JP5405453B2 - 設計データ領域での検査データの位置を決める方法と装置 - Google Patents
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Description
[関連出願]
本出願はここに参照として本明細書にそのまま組み入れる、２００５年１１月１８日に出願された、“検査データと組み合わせて設計データを用いる方法と装置” と題する米国仮出願６０/７３７，９４７号と、２００５年１１月１８日に出願された、“検査データと組み合わせて設計データを用いる方法と装置” と題する米国仮出願６０/７３８，２９０号の優先権を主張する、２００６年１１月２０日に出願された、“検査データと組み合わせて設計データを用いる方法と装置”と題する米国出願１１/５６１，７３５号の一部継続である。
本出願はここに参照として本明細書にそのまま組み入れる、２００５年１１月１８日に出願された、“検査データと組み合わせて設計データを用いる方法と装置” と題する米国仮出願６０/７３７，９４７号と、２００５年１１月１８日に出願された、“検査データと組み合わせて設計データを用いる方法と装置” と題する米国仮出願６０/７３８，２９０号の優先権を主張する、２００６年１１月２０日に出願された、“検査データと組み合わせて設計データを用いる方法と装置”と題する米国出願１１/５６１，７３５号の一部継続である。
本発明は概して設計データ領域での検査データの位置を決める方法と装置に関する。ある実施例はウエハー上に形成される位置合わせ標的の図心を位置合わせ標的を表わす図形の図心に位置合わせすることにより設計データ領域でのウエハーについて得られた検査データの位置を決めるためのコンピューター実施の方法に関する。
下記の記述及び例はこの節に含まれるという理由では先行技術であるとは認められない。
集積回路（ＩＣ）の設計は電子設計自動化（ＥＤＡ）、コンピューター支援の設計（ＣＡＤ）、その他のＩＣ設計ソフトウェアのような方法または装置を用いて開発することができる。そのような方法と装置はＩＣの設計からの回路パターンのデータベースをつくるために用いることができる。回路パターンのデータベースはＩＣの様々な層の複数の配置を表現するデータを含む。回路パターンのデータベースのデータは複数のレチクルのための配置を決めるように用いることができる。レチクルの配置は通常レチクル上のパターンの特性を決める複数の多角形を含む。各々のレチクルはＩＣの様々な層の一つを加工するために用いられる。ＩＣの層は、例えば、半導体基板での接合パターン、ゲート誘電体パターン、ゲート電極パターン、層間誘電体での接触パターン、そして金属化層上の相互接続パターンを含むことができる。
ここで用いられる用語“設計データ”は通常ＩＣの物理的な設計（配置）と複雑な模倣または単純な幾何学的及びブール代数的演算を経て物理的な設計から得られるデータを参照する。
半導体装置の設計はＩＣの生産の前に様々の手順によって検証される。例えば、半導体装置の設計は製造でのリソグラフィーのあと全ての特性が正しく印画されることを検証するためにソフトウェアの模倣により検査される。そのような検査は通常設計基準の検査（ＤＲＣ）、光学基準の検査（ＯＲＣ）、そして特別な加工と工程用に調整された工程の模倣を含むより巧妙なソフトウェアに基づく検証のやり方のような工程を含む。物理的な設計の検証工程の出力は設計において“ホット・スポット”と時々呼ばれる潜在的に多数の限界点を同定するために用いることができる。
論理と記憶装置のような半導体装置を加工する工程は通常は半導体装置の様々な特性と複数の段階を形成するために多数の半導体加工工程を用いて半導体ウエハーのような基盤を加工する工程を含む。例えば、リソグラフィーはレチクルからのパターンを半導体ウエハー上に設置されたレジストに転写する工程を含む半導体の加工工程である。半導体の加工工程のさらなる例は、それらに限定されないが、化学的‐機械的研磨（ＣＭＰ）、エッチング、蒸着、イオン注入を含む。複数の半導体装置は単一の半導体ウエハー上の配置として加工することができ次に個々の半導体装置に分割することができる。
検査工程は製造工程でのより高い収益従ってより高い歩留まりを推し進めるために半導体の製造工程の間に様々な工程で用いられる。検査は常にＩＣのような半導体装置の組み立て工程の重要な部分である。しかし、半導体装置の大きさが小さくなるに従って、より小さな欠陥が装置の故障をもたらすことができるので検査は仕様に合った半導体装置を成功裏に製造するためにますます重要となってきている。例えば、半導体装置の大きさが小さくなるに従って、比較的小さい欠陥が半導体装置の望ましくない異常をもたらすことがあるので小さくなっでいる大きさの欠陥の検出は必要となってきている。
製造の歩留まりを支配するもう一つの重要な部分は欠陥の原因を修正することができてその結果他のウエハーまたはレチクル上での欠陥の数を減少させるようにウエハーまたはレチクル上の欠陥の原因を究明することである。しばしば、欠陥の原因を究明することは欠陥の種類と、大きさ、形状、組成などのような欠陥の他の特性を同定することを含む。検査は通常ウエハーまたはレチクル上の欠陥を検出することのみを含みウエハーまたはレチクル上の場所、ウエハーまたはレチクル上の欠陥の数、そしてときには欠陥の大きさのような欠陥についての限定された情報を提供するので、検査の結果から究明できることより個々の欠陥についてのより多くの情報を見つけ出すために欠陥の再検討がしばしば用いられる。例えば、ウエハーまたはレチクル上の欠陥を再び取り上げ自動または手動のいずれかのあるやり方でさらに欠陥を検査するために再検討する装置が用いられることがある。
欠陥の再検討は通常高拡大率の光学装置または走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）のいずれかを用いて高解像度で欠陥についての追加の情報を生成することを含む。欠陥の再検討によって生成された欠陥につてのより高い解像度のデータは断面、凸凹、より正確な大きさの情報などのような欠陥の特性を決めるためにさらに適切である。欠陥の分析はまた電子分散的Ｘ線分光法（ＥＤＳ）装置のような装置を用いて実施することができる。そのような欠陥の分析は欠陥の組成のような情報を決めるために実施することができる。検査、再検討、分析、またはそれらのいくつかの組み合わせによって決められる欠陥の属性は欠陥の種類（例えば、欠陥の分類）や場合によっては欠陥の根本原因を同定するために用いることができる。この情報は欠陥を少なくするまたは排除するために半導体の一つ以上の加工工程の一つ以上のパラメータを監視し変更するために用いることができる。
設計の基準が縮小するに従って、しかし、半導体の製造工程は工程の実行能力の限界のますます近くで実施されている場合がある。さらに、設計の基準が縮小するに従ってより小さな欠陥が装置の電気的なパラメータに影響を与えることができ、このことはより高感度の検査を推進する。従って、設計の基準が縮小するに従って、検査によって検出される潜在的に歩留まりに関連する欠陥は劇的に増え、また検査によって検出される邪魔な欠陥の数もまた劇的に増大する。従って、ますます多くの欠陥がウエハー上で検出され、すべての欠陥を排除するため工程を修正することは困難でありまた費用がかかる場合がある。そのようにして、どの欠陥が実際に装置の電気的パラメータと歩留まりに影響するかを決めることは工程を制御する方法が他の欠陥を大部分無視してそれらの欠陥に集中することを可能にすることがある。さらに、設計の基準が小さいとき、工程に誘発される故障は、ときには、系統的である傾向がある。つまり、工程に誘発された故障はその設計の中でしばしば多数回反復される既定の設計のパターンで起こる傾向がある。空間的に系統的な、電気的に関連する欠陥を排除することはそのような欠陥を排除することが歩留まりに全体的に重要な影響をもたらすことができるので重要である。欠陥が装置のパラメータや歩留まりに影響するかどうかはそれらの工程では電気的な設計に対して欠陥の位置を決めることができない場合があるのでしばしば上記のような検査、再検討、そして分析の工程からは決めることができない。
欠陥の情報を電気的な設計と位置合わせするためのいくつかの方法と装置が開発されてきている。例えば、ＳＥＭ再検討装置は欠陥の標本について欠陥の場所のより正確な座標を決めるために用いることができ、ＳＥＭ再検討装置によって報告される欠陥の座標は電気的設計の中の欠陥の位置を決めるために用いることができる。他の方法は検査の作業領域（例えば、検査が実施されるウエハー上に形成される装置のパターンの領域）をウエハー上に印画されたパターンの物理的な場所と位置合わせすることを含む。しかし、現在のところ、作業領域を装置の誤差と不完全さのため約２μｍより小さい精度でウエハー上に印画されたパターンと位置合わせすることができない。例えば、ある明視野（ＢＦ）検査装置は約＋／−１μｍの座標精度を持つ。さらに、現在用いられている方法においては検査作業領域は比較的大きく目的とする重要な特性とともに多くの重要でない特性も含む。設計と工程の相互依存性に起因する捕らえにくい空間的系統的な“製造可能性のための設計”（ＤＦＭ）の欠陥を捕捉するために検査装置の感度を最大にしようとすることから、装置はＣＭＰ塗りつぶし領域のような無数の重要でない区域での多数の事象で圧倒されてしまう場合がある。そのような邪魔な欠陥を検出することは多くの理由で不都合である。例えば、これらの邪魔な事象は検査データの事後処理により検査結果から除去する必要がある。さらに、邪魔な事象を検出することはＤＦＭの応用のための検査装置の到達可能な究極の感度を制限する。高い割合の邪魔な欠陥のデータはまた検査装置の実行時のデータ処理能力に過負荷を与えることがありそのため処理量が減少する及び／またはデータ損失をもたらすことがある。
従って、設計データの大幅に高精度の“前後関係”がそれらに限定されないが、欠陥検出の演算手順または方法で画素を分類すること、検出感度を調整すること、邪魔な欠陥をフィルターすること、欠陥を分類すること、標本抽出の手順の一部として設計の前後関係を用いて再検討のための欠陥の標本抽出をすることのような一つ以上の前後関係に基づいた機能を実施するように利用できるように検査データを設計データに画素サイズより小さい精度（ここで画素の大きさは約検査される形状の大きさである）で位置合わせするための方法と装置を開発することが有益である場合がある。
方法、担持媒体、そして装置の様々な実施例の下記の記述は添付の請求項の対象物をどんなやり方であっても制限するように解釈されるものではない。
一つの実施例は設計データ領域での検査データの位置を決定するためのコンピューター実施の方法に関する。その方法はウエハーを画像化することによって得られる位置合わせ標的の画像を用いてウエハー上に形成された位置合わせ標的の図心を決めることを含む。その方法はまたその図心と位置合わせ標的を表わす幾何学的形状の図心とを位置合わせすることを含む。さらに、その方法は位置合わせ標的の図心の設計データ領域での位置を設計データ領域での幾何学的形状の図心の位置に割り当てることを含む。その方法はさらに位置合わせ標的の図心の設計データ領域での位置に基づいて設計データ領域でのウエハーについて得られる検査データの位置を決めることを含む。
一つの実施例では、検査データの位置は画素サイズより小さい精度で決められる。もう一つの実施例では、幾何学的形状についてのデータはデータ構造に保存された設計データを含む。
一つの実施例では、位置合わせ標的は二つの大体垂直な方向について大体対称である。もう一つの実施例では、位置合わせ標的は大体対称な端を持つ。さらにもう一つの実施例では、位置合わせ標的は二つの大体垂直な方向に端を持つ。さらなる実施例では、位置合わせ標的は垂直と水平方向に端を持つ。ある実施例では、その方法は画像の中で既定の探索範囲内で大体対称な端をもち一意的な特性を選ぶことにより画像を用いて位置合わせ標的を選ぶことを含む。
一つの実施例では、位置合わせ標的の図心を決めることは位置合わせ標的の端を検出することと図心を決めるために端を用いることを含む。もう一つの実施例では、位置合わせ標的の図心を決めることは位置合わせ標的の第一の端についての端の断面と第一の端と反対側の位置合わせ標的の第二の端についての鏡対称な端の断面との相互相関を決めること、その相互相関の頂点を決めること、その頂点の位置と端の断面の大きさを用いて第一と第二の端の間の中点を決めることを含む。さらにもう一つの実施例では、位置合わせ標的の図心を決めることは位置合わせ標的の第一の端についての端の断面と第一の端と反対側の位置合わせ標的の第二の端についての鏡対称な端の断面との相互相関を決めること、その相互相関の頂点を決めること、補間法を用いて画素より小さい精度で頂点の位置を決めること、そして画素より小さい精度での頂点の位置と端の断面の大きさを用いて第一と第二の端の間の中点を決めることを含む。
一つの実施例では、位置合わせ標的の画像はウエハーの検査の際に得られる。いくつかの実施例では、位置合わせ標的の画像はウエハーの検査に用いられる一つの光学様態を用いて得られる。もう一つの実施例では、位置合わせ標的の画像はウエハーの検査に用いられる検査装置を用いて得られる。
いくつかの実施例では、その方法は位置合わせ標的の保存される型板と画像の中の検索窓の間の型板照合を行うことによってウエハーの検査の間に画像の中で位置合わせ標的を見つけることを含む。もう一つの実施例では、その方法は画素の大きさより小さい精度より低い精度でウエハーの検査の間に画像の中で位置合わせ標的を見つけることを含む。一つのそのような実施例では、画素の大きさより小さい精度で検査データの位置が決められる。
一つの実施例では、画像化はウエハーの明視野の画像化を含む。いくつかの実施例では、その方法は設計データ領域での検査データの位置または位置合わせ標的の図心の設計データ領域での位置に基づいて設計データ領域での検出された欠陥の位置を決めることを含む。
上記の実施例の各々の工程の各々はここにさらに記述されるように実施することができる。上記の方法の実施例の各々はここに記述される以外の工程を含むことができる。さらに、上記の方法の実施例の各々はここに記述されるどの装置でも実施することができる。
もう一つの実施例は設計データ領域で検査データの位置を決めるための方法を実施するための処理装置上で実行可能なプログラム命令を含む担持媒体に関する。その方法はウエハーの画像化によって得られる位置合わせ標的の画像を用いてウエハー上に形成される位置合わせ標的の図心を決めることを含む。その方法はまたその図心と位置合わせ標的を表す幾何学的な形状の図心とを位置合わせすることを含む。さらに、その方法は位置合わせ標的の図心の設計データ領域での位置を設計データ領域での幾何学的な形状の図心の位置として決めることを含む。その方法はさらに位置合わせ標的の図心の設計データ領域での位置に基づいて設計データ領域でのウエハーについて得られた検査データの位置を決めることを含む。
上記の方法の実施例の工程の各々はここにさらに記述されるように実施することができる。上記の方法はここに記述されるものの他の工程を含むことができる。担持媒体、プログラム命令、そして処理装置はここに記述されるようにさらに構成することができる。
もう一つの実施例は設計データ領域での検査データの位置を決めるように構成される装置に関する。その装置はウエハー上に形成される位置合わせ標的の画像とウエハーの検査データを得るように構成される検査装置を含む。その装置はまた検査装置と連結した処理装置を含む。その処理装置は位置合わせ標的の画像を用いて位置合わせ標的の図心を決めるように構成される。その処理装置はまたその図心と位置合わせ標的を表す幾何学的な形状の図心とを位置合わせするように構成される。さらに、その処理装置は位置合わせ標的の図心の設計データ領域での位置を設計データ領域での幾何学的な形状の図心の位置として割り当てるように構成される。その処理装置はさらに位置合わせ標的の図心の設計データ領域での位置に基づいて設計データ領域でのウエハーについて得られた検査データの位置を決めるように構成される。その装置はさらにここに記述されるように構成することができる。
本発明のさらなる利点は好ましい実施形態の詳細な記述によってそして次の添付の図を参照することによって当業者に明らかにされるであろう。
本発明は様々な変更や別の形式を許すことができるが、そこでの特別な実施例は図での例を用いて示されここで詳細に記述されるであろう。図は縮尺に比例しないことがある。しかしながら、図とそれらへの詳細な記述は本発明を開示された特別な形式に限定するように意図されるのではなく、反対に、意図することは添付の請求項によって定義されるように全ての変更、同等物、と代替物を本発明の精神と範囲に収めることであることが理解されるべきである。
ここで用いられるように、用語“ウエハー”は一般的に半導体または非半導体材料で形成される基盤のことを言う。そのような半導体または非半導体材料の例は、それらに限定されないが、単結晶シリコン、ガリウムヒ素、リン化インジウムを含む。そのような基盤は通常は半導体加工施設で見られる及び/または処理されることがある。
ウエハーは基盤上に形成された一つ以上の層を含むことができる。例えば、そのような層は、それらに限定されないが、レジスト、誘電性材料、導電性材料、と半導体材料を含むことができる。そのような層の多くの異なる種類は当技術分野に既知であり、ここで使われる用語ウエハーはそのような層の全ての種類が形成されるウエハーを包含するように意図される。
ウエハー上に形成される一つ以上の層はパターン化されたりパターン化されなかったりすることがある。例えば、ウエハーは各々が反復可能にパターン化された特性を持つ複数のダイを含むことができる。そのような材料の層を形成し処理することにより最終的に完成された装置とすることができる。ウエハー上には集積回路（ＩＣ）のような多くの異なる種類の装置を形成することができ、ここで用いられる用語ウエハーは当技術分野に既知のどんな種類の装置がその上に加工されるウエハーでも包含するように意図される。
ここで実施例はウエハーに関して記述されるけれども、この実施例はまた通常マスクまたはフォトマスクとして参照されることがある、レチクルのような別の試料について用いることができることは理解されるべきである。多くの異なる種類のレチクルは当技術分野に既知であり、ここで使用される用語“レチクル”、“マスク”、と“フォトマスク”は当技術分野に既知のすべての種類のレチクルを包含するように意図される。
ここで用いられる用語“設計データ”は通常ＩＣの物理的設計（配置）と複雑な模倣または幾何学的及びブール的演算を経た物理的設計から得られるデータを参照する。さらに、レチクル検査装置によって得られるレチクルの画像および／またはそれに関して派生するものは設計データのための“一つの代理”または“複数の代理”として用いることができる。そのようなレチクルの画像またはそれに関して派生したものは設計データを用いるここに記述されるどの実施例においても設計配置のための代用となることができる。
例えば、一つの実施例では、レチクル検査装置によって生成されたレチクルの画像は設計データ領域での設計データとして用いられる。レチクルは設計データをウエハー上に印画するために用いられる。このやり方では、レチクル検査装置によって生成されたレチクルの画像は設計データの代用物として用いることができる。この実施例で用いられるレチクルの画像は当技術分野に既知のどんな検査装置によってもどんな適切なやり方によっても生成されるレチクルのどんな画像も含むことができる。例えば、レチクルの画像は各々、高拡大率の光学的レチクル検査装置または電子ビームに基づくレチクル検査装置によって得られたレチクルの高拡大率の光学的または電子のビームの画像であってよい。あるいは、レチクルの画像は空間像レチクル検査装置によって得られる空間像であってもよい。レチクルの画像は一つ以上の工程を実施するために設計データを用いるここに記述されるどの実施例においても設計データの代理として用いることができる。
もう一つ追加の実施例では、その方法は設計データをウエハー上に印画するために用いられるレチクルについて得られたレチクル検査データに基づいて設計データ領域で設計データのための前後関係地図を生成することを含む。このやり方では、レチクル検査データは前後関係地図を生成するための入力として含まれることがある。前後関係地図はここにさらに記述されるように構成することができる（例えば、前後関係地図は設計データ領域にわたる設計データの一つ以上の特性についての値を含むことができる）。前後関係地図を生成するために用いられるレチクル検査データは上記の一つ以上のレチクル画像のような当技術分野に既知のどんな適切なレチクル検査データも含むことができる。この実施例では、従って、レチクル検査データはレチクルの各所でレチクル上に印画された設計データの一つ以上の性質の対する値を決めるために用いることができ、これらの値は前後関係地図を生成するために設計データ領域に位置付けることができる。レチクル上に印画された設計データの一つ以上の性質に対する値を決めることはここに記述されるようにまたは他の適切な方法で実施することができる。設計データの一つ以上の性質はここに記述されるどんな性質も含むことができる。一つ以上の性質についての値をレチクルの領域から設計データ領域に位置付けることはここにさらに記述されるように実施することができる。そのような前後関係地図は一つ以上の工程を実施するために前後関係地図を用いることを含む個々に記述されるどんな実施例においても用いることができる。さらに、そのような前後関係地図はさらにここに記述されるように及び／またはここに記述されるどんな情報に基づいてでも生成することができる。
レチクルの画像から派生する画像はまた設計データのための“代理”としての機能を果たすことができる。例えば、レチクル検査装置または他の適切な画像化装置によって生成されるレチクルの画像はレチクルの画像がどのようにウエハーに印画されるかを示す模擬画像を生成するために用いることができ、それは設計データの“代理”として用いることができる。一つの実施例では、レチクルの画像がどのようにウエハーに印画されるかを示す模擬画像は設計データ領域での設計データとして用いられる。このやり方では、レチクルの画像がどのようにウエハー表面上に現れるかについての模倣はまた設計データの代理としての機能を果たすことができる。模擬画像はどんな適切な方法または当技術分野に既知の装置を用いても生成される。模擬画像は一つ以上の工程を実施するために設計データを用いるここに記述されるどの実施例においても設計データの代理として用いることができる。
設計データが用いられるここに記述される実施例では、少なくとも部分的に、一つ以上の工程を実施するために、設計データはどんな設計データまたは上記の設計データの代理またはそれらの組み合わせも含むことができる。
いま図に転ずると、図が原寸に比例しないよう描かれていることに注意されたい。特に、図のいくつかの要素の寸法は要素の特性を強調するために大幅に誇張されている。さらに、図は同縮尺で描かれていないことにも注意されたい。一つ以上の図に示される同様に構成することができる要素は同じ参照番号で表わされている。
図１は、設計データ領域で検査データの位置を決めるコンピューター実施の方法の一つの実施例を図示する。図１に示された全ての工程はその方法を実施するために必須ではないことに注意されたい。図１に示された方法から一つ以上の工程が削除されたり追加されたりでき、それでもその方法はこの実施例の範囲内で実施することができる。
一般に、その方法はデータ準備段階、方策設定段階（例えば、ウエハー検査の方策設定）、そしてウエハー検査段階そのものを含むことができる。その方法はまた再検討と分析の段階を含むことができる。データ準備段階はウエハー上で加工されているまたはウエハー上で加工される予定の装置の物理的設計配置を反映した設計データを生成することまたは得ることを含むことができる（例えば、画像データの連続（ＧＤS）ファイル、ＧＤＳIIファイル、またはもうひとつの標準ファイルまたはデータベース）。ＧＤＳファイル、その他のファイル、またはデータベースからの情報は装飾前の物理的配置（例えば、設計に加えられる光学的近接効果補正（ＯＰＣ）の特性とその他の解像度向上技術（ＲＥＴ）の特性）を表わすことができる。
図１に示される方法は一般にここにさらに記述されるように検査データの連続したものを設計データに画素より小さい精度で位置合わせすることを含む。このやり方では、ここに記述される方法は一般に検査（例えば、ウエハーの検査）のための“設計に位置合わせする”方法と参照することができる。その方法はウエハーの検査のために設計データと随意に前後関係のデータを利用する。このやり方では、ここに記述される方法はまた“前後関係に基づいた検査”（ＣＢＩ）の方法として参照することができる。装置の設計データと前後関係データはウエハーの検査の感度を向上させるため、邪魔な事象の検出を劇的に減らすため、欠陥の分類の正確さを向上させるため、工程窓の資格（ＰＷＱ）のような検査装置のための応用を向上させるために用いることができる。前後関係のデータはまた検査の再検討工程やここに記述される装置について有益さをもたらすように用いることができる。さらに、設計データと前後関係データを用いる方法の例はここに参照として本明細書にそのまま組み入れる、べビスによる米国特許６，８８６，１５３号とボルクその他により２００４年７月１日に米国特許申請１０／８８３，３７２号として申請され２００５年１月６日に公開された米国特許申請公開２００５／０００４７７４号に示されている。ここに記述される方法は本発明と本発明の応用で記述されるどのような方法のどのような工程も含むことができる。
ここに記述される方法はホット・スポットを発見する段階を含むことができる。ホット・スポットを発見することは技術の研究開発、製品の設計、ＲＥＴ設計、レチクルの設計と製作、そして生産の立ち上げの間に実施することができる。ホット・スポットを発見する段階はレチクルの設計の改善のためにホット・スポットを同定すること、欠陥を監視し分類することを含むことができる。ホット・スポットを発見する段階はまたホット・スポットのデータベースのようなホット・スポットについての情報を含むデータ構造を生成することを含むことができる。いくつかの実施例では、ホット・スポットを発見することは複数の情報源を用いて実施することができる。例えば、ホット・スポットを発見することは設計領域でのホット・スポットの発見、ウエハー領域でのホット・スポットの発見、レチクル領域でのホット・スポットの発見、試験領域でのホット・スポットの発見、そして工程領域でのホット・スポットの発見のどれでもの間の相関を用いて実施することができる。一つのそのような例では、ホット・スポットを発見することは設計、モデル化の結果、検査結果、計測結果、そして故障分析結果から入力する複数の情報源を相互に関連付けることによって実施することができる。ここに記述されるどの工程もホット・スポットを発見するためにあらゆる組み合わせで用いることができる。
設計領域では、ホット・スポットは設計データでの限界点の目録を作る設計基準検査（ＤＲＣ）の結果を用いて同定することができる。ＤＲＣは通常マスクの製作の前に（マスク前）レチクル配置データの品質管理（ＱＣ）のために実施される。従って、ＤＲＣはホット・スポットをつくらないことがある。むしろ、ＤＲＣの結果はＤＲＣ基準の一部ではない設計手引きにあるまたは新たに発見されるかのいずれかであった新しい限界に近いホット・スポットを同定するために用いることができる。さらに、ホット・スポットは電子設計自動化（ＥＤＡ）を用いて発見されることがある。このやり方では、ホット・スポットを発見する段階の間、設計基準（不十分な検査をするものとして用いられるＤＲＣ）及び／またはＥＤＡ設計装置をホット・スポットの情報源として用いることができる。さらに、ホット・スポットはコンピューター支援設計のための技術（ＴＣＡＤ）の手段や代用物を用いて発見されることがある。ＴＣＡＤ装置は商業的にカリフォルニア州マウンテンヴュウのシノプシス社から入手可能である。さらに、またはあるいは、カリフォルニア州サンノゼのＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから商業的に入手可能なデザインスキャン分析ソフトウェア、任意のパターンの検索、そして設計の前後関係（例えば、機能ブロック、設計ラブラリー要素、セル、パターンが代理機能を持つかどうか、パターンの密度、ダミー／塗りつぶし対能動的など）はホット・スポットの情報源として用いることができる。もう一つの実施例では、設計データに基づいた欠陥のグループ分け（パレート分析を用いてまたは用いないで）はホット・スポットの発見と分類に用いることができ、ここに記述されるように実施することができる。
一つの追加の例では、設計領域で、ホット・スポットの発見段階はウエハー上に印画される設計データの走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）画像を設計データ領域での実際の欠陥の位置を同定するために設計データに（ここに記述されるように実施することができるる）位置を合わせたり重ね合わせたりすることを含むことができ、そして設計データ領域で欠陥の位置に最も近い設計データに基づいて設計で同様にありうるホット・スポットを同定するために任意にパターンを検索することを実施することができる。ウエハーについて最初の検査結果について実施されるリピータ分析は、ここに記述されるように実行される、系統的欠陥とそれらの設計データでの設計グループを同定するために用いることができる。このやり方の一つの利点はもしも標的の欠陥が設計データ領域で十分に正確に位置付られているとき、任意のパターン検索のために用いられるパターン検索窓及び／または系統的欠陥の同定が欠陥ごとに調整できることである。
ウエハー領域では、ホット・スポットは、各々がここにさらに記述されるように実施することができる、一つ以上のリピータ分析、系統的（例えば、限界に近いものを処理する）欠陥の帯状／空間的特性分析、系統的欠陥の一時的特性分析、レチクル／ダイ領域で発見のための信号対雑音比（Ｓ／Ｎ）を向上させるために設計の重ね合わせを持った積み重ねたダイ（またはレチクル）の結果、そして系統的欠陥または系統的欠陥のグループの優先順位を付けるための欠陥の属性としての欠陥領域に関連した歩留まり（または台無し確率（ＫＰ））を用いて発見されることがある。
レチクル／ダイ領域では、ホット・スポットは、各々がここにさらに記述されるように実行される、一つ以上のリピータ分析、欠陥密度の地図を作成すること、設計パターンに基づいたグループ化分析、Ｓ／Ｎを向上させるための設計の前後関係（例えば、機能ブロック）による情報選別、設計での欠陥の少ない地帯を発見するためにレチクル検査から関心のない欠陥を同定することを用いて発見されることがある。
試験領域では、ホット・スポットは、その両方が（ウエハー領域で実行される）リピータ分析または関心のない欠陥（または設計でのコールド・スポット）を同定するために設計データに基づいた（レチクル／ダイ領域で実行される）グループ化と組み合わせられる、一つ以上の位置付けを設計するための記憶ビットの故障と位置付けを設計するための論理的ビットマップ密度を用いて発見されることがある。これらの工程の各々はここにさらに記述されるように実施することができる。
工程領域では、ホット・スポットは、その各々がここにさらに記述されるように実施することができる、ホット・スポット（ダイとダイ、標準参照ダイ、ダイとデータベースの方法を用いて）の情報源としてのＰＷＱと工程のウィンドウを決め限界的な設計の特性をホット・スポットとして決める工程の実験の設計（ＤＯＥ）を用いて発見されることがある。
いくつかの実施例では、図１の工程１０に示されるように、その方法は設計データで既定の位置合わせの場所を選ぶことを含む。既定の位置合わせの場所を選ぶことは検査装置を用いて実施することができる。既定の位置合わせの場所は検査工程の方策の設定の間に選ぶことができる。“方策”は通常は検査のような工程を実行するための命令の組として決めることができる。ここに記述されるようにウエハーの検査のための方策を設定することは自動的に、半自動的に（例えば、使用者支援の）、または手動で実施することができる。
一つの例では、検査装置によって実行される検査工程の設定の間、設計データに加えてウエハーを帯状に分けた情報、検査装置の型番号、検査に用いられる光学様態、そして画素の大きさのような検査装置のパラメータについての情報は既定の位置合わせの場所を選ぶために用いることができる。既定の位置合わせの場所はまた検査されるウエハーの一つ以上の属性に基づいて選ぶことができる。既定の位置合わせの場所（またはこのデータを参照する指標）のためのデータ及び／またはその画像は検査工程のための方策に保存することができる。例えば、ウエハー上の層についての既定の位置合わせの場所についての情報はウエハー上の層についての検査工程の方策の中の位置合わせデータとして保存することができ、その位置合わせデータは検査装置がウエハーをこの特定の装置と層について検査するごとに用いることができる。
いくつかの実施例はウエハーについてデータ及び／または画像を得るための“ウエハー走査”または“ウエハーを走査すること”を含むように記述されるが、そのようなデータ及び／または画像は当技術分野に既知の適切な技術及び／または装置を用いて得ることができることを理解すべきである。例えば、ウエハーのためのデータ及び／または画像はここに記述される検査装置または視野毎に画像取得を実行するように構成された別の検査装置によって得ることができる。このやり方では、ウエハーを横切って走査する代わりに、検査装置は歩進でデータ及び／または画像を得ることができる。もう一つの実施例では、ウエハーのためのデータ及び／または画像はここに記述される検査装置または通常自動工程の検査（ＡＰＩ）と参照されることがある点毎の検査を実行するように構成される別の検査装置によって得ることができる。
数個の方法を既定の位置合わせ場所を選ぶために用いることができる。一つの実施例では、その方法は既定の位置合わせ場所に対応する設計データを得ることを含む。ここに記述される実施例において用いることができる既定の位置合わせ場所のためのデータまたは画像は視覚的に表示されるＧＤＳ切り抜き（ここで用いられる用語“切り抜き”は設計配置の比較的小さい部分を参照する）と視覚的に表示されるＧＤＳ切り抜きに位置合わせされた検査装置によって生成される画像を含む。既定の位置合わせ場所に対応する設計データを模倣すること（または“視覚的に表示すること”）はウエハー上にどのように設計データが印画されるかを示す画像を生成するために用いることができる。その方法はまた設計データまたは模倣される（“視覚的に表示される”）画像を持つＧＤＳ切り抜きと設計データ領域（すなわち、設計データ領域での座標とともに）での模倣される画像の位置の記録とを相互関連させることを含むことができる。上記のようにウエハー上にどのように既定の位置合わせの場所に対応する設計データが印画されるかを示す画像を模倣することはどのような適切な方法、処理手順、または通常ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから商業的に入手可能なＰＲＯＬＩＴＨのような当技術分野に既知のソフトウェアを用いて実施することができる。
さらに、模倣される画像は上記のように生成することができそれはウエハー上で一つ以上の工程が実施されたあとウエハー上にどのように既定の位置合わせの場所が印画されるかを示す。一つ以上の工程は、例えば、リソグラフィー、リソグラフィーとエッチングの組み合わせ、異なるリソグラフィー工程などを含むことができる。このやり方では、ここに記述される方法で用いられる既定の位置合わせの場所のためのデータは検査の前にウエハー上で実施された一つ以上の工程に基づいて選ばれるまたは生成される一つ以上の模擬画像を含むことができる。異なる工程が実施されたあとに得られた検査データの位置合わせのための既定の位置合わせの場所の異なるデータを用いることによりここに記述される方法の精度を増すことができる。
既定の位置合わせの場所を選ぶことは検査工程と装置に適合する位置合わせの場所を選ぶために設計データ（例えば、ＧＤＳデータ）を前処理することを含むことができる。例えば、いくつかの場合には、ＧＤＳ切り抜きはウエハーの加工工程によってもたらされる変化（例えば、色の変化）に無反応なので視覚的に表示されるＧＤＳ切り抜きはここに記述される方法で既定の位置合わせの場所のためのデータとして用いるために有益であることがある。しかし、視覚的に表示されるＧＤＳ切り抜きに“非直結で”位置合わせされた検査装置によって得られる既定の位置合わせの場所の画像は装置の加工の後の段階において生成される検査データとともに用いられるほうが有益であることがある、なぜならこれらの画像は視覚的に表示されるＧＤＳ切り抜きより検査装置によって生成されるウエハー上の位置合わせの場所の画像により良く似ていることがありそのため正確な位置合わせをもたらすからである。いくつかの実施例では、従って、ここに記述される方法で用いられる位置合わせのデータは検査の実行時に位置合わせの場所のためのデータに適切に合うものが確実に見つかるようにＧＤＳ切り抜きとＧＤＳ切り抜きに位置合わせされた画像の両方を含むことができる。あるいは、既定の位置合わせの場所の図心のような設計データでの既定の位置合わせの場所の一つ以上の属性は決めることができ、そして検査装置によって得られる位置合わせの場所の画像の対応する図心は決めることができ検査の画素データを設計データに位置合わせするために用いることができる。
ダイごとの既定の位置合わせの場所の数は大幅に変わることがある。例えば、既定の位置合わせの場所の比較的まばらな組が選ばれることがある。さらに、既定の位置合わせの場所はダイにわたって既定の頻度で選ばれることができる。既定の位置合わせの場所はダイそのものに含まれるので、既定の位置合わせの場所はダイの装置の特性及び／またはダイの装置の広域内に位置する特性を含むように選ぶことができる。このやり方では、既定の位置合わせの場所は設計データの既存の特性を含むように選ぶことができる。そのような既定の位置合わせの場所は設計データが位置合わせの特性を含むために変更される必要がなく位置合わせの特性がダイの大きさを増さないので有益である。
その方法はまた検査装置によって得られる画像またはデータの中で一意的に同定することができる（いくらかの位置合わせの誤差の許容範囲内で）設計データの中の既定の位置合わせの場所を選ぶことを含むことができる。例えば、既定の位置合わせの場所を既定の検索範囲の不確定さの範囲内で一意的である位置合わせの特性（例えば、標的）を含むように選ぶことができる。このやり方では、画像またはデータの中でウエハー上の位置合わせの場所の配置場所の位置のある不確定さが与えられるならば、不確定さなしで二つの位置合わせの場所の比較的強い適合を得るために位置合わせのデータと画像またはデータの間の相関付けを行うことができる。
一つの実施例では、既定の位置合わせの場所はｘとｙ方向に一意的な一つ以上の属性を持った少なくとも一つの位置合わせの特性を含む。そのような既定の位置合わせの場所の一つの実施例は図２に示される。図２に示されるように、既定の位置合わせの場所３２は位置合わせの特性３４を含む。位置合わせの特性３４はｘとｙ方向に一意的な一つ以上の属性を含む。例えば、位置合わせの特性の角はダイの中の他の特性と比べてｘとｙ方向に一意的な位置合わせの特性を画像化し位置合わせの特性を近似することができる。既定の位置合わせの場所はまた同様にまたは異なる様に構成される一つ以上のそのような位置合わせの特性を含むことができる。このやり方では、一つ以上の位置合わせの特性はｘとｙ両方向に一意的であってよい。
一つの代わりの実施例では、既定の位置合わせの場所は少なくとも二つの位置合わせの特性を含む。二つの位置合わせの特性の第一はｘ方向に一意的な一つ以上の属性を持つ。二つの位置合わせの特性の第二はｙ方向に一意的な一つ以上の属性を持つ。一つのそのような既定の位置合わせの場所の実施例は図２に示される。図２に示されるように、既定の位置合わせの場所３２は位置合わせの特性３８を含む。位置合わせの特性３８はｘ方向に一意的な一つ以上の属性をもつがｙ方向には位置合わせに関して何も情報を与えない。例えば、位置合わせの特性３８の垂直な端はダイの中の他の特性に比べてｘ方向に一意的な位置合わせの特性を画像化し位置合わせの特性を近似することができる。既定の位置合わせの場所は複数のそのような特性を含むことができる。
既定の位置合わせの場所３６は位置合わせの特性４０を含む。位置合わせの特性４０はｙ方向に一意的な一つ以上の属性をもつがｘ方向にはなにも位置合わせの情報を与えない。例えば、位置合わせの特性４０の水平な端はダイの中の他の特性に比べてｙ方向に一意的な位置合わせの特性を画像化し位置合わせの特性を近似することができる。既定の位置合わせの場所は複数のそのような特性を含むことができる。さらに、既定の位置合わせの場所はまた三つ以上のｘ及び／またはｙ方向に一意的な位置合わせの特性を含むことができる。このやり方では、既定の位置合わせの場所は組み合わせることにより“生の”画像またはデータ（例えば、検査中に検査装置によって得られる画像またはデータ）と既定の位置合わせの場所のデータの間の（ｘ、ｙ）オフセットの絶対値を決めるためのｘとｙの充分な位置合わせの情報を提供する特性３８と４０のような位置合わせの特性の組を含むように選んでよい。
既定の位置合わせの場所の選択は手動で、自動で、またはその二つのいくつかの組み合わせ（例えば、半自動または使用者支援）で実施することができる。手動、自動、または両方でのいずれにおいて実行されても、既定の位置合わせの場所の選択は設計データ、ウエハーの光学的または電子ビームの画像、または両方を用いて実行される。使用者支援の既定の位置合わせの場所の選択では、使用者は上記の一意性の基準を満足する一つ以上の既定の位置合わせの場所を決めるためにコンピューター支援設計（ＣＡＤ）の配置、生のまたは保存されたウエハーの光学的または電子ビームの画像、またはその両方を検査することができる。
自動または半自動の位置合わせの場所の選択では、その方法は検査装置を用いてウエハー上のダイの並びを走査することと一意的な位置合わせの場所を同定するためにダイの各々のフレームを処理すること（例えば、処理手順を実行して）を含むことができる。用語“フレーム”はここではウエハーの走査の際に得られる検査のデータまたは画像の帯の中のダイの一部についてのデータまたは画像で定義される。フレームを処理することはフレーム中の特性のｘとｙの勾配を決めることと既定の位置合わせの場所で用いられるためのｘとｙ方向で比較的強い勾配を持つ一つ以上の特性を選ぶことを含むことができる。その方法はまた既定の検索範囲内で勾配の強い頂点が一つだけ位置付けられているかどうかを決めるためにフレームとそのような特性を含む区画画像の相互相関を調べることを含むことができる。このやり方では、パターン検索窓の範囲内で一意的な位置合わせの特性が同定することができ既定の位置合わせの場所として選ぶことができる。この方法はまた設計データを利用すること、設計データの比較的小さい一つ以上の領域を一つ以上の画像として画像化すること、そして適切な位置合わせの場所を同定するために上記の工程を実施することを含むことができる。その方法はまた、その方法によって同定された一つ以上の可能性のある位置合わせの場所を表示すること（例えば、可能性のある位置合わせの場所についての光学的または電子ビームとＣＡＤの画像の組）と既定の最短の間隔でダイの上に分布する一つ以上の適切な位置合わせの場所を使用者に選ばせることを含むことができる。
もう一つの実施例では、既定の位置合わせ場所を選ぶために用いられる検査装置またはもう一つの画像取得装置の画像化様態は検査データを得るために用いられる検査装置の一つ以上の画像化様態と異なる。このやり方では、その方法は位置合わせの場所を選ぶためとウエハーの検査のためとで異なる画像化様態を用いることを含むことができる。位置合わせの場所を選ぶ工程はまたウエハーを検査するために用いることができる様々な画像化様態に基づいて実施することができる。例えば、検査装置は明視野（ＢＦ）様態、暗視野（ＤＦ）様態、端コントラスト（ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒの特性である）様態、様々な開口部の様態、及び／または電子ビーム画像化様態のような検査のための一つ以上の光学的画像化様態を用いるように構成することができる。端コントラスト（ＥＣ）検査は通常は相補的な画像化開口部とともに円形対称照明の開口部を用いて実施される。ウエハー上の特定の層の検査のための最良の画像化様態は欠陥のＳ／Ｎを最大にする画像化様態であり、最良の画像化様態は層の種類によって変わることができる。さらに、検査装置は一つ以上の画像化様態を同時にまたは連続して用いてウエハーを検査するように構成することができる。ウエハーの検査の間に実行される位置合わせの場所の画像またはデータの取得にはウエハーの検査のための最良の画像化様態を用いるので、位置合わせ場所の選択は適切な位置合わせ場所と位置合わせの特性を選ぶためにその様態を用いることが望ましい。
しかしながら、設計データ領域で選ばれた既定の位置合わせ場所の位置を正確に決めるために、既定の位置合わせ場所（ウエハー上の）の区画の光学的画像は上記またはＧＤＳＩＩ切り抜きのように設計データから得られる模倣画像と位置合わせすることができる。模倣画像と光学的画像を位置合わせするための適切な良質さを持つ模倣画像を得ることは全ての光学様態にとって困難なことであることがある。しかし、模倣画像と光学的画像の最高の合致がある特定の映像化様態（例えば、ＢＦ様態）について得られることがある。従って、その方法は適切な選ばれた既定の位置合わせ場所を選ぶための検査のための最良の映像化様態を用いてウエハーを走査することを含むことができる。その方法はまた模倣画像またはＧＤＳＩＩ切り抜きと最高の合致のある画像をもたらす様態を用いて区画の光学的画像を得るために検査装置を用いてウエハー上の選ばれた既定の位置合わせ場所を再訪することを含むことができる。
模倣画像またはＧＤＳＩＩ切り抜きと合致する最良の様態を用いて得られる画像は設計データでの対応する位置合わせ場所のための模倣画像またはＧＤＳＩＩ切り抜きと位置合わせすることができる。模倣画像またはＧＤＳＩＩ切り抜きと合致する最良の様態を用いて得られる画像を位置合わせすることによって決められる設計データ領域での選ばれた位置合わせ場所の（ｘ、ｙ）位置を用いて、これらのｘとｙの位置は検査のための最良の様態を用いて得られる区画画像と関連付けられる。もしも異なる様態で同じ場所について集められた画像の間で決まったずれがあるとき（検査様態と模倣画像またはＧＤＳＩＩ切り抜きと合致する最良の様態）、このずれは適切な較正標的を用いて検査の始まりに（または前に）測定される及び／または修正される。
そのような一つの実施例では、その方法は位置付けを決めるためにＣＡＤ模倣画像またはＧＤＳＩＩ切り抜きを既定の位置合わせ場所の光学的または電子ビーム画像と非直結で位置合わせすることを含むことができる（例えば、設計データ領域で光学的または電子ビーム画像の個々の画素の位置を決めるために）。例えば、既定の位置合わせ場所を選び模倣画像との最良の合致を与えることができる画像化様態を用いてウエハー上のそれらの場所の画像を得たあと、既定の位置合わせ場所に対応する設計データを得ることができ（多角形表現のようなどんな形式でも）適切な変換関数を用いて適切な画素の大きさで模擬画像として画像化することができる。光学的（または電子ビームの）と模倣の画像は次に当技術分野に既知の適切な方法及び／または処理手順を用いてお互いに位置合わせすることができる。光学的（または電子ビームの）と模倣の画像を位置合わせすることは光学的画像から前の層の配置が削除できるようにあるいは充分な正確さでの位置合わせを達成するために考慮することができるように光学的画像での雑音の源となる可能性のある前の層の配置のような設計データ（例えば、設計データベースで）についての他の情報を用いて実施することができる。
検査のための方策を設定する工程の結果は既定の位置合わせの場所を代表する一つ以上の光学的または電子ビームの区分画像、設計データ領域での既定の位置合わせの場所の各々の位置（他酔えば、ｘとｙ座標）、そしてそれに続くウエハーの検査の間充分に正確な位置合わせを実行するために検査装置によって利用することができるどんな追加の情報をも含むことができる。
図１の工程１２に示されるように、その方法はウエハー上の位置合わせの場所のための検査装置によって得られるデータを既定の位置合わせの場所のためのデータと位置合わせすることを含む。既定の位置合わせの場所のためのデータは上記のどのデータも含むことができる。例えば、既定の位置合わせの場所のためのデータはＧＤＳＩＩファイルまたは他の装置にとって可読なファイルの様式のようなデータ構造で保存される設計データを含むことができる。もう一つの実施例では、既定の位置合わせの場所のためのデータは既定の位置合わせの場所がウエハー上にどのように印画されるかを示す一つ以上の模倣画像を含む。一つ以上の模倣画像は設計データ領域での既定の位置合わせの場所の位置に基づいてここにさらに記述されるように設計データ領域でウエハー上の既定の位置合わせの場所の位置を決めることができるように設計データ領域にここにさらに記述されるように位置付けすることができる。
一つの追加の実施例では、既定の位置合わせの場所のためのデータは既定の位置合わせの場所の一つ以上の属性を含み、ウエハー上の位置合わせの場所のためのデータは位置合わせの場所の一つ以上の属性を含み、そして位置合わせの工程は既定の位置合わせの場所の一つ以上の属性を位置合わせの場所の一つ以上の属性と位置合わせすることを含む。この実施例で用いられるウエハー上の既定の位置合わせの場所と位置合わせの場所の一つ以上の属性はここに記述されるどんな属性も含むことができる。例えば、一つの実施例では、既定の位置合わせの場所の一つ以上の属性は既定の位置合わせの場所の図心を含み、位置合わせの場所の一つ以上の属性は位置合わせの場所の図心を含む。ウエハー上の既定の位置合わせの場所と位置合わせの場所の図心はその場所での一つ以上の位置合わせの特性の図心であることがある。このやり方では、その方法はウエハー上の位置合わせの場所を既定の位置合わせの場所に位置合わせするために既定の位置合わせの場所と位置合わせの場所の図心をウエハー上で合致させることを含むことができる。そのようにして、既定の位置合わせの場所のデータはウエハー上の位置合わせの場所のためのデータの対応する一つ以上の特性と位置合わせすることができる図心のような既定の位置合わせの場所のいくつかの特性を含むことができる。ウエハー上の既定の位置合わせの場所と位置合わせの場所の図心のような一つ以上の属性はここに記述されるようにまたは当技術分野に既知のどんな適切なやり方においても決めることができる。
さらに一つの実施例では、既定の位置合わせの場所のデータはＧＤＳIIファイルのようなデータ構造で保存される設計データに位置合わせされた検査装置によって得られるデータを含む。既定の位置合わせの場所のための検査装置によって得られるデータはここに記述されるように設計データに位置合わせすることができる。いくつかの実施例では、既定の位置合わせの場所のデータは設計データ領域での設計座標に位置合わせされた標準参照ダイの画像の少なくとも一部を含む。標準参照ダイの画像はここに記述されるどんな標準参照ダイの画像を含むことができ、標準参照ダイの画像はここに記述されるように設計座標に位置合わせすることができる。例えば、標準参照ダイの画像は設計領域に位置付けることができ次に位置合わせのために用いることができる。
位置合わせの場所のデータを既定の位置合わせの場所のデータと位置合わせすることはどんな適切な位置合わせのやり方及び／または当技術分野に既知の位置合わせの工程の手順ででも実施することができる。
一つの実施例では、工程１２はウエハーの検査の間に実施することができる。さらに、この工程は検査工程の工程手順を用いてウエハーが検査されるごとに実施することができる。例えば、検査工程は多くのウエハーの検査の初めとロットにある各々のウエハーの検査の初めに実施することができる初期化段階を含むことができる。初期化段階の間、設計データ領域での既定の位置合わせ場所と既定の位置合わせ場所の（ｘ、ｙ、または二次元の）位置付けは方策の設定の結果から読み出すことができ、保存された位置合わせの区画画像を検査されるウエハーのための検査装置によって得られる生の区画画像と位置合わせするために用いることができる画像処理コンピューターの接続点にダウンロードすることができる。画像コンピューターと処理の接続点は当技術分野に既知のどんな適切な構成を持ってもよい。
検査工程の間、その方法は検査データの帯を得るために検査装置を用いてウエハーを走査することを含むことができる。各々の帯は検査装置がウエハーの行や列でウエハーを横切って走査する（ｘ方向に）ときある高さＨ（ｙで）の画素の繋がりとして得ることができる。画像コンピューターの各々の処理の接続点は帯のある部分を処理することができる。例えば、その帯は部分や“頁”に分けることができ、帯の部分の各々は異なるコンピューターの接続点に向けられることができる。その処理の接続点は処理の接続点によって受けとられた帯の部分の画素を用いて欠陥の検出を実行するように構成することができる。その方法と画像コンピューターは既定の位置合わせの場所をウエハー上の位置合わせ場所のための生で流れてくるデータと位置合わせするためにウエハー上の位置合わせ場所（例えば、各々のダイの中の位置）の位置についての情報と画像コンピューター（例えば、初期設定段階でダウンロードされた）の記憶媒体から得られる既定の位置合わせの場所の区分画像を用いることができる。
いくつかの実施例では、前後関係の地図（例えば、データベースのようなデータ構造に保存される）は読み出すことができ処理の接続点にダウンロードすることができる。前後関係のデータは当技術分野に既知のどんな適切な様式でも保存することができる。前後関係のデータは画像の形式でよりもむしろ圧縮された多角形の表現で保存する及び／または用いることができる。しかし、前後関係の地図は前後関係の地図が欠陥の検出の目的に用いられるように画像化することができる。この画像化は初期化の間に一度または検査の間に前後関係の地図が用いられる毎にのいずれかで実施することができる。前者のやり方の利点は検査工程の間に実行されるデータ処理の循環を減らすことである。しかし、このやり方の不利な点は全部の前後関係の地図の画像化される画像を保存することが比較的大きな記憶容量を要する場合があることである。
図１の工程１４に示されるように、その方法は設計データ領域での既定の位置合わせ場所の位置に基づいて設計データ領域でのウエハー上の位置合わせ場所の位置を決めることを含む。例えば、設計データ領域に対しての（つまり設計データ領域での）既定の位置合わせ場所の（ｘ、ｙ）位置が決められて既定の位置合わせ場所のデータが位置合わせ場所のデータに位置合わせされたので、位置合わせ場所のウエハー上の生の画素座標の絶対位置は設計データ領域で決めることができる。もう一つの実施例では、設計データ領域でウエハー上の位置合わせ場所の位置を決めることは生のデータ流（例えば生の画像）を既定の位置合わせ場所のためのデータ（例えば、参照画像）と位置合わせすることを含むことができる。設計データ領域でウエハー上の位置合わせ場所の位置を決めることはウエハーの検査の前またはウエハーの検査データを得た後で実施することができる。
図１の工程１６に示されるように、その方法は設計データ領域でのウエハー上の位置合わせ場所の位置に基づいて設計データ領域で検査装置によってウエハーについて得られる検査データの位置を決めることを含む。設計データ領域で位置が決められる検査データは検査の間に検査装置によってウエハーについて得られるどんなデータ（例えば、画像データ）も含むことができる。さらに、検査データの位置はウエハーの検査の間に検査装置によって得られるデータのいくつかまたは全てについて決めることができる。例えば、検査データの位置はウエハーの作業区域について得られる検査データだけについて決められることができる。
一つの実施例では、ウエハー上の位置合わせ場所に対応する生のデータ流の一部を上記のように既定の位置合わせ場所の参照画像に位置合わせしたあと、その方法は検査データ流と設計データの間の座標のずれを画素より小さい精度で測ることを含むことができる。さらに、生の検査データと設計データの間の座標の誤差はウエハー上の位置合わせ場所が充分に正確にダイの全域の全ての点について既定の位置合わせ場所に位置合わせされるように生の検査データの画像を既定の位置合わせ場所について参照画像に対してずらすことにより修正することができる。ここに記述される方法と装置の一つの大きな利点は設計データ領域での検査データの位置が画素より小さい精度で決められることである。このやり方では、ウエハー上の作業と非作業区域はここにさらに記述されるように１００ｎｍより小さい精度の比較的高い精度で決めることができる。
一つの異なる実施例では、既定の位置合わせ場所のためのデータは生の画素画像領域を設計データ領域に位置付けるために用いられる二次元の位置変換を決めるために用いることができる。例えば、上記のように、その方法はダウンロードされた既定の位置合わせ場所の区画画像（検査工程の設定の間に得られる）を既定の検索範囲にわたる生の画像データと関連付けることとダウンロードされた画像と生の画像の間のずれを決めることを含むことができる。その方法はまた設計データ領域での設定の間に既定の位置合わせ場所の（ｘ、ｙ）位置が決められるのでそのずれを用いて生の画像の画素位置と設計データ座標の間の対応関係を決めることを含むことができる。その方法は次に生の画像の画素位置と設計データ座標の間の対応関係を用いて生の画素座標領域を設計データ領域に位置付けるための二次元の関数を決めることを含むことができる。
そのような一つの実施例では、位置合わせ場所の格子の設計データ領域での絶対座標への適切な多項式適合を用いて、検査データのどんな画素（すなわち、生の画素流）をも設計データ領域での対応する位置に位置付けるために用いることができる位置付け関数を決めることができる。同様なやり方で、検査データのどんな画素も以下にさらに記述されるように前後関係領域での対応する位置に位置付けることができる。いくつかの他の補正は充分に正確な位置付けを実行するために用いることができる。例えば、その補正は検査装置の実行時の位置合わせ（ＲＴＡ）の下位組織によって得ることができるｘ方向の画素の大きさと試料台の較正データのように検査装置によって提供されるデータに基づいて実施することができる。位置付けはダイとダイの検査様態について用いられる。上記の画素流の位置付けはウエハーの検査の間にまたはウエハーのための検査データを得たあと引き続いて実時間で実施することができる。このやり方では、設計データ領域での検査データの位置を決めることはウエハーの検査の間に実施することができる。あるいは、設計データ領域での検査データの位置を決めることはウエハーの検査に引き続いて実施することができる。
設計データ領域での検査データの位置はここに記述されるどんな方法においても保存することができ利用することができる。
一つの実施例では、その方法は標準参照ダイに基づいた検査については検査データと標準参照ダイを用いてウエハー上の欠陥を検出することを含む。このやり方では、ここに記述される方法の実施例は標準参照ダイに基づいた検査を実行することを含むことができる。そのようないくつかの実施例では、その方法は標準参照のダイとダイの検査の様態について設計データ領域での標準参照ダイの画像をウエハーのための検査装置によって得られた生の画像に位置付けすることを実行することを含むことができる。用語“標準参照ダイ”は通常検査されるがダイとダイの検査に要求される“試験”ダイに対しての正規の隣接の制約を満たさないウエハー上の参照ダイを参照する。いくつかの商業的に得られる検査装置は標準参照のダイとダイの検査の様態のいくつかの種類を用いるように構成される。標準参照のダイとダイの検査の様態の一つの実施方法は一つのダイをダイの行の中のどのダイとも比較することを含む。もう一つの実施方法では、標準参照ダイの画像は保存された画像であることができる。従って、保存された標準参照のダイとダイの検査の様態はウエハー上の参照ダイに適用される制約が除外されること以外は標準参照のダイとダイの検査の様態に酷似する。この検査様態の一つの利点は保存された標準参照ダイの画像は“実質的に欠陥のない” 標準参照ダイの画像となるように修正ができることである。さらに、この検査様態は異なるウエハーからの標準参照ダイの画像を用いることを可能にし、このことによりここにさらに記述されるｉＰＷＱ方法の最も単純な実施法を可能にする。
一つの標準参照のダイとダイの検査の様態のために用いることができる実施例では、検査されるダイについて得られる生の画像はもう一つのウエハー上の良質と知られたダイ（標準参照のダイ）から得られる保存されたダイの画像と位置合わせされ比較される。そのような位置合わせと比較はここに記述されるように実施することができる。この場合、標準参照のダイの画素を設計データ座標領域に位置付けることは非直結で実施することができる。例えば、標準参照のダイの中の位置合わせ場所は上記のように設計データ領域で位置付けすることができ、位置付された標準参照のダイの画素は非直結で保存され検査の間に検査装置に供給することができる。このやり方では、標準参照のダイとダイの検査の様態については、設計データ座標領域で生の検査データの位置を決めることは生のデータを保存されたそれ自身が設計領域に位置付けされた標準参照のダイの画像またはデータと位置合わせすることにより実施することができる。
もう一つの実施例では、標準参照のダイとダイの検査については、参照ウエハー上の良質と知られるダイが選ばれる画素の大きさと画像の様態において走査され、良質と知られるダイの全体の画像は適切な記憶媒体（例えば、ディスク）に保存することができる。ウエハーの検査の間、適切な標準参照のダイの画像の帯が検査装置の画像コンピューターにダウンロードされ、各々のダイが走査されるに従って、標的のダイ（つまり、検査されるダイ）のフレームが対応する標準参照ダイのフレームと位置合わせされる。フレームの間の不整合は画素より小さい補間法を用いて補正することができる。標準参照ダイの画像は次にウエハー上の欠陥を検出するために（つまり、欠陥のある画素を検出するために）ウエハーの画像と比較することができる。このやり方では、検査データを設計データ領域座標と位置合わせするためにと欠陥の検出のためにとにおいて同じ画像が用いることができる。
一つの異なる実施例では、その方法は実時間で位置のずれを補正するため検査データ流でのウエハー上の位置合わせ場所のためのデータを既定の位置合わせ場所のための画像化されたＧＤＳ切り抜きに位置合わせすることを含む。例えば、その方法は設計データ領域で画像化されたＧＤＳＩＩ切り抜きをダイとダイの検査様態のための位置合わせ場所のデータに位置合わせをすることを含むことができる。その方法はダウンロードされた位置合わせ場所の区分画像（検査工程の設定の間に選ばれた）を既定の検索範囲にひろがる生の画像データと関連付けることを含むことができる。もう一つの例では、検査データ流でのウエハー上の位置合わせ場所のためのデータを既定の位置合わせ場所のためのデータと位置合わせすることはここにさらに記述されるように位置合わせ場所の中の一つ以上の特性の図心またはその他の属性を位置合わせすることにより実施することができる。
一つの実施例では、ダイとダイの検査様態において欠陥の検出のために、各々の走査されるダイのフレームのためのデータはその帯の中の引き続くダイのフレームのためのデータと位置合わせされる。この場合、検査データ流での各々のダイのためのデータの位置は検査装置の機械的その他の誤差原因に左右されるのでウエハー上の既定の位置合わせ場所と位置合わせ場所の位置付けは非直結では実施しないことがある。従って、この場合、その方法は検査データを得る間に各々のダイの中の位置合わせの場所を同定する（例えば、画像コンピューターを用いて）ことを含むことができる。
もう一つの実施例では、欠陥の検出はウエハーとウエハーの検査様態で実施することができる。一つのそのような実施例では、ウエハー上の位置合わせ場所のためのデータは既定の位置合わせ場所のためのデータと位置合わせすることができ、そしてウエハー上の位置合わせ場所のためのデータは他のウエハー上の位置合わせ場所のためのデータと位置合わせすることができる。あるいは、両方のウエハー上の位置合わせ場所のためのデータはここに記述されるどんなデータをも含む既定の位置合わせ場所のためのデータと位置合わせすることができる。このやり方では、ウエハー上の位置合わせ場所のためのデータが既定の位置合わせ場所のためのデータと位置合わせされたあと、ウエハーのための検査データは実質的にお互いに位置合わせされ欠陥の検出のために重ね合わせるまたは比較することができる。いくつかの実施例では、ウエハーとウエハーの検査様態は検査されるウエハーの外にある参照ダイ（つまり、ウエハー外参照）を用いることを含む。この方法を実施することは適切な感度での結果を得るために検査装置が現在ダイとダイの重ね合わせ誤差（例えば、０．１画素）を得るために用いる実行時フィードバックの考え方を分けることを含むので単純であるとは程遠い。
一つのそのような実施例では、その方法は検査されるウエハーのウエハー外の参照画像へのＲＴＡを含む。ウエハー外の画像へのＲＴＡはパターン化されたウエハー上の欠陥を検出するためにダイとダイの比較とセルとセルの比較のようなウエハーの“自己参照”のやり方からウエハーとウエハーの比較へと走査検査技術の拡張を可能にするために用いることができる画像の位置合わせのやり方である。例えば、ＲＴＡは検査装置の一つ以上の検出器によって生成された信号を数値化する前に画素より小さい精度の位置決めをするために生の得られた画像を前に得られた画像と電気機械的に位置合わせすることを含むことができる。どのようにＲＴＡがここに記述される実施例で実行されるのかの例はここに参照としてそのまま組み入れるフワングその他による米国特許７，０６１，６２５号に示される。
ウエハーの画像をウエハー外の画像と比較することを含む一つの現在可能な検査のやり方は日本のナノジオメトリック・リサーチ（ＮＧＲ）によって用いられるダイとデータベースの検査様態である。このダイとデータベースの検査のやり方は“反復焼き付けの”画像取得と複雑な一連の端に基づく画像処理、処理の模倣、と検出方策の手順工程に続く縫製を必要とする。しかし、この方法は直接に異なるウエハーの画像を比較するために用いることができない。特に、ダイとデータベースの検査様態はウエハーの画像を設計配置データベースから得られた模倣参照と比較する。このやり方の模倣工程は検査されるウエハーを製造するために用いられた特別な製造工程に合わせて較正されなければならない。その較正は費用と時間のかかる工程である。その較正は複数の工程を持つ集積された流れ工程については特に複雑である。さらに、“反復焼き付けの”画像取得検査工程は試料台の慣性、試料台の振動、静止画像取得、画像の縫製などの実際上の制限によって走査に基づく検査工程に比べて通常は比較的遅い。
一つのダイとデータベースの代替の検査様態は上記の“ウエハー外の”参照ダイを用いる検査様態の論理的な延長である。この場合、“データベース”は上記のように設計データと工程の模倣から生成された画像化された画像である。従って、ウエハーとウエハーの検査は得られる画像（多分統計的な増大とともに、ここに記述されるように実施することができる）から生成された“標準参照ダイ”と厳密に設計データと工程の模型化によって生成された“標準参照ダイ”を用いて実行されるのでデータベースに基づく検査は“ウエハー外の”参照検査様態の論理的な延長と考えることができる。厳密に設計データと工程の模型化によって生成された標準参照ダイを用いることは実施する上で最も複雑なウエハーの検査様態である。この検査様態を実施するための多くの試みがなされたが、この実施法の計算の激しさ（モデル化と検出）、画像取得の割合、そして画像の質の問題のため今のところ実施の試みの実績は良好ではない。しかし、ここに記述される方法は共通の絶対参照（例えば、設計データ）が検査されるウエハーのための検査データとウエハー外の参照との位置合わせに用いられるので実施することはより実際的である。
ここに記述される方法は、従って、潜在的に極端に有用な応用である、ウエハーをお互いに比較することを可能にするために用いることができる。ウエハーとウエハーの比較を用いる欠陥の検査についての一つの動機はウエハー製造工程の特別な回路配置と積み重なった許容範囲との相互作用に起因する可能性のある“系統的欠陥の機構”を発見することである。この発見の工程は同じ装置が印画されたが異なって処理されたウエハーを比較することを含むことができる。最も決定的なやり方は単数のまたは複数の変数の実験（例えば、組織的なＤＯＥのやり方を用いて）で工程のパラメータを変えることである。一つの実施例では、ウエハーと追加のウエハー（例えば、複数のウエハー）は上記のようにまたその他の適切なやり方で実施することができるウエハーレベルの工程パラメータ調整を用いて処理される。工程パラメータは影響されるウエハーの計測可能な物理的及び／または電気的属性をそれらの許容される限界に近づくように変更することができる。さらに、その方法はウエハーと追加のウエハー上のダイのためのデータを共通の標準ダイと比較することによりウエハーと追加のウエハー上の欠陥を検出することを含むことができる。このやり方でウエハー上の欠陥を検出することはここにさらに記述されるように実施することができる。そのような一つの実施例では、その方法は“欠陥”の検出によって計られるようにウエハーの間に構造的な違いが起こりうるかどうかを決めることを含む。そのようなやり方は統合（ｉＰＷＱ）として参照することができる。このやり方では、ここに記述される方法はｉＰＷＱ（例えば、ｉＰＷＱについて標準参照ダイのやり方を用いて）の実施を可能にするために用いることができる。そのように、ＰＷＱの手法はｉＰＷＱの手法を実施する目的のためにウエハーレベルの工程パラメータの変更と異なるウエハー上のダイを共通の標準参照と比較することを含むように拡張することができる。
