JP6127170B2 - ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分けるように構成されたシステム - Google Patents
ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分けるように構成されたシステム Download PDFInfo
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Description
（優先権の主張） 本出願は、参照により本明細書に組み込まれている、２００５年１１
月１８日に出願された「Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｕｔｉｌｉ
ｚｉｎｇ Ｄｅｓｉｇｎ Ｄａｔａ ｉｎ Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ Ｉｎｓ
ｐｅｃｔｉｏｎ Ｄａｔａ」という表題の米国仮出願第６０／７３７，９４７号及び２０
０５年１１月１８日に出願された「Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ
Ｕｔｉｌｉｚｉｎｇ Ｄｅｓｉｇｎ Ｄａｔａ ｉｎ Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｗｉｔ
ｈ Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ Ｄａｔａ」という表題の米国仮出願第６０／７３８，２９０
号の優先権を主張するものである。
月１８日に出願された「Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｕｔｉｌｉ
ｚｉｎｇ Ｄｅｓｉｇｎ Ｄａｔａ ｉｎ Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ Ｉｎｓ
ｐｅｃｔｉｏｎ Ｄａｔａ」という表題の米国仮出願第６０／７３７，９４７号及び２０
０５年１１月１８日に出願された「Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ
Ｕｔｉｌｉｚｉｎｇ Ｄｅｓｉｇｎ Ｄａｔａ ｉｎ Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｗｉｔ
ｈ Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ Ｄａｔａ」という表題の米国仮出願第６０／７３８，２９０
号の優先権を主張するものである。
本発明は、一般に、設計データを検査データと組み合わせて使用するための方法及びシ
ステムに関係する。いくつかの実施形態は、設計データ空間における検査データの位置を
決定し、及び／又は検査プロセス実行中にウェハ上の設計空間配置の位置を実質的に正確
に決定するコンピュータ実施方法に関係する。
ステムに関係する。いくつかの実施形態は、設計データ空間における検査データの位置を
決定し、及び／又は検査プロセス実行中にウェハ上の設計空間配置の位置を実質的に正確
に決定するコンピュータ実施方法に関係する。
以下の説明及び例は、この節に含まれているという理由から従来技術であるとは認めら
れない。
れない。
集積回路（ＩＣ）設計は、電子設計の自動化（ＥＤＡ）、コンピュータ支援設計（ＣＡ
Ｄ）、その他のＩＣ設計ソフトウェアなど方法又はシステムを使用して行える。ＩＣ設計
から回路パターン・データベースを生成するために、このような方法及びシステムを使用
することができる。回路パターン・データベースは、ＩＣのさまざまな層に対する複数の
レイアウトを表すデータを含む。複数のレチクルに対するレイアウトを決定するために、
回路パターン・データベース内のデータを使用することができる。レチクルのレイアウト
は、一般的に、あるパターンのフィーチャをレチクルに定める複数のポリゴンを含む。そ
れぞれのレチクルは、ＩＣのさまざまな層の１つを加工するために使用される。ＩＣの層
は、例えば、半導体基板内の接合パターン、ゲート誘電体パターン、ゲート電極パターン
、レベル間誘電体内の接触パターン、電極配線層上の相互接続パターンを含む。
Ｄ）、その他のＩＣ設計ソフトウェアなど方法又はシステムを使用して行える。ＩＣ設計
から回路パターン・データベースを生成するために、このような方法及びシステムを使用
することができる。回路パターン・データベースは、ＩＣのさまざまな層に対する複数の
レイアウトを表すデータを含む。複数のレチクルに対するレイアウトを決定するために、
回路パターン・データベース内のデータを使用することができる。レチクルのレイアウト
は、一般的に、あるパターンのフィーチャをレチクルに定める複数のポリゴンを含む。そ
れぞれのレチクルは、ＩＣのさまざまな層の１つを加工するために使用される。ＩＣの層
は、例えば、半導体基板内の接合パターン、ゲート誘電体パターン、ゲート電極パターン
、レベル間誘電体内の接触パターン、電極配線層上の相互接続パターンを含む。
本明細書で使用されるような「設計データ」という用語は、ＩＣの物理的設計（レイア
ウト）を指し、かつ複雑なシミュレーション又は単純な幾何学的オペレーションとブール
演算オペレーションによる物理的設計から導き出されるデータを指す。
ウト）を指し、かつ複雑なシミュレーション又は単純な幾何学的オペレーションとブール
演算オペレーションによる物理的設計から導き出されるデータを指す。
半導体デバイス設計は、ＩＣの生産前にさまざまな手順により検証される。例えば、半
導体デバイス設計は、製造過程におけるリソグラフィの後にすべてのフィーチャが正しく
印刷されることを検証するソフトウェア・シミュレーションよりチェックされる。このよ
うなチェック作業は、一般に、設計ルール・チェック（ＤＲＣ）、光学ルール・チェック
（ＯＲＣ）、特定のファブやプロセスに較正されたプロセス・シミュレーションを含む検
証アプローチに基づくより高度なソフトウェアなどのステップを含む。設計に含まれる潜
在的に多数のときには「ホット・スポット」とも呼ばれるクリティカル・ポイントの位置
を特定するために、物理的設計検証ステップの出力を使用することができる。
導体デバイス設計は、製造過程におけるリソグラフィの後にすべてのフィーチャが正しく
印刷されることを検証するソフトウェア・シミュレーションよりチェックされる。このよ
うなチェック作業は、一般に、設計ルール・チェック（ＤＲＣ）、光学ルール・チェック
（ＯＲＣ）、特定のファブやプロセスに較正されたプロセス・シミュレーションを含む検
証アプローチに基づくより高度なソフトウェアなどのステップを含む。設計に含まれる潜
在的に多数のときには「ホット・スポット」とも呼ばれるクリティカル・ポイントの位置
を特定するために、物理的設計検証ステップの出力を使用することができる。
論理デバイスやメモリ・デバイスなどの半導体デバイスを製造することは、典型的には
、多数の半導体製造プロセスを使用して半導体デバイスのさまざまなフィーチャや複数の
レベルを形成する半導体ウェハなどの基板を処理することを含む。例えば、リソグラフィ
は、レチクルからパターンを半導体ウェハ上に配列されているレジストに転写することを
伴う半導体製造プロセスである。半導体製造プロセスの追加の例は、限定はしないが、化
学機械研磨（ＣＭＰ）、エッチング、堆積、イオン注入を含む。複数の半導体デバイスは
、単一の半導体ウェハ上にある配列で加工され、次いで、個別の半導体デバイスに分けら
れる。
、多数の半導体製造プロセスを使用して半導体デバイスのさまざまなフィーチャや複数の
レベルを形成する半導体ウェハなどの基板を処理することを含む。例えば、リソグラフィ
は、レチクルからパターンを半導体ウェハ上に配列されているレジストに転写することを
伴う半導体製造プロセスである。半導体製造プロセスの追加の例は、限定はしないが、化
学機械研磨（ＣＭＰ）、エッチング、堆積、イオン注入を含む。複数の半導体デバイスは
、単一の半導体ウェハ上にある配列で加工され、次いで、個別の半導体デバイスに分けら
れる。
検査プロセスは、ウェハ上の欠陥を検出するために半導体製造プロセスにおけるさまざ
まなステップで使用され、これにより、製造プロセスの歩留まり向上と収益の増大が促進
される。検査は、これまでは常に、ＩＣなどの半導体デバイスを加工する重要な一部であ
った。しかし、半導体デバイスのサイズが小さくなるにつれ、小さな欠陥もデバイスを故
障させる原因となりうるため、検査は、仕様にあった半導体デバイスを首尾よく製造する
うえでよりいっそう重要なものとなる。例えば、半導体デバイスのサイズが小さくなるに
つれ、比較的小さな欠陥でも半導体デバイスの望ましくない狂いの原因となりうるため、
サイズの小さな欠陥を検出することが必要になってきた。
まなステップで使用され、これにより、製造プロセスの歩留まり向上と収益の増大が促進
される。検査は、これまでは常に、ＩＣなどの半導体デバイスを加工する重要な一部であ
った。しかし、半導体デバイスのサイズが小さくなるにつれ、小さな欠陥もデバイスを故
障させる原因となりうるため、検査は、仕様にあった半導体デバイスを首尾よく製造する
うえでよりいっそう重要なものとなる。例えば、半導体デバイスのサイズが小さくなるに
つれ、比較的小さな欠陥でも半導体デバイスの望ましくない狂いの原因となりうるため、
サイズの小さな欠陥を検出することが必要になってきた。
製造歩留まり管理の他の重要な部分は、ウェハ又はレチクル上の欠陥の原因を突き止め
て欠陥の原因を是正し、これにより他のウェハ又はレチクル上の欠陥の数を減らすことで
ある。多くの場合、欠陥の原因を突き止めることは、欠陥タイプを識別し、かつサイズ、
形状、組成などの欠陥の他の属性を識別することを含む。検査は、典型的には、ウェハ又
はレチクル上の欠陥を検出し、ウェハ又はレチクル上の配置、ウェハ又はレチクル上の欠
陥の数、及びときには欠陥サイズなどの欠陥に関する限定された情報を与えることしか含
まないので、検査結果から判定される以上の個々の欠陥に関する情報を得るために、欠陥
レビューが使用されることが多い。例えば、ウェハ又はレチクル上で検出された欠陥を再
び見て、さらに自動的な、又は手動による何らかの手段により欠陥を調べるために、欠陥
レビュー・ツールを使用することができる。
て欠陥の原因を是正し、これにより他のウェハ又はレチクル上の欠陥の数を減らすことで
ある。多くの場合、欠陥の原因を突き止めることは、欠陥タイプを識別し、かつサイズ、
形状、組成などの欠陥の他の属性を識別することを含む。検査は、典型的には、ウェハ又
はレチクル上の欠陥を検出し、ウェハ又はレチクル上の配置、ウェハ又はレチクル上の欠
陥の数、及びときには欠陥サイズなどの欠陥に関する限定された情報を与えることしか含
まないので、検査結果から判定される以上の個々の欠陥に関する情報を得るために、欠陥
レビューが使用されることが多い。例えば、ウェハ又はレチクル上で検出された欠陥を再
び見て、さらに自動的な、又は手動による何らかの手段により欠陥を調べるために、欠陥
レビュー・ツールを使用することができる。
欠陥レビューは、典型的には、高倍率光学系又は走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）のいずれ
かを使用してより高い分解能で欠陥に関する補足情報を生成することを含む。欠陥レビュ
ーにより生成される欠陥に対する高い分解能のデータほど、プロファイル、粗さ、より正
確なサイズ情報などの欠陥の属性を決定するのに適している。電子分散型Ｘ線分光法（Ｅ
ＤＳ）システムなどのシステムを使用して、欠陥分析も実行できる。このような欠陥分析
は、欠陥の組成などの情報を見つけ出すために実行される。検査、レビュー、分析、又は
それらの何らかの組合せにより判別される欠陥の属性を使用することで、欠陥のタイプ（
つまり、欠陥分類）を識別し、場合によっては、欠陥の根本原因を突き止めることができ
る。次いで、この情報を使用することで、１つ又は複数の半導体加工プロセスの１つ又は
複数のパラメータを監視し、変更して、欠陥を減らすか、又はなくすことができる。
かを使用してより高い分解能で欠陥に関する補足情報を生成することを含む。欠陥レビュ
ーにより生成される欠陥に対する高い分解能のデータほど、プロファイル、粗さ、より正
確なサイズ情報などの欠陥の属性を決定するのに適している。電子分散型Ｘ線分光法（Ｅ
ＤＳ）システムなどのシステムを使用して、欠陥分析も実行できる。このような欠陥分析
は、欠陥の組成などの情報を見つけ出すために実行される。検査、レビュー、分析、又は
それらの何らかの組合せにより判別される欠陥の属性を使用することで、欠陥のタイプ（
つまり、欠陥分類）を識別し、場合によっては、欠陥の根本原因を突き止めることができ
る。次いで、この情報を使用することで、１つ又は複数の半導体加工プロセスの１つ又は
複数のパラメータを監視し、変更して、欠陥を減らすか、又はなくすことができる。
しかし、設計ルールが縮小すると、半導体製造プロセスが、それらのプロセスの実行能
力の限界に近いところで稼働していることがある。それに加えて、設計ルールが縮小する
と、小さな欠陥でもデバイスの電気的パラメータに影響を及ぼす可能性があり、検査に細
心の注意を払う必要がある。したがって、設計ルールが縮小するにつれ、検査により検出
される潜在的に歩留まりに関連する欠陥の母集団は劇的に拡大し、検査により検出される
ニュイサンス欠陥（ｎｕｉｓａｎｃｅ ｄｅｆｅｃｔ）の母集団も劇的に増大する。した
がって、ウェハ上で検出される欠陥がますます増え、すべての欠陥を排除するためにプロ
セスを是正するのは困難な作業となり、また費用がかかる可能性がある。その際、複数の
欠陥のうち、デバイスの電気的パラメータと歩留まりに影響を実際に及ぼす欠陥を突き止
めることで、プロセス制御方法の対象をそれらの欠陥に絞りつつ、他の欠陥を大部分無視
するようにすることが可能である。さらに、より小さな設計ルールでは、プロセス誘発障
害は、場合によっては、系統的な障害である傾向を有する。つまり、プロセス誘発障害は
、設計内において何回も繰り返されることが多い所定の設計パターンで発生しがちである
。空間的に統計的な、電気的に関連する欠陥の排除は、そのような欠陥を排除することが
歩留まりに対する著しい全体的影響を及ぼすため重要である。欠陥がデバイス・パラメー
タや歩留まりに影響を及ぼすかどうかは、多くの場合、上述の検査、レビュー、分析プロ
セスからは断定することができないが、それは、これらのプロセスが、電気的設計に関し
て欠陥の位置を決定することができないことがあるからである。
力の限界に近いところで稼働していることがある。それに加えて、設計ルールが縮小する
と、小さな欠陥でもデバイスの電気的パラメータに影響を及ぼす可能性があり、検査に細
心の注意を払う必要がある。したがって、設計ルールが縮小するにつれ、検査により検出
される潜在的に歩留まりに関連する欠陥の母集団は劇的に拡大し、検査により検出される
ニュイサンス欠陥（ｎｕｉｓａｎｃｅ ｄｅｆｅｃｔ）の母集団も劇的に増大する。した
がって、ウェハ上で検出される欠陥がますます増え、すべての欠陥を排除するためにプロ
セスを是正するのは困難な作業となり、また費用がかかる可能性がある。その際、複数の
欠陥のうち、デバイスの電気的パラメータと歩留まりに影響を実際に及ぼす欠陥を突き止
めることで、プロセス制御方法の対象をそれらの欠陥に絞りつつ、他の欠陥を大部分無視
するようにすることが可能である。さらに、より小さな設計ルールでは、プロセス誘発障
害は、場合によっては、系統的な障害である傾向を有する。つまり、プロセス誘発障害は
、設計内において何回も繰り返されることが多い所定の設計パターンで発生しがちである
。空間的に統計的な、電気的に関連する欠陥の排除は、そのような欠陥を排除することが
歩留まりに対する著しい全体的影響を及ぼすため重要である。欠陥がデバイス・パラメー
タや歩留まりに影響を及ぼすかどうかは、多くの場合、上述の検査、レビュー、分析プロ
セスからは断定することができないが、それは、これらのプロセスが、電気的設計に関し
て欠陥の位置を決定することができないことがあるからである。
欠陥情報を電気的設計にアラインさせるためのいくつかの方法及びシステムが開発され
ている。例えば、ＳＥＭレビュー・システムを使用して、欠陥のサンプルに対する欠陥配
置のより正確な座標を決定することができ、またＳＥＭレビュー・システムにより報告さ
れる欠陥座標を使用して、電気的設計における欠陥の配置を決定することができる。他の
方法は、検査対象領域（例えば、検査が実施されるウェハ上に形成されるデバイスの領域
）をウェハ上に印刷されたパターンの物理的配置にアラインさせることを含む。しかし、
現在のところ、システム誤差や不完全性により約２μｍ精度以下の精度で対象領域をウェ
ハ上に印刷されたパターンにアラインさせることができる。例えば、明視野（ＢＦ）検査
システムは、約±１μｍの座標精度を有する。それに加えて、現在使用されている方法に
おける検査対象領域は、比較的広く、多くの非クリティカル・フィーチャを含むが、もち
ろん望ましいクリティカル・フィーチャも含む。検査システムが、設計とプロセスとが相
互に依存する結果として生じる微妙な空間的に系統的な「製造しやすい設計」（ＤＦＭ）
欠陥を捕捉する感度を最大にしようとしても、システムは、ＣＭＰフィル領域などの非ク
リティカル領域における数百万もの事象に圧倒される可能性がある。このようなニュイサ
ンス欠陥を検出することは、多くの理由から有益なことではない。例えば、これらのニュ
イサンス欠陥事象は、検査データの後処理により検査結果から取り除かれる必要がある。
それに加えて、ニュイサンス事象検出により、ＤＦＭ用途に関して検査システムの最終的
に達成可能な感度が制限される。高率のニュイサンス欠陥データも、検査システムの実行
時データ処理能力に過負荷をかけ、これにより、スループットを低下させ、及び／又はデ
ータ喪失を引き起こす可能性がある。
ている。例えば、ＳＥＭレビュー・システムを使用して、欠陥のサンプルに対する欠陥配
置のより正確な座標を決定することができ、またＳＥＭレビュー・システムにより報告さ
れる欠陥座標を使用して、電気的設計における欠陥の配置を決定することができる。他の
方法は、検査対象領域（例えば、検査が実施されるウェハ上に形成されるデバイスの領域
）をウェハ上に印刷されたパターンの物理的配置にアラインさせることを含む。しかし、
現在のところ、システム誤差や不完全性により約２μｍ精度以下の精度で対象領域をウェ
ハ上に印刷されたパターンにアラインさせることができる。例えば、明視野（ＢＦ）検査
システムは、約±１μｍの座標精度を有する。それに加えて、現在使用されている方法に
おける検査対象領域は、比較的広く、多くの非クリティカル・フィーチャを含むが、もち
ろん望ましいクリティカル・フィーチャも含む。検査システムが、設計とプロセスとが相
互に依存する結果として生じる微妙な空間的に系統的な「製造しやすい設計」（ＤＦＭ）
欠陥を捕捉する感度を最大にしようとしても、システムは、ＣＭＰフィル領域などの非ク
リティカル領域における数百万もの事象に圧倒される可能性がある。このようなニュイサ
ンス欠陥を検出することは、多くの理由から有益なことではない。例えば、これらのニュ
イサンス欠陥事象は、検査データの後処理により検査結果から取り除かれる必要がある。
それに加えて、ニュイサンス事象検出により、ＤＦＭ用途に関して検査システムの最終的
に達成可能な感度が制限される。高率のニュイサンス欠陥データも、検査システムの実行
時データ処理能力に過負荷をかけ、これにより、スループットを低下させ、及び／又はデ
ータ喪失を引き起こす可能性がある。
したがって、設計データの実質的に高い正確度の「コンテキスト」を利用して限定はし
ないが欠陥検出アルゴリズム又は方法におけるピクセルのグループ化、検出感度の手直し
、ニュイサンス欠陥のフィルタリング、欠陥の分類、欠陥のグループ化、設計コンテキス
トをサンプリング・スキームの一部として使用することによりレビューできるように欠陥
をサンプリングすることなどの１つ又は複数のコンテキスト・ベースの機能を実行できる
ように、検査データをサブピクセル精度（ピクセルのサイズを検査されるジオメトリのサ
イズの程度とすることができる）で設計データにアラインさせるための方法及びシステム
を開発すると有益である。
ないが欠陥検出アルゴリズム又は方法におけるピクセルのグループ化、検出感度の手直し
、ニュイサンス欠陥のフィルタリング、欠陥の分類、欠陥のグループ化、設計コンテキス
トをサンプリング・スキームの一部として使用することによりレビューできるように欠陥
をサンプリングすることなどの１つ又は複数のコンテキスト・ベースの機能を実行できる
ように、検査データをサブピクセル精度（ピクセルのサイズを検査されるジオメトリのサ
イズの程度とすることができる）で設計データにアラインさせるための方法及びシステム
を開発すると有益である。
方法及びシステムのさまざまな実施態様の以下の説明は、いかなる形であっても付属の
請求項の主題を制限するものとして解釈されるべきではない。
請求項の主題を制限するものとして解釈されるべきではない。
一実施態様は、設計データ空間における検査データの位置を決定するためのコンピュー
タ実施方法に関係する。この方法は、ウェハ上のアライメント部位に対する検査システム
により取り込まれたデータを所定のアライメント部位に対するデータ（例えば、設計デー
タ）にアラインさせることを含む。所定のアライメント部位に対するデータと、ウェハ上
のアライメント部位に対する検査システムにより取り込まれたデータは、別々に得られる
。例えば、所定のアライメント部位に対するデータは、アライメント部位が印刷されてい
るウェハを使用しては取り込まれない。この方法は、さらに、設計データ空間における所
定のアライメント部位の位置に基づいて設計データ空間におけるウェハ上のアライメント
部位の位置を決定することを含む。設計データ空間におけるウェハ上のアライメント部位
の位置を決定することは、さらに、ウェハ上の設計レイアウト及び／又は検査時のウェハ
の配向に基づいて実行される。それに加えて、この方法は、設計データ空間におけるウェ
ハ上のアライメント部位の位置に基づいて設計データ空間における検査システムによりそ
のウェハについて取り込まれた検査データの位置を決定することを含む。検査データの位
置は、本明細書でさらに説明されるように、格納され、使用される。一実施態様では、検
査データの位置は、サブピクセル精度で決定される。
タ実施方法に関係する。この方法は、ウェハ上のアライメント部位に対する検査システム
により取り込まれたデータを所定のアライメント部位に対するデータ（例えば、設計デー
タ）にアラインさせることを含む。所定のアライメント部位に対するデータと、ウェハ上
のアライメント部位に対する検査システムにより取り込まれたデータは、別々に得られる
。例えば、所定のアライメント部位に対するデータは、アライメント部位が印刷されてい
るウェハを使用しては取り込まれない。この方法は、さらに、設計データ空間における所
定のアライメント部位の位置に基づいて設計データ空間におけるウェハ上のアライメント
部位の位置を決定することを含む。設計データ空間におけるウェハ上のアライメント部位
の位置を決定することは、さらに、ウェハ上の設計レイアウト及び／又は検査時のウェハ
の配向に基づいて実行される。それに加えて、この方法は、設計データ空間におけるウェ
ハ上のアライメント部位の位置に基づいて設計データ空間における検査システムによりそ
のウェハについて取り込まれた検査データの位置を決定することを含む。検査データの位
置は、本明細書でさらに説明されるように、格納され、使用される。一実施態様では、検
査データの位置は、サブピクセル精度で決定される。
他の実施態様では、所定のアライメント部位に対するデータは、グラフィック・データ
・ストリーム（ＧＤＳ）ファイル、他の標準的な機械可読ファイル、当業界で知られてい
る他の好適なファイル、設計データベースなどの、データ構造体に格納される設計データ
を含む。ＧＤＳＩＩファイルは、設計レイアウト・データの表現に使用されるファイル群
のクラスの１つである。このようなファイルの他の例としては、ＧＬ１ファイルやＯＡＳ
ＩＳファイルがある。いくつかの実施態様は、本明細書ではＧＤＳファイル又はＧＤＳＩ
Ｉファイルに関して説明されているが、これらの実施態様は、データ構造構成、記憶形式
、又は記憶機構に関係なく、ファイル群のこのクラス全体に等しく適用可能であると理解
されるべきである。異なる実施態様では、所定のアライメント部位に対するデータは、所
定のアライメント部位がウェハ上にどのように印刷されるかどうかを示す１つ又は複数の
シミュレートされたイメージを含む。
・ストリーム（ＧＤＳ）ファイル、他の標準的な機械可読ファイル、当業界で知られてい
る他の好適なファイル、設計データベースなどの、データ構造体に格納される設計データ
を含む。ＧＤＳＩＩファイルは、設計レイアウト・データの表現に使用されるファイル群
のクラスの１つである。このようなファイルの他の例としては、ＧＬ１ファイルやＯＡＳ
ＩＳファイルがある。いくつかの実施態様は、本明細書ではＧＤＳファイル又はＧＤＳＩ
Ｉファイルに関して説明されているが、これらの実施態様は、データ構造構成、記憶形式
、又は記憶機構に関係なく、ファイル群のこのクラス全体に等しく適用可能であると理解
されるべきである。異なる実施態様では、所定のアライメント部位に対するデータは、所
定のアライメント部位がウェハ上にどのように印刷されるかどうかを示す１つ又は複数の
シミュレートされたイメージを含む。
いくつかの実施態様では、所定のアライメント部位に対するデータは、所定のアライメ
ント部位の１つ又は複数の属性を含み、アライメント部位に対するデータは、アライメン
ト部位の１つ又は複数の属性を含み、アラインさせるステップは、所定のアライメント部
位の１つ又は複数の属性をアライメント部位の１つ又は複数の属性にアラインさせること
を含む。このような実施態様の１つでは、所定のアライメント部位の１つ又は複数の属性
は、所定のアライメント部位の重心を含み、アライメント部位の１つ又は複数の属性は、
アライメント部位の重心を含む。
ント部位の１つ又は複数の属性を含み、アライメント部位に対するデータは、アライメン
ト部位の１つ又は複数の属性を含み、アラインさせるステップは、所定のアライメント部
位の１つ又は複数の属性をアライメント部位の１つ又は複数の属性にアラインさせること
を含む。このような実施態様の１つでは、所定のアライメント部位の１つ又は複数の属性
は、所定のアライメント部位の重心を含み、アライメント部位の１つ又は複数の属性は、
アライメント部位の重心を含む。
追加の実施態様では、所定のアライメント部位に対するデータは、検査システム又は他
のイメージ収集システムにより取り込まれる、設計データに対するＧＤＳＩＩファイルな
どのデータ構造体に格納されている設計データにアラインされたデータを含む。さらに他
の実施態様では、所定のアライメント部位に対するデータは、設計データ空間における設
計座標にアラインされた標準参照ダイ・イメージの少なくとも一部を含む。標準参照ダイ
・イメージは、取り込まれた、又はシミュレートされた、又は拡大された、又はこれらを
組み合わせて得られた参照イメージとすることができる。
のイメージ収集システムにより取り込まれる、設計データに対するＧＤＳＩＩファイルな
どのデータ構造体に格納されている設計データにアラインされたデータを含む。さらに他
の実施態様では、所定のアライメント部位に対するデータは、設計データ空間における設
計座標にアラインされた標準参照ダイ・イメージの少なくとも一部を含む。標準参照ダイ
・イメージは、取り込まれた、又はシミュレートされた、又は拡大された、又はこれらを
組み合わせて得られた参照イメージとすることができる。
いくつかの実施態様では、所定のアライメント部位は、ｘ及びｙ方向でユニークな１つ
又は複数の属性を有する少なくとも１つのアライメント・フィーチャを含む。他の実施態
様では、所定のアライメント部位は、少なくとも２つのアライメント・フィーチャを含む
。少なくとも２つのアライメント・フィーチャのうちの第１のものは、ｘ方向にユニーク
な１つ又は複数の属性を有する。少なくとも２つのアライメント・フィーチャのうちの第
２のものは、ｙ方向にユニークな１つ又は複数の属性を有する。
又は複数の属性を有する少なくとも１つのアライメント・フィーチャを含む。他の実施態
様では、所定のアライメント部位は、少なくとも２つのアライメント・フィーチャを含む
。少なくとも２つのアライメント・フィーチャのうちの第１のものは、ｘ方向にユニーク
な１つ又は複数の属性を有する。少なくとも２つのアライメント・フィーチャのうちの第
２のものは、ｙ方向にユニークな１つ又は複数の属性を有する。
追加の一実施態様では、この方法は、検査システムを使用して所定のアライメント部位
を選択することを含む。このような一実施態様では、所定のアライメント部位を選択する
ために使用される検査システム（又は他のイメージ収集システム）のイメージング・モー
ドは、検査データを取り込むために使用される検査システムの１つ又は複数のイメージン
グ・モードと異なる。いくつかの実施態様では、アライメント部位の位置を決定すること
は、ウェハの検査前に実行され、検査データの位置を決定することは、ウェハの検査時に
実行される。他の実施態様では、検査データの位置を決定することは、ウェハの検査に続
いて実行される。このような一実施態様では、検査データの位置を決定することは、ウェ
ハ上で検出された欠陥に対応する検査データの位置について実行され、欠陥に対応しない
検査データの位置については実行されない。このように、設計データ空間における検査デ
ータの位置は、ウェハ上の欠陥配置で取り込まれた検査データ（例えば、パッチ・イメー
ジ）によってのみ決定される。
を選択することを含む。このような一実施態様では、所定のアライメント部位を選択する
ために使用される検査システム（又は他のイメージ収集システム）のイメージング・モー
ドは、検査データを取り込むために使用される検査システムの１つ又は複数のイメージン
グ・モードと異なる。いくつかの実施態様では、アライメント部位の位置を決定すること
は、ウェハの検査前に実行され、検査データの位置を決定することは、ウェハの検査時に
実行される。他の実施態様では、検査データの位置を決定することは、ウェハの検査に続
いて実行される。このような一実施態様では、検査データの位置を決定することは、ウェ
ハ上で検出された欠陥に対応する検査データの位置について実行され、欠陥に対応しない
検査データの位置については実行されない。このように、設計データ空間における検査デ
ータの位置は、ウェハ上の欠陥配置で取り込まれた検査データ（例えば、パッチ・イメー
ジ）によってのみ決定される。
他の実施態様では、アライメント部位に対するデータは、検査データのスワス（ｓｗａ
ｔｈ）内にある。他のこのような実施態様では、検査データの位置を決定することは、設
計データ空間におけるアライメント部位の位置に基づいて設計データ空間内のスワスの位
置を決定することと、スワスの位置に基づいて設計データ空間における検査データの追加
のスワスの位置を決定することとを含む。
ｔｈ）内にある。他のこのような実施態様では、検査データの位置を決定することは、設
計データ空間におけるアライメント部位の位置に基づいて設計データ空間内のスワスの位
置を決定することと、スワスの位置に基づいて設計データ空間における検査データの追加
のスワスの位置を決定することとを含む。
一実施態様では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置と設計データ
空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいてウェハの異なる部分で欠陥を検
出する感度を決定することを含む。このような一実施態様では、設計データの１つ又は複
数の属性は、ウェハの検査データが取り込まれたプロセス層、異なるプロセス層、又はそ
れらの何らかの組合せに対し、設計データ、異なる設計データ、又はそれらの何らかの組
合せについて、そのウェハ、他の複数のウェハ、又はそれらの何らかの組合せに対してす
でに取り込まれている検査データの１つ又は複数の属性に基づいて選択される。他のこの
ような実施態様では、設計データの１つ又は複数の属性は、異なる部分においてすでに検
出されている欠陥の歩留まりクリティカル度、異なる部分においてすでに検出されている
欠陥の故障確率、又はそれらの何らかの組合せに基づいて選択される。
空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいてウェハの異なる部分で欠陥を検
出する感度を決定することを含む。このような一実施態様では、設計データの１つ又は複
数の属性は、ウェハの検査データが取り込まれたプロセス層、異なるプロセス層、又はそ
れらの何らかの組合せに対し、設計データ、異なる設計データ、又はそれらの何らかの組
合せについて、そのウェハ、他の複数のウェハ、又はそれらの何らかの組合せに対してす
でに取り込まれている検査データの１つ又は複数の属性に基づいて選択される。他のこの
ような実施態様では、設計データの１つ又は複数の属性は、異なる部分においてすでに検
出されている欠陥の歩留まりクリティカル度、異なる部分においてすでに検出されている
欠陥の故障確率、又はそれらの何らかの組合せに基づいて選択される。
他の実施態様では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置と設計デー
タ空間にわたる設計データの１つ又は複数の属性に対する値を含むコンテキスト・マップ
に基づいてウェハの異なる部分で欠陥を検出する感度を決定することを含む。このような
一実施態様では、感度を決定することは、ウェハの異なる部分で欠陥を検出するために検
査データとともに使用される感度しきい値を決定することを含む。他のそのような実施態
様では、感度を決定することは、ウェハの検査時に検査システムにより実行される。他の
そのような実施態様では、感度を決定することは、ウェハに対する検査データの取り込み
が完了した後に実行される。
タ空間にわたる設計データの１つ又は複数の属性に対する値を含むコンテキスト・マップ
に基づいてウェハの異なる部分で欠陥を検出する感度を決定することを含む。このような
一実施態様では、感度を決定することは、ウェハの異なる部分で欠陥を検出するために検
査データとともに使用される感度しきい値を決定することを含む。他のそのような実施態
様では、感度を決定することは、ウェハの検査時に検査システムにより実行される。他の
そのような実施態様では、感度を決定することは、ウェハに対する検査データの取り込み
が完了した後に実行される。
追加の一実施態様では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置、設計
データ空間における設計データの１つ又は複数の属性、検査データの１つ又は複数の属性
に基づいてウェハの異なる部分で欠陥を検出する感度を決定することを含む。このような
一実施態様では、検査データの１つ又は複数の属性は、異なる部分で欠陥が検出された場
合に、１つ又は複数のイメージ・ノイズ属性、又はそれらの何らかの組合せを含む。
データ空間における設計データの１つ又は複数の属性、検査データの１つ又は複数の属性
に基づいてウェハの異なる部分で欠陥を検出する感度を決定することを含む。このような
一実施態様では、検査データの１つ又は複数の属性は、異なる部分で欠陥が検出された場
合に、１つ又は複数のイメージ・ノイズ属性、又はそれらの何らかの組合せを含む。
いくつかの実施態様では、この方法は、ウェハ上で加工されるデバイスの設計に対する
スキーマ・データの１つ又は複数の属性、デバイスに対する物理的レイアウトの予想され
る電気的挙動の１つ又は複数の属性、又はそれらの何らかの組合せに基づいてウェハ上の
欠陥を検出する１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。他の実施態様では、こ
の方法は、ウェハ上で実行されるべき電気的試験プロセスの１つ又は複数のパラメータに
基づいて検査データを使用してウェハ上で欠陥を検出するために１つ又は複数のパラメー
タを変更することを含む。他の実施態様では、この方法は、検査データを使用してウェハ
上で検出された欠陥に基づいてウェハ上で実行される電気的試験プロセスの１つ又は複数
のパラメータを変更することを含む。
スキーマ・データの１つ又は複数の属性、デバイスに対する物理的レイアウトの予想され
る電気的挙動の１つ又は複数の属性、又はそれらの何らかの組合せに基づいてウェハ上の
欠陥を検出する１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。他の実施態様では、こ
の方法は、ウェハ上で実行されるべき電気的試験プロセスの１つ又は複数のパラメータに
基づいて検査データを使用してウェハ上で欠陥を検出するために１つ又は複数のパラメー
タを変更することを含む。他の実施態様では、この方法は、検査データを使用してウェハ
上で検出された欠陥に基づいてウェハ上で実行される電気的試験プロセスの１つ又は複数
のパラメータを変更することを含む。
他の実施態様では、この方法は、フィードバック制御技術を使用して方法の１つ又は複
数のステップの結果に基づいて検査システムにより実行される検査プロセスの１つ又は複
数のパラメータを定期的に変更することを含む。他の実施態様では、この方法は、フィー
ドバック制御技術を使用して方法の１つ又は複数のステップの結果に基づいて検査システ
ムにより実行される検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを自動的に変更することを
含む。さらに他の実施態様では、この方法は、方法の１つ又は複数のステップの結果を使
用して知識ベースを生成することと、知識ベースを使用して検査システムにより実行され
る検査プロセスを生成することとを含む。
数のステップの結果に基づいて検査システムにより実行される検査プロセスの１つ又は複
数のパラメータを定期的に変更することを含む。他の実施態様では、この方法は、フィー
ドバック制御技術を使用して方法の１つ又は複数のステップの結果に基づいて検査システ
ムにより実行される検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを自動的に変更することを
含む。さらに他の実施態様では、この方法は、方法の１つ又は複数のステップの結果を使
用して知識ベースを生成することと、知識ベースを使用して検査システムにより実行され
る検査プロセスを生成することとを含む。
他の実施態様では、この方法は、設計データ空間における欠陥に対応する検査データの
部分の位置と設計データ空間にわたる設計データの１つ又は複数の属性に対する値を含む
コンテキスト・マップに基づいてウェハの異なる部分で検出された欠陥を分類することを
含む。そのような一実施態様では、欠陥を分類することは、ウェハの検査時に検査システ
ムにより実行される。他のそのような実施態様では、欠陥を分類することは、ウェハに対
する検査データの取り込みが完了した後に実行される。
部分の位置と設計データ空間にわたる設計データの１つ又は複数の属性に対する値を含む
コンテキスト・マップに基づいてウェハの異なる部分で検出された欠陥を分類することを
含む。そのような一実施態様では、欠陥を分類することは、ウェハの検査時に検査システ
ムにより実行される。他のそのような実施態様では、欠陥を分類することは、ウェハに対
する検査データの取り込みが完了した後に実行される。
他の実施態様では、検査データは、ウェハ上の１つ又は複数の欠陥に対するデータを含
む。このような一実施態様では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置
に基づいて設計データ空間における欠陥の位置を決定することと、設計データ空間におけ
る欠陥の位置と設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいて欠陥
がニュイサンス欠陥であるかどうかを判定することとを含む。このような一実施態様では
、この方法は、設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいてニュ
イサンス欠陥であると判定されない欠陥が系統的欠陥であるか、又はランダム欠陥である
かを判定することを含む。欠陥が空間的系統的欠陥であるか、又はランダム欠陥であるか
を判定することは、さらに、設計データにおけるホット・スポットに対応する履歴ファブ
・データ又は他のデータなどの他の情報と組み合わせて設計データ空間における設計デー
タの１つ又は複数の属性に基づいて実行されることも可能である。このような一実施態様
では、この方法は、さらに、設計データ空間における検査データの位置及び検査データの
１つ又は複数の統計的に決定された属性に基づいて欠陥が系統的欠陥であるか、又はラン
ダム欠陥であるかを判定することを含む。一実施態様では、検査データは、プロセス・ウ
ィンドウ・クォリフィケーションのために取り込まれる。他の実施態様では、この方法は
、設計データ空間における検査データの位置と設計データ空間における設計データの１つ
又は複数の属性に基づいて欠陥を分類することを含む。
む。このような一実施態様では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置
に基づいて設計データ空間における欠陥の位置を決定することと、設計データ空間におけ
る欠陥の位置と設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいて欠陥
がニュイサンス欠陥であるかどうかを判定することとを含む。このような一実施態様では
、この方法は、設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいてニュ
イサンス欠陥であると判定されない欠陥が系統的欠陥であるか、又はランダム欠陥である
かを判定することを含む。欠陥が空間的系統的欠陥であるか、又はランダム欠陥であるか
を判定することは、さらに、設計データにおけるホット・スポットに対応する履歴ファブ
・データ又は他のデータなどの他の情報と組み合わせて設計データ空間における設計デー
タの１つ又は複数の属性に基づいて実行されることも可能である。このような一実施態様
では、この方法は、さらに、設計データ空間における検査データの位置及び検査データの
１つ又は複数の統計的に決定された属性に基づいて欠陥が系統的欠陥であるか、又はラン
ダム欠陥であるかを判定することを含む。一実施態様では、検査データは、プロセス・ウ
ィンドウ・クォリフィケーションのために取り込まれる。他の実施態様では、この方法は
、設計データ空間における検査データの位置と設計データ空間における設計データの１つ
又は複数の属性に基づいて欠陥を分類することを含む。
一実施態様では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置と設計データ
空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいて、ビン範囲に従って欠陥をグル
ープ分けすることを含む。いくつかの実施態様では、この方法は、設計データ空間におけ
る検査データの位置、設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性、設計デ
ータが印刷されるレチクルについて取り込まれるレチクル検査データの１つ又は複数の属
性に基づいて、ビン範囲に従って欠陥をグループ分けすることを含む。追加の一実施態様
では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置、設計データ空間における
設計データの１つ又は複数の属性、検査データの１つ又は複数の属性に基づいて、ビン範
囲に従って欠陥をグループ分けすることを含む。いくつかの実施態様では、この方法は、
設計データ空間における検査データの位置、設計データ空間における設計データの１つ又
は複数の属性、検査データの１つ又は複数の属性、設計データが印刷されるレチクルにつ
いて取り込まれるレチクル検査データの１つ又は複数の属性に基づいて、ビン範囲に従っ
て欠陥をグループ分けすることを含む。他の実施態様では、この方法は、設計データ空間
における検査データの位置、設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性、
検査データの１つ又は複数の属性に基づいて、さらにはウェハの検査データが取り込まれ
たプロセス層、異なるプロセス層、又はそれらの何らかの組合せに対し、設計データ、異
なる設計データ、又はそれらの何らかの組合せについて、そのウェハ、他の複数のウェハ
、又はそれらの何らかの組合せに対するすでに取り込まれている検査データの１つ又は複
数の属性に基づいて、ビン範囲に従って欠陥をグループ分けすることを含む。
空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいて、ビン範囲に従って欠陥をグル
ープ分けすることを含む。いくつかの実施態様では、この方法は、設計データ空間におけ
る検査データの位置、設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性、設計デ
ータが印刷されるレチクルについて取り込まれるレチクル検査データの１つ又は複数の属
性に基づいて、ビン範囲に従って欠陥をグループ分けすることを含む。追加の一実施態様
では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置、設計データ空間における
設計データの１つ又は複数の属性、検査データの１つ又は複数の属性に基づいて、ビン範
囲に従って欠陥をグループ分けすることを含む。いくつかの実施態様では、この方法は、
設計データ空間における検査データの位置、設計データ空間における設計データの１つ又
は複数の属性、検査データの１つ又は複数の属性、設計データが印刷されるレチクルにつ
いて取り込まれるレチクル検査データの１つ又は複数の属性に基づいて、ビン範囲に従っ
て欠陥をグループ分けすることを含む。他の実施態様では、この方法は、設計データ空間
における検査データの位置、設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性、
検査データの１つ又は複数の属性に基づいて、さらにはウェハの検査データが取り込まれ
たプロセス層、異なるプロセス層、又はそれらの何らかの組合せに対し、設計データ、異
なる設計データ、又はそれらの何らかの組合せについて、そのウェハ、他の複数のウェハ
、又はそれらの何らかの組合せに対するすでに取り込まれている検査データの１つ又は複
数の属性に基づいて、ビン範囲に従って欠陥をグループ分けすることを含む。
上で説明されているように、検査データは、ウェハ上の１つ又は複数の欠陥に対するデ
ータを含む。そのような一実施態様では、この方法は、設計データ空間における検査デー
タの位置に基づいて、及び設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基
づいて、レビューのため欠陥の少なくとも一部を選択することを含む。そのような他の実
施態様では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置に基づいて、及び設
計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいて、欠陥がレビューされ
る順序を決定することを含む。そのようなさらに他の実施態様では、この方法は、レビュ
ーのため欠陥の少なくとも一部を選択することを含み、欠陥の少なくともその一部は、設
計データの１つ又は複数の属性の異なる値を有する設計データ空間における設計データの
それぞれの部分の中に見つかる少なくとも１つの欠陥を含む。欠陥レビュー・サンプリン
グは、さらに、又はそれとは別に、欠陥がビン範囲に従って分けられるグループの１つ又
は複数の属性に基づいて実行される。欠陥は、本明細書でさらに説明されるように、ビン
範囲に従って分けられ、それらのグループの１つ又は複数の属性は、設計データの１つ又
は複数の属性に基づいて、又は本明細書で説明されている他の方法により決定される。
ータを含む。そのような一実施態様では、この方法は、設計データ空間における検査デー
タの位置に基づいて、及び設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基
づいて、レビューのため欠陥の少なくとも一部を選択することを含む。そのような他の実
施態様では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置に基づいて、及び設
計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいて、欠陥がレビューされ
る順序を決定することを含む。そのようなさらに他の実施態様では、この方法は、レビュ
ーのため欠陥の少なくとも一部を選択することを含み、欠陥の少なくともその一部は、設
計データの１つ又は複数の属性の異なる値を有する設計データ空間における設計データの
それぞれの部分の中に見つかる少なくとも１つの欠陥を含む。欠陥レビュー・サンプリン
グは、さらに、又はそれとは別に、欠陥がビン範囲に従って分けられるグループの１つ又
は複数の属性に基づいて実行される。欠陥は、本明細書でさらに説明されるように、ビン
範囲に従って分けられ、それらのグループの１つ又は複数の属性は、設計データの１つ又
は複数の属性に基づいて、又は本明細書で説明されている他の方法により決定される。
他の実施態様では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置に基づいて
、及び設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいてウェハの異な
る部分について取り込まれた検査システムの１つ又は複数の検出器から出力の１つ又は複
数の所定の属性を抽出することを含む。このような一実施態様では、設計データの１つ又
は複数の属性は、ウェハの検査データが取り込まれたプロセス層、異なるプロセス層、又
はそれらの何らかの組合せに対し、設計データ、異なる設計データ、又はそれらの何らか
の組合せについて、そのウェハ、他の複数のウェハ、又はそれらの何らかの組合せに対す
るすでに取り込まれている検査データの１つ又は複数の属性に基づいて選択される。
、及び設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいてウェハの異な
る部分について取り込まれた検査システムの１つ又は複数の検出器から出力の１つ又は複
数の所定の属性を抽出することを含む。このような一実施態様では、設計データの１つ又
は複数の属性は、ウェハの検査データが取り込まれたプロセス層、異なるプロセス層、又
はそれらの何らかの組合せに対し、設計データ、異なる設計データ、又はそれらの何らか
の組合せについて、そのウェハ、他の複数のウェハ、又はそれらの何らかの組合せに対す
るすでに取り込まれている検査データの１つ又は複数の属性に基づいて選択される。
他の実施態様では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置、設計デー
タ空間における設計データの１つ又は複数の属性、検査データの１つ又は複数の属性に基
づいてウェハの異なる部分について取り込まれた検査システムの１つ又は複数の検出器か
ら出力の１つ又は複数の所定の属性を抽出することを含む。このような一実施態様では、
検査データの１つ又は複数の属性は、異なる部分で１つ又は複数の欠陥が検出された場合
に、１つ又は複数のイメージ・ノイズ属性、又はそれらの何らかの組合せを含む。
タ空間における設計データの１つ又は複数の属性、検査データの１つ又は複数の属性に基
づいてウェハの異なる部分について取り込まれた検査システムの１つ又は複数の検出器か
ら出力の１つ又は複数の所定の属性を抽出することを含む。このような一実施態様では、
検査データの１つ又は複数の属性は、異なる部分で１つ又は複数の欠陥が検出された場合
に、１つ又は複数のイメージ・ノイズ属性、又はそれらの何らかの組合せを含む。
いくつかの実施態様では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置に基
づいて、及び設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいてウェハ
上で検出された１つ又は複数の欠陥に対する故障確率値を決定することを含む。
づいて、及び設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいてウェハ
上で検出された１つ又は複数の欠陥に対する故障確率値を決定することを含む。
他の実施態様では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置に基づいて
設計データ空間におけるウェハ上で検出された欠陥の位置の座標を決定することと、設計
データに対するフロア・プランに基づいて欠陥の位置の座標を設計セル座標に変換するこ
ととを含む。このような一実施態様では、この方法は、オーバーレイ公差を使用して欠陥
の周囲の異なる領域を決定することと、１つ又は複数のセル・タイプに対する異なる領域
を使用して欠陥リピータ解析を実行し、１つ又は複数のセル・タイプが系統的欠陥セル・
タイプであるかどうかを判定し、系統的欠陥セル・タイプ内の１つの又は複数の系統的欠
陥ジオメトリの１つ又は複数の配置を決定することとを含む。このような一実施態様では
、この方法は、系統的欠陥セル・タイプの近くに配置されているセル、ジオメトリ、又は
それらの何らかの組合せに対する設計データの１つ又は複数の属性に基づいて空間的系統
的欠陥が系統的欠陥セル・タイプ内に生じるかどうかを判定することを含む。
設計データ空間におけるウェハ上で検出された欠陥の位置の座標を決定することと、設計
データに対するフロア・プランに基づいて欠陥の位置の座標を設計セル座標に変換するこ
ととを含む。このような一実施態様では、この方法は、オーバーレイ公差を使用して欠陥
の周囲の異なる領域を決定することと、１つ又は複数のセル・タイプに対する異なる領域
を使用して欠陥リピータ解析を実行し、１つ又は複数のセル・タイプが系統的欠陥セル・
タイプであるかどうかを判定し、系統的欠陥セル・タイプ内の１つの又は複数の系統的欠
陥ジオメトリの１つ又は複数の配置を決定することとを含む。このような一実施態様では
、この方法は、系統的欠陥セル・タイプの近くに配置されているセル、ジオメトリ、又は
それらの何らかの組合せに対する設計データの１つ又は複数の属性に基づいて空間的系統
的欠陥が系統的欠陥セル・タイプ内に生じるかどうかを判定することを含む。
他の実施態様では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置に基づいて
設計データ空間におけるウェハ上で検出された欠陥の位置を決定することと、設計データ
の１つ又は複数の属性に対する所定の値が、設計データ空間における位置の関数として格
納されているデータ構造体を使用して欠陥の位置に対応する設計データの１つ又は複数の
属性に対する値を決定することとを含む。
設計データ空間におけるウェハ上で検出された欠陥の位置を決定することと、設計データ
の１つ又は複数の属性に対する所定の値が、設計データ空間における位置の関数として格
納されているデータ構造体を使用して欠陥の位置に対応する設計データの１つ又は複数の
属性に対する値を決定することとを含む。
他の実施態様では、レチクル検査システムにより生成されるレチクルのイメージが、設
計データ空間において設計データとして使用される。レチクルは、ウェハ上に設計データ
を印刷するために使用される。他の実施態様では、レチクル・イメージがウェハ上にどの
ように印刷されるかを例示するシミュレートされたイメージが、設計データ空間において
設計データとして使用される。追加の実施態様では、この方法は、ウェハ上に設計データ
を印刷するために使用されるレチクルについて取り込まれたレチクル検査データに基づい
て設計データ空間における設計データに対するコンテキスト・マップを生成することを含
む。
計データ空間において設計データとして使用される。レチクルは、ウェハ上に設計データ
を印刷するために使用される。他の実施態様では、レチクル・イメージがウェハ上にどの
ように印刷されるかを例示するシミュレートされたイメージが、設計データ空間において
設計データとして使用される。追加の実施態様では、この方法は、ウェハ上に設計データ
を印刷するために使用されるレチクルについて取り込まれたレチクル検査データに基づい
て設計データ空間における設計データに対するコンテキスト・マップを生成することを含
む。
一実施態様では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置とコンテキス
ト・マップとを使用してウェハ上のレチクル欠陥の印刷可能性を判定するウェハ検査プロ
セスを最適化することを含む。他の実施態様では、この方法は、検査データと標準参照ダ
イとを標準参照ダイ・ベースの検査に使用してウェハ上の欠陥を検出することを含む。他
の実施態様では、この方法は、検査データ、標準参照ダイ、摂動行列における標準参照ダ
イに関連付けられているウェハ・ノイズの表現を、標準参照ダイ・ベースの検査に使用し
てウェハ上の欠陥を検出することを含む。
ト・マップとを使用してウェハ上のレチクル欠陥の印刷可能性を判定するウェハ検査プロ
セスを最適化することを含む。他の実施態様では、この方法は、検査データと標準参照ダ
イとを標準参照ダイ・ベースの検査に使用してウェハ上の欠陥を検出することを含む。他
の実施態様では、この方法は、検査データ、標準参照ダイ、摂動行列における標準参照ダ
イに関連付けられているウェハ・ノイズの表現を、標準参照ダイ・ベースの検査に使用し
てウェハ上の欠陥を検出することを含む。
他の実施態様では、ウェハと追加のウェハは、ウェハ・レベルのプロセス・パラメータ
変調を使用して処理され、この方法は、ウェハと追加のウェハ上のダイに対する検査デー
タを共通の標準参照ダイと比較することによりウェハと追加のウェハ上の欠陥を検出する
ことを含む。
変調を使用して処理され、この方法は、ウェハと追加のウェハ上のダイに対する検査デー
タを共通の標準参照ダイと比較することによりウェハと追加のウェハ上の欠陥を検出する
ことを含む。
上述のステップはそれぞれ、設計データ空間における検査データの近似的位置、設計デ
ータ空間における設計データの１つ又は複数の属性、履歴ファブ・データ、又は設計デー
タ内のホット・スポットに対応する他のデータに基づいて実行される。いくつかの実施態
様では、この方法は、欠陥、欠陥がビン範囲に従って分けられたグループの１つ又は複数
の属性、又は本明細書で説明されている（複数の）方法の実施態様のどれかの他の結果に
基づいて統計的プロセス制御（ＳＰＣ）を実行することを含む。上述の方法の実施態様は
それぞれ、本明細書で説明されている（複数の）方法の他の（複数の）ステップを含む。
上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で説明されているシステムの実施態様のどれ
かにより実行される。
ータ空間における設計データの１つ又は複数の属性、履歴ファブ・データ、又は設計デー
タ内のホット・スポットに対応する他のデータに基づいて実行される。いくつかの実施態
様では、この方法は、欠陥、欠陥がビン範囲に従って分けられたグループの１つ又は複数
の属性、又は本明細書で説明されている（複数の）方法の実施態様のどれかの他の結果に
基づいて統計的プロセス制御（ＳＰＣ）を実行することを含む。上述の方法の実施態様は
それぞれ、本明細書で説明されている（複数の）方法の他の（複数の）ステップを含む。
上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で説明されているシステムの実施態様のどれ
かにより実行される。
他の実施態様は、設計データ空間における検査データの位置を決定するように構成され
たシステムに関係する。システムは、設計データを格納した記憶媒体を備える。システム
は、さらに、記憶媒体に結合されたプロセッサも備える。プロセッサは、ウェハ上のアラ
イメント部位について検査システムにより取り込まれたデータを、所定のアライメント部
位に対するデータにアラインさせるように構成される。プロセッサは、さらに、設計デー
タ空間における所定のアライメント部位の位置に基づいて設計データ空間におけるウェハ
上のアライメント部位の位置を決定するように構成される。それに加えて、プロセッサは
、設計データ空間におけるウェハ上のアライメント部位の位置に基づいて設計データ空間
における検査システムによりそのウェハについて取り込まれた検査データの位置を決定す
るように構成される。システムのこの実施態様は、さらに、本明細書で説明されているよ
うに構成される。
たシステムに関係する。システムは、設計データを格納した記憶媒体を備える。システム
は、さらに、記憶媒体に結合されたプロセッサも備える。プロセッサは、ウェハ上のアラ
イメント部位について検査システムにより取り込まれたデータを、所定のアライメント部
位に対するデータにアラインさせるように構成される。プロセッサは、さらに、設計デー
タ空間における所定のアライメント部位の位置に基づいて設計データ空間におけるウェハ
上のアライメント部位の位置を決定するように構成される。それに加えて、プロセッサは
、設計データ空間におけるウェハ上のアライメント部位の位置に基づいて設計データ空間
における検査システムによりそのウェハについて取り込まれた検査データの位置を決定す
るように構成される。システムのこの実施態様は、さらに、本明細書で説明されているよ
うに構成される。
追加の実施態様は、設計データ空間における検査データの位置を決定するように構成さ
れたシステムに関係する。このシステムは、ウェハ上のアライメント部位に対するデータ
とウェハに対する検査データとを取り込むように構成された検査システムを備える。シス
テムは、さらに、設計データを格納した記憶媒体を備える。それに加えて、システムは、
検査システムと、記憶媒体に結合されたプロセッサをも備える。プロセッサは、ウェハ上
のアライメント部位に対するデータを所定のアライメント部位に対するデータにアライン
させるように構成される。プロセッサは、さらに、設計データ空間における所定のアライ
メント部位の位置に基づいて設計データ空間におけるウェハ上のアライメント部位の位置
を決定するように構成される。それに加えて、プロセッサは、設計データ空間におけるウ
ェハ上のアライメント部位の位置に基づいて設計データ空間における検査データの位置を
決定するように構成される。システムのこの実施態様は、さらに、本明細書で説明されて
いるように構成される。
れたシステムに関係する。このシステムは、ウェハ上のアライメント部位に対するデータ
とウェハに対する検査データとを取り込むように構成された検査システムを備える。シス
テムは、さらに、設計データを格納した記憶媒体を備える。それに加えて、システムは、
検査システムと、記憶媒体に結合されたプロセッサをも備える。プロセッサは、ウェハ上
のアライメント部位に対するデータを所定のアライメント部位に対するデータにアライン
させるように構成される。プロセッサは、さらに、設計データ空間における所定のアライ
メント部位の位置に基づいて設計データ空間におけるウェハ上のアライメント部位の位置
を決定するように構成される。それに加えて、プロセッサは、設計データ空間におけるウ
ェハ上のアライメント部位の位置に基づいて設計データ空間における検査データの位置を
決定するように構成される。システムのこの実施態様は、さらに、本明細書で説明されて
いるように構成される。
追加の実施態様は、実行時に（例えば、検査プロセス実行時に）検査空間における設計
データに基づく対象領域（例えば、検査すべき領域、より高い感度で検査されるべき領域
、又はより低い感度で検査されるべき領域）の位置を決定するように構成されたシステム
に関係する。それに加えて、システムは、検査プロセス実行時にデータの取り込まれたピ
クセルを正しい検査対象領域に実質的に正確に割り当てるように構成される。このような
検査対象領域のサイズと頻度は、ダイ上の設計ジオメトリのサイズと頻度に近づく。シス
テムは、さらに、本明細書で説明されているように構成される。
データに基づく対象領域（例えば、検査すべき領域、より高い感度で検査されるべき領域
、又はより低い感度で検査されるべき領域）の位置を決定するように構成されたシステム
に関係する。それに加えて、システムは、検査プロセス実行時にデータの取り込まれたピ
クセルを正しい検査対象領域に実質的に正確に割り当てるように構成される。このような
検査対象領域のサイズと頻度は、ダイ上の設計ジオメトリのサイズと頻度に近づく。シス
テムは、さらに、本明細書で説明されているように構成される。
他の実施態様は、ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分けるコンピュータ実
施方法に関係する。この方法は、設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計デー
タの部分同士を比較することを含む。この方法は、さらに、比較するステップの結果に基
づいてそれらの部分における設計データが少なくとも類似しているかどうかを判定するこ
とも含む。それらの部分における設計データが少なくとも類似しているかどうかを判定す
ることは、それらの部分の１つ又は複数を回転し及び／又は鏡像することを含む。それに
加えて、この方法は、欠陥をビン範囲に従ってグループ分けする際に、それらのグループ
のそれぞれにおける欠陥の位置に近接する設計データの部分が少なくとも類似しているよ
うにグループ分けすることを含む。この方法は、さらに、ビン範囲に従ってグループ分け
するステップの結果を記憶媒体に格納することを含む。
施方法に関係する。この方法は、設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計デー
タの部分同士を比較することを含む。この方法は、さらに、比較するステップの結果に基
づいてそれらの部分における設計データが少なくとも類似しているかどうかを判定するこ
とも含む。それらの部分における設計データが少なくとも類似しているかどうかを判定す
ることは、それらの部分の１つ又は複数を回転し及び／又は鏡像することを含む。それに
加えて、この方法は、欠陥をビン範囲に従ってグループ分けする際に、それらのグループ
のそれぞれにおける欠陥の位置に近接する設計データの部分が少なくとも類似しているよ
うにグループ分けすることを含む。この方法は、さらに、ビン範囲に従ってグループ分け
するステップの結果を記憶媒体に格納することを含む。
一実施態様では、これらの部分の寸法は、少なくとも一部は、欠陥を検出するために使
用される検査システムにより報告された欠陥の位置、検査システムの座標の不正確さ、設
計データの１つ又は複数の属性、検査システムの欠陥サイズ誤差、又はそれらの何らかの
組合せに基づいて決定される。他の実施態様では、これらの部分の少なくとも一部の寸法
は異なる。
用される検査システムにより報告された欠陥の位置、検査システムの座標の不正確さ、設
計データの１つ又は複数の属性、検査システムの欠陥サイズ誤差、又はそれらの何らかの
組合せに基づいて決定される。他の実施態様では、これらの部分の少なくとも一部の寸法
は異なる。
一実施態様では、これらの部分における設計データは、複数の設計層に対する設計デー
タを含む。この方法では、本明細書で説明されている方法で使用される設計データは、設
計の１つ又は複数の層に対する設計データである。本明細書で説明されている方法におけ
る設計の１つ又は複数の層に設計データを使用することは、複数の層の欠陥を検出するこ
とができる明視野（ＢＦ）検査を使用して欠陥が検出されるとき、また配置のクリティカ
ル度が設計の前の又は後の層において生じる内容に依存しうる場合などの事例において有
用である。上で説明されている方法は、少なくとも類似の設計データとともに注目する欠
陥の一部又は前部をビン範囲に従ってグループ分けすることを含む。
タを含む。この方法では、本明細書で説明されている方法で使用される設計データは、設
計の１つ又は複数の層に対する設計データである。本明細書で説明されている方法におけ
る設計の１つ又は複数の層に設計データを使用することは、複数の層の欠陥を検出するこ
とができる明視野（ＢＦ）検査を使用して欠陥が検出されるとき、また配置のクリティカ
ル度が設計の前の又は後の層において生じる内容に依存しうる場合などの事例において有
用である。上で説明されている方法は、少なくとも類似の設計データとともに注目する欠
陥の一部又は前部をビン範囲に従ってグループ分けすることを含む。
他の実施態様では、比較するステップは、それらの部分の少なくとも一部における設計
データの全体をそれらの部分のうちの他の部分における設計データと比較することを含む
。異なる実施態様では、比較するステップは、それらの部分の少なくとも一部における設
計データの異なる領域をそれらの部分のうちの他の部分における設計データと比較するこ
とを含む。
データの全体をそれらの部分のうちの他の部分における設計データと比較することを含む
。異なる実施態様では、比較するステップは、それらの部分の少なくとも一部における設
計データの異なる領域をそれらの部分のうちの他の部分における設計データと比較するこ
とを含む。
一実施態様では、この方法は、ウェハ上のアライメント部位について検査システムによ
り取り込まれたデータを所定のアライメント部位に対するデータと比較することにより設
計データ空間における欠陥の位置を決定することを含む。他の実施態様では、この方法は
、欠陥の検出時に検査システムにより取り込まれたデータをレビューにより決定された設
計データにおける配置と比較することにより設計データ空間における欠陥の位置を決定す
ることを含む。
り取り込まれたデータを所定のアライメント部位に対するデータと比較することにより設
計データ空間における欠陥の位置を決定することを含む。他の実施態様では、この方法は
、欠陥の検出時に検査システムにより取り込まれたデータをレビューにより決定された設
計データにおける配置と比較することにより設計データ空間における欠陥の位置を決定す
ることを含む。
アライメント精度は、設計からウェハへの座標変換と検査システムの座標精度の両方に
依存することに留意されたい。好ましくは、したがって、検査システムにより報告される
座標は、実質的に正確である。それに加えて、アライメント部位の測定は、論理検査座標
を使用して実行される。検査システムは、論理ウェハ座標を出力するが、走査型電子顕微
鏡（ＳＥＭ）などの欠陥レビュー・ツールは、物理ウェハ座標を測定する。したがって、
ウェハ上の物理座標は、予想されるウェハ・レイアウトと比較したときのレチクル・オフ
セット、スケーリング、微小回転の差を説明するように検査システムにより補正される。
その際、これらの補正は、さらに、レチクルからレチクルへの２つの座標系の間の誤差を
低減するためにＳＥＭ測定に適用される。
依存することに留意されたい。好ましくは、したがって、検査システムにより報告される
座標は、実質的に正確である。それに加えて、アライメント部位の測定は、論理検査座標
を使用して実行される。検査システムは、論理ウェハ座標を出力するが、走査型電子顕微
鏡（ＳＥＭ）などの欠陥レビュー・ツールは、物理ウェハ座標を測定する。したがって、
ウェハ上の物理座標は、予想されるウェハ・レイアウトと比較したときのレチクル・オフ
セット、スケーリング、微小回転の差を説明するように検査システムにより補正される。
その際、これらの補正は、さらに、レチクルからレチクルへの２つの座標系の間の誤差を
低減するためにＳＥＭ測定に適用される。
一実施態様では、ビン範囲に従って分けるステップは、欠陥をビン範囲に従ってグルー
プ分けする際に、それらのグループのそれぞれにおける欠陥の位置に近接する設計データ
の部分が少なくとも類似し、それらのグループのそれぞれにおける欠陥の１つ又は複数の
属性が少なくとも類似するようにグループ分けすることを含む。このような一実施態様で
は、１つ又は複数の属性は、欠陥が検出された検査の結果の１つ又は複数の属性、検査の
１つ又は複数のパラメータ、又はそれらの何らかの組合せを含む。
プ分けする際に、それらのグループのそれぞれにおける欠陥の位置に近接する設計データ
の部分が少なくとも類似し、それらのグループのそれぞれにおける欠陥の１つ又は複数の
属性が少なくとも類似するようにグループ分けすることを含む。このような一実施態様で
は、１つ又は複数の属性は、欠陥が検出された検査の結果の１つ又は複数の属性、検査の
１つ又は複数のパラメータ、又はそれらの何らかの組合せを含む。
いくつかの実施態様では、欠陥の位置に近接する設計データの部分は、欠陥が配置され
ている設計データを含む。他の実施態様では、欠陥の位置に近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。
ている設計データを含む。他の実施態様では、欠陥の位置に近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。
他の実施態様では、ビン範囲に従って分けるステップは、欠陥をビン範囲に従ってグル
ープ分けする際に、それらのグループのそれぞれにおける欠陥の位置に近接する設計デー
タの部分が少なくとも類似し、部分内のポリゴンに関するそれらのグループのそれぞれに
おける欠陥の位置が少なくとも類似するようにグループ分けすることを含む。
ープ分けする際に、それらのグループのそれぞれにおける欠陥の位置に近接する設計デー
タの部分が少なくとも類似し、部分内のポリゴンに関するそれらのグループのそれぞれに
おける欠陥の位置が少なくとも類似するようにグループ分けすることを含む。
他の実施態様では、この方法は、複数の欠陥のうちの１つ又は複数に対する欠陥クリテ
ィカル度指数（ＤＣＩ）を決定することを含む。他の実施態様では、この方法は、欠陥の
１つ又は複数が、欠陥の位置に近接する設計データの１つ又は複数の属性、欠陥の１つ又
は複数の属性、欠陥を検出するために使用される検査システムにより報告された欠陥の位
置、検査システムの座標の不正確さ、又はそれらの何らかの組合せに基づいて設計データ
について加工されたデバイス内に１つ又は複数の電気的障害を引き起こす確率を決定する
ことを含む。このような一実施態様では、この方法は、さらに、この確率に基づいて欠陥
のうちの１つ又は複数に対するＤＣＩを決定することも含む。
ィカル度指数（ＤＣＩ）を決定することを含む。他の実施態様では、この方法は、欠陥の
１つ又は複数が、欠陥の位置に近接する設計データの１つ又は複数の属性、欠陥の１つ又
は複数の属性、欠陥を検出するために使用される検査システムにより報告された欠陥の位
置、検査システムの座標の不正確さ、又はそれらの何らかの組合せに基づいて設計データ
について加工されたデバイス内に１つ又は複数の電気的障害を引き起こす確率を決定する
ことを含む。このような一実施態様では、この方法は、さらに、この確率に基づいて欠陥
のうちの１つ又は複数に対するＤＣＩを決定することも含む。
いくつかの実施態様では、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結果に基づ
いて設計データにおける１つ又は複数のホット・スポットを識別することを含む。他の実
施態様では、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結果に基づいてレビューす
る欠陥の少なくともいくつかを選択することを含む。追加の一実施態様では、この方法は
、ビン範囲に従って分けるステップの結果に基づいてレビューする欠陥をサンプリングす
るプロセスを生成することを含む。他の実施態様では、この方法は、ビン範囲に従って分
けるステップの結果に基づいてウェハを検査するプロセスを変更することを含む。いくつ
かの実施態様では、この方法は、検査の結果に基づいて検査時にウェハを検査するプロセ
