JP5318569B2 - 1つ又は複数の欠陥関連の機能を遂行するコンピュータ実行方法 - Google Patents
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Description
Claims (28)
- 検査データ中のノイズを識別するコンピュータ実施方法であって、
コンピュータが、ノイズ、攪乱事象、真の事象を検出するために、知られている検出パラメータを使用して、検査データの組の中で事象を検出するステップであって、前記検査データの組は、試料上で一回の検査プロセスで行われる異なる検査により生成される、前記検出するステップと、
コンピュータが、所定の数よりも少ない数の前記検査データの組の中で検出される事象を、ノイズとして識別するステップと、
コンピュータが、前記真の事象の特性を決定するステップと、
コンピュータが、前記特性のうちもっとも大きいダイバーシチを有する真の事象を決定するステップと、
コンピュータが、欠陥解析のために、前記特性のうちもっとも大きいダイバーシチを有する真の事象を選択するステップと、
を含み、
前記真の事象は欠陥である、コンピュータ実施方法。 - コンピュータが、前記検査データの組からノイズとして識別される事象を排除するステップをさらに含む請求項1に記載の方法。
- 前記異なる検査が、同一又は異なるデータ収集条件を用いて行われる請求項1に記載の方法。
- 前記異なる検査が、同一又は異なる検出パラメータを用いて行われる請求項1に記載の方法。
- 欠陥をビン分類するコンピュータ実施方法であって、
コンピュータが、試料上で一回の検査プロセスで行われた異なる検査により生み出された検査データの組の中で検出された欠陥の特性を決定するステップと、
コンピュータが、前記特性、及び、前記欠陥が検出された前記検査データの組に基づいて、前記欠陥をグループにビン分類するステップと、
コンピュータが、前記特性のうちもっとも大きいダイバーシチを有する欠陥を決定するステップと、
コンピュータが、欠陥解析のために、前記特性のうちもっとも大きいダイバーシチを有する欠陥を選択するステップと、
を含むコンピュータ実施方法。 - コンピュータが、欠陥レビューのために、前記グループ内の前記欠陥をサンプリングするステップをさらに含む請求項5に記載の方法。
- 前記異なる検査が、同一のデータ収集パラメータを用いて行われ、また、前記欠陥が、同一の検出パラメータを用いて、前記検査データの組の中で検出される請求項5に記載の方法。
- 前記異なる検査が、異なるデータ収集パラメータを用いて行われる請求項5に記載の方法。
- 前記欠陥が、異なる検出パラメータを用いて、前記検査データの組の中で検出される請求項5に記載の方法。
- 前記異なる検査が、異なるデータ収集パラメータを用いて行われ、また、前記欠陥が、異なる検出パラメータを用いて、前記検査データの組の中で検出される請求項5に記載の方法。
- 前記欠陥が、ただ1つの組の検査パラメータを用いて検出され、コンピュータが、前記ただ1つの組のデータ収集パラメータとは異なるデータ収集パラメータと共に、前記試料上で行われたもう1つの検査により生み出されたデータを用いて、前記欠陥の追加特性を決定するステップをさらに含む請求項5に記載の方法。
- 検査システムでの欠陥解析のために欠陥を選択するコンピュータ実施方法であって、
コンピュータが、試料上での前記欠陥の互いの近接性と、1つ又は複数のグループにより形成される空間シグネチャとに基づいて、欠陥を前記1つ又は複数のグループにビン分類するステップと、
コンピュータが、前記試料上で検出された前記欠陥の特性を決定するステップと、
コンピュータが、前記特性のうちもっとも大きいダイバーシチを有する欠陥を決定するステップと、
コンピュータが、欠陥解析のために、前記1つ又は複数のグループの少なくとも1つのグループ内で、前記欠陥を1つ又は複数、選択するステップと、
コンピュータが、欠陥解析のために、前記特性のうちもっとも大きいダイバーシチを有する欠陥を選択するステップと、
を含むコンピュータ実施方法。 - 前記ビン分類するステップが、検査により生み出されたデータに行われる請求項12に記載の方法。
- 前記ビン分類するステップが、レビュー・システムでの光学レビューの前に行われる請求項12に記載の方法。
- 前記ビン分類するステップが、顕微鏡での電子顕微鏡レビューの前に行われる請求項12に記載の方法。
- 前記欠陥解析が、コンピュータが、欠陥レビューのために1サンプルを生み出すステップを含む請求項12に記載の方法。
- 前記欠陥解析が欠陥分類を含む請求項12に記載の方法。
- 前記欠陥解析が、前記ビン分類するステップの結果に関するレポートを作成することを含む請求項12に記載の方法。
- コンピュータが、前記1つ又は複数のグループ内の前記欠陥のいくつが、前記欠陥解析のために選択されるべきか決定するステップをさらに含む請求項12に記載の方法。
- コンピュータが、前記1つ又は複数のグループのどれが、公知の根本的原因に関係するかどうか判定するステップをさらに含む請求項12に記載の方法。
- 欠陥解析のために欠陥を選択するコンピュータ実施方法であって、
コンピュータが、試料上で検出された欠陥の特性を決定するステップと、
コンピュータが、前記特性のうちもっとも大きいダイバーシチを有する欠陥を決定するステップと、
コンピュータが、欠陥解析のために、前記特性のうちもっとも大きいダイバーシチを有する欠陥を選択するステップと、
を含むコンピュータ実施方法。 - 欠陥を分類するコンピュータ実施方法であって、
コンピュータが、試料上で検出された前記欠陥の特性を決定するステップと、
コンピュータが、前記特性のうちもっとも大きいダイバーシチを有する欠陥を決定するステップと、
コンピュータが、欠陥解析のために、前記特性のうちもっとも大きいダイバーシチを有する欠陥を選択するステップと、
コンピュータが、試料のために生み出された検査データを、前記試料のために生み出された欠陥レビュー・データと組み合わせたものを使用して、前記欠陥を分類するステップを含むコンピュータ実施方法であり、
前記検査データは、前記試料上で一回の検査プロセスで行われる異なる検査により生み出される検査データの組からなることを特徴とする、コンピュータ実施方法。 - 前記検査データが生の検査データを含む請求項22に記載の方法。
- 前記分類するステップが、欠陥属性ベースの方法、又は特徴ベクトル・ベースの方法を用いて行われる請求項22に記載の方法。
- 前記分類するステップが自動欠陥分類を含む請求項22に記載の方法。
- 前記欠陥レビュー・データが走査型電子顕微鏡の画像を含む請求項22に記載の方法。
- 前記検査データが、異なるデータ収集パラメータを用いて生み出される請求項22に記載の方法。
- 前記欠陥レビュー・データが、異なるデータ収集パラメータを用いて生み出される請求項22に記載の方法。
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