それに引き替え、リソグラフィーに起因する“系統的欠陥の機構”を発見することはここに参照としてそのまま組み入れるピーターソンその他による米国特許６，９０２，８５５号による方法とＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから商業的に得られるＰＷＱ製品とを用いて実施することができる。ＰＷＱは設計−リソグラフィー相互作用を決めるために焦点と露光を変量としてレチクルの撮影の段階でリソグラフィーの露光工程パラメータを変えるためのリソグラフィーの手段の独特な能力を活用する。この応用はしばしばＯＰＣの検証のために用いられる。しかし、ＰＷＱは変更される焦点及び／または露光パラメータとともに印画されるウエハー上のダイの直接の比較に限られる。エッチング、熱処理、化学的機械的研磨（ＣＰＭ）等のような工程に付随したその他の工程の変量の影響はそれらの変量がウエハーの段階でのみ変更可能なのでＰＷＱによっては直接に測ることができない。しかし、これらの工程の変量を持つまたは起因する系統的欠陥の機構はここに記述する方法を用いて発見することができる。特に、ここに記述される方法はウエハーとウエハーの比較によるＰＷＱ型の応用においてリソグラフィーでない工程の変更を調べるために用いることができる。
走査に基づいた検査装置では、ダイとダイの画像の引き算をすることは差の画像の登録の雑音を減らし欠陥に対するより良い感度を得るために“画素より小さい”画像の位置合わせによって実施することができる。欠陥は差の画像で一つ以上の閾値を超える画素を検出することにより同定される。走査に基づいた画像取得工程はしばしばＲＴＡと参照されるフィードバック機構を含む。この機構では得られた画像を現在の画像より少し前に同じウエハーから得られた画像と正確に位置合わせする。検査装置の構成によっては、フィードバック機構は光学機械的、電気機械的、と電子的／方策順序のやり方の組み合わせを含むことができる。
一つの実施例では、ここに記述される方法は検査されるウエハーについて得られる画像よりも保存された画像を参照として用いるＲＴＡを含む。保存された画像は“標準参照ウエハー”または参照ウエハーの画像であってよい。検査されるウエハー上の各々のダイは標準参照のウエハー上の対応するダイと比較することができる。ここで実施例は二つのウエハーまたはウエハーの画像を比較することを含むように記述されるが、実施例は複数のウエハーの検査によって得られるどんなデータの比較も含むことができることは理解されるべきである。
図４はウエハーとウエハーの比較を実施するためのコンピューター実施の方法の様々な実施例を図示する。図４に示される工程はその方法の実施に必須ではないことに注意されたい。一つ以上の工程が図４に示された方法から除外されたりそれに加えられたりすることができるが、それでもその方法はまだこの実施例の範囲で実施することができる。
工程２２０に示されるように、その方法はウエハーとウエハーの比較を含む。一つの実施例では、ウエハーとウエハーの比較は工程２２２に示されるようにウエハーの画像を調べるために参照ウエハーの画像を比較することを含む。例えば、ここに記述される方法で用いられる参照ウエハーの画像は参照ウエハーの全ての保存される画像でありうる。参照ウエハーの画像を検査するウエハーの画像と比較することはここに記述されるように実施することができる。あるいは、工程２２４に示されるように、ウエハーとウエハーの比較は標準参照ダイの画像をウエハー上（例えば、参照または検査されるウエハー）の全てのダイの画像と比較することを含むことができる。
一つの実施例では、その方法は検査データ、標準参照ダイ、そして標準参照ダイに基づいた検査のための摂動行列で標準参照ダイに付随したウエハーの雑音の表現を用いてウエハー上の欠陥を検出することを含む。このやり方では、その方法は摂動行列の形式で標準参照ダイに付随したウエハーの雑音の比較的圧縮された表現を用いることを含むことができる。例えば、参照ウエハー上の参照ダイの画像は参照ウエハー上のダイとダイでどのようにダイの画素が変わるかを示す摂動行列または他の適切なデータ構造に加えて保存することができる。参照ダイの画像を参照ウエハー全体の画像でなく摂動行列に加えて保存することは参照ウエハーのより圧縮された表現が保存されることを可能にする。このやり方では、摂動行列は参照ウエハーの画像の大きさを実際的で手頃なやり方で実施できる程度に小さくするために参照ウエハーの表現に含むことができる。そのように、その方法は雑音の特性の摂動行列の圧縮を用いることを含む標準参照ダイに基づいた検査を含むことができる。
参照ウエハーの画像と対応する摂動行列を生成することは参照ウエハーから得られる標準参照ダイを用いる標準参照ダイに基づいた検査を含むことができる（つまり、自己参照のような）。参照ウエハー上の一つの標準参照ダイの画像は参照ウエハー上の各々のダイについて保存される圧縮された差のデータを摂動する基準の画像と同様にＲＴＡの実施が感度に与えることができるどんな影響も減らすために実行時にＲＴＡの参照として用いることができる。保存される差の画像の大きさはダイの帯あたりの作業領域を合わせた大きさに制限を付けることと同様に圧縮の方策の順序を通して縮小することができる。実行時に、差の画像データの摂動行列は参照ウエハー全体についてその各々の対応する読み込まれる標準参照ダイの帯について帯ごとに読み込むことができる。摂動行列のウエハー全体についてのデータ容量は約１Ｇｂから約３Ｇｂ程度であり、標準参照ダイについてのデータ容量は１Ｇｂ程度であることができる。ここに記述される標準参照ダイの比較を含む他の全ての方法は上記の摂動行列を用いることができる。
摂動行列は一つの行にｍ個のダイがあるときP1(x, y), Dx(1, 2), Dy(1, 2) , Diff1,2(x, y); P2(x, y), Dx(2, 3), Dy(2, 3), Diff2,3(x ,y);…Pm-1(x, y), Dx(m-1, m), Dy(m-1, m), Diffm-1,m(x, y)により定義することができ、ここでPi(x, y)はｉ番目のダイの位置（ｘ、ｙ）での画素値、Dx(i, i+1)とDy(i, i+1)はそれぞれｉ番目のダイのｉ＋１番目のダイに対するｘとｙ方向の差であり、Diffi,i+1(x, y)はｉ＋１番目のダイがｉ番目のダイのフレームで位置合わせのため差ｘと差ｙだけ移動したあとのｉ＋１番目のダイのｉ番目のダイに対する位置（ｘ、ｙ）での濃度差である。しかし、補間法の誤差の範囲で、P2(x, y)はP1(x, y), Dx(1, 2), Dy(1, 2),とDiff1,2(x, y)から再構成することができる。さらに、Pi(x, y)は各々のダイにこれらの工程を連続的に適用することにより他のどのダイについても再構成することができる。もちろん、これは補間法の誤差を増大しダイからダイへと徐々に画像を不鮮明にすることがある。
しかし、もしも標準参照ダイが保存され、全ての補間法がこのダイについて実行されるならば、上記の過渡的な誤差の蓄積は起こらない。むしろ、その誤差は与えられた位置の差と画像の差についての標準参照ダイからのウエハー上の任意のダイを再構成することに付随する単なる補間法の誤差である。従って、工程２２６に示されるように、その方法は標準参照ダイに対しての各々のダイの画像差を保存することを含むことができる。
図５はそのような画像差を比較のための参照として用いるウエハーとウエハーの比較を実行するための方法の一つの実施例を表す。例えば、参照ウエハー２５０は多くのダイ［(0,0), (0,1)…(4,2)］を含み、その中の一つ（例えば、ダイ(2,2)）は標準参照ダイとして指名される。検査されるウエハーとの比較のために用いられる参照ウエハー２５２は標準参照ダイの画像２５２に対する各々のダイについての画像差［Diff(0,0), Diff(0,1)…Diff(4,2)］を保存することにより生成される。検査されるウエハー２５６は次に参照ウエハー２５２と比較することができる。例えば、図５に示されるように、欠陥の検出は検査されるダイ（１，３）について検査されるダイ（１，３）と参照ダイ（１，３）の差２５８を得るために標準参照ダイの画像２５４と対応する画像差(Diff(1,3))を加えそして検査するダイ（１，３）を減ずることにより実施することができる。
任意のダイ（検査される）と標準参照ダイとの画像差は、従って、圧縮したやり方で表現することができる。より高い程度の圧縮を達成するために不可逆圧縮の方法が用いられることもある。そのような圧縮のやり方で失われる可能性のある情報はそのやり方による。例えば、図４の工程２２８に示されるように、その方法は画像差の重要でない区域については不可逆圧縮を画像差の重要な区域については損失のない圧縮を実施することを含むことができる。このやり方では、“合理的な”圧縮のやり方をあまり重要でない装置の区域がより重要な区域にくらべてより大きい損失を持ってもよいように用いることができる。同様な圧縮のやり方は参照ウエハーの画像について用いることができる。例えば、工程２３０に示されるように、その方法はウエハー画像の重要でない区域については不可逆圧縮をウエハー画像の重要な区域については損失のない圧縮を実施することを含むことができる。
あるいは、その方法は工程２３２に示されるように標準参照ダイに対しての画素当たりの違いの統計を保存することを含むことができる。例えば、工程２３４に示されるように、その方法はダイ当たり前後関係の種類当たりの統計を含むことができる。各々のダイはここにさらに記述されるように実施することができる一つ以上の前後関係の種類に分類することができる。一つのそのような例では、その方法はダイの異なる種類に対しての標準の参照ダイでの各々の（ｘ、ｙ）の位置で差についての統計を記録することを含むことができる。工程２３６に示されるように、その前後関係はダイの区域であることがある。あるいは、工程２３８に示されるように、その前後関係は背景の種類であることがある。画素当たりの差の統計はどのような適切なやり方で決められてもよい。
もう一つの例では、ウエハーはＮ個の放射状の扇型及び／またはＭ個の同心円の環に分けることがある。例えば、図６に示されるように、ウエハー２６０は同心円の環１、２、と３に分けることができる。ウエハー２６０は同心円の環１、２、と３に分けられるように示されるが、ウエハーはどんな適切な数の同心円の環にも分けることができることは理解されるべきである。さらに、またはあるいは、図７に示されるように、ウエハー２６０はウエハーの扇型Ａ,Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，とＨに分けることができる。ウエハー２６０は８個の扇型に分けられるように示されるが、ウエハーはどんな適切な数の扇型にも分けることができることは理解されるべきである。その方法は図４の工程２４０に示されるように画素当たりのウエハーの扇型及び／または同心円の環当たりの統計を保存することを含むことができる。一つのそのような例では、（Ｍ＋Ｎ）個の区分の各々について、（ｘ、ｙ）の位置での標準参照ダイの画像に対する差の平均と標準偏差を記録することができる。８ビットの平均と８ビットの標準偏差を用いることはウエハー上のダイ当たりの差の１バイトを保存することに対して各々の（ｘ、ｙ）の位置で２*（Ｍ＋Ｎ）バイトを保存することを含む。このやり方では、もしもウエハー上に１００個のダイがあるとすると、８個の扇型と８個の同心円の環を用いることは（ｘ、ｙ）の位置当たり１００バイトに対して（ｘ、ｙ）の位置当たり３２バイトを要することになる。一つのさらなる例では、その方法は工程２４２に示されるように、上記のように前後関係の種類当たりウエハーの扇型及び／または同心円の環当たりの統計を保存することを含むことができる。前後関係の種類は工程２４４に示されるようにダイの区域に依存することができる。一つ以上の前後関係当たりの統計はここに記述されるように決めることができる。
図８は同心円の環当たりに基づいて標準参照ダイ上の各々の（ｘ、ｙ）の位置について統計が保存されるときどのようにそのような方式を実施することができるのかを示す。特に、図８は参照として同心円の環による差の統計を用いてウエハーとウエハーの比較を実施する方法の一つの実施例を示す。例えば、図８に示されるように、参照ウエハー２６２は多くのダイ［(0,0), (0,1)…(4,2)］を含み、それらの一つ（例えば、ダイ（２，２））は標準参照ダイと指名される。試験されるウエハーとの比較のために用いられる参照ウエハー２６４は各々の同心円の環について標準参照ダイの画像に対して画素（ｘ、ｙ）での平均の差と画素（ｘ、ｙ）での差の標準偏差を決めることにより生成される。試験されるウエハー２６８（試験されるウエハー上に重ね合わされた同心円の環とともに図８に示される）は参照ウエハー２６４と比較することができる。例えば、試験されるダイ（１，３）は試験されるダイ（１，３）と標準参照ダイの画像２６６との差をつくるために標準参照ダイの画像２６６から引かれる。図８にさらに示されるように、試験されるダイ（１，３）は同心円の環１と同心円の環２の中に位置する。従って、工程２７２では、差の画像２７０は同心円の環当たりに基づいて試験されるダイの中の各々の（ｘ、ｙ）の位置で統計２７４（例えば、差の平均＋／−ｋ＊差の標準偏差）と比較される。言い換えると、同心円の環１の中に位置する検査されるダイの部分についての差２７０は同心円の環１についての統計と比較され、同心円の環２の中に位置する検査されるダイの部分についての差２７０は同心円の環２についての統計と比較される。
標準参照ダイをさらに圧縮して保存することは標準参照ダイのデータを統計に基づいて保存することにより可能とすることができる（例えば、ダイをフレームに、フレームを異なる幾何学形（グループ化された前後関係）に分割し各々のフレーム／前後関係について、ダイとダイの差の平均／標準偏差を保存する）。例えば、図４の工程２４８に示されるように、その方法では標準参照ダイに対してダイ当たりフレーム当たり前後関係当たりの差の統計を保存することを含むことができる。例えば、図９に示されるように、ダイの配置［(0,0), (0,1), … (M,N)］２７６はウエハー２７６上に形成することができる。さらに、図１０に示されるように、ダイ２７６はフレーム２８０に分割することができる。ダイはフレーム２８０に分割され、各々のフレームの画素は前後関係によって分割することができる（図１０に示されない）。各々のダイの中の各々のフレームの各々の異なる前後関係についての差の統計はここに記述されるように決めることができる。
図１１は前後関係によって分類されるフレームの差の統計を用いてウエハーとウエハーの比較を実施する方法の一つの実施例を示す。図１１に示されるように、参照ウエハー２８２は多くのダイ［(0,0), (0,1)…(4,2)］を含み、それらの一つ（例えば、ダイ（２，２））は標準参照ダイと指名される。検査されるウエハー２８６と比較されるために用いられる参照２８４はフレーム２８０に分割されたダイ２７６と標準参照ダイの画像２８８を含む。フレーム２８０は上記のように構成することができる。参照２８４は各々のダイについて各々のフレームと各々のフレームの中の前後関係についての差の平均と標準偏差のような統計２９０を決めることにより生成することができる。検査されるウエハー２８６上において欠陥を検出するために、検査されるウエハーは参照２８４と比較される。例えば、検査されるダイ（１，３）の中の欠陥を検出するために、検査されるダイ（１，３）は検査されるダイと標準参照ダイの画像の間の差２９２をつくるために標準参照ダイの画像２８８から引かれる。工程２９４では、差２９２はフレーム当たり前後関係当たりに基づいてダイ（１，３）について参照ウエハー２８２の統計２９０（例えば、各々のフレームと前後関係について差の平均と標準偏差）と比較される。
もしも“標準参照ダイ”に欠陥がないことがわかっていないとき、一回の調停（そこで本当に欠陥がない参照ダイとの比較を用いて欠陥の検出が実行される）が“修正”のやり方を用いて行われる。さらに、“修正”は標準参照ウエハーが“特有の”または期待される工程からくる変動によるウエハーにわたって期待される画像の変動を反映するように実施することができる。従って、“欠陥のない”参照ウエハーをつくるために、標準参照ダイの“修正”はその参照ダイ上の全てのダイについて実施することができる。
下記の表１はダイの最大の大きさが４０ｍｍかける４０ｍｍ、検査する最小の画素の大きさが９０ｎｍ、ウエハー上の最大の大きさのダイの数が４４個、最大の大きさのダイ上の画素数が１．９５７５×１０11 個、フレームの大きさが５１２ｘ５１２画素、最大の大きさのダイ当たりのフレーム数が７．５３７５×１０11 個、差の平均と差の標準偏差を保存するためのバイト数が２、最大の大きさのダイの帯当たりの画素数が０．９１Ｇ画素、最大の大きさのダイ当たりの帯の数が２１７本、そして帯の高さが２０４８画素のときの上記の様々なウエハーとウエハーの比較についての参照データの大よその大きさを示す。標準参照ダイは２Ｋ画素の高さの検出器を用いるとき１９７Ｇ画素または帯当たり０．９７Ｇ画素を含む。さらに、参照ウエハー上の各々のダイについての差の画像またはそれらの圧縮された形式が保存されなければならない。
表１は差の画像を保存するためのデータの大きさがダイ当たりのフレームと前後関係に基づいた統計を保存するためのデータの大きさよりはるかに大きいことを明確に示す。しかし、最大の差を持ち重要な区域にある画素の差の一部（例えば、０．１％）を保存することによりデータの大きさの必要性が差の画像についての８７２７．８Ｇバイトから８．７Ｇバイトに減少する。
検査されるウエハー上のダイは検査データの多くの帯を生成するために蛇行操作経路を用いて多数回走査することができる。そのような蛇行走査の一つの実施例が図１２に示される。図１２に示されるように、検査されるウエハー２９６はダイの配置［(0,0), (0,1) … (4,2)］を含む。検査されるウエハー２９６は蛇行走査２９８と蛇行走査３００によって走査される。二つの蛇行走査が図１２に示されるけれども、検査されるウエハーはどんな適切な回数でも走査することができることは理解されるべきである。ダイ当たり２１７個の帯があるとし全てのダイの行で同じ蛇行走査を実施すると仮定するとき、標準参照ダイの帯を読み出すことができ、帯１、次に帯２などについて全てのダイについて圧縮される差を読み出すことができる。この場合、検査されるウエハーの走査のため参照データを保存する記憶容量に必要とされるものは帯当たり（１９７＋８．７）／２１７＝０．９５Ｇ画素である。
標準参照のダイとダイの検査を実行する際に考慮すべきことはディスクへの入力／出力の速度でありその速度が処理量に影響するかどうかである。ディスクＩ／Ｏの交通量は“標準参照ダイ”の各々の帯を一度に読み込むことにより減少させることができる。そのような読み込みはウエハーの走査と走査の間に（隣接するウエハーの走査の蛇行パターンに対して）ダイにわたる歩きとともに全体のウエハーにわたって蛇行走査をするときに用いられる。
もちろん、ここに記述される全ての検査様態について、検査はディスクに保存される一つの画像とディスクに保存されるもう一つの画像を用いてまたは実時間でウエハーからちょうど得られた記憶容量の中の画像を用いて実施することができる。上記の全てのデータはここにさらに記述されるように保存することができ、ここに記述される全ての保存工程はここに記述されるどのようなやり方でも実施することができる。
上記のように、ウエハーの検査に引き続いて設計データ領域で検査データの位置を決めることを実施することができる。一つのそのような実施例では、設計データ領域で検査データの位置を決めることはウエハー上の欠陥の検出に対応しない検査データの部分についてではなくウエハー上の欠陥の検出に対応する検査データの部分について実行される。このやり方では、画素またはウエハー領域からデータ領域への位置付けの変換は欠陥が検出された位置についてだけ実施することができる。言い換えると、その方法はウエハー上で検出される欠陥の設計データ領域への後処理の位置付けを含むことができる。さらに、位置合わせ（例えば、位置合わせの誤差の測定）は後処理の段階で欠陥の検出の後に実行されるが位置合わせの場所は検査の間に同定することができる。次に設計データ領域での欠陥の位置を見つけるために位置付けが行われる。
いつまたはどのように設計データ領域での検査データの位置を決めるかに関わらず、ウエハー上に一つ以上の欠陥があるならば、検査データはウエハー上の一つ以上の欠陥についてのデータを含む。従って、設計データ領域での一つ以上の欠陥の位置は設計データ領域での検査データの位置から決められる。さらに、設計データ領域での一つ以上の欠陥の位置は領域での検査データの位置と同様な、十分な高精度で有利に決められる。
ここにさらに記述されるように、いくつかの実施例では、検査データはウエハーの走査による帯によって得ることができる。一つのそのような実施例では、上記のように実施することができるように、既定の位置合わせ場所についてのデータに各々の帯の中の位置合わせ場所のためのデータを位置合わせすることにより検査データの各々の帯は個々に設計データ領域で位置合わせすることができる。
一つの異なる実施例では、検査データの位置を決定することは設計データ領域での位置合わせの場所の位置に基づいて設計データ領域での検査データの帯の位置を決めることと設計データ領域での位置合わせの場所の位置に基づいて設計データ領域での検査データの追加の帯の位置を決めることとを含む。このやり方では、検査データの一つの帯は上記のように設計データ領域に位置合わせされ（例えば、検査データの帯の中のウエハー上の位置合わせの場所のためのデータを既定の位置合わせの場所のためのデータと位置合わせすることにより）、検査データの追加の帯は検査データのこの帯に位置合わせすることができる。
例えば、図１３に示されるように、一つの帯（例えば、帯Ｎ＋１番）は前の帯（例えば、帯Ｎ番）と帯の中の位置合わせを用いて位置合わせすることができる。特に、図１３に示されるように、帯Ｎ＋１番と帯Ｎ番はウエハー領域の区域４１でお互いに重なり合う。従って、両方の帯が区域４１内に形成される特性のための検査データを含む。そのようにして、それらの特性のための検査データは一つの帯をもう一つの帯と位置合わせするために用いることができる。一つのそのような例では、図１４は二つの続いた走査のためのデータが重なるウエハー領域での帯の間の重ね合わせ区間４１に形成された特性４１ａと４１ｂを表す。特性４１ａと４１ｂは帯と帯の組み合わせを実行するために用いられる。特性４１ａと４１ｂは他の位置合わせの特性に対してここに記述されるようにさらに構成することができる。
このやり方では、もしもダイの行についての最初の帯がダイの行の中の一つ以上の位置合わせ場所のためのデータを設計データベースからの視覚化された画像またはここに記述される他の既定の位置合わせ場所のデータに位置合わせすることにより設計データ領域に位置合わせされたならば、ダイの行の引き続く帯はここに記述される技術を用いて位置合わせすることができる。特に、設計データ領域に対する帯Ｎ番の位置と帯の中の位置合わせの特性の位置とを用いて、設計データ領域に対する帯Ｎ＋１番の位置を決めることができる。例えば、帯Ｎ＋１番の位置を決めることは帯Ｎ番を取得する走査の間に得られた位置合わせの特性の画像を保存し、次にその位置合わせの特性の画像を帯Ｎ＋１番の取得の間に得られたその同じ特性の画像に位置合わせすることにより実施することができる。二つの位置合わせの特性の間の位置合わせのずれを決めることにより、設計データ領域に対する帯Ｎ＋１番の絶対位置を決めることができる。
検査の方策を設定する間に、ウエハーは帯の中の重ね合わさる区域の中の適切な位置合わせ場所を決めるために引き続く帯の間に比較的大きな重なり（例えば、５０％の重なり）を持って走査される。この様な場所の位置を用いて、各々の帯の対応する前の帯に対する位置を決めることができる。既定の位置合わせ場所をウエハー上の位置合わせ場所に位置合わせするための上記の方法を用いて決められる設計データ領域に対する最初の帯の位置と最初と二番目の帯の間の重ね合わせ区域の位置合わせ場所を用いて決められる最初の帯に対する二番目の帯のずれを用いて、設計データ領域に対する二番目の帯の絶対位置を決めることができる。この手順を各々の引き続く帯について繰り返すことにより、全部のダイについての画素を設計データ領域に位置付けることができる。
次に、適切な位置合わせの場所は検査する帯に少なくともそのような場所が一つあるように（上記の方法を用いて）選ぶことができる（つまり、ダイの全体が走査されることを確かにするために帯の間の重なりが最小である検査の間に用いられる帯）。設計データ領域でのこれらの位置合わせ場所の位置は各々の位置合わせ場所の切り抜きの画像とともに検査の方策の中に保存される。検査の間、各々の帯について、対応する位置合わせ場所はその方策から読み出されその位置が検査装置によって得られる画素流で決められる。一旦位置合わせ場所が相互相関やその他の画像照合技術を用いて画素流で位置付けられると、検査する帯の中の画素の位置は設計データ座標領域で画素の大きさより小さい精度で決めることができる。この方法の一つの長所は（方策の設定についてだけ用いられる）帯の設定がダイ全体についての画素を設計データ座標領域に位置付けし各々の検査の帯ごとにこの領域で適切な位置合わせ場所を見つけるために用いられる帯の“縫い合わせ”を実行するために比較的大きな重ね合わせを持ってなされるのに対し、検査の帯は比較的小さな重ね合わせを持って得ることができる（従って処理速度を向上する）ことである。帯を縫い合わせる技術は例えば、区域の感知器を用いた区域ごとの取得などの異なる走査パターンに応用することができることは注目すべきである。区域は上記と同様なやり方で縫い合わせることができる。
設計データ領域に対して各々の帯を位置合わせするための上記の実施例のもう一つの長所はこの方法では設計データから画像化される位置合わせ場所の数がより少なくてすむことである。さらに、設計データから忠実に位置合わせ場所のためのデータを画像化することは特にウエハーがその上に複数の層を持つ時に、どのように与えられた特性がウエハー上に印画されるかを予想するために用いることができる模型の複雑さのために難しいこととなることがある。しかし、上記のように、既定の位置合わせ場所のためのデータは検査される層にかかわらず既定の位置合わせ場所のための適切なデータを提供する検査される層に基づいて選ぶことができる多数の異なるやり方で得ることができる。
上記のように、覆い様態において“短い帯”を用いて帯を縫い合わせることは検査データを設計データに位置合わせするために用いることができる。いくつかの実施例では、しかし、図１４ａに示されるように、位置合わせ場所３０２は最初の検査帯３０４ａに対応するウエハー上の区域から離れた（例えば、大きく離れた）ウエハー上に位置することができる。この状況は適切な位置合わせ場所が最初の検査帯について走査されたウエハーの区域から離れているところだけにしかないときにおこる。最初の検査帯の位置は作業区域の定義（例えば、自動的に決められるまたは使用者によって決められる作業区域）から決めることができる。そのような状況では、ここに記述される方法または装置では図１４ａに示されるように各々がダイの幅のウエハー上の一連の“小さい走査”３０６を行う。小さい走査によって得られた帯は上記の帯の間の位置合わせを用いて位置合わせ場所を含んだ帯を最初の検査帯３０４ａと“縫い合わせる”ために用いられる。引き続く検査帯３０４ｂと３０４ｃは最初の検査帯３０４ａとさらに上記のように位置合わせすることができる。
ここに記述される方法と技術では多くの異なるやり方でウエハーについての検査の帯を得ることができる。たとえば、図１４ｂに示されるように、装置は１００％の検査様態でウエハーについて検査の帯３０８を得ることができる。特に、装置は１００％のダイの領域を検査するために用いられる重なった帯を得るためにウエハーを往復して走査する。もう一つの例では、図１４ｃに示されるように、装置は標準の覆い様態でウエハーについて検査の帯３１０を得ることができる。この覆い様態では、帯が得られるダイ上の領域はダイの領域の約２５％から約５０％であることがある。一つの異なる例では、図１４ｄに示されるように、装置は“賢明な走査”様態で、ウエハーについて検査の帯３１２を得ることができる。この様態では、約５０％のダイの領域は走査することができ、走査される領域は設計または設計と工程の間で期待される相互作用に基づいて選ぶことができる。さらに、ここに記述される装置は上記の様々な走査方法（たとえば、異なるウエハーについての異なる走査方法）のどれも実施できるように構成することができる。さらに、ここに記述される方法（または設計分析手法）はウエハーについて適切な“覆い”の方策を決めるために検査装置の知識（例えば、走査能力）を用いることを含むことができる。
もう一つの実施例では、その方法は検査データを設計データに位置合わせし次に追加の検査データを設計データ領域の座標に変換するためにこの位置合わせの工程を用いてダイの相対的な設計データ領域の座標を用いることを含むことができる。その変換は使用者による入力に基づいてまたは適切な設計ファイル及び／または工程の方策（ステッパの方策）から関連した情報を取り出すことによって実施することができる。使用者による入力なしで変換を決めるための別のやり方は位置合わせ場所を手動で選ぶことによるかまたは方策手順的な重ね合わせの最適化の方法を用いることにより検査データを設計データに位置合わせすること（例えば、重ね合わせること）を含むことができる。これはダイを位置合わせする技術であることに注目すべきである。ウエハーを位置合わせする技術はダイの相対的な座標が用いられるならば（つまり、もしも検査装置がすでに各々のダイについてどこに位置合わせ場所があるのかを知っているとき）実施されないことがある。
ここに記述される方法はウエハーの検査を実施することにより検査データを得ることを含んでも含まなくてもよい。言い換えると、ここに記述される方法は光学的または電子のビームの検査装置を含まない装置（ここにさらに記述される）によって実施することができる。代わりに、その装置は検査装置から検査データを受けるように構成される“独立型”装置として構成することができる。このやり方では、独立型装置は検査装置から検査データを得ることができる。独立型装置は当技術分野に既知のどんなやり方によっても（例えば。“有線の”及び／または“無線の”部分を含む伝送媒体を介して）検査データを得ることができる。あるいは、その方法は検査装置を含む装置によって実行されてもよい。このやり方では、検査装置は装置の一部をなすことができ、検査データはウエハーの検査を実行することによりその装置によって得ることができる。さらに、検査データが得られるやり方に関わらず、ここに記述される方法は当技術分野に既知のどんな種類のどんな形式での検査データを用いても実施することができる。検査データはウエハー上で検出された一つ以上の欠陥についてのデータを含むことができる。もう一つの例では、検査データはここにさらに記述されるＰＷＱのために得られる。
ここに記述される方法は比較的高い精度で検査領域を設計データ領域に相関付けるために有利に用いることができ、そのような相関はここにさらに記述されるように多数の工程で用いることができる。例えば、設計データ領域での検査データの位置は検査データがウエハー上の作業区域に対応するか非作業区域に対応するかを決めるために有利に用いることができ、検査の工程は検査データまたは検査データの異なる部分に対応する領域の種類に基づいて実施することができる。例えば、作業区域が大体正確にダイにわたる全ての点について設計またはＣＡＤデータベースでの既定の特性に位置合わせされるように生の画像データを検査作業区域に対して移動することにより、ここに記述される方法と装置はＣＭＰパターン充填区域のような重要でない区域が無視されると同時に位置を介してのようにダイ上の重要な位置についてだけ検査が実施できるように大体正確な作業区域をつくることができる。これらの重要な位置、または“検査すべき”区域、は方策の設定で入力されることができＣＡＤ ＤＲＣ、設計走査及び／またはＰＷＱ分析のようなＤＦＭ分析、電気的試験、ＦＡ，またはそれらのいくつかの組み合わせの結果を用いて実施される“ホット・スポット” 分析によって決めることができる。
例えば、いくつかの実施例では、ここに記述される方法は設計データや配置分析ソフトウェア手段から生成される標準ＥＤＡ配置形式（例えば、ＧＤＳII,ＯＡＳＩＳなど）で保存される作業区域のような設計データについての情報を検査装置によって使用可能な形式に変換することを含む。このやり方では、その方法は設計手段からの作業区域の情報を検査装置に移動することを含むことができる。例えば、変換要素（図示されない）はＧＤＳやＯＡＳＩＳのような標準設計形式から検査作業区域を生成するように構成することができる。従って、そのような設計形式でのファイルは設計ではなくＥＤＡ手段によって実施される設計分析からもたらされる多角形を含む。変換要素は、従って、二つの領域（すなわち、設計と検査）の間で有効な変換を提供する。
もう一つの実施例では、その方法はここに記述されるように実施することができる、設計データ領域での検査データの位置に基づいて設計データ領域でのウエハー上で検出される欠陥の位置を決めることと、設計データの一つ以上の属性についての既定の値が設計データ領域での位置の関数として保存されるデータ構造を用いて欠陥の位置に対応する設計データの一つ以上の属性についての値を決めることを含む。このやり方では、欠陥の位置に対応する設計データの一つ以上の属性についての値は前に抽出された不変の設計配置属性データから決めることができる。言い換えると、欠陥の位置に対応する設計データの一つ以上の属性についての値は、例えば、配置の中の多角形（例えば、多角形の配置走査の関数として）からの一つ以上の属性についての値を決めることにより、設計の配置に基づいて前に計算された属性から決めることができる。このやり方では、設計は多角形の段階で処理することができ、決められる多角形の段階のどのような属性の値もデータ構造に保存することができる。そのようにして、データ構造はデータ構造に保存される設計データの一つ以上の属性についての値の“上位集合の”データを含むことができる。設計データ領域での位置の関数としての設計データの一つ以上の属性についての既定の値はＥＤＡ配置分析装置または当技術分野に既知のほかのどんな装置を用いても生成することができる。このやり方では、設計は設計データ領域にわたる位置の関数としての設計データの一つ以上の属性についての値を決めるために前処理することができ、一つ以上の属性についての値は設計データ領域での欠陥の位置を用いて“その場で”データ構造の一つ以上の属性についての値を調べることにより欠陥ごとに決めることができる。既定の値が設計データ領域での位置の関数として保存されるデータ構造は当技術分野に既知のどんな適切な構造も含むことができる。同様に、データ構造は設計データ領域での位置の関数として設計のための設計配置の一つ以上の属性、設計の見取り図の一つ以上の属性、設計の下部組織の一つ以上の属性、設計についてのその他の情報、またはそれらのいくつかの組み合わせのための既定の値を含むことができる。
一つの実施例では、その方法は図１の工程１８に示されるように、ウエハーの異なる部分上の欠陥を検出するための感度を決めることを含む。そのような一つの実施例では、その方法は設計データ領域での検査データの位置と設計データ領域での設計データの一つ以上の属性に基づいてウエハーの異なる部分上の欠陥を検出するための感度を決めることを含む。そのような実施例では、その方法は作業区域の情報を設計手段から検査装置に転送することにより設計に基づいた検査を実行することを含むことができる。例えば、作業区域の情報はウエハー上の異なる部分と異なる部分で欠陥を検出するために用いられる感度を同定するために用いることができる。そのようにして、設計データの一つ以上の属性は作業区域の情報を含むことができる。しかし、設計データの一つ以上の属性はまたあるいはその代わりにここに記述される設計データのどんな属性も含むことができる。
データを準備する段階は設計データの一つ以上の属性についてのデータをつくることまたは得ることを含むことができる。ウエハーの異なる部分の上の欠陥を検出するための感度を決めるために用いられる設計データの一つ以上の属性は設計データに付随した工程または歩留まりの情報を含むことができる。例えば、一つの実施例では、設計データの一つ以上の属性はそのウエハー、他のウエハー、またはそれらのいくつかの組み合わせについて、設計データ、異なる設計データ、またはそれらの組み合わせについて、検査データが得られた処理される層について、異なる処理される層について、またはそれらの組み合わせについて以前に得られた検査データの一つ以上の属性に基づいて選ばれる。このやり方では、ウエハーの異なる部分上の欠陥を検出するための感度を決めるために用いられる設計データ領域での設計データの一つ以上の属性は同じまたは異なる処理される層の上で同じまたは異なる設計で同じウエハーまたは異なるウエハーから前に集められた検査データの属性との相関に基づいて選ぶことができる。以前に集められた検査データは加工データベースまたはその他の適切なデータベース、ファイルなどのようなデータ構造に保存することができるまたはここにさらに記述されるように構成される知識基板に含むことができる。このやり方では、以前に収集された検査データの一つ以上の属性は蓄積された習得データ、以前のデータ、または訓練の組基づいてこの実施例で選ぶことができる。
もう一つの実施例では、設計データの一つ以上の属性は前に異なる部分で検出された欠陥の歩留まりへの重要さ、その部分で前に検出された欠陥の故障をおこす確率、またはそれらの組み合わせに基づいて選ばれる。このやり方では、欠陥を検出する感度はその異なる部分で検出される欠陥の歩留まりへの重要さ及び／または故障をおこす確率に基づいて選ばれる設計データの一つ以上の属性に少なくとも部分的に基づくことができる。工程のまたは歩留まりへの重要さの情報は、例えば、ＰＷＱによって決められる重要な欠陥、ホット・スポットに基づく関心のある欠陥（ＤＯＩ）の位置、論理的ビットマップから決められるホット・スポットの情報、ホット・スポットで検出される欠陥についての試験結果から決められるＫＰ値、ここに記述されるその他の工程または歩留まりの情報、またはそれらのいくつかの組み合わせを含むことができる。ＫＰ値はここにさらに記述されるように決められる。さらに、故障をおこす確率は欠陥についてのＫＰ値を決めるためにここにさらに記述されるのと同様なやり方で決めることができる。歩留まりへの重要さの値は欠陥の歩留まりへの関連性を決めるためにここにさらに記述されるのと同様なやり方で決めることができる。
設計データの一つ以上の属性についてのデータはまた一つ以上の属性の異なる値を持つ装置の設計で幾何学的区域を定義する“前後関係データ”と参照することができる(例えば、接触区域やダミー充填区域、“検査すべき場所の”情報または“作業区域”、工程の失敗が可能な“重要な”区域、またはそれらのいくつかの組み合わせのような区域の中の特性の種類)。用語の前後関係データは用語“前後関係情報”と“前後関係の位置付け”とほとんど同じ意味で用いられる。前後関係情報はＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから商業的に入手できる模倣、モデル化、及び／または分析のソフトウェア製品、ＤＲＣソフトウェアなどのその他のソフトウェア、またはそれらのいくつかの組み合わせを含む様々な情報源から得ることができる。さらに、追加の前後関係データは設計データの属性のためのデータとともに決めることができ組み合わせることができる。設計データ及び／または前後関係データを含むデータベースやファイルのようなデータ構造は当技術分野に既知のどんな適切な形式を持つことができる。
上記のように感度を決めることは設計データの一つ以上の属性の異なる値を持つ設計データに対応するウエハーの異なる部分で検出される欠陥が異なる感度で検出されるように実施することができる。このやり方では、その方法はまた設計データ領域での位置の関数としての一つ以上の設計データの属性の値に基づいて異なる部分を決めること、同定すること、及び／または選ぶことを含むことができる。その異なる部分の全部、またはいくらかの大きさは異なるまたは全てが同じであることができ設計データの属性が利用可能または得られる解像度によって変わることができる。例えば、もしも前後関係の位置付けがここにさらに記述されるように異なる部分についての感度を決めるために用いられるとき、その異なる部分の大きさは前後関係の位置付けの解像度に依存して変わることができる。
一つのそのような実施例では、感度は設計データ領域での検査データの位置とここにさらに記述されるように設計データ領域にわたって設計データの一つ以上の属性についての値を含むことができる前後関係の位置付けに基づいて決められる。例えば、その方法は、重大な区域のためのウエハー上のダイの比較的高感度区域と前後関係の重要さに基づいた可変感度区域を決めるために前後関係の位置付けを用いることを含むことができる。一つの例では、設計データの区域は密度の高い配列と論理部、空白部、と粒子の粗い金属を分離するために決めることができる。画像の濃度と前後関係の組み合わせはまた設計データで一つ以上の区分を決めるために用いることができる。例えば、中間の濃度を持つ画素は一つの区分に組み合わせることができる。画像の濃度は模倣の画像または検査装置によって得られる画像またはその他の画像取得装置を用いて決めることができる。
いくつかの実施例では、設計データ領域における検査データの位置と前後関係の位置付けに基づいてウエハーの異なる部分の上の欠陥を検出するための感度を決めることはウエハーの検査の間に検査装置によって実行される。例えば、前後関係の位置付けはウエハーを検査するときここに記述されるように検査装置によって用いることができる。もう一つの実施例では、設計データ領域での検査データの位置と前後関係の位置付けに基づいてウエハーの異なる部分の上の欠陥を検出するための感度を決めることはウエハーについての検査データの取得が完了した後に検査装置によって実行される。例えば、前後関係の位置付けは上記のように検査データが非直結で利用可能になった後に検査装置によって用いることができる。これらの両方の実施例においては、その方法は前後関係の位置付けをウエハー上のダイのダミー区域（検査しない区域）を自動的に決めるためと異なる感度の閾値が用いられるダイの粗い区域を決めるために用いることができる。例えば、前後関係の位置付け（例えば、ダミー充填区域を決める前後関係の位置付け）は検査が不要であり従って欠陥の検出の目的のためには除外されることができる非作業区域を決めることができる。そのような区域は通常は制御が行き届かないので比較的大きい雑音をもたらす（ダイとダイを比較するとき）．従って、そのような区域を除外することにより全体的に検査のＳ／Ｎを向上することができる。
ひとつの実施例では、設計データ領域での検査データの位置と前後関係の位置付けに基づいてウエハーの異なる部分の上の欠陥を検出するための感度を決めることはウエハーの異なる部分の上の欠陥を検出するために検査データとともに用いられる感度の閾値をきめることを含む。このやり方では、感度は区分わけ自動閾値（ＳＡＴ）の方法に類似した欠陥の検出のために用いられる一つ以上の閾値を変えることにより区域ごとに変えることができる。例えば、低閾値（高感度）での検出は重要な区域について用いることができ、高閾値（低感度）での検出は重要でない区域について用いることができる。設計データの一つ以上の属性に基づいて設計データを区分化し欠陥の検出のために用いられる閾値を変えることにより、検査工程の全体的な感度を改善することができる。従って、ここに記述された方法と装置は改善された欠陥の検出を提供する。
その方法はまた多くの異なる工程を実施するために上記の前後関係の位置付けを用いることを含むことができる。例えば、その前後関係の位置付け（欠陥の検出のためにダイとダイの検査様態、標準参照のダイとダイの検査様態などのどれが用いられるかに関係なく）はそれらに限定されないが、感度を決めること、迷惑な欠陥をフィルターすること、欠陥を分類すること、そして直結でと非直結でのいずれかの再検討のための再検討標本を生成することなどの様々な工程を実施するために用いることができる。ここにさらに記述されるように設計または前後関係の情報を用いるために、検査工程の間に得られる画像の画素やその他の検査データ（例えば、ウエハーを走査することにより）の絶対位置は設計データ領域（例えば、設計データベース座標系）で決められる。検査する画素の半分以下の大きさで検査データを設計データ領域に位置付けすることは検出閾値の大幅に正確な設定（十分に正確に重要区域と非重要区域を区分することにより）、実際の欠陥から迷惑な欠陥をフィルターすること、そしてここにさらに記述されるように実施することができるその他の工程を可能にする。
さらに、比較的高い帯域幅、画素段階の前後関係の情報は幅広い範囲の応用のために検査領域から設計領域座標系への十分に高精度の位置付けとともに用いることができる。例えば、比較的高解像度の前後関係の位置付けは異なる感度で検査することができる画素段階の区域を自動的に決めるために用いることができる。ここに記述される比較的高解像度の前後関係の位置付けは、比較的粗く（例えば、約５０μｍかける約５０μｍ）作業区域の境界での不確定さ（例えば、約５μｍより大きい広がりを持つ境界の不確定さ）のために使用者によって決められる不正確な区域に基づいた複数閾値（ＲＢＭＴ）より一般により正確である。
一つの実施例では、前後関係の位置付けは各々の画素で検査の感度を制御するように画素段階で用いることができる。しかし、より簡単なやり方（装置の複雑さの観点から）は前後関係の情報を用いないで欠陥を検出する検査の方法を用いて検出される欠陥の後処理のためにだけ前後関係の位置付けを用いることである。このやり方では、検査またはウエハー領域から設計データ領域への位置付けは検出される欠陥に対応する検査だけに適用することができる。上記のようにダイとダイ、標準参照のダイとダイの検査については、欠陥の位置は設計データ領域で決められる。続いて、設計データ領域の欠陥の位置での設計データの切り抜き画像を得ることができ、この切り抜き画像は欠陥に対応する設計の前後関係を決めるために用いることができる。あるいは、設計データに位置付けされる前後関係の位置付けは設計データ領域での欠陥の位置に基づいて欠陥に対応する設計データの前後関係を決めるために用いることができる。
標準参照のダイとダイの検査については、検査データの各々の画素の前後関係を決めることは各々の標準参照ダイの画素の前後関係を決めることを含むことができる。標準参照ダイの画像は方策設定段階の間に得られるので、その方法は標準参照ダイの画像の中の位置合わせ場所（上記のように選ばれる）を既定の位置合わせ場所のためのデータと位置合わせすることと設計データ領域での各々の標準参照ダイの画素の位置を決めるために位置合わせの変換を実行することを含むことができる。これらの工程はまた方策設定段階の間に実施することができる。さらに、標準参照ダイは標準参照ダイの設計データ領域への位置付けに基づいて前後関係データに位置付けすることができ、各々の画素に対応する前後関係とともに標準参照ダイの画素は非直結で保存することができ検査の間に検査装置によって提供されるまたは得られることができる。この処理は非直結で実施され方策設定段階の間に一度だけ実施することができる。
一つのそのような実施例では、各々の標準参照ダイの画素は前後関係の情報に付随する（“認識される”）ことができる。このやり方では、その前後関係の情報は標準参照ダイの画素に“添付される”ことができる。一つの例では、もしも１６の異なるありうる前後関係があるならば、４ビットの認識票が各々の画素に添付されることができる。あるいは、その前後関係のデータは適切な圧縮手順または方法を用いて圧縮することができるか、またはその前後関係のデータは多角形の形式で表現することができる。このやり方では、検査の間標準参照ダイ画素のデータと標準参照ダイ画素のデータに付随した位置付けされる前後関係のデータの両方は検査装置の画像のコンピューターまたはその他の処理過程に与えるまたはそれによって得ることができる。従って、検査データの画素に対応する前後関係は標準参照ダイの画像での対応する画素の前後関係の情報に基づいて決めることができる。そのようにして、検査データの画素に対応する前後関係の情報はここにさらに記述されるように実施することができる、欠陥の検出と分類（及び／または区分け）への応用のために利用できる。
もう一つの実施例では、その方法はウエハーの検査の役に立つように前後関係の位置付けを任意の解像度で用いることができる。例えば、可変解像度の前後関係の位置付けはウエハーの検査と欠陥の分類において役に立つように用いることができる。前後関係の位置付けの解像度は、例えば、生の画素流が設計データに位置付けされる精度とその応用の精度の要求度によって変えることができる。異なる解像度での前後関係の位置付けは多くの異なる方法で表現することができる。例えば、多角形形式での前後関係の位置付けの絶対（つまり、ミクロンで小数点以下多くの桁まで）表現は画素段階の前後関係の位置付けをつくるために適切な画素の大きさで検査装置へ内部的に画像化することができる。さらに、あるいは代わりに、粗い前後関係の位置付けは、例えば、約１μｍかける約１μｍの横方向の大きさを持つ比較的粗い区域についての前後関係を含むことができる。その粗い区域は設計データを区分する“タイル”を形成することができる。特性の種類（例えば、ダミー特性、接触部、線の終端）、特性の属性（例えば、最小の線の太さ／配置の間の空間など）、またはそれらの組み合わせのような前後関係のデータは各々のタイルに付随することができる。
一つの実施例では、その方法は重要な区域とありうる設計基準違反について設計を分析するために用いることができる任意のソフトウェアから得てよい設計のための位置と属性の情報を用いて比較的高い解像度の前後関係の位置付けを生成することを含む。そのような前後関係の位置付けはＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒ（設計走査のような）から商業的に入手可能な分析ソフトウェアと検査、計測、再検討の装置によって用いられるための形式に変換することができる位置と各々の位置の属性（または認識票）の表を生成するＤＲＣソフトウェアのようなその他のソフトウェアを用いて生成することができる。
もう一つの実施例では、その方法はＣＡＤ配置から特性のベクトルを抽出することにより比較的低い解像度の粗い前後関係の位置付けを生成することと同等な前後関係の群れを決めるために監視なしの一団化を用いることを含む。例えば、比較的粗い前後関係の位置付け（例えば、約１μｍかける約１μｍの区域またはタイルを含む地図）を生成するための一つの方法はＣＡＤ配置ファイルを処理すること、これらのタイルを画像化することまたは分析すること、と各々のタイルについてある属性または特性のベクトルを抽出することを含むことができる。各々の区域について、複数の特性は既定の特性の組から取り出すことができる。各々の特性の値はその特性のベクトルである。各々のタイルについての特性のベクトルは特性領域での一団化を評価することにより区域の類似性を決めるために用いることができる一連の特性ベクトルに組み合わせることができる。これらの特性ベクトル（タイル当たり一つ以上のベクトル）はどのような監視なしの一団化の手順及び／またはベクトルの一団（つまり、同様な属性を持つタイル）を見つけるために用いることができる当技術分野に既知の方法を用いても特性領域で一団化することができる。ここに記述される方法において用いることができるそのような手順と方法の例はここに参照として本明細書にそのまま組み入れるハンによる米国特許６，１０４，８３５号に示される。そのような一団の各々には独自の前後関係の符号または識別を割り当てることができる。各々のタイルがこの符号または識別で表わされるダイの地図はここにさらに記述されるように検査装置によって用いることができる。
一つの異なる実施例では、その方法は同等な前後関係の群れを同定するために（ここにさらに記述されるように分類化のために用いることができる）ＣＡＤ配置の切り抜き画像を画像化することとＣＡＤ配置の切り抜き画像を相互関連付けることとにより比較的低い解像度の、粗い前後関係の位置付けを生成することを含むことができる。前後関係の位置付け（例えば、比較的粗い前後関係の位置付け）を生成するためのもう一つの方法はＣＡＤ配置ファイルを切り抜き画像に視覚化すること、設計データを切り抜き画像に分割すること、そして比較的高い相互相関を持つ切り抜き画像が同じ前後関係の種類に対応する切り抜き画像の群れに分類することができるように切り抜き画像の間の画像の相互相関を同定することを含む。
いくつかの実施例では、ここに記述される方法で用いられる前後関係のデータはウエハー上にあるまたはこれから形成される一つ以上の層についての前後関係のデータを含むことができる。例えば、いくつかの欠陥は欠陥が検出される層の重要な区域にないかもしれない。しかし、これらの重要でない欠陥はもしも欠陥がウエハー上に形成される積層される層の中の重要な区域に位置されるならば重要とされることがある。ここに記述される任意の工程において用いられる前後関係の位置付けはウエハー上の複数の層についての前後関係の位置付けであることができる。
もう一つの実施例では、その方法は設計データ領域での検査データの位置に基づいてウエハーの異なる部分の上の欠陥を検出するための感度、設計データ領域での設計データの一つ以上の属性、そして検査データの一つ以上の属性を決めることを含む。この工程で用いられる設計データの属性はここに記述されるどんな属性も含むことができる。一つのそのような実施例では、検査データの一つ以上の属性はもしも欠陥が異なる部分またはそれらに組み合わせて検出されたならば、一つ以上の雑音の属性を含む。このやり方では、この実施例で用いられる検査データの一つ以上の属性は画像雑音の属性及び／または検査データの異なる区域での欠陥の検出または不検出を含むことができる。この工程で用いられる検査データの属性はここに記述される検査データのどんな属性も含むことができる。この実施例で感度を決めることは設計の属性に相関した画像の雑音に基づいて検査工程のためのＲＢＭＴ設定について実施することができる。この実施例で感度を決めることはここに記述されるようにさらに実施することができる。
もう一つの実施例では、その方法はウエハー上で加工される装置の設計のための図式データの一つ以上の属性に基づいてウエハー上の欠陥を検出するための一つ以上のパラメータ、装置についての物理的配置の期待される電気的反応の一つ以上の属性、またはそれらのいくつかの組み合わせを変えることを含む。このやり方では、設計の図式データの属性とその他の物理的設計（配置）から期待される反応の電気的な記述は欠陥を検出するための一つ以上のパラメータまたは検査工程のその他のパラメータを変えるために用いることができる。例えば、重要なものと重要でない経路、機能しているものと機能していない配置、そして図式データまたは期待される物理的配置（配置）の電気的反応についてのその他の情報は欠陥を検出するための感度を変えるために、ウエハーのどの部分で欠陥が検出されるかを決めるため（例えば、作業区域と非作業区域）、どの部分の検査データが欠陥の検出のために用いられるか（例えば、ウエハー領域から設計データ領域への相関に基づいて）を決めるため、そして検査工程の一つ以上のその他のパラメータを変えるために用いることができる。
もう一つの例では、欠陥の捕獲率と電気的反応とを監視することは設計／画像の前後関係に基づいて実施することができる。例えば、電気的反応は電気的な試験、ＦＡ、またはその他の当技術分野に既知の試験や分析を実行することにより、またはそのような試験や分析の結果を用いることにより監視することができる。電気的な試験、ＦＡ、またはその他の試験や分析の結果は装置のための図式データと物理的配置についての前後関係の情報と相関付けることができる。監視される欠陥の捕獲率と電気的反応はウエハー上で検出される欠陥についての情報、欠陥を検出するために用いられる検査工程についての情報、そして設計についての情報とを決めるために設計／画像の前後関係と相関付けることができる。例えば、欠陥の捕獲率と電気的反応を監視した結果はどの種類の欠陥がウエハー上で検出されているか、どの欠陥が検出されるべきであるが（例えば、直結の検査工程で）検出されていないか、設計の弱点を決めるために用いることができる。そのような情報はここにさらに記述されるように検査工程を変えるために用いることができる。
一つの追加の実施例では、その方法はウエハー上で実施される電気的試験工程の一つ以上のパラメータに基づいて検査データを用いてウエハー上で欠陥を検出するための一つ以上のパラメータを変えることを含む。例えば、ウエハー上で欠陥を検出するための一つ以上のパラメータまたは検査工程のその他のパラメータは関連する（物理的な）設計データ領域に付随した電気的な試験で明確になったことに基づいて変えることができる。このやり方では、検査工程はどのように電気的な試験が実施されるかに基づいて変えることができる。一つのそのような例では、電気的な試験工程によって分析されるウエハー上の区域は電気的な試験工程の一つ以上のパラメータに基づいて決めることができ、欠陥を検出するための一つ以上のパラメータまたは検査工程のその他のパラメータは電気的な試験工程によって分析されないウエハー上の区域の欠陥が適切な感度で検査されるように変えることができる。
さらに、電気的な試験工程の一つ以上のパラメータと設計データ領域またはウエハー領域での欠陥の位置は電気的な試験工程によって試験されない（または“電気的な試験のがれ”）欠陥を同定するために用いることができる。そのような一つの例では、電気的な試験工程によって試験されるウエハー上の区域とウエハー上の欠陥の位置がどの欠陥が電気的な試験工程によって試験されないかを決めるために用いることができる。もう一つの例では、電気的な試験工程によって試験される設計での区域と設計データでの欠陥の位置はどの欠陥が電気的な試験工程によって試験されないかを決めるために用いることができる。同様に、電気的な試験工程の一つ以上のパラメータと設計データ領域またはウエハー領域での欠陥の位置は欠陥が電気的な試験工程によって試験されるかどうかによって欠陥を異なる群れに分割または分類するために用いることができる。
ウエハー領域では、ホット・スポットについての設計データの属性と情報（例えば、ホット・スポットのデータベースからの情報）は監視の段階で検査方策を設定するために用いることができる。例えば、作業区域はウエハー領域での監視の段階で自動的に決めることができる。自動的に決められる作業区域は巨視的と微視的作業区域を含むことができる。自動的に決められる作業区域はまた非作業区域を含むことができる。さらに、検査の方策は自動的に感度を変えること、邪魔な欠陥をフィルターすること、既知の系統的欠陥の捕獲を良くすること（例えば、ホット・スポットまたはホット・スポットの区域の感度を良くすること）、そしてコールド・スポットに対応する欠陥の信号またはデータを抑えることのために設定することができる。さらに、ホット・スポットについての設計データの属性と情報（例えば、ホット・スポットのデータベースからの情報）は集団化を向上する、欠陥を分類するまたは区分けするそして欠陥の標本抽出をするための検査方策を設定するために用いることができ、それらはＧＤＳ（つまり、ＧＤＳパターン分類）及び／またはＧＤＳパターン分類パレートを用いる設計データに基づいた分類を含み、それらの各々はここに記述されるように実施することができる。
一つのさらなる実施例では、その方法はフィードバック制御技術を用いる方法の一つ以上の工程の結果に基づいて検査装置によって実施される検査工程の一つ以上のパラメータを周期的に変えることを含む。もう一つの実施例では、その方法はフィードバック制御技術を用いる方法の一つ以上の工程の結果に基づいて検査装置によって実施される検査工程の一つ以上のパラメータを自動的に変えることを含む。例えば、監視の段階は多分処理区域の差についての事前の知識組み合わせて前の計測結果に基づいて検査の方策やパラメータを変えることを含む検査工程のための自動工程制御（ＡＰＣ）を含むことができる。計測工程のためのＡＰＣは引き続く計測において行われる測定とともに測定が実行される位置を決めるために、ここに記述される実施例のどれによっても同定することができる系統的欠陥に基づいて実施することができる。試験工程のためのＡＰＣは試験が実施される位置と引き続く電気的試験で試験される電気的パラメータを決めるために、ここに記述される実施例のどれによっても同定することができる系統的欠陥に基づいて実施することができる。
一つの追加の実施例では、その方法はその方法の一つ以上の工程の結果を用いて知識基盤をつくることとその知識基盤を用いて検査装置によって実施される検査工程を作ることとを含む。知識基盤は一つ以上の画像の属性及び／または設計データの一つ以上の属性を適切なデータ構造に保存することによってつくることができる。さらに、知識基盤は検査工程をつくるために用いられる検査装置によって得られる累積した習得事項を含むことができる。例えば、検査工程については、知識基盤は欠陥検出の頻度や検出した欠陥が邪魔な欠陥である割合などの検査の累積した結果を確定するために用いることができ、そのような累積した結果は欠陥が邪魔な欠陥である確率のような追加の情報を決めるために用いることができる。
そのような知識基盤はここにさらに記述されるように用いることができる。このやり方では、知識基盤は新しい検査方策をつくるために用いることができる。さらに、知識基盤は方策の設定及び／またはウエハーなしの方策の設定のための検査工程をつくるために用いることができる。検査工程をつくることは検査工程の一つ以上のパラメータを選ぶことを含むことができる。さらに、知識基盤は方策の最適化または自動の方策の最適化により検査工程を変えるために用いることができる。例えば、その方法は現存の検査工程の一つ以上のパラメータの周期的または自動の最適化のための知識基盤の訓練のためのフィードバック機構を用いることを含むことができる。検査工程を変えることは検査工程一つ以上のパラメータを変えることを含むことができる。
もう一つの実施例では、その方法は設計データ領域での検査データの位置と前後関係の位置付けを用いてウエハー上でレチクル欠陥の印画可能性を決める目的のためのウエハーの検査工程を最適化することを含む。このやり方では、その方法は前後関係の位置付けとともにＣＢＩを用いてレチクル上で検出された欠陥の印画可能性を決める目的のためのウエハーの検査工程を最適化することを含むことができる。ウエハーの検査工程を最適化することはここに記述されるどんなウエハーの検査工程のどんなパラメータも含むことができるウエハーの検査工程の一つ以上のパラメータのどれでも変えることを含むことができる。一般に、ウエハー上でのレチクルの欠陥の印画可能性を決めることはレチクルの欠陥に対応する可能性のあるウエハー上の欠陥を検出するためにウエハーを検査することを含むことができる。このやり方では、レチクルの欠陥の印画可能性を決めるためにウエハーの検査工程を最適化することはレチクル上の欠陥に対応する可能性のあるウエハー上の欠陥を検出するためにウエハーの検査工程を最適化することを含むことができる。
一つの例では、その方法はレチクルの欠陥の印画可能性を決めるために用いられる検査データの部分を同定するために設計データ領域でのウエハーについて得られる検査データの位置と、ここに記述されるように決めることができる、設計データ領域での一つ以上のレチクルの欠陥の位置を用いることを含むことができる。このやり方では、レチクルの欠陥の設計データ領域での位置とウエハーについて得られる検査データはレチクルの欠陥に対応する可能性のある欠陥を検出するために用いることができる検査データの部分を決めるために用いることができる。前後関係の位置付けを含む設計データの属性のどれもがレチクルの欠陥の印画可能性を決めるためのウエハーの検査工程の一つ以上のパラメータを選ぶために用いることができる。例えば、前後関係の位置付けは上記のように同定される検査データの部分に対応する設計データの一つ以上の属性を決めるために用いることができる。このやり方では、上記のように同定される検査データの異なる部分について用いられるウエハーの検査工程の一つ以上のパラメータはその異なる部分に対応する設計データの一つ以上の属性に基づいて選ぶことができる。そのようにして、一つ以上の属性の異なる値を持つ設計データに対応する上記のように同定される検査データの異なる部分は、レチクルの欠陥に対応する可能性のあるウエハーの欠陥を検出するための一つ以上の異なるパラメータとともに処理することができる。一つのそのような例では、前後関係の位置付けは上記のように同定されるウエハーについて得られる検査データの異なる部分に対応する設計データの重要性を決めるために用いることができ、その重要性は検査データの異なる部分での欠陥を検出するための感度を決めるために用いることができる。一つのそのような特別な例では、ウエハーの検査工程の異なるパラメータは検査データの異なる部分について一つ以上のレチクルの欠陥の印画可能性が設計データの重要でない区域においてよりもより高い精度で重要な区域において決めることができるように選ぶことができる。
ウエハーの検査工程の一つ以上のパラメータはまた設計データ領域での検査データの位置、前後関係の位置付け、そしてここに記述されるその他の情報に基づいて変える及び／または最適化することができる。例えば、一つ以上のレチクルの欠陥が検出された設計データの異なる部分の一つ以上の属性は前後関係の位置付けを用いて決めることができ、その異なる部分の一つ以上の設計データの属性はレチクルの欠陥が検出された設計データの異なる部分に対応する検査データの異なる部分についてウエハー検査工程のパラメータを選ぶためにレチクル検査データの一つ以上の属性（例えば、一つ以上のレチクルの欠陥の属性のような）とともに用いることができる。一つのそのような例では、ウエハー検査工程の一つ以上のパラメータは大体同じ属性を持つ設計データの部分に位置する異なる種類のレチクルの欠陥の印画可能性がウエハー検査工程の一つ以上の異なるパラメータとともに決めることができるように選ぶことができる。
レチクルの欠陥の印画可能性をきめるためにウエハー検査工程を最適化するため上記の実施例で用いられる前後関係の位置付けはここに記述されるように構成することができここに記述される前後関係の位置付けのどれも含むことができる。さらに、前後関係の位置付けに含まれるどの情報もウエハーの検査工程の一つ以上のパラメータを変えるために上記の実施例において用いることができる。
いくつかの実施例では、その方法は検査データを用いてウエハー上で検出された欠陥に基づいてウエハー上で実施されるべき電気的試験工程の一つ以上のパラメータを変えることを含む。例えば、試験領域において、監視段階は試験パターン及び／またはその他の試験パターンを決めるまたは修正するためにここに記述される実施例のいずれによっても同定される系統的欠陥を用いることを含むことができる。さらに、検査データを用いて検出される欠陥は一つ以上の欠陥が電気的試験工程によって試験されるかどうかを決めるためまた一つ以上の欠陥が電気的試験工程によって試験されるように電気的試験工程が実施されるウエハー上の区域を決める一つ以上のパラメータを変えるために用いることができる。このやり方では、検査工程の結果は電気的試験工程によって試験されない欠陥の数を減らすために前送りすることができる。さらに、電気的試験工程の一つ以上のパラメータは検査データを用いてウエハー上で検出される欠陥、ここに記述されるように決められる設計データ領域またはウエハー領域での欠陥の位置、ここに記述されるどのようなやり方でも決められる、ここに記述される欠陥のどんな属性を含んでもよい欠陥の一つ以上の属性、ここに記述されるどのようなやり方でも決めることができる、ここに記述される設計データのどんな属性を含んでもよい設計データの一つ以上の属性、ここに記述されるその他の情報、またはそれらのいくつかの組み合わせに基づいて変えることができる。例えば、欠陥の位置、欠陥の属性、そして設計データの属性はここに記述されるように一つ以上の欠陥についての故障率の値を決めるために用いることができる。もしも現存の電気的試験工程によって試験されない欠陥が比較的低い故障率の値を持つならば、電気的試験工程の一つ以上のパラメータはその方法によって変えられないことがある。これに比べて、もしも現存の電気的試験工程によって試験されない欠陥が比較的高い故障率の値を持つならば、電気的試験工程の一つ以上のパラメータは比較的高い故障率の値を持つ欠陥が電気的試験工程によって試験されるように変えることができる。同様に、計測工程の標本の抽出のような計測工程の一つ以上のパラメータは上記のように選ぶ、決める、変えることができる。
検査データを設計データに位置付けすることによりウエハー上の“ホット・スポット”の検査が可能になる。“ホット・スポット”は一般にキラー欠陥がある可能性があるウエハー上に印画される設計データの位置として定義することができる。これに比べて、“コールド・スポット”は一般に邪魔な欠陥がある可能性があるウエハー上に印画される設計データの位置として定義することができる。邪魔な欠陥の一例はウエハー上に形成される装置の歩留まりには大幅に影響しないがその位置に欠陥があると検査装置が指示することをもたらす特性の限界寸法（ＣＤ）の変化である。いくつかの欠陥は欠陥がウエハーのもう一つの層の上に形成された装置の構造に接触する場合のようにある条件のもとでのみキラー欠陥となることができる。従って、そのような欠陥がウエハー上に印画される設計データにある可能性のある位置は通常“条件付きホット・スポット”として参照することができる。