スを変更することを含む。さらに他の実施態様では、この方法は、ビン範囲に従って分け
るステップの結果に基づいてウェハに対する計量プロセスを変更することを含む。さらに
他の実施態様では、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結果に基づいてウェ
ハに対する計量プロセスのサンプリング・プランを変更することを含む。さらに他の実施
態様では、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結果を使用して時間の経過と
ともに系統的欠陥、潜在的系統的欠陥、又はそれらの何らかの組合せを監視することを含
む。
いて設計データにおける１つ又は複数のホット・スポットを識別することを含む。他の実
施態様では、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結果に基づいてレビューす
る欠陥の少なくともいくつかを選択することを含む。追加の一実施態様では、この方法は
、ビン範囲に従って分けるステップの結果に基づいてレビューする欠陥をサンプリングす
るプロセスを生成することを含む。他の実施態様では、この方法は、ビン範囲に従って分
けるステップの結果に基づいてウェハを検査するプロセスを変更することを含む。いくつ
かの実施態様では、この方法は、検査の結果に基づいて検査時にウェハを検査するプロセ
スを変更することを含む。さらに他の実施態様では、この方法は、ビン範囲に従って分け
るステップの結果に基づいてウェハに対する計量プロセスを変更することを含む。さらに
他の実施態様では、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結果に基づいてウェ
ハに対する計量プロセスのサンプリング・プランを変更することを含む。さらに他の実施
態様では、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結果を使用して時間の経過と
ともに系統的欠陥、潜在的系統的欠陥、又はそれらの何らかの組合せを監視することを含
む。
さらに他の実施態様では、欠陥は、検査プロセスにより検出されており、この方法は、
設計データにおける１つ又は複数の注目パターン（ＰＯＩ）が印刷されるウェハ上の配置
をレビューすることと、レビューステップの結果に基づいて欠陥が１つ又は複数のＰＯＩ
の配置のところで検出されているかどうかを判定することと、１つ又は複数の欠陥捕捉率
を改善するように検査プロセスを変更することとを含む。
設計データにおける１つ又は複数の注目パターン（ＰＯＩ）が印刷されるウェハ上の配置
をレビューすることと、レビューステップの結果に基づいて欠陥が１つ又は複数のＰＯＩ
の配置のところで検出されているかどうかを判定することと、１つ又は複数の欠陥捕捉率
を改善するように検査プロセスを変更することとを含む。
いくつかの実施態様では、この方法は、設計データにおいて１つ又は複数のＰＯＩを優
先順位付けすることと、優先順位付けステップの結果に基づいて設計データが印刷される
ウェハ上で実行される１つ又は複数のプロセスを最適化することとを含む。他の実施態様
では、この方法は、設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩを優先順位付けすることと
、優先順位付けステップの結果に基づいて１つ又は複数のＰＯＩのうちの少なくとも１つ
を最適化することとを含む。追加の一実施態様では、この方法は、設計データにおける１
つ又は複数のＰＯＩを優先順位付けすることと、優先順位付けステップの結果に基づいて
１つ又は複数のＰＯＩの１つ又は複数の分解能向上技術（ＲＥＴ）フィーチャを最適化す
ることとを含む。
先順位付けすることと、優先順位付けステップの結果に基づいて設計データが印刷される
ウェハ上で実行される１つ又は複数のプロセスを最適化することとを含む。他の実施態様
では、この方法は、設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩを優先順位付けすることと
、優先順位付けステップの結果に基づいて１つ又は複数のＰＯＩのうちの少なくとも１つ
を最適化することとを含む。追加の一実施態様では、この方法は、設計データにおける１
つ又は複数のＰＯＩを優先順位付けすることと、優先順位付けステップの結果に基づいて
１つ又は複数のＰＯＩの１つ又は複数の分解能向上技術（ＲＥＴ）フィーチャを最適化す
ることとを含む。
一実施態様では、欠陥は、光学検査により検出される。いくつかの実施態様では、欠陥
は、電子ビーム検査により検出される。他の実施態様では、欠陥は、プロセス・ウィンド
ウ・クォリフィケーション（ＰＷＱ）法で検出される。
は、電子ビーム検査により検出される。他の実施態様では、欠陥は、プロセス・ウィンド
ウ・クォリフィケーション（ＰＷＱ）法で検出される。
いくつかの実施態様では、この方法は、検査プロセスの結果の信号対雑音比を高めるた
めにグループの１つ又は複数の中の欠陥のうちの少なくともいくつかをレビューし、欠陥
が検出された検査プロセスの結果からニュイサンス欠陥に対応するグループの１つ又は複
数を取り除くことにより欠陥のグループの１つ又は複数がニュイサンス欠陥に対応してい
るかどうかを判定することを含む。他の実施態様では、この方法は、グループの１つ又は
複数の中の欠陥の少なくともいくつかのレビューの結果、設計データの１つ又は複数の属
性、欠陥の１つ又は複数の属性、又はそれらの何らかの組合せに基づいて欠陥のグループ
の１つ又は複数を分類することを含む。追加の実施態様では、この方法は、グループの１
つ又は複数の中の欠陥の少なくともいくつかのレビューの結果、設計データの１つ又は複
数の属性、欠陥の１つ又は複数の属性、又はそれらの何らかの組合せに基づいて欠陥のグ
ループの１つ又は複数の根本原因を突き止めることを含む。
めにグループの１つ又は複数の中の欠陥のうちの少なくともいくつかをレビューし、欠陥
が検出された検査プロセスの結果からニュイサンス欠陥に対応するグループの１つ又は複
数を取り除くことにより欠陥のグループの１つ又は複数がニュイサンス欠陥に対応してい
るかどうかを判定することを含む。他の実施態様では、この方法は、グループの１つ又は
複数の中の欠陥の少なくともいくつかのレビューの結果、設計データの１つ又は複数の属
性、欠陥の１つ又は複数の属性、又はそれらの何らかの組合せに基づいて欠陥のグループ
の１つ又は複数を分類することを含む。追加の実施態様では、この方法は、グループの１
つ又は複数の中の欠陥の少なくともいくつかのレビューの結果、設計データの１つ又は複
数の属性、欠陥の１つ又は複数の属性、又はそれらの何らかの組合せに基づいて欠陥のグ
ループの１つ又は複数の根本原因を突き止めることを含む。
一実施態様では、この方法は、グループの１つ又は複数における欠陥の少なくともいく
つかを実験プロセス・ウィンドウの結果にマッピングすることにより欠陥のグループの１
つ又は複数の根本原因を突き止めることを含む。他の実施態様では、この方法は、グルー
プの１つ又は複数における欠陥の少なくともいくつかをシミュレートされたプロセス・ウ
ィンドウの結果にマッピングすることにより欠陥のグループの１つ又は複数の根本原因を
突き止めることを含む。
つかを実験プロセス・ウィンドウの結果にマッピングすることにより欠陥のグループの１
つ又は複数の根本原因を突き止めることを含む。他の実施態様では、この方法は、グルー
プの１つ又は複数における欠陥の少なくともいくつかをシミュレートされたプロセス・ウ
ィンドウの結果にマッピングすることにより欠陥のグループの１つ又は複数の根本原因を
突き止めることを含む。
いくつかの実施態様では、この方法は、欠陥配置に関する設計データを使用して加工さ
れているデバイスの電気的特性をモデル化することと、モデル化するステップの結果に基
づいて欠陥配置における欠陥のパラメータ関連性を決定することを含む。他の実施態様で
は、この方法は、設計データの１つ又は複数の属性に基づいて欠陥の１つ又は複数の致命
確率（ＫＰ：ｋｉｌｌ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）値を監視することを含む。追加の実施
態様では、この方法は、設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩに対するＫＰ値を監視
することと、ビン範囲に従ってグループの１つ又は複数に分けられた欠陥の位置に近接す
る設計データの部分が１つ又は複数のＰＯＩに対応する場合にグループの１つ又は複数に
１つ又は複数のＰＯＩに対するＫＰ値を割り当てることとを含む。
れているデバイスの電気的特性をモデル化することと、モデル化するステップの結果に基
づいて欠陥配置における欠陥のパラメータ関連性を決定することを含む。他の実施態様で
は、この方法は、設計データの１つ又は複数の属性に基づいて欠陥の１つ又は複数の致命
確率（ＫＰ：ｋｉｌｌ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）値を監視することを含む。追加の実施
態様では、この方法は、設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩに対するＫＰ値を監視
することと、ビン範囲に従ってグループの１つ又は複数に分けられた欠陥の位置に近接す
る設計データの部分が１つ又は複数のＰＯＩに対応する場合にグループの１つ又は複数に
１つ又は複数のＰＯＩに対するＫＰ値を割り当てることとを含む。
いくつかの実施態様では、本明細書で説明されている方法のステップの１つ又は複数は
、検査システムにより（つまり、「オンツール」）、又は検査システムから物理的に分離
されているが、恐らくは伝送媒体を使って検査システムに結合されているプロセッサによ
り実行される。例えば、一実施態様では、コンピュータ実施方法は、欠陥を検出するため
に使用される検査システムにより実行される。代替実施態様では、コンピュータ実施方法
は、欠陥を検出するために使用される検査システム以外のシステムにより実行される。
、検査システムにより（つまり、「オンツール」）、又は検査システムから物理的に分離
されているが、恐らくは伝送媒体を使って検査システムに結合されているプロセッサによ
り実行される。例えば、一実施態様では、コンピュータ実施方法は、欠陥を検出するため
に使用される検査システムにより実行される。代替実施態様では、コンピュータ実施方法
は、欠陥を検出するために使用される検査システム以外のシステムにより実行される。
他の実施態様では、決定するステップは、部分の中の設計データ内の共通パターンが少
なくとも類似しているかどうかを判定することを含む。追加の実施態様では、決定するス
テップは、部分の中の設計データの共通属性が少なくとも類似しているかどうかを判定す
ることを含む。他の実施態様では、決定するステップは、部分の中の設計データのフィー
チャ空間内の共通属性が少なくとも類似しているかどうかを判定することを含む。
なくとも類似しているかどうかを判定することを含む。追加の実施態様では、決定するス
テップは、部分の中の設計データの共通属性が少なくとも類似しているかどうかを判定す
ることを含む。他の実施態様では、決定するステップは、部分の中の設計データのフィー
チャ空間内の共通属性が少なくとも類似しているかどうかを判定することを含む。
一実施態様では、この方法は、欠陥のグループの１つ又は複数の影響を受けるウェハ上
に形成されるダイの割合を決定することを含む。他の実施態様では、この方法は、グルー
プの少なくとも１つに対応する設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩを決定すること
と、ビン範囲に従って１つ又は複数のＰＯＩに対応するグループの少なくとも１つに分け
られた欠陥の数とウェハ上の１つ又は複数のＰＯＩの配置の数との比を決定することとを
含む。追加の実施態様では、この方法は、グループの少なくとも１つに対応する設計デー
タにおける１つ又は複数のＰＯＩを決定することと、ビン範囲に従って１つ又は複数のＰ
ＯＩに対応するグループの少なくとも１つに分けられた欠陥の数と設計データにおける１
つ又は複数のＰＯＩの配置の数との比を決定することとを含む。
に形成されるダイの割合を決定することを含む。他の実施態様では、この方法は、グルー
プの少なくとも１つに対応する設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩを決定すること
と、ビン範囲に従って１つ又は複数のＰＯＩに対応するグループの少なくとも１つに分け
られた欠陥の数とウェハ上の１つ又は複数のＰＯＩの配置の数との比を決定することとを
含む。追加の実施態様では、この方法は、グループの少なくとも１つに対応する設計デー
タにおける１つ又は複数のＰＯＩを決定することと、ビン範囲に従って１つ又は複数のＰ
ＯＩに対応するグループの少なくとも１つに分けられた欠陥の数と設計データにおける１
つ又は複数のＰＯＩの配置の数との比を決定することとを含む。
他の実施態様では、この方法は、グループの少なくとも１つに対応する設計データにお
けるＰＯＩを決定することと、ビン範囲に従ってグループの少なくとも１つに分けられた
欠陥が配置されているウェハ上に形成されたダイの割合を決定することと、その割合に基
づいてＰＯＩに優先度を割り当てることとを含む。いくつかの実施態様では、この方法は
、グループの１つ又は複数に含まれる欠陥が検出されるウェハ上で全設計インスタンスの
数によりグループの１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。他の実施態様では、こ
の方法は、グループの１つ又は複数に含まれる欠陥が少なくとも１回検出されるウェハ上
に設計データを印刷するために使用される、レチクル上の設計インスタンスの数によりグ
ループの１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。追加の実施態様では、この方法は
、ビン範囲に従ってグループの１つ又は複数に分けられた欠陥が検出されたレチクル上の
配置の数、及びビン範囲に従ってグループの１つ又は複数に分けられた欠陥の位置に近接
する設計データの部分に少なくとも類似しているレチクル上に印刷される設計データの部
分の総数に基づいてグループの１つ又は複数に対するレチクル・ベースの限界を決定する
ことを含む。
けるＰＯＩを決定することと、ビン範囲に従ってグループの少なくとも１つに分けられた
欠陥が配置されているウェハ上に形成されたダイの割合を決定することと、その割合に基
づいてＰＯＩに優先度を割り当てることとを含む。いくつかの実施態様では、この方法は
、グループの１つ又は複数に含まれる欠陥が検出されるウェハ上で全設計インスタンスの
数によりグループの１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。他の実施態様では、こ
の方法は、グループの１つ又は複数に含まれる欠陥が少なくとも１回検出されるウェハ上
に設計データを印刷するために使用される、レチクル上の設計インスタンスの数によりグ
ループの１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。追加の実施態様では、この方法は
、ビン範囲に従ってグループの１つ又は複数に分けられた欠陥が検出されたレチクル上の
配置の数、及びビン範囲に従ってグループの１つ又は複数に分けられた欠陥の位置に近接
する設計データの部分に少なくとも類似しているレチクル上に印刷される設計データの部
分の総数に基づいてグループの１つ又は複数に対するレチクル・ベースの限界を決定する
ことを含む。
一実施態様では、この方法は、比較するステップの前に、設計データ空間における欠陥
の位置に近接する設計データの部分をビットマップに変換することを含む。このような一
実施態様では、比較するステップは、ビットマップ同士を比較することを含む。
の位置に近接する設計データの部分をビットマップに変換することを含む。このような一
実施態様では、比較するステップは、ビットマップ同士を比較することを含む。
上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で説明されている（複数の）方法の他の（
複数の）ステップを含む。それに加えて、上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で
説明されているシステムにより実行される。
複数の）ステップを含む。それに加えて、上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で
説明されているシステムにより実行される。
他の実施態様は、ウェハ上で検出された欠陥についてＤＣＩを決定する方法に関係する
。この方法は、欠陥がウェハ上に加工されているデバイスの１つ又は複数の電気的属性を
変える確率を、設計データ空間における欠陥の位置に近接する、デバイスに対する設計デ
ータの１つ又は複数の属性に基づいて決定することを含む。この方法は、さらに、欠陥が
１つ又は複数の電気的属性を変える確率に基づいて欠陥に対するＤＣＩを決定することも
含む。それに加えて、この方法は、ＤＣＩを記憶媒体に格納することを含む。
。この方法は、欠陥がウェハ上に加工されているデバイスの１つ又は複数の電気的属性を
変える確率を、設計データ空間における欠陥の位置に近接する、デバイスに対する設計デ
ータの１つ又は複数の属性に基づいて決定することを含む。この方法は、さらに、欠陥が
１つ又は複数の電気的属性を変える確率に基づいて欠陥に対するＤＣＩを決定することも
含む。それに加えて、この方法は、ＤＣＩを記憶媒体に格納することを含む。
一実施態様では、欠陥は、ランダム欠陥を含む。他の実施態様では、欠陥は、系統的欠
陥を含む。追加の実施態様では、１つ又は複数の電気的属性は、デバイスの機能を含む。
他の実施態様では、１つ又は複数の電気的属性は、デバイスの１つ又は複数の電気的パラ
メータを含む。
陥を含む。追加の実施態様では、１つ又は複数の電気的属性は、デバイスの機能を含む。
他の実施態様では、１つ又は複数の電気的属性は、デバイスの１つ又は複数の電気的パラ
メータを含む。
一実施態様では、設計データの１つ又は複数の属性は、冗長度、ネット・リスト、又は
それらの何らかの組合せを含む。他の実施態様では、設計データの１つ又は複数の属性は
、設計データにおけるフィーチャの寸法、設計データにおけるフィーチャの密度、又はそ
れらの何らかの組合せを含む。
それらの何らかの組合せを含む。他の実施態様では、設計データの１つ又は複数の属性は
、設計データにおけるフィーチャの寸法、設計データにおけるフィーチャの密度、又はそ
れらの何らかの組合せを含む。
一実施態様では、確率を決定することは、設計データに対する電気的試験結果と設計デ
ータの１つ又は複数の属性との間の相関を使用して確率を決定することを含む。他の実施
態様では、確率を決定することは、設計データ空間内に欠陥が位置する確率と組み合わせ
た設計データの１つ又は複数の属性、欠陥を検出するために使用される検査システムによ
り報告される欠陥の位置、検査システムの座標の不正確さ、欠陥のサイズ、検査システム
の欠陥サイズ誤差、又はそれらの何らかの組合せに基づいて確率を決定することを含む。
そのような一実施態様では、欠陥は、ランダム欠陥を含む。
ータの１つ又は複数の属性との間の相関を使用して確率を決定することを含む。他の実施
態様では、確率を決定することは、設計データ空間内に欠陥が位置する確率と組み合わせ
た設計データの１つ又は複数の属性、欠陥を検出するために使用される検査システムによ
り報告される欠陥の位置、検査システムの座標の不正確さ、欠陥のサイズ、検査システム
の欠陥サイズ誤差、又はそれらの何らかの組合せに基づいて確率を決定することを含む。
そのような一実施態様では、欠陥は、ランダム欠陥を含む。
いくつかの実施態様では、確率を決定することは、欠陥の１つ又は複数の属性と組み合
わせて設計データの１つ又は複数の属性に基づいて確率を決定することを含む。そのよう
な一実施態様では、欠陥は、系統的欠陥を含む。
わせて設計データの１つ又は複数の属性に基づいて確率を決定することを含む。そのよう
な一実施態様では、欠陥は、系統的欠陥を含む。
一実施態様では、ＤＣＩを決定することは、欠陥に割り当てられた分類と組み合わせて
確率に基づいて欠陥に対するＤＣＩを決定すること含む。他の実施態様では、設計データ
の１つ又は複数の属性は、デバイスの複数の設計層に対する設計データの１つ又は複数の
属性を含む。
確率に基づいて欠陥に対するＤＣＩを決定すること含む。他の実施態様では、設計データ
の１つ又は複数の属性は、デバイスの複数の設計層に対する設計データの１つ又は複数の
属性を含む。
一実施態様では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置を決定するこ
とにより欠陥の位置に近接する設計データを決定することを含む。他の実施態様では、こ
の方法は、欠陥のアライメントにより欠陥の位置に近接する設計データを決定することを
含む。いくつかの実施態様では、この方法は、少なくとも一部は、欠陥を検出するために
使用される検査システムにより報告された欠陥の位置、検査システムの座標の不正確さ、
設計データの１つ又は複数の属性、欠陥サイズ、検査システムの欠陥サイズ誤差、又はそ
れらの何らかの組合せに基づいて欠陥の位置に近接する設計データを決定することを含む
。
とにより欠陥の位置に近接する設計データを決定することを含む。他の実施態様では、こ
の方法は、欠陥のアライメントにより欠陥の位置に近接する設計データを決定することを
含む。いくつかの実施態様では、この方法は、少なくとも一部は、欠陥を検出するために
使用される検査システムにより報告された欠陥の位置、検査システムの座標の不正確さ、
設計データの１つ又は複数の属性、欠陥サイズ、検査システムの欠陥サイズ誤差、又はそ
れらの何らかの組合せに基づいて欠陥の位置に近接する設計データを決定することを含む
。
一実施態様では、この方法は、欠陥に対する設計データの歩留まりの感度に基づいてＤ
ＣＩを修正することを含む。他の実施態様では、この方法は、欠陥に対し決定されたＤＣ
Ｉに基づいて欠陥上で実行されるプロセスを変えることを含む。追加の実施態様では、こ
の方法は、欠陥に対し決定されたＤＣＩに基づいて欠陥を検出するために使用されるプロ
セスを変えることを含む。他の実施態様では、この方法は、欠陥に対するＤＣＩに基づい
てデバイスが加工される追加のウェハの検査用のプロセスを生成することを含む。
ＣＩを修正することを含む。他の実施態様では、この方法は、欠陥に対し決定されたＤＣ
Ｉに基づいて欠陥上で実行されるプロセスを変えることを含む。追加の実施態様では、こ
の方法は、欠陥に対し決定されたＤＣＩに基づいて欠陥を検出するために使用されるプロ
セスを変えることを含む。他の実施態様では、この方法は、欠陥に対するＤＣＩに基づい
てデバイスが加工される追加のウェハの検査用のプロセスを生成することを含む。
一実施態様では、コンピュータ実施方法は、欠陥を検出するために使用される検査シス
テムにより実行される。他の実施態様では、コンピュータ実施方法は、欠陥を検出するた
めに使用される検査システム以外のシステムにより実行される。
テムにより実行される。他の実施態様では、コンピュータ実施方法は、欠陥を検出するた
めに使用される検査システム以外のシステムにより実行される。
上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で説明されている（複数の）方法の他の（
複数の）ステップを含む。それに加えて、上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で
説明されている任意のシステムにより実行される。
複数の）ステップを含む。それに加えて、上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で
説明されている任意のシステムにより実行される。
他の実施態様は、ウェハ上に形成されたメモリ・バンクのメモリ修復指数（ＭＲＩ）を
決定するコンピュータ実施方法に関係する。この方法は、メモリ・バンクのアレイ・ブロ
ック領域内に配置されている欠陥に基づいてメモリ・バンクを修復するのに必要な冗長行
と冗長列の個数を決定することを含む。この方法は、さらに、メモリ・バンクを修復する
のに必要な冗長行の個数をメモリ・バンクの利用可能な冗長行の個数と比較することを含
む。それに加えて、この方法は、メモリ・バンクを修復するのに必要な冗長列の個数をメ
モリ・バンクの利用可能な冗長列の個数と比較することを含む。この方法は、さらに、冗
長行の個数を比較した結果及び冗長列の個数を比較した結果に基づいてメモリ・バンクの
ＭＲＩを決定することを含む。ＭＲＩは、メモリ・バンクが修復可能かどうかを示すもの
である。この方法は、さらに、ＭＲＩを記憶媒体に格納することを含む。
決定するコンピュータ実施方法に関係する。この方法は、メモリ・バンクのアレイ・ブロ
ック領域内に配置されている欠陥に基づいてメモリ・バンクを修復するのに必要な冗長行
と冗長列の個数を決定することを含む。この方法は、さらに、メモリ・バンクを修復する
のに必要な冗長行の個数をメモリ・バンクの利用可能な冗長行の個数と比較することを含
む。それに加えて、この方法は、メモリ・バンクを修復するのに必要な冗長列の個数をメ
モリ・バンクの利用可能な冗長列の個数と比較することを含む。この方法は、さらに、冗
長行の個数を比較した結果及び冗長列の個数を比較した結果に基づいてメモリ・バンクの
ＭＲＩを決定することを含む。ＭＲＩは、メモリ・バンクが修復可能かどうかを示すもの
である。この方法は、さらに、ＭＲＩを記憶媒体に格納することを含む。
一実施態様では、この方法は、アレイ・ブロック領域内に配置されている欠陥のうちど
れがメモリ・バンク内のビットにエラーを引き起こすかを判定することと、それらのビッ
トのエラーの原因となる欠陥の配置に基づいてエラーを起こすビットの位置を判定するこ
ととを含む。このような一実施態様では、メモリ・バンクを修復するのに必要な冗長行の
個数と冗長列の個数を決定することは、エラーを起こすビットの位置を使用して実行され
る。
れがメモリ・バンク内のビットにエラーを引き起こすかを判定することと、それらのビッ
トのエラーの原因となる欠陥の配置に基づいてエラーを起こすビットの位置を判定するこ
ととを含む。このような一実施態様では、メモリ・バンクを修復するのに必要な冗長行の
個数と冗長列の個数を決定することは、エラーを起こすビットの位置を使用して実行され
る。
他の実施態様では、この方法は、フィード・フォワード制御技術を使用してＭＲＩに基
づいて電気的試験プロセスの１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。追加の実
施態様では、この方法は、メモリ・バンクが修復可能でない場合に、メモリ・バンクが配
置されているダイが電気的試験プロセス実行時に試験されないようにフィード・フォワー
ド制御技術を使用してＭＲＩに基づいて電気的試験プロセスの１つ又は複数のパラメータ
を変更することを含む。他の実施態様では、この方法は、メモリ・バンクのアレイ・ブロ
ック領域内に配置された欠陥の１つ又は複数の属性、ＭＲＩ、又はそれらの何らかの組合
せに基づいて修復プロセスの１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。
づいて電気的試験プロセスの１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。追加の実
施態様では、この方法は、メモリ・バンクが修復可能でない場合に、メモリ・バンクが配
置されているダイが電気的試験プロセス実行時に試験されないようにフィード・フォワー
ド制御技術を使用してＭＲＩに基づいて電気的試験プロセスの１つ又は複数のパラメータ
を変更することを含む。他の実施態様では、この方法は、メモリ・バンクのアレイ・ブロ
ック領域内に配置された欠陥の１つ又は複数の属性、ＭＲＩ、又はそれらの何らかの組合
せに基づいて修復プロセスの１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。
一実施態様では、欠陥は、メモリ・バンクのゲート層で検出された欠陥を含む。他の実
施態様では、欠陥は、メモリ・バンクの金属層で検出された欠陥を含む。
施態様では、欠陥は、メモリ・バンクの金属層で検出された欠陥を含む。
いくつかの実施態様では、この方法は、メモリ・バンクにおける欠陥の配置に基づいて
欠陥のビット・エラー・モードを予測することを含む。他の実施態様では、この方法は、
アレイ・ブロック領域内に配置されている欠陥の１つ又は複数に対するＤＣＩを決定する
ことを含む。このような一実施態様では、メモリ・バンクを修復するのに必要な冗長行の
個数と冗長列の個数を決定することは、欠陥の１つ又は複数についてＤＣＩを使用して実
行される。
欠陥のビット・エラー・モードを予測することを含む。他の実施態様では、この方法は、
アレイ・ブロック領域内に配置されている欠陥の１つ又は複数に対するＤＣＩを決定する
ことを含む。このような一実施態様では、メモリ・バンクを修復するのに必要な冗長行の
個数と冗長列の個数を決定することは、欠陥の１つ又は複数についてＤＣＩを使用して実
行される。
一実施態様では、冗長行の個数を比較することは、メモリ・ダイのそれぞれのバンクご
とに別々に実行され、冗長列の個数を比較することは、メモリ・ダイのそれぞれのバンク
ごとに別々に実行される。いくつかの実施態様では、この方法は、メモリ・バンクの冗長
行とメモリ・バンクの冗長列内に配置されている欠陥に基づいて利用可能な冗長行の個数
と利用可能な冗長列の個数を決定することを含む。
とに別々に実行され、冗長列の個数を比較することは、メモリ・ダイのそれぞれのバンク
ごとに別々に実行される。いくつかの実施態様では、この方法は、メモリ・バンクの冗長
行とメモリ・バンクの冗長列内に配置されている欠陥に基づいて利用可能な冗長行の個数
と利用可能な冗長列の個数を決定することを含む。
一実施態様では、この方法は、ダイ内に形成される複数のメモリ・バンクに対するＭＲ
Ｉを決定することと、複数のメモリ・バンクに対するＭＲＩに基づいてダイの修復歩留ま
りを予測することとを含む。他の実施態様では、この方法は、ＭＲＩに基づいて、メモリ
・バンクにおける利用可能な冗長列の個数、利用可能な冗長行の個数、又はそれらの何ら
かの組合せがメモリ・バンクの設計者により評価されるべきかどうかを決定することを含
む。
Ｉを決定することと、複数のメモリ・バンクに対するＭＲＩに基づいてダイの修復歩留ま
りを予測することとを含む。他の実施態様では、この方法は、ＭＲＩに基づいて、メモリ
・バンクにおける利用可能な冗長列の個数、利用可能な冗長行の個数、又はそれらの何ら
かの組合せがメモリ・バンクの設計者により評価されるべきかどうかを決定することを含
む。
いくつかの実施態様では、この方法は、ウェハ上の１つ又は複数のダイのそれぞれのメ
モリ・バンクに対するＭＲＩを決定することと、それぞれのメモリ・バンクに対するＭＲ
Ｉに基づいて１つ又は複数のダイのメモリ修復歩留まりを決定することとを含む。いくつ
かのそのような実施態様では、この方法は、ウェハ上の１つ又は複数のダイに対する１つ
又は複数のメモリ修復歩留まりに基づいてウェハの配置を実行することを含む。
モリ・バンクに対するＭＲＩを決定することと、それぞれのメモリ・バンクに対するＭＲ
Ｉに基づいて１つ又は複数のダイのメモリ修復歩留まりを決定することとを含む。いくつ
かのそのような実施態様では、この方法は、ウェハ上の１つ又は複数のダイに対する１つ
又は複数のメモリ修復歩留まりに基づいてウェハの配置を実行することを含む。
一実施態様では、冗長行の個数を比較することは、メモリ・バンクを修復するのに必要
な冗長行の一部を決定することを含み、冗長列の個数を比較することは、メモリ・バンク
を修復するのに必要な冗長列の一部を決定することを含み、メモリ・バンクに対するＭＲ
Ｉを決定することは冗長行の一部と冗長列の一部に基づいてＭＲＩを決定することを含む
。このようないくつかの実施態様では、この方法は、ウェハ上の１つ又は複数のダイのそ
れぞれのメモリ・バンクに対するＭＲＩを決定することと、それぞれのメモリ・バンクに
対するＭＲＩに基づいて１つ又は複数のダイのメモリ修復歩留まりを決定することとを含
む。追加のそのような実施態様では、この方法は、１つ又は複数のダイのそれぞれに対す
るメモリ修復歩留まりに基づいてウェハに対するメモリ修復歩留まりを決定することを含
む。
な冗長行の一部を決定することを含み、冗長列の個数を比較することは、メモリ・バンク
を修復するのに必要な冗長列の一部を決定することを含み、メモリ・バンクに対するＭＲ
Ｉを決定することは冗長行の一部と冗長列の一部に基づいてＭＲＩを決定することを含む
。このようないくつかの実施態様では、この方法は、ウェハ上の１つ又は複数のダイのそ
れぞれのメモリ・バンクに対するＭＲＩを決定することと、それぞれのメモリ・バンクに
対するＭＲＩに基づいて１つ又は複数のダイのメモリ修復歩留まりを決定することとを含
む。追加のそのような実施態様では、この方法は、１つ又は複数のダイのそれぞれに対す
るメモリ修復歩留まりに基づいてウェハに対するメモリ修復歩留まりを決定することを含
む。
一実施態様では、ＭＲＩは、さらに、メモリ修復バンクが修復可能でなくなる確率を示
す。このような一実施態様では、この方法は、ウェハ上の１つ又は複数のダイにおけるそ
れぞれのメモリ・バンクに対するＭＲＩを決定することと、１つ又は複数のダイにおける
メモリ・バンクのそれぞれに対するＭＲＩに基づいて１つ又は複数のダイに対するＭＲＩ
を決定することとを含み、１つ又は複数のダイに対するＭＲＩは、１つ又は複数のダイが
修復可能でなくなる確率を示す。そのような一実施態様では、この方法は、ウェハ上の１
つ又は複数のダイに対するＭＲＩのしきい値設定に基づいてウェハ・ベースの歩留まり予
測を決定することを含む。
す。このような一実施態様では、この方法は、ウェハ上の１つ又は複数のダイにおけるそ
れぞれのメモリ・バンクに対するＭＲＩを決定することと、１つ又は複数のダイにおける
メモリ・バンクのそれぞれに対するＭＲＩに基づいて１つ又は複数のダイに対するＭＲＩ
を決定することとを含み、１つ又は複数のダイに対するＭＲＩは、１つ又は複数のダイが
修復可能でなくなる確率を示す。そのような一実施態様では、この方法は、ウェハ上の１
つ又は複数のダイに対するＭＲＩのしきい値設定に基づいてウェハ・ベースの歩留まり予
測を決定することを含む。
一実施態様では、この方法は、メモリ・バンクのデコーダ領域に配置されている欠陥の
数、メモリ・バンクのセンス・アンプ領域に配置されている欠陥の数、又はそれらの何ら
かの組合せに基づいてメモリ・バンクにおける修復不可能な欠陥の個数を決定することを
含む。
数、メモリ・バンクのセンス・アンプ領域に配置されている欠陥の数、又はそれらの何ら
かの組合せに基づいてメモリ・バンクにおける修復不可能な欠陥の個数を決定することを
含む。
いくつかの実施態様では、冗長行の個数と冗長列の個数を決定することは、メモリ・バ
ンクのアレイ・ブロック領域に配置されている欠陥のそれぞれに対するＤＣＩを決定する
ことと、ＤＣＩを所定のしきい値と比較することと、所定のしきい値よりも高いＤＣＩを
有する欠陥のすべてを修復するのに必要な冗長行の個数と冗長列の個数を決定することを
含む。
ンクのアレイ・ブロック領域に配置されている欠陥のそれぞれに対するＤＣＩを決定する
ことと、ＤＣＩを所定のしきい値と比較することと、所定のしきい値よりも高いＤＣＩを
有する欠陥のすべてを修復するのに必要な冗長行の個数と冗長列の個数を決定することを
含む。
一実施態様では、この方法は、メモリ・バンクのアレイ・ブロック領域内に配置されて
いる欠陥によるメモリ・バンクの障害に対するＭＲＩを決定することを含む。他の実施態
様では、この方法は、メモリ・バンクの冗長行と冗長列内に配置されている欠陥によるメ
モリ・バンクの障害に対するＭＲＩを決定することを含む。
いる欠陥によるメモリ・バンクの障害に対するＭＲＩを決定することを含む。他の実施態
様では、この方法は、メモリ・バンクの冗長行と冗長列内に配置されている欠陥によるメ
モリ・バンクの障害に対するＭＲＩを決定することを含む。
いくつかの実施態様では、この方法は、メモリ・バンク内で検出された欠陥同士の空間
的相関関係を例示する類似のメモリ・バンク設計の積層マップを生成することを含む。他
の実施態様では、この方法は、ダイに基づいてＭＲＩを決定することを含む。追加の実施
態様では、この方法は、ウェハ上のダイがアレイ・ブロック領域内に配置されている欠陥
により不具合を生じる場合を示す指標を決定することを含む。
的相関関係を例示する類似のメモリ・バンク設計の積層マップを生成することを含む。他
の実施態様では、この方法は、ダイに基づいてＭＲＩを決定することを含む。追加の実施
態様では、この方法は、ウェハ上のダイがアレイ・ブロック領域内に配置されている欠陥
により不具合を生じる場合を示す指標を決定することを含む。
一実施態様では、この方法は、ウェハ上のダイにおいてメモリ・バンクに対するＭＲＩ
を決定することと、修復可能でないことをＭＲＩにより示されているメモリ・バンクの２
つ又はそれ以上の間の空間的相関関係を例示するダイの積層マップを生成することとを含
む。他の実施態様では、この方法は、ウェハ上のダイにおいてメモリ・バンクに対するＭ
ＲＩを決定することと、修復可能でないことをＭＲＩにより示されているメモリ・バンク
の２つ又はそれ以上の間の空間的相関関係を例示するウェハ上のメモリ・バンクを形成す
るために使用されるレチクルの積層マップを生成することとを含む。
を決定することと、修復可能でないことをＭＲＩにより示されているメモリ・バンクの２
つ又はそれ以上の間の空間的相関関係を例示するダイの積層マップを生成することとを含
む。他の実施態様では、この方法は、ウェハ上のダイにおいてメモリ・バンクに対するＭ
ＲＩを決定することと、修復可能でないことをＭＲＩにより示されているメモリ・バンク
の２つ又はそれ以上の間の空間的相関関係を例示するウェハ上のメモリ・バンクを形成す
るために使用されるレチクルの積層マップを生成することとを含む。
いくつかの実施態様では、この方法は、ダイにおいて検出された欠陥の影響を受けるダ
イのメモリ・バンクを識別することと、メモリ・バンク上の欠陥の影響に基づいてメモリ
・バンクをランク付けすることとを含む。他の実施態様では、この方法は、メモリ・バン
クの修復不可能な領域における欠陥の影響を受けるウェハ上に形成されるメモリ・バンク
の割合を決定することを含む。追加の実施態様では、この方法は、発生する可能性のある
障害の間の空間的相関関係を例示するウェハ上に形成されたメモリ・バンク内に発生する
可能性のある障害の積層ウェハ・マップを生成することを含む。他の実施態様では、この
方法は、ウェハ上に形成された複数のダイに対するＭＲＩを決定することと、ＭＲＩに基
づいて複数のダイをランク付けすることとを含む。
イのメモリ・バンクを識別することと、メモリ・バンク上の欠陥の影響に基づいてメモリ
・バンクをランク付けすることとを含む。他の実施態様では、この方法は、メモリ・バン
クの修復不可能な領域における欠陥の影響を受けるウェハ上に形成されるメモリ・バンク
の割合を決定することを含む。追加の実施態様では、この方法は、発生する可能性のある
障害の間の空間的相関関係を例示するウェハ上に形成されたメモリ・バンク内に発生する
可能性のある障害の積層ウェハ・マップを生成することを含む。他の実施態様では、この
方法は、ウェハ上に形成された複数のダイに対するＭＲＩを決定することと、ＭＲＩに基
づいて複数のダイをランク付けすることとを含む。
上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で説明されている（複数の）方法の他の（
複数の）ステップを含む。それに加えて、上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で
説明されているシステムにより実行される。
複数の）ステップを含む。それに加えて、上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で
説明されているシステムにより実行される。
他の実施態様は、ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分ける異なるコンピュ
ータ実施方法に関係する。この方法は、設計データ空間における欠陥の位置と設計データ
におけるホット・スポットの位置とを比較することを含む。少なくとも類似している設計
データに近接して配置されているホット・スポットは、互いに相関する。この方法は、さ
らに、欠陥と少なくとも類似している位置を有するホット・スポットとを関連付けること
を含む。それに加えて、この方法は、グループのそれぞれにおける欠陥が互いに相関する
ホット・スポットのみに関連付けられるように欠陥をビン範囲によってグループ分けるす
ることを含む。この方法は、さらに、ビン範囲に従ってグループ分けするステップの結果
を記憶媒体に格納することを含む。
ータ実施方法に関係する。この方法は、設計データ空間における欠陥の位置と設計データ
におけるホット・スポットの位置とを比較することを含む。少なくとも類似している設計
データに近接して配置されているホット・スポットは、互いに相関する。この方法は、さ
らに、欠陥と少なくとも類似している位置を有するホット・スポットとを関連付けること
を含む。それに加えて、この方法は、グループのそれぞれにおける欠陥が互いに相関する
ホット・スポットのみに関連付けられるように欠陥をビン範囲によってグループ分けるす
ることを含む。この方法は、さらに、ビン範囲に従ってグループ分けするステップの結果
を記憶媒体に格納することを含む。
一実施態様では、この方法は、系統的欠陥に関連付けられている設計データにおけるＰ
ＯＩの配置を識別することによりホット・スポット同士を相関させることと、ＰＯＩと設
計データにおける類似のパターンとを相関させることと、ＰＯＩの配置と設計データにお
ける類似パターンの配置とを相関するホット・スポットの位置として相関させることとを
含む。
ＯＩの配置を識別することによりホット・スポット同士を相関させることと、ＰＯＩと設
計データにおける類似のパターンとを相関させることと、ＰＯＩの配置と設計データにお
ける類似パターンの配置とを相関するホット・スポットの位置として相関させることとを
含む。
いくつかの実施態様では、この方法は、ＤＢＣをグループの１つ又は複数に割り当てる
ことを含む。他の実施態様では、コンピュータ実施方法は、ウェハ上の欠陥を検出するた
めに使用される検査システムにより実行される。他の実施態様では、この方法は、設計デ
ータが印刷される１つ又は複数のウェハの検査結果を使用してホット・スポットを監視す
ることを含む。
ことを含む。他の実施態様では、コンピュータ実施方法は、ウェハ上の欠陥を検出するた
めに使用される検査システムにより実行される。他の実施態様では、この方法は、設計デ
ータが印刷される１つ又は複数のウェハの検査結果を使用してホット・スポットを監視す
ることを含む。
一実施態様では、この方法は、ホット・スポット間の相関関係に基づいてウェハを検査
することを含む。他の実施態様では、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結
果を使用して時間の経過とともに系統的欠陥、潜在的系統的欠陥、又はそれらの何らかの
組合せを監視することを含む。追加の一実施態様では、この方法は、ビン範囲に従って分
けるステップの結果に基づいて欠陥のレビューを実行することを含む。他の実施態様では
、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結果に基づいてレビューする欠陥を選
択するプロセスを生成することを含む。
することを含む。他の実施態様では、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結
果を使用して時間の経過とともに系統的欠陥、潜在的系統的欠陥、又はそれらの何らかの
組合せを監視することを含む。追加の一実施態様では、この方法は、ビン範囲に従って分
けるステップの結果に基づいて欠陥のレビューを実行することを含む。他の実施態様では
、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結果に基づいてレビューする欠陥を選
択するプロセスを生成することを含む。
一実施態様では、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結果に基づいて設計
データにおける系統的欠陥と潜在的系統的欠陥を識別することと、時間を追って系統的欠
陥と潜在的系統的欠陥の発生を監視することとを含む。他の実施態様では、この方法は、
ビン範囲に従って分けるステップの結果に基づいて設計データが印刷されているウェハを
検査するプロセスを生成することを含む。追加の実施態様では、この方法は、ビン範囲に
従って分けるステップの結果に基づいて設計データが印刷されているウェハを検査するプ
ロセスを変更することを含む。
データにおける系統的欠陥と潜在的系統的欠陥を識別することと、時間を追って系統的欠
陥と潜在的系統的欠陥の発生を監視することとを含む。他の実施態様では、この方法は、
ビン範囲に従って分けるステップの結果に基づいて設計データが印刷されているウェハを
検査するプロセスを生成することを含む。追加の実施態様では、この方法は、ビン範囲に
従って分けるステップの結果に基づいて設計データが印刷されているウェハを検査するプ
ロセスを変更することを含む。
いくつかの実施態様では、この方法は、欠陥のグループの１つ又は複数の影響を受ける
ウェハ上に形成されるダイの割合を決定することを含む。他の実施態様では、この方法は
、欠陥の１つ又は複数に対するＤＣＩを決定することを含む。追加の実施態様では、この
方法は、ビン範囲に従ってグループの少なくとも１つに分けられた欠陥が配置されている
ウェハ上に形成されたダイの割合を決定することと、その割合に基づいてグループの少な
くとも１つに優先度を割り当てることとを含む。
ウェハ上に形成されるダイの割合を決定することを含む。他の実施態様では、この方法は
、欠陥の１つ又は複数に対するＤＣＩを決定することを含む。追加の実施態様では、この
方法は、ビン範囲に従ってグループの少なくとも１つに分けられた欠陥が配置されている
ウェハ上に形成されたダイの割合を決定することと、その割合に基づいてグループの少な
くとも１つに優先度を割り当てることとを含む。
一実施態様では、この方法は、グループの１つ又は複数に含まれる欠陥に関連付けられ
ているホット・スポットと相関する全ホット・スポットの数及びグループの１つ又は複数
に含まれる欠陥の数によりグループの１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。他の
実施態様では、この方法は、グループの１つ又は複数に含まれる欠陥が少なくとも１回検
出されるウェハ上に設計データを印刷するために使用されるレチクル上の対応するホット
・スポット配置の数によりグループの１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。
ているホット・スポットと相関する全ホット・スポットの数及びグループの１つ又は複数
に含まれる欠陥の数によりグループの１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。他の
実施態様では、この方法は、グループの１つ又は複数に含まれる欠陥が少なくとも１回検
出されるウェハ上に設計データを印刷するために使用されるレチクル上の対応するホット
・スポット配置の数によりグループの１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。
いくつかの実施態様では、この方法は、ビン範囲に従ってグループの１つ又は複数に分
けられた欠陥が検出されたレチクル上の配置の数、及びグループの１つ又は複数に含まれ
る欠陥に関連付けられているホット・スポットと相関するレチクル上のホット・スポット
配置の総数に基づいてグループの１つ又は複数に対するレチクル・ベースの限界を決定す
ることを含む。
けられた欠陥が検出されたレチクル上の配置の数、及びグループの１つ又は複数に含まれ
る欠陥に関連付けられているホット・スポットと相関するレチクル上のホット・スポット
配置の総数に基づいてグループの１つ又は複数に対するレチクル・ベースの限界を決定す
ることを含む。
上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で説明されている（複数の）方法の他の（
複数の）ステップを含む。それに加えて、上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で
説明されているシステムにより実行される。
複数の）ステップを含む。それに加えて、上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で
説明されているシステムにより実行される。
他の実施態様は、ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分ける異なるコンピュ
ータ実施方法に関係する。この方法は、設計データ空間における欠陥の位置に近接する設
計データの１つ又は複数の属性を比較することを含む。この方法は、さらに、比較するス
テップの結果に基づいて欠陥の位置に近接する設計データの１つ又は複数の属性が少なく
とも類似しているかどうかを判定することも含む。それに加えて、この方法は、欠陥をビ
ン範囲に従ってグループ分けする際に、それらのグループのそれぞれにおける欠陥の位置
に近接する設計データの１つ又は複数の属性が少なくとも類似しているようにグループ分
けすることを含む。この方法は、さらに、ビン範囲に従ってグループ分けするステップの
結果を記憶媒体に格納することを含む。
ータ実施方法に関係する。この方法は、設計データ空間における欠陥の位置に近接する設
計データの１つ又は複数の属性を比較することを含む。この方法は、さらに、比較するス
テップの結果に基づいて欠陥の位置に近接する設計データの１つ又は複数の属性が少なく
とも類似しているかどうかを判定することも含む。それに加えて、この方法は、欠陥をビ
ン範囲に従ってグループ分けする際に、それらのグループのそれぞれにおける欠陥の位置
に近接する設計データの１つ又は複数の属性が少なくとも類似しているようにグループ分
けすることを含む。この方法は、さらに、ビン範囲に従ってグループ分けするステップの
結果を記憶媒体に格納することを含む。
一実施態様では、１つ又は複数の属性は、パターン密度を含む。他の実施態様では、こ
の方法は、１つ又は複数の属性を使用して欠陥がランダム欠陥であるか、系統的欠陥であ
るかを判定することを含む。追加の一実施態様では、この方法は、１つ又は複数の属性を
使用してグループの１つ又は複数をランク付けすることを含む。他の実施態様では、この
方法は、１つ又は複数の属性を使用してグループの少なくとも１つに含まれる欠陥をラン
ク付けすることを含む。いくつかの実施態様では、１つ又は複数の属性は、フィーチャ空
間における１つ又は複数の属性を含む。
の方法は、１つ又は複数の属性を使用して欠陥がランダム欠陥であるか、系統的欠陥であ
るかを判定することを含む。追加の一実施態様では、この方法は、１つ又は複数の属性を
使用してグループの１つ又は複数をランク付けすることを含む。他の実施態様では、この
方法は、１つ又は複数の属性を使用してグループの少なくとも１つに含まれる欠陥をラン
ク付けすることを含む。いくつかの実施態様では、１つ又は複数の属性は、フィーチャ空
間における１つ又は複数の属性を含む。
一実施態様では、この方法は、１つ又は複数の属性を使用してグループの少なくとも１
つに含まれる欠陥をビン範囲に従ってサブグループに分けることを含む。他の実施態様で
は、この方法は、１つ又は複数の属性を使用してグループの少なくとも１つに含まれる欠
陥を分析することを含む。追加の一実施態様では、この方法は、１つ又は複数の属性を使
用して欠陥の１つ又は複数の歩留まり関連性を決定することを含む。他の実施態様では、
この方法は、１つ又は複数の属性を使用してグループの１つ又は複数の総合的歩留まり関
連性を決定することを含む。さらに他の実施態様では、この方法は、１つ又は複数の属性
を使用してＤＣＩを欠陥の１つ又は複数に割り当てることを含む。
つに含まれる欠陥をビン範囲に従ってサブグループに分けることを含む。他の実施態様で
は、この方法は、１つ又は複数の属性を使用してグループの少なくとも１つに含まれる欠
陥を分析することを含む。追加の一実施態様では、この方法は、１つ又は複数の属性を使
用して欠陥の１つ又は複数の歩留まり関連性を決定することを含む。他の実施態様では、
この方法は、１つ又は複数の属性を使用してグループの１つ又は複数の総合的歩留まり関
連性を決定することを含む。さらに他の実施態様では、この方法は、１つ又は複数の属性
を使用してＤＣＩを欠陥の１つ又は複数に割り当てることを含む。
いくつかの実施態様では、この方法は、欠陥の位置に近接する設計データを欠陥の周り
の領域における設計データと欠陥が配置されている領域における設計データに分けること
を含む。他の実施態様では、この方法は、ルールと１つ又は複数の属性とを使用してビン
範囲に従ってグループ分けするか、又はフィルタリングするために設計データ内の構造を
識別することを含む。
の領域における設計データと欠陥が配置されている領域における設計データに分けること
を含む。他の実施態様では、この方法は、ルールと１つ又は複数の属性とを使用してビン
範囲に従ってグループ分けするか、又はフィルタリングするために設計データ内の構造を
識別することを含む。
一実施態様では、この方法は、欠陥の検出時に生成される検査結果に基づいて、また系
統的欠陥として識別された欠陥に基づいてレビュー、測定、試験、又はそれらの何らかの
組合せが実行されるウェハ上の配置を決定することを含む。他の実施態様では、この方法
は、欠陥の検出時に生成される検査結果、系統的欠陥として識別された欠陥、及び欠陥の
歩留まり関連性に基づいてレビュー、測定、試験、又はそれらの何らかの組合せが実行さ
れるウェハ上の配置を決定することを含む。追加の実施態様では、この方法は、欠陥の検
出時に生成される検査結果と、系統的欠陥として識別された欠陥と、プロセス・ウィンド
ウ・マッピングとに基づいてレビュー、測定、試験、又はそれらの何らかの組合せが実行
されるウェハ上の配置を決定することを含む。
統的欠陥として識別された欠陥に基づいてレビュー、測定、試験、又はそれらの何らかの
組合せが実行されるウェハ上の配置を決定することを含む。他の実施態様では、この方法
は、欠陥の検出時に生成される検査結果、系統的欠陥として識別された欠陥、及び欠陥の
歩留まり関連性に基づいてレビュー、測定、試験、又はそれらの何らかの組合せが実行さ
れるウェハ上の配置を決定することを含む。追加の実施態様では、この方法は、欠陥の検
出時に生成される検査結果と、系統的欠陥として識別された欠陥と、プロセス・ウィンド
ウ・マッピングとに基づいてレビュー、測定、試験、又はそれらの何らかの組合せが実行
されるウェハ上の配置を決定することを含む。
一実施態様では、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結果とユーザー支援
レビューの結果を使用して系統的発見を実行することを含む。他の実施態様では、この方
法は、比較するステップに先立ち、ビン範囲に従って分けるステップの結果に含まれる信
号対雑音比を改善するために欠陥が配置されている機能ブロックに基づいて欠陥を分離す
ることを含む。
レビューの結果を使用して系統的発見を実行することを含む。他の実施態様では、この方
法は、比較するステップに先立ち、ビン範囲に従って分けるステップの結果に含まれる信
号対雑音比を改善するために欠陥が配置されている機能ブロックに基づいて欠陥を分離す
ることを含む。
いくつかの実施態様では、設計データは、設計により階層的セルに編成され、この方法
は、比較するステップに先立ち、ビン範囲に従って分けるステップの結果に含まれる信号
対雑音比を改善するために欠陥が配置されている階層的セルに基づいて欠陥を分離するこ
とを含む。他の実施態様では、設計データは、設計により階層的セルに編成され、欠陥が
階層的セルの複数に配置される場合に、この方法は、階層的セルの面積、欠陥位置に関す
る確率、又はそれらの何らかの組合せに基づいて階層的セルのそれぞれに欠陥が配置され
る確率に基づいて欠陥を階層的セルのそれぞれと相関させることを含む。
は、比較するステップに先立ち、ビン範囲に従って分けるステップの結果に含まれる信号
対雑音比を改善するために欠陥が配置されている階層的セルに基づいて欠陥を分離するこ
とを含む。他の実施態様では、設計データは、設計により階層的セルに編成され、欠陥が
階層的セルの複数に配置される場合に、この方法は、階層的セルの面積、欠陥位置に関す
る確率、又はそれらの何らかの組合せに基づいて階層的セルのそれぞれに欠陥が配置され
る確率に基づいて欠陥を階層的セルのそれぞれと相関させることを含む。
一実施態様では、欠陥は、検査プロセスにより検出されており、この方法は、設計デー
タにおける１つ又は複数のＰＯＩが印刷されるウェハ上の配置をレビューすることと、レ
ビューステップの結果に基づいて欠陥が１つ又は複数のＰＯＩの配置のところで検出され
ているかどうかを判定することと、１つ又は複数の欠陥捕捉率を改善するように検査プロ
セスを変更することとを含む。
タにおける１つ又は複数のＰＯＩが印刷されるウェハ上の配置をレビューすることと、レ
ビューステップの結果に基づいて欠陥が１つ又は複数のＰＯＩの配置のところで検出され
ているかどうかを判定することと、１つ又は複数の欠陥捕捉率を改善するように検査プロ
セスを変更することとを含む。
上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で説明されている（複数の）方法の他の（
複数の）ステップを含む。それに加えて、上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で
説明されているシステムにより実行される。
複数の）ステップを含む。それに加えて、上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で
説明されているシステムにより実行される。
他の実施態様は、ウェハ上で検出された欠陥に分類を割り当てるコンピュータ実施方法
に関係する。この方法は、設計データ（例えば、ＰＯＩ設計例）が異なるＤＢＣ（例えば
、異なるＤＢＣビン定義）に対応する設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計
データの部分同士を比較することを含む。異なるＤＢＣに対応する設計データと異なるＤ
ＢＣは、データ構造体内に格納される。この方法は、さらに、比較するステップの結果に
基づいてそれらの部分における設計データが異なるＤＢＣに対応する設計データに少なく
とも類似しているかどうかを判定することも含む。それに加えて、この方法は、それらの
部分における設計データに少なくとも類似してい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。この方法は、さらに、割り当てるステップの結果を記憶媒体に格
納することを含む。
に関係する。この方法は、設計データ（例えば、ＰＯＩ設計例）が異なるＤＢＣ（例えば
、異なるＤＢＣビン定義）に対応する設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計
データの部分同士を比較することを含む。異なるＤＢＣに対応する設計データと異なるＤ
ＢＣは、データ構造体内に格納される。この方法は、さらに、比較するステップの結果に
基づいてそれらの部分における設計データが異なるＤＢＣに対応する設計データに少なく
とも類似しているかどうかを判定することも含む。それに加えて、この方法は、それらの
部分における設計データに少なくとも類似してい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。この方法は、さらに、割り当てるステップの結果を記憶媒体に格
納することを含む。
一実施態様では、コンピュータ実施方法は、欠陥を検出するために使用される検査シス
テムにより実行される。他の実施態様では、コンピュータ実施方法は、欠陥を検出するた
めに使用される検査システム以外のシステムにより実行される。
テムにより実行される。他の実施態様では、コンピュータ実施方法は、欠陥を検出するた
めに使用される検査システム以外のシステムにより実行される。
一実施態様では、この方法は、割り当てるステップの結果に基づいて設計データにおける
ホット・スポットを監視することを含む。他の実施態様では、異なるＤＢＣに対応する設
計データは、設計データ空間における１つ又は複数の他のウェハ上で検出された欠陥の位
置に近接する設計データの位置に基づいて１つ又は複数の他のウェハ上で検出された欠陥
をグループ分けすることにより識別される。
ホット・スポットを監視することを含む。他の実施態様では、異なるＤＢＣに対応する設
計データは、設計データ空間における１つ又は複数の他のウェハ上で検出された欠陥の位
置に近接する設計データの位置に基づいて１つ又は複数の他のウェハ上で検出された欠陥
をグループ分けすることにより識別される。
いくつかの実施態様では、欠陥は、検査プロセスで検出されており、この方法は、設計
データにおける１つ又は複数のＰＯＩが印刷されるウェハ上の配置をレビューすることと
、レビューステップの結果に基づいて欠陥が１つ又は複数のＰＯＩの配置のところで検出
されているかどうかを判定することと、１つ又は複数の欠陥捕捉率を改善するように検査
プロセスを変更することとを含む。
データにおける１つ又は複数のＰＯＩが印刷されるウェハ上の配置をレビューすることと
、レビューステップの結果に基づいて欠陥が１つ又は複数のＰＯＩの配置のところで検出
されているかどうかを判定することと、１つ又は複数の欠陥捕捉率を改善するように検査
プロセスを変更することとを含む。
一実施態様では、この方法は、欠陥に割り当てられたＤＢＣに基づいて欠陥がニュイサ
ンス欠陥であるかどうかを判定することと、検査プロセスの結果の信号対雑音比を高める
ために欠陥が検出された検査プロセスの結果からニュイサンス欠陥を除去することとを含
む。
ンス欠陥であるかどうかを判定することと、検査プロセスの結果の信号対雑音比を高める
ために欠陥が検出された検査プロセスの結果からニュイサンス欠陥を除去することとを含
む。
他の実施態様では、この方法は、欠陥の１つ又は複数に対するＫＰ値を決定することを
含む。追加の実施態様では、この方法は、欠陥に割り当てられたＤＢＣが、レビュー・シ
ステムから見える系統的欠陥に対応するかどうかを判定することと、レビューのためレビ
ュー・システムから見える欠陥のみを選択することによりレビューのため欠陥をサンプリ
ングすることとを含む。他の実施態様では、この方法は、パターン依存欠陥を示す設計デ
ータにおける１つ又は複数のフィーチャを識別することにより設計データにおける１つ又
は複数のＰＯＩを決定することを含む。
含む。追加の実施態様では、この方法は、欠陥に割り当てられたＤＢＣが、レビュー・シ
ステムから見える系統的欠陥に対応するかどうかを判定することと、レビューのためレビ
ュー・システムから見える欠陥のみを選択することによりレビューのため欠陥をサンプリ
ングすることとを含む。他の実施態様では、この方法は、パターン依存欠陥を示す設計デ
ータにおける１つ又は複数のフィーチャを識別することにより設計データにおける１つ又
は複数のＰＯＩを決定することを含む。
一実施態様では、ＤＢＣは、欠陥が配置されている設計データ又は欠陥の近くに配置さ
れている設計データにおける１つ又は複数のポリゴンを識別する。他の実施態様では、Ｄ
ＢＣは、設計データにおける１つ又は複数のポリゴン内の欠陥の配置を識別する。追加の
実施態様では、データ構造体は、技術、プロセス、又はそれらの何らかの組合せにより編
成された設計データの例（例えば、ＤＢＣビン定義に対するＰＯＩ設計例）を含むライブ
ラリを含む。
れている設計データにおける１つ又は複数のポリゴンを識別する。他の実施態様では、Ｄ
ＢＣは、設計データにおける１つ又は複数のポリゴン内の欠陥の配置を識別する。追加の
実施態様では、データ構造体は、技術、プロセス、又はそれらの何らかの組合せにより編
成された設計データの例（例えば、ＤＢＣビン定義に対するＰＯＩ設計例）を含むライブ
ラリを含む。
いくつかの実施態様では、この方法は、欠陥の位置に近接する設計データを欠陥の周り
の領域における設計データと欠陥が配置されている領域における設計データに分けること
を含む。他の実施態様では、この方法は、割り当てるステップの結果を使用して時間の経
過とともに系統的欠陥、潜在的系統的欠陥、又はそれらの何らかの組合せを監視すること
を含む。追加の実施態様では、この方法は、ＤＢＣに対応する設計データの１つ又は複数
の属性に基づいてＤＢＣの１つ又は複数に対するＫＰ値を決定することを含む。ＫＰ値は
、さらに、ＤＢＣに対応する設計データと電気的試験データの１つ又は複数の属性に基づ
いて決定される。他の実施態様では、この方法は、欠陥の１つ又は複数に割り当てられた
ＤＢＣに対応する設計データの１つ又は複数の属性に基づいて欠陥の１つ又は複数に対す
るＫＰ値を決定することを含む。さらに他の実施態様では、この方法は、ＤＢＣの１つ又
は複数に対するＫＰ値を監視することと、欠陥に割り当てられたＤＢＣに対するＫＰ値を
欠陥に割り当てることとを含む。
の領域における設計データと欠陥が配置されている領域における設計データに分けること
を含む。他の実施態様では、この方法は、割り当てるステップの結果を使用して時間の経
過とともに系統的欠陥、潜在的系統的欠陥、又はそれらの何らかの組合せを監視すること
を含む。追加の実施態様では、この方法は、ＤＢＣに対応する設計データの１つ又は複数
の属性に基づいてＤＢＣの１つ又は複数に対するＫＰ値を決定することを含む。ＫＰ値は
、さらに、ＤＢＣに対応する設計データと電気的試験データの１つ又は複数の属性に基づ
いて決定される。他の実施態様では、この方法は、欠陥の１つ又は複数に割り当てられた
ＤＢＣに対応する設計データの１つ又は複数の属性に基づいて欠陥の１つ又は複数に対す
るＫＰ値を決定することを含む。さらに他の実施態様では、この方法は、ＤＢＣの１つ又
は複数に対するＫＰ値を監視することと、欠陥に割り当てられたＤＢＣに対するＫＰ値を
欠陥に割り当てることとを含む。
一実施態様では、これらの部分の少なくとも一部の寸法は、異なる。他の実施態様では
、これらの部分における設計データは、複数の設計層に対する設計データを含む。他の実
施態様では、この方法は、ウェハ上のアライメント部位について検査システムにより取り
込まれたデータを所定のアライメント部位に対するデータと比較することにより設計デー
タ空間における欠陥の位置を決定することを含む。追加の実施態様では、この方法は、欠
陥の検出時に検査システムにより取り込まれたデータをレビューにより決定された設計デ
ータにおける配置と比較することにより設計データ空間における欠陥の位置を決定するこ
とを含む。
、これらの部分における設計データは、複数の設計層に対する設計データを含む。他の実
施態様では、この方法は、ウェハ上のアライメント部位について検査システムにより取り
込まれたデータを所定のアライメント部位に対するデータと比較することにより設計デー
タ空間における欠陥の位置を決定することを含む。追加の実施態様では、この方法は、欠
陥の検出時に検査システムにより取り込まれたデータをレビューにより決定された設計デ
ータにおける配置と比較することにより設計データ空間における欠陥の位置を決定するこ
とを含む。
一実施態様では、割り当てるステップは、それらの部分における設計データに少なくと
も類似し、またそれらの部分における設計データの１つ又は複数の属性に少なくとも類似
する１つ又は複数の属性を有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。このような一実施態様では、１つ又は複数の属性は、欠陥が検出された検査の１つ
又は複数の属性、検査の１つ又は複数のパラメータ、又はそれらの何らかの組合せを含む
。
も類似し、またそれらの部分における設計データの１つ又は複数の属性に少なくとも類似
する１つ又は複数の属性を有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。このような一実施態様では、１つ又は複数の属性は、欠陥が検出された検査の１つ
又は複数の属性、検査の１つ又は複数のパラメータ、又はそれらの何らかの組合せを含む
。
一実施態様では、欠陥の位置に近接する設計データは、欠陥が配置されている設計デー
タを含む。他の実施態様では、欠陥の位置に近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。追加の実施態様では、この方法は、ＤＢＣの１つ又は複数に割り当て
られている欠陥をビン範囲に従ってグループ分けする際に、欠陥の位置に近接する設計デ
ータの部分に含まれるポリゴンに関するそれらのグループのそれぞれにおける欠陥の位置
が少なくとも類似しているようにグループ分けすることを含む。
タを含む。他の実施態様では、欠陥の位置に近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。追加の実施態様では、この方法は、ＤＢＣの１つ又は複数に割り当て
られている欠陥をビン範囲に従ってグループ分けする際に、欠陥の位置に近接する設計デ
ータの部分に含まれるポリゴンに関するそれらのグループのそれぞれにおける欠陥の位置
が少なくとも類似しているようにグループ分けすることを含む。
一実施態様では、この方法は、割り当てるステップの結果に基づいてレビューする欠陥
の少なくともいくつかを選択することを含む。他の実施態様では、この方法は、割り当て
るステップの結果に基づいてレビューする欠陥をサンプリングするプロセスを生成するこ
とを含む。追加の実施態様では、この方法は、割り当てるステップの結果に基づいてウェ
ハを検査するプロセスを変更することを含む。いくつかの実施態様では、この方法は、検
査の結果に基づいて検査時にウェハを検査するプロセスを変更することを含む。他の実施
態様では、この方法は、割り当てるステップの結果に基づいてウェハの計量プロセスを変
更することを含む。さらに他の実施態様では、この方法は、割り当てるステップの結果に
基づいてウェハに対する計量プロセスのサンプリング・プランを変更することを含む。そ
れに加えて、この方法は、割り当てるステップの結果に基づいて実行時に測定、試験、レ
ビュー、又はこれらの何らかの組合せが実行されるウェハ上の配置を決定することを含む
。
の少なくともいくつかを選択することを含む。他の実施態様では、この方法は、割り当て
るステップの結果に基づいてレビューする欠陥をサンプリングするプロセスを生成するこ
とを含む。追加の実施態様では、この方法は、割り当てるステップの結果に基づいてウェ
ハを検査するプロセスを変更することを含む。いくつかの実施態様では、この方法は、検
査の結果に基づいて検査時にウェハを検査するプロセスを変更することを含む。他の実施
態様では、この方法は、割り当てるステップの結果に基づいてウェハの計量プロセスを変
更することを含む。さらに他の実施態様では、この方法は、割り当てるステップの結果に
基づいてウェハに対する計量プロセスのサンプリング・プランを変更することを含む。そ
れに加えて、この方法は、割り当てるステップの結果に基づいて実行時に測定、試験、レ
ビュー、又はこれらの何らかの組合せが実行されるウェハ上の配置を決定することを含む
。
他の実施態様では、この方法は、ＤＢＣの１つ又は複数を優先順位付けすることと、優
先順位付けステップの結果に基づいて設計データが印刷されるウェハ上で実行される１つ
又は複数のプロセスを最適化することとを含む。
先順位付けステップの結果に基づいて設計データが印刷されるウェハ上で実行される１つ
又は複数のプロセスを最適化することとを含む。
一実施態様では、この方法は、欠陥に割り当てられたＤＢＣに基づいて欠陥の根本原因
を突き止めることを含む。他の実施態様では、この方法は、複数の欠陥のうちの少なくと
もいくつかを実験プロセス・ウィンドウの結果にマッピングすることにより複数の欠陥の
うちの少なくともいくつかの根本原因を突き止めることを含む。追加の実施態様では、こ
の方法は、複数の欠陥のうちの少なくともいくつかをシミュレートされたプロセス・ウィ
ンドウの結果にマッピングすることにより複数の欠陥のうちの少なくともいくつかの根本
原因を突き止めることを含む。他の実施態様では、この方法は、ＤＢＣの１つ又は複数に
対応する根本原因を突き止めることと、欠陥に割り当てられたＤＢＣに対応する根本原因
に基づいて根本原因を欠陥に割り当てることとを含む。
を突き止めることを含む。他の実施態様では、この方法は、複数の欠陥のうちの少なくと
もいくつかを実験プロセス・ウィンドウの結果にマッピングすることにより複数の欠陥の
うちの少なくともいくつかの根本原因を突き止めることを含む。追加の実施態様では、こ
の方法は、複数の欠陥のうちの少なくともいくつかをシミュレートされたプロセス・ウィ
ンドウの結果にマッピングすることにより複数の欠陥のうちの少なくともいくつかの根本
原因を突き止めることを含む。他の実施態様では、この方法は、ＤＢＣの１つ又は複数に
対応する根本原因を突き止めることと、欠陥に割り当てられたＤＢＣに対応する根本原因
に基づいて根本原因を欠陥に割り当てることとを含む。
一実施態様では、この方法は、ＤＢＣのうちの１つ又は複数が割り当てられた欠陥の影
響を受けるウェハ上に形成されるダイの割合を決定することを含む。他の実施態様では、
この方法は、ＤＢＣの少なくとも１つに対応する設計データにおけるＰＯＩを決定するこ
とと、ＤＢＣの少なくとも１つが割り当てられている欠陥の数とウェハ上のＰＯＩの配置
の数との比を決定することとを含む。
響を受けるウェハ上に形成されるダイの割合を決定することを含む。他の実施態様では、
この方法は、ＤＢＣの少なくとも１つに対応する設計データにおけるＰＯＩを決定するこ
とと、ＤＢＣの少なくとも１つが割り当てられている欠陥の数とウェハ上のＰＯＩの配置
の数との比を決定することとを含む。
いくつかの実施態様では、この方法は、ＤＢＣの少なくとも１つに対応する設計データ
における１つ又は複数のＰＯＩを決定することと、ＤＢＣの少なくとも１つが割り当てら
れている欠陥の数と設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩの配置の数との比を決定す
ることとを含む。他の実施態様では、この方法は、ＤＢＣの少なくとも１つに対応する設
計データにおけるＰＯＩを決定することと、ＤＢＣの少なくとも１つが割り当てられてい
る欠陥が配置されているウェハ上に形成されたダイの割合を決定することと、その割合に
基づいてＰＯＩに優先度を割り当てることとを含む。
における１つ又は複数のＰＯＩを決定することと、ＤＢＣの少なくとも１つが割り当てら
れている欠陥の数と設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩの配置の数との比を決定す
ることとを含む。他の実施態様では、この方法は、ＤＢＣの少なくとも１つに対応する設
計データにおけるＰＯＩを決定することと、ＤＢＣの少なくとも１つが割り当てられてい
る欠陥が配置されているウェハ上に形成されたダイの割合を決定することと、その割合に
基づいてＰＯＩに優先度を割り当てることとを含む。
一実施態様では、この方法は、ＤＢＣの１つ又は複数が割り当てられている欠陥が検出
されるウェハ（例えば、ウェハの検査された領域）上の全設計インスタンス（例えば、Ｄ
ＢＣビン定義からのＰＯＩ設計例）の数によりＤＢＣの１つ又は複数を優先順位付けする
