JP4426313B2 - 多検出器欠陥検出システム及び欠陥検出方法 - Google Patents

Description

発明の分野

本発明は、特に半導体デバイスの欠陥を検出するための多検出器欠陥検出システム及び欠陥検出方法に係る。

超大規模集積に関連した高い密度及び性能に対する現在の需要は、サブミクロン特徴部、高いトランジスタ及び回路速度、並びに改善された信頼性を要求する。このような需要は、高い精度及び均一性でデバイス特徴部を形成することを要求し、ひいては、デバイスがまだ半導体ウェハの形態である間にデバイスの頻繁且つ詳細な検査を含む入念なプロセス監視を必要とする。

従来のインプロセス監視技術は、２フェーズの「検査及び再検討」手順を使用している。第１フェーズ中に、ウェハの表面が高い速度及び比較的低い解像度で検査される。第１フェーズの目的は、高い欠陥確率をもつウェハ上の疑わしい場所を示す欠陥マップを形成することである。第２フェーズ中には、疑わしい場所が更に完全に分析される。検出手順の２つのフェーズは、同じ欠陥検出システムで実施されてもよいが、必ずしもそうでなくてもよい。

２フェーズ型検査ツールは、単一検出器を有するものでもよいし、多数の検出器を有するものでもよい。多検出器の２フェーズ検出装置が、アルモ(Alumot)の米国特許第５，６９９，４４７号、第５，９８２，９２１号及び第６，１７８，２５７Ｂ１号に開示されており（以下、集合的にアルモシステムと称する）、それらの内容を参考としてここに援用する。

アルモシステムは、欠陥を検出するための多数のチャンネルを有する。これら多数のチャンネルは、対物レンズの周りに円形アレイに配列された複数の検出器を含む。

第１フェーズ（検査フェーズとも称される）中に、各チャンネルは、（ａ）検査ピクセル、隣接検査ピクセル、基準ピクセル、及び隣接基準ピクセルを得、（ｂ）検査ピクセルの形式を決定し、及び／又は基準ピクセルの形式を決定し、（ｃ）検査ピクセルと、基準ピクセルと、検査及び基準ピクセルの形式に依存するスレッシュホールドとを比較し、（ｄ）この比較に応答して欠陥の存在を決定する。

ピクセルの形式を決定するステップは、次のパラメータを決定する第１の段階を含む。即ち、（ｉ）局部最大− ピクセルが局部最大であるかどうか（ピクセルがその隣接部に対して最大である場合）、（ii）強度 − ピクセルが強力である場合（ピクセルの強度がスレッシュホールドより高い場合）、（iii）比 − あるピクセルの強度とその隣接部の強度との比がスレッシュホールドより高い場合、及び（iv）勾配 − ピクセルが、スレッシュホールドに対して勾配により決定された傾斜領域に位置しているかどうか。第２段階は、前記パラメータに応答して、ピクセルを次の形式の１つとして分類することを含む。即ち、（I）分離されたピーク（ピクセルが、著しい強度及び比をもつ局部最大である場合）、（II）多ピーク（ピクセルは、それが分離されたピークでない場合、著しい強度を有し、いずれの隣接部も分離されたピークでない）、（III）傾斜 − ピクセル隣接部のいずれか１つが分離されたピークであるか、又はスレッシュホールド以上の勾配を有する場合、或いは（IV）背景 − ピクセルの強度及び勾配があるスレッシュホールドより低く且ついずれの隣接部も分離されたピークでない場合。

多数のチャンネルの出力（警報値）が判断テーブルに与えられ、これら警報値に応答して欠陥の存在に関して判断を行なう。警報なし、低警報及び高警報を指示する３つの警報値が考えられる。

判断テーブルは、（ｉ）８つの警報値の少なくとも１つが高警報であり、且つ（ii）隣接チャンネルからの少なくとも２つの警報値が低警報又は高警報のいずれかである場合に、欠陥フラグを出力する。

前記アルモの発明及び同様の検査システムでは、欠陥検出は各チャンネルにおいて独立して行なわれ、即ち形式分け(typing)プロセス及びダイ対ダイ比較プロセスの両方が各データ流において別々に実行される。次いで、偽警報を最小にすると共に欠陥報告の信頼性を高めるために、せいぜい各チャンネルからの疑わしい欠陥の警報値が更に処理される。

この技術では、異物粒子、くぼみ、スクラッチ及び短絡のような多数の欠陥は、それらの散乱パターンにより特徴付けできることが知られている。欠陥に向けられた光ビームは、少なくとも１つの方向に散乱して、散乱パターンを画成する。この散乱パターンは、光ビーム軸の周りの個別の角度位置に配列された多数の検出器により少なくとも部分的に検出される。散乱パターンは、欠陥の形状、欠陥の向き等（これに限定されないが）の種々のパラメータに応じたものであることに注意されたい。

独立した形式分け及び比較より更に精巧なやり方で異なるチャンネルにおいて収集された情報を使用する改良された欠陥検出システム及び方法を提供することが要望される。

又、多数の収集チャンネルからの信号を利用して、散乱パターンを比較すると共に、多チャンネルの形式分け及び高速欠陥検出を行なう欠陥検出システム及び方法を提供することが要望される。

更に、信頼性の高い超高速欠陥検出システム及び方法を提供することが要望される。

ピクセル形式の動的な定義を許す基板検査方法も更に要望される。

発明の概要

以下の用語及び省略形は、本明細書全体にわたり次の意味をもつものとする。

ウェハエレメント − 光ビームが照射される検査ウェハの相対的に非常に小さな部分。ウェハエレメントは、通常、衝突する光ビームの断面により画成される。隣接ウェハエレメント間の距離は、ウェハの走査経路に応じたもので、特に、（ａ）隣接走査経路間の距離、及び（ｂ）ウェハの走査速度と検出器のサンプリングレートとの間の関係、に応じたものであることに注意されたい。ラスタ走査パターン及び螺旋走査パターンを使用してもよいが、必ずしもそうでなくてもよい。

ウェハエレメント検出信号セット（ＤＳＳ） − ウェハエレメントから複数の方向に散乱又は反射された光に応答して多数の検出器により発生された多数の検出信号。単一ウェハエレメント検出信号をＤＳで表す。各ＤＳは、ウェハエレメント検出値（ＤＶ）を有する。

ウェハエレメント属性値（ＡＶ） − 同じＤＳＳに属する少なくとも２つのＤＳに属性演算子を適用した結果。本発明の態様によれば、少なくとも２つの属性演算子を少なくとも２つのＤＳに適用して、少なくとも２つのＡＶを発生することができる。属性演算子は、通常、ＤＳに適用される数学関数である。

ウェハエレメント隣接物（Ｎ） − あるウェハエレメントの隣接物は、該あるウェハエレメントの周りの隣接パターン内に位置するウェハエレメントである。各隣接ウェハエレメントは、隣接検出信号（ＮＳ）のそれ自身のセット（ＮＳＳ）を有する。

ウェハエレメント隣接検出信号グループ（ＮＤＧ） − 隣接パターン内にある各ウェハエレメントのウェハエレメント検出信号セットの集合。

ウェハエレメント隣接属性値グループ（ＮＡＧ） − 隣接パターン内にある各ウェハエレメントのウェハエレメント属性値の集合。本発明は、（ｉ）ウェハエレメントに当てるように光ビームを指向及び収束するための光源及び光学系と、（ii）互いに離間されるがＤＳＳを発生するようにウェハエレメントに同時に向けられる多数の検出器と、（iii）ＤＳＳを受信し、それを処理して、ウェハエレメントに欠陥があるかどうか指示するためのプロセッサと、（iv）ウェハを光ビームで走査するための走査メカニズムと、を有する欠陥検出システムを提供する。走査メカニズムは、ウェハと光ビームとの間に相対的な移動を導入する光学偏向器、機械的ステージ及び他の要素を含んでもよいことに注意されたい。

