JP5225297B2 - ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域の認識方法、ならびに係る方法の設定方法 - Google Patents

Description

本発明は、一般に、ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域の認識方法、ならびに係る方法の設定方法に関する。ある実施態様は、テンプレート・イメージのアレイ・パターン、または、トレーニング・イメージに於けるテクスチャの一つまたは複数の特徴に実質的に一致すると決定された、ウエハーに関して取得されたサーチ領域イメージ内の領域に基づき、ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域を認識することに関する。

以下の記述と例は先行技術の全てを包括するものでは無い。

論理素子もしくはメモリ素子などの半導体素子の製造は、一般に、半導体ウエハーなどの検査サンプルを数多くの半導体製造プロセスを用いて処理し、半導体素子の多様な特徴と多様性を付与することを含む。例えば、リソグラフィーは、通常、半導体ウエハー上のレジストにパターンを転写することを含む半導体製造プロセスである。更に、他の半導体製造プロセスとしては、以下に限定されるものではないが、化学機械研磨、エッチング、成膜、イオン注入などがある。複数の半導体素子はウエハー上に配列された形態で製造され、その後、個々の半導体素子に分離され得る。

半導体製造プロセスのデバッグ、プロセス変更の監視、そして半導体業界の生産収率改善に関して、光学的もしくは電子ビームによるイメージングを用いるウエハー検査は重要である。製造工程の複雑さの増加、そして、今日の集積回路のこれまでに無い縮小化により、検査はより困難になっている。

半導体ウエハー上で実施される個々のプロセス・ステップでは、ウエハー上の個々のダイに同じ回路パターンが印刷される。この事実を多くのウエハー検査システムは利用し、比較的単純なダイ−ダイ間の比較を用いることで、ウエハー上の欠陥を検知する。しかしながら、個々のダイ内のプリント回路は、DRAM、SRAM、またはFLASHなどのxまたはｙ方向に繰り返されるパターン化された特徴の多くの領域を含む場合がある。この種の領域は、一般にアレイ領域と呼称される（残りの領域は、ランダム領域またはロジック領域と呼ばれる）。より高い感度を実現するために、アレイ領域、そしてランダム領域またはロジック領域の検査に関して、最新の検査システムは異なる手法を用いる。

アレイ領域検査向けに設定された検査システムの例が、一般に、Tsai等に授与された米国特許4,845,558号にあり、これはここに詳述された参照文献として取り扱われる。一般に、Tsai等により記載されたシステムに於いて、アレイ領域内のアレイ・パターンの個々のセルが、画素の丁度整数倍になるように、システムは、イメージ・センサーのズームを調節する。次に、システムは、単純にウエハー上のセルよりセル一個分だけイメージ・センサーを移動し、移動先の位置でイメージの取得を行い、セル−セル間の比較を実施する。このアレイ検査手法は、一つのダイ・イメージを異なる大きさの別のダイに位置合わせを行う場合、ダイ−ダイ間の変動とイメージ補間の残留誤差により生じるノイズを回避するため、ランダム検査に比較し、遥かに高い感度を実現できる。

アレイ検査に関するウエハー検査プロセスの設定にあたり、現行検査システムの多くでは、ユーザは、ダイのアレイ領域の設定を手入力でおこなう必要がある。一般に、このステップは、ケア領域設定と呼称され、ここでケア領域（またはユーザが注目する領域）はアレイ領域である。今日のチップ設計はより複雑になってきているため、ケア領域の数とケア領域のレイアウトの複雑化は増加し続けている。結果として、ユーザが、アレイ・ケア領域の設定に多大な時間を消費しなくてはならない場合がある。幾らかのユーザは、時間が無いために、アレイ・ケア領域の設定をただ単に省略し、ランダム・モードでアレイ領域を検査し、それ故、検査システムが潜在的に有する感度を有効に活用しない。

更に、手入力による場合、ユーザは、アレイ領域、及び/または、アレイ配列に関してケア領域を数千に亘り設定しなくてはならない場合がある。ケア領域のコピー、そして充填に関して、ユーザ・インターフェイス（UI）・ヘルパー機能を用いても、手入力によるケア領域の設定は手間隙の係るものであり、エラーを生じやすい。例えば、ユーザーが、ケア領域を不正確に設定する可能性が常時あり、及び/または、ページ・ブレークをケア領域内に誤って含めてしまう場合がある。ケア領域の不正確さは、検査中の幾つかのケア領域の欠測により、検査領域内に含まれるケア領域を減少させ、そしてページ・ブレークの欠測は、検査中の「破綻（blowups）」という結果になる。blowupに対処するために、ユーザは、ケア領域を再度設定するか、ケア領域よりページ・ブレークを除去しなくてはならず、従って、レシピ設定に関する全般的時間が更に極めて増加される。

ケア領域設定の自動化を試みる方法例がMaayah等に授与された米国特許7,065,239号にあり、これはここに詳述された参照文献として取り扱われる。一般に、この特許に記載される方法に於いて、アレイ領域は、欠陥検知アルゴリズムの一部として検知される。イメージ内のアレイ領域を見出すために、イメージは比較的小さいブロックに分割され、個々のブロックに関しアレイ測定基準が決定される。アレイ測定基準は、アレイ・パターンを含むブロックに類似したものを表す。次に、この方法は、予め設定された閾値を測定基準に適用し、個々のブロックをアレイまたはランダム・ブロックとして分類する。最終的に、この方法では、連結されたアレイ・ブロックはアレイ領域へと統合される。

しかしながら、この特許に記載された方法には幾つかの問題点がある。例えば、これらの方法で用いられるアレイ測定基準は、幾つかのアレイ・パターンに対して優れた識別子とならない場合がある。従って、アレイ・ブロックの分類は比較的不正確である場合があり、従って、アレイ領域の認識に関するエラーに起因する。更に、認識されたアレイ領域の空間解像度はブロックの大きさにより制限される。更に、アレイ領域を見出すことは、ランタイム中に実施される。従って、アレイ領域の認識中にエラーがあった場合、ユーザはエラーを確認し、修正することができない。更に、アレイ領域を見出すことは、設定中ではなく、ランタイム中に実施されるため、これらの方法ではウエハー検査を実施するのに必要な時間が増加し、それ故、検査システムのスループット（例えば、一時間当たりに検査されるウエハーの数）が低減される。

従って、ウエハー上のダイ内のアレイ領域を自動的に認識するために使用可能であり、数時間から数分間へとケア領域の設定時間を減少し、従って、検査システムの使い勝手を改善し、検査システムにより提供されるアレイ領域の検査に関する最大の感度を実現する、ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域の認識方法、ならびに係る方法の設定方法を開発することが望まれる。

以下に記される様々な方法の実施態様は、本発明に係る請求項をいかなる条件に於いても制約するものでは無い。

一実施態様は、ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域の認識するためのコンピュータ実施方法に関する。一つのアレイ領域内で取得されたテンプレート・イメージ内のアレイ・パターンをウエハーに関して取得されたサーチ領域イメージに比較することを含む。本方法は、決定ステップの結果に基づき、テンプレート・イメージ内のアレイ・パターンに実質的にマッチするパターンが形成されたサーチ領域イメージ内の領域を決定することを含む。更に、本方法は、決定ステップの結果に基づき、ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域を認識することを含む。

一実施態様に於いて、アレイ・パターンはテンプレート・イメージとサーチ領域イメージ内で識別される。他の実施態様に於いて、比較ステップがパターン・マッチングを含み、そして決定ステップは閾値をパターン・マッチングに適用することを含む。

一実施態様に於いて、本方法は、ウエハーを横切った第一方向内で帯状のイメージ・データを取得し、ウエハーを横切った第二方向内で帯状のイメージ・データを取得することでサーチ領域イメージを取得することを含む。第二の方向は、第一の方向に対し、実質的に垂直である。他の実施態様に於いて、本方法は、ウエハーの第一スキャン中に一つまたは複数のトレーニング・イメージを取得し、ウエハーの第二スキャン中に一つまたは複数のサーチ領域イメージを取得することを含む。更なる実施態様に於いて、サーチ領域イメージは、一つまたは複数のページ・ブレークにより分離されるサーチ領域イメージの二つまたはそれ以上のイメージを含む。

一実施態様に於いて、認識ステップは、サーチ領域イメージ内の異なる位置に位置するサーチ領域イメージ内の一つまたは複数の領域を用いて差分ヒストグラムを決定すること、差分ヒストグラムに基づき閾値を決定すること、そして閾値を用いてサーチ領域イメージ内の一つまたは複数の領域を拡張することを含む。他の実施態様に於いて、認識ステップは、サーチ領域イメージ内の領域を軸に投影し、軸に実質的に垂直な方向に延びているページ・ブレークとして、軸の上に投影された領域内の不連続性を決定することを含む。

一実施態様に於いて、コンピュータ実施方法の全ステップは自動的に実施される。一実施態様に於いて、テンプレート・イメージとサーチ領域イメージが明視野イメージングを用いて取得される。

方法実地態様の個々のステップは、ここに更に記載される如く実施可能である。上に記載される方法の実施態様の個々は、ここに記載される任意の他の方法の任意の他のステップを含むことが可能である。上に記載される方法の実施方法は、ここに記載される任意のシステム用いて実施可能である。

他の実施態様は、ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域を認識するための異なる方法に関する。本方法は、アレイ領域の一つで取得された一つまたは複数のトレーニング・イメージのテクスチャの一つまたは複数の特性を、ウエハーに関して取得された一つまたは複数のサーチ領域イメージのテクスチャの一つまたは複数の特性に比較することを含む。また本方法は、比較ステップの結果に基づき、一つまたは複数のサーチ領域イメージのテクスチャの一つまたは複数の特性が、一つまたは複数のトレーニング・イメージのテクスチャの一つまたは複数の特性に実質的にマッチする、一つまたは複数のサーチ領域イメージ内の領域を決定することを含む。更に、本方法は、決定ステップの結果に基づき、ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域を認識することを含む。

一実施態様に於いて、一つまたは複数のトレーニング・イメージと一つまたは複数のサーチ領域イメージ内でアレイ・パターンは識別されていない。一実施態様に於いて、本方法は、ウエハーを横切る第一方向に一つまたは複数の帯状のイメージ・データを取得し、そしてウエハーを横切る第二方向に一つまたは複数の帯状のイメージ・データを取得することにより、一つまたは複数のサーチ領域イメージを取得することを含む。第二方向は、第一方向に対し、実質的に垂直である。他の実施態様に於いて、本方法は、ウエハーの第一スキャン中に一つまたは複数のトレーニング・イメージを取得し、ウエハーの第二スキャン中に一つまたは複数のサーチ領域イメージを取得することを含む。他の実施態様に於いて、一つまたは複数のサーチ領域イメージは、一つまたは複数のページ・ブレークにより分離されるアレイ領域の二つまたはそれ以上のイメージを含む。

一実施態様に於いて、本方法は、一つまたは複数のサーチ領域イメージからのノイズを除去するために、比較ステップの前に、一つまたは複数のサーチ領域イメージをフィルタリングすることを含む。他の実施態様に於いて、決定ステップは、一つまたは複数のトレーニング・イメージのテクスチャの一つまたは複数の特性の一つまたは複数の統計に基づき決定される一つまたは複数の閾値に、比較ステップの結果を、個々に比較することを含む。

一実施態様に於いて、一つまたは複数のサーチ領域イメージ内の異なる領域に位置する一つまたは複数のサーチ領域イメージ内の異なる領域に位置する一つまたは複数の領域を用いて、一つまたは複数の差分ヒストグラムを決定すること、一つまたは複数の差分ヒストグラムに基づき、一つまたは複数の閾値を決定すること、そして、一つまたは複数の差分ヒストグラムを用いて決定された一つまたは複数の閾値を用いて、一つまたは複数のサーチ領域イメージ内の一つまたは複数の領域を拡張することを、認識ステップは含む。認識ステップは、サーチ領域イメージ内の領域を軸に投影し、軸に実質的に垂直な方向に拡張されたページ・ブレークとして、軸の上に投影された領域内の不連続性を決定することを含む。

一実施態様に於いて、コンピュータ実施方法の全ステップは自動的に実施される。幾つかの実施態様に於いて、一つまたは複数のトレーニング・イメージと一つまたは複数のサーチ領域イメージは明視野イメージングを用いて取得される。