ことを含む。他の実施態様では、この方法は、ＤＢＣの１つ又は複数が割り当てられてい
る欠陥が少なくとも１回検出されるウェハ上に設計データを印刷するために使用されるレ
チクル（例えば、レチクルの検査された領域）上の設計インスタンスの数によりＤＢＣの
１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。
されるウェハ（例えば、ウェハの検査された領域）上の全設計インスタンス（例えば、Ｄ
ＢＣビン定義からのＰＯＩ設計例）の数によりＤＢＣの１つ又は複数を優先順位付けする
ことを含む。他の実施態様では、この方法は、ＤＢＣの１つ又は複数が割り当てられてい
る欠陥が少なくとも１回検出されるウェハ上に設計データを印刷するために使用されるレ
チクル（例えば、レチクルの検査された領域）上の設計インスタンスの数によりＤＢＣの
１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。
他の実施態様では、この方法は、ＤＢＣの１つ又は複数が割り当てられている欠陥が検
出されたレチクル（例えば、レチクルの検査領域）上の配置の数、及びＤＢＣの１つ又は
複数が割り当てられている欠陥の位置に近接する設計データの部分に類似しているレチク
ル上に印刷される設計データ（例えば、ＤＢＣビン定義からのＰＯＩ設計例）の部分の総
数に基づいて、ＤＢＣの１つ又は複数に対するレチクル・ベースの限界を決定することを
含む。
出されたレチクル（例えば、レチクルの検査領域）上の配置の数、及びＤＢＣの１つ又は
複数が割り当てられている欠陥の位置に近接する設計データの部分に類似しているレチク
ル上に印刷される設計データ（例えば、ＤＢＣビン定義からのＰＯＩ設計例）の部分の総
数に基づいて、ＤＢＣの１つ又は複数に対するレチクル・ベースの限界を決定することを
含む。
いくつかの実施態様では、この方法は、比較するステップの前に欠陥の位置に近接する
設計データの部分を第１のビットマップに変換することと、比較するステップの前にＤＢ
Ｃに対応する設計データを第２のビットマップに変換することとを含む。このような一実
施態様では、比較するステップは、第１のビットマップと第２のビットマップとを比較す
ることを含む。
設計データの部分を第１のビットマップに変換することと、比較するステップの前にＤＢ
Ｃに対応する設計データを第２のビットマップに変換することとを含む。このような一実
施態様では、比較するステップは、第１のビットマップと第２のビットマップとを比較す
ることを含む。
上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で説明されている（複数の）方法の他の（
複数の）ステップを含む。それに加えて、上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で
説明されているシステムにより実行される。
複数の）ステップを含む。それに加えて、上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で
説明されているシステムにより実行される。
他の実施態様は、ウェハに対する検査プロセスを変更するための方法に関係する。この
方法は、設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩが印刷されるウェハ上の配置をレビュ
ーすることを含む。この方法は、さらに、欠陥が１つ又は複数のＰＯＩの配置のところで
検出されるべきであったかどうかをレビューするステップの結果に基づいて判定すること
を含む。それに加えて、この方法は、１つ又は複数のＰＯＩのうちの少なくともいくつか
に配置されている欠陥に対する１つ又は複数の欠陥捕捉率を改善するために検査プロセス
を変更することを含む。
方法は、設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩが印刷されるウェハ上の配置をレビュ
ーすることを含む。この方法は、さらに、欠陥が１つ又は複数のＰＯＩの配置のところで
検出されるべきであったかどうかをレビューするステップの結果に基づいて判定すること
を含む。それに加えて、この方法は、１つ又は複数のＰＯＩのうちの少なくともいくつか
に配置されている欠陥に対する１つ又は複数の欠陥捕捉率を改善するために検査プロセス
を変更することを含む。
一実施態様では、変更するステップは、検査プロセスを実行するために使用される検査
システムの光学モードを変更することを含む。他の実施態様では、変更するステップは、
決定するステップの結果に基づいて検査プロセスを実行するために使用される検査システ
ムの光学モードを決定することを含む。追加の実施態様では、変更するステップは、検査
プロセスの結果の中のノイズを抑制するために検査プロセスを変更することを含む。他の
実施態様では、変更するステップは、注目していない欠陥の検出を減らすために検査プロ
セスを変更することを含む。さらに他の実施態様では、変更するステップは、検査プロセ
スにおいて使用されるアルゴリズムを変更することを含む。さらに他の実施態様では、変
更するステップは、検査プロセスにおいて使用されるアルゴリズムの１つ又は複数のパラ
メータを変更することを含む。
システムの光学モードを変更することを含む。他の実施態様では、変更するステップは、
決定するステップの結果に基づいて検査プロセスを実行するために使用される検査システ
ムの光学モードを決定することを含む。追加の実施態様では、変更するステップは、検査
プロセスの結果の中のノイズを抑制するために検査プロセスを変更することを含む。他の
実施態様では、変更するステップは、注目していない欠陥の検出を減らすために検査プロ
セスを変更することを含む。さらに他の実施態様では、変更するステップは、検査プロセ
スにおいて使用されるアルゴリズムを変更することを含む。さらに他の実施態様では、変
更するステップは、検査プロセスにおいて使用されるアルゴリズムの１つ又は複数のパラ
メータを変更することを含む。
上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で説明されている（複数の）方法の他の（
複数の）ステップを含む。それに加えて、上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で
説明されているシステムにより実行される。
複数の）ステップを含む。それに加えて、上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で
説明されているシステムにより実行される。
追加の実施態様は、設計データと欠陥データを表示し、分析するように構成されたシス
テムに関係する。システムは、半導体デバイスの設計レイアウト、半導体デバイスの少な
くとも一部が形成されるウェハについて取り込まれたインライン検査データ、及びウェハ
について取り込まれた電気的試験データを表示するように構成されたユーザー・インター
フェイスを備える。ユーザー・インターフェイスは、さらに、半導体デバイスのモデル化
されたデータ及び／又はウェハに対する障害分析データを表示するように構成される。シ
ステムは、さらに、ユーザー・インターフェイスを介してユーザーから分析実行の命令を
受け取った後、設計レイアウトの１つ又は複数、インライン検査データ、電気的試験デー
タを分析するように構成されたプロセッサを備える。プロセッサは、さらに、上述のよう
にモデル化されたデータ及び／又は障害分析データを分析するように構成される。
テムに関係する。システムは、半導体デバイスの設計レイアウト、半導体デバイスの少な
くとも一部が形成されるウェハについて取り込まれたインライン検査データ、及びウェハ
について取り込まれた電気的試験データを表示するように構成されたユーザー・インター
フェイスを備える。ユーザー・インターフェイスは、さらに、半導体デバイスのモデル化
されたデータ及び／又はウェハに対する障害分析データを表示するように構成される。シ
ステムは、さらに、ユーザー・インターフェイスを介してユーザーから分析実行の命令を
受け取った後、設計レイアウトの１つ又は複数、インライン検査データ、電気的試験デー
タを分析するように構成されたプロセッサを備える。プロセッサは、さらに、上述のよう
にモデル化されたデータ及び／又は障害分析データを分析するように構成される。
一実施態様では、電気的試験データは、論理ビットマップ・データを含む。他の実施態
様では、ユーザー・インターフェイスは、設計レイアウト、インライン検査データ、電気
的試験データのうちの少なくとも２つのオーバーレイを、場合によっては本明細書で説明
されている他のデータと組み合わせて表示するように構成される。このような一実施態様
では、電気的試験データは論理ビットマップ・データを含む。いくつかの実施態様では、
プロセッサは、ユーザー・インターフェイスを介してユーザーから欠陥密度の決定を実行
する命令を受け取った後設計データ空間において欠陥密度を決定するように構成される。
追加の実施態様では、プロセッサは、ユーザー・インターフェイスを介してユーザーから
欠陥サンプリングを実行する命令を受け取った後レビューのため欠陥サンプリングを実行
するように構成される。他の実施態様では、プロセッサは、ユーザー・インターフェイス
を介してユーザーからグループ分けを実行する命令を受け取った後、設計データ空間にお
ける欠陥の位置に近接する設計レイアウトの類似性に基づいて欠陥をグループ分けするよ
うに構成される。上述のシステムの実施態様は、それぞれ、本明細書で説明されているよ
うにさらに構成される。
様では、ユーザー・インターフェイスは、設計レイアウト、インライン検査データ、電気
的試験データのうちの少なくとも２つのオーバーレイを、場合によっては本明細書で説明
されている他のデータと組み合わせて表示するように構成される。このような一実施態様
では、電気的試験データは論理ビットマップ・データを含む。いくつかの実施態様では、
プロセッサは、ユーザー・インターフェイスを介してユーザーから欠陥密度の決定を実行
する命令を受け取った後設計データ空間において欠陥密度を決定するように構成される。
追加の実施態様では、プロセッサは、ユーザー・インターフェイスを介してユーザーから
欠陥サンプリングを実行する命令を受け取った後レビューのため欠陥サンプリングを実行
するように構成される。他の実施態様では、プロセッサは、ユーザー・インターフェイス
を介してユーザーからグループ分けを実行する命令を受け取った後、設計データ空間にお
ける欠陥の位置に近接する設計レイアウトの類似性に基づいて欠陥をグループ分けするよ
うに構成される。上述のシステムの実施態様は、それぞれ、本明細書で説明されているよ
うにさらに構成される。
他の実施態様は、ウェハ上で検出された電気的欠陥の根本原因を突き止めるためのコン
ピュータ実施方法に関係する。この方法は、設計データ空間における電気的欠陥の位置を
決定することを含む。この方法は、さらに、電気的欠陥の一部の位置が１つ又は複数のプ
ロセス条件に対応する空間シグネチャを定めるかどうかを決定することも含む。それに加
えて、電気的欠陥の一部の位置が１つ又は複数のプロセス条件に対応する空間シグネチャ
を定める場合、この方法は、電気的欠陥の一部の根本原因を１つ又は複数のプロセス条件
として識別することを含む。このように、この方法は、電気的試験結果に関する空間シグ
ネチャ解析を実行することを含む。この方法は、さらに、識別するステップの結果を記憶
媒体に格納することを含む。上述の方法の実施態様は、本明細書で説明されている他の（
複数の）ステップを含む。上述の方法の実施態様は、本明細書で説明されているシステム
の実施態様のどれかにより実行される。
ピュータ実施方法に関係する。この方法は、設計データ空間における電気的欠陥の位置を
決定することを含む。この方法は、さらに、電気的欠陥の一部の位置が１つ又は複数のプ
ロセス条件に対応する空間シグネチャを定めるかどうかを決定することも含む。それに加
えて、電気的欠陥の一部の位置が１つ又は複数のプロセス条件に対応する空間シグネチャ
を定める場合、この方法は、電気的欠陥の一部の根本原因を１つ又は複数のプロセス条件
として識別することを含む。このように、この方法は、電気的試験結果に関する空間シグ
ネチャ解析を実行することを含む。この方法は、さらに、識別するステップの結果を記憶
媒体に格納することを含む。上述の方法の実施態様は、本明細書で説明されている他の（
複数の）ステップを含む。上述の方法の実施態様は、本明細書で説明されているシステム
の実施態様のどれかにより実行される。
さらに他の実施態様は、レビューのためウェハ上で検出された欠陥を選択するコンピュ
ータ実施方法に関係する。この方法は、ウェハ上の１つ又は複数のゾーンを識別すること
を含む。１つ又は複数のゾーンは、ウェハ上の１つ又は複数の欠陥タイプ（例えば、可能
な系統的欠陥）の位置に関連付けられている。この方法は、さらに、レビュー対象の１つ
又は複数のゾーンのみにおいて検出された欠陥を選択することも含む。それに加えて、こ
の方法は、選択したステップの結果を記憶媒体に格納することを含む。この方法の実施態
様は、本明細書で説明されている他の（複数の）ステップを含む。この方法の実施態様は
、本明細書で説明されているシステムの実施態様のどれかにより実行される。
ータ実施方法に関係する。この方法は、ウェハ上の１つ又は複数のゾーンを識別すること
を含む。１つ又は複数のゾーンは、ウェハ上の１つ又は複数の欠陥タイプ（例えば、可能
な系統的欠陥）の位置に関連付けられている。この方法は、さらに、レビュー対象の１つ
又は複数のゾーンのみにおいて検出された欠陥を選択することも含む。それに加えて、こ
の方法は、選択したステップの結果を記憶媒体に格納することを含む。この方法の実施態
様は、本明細書で説明されている他の（複数の）ステップを含む。この方法の実施態様は
、本明細書で説明されているシステムの実施態様のどれかにより実行される。
上述の方法を使用できる複数のレビュー使用事例がある。例えば、上述の方法は、発見
フェーズにおいて、又は監視フェーズのメンテナンス時に実行される、潜在的系統的欠陥
のリストからの系統的欠陥検証に使用される。それに加えて、上述の方法は、知られてい
るホット・スポット（発見フェーズにおいて、又はレシピー・セットアップ時に実行され
る、任意のパターン探索により識別される）に類似しているローカル・パターン（つまり
、ローカル設計データ）を使って知られているホット・スポット又は配置をレビューする
ことにより系統的欠陥捕捉に使用される。この方法は、さらに、監視フェーズにおいて実
行される、ホット・スポット上で、又はホット・スポットの近くで検出された欠陥の検証
又は分類に使用される。
フェーズにおいて、又は監視フェーズのメンテナンス時に実行される、潜在的系統的欠陥
のリストからの系統的欠陥検証に使用される。それに加えて、上述の方法は、知られてい
るホット・スポット（発見フェーズにおいて、又はレシピー・セットアップ時に実行され
る、任意のパターン探索により識別される）に類似しているローカル・パターン（つまり
、ローカル設計データ）を使って知られているホット・スポット又は配置をレビューする
ことにより系統的欠陥捕捉に使用される。この方法は、さらに、監視フェーズにおいて実
行される、ホット・スポット上で、又はホット・スポットの近くで検出された欠陥の検証
又は分類に使用される。
上述のゾーン情報は、特定のゾーンから欠陥をサンプリングするだけでなく、ウェハの
すべてのゾーンから何らかの理にかなった方法で欠陥をサンプリングし、及び／又は設計
から抽出されたクリティカル領域を、これらの設計により決まる特定の種類のクリティカ
ル領域を見つけるか、又は位置特定する確率が高いウェハの特定のゾーンに相関させるた
めに使用される。設計データから抽出されたクリティカル領域は、単一デバイスに対する
ものとしてよいが、これらのクリティカル領域による実際の検査欠陥を見つける確率は、
特定のウェハ・ゾーンでは他のゾーンに比べて顕著である場合がある。このように、この
方法は、上述のゾーン分析を使用してダイからウェハへの欠陥情報の外挿を含む。この方
法の実施態様は、本明細書で説明されている他の（複数の）ステップを含む。
すべてのゾーンから何らかの理にかなった方法で欠陥をサンプリングし、及び／又は設計
から抽出されたクリティカル領域を、これらの設計により決まる特定の種類のクリティカ
ル領域を見つけるか、又は位置特定する確率が高いウェハの特定のゾーンに相関させるた
めに使用される。設計データから抽出されたクリティカル領域は、単一デバイスに対する
ものとしてよいが、これらのクリティカル領域による実際の検査欠陥を見つける確率は、
特定のウェハ・ゾーンでは他のゾーンに比べて顕著である場合がある。このように、この
方法は、上述のゾーン分析を使用してダイからウェハへの欠陥情報の外挿を含む。この方
法の実施態様は、本明細書で説明されている他の（複数の）ステップを含む。
さらに他の実施態様は、設計データに対する１つ又は複数の歩留まり関係プロセスを評
価するコンピュータ実施方法に関係する。この方法は、ルール・チェック、モデル、又は
本明細書で説明されている他の適切なステップ又は方法を使用して設計データにおける潜
在的障害を識別することを含む。この方法は、さらに、潜在的障害の１つ又は複数の属性
を決定することを含む。それに加えて、この方法は、１つ又は複数の属性に基づいて潜在
的障害が検出可能であるかどうかを判定することを含む。この方法は、さらに、１つ又は
複数の属性に基づいて複数の異なる検査システムのうちのどれが潜在的障害を検出するの
に最も適しているかを判定することを含む。さらに、この方法は、複数の異なる検査シス
テムのうちのどれが、記憶媒体に格納されている潜在的障害を検出するために最も適して
いるかを判定した結果を格納することを含む。
価するコンピュータ実施方法に関係する。この方法は、ルール・チェック、モデル、又は
本明細書で説明されている他の適切なステップ又は方法を使用して設計データにおける潜
在的障害を識別することを含む。この方法は、さらに、潜在的障害の１つ又は複数の属性
を決定することを含む。それに加えて、この方法は、１つ又は複数の属性に基づいて潜在
的障害が検出可能であるかどうかを判定することを含む。この方法は、さらに、１つ又は
複数の属性に基づいて複数の異なる検査システムのうちのどれが潜在的障害を検出するの
に最も適しているかを判定することを含む。さらに、この方法は、複数の異なる検査シス
テムのうちのどれが、記憶媒体に格納されている潜在的障害を検出するために最も適して
いるかを判定した結果を格納することを含む。
一実施態様では、この方法は、最も適していると判断された検査システムの１つ又は複
数のパラメータを選択することを含む。これらのパラメータは、１つ又は複数の属性に基
づいて選択される。このように、最良の検査システム・タイプは、注目する欠陥の（複数
の）属性に基づいて推定又は選択される。他の実施態様では、この方法は、設計データを
使って加工されたデバイスを歩留まりに対する潜在的障害の影響を決定することを含む。
上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で説明されている（複数の）方法の説明され
ている他の（複数の）ステップを含む。それに加えて、上述の方法の実施態様はそれぞれ
、本明細書で説明されているシステムの実施態様により実行される。
数のパラメータを選択することを含む。これらのパラメータは、１つ又は複数の属性に基
づいて選択される。このように、最良の検査システム・タイプは、注目する欠陥の（複数
の）属性に基づいて推定又は選択される。他の実施態様では、この方法は、設計データを
使って加工されたデバイスを歩留まりに対する潜在的障害の影響を決定することを含む。
上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書で説明されている（複数の）方法の説明され
ている他の（複数の）ステップを含む。それに加えて、上述の方法の実施態様はそれぞれ
、本明細書で説明されているシステムの実施態様により実行される。
他の実施態様は、（複数の）コンピュータ実施方法又は本明細書で説明されている（複
数の）方法を実行するためにプロセッサ上で実行可能なプログラム命令を収めたキャリア
媒体に関係する。追加の実施態様は、（複数の）コンピュータ実施方法又は本明細書で説
明されている（複数の）方法を実行するように構成されたシステムに関係する。システム
は、コンピュータ実施方法又は本明細書で説明されている方法のうちの１つ又は複数を実
行するためのプログラム命令を実行するように構成されたプロセッサを備えることができ
る。一実施態様では、システムは、スタンドアロン・システムである。他の実施態様では
、システムは、ウェハ検査システムなどの検査システムの一部又はその検査システムに結
合されたものであってよい。異なる実施態様では、システムは、欠陥レビュー・システム
の一部又は欠陥レビュー・システムに結合されたものであってよい。さらに他の実施態様
では、システムは、ファブ・データベースに結合されたものであってもよい。システムは
、電線、ケーブル、無線伝送路、及び／又はネットワークなどの伝送媒体により検査シス
テム、レビュー・システム、及び／又はファブ・データベースに結合される。伝送媒体は
、「有線」及び「無線」部分を備えることができる。
数の）方法を実行するためにプロセッサ上で実行可能なプログラム命令を収めたキャリア
媒体に関係する。追加の実施態様は、（複数の）コンピュータ実施方法又は本明細書で説
明されている（複数の）方法を実行するように構成されたシステムに関係する。システム
は、コンピュータ実施方法又は本明細書で説明されている方法のうちの１つ又は複数を実
行するためのプログラム命令を実行するように構成されたプロセッサを備えることができ
る。一実施態様では、システムは、スタンドアロン・システムである。他の実施態様では
、システムは、ウェハ検査システムなどの検査システムの一部又はその検査システムに結
合されたものであってよい。異なる実施態様では、システムは、欠陥レビュー・システム
の一部又は欠陥レビュー・システムに結合されたものであってよい。さらに他の実施態様
では、システムは、ファブ・データベースに結合されたものであってもよい。システムは
、電線、ケーブル、無線伝送路、及び／又はネットワークなどの伝送媒体により検査シス
テム、レビュー・システム、及び／又はファブ・データベースに結合される。伝送媒体は
、「有線」及び「無線」部分を備えることができる。
本発明の他の利点は、好ましい実施態様の以下の詳細な説明を読み、また付属の図面を
参照すると、当業界者に明らかになると思われる。
参照すると、当業界者に明らかになると思われる。
本発明は、さまざまな修正及び代替形態により異なるが、特定の実施態様は、図面の例
で示され、本明細書で詳細に説明される。図面は縮尺どおりとは限らない。しかし、図面
及びその詳細説明は、本発明を開示されている特定の形態に限定することを意図されてい
ないが、それどころか、本発明は、付属の請求項により定められているような本発明の精
神及び範囲から逸脱しないすべての修正形態、等価形態、及び代替形態を対象とする。
で示され、本明細書で詳細に説明される。図面は縮尺どおりとは限らない。しかし、図面
及びその詳細説明は、本発明を開示されている特定の形態に限定することを意図されてい
ないが、それどころか、本発明は、付属の請求項により定められているような本発明の精
神及び範囲から逸脱しないすべての修正形態、等価形態、及び代替形態を対象とする。
本明細書で使用されているように、「ウェハ」という用語は、半導体又は非半導体材料
から形成される基板を指す。このような半導体又は非半導体材料の例は、限定はしないが
、単結晶シリコン、ヒ化ガリウム、及びリン化インジウムを含む。このような基板は、一
般に、半導体製造設備において見いだされ、及び／又は処理される。
から形成される基板を指す。このような半導体又は非半導体材料の例は、限定はしないが
、単結晶シリコン、ヒ化ガリウム、及びリン化インジウムを含む。このような基板は、一
般に、半導体製造設備において見いだされ、及び／又は処理される。
ウェハは、基板上に形成された１つ又は複数の層を備える。例えば、このような層は、
限定はしないが、レジスト、誘電体、及び導電体を含む。多くの異なるタイプのこのよう
な層は、当業界で知られており、本明細書で使用されているようなウェハという用語は、
このような層のすべてのタイプを含むウェハを含むことが意図されている。
限定はしないが、レジスト、誘電体、及び導電体を含む。多くの異なるタイプのこのよう
な層は、当業界で知られており、本明細書で使用されているようなウェハという用語は、
このような層のすべてのタイプを含むウェハを含むことが意図されている。
ウェハ上に形成される１つ又は複数の層は、パターン付き、又はパターン無しとするこ
とができる。例えば、ウェハは、それぞれ繰り返し可能なパターン付きフィーチャを有す
る複数のダイを含む。このような材料層を形成し、処理することで、最終的に、完成デバ
イスが得られる。集積回路（ＩＣ）などの多くの異なるタイプのデバイスがウェハ上に形
成され、本明細書で使用されているようなウェハという用語は、当業界で知られているタ
イプのデバイスが形成されるウェハを含むことが意図されている。
とができる。例えば、ウェハは、それぞれ繰り返し可能なパターン付きフィーチャを有す
る複数のダイを含む。このような材料層を形成し、処理することで、最終的に、完成デバ
イスが得られる。集積回路（ＩＣ）などの多くの異なるタイプのデバイスがウェハ上に形
成され、本明細書で使用されているようなウェハという用語は、当業界で知られているタ
イプのデバイスが形成されるウェハを含むことが意図されている。
本明細書では、ウェハに関して実施形態が説明されているが、一般にマスク又はフォト
マスクと呼ばれることがある、レチクルなどの他の試料についてもこれらの実施形態を使
用することができることは理解されるであろう。多くの異なるタイプのレチクルは、当業
界で知られており、本明細書で使用されているような「レチクル」、「マスク」、「フォ
トマスク」という用語は、当業界で知られているすべてのタイプのレチクルを含むことが
意図されている。
マスクと呼ばれることがある、レチクルなどの他の試料についてもこれらの実施形態を使
用することができることは理解されるであろう。多くの異なるタイプのレチクルは、当業
界で知られており、本明細書で使用されているような「レチクル」、「マスク」、「フォ
トマスク」という用語は、当業界で知られているすべてのタイプのレチクルを含むことが
意図されている。
本明細書で使用されるような「設計データ」という用語は、一般に、ＩＣの物理的設計
（レイアウト）や、複雑なシミュレーション又は単純な幾何学的及びブール演算により物
理的設計から導き出されるデータを指す。それに加えて、レチクル検査システムにより取
り込まれるレチクルのイメージ及び／又はその派生物は、設計データに対する１つ又は複
数の「プロキシ」として使用される。このようなレチクル・イメージ又はその派生物は、
設計データを使用する本明細書で説明されている任意の実施形態において設計レイアウト
の代わりに使用できる。
（レイアウト）や、複雑なシミュレーション又は単純な幾何学的及びブール演算により物
理的設計から導き出されるデータを指す。それに加えて、レチクル検査システムにより取
り込まれるレチクルのイメージ及び／又はその派生物は、設計データに対する１つ又は複
数の「プロキシ」として使用される。このようなレチクル・イメージ又はその派生物は、
設計データを使用する本明細書で説明されている任意の実施形態において設計レイアウト
の代わりに使用できる。
例えば、一実施形態では、レチクル検査システムにより生成されたレチクルのイメージ
が、設計データ空間における設計データとして使用される。レチクルは、ウェハ上に設計
データを印刷するために使用される。このように、レチクル検査システムにより生成され
たレチクルのイメージは、設計データの代わりに使用される。この実施形態で使用される
レチクルのイメージは、当業界で知られているレチクル検査システムにより好適な方法で
生成されるレチクルの好適なイメージを含む。例えば、レチクルのイメージは、高倍率光
学的レチクル検査システム又は電子ビーム・ベースのレチクル検査システムによりそれぞ
れ取り込まれたレチクルの高倍率光学的又は電子ビーム・イメージであってよい。それと
は別に、レチクルのイメージは、空間イメージング・レチクル検査システムにより取り込
まれたレチクルの空間イメージであってもよい。レチクルのイメージは、設計データを使
用して１つ又は複数のステップを実行する本明細書で説明されている実施形態において設
計データのプロキシとして使用される。
が、設計データ空間における設計データとして使用される。レチクルは、ウェハ上に設計
データを印刷するために使用される。このように、レチクル検査システムにより生成され
たレチクルのイメージは、設計データの代わりに使用される。この実施形態で使用される
レチクルのイメージは、当業界で知られているレチクル検査システムにより好適な方法で
生成されるレチクルの好適なイメージを含む。例えば、レチクルのイメージは、高倍率光
学的レチクル検査システム又は電子ビーム・ベースのレチクル検査システムによりそれぞ
れ取り込まれたレチクルの高倍率光学的又は電子ビーム・イメージであってよい。それと
は別に、レチクルのイメージは、空間イメージング・レチクル検査システムにより取り込
まれたレチクルの空間イメージであってもよい。レチクルのイメージは、設計データを使
用して１つ又は複数のステップを実行する本明細書で説明されている実施形態において設
計データのプロキシとして使用される。
追加の実施形態では、この方法は、ウェハ上に設計データを印刷するために使用される
レチクルについて取り込まれたレチクル検査データに基づいて設計データ空間における設
計データに対するコンテキスト・マップを生成することを含む。このように、レチクル検
査データは、コンテキスト・マップの生成への入力として取り込まれる。コンテキスト・
マップは、本明細書でさらに説明されるように構成される（例えば、コンテキスト・マッ
プは、設計データ空間にわたる設計データの１つ又は複数の属性に対する値を含む）。コ
ンテキスト・マップを生成するために使用されるレチクル検査データは、上述のレチクル
・イメージの１つ又は複数などの当業界で知られている好適なレチクル検査データを含む
。したがって、この実施形態では、レチクル検査データは、レチクルを横切る形でレチク
ル上に印刷されている設計データの１つ又は複数の属性に対する値を決定するため使用さ
れ、これらの値は、コンテキスト・マップを生成するために設計データ空間的にマッピン
グされる。レチクル上に印刷された設計データの１つ又は複数の属性に対する値を決定す
ることは、本明細書で説明されているように、又は他の好適な方法でも、実行される。設
計データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている（複数の）属性を含む。１
つ又は複数の属性に対する値をレチクル空間から設計データ空間へマッピングすることは
、さらに本明細書で説明されているように実行される。このようなコンテキスト・マップ
は、コンテキスト・マップを使用して１つ又は複数のステップを実行することを含む本明
細書で説明されている実施形態のどれかにおいて使用される。それに加えて、このような
コンテキスト・マップは、さらに、本明細書で説明されているように、及び／又は本明細
書で説明されている他の情報に基づいて、生成される。
レチクルについて取り込まれたレチクル検査データに基づいて設計データ空間における設
計データに対するコンテキスト・マップを生成することを含む。このように、レチクル検
査データは、コンテキスト・マップの生成への入力として取り込まれる。コンテキスト・
マップは、本明細書でさらに説明されるように構成される（例えば、コンテキスト・マッ
プは、設計データ空間にわたる設計データの１つ又は複数の属性に対する値を含む）。コ
ンテキスト・マップを生成するために使用されるレチクル検査データは、上述のレチクル
・イメージの１つ又は複数などの当業界で知られている好適なレチクル検査データを含む
。したがって、この実施形態では、レチクル検査データは、レチクルを横切る形でレチク
ル上に印刷されている設計データの１つ又は複数の属性に対する値を決定するため使用さ
れ、これらの値は、コンテキスト・マップを生成するために設計データ空間的にマッピン
グされる。レチクル上に印刷された設計データの１つ又は複数の属性に対する値を決定す
ることは、本明細書で説明されているように、又は他の好適な方法でも、実行される。設
計データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている（複数の）属性を含む。１
つ又は複数の属性に対する値をレチクル空間から設計データ空間へマッピングすることは
、さらに本明細書で説明されているように実行される。このようなコンテキスト・マップ
は、コンテキスト・マップを使用して１つ又は複数のステップを実行することを含む本明
細書で説明されている実施形態のどれかにおいて使用される。それに加えて、このような
コンテキスト・マップは、さらに、本明細書で説明されているように、及び／又は本明細
書で説明されている他の情報に基づいて、生成される。
レチクル・イメージから導き出されたイメージは、さらに、設計データの「プロキシ」
として使用できる。例えば、レチクル検査システム又は他の好適な結像系により生成され
るレチクル・イメージを使用して、レチクル・イメージをウェハ上にどのように印刷する
かを例示するシミュレートされたイメージを生成することができ、これは設計データの「
プロキシ」として使用される。一実施形態では、レチクル・イメージをウェハ上に印刷す
る方法を例示するシミュレートされたイメージが、設計データ空間において設計データと
して使用される。このように、レチクル・イメージがウェハ表面にどのように現れるかを
示すシミュレーションは、さらに、設計データの代用とすることもできる。シミュレート
されたイメージは、当業界で知られている好適な方法又はシステムを使用するいかなる方
法でも生成される。シミュレートされたイメージは、設計データを使用して１つ又は複数
のステップを実行する本明細書で説明されている実施形態において設計データのプロキシ
として使用される。
として使用できる。例えば、レチクル検査システム又は他の好適な結像系により生成され
るレチクル・イメージを使用して、レチクル・イメージをウェハ上にどのように印刷する
かを例示するシミュレートされたイメージを生成することができ、これは設計データの「
プロキシ」として使用される。一実施形態では、レチクル・イメージをウェハ上に印刷す
る方法を例示するシミュレートされたイメージが、設計データ空間において設計データと
して使用される。このように、レチクル・イメージがウェハ表面にどのように現れるかを
示すシミュレーションは、さらに、設計データの代用とすることもできる。シミュレート
されたイメージは、当業界で知られている好適な方法又はシステムを使用するいかなる方
法でも生成される。シミュレートされたイメージは、設計データを使用して１つ又は複数
のステップを実行する本明細書で説明されている実施形態において設計データのプロキシ
として使用される。
少なくとも一部は１つ又は複数のステップを実行するために設計データを使用する本明
細書で説明されている実施形態において、設計データは、上述の設計データ若しくは設計
データ・プロキシ又はそれらの組合せを含む。
細書で説明されている実施形態において、設計データは、上述の設計データ若しくは設計
データ・プロキシ又はそれらの組合せを含む。
次に図面を参照する際に、図はスケール通りでないことに留意されたい。特に、図の要
素の一部のスケールは、要素の特性を強調するために大きく誇張されている。図は同じス
ケールで描かれていないことにも留意されたい。同じ参照番号を使用することで、同様の
構成をとりうる複数の図に示されている要素が示されている。
素の一部のスケールは、要素の特性を強調するために大きく誇張されている。図は同じス
ケールで描かれていないことにも留意されたい。同じ参照番号を使用することで、同様の
構成をとりうる複数の図に示されている要素が示されている。
図１は、設計データ空間における検査データの位置を決定するためのコンピュータ実施
方法の一実施形態を例示している。図１に示されているステップがすべて、方法の実施に
本質的なものであるわけではないことに留意されたい。１つ又は複数のステップを図１に
例示されている方法から省いたり、又は追加したりすることができ、又はこの方法は、そ
のまま、この実施形態の範囲内で実施される。
方法の一実施形態を例示している。図１に示されているステップがすべて、方法の実施に
本質的なものであるわけではないことに留意されたい。１つ又は複数のステップを図１に
例示されている方法から省いたり、又は追加したりすることができ、又はこの方法は、そ
のまま、この実施形態の範囲内で実施される。
一般に、この方法は、データ準備フェーズ、レシピー・セットアップ・フェーズ（例え
ば、ウェハ検査レシピー・セットアップ）、ウェハ検査フェーズそれ自体を含む。この方
法は、さらに、レビュー・フェーズと分析フェーズも含む。データ準備フェーズは、ウェ
ハ上に加工されている、又はウェハ上に加工されるべきデバイスの物理的設計レイアウト
を反映する設計データ（例えば、グラフィック・データ・ストリーム（ＧＤＳ）ファイル
、ＧＤＳＩＩファイル、又は他の標準ファイル若しくはデータベースなどのデータ構造体
から得られる情報）を作成又は取り込むことを含む。ＧＤＳファイル、他のファイル、又
はデータベースからの情報には、物理的設計レイアウト事前装飾を記述する（つまり、光
近接効果補正（ＯＰＣ）フィーチャ及び他の分解能向上技術（ＲＥＴ）フィーチャを設計
に追加しないで）。
ば、ウェハ検査レシピー・セットアップ）、ウェハ検査フェーズそれ自体を含む。この方
法は、さらに、レビュー・フェーズと分析フェーズも含む。データ準備フェーズは、ウェ
ハ上に加工されている、又はウェハ上に加工されるべきデバイスの物理的設計レイアウト
を反映する設計データ（例えば、グラフィック・データ・ストリーム（ＧＤＳ）ファイル
、ＧＤＳＩＩファイル、又は他の標準ファイル若しくはデータベースなどのデータ構造体
から得られる情報）を作成又は取り込むことを含む。ＧＤＳファイル、他のファイル、又
はデータベースからの情報には、物理的設計レイアウト事前装飾を記述する（つまり、光
近接効果補正（ＯＰＣ）フィーチャ及び他の分解能向上技術（ＲＥＴ）フィーチャを設計
に追加しないで）。
図１に示されている方法は、一般に、本明細書でさらに説明されているように検査デー
タ・ストリームをサブピクセル精度で設計データにアラインさせることを含む。このよう
に、本明細書で説明されている方法は、検査のため「設計にアラインさせる」方法と一般
的に呼べる（例えば、ウェハ検査）。この方法では、ウェハ検査に設計データ、及び適宜
、コンテキスト・データを使用する。このように、本明細書で説明されている方法は、「
コンテキスト・ベース検査」（ＣＢＩ）法とも呼べる。デバイス設計データとコンテキス
ト・データを使用することで、ウェハ検査感度を高め、ニュイサンス事象検出を劇的に減
らし、欠陥を分類する精度を高め、プロセス・ウィンドウ・クォリフィケーション（ＰＷ
Ｑ）などの検査システムのアプリケーションの機能を増強することができる。コンテキス
ト・データは、本明細書でさらに説明されているように欠陥レビュー・プロセスやシステ
ムを有利に利用するためにも使用される。それに加えて、設計データとコンテキスト・デ
ータを使用する方法の例は、本明細書に全体が説明されているかのように参照により組み
込まれている、Ｂｅｖｉｓの米国特許第６，８８６，１５３号、及びＶｏｌｋらにより米
国特許出願公開第２００５／６，８８６，１５３号として２００５年１月６日に公開され
た２００４年７月１日に出願された米国特許出願第１０／８８３，３７２号に例示されて
いる。本明細書で説明されている方法は、本特許及び特許出願において説明されている（
複数の）方法のどれかの（複数の）ステップを含む。
タ・ストリームをサブピクセル精度で設計データにアラインさせることを含む。このよう
に、本明細書で説明されている方法は、検査のため「設計にアラインさせる」方法と一般
的に呼べる（例えば、ウェハ検査）。この方法では、ウェハ検査に設計データ、及び適宜
、コンテキスト・データを使用する。このように、本明細書で説明されている方法は、「
コンテキスト・ベース検査」（ＣＢＩ）法とも呼べる。デバイス設計データとコンテキス
ト・データを使用することで、ウェハ検査感度を高め、ニュイサンス事象検出を劇的に減
らし、欠陥を分類する精度を高め、プロセス・ウィンドウ・クォリフィケーション（ＰＷ
Ｑ）などの検査システムのアプリケーションの機能を増強することができる。コンテキス
ト・データは、本明細書でさらに説明されているように欠陥レビュー・プロセスやシステ
ムを有利に利用するためにも使用される。それに加えて、設計データとコンテキスト・デ
ータを使用する方法の例は、本明細書に全体が説明されているかのように参照により組み
込まれている、Ｂｅｖｉｓの米国特許第６，８８６，１５３号、及びＶｏｌｋらにより米
国特許出願公開第２００５／６，８８６，１５３号として２００５年１月６日に公開され
た２００４年７月１日に出願された米国特許出願第１０／８８３，３７２号に例示されて
いる。本明細書で説明されている方法は、本特許及び特許出願において説明されている（
複数の）方法のどれかの（複数の）ステップを含む。
本明細書で説明されている方法は、ホット・スポット発見フェーズを含む。ホット・ス
ポット発見は、技術研究開発、製品設計、ＲＥＴ設計、レチクル設計と製造、製品増産に
おいて実行される。ホット・スポット発見フェーズは、レチクル設計改善及び欠陥監視と
分類のためホット・スポットを識別することを含む。ホット・スポット発見フェーズは、
さらに、ホット・スポット・データベースなどのホット・スポットに関する情報を格納す
るデータ構造体を生成することをも含む。いくつかの実施形態では、ホット・スポット発
見は、複数のソースを使用して実行される。例えば、ホット・スポット発見は、設計空間
ホット・スポット発見、ウェハ空間ホット・スポット発見、レチクル空間ホット・スポッ
ト発見、試験空間ホット・スポット発見、プロセス空間ホット・スポット発見の間の相関
関係を使用して実行される。このような一例では、ホット・スポットの発見は、設計、モ
デル化結果、検査結果、計量結果、試験と障害分析（ＦＡ）結果からの複数の入力ソース
を相関させることにより実行される。本明細書で説明されているステップはどれも、ホッ
ト・スポットを発見するために併用される。
ポット発見は、技術研究開発、製品設計、ＲＥＴ設計、レチクル設計と製造、製品増産に
おいて実行される。ホット・スポット発見フェーズは、レチクル設計改善及び欠陥監視と
分類のためホット・スポットを識別することを含む。ホット・スポット発見フェーズは、
さらに、ホット・スポット・データベースなどのホット・スポットに関する情報を格納す
るデータ構造体を生成することをも含む。いくつかの実施形態では、ホット・スポット発
見は、複数のソースを使用して実行される。例えば、ホット・スポット発見は、設計空間
ホット・スポット発見、ウェハ空間ホット・スポット発見、レチクル空間ホット・スポッ
ト発見、試験空間ホット・スポット発見、プロセス空間ホット・スポット発見の間の相関
関係を使用して実行される。このような一例では、ホット・スポットの発見は、設計、モ
デル化結果、検査結果、計量結果、試験と障害分析（ＦＡ）結果からの複数の入力ソース
を相関させることにより実行される。本明細書で説明されているステップはどれも、ホッ
ト・スポットを発見するために併用される。
設計空間では、設計ルール・チェック（ＤＲＣ）の結果を使用して設計データにおける
クリティカル・ポイントのリストを作成し、これによりホット・スポットを識別する。Ｄ
ＲＣは、一般に、マスク製造に先立って（マスク処理前）レチクル・レイアウト・データ
の品質管理（ＱＣ）に関して実行される。そのため、ＤＲＣは、ホット・スポットを生成
しない場合がある。代わりに、ＤＲＣの結果を使用して、設計マニュアルにはあったが、
ＤＲＣルールの一部ではないか、又は新たに発見される新しい限界ホット・スポットを識
別することができる。それに加えて、コンピュータによる設計の自動化（ＥＤＡ）を使用
して、ホット・スポットを発見することができる。このように、ホット・スポット発見フ
ェーズにおいて、設計ルール（マージナリティ・チェッカーとして使用されるＤＲＣ）及
び／又はＥＤＡ設計ツールをホット・スポットのソースとして使用することができる。さ
らに、コンピュータ支援設計技術（ＴＣＡＤ）ツールとプロキシを使用することで、ホッ
ト・スポットを発見することができる。ＴＣＡＤツールは、カリフォルニア州マウンテン
ビュー所在のＳｙｎｏｐｓｉｓ，Ｉｎｃ．社から市販されている。それに加えて、又はそ
れとは別に、カリフォルニア州サンノゼ所在のＫＬＡ−Ｔｅｎｅｏｒ社から市販されてい
るＤｅｓｉｇｎＳｃａｎ分析ソフトウェア、任意のパターン探索、及び設計コンテキスト
（例えば、機能ブロック、設計ライブラリ要素、セル、パターンが冗長かどうか、パター
ン密度、ダミー／フィル対アクティブなど）をホット・スポットのソースとして使用でき
る。他の例では、欠陥の設計データに基づくグループ分け（パレート分析を含む、又は含
まない）を使用して、ホット・スポットを発見し、グループ分けすることができ、これは
、本明細書で説明されているように実行される。
クリティカル・ポイントのリストを作成し、これによりホット・スポットを識別する。Ｄ
ＲＣは、一般に、マスク製造に先立って（マスク処理前）レチクル・レイアウト・データ
の品質管理（ＱＣ）に関して実行される。そのため、ＤＲＣは、ホット・スポットを生成
しない場合がある。代わりに、ＤＲＣの結果を使用して、設計マニュアルにはあったが、
ＤＲＣルールの一部ではないか、又は新たに発見される新しい限界ホット・スポットを識
別することができる。それに加えて、コンピュータによる設計の自動化（ＥＤＡ）を使用
して、ホット・スポットを発見することができる。このように、ホット・スポット発見フ
ェーズにおいて、設計ルール（マージナリティ・チェッカーとして使用されるＤＲＣ）及
び／又はＥＤＡ設計ツールをホット・スポットのソースとして使用することができる。さ
らに、コンピュータ支援設計技術（ＴＣＡＤ）ツールとプロキシを使用することで、ホッ
ト・スポットを発見することができる。ＴＣＡＤツールは、カリフォルニア州マウンテン
ビュー所在のＳｙｎｏｐｓｉｓ，Ｉｎｃ．社から市販されている。それに加えて、又はそ
れとは別に、カリフォルニア州サンノゼ所在のＫＬＡ−Ｔｅｎｅｏｒ社から市販されてい
るＤｅｓｉｇｎＳｃａｎ分析ソフトウェア、任意のパターン探索、及び設計コンテキスト
（例えば、機能ブロック、設計ライブラリ要素、セル、パターンが冗長かどうか、パター
ン密度、ダミー／フィル対アクティブなど）をホット・スポットのソースとして使用でき
る。他の例では、欠陥の設計データに基づくグループ分け（パレート分析を含む、又は含
まない）を使用して、ホット・スポットを発見し、グループ分けすることができ、これは
、本明細書で説明されているように実行される。
追加の例では、設計空間において、ホット・スポット発見フェーズは、ウェハ上に印刷
された設計データの走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）イメージを設計データに揃えるか、又は
オーバーレイすることで（本明細書で説明されているように実行される）、設計データ空
間における実際の欠陥位置を識別し、設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計
データに基づく任意のパターン探索を実行して、設計における類似の可能なホット・スポ
ットを識別することができる。次いで、ウェハに対する元の検査結果に実行されたリピー
タ解析を使用して、設計データにおける系統的欠陥とその設計グループを識別することが
でき、これは、本明細書でさらに説明されているように実行される。このアプローチの利
点の１つは、ターゲットの欠陥が設計データ空間において実質的に正確に位置決めされる
場合、任意のパターン探索及び／又は系統的欠陥識別に使用されるパターン探索ウィンド
ウを欠陥毎に調節することができる。
された設計データの走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）イメージを設計データに揃えるか、又は
オーバーレイすることで（本明細書で説明されているように実行される）、設計データ空
間における実際の欠陥位置を識別し、設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計
データに基づく任意のパターン探索を実行して、設計における類似の可能なホット・スポ
ットを識別することができる。次いで、ウェハに対する元の検査結果に実行されたリピー
タ解析を使用して、設計データにおける系統的欠陥とその設計グループを識別することが
でき、これは、本明細書でさらに説明されているように実行される。このアプローチの利
点の１つは、ターゲットの欠陥が設計データ空間において実質的に正確に位置決めされる
場合、任意のパターン探索及び／又は系統的欠陥識別に使用されるパターン探索ウィンド
ウを欠陥毎に調節することができる。
ウェハ空間において、リピータ解析、系統的（例えば、プロセス限界）欠陥のゾーン／
空間シグネチャ解析、系統的欠陥の時間シグネチャ解析、レチクル／ダイ空間における発
見について信号対雑音比（Ｓ／Ｎ）を高める設計オーバーレイを有する積層ダイ（又はレ
チクル）結果、さらに系統的欠陥又は系統的欠陥のグループを優先順位付けするため欠陥
の属性として欠陥空間に相関する歩留まり（又は致命確率（ＫＰ））のうちの１つ又は複
数を使用してホット・スポットを発見することができ、それぞれ、本明細書でさらに説明
されているように実行される。
空間シグネチャ解析、系統的欠陥の時間シグネチャ解析、レチクル／ダイ空間における発
見について信号対雑音比（Ｓ／Ｎ）を高める設計オーバーレイを有する積層ダイ（又はレ
チクル）結果、さらに系統的欠陥又は系統的欠陥のグループを優先順位付けするため欠陥
の属性として欠陥空間に相関する歩留まり（又は致命確率（ＫＰ））のうちの１つ又は複
数を使用してホット・スポットを発見することができ、それぞれ、本明細書でさらに説明
されているように実行される。
レチクル／ダイ空間において、リピータ解析、欠陥密度マッピング、設計パターン・ベ
ースのグループ分け解析、Ｓ／Ｎ比改善のための設計コンテキスト（例えば、機能ブロッ
ク）によるフィルタリング、設計におけるコールド・スポットを発見するためのレチクル
検査からの注目していない欠陥の識別のうちの１つ又は複数を使用して、ホット・スポッ
トを発見することができ、それぞれ、本明細書でさらに説明されるように実行される。
ースのグループ分け解析、Ｓ／Ｎ比改善のための設計コンテキスト（例えば、機能ブロッ
ク）によるフィルタリング、設計におけるコールド・スポットを発見するためのレチクル
検査からの注目していない欠陥の識別のうちの１つ又は複数を使用して、ホット・スポッ
トを発見することができ、それぞれ、本明細書でさらに説明されるように実行される。
試験空間では、メモリ・ビット・エラーから設計へのマッピング及び論理ビットマップ
密度から設計へのマッピングのうちの１つ又は複数を使用してホット・スポットを発見す
ることができ、これらを両方とも、注目しない欠陥（又は設計におけるコールド・スポッ
ト）を識別するためにリピータ解析（ウェハ空間内で実行される）又は設計データ・ベー
スのグループ分け（レチクル／ダイ空間において実行される）と組み合わせることができ
る。これらのステップはそれぞれ、本明細書でさらに説明されているように実行される。
密度から設計へのマッピングのうちの１つ又は複数を使用してホット・スポットを発見す
ることができ、これらを両方とも、注目しない欠陥（又は設計におけるコールド・スポッ
ト）を識別するためにリピータ解析（ウェハ空間内で実行される）又は設計データ・ベー
スのグループ分け（レチクル／ダイ空間において実行される）と組み合わせることができ
る。これらのステップはそれぞれ、本明細書でさらに説明されているように実行される。
プロセス空間では、ＰＷＱをホット・スポットのソースとして使用し（ダイ−ダイ、標
準参照ダイ、又はダイ−データベースの方法を使用して）、またプロセスの実験計画法（
ＤＯＥ）を使用してプロセス・ウィンドウ及びクリティカルな設計フィーチャをホット・
スポットとして決定することで（ダイ−ダイ、標準参照ダイ、又はダイ−データベースの
方法を使用して）、ホット・スポットを発見することができ、それぞれ、本明細書でさら
に詳しく説明されるように実行される。
準参照ダイ、又はダイ−データベースの方法を使用して）、またプロセスの実験計画法（
ＤＯＥ）を使用してプロセス・ウィンドウ及びクリティカルな設計フィーチャをホット・
スポットとして決定することで（ダイ−ダイ、標準参照ダイ、又はダイ−データベースの
方法を使用して）、ホット・スポットを発見することができ、それぞれ、本明細書でさら
に詳しく説明されるように実行される。
いくつかの実施形態では、図１のステップ１０に示されているように、この方法は、設
計データにおける所定のアライメント部位を選択することを含む。所定のアライメント部
位を選択することは、検査システムを使用して実行される。所定のアライメント部位は、
検査プロセス・レシピーのセットアップ時に選択される。「レシピー」は、一般に、検査
などのプロセスを実行する命令群として定義される。ウェハ検査のレシピーを本明細書で
説明されているようにセットアップすることは、自動的に、半自動的に（例えば、ユーザ
ー補助の下で）、又は手動で実行される。
計データにおける所定のアライメント部位を選択することを含む。所定のアライメント部
位を選択することは、検査システムを使用して実行される。所定のアライメント部位は、
検査プロセス・レシピーのセットアップ時に選択される。「レシピー」は、一般に、検査
などのプロセスを実行する命令群として定義される。ウェハ検査のレシピーを本明細書で
説明されているようにセットアップすることは、自動的に、半自動的に（例えば、ユーザ
ー補助の下で）、又は手動で実行される。
一例では、検査システムにより実行される検査プロセスのセットアップ時に、ウェハ・
スワス分割情報、検査システム・モデル番号、検査に使用される（複数の）光学モード、
ピクセル・サイズなどの検査システムのパラメータに関する情報を、設計データに加えて
、所定のアライメント部位を選択するために使用する。所定のアライメント部位は、さら
に、検査されるウェハの１つ又は複数の属性に基づいて選択される。所定のアライメント
部位に対するデータ及び／又はイメージ（又はこのデータを参照するインデックス）は、
検査プロセスに対するレシピーに格納される。例えば、ウェハ上の層に対する所定のアラ
イメント部位に関する情報は、ウェハ上の層に対する検査プロセス・レシピーにおけるア
ライメント・データとして格納され、アライメント・データは、検査システムがこの特定
のデバイス及び層のウェハを検査する毎に使用される。
スワス分割情報、検査システム・モデル番号、検査に使用される（複数の）光学モード、
ピクセル・サイズなどの検査システムのパラメータに関する情報を、設計データに加えて
、所定のアライメント部位を選択するために使用する。所定のアライメント部位は、さら
に、検査されるウェハの１つ又は複数の属性に基づいて選択される。所定のアライメント
部位に対するデータ及び／又はイメージ（又はこのデータを参照するインデックス）は、
検査プロセスに対するレシピーに格納される。例えば、ウェハ上の層に対する所定のアラ
イメント部位に関する情報は、ウェハ上の層に対する検査プロセス・レシピーにおけるア
ライメント・データとして格納され、アライメント・データは、検査システムがこの特定
のデバイス及び層のウェハを検査する毎に使用される。
いくつかの実施形態は、本明細書では、ウェハに対するデータ及び／又はイメージを取
り込むために「ウェハ・スキャニング」又は「ウェハをスキャンすること」を含むものと
して説明されているが、当業界で知られている適切な技術及び／又はシステムを使用する
ことで、このようなデータ及び／又はイメージを取り込むことができるものと理解される
べきである。例えば、本明細書で説明されている検査システム又はフィールド毎のイメー
ジ収集を実行するように構成された他の検査システムにより、ウェハに対するデータ及び
／又はイメージを取り込むことができる。このように、ウェハの端から端までスキャンす
る代わりに、検査システムは、ステッピング方式でデータ及び／又はイメージを取り込む
ことができる。他の例では、本明細書で説明されている検査システム、又はポイント毎の
検査を実行するように構成されている他の検査システムにより、ウェハに対するデータ及
び／又はイメージを取り込むことができるが、これは、一般に、自動プロセス検査（ＡＰ
Ｉ）と呼ばれうる。
り込むために「ウェハ・スキャニング」又は「ウェハをスキャンすること」を含むものと
して説明されているが、当業界で知られている適切な技術及び／又はシステムを使用する
ことで、このようなデータ及び／又はイメージを取り込むことができるものと理解される
べきである。例えば、本明細書で説明されている検査システム又はフィールド毎のイメー
ジ収集を実行するように構成された他の検査システムにより、ウェハに対するデータ及び
／又はイメージを取り込むことができる。このように、ウェハの端から端までスキャンす
る代わりに、検査システムは、ステッピング方式でデータ及び／又はイメージを取り込む
ことができる。他の例では、本明細書で説明されている検査システム、又はポイント毎の
検査を実行するように構成されている他の検査システムにより、ウェハに対するデータ及
び／又はイメージを取り込むことができるが、これは、一般に、自動プロセス検査（ＡＰ
Ｉ）と呼ばれうる。
所定のアライメント部位を選択するために、いくつかの方法を使用できる。一実施形態
では、この方法は、所定のアライメント部位に対応する設計データを取り込むことを含む
。本明細書で説明されている方法において使用される所定のアライメント部位に対するデ
ータ又はイメージは、レンダリングされたＧＤＳクリップ（本明細書で使用されている「
クリップ」という用語は、設計レイアウトの比較的小さな部分を意味する）とレンダリン
グされＧＤＳクリップにアラインされた検査システムにより生成されたイメージを含む。
所定のアライメント部位に対応する設計データをシミュレート（又は「レンダリング」）
することを用いて、ウェハ上に設計データをどのように印刷するかを例示するイメージを
生成することができる。この方法は、さらに、設計データ又はＧＤＳクリップとシミュレ
ート（「レンダリング」）されたイメージとの相互相関を実行することと、設計データ空
間におけるシミュレートされたイメージの位置を（つまり、設計データ空間内の座標とと
もに）記録することを含む。所定のアライメント部位に対応する設計データが上述のよう
にウェハ上にどのように印刷されるかを例示するイメージをシミュレートすることは、好
適な方法、アルゴリズム、又はＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから市販されているＰＲＯＬＩＴＨ
などの当業界で知られているソフトウェアを使用して実行される。
では、この方法は、所定のアライメント部位に対応する設計データを取り込むことを含む
。本明細書で説明されている方法において使用される所定のアライメント部位に対するデ
ータ又はイメージは、レンダリングされたＧＤＳクリップ（本明細書で使用されている「
クリップ」という用語は、設計レイアウトの比較的小さな部分を意味する）とレンダリン
グされＧＤＳクリップにアラインされた検査システムにより生成されたイメージを含む。
所定のアライメント部位に対応する設計データをシミュレート（又は「レンダリング」）
することを用いて、ウェハ上に設計データをどのように印刷するかを例示するイメージを
生成することができる。この方法は、さらに、設計データ又はＧＤＳクリップとシミュレ
ート（「レンダリング」）されたイメージとの相互相関を実行することと、設計データ空
間におけるシミュレートされたイメージの位置を（つまり、設計データ空間内の座標とと
もに）記録することを含む。所定のアライメント部位に対応する設計データが上述のよう
にウェハ上にどのように印刷されるかを例示するイメージをシミュレートすることは、好
適な方法、アルゴリズム、又はＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから市販されているＰＲＯＬＩＴＨ
などの当業界で知られているソフトウェアを使用して実行される。
それに加えて、ウェハに対し１つ又は複数のプロセスが実行された後に所定のアライメ
ント部位がウェハ上にどのように印刷されるかを例示するシミュレートされたイメージが
、上述のように生成される。例えば、１つ又は複数のプロセスは、リソグラフィ、リソグ
ラフィとエッチングの組合せ、異なるリソグラフィ・プロセスなどを含む。このように、
本明細書で説明されている方法で使用される所定のアライメント部位に対するデータは、
検査に先立ってウェハ上で実行される１つ又は複数のプロセスに基づいて選択又は生成さ
れた１つ又は複数のシミュレートされたイメージを含む。ウェハ上で異なるプロセスが実
行された後に取り込まれた検査データのアライメントに対し所定のアライメント部位の異
なるデータを使用することで、本明細書で説明されている方法の精度の高めることができ
る。
ント部位がウェハ上にどのように印刷されるかを例示するシミュレートされたイメージが
、上述のように生成される。例えば、１つ又は複数のプロセスは、リソグラフィ、リソグ
ラフィとエッチングの組合せ、異なるリソグラフィ・プロセスなどを含む。このように、
本明細書で説明されている方法で使用される所定のアライメント部位に対するデータは、
検査に先立ってウェハ上で実行される１つ又は複数のプロセスに基づいて選択又は生成さ
れた１つ又は複数のシミュレートされたイメージを含む。ウェハ上で異なるプロセスが実
行された後に取り込まれた検査データのアライメントに対し所定のアライメント部位の異
なるデータを使用することで、本明細書で説明されている方法の精度の高めることができ
る。
所定のアライメント部位を選択することは、設計データ（例えば、ＧＤＳデータ）を前
処理して、検査プロセスやシステムに適合する所定のアライメント部位を選択することを
含む。例えば、場合によっては、レンダリングされたＧＤＳクリップは、ウェハ加工プロ
セスにより引き起こされる変化（例えば、色の変化）の影響を受けにくいため、本明細書
で説明されている方法で所定のアライメント部位に対するデータとして使用するのに都合
がよい。しかし、レンダリングされたＧＤＳクリップ「オフライン」にアラインされてい
る検査システムにより取り込まれた所定のアライメント部位のイメージは、デバイス加工
の後の段階において生成される検査データとともに使用すると都合がよい場合があるが、
それは、これらのイメージが、レンダリングされたＧＤＳクリップに比べて、検査システ
ムにより生成されたウェハ上のアライメント部位のイメージに類似している可能性がある
からであり、これにより、より正確なアライメントを得ることができる。したがって、い
くつかの実施形態では、本明細書で説明されている方法で使用されるアライメント・デー
タは、ＧＤＳクリップと、検査実行時にウェハ上のアライメント部位に対する好適なデー
タ一致が必ず見つかるようにＧＤＳクリップにアラインされたイメージの両方を含む。そ
れとは別に、所定のアライメント部位の重心などの設計データにおける所定のアライメン
ト部位の１つ又は複数の属性を決定し、検査システムにより取り込まれたアライメント部
位のイメージの対応する重心を決定し、これを使用して、検査ピクセル・データを設計デ
ータにアラインさせることができる。
処理して、検査プロセスやシステムに適合する所定のアライメント部位を選択することを
含む。例えば、場合によっては、レンダリングされたＧＤＳクリップは、ウェハ加工プロ
セスにより引き起こされる変化（例えば、色の変化）の影響を受けにくいため、本明細書
で説明されている方法で所定のアライメント部位に対するデータとして使用するのに都合
がよい。しかし、レンダリングされたＧＤＳクリップ「オフライン」にアラインされてい
る検査システムにより取り込まれた所定のアライメント部位のイメージは、デバイス加工
の後の段階において生成される検査データとともに使用すると都合がよい場合があるが、
それは、これらのイメージが、レンダリングされたＧＤＳクリップに比べて、検査システ
ムにより生成されたウェハ上のアライメント部位のイメージに類似している可能性がある
からであり、これにより、より正確なアライメントを得ることができる。したがって、い
くつかの実施形態では、本明細書で説明されている方法で使用されるアライメント・デー
タは、ＧＤＳクリップと、検査実行時にウェハ上のアライメント部位に対する好適なデー
タ一致が必ず見つかるようにＧＤＳクリップにアラインされたイメージの両方を含む。そ
れとは別に、所定のアライメント部位の重心などの設計データにおける所定のアライメン
ト部位の１つ又は複数の属性を決定し、検査システムにより取り込まれたアライメント部
位のイメージの対応する重心を決定し、これを使用して、検査ピクセル・データを設計デ
ータにアラインさせることができる。
ダイ毎に選択された所定のアライメント部位の個数は大きく変化する。例えば、比較的
疎らな所定のアライメント部位の集まりを選択する。それに加えて、所定のアライメント
部位を、１つのダイ上で所定の頻度により選択する。所定のアライメント部位は、ダイそ
れ自体の中に含まれているため、ダイの中のデバイスのフィーチャ及び／又はダイのデバ
イス領域内に配置されているフィーチャを含むように所定のアライメント部位を選択する
。このように、所定のアライメント部位が、設計データの既存のフィーチャを含むように
選択される。このような所定の選択部位は有益である。なぜなら、アライメント・フィー
チャを含むように設計データを修正する必要がなく、またアライメント・フィーチャはダ
イのサイズを増やさなくてもよいからである。
疎らな所定のアライメント部位の集まりを選択する。それに加えて、所定のアライメント
部位を、１つのダイ上で所定の頻度により選択する。所定のアライメント部位は、ダイそ
れ自体の中に含まれているため、ダイの中のデバイスのフィーチャ及び／又はダイのデバ
イス領域内に配置されているフィーチャを含むように所定のアライメント部位を選択する
。このように、所定のアライメント部位が、設計データの既存のフィーチャを含むように
選択される。このような所定の選択部位は有益である。なぜなら、アライメント・フィー
チャを含むように設計データを修正する必要がなく、またアライメント・フィーチャはダ
イのサイズを増やさなくてもよいからである。
この方法は、さらに、検査システムにより取り込まれたイメージ又はデータにおいて（
ミスアライメント公差範囲内で）ユニークに識別可能な設計データ内の所定のアライメン
ト部位を選択することも含む。例えば、所定の探索範囲不確定の範囲内でユニークである
アライメント・フィーチャ（つまり、ターゲット）を含むように、所定のアライメント部
位を選択することができる。こうして、イメージ又はデータにおけるウェハ上のアライメ
ント部位の配置に特定の位置不確実さが与えられた場合、アライメント・データ及びイメ
ージ又はデータに対し相関を実行し、２つのアライメント部位の比較的強い一致を明確に
識別することができる。
ミスアライメント公差範囲内で）ユニークに識別可能な設計データ内の所定のアライメン
ト部位を選択することも含む。例えば、所定の探索範囲不確定の範囲内でユニークである
アライメント・フィーチャ（つまり、ターゲット）を含むように、所定のアライメント部
位を選択することができる。こうして、イメージ又はデータにおけるウェハ上のアライメ
ント部位の配置に特定の位置不確実さが与えられた場合、アライメント・データ及びイメ
ージ又はデータに対し相関を実行し、２つのアライメント部位の比較的強い一致を明確に
識別することができる。
一実施形態では、所定のアライメント部位は、ｘ及びｙ方向でユニークな１つ又は複数
の属性を有する少なくとも１つのアライメント・フィーチャを含む。このような１つの所
定のアライメント部位の一実施形態が図２に示されている。図２に示されているように、
所定のアライメント部位３２は、アライメント・フィーチャ３４を含む。アライメント・
フィーチャ３４は、ｘ方向及びｙ方向にユニークな１つ又は複数の属性を有する。例えば
、アライメント・フィーチャの隅は、そのアライメント・フィーチャをダイにおける他の
フィーチャに関して、アライメント・フィーチャに近接するｘ方向とｙ方向にユニークな
ものにすることができる。所定のアライメント部位は、さらに、同様に、又は異なる形で
構成される複数のそのようなアライメント・フィーチャを含むこともできる。このように
、１つ又は複数のアライメント・フィーチャは、ｘとｙの両方向においてユニークなもの
とすることができる。
の属性を有する少なくとも１つのアライメント・フィーチャを含む。このような１つの所
定のアライメント部位の一実施形態が図２に示されている。図２に示されているように、
所定のアライメント部位３２は、アライメント・フィーチャ３４を含む。アライメント・
フィーチャ３４は、ｘ方向及びｙ方向にユニークな１つ又は複数の属性を有する。例えば
、アライメント・フィーチャの隅は、そのアライメント・フィーチャをダイにおける他の
フィーチャに関して、アライメント・フィーチャに近接するｘ方向とｙ方向にユニークな
ものにすることができる。所定のアライメント部位は、さらに、同様に、又は異なる形で
構成される複数のそのようなアライメント・フィーチャを含むこともできる。このように
、１つ又は複数のアライメント・フィーチャは、ｘとｙの両方向においてユニークなもの
とすることができる。
代替の実施形態では、所定のアライメント部位は、少なくとも２つのアライメント・フ
ィーチャを含む。２つのアライメント・フィーチャのうちの第１のものは、ｘ方向にユニ
ークな１つ又は複数の属性を有する。２つのアライメント・フィーチャのうちの第２のも
のは、ｙ方向にユニークな１つ又は複数の属性を有する。このような１つの所定のアライ
メント部位の一実施形態が図２に示されている。図２に示されているように、所定のアラ
イメント部位３２は、アライメント・フィーチャ３８を含む。アライメント・フィーチャ
３８は、ｘ方向にユニークであるが、ｙ方向ではアライメントに関する情報をもたらさな
い１つ又は複数の属性を有する。例えば、アライメント・フィーチャ３８の垂直エッジは
、そのアライメント・フィーチャをダイにおける他のフィーチャに関して、アライメント
・フィーチャに近接する、ｘ方向にユニークなものにすることができる。所定のアライメ
ント部位は、複数のそのようなフィーチャを含む。
ィーチャを含む。２つのアライメント・フィーチャのうちの第１のものは、ｘ方向にユニ
ークな１つ又は複数の属性を有する。２つのアライメント・フィーチャのうちの第２のも
のは、ｙ方向にユニークな１つ又は複数の属性を有する。このような１つの所定のアライ
メント部位の一実施形態が図２に示されている。図２に示されているように、所定のアラ
イメント部位３２は、アライメント・フィーチャ３８を含む。アライメント・フィーチャ
３８は、ｘ方向にユニークであるが、ｙ方向ではアライメントに関する情報をもたらさな
い１つ又は複数の属性を有する。例えば、アライメント・フィーチャ３８の垂直エッジは
、そのアライメント・フィーチャをダイにおける他のフィーチャに関して、アライメント
・フィーチャに近接する、ｘ方向にユニークなものにすることができる。所定のアライメ
ント部位は、複数のそのようなフィーチャを含む。
所定のアライメント部位３６は、アライメント・フィーチャ４０を含む。アライメント
・フィーチャ４０は、ｙ方向にユニークであるが、ｘ方向ではアライメントに関する情報
をもたらさない１つ又は複数の属性を有する。例えば、アライメント・フィーチャ４０の
水平エッジは、このアライメント・フィーチャをダイにおける他のフィーチャに関して、
アライメント・フィーチャに近接する、ｙ方向にユニークなものにする。所定のアライメ
ント部位は、複数のそのようなフィーチャを含む。さらに、所定のアライメント部位は、
ｘ及び／又はｙ方向でユニークな２つよりも多い属性を含む。このように、組み合わせる
ことで「ライブ」イメージ又はデータ（例えば、検査時に検査システムにより取り込まれ
たイメージ又はデータ）と所定のアライメント部位に対するデータとの間の絶対（ｘ，ｙ
）オフセットを決定するのに十分なｘ及びｙのアライメント情報をもたらすフィーチャ３
８、４０などのアライメント・フィーチャの集合を含むように所定のアライメント部位を
選択することができる。
・フィーチャ４０は、ｙ方向にユニークであるが、ｘ方向ではアライメントに関する情報
をもたらさない１つ又は複数の属性を有する。例えば、アライメント・フィーチャ４０の
水平エッジは、このアライメント・フィーチャをダイにおける他のフィーチャに関して、
アライメント・フィーチャに近接する、ｙ方向にユニークなものにする。所定のアライメ
ント部位は、複数のそのようなフィーチャを含む。さらに、所定のアライメント部位は、
ｘ及び／又はｙ方向でユニークな２つよりも多い属性を含む。このように、組み合わせる
ことで「ライブ」イメージ又はデータ（例えば、検査時に検査システムにより取り込まれ
たイメージ又はデータ）と所定のアライメント部位に対するデータとの間の絶対（ｘ，ｙ
）オフセットを決定するのに十分なｘ及びｙのアライメント情報をもたらすフィーチャ３
８、４０などのアライメント・フィーチャの集合を含むように所定のアライメント部位を
選択することができる。
所定のアライメント部位の選択は、手動で、自動的に、又は手動と自動の何らかの組合
せ（つまり、半自動又はユーザー補助）により実行される。手動で実行されるか、自動的
に実行されるか、又はその両方で実行されるかに関係なく、所定のアライメント部位選択
は、設計データ、ウェハの光学又は電子ビーム・イメージ、又はその両方を使用して実行
される。所定のアライメント部位のユーザー補助による選択では、ユーザーは、コンピュ
ータ支援設計（ＣＡＤ）レイアウト、ウェハのライブ若しくは格納されている光若しくは
電子ビーム・イメージ、又はその両方を調べて、上述の一意性基準を満たす１つ又は複数
の所定のアライメント部位を決定することができる。
せ（つまり、半自動又はユーザー補助）により実行される。手動で実行されるか、自動的
に実行されるか、又はその両方で実行されるかに関係なく、所定のアライメント部位選択
は、設計データ、ウェハの光学又は電子ビーム・イメージ、又はその両方を使用して実行
される。所定のアライメント部位のユーザー補助による選択では、ユーザーは、コンピュ
ータ支援設計（ＣＡＤ）レイアウト、ウェハのライブ若しくは格納されている光若しくは
電子ビーム・イメージ、又はその両方を調べて、上述の一意性基準を満たす１つ又は複数
の所定のアライメント部位を決定することができる。
所定のアライメント部位の自動的又は半自動的な選択において、この方法は、検査シス
テムを使用してウェハ上のダイの行をスキャンすることと、ダイのそれぞれのフレームを
（例えば、アルゴリズムを実行することにより）処理し、ユニークなアライメント部位を
識別することを含む。「フレーム」という用語は、一般的に、ウェハをスキャンするとき
に取り込まれる検査データ又はイメージのスワス内のダイの一部に対するデータ又はイメ
ージとして本明細書では定義される。フレームを処理することは、フレーム内のフィーチ
ャのｘとｙの勾配を決定することと、所定のアライメント部位において使用するｘ及び／
又はｙ方向に比較的強い勾配を有する１つ又は複数のフィーチャを選択することとを含む
。この方法は、さらに、フレームとそのようなフィーチャを含むパッチ・イメージの相互
相関を実行し、（複数の）勾配の比較的強いピークがただ１つ所定の探索範囲内に置かれ