一つの追加の実施例では、その方法は図１の工程２０に示されるように、ウエハー上で検出された欠陥が邪魔な欠陥であるかどうかを決めることを含む。欠陥が邪魔な欠陥であるかどうかは設計データ領域での検査データの位置と設計データの一つ以上の属性に基づいて決められる。例えば、いくつかの実施例では、その方法は設計データ領域での検査データの位置に基づいて設計データ領域での欠陥の位置を決めることと設計データ領域での欠陥の位置と設計データ領域での検査データの一つ以上の属性に基づいて欠陥が邪魔な欠陥であるかどうかを決めることとを含む。この工程で邪魔な欠陥を同定するために用いられる設計データの一つ以上の属性はここに記述されるどんな属性も含むことができる。例えば、設計データの一つ以上の属性は前後関係の位置付けで決めることができる。このやり方では、その方法は、それに限定されないが、ＰＷＱのような応用で重要でないと考えられる欠陥（例えば、邪魔な欠陥）をフィルターする（例えば、捨てる）ために前後関係の位置付けを欠陥のデータに適用することを含むことができる。そのようにして、加工工程の機能の限界に近付いている設計の部分は前後関係に基づいて重要な部分と重要でない部分とに分けることができる。もう一つの例では、この工程で邪魔な欠陥を同定するために用いられる設計データの属性は設計データについてホット・スポットの情報を含む。このやり方では、設計データ領域での欠陥の位置とホット・スポットの情報は設計データでのコールド・スポットで検出された欠陥を邪魔な欠陥として同定するために用いることができる。
リソグラフィーのためのＰＷＱの応用は一般に異なる露光量と焦点のずれ（つまり、調整される吸収量と焦点）によってウエハー上のダイを露光することと設計の弱点を決めるためと工程の領域を決めるために用いることができるダイの中の系統的欠陥を同定することとを含む。リソグラフィーのためのＰＷＱの応用の例はここに参照として本明細書にそのまま組み入れる、ウーその他による２００４年１２月７日に出願された同一出願人の米国特許申請１１／００５，６５８号に示される。焦点と露光の調整による多くの不自然な結果は欠陥のように見えることがあるが（ダイと標準参照ダイの差）、実際には邪魔な欠陥である。そのような不自然な結果の例はこれらの不自然な結果が装置の歩留まりと性能に全くまたはほとんど影響を与えない区域でのＣＤの変化と線の末端の引き戻しまたは短縮化を含むことができる。しかし、欠陥の位置はここに記述される方法を用いて設計の配置に対して十分に正確に決めることができる。さらに、ここに記述される方法は、ここにさらに記述されるように比較的高精度で作業区域を決めるために用いることができる。これらの“微視的”作業区域は既知のホット・スポットを中心に置くことができ比較的高感度で検査することができるかまたは重要でない区域または比較的低感度で検査される区域として知られるコールド・スポット（系統的な邪魔なもの）を中心に置くことができる。
上記のように、従って、その方法は設計データ領域に対する欠陥の位置に基づいて欠陥が邪魔な欠陥であるかどうかとその位置が重要な区域にあるかどうかとを決めることを含むことができる。欠陥はまた前後関係、大きさ、代理機能性、ＰＷＱ“基準”、またはそれらのいくつかの組み合わせに依存してフィルターすることができる。例えば、処理領域では、ＰＷＱ分析とＤＯＥ分析は監視段階でホット・スポットを用いて実施することができる。さらに、ここに記述される方法はＰＷＱの応用を限られた解像度のために現在用いられる雑音のフィルターが機能しない６５ｎｍより小さい設計基準へと拡張するために用いることができる。ここに記述される方法の一つの長所は、従って、その方法が系統的とＤＦＭの欠陥を検出するためにＢＦ検査を拡張するために用いることができることである。特に、ここに記述されるようにＣＢＩは系統的欠陥の検査及び／または６５ｎｍまたはそれより小さい設計基準でのＤＦＭの応用のようなＢＦ検査装置のための追加機能を可能にすることができる。その方法はまたＤＦＭ系統的欠陥の根本原因を比較的迅速に究明することをもたらすまたは助ける。根本原因を究明することはここにさらに記述されるように実施することができる。
もう一つの実施例では、その方法は工程２２に示されるように、邪魔な欠陥であると決められない欠陥が系統的または任意の欠陥であるかどうかを設計データ領域での設計データの一つ以上の属性（さらなる上記のように前後関係の位置付けで決めることができる）に基づいてまたは目録またはデータベースのようなデータ構造に保存することができるホット・スポットの位置と比べることにより決めることを含む。さらに、関心のない全ての欠陥が邪魔な欠陥であるとは限らない。例えば、歩留まりに比較的小さく影響するまたは全く影響しない系統的欠陥は関心のない欠陥そして邪魔でない欠陥であることができる。そのような欠陥はウエハー上の機能しているパターンや装置の区域に現れることがある。ここに記述される方法はそのような欠陥を同定することを含むことができる。そのような欠陥、またはコールド・スポットに位置する欠陥、は前後関係の位置付け（例えば、代理機能性のあるバイアス）、モデル化（例えば、デザインスキャン）、ＰＷＱ、検査と再検討、そして欠陥の試験との相関（例えば、比較的低い積層電気故障の位置での比較的高い積層欠陥密度など）から同定することができる。さらに、これらの欠陥の監視は欠陥の位置をホット・スポットとコールド・スポットの位置と比較することにより実施することができる。これらの欠陥はまたもしもこれらの欠陥が見つかるパターンが共通ならばここに記述される設計データに基づいた分類の方法を用いて他の系統的欠陥とは別に分類することができる。さらに、これらの系統的欠陥を発見することは設計、モデル化された結果、検査結果、計測結果、そして試験とＦＡの結果からの複数の入力源を相関付けることにより実施することができる。
系統的ＤＯＩはすべてのパターンに依存した欠陥の種類を含むことができる。系統的欠陥を同定することは欠陥が装置に与える影響を分析できるほど有利なことである。任意のＤＯＩは任意の欠陥の重要な種類の統計的な標本を含むことができる。任意の欠陥を同定することはこれらの欠陥が装置に与える影響を決めるために任意の欠陥の重要な種類を分析することができるので有利なことである。さらに、任意の欠陥を同定することにより、一つ以上の検査工程のパラメータは邪魔な欠陥と考えられる任意の欠陥の検出を抑えるように変えることができる。さらに、検査工程のパラメータは邪魔な欠陥を系統的な要因（コールド・スポット）と区別するために変えることができる。
欠陥が邪魔なものか、系統的か、または任意の欠陥かを決めることはまた一つ以上のウエハー上で欠陥の種類と異なる種類の欠陥が持つ歩留まりへの関連性に基づいて歩留まりをより正確に予想することができるので有利なことである。さらに、ここに記述される方法の結果は、歩留まりの予想と多分組合わされて、設計データと製造工程に関する一つ以上の判断を下すために用いることができる。例えば、ここに記述される方法の結果はＩＣの設計を検証するために用いることができる。もう一つの例では、ここに記述される方法の結果は工程によって生成されるＩＣの設計がより少ない系統的欠陥及び／または系統的欠陥のより少ない種類により影響を受けることができるようにＩＣの設計工程にフィードバックすることができる。一つのそのような例では、ここに記述される方法の結果はＩＣの設計工程において用いられる設計及び／または光学基準を変えるために用いることができる。さらにもう一つの例では、ここに記述される方法の結果は検査されているウエハーの段階を加工するために用いられる一つ以上の工程の一つ以上のパラメータを変えるために用いることができる。望ましくは、工程の一つ以上のパラメータがより少ない系統的欠陥及び／または系統的欠陥のより少ない種類、そして多分より少ない重要な任意の欠陥及び／または重要な任意の欠陥のより少ない種類が工程によってもたらされるように変えられることである。
いくつかの実施例では、その方法は設計データ領域での検査データの位置と設計データ領域での設計データの一つ以上の属性に基づいて、工程２４に示されるように、一つ以上の欠陥を分類することを含む。例えば、設計データ領域での欠陥の位置は設計データ領域での検査データの位置から決めることができる。さらに、設計データ領域での欠陥の位置に付随した設計データの一つ以上の属性は前後関係の位置付けまたはここに記述される他のどんなやり方によっても決めることができ、欠陥の位置に付随した一つ以上の属性は欠陥を分類するために用いることができる。もう一つの実施例では、その方法は設計データ領域での欠陥に対応する検査データの部分の位置と設計データ領域にわたる設計データの一つ以上の属性のための値をここにさらに記述されるように含むことができる前後関係の位置付けとに基づいてウエハーの異なる部分の上で検出された欠陥を分類することを含む。このやり方では、その方法は前後関係によって欠陥を分類するために前後関係の位置付けを用いることができる。この工程で欠陥を分類することはまたここに記述されるその他のやり方でも実施することができる。
一つのそのような実施例では、欠陥を分類することはウエハーの検査の間に検査装置によって実行される。例えば、前後関係の位置付けはウエハーを検査するときここに記述されるように欠陥を分類するために検査装置によって用いることができる。もう一つのそのような実施例では、欠陥を分類することはウエハーについての検査データの取得が完了したあとで実行される。例えば、前後関係の位置付けは検査データが非直結で利用可能になった後に引き続いてここに記述されるように欠陥を分類するために検査装置によって用いることができる。このやり方では、その方法は欠陥を分類するために前後関係の位置付けを二番目の経路の高解像度の欠陥分類（ＨＲＤＣ）において直結で（例えば、検査装置を用いて）またはＨＲＤＣ（例えば、ＳＥＭ再検討の工程を用いて）において非直結で用いることを含むことができる。再検出と分類の両方は使用者によって手動でまたは自動で（つまり、自動欠陥分類、ＡＤＣ）実施することができる。設計基準が縮小するに従って、再検討工程で間違ったものを欠陥と同定する確率が増える。設計データと前後関係の位置付けは再検出と分類の両方について有用である。
再検出については、前後関係の位置付けは使用者または装置が再検討装置の視野に正しい欠陥を位置付けることを可能にする欠陥の近くの局所的な背景の情報を提供する。例えば、再検討装置によって生成されたウエハーの局所的画像は設計データに位置合わせすることができその結果設計データ領域での欠陥の位置を位置合わせされた局所的画像の中で十分正確に同定することができる。さらに、設計データの模倣画像（例えば、濃淡画像）は再検討装置によって局所的画像への位置合わせのために用いることができ、設計データ領域での欠陥の位置は局所的画像の中での欠陥の位置を決めるために用いることができる。そのような模倣画像は再検討こうていでの欠陥の再検出と微細位置合わせのために用いることができる。そのような模倣画像の例はここに参照として本明細書にそのまま組み入れるマクギーその他による米国特許６，５８１，１９３号に示される。ここに記述される方法は本発明で記述される方法のどんな工程でも含むことができる。従って、ここに記述される方法と装置は比較的高精度の欠陥の検出を実施するために用いられる。
分類については、前後関係の位置付けは欠陥が属する分類項を決めるために用いられる追加の情報（再検討によって得られるデータとともに）を提供することができる。再検討はまた前後関係の位置付け、再検討によって得られるデータ、そして検査データを用いて実施することができる。例えば、検査装置の時間遅延積分（ＴＤＩ）カメラによって得られる切り抜き画像及び／または検査装置によって得られる高解像度の切り抜き画像は欠陥の標本とともに再検討するために送ることができる。切り抜き画像は光学的またはＳＥＭの再検討と分類のために前後関係の位置付けと組み合わせて用いることができる。このやり方では、欠陥の位置がさらに上記のように決められる座標の精度は装置が設計の前後関係及び／またはＤＲＣの失敗符号に基づいて十分正確に欠陥を分類することを可能にする。
上記の一つ以上の工程は系統的欠陥が検査の結果とここに記述されるその他の結果を用いて同定され分類される（または区分けされる）監視段階で実施することができる。監視段階は脱線の監視と基線の改善を含むことができる。監視段階は製品の立ち上げと生産の間に実施することができる。複数−情報源の領域では（設計、ウエハー、レチクル、試験、そして工程の領域の間の相関を含むことができる）、検査によって検出される系統的欠陥を同定し分類することはここに記述される工程のどんな組み合わせも用いることができる。さらに、一つ以上の複数−情報源の領域の工程は系統的欠陥の同定を認証するために任意の組み合わせで用いることができる。
さらに、設計データ領域での欠陥の位置は監視段階で系統的欠陥（例えば、ホット・スポットまたはコールド・スポットに位置する欠陥）を同定するために検査データ、設計データ、または分類データと組み合わせることができる。同定されたホット・スポットはまたホット・スポットの位置に“当たり”がある検査結果について設計の前後関係を決めるために用いることができ、これは事後処理において装置ありでまたは装置なしで実施することができる。設計データ領域に相関した歩留まり（またはＫＰ値）はまた系統的欠陥を監視するための属性として用いることができる。さらに、一つ以上の欠陥の属性は複数のホット・スポットの候補があるとき一つのホット・スポットへの関連性を推論するために用いることができる。
レチクル領域では、監視段階は既知の系統的欠陥を任意の欠陥と区別するために検査の結果と比較されるホット・スポットについての情報を生成する（例えば、ホット・スポットの表の生成）ことを含むことができる。さらに、ホット・スポットについての前後関係の情報のような一つ以上のホット・スポットの属性はホット・スポットが複数の技術、層、または装置にわたって共有されるかどうか、もしそうならば、どの技術、層、または装置なのかを決めるために用いることができる。さらに、検査によって同定された系統的欠陥は計測場所の位置、測定、またはほかのパラメータのような計測工程の一つ以上のパラメータを決めるまたは変えるために用いることができる。
いくつかの実施例では、その方法は設計データ領域での検査データの位置と設計データ領域での設計データの一つ以上の属性に基づいてウエハー上で検出された一つ以上の欠陥についての故障確率の値を決めることを含む。さらに、その方法は設計データ領域での検査データの位置と設計データ領域での設計データの一つ以上の属性に基づいてウエハーの異なる部分の上の検出された欠陥の故障確率の属性の値を決めることを含むことができる。欠陥についての故障確率の値はここにさらに記述されるように欠陥に対応する検査データの設計データ領域の位置と設計データ領域での設計データの一つ以上の属性に基づいて決めることができる。
もう一つ実施例では、その方法は設計データ領域での検査データの位置に基づいて設計データ領域でのウエハー上で検出された欠陥の位置の座標を決めることと設計データの見取り図に基づいて欠陥の位置の座標を設計の下部組織の座標に変換することを含む。このやり方では、欠陥の座標は半導体素子の見取り図に基づいて設計の下部組織の座標に変換することができる。一つのそのような実施例では、その方法は重ね合わせの許容度を用いて欠陥を取り巻く異なる区域を決めることと一つ以上の下部組織の種類が系統的に欠陥のある下部組織の種類かどうかを決めるためと系統的に欠陥のある下部組織の種類の中の一つ以上の系統的に欠陥のある配置の一つ以上の位置を決めるために一つ以上の下部組織の種類についての区域を用いて繰り返す欠陥の分析をすることを含む。このやり方では、その方法は反復する欠陥の分析のために下部組織に基づいた座標を用いることを含むことができる。特に、反復する欠陥の分析は重ね合わせの許容度を用い（例えば、各々の欠陥を取り巻く二次元の区域）そして各々の下部組織の種類について系統的に欠陥のある下部組織の種類があるかどうかとその下部組織の中の系統的に欠陥のある配置の位置を決めるために実施することができる。さらに、その方法は下部組織の前後関係に基づいて欠陥の下部組織に基づいた区分けをすることを含むことができる。そのような区分けはここにさらに記述されるように実施することができる。一つのそのような実施例では、その方法は系統的に欠陥のある下部組織の種類に隣接して位置する下部組織、配置、またはそれらのいくつかの組み合わせのための設計データの一つ以上の属性に基づいて系統的に欠陥のある下部組織の種類の中で空間的に系統的な欠陥が起こっているかどうかを決めることを含む。このやり方では、空間的に系統的な欠陥のある下部組織の設計の前後関係（下部組織または配置を取り巻く）は空間的に系統的な欠陥がおこることをさらに特徴づける属性として用いることができる。
もう一つの実施例では、その方法は、工程２６に示されるように、設計データ領域での検査データの位置と設計データ領域での設計データの一つ以上の属性に基づいて欠陥を（例えば、欠陥の全てまたはいくつかを）群れに区分けすることを含む。たとえば、設計データ領域での欠陥の位置はここに記述されるように設計データ領域での検査データの位置から決めることができる。欠陥を区分けするために用いられる設計データの一つ以上の属性は従って設計データ領域での欠陥の位置に基づいて決めることができる。この実施例で用いられる設計データの一つ以上の属性は多分他の検査の結果（例えば、統合した欠陥を組織するもの（ｉＤＯ）の結果と統合した自動欠陥分類（ｉＡＤＣ）の結果）と組み合わせられて設計データに付随した値（例えば、歩留まりへの影響）のようなここに記述される設計データのどんな属性も含むことができる。さらに、設計データ領域での欠陥の位置に付随した設計データの一つ以上の属性は前後関係の位置付けから決めることができる。このやり方では、その方法は欠陥を前後関係に区分けするためにウエハーの検査の間に前後関係の位置付けを検出された欠陥に適用することを含むことができる。
ここに記述される方法は、従って、ウエハーの検査のための前後関係に基づいた背景の区分けを含むことができる。例えば、上記のように、その方法は前後関係によって欠陥を区分けするために前後関係の位置付けを用いることができる。一つのそのような実施例では邪魔なもののフィルターの後に残る欠陥は任意の欠陥ではなく系統的な欠陥である欠陥を同定するために上記の前後関係またはその他の情報によって区分けすることができる。前後関係はまた区分けと分類を実行するために欠陥に付随する他の画像から得られた属性とともに用いることができる。
さらに、欠陥は欠陥の期待される電気的パラメータ及び／または設計データ領域での欠陥の位置に隣接した装置の特性の期待される電気的パラメータに基づいて区分けすることができる。欠陥と装置の特性の期待される電気的パラメータは以前の電気的試験、欠陥の電気的パラメータの模倣、欠陥の再検討、またはそれらのいくつかの組み合わせに基づいて決めることができる。さらに、一つ以上の欠陥の故障の模倣は設計データ領域での欠陥の位置及び／または欠陥が区分けされる群れに基づくことができる。
いくつかの実施例では、その方法は設計データ領域での検査データの位置、設計データ領域での設計データの一つ以上の属性、そして設計データが印画されるレチクルについて得られるレチクル検査データの一つ以上の属性に基づいて欠陥を群れに区分けすることを含む。このやり方では、レチクル検査データは区分けの属性として用いることができる。特に、レチクル検査データの特性はウエハー上で検出される欠陥を区分けすることに用いることができる。この実施例では、設計データの一つ以上の属性はここに記述される設計データのどんな属性をも含むことができる。レチクル検査データの一つ以上の属性はレチクル上で検出される欠陥、レチクル領域でのレチクル上で検出される欠陥の位置、レチクル上で検出される欠陥の一つ以上の属性、レチクル上に印画される設計データの一つ以上の属性、またはそれらのいくつかの組み合わせのようなレチクル検査データのどんな属性も含むことができる。レチクル上で検出される欠陥の一つ以上の属性はここに記述される欠陥の属性のどれも含むことができる。さらに、レチクル上に印画される設計データの一つ以上の属性はここに記述される設計データの属性のどれも含むことができる。
レチクル検査データの属性はここに記述される方法と装置の実施例によるどのような適切なやり方で決めてもよい（例えば、レチクル検査装置の出力を用いて）。あるいは、またはさらに、レチクル検査データの属性は属性が保存される記憶媒体から及び／またはレチクル検査データの属性は属性を決めるレチクル検査装置からここに記述される方法と装置の実施例により得ることができる。
レチクル検査データの一つ以上の属性に、少なくとも部分的に、基づく欠陥の区分けは欠陥がレチクル上の欠陥によってもたらされたかどうか、ウエハー上の欠陥をもたらしたレチクルの欠陥の一つ以上の属性、そしてウエハー上に欠陥をもたらした可能性のあるレチクル上に印画される設計データの一つ以上の属性に基づいて欠陥を区分けするために用いることができる。そのようにして、区分けの結果は欠陥の原因及び／またはどのようにレチクルが欠陥に影響するか及び／またはウエハー上に印画された設計データについての追加の情報を提供することができる。そのような区分けの結果はレチクルの加工工程の一つ以上のパラメータ、レチクルの検査工程の一つ以上のパラメータ、レチクルの欠陥再検討工程の一つ以上のパラメータ、レチクルの修正工程の一つ以上のパラメータ、レチクルまたは設計に関連した工程の一つ以上のパラメータ、ここに記述されるその他の工程の一つ以上のパラメータ、またはそれらのいくつかの組み合わせを変えるために有利に用いることができる。この実施例における欠陥の区分けは設計データ領域での検査データの位置、設計データ領域での設計データの一つ以上の属性、レチクル検査データの一つ以上の属性、そしてここに記述されるその他の情報に基づいて実施することができる。
もう一つの実施例では、その方法は設計データ領域での検査データの位置、設計データ領域での設計データの一つ以上の属性、レチクル検査データの一つ以上の属性に基づいて欠陥を群れに区分けすることを含む。このやり方では、検査データからくる一つ以上の属性は区分けの計算に用いることができる。この実施例では、設計データの一つ以上の属性はここに記述される設計データのどんな属性も含むことができる。さらに、区分けに用いられる検査データの一つ以上の属性はここに記述される検査データのどんな属性も含むことができる。欠陥はまたこの実施例においてここに記述されるその他の情報を用いて区分けすることができる。この実施例における区分けはここにさらに記述されるように実施することができる。
一つの追加の実施例では、その方法は設計データ領域での検査データの位置、設計データ領域での設計データの一つ以上の属性、検査データの一つ以上の属性、そして設計データが印画されるレチクルについて得られるレチクル検査データの一つ以上の属性に基づいて欠陥を群れに区分けすることを含む。このやり方では、レチクル検査データの属性は区分けの属性として用いることができる。特に、レチクル検査データの属性はウエハー上で検出される欠陥の区分けに用いることができる。この実施例において区分けのために用いられる設計データ領域での設計データの一つ以上の属性はここに記述される設計データのどんな属性も含むことができる。この実施例において区分けのために用いられる検査データの一つ以上の属性はここに記述される検査データのどんな属性も含むことができる。この実施例において区分けのために用いられるレチクル検査データの一つ以上の属性はここに記述されるレチクル検査データのどんな属性も含むことができる。この実施例における区分けはここにさらに記述されるように実施することができる。この実施例の区分けの結果はここに記述されるどんな方法のどんな工程を実施するためにも用いることができる。
いくつかの実施例では、その方法は設計データ領域での検査データの位置、設計データ領域での設計データの一つ以上の属性、検査データの一つ以上の属性、そのウエハー、他のウエハー、またはそれらのいくつかの組み合わせについて、その設計データ、異なる設計データ、またはそれらのいくつかの組み合わせについて、ウエハーについての検査データが得られた処理される層、異なる処理される層について、またはそれらのいくつかの組み合わせについて以前に得られた検査データの一つ以上の属性に基づいて欠陥を群れに区分けすることを含む。このやり方では、同じまたは異なるウエハー、同じまたは異なる設計、同じまたは異なる処理される層について以前に得られた検査データから決められる属性は区分けの計算に含むことができる。以前に収集された検査データはデータ構造に保存することができるまたはここに記述されるように構成される知識基盤の中に含むことができる。このやり方では、以前に収集された検査データの一つ以上の属性は蓄積された習得データ、昔使われたデータ、または訓練の組のデータから決めることができる。この実施例においては、設計データの一つ以上の属性はここに記述される設計データのどんな属性も含むことができる。さらに、区分けに用いられる検査データの一つ以上の属性はここに記述される検査データのどんな属性も含むことができる。欠陥はまたこの実施例に置いてここに記述されるその他の情報を用いて区分けすることができる。この実施例における区分けはここにさらに記述されるように実施することができる。
上記のどの実施例においても、区分けは装置ありで、装置なしで、またはそれらのいくつかの組み合わせで実施することができる。
一つの追加の実施例では、その方法は、工程２８に示されるように、設計データ領域での検査データの位置と多分その他の検査結果（例えば、ｉＤＯの結果とｉＡＤＣの結果）と組み合わせられて設計データに付随する歩留まりへの影響のような設計データ領域での設計データの一つ以上の属性に基づいて再検査のために少なくとも欠陥の一部を選ぶことを含む。再検査のために欠陥を選ぶために用いられる設計データの一つ以上の属性はここに記述される設計データのどんな属性も含むことができる。さらに、設計データ領域での検査データの位置はここに記述されるように設計データ領域での欠陥の位置を決めるために用いられ、それらはここに記述されるように欠陥に対応する設計データの属性を決めるために用いることができる。そのようないくつかの実施例では、邪魔な欠陥はここに記述されるようにウエハー上で検出される他の欠陥からフィルターされ、ＤＯＩ（または邪魔でない欠陥）だけが再検査またはさらなる分析のために保持することができる。もう一つの実施例では、欠陥の表と同定されたホット・スポット、欠陥とホット・スポットの分類、そして設計の前後関係は再検討のための標本の抽出（部分標本の抽出を含む）を監視の段階で改善するために用いることができ、それは装置ありでまたは後処理の間に装置なしで実施することができる。
もう一つの実施例では、再検討のための欠陥を選ぶことが区分けの結果に応じて実施される。例えば、いくつかの群れの中の欠陥は再検討のために選ばれることがあり、一方で他の群れの中の欠陥は再検討のために選ばれないことがある。もう一つの例では、欠陥のいくつかの群れは他の群れより密に標本が抽出されることがある（つまり、いくつかの群れからより多くの欠陥が再検討のために選ばれる）。標本が抽出される欠陥の群れと群れから標本が抽出される程度は、例えば、群れの各々に付随する設計の一つ以上の属性または欠陥の群れに付随するここに記述されるその他の情報に基づいて決めることができる。再検討のための欠陥を選ぶことはまた欠陥または欠陥の区分けに付随する歩留まりへの関連性に応じて実施することができる。例えば、欠陥の母集団は任意の欠陥と系統的欠陥に分けることができ、異なる標本抽出の計画は異なる欠陥の種類の各々に対して用いることができる。このやり方では、欠陥の異なる種類についての標本抽出の方略は著しく異なることができる。
いくつかの実施例では、その方法は設計データの一つ以上の属性の異なる値を持つ設計データ領域での設計データの各々の部分内に少なくとも一つの欠陥を含む、再検討のための欠陥の少なくとも一部を選ぶことを含む。このやり方では、設計データの各々の異なる部分の中の欠陥は再検討のために標本として抽出することができる。例えば、各々の欠陥の前後関係は欠陥が検出される全ての前後関係が再検討の標本中に代表されることを保証する再検討の標本を生成するために再検討のための（例えば、前後関係の重要性）欠陥を分類するために用いることができる。
一つのさらなる実施例では、その方法は、工程３０に示されるように、設計データ領域での検査データの位置と設計データ領域での設計データの一つ以上の属性に基づいて欠陥が再検討される順序を決めることを含む。たとえば、その方法は前後関係の位置付けを非直結での再検討（例えば、光学的またはＳＥＭの再検討）のための優先度にもとづいて欠陥を分類するために用いることを含むことができる。各々の欠陥の前後関係は系統的欠陥と潜在的な系統的欠陥が他の欠陥より高い優先度が与えられるように再検討のために欠陥を分類するために用いることができる（例えば、前後関係の重要性によって）。
ウエハー上の全ての点で検査データの画素より小さい精度の位置合わせを提供するためにウエハー上のダイにわたる標本抽出の点で検査データを既定の位置合わせ場所に位置合わせすることは多くの利点をもたらす。例えば、生のデータ流は十分正確に設計データに位置合わせされるので、設計データ領域での欠陥の位置は画素より小さい精度で決めることができる（例えば、現在利用可能な１０００ｎｍの精度に対する１００ｎｍより小さい精度）。十分に高精度な欠陥の位置はあらゆる引き続く再検討工程の精度とＳＥＭまたはＦＩＢ装置のような欠陥の再検討装置で欠陥が位置付けされ、画像化され、分析される速度とを大幅に改善することができる。さらに、欠陥に付随した前後関係の情報は二回目の再検討において検査装置によってまたは非直結でＳＥＭまたは光学的再検討工程によって実施されるＨＲＤＣ段階で用いることができる。そのような情報はまた自動でまたは手動で欠陥の位置付けを助ける欠陥についてのその他の局所的な前後関係の情報に加えて自動欠陥位置付け（ＡＤＬ）装置のようなもう一つの装置に提供されるまたはその装置によって得られることができる。さらに、再検討装置は測定のパラメータのもとでその装置とそのウエハーにとって適切な論理的から物理的への座標変換を行うためにこの情報を用いることができる。
いくつかの実施例では、その方法は設計データ領域での検査データの位置と設計データ領域での設計データの一つ以上の属性に基づいてウエハーの異なる部分について得られた検査装置の一つ以上の検出器の出力の一つ以上の既定の属性を取り出すことを含む。このやり方では、その方法は設計データ領域での検査データの位置と設計データ領域での設計データの一つ以上の属性に基づいて検査データの区域（例えば、検査区域の特定の部分集合）についての既定の信号のまたは画像の属性を取り出すことを含むことができる。一つ以上の検出器からの出力の取り出される属性は、例えば、異なる部分での画素についての信号または画像の明るさまたは標準偏差を含むことができる。さらに、ウエハーは設計データに対応するパターンが印画されるパターン化されたウエハーであってよい。従って、出力の属性はウエハー上に形成されるパターンに対応する出力についての情報に基づいて取り出すことができる。さらに、ウエハー上に形成されるパターンの中の構造についての情報は一つ以上の検出器からの出力から取り出すことができる。
検出器からの出力の取り出される属性はウエハーの異なる部分にわたる属性の画像を生成するために用いることができる。このやり方では、その方法はウエハーの表面に“設計を意識した画像”を生成することを含むことができる。その画像は計測によって決めることができるウエハーの属性のようなウエハーの一つ以上の属性を決めるために用いることができる。このやり方では、検査装置は設計データまたは設計データの配置に基づいて十分正確に決められる位置に置かれる一つ以上の検出器からの出力の属性（信号のような）を取り出すことにより計測手段のように用いることができる。ウエハーの異なる部分は、従って、この実施例においては計測の場所として扱うことができる。さらに、検査装置の一つ以上の検出器からの出力の一つ以上の取り出された既定の属性はここに参照として本明細書にそのまま組み入れる２００６年２月９日に出願されたカークその他による本出願者による米国特許申請６０／７７２，４１８号に記述される工程のような一つ以上の工程を実施するために用いることができる。
この実施例で用いられる設計データの一つ以上の属性はここに記述される設計データのどんな属性も含むことができる。一つのそのような実施例では、設計データの一つ以上の属性は設計データについてそのウエハー、他のウエハー、またはそれらのいくつかの組み合わせについて以前に得られた検査データの一つ以上の属性に基づいて選ばれる。このやり方では、この実施例で用いられる設計データ領域での設計データの一つ以上の属性は同じまたは異なる処理する層の上の同じまたは異なる設計について同じウエハーまたは異なるウエハーからの以前に得られた検査データの一つ以上の属性に基づいて選ぶことができる。以前に得られた検査データはデータ構造に保存することができるかまたはここに記述されるように構成される知識基盤に含むことができる。このやり方では、以前に収集された検査データの一つ以上の属性は蓄積された習得データ、昔使われたデータ、または訓練の組基づいてこの実施例で選ぶことができる。
もう一つの実施例では、その方法は設計データ領域での検査データの位置、設計データ領域での設計データの一つ以上の属性、そして検査データの一つ以上の属性に基づいてウエハーの異なる部分について得られた検査装置の一つ以上の検出器からの出力の一つ以上の既定の属性を取り出すことを含む。この実施例において用いられる設計データの一つ以上の属性はここに記述される設計データのどんな属性も含むことができる。さらに、検査データの一つ以上の属性はここに記述される検査データのどんな属性も含むことができる。例えば、一つの実施例では、検査データの一つ以上の属性は、もしも異なる部分において一つ以上の欠陥が検出されたならば、一つ以上の画像の雑音の属性またはそれらのいくつかの組み合わせを含む。このやり方では、検査データの一つ以上の属性は、それらに限定されないが、画像の雑音の特性及び／または検査データの区域での欠陥の検出／非検出を含むことができる。出力の一つ以上の既定の属性を取り出すことはここに記述されるようにさらに実施することができる。さらに、出力の取り出された属性はここにさらに記述されるように用いることができる。
上記の方法の実施例の各々はここに記述されるどんな方法のどんな工程も含むことができる。さらに、上記の方法の実施例の各々はここに記述されるどんな装置によっても実施することができる。
図１５は設計データ領域での検査データの位置を決めるためのコンピューター実施の方法のもう一つの実施例を図示する。図１５に示される工程はその方法を実施するために必須ではないことに注意されたい。一つ以上の工程は図１５に示された方法から除かれるまたはその方法に加えることができるが、その方法はそれでもこの実施例の範囲内で実施することができる。
図１５に示される方法は一般にＣＢＩのために用いることができる。この実施例では、データ準備段階４２はデータベース４４を生成することを含む。データベース４４は設計データについてのＣＡＤの配置と設計データについての一つ以上の前後関係の層を含む。データベース４４は当技術分野に既知のどんな適切な構成を持ってよいしここに記述されるその他のデータまたは情報を含んでもよい。さらに、データベース４４のデータはその他の適切なデータ構造に保存されてもよい。データベース４４は入力としてＧＤＳＩＩファイル４８と前後関係の層５０を用いるソフトウェア４６によって生成されることができる。ソフトウェア４６は当技術分野に既知のどんな適切なソフトウェアを含んでよい。一般に、ソフトウェアはＧＤＳＩＩファイル４８と前後関係の層５０を用いてデータベースを生成する処理装置（図１５に示されないが、ここにさらに記述されるように構成される）上の実行ファイルであるプログラム命令（図１５に示されない）として構成することができる。前後関係の層５０は当技術分野に既知のどんなやり方で得られてもつくられてもよくここに記述されるどんな前後関係の情報を含んでもよい。さらに、ＧＤＳＩＩファイル４８は設計データが保存されるその他の適切なデータ構造で置き換えられてもよい。
図１５に示される方法はまた方策設定段階５２を含む。方策設定段階５２は位置合わせの情報５６を決めるために実施することができる工程５４を含む。工程５４はここに記述されるように構成される検査装置によって実施することができるウエハー上のダイを走査することを含むことができる。工程５４はまたウエハーを走査することにより得られるデータを用いてウエハー上の位置合わせ場所を選ぶことを含むことができる。ウエハー上の位置合わせ場所はここに記述されるように選ぶことができる。さらに、ウエハー上の位置合わせ場所は検査の帯の配置の情報５８とここで記述されるようにその他の適切な情報に基づいて選ぶことができる。検査の帯の配置の情報はここに記述される帯のどんな情報も含むことができここに記述されるように決めることができる。ウエハー上の位置合わせ場所を選ぶことはここにさらに記述されるように自動、半自動（または使用者に助けられて）、または手動で実施することができる。
工程５４はまたデータベース４４の中のＣＡＤ配置の情報からウエハー上の位置合わせ場所に対応する画像を表示することまたは他の適切なデータを得ることを含むことができる。例えば、工程５４はウエハー上の位置合わせ場所に位置合わせされる、ある特性の図心のような、幾何学的特性の属性の適切な値または画像を表示する、または値を計算するためにウエハー上の選ばれた位置合わせ場所に対応するＣＡＤ切り抜き６０を用いることを含むことができる。工程５４はまたウエハー上の位置合わせ場所をＣＡＤ配置の情報から得られる情報に（ｘ、ｙ）での位置付けを計算することを含むことができる。位置合わせ情報５６は既定の位置合わせ場所のデータと設計データ領域での既定の位置合わせ場所の（ｘ、ｙ）位置を含む。
図１５に示される方法はまたウエハー検査段階６２を含む。ウエハー検査段階６２は初期値設定段階６４と実行段階６６を含むことができる。工程６８に示されるように初期値設定段階の間、その方法は既定の位置合わせ場所のデータと設計データ領域での既定の位置合わせ場所の（ｘ、ｙ）位置を含む位置合わせ情報５６をあらかじめ読み込むことを含むことができる。工程７０に示されるように、初期値設定段階はまたデータベース４４から前後関係の層７２をあらかじめ読み込むことを含むことができる。初期値設定段階はまた随意に、工程７４に示されるように、多角形から画素へと既定の位置合わせ場所についてのデータを画像化することを含み、それはここに記述されるように実施される。前後関係の層７２はここに記述されるどんな前後関係の情報も含むことができる。
実行段階６６の間、その方法は、工程７６に示されるように、検査データを設計データ領域に位置合わせと位置付けを実施することを含む。この工程はウエハーの検査の間に実施することができる。位置合わせと位置付けはここにさらに記述されるように実施することができる。実行段階はまた工程７８に示されるように、前後関係の位置付けに位置付けを適用することを含むことができる。前後関係のデータはここにさらに記述されるように位置付けすることができる。実行段階はさらに欠陥の検査の間、工程８０に示されるように、ここに記述されるように実施することができる、前後関係の位置付けを検査データの適用することを含むことができる。さらに、実行段階は工程８２に示されるように欠陥の座標を、ここに記述されるように実施することができる、前後関係の位置付けに位置付けることを含むことができる。実行段階はまた前後関係によって検出される欠陥をフィルターすること、欠陥を分類すること、再検討の標本を生成すること、ここに記述されるその他の工程、またはそれらのいくつかの組み合わせを含むことができる追加の工程８４を含むことができる。追加の工程８４の各々はここにさらに記述されるように実施することができる。図１５に示される方法の実施例の各々はここに記述されるどんな他の工程も含むことができる。さらに、図１５に示される方法の実施例の各々はここに記述されるどんな装置によっても実施することができる。
ここに記述されるもののようなプログラム命令を実施する方法は搬送媒体に送信するまたは保存することができる。搬送媒体は有線、ケーブル、または無線の通信リンクのような送信媒体であってよい。搬送媒体はまた読み出し専用記憶装置、任意アクセス記憶装置、磁気的または光学的ディスク、または磁気テープのような記憶媒体であってもよい。
図１６は設計データ領域での検査データの位置を決めるように構成された装置の様々な実施例を表わす。一つの実施例では、その装置は設計データ(図１６に示されない）を含む記憶媒体８６を含む。記憶媒体８６はまたここに記述されるその他のデータと情報を含むことができる。記憶媒体は上記のどんな記憶媒体または当技術分野に既知のどんな記憶媒体を含んでもよい。この実施例では、装置はまた記憶媒体８６に連結した処理装置８８を含む。処理装置８８は当技術分野に既知のどんなやり方で記憶媒体に連結されてもよい。この実施例では、装置は処理、検査、計測、再検査、または他の手段の部分を形成しない独立型の装置として構成されることができる。そのような一つの実施例では、処理装置８８は“有線の”及び／または“無線の”部分を含むことができる伝送媒体によって他の装置からデータ(例えば、検査装置からの検査データ)を受け取る及び／または得るように構成されることができる。このやり方では、伝送媒体は処理装置と他の装置の間のデータリンクとして機能することができる。さらに、処理装置８８は伝送媒体を介して他の装置にデータを送ることができる。そのようなデータは、例えば、設計データ、前後関係データ、ここに記述される方法の結果、検査方策または他の方策、またはそれらのいくつかの組み合わせを含むことができる。
処理装置８８は個人用コンピューター装置、大型汎用コンピューター装置、ワークステーション、画像コンピューター、並列処理装置、または当技術分野に既知のその他の装置を含む様々な形式をとってよい。一般に、用語“コンピューター装置”は記憶媒体からの命令を実行する一つ以上の処理装置を持つどんな装置も包含するように定義することができる。
他の実施例では、しかし、その装置は検査装置９０を含む。検査装置９０はウエハー９２のための位置合わせ場所についてのデータとウエハーのための検査データを得るように構成される。検査装置を含む装置の実施例では、処理装置８８は当技術分野に既知のどんなやり方で検査装置と連結されてもよい。例えば、処理装置８８は処理装置がウエハー上の位置合わせ場所のためのデータと検出器によって生成される検査データを受け取るように検査装置９０の検出器９４と連結されてもよい。さらに、処理装置は画像データや信号のような検出器のその他の出力を受け取ることができる。さらに、検査装置が複数の検出器を含むならば、処理装置は上記のように各々の検出器と連結されてよい。
処理装置８８はウエハー上の位置合わせ場所について検査装置によって得られたデータを既定の位置合わせ場所のデータと位置合わせするように構成される。処理装置はここに記述される実施例のどれによってもデータを位置合わせするように構成することができる。処理装置８８はまた設計データ領域での既定の位置合わせ場所の位置に基づいて設計データ領域でのウエハー上の位置合わせ場所の位置を決めるように構成される。処理装置はここに記述される実施例のどれによっても設計データ領域でのウエハー上の位置合わせ場所の位置を決めるように構成することができる。さらに、処理装置８８は設計データ領域でのウエハー上の位置合わせ場所の位置に基づいて設計データ領域での検査装置によるウエハーについて得られた検査データの位置を決めるように構成される。処理装置はここに記述される実施例のどれによっても設計データ領域での検査データの位置を決めるように構成することができる。処理装置はここに記述されるどんな方法の実施例のどんなほかの工程も実施するように構成することができる。
一つの実施例では、検査装置９０は光源９６を含む。光源９６は当技術分野に既知のどんな適切な光源を含んでよい。光源９６は光信号分配器９８に光を向けるように構成することができる。光信号分配器９８光源９６からウエハー９２へ大体直角の入射角で光を向けるように構成することができる。光信号分配器９８は当技術分野に既知のどんな適切な光信号分配器を含んでよい。ウエハー９２から反射される光は光信号分配器９８を通り検出器９４に達することができる。検出器９４は当技術分野に既知のどんな適切な検出器を含んでよい。検出器９４によって生成される出力はウエハー９２上の欠陥を検出するために用いることができる。例えば、処理装置８８は検出器によって生成される出力を用いてウエハー９２上の欠陥を検出するように構成することができる。処理装置はウエハー上の欠陥を検出するために当技術分野に既知のどんな方法及び／または手順を用いてよい。検査の間、ウエハー９２は試料台１００の上に配置することができる。試料台１００は当技術分野に既知のどんな適切な機械的及び／またはロボットの組立て部品を含んでよい。図１６に示される検査装置は当技術分野に既知のその他の適切な要素を含んでよい。
図１６に示されるように、検査装置はウエハーから鏡面的に反射された光を検出するように構成される。このやり方では、図１６に示される検査装置はＢＦ検査装置として構成される。しかし、検査装置はＤＦ検査装置、ＥＣ検査装置、開口部様態の検査装置、またはその他の当技術分野に既知の光学検査装置として構成される検査装置によって置き換えることができる。さらに、検査装置は一つ以上の検査様態を実施するように構成することができる。例えば、図１６に示される検査装置は光がウエハーに向けられる入射角及び／またはウエハーから光が集められる角度を変えることによってＤＦ検査を実施するように構成することができる。もう一つの例では、検査装置がＥＣ様態の検査及び／または開口部様態の検査を実施できるように検査装置は開口部のような一つ以上の光学要素（図示されない）が照明経路と集光経路とに位置されるように構成することができる。
さらに、図１６に示される光学検査装置はＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから入手可能な２３６０、２３６５、２３７１、と２３ｘｘ装置のような商業的に入手可能な検査装置を含むことができる。もう一つの実施例では、図１６に示される光学検査装置は電子ビーム検査装置によって置き換えることができる。図１６の装置に含まれることができる商業的に入手可能な電子ビーム検査装置の例はＫＬＡ−ＴｅｎｃｏｒによるｅＳ２５， ｅＳ３０，とｅＳ３１装置を含むことができる。図１６に示される実施例はここに記述されるようにさらに構成することができる。さらに、その装置はここに記述されるどんな方法の実施例のどんな他の工程も実施するように構成することができる。図１６に示される装置の実施例は上記の方法の実施例の全ての利点を持つ。
上記のように、ウエハー上の位置合わせ場所について検査装置によって得られるデータを既定の位置合わせ場所についてのデータと位置合わせすることは既定の位置合わせ場所に一つ以上の属性をウエハー上の位置合わせ場所の一つ以上の属性と位置合わせすることを含むことができ、一つ以上の属性は図心を含むことができる。ここにさらに記述される実施例はウエハー上に形成された位置合わせ標的を位置合わせ標的を記述する幾何学的形状（例えば、位置合わせ標的に対応する設計データの中の）に位置合わせするために図心を用いる方法と装置に関する。例えば、ウエハー上に形成される位置合わせ標的の光学的画像は設計データの画像（例えば、ＣＡＤ画像）または位置合わせ標的に対応する設計データの記述にここに記述される実施例を用いて位置合わせすることができる。
ここに記述される実施例とは対照的に、いくつかの方法は位置合わせ標的がウエハー上でどのように見えるかを予想するためにいくらか数学的模型化（画像化）を実施するため幾何学的形状または同等には幾何学的形状の記述を用いることを試みる。出力画像（模倣画像）は次に設計データ（例えば、ＣＡＤファイルの設計データ）を実際に得られる画像と相関のような画像登録手順を用いて位置合わせするために用いられる。用いられる数学的模型は興味ある画像装置に固有でありその他の因子の中でも興味ある光学的様態に依存する。
しかしながら、そのような方法にはいくつかの短所がある。例えば、そのような方法は比較的複雑である。特に、画像装置の数学的模型を設計することは比較的難しい仕事であり、それは興味のある形状が複数の層がその上に形成されるウエハー上に形成されるとき著しくより困難となる。そのようなウエハー上では、前の層を画像装置によって“見る”ことができ、同様に模型化される必要がある。三次元の構造についての光の相互作用の数学的模型は極度に複雑であり十分には正確ではない。そのような複雑さは模倣された画像の精度に影響し、それが翻って位置合わせの精度に影響する。さらに、そのような方法は画像装置の光学的様態に依存する。光学的様態へのそのような依存性は検査装置で利用可能な様々な光学的様態の各々について異なる数学的模型を必要とすることができる。
対照的に、ここに記述される実施例は検査のために用いられる光学的様態に依存しない。さらに、ここに記述される実施例は比較的に単純である。特に、ここに記述される実施例は光学装置の数学的模型に頼る現行の方法よりより単純で従ってより正確である。さらにここに記述される実施例は比較的速い。
一つの実施例は設計データ領域での検査データの位置を決めるためのコンピューター実施の方法に関する。その方法はウエハーの画像化によって得られる位置合わせ標的の画像を用いてウエハー上に形成される位置合わせ標的の図心を決めることを含む。画像はどんな適切な画像装置を用いて得られてもよい。例えば、一つの実施例では、その画像はウエハーのＢＦ画像化を含む。いくつかの実施例では、ここに記述される実施例で用いられる画像はここにさらに記述されるように構成することができるＢＦ検査装置を用いて得られる画像を含むことができる。
一つの実施例では、位置合わせ標的の画像はウエハーの検査の間に得られる。例えば、ウエハー上に形成される位置合わせ標的の画像は実行時に得ることができる。さらに、上記のように、検査データを設計データに位置合わせするために図心を用いるここに記述される方法の実施例は光学的様態に依存しない。従って、一つの実施例においては、位置合わせ標的の画像はウエハーの検査に用いられる光学的様態を用いて得られる（検査のために何の光学的様態が用いられるかに関わらず）。一つのさらなる実施例では、位置合わせ標的の画像はウエハーの検査のために用いられる検査装置を用いて得られる。
いくつかの実施例では、位置合わせ標的を含む位置合わせ場所は手動で選ぶことができる。そのような実施例では、位置合わせ場所は設計データファイルを用いて非直結にて手動で選ぶことができる。この場合、使用者は最初の帯に位置される位置合わせ場所を選ぶために設計データとウエハー上のどこで帯が始まるのかの知識を用いることができる。ウエハー上のどこで帯が始まるのかの知識はどのような適切なやり方でも得ることができる。もしも選ばれた位置合わせ場所が最初の帯に位置されていないならば、その位置合わせ場所は望むらくは最初の帯にできるだけ近く、“小さい”帯を最初の帯と位置合わせ場所が位置されている帯との間の隙間を埋めるために用いることができる。もう一つの実施例では、位置合わせ場所はウエハーが置かれている試料台を動かして適切な位置合わせ場所を見つけることにより設定の間に手動で選ぶことができる。この場合、使用者は選ばれたパターン（位置合わせ標的）の最外部の端の中点として決められる図心を決める及び／または測るために設計データを用いることができる。他の決め方は、もちろん、可能である。例えば、位置合わせ標的の他の決め方は対象が単純な長方形でない場合に対処するために用いることができる（例えば、Ｌ字型、十字型など）。
いくつかの実施例では、その方法は自動的に位置合わせ標的を選ぶことを含むことができる。例えば、その方法は図心を十分に正確に決めるために用いることができる位置合わせ標的を選ぶ認識に基づいた演算手順を用いることを含むことができる。いくつかの実施例では、その方法は十分に対称的な端を持ち既定の探査範囲内にある画像の特性を選ぶことによって画像を用いて位置合わせ標的を選ぶことを含む。例えば、選ばれた位置合わせ標的は不確定性の範囲内（例えば、＋／−約２ミクロン）で完全に一意的である。もう一つの実施例では、位置合わせ標的は二つの大体直角な方向に端をもつ。例えば、いくつかの実施例では、位置合わせ標的は鉛直を水平方向に端を持つ。一つのそのような実施例では、位置合わせ標的はまた望ましくは図心の十分に正確な決定を可能にする鉛直と水平は端を持つ比較的に単純な対象物（例えば、直方体）である。例えば、望ましくは位置合わせ標的は斜めの線を持たない。一つのそのような例では、理想的には、選ばれた位置合わせ標的は探索窓内で一意的な鉛直と水平な端を持つ対象物（例えば、正方形または直方体）である。探索窓の大きさはほぼ装置の不確定性の量だけ両側に拡張された位置合わせ標的のための境界の箱にほぼ等しいことがある。いくつかの実施例では、位置合わせ標的は十分に対称な端を持つ。このやり方では、端の断面は十分に正確な位置合わせのためにできるだけ同様であることが望ましい。
ここに記述される実施例において上記のように選ぶことができる位置合わせ標的の一つの実施例は図２８に示される。特に、図２８はここに記述されるように得ることができるウエハーの画像の例を表わす。図２８に示される部分は様々な形状と寸法の多くの特性を含む。一つのそのような実施例では、使用者は、特性３２０を位置合わせ標的として選ぶことができる。しかし、使用者は代わりに特性３２２、３２４、３２６、３２８または３３０を位置合わせ標的として選ぶことができる。
その方法は後に検査のために用いられるのと同じ光学的様態と画素の大きさを用いて選ばれる位置合わせ標的を含む光学的切り抜き画像を取り出すことによってウエハー上に形成される位置合わせ標的の画像を得ることを含むことができる。この切り抜き画像は検査の方策の部分として保存することができる。例えば、図２９は、方策の部分として保存することができる、位置合わせ標的として選ばれる図２８に示される特性３２０の光学的切り抜き画像３３２の実施例を示す。光学的切り抜き画像３３２はどんな適切なやり方で得られてもよい。
一つの実施例では、その方法は位置合わせ標的についての保存される型板と画像中の探索窓の間の型板照合を実施することによりウエハーの検査の間に画像中の位置合わせ標的の位置付けをすることを含む。例えば、実行時に、位置合わせ標的の位置は現況では＋／−約２ミクロンと考えられる誤差の範囲内で知ることができる。上記で得られる光学的切り抜き画像はその窓内で位置合わせ標的を位置付けるために用いることができる。例えば、図２９に示される光学的切り抜き画像は図３０に示される窓３３４の中の位置合わせ標的の特性３２０を位置付けるために用いることができる。特に、図２９に示される切り抜き画像は設定の間に方策の部分として取得され保存される保存された型板として用いることができる。窓３３４は位置合わせ標的を含みながら実行時に得られるウエハーの画像のどんな部分も含むことができる。一つのそのような実施例では、検査装置上で、その方法は二つの工程を含むことができる。第一に、位置合わせ標的が、例えば、保存される標的の型板と探索窓の間の規格化された相互相関または差の二乗の和（ＳＳＤ）を用いて実行時の画像内で位置付けすることができる。このやり方で位置合わせ標的を位置付けることは設計データに比較的粗い位置付けをもたらし位置合わせ標的の比較的粗い位置表示として働く。特に、この工程はここにさらに記述されるように画素より小さい精度を必要としない。
一旦位置合わせ標的が実行時の画像で位置出しされると、標的の境界の箱のｘとｙの投影は決めることができる。これらの投影は次に次の例において説明されるように位置合わせ標的の図心を決めるために用いられる。例えば、図３１に示される画像は選ばれた位置合わせ標的の光学的画像である。その画像は０．１６ミクロンの画素の大きさでエスケープ装置上で得られた。標的は探索窓の中に位置される。図３２は位置合わせ標的に位置合わせ標的の各々の側に数画素を加えた対象の境界の箱の画像を示す。このやり方では、図３２は位置出しされた位置合わせ標的の画像を示す。上記の対象の位置出しは十分に正確である必要がないことを示すためにこの画像の右側に三画素が加えられ二画素がこの画像の下側に加えられたことに注意されたい。
図心を決める通常のやり方は特定の形状について重心の決定に基づいてなされる。一つの実施例では、位置合わせ標的の図心を決めることは位置合わせ標的の端を検出することとその端を図心を決めるために用いることとを含む。例えば、いくつかの実施例では、十分に正確な画素の大きさより小さい精度の端の検出は位置合わせ標的の光学的画像上で実施することができる。位置合わせ標的の図心は次にその端から決めることができる。特に、上記のように位置される位置合わせ標的の図心は十分に正確に位置出しされる端に基づいて決めることができる。ここでの一つの危険性は、従って、端の位置出しの正確さにある。この不正確さは、しかし、一つの画素の比較的小さい部分にとどまる。例えば、端の検出は優れた端の位置出し精度を持つ当技術分野に既知のどんな演算手順を用いてもここに記述される実施例において実施することができる。
提案される方法は図心を決めるために標的の対称性を用いる。例えば、ここに記述される実施例は対象の端の対称性：左右と上下の端の対称性に頼る比較的単純であるが十分に正確なやり方を用いる。この対称性はここに記述される実施例において用いることができる標的にある制限を暗示する。例えば、一つの実施例では、位置合わせ標的は二つのほぼ直角な方向において十分に対称である。言い換えると、位置合わせ標的は対称軸を持つことが望ましい。十分に対称な位置合わせ標的を用いることは図心を決めるときのよりよい正確さと精度をもたらす。
一つのそのような実施例では、その方法は、端の投影に基づいて位置合わせ標的の二つの端の中点を決めることを含む。例えば、一つの実施例では、位置合わせ標的の図心を決めることは位置合わせ標的の最初の端についての端の投影と最初の端と反対の位置合わせ標的の二番目の端についての鏡対称の端の投影の間の相互相関を決めること、その相互相関の最大を決めること、その最大の位置と端の大きさを用いて最初と二番目の端の中点を決めることを含む。このやり方では、中点を決めることは一つの端の投影と位置合わせ標的の反対側の端の鏡対称な端の投影の間の相互相関を決めることにより実施することができる。例えば、左の端の投影とそれに鏡対称な右の端の投影の間の相互相関は二つの端が重なる時最大となる。この最大の位置と端の投影の大きさを用いて、二つの端の中点は直接に端の正確な位置を決めないで決めることができる。上と下の端について上記のように中点を決めることにより、光学的画像の中の位置合わせ標的の図心は画素より小さい大きさの精度で決められる。相互相関の最大は端が対称のとき最も大きい。従って、選ばれた位置合わせ標的が十分に対称な端を持つことが望ましい。
図心を決めることはまた位置合わせ標的の左、右、上、と下の一番外側の端についての端の投影を決めることを含むことができる。端の投影を決めることは端を含む画像の区域の投影を決めることにより実施することができる。画像（例えば、図３２に示される画像）は位置合わせ標的の境界の箱であるので、端を含む区域は画像の中で境の区域である。これらの区域の幅（核の大きさｋ）は端のすべてが各々の区域に含まれることが確かとなる画素数であることができる。この例では、ｋは１５画素に等しい。実際には、複雑な標的(例えばＬ字型の対象)については、一番外側でない端が図心の決定をずらすことがあるので一番外側の端を位置出しし分析から他の端を除外するために追加の処理工程が実施されることがある。そのようにして、端の投影を決めることは実質的に自動化されることができその決定は端を十分に含むことを確かにすることができる。図３３は図３２に示される位置合わせ標的についての端の投影を示す。
図心は点（Ｃx,Ｃy）として決められる、ここでＣxは一番外側の左と右の端の中点でありＣyは一番外側の上と下の端の中点である。一つのそのような実施例では、中点Ｃxを決めるために次の工程を用いることができる。同一の手続きはＣyを決めるために用いることができる。手続きは完全な端の投影を持つ理想的な状況について記述される。例えば、図３４は二つの端を持つ不連続な投影を示す。各々の核ｋは図３４に黒点として示される１０画素を持つ。左の核３３６は左から４番目の画素に端、Ｌ、を持ち、右の核３３８は右から８番目の画素に端、Ｒ、を持つ。図３４に示される二つの核の間の〜は上記のようにこれらの工程では標的の画像の境の区域（ｋ画素の幅の）だけが用いられることを表わす。
左の核３３６を鏡対称の右の核（図示されない）と相関付けるとき、図３５に示される相関の順序３４０は図３５に示されるように六番目の標本で最大（Ｐ）を持つと決めることができる。相関の最大、Ｐ、の位置はＰ＝（ｋ−Ｒ）＋Ｌ＝（１０−８）＋４＝６に等しいことに注意されたい。ＲとＬはそれぞれ右と左の端の位置である。またＰとＬの間の距離は（２画素）は右の核の最後とＲ（ｋ−Ｒ＝１０−８＝２）の間の距離と同じであることに注意されたい。次に、図心は右の核の左端と相関の最大の中点として決めることができる。
上記の例では、Ｃxを決めるために、左の端の投影が鏡対称な右の端の投影と相関付けられ、ここでＭと参照される相関の最大の位置が記録される。ここに記述される実施例は大体対称である（またはそうあるべきである）端を用いる。従って、相関の最大の位置と境の箱の大きさを用いて、図心は上記のように決めることができる。図３６は位置合わせ標的の左と右の端についての相関の順番を示す。従って、図３６は左と右の端の相互相関を示す。図心はすぐに右の核の左端と相関の最大Ｐの間の中点、Ｃｘ＝（Ｐ＋（Ｎ−ｋ＋１））／２＝（１２＋（５１−１５＋１））／２＝２４．５を見つけることによって決められる、ここでＮはｘ方向の位置合わせ標的のための境の箱の大きさである。
もう一つの実施例では、位置合わせ標的の図心を決めることは位置合わせ標的の最初の端についての端の投影と最初の端と反対の位置合わせ標的の二番目の端についての鏡対称の端の投影の間の相互相関を決めること、相互相関の最大を決めること、補間法を用いて画素より小さい精度で最大の位置を決めること、そして最大の画素より小さい精度の位置と端の投影の大きさを用いて最初と二番目の端の間の中点を決めることを含む。このやり方では、ここに記述される測定は相関の最大の画素より小さい精度の位置を見つけるために補間法を用いて十分に正確であることができる。例えば、図３７は図３６に示される相互相関の補間法を示す。図３７から、相互相関の最大の位置は１２．６である。従って、十分に正確な図心の位置は：Ｃx＝（１２．６＋（５１−１５＋１））／２＝２４．８である。Ｃyは水平方向の端の投影を用いて同一の手続きで決めることができる。このとき、Ｃy＝２５である。従って、位置合わせ標的の図心は与えられた光学的切り抜き画像（例えば、図３２に示される光学的切り抜き画像）の中で画素位置（２４．８、２５）に決められる。図３８に示されるように、決められた図心は図心がｘ方向の画素２４と２５の間にあるので画素（２４，２５）と（２５，２５)をハイライトすることにより明記することができる。
上記のように、従って、十分に正確に図心を決めるために、手続きが端の投影の間の対称性に依存することは明らかである。従って、位置合わせ標的ができるだけ対称的な端を持つことが望ましい。しかし、端が対称的でなくとも、合理的に選ばれた標的については画素より小さい精度で位置決定が実施することができる。
十分に対称的な端を持つ位置合わせ標的を用いることは別として、その方法の精度は比較的複雑な標的を選ばないことにより向上させることができる。反対に、その方法の精度は比較的単純な幾何学的形状（例えば、正方形、十字型、長方形など）を選ぶことにより向上させることができる。しかし、その方法がより複雑な形状の対象をより正確に扱えるように様々な修正をその方法にすることができる。例えば、いくつかの実施例では、図心を決めるために用いられる端の選択を自動化するためにここに記述される方法においてはヒュー変換を用いることができる。さらに、その方法の精度はウエハー上の下の層上に画像装置が見える配置が形成されない標的を選ぶことにより向上させることができる。さらに、その方法の精度は不確定性の範囲内で唯一である標的を選ぶことにより向上させることができる。
このやり方では、位置合わせ標的はできる限り対称的な鉛直と水平な端を含むことが望ましい。主に、端の対称性は図３９に示されるように近接効果のために乱される。この状況では、＋／−約２ミクロンの探索区域内で一意的なので長方形３４２が選ばれることが望ましい。長方形３４４は上の端を歪める近接効果を持つ。図４０は図３９に示される両方の長方形について上と下の端の投影を示す。図３９に示されるＬ字型の対象３４６については、探索範囲内で一意的ではあるが、それの左の端はここに記述される図心の合致の精度に影響する近接効果を被ることがある。
図心の決定の精度を試験するために、次の手続きを図心の決定の精度を測定するために用いることができる。例えば、いくつかの位置合わせ標的はダイの帯の光学的画像から選ぶことができる。標的は装置に関連した他の誤差をもたらすのでお互いに比較的離れているべきではない（特にｘ方向に）。提案される方法を用いて、選ばれる標的の各々の図心を決めることができる。決められる図心の一つは参照として選ぶことができ、他の全部の決められる図心と選ばれる図心との距離（例えば、ミクロンで）を決めることができる。図心の間の距離を決めるために、用いられるべき正しい画素の大きさは装置によって実際に用いられる画素の大きさであり方策において指定する画素の大きさではない。例えば、ｘ方向の画素の大きさは動的であることができ、従って、位置合わせ標的が選ばれたダイの画像からのダイについての平均の画素の大きさが用いられるべきである。画素の大きさの情報は位置付け前の情報のような検査装置によって生成される情報から得ることができる。
位置合わせ標的に対応する設計データ（例えば、ＧＤＳファイル）の部分の図心は決めることができる（例えば、ＧＤＳファイル・ビューワを用いて）。選ばれる標的についての設計データを用いて決められる図心の一つを参照として選ぶことができ、他の全部の設計データから決められる図心の選ばれる図心についての距離（例えば、ミクロンで）は決めることができる。正確さの尺度は光学的画像を用いて決められる標的についての図心の間の距離と設計データを用いて決められる標的についての図心の間の距離を比較することにより決めることができる。さらに、適切な数の標的を選ぶことにより、その方法の正確さの尺度は決めることができる。
その方法はまた位置合わせ標的の図心と位置合わせ標的を表わす幾何学的形状の図心とを位置合わせすることを含む。ここに記述する実施例は、従って、図心を合致させることを含む。このやり方では、その方法は幾何学的形状（位置合わせ標的）を同様な形状を含む画像と位置合わせすることを含むことができる。この工程の主な目的は得られる画像をウエハー上の回路を記述する設計データと位置合わせすることである。例えば、いくつかの実施例では、幾何学的形状についてのデータは設計データベースまたは設計データファイルのようなデータ構造に保存される設計データを含む。そのようにして、ウエハー上に形成される位置合わせ標的の図心は設計データファイル（例えば、ＣＡＤファイル）の標的の図心と合致させることができる。このやり方では、光学的画像からの位置合わせ標的の重心として決めることができるウエハー上に形成される位置合わせ標的の図心は、設計データの画像（例えば、ＣＡＤ画像）中の位置合わせ標的の幾何学的中心と合致させることができる。十分に正確に合致させることは結局位置合わせ標的に対応する設計データ（例えば、ＧＤＳファイルの一部）と位置合わせ標的が形成されるウエハー上の位置合わせ場所で得られる対応する光学的画像とを位置合わせすることに等しい。
光学的画像から位置合わせ標的の図心を決めることとその図心を位置合わせ標的についての設計データの画像の図心に合致させることは位置合わせ標的の全ての端と設計データでのその対応する幾何学的形状を合致させることより単純である。例えば、位置合わせ標的に対応する設計データと位置合わせ標的の光学的画像の間の対応（位置合わせ）を実施する一つの方法は光学的画像中で位置合わせ標的の端を正確に位置付けし次に位置付けされた端と設計データの画像中での標的の端とを対応を付けるまたは合致させることである。しかし、ここに記述される実施例において図心を合致させることにより、位置合わせ標的の位置出しされた端は位置合わせ標的に対応する設計データの画像中の対応する端に実質的に合致する。さらに、ここに記述される合致は事実上位置合わせ標的の全ての端の誤差の和を最小にする。
このやり方では、ここに記述される実施例は得られる画像を設計データの画像に位置合わせする問題を反対の方向から位置合わせすることを試みることによって解決する。例えば、相当複雑な、設計データを模倣された光学的画像に変換しようとするかわりに位置合わせ標的の光学的画像は設計データの画像に合致させることができる。特に、ある装置上である光学的様態で位置合わせ標的がどのように見えるかを予想するために設計データの画像を用いようとするかわりに、ここに記述される実施例は位置合わせ標的の図心を決めるために位置合わせ標的の光学的画像を用いる。決められた図心は次に位置合わせ標的を表わす幾何学的形状の図心に合致させることができるが、これは幾何学的形状については自明である。
その方法はさらに位置合わせ標的の図心の設計データ領域での位置を設計データ領域での幾何学的形状の図心の位置として割り当てることを含む。例えば、上記の割り当てる工程は選ばれる位置合わせ標的に対応する設計データとその標的の光学的画像との対応付け（合致）を行う。そのようにして、決められる図心の位置は位置合わせ標的を表わす幾何学的形状の図心についての設計データ領域の座標に対応する。従って、一旦位置合わせ標的の図心が光学的画像から決められると、図心には設計データでのその対応する特性の図心の設計データ領域の座標を割り当てることができる。対応する設計データの特性の図心の設計データ領域の座標は対象の最も外側の端の間の中点として設計データファイルから簡単に決めることができる。この図心を決めるための選び方は位置合わせ標的の光学的画像から図心を決めるために用いられる方法を単純にする。
その方法はさらに位置合わせ標的の図心の設計データ領域での位置に基づいて設計データ領域でのウエハーのための検査データの位置を決めることを含む。例えば、一旦図心の設計データ領域の位置が決められると、検査データの他の部分の設計データ領域での位置は、多分検査装置によって実際に用いられる画素の大きさのような他の情報と組み合わせられて、検査データの他の部分とウエハー上に形成される位置合わせ標的の図心の間の距離に基づいて決めることができる。このやり方で検査データの設計データ領域での位置を決めることはどんな適切な方法及び／または演算手順を用いても実施してよい。このやり方では、上記の方法の実施例は実質的に検査データを設計データに位置合わせすることを含むことができる。