本発明の１つの態様によれば、少なくとも１つの属性演算子が、所与のウェハエレメントから生じる少なくとも２つのＤＳに適用されて、そのウェハエレメントに指定された少なくとも１つの属性値を与える。属性演算は、次の目標、即ちノイズ減少、偽警報比減少、感度改善、信号対雑音比改善、等々の少なくとも１つを達成するように定義される。

属性演算の決定は、検査されるべき層、欠陥検査プロセスに先立つ検査表面の製造段階又はフェーズ、検査対象基板の推定特性、発見すべき欠陥の推定特性、検出器構成、等の種々のパラメータに応じたものでよい。

又、この決定は、周期的パターンからの散乱パターンのような検査ウェハ自体からの散乱パターンに応じたものでもよい。

種々のウェハパターン及び種々の欠陥、例えば、スクラッチ、粗面、結晶欠陥、異物粒子、及び表面異常は、それらの散乱パターンにより特徴付けされる。これらの散乱パターンは、良く知られた数学的モデルを実施することで計算されてもよいし、又は測定により得られてもよい。属性演算の選択は、これら散乱パターンに応じたものでよく、特に、検出器が散乱パターンをサンプリングするときにこのような散乱パターンの発生に応答して多数の検出器により収集される光に応じたものでよい。

本発明の別の態様によれば、欠陥検出システムは、ＮＤＧを得て処理するように動作することもできる。

本発明の更に別の態様によれば、欠陥検出プロセスは、形式分けのステップを含む。ある属性演算子を適用することから得られるＡＶの形式分けは、別の属性演算子又は他の属性演算子の組合せを適用することにより得られるＡＶに応じたものでもよい。

本発明の更に別の態様によれば、ＤＳＳが２つの部分に分割され、第１の部分は形式分けに使用され、一方、他方の部分はその形式分けに応答して処理される。第１の部分は明フィールド検出器から生じ、一方、第２の部分は暗フィールド検出器から生じると共に、その逆にも行われるが、必ずしもそうでなくてもよい。明フィールド検出器から得られた信号は、欠陥が生じた事態を定義し、ひいては、ウェハエレメント属性値の形式を定義するのに使用されてもよいことに注意されたい。

多くの場合に、あるウェハエレメントの隣接パターンは、該あるウェハエレメントの周りで対称的で、長方形の形状を有するが、必ずしもそうでなくてもよいことに注意されたい。ウェハエレメント隣接検出信号は、検査及び基準ウェハエレメント属性値の比較に適用されるスレッシュホールドを決定して、ウェハエレメントに欠陥があるかどうか指示するように処理される。例えば、典型的な隣接パターンは、（（５ｘ５）−１）個のウェハエレメントを含んでもよい。６個の検出器を使用するときには、各ＤＳＳが６個のＤＳを含み、一方、各ＮＤＧは、（（５ｘ５）−１）個のＮＳＳを含み、その各々は、同じ隣接ウェハエレメントに関連した６個のＮＳを含む。

通常、隣接パターンは、２より非常に多数のウェハエレメントを含む。あるウェハエレメントのウェハエレメント検出信号が発生された後に、それらの値は、メモリユニットに記憶されて、その後、上記あるウェハエレメントが他のウェハエレメントの隣接パターン内に入ったときに使用される。

本発明の付加的な効果は、以下の詳細な説明から当業者に容易に明らかであろう。ここでは、本発明を実施するよう意図された最良の態様を単に例示するものとして、本発明の実施形態を図示して説明する。明らかなように、本発明は、他の異なる形態で実施することもでき、その多数の細部は、本発明から逸脱せずに種々の明らかな観点で変更が可能である。従って、添付図面及び説明は、本発明を例示するもので、何ら限定するものではない。

以下、全体にわたり同じ要素が同じ参照番号で示された添付図面を参照して詳細に説明する。

発明の説明

図１を参照すれば、検査される物品、例えば、半導体ウェハ２２は、複数の理想的に同一のパターン化された集積回路ダイ２０を有するように処理され（検査の前に）、各ダイ２０は、ウェハ２２の表面上に形成されたＴ字型パターン２４のような同等のパターンを有する。単一のダイが、ダイ当たり数百万個のパターンを越える非常に多量のパターンを含んでもよいことに注意されたい。半導体ダイは、通常、複数の層を含む。局部パターン２４のようなパターンは、金属相互接続線、トレンチ、ビア、導電性ゲート等の一部分であってもよい。

図２を参照すれば、そこに示された欠陥検出システム３０は、（ｉ）ウェハエレメントに当たるように光ビームを指向及び収束するための光源３１及び光学系３３と、（ii）多数の検出器、例えば、図３ａの検出器４１−４８又は図３ｂの検出器４１、４３、４５及び４７とを備え、多数の検出器は、照射された各ウェハエレメントに対してＤＳＳを発生する。各検出器は、光ビームとウェハエレメントとの間の相互作用から生じる光信号を受け取ってＤＳを発生するように動作できる。多数の検出器は、少なくとも２つの方向から光信号を受け取るように配置され、欠陥検出システムは、更に、（iii）ウェハエレメントごとにその関連ＤＳＳを受信してそれを処理するためのプロセッサ３２と、（iv）ウェハを光ビームで走査するための走査メカニズム３４とを備えている。この走査メカニズムは、光学偏向器、例えば、音響−光学偏向器、検流計型走査ミラー、及び／又はウェハと光ビームとの間に相対的移動を導入する機械的ステージ及び他の要素を含んでもよいことに注意されたい。

本発明の別の態様によれば、プロセッサ３２は、更に、ウェハエレメントＮＤＧの少なくとも一部分に応答して欠陥の存在を決定するようにも動作できる。

本発明の更に別の態様によれば、プロセッサ３２は、ウェハエレメントＤＳＳの少なくとも一部分及びウェハエレメントＮＤＧの少なくとも一部分の組合せに応答して欠陥の存在を決定するようにも動作できる。

欠陥検出方法は、ウェハエレメントの検出信号を得るための手段及び方法がこの技術で知られているので、種々の検出ツールによって実施することができる。これら検出ツールは、少なくとも１つの暗フィールド検出器及び／又は少なくとも１つの明フィールド検出器を含む多数の検出器を有してもよい。これら検出器は、同じ特性（感度、利得、ダイナミックレンジ等）を有してもよいが、必ずしもそうでなくてもよい。ウェハエレメントの検出信号は、アルモシステムにより得ることができるが、他の検出器配列を有する他の多検出器システムを使用して検出値を得てもよい。

これらの検出器は、個別の偏光及び／又は個別の波長に応答してもよいことに注意されたい。例えば、第１検出器は、水平偏光の緑色光に応答し、一方、第２検出器は、円偏光の赤色光に応答してもよい。これら第１及び第２の検出器は、個別の方向からの光に応答してもよいが、必ずしもそうでなくてもよい。波長／偏光応答は、検出器自体によって決定されてもよいし、又は波長／偏光で特徴付けされるフィルタにより決定されてもよいことに注意されたい。更に、検出器は、ウェハに対して異なる高さに配置されてもよいことにも注意されたい。多くの場合に、異なる高さにある検出器からの信号間の関係（比、差、等）は、形式分けにも使用できる有用な属性演算である。