異なる実施態様に於いて、一つまたは複数のトレーニング・イメージと一つまたは複数のサーチ領域イメージは暗視野イメージングを用いて取得される。係る一実施態様に於いて、一つまたは複数のトレーニング・イメージは、異なる光学的条件を用い、ウエハー上のトレーニング・ブロック内で取得された異なるトレーニング・イメージを含み、そして一つまたは複数のサーチ領域イメージは、異なる光学的条件を用い、ウエハー上のサーチ領域内で取得された異なるサーチ領域イメージを含む。一実施態様に於いて、異なる光学的条件は、一つまたは複数のフーリエ・フィルタの使用または使用無しのイメージングを含む。係る幾つかの実施態様に於いて、比較ステップは、第一の異なるトレーニング・イメージの一つまたは複数のテクスチャ特性を、同じ光学的条件のもとで取得された第一のサーチ領域イメージの一つまたは複数のテクスチャ特性に比較し、第二の異なるトレーニング・イメージの一つまたは複数のテクスチャ特性を、同じ光学的条件のもとで取得された第二のサーチ領域イメージの一つまたは複数のテクスチャ特性に比較することを含む。係る一実施態様に於いて、決定ステップは、一つまたは複数のテクスチャ特性が、異なる第一と第二のトレーニング・イメージ内の一つまたは複数のテクスチャ特性にそれぞれ実質的にマッチする異なる第一と第二のサーチ領域イメージ両者内の領域を決定することを含む。幾つかの実施態様に於いて、認識ステップは、決定ステップと異なるサーチ領域イメージの一つのみの結果に基づき、ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域に対応する長方形の実質的に正確な境界を認識することを含む。

上に記載される全てのステップは、ここに更に記載される如く実施可能である。される。上に記載される本方法の実施態様の個々は、ここに記載される任意の他の方法の任意の他のステップを含むことが可能である。上に記載される本方法の実施態様は、ここに記載される任意のシステムを用いて実施可能である。

更なる実施態様は、ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域の認識するための方法を設定するためのコンピュータ実施方法に関する。コンピュータ実施方法は、一つのアレイ領域内で取得されたトレーニング・イメージ内のアレイ・パターンが識別されたかを決定することを含む。またコンピュータ実施方法は、アレイ・パターンが識別されたものである場合、アレイ領域の認識方法に於いて、テンプレート・マッチングが使用されるべきであると決定することを含む。更にコンピュータ実施方法は、アレイ・パターンが識別されたものでない場合、アレイ領域の認識方法に於いて、テクスチャ・マッチングが使用されるべきであると決定することを含む。

上に記載されるコンピュータ実施方法の実施態様の個々のステップは、ここに更に記載される如く実施可能である。上に記載されるコンピュータ実施方法の実施態様は、ここに記載される任意の他の方法の任意の他のステップを含み得る。上に記載されるコンピュータ実施方法の実施態様は、ここに記載される任意のシステムを用いて実施可能である。

本発明の更なる目的と利点は、以下の詳細な記述と添付された図を参照することで明らかになるであろう。
ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ・ブロックのアレイ領域で選択されたトレーニング・イメージと、互いに実質的に直交する方向で、ウエハーに亘り走査された二つの帯状物の一実施態様の上面図を示す概略的なダイアグラムである。 ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域を認識するためのコンピュータ実施方法の一実施態様の異なるステップでの様々なイメージの例を示す図である。 ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域を認識するためのコンピュータ実施方法の他の実施態様の異なるステップでの様々なイメージの例を示す図である。 ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域を認識するためのコンピュータ実施方法の更なる実施態様の異なるステップでの様々なイメージの例を示す図である。 ここに記載されるコンピュータ実施方法の一つまたは複数を実施するように設定されたキャリア・ミディアムとシステムの異なる実施態様の断面図を示す概略的なダイアグラムである。 ここに記載されるコンピュータ実施方法の一つまたは複数を実施するように設定されたキャリア・ミディアムとシステムの異なる実施態様の断面図を示す概略的なダイアグラムである。

本発明は様々な修正と変更が可能であるが、図を用いることで特定の実施態様が示され、ここに詳細に記述される。しかしながら、ここに示される図と特定の記述は発明を開示された特定の形式に制限することを意図したものでなく、逆に、添付された請求項により定義される本発明の精神と展望の範囲内で全ての修正、同等物、変更を網羅することを意図したものである。

ここで用いられたように、用語「ウエハー」は一般に半導体材料または非半導体材料を意味する。半導体材料または非半導体材料の例としては、以下に限定されないが、単結晶シリコン、ヒ化ガリウム、リン化インジウムなどがある。これらの基板は半導体製造工場で一般に見出され、及び/または、処理されるものである。

ウエハーは基板上に形成された一つまたは複数の層を含み得る。例えば、係る層として、以下に限定されないが、レジスト、誘電体材料、導電材料などがある。本分野に於いて、このような層の多くの種類が知られており、ここで用いられた用語「ウエハー」はそのような層のあらゆる種を有するウエハーを包含することを意図している。

ウエハー上に形成された一つまたは複数の層をパターン化可能である。例えば、ウエハーは複数のダイを有し、個々のダイは繰り返されるパターンの特徴を有する。このような材料の層を形成しプロセスすることは、完成された素子を最終的にもたらし得る。ウエハー上には多くの異なる種類の素子を形成可能であり、用語ウエハーは、この分野において公知の任意の素子が製造されたウエハーを包含することを意図している。

用語「第一の」と「第二の」はここで、異なる欠陥、試験イメージなどを区別するために用いられる。用語「第一の」と「第二の」は、欠陥、試験イメージなど経時的な、空間的な、または選択的な属性を表すものではない。

ここに記される図は、原寸に比例していないことに留意されたい。特に、要素の特徴を強調するために、図の要素の幾つかの寸法は大きく誇張されている。また、複数の図は同じ縮尺で描かれていないことに留意されたい。複数の図に亘り示される要素は、同じ参照番号を用いて同様に示される場合がある。

一般に、ここに記載される実施態様は、半導体ウエハー検査アプリケーションに関するアレイ領域とページ・ブレークを自動的に見出す方法とシステムに関する。例えば、一実施態様は、ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域を認識するためのコンピュータ実施方法に関する。幾つかの実施態様に於いて、本方法は、ウエハー上に形成されたアレイ領域の一つよりトレーニング・イメージを取得し、ウエハーに関して、サーチ領域イメージを取得することを含む。

一実施態様に於いて、アレイ・パターンは、トレーニング・イメージ内とサーチ領域イメージ内で識別される。明らかに、トレーニング・イメージ内とサーチ領域イメージ内で識別されるアレイ・パターンは、プロセス、またはイメージング前にウエハーに実施されるプロセス、そして、素子設計とプロセス、またはイメージング前にウエハーに実施されるプロセスとの相互作用により変化する。好ましくは、この実施態様に於いて、ここに更に記載される如く、アレイ・パターンのテンプレート・マッチングが実施できるように、十分な解像度を有するトレーニング・イメージ内とサーチ領域イメージ内でアレイ・パターンがイメージングされることが好ましい。係る一実施態様に於いて、テンプレート・イメージとサーチ領域イメージは明視野（BF, Bright Field）イメージングを用いて取得される。BFイメージングを用いたテンプレート・イメージとサーチ領域イメージの取得は、ここに更に記載される如く実施可能である。

幾つかの実施態様に於いて、トレーニング・イメージは、ウエハー上に形成されたダイに於けるトレーニング・ブロック内で取得される。トレーニング・ブロック内で取得されたトレーニング・イメージの一部は、ここに更に記載される如く、テンプレート・イメージとして使用可能である。このようにして、トレーニング・イメージ内でアレイ・パターンが識別された場合、アレイ・パターンは、また、テンプレート・イメージ内で識別される。しかしながら、ここに記載される如く、テンプレート・マッチングのためのテンプレート・イメージとして、トレーニング・イメージ自身を使用可能である。

本方法実施態様のユーザは、トレーニング・ブロックを選択できる。ユーザは、アレイ・パターンが形成されるダイのアレイ領域内で任意の長方形（または正方形）として、トレーニング・ブロックを選択できる。図1に示される如く、例えば、アレイ・ブロック12はダイ14の内部に位置している。更に、アレイ・ブロックは、アレイ領域16とページ・ブレーク18を含む。アレイ・ブロック12は、ここに更に記載される如く、ページ・ブレークとアレイ領域が認識されるべき（例えば、ページ・ブレークとアレイ領域を設定しなくてはならない）アレイ範囲である。幾つかの実施態様に於いて、ユーザは、ページ・ブレーク、及び/または、アレイ領域が設定されなくてはならないアレイ・ブロック、及び/またはアレイ範囲を、選択または設定する。幾つかの実施態様に於いて、ダイの全域（例えばダイ14）が、アレイ・ブロックとして選択され得る。

更に図1に示す如く、ユーザは、アレイ・ブロック内に含まれる一つのアレイ領域16の十分内側で、トレーニング・ブロック10を選択できる。アレイ領域の十分内側で、トレーニング・ブロック10は選択可能であり、トレーニング・ブロックが、アレイ領域内で形成されたアレイ・パターンのみを含むことを確実にする。このようにして、ユーザは、アレイ配列のみを含むトレーニング・ブロックを設定できる。更に、図1は、アレイ・ブロック内に含まれる一つの特定のアレイ領域内で選択されたトレーニング・ブロックを示すが、トレーニング・ブロックは、アレイ・ブロック内に含まれる任意のアレイ領域内で選択可能である。ユーザにより選択されたトレーニング・ブロックは、コア・アレイ検知アルゴリズムのトレインに使用可能であり、このアルゴリズムは、ここに更に記載される如く、アレイ領域の認識に使用可能である。

トレーニング・ブロックの選択に関する手入力方法の一実施態様に於いて、ユーザは、ウエハー上に形成されたデバイスに関する設計データより、トレーニング・ブロックを選択できる。或いは、ユーザは、手入力により、ウエハー上に形成された一つまたは複数のダイの異なる領域を見るための検査サブシステムをコントロールし、該検査サブシステムの視野を、選択したトレーニング・ブロックに位置合わせし、視野内の領域を本方法で用いられるトレーニング・ブロックとして受け入れることにより、トレーニング・ブロックを選択できる。

またユーザは、本方法で用いられるサーチ領域を選択できる。このようにして、ユーザは、本方法がアレイ領域を認識するために使用されるサーチ領域を設定できる。特に、ユーザは、ユーザがアレイ・ブロック、及び/または、ページ・ブレークを自動的に見出す方法を有することに興味がある範囲内で、サーチ領域（数千のアレイ・ブロックならびにページ・ブレークを含み得る）を設定可能である。一般に、この分野では、ページ・ブレークは、物理的メモリの実質的に連続な領域を分割しているダイの領域として定義される。物理的メモリの連続な領域の個々は、一般に、ページ・フレームと呼称される。ユーザにより選択されるサーチ領域は、ウエハー上のダイの全域、または、ウエハー上のダイのある部分とすることができる。サーチ領域は、任意の適切な方法に於いてユーザにより選択され得る。

ここに更に記載される如く、サーチ領域イメージは、ユーザにより選択されたサーチ領域の全域、またはユーザにより選択されたサーチ領域の一部のみに関して取得可能である。ここに更に記載される如く、アレイ領域がページ・ブレークより識別できるように、サーチ領域イメージは、アレイ領域とページ・ブレークに関する十分な情報を有することが望ましい。例えば、幾つかの実施態様に於いて、サーチ領域イメージは、一つまたは複数のページ・ブレークの少なくとも一部により分離されている二つもしくはそれ以上のアレイ領域の少なくとも一部のイメージを有する。このようにして、個々のサーチ領域イメージは、ページ・ブレークにより分離されるアレイ領域のグループを有することが好ましい。

幾つかの実施態様に於いて、本コンピュータ実施方法は、ウエハーのイメージングにより、トレーニング・イメージ、サーチ領域イメージ、そして、ここに記載される任意の他のイメージ（画像）を取得することを含む。係る一実施態様に於いて、本方法は、光学的イメージングにより、トレーニング・イメージ、サーチ領域イメージ、そして、ここに記載される任意の他のイメージを取得することを含む。異なる実施態様に於いて、本方法は、電子ビーム・イメージングにより、トレーニング・イメージ、サーチ領域イメージ、そして、ここに記載される任意の他のイメージを取得することを含む。光学的ならびに電子ビーム・イメージングは、ここに記載される如く設定されるシステムを用いて実施可能である。更に、コンピュータ実施方法は、ウエハーのイメージング無しに（例えば、イメージを生成した他の方法またはシステムより係るイメージを取得することにより）、トレーニング・イメージ、サーチ領域イメージ、そして、ここに記載される任意の他のイメージを取得することを含む。