いくつかの実施例では、その方法は設計データ領域での検査データの位置または位置合わせ標的の図心の設計データ領域での位置に基づいて設計データ領域でのウエハー上で検出された欠陥の位置を決めることを含む。このやり方で欠陥の位置を決めることはここに記述されるように実施することができる。さらに、このやり方で欠陥の位置を決めることはここに記述される方法の全ての長所を持つ。
上記のように、十分に正確な画素の大きさより小さい精度の端の検出は位置合わせ標的の光学的画像上で実施することができウエハー上に形成される位置合わせ標的の図心を決めるために用いることができる。さらに、ウエハー上の位置合わせ標的に対応する設計データの図心を決めることは十分に高精度で実施することができる。従って、いくつかの実施例では、設計データ領域での検査データの位置は画素より小さい精度で決められる。加えて、さらに上記のように、画素よりさらに小さい精度でウエハーの検査の間に画像中の位置合わせ標的を位置付けることは検査データが設計データに位置合わせされる精度に影響を与えない。このやり方では、いくつかの実施例では、その方法は画素よりさらに小さい精度でウエハーの検査の間に画像中の位置合わせ標的を位置付けることを含み、検査データの位置は画素より小さい精度で決められる。検査データが設計データに位置合わせされた後、ここに記述されるその他の方法のどんな工程も検査データを用いて実施することができる。
上記の方法の実施例の各々はここに記述されるその他の方法のどんな工程も含むことができる。さらに、上記の方法の実施例の各々はここに記述されるどんな装置によって実施されてもよい。
もう一つの実施例は設計データ領域での検査データの位置を決めるための方法を実施するための処理装置上で実行可能なプログラム命令を含む搬送媒体に関する。その方法はウエハーを画像化することによって得られる位置合わせ標的の画像を用いてウエハー上に形成された位置合わせ標的の図心を決めることを含む。図心を決めることはここに記述されるように実施することができる。その方法はまたその図心を位置合わせ標的を表わす幾何学的形状の図心と位置合わせすることを含む。図心を位置合わせすることはここに記述されるように実施される。さらに、その方法は位置合わせ標的の図心の設計データ領域の位置を設計データ領域での幾何学的形状の図心として指定することを含む。図心の設計データ領域の位置を指定することはここに記述されるように実施することができる。その方法はさらに位置合わせ標的の図心の設計データ領域の位置に基づいて設計データ領域でのウエハーについて得られた検査データの位置を決めることを含む。検査データの位置を決めることはここにさらに記述されるように実施することができる。さらに、この方法はここに記述されるその他の方法のどんな工程も含むことができる。
搬送媒体はここにさらに記述されるように構成することができる。プログラム命令は中でも手続きに基づく技術、要素に基づく技術、及び／または対象指向の技術を含むどんな様々なやり方で実施されてもよい。例えば、プログラム命令はマットラブ、ビジュアル・ベイシック、アクティブＸコントロール、Ｃ、Ｃ＋＋の対象、Ｃ#、ジャワビーンズ、マイクロソフト基盤階級（“ＭＦＣ”）、または要望どおりに他の技術や手順を用いて実施することができる。処理装置はここに記述されるように構成することができる。上記の搬送媒体の実施例はここに記述される他の実施例の全ての長所を持つ。
一つの追加の実施例は設計データ領域での検査データの位置を決めるように構成された装置に関する。その装置はウエハー上に形成された位置合わせ標的の画像とウエハーについての検査データを得るように構成される検査装置を含む。その検査装置はここにさらに記述されるように画像と検査データを得るように構成することができる。位置合わせ標的の画像はここに記述されるどんな画像も含むことができる。位置合わせ標的はここに記述されるどんな位置合わせ標的も含むことができる。検査データはここに記述されるどんな検査データも含むことができる。検査装置はここに記述されるようにさらに構成することができる。
その装置は検査装置に連結された処理装置を含む。処理装置はここに記述されるように検査装置に連結することができる。処理装置は位置合わせ標的の画像を用いて位置合わせ標的の図心を決めるように構成される。処理装置はここに記述されるように図心を決めるように構成することができる。処理装置はまたその図心を位置合わせ標的を表わす幾何学的形状の図心と位置合わせするように構成される。処理装置はここに記述されるように図心を位置合わせするように構成することができる。処理装置はまた位置合わせ標的の図心の設計データ領域の位置を設計データ領域での幾何学的形状の図心として指定するように構成される。処理装置はここに記述されるように図心の設計データ領域の位置を指定するように構成することができる。処理装置はさらに位置合わせ標的の図心の設計データ領域の位置に基づいて設計データ領域での検査データの位置を決めるように構成される。処理装置はここにさらに記述されるように設計データ領域での検査データの位置を決めるように構成することができる。処理装置はここに記述されるその他の方法のどんな工程も実施するように構成することができる。処理装置はここに記述されるようにさらに構成することができる。さらに、その装置はここに記述されるようにさらに構成することができる。上記の装置の実施例はここに記述される他の実施例の全ての長所を持つ。
上記の方法と装置は一般にウエハー上の位置合わせ場所について得られるデータ（例えば、ＢＦ切り抜き画像）を既定の位置合わせ場所についてのデータ（例えば、ＤＳＩIファイルから得られる画像）と位置合わせすることにより検査データと設計データの位置合わせを実施する。ここに記述される追加の方法と装置は一般に検査データと設計データの位置合わせを実施し統計技術のような技術を用いて（例えば、切り抜き画像またはＳＥＭ画像なしで）異なる欠陥の間の類似性を決める。
ここに記述される実施例は前後関係に基づく設定、検査、区分け、再検査、測定、試験、分析、またはそれらのいくつかの組み合わせのために用いることができる。実施例において用いられる前後関係は設計データベースまたはファイル（例えば、ＧＤＳファイル、オアシスファイル、開架ファイル、ネットリストなど）；処理の模倣の結果；電気的模倣の結果；関心のあるパターン（ＰＯＩ）；ホット・スポットの情報（例えば、ＯＰＣ,電気的試験の結果、検査結果）；処理手段のデータ（進行中の作業）；またはそれらのいくつかの組み合わせのようなデータ構造に保存される設計データまたは設計についての情報を含むことができる。さらに、その実施例は
ここに記述される実施例によって作られる結果に基づいて一つ以上の欠陥及び／または欠陥の一つ以上の群れの歩留まりへの影響を予想することを含むことができる。歩留まりへの影響を予想することはここにさらに記述されるように実施することができる。さらに、ここに記述される実施例は実用的な、歩留まりに関した情報を比較的早く提供するために有利に用いることができる。
ここに記述される実施例によって作られる結果に基づいて一つ以上の欠陥及び／または欠陥の一つ以上の群れの歩留まりへの影響を予想することを含むことができる。歩留まりへの影響を予想することはここにさらに記述されるように実施することができる。さらに、ここに記述される実施例は実用的な、歩留まりに関した情報を比較的早く提供するために有利に用いることができる。
ここに記述される実施例は不正確に欠陥の位置の座標(つまり、本当の欠陥は多分報告された座標の近くにあるが必ずしも報告された座標にはない)を決める検査装置によって検出される欠陥を分類するために用いることができる。例えば、ここに記述される方法と装置はパターンをお互いに位置合わせするように試みることにより報告される欠陥に隣接するパターンに少なくとも類似したパターンを探すために用いることができその結果検査装置によって報告される欠陥の座標が完全には正確でなくとも欠陥の分類が改善されることになる。もう一つの例では、報告される欠陥の座標に隣接して得られる検査画像または再検討画像（例えば、ＳＥＭ画像）はウエハー領域での欠陥の実際の位置（検査によって報告される欠陥の位置とは反対に）と欠陥の位置に隣接する設計データの正確な表現を決めるために設計データと比較することができるまたはそれに重ね合わせることができる。少なくとも同様なパターンの全ての対象は設計データ（パターンの回転した、反転した、またはさもなければ歪められた対象を含む）において同定することができパターンの群れに区分けすることができる。上記のように決められるウエハー領域での欠陥の実際の位置は次にパターンの群れについての位置と比較することができ、既定の許容範囲内でパターンの群れについての位置に位置する欠陥は群れに区分けすることができる。そのような欠陥の分類は装置とともにまたは装置なしで実施することができここに記述される方法の成果を改善することができる（例えば、検査によって報告される欠陥の位置の座標に座標の不正確さがあるとき探索範囲を縮小する）。特に、座標の不正確さがあるとき、報告される検査の座標に基づいて決められるもとのパターンは近似のもとのパターンである（パターンが分離されるまたは欠陥の座標がたまたま十分に正確である以外は）。もちろん、ここに記述される実施例は高精度の検査装置によって生成される検査結果とともに用いることができる。
一つの実施例はウエハー上で検出される欠陥を区分けするためのコンピューター実施の方法に関する。一般に、ここに記述される方法においては、もとの欠陥を選ぶこと、設計データ領域で（“もとの設計データ”）もとの欠陥に位置に隣接する設計データと標的の欠陥（例えば、欠陥の集団の全てまたは一部）の設計データ領域での位置に隣接する設計データ（“標的設計データ”）を比較すること、そして比較される設計データの間に合致または少なくとも類似性があるならば、標的の欠陥をもとの欠陥の群れに指定することによって、欠陥の集団は設計データ（例えば、ＧＤＳ設計データ）に基づいて分類することができる。その比較はもとのと標的の設計データの直接の比較に基づくことができる。さらに、その比較はもとのと標的の欠陥の設計データ領域での座標の小さな不正確さが修正されたあとに実施することができる。さらに、その比較はもとのと標的の欠陥の位置の座標の不正確さを考慮して標的設計データ内でもとの設計データを探索することを含むことができる。位置合わせ及び／または探索はここに記述されるように実施することができる画素より小さい精度の位置合わせ技術を用いることにより改善さすることができる。さらに、もとのと標的の設計データを比較することはもとのと標的の設計データの間に完全な一致があるまたは類似するがもとのと標的の設計データの間に完全な一致がないのかどうかを決めるために実施することができる。上記の各々の工程はここに記述されるようにさらに実施することができる。
標的の欠陥の集団がもとの欠陥について試験されたあと、次のもとの欠陥は選ぶことができる。まだ分類されるべき欠陥がつぎのもとの欠陥として選ばれる。上記の工程は全ての欠陥が分類されるまで（または少なくとも試験されるまで）繰り返すことができる。ここに記述される方法において用いられる欠陥の集団はウエハー上で検出される全ての欠陥、複数のウエハー上で検出される欠陥、または一つ以上のウエハー上で検出される欠陥（例えば、一つ以上のウエハー上で検出されホット・スポットに近いと同定される欠陥）を含むことができる。さらに、ここに記述される方法は全ての欠陥の集団または全ての欠陥の集団の中の部分集合(論理や記憶などの設計の機能ブロックに基づいて選ぶことができる)の欠陥について実施することができる。区分けは自動的な一回のまたは複数回の類別として実施することができる。
その方法は設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データの部分を比較することを含むことができる。例えば、図１７に示されるように、その方法は設計データ領域１０６での欠陥１０４の位置に隣接する設計データ（図示されない）の部分１０２と設計データ領域１０６での欠陥１１０の位置に隣接する設計データ（図示されない）の部分１０８とを比較することを含む。欠陥１０４はここで“もとの欠陥”と参照され欠陥１１０は“標的の欠陥”と参照される。設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データは欠陥のための背景パターンデータまたは背景の情報を決める。
図１７に示されるように、部分１０２は欠陥１０４より大きい。部分１０２の大きさ（ｘとｙ方向での）は使用者によって選ぶことができる。さらに、部分１０８は欠陥１１０より大きい。部分１０８の大きさはまた使用者によって選ぶことができる。部分１０８の大きさはここにさらに記述されるように部分１０２の大きさより大きい。あるいは、部分の大きさはここに記述されるコンピューター実施の方法によって選んでもよい（例えば、自動的に）。
一つの実施例では、その部分の大きさ（ｘとｙ方向での）は、少なくとも部分的に、欠陥を検出するために用いる検査装置によって報告される欠陥の位置、検査装置の座標の不正確さ、設計データの一つ以上の属性、欠陥の大きさ、検査装置の欠陥の大きさの誤差、またはそれらのいくつかの組み合わせに基づいて決められる。例えば、その方法は報告される欠陥の位置を中心とする設計データの部分（つまり、“パターン窓”）を決めることを含むことができる。そのパターン窓は欠陥の大きさより大きく座標の不確定さによる欠陥の位置の誤差を計算に入れて選ばれる幅と高さを持つことができる。例えば、もしも検査装置によって報告される欠陥の位置の座標が＋／−約３μｍの精度で決まるとすると、パターン窓は報告された欠陥の位置のｘとｙ座標から全ての方向の少なくとも３μｍを含みその最小の大きさは約６μｍかける約６μｍであるように決めることができる。このやり方では、検査装置の座標の精度が良いほど、パターン窓は小さくでき、そのことはより速いより正確な分類をもたらすことができる。パターン窓の大きさはまたパターン窓が設計データでの特性の数のような“十分な”量の背景パターンデータを含むように選ぶことができる。さらに、もしもパターン窓の中の設計データが切り抜きと比べられるならば、パターン窓の大きさはパターン窓が切り抜きの中に部分的にだけ含まれる多角形全体を含むように選ぶことができる。
この方法において用いられる設計データの部分は設計データ領域での欠陥の位置の周りで得られる切り抜きを含むことができる。用語“切り抜き”は通常は欠陥の周りの設計データでの区域として定義され欠陥の近傍として考えることができる。多角形は切り抜きの中で多角形のパターンを決めるが、その多角形は部分的に切り抜きをはみ出すことができる。ここに記述される方法において用いられるいくつかの欠陥についての切り抜きは一つ以上の異なる大きさを持つことができる。しかし、ここに記述される方法において用いられる設計データの部分は欠陥が位置することができる位置の範囲の周りに拡張される境界箱（ＥＢＢ）内の設計データを含むことができる。ＥＢＢは欠陥を検出するために用いられる検査装置の座標の正確さと欠陥の大きさ（そして多分検査装置の持つ欠陥の大きさの誤差）に基づいて選ぶことができる。例えば、検査の座標の正確さが増えるに従って、ＥＢＢの大きさは小さくすることができる。より小さなＥＢＢ内の欠陥の位置はより大きなＥＢＢ内の欠陥の位置より正確に決めることができ、ＥＢＢ内の欠陥のより正確な位置はよりよい精度で欠陥の一つ以上の属性（例えば、設計の中の多角形に対する欠陥の位置、欠陥の分類、そして欠陥の根源）を決めるために用いることができるのでより小さいＥＢＢが望ましい。さらに、少なくともいくつかの欠陥について用いられるＥＢＢの一つ以上の大きさは異なっていてよい。ＥＢＢは通常は切り抜きより小さく欠陥が位置するものを表わす。
もう一つの実施例では、少なくともいくつかの部分の大きさは異なる。例えば、部分１０８と欠陥１１０の大きさの差は部分１０２と欠陥１０４の大きさの差より大きい。言い換えると、標的の欠陥の周りの標的の部分の区域はもとの欠陥の周りのもとの部分の区域より大きい。このやり方では、標的の部分はもとの部分よりも設計データをより多く含むことができる。
設計データのもとの部分は設計データの標的の部分の異なる区域と比較することができる。このやり方では、その方法は標的の部分内に設計データのもとの部分を探索することを含むことができる。例えば、もとのと標的のとの重ね合わせ１１２に示されるように、設計データのもとの部分は標的の部分の一つの区域と比較することができる。この比較のあと、標的の部分に対するもとの部分の位置は標的の部分のもう一つの区域設計データが設計データのもとの部分と比較できるように変えることができる。このやり方では、その方法は合致が同定されるまでまたは標的の部分の区域がもとの部分と比較されるまで標的の部分の中で設計データのもとの部分を“滑らせること”を含むことができる。
設計データの部分を比較することは比較の工程において使用可能などんな情報も用いて実施することができる。例えば、比較される設計データの部分はＧＤＳファイルのようなデータ構造に含まれる設計データの部分であってよい。さらに、設計データの部分を比較することは部分の中の多角形を比較することを含むことができる。もう一つの実施例では、その方法は設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データの部分を比較の工程の前にビットマップに変換することを含む。例えば、設計データの部分の中の多角形はより速い処理のためにビットマップに変換することができる。設計データの部分は当技術分野に既知のどんな適切な方法または装置を用いてビットマップに変換されてもよい。例えば、設計データの部分はここに参照として本明細書にそのまま組み入れるニュールーターその他による米国特許７，０３０，９９７号に記述される方法または装置を用いてビットマップに変換することができる。一つのそのような実施例では、設計データの部分を比較することはビットマップをお互いに比較することを含む。ビットマップをお互いに比較することはどのような適切なやり方で実施してもよい。さらに、設計データの部分を比較することはその部分の中の設計データの一つ以上の属性を比較することを含むことができる。比較される一つ以上の属性はここに記述される設計データのどんな属性を含んでもよい。
その方法はまたその部分の中の設計データが比較の工程の結果に基づいて少なくとも類似するか（類似するまたは同一である）どうかを決めることを含む。もしもその部分の中の設計データの一つ以上の属性が決められると、分類は共通のパターンの類似性、共通の属性の類似性、特性領域での共通の属性の類似性、またはそれらのいくつかの組み合わせに基づくことができる。例えば、一つの実施例では、その部分の中の設計データが少なくとも類似するかどうかを決めることは、ここにさらに記述されるように実施することができる、その部分の中の共通のパターンが少なくとも類似するかどうかを決めることを含む。もう一つの実施例では、その部分の中の設計データが少なくとも類似するかどうかを決めることはここにさらに記述されるようにその部分の中の設計データの共通の属性が少なくとも類似するかどうかを決めることを含む。一つの追加の実施例では、その部分の中の設計データが少なくとも類似するかどうかを決めることは、ここにさらに記述されるように実施することができる、その部分の中の設計データの特性領域での共通の属性が少なくとも類似するかどうかを決めることを含む。さらに、その方法はその部分の中の異なる区域がどれくらい類似しているかを決めることを含むことができる。さらに、その部分の中の設計データはお互いに少しずれているまたは少し異なる設計配置を含んでも、もしもその部分が十分に共通な配置を含むならば、その部分はお互いに類似すると決めることができる。その方法は設計データ領域での各々の欠陥の位置に隣接する設計データを設計データ領域での他の全ての欠陥の位置に隣接する設計データとそれらの“背景”のパターンに基づいてどの欠陥がお互いに類似するかを決めるために比較することを含むことができる。
その部分の中の設計データが少なくとも類似するかどうかを決めることは設計データ内で欠陥が同じ位置にあるかどうかに基づいて実施されないことが望ましい。言い換えると、ここに記述される方法によってそれらの“背景”に基づいて区分けされる欠陥は設計データのパターン、特性、多角形、または配置に対して同じ位置に必ずしもあるとは限らない。設計データに対する欠陥の位置の合致に頼らないことにより、その方法はより正確な欠陥の区分けを提供することができる。例えば、二つの欠陥は同じ種類のパターンの中に位置するがパターン内で異なる位置にあることがある。さらに、ＰＯＩ内の系統的欠陥は位置付けされることもあるが、また位置付けされないこともある。しかし、そのような欠陥は同じパターンに基づいた問題によって起きるまたはその問題に関連することがある。しかし、そのような欠陥は同じパターンに基づく問題により引き起こされるまたはそれに関係することができる。従って、設計データ内の実際の欠陥の位置の間の類似性に頼らないで欠陥を区分けすることはより正確な区分けを可能にすることができ、それは系統的な問題のより正確な評価とこれらの系統的な問題に基づいて歩留まりの予想と制御に用いることができる。設計データの部分が少なくとも類似するかどうかを決めることはどんな適切な演算手順を用いて実施してもよい。その方法は、従って、“類似性検査”として用いることができる。類似性検査は設計データ内で欠陥の実際の位置に座標の不正確さがあるとき標的の部分が標的の部分と比較されるもとの部分より大きいことがあるので有利に用いることができる。
図１７に示される実施例では、全部のもとの部分が標的の部分の異なる区域と比較される。いくつかの実施例では、その方法はその部分の少なくともいくらかの中の設計データの全部を他の部分の設計データと比較することを含む。さらに、その方法は設計データのもとの部分の全部と設計データの標的の部分の異なる区域と比較することを含むことができる。このようにして、その方法は設計データのもとの部分の全部と少なくとも類似する設計データについての標的の部分の異なる区域を探索することを含むことができる。
その方法はさらに群れの各々の中の欠陥の位置に隣接する設計データの部分が少なくとも類似するように群れに欠陥を区分けすることを含む。このやり方では、その方法は設計データ領域で欠陥の位置に隣接する設計データ及び／または設計データの前後関係に基づいて欠陥を群れに区分けすることを含む。例えば、少なくとも類似するまたは合致する設計データの部分の中の多角形は監視なしで欠陥を群れに区分けするために用いることができる。さらに、その区分けの工程は少なくとも一つの群れの中の少なくとも二つの欠陥の位置に隣接する設計データが少なくとも類似するように少なくとも一つの群れの中に少なくとも二つの欠陥を区分することを含むことができる。さらに、設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データの一つも少なくとも類似すると決められない稀な場合には、その方法は欠陥のどれも群れに区分けしない。
その方法はまた記憶媒体に区分け工程の結果を保存することを含む。区分け工程の結果はここに記述されるどんな結果も含むことができる。さらに、その保存の工程の結果はここに記述されるどんな方法の実施例のどんな工程のその他の結果に加えて区分け工程の結果を保存することを含むことができる。その結果は当技術分野に既知のどんなやり方で保存してもよい。さらに、記憶媒体はここに記述されるどんな記憶媒体または当技術分野に既知のどんな適切なその他の記憶媒体を含んでもよい。その結果が保存された後、その結果は記憶媒体の中で読み出し可能でありここに記述されるようにどんな方法または装置の実施例によっても用いることができる。さらに、その結果は“永久に”、“半永久に”、一時的に、またはある期間の間保存することができる。例えば、記憶媒体は任意読み出し記憶媒体（ＲＡＭ）であってもよく、区分け工程の結果は必ずしも記憶媒体に存続しなくてもよい。
設計データの部分が少なくとも類似するかどうかを決まることは比較の工程の結果を類似性についての既定の基準と比較することを含むことができる。例えば、比較の工程の結果は閾値と比較することができる。もしもその部分の設計データが少なくともこの閾値によって少なくとも類似するならば、その方法はその欠陥を群れに区分けすることができる。もう一つの例では、比較の工程の結果は“百分率類似性”と比較することができる。もしもその部分の設計データが少なくともこの百分率によって少なくとも類似するならば、その方法はその欠陥を群れに区分けすることができる。
とにかく、設計データ（例えば、ＧＤＳパターン切り抜き）の複数の部分の間の類似性の検査が実施され複数の部分において共通のパターンが同定されるとき、その方法は欠陥を群れに区分けすることを含む。その部分の設計データが少なくとも類似するかどうかを決めることによってつくられる結果はもとの部分の設計データが標的の部分の中で見つかるかどうかの表示を含むことができる。さらに、共通の形状の中心点は系統的欠陥の設計データ領域での位置の近似であると考えることができる。各々の群れでの欠陥の設計データ領域での位置の（ｘ、ｙ）座標は、従って、各々の群れに対応する形状の中心点に調整することができる（平行移動される）。座標の修正ベクトル（または誤差ベクトル）は欠陥の設計データ領域での位置と欠陥が区分けされる群れに対応する共通な形状の中心点に基づいて区分けされる欠陥の各々について決めることができる。欠陥の位置の設計データ領域での座標の全般的系統的な不確定性を決めるために（報告される座標の誤差に加えてウエハー領域から設計データ領域への変換の誤差）、その方法は統計的に優位な数の欠陥にわたってこれらの平行移動または誤差のベクトルの平均を決めることを含むことができる。その方法はまた全ての誤差ベクトルの標準偏差を決めることと＋／−１標準偏差または＋／−３標準偏差の内側にあるそれらのベクトルだけの平均を決めることを含むことができる。このやり方では、平均値を悪くする可能性のある外側にあるものは計算から除外することができる。決められた平均値はまた全体的な補正値として用いることができる。例えば、この全体的な補正値は引き続くデータ処理工程においてより正確な重ね合わせがなされるようにウエハー領域から設計データ領域への平行移動によって決められる欠陥の位置の追加の設計データ領域の座標に適用することができる。
その決定する工程の結果はまた標的の部分と少なくとも類似する設計データが見つかった標的の部分内のもとの部分の位置との間のｘとｙの補正値を含むことができる。これらのｘとｙの補正値は区分けの方法を最適化するために用いることができる。例えば、最初に部分を比較するとき、もとの部分は二つの部分の中心点が位置合わせされるように標的の部分の中で位置付けすることができる。しかし、標的の部分内でのもとの部分の最初に用いられた位置と少なくとも類似する設計データが見つかる標的の部分内でのもとの部分の位置との間のある予想可能なまたは反復可能な補正（ｘ及び／またはｙ方向に）が決められるならば、この補正は区分けの方法の比較の工程において用いられる重ね合わせを調整するために用いることができる。
いくつかの実施例では、その部分の設計データは一つ以上の設計層についての設計データを含む。このやり方では、その方法は欠陥の背景の類似性について一つの設計層を検査することにより欠陥を区分けすることまたは欠陥の背景の類似性について一組の設計層（つまり、複数層の背景の類似性）を検査することにより欠陥を区分けすることを含むことができる。例えば、ウエハー上のポリシリコン層（例えば、ゲート電極層）の検査の間に、検査装置には下の拡散層が見えることがあるので検査の結果に影響することがある。さらに、下にある設計の層が検査装置には見えないこともある。そのようにして、その部分に含まれる設計データは背景に基づいた区分けをより正確にするためにポリシリコン層と拡散層についての設計データを含むことができる。しかし、一つ以上の設計層についての設計データを用いることにより、少なくとも類似する設計データの部分に隣接して位置するが下の層の上の類似しない設計データの上に位置する欠陥は異なる群れに区分けされることがある。
もとの部分の中の設計データが標的の部分の中で見つかるかどうかに関わらず、その方法はもとの部分を設計データ領域での他の欠陥の位置に隣接する設計データの他の部分と比較することを含むことができる。もとの部分の設計データと少なくとも類似する、または同一の、設計データに隣接して位置する一つ以上の標的の部分がウエハー上で検出されることがあるので、もとの部分の設計データを複数の標的の部分の中の設計データと比較することが実施されることがある。
図１７に示される一つの例では部分１０２は設計データ領域１１６での欠陥１１６の位置に隣接する設計データ（図示されない）の部分１１４と比較することができる。部分１１４の大きさは上記のように選ぶことができる。設計データのもとの部分はさらに上記のように標的の部分の異なる区域の中の設計データと比較することができる。その方法はもとの部分の設計データがまた、さらに上記のように実施することができる、比較の結果に基づいて標的の部分の中の少なくともいくらかの設計データと少なくとも類似するかどうかを決めることを含む。部分の重ね合わせ１１８は少なくとも類似する設計データが見つかった標的の部分内のもとの部分の位置を表わす。従って、その方法は部分１０２の中の設計データが部分１１４の中の少なくともいくらかの設計データと少なくとも類似すると決められるので欠陥１０４と１１６を一つの群れに区分けすることを含む。さらに欠陥１０４、１１０、と１１６はもとの部分の設計データが両方の標的の部分の中の少なくともいくらかの設計データと少なくとも類似すると決められるので一つの群れに区分けされる。
もう一つのそのような例では、部分１０２は設計データ領域１０６での欠陥１２２の位置に隣接する設計データ（図示されない）の部分１２０と比較することができる。部分１２０の大きさは上記のように選ぶことができる。設計データのもとの部分はさらに上記のように部分１２０の異なる区域の中の設計データと比較することができる。その方法はまた部分１０２の中の設計データが、さらに上記のように実施することができる、比較の結果に基づいて部分１２０の中の少なくともいくらかの設計データと少なくとも類似するかどうかを決めることを含む。部分１０２と１２０の重ね合わせ１２４は少なくとも類似する設計データが見つかった部分１２０内の部分１０２の位置を表わす。従ってその方法はもとに欠陥と標的の欠陥１１２を一つの群れに区分けすることを含む。さらに、もとの部分の設計データが三つの標的の部分の中の少なくともいくらかの設計データと少なくとも類似すると決めることができるのでもとの欠陥と三つの標的の欠陥は一つの群れに区分けされる。上記の工程はウエハー上で検出された各々の欠陥についての背景の情報がウエハー上で検出された他の全ての欠陥についての背景の情報と比較されるまで実施することができる。
上記のように、その方法は多分設計データの一つ以上の属性及び／または設計配置のような他の情報と組み合わされて設計データ領域での欠陥の位置に隣接して位置する設計データ及び／または前後関係に基づいて欠陥を区分けすることを含む。前後関係の情報に基づいて欠陥を区分けするための他の方法と対照的に、ここに記述される方法はウエハー上に印画される通りの背景の情報に基づいて区分けを実施しない。かわりに、ここに記述される方法は設計データの中に決められる通りの背景の情報に基づいて区分けを実施する。このやり方では、ここに記述される方法は設計データがウエハー上に印画されるかまたはされないか,またはどのようにされるかに関わらず背景に基づく区分けを実施できる。
ウエハー上に印画される通りの設計データからのそのような独立性はそのような方法について用いられる処理範囲のパラメータにわたってウエハー上に印画される通りの設計データが変わることがあり（ときには大幅に）従ってウエハー上に印画される設計データの画像に基づく区分けの方法の精度が悪くなるＰＷＱの方法と焦点露出行列（ＦＥＭ）の方法にとって特に有益であることがある。ＰＷＱのような経験的技術についての一つのそのような応用では、その方法は設計データ領域での欠陥の位置でＧＤＳの切り抜きまたは設計データの抜粋を用いることによって改善された背景に基づく区分けを提供することができる。そのようにして、区分けは共通のパターンによって実施することができる。区分けされる欠陥はここにさらに記述されるように個々にあるいは欠陥の群れとして集合的に分類することができる。例えば、その方法はここにさらに記述される当に実施することができる、設計データの一つ以上の属性（例えば、設計データ領域での欠陥の位置に隣接して位置する設計データの一つ以上の属性）に基づいて欠陥を分類することを含むことができる。
ウエハー上で検出される欠陥は欠陥の設計データ領域の位置に隣接した設計データによって区分けされるので、設計データ領域での欠陥の位置は区分けが実施される前に決めることができる。一つの実施例では、その方法はここに記述されるように実施することができる、設計データ領域での欠陥の位置のｘとｙ座標についてのデータを得る（または平行移動の関数を決めること）ことを含む。もう一つの実施例では、その方法は位置合わせ場所について検査装置によって得られるデータを既定の位置合わせ場所についてのデータと比較することにより設計データ領域での欠陥の位置を決めることを含む。ウエハー上の位置合わせ場所についてのデータを得ることは製品配置データ、随意的にレチクルフレームデータ、そしてステッパの方策（またはステッパへの入力）を用いてウエハー上の位置合わせ場所の約のウエハー領域での位置を決めることとその約の位置でデータを得ることとを含むことができる。そのような比較と決定はここにさらに記述されるように実施することができる。さらに、その方法は位置合わせ場所について検査装置によって得られるデータを既定の位置合わせ場所についてのデータと比較することにより設計データ領域での少なくともいくつかの欠陥の位置を決めることを含むことができる。少なくともいくつかの欠陥について決められる位置は次に設計データ領域での他の欠陥の位置を決めるために用いることができる（例えば、報告された欠陥の位置を設計データ領域での欠陥の位置に平行移動するための変換をつくることと用いることによって）。設計データ領域での欠陥の位置決めることはまたここに記述される実施例のどれによっても実施することができる。
時々上記の全てのデータが利用不可能である、またはウエハーが設計データに適切に位置合わせされていない。そのような場合、検査または再検討の間にウエハーから経験的にいくらかの変換の情報を決めることが役に立つことがある。一つの実施例では、その方法は検査装置によって欠陥の検出の間に得られるデータを再検討によって決められる設計データ領域での位置において再検討装置によって得られるデータと比較することにより設計データ領域での欠陥の位置を決めることを含む。このやり方では、その方法は一つ以上の欠陥についての検査結果を再検査によって決められる設計データ領域で得られる再検討の結果と位置合わせすることを含むことができる。さらに、その方法は検査装置によって欠陥の検出の間に得られるデータを再検討によって決められる設計データ領域での位置において再検討装置によって得られるデータと比較することにより設計データ領域での少なくともいくつかの欠陥の位置を決めることを含むことができる。少なくともいくつかの欠陥について決められた位置は次に設計データ領域での他の欠陥の位置を決めるために用いることができる。（例えば、報告された欠陥の位置を設計データ領域での欠陥の位置に平行移動するための変換をつくることと用いることによって）。しかし、このやり方は検査装置の座標の不正確さにより複雑となる可能性のあるウエハー段階の補正をもたらす。従って、もしも報告される欠陥の位置に座標の不正確さがあるならば、変換関数を測定の統計的な標本に基づかせることが有益であることがある。
設計データ領域での欠陥の位置が決められたあと、設計データの取り出される部分が欠陥の区分けとここに記述される他の工程を実施するために用いることができるようにその決められる位置の周りの設計データの位置は取り出すことができる。さらに、区分けのために設計データの取り出された部分を用いる前に、各々の（または一つ以上の）取り出される部分は各々の取り出される部分に対応するそしてそれらを含む部分の組を生成するために鏡対称にされ、回転され、拡大縮小され、平行移動され（ずらされ）、またはそれらのいくつかの組み合わせをされることができる。これらの部分の組は区分けの方法の正確さを向上させるために区分けのために用いることができる。
その方法はまたｘ方向の大きさ(例えば、幅)、ｙ方向の大きさ(例えば、長さ)、そしてｚ方向の大きさ(例えば、高さ)、ここに記述されるその他の属性、またはそれらのいくつかの組み合わせのような検出される欠陥の一つ以上の属性を決めることを含むことができる。一つ以上の属性は表または目録のようなどんな適切なデータ構造にも整理され及び／または保存することができる。もう一つの実施例では、欠陥を区分けすることは各々の群れの欠陥の設計データ領域での位置に隣接する設計データの部分が少なくとも類似するようにそして各々の群れの欠陥の一つ以上の属性が少なくとも類似するように群れに欠陥を区分けすることを含む。一つのそのような実施例では、欠陥の一つ以上の属性は欠陥が検出された検査の結果の一つ以上の属性、検査の一つ以上のパラメータ、またはそれらのいくつかの組み合わせを含む。検査の結果の一つ以上の属性は、例えば、欠陥が選択的に検出された偏光、集光角、入射角などのような検査の光学様態及び／または一つ以上のパラメータを含むことができる。さらに、またはあるいは、一つ以上の属性はここに記述される欠陥のその他の属性を含むことができる。このやり方では、区分けは欠陥が設計データと欠陥の属性によって群れに分けられるように実施することができる。そのような区分けは異なる欠陥の種類または少なくとも類似する設計データの中に位置し異なる属性を持つ欠陥が異なる群れに分けることができるように実施することができる。
いくつかの実施例では、ここに記述されるように区分けされる欠陥は光学的または電子ビームの検査により検出される。光学的及び電子ビームの検査はここに記述される検査装置によって実施することができる。もう一つの実施例では、欠陥はここに記述されるように区分けされここに記述されるように実施することができるＰＷＱまたはＦＥＭの方法で検出される。ここに記述される実施例はＰＷＱまたはＦＥＭの方法で検出される欠陥について特に有用であることがある。例えば、ここに記述される方法の実施例は系統的問題がより簡単により正確に同定されるようにＰＷＱ及びＦＥＭの方法で検出される欠陥をフィルターするために用いることができ、それはここにさらに記述されるように実施することができる。さらに、ここに記述される方法の実施例はＰＷＱまたはＦＥＭの方法で検出される欠陥を有用な群れに区分けするために用いることができ、それはここにさらに記述されるように実施することができる。さらに、ここに記述される方法の実施例はＰＷＱまたはＦＥＭの方法で検出される欠陥に再検討、測定、または試験についての優先順位を付けるために用いることができ、それはここにさらに記述されるように実施することができる。さらに、その方法は少なくとも類似する設計／配置のパターンに基づいて検査及び／または電気的試験の欠陥を区分けすることを含むことができる。
一つの実施例では、ここに記述される実施例において区分けされる、欠陥を検出するために用いる検査装置はウエハー上の三つまたは四つの位置合わせ場所に位置合わせすることができる。位置合わせ場所はここにさらに記述されるように選ばれる。さらに、ウエハー上そして設計データまたは配置で目に見える一つ以上の位置合わせの特性、パターン、及び／または配置を含む位置合わせ場所はここに記述される方法において用いるために選ぶことができる。検査装置が位置合わせ場所に位置合わせされた後、試料台の位置の正確さ、いくらかの回転の誤差、ｘとｙの平行移動の誤差、拡大縮小(スケール)の誤差、またはそれらのいくつかの組み合わせは修正することができる。この修正は検査工程の間にされることができるかまたは事後に実施することができる（つまり、検査結果がつくられたあと実施される）。その修正は検査装置によって報告される位置合わせ場所についての座標と同じ位置合わせ場所についての参照座標との比較に、少なくとも部分的に、基づくことができる。
いくつかの実施例では、その方法はウエハーの左側、右側、上、下、そして中心のダイのようにウエハー上の複数のダイで三つまたは四つの位置合わせ場所について座標を得ることを含むことができる。もう一つの実施例では、ウエハー上の位置合わせ場所はウエハー上の三つの異なるダイ上に位置される。一つのそのような実施例は図１８に示される。図１８に示されるように、ウエハー１２６は複数のダイ１２８を含む。位置合わせ場所１３０はダイ１２８ａ、１２８ｂ、そして１２８ｃに位置されることができる。位置合わせ場所は三つのダイにだけ示されるが、位置合わせ場所はウエハー上の各々のダイに位置されてもよいことを理解されたい。各々のダイ中の位置合わせ場所の部分集合またはダイの部分集合内の位置合わせ場所はここに記述される方法において用いることができる。
その方法はまたダイの中に三角形上に分布する三つの共通の位置合わせ場所（つまり、ウエハー上に印画されるダイと設計データ（例えば、ＧＤＳ配置）に共通な位置合わせ場所）を同定することを含むことができる。例えば、図１８に示されるように、位置合わせ場所１３０はダイ１２８ａ、１２８ｂ、そして１２８ｃの中に三角形上に配置される。一つのそのような実施例では、三つの異なるダイはまた既定の配置でウエハーにわたって分布される（例えば、三角形状または他の配置）。例えば、図１８に示されるように、ダイ１２８ａ、１２８ｂ、そして１２８ｃはウエハー１２６上に三角形状の配置１３２で位置される。このやり方では、その方法はウエハー上の位置合わせ場所について検査装置によって得られる画像（例えば、ＢＦ及び／またはＤＦ画像）と既定の位置合わせ場所についてのデータを位置合わせすることを含むことができる。その方法は検査装置によって得られる検査データの座標を設計データの座標（例えば、ＧＤＳ座標）と位置付けることと変換行列を作成することとを含むことができる。変換行列は下記の式ようなどんな適切なやり方で表現されてもよい。
これらの位置合わせ場所の座標はまた検査装置の間の座標の差を除外するための“装置の合致”を実施するために用いることができる。そのような方法の一つの長所は座標が全ての検査されるウエハーについて個々にそして自動的に決めることができ従って補正因子のウエハー毎の組が出来上がることである。そのような方法のもう一つの長所は決められた座標が検査装置またはウエハーにわたる他の装置の座標のずれを決めるために用いることができることであり、それはさもなければ検査データと設計データの位置合わせの精度を悪くすることがある。
上記のように、その部分の中の設計データを比較することは少なくともいくらかのその部分の中の全部の設計データを他の部分の中の設計データと比較することを含むことができる。このやり方では、そのような比較の結果はもとの部分の中の全部の設計データが標的の部分の中の少なくともいくらかの設計データと少なくとも類似するかどうかを困るために用いることができる。しかし、一つの代わりの実施例では、その部分の中の設計データを比較することは少なくともいくらかのその部分の中の設計データの異なる区域を他の部分の中の設計データと比較することを含み、それはここにさらに記述されるように実施することができる。さらに、もとの部分の複数の区域内の設計データが標的の部分の区域内の設計データと少なくとも類似することがある一方で、そのような比較の結果は標的の部分の設計データの同様な大きさの区域と少なくとも類似するまたは同一であるもとの部分の中の設計データの最大の区域を同定するために用いることができる。このやり方では、その方法は設計データ領域でのもとの欠陥と標的の欠陥に隣接する設計データが“似ている”または少なくとも類似するかどうかを決めることを含むことができる。従って、この方法はここに記述されるように欠陥の背景に基づく区分けについてある設計層でさらにより効果的であることができる。
その方法の一つのそのような実施例が図１９に示される。例えば、図１９に示されるように、その方法は設計データ領域１３８での欠陥１３６の位置に隣接する設計データ（図示されない）の部分１３４を決めることを含むことができる。欠陥１３６はここで“もとの欠陥”と参照される。設計データの部分１３４を決めることはここにさらに記述されるように実施することができる、その部分の大きさを選ぶことを含むことができる。その方法はまた設計データの部分を一つ以上の異なる区域に分離すること、区分すること、または分割することを含むことができる。例えば、図１９に示されるように、部分１３４は四つの異なる区域１４０、１４２、１４４、そして１４６に分割することができる。部分１３４が分けられる異なる区域はこの例では“もとの象限”と参照することができる。部分１３４は図１９に四つのもとの象限に分けられるように示されるが、その部分はどんな適切な数の区域に分けてもよいことは理解されるべきである。全ての区域は全て同じ大きさを持つことができ、または全てまたはいくつかの区域が異なる大きさを持つこともできる。
この例では、その方法はもとの象限１４０、１４２、１４４、そして１４６内の設計データを設計データ領域１３８での欠陥１５０の位置に隣接する設計データ（図示されない）の部分１４８と比較することを含む。欠陥１５０はここで“標的の欠陥”と参照される。図１９に示されるように、部分１４８は欠陥１５０より大きく少なくとも部分１３４と同じくらい大きい。部分１４８の大きさはここにさらに記述されるように選ぶことができる。
もとの象限の各々の中の設計データは標的の部分の異なる区域の中の設計データと比較することができる。このやり方では、その方法は標的の部分内でもとの象限の各々の中の設計データを探索することを含むことができる。この例では、その方法はまたもとの象限の中の設計データが標的の部分の中の設計データと少なくとも類似するかどうかを比較の工程の結果に基づいて決めることを含む。例えば、その方法はもとの象限の各々の中の設計データが標的の部分の中の設計データとどれだけ似ているかを決めることを含むことができる。そのようにして、もとの象限のどれでもない、いくらか、または全ての中の設計データが標的の部分の中の設計データと少なくとも類似すると決めることができる。重ね合わせ１５２に示されるように、四つのもとの象限の三つに中の設計データが重ね合わせ１５２に示されるもとの象限１４０、１４４、そして１４６の位置において部分１４８の区域の中の設計データと少なくとも類似すると決められた。
このやり方では、その方法はそれらの対応する設計データに基づいてどの欠陥が群れに少なくとも区分けされることができるかを決めるためにもとの象限の中の設計データを標的の部分の中の設計データと比較することを含むことができる。もとの象限の各々と標的の部分の中の設計データが少なくとも類似するかどうかを決めた結果はいくつのそしてどのもとの象限が標的の部分の中の設計データと少なくとも類似する設計データを含むと決められたかの表示を含むことができる。その決定工程の結果はまた標的の部分と少なくとも類似する設計データが見つかった標的の部分内のもとの象限の各々との間のｘとｙの補正を含むことができる。もとの欠陥が標的の欠陥と一つの群れに区分けされるかどうかはいくつのそしてどのもとの象限が標的の部分の中の設計データと少なくとも類似する設計データを含むと決められたかと標的の部分と少なくとも類似する設計データが見つかった標的の部分内のもとの象限の各々との間の補正とに基づいて決めることができる。
いくつかの実施例では、もとの象限の各々と標的の部分の中の設計データは一つ以上の設計層についての設計データを含む。このやり方では、その方法は少なくとも類似する設計データについて一つの設計層を検査することにより欠陥を区分けすることまたは少なくとも類似する設計データについて一組の設計層（例えば、複数層）を検査することにより欠陥を区分けすることを含むことができる。
もとの象限の中の設計データが標的の部分の中の設計データに少なくとも類似すると決められるかどうかに関わらず、その方法はもとの象限の各々を他の欠陥の設計データ領域での位置に隣接する設計データの他の部分と比較することを含むことができる。
一つのそのような実施例では、もとの象限１４０、１４２、１４４そして１４６の中の設計データは設計データ領域１３８での欠陥１５６の位置に隣接する設計データ（図示されない）の部分１５４と比較することができる。部分１５４は上記のように構成することができる。もとの象限と部分１５４の中の設計データは上記のように比較することができる。その方法はまたもとの象限の各々の中の設計データが部分１５４の中の設計データと少なくとも類似するかどうかを決めることを含み、それはさらに上記のように実施することができる。重ね合わせ１５８に示されるように、四つの象限の二つ（例えば、象限１４４と１４６）は重ね合わせ１５８に示される象限の位置において部分１５４の中の設計データと少なくとも類似する設計データを含むと決められた。従って、その方法は設計データ領域での欠陥１３６と１５６の位置に隣接する設計データは欠陥１３６と１５０より類似性が少ないと決めることができる。設計データ領域での欠陥１３６と１５６の位置に隣接する設計データが欠陥１３６と１５６を同じ群れに区分けするのに十分なほど類似するかどうかはさらに上記のように決めることができる。
もう一つのそのような例では、もとの象限１４０、１４２、１４４と１４６の中の設計データは設計データ領域１３８での欠陥１６２の位置に隣接する設計データ（図示されない）の部分１６０と比較することができる。部分１６０は上記のように構成することができる。もとの象限と部分１６０の中の設計データは上記のように比較することができる。その方法はまたもとの象限の各々の中の設計データが部分１６０の中の設計データと少なくとも類似するかどうかを決めることを含むことができ、それはさらに上記のように実施することができる。重ね合わせ１６４に示されるように、四つの象限の二つ（例えば、象限１４２と１４４）は重ね合わせ１６４に示される象限の位置において部分１６０の中の設計データと少なくとも類似する設計データを含むと決められた。従って、その方法は設計データ領域での欠陥１３６と１６２の位置に隣接する設計データは欠陥１３６と１５０より類似性が少ないと決めることができる。設計データ領域での欠陥１３６と１６２の位置に隣接する設計データが欠陥１３６と１６２を同じ群れに区分けするのに十分なほど類似するかどうかはさらに上記のように決めることができる。
上記のように決められる象限の情報は保存する及び／または表示することができる。この情報は設定、検証、そして故障点検の目的のために用いることができる。
その方法はまた設計データの固有のパターンの表、目録、または他のデータ構造を動的に蓄積することと設計デーら領域での欠陥の位置に隣接する設計データの部分を表、目録、または他のデータ構造でのパターンと比較することにより系統的欠陥と邪魔な欠陥(例えば、本物でないまたは関心のない欠陥)の装置上で分類することを含むことができる。動的につくられたパターンの組（またはパターンの静的な組）はパターンの各々に付随する設計に基づく分類（ＤＢＣ）を伴うライブラリーのようなデータ構造の中に保存することができる。このやり方では、ＤＢＣは欠陥が区分けされることができる群れを決めることができ、一意的なパターンはＰＯＩ設計例を含むことができる。そのようにして、設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データは設計データ領域での他の欠陥の位置に隣接する設計データと比較されるのではなく、動的につくられたパターンの組の固有のパターンと比較される。そのような比較はここにさらに記述されるように実施することができる。例えば、そのようなデータ構造（動的につくられてもそうでなくともよい）を用いることができる一つの実施例はここにさらに記述される、ウエハー上で検出された欠陥に分類を割り当てるためのコンピューター実施の方法である。
さらに、いくつかの実施例では、コンピューター実施の方法は欠陥を検出する検査装置によって実施される。このやり方では、欠陥を区分けすることは“装置上で”実施することができる。装置上で方法を実施することの一つの利点は結果までの時間がより短くできることである。その方法は欠陥が検出された後に装置上でいつでも実施することができる（例えば、他の欠陥が検出されている検査の間またはその検査の後、検査結果の分析の間、再検討の間など）。さらに、潜在的な系統的欠陥または系統的欠陥（ホット・スポット）の位置と区分けに用いられるデータはデータ構造（例えば、ホット・スポットのデータベース）に保存することができ検査の比較（監視）のために用いることができる。従って、区分けはより良い分類（発見、フィルター、または監視のための分類）を得るために検査の間に実施することができる。
一つの代わりの実施例では、コンピューター実施の方法は欠陥の検出に用いる検査装置の他の装置によって実施される。このやり方では、ここに記述される方法の実施例は“装置なしで”実施することができる。装置なしの方法を実施する装置は、例えば、顕微鏡（光学的または電子ビーム）、再検討装置、ウエハーが載っていない装置（例えば、自立型コンピューター装置）、または当技術分野に既知のその方法を実施するように構成されるその他の適切な装置を含むことができる。例えば、顕微鏡が少なくともいくつかの検出された欠陥の画像を得るために用いられる欠陥の検出の後の二番目の工程の間に実施することができる。そのような画像の取得は電子ビーム顕微鏡がいくつかの欠陥を画像化できないことがあるので光学的顕微鏡を用いて実施されることがある（例えば、ウエハーの上側の表面の下に位置する欠陥のような子ビーム顕微鏡で見えない欠陥）。その画像の取得は装置なしで実施することができ再検討のためのより良い標本を提供するために用いることができる。欠陥の区分けはまたここにさらに記述されるように欠陥の分析と標本化のために用いることができる。
いくつかの実施例では、その方法は区分けの工程の結果に基づいて設計データの中のホット・スポットを同定することを含む。このやり方では、設計に基づく区分けはホット・スポットを発見するために用いることができる。さらに、ホット・スポットを発見することは装置上で実施することができる。その方法はまた発見されたホット・スポットと位置、ホット・スポットの位置に隣接する設計データなどのようなホット・スポットの一つ以上の属性を含むデータ構造をつくることを含むことができる。データ構造は目録、データベース、ファイルなどを含むことができる。ホット・スポットはホット・スポットの管理のために用いることができる(多分装置上で)。ホット・スポットの管理はホット・スポットを発見すること、ホット・スポットのデータ構造をつくるための装置上のパターン集合化を用いること、そしてホット・スポットを監視することを含むことができ、それらはここに記述されるように実施することができる。さらに、設計に基づく区分けによって発見されるホット・スポットはデザインスキャン、ＰＷＱ、ＤＯＥ、そして再検討の入力として用いることができる。あるいは、ここに記述される方法において用いられるホット・スポットはレチクル検査装置のような当技術分野に既知のその他の方法または装置を用いて発見することができる。
図２０はここに記述される実施例によってウエハー上で検出される欠陥を区分けするためのコンピューター実施の方法を実施するように構成される要素１６６への入力とからの出力の一つの実施例を表わす。要素１６６はＧＤＳパターン検査機（任意の二つの欠陥の設計データ領域での位置に隣接する設計データまたは設計データの部分の同一性の検査機）及び／または類似性検査機（非同一性の検査機）として機能するように構成することができる。その要素は装置上でまたは装置なしでここに記述される一つ以上の工程を実施するように構成することができる。例えば、その要素は装置上で後処理において（例えば、装置上で、欠陥検出後に）ここに記述される一つ以上の工程を実施するように構成することができる。さらに、その要素は欠陥の検査の間にここに記述される一つ以上の工程を実施するように構成することができる。もしもその要素が装置上でここに記述される一つ以上の工程を実施するように構成されるならば、その要素は欠陥の整理のようなここに記述される他の機能を実施するように構成することができる。
要素１６６への入力は欠陥の目録１６８を含むことができる。一つの実施例では、欠陥の目録１６８はＫＬＡＲＦファイルまたは検査装置によってつくることができる他の標準ファイルに含まれる情報のような欠陥の情報を含むことができる。その要素への入力は、上記のように決めることができる、座標変換の情報と設計データを含むことができる。そのような実施例では、要素１６６は検査装置によって報告される欠陥の目録１６８の中の欠陥の位置を設計データ領域での欠陥の位置へと変換するように構成することができる。
あるいは、要素１６６はもう一つのソフトウェア要素（変換機能を実施するように構成されるソフトウェア要素）を介して提供される変換された設計データ領域での座標の読み取りを用いてウエハー領域で機能を実施するように構成することができる。もう一つの代替手段では、欠陥の目録１６８が設計データ領域での欠陥の位置を含むことができる。そのような実施例では、検査装置によって報告される欠陥の位置は別のソフトウェア要素によって設計データ領域での欠陥の位置に変換することができる。そのような欠陥の情報は適切なデータファイル形式でまたは同じ計算機またはネットワークされた計算機の組の上で処理中の情報交換を介してプログラム的手段により要素１６６に入力することができる。このやり方では、欠陥の情報はその要素を他の装置に連結する伝送媒体を介して別の装置により要素１６６に提供することができる。その伝送媒体は当技術分野に既知のどんな適切な伝送媒体を含んでもよく“有線の”と“無線の”伝送媒体またはそれらのいくつかの組み合わせを含んでもよい。
ここに記述される一つ以上の実施例の一つ以上の工程を実施するためにその要素によって用いられることができる追加の入力（図２０に示されない）が要素１６６に提供されることができる。追加の入力は電気的検査のデータ、複数のウエハーのついての欠陥の情報、ホット・スポットまたは弱点の情報（“弱点”は通常は、それらに限定されないが、ＯＰＣ後の検証ソフトウェア、そしてそれらに限定されないが、ＰＷＱなどの経験的な方法のような模型に基づく模倣によって同定される設計の潜在的な弱点の位置として決められる。）、探索窓の大きさ（例えば、上記の設計データ領域でのもとのと標的の欠陥の位置に隣接する設計データの部分またはもとの欠陥の拡大図と標的の欠陥の拡大図の大きさ）、類似性のためのある既定の基準（例えば、類似性の閾値）、またはそれらの組み合わせのような利用可能なその他の欠陥及び／または設計データの情報を含むことができる。
さらに、ホット・スポットは前もって設計データに基づいて分類することができる。例えば、少なくとも類似する設計データに隣接して位置するホット・スポットはお互いに相関付けられることがあり、ここに記述される方法と装置の実施例はそのようなホット・スポットの相関付けを実施することができる。相関付けられるホット・スポットはここにさらに記述されるように欠陥を区分けするために用いることができる。一つのそのような実施例では、要素１６６は各々の群れの欠陥がお互いに相関するホット・スポットだけの位置に少なくとも類似する設計データ領域での位置を持つように群れに欠陥を区分けするように構成することができる。このやり方では、その要素は設計データを用いないで欠陥を区分けするように構成することができる。さらに、相関付けられるホット・スポットの一つ以上の属性は後の分析に用いるために決めることができる（例えば、ＫＰのような歩留まりの情報は相関付けられたホット・スポットについて決めることができる）。このやり方では、欠陥が相関付けられたホット・スポットに対応する群れに区分けされるとき、その要素はその欠陥の群れの相関付けられたホット・スポットについて決められる歩留まりへの期待される影響を報告することができる。
要素１６６は異なる欠陥の設計データ領域での位置に隣接する設計データが合致するかどうかを “検査すること”により欠陥の目録１６８の欠陥を区分けすることによるＧＤＳパターン検査機として機能するように構成することができる。このやり方では、要素１６６は各々の群れの中の欠陥が合致する設計データに隣接する設計データ領域に位置するように群れの欠陥を区分けするように構成することができる。さらに、またはあるいは、要素１６６は設計データ領域での異なる欠陥の位置に隣接する設計データの類似性を検査することにより欠陥の目録１６８の欠陥を区分けすることによる類似性の検査機として機能するように構成することができる。
要素１６６の出力は出力１７０を含むことができる。出力１７０は、それらに限定されないが、検査装置によって報告される欠陥の位置のｘとｙ座標、設計データ領域での欠陥の位置のｘとｙ座標、欠陥が区分けされる群れ（例えば、もしも欠陥が同じ群れに区分けされるならば、それらの識別は同じであることができる）の識別（例えば、１，２，３、ａ、ｂ、ｃなど）、そして標的の部分の中心ともとの部分の中の設計データに合致するまたは少なくとも類似する設計データが位置する標的の部分内の区域の中心との間のｘ及び／またはｙ方向のずれまたは補正を含む様々な情報の目録を含むことができる。その出力は当技術分野に既知のどんな適切な形式を持つ一つ以上のデータ構造を含んでよい（例えば、単純な文字列ファイル形式）。さらに、その出力はその出力が後で読み出しされ及び／または分析されることができるように当技術分野に既知のどんな適切な記憶媒体に保存されてもよい。その出力はここにさらに記述されるように保存し用いることができる。
さらに、またはあるいは、図２１に示されるように、要素１６６の出力は設計データ領域での各々の欠陥の位置に隣接する設計データが設計データ領域での他の各々の欠陥の位置に隣接する設計データにどれだけ類似するか（例えば、百分率類似）を表わす表を含むことができる。図２１に示される例では、設計データ領域での欠陥１と３の位置に隣接する設計データの部分は９５％類似する一方で設計データ領域での欠陥１と２の位置に隣接する設計データの部分は４０％類似する。このやり方では、その方法はどの欠陥が同じ群れに区分けされるべきかを決めるために図２１に示される出力を用いることができる。例えば、もしも設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データの部分は９０％類似するならば、欠陥は同じ群れに区分けされることができる。さらに、図２１に示されるように、設計データ領域での欠陥１の位置に隣接する設計データの部分は設計データ領域での欠陥３と４の位置に隣接する設計データの部分と９０％より大きく類似する。このやり方では、欠陥１，３、と４は同じ群れに区分けすることができる。
もう一つの例では、図２２に示されるように、要素１６６の出力は異なる群れの関数としての欠陥の数（例えば、欠陥の数または頻度）を表わすグラフ（例えば、棒グラフ）を含むことができる。異なる群れの各々はさらに上記のように同一であるまたは少なくとも類似する設計データに隣接する設計データ領域に位置する欠陥を含む。このやり方では、図２２に示される出力はどの設計のパターンの種類がより不良であるかいついての情報を提供する。そのグラフは様々な設計の前後関係（例えば、関数ブロックによる背景パターンの前後関係）によるパターンの種類の内訳を提供することができる。グラフの中の情報は共通の設計パターンに隣接する設計データ領域に位置する欠陥の空間的分布についての情報を提供するためにここにさらに記述されるようにウエハー上の環または角度の区域によってさらに分割されることができる。このそして類似するまたは他の情報はここに記述される方法の一つ以上の工程を実施するために用いることができる（例えば、背景パターンの前後関係の基づく欠陥の標本の抽出）。各々の群れに区分けされる欠陥についての追加の情報はまたここに記述されるどんな方法のどんな工程を用いて決められてもよい。
要素１６６は図２０−２２に示されるただ一つの形式で出力を提供することができる。しかし、その要素は図２０−２２に示される複数の形式で出力を提供することができる。
要素１６６の異なる入力と出力の追加の例が図２３に示される。図２３に示されるように、要素１６６の一つの入力はウエハー上の検出される欠陥の位置を示すウエハーの地図１７２を含むことができる。ウエハーの地図は検査装置によってつくることができる。ウエハーの地図はウエハー上の欠陥の位置を表わすことができるが欠陥についての他の情報は表わすことができない。例えば、ウエハーの地図１７２に対応する棒グラフ１７４は検査された層に対応する一つの群れの検出される欠陥の全てを表わす。
要素１６６の出力はウエハー上の検出される欠陥の位置を示すウエハーの地図１７６を含むことができ、同じ群れに区分けされる欠陥はウエハーの地図で同じ特性（例えば、異なる群れについて異なる色または記号）で指示される。欠陥はここにさらに記述されるように区分けすることができる（例えば、共通のＧＤＳ配置による欠陥の自動分類）。このやり方では、ウエハーの地図１７６はウエハー上の個々の欠陥の位置と個々の欠陥が区分けされた群れを指示する。その出力は監視と根本原因の決定を強化するためＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから商業的に入手可能なクラリティディフェクトＳＳＡのような空間的特性分析（ＳＳＡ）装置に送られるまたはそれによって用いられることができる。
その要素の出力はまた欠陥がパターンの群れを代表するように表示される重ねたダイの地図、重ねたレチクルの地図、または重ねたウエハーの地図を含むことができる。重ねた地図は多くのダイ、レチクル、ウエハーにわたってどこに系統的欠陥が統計的に起こる傾向があるかを表すために用いることができ空間的な特性を同定するために
有用であることがある。さらに、ここに記述される要素のどんな出力もまた一つ以上のＧＤＳ切り抜き、一つ以上のＳＥＭ画像、一つ以上の光学的画像、またはそれらのいくつかの組み合わせを含むことができる。その要素の出力はここにさらに記述される使用者インターフェースの実施例のような使用者インターフェースによって表示することができる。
有用であることがある。さらに、ここに記述される要素のどんな出力もまた一つ以上のＧＤＳ切り抜き、一つ以上のＳＥＭ画像、一つ以上の光学的画像、またはそれらのいくつかの組み合わせを含むことができる。その要素の出力はここにさらに記述される使用者インターフェースの実施例のような使用者インターフェースによって表示することができる。
ウエハーの地図１７６に対応する棒グラフ１７８は各々の群れに区分けされた欠陥の数を表わす。さらに、欠陥の各々の群れに対応する配置パターンの特性が棒グラフに指示される。このやり方では、棒グラフは最大の欠陥性を示す（起こす）設計のパターンを表わす。例えば、配置パターンの特性２の群れに区分けされる比較的大きい数の欠陥はこの配置パターンの特性に対応するパターンに依存する潜在的な故障機構を指示する。この情報はここに記述される方法の一つ以上の工程を実施するために用いることができる（例えば、設計の背景の前後関係に基づく欠陥標本の抽出）。群れに区分けされる欠陥についての追加の情報はまたここに記述されるどんな方法のどんな工程を用いても決めることができる。要素１６６はウエハーの地図１７６と棒グラフ１７８を含む出力をつくることができる。その要素の出力はここにさらに記述される使用者インターフェースの実施例の一つのような使用者インターフェースによって表示することができる。
ここに記述される方法において要素１６６の出力がどのように用いられることができるかの一つの例は異なる欠陥性を持つ装置の配置の異なる密度区域の間の相関を求めるためのものである。例えば、装置の配置は異なる区域に区分けすることができる。例えば、異なる区域は、図２４に示されるように、装置の異なる区域の装置の配置の密度に基づいて決めることができる。一つの例では、装置の大きな区分のブロックは異なる区域に分けることができる。もう一つの例では、装置の配置は装置の配置にわたって様々な構造（例えば、接触、バイアス、金属線など）の密度に基づいて自動的に区分されることができる。一つの実施例では、ここに記述される方法の実施例は設計データの異なる部分についての欠陥の密度を決めることを含む。例えば、ここに記述される方法は設計データの異なる区分での異なる部分の欠陥の密度を決めるために装置の配置の区分けについての情報を使うことができる。一つのそのような例では、設計データでの各々の区域で検出される欠陥の数を決めることができる。そのような情報は棒グラフまたはその他の適切な出力形式において表示されてもよい。
もう一つの実施例では、要素１６６は設計データを“機能ブロック”または“区分ブロック”に分割する。区分ブロックは設計データにおいて決められ入力／出力（Ｉ／Ｏ）ブロック、デジタル信号処理（ＤＳＰ）ブロックなどのような設計の大小の下位区分の境界を決める。その要素は各々の区分ブロックにおける欠陥の頻度を決めることがある。このやり方では、設計の大小の区分が歩留まりの問題に大よそなりやすいかどうかを決めることができる。
ここに記述される実施例は欠陥が位置付される設計区分を決める統計的なやり方を用いることができる。例えば、いくつかの実施例では、その方法は欠陥が系統的であるかどうかを決めること、設計データの一つ以上の異なる部分に複数の系統的欠陥が位置付されるかどうかを決めること、そして系統的欠陥とその起こる確率の間に相関関係があるかどうかを決めることを含む。特に、ここにさらに記述されるように、設計データの区域の情報（例えば、階層的な設計データ）は設計データにおける区分のような設計における欠陥の階層をきめるために設計データ領域での欠陥の位置と組み合わせて用いることができる。ここにさらに記述されるように、設計データでの欠陥の階層は設計データのどの部分が歩留まりを向上させるために変えられるまたはかえるべきであるかを決めるために用いることができる。欠陥の階層を決めることの一つの難しさは区分が小さくなるに従って、区分の大きさが検査装置の座標の精度に近付きそしてそれより小さくなり従って欠陥が位置付けされる区分が決められる精度が悪くなることである。この難しさを克服するために、欠陥が設計データの様々な部分に位置付けされる確率を決めるために統計を用いることができる（例えば、各々の欠陥が異なる区分に位置付けされる確率）。このやり方では、系統的欠陥については、系統的欠陥とその欠陥が設計データの様々な部分に位置付けされる確率との間の相関関係があるかどうかを決めるために統計を用いることができる。