図３ａには、本発明の一実施形態に基づく像形成装置３１の検出器の配列が示されている。垂直方向の光ビーム４０が、水平方向に変位されるウェハ２２に向けられる。検出器４１−４８のような８個の検出器が、光ビーム４０の通常の反射方向（即ちスネルの法則の反射）から空間的に離れて配列される。従って、８個の検出器４１−４８は、８つの視点からの暗フィールド像を連続的データ流の形態で発生する。鏡面反射ビームを受光するように別の検出器（図示せず）を配置して、走査されるウェハの明フィールド像を発生してもよい。明フィールド検出器は、ポイントセンサであってもよいし、又はＣＣＤのような光センサのアレイであってもよい。８個の検出器は、次の角度（ｘ−ｙ平面で測定した）、即ち２２．５°、６７．５°、１１２．５°、１６７．５°、２０２．５°、２５７．５°、２９２．５°及び３３７．５°に位置する集光ゾーンで散乱された光を受光するように配置される。

本発明の別の実施形態に基づく像形成装置３１の検出器の配列を示す図３ｂを参照すれば、光ビーム４０’は、水平方向に変位されるウェハ２２にすれすれの角度で向けられる。検出器４１、４３、４５及び４７のような４個の検出器が、光ビーム４０’の通常の反射方向（即ちスネルの法則の反射）から空間的に離れるように配列される。従って、４個の検出器４１、４３、４５及び４７は、４つの視点からの暗フィールド像を連続的なデータ流の形態で発生する。鏡面反射ビームを受光するように別の検出器（図示せず）を配置して、走査されるウェハの明フィールド像を発生してもよい。明フィールド検出器は、ポイントセンサであってもよいし、又はＣＣＤのような光センサのアレイであってもよい。４個の検出器は、次の角度（ｘ−ｙ平面で測定した）、即ち４５°、１３５°、２２５°、及び３１５°に位置する集光ゾーンで散乱された光を受光するように配置される。

図４には、図３ａの検出器４１−４８の集光ゾーン５１−５８が示されている。図４は、同じ高さを有する同一の非重畳の集光ゾーンを示しているが、必ずしもそうでなくてもよいことに注意されたい。検出器は、異なる集光ゾーンを有してもよく、少なくとも幾つかの集光ゾーンは、ウェハ表面に対して異なる高さに配置されてもよく、又、集光ゾーンは、部分的に重畳されてもよい。又、各対の隣接する集光ゾーン間の距離は同じであるが、必ずしもそうでなくてもよいことに注意されたい。更に、検出器は、個別形状の集光ゾーンを有してもよい。説明の便宜上、方向は集光ゾーンにより定義し、従って、完全に重畳しない２つの個別の集光ゾーンにより散乱及び収集された光は、２つの個別の方向から収集された光とみなすものと仮定する。

図４は、検出器４１−４８の８個の集光ゾーン５１−５８を各々示しており、各集光ゾーンの巾は、その底面において１６°で且つその頂部において実質的に０°であり、その高さは４９°である。集光ゾーンは、ウェハのパターンからの集光を減少するように配置される。このパターンは、しばしば、線で画成される。これらの線のほとんどは、０°、９０°、１８０°及び２７０°に向けられるが、幾つかの線は、４５°、１３５°、２２５°及び３１５°に向けられる。従って、これら集光ゾーンは、これらの角度の中間領域、例えば、２２．５°、６７．５°、１１２．５°、１６７．５°、２０２．５°、２５７．５°、２９２．５°及び３３７．５°において光を収集するように配置される。８個の集光ゾーンは、光ビームとウェハエレメントとの間の相互作用により生じる各散乱パターンの８個のサンプル（８個のウェハエレメント検出信号）を発生する。

図５は、図３ｂの検出器４１、４３、４５及び４７の４つの集光ゾーン５１、５３、５５及び５７を示している。各集光ゾーンの巾は、その底面において１６°で且つその頂部において実質的に０°であり、その高さは４９°である。集光ゾーンは、ウェハのパターンからの集光を減少するように配置される。通常、このパターンは、線で画成される。これらの線のほとんどは、０°、９０°、１８０°及び２７０°に向けられる。従って、４つの集光ゾーンは、幾つかのこれら角度間の中間領域で光を収集するように４５°、１３５°、２２５°及び３１５°に配置される。４つの集光ゾーンは、光ビームとウェハエレメントとの間の相互作用から生じる各散乱パターンの４つのサンプル（各集光ゾーン内に散乱された光信号の集合強度を各々表わす４つのウェハエレメント検出信号）を発生する。

例えば、異物粒子が比較的対称的な散乱パターンを有し、且つ各検出器が同じ特性（同じ利得を含む）を有すると仮定すれば、検出器４１、４３、４５及び４７の各検出器は、実質的に同じ量の光を検出し、そしてほとんど同じ検出信号を発生しなければならない。

更に別の例において、ｘ軸に対して３０°に向けられた長く且つ細いスクラッチの散乱パターン（ウェハはｘ−ｙ平面に配置されている）が、強い３０°及び２１０°のローブと、弱い１２０°及び２８０°のローブとを特徴とし、且つ各検出器が同じ特性（同じ利得を含む）を有すると仮定すれば、検出器４１及び４５は、これらローブのピークを受け取らず、最も強い光強度信号を受信し、一方、検出器４３及び４７は、最も弱い光信号を受信する。

図６は、本発明の一実施形態によるプロセッサ３２の一部分３２０を示す。又、プロセッサ３２は、フェーズII計算を実行するための付加的な部分（図示せず）を含んでもよい。部分３２０は、メモリユニット９０に結合され、多数の検出器から供給されるデータ流を受け取って処理するように動作できる。説明の便宜上、プロセッサ３２は、図３ｂの検出器４１、４３、４５及び４７のような４つの検出器からのウェハエレメント検出信号を処理するように動作できると仮定する。

プロセッサ３２は、４つの検出器４１、４３、４５及び４７からデータ流を受け取るために４つのインターフェイス７１−７４を有すると共に、メモリユニット９０から基準属性データ流及びスレッシュホールドを受け取るために多数のデータバスにも結合される。検出器４１、４３、４５及び４７がアナログ信号を供給する場合には、インターフェイス７１−７４は、そのアナログ信号を規定のレートでサンプリングしてデジタル信号を供給する。

４つのデジタルデータ流は、属性計算器８０へ供給され、この属性計算器は、４つのデジタルデータ流の受信に応答して少なくとも１つの属性データ流を発生する。説明の便宜上、属性計算器８０は、４つの属性データ流を発生し、各属性データ流は、インターフェイス７１−７４により供給される４つのデジタルデータ流の異なる関数であると仮定するが、必ずしもそうでなくてもよい。又、属性計算器８０は、どの属性演算を適用すべきか及びどの属性データ流を供給すべきかを選択するために選択信号ユニット８２から選択信号を受信してもよい。選択信号ユニットは、検査光ビームの現在位置、現在検査表面の特性（表面の材料のような）、検査ダイの製造段階、等の選択情報を受信する。

プロセッサ３２は、ダイ対ダイ、及び／又はダイ対データベースの欠陥検出計画を実行するように動作してもよい。説明の便宜上、プロセッサ３２は、ダイ対ダイの欠陥検出計画を実行すると仮定する。この計画では、光ビームと検査対象の基板との間の現在相互作用の結果として現在発生された検査属性データ流が、以前に発生された基準属性データ流と比較される。ダイ対ダイの欠陥検出計画では、検査属性データ流が、現在発生される別の基準属性データ流と比較されてもよいことに注意されたい。基準属性データ流は、別の光ビームと検査対象との間の相互作用の結果として発生される。