ているかどうかを判定することを含む。このように、パターン探索ウィンドウ内でユニー
クなアライメント・フィーチャは、所定のアライメント部位について識別され、選択され
る。この方法は、さらに、設計データにアクセスすることと、設計データの１つ又は複数
の比較的小さな領域を１つ又は複数のイメージとしてレンダリングすることと、好適なア
ライメント部位を識別するために上記ステップを実行することとを含む。この方法は、さ
らに、この方法により識別される１つ又は複数の潜在的アライメント部位（例えば、潜在
的アライメント部位に対する光又は電子ビーム及びＣＡＤイメージの対）を表示すること
と、ユーザーが所定の最低距離間隔でダイ上に分散されている１つ又は複数の好適なアラ
イメント部位を選択できるようにすることとを含む。
テムを使用してウェハ上のダイの行をスキャンすることと、ダイのそれぞれのフレームを
（例えば、アルゴリズムを実行することにより）処理し、ユニークなアライメント部位を
識別することを含む。「フレーム」という用語は、一般的に、ウェハをスキャンするとき
に取り込まれる検査データ又はイメージのスワス内のダイの一部に対するデータ又はイメ
ージとして本明細書では定義される。フレームを処理することは、フレーム内のフィーチ
ャのｘとｙの勾配を決定することと、所定のアライメント部位において使用するｘ及び／
又はｙ方向に比較的強い勾配を有する１つ又は複数のフィーチャを選択することとを含む
。この方法は、さらに、フレームとそのようなフィーチャを含むパッチ・イメージの相互
相関を実行し、（複数の）勾配の比較的強いピークがただ１つ所定の探索範囲内に置かれ
ているかどうかを判定することを含む。このように、パターン探索ウィンドウ内でユニー
クなアライメント・フィーチャは、所定のアライメント部位について識別され、選択され
る。この方法は、さらに、設計データにアクセスすることと、設計データの１つ又は複数
の比較的小さな領域を１つ又は複数のイメージとしてレンダリングすることと、好適なア
ライメント部位を識別するために上記ステップを実行することとを含む。この方法は、さ
らに、この方法により識別される１つ又は複数の潜在的アライメント部位（例えば、潜在
的アライメント部位に対する光又は電子ビーム及びＣＡＤイメージの対）を表示すること
と、ユーザーが所定の最低距離間隔でダイ上に分散されている１つ又は複数の好適なアラ
イメント部位を選択できるようにすることとを含む。
他の実施形態では、所定のアライメント部位を選択するために使用される検査システム
又は他のイメージ収集システムのイメージング・モードは、検査データを取り込むために
使用される検査システムの１つ又は複数のイメージング・モードと異なる。このように、
この方法は、アライメント部位選択及びウェハ検査に異なるイメージング・モードを使用
することを含む。また、アライメント部位選択ステップは、ウェハを検査するために使用
されるさまざまなイメージング・モードに基づいて実行される。例えば、検査システムは
、明視野（ＢＦ）モード、暗視野（ＤＦ）モード、Ｅｄｇｅ Ｃｏｎｔｒａｓｔ（ＫＬＡ
−Ｔｅｎｃｏｒの商標である）モード、さまざまなアパーチャ・モード、及び／又は電子
ビーム・イメージング・モードなどの検査用の複数の光学的イメージング・モードを使用
するように構成される。エッジコントラスト（Ｅｄｇｅ Ｃｏｎｔｒａｓｔ：ＥＣ）検査
は、一般に、相補的イメージング・アパーチャで円形対称照射アパーチャを使用して実行
される。ウェハ上の特定の層の検査に最良のイメージング・モードは、欠陥Ｓ／Ｎ比を最
大にするイメージング・モードであり、最良のイメージング・モードは、層のタイプによ
り異なる。それに加えて、検査システムは、複数のイメージング・モードを同時に使用す
るか、又は順次使用してウェハを検査するように構成される。ウェハ検査時に実行される
アライメント部位イメージ又はデータ取り込みでは、ウェハ検査に最良のイメージング・
モードを使用するので、アライメント部位選択では、好ましくは、そのモードを使用して
、適切なアライメント部位及びアライメント・フィーチャを選択する。
又は他のイメージ収集システムのイメージング・モードは、検査データを取り込むために
使用される検査システムの１つ又は複数のイメージング・モードと異なる。このように、
この方法は、アライメント部位選択及びウェハ検査に異なるイメージング・モードを使用
することを含む。また、アライメント部位選択ステップは、ウェハを検査するために使用
されるさまざまなイメージング・モードに基づいて実行される。例えば、検査システムは
、明視野（ＢＦ）モード、暗視野（ＤＦ）モード、Ｅｄｇｅ Ｃｏｎｔｒａｓｔ（ＫＬＡ
−Ｔｅｎｃｏｒの商標である）モード、さまざまなアパーチャ・モード、及び／又は電子
ビーム・イメージング・モードなどの検査用の複数の光学的イメージング・モードを使用
するように構成される。エッジコントラスト（Ｅｄｇｅ Ｃｏｎｔｒａｓｔ：ＥＣ）検査
は、一般に、相補的イメージング・アパーチャで円形対称照射アパーチャを使用して実行
される。ウェハ上の特定の層の検査に最良のイメージング・モードは、欠陥Ｓ／Ｎ比を最
大にするイメージング・モードであり、最良のイメージング・モードは、層のタイプによ
り異なる。それに加えて、検査システムは、複数のイメージング・モードを同時に使用す
るか、又は順次使用してウェハを検査するように構成される。ウェハ検査時に実行される
アライメント部位イメージ又はデータ取り込みでは、ウェハ検査に最良のイメージング・
モードを使用するので、アライメント部位選択では、好ましくは、そのモードを使用して
、適切なアライメント部位及びアライメント・フィーチャを選択する。
しかし、設計データ空間において選択された所定のアライメント部位の位置を正確に決
定するために、所定のアライメント部位（ウェハ上の）の光学的パッチ・イメージを上述
のような設計データ又はＧＤＳＩＩクリップから導き出されたシミュレートされたイメー
ジにアラインさせることができる。シミュレートされたイメージと光学イメージをアライ
ンさせるのに好適な品質を有するシミュレートされたイメージを取得することは、あらゆ
るイメージング・モードに対し困難であると思われる。しかし、特定のイメージング・モ
ード（例えば、ＢＦモード）に関しては、シミュレートされたイメージと光学イメージの
最良一致を得ることができる。したがって、この方法は、検査に最良のイメージング・モ
ードを使用してウェハをスキャンすることで好適な所定のアライメント部位を選択するこ
とを含む。この方法は、さらに、検査システムを使用してウェハ上の選択された所定のア
ライメント部位に再び訪れ、シミュレートされたイメージ又はＧＤＳＩＩクリップに最も
よく一致するイメージとなるモードを使用して光学パッチ・イメージを取り込むことを含
む。
定するために、所定のアライメント部位（ウェハ上の）の光学的パッチ・イメージを上述
のような設計データ又はＧＤＳＩＩクリップから導き出されたシミュレートされたイメー
ジにアラインさせることができる。シミュレートされたイメージと光学イメージをアライ
ンさせるのに好適な品質を有するシミュレートされたイメージを取得することは、あらゆ
るイメージング・モードに対し困難であると思われる。しかし、特定のイメージング・モ
ード（例えば、ＢＦモード）に関しては、シミュレートされたイメージと光学イメージの
最良一致を得ることができる。したがって、この方法は、検査に最良のイメージング・モ
ードを使用してウェハをスキャンすることで好適な所定のアライメント部位を選択するこ
とを含む。この方法は、さらに、検査システムを使用してウェハ上の選択された所定のア
ライメント部位に再び訪れ、シミュレートされたイメージ又はＧＤＳＩＩクリップに最も
よく一致するイメージとなるモードを使用して光学パッチ・イメージを取り込むことを含
む。
シミュレートされたイメージ又はＧＤＳＩＩクリップと一致する最良のモードを使用し
て得られたイメージを、設計データにおいて対応するアライメント部位のシミュレートさ
れたイメージ又はＧＤＳＩＩクリップにアラインさせる。シミュレートされたイメージ又
はＧＤＳＩＩクリップに一致する最良のモードを使用して取り込まれたイメージをアライ
ンさせることにより決定された設計データ空間における選択されたアライメント部位の（
ｘ，ｙ）位置を使用することで、これらのｘ位置とｙ位置を、検査に最良のモードを使用
して取り込まれたパッチ・イメージに関連付けることができる。異なるモード（検査モー
ドとシミュレートされたイメージ又はＧＤＳＩＩクリップに一致する最良のモード）で同
じ部位について集められたイメージの間にある種の固定されたオフセットがある場合、好
適な較正ターゲットを使用して検査の開始時（又はその前）にこのオフセットを測定し、
及び／又は補正する。
て得られたイメージを、設計データにおいて対応するアライメント部位のシミュレートさ
れたイメージ又はＧＤＳＩＩクリップにアラインさせる。シミュレートされたイメージ又
はＧＤＳＩＩクリップに一致する最良のモードを使用して取り込まれたイメージをアライ
ンさせることにより決定された設計データ空間における選択されたアライメント部位の（
ｘ，ｙ）位置を使用することで、これらのｘ位置とｙ位置を、検査に最良のモードを使用
して取り込まれたパッチ・イメージに関連付けることができる。異なるモード（検査モー
ドとシミュレートされたイメージ又はＧＤＳＩＩクリップに一致する最良のモード）で同
じ部位について集められたイメージの間にある種の固定されたオフセットがある場合、好
適な較正ターゲットを使用して検査の開始時（又はその前）にこのオフセットを測定し、
及び／又は補正する。
このような一実施形態では、この方法は、所定のアライメント部位の光学又は電子ビー
ム・イメージに対しＣＡＤでシミュレートされたイメージ又はＧＤＳＩＩクリップのオフ
ラインアラインを行って、マッピングを決定する（つまり、設計データ空間における光学
又は電子ビーム・イメージの個別ピクセルの位置を決定する）ことを含む。例えば、所定
のアライメント部位を選択し、シミュレートされたイメージと一致する最良のイメージを
提供することができるイメージング・モードを使用してウェハ上のそれらの部位のイメー
ジを取り込んだ後、所定のアライメント部位に対応する設計データを取り込み（ポリゴン
表現などの形式で）、次いで、適切な変換関数を使用して適切なピクセル・サイズでシミ
ュレートされたイメージとしてレンダリングする。次いで、適切な方法及び／又は当業界
で知られているアルゴリズムを使用して光学（又は電子ビーム）イメージとシミュレート
されたイメージを互いにアラインさせる。光学（又は電子ビーム）イメージとシミュレー
トされたイメージを互いにアラインさせることは、十分に正確なアラインを行うために前
の層ジオメトリが光学イメージから排除されるか、又は他の何らかの形でわかるように光
学イメージ内のノイズ源となりうる前の層ジオメトリなどの設計データ（例えば、設計デ
ータベースにおける）に関する他の情報を使用して実行される。
ム・イメージに対しＣＡＤでシミュレートされたイメージ又はＧＤＳＩＩクリップのオフ
ラインアラインを行って、マッピングを決定する（つまり、設計データ空間における光学
又は電子ビーム・イメージの個別ピクセルの位置を決定する）ことを含む。例えば、所定
のアライメント部位を選択し、シミュレートされたイメージと一致する最良のイメージを
提供することができるイメージング・モードを使用してウェハ上のそれらの部位のイメー
ジを取り込んだ後、所定のアライメント部位に対応する設計データを取り込み（ポリゴン
表現などの形式で）、次いで、適切な変換関数を使用して適切なピクセル・サイズでシミ
ュレートされたイメージとしてレンダリングする。次いで、適切な方法及び／又は当業界
で知られているアルゴリズムを使用して光学（又は電子ビーム）イメージとシミュレート
されたイメージを互いにアラインさせる。光学（又は電子ビーム）イメージとシミュレー
トされたイメージを互いにアラインさせることは、十分に正確なアラインを行うために前
の層ジオメトリが光学イメージから排除されるか、又は他の何らかの形でわかるように光
学イメージ内のノイズ源となりうる前の層ジオメトリなどの設計データ（例えば、設計デ
ータベースにおける）に関する他の情報を使用して実行される。
検査用のレシピーをセットアップするプロセスの結果は、所定のアライメント部位、設
計データ空間における所定のアライメント部位のそれぞれの位置（例えば、ｘ及びｙ座標
）、その後のウェハ検査時に実質的に正確なアラインを実行するために検査システムによ
り使用される追加の情報を表す１つ又は複数の光学又は電子ビーム・パッチ・イメージを
含む。
計データ空間における所定のアライメント部位のそれぞれの位置（例えば、ｘ及びｙ座標
）、その後のウェハ検査時に実質的に正確なアラインを実行するために検査システムによ
り使用される追加の情報を表す１つ又は複数の光学又は電子ビーム・パッチ・イメージを
含む。
図１のステップ１２に示されているように、この方法は、ウェハ上のアライメント部位
に対する検査システムにより取り込まれたデータを所定のアライメント部位に対するデー
タにアラインさせることを含む。所定のアライメント部位に対するデータは、上述のデー
タのどれかを含む。例えば、所定のアライメント部位に対するデータは、ＧＤＳＩＩファ
イル又は他の標準的な機械可読ファイル・フォーマットなどのデータ構造体に格納されて
いる設計データを含む。他の実施形態では、所定のアライメント部位に対するデータは、
所定のアライメント部位がウェハ上にどのように印刷されるかを示す１つ又は複数のシミ
ュレートされたイメージを含む。１つ又は複数のシミュレートされたイメージは、設計デ
ータ空間においてウェハ上のアライメント部位の位置を、設計データ空間における所定の
アライメント部位の位置に基づいて本明細書のさらなる説明に従って決定できるように本
明細書でさらに説明されているとおりに設計データ空間にマッピングされる。
に対する検査システムにより取り込まれたデータを所定のアライメント部位に対するデー
タにアラインさせることを含む。所定のアライメント部位に対するデータは、上述のデー
タのどれかを含む。例えば、所定のアライメント部位に対するデータは、ＧＤＳＩＩファ
イル又は他の標準的な機械可読ファイル・フォーマットなどのデータ構造体に格納されて
いる設計データを含む。他の実施形態では、所定のアライメント部位に対するデータは、
所定のアライメント部位がウェハ上にどのように印刷されるかを示す１つ又は複数のシミ
ュレートされたイメージを含む。１つ又は複数のシミュレートされたイメージは、設計デ
ータ空間においてウェハ上のアライメント部位の位置を、設計データ空間における所定の
アライメント部位の位置に基づいて本明細書のさらなる説明に従って決定できるように本
明細書でさらに説明されているとおりに設計データ空間にマッピングされる。
追加の実施形態では、所定のアライメント部位に対するデータは、所定のアライメント
部位の１つ又は複数の属性を含み、ウェハ上のアライメント部位に対するデータは、アラ
イメント部位の１つ又は複数の属性を含み、アラインさせるステップは、所定のアライメ
ント部位の１つ又は複数の属性をアライメント部位の１つ又は複数の属性にアラインさせ
ることを含む。所定のアライメント部位及びこの実施形態で使用されるウェハ上のアライ
メント部位の１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている（複数の）属性を含む。
例えば、一実施形態では、所定のアライメント部位の１つ又は複数の属性は、所定のアラ
イメント部位の重心を含み、ウェハ上のアライメント部位の１つ又は複数の属性は、アラ
イメント部位の重心を含む。所定のアライメント部位とウェハ上のアライメント部位の重
心は、これらの部位における１つ又は複数のアライメント・フィーチャに対する重心であ
る。このように、この方法は、所定のアライメント部位とウェハ上のアライメント部位の
重心を一致させて、ウェハ上のアライメント部位を所定のアライメント部位にアラインさ
せることを含む。その際、所定のアライメント部位に対するデータは、ウェハ上のアライ
メント部位に対するデータの対応する１つの特性（又は複数の特性）に合わせてアライン
させられる重心などの所定のアライメント部位のある種の１つの特性（又は複数の特性）
を含む。所定のアライメント部位とウェハ上のアライメント部位の重心などの１つ又は複
数の属性は、本明細書で説明されているように、又は当業界で知られている好適な方法に
より決定される。
部位の１つ又は複数の属性を含み、ウェハ上のアライメント部位に対するデータは、アラ
イメント部位の１つ又は複数の属性を含み、アラインさせるステップは、所定のアライメ
ント部位の１つ又は複数の属性をアライメント部位の１つ又は複数の属性にアラインさせ
ることを含む。所定のアライメント部位及びこの実施形態で使用されるウェハ上のアライ
メント部位の１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている（複数の）属性を含む。
例えば、一実施形態では、所定のアライメント部位の１つ又は複数の属性は、所定のアラ
イメント部位の重心を含み、ウェハ上のアライメント部位の１つ又は複数の属性は、アラ
イメント部位の重心を含む。所定のアライメント部位とウェハ上のアライメント部位の重
心は、これらの部位における１つ又は複数のアライメント・フィーチャに対する重心であ
る。このように、この方法は、所定のアライメント部位とウェハ上のアライメント部位の
重心を一致させて、ウェハ上のアライメント部位を所定のアライメント部位にアラインさ
せることを含む。その際、所定のアライメント部位に対するデータは、ウェハ上のアライ
メント部位に対するデータの対応する１つの特性（又は複数の特性）に合わせてアライン
させられる重心などの所定のアライメント部位のある種の１つの特性（又は複数の特性）
を含む。所定のアライメント部位とウェハ上のアライメント部位の重心などの１つ又は複
数の属性は、本明細書で説明されているように、又は当業界で知られている好適な方法に
より決定される。
追加の実施形態では、所定のアライメント部位に対するデータは、検査システムにより
取り込まれ、ＧＤＳＩＩファイルなどのデータ構造体に格納されている設計データにアラ
インされたデータを含む。所定のアライメント部位について検査システムにより取り込ま
れたデータは、本明細書で説明されているように設計データにアラインされる。いくつか
の実施形態では、所定のアライメント部位に対するデータは、設計データ空間における設
計座標にアラインされた標準参照ダイ・イメージの少なくとも一部を含む。標準参照ダイ
・イメージは、本明細書で説明されている標準参照ダイ・イメージのどれかを含むことが
でき、標準参照ダイ・イメージは、本明細書で説明されているように設計座標に合わせて
アラインされる。例えば、標準参照ダイ・イメージを設計空間にマッピングし、次いで、
これを使用してアラインすることができる。
取り込まれ、ＧＤＳＩＩファイルなどのデータ構造体に格納されている設計データにアラ
インされたデータを含む。所定のアライメント部位について検査システムにより取り込ま
れたデータは、本明細書で説明されているように設計データにアラインされる。いくつか
の実施形態では、所定のアライメント部位に対するデータは、設計データ空間における設
計座標にアラインされた標準参照ダイ・イメージの少なくとも一部を含む。標準参照ダイ
・イメージは、本明細書で説明されている標準参照ダイ・イメージのどれかを含むことが
でき、標準参照ダイ・イメージは、本明細書で説明されているように設計座標に合わせて
アラインされる。例えば、標準参照ダイ・イメージを設計空間にマッピングし、次いで、
これを使用してアラインすることができる。
アライメント部位に対するデータを所定のアライメント部位に対するデータにアライン
させることは、当業界で知られている（複数の）好適なアライン方法及び／又は（複数の
）アラインアルゴリズムを使用して実行される。
させることは、当業界で知られている（複数の）好適なアライン方法及び／又は（複数の
）アラインアルゴリズムを使用して実行される。
一実施形態では、ステップ１２は、ウェハ検査中に実行される。それに加えて、このス
テップは、検査プロセス・レシピーを使用してウェハが検査される毎に実行される。例え
ば、検査プロセスは、１ロットのウェハの検査の開始時、及びそのロットのそれぞれのウ
ェハの検査の開始時に、実行される初期化フェーズを含む。初期化フェーズにおいて、所
定のアライメント部位と、設計データ空間における所定のアライメント部位の（ｘ、ｙ、
又は２次元）マッピングをレシピー・セットアップ結果からアクセスし、格納されている
アライメント・パッチ・イメージと検査されているウェハに対する検査システムにより取
り込まれたライブ・パッチ・イメージとのアラインを実行するために使用されるイメージ
・コンピュータ処理ノード内にダウンロードすることができる。イメージ・コンピュータ
と処理ノードは、当業界で知られている好適な構成を有することができる。
テップは、検査プロセス・レシピーを使用してウェハが検査される毎に実行される。例え
ば、検査プロセスは、１ロットのウェハの検査の開始時、及びそのロットのそれぞれのウ
ェハの検査の開始時に、実行される初期化フェーズを含む。初期化フェーズにおいて、所
定のアライメント部位と、設計データ空間における所定のアライメント部位の（ｘ、ｙ、
又は２次元）マッピングをレシピー・セットアップ結果からアクセスし、格納されている
アライメント・パッチ・イメージと検査されているウェハに対する検査システムにより取
り込まれたライブ・パッチ・イメージとのアラインを実行するために使用されるイメージ
・コンピュータ処理ノード内にダウンロードすることができる。イメージ・コンピュータ
と処理ノードは、当業界で知られている好適な構成を有することができる。
検査プロセスにおいて、この方法は、検査システムを使用してウェハをスキャンし、検
査データのスワスを取り込むことを含む。それぞれのスワスは、検査システムがウェハ上
の行又は列においてダイを横切って（ｘ方向に）スキャンするときに何らかの高さＨ（ｙ
方向）のピクセルのストリームとして取り込まれる。イメージ・コンピュータにおけるそ
れぞれの処理ノードは、スワスのある種の部分を処理する。例えば、スワスを複数の部分
、つまり「ページ」に分割し、スワスの部分のそれぞれを異なる処理ノードに向ける。処
理ノードは、処理のノードにより受け取られたスワスの部分の中のピクセルを使用して欠
陥検出を実行するように構成される。この方法及びイメージ・コンピュータは、ウェハ上
のアライメント部位の配置（例えば、それぞれダイの中の配置）、及びイメージ・コンピ
ュータの記憶媒体から取り込まれた（例えば、初期化フェーズの際にダウンロードされた
）所定のアライメント部位のパッチ・イメージに関する情報を利用して、所定のアライメ
ント部位をウェハ上のアライメント部位のライブ・ストリーム・データにアラインさせる
ことができる。
査データのスワスを取り込むことを含む。それぞれのスワスは、検査システムがウェハ上
の行又は列においてダイを横切って（ｘ方向に）スキャンするときに何らかの高さＨ（ｙ
方向）のピクセルのストリームとして取り込まれる。イメージ・コンピュータにおけるそ
れぞれの処理ノードは、スワスのある種の部分を処理する。例えば、スワスを複数の部分
、つまり「ページ」に分割し、スワスの部分のそれぞれを異なる処理ノードに向ける。処
理ノードは、処理のノードにより受け取られたスワスの部分の中のピクセルを使用して欠
陥検出を実行するように構成される。この方法及びイメージ・コンピュータは、ウェハ上
のアライメント部位の配置（例えば、それぞれダイの中の配置）、及びイメージ・コンピ
ュータの記憶媒体から取り込まれた（例えば、初期化フェーズの際にダウンロードされた
）所定のアライメント部位のパッチ・イメージに関する情報を利用して、所定のアライメ
ント部位をウェハ上のアライメント部位のライブ・ストリーム・データにアラインさせる
ことができる。
いくつかの実施形態では、コンテキスト・マップ（例えば、データベースなどのデータ
構造体に格納されている）をアクセスし、処理ノードにダウンロードする。このコンテキ
スト・データは、当業界で知られている好適なフォーマットで格納される。このコンテキ
スト・データを、イメージ・フォーマットではなくコンパクトなポリゴン表現で格納し、
及び／又は使用することができる。しかし、コンテキスト・マップは、欠陥検出のために
使用されるようにイメージにレンダリングされる場合がある。このレンダリングは、初期
化時に１回、又は検査の際にコンテキスト・マップが使用される毎に実行される。前者の
アプローチの利点は、初期化時にコンテキスト・マップをレンダリングすることで、検査
プロセスにおいて実行されるデータ処理サイクルが減らされるという点である。しかし、
このアプローチの不利な点は、コンテキスト・マップ全体のレンダリングされたイメージ
を格納するので、比較的大量のメモリが必要になる場合があるという点である。
構造体に格納されている）をアクセスし、処理ノードにダウンロードする。このコンテキ
スト・データは、当業界で知られている好適なフォーマットで格納される。このコンテキ
スト・データを、イメージ・フォーマットではなくコンパクトなポリゴン表現で格納し、
及び／又は使用することができる。しかし、コンテキスト・マップは、欠陥検出のために
使用されるようにイメージにレンダリングされる場合がある。このレンダリングは、初期
化時に１回、又は検査の際にコンテキスト・マップが使用される毎に実行される。前者の
アプローチの利点は、初期化時にコンテキスト・マップをレンダリングすることで、検査
プロセスにおいて実行されるデータ処理サイクルが減らされるという点である。しかし、
このアプローチの不利な点は、コンテキスト・マップ全体のレンダリングされたイメージ
を格納するので、比較的大量のメモリが必要になる場合があるという点である。
図１のステップ１４に示されているように、この方法は、設計データ空間における所定
のアライメント部位の位置に基づいて設計データ空間におけるウェハ上のアライメント部
位の位置を決定することを含む。例えば、設計データ座標（つまり、設計データ空間内の
）に関する所定のアライメント部位の（ｘ，ｙ）位置が決定されており、このアライメン
ト部位に対するデータに対し、所定のアライメント部位に対するデータがアラインされて
いるため、ウェハ上のアライメント部位のライブ・ピクセル座標の絶対配置を設計データ
空間において決定することができる。他の実施形態では、設計データ空間におけるウェハ
上のアライメント部位の位置を決定することは、生データ・ストリーム（例えば、ライブ
・イメージ）を所定のアライメント部位に対するデータ（例えば、参照イメージ）にアラ
インさせることを含む。設計データ空間におけるウェハ上のアライメント部位の位置を決
定することは、ウェハを検査する前に、又はウェハの検査データを取り込んだ後に、実行
される。
のアライメント部位の位置に基づいて設計データ空間におけるウェハ上のアライメント部
位の位置を決定することを含む。例えば、設計データ座標（つまり、設計データ空間内の
）に関する所定のアライメント部位の（ｘ，ｙ）位置が決定されており、このアライメン
ト部位に対するデータに対し、所定のアライメント部位に対するデータがアラインされて
いるため、ウェハ上のアライメント部位のライブ・ピクセル座標の絶対配置を設計データ
空間において決定することができる。他の実施形態では、設計データ空間におけるウェハ
上のアライメント部位の位置を決定することは、生データ・ストリーム（例えば、ライブ
・イメージ）を所定のアライメント部位に対するデータ（例えば、参照イメージ）にアラ
インさせることを含む。設計データ空間におけるウェハ上のアライメント部位の位置を決
定することは、ウェハを検査する前に、又はウェハの検査データを取り込んだ後に、実行
される。
図１のステップ１６に示されているように、この方法は、設計データ空間におけるウェ
ハ上のアライメント部位の位置に基づいて設計データ空間における検査システムによりそ
のウェハについて取り込まれた検査データの位置を決定することを含む。設計データ空間
における位置が決定される検査データは、検査時に検査システムによりウェハについて取
り込まれたデータ（例えば、イメージ・データ）を含む。それに加えて、検査データの位
置を、ウェハの検査時に検査システムにより取り込まれたデータの一部又は全部について
決定することができる。例えば、ウェハ上の検査対象領域について取り込まれた検査デー
タのみについて、検査データの位置を決定することができる。
ハ上のアライメント部位の位置に基づいて設計データ空間における検査システムによりそ
のウェハについて取り込まれた検査データの位置を決定することを含む。設計データ空間
における位置が決定される検査データは、検査時に検査システムによりウェハについて取
り込まれたデータ（例えば、イメージ・データ）を含む。それに加えて、検査データの位
置を、ウェハの検査時に検査システムにより取り込まれたデータの一部又は全部について
決定することができる。例えば、ウェハ上の検査対象領域について取り込まれた検査デー
タのみについて、検査データの位置を決定することができる。
一実施形態では、この方法は、ウェハ上のアライメント部位に対応する生データ・スト
リームの位置を上述のように所定のアライメント部位の参照イメージにアラインさせた後
に、検査データ・ストリームと設計データとの間の座標オフセットをサブピクセル精度の
範囲内まで測定することを含む。それに加えて、ライブ検査データと設計データとの間の
座標誤差は、ウェハ上のアライメント部位がダイ上のすべての点について所定のアライメ
ント部位に実質的に正確にアラインされるように所定のアライメント部位に対する参照イ
メージに関して生検査データ・イメージをシフトすることにより補正される。本明細書で
説明されている方法及びシステムの１つの著しい利点は、設計データ空間における検査デ
ータの位置をサブピクセル精度で決定できるという点である。このように、ウェハ上の対
象領域と対象外領域を、１００ｎｍ以下の精度の比較的高い精度で本明細書においてさら
に説明されるように決定することができる。
リームの位置を上述のように所定のアライメント部位の参照イメージにアラインさせた後
に、検査データ・ストリームと設計データとの間の座標オフセットをサブピクセル精度の
範囲内まで測定することを含む。それに加えて、ライブ検査データと設計データとの間の
座標誤差は、ウェハ上のアライメント部位がダイ上のすべての点について所定のアライメ
ント部位に実質的に正確にアラインされるように所定のアライメント部位に対する参照イ
メージに関して生検査データ・イメージをシフトすることにより補正される。本明細書で
説明されている方法及びシステムの１つの著しい利点は、設計データ空間における検査デ
ータの位置をサブピクセル精度で決定できるという点である。このように、ウェハ上の対
象領域と対象外領域を、１００ｎｍ以下の精度の比較的高い精度で本明細書においてさら
に説明されるように決定することができる。
異なる実施形態では、所定のアライメント部位に対するデータを使用することで、ライ
ブ・イメージ・ピクセル空間を設計データ空間にマッピングするために使用される２次元
マッピング変換を決定することができる。例えば、上述のように、この方法は、所定の探
索範囲についてダウンロードされた所定のアライメント部位パッチ・イメージ（検査プロ
セスのセットアップ時に取り込まれる）をライブ・イメージ・データと相関させることと
、ダウンロードされたイメージとライブ・イメージとの間のオフセットを決定することと
を含む。設計データ空間における所定のアライメント部位の（ｘ，ｙ）位置はセットアッ
プ時に決定されているため、この方法は、さらに、ライブ・イメージ・ピクセル位置と設
計データ座標との間の対応関係を決定することを含むこともできる。次いで、この方法は
、ライブ・イメージ・ピクセル位置と設計データ座標との間の対応関係を使用してライブ
・ピクセル座標を設計データ空間にマッピングする２次元関数を決定することを含む。
ブ・イメージ・ピクセル空間を設計データ空間にマッピングするために使用される２次元
マッピング変換を決定することができる。例えば、上述のように、この方法は、所定の探
索範囲についてダウンロードされた所定のアライメント部位パッチ・イメージ（検査プロ
セスのセットアップ時に取り込まれる）をライブ・イメージ・データと相関させることと
、ダウンロードされたイメージとライブ・イメージとの間のオフセットを決定することと
を含む。設計データ空間における所定のアライメント部位の（ｘ，ｙ）位置はセットアッ
プ時に決定されているため、この方法は、さらに、ライブ・イメージ・ピクセル位置と設
計データ座標との間の対応関係を決定することを含むこともできる。次いで、この方法は
、ライブ・イメージ・ピクセル位置と設計データ座標との間の対応関係を使用してライブ
・ピクセル座標を設計データ空間にマッピングする２次元関数を決定することを含む。
そのような一例では、設計データ空間における絶対座標に対しアライメント部位のグリ
ッドの好適な多項式フィットを使用することで、検査データにおけるピクセル（例えば、
ライブ・ピクセル・ストリーム）を設計データ空間における対応する位置にマッピングす
るために使用可能なマッピング関数を決定する。同様にして、後述のように検査データに
おけるピクセルをコンテキスト空間内の対応する位置にマッピングする。複数の他の補正
を用いて、実質的に正確なマッピングを行わせることができる。例えば、検査システムの
ランタイム・アライメント（ＲＴＡ）サブシステムによる取り込みが可能なｘ方向のピク
セル・サイズなどの検査システムにより与えられるデータに基づいて補正を実行する。こ
のマッピングは、ダイ−ダイ検査モードに使用される。上述のようなライブ・ピクセル・
ストリームのマッピングは、ウェハの検査時にリアルタイムで、又はウェハに対する検査
データの取り込みの後に実行される。この方法により、設計データ空間における検査デー
タの位置を決定することは、ウェハの検査時に実行される。それとは別に、設計データ空
間における検査データの位置を決定することは、ウェハの検査の後に実行される。
ッドの好適な多項式フィットを使用することで、検査データにおけるピクセル（例えば、
ライブ・ピクセル・ストリーム）を設計データ空間における対応する位置にマッピングす
るために使用可能なマッピング関数を決定する。同様にして、後述のように検査データに
おけるピクセルをコンテキスト空間内の対応する位置にマッピングする。複数の他の補正
を用いて、実質的に正確なマッピングを行わせることができる。例えば、検査システムの
ランタイム・アライメント（ＲＴＡ）サブシステムによる取り込みが可能なｘ方向のピク
セル・サイズなどの検査システムにより与えられるデータに基づいて補正を実行する。こ
のマッピングは、ダイ−ダイ検査モードに使用される。上述のようなライブ・ピクセル・
ストリームのマッピングは、ウェハの検査時にリアルタイムで、又はウェハに対する検査
データの取り込みの後に実行される。この方法により、設計データ空間における検査デー
タの位置を決定することは、ウェハの検査時に実行される。それとは別に、設計データ空
間における検査データの位置を決定することは、ウェハの検査の後に実行される。
設計データ空間における検査データの位置は、本明細書で説明されているような形で格
納され、使用される。
納され、使用される。
一実施形態では、この方法は、検査データと標準参照ダイ・ベースの検査用の標準参照
ダイとを使用してウェハ上の欠陥を検出することを含む。このように、本明細書で説明さ
れている方法の実施形態は、標準参照ダイ・ベースの検査を実行することを含む。このよ
うないくつかの実施形態では、この方法は、設計データ空間における標準参照ダイ・イメ
ージのマッピングを標準参照ダイ−ダイ検査モードに対するウェハについて検査システム
により取り込まれたライブ・イメージに適用することを含む。「標準参照ダイ」という用
語は、一般的に、検査されているが、ダイ−ダイ検査に必要な「試験」ダイに対する通常
の隣接性制約条件を満たさないウェハ上の参照ダイを指す。いくつかの市販の検査システ
ムは、標準参照ダイ−ダイ検査モードと同様のモードを使用するように構成されている。
標準参照ダイ−ダイ検査モードの一実装は、ダイとダイ行内の任意のダイとを比較するこ
とを含む。他の実装では、標準参照ダイ・イメージは、格納されているイメージである。
したがって、格納されている標準参照ダイ−ダイ検査モードは、標準参照ダイ−ダイ検査
モードによく似ているが、ただし、ウェハ上で参照ダイを使用するという制約条件が取り
除かれる。この検査モードの利点の１つは、格納されている標準参照ダイ・イメージを修
正し、標準参照ダイ・イメージを「実質的無欠陥」にすることができることにある。それ
に加えて、この検査モードでは、異なるウェハからの標準参照ダイ・イメージを使用し、
これによりｉＰＷＱアプリケーションの最も単純な実装を行うことことができるが、これ
については本明細書でさらに説明される。
ダイとを使用してウェハ上の欠陥を検出することを含む。このように、本明細書で説明さ
れている方法の実施形態は、標準参照ダイ・ベースの検査を実行することを含む。このよ
うないくつかの実施形態では、この方法は、設計データ空間における標準参照ダイ・イメ
ージのマッピングを標準参照ダイ−ダイ検査モードに対するウェハについて検査システム
により取り込まれたライブ・イメージに適用することを含む。「標準参照ダイ」という用
語は、一般的に、検査されているが、ダイ−ダイ検査に必要な「試験」ダイに対する通常
の隣接性制約条件を満たさないウェハ上の参照ダイを指す。いくつかの市販の検査システ
ムは、標準参照ダイ−ダイ検査モードと同様のモードを使用するように構成されている。
標準参照ダイ−ダイ検査モードの一実装は、ダイとダイ行内の任意のダイとを比較するこ
とを含む。他の実装では、標準参照ダイ・イメージは、格納されているイメージである。
したがって、格納されている標準参照ダイ−ダイ検査モードは、標準参照ダイ−ダイ検査
モードによく似ているが、ただし、ウェハ上で参照ダイを使用するという制約条件が取り
除かれる。この検査モードの利点の１つは、格納されている標準参照ダイ・イメージを修
正し、標準参照ダイ・イメージを「実質的無欠陥」にすることができることにある。それ
に加えて、この検査モードでは、異なるウェハからの標準参照ダイ・イメージを使用し、
これによりｉＰＷＱアプリケーションの最も単純な実装を行うことことができるが、これ
については本明細書でさらに説明される。
標準参照ダイ−ダイ検査モードに使用される、一実施形態では、検査されているダイに
ついて取り込まれたライブ・イメージは、他のウェハ上の知られている良好なダイ（標準
参照ダイ）から得られた格納されているダイ・イメージにアラインされ、比較される。こ
のようなアラインと比較は、本明細書で説明されているように実行される。この場合、標
準参照ダイ・ピクセルを設計データ座標空間にマッピングすることは、完全にオフライン
で実行される。例えば、標準参照ダイにおけるアライメント部位は、上述のように設計デ
ータ空間においてマッピングされ、マッピングされた標準参照ダイ・ピクセルは、検査時
にオフラインで格納され、検査システムに供給される。このように、標準参照ダイ−ダイ
検査モードについては、設計データ座標空間におけるライブ検査データの位置を決定する
ことは、ライブ・データを、それ自体設計空間にマッピングされている格納された標準参
照ダイ・イメージ又はデータにアラインさせることにより実行される。
ついて取り込まれたライブ・イメージは、他のウェハ上の知られている良好なダイ（標準
参照ダイ）から得られた格納されているダイ・イメージにアラインされ、比較される。こ
のようなアラインと比較は、本明細書で説明されているように実行される。この場合、標
準参照ダイ・ピクセルを設計データ座標空間にマッピングすることは、完全にオフライン
で実行される。例えば、標準参照ダイにおけるアライメント部位は、上述のように設計デ
ータ空間においてマッピングされ、マッピングされた標準参照ダイ・ピクセルは、検査時
にオフラインで格納され、検査システムに供給される。このように、標準参照ダイ−ダイ
検査モードについては、設計データ座標空間におけるライブ検査データの位置を決定する
ことは、ライブ・データを、それ自体設計空間にマッピングされている格納された標準参
照ダイ・イメージ又はデータにアラインさせることにより実行される。
他の実施形態では、標準参照ダイ−ダイ検査について、参照ウェハ上の知られている良
好なダイが、選択されたピクセル・サイズとイメージング・モードでスキャンされ、知ら
れている良好なダイ・イメージ全体が、適切な記憶媒体（例えば、ディスク）に格納され
る。ウェハの検査時に、適切な標準参照ダイ・イメージのスワスが、検査システム・イメ
ージ・コンピュータ内にダウンロードされ、ダイがスキャンされる毎に、ターゲット・ダ
イ（つまり、検査されているダイ）のフレームは、対応する標準参照ダイ・フレームとア
ラインさせられる。フレーム間のミスアライメントは、サブピクセル補間を使用して補正
される。次いで、標準参照ダイ・イメージは、ウェハのイメージと比較され、これにより
、ウェハ上の欠陥を検出することができる（例えば、欠陥ピクセルを検出する）。このよ
うに、検査データを設計データ空間座標にアラインさせるために、又は欠陥検出のために
、同じイメージを使用することができる。
好なダイが、選択されたピクセル・サイズとイメージング・モードでスキャンされ、知ら
れている良好なダイ・イメージ全体が、適切な記憶媒体（例えば、ディスク）に格納され
る。ウェハの検査時に、適切な標準参照ダイ・イメージのスワスが、検査システム・イメ
ージ・コンピュータ内にダウンロードされ、ダイがスキャンされる毎に、ターゲット・ダ
イ（つまり、検査されているダイ）のフレームは、対応する標準参照ダイ・フレームとア
ラインさせられる。フレーム間のミスアライメントは、サブピクセル補間を使用して補正
される。次いで、標準参照ダイ・イメージは、ウェハのイメージと比較され、これにより
、ウェハ上の欠陥を検出することができる（例えば、欠陥ピクセルを検出する）。このよ
うに、検査データを設計データ空間座標にアラインさせるために、又は欠陥検出のために
、同じイメージを使用することができる。
異なる実施形態では、この方法は、検査データ・ストリームにおけるウェハ上のアライ
メント部位に対するデータを所定のアライメント部位に対するレンダリングされたＧＤＳ
クリップにアラインさせて、リアルタイムで誤差を補正することを含む。例えば、この方
法は、設計データ空間におけるレンダリングされたＧＤＳＩＩクリップのマッピングをダ
イ−ダイ検査モードに対するウェハ上のアライメント部位に対するデータに適用すること
を含む。この方法は、所定の探索範囲についてダウンロードされたアライメント部位パッ
チ・イメージ（検査プロセスのセットアップ時に選択される）をライブ・イメージ・デー
タと相関させることと、２つのイメージの間のオフセットを決定することとを含む。他の
例では、検査データ・ストリームにおけるウェハ上のアライメント部位に対するデータを
所定のアライメント部位に対するデータにアラインさせることは、アライメント部位にお
ける１つ又は複数のフィーチャの重心又は他の属性をアラインさせることにより実行され
るが、これは、本明細書でさらに説明されているように実行される。
メント部位に対するデータを所定のアライメント部位に対するレンダリングされたＧＤＳ
クリップにアラインさせて、リアルタイムで誤差を補正することを含む。例えば、この方
法は、設計データ空間におけるレンダリングされたＧＤＳＩＩクリップのマッピングをダ
イ−ダイ検査モードに対するウェハ上のアライメント部位に対するデータに適用すること
を含む。この方法は、所定の探索範囲についてダウンロードされたアライメント部位パッ
チ・イメージ（検査プロセスのセットアップ時に選択される）をライブ・イメージ・デー
タと相関させることと、２つのイメージの間のオフセットを決定することとを含む。他の
例では、検査データ・ストリームにおけるウェハ上のアライメント部位に対するデータを
所定のアライメント部位に対するデータにアラインさせることは、アライメント部位にお
ける１つ又は複数のフィーチャの重心又は他の属性をアラインさせることにより実行され
るが、これは、本明細書でさらに説明されているように実行される。
一実施形態では、ダイ−ダイ検査モードにおける欠陥検出のために、それぞれのスキャ
ンされたダイ・フレームに対するデータをスワス内の後続のダイ・フレームに対するデー
タにアラインさせる。この場合、所定のアライメント部位とウェハ上のアライメント部位
とのマッピングは、オンラインでは実行されないが、それは、検査データ・ストリームに
おけるそれぞれのダイに対するデータの位置が、検査システムの機械的誤差や他の誤差発
生源に左右されるからである。したがって、この場合、この方法は、検査データの取り込
み時にそれぞれのダイのアライメント部位を（例えば、イメージ・コンピュータを使用し
て）識別することを含む。
ンされたダイ・フレームに対するデータをスワス内の後続のダイ・フレームに対するデー
タにアラインさせる。この場合、所定のアライメント部位とウェハ上のアライメント部位
とのマッピングは、オンラインでは実行されないが、それは、検査データ・ストリームに
おけるそれぞれのダイに対するデータの位置が、検査システムの機械的誤差や他の誤差発
生源に左右されるからである。したがって、この場合、この方法は、検査データの取り込
み時にそれぞれのダイのアライメント部位を（例えば、イメージ・コンピュータを使用し
て）識別することを含む。
他の実施形態では、欠陥検出は、ウェハ−ウェハ検査モードで実行される。このような
一実施形態では、１つのウェハ上のアライメント部位に対するデータは、所定のアライメ
ント部位に対するデータにアラインされ、このウェハ上のアライメント部位に対するデー
タは、他のウェハ上のアライメント部位に対するデータにアラインされる。それとは別に
、両方のウェハ上のアライメント部位に対するデータは、本明細書で説明されているデー
タのどれかを含む所定のアライメント部位に対するデータにアラインされる。このように
、ウェハ上のアライメント部位に対するデータが所定のアライメント部位に対するデータ
にアラインされた後、これらのウェハの検査データ同士が、実際に、アラインされ、欠陥
検出のためオーバーレイ又は比較される。いくつかの実施形態では、ウェハ−ウェハ検査
モードは、検査されているウェハの外に存在する参照ダイを使用することを含む（つまり
、オフ・ウェハ参照）。この方法の実装は、直接的とは言い難いが、それは、適切な感度
結果を得るために検査システムがダイ−ダイ・レベルのオーバーレイ公差（例えば、０．
１ピクセル）を達成できるように現在使用されているランタイム・フィードバックという
概念を分離することを含むからである。
一実施形態では、１つのウェハ上のアライメント部位に対するデータは、所定のアライメ
ント部位に対するデータにアラインされ、このウェハ上のアライメント部位に対するデー
タは、他のウェハ上のアライメント部位に対するデータにアラインされる。それとは別に
、両方のウェハ上のアライメント部位に対するデータは、本明細書で説明されているデー
タのどれかを含む所定のアライメント部位に対するデータにアラインされる。このように
、ウェハ上のアライメント部位に対するデータが所定のアライメント部位に対するデータ
にアラインされた後、これらのウェハの検査データ同士が、実際に、アラインされ、欠陥
検出のためオーバーレイ又は比較される。いくつかの実施形態では、ウェハ−ウェハ検査
モードは、検査されているウェハの外に存在する参照ダイを使用することを含む（つまり
、オフ・ウェハ参照）。この方法の実装は、直接的とは言い難いが、それは、適切な感度
結果を得るために検査システムがダイ−ダイ・レベルのオーバーレイ公差（例えば、０．
１ピクセル）を達成できるように現在使用されているランタイム・フィードバックという
概念を分離することを含むからである。
このような一実施形態では、この方法は、検査されているウェハとオフ・ウェハ参照イ
メージとのＲＴＡを含む。オフ・ウェハ・イメージとのＲＴＡは、ダイ−ダイ比較及びセ
ル−セル比較などのウェハ「自己参照」アプローチからパターニングされたウェハ上の欠
陥を検出するためのウェハ−ウェハ検査に至るスキャン検査技術の拡張を可能にするため
に使用されるイメージ・アライメント・アプローチである。例えば、ＲＴＡは、検査シス
テムの１つ又は複数の検出器により生成される信号を２値化するのに先立って、取り込ま
れたライブ・イメージとすでに取り込まれているイメージとの電気機械的アラインを行っ
てサブピクセル精度の位置決めを行うことを含む。本明細書で説明されている実施形態に
おいてＲＴＡがどのように実行されるかを示す例は、本明細書に全体が説明されているか
のように参照により組み込まれる、Ｈｗａｎｇらの米国特許第７，０６１，６２５号にお
いて例示されている。
メージとのＲＴＡを含む。オフ・ウェハ・イメージとのＲＴＡは、ダイ−ダイ比較及びセ
ル−セル比較などのウェハ「自己参照」アプローチからパターニングされたウェハ上の欠
陥を検出するためのウェハ−ウェハ検査に至るスキャン検査技術の拡張を可能にするため
に使用されるイメージ・アライメント・アプローチである。例えば、ＲＴＡは、検査シス
テムの１つ又は複数の検出器により生成される信号を２値化するのに先立って、取り込ま
れたライブ・イメージとすでに取り込まれているイメージとの電気機械的アラインを行っ
てサブピクセル精度の位置決めを行うことを含む。本明細書で説明されている実施形態に
おいてＲＴＡがどのように実行されるかを示す例は、本明細書に全体が説明されているか
のように参照により組み込まれる、Ｈｗａｎｇらの米国特許第７，０６１，６２５号にお
いて例示されている。
ウェハのイメージとオフ・ウェハ・イメージとの比較を含む現在利用可能な検査アプロ
ーチの１つは、日本のナノジオメトリ研究所（ＮＧＲ）により使用されているダイ−デー
タベース検査モードである。このダイ−データベース検査アプローチでは、「ステップ・
アンド・リピート方式」のイメージ収集及び縫合と、その後に続く、エッジ・ベースのイ
メージ処理、プロセス・シミュレーション、検出アルゴリズムの複数のステップからなる
複雑な一連の処理を含む。しかし、異なるウェハのイメージを直接比較するのに、この方
法を使用することはできない。特に、ダイ−データベース検査モードでは、ウェハ・イメ
ージと設計レイアウト・データベースから導き出されたシミュレートされた参照とを比較
する。このアプローチのシミュレーションステップは、試験用のウェハを生産するために
使用される特定の製造プロセスに合わせて慎重に較正されなければならない。較正は、費
用も時間もかかるプロセスである。較正は、複数のステップを有する統合プロセス・フロ
ーについては特に複雑な作業である。それに加えて、「ステップ・アンド・リピート方式
」のイメージ収集検査プロセスは、ステージの慣性、ステージの振動、静止イメージ収集
、イメージの縫合などについて実用上の限界があるため、スキャン・ベースの検査プロセ
スと比べて、典型的に低速である。
ーチの１つは、日本のナノジオメトリ研究所（ＮＧＲ）により使用されているダイ−デー
タベース検査モードである。このダイ−データベース検査アプローチでは、「ステップ・
アンド・リピート方式」のイメージ収集及び縫合と、その後に続く、エッジ・ベースのイ
メージ処理、プロセス・シミュレーション、検出アルゴリズムの複数のステップからなる
複雑な一連の処理を含む。しかし、異なるウェハのイメージを直接比較するのに、この方
法を使用することはできない。特に、ダイ−データベース検査モードでは、ウェハ・イメ
ージと設計レイアウト・データベースから導き出されたシミュレートされた参照とを比較
する。このアプローチのシミュレーションステップは、試験用のウェハを生産するために
使用される特定の製造プロセスに合わせて慎重に較正されなければならない。較正は、費
用も時間もかかるプロセスである。較正は、複数のステップを有する統合プロセス・フロ
ーについては特に複雑な作業である。それに加えて、「ステップ・アンド・リピート方式
」のイメージ収集検査プロセスは、ステージの慣性、ステージの振動、静止イメージ収集
、イメージの縫合などについて実用上の限界があるため、スキャン・ベースの検査プロセ
スと比べて、典型的に低速である。
代替のダイ−データベース検査モードは、上述の「オフ・ウェハ」参照ダイを使用する
検査モードの論理的拡張である。この場合、「データベース」は、上述のように設計デー
タとプロセス・シミュレーションから生成されたレンダリングされたイメージである。し
たがって、データベースに基づく検査は、取り込まれたイメージから（場合によっては、
本明細書で説明されているように実行される、統計に基づく増強により）生成された「標
準参照ダイ」及び設計データとプロセス・モデリングから厳密に生成された「標準参照ダ
イ」を使用してウェハ−ウェハ検査が実行可能であるため、「オフ・ウェハ」参照検査モ
ードの論理的拡張であるとみなされる。設計データとプロセス・モデリングから厳密に生
成された標準参照ダイを使用するのは、実装するのに最も複雑なウェハ検査モードである
。この検査モードを実装する多くの試みがなされてきたが、試みられた実装の現在の性能
は、このアプリケーションの計算量の多さ（モデリング及び検出）、イメージ収集速度、
イメージ画質の問題のせいで十分とはいえない。しかし、本明細書で説明されている方法
は、試験対象のウェハとオフ・ウェハ参照とに対する検査データをアラインするために共
通の絶対参照（例えば、設計データ）を使用できるため、実装するうえで実用性が高い。
検査モードの論理的拡張である。この場合、「データベース」は、上述のように設計デー
タとプロセス・シミュレーションから生成されたレンダリングされたイメージである。し
たがって、データベースに基づく検査は、取り込まれたイメージから（場合によっては、
本明細書で説明されているように実行される、統計に基づく増強により）生成された「標
準参照ダイ」及び設計データとプロセス・モデリングから厳密に生成された「標準参照ダ
イ」を使用してウェハ−ウェハ検査が実行可能であるため、「オフ・ウェハ」参照検査モ
ードの論理的拡張であるとみなされる。設計データとプロセス・モデリングから厳密に生
成された標準参照ダイを使用するのは、実装するのに最も複雑なウェハ検査モードである
。この検査モードを実装する多くの試みがなされてきたが、試みられた実装の現在の性能
は、このアプリケーションの計算量の多さ（モデリング及び検出）、イメージ収集速度、
イメージ画質の問題のせいで十分とはいえない。しかし、本明細書で説明されている方法
は、試験対象のウェハとオフ・ウェハ参照とに対する検査データをアラインするために共
通の絶対参照（例えば、設計データ）を使用できるため、実装するうえで実用性が高い。
したがって、本明細書で説明されている方法は、ウェハ同士の比較を可能にするために
使用されるが、これは潜在的に極端に有用なアプリケーションといえる。ウェハ−ウェハ
比較を使用する欠陥検査の動機の１つは、特定の回路レイアウトの相互作用とウェハ製造
プロセスの積み重ね公差から結果として生じうる「系統的欠陥機構」を発見することであ
る。この発見プロセスは、同じデバイス設計が印刷されるが、異なる形で処理されたウェ
ハを比較することを含む。最も決定論的なアプローチは、単一変量又は多変量実験におい
てプロセス・パラメータを変形することである（例えば、系統的ＤＯＥアプローチを使用
して）。一実施形態では、上述のように、又は他の好適な方法で実行される、ウェハ・レ
ベルのプロセス・パラメータ変調を用いて、ウェハと追加のウェハ（例えば、２つ又はそ
れ以上のウェハ）が処理される。これらのプロセス・パラメータを変形して、結果として
得られるウェハの測定可能な物理的及び／又は電気的属性を許容限界に近づけることがで
きる。それに加えて、この方法は、ウェハと追加のウェハ上のダイに対する検査データを
共通の標準参照ダイと比較することによりウェハと追加のウェハ上の欠陥を検出すること
を含む。このように、ウェハ上の欠陥を検出することは、本明細書でさらに説明されてい
るように実行される。このような一実施形態では、この方法は、「欠陥」の検出により測
定されたとおりウェハ間の構造的な違いが生じるかどうかを判定することを含む。このよ
うなアプローチは、統合ＰＷＱ（ｉＰＷＱ）と呼ばれる。このように、本明細書で説明さ
れている方法を使用することで、ｉＰＷＱの実装を可能になる（例えば、ｉＰＷＱに対す
る標準参照ダイ・アプローチを使用して）。そのとき、ＰＷＱ法は、ウェハ・レベルのプ
ロセス・パラメータの変形を含み、かつｉＰＷＱ法を実装することを目的とする異なるウ
ェハ上のダイと共通の標準参照ダイとの比較を含むように拡張される。
使用されるが、これは潜在的に極端に有用なアプリケーションといえる。ウェハ−ウェハ
比較を使用する欠陥検査の動機の１つは、特定の回路レイアウトの相互作用とウェハ製造
プロセスの積み重ね公差から結果として生じうる「系統的欠陥機構」を発見することであ
る。この発見プロセスは、同じデバイス設計が印刷されるが、異なる形で処理されたウェ
ハを比較することを含む。最も決定論的なアプローチは、単一変量又は多変量実験におい
てプロセス・パラメータを変形することである（例えば、系統的ＤＯＥアプローチを使用
して）。一実施形態では、上述のように、又は他の好適な方法で実行される、ウェハ・レ
ベルのプロセス・パラメータ変調を用いて、ウェハと追加のウェハ（例えば、２つ又はそ
れ以上のウェハ）が処理される。これらのプロセス・パラメータを変形して、結果として
得られるウェハの測定可能な物理的及び／又は電気的属性を許容限界に近づけることがで
きる。それに加えて、この方法は、ウェハと追加のウェハ上のダイに対する検査データを
共通の標準参照ダイと比較することによりウェハと追加のウェハ上の欠陥を検出すること
を含む。このように、ウェハ上の欠陥を検出することは、本明細書でさらに説明されてい
るように実行される。このような一実施形態では、この方法は、「欠陥」の検出により測
定されたとおりウェハ間の構造的な違いが生じるかどうかを判定することを含む。このよ
うなアプローチは、統合ＰＷＱ（ｉＰＷＱ）と呼ばれる。このように、本明細書で説明さ
れている方法を使用することで、ｉＰＷＱの実装を可能になる（例えば、ｉＰＷＱに対す
る標準参照ダイ・アプローチを使用して）。そのとき、ＰＷＱ法は、ウェハ・レベルのプ
ロセス・パラメータの変形を含み、かつｉＰＷＱ法を実装することを目的とする異なるウ
ェハ上のダイと共通の標準参照ダイとの比較を含むように拡張される。
対照的に、リソグラフィに起因する「系統的欠陥機構」の発見は、本明細書で全体が述
べられているかのように参照により組み込まれている、Ｐｅｔｅｒｓｏｎらの米国特許第
６，９０２，８５５号において説明されている方法、及びＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから市販
されているＰＷＱ製品を使用して実行される。ＰＷＱは、設計−リソグラフィ相互作用を
決定するために焦点と露光を変数として使用し、リソグラフィ・ツールがレチクル・ショ
ット・レベルでリソグラフィ露光プロセス・パラメータを変形する独自の機能を利用する
。このアプリケーションは、ＯＰＣ検証に使用されることが多い。しかし、ＰＷＱは、変
調された焦点及び／又は露光パラメータにより印刷されたウェハ上のダイの直接的比較に
限られる。エッチング、堆積、熱処理、化学機械研磨（ＣＭＰ）などのプロセスステップ
に関連付けられた他のプロセス変数の影響は、これらの変数がウェハ・レベルでしか変形
されないため、ＰＷＱにより直接的に評価されない。しかし、これらのプロセス変数に関
連付けられている、又はこれらのプロセス変数により引き起こされる系統的欠陥機構は、
本明細書で説明されている方法を使用することで発見される。特に、本明細書で説明され
ている方法は、ウェハ−ウェハ間比較によりＰＷＱ型アプリケーションにおいて非リソグ
ラフィ・プロセス変調を調べるために使用される。
べられているかのように参照により組み込まれている、Ｐｅｔｅｒｓｏｎらの米国特許第
６，９０２，８５５号において説明されている方法、及びＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから市販
されているＰＷＱ製品を使用して実行される。ＰＷＱは、設計−リソグラフィ相互作用を
決定するために焦点と露光を変数として使用し、リソグラフィ・ツールがレチクル・ショ
ット・レベルでリソグラフィ露光プロセス・パラメータを変形する独自の機能を利用する
。このアプリケーションは、ＯＰＣ検証に使用されることが多い。しかし、ＰＷＱは、変
調された焦点及び／又は露光パラメータにより印刷されたウェハ上のダイの直接的比較に
限られる。エッチング、堆積、熱処理、化学機械研磨（ＣＭＰ）などのプロセスステップ
に関連付けられた他のプロセス変数の影響は、これらの変数がウェハ・レベルでしか変形
されないため、ＰＷＱにより直接的に評価されない。しかし、これらのプロセス変数に関
連付けられている、又はこれらのプロセス変数により引き起こされる系統的欠陥機構は、
本明細書で説明されている方法を使用することで発見される。特に、本明細書で説明され
ている方法は、ウェハ−ウェハ間比較によりＰＷＱ型アプリケーションにおいて非リソグ
ラフィ・プロセス変調を調べるために使用される。
スキャン・ベースの欠陥検出システムでは、「サブピクセル」イメージ・アライメント
によりダイ−ダイ・イメージ減算を実行し、差分イメージ・レジストレーション・ノイズ
を低減し、これにより、欠陥に対する感度を高めることが可能になる。欠陥は、１つ又は
複数のしきい値を超える差分イメージ内のピクセルを検出することにより識別される。ス
キャン・ベースのイメージ収集プロセスは、ＲＴＡと呼ばれることが多いフィードバック
機構を含む。この機構は、取り込まれたイメージを現在のイメージよりも少し前に同じウ
ェハから取り込まれた（複数の）イメージに正確にアラインさせる。検査システムの構成
に応じて、フィードバック機構は、光学機械的アプローチ、電気機械的アプローチ、電子
／アルゴリズム的アプローチの組合せを含む。
によりダイ−ダイ・イメージ減算を実行し、差分イメージ・レジストレーション・ノイズ
を低減し、これにより、欠陥に対する感度を高めることが可能になる。欠陥は、１つ又は
複数のしきい値を超える差分イメージ内のピクセルを検出することにより識別される。ス
キャン・ベースのイメージ収集プロセスは、ＲＴＡと呼ばれることが多いフィードバック
機構を含む。この機構は、取り込まれたイメージを現在のイメージよりも少し前に同じウ
ェハから取り込まれた（複数の）イメージに正確にアラインさせる。検査システムの構成
に応じて、フィードバック機構は、光学機械的アプローチ、電気機械的アプローチ、電子
／アルゴリズム的アプローチの組合せを含む。
一実施形態では、本明細書で説明されている方法は、格納されているイメージを試験対
象のウェハについて取り込まれたイメージではなく参照として使用するＲＴＡを含む。格
納されているイメージは、「標準参照ウェハ」又は参照ウェハのイメージあってよい。試
験対象のウェハ上のそれぞれのダイを標準参照ウェハ上の対応するダイと比較することが
できる。本明細書では実施形態は２つのウェハ又はウェハのイメージの比較結果を含むも
のとして説明されているが、それらの実施形態は、２つ又はそれ以上のウェハの検査によ
り取り込まれたデータを比較することを含むことは理解されるであろう。
象のウェハについて取り込まれたイメージではなく参照として使用するＲＴＡを含む。格
納されているイメージは、「標準参照ウェハ」又は参照ウェハのイメージあってよい。試
験対象のウェハ上のそれぞれのダイを標準参照ウェハ上の対応するダイと比較することが
できる。本明細書では実施形態は２つのウェハ又はウェハのイメージの比較結果を含むも
のとして説明されているが、それらの実施形態は、２つ又はそれ以上のウェハの検査によ
り取り込まれたデータを比較することを含むことは理解されるであろう。
図４は、ウェハ−ウェハ間比較を実行するためのコンピュータ実施方法のさまざまな実
施形態を例示している。図４に示されているステップは、方法の実施に本質的ではないこ
とに留意されたい。１つ又は複数のステップを図４に例示されている方法から省いたり、
又は追加したりすることができ、又はこの方法は、そのまま、この実施形態の範囲内で実
施される。
施形態を例示している。図４に示されているステップは、方法の実施に本質的ではないこ
とに留意されたい。１つ又は複数のステップを図４に例示されている方法から省いたり、
又は追加したりすることができ、又はこの方法は、そのまま、この実施形態の範囲内で実
施される。
ステップ２２０に示されているように、この方法は、ウェハ−ウェハ間比較を含む。一
実施形態では、ウェハ−ウェハ間比較は、ステップ２２２に示されているように、参照ウ
ェハ・イメージと試験ウェハ・イメージとを比較することを含む。例えば、本明細書で説
明されている方法において使用される参照ウェハ・イメージは、参照ウェハ全体の格納さ
れているイメージとすることができる。参照ウェハ・イメージと試験ウェハ・イメージと
の比較は、本明細書で説明されている通りに実行される。それとは別に、ステップ２２４
に示されているように、ウェハ−ウェハ間比較は、標準参照ダイ・イメージをウェハ（例
えば、参照又は試験ウェハ）上のすべてのダイのイメージと比較することを含む。
実施形態では、ウェハ−ウェハ間比較は、ステップ２２２に示されているように、参照ウ
ェハ・イメージと試験ウェハ・イメージとを比較することを含む。例えば、本明細書で説
明されている方法において使用される参照ウェハ・イメージは、参照ウェハ全体の格納さ
れているイメージとすることができる。参照ウェハ・イメージと試験ウェハ・イメージと
の比較は、本明細書で説明されている通りに実行される。それとは別に、ステップ２２４
に示されているように、ウェハ−ウェハ間比較は、標準参照ダイ・イメージをウェハ（例
えば、参照又は試験ウェハ）上のすべてのダイのイメージと比較することを含む。
一実施形態では、この方法は、検査データ、標準参照ダイ、標準参照ダイ・ベースの検
査に対する摂動行列における標準参照ダイに関連するウェハ・ノイズの表現を使用してウ
ェハ上の欠陥を検出することを含む。このように、この方法は、摂動行列の形で標準参照
ダイに関連するウェハ・ノイズの比較的コンパクトな表現を使用することを含む。例えば
、参照ウェハ上の参照ダイのイメージは、参照ウェハ上でダイ毎にダイ・ピクセルがどの
ように変化するかを示す摂動行列又は他の好適なデータ構造体に加えて格納される。参照
ウェハ・イメージ全体の代わりに摂動行列に加えて参照ダイのイメージを格納することに
より、参照ウェハのよりコンパクトな表現を格納することができる。このように、摂動行
列を参照ウェハの表現に含めて、参照ウェハ・イメージ・サイズを実用的で手頃な範囲に
おいて実装されるレベルまで縮小することができる。この方法は、ノイズ・シグネチャの
摂動行列圧縮を使用することを含む標準参照ダイ・ベースの検査を含む。
査に対する摂動行列における標準参照ダイに関連するウェハ・ノイズの表現を使用してウ
ェハ上の欠陥を検出することを含む。このように、この方法は、摂動行列の形で標準参照
ダイに関連するウェハ・ノイズの比較的コンパクトな表現を使用することを含む。例えば
、参照ウェハ上の参照ダイのイメージは、参照ウェハ上でダイ毎にダイ・ピクセルがどの
ように変化するかを示す摂動行列又は他の好適なデータ構造体に加えて格納される。参照
ウェハ・イメージ全体の代わりに摂動行列に加えて参照ダイのイメージを格納することに
より、参照ウェハのよりコンパクトな表現を格納することができる。このように、摂動行
列を参照ウェハの表現に含めて、参照ウェハ・イメージ・サイズを実用的で手頃な範囲に
おいて実装されるレベルまで縮小することができる。この方法は、ノイズ・シグネチャの
摂動行列圧縮を使用することを含む標準参照ダイ・ベースの検査を含む。
参照ウェハ・イメージと対応する摂動行列を生成するには、参照ウェハから得られる標
準参照ダイを使用して標準参照ダイ・ベースの検査が必要になる（つまり、ある種の自己
参照）。参照ウェハ上の単一の標準参照ダイ・イメージは、実行時にＲＴＡ参照として使
用され、これにより、ＲＴＡ性能が感度、さらには、参照ウェハ上のそれぞれのダイにつ
いて格納されている圧縮された差分データにより摂動される基準イメージに及ぼすと思わ
れる影響を低減することができる。格納される差分データのサイズは、圧縮アルゴリズム
を通じて、それだけでなく、ダイ・スワス当たりの全対象領域サイズに制限を課すことに
より低減される。実行時に、ロードされた対応する標準参照ダイ・スワス毎にスワスによ
り参照ウェハ全体について差分イメージ・データの摂動行列がロードされる。ウェハ全体
に対する摂動行列のデータ量は、約１Ｇｂから約３Ｇｂ程度でよく、標準参照ダイに対す
るデータ量は、１Ｇｂ程度としてよい。標準参照ダイの比較を含む本明細書で説明されて
いる他のすべての方法では、上述のように摂動行列を使用することができる。
準参照ダイを使用して標準参照ダイ・ベースの検査が必要になる（つまり、ある種の自己
参照）。参照ウェハ上の単一の標準参照ダイ・イメージは、実行時にＲＴＡ参照として使
用され、これにより、ＲＴＡ性能が感度、さらには、参照ウェハ上のそれぞれのダイにつ
いて格納されている圧縮された差分データにより摂動される基準イメージに及ぼすと思わ
れる影響を低減することができる。格納される差分データのサイズは、圧縮アルゴリズム
を通じて、それだけでなく、ダイ・スワス当たりの全対象領域サイズに制限を課すことに
より低減される。実行時に、ロードされた対応する標準参照ダイ・スワス毎にスワスによ
り参照ウェハ全体について差分イメージ・データの摂動行列がロードされる。ウェハ全体
に対する摂動行列のデータ量は、約１Ｇｂから約３Ｇｂ程度でよく、標準参照ダイに対す
るデータ量は、１Ｇｂ程度としてよい。標準参照ダイの比較を含む本明細書で説明されて
いる他のすべての方法では、上述のように摂動行列を使用することができる。
摂動行列は、１つの行内にｍ個のダイがある場合に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）であるが、ただし、Ｐｉ（ｘ，ｙ
）は、位置（ｘ，ｙ）のｉ番目のダイにおけるピクセル値であり、Ｄｘ（ｉ，ｉ＋１）と
Ｄｙ（ｉ，ｉ＋１）は、ダイ（ｉ＋１）に関するダイ（ｉ）のそれぞれｘ及びｙにおける
オフセットであり、Ｄｉｆｆｉ，ｉ＋１（ｘ，ｙ）は、ダイ（ｉ）のフレームにアライン
させるためにダイ（ｉ＋１）がｘ及びｙオフセットだけシフトされた後の位置ｘ，ｙにお
けるダイ（ｉ）に関するダイ（ｉ＋１）の差分グレー・レベルである。しかし、補間誤差
限界内で、Ｐ２（ｘ，ｙ）は、Ｐ１（ｘ，ｙ）、Ｄｘ（１，２）、Ｄｙ（１，２）、Ｄｉ
ｆｆ１，２（ｘ，ｙ）から再構成される。それに加えて、Ｐｉ（ｘ，ｙ）は、これらのス
テップをそれぞれのダイに次々に適用することにより他のダイについて再構成される。も
ちろん、このことで、補間誤差が大きくなる可能性があり、またダイからダイへ進むにつ
れイメージがぼける可能性もある。
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）であるが、ただし、Ｐｉ（ｘ，ｙ
）は、位置（ｘ，ｙ）のｉ番目のダイにおけるピクセル値であり、Ｄｘ（ｉ，ｉ＋１）と
Ｄｙ（ｉ，ｉ＋１）は、ダイ（ｉ＋１）に関するダイ（ｉ）のそれぞれｘ及びｙにおける
オフセットであり、Ｄｉｆｆｉ，ｉ＋１（ｘ，ｙ）は、ダイ（ｉ）のフレームにアライン
させるためにダイ（ｉ＋１）がｘ及びｙオフセットだけシフトされた後の位置ｘ，ｙにお
けるダイ（ｉ）に関するダイ（ｉ＋１）の差分グレー・レベルである。しかし、補間誤差
限界内で、Ｐ２（ｘ，ｙ）は、Ｐ１（ｘ，ｙ）、Ｄｘ（１，２）、Ｄｙ（１，２）、Ｄｉ
ｆｆ１，２（ｘ，ｙ）から再構成される。それに加えて、Ｐｉ（ｘ，ｙ）は、これらのス
テップをそれぞれのダイに次々に適用することにより他のダイについて再構成される。も
ちろん、このことで、補間誤差が大きくなる可能性があり、またダイからダイへ進むにつ
れイメージがぼける可能性もある。
しかし、標準参照ダイが、格納され、すべての補間が、このダイに関して実行される場
合、上述の推移的誤差累積は生じない。むしろ、誤差は、オフセットと差分イメージが与
えられた場合に、単純に、標準参照ダイからウェハ上のダイを再構成することに関連する
補間誤差である。したがって、ステップ２２６に示されているように、この方法は、標準
参照ダイに関してそれぞれのダイの差分イメージを保存することを含む。
合、上述の推移的誤差累積は生じない。むしろ、誤差は、オフセットと差分イメージが与
えられた場合に、単純に、標準参照ダイからウェハ上のダイを再構成することに関連する
補間誤差である。したがって、ステップ２２６に示されているように、この方法は、標準
参照ダイに関してそれぞれのダイの差分イメージを保存することを含む。
図５は、比較の参照としてそのような差分イメージを使用してウェハ−ウェハ間比較を
実行する方法の一実施形態を例示している。例えば、参照ウェハ２５０は、多数のダイ［
（０，０），（０，１）．．．（４，２）］を含むが、そのうちの１つ（例えば、ダイ（
２，２））は、標準参照ダイとして指定される。試験ウェハとの比較のため使用される参
照ウェハ２５２は、標準参照ダイ・イメージ２５４に関してダイのそれぞれについて差分
イメージ［Ｄｉｆｆ（０，０），Ｄｉｆｆ（０，１）．．．Ｄｉｆｆ（４，２）］を格納
することにより生成される。次いで、試験ウェハ２５６を参照ウェハ２５２と比較する。
例えば、図５に示されているように、欠陥検出は、標準参照ダイ・イメージ２５４と対応
する差分イメージ（Ｄｉｆｆ（１，３））を加算し、次いで、試験ダイ（１，３）を減算
して、試験ダイ（１，３）と参照ダイ（１，３）との差分２５８を生成することにより、
試験ダイ（１，３）について実行される。
実行する方法の一実施形態を例示している。例えば、参照ウェハ２５０は、多数のダイ［
（０，０），（０，１）．．．（４，２）］を含むが、そのうちの１つ（例えば、ダイ（
２，２））は、標準参照ダイとして指定される。試験ウェハとの比較のため使用される参
照ウェハ２５２は、標準参照ダイ・イメージ２５４に関してダイのそれぞれについて差分
イメージ［Ｄｉｆｆ（０，０），Ｄｉｆｆ（０，１）．．．Ｄｉｆｆ（４，２）］を格納
することにより生成される。次いで、試験ウェハ２５６を参照ウェハ２５２と比較する。
例えば、図５に示されているように、欠陥検出は、標準参照ダイ・イメージ２５４と対応
する差分イメージ（Ｄｉｆｆ（１，３））を加算し、次いで、試験ダイ（１，３）を減算
して、試験ダイ（１，３）と参照ダイ（１，３）との差分２５８を生成することにより、
試験ダイ（１，３）について実行される。
したがって、ダイ（試験対象の）と標準参照ダイとの差分イメージは、コンパクトに表
現される。高度のコンパクト化を行うために、不可逆圧縮アルゴリズムを使用することが
できる。このような圧縮方式で失われる可能性のある情報は、その方式自体に依存する。
例えば、図４のステップ２２８に示されているように、この方法は、差分イメージの非ク
リティカル領域に対し不可逆圧縮を実行し、差分イメージのクリティカル領域に対し可逆
圧縮を実行することを含む。このように、あまりクリティカルでないデバイス領域につい
ては、クリティカルな領域に比べて高い情報喪失を被ることを許すような「インテリジェ
ント」な圧縮方式を使用することができる。参照ウェハ・イメージについても、同様の圧
縮方式を使用することができる。例えば、ステップ２３０に示されているように、この方
法は、ウェハ・イメージの非クリティカル領域に対しては不可逆圧縮を実行し、ウェハ・
イメージのクリティカル領域に対しては可逆圧縮を実行することを含む。
現される。高度のコンパクト化を行うために、不可逆圧縮アルゴリズムを使用することが
できる。このような圧縮方式で失われる可能性のある情報は、その方式自体に依存する。
例えば、図４のステップ２２８に示されているように、この方法は、差分イメージの非ク
リティカル領域に対し不可逆圧縮を実行し、差分イメージのクリティカル領域に対し可逆