トレーニング・イメージ、サーチ領域イメージ、そしてここに記載される任意の他のイメージ（例えば、パッチ状イメージ、帯状イメージなど）は、ウエハーに関して取得可能な任意のイメージとすることが可能である。更に、トレーニング・イメージ、サーチ領域イメージ、そしてここに記載される任意の他のイメージは、この分野で公知の任意のイメージ・フォーマットを有することが可能である。換言すれば、ここに記載される本方法は、方法内で使用可能なイメージまたはイメージ・データの種類による制約を受けない。特に、ここに記載されるイメージは任意の適切な種類のイメージとすることが可能である。

幾つかの実施態様に於いて、本方法は、ウエハーの第一スキャン中にトレーニング（またはテンプレート）・イメージを取得し、そしてウエハーの第二スキャン中にサーチ領域イメージを取得することを含む。例えば、本実施態様は、二つの種類のスキャンを有することが可能であり、それらは、ここで、トレーニング・スキャン、そしてファインデング・スキャンと呼称され、ユーザは、上に記載される如く、トレーニング・スキャンに関する比較的小さなケア領域（またはトレーニング・ブロック）を指定可能である。このようにして、ここに記載される実施態様は、アレイ領域の認識に関し、トレーニング・スキャンならびにファインデング・スキャンを実施可能である。

ここに記載される実施態様に於けるトレーニング・イメージとサーチ領域イメージの取得は、手入力により、自動化により、または半自動化により（例えば、ユーザ支援）実施可能である。トレーニング・イメージの取得に関する手入力方法の一実施態様に於いて、ユーザは、ウエハーの予備スキャンで取得された一つまたは複数のイメージから、トレーニング・イメージを選択できる。トレーニング・イメージ取得に関するユーザ支援方法の一実施態様に於いて、ユーザは、ウエハー上で形成されるべきデバイスのグラフィカル・デザイン・ストリーム (GDS) などの設計データの表示から、本方法で使用されるべきトレーニング・ブロックを選択できる。本方法は、（例えば、設計データ、設計データ内のトレーニング・ブロックの位置、ウエハー上のダイに関するレイアウト、任意の関連情報、またはこれらの組み合わせを用い）ウエハー上で選択されたトレーニング・ブロックの推定位置を決定することを含み得る。また本方法は、トレーニング・イメージとして取得されたイメージを容認するか、拒否できるように、推定位置でウエハーのイメージを取得することと、取得されたイメージをユーザに提示することを含み得る。

トレーニング・スキャンは、本方法の一つまたは複数のステップを実施するように設定したソフトウェアまたはシステムにより自動的に開始可能である。トレーニング・スキャンに於いて、本方法は、ダイのアレイ領域の一つの中でアレイ・パターンが形成されたウエハー上の領域をイメージングすることにより、トレーニング・イメージを取得することを含む。例えば、本方法は、ウエハーのトレーニング・スキャンに於いて、トレーニング・ブロックのイメージを取得するために、選択されたトレーニング・ブロックを用いることを含み得る。

ここに記載される如く、トレーニング・ブロックはユーザにより選択可能である。或いは、トレーニング・ブロックは、ここに記載される実施態様により、自動的に設定可能である。例えば、トレーニング・イメージの取得は、ウエハー上のトレーニング・ブロックの位置を決定することを含み得る。係る一例に於いて、本方法は、ウエハー上のアレイ・パターンの位置を推定するために、デバイスの設計、ウエハー上のダイのレイアウト、任意の関連情報、またはこれらの組み合わせを使用可能である。また本方法は、検査サブシステムが、推定位置に於いてイメージを取得できるように、検査サブシステムの、及び/または、ウエハーの位置決めを含み得る。

アレイ領域の一つの内部領域でトレーニング・イメージが取得されたことを確認するために、トレーニング・イメージを設計（例えば、ウエハー上に設計がどのようにプリントされるかを示すシミュレートされたイメージであり、これは、一般に、Verma等により、2005年9月14日に出願された米国特許出願11/226, 698号、2006年3月23日に広告された、米国公開特許広報2006/0062445号に記載された方法とシステムを用いて生成可能であり、これらはここに詳述された参照文献として取り扱われる）と比較可能である。係る比較は、ここに記載される如く（例えば、テンプレート・マッチングを用いて）実施可能である。トレーニング・イメージ内のアレイ・パターンがアレイ・パターンの設計に実質的に合致するとシステムが判断した場合、本方法は、一つのアレイ領域の中で取得されたものとして、トレーニング・イメージを確認することを含む。

或いは、イメージがウエハー上のダイのアレイ領域内で取得されたかを確認するために、パターン認識法、及び/または、一連の規則を、ウエハー上のアレイ領域の推定位置で取得されたイメージに適用可能である。例えば、ダイに於けるアレイ領域とダイに於ける非アレイ領域とを区別するための、パターン認識法、または一連の規則を用いることができるように、ダイのアレイ領域に関する設計に基づき、パターン認識法、そして一連の規則の一つまたは複数のパラメタを定義可能である。パターン認識法、または一連の規則に関して使用される方法、及び/または、アルゴリズムは、この分野で公知の任意の適切な設定とすることが可能である。このようにして、パターン認識法、または一連の規則の結果が、アレイ・パターンが取得されたイメージ内に現れることを示す場合、本方法は、取得されたイメージをトレーニング・イメージとして確認することを含み得る。

また本方法は、複数のトレーニング・イメージを、ウエハー上の異なるアレイ領域、及び/または、異なるダイ領域内で取得することを含む。（例えば、イメージを互いに整列させ、イメージの平均化を行うことで）複数のトレーニング・イメージを組み合わせ、ここに記載される実施態様に於いてトレーニング・イメージとして使用可能な複合トレーニング・イメージを生成可能である。複合トレーニング・イメージは、ここに記載される如く使用可能であり、トレーニング・イメージ内の（例えば、トレーニング・イメージに現れるランダムな欠陥からの）ノイズを削減し、従って、本方法の精度を改善する。

トレーニング・スキャンは、トレーニング・イメージ内にある一つまたは複数のイメージを用い、コア・アレイ検知アルゴリズムをトレーニングすることを含み得る。例えば、ここに更に記載される如く、ファインデング・スキャンの最中に使用されるべき一つまたは複数のアルゴリズム・パラメータを、自動的にアルゴリズムが抽出できるようにトレーニング・スキャンを実施可能である。本方法のトレーニング・フェイズの最中に、本発明は、ここに更に記載されるファインデング・フェイズ内でどのアルゴリズム（テンプレートまたはテクスチャ・マッチング）が用いられるべきかを決定することを含み得る。このステップはコア・アルゴリズムを用いて実施可能である。テンプレート・マッチング・アルゴリズムは、識別可能なアレイ・パターンに関し使用することが好ましい。テクスチャ・マッチング・アルゴリズムは、識別不可能なアレイ・パターンに関し使用することが好ましい。テンプレート・マッチング・アルゴリズムとテクスチャ・マッチング・アルゴリズムは、ここに更に記載される如く設定され、使用可能である。

このようにして、トレーニング・フェイズは、ウエハー上のダイに於けるアレイ領域を認識するための方法（の少なくとも一部）を設定することを含み得る。ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域の認識方法を設定するためのコンピュータ実施方法の一実施態様は、一つのアレイ領域内で取得されたトレーニング・イメージ内のアレイ・パターンが識別されたか否かを決定することを含む。トレーニング・イメージ内のアレイ・パターンが識別されたか否かを決定することは、任意の適切な方法により実施され得る。例えば、パターン認識法をトレーニング・イメージに適用可能である。パターン認識法が失敗しない場合、アレイ・パターンは、トレーニング・イメージ内で識別されたものとして決定可能である。パターン認識法が失敗した場合、アレイ・パターンは、トレーニング・イメージ内で識別されないものとして決定可能である。他の例に於いて、トレーニング・イメージのコントラストといった一つまたは複数の特性が決定され、そしてトレーニング・イメージ内のアレイ・パターンが識別されたか否かが決定される。一つまたは複数の特性は、この分野で公知の任意の適切な方法により決定可能である。

上に記載されるコンピュータ実施方法は、（例えば、トレーニング・アルゴリズムを用いた）ファインデング・スキャンの最中に使用されるべきアルゴリズム（テンプレートまたはテクスチャ・マッチング）を自動的に決定することを含み得る。例えば、コンピュータ実施方法は、アレイ・パターンがトレーニング・イメージ内で識別された場合、アレイ領域を認識する方法で用いられるべきテンプレート・マッチングを決定することを含む。テンプレート・マッチングは、ここに記載される如く実施可能である。更に、コンピュータ実施方法は、アレイ・パターンがトレーニング・イメージ内で識別されない場合、アレイ領域を認識する方法で用いられるべきテクスチャ・マッチングを決定することを含む。テクスチャ・マッチングは、ここに記載される如く実施可能である。

ファインデング・スキャンは、本方法の一つまたは複数のステップを実施するように設定されたソフトウェアまたはシステムにより開始可能である。更にファインデング・スキャンは、ユーザにより開始可能である。例えば、本方法の一つまたは複数のステップを実施するように設定されたソフトウェアまたはシステムによるユーザ・インターフェイス（ここには示されていない）内に表示された「ページ・ブレークを見出す」をユーザはクリックできる。ファインデング・スキャンは、サーチ領域イメージまたはイメージを取得することを含み得る。例えば、一実施態様に於いて、本方法は、上に記載される如くユーザにより定義されるか、または上に記載される如く自動的に選択される一つまたは複数のサーチ領域のイメージを取得するために、ウエハーをスキャンすることを含む。

幾つかの実施態様に於いて、本方法は、ウエハーを横切った第一方向内で帯状のイメージ・データを取得し、ウエハーを横切った第二方向内で帯状のイメージ・データを取得することでサーチ領域イメージを取得することを含む。第二の方向は、第一の方向に対し、実質的に垂直である。このように、ここに記載される実施態様は、ファインデング・スキャンに於いて、ウエハーをスキャンし、水平な帯状イメージと垂直な帯状イメージを取得することを含む。ファインデング・スキャンは、垂直方向と水平方向のページ・ブレークをそれぞれ見出すために一つの水平な帯状イメージと一つの垂直な帯状イメージを取得することを含み得る。例えば、図1に示す如く、ファインデング・スキャンは、水平方向のページ・ブレークを見い出すために使用可能な垂直な帯状イメージを取得するために、垂直な帯状領域（swath）20をスキャンすることを含み得る。更に、ファインデング・スキャンは、垂直なページ・ブレークを見い出すために使用可能な水平な帯状イメージを取得するために、水平な帯状領域22をスキャンすることを含み得る。

幾つかの実施態様に於いて、水平な帯状領域は、サーチ領域の幅に凡そ等しい幅と、トレーニング・ブロックの高さに凡そ等しい高さを有する。例えば、図1に示す如く、水平な帯状領域22は、アレイ・ブロック12の幅に凡そ等しい幅と、トレーニング・ブロック10の高さに凡そ等しい高さを有し得る。係る幾つかの実施態様に於いて、垂直な帯状領域は、トレーニング・ブロックの幅に凡そ等しい幅と、サーチ領域の高さに凡そ等しい高さを有し得る。例えば、図1に示す如く、垂直な帯状領域20は、トレーニング・ブロック10の幅に凡そ等しい幅と、アレイ・ブロック12の高さに凡そ等しい高さを有し得る。

また、ファインデング・スキャンは、サーチ領域内のアレイ領域を自動的に認識することを含む。（テンプレート・マッチングまたはテクスチャ・マッチングに関する）コア・アレイ検知アルゴリズムは、ファインデング・スキャンの一部として起動可能である。基本的に、コア・アルゴリズムは、非アレイ・パターンよりアレイ・パターンを識別し、アレイ領域を特定する長方形のリストを出力するように設定される。更に、ここに記載される方法は、ページ・ブレークを認識し、ページ・ブレークを特定する長方形のリストを生成することを含み得る。また本方法は、ページ・ブレークを特定する長方形をアレイ領域とは別の領域に分類することを含み得る。

一実施態様に於いて、本方法は、一つのアレイ領域内で取得されたテンプレート・イメージ内のアレイ・パターンを、ウエハーに関して取得されたサーチ領域イメージに比較することを含む。このようにして、幾つかの実施態様に於いて、比較するステップは、テンプレート・マッチングまたは「パターン・マッチング」を含む。特に、ここに記載される方法は、パターン・マッチング技術を用い、ダイに於けるアレイ領域を自動的に認識可能である。