各検査属性データ流は、それに対応する基準属性データ流、及びその属性データ流に対応する属性スレッシュホールドと比較される。検査属性データ流と基準属性データ流は、（ｉ）それらが同じ属性演算子によって発生され且つ（ii）その属性演算子が、基準ダイ及び検査ダイの同じ相対的位置から生じる検査値に適用された場合に対応する。パターン対パターンのセル対セル比較を実施するときには、位置がセルに対するものである一方、各ウェハは多数のセルを含み、更に、セル対セル比較は、理想的に同じパターンを有する同じウェハの２つのセルの比較を伴ってもよいことに注意されたい。

検査属性データ流と基準属性データ流との間の比較の結果は、ウェハエレメントに欠陥の疑いがあるかどうかを指示する。ウェハエレメントは、検査属性値と基準属性値との間の差がスレッシュホールドより高い場合に欠陥の疑いがあることになる。

属性演算は、次の目標、即ちノイズ減少、偽警報比減少、感度改善、信号対雑音比改善、等々の少なくとも１つを達成するように定義される。属性演算の決定は、検査されるべき層、欠陥検査プロセスに先立つ検査表面の製造段階又はフェーズ、検査対象基板の推定特性、発見すべき欠陥の推定特性、検出器構成、等の種々のパラメータに応じたものでよい。又、この決定は、周期的パターンからの散乱パターンのような半導体自体からの散乱パターンに応じたものでもよい。

例えば、多層半導体の後端層（金属層のような）は、前端層（ポリシリコン層のような）よりも非常にノイズが多いことが知られている。多層半導体は、裸のウェア及び前端層の製造で始まって通常後端層の製造で終わる多段階製造プロセスにより製造されることに注意されたい。前端層は、トランジスタやダイオード等のコンポーネントを含むが、金属層は、それらコンポーネント間に接続を与える。更に、金属層は、通常、異なる結晶配向の多結晶領域である多数の粒子により特徴付けられる。粒子からの散乱パターンは、しはしば、方位において互いに逆を向いた２つの強いローブより成る。

従って、検出器からの検出信号を増強する属性演算は、前端層のような比較的静寂な環境において選択されてもよい。この種の検出は、多層半導体基板の初期製造段階の間に実施されてもよい。一方、ノイズを減少する属性演算、又は隣接検出チャンネルから到達する信号を合成する属性演算は、後端層が欠陥に対して検出されるときに選択されてもよい。この種の検出は、多層半導体基板の後期製造段階の間に実施されてもよい。

以下の式は、属性計算器８０により適用できる６つの属性演算を例示するものである。

ＡＴは、属性演算子の値を意味し、Ｐ_４１、Ｐ_４３、Ｐ_４５、Ｐ_４７は、各々、検出器４１、４３、４５及び４７の出力信号値である。ＭＡＸは、１組のエレメントから最大エレメントを選択する演算を表わす。各出力信号（Ｐ_４１、Ｐ_４３、Ｐ_４５、Ｐ_４７）に更に重み係数を乗算してもよいことに注意されたい。重み係数は、半導体ウェハに適用される以前の欠陥検出プロセスに応じて、又は感度及び利得のような検出器の特性に応じて、予め定義されるか、又は決定されてもよい。

本発明の１つの態様によれば、欠陥決定プロセスは、ウェハ隣接属性値に基づくものであることに注意されたい。ウェハ隣接属性値の大きさは、隣接パターン内のピクセルの大きさに正比例する。通常、隣接パターンが大きいと、付加的な計算及び記憶リソースを必要とするか、又は最終的に、システムのスループット要求に適合するために属性演算子の複雑さを制限することになる。

第１の属性演算子（第１の式）は、ノイズ信号が平均化されるので、ランダムノイズ信号を減少する。第２の属性演算子は、光とスクラッチとの相互作用により発生したもののような散乱パターンを増幅する。第３の属性演算子（第３の式）は、２つの対向する検出器に向かって比較的強いローブを有すると共に２つの他の検出器に向って比較的弱いローブを有する粒子又は線からの信号を減少するのに有用である。

図７は、本発明の一実施形態により基板を欠陥に対して検査する方法１００を示す。方法１００は、ウェハエレメントに欠陥があるかどうかを、そのウェハエレメントのＤＳＳに応答して決定する。方法１００は、初期化工程１１０で開始される。この工程１１０は、どの属性演算子を選択すべきか決定すると共に、その選択された属性演算子にいかに同調すべきかも決定するステップ１１１を含んでもよい。この選択は、検査されようとしている基板に関するデータ、欠陥検出方法が実施されようとする製造プロセス内の段階、以前に検出された欠陥の知識、製造プロセスに関するデータ、及び特に、起こりそうな不良、デザインルールデータベース、ＣＡＤデザインツール、又は欠陥検出方法の以前の繰り返しに応じたものでよい。

ステップ１１１の後に、ＡＶのコミュナリティ(communality)に関する統計学的データを収集するステップ１１２が続く。当業者に良く知られたように、統計学的に意義のあるサンプルポピュレーションを構築するように複数のダイが検査されてもよい。

本発明の１つの態様によれば、ステップ１１２の後に、選択された属性演算のサブセットを選択するか、或いは選択された属性演算を、ステップ１１１の間に収集された統計学的情報に応答して調整又は同調するステップ１１３が続いてもよい。付加的な選択又は同調は、高い信号対雑音比、低い偽警報レベル、良好な感度、等々の目標の少なくとも１つを得る属性演算を与えることを目的とする。

又、工程１１０は、「形式分け(typing)」を伴う種々のステップも含む。形式分けは、個別の欠陥判断ルール（異なるスレッシュホールド曲線を適用する等の）を、個別のウェハエレメント形式に適用するのを許す。この「形式分け」は、ステップ１１４−１１６において初期化される。

ある属性演算子をあるＤＳに適用することにより得られるＡＶには、該ある属性演算子を該あるＤＳに適用することにより得られない値に基づいて形式が指定されることに注意されたい。

本発明の１つの態様によれば、各ＡＶは、他の属性演算の組合せを適用することにより得られる値に基づいて形式分けされてもよい。

本発明の更に別の態様によれば、形式分けの値は、ある属性演算子を同じＤＳＳの種々のＤＳに適用することにより得られてもよいが、これら形式分けの値は、同じある属性演算子を他のＤＳに適用することにより得られた属性値を形式分けするのに使用される。

更に、形式分け属性演算は、ＤＳＳ及び／又はＮＡＧの一部分を各々形成するＤＳ及び／又はＮＳに適用されてもよいことに注意されたい。

説明の便宜上、形式分けに専用の属性演算子が使用されると仮定する。この属性演算子は、形式分け属性演算子と称される。形式分け属性演算子を適用することにより得られた値は、形式分け値と称される。

ステップ１１４は、形式分けデータベースを発生することを含む。形式分けデータベースは、形式分け値の発生頻度を反映する。形式分けデータベースは、曲線でグラフ的に示されてもよい。選択された属性演算子からの各属性演算子は、それ自身の形式分けデータベースを有してもよいことに注意されたい。