圧縮を実行することを含む。このように、あまりクリティカルでないデバイス領域につい
ては、クリティカルな領域に比べて高い情報喪失を被ることを許すような「インテリジェ
ント」な圧縮方式を使用することができる。参照ウェハ・イメージについても、同様の圧
縮方式を使用することができる。例えば、ステップ２３０に示されているように、この方
法は、ウェハ・イメージの非クリティカル領域に対しては不可逆圧縮を実行し、ウェハ・
イメージのクリティカル領域に対しては可逆圧縮を実行することを含む。
それとは別に、この方法は、ステップ２３２に示されているように、標準参照ダイに関
してピクセル毎の差分統計量を保存することを含む。例えば、ステップ２３４に示されて
いるように、この方法は、コンテキスト・タイプ毎にダイ毎の統計量を格納することを含
む。それぞれのダイは、１つ又は複数のコンテキスト・タイプに分けられ、これは本明細
書でさらに説明されているように実行される。このような一例では、この方法は、ダイの
異なるグループに関して標準参照ダイにおけるそれぞれの（ｘ，ｙ）位置の差分に関して
統計量を記録することを含む。ステップ２３６に示されているように、コンテキストは、
ダイ領域であってよい。それとは別に、ステップ２３８に示されているように、コンテキ
ストは、バックグラウンド・タイプであってよい。ピクセル毎の差分統計量を適当な方法
で決定することができる。
してピクセル毎の差分統計量を保存することを含む。例えば、ステップ２３４に示されて
いるように、この方法は、コンテキスト・タイプ毎にダイ毎の統計量を格納することを含
む。それぞれのダイは、１つ又は複数のコンテキスト・タイプに分けられ、これは本明細
書でさらに説明されているように実行される。このような一例では、この方法は、ダイの
異なるグループに関して標準参照ダイにおけるそれぞれの（ｘ，ｙ）位置の差分に関して
統計量を記録することを含む。ステップ２３６に示されているように、コンテキストは、
ダイ領域であってよい。それとは別に、ステップ２３８に示されているように、コンテキ
ストは、バックグラウンド・タイプであってよい。ピクセル毎の差分統計量を適当な方法
で決定することができる。
他の例では、ウェハは、Ｎ個の放射状セクタ及び／又はＭ個のアニュラ・リングに分割
される。例えば、図６に示されているように、ウェハ２６０は、アニュラ・リング１、２
、３に分割される。ウェハ２６０は、３つのアニュラ・リングに分割されているように示
されているが、ウェハは任意の適当な数のアニュラ・リングに分割できることは理解され
るであろう。それに加えて、又はそれとは別に、図７に示されているように、ウェハ２６
０は、ウェハ・セクタＡ、Ｅ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈに分割される。ウェハ２６０は、
８つのセクタに分割されているように示されているが、ウェハは任意の適当な数のセクタ
に分割されることは理解されるであろう。この方法は、図４のステップ２４０に示されて
いるように、ピクセル毎ウェハ・セクタ及び／又はアニュラ・リング毎の統計量を保存す
ることを含む。そのような一例では、（Ｎ＋Ｍ）個のパーティションのそれぞれについて
、（ｘ，ｙ）位置の標準参照ダイ・イメージに関する差分の平均と標準偏差を記録するこ
とができる。８ビットの平均及び８ビットの標準偏差を使用するには、ウェハ上のダイ毎
に差分の１バイトを格納することに対して、それぞれの（ｘ，ｙ）位置で２＊（Ｎ＋Ｍ）
バイトを格納する必要がある。このように、ウェハ上に１００個のダイがある場合、８個
のセクタと８個のアニュラ・リングを使用するには、（ｘ，ｙ）位置毎に１００バイトに
対し（ｘ，ｙ）位置毎に３２バイトを必要とする。他の例では、この方法は、ステップ２
４２に示されているように、コンテキスト・タイプ毎に上述のようにウェハ・セクタ及び
／又はアニュラ・リング毎に統計量を格納することを含む。コンテキスト・タイプは、ス
テップ２４４に示されているように、ダイ領域に基づいていてよい。それとは別に、コン
テキスト・タイプは、ステップ２４６に示されているように、バックグラウンド・タイプ
に基づいていてよい。コンテキスト・タイプ毎の統計量、及びコンテキスト・タイプは、
本明細書で説明されているように決定される。
される。例えば、図６に示されているように、ウェハ２６０は、アニュラ・リング１、２
、３に分割される。ウェハ２６０は、３つのアニュラ・リングに分割されているように示
されているが、ウェハは任意の適当な数のアニュラ・リングに分割できることは理解され
るであろう。それに加えて、又はそれとは別に、図７に示されているように、ウェハ２６
０は、ウェハ・セクタＡ、Ｅ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈに分割される。ウェハ２６０は、
８つのセクタに分割されているように示されているが、ウェハは任意の適当な数のセクタ
に分割されることは理解されるであろう。この方法は、図４のステップ２４０に示されて
いるように、ピクセル毎ウェハ・セクタ及び／又はアニュラ・リング毎の統計量を保存す
ることを含む。そのような一例では、（Ｎ＋Ｍ）個のパーティションのそれぞれについて
、（ｘ，ｙ）位置の標準参照ダイ・イメージに関する差分の平均と標準偏差を記録するこ
とができる。８ビットの平均及び８ビットの標準偏差を使用するには、ウェハ上のダイ毎
に差分の１バイトを格納することに対して、それぞれの（ｘ，ｙ）位置で２＊（Ｎ＋Ｍ）
バイトを格納する必要がある。このように、ウェハ上に１００個のダイがある場合、８個
のセクタと８個のアニュラ・リングを使用するには、（ｘ，ｙ）位置毎に１００バイトに
対し（ｘ，ｙ）位置毎に３２バイトを必要とする。他の例では、この方法は、ステップ２
４２に示されているように、コンテキスト・タイプ毎に上述のようにウェハ・セクタ及び
／又はアニュラ・リング毎に統計量を格納することを含む。コンテキスト・タイプは、ス
テップ２４４に示されているように、ダイ領域に基づいていてよい。それとは別に、コン
テキスト・タイプは、ステップ２４６に示されているように、バックグラウンド・タイプ
に基づいていてよい。コンテキスト・タイプ毎の統計量、及びコンテキスト・タイプは、
本明細書で説明されているように決定される。
図８は、アニュラ・リング・ベース毎に標準参照ダイ上のそれぞれの（ｘ，ｙ）位置に
ついて統計量が格納される場合にそのような方式をどのように実行できるかを示している
。特に、図８は、参照としてアニュラ・リングによる差分統計量を使用してウェハ−ウェ
ハ間比較を実行する方法の一実施形態を例示している。例えば、図８に示されているよう
に、参照ウェハ２６２は、多数のダイ［（０，０），（０，１）．．．（４，２）］を含
むが、そのうちの１つ（例えば、ダイ（２，２））は、標準参照ダイとして指定される。
試験ウェハとの比較に使用される参照ウェハ２６４は、ピクセル（ｘ，ｙ）における平均
差分とアニュラ・リング毎の標準参照ダイ・イメージ２６６に関するピクセル（ｘ，ｙ）
における差分の標準偏差を決定することにより生成される。試験ウェハ２６８（試験ウェ
ハ上にオーバーレイされたアニュラ・リングとともに図８に示されている）を参照ウェハ
２６４と比較することができる。例えば、試験ダイ（１，３）は、標準参照ダイ・イメー
ジ２６６から減算され、これにより、試験ダイ（１，３）と標準参照ダイ・イメージ２６
６との差分２７０を生成する。さらに図８に示されているように、試験ダイ（１，３）は
、アニュラ・リング１とアニュラ・リング２との間に配置される。したがって、ステップ
２７２において、差分イメージ２７０をアニュラ・リング・ベース毎に試験ダイのそれぞ
れの（ｘ，ｙ）位置において統計量２７４（例えば、平均差分±ｋ＊差分の標準偏差）と
比較する。言い換えると、アニュラ・リング１内に配置されている試験ダイの部分に対す
る差分２７０は、アニュラ・リング１の統計量と比較され、アニュラ・リング２内に配置
されている試験ダイの部分に対する差分２７０は、アニュラ・リング２の統計量と比較さ
れる。
ついて統計量が格納される場合にそのような方式をどのように実行できるかを示している
。特に、図８は、参照としてアニュラ・リングによる差分統計量を使用してウェハ−ウェ
ハ間比較を実行する方法の一実施形態を例示している。例えば、図８に示されているよう
に、参照ウェハ２６２は、多数のダイ［（０，０），（０，１）．．．（４，２）］を含
むが、そのうちの１つ（例えば、ダイ（２，２））は、標準参照ダイとして指定される。
試験ウェハとの比較に使用される参照ウェハ２６４は、ピクセル（ｘ，ｙ）における平均
差分とアニュラ・リング毎の標準参照ダイ・イメージ２６６に関するピクセル（ｘ，ｙ）
における差分の標準偏差を決定することにより生成される。試験ウェハ２６８（試験ウェ
ハ上にオーバーレイされたアニュラ・リングとともに図８に示されている）を参照ウェハ
２６４と比較することができる。例えば、試験ダイ（１，３）は、標準参照ダイ・イメー
ジ２６６から減算され、これにより、試験ダイ（１，３）と標準参照ダイ・イメージ２６
６との差分２７０を生成する。さらに図８に示されているように、試験ダイ（１，３）は
、アニュラ・リング１とアニュラ・リング２との間に配置される。したがって、ステップ
２７２において、差分イメージ２７０をアニュラ・リング・ベース毎に試験ダイのそれぞ
れの（ｘ，ｙ）位置において統計量２７４（例えば、平均差分±ｋ＊差分の標準偏差）と
比較する。言い換えると、アニュラ・リング１内に配置されている試験ダイの部分に対す
る差分２７０は、アニュラ・リング１の統計量と比較され、アニュラ・リング２内に配置
されている試験ダイの部分に対する差分２７０は、アニュラ・リング２の統計量と比較さ
れる。
標準参照ダイの格納のコンパクト化は、標準参照ダイ・データを統計量に基づいて格納
することにより行える（例えば、ダイを複数のフレームに分割し、フレームを異なるジオ
メトリ（ビン範囲に従って分けられたコンテキスト）に分け、フレーム／コンテキスト毎
に、ダイ−ダイ差分の平均／標準偏差を保存する）。例えば、図４のステップ２４８に示
されているように、この方法は、標準参照ダイに関してダイ毎の、フレーム毎の、コンテ
キスト毎の差分統計量を保存することを含む。例えば、図９に示されているように、ダイ
［（０，０），（０，１），．．．（Ｍ，Ｎ）］２７６の配列がウェハ２７８上に形成さ
れる。それに加えて、図１０に示されているように、ダイ２７６を複数のフレーム２８０
に分割する。ダイは、複数のフレーム２８０に分割され、それぞれのフレームのピクセル
は、コンテキストに基づいて分割される（図１０には示されていない）。それぞれのダイ
におけるそれぞれのフレームのそれぞれの異なるコンテキストに対する差分統計量は、本
明細書で説明されているように決定される。
することにより行える（例えば、ダイを複数のフレームに分割し、フレームを異なるジオ
メトリ（ビン範囲に従って分けられたコンテキスト）に分け、フレーム／コンテキスト毎
に、ダイ−ダイ差分の平均／標準偏差を保存する）。例えば、図４のステップ２４８に示
されているように、この方法は、標準参照ダイに関してダイ毎の、フレーム毎の、コンテ
キスト毎の差分統計量を保存することを含む。例えば、図９に示されているように、ダイ
［（０，０），（０，１），．．．（Ｍ，Ｎ）］２７６の配列がウェハ２７８上に形成さ
れる。それに加えて、図１０に示されているように、ダイ２７６を複数のフレーム２８０
に分割する。ダイは、複数のフレーム２８０に分割され、それぞれのフレームのピクセル
は、コンテキストに基づいて分割される（図１０には示されていない）。それぞれのダイ
におけるそれぞれのフレームのそれぞれの異なるコンテキストに対する差分統計量は、本
明細書で説明されているように決定される。
図１１は、コンテキストでソートされた差分フレーム統計量を使用してウェハ−ウェハ
間比較を実行する方法の一実施形態を例示している。図１１に示されているように、参照
ウェハ２８２は、多数のダイ［（０，０），（０，１）．．．（４，２）］を含むが、そ
のうちの１つ（例えば、ダイ（２，２））は、標準参照ダイとして指定される。試験ウェ
ハ２８６と比較するために使用される参照２８４は、複数のフレーム２８０に分割された
ダイ２７６と標準参照ダイ・イメージ２８８を含む。フレーム２８０は、上述のように構
成される。参照２８４は、それぞれのフレーム及びそれぞれのダイに対するそれぞれのフ
レーム内のそれぞれのコンテキストに対する差分の平均と標準偏差などの統計量２９０を
決定することにより生成される。試験ウェハ２８６上の欠陥を検出するために、試験ウェ
ハを参照２８４と比較する。例えば、試験ダイ（１，３）における欠陥を検出するために
、試験ダイ（１，３）を標準参照ダイ・イメージ２８８から減算して、試験ダイと標準参
照ダイ・イメージとの差分２９２を生成する。ステップ２９４では、差分２９２を、フレ
ーム毎に、またコンテキスト・ベース毎に参照ウェハ２８２のダイ（１，３）に対する統
計量２９０（例えば、それぞれのフレーム及びコンテキストに対する差分の平均と標準偏
差）と比較する。
間比較を実行する方法の一実施形態を例示している。図１１に示されているように、参照
ウェハ２８２は、多数のダイ［（０，０），（０，１）．．．（４，２）］を含むが、そ
のうちの１つ（例えば、ダイ（２，２））は、標準参照ダイとして指定される。試験ウェ
ハ２８６と比較するために使用される参照２８４は、複数のフレーム２８０に分割された
ダイ２７６と標準参照ダイ・イメージ２８８を含む。フレーム２８０は、上述のように構
成される。参照２８４は、それぞれのフレーム及びそれぞれのダイに対するそれぞれのフ
レーム内のそれぞれのコンテキストに対する差分の平均と標準偏差などの統計量２９０を
決定することにより生成される。試験ウェハ２８６上の欠陥を検出するために、試験ウェ
ハを参照２８４と比較する。例えば、試験ダイ（１，３）における欠陥を検出するために
、試験ダイ（１，３）を標準参照ダイ・イメージ２８８から減算して、試験ダイと標準参
照ダイ・イメージとの差分２９２を生成する。ステップ２９４では、差分２９２を、フレ
ーム毎に、またコンテキスト・ベース毎に参照ウェハ２８２のダイ（１，３）に対する統
計量２９０（例えば、それぞれのフレーム及びコンテキストに対する差分の平均と標準偏
差）と比較する。
「標準参照ダイ」に欠陥がないということが知られていない場合、「研磨」方式を使用
してアービトレーション（まったく欠陥がない参照ダイと１回比較することで欠陥検出を
実行できる）を１回だけ実行できる。それに加えて、「研磨」は、「固有の」又は予想さ
れるプロセス変動によりウェハ上で予想されるイメージ変動を標準参照ウェハが反映する
ように実行される。したがって、「欠陥のない」参照ウェハを生成するために、参照ウェ
ハ上のすべてのダイについて標準参照ダイ「研磨」を実行することができる。
してアービトレーション（まったく欠陥がない参照ダイと１回比較することで欠陥検出を
実行できる）を１回だけ実行できる。それに加えて、「研磨」は、「固有の」又は予想さ
れるプロセス変動によりウェハ上で予想されるイメージ変動を標準参照ウェハが反映する
ように実行される。したがって、「欠陥のない」参照ウェハを生成するために、参照ウェ
ハ上のすべてのダイについて標準参照ダイ「研磨」を実行することができる。
以下の表１は、最大ダイ・サイズが４０ｍｍ×４０ｍｍ、最小検査ピクセル・サイズが
９０ｎｍ、ウェハ上の最大サイズ・ダイの数が４４、最大サイズ・ダイの中のピクセルの
数が１．９７５Ｅ÷１１、フレーム・サイズが５１２×５１２ピクセル、最大サイズ・ダ
イ１つ当たりのフレーム数が７．５３５Ｅ＋０５、平均差分及び差分の標準偏差を格納す
るバイト数が２、最大サイズ・ダイのスワス１つ当たりのピクセル数が０．９１Ｇｐｉｘ
ｅｌ、最大サイズ・ダイ１つ当たりのスワス数が２１７、スワスの高さが２０４８ピクセ
ルであると仮定して、上述のさまざまなウェハ−ウェハ間比較に対する参照データの近似
的サイズを示している。標準参照ダイは、高さ２Ｋのセンサであることを仮定して、スワ
ス１つ当たり１９７Ｇｐｉｘｅｌ又は０．９１Ｇｐｉｘｅｌを含む。それに加えて、参照
ウェハ上のそれぞれのダイに対する差分イメージ又はその何らかの圧縮形式のイメージが
格納されなければならない。
９０ｎｍ、ウェハ上の最大サイズ・ダイの数が４４、最大サイズ・ダイの中のピクセルの
数が１．９７５Ｅ÷１１、フレーム・サイズが５１２×５１２ピクセル、最大サイズ・ダ
イ１つ当たりのフレーム数が７．５３５Ｅ＋０５、平均差分及び差分の標準偏差を格納す
るバイト数が２、最大サイズ・ダイのスワス１つ当たりのピクセル数が０．９１Ｇｐｉｘ
ｅｌ、最大サイズ・ダイ１つ当たりのスワス数が２１７、スワスの高さが２０４８ピクセ
ルであると仮定して、上述のさまざまなウェハ−ウェハ間比較に対する参照データの近似
的サイズを示している。標準参照ダイは、高さ２Ｋのセンサであることを仮定して、スワ
ス１つ当たり１９７Ｇｐｉｘｅｌ又は０．９１Ｇｐｉｘｅｌを含む。それに加えて、参照
ウェハ上のそれぞれのダイに対する差分イメージ又はその何らかの圧縮形式のイメージが
格納されなければならない。
表１は、差分イメージを格納するためのデータ・サイズが、ダイ毎のフレームとコンテ
キスト・ベースの統計量とを格納するためのデータ・サイズよりもかなり大きいことを明
確に示している。しかし、最大の差分を有する差分ピクセルの一部（例えば、０．１％）
とクリティカル領域内のピクセルを保存することで、差分イメージに必要なデータ・サイ
ズは８７２７．８Ｇｂｙｔｅから８．７Ｇｂｙｔｅに減る。
キスト・ベースの統計量とを格納するためのデータ・サイズよりもかなり大きいことを明
確に示している。しかし、最大の差分を有する差分ピクセルの一部（例えば、０．１％）
とクリティカル領域内のピクセルを保存することで、差分イメージに必要なデータ・サイ
ズは８７２７．８Ｇｂｙｔｅから８．７Ｇｂｙｔｅに減る。
蛇行スキャン経路を使用して試験ウェハ上のダイを何回かスキャンし、検査データの多
数のスワスを生成することができる。このような蛇行スキャンの一実施形態は、図１２に
示されている。図１２に示されているように、試験ウェハ２９６は、ダイの配列［（０，
０），（０，１）．．．（４，２）］を含む。試験ウェハ２９６は、蛇行スキャン２９８
と蛇行スキャン３００によりスキャンされる。２つの蛇行スキャンが図１２に示されてい
るが、試験ウェハは、任意の好適な回数を用いてスキャンされることは理解されるであろ
う。ダイ１つ当たり２１７個のスワスがあると仮定し、すべてのダイ行で同じ蛇行スキャ
ンを実行することで、スワス１、次いでスワス２というように、すべてのダイについて標
準参照ダイ・スワスと圧縮された差分とをロードすることができる。この場合、試験ウェ
ハ・スキャンの参照データを格納するのに必要なメモリのサイズは、スワス１つ当たり（
１９７＋８．７）／２１７＝０．９５Ｇｐｉｘｅｌである。
数のスワスを生成することができる。このような蛇行スキャンの一実施形態は、図１２に
示されている。図１２に示されているように、試験ウェハ２９６は、ダイの配列［（０，
０），（０，１）．．．（４，２）］を含む。試験ウェハ２９６は、蛇行スキャン２９８
と蛇行スキャン３００によりスキャンされる。２つの蛇行スキャンが図１２に示されてい
るが、試験ウェハは、任意の好適な回数を用いてスキャンされることは理解されるであろ
う。ダイ１つ当たり２１７個のスワスがあると仮定し、すべてのダイ行で同じ蛇行スキャ
ンを実行することで、スワス１、次いでスワス２というように、すべてのダイについて標
準参照ダイ・スワスと圧縮された差分とをロードすることができる。この場合、試験ウェ
ハ・スキャンの参照データを格納するのに必要なメモリのサイズは、スワス１つ当たり（
１９７＋８．７）／２１７＝０．９５Ｇｐｉｘｅｌである。
標準参照ダイ−ダイ検査の実装で考えなければならないのは、ディスク入力／出力（Ｉ
／Ｏ）速度、及び速度がスループットに影響を及ぼす場合である。「標準参照ダイ」のそ
れぞれのスワスを１回ロードすることにより、ディスクＩ／Ｏトラヒックを減らすことが
できる。ウェハをスキャンしてから次のスキャンまでの間のダイ・レベルのステップ動作
によるウェハ全体にわたる蛇行スキャンとともに、このようなロードを使用できる（隣接
ウェハ・スキャンの蛇行パターンに対して）。
／Ｏ）速度、及び速度がスループットに影響を及ぼす場合である。「標準参照ダイ」のそ
れぞれのスワスを１回ロードすることにより、ディスクＩ／Ｏトラヒックを減らすことが
できる。ウェハをスキャンしてから次のスキャンまでの間のダイ・レベルのステップ動作
によるウェハ全体にわたる蛇行スキャンとともに、このようなロードを使用できる（隣接
ウェハ・スキャンの蛇行パターンに対して）。
もちろん、本明細書で説明されている検査モードすべてについて、ディスク上に格納さ
れている他方のイメージに対しディスク上に格納されている一方のイメージを使用して、
又はリアルタイムでウェハから取り込んだばかりのメモリ内のイメージを使用して、検査
を実行することができる。上述のデータはすべて、本明細書でさらに説明されるように格
納又は保存され、本明細書で説明されている格納又は保存のステップはすべて、本明細書
で説明されている任意の方法で実行される。
れている他方のイメージに対しディスク上に格納されている一方のイメージを使用して、
又はリアルタイムでウェハから取り込んだばかりのメモリ内のイメージを使用して、検査
を実行することができる。上述のデータはすべて、本明細書でさらに説明されるように格
納又は保存され、本明細書で説明されている格納又は保存のステップはすべて、本明細書
で説明されている任意の方法で実行される。
上述のように、設計データ空間において検査データの位置を決定することは、ウェハの
検査の後に実行される。このような一実施形態では、設計データ空間における検査データ
の位置を決定することは、ウェハ上で検出された欠陥に対応する検査データの部分につい
て実行され、ウェハ上で検出された欠陥に対応していない検査データの部分については実
行されない。この方法で、ピクセル又はウェハ空間から設計データ空間へのマッピング変
換は、欠陥が見つかった配置にのみ適用される。言い換えると、この方法は、ウェハ上で
検出された欠陥から設計データ空間への後処理マッピングを含むということである。それ
に加えて、それぞれのダイにおけるアライメント部位は、検査時に識別されるが、このア
ライン（例えば、アライン誤差測定）は、欠陥検出が後処理フェーズで完了した後に実行
される。次いで、このマッピングを適用して、設計データ空間における欠陥の位置を見つ
ける。
検査の後に実行される。このような一実施形態では、設計データ空間における検査データ
の位置を決定することは、ウェハ上で検出された欠陥に対応する検査データの部分につい
て実行され、ウェハ上で検出された欠陥に対応していない検査データの部分については実
行されない。この方法で、ピクセル又はウェハ空間から設計データ空間へのマッピング変
換は、欠陥が見つかった配置にのみ適用される。言い換えると、この方法は、ウェハ上で
検出された欠陥から設計データ空間への後処理マッピングを含むということである。それ
に加えて、それぞれのダイにおけるアライメント部位は、検査時に識別されるが、このア
ライン（例えば、アライン誤差測定）は、欠陥検出が後処理フェーズで完了した後に実行
される。次いで、このマッピングを適用して、設計データ空間における欠陥の位置を見つ
ける。
設計データ空間における検査データの位置を決定することを、いつ実行するか、又はど
のように実行するかに関係なく、ウェハ上に１つ又は複数の欠陥が存在する場合に、検査
データは、ウェハ上の１つ又は複数の欠陥に対するデータを含む。したがって、設計デー
タ空間における１つ又は複数の欠陥の位置は、設計データ空間における検査データの位置
から決定される。それに加えて、設計データ空間における１つ又は複数の欠陥の位置は、
設計データ空間における検査データの位置と同じ、実質的に高い（例えば、サブピクセル
）精度で有利に決定される。
のように実行するかに関係なく、ウェハ上に１つ又は複数の欠陥が存在する場合に、検査
データは、ウェハ上の１つ又は複数の欠陥に対するデータを含む。したがって、設計デー
タ空間における１つ又は複数の欠陥の位置は、設計データ空間における検査データの位置
から決定される。それに加えて、設計データ空間における１つ又は複数の欠陥の位置は、
設計データ空間における検査データの位置と同じ、実質的に高い（例えば、サブピクセル
）精度で有利に決定される。
本明細書でさらに説明されているように、いくつかの実施形態では、ウェハをスキャン
することによりスワスにおける検査データを取り込むことができる。このような一実施形
態では、それぞれのスワスにおけるアライメント部位に対するデータを所定のアライメン
ト部位に対するデータにアラインさせることにより検査データのそれぞれのスワスを個別
に設計データ空間にアラインさせることができるが、これは、上述のように実行される。
することによりスワスにおける検査データを取り込むことができる。このような一実施形
態では、それぞれのスワスにおけるアライメント部位に対するデータを所定のアライメン
ト部位に対するデータにアラインさせることにより検査データのそれぞれのスワスを個別
に設計データ空間にアラインさせることができるが、これは、上述のように実行される。
異なる実施形態では、検査データの位置を決定することは、設計データ空間におけるア
ライメント部位の位置に基づいて設計データ空間内の検査データのスワスの位置を決定す
ることと、設計データ空間におけるスワスの位置に基づいて設計データ空間における検査
データの追加のスワスの位置を決定することとを含む。この方法で、上述のように検査デ
ータの１つのスワスを設計データ空間にアラインさせることができ（例えば、検査データ
のスワスにおけるウェハ上のアライメント部位に対するデータを所定のアライメント部位
に対するデータにアラインさせることにより）、検査データの追加のスワスを検査データ
のこのスワスにアラインさせることができる。
ライメント部位の位置に基づいて設計データ空間内の検査データのスワスの位置を決定す
ることと、設計データ空間におけるスワスの位置に基づいて設計データ空間における検査
データの追加のスワスの位置を決定することとを含む。この方法で、上述のように検査デ
ータの１つのスワスを設計データ空間にアラインさせることができ（例えば、検査データ
のスワスにおけるウェハ上のアライメント部位に対するデータを所定のアライメント部位
に対するデータにアラインさせることにより）、検査データの追加のスワスを検査データ
のこのスワスにアラインさせることができる。
例えば、図１３に示されているように、スワス（例えば、スワス＃Ｎ＋１）を、スワス
間イメージ・アライメントを使用して前のスワス（例えば、スワス＃Ｎ）にアラインさせ
ることができる。特に、図１３に示されているように、スワス＃Ｎ＋１と＃Ｎは、ウェハ
空間内の領域４１において部分的に互いに重なり合う。したがって、スワスは両方とも、
領域４１内に形成されたフィーチャに対する検査データを含むことになる。その際、これ
らのフィーチャに対する検査データは、一方のスワスを他方のスワスにアラインさせるた
めに使用される。そのような一例において、図１４は、２つの連続するスキャンに対する
検査データが重なるウェハ空間においてスワス間オーバーラップ領域４１内に形成された
フィーチャ４１ａと４１ｂを例示している。フィーチャ４１ａ、４１ｂは、スワス−スワ
ス間レジストレーションを実行するために使用される。フィーチャ４１ａ、４１ｂは、さ
らに、他のアライメント・フィーチャに関して本明細書で説明されているように構成され
る。
間イメージ・アライメントを使用して前のスワス（例えば、スワス＃Ｎ）にアラインさせ
ることができる。特に、図１３に示されているように、スワス＃Ｎ＋１と＃Ｎは、ウェハ
空間内の領域４１において部分的に互いに重なり合う。したがって、スワスは両方とも、
領域４１内に形成されたフィーチャに対する検査データを含むことになる。その際、これ
らのフィーチャに対する検査データは、一方のスワスを他方のスワスにアラインさせるた
めに使用される。そのような一例において、図１４は、２つの連続するスキャンに対する
検査データが重なるウェハ空間においてスワス間オーバーラップ領域４１内に形成された
フィーチャ４１ａと４１ｂを例示している。フィーチャ４１ａ、４１ｂは、スワス−スワ
ス間レジストレーションを実行するために使用される。フィーチャ４１ａ、４１ｂは、さ
らに、他のアライメント・フィーチャに関して本明細書で説明されているように構成され
る。
このように、ダイ行に対する第１のスワスが、そのダイ行内のアライメント部位（又は
複数の部位）に対するデータを設計データベース又は本明細書で説明されている他の所定
のアライメント部位データからレンダリングされたイメージにアラインさせることにより
設計データ空間にアラインさせられている場合、そのダイ行の後のスワスは、本明細書で
説明されている技術を使用してアラインされる。特に、設計データ空間に関するスワス＃
Ｎの位置とスワス内のアライメント・フィーチャの位置とを使用することで、設計データ
空間に関するスワス＃Ｎ＋１の位置を決定することができる。例えば、スワス＃Ｎ＋１の
位置を決定することは、スワス＃Ｎの取り込みスキャン実行時に取り込まれたアライメン
ト・フィーチャ・イメージを格納し、次いで、アライメント・フィーチャ・イメージをス
ワス＃Ｎ＋１の取り込み時に取り込まれた同じフィーチャのイメージにアラインさせるこ
とにより、実行される。２つのアライメント・フィーチャ・イメージの間のミスアライメ
ント・オフセットを決定することにより、設計データ空間に関するスワス＃Ｎ＋１の絶対
位置が決定される。
複数の部位）に対するデータを設計データベース又は本明細書で説明されている他の所定
のアライメント部位データからレンダリングされたイメージにアラインさせることにより
設計データ空間にアラインさせられている場合、そのダイ行の後のスワスは、本明細書で
説明されている技術を使用してアラインされる。特に、設計データ空間に関するスワス＃
Ｎの位置とスワス内のアライメント・フィーチャの位置とを使用することで、設計データ
空間に関するスワス＃Ｎ＋１の位置を決定することができる。例えば、スワス＃Ｎ＋１の
位置を決定することは、スワス＃Ｎの取り込みスキャン実行時に取り込まれたアライメン
ト・フィーチャ・イメージを格納し、次いで、アライメント・フィーチャ・イメージをス
ワス＃Ｎ＋１の取り込み時に取り込まれた同じフィーチャのイメージにアラインさせるこ
とにより、実行される。２つのアライメント・フィーチャ・イメージの間のミスアライメ
ント・オフセットを決定することにより、設計データ空間に関するスワス＃Ｎ＋１の絶対
位置が決定される。
検査レシピーのセットアップ時に、連続するスワス間の比較的大きなオーバーラップ（
例えば、５０％のオーバーラップ）でウェハをスキャンし、スワス間オーバーラップ領域
内の好適なアライメント部位を決定することができる。これらの部位位置を使用すること
で、対応する前のスワスに関するそれぞれのスワスの位置を決定することができる。所定
のアライメント部位をウェハ上のアライメント部位にアラインさせる上述の方法を用いて
設計データ空間に関する第１のスワスの位置を使用し、また第１のスワスと第２のスワス
の間のオーバーラップ領域内のアライメント部位を使用して第１の決定された部位に関し
て第２のスワスのシフトを使用することで、設計データ空間に関する第２のスワスの絶対
位置を決定することができる。それぞれの後続のスワスに対しこの手順を繰り返すことに
より、ダイ全体のピクセルを設計データ空間にマッピングすることができる。
例えば、５０％のオーバーラップ）でウェハをスキャンし、スワス間オーバーラップ領域
内の好適なアライメント部位を決定することができる。これらの部位位置を使用すること
で、対応する前のスワスに関するそれぞれのスワスの位置を決定することができる。所定
のアライメント部位をウェハ上のアライメント部位にアラインさせる上述の方法を用いて
設計データ空間に関する第１のスワスの位置を使用し、また第１のスワスと第２のスワス
の間のオーバーラップ領域内のアライメント部位を使用して第１の決定された部位に関し
て第２のスワスのシフトを使用することで、設計データ空間に関する第２のスワスの絶対
位置を決定することができる。それぞれの後続のスワスに対しこの手順を繰り返すことに
より、ダイ全体のピクセルを設計データ空間にマッピングすることができる。
こうして、好適なアライメント部位は（上述の方法を使用して）、それぞれの検査スワ
ス（つまり、スワス間のオーバーラップがダイを完全にスキャンできるように最小のオー
バーラップである検査時に使用されるスワス）内に少なくとも１つのそのような部位があ
るように選択される。設計データ空間におけるこれらのアライメント部位の位置は、それ
ぞれのアライメント部位のパッチ・イメージとともに検査レシピーに保存される。検査時
に、それぞれのスワスについて、対応するアライメント部位が、レシピーから取り出され
、その位置が、検査システムにより取り込まれたピクセル・ストリームにおいて決定され
る。アライメント部位がピクセル・ストリーム内に配置された後、相互相関又は他のイメ
ージ・マッチング技術を使用して、検査スワス内のピクセルの位置を設計データ座標空間
においてサブピクセル精度で決定する。この方法の一利点は、ダイ全体に対するピクセル
を設計データ座標空間にマッピングするために使用されるスワス「縫合」を実行し、それ
ぞれの検査スワス内に出現するこの空間内の好適なアライメント部位を見つけるためにセ
ットアップ・スワス（レシピー・セットアップにのみ使用される）を比較的大きなオーバ
ーラップで取り込む一方で、比較的小さなオーバーラップで検査スワスを取り込める（し
たがって、速度が向上する）ことである。スワスを縫合する技術は、例えば、領域センサ
を使用してフィールド毎に取り込むために、異なるスキャン・パターンに適用されること
に留意されたい。フィールドは、上述の方法と似た方法でともに縫合される。
ス（つまり、スワス間のオーバーラップがダイを完全にスキャンできるように最小のオー
バーラップである検査時に使用されるスワス）内に少なくとも１つのそのような部位があ
るように選択される。設計データ空間におけるこれらのアライメント部位の位置は、それ
ぞれのアライメント部位のパッチ・イメージとともに検査レシピーに保存される。検査時
に、それぞれのスワスについて、対応するアライメント部位が、レシピーから取り出され
、その位置が、検査システムにより取り込まれたピクセル・ストリームにおいて決定され
る。アライメント部位がピクセル・ストリーム内に配置された後、相互相関又は他のイメ
ージ・マッチング技術を使用して、検査スワス内のピクセルの位置を設計データ座標空間
においてサブピクセル精度で決定する。この方法の一利点は、ダイ全体に対するピクセル
を設計データ座標空間にマッピングするために使用されるスワス「縫合」を実行し、それ
ぞれの検査スワス内に出現するこの空間内の好適なアライメント部位を見つけるためにセ
ットアップ・スワス（レシピー・セットアップにのみ使用される）を比較的大きなオーバ
ーラップで取り込む一方で、比較的小さなオーバーラップで検査スワスを取り込める（し
たがって、速度が向上する）ことである。スワスを縫合する技術は、例えば、領域センサ
を使用してフィールド毎に取り込むために、異なるスキャン・パターンに適用されること
に留意されたい。フィールドは、上述の方法と似た方法でともに縫合される。
設計データ空間に関してそれぞれのスワスをアラインさせることに対し上述の実施形態
が勝る他の利点は、アライメント部位に対するデータが設計データからレンダリングされ
ることであるが、この方式だと、アライメント部位が少なくて済むことにある。それに加
えて、特にウェハに複数の層が形成されている場合に、ウェハ上に所与のフィーチャがど
のように印刷されるかを予測するために使用されるモデルが複雑になるため、設計データ
から忠実にアライメント部位に対するデータをレンダリングすることは、難題をもたらす
可能性がある。しかし、上記のように、所定のアライメント部位に対するデータを、検査
されている層に基づいて選択されるさまざまな異なる方法で取り込むことができ、これに
より、検査されている層に関係なく、所定のアライメント部位に対する好適なデータを供
給することができる。
が勝る他の利点は、アライメント部位に対するデータが設計データからレンダリングされ
ることであるが、この方式だと、アライメント部位が少なくて済むことにある。それに加
えて、特にウェハに複数の層が形成されている場合に、ウェハ上に所与のフィーチャがど
のように印刷されるかを予測するために使用されるモデルが複雑になるため、設計データ
から忠実にアライメント部位に対するデータをレンダリングすることは、難題をもたらす
可能性がある。しかし、上記のように、所定のアライメント部位に対するデータを、検査
されている層に基づいて選択されるさまざまな異なる方法で取り込むことができ、これに
より、検査されている層に関係なく、所定のアライメント部位に対する好適なデータを供
給することができる。
上述のように、検査データを設計データにアラインさせるために、カバレッジ・モード
で「短いスワス」を使用するスワス縫合を使用することができる。しかし、いくつかの実
施形態では、図１４ａに示されているように、アライメント部位３０２は、第１の検査ス
ワス３０４ａに対応するウェハ上の領域から相隔てられる（例えば、遠く離れている）ウ
ェハ上に配置される。このような状況は、好適なアライメント部位のみが第１の検査スワ
スについてスキャンされたウェハの領域から隔てられている場合に発生する。第１の検査
スワスの配置は、検査対象領域定義から決定される（例えば、自動的に定義されるか、又
はユーザーにより定義された検査対象領域）。このような状況では、本明細書で説明され
ている方法又はシステムは、図１４ａに示されているように、ウェハ上で一連の「ミニス
キャン」３０６をそれぞれダイ１つ分の幅だけ実行することができる。ミニスキャンによ
り取り込まれたスワスは、上述のスワス間アライメント方法を使用し第１の検査スワス３
０４ａとともにアライメント部位を含むスワスを「縫合」するために使用される。次いで
、後続の検査スワス３０４ｂ、３０４ｃは、さらに上で説明されているように第１の検査
スワス３０４ａにアラインされる。
で「短いスワス」を使用するスワス縫合を使用することができる。しかし、いくつかの実
施形態では、図１４ａに示されているように、アライメント部位３０２は、第１の検査ス
ワス３０４ａに対応するウェハ上の領域から相隔てられる（例えば、遠く離れている）ウ
ェハ上に配置される。このような状況は、好適なアライメント部位のみが第１の検査スワ
スについてスキャンされたウェハの領域から隔てられている場合に発生する。第１の検査
スワスの配置は、検査対象領域定義から決定される（例えば、自動的に定義されるか、又
はユーザーにより定義された検査対象領域）。このような状況では、本明細書で説明され
ている方法又はシステムは、図１４ａに示されているように、ウェハ上で一連の「ミニス
キャン」３０６をそれぞれダイ１つ分の幅だけ実行することができる。ミニスキャンによ
り取り込まれたスワスは、上述のスワス間アライメント方法を使用し第１の検査スワス３
０４ａとともにアライメント部位を含むスワスを「縫合」するために使用される。次いで
、後続の検査スワス３０４ｂ、３０４ｃは、さらに上で説明されているように第１の検査
スワス３０４ａにアラインされる。
本明細書で説明されている方法及びシステムは、多数の異なる方法でウェハに対する検
査スワスを取り込むことができる。例えば、図１４ｂに示されているように、システムは
、１００％検査モードでウェハに対する検査スワス３０８を取り込むことができる。特に
、システムは、ウェハを前後にスキャンして、ダイ領域の１００％を検査するために使用
されるオーバーラップするスワスを取り込む。他の例では、図１４ｃに示されているよう
に、システムは、標準カバレッジ・モードでウェハに対する検査スワス３１０を取り込む
ことができる。このカバレッジ・モードでは、スワスが取り込まれたウェハ上の領域は、
ダイ領域の約２５％から約５０％としてよい。図１４ｃに示されているスワスは、検査に
交互に並ぶスワスが使用される５０％カバレッジ・モードに対応する。異なる例では、図
１４ｄに示されているように、システムは、「スマート・スキャニング」モードでウェハ
に対する検査スワス３１２を取り込むことができる。このモードでは、ダイ領域の約５０
％をスキャンし、設計又は設計とプロセスとの間の予想される相互作用に関する情報に基
づいてスキャンされる領域を選択することができる。それに加えて、本明細書で説明され
ているシステムは、上述のさまざまなスキャン方法のどれかを実行するように構成される
（例えば、異なるウェハには異なるスキャン方法を使用する）。さらに、本明細書で説明
されている方法（又は設計分析ツール）は、検査システムに関する知識（例えば、スキャ
ン能力）を使用してウェハに対する最適な「カバレッジ」方式を決定することを含む。
査スワスを取り込むことができる。例えば、図１４ｂに示されているように、システムは
、１００％検査モードでウェハに対する検査スワス３０８を取り込むことができる。特に
、システムは、ウェハを前後にスキャンして、ダイ領域の１００％を検査するために使用
されるオーバーラップするスワスを取り込む。他の例では、図１４ｃに示されているよう
に、システムは、標準カバレッジ・モードでウェハに対する検査スワス３１０を取り込む
ことができる。このカバレッジ・モードでは、スワスが取り込まれたウェハ上の領域は、
ダイ領域の約２５％から約５０％としてよい。図１４ｃに示されているスワスは、検査に
交互に並ぶスワスが使用される５０％カバレッジ・モードに対応する。異なる例では、図
１４ｄに示されているように、システムは、「スマート・スキャニング」モードでウェハ
に対する検査スワス３１２を取り込むことができる。このモードでは、ダイ領域の約５０
％をスキャンし、設計又は設計とプロセスとの間の予想される相互作用に関する情報に基
づいてスキャンされる領域を選択することができる。それに加えて、本明細書で説明され
ているシステムは、上述のさまざまなスキャン方法のどれかを実行するように構成される
（例えば、異なるウェハには異なるスキャン方法を使用する）。さらに、本明細書で説明
されている方法（又は設計分析ツール）は、検査システムに関する知識（例えば、スキャ
ン能力）を使用してウェハに対する最適な「カバレッジ」方式を決定することを含む。
他の実施形態では、この方法は、検査データを設計データにアラインさせ、次いで、こ
のアラインするステップにより決定されるダイ相対設計データ空間座標を使用して追加の
検査データの座標を設計データ空間座標に変換することを含む。この変換は、ユーザー入
力に基づいて、又は適切な設計ファイル及び／又はプロセス・レシピー（ステッパー・レ
シピー）から関連する情報を抽出することにより、実行される。ユーザーからの情報なし
で変換を決定する代替アプローチは、アライメント部位を手動で選択するか、又はアルゴ
リズム・オーバーレイ最適化アプローチを使用することにより、検査データを設計データ
にアラインさせる（例えば、オーバーレイする）ことを含む。これは、ダイ・アライメン
ト技術であることに留意されたい。ウェハ・アライメント技術は、ダイ相対座標が使用さ
れる場合には実行されなくてもよい（つまり、アライメント部位がそれぞれのダイについ
てどこにあるかを検査システムがすでに正確に知っている場合）。
のアラインするステップにより決定されるダイ相対設計データ空間座標を使用して追加の
検査データの座標を設計データ空間座標に変換することを含む。この変換は、ユーザー入
力に基づいて、又は適切な設計ファイル及び／又はプロセス・レシピー（ステッパー・レ
シピー）から関連する情報を抽出することにより、実行される。ユーザーからの情報なし
で変換を決定する代替アプローチは、アライメント部位を手動で選択するか、又はアルゴ
リズム・オーバーレイ最適化アプローチを使用することにより、検査データを設計データ
にアラインさせる（例えば、オーバーレイする）ことを含む。これは、ダイ・アライメン
ト技術であることに留意されたい。ウェハ・アライメント技術は、ダイ相対座標が使用さ
れる場合には実行されなくてもよい（つまり、アライメント部位がそれぞれのダイについ
てどこにあるかを検査システムがすでに正確に知っている場合）。
本明細書で説明されている方法は、ウェハの検査を実行することにより検査データを取
り込むことを含む場合もあれば、含まない場合もある。言い換えると、本明細書で説明さ
れている方法を、光学又は電子ビーム検査サブシステムを備えていないシステム（本明細
書でさらに説明されるシステムなど）により実行できるということである。その代わりに
、システムは、検査システムから検査データを受け取るように構成された「スタンドアロ
ン型」システムとして構成される。こうして、スタンドアロン型システムは、検査システ
ムから検査データを取り込むことができる。スタンドアロン型システムは、当業界で知ら
れているどのような方法でも検査データを取り込むことができる（例えば、「有線」及び
／又は「無線」部分を備えることができる伝送媒体を介して）。それとは別に、この方法
は、検査システムを備えるシステムにより実行される。この方法では、検査システムは、
システムの一部をなし、検査データは、ウェハの検査を実行することによりシステムによ
って取り込まれる。それに加えて、検査データがどのような方法で取り込まれようと、本
明細書で説明されている方法は、当業界で知られているフォーマットの当業界で知られて
いるタイプの検査データを使用して実行される。検査データは、ウェハ上で検出された１
つ又は複数の欠陥に対するデータを含む。他の例では、一実施形態において、検査データ
はＰＷＱについて取り込まれるが、これは、本明細書でさらに説明される。
り込むことを含む場合もあれば、含まない場合もある。言い換えると、本明細書で説明さ
れている方法を、光学又は電子ビーム検査サブシステムを備えていないシステム（本明細
書でさらに説明されるシステムなど）により実行できるということである。その代わりに
、システムは、検査システムから検査データを受け取るように構成された「スタンドアロ
ン型」システムとして構成される。こうして、スタンドアロン型システムは、検査システ
ムから検査データを取り込むことができる。スタンドアロン型システムは、当業界で知ら
れているどのような方法でも検査データを取り込むことができる（例えば、「有線」及び
／又は「無線」部分を備えることができる伝送媒体を介して）。それとは別に、この方法
は、検査システムを備えるシステムにより実行される。この方法では、検査システムは、
システムの一部をなし、検査データは、ウェハの検査を実行することによりシステムによ
って取り込まれる。それに加えて、検査データがどのような方法で取り込まれようと、本
明細書で説明されている方法は、当業界で知られているフォーマットの当業界で知られて
いるタイプの検査データを使用して実行される。検査データは、ウェハ上で検出された１
つ又は複数の欠陥に対するデータを含む。他の例では、一実施形態において、検査データ
はＰＷＱについて取り込まれるが、これは、本明細書でさらに説明される。
本明細書で説明されている方法は、比較的高い精度で検査空間を設計データ空間座標に
相関させるためにうまく使用され、このような相関は、本明細書でさらに説明されるよう
に多数のステップにおいて使用される。例えば、設計データ空間における検査データの位
置は、検査データがウェハ上の検査対象領域又は検査対象外領域に対応しているかどうか
を判定するために有利に使用され、検査プロセスは、検査データ又は検査データの異なる
部分に対応する領域のタイプに基づいて実行される。例えば、本明細書で説明されている
方法及びシステムは、検査対象領域がダイ上のすべての点について設計又はＣＡＤデータ
ベース内の所定のフィーチャに対し実質的に正確にアラインされるように検査対象領域に
関して生イメージ・データをシフトすることにより、ＣＭＰパターン・フィル領域などの
非クリティカル領域を無視できる間、ビア配置などのダイ上のクリティカル配置において
のみ検査を実行できるように実質的に正確な検査対象領域を生成することができる。これ
らのクリティカル配置、又は「検査する場所」領域は、レシピー・セットアップ時に入力
され、設計スキャン及び／又はＰＷＱ分析、電気的試験、ＦＡ、又はこれらの何らかの組
合せなどのＣＡＤ ＤＲＣ、ＤＦＭ分析の結果を使用して実行される「ホット・スポット
」分析により決定される。
相関させるためにうまく使用され、このような相関は、本明細書でさらに説明されるよう
に多数のステップにおいて使用される。例えば、設計データ空間における検査データの位
置は、検査データがウェハ上の検査対象領域又は検査対象外領域に対応しているかどうか
を判定するために有利に使用され、検査プロセスは、検査データ又は検査データの異なる
部分に対応する領域のタイプに基づいて実行される。例えば、本明細書で説明されている
方法及びシステムは、検査対象領域がダイ上のすべての点について設計又はＣＡＤデータ
ベース内の所定のフィーチャに対し実質的に正確にアラインされるように検査対象領域に
関して生イメージ・データをシフトすることにより、ＣＭＰパターン・フィル領域などの
非クリティカル領域を無視できる間、ビア配置などのダイ上のクリティカル配置において
のみ検査を実行できるように実質的に正確な検査対象領域を生成することができる。これ
らのクリティカル配置、又は「検査する場所」領域は、レシピー・セットアップ時に入力
され、設計スキャン及び／又はＰＷＱ分析、電気的試験、ＦＡ、又はこれらの何らかの組
合せなどのＣＡＤ ＤＲＣ、ＤＦＭ分析の結果を使用して実行される「ホット・スポット
」分析により決定される。
例えば、いくつかの実施形態では、本明細書で説明されている方法は、レイアウト分析
ソフトウェア・ツールから生成された標準ＥＤＡレイアウト・フォーマット（例えば、Ｇ
ＤＳＩＩ、ＯＡＳＩＳなど）で格納されている検査対象領域などの設計データやその設計
データに関する情報を検査システムにおいて使用できるフォーマットに変換することを含
む。このように、この方法は、設計ツールから検査対象領域情報を検査システムに移送す
ることを含む。例えば、トランスレータ・モジュール（図に示されていない）は、ＧＤＳ
又はＯＡＳＩＳなどの標準設計フォーマットから検査対象領域を生成するように構成され
る。したがって、このような設計フォーマットが入っているファイルは、設計を含まない
が、ＥＤＡツールにより実行された設計分析から結果として得られるポリゴンを含む。し
たがって、トランスレータ・モジュールを使用することで、２つの空間（つまり、設計と
検査）の間の変換を効率よく行うことができる。
ソフトウェア・ツールから生成された標準ＥＤＡレイアウト・フォーマット（例えば、Ｇ
ＤＳＩＩ、ＯＡＳＩＳなど）で格納されている検査対象領域などの設計データやその設計
データに関する情報を検査システムにおいて使用できるフォーマットに変換することを含
む。このように、この方法は、設計ツールから検査対象領域情報を検査システムに移送す
ることを含む。例えば、トランスレータ・モジュール（図に示されていない）は、ＧＤＳ
又はＯＡＳＩＳなどの標準設計フォーマットから検査対象領域を生成するように構成され
る。したがって、このような設計フォーマットが入っているファイルは、設計を含まない
が、ＥＤＡツールにより実行された設計分析から結果として得られるポリゴンを含む。し
たがって、トランスレータ・モジュールを使用することで、２つの空間（つまり、設計と
検査）の間の変換を効率よく行うことができる。
他の実施形態では、この方法は、明細書で説明されているように実行される、設計デー
タ空間における検査データの位置に基づいて設計データ空間におけるウェハ上で検出され
た欠陥の位置を決定することと、設計データの１つ又は複数の属性に対する所定の値が、
設計データ空間における位置の関数として格納されているデータ構造体を使用して欠陥の
位置に対応する設計データの１つ又は複数の属性に対する値を決定することとを含む。こ
のように、欠陥の位置に対応する設計データの１つ又は複数の属性に対する値は、永続的
なすでに抽出されている設計レイアウト属性データから決定される。言い換えると、欠陥
位置に対応する（複数の）設計データ属性に対する値は、設計のジオメトリに基づいてす
でに計算されている属性から、例えば、ジオメトリ内のポリゴンから１つ又は複数の属性
に対する値を決定することにより（例えば、ポリゴンに対する幾何学的演算の関数として
）、決定される。このように、設計をポリゴン・レベルで処理することができ、また決定
されるポリゴン・レベルの属性の値をデータ構造体に格納することができる。その際、デ
ータ構造体は、データ構造体に格納されている設計データの１つ又は複数の属性の値に対
するデータの「上位集合」を含む。ＥＤＡレイアウト分析ツール又は他の方法又は当業界
で知られているシステムを使用して、設計データ空間における位置の関数として設計デー
タの１つ又は複数の属性に対する所定の値を生成することができる。このように、設計は
、設計データ空間全体にわたる位置の関数として設計データの１つ又は複数の属性の値を
決定するように前処理され、１つ又は複数の属性に対する値は、設計データ空間における
欠陥位置を使用して「オンザフライ」でデータ構造体の中の１つ又は複数の属性の値を検
索することにより欠陥毎に決定される。所定の値が設計データ空間位置の関数として格納
されるデータ構造体は、当業界で知られている好適なデータ構造体を含む。同様にして、
設計データ構造体は、設計データ空間における位置の関数として設計の設計レイアウトの
１つ又は複数の属性、設計のフロア・プランの１つ又は複数の属性、設計におけるセルの
１つ又は複数の属性、設計に関する他の情報、又はそれらの何らかの組合せに対する所定
の値を含む。
タ空間における検査データの位置に基づいて設計データ空間におけるウェハ上で検出され
た欠陥の位置を決定することと、設計データの１つ又は複数の属性に対する所定の値が、
設計データ空間における位置の関数として格納されているデータ構造体を使用して欠陥の
位置に対応する設計データの１つ又は複数の属性に対する値を決定することとを含む。こ
のように、欠陥の位置に対応する設計データの１つ又は複数の属性に対する値は、永続的
なすでに抽出されている設計レイアウト属性データから決定される。言い換えると、欠陥
位置に対応する（複数の）設計データ属性に対する値は、設計のジオメトリに基づいてす
でに計算されている属性から、例えば、ジオメトリ内のポリゴンから１つ又は複数の属性
に対する値を決定することにより（例えば、ポリゴンに対する幾何学的演算の関数として
）、決定される。このように、設計をポリゴン・レベルで処理することができ、また決定
されるポリゴン・レベルの属性の値をデータ構造体に格納することができる。その際、デ
ータ構造体は、データ構造体に格納されている設計データの１つ又は複数の属性の値に対
するデータの「上位集合」を含む。ＥＤＡレイアウト分析ツール又は他の方法又は当業界
で知られているシステムを使用して、設計データ空間における位置の関数として設計デー
タの１つ又は複数の属性に対する所定の値を生成することができる。このように、設計は
、設計データ空間全体にわたる位置の関数として設計データの１つ又は複数の属性の値を
決定するように前処理され、１つ又は複数の属性に対する値は、設計データ空間における
欠陥位置を使用して「オンザフライ」でデータ構造体の中の１つ又は複数の属性の値を検
索することにより欠陥毎に決定される。所定の値が設計データ空間位置の関数として格納
されるデータ構造体は、当業界で知られている好適なデータ構造体を含む。同様にして、
設計データ構造体は、設計データ空間における位置の関数として設計の設計レイアウトの
１つ又は複数の属性、設計のフロア・プランの１つ又は複数の属性、設計におけるセルの
１つ又は複数の属性、設計に関する他の情報、又はそれらの何らかの組合せに対する所定
の値を含む。
一実施形態では、この方法は、図１のステップ１８に示されているように、ウェハの異
なる位置で欠陥を検出する感度を決定することを含む。そのような一実施形態では、この
方法は、設計データ空間における検査データの位置と設計データ空間における設計データ
の１つ又は複数の属性に基づいてウェハの異なる部分で欠陥を検出する感度を決定するこ
とを含む。このような一実施形態では、この方法は、設計ツールから検査対象領域情報を
検査システムに移送することにより設計ベースの検査を実行することを含む。例えば、検
査対象領域情報を使用して、ウェハ上の異なる部分、及び異なる部分における欠陥を検出
するために使用される感度を識別する。その際、設計データの１つ又は複数の属性は、検
査対象領域情報を含む。しかし、設計データの１つ又は複数の属性は、さらに、又はそれ
とは別に、本明細書で説明されている設計データの（複数の）属性のどれかを含むことも
できる。
なる位置で欠陥を検出する感度を決定することを含む。そのような一実施形態では、この
方法は、設計データ空間における検査データの位置と設計データ空間における設計データ
の１つ又は複数の属性に基づいてウェハの異なる部分で欠陥を検出する感度を決定するこ
とを含む。このような一実施形態では、この方法は、設計ツールから検査対象領域情報を
検査システムに移送することにより設計ベースの検査を実行することを含む。例えば、検
査対象領域情報を使用して、ウェハ上の異なる部分、及び異なる部分における欠陥を検出
するために使用される感度を識別する。その際、設計データの１つ又は複数の属性は、検
査対象領域情報を含む。しかし、設計データの１つ又は複数の属性は、さらに、又はそれ
とは別に、本明細書で説明されている設計データの（複数の）属性のどれかを含むことも
できる。
データ準備フェーズは、設計データの１つ又は複数の属性に対するデータを生成するか
、又は取り込むことを含む。ウェハの異なる部分で欠陥を検出する感度を決定するために
使用される設計データの１つ又は複数の属性は、設計データに関連するプロセス又は歩留
まり情報を含む。例えば、一実施形態では、設計データの１つ又は複数の属性は、ウェハ
の検査データが取り込まれたプロセス層、異なるプロセス層、又はそれらの何らかの組合
せに対する設計データ、異なる設計データ、又はそれらの何らかの組合せに対するウェハ
、他のウェハ、又はそれらの何らかの組合せに対するすでに取り込まれている検査データ
の１つ又は複数の属性に基づいて選択される。このように、ウェハの異なる部分で欠陥を
検出する感度を決定するために使用される設計データ空間における設計データの１つ又は
複数の属性は、同じ又は異なるプロセス層で同じ又は異なる設計における同じウェハ又は
異なるウェハからすでに集められている検査データの属性との相関に基づいて選択される
。すでに集められている検査データは、ファブ・データベース又は他の好適なデータベー
ス、ファイルなどのデータ構造体に格納されるか、又は本明細書で説明されているように
構成される、知識ベースに格納される。このように、設計データの１つ又は複数の属性は
、累積学習、履歴データ、又はデータの訓練集合に基づいてこの実施形態において選択さ
れる。
、又は取り込むことを含む。ウェハの異なる部分で欠陥を検出する感度を決定するために
使用される設計データの１つ又は複数の属性は、設計データに関連するプロセス又は歩留
まり情報を含む。例えば、一実施形態では、設計データの１つ又は複数の属性は、ウェハ
の検査データが取り込まれたプロセス層、異なるプロセス層、又はそれらの何らかの組合
せに対する設計データ、異なる設計データ、又はそれらの何らかの組合せに対するウェハ
、他のウェハ、又はそれらの何らかの組合せに対するすでに取り込まれている検査データ
の１つ又は複数の属性に基づいて選択される。このように、ウェハの異なる部分で欠陥を
検出する感度を決定するために使用される設計データ空間における設計データの１つ又は
複数の属性は、同じ又は異なるプロセス層で同じ又は異なる設計における同じウェハ又は
異なるウェハからすでに集められている検査データの属性との相関に基づいて選択される
。すでに集められている検査データは、ファブ・データベース又は他の好適なデータベー
ス、ファイルなどのデータ構造体に格納されるか、又は本明細書で説明されているように
構成される、知識ベースに格納される。このように、設計データの１つ又は複数の属性は
、累積学習、履歴データ、又はデータの訓練集合に基づいてこの実施形態において選択さ
れる。
他の実施形態では、設計データの１つ又は複数の属性は、異なる部分においてすでに検
出されている欠陥の歩留まりクリティカル度、それらの部分においてすでに検出されてい
る欠陥の故障確率、又はそれらの何らかの組合せに基づいて選択される。このように、欠
陥を検出する感度は、異なる部分において検出された欠陥の歩留まりクリティカル度及び
／又は故障確率に基づいて選択された設計データの１つ又は複数の属性に少なくとも一部
は基づく。プロセス又は歩留まりクリティカル度情報は、例えば、ＰＷＱにより決定され
るクリティカル欠陥、ホット・スポットに基づく注目する欠陥（ＤＯＩ）の配置（例えば
、検査から決定される）、論理ビットマップから決定されるホット・スポット情報、ホッ
ト・スポットで検出された欠陥に対する試験結果から決定されるＫＰ値、本明細書で説明
されている他のプロセス又は歩留まり情報、又はそれらの何らかの組合せを含む。ＫＰ値
は、さらに本明細書で説明されているように決定される。それに加えて、故障確率は、欠
陥に対するＫＰ値を決定するために本明細書で説明されている方法と似た方法で決定され
る。歩留まりクリティカル度は、欠陥に対する歩留まり関連性を決定するために本明細書
でさらに説明されている方法と似た方法で決定される。
出されている欠陥の歩留まりクリティカル度、それらの部分においてすでに検出されてい
る欠陥の故障確率、又はそれらの何らかの組合せに基づいて選択される。このように、欠
陥を検出する感度は、異なる部分において検出された欠陥の歩留まりクリティカル度及び
／又は故障確率に基づいて選択された設計データの１つ又は複数の属性に少なくとも一部
は基づく。プロセス又は歩留まりクリティカル度情報は、例えば、ＰＷＱにより決定され
るクリティカル欠陥、ホット・スポットに基づく注目する欠陥（ＤＯＩ）の配置（例えば
、検査から決定される）、論理ビットマップから決定されるホット・スポット情報、ホッ
ト・スポットで検出された欠陥に対する試験結果から決定されるＫＰ値、本明細書で説明
されている他のプロセス又は歩留まり情報、又はそれらの何らかの組合せを含む。ＫＰ値
は、さらに本明細書で説明されているように決定される。それに加えて、故障確率は、欠
陥に対するＫＰ値を決定するために本明細書で説明されている方法と似た方法で決定され
る。歩留まりクリティカル度は、欠陥に対する歩留まり関連性を決定するために本明細書
でさらに説明されている方法と似た方法で決定される。
設計データの１つ又は複数の属性に対するデータは、１つ又は複数の属性の異なる値を
有するデバイス設計における幾何学的領域を定める「コンテキスト」データとも称される
（例えば、接触領域又はダミー・フィル領域、「検査する場所」情報又は「検査対象領域
」、プロセス障害が発生する可能性がある「クリティカル」領域、又はそれらの何らかの
組合せなどの領域内の（複数の）タイプのフィーチャ）。コンテキスト・データという用
語は、本明細書では「コンテキスト情報」や「コンテキスト・マップ」という用語と入れ
替えて使用される。コンテキスト情報は、シミュレーション、モデル化、及び／又はＬＫ
Ａ−Ｔｅｎｃｏｒから市販されている分析ソフトウェア製品、ＤＲＣソフトウェアなどの
他のソフトウェア、又はそれらの何らかの組合せを含むさまざまな情報源から取り込まれ
る。さらに、追加のコンテキスト・データは、設計データの（複数の）属性に対するデー
タにより決定され、それらのデータと組み合わせられる。設計データ及び／又はコンテキ
スト・データを含むデータベース又はファイルなどのデータ構造体は、当業界で知られて
いる好適なフォーマットを使用できる。
有するデバイス設計における幾何学的領域を定める「コンテキスト」データとも称される
（例えば、接触領域又はダミー・フィル領域、「検査する場所」情報又は「検査対象領域
」、プロセス障害が発生する可能性がある「クリティカル」領域、又はそれらの何らかの
組合せなどの領域内の（複数の）タイプのフィーチャ）。コンテキスト・データという用
語は、本明細書では「コンテキスト情報」や「コンテキスト・マップ」という用語と入れ
替えて使用される。コンテキスト情報は、シミュレーション、モデル化、及び／又はＬＫ
Ａ−Ｔｅｎｃｏｒから市販されている分析ソフトウェア製品、ＤＲＣソフトウェアなどの
他のソフトウェア、又はそれらの何らかの組合せを含むさまざまな情報源から取り込まれ
る。さらに、追加のコンテキスト・データは、設計データの（複数の）属性に対するデー
タにより決定され、それらのデータと組み合わせられる。設計データ及び／又はコンテキ
スト・データを含むデータベース又はファイルなどのデータ構造体は、当業界で知られて
いる好適なフォーマットを使用できる。
上述のように感度を決定することは、設計データの１つ又は複数の属性の異なる値を有
する設計データに対応するウェハの異なる部分で検出される欠陥が、異なる感度で検出さ
れるように実行される。このように、この方法は、さらに、設計データの空間位置の関数
として１つ又は複数の設計データ属性の値に基づいて異なる部分を決定し、識別し、及び
／又は選択することを含むこともできる。異なる部分の寸法が異なること、また設計デー
タの（複数の）属性の値が利用可能であるか、又は取り込まれる分解能に応じて変化する
ことは、それらの異なる部分の全部について、又は一部について生じるか、又はまったく
生じない。例えば、コンテキスト・マップが本明細書でさらに説明されているように異な
る部分に対する感度を決定するために使用される場合、異なる部分の寸法は、コンテキス
ト・マップの分解能に応じて変化する。
する設計データに対応するウェハの異なる部分で検出される欠陥が、異なる感度で検出さ
れるように実行される。このように、この方法は、さらに、設計データの空間位置の関数
として１つ又は複数の設計データ属性の値に基づいて異なる部分を決定し、識別し、及び
／又は選択することを含むこともできる。異なる部分の寸法が異なること、また設計デー
タの（複数の）属性の値が利用可能であるか、又は取り込まれる分解能に応じて変化する
ことは、それらの異なる部分の全部について、又は一部について生じるか、又はまったく
生じない。例えば、コンテキスト・マップが本明細書でさらに説明されているように異な
る部分に対する感度を決定するために使用される場合、異なる部分の寸法は、コンテキス
ト・マップの分解能に応じて変化する。
そのような一実施形態では、感度は、設計データ空間における検査データの位置、及び
本明細書でさらに説明されているように設計データ空間にわたる設計データの１つ又は複
数の属性に対する値を含むコンテキスト・マップに基づいて決定される。例えば、この方
法は、コンテキスト・マップを使用して、クリティカル領域に対するウェハ上のダイの比
較的高い感度領域及びコンテキストのクリティカル度に基づく可変感度領域を定めること
を含む。一例では、設計データのセグメントは、密アレイと論理、開放領域、粒状金属を
絶縁するように定められる。イメージ・グレー・レベルとコンテキストの組合せも、設計
データにおける１つ又は複数のセグメントを定めるために使用される。例えば、中間グレ
ー・レベルを有するピクセルは、１つのセグメントにまとめられる。イメージ・グレー・
レベルは、シミュレートされたイメージ又は検査システム又は他のイメージ収集システム
により取り込まれたイメージを使用して決定される。
本明細書でさらに説明されているように設計データ空間にわたる設計データの１つ又は複
数の属性に対する値を含むコンテキスト・マップに基づいて決定される。例えば、この方
法は、コンテキスト・マップを使用して、クリティカル領域に対するウェハ上のダイの比
較的高い感度領域及びコンテキストのクリティカル度に基づく可変感度領域を定めること
を含む。一例では、設計データのセグメントは、密アレイと論理、開放領域、粒状金属を
絶縁するように定められる。イメージ・グレー・レベルとコンテキストの組合せも、設計
データにおける１つ又は複数のセグメントを定めるために使用される。例えば、中間グレ
ー・レベルを有するピクセルは、１つのセグメントにまとめられる。イメージ・グレー・
レベルは、シミュレートされたイメージ又は検査システム又は他のイメージ収集システム
により取り込まれたイメージを使用して決定される。
いくつかの実施形態では、設計データ空間における検査データの位置とコンテキスト・
マップとに基づいてウェハの異なる部分で欠陥を検出する感度を決定することは、ウェハ
の検査時に検査システムにより実行される。例えば、コンテキスト・マップは、ウェハを
検査するときに本明細書で説明されているように検査システムにより使用される。他の実
施形態では、設計データ空間における検査データの位置とコンテキスト・マップとに基づ
いてウェハの異なる部分で欠陥を検出する感度を決定することは、ウェハの検査データの
取り込みが完了した後に検査システムにより実行される。例えば、コンテキスト・マップ
は、検査データがオフラインで利用可能になった後、上述のように検査システムにより使
用される。これらの実施形態の両方において、この方法は、コンテキスト・マップを使用
して、ウェハ上のダイのダミー領域（領域を検査しない）を自動的に定め、異なる感度し
きい値が使用されるダイの粗領域を定めることができる。例えば、コンテキスト・マップ
（例えば、ダミー・フィル領域を定めるコンテキスト・マップ）を使用して、検査を必要
としない検査対象外領域を自動的に定めることができ、したがって欠陥検出の目的のため
に除外される。このような領域は、典型的にはあまりうまく制御をされず、したがって、
比較的大量のノイズを発生する（ダイ同士の比較の場合）。したがって、そのような領域
を除外することで、検査の全体的Ｓ／Ｎ比を高めることができる。
マップとに基づいてウェハの異なる部分で欠陥を検出する感度を決定することは、ウェハ
の検査時に検査システムにより実行される。例えば、コンテキスト・マップは、ウェハを
検査するときに本明細書で説明されているように検査システムにより使用される。他の実
施形態では、設計データ空間における検査データの位置とコンテキスト・マップとに基づ
いてウェハの異なる部分で欠陥を検出する感度を決定することは、ウェハの検査データの
取り込みが完了した後に検査システムにより実行される。例えば、コンテキスト・マップ
は、検査データがオフラインで利用可能になった後、上述のように検査システムにより使
用される。これらの実施形態の両方において、この方法は、コンテキスト・マップを使用
して、ウェハ上のダイのダミー領域（領域を検査しない）を自動的に定め、異なる感度し
きい値が使用されるダイの粗領域を定めることができる。例えば、コンテキスト・マップ
（例えば、ダミー・フィル領域を定めるコンテキスト・マップ）を使用して、検査を必要
としない検査対象外領域を自動的に定めることができ、したがって欠陥検出の目的のため
に除外される。このような領域は、典型的にはあまりうまく制御をされず、したがって、
比較的大量のノイズを発生する（ダイ同士の比較の場合）。したがって、そのような領域
を除外することで、検査の全体的Ｓ／Ｎ比を高めることができる。
一実施形態では、設計データ空間における検査データの位置とコンテキスト・マップと
に基づいてウェハの異なる部分で欠陥を検出する感度を決定することは、ウェハの異なる
部分の欠陥を検出するために検査データとともに使用される感度しきい値を決定すること
を含む。このように、欠陥検出に使用される１つ又は複数のしきい値を変更することによ
り領域間で感度を変更することができ、これは、セグメント化自動しきい値（ＳＡＴ）法
に類似している。例えば、低しきい値（高感度）検出は、クリティカル領域に使用され、
高しきい値（低感度）検出は、非クリティカル領域に使用される。設計データをセグメン
ト分割し、設計データの１つ又は複数の属性に基づいて欠陥検出に使用される（複数の）
しきい値を変化させることにより、検査プロセスの全体的な感度を高めることができる。
したがって、本明細書で説明されているこれらの方法及びシステムは、改善された欠陥検
出を実現している。
に基づいてウェハの異なる部分で欠陥を検出する感度を決定することは、ウェハの異なる
部分の欠陥を検出するために検査データとともに使用される感度しきい値を決定すること
を含む。このように、欠陥検出に使用される１つ又は複数のしきい値を変更することによ
り領域間で感度を変更することができ、これは、セグメント化自動しきい値（ＳＡＴ）法
に類似している。例えば、低しきい値（高感度）検出は、クリティカル領域に使用され、
高しきい値（低感度）検出は、非クリティカル領域に使用される。設計データをセグメン
ト分割し、設計データの１つ又は複数の属性に基づいて欠陥検出に使用される（複数の）
しきい値を変化させることにより、検査プロセスの全体的な感度を高めることができる。
したがって、本明細書で説明されているこれらの方法及びシステムは、改善された欠陥検
出を実現している。
この方法は、さらに、上述のコンテキスト・マップを使用して、多数の異なるステップ
を実行することをも含む。例えば、コンテキスト・マップ（ダイ−ダイ検査モード、標準
参照ダイ−ダイ検査モードなどを欠陥検査に使用するかどうかに関係なく）を使用して、
限定はしないが、感度を決定するステップ、ニュイサンス欠陥をフィルタリングするステ
ップ、欠陥を分類するステップ、オンライン又はオフライン・レビューに対するレビュー
・サンプルを生成するステップなどのさまざまなステップを実行することができる。本明
細書でさらに説明されているように設計又はコンテキスト情報を使用するために、検査プ
ロセス時に（例えば、ウェハをスキャンすることにより）取り込まれたイメージ・ピクセ
ル又は他の検査データの絶対位置は、設計データ空間（例えば、設計データベース座標）
で決定される。検査データを検査ピクセル・サイズの半分の範囲内で設計データ空間にマ
ッピングすることで、検出しきい値を実質的に正確に設定すること（クリティカル領域と
非クリティカル領域とを実質的に正確に分離することによる）、実際の欠陥からニュイサ
ンス欠陥をフィルタリングすることや、他のステップを実行することができるが、これは
、本明細書でさらに説明されているように実行される。
を実行することをも含む。例えば、コンテキスト・マップ（ダイ−ダイ検査モード、標準
参照ダイ−ダイ検査モードなどを欠陥検査に使用するかどうかに関係なく）を使用して、
限定はしないが、感度を決定するステップ、ニュイサンス欠陥をフィルタリングするステ
ップ、欠陥を分類するステップ、オンライン又はオフライン・レビューに対するレビュー
・サンプルを生成するステップなどのさまざまなステップを実行することができる。本明
細書でさらに説明されているように設計又はコンテキスト情報を使用するために、検査プ
ロセス時に（例えば、ウェハをスキャンすることにより）取り込まれたイメージ・ピクセ
ル又は他の検査データの絶対位置は、設計データ空間（例えば、設計データベース座標）
で決定される。検査データを検査ピクセル・サイズの半分の範囲内で設計データ空間にマ
ッピングすることで、検出しきい値を実質的に正確に設定すること（クリティカル領域と
非クリティカル領域とを実質的に正確に分離することによる）、実際の欠陥からニュイサ
ンス欠陥をフィルタリングすることや、他のステップを実行することができるが、これは
、本明細書でさらに説明されているように実行される。
それに加えて、比較的高い帯域幅のピクセル・レベル・コンテキスト情報を、さまざま
なアプリケーションにおける検査空間から設計空間座標への実質的に高い精度のマッピン
グとともに使用することができる。例えば、比較的高い分解能のコンテキスト・マップを
使用して、異なる感度で検査されるピクセル・レベル領域を自動的に定めることができる
。本明細書で説明されているような比較的高い分解能のコンテキストは、一般に、比較的
粗い（例えば、約５０μｍ×約５０μｍ）ユーザー定義領域に基づく複数しきい値（ＲＢ
