算値が移動平均である方法。
10. 請求項８に記載の方法であって、前記第２計算値が局所メディアンである方法。
11. 請求項８に記載の方法であって、前記第１計算値及び前記第２計算値のうち一方がローパスフィルタによる高速フーリエ変換である方法。
12. 請求項８に記載の方法であって、前記第１計算値及び前記第２計算値のうち一方がガウシアンカーネルとのコンボリューションである方法。
13. 請求項８に記載の方法であって、前記第２計算値が各候補画素についてのものであり、前記第２差分が各候補画素に由来する方法。
14. 請求項８に記載の方法であって、前記画素強度が、同じダイの同じ画像カラム内にある３個の隣接画素の平均であり、前記第２計算値が、同じダイの同じ画像カラム内にある候補画素及び２個の隣接画素の平均であり、前記第２差分が前記候補画素の平均に基づくものである方法。
15. 請求項８に記載の方法であって、前記第１計算値が明視野像毎及び暗視野像毎に決定される方法。
16. 請求項８に記載の方法であって、前記第１計算値及び前記第２計算値が、各明視野像と、同じダイの個別の暗視野像のうち対応するものと、の融合画像に基づき決定される方法であり、更に、各明視野像と、個別の暗視野像のうち対応するものと、を融合させることでその融合画像を形成するステップを有する方法。
17. 請求項１６に記載の方法であって、前記第２計算値が局所メディアンであり、その第２計算値及び前記第２差分が前記明視野像及び前記暗視野像の双方に基づき決定され、前記閾値に明視野閾値及び暗視野閾値がある方法。
18. 請求項１６に記載の方法であって、前記第２計算値が局所メディアンであり、前記閾値が前記融合画像に係るものであり、前記分類ステップが、第１値及び第２値の積の平方根をとることで第３値を形成するステップ、並びにその第３値を当該閾値と比較するステップを含み、当該第１値が、前記明視野像の画素強度からその明視野像の局所メディアンを減じたものであり、当該第２値が、前記暗視野像の画素強度からその暗視野像の局所メディアンを減じたものである方法。
19. 請求項８に記載の方法であって、前記３個のダイが隣接ダイである方法。