もう一つの実施例では、要素１６６に与えられる入力は設計データ（例えば、ＧＤＳ配置）、検査データ（例えば、物理的欠陥データ）、そして随意には記憶ビットマップ及び／または論理ビットマップを含むことができる。その要素は、それらに限定されないが、歩留まりに影響を与えるまたはその可能性がある欠陥の発見、特性づけ、監視、そして処分（例えば、一つ以上の実施可能な決定をすること）などの一つ以上の追加の工程を実施するために入力のいくらかまたは全部を用いることができる。その要素は一つ以上の次の工程に加えて上記の工程を実施するように構成されることができる：ホット・スポット／弱点のデータ構造を生成すること、設計データを用いて欠陥を分類すること（例えば、ビットマップで表示される光学的または電子ビーム検査装置によって検出される欠陥及び／または電気的検査によって検出される欠陥）、再検討の標本を抽出する計画を作ること、検査の方策を最適化すること、再検討の方策を変えること（例えば、どこを再検討するか決めること）、再検討の方策を最適化すること、欠陥分析の方策を変えること（例えば、一列のＦＩＢ工程及び／またはＦＡ工程の間にどこを分析するかはここに記述されるその他の情報と多分組み合わせて設計の前後関係に基づいて決めることができる）、欠陥分析の方策を最適化すること、ＦＩＢ工程のための標本抽出の方策をつくること、ＥＤＸ工程、またはもう一つの欠陥分析工程、計測工程のための標本抽出の方策をつくること、そしてＤＯＩと多分種類と位置のようなＤＯＩの一つ以上の属性を予想すること。さらに、上記の標本抽出の計画または標本抽出の方策のどれでもを区分けの結果に基づいて動的に決めてよい。一つのそのような例では、その要素は一列の欠陥データとビットマップデータに見つかることができる潜在的なＤＯＩを予想するために設計データを分析するまたはＤＲＣの結果のような設計データの分析を得るように構成することができる。
上記のように、要素１６６はデータベースのようなデータ構造を生成するように構成することができる。例えば、いくつかの実施例では、その方法は設計データ領域での系統的欠陥と潜在的系統的欠陥の位置そして系統的欠陥と潜在的系統的欠陥の一つ以上の属性を含むデータ構造を生成することを含む。そのようなデータベースは通常は“ホット・スポット”のデータベースとして参照されることができる。そのデータベースはまた弱点、条件付きのホット・スポット、そしてコールド・スポット（歩留まりへの影響がほとんどない（例えば、ダミー構造、ダミー充填区域など）系統的欠陥をもたらす設計の非重要区域）を含むことができる。データベースはまた潜在的または実際の系統的欠陥の位置と他の属性（例えば、設計の前後関係、ＫＰ、他の歩留まりの特性など）を含むことができる。
ホット・スポットデータベースのデータは様々な情報源から得ることができる。例えば、そのデータベースは全ての（あるいは少なくともいくらかの）可能な情報源から系統的な問題についてのデータを含む融通のきくデータベースとして構成することができる。例えば、その要素への入力のいくらかはデータベースに含むことができる。一つのそのような例では、検査結果（例えば、ＰＷＱの結果、ＢＦ及び／またはＤＦ検査によって検出される欠陥、記憶ビットマップ、論理ビットマップなど）はデータベースに含むことができる。いくつかの実施例では、データベースはまたリソグラフィーやＣＭＰのような一つ以上の半導体製造工程のための設計基準を含むことができる。もう一つの実施例では、データベースはＯＰＣの模倣の結果のような設計データについて実施される模倣を含むことができる。このやり方では、複数の情報源の相関付けをホット・スポットと系統的欠陥を同定するために用いることができる。
上記のように、その方法は設計データに基づいて欠陥を区分けすることを含む。一つのそのような実施例では、ここに記述される方法は設計データの一つ以上の属性に基づいて欠陥が邪魔な欠陥であるかどうかを決めることを含む。このやり方では、邪魔な欠陥は前後関係の情報に基づいて同定することができる。いくつかの実施例では、その方法は検査工程の結果のＳ／Ｎを向上させるために欠陥の位置に隣接する設計データに基づいて欠陥が決められた検査工程の結果から欠陥の部分を取り除くことを含む。このやり方では、設計データ領域での欠陥の位置に隣接して位置する設計についての情報は検査結果中の雑音を減らすために用いることができその結果検査結果のＳ／Ｎが向上する。例えば、設計の機能していない区域にある欠陥は検査結果が引き続く分析のために用いられる前に群れに区分けされ邪魔なものとして検査結果からフィルターされることができる。もう一つの例では、欠陥をウエハーの作業区域または非作業区域のどちらに位置付けされるかにもとづいて区分けすることができる。一つの追加の例では、系統的であるが邪魔な欠陥（例えば、ＤＯＩでない）が起こると知られている設計の部分に位置する欠陥はＤＯＩのための結果のＳ／Ｎを向上させるために検査結果から取り除くことができる。邪魔な欠陥が起こると知られている設計の一つ以上の部分は使用者によって決められ設計ライブラリーのようなデータ構造に保存されることができる。例えば、邪魔な欠陥が起こると知られている設計の部分は監督された区分けのために使用者が特別に選んだ多角形を含むことができる。さらに、もしもＰＯＩが区分けの方法を用いる前に決められるならば、区分けの方法では決められたＰＯＩを用いて監督された区分けを実施することができる。あるいは、ＰＯＩはここにさらに記述されるように決めることができる。ここに記述される方法は検査装置上で監督された区分けを実施することと検査結果から邪魔な欠陥を取り除くことを含むことができる。
上記のように欠陥の一部を取り除きその結果検査結果のＳ／Ｎを向上させることは検査結果の後処理のために有益であることがある。例えば、欠陥の一部を取り除くこと（例えば、歩留まりに影響しない欠陥を取り除くこと）は欠陥の区分けの前に実施されることができ関心のある欠陥の種類について区分けの結果のＳ／Ｎを向上させることができる。さらに、検査結果またはここに記述される方法の実施例の結果の分析は結果のＳ／Ｎがより高く雑音が少ないときより速くより正確であることがある。一つの特別に有利な例では、ＰＷＱの方法において、雑音の大きな根源は欠陥として検出される線の端の短縮化（ＬＥＳ）である。しかし、ＬＥＳは通常は大きく歩留まりに影響しない。従って、使用者は通常はあまりＬＥＳを気にしない、そしてＬＥＳが比較的多数現れることがあるので、検出されたＬＥＳがより歩留まりに関係する他の欠陥を圧倒することがある。そのようにして、ここに記述されるように検査結果から検出されたＬＥＳを取り除くことは検査結果のさらなる処理のために特に有益である。欠陥は光学的または電子ビームの検査装置によって検出された欠陥を含むことができる。さらに、ここにさらに記述されるように、検査の方策は検査の間それらの欠陥を区別するために設計の前後関係に基づいてつくることができる。このやり方では、ここに記述される方法と装置はより多くのＤＯＩを検出できより多くの邪魔な欠陥を抑えることができ系統的と任意の欠陥の分類とパターンに基づく系統的欠陥の区分けができる検査の方策をつくるために用いることができる。
もう一つの実施例では、その方法は一つ以上の群れの少なくともいくつかの欠陥を再検討することにより欠陥の一つ以上の群れが邪魔な欠陥に対応するかどうかを決めることそして検査工程の結果のＳ／Ｎを向上させるために欠陥が検出された検査工程の結果から邪魔な欠陥に対応する一つ以上の群れを取り除くことを含む。少なくともいくつかの欠陥を取り除くことはここに記述されるようにまたは当技術分野に既知のその他の適切なやり方にて実施することができる。欠陥の一つ以上の群れが邪魔な欠陥に対応するかどうかを決めることはどんなやり方でも再検討のどんな結果を用いても実施してよい。もしも欠陥の一つ以上の群れが邪魔な欠陥に対応するならば、検査結果の中のＤＯＩのＳ／Ｎを向上させるためにその一つ以上の群れはまた検査結果から取り除く（フィルターして取り除くことができる）。
上記のように、ここに記述する実施例はウエハー上に印画されるままの欠陥の情報及び／または背景の情報とは反対に欠陥を区分けするために設計データと設計データ領域での欠陥の位置を有利に用いる。しかし、設計データ領域での設計データは欠陥を区分けするために他の情報と組み合わせて用いることができる（例えば、異なる群れに区分けされる欠陥の間により細かい分離をつくる）。例えば、一つの実施例では、欠陥の区分けは各々の群れの中の設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データの部分が少なくとも類似するようにそして各々の群れの中の欠陥の一つ以上の属性が少なくとも類似するように欠陥を群れに区分けすることを含む。欠陥の属性はここに記述されるどんな欠陥の属性を含んでもよい。さらに、欠陥の属性は検査結果から決められるどんな欠陥の属性を含んでもよい。そのようにして、設計と欠陥の一つ以上の属性の組を用いて区分けを実施してよい。このやり方では、その方法は設計データと欠陥の属性に基づいて欠陥を群れに分けることができる。従って、少なくとも類似する設計データの部分の中の設計データ領域に位置する異なる種類の欠陥は分けられる。そのような区分けは設計データの区域内の異なる欠陥の機構とその異なる欠陥の機構が起こる割合を同定するために有利に用いることができる。
もう一つの実施例では、欠陥の位置に隣接する設計データの部分は欠陥が位置付けされる設計データを含む。言い換えると、区分けのために比較される設計データの部分は欠陥の“背景となる”設計データを含むことがある。このやり方では、区分けは欠陥が位置する設計データの配置を用いることにより配置の区分けを含むことができる。そのような区分けは正しい配置が区分けのために用いられる確率が比較的高いような比較的高い座標の精度を持って欠陥の位置が報告される欠陥について実施することができる。欠陥の“背景の”設計データを用いることは実施例において用いられる設計データがウエハー上に印画されるままの設計データではないのでここに記述される実施例において可能である。対照的に、ウエハー上の欠陥はウエハー上の同じ位置または欠陥を取り巻く区域に印画される設計データを見えなくすることがあり、それがウエハー上に印画されるままの設計データに基づく欠陥の区分けの方法の精度をさらに低くすることがある。もう一つの実施例では、ここに記述される実施例において用いられる欠陥の位置に隣接する設計データの部分は欠陥の位置の周りの設計データを含む。さらに、区分けは欠陥が位置する配置と設計データ領域での欠陥の位置を取り巻くまたはそれに隣接する配置を用いて実施することができる。
上記のように、区分けは設計データの部分内の欠陥の位置にかまわず実施することができる。そのような区分けは比較的低い精度を持つ欠陥の位置を報告する検査装置によって検出される欠陥について特に有益であることができる。さらに、そのような区分けは設計データのどの部分が特に高い欠陥性及び／または特に高い欠陥性の割合を示すのかのような重要な情報をもたらす一方で十分に高い精度の区分けの結果をもたらすことができる。しかし、一つのさらなる実施例では、欠陥を区分けすることは各々の群れの中の欠陥の位置に隣接する設計データの部分が少なくとも類似するようにそして各々の群れの中の欠陥の位置がその部分の中の多角形に対して少なくとも類似するように欠陥を群れに区分けすることを含む。このやり方では、区分けは設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データの部分と設計データの部分を持つ欠陥の位置との組を用いて実施することができる。そのようにして、区分けは配置の中のどこに欠陥が位置するのかに部分的に基づいて実施することができる。言い換えると、部分内の位置に隣接する設計データと組み合わせて欠陥の部分内の位置に基づいて実施することができる。そのような区分けは欠陥の十分に正確な部分内の位置が区分けに用いられるように比較的高い座標の精度をもって位置が報告される欠陥について実施されるのが望ましい。このやり方では、設計データの同じ部分に位置するが異なる部分内の位置により異なるやりかたで装置に影響する欠陥は区分けすることができる。例えば、そのような区分けを用いて、設計データの一つの部分の中の二つの特性の間に位置し従って装置に開放をもたらす比較的高い確率を持つ欠陥は二つの特性の一つの中に全体が位置し従って装置に開放をもたらす比較的低い確率を持つ欠陥から区分けすることができる。従って、そのような区分けは設計データの区域上の異なる歩留まりへの影響を持つ欠陥とその異なる歩留まりへの影響を持つ欠陥が起こる割合を同定するために有利に用いることができる。
いくつかの実施例では、区分けの工程は各々の群れの中の欠陥の位置に隣接する設計データの部分が少なくとも類似するようにそして各々の群れの中の欠陥の位置に隣接する設計データの部分についてのホット・スポットの情報が少なくとも類似するように欠陥を群れに区分けすることを含む。ホット・スポットの情報はここに記述されるどんなホット・スポットの情報または当技術分野に既知のどんなホット・スポットの情報を含んでもよい。ホット・スポットの情報はここにさらに記述されるように設計データの異なる部分について決めることができる。このやり方では、その方法は設計データとホット・スポットの情報の組を用いて区分けを実施することができる。一つのそのような例では、歩留まりに同様な影響を持つ設計データ内のホット・スポットはここに記述されるようにその方法が実施される前に区分けすることができる。従って、欠陥は設計データの類似性に基づいて区分けすることができ、次にこの区分けによりもたらされる欠陥の群れは歩留まりに同様な影響を持つ欠陥の下位の群れに分けることができる。一つのそのような例では、少なくとも類似する設計データの全部の部分は、例えば、もしもその部分のいくつかが類似しない設計データの上または下に位置するならば、同じホット・スポットの情報に付随しないことがある。そのようにして、設計データの少なくとも類似する部分に隣接して位置する欠陥は設計データの各々の部分についてのホット・スポットの情報に基づいて分けられる。このやり方では、ウエハーを製造するために用いられた工程の全般的な歩留まりは速く正確に評価される。さらに、ホット・スポットの情報は設計データの部分の類似性が正しく決められたかどうかを検査または検証するために区分けに用いることができる。例えば、もしも少なくとも類似すると決められる設計データの部分が少なくとも類似するホット・スポットの情報に付随しないならば、設計データのその部分に対応する欠陥は同じ群れに区分けしなくてよい。
もう一つの実施例では、その方法は設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データの一つ以上の属性、欠陥の一つ以上の属性、またはそれらのいくつかの組み合わせに基づいて一つ以上の群れの欠陥が系統的欠陥であるかまたは任意の欠陥であるかを決めることを含む。このやり方では、その方法は欠陥を群れとして集合的に分類することを含むことができる。例えば、系統的欠陥は邪魔な欠陥または一つの群れとして関心のない欠陥として分類されることがある。しかし、そのような分類は個々の欠陥について実施することができる。欠陥が系統的であるか任意であるかを決めるために用いることができる欠陥の属性は、例えば、欠陥が複数のダイで大よそ同じ位置にあるかどうか、複数のダイの欠陥が同じ属性を持つかどうか、そしてダイの中の複数の欠陥分布が整然としているか群がっているかどうかを含むことができる。一つの例では、ウエハー上に一つだけ現れる欠陥は任意の欠陥として分類されることができ、多くのダイのほぼ同じ位置に現れる欠陥は系統的欠陥として分類されることができる。ここに記述される方法は、従って、欠陥についての情報を用いて検査工程によって（一列に並んだ検査工程及び／または電気的検査工程）ウエハー上で検出される欠陥の原因を決めるために用いることができる。
いくつかの実施例では、その方法は一つ以上の群れ、設計データの一つ以上の属性、欠陥の一つ以上の属性、またはそれらのいくつかの組み合わせの中の少なくともいくつかの欠陥の再検討の結果に基づいて欠陥の一つ以上の群れを分類することを含む。一つ以上の群れの少なくともいくつかの欠陥を再検討することはここに記述されるように実施してよいまたは当技術分野に既知のどんな適切なやり方で実施してよい。設計データの一つ以上の属性と欠陥の一つ以上の属性はここに記述されるどんな属性を含んでもよい。このやり方では、欠陥は十分な量の情報に基づいて群れとして集合的に分類することができそのため比較的速く比較的正確な分類がもたらされる。
もう一つの実施例では、その方法はここに記述されるように欠陥が区分けされる一つの群れが系統的または潜在的に系統的な欠陥を含むかどうかを決めることを含む。このやり方では、欠陥は一つの群れとして集合的に系統的または潜在的に系統的な欠陥として分類されることができる。しかし、欠陥はまた個々に系統的または潜在的に系統的な欠陥として分類されることができる。例えば、欠陥はこれらの実施例において設計の中の多角形に対する欠陥の位置とホット・スポット、コールド・スポットなどがほぼ同じ位置にあるかどうかに基づいて分類することができる。ここに記述される方法は、従って、設計データのような情報を用いて検査工程（一列に並ぶ検査工程及び／または電気的検査工程）によりウエハー上で検出される欠陥の原因を決めるために用いることができる。
いくつかの実施例では、その方法は区分けの工程の結果を用いて長い時間系統的欠陥、潜在的な系統的欠陥、またはそれらのいくつかの組み合わせを監視することを含む。例えば、区分けの工程の結果は設計データでの系統的な問題を同定するために用いることができ、同定される系統的な問題はウエハーにわたって及び／または時間にわたって再発について監視されることができる。系統的欠陥及び／または潜在的な系統的欠陥を監視することはここに記述されるどんな方法のどんな結果を用いて実施してもよい。
さらに、系統的欠陥及び／または潜在的な系統的欠陥を監視することは統計的工程制御（ＳＰＣ）の方法に似たやり方で実施することができる。例えば、系統的欠陥、潜在的な系統的欠陥、任意の欠陥、またはそれらのいくつかの組み合わせを監視することは異なるＳＰＣの方法及び／または演算手順が異なる種類の欠陥について用いられる歩留まりに基づくＳＰＣのために用いることができる。一つのそのような例では、ＳＰＣのパラメータは異なる種類の欠陥を監視するために用いることができ、ＳＰＣのパラメータはここに記述されるように決められる、異なる種類の欠陥の潜在的な歩留まりへの影響に基づいて決めるまたは選ぶことができる。このやり方では、異なる種類の欠陥はＳＰＣのために同時に、しかし異なるＳＰＣのパラメータとともに監視することができる。もう一つの実施例では、検査によって検出される欠陥の部分集合のみをＳＰＣのために用いることができる。例えば、邪魔でない系統的及び／または潜在的に系統的欠陥のみをその工程が設計に基づく工程の限界性について監視されるようにＳＰＣの目的のために監視することができる。一つの追加の例では、潜在的に歩留まりに大きな影響を与えると決められる系統的欠陥のみをこれらの欠陥の変更によってもたらされる製造の歩留まりの変化が比較的早く正確に検出できるようにＳＰＣのために監視することができる。さらに、系統的欠陥の群れと任意の欠陥の歩留まりへの影響を予測するために異なる方法を用いることは歩留まりに関する問題のより正確な予想、監視、そして制御を有利に提供することができる。このやり方では、その方法は加工の歩留まりを監視し向上させるために用いることができる装置の加工についての情報（例えば、時間にわたる系統的欠陥の増加、時間にわたる系統的欠陥の減少、時間にわたる系統的欠陥の変化など）をもたらすことができる。
一つの実施例では、その方法はパターンに基づく欠陥（例えば、系統的欠陥）の原因を決めることを含むことができる。例えば、もしも一つ以上のパターンに基づく欠陥の群れが主要であるならば、その方法は同じ層と同じ装置についての他のウエハーについての一列に並ぶ検査のデータ及び／または電気的検査のデータを得ることを含むことができる。例えば、一列に並ぶ検査のデータ及び／または電気的検査のデータは約百から約千の他のウエハーについて得ることができる。このデータは欠陥データベースまたは加工データベースのような記憶媒体から得ることができる。もしもそのようなデータが入手できなければ、その方法は系統的欠陥が検出され検査されたウエハー上で実施された工程においてすでに処理された（または他のウエハーの処理中）ウエハーの検査によるそのような情報を生成することを含むことができる。
その方法はまたここに記述されるように実施される、追加のウエハー上で検出される欠陥のパターンに基づく区分けを実施することを含むことができる。その方法はパターンに基づく欠陥の群れが追加のウエハーについて主要であるかどうかを決めることを含むことができる。もしも追加のウエハーが主要なパターンに基づく欠陥の共通性を示すならば、その方法はそのウエハーが共通の装置（または工程の道具）によって処理されたかどうかを決めることを含むことができる。このやり方では、その方法は装置の共通性の分析を実施することができる。その方法は主要なパターンに基づく欠陥の群れが特定の装置、特定の加圧室（例えば、それらのパラメータが何かの理由でずれてしまった装置や加圧室）、または特定の経路工程（例えば、装置と複数の工程の統合の問題）と相関するかどうかを決めることを含むことができる。もしも主要なパターンに基づく欠陥の群れが特定の装置または特定の加圧室と相関するならば、そのパターンに基づく欠陥の群れの原因は分離され多分同定される。その方法は関心のある群れについて空間的な特性があるかどうかを決めるためにデータを積層することを含むことができる。空間的な特性は工程に、ＯＰＣにまたは設計に関連する系統的問題、またはそれらの組み合わせの原因を絞るまたは決めるために有用であることがある。
もしも主要なパターンに基づく欠陥の群れが特定の装置または特定の加圧室と相関付けができないならば、その方法はその欠陥を他の工程因子との相関付けを試みるためにデータを採掘することを実施することを含むことができる。データを採掘することは欠陥と設計データのどんな情報にもそして加工のデータベースのような一つ以上の記憶媒体に保存される装置の加工の間に生成されるどんな情報にも基づいて当技術分野に既知のどんな適切なやり方ででも実施してよい。もしも一つ以上の工程因子と欠陥の間の比較的強い相関が同定されるならば、欠陥と相関する工程因子は欠陥の原因として同定されることができる。もしも一つ以上の工程因子と欠陥の間の比較的強い相関が同定されることができないならば、その方法は潜在的なＰＯＩのための設計の任意のパターン探索を実施することとパターンに依存する欠陥の原因が同定されることができるように新しい一列に並ぶホット・スポットの監視を設定することとを含むことができる。しかし、もしも工程因子が除外されるならば、次には工程そのものまたは設計そのものが評価されるべきであり、必要とあれば、問題を縮小するまたは除外するために調整されるべきである可能性が高い。さらに、系統的な欠陥の属性と工程窓の位置付けの結果とを比較することにより、可能性のある原因と根本原因について推測することができる。
その方法はデータの縮小を実行するために系統的及び／または潜在的に系統的欠陥についての情報を用いることができる。例えば、一つのＰＯＩを求めてのダイ全体のパターンに基づく検索によってまたは電気的機能試験とリソグラフィーＰＷＱの結果のような経験的な技術から生成される５０，０００から２００，０００より多いホット・スポットがあることがある。従って、このデータを意味のある適時のやり方で処理し分析するために、データ縮小技術がデータに適用できる。一つのそのような例では、パターンに基づくホット・スポットについては、その方法はホット・スポットを“似ている”群れに区分けすることを含むことができる。例えば、各々の群れは設計データにおいて少なくとも類似するパターンに隣接して位置する及び／または少なくとも類似する一つ以上の属性を持つ設計データに隣接して位置するホット・スポットを含むことができる（例えば、設計の比較的低い密度のパターンの区域に位置するホット・スポットは一つの群れに区分けできる）。そのようにして、その方法は設計の前後関係及び／または設計の属性に基づいてホット・スポットを区分けすることを含むことができる。一つの追加の実施例では、ＰＷＱのような経験的な技術については、その方法は再検討の標本抽出が実施される欠陥の母集団から歩留まりへの影響が殆んどない設計の位置（コールド・スポット）に隣接する欠陥を取り除くことを含むことができる。上記のデータ縮小を実施することにより、より良い（例えば、より歩留まりに関連する）再検討標本がさらにここに記述されるように縮小したデータを用いて生成されることができる。
ここに記述される方法と装置は検査結果の設計にと歩留まりに基づく後処理（装置上でまたは装置なしで実施される）と組み合わせてＣＢＩを含むことができる。例えば、邪魔な、系統的な、そして任意の欠陥が同定された後、欠陥はあるやり方で管理することができる（例えば、欠陥の管理機（ＤＯ）または一列に並ぶ欠陥の管理機（ｉＤＯ））．一つの例では、その結果はデータベースのようなデータ構造に保存される。もう一つの例では、上記のように、設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データの部分に基づいて欠陥が群れに区分けされた後、群れの中の欠陥は設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データの一つ以上の属性、欠陥の一つ以上の属性、またはそれらのいくつかの組み合わせに基づいてさらに分けることができる。欠陥はｉＤＯを用いて設計データの一つ以上の属性及び／または欠陥の一つ以上の属性に基づいてさらに分けることができる。このやり方では、設計に基づく区分けはここに記述される実施例においてｉＤＯと組み合わせて用いることができる。特に、設計に基づく区分けの出力はｉＤＯへの入力であることができる。
設計データに基づいて群れに区分けされる欠陥をさらに分けるために用いられる設計データの一つ以上の属性は、それらに限定されないが、設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データの中のパターンまたは構造の一つ以上の属性、設計データ領域での欠陥の位置に隣接するパターンの密度、欠陥が位置付けられる機能ブロック、そして装置の一つ以上の属性（例えば、ｎ−ＭＯＳまたはｐ−ＭＯＳ）を含む。区分けされる欠陥をさらに分けるために用いられる欠陥の一つ以上の属性は、それらに限定されないが、大きさ、形状、明るさ、コントラスト、偏光、そして構造を含む。
設計に基づく区分けとｉＤＯの結果は棒グラフに表わすことができる。棒グラフは欠陥が検出された設計データのパターンに対する欠陥の総数とパターンの関数としての群れの下位集団内の欠陥の数を表わすことができる。上記のようにｉＤＯと組み合わせて設計に基づく区分けを用いることは、欠陥が区分けされた群れの優先順位を付けるため、及び／または設計データになされるべき変更を同定しできる限り優先順位を付けるため、任意と系統的の欠陥を分けるために用いることができる（例えば、ここにさらに記述されるように、欠陥の群れの歩留まりへの潜在的な影響を用いて）。特に、系統的と任意の欠陥を分けるために設計に基づく区分けがもたらす重要性は系統的（そしてできる限り任意の）欠陥のさらなる分割のためにｉＤＯを用いることにより増大することがある。さらに、系統的と任意の欠陥を分けるために設計に基づく区分けがもたらす重要性は系統的（そしてできる限り任意の）欠陥のさらなる分割のために多分ｉＤＯと組み合わせて歩留まりへの関連性を用いることにより増大することがある。
このやり方では、系統的欠陥の集団と任意の欠陥の集団は別に処理することができる（例えば、系統的欠陥の集団と任意の欠陥の集団は独立に標本を抽出することができる）。系統的と任意の欠陥についての異なる集団または異なる情報は系統的欠陥と任意の欠陥についての別の結果を生成するために用いることができる。例えば、系統的と任意の欠陥は自動的に及び／または使用者によって処理できる異なる棒グラフまたは他のグラフのまたは文章の表現において表わすことができる。再検討のための欠陥の標本を抽出した後、系統的欠陥は、そして随意にはいくらかの任意の欠陥は、適切な再検討装置を用いて再検討される（例えば、比較的高倍率の光学的再検討装置またはＳＥＭ）。欠陥の再検討の結果は系統的と任意の欠陥の両方の欠陥密度を規格化するために用いることができる。
ここに記述される方法と装置は使用者に多くの利点をもたらす。例えば、その方法と装置は効率的な基本的歩留まりの向上、より良い脱線の検知、改良された再検討装置の効率、さらに効率のよい根本原因の検知、そして改良された知識の保持をもたらす。さらに、ここに記述される実施例の結果はその結果の利用者にとって有用な様々な他の種類の情報を含むことができる（例えば、装置製造者の消費者）。そのような他の種類の情報は工程の道具の所有者、設計者、統合技術者などを含むことができる。
さらに、９０ｎｍ設計基準とそれを超えるものでの５０％を超える歩留まりの損失は系統的問題によってもたらされるであろうと推測されている。そのようにして、系統的な歩留まりの問題は９０ｎｍ設計基準で重要であり９０ｎｍより小さい設計基準では主要である。従って、上記のように系統的欠陥を邪魔な欠陥と任意の欠陥から分けることはこれらの系統的欠陥のよりよい評価、分析、そして制御を可能にする。さらに、系統的欠陥の位置は設計データの機能ブロックの位置と比較することができる。このやり方では、系統的欠陥は一つ以上の機能ブロックと相関することがあり、この情報はＳ／Ｎを改善するために用いることができる。特に、その方法はＳ／Ｎを改善するために欠陥が位置付けされる機能ブロックに基づいて欠陥を分けることを含むことができる。同様に、その方法は設計データが設計によって組織される区域の階層に基づいて欠陥を分けることを含むことができる。従って、Ｓ／Ｎを改善するためには、群れに分けられる欠陥及び／またはＤＢＣが割り当てられた欠陥は欠陥が位置付けされる（例えば、記憶または論理）機能ブロック（または階層の任意の位置）に基づいて分けることができる。ここに記述される実施例において用いられる設計データの部分はどんな区域の構造または区域の階層にも対応することができる。
機能ブロック当たりの欠陥の百分率はここに記述される方法で決められる。このやり方では、設計の問題を含む機能ブロックは各々の機能ブロックで検出される及び／または機能ブロックに対応する群れに区分けされる欠陥の百分率に基づいて同定されることができる。機能ブロックに位置する欠陥についての追加の情報は各々のブロックでの設計の問題を同定するために用いることができる。上記の情報はまたどれだけ多くの欠陥が修正によって除外できるかに基づいて修正のために設計の問題を選ぶ及び／またはそれに優先順位を付けるために用いることができる。例えば、もしも約７０％の欠陥が設計の四つの異なる機能ブロックでの四つの設計の問題によってもたらされることがきめられるとすると、これらの四つの設計の問題のみが修正のために選ばれることができる、またはこれらの四つの設計の問題はその他が修正される前に修正のために選ばれることができる（例えば、設計の問題によってもたらされる欠陥の数または百分率に基づいて設計の問題の優先順位を付けることにより）。使用者（例えば、半導体素子の設計者）は使う区域の設計の選択をすることができより少ない系統的欠陥を歴史的に示す区分の設計を用いるように選ぶことができ、そのような区域の設計についての情報はここに記述される実施例を用いて生成することができる。
もう一つの実施例では、その方法は設計データの一つ以上のＰＯＩの優先順位を付けることと優先順位を付ける工程の結果に基づいて一つ以上のＰＯＩの少なくとも一つを最適化することとを含む。一つのそのような実施例では、ＰＯＩはＰＯＩの中で検出される欠陥の数に基づいて優先順位を付けられることができる。各々のＰＯＩの中で検出される欠陥の数はＰＯＩまたはＰＯＩの一つ以上の属性をその群れに対応する設計データの部分と比較することと少なくともＰＯＩ（またはＰＯＩの属性）と類似する設計データの部分（及び／または設計データの部分の一つ以上の属性）に対応する群れの中の欠陥の数をＰＯＩに割り当てることとにより、例えば、区分けの工程の結果から決めることができる。このやり方では、最大数の欠陥が検出されたＰＯＩは最高の優先順位が割り当てられることができ、次に大きい数の欠陥が検出されたＰＯＩは二番目に高い優先順位が割り当てられることができるなどとなる。
もう一つの実施例では、その方法は歩留まりの最適化のために一つ以上の系統的欠陥の種類に優先順位を付けることを含む（例えば、工程のパラメータ、設計、ＯＰＣなど、またはそれらのいくつかの組み合わせを変えることにより）。一つのそのような実施例では、系統的欠陥の種類はＰＯＩまたはＰＯＩの群れとして分類することができ、ＰＯＩは、上記のように決めることができる、ＰＯＩ上またはその近くで検出される欠陥の数に基づいて優先順位を付けることができる。優先度はＰＯＩの中で検出される欠陥の重要性、設計でのＰＯＩの頻度、そして系統的欠陥に優先順位を付けるための工程の変更に対するＰＯＩの感度を用いることによりさらに高めることができる。
さらに、またはあるいは、ＰＯＩはここに記述されるどんな方法のどんな工程のその他の結果またはそれらの組み合わせに基づいて優先順位を付けてもよい。例えば、ＰＯＩの優先順位を付けることはＰＯＩのなかで検出される一つ以上の欠陥について欠陥の重要性の指数（ＤＣＩ）を決めることと一つ以上の欠陥についてＤＣＩに基づいてＰＯＩの優先順位を付けることとを含むことができる。ＤＣＩはここにさらに記述されるようにこの実施例において決めることができる。もう一つの例では、ＰＯＩの優先順位を付けることはＰＯＩのなかで検出される一つ以上の欠陥についてＫＰ値を決めることと一つ以上の欠陥についてＫＰ値に基づいてＰＯＩの優先順位を付けることとを含むことができる。さらにもう一つの例では、ＰＯＩはＰＯＩの中でまたは近傍で検出される欠陥の数とＰＯＩの中でまたは近傍で検出される一つ以上の欠陥についてのＤＣＩの組み合わせに基づいて優先順位を付けることができる。このやり方では、ＰＯＩの優先順位を付けることは高い欠陥性を持つＰＯＩに高い優先度が割り当てられるようにＰＯＩによって示される欠陥性に基づいてＰＯＩの優先順位を付けることを含むことができる。
さらに、ＰＯＩは多分ここに記述される他の結果と組み合わせてＰＯＩの一つ以上の属性に基づいて同定する及び／または優先順位を付けることができる。ＰＯＩの一つ以上の属性は、例えば、ＰＯＩの中の特性の大きさ、ＰＯＩの中の特性の密度、ＰＯＩに含まれる特性の種類、設計の中でのＰＯＩの位置、ＰＯＩの欠陥に対する歩留まりへの影響の受けやすさなど、またはそれらのいくつかの組み合わせを含むことができる。一つのそのような例では、欠陥により歩留まりへの影響をより受けやすいＰＯＩは欠陥により歩留まりへの影響をより受けにくいＰＯＩより高い優先度が割り当てられてよい。
さらに、ＰＯＩはＰＯＩの一つ以上の属性及び／またはここに記述される他の結果と多分組み合わせて設計の一つ以上の属性に基づいて優先順位が付けられることができる。設計の一つ以上の属性は、例えば、代理機能性、電気的接続性、電気的属性など、またはそれらのいくつかの組み合わせを含むことができる。特に、設計データでの区分は区分内に含まれるパターンを超える前後関係を持つことができる。そのような前後関係は、例えば、区分の階層、代理機能性（または非代理機能性）などを含むことができる。従って、ここに記述される実施例において用いられる一つ以上の属性は設計データ領域でのＰＯＩの位置及び／またはＰＯＩの設計データ（設計データにおいて設計データが区分について特別であれば）に基づいて決めることができる、ＰＯＩが位置する区分の前後関係を含むことができる。一つのそのような例では、設計（例えば配列でない）において代理機能性のないＰＯＩは代理機能性のある（例えば配列）ＰＯＩより高い優先度を割り当てることができる。ＰＯＩはまた区分の間の接続（例えば、経路指定または代理機能性のあるバイアス）の代理機能性に基づいて優先順位を付けることができる。設計のそのような前後関係は当技術分野に既知のどんなやり方ででも得られる及び／または決められてよい。
優先順位を付ける工程の結果に基づいて少なくとも一つのＰＯＩを最適化することはＰＯＩの特性の大きさ、ＰＯＩの中の特性の密度など、またはそれらの任意の組み合わせのようなＰＯＩの任意の一つ以上の属性を変えることを含むことができる。ＰＯＩの一つ以上の属性はＰＯＩに対応する設計データを変えることにより変えることができる。望むらくは、ＰＯＩはＰＯＩの欠陥性を少なくするために（例えば、ＰＯＩの中で検出される欠陥の数）、ＰＯＩの中で検出される欠陥の一つ以上の属性（例えば、ＤＣＩ、ＫＰなど）を変えるために、及び／またはＰＯＩが含まれる装置の歩留まりを増やすために変えられる。さらに、優先順位を付ける工程によって決められるより高い優先度を持つＰＯＩは優先順位を付ける工程によって決められるより低い優先度を持つＰＯＩのまえに変えられ最適化されることができる。このやり方では、最大の欠陥性を示す及び／または歩留まりに最大の影響を持つＰＯＩは最より低い欠陥性を示す及び／または歩留まりにより少ない影響を持つＰＯＩのまえに変えられ最適化されることができる。そのようにして、優先順位を付ける工程の結果はどのＰＯＩが歩留まりに最大の改善をもたらすために変えられ及び／または最適化されることができるのかを示し、それらのＰＯＩは他のＰＯＩの前にかえられる及び／または最適化されることができる。
この実施例は、従って、どのＰＯＩが歩留まりに最大の影響を与えるかの適時の指導なしでは、設計データ及び／または製造工程にされる変更が遅れその結果歩留まりの改善が遅れ売買を行うのに余計時間がかかることになるので設計データを変えるために以前に用いられた方法と装置より有用である。さらに、この工程で変えられるＰＯＩはここに記述される実施例において区分けされる欠陥の検出の前にウエハー上に印画される設計に含まれるＰＯＩのみを含むことができるが、ＰＯＩを最適化するために変えられるＰＯＩは複数の設計に含まれるＰＯＩを含むことができる。例えば、もしも複数の設計がＰＯＩを含むならば、優先順位付け及び／またはここに記述される方法のその他の結果に基づいて、異なる設計の中のＰＯＩは異なる設計の各々とともに加工される装置の歩留まりを増やすために変えて最適化することができる。
一つの追加の実施例では、その方法は設計データでの一つ以上のＰＯＩの優先順位をつけることと優先順位付けの工程の結果に基づいて一つ以上のＰＯＩの一つ以上のＲＥＴの特性を最適化することを含む。この実施例においてＰＯＩの優先順位をつけることは上記のように実施することができる。この工程で最適化されるＲＥＴの特性は設計に含まれるどんなＲＥＴの特性（例えば、ＯＰＣの特性）を含んでもよい。優先順位付けの工程の結果に基づいて一つ以上のＰＯＩの一つ以上のＲＥＴを最適化することはＲＥＴの特性の一つ以上の属性（例えば、ＲＥＴの特性の大きさ、ＲＥＴの特性の形状、ＰＯＩの中の特性に対するＲＥＴの特性の位置など）を変えることを含むことができる。この工程で変えられるＲＥＴの特性の一つ以上の属性は望ましくはＰＯＩの中の欠陥性を小さくする及び／または歩留まりを増やすＲＥＴの特性のどんな属性を含んでもよい。
さらに、この実施例において優先順位付けの工程の結果に基づいて一つ以上のＲＥＴの特性を最適化することは他のＰＯＩについてＲＥＴの特性を最適化する前に最高の優先度を持つと決められたＰＯＩについてＲＥＴの特性を最適化することを含むことができる。このやり方では、より高い優先度を持つＰＯＩのＲＥＴの特性はより低い優先度を持つＰＯＩのＲＥＴの特性が変えられる前に変えられることができる。このやり方では、最大の欠陥性及び／または歩留まりに最大の影響を与える欠陥性を示すＰＯＩのＲＥＴの特性がより低い欠陥性及び／または歩留まりにより少ない影響を与える欠陥性を示すＰＯＩのＲＥＴの特性が変えられる前に変えられることができる。そのようにして、優先順位付けの工程の結果はどのＰＯＩが歩留まりに最大の改良をもたらすために変える及び／または最適化できるかを示しそれらのＰＯＩのＲＥＴの特性は他のＰＯＩのＲＥＴの特性の前に変える及び／または最適化できる。
この実施例は、従って、どのＰＯＩが歩留まりに最大の影響を与えるかの適時の指導なしでは、設計データにされる変更が遅れその結果歩留まりの改善が遅れ売買を行うのに余計時間がかかることになるので設計データを変えるために以前に用いられた方法と装置より有用である。さらに、この工程で変えられるＰＯＩのＲＥＴの特性はここに記述される実施例において区分けされる欠陥の検出の前にウエハー上に印画される設計に含まれるＰＯＩのＲＥＴの特性のみを含むことができるが、変えられる及び／または最適化されるＰＯＩのＲＥＴの特性は複数の設計に含まれるＰＯＩのＲＥＴの特性を含むことができる。例えば、もしも複数の設計が同じＲＥＴの特性を持つＰＯＩを含むならば、優先順位付け及び／またはここに記述される方法のその他の結果に基づいて、異なる設計の中のＰＯＩのＲＥＴの特性は異なる設計の各々とともに加工される装置の歩留まりを増やすために変えて最適化することができる。
いくつかの実施例では、その方法は欠陥の位置についての設計データを用いて加工される装置の電気的特性を模型化することとその模型化の結果に基づいてその欠陥の位置でその欠陥のパラメータ的な関連性を決めることとを含む。このやり方では、模型化の工程の結果は欠陥のパラメータ的な関連性を決めるために用いることができる。例えば、模型化の工程の結果は欠陥が設計を用いて加工される装置の電気的パラメータを変えるのかを決めるために用いることができる。上記のようにパラメータ的な関連性が決められる欠陥は系統的欠陥であることがある。パラメータ的な関連性はここに記述される方法のどんな工程に用いてもよい。例えば、パラメータ的な関連性は、多分ここに記述される他の情報と組み合わせて（例えば、一つ以上の欠陥の属性、設計データの一つ以上の属性など）欠陥のＤＣＩを決める、ここに記述されるようにＰＯＩの優先順位を付けるなどのために用いることができる。
この実施例において装置の電気的特性を模型化することは当技術分野に既知のどんな適切な方法または装置を用いて実施してもよい。模型化される装置の電気的特性は装置のどんな電気的特性を含んでもよい。欠陥のパラメータ的な関連性は模型化される電気的特性と設計される通りの電気的特性を用いて決めることができる。例えば、模型化される電気的特性は欠陥がどの程度電気的特性を変えるかを決めるために設計される通りの電気的特性と比べることができる。パラメータ的な関連性は次に欠陥が電気的特性を変える程度に基づいて決められることができる（例えば、大きな程度に電気的特性を変える欠陥はより小さな程度に電気的特性を変える欠陥よりパラメータ的に関連性が多い）。パラメータ的な関連性は模型化される電気的特性と装置の電気的特性の範囲を用いて同様に決めることができる。例えば、模型化される電気的特性はこの範囲と比べることができ、どこで模型化される電気的特性がこの範囲の内側または外側になるかはパラメータ的な関連性を決めるために用いることができる。一つのそのような例では、もしも模型化される電気的特性が許容範囲に近いまたは外側にあるならば、模型化される電気的特性が許容範囲の内側にある場合よりパラメータ的に関連性が多いと決めることができる。パラメータ的な関連性はまたそれらに限定されないが、模倣、光学的検査の結果、欠陥の再検討の結果、電気的試験の結果、またはそれらのいくつかの組み合わせに少なくとも部分的に基づいて決めることができる。
一つの実施例では、その方法は系統的欠陥と潜在的な系統的欠陥についてまたはそれらに付随して決められるパラメータ的な関連性に基づいて系統的欠陥と潜在的な系統的欠陥に優先度を割り当てることを含む。例えば、ホット・スポットの優先度または重要性はパラメータ的な関連性に基づいて順位付けされることができる。パラメータ的な関連性はどのようにどれだけホット・スポットにある欠陥が装置の電気的パラメータに影響するかを決めることができる。
パラメータ的な関連性はまた装置についてパラメータ的な問題（例えば、歩留まりの損失）を起こす可能性がより強い欠陥を分けるまたはそれらに優先順位を付けるために用いることができる。例えば、電気的試験の結果または抵抗、静電容量、計時などのような装置の電気的特性についての他の情報はどの欠陥が装置の電気的特性に影響しどれが影響しないのかを決めるために設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データの一つ以上の属性及び／または欠陥の一つ以上の属性と組み合わせて用いることができる。電気的試験の結果または電気的特性についての他の情報はその方法（例えば、模倣）によって決めることができるまたは他の情報源（例えばネットリストの情報）から得ることができる。このやり方では、パラメータ的な問題を起こす可能性がより強い欠陥はパラメータ的な問題を起こす可能性がより弱いまたは殆んどない欠陥から分けることができる。そのようにして、装置の配置の構成または物質的属性のみに影響する欠陥は装置が本来の目的の通りに機能できるかどうかに影響する欠陥から分けることができる。さらに、装置の電気的試験の結果または電気的特性についての他の情報は設計データの一つ以上の属性及び／または欠陥の一つ以上の属性と組み合わせて電気的な欠陥を重大なパラメータ的欠陥（例えば、装置の電気的特性に著しく影響する可能性のある電気的欠陥）と重大でないパラメータ的欠陥（例えば、装置の電気的特性に著しく影響しない可能性が大きい電気的欠陥）とに分けることができる。
いくつかの実施例では、その方法は欠陥のＤＣＩを決めることを含む（例えば、一つ以上の欠陥）。ＤＣＩは設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データの一つ以上の属性、欠陥の一つ以上の属性、またはそれらのいくつかの組み合わせに基づいて決めることができる。例えば、設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データの一つ以上の属性、欠陥の一つ以上の属性、またはそれらのいくつかの組み合わせは設計に基づく欠陥の潜在的な歩留まりへの影響を決めるために用いることができそれによって欠陥のデータの価値が増えることになる。一つの特別な例では、ＤＣＩは欠陥が電気的な故障を引き起こす確率を決めるために欠陥の大きさと設計データでの欠陥の位置を用いることにより決めることができる。ＤＣＩは次に欠陥の歩留まりとの関連性を示すために用いることができる。特に、欠陥の大きさは欠陥がダイを台無しにするまたはウエハー上で加工されている装置の一つ以上の電気的属性を変える可能性を決めるために用いることができる。例えば、欠陥の大きさが大きくなるに従って、欠陥がダイを台無しにするまたは装置の一つ以上の電気的属性を変える可能性もまた増大する。従って、欠陥の大きさとパターンの複雑さに関数として欠陥がダイを台無しにするまたは装置の一つ以上の電気的属性を変える可能性を記述する関係は各々のウエハー上の各々の欠陥の相対的な危険性を決めるために用いることができる。各々の欠陥の相対的な危険性は検査の直ぐ後にきめることができそれによって相対的な危険性に基づいてより良い判断をすることが可能となる。
あるいは、ＤＣＩは、欠陥についてＤＣＩを決めるために用いることができる、欠陥がダイを台無しにするまたは装置の一つ以上の電気的属性を変える確率を異なる欠陥の大きさと多分欠陥の異なる種類（多分ダイ全体にわたって）についてきめることを含む統計的な方法を用いて決めることができる。例えば、一つの実施例では、その方法は設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データの一つ以上の属性、欠陥の一つ以上の属性（欠陥の大きさのような）、欠陥の検出に用いられる検査装置によって報告される欠陥の位置、検査装置の座標の不正確さ、またはそれらのいくつかの組み合わせに基づいて一つ以上の欠陥が設計データについて加工される装置の中で一つ以上の電気的故障を引き起こす確率を決めることとその確率に基づいて一つ以上の欠陥のＤＣＩを決めることとを含む。その確率は当技術分野に既知のどんな適切な統計的な方法を用いてこのやり方で決められてもよい。
欠陥についてのＤＣＩは欠陥が再検査のために選ばれる標本の抽出のためのようなここに記述される実施例において多くのやり方で用いることができる。特に、各々の欠陥の分類または欠陥の群れについて、ＤＣＩは一般に分類される欠陥または一般に区分けされる欠陥の任意の標本抽出を実施する代わりに同じ分類の欠陥または同じ群れに区分けされる欠陥の標本抽出をするために用いることができる。標本抽出をするためにＤＣＩを用いるとき、ＤＣＩの分布はどの欠陥がダイを台無しにするまたは装置の一つ以上の電気的属性を変えるより高い確率を持つかを決めるために用いることができ、ダイを台無しにするまたは装置の一つ以上の電気的属性を変えるより高い確率を持つ欠陥はより重く標本抽出をすることができる。そのようにして、歩留まりに影響する確率がより高い欠陥はより重く標本抽出することができ、それが、従って、歩留まりに影響する確率がより高い欠陥を同定し分類するために特に有用な欠陥の再検討の結果を生み出すことができる。ＤＣＩは潜在的に系統的なそして系統的な欠陥だけでなく任意の欠陥を標本抽出するためにも用いることができる。
いくつかの実施例では、電気的故障の密度地図上の高密度地区を決めることを含む。故障の密度地図は不合格の試験鎖または不合格のフリップ・フロップ（走査に基づく試験の種類の構造的な試験によって検出される）の“論理的ビットマップ”または物理的な変換を生成することにより作ることができる。走査に基づく試験によって見つかる全ての不合格な線または区域は試験中のダイ（ＤＵＴ）の画像表現上でのように示すことができる。用語“論理的ビットマップ”と“ビットマップ”はここに相互交換可能なように用いられる。同じ層の異なるダイについての論理的ビットマップと設計はダイ上の各々の点での故障の数を示すために積層する（つまり重ね合わせる）ことができこれにより故障の密度地図ができる。既定値より大きい頻度で故障の密度地図に現れる欠陥は系統的欠陥であると考えることができる。ダイの座標領域でホット・スポットに隣接して見つかる欠陥は歩留まりに影響する系統的欠陥または系統的な候補と考えることができる。
いくつかの実施例では、電気的検査工程の結果（例えばビットマップ）は電気的欠陥の原因が一列に並ぶ検査の結果から決めることができるかどうかを決めるために一列に並ぶ検査の結果からの情報を用いて分析することができる。一列に並ぶ検査の結果と電気的検査の結果を相関付けるために、ここに記述されるように異なる検査の結果をお互いに位置合わせすることができる。さらに、異なる検査の結果は最初に設計データと位置合わせすることができ、次に異なる検査の結果をお互いに位置合わせすることができる。
その方法はまた一列に並ぶ検査のデータと設計データに基づいてビットマップでの電気的欠陥の原因を決めることを含むことができる。さらに、異なる故障の種類とそれらの候補の位置または経路はいくつの電気的欠陥が物理的欠陥と重なり合うかを決めるために分析することができる。これらの‘当たり’は物理的欠陥が電気的欠陥に寄与することの証拠となる。このやり方では、故障の種類についての当たりの割合は一つの報告される物理的欠陥に対応するその種類の故障の数をその種類の故障の数で割ったものとして決めることができる。当たりの割合はその故障の種類が報告される物理的欠陥と相関する傾向があるかどうかを決めるために評価することができる。さらに、当たりの割合と物理的欠陥の一列に並ぶ検査の結果はいくつの同じ種類の物理的欠陥が電気的故障を引き起こすのかを決めるために用いることができる。このやり方では、電気的故障を引き起こす同じ種類の欠陥の数は欠陥の歩留まりへの重要性の統計的な予想を立てるために用いることができる。
物理的欠陥についての追加の情報はまたビットの故障の原因を決めるために用いることができる。そのような情報は、それらに限定されないが、ビットの故障の位置に対応する物理的欠陥の画像、物理的欠陥の分類の結果、物理的欠陥の区分けの結果、またはそれらのいくつかの組み合わせを含むことができ、それらはビットの故障が位置付けされる全部のダイのビットマップの画像、複数のダイ（例えば、ダイにわたる電気的故障の反復性を示すため）のビットマップの画像の積層（つまり、重ね合わせ）を示す画像、ビットマップのパレート図、そしてビットマップの結果についての詳細な情報(例えば、表または目録でのデータ)と組み合わせて用いることができる。
いくつかの実施例では、その方法は欠陥が検出されなかったまたは台無しにしないまたは重要でない欠陥が検出されたホット・スポットを同定するために欠陥推移表（ＤＴＴ）の手順を用いることを含むことができる。通常はＤＴＴの行は異なる欠陥についての検査結果を含み、ＤＴＴの異なる列は異なる時に実施される検査によってつくられる検査結果を含む。検査結果は列にわたって時系列で整理することができる。このやり方では、その表はどの欠陥が半導体の製造工程の間に異なる層で再検出されたかを示す。その表はまた異なる層で検出される欠陥についての追加の情報を含むまたはそれの読み出し（例えば、それへのリンク）を提供することができる。このやり方では、欠陥の画像のような追加の情報は欠陥が異なる層で変わったかどうかそしてどのように変わったかを決めるために用いることができる。
一つの追加の実施例では、その方法は設計データの一つ以上の属性、欠陥の一つ以上の属性、またはそれらのいくつかの組み合わせに基づいて一つ以上の欠陥のＫＰ値を決めることを含む。同様に、その方法は一つ以上の群れに対応する設計データの一つ以上の属性、一つ以上の群れの欠陥の一つ以上の属性、またはそれらのいくつかの組み合わせに基づいて一つ以上の群れの欠陥のＫＰ値を決めることを含む。系統的欠陥についてのＫＰ値は歩留まりの割合のような系統的欠陥の追加の属性を決めるために用いることができる。さらに、ＫＰ値はここに記述される追加の工程を実施するために用いることができる。例えば、系統的欠陥についてのＫＰ値はどの欠陥が再検討のために選ばれるかを決めるために用いることができる。特に、比較的高いＫＰ値を持つ系統的欠陥は再検討のために選ぶことができる。さらに、その方法は系統的欠陥についてのＫＰ値を監視することともしもそのＫＰ値が既定のＫＰ値を超えたら出力信号を生成することとを含むことができる。その出力信号は自動的な報告、目に見える出力信号、耳に聞こえる出力信号、または使用者にその工程についての潜在的な問題を警告するために用いることができるいくつかのその他の出力信号でもよい。このやり方では、出力信号は警報信号であってよい。
ここにさらに記述されるように、ここに記述される方法と装置の一つの長所は多くの異なる情報源からの情報が読みだされ相関付けられ、保存され、表示され、及び／または一緒に処理されることができることである。そのような情報は、それらに限定されないが、ＧＤＳファイルの情報、ウエハー上で実施される工程についての情報（それらは通常ＷＩＰデータと参照されることができそしてそれらは加工の製造実行装置（ＭＥＳ）データベースのような情報源から得ることができる）、一列に並んだ検査の結果、一列に並んだ計測または測定の結果、電気試験の結果、そして行末の歩留まりの情報を含むことができる。そのような情報は系統的欠陥についての歩留まりに関連した情報を決めるために用いることができる。さらに系統的欠陥について決められる歩留まりの割合または他の歩留まりに関連した情報は歩留まりに関する前後関係を系統的欠陥に割り当てるために用いることができる。一つの実施例では、設計の前後関係に基づいて欠陥を分類する代わりに、系統的欠陥は歩留まりを制限する前後関係に基づいて分類することができる。
ここにさらに記述されるように、系統的欠陥についてのホット・スポットに基づく検査は検出される系統的欠陥とその系統的欠陥に対応する設計の前後関係を含む検査結果をつくる。このやり方では、設計データでの限界に近い特性は同定されＳＰＣの応用のために用いることができる。例えば、ＳＰＣは設計データでの限界に近い特性の位置を監視することによって実施されることができる、なぜならこれらの特性は工程が工程の限界の外側にずれるときに最初に機能しなくなる傾向があるからである。従って、ＳＰＣは設計の全ての特性の代わりに設計の最も重要な特性を含む設計の全ての特性の部分集合を監視することにより速く実施することができ工程での変化に最も感度の高い設計の特性がＳＰＣの間に監視されるのでＳＰＣはより速く工程でのずれを検出できる。同様に、限界に近い特性の情報はＣＤ測定工程のような計測工程についての方策をつくるために用いることができる。ＣＤ測定工程は当技術分野に既知のどんな適切なＣＤ測定工程を含んでもよい（例えば、ＣＤＳＥＭ、光波散乱ＣＤ測定など）。ＣＤ測定工程のための方策をつくることは工程の間ＣＤ測定が実施されるウエハー上の位置（例えば、限界に近い特性が印画される位置）を決めることを含む事ができる。さらに、ＣＤ測定が実施されるウエハー上の位置で得られるＢＦ画像のようなウエハーの検査結果は測定のためにウエハー上のその位置に動くようにその結果が測定装置によって用いられることができるように方策とともに提供されるまたは測定装置に提供されることができる。
しかし、試験データの追加とともに、系統的欠陥に対応する設計の部分は半導体製造工程の歩留まりの見込みと系統的欠陥のＫＰとに相関付けることができる。一つのそのような実施例では、検査装置、またはここに記述されるその他の装置は各々の個々のダイが産出する見込みとどの欠陥が歩留まりに影響するかのような系統的欠陥についての歩留まりの計算結果を作ることができる。系統的欠陥のＫＰはまたＳＰＣの応用のために用いることができる。例えば、各々のダイが産出する見込みとどの欠陥が歩留まりに影響するかはＳＰＣの監視の応用と再検討の標本抽出を改善するために用いることができる。このやり方では、ＳＰＣは前後関係に基づく歩留まりに基づいて実施することができる。さらに、改善されるＳＰＣの監視と再検討の標本抽出は根本原因の分析と基線の削減を向上する可能性がある。
一つのさらなる実施例では、その方法は時間をかけて欠陥の群れについてＫＰ値を監視することとその監視に基づいて欠陥の群れの重要性をきめることとを含む。例えば、時間とともに、ＫＰ値が更新され続けるに従って、低いＫＰ値を持つホット・スポットは除外されるまたは条件付きホット・スポット、弱点、またはコールド・スポットへと格下げされることができる。このやり方では、同定される潜在的なホット・スポットには低いまたは零のＫＰ値が割り当てられることができる。もう一つの実施例では、その方法は設計データに付随する電気的故障密度に基づいて欠陥の群れのＫＰ値を決めることを含む。このやり方では、電気的故障密度の地図上で比較的高い故障密度の区域と重ならないと決められるホット・スポットはＫＰで格下げされ随意にホット・スポットのデータベース及び／またはそれらの付随する検査の方策から除外することができる。
一つの実施例では、その方法は設計データでの一つ以上のＰＯＩについてＫＰ値を監視することともしも一つ以上の群れに区分けされる欠陥の位置に隣接する設計データの部分が一つ以上のＰＯＩに対応するならば一つ以上のＰＯＩについてのＫＰ値を一つ以上の群れに割り当てることを含む。例えば、設計データでの一つ以上のＰＯＩについてＫＰ値を監視することは電気的故障、電気的故障の密度、電気的故障のその他の属性、または時間にわたり一つ以上のＰＯＩについて決められるそれらのいくつかの組み合わせそして時間にわたり一つ以上のＰＯＩについて得られる検査結果に基づいて実施することができる。電気的故障、電気的故障の密度、電気的故障のその他の属性は当技術分野に既知のどんな適切な方法または装置を用いて決めてもよい。その検査結果はここに記述されるように得ることができる。ＫＰ値を監視することはこの実施例における方法により実施されるが、ＫＰ値を監視することは異なる方法または装置により実施されてもよく、上記の割り当ての工程はその方法により実施されてもよい。さらに、ＫＰ値を監視することは区分けの方法を実施する前に設定段階の間に実施してもよくこれにより検査とＫＰ値を欠陥の一つ以上の群れに割り当てることの間の時間を縮小できる。一つ以上のＰＯＩについてのＫＰ値を欠陥の一つ以上の群れに割り当てることは一つ以上の群れに区分けされる少なくともいくつかの欠陥の位置に隣接する設計データを一つ以上のＰＯＩに対応する設計データの部分と比較することを含むことができる。もしも群れの中の少なくともいくつかの欠陥の位置に隣接する設計データの部分が一つのＰＯＩに対応する設計データの部分と、これは比較の工程の結果に基づいて決められることができるが、少なくとも類似するならば、そのＰＯＩに対応するＫＰ値はその群れの中の欠陥（例えば、欠陥の全て）に割り当てることができる。
ここに記述される方法はホット・スポットに対して感度の高い（例えば、ホット・スポットに対して高い信号と低い雑音を持つ）一つ以上の診断または修復工程のための情報を生成することを含むことができる。その情報はホット・スポットについての一つ以上の診断または修復工程を自動化するまたは最適化するために用いることができる。一つ以上の工程はホット・スポットの検証と分析、新たな学習を得ること、非作業区域と邪魔な欠陥のフィルターを最適化すること、報告すること、そして設計と工程の限界性を区別することのために用いることができる。このやり方では、その方法はウエハーの検査、レチクルの検査、光学的検査、巨視的欠陥の検査、電子ビーム検査、光学的欠陥再検査、ＳＥＭ欠陥再検査、偏光分析法とＣＤＳＥＭのような計測工程、欠陥分析工程、ＦＩＢとＦＡ工程、そして欠陥修理工程のような診断または修復工程のための方策をつくるために用いることができる。
いくつかの実施例では、その方法は設計データでの一つ以上のＰＯＩの優先順位を付けることとその優先順位付け工程の結果に基づいてその設計データが印画されるウエハー上で実施される一つ以上の工程を最適化することとを含む。一つ以上のＰＯＩの優先順位を付けることはここに記述されるように記述される。一つ以上の工程を最適化することはここに記述されるように記述される。この実施例において一つ以上の工程を最適化することは焦点、露光量、露光装置、レジスト、露光後の焼き（ＰＥＢ）時間、ＰＥＢ温度、エッチング時間、エッチングのガスの混合、エッチング装置、蒸着装置、蒸着時間などのような一つ以上の工程の一つ以上のパラメータのどれかを変えることを含むことができる。望ましくは、工程のパラメータはＰＯＩの欠陥性を縮小するように（例えば、ＰＯＩの中で検出される欠陥の数）、ＰＯＩの中で検出される欠陥の一つ以上の属性（例えば、ＤＣＩ，ＫＰなど）を変えるように、及び／またはそのＰＯＩが含まれる装置の歩留まりが増加するように変えられる。
さらに、一つ以上の工程の一つ以上のパラメータは優先順位付けの工程によって決められる最高の優先順位を持つＰＯＩまたは優先順位付けの工程によって決められる比較的高い優先順位を持つＰＯＩのみについて最適化することができる。このやり方では、一つ以上の工程の一つ以上のパラメータは最大の欠陥性を示す及び／または歩留まりへの最大の影響を持つＰＯＩ基づいて変える及び／または最適化することができる。そのようにして、優先順位付けの工程の結果はどのＰＯＩが歩留まりへの最大の改善をもたらすために一つ以上の工程の一つ以上のパラメータを変えるべき及び／または最適化すべきかを指示する。
この実施例は、従って、どのＰＯＩが歩留まりに最大の影響を与えるかの適時の指導なしでは、歩留まりまたは安定性に対して工程を最適化する有利な機会が同定されないまたは適時に用いられなくなりその結果売買を行うまでに余計時間がかかり工程の最適化の効率が悪くなるので工程を変える及び／または最適化するために以前に用いられた方法と装置より有用である。
さらに、この工程で変えられる及び／または最適化される工程はここに記述される実施例において区分けされる欠陥の検出の前にウエハー上に設計データのＰＯＩを印画するために用いられた工程のみを含むことができるが、変えられる及び／または最適化される一つ以上の工程はＰＯＩをやはり持つ他の設計データを印画するために用いられる他のどんな工程を含んでもよい。例えば、もしも複数の設計がＰＯＩを含むならば、優先順位付け及び／またはここに記述される方法のその他の結果に基づいて、複数の設計を印画するために用いられる一つ以上の工程は異なる設計の各々を持って加工される装置の歩留まりを結果的に増加するために変えるそして最適化することができる。
もう一つの実施例では、その方法は区分けの工程の結果及び／またはここに記述されるどんな方法のその他の工程のどんな結果に基づいてウエハー上で実施されるまたはウエハー上でこれから実施される工程の一つ以上のパラメータを変えることを含む。その工程はＣＭＰ、蒸着（電気的−化学的蒸着、原子層蒸着、化学的蒸気蒸着、物理的蒸気蒸着）、リソグラフィー、エッチング、イオン注入、そして洗浄のような当技術分野に既知のどんな工程を含んでもよい。一つ以上のパラメータは一つ以上の群れに区分けされる欠陥をウエハーの引き続く処理の後ウエハー上で減らすことができるまたは他のウエハーの処理の後ウエハー上で減らすことができるように区分けの結果に基づいて変えることができる。
例えば、もしも検査の前に一つのエッチング工程がウエハー上で実施されるならば、望ましくはその変えられたパラメータを持つエッチング工程で処理された他のウエハーが一つ以上の群れでより少ない欠陥、比較的高いＤＣＩを持つより少ない欠陥、比較的高いＫＰ値を持つより少ない欠陥など、またはそれらのいくつかの組み合わせを示すようにエッチング工程の一つ以上のパラメータはフィードバック制御技術を用いて変えることができる。そのようなパラメータの変更は欠陥の群れの優先順位付けとＤＣＩとＫＰ値のようなここに記述される他の情報とに基づいて実施することができる。このやり方では、工程は歩留まりに最も大きく影響する欠陥の群れに基づいて変えることができる。
もう一つの実施例では、もしも検査の前に一つのエッチング工程がウエハー上で実施されるならば、望ましくはその変えられたパラメータを持ってエッチング後工程がウエハー上で実施され、そのウエハーが一つ以上の群れでより少ない欠陥、比較的高いＤＣＩを持つより少ない欠陥、比較的高いＫＰ値を持つより少ない欠陥など、またはそれらのいくつかの組み合わせを示すようにエッチング後工程の一つ以上のパラメータはフィードフォワード制御技術を用いて変えることができる。エッチング後工程または他の工程のパラメータはさらに上記のように変えることができる。
上記のように工程の一つ以上のパラメータを変えることはどのように一つ以上のパラメータを変えるべきかを決めることとその工程を実施するのに用いられる方策になかで一つ以上のパラメータを変えることとを含むことができる。そのような変更は、例えば、その工程を実施する処理装置に連結する加工のデータベースのまたは記憶媒体の方策に接続することとその方策に直接に変更を加えることによりここに記述される方法と装置により実施することができる。
あるいは、上記のように工程の一つ以上のパラメータを変えることはどのように一つ以上のパラメータを変えるべきかを決めることとその工程を実施するために用いられる一つ以上のパラメータの値を変えるために用いられる他の方法または装置（例えば、その工程を実施する処理の装置に連結する加工のデータベースまたは処理装置）に一つ以上のパラメータの値を送ることとを含むことができる。変えられるべき一つ以上のパラメータの値もまたその工程を他の方法または装置によって変えることができるように方策の識別、処理の装置の識別、一つ以上のパラメータを変えるための命令などのような他の情報とともに送ることができる。
一つの実施例では、その方法は区分けの工程の結果に基づいてウエハーの検査のための工程を変えることを含む。ウエハーの検査のための工程はここに記述されるどんな区分けの結果に基づいてもこの実施例において変えることができる。さらに、ウエハーの検査のための工程のどんなパラメータもこの実施例において変えることができる。例えば、区分けの工程の結果に基づいて変えることができるウエハーの検査のための工程の一つ以上のパラメータは、これらに限定されないが、作業区域（またはあるいは非作業区域）、感度、一列に並ぶ区分け工程、ウエハーが検査される検査区域、またはそれらのいくつかの組み合わせを含むことができる。一つの特別な例では、区分けの結果は一つ以上の群れに含まれる欠陥の数を示し、その作業区域は比較的大きい数の欠陥を含む群れの欠陥の設計データ領域での位置に対応するウエハー上の位置を含むように変えることができる。もう一つの例では、ウエハーを検査する工程は区分けの工程の結果に基づいてより多くまたは異なるように検査するように変えることができる。ウエハーを検査する工程はここに記述される方法のどんな工程の結果に基づいても変えてよい。
ここに記述されるように、欠陥は検査工程により検出することができる。一つの実施例では、その方法は設計データでの一つ以上のＰＯＩが印画されるウエハー上の位置を再検討すること、再検討の結果に基づいて一つ以上のＰＯＩの位置で欠陥が検出されたかどうかを決めること、一つ以上の欠陥の捕獲率を改善するために検査工程を変えることを含む。この実施例においてその位置を再検討することは当技術分野に既知のどんな方法または装置を用いて実施してもよい。このやり方では、ウエハー上のその位置を再検討することは欠陥がＰＯＩの位置で検出されたかどうかを決めるためにＰＯＩの位置で実施することができる。一つのそのような実施例では、その方法は設計データでの一つ以上のＰＯＩの位置を同定するために任意のパターンの検索をすることと設計データでの一つ以上のＰＯＩの位置からウエハー上の一つ以上のＰＯＩの位置を決めることとを含むことができる。このやり方でＰＯＩの位置を決めることはここにされに記述されるように実施することができる。