本方法は、比較的良好に識別されたアレイ・パターンの比較と検知に関するテンプレート・マッチング・アルゴリズムまたは方法を用いることを含み得る。例えば、テンプレート・イメージ内のアレイ・パターンをサーチ領域イメージに比較する結果は、ここに記載される如く、テンプレート・イメージ内のアレイ・パターンがサーチ領域イメージ内のアレイ・パターンに実質的に一致するか否かを判断するのに使用可能である。このようにして、本方法は、テンプレート・イメージに実質的にマッチするサーチ領域イメージ内の領域を認識するためにパターン・マッチングを実施することを含み得る。

サーチ領域イメージは、テンプレート・イメージに比較して、ダイのより大きなの領域のイメージであるため、テンプレート・イメージが、サーチ領域イメージ内の異なる領域に比較されるように、比較ステップを実施可能である。このようにして、比較ステップは、サーチ領域イメージ全域に亘りテンプレート・イメージをスキャンすることを効果的に含み得る。換言すれば、本方法は、サーチ領域イメージの全領域がテンプレート・イメージに比較されるまで、サーチ領域イメージ内で一つまたは複数のテンプレート・イメージを「スライド」することを含み得る。

パターン・マッチング技術は数多くの多くの分野で使用されている。現在使用可能なパターン・マッチング技術の幾つかの例として、summing of the squares of the differences (SSD)、normalized cross correlation (NCC)、特性抽出そして特性に基づくマッチングがある。SSD法の例は、Levy等に授与された米国特許4,579,455号、Yi等に授与された米国特許6,930,782号、そしてMaeda等に授与された米国特許6,947,587号にあり、これらはここに詳述された参照文献として取り扱われる。NCC法の例は、Masaki等に授与された米国特許5,521,987号、そしてShishido等に授与された米国特許6,865,288号にあり、これらはここに詳述された参照文献として取り扱われる。特性抽出法の例は、Han等に授与された米国特許6,104,835号、Vachtesvanos等に授与された米国特許6,650,779号、Pan等に授与された米国特許6,804,381号、そしてOkuda等に授与された米国特許6,855,381号にあり、これらはここに詳述された参照文献として取り扱われる。SSD等のイメージの明度/コントラストに比較的敏感な技術に関しては、階調補正（gray level correction, GLC）法などの、イメージの明度/コントラスト修正法がまた開発されている。階調補正に使用できる方法の例は、Yoshida等による米国特許出願広告2005/0062963号にあり、これはここに詳述された参照文献として取り扱われる。ウエハー配列そしてフィールド・ダイ登録などの作業のために、これらのテクノロジーは検査ツール内で用いられている。しかしながら、ここに記載された方法は、ウエハー検査アプリケーションに関してケア領域を設定するために用いられる、初のパターン・マッチング・テクノロジーのアプリケーションであると考えられるものである。

一実施態様に於いて、本方法は、以下のステップを実施するために（識別可能なアレイ・パターンに使用される）コア・アレイ検知アルゴリズムとテンプレート・マッチング・アルゴリズムに関するデータ・フローを用いて、上に記載される比較ステップ実施可能である。図2に示されるイメージ24は、比較的良く識別されたアレイ・パターンを含むイメージの一例である。図2に示される如く、ユーザは、トレーニング・ブロックとして、イメージ24の内でトレーニング・アレイ領域26を選択できる。一実施態様に於いて、アルゴリズムは、トレーニング・アレイ領域26よりテンプレート・イメージ28を自動的に抽出可能である。テンプレート・イメージ28は、アレイ領域内のセルの幅と高さにそれぞれ凡そ等しい幅と高さを有することができる。アレイ領域内のセルの水平（ｘ）方向の大きさに凡そ等しい幅とセルの垂直（ｙ）方向の大きさに凡そ等しい高さを有するアレイ・パターンのテンプレート・イメージは、アルゴリズムのファインデング・フェーズへのインプットとして供給可能である。テンプレート・イメージの幅と高さは、アルゴリズムのトレーニングを含む方法のトレーニング・フェーズの最中に決定可能である。

比較ステップは、テンプレート・イメージを用いてサーチ領域のNCCを実施することと、x軸とｙ方向に周期的な距離でピーク係数を有するNCCイメージを生成することを含み得る。例えば、イメージ24がサーチ領域イメージとして用いられた場合、テンプレート・イメージ28を用いてイメージ24の実質的全域にNCCを実施可能である。係る一例に於いて、テンプレート・マッチングを用いて実施されたNCCの結果は、相互相関のイメージ30を含み得る。イメージ30に於けるピーク係数値は、テンプレート・イメージ内のアレイ・パターンに実質的にマッチするサーチ・イメージ領域内の領域に対応可能である。換言すれば、アレイ領域内で見出されたピークは比較的高い相関によるものである。

パターン・マッチング技術を用いることは、他のアレイ測定基準または属性に基づくケア領域設定法には無い柔軟性とロバスト性を、ここに記載される方法の実施態様に提供する。ここに記載される如くパターン・マッチング技術を用いることは、それ故、テンプレート内のアレイ・パターンに実質的に一致するアレイ・パターンが形成されるサーチ領域イメージ内の領域をより正確に決定する能力を提供する。

また、本方法は、比較ステップの結果に基づきテンプレート・イメージの中のアレイ・パターンに実質的にマッチするパターンが形成されたサーチ領域イメージ内の領域を決定することを含む。一実施態様に於いて、比較ステップは上に記載される如く実施可能なパターン・マッチングを含む。係る一実施態様に於いて、決定ステップは、パターン・マッチングの結果に閾値を適用することを含む。幾つかの実施態様に於いて、本方法は、比較ステップの結果に適用されるべき適切な閾値を決定することを含む。係る一実施態様に於いて、本方法は、トレーニング・スキャンの最中に実施可能なパターン・マッチングに関する適切な閾値を自動的に決定することを含む。適切な閾値を決定することは、ここに更に記載される如く、あるいは他の任意の適切な方法により、実施可能である。

幾つかの実施態様に於いて、本方法は、上に記載される決定ステップ内の次のステップを実施するために、（識別可能なアレイ・パターンに関して用いられる）コア・アレイ検知アルゴリズムならびにテンプレート・マッチング・アルゴリズムまたは方法に関するデータ・フローを用いることを含む。特に、上に記載される比較ステップ内で生成されたNCCイメージは、（例えば、上に記載される如く決定可能な最適な閾値を用いて）閾値と比較可能であり、黒のバックグランドに対して、ピーク位置で白い点を示すバイナリ・イメージを生成する。例えば、図2に示される相互相関イメージ30は、白黒のイメージ32を生成するために、相関値を閾値で篩い分けた後にバイナリ化可能である。白い点を塗りつぶされた長方形の中心として用いることで、テンプレート・イメージの幅に凡そ等しい幅と、テンプレート・イメージの高さに凡そ等しい高さを有する塗りつぶされた長方形または正方形（例えば、長方形内の全画素の値が１）を描くことができる。このステップは（イメージ34内に示す如く）、白い領域が「シード・アレイ長方形」を示すバイナリ・イメージを生成する。

一つまたは複数のシード・アレイ長方形の位置と大きさは、バイナリ・イメージの連結成分ラベリングにより決定可能である。例えば、凡そセル・サイズの分だけ離れているピークは、（イメージ34に示される如く）結合されバイナリ・イメージを生成可能である。そして連結成分ラベリングは、図2に示されるラベル付けされたイメージ34のような、バイナリ・イメージ内の結合領域とそれらの境界ボックスを検知するために使用可能である。バイナリ・イメージの連結成分ラベリングはこの分野で公知の任意の適切な方法により実施可能である。

従って、決定ステップは、テンプレート・イメージ内のアレイ・パターンに実質的にマッチするパターンが形成されたサーチ領域イメージ内の複数の領域を決定することを含む。このようにして、比較ステップは、テンプレート・イメージを用いてサーチ領域イメージをスキャンし、決定ステップは、サーチ領域イメージ内のアレイ・パターンの複数の事例を認識することを含み得る。

更に、本方法は、決定ステップに基づき、ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域を認識することを含む。一実施態様に於いて、認識ステップは、サーチ領域イメージ内の異なる位置に位置するサーチ領域イメージ内の一つまたは複数の領域を用いて差分ヒストグラムを決定すること、差分ヒストグラムに基づき閾値を決定すること、（トレーニング・スキャンで決定可能な）最適の閾値を用いた比較ステップの結果に基づき、テンプレート・イメージ内のアレイ・パターンに実質的にマッチするパターンが形成されたサーチ領域内の領域を決定すること、差分ヒストグラムより決定された閾値を用いてサーチ領域イメージ内の一つまたは複数の領域を拡張することを含む。コア・アレイ検知アルゴリズムならびにテンプレート・マッチング・アルゴリズムに関するデータ・フローまたは（識別可能なアレイ・パターンに関して用いられる）方法を用いることを含む。

係る一実施態様に於いて、本方法は、上に記載される認識ステップ内の次のステップを実施するために、（識別可能なアレイ・パターンに関して用いられる）コア・アレイ検知アルゴリズムならびにテンプレート・マッチング・アルゴリズムに関するデータ・フローを用いることを含む。特に、シード・アレイ長方形を用いて、もとのイメージとシフトしたイメージの差を取ることでｘとｙの両方向に差分ヒストグラムを決定可能である。シフトしたイメージは、x軸方向に凡そセルのx軸方向の大きさ分だけもとのイメージからシフトされ、ｙ軸方向に凡そセルのｙ方向の大きさ分だけもとのイメージからシフトされ得る。これら（ｘ軸方向とｙ軸方向の）差分ヒストグラムは、「真の」アレイ領域端部境界を決定するためにシード・アレイ長方形が更に拡張される次の段階で使用可能な最適の閾値の生成に使用可能である。このようにして、異なるイメージ・プロフィルを用いて、「真の」アレイ領域端部を決定するために、境界ボックスは、ｘ軸方向とｙ軸方向に更に拡張可能である。例えば、上に記載される如く決定可能な拡張された境界ボックス36は、図2のイメージ40に示されるアレイ領域38の端部に対応している。シード・アレイ長方形が拡張された後で、アレイ領域に対応する長方形の最終的なリストは、出力として生成可能である。また、イメージ40に示されるようなアレイ端部、及び/または、境界ボックスは、ここに更に記載される如く、アレイ領域に関するケア領域の決定に使用可能である。

幾つかの実施態様に於いて、本方法は、サーチ領域内に含まれ、最小のアレイ領域の寸法よりも小さな寸法を有する「虚偽の」アレイ長方形をフィルターにかけて除去することを含む。例えば、設計データ、ウエハー上のアレイ・ブロックの形成に用いられたプロセスに関する情報、ウエハー上のサーチ領域に関する情報、他の関連情報、またはこれらの組み合わせを用いて、最小のアレイ領域の寸法が決定可能である。拡張されたアレイ長方形の寸法は、任意の適切な方法によって決定可能であり、任意の適切な方法によって最小のアレイ領域の寸法に比較可能である。このようにして、アレイ領域として認識されるが、実際はダイの非アレイ領域に位置するサーチ領域内の任意の領域を、長方形の最終的なリストより除去可能であり、それ故、ここに記載される方法の精度が改善される。

他の実施態様に於いて、認識ステップは、サーチ領域イメージ内の領域を軸に投影し、軸に実質的に垂直な方向に延びるページ・ブレークとして、軸の上に投影された領域内の不連続性を決定することを含む。このようにして、本方法は、投影を用いて、アレイ長方形（例えば、拡張されたシード・アレイ長方形）をページ・ブレークに変換することを含み得る。ページ・ブレークの認識は、サーチ領域内の水平方向と垂直方向のパージ・ブレークは、実質的に直交しており、それぞれ、サーチ領域の全幅と全高さに亘り延びているという仮定に基づき、アレイ領域を間接的に認識するために使用可能である。このようにして、本方法は、（本方法が水平方向または垂直方向のぺージ・ブレークのどちらを認識するかに応じて）長方形を水平方向軸または垂直方向軸に投影することで、アレイ・パターンに対応する長方形をページ・ブレークに変換し、長方形の投影に起因する線の不連続性を見出すことを含み得る。