ＭＴ）に比べて正確であり、検査対象領域境界では曖昧であるため不正確である（例えば
、約５μｍ以上の広がりを持つ境界不確定性）。
なアプリケーションにおける検査空間から設計空間座標への実質的に高い精度のマッピン
グとともに使用することができる。例えば、比較的高い分解能のコンテキスト・マップを
使用して、異なる感度で検査されるピクセル・レベル領域を自動的に定めることができる
。本明細書で説明されているような比較的高い分解能のコンテキストは、一般に、比較的
粗い（例えば、約５０μｍ×約５０μｍ）ユーザー定義領域に基づく複数しきい値（ＲＢ
ＭＴ）に比べて正確であり、検査対象領域境界では曖昧であるため不正確である（例えば
、約５μｍ以上の広がりを持つ境界不確定性）。
一実施形態では、コンテキスト・マップは、それぞれのピクセルで検出感度を制御する
ためにピクセル・レベルで使用される。しかし、より単純なアプローチ（システムの複雑
度の観点から）では、コンテキスト・マップを、コンテキスト情報を使用して欠陥を検出
しない検出方法を使用して検出された欠陥の後処理にのみ使用する。この方法で、検査又
はウェハ空間から設計データ空間へのマッピングは、検出された欠陥に対応する検査デー
タにのみ適用される。ダイ−ダイ及び標準参照ダイ−ダイ検査について上で説明されてい
るように、欠陥の位置は、設計データ空間において決定される。その後、設計データ空間
における欠陥の位置の設計データのパッチ・イメージが取り込まれ、このパッチ・イメー
ジは、欠陥に対応する設計コンテキストを決定するために使用される。それとは別に、設
計データに対しアラインされたコンテキスト・マップは、設計データ空間における欠陥の
位置に基づいて欠陥に対応する設計データ・コンテキストを決定するために使用される。
ためにピクセル・レベルで使用される。しかし、より単純なアプローチ（システムの複雑
度の観点から）では、コンテキスト・マップを、コンテキスト情報を使用して欠陥を検出
しない検出方法を使用して検出された欠陥の後処理にのみ使用する。この方法で、検査又
はウェハ空間から設計データ空間へのマッピングは、検出された欠陥に対応する検査デー
タにのみ適用される。ダイ−ダイ及び標準参照ダイ−ダイ検査について上で説明されてい
るように、欠陥の位置は、設計データ空間において決定される。その後、設計データ空間
における欠陥の位置の設計データのパッチ・イメージが取り込まれ、このパッチ・イメー
ジは、欠陥に対応する設計コンテキストを決定するために使用される。それとは別に、設
計データに対しアラインされたコンテキスト・マップは、設計データ空間における欠陥の
位置に基づいて欠陥に対応する設計データ・コンテキストを決定するために使用される。
標準参照ダイ−ダイ検査では、検査データにおけるそれぞれのピクセルのコンテキスト
を決定することは、それぞれの標準参照ダイ・ピクセルのコンテキストを決定することを
含む。標準参照ダイ・イメージは、レシピー・セットアップ・フェーズにおいて取り込ま
れるため、この方法は、標準参照ダイ・イメージにおけるアライメント部位（上述のよう
に選択された）に対するデータを所定のアライメント部位に対するデータにアラインさせ
ることと、マッピング変換を実行して、設計データ空間におけるそれぞれの標準参照ダイ
・ピクセルの配置を決定することとを含む。これらのステップは、さらに、レシピー・セ
ットアップ・フェーズにおいて実行される。それに加えて、標準参照ダイは、設計データ
空間への標準参照ダイのマッピングに基づいてコンテキスト・データにマッピングされ、
標準参照ダイ・ピクセルはそれぞれのピクセルに対応するコンテキストとともに、オフラ
インで格納され、検査時に検査システムに供給されるか、又は検査システムにより取り込
まれる。この処理は、オフラインで実行され、レシピー・セットアップ・フェーズにおい
て一度だけ実行される。
を決定することは、それぞれの標準参照ダイ・ピクセルのコンテキストを決定することを
含む。標準参照ダイ・イメージは、レシピー・セットアップ・フェーズにおいて取り込ま
れるため、この方法は、標準参照ダイ・イメージにおけるアライメント部位（上述のよう
に選択された）に対するデータを所定のアライメント部位に対するデータにアラインさせ
ることと、マッピング変換を実行して、設計データ空間におけるそれぞれの標準参照ダイ
・ピクセルの配置を決定することとを含む。これらのステップは、さらに、レシピー・セ
ットアップ・フェーズにおいて実行される。それに加えて、標準参照ダイは、設計データ
空間への標準参照ダイのマッピングに基づいてコンテキスト・データにマッピングされ、
標準参照ダイ・ピクセルはそれぞれのピクセルに対応するコンテキストとともに、オフラ
インで格納され、検査時に検査システムに供給されるか、又は検査システムにより取り込
まれる。この処理は、オフラインで実行され、レシピー・セットアップ・フェーズにおい
て一度だけ実行される。
そのような一実施形態では、それぞれの標準参照ダイ・ピクセルをコンテキスト情報に
関連付ける（「タグ付けする」）ことができる。この方法で、コンテキスト情報を、標準
参照ダイ・ピクセルに「付着させる」ことができる。一例では、１６個の異なる可能なコ
ンテキストがある場合、４ビットのタグをそれぞれのピクセルに付着させることができる
。それとは別に、好適な圧縮アルゴリズム又は方法を使用してコンテキスト・データを圧
縮するか、又はコンテキスト・データをポリゴン形式で表現することができる。この方法
により、検査時に、標準参照ダイ・ピクセル・データと標準参照ダイ・ピクセル・データ
に関連付けられているマッピングされた（変換された）コンテキスト・データは、検査シ
ステムのイメージ・コンピュータ又は他のプロセスに供給されるか、又は検査システムの
イメージ・コンピュータ又は他のプロセスにより取り込まれる。したがって、検査データ
・ピクセルに対応するコンテキストは、標準参照ダイ・イメージにおける対応するピクセ
ルのコンテキスト情報に基づいて決定される。その際、検査データ・ピクセルに対応する
コンテキスト情報は、欠陥検出アプリケーションや欠陥分類（及び／又はビン範囲による
グループ分け）アプリケーションに利用することができ、これは、本明細書でさらに説明
されているように実行される。
関連付ける（「タグ付けする」）ことができる。この方法で、コンテキスト情報を、標準
参照ダイ・ピクセルに「付着させる」ことができる。一例では、１６個の異なる可能なコ
ンテキストがある場合、４ビットのタグをそれぞれのピクセルに付着させることができる
。それとは別に、好適な圧縮アルゴリズム又は方法を使用してコンテキスト・データを圧
縮するか、又はコンテキスト・データをポリゴン形式で表現することができる。この方法
により、検査時に、標準参照ダイ・ピクセル・データと標準参照ダイ・ピクセル・データ
に関連付けられているマッピングされた（変換された）コンテキスト・データは、検査シ
ステムのイメージ・コンピュータ又は他のプロセスに供給されるか、又は検査システムの
イメージ・コンピュータ又は他のプロセスにより取り込まれる。したがって、検査データ
・ピクセルに対応するコンテキストは、標準参照ダイ・イメージにおける対応するピクセ
ルのコンテキスト情報に基づいて決定される。その際、検査データ・ピクセルに対応する
コンテキスト情報は、欠陥検出アプリケーションや欠陥分類（及び／又はビン範囲による
グループ分け）アプリケーションに利用することができ、これは、本明細書でさらに説明
されているように実行される。
他の実施形態では、この方法は、任意の分解能でコンテキスト・マップを使用してウェ
ハ検査を補助することができる。例えば、可変分解能コンテキスト・マップは、ウェハ検
査及び欠陥のビン範囲によるグループ分けを補助するために使用される。コンテキスト・
マップの分解能は、例えば、ライブ・ピクセル・ストリームを設計データにアラインさせ
る精度、及びアプリケーションの必要な精度に応じて異なることがある。異なる分解能の
コンテキスト・マップを、多くの異なる方法で表すことができる。例えば、ポリゴン形式
のコンテキスト・マップの絶対（つまり、ミクロン範囲の小数位以下の桁数）表現を適切
なピクセル・サイズの検査システムの内部表現に変換し、ピクセル・レベルのコンテキス
ト・マップを生成することができる。それに加えて、又はそれとは別に、粗コンテキスト
・マップは、例えば約１μｍ×約１μｍの横方向寸法を有する比較的粗い領域に対するコ
ンテキストを含む。粗領域は、設計データを分離する「タイル」を形成する。フィーチャ
・タイプ（例えば、ダミー・フィーチャ、接点、線端部）などのコンテキスト・データ、
フィーチャ属性（例えば、ジオメトリ間の最小線幅／間隔など）、又はその何らかの組合
せがそれぞれのタイルに関連付けられる。
ハ検査を補助することができる。例えば、可変分解能コンテキスト・マップは、ウェハ検
査及び欠陥のビン範囲によるグループ分けを補助するために使用される。コンテキスト・
マップの分解能は、例えば、ライブ・ピクセル・ストリームを設計データにアラインさせ
る精度、及びアプリケーションの必要な精度に応じて異なることがある。異なる分解能の
コンテキスト・マップを、多くの異なる方法で表すことができる。例えば、ポリゴン形式
のコンテキスト・マップの絶対（つまり、ミクロン範囲の小数位以下の桁数）表現を適切
なピクセル・サイズの検査システムの内部表現に変換し、ピクセル・レベルのコンテキス
ト・マップを生成することができる。それに加えて、又はそれとは別に、粗コンテキスト
・マップは、例えば約１μｍ×約１μｍの横方向寸法を有する比較的粗い領域に対するコ
ンテキストを含む。粗領域は、設計データを分離する「タイル」を形成する。フィーチャ
・タイプ（例えば、ダミー・フィーチャ、接点、線端部）などのコンテキスト・データ、
フィーチャ属性（例えば、ジオメトリ間の最小線幅／間隔など）、又はその何らかの組合
せがそれぞれのタイルに関連付けられる。
一実施形態では、この方法は、クリティカルな領域及び可能な設計ルール違反について
設計を分析するために使用可能なソフトウェア・プログラムから取り込まれる設計に対す
る配置情報と属性情報を使用して比較的高い分解能のコンテキスト・マップを生成するこ
とを含む。このようなコンテキスト・マップは、ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから市販されてい
る分析ソフトウェア（Ｄｅｓｉｇｎ Ｓｃａｎなど）又は検査、計量、又はレビュー・シ
ステムにより使用するフォーマットに変換される配置及びそれぞれの配置のいくつかの属
性（又はラベル）のリストを生成するＤＲＣソフトウェアなどの他のソフトウェアを使用
して生成される。
設計を分析するために使用可能なソフトウェア・プログラムから取り込まれる設計に対す
る配置情報と属性情報を使用して比較的高い分解能のコンテキスト・マップを生成するこ
とを含む。このようなコンテキスト・マップは、ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから市販されてい
る分析ソフトウェア（Ｄｅｓｉｇｎ Ｓｃａｎなど）又は検査、計量、又はレビュー・シ
ステムにより使用するフォーマットに変換される配置及びそれぞれの配置のいくつかの属
性（又はラベル）のリストを生成するＤＲＣソフトウェアなどの他のソフトウェアを使用
して生成される。
他の実施形態では、この方法は、ＣＡＤレイアウトからフィーチャ・ベクトルを抽出し
、教師なしクラスタリングを使用して同等のコンテキスト・グループを定義することによ
り比較的低い分解能の粗コンテキスト・マップを生成することを含む。例えば、比較的粗
いコンテキスト・マップ（例えば、約１μｍ×約１μｍの領域又はタイルを含むマップ）
を生成する方法は、ＣＡＤレイアウト・ファイルを処理することと、それらのファイルを
レンダリング又は分析することと、それぞれのタイルに対するいくつかの属性又はフィー
チャ・ベクトルを抽出することを含む。それぞれの領域について、複数のフィーチャを所
定のフィーチャ集合から抽出することができる。それぞれのフィーチャの値は、そのフィ
ーチャ・ベクトルである。それぞれの領域に対するフィーチャ・ベクトルを、フィーチャ
空間内のクラスタリングを評価することにより領域の類似性を判定するために使用される
一連のフィーチャ・ベクトルにまとめることができる。これらのフィーチャ・ベクトル（
タイル毎に１つ又は複数のベクトル）は、ベクトルのクラスタ（つまり、類似の属性を有
するタイル）を見つけるために使用される当業界で知られている教師なしのクラスタリン
グ・アルゴリズム及び／又は方法を使用してフィーチャ空間内にクラスタ化される。本明
細書で説明されている方法で使用されるそのようなアルゴリズム及び方法の例は、本明細
書に全体が説明されているかのように参照により組み込まれる、Ｈａｎの米国特許第６，
１０４，８３５号において例示されている。それぞれのそのようなクラスタは、次いで、
ユニークなコンテキスト・コード又は識別を割り当てられる。次いで、それぞれのファイ
ルがこのコード又は識別により表されるダイのマップは、本明細書でさらに説明されてい
るように検査システムにより使用される。
、教師なしクラスタリングを使用して同等のコンテキスト・グループを定義することによ
り比較的低い分解能の粗コンテキスト・マップを生成することを含む。例えば、比較的粗
いコンテキスト・マップ（例えば、約１μｍ×約１μｍの領域又はタイルを含むマップ）
を生成する方法は、ＣＡＤレイアウト・ファイルを処理することと、それらのファイルを
レンダリング又は分析することと、それぞれのタイルに対するいくつかの属性又はフィー
チャ・ベクトルを抽出することを含む。それぞれの領域について、複数のフィーチャを所
定のフィーチャ集合から抽出することができる。それぞれのフィーチャの値は、そのフィ
ーチャ・ベクトルである。それぞれの領域に対するフィーチャ・ベクトルを、フィーチャ
空間内のクラスタリングを評価することにより領域の類似性を判定するために使用される
一連のフィーチャ・ベクトルにまとめることができる。これらのフィーチャ・ベクトル（
タイル毎に１つ又は複数のベクトル）は、ベクトルのクラスタ（つまり、類似の属性を有
するタイル）を見つけるために使用される当業界で知られている教師なしのクラスタリン
グ・アルゴリズム及び／又は方法を使用してフィーチャ空間内にクラスタ化される。本明
細書で説明されている方法で使用されるそのようなアルゴリズム及び方法の例は、本明細
書に全体が説明されているかのように参照により組み込まれる、Ｈａｎの米国特許第６，
１０４，８３５号において例示されている。それぞれのそのようなクラスタは、次いで、
ユニークなコンテキスト・コード又は識別を割り当てられる。次いで、それぞれのファイ
ルがこのコード又は識別により表されるダイのマップは、本明細書でさらに説明されてい
るように検査システムにより使用される。
異なる実施形態では、この方法は、ＣＡＤレイアウト・パッチ・イメージをレンダリン
グし、ＣＡＤレイアウト・パッチ・イメージを相互相関させて、（本明細書でさらに説明
されているようにビン範囲に従って分けるために使用される）同等のコンテキスト・グル
ープを識別することにより比較的低い分解の粗いコンテキスト・マップを生成することを
含む。コンテキスト・マップ（例えば、比較的粗いコンテキスト・マップ）を生成する他
の方法は、ＣＡＤレイアウト・ファイルを複数のパッチ・イメージにレンダリングするこ
とと、設計データを複数のパッチ・イメージに分割することと、比較的高い相互相関性を
有するパッチ・イメージが、ビン範囲に従って同じコンテキスト・タイプに対応するパッ
チ・イメージの複数のグループに分けられるようにパッチ・イメージ間のイメージ相互相
関を識別することとを含む。
グし、ＣＡＤレイアウト・パッチ・イメージを相互相関させて、（本明細書でさらに説明
されているようにビン範囲に従って分けるために使用される）同等のコンテキスト・グル
ープを識別することにより比較的低い分解の粗いコンテキスト・マップを生成することを
含む。コンテキスト・マップ（例えば、比較的粗いコンテキスト・マップ）を生成する他
の方法は、ＣＡＤレイアウト・ファイルを複数のパッチ・イメージにレンダリングするこ
とと、設計データを複数のパッチ・イメージに分割することと、比較的高い相互相関性を
有するパッチ・イメージが、ビン範囲に従って同じコンテキスト・タイプに対応するパッ
チ・イメージの複数のグループに分けられるようにパッチ・イメージ間のイメージ相互相
関を識別することとを含む。
いくつかの実施形態では、本明細書で説明されている方法で使用されるコンテキスト・
データは、ウェハ上にある、又はウェハに形成される複数の層に対するコンテキスト・デ
ータを含む。例えば、いくつかの欠陥は、欠陥が検出された層内のクリティカル領域では
位置を特定されない。しかし、上に載る層のクリティカル領域がウェハ上に形成されるウ
ェハ上の一領域に欠陥が配置されている場合には、これらの非クリティカル欠陥がクリテ
ィカルにされることがある。本明細書で説明されているステップのどれかで使用されるコ
ンテキスト・マップは、ウェハ上の複数の層に対するコンテキスト・マップとすることが
できる。
データは、ウェハ上にある、又はウェハに形成される複数の層に対するコンテキスト・デ
ータを含む。例えば、いくつかの欠陥は、欠陥が検出された層内のクリティカル領域では
位置を特定されない。しかし、上に載る層のクリティカル領域がウェハ上に形成されるウ
ェハ上の一領域に欠陥が配置されている場合には、これらの非クリティカル欠陥がクリテ
ィカルにされることがある。本明細書で説明されているステップのどれかで使用されるコ
ンテキスト・マップは、ウェハ上の複数の層に対するコンテキスト・マップとすることが
できる。
他の実施形態では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置と、設計デ
ータ空間における設計データの１つ又は複数の属性と、検査データの１つ又は複数の属性
に基づいてウェハの異なる部分で欠陥を検出する感度とを決定することを含む。このステ
ップで使用される設計データの複数の属性は、本明細書で説明されている（複数の）属性
を含む。このような一実施形態では、検査データの１つ又は複数の属性は、異なる部分で
欠陥が検出された場合に、１つ又は複数のイメージ・ノイズ属性、又はそれらの何らかの
組合せを含む。このように、この実施形態で使用される検査データの１つ又は複数の属性
は、イメージ・ノイズ属性、及び／又は検査データの異なる領域における欠陥の検出又は
無検出を含む。このステップで使用される検査データの複数の属性は、本明細書で説明さ
れている他の属性を含む。この実施形態において感度を決定することは、設計属性に相関
するイメージ・ノイズに基づいて検査プロセスに対するＲＢＭＴセットアップに関して実
行される。この実施形態で感度を決定することは、さらに、本明細書で説明されているよ
うに実行される。
ータ空間における設計データの１つ又は複数の属性と、検査データの１つ又は複数の属性
に基づいてウェハの異なる部分で欠陥を検出する感度とを決定することを含む。このステ
ップで使用される設計データの複数の属性は、本明細書で説明されている（複数の）属性
を含む。このような一実施形態では、検査データの１つ又は複数の属性は、異なる部分で
欠陥が検出された場合に、１つ又は複数のイメージ・ノイズ属性、又はそれらの何らかの
組合せを含む。このように、この実施形態で使用される検査データの１つ又は複数の属性
は、イメージ・ノイズ属性、及び／又は検査データの異なる領域における欠陥の検出又は
無検出を含む。このステップで使用される検査データの複数の属性は、本明細書で説明さ
れている他の属性を含む。この実施形態において感度を決定することは、設計属性に相関
するイメージ・ノイズに基づいて検査プロセスに対するＲＢＭＴセットアップに関して実
行される。この実施形態で感度を決定することは、さらに、本明細書で説明されているよ
うに実行される。
他の実施形態では、この方法は、ウェハ上で加工されるデバイスの設計に対するスキー
マ・データの１つ又は複数の属性、デバイスに対する物理的レイアウトの予想される電気
的挙動の１つ又は複数の属性、又はそれらの何らかの組合せに基づいてウェハ上の欠陥を
検出する１つ又は複数のパラメータをアラインさせることを含む。このように、（複数の
）設計スキーマ・データ属性や、物理設計（レイアウト）の予想される挙動の他の電気的
記述を使用して、欠陥を検出するための１つ又は複数のパラメータ又は検査プロセスの任
意の他のパラメータを変更することができる。例えば、クリティカル及び非クリティカル
・パス、アクティブ及び非アクティブ・ジオメトリに関する情報、物理設計（レイアウト
）のスキーマ・データ又は予想される電気的挙動に関する他のそのような情報を使用して
、欠陥を検出する感度を変更し、欠陥を検出すべきウェハの部分を決定し（例えば、検査
対象領域と検査対象外領域）、検査データのどの部分を欠陥を検出するために使用すべき
かを決定し（例えば、ウェハ空間と設計データ空間との相関に基づいて）、検査プロセス
の他の１つ又は複数のパラメータを変更する。
マ・データの１つ又は複数の属性、デバイスに対する物理的レイアウトの予想される電気
的挙動の１つ又は複数の属性、又はそれらの何らかの組合せに基づいてウェハ上の欠陥を
検出する１つ又は複数のパラメータをアラインさせることを含む。このように、（複数の
）設計スキーマ・データ属性や、物理設計（レイアウト）の予想される挙動の他の電気的
記述を使用して、欠陥を検出するための１つ又は複数のパラメータ又は検査プロセスの任
意の他のパラメータを変更することができる。例えば、クリティカル及び非クリティカル
・パス、アクティブ及び非アクティブ・ジオメトリに関する情報、物理設計（レイアウト
）のスキーマ・データ又は予想される電気的挙動に関する他のそのような情報を使用して
、欠陥を検出する感度を変更し、欠陥を検出すべきウェハの部分を決定し（例えば、検査
対象領域と検査対象外領域）、検査データのどの部分を欠陥を検出するために使用すべき
かを決定し（例えば、ウェハ空間と設計データ空間との相関に基づいて）、検査プロセス
の他の１つ又は複数のパラメータを変更する。
他の例では、設計／イメージ・コンテキストに基づいて欠陥捕捉率及び電気的挙動監視
を実行する。例えば、電気的挙動は、電気的試験、ＦＡ、又は当業界で知られている他の
試験若しくは分析を実行することにより、又はそのような試験若しくは分析の結果を使用
することにより、監視される。電気的試験、ＦＡ、又は他の試験若しくは分析の結果を、
デバイスのスキーマ・データと物理的レイアウトに関するコンテキスト情報に相関させる
ことができる。監視されている欠陥捕捉率と電気的挙動を、ウェハ上で検出された欠陥に
関する情報、欠陥を検出するために使用される検査プロセスに関する情報、設計に関する
情報を決定するために設計／イメージ・コンテキストに相関させることができる。例えば
、欠陥捕捉率と電気的挙動を監視した結果を使用して、どのようなタイプの欠陥がウェハ
上で検出されるか、どの欠陥を検出すべきか（例えば、オンライン検査プロセスで）、ど
の欠陥が検出されていないかを決定し、かつ設計における弱点を決定することができる。
このような情報を使用して、本明細書でさらに説明されているように検査プロセスを変更
することができる。
を実行する。例えば、電気的挙動は、電気的試験、ＦＡ、又は当業界で知られている他の
試験若しくは分析を実行することにより、又はそのような試験若しくは分析の結果を使用
することにより、監視される。電気的試験、ＦＡ、又は他の試験若しくは分析の結果を、
デバイスのスキーマ・データと物理的レイアウトに関するコンテキスト情報に相関させる
ことができる。監視されている欠陥捕捉率と電気的挙動を、ウェハ上で検出された欠陥に
関する情報、欠陥を検出するために使用される検査プロセスに関する情報、設計に関する
情報を決定するために設計／イメージ・コンテキストに相関させることができる。例えば
、欠陥捕捉率と電気的挙動を監視した結果を使用して、どのようなタイプの欠陥がウェハ
上で検出されるか、どの欠陥を検出すべきか（例えば、オンライン検査プロセスで）、ど
の欠陥が検出されていないかを決定し、かつ設計における弱点を決定することができる。
このような情報を使用して、本明細書でさらに説明されているように検査プロセスを変更
することができる。
追加の実施形態では、この方法は、ウェハ上で実行されるべき電気的試験プロセスの１
つ又は複数のパラメータに基づいて検査データを使用してウェハ上で欠陥を検出するため
に１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。例えば、ウェハ上の欠陥を検出する
ための１つ又は複数のパラメータ又は検査プロセスの他のパラメータは、関連する（物理
的）設計データ空間に関連付けられている電気的試験定義に基づいて変更される。このよ
うに、電気的試験をどのように実行するかに基づいて検査プロセスを変更することができ
る。このような一例では、電気的試験プロセスにより分析されるウェハ上の領域は、電気
的試験プロセスの１つ又は複数のパラメータに基づいて決定され、欠陥を検出するための
１つ又は複数のパラメータ又は検査プロセスの他のパラメータは、電気的試験プロセスに
おいて分析されないウェハ上の領域内の欠陥が適切な感度により検査されるように変更さ
れる。
つ又は複数のパラメータに基づいて検査データを使用してウェハ上で欠陥を検出するため
に１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。例えば、ウェハ上の欠陥を検出する
ための１つ又は複数のパラメータ又は検査プロセスの他のパラメータは、関連する（物理
的）設計データ空間に関連付けられている電気的試験定義に基づいて変更される。このよ
うに、電気的試験をどのように実行するかに基づいて検査プロセスを変更することができ
る。このような一例では、電気的試験プロセスにより分析されるウェハ上の領域は、電気
的試験プロセスの１つ又は複数のパラメータに基づいて決定され、欠陥を検出するための
１つ又は複数のパラメータ又は検査プロセスの他のパラメータは、電気的試験プロセスに
おいて分析されないウェハ上の領域内の欠陥が適切な感度により検査されるように変更さ
れる。
それに加えて、電気的試験プロセスの１つ又は複数のパラメータ及び設計データ空間又
はウェハ空間における欠陥の位置を使用して、電気的試験プロセスにより試験されない（
又は「電気的試験を逃れる」）欠陥を識別することができる。このような一例では、電気
的試験プロセスで試験されるウェハ上の領域及びウェハ上の欠陥の位置を使用して、電気
的試験プロセスにより試験されない欠陥を決定することができる。他の例では、電気的試
験プロセスで試験される設計における領域及び設計データ空間における欠陥の位置を使用
して、電気的試験プロセスにより試験されない欠陥を決定することができる。同様にして
、電気的試験プロセスの１つ又は複数のパラメータ及び設計データ空間又はウェハ空間に
おける欠陥の位置を使用し、欠陥が電気的試験プロセスにより試験されるか、されないか
に応じて欠陥を異なるグループに分離するか、又はビン範囲に従って異なるグループに分
けることができる。
はウェハ空間における欠陥の位置を使用して、電気的試験プロセスにより試験されない（
又は「電気的試験を逃れる」）欠陥を識別することができる。このような一例では、電気
的試験プロセスで試験されるウェハ上の領域及びウェハ上の欠陥の位置を使用して、電気
的試験プロセスにより試験されない欠陥を決定することができる。他の例では、電気的試
験プロセスで試験される設計における領域及び設計データ空間における欠陥の位置を使用
して、電気的試験プロセスにより試験されない欠陥を決定することができる。同様にして
、電気的試験プロセスの１つ又は複数のパラメータ及び設計データ空間又はウェハ空間に
おける欠陥の位置を使用し、欠陥が電気的試験プロセスにより試験されるか、されないか
に応じて欠陥を異なるグループに分離するか、又はビン範囲に従って異なるグループに分
けることができる。
ウェハ空間において、設計データの属性及びホット・スポットに関する情報（例えば、
ホット・スポット・データベースからの情報）を使用して、監視フェーズにおいて検査レ
シピーをセットアップすることができる。例えば、検査対象領域は、ウェハ空間において
監視フェーズで自動的に定義される。自動的に定められた検査対象領域は、マクロとミク
ロの検査対象領域を含む。自動的に定められた検査対象領域は、さらに、検査対象外領域
を含むこともできる。それに加えて、検査レシピーは、感度を自動的に変更すること、ニ
ュイサンス欠陥をフィルタリングすること、知られている系統的欠陥の捕捉率を高めるこ
と（例えば、ホット・スポット又はホット・スポット領域に対する感度を増強すること）
、コールド・スポット領域に対応する検出信号又はデータを抑制することに対してセット
アップされる。さらに、設計データの属性及びホット・スポットに関する情報を使用して
、欠陥をうまくグループ化し、分類し、又はビン範囲に従って欠陥を分け、欠陥をサンプ
リングすることができ、これは、ＧＤＳ（つまり、ＧＤＳパターン・グループ化）及び／
又はＧＤＳパターン・グループ化パレートを使用して設計データに基づいてビン範囲に従
って欠陥を分けることを含み、それぞれ本明細書で説明されているよう実行される。
ホット・スポット・データベースからの情報）を使用して、監視フェーズにおいて検査レ
シピーをセットアップすることができる。例えば、検査対象領域は、ウェハ空間において
監視フェーズで自動的に定義される。自動的に定められた検査対象領域は、マクロとミク
ロの検査対象領域を含む。自動的に定められた検査対象領域は、さらに、検査対象外領域
を含むこともできる。それに加えて、検査レシピーは、感度を自動的に変更すること、ニ
ュイサンス欠陥をフィルタリングすること、知られている系統的欠陥の捕捉率を高めるこ
と（例えば、ホット・スポット又はホット・スポット領域に対する感度を増強すること）
、コールド・スポット領域に対応する検出信号又はデータを抑制することに対してセット
アップされる。さらに、設計データの属性及びホット・スポットに関する情報を使用して
、欠陥をうまくグループ化し、分類し、又はビン範囲に従って欠陥を分け、欠陥をサンプ
リングすることができ、これは、ＧＤＳ（つまり、ＧＤＳパターン・グループ化）及び／
又はＧＤＳパターン・グループ化パレートを使用して設計データに基づいてビン範囲に従
って欠陥を分けることを含み、それぞれ本明細書で説明されているよう実行される。
他の実施形態では、この方法は、フィードバック制御技術を使用して方法の１つ又は複
数のステップの結果に基づいて検査システムにより実行される検査プロセスの１つ又は複
数のパラメータを定期的に変更することを含む。他の実施形態では、この方法は、フィー
ドバック制御技術を使用して方法の１つ又は複数のステップの結果に基づいて検査システ
ムにより実行される検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを自動的に変更することを
含む。例えば、監視フェーズは、恐らくはプロセス・ゾーンの差に関する事前の知識と組
み合わせて前の計量結果に基づいて検査レシピー又はパラメータを変更することを含む検
査プロセスの自動プロセス制御（ＡＰＣ）を含む。計量プロセスに対するＡＰＣは、後続
の計量において実行されるべき測定に加えて測定が実行されるべき配置を決定するために
、本明細書で説明されている実施形態のどれかに従って識別される、系統的欠陥に基づい
て実行される。試験プロセスに対するＡＰＣは、試験が実施されるべき配置と、後続の電
気的試験において試験されるべき電気的パラメータとを決定するために、本明細書で説明
されている実施形態のどれかに従って識別される、系統的欠陥に基づいて実行される。
数のステップの結果に基づいて検査システムにより実行される検査プロセスの１つ又は複
数のパラメータを定期的に変更することを含む。他の実施形態では、この方法は、フィー
ドバック制御技術を使用して方法の１つ又は複数のステップの結果に基づいて検査システ
ムにより実行される検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを自動的に変更することを
含む。例えば、監視フェーズは、恐らくはプロセス・ゾーンの差に関する事前の知識と組
み合わせて前の計量結果に基づいて検査レシピー又はパラメータを変更することを含む検
査プロセスの自動プロセス制御（ＡＰＣ）を含む。計量プロセスに対するＡＰＣは、後続
の計量において実行されるべき測定に加えて測定が実行されるべき配置を決定するために
、本明細書で説明されている実施形態のどれかに従って識別される、系統的欠陥に基づい
て実行される。試験プロセスに対するＡＰＣは、試験が実施されるべき配置と、後続の電
気的試験において試験されるべき電気的パラメータとを決定するために、本明細書で説明
されている実施形態のどれかに従って識別される、系統的欠陥に基づいて実行される。
追加の実施形態では、この方法は、方法の１つ又は複数のステップの結果を使用して知
識ベースを生成することと、知識ベースを使用して検査システムにより実行される検査プ
ロセスを生成することとを含む。知識ベースは、好適なデータ構造体に１つ又は複数のイ
メージ属性及び／又は設計データの１つ又は複数の属性を格納することにより生成される
。それに加えて、知識ベースは、検査プロセスを生成するために使用される検査システム
により取り込まれる累積学習を含む。例えば、検査プロセスについては、知識ベースを使
用して、欠陥検出の頻度やニュイサンス欠陥である検出された欠陥の割合などの検査の累
積的結果を決定し、そのような累積的結果を使用して、欠陥がニュイサンス欠陥である確
率などの追加の情報を決定することができる。
識ベースを生成することと、知識ベースを使用して検査システムにより実行される検査プ
ロセスを生成することとを含む。知識ベースは、好適なデータ構造体に１つ又は複数のイ
メージ属性及び／又は設計データの１つ又は複数の属性を格納することにより生成される
。それに加えて、知識ベースは、検査プロセスを生成するために使用される検査システム
により取り込まれる累積学習を含む。例えば、検査プロセスについては、知識ベースを使
用して、欠陥検出の頻度やニュイサンス欠陥である検出された欠陥の割合などの検査の累
積的結果を決定し、そのような累積的結果を使用して、欠陥がニュイサンス欠陥である確
率などの追加の情報を決定することができる。
このような知識ベースを使用することで、本明細書でさらに説明されているように検査
プロセスを生成することができる。この方法では、知識ベースは、新しい検査レシピーを
生成するために使用される。それに加えて、知識ベースは、レシピー・セットアップ及び
／又はウェハなしレシピー・セットアップの検査プロセスを生成するために使用される。
検査プロセスを生成することは、検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを選択するこ
とを含む。それに加えて、知識ベースは、レシピー最適化及び自動化レシピー最適化によ
り検査プロセスを変更するために使用される。例えば、この方法は、既存の検査プロセス
の１つ又は複数のパラメータの定期的又は自動最適化に知識ベースの訓練のフィードバッ
ク機構を使用することを含む。検査プロセスを変更することは、検査プロセスの１つ又は
複数のパラメータを変更することを含む。
プロセスを生成することができる。この方法では、知識ベースは、新しい検査レシピーを
生成するために使用される。それに加えて、知識ベースは、レシピー・セットアップ及び
／又はウェハなしレシピー・セットアップの検査プロセスを生成するために使用される。
検査プロセスを生成することは、検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを選択するこ
とを含む。それに加えて、知識ベースは、レシピー最適化及び自動化レシピー最適化によ
り検査プロセスを変更するために使用される。例えば、この方法は、既存の検査プロセス
の１つ又は複数のパラメータの定期的又は自動最適化に知識ベースの訓練のフィードバッ
ク機構を使用することを含む。検査プロセスを変更することは、検査プロセスの１つ又は
複数のパラメータを変更することを含む。
他の実施形態では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置とコンテキ
スト・マップとを使用してウェハ上のレチクル欠陥の印刷可能性を判定するウェハ検査プ
ロセスを最適化することを含む。このように、この方法は、コンテキスト・マップと組み
合わせてＣＢＩを使用してレチクル上で検出された欠陥の印刷可能性を判定することを目
的とするウェハ検査プロセスの最適化を含む。ウェハ検査プロセスを最適化することは、
本明細書で説明されている（複数の）ウェハ検査プロセスのパラメータを含んでいてもよ
い、ウェハ検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。一般に、ウ
ェハ上のレチクル欠陥の印刷可能性を判定することは、ウェハを検査してレチクル上の欠
陥に対応しうるウェハ上の欠陥を検出することを含む。このように、（複数の）レチクル
欠陥の印刷可能性を判定するようにウェハ検査プロセスを最適化することは、レチクル上
の欠陥に対応しうるウェハ上の欠陥を検出するようにウェハ検査プロセスを最適化するこ
とを含む。
スト・マップとを使用してウェハ上のレチクル欠陥の印刷可能性を判定するウェハ検査プ
ロセスを最適化することを含む。このように、この方法は、コンテキスト・マップと組み
合わせてＣＢＩを使用してレチクル上で検出された欠陥の印刷可能性を判定することを目
的とするウェハ検査プロセスの最適化を含む。ウェハ検査プロセスを最適化することは、
本明細書で説明されている（複数の）ウェハ検査プロセスのパラメータを含んでいてもよ
い、ウェハ検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。一般に、ウ
ェハ上のレチクル欠陥の印刷可能性を判定することは、ウェハを検査してレチクル上の欠
陥に対応しうるウェハ上の欠陥を検出することを含む。このように、（複数の）レチクル
欠陥の印刷可能性を判定するようにウェハ検査プロセスを最適化することは、レチクル上
の欠陥に対応しうるウェハ上の欠陥を検出するようにウェハ検査プロセスを最適化するこ
とを含む。
一例では、この方法は、設計データ空間における、ウェハについて取り込まれた、検査
データの位置と、本明細書で説明されているように決定される、設計データ空間における
１つ又は複数のレチクル欠陥の位置とを使用して、（複数の）レチクル欠陥の印刷可能性
を判定するために使用される検査データの部分を識別することを含む。このように、（複
数の）レチクル欠陥の設計データ空間位置及びウェハについて取り込まれた検査データを
使用することで、（複数の）レチクル欠陥に対応しうるウェハ上の欠陥を検出するために
使用される検査データの部分を決定することができる。コンテキスト・マップを含む設計
データの（複数の）属性を使用して、ウェハ検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを
選択し、レチクル欠陥の印刷可能性を判定することができる。例えば、コンテキスト・マ
ップを使用することで、上述のように識別された検査データの部分に対応する設計データ
の１つ又は複数の属性を決定することができる。このように、異なる部分に対応する設計
データの１つ又は複数の属性に基づいて、上述のように識別された検査データの異なる部
分に対し使用されるウェハ検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを選択する。その際
、１つ又は複数の属性の異なる値を有する設計データに対応する、上述のように識別され
た検査データの異なる部分を１つ又は複数の異なるパラメータで処理し、（複数の）レチ
クル欠陥に対応するウェハ欠陥を検出することができる。このような一例では、コンテキ
スト・マップは、ウェハについて取り込まれた検査データの異なる部分に対応する設計デ
ータのクリティカル度を決定するために使用され、これは上述のように識別され、またク
リティカル度は、検査データの異なる部分における欠陥を検出する場合の感度を決定する
ために使用される。このような特定の一例では、検査データの異なる部分についてウェハ
検査プロセスの異なるパラメータを選択し、１つ又は複数のレチクル欠陥の印刷可能性を
設計データにおける非クリティカル領域に比べて設計データのクリティカル領域ではより
高い精度で判定することができる。
データの位置と、本明細書で説明されているように決定される、設計データ空間における
１つ又は複数のレチクル欠陥の位置とを使用して、（複数の）レチクル欠陥の印刷可能性
を判定するために使用される検査データの部分を識別することを含む。このように、（複
数の）レチクル欠陥の設計データ空間位置及びウェハについて取り込まれた検査データを
使用することで、（複数の）レチクル欠陥に対応しうるウェハ上の欠陥を検出するために
使用される検査データの部分を決定することができる。コンテキスト・マップを含む設計
データの（複数の）属性を使用して、ウェハ検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを
選択し、レチクル欠陥の印刷可能性を判定することができる。例えば、コンテキスト・マ
ップを使用することで、上述のように識別された検査データの部分に対応する設計データ
の１つ又は複数の属性を決定することができる。このように、異なる部分に対応する設計
データの１つ又は複数の属性に基づいて、上述のように識別された検査データの異なる部
分に対し使用されるウェハ検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを選択する。その際
、１つ又は複数の属性の異なる値を有する設計データに対応する、上述のように識別され
た検査データの異なる部分を１つ又は複数の異なるパラメータで処理し、（複数の）レチ
クル欠陥に対応するウェハ欠陥を検出することができる。このような一例では、コンテキ
スト・マップは、ウェハについて取り込まれた検査データの異なる部分に対応する設計デ
ータのクリティカル度を決定するために使用され、これは上述のように識別され、またク
リティカル度は、検査データの異なる部分における欠陥を検出する場合の感度を決定する
ために使用される。このような特定の一例では、検査データの異なる部分についてウェハ
検査プロセスの異なるパラメータを選択し、１つ又は複数のレチクル欠陥の印刷可能性を
設計データにおける非クリティカル領域に比べて設計データのクリティカル領域ではより
高い精度で判定することができる。
ウェハ検査プロセスの１つ又は複数のパラメータは、さらに、設計データ空間における
検査データの位置、コンテキスト・マップ、本明細書で説明されている他の情報に基づい
て変更及び／又は最適化される。例えば、コンテキスト・マップを使用して、１つ又は複
数のレチクル欠陥が検出された設計データの異なる部分の１つ又は複数の属性を決定する
ことができ、異なる部分の１つ又は複数の設計データ属性をレチクル検査データの１つ又
は複数の属性（１つ又は複数のレチクル欠陥の属性など）と組み合わせて使用して、（複
数の）レチクル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
部分についてウェハ検査プロセス・パラメータを選択することができる。このような一例
では、実質的に同じ（複数の）属性を有する設計データの部分に配置されている異なるタ
イプのレチクル欠陥の印刷可能性がウェハ検査プロセスの１つ又は複数の異なるパラメー
タで判定されるようにウェハ検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを選択することが
できる。他の例では、（複数の）属性の異なる値を有する設計データの部分に配置されて
いる同じタイプのレチクル欠陥の印刷可能性がウェハ検査プロセスの１つ又は複数の異な
るパラメータで判定されるようにウェハ検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを選択
することができる。
検査データの位置、コンテキスト・マップ、本明細書で説明されている他の情報に基づい
て変更及び／又は最適化される。例えば、コンテキスト・マップを使用して、１つ又は複
数のレチクル欠陥が検出された設計データの異なる部分の１つ又は複数の属性を決定する
ことができ、異なる部分の１つ又は複数の設計データ属性をレチクル検査データの１つ又
は複数の属性（１つ又は複数のレチクル欠陥の属性など）と組み合わせて使用して、（複
数の）レチクル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
部分についてウェハ検査プロセス・パラメータを選択することができる。このような一例
では、実質的に同じ（複数の）属性を有する設計データの部分に配置されている異なるタ
イプのレチクル欠陥の印刷可能性がウェハ検査プロセスの１つ又は複数の異なるパラメー
タで判定されるようにウェハ検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを選択することが
できる。他の例では、（複数の）属性の異なる値を有する設計データの部分に配置されて
いる同じタイプのレチクル欠陥の印刷可能性がウェハ検査プロセスの１つ又は複数の異な
るパラメータで判定されるようにウェハ検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを選択
することができる。
レチクル欠陥の印刷可能性を判定するようにウェハ検査プロセスを最適化するため上で
説明されている実施形態において使用されるコンテキスト・マップは、本明細書で説明さ
れているよう構成され、本明細書で説明されているコンテキスト・マップのどれかを含む
。それに加えて、コンテキスト・マップに含まれる情報はどれも、ウェハ検査プロセスの
１つ又は複数のパラメータを変更するために上で説明されている実施形態において使用さ
れる。
説明されている実施形態において使用されるコンテキスト・マップは、本明細書で説明さ
れているよう構成され、本明細書で説明されているコンテキスト・マップのどれかを含む
。それに加えて、コンテキスト・マップに含まれる情報はどれも、ウェハ検査プロセスの
１つ又は複数のパラメータを変更するために上で説明されている実施形態において使用さ
れる。
いくつかの実施形態では、この方法は、検査データを使用してウェハ上で検出された結
果に基づいてウェハ上で実行されるべき電気的試験プロセスの１つ又は複数のパラメータ
を変更することを含む。例えば、試験空間において、監視フェーズは、本明細書で説明さ
れている実施形態に従って識別された系統的欠陥を使用して試験パターン及び／又は他の
試験パラメータを定義又は修正することを含む。それに加えて、検査データを使用してウ
ェハ上で検出された欠陥を使用することで、欠陥の１つ又は複数が電気的試験プロセスに
より試験されない（又は「電気的試験を逃れる」）かどうかを判定し、また１つ又は複数
の欠陥が電気的試験プロセスにより試験されるように電気的試験プロセスが実行されるウ
ェハ上の領域を定める１つ又は複数のパラメータを変更することができる。このように、
検査プロセスの結果を電気的試験プロセスにフィードフォワードし、電気的試験プロセス
で試験されない欠陥の数を減らすことができる。それに加えて、電気的試験プロセスの１
つ又は複数のパラメータは、検査データを使用してウェハ上で検出された欠陥、本明細書
で説明されているように決定される設計データ空間、又はウェハ空間における欠陥の位置
、本明細書で説明されている任意の方法で決定された本明細書で説明されている欠陥の（
複数の）属性を含む欠陥の１つ又は複数の属性、本明細書で説明されている任意の方法で
決定された本明細書で説明されている設計データの（複数の）属性を含む設計データの１
つ又は複数の属性、本明細書で説明されている他の情報、又はそれらの何らかの組合せに
基づいて変更される。例えば、欠陥の位置、欠陥の（複数の）属性、設計データの（複数
の）属性を使用して、本明細書で説明されているように欠陥の１つ又は複数に対する故障
確率値を決定することができる。既存の電気的試験プロセスにより試験されない欠陥が、
比較的低い故障確率値を有する場合、この方法により電気的試験プロセスの１つ又は複数
のパラメータを変更することはできない。対照的に、既存の電気的試験プロセスにより試
験されない欠陥が、比較的高い故障確率値を有する場合、比較的高い故障確率値を有する
欠陥がこの電気的試験プロセスにより試験されるように電気的試験プロセスの１つ又は複
数のパラメータを変更することができる。同様にして、計量プロセスのサンプリングなど
の計量プロセスの１つ又は複数のパラメータは、上述のように選択、決定、又は変更され
る。
果に基づいてウェハ上で実行されるべき電気的試験プロセスの１つ又は複数のパラメータ
を変更することを含む。例えば、試験空間において、監視フェーズは、本明細書で説明さ
れている実施形態に従って識別された系統的欠陥を使用して試験パターン及び／又は他の
試験パラメータを定義又は修正することを含む。それに加えて、検査データを使用してウ
ェハ上で検出された欠陥を使用することで、欠陥の１つ又は複数が電気的試験プロセスに
より試験されない（又は「電気的試験を逃れる」）かどうかを判定し、また１つ又は複数
の欠陥が電気的試験プロセスにより試験されるように電気的試験プロセスが実行されるウ
ェハ上の領域を定める１つ又は複数のパラメータを変更することができる。このように、
検査プロセスの結果を電気的試験プロセスにフィードフォワードし、電気的試験プロセス
で試験されない欠陥の数を減らすことができる。それに加えて、電気的試験プロセスの１
つ又は複数のパラメータは、検査データを使用してウェハ上で検出された欠陥、本明細書
で説明されているように決定される設計データ空間、又はウェハ空間における欠陥の位置
、本明細書で説明されている任意の方法で決定された本明細書で説明されている欠陥の（
複数の）属性を含む欠陥の１つ又は複数の属性、本明細書で説明されている任意の方法で
決定された本明細書で説明されている設計データの（複数の）属性を含む設計データの１
つ又は複数の属性、本明細書で説明されている他の情報、又はそれらの何らかの組合せに
基づいて変更される。例えば、欠陥の位置、欠陥の（複数の）属性、設計データの（複数
の）属性を使用して、本明細書で説明されているように欠陥の１つ又は複数に対する故障
確率値を決定することができる。既存の電気的試験プロセスにより試験されない欠陥が、
比較的低い故障確率値を有する場合、この方法により電気的試験プロセスの１つ又は複数
のパラメータを変更することはできない。対照的に、既存の電気的試験プロセスにより試
験されない欠陥が、比較的高い故障確率値を有する場合、比較的高い故障確率値を有する
欠陥がこの電気的試験プロセスにより試験されるように電気的試験プロセスの１つ又は複
数のパラメータを変更することができる。同様にして、計量プロセスのサンプリングなど
の計量プロセスの１つ又は複数のパラメータは、上述のように選択、決定、又は変更され
る。
検査データを設計データにアラインさせることで、ウェハ上の「ホット・スポット」を
検査することが可能になる。「ホット・スポット」は、致命欠陥が存在しうるウェハ上で
印刷される設計データの一配置として一般に定義される。対照的に、「コールド・スポッ
ト」は、ニュイサンス欠陥が存在しうるウェハ上で印刷される設計データの一配置として
一般に定義される。ニュイサンス欠陥の一例は、ウェハ上に形成されるデバイスの歩留ま
りに実質的に影響を及ぼさないフィーチャの限界寸法（ＣＤ）の変動であるが、これによ
り検査システムは、その配置に欠陥があることを示す。いくつかの欠陥は、欠陥がウェハ
の他の層上に形成されたデバイスの構造と接触しているなどのいくつかの条件の下でのみ
致命欠陥となる。したがって、このような欠陥がウェハ上に印刷される設計データにおい
て存在しうる配置は、一般に、「条件付きホット・スポット」と呼ばれる。
検査することが可能になる。「ホット・スポット」は、致命欠陥が存在しうるウェハ上で
印刷される設計データの一配置として一般に定義される。対照的に、「コールド・スポッ
ト」は、ニュイサンス欠陥が存在しうるウェハ上で印刷される設計データの一配置として
一般に定義される。ニュイサンス欠陥の一例は、ウェハ上に形成されるデバイスの歩留ま
りに実質的に影響を及ぼさないフィーチャの限界寸法（ＣＤ）の変動であるが、これによ
り検査システムは、その配置に欠陥があることを示す。いくつかの欠陥は、欠陥がウェハ
の他の層上に形成されたデバイスの構造と接触しているなどのいくつかの条件の下でのみ
致命欠陥となる。したがって、このような欠陥がウェハ上に印刷される設計データにおい
て存在しうる配置は、一般に、「条件付きホット・スポット」と呼ばれる。
追加の実施形態では、この方法は、図１のステップ２０に示されているように、ウェハ
上で検出された欠陥がニュイサンス欠陥であるかどうかを判定することを含む。欠陥がニ
ュイサンス欠陥であるかどうかは、設計データ空間における検査データの位置及び設計デ
ータの１つ又は複数の属性に基づいて判定される。例えば、いくつかの実施形態では、こ
の方法は、設計データ空間における検査データの位置に基づいて設計データ空間における
欠陥の位置を決定することと、設計データ空間における欠陥の位置と設計データ空間にお
ける設計データの１つ又は複数の属性に基づいて欠陥がニュイサンス欠陥であるかどうか
を判定することとを含む。このステップでニュイサンス欠陥を識別するために使用される
設計データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている（複数の）属性を含む。
例えば、設計データの１つ又は複数の属性は、コンテキスト・マップ内に定義される。こ
のように、この方法は、コンテキスト・マップを欠陥データに適用し、限定はしないがＰ
ＷＱなどのアプリケーションにおいて重要と考えられない欠陥（例えば、ニュイサンス欠
陥）をフィルタリング（例えば、破棄）することを含む。その際、加工プロセスの能力の
限界に近づきつつある設計の部分を、コンテキストに基づいてクリティカルである部分と
クリティカルでない部分とに分ける。他の例では、このステップでニュイサンス欠陥を識
別するために使用される設計データの（複数の）属性は、設計データに対するホット・ス
ポット情報を含む。このように、設計データ空間における欠陥の位置とホット・スポット
情報を使用して、設計データにおいてコールド・スポットで検出された欠陥をニュイサン
ス欠陥として識別することができる。
上で検出された欠陥がニュイサンス欠陥であるかどうかを判定することを含む。欠陥がニ
ュイサンス欠陥であるかどうかは、設計データ空間における検査データの位置及び設計デ
ータの１つ又は複数の属性に基づいて判定される。例えば、いくつかの実施形態では、こ
の方法は、設計データ空間における検査データの位置に基づいて設計データ空間における
欠陥の位置を決定することと、設計データ空間における欠陥の位置と設計データ空間にお
ける設計データの１つ又は複数の属性に基づいて欠陥がニュイサンス欠陥であるかどうか
を判定することとを含む。このステップでニュイサンス欠陥を識別するために使用される
設計データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている（複数の）属性を含む。
例えば、設計データの１つ又は複数の属性は、コンテキスト・マップ内に定義される。こ
のように、この方法は、コンテキスト・マップを欠陥データに適用し、限定はしないがＰ
ＷＱなどのアプリケーションにおいて重要と考えられない欠陥（例えば、ニュイサンス欠
陥）をフィルタリング（例えば、破棄）することを含む。その際、加工プロセスの能力の
限界に近づきつつある設計の部分を、コンテキストに基づいてクリティカルである部分と
クリティカルでない部分とに分ける。他の例では、このステップでニュイサンス欠陥を識
別するために使用される設計データの（複数の）属性は、設計データに対するホット・ス
ポット情報を含む。このように、設計データ空間における欠陥の位置とホット・スポット
情報を使用して、設計データにおいてコールド・スポットで検出された欠陥をニュイサン
ス欠陥として識別することができる。
リソグラフィのＰＷＱアプリケーションは、一般に、異なる露光量と焦点オフセットで
（つまり、変調された線量と焦点で）ウェハ上のダイを露光することと、設計上の弱点の
ある領域を決定し、プロセス・ウィンドウを決定するために使用されるダイにおける系統
的欠陥を識別することとを含む。リソグラフィに対するＰＷＱアプリケーションの例は、
本明細書に全体が説明されているかのように参照により組み込まれる、２００４年１２月
７日に出願されたＷｕらの同一出願人による米国特許出願第１１／００５，６５８号にお
いて例示されている。焦点と露光変調の多くのアーチファクトは、欠陥として現れるが（
ダイ−標準参照ダイ差分）、実際にはニュイサンス欠陥である。このようなアーチファク
トの例は、ＣＤのバラツキ、及びこれらのアーチファクトがデバイスの歩留まり又は性能
に全く又はほとんど影響を及ぼさない領域内の線端プルバック又はショートを含む。しか
し、欠陥の位置は、本明細書で説明されている方法を使用して設計レイアウトに関して実
質的に正確に決定される。それに加えて、本明細書で説明されている方法を使用すること
で、上でさらに説明されているように、比較的高い精度で対象領域を決定することができ
る。これらの「微小」検査対象領域は、知られているホット・スポットを中心とし、比較
的高い感度で検査されるか、又は検査対象外領域又は比較的低い感度で検査される領域と
して知られているコールド・スポット（系統的ニュイサンス）を中心とすることができる
。
（つまり、変調された線量と焦点で）ウェハ上のダイを露光することと、設計上の弱点の
ある領域を決定し、プロセス・ウィンドウを決定するために使用されるダイにおける系統
的欠陥を識別することとを含む。リソグラフィに対するＰＷＱアプリケーションの例は、
本明細書に全体が説明されているかのように参照により組み込まれる、２００４年１２月
７日に出願されたＷｕらの同一出願人による米国特許出願第１１／００５，６５８号にお
いて例示されている。焦点と露光変調の多くのアーチファクトは、欠陥として現れるが（
ダイ−標準参照ダイ差分）、実際にはニュイサンス欠陥である。このようなアーチファク
トの例は、ＣＤのバラツキ、及びこれらのアーチファクトがデバイスの歩留まり又は性能
に全く又はほとんど影響を及ぼさない領域内の線端プルバック又はショートを含む。しか
し、欠陥の位置は、本明細書で説明されている方法を使用して設計レイアウトに関して実
質的に正確に決定される。それに加えて、本明細書で説明されている方法を使用すること
で、上でさらに説明されているように、比較的高い精度で対象領域を決定することができ
る。これらの「微小」検査対象領域は、知られているホット・スポットを中心とし、比較
的高い感度で検査されるか、又は検査対象外領域又は比較的低い感度で検査される領域と
して知られているコールド・スポット（系統的ニュイサンス）を中心とすることができる
。
したがって、上述のように、この方法は、設計データ空間に関する欠陥の位置と、その
位置が検査対象領域内にあるかどうかとに基づいて、欠陥がニュイサンス欠陥であるかど
うかを判定することを含む。欠陥は、さらに、コンテキスト、サイズ、冗長性、ＰＷＱ「
ルール」、又はその何らかの組合せに応じてフィルタリングされる。例えば、プロセス空
間では、ＰＷＱ分析及びＤＯＥ分析は、監視フェーズにおいてホット・スポットを使用し
て実行される。それに加えて、本明細書で説明されている方法は、ＰＷＱアプリケーショ
ンを、現在使用されているノイズ・フィルタが分解能の制限のため機能しない６５ｎｍ設
計ルールよりも下に拡張するために使用される。したがって、本明細書で説明されている
方法の利点の１つは、ＢＦ検査を拡張し系統的及びＤＦＭ欠陥を検出するためにこの方法
を使用できることにある。特に、本明細書で説明されているようなＣＢＩを使用すると、
６５ｎｍ設計ルール以下の系統的欠陥検査及び／又はＤＦＭアプリケーションなどのＢＦ
検査システムの機能を付加することができる。これらの方法は、さらに、ＤＦＭ系統的欠
陥の根本原因を比較的迅速に突き止めることを可能にするか、又は保持する。根本原因を
突き止めることは、本明細書でさらに説明されているように実行される。
位置が検査対象領域内にあるかどうかとに基づいて、欠陥がニュイサンス欠陥であるかど
うかを判定することを含む。欠陥は、さらに、コンテキスト、サイズ、冗長性、ＰＷＱ「
ルール」、又はその何らかの組合せに応じてフィルタリングされる。例えば、プロセス空
間では、ＰＷＱ分析及びＤＯＥ分析は、監視フェーズにおいてホット・スポットを使用し
て実行される。それに加えて、本明細書で説明されている方法は、ＰＷＱアプリケーショ
ンを、現在使用されているノイズ・フィルタが分解能の制限のため機能しない６５ｎｍ設
計ルールよりも下に拡張するために使用される。したがって、本明細書で説明されている
方法の利点の１つは、ＢＦ検査を拡張し系統的及びＤＦＭ欠陥を検出するためにこの方法
を使用できることにある。特に、本明細書で説明されているようなＣＢＩを使用すると、
６５ｎｍ設計ルール以下の系統的欠陥検査及び／又はＤＦＭアプリケーションなどのＢＦ
検査システムの機能を付加することができる。これらの方法は、さらに、ＤＦＭ系統的欠
陥の根本原因を比較的迅速に突き止めることを可能にするか、又は保持する。根本原因を
突き止めることは、本明細書でさらに説明されているように実行される。
他の実施形態では、この方法は、設計データ空間における設計データの１つ又は複数の
属性に基づいて（上でさらに説明されているようにコンテキスト・マップで定義される）
、又は欠陥の位置と、リスト又はデータベースなどのデータ構造体に格納される、ホット
・スポットの位置とを比較することにより、ステップ２２に示されているように、ニュイ
サンス欠陥であると判定されていない欠陥が系統的又はランダム欠陥であるかどうかを判
定することを含む。それに加えて、注目していない欠陥のすべてが、ニュイサンス欠陥で
ない場合もある。例えば、比較的低い歩留まり影響を有するか、又は全く歩留まりに影響
のない系統的欠陥は注目していない欠陥であり、ニュイサンス欠陥でないと考えられる。
そのような欠陥は、ウェハ上のアクティブ・パターン又はデバイス領域上に現れる。本明
細書で説明されている方法は、そのような欠陥を識別することを含む。そのような欠陥、
又はコールド・スポットに配置されている欠陥は、設計コンテキスト（例えば、冗長ビア
）、モデル化（例えば、ＤｅｓｉｇｎＳｃａｎ）、ＰＷＱ、検査とレビュー、試験との欠
陥相関（例えば、ある配置の比較的高い積層欠陥密度と比較的低い積層電気的障害配置な
ど）から識別される。それに加えて、これらの欠陥の監視は、欠陥の位置とホット・スポ
ット及びコールド・スポットの位置とを比較することにより実行される。さらに、これら
の欠陥が配置されるパターンが共通であれば本明細書で説明されている設計データに基づ
くグループ分けの方法を使用して、これらの欠陥を他の系統的欠陥とは別にビン範囲に従
って分けることができる。さらに、系統的欠陥の発見は、設計、モデル化結果、検査結果
、計量結果、並びに試験及びＦＡ結果からの複数の入力ソースを相関させることにより実
行される。
属性に基づいて（上でさらに説明されているようにコンテキスト・マップで定義される）
、又は欠陥の位置と、リスト又はデータベースなどのデータ構造体に格納される、ホット
・スポットの位置とを比較することにより、ステップ２２に示されているように、ニュイ
サンス欠陥であると判定されていない欠陥が系統的又はランダム欠陥であるかどうかを判
定することを含む。それに加えて、注目していない欠陥のすべてが、ニュイサンス欠陥で
ない場合もある。例えば、比較的低い歩留まり影響を有するか、又は全く歩留まりに影響
のない系統的欠陥は注目していない欠陥であり、ニュイサンス欠陥でないと考えられる。
そのような欠陥は、ウェハ上のアクティブ・パターン又はデバイス領域上に現れる。本明
細書で説明されている方法は、そのような欠陥を識別することを含む。そのような欠陥、
又はコールド・スポットに配置されている欠陥は、設計コンテキスト（例えば、冗長ビア
）、モデル化（例えば、ＤｅｓｉｇｎＳｃａｎ）、ＰＷＱ、検査とレビュー、試験との欠
陥相関（例えば、ある配置の比較的高い積層欠陥密度と比較的低い積層電気的障害配置な
ど）から識別される。それに加えて、これらの欠陥の監視は、欠陥の位置とホット・スポ
ット及びコールド・スポットの位置とを比較することにより実行される。さらに、これら
の欠陥が配置されるパターンが共通であれば本明細書で説明されている設計データに基づ
くグループ分けの方法を使用して、これらの欠陥を他の系統的欠陥とは別にビン範囲に従
って分けることができる。さらに、系統的欠陥の発見は、設計、モデル化結果、検査結果
、計量結果、並びに試験及びＦＡ結果からの複数の入力ソースを相関させることにより実
行される。
系統的ＤＯＩは、すべてのパターン依存欠陥タイプを含む。系統的欠陥を識別すること
は有益な作業であり、これらの欠陥がデバイスに及ぼす影響を分析することができる。ラ
ンダムＤＯＩは、クリティカルなタイプのランダム欠陥の統計サンプルを含む。ランダム
欠陥を識別することは有益な作業であるが、それは、クリティカルなタイプのランダム欠
陥を分析してこれらの欠陥がデバイスに及ぼす影響を調べることができるからである。そ
れに加えて、ランダム欠陥を識別することにより、ニュイサンス欠陥と考えられるランダ
ム欠陥の検出を抑制するように、１つ又は複数の検査プロセス・パラメータを変更するこ
とができる。さらに、ニュイサンス欠陥を系統的原因（コールド・スポット）から区別す
るように（複数の）検査プロセス・パラメータを変更することができる。
は有益な作業であり、これらの欠陥がデバイスに及ぼす影響を分析することができる。ラ
ンダムＤＯＩは、クリティカルなタイプのランダム欠陥の統計サンプルを含む。ランダム
欠陥を識別することは有益な作業であるが、それは、クリティカルなタイプのランダム欠
陥を分析してこれらの欠陥がデバイスに及ぼす影響を調べることができるからである。そ
れに加えて、ランダム欠陥を識別することにより、ニュイサンス欠陥と考えられるランダ
ム欠陥の検出を抑制するように、１つ又は複数の検査プロセス・パラメータを変更するこ
とができる。さらに、ニュイサンス欠陥を系統的原因（コールド・スポット）から区別す
るように（複数の）検査プロセス・パラメータを変更することができる。
欠陥がニュイサンス欠陥であるか、系統的欠陥であるか、又はランダム欠陥であるかを
判定することも、有益な作業であるが、それは、１つ又は複数のウェハ上で検出される欠
陥のタイプや異なるタイプの欠陥が有する歩留まりとの関連性に基づいて歩留まりをより
正確に推測することができるからである。それに加えて、本明細書で説明されている方法
の結果を、場合によっては歩留まり予測と組み合わせて使用し、設計データ及び製造プロ
セスに関する１つ又は複数の決定を下すことができる。例えば、ＩＣ設計を検証するため
に、本明細書で説明されている方法の結果を使用することができる。他の例では、プロセ
スにより生成されるＩＣ設計に影響を及ぼす系統的欠陥の数と系統的欠陥のタイプの数が
少なくなるように、本明細書で説明されている方法の結果をＩＣ設計プロセスにフィード
バックすることができる。このような一例では、設計及び／又はＩＣ設計プロセスで使用
される光学ルールを変更するために、本明細書で説明されている方法の結果を使用するこ
とができる。さらに他の例では、検査されるウェハ・レベルを加工するために使用される
１つ又は複数のプロセスの１つ又は複数のパラメータを変更するために、本明細書で説明
されている方法の結果を使用することができる。好ましくは、（複数の）プロセスにより
引き起こされる系統的欠陥及び／又は系統的欠陥のタイプの数、場合によってはクリティ
カルなランダム欠陥の数及び／又はクリティカルなランダム欠陥のタイプの数が少なくな
るように、（複数の）プロセスの１つ又は複数のパラメータを変更する。
判定することも、有益な作業であるが、それは、１つ又は複数のウェハ上で検出される欠
陥のタイプや異なるタイプの欠陥が有する歩留まりとの関連性に基づいて歩留まりをより
正確に推測することができるからである。それに加えて、本明細書で説明されている方法
の結果を、場合によっては歩留まり予測と組み合わせて使用し、設計データ及び製造プロ
セスに関する１つ又は複数の決定を下すことができる。例えば、ＩＣ設計を検証するため
に、本明細書で説明されている方法の結果を使用することができる。他の例では、プロセ
スにより生成されるＩＣ設計に影響を及ぼす系統的欠陥の数と系統的欠陥のタイプの数が
少なくなるように、本明細書で説明されている方法の結果をＩＣ設計プロセスにフィード
バックすることができる。このような一例では、設計及び／又はＩＣ設計プロセスで使用
される光学ルールを変更するために、本明細書で説明されている方法の結果を使用するこ
とができる。さらに他の例では、検査されるウェハ・レベルを加工するために使用される
１つ又は複数のプロセスの１つ又は複数のパラメータを変更するために、本明細書で説明
されている方法の結果を使用することができる。好ましくは、（複数の）プロセスにより
引き起こされる系統的欠陥及び／又は系統的欠陥のタイプの数、場合によってはクリティ
カルなランダム欠陥の数及び／又はクリティカルなランダム欠陥のタイプの数が少なくな
るように、（複数の）プロセスの１つ又は複数のパラメータを変更する。
いくつかの実施形態では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置と設
計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいて、ステップ２４に示さ
れているように、１つ又は複数の欠陥を分類することを含む。例えば、設計データ空間に
おける欠陥の位置は、設計データ空間における検査データの位置から決定される。それに
加えて、設計データ空間における欠陥の位置に関連する設計データの１つ又は複数の属性
は、３テキスト・マップから、又は本明細書で説明されている他の方法により決定され、
欠陥を分類するために欠陥の位置に関連する１つ又は複数の属性が使用される。他の実施
形態では、この方法は、設計データ空間における欠陥に対応する検査データの部分の位置
と、本明細書でさらに説明されるように設計データ空間にわたる設計データの１つ又は複
数の属性とに対する値を含むコンテキスト・マップに基づいてウェハの異なる部分で検出
された欠陥を分類することを含む。このように、この方法では、コンテキスト・マップを
使用してコンテキストで欠陥を分類することができる。このステップで（複数の）欠陥を
分類することは、さらに、本明細書で説明されている他の方法でも実行される。
計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいて、ステップ２４に示さ
れているように、１つ又は複数の欠陥を分類することを含む。例えば、設計データ空間に
おける欠陥の位置は、設計データ空間における検査データの位置から決定される。それに
加えて、設計データ空間における欠陥の位置に関連する設計データの１つ又は複数の属性
は、３テキスト・マップから、又は本明細書で説明されている他の方法により決定され、
欠陥を分類するために欠陥の位置に関連する１つ又は複数の属性が使用される。他の実施
形態では、この方法は、設計データ空間における欠陥に対応する検査データの部分の位置
と、本明細書でさらに説明されるように設計データ空間にわたる設計データの１つ又は複
数の属性とに対する値を含むコンテキスト・マップに基づいてウェハの異なる部分で検出
された欠陥を分類することを含む。このように、この方法では、コンテキスト・マップを
使用してコンテキストで欠陥を分類することができる。このステップで（複数の）欠陥を
分類することは、さらに、本明細書で説明されている他の方法でも実行される。
そのような一実施形態では、欠陥を分類することは、ウェハの検査時に検査システムに
より実行される。例えば、コンテキスト・マップは、ウェハを検査するときに本明細書で
説明されているように欠陥を分類するために検査システムにより使用される。他のそのよ
うな実施形態では、欠陥を分類することは、ウェハに対する検査データの取り込みが完了
した後に実行される。例えば、コンテキスト・マップは、検査データがオフラインで利用
可能になった後、本明細書で説明されているように欠陥を分類するために検査システムに
より使用される。このように、この方法は、コンテキスト・マップを使用して、欠陥を第
２パス高分解能欠陥分類（ＨＲＤＣ）によりオンライン（例えば、検査システムを使用し
て）で分類するか、又はＨＲＤＣにより（例えば、ＳＥＭレビュー・ステーションを使用
して）オフラインで分類することを含む。典型的には、第２パス欠陥分類は、検査システ
ムによりオンラインで実行されようと、レビュー・システム（光学式又はＳＥＭ）により
オフラインで実行されようと、欠陥の再検出と分類を含む。再検出と分類は、両方とも、
ユーザーにより手動で、又は自動的に（つまり、自動欠陥分類、ＡＤＣ）実行できる。設
計ルールが縮小すると、レビュー・プロセスで間違った物体を欠陥として識別する確率が
高まる。設計データとコンテキスト・マップは、再検出と分類の両方に有益である。
より実行される。例えば、コンテキスト・マップは、ウェハを検査するときに本明細書で
説明されているように欠陥を分類するために検査システムにより使用される。他のそのよ
うな実施形態では、欠陥を分類することは、ウェハに対する検査データの取り込みが完了
した後に実行される。例えば、コンテキスト・マップは、検査データがオフラインで利用
可能になった後、本明細書で説明されているように欠陥を分類するために検査システムに
より使用される。このように、この方法は、コンテキスト・マップを使用して、欠陥を第
２パス高分解能欠陥分類（ＨＲＤＣ）によりオンライン（例えば、検査システムを使用し
て）で分類するか、又はＨＲＤＣにより（例えば、ＳＥＭレビュー・ステーションを使用
して）オフラインで分類することを含む。典型的には、第２パス欠陥分類は、検査システ
ムによりオンラインで実行されようと、レビュー・システム（光学式又はＳＥＭ）により
オフラインで実行されようと、欠陥の再検出と分類を含む。再検出と分類は、両方とも、
ユーザーにより手動で、又は自動的に（つまり、自動欠陥分類、ＡＤＣ）実行できる。設
計ルールが縮小すると、レビュー・プロセスで間違った物体を欠陥として識別する確率が
高まる。設計データとコンテキスト・マップは、再検出と分類の両方に有益である。
再検出に関しては、コンテキスト・マップは、ユーザー又はシステムがレビュー・シス
テムの視野内で確かな欠陥を位置決めできるように欠陥の近くの局所的バックグラウンド
情報を与える。例えば、レビュー・システムにより生成されるウェハの局所イメージを設
計データにアラインさせることができ、これにより、設計データ空間における欠陥の位置
をアラインされた局所イメージにおいて実質的に正確に識別することができる。それに加
えて、レビュー・システムでは、局所イメージとのアラインのため設計データのシミュレ
ートされたイメージ（例えば、階調イメージ）を使用することができ、設計データ空間に
おける欠陥の位置を使用して、局所イメージの中の欠陥の位置を決定することができる。
このようなシミュレートされたイメージは、レビュー・プロセスにおける欠陥の再検出と
細かいアライメント調整に使用される。このようなシミュレーションの例は、本明細書に
全体が説明されているかのように参照により組み込まれる、ＭｃＧｈｅｅらの米国特許第
６，５８１，１９３号において例示されている。本明細書で説明されている方法は、本特
許において説明されている方法のどれかの（複数の）ステップを含む。したがって、本明
細書で説明されているこれらの方法及びシステムは、比較的高い精度の欠陥検出を実行す
るために使用される。
テムの視野内で確かな欠陥を位置決めできるように欠陥の近くの局所的バックグラウンド