さらに、そのようないくつかの実施例では、その方法は再検討において支援するために再検討の間に当たりありと当たりなしのＰＯＩの位置を表示することを含むことができる。そのようにして、再検討の結果はどこに欠陥は起こって検査装置によって捕獲されなかったかを決めるために用いることができる。従って、ＰＯＩはどこで検査工程の変更または最適化を実施すべきかを知るため検出されなかった欠陥（または捕獲されない欠陥）を見つけるために再検討されることができる。
再検討の結果（例えば、欠陥の一つ以上の属性、設計データの一つ以上の属性など）に加えてこの情報に基づいて、望ましくは欠陥が引き続く検査において高い割合で捕獲されるように、光学的様態、集光角、入射角などのような検査工程の一つ以上のパラメータが変えられることができる。このやり方では、その方法はＰＯＩの中での欠陥の捕獲の割合の分析に基づいて調整を設定することを含むことができる。変えられる検査工程の一つ以上のパラメータは基準のデータベースを用いることのようなどんなやり方で変えてもよい。この実施例において改善することができる一つ以上の欠陥の捕獲の割合は一つ以上のＰＯＩの中での一つ以上の欠陥の種類についての捕獲の割合を含む。同様に、一つ以上の欠陥の捕獲の割合を改善するための上記の実施例は一つ以上のＰＯＩが印画されるウエハー上の位置を再検討する代わりに設計での一つ以上のホット・スポットの位置に対応するウエハー上の位置を再検討することによって実施することができる。
さらに、上記の方法が複数のＰＯＩについて実施されるならば、ＰＯＩはここにさらに記述されるように優先順位を付けることができ、最高の優先度またはより高い優先度を持つＰＯＩについての欠陥の捕獲の割合を改善するために検査工程は変更することができる。このやり方では、検査工程は最高の優先度のＰＯＩまたはより高い優先度のＰＯＩについて最適化することができる（そのような最適化はより低い優先度のＰＯＩについての検査工程の最適化にもなるけれども）。
もう一つの実施例では、その方法は検査結果に基づいて検査の間にウエハーの検査についての工程を変えることを含む。このやり方では、その方法はその場の工程制御技術を用いて検査工程を変えることを含むことができる。検査工程を変えるために用いられる検査結果はここに記述されるどんな結果を含んでもよい。さらに、この実施例において検査工程を変えることは検査工程のどの一つ以上のパラメータを変えることを含んでもよい。
さらに上記のように、その方法は検査の方策を最適化することを含むことができる。最適化される検査の方策は一列に並ぶ検査の方策及び／または電気的検査の方策を含むことができる。一つの実施例では、その方法はホット・スポットの情報に基づいてウエハーの検査のための方策を変えることを含む。もう一つの実施例では、その方法はホット・スポットの情報と設計データに基づいてウエハーの検査のための工程をつくることを含む。さらに、その方法はホット・スポットの情報及び／または予想されるＰＯＩに基づいてウエハーの検査のための工程を変えることまたはつくることを含むことができる。例えば、検査の方策はホット・スポットとＰＯＩの位置のみが検査されるように及び／または系統的な邪魔な欠陥の位置が検査されないようにまたはさもなければそのような位置で得られたデータが削除されるように構成することができる。もう一つの例では、上記のように、ここに記述される方法の実施例は設計でのホット・スポット（例えば、系統的欠陥に基づいて）を同定することを含むことができる。このやり方では、その方法の実施例はホット・スポットの情報源であることができ、設計データでのそのホット・スポットの位置はフィードフォワード制御技術を用いて検査工程を変えるために用いることができる。
その方法はまたその他の利用可能な情報に基づいて検査のための工程を変えることを含むことができる。一つのそのような例では、その方法は設計データ、検査結果、そして一つ以上のビットマップに加えてホット・スポットの情報に基づいて検査の方策を変えることを含むことができる。このやり方では、その方法に利用可能などんな情報も歩留まりに影響しない欠陥の検出のための検査の方策の感度を下げる一方で歩留まりに影響するまたはその可能性のある欠陥の検出のための検査の方策の感度を最適化するために用いることができる。検査の方策をつくることまたは最適化することはまたここにさらに記述されるように（例えば、ＤＯＩの検出可能性に基づいて）実施することができる。
いくつかの実施例では、その方法は設計データに基づいてウエハー上の欠陥を検出する感度を決めることを含む。いくつかの実施例では、その感度は設計データの複数の異なる部分に対応するウエハーの複数の異なる部分について異なる。さらに、その方法はウエハー上の“作業区域”（または“検査区域”）を同定することを含むことができる。検査結果は非作業区域では得られなくてもよいし、または欠陥の検出は非作業区域で得られた検査結果について実施しなくてもよい。しかし、もしもデータの取得と欠陥の検出が非作業区域で実施されるならば、区分けのような検査結果の追加の処理の前に、その方法は検出される欠陥が作業区域に位置するかまたは非作業区域に位置するかを決めることを含むことができる。もしも欠陥が非作業区域に位置するならば、これらの欠陥については追加の処理は実施しなくてもよい。このやり方では、パターンに基づく区分けは区分けの工程の処理量を最適化するために設計データでの感度の高い区域に限ることができる。もう一つの実施例では、欠陥が共通の設計データ（例えば、パターンの配置または他の前後関係のデータ）により分類された後で、その分類の情報はさらにここに記述されるように計数、区分け、監視、分析、標本抽出、再検査、試験などを改善するために用いることができる。
その方法のこの実施例はホット・スポットの情報を用いても用いなくてもよい。例えば、設計データについての知識に基づいて、その方法は歩留まりについてより重要な及び／または歩留まりを小さくする欠陥により影響されやすい設計データの部分を同定することを含むことができる。このやり方では、設計データのこれらの部分において欠陥を検出するための感度は設計データの他の部分において欠陥を検出するための感度より高くできる。そのようにして、検査データを得る間に、その方法はここにさらに記述されるように、検査データを設計データに位置合わせすることを含むことができる。検査工程の感度は次に設計データ領域での検査データの位置に基づいて変えることができる。そのような実施例では、検査工程の感度は実時間で変えることができる。設計に基づく検査または測定の方策の追加の例はここに参照として本明細書にそのまま組み入れる、べビスの米国特許６，８８６，１５３号と浜松他による米国特許申請公開ＵＳ２００３／００２２４０１号として公開された２００２年２月２２日に申請された米国特許申請１０／０８２，５９３号に示される。ここに記述される方法は本発明と本特許申請に記述されるどんな工程を含んでもよい。
一つの実施例では、その方法は区分けの工程の結果に基づいて再検査のために少なくともいくつかの欠陥を選ぶことを含む。例えば、区分けの工程の結果はここに記述されるようにどの欠陥が最も重要であるかを決めるために用いることができ（例えば、欠陥のＤＣＩを決めることにより）、その最も重要な欠陥を再検査のために選ぶことができる。もう一つの例では、区分けの結果はここにさらに記述されるようにどの欠陥が系統的欠陥であるかを決めるために用いることができる。このやり方では、その方法はＤＯＩが起こりやすい設計データの部分から再検査の標本抽出をすることを含むことができる。さらに、どの欠陥が系統的欠陥であるかの情報並びに系統的欠陥がＳＥＭのような再検査装置で見えるかどうか及び／または系統的欠陥が歩留まりに関連するかどうかの情報は再検査のために（例えば、ＳＥＭで見える欠陥のみが再検査のために選ばれるように）少なくともいくつかの欠陥を選ぶために用いることができる。このように欠陥を選ぶことは特に再検査装置が実際には再検査装置で見えない欠陥を探すために多くの時間を費やすとき再検査の間に欠陥を再び位置付けることは困難であり比較的時間がかかるので特に有用である。再検査のために欠陥を選んだ結果は選ばれた欠陥のウエハー上の位置とここに記述される方法のどんな工程のその他の結果を含んでもよい。
もう一つの実施例では、その方法は区分けの工程の結果に基づいて再検討のための欠陥の標本抽出のための工程をつくることを含む。従って、再検討のための欠陥の選択に代わってまたはそれに付け加えて、その方法は再検討のための欠陥の標本抽出のために用いることができる（その方法、もう一つの方法、その方法を実施するように構成される装置、またはもう一つの装置によって）工程をつくることを含むことができる。そのような工程は再検討のために複数のウエハー上で検出される欠陥の標本抽出及び／または複数の再検討装置により実施される再検討のための欠陥の標本抽出のために用いることができる。標本抽出のための工程は比較的多数の欠陥を含む区分けされる欠陥の群れに対応する設計データの部分の中で検出される欠陥が比較的少数の欠陥を含む区分けされる欠陥の群れに対応する設計データの部分の中で検出される欠陥より濃密に標本抽出されるように区分けの工程の結果に基づいてつくることができる。再検討のための欠陥の標本抽出の工程は欠陥についてのＤＣＩ、欠陥についてのＫＰ値などのようなここに記述されるどんな方法のどんな工程のその他の結果と組み合わせて区分け工程の結果に基づいてつくることができる。
もう一つの実施例では、その方法はホット・スポットの情報に基づいて再検討のための欠陥を選ぶための工程をつくることを含む。再検討のための欠陥を選ぶための工程はホット・スポットの情報及びその方法に利用可能なその他の情報に基づいてつくることができる。例えば、再検討のための欠陥を選ぶための工程は設計データ、欠陥の一つ以上の属性、一つ以上のビットマップ、そしてホット・スポットの情報に基づいてつくることができる。望ましくは、再検討のための欠陥を選ぶための工程はコールド・スポットで検出される欠陥と邪魔な欠陥のような他の種類の欠陥が再検討のために選ばれない一方でホット・スポットで検出される欠陥または系統的欠陥のようなある種類の欠陥が再検討のために選ばれるようにつくられる。このやり方では、ここに記述される方法は再検討の標本から歩留まりに影響しない欠陥を大部分除外することにより再検討の工程の処理量を増大する一方で歩留まりに影響するまたはする可能性のある欠陥を主として含む欠陥の標本をつくることができる。
もう一つの実施例では、上記のように少なくとも類似する設計データにより欠陥が区分けされた後、その方法はＣＤＳＥＭ、光学的または他の型式の物理的再検討と分類または検証のためのより“情報に基づく”再検討の標本をつくる目的で区分けの結果を用いることを含むことができる。一つのそのような実施例では、その方法はパターンの群れの名前をx軸に各々のパターンの群れの中の検出される欠陥の数をｙ軸に表わす上記のもののようなパターンの群れのパレート図を生成することを含む。このやり方では、その図は異なるパターンの中で検出される欠陥の数を示す。しかし、異なるパターンの中で検出される欠陥の数を示すその他のデータもここに記述される方法の工程において用いることができる。ここに記述する実施例はまた電気的、系統的、及び／または任意のパレート図を生成することを含むことができる。
その方法は各々のパターンの種類の中で検出された一つ以上の物理的な欠陥の種類を決めるためにこの図に示される一つ以上の異なるパターンについてデータを分析することを含むことができる。複数の欠陥の種類が一つのパターンの群れの中で検出されることがある。その方法はまた一つ以上の異なる特性に対応する一つ以上の群れに区分けされる欠陥の一つ以上の属性を決めるためにこの図に示される一つ以上の異なる空間的特性についてデータを分析することを含むことができる。欠陥の属性は、それらに限定されないが、大きさ、ダイの位置（またはダイの認証）、そして当技術分野に既知のその他の属性を含むことができる。ダイの位置は一つのパターンが端、中心、三時の位置などのようなウエハーの特定の位置、区域、または区分により高い頻度で起こっているかどうかを示す。
欠陥の標本抽出の計画は上記の分析の工程の結果から決めることができる。例えば、その方法は上記の分析の工程から強い信号が現れるかどうかを決めることを含むことができる。この強い信号はどの欠陥が（例えば、分析の工程により決められるどのパターンからそしてどの欠陥の種類及び／または属性から）より高い比率またはより低い比率で標本抽出されるべきかを示す。上記の標本抽出の計画は電子ビームに基づく再検討装置と原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）または他の走査プローブ顕微鏡に基づく再検査装置のようなさもなければ比較的遅い再検討装置の処理量を増加するために特に有用である場合がある。
上記の方法はまた再検討の方策を最適化するために用いることができる。例えば、一つの実施例では、その方法はホット・スポットの情報と随意にその方法にとって利用可能なその他の情報に基づいてウエハー上の欠陥を再検討するための工程を変えることを含む。この情報に基づいて変えられるまたは選ばれる再検討の方策のパラメータは再検討の工程のどんなデータ取得パラメータもどんなデータ処理パラメータも含むことができる。その方法はまた欠陥を再検討するために用いる再検討装置の種類（例えば、光学的または電子ビームの）と欠陥を再検討するために用いる再検討装置の製造者と型式のような再検討装置の追加の情報を選ぶことを含むことができる。
その方法はまた再検討が実施される予定のウエハー上の位置を決めることを援助するために用いることができる情報を再検討装置に提供することを含むことができる。例えば、再検討されるべき欠陥の位置は設計データ領域で、ダイ領域で、及び／またはウエハー領域で再検討装置に報告することができる。さらに、欠陥及び／または欠陥の位置についての他の情報が再検討装置に提供されてもよい。このやり方では、再検討装置は再検討の間にウエハー上の選ばれた欠陥の位置を見つけるためにこの情報のいくらかまたはすべてを用いることができる。さらに、ここに記述される一つ以上の方法の一つ以上の工程の結果は再検討装置が端の配置誤差に基づく自動欠陥位置出し（ＡＤＬ）を実施するためにその結果を用いることができるように再検討装置に提供することができる。さらに、その方法は検査結果と系統的固有性（多分歩留まりへの関連性及び／または処理窓の地図作成とともに）に基づいて再検査のためにどこを測定するまたは試験するのかを決めることを含むことができる。再検討はまたテーその他により公示された、米国特許公開２００６／００８２７６３として２００６年４月２０日に公開されたここに参照として本明細書にそのまま組み入れる、２００５年１０月１２日出願の同一出願人による米国特許申請１１／２４９，１４４のような方法と装置を用いて実施することができる、使用者−援助の再検討を含むことができる。従って、区分けの方法（そしてここにさらに記述される欠陥に分類を割り当てるための方法）のための使用例は系統的の発見と使用者−援助の再検討を含む。
一つの実施例では、その方法は区分けの工程の結果に基づいてウエハーについての計測の工程を変えることを含む。例えば、計測の工程は計測の工程の間に区分けの工程の結果から決められる最も重大な欠陥が測定されるように変えることができる。従って、計測の工程を変えることは計測の工程の間に測定が実施されるウエハー上の位置を変えることを含むことができる。さらに、測定のために選ばれる欠陥のＢＦ画像及び／またはＳＥＭ画像のような検査及び／または再検討の結果はその結果がどこで測定が実施されるべきかを決めるために用いることができるように計測装置に提供することができる。例えば、計測工程はウエハー上の欠陥の約の位置の画像を生成することを含むことができ、この画像は測定が正しいウエハーの位置で従って正しい欠陥について実施されるように計測装置がウエハーの位置を矯正できるようにその欠陥についての検査及び／または再検討の結果と比べることができる。このやり方では、測定はウエハー上で十分に正確な位置で実施することができる。計測の工程を変えることはまた実施される測定の種類、測定が実施される波長、測定が実施される角度など、またはそれらのいくつかの組み合わせのような計測の工程のその他の一つ以上のパラメータを変えることを含む。計測の工程はＣＤ測定の計測工程のような当技術分野に既知のどんな適切な計測工程も含むことができる。
もう一つの実施例では、その方法は区分けの工程の結果に基づいてウエハーについての計測工程のための標本抽出の計画を変えることを含む。従ってその方法は適応できる標本抽出を含むことができる。例えば、計測工程のための標本抽出の計画は区分けの工程の結果から決められる最も重大な欠陥の多数が計測の工程の間に測定されるように変えることができる。このやり方では、最も重大な欠陥は計測の工程の間により濃密に標本抽出することができ従って最も重大な欠陥についてより多くの情報を有益につくることができる。計測の工程は当技術分野に既知のどんな計測の工程も含むことができる。さらに、計測の工程はＳＥＭのような当技術分野に既知のどんな適切な計測装置によって実施してもよい。さらに、計測の工程は側面、厚さ、ＣＤなどのようなウエハー上に形成される欠陥または特性のどんな適切な属性の当技術分野に既知のどんな適切な測定を実施してもよい。
同様に、その方法はホット・スポットの情報と随意的にその方法にとって利用可能なその他の情報に基づいてウエハー上で欠陥を分析するための（例えば、計測または組成の分析）または欠陥を修理するための工程を変えることを含むことができる。例えば、その方法は欠陥の組成の分析のための電子分散Ｘ線分光学（ＥＤＳまたはＥＤＸ）または欠陥の修理のためまたはＦＡのためのＦＩＢ工程のような工程を変えることを含むことができる。欠陥を分析するまたは修理するための工程は他の工程を変えることに関してここに記述されるように変えることができる。例えば、分析または修理の工程は分析及び／または修理がここに記述されるように選ばれる、選ばれる欠陥の位置でのみ実施されるように変えることができる。さらに、分析または修理の工程の一つ以上のパラメータはここに記述されるどんな方法のどんな工程の結果に基づいても変えることができる。そのような結果は、例えば、欠陥の分類、欠陥の根本原因、欠陥の大きさ、欠陥の重大性（それは分析及び／または修理が実施されるべき精度を指示することができる）、歩留まりへの影響、欠陥に隣接する設計データの一つ以上の属性（特性の大きさ、特性の密度、階層、代理機能性などのような）、分析及び／または修理が実施されるべきかどうかを指示するものそして分析及び／または修理が実施される精度などを含むことができる。計測の装置のための方策を生成するための方法と装置の追加の例はここに参照として本明細書にそのまま組み入れる、マックギーその他による米国特許６，５８１，１９３号に示される。ここに記述される方法と装置は本発明において記述されるどんな追加の工程も実施するように構成することができる。
いくつかの実施例では、その方法は設計データの一つ以上の属性に基づいて欠陥の根本原因を決めることを含む。もう一つの実施例では、その方法は欠陥が区分けされる一つ以上の群れの根本原因を決めることを含む。例えば、一つの実施例では、その方法は一つ以上の群れの少なくともいくつかの欠陥、設計データの一つ以上の属性、欠陥の一つ以上の属性、またはそれらのいくつかの組み合わせの再検討の結果に基づいて欠陥の一つ以上の群れの根本原因を決めることを含む。このやり方では、その方法は欠陥の根本原因を個々にまたは群れとして集合的に決めることを含むことができる。欠陥または欠陥の群れの根本原因はまた例えば、欠陥の組成を測定することにより欠陥の分析をするために用いることができるＥＤＳ装置のような診断装置からの分析結果に基づいて決めることができる。そのようなＥＤＳ装置の一つの例はここに参照として本明細書にそのまま組み入れる、ワングその他による米国特許６，７７７，６７６号に示される。
根本原因の段階は系統的欠陥の根源、原因、及び／または修正を同定することを含むことができる。根本原因の段階は設計、ウエハー、レチクル、しけん、そして工程の領域のどれもの間の相関を用いて複数の情報源の領域で実施することができる。例えば、一つの実施例では、その方法は一つ以上の群れの少なくともいくつかの欠陥を試験的工程の窓の結果に位置付けることにより欠陥の一つ以上の群れの根本原因を決めることを含む。試験的工程窓の結果はその方法により、もう一つの方法により、その方法を実施するように構成される装置により、またはその方法を実施するように構成される装置以外の装置により生成することができる。さらに、試験的工程窓の結果はＰＷＱの方法またはその他の適切な試験（例えば、一つ以上の異なるパラメータで異なるウエハー上でエッチング工程を実施すること）とＰＷＱの方法またはその他の試験の後でウエハー上で欠陥を検出することを用いて得ることができる。試験的工程窓の結果はウエハー上で検出される欠陥の検査により及び／または再検査により得られるどんな結果も含むことができる。例えば、試験的工程窓の結果は欠陥の画像、設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データの部分、設計データ領域での欠陥の位置、ここに記述されるように決めることができるもの、またはその他の検査及び／またはここに記述される再検討の結果を含むことができる。
少なくともいくつかの欠陥を試験的工程窓の結果に位置付けることは検査工程コ結果を用いて実施することができる。例えば、もしも試験的工程窓の結果が設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データの部分とウエハー上の欠陥の画像を含むならば、欠陥を試験的工程窓の結果に位置付けることは一つ以上の群れに区分けされる欠陥を
設計データ領域での区分けされる欠陥の位置に隣接する設計データに少なくとも類似する設計データに隣接して検出される欠陥についての試験的工程窓の結果の画像と比較することを含むことができる。もう一つの例では、もしも試験的工程窓の結果が設計データ領域での欠陥の位置を含むならば、この実施例において区分けされる欠陥を試験的工程窓の結果に位置付けることは試験的工程窓の結果の中の設計データ領域での欠陥の位置を設計データ領域での区分けされる欠陥の位置と比較することを含むことができる。
設計データ領域での区分けされる欠陥の位置に隣接する設計データに少なくとも類似する設計データに隣接して検出される欠陥についての試験的工程窓の結果の画像と比較することを含むことができる。もう一つの例では、もしも試験的工程窓の結果が設計データ領域での欠陥の位置を含むならば、この実施例において区分けされる欠陥を試験的工程窓の結果に位置付けることは試験的工程窓の結果の中の設計データ領域での欠陥の位置を設計データ領域での区分けされる欠陥の位置と比較することを含むことができる。
このやり方では、位置付け工程の結果はウエハー上で欠陥の検出の前に実施された工程窓の領域のどこで工程が実施されたのかを示すことができる。特に、もしも位置付けの結果が区分けされる欠陥と試験的工程窓の結果の中の欠陥が少なくとも類似し少なくとも類似する設計データに隣接して位置することを示すならば、試験的工程窓の結果の中に含まれる欠陥が検出された工程窓の中の一つ以上のパラメータの値は区分けされる欠陥と相関する可能性があり区分けされる欠陥の根本原因として決めることができるまたは区分けされる欠陥の根本原因を決めるために用いることができる。
もう一つの実施例では、その方法は一つ以上の群れの中の少なくともいくつかの欠陥を模倣した工程窓の結果と位置付けることにより欠陥の一つ以上の群れの根本原因を決めることを含む。模倣した工程窓の結果は上記の試験的工程窓の結果に類似する結果を含むことができる。しかし、模倣した工程窓の結果は物理的ウエハー上で試験を実施することによってではなく、工程の一つ以上のパラメータの様々な値で設計データがどのようにウエハー上に印画されるかを示す画像を模倣することによって得られる。その工程は設計データに対応する装置の加工に関連するどんな工程も含むことができる。例えば、この実施例はパターニング工程（例えば、リソグラフィーまたはエッチング）を系統的欠陥の位置についてモデル化することを含むことができ、そのようなモデル化の結果は系統的欠陥の根本原因を決めるために用いることができる。模倣した工程窓の結果は当技術分野に既知のどんな適切な方法または装置を用いて生成してもよい。例えば、模倣した工程窓の結果はＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから商業的に入手可能なＰＲＯＬＩＴＨソフトウェアにより生成することができる。さらに、模倣した工程窓の結果はその方法により、もう一つの方法により、その方法を実施するように構成される装置により、またはその方法を実施するように構成される装置以外の装置により生成することができる。この実施例において根本原因を決めることは試験的工程窓の結果について上記のように実施することができる。
根本原因の段階は系統的欠陥についての原因及び／または修正を決めることを含むことができる。系統的欠陥の一つの可能な原因は工程窓のずれである。さらに、ホット・スポットの特性の知識は工程窓の中のどこで工程が作動しているかについての情報を提供することができる。根本原因の段階はまた工程窓を拡張するように工程を最良するための最も重要な機会を決めることを含むことができる。さらに、根本原因の段階はレチクルの設計を改良するための最も重要な系統的問題を究明することを含むことができる。根本原因の段階はさらに次世代の技術を改良する及び／または適用するための最も重要な系統的問題を究明することを含むことができる。
いくつかの実施例では、その方法は欠陥の一つ以上の群れにより影響されるウエハー上に形成されるダイの百分率を決めることを含む。例えば、その百分率は一つの群れの欠陥が少なくとも一度検出されるウエハー上の検査されるダイの数を決めることとその群れの欠陥が少なくとも一度検出されるウエハー上の検査されるダイの数を検査されるダイの総数で割ることとにより決めることができる。一つの群れの欠陥が少なくとも一度検出されるウエハー上の検査されるダイの数は欠陥の設計データ領域での位置、ウエハー上に印画されるダイの設計データ領域での位置、そして欠陥を検出するために用いられる検査工程についての情報に基づいて決めることができる。これらの手順の結果は百分率にするために１００を掛けることができる。一つの特別な例では、もしも一つの群れに区分けされる欠陥が３００個あり、この群れの欠陥がウエハー上の５個のダイに位置し、ウエハー上には６０００個のダイがあるとすると、その百分率は［（５）（１００）］／（６０００）または０．０８３％として決めることができる。その百分率は、従って、欠陥のその群れについてのダイへの影響の限界性を反映する。そのような百分率は欠陥の複数の群れについて決めることができ、その百分率の各々（または少なくともいくつか）はその方法によってつくられることができる棒グラフのような図に表示することができる。従って、その図は欠陥が区分けされた群れの関数としてダイへの影響の限界性を示す。そのような図はここにさらに記述されるように構成することができる使用者インターフェースに表示することができる。その方法はまたこの実施例において決められる百分率に基づいて欠陥の一つ以上の群れに優先順位を付けることを含むことができる。そのような優先順位付けはここにさらに記述されるように実施することができ、そのような優先順位付けの結果はここにさらに記述されるように用いることができる。
もう一つの実施例では、その方法は少なくとも一つの群れに対応する設計データの中の一つ以上のＰＯＩを決めることと一つ以上のＰＯＩに対応する一つ以上の群れに区分けされる欠陥の数のウエハー上の一つ以上のＰＯＩの位置の数に対する割合を決めることとを含む。一つ以上の群れに対応する設計データの中の一つ以上のＰＯＩはここにさらに記述されるように決めることができる。もしも欠陥を検出するために用いられる検査工程の間にウエハー上の一つ以上のＰＯＩの全部の例が検査されないならば、この実施例において用いられるウエハー上の一つ以上のＰＯＩの位置の数はウエハー上の一つ以上のＰＯＩの検査される位置の数であることができる。このやり方では、その方法はウエハー上で欠陥がその中で検出されるＰＯＩのウエハー上に印画されるＰＯＩの位置の数（またはウエハー上のＰＯＩの検査される位置の数）に対する割合または百分率を決めることにより限界性の分析を実施することを含むことができる。そのような実施例では、ウエハー上のＰＯＩの位置の数は任意のパターン検索により同定することができる。さらに、ウエハー上のＰＯＩの検査される位置の数は任意のパターン検索と任意のパターン検索の結果とウエハー上のＰＯＩの検査される位置の数を決めるための検査工程についての情報を用いることにより同定することができる。さらに、ここに記述される方法はウエハー上のＰＯＩの位置を同定するためとＰＯＩの区域を決めるために任意のパターン検索をすることを含むことができる。ＰＯＩの区域とウエハー上のＰＯＩの位置の数（またはウエハー上のＰＯＩの検査される位置の数）は次にＰＯＩ別の欠陥の密度を決めるために用いることができる。その方法はまたこの実施例において決められる割合に基づいて一つ以上のＰＯＩの優先順位を付けることを含むことができる。そのような優先順位付けはここにさらに記述されるように実施することができ、そのような優先順位付けの結果はここに記述されるように用いることができる。
一つの追加の実施例では、その方法は一つ以上の群れに対応する設計データの中の一つ以上のＰＯＩを決めることとその一つ以上のＰＯＩに対応する一つ以上の群れに区分けされる欠陥の数の設計データでの一つ以上のＰＯＩの位置の数（またはもしも欠陥の検出のために用いられる検査工程の間に一つ以上のＰＯＩの全ての位置が検査されないならば、設計データでの一つ以上のＰＯＩの検査される位置の数）に対する割合を決めることとを含む。このやり方では、その方法は一つのＰＯＩに対応する一つの群れの中の欠陥の数の設計の中のＰＯＩの位置の数（または設計の中のＰＯＩの検査される位置の数）に対する割合または百分率を決めることにより限界性の分析を実施することを含むことができる。そのような実施例では、設計データでのＰＯＩの位置の数は任意のパターン検索により同定される。さらに、ウエハー上のＰＯＩの検査される位置の数は上記のように込めることができる。少なくとも一つの群れに対応する一つ以上のＰＯＩはさらに個々に記述されるように決めることができる。その方法はまたこの実施例において決められる割合に基づいて一つ以上のＰＯＩの優先順位を付けることを含むことができる。そのような優先順位付けはここにさらに記述されるように実施することができ、そのような優先順位付けの結果はここに記述されるように用いることができる。
一つのさらなる実施例では、その方法は少なくとも一つの群れに対応する設計データでの一つのＰＯＩを決めること、少なくとも一つの群れに区分けされる欠陥が位置するウエハー上に形成されるダイの百分率を決めること、そしてその百分率に基づいてＰＯＩに優先度を割り当てることを含む。このやり方では、その方法は欠陥によって影響されるダイの百分率にもとづいて限界性の分析を実施することを含むことができる。例えば、一つの群れに区分けされる欠陥の数はウエハー上で設計データを印画するために用いられるレチクル上のＰＯＩの設計例の数とウエハー上にレチクルが印画される回数で割ることができる。この手順の結果は百分率にするために１００を掛けることができる。一つの特別な例では、もしも一つの群れに区分けされる３００個の欠陥、レチクル上でその群れに対応するＰＯＩの２０００個の設計例があり、そしてレチクルがウエハー上に１０００回印画されるとすると、その群れに区分けされる欠陥が位置するウエハー上に形成されるダイの百分率は［(３００)(１００)］／［(２０００)(１０００)］または０．０１５％に等しく、それは実質的に欠陥のこの群れについてのウエハーに基づく限界性である。
このやり方では、その方法は欠陥が少なくとも一度検出されたウエハー上の検査されるダイの数により系統的欠陥の優先順位を付けることを含むことができる。例えば、ダイの中のＰＯＩの設計例の１％に対してダイの中のＰＯＩの設計例の１０％に系統的欠陥が現れるならばより高い優先度がＰＯＩに割り当てられることができる。もう一つの例では、ウエハー上の多数のダイで検出される欠陥の群れはウエハー上の少数のダイで検出される欠陥の群れより高い優先度が割り当てられることができる。さらに、その方法は異なる群れに区分けされる欠陥が位置するウエハー上に形成されるダイの百分率を示す棒グラフのような図をつくることを含むことができる。従って、そのような図は欠陥の異なる群れについてのダイに基づく限界性を図表的に示す。そのような図はここに記述されるように構成することができる、使用者インターフェースに表示することができる。そのような優先順位付けの結果はここに記述されるように用いることができる。
さらにもう一つの実施例では、その方法は一つ以上の群れの中の欠陥が検出されるウエハー上の設計例の総数により一つ以上の群れに優先順位を付けることを含む。この実施例において用いられるウエハー上の設計例の総数はもしもウエハー上の設計例の全てが欠陥を検出するための用いられる検査工程の間に検査されないならばウエハー上の検査される設計例の総数であることができる。このやり方では、その方法はウエハー上の設計例の総数（または検査される設計例の総数）により既知の系統的欠陥の優先順位を付けることを含むことができる。そのようにして、その方法はウエハーに基づく限界性に基づいて既知の系統的欠陥の優先順位を付けることを含むことができる。例えば、ウエハー上の多数の設計例で検出される欠陥の群れはウエハー上の少数の設計例で検出される欠陥の群れより高い優先度が割り当てられることができる。そのような優先順位付けはまた欠陥が検出される設計例（または検査される設計例）の位置の百分率に基づいて実施することができる。例えば、検出され群れに区分けされる欠陥の数はウエハー上の設計例の総数（または検査される設計例の総数）で割ることができる。この手順の結果は上記のように百分率にするために１００を掛けることができる。さらに、その方法は欠陥の異なる群れが検出されたウエハー上の設計例の数（または検査される設計例の数）を表す棒グラフのような図をつくることを含むことができる。そのような図はここに記述されるように構成することができる使用者インターフェースで表示することができる。そのような優先順位付けはさらにここに記述されるように実施することができ、そのような優先順位付けの結果はここに記述されるように用いることができる。
いくつかの実施例では、その方法は一つ以上の群れの中の欠陥が少なくとも一度検出される、ウエハー上に設計データを印画するために用いられる、レチクル上の設計例の数により一つ以上の群れの優先順位を付けることを含む。この実施例において用いられるレチクル上の設計例の数は検査される設計例の数でもよい。このやり方では、その方法は欠陥が少なくとも一度見つかるレチクル上の設計例の数により既知の系統的欠陥の優先順位を付けることを含むことができる。例えば、レチクル上で多数の設計例で検出される欠陥の群れはレチクル上で少数の設計例で検出される欠陥の群れより高い優先度を割り当てることができる。さらに、その方法は欠陥の異なる群れが検出されたレチクル上の設計例の数を表す棒グラフのような図をつくることを含むことができる。そのような図はここに記述されるように構成することができる使用者インターフェイスで表示することができる。そのような優先順位付けはさらにここに記述されるように実施することができる。さらに、そのような優先順位付けの結果はここに記述されるように用いることができる。
もう一つの実施例では、その方法は一つ以上の群れに区分けされる欠陥が検出されたレチクル上の位置の数と一つ以上の群れに区分けされる欠陥の位置に隣接する設計データの部分に少なくとも類似するレチクル上に印画される設計データの部分の総数とに基づいて一つ以上の群れについてレチクルに基づく限界性を決めることを含む。この実施例において用いられるレチクル上の位置の数は検査される位置の数を含むことができる。例えば、レチクルに基づく限界性は一つの群れの少なくとも一つの欠陥が検出された積層されたレチクル図での位置の数をレチクル上の設計例の総数で割ることにより決めることができる。この手順の結果は欠陥が検出された、群れに対応する、設計例の位置の百分率を得るために１００を掛けることができる。一つの特別な例では、もしも３００個の欠陥が一つの群れに区分けされ、レチクル上でその群れに対応するＰＯＩの２０００個の設計例があり、そしてその群れに区分けされる欠陥がレチクルの中で５０個の異なる位置で検出される（積層されたレチクル図から決めることができる）とすると、欠陥のこの群れについてのレチクルに基づく限界性は ［(５０)(１００)］／［(２０００)］または２．５％に等しくなる。さらに、その方法はレチクルに基づく限界性または異なる群れの欠陥が検出された位置の百分率を表す棒グラフのような図をつくることを含むことができる。そのような図はここに記述されるように構成することができる使用者インターフェースで表示することができる。その方法はまた一つ以上の群れについて決められるレチクルに基づく限界性に基づいて欠陥の一つ以上の群れに優先順位を付けることを含むことができる。例えば、比較的高いレチクルに基づく限界性を示す群れは比較的低いレチクルに基づく限界性を示す群れより高い優先度を割り当てることができる。そのような優先順位付けはさらにここに記述されるように実施することができ、そのような優先順位付けの結果はここに記述されるように用いることができる。
上記の実施例の手順は上記のように欠陥の群れについてまたは群れに区分けされる個々の欠陥について実施することができる。
上記の方法の実施例の各々はここに記述されるどんな方法のどんな工程を含んでもよい。さらに、上記の方法の実施例の各々はここに記述されるどんな装置によって実施してもよい。
上に詳細に記載のように、欠陥を区分けするためのその方法の実施例はＤＣＩを決めることを含むことができる。さらに、いくつかの方法はウエハー上で検出される一つ以上の欠陥についてＤＣＩを決めることを含むことができウエハー上の欠陥を区分けすることを含んでも含まなくてもよい。例えば、ウエハー上で検出される欠陥についてＤＣＩを決めるためのコンピューター実施の方法の一つの実施例は設計データ領域での欠陥の位置に隣接する、装置について、設計データの一つ以上の属性に基づいて欠陥がウエハー上で加工される装置の一つ以上の電気的属性を変える可能性を決めることを含む。欠陥が装置の一つ以上の電気的属性を変える可能性は欠陥が装置の一つ以上の電気的属性を変える及び／または装置について一つのダイを台無しにする可能性出あることができる。設計データの一つ以上の属性はここに記述されるどんな属性を含んでもよい。その確率はまた欠陥の一つ以上の属性（例えば、欠陥の大きさ）と組み合わせて設計データの一つ以上の属性に基づいて決めることができる。さらに、その確率は欠陥の一つ以上の属性、欠陥の検出に用いられる検出装置により報告される欠陥の位置、そして検査装置の座標の不確定さと組み合わせて設計データの一つ以上の属性に基づいて決めることができる。
一つの特別な例では、その確率をきめることは設計データでの欠陥についての重要な区域のような設計データの一つ以上の属性を決めることを含む。このやり方では、重要な区域、報告される欠陥の大きさ、そして報告される欠陥の位置は欠陥が装置の一つ以上の電気的属性を変える可能性を決めるために用いることができる。たとえば、欠陥の大きさがおおきくなりパターンの複雑さが増すに従って、欠陥が装置の一つ以上の電気的属性を変える可能性もまた増える。従って、欠陥の大きさとパターンの複雑さの関数として装置の一つ以上の電気的属性を台無しにするまたは変える可能性を記述する関係は各々のウエハー上の各々の欠陥の相対的な危険度を決めるために用いることができる。
もう一つの実施例では、その確率はその欠陥が装置の一つ以上の電気的属性を変えるかどうかを決めるために設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データ、設計データでの欠陥の位置の確率、模型への入力としての欠陥の大きさを用いて決めることができる。このやり方では、その確率はもしも欠陥が設計配置での特別な場所に位置するならば欠陥が装置の一つ以上の電気的属性を変える確率である。
その方法はまた欠陥が装置の一つ以上の電気的属性を変える確率に基づいて欠陥についてのＤＣＩを決めることを含む。例えば、ＤＣＩはその確率に、少なくとも粗くは、相関する指標であることができる。一つの例では、より高いＤＣＩは比較的高い確率が決められる欠陥について決めることができる。言い換えると、ＤＣＩは装置の一つ以上の電気的属性を変える比較的高い確率を持つ欠陥について重大性がより高いことを示すことができる。ＤＣＩはＤＣＩとその確率の間の関係を表すどんな適切な方法、演算手順、データ構造など、またはそれらのいくつかの組み合わせを用いる確率から決めることができる。ここに記述される方法は実験的な結果（例えば、検査、けいそく、再検討、しけん、またはそれらのいくつかの組み合わせの結果）、模倣の結果、経験的データ、設計についての情報、歴史的データ、またはそれらのいくつかの組み合わせを用いて
そのような方法、演算手順、データ構造、基準などをつくることを含むことができる。さらに、ＤＣＩはどんな適切な型式（数字の、英数字の、文字列など）を持ってもよい。ＤＣＩは使用者が容易にＤＣＩの値を理解できるようなやり方で表現することができる。例えば、ＤＣＩには１０は最高のＤＣＩであり１が最低のＤＣＩである１から１０までの値を割り当てることができる。ＤＣＩはまたあるいは別のやり方ではここに記述する一つ以上の実施例のような方法または装置がＤＣＩをここに記述する一つ以上の工程を実施するために用いることができるようなやり方で表現することができる。
そのような方法、演算手順、データ構造、基準などをつくることを含むことができる。さらに、ＤＣＩはどんな適切な型式（数字の、英数字の、文字列など）を持ってもよい。ＤＣＩは使用者が容易にＤＣＩの値を理解できるようなやり方で表現することができる。例えば、ＤＣＩには１０は最高のＤＣＩであり１が最低のＤＣＩである１から１０までの値を割り当てることができる。ＤＣＩはまたあるいは別のやり方ではここに記述する一つ以上の実施例のような方法または装置がＤＣＩをここに記述する一つ以上の工程を実施するために用いることができるようなやり方で表現することができる。
その方法はさらにＤＣＩを記憶媒体に保存することを含む。さらに、その保存する工程はここに記述されるどんな方法の実施例のその他の結果に加えてＤＣＩを保存することを含むことができる。ＤＣＩは当技術分野に既知のどんなやり方で保存してもよい。さらに、記憶媒体はここに記述されるどんな記憶媒体または当技術分野に既知のその他の適切な記憶媒体も含むことができる。ＤＣＩが保存された後、ＤＣＩは記憶媒体で読み出すことができここに記述されるどんな方法と装置の実施例によっても用いられることができる。さらに、ＤＣＩは“永久的に”、“半永久的に”、または一時的にどんな時間間隔についても保存できることが知られている。さらに、ＤＣＩを保存することはここに記述されるその他のやり方で実施することができる。
一つの実施例では、ＤＣＩが決められる欠陥は任意の欠陥を含む。もう一つの実施例では、ＤＣＩが決められる欠陥は系統的欠陥を含む。このやり方では、ＤＣＩは任意と系統的の両方の欠陥について決めることができる。欠陥はここにさらに記述されるように任意の欠陥または系統的欠陥として決めることができる。さらに、その方法の実施例は一つの欠陥についてＤＣＩを決めることを含むように上に記述されるが、その方法は一つの欠陥、いくつかの欠陥、またはウエハー上で検出されるすべての欠陥についてＤＣＩを決めることを含むことができることは理解されるべきである。その方法においてＤＣＩが決められる欠陥は使用者によって選ばれることができる。あるいは、その方法においてＤＣＩが決められる欠陥はその方法によって決められることができる（例えば、欠陥の一つ以上の属性、設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データの一つ以上の属性、欠陥及び／または設計データについてのその他の情報、またはそれらのいくつかの組み合わせに基づいて）。
いくつかの実施例では、一つ以上の電気的な属性は装置の機能性を含む。このやり方では、ＤＣＩは欠陥が装置の故障するまたは機能しないことをもたらす確率に基づいて決めることができる。もう一つの実施例では、装置の一つ以上の電気的な属性は装置の一つ以上の電気的なパラメータを含む。このやり方では、ＤＣＩは欠陥が装置の一つ以上の電気的なパラメータを変える確率に基づいて決めることができる。そのようにして、その確率は欠陥が電気的なパラメータの問題を起こす確率であることができる。電気的なパラメータの問題は電気的試験において電気的欠陥としての資格はない場合があるが、欠陥が装置の電気的な性能を変えもしもその欠陥が存続するならば他のウエハー上で時間にわたって電気的な欠陥を起こし始めることを指示することができる。電気的なパラメータは装置の速度、駆動電流、信号の整合性、そして電力分布のような当技術分野に既知のどんな電気的なパラメータも含むことができる。
一つの実施例では、設計データの一つ以上の属性は代理機能性、ネットリスト、またはそれらのいくつかの組み合わせを含む。もう一つの実施例では、設計データの一つ以上の属性は設計データでの特性の大きさ、設計データでの特性の密度、またはそれらのいくつかの組み合わせを含む。それらの属性は上記の確率を決めるために用いることができる。もう一つの追加の実施例では、設計データの一つ以上の属性は装置のための複数の設計の層についての設計データの一つ以上の属性を含む。このやり方では、その確率は欠陥についての複数の層の前後関係に基づいて決めることができ、それはウエハー上に形成される装置が通常は多くの層から形成されるのでもしもその欠陥が装置を解して伝播することにより設計の一つ以上の層に影響するならば有益であることができる。従って、欠陥は装置の複数の層の上に印画される設計データを変えることができ、どれでも、いくつか、またはすべての層への変更は装置の一つ以上の電気的属性を変えることができる。そのようにして、その確率を決めるために設計データの一つ以上の属性を用いることにより、その確率はどのようにその欠陥が装置の一つ以上の層に影響するかを決めることができその結果多分その確率とそれから決められるＤＣＩが潜在的なパラメータの問題をよりよく指示するようにそしてよりよく歩留まりに関連するようにできる。
いくつかの実施例では、その確率を決めることは設計データについての電気的試験の結果と設計データの一つ以上の属性の間の相関を用いてその確率を決めることを含む。例えば、その方法は設計データの一つ以上の属性と電気的試験の結果との間に相関があるかどうかを決めるためにデータの採掘を実施することを含むことができる。特に、ウエハー上に印画される線幅、空隙などのような設計データの一つ以上の属性は測定することができウエハーについての電気的試験の結果は設計データの一つ以上の属性と電気的試験の結果との間に相関を決めるために用いることができる。電気的試験の結果はウエハー上に形成される一つ以上の装置の一つ以上の電気的属性の測定を含むことができるまたは装置の一つ以上の電気的属性を決めるために用いることができる。従って、その相関は設計データの一つ以上の属性と一つ以上の電気的属性の間の相関として決めることができる。電気的試験の結果は当技術分野に既知のどんな方法または装置を用いてつくられるどんな適切な電気的試験の結果も含むことができる。欠陥はここに記述される実施例のどれによっても任意の欠陥として同定することができる。そのような相関は系統的と任意の両方の欠陥についてのその確率を決めるために用いることができる。そのような相関をその確率を決めるために用いることはその確率と設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データの一つ以上の属性がその確率を比較的早く決めるために用いることができるので有益であることができる。
もう一つの実施例では、その確率を決めることは設計データの中の欠陥の位置の確率、欠陥を検出するために用いられる検査装置により報告される欠陥の位置、検査装置の座標の不正確さ、欠陥の大きさ、検査装置の欠陥の大きさの誤差、またはそれらのいくつかの組み合わせと組み合わせて設計データの一つ以上の属性に基づいてその確率を決めることを含む。一つのそのような実施例では、欠陥は任意の欠陥を含む。このやり方では、欠陥の大きさ、検査装置により報告される欠陥の位置、そして検査装置の座標の不正確さは任意の欠陥についてＤＣＩを決めるために用いることができる。上記のようにＤＣＩを決めるために欠陥の大きさ、欠陥の大きさの誤差、報告される欠陥の位置、そして座標の不正確さを用いることは任意の欠陥の大きさと位置が比較的予想不可能なので有益であることがある。従って、ＤＣＩを決めるためにそのような情報を用いることはＤＣＩの精度を向上できることがある。
一つの追加の実施例では、その確率を決めることは欠陥の一つ以上の属性と組み合わせて設計データの一つ以上の属性に基づいてその確率を決めることを含む。一つのそのような実施例では、欠陥は系統的欠陥を含む。このやり方では、系統的欠陥の属性は系統的欠陥についてＤＣＩを決めるために用いることができる。欠陥はここに記述される実施例のどれに従っても系統的欠陥として同定することができる。系統的欠陥の一つ以上の属性は設計データ領域での系統的欠陥の位置がここに記述される実施例において比較的高精度できめることができるので欠陥についてＤＣＩを決めるために用いることができる。
一つの実施例では、ＤＣＩを決めることは欠陥に割り当てられる分類と組み合わせてその確率に基づいてＤＣＩを決めることを含む。例えば、ＤＣＩはその確率に基づいて決めることができ次にそのＤＣＩはそのＤＣＩを改善するために欠陥の分類に基づいて変更することができる。一つのそのような例では、もしもその欠陥の分類が欠陥が橋渡しの欠陥であることを指示するならば、その欠陥についてのＤＣＩは変えられるＤＣＩがもともと決められたＤＣＩよりその欠陥についてより高い重大性を指示するように変えることができる。一つの異なる実施例では、もしもその欠陥の分類がその欠陥が部分的な橋渡しの欠陥であることを指示するならば、次にその欠陥についてのＤＣＩは変えられるＤＣＩがもともと決められたＤＣＩよりその欠陥についてより低い重大性を指示するように変えることができる。この実施例において用いられる欠陥の分類はここに記述されるどんな実施例に従ってもあるいは欠陥の分類について当技術分野に既知のその他の方法または装置を用いてその欠陥について決めるまたはそれに割り当てることができる。さらに、ＤＣＩはここに記述されるどんな方法のどんな工程のその他の結果（例えば、欠陥についてのＫＰ値）またはその他の利用可能な情報（例えば、ホット・スポットの情報）を用いても変更することができる。
いくつかの実施例では、その方法はここに記述されるように実施される、設計データ領域での検査データの位置を決めることにより設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データを決めることを含む。もう一つの実施例では、その方法はここに記述されるように実施される、欠陥の位置合わせにより設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データを決めることを含む。一つの追加の実施例では、その方法は、少なくとも部分的に、欠陥を検出するために用いられる検出装置により報告される欠陥の位置、検出装置の座標の不確定さ、設計データの一つ以上の属性、欠陥の大きさ、検査装置の欠陥の大きさの誤差、またはそれらのいくつかの組み合わせに基づいて、ここにさらに記述されるように実施される、欠陥の位置に隣接する設計データを決めることを含む。このやり方では、設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データは、少なくとも部分的に、欠陥の報告される位置と検査装置の座標の精度の範囲内で欠陥が位置付けられることができる位置に基づいて決めることができる。欠陥が位置付けられることができる位置を超える設計データは同様に決めることができる。
一つの実施例では、その方法は設計データの欠陥に対する歩留まりへの感度に基づいてＤＣＩを変えることを含む。このやり方では、設計の中の区域（例えば、区分または機能ブロック）の中の歩留まりへの影響の感度に基づいて変えることができる。例えば、その方法は、ここに記述されるように実施される、設計データ領域での欠陥の位置を決めることを含むことができ、この位置に位置付けられる欠陥による及び／またはこの位置に隣接する設計データの中の欠陥による歩留まりへの感度を決めることができる。そのような歩留まりへの感度はここに記述されるどんな実施例を用いても決めることができる。例えば、その方法はどのように一つ以上の属性が欠陥によって変えられることができるかに基づいて選ぶことができる、設計データの一つ以上の属性の異なる値についての設計データ領域での位置についての設計データを用いて加工される装置の電気的特性をモデル化することを含むことができる。そのようなモデル化はここに記述されるように実施され、モデル化される電気的特性は設計データの一つ以上の属性の値が変わるのに従ってどのように歩留まりが変わるのかを決めるために用いることができ、それはその位置にある欠陥及び／またはこの位置に隣接する設計データの中の欠陥に対する設計データの歩留まりへの感度を決めるために用いることができる。このやり方では、設計データ領域での欠陥の位置は欠陥に対する設計データの歩留まりへの感度を決めるために用いることができる。もしも欠陥に対する設計データの歩留まりへの感度が比較的高いならば、その欠陥についてのＤＣＩは変えられたＤＣＩがもともと決められたＤＣＩより高い重要度を示すように変えることができる。同様に、欠陥に対する設計データの歩留まりへの感度が比較的低いならば、その欠陥についてのＤＣＩは変えられたＤＣＩがもともと決められたＤＣＩより低い重要度を示すように変えることができる。
さらに上記のように、ＤＣＩはここに記述される実施例において多くのやり方で用いることができる。例えば、一つの実施例では、その方法は欠陥について決められるＤＣＩに基づいてウエハー上で実施される工程を変えることを含む。一つのそのような実施例では、その工程は計測工程であるまたはウエハー上の一つ以上の測定を含む。このやり方では、その方法は、少なくとも部分的に、ＤＣＩに基づく測定の工程を適合させることを含むことができる。そのようにして、その方法は少なくとも部分的に、ＤＣＩに基づく欠陥の再検査の工程を適合させることを含むことができる。上記のように工程を変えることはその工程の一つ以上のパラメータを変えることを含むことができる。さらに、そのような変更はここにさらに記述されるように実施することができる。
もう一つの実施例では、その方法は欠陥について決められるＤＣＩに基づいて欠陥を検出するために用いられる工程を変えることを含む。欠陥を検出するために用いられる工程を変えることはさらにここに記述されるような工程の一つ以上のパラメータをかえることを含むことができる。さらに、ＤＣＩに基づいて欠陥を検出するために用いられる工程を変えることはフィードバック制御技術を用いて実施することができる。一つのそのような例では、もしも欠陥についてのＤＣＩがその欠陥が比較的重大であることを示すならば、欠陥を検出するために用いられる工程はＤＣＩが決められた欠陥に対応する欠陥が潜在的に位置付けされるウエハー上の一つ以上の位置が以前にそれらの位置を検査するために用いられた感度より高い感度で検査することができるように変えることができる。工程の他のパラメータは同様に変えることができる。
いくつかの実施例では、その方法は欠陥について決められるＤＣＩに基づいて装置が加工される追加のウエハーの検査の工程をつくることを含む。このやり方では、欠陥が検出された以前に用いられた工程を変える代わりに、その方法は全く新しい検査工程をつくることを含むことができる。新しい検査工程は追加のウエハーのどんな一つ以上の層についてもつくることができる。例えば、その工程はＤＣＩが決められた欠陥が検出された層についてつくることができる。しかし、そのような検査工程はまた追加のウエハーの一つ以上の層についてつくることができる。例えば、もしも欠陥についてのＤＣＩがその欠陥が比較的重大であることを示すならば、ウエハーに引き続いて形成される層を検査するための工程は、ＤＣＩが決められた欠陥によって引き起こされる可能性のある、欠陥が潜在的に位置するその引き続いて形成される層の上の一つ以上の位置が比較的高い感度で検査されるように検査工程の一つ以上のパラメータを選ぶことによりつくることができる。工程の他のパラメータは同様に選ぶことができる。追加のウエハーを検査するための工程をつくることはまたここにさらに記述されるように実施することができる。
一つの実施例では、ＤＣＩを決めるためのコンピューター実施の方法は欠陥を検出するための検査装置によって実施することができる。このやり方では、その方法は装置上で実施することができる。もう一つの実施例では、ＤＣＩを決めるためのコンピューター実施の方法は欠陥を検出するための検査装置以外の装置によって実施される。そのようにして、その方法は装置なして実施することができる。装置なしの方法を実施するために用いられる装置はここにさらに記述されるように構成することができる。
欠陥についてのＤＣＩは再検査のために欠陥が選ばれる標本抽出のためにのようなここに記述される実施例における多くのやり方で用いることができる。例えば、欠陥が区分けされる各々の群れについて、分類される欠陥の任意の標本抽出を実施する代わりにＤＣＩを標本抽出のために用いることができる。さらに、欠陥について決められるＤＣＩはどの欠陥が装置の一つ以上の電気的特性を変えるより高い確率を持つかを決めるために用いることができ、一つ以上の電気的特性を変えるより高い確率を持つ欠陥はより濃密に標本抽出することができる。ＤＣＩは系統的欠陥だけでなく任意の欠陥をも標本抽出するために用いることができる。
上記のＤＣＩを決めるための方法の実施例の各々はここに記述されるどんな方法のどんな工程も含むことができる。さらに、記のＤＣＩを決めるための方法の実施例の各々はここに記述されるどんな装置の実施例によっても実施することができる。
もう一つの実施例はウエハー上に形成される記憶配置のための記憶修理指標（ＭＲＩ）を決めるためのコンピューター実施の方法に関する。記憶のダイは記憶配置（しばしば多くの記憶配置）を含む。各々の記憶配置は配列ブロック区域（または列の区域）と代理機能のある区域を含む。代理機能のある区域は多くの行と多くの列を含み記憶配置を修理するために用いられる。記憶配置の中の多くの行と多くの列は使用者が決めることができる。配列ブロック区域は通常は正方形または長方形の形状であることがある。代理機能のある行は配列ブロック区域の一側面に沿って形成されることができ、代理機能のある列は配列ブロック区域のもう一つの、隣の側面に沿って形成されることができる。記憶配置はまた代理機能のある行の付近の行の復号器、代理機能のある列の付近の列の復号器、そして列の復号器の付近の電流検知器を含むことができる。この方法はまた代理機能のある行と列、電流検知器、そして各々の配列ブロック区域のための復号器の位置を決めることを含むことができる。そのような位置は当技術分野に既知のどんな方法または装置を用いても決めることができる。
その方法は記憶配置の配列ブロック区域に位置する欠陥に基づいて記憶配置を修理するために必要とされる代理機能のある行の数と代理機能のある列の数を決めることを含む。例えば、いくつかの実施例では、その方法は配列ブロック区域に位置する欠陥のどれが記憶配置でのビットの故障を引き起こすのかを決めることとビットの故障を起こす欠陥の位置に基づいて故障するビットの位置を決めることとを含む。あるいは、その方法は配列ブロック区域に位置する欠陥のどれが記憶配置でのビットの故障を引き起こす可能性があるのかを決めることとビットの故障を起こす可能性のある欠陥の位置に基づいて故障する可能性のあるビットの位置を決めることとを含むことができる。配列ブロック区域に位置する欠陥のどれが記憶配置でのビットの故障を引き起こすまたは引き起こす可能性があるのかを決めることはここに記述されるどんな欠陥の属性も含むことができる、欠陥の属性及び／またはここに記述されるどんな方法の他の一つ以上の工程の結果を用いて実施することができる。例えば、ここに記述されるように決めることができる、欠陥についてのＤＣＩと多分組合わせて、さらに多分記憶配置についての相関付けされる検査及び／または電気的な試験の結果と組合わせて、報告される欠陥の位置、欠陥を検出するために用いられる検査装置の座標の精度、欠陥の大きさ、検査装置の欠陥の大きさの不正確さは欠陥がビットの故障を引き起すのかまたは引き起こす可能性があるのかどうかを決めるために用いることができる。
一つのそのような実施例では、記憶配置を修理するために必要とされる代理機能のある行の数と代理機能のある列の数を決めることは故障するビットの位置を用いて実施する。この工程は別のやり方では故障する可能性のあるビットの位置を用いて実施する。例えば、個々の故障するビットは必ずしも代理機能のある行や列と一対一対応に基づいて置きかえられるとは限らない。代わりに、もしも個々の故障するビットが同じ論理の行または列に沿ってお互いに“隣接する”ならば、その全体の行または列が利用可能な代理加工な行または列による置き換えのための候補となる。従って、故障するまたは故障する可能性のあるビットの位置はどの故障するビットが同じ論理の行または列に沿ってお互いに“隣接する”のかを決めるために用いることができ、それは記憶配置の修理のために必要とされる代理機能のある行と列の数を決めるために用いることができる。このやり方では、その方法は、故障するビットにより消費される代理機能の量を決める及び／または監視するために用いることができる予測のビット故障の推定を含むことができる。
さらに、二つの記憶ビットが配置においてお互いに物理的に近接していても、それらが異なる論理の行または列に属することがある。言い換えると、物理的な隣接さは論理的なまたは電気的な隣接さと相関しない場合がある。例えば、論理の行１が２５６ビットを含むとき、これらの２５６ビットは物理的配置の並びまたは区分に中ではお互いに隣り合うとは限らない。そのようにして、物理的（または位相的な）番地は各々の装置について異なることができる位置付け関数を介して論理的（または電気的）番地に変換することができる。そのような位置付けは当技術分野に既知のどんな適切な方法または装置を用いても実施することができる。例えば、ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから商業的に入手可能な、クラリティービットマップは位相的と電気的の位置付けをつくる画像的またはその他の容易なやり方を提供する。従って、この方法においてそのような位置付け関数を用いることは記憶配置の修理可能性を正確に反映するＭＲＩを決めることを可能にすることができる。
配列ブロック区域に位置する欠陥は記憶配置の検査結果の中でまたはそれから同定することができる。例えば、その検査は配列ブロック区域と代理機能のある区域（または記憶配置全部にわたって）の中で欠陥を検出することができ、その欠陥は欠陥の位置に基づいて配列ブロック区域の欠陥と代理機能のある区域の欠陥に分けることができ、それはここに記述されるどんな実施例に従っても決めることができる。欠陥を配列ブロック区域、代理機能のある区域、復号区域、そしてセンス増幅区域に分けることはそのような区分けが修理可能な欠陥と修理不可能な欠陥を分けるために用いることができるので検査結果にとってのより大きな価値を提供する。さらに、欠陥を行の、代理機能のある、復号の、センス増幅の区域に分けることは基準に基づくかまたは区域に基づくことができる。
その方法はまた記憶配置を修理するために必要な代理機能のある行の数と記憶配置のための利用可能な代理機能のある行の量と比べることを含む。さらにその方法は記憶配置を修理するために必要な代理機能のある列の数と記憶配置のための利用可能な代理機能のある列の量と比べることを含む。いくつかの実施例では、代理機能のある行の数を比べることは記憶ダイの各々の配置について別々に実施され、代理機能のある列の数を比べることは記憶ダイの各々の配置について別々に実施される。代理機能のある行の数を比べることと代理機能のある列の数を比べることはどんな適切なやり方でも実施してよい。
もう一つの実施例では、その方法は記憶配置の代理機能のある行と代理機能のある列に位置する欠陥に基づいて利用可能な代理機能のある行の量と利用可能な代理機能のある列の量を決めることを含む。代理機能のある行と列に位置する欠陥は上記のように同定することができる。上記のように利用可能な代理機能のある物の量を決めることはもしも代理機能のある物が十分に欠陥性を持つと、記憶配置に故障を起こすので有益であることができる。さらに、もしも代理機能のある物が部分的に欠陥性を持つと、記憶配置の修理のために利用可能な代理機能のある物の量が減少し、もしも故障の数が欠陥のない代理機能のある物の量を超えると、記憶配置が修理可能でない場合がある。利用可能な代理機能のある物の量はまたさらに上記のように各々の配置が代理機能のある行と列のそれ自身の組を持ち、各々の配置の故障するビットは同じ配置の中の利用可能な代理機能のある行または列により置き換えられるだけなのでダイの中の個々の記憶配置について決めることができる。
利用可能な代理機能の量はまた代理機能のある区域の中の欠陥と代理機能のある区域の中に位置する欠陥の一つ以上の属性に基づいて決めることができる。この工程において用いられる一つ以上の属性はここに記述されるどんな欠陥の属性も含むことができる。利用可能な代理機能を決めることはまたあるいは別のやり方ではここに記述されるどんな方法のどんな工程のどんな結果を用いても実施できる。例えば、代理機能のある区域の中の欠陥の報告される大きさ、欠陥を検出するために用いられる検査装置の座標の正確さ、そして欠陥に割り当てられる分類は欠陥が代理機能のある区域で故障を起こすかどうかを決めるために用いることができ、これは利用可能な代理機能の量を決めるために用いることができる。
その方法はさらに代理機能のある行の数を比べることと代理機能のある列の数を比べることの結果に基づいて記憶配置にためのＭＲＩを決めることを含む。ＭＲＩは記憶配置が修理可能かどうかを指示する。例えば、故障のあるビットを修理するために必要とされる代理機能のある行及び／または列の数が利用可能な代理機能のある行及び／または列の数より大きいならば、記憶配置は修理不可能でありダイは修理不可能である。ＭＲＩはそのような比較に基づいて決めることができ記憶配置が修理可能かどうかを指示する値を割り当てることができる。例えば、ＭＲＩは記憶配置が修理可能ならば第一の値を割り当てることができ、記憶配置が修理不可能ならば第二の値を割り当てることができる。ＭＲＩについての異なる値はどんな適切な型式でも表現できる（例えば、その値が容易に使用者によって理解されるように及び／またはその値がここに記述される方法の実施例によって用いられることができるように）。適切な型式は、それらに限定されないが、数字の、英数字の、文字列などを含む。
その方法はまたＭＲＩを記憶媒体に保存することを含む。保存する工程は個々の記述されるどんな方法の実施例のその他の結果に加えてＭＲＩを保存することを含むことができる。ＭＲＩは当技術分野に既知のどんなやり方でも保存することができる。さらに、記憶媒体はここに記述されるどんな記憶媒体またはその他の当技術分野に既知の記憶媒体を含むことができる。ＭＲＩを保存した後で、ＭＲＩは記憶媒体で読み出すことができここに記述されるようにどんな方法または装置の実施例によっても用いることができる。さらに、ＭＲＩは“永久的に”、“半永久的に”、または一時的にどんな期間についても保存することができる。ＭＲＩを保存することはまたあるいは別のやり方ではここに記述されるように実施することができる。
上記の方法の実施例は、従って、ＭＲＩを用いての記憶の損失の早期検出のために用いることができ、それは多くの理由から有益であり多くのやり方で用いることができる。例えば、一つの実施例では、その方法はダイに形成される一つ以上記憶配置についてＭＲＩを決めることと一つ以上の記憶配置についてのＭＲＩに基づいてダイについての修理の歩留まりを予想することを含む。ダイの記憶配置について決められるＭＲＩに基づいて修理の歩留まりを予想することはダイの各々の配置または区域が修理のために利用可能な代理機能の行と列も対応する組を持つので有益である。特別な配置または区域において故障するビットは利用可能な対応する代理機能のある行または列によって置き換えることだけができる。従って、ダイの中の他の配置が利用可能な代理機能性がある一方で一つの配置が代理機能性を“使い切る”ことがありうる。この場合、そのダイは少なくとも一つの配置または区域が修理不可能なのでもはや十分に修理加工ではない。そのようにして、ダイの中の記憶配置についてのＭＲＩに基づいて、その方法はダイ上で実施される修理工程の歩留まりを決めることができる。さらに、ダイの中の記憶配置について決められるＭＲＩに基づいて、ダイが修理可能かどうかを指示する、ＭＲＩをダイについて決めることができる。例えば、もしも記憶配置についてのＭＲＩがどの記憶配置も修理可能ではないならば、ＭＲＩは記憶のダイが修理不可能であることを指示する値であるように決めることができる。
もう一つの実施例では、その方法はウエハー上の一つ以上のダイにおける各々の記憶配置についてＭＲＩを決めることと各々の記憶配置についてのＭＲＩに基づいて一つ以上のダイについての記憶の歩留まりを決めることとを含む。これらの工程は上記のように実施することができる。この方法の実施例はダイとダイの記憶の歩留まりを決めることとを含むことができる。さらに、一つ以上のダイについての記憶の歩留まりはウエハーについての記憶の歩留まりを決めるために用いることができる。
もう一つの実施例では、その方法は全体の歩留まりの予想をきめるために記憶の歩留まりの予想と記憶の外の歩留まりの予想を組み合わせることを含む。