ステップ１１４の後に、形式分け値のスペースを形式分け範囲に仕切るステップ１１５が続く。選択は、便宜上、形式分け値の分布に応じたものであり、これは、形式分け属性値とそれらの見掛けとの間を結ぶ曲線によりグラフで示すことができる。便宜上、隣接する形式分け範囲は、その曲線の局部最小値に位置する境界によって定められる。境界を局部最小値に位置することで、各境界が比較的共通性の低い形式分け値で取り囲まれるので、誤った形式分けの量が減少される。

又、形式分け範囲の割り当ては、各形式分け範囲が著しい量のデータポイントを含むよう確保するために、各形式分け範囲内のデータポイント（形式分け値）の量、規定の有効スレッシュホールドより高い局部最大値、及びその局部最大値の位置に応じたものでもよいことに注意されたい。又、ステップ１１５は、エンドユーザにより与えられた入力に応答して形式分け範囲を割り当てることを含むこともでき、従って、エンドユーザの要求に対して方法を仕立てることも許す。

２つ以上の形式分けデータベースが形式分けに使用されるときには、形式分け範囲の量及びそれらの仕切りが形式分けデータベースごとに変化してもよい。

ステップ１１５の後に、各属性演算及び各形式に対して、その属性及び形式に属するウェハエレメント属性値の対（検査ＡＶ、基準ＡＶ）の発生頻度を表わす基準／検査の属性／形式データベース（ＲＩＤ）を発生するステップ１１６が続く。この形式は、検査ＡＶ形式及び基準ＡＶ形式に応じたものでよい。例えば、Ｈ個の個別の属性演算子があり、各属性演算子がＴ個の個別の形式に関連している場合には、（ＨｘＴｘＴ）個までのＲＩＤがあってもよい。本発明の別の態様によれば、検査ＡＶ及び基準ＡＶの両方の形式は、選択された形式により決定される。このような場合には、（ＨｘＴ）個のＲＩＤだけでよい。上記選択された形式は、参考としてここに援用する２００１年１１月２８日に出願された「Method for detecting defects」と題する特許出願に基づいて選択されてもよい。

ＲＩＤは、ｘ−ｙ平面が、（検査ウェハエレメント属性値、基準ウェハエレメント属性値）の対を示し、一方、ｚ軸が、同じ値を有する対の量を示すような三次元グラフによりグラフ表示されてもよい。ステップ１１６は、更に、各属性及び各形式に対して二次元ＲＩＤ包絡線を定義すると共に、各属性及び各形式に対してスレッシュホールドを定義することも含む。このスレッシュホールドは、属性／形式スレッシュホールドと称される。

各ＲＩＤ包絡線は、規定量の対を含むか又は規定最大量の偽警報を保証するように選択される。例えば、ＲＩＤ包絡線は、ＲＩＤを形成するデータポイントの平均から６個分までの標準偏差以内で（検査ウェハエレメント属性値、基準ウェハエレメント属性値）の対を包囲するように選択されてもよい。

スレッシュホールドは、種々の基準に基づいて選択されてもよい。スレッシュホールドは、通常、規定の統計学的基準に適合する全ての対を包囲するより複雑な曲線を推定するものである。この推定は、タイミング及び計算上の制限、並びに精度及び偽警報率を考慮して行なわれる。例えば、第１スレッシュホールドは、ＲＩＤ包絡線に正接する線であってもよい。別のスレッシュホールドは、ＲＩＤ包絡線を近似する３つの線セグメントを含んでもよく、即ち３つのセグメントは、ＲＩＤ包絡線の若干上に位置する。別のスレッシュホールドは、ＲＩＤを形成するデータポイントの平均に実質的に平行な線であってもよい。更に別のスレッシュホールドは、ＲＩＤ包絡線から所定の距離に位置する線である。又、ヒストグラムを形成するデータポイントの平均から規定の統計学的パラメータ以内に位置するデータポイントを反映する線を含むスレッシュホールドのような他のスレッシュホールドが選択されてもよいことに注意されたい。

本発明の１つの態様によれば、一対の検査ウェハエレメント属性値及び基準ウェハエレメント属性値の位置をスレッシュホールドの位置と比較し、欠陥の存在に関する指示を与える。別の態様によれば、ＲＩＤ包絡線の外部に位置する対の量も考慮に入れられる。

工程１１０の後に、検査ＡＶ及び基準ＡＶを得る工程１２０が続く。検査ＡＶは、図２及び３のシステム（これに限定されない）のような種々のシステムにより得ることができる。基準ＡＶは、通常、記憶ユニットから得られるが、検出システム自体により得ることもできる。

工程１２０は、通常、次のステップを含む。

ウェハエレメントに、例えば、図３の垂直の光ビーム４０を照射するステップ１２１。

そのウェハエレメントに関連したＤＳＳを受け取るステップ１２２。

選択された属性演算を適用して検査ＡＶを与えるステップ１２３。

ステップ１２１−１２３は、検査ダイにおける多数のウェハエレメントに関連した多数のＡＶが発生されて一時的に記憶されるまで繰り返してもよいことに注意されたい。本発明の１つの態様によれば、ステップ１２１−１２３は、ＮＡＧが得られるまで繰り返されてもよい。本発明の更に別の態様によれば、ステップ１２１−１２３は、少なくとも１つの規定のブロックの各ウェハエレメントが照射されて、それに対応するウェハエレメント属性値が計算され記憶されるまで、繰り返される。

（Ｄ）検査ＡＶを有する検査ウェハエレメントを定義するようにウェハエレメントを（少なくとも１つのブロックから）選択するステップ１２４。この選択は、ラスタ走査パターンのような規定のパターンをたどってもよいが、他の選択計画が実施されてもよい。通常、規定のパターンは、隣接するウェハエレメントを含むが、必ずしもそうでなくてもよい。ステップ１２１−１２３の単一の繰り返しが実行されるときには、ＡＶの格子からＡＶを選択する必要がないので、ステップ１２３の後にステップ１２５が続くことに注意されたい。

（Ｅ）記憶ユニットから基準ＡＶを検索するステップ１２５。工程１２０は、通常、検査ＡＶ及び基準ＡＶが名目上同一のウェハエレメントに関連するようにする整列ステップを含むことに注意されたい。名目上同一のウェハエレメントは、各々、検査ダイ及び基準ダイの同じ位置に配置されてもよいし、又は同じダイ上の異なるパターンの同じ位置に配置されてもよい。整列は、通常、ウェハエレメントのドメインで行なわれるが、必ずしもそうでなくてもよい。整列方法は、この技術で知られている。このような整列に対する方法の説明が、参考としてここに援用するアルモの米国特許第５，６９９，４４７号、第５，９８２，９２１号及び第６，１７８，２５７Ｂ１号に述べられている。又、別の整列方法が、参考としてここに援用するワグナーの米国特許第５，６５９，１７２号に説明されている。

工程１２０の後に、少なくとも１つのＤＳへの属性演算の各適用に対して形式を決定するための工程１３０が続く。少なくとも１つのＤＳに適用される各属性演算に対して、形式の決定は、形式分け関数を少なくとも１つのＤＳに適用した結果に応じたものである。形式は、結果が含まれる範囲により決定される。個別の属性演算子が異なる形式分け関数に関連付けられてもよいことに注意されたい。工程１３０の後に、ＡＶの属性演算に関連した形式に応答して、各検査ＡＶに対してスレッシュホールド（ステップ１１５の間に定義された）を選択するための工程１４０が続く。

工程１４０の後に、各検査ＡＶに対して、それに対応するスレッシュホールドと、検査ＡＶと、それに対応する基準ＡＶとの間の関係を決定して、欠陥の存在を指示するために工程１５０が続く。