しかしながら、他の実施態様に於いて、サーチ領域イメージ内の領域（例えば、拡張された領域）を軸上に投影することなく、ダイ内のアレイ領域を認識可能である。例えば、本実施態様は、サーチ領域イメージ内の領域（例えば、拡張された領域）のイメージを生成し、ページ・ブレークとしてサーチ領域イメージ内の領域の間でスペースを検知するために、パターン認識アルゴリズムなどのアルゴリズムを使用し、従って、ダイ内のアレイ領域を効率的に認識することを含み得る。

それ故、ここに記載される実施態様に於いて、本方法は、（例えば、コア・アレイ認識アルゴリズムを用いて）水平方向、及び/または、垂直方向のぺージ・ブレークをそれぞれ認識するために、サーチ領域イメージの水平方向、及び/または、垂直方向帯状領域内でアレイ・パターンの長方形を認識することを含み得る。しかしながら、このような認識ステップは、ページ・ブレークが、長方形であり、サーチ領域イメージの全域に亘り延びているという仮定が成立しない場合、有効でない場合がある。ページ・ブレークに関する上の仮定が成立しない場合、異なる実施態様は、ここに記載される如く実施可能な、テンプレート・イメージを用いた（例えば、ユーザにより選択された）サーチ領域の全域をスキャンすること、そして（例えば、コア・アレイ・検知アルゴリズムを用いて）ここに記載される如く実施可能な、アレイ・パターンに対応する長方形を認識することを含む。本実施態様は、（上に記載される如く）x軸またはｙ軸への投影を一切実施すること無しに、直接これらの長方形を報告することを含み得る。次に、報告された長方形は、アレイ・モードのウエハーの検査に関するケア領域として使用可能である。

従って、上に記載される如く、ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域を認識することは、アレイ・モードの検査に関するウエハー上のケア領域を認識することを含み得る。更に、上に記載される如く、サーチ領域イメージは、水平な帯状領域、及び/または、垂直な帯状領域を含み得る。従って、幾つかの実施態様に於いて、水平な帯状領域を用いて認識されたケア領域は、サーチ領域の幅に凡そ等しい幅と、トレーニング・ブロックの高さに凡そ等しい高さに亘り拡張され得る。幾つかの実施態様に於いて、垂直な帯状領域を用いて認識されたケア領域は、トレーニング・ブロックの幅に凡そ等しい幅と、サーチ領域の高さに凡そ等しい高さに亘り拡張され得る。次に、これらのケア領域は（例えば、ダイの全領域に亘り、ページ・ブレークまたは非ケア領域を拡張することで）ウエハーのアレイ・モード検査に関するダイの全領域に亘りケア領域を認識するのに使用可能である。

一実施態様に於いて、上に記載されるコンピュータ実施方法の全ステップは自動的に実施可能である。上に記載される方法の実施態様の個々は、ここに記載される任意の他の方法の任意の他のステップを含むことが可能である。上に記載される方法の実施方法は、ここに記載される任意のシステムを用いて実施可能である。

他の実施態様は、ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域を認識するための異なる方法に関する。幾つかの実施態様に於いて、本方法は、ウエハーに関し、一つまたは複数のトレーニング・イメージと一つまたは複数のサーチ領域イメージを取得することを含む。例えば、図3に示す如く、ウエハーに関して取得されたイメージ44の範囲内で、ユーザはトレーニング・ブロックを選択できる。ユーザは、ここに更に記載される如く、トレーニング・ブロックを選択できる。イメージ44は、ここに記載される如く取得可能である。また、ここに記載される如く、一つまたは複数のトレーニング・イメージと一つまたは複数のサーチ領域イメージを取得可能である。例えば、一実施態様に於いて、本方法は、ウエハーを横切る第一方向に一つまたは複数の帯状のイメージ・データを取得し、そしてウエハーを横切る第二方向に一つまたは複数の帯状のイメージ・データを取得することにより、一つまたは複数のサーチ領域イメージを取得することを含む。第二方向は、第一方向に対し、実質的に垂直である。このようにして一つまたは複数のサーチ領域イメージを取得することは、ここに更に記載される如く実施可能である。他の実施態様に於いて、本方法は、ウエハーの第一スキャン中に一つまたは複数のトレーニング・イメージを取得し、ウエハーの第二スキャン中に一つまたは複数のサーチ領域イメージを取得することを含む。一つまたは複数のトレーニング・イメージと一つまたは複数のサーチ領域イメージを取得することは、ここに更に記載される如く実施可能である。

幾つかの実施態様に於いて、一つまたは複数のトレーニング・イメージと一つまたは複数のサーチ領域イメージはBFイメージングを用いて取得される。BFイメージングを用いて一つまたは複数のトレーニング・イメージと一つまたは複数のサーチ領域イメージを取得することは、ここに更に記載される如く実施可能である。

一つまたは複数のトレーニング・イメージと一つまたは複数のサーチ領域イメージは、上に記載される任意のイメージを含み得る。例えば、一実施態様に於いて、一つまたは複数のサーチ領域イメージは、一つまたは複数のページ・ブレークにより分離されるアレイ領域の二つまたはそれ以上のイメージを含むことが可能である。しかしながら、ここに更に記載される実施態様に於いて、テンプレート・マッチングに基づく上に記載される方法で用いられるイメージとは異なり、一つまたは複数のトレーニング・イメージと一つまたは複数のサーチ領域イメージ内でアレイ・パターンは識別されていない。例えば、図２に示す如く、ウエハーのイメージ44内でアレイパターンは識別されていない。

本方法は、アレイ領域の一つで取得された一つまたは複数のトレーニング・イメージのテクスチャの一つまたは複数の特性を、ウエハーに関して取得された一つまたは複数のサーチ領域イメージのテクスチャの一つまたは複数の特性に比較することを含む。このようにして、本方法は、一つまたは複数のサーチ領域イメージ内の識別されていないアレイ・パターンを認識するためにテクスチャ・マッチング・アルゴリズムを用いることを含み得る。この方法で比較されるテクスチャの一つまたは複数の特性は、イメージより決定可能なテクスチャの任意の特性を含み得る。テクスチャの特性は、この分野で公知の任意の適切な方法、及び/または、アルゴリズムを用いた任意の適切な方法により決定可能であり、そして、この分野で公知の任意の適切な方法、及び/または、アルゴリズムを用いた任意の適切な方法により比較可能である。

サーチ領域イメージは、トレーニング・イメージに比較して、ダイのより大きなの領域のイメージであるため、トレーニング・イメージが、サーチ領域イメージ内の異なる領域に比較されるように、比較ステップを実施可能である。このようにして、比較ステップは、サーチ領域イメージ全域に亘り一つまたは複数のトレーニング・イメージをスキャンすることを効果的に含み得る。換言すれば、本方法は、サーチ領域イメージの全領域がトレーニング・イメージに比較されるまで、サーチ領域イメージ内で一つまたは複数のトレーニング・イメージを「スライド」することを含み得る。

一実施態様に於いて、本方法は、一つまたは複数のサーチ領域イメージからのノイズを除去するために、比較ステップの前に、一つまたは複数のサーチ領域イメージをフィルタリングすることを含む。また、幾つかの実施態様に於いて、本方法は、一つまたは複数のトレーニング・イメージからのノイズを除去するために、比較ステップの前に、一つまたは複数のトレーニング・イメージをフィルタリングすることを含む。例えば、本方法は、比較的高周波のノイズを除去するために、一つまたは複数のサーチ領域（または「入力イメージ」）、及び/または、一つまたは複数のトレーニング・イメージを（例えば、コア・アレイ検知アルゴリズム、そしてテクスチャ・マッチング・アルゴリズムに関するデータ・フローを用いて）ローパス・フィルタにかけることを含み得る。係る一例に於いて、図3に示されるイメージ44は、比較的高周波のノイズを除去するために、ローパス・フィルタにかけられ、ローパス・フィルタにかけられたイメージ46を生成可能である。サーチ領域、及び/または、トレーニング・イメージをローパス・フィルタにかけることは、この分野で公知の任意の適切な方法、及び/または、アルゴリズムを用いた任意の適切な方法により実施可能である。

また本方法は、比較ステップの結果に基づき、一つまたは複数のサーチ領域イメージのテクスチャの一つまたは複数の特性が、一つまたは複数のトレーニング・イメージのテクスチャの一つまたは複数の特性に実質的にマッチする、一つまたは複数のサーチ領域イメージ内の領域を決定することを含む。一実施態様に於いて、決定ステップは、一つまたは複数のトレーニング・イメージのテクスチャの一つまたは複数の特性の一つまたは複数の統計に基づき決定される一つまたは複数の閾値に、比較ステップの結果を、個々に比較することを含む。例えば、本方法は、（例えば、コア・アレイ検知アルゴリズム、そしてテクスチャ・マッチング・アルゴリズムに関するデータ・フローを用いて）一つまたは複数のトレーニング・イメージのテクスチャ（例えば、比較的小さな（凡そ7画素ｘ凡そ7画素の）近接ウインドウの平均、及び/または、レンジ）の一つまたは複数の特性に関する統計を決定することを含み得る。例えば、アルゴリズムは、任意の画素の周辺で、凡そ7画素ｘ凡そ7画素のウインドウを用いて、図２に示されるローパス・フィルタにかけられたイメージ46内のトレーニング・ブロックからの平均とレンジの特性の統計を自動的に抽出可能である。テクスチャ特性の統計の決定は、本方法のトレーニング・フェイズの最中に実施可能であり、ここに更に記載される如く、本方法のファインデング・フェイズへのインプットとして供給可能である。

係る一例に於いて、本方法は、（例えば、コア・アレイ検知アルゴリズム、そしてテクスチャ・マッチング・アルゴリズムに関するデータ・フローを用いて）インプット・イメージ内の全ての画素に於けるテクスチャ特性を決定すること、そしてトレーニング・フェイズの最中に生成されたテクスチャ特性統計に基づき、閾値を全ての画素に於けるテクスチャ特性に適用することにより、ローパス・フィルタにかけられたインプット・イメージにテクスチャ・マッチングを実施することを含み得る。例えば、上に記載される平均/レンジ特性は、図3に示されるローパス・フィルタにかけられたイメージ46に関し、画素毎に決定され、そして、トレーニング・ステップに於いて決定された平均/レンジの統計に基づき、閾値を用いて選択され、図3に示されるバイナリ・イメージ48が生成される。閾値を用いた選択は、画素のテクスチャ特性がトレーニング・イメージ内の対応する画素のテクスチャ特性統計に「マッチ」する場合、画素を「1」に設定し、テクスチャ特性がマッチしない場合、画素を「0」に設定することで実施可能である。換言すれば、画素のテクスチャ特性が、トレーニング・イメージ内の対応する画素のテクスチャ特性統計に「マッチ」する場合、本方法は、画素に関する値を「1」に設定することを含み得る。更に、画素のテクスチャ特性が、トレーニング・イメージ内の対応する画素のテクスチャ特性統計に「マッチ」しない場合、本方法は、画素に関する値を「0」に設定することを含み得る。このようにして、閾値を用いた選択のステップの結果は、サーチ領域イメージのバイナリ・イメージ48の生成に使用可能である。

決定ステップは、バイナリ・イメージを用いて、サーチ領域イメージ内の領域を決定することを含み得る。例えば、バイナリ・イメージは潜在的な「シード・アレイ長方形」のリストを示す。更に、決定ステップは、（例えば、コア・アレイ検知アルゴリズム、そしてテクスチャ・マッチング・アルゴリズムに関するデータ・フローを用いて実施可能である）バイナリ・イメージの連結成分ラベリングを用いて、一つまたは複数のシード・アレイ長方形の位置と寸法を決定することを含み得る。例えば、連結成分ラベリングは、図3に示されるバイナリ・イメージ48の内部の連結領域とそれらの境界ボックスを検知するのに用いられ、図3に示されるレベル付けされたイメージ50が生成される。レベル付けされたイメージ50は、バイナリ・イメージ48内で検知された境界ボックス 51、52、53、ならびに54を含む。バイナリ・イメージの連結成分ラベリングは、この分野で公知の任意の適切な方法を用いて実施可能である。