一つの追加の実施例では、その方法は、少なくとも部分的に、ウエハー上の一つ以上のダイについての非膣以上の記憶の歩留まりに基づいてウエハーの処分を実施することを含む。例えば、ここに記述される方法は一列に並ぶ処分を実施するために用いることができその結果より良い（例えば、より効率的な）ＷＩＰの計画と製造費の削減を可能にする。例えば、ある既定の閾値より低い記憶の歩留まりを持つダイの数は決めることができウエハー上で修理を実施すべきかどうか、ウエハーを再加工すべきかどうか、ウエハーを廃棄すべきかどうかなどを決めるために用いることができる。そのような一つの例では、既定の閾値より低い記憶の歩留まりを持つダイの数はもう一つの既定の閾値と比べることができ、両方の閾値をウエハー上で修理を実施すべきかどうかを決めるために必要とされるウエハーに基づく最低の歩留まりを代表するために選ぶことができる。例えば、閾値はウエハーの予想される価値がウエハーを完成する費用を超えない最低の記憶の歩留まりに対応するように選ぶことができる（例えば、使用者によってまたはここに記述される一つ以上の実施例により）。もう一つの例では、その方法はウエハー上の一つ以上のダイについての記憶の歩留まりに基づいてウエハーについての記憶の歩留まりを決めることを含むことができる。従って、その記憶の歩留まりはもしも記憶の修理工程がウエハー上の一つ以上のダイについて実施されるならば、その工程の後の歩留まりであることができる。ウエハーについての記憶の歩留まりは上記のようにウエハーを処分するために用いることができる。例えば、記憶の修理工程のあとのウエハーの値は少なくとも部分的に記憶の歩留まりに基づいて決めることができ、この値はウエハーが廃棄すべきかどうかを決めるためにウエハーを完成させる費用と比べることができる。
一つの実施例では、代理機能のある行の数を比べることは記憶配置の修理のために必要な代理機能のある行の割合を決めることを含み、代理機能のある列の数を比べることは記憶配置の修理のために必要な代理機能のある列の割合を決めることを含み、そして記憶配置についてのＭＲＩを決めることは代理機能のある行の割合と代理機能のある列の割合に基づいてＭＲＩを決めることを含む。
上記の割合に基づいてＭＲＩを決めることを含む方法はここに記述されるその他の工程を含むことができる。例えば、一つのそのような実施例では、その方法はウエハー上の一つ以上のダイの中の各々の記憶配置についてのＭＲＩを決めることと各々の記憶配置についてのＭＲＩに基づいて一つ以上のダイについての記憶の歩留まりをきめることを含む。この実施例の工程はここにさらに記述されるように実施することができる。もう一つの例では、もう一つのそのような実施例において、その方法はウエハー上の一つ以上のダイの中の各々の記憶配置についてのＭＲＩを決めること、各々の記憶配置についてのＭＲＩに基づいて一つ以上のダイについての記憶の歩留まりを決めること、そして一つ以上のダイの各々について記憶の修理の歩留まりに基づいてウエハーについての記憶の歩留まりを決めることを含む。この工程の実施例はここにさらに記述されるように実施することができる。このやり方では。その方法はウエハーとウエハーに基づいて記憶の歩留まりを予想するためにＭＲＩを用いることを含む。同様に、ＭＲＩはウエハー上の各々のダイについて決めることができ、各々のダイについてのＭＲＩはウエハーに基づく記憶の歩留まりを決めるために用いられる。例えば、ウエハーに基づく記憶の歩留まりは記憶に関して良好であるまたは修理可能であるウエハー上のダイの割合を決めるためにウエハー上の各々のダイについてのＭＲＩの和をウエハー上のダイの数で割ることにより決めることができる。良好であるまたは修理可能であるウエハー上のダイの割合はウエハー上で実施される修理工程についての記憶の歩留まりをよりよく予想するために多分歩留まりの履歴または成功率のような修理工程についての情報と組み合わせて用いることができる。
いくつかの実施例では、ＭＲＩはまた記憶配置が修理不可能である確率を指示する。このやり方では。ＭＲＩは記憶配置が修理可能であるかどうかと記憶配置が修理不可能である確率を指示することができる。記憶配置が修理不可能である確率は利用可能な代理機能のある行の数を修理のために必要な代理機能のある行の数と比べることと利用可能な代理機能のある列の数を修理のために必要な代理機能のある列の数と比べることとに基づいて決めることができ、それは多分一つ以上の欠陥の属性、記憶の設計の一つ以上の属性、そして修理工程の一つ以上の属性と組み合わせて上記のように実施することができる。そのような属性は、例えば、その確率が決められている記憶配置に設計が少なくとも類似する他の記憶配置において実施される修理工程の歴史的な成功率を含むことができる。そのようなＭＲＩは一つは記憶配置が修理可能であるかどうかを指示しもう一つは記憶配置が修理不可能である確率を指示する、二つの値で表わすことができる。あるいは、ＭＲＩは記憶配置が修理可能であるかどうかと記憶配置が修理不可能である確率を指示する一つの値として表わすことができる。その二つの値と一つの値はここに記述されるどのような型式でも表わすことができる。一つのそのような実施例では、その方法はウエハー上の一つ以上のダイの中の各々の記憶配置についてＭＲＩを決めることと一つ以上のダイの中の各々の記憶配置についてのＭＲＩに基づいて一つ以上のダイについてのＭＲＩを決めることとを含む。これらの工程はここに記述されるように実施することができる。そのような実施例では、一つ以上のダイについてのＭＲＩは一つ以上のダイが修理不可能である確率を示す（各々の記憶配置についてのＭＲＩは記憶配置が修理不可能である確率を示すのでそしてダイの修理可能性はさらに上記のように記憶配置の修理可能性に関連するので）。一つのそのような実施例では、その方法はウエハー上の一つ以上のダイについてのＭＲＩの閾値化に基づいてウエハーに基づく記憶の歩留まりの予測を決めることを含む。ウエハーに基づく記憶の歩留まりの予測を決めることは上記のように実施することができるが、上記のように修理工程の歩留まりではなくウエハーの歩留まりになる。
いくつかの実施例では、その方法は記憶配置の復号区域に位置する一つ以上の欠陥、記憶配置のセンス増幅区域に位置する一つ以上の欠陥、またはそれらのいくつかの組み合わせに基づいて記憶配置（例えば、記憶配置の論理の周囲で）の中の修理不可能な欠陥を同定することを含む。例えば、記憶配置の検査は記憶配置の全ての区域（例えば、論理の周辺、復号区域、そしてセンス増幅区域を含む）で欠陥を検出するために実施することができ、ここに記述されるどんな実施例に従っても決めることができる、記憶配置の中の欠陥の位置は、記憶配置のどの区域に各々または一つ以上の欠陥が位置付するのかを決めることができる。記憶配置の中の修理不可能な欠陥の数は、少なくとも部分的に、復号区域とセンス増幅区域で検知され位置する欠陥の数にもとづいて決めることができる。その方法はまた記憶配置の中の修理不可能な欠陥に少なくとも部分的に基づいて記憶の歩留まりの予測をすることを含むことができ、それは修理不可能な欠陥がダイを台無しにするので有益である。
一つの実施例では、その方法はフィードフォワード制御技術を用いてＭＲＩに基づいて電気的試験の工程の一つ以上のパラメータを変えることを含む。もう一つの実施例では、その方法はもしも記憶配置が修理不可能ならば、その記憶配置が位置するダイは電気的試験の工程の間に試験されないようにフィードフォワード制御技術を用いてＭＲＩに基づいて電気的試験の工程の一つ以上のパラメータを変えることを含む。例えば、記憶のテストは比較的長い時間を要する。従って、上記のように決められる、記憶配置が修理不可能であるという予想に基づいて、その情報は影響される、修理不可能なダイが記憶の試験の間省略されるように検査機または他の試験装置に与えられることができる。このやり方では、試験の量は減らされることができしたがって記憶の試験の費用を減らすことができる。さらに記憶の試験は解放／短時間試験、機能試験、そして電気的パラメータ的試験を含むことができる。もしもそのような試験がどのダイが修理できるのかを決めるためにここに記述される方法を用いることにより除外できるならば、その記憶の試験工程はずっと短い時間で実施することができる。あるいは、電気的試験の工程は修理不可能なダイについてのさらなるＦＡのためのさらに関連する試験データを集めるために変えることができ、試験は様々な故障の機構の予想される影響に基づいて特別な位置に集中することができる。さらに、記憶の修理はヒューズを飛ばすためにレーザーまたは電気的手段を用いることを含みその結果復号器を代理機能のある行及び／または列に経路変更する。記憶の試験は修理を検証するためと応力試験のようなさらなる試験を行うために記憶の修理の後に実施することができる。従って、ここに記述されるようにどのダイが修理できるかを決めることにより、記憶の修理と追加の記憶の試験は修理可能なダイのみについてそのためより短い時間で実施することができる。
いくつかの実施例では、その方法は記憶配置の配列ブロック区域、ＭＲＩ、またはそれらのいくつかの組み合わせに位置する欠陥の一つ以上の属性に基づいて修理工程の一つ以上のパラメータを変えることを含む。例えば、記憶の修理工程は修理不可能と決められる記憶配置を含む記憶のダイ上で実施されないように変えることができる。さらに、その記憶の修理工程は修理が成功する確率を大きくするように変えることができる。この実施例において変えられる修理工程の一つ以上のパラメータは修理工程のどんなパラメータも含むことができる。
いくつかの実施例では、欠陥は記憶配置のゲート層で検出される欠陥を含む。他の実施例では、欠陥は記憶配置の金属層で検出される欠陥を含む。例えば、記憶の加工において、検査はゲート層と金属層で実施することができる。ここに記述される方法は一つ以上のこれらの層で検出される欠陥について実施することができる。さらに、ほとんどの記憶の加工はゲートと金属層での検査を含みゲートと金属層でつくられる検査結果は歩留まりを予想するために十分であるが、検査はまたビットの修理のための畜電気層で実施することができる。従って、ゲート、金属、そして畜電気層でつくられる検査結果もまた歩留まりを予測するために用いることができる。さらに、ここに記述される実施例は畜電気層で検出される欠陥について実施することができる。
一つの実施例では、その方法は記憶配置の中の欠陥の位置に基づいて欠陥のビットの故障様態を予想することを含む。このやり方では、欠陥の位置はビットの故障様態を予想するために用いることができる。そのような情報は記憶配置を修理するために必要とされる代理機能の量を決めるために有益であることができる。例えば、記憶配置のｐ−ＭＯＳ区域の欠陥はセンス増幅の故障を引き起こすのでｎ−ＭＯＳ区域での欠陥より大きい代理機能を消費する。欠陥に隣接する設計データの一つ以上の属性及び／または欠陥の一つ以上の欠陥の特性（例えば大きさ）はまたビットの故障様態の予想を向上させるために用いることができる。修理のために必要とされる代理機能またはダイの中の記憶が故障するかどうかを予想することを助けることに加えて、故障の様態の予想はビットの故障を起こす欠陥のより速いより良い同定をもたらす。早期の予想はＤＯＩが同定され再検査されることを可能にし、これはもしもビットの故障が試験で発見されるならばＦＡなしでは不可能である。装置の潜在的な故障について原因となる可能性のある欠陥を同定し再検査することと潜在的な故障率を減らすために利用可能は代理機能性を用いることは可能である場合がある。このやり方では、欠陥は記憶の区域に（例えば、センス増幅）位置付けることができ、欠陥及び／または設計の属性は一列に並べてビットの故障の予想をするために基準と組み合わせて用いることができる。
いくつかの実施例では、その方法は記憶配置の中の利用可能な代理機能のある列の量、利用可能な代理機能のある行の量、またはそれらのいくつかの組み合わせが記憶配置の設計者によって評価されるべきかどうかを、ＭＲＩに基づいて、決めることができる。このやり方では、その方法はある記憶配置で代理機能のある区域でのより多くの行または列を加えることが実施されるべきかどうかを設計者に提案するために“代理機能性の分析”を実施することを含むことができる。ここに記述される方法はここに記述される方法が致命的なウエハーの早期発見のために用いることができより速い歩留まりの習得をかのうにするのでダイの設計についてのフィードバックを提供するために特に有益である。
もう一つの実施例では、その方法は配列ブロック区域に位置する一つ以上の欠陥についてＤＣＩを決めることを含む。一つ以上の欠陥についてＤＣＩはここに記述されるように決めることができる。一つのそのような実施例では、記憶配置を修理するために必要とされる代理機能のある行の数と代理機能のある列の数を決めることは一つ以上の欠陥についてのＤＣＩを用いて実施される。もう一つの実施例では、記憶配置を修理するために必要とされる代理機能のある行の数と代理機能のある列の数を決めることは記憶配置の配列ブロック区域に位置する各々の欠陥についてのＤＣＩを決めること、そのＤＣＩを既定の閾値と比べること、そして既定の閾値を超えるＤＣＩを持つ全ての欠陥を修理するために必要とされる代理機能のある行の数と代理機能のある列の数を決めることを含む。例えば、ＤＣＩは配列ブロック区域に位置する全ての欠陥について決めることができる。ＤＣＩは配列ブロック区域に位置する欠陥についてさらにここに記述されるように決めることができる。さらにその方法は欠陥により起こされる行または列の故障の数を予想するためにＤＣＩを用いることを含むことができる。例えば、もしも使用者によって決められることができる、既定の閾値を超えるＤＣＩを持つ欠陥の数が代理機能のある区域の行または列の数より大きいならば、ＭＲＩ（この例では修理に必要な代理機能のある行または列の利用可能な代理機能のある行または列に対する割合として定義される）は１より大きい（不合格）として決めることができる。これに比べて、もしも使用者によって決められることができ最初の既定の値と異なることができる、二番目の既定の閾値より小さいＤＣＩを持つ欠陥の数が代理機能のある区域の行または列の数より小さいならば、ＭＲＩは１より小さい（合格、多分いくらかの修理の後）として決めることができる。さらに、その方法はもしも閾値を超えるＤＣＩを持つ全ての欠陥に修理が必要ならば記憶配置を修理するために必要とされる可能性のある利用できる代理機能のある行及び／または列の最大の数または百分率を決めることを含むことができる。
ダイの中の記憶が修理可能かどうかを決めるためにＤＣＩを用いることは個々の欠陥の実際の歩留まりへの影響は欠陥により引き起こされるパターンの故障、欠陥の位置（例えば、一つの層の上、一つの層に埋め込まれているなど）、欠陥の大きさなどのような欠陥の一つ以上の属性によって変わる場合があるので有利であることがある。ＤＣＩはここに記述される欠陥のそのような差異に基づいて決めることができそのため欠陥がどのように異なって実際に歩留まりに影響するのかを反映することになる。さらに、系統的欠陥は歩留まりへの影響がより多い場合があるので、ここに記述される方法は、記憶配置において検出されるどの欠陥が系統的欠陥であるかを決めることと次にその系統的欠陥の重要度に基づいてここに記述されるようにＭＲＩを決めることとを含むことができる。系統的欠陥はここに記述されるどんな実施例によっても同定することができる。
いくつかの実施例では、その方法は記憶配置の配列ブロック区域に位置する欠陥による記憶配置の故障についてのＭＲＩを決めることを含む。このやり方では、その方法は記憶配置の代理機能のない区域で検出される欠陥による区分の故障についての指数を決めることを含むことができる。同様にその方法は記憶配置の代理機能のある区域で検出される欠陥による区分の故障についての指数を決めることを含むことができる。
もう一つの実施例では、その方法は記憶配置の代理機能のある行と代理機能のある列に位置する欠陥による記憶配置の故障についてのＭＲＩを決めることを含む。このやり方では、その方法は論理の行及び／または列の故障についての指数を決めることを含むことができる。そのような指数は上記のように試験工程の一つ以上のパラメータを変えるために用いることができる。
いくつかの実施例では、その方法は記憶配置で検出される欠陥の間の空間的相関を表わす記憶配置の設計のような積層した地図を生成することを含む。このやり方では、その方法は空間的相関を表わす積層した地図を生成することを含むことができる。そのような積層した地図は当技術分野に既知のどんな適切なやり方で生成してもよい。
一つの実施例では、ダイに基づいてＭＲＩを決めることを含む。同様に、その方法はウエハーに基づいて及び／またはロットに基づいてＭＲＩを決めることを含むことができる。ダイに基づいて、ウエハーに基づいて、及び／またはロットに基づいてＭＲＩを決めることはここに記述されるように実施することができる。
もう一つの実施例では、その方法はウエハー上のダイが配列ブロック区域に位置する欠陥により故障するかどうかを指示する指数または記憶の歩留まりの予想を決めることを含む。このやり方では、その方法は悪い記憶配置によりダイが故障する指数または確率を決めることを含むことができる。この指数はさらにここに記述されるように決めることができる。
一つの追加の実施例では、その方法はウエハー上のダイの記憶配置についてのＭＲＩを決めることとＭＲＩにより修理不可能であると指示される複数の記憶配置の間の空間的相関を表わすダイの積層した地図を生成することとを含む。ダイの記憶配置についてのＭＲＩを決めることはここに記述するように実施することができる。さらに、積層した地図は当技術分野に既知のどんな適切なやり方で生成してもよい。
一つのさらなる実施例では、その方法はウエハー上のダイの記憶配置についてのＭＲＩを決めることとＭＲＩにより修理不可能と指示される複数の記憶配置の間の空間的相関を表わすウエハー上に記憶配置を形成するためのレチクルの積層した地図を生成することとを含む。ダイの記憶配置について決めることはここに記述されるように実施することができる。さらに、積層した地図は当技術分野に既知のどんな適切なやり方で生成してもよい。
いくつかの実施例では、その方法はダイの中で検出される欠陥により影響されるダイの記憶配置を同定することと記憶配置への欠陥の影響に基づいて記憶配置を順位付けることとを含む。このやり方では、その方法は影響される記憶配置の目録の順位付けをすることを含むことができる。記憶配置への欠陥の影響はここに記述されるどんな情報（例えば、欠陥の一つ以上の属性、記憶配置についての設計データの一つ以上の属性など）に基づいても決めることができる。記憶配置を順位付けるために用いられる記憶配置への欠陥の影響は欠陥が記憶配置に与えるどんな影響（例えば、どんな不都合な効果でも）も含むことができる。記憶配置は欠陥により最も影響を受ける記憶配置に最高の順位が割り当てられ欠陥により最も影響を受けにくい記憶配置に最低の順位が割り当てられるように順位付けられることができる。そのような記憶配置の順位付けは、例えば、ダイの中の記憶配置の位置と欠陥が記憶配置に影響する程度の間の関係を決めるために用いることができる。さらに、そのような関係は少なくともいくつかの欠陥の原因を予想するために用いることができ、それは追加のウエハー上のそれらの欠陥を減らすために及び／または記憶配置により小さい影響を与える欠陥の数を減らす（例えば、一つ以上の上記の工程を変えること）前にはじめに記憶配置に最も大きい影響を与える欠陥の数を減らす（例えば、欠陥の検出の前に記憶配置上で実施される工程を変えること及び／または記憶配置の設計を変えることを用いて）ために用いることができる。
もう一つの実施例では、その方法は記憶配置の修理不可能な区域の欠陥により影響されるウエハー上に形成される記憶配置の百分率を決めることを含む。記憶配置の修理不可能な区域の欠陥により影響される記憶配置はここに記述されるように決めることができる。その百分率はそのような記憶配置の数とウエハー上に形成される記憶配置の総数に基づいて決めることができる。さらに、その方法は起こり得る代理機能の故障により影響される及び／または修理不可能な故障により影響されるダイの百分率を決めることを含むことができる。起こり得る代理機能の故障と修理不可能な故障はここに記述されるように同定することができる。さらに、起こり得る代理機能の故障により影響される及び／または修理不可能な故障により影響されるダイはここに記述されるように同定することができる。影響を受けるダイの数とウエハー上に形成されるダイの総数は起こり得る代理機能の故障及び／または修理不可能な故障により影響されるダイの百分率を決めるために用いることができる。
いくつかの実施例では、その方法は起こり得る故障の間の空間的相関を示すウエハー上に形成される記憶配置の中の起こり得る故障の積層したウエハーの地図を生成することを含む。このやり方では、その方法は起こり得る故障または区分けされる指数（空間的相関についての）の積層したウエハーの地図を生成することを含むことができる。起こり得る故障はここに記述されるように同定することができ、積層したウエハーの地図はどんな適切なやり方で生成してもよい。積層した地図はあるいは確率の区分の色識別のような方法によりダイが記憶の故障を持つ確率を表示するまたは重ね合わせることができる。
もう一つの実施例では、その方法はウエハー上に形成される複数のダイについてＭＲＩを決めることとそのＭＲＩに基づいて複数のダイを順位づけることとを含む。このやり方では、その方法はウエハー上の影響されるダイの順位付けられた目録を生成することを含むことができる。複数のダイについてのＭＲＩはここに記述されるように決めることができる。さらに、そのＭＲＩに基づいて複数のダイを順位づけることはここに記述されるように実施することができ、そのような順位付けの結果はここに記述されるように用いることができる。
上記のＭＲＩを決めるための方法の各々の実施例はここに記述されるどんな方法のその他の工程を含むことができる。さらに、上記のＭＲＩを決めるための方法の各々の実施例はここに記述されるどんな装置の実施例によっても実施することができる。
もう一つの実施例はウエハー上で検出される欠陥を区分けするための異なる方法に関する。この方法は設計データ領域での欠陥の位置を設計データでのホット・スポットの位置と比較することを含む。欠陥とホット・スポットの位置を比較することはどんなやり方で実施してもよい。少なくとも類似する設計データに隣接するホット・スポットはお互いに相関する。ホット・スポットはもう一つの方法または装置によりお互いに相関付けることができる。あるいは、ホット・スポットは方法の実施例によりお互いに相関付けることができる。例えば、一つの実施例では、その方法は系統的欠陥に付随する設計データでのＰＯＩの位置を同定することによりホット・スポットを相関付けること、ＰＯＩを設計データでの同様なパターンと相関付けること、そしてＰＯＩの位置と設計データでの同様なパターンの位置を相関するホット・スポットの位置として相関付けることを含む。一つのそのような実施例では、系統的欠陥はもう一つの方法または装置により生成することができる、目録、データベース、または設計データについての系統的欠陥のファイルに含まれることができる。もう一つのそのような実施例では、その方法は系統的欠陥を同定すること及び／または系統的欠陥についての設計データでのＰＯＩを決めることを含む。例えば、系統的欠陥は設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データの部分に基づいてウエハー上で検出される欠陥を区分けすることにより同定することができ、それはここに記述されるように実施することができる。ＰＯＩは欠陥が区分けされる群れに対応する設計データの部分の中でパターンを抽出することにより決めることができる。このやり方では、ホット・スポットはここにさらに記述されるように実施することができる、設計の背景に基づく分類を用いてお互いに相関付けることができる。さらに、ホット・スポットはここにさらに記述されるように実施することができる、ホット・スポットの区分けによりお互いに相関付けることができる。ホット・スポットをお互いに相関付けることは装置上で実施することができる。相関するホット・スポットの位置は“ホット・スポットの目録”またはどのホット・スポットはお互いの相関するどうかについてのある表示、目録の中のホット・スポットの識別、そして目録の中のホット・スポットの位置を含む他の適切なデータ構造に保存することができる。この目録は次に区分けの方法での参照データとして実質的に用いることができる。
その方法はまた少なくとも類似する位置を持つ欠陥とホット・スポットを関連付けることを含む。特に、設計データ領域で少なくとも類似する位置を持つ欠陥とホット・スポットは上記の比較工程の結果に基づいて決めることができる。設計データ領域で位置を持つ欠陥とホット・スポットはどんな適切なやり方でも相関付けることができる。さらに、その方法は各々の群れの中の欠陥がお互いの相関するホット・スポットだけと関連付けられるように欠陥を区分けすることを含む。このやり方では、欠陥の各々の群れは相関するホット・スポットの群れに対応することができる。
その方法はさらに区分け工程の結果を記憶媒体に保存することを含む。保存する工程はここに記述されるどんな方法の実施例のその他の結果に加えて区分け工程の結果を保存することを含むことができる。区分け工程の結果は当技術分野に既知のどんなやり方でも保存することができる。さらに、記憶媒体はここに記述されるどんな記憶媒体または当技術分野に既知のその他の適切な記憶媒体を含むことができる。区分け工程の結果が保存された後、区分け工程の結果は記憶媒体において読み出しが可能でありここに記述されるどんな方法または装置の実施例によっても用いることができる。さらに、区分け工程の結果は“永久的に”、“半永久的に”、一時的に、または瞬間的にどんな期間についても保存することができることに注意されたい。区分け工程の結果を保存することはここに記述するその他の実施例によってもさらに実施することができる。
一つの実施例では、その方法は一つ以上の群れにＤＢＣを割り当てることを含む。一つ以上の群れにＤＢＣを割り当てることはここに記述されるどんな実施例によっても実施することができる。もう一つの実施例では、その方法は一つ以上の欠陥についてＤＣＩを決めることを含む。この実施例において一つ以上の欠陥についてＤＣＩを決めることはここに記述されるどんな実施例によっても実施することができる。
もう一つの実施例では、コンピューター実施の方法がウエハー上で欠陥を検出するために用いる検査装置によって実施される。このやり方では、コンピューター実施の方法は装置上で実施することができる。さらに、その方法はホット・スポットの管理を装置上で実施することを含むことができる。ホット・スポットの管理は、例えば、ホット・スポットを発見すること、ホット・スポットを監視すること、ホット・スポットを再検査すること、またはそれらのいくつかの組み合わせを含むことができ、それらの各々はここに記述されるように実施することができる。例えば、いくつかの実施例では、ホット・スポットはウエハー上で欠陥を検出するために用いられる検査装置によって同定される。このやり方では、ホット・スポットは装置上で同定するまたは発見することができる。そのようなホット・スポットの同定または発見はここに記述されるように実施することができる（例えば、ウエハー上で検出される欠陥の設計の背景に基づく分類を実施することにより）。
もう一つの実施例では、その方法は設計データが印画される一つ以上のウエハーの検査結果を用いてスポットを監視することを含む。検査結果に基づいてスポットを監視することはここに記述されるように実施することができる。スポットのそのような監視は装置上で実施することができる。スポットを監視することは別なやり方では上記の検査結果、ここに記述される一つの区分けの方法の結果、ここに記述されるように実施することができる、一つ以上の欠陥に一つ以上のＤＢＣを割り当てる結果、ここに記述されるどんな方法のその他の結果、またはそれらのいくつかの組み合わせを用いて実施することができる。
もう一つの実施例では、その方法はホット・スポットの間の相関に基づいてウエハーを検査することを含む。例えば、相関するホット・スポットの異なる群れに対応するウエハー上の位置は異なるように検査することができる。ホット・スポットの間の相関に基づいてウエハーを検査することはまたその相関と相関するホット・スポットの群れに対応する設計データの一つ以上の属性に基づいて実施することができる。例えば、欠陥に対する歩留まりの特に高い感度を持つ設計データに対応する相関するホット・スポットの位置は平常より高い感度で検査されるべきウエハー上の位置を決めるために用いることができる。この実施例において用いられる設計データの一つ以上の属性はここに記述されるどんな設計データの属性も含むことができる。さらに、検査工程のどんな一つ以上のパラメータも相関するホット・スポットの異なる群れに対応するウエハー上の位置が異なるように検査されるように変えることができる。検査の一つ以上のパラメータはここに記述されるどんなパラメータも含むことができる。
いくつかの実施例では、その方法は区分け工程の結果に基づいて時間にわたって、ここに記述されるどんな実施例に従っても実施することができる、系統的欠陥、潜在的な系統的欠陥、またはそれらのいくつかの組み合わせを監視することを含む。もう一つの実施例では、その方法は区分け工程の結果と系統的欠陥と潜在的な系統的欠陥の時間にわたっての発生の監視に基づいて設計データでの系統的欠陥と潜在的な系統的欠陥を同定することを含む。この方法の実施例の工程はここに記述されるように実施することができる。
一つの追加の実施例では、その方法は区分け工程の結果に基づいて欠陥の再検討を実施することを含む。例えば、欠陥の再検討は相関するホット・スポットの異なる群れに対応する欠陥の群れは異なるように再検討されるように実施することができる（例えば、再検討工程の一つ以上のパラメータの少なくとも一つの異なる値を用いて）。区分け工程の結果に基づいてウエハーの再検討をすることはまた区分けの結果と相関するホット・スポットの群れに対応する設計データの一つ以上の属性にもとづいて実施することができる。このやり方では、区分け工程の結果に基づいて欠陥の再検討をすることはホット・スポットの間の相関に基づいてウエハーの検査をすることに関して上記のように実施することができる。
一つのさらなる実施例では、区分け工程の結果に基づいて再検討のための欠陥を選ぶための工程をつくることを含む。この実施例において再検討のための欠陥を選ぶための工程をつくることはここに記述されるどんな実施例によっても実施することができる。さらに、再検討のための欠陥を選ぶための工程は欠陥の群れに付随する相関するホット・スポットについての情報と組み合わせて、多分ここに記述されるどんな方法のその他の工程の結果とここに記述される他の情報（例えば、設計データの一つ以上の属性、欠陥の一つ以上の属性など）と組み合わせて、区分け工程の結果に基づいてつくることができる。さらに、欠陥を選ぶための工程をつくることは欠陥を選ぶために用いられるべき工程のどんな一つ以上のパラメータについての値を選ぶことを含むことができる。
もう一つの実施例では、その方法は区分け工程の結果に基づいて設計データが印画されたウエハーを検査するための工程をつくることを含む。この実施例においてウエハーを検査するための工程をつくることはここに記述されるどんな実施例によっても実施することができる。さらに、再検討のための欠陥を選ぶための工程は欠陥の群れに付随する相関するホット・スポットについての情報と組み合わせて、多分ここに記述されるどんな方法のその他の工程の結果とここに記述される他の情報（例えば、設計データの一つ以上の属性、欠陥の一つ以上の属性など）と組み合わせて、区分け工程の結果に基づいてつくることができる。さらに、ウエハーを検査するための工程をつくることはウエハーを検査するために用いられるべき工程のどんな一つ以上のパラメータについての値を選ぶことを含むことができる。
一つのさらなる実施例では、その方法は区分け工程の結果に基づいて設計データが印画されたウエハーを検査するための工程を変えることを含む。この実施例においてウエハーを検査するための工程を変えることはここに記述されるどんな実施例によっても実施することができる。さらに、ウエハーを検査するための工程は欠陥の群れに付随する相関するホット・スポットについての情報と組み合わせて、多分ここに記述されるどんな方法のその他の工程の結果とここに記述される他の情報（例えば、設計データの一つ以上の属性、欠陥の一つ以上の属性など）と組み合わせて、区分け工程の結果に基づいて変えることができる。さらに、ウエハーを検査するための工程を変えることはウエハーを検査するために用いられるべき変えられる工程のどんな一つ以上のパラメータについての値を選ぶことを含むことができる。
いくつかの実施例では、その方法は欠陥の一つ以上の群れにより影響されるウエハー上に形成されるダイの百分率を決めることを含む。この実施例では、ダイの百分率はここに記述されるどんな実施例に従っても決めることができる。
もう一つの実施例では、その方法は少なくとも一つの群れに区分けされる欠陥が位置するウエハー上のダイの百分率を決めることとその百分率に基づいて少なくとも一つの群れに優先度を割り当てることとを含む。百分率を決めることと優先度を割り当てることとはここに記述されるどんな実施例に従っても実施することができる。
一つの追加の実施例では、その方法は一つ以上の群れの中の欠陥に付随するホット・スポットに相関するホット・スポットの総数と一つ以上の群れの中の欠陥の数により一つ以上の群れの優先順位を付けることを含む。例えば、相関するホット・スポットの群れの中のホット・スポットの数はそのホット・スポットの群れに対応する群れの中の欠陥の数と比べることができる。そのようにして、相関するホット・スポットの群れの欠陥性を決めることができる（例えば、欠陥が検出された相関するホット・スポットの割合を決めることにより及び／または欠陥が検出された相関するホット・スポットの百分率を決めることにより）。従って、欠陥の群れは相関するホット・スポットの欠陥性により優先順位を付けることができる。例えば、対応するホット・スポットのより多い数、より大きい割合、より大きい百分率で検出される群れの欠陥は対応するホット・スポットのより少ない数、より小さい割合、より小さい百分率で検出される欠陥の群れより高い優先度を割り当てることができる。欠陥の群れは、従って、ウエハーにわたるスポットの欠陥性に基づいて優先順位を付けることができる。
一つのさらなる実施例では、その方法は一つ以上の群れの欠陥が少なくとも一度検出されるウエハー上に設計データを印画するために用いられるレチクル上の対応するホット・スポットの位置の数により一つ以上の群れに優先順位を付けることを含む。例えば、レチクル上のより大きい数のホット・スポットの位置に対応する欠陥の群れはレチクル上のより小さい数のホット・スポットの位置に対応する欠陥の群れより高い優先度を割り当てることができる。従って、欠陥の群れはウエハーにわたる潜在的な欠陥性に基づいて優先順位を付けることができる。さらに、もしもレチクルがウエハーに印画される回数が知られているまたは決まっているならば、群れのウエハーにわたる潜在的な欠陥性は一つ以上の群れの欠陥性についてウエハーにわたる潜在性を決めるまたは推定するために用いることができる。この優先順位付けの結果はここに記述されるように一つ以上の工程を実施するために用いることができる。
いくつかの実施例では、その方法は一つ以上の群れに区分けされる欠陥が検出されたレチクル上の位置の数と一つ以上の群れの中の欠陥に付随するホット・スポットに相関するレチクル上のホット・スポットの位置の総数とに基づいて一つ以上の群れについてのレチクルに基づく限界性を決めることを含む。例えば、レチクル上の相関するホット・スポットの群れの中のホット・スポットの位置の数は相関するホット・スポットの群れに対応する群れの中の欠陥が検出されたこれらの位置の数と比べることができる。従って、レチクルに基づく限界性はそのような比較に基づくことができそのようにしてレチクルにわたってそうかんするホット・スポットの位置にわたる欠陥性の尺度であることができる。そのようなレチクルに基づく限界性はここに記述されるように一つ以上の工程に用いることができる。
上記の欠陥を区分けするための方法の各々の実施例はここに記述されるどんな方法のその他の工程も含むことができる。さらに、上記の欠陥を区分けするための方法の各々の実施例はここに記述されるどんな装置の実施例によっても実施することができる。
もう一つの実施例はウエハー上で検出される欠陥を区分けするための異なる方法に関する。この実施例では、その方法は設計データでの欠陥の位置に隣接する設計データの一つ以上の属性を比べることを含む。一つの実施例では、一つ以上の属性はパターンの密度を含む。特性の空間は設計データから得られる一つ以上の特性ベクトルを含むことができる。設計空間と違って、特性の空間は監視されたやり方で（例えば、最も近い近傍の区分け技術）または監視されないやり方で（例えば、自然な分類技術）欠陥の群れを決めるために有益であることができる多くの属性を効率的に考慮する機能を持つ。この工程で用いられる設計データの一つ以上の属性はまたあるいは別のやり方では設計のその他の属性、欠陥のデータ、ここに記述されるホット・スポットまたはＰＯＩを含むことができる。
その方法はまた欠陥の位置に隣接する設計データの一つ以上の属性が比較の工程の結果に基づいて少なくとも類似するかどうかを決めることを含む。一つ以上の属性が少なくとも類似するかどうかを決めることはここに記述される類似性を決めるための他の工程に似たやり方で実施することができる。さらに、その方法は各々の群れの欠陥の位置に隣接する設計データの一つ以上の属性が少なくとも類似するように欠陥を群れに区分けすることを含む。区分けの工程はここに記述される他の区分けの工程に似たやり方で実施することができる。その方法はさらに、ここに記述されるように実施することができる、記憶媒体に区分け工程の結果を保存することを含む。
いくつかの実施例では、その方法は属性を用いて欠陥が任意な欠陥であるかまたは系統的な欠陥であるかを決めることを含む。さらにその属性は任意または系統的な欠陥について直接に用いることができる。一つ以上の属性は区分けされる欠陥及び／または区分けされない欠陥が任意の欠陥であるかまたは系統的欠陥であるかを決めるために用いることができる。設計データの一つ以上の属性はまた欠陥が任意の欠陥であるかまたは系統的欠陥であるかを決めるためにここに記述されるその他の結果及び／またはここに記述されるその他の情報（例えば、欠陥の一つ以上の属性とホット・スポットの情報）と組み合わせて用いることができる。上記の実施例の一つの例では、欠陥が任意であるかまたは系統的であるかを決めるために用いられる設計データの一つ以上の属性はその特性に関して欠陥の位置での設計データの中の特性の一つ以上の属性を含むことができる。例えば、もしも設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データの一つ以上の属性が比較的高いパターンの密度と比較的低い特性の大きさを持ちそのような属性を持つ設計データが系統的欠陥である傾向があると知られているならば（それは実験的に、模倣、またはその他の適切な方法または装置により）、その欠陥は系統的欠陥であると決めることができる。
もう一つの実施例では、その方法はその属性を用いて一つ以上の群れに順位を付けることを含む。区分けされる欠陥の一つ以上の群れに順位を付けるために用いられる一つ以上の属性はここに記述されるどんな属性も含むことができる。一つの例では、区分けされる欠陥の群れは設計の高いパターン密度の区域が歩留まりにより大きい有害な影響を与えることがあるので高いパターン密度に付随する欠陥の群れが低いパターン密度に付随する欠陥より高く順位付けられるようにパターン密度に基づいて順位付けることができる。そのような順位付けの結果はここに記述されるように用いることができる（例えば、その結果は優先順位付けの結果の代わりに優先順位付けの結果を含む工程において用いることができる）。
その属性はまた群れの中で欠陥を順位付けるために用いることができる。例えば、一つの追加の実施例では、その方法は一つ以上の属性を用いて少なくとも一つの群れの中の欠陥を順位付けることを含む。群れの中の欠陥を順位付ける為に用いる設計データの属性はここに記述されるどんな属性も含むことができる。さらに、欠陥を区分けするために用いられる属性は群れの中で欠陥の順位付けをするために用いられる欠陥と同じであってもよいし同じでなくともよい。この実施例において欠陥を区分けすることと順位付けをすることは群れと順位により欠陥のより細かい分離を有利に提供することができ、それは欠陥の歩留まりの対する影響についてより多くの情報を提供することができる。群れの中で欠陥を順位付けることはここに記述されるように実施することができる。さらに、複数の群れの中の欠陥はそれらの群れの中で別に順位付けすることができる。上記の群れの中での欠陥の順位付けの結果はここに記述される一つ以上の工程で用いることができる。
その属性はまた群れの中で欠陥を区分けするために用いることができる。例えば、一つのさらなる実施例では、その方法は一つ以上の属性を用いて少なくとも一つの群れの中の欠陥を下位の群れに区分けすることを含む。群れの中の欠陥を下位の群れに区分けするために用いられる設計データの属性はここに記述されるどんな属性も含むことができる。さらに、欠陥を群れに区分けするために用いられる属性は欠陥を下位の群れに区分けするために用いられる属性と同じであってもよいし同じでなくともよい。この実施例において欠陥を群れと下位の群れに区分けすることは群れと下位の群れにより欠陥をより細かく分けることを有利にもたらし、これは欠陥の歩留まりに与える影響についてのより多くの情報を提供することができる。群れの中の欠陥を下位の群れに区分けすることはここに記述されるように実施することができる。さらに、複数の群れの中の欠陥は一つ以上の下位の群れも中に別に区分けすることができる。上記の欠陥を群れと下位の群れに区分けすることの結果はここに記述される一つ以上の工程で用いることができる。
いくつかの実施例では、その方法は一つ以上の属性を用いて少なくとも一つの群れの中の欠陥を分析することを含む。このやり方では、その属性は群れの中の欠陥を分析するために用いることができる。ＤＣＩを決めることはこの種類の分析の一例である。例えば、一つのさらなる実施例では、その方法は属性を用いて一つ以上の欠陥にＤＣＩを割り当てることを含む。欠陥を分析するために用いられる設計データの属性はここに記述されるどんな属性も含むことができる。その分析はまたあるいは別なやり方ではここに記述されるその他の方法を含むことができる。
もう一つの実施例では、その方法は一つ以上の属性を用いて一つ以上の欠陥の歩留まりへの関連性を決めることを含む。このやり方では、その属性は個々の欠陥の歩留まりへの関連性を推定するために用いることができる。歩留まりへの関連性を決めるために用いる一つ以上の属性はここに記述されるどんな属性も含むことができる。一つのそのような例では、比較的高いパターン密度を持つ設計データに隣接して位置する欠陥は比較的低いパターン密度を持つ設計データに隣接して位置する欠陥より歩留まりにより多く関連すると決めることができる。さらに、歩留まりへの関連性は設計データの一つ以上の属性とそれらの一つ以上の属性に基づいて欠陥が歩留まりに影響することの起こりやすさに基づいて決めることができる。歩留まりへの関連性が決められる欠陥は区分けされる欠陥を含んでも含まなくてもよい。
一つの追加の実施例では、その方法は属性を用いて一つ以上の群れの全般的な歩留まりへの関連性を決めることを含む。従って、その属性は全般的な歩留まりへの関連性を推定するために用いることができる。全般的な歩留まりへの関連性は上記のように決めることができる。
いくつかの実施例では、その方法はここに記述されるように実施することができる、欠陥に隣接する設計データを欠陥の周りの設計データと欠陥がその上に位置する設計データとに分けることを含む。さらに、属性は欠陥の周りの近傍を欠陥がその上にくる区域から区別するために用いることができる。
もう一つの実施例では、その方法は基準と属性を用いて区分けまたはフィルターのために設計データの中の構造を同定することを含む。例えば、その方法はＬＥＳに影響されやすい構造、大きなポリエステルブロックなどのような構造を同定するために基準と設計データの一つ以上の属性を用いることを含み、そのような構造に隣接して位置する欠陥は一つの群れに区分けするまたは結果からフィルターして取り除くことができる。その基準は実験の及び／または模倣の結果を用いてまたはどんな適切な方法を用いてもここに記述される方法によりつくることができる。
もう一つの実施例では、その方法は欠陥の検出の間につくられる検査結果に基づきそして系統的欠陥として同定される欠陥に基づいて再検査、測定、試験、またはそれらのいくつかの組み合わせが実施されるべきウエハー上の位置を決めることを含み、それはここに記述される実施例のどれによっても実施することができる。いくつかの実施例では、その方法は、欠陥の検出の間につくられる検査結果、系統的欠陥として同定される欠陥、そして欠陥の歩留まりへの関連性に基づいて再検査、測定、試験、またはそれらのいくつかの組み合わせが実施されるべきウエハー上の位置を決めることを含み、それはここに記述されるように実施することができる。一つの追加の実施例では、その方法は欠陥の検出の間につくられる検査結果、系統的欠陥として同定される欠陥、そして処理窓の位置付けに基づいて再検査、測定、試験、またはそれらのいくつかの組み合わせが実施されるべきウエハー上の位置を決めることを含み、それはここに記述されるように実施することができる。
いくつかの実施例では、その方法は区分け工程の結果と使用者−支援の再検査を用いて系統的を発見することを実施することを含む。例えば、区分け工程の結果は再検査で使用者を支援するために用いることができる（例えば、どこを再検査するか、再検査のやり方などを決めること）。再検査は一つ以上の群れの中の少なくとも一つの欠陥について再検査の結果を生成することと使用者が一つ以上の欠陥または欠陥の一つ以上の群れを系統的欠陥として同定できるように使用者にその結果を表示することとを含むことができる。
もう一つの実施例では、その方法は比較の工程の前に、区分け工程の結果におけるＳ／Ｎを改善するために欠陥が位置する機能ブロックに基づいて欠陥を分類することを含む。欠陥が位置する機能ブロックはここに記述されるように決めることができる。比較の工程の前に機能ブロックにより欠陥を分類することにより、いくつかの（例えば、歩留まりに関連しない）機能ブロックに中の欠陥はその方法の他の工程における使用から自害することができ、このことは区分け工程の結果におけるＳ／Ｎを改善する。さらに区分けは欠陥が位置する機能ブロックと組み合わせて設計データの一つ以上の属性に基づいて実施することができそのため区分けの結果におけるより良い分類とより高いＳ／Ｎがもたらされることができる。さらに、区分けは各々の機能ブロックについてまたは一つ以上の機能ブロックについて別に実施することができそのため区分けの結果についてのＳ／Ｎを改善することができる。
もう一つの実施例では、設計データは階層的区分に組織化され、その方法は比較の工程の前に、区分け工程の結果におけるＳ／Ｎを改善するために欠陥が位置する階層的区分に基づいて欠陥を分類することを含む。設計データはここにさらに記述されるように階層的区分に組織化される。階層的区分に基づいて欠陥を分類することは機能ブロックに基づく分類に関する上記のように実施することができる。階層的区分に基づいて欠陥を分類することは上記のように区分け工程の結果におけるＳ／Ｎを改善するために用いることができる。
一つの追加の実施例では、設計データは設計により階層的区分に組織化され、もしも欠陥が複数の階層的区分に位置するならば、その方法は階層的区分の区域に基づいて欠陥が階層的区分の各々に位置する確率、欠陥の位置の確率、またはそれらのいくつかの組み合わせに基づいて欠陥を各々の階層的区分に相関付けることを含む。このやり方では、もしも欠陥が複数の区分に位置するならば、欠陥の位置的な確率の区分に基づいて決めることができる、欠陥が異なる区分に位置する確率に基づいて欠陥を区分に相関付けることができる。その確率は当技術分野に既知のどんなやり方で決めてもよい。
いくつかの実施例では、欠陥は検査工程により検出され、その方法は設計の一つ以上のＰＯＩが印画されるウエハー上の位置を再検討すること、欠陥が一つ以上のＰＯＩの位置で検出されたかどうかを再検査想定の結果に基づいて決めること、そしてここにさらに記述されるように実施することができる、一つ以上の欠陥の捕獲率を改善するために検査工程を変えることを含む。
上記の欠陥を区分けするための方法の各々の実施例はここに記述されるどんな方法のその他の工程も含むことができる。さらに上記の欠陥を区分けするための方法の各々の実施例はここに記述されるどんな装置によっても実施することができる。
上記のように、欠陥の位置に隣接する設計データの部分はライブラリーまたは他のデータ構造に保存される異なるＤＢＣ（例えば、ＤＢＣの区分の定義）に対応する設計データ（例えば、ＰＯＩの設計例）と比べることができる。そのようなライブラリーまたはデータ構造を用いることができる一つの実施例はウエハー上で検出される欠陥に分類を割り当てるためのコンピューター実施の方法である。この方法は設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データの部分を異なるＤＢＣに対応する設計データと比べることを含む。設計データの部分（または設計データの“もとの部分”）を異なるＤＢＣに対応する設計データ（または設計データの“標的の部分”または“参照パターン”）と比べることはここに記述するように実施することができる。いくつかの実施例では、その方法は設計データの一つ以上の属性を異なるＤＢＣに対応する設計データの一つ以上の属性と比べることを含む。その部分の中の設計データの一つ以上の属性と異なるＤＢＣに対応する設計データの一つ以上の属性はここに記述されるどんな属性も含むことができる。さらに、比較の工程のために用いられる一つ以上の属性は特性空間の一つ以上の属性を含むことができる。さらに、その比較の工程はもとのパターンと参照パターンの間に完全な一致または類似性があるかどうかを決めるために設計データの部分を参照パターンと比べることを含むことができる。さらに、その比較の工程はここに記述されるどんな基準またはここに記述される比較の工程を実施するためのどんな方法に基づく基準も含むことができる、基準を用いて実施することができる。さらに、その比較の工程は設計データ領域での欠陥の位置を、ここに記述されるように実施することができる、設計データ領域でのホット・スポットの位置と比べることを含むことができる。
少なくともいくつかの部分の大きさはいくつかの実施例において異なり、損大きさはさらにここに記述されるように選ぶ及び／または決めることができる。もう一つの実施例では、その部分での設計データは複数の設計の層についての設計データを含む。設計データのそのような部分はここに記述されるようにその方法において構成されそして用いられることができる。その部分での設計データはここに記述されるその他の設計データも含むことができる。例えば、欠陥の位置に隣接する設計データは一つの実施例においては欠陥が位置する設計データを含む。このやり方では、この方法において用いられる設計データは欠陥の下または後ろの設計データまたは欠陥がその上にある設計データを含むことができる。もう一つの実施例では、欠陥の位置に隣接する設計データは欠陥の位置の周りの設計データを含む。
一つの追加の実施例では、その方法は欠陥の位置に隣接する設計データの部分を、ここに記述されるように実施される、比較の工程の前に最初のビットマップに変換すること、そしてＤＢＣに対応する設計データを、ここに記述されるように実施される、比較の工程の前に二番目のビットマップに変換することとを含む。一つのそのような実施例では、比較の工程は最初のビットマップを二番目のビットマップと比べることを含む。そのような比較はさらにここに記述されるように実施することができる。欠陥に分類を割り当てるための方法の実施例はここに記述されるどんな実施例に従っても設計データ領域での欠陥の位置を決めることを含むことができる。
一つの実施例では、ＤＢＣは欠陥がその上に位置するまたは欠陥の近くに位置する設計データの中の一つ以上の多角形を同定する。欠陥がその上に位置するまたは欠陥の近くに位置する設計データの中の一つ以上の多角形は欠陥に割り当てられるＤＢＣにより同定することができる。そのようにして、欠陥により影響されるまたは影響される可能性のある一つ以上の多角形を決めることができる。さらに、欠陥がその上に位置するまたは欠陥の近くに位置する設計データの中の一つ以上の多角形を同定することができ、これらの多角形についての情報は設計データでのその多角形に対する欠陥の位置をきめるために用いることができる。いくつかの実施例では、ＤＢＣは設計データでの一つ以上の多角形の中の欠陥の位置を同定する。従って、その方法はその多角形のどこに欠陥が位置するのかまたは欠陥が近いのかどうかを欠陥に割り当てられるＤＢＣに基づいて決めることを含むことができる。
もう一つの実施例では、その方法は欠陥の位置に隣接する設計データを欠陥の周りの区域の設計データと欠陥がその上に位置する区域の設計データとに分けることを含む。このやり方では、その方法は欠陥の周りの近傍を欠陥が位置した区から区別することを含むことができる。そのような分割はここにさらに記述されるように実施することができる。さらに、そのような分割の結果はここにさらに記述されるように欠陥に分類を割り当てるためのコンピューター実施の方法において用いることができる。
異なるＤＢＣに対応する設計データと異なるＤＢＣはデータ構造に保存される。さらに、異なるＤＢＣに対応する設計データと異なるＤＢＣは上記のようにデータ構造に保存することができる。異なるＤＢＣに対応する設計データと異なるＤＢＣはデータ構造のＤＢＣライブラリーのファイルとして保存することができる。さらに、一つの実施例においては、そのデータ構造は技術、工程、またはそれらのいくつかの組み合わせによって組織される設計データの例を含むリブラリーを含む。このやり方では、データ構造は装置上で欠陥を分類するために用いられることができるＰＯＩの設計例を含む設計ラブラリーとして構成することができ、ＰＯＩの設計例は技術、処理工程、またはその他の適切な情報によって組織することができる。データ構造は当技術分野に既知のどんな適切なデータ構造も含むことができここに記述されるひとつの記憶媒体または当技術分野に既知のその他の適切な記憶媒体のような記憶媒体上に保存することができる。
その方法はまた比較の工程の結果に基づいてその部分の設計データが異なるＤＢＣに対応する設計データに少なくとも類似するかどうかを決めることを含む。この決める工程はここに記述されるどんな実施例に従っても実施することができる。いくつかの実施例では、この決める工程はその部分の設計データが異なるＤＢＣに対応する設計データに少なくとも類似するかどうかと比較の工程の結果に基づいてその部分の設計データが異なるＤＢＣに対応する設計データの一つ以上の属性に少なくとも類似する一つ以上の属性を持つかどうかを決めることを含む。その一つ以上の属性はここに記述されるどんな属性も含むことができる。例えば、その一つ以上の属性は欠陥を検出するために用いられる検査装置についての情報（例えば、検査装置の種類、欠陥が検出された時に検査装置が動作していた検査装置の一つ以上のパラメータなど）及び／または欠陥についての属性（例えば、大きさ、粗い区分け、極性など）を含むことができる。
さらに、その方法はその部分の中の設計データに少なくとも類似する設計データに対応するＤＢＣを欠陥に割り当てることを含む。割り当ての工程はどんな適切な方法で実施してもよい。一つの実施例では、一つ以上の属性は欠陥が検出される検査結果の一つ以上の属性、検査の一つ以上のパラメータ、またはそれらのいくつかの組み合わせを含むことができる。一つ以上の属性はまたあるいは別の方法ではここに記述されるその他の属性も含むことができる。
その方法はさらに割り当ての工程の結果を記憶媒体に保存することを含む。その結果はどんな適切なやり方でもまたはここに記述されるように記憶媒体に保存することができる。記憶媒体はここに記述されるどんな記憶媒体または当技術分野に既知のどんな適切な記憶媒体も含むことができる。
上記のコンピューター実施の方法は一つの実施例において欠陥を検出するために用いられる検査装置により実施される。このやり方では、ここに記述されるように欠陥に分類を割り当てることは装置上で実施することができる。もう一つの実施例では、欠陥を検出するために用いられる検査装置以外の装置により実施される。このやり方では、ここに記述されるように欠陥に分類を割り当てることは装置なしで実施することができる。
一つの実施例では、その方法は欠陥の位置に隣接する設計データの部分の中の多角形に対して各々の群れの中の欠陥の位置が少なくとも類似するように一つ以上のＤＢＣが割り当てられた欠陥を群れに区分けすることを含む。このやり方では、その方法はＤＢＣとその部分の中の欠陥の位置に基づいて欠陥を群れに分けることを含むことができる。多角形に対する欠陥の位置はここに記述されるように決めることができる。さらに、そのような区分けはここに記述されるようにさらに実施することができる。
いくつかの実施例では、その方法は割り当ての工程の結果に基づいて設計データでのホット・スポットを監視することを含む。例えば、ＤＢＣまたは異なるＤＢＣに対応する設計データは設計データでのホット・スポットに付随することができる。ホット・スポットはここに記述されるように設計データにおいて同定することができる。上記のように設計データでのホット・スポットを監視することはホット・スポットまたは異なるＤＢＣに対応しホット・スポットに付随する設計データに付随するＤＢＣに割り当てられる欠陥の数が時間にわたり変わるかどうかを決めることを含む。さらに、割り当ての工程の結果に基づいて設計データでのホット・スポットを監視することは異なるＤＢＣが割り当てられた欠陥の一つ以上の属性のようなここに記述されるその他のデータと組み合わせて割り当ての工程の結果に基づいて実施することができる。さらに、その方法は位置（例えば、約の位置）に基づいてホット・スポットを監視することを含むことができる。もう一つの実施例では、その方法はＤＢＣに対応する設計データに基づいてホット・スポットを区分けすることを含む。そのようなホット・スポットの区分けはここにさらに記述されるように実施することができる。ホット・スポットを区分けすることはホット・スポットの位置を含みどのホット・スポットが少なくとも類似するかを示すホット・スポットの一つ以上のデータ構造（例えば、目録、データベース、ファイルなど）をつくることを含むことができる。そのようなホット・スポットに区分けは装置上で実施することができる。
もう一つの実施例ではその方法は割り当ての工程の結果を用いて時間にわたり系統的欠陥、潜在的な系統的欠陥、またはそれらのいくつかの組み合わせを監視することを含む。例えば、割り当ての工程の結果は設計データでの系統的な問題を同定するために用いることができ、同定される系統的な問題はウエハーにわたり及び／または時間にわたり監視することができる。系統的な問題はここにさらに記述されるように割り当ての工程の結果に基づいて決めることができる。さらに、系統的欠陥、潜在的な系統的欠陥、またはそれらのいくつかの組み合わせを監視することはここに記述されるようにさらに実施することができる。
一つの実施例では、異なるＤＢＣに対応する設計データは設計データ領域での一つ以上の他のウエハー上で検出される欠陥の位置に隣接する設計データの部分に基づいて一つ以上の他のウエハー上で検出される欠陥を分類することにより同定される。欠陥のそのような分類はここに記述されるように実施することができる。その分類の結果は異なるＤＢＣに対応する設計データを同定するために用いることができる。例えば、欠陥の各々の群れに対応する設計データは異なるＤＢＣに対応する設計データとして同定することができる。さらに、設計データに対応する異なるＤＢＣは、ここに記述するように実施することができる、群れの中の欠陥、設計データの一つ以上の属性、欠陥の一つ以上の属性、ここに記述されるその他の情報、またはそれらのいくつかの組み合わせを分類することにより決めることができる。
もう一つの実施例では、その方法はその欠陥が欠陥に割り当てられるＤＢＣに基づいて邪魔な欠陥であるかどうかを決めることと検査工程の結果のＳ／Ｎを向上させるために欠陥が検出された検査工程の結果から邪魔な欠陥を取り除くことを含む。このやり方では、その方法は邪魔な欠陥をフィルターすることを含むことができる。邪魔な欠陥として決められる欠陥は邪魔なＤＢＣを割り当てられる欠陥（例えば、ＬＥＳのＤＢＣ）、ＤＢＣを割り当てられない欠陥、または欠陥が歩留まりに関連しない欠陥であるまたは欠陥が関心のない欠陥であることを示すＤＢＣを割り当てられる欠陥であることができる。検査工程の結果のＳ／Ｎを向上させることは特にもしもその検査結果が一つ以上の他の工程を実施するために用いられるならばそのために他の工程の結果のＳ／Ｎが向上するので有利である場合がある。
いくつかの実施例では、その方法はパターンに依存する欠陥を示す設計データでの一つ以上の特性を同定することにより設計データでの一つ以上のＰＯＩを決めることを含む。このやり方では、その方法は設計データでのＰＯＩを同定することを含むことができる。パターンに依存する欠陥を示す設計データでの一つ以上の特性は実験的な結果、模倣の結果、区分けの結果、ここに記述されるその他の結果、またはそれらのいくつかの組み合わせに基づいて決めることができる。一つ以上のＰＯＩは設計データの任意のパターン検索を実施するために同定される特性を用いて決めることができる。その同定される特性と少なくとも類似するべく任意のパターン検索により決められる設計データでのパターンはＰＯＩとして同定することができる。一つ以上のＰＯＩは複数のパターンに依存する欠陥についてこのやり方で決めることができる。
ここに記述される方法においてＤＢＣが割り当てられる欠陥は検査工程において検出された。一つの実施例では、その方法は一つ以上のＰＯＩが印画されるウエハー上の位置を再検査すること、その再検査工程の結果に基づいてその一つ以上のＰＯＩの位置で検出されるべきであったかどうかを決めること、そして一つ以上の欠陥の捕獲率を向上させるために検査工程を変えることを含む。この実施例の各々の工程はここに記述されるように実施することができる。
もう一つの実施例では、その方法は一つ以上の欠陥についてＫＰ値を決めることを含む。一つの追加の実施例では、その方法はＤＢＣに対応する設計データの一つ以上の属性に基づいて一つ以上のＤＢＣについてＫＰ値を決めることを含む。一つのさらなる実施例では、その方法は一つ以上の欠陥に割り当てられるＤＢＣに対応する設計データの一つ以上の属性に基づいて一つ以上の欠陥についてＫＰ値を決めることを含む。これらの工程の各々はここに記述されるように実施することができる。いくつかの実施例では、その方法は一つ以上のＤＢＣについてＫＰ値を監視することと欠陥に割り当てられるＤＢＣについてのＫＰ値を欠陥に割り当てることを含む。一つ以上のＤＢＣについてのＫＰ値はここに記述されるように監視することができる。このやり方では、一つ以上のＤＢＣについてのＫＰ値は時間にわたり及び／または欠陥が検出されたウエハーにわたり改定することができ、欠陥に割り当てられるＤＢＣについてのＫＰ値はまた比較的高い精度で欠陥に割り当てることができる。欠陥に割り当てられるＤＢＣに基づいて欠陥にＫＰ値を割り当てることはここに記述されるようにさらに実施することができる。
いくつかの実施例では、その方法はその割り当ての工程の結果に基づいて再検討のための少なくともいくつかの欠陥を選ぶことを含む。例えば、その割り当ての工程の結果はここに記述されるようにどの欠陥が最も重要であるかを決めるために用いることができ（例えば、欠陥に割り当てられるＤＢＣの一つ以上の属性に基づいて）、その最も重要な欠陥を再検討のために選ぶことができる。もう一つの例では、その割り当ての工程はここにさらに記述されるようにどの欠陥が系統的欠陥であるかを決めるために用いることができる。このやり方では、その方法はＤＯＩが起こりやすい設計データでの区域から再検討の標本抽出をすることを含むことができる。
一つの実施例では、その方法は欠陥に割り当てられるＤＢＣが再検討装置で見える系統的欠陥に対応するかどうかを決めることと再検討のために再検討装置で見える欠陥のみを選ぶことにより再検討のための標本抽出をすることとを含む。再検討装置で見えるまたは見えない系統的欠陥に対応するＤＢＣは当技術分野に既知のどんなやり方で決めてもよい。再検討装置で見える系統的欠陥に対応するＤＢＣはその方法の前に決めることができ、そのＤＢＣにそのＤＢＣが見えるかまたは見えないのかを示すある識別を割り当てることができる。このやり方では、欠陥はこの識別に基づいて再検討のために選ぶことができる。再検討装置で見える欠陥のみを選ぶことはＳＥＭのような再検討装置で見えない欠陥が再検討のために選ばれないように実施することができる。このやり方で欠陥を選ぶことは特にもしも再検討装置が再検討装置で実際に見えない欠陥を探すために多大の時間を費やすならば再検討の間に欠陥を位置付けし直すことが困難であり比較的時間のかかることなので特に有利であることがある。再検討のために欠陥を選んだ結果はウエハー上で再検討のために選ばれた欠陥の位置とここに記述される方法のどんな工程のその他の結果を含むことができる。
その方法はその割り当ての工程の結果に基づいて工程、測定、または試験を適応させることを含むことができる。例えば、もう一つの実施例では、その方法はその割り当ての工程の結果に基づいて再検討のための欠陥の標本抽出をするための工程をつくることを含む。従って、再検討のために欠陥を選ぶことの代わりにまたはそれに加えて、その方法は再検討のために欠陥の標本抽出をするために、その方法、もう一つの方法、その方法を実施するように構成される装置により用いられる工程をつくることを含むことができる。そのような工程は複数のウエハー上で検出される欠陥の再検討のための欠陥の標本抽出をする及び／または複数の再検討装置で実施される再検討のための欠陥の標本抽出をするために用いることができる。標本抽出をするための工程は同じＤＢＣが割り当てられる比較的多数の欠陥が同じＤＢＣが割り当てられる比較的少数の欠陥より濃密に標本抽出されることができるようにその割り当て工程の結果に基づいてつくることができる。再検討のために標本抽出をするための工程は欠陥についてのＤＣＩ、欠陥についてのＫＰ値などのようなここに記述されるどんな方法のどんな工程のその他の結果と組み合わせてその割り当て工程の結果に基づいてつくることができる。
一つのさらなる実施例では、その方法はその割り当ての工程の結果に基づいてウエハーの検査のための工程を変えることを含む。ウエハーの検査のための工程のどのパラメータもこの実施例において変えることができる。例えば、割り当ての工程の結果に基づいて変えることができるウエハーの検査のための工程の一つ以上のパラメータは、それらに限定されないが、作業区域（または別のやり方では非作業区域）、感度、一列に並ぶ区分け工程、ウエハーが検査される、検査区域、またはそれらのいくつかの組み合わせを含むことができる。一つの特別な例では、その割り当て工程の結果は異なるＤＢＣが割り当てられる欠陥の数を示すことができ、作業区域は比較的多い数の欠陥がわりあてられたＤＢＣに対応する設計データをまた含む設計データ領域での追加の位置に対応するウエハー上の位置を含むように変えることができる。もう一つの例では、ウエハーを検査するための工程は割り当て工程の結果に基づいてより多くまたは異なるやり方で検査するように変えることができる。ウエハーを検査するための工程はまたここに記述される方法のどんな工程のどんな結果に基づいて変えてもよい。
いくつかの実施例では、その方法は検査の結果に基づいて検査の間にウエハーの検査のための工程を変えることを含む。この実施例において検査のための工程を変えることはここにさらに記述されるように実施することができる。
一つのさらなる実施例では、その方法はその割り当て工程の結果に基づいてウエハーのための計測工程を変えることを含む。例えば、計測工程は割り当て工程の結果から決められる最も重大な欠陥が計測工程で測定されるように変えることができる。従って、計測工程を変えることは計測工程の間に測定が実施されるウエハー上の位置を変えることを含むことができる。さらに、測定のために選ばれる欠陥のＢＦ画像及び／またはＳＥＭ画像のような検査及び／または再検査の結果はその結果がどこで測定が実施されるべきかを決めるために用いることができるように計測工程に提供することができる。例えば、計測工程はウエハー上の欠陥の約の位置の画像を生成することを含むことができ、この画像は測定がウエハーのただし位置で従って正しい欠陥の上で実施されるように必要とあれば計測装置がウエハーの位置を修正できるように欠陥についての検査及び／または再検査の結果と比べることができる。このやり方では、測定はウエハー上で十分に正確な位置で実施することができる。計測工程を舞えることはまた実施される測定の種類、測定が実施される波長、測定が実施される角度など、またはそれらのいくつかの組み合わせのような計測工程の一つ以上のその他のパラメータを変えることを含むことができる。計測工程はＣＤ測定の計測工程のような当技術分野に既知のどんな適切な計測工程も含むことができる。
いくつかの実施例では、その方法はその割り当て工程の結果に基づいてウエハーについての計測工程のための標本抽出の計画を変えることを含む。従ってその方法は適応可能な標本抽出をすることを含むことができる。例えば、計測工程のための標本抽出の計画は割り当て工程の結果から決められる最も重大な欠陥の多数が計測工程の間に測定されるように変えることができる。このやり方では、最も重大な欠陥は最も重大な欠陥についてのより多くの情報が有利に生成されるように計測工程の間により濃密に標本抽出されることができる。計測工程は当技術分野に既知のどんな計測工程も含むことができる。さらに、計測工程はＳＥＭのような当技術分野に既知のどんな適切な計測工程により実施してもよい。さらに、計測工程は断面、厚さ、ＣＤなどのような欠陥のどんな適切な属性または当技術分野に既知のウエハー上に形成されるどんな適切な特性の当技術分野に既知のどんな適切な測定を含んでもよい。