工程１５０は、属性演算子及び形式により、その属性演算子及び形式のスレッシュホールドに関連して特徴付けられる（検査ＡＶ、基準ＡＶ）の対の位置を決定することを伴う。欠陥が検出されない場合には、工程１５０の後に、工程１２０が続き、さもなければ、工程１５０の後に、対（検査ＡＶ、基準ＡＶ）と属性形式スレッシュホールドとの間の距離を評価する工程１６０が続く。欠陥存在の確率は、通常、この距離に比例するが、長さが欠陥の特性（例えば、異物粒子が作られた材料、等）に応じるようにしてもよい。

又、工程１６０は、欠陥指示信号の発生も含む。欠陥指示信号は、アルモシステムのフェーズIIのような欠陥再検討装置により使用することができる。

又、工程１６０は、ＲＩＤ、形式分けデータベース等のデータベースを更新すべきかどうか決定して、更新を実行することを含んでもよい。これらデータベースは、通常、欠陥が検出されないときだけ、即ち欠陥指示信号が規定のスレッシュホールド未満のときだけ更新される。この更新は、通常、ウェハが更に検査された後、及びフェーズII処理が実行された後にも、オフラインで実行される。データベースの更新は、スレッシュホールドの更新を生じてもよいが、必ずしもそうでなくてもよい。

図８は、本発明の一実施形態により基板を欠陥に対して検査する方法２００を示す。この方法２００は、方法１００に類似しているが、ウェハエレメントのＤＳＳと、ウェハエレメントのＮＤＧの少なくとも一部分とに応答して、ウェハエレメントに欠陥があるかどうか決定する。従って、属性演算子は、ＮＳＳの一部分に適用され、ウェハエレメントのＤＳＳの一部分だけに適用されるのではない。或いは又、属性演算が、ＮＳＳの一部分とＤＳＳの一部分との両方に適用されてもよい。属性演算の適用により発生されたＡＶは、欠陥が存在するかどうか、欠陥の性質、及びそのような欠陥の確率も決定するように処理される。

方法１００は、多数のＤＳを単一のＡＶへ変換することのできる属性関数を適用したことに注意されたい。方法２００は、より多くの検出信号（ＤＳに加えて多数のＮＳ）に応答するので、属性演算子は、ウェハエレメントごとに単一のＡＶを与えるように変更されてもよい。又、属性関数を適用する前に検出信号（ＮＳ及び任意であるがＤＳも）に対して前処理ステップを実行したり、ウェハエレメント当たり多数のＡＴが与えられた（隣接パターンからのウェハエレメントに各々関連して）後に後処理ステップを適用したりすることにより、多量の信号が取り扱われてもよい。

この点を説明するために、（ｉ）隣接パターンが２４個の隣接ウェハエレメントを含み、（ii）第１式の属性演算子が適用され、（iii）欠陥検出プロセスが６個の検出器からの検出信号をベースとし、（iv）欠陥検出プロセスが２４個のＮＤ及び６個のＤＳに応答すると仮定する。

従って、第１式の属性演算を適用すると、２５個のウェハエレメントの各々に対応して２５個の結果が生じることになる。これら２５個の結果は、２５個の結果の平均値を見出したり、最高の結果と最低の結果との間の差を見出したり、最高の結果又は最低の結果を見出したり等々の後処理動作を適用することにより、単一のＡＶへの変換することができる。

方法２００は、工程１１０に類似した初期化工程２１０で開始されるが、これは、隣接パターンを定義又は選択するステップと、ウェハエレメント隣接属性値及びウェハエレメント属性値の発生頻度に関連した統計学的情報を収集するステップを更に含んでもよい。ステップ２１４は、選択された属性演算ごとに、属性／形式データベースを発生することを含む。この属性／形式データベースは、前記属性演算子に関連したウェハエレメント隣接属性値の統計学的分布を反映するヒストグラムによりグラフで示すことができる。

又、工程１１０は、ステップ１１４−１１６と同様のステップ２１４−２１６も含む。

工程２１０の後に、基準ＡＶ及び基準ＮＡＧに対応する検査ＡＶ及び検査ＮＡＧを得る工程２２０が続く。検査ＡＶ及びＮＡＧは、図２及び３のシステム（これに限定されない）のような種々の検出システムにより得ることができる。基準ＮＡＧＳ及びＡＶは、通常、記憶ユニットから得られるが、検出システム自体により得ることもできる。

工程２２０は、通常、次のステップを含む。

あるウェハエレメントに、例えば、図３の垂直の光ビーム４０を照射するステップ２２１。

そのウェハエレメントに関連したＤＳＳを受け取るステップ２２２。

選択された属性演算を適用して検査ＡＶを与えるステップ２２３。

各ウェハに対して、ステップ２２１−２２３は、少なくとも、あるウェハエレメントの隣接パターン内の全ての隣接ウェハエレメントが照射され、あるウェハエレメントのＮＤＧを形成する検出信号が受信され記憶され、且つ全てのＮＡＧが計算されるまで、繰り返される。方法１００と同様に、あるウェハエレメントの隣接パターンより通常相当に大きいウェハエレメントの規定ブロックが照射され、それに対応するウェハエレメント属性値が計算されて記憶される。

ステップ２２３の後に、方法１００のステップ１２４及び１２５に類似したステップ２２４及び２２５が続く。

工程２２０の後に、各属性演算に対し且つ隣接パターン内の各ウェハエレメントに対して形式を決定する工程２３０が続く。この決定は、形式分け範囲内の形式分け値の位置に応じたものである。例えば、隣接部及び各属性演算子内の全ウェハエレメントに対して単一の形式分け関数が選択された場合には、その形式分け演算子が、隣接パターン内の各ウェハエレメントに対して適用される。

工程２３０の後に、工程２２０の決定に応答して隣接パターンにおける各検査ウェハエレメント及び各属性演算に対してスレッシュホールドを選択する工程２４０が続く。

工程２４０の後に、各検査ウェハエレメント隣接属性値に対し、選択されたスレッシュホールドと、検査ウェハエレメント属性値と、それに対応する基準ウェハエレメント属性値との間の関係を決定して、欠陥の存在を指示するための工程２５０が続く。この決定は、検査ウェハエレメント隣接属性値、及び基準ウェハエレメント隣接属性値に応じたものでもよいことに注意されたい。例えば、検査ウェハエレメント属性値を検査ウェハエレメント隣接属性値と比較して第１の差の値を与え、次いで、基準ウェハエレメント属性値を基準ウェハエレメント隣接属性値と比較して第２の差の値を与え、更に、第１の差の値を第２の差の値と比較する。

工程２５０は、属性及び形式により特徴付けされる隣接パターン内の各ウェハエレメントに対して一対ずつ、（検査ウェハ隣接エレメント隣接属性値、基準ウェハエレメント隣接属性値）の多数の対の位置を、その属性及び形式のスレッシュホールドに関して決定することを含む。

又、工程２５０は、ＮＤＧ内の多数の値に応答した単一の値を与える後処理ステップを含んでもよいことに注意されたい。欠陥が検出されない場合には、工程２５０の後に工程２２０が続き、さもなければ、工程２５０の後に、（検査ウェハエレメント隣接属性値、基準ウェハエレメント隣接属性値）の対と、属性形式スレッシュホールドとの間の距離を評価する工程２６０が続く。欠陥存在の確率は、通常、この距離に比例するが、長さが欠陥の特性（例えば、異物粒子が作られた材料、等）に応じるようにしてもよい。