また本方法は、決定ステップの結果に基づき、ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域を認識することを含む。一実施態様に於いて、一つまたは複数のサーチ領域イメージ内の異なる領域に位置する一つまたは複数のサーチ領域イメージ内の異なる領域に位置する一つまたは複数の領域を用いて、一つまたは複数の差分ヒストグラムを決定すること、一つまたは複数の差分ヒストグラムに基づき、一つまたは複数の閾値を決定すること、（例えば、一つまたは複数のトレーニング・イメージ内の一つまたは複数のテクスチャ特性の一つまたは複数の統計に基づき）トレーニング・フェイズの最中にテクスチャ特性統計を用いて決定された一つまたは複数の閾値を用いて、比較ステップの結果に基づき、一つまたは複数のテクスチャ特性に於ける一つまたは複数のサーチ領域イメージ内の領域が、一つまたは複数のトレーニング・イメージ内の一つまたは複数のテクスチャ特性に実質的に合致するかを決定すること、そして、一つまたは複数の差分ヒストグラムを用いて決定された一つまたは複数の閾値を用いて、一つまたは複数のサーチ領域イメージ内の一つまたは複数の領域を拡張することを、認識ステップは含む。例えば、本方法は、シード・アレイ長方形を用いて、もとのイメージとシフトした（例えば幾らかの画素分だけシフトした（凡そ8画素またはそれ未満））イメージの差を決定することで、ｘおよびｙ両方向の差分ヒストグラムを決定することを含み得る。本方法は、コア・アレイ検知アルゴリズム、そしてテクスチャ・マッチング・アルゴリズムに関するデータ・フローを用いてこのような決定を実施可能である。本方法は、「真の」アレイ端部境界を決定するために、シード・アレイ長方形を更に拡張するために使用される最適な閾値を生成するために差分ヒストグラムを用いることを含み得る。例えば、図3に示す如く、レベル付けされたイメージ50の中の境界ボックス 51、52、53、ならびに54は、拡張された境界57、58、59、ならびに60を示すイメージ56を生成するために差分イメージ・プロフィルを用いて、「真の」アレイ端部を決定するために、ｘおよびｙ方向に拡張可能である。シード・アレイ長方形が拡張された後、本方法は、アウトプットとして、アレイ・パターンに対応する長方形の最終リストを生成することを含み得る。

他の実施態様に於いて、認識ステップは、一つまたは複数のサーチ領域イメージ内の領域を軸に投影し、軸に実質的に垂直な方向に拡張されたページ・ブレークとして、軸上に投影された領域内の不連続性を決定することを含む。例えば、ページ・ブレークを認識することは、サーチ領域イメージ内で水平方向と垂直方向のページ・ブレークは実質的に直交しており、そして、それぞれ、サーチ領域イメージの全幅と全高さに亘り延びているという仮定に基づきアレイ領域を認識することを間接的にもたらす。係る一実施例において、本方法は、（本方法が水平方向、或いは垂直方向のページ・ブレークのどちらかを認識しているかに依存して）水平または垂直軸へ長方形を投影することで、サーチ領域イメージ内のアレイ・パターンに対応する長方形をページ・ブレークに変換し、そして、長方形の投影より起因する線の不連続性を認識することを含み得る。

しかしながら、他の実施態様に於いて、サーチ領域イメージ内の領域は軸に投影されない。例えば、実施態様は、サーチ領域イメージ内の領域のイメージを生成し、パターン認識アルゴリズムなどのアルゴリズムを用い、ページ・ブレークとしてサーチ領域イメージ内の領域間のスペースを検知し、それ故、ダイにおけるアレイ領域を効率的に検知することを含み得る。

それ故、ここに記載される実施態様に於いて、本方法は、（例えば、コア・アレイ検知アルゴリズムを用いて）垂直方向、及び/または、水平方向のページ・ブレークをそれぞれ認識するために、一つまたは複数のサーチ領域イメージの一つまたは複数の水平、及び/または、垂直な帯状領域に於けるアレイ・パターン長方形を認識することを含み。しかしながら、このような認識ステップは、ページ・ブレークは互いに直交しており、サーチ領域イメージの全域に亘り延びているという仮定が成立しない場合、有効でない場合がある。ページ・ブレークに関する上の仮定が成立しない場合、異なる実施態様は、ここに記載される如く実施可能な、一つまたは複数のトレーニング・イメージを用いて（例えば、ユーザにより選択された）サーチ領域の全域をスキャンすること、そして、（例えば、コア・アレイ検知アルゴリズムを用いて）ここに記載される如く実施可能な、アレイ・パターンに対応する長方形を認識することを含む。本実施態様は、（上に記載される如く）x軸またはｙ軸への投影を一切実施すること無しに、これらの長方形を間接的に報告することを含み得る。次に、報告された長方形は、アレイ・モードのウエハーの検査に関するケア領域として使用可能である。

幾つかの実施態様に於いて、本方法は、サーチ領域に含まれ、最小のアレイ領域の寸法よりも小さな寸法のあらゆる虚偽のアレイ長方形をフィルタにより取り除くことを含む。係るフィルタリングはここに記載される如く実施可能である。

それ故、上に記載される如く、ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域を認識することは、アレイ・モードに於ける検査に関し、ウエハー上のケア領域を認識することを含み得る。更に、上に記載される如く、サーチ領域イメージは、一つまたは複数の水平な帯状イメージ、及び/または、一つまたは複数の垂直な帯状イメージを含み得る。従って、幾つかの実施態様に於いて、一つまたは複数の水平な帯状領域を用いて認識されたケア領域は、サーチ領域の幅に凡そ等しい幅と、トレーニング・ブロックの高さに凡そ等しい高さに亘り拡張され得る。係る実施態様に於いて、一つまたは複数の水平な帯状領域を用いて認識されたケア領域は、トレーニング・ブロックの幅におよそ等しい幅と、サーチ領域の高さに凡そ等しい高さに亘り拡がることが可能である。そして、これらのケア領域は（例えば、ページ・ブレークを拡張することで、さもなくば、ケア領域がウエハーのダイの全域に亘らないようにすることで）ウエハーのアレイ・モード検査に関するウエハーのダイの全域に亘りケア領域を認識するのに使用可能である。

一実施態様に於いて、コンピュータ実施方法の全ステップは自動的に実施可能である。上に記載される本方法の実施態様の個々は、ここに記載される任意の他の方法の任意の他のステップを含み得る。上に記載される本方法の実施態様は、ここに記載される任意のシステムを用いて実施可能である。

上に記載される本方法の実施態様は、BFイメージングにより取得された、一つまたは複数のトレーニング・イメージと一つまたは複数のサーチ領域イメージを用いて実施可能である。異なる実施態様に於いて、一つまたは複数のトレーニング・イメージと一つまたは複数のサーチ領域イメージは暗視野(DF)イメージングを用いて取得される。DFイメージングを用いてトレーニング・イメージとサーチ領域イメージを取得することは、ここに更に記載される如く実施可能である。

係る一実施態様に於いて、一つまたは複数のトレーニング・イメージは、異なる光学的条件を用い、ウエハー上のトレーニング・ブロック内で取得された異なるトレーニング・イメージを含み、そして一つまたは複数のサーチ領域イメージは、異なる光学的条件を用い、ウエハー上のサーチ領域内で取得された異なるサーチ領域イメージを含む。例えば、異なる光学的条件のもとでトレーニング・ブロックの複数のイメージを取得するために、DFウエハー検査システムを使用可能である。一実施態様に於いて、異なる光学的条件は、一つまたは複数のフーリエ・フィルタの使用または使用無しのイメージングを含む。例えば、トレーニング・フェイズの最中、コア・アルゴリズムは、トレーニング・イメージの取得に使用される光学的設定を自動的に決定可能である。トレーニング・ブロックは、ここに更に記載される如く選択可能である。更に、サーチ領域はここに記載される如く選択可能である。

比較的高いシステム・ノイズと組み合わされた（アレイ領域の内側と外側にある）未識別のパターンはDFイメージ内で、BFイメージ内に比較して、非アレイ領域よりアレイ領域を識別することがより困難であるため、複数のトレーニング・イメージと複数のサーチ・イメージは、DFウエハー検査アプリケーションのためにウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域の認識に使用可能である。しかしながら、ここに更に記載される如きDFウエハー検査アプリケーションは、アレイ・パターンからの信号をブロックするために使用可能な一つまたは複数のフーリエ・フィルタを含み得る。一つまたは複数のフーリエ・フィルタを用いて取得されたアレイ領域のイメージ内で、アレイ領域は非アレイ（またはブランク）領域と比較的同様に見える。一つまたは複数のフーリエ・フィルタを用いて取得されたものと、フーリエ・フィルタを用いること無しに取得されたアレイ領域の二つのイメージを用いることで、ここに記載される本方法は、ここに更に記載される如く、非アレイ領域よりアレイ領域を簡単に区別できる。

このようにして複数のイメージ、（例えば、一つまたは複数のフーリエ・フィルタを用いて取得されたイメージと、フーリエ・フィルタを用いること無しに取得されたイメージ）が、DFウエハー検査アプリケーションに関する自動アレイ検知に使用可能である。従って、未識別のパターンと比較的高いノイズの存在下で自動アレイ検知のパフォーマンスを改善するため、DFイメージングにより取得されたイメージに使用されるコア・アレイ検知アルゴリズムは、複数のイメージ（特に一つまたは複数のフーリエ・フィルタを用いて取得されたイメージと、フーリエ・フィルタを用いること無しに取得されたイメージ）からのデータと組み合わせ、イメージ組み合わせアルゴリズムを使用可能である。イメージ組み合わせアルゴリズムは、ここに更に記載される一つまたは複数のステップを実施するために設定可能である。

イメージ組み合わせアルゴリズムに関するコア・アルゴリズムは、（DFシステムを用いて取得されたイメージに関し）以下のステップを実施可能である。例えば、フーリエ・フィルタを用いること無しに取得された少なくとも一つと、一つまたは複数のフーリエ・フィルタを用いて取得された、トレーニング・ブロックの二つまたはそれ以上のトレーニング・イメージを取得可能である。アルゴリズムのトレーニング・フェイズの最中に、個々のトレーニング・イメージのテクスチャ特性（例えば、比較的小さな（凡そ7画素ｘ凡そ7画素の）近接ウインドウの平均、及び/または、レンジ）の統計が決定可能であり、アルゴリズムのファインデング・フェイズへのインプットとして提供され得る。個々のトレーニング・イメージのテクスチャ特性の統計は、ここに更に記載される如く決定可能である。この方法のトレーニング・フェイズは、ここに記載されるトレーニング・フェイズの任意の他のステップを含み得る。またサーチ領域のイメージも、一つまたは複数のフーリエ・フィルタの使用または使用無しに取得可能である。サーチ領域のイメージは、ファインデング・フェイズの最中に取得可能である。

図4は、係るサーチ領域のイメージの例を示す。例えば、図4のイメージ92ならびに94は、異なる光学的条件のもとで取得されたサーチ領域のイメージの例である。特に、イメージ92は一つまたは複数のフーリエ・フィルタを使用することで得られたサーチ領域のイメージであり、イメージ94はフーリエ・フィルタの使用無しに得られたサーチ領域のイメージである。

係る幾つかの実施態様に於いて、上に記載される比較ステップは、第一の異なるトレーニング・イメージの一つまたは複数のテクスチャ特性を、同じ光学的条件のもとで取得された第一のサーチ領域イメージの一つまたは複数のテクスチャ特性に比較し、第二の異なるトレーニング・イメージの一つまたは複数のテクスチャ特性を、同じ光学的条件のもとで取得された第二のサーチ領域イメージの一つまたは複数のテクスチャ特性に比較することを含む。例えば、アルゴリズムは、個々のサーチ領域イメージを対応するトレーニング・イメージに比較することで、テクスチャ・マッチングを実施可能である。テクスチャ・マッチングに関する閾値の設定は、任意のある画素のテクスチャ特性が、トレーニング・イメージ内の対応するイメージのテクスチャ特性統計に「マッチ」する場合、画素を「1」に設定し、テクスチャ特性がマッチせず、それ故、サーチ領域イメージとトレーニング・イメージの組み合わせの個々に関するバイナリ・イメージを生成する場合、画素を「0」に設定することで、実施可能である。例えば、図4に示す如く、イメージ94は、サーチ領域イメージ90に関するテクスチャ・マッチング条件を満たす画素イメージである。更にイメージ96は、サーチ領域イメージ92に関するテクスチャ・マッチング条件を満たす画素イメージである。テクスチャ・マッチングは、ここに更に記載される如く、この実施態様内で実施可能である。