情報を与える。例えば、レビュー・システムにより生成されるウェハの局所イメージを設
計データにアラインさせることができ、これにより、設計データ空間における欠陥の位置
をアラインされた局所イメージにおいて実質的に正確に識別することができる。それに加
えて、レビュー・システムでは、局所イメージとのアラインのため設計データのシミュレ
ートされたイメージ（例えば、階調イメージ）を使用することができ、設計データ空間に
おける欠陥の位置を使用して、局所イメージの中の欠陥の位置を決定することができる。
このようなシミュレートされたイメージは、レビュー・プロセスにおける欠陥の再検出と
細かいアライメント調整に使用される。このようなシミュレーションの例は、本明細書に
全体が説明されているかのように参照により組み込まれる、ＭｃＧｈｅｅらの米国特許第
６，５８１，１９３号において例示されている。本明細書で説明されている方法は、本特
許において説明されている方法のどれかの（複数の）ステップを含む。したがって、本明
細書で説明されているこれらの方法及びシステムは、比較的高い精度の欠陥検出を実行す
るために使用される。
分類に関して、コンテキスト・マップは、欠陥が属しているクラスを決定するために（
レビューにより取り込まれたデータとともに）使用される追加の情報を与える。レビュー
は、さらに、コンテキスト・マップ、レビューにより取り込まれたデータと検査データを
使用して実行される。例えば、検査システムの時間遅延積分（ＴＤＩ）カメラにより取り
込まれたパッチ・イメージ及び／又は検査システムにより取り込まれた高分解能パッチ・
イメージを欠陥サンプルのレビューに送る。パッチ・イメージは、光学又はＳＥＭレビュ
ー及び分類用のコンテキスト・マップと組み合わせて使用される。このように、上でさら
に説明されているように欠陥位置を決定できる際の座標の正確さにより、システムは、設
計コンテキスト及び／又はＤＲＣ障害事象コードに基づいて、欠陥を実質的に正確に分類
することができる。
レビューにより取り込まれたデータとともに）使用される追加の情報を与える。レビュー
は、さらに、コンテキスト・マップ、レビューにより取り込まれたデータと検査データを
使用して実行される。例えば、検査システムの時間遅延積分（ＴＤＩ）カメラにより取り
込まれたパッチ・イメージ及び／又は検査システムにより取り込まれた高分解能パッチ・
イメージを欠陥サンプルのレビューに送る。パッチ・イメージは、光学又はＳＥＭレビュ
ー及び分類用のコンテキスト・マップと組み合わせて使用される。このように、上でさら
に説明されているように欠陥位置を決定できる際の座標の正確さにより、システムは、設
計コンテキスト及び／又はＤＲＣ障害事象コードに基づいて、欠陥を実質的に正確に分類
することができる。
上述のステップの１つ又は複数は、系統的欠陥が検査結果及び本明細書で説明されてい
る他の結果を使用して識別、分類される（又はビン範囲に従って分けられる）監視フェー
ズにおいて実行される。監視フェーズは、偏倚監視と基準改善を含む。監視フェーズは、
製品増産時や生産時に実行される。マルチソース空間（設計、ウェハ、レチクル、試験、
プロセス空間の間の相関を含む）において、検査により検出された系統的欠陥を識別し、
分類する際に、本明細書で説明されているステップの任意の組合せを使用することができ
る。それに加えて、それらと組み合わせてマルチソース空間のステップの１つ又は複数を
使用し、系統的欠陥識別結果を検証することができる。
る他の結果を使用して識別、分類される（又はビン範囲に従って分けられる）監視フェー
ズにおいて実行される。監視フェーズは、偏倚監視と基準改善を含む。監視フェーズは、
製品増産時や生産時に実行される。マルチソース空間（設計、ウェハ、レチクル、試験、
プロセス空間の間の相関を含む）において、検査により検出された系統的欠陥を識別し、
分類する際に、本明細書で説明されているステップの任意の組合せを使用することができ
る。それに加えて、それらと組み合わせてマルチソース空間のステップの１つ又は複数を
使用し、系統的欠陥識別結果を検証することができる。
それに加えて、設計データ空間における欠陥の位置を検査データ、設計データ、又は分
類データと組み合わせて、監視フェーズにおける系統的欠陥（例えば、ホット・スポット
又はコールド・スポットに配置される欠陥）を識別することができる。また、識別された
ホット・スポットを使用することで、ホット・スポット配置で「ヒット」がある場合の検
査結果の設計コンテキストを決定することができ、これは後処理のオンツール又はオフツ
ールで実行される。設計データ空間に相関する歩留まり（又はＫＰ値）も、系統的欠陥を
監視するための属性として使用することができる。それに加えて、１つ又は複数の欠陥属
性を使用して、複数のホット・スポット候補がある場合のホット・スポットとの関連性を
推論することができる。
類データと組み合わせて、監視フェーズにおける系統的欠陥（例えば、ホット・スポット
又はコールド・スポットに配置される欠陥）を識別することができる。また、識別された
ホット・スポットを使用することで、ホット・スポット配置で「ヒット」がある場合の検
査結果の設計コンテキストを決定することができ、これは後処理のオンツール又はオフツ
ールで実行される。設計データ空間に相関する歩留まり（又はＫＰ値）も、系統的欠陥を
監視するための属性として使用することができる。それに加えて、１つ又は複数の欠陥属
性を使用して、複数のホット・スポット候補がある場合のホット・スポットとの関連性を
推論することができる。
レチクル空間において、監視フェーズは、知られている系統的欠陥をランダム欠陥から
分離するために検査結果と比較できるホット・スポットに関する情報を生成すること（例
えば、（複数の）ホット・スポット・リストの作成）を含む。それに加えて、ホット・ス
ポットに対するコンテキスト情報などの１つ又は複数のホット・スポット属性を使用して
、複数の技術、層、又はデバイスにまたがってホット・スポットを共有できるか、またで
きるのであれば、どの技術、層、又はデバイスであるのかを判定することができる。さら
に、検査により識別される系統的欠陥を使用して、計量部位配置、測定、又は他のパラメ
ータなどの計量プロセスの１つ又は複数のパラメータを定義又は修正することができる。
分離するために検査結果と比較できるホット・スポットに関する情報を生成すること（例
えば、（複数の）ホット・スポット・リストの作成）を含む。それに加えて、ホット・ス
ポットに対するコンテキスト情報などの１つ又は複数のホット・スポット属性を使用して
、複数の技術、層、又はデバイスにまたがってホット・スポットを共有できるか、またで
きるのであれば、どの技術、層、又はデバイスであるのかを判定することができる。さら
に、検査により識別される系統的欠陥を使用して、計量部位配置、測定、又は他のパラメ
ータなどの計量プロセスの１つ又は複数のパラメータを定義又は修正することができる。
いくつかの実施形態では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置と設計
データ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいてウェハ上で検出された１
つ又は複数の欠陥に対する故障確率値を決定することを含む。それに加えて、この方法は
、設計データ空間における検査データの位置と設計データ空間における設計データの１つ
又は複数の属性に基づいてウェハの異なる部分で検出された欠陥の故障確率属性値を決定
することを含む。欠陥に対する故障確率値は、本明細書でさらに説明されるように欠陥に
対応する検査データの設計データ空間位置と設計データ空間における設計データの１つ又
は複数の属性に基づいて決定される。
データ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいてウェハ上で検出された１
つ又は複数の欠陥に対する故障確率値を決定することを含む。それに加えて、この方法は
、設計データ空間における検査データの位置と設計データ空間における設計データの１つ
又は複数の属性に基づいてウェハの異なる部分で検出された欠陥の故障確率属性値を決定
することを含む。欠陥に対する故障確率値は、本明細書でさらに説明されるように欠陥に
対応する検査データの設計データ空間位置と設計データ空間における設計データの１つ又
は複数の属性に基づいて決定される。
他の実施形態では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置に基づいて
設計データ空間におけるウェハ上で検出された欠陥の位置の座標を決定することと、設計
データに対するフロア・プランに基づいて欠陥の位置の座標を設計セル座標に変換するこ
ととを含む。このように、欠陥座標は、チップ設計のフロア・プランに基づいて設計セル
座標に変換される。このような一実施形態では、この方法は、オーバーレイ公差を使用し
て欠陥の周囲の異なる領域を決定することと、１つ又は複数のセル・タイプに対する領域
を使用して欠陥リピータ解析を実行し、１つ又は複数のセル・タイプが系統的欠陥セル・
タイプであるかどうかを判定し、また系統的欠陥セル・タイプ内の１つの又は複数の系統
的欠陥ジオメトリの１つ又は複数の配置を決定することとを含む。このように、この方法
は、リピータ分析にセル・ベース座標を使用することを含む。特に、欠陥リピータ分析は
、オーバーレイ公差を使用して実行され（例えば、それぞれの欠陥を囲む２次元領域を定
義する）、セル・タイプ毎に、系統的欠陥のあるセル・タイプの有無を判定し、セル内の
系統的欠陥のあるジオメトリの配置を決定することができる。それに加えて、この方法は
、セル・コンテキストに基づいて欠陥のセル・ベースのビン範囲によるグループ分けを含
む。このようなビン範囲に従って分けることは、本明細書でさらに説明されているように
実行される。このような一実施形態では、この方法は、系統的欠陥セル・タイプの近くに
配置されているセル、ジオメトリ、又はそれらの何らかの組合せに対する設計データの１
つ又は複数の属性に基づいて空間的系統的欠陥が系統的欠陥セル・タイプ内に生じるかど
うかを判定することを含む。このように、空間的系統的欠陥のあるセルの設計コンテキス
ト（セル又はジオメトリを囲む）を属性として使用し、空間的系統的欠陥の出現をさらに
特徴付けることができる。
設計データ空間におけるウェハ上で検出された欠陥の位置の座標を決定することと、設計
データに対するフロア・プランに基づいて欠陥の位置の座標を設計セル座標に変換するこ
ととを含む。このように、欠陥座標は、チップ設計のフロア・プランに基づいて設計セル
座標に変換される。このような一実施形態では、この方法は、オーバーレイ公差を使用し
て欠陥の周囲の異なる領域を決定することと、１つ又は複数のセル・タイプに対する領域
を使用して欠陥リピータ解析を実行し、１つ又は複数のセル・タイプが系統的欠陥セル・
タイプであるかどうかを判定し、また系統的欠陥セル・タイプ内の１つの又は複数の系統
的欠陥ジオメトリの１つ又は複数の配置を決定することとを含む。このように、この方法
は、リピータ分析にセル・ベース座標を使用することを含む。特に、欠陥リピータ分析は
、オーバーレイ公差を使用して実行され（例えば、それぞれの欠陥を囲む２次元領域を定
義する）、セル・タイプ毎に、系統的欠陥のあるセル・タイプの有無を判定し、セル内の
系統的欠陥のあるジオメトリの配置を決定することができる。それに加えて、この方法は
、セル・コンテキストに基づいて欠陥のセル・ベースのビン範囲によるグループ分けを含
む。このようなビン範囲に従って分けることは、本明細書でさらに説明されているように
実行される。このような一実施形態では、この方法は、系統的欠陥セル・タイプの近くに
配置されているセル、ジオメトリ、又はそれらの何らかの組合せに対する設計データの１
つ又は複数の属性に基づいて空間的系統的欠陥が系統的欠陥セル・タイプ内に生じるかど
うかを判定することを含む。このように、空間的系統的欠陥のあるセルの設計コンテキス
ト（セル又はジオメトリを囲む）を属性として使用し、空間的系統的欠陥の出現をさらに
特徴付けることができる。
他の実施形態では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置と設計デー
タ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいて、ステップ２６に示されてい
るように、ビン範囲に従って欠陥（例えば、欠陥の全部又は一部）をグループ分けするこ
とを含む。例えば、本明細書で説明されているように、設計データ空間における欠陥の位
置は、設計データ空間における検査データの位置から決定される。次いで、ビン範囲に従
って欠陥を分けるために使用される設計データの１つ又は複数の属性は、設計データ空間
における欠陥の位置に基づいて決定される。この実施形態で使用される設計データの１つ
又は複数の属性は、恐らくは他の検査結果（例えば、統合欠陥オーガナイザー（ｉＤＯ）
の結果及び統合自動欠陥分類（ｉＡＤＣ）の結果）と組み合わせて設計データに関連する
値などの本明細書で説明されている設計データの（複数の）属性（例えば、歩留まり影響
）を含む。それに加えて、設計データ空間における欠陥の位置に関連する設計データの１
つ又は複数の属性をコンテキスト・マップから決定することができる。このように、この
方法は、ウェハ検査時に検出された欠陥にコンテキスト・マップを適用し欠陥をコンテキ
ストにソートすることを含む。
タ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいて、ステップ２６に示されてい
るように、ビン範囲に従って欠陥（例えば、欠陥の全部又は一部）をグループ分けするこ
とを含む。例えば、本明細書で説明されているように、設計データ空間における欠陥の位
置は、設計データ空間における検査データの位置から決定される。次いで、ビン範囲に従
って欠陥を分けるために使用される設計データの１つ又は複数の属性は、設計データ空間
における欠陥の位置に基づいて決定される。この実施形態で使用される設計データの１つ
又は複数の属性は、恐らくは他の検査結果（例えば、統合欠陥オーガナイザー（ｉＤＯ）
の結果及び統合自動欠陥分類（ｉＡＤＣ）の結果）と組み合わせて設計データに関連する
値などの本明細書で説明されている設計データの（複数の）属性（例えば、歩留まり影響
）を含む。それに加えて、設計データ空間における欠陥の位置に関連する設計データの１
つ又は複数の属性をコンテキスト・マップから決定することができる。このように、この
方法は、ウェハ検査時に検出された欠陥にコンテキスト・マップを適用し欠陥をコンテキ
ストにソートすることを含む。
したがって、本明細書で説明されている方法は、ウェハ検査のためコンテキスト・ベー
スのバックグラウンドでビン範囲に従って分けることを含む。例えば、上述のように、こ
の方法では、コンテキスト・マップを使用してコンテキストで欠陥をビン範囲に従って分
けることができる。このような一例では、ニュイサンス・フィルタリングの後に残る欠陥
は、コンテキスト又は上で説明されている他の情報によりソートされ、それにより、ラン
ダム欠陥ではない系統的欠陥である欠陥を識別することができる。コンテキストは、さら
に、ビン範囲に従って分けてソートする欠陥に関連する他のイメージ導出属性と併用され
る。
スのバックグラウンドでビン範囲に従って分けることを含む。例えば、上述のように、こ
の方法では、コンテキスト・マップを使用してコンテキストで欠陥をビン範囲に従って分
けることができる。このような一例では、ニュイサンス・フィルタリングの後に残る欠陥
は、コンテキスト又は上で説明されている他の情報によりソートされ、それにより、ラン
ダム欠陥ではない系統的欠陥である欠陥を識別することができる。コンテキストは、さら
に、ビン範囲に従って分けてソートする欠陥に関連する他のイメージ導出属性と併用され
る。
さらに、これらの欠陥は、欠陥の予想電気的パラメータ及び／又は設計データ空間にお
ける欠陥位置に近接するデバイス・フィーチャの予想電気的パラメータに基づいてビン範
囲に従って分けられる。欠陥及びデバイス・フィーチャの予想電気的パラメータは、前の
電気的試験、欠陥の電気的パラメータのシミュレーション、欠陥のレビュー、又はそれら
の何らかの組合せに基づいて決定される。それに加えて、１つ又は複数の欠陥に対する障
害シミュレーションは、設計データ空間における（複数の）欠陥の位置及び／又はビン範
囲に従って（複数の）欠陥が分けられるグループに基づく。
ける欠陥位置に近接するデバイス・フィーチャの予想電気的パラメータに基づいてビン範
囲に従って分けられる。欠陥及びデバイス・フィーチャの予想電気的パラメータは、前の
電気的試験、欠陥の電気的パラメータのシミュレーション、欠陥のレビュー、又はそれら
の何らかの組合せに基づいて決定される。それに加えて、１つ又は複数の欠陥に対する障
害シミュレーションは、設計データ空間における（複数の）欠陥の位置及び／又はビン範
囲に従って（複数の）欠陥が分けられるグループに基づく。
いくつかの実施形態では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置、設
計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性、設計データが印刷されるレチク
ルについて取り込まれるレチクル検査データの１つ又は複数の属性に基づいて、ビン範囲
に従って欠陥をグループ分けすることを含む。このように、レチクル検査データを、ビン
範囲によるグループ分けの属性として使用することができる。特に、レチクル検査データ
属性は、ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分ける際に使用される。この実施
形態では、設計データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている設計データの
（複数の）属性のどれかを含む。レチクル検査データの１つ又は複数の属性は、レチクル
上で検出された欠陥、レチクル空間におけるレチクル上で検出された欠陥の位置、レチク
ル上で検出された欠陥の１つ又は複数の属性、レチクル上に印刷される設計データの１つ
又は複数の属性、又はそれらの何らかの組合せなどのレチクル検査データの属性を含む。
レチクル上で検出された欠陥の１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている（複数
の）欠陥属性を含む。それに加えて、レチクル上に印刷される設計データの１つ又は複数
の属性は、本明細書で説明されている（複数の）設計データ属性のどれかを含む。
計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性、設計データが印刷されるレチク
ルについて取り込まれるレチクル検査データの１つ又は複数の属性に基づいて、ビン範囲
に従って欠陥をグループ分けすることを含む。このように、レチクル検査データを、ビン
範囲によるグループ分けの属性として使用することができる。特に、レチクル検査データ
属性は、ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分ける際に使用される。この実施
形態では、設計データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている設計データの
（複数の）属性のどれかを含む。レチクル検査データの１つ又は複数の属性は、レチクル
上で検出された欠陥、レチクル空間におけるレチクル上で検出された欠陥の位置、レチク
ル上で検出された欠陥の１つ又は複数の属性、レチクル上に印刷される設計データの１つ
又は複数の属性、又はそれらの何らかの組合せなどのレチクル検査データの属性を含む。
レチクル上で検出された欠陥の１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている（複数
の）欠陥属性を含む。それに加えて、レチクル上に印刷される設計データの１つ又は複数
の属性は、本明細書で説明されている（複数の）設計データ属性のどれかを含む。
レチクル検査データの（複数の）属性は、本明細書で説明されている方法及びシステム
の実施形態により（例えば、レチクル検査システムの出力を使用することにより）好適な
方法で決定される。それとは別に、又はそれに加えて、レチクル検査データの（複数の）
属性を、本明細書で説明されている方法及びシステムの実施形態により、（複数の）属性
が格納されている記憶媒体及び／又は（複数の）属性を決定したレチクル検査システムか
ら取り込むことができる。
の実施形態により（例えば、レチクル検査システムの出力を使用することにより）好適な
方法で決定される。それとは別に、又はそれに加えて、レチクル検査データの（複数の）
属性を、本明細書で説明されている方法及びシステムの実施形態により、（複数の）属性
が格納されている記憶媒体及び／又は（複数の）属性を決定したレチクル検査システムか
ら取り込むことができる。
レチクル検査データの１つ又は複数の属性に少なくとも一部は基づいてビン範囲に従っ
て欠陥を分けることを用いて、欠陥がレチクル上の欠陥により引き起こされたかどうか、
ウェハ上の欠陥の原因となったレチクル欠陥の１つ又は複数の属性、ウェハ上の欠陥の原
因となった可能性のある、レチクル上に印刷される設計データの１つ又は複数の属性に基
づいて欠陥を分離することができる。そのようにして、ビン範囲に従って分けた結果は、
欠陥の原因及び／又はレチクルが欠陥及び／又はウェハ上に印刷される設計データにどの
ような影響を及ぼすかに関する追加の情報を与える。このようなビン範囲に従って分けた
結果は、レチクル製造プロセスの１つ又は複数のパラメータ、レチクル検査プロセスの１
つ又は複数のパラメータ、レチクル欠陥レビュー・プロセスの１つ又は複数のパラメータ
、レチクル修復プロセスの１つ又は複数のパラメータ、他のレチクル又は設計関係プロセ
スの１つ又は複数のパラメータ、本明細書で説明されている他のプロセスの１つ又は複数
のパラメータ、又はその何らかの組合せを変更するために有利に使用される。また、この
実施形態においてビン範囲に従って欠陥を分けることは、設計データ空間における検査デ
ータの位置、設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性、レチクル検査デ
ータの１つ又は複数の属性、本明細書で説明されている他の情報に基づいて実行される。
て欠陥を分けることを用いて、欠陥がレチクル上の欠陥により引き起こされたかどうか、
ウェハ上の欠陥の原因となったレチクル欠陥の１つ又は複数の属性、ウェハ上の欠陥の原
因となった可能性のある、レチクル上に印刷される設計データの１つ又は複数の属性に基
づいて欠陥を分離することができる。そのようにして、ビン範囲に従って分けた結果は、
欠陥の原因及び／又はレチクルが欠陥及び／又はウェハ上に印刷される設計データにどの
ような影響を及ぼすかに関する追加の情報を与える。このようなビン範囲に従って分けた
結果は、レチクル製造プロセスの１つ又は複数のパラメータ、レチクル検査プロセスの１
つ又は複数のパラメータ、レチクル欠陥レビュー・プロセスの１つ又は複数のパラメータ
、レチクル修復プロセスの１つ又は複数のパラメータ、他のレチクル又は設計関係プロセ
スの１つ又は複数のパラメータ、本明細書で説明されている他のプロセスの１つ又は複数
のパラメータ、又はその何らかの組合せを変更するために有利に使用される。また、この
実施形態においてビン範囲に従って欠陥を分けることは、設計データ空間における検査デ
ータの位置、設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性、レチクル検査デ
ータの１つ又は複数の属性、本明細書で説明されている他の情報に基づいて実行される。
他の一実施形態では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置、設計デ
ータ空間における設計データの１つ又は複数の属性、検査データの１つ又は複数の属性に
基づいて、ビン範囲に従って欠陥をグループ分けすることを含む。このように、検査デー
タから導き出される１つ又は複数の属性を、ビン範囲によるグループ分けの計算で使用す
ることができる。この実施形態では、設計データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説
明されている設計データの（複数の）属性のどれかを含む。それに加えて、ビン範囲によ
るグループ分けに使用される検査データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されて
いる検査データの（複数の）属性のどれかを含む。この実施形態では、本明細書で説明さ
れている他の情報を使用して、ビン範囲に従って欠陥を分けることもできる。この実施形
態においてビン範囲に従って分けることは、本明細書でさらに説明されているように実行
される。
ータ空間における設計データの１つ又は複数の属性、検査データの１つ又は複数の属性に
基づいて、ビン範囲に従って欠陥をグループ分けすることを含む。このように、検査デー
タから導き出される１つ又は複数の属性を、ビン範囲によるグループ分けの計算で使用す
ることができる。この実施形態では、設計データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説
明されている設計データの（複数の）属性のどれかを含む。それに加えて、ビン範囲によ
るグループ分けに使用される検査データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されて
いる検査データの（複数の）属性のどれかを含む。この実施形態では、本明細書で説明さ
れている他の情報を使用して、ビン範囲に従って欠陥を分けることもできる。この実施形
態においてビン範囲に従って分けることは、本明細書でさらに説明されているように実行
される。
追加の実施形態では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置、設計デ
ータ空間における設計データの１つ又は複数の属性、検査データの１つ又は複数の属性、
設計データが印刷されるレチクルについて取り込まれるレチクル検査データの１つ又は複
数の属性に基づいて、ビン範囲に従って欠陥をグループ分けすることを含む。このように
、レチクル検査データを、ビン範囲によるグループ分けの属性として使用することができ
る。特に、レチクル検査データ属性は、ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分
ける際に使用される。この実施形態でビン範囲によるグループ分けに使用される設計デー
タ空間における設計データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている設計デー
タの（複数の）属性を含む。この実施形態におけるビン範囲によるグループ分けに使用さ
れる検査データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている検査データの（複数
の）属性のどれかを含む。この実施形態におけるビン範囲によるグループ分けに使用され
るレチクル検査データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されているレチクル検査
データの（複数の）属性のどれかを含む。この実施形態においてビン範囲に従って分ける
ことは、本明細書でさらに説明されているように実行される。それに加えて、この実施形
態のビン範囲に従って分けた結果は、本明細書で説明されている（複数の）方法の他の（
複数の）ステップを実行するために使用される。
ータ空間における設計データの１つ又は複数の属性、検査データの１つ又は複数の属性、
設計データが印刷されるレチクルについて取り込まれるレチクル検査データの１つ又は複
数の属性に基づいて、ビン範囲に従って欠陥をグループ分けすることを含む。このように
、レチクル検査データを、ビン範囲によるグループ分けの属性として使用することができ
る。特に、レチクル検査データ属性は、ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分
ける際に使用される。この実施形態でビン範囲によるグループ分けに使用される設計デー
タ空間における設計データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている設計デー
タの（複数の）属性を含む。この実施形態におけるビン範囲によるグループ分けに使用さ
れる検査データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている検査データの（複数
の）属性のどれかを含む。この実施形態におけるビン範囲によるグループ分けに使用され
るレチクル検査データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されているレチクル検査
データの（複数の）属性のどれかを含む。この実施形態においてビン範囲に従って分ける
ことは、本明細書でさらに説明されているように実行される。それに加えて、この実施形
態のビン範囲に従って分けた結果は、本明細書で説明されている（複数の）方法の他の（
複数の）ステップを実行するために使用される。
いくつかの実施形態では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置、設
計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性、検査データの１つ又は複数の属
性、及びウェハの検査データが取り込まれたプロセス層、異なるプロセス層、又はそれら
の何らかの組合せに対し、設計データ、異なる設計データ、又はそれらの何らかの組合せ
について、そのウェハ、他の複数のウェハ、又はそれらの何らかの組合せに対するすでに
取り込まれている検査データの１つ又は複数の属性に基づいて、ビン範囲に従って欠陥を
グループ分けすることを含む。このように、同じ又は異なるウェハ、同じ又は異なる設計
、同じ又は異なるプロセス層についてすでに集められている検査データから決定される属
性をビン範囲によるグループ分けの計算に含めることができる。すでに集められている検
査データは、データ構造体に格納されるか、又は本明細書で説明されているように構成さ
れる、知識ベースに格納される。このように、すでに取り込まれている検査データの１つ
又は複数の属性は、累積学習データ、履歴データ、又はデータの訓練集合から決定される
。この実施形態では、設計データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている設
計データの（複数の）属性のどれかを含む。それに加えて、ビン範囲によるグループ分け
に使用される検査データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている検査データ
の（複数の）属性のどれかを含む。この実施形態では、本明細書で説明されている他の情
報を使用して、ビン範囲に従って欠陥を分けることもできる。この実施形態においてビン
範囲に従って分けることは、本明細書でさらに説明されているように実行される。
計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性、検査データの１つ又は複数の属
性、及びウェハの検査データが取り込まれたプロセス層、異なるプロセス層、又はそれら
の何らかの組合せに対し、設計データ、異なる設計データ、又はそれらの何らかの組合せ
について、そのウェハ、他の複数のウェハ、又はそれらの何らかの組合せに対するすでに
取り込まれている検査データの１つ又は複数の属性に基づいて、ビン範囲に従って欠陥を
グループ分けすることを含む。このように、同じ又は異なるウェハ、同じ又は異なる設計
、同じ又は異なるプロセス層についてすでに集められている検査データから決定される属
性をビン範囲によるグループ分けの計算に含めることができる。すでに集められている検
査データは、データ構造体に格納されるか、又は本明細書で説明されているように構成さ
れる、知識ベースに格納される。このように、すでに取り込まれている検査データの１つ
又は複数の属性は、累積学習データ、履歴データ、又はデータの訓練集合から決定される
。この実施形態では、設計データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている設
計データの（複数の）属性のどれかを含む。それに加えて、ビン範囲によるグループ分け
に使用される検査データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている検査データ
の（複数の）属性のどれかを含む。この実施形態では、本明細書で説明されている他の情
報を使用して、ビン範囲に従って欠陥を分けることもできる。この実施形態においてビン
範囲に従って分けることは、本明細書でさらに説明されているように実行される。
上述の実施形態のどれかにおいて、ビン範囲に従って分けることは、オンツール、オフ
ツール、又はその何らかの組合せで実行される。
ツール、又はその何らかの組合せで実行される。
追加の実施形態では、この方法は、恐らくは他の検査結果（例えば、ｉＤＯ結果及びｉ
ＡＤＣ結果）と組み合わせた設計データに関連する歩留まりの影響など設計データ空間に
おける検査データの位置と設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性とに
基づいて、図２８に示されているように、レビューのため欠陥の少なくとも一部を選択す
ることを含む。レビューのため欠陥を選択するのに使用される設計データの１つ又は複数
の属性は、本明細書で説明されている設計データの（複数の）属性を含む。それに加えて
、設計データ空間における検査データの位置は、本明細書で説明されているような欠陥に
対応する設計データの（複数の）属性を決定するために使用される、本明細書で説明され
ているような設計データ空間における欠陥の位置を決定するために使用される。このよう
ないくつかの実施形態では、本明細書で説明されているようにニュイサンス欠陥をフィル
タリングして、ウェハ上で検出された他の欠陥から分離し、ＤＯＩ（又は非ニュイサンス
欠陥）のみをレビュー又はさらなる分析のために保持することができる。他の実施形態で
は、欠陥リストと識別されたホット・スポット、欠陥とホット・スポットの分類、設計コ
ンテキストを使用して、監視フェーズにおけるレビュー・サンプリング（サブサンプリン
グを含んでいてもよい）を改善することができ、これは、オンツールで、又はオフツール
で後処理の際に実行される。
ＡＤＣ結果）と組み合わせた設計データに関連する歩留まりの影響など設計データ空間に
おける検査データの位置と設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性とに
基づいて、図２８に示されているように、レビューのため欠陥の少なくとも一部を選択す
ることを含む。レビューのため欠陥を選択するのに使用される設計データの１つ又は複数
の属性は、本明細書で説明されている設計データの（複数の）属性を含む。それに加えて
、設計データ空間における検査データの位置は、本明細書で説明されているような欠陥に
対応する設計データの（複数の）属性を決定するために使用される、本明細書で説明され
ているような設計データ空間における欠陥の位置を決定するために使用される。このよう
ないくつかの実施形態では、本明細書で説明されているようにニュイサンス欠陥をフィル
タリングして、ウェハ上で検出された他の欠陥から分離し、ＤＯＩ（又は非ニュイサンス
欠陥）のみをレビュー又はさらなる分析のために保持することができる。他の実施形態で
は、欠陥リストと識別されたホット・スポット、欠陥とホット・スポットの分類、設計コ
ンテキストを使用して、監視フェーズにおけるレビュー・サンプリング（サブサンプリン
グを含んでいてもよい）を改善することができ、これは、オンツールで、又はオフツール
で後処理の際に実行される。
他の実施形態では、レビューのため欠陥を選択することは、ビン範囲に従って分けた結
果に応じて実行される。例えば、あるグループの欠陥は、レビューのため選択されるが、
他のグループの欠陥は、レビューのため選択されない。他の例では、欠陥のあるグループ
は、他のグループに比べて重いサンプリングとなる（つまり、あるグループからの欠陥が
レビューのため多く選択される）。サンプリングされる欠陥のグループとそれらのグルー
プがサンプリングされる程度は、例えば、グループのそれぞれに関連付けられている設計
の１つ又は複数の属性、あるいは欠陥のグループに関連付けられている本明細書で説明さ
れている他の情報に基づいて決定される。レビューのため欠陥を選択することは、さらに
、欠陥又は欠陥ビンに関連付けられた歩留まり関連性に応じて実行される。例えば、欠陥
の母集団をランダム欠陥と系統的欠陥とに分割することができ、異なるサンプル・プラン
を異なる欠陥タイプのそれぞれについて使用することができる。このように、異なるタイ
プの欠陥に対するサンプリング戦略は、劇的に異なりうる。
果に応じて実行される。例えば、あるグループの欠陥は、レビューのため選択されるが、
他のグループの欠陥は、レビューのため選択されない。他の例では、欠陥のあるグループ
は、他のグループに比べて重いサンプリングとなる（つまり、あるグループからの欠陥が
レビューのため多く選択される）。サンプリングされる欠陥のグループとそれらのグルー
プがサンプリングされる程度は、例えば、グループのそれぞれに関連付けられている設計
の１つ又は複数の属性、あるいは欠陥のグループに関連付けられている本明細書で説明さ
れている他の情報に基づいて決定される。レビューのため欠陥を選択することは、さらに
、欠陥又は欠陥ビンに関連付けられた歩留まり関連性に応じて実行される。例えば、欠陥
の母集団をランダム欠陥と系統的欠陥とに分割することができ、異なるサンプル・プラン
を異なる欠陥タイプのそれぞれについて使用することができる。このように、異なるタイ
プの欠陥に対するサンプリング戦略は、劇的に異なりうる。
いくつかの実施形態では、この方法は、レビューのため欠陥の少なくとも一部を選択す
ることを含み、これは、設計データの１つ又は複数の属性の異なる値を有する設計データ
空間における設計データのそれぞれの部分において位置特定される少なくとも１つの欠陥
を含む。このように、設計データのそれぞれの異なる部分における欠陥は、レビューのた
めサンプリングされる。例えば、それぞれの欠陥のコンテキストを使用して、レビューの
ため欠陥をソートし（例えば、コンテキストのクリティカル度により）、欠陥が検出され
るすべてのコンテキストがレビュー・サンプルに表されることを保証するレビュー・サン
プルを生成する。
ることを含み、これは、設計データの１つ又は複数の属性の異なる値を有する設計データ
空間における設計データのそれぞれの部分において位置特定される少なくとも１つの欠陥
を含む。このように、設計データのそれぞれの異なる部分における欠陥は、レビューのた
めサンプリングされる。例えば、それぞれの欠陥のコンテキストを使用して、レビューの
ため欠陥をソートし（例えば、コンテキストのクリティカル度により）、欠陥が検出され
るすべてのコンテキストがレビュー・サンプルに表されることを保証するレビュー・サン
プルを生成する。
他の実施形態では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置と設計デー
タ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいて、ステップ３０に示されてい
るように、欠陥がレビューされる順序を決定することを含む。例えば、この方法は、コン
テキスト・マップを使用し、オフライン・レビュー（例えば、光学又はＳＥＭレビュー）
の優先度に基づいて欠陥をソートすることを含む。それぞれの欠陥のコンテキストは、系
統的欠陥と潜在的系統的欠陥に、他の欠陥タイプよりも高い優先度が与えられるようにレ
ビューの欠陥をソートする（例えば、コンテキストのクリティカル度により）ために使用
される。
タ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいて、ステップ３０に示されてい
るように、欠陥がレビューされる順序を決定することを含む。例えば、この方法は、コン
テキスト・マップを使用し、オフライン・レビュー（例えば、光学又はＳＥＭレビュー）
の優先度に基づいて欠陥をソートすることを含む。それぞれの欠陥のコンテキストは、系
統的欠陥と潜在的系統的欠陥に、他の欠陥タイプよりも高い優先度が与えられるようにレ
ビューの欠陥をソートする（例えば、コンテキストのクリティカル度により）ために使用
される。
ウェハ上のダイを横切るサンプル点で検査データ・ストリームを所定のアライメント部
位（ＧＤＳデータベースからのレンダリングされたイメージなど）にアラインさせて、ウ
ェハ上のすべての点で検査データのサブピクセル・アライメントを行う方法には、多数の
利点がある。例えば、生データ・ストリームは、設計データに実質的に正確にアラインさ
れるため、設計データ空間における欠陥位置は、サブピクセル精度（例えば、現在達成可
能な１００ｎｍ以下の精度と１０００ｎｍの精度）で決定される。実質的に高い精度の欠
陥位置であれば、任意の後続のレビュー・プロセスの精度を大幅に高め、またＳＥＭ又は
ＦＩＢシステムなどの欠陥レビュー・システム上で欠陥の位置を特定し、画像処理し、分
析することができる速度を増大することができる。それに加えて、欠陥に関連付けられて
いるコンテキスト情報は、ＨＲＤＣフェーズにおいて使用されるが、これは、第２パス・
レビューで検査システム上で、又はＳＥＭ又は光学レビュー・ステーション上でオフライ
ンにより実行される。このような情報は、さらに、欠陥を自動的に又は手動で位置特定す
るのを補助できる欠陥に関する任意の他の局所的コンテキスト情報に加えて自動欠陥位置
特定（ＡＤＬ）システムなどの他のシステムに供給されるか、又はそのようなシステムに
より取り込まれる。それに加えて、レビュー・システムは、この情報を使用して、測定パ
ラメータの下で、そのシステムとそのウェハに適した論理座標から物理座標への変換を生
成することができる。
位（ＧＤＳデータベースからのレンダリングされたイメージなど）にアラインさせて、ウ
ェハ上のすべての点で検査データのサブピクセル・アライメントを行う方法には、多数の
利点がある。例えば、生データ・ストリームは、設計データに実質的に正確にアラインさ
れるため、設計データ空間における欠陥位置は、サブピクセル精度（例えば、現在達成可
能な１００ｎｍ以下の精度と１０００ｎｍの精度）で決定される。実質的に高い精度の欠
陥位置であれば、任意の後続のレビュー・プロセスの精度を大幅に高め、またＳＥＭ又は
ＦＩＢシステムなどの欠陥レビュー・システム上で欠陥の位置を特定し、画像処理し、分
析することができる速度を増大することができる。それに加えて、欠陥に関連付けられて
いるコンテキスト情報は、ＨＲＤＣフェーズにおいて使用されるが、これは、第２パス・
レビューで検査システム上で、又はＳＥＭ又は光学レビュー・ステーション上でオフライ
ンにより実行される。このような情報は、さらに、欠陥を自動的に又は手動で位置特定す
るのを補助できる欠陥に関する任意の他の局所的コンテキスト情報に加えて自動欠陥位置
特定（ＡＤＬ）システムなどの他のシステムに供給されるか、又はそのようなシステムに
より取り込まれる。それに加えて、レビュー・システムは、この情報を使用して、測定パ
ラメータの下で、そのシステムとそのウェハに適した論理座標から物理座標への変換を生
成することができる。
いくつかの実施形態では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置と設
計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいてウェハの異なる部分に
ついて取り込まれた検査システムの１つ又は複数の検出器から出力の１つ又は複数の所定
の属性を抽出することを含む。このように、この方法は、設計データ空間における検査デ
ータの位置と設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいて検査デ
ータ領域（例えば、検査される領域の特定の部分集合）に対する所定の信号又はイメージ
属性を抽出することを含む。１つ又は複数の検出器からの出力の抽出された（複数の）属
性は、例えば、異なる部分のピクセルに対する信号又はイメージの輝度又は標準偏差を含
む。それに加えて、ウェハは、パターン形成されたウェハであってよく、そのウェハ上で
設計データに対応するパターンが印刷される。したがって、出力の（複数の）属性は、ウ
ェハ上に形成されたパターンに対応する出力に関する知識に基づいて抽出される。それに
加えて、ウェハ上に形成されたパターンの構造に関する情報は、１つ又は複数の検出器の
出力から抽出される。
計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいてウェハの異なる部分に
ついて取り込まれた検査システムの１つ又は複数の検出器から出力の１つ又は複数の所定
の属性を抽出することを含む。このように、この方法は、設計データ空間における検査デ
ータの位置と設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性に基づいて検査デ
ータ領域（例えば、検査される領域の特定の部分集合）に対する所定の信号又はイメージ
属性を抽出することを含む。１つ又は複数の検出器からの出力の抽出された（複数の）属
性は、例えば、異なる部分のピクセルに対する信号又はイメージの輝度又は標準偏差を含
む。それに加えて、ウェハは、パターン形成されたウェハであってよく、そのウェハ上で
設計データに対応するパターンが印刷される。したがって、出力の（複数の）属性は、ウ
ェハ上に形成されたパターンに対応する出力に関する知識に基づいて抽出される。それに
加えて、ウェハ上に形成されたパターンの構造に関する情報は、１つ又は複数の検出器の
出力から抽出される。
（複数の）検出器の出力の抽出された（複数の）属性を使用して、ウェハの異なる部分
にわたる（複数の）属性のイメージを生成することができる。このように、この方法は、
ウェハの表面の「設計を意識したイメージ」を生成することを含む。これらのイメージは
、計量により決定されるウェハの属性などのウェハの１つ又は複数の属性を決定するため
に使用される。このように、検査システムは、設計データ又は設計データに対するレイア
ウトに基づいて実質的に正確に定義された配置の１つ又は複数の検出器から出力（信号な
ど）の（複数の）属性を抽出することにより計量ツールのように使用される。したがって
、この実施形態では、ウェハの異なる部分を本質的に計量部位として取り扱うことができ
る。それに加えて、検査システムの１つ又は複数の検出器の出力の１つ又は複数の抽出さ
れた所定の属性を使用して、本明細書に全体が説明されているかのように参照により組み
込まれる、２００６年２月９日に出願された共通出願のＫｉｒｋらの米国特許出願第６０
／７７２，４１８号で説明されているステップなどの１つ又は複数のステップを実行する
ことができる。
にわたる（複数の）属性のイメージを生成することができる。このように、この方法は、
ウェハの表面の「設計を意識したイメージ」を生成することを含む。これらのイメージは
、計量により決定されるウェハの属性などのウェハの１つ又は複数の属性を決定するため
に使用される。このように、検査システムは、設計データ又は設計データに対するレイア
ウトに基づいて実質的に正確に定義された配置の１つ又は複数の検出器から出力（信号な
ど）の（複数の）属性を抽出することにより計量ツールのように使用される。したがって
、この実施形態では、ウェハの異なる部分を本質的に計量部位として取り扱うことができ
る。それに加えて、検査システムの１つ又は複数の検出器の出力の１つ又は複数の抽出さ
れた所定の属性を使用して、本明細書に全体が説明されているかのように参照により組み
込まれる、２００６年２月９日に出願された共通出願のＫｉｒｋらの米国特許出願第６０
／７７２，４１８号で説明されているステップなどの１つ又は複数のステップを実行する
ことができる。
この実施形態で使用される設計データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されて
いる設計データの（複数の）属性のどれかを含む。このような一実施形態では、設計デー
タの１つ又は複数の属性は、ウェハの検査データが取り込まれたプロセス層、異なるプロ
セス層、又はそれらの何らかの組合せに対し、設計データ、異なる設計データ、又はそれ
らの何らかの組合せについて、そのウェハ、他の複数のウェハ、又はそれらの何らかの組
合せに対するすでに取り込まれている検査データの１つ又は複数の属性に基づいて選択さ
れる。このように、この実施形態で使用される設計データ空間における設計データの１つ
又は複数の属性は、同じ又は異なるプロセス層で同じ又は異なる設計に対する同じウェハ
又は異なるウェハからすでに集められている検査データの属性との相関に基づいて選択さ
れる。すでに集められている検査データは、データ構造体に格納されるか、又は本明細書
で説明されているように構成される、知識ベースに格納される。このように、設計データ
の１つ又は複数の属性は、累積学習、履歴データ、又はデータの訓練集合に基づいてこの
実施形態において選択される。
いる設計データの（複数の）属性のどれかを含む。このような一実施形態では、設計デー
タの１つ又は複数の属性は、ウェハの検査データが取り込まれたプロセス層、異なるプロ
セス層、又はそれらの何らかの組合せに対し、設計データ、異なる設計データ、又はそれ
らの何らかの組合せについて、そのウェハ、他の複数のウェハ、又はそれらの何らかの組
合せに対するすでに取り込まれている検査データの１つ又は複数の属性に基づいて選択さ
れる。このように、この実施形態で使用される設計データ空間における設計データの１つ
又は複数の属性は、同じ又は異なるプロセス層で同じ又は異なる設計に対する同じウェハ
又は異なるウェハからすでに集められている検査データの属性との相関に基づいて選択さ
れる。すでに集められている検査データは、データ構造体に格納されるか、又は本明細書
で説明されているように構成される、知識ベースに格納される。このように、設計データ
の１つ又は複数の属性は、累積学習、履歴データ、又はデータの訓練集合に基づいてこの
実施形態において選択される。
他の実施形態では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置、設計デー
タ空間における設計データの１つ又は複数の属性、検査データの１つ又は複数の属性に基
づいてウェハの異なる部分について取り込まれた検査システムの１つ又は複数の検出器か
ら出力の１つ又は複数の所定の属性を抽出することを含む。この実施形態で使用される設
計データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている設計データの（複数の）属
性のどれかを含む。それに加えて、検査データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明
されている検査データの（複数の）属性のどれかを含む。例えば、一実施形態では、検査
データの１つ又は複数の属性は、異なる部分で１つ又は複数の欠陥が検出された場合に、
１つ又は複数のイメージ・ノイズ属性、又はそれらの何らかの組合せを含む。このように
、検査データの１つ又は複数の属性は、限定はしないが、イメージ・ノイズ特性、及び／
又は検査データ領域における欠陥の検出／無検出を含む。出力の１つ又は複数の所定の属
性を抽出することは、さらに、本明細書で説明されているように実行される。それに加え
て、出力の抽出された（複数の）属性は、本明細書でさらに説明されているように使用さ
れる。
タ空間における設計データの１つ又は複数の属性、検査データの１つ又は複数の属性に基
づいてウェハの異なる部分について取り込まれた検査システムの１つ又は複数の検出器か
ら出力の１つ又は複数の所定の属性を抽出することを含む。この実施形態で使用される設
計データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている設計データの（複数の）属
性のどれかを含む。それに加えて、検査データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明
されている検査データの（複数の）属性のどれかを含む。例えば、一実施形態では、検査
データの１つ又は複数の属性は、異なる部分で１つ又は複数の欠陥が検出された場合に、
１つ又は複数のイメージ・ノイズ属性、又はそれらの何らかの組合せを含む。このように
、検査データの１つ又は複数の属性は、限定はしないが、イメージ・ノイズ特性、及び／
又は検査データ領域における欠陥の検出／無検出を含む。出力の１つ又は複数の所定の属
性を抽出することは、さらに、本明細書で説明されているように実行される。それに加え
て、出力の抽出された（複数の）属性は、本明細書でさらに説明されているように使用さ
れる。
上述の方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明されている（複数の）方法の他の（
複数の）ステップを含む。それに加えて、上述の方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で
説明されているシステムにより実行される。
複数の）ステップを含む。それに加えて、上述の方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で
説明されているシステムにより実行される。
図１５は、設計データ空間における検査データの位置を決定するためのコンピュータ実
施方法の他の実施形態を例示している。図１５に示されているステップは、方法の実施に
本質的ではないことに留意されたい。１つ又は複数のステップを図１５に例示されている
方法から省いたり、又は追加したりすることができ、又はこの方法は、そのまま、この実
施形態の範囲内で実施される。
施方法の他の実施形態を例示している。図１５に示されているステップは、方法の実施に
本質的ではないことに留意されたい。１つ又は複数のステップを図１５に例示されている
方法から省いたり、又は追加したりすることができ、又はこの方法は、そのまま、この実
施形態の範囲内で実施される。
図１５に示されている方法は、一般的にＣＢＩに使用される。この実施形態では、デー
タ準備フェーズ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、
設計データのＣＡＤレイアウト及びその設計データの１つ又は複数のコンテキスト層を含
む。データベース４４は、当業界で知られている好適な構成を有し、本明細書で説明され
ている他のデータ又は情報を含む。それに加えて、データベース４４内のデータは、他の
好適なデータ構造体に格納される。データベース４４は、ソフトウェア４６により、ＧＤ
ＳＩＩファイル４８と（複数の）コンテキスト層５０を入力として使用して生成される。
ソフトウェア４６は、当業界で知られている適切なソフトウェアであればどのようなもの
でもよい。一般に、ソフトウェアは、ＧＤＳＩＩファイルと（複数の）コンテキスト層を
使用してデータベースを生成するためにプロセッサ（図１５には示されていないが、本明
細書でさらに説明されているように構成される）上で実行可能なプログラム命令（図１５
に示されていない）として構成される。（複数の）コンテキスト層５０は、当業界で知ら
れている方法で取り込まれるか、又は生成され、本明細書で説明されているコンテキスト
情報又はデータを含む。それに加えて、ＧＤＳＩＩファイル４８は、設計データが格納さ
れる他の好適なデータ構造体で置き換えられる。
タ準備フェーズ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、
設計データのＣＡＤレイアウト及びその設計データの１つ又は複数のコンテキスト層を含
む。データベース４４は、当業界で知られている好適な構成を有し、本明細書で説明され
ている他のデータ又は情報を含む。それに加えて、データベース４４内のデータは、他の
好適なデータ構造体に格納される。データベース４４は、ソフトウェア４６により、ＧＤ
ＳＩＩファイル４８と（複数の）コンテキスト層５０を入力として使用して生成される。
ソフトウェア４６は、当業界で知られている適切なソフトウェアであればどのようなもの
でもよい。一般に、ソフトウェアは、ＧＤＳＩＩファイルと（複数の）コンテキスト層を
使用してデータベースを生成するためにプロセッサ（図１５には示されていないが、本明
細書でさらに説明されているように構成される）上で実行可能なプログラム命令（図１５
に示されていない）として構成される。（複数の）コンテキスト層５０は、当業界で知ら
れている方法で取り込まれるか、又は生成され、本明細書で説明されているコンテキスト
情報又はデータを含む。それに加えて、ＧＤＳＩＩファイル４８は、設計データが格納さ
れる他の好適なデータ構造体で置き換えられる。
図１５に示されている方法は、レシピー・セットアップ・フェーズ５２も含む。レシピ
ー・セットアップ・フェーズ５２は、アライメント情報５６を決定するために実行される
ステップ５４を含む。ステップ５４は、ウェハ上のダイをスキャンすることを含み、本明
細書でさらに説明されているように構成された検査システムにより実行される。ステップ
５４は、さらに、ウェハをスキャンすることにより取り込まれるデータを使用してウェハ
上のアライメント部位を選択することも含む。ウェハ上のアライメント部位は、本明細書
で説明されているように選択される。それに加えて、ウェハ上のアライメント部位は、検
査スワス・レイアウト情報５８と本明細書でさらに説明されているような他の好適な情報
に基づいて選択される。検査スワス・レイアウト情報は、本明細書で説明されているスワ
ス情報を含み、本明細書で説明されているように決定される。ウェハ上のアライメント部
位の選択は、本明細書でさらに説明されているように自動的に、又は半自動的に（又はユ
ーザー補助の下で）、又は手動で実行される。
ー・セットアップ・フェーズ５２は、アライメント情報５６を決定するために実行される
ステップ５４を含む。ステップ５４は、ウェハ上のダイをスキャンすることを含み、本明
細書でさらに説明されているように構成された検査システムにより実行される。ステップ
５４は、さらに、ウェハをスキャンすることにより取り込まれるデータを使用してウェハ
上のアライメント部位を選択することも含む。ウェハ上のアライメント部位は、本明細書
で説明されているように選択される。それに加えて、ウェハ上のアライメント部位は、検
査スワス・レイアウト情報５８と本明細書でさらに説明されているような他の好適な情報
に基づいて選択される。検査スワス・レイアウト情報は、本明細書で説明されているスワ
ス情報を含み、本明細書で説明されているように決定される。ウェハ上のアライメント部
位の選択は、本明細書でさらに説明されているように自動的に、又は半自動的に（又はユ
ーザー補助の下で）、又は手動で実行される。
ステップ５４は、データベース４４のＣＡＤレイアウト情報からウェハ上のアライメン
ト部位に対応してイメージをレンダリングするか、又は他の好適なデータを取り込むこと
を含むこともできる。例えば、ステップ５４は、ウェハ上の選択されたアライメント部位
に対応するＣＡＤパッチ６０を使用して、ウェハ上のアライメント部位にアラインさせる
ことができる、いくつかのフィーチャの重心など、好適なデータ又はイメージをレンダリ
ングするか、又は幾何学的フィーチャ属性の値を計算することを含む。ステップ５４は、
さらに、ウェハ上のアライメント部位からＣＡＤレイアウト情報から得た情報への（ｘ，
ｙ）マッピングを計算することを含む。アライメント情報５６は、所定のアライメント部
位に対するデータと設計データ空間における所定のアライメント部位の（ｘ，ｙ）位置を
含む。
ト部位に対応してイメージをレンダリングするか、又は他の好適なデータを取り込むこと
を含むこともできる。例えば、ステップ５４は、ウェハ上の選択されたアライメント部位
に対応するＣＡＤパッチ６０を使用して、ウェハ上のアライメント部位にアラインさせる
ことができる、いくつかのフィーチャの重心など、好適なデータ又はイメージをレンダリ
ングするか、又は幾何学的フィーチャ属性の値を計算することを含む。ステップ５４は、
さらに、ウェハ上のアライメント部位からＣＡＤレイアウト情報から得た情報への（ｘ，
ｙ）マッピングを計算することを含む。アライメント情報５６は、所定のアライメント部
位に対するデータと設計データ空間における所定のアライメント部位の（ｘ，ｙ）位置を
含む。
図１５に示されている方法は、ウェハ検査フェーズ６２も含む。ウェハ検査フェーズ６
２は、初期化フェーズ６４と実行フェーズ６６を含む。ステップ６８に示されているよう
な初期化フェーズ６４において、この方法は、所定のアライメント部位に対するデータと
、設計データ空間における所定のアライメント部位の（ｘ，ｙ）位置とを含むアライメン
ト情報５６をプリロードすることを含む。ステップ７０に示されているように、初期化フ
ェーズは、さらに、データベース４４から（複数の）コンテキスト層７２をプリロードす
ることも含む。初期化フェーズは、さらに、ステップ７４に示されているように、所定の
アライメント部位に対するデータをポリゴンからピクセルにレンダリングすることを適宜
含むが、これは明細書で説明されているように実行される。コンテキスト層７２は、本明
細書で説明されているコンテキスト情報を含む。
２は、初期化フェーズ６４と実行フェーズ６６を含む。ステップ６８に示されているよう
な初期化フェーズ６４において、この方法は、所定のアライメント部位に対するデータと
、設計データ空間における所定のアライメント部位の（ｘ，ｙ）位置とを含むアライメン
ト情報５６をプリロードすることを含む。ステップ７０に示されているように、初期化フ
ェーズは、さらに、データベース４４から（複数の）コンテキスト層７２をプリロードす
ることも含む。初期化フェーズは、さらに、ステップ７４に示されているように、所定の
アライメント部位に対するデータをポリゴンからピクセルにレンダリングすることを適宜
含むが、これは明細書で説明されているように実行される。コンテキスト層７２は、本明
細書で説明されているコンテキスト情報を含む。
実行フェーズ６６では、この方法は、ステップ７６に示されているような検査データの
設計データ空間へのアライメントとマッピングを実行することを含む。このステップは、
ウェハの検査時に実行される。アライメントとマッピングは、本明細書でさらに説明され
ているように実行される。実行フェーズは、さらに、ステップ７８に示されているように
、コンテキスト・マップにマッピングを適用することを含む。コンテキスト・データは、
さらに本明細書で説明されているようにマッピングされる。実行フェーズは、さらに、ス
テップ８０に示されているように、欠陥検出時にコンテキスト・マップを検査データに適
用することを含むが、これは明細書で説明されているように実行される。それに加えて、
実行フェーズは、さらに、ステップ８２に示されているように、欠陥座標をコンテキスト
・マップにマッピングすることを含むが、これは明細書で説明されているように実行され
る。実行フェーズは、さらに、追加のステップ８４を含み、これは、検出された欠陥をコ
ンテキストによりフィルタリングすること、欠陥を分類すること、レビュー・サンプルを
生成すること、本明細書で説明されている他のステップ、又はその何らかの組合せを含む
。追加のステップ８４はそれぞれ、本明細書でさらに説明されているように実行される。
図１５に示されている方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明されている他の（複数
の）ステップを含む。それに加えて、図１５に示されている方法の実施形態はそれぞれ、
本明細書で説明されているシステムにより実行される。
設計データ空間へのアライメントとマッピングを実行することを含む。このステップは、
ウェハの検査時に実行される。アライメントとマッピングは、本明細書でさらに説明され
ているように実行される。実行フェーズは、さらに、ステップ７８に示されているように
、コンテキスト・マップにマッピングを適用することを含む。コンテキスト・データは、
さらに本明細書で説明されているようにマッピングされる。実行フェーズは、さらに、ス
テップ８０に示されているように、欠陥検出時にコンテキスト・マップを検査データに適
用することを含むが、これは明細書で説明されているように実行される。それに加えて、
実行フェーズは、さらに、ステップ８２に示されているように、欠陥座標をコンテキスト
・マップにマッピングすることを含むが、これは明細書で説明されているように実行され
る。実行フェーズは、さらに、追加のステップ８４を含み、これは、検出された欠陥をコ
ンテキストによりフィルタリングすること、欠陥を分類すること、レビュー・サンプルを
生成すること、本明細書で説明されている他のステップ、又はその何らかの組合せを含む
。追加のステップ８４はそれぞれ、本明細書でさらに説明されているように実行される。
図１５に示されている方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明されている他の（複数
の）ステップを含む。それに加えて、図１５に示されている方法の実施形態はそれぞれ、
本明細書で説明されているシステムにより実行される。
本明細書で説明されているような方法を実行するプログラム命令は、キャリア媒体を介
して伝送されるか、又はキャリア媒体上に格納される。キャリア媒体は、有線、ケーブル
、又は無線伝送リンクなどの伝送媒体としてよい。キャリア媒体は、さらに、読み取り専
用メモリ、ランダム・アクセス・メモリ、磁気若しくは光ディスク、又は磁気テープなど
の記憶媒体としてもよい。
して伝送されるか、又はキャリア媒体上に格納される。キャリア媒体は、有線、ケーブル
、又は無線伝送リンクなどの伝送媒体としてよい。キャリア媒体は、さらに、読み取り専
用メモリ、ランダム・アクセス・メモリ、磁気若しくは光ディスク、又は磁気テープなど
の記憶媒体としてもよい。
図１６は、設計データ空間における検査データの位置を決定するように構成されたシス
テムのさまざまな実施形態を例示している。一実施形態では、システムは、設計データ（
図１６に示されていない）を収めた記憶媒体８６を備える。記憶媒体８６は、さらに、本
明細書で説明されている他のデータと情報も収めることができる。記憶媒体は、上述の記
憶媒体又は当業界で知られている他の好適な記憶媒体のどれかを含む。この実施形態では
、システムは、さらに、記憶媒体８６に結合されたプロセッサ８８も備える。プロセッサ
８８は、当業界で知られている方法で記憶媒体に結合される。この実施形態では、システ
ムは、プロセス、検査、計量、レビュー、又は他のツールの一部をなさないスタンドアロ
ン型システムとして構成される。このような実施形態では、プロセッサ８８は、「有線」
及び／又は「無線」部分を備えることができる伝送媒体により他のシステムからデータ（
例えば、検査システムからの検査データ）を受信及び／又は取り組むように構成される。
このように、伝送媒体は、プロセッサと他のシステムとの間のデータ・リンクとして使用
される。それに加えて、プロセッサ８８は、伝送媒体を介して他のシステムにデータを送
信することができる。このようなデータは、例えば、設計データ、コンテキスト・データ
、本明細書で説明されている方法の結果、検査レシピー又は他のレシピー、又はその何ら
かの組合せを含む。
テムのさまざまな実施形態を例示している。一実施形態では、システムは、設計データ（
図１６に示されていない）を収めた記憶媒体８６を備える。記憶媒体８６は、さらに、本
明細書で説明されている他のデータと情報も収めることができる。記憶媒体は、上述の記
憶媒体又は当業界で知られている他の好適な記憶媒体のどれかを含む。この実施形態では
、システムは、さらに、記憶媒体８６に結合されたプロセッサ８８も備える。プロセッサ
８８は、当業界で知られている方法で記憶媒体に結合される。この実施形態では、システ
ムは、プロセス、検査、計量、レビュー、又は他のツールの一部をなさないスタンドアロ
ン型システムとして構成される。このような実施形態では、プロセッサ８８は、「有線」
及び／又は「無線」部分を備えることができる伝送媒体により他のシステムからデータ（
例えば、検査システムからの検査データ）を受信及び／又は取り組むように構成される。
このように、伝送媒体は、プロセッサと他のシステムとの間のデータ・リンクとして使用
される。それに加えて、プロセッサ８８は、伝送媒体を介して他のシステムにデータを送
信することができる。このようなデータは、例えば、設計データ、コンテキスト・データ
、本明細書で説明されている方法の結果、検査レシピー又は他のレシピー、又はその何ら
かの組合せを含む。
プロセッサ８８は、パーソナル・コンピュータ・システム、メインフレーム・コンピュ
ータ・システム、ワークステーション、画像処理用コンピュータ、並列プロセッサ、又は
当業界で知られている他のデバイスを含む、さまざまな形態を取りうる。一般に、「コン
ピュータ・システム」という用語は、メモリ媒体から命令を実行する１つ又は複数のプロ
セッサを有するデバイスを含むように広い意味で定義される。
ータ・システム、ワークステーション、画像処理用コンピュータ、並列プロセッサ、又は
当業界で知られている他のデバイスを含む、さまざまな形態を取りうる。一般に、「コン
ピュータ・システム」という用語は、メモリ媒体から命令を実行する１つ又は複数のプロ
セッサを有するデバイスを含むように広い意味で定義される。
しかし、他の実施形態では、システムは、検査システム９０を含む。検査システム９０
は、ウェハ９２上のアライメント部位に対するデータとウェハに対する検査データを取り
込むように構成される。検査システムを含むシステムの実施形態では、プロセッサ８８は
、当業界で知られている方法により検査システムに結合される。例えば、プロセッサ８８
は、プロセッサがウェハ上のアライメント部位に対するデータと検出器により生成される
検査データを受け取るように検査システム９０の検出器９４に結合される。それに加えて
、プロセッサは、イメージ・データや信号などの検出器の他の出力を受け取ることができ
る。さらに、検査システムが複数の検出器を備えている場合、プロセッサは、上述のよう
にそれぞれの検出器に結合される。
は、ウェハ９２上のアライメント部位に対するデータとウェハに対する検査データを取り
込むように構成される。検査システムを含むシステムの実施形態では、プロセッサ８８は
、当業界で知られている方法により検査システムに結合される。例えば、プロセッサ８８
は、プロセッサがウェハ上のアライメント部位に対するデータと検出器により生成される
検査データを受け取るように検査システム９０の検出器９４に結合される。それに加えて
、プロセッサは、イメージ・データや信号などの検出器の他の出力を受け取ることができ
る。さらに、検査システムが複数の検出器を備えている場合、プロセッサは、上述のよう
にそれぞれの検出器に結合される。
プロセッサ８８は、ウェハ上のアライメント部位について検査システムにより取り込ま
れたデータを所定のアライメント部位に対するデータにアラインさせるように構成される
。プロセッサは、本明細書で説明されている実施形態によりデータをアラインさせるよう
に構成される。プロセッサ８８は、さらに、設計データ空間における所定のアライメント
部位の位置に基づいて設計データ空間におけるウェハ上のアライメント部位の位置を決定
するように構成される。プロセッサは、本明細書で説明されている実施形態により設計デ
ータ空間におけるウェハ上のアライメント部位の位置を決定するように構成される。それ
に加えて、プロセッサ８８は、設計データ空間におけるウェハ上のアライメント部位の位
置に基づいて設計データ空間における検査システムによりそのウェハについて取り込まれ
た検査データの位置を決定するように構成される。プロセッサは、本明細書で説明されて
いる実施形態により設計データ空間における検査データの位置を決定するように構成され
る。プロセッサは、本明細書で説明されている（複数の）方法の実施形態の他の（複数の
）ステップを実行するように構成される。
れたデータを所定のアライメント部位に対するデータにアラインさせるように構成される
。プロセッサは、本明細書で説明されている実施形態によりデータをアラインさせるよう
に構成される。プロセッサ８８は、さらに、設計データ空間における所定のアライメント
部位の位置に基づいて設計データ空間におけるウェハ上のアライメント部位の位置を決定
するように構成される。プロセッサは、本明細書で説明されている実施形態により設計デ
ータ空間におけるウェハ上のアライメント部位の位置を決定するように構成される。それ
に加えて、プロセッサ８８は、設計データ空間におけるウェハ上のアライメント部位の位
置に基づいて設計データ空間における検査システムによりそのウェハについて取り込まれ
た検査データの位置を決定するように構成される。プロセッサは、本明細書で説明されて
いる実施形態により設計データ空間における検査データの位置を決定するように構成され
る。プロセッサは、本明細書で説明されている（複数の）方法の実施形態の他の（複数の
）ステップを実行するように構成される。
一実施形態では、検査システム９０は、光源９６を備える。源９６は、当業界で知られ
ている適切な光源であればどのようなものでもよい。光源９６は、光をビーム・スプリッ
タ９８に当てるように構成される。ビーム・スプリッタ９８は、光源９６から光を実質的
に法線方向の入射角でウェハ９２に入射するように構成される。ビーム・スプリッタ９８
は、当業界で知られている適切な光学コンポーネントを備える。ウェハ９２から反射され
た光は、ビーム・スプリッタ９８を通って検出器９４に到達する。検出器９４は、当業界
で知られている適切な検出器であればどのようなものでもよい。検出器９４により生成さ
れる出力を使用して、ウェハ９２上の欠陥を検出する。例えば、プロセッサ８８は、検出
器により生成される出力を使用してウェハ９２上の欠陥を検出するように構成される。プ
ロセッサは、当業界で知られている方法及び／又はアルゴリズムを使用してウェハ上の欠
陥を検出することができる。検査時に、ウェハ９２をステージ１００上に配置する。ステ
ージ１００は、当業界で知られている適切な機械的及び／又はロボット・アセンブリを備
えることができる。図１６に示されている検出システムは、当業界で知られている他の好
適なコンポーネント（図に示されていない）を備えることもできる。
ている適切な光源であればどのようなものでもよい。光源９６は、光をビーム・スプリッ
タ９８に当てるように構成される。ビーム・スプリッタ９８は、光源９６から光を実質的
に法線方向の入射角でウェハ９２に入射するように構成される。ビーム・スプリッタ９８
は、当業界で知られている適切な光学コンポーネントを備える。ウェハ９２から反射され
た光は、ビーム・スプリッタ９８を通って検出器９４に到達する。検出器９４は、当業界
で知られている適切な検出器であればどのようなものでもよい。検出器９４により生成さ
れる出力を使用して、ウェハ９２上の欠陥を検出する。例えば、プロセッサ８８は、検出
器により生成される出力を使用してウェハ９２上の欠陥を検出するように構成される。プ
ロセッサは、当業界で知られている方法及び／又はアルゴリズムを使用してウェハ上の欠
陥を検出することができる。検査時に、ウェハ９２をステージ１００上に配置する。ステ
ージ１００は、当業界で知られている適切な機械的及び／又はロボット・アセンブリを備
えることができる。図１６に示されている検出システムは、当業界で知られている他の好
適なコンポーネント（図に示されていない）を備えることもできる。
図１６に示されているように、検査システムは、ウェハから正反射された光を検出する