又、工程２６０は、欠陥指示信号の発生も含む。欠陥指示信号は、アルモシステムのフェーズIIのような欠陥再検討装置により使用することができる。

又、工程２６０は、属性／形式データベース等のデータベースを更新すべきかどうか決定して、更新を実行することを含んでもよい。これらデータベースは、通常、欠陥が検出されないときだけ、即ち欠陥指示信号が規定のスレッシュホールド未満のときだけリフレッシュされる。

本発明の１つの態様によれば、属性演算の選択は、単一ダイ又は単一ウェハの欠陥検出中に変更されてもよい。例えば、ウェハの裸の部分を検査するときには属性演算の第１セットが選択されてもよく、メモリセルのアレイのような周期的なパターンを検査するときには別のセットが選択されてもよく、又、論理的セルのような非周期的なパターンを検査するときには属性演算子の更に別のセットが選択されてもよい。選択は、通常、像形成システムにより供給されるウェハエレメント位置情報に応じたものである。

本発明は、種々の形式の半導体デバイス、特に、約０．１８μ以下のデザインルールをもつ高密度半導体デバイスに適用することができる。

本発明は、従来の材料、方法及び装置を使用することにより実施できる。従って、このような材料、装置及び方法の細部は、ここでは、詳細に述べない。以上の説明では、本発明を完全に理解するため、特定の材料、構造、化学物質、プロセス等の多数の特定の細部を上述した。しかしながら、本発明は、上述した細部に依存せずに実施できることが理解されよう。他の例では、本発明を不必要に不明瞭にしないために、良く知られた処理構造については詳細に説明しなかった。

本開示では、本発明の実施形態のみを、その多様性の幾つかの例と共に、図示して説明した。本発明は、種々の他の組合せ及び環境にも使用できると共に、ここに表現した発明の概念の範囲内で変更又は修正が可能であることを理解されたい。

本発明の一実施形態に基づく欠陥検出方法により検査されるべきウェハを示す図である。 本発明の一実施形態に基づき欠陥検出してピクセルを得るシステムを示す図である。 本発明の実施形態に基づく図２のシステムの一部分を示す図である。 本発明の実施形態に基づく図２のシステムの一部分を示す図である。 本発明の種々の実施形態に基づく図３ａ−３ｂの部分の集光ゾーンを示す図である。 本発明の種々の実施形態に基づく図３ａ−３ｂの部分の集光ゾーンを示す図である。 本発明の実施形態に基づくプロセッサの第１部分を示す図である。 本発明の種々の実施形態に基づく欠陥検出方法を示すフローチャートである。 本発明の種々の実施形態に基づく欠陥検出方法を示すフローチャートである。

符号の説明

２０・・・集積回路ダイ、２２・・・半導体ウェハ、２４・・・Ｔ字型パターン、３０・・・欠陥検出システム、３１・・・光源、３２・・・プロセッサ、３３・・・光学系、４１−４８・・・検出器、３４・・・走査メカニズム、４０・・・光ビーム、５１−５８・・・集光ゾーン、７１−７４・・・インターフェイス、８０・・・属性計算器、８２・・・選択信号ユニット、９０・・・メモリユニット

Claims (58)