係る一実施態様に於いて、上に記載される決定ステップは、一つまたは複数のテクスチャ特性が、異なる第一と第二のトレーニング・イメージ内の一つまたは複数のテクスチャ特性にそれぞれ実質的にマッチする異なる第一と第二のサーチ領域イメージ両者内の領域を決定することを含む。例えば、ここに更に記載される如く実施可能であるｘ軸ならびにｙ軸への投影を用いて、長方形の凡その候補を決定可能である。両方のサーチ領域イメージ内で現れた長方形候補のみが適切な長方形であると決定され得る。このようにして、本方法は、マッチを見出すために、両者のイメージを用いて実施される比較結果を連結することを含み得る。図4に示す如く、係る一例に於いて、イメージ94と96の両者に示される結果を結合することでイメージ98は生成可能である。従って、イメージ98は、両者のイメージの結果を連結した効果を示す。残りの長方形は虚偽に検知された長方形とみなされ、除去される。アレイ領域からの信号はフーリエ・フィルタにより大幅に変化するため、二つのイメージからの結果を連結することは、DFウエハー検査アプリケーションに関してここに記載される実施態様の信頼性を大幅に改善する。特に、異なる光学的条件を用いて取得されたイメージは、比較的高い精度で、ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域に対応する凡その長方形を見出すのに使用可能である。

幾つかの実施態様に於いて、認識ステップは、決定ステップと異なるサーチ領域イメージの一つのみの結果に基づき、ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域に対応する長方形の実質的に正確な境界を認識することを含む。例えば、長方形の実質的に正確な境界は、サーチ領域イメージの一つのみを用いて決定可能であり、それ故、一つまたは複数のフーリエ・フィルタの使用そして使用無しのイメージ間のいかなる小さなミスアライメントもケア領域位置の精度に影響を及ぼさないことを確実にする。図4に示す例に於いて、イメージ100は、ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域に対応し、そして異なるサーチ領域イメージの一つのみに対応する長方形102の実質的に正確な境界を示す。それ故、イメージ100は、最終的に認識された領域を示す。このように、認識ステップは、ウエハー上に形成されたアレイ領域を比較的高い精度（例えば、一つまたは二つの画素の誤差内）で認識するために、決定ステップで見出された凡その長方形を精緻化可能である。認識ステップに関して使用されたイメージは、（例えば、自動的に）コンピュータ実施方法またはユーザにより選択可能である。更に、認識ステップに関して使用されたイメージは、例えば、ウエハーの一つまたは複数の特性に依存して変化可能である。シード・アレイ領域が拡張された後、アレイ・パターンを特定する長方形の最終リストがアウトプットとして生成可能である。

一実施態様に於いて、コンピュータ実施方法の全ステップは、自動的に実施可能である。上に記載される方法の実施態様の個々は、ここに記載される任意の他の方法の任意の他のステップを含み得る。上に記載される方法の実施態様は、ここに記載される任意のシステムを用いて実施可能である。

ここに記載される全ての方法は、ウエハーの検査中に実施可能である。例えば、上に記載されるトレーニング・イメージとテンプレート・イメージは、ケア領域設定のための検査中に、インラインで使用可能である。係る一例に於いて、本実施態様は、欠陥検知を実施する傍ら、ランタイムの最中に、ここに記載されるコア・アレイ検知アルゴリズムを用いることを含み得る。ランタイムに於いて、本方法は、アレイ・パターンに対応するサーチ領域イメージ内の長方形を自動的に認識するためにコア・アレイ検知システムを用いることが可能であり、そして、これらの自動的に検知された長方形に対し、欠陥検知を実施可能である。従って、ランタイム・アプローチは、レシピ設定中に於けるアレイ領域/配列に関するケア領域の設定の必要性を完全に取り除く。

ここに記載された全ての方法は、方法実施態様の一つまたは複数のステップの結果を、記録媒体に保存することを含み得る。結果は、ここに記載される任意の結果を含むことが可能であり、そしてこの分野で公知の任意の方法により保存可能である。記録媒体は、ここに記載される任意の記録媒体、または、この分野で公知の任意の他の適切な方法を含むことが可能である。結果が保存された後、結果は記録媒体の中でアクセス可能であり、そして、ここに記載される任意の方法またはシステム実施態様により使用され、ユーザへの表示のためにフォーマットされ、他のソフトウエア・モジュール、方法、またはシステムなどにより使用される。例えば、本方法がアレイ領域の認識を終了した後、本方法は、ユーザ検証のために認識されたアレイ領域を表示することを含み得る。他の例に於いて、本方法がアレイ領域を認識した後、同じデバイスが製造された他のウエハーを検査するために使用可能である検査レシピ内に、アレイ領域を保存可能である。係る一例に於いて、アレイ領域は、ウエハーのアレイ・モード検査を実施するための指示を含む検査レシピの一部内に保存可能である。追加例に於いて、アレイ領域は、ウエハー検査プロセスを実行するために、及び/または、アレイ領域情報に基づきウエハー検査レシピを設定するために、ウエハー検査システムがアレイ領域情報にアクセス可能であるように、ウエハー検査システムの記録媒体内に保存可能である。更に、結果は、「永久的に」、「半永久的に」、「一時的に」、または、ある一定期間保存可能である。例えば、記録媒体はRAMとすることが可能であり、結果は、記録媒体中に必ずしも永久的に保存されるものではない。

ここに記載される実施態様は、ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域の認識に関する現行の方法そしてシステムに対し、数多くの利点を有する。例えば、ここに記載される実施態様は、ユーザに、僅か数分内でアレイ領域/配列に関する数千のケア領域を自動的に設定することを可能にし、従って、（数時間から数分へ）異なるオーダーで全レシピ設定時間を削減し、そしてケア領域を手入力で設定する他の方法に比較した場合、検査領域内に含まれるアレイ領域を増加する。

図5は、キャリア・ミディアム62の一実施態様を示す。キャリア・ミディアム62は、ここに記載される一つまたは複数のコンピュータ実施方法の実施態様を実施するためのコンピュータ・システム（例えば、コンピュータ・サブシステム66）で実施可能なプログラム命令64を含む。プログラム命令が実施可能である一つまたは複数のコンピュータ実施方法は、ここに記載される任意の方法の任意のステップを含み得る。プログラム命令が実施可能である一つまたは複数のコンピュータ実施方法は、ここに更に記載される如く実施可能である。

キャリア・ミディアムは、ワイヤー、ケーブル、無線リンクなどの送信メディアとすることができる。またキャリア・ミディアムは、ROM、RAM、イメージ取得ディスク、磁気テープなどの記録媒体も使用可能である。

プログラム命令は、手順に基づくテクニック、コンポーネントに基づくテクニック、及び/または、オブジェクト指向のテクニックなどの様々な形態で実施され得る。例えば、プログラム命令は、Matlab、Visual Basic、 ActiveX controls、 C、 C++ objects、 C#、 JavaBeans、 Microsoft Foundation Classes (“MFC”)、または所望される他のテクノロジーまたは方法論を用いてされ実施得る。

コンピュータ・システムとコンピュータ・サブシステム66は、パーソナル・コンピュータ・システム、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、イメージ・コンピュータ、または公知の他のデバイスを含む様々な形態とすることが可能である。一般に、「コンピュータ・システム」は、記録媒体からの指示を実行する、一つまたは複数のプロセッサを有するあらゆるデバイスを包含すると、広範に定義され得る。

また図5は、ここに記載されるコンピュータ実施方法の一つまたは複数を実施するために設定されたシステムの一実施態様を示す。図5に示されるシステムは検査サブシステムを含む。システム内に含まれ得る検査サブシステムの設定一実施態様を一般的に示すために、図5が用いられていることに留意されたい。明らかに、ここに記載されるシステム設定は、商業的な検査システムを設計する場合の通常設定から、システムのパフォーマンスを最適化するように、変更可能である。更に、ここに記載されるシステムは、(例えば、ここに記載された機能性を既存の検査システムに加えることにより)既存の検査サブシステムを用いて実装可能である。このようなシステムの幾つかに関して、ここに記載される方法は(例えば、システムの他の機能性に加え)、システムのオプション機能として供給され得る。或いは、ここに記載されたシステムは、全く新しいシステムを提供するために「一から作ったもの」として設計可能である。

検査サブシステムは、ウエハーの、ここに記載される、一つまたは複数のイメージを取得するように設定される。検査サブシステムは、光源70を備える。光源70は、この分野で公知のあらゆる適切なものとしてよい。光源70により生成された光はビーム・スプリッタ72へ指向される。ビーム・スプリッタ72は、光源70からの光を対物レンズ74に指向するように設定される。ビーム・スプリッタ72はこの分野で公知のあらゆる適切なものとしてよい。対物レンズ74はビーム・スプリッタ72からの光をウエハーに指向し、焦点を合わせるように設定される。図5に於いて、対物レンズ68は単一の屈折光学部品として示されたが、対物レンズ74は一つまたは複数の屈折光学部品、及び/または、一つまたは複数の反射光学部品を含み得ることに留意されたい。

図5に示される如く、検査サブシステムは、検査サンプルに対し実質的に垂直な入射角となるよう光を指向させることで、検査サンプルを照射するように設定されている。しかしながら、(ここには示されていない)他の実施態様に於いて、検査サブシステムは、検査サンプルに対し傾いた入射角となるよう光を指向させることで、検査サンプルを照射するように設定可能である。

図5に示される実施態様に於いて、検査サンプルから反射された光を収集するように、対物レンズ74は設定されている。対物レンズ74により収集された光は、ビーム・スプリッタ72を通過し、検査サブシステムの検出器76に指向される。検出器76は、ビーム・スプリッタ72より放出された光を検知するように設定される。検査サブシステムには、ビーム・スプリッタ72と検出器76の間の光学経路に、焦点レンズや結像レンズなどの一つまたは複数の(ここには示されていない)光学部品を挿入可能である。検出器76は、ウエハーから反射された光に対応して、イメージ (例えば、ここに記載される任意のイメージ) を生成するように設定されている。検出器76は、電化結合素子(CCD) カメラ、time delay integration (TDI) カメラなど、この分野で公知の任意の適切な検出器とすることが可能である。

図5に示す検査サブシステムは、従って、検査サンプルから鏡面的に反射される光に対応するイメージを生成するように設定されている。従って、この検査サブシステムは、BFイメージングに基づく検査サブシステムとして設定されている。しかしながら、他の実施態様に於いて、光学検査サブシステムは、電子ビーム検査サブシステム (ここには示されていない) により置換可能である。電子ビーム検査サブシステムは、ここに記載されるイメージを生成するように設定可能である。図5のシステムに備えることが可能な商業的に入手可能な電子ビーム検査サブシステムとして、KLA-Tencor、San Jose、Californiaより購入可能な eDR5000 system、eCD-1 system、eS25 system、eS30 systemなどの電子ビーム検査サブシステムがある。

システムは、手動で、自動的に、または (ユーザー介助により) 半自動的に、上の実施態様に記載されるイメージを取得するように設定可能である。一実施態様に於いて、検査サブシステムは、ウエハー上の特定領域をイメージングすることでイメージを取得するように設定可能である。例えば、システムは、コンピュータ・サブシステム66を備えることが可能であり、これは素子設計と、ここに記載される任意の他の関連情報に基づき、ウエハー上のアレイ・パターンの位置を推定するように設定可能である。コンピュータ・サブシステムは、ここに更に記載される如く、位置を推定するように設定可能である。コンピュータ・サブシステムは、推定位置に検査サブシステムの視野領域を位置づけるように設定可能である。或いは、コンピュータ・サブシステムは、検査サブシステムに推定位置を提供するように設定可能であり、推定位置の上に視野領域を位置づけるように設定可能である。検査サブシステムは、次に、推定位置でイメージを取得可能である。

検出器76は、コンピュータ・サブシステム66に結合されている。検出器により生成された試験イメージを、コンピュータ・サブシステムが受信できるように、コンピュータ・サブシステム66を検出器76に結合可能である。例えば、コンピュータ・サブシステム66は、検出器とコンピュータ・サブシステムの間に間置された送信媒体 (ここには示されていない)、 または電子部品 (ここには示されていない) により、検出器に結合され得る。送信媒体と電子部品は、この分野で公知の任意の適切な媒体と部品を使用できる。コンピュータ・サブシステム66は、検査サブシステムにより取得されたイメージを用いて、ここに記載される一つまたは複数の方法の一つまたは複数のステップを実施するように設定可能である。

また図5に示されるシステムは、キャリア・ミディアム62とプログラム指示64を備える。キャリア・ミディアムとプログラム指示は、上に記載される如く設定可能である。更に、キャリア・ミディアムは、ここに記載される如く設定可能な、他の任意の検査システムのコンピュータ・システム上で実施可能なプログラム指示を備え得る。