ように構成される。このように、図１６に示されている検査システムは、ＢＦ検査システ
ムとして構成される。しかし、検査システムは、ＤＦ検査システム、ＥＣ検査システム、
アパーチャ・モード検査システム、又は当業界で知られている他の光学検査システムとし
て構成される検査システムで置き換えられる。それに加えて、検査システムは、１つ又は
複数の検査モードを実行するように構成される。例えば、図１６に示されている検査シス
テムは、光がウェハに入射する入射角及び／又は光がウェハから集光される角度を変更す
ることによりＤＦ検査を実行するように構成される。他の例では、検査システムは、アパ
ーチャなどの１つ又は複数の光学コンポーネント（図に示されていない）が照射路及び集
光路内に位置決めされ、検査システムがＥＣモードの検査及び／又はアパーチャ・モード
の検査を実行できるように構成される。
ように構成される。このように、図１６に示されている検査システムは、ＢＦ検査システ
ムとして構成される。しかし、検査システムは、ＤＦ検査システム、ＥＣ検査システム、
アパーチャ・モード検査システム、又は当業界で知られている他の光学検査システムとし
て構成される検査システムで置き換えられる。それに加えて、検査システムは、１つ又は
複数の検査モードを実行するように構成される。例えば、図１６に示されている検査シス
テムは、光がウェハに入射する入射角及び／又は光がウェハから集光される角度を変更す
ることによりＤＦ検査を実行するように構成される。他の例では、検査システムは、アパ
ーチャなどの１つ又は複数の光学コンポーネント（図に示されていない）が照射路及び集
光路内に位置決めされ、検査システムがＥＣモードの検査及び／又はアパーチャ・モード
の検査を実行できるように構成される。
さらに、図１６に示されている光学検査システムは、ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから入手で
きる２３６０、２３６５、２３７１、２３ｘｘシステムなどの市販の検査システムを含む
。他の実施形態では、図１６に示されている光学検査システムは、電子ビーム検査システ
ムで置き換えられる。図１６のシステムに含めることができる市販の電子ビーム検査シス
テムの例としては、ＫＬＡ−ＴｅｎｃｏｒのｅＳ２５、ｅＳ３０、ｅＳ３１システムがあ
る。図１６に示されているシステムの実施形態は、さらに、本明細書で説明されているよ
うに構成される。それに加えて、システムは、本明細書で説明されている（複数の）方法
の実施形態の他の（複数の）ステップを実行するように構成される。図１６に示されてい
るシステムの実施形態は、上述の方法の実施形態のすべての利点を有する。
きる２３６０、２３６５、２３７１、２３ｘｘシステムなどの市販の検査システムを含む
。他の実施形態では、図１６に示されている光学検査システムは、電子ビーム検査システ
ムで置き換えられる。図１６のシステムに含めることができる市販の電子ビーム検査シス
テムの例としては、ＫＬＡ−ＴｅｎｃｏｒのｅＳ２５、ｅＳ３０、ｅＳ３１システムがあ
る。図１６に示されているシステムの実施形態は、さらに、本明細書で説明されているよ
うに構成される。それに加えて、システムは、本明細書で説明されている（複数の）方法
の実施形態の他の（複数の）ステップを実行するように構成される。図１６に示されてい
るシステムの実施形態は、上述の方法の実施形態のすべての利点を有する。
上述の方法及びシステムは、一般に、ウェハ上のアライメント部位について取り込まれ
たデータ（例えば、ＢＦパッチ・イメージ）を所定のアライメント部位に対するデータ（
例えば、ＧＤＳＩＩファイルから導き出されるイメージ）にアラインさせることにより検
査データと設計データとのアライメントを実行する。本明細書で説明されている追加の方
法及びシステムでは、一般に検査データと設計データとの間のアライメントを実行し、統
計技術などの技術を使用して異なる欠陥の間の類似性を判定する（例えば、パッチ・イメ
ージ又はＳＥＭイメージを使用せずに）。
たデータ（例えば、ＢＦパッチ・イメージ）を所定のアライメント部位に対するデータ（
例えば、ＧＤＳＩＩファイルから導き出されるイメージ）にアラインさせることにより検
査データと設計データとのアライメントを実行する。本明細書で説明されている追加の方
法及びシステムでは、一般に検査データと設計データとの間のアライメントを実行し、統
計技術などの技術を使用して異なる欠陥の間の類似性を判定する（例えば、パッチ・イメ
ージ又はＳＥＭイメージを使用せずに）。
本明細書で説明されている実施形態は、コンテキスト・ベースのセットアップ、検査、
ビン範囲によるグループ分け、レビュー、測定、試験、分析、又はその何らかの組合せに
使用される。これらの実施形態で使用されるコンテキストは、設計データベース又はファ
イル（例えば、ＧＤＳファイル、ＯＡＳＩＳファイル、Ｏｐｅｎ Ａｃｃｅｓｓファイル
、ネット・リストなど）のデータ構造体に格納されている設計データ又は設計に関する情
報、プロセス・シミュレーション結果、電気的シミュレーション結果、注目するパターン
（ＰＯＩ）、ホット・スポット情報（例えば、ＯＰＣ、電気的試験結果、検査結果）、プ
ロセス・ツール・データ（生産中の未完成品）、又はそれらの何らかの組合せを含む。そ
れに加えて、これらの実施形態は、本明細書で説明されている実施形態により生み出され
る結果に基づいて１つ又は複数の欠陥及び／又は欠陥の１つ又は複数のグループの歩留ま
り影響を予測することを含む。歩留まり影響を予測することは、本明細書でさらに説明さ
れているように実行される。さらに、本明細書で説明されている実施形態は、処置可能な
歩留まり関連情報を比較的迅速に提供するために都合よく使用される。
ビン範囲によるグループ分け、レビュー、測定、試験、分析、又はその何らかの組合せに
使用される。これらの実施形態で使用されるコンテキストは、設計データベース又はファ
イル（例えば、ＧＤＳファイル、ＯＡＳＩＳファイル、Ｏｐｅｎ Ａｃｃｅｓｓファイル
、ネット・リストなど）のデータ構造体に格納されている設計データ又は設計に関する情
報、プロセス・シミュレーション結果、電気的シミュレーション結果、注目するパターン
（ＰＯＩ）、ホット・スポット情報（例えば、ＯＰＣ、電気的試験結果、検査結果）、プ
ロセス・ツール・データ（生産中の未完成品）、又はそれらの何らかの組合せを含む。そ
れに加えて、これらの実施形態は、本明細書で説明されている実施形態により生み出され
る結果に基づいて１つ又は複数の欠陥及び／又は欠陥の１つ又は複数のグループの歩留ま
り影響を予測することを含む。歩留まり影響を予測することは、本明細書でさらに説明さ
れているように実行される。さらに、本明細書で説明されている実施形態は、処置可能な
歩留まり関連情報を比較的迅速に提供するために都合よく使用される。
本明細書で説明されている実施形態を使用して、欠陥配置座標を不正確に決定する検査
システムにより検出された欠陥をグループ化することができる（つまり、本当の欠陥は、
報告されている座標の近くに配置される可能性があるが、正確には報告された座標ではな
い）。例えば、本明細書で説明されている方法及びシステムは、パターンを互いにアライ
ンさせようとして検査システムにより報告された欠陥座標が完全に正確であるわけではな
い場合でも欠陥のグループ化を改善することにより報告された欠陥位置に近接するものに
少なくとも類似しているパターンを探索するために使用される。他の場合には、報告され
た欠陥配置の近くで取り込まれた検査イメージ又はレビュー・イメージ（例えば、ＳＥＭ
イメージ）を設計データと比較するか、又は設計データにオーバーレイして、ウェハ空間
における欠陥の実際の配置（検査により報告された欠陥の配置とは反対に）及び欠陥位置
の近くにおける設計データの正確な表現を決定することができる。少なくとも類似してい
るパターンのすべてのインスタンスを設計データ（パターンの回転された、フリップされ
た、又は他の何らかの形で歪んでいるインスタンスを含む）において識別し、ビン範囲に
従ってパターン・グループに分けることができる。次いで、上述のように決定されたウェ
ハ空間における実際の欠陥位置をパターン・グループに対する配置と比較し、所定の公差
範囲内のパターン・グループに対する場所に配置されている欠陥をビン範囲によってグル
ープ分けるすることができる。欠陥のこのようなグループ化は、オンツール又はオフツー
ルで実行され、本明細書で説明されている方法の実行効率を改善することができる（例え
ば、検査により報告される欠陥配置座標に対し座標の不正確さがある場合に探索範囲を縮
小する）。特に、座標の不正確さがある場合、報告された検査座標に基づいて決定された
ソース・パターンは、近似的ソース・パターンである（パターンが孤立していたり、欠陥
の座標がたまたま実質的に正確であったりすることがない限り）。もちろん、本明細書で
説明されている実施形態は、非常に正確な検査システムにより生成される検査結果ととも
に使用される。
システムにより検出された欠陥をグループ化することができる（つまり、本当の欠陥は、
報告されている座標の近くに配置される可能性があるが、正確には報告された座標ではな
い）。例えば、本明細書で説明されている方法及びシステムは、パターンを互いにアライ
ンさせようとして検査システムにより報告された欠陥座標が完全に正確であるわけではな
い場合でも欠陥のグループ化を改善することにより報告された欠陥位置に近接するものに
少なくとも類似しているパターンを探索するために使用される。他の場合には、報告され
た欠陥配置の近くで取り込まれた検査イメージ又はレビュー・イメージ（例えば、ＳＥＭ
イメージ）を設計データと比較するか、又は設計データにオーバーレイして、ウェハ空間
における欠陥の実際の配置（検査により報告された欠陥の配置とは反対に）及び欠陥位置
の近くにおける設計データの正確な表現を決定することができる。少なくとも類似してい
るパターンのすべてのインスタンスを設計データ（パターンの回転された、フリップされ
た、又は他の何らかの形で歪んでいるインスタンスを含む）において識別し、ビン範囲に
従ってパターン・グループに分けることができる。次いで、上述のように決定されたウェ
ハ空間における実際の欠陥位置をパターン・グループに対する配置と比較し、所定の公差
範囲内のパターン・グループに対する場所に配置されている欠陥をビン範囲によってグル
ープ分けるすることができる。欠陥のこのようなグループ化は、オンツール又はオフツー
ルで実行され、本明細書で説明されている方法の実行効率を改善することができる（例え
ば、検査により報告される欠陥配置座標に対し座標の不正確さがある場合に探索範囲を縮
小する）。特に、座標の不正確さがある場合、報告された検査座標に基づいて決定された
ソース・パターンは、近似的ソース・パターンである（パターンが孤立していたり、欠陥
の座標がたまたま実質的に正確であったりすることがない限り）。もちろん、本明細書で
説明されている実施形態は、非常に正確な検査システムにより生成される検査結果ととも
に使用される。
一実施形態は、ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分けるコンピュータ実施
方法に関係する。一般に、本明細書で説明されている方法では、欠陥の母集団は、ソース
欠陥を選択し、設計データ空間におけるソース欠陥の位置に近接する設計データ（「ソー
ス設計データ」）をターゲット欠陥（例えば、欠陥母集団の全部又は一部）の設計データ
空間における位置に近接する設計データ（「ターゲット設定データ」）と比較し、比較さ
れた設計データの間に一致又は少なくとも類似性がある場合に、ターゲット欠陥をソース
欠陥グループに割り当てることにより設計データ（例えば、ＧＤＳ設計データ）に基づい
てグループ化される。この比較は、ソース設計データとターゲット設計データとの直接的
な比較に基づく。それに加えて、この比較は、ソース欠陥とターゲット欠陥の設計データ
空間における位置の間にわずかな座標の不正確さが補正された後に、実行される。さらに
、この比較は、ソース欠陥位置とターゲット欠陥位置における座標の不正確さの原因とな
るターゲット設計データにおけるソース設計データを探索することを含む。アライメント
及び／又は探索は、本明細書で説明されているように実行されるサブピクセル・アライメ
ント技術を使用することにより改善される。さらに、ソース設計データとターゲット設計
データとを比較することは、ソース設計データとターゲット設計データとの間に正確な位
置があるか、又はソース設計データとターゲット設計データとの間に類似しているが、正
確でない一致があるかどうかを判定するために実行される。上述のステップはそれぞれ、
本明細書で説明されているようにさらに実行される。
方法に関係する。一般に、本明細書で説明されている方法では、欠陥の母集団は、ソース
欠陥を選択し、設計データ空間におけるソース欠陥の位置に近接する設計データ（「ソー
ス設計データ」）をターゲット欠陥（例えば、欠陥母集団の全部又は一部）の設計データ
空間における位置に近接する設計データ（「ターゲット設定データ」）と比較し、比較さ
れた設計データの間に一致又は少なくとも類似性がある場合に、ターゲット欠陥をソース
欠陥グループに割り当てることにより設計データ（例えば、ＧＤＳ設計データ）に基づい
てグループ化される。この比較は、ソース設計データとターゲット設計データとの直接的
な比較に基づく。それに加えて、この比較は、ソース欠陥とターゲット欠陥の設計データ
空間における位置の間にわずかな座標の不正確さが補正された後に、実行される。さらに
、この比較は、ソース欠陥位置とターゲット欠陥位置における座標の不正確さの原因とな
るターゲット設計データにおけるソース設計データを探索することを含む。アライメント
及び／又は探索は、本明細書で説明されているように実行されるサブピクセル・アライメ
ント技術を使用することにより改善される。さらに、ソース設計データとターゲット設計
データとを比較することは、ソース設計データとターゲット設計データとの間に正確な位
置があるか、又はソース設計データとターゲット設計データとの間に類似しているが、正
確でない一致があるかどうかを判定するために実行される。上述のステップはそれぞれ、
本明細書で説明されているようにさらに実行される。
ターゲット欠陥母集団がソース欠陥に関して試験された後、次のソース欠陥が選択され
る。まだグループ化されていない欠陥が、次のソース欠陥として選択される。上記のステ
ップは、すべての欠陥がグループ化される（か、又は少なくとも試験される）まで繰り返
される。本明細書で説明されている方法において使用される欠陥母集団は、ウェハ上で検
出されたすべての欠陥、複数のウェハ上で検出されたすべての欠陥、又は１つ又は複数の
ウェハ上で検出された欠陥の部分集合（例えば、１つ又は複数のウェハ上で検出され、ホ
ット・スポットの近くにあると識別された欠陥）を含む。それに加えて、本明細書で説明
されている方法は、欠陥母集団全体について、又は欠陥母集団全体における欠陥の部分集
合について実行される（これは、ロジック、メモリなどの設計機能ブロックに基づいて選
択される）。ビン範囲によるグループ分けは、自動単一パス又はマルチパス・グループ化
として実行される。
る。まだグループ化されていない欠陥が、次のソース欠陥として選択される。上記のステ
ップは、すべての欠陥がグループ化される（か、又は少なくとも試験される）まで繰り返
される。本明細書で説明されている方法において使用される欠陥母集団は、ウェハ上で検
出されたすべての欠陥、複数のウェハ上で検出されたすべての欠陥、又は１つ又は複数の
ウェハ上で検出された欠陥の部分集合（例えば、１つ又は複数のウェハ上で検出され、ホ
ット・スポットの近くにあると識別された欠陥）を含む。それに加えて、本明細書で説明
されている方法は、欠陥母集団全体について、又は欠陥母集団全体における欠陥の部分集
合について実行される（これは、ロジック、メモリなどの設計機能ブロックに基づいて選
択される）。ビン範囲によるグループ分けは、自動単一パス又はマルチパス・グループ化
として実行される。
この方法は、設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計データの部分同士を比
較することを含む。例えば、図１７に示されているように、この方法は、設計データ空間
１０６における欠陥１０４の位置に近接する設計データ（図に示されていない）の部分１
０２と設計データ空間１０６における欠陥１１０の位置に近接する設計データ（図に示さ
れていない）の部分１０８とを比較することを含む。欠陥１０４は、本明細書では「ソー
ス欠陥」と呼ばれ、欠陥１１０は、本明細書では「ターゲット欠陥」と呼ばれる。設計デ
ータ空間における欠陥の位置に近接する設計データは、欠陥に対するバックグラウンド・
パターン・データ又はバックグラウンド情報を定める。
較することを含む。例えば、図１７に示されているように、この方法は、設計データ空間
１０６における欠陥１０４の位置に近接する設計データ（図に示されていない）の部分１
０２と設計データ空間１０６における欠陥１１０の位置に近接する設計データ（図に示さ
れていない）の部分１０８とを比較することを含む。欠陥１０４は、本明細書では「ソー
ス欠陥」と呼ばれ、欠陥１１０は、本明細書では「ターゲット欠陥」と呼ばれる。設計デ
ータ空間における欠陥の位置に近接する設計データは、欠陥に対するバックグラウンド・
パターン・データ又はバックグラウンド情報を定める。
図１７に示されているように、部分１０２は、欠陥１０４よりも大きい。部分１０２の
寸法（ｘ方向とｙ方向）は、ユーザーによって選択される。それに加えて、部分１０８は
、欠陥１１０よりも大きい。部分１０８の寸法も、ユーザーによって選択される。部分１
０８の寸法は、典型的には、本明細書でさらに説明されるように部分１０２の寸法よりも
大きい。それとは別に、それらの部分の寸法は、本明細書で説明されているコンピュータ
実施方法により選択される（例えば、自動的に）。
寸法（ｘ方向とｙ方向）は、ユーザーによって選択される。それに加えて、部分１０８は
、欠陥１１０よりも大きい。部分１０８の寸法も、ユーザーによって選択される。部分１
０８の寸法は、典型的には、本明細書でさらに説明されるように部分１０２の寸法よりも
大きい。それとは別に、それらの部分の寸法は、本明細書で説明されているコンピュータ
実施方法により選択される（例えば、自動的に）。
一実施形態では、これらの部分の寸法（ｘ方向とｙ方向）は、少なくとも一部は、欠陥
を検出するために使用される検査システムにより報告された欠陥の位置、検査システムの
座標の不正確さ、設計データの１つ又は複数の属性、欠陥サイズ、検査システムの欠陥サ
イズ誤差、又はそれらの何らかの組合せに基づいて決定される。例えば、この方法は、報
告された欠陥配置を中心とする設計データの一部（つまり、「パターン・ウィンドウ」）
を定めることを含む。パターン・ウィンドウは、欠陥の寸法より大きい幅と高さを有し、
座標の不正確さによる欠陥位置の誤差を説明するように選択される。例えば、検査システ
ムにより報告される欠陥配置の座標が約±３μｍの精度である場合、パターン・ウィンド
ウは、約６μｍ×約６μｍの全最小サイズに対し報告された欠陥配置のｘ及びｙ座標から
すべての方向に少なくとも３μｍを含むように定義される。このように、検査システムの
座標精度がよいほど、パターン・ウィンドウが小さく、その結果グループ化は高速になり
、より正確になる。パターン・ウィンドウの寸法は、さらに、パターン・ウィンドウが設
計データにおける十分な数のフィーチャなどの「十分な」量のバックグラウンド・パター
ン・データを含むように選択される。それに加えて、パターン・ウィンドウ内の設計デー
タがクリップと比較される場合、パターン・ウィンドウの寸法は、パターン・ウィンドウ
がクリップに部分的にしか含まれないポリゴン全体を含むように選択される。
を検出するために使用される検査システムにより報告された欠陥の位置、検査システムの
座標の不正確さ、設計データの１つ又は複数の属性、欠陥サイズ、検査システムの欠陥サ
イズ誤差、又はそれらの何らかの組合せに基づいて決定される。例えば、この方法は、報
告された欠陥配置を中心とする設計データの一部（つまり、「パターン・ウィンドウ」）
を定めることを含む。パターン・ウィンドウは、欠陥の寸法より大きい幅と高さを有し、
座標の不正確さによる欠陥位置の誤差を説明するように選択される。例えば、検査システ
ムにより報告される欠陥配置の座標が約±３μｍの精度である場合、パターン・ウィンド
ウは、約６μｍ×約６μｍの全最小サイズに対し報告された欠陥配置のｘ及びｙ座標から
すべての方向に少なくとも３μｍを含むように定義される。このように、検査システムの
座標精度がよいほど、パターン・ウィンドウが小さく、その結果グループ化は高速になり
、より正確になる。パターン・ウィンドウの寸法は、さらに、パターン・ウィンドウが設
計データにおける十分な数のフィーチャなどの「十分な」量のバックグラウンド・パター
ン・データを含むように選択される。それに加えて、パターン・ウィンドウ内の設計デー
タがクリップと比較される場合、パターン・ウィンドウの寸法は、パターン・ウィンドウ
がクリップに部分的にしか含まれないポリゴン全体を含むように選択される。
本明細書で説明されている方法で使用される設計データの部分は、設計データ空間にお
ける欠陥の位置の周りで取られた設計のクリップを含む。「クリップ」という用語は、一
般に、欠陥の周りの設計データの領域として定義され、欠陥の近傍であるとみなせる。ポ
リゴンは、クリップ内にパターンを定めるが、ポリゴンは、部分的にクリップを越えて拡
大できる。複数の欠陥のうちのいくつかについて本明細書で説明されている方法で使用さ
れるクリップは、１つ又は複数の異なる寸法をとりうる。しかし、本明細書で説明される
方法で使用される設計データの部分は、欠陥が配置されている可能性のある一定範囲の位
置の周りの拡張バウンディング・ボックス（ＥＢＢ）内の設計データを含む。ＥＢＢは、
欠陥及び欠陥サイズ（及び恐らくは検査システムの欠陥サイズ誤差）を検出するために使
用される検査システムの座標精度に基づいて選択される。例えば、検査の座標精度が高ま
ると、ＥＢＢの寸法は縮小される。ＥＢＢが小さいほど、その中の欠陥の位置は、大きな
ＥＢＢに比べてより正確に判定され、ＥＢＢ内の欠陥のより正確な位置を使用して欠陥の
１つ又は複数の属性（例えば、設計におけるポリゴンに関する欠陥の位置、欠陥の分類、
欠陥の根本原因）をより高い精度で決定することができるため、ＥＢＢは小さいほうが好
ましい。それに加えて、複数の欠陥の少なくともいくつかに使用されるＥＢＢの１つ又は
複数の寸法は、異なっていてもよい。ＥＢＢは、一般に、クリップよりも小さく、欠陥が
何に配置されている可能性があるかを表すことができる。
ける欠陥の位置の周りで取られた設計のクリップを含む。「クリップ」という用語は、一
般に、欠陥の周りの設計データの領域として定義され、欠陥の近傍であるとみなせる。ポ
リゴンは、クリップ内にパターンを定めるが、ポリゴンは、部分的にクリップを越えて拡
大できる。複数の欠陥のうちのいくつかについて本明細書で説明されている方法で使用さ
れるクリップは、１つ又は複数の異なる寸法をとりうる。しかし、本明細書で説明される
方法で使用される設計データの部分は、欠陥が配置されている可能性のある一定範囲の位
置の周りの拡張バウンディング・ボックス（ＥＢＢ）内の設計データを含む。ＥＢＢは、
欠陥及び欠陥サイズ（及び恐らくは検査システムの欠陥サイズ誤差）を検出するために使
用される検査システムの座標精度に基づいて選択される。例えば、検査の座標精度が高ま
ると、ＥＢＢの寸法は縮小される。ＥＢＢが小さいほど、その中の欠陥の位置は、大きな
ＥＢＢに比べてより正確に判定され、ＥＢＢ内の欠陥のより正確な位置を使用して欠陥の
１つ又は複数の属性（例えば、設計におけるポリゴンに関する欠陥の位置、欠陥の分類、
欠陥の根本原因）をより高い精度で決定することができるため、ＥＢＢは小さいほうが好
ましい。それに加えて、複数の欠陥の少なくともいくつかに使用されるＥＢＢの１つ又は
複数の寸法は、異なっていてもよい。ＥＢＢは、一般に、クリップよりも小さく、欠陥が
何に配置されている可能性があるかを表すことができる。
他の実施形態では、これらの部分の少なくとも一部の寸法は、異なる。例えば、図１７
に示されているように、部分１０８と欠陥１１０の寸法の差は、部分１０２と欠陥１０４
の寸法の差よりも大きい。言い換えると、ターゲット欠陥の周りのターゲット部分の面積
は、ソース欠陥の周りのソース部分の面積よりも大きい。このように、ターゲット部分は
、ソース部分よりも設計データの多くを含む。
に示されているように、部分１０８と欠陥１１０の寸法の差は、部分１０２と欠陥１０４
の寸法の差よりも大きい。言い換えると、ターゲット欠陥の周りのターゲット部分の面積
は、ソース欠陥の周りのソース部分の面積よりも大きい。このように、ターゲット部分は
、ソース部分よりも設計データの多くを含む。
設計データのソース部分を設計データのターゲット部分の異なる領域と比較することが
できる。このように、この方法は、ターゲット部分の中の設計データのソース部分を探索
することを含む。例えば、ソースとターゲット部分とのオーバーレイ１１２に示されてい
るように、設計データのソース部分をターゲット部分の一方の領域と比較することができ
る。この比較の後、ターゲット部分の他方の領域における設計データを設計データのソー
ス部分と比較できるように、ターゲット部分に関するソース部分の位置を変更する。この
ように、この方法は、一致が識別されるまで、又はターゲット部分のすべての領域がソー
ス部分と比較されるまで、ターゲット部分において設計データのソース部分をあちこち「
スライド」させることを含む。
できる。このように、この方法は、ターゲット部分の中の設計データのソース部分を探索
することを含む。例えば、ソースとターゲット部分とのオーバーレイ１１２に示されてい
るように、設計データのソース部分をターゲット部分の一方の領域と比較することができ
る。この比較の後、ターゲット部分の他方の領域における設計データを設計データのソー
ス部分と比較できるように、ターゲット部分に関するソース部分の位置を変更する。この
ように、この方法は、一致が識別されるまで、又はターゲット部分のすべての領域がソー
ス部分と比較されるまで、ターゲット部分において設計データのソース部分をあちこち「
スライド」させることを含む。
設計データの部分同士を比較することは、比較のステップに利用できる情報を使って実
行される。例えば、比較される設計データの部分は、ＧＤＳファイルなどのデータ構造体
に格納された設計データの部分である。それに加えて、設計データの部分同士を比較する
ことは、それらの部分におけるポリゴン同士を比較することを含む。他の実施形態では、
この方法は、比較するステップの前に、設計データ空間における欠陥の位置に近接する設
計データの部分をビットマップに変換することを含む。例えば、処理を高速化するために
設計データの部分におけるポリゴンをビットマップに変換する。設計データの部分は、当
業界で知られている好適な方法又はシステムを使用してビットマップに変換される。例え
ば、設計データの部分は、本明細書において全体が説明されているかのように参照により
組み込まれる、Ｎｅｕｒｅｕｔｈｅｒらの米国特許第７，０３０，９９７号において説明
されている方法又はシステムを使用してビットマップに変換される。このような一実施形
態では、設計データの部分を比較するステップは、ビットマップ同士を比較することを含
む。ビットマップ同士を比較することは、任意の適当な方法で実行される。それに加えて
、設計データの部分同士を比較することは、それらの部分における設計データの１つ又は
複数の属性を比較することを含む。比較される１つ又は複数の属性は、本明細書で説明さ
れている設計データの（複数の）属性を含む。
行される。例えば、比較される設計データの部分は、ＧＤＳファイルなどのデータ構造体
に格納された設計データの部分である。それに加えて、設計データの部分同士を比較する
ことは、それらの部分におけるポリゴン同士を比較することを含む。他の実施形態では、
この方法は、比較するステップの前に、設計データ空間における欠陥の位置に近接する設
計データの部分をビットマップに変換することを含む。例えば、処理を高速化するために
設計データの部分におけるポリゴンをビットマップに変換する。設計データの部分は、当
業界で知られている好適な方法又はシステムを使用してビットマップに変換される。例え
ば、設計データの部分は、本明細書において全体が説明されているかのように参照により
組み込まれる、Ｎｅｕｒｅｕｔｈｅｒらの米国特許第７，０３０，９９７号において説明
されている方法又はシステムを使用してビットマップに変換される。このような一実施形
態では、設計データの部分を比較するステップは、ビットマップ同士を比較することを含
む。ビットマップ同士を比較することは、任意の適当な方法で実行される。それに加えて
、設計データの部分同士を比較することは、それらの部分における設計データの１つ又は
複数の属性を比較することを含む。比較される１つ又は複数の属性は、本明細書で説明さ
れている設計データの（複数の）属性を含む。
この方法は、さらに、比較するステップの結果に基づいてそれらの部分における設計デ
ータが少なくとも類似している（類似しているか、又はまったく同じである）かどうかを
判定することも含む。それらの部分における設計データの１つ又は複数の属性が決定され
る場合、グループ化は、共通パターン類似性、共通の（複数の）属性の類似性、フィーチ
ャ空間における共通の（複数の）属性の類似性、又はその何らかの組合せに基づく。例え
ば、一実施形態では、それらの部分における設計データが少なくとも類似しているかどう
かを判定することは、それらの部分における設計データの中の共通パターンが少なくとも
類似しているかどうかを判定することを含むが、これは、本明細書でさらに説明されてい
るように実行される。他の実施形態では、それらの部分における設計データが少なくとも
類似しているかどうかを判定することは、それらの部分における設計データの中の共通属
性が少なくとも類似しているかどうかを判定することを含むが、これは、本明細書でさら
に説明されているように実行される。追加の実施形態では、それらの部分における設計デ
ータが少なくとも類似しているかどうかを判定することは、それらの部分における設計デ
ータのフィーチャ空間における共通属性が少なくとも類似しているかどうかを判定するこ
とを含むが、これは、本明細書でさらに説明されているように実行される。それに加えて
、この方法は、それらの部分における異なる領域がどれだけ類似しているかを判定するこ
とを含む。さらに、それらの部分における設計データは、互いにわずかにオフセットされ
るか、又はわずかに異なる設計ジオメトリを含む場合があるけれども、それらの部分は、
著しい共通ジオメトリを含む場合に、互いに類似していると判定される。この方法は、設
計データ空間におけるそれぞれの欠陥の位置に近接する設計データを設計データ空間にお
ける他のすべての欠陥の位置に近接する設計データと比較して、「バックグラウンド」パ
ターンに基づいてどの欠陥が互いに類似しているかを判定することを含む。
ータが少なくとも類似している（類似しているか、又はまったく同じである）かどうかを
判定することも含む。それらの部分における設計データの１つ又は複数の属性が決定され
る場合、グループ化は、共通パターン類似性、共通の（複数の）属性の類似性、フィーチ
ャ空間における共通の（複数の）属性の類似性、又はその何らかの組合せに基づく。例え
ば、一実施形態では、それらの部分における設計データが少なくとも類似しているかどう
かを判定することは、それらの部分における設計データの中の共通パターンが少なくとも
類似しているかどうかを判定することを含むが、これは、本明細書でさらに説明されてい
るように実行される。他の実施形態では、それらの部分における設計データが少なくとも
類似しているかどうかを判定することは、それらの部分における設計データの中の共通属
性が少なくとも類似しているかどうかを判定することを含むが、これは、本明細書でさら
に説明されているように実行される。追加の実施形態では、それらの部分における設計デ
ータが少なくとも類似しているかどうかを判定することは、それらの部分における設計デ
ータのフィーチャ空間における共通属性が少なくとも類似しているかどうかを判定するこ
とを含むが、これは、本明細書でさらに説明されているように実行される。それに加えて
、この方法は、それらの部分における異なる領域がどれだけ類似しているかを判定するこ
とを含む。さらに、それらの部分における設計データは、互いにわずかにオフセットされ
るか、又はわずかに異なる設計ジオメトリを含む場合があるけれども、それらの部分は、
著しい共通ジオメトリを含む場合に、互いに類似していると判定される。この方法は、設
計データ空間におけるそれぞれの欠陥の位置に近接する設計データを設計データ空間にお
ける他のすべての欠陥の位置に近接する設計データと比較して、「バックグラウンド」パ
ターンに基づいてどの欠陥が互いに類似しているかを判定することを含む。
それらの部分における設計データが、少なくとも類似しているかどうかを判定すること
は、好ましくは、欠陥が設計データ内の同じ位置に配置されているかどうかに基づいて実
行されることはない。言い換えると、本明細書で説明されている方法により「バックグラ
ウンド」に基づいてビン範囲によるグループ分けられた欠陥は、必ずしも、設計データに
おけるパターン、フィーチャ、ポリゴン、又はジオメトリに関して同じ位置に配置される
とは限らない。設計データに関して欠陥の位置の一致に依存しないことにより、この方法
は、ビン範囲に従って欠陥をより正確に分けることができる。例えば、２つの欠陥が、同
じタイプのパターン内であるが、そのパターンの異なる位置に配置される。それに加えて
、ＰＯＩ内の系統的欠陥は局在することがあるが、局在しない場合もある。しかし、この
ような欠陥は、同じパターン・ベースの問題が原因であるか、又はそれに関係する。した
がって、設計データ内の実際の欠陥位置同士の類似性に依存することなくビン範囲に従っ
て欠陥を分けることで、より正確にビン範囲に従って欠陥を分けることが可能になり、こ
れを使用して、系統的問題のより正確な評価を行い、またこれらの系統的問題に基づいて
歩留まりを予測し、制御することができる。設計データの部分が少なくとも類似している
かどうかを判定することは、適切なアルゴリズムを使用して実行される。したがって、こ
の方法は、「類似性チェッカー」として使用される。ターゲット部分はターゲット部分に
対し比較されるソース部分よりも大きい場合があるため、類似性チェッカーは、設計デー
タ内の実際の欠陥位置の座標が不正確である場合に有利に使用される。
は、好ましくは、欠陥が設計データ内の同じ位置に配置されているかどうかに基づいて実
行されることはない。言い換えると、本明細書で説明されている方法により「バックグラ
ウンド」に基づいてビン範囲によるグループ分けられた欠陥は、必ずしも、設計データに
おけるパターン、フィーチャ、ポリゴン、又はジオメトリに関して同じ位置に配置される
とは限らない。設計データに関して欠陥の位置の一致に依存しないことにより、この方法
は、ビン範囲に従って欠陥をより正確に分けることができる。例えば、２つの欠陥が、同
じタイプのパターン内であるが、そのパターンの異なる位置に配置される。それに加えて
、ＰＯＩ内の系統的欠陥は局在することがあるが、局在しない場合もある。しかし、この
ような欠陥は、同じパターン・ベースの問題が原因であるか、又はそれに関係する。した
がって、設計データ内の実際の欠陥位置同士の類似性に依存することなくビン範囲に従っ
て欠陥を分けることで、より正確にビン範囲に従って欠陥を分けることが可能になり、こ
れを使用して、系統的問題のより正確な評価を行い、またこれらの系統的問題に基づいて
歩留まりを予測し、制御することができる。設計データの部分が少なくとも類似している
かどうかを判定することは、適切なアルゴリズムを使用して実行される。したがって、こ
の方法は、「類似性チェッカー」として使用される。ターゲット部分はターゲット部分に
対し比較されるソース部分よりも大きい場合があるため、類似性チェッカーは、設計デー
タ内の実際の欠陥位置の座標が不正確である場合に有利に使用される。
図１７に示されている実施形態では、ソース部分全体が、ターゲット部分の異なる領域
と比較される。いくつかの実施形態では、この方法は、それらの部分の少なくとも一部に
おける設計データの全体を他の部分における設計データと比較することを含む。それに加
えて、この方法は、設計データのソース部分の全体を設計データのターゲット部分の異な
る領域と比較することを含む。その際、この方法は、設計データのソース部分全体に少な
くとも類似している設計データに対するターゲット部分を探索することを含む。
と比較される。いくつかの実施形態では、この方法は、それらの部分の少なくとも一部に
おける設計データの全体を他の部分における設計データと比較することを含む。それに加
えて、この方法は、設計データのソース部分の全体を設計データのターゲット部分の異な
る領域と比較することを含む。その際、この方法は、設計データのソース部分全体に少な
くとも類似している設計データに対するターゲット部分を探索することを含む。
この方法は、さらに、欠陥をビン範囲に従ってグループ分けする際に、それらのグルー
プのそれぞれにおける欠陥の位置に近接する設計データの位置が少なくとも類似している
ようにグループ分けすることを含む。このように、この方法は、設計データ及び／又は設
計データ空間における欠陥の位置に近接する設計データのコンテキストに基づいて、ビン
範囲に従って欠陥をグループ分けすることを含む。例えば、少なくとも類似しているか、
又は一致する設計データの部分におけるポリゴンを使用して、教師なしの方法でビン範囲
に従って欠陥をグループ分けすることができる。それに加えて、ビン範囲に従って分ける
ステップは、少なくとも１つのグループの中の少なくとも２つの欠陥の位置に近接する設
計データが少なくとも類似しているようにビン範囲に従って少なくとも２つの欠陥を少な
くとも１つのグループに分けることを含む。さらに、設計データ空間における欠陥の位置
に近接する設計データの部分のどれもが少なくとも類似していると判定されない希な場合
に、この方法は、ビン範囲に従って欠陥をグループ分けすることを行わない。
プのそれぞれにおける欠陥の位置に近接する設計データの位置が少なくとも類似している
ようにグループ分けすることを含む。このように、この方法は、設計データ及び／又は設
計データ空間における欠陥の位置に近接する設計データのコンテキストに基づいて、ビン
範囲に従って欠陥をグループ分けすることを含む。例えば、少なくとも類似しているか、
又は一致する設計データの部分におけるポリゴンを使用して、教師なしの方法でビン範囲
に従って欠陥をグループ分けすることができる。それに加えて、ビン範囲に従って分ける
ステップは、少なくとも１つのグループの中の少なくとも２つの欠陥の位置に近接する設
計データが少なくとも類似しているようにビン範囲に従って少なくとも２つの欠陥を少な
くとも１つのグループに分けることを含む。さらに、設計データ空間における欠陥の位置
に近接する設計データの部分のどれもが少なくとも類似していると判定されない希な場合
に、この方法は、ビン範囲に従って欠陥をグループ分けすることを行わない。
この方法は、さらに、ビン範囲に従ってグループ分けするステップの結果を記憶媒体に
格納することを含む。ビン範囲に従って分けた結果は、本明細書で説明されている結果を
含む。それに加えて、格納するステップは、本明細書で説明されている方法の実施形態の
ステップの他の結果に加えてビン範囲に従って分けるステップの結果を格納することを含
む。結果は、当業界で知られている方法により格納される。それに加えて、記憶媒体とし
ては、本明細書で説明されている記憶媒体又は当業界で知られている他の好適な記憶媒体
が考えられる。本明細書で説明されているような方法又はシステムの実施形態のどれかに
おいて、結果が格納された後、記録媒体の中の結果にアクセスし、それらの結果を利用す
ることができる。さらに、結果を、「永久的に」、「半永久的に」、一時的に、又は何ら
かの期間の間、格納しておくことができる。例えば、記憶媒体は、ランダム・アクセス・
メモリ（ＲＡＭ）とすることができ、ビン範囲に従って分けるステップの結果は、記憶媒
体において必ずしも持続しえない。
格納することを含む。ビン範囲に従って分けた結果は、本明細書で説明されている結果を
含む。それに加えて、格納するステップは、本明細書で説明されている方法の実施形態の
ステップの他の結果に加えてビン範囲に従って分けるステップの結果を格納することを含
む。結果は、当業界で知られている方法により格納される。それに加えて、記憶媒体とし
ては、本明細書で説明されている記憶媒体又は当業界で知られている他の好適な記憶媒体
が考えられる。本明細書で説明されているような方法又はシステムの実施形態のどれかに
おいて、結果が格納された後、記録媒体の中の結果にアクセスし、それらの結果を利用す
ることができる。さらに、結果を、「永久的に」、「半永久的に」、一時的に、又は何ら
かの期間の間、格納しておくことができる。例えば、記憶媒体は、ランダム・アクセス・
メモリ（ＲＡＭ）とすることができ、ビン範囲に従って分けるステップの結果は、記憶媒
体において必ずしも持続しえない。
設計データの部分が少なくとも類似しているかどうかを判定することは、比較のステッ
プの結果を類似性に関する所定の基準と比較することを含む。例えば、比較するステップ
の結果をしきい値と比較することができる。それらの部分における設計データが少なくと
もこのしきい値だけ少なくとも類似している場合、この方法では、ビン範囲に従って欠陥
をグループに分けることができる。他の例では、比較するステップの結果を「類似の割合
」値と比較することができる。それらの部分における設計データが少なくともこの割合だ
け少なくとも類似している場合、この方法では、ビン範囲に従って欠陥をグループに分け
ることができる。
プの結果を類似性に関する所定の基準と比較することを含む。例えば、比較するステップ
の結果をしきい値と比較することができる。それらの部分における設計データが少なくと
もこのしきい値だけ少なくとも類似している場合、この方法では、ビン範囲に従って欠陥
をグループに分けることができる。他の例では、比較するステップの結果を「類似の割合
」値と比較することができる。それらの部分における設計データが少なくともこの割合だ
け少なくとも類似している場合、この方法では、ビン範囲に従って欠陥をグループに分け
ることができる。
いずれにせよ、この方法は、設計データの２つ又はそれ以上の部分（例えば、ＧＤＳパ
ターン・クリップ）について類似性チェックが実行され、２つ又はそれ以上の部分におけ
る共通パターンが識別された場合に、ビン範囲に従って欠陥をグループに分けることを含
む。それらの部分における設計データが少なくとも類似しているかどうかを判定すること
により得られた結果は、ソース部分における設計データがターゲット部分に見つかるかど
うかを示す指標を含む。それに加えて、共通ジオメトリの中心点は、系統的欠陥の近似的
設計データ空間位置であるとみなせる。したがって、それぞれのグループの欠陥の設計デ
ータ空間位置の（ｘ，ｙ）座標は、それぞれのグループに対応するジオメトリの中心点に
合わせて調節（変換）される。座標補正ベクトル（又は誤差ベクトル）は、欠陥の設計デ
ータ空間座標及びビン範囲に従って欠陥が分けられたグループに対応する共通ジオメトリ
の中心点に基づいてそれぞれのビン範囲により分けられた欠陥について決定される。欠陥
位置の設計データ空間座標における全体的系統的不確定性（ウェハ空間と設計データ空間
変換誤差プラス報告された座標における誤差）を決定するために、この方法は、統計的に
有意な数の欠陥に対しそれらの変換又は誤差ベクトルの平均を決定することを含む。この
方法は、さらに、誤差ベクトルのすべての標準偏差を決定することと、±１の標準偏差又
は±３の標準偏差の内側に入るベクトルのみの平均を決定することを含む。このように、
平均値を損なう可能性のある外れ値を計算から排除することができる。決定された平均値
は、さらに、大域的補正値としても使用される。例えば、大域的補正値は、より正確なオ
ーバーレイが後続のデータ処理ステップにおいて決定されるように設計データ変換に対す
るウェハ空間により決定された欠陥位置の追加の設計データ空間座標に適用される。
ターン・クリップ）について類似性チェックが実行され、２つ又はそれ以上の部分におけ
る共通パターンが識別された場合に、ビン範囲に従って欠陥をグループに分けることを含
む。それらの部分における設計データが少なくとも類似しているかどうかを判定すること
により得られた結果は、ソース部分における設計データがターゲット部分に見つかるかど
うかを示す指標を含む。それに加えて、共通ジオメトリの中心点は、系統的欠陥の近似的
設計データ空間位置であるとみなせる。したがって、それぞれのグループの欠陥の設計デ
ータ空間位置の（ｘ，ｙ）座標は、それぞれのグループに対応するジオメトリの中心点に
合わせて調節（変換）される。座標補正ベクトル（又は誤差ベクトル）は、欠陥の設計デ
ータ空間座標及びビン範囲に従って欠陥が分けられたグループに対応する共通ジオメトリ
の中心点に基づいてそれぞれのビン範囲により分けられた欠陥について決定される。欠陥
位置の設計データ空間座標における全体的系統的不確定性（ウェハ空間と設計データ空間
変換誤差プラス報告された座標における誤差）を決定するために、この方法は、統計的に
有意な数の欠陥に対しそれらの変換又は誤差ベクトルの平均を決定することを含む。この
方法は、さらに、誤差ベクトルのすべての標準偏差を決定することと、±１の標準偏差又
は±３の標準偏差の内側に入るベクトルのみの平均を決定することを含む。このように、
平均値を損なう可能性のある外れ値を計算から排除することができる。決定された平均値
は、さらに、大域的補正値としても使用される。例えば、大域的補正値は、より正確なオ
ーバーレイが後続のデータ処理ステップにおいて決定されるように設計データ変換に対す
るウェハ空間により決定された欠陥位置の追加の設計データ空間座標に適用される。
決定するステップの結果は、さらに、ターゲット部分と少なくとも類似する設計データ
が見つかったターゲット部分内のソース部分の位置との間のｘ及びｙオフセットを含む。
これらのｘ及びｙオフセットは、ビン範囲に従って分ける方法を最適化するために使用さ
れる。例えば、最初にそれらの部分を比較したときに、２つの部分の中心点がアラインさ
れるようにソース部分はターゲット部分内に位置決めされる。しかし、ターゲット部分内
のソース部分の最初に使用された位置と少なくとも類似の設計データが見つけられるター
ゲット部分内のソース部分の位置との間に決定される予測可能な、又は繰り返し可能なオ
フセット（ｘ及び／又はｙ方向の）がある場合、このオフセットを使用して、ビン範囲に
従って分ける方法の比較ステップで使用されるオーバーレイをチューニングすることがで
きる。
が見つかったターゲット部分内のソース部分の位置との間のｘ及びｙオフセットを含む。
これらのｘ及びｙオフセットは、ビン範囲に従って分ける方法を最適化するために使用さ
れる。例えば、最初にそれらの部分を比較したときに、２つの部分の中心点がアラインさ
れるようにソース部分はターゲット部分内に位置決めされる。しかし、ターゲット部分内
のソース部分の最初に使用された位置と少なくとも類似の設計データが見つけられるター
ゲット部分内のソース部分の位置との間に決定される予測可能な、又は繰り返し可能なオ
フセット（ｘ及び／又はｙ方向の）がある場合、このオフセットを使用して、ビン範囲に
従って分ける方法の比較ステップで使用されるオーバーレイをチューニングすることがで
きる。
いくつかの実施形態では、これらの部分における設計データは、複数の設計層に対する
設計データを含む。このように、この方法は、欠陥のバックグラウンド類似性について１
つの設計層をチェックすることによりビン範囲に従って欠陥を分けること、又は欠陥のバ
ックグラウンド類似性（つまり、多層バックグラウンド類似性）について一組の設計層を
チェックすることによりビン範囲に従って欠陥を分けることを含む。例えば、ウェハ上の
多結晶シリコン層（例えば、ゲート電極層）を検査するときに、下にある拡散層は、検査
システムから見え、したがって検査結果に影響を及ぼす可能性がある。その際、それらの
部分に含まれる設計データは、バックグラウンド・ベースのビン範囲によるグループ分け
の精度を高めるため多結晶シリコン層及び拡散層に対する設計データを含む。それに加え
て、下にある設計層は、検査システムからは見えない。しかし、複数の設計層に対する設
計データを使用することにより、少なくとも類似しているか、又は下にある層上の異なる
設計データの上に配置されている設計データの部分に近接して配置されている欠陥をビン
範囲に従って異なる複数のグループに分けることができる。
設計データを含む。このように、この方法は、欠陥のバックグラウンド類似性について１
つの設計層をチェックすることによりビン範囲に従って欠陥を分けること、又は欠陥のバ
ックグラウンド類似性（つまり、多層バックグラウンド類似性）について一組の設計層を
チェックすることによりビン範囲に従って欠陥を分けることを含む。例えば、ウェハ上の
多結晶シリコン層（例えば、ゲート電極層）を検査するときに、下にある拡散層は、検査
システムから見え、したがって検査結果に影響を及ぼす可能性がある。その際、それらの
部分に含まれる設計データは、バックグラウンド・ベースのビン範囲によるグループ分け
の精度を高めるため多結晶シリコン層及び拡散層に対する設計データを含む。それに加え
て、下にある設計層は、検査システムからは見えない。しかし、複数の設計層に対する設
計データを使用することにより、少なくとも類似しているか、又は下にある層上の異なる
設計データの上に配置されている設計データの部分に近接して配置されている欠陥をビン
範囲に従って異なる複数のグループに分けることができる。
ソース部分における設計データがターゲット部分内に見つかったかどうかに関係なく、
この方法は、ソース部分を設計データ空間における他の欠陥の位置に近接する設計データ
の他の部分と比較することを含む。ソース部分における設計データに少なくとも類似して
いるか、又は同じである設計データに近接して配置された複数のターゲット欠陥は、ウェ
ハ上で検出されるため、ソース部分における設計データを複数のターゲット部分における
設計データと比較することを実行できる。
この方法は、ソース部分を設計データ空間における他の欠陥の位置に近接する設計データ
の他の部分と比較することを含む。ソース部分における設計データに少なくとも類似して
いるか、又は同じである設計データに近接して配置された複数のターゲット欠陥は、ウェ
ハ上で検出されるため、ソース部分における設計データを複数のターゲット部分における
設計データと比較することを実行できる。
図１７に示されているこのような一例では、部分１０２は、設計データ空間１０６にお
ける欠陥１１６の位置に近接する設計データ（図に示されていない）の部分１１４と比較
される。部分１１４の寸法は、本明細書で説明されているように選択される。設計データ
のソース部分は、上でさらに説明されているようにターゲット部分の異なる領域における
設計データと比較される。この方法は、さらに、比較の結果に基づいてソース部分におけ
る設計データがターゲット部分における設計データの少なくとも一部に少なくとも類似し
ているかどうかを判定することも含むが、これは、上でさらに説明されているように実行
される。これらの部分のオーバーレイ１１８は、少なくとも類似している設計データが見
つかったターゲット部分内のソース部分の位置を例示している。したがって、この方法は
、ビン範囲に従って欠陥１０４、１１６をグループに分けることを含むが、それは、部分
１０２における設計データが部分１１４における設計データの少なくとも一部に少なくと
も類似していると判定されるからである。それに加えて、ソース部分における設計データ
がターゲット部分の両方における設計データの少なくとも一部に少なくとも類似している
と判定されるため、欠陥１０４、１１０、１１６は、ビン範囲によるグループ分けられる
。
ける欠陥１１６の位置に近接する設計データ（図に示されていない）の部分１１４と比較
される。部分１１４の寸法は、本明細書で説明されているように選択される。設計データ
のソース部分は、上でさらに説明されているようにターゲット部分の異なる領域における
設計データと比較される。この方法は、さらに、比較の結果に基づいてソース部分におけ
る設計データがターゲット部分における設計データの少なくとも一部に少なくとも類似し
ているかどうかを判定することも含むが、これは、上でさらに説明されているように実行
される。これらの部分のオーバーレイ１１８は、少なくとも類似している設計データが見
つかったターゲット部分内のソース部分の位置を例示している。したがって、この方法は
、ビン範囲に従って欠陥１０４、１１６をグループに分けることを含むが、それは、部分
１０２における設計データが部分１１４における設計データの少なくとも一部に少なくと
も類似していると判定されるからである。それに加えて、ソース部分における設計データ
がターゲット部分の両方における設計データの少なくとも一部に少なくとも類似している
と判定されるため、欠陥１０４、１１０、１１６は、ビン範囲によるグループ分けられる
。
このような他の例では、部分１０２は、設計データ空間１０６における欠陥１２２の位
置に近接する設計データ（図に示されていない）の部分１２０と比較される。部分１２０
の寸法は、本明細書で説明されているように選択される。設計データのソース部分は、上
でさらに説明されているように部分１２０の異なる領域における設計データと比較される
。この方法は、さらに、比較の結果に基づいて部分１０２における設計データが部分１２
０における設計データの少なくとも一部に少なくとも類似しているかどうかを判定するこ
とも含むが、これは、上でさらに説明されているように実行される。部分１０２、１２０
のオーバーレイ１２４は、少なくとも類似している設計データが見つかった部分１２０内
の部分１０２の位置を例示している。したがって、この方法は、ビン範囲に従ってソース
欠陥とターゲット欠陥１１２をグループに分けることを含む。それに加えて、ソース部分
における設計データが３つのターゲット部分における設計データの少なくとも一部に少な
くとも類似していると判定されるため、ソース欠陥と３つのターゲット欠陥は、ビン範囲
によるグループ分けられる。上述のステップは、ウェハ上で検出されたそれぞれの欠陥に
対するバックグラウンド情報がウェハ上で検出された他のすべての欠陥に対するバックグ
ラウンド情報と比較されるまで実行される。
置に近接する設計データ（図に示されていない）の部分１２０と比較される。部分１２０
の寸法は、本明細書で説明されているように選択される。設計データのソース部分は、上
でさらに説明されているように部分１２０の異なる領域における設計データと比較される
。この方法は、さらに、比較の結果に基づいて部分１０２における設計データが部分１２
０における設計データの少なくとも一部に少なくとも類似しているかどうかを判定するこ
とも含むが、これは、上でさらに説明されているように実行される。部分１０２、１２０
のオーバーレイ１２４は、少なくとも類似している設計データが見つかった部分１２０内
の部分１０２の位置を例示している。したがって、この方法は、ビン範囲に従ってソース
欠陥とターゲット欠陥１１２をグループに分けることを含む。それに加えて、ソース部分
における設計データが３つのターゲット部分における設計データの少なくとも一部に少な
くとも類似していると判定されるため、ソース欠陥と３つのターゲット欠陥は、ビン範囲
によるグループ分けられる。上述のステップは、ウェハ上で検出されたそれぞれの欠陥に
対するバックグラウンド情報がウェハ上で検出された他のすべての欠陥に対するバックグ
ラウンド情報と比較されるまで実行される。
上述のように、この方法は、場合によっては設計データ及び／又は設計レイアウトの１
つ又は複数の属性などの他の情報と組み合わせて、設計データ及び／又は設計データ空間
における欠陥の位置に近接して配置されている設計データのコンテキストに基づいて、ビ
ン範囲に従って欠陥を分けることを含む。コンテキスト情報に基づいてビン範囲に従って
欠陥を分ける他の方法とは対照的に、本明細書で説明されている方法では、ウェハ上に印
刷されるようなバックグラウンド情報に基づいてビン範囲によるグループ分けを実行しな
い。その代わりに、本明細書で説明されている方法は、設計データにおいて定められてい
るようなバックグラウンド情報に基づいてビン範囲によるグループ分けを実行する。この
ように、本明細書で説明されている方法では、設計データがウェハ上に印刷されるかどう
か、あるいはどのように印刷されるかに関係なくバックグラウンド・ベースのビン範囲に
よるグループ分けを実行することができる。
つ又は複数の属性などの他の情報と組み合わせて、設計データ及び／又は設計データ空間
における欠陥の位置に近接して配置されている設計データのコンテキストに基づいて、ビ
ン範囲に従って欠陥を分けることを含む。コンテキスト情報に基づいてビン範囲に従って
欠陥を分ける他の方法とは対照的に、本明細書で説明されている方法では、ウェハ上に印
刷されるようなバックグラウンド情報に基づいてビン範囲によるグループ分けを実行しな
い。その代わりに、本明細書で説明されている方法は、設計データにおいて定められてい
るようなバックグラウンド情報に基づいてビン範囲によるグループ分けを実行する。この
ように、本明細書で説明されている方法では、設計データがウェハ上に印刷されるかどう
か、あるいはどのように印刷されるかに関係なくバックグラウンド・ベースのビン範囲に
よるグループ分けを実行することができる。
ウェハ上に印刷されるような設計データとそのように無関係であることは、特に、ＰＷ
Ｑ法や焦点露光マトリックス（ＦＰＭ）法に対し有利であり、その場合、ウェハ上に印刷
されるような設計データは、そのような方法に使用されるプロセス・ウィンドウ・パラメ
ータに関して（ときには劇的に）変化し、そのためウェハ上に印刷された設計データのイ
メージに基づくビン範囲による欠陥のグループ分けの方法の精度が低下する。ＰＷＱなど
の経験的技術をそのように適用する際に、この方法は、設計データ空間における欠陥の位
置で設計データのＧＤＳクリップ又は抜粋を使用することにより改善されたバックグラウ
ンド・ベースのビン範囲によるグループ分けを実現する。その際、ビン範囲によるグルー
プ分けは、共通パターンにより実行される。ビン範囲に従って分けられる欠陥は、本明細
書でさらに説明されているように個別に又は欠陥の一グループとしてまとめて分類される
。例えば、この方法は、設計データの１つ又は複数の属性（例えば、設計データ空間にお
ける欠陥位置に近接して配置されている設計データの１つ又は複数の属性）に基づいて欠
陥を分類することを含むが、これは本明細書でさらに説明されているように実行される。
Ｑ法や焦点露光マトリックス（ＦＰＭ）法に対し有利であり、その場合、ウェハ上に印刷
されるような設計データは、そのような方法に使用されるプロセス・ウィンドウ・パラメ
ータに関して（ときには劇的に）変化し、そのためウェハ上に印刷された設計データのイ
メージに基づくビン範囲による欠陥のグループ分けの方法の精度が低下する。ＰＷＱなど
の経験的技術をそのように適用する際に、この方法は、設計データ空間における欠陥の位
置で設計データのＧＤＳクリップ又は抜粋を使用することにより改善されたバックグラウ
ンド・ベースのビン範囲によるグループ分けを実現する。その際、ビン範囲によるグルー
プ分けは、共通パターンにより実行される。ビン範囲に従って分けられる欠陥は、本明細
書でさらに説明されているように個別に又は欠陥の一グループとしてまとめて分類される
。例えば、この方法は、設計データの１つ又は複数の属性（例えば、設計データ空間にお
ける欠陥位置に近接して配置されている設計データの１つ又は複数の属性）に基づいて欠
陥を分類することを含むが、これは本明細書でさらに説明されているように実行される。
ウェハ上で検出された欠陥は、欠陥の設計データ空間位置に近接する設計データにより
ビン範囲に従って分けられるため、設計データ空間における欠陥の位置は、ビン範囲によ
るグループ分けが実行される前に決定される。一実施形態では、この方法は、設計データ
空間における検出された欠陥の位置のｘ及びｙ座標に対するデータを取り込むことを含む
が（又は変換関数を決定する）、これは本明細書で説明されているように実行される。他
の実施形態では、この方法は、アライメント部位について検査システムにより取り込まれ
たデータを所定のアライメント部位に対するデータと比較することにより設計データ空間
における欠陥の位置を決定することを含む。ウェハ上のアライメント部位に対するデータ
を取り込むことは、製品レイアウト・データ、適宜レチクル・フレーム・データ、ステッ
パー・レシピー（又はステッパーへの入力）を使用してウェハ上のアライメント部位の近
似的なウェハ空間位置を決定することと、それらの近似的な位置でデータを取り込むこと
とを含む。このような比較と決定は、上でさらに説明されているように実行される。それ
に加えて、この方法は、ウェハ上のアライメント部位について検査システムにより取り込
まれたデータを所定のアライメント部位に対するデータと比較することにより設計データ
空間における欠陥の少なくとも一部の位置を決定することを含む。次いで、欠陥の少なく
とも一部について決定された位置を使用して、設計データ空間における他の欠陥の位置を
決定することができる（例えば、報告された欠陥位置を設計データ空間における欠陥位置
に変換する変換を生成して使用することにより）。設計データ空間において欠陥の位置を
決定することは、さらに、本明細書で説明されている実施形態のどれかにより実行される
。
ビン範囲に従って分けられるため、設計データ空間における欠陥の位置は、ビン範囲によ
るグループ分けが実行される前に決定される。一実施形態では、この方法は、設計データ
空間における検出された欠陥の位置のｘ及びｙ座標に対するデータを取り込むことを含む
が（又は変換関数を決定する）、これは本明細書で説明されているように実行される。他
の実施形態では、この方法は、アライメント部位について検査システムにより取り込まれ
たデータを所定のアライメント部位に対するデータと比較することにより設計データ空間
における欠陥の位置を決定することを含む。ウェハ上のアライメント部位に対するデータ
を取り込むことは、製品レイアウト・データ、適宜レチクル・フレーム・データ、ステッ
パー・レシピー（又はステッパーへの入力）を使用してウェハ上のアライメント部位の近
似的なウェハ空間位置を決定することと、それらの近似的な位置でデータを取り込むこと
とを含む。このような比較と決定は、上でさらに説明されているように実行される。それ
に加えて、この方法は、ウェハ上のアライメント部位について検査システムにより取り込
まれたデータを所定のアライメント部位に対するデータと比較することにより設計データ
空間における欠陥の少なくとも一部の位置を決定することを含む。次いで、欠陥の少なく
とも一部について決定された位置を使用して、設計データ空間における他の欠陥の位置を
決定することができる（例えば、報告された欠陥位置を設計データ空間における欠陥位置
に変換する変換を生成して使用することにより）。設計データ空間において欠陥の位置を
決定することは、さらに、本明細書で説明されている実施形態のどれかにより実行される
。
ときには、上述のデータのすべてが利用可能であるわけではなかったり、又はウェハが
設計データに適切にアラインされていなかったりする場合がある。そのような場合、検査
又はレビュー時に変換情報の一部をウェハから経験的に決定すると有益な場合がある。一
実施形態では、この方法は、欠陥の検出時に検査システムにより取り込まれたデータをレ
ビューにより決定された設計データ空間における配置でレビュー・システムにより取り込
まれたデータと比較することにより設計データ空間における欠陥の位置を決定することを
含む。このように、この方法は、１つ又は複数の欠陥に対する検査結果をレビューにより
決定された設計データ空間配置で取り込まれたレビュー結果にアラインさせることを含む
。それに加えて、この方法は、欠陥の検出時に検査システムにより取り込まれたデータを
レビューにより決定された設計データ空間における配置でレビュー・システムにより取り
込まれたデータと比較することにより欠陥の少なくとも一部の設計データ空間位置を決定
することを含む。次いで、欠陥の少なくとも一部について決定された位置を使用して、設
計データ空間における他の欠陥の位置を決定する（例えば、報告された欠陥位置を設計デ
ータ空間における欠陥位置に変換する変換を生成して使用することにより）。しかし、こ
のアプローチでは、検査システムの座標の不正確さにより複雑になっている可能性のある
ウェハ・スケール・オフセットをもたらす。したがって、欠陥の報告された配置に座標の
不正確さがある場合、変換関数を測定の統計サンプルに基づくようにすると都合がよいで
あろう。
設計データに適切にアラインされていなかったりする場合がある。そのような場合、検査
又はレビュー時に変換情報の一部をウェハから経験的に決定すると有益な場合がある。一
実施形態では、この方法は、欠陥の検出時に検査システムにより取り込まれたデータをレ
ビューにより決定された設計データ空間における配置でレビュー・システムにより取り込
まれたデータと比較することにより設計データ空間における欠陥の位置を決定することを
含む。このように、この方法は、１つ又は複数の欠陥に対する検査結果をレビューにより
決定された設計データ空間配置で取り込まれたレビュー結果にアラインさせることを含む
。それに加えて、この方法は、欠陥の検出時に検査システムにより取り込まれたデータを
レビューにより決定された設計データ空間における配置でレビュー・システムにより取り
込まれたデータと比較することにより欠陥の少なくとも一部の設計データ空間位置を決定
することを含む。次いで、欠陥の少なくとも一部について決定された位置を使用して、設
計データ空間における他の欠陥の位置を決定する（例えば、報告された欠陥位置を設計デ
ータ空間における欠陥位置に変換する変換を生成して使用することにより）。しかし、こ
のアプローチでは、検査システムの座標の不正確さにより複雑になっている可能性のある
ウェハ・スケール・オフセットをもたらす。したがって、欠陥の報告された配置に座標の
不正確さがある場合、変換関数を測定の統計サンプルに基づくようにすると都合がよいで
あろう。
設計データ空間における欠陥の位置が決定された後、決定された位置の周りの設計デー
タの部分は、設計データの抽出された部分が、ビン範囲に従って欠陥を分け、本明細書で
説明されている他のステップを実行するのに使用されるように抽出される。それに加えて
、ビン範囲によるグループ分けに設計データの抽出された部分を使用するのに先立って、
抽出された部分のそれぞれ（又は１つ又は複数）は、鏡映、回転、拡大縮小、平行移動（
シフト）、又はそれらの何らかの組合せを施され、抽出された部分のそれぞれに対応し、
それぞれを含む部分の集合を生成する。部分のこれらの集合は、ビン範囲によるグループ
分けの方法の精度を高めるためにビン範囲によるグループ分けに使用される。
タの部分は、設計データの抽出された部分が、ビン範囲に従って欠陥を分け、本明細書で
説明されている他のステップを実行するのに使用されるように抽出される。それに加えて
、ビン範囲によるグループ分けに設計データの抽出された部分を使用するのに先立って、
抽出された部分のそれぞれ（又は１つ又は複数）は、鏡映、回転、拡大縮小、平行移動（
シフト）、又はそれらの何らかの組合せを施され、抽出された部分のそれぞれに対応し、
それぞれを含む部分の集合を生成する。部分のこれらの集合は、ビン範囲によるグループ
分けの方法の精度を高めるためにビン範囲によるグループ分けに使用される。
この方法は、さらに、ｘ方向の寸法（例えば、幅）、ｙ方向の寸法（例えば、長さ）、
ｚ方向の寸法（例えば、高さ）、本明細書で説明されている他の（複数の）属性、又はそ
れらの何らかの組合せなどの検出された欠陥の１つ又は複数の属性を決定することを含む
。１つ又は複数の属性は、テーブル又はリストなどの好適なデータ構造体に編成及び／又
は格納される。他の実施形態では、ビン範囲に従って欠陥を分けることは、欠陥をビン範
囲に従ってグループ分けする際に、それらのグループのそれぞれにおける欠陥の設計デー
タ空間位置に近接する設計データの部分が少なくとも類似し、それらのグループのそれぞ
れにおける欠陥の１つ又は複数の属性が少なくとも類似するようにグループ分けすること
を含む。このような一実施形態では、欠陥の１つ又は複数の属性は、欠陥が検出された検
査の結果の１つ又は複数の属性、検査の１つ又は複数のパラメータ、又はそれらの何らか
の組合せを含む。例えば、検査の結果の１つ又は複数の属性は、光学モード及び／又は欠
陥が選択的に検出される偏光、集束角、入射角などの検査の１つ又は複数の他のパラメー
タを含む。それに加えて、又はそれとは別に、１つ又は複数の属性は、本明細書で説明さ
れている欠陥の（複数の）他の属性のどれかを含む。このように、ビン範囲によるグルー
プ分けは、設計データや（複数の）欠陥属性により欠陥が複数のグループに分けられるよ
うに実行される。このようなビン範囲によるグループ分けは、設計データの少なくとも類
似する部分内に配置されている異なる（複数の）属性を有する異なる欠陥タイプ又は欠陥
が異なる複数のグループに分けられるように実行される。
ｚ方向の寸法（例えば、高さ）、本明細書で説明されている他の（複数の）属性、又はそ
れらの何らかの組合せなどの検出された欠陥の１つ又は複数の属性を決定することを含む
。１つ又は複数の属性は、テーブル又はリストなどの好適なデータ構造体に編成及び／又
は格納される。他の実施形態では、ビン範囲に従って欠陥を分けることは、欠陥をビン範
囲に従ってグループ分けする際に、それらのグループのそれぞれにおける欠陥の設計デー
タ空間位置に近接する設計データの部分が少なくとも類似し、それらのグループのそれぞ
れにおける欠陥の１つ又は複数の属性が少なくとも類似するようにグループ分けすること
を含む。このような一実施形態では、欠陥の１つ又は複数の属性は、欠陥が検出された検
査の結果の１つ又は複数の属性、検査の１つ又は複数のパラメータ、又はそれらの何らか
の組合せを含む。例えば、検査の結果の１つ又は複数の属性は、光学モード及び／又は欠
陥が選択的に検出される偏光、集束角、入射角などの検査の１つ又は複数の他のパラメー
タを含む。それに加えて、又はそれとは別に、１つ又は複数の属性は、本明細書で説明さ
れている欠陥の（複数の）他の属性のどれかを含む。このように、ビン範囲によるグルー
プ分けは、設計データや（複数の）欠陥属性により欠陥が複数のグループに分けられるよ
うに実行される。このようなビン範囲によるグループ分けは、設計データの少なくとも類
似する部分内に配置されている異なる（複数の）属性を有する異なる欠陥タイプ又は欠陥
が異なる複数のグループに分けられるように実行される。
いくつかの実施形態では、本明細書で説明されているようにビン範囲に従って分けられ
た欠陥は、光学検査又は電子ビーム検査により検出される。光や電子ビームは、本明細書
で説明されている検査システムにより実行される。他の実施形態では、本明細書で説明さ
れているようにビン範囲に従って分けられた欠陥は、ＰＷＱ又はＦＥＭ法で検出されるが
、これは本明細書で説明されているように実行される。本明細書で説明されている実施形
態は、ＰＷＱ又はＦＥＭ法で検出される欠陥に対し特に有用である。例えば、本明細書で
説明されている方法の実施形態は、潜在的系統的問題をより容易に、またより正確に識別
できるようにＰＷＱ及びＦＥＭ法で検出された欠陥をフィルタリングするために使用され
るが、これは本明細書でさらに説明されているように実行される。それに加えて、本明細
書で説明されている方法の実施形態は、ビン範囲に従ってＰＷＱ又はＦＥＭにより検出さ
れ欠陥を有用なグループに分けるために使用されるが、これは本明細書でさらに説明され
ているように実行される。さらに、本明細書で説明されている方法の実施形態は、ビン範
囲に従って分けられたＰＷＱ又はＦＥＭ欠陥をレビュー、測定、又は試験のため優先順位
付けするために使用されるが、これは本明細書でさらに説明されているように実行される
。それに加えて、この方法は、少なくとも類似の設計／レイアウト・パターンに基づいて
ビン範囲に従って検査及び／又は電気的試験欠陥をグループ分けすることを含む。
た欠陥は、光学検査又は電子ビーム検査により検出される。光や電子ビームは、本明細書
で説明されている検査システムにより実行される。他の実施形態では、本明細書で説明さ
れているようにビン範囲に従って分けられた欠陥は、ＰＷＱ又はＦＥＭ法で検出されるが
、これは本明細書で説明されているように実行される。本明細書で説明されている実施形
態は、ＰＷＱ又はＦＥＭ法で検出される欠陥に対し特に有用である。例えば、本明細書で
説明されている方法の実施形態は、潜在的系統的問題をより容易に、またより正確に識別
できるようにＰＷＱ及びＦＥＭ法で検出された欠陥をフィルタリングするために使用され
るが、これは本明細書でさらに説明されているように実行される。それに加えて、本明細
書で説明されている方法の実施形態は、ビン範囲に従ってＰＷＱ又はＦＥＭにより検出さ
れ欠陥を有用なグループに分けるために使用されるが、これは本明細書でさらに説明され
ているように実行される。さらに、本明細書で説明されている方法の実施形態は、ビン範
囲に従って分けられたＰＷＱ又はＦＥＭ欠陥をレビュー、測定、又は試験のため優先順位
付けするために使用されるが、これは本明細書でさらに説明されているように実行される
。それに加えて、この方法は、少なくとも類似の設計／レイアウト・パターンに基づいて
ビン範囲に従って検査及び／又は電気的試験欠陥をグループ分けすることを含む。
一実施形態では、本明細書で説明されている実施形態においてビン範囲に従って分けら
れる欠陥を検出するために使用される検査システムを、ウェハ上の３つ又は４つのアライ
メント部位にアラインさせる。アライメント部位は、上でさらに説明されているように選
択される。それに加えて、物理的ウェハ上で、また設計データ若しくはレイアウト内で見
える１つ又は複数のアライメント・フィーチャ、パターン、及び／又はジオメトリを含む
アライメント部位を選択して、本明細書で説明されている方法で使用することができる。
検査システムをアライメント部位にアラインさせた後、ステージの位置精度、回転誤差、
ｘ及びｙ平行移動誤差、倍率（拡大縮小）誤差、又はその何らかの組合せを補正する。こ
の補正は、検査プロセス実行時に行われるか、又は処理後に実行される（つまり、検査結
果が出力された後に実行される）。補正は、少なくとも一部は、検査システムにより報告
されたアライメント部位に対する座標と同じアライメント部位に対する基準座標との比較
の結果に基づく。
れる欠陥を検出するために使用される検査システムを、ウェハ上の３つ又は４つのアライ
メント部位にアラインさせる。アライメント部位は、上でさらに説明されているように選
択される。それに加えて、物理的ウェハ上で、また設計データ若しくはレイアウト内で見
える１つ又は複数のアライメント・フィーチャ、パターン、及び／又はジオメトリを含む
アライメント部位を選択して、本明細書で説明されている方法で使用することができる。
検査システムをアライメント部位にアラインさせた後、ステージの位置精度、回転誤差、
ｘ及びｙ平行移動誤差、倍率（拡大縮小）誤差、又はその何らかの組合せを補正する。こ
の補正は、検査プロセス実行時に行われるか、又は処理後に実行される（つまり、検査結
果が出力された後に実行される）。補正は、少なくとも一部は、検査システムにより報告
されたアライメント部位に対する座標と同じアライメント部位に対する基準座標との比較
の結果に基づく。
いくつかの実施形態では、この方法は、ウェハの左側、右側、上、下、中心のダイなど
のウェハ上の複数のダイにおける３つ又は４つのアライメント部位