もう一つの実施例では、一つ以上のＤＢＣの優先順位を付けること（例えば、欠陥に割り当てられたＤＢＣ）とその優先順位付けの結果に基づいて設計データが印画されるウエハー上で実施される一つ以上の工程を最適化することとを含む。一つのそのような実施例では、ＤＢＣはＤＢＣが割り当てられる欠陥の数に基づいて優先順位を付けることができる。ＤＢＣが割り当てられる欠陥の数は割り当て工程の結果から決めることができる。一つのそのような例では、最大数の欠陥に割り当てられるＤＢＣには最高の優先順位を割り当てることができ、二番目に大きい数の欠陥に割り当てられるＤＢＣには二番目に高い優先順位を割り当てる、などとすることができる。
さらに、または別のやり方では、ＤＢＣはここに記述されるどんな方法のどんな工程のその他の結果またはここに記述されるどんな方法のどんな工程の結果のどんな組み合わせに基づいても優先順位を付けることができる。例えば、ＤＢＣの優先順位付けはＤＢＣが割り当てられた一つ以上の欠陥についてのＤＣＩを決めることと一つ以上の欠陥についてのＤＣＩに基づいてＤＢＣに優先順位を付けることとを含むことができる。ＤＣＩはここにさらに記述されるようにこの実施例において決めることができる。もう一つの例では、ＤＢＣに優先順位を付けることはＤＢＣが割り当てられた一つ以上の欠陥についてのＫＰ値を決めることと一つ以上の欠陥についてのＫＰ値に基づいてＤＢＣに優先順位を付けることとを含むことができる。さらにもう一つの実施例では、ＤＢＣはＤＢＣが割り当てられた欠陥の数とＤＢＣが割り当てられた一つ以上の欠陥についてのＤＣＩの組み合わせに基づいて優先順位を付けることができる。このやり方では、ＤＢＣの優先順位付けは高い欠陥性に対応するＤＢＣが高い優先順位を割り当てられるようにＤＢＣに対応する設計データの中で検出される欠陥性に基づいてＤＢＣに優先順位を付けることを含むことができる。
さらに、ＤＢＣは多分ここに記述される他の結果と組み合わせてＤＢＣに対応する設計データの一つ以上の属性にもとづいて優先順位を付けることができる。設計データの一つ以上の属性は、例えば、設計データでの特性の大きさ、設計データでの特性の密度、設計データの中に含まれる特性の種類、設計の中でＤＢＣの対応する設計データの位置、欠陥に対する設計データの歩留まりへの影響の受けやすさなど、またはそれらのいくつかの組み合わせを含むことができる。一つのそのような例では、欠陥により歩留まりへの影響をより受けやすい設計データに対応するＤＢＣは歩留まりに欠陥の影響をより受けにくい設計データに対応するＤＢＣより高い優先度を割り当てることができる。
さらに、ＤＢＣは多分ＤＢＣに対応する設計データの一つ以上の属性及び／またはここに記述されるその他の結果と組み合わせて設計の一つ以上の属性に基づいて優先順位を付けることができる。設計の一つ以上の属性は、例えば、代理機能性、ネットリストなど、またはそれらのいくつかの組み合わせを含むことができる。特に、設計データでのＰＯＩはそのＰＯＩの中に含まれるパターンを超える前後関係を持つことができる。そのような前後関係は、例えば、ＰＯＩを含む区分の名前、ＰＯＩを含む区分の上の区分の階層、ＰＯＩの上の系統的欠陥の代理機能性（または非代理機能性）の影響などを含むことができる。従って、ここに記述される実施例において用いられる一つ以上の属性は設計データ領域でのＤＢＣに対応する設計データの位置に基づいて及び／またはＤＢＣに対応する設計データ（もしもＤＢＣに対応する設計データが設計データでの区分に特別であるならば）に基づいて決めることができる、ＤＢＣに対応する設計データが位置するＰＯＩの前後関係を含むことができる。一つのそのような例では、系統的欠陥が設計において歩留まりへの影響を持たない可能性があるように代理機能性を持つ設計データに対応するＤＢＣには系統的欠陥が重大な歩留まりへの影響を持つ可能性があるように代理機能性を持たない設計データに対応するＤＢＣより低い優先度を割り当てることができる。そのような区分の前後関係は当技術分野に既知のどんなやり方でも得る及び／または決めることができる。
この実施例において、一つ以上の工程を最適化することは焦点、露光量、露光装置、レジスト、ＰＥＢ時間、ＰＥＢ温度、エッチング時間、エッチングガス組成、エッチング装置、蒸着装置、蒸着時間、ＣＭＰ装置、ＣＭＰ工程の一つ以上のパラメータなどのような一つ以上の工程のどんな一つ以上のパラメータでも変えることを含むことができる。望ましくは、工程のパラメータはＤＢＣに対応する設計データの欠陥性を縮小するため（例えば、ＤＢＣに対応する設計データの中で検出される欠陥の数）、ＤＢＣに対応する設計データの中で検出される欠陥の一つ以上の属性（例えば、ＤＣＩ、ＫＰなど）を変えるため、及び／またはＤＢＣに対応する設計データが含まれる装置の歩留まりを増加させるために変えられる。
さらに、一つ以上の工程の一つ以上のパラメータは優先順位付けの工程により決められる最高の優先度を持つＤＢＣまたは優先順位付けの工程により決められる比較的高い優先度を持つＤＢＣのみについて最適化することができる。このやり方では、一つ以上の工程の一つ以上のパラメータは最大の欠陥性及び／または歩留まりへの最大の影響を持つ欠陥性を示すＤＢＣに対応する設計データに基づいて変える及び／または最適化することができる。そのようにして、優先順位付けの工程の結果は歩留まりに最大の改善を提供する一つ以上の工程の一つ以上のパラメータを変える及び／または最適化するためにどのＤＢＣを用いるべきかを指示する。
この実施例は、従って、どのＤＢＣが歩留まりに最大の影響を持つかの指導なしでは、多くの変更が工程になされても歩留まりに大きなまたは何も改善がされず従って転回の時間と工程の最適化の費用が増すので工程を変える及び／または最適化するために従前に用いられた方法と装置に比べてより有益である。
さらに、この工程において変えられる及び／または最適化される工程はここに記述される実施例においてＤＢＣが割り当てられる欠陥の検出の前にウエハー上でＤＢＣに対応する設計データを印画するために用いられた工程のみを含むことができるが、変えられる及び／または最適化される一つ以上の工程はＤＢＣに対応する設計データをまた含む他の設計データを印画するために用いられるどんな工程も含むことができる。例えば、もしも複数の設計がＤＢＣに対応する設計データを含むならば、優先順位付け及び／またはここに記述される方法のその他の結果に基づいて、複数の設計を印画するために用いられる一つ以上の工程は変える及び／または最適化することができ異なる設計の各々とともに加工される装置の歩留まりが増加することになる。
一つの追加の実施例では、その方法は欠陥に割り当てられるＤＢＣに基づいて欠陥の根本原因を決めることを含む。例えば、根本原因は欠陥に割り当てられるＤＢＣに対応する設計データの一つ以上の属性に基づいて決めることができる。一つ以上の属性はここにさらに記述されるように根本原因を決めるために用いることができる。根本原因を決めるために用いられる設計データの一つ以上の属性はここに記述されるどんな設計データの属性も含むことができる。さらに。その他の情報及び／またはここに記述されるどんな方法のどんな工程の結果も欠陥の根本原因を決めるために設計データの属性と組み合わせて用いることができる。
一つのさらなる実施例では、その方法は、ここに記述されるように実施することができる、少なくともいくつかの欠陥を実験的な処理窓の結果に位置付けすることにより少なくともいくつかの欠陥の根本原因を決めることを含む。もう一つの実施例では、その方法は、ここに記述されるように実施することができる、少なくともいくつかの欠陥を模倣の処理窓の結果に位置付けすることにより少なくともいくつかの欠陥の根本原因を決めることを含む。
もう一つの実施例では、その方法は一つ以上のＤＢＣに対応する根本原因をきめることと欠陥に割り当てられるＤＢＣに対応する根本原因に基づいて欠陥に根本原因を割り当てることとを含む。例えば、ＤＢＣに対応する設計データの中で以前に検出された欠陥の根本原因はＤＢＣに付随することができる。以前に検出された欠陥の根本原因はここに記述されるどんなやり方でもまたは当技術分野に既知のその他の適切なやり方ででも決めることができる。このやり方では、欠陥の根本原因は欠陥に割り当てられるＤＢＣに付随する根本原因として決めることができる。
一つのさらなる実施例では、その方法は一つ以上のＤＢＣが割り当てられる欠陥により影響されるウエハー上に形成されるダイの百分率を決めることを含む。例えば、その百分率は同じＤＢＣが割り当てられる欠陥が少なくとも一度検出されたウエハーにわたるダイの数により決めることができる。そのような百分率は同じＤＢＣが割り当てられる欠陥が少なくとも一度検出されるダイの数を検査されるダイの総数で割ることにより決めることができる。この工程の結果は百分率とするために１００を掛けることができる。その百分率は、従って、同じＤＢＣが割り当てられる欠陥に対するダイへの影響の限界性を反映する。そのような百分率は欠陥に割り当てられる複数のＤＢＣについて決めることができ、その百分率の各々または少なくともいくつかはその方法によってつくることができる棒グラフのような図に表示することができる。従って、その図は欠陥に割り当てられるＤＢＣの関数としてダイへの影響の限界性を表わす。そのような図はここにさらに記述されるように構成することができる使用者インターフェースに表示することができる。その方法はまたこの実施例により決められる百分率に基づいて一つ以上のＤＢＣが割り当てられる欠陥に優先順位を付けることを含むことができる。
いくつかの実施例では、その方法は少なくとも一つのＤＢＣに対応する設計データな中のＰＯＩを決めることと少なくとも一つのＤＢＣが割り当てられた欠陥の数のウエハー上のＰＯＩの位置の数に対する割合を決めることとを含む。このやり方では、その方法は一つのＤＢＣが割り当てられた欠陥の数をウエハー上に印画されるＤＢＣに対応するＰＯＩの位置の数と比べた割合または百分率を決めることにより限界性の分析を実施することを含むことができる。そのような実施例では、ウエハー上のＰＯＩの位置は任意のパターン検索により同定することができる。さらに、ここに記述される方法は設計の検査区域の中のＰＯＩの位置を同定するために任意のパターン検索をすることと設計の検査区域の中のＰＯＩの累積した面積を決めることとを含むことができる。ＤＢＣが割り当てられた欠陥の数のＯＩの設計の検査区域の中の累積した面積に対する比率は次にそのＰＯＩに対応するＤＢＣの欠陥密度を決めるために用いることができる。その方法はまたこの実施例において決められる比率に基づいて一つ以上のＤＢＣに優先順位を付けることを含むことができる。
もう一つの実施例では、その方法は少なくとも一つのＤＢＣに対応する設計データの中の一つ以上のＰＯＩを決めることと少なくとも一つのＤＢＣが割り当てられる欠陥の数の設計データの中の一つ以上のＰＯＩの位置の数（例えば、ウエハーの検査される区域に対して）に対する比率を決めることとを含む。このやり方では、その方法はウエハー上で見つけられるＰＯＩに対応するＤＢＣが割り当てられる欠陥の数のウエハーの検査される区域にわたるＰＯＩの位置の数に対する比率または百分率を決めることにより限界性の分析を実施することを含むことができる。そのような実施例では、ウエハー上のＰＯＩの位置は任意のパターン検索により同定することができる。この方法はまたこの実施例において決められる比率に基づいて一つ以上のＤＢＣに優先順位を付けることを含むことができる。
一つの追加の実施例では、その方法は少なくとも一つのＤＢＣに対応する設計データの中のＰＯＩを決めること、少なくとも一つのＤＢＣが割り当てられた欠陥が位置するウエハー上に形成されるダイの百分率を決めること、そしてその百分率に基づいてＰＯＩに優先順位を割り当てることを含む。このやり方では、その方法は欠陥により影響されるダイの百分率に基づいて限界性の分析を実施することを含むことができる。例えば、同じＤＢＣが割り当てられる欠陥の数はウエハーの検査区域の中の設計データを印画するために用いられるレチクルの中のＰＯＩの設計例の数と終えはー上でレチクルが印画されて検査される回数とで割ることができる。この工程の結果は百分率を得るために１００を掛けることができる。このやり方では、その方法は欠陥が少なくとも一度けんしゅつされたウエハーにわたるダイの数により既知の系統的欠陥に優先度を付けることを含むことができる。例えば、もしもダイの１％に対してダイの１０％にＰＯＩが現れるならば系統的欠陥が検出されたＰＯＩにより高い優先度を割り当てることができる。もう一つの例では、ウエハー上のより多い数のダイで検出された同じＤＢＣが割り当てられる欠陥はウエハー上のより少ない数のダイで検出された異なるＤＢＣが割り当てられる欠陥より高い優先度を割り当てることができる。さらに、その方法は異なるＤＢＣが割り当てられる欠陥が位置するウエハー上に形成されるダイの百分率を表わす棒グラフのような図をつくることを含むことができる。従って、そのような図は異なるＤＢＣについてのダイに基づく限界性を図示する。そのような図はここに記述されるように構成することができる、使用者インターフェースで表示することができる。
一つのさらなる実施例では、その方法は一つ以上のＤＢＣが割り当てられて検出される欠陥の数により一つ以上のＤＢＣに優先順位を付けることを含む。このやり方では、その方法はＤＢＣが割り当てられた欠陥の総数により既知の系統的欠陥に優先順位を付けることを含むことができる。そのようにして、その方法はウエハーの基づく限界性に基づいて既知の系統的欠陥に優先順位を付けることを含むことができる。例えば、ウエハー上のより多い数の設計例で検出される欠陥に割り当てられるＤＢＣはウエハー上のより少ない数の設計例で検出される欠陥に割り当てられるＤＢＣより高い優先度を割り当てることができる。そのような優先順位付けはまた欠陥が検出されるウエハーにわたる設計例の位置の百分率に基づいて実施することができる。例えば、検出されＤＢＣが割り当てられる欠陥の数はウエハーにわたってＤＢＣに対応する検査される設計例の総数で割ることができる。この工程の結果は上記の百分率とするために１００を掛けることができる。さらに、その方法は異なるＤＢＣが割り当てられる欠陥が検出されたレチクルにわたる設計例の数を表わす棒グラフのような図をつくることを含むことができる。そのような図はここに記述されるように構成される、使用者インターフェースで表示することができる。
いくつかの実施例では、その方法は一つ以上のＤＢＣが割り当てられた欠陥が少なくとも一度検出される、ウエハー上に設計データを印画するために用いられる、レチクル上の設計例の数により一つ以上のＤＢＣに優先順位を付けることを含む。このやり方では、その方法は欠陥が少なくとも一度検出されるレチクルにわたる設計例の数により既知の系統的欠陥に優先順位を付けることを含むことができる。例えば、レチクル上のより多い数の設計例で検出される欠陥に割り当てられるＤＢＣはレチクル上のより少ない数の設計例で検出される欠陥に割り当てられるＤＢＣより高い優先度を割り当てることができる。さらに、その方法は異なるＤＢＣが割り当てられる欠陥が検出されたレチクルにわたる設計例の数を表わす棒グラフのような図をつくることを含むことができる。そのような図はここに記述されるように構成される、使用者インターフェースで表示することができる。
もう一つの実施例では、その方法は一つ以上のＤＢＣが割り当てられた欠陥が検出されたレチクル上の位置の数と一つ以上のＤＢＣが割り当てられた欠陥の位置に隣接する設計データの部分と少なくとも類似するレチクル上に印画される設計データの部分の総数に基づいて一つ以上のＤＢＣのレチクルに基づく限界性を決めることを含む。例えば、レチクルに基づく限界性はＤＢＣが割り当てられる少なくとも一つの欠陥が検出される積層されるレチクル図の中の位置の数をレチクルにわたる検査される設計例の総数で割ることにより決めることができる。この工程の結果はＤＢＣが割り当てられた欠陥が検出された、ＤＢＣに対応する、設計例の位置の百分率を得るために１００を掛けることができる。さらに、その方法はＤＢＣが割り当てられた欠陥が検出されたレチクルに基づく限界性または位置の百分率を示す棒グラフのような図をつくることを含むことができる。そのような図はここにさらに記述されるように構成される、使用者インターフェースで表示することができる。その方法はまた一つ以上のＤＢＣについて決められるレチクルに基づく限界性に基づいて一つ以上のＤＢＣに優先順位を付けることを含むことができる。例えば、比較的高いレチクルに基づく限界性を示すＤＢＣはより低いレチクルに基づく限界性を示すＤＢＣより高い優先度を割り当てることができる。上記の実施例の工程は同じＤＢＣが割り当てられる欠陥の群れについてまたはＤＢＣが割り当てられたここの欠陥について実施することができる。
上記の欠陥に分類を割り当てる方法の実施例の各々はここに記述されるどんな方法の実施例のその他の工程も含むことができる。さらに、上記の欠陥に分類を割り当てる方法の実施例の各々はここに記述されるどんな装置の実施例によっても実施することができる。
もう一つの実施例はウエハーについての検査工程を変えるための方法に関する。この方法は設計データの一つ以上のＰＯＩが印画されるウエハー上の位置を再検討することを含む。その方法はまた欠陥が一つ以上のＰＯＩの位置で検出されるべきであったかどうかを再検討工程の結果に基づいて決めることを含む。さらに、その方法は一つ以上の欠陥の捕獲率を改善する及び／または一つ以上のＰＯＩの少なくともいくつかに位置する欠陥についてのＳ／Ｎを改善するために検査工程を変えることを含む。これらの工程の各々はここにさらに記述されるように実施することができる。例えば、検査工程の一つ以上のパラメータはここに記述されるように決めることができる、ＰＯＩの優先順位付けに基づいて変えることができる。
上記の方法の一つの使用例は光学的感度の応用である。例えば、一つの実施例では、検査工程を変えることは検査工程を実施するために用いられる検査装置の光学様態を変えることを含む。このやり方では、検査のために用いられる光学様態は一つ以上のＰＯＩの少なくともいくつかに対応する一つ以上の欠陥の検出のＳ／Ｎを改善するために変えることができる。光学様態は当技術分野に既知のどんな光学様態を含んでもよい。
もう一つの実施例では、その方法はその欠陥が一つ以上のＰＯＩの位置で検出されるべきであったかどうかを決めた結果に基づいて検査工程を実施するために用いられる検査装置の光学様態を決めることを含む。このやり方では、検出されるべきであった欠陥について最高のＳ／Ｎを持つ光学様態を決めることができる。光学様態は当技術分野に既知のどんな光学様態を含んでもよい。さらに、決められる光学様態及び／または検出されるべきであった欠陥は検査工程を実施するために用いられる検査装置の種類のような変えられる検査工程の他のパラメータを選ぶために用いることができる。
いくつかの実施例では、検査工程を変えることは一つ以上のＰＯＩに付随するＤＯＩの捕獲を増やすために検査工程を変えることを含む。捕獲を増やすために検査工程を変えることは検査工程のどの一つ以上のパラメータをも変えることを含むことができる。検査工程のパラメータを変えることにより改善される検出は検査結果にＰＯＩに付随するＤＯＩを検出することを含むことができる（例えば、歩留まりにとって重要な系統的ＤＯＩについての検出数を増やすことなど）。捕獲を増やすために変えられる一つ以上のパラメータは検査工程のどんな結果及び／または再検討工程のどんな結果に基づいても選ぶことができる（例えば、一つ以上のＰＯＩが印画されるウエハー上の位置の再検討の結果だけでなく）。
いくつかの実施例では、検査工程を変えることは検査工程の結果での雑音を抑えるために検査工程を変えることを含む。雑音を抑えるために検査工程を変えることは検査工程のどの一つ以上のパラメータをも変えることを含むことができる。検査工程のパラメータを変えることにより抑えられる雑音は検査結果でのどんな雑音も含むことができる（例えば、背景雑音、邪魔な雑音など）。雑音を抑えるために変えられる一つ以上のパラメータは検査工程のどんな結果及び／または再検討工程のどんな結果に基づいても選ぶことができる（例えば、一つ以上のＰＯＩが印画されるウエハー上の位置の再検討の結果だけでなく）。
一つのさらなる実施例では、検査工程を変えることは関心のない欠陥の検出を減らすためまたは関心のない欠陥の区分けを改善するために検査工程を変えることを含む。関心のない欠陥の検出を減らすために検査工程を変えることは検査工程のどの一つ以上のパラメータをも変えることを含むことができる。検査工程のパラメータを変えることによってより少なく検出される関心のない欠陥はどんな関心のない欠陥も含むことができる（例えば、歩留まりに関連しない系統的欠陥、コールド・スポットでの欠陥など）。関心のない欠陥の検出を減らすために変えられる一つ以上のパラメータは検査工程のどんな結果及び／または再検討工程のどんな結果に基づいても選ぶことができる（例えば、一つ以上のＰＯＩが印画されるウエハー上の位置の再検討の結果だけでなく）。
一つ以上の欠陥の捕獲率を改善するために検査工程を変えることは検査工程のどの一つ以上のパラメータをも変えることを含むことができる。例えば、一つの実施例では、検査工程を変えることは検査工程で用いられる演算手順を変えることを含む。変えられる演算手順は欠陥の検出の演算手順または検査工程で用いられるその他の演算手順であることができる。変えられる演算手順は当技術分野に既知のどんな適切な演算手順を含んでもよい。さらに、検査工程を変えることは検査工程で用いられる複数の演算手順を変えることを含むことができる。
一つの追加の実施例では、検査工程を変えることは検査工程で用いられる演算手順の一つ以上のパラメータを変えることを含む。一つ以上のパラメータが変えられる演算手順は欠陥の検出の演算手順または検査工程で用いられるその他の演算手順を含むことができる。さらに、検査工程を変えることは検査工程で用いられる複数の演算手順の一つ以上のパラメータを変えることを含むことができる。演算手順での一つ以上のパラメータは演算手順のどんなパラメータ、望ましくは欠陥の捕獲率に影響するパラメータを含むことができる。
上記のウエハーについての検査工程を変えるための方法の実施例の各々はここに記述されるどんな方法の実施例のその他の工程も含むことができる。さらに、上記のウエハーについての検査工程を変えるための方法の実施例の各々はここに記述されるどんな装置の実施例によっても実施することができる。
一つの追加の実施例は設計と欠陥のデータを表示し分析するように構成される装置に関する。そのような装置の一つの実施例が図２５に示される。図２５に示されるように、その装置は使用者インターフェース１８２を含む。使用者インターフェース１８２は半導体装置のための一つ以上の設計配置１８４、半導体装置の少なくとも一部が形成されるウエハーについての一列に並ぶ検査データ１８６、そしてウエハーについて得られる電気的試験のデータ１８８を表示するために構成される。一つの実施例では、電気的試験のデータは論理ビットマップのデータを含む。設計、検査（または計測）、試験、そして重ね合わせのデータは設計、装置、レチクル、またはウエハーの領域で表示される。使用者インターフェースはまた半導体装置についてのモデル化されるデータ及び／またはウエハーについてのＦＡデータを表示するために構成することができる。さらに使用者インターフェースは使用者からの入力に基づいて特別なホット・スポットまたはＤＯＩについての情報を表示するように構成することができる（例えば、使用者によるホット・スポットまたはＤＯＩの選択）。このやり方では、使用者インターフェースは異なる時に異なるホット・スポットまたはＤＯＩについての情報を表示するために構成することができる。しかし、使用者インターフェースは異なるホット・スポットまたはＤＯＩを示すために一つ以上の異なるしるし（例えば、色、記号など）を用いて同時に（例えば、ウエハーの地図または棒グラフで）異なるホット・スポットまたはＤＯＩについての情報を表示するために構成することができる。使用者インターフェースはまたホット・スポットのデータベースの情報を表示するように構成することができる。ホット・スポットのデータベースの情報の表示を用いて、使用者は与えられる分析または検査の方策とともに関心のあるホット・スポットの下位集団を選ぶことにより一つ以上のホット・スポットの目録をつくることができる。使用者インターフェースは表示装置１９０上に表示することができる。表示装置１９０は当技術分野に既知のどんな適切な表示装置を含んでもよい。
その装置はまた処理装置１９２を含む。処理装置１９２は使用者インターフェースを介して使用者から分析を実施するための命令を受けると一つ以上の設計配置、一列に並ぶ検査データ、そして電気的試験のデータを分析するために構成される。その処理装置はまた上記のようにモデル化されるデータ及び／またはＦＡデータを分析するために構成することができる。例えば、使用者インターフェース１８２は一つ以上のアイコン１９４を表示するために構成することができる。各々のアイコンは処理装置により実施されることができる異なる機能に対応することができる。このやり方では、図２５に五個のアイコンが示されるが、使用者インターフェースは可能な機能の数に対応するどんな数のアイコンを表示するために構成することもできる。使用者は次に一つ以上のアイコンを選ぶ（例えば、クリックすること）ことにより一つ以上の機能を実施するように処理装置に指示することができる。さらに、使用者インターフェースは当技術分野に既知のその他のやり方で使用者が利用可能な（例えば、ドロップダウン・メニュー）様々な機能を表示することができる。このやり方では、使用者インターフェースは設計／配置の視覚化と分析操作を一列に並ぶ工程データの視覚化と分析操作と機能的／構造的な電気的試験データの視覚化と分析操作とを組み合わせた一つの統合された使用者インターフェースとして構成することができる。
その装置は、通常は“掘り下げ機能”として参照されることができる、上げられる解像度でデータを処理するように構成することができる。例えば、その装置は複数のダイを積層する目的で選ぶためにウエハー上で検出される欠陥を表わすウエハーの地図のような入力を用いるように、積層されたダイの中に表わされる欠陥を選ぶように、そして欠陥についていくつかの機能を実施するように構成することができる。その装置はまた、通常は“横掘り機能”として参照されることができる、一つ以上の領域からのデータを一緒に用いるように構成することができる。
一つの実施例では、使用者インターフェースはまた設計配置、一列に並ぶ検査データ、電気的試験のデータ、そしてここに記述されるその他の情報のうち少なくとも二つの重ね合わせ１９６を表示するために構成される。一つのそのような実施例では、電気的試験のデータは論理ビットマップのデータを含む。そのような実施例では、処理装置はここに記述されるどんな実施例によっても異なるデータを重ね合わせるために構成することができる。このやり方では、その装置は三つの領域（例えば、設計、検査、そして電気的な試験）のうち二つ以上からのデータの重ね合わせをつくり表示するために構成することができる。そのようなデータの重ね合わせは欠陥の物理的位置から論理的位置に位置付けるためそして電気的な試験の結果（例えば、電気的故障）とその位置付けを用いて電気的な試験の結果に影響する（例えば、電気的故障を引き起こすこと）欠陥を同定するために用いることができる。
一つの実施例では、処理装置はまた使用者インターフェースを介して使用者からこの決定を実施するための命令を受けると設計データ領域での欠陥の密度を決定するために構成することができる。このやり方では、その装置はここにさらに記述されるように故障の密度の計算を実施するように構成することができる。
一つの追加の実施例では、処理装置は使用者インターフェースを介して使用者から欠陥の標本抽出を実施するための命令を受けると再検討のための欠陥の標本抽出を実施するように構成される。一つのさらなる実施例では、処理装置は使用者インターフェースを介して使用者から分類を実施するための命令を受けると設計データ領域での欠陥の位置に隣接する設計データの類似性に基づいて欠陥の分類を実施するように構成される。このやり方では、その装置は標本抽出とデータの縮小（例えば、パターンに依存する区分けによるデータの縮小）技術を実施するように構成することができる。これらの技術はここにさらに記述されるように実施することができる。
いくつかの実施例では、処理装置は時間にわたって欠陥の群れについてのＫＰ値を監視することとその時間にわたるＫＰ値に基づいて欠陥の群れの重要性を決めることのために構成される。このやり方では、その装置は欠陥の追跡（例えば、ＤＴＴ方式を用いて及び／または画像を用いて）のために構成することができる。使用者インターフェースはまた時間にわたるＫＰ値の監視結果と欠陥の群れの重要性を表示するために構成することができる。図２５に示される処理装置と装置はここに記述されるようにさらに構成することができる。例えば、処理装置と装置はここに記述されるその他の方法のその他の工程を実施するために構成することができる。さらに、図２５に示される装置は、さらに上記のように構成することができる、検査装置のようなここに記述される他の構成要素を含むことができる。図２５に示される装置はここに記述される方法の全ての長所を持つ。
一つのさらなる実施例はウエハー上で検出される電気的な欠陥の根本原因を決めるためのコンピューター実施の方法に関する。一つのそのような実施例では、電気的な欠陥についてのウエハーの検査の結果は論理装置についてのビットマップを含むことができる。その方法は設計データ領域での電気的な欠陥の位置を決めることを含む。設計データ領域での電気的な欠陥の位置はここに記述されるように決めることができる。
いくつかの実施例では、その方法は系統的欠陥のような欠陥の特性を工程の条件と相関付けることを含む。例えば、走査に基づきかつ構造的な試験の結果をウエハー領域の座標の変換した後で、特別な空間的特性が一つ以上の工程の条件を相関付けられることがある。欠陥のデータの空間的特性の分析を実施するための方法と装置は、ここに参照として本明細書にそのまま組み入れるカルカーニその他による米国特許５，９９１，６９９号、サチャその他による６，４４５，１９９号、そしてエルドリッジその他による６，７１８，５２６号に示される。ここに記述される方法と装置は本発明において記述されるどんな方法のどんな工程も実施するように構成することができる。
その方法はまた電気的な欠陥の部分の位置が一つ以上の工程の条件に対応する空間的特性を規定するかどうかを決めることを含む。この工程は電気的な欠陥の部分の位置に規則をあてはめることにより、またはその他の適切なやり方で、電気的な欠陥の部分についての空間的な特性を工程の条件に対応する空間的な特性と比べることにより実施することができる。さらに、もしも電気的な欠陥の部分の位置が一つ以上の工程の条件に対応する空間的特性を規定するとするならば、その方法は電気的な欠陥の部分の根本原因をその一つ以上の工程の条件として同定することを含む。このやり方では、上記の方法は論理ビットマップ上で空間的な特性の分析を実施することを含むことができる。その方法はさらに記憶媒体にその同定する工程の結果を保存することを含む。同定する工程の結果はここに記述されるどんな結果も含むことができる。さらに、この方法はここにさらに記述されるように保存する工程を実施することができる。記憶媒体はここに記述されるどんな記憶媒体を含んでもよい。
上記の電気的欠陥の根本原因を決めるための実施例の各々はここに記述されるどんな方法の実施艇のその他の工程も含むことができる。上記の電気的欠陥の根本原因を決めるための実施例の各々はここに記述されるどんな装置の実施例によっても実施することができる。
他の欠陥の根本原因はまたここに記述される方法により決めることができる。例えば、処理窓にわたり位置付けられるパターンの群れ（そしてそのようなものの組み合わせ）によるウエハーに基づくまたはレチクルに基づく空間的特性は根本原因を決める助けるために相関関係を決めるうえで特に有用であることがある。一つの例では、処理窓の一つの端で、欠陥ｘとｙが限界的でウエハーの外側から最初に故障する傾向がある。処理窓の他の端では、欠陥ｚがウエハーの端で最初に故障する傾向がある。従って、どの系統的欠陥がウエハー上で最も頻繁に故障するか（そして多分外側の円形環に関係して）を観察することにより決めることができる。
もう一つの実施例は再検討のためのウエハー上で検出される欠陥を選ぶこと、分類／審査のため発見すること、そして装置上で、装置なしで、そしてＳＥＭ上においてを含む検証／根本原因の分析のため監視することのためのコンピューター実施の方法に関する。その方法はウエハー上の一つ以上の区域を同定することを含む。その一つ以上の区域はウエハー上の一つ以上の欠陥の種類の位置に付随する。図２６に示されるように、ウエハー２００上の区域１９８はウエハー上の一つ以上の欠陥の種類の位置に付随するとして同定することができる。例えば、この区域はリソグラフィー工程の間にウエハーの外側の端に隣接する焦点の誤差またはウエハーの中心からウエハーの端へのエッチングの変化によりもたらされる欠陥の種類に付随することができる。
その方法はまた再検討のために一つ以上の区域のみで検出される欠陥を選ぶことを含むことができる。例えば、図２６に示されるように、ウエハーの地図２０２は区域１９８の配置に重ね合わせることができる。このやり方では、ウエハーの地図２０２に表わされる欠陥はそれらが位置する区域とその区域に付随する一つ以上の欠陥の種類に基づいて再検討のために選ぶことができる。一つのそのような例では、もしも図２６に示される区域がウエハーの外側の端に隣接するピンぼけの誤差に付随するならば、その方法は区域１９８の中の欠陥（のみを、最初に、または濃密に）を選ぶことができる。あるいは、欠陥は区域１９８以外のウエハー上の区域から選ぶことができる。
図２６には一つの区域のみが示されるけれども、ウエハーはどんな数の適切な区域に分けることもできることは理解されるべきである。さらにその区域は図２６に示されるような同心円の環の区域、角度に関する区域、角度状と環状の区域、または長方形の区域として決めることができる。しかし、その区域は不規則（例えば、多角形）な形状であってもよい。さらに、すべて、いくつかの区域が形状及び／または大きさのような同じ特性を持つあるいは全てが異なる特性を持ってもよい。
上記の方法は欠陥の標本の再検討の結果がダイからウエハーへと補間できるように欠陥標本を提供するために用いることができる。これに比べて、一つの典型的な再検討の標本抽出の計画は方策の最適化にために１００個から２００個の欠陥とウエハー全体にわたる広がりを監視するために２５個から１００個の欠陥を含む。しかし、一つのダイ状だけで何万ものホット・スポットがあることがある。系統的欠陥は監視と検証のために再検討することができる。従って、これから１００個から２００個の欠陥を選んだ後でも、同じダイ上で全てを再検討することは望ましくない。代わりに、その選ばれた欠陥が複数のダイにわたり広がっていることが望ましい。上記の方法はある欠陥の種類とウエハー上のある区域との相関関係を同定するために区分の分析の結果を用いる。そのようにして、ここに記述される方法はウエハーの位置に特有な欠陥を同定するために用いることができる。このやり方では、その方法は、ダイからウエハーへの補間に用いるために適切な結果を提供するためにこれらの区域に合わせて標本抽出の計画を片寄らせることを含むことができる。その方法はさらに記憶媒体にその選定の工程の結果を保存することを含む。その選定の工程の結果はここに記述されるどんな結果も含むことができる。さらに、ここにさらに記述される保存の工程を実施することができる。記憶媒体はここに記述されるどんな記憶媒体を含んでもよい。
上記の再検討のための欠陥を選ぶための方法の各々の実施例はここに記述されるどんな方法の実施例のその他の工程も含むことができる。さらに、記の再検討のための欠陥を選ぶための方法の各々の実施例はここに記述されるどんな装置の実施例によっても実施することができる。
もう一つの実施例は設計データについての一つ以上の歩留まりに関連する工程を評価するためのコンピューター実施の方法に関する。一つのそのような例は図２７に示される。図２７に示される工程はその方法の実施にとって必須ではないことに注意すべきである。一つ以上の工程は図２７に示される方法から除外するまたはそれに加えることができ、それでもその方法はこの実施例の範囲内で実施することができる。
図２７に示されるように、その方法は工程２０４に示されるように、基準を検査することを用いて設計データでの潜在的な故障を同定することを含む。あるいは、設計データでの潜在的な故障は反復分析または欠陥密度の地図から観察される潜在的なホット・スポットを用いて同定することができる。この工程において同定される潜在的な故障は一つ以上の異なる種類のＤＯＩを含むことができる。いくつかの実施例では、この工程において同定される潜在的な故障はパターン化の後の潜在的な故障（例えば、エッチングの後の故障）を含むことができる。さらに、一旦潜在的な故障が同定されると、それは設計全体に広がることができ、設計での共通のパターンを検索する（例えば、任意のパターン検索）ことにより検出することができる。いくつかの実施例では、その方法は全ての同様なＰＯＩの位置を同定するために任意のパターン検索をすることを含む。共通なパターンは全ての潜在的な故障を見つけるために、回転したり反転したりするそのパターンを検索することにより同定することができる。さらに、設計データでの潜在的な故障は当技術分野に既知のその他の適切な方法（例えば、モデル化）、ソフトウェア、及び／または演算手順を用いて工程２０４で同定することができる。さらに、潜在的な故障は設計データについて加工される装置の故障を引き起こすまたは装置の故障を実際には引き起こさないが望ましくないやり方で装置の一つ以上の電気的パラメータを変える設計データでの区域またはパターンを含むことができる。
工程２０６に示されるように、その方法はまた潜在的故障の一つ以上の属性を決めることを含む。決められる潜在的故障の属性は、例えば、種類を含むことができる。潜在的故障の属性は実験的な試験、模倣の結果、設計データ、またはその他の方法によって得ることができる。その方法は上記のように潜在的故障を同定することを含むので、その方法はできるだけ多くの潜在的故障を除外するように加工の前に設計データを変えることを含むことができる。そのような設計データの変更はここに記述されるように実施することができる。しかし、加工の前に全ての潜在的故障を除外することはできないことは想像することができる。さらに、ここに記述される方法において同定される潜在的故障は加工の間に実際に故障を起こすまたは歩留まりに影響することがある場合もあるしない場合もある。従って、潜在的故障のいくつかが加工（そして従って検査）の前に除外できる一方で、ここに記述される方法はもしも潜在的故障が実際に故障するとした時にできるだけ早く検出できるように設計のどこで検査がなされるべきかについての重要な情報を提供することができる。さらに、ここに記述される方法は設計において設計データの部分が潜在的故障を含むウエハー上の区域の検査が最も適切な検査パラメータを用いて実施することができそのためにもしも潜在的故障が実際に故障するとした時にそれが検査で検出される確率が増えるように設計の異なる区域がどのように検査されるべきかについての重要な情報を提供することができる。
工程２０８に示されるように、その方法は潜在的故障の一つ以上の属性に基づいてその潜在的故障が検出できるかどうかを決めることを含む。潜在的故障が検出できるかどうかは様々な検査装置の既知の性能と組み合わせて潜在的故障の一つ以上の属性に基づいて決めることができる。工程２１０に示されるように、その方法は一つ以上の属性に基づいて潜在的故障を検出するために複数の様々な検査装置（例えば、ＢＦ、ＤＦ、電圧コントラスト、ＥＣ、電子ビームなど）のどれが最も適切であるかを決めることを含む。
いくつかの実施例では、その方法は、工程２１２に示されるように、最も適切であると決められる検査装置の一つ以上のパラメータを決めることを含む。一つのそのような実施例では、パラメータは潜在的欠陥の一つ以上の属性に基づいて選ばれる。パラメータはここにさらに記述されるように選ぶことができる。さらに、この工程において選ばれるパラメータは変えることができ及び／または制御することができる検査装置のどんなパラメータも含むことができる。そのようなパラメータの一例は光学様態または検査様態である。望ましくは、パラメータは潜在的故障についてウエハーの検査を最適化するように選ばれる（例えば、潜在的故障の位置で欠陥の欠陥捕獲率を増やすように、潜在的故障の位置で欠陥に対する感度を大きくするようになど）。
いくつかの実施例では、多分その方法はここに記述されるその他の情報（例えば、設計データの欠陥による影響のされやすさ、設計データに対応する装置の電気的パラメータの欠陥による影響のされやすさなど）と組み合わせて潜在的故障の位置に隣接する設計データの一つ以上の属性に基づいて一つ以上の潜在的故障に優先順位を付けることを含む。そのような優先順位付けはここにさらに記述されるように実施することができる。さらに、最も適切な検査装置と検査装置のパラメータはここにさらに記述されるようにそのような優先順位付けに基づいて選ぶことができる。例えば、そのような実施例においては、最も適切な検査装置と検査装置のパラメータは最も重要な欠陥が検査工程で検出されるように最高の優先順位を持つ潜在的故障について検査を最適化するように選ぶことができる。最も適切な検査装置とパラメータの選択のそのような決定は最も低い優先順位を持つ潜在的故障についての検査の最適化となる場合もならない場合もある。
一つのそのような実施例では、その方法は、工程２１４に示されるように、設計データとともに加工される装置の歩留まりへの潜在的故障の影響を決めることを含む。このやり方では、その方法は方策の最適化と監視のために用いることができる。一つのさらなる実施例では、その方法は検出不可能であるが歩留まりに影響すると決められた潜在的欠陥の影響を決めることを含むことができる。このやり方では、その方法は検査により検出不可能な歩留まりの損失の百分率を決めることを含むことができる。ここに記述される方法において用いることができる歩留まりを予想する方法の一例は、ここに参照として本明細書にそのまま組み入れる、サッチャその他による米国特許６，８１３，５７２号に示される。
上記の方法は、従って、ホット・スポットの完全に自動的な予想、追跡、そして検証のために用いることができる（いくつかの初期の手動設定の後で）。上記の方法はさらに記憶媒体でのぜんざい的な故障を検出するために複数の異なる検査装置のどれが最も適切であるかを決める結果を保存することを含む。この工程の結果はここに記述されるどんな結果も含むことができる。さらに、この方法はここにさらに記述されるように保存の工程を実施することができる。記憶媒体はここに記述されるどんな記憶媒体を含んでもよい。
上記の一つ以上の歩留まりに関係する工程を評価するための方法の各々の実施例はここに記述されるどんな方法のその他の工程も含むことができる。さらに、上記の一つ以上の歩留まりに関係する工程を評価するための方法の各々の実施例はここに記述されるどんな装置によっても実施することができる。
ここに記述される方法と装置の実施例は全体の設計、欠陥、そして歩留まりの解決法を提供するために用いることができる。例えば、上記のように、その方法は欠陥（一列に並ぶ検査及び／または電気的な検査により検出される）を系統的欠陥と任意の欠陥とに分けることを含むことができる。ここに記述される方法と装置の実施例はまたホット・スポットを管理するために用いることができる。
パラメータ的な歩留まりの損失に関係する欠陥は半導体加工工程のパラメータに基づいて装置の電気的パラメータを決める模倣のような模倣のための入力として用いることができる。このやり方では、パラメータ的な歩留まりの損失に関係する欠陥はその模倣を調整し最適化するためにウエハー上で実施される工程についての情報と組み合わせて用いることができる。さらに、その模倣の結果はパラメータ的な歩留まりの損失に関係する欠陥を減らすために変えることができる上は０上で実施される工程のパラメータを同定するために用いることができる。さらに、その模倣と上記の方法の結果はパラメータ的な歩留まりの損失を減らすために一つ以上の工程のどのパラメータが重要であるのかを同定するために用いることができる。
系統的なパターンの損失に関する欠陥は装置の設計と工程の間の相互作用に関係するパターンの欠陥を同定するために用いることができる。このやり方では、これらの欠陥についての情報はこれらの欠陥を減らす目的で工程を変える、設計を変える、または工程と設計を変えるために用いることができる。
上記の工程は学んだ教訓を考慮することにより将来の設計を改善するために実施される設計のフィードバックの段階の間に実施することができる。言い換えると、ホット・スポットのデータベースと監視の段階からの知識の移送を設計段階に提供することができる（例えば、技術の研究開発、製品設計、ＲＥＴ設計など）。この段階は複数の情報源の領域（例えば、設計、ウエハー、試験、そして工程の領域のどれの間の相関をも用いて）で実施することができる。この段階はまた特別な区分の設計に強い相関関係を持つホット・スポットに基づいて設計を改善することを含むことができる。さらに、この段階は提案される設計基準に強い相関関係を持つホット・スポットを用いて設計を改善することを含むことができる。
任意の欠陥についての情報は欠陥により制限される歩留まり（つまり、全ての系統的と反復的な欠陥が除外されたとした時の得ることができる最大の歩留まり）を決めるために用いることができる。そのような情報はまた歩留まりに最も影響する任意の欠陥を同定するために装置への任意の欠陥の影響を決める模倣と組み合わせて直結と非直結の監視のために用いることができる。
ここに記述される方法はその方法の結果を用いて半導体加工工程を監視することを含むことができる。半導体加工工程を監視するために用いられるその結果はここに記述されるどんな結果も(例えば、一列に並ぶ検査の結果、系統的欠陥の情報、任意の欠陥の情報、故障密度の地図、区分けの結果など)またはここに記述される結果のどんな組み合わせも含むことができる。ここに記述される方法はまたここに記述されるどんな方法の結果に基づいても一つ以上の半導体加工工程の一つ以上のパラメータを変えることができる。半導体加工工程のパラメータはフィードバック技術、正方向送り技術、現場の技術、またはそれらのいくつかの組み合わせを用いて制御することができる。このやり方では、ここに記述される方法とその方法によりつくられる結果はＳＰＣの応用のために用いることができる。
ここにさらに記述されるように、ここに記述される方法と装置は改善される区分けのための設計データ、再検討の標本抽出、検査の設定、そしてここに記述されるその他の分析に基づく装置上での歩留まりの予測のために用いることができる。ここに記述される方法と装置は現在用いられる方法と装置に比べて多くの長所を持つ。例えば、ＫＰ分析のための現在用いられる方法と装置は大きさの分布及び／または分類による欠陥の密度を考慮することによる全体の任意の歩留まり損失の予想のためにこれまでの歩留まりのデータを用いる。そのような方法と装置の一つの短所は一つ以上の欠陥がダイを台無しにする確率を計算するときに他の欠陥の群れ（例えば、大きさの区分け、階級の区分け、層）が考慮されないことである。さらに、これらの方法と装置はその設定のために統計的に有意なこれまでのデータを必要とする。もう一つの例では、ＫＰ分析のための現在用いられる方法と装置は検出される欠陥のＫＰをよりよく予想するために一つの区域の中で（例えば、似たようなパターン密度の）大きさの分布及び／または分類による欠陥の密度を考慮することによる欠陥ごとにこれまでの歩留まりのデータと歩留まりの損失の予想を用いる。そのような方法と装置の一つの短所はその設定のために統計的に有意なこれまでのデータを必要とすることである。一つのさらなる例では、重要な区域の分析（ＣＡＡ）のために現在用いられる方法と装置は欠陥による歩留まりの損失の予測を決め様々な欠陥の大きさ見ついての配置（線幅、間隔）によるダイ全体にわたる重要な区域の予備計算に依存する。その方法は計算的には集中的であるが、一度計算されると、位置に基づいて重要な区域より大きな区域の欠陥は装置を台無しにするもの予想される。そのような方法と装置の一つの短所はその設定のために統計的に有意なこれまでのデータを必要とすることである。さらに、そのような方法と装置は計算的に集中的な前処理を含み、その方法と装置の精度は欠陥の座標の精度により制限される。
対照的に、ここに記述される方法と装置は高精度の座標を用い、その結果ＣＡＡとここに記述される方法のための歩留まりの改善される予想精度がもたらされる。ここに記述される方法と装置はまた能動態のＣＡＡのために用いることができる。例えば、多くの大きさと位置にわたる一覧表をつくるためにデータの前処理をする代わりに、この方法は改善される大きさと位置に基づいて歩留まりを計算する。これは設計データが検査装置にとって利用可能であることを必要とし計算的により効率的である可能性を持つ。さらに、ここに記述される方法と装置は系統的欠陥のためのまたはパターンの分類による分析を省略することを含み、このことはさらなる改善される計算的な効率をもたらすことができる。さらに、ここに記述される方法と装置は装置上の結果についての歩留まりの予想をするために用いることができ、それはその結果をウエハーが支持台状にある間に再検討（例えば、方策の最適化のための手動の再検討、高解像度画像の取得など）のために欠陥に優先順位を付けるために用いることを可能にする。
この記述を見れば当業者には本発明の様々な観点のさらなる変更や代替の実施例は明らかであることができる。例えば、設計データ領域での検査データの位置を決めるための方法と装置が提供される。従って、この記述は説明のためだけと解釈されるべきであり本発明を実行する一般的なやり方を当業者に教えることを目的とするものである。ここで示され記述される本発明の形態は現時点での好ましい実施形態と理解されたい。要素や材料はここで図示され記述されたものを代替でき、部品や工程は逆転でき、そして本発明のある特性は独立に利用可能であるが、これらすべては本発明の開示の利点を得たあとでは当業者にとって明らかであろう。下記の請求項に記述される本発明の精神と範囲から逸脱することなくここに記述される要素に変更を加えることができる。
例えば本発明は以下の態様でも実施することができる。
（適用例１）ウエハーの画像化により得られる位置合わせ標的の画像を用いて前記ウエハー上に形成される前記位置合わせ標的の図心を決める工程と、
前記図心を前記位置合わせ標的を表わす幾何学的形状の図心に位置合わせする工程、
前記位置合わせ標的の前記図心の設計データ領域での位置を前記設計データ領域での 前記幾何学的形状の前記図心の位置として割り当てる工程と、
前記位置合わせ標的の前記図心の前記設計データ領域の位置に基づいて前記設計データ領域での前記ウエハーについて得られる検査データの位置を決める工程、
を含むことを特徴とする設計データ領域での検査データの位置を決めるためのコンピューター実施の方法。
（適用例２）前記検査データの前記位置が画素より小さい精度で決められる適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例３）前記幾何学的形状のためのデータがデータ構造に保存される設計データを含む適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例４）前記位置合わせ標的が二つの大体垂直な方向について大体対称的である適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例５）前記位置合わせ標的が大体対称的である端を持つ適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例６）前記位置合わせ標的が二つの大体垂直な方向について端を持つ適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例７）前記位置合わせ標的が垂直と水平の方向について端を持つ適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例８）前記画像の中で既定の探索範囲内で大体対称的な端を持ち固有である特性を選ぶことにより前記画像を用いて前記位置合わせ標的を選ぶ工程、
をさらに含むことを特徴とする適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例９）前記位置合わせ標的の前記図心を決める工程が前記位置合わせ標的の端を検出することと、前記図心を決めるために前記の端を用いることと
を含むことを特徴とする適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例１０）前記位置合わせ標的の前記図心を決める工程が、
前記位置合わせ標的の第一の端についての端の断面と、前記第一の端と反対側の前記位置合わせ標的の第二の端についての鏡対称な端の断面との相互相関を決めることと、
前記相互相関の頂点を決めることと、
前記頂点の位置と前記の端の断面の大きさを用いて前記第一と第二の端の間の中点を決めることと
を含むことを特徴とする適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例１１）前記位置合わせ標的の前記図心を決める工程が、
前記位置合わせ標的の第一の端についての端の断面と、前記第一の端と反対側の前記位置合わせ標的の第二の端についての鏡対称な端の断面との相互相関を決めることと、
前記相互相関の頂点を決めることと、
内挿法を用いて前記頂点の画素より小さい精度での位置を決めることと、
前記頂点の前記の画素より小さい精度での位置と前記の端の断面の大きさを用いて前記第一と第二の端の間の中点を決めることと
を含むことを特徴とする適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例１２）前記位置合わせ標的の前記画像が前記ウエハーの検査の間に得られる適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例１３）前記位置合わせ標的の前記画像が前記ウエハーの検査のために用いられる光学様態を用いて得られる適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例１４）前記位置合わせ標的の前記画像が前記ウエハーの検査のために用いられる検査装置を用いて得られる適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例１５）前記位置合わせ標的についての保存される型板と前記画像の中の検索窓の間の型板照合を実施することにより、前記ウエハーの検査の間に前記画像の中の前記位置合わせ標的を位置付ける工程をさらに含むことを特徴とする適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例１６）更に、前記検査データが画素より小さい精度で決められる工程であり、前記ウエハーの検査の間に前記画像の中の前記位置合わせ標的を画素より小さい精度より低い精度で位置付ける工程を含むことを特徴とする適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例１７）前記画像化が前記ウエハーの明視野の画像化を含むことを特徴とする適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例１８）更に、前記設計データ領域での前記検査データの前記位置または前記位置合わせ標的の前記図心の前記設計データ領域での位置に基づいて前記設計データ領域でのウエハー上で検出される欠陥の位置を決める工程を含むことを特徴とする適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例１９）ウエハーの画像化により得られる位置合わせ標的の画像を用いて前記ウエハー上に形成される前記位置合わせ標的の図心を決める工程と、
前記図心を前記位置合わせ標的を表わす幾何学的形状の図心に位置合わせする工程と、
前記位置合わせ標的の前記図心の設計データ領域での位置を前記設計データ領域での前記幾何学的形状の前記図心の位置として割り当てる工程と、
前記位置合わせ標的の前記図心の前記設計データ領域の位置に基づいて前記設計データ領域での前記ウエハーについて得られる検査データの位置を決める工程と
を含むことを特徴とする設計データ領域での検査データの位置を決めるための方法を実施するための処理装置上で実行可能なプログラム命令を含むことを特徴とする担持媒体。
（適用例２０）ウエハー上に形成される位置合わせ標的の画像と前記ウエハーについての検査データを得るように構成される検査装置と、
前記検査装置に連結する処理装置と
を含み、
前記処理装置は、
前記位置合わせ標的の前記画像を用いて前記位置合わせ標的の図心を決め、
前記図心と前記位置合わせ標的を表わす幾何学的形状の図心とを位置合わせし、
前記位置合わせ標的の前記図心の設計データ領域での位置を前記設計データ領域での前記幾何学的形状の前記図心の位置として割り当て、そして
前記位置合わせ標的の前記図心の前記設計データ領域での位置に基づいて前記設計データ領域での前記検査データの位置を決める
ように構成されたことを特徴とする
設計データ領域での検査データの位置を決めるように構成される装置。
例えば本発明は以下の態様でも実施することができる。
（適用例１）ウエハーの画像化により得られる位置合わせ標的の画像を用いて前記ウエハー上に形成される前記位置合わせ標的の図心を決める工程と、
前記図心を前記位置合わせ標的を表わす幾何学的形状の図心に位置合わせする工程、
前記位置合わせ標的の前記図心の設計データ領域での位置を前記設計データ領域での 前記幾何学的形状の前記図心の位置として割り当てる工程と、
前記位置合わせ標的の前記図心の前記設計データ領域の位置に基づいて前記設計データ領域での前記ウエハーについて得られる検査データの位置を決める工程、
を含むことを特徴とする設計データ領域での検査データの位置を決めるためのコンピューター実施の方法。
（適用例２）前記検査データの前記位置が画素より小さい精度で決められる適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例３）前記幾何学的形状のためのデータがデータ構造に保存される設計データを含む適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例４）前記位置合わせ標的が二つの大体垂直な方向について大体対称的である適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例５）前記位置合わせ標的が大体対称的である端を持つ適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例６）前記位置合わせ標的が二つの大体垂直な方向について端を持つ適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例７）前記位置合わせ標的が垂直と水平の方向について端を持つ適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例８）前記画像の中で既定の探索範囲内で大体対称的な端を持ち固有である特性を選ぶことにより前記画像を用いて前記位置合わせ標的を選ぶ工程、
をさらに含むことを特徴とする適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例９）前記位置合わせ標的の前記図心を決める工程が前記位置合わせ標的の端を検出することと、前記図心を決めるために前記の端を用いることと
を含むことを特徴とする適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例１０）前記位置合わせ標的の前記図心を決める工程が、
前記位置合わせ標的の第一の端についての端の断面と、前記第一の端と反対側の前記位置合わせ標的の第二の端についての鏡対称な端の断面との相互相関を決めることと、
前記相互相関の頂点を決めることと、
前記頂点の位置と前記の端の断面の大きさを用いて前記第一と第二の端の間の中点を決めることと
を含むことを特徴とする適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例１１）前記位置合わせ標的の前記図心を決める工程が、
前記位置合わせ標的の第一の端についての端の断面と、前記第一の端と反対側の前記位置合わせ標的の第二の端についての鏡対称な端の断面との相互相関を決めることと、
前記相互相関の頂点を決めることと、
内挿法を用いて前記頂点の画素より小さい精度での位置を決めることと、
前記頂点の前記の画素より小さい精度での位置と前記の端の断面の大きさを用いて前記第一と第二の端の間の中点を決めることと
を含むことを特徴とする適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例１２）前記位置合わせ標的の前記画像が前記ウエハーの検査の間に得られる適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例１３）前記位置合わせ標的の前記画像が前記ウエハーの検査のために用いられる光学様態を用いて得られる適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例１４）前記位置合わせ標的の前記画像が前記ウエハーの検査のために用いられる検査装置を用いて得られる適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例１５）前記位置合わせ標的についての保存される型板と前記画像の中の検索窓の間の型板照合を実施することにより、前記ウエハーの検査の間に前記画像の中の前記位置合わせ標的を位置付ける工程をさらに含むことを特徴とする適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例１６）更に、前記検査データが画素より小さい精度で決められる工程であり、前記ウエハーの検査の間に前記画像の中の前記位置合わせ標的を画素より小さい精度より低い精度で位置付ける工程を含むことを特徴とする適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例１７）前記画像化が前記ウエハーの明視野の画像化を含むことを特徴とする適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例１８）更に、前記設計データ領域での前記検査データの前記位置または前記位置合わせ標的の前記図心の前記設計データ領域での位置に基づいて前記設計データ領域でのウエハー上で検出される欠陥の位置を決める工程を含むことを特徴とする適用例１に記載のコンピューター実施の方法。
（適用例１９）ウエハーの画像化により得られる位置合わせ標的の画像を用いて前記ウエハー上に形成される前記位置合わせ標的の図心を決める工程と、
前記図心を前記位置合わせ標的を表わす幾何学的形状の図心に位置合わせする工程と、
前記位置合わせ標的の前記図心の設計データ領域での位置を前記設計データ領域での前記幾何学的形状の前記図心の位置として割り当てる工程と、
前記位置合わせ標的の前記図心の前記設計データ領域の位置に基づいて前記設計データ領域での前記ウエハーについて得られる検査データの位置を決める工程と
を含むことを特徴とする設計データ領域での検査データの位置を決めるための方法を実施するための処理装置上で実行可能なプログラム命令を含むことを特徴とする担持媒体。
（適用例２０）ウエハー上に形成される位置合わせ標的の画像と前記ウエハーについての検査データを得るように構成される検査装置と、
前記検査装置に連結する処理装置と
を含み、
前記処理装置は、
前記位置合わせ標的の前記画像を用いて前記位置合わせ標的の図心を決め、
前記図心と前記位置合わせ標的を表わす幾何学的形状の図心とを位置合わせし、
前記位置合わせ標的の前記図心の設計データ領域での位置を前記設計データ領域での前記幾何学的形状の前記図心の位置として割り当て、そして
前記位置合わせ標的の前記図心の前記設計データ領域での位置に基づいて前記設計データ領域での前記検査データの位置を決める
ように構成されたことを特徴とする
設計データ領域での検査データの位置を決めるように構成される装置。
Claims (20)
- コンピュータが各工程を実行することで、設計データ領域での検査データの位置を決める方法であって、
ウエハーの画像化により得られる位置合わせ標的の画像を用いて前記ウエハー上に形成される前記位置合わせ標的の図心を決める工程と、
前記図心を前記位置合わせ標的を表わす幾何学的形状の図心に位置合わせする工程、
前記位置合わせ標的の前記図心の設計データ領域での位置を前記設計データ領域での前記幾何学的形状の前記図心の位置として割り当てる工程と、
前記位置合わせ標的の前記図心の前記設計データ領域の位置に基づいて前記設計データ領域での前記ウエハーについて得られる検査データの位置を決める工程、
をコンピュータが実施することを特徴とする設計データ領域での検査データの位置を決めるための方法。 - 前記検査データの前記位置が画素より小さい精度で決められる請求項１に記載の方法。
- 前記幾何学的形状のためのデータがデータ構造に保存される設計データを含む請求項１に記載の方法。
- 前記位置合わせ標的が二つの垂直な方向について対称的である請求項１に記載の方法。
- 前記位置合わせ標的が対称的である端を持つ請求項１に記載の方法。
- 前記位置合わせ標的が二つの垂直な方向について端を持つ請求項１に記載の方法。
- 前記位置合わせ標的が垂直と水平の方向について端を持つ請求項１に記載の方法。
- 前記画像の中で既定の探索範囲内で対称的な端を持ち固有である特性を選ぶことにより前記画像を用いて前記位置合わせ標的を選ぶ工程、
をさらにコンピュータが実施することを特徴とする請求項１に記載の方法。 - 前記位置合わせ標的の前記図心を決める工程が、前記位置合わせ標的の端を検出することと、前記図心を決めるために前記の端を用いることと
をコンピュータにより実施することを特徴とする請求項１に記載の方法。 - 前記位置合わせ標的の前記図心を決める工程が、
前記位置合わせ標的の第一の端についての端の断面と、前記第一の端と反対側の前記位置合わせ標的の第二の端についての鏡対称な端の断面との相互相関を決めることと、
前記相互相関の頂点を決めることと、
前記頂点の位置と前記の端の断面の大きさを用いて前記第一と第二の端の間の中点を決めることと
をコンピュータにより実施することを特徴とする請求項１に記載の方法。 - 前記位置合わせ標的の前記図心を決める工程が、
前記位置合わせ標的の第一の端についての端の断面と、前記第一の端と反対側の前記位置合わせ標的の第二の端についての鏡対称な端の断面との相互相関を決めることと、
前記相互相関の頂点を決めることと、
内挿法を用いて前記頂点の画素より小さい精度での位置を決めることと、
前記頂点の前記の画素より小さい精度での位置と前記の端の断面の大きさを用いて前記第一と第二の端の間の中点を決めることと
をコンピュータにより実施することを特徴とする請求項１に記載のコンピューター実施の方法。 - 前記位置合わせ標的の前記画像が前記ウエハーの検査の間に得られる請求項１に記載の方法。
- 前記位置合わせ標的の前記画像が前記ウエハーの検査のために用いられる光学様態を用いて得られる請求項１に記載の方法。
- 前記位置合わせ標的の前記画像が前記ウエハーの検査のために用いられる検査装置を用いて得られる請求項１に記載の方法。
- 前記位置合わせ標的についての保存される型板と前記画像の中の検索窓の間の型板照合を実施することにより、前記ウエハーの検査の間に前記画像の中の前記位置合わせ標的を位置付ける工程を、さらにコンピュータにより実施することを特徴とする請求項１に記載の方法。
- 更に、前記検査データが画素より小さい精度で決められる工程であり、前記ウエハーの検査の間に前記画像の中の前記位置合わせ標的を画素より小さい精度より低い精度で位置付ける工程をコンピュータにより実施することを特徴とする請求項１に記載の方法。
- 前記画像化が前記ウエハーの明視野の画像化を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
- 更に、前記設計データ領域での前記検査データの前記位置または前記位置合わせ標的の前記図心の前記設計データ領域での位置に基づいて、前記設計データ領域でのウエハー上で検出される欠陥の位置を決める工程をコンピュータにより実施することを特徴とする請求項１に記載の方法。
- コンピュータが各工程を実行するためのプログラムであり、設計データ領域での検査データの位置を決める方法をコンピュータにおいて実現するプログラムを記憶した記憶媒体であって、
ウエハーの画像化により得られる位置合わせ標的の画像を用いて前記ウエハー上に形成される前記位置合わせ標的の図心を決める工程と、
前記図心を前記位置合わせ標的を表わす幾何学的形状の図心に位置合わせする工程と、
前記位置合わせ標的の前記図心の設計データ領域での位置を前記設計データ領域での前記幾何学的形状の前記図心の位置として割り当てる工程と、
前記位置合わせ標的の前記図心の前記設計データ領域の位置に基づいて前記設計データ領域での前記ウエハーについて得られる検査データの位置を決める工程と
をコンピュータに実施させることで、設計データ領域での検査データの位置を決めるプログラム命令を記憶したことを特徴とする記憶媒体。 - ウエハー上に形成される位置合わせ標的の画像と前記ウエハーについての検査データを得るように構成される検査装置と、
前記検査装置に連結する処理装置と
を含み、
前記処理装置は、
前記位置合わせ標的の前記画像を用いて前記位置合わせ標的の図心を決め、
前記図心と前記位置合わせ標的を表わす幾何学的形状の図心とを位置合わせし、
前記位置合わせ標的の前記図心の設計データ領域での位置を前記設計データ領域での前記幾何学的形状の前記図心の位置として割り当て、そして
前記位置合わせ標的の前記図心の前記設計データ領域での位置に基づいて前記設計データ領域での前記検査データの位置を決める
ように構成されたことを特徴とする
設計データ領域での検査データの位置を決めるように構成される装置。
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