またシステムは、検査中にウエハーが設置され得るステージ78を備え得る。ステージ78は、この分野で公知の任意の適切な機械的またはロボット・アセンブリを備え得る。図5に示すシステムは、（例えば、ここに記載される任意の他の実施態様に応じて）ここに記載される如く更に設定可能である。

上に記載される如く、検査サブシステムは、BFイメージングに基づく検査サブシステムとして設定可能である。しかしながら、他の実施態様に於いて、検査サブシステムは、DFイメージングに基づく検査サブシステムとして設定される。図6は、ここに記載されるシステムに備えることが可能であるDFイメージングに基づく検査サブシステムの一実施態様を示す。

この実施態様に於いて、検査サブシステムは、光源80を備える。光源80は、ウエハーに対し傾いた入射角となるよう光を指向させるように設定される。しかしながら、他の実施態様に於いて、光源と検査サブシステムは、ウエハーに対し実質的に垂直な入射角となるよう光を指向させるように設定可能である。光源80は、この分野で公知の任意の適切な光源とすることが可能である。

ウエハー68より散乱された光は対物レンズ82により収集される。対物レンズ82は上に記載される如く設定可能である。図6に示す対物レンズ82は、凡そ垂直方向に散乱された光を収集するように設定されているが、ここに記載されるシステム内のDFイメージングに関して使用される散乱光は、任意の適切な散乱角で収集可能であり、この散乱角は、例えば、入射角、そしてウエハー上に形成されたパターン化された特徴の一つまたは複数の特性に依存して変化可能である。

対物レンズ82は、収集された散乱光をフーリエ・フィルタ84へ指向する。フーリエ・フィルタ84は、この分野で公知の任意の適切なフーリエ・フィルタとすることができる。更に、検査サブシステムは、どのイメージが取得されているかに応じ（例えば、ここに記載される如く、フーリエ・フィルタを使用、または使用すること無しに取得されるトレーニング・イメージとサーチ領域イメージ）、フーリエ・フィルタを光学的経路内へ動かすか、光学的経路外へ動かすことが可能なように設定可能である。

フーリエ・フィルタ84を経た光は、ここに記載される如く設定可能である検知器76に指向される。図6に示す検査サブシステムと係る検査サブシステムを備えるシステムは、ここに記載される如く更に設定可能である。更に、ここに記載されるシステムは、KLA-Tencorより購入可能なPuma 90xx、91xx、93xx シリーズ・ウエハー検査システムに含まれる如き既存のDFウエハー検査サブシステムを備え得る。

本技術関連分野に精通した者には、本発明の様々な見地の更なる変更と別の実施態様は明らかであろう。例えば、検査サンプル上で検知された欠陥の分類のための方法とシステムがもたらされる。したがって、この記載は、説明のためのみとして構築され、そして本発明を実施するための一般的方法を、本技術関連分野に精通した者に教示する目的にある。ここに示され、記載された本発明の形態は、現状で好ましい実施態様として解釈されるべきであることに留意されたい。ここに示され、記載された要素と材料は置換可能であり、部品とプロセスは順序を入れ替えることが可能であり、本発明のいくつかの特徴は独立して活用可能であり、本発明に記載された利点を理解した後、本技術関連分野に精通した者には、これら全ては明らかであろう。請求項に記載される本発明の思想と見地から逸脱することなく、此処に記載される要素は変更可能である。

10: トレーニング・ブロック
12: アレイ・ブロック
14: ダイ
16: アレイ領域
18: ページ・ブレーク
20: 垂直な帯状領域
22: 水平な帯状領域
24: イメージ
26: トレーニング・アレイ領域
28: テンプレート・イメージ
30: イメージ
32: 白黒のイメージ
34: イメージ
36: 境界ボックス
38: アレイ領域
40: イメージ
44、46: イメージ
48: バイナリ・イメージ
50: レベル付けされたイメージ
51、52、53、54: 境界ボックス
56: イメージ
57、58、59、60: 拡張された境界ボックス
62: キャリア・ミディアム
64: プログラム命令
66: コンピュータ・サブシステム
70: 光源
72: ビーム・スプリッタ
74: 対物レンズ
76: 検出器
78: ステージ
80: 光源
82: 対物レンズ
84: フーリエ・フィルタ
90、92: サーチ領域イメージ
94、96、98、100: イメージ
102: 長方形

Claims (28)

1. ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域を認識するためのコンピュータ実施方法であって、
   アレイ領域の一つに於いて取得されたテンプレート・イメージ内のアレイ・パターンを、ウエハーに関して取得されたサーチ領域イメージと比較する工程と、
   該比較する工程の結果に基づき、前記テンプレート・イメージ内のアレイ・パターンにマッチするパターンが形成されている前記サーチ領域イメージ内の領域を決定する工程と、
   該決定する工程の結果に基づき、前記ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域を認識する工程と、
   を備える方法。
2. 前記アレイ・パターンが前記テンプレート・イメージと前記サーチ領域イメージ内で識別される、請求項１に記載の方法。
3. 前記比較する工程がパターン・マッチングを含み、
   該決定する工程が、閾値をパターン・マッチングの結果に適用することを含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記ウエハーを横切った第一方向に帯状のイメージ・データを取得するとともに、前記ウエハーを横切った第二方向に帯状のイメージ・データを取得することで前記サーチ領域イメージを取得する工程を更に備え、
   前記第二の方向は、前記第一の方向に対し、実質的に垂直である、請求項１に記載の方法。
5. 前記ウエハーの第一スキャン中に前記テンプレート・イメージを取得し、前記ウエハーの第二スキャン中に前記サーチ領域イメージを取得する工程を更に備える、請求項１に記載の方法。
6. 前記サーチ領域イメージは、一つまたは複数のページ・ブレークにより分離された二つ以上のアレイ領域のイメージを含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記認識する工程は、
   前記サーチ領域イメージ内の異なる位置に位置する前記サーチ領域イメージ内の一つまたは複数の領域を用いて差分ヒストグラムを決定する工程とと、
   前記差分ヒストグラムに基づき閾値を決定する工程と、
   前記閾値を用いて前記サーチ領域イメージ内の前記一つまたは複数の領域を拡張する工程と、
   を含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記認識する工程は、
   前記サーチ領域イメージ内の前記アレイ領域を軸に投影し、前記軸上に投影された前記アレイ領域の不連続性を、前記軸に実質的に垂直な方向に延びるページ・ブレークとして決定する工程を含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記コンピュータ実施方法の全工程が自動的に実施される、請求項１に記載の方法。
10. 前記テンプレート・イメージと前記サーチ領域イメージが明視野イメージングを用いて取得される、請求項１に記載の方法。
11. ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域を認識するためのコンピュータ実施方法であって、
    アレイ領域の一つで取得された一つまたは複数のトレーニング・イメージのテクスチャの一つまたは複数の特性を、ウエハーに関して取得された一つまたは複数のサーチ領域イメージのテクスチャの一つまたは複数の特性と比較する工程と、
    該比較する工程の結果に基づき、前記サーチ領域イメージのテクスチャの一つまたは複数の前記特性が、前記一つまたは複数のトレーニング・イメージのテクスチャの一つまたは複数の特性に実質的にマッチする、前記一つまたは複数のサーチ領域イメージ内の領域を決定する工程と、
    該決定する工程の結果に基づき、前記ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域を認識する工程と、
    を備える方法。
12. 前記一つまたは複数のトレーニング・イメージと前記一つまたは複数のサーチ領域イメージ内でアレイ・パターンが識別されない、請求項１１に記載の方法。
13. 前記ウエハーを横切った第一方向に帯状のイメージ・データを取得するとともに、前記ウエハーを横切った第二方向に帯状のイメージ・データを取得することで前記サーチ領域イメージを取得する工程を更に備え、
    前記第二の方向は、前記第一の方向に対し、実質的に垂直である、請求項１１に記載の方法。
14. 前記ウエハーの第一スキャン中に前記一つまたは複数のトレーニング・イメージを取得し、前記ウエハーの第二スキャン中に前記一つまたは複数のサーチ領域イメージを取得する工程を更に備える、請求項１１に記載の方法。
15. 前記サーチ領域イメージは、一つまたは複数のページ・ブレークにより分離された二以上のアレイ領域のイメージを含む、請求項１１に記載の方法。
16. 前記一つまたは複数のサーチ領域イメージからのノイズを除去するために、該比較する工程の前に、前記一つまたは複数のサーチ領域イメージをフィルタリングする工程を備える、請求項１１に記載の方法。
17. 前記決定する工程は、前記一つまたは複数のトレーニング・イメージのテクスチャの前記一つまたは複数の特性の一つまたは複数の統計に基づき決定される一つまたは複数の閾値と、該比較する工程の結果とをそれぞれ比較する工程を含む、請求項１１に記載の方法。
18. 前記認識する工程は、
    前記一つまたは複数のサーチ領域イメージ内の異なる領域に位置する前記一つまたは複数のサーチ領域イメージ内の一つまたは複数の領域を用いて、一つまたは複数の差分ヒストグラムを決定する工程と、
    前記一つまたは複数の差分ヒストグラムに基づき、一つまたは複数の閾値を決定する工程と、
    前記一つまたは複数の閾値を用いて、前記一つまたは複数のサーチ領域イメージ内の一つまたは複数の領域を拡張する工程と、
    を含む、請求項１１に記載の方法。
19. 前記認識する工程は、
    前記サーチ領域イメージ内の領域を軸に投影し、前記軸の上に投影された前記領域の不連続性を、前記軸に実質的に垂直な方向に延びるページ・ブレークとして決定する工程を含む、請求項１１に記載の方法。
20. 前記コンピュータ実施方法の全工程が自動的に実施される、請求項１１に記載の方法。
21. 前記一つまたは複数のトレーニング・イメージと前記一つまたは複数のサーチ領域イメージが明視野イメージングを用いて取得される、請求項１１に記載の方法。
22. 前記一つまたは複数のトレーニング・イメージと前記一つまたは複数のサーチ領域イメージが暗視野イメージングを用いて取得される、請求項１１に記載の方法。
23. 前記一つまたは複数のトレーニング・イメージは、異なる光学的条件を用い、前記ウエハー上のトレーニング・ブロック内で取得された異なるトレーニング・イメージを含み、
    前記一つまたは複数のサーチ領域イメージは、異なる光学的条件を用い、前記ウエハー上のサーチ領域内で取得された異なるサーチ領域イメージを含む、請求項２２に記載の方法。
24. 前記異なる光学的条件が、一つまたは複数のフーリエ・フィルタの使用または使用無しのイメージングを含む、請求項２３に記載の方法。
25. 前記比較する工程は、複数の異なるトレーニング・イメージのうちの第一のトレーニング・イメージの一つまたは複数のテクスチャ特性を、同じ光学的条件のもとで取得された複数のサーチ領域イメージのうちの第一のサーチ領域イメージの一つまたは複数のテクスチャ特性と比較し、前記複数の異なるトレーニング・イメージのうちの第二のトレーニング・イメージの一つまたは複数のテクスチャ特性を、同じ光学的条件のもとで取得された前記複数のサーチ領域イメージのうちの第二のサーチ領域イメージの一つまたは複数のテクスチャ特性と比較する工程を含む、請求項２３に記載の方法。
26. 前記決定する工程は、前記一つまたは複数のテクスチャ特性が、前記異なる第一と第二の異なるトレーニング・イメージ内の前記一つまたは複数のテクスチャ特性にそれぞれ実質的にマッチする前記第一と第二の異なるサーチ領域イメージの両者内の領域をそれぞれ決定する工程を含む、請求項２５に記載の方法。
27. 前記認識する工程は、前記決定する工程の結果と、前記異なる複数のサーチ領域イメージのうちの一つのみに基づき、前記ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域に対応する長方形の実質的に正確な境界を認識する工程を含む、請求項２６に記載の方法。
28. ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域を認識するための方法を設定するためのコンピュータ実施方法であって、
    アレイ領域の一つの内で取得されたトレーニング・イメージ内のアレイ・パターンが識別されたものであるかを決定する工程と、
    前記アレイ・パターンが識別されたものである場合、前記アレイ領域を認識する方法に於いてテンプレート・マッチングが使用されるべきであると決定する工程と、
    前記アレイ・パターンが識別されたものでない場合、前記アレイ領域を認識する方法に於いてテクスチャ・マッチングが使用されるべきであると決定する工程と、を備える方法。