1. 複数のエレメントを備える基板を欠陥について検査する方法であって、
   前記基板の各エレメントに対し、複数の検出器により生成された複数のウェハエレメント検出信号を備える検出信号セットと、複数のウェハエレメント隣接信号セットを備える隣接検出信号グループとを得るステップであって、各ウェハエレメント隣接信号セットは、前記基板エレメントの一つの隣接パターン内にあるウェハエレメントに対し複数の検出器により生成された複数のウェハエレメント隣接検出信号を備える、前記ステップと、
   前記検出信号セットに対し、少なくとも１つのウェハエレメント属性値を計算するステップと、
   各隣接検出信号セットに対し、少なくとも１つのウェハエレメント隣接属性値を計算するステップであって、ウェハエレメント隣接属性値の集合を形成する前記ステップと、
   欠陥の存在を指示するために、少なくとも１つのウェハエレメント属性値と、上記ウェハエレメント隣接属性値の集合と、少なくとも１つのスレッシュホールドと、それに対応する基準ウェハエレメント隣接属性値との間の関係を決定するステップと、
   を備え、
   少なくとも１つのウェハエレメント属性値は、同じ検出信号セットに属し、少なくとも２つの前記検出器から生成された少なくとも２つの前記ウェハエレメント検出信号に属性演算子を適用することにより計算される、
   前記方法。
2. スレッシュホールドはウェハエレメント属性値に応じたものである、請求項１に記載の方法。
3. スレッシュホールドは基準ウェハエレメント属性値の形式に応じたものである、請求項１に記載の方法。
4. スレッシュホールドは、ウェハエレメント属性値の形式及び基準ウェハエレメント属性値の形式に応じたものである、請求項１に記載の方法。
5. ウェハエレメント属性値の形式は、ウェハエレメント属性値の統計学的分布に応答して決定される、請求項１に記載の方法。
6. 各スレッシュホールドは、ウェハエレメント属性値形式及び基準ウェハエレメント属性値形式の個別組合せのウェハエレメント属性値及び基準ウェハエレメント属性値の統計学的分布に応じたものである、請求項１に記載の方法。
7. 各スレッシュホールドは、個別のウェハエレメント属性値形式のウェハエレメント属性値及び基準ウェハエレメント属性値の統計学的分布に応じたものである、請求項１に記載の方法。
8. 同じウェハエレメント検出信号セットに属する少なくとも２つの検出信号に属性演算を適用することによりウェハエレメント属性値が得られると共に、上記同じウェハエレメント検出信号セットに属する少なくとも２つの検出信号に別の属性演算を適用することによりそのウェハエレメント属性値の形式が決定される、請求項１に記載の方法。
9. ウェハエレメント検出信号セットの第１部分に属性演算を適用することによりウェハエレメント属性値が得られると共に、上記ウェハエレメント検出信号セットの別の部分に属性演算を適用することによりそのウェハエレメント属性値の形式が決定される、請求項１に記載の方法。
10. 上記関係は、上記少なくとも１つのウェハエレメント属性値、及び少なくとも１つのそれに対応する基準ウェハエレメント属性値にも応じたものである、請求項１に記載の方法。
11. 上記計算ステップは、少なくとも１つのウェハエレメント検出信号に少なくとも１つの属性演算を適用することを含む、請求項１０に記載の方法。
12. 少なくとも１つの属性演算は、上記少なくとも２つのウェハエレメント検出信号が対称的な散乱パターンを定義するときに欠陥指示の発生確率を高めるように選択される、請求項１１に記載の方法。
13. 少なくとも１つの属性演算は、上記少なくとも２つのウェハエレメント検出信号が、第１方向に信号が比較的強く且つ第２方向に信号が比較的弱いことを特徴とする散乱パターンを定義するときに欠陥指示の発生確率を高めるように選択される、請求項１２に記載の方法。
14. 上記第２方向は上記第１方向に垂直である、請求項１３に記載の方法。
15. 少なくとも１つの属性演算は、上記少なくとも２つのウェハエレメント検出信号が、第１方向及び第３方向に信号が比較的強く且つ第２方向及び第４方向に信号が比較的弱いことを特徴とする散乱パターンを定義するときに欠陥指示の発生確率を高めるように選択される、請求項１１に記載の方法。
16. 上記第１方向は上記第３方向と実質的に逆であり、且つ上記第２方向は上記第４方向と実質的に逆である、請求項１１に記載の方法。
17. 少なくとも１つの属性演算は、個別の方向から得られたウェハエレメント検出信号を平均化する、請求項１１に記載の方法。
18. 少なくとも１つの属性演算は、上記少なくとも２つのウェハエレメント検出信号が対称的な散乱パターンを定義するときに欠陥指示の発生確率を下げるように選択される、請求項１１に記載の方法。
19. 少なくとも１つの属性演算は、上記少なくとも２つのウェハエレメント検出信号が、第１方向に信号が比較的強く且つ第２方向に信号が比較的弱いことを特徴とする散乱パターンを定義するときに欠陥指示の発生確率を下げるように選択される、請求項１１に記載の方法。
20. 上記第２方向は上記第１方向に垂直である、請求項１９に記載の方法。
21. 少なくとも１つの属性演算は、上記少なくとも２つのウェハエレメント検出信号が、第１方向及び第３方向に信号が比較的強く且つ第２方向及び第４方向に信号が比較的弱いことを特徴とする散乱パターンを定義するときに欠陥指示の発生確率を下げるように選択される、請求項１１に記載の方法。
22. 少なくとも１つの属性演算を選択するステップを更に備えた、請求項１１に記載の方法。
23. 上記選択ステップの後に、ウェハエレメント隣接属性値のコミュナリティに関する統計学的情報を収集するステップが続く、請求項２２に記載の方法。
24. 各属性演算子に対して形式分けデータベースを構築するステップを更に備えた、請求項１１に記載の方法。
25. 形式分け値のスペースを形式分け範囲に仕切るステップを更に備えた、請求項２４に記載の方法。
26. 形式分け値とそれらのコモナリティとの間の関係を表わすコモナリティグラフの局部最小値において隣接形式分け範囲が境界定めされる、請求項２５に記載の方法。
27. 規定スレッシュホールドより高い少なくとも１つの局部最大値を各範囲が含むように形式分け範囲を割り当てる、請求項２６に記載の方法。
28. エンドユーザにより与えられた範囲情報に基づいて形式分け範囲を割り当てる、請求項２７に記載の方法。
29. 上記形式分け範囲は、ダイのパターン化領域及びダイの背景を適宜に表わす、請求項２７に記載の方法。
30. 上記形式分け範囲は、周期的なセル、非周期的なセル及び背景を適宜に表わす、請求項２７に記載の方法。
31. 各属性演算に対し且つウェハエレメント属性値形式及び基準ウェハエレメント属性値形式の各組み合わせに対して、基準／検査属性／形式データベースを構築するステップを更に備えた、請求項１１に記載の方法。
32. 各属性演算に対し且つ各基準ウェハエレメント属性値形式に対して、基準／検査属性／形式データベースを構築するステップを更に備えた、請求項１１に記載の方法。
33. 各属性演算に対し且つ各ウェハエレメント属性値形式に対して、基準／検査属性／形式データベースを構築するステップを更に備えた、請求項１１に記載の方法。
34. 少なくとも１つの基準／検査属性／形式データベースに応答して少なくとも１つのスレッシュホールドを定義するステップを更に備えた、請求項１１に記載の方法。
35. 各基準／検査属性／形式データベースは、ヒストグラム包絡線により特徴付けされた多次元ヒストグラムである、請求項３３に記載の方法。
36. 上記スレッシュホールドは上記ヒストグラム包絡線に応答して決定される、請求項３５に記載の方法。
37. 上記スレッシュホールドは、上記ヒストグラム包絡線に正接する線を含む、請求項３５に記載の方法。
38. 上記スレッシュホールドは、上記ヒストグラムを形成するデータポイントの平均に実質的に平行な線を含む、請求項３５に記載の方法。
39. 上記スレッシュホールドは、上記ヒストグラム包絡線から所定の距離に配置された線を含む、請求項３５に記載の方法。
40. 上記スレッシュホールドは、上記ヒストグラムを形成するデータポイントの平均から規定の統計学的パラメータ以内に配置されたデータポイントを反映する線を含む、請求項３５に記載の方法。
41. 基準ウェハエレメント属性は、上記ウェハエレメント検出信号が得られたパターンと理想的に同一のパターンから生じるウェハエレメント検出信号から計算される、請求項１１に記載の方法。
42. 上記計算ステップは、欠陥の存在確率を表わす警報信号を与えることを含む、請求項１１に記載の方法。
43. ウェハエレメント検出信号を得る上記ステップの前に、属性演算子のセットから属性演算のサブセットを選択するステップが先行する、請求項１１に記載の方法。
44. 上記選択は上記基板の少なくとも１つの特性に応じたものである、請求項４３に記載の方法。
45. 上記選択は、少なくとも２つのウェハエレメント検出信号を得る上記ステップに先行する上記基板の製造段階に応じたものである、請求項４３に記載の方法。
46. 上記選択は規定の偽警報率に応じたものである、請求項４３に記載の方法。
47. 上記選択は、欠陥の少なくとも１つの推定散乱パターンに応じたものである、請求項４３に記載の方法。
48. 上記ウェハエレメント検出信号の少なくとも１つは、規定の特性の光を受け取るのに応答して得られる、請求項１に記載の方法。
49. 上記規定の特性は光の偏光状態である、請求項４８に記載の方法。
50. 上記規定の特性は光の波長である、請求項４８に記載の方法。
51. 基板を欠陥について検査する方法であって、
    第１ウェハエレメント隣接検出信号及び第１ウェハエレメント検出信号のセットを第１方向から得るステップと、
    第２ウェハエレメント隣接検出信号及び第２ウェハエレメント検出信号のセットを第２方向から得るステップと、
    第３ウェハエレメント隣接検出信号及び第３ウェハエレメント検出信号のセットを第３方向から得るステップと、
    第４ウェハエレメント隣接検出信号及び第４ウェハエレメント検出信号のセットを第４方向から得るステップと、
    少なくとも２つのウェハエレメント検出信号に１つの属性演算子を適用して、少なくとも１つの検査ウェハエレメント属性値を与えるステップと、
    前記ウェハエレメント隣接検出信号に前記１つの属性演算子を適用して、隣接ウェハエレメント属性値の集合を与えるステップと、
    検査ウェハエレメント属性に各々が対応する少なくとも１つの基準ウェハエレメント属性値及び少なくとも１つの対応するウェハエレメント隣接属性値を得るステップと、
    欠陥の存在を指示するために、上記少なくとも１つの検査ウェハエレメント隣接属性値と、上記隣接ウェハエレメント属性値の集合と、上記少なくとも１つの基準ウェハエレメント隣接属性値と、少なくとも１つのスレッシュホールドとの間の関係を決定するステップと、
    を備えた方法。
52. 上記関係は、更に、上記少なくとも１つの検査ウェハエレメント属性値及び上記少なくとも１つの基準ウェハエレメント属性値に応じたものでもある、請求項５１に記載の方法。
53. 第１ウェハエレメント検出信号を得る上記ステップの前に、属性演算子のセットから属性演算のサブセットを選択するステップが先行する、請求項５２に記載の方法。
54. 上記選択は上記基板の少なくとも１つの特性に応じたものである、請求項５３に記載の方法。
55. 上記選択は、少なくとも２つのウェハエレメント検出信号を得る上記ステップに先行する上記基板の製造段階に応じたものである、請求項５３に記載の方法。
56. 上記選択は規定の偽警報率に応じたものである、請求項５３に記載の方法。
57. 上記選択は、欠陥の少なくとも１つの推定散乱パターンに応じたものである、請求項５３に記載の方法。
58. 少なくとも１つの属性演算子は、少なくとも一対の２つの得られたウェハエレメント検出信号の最大値に応じたものである、請求項５３に記載の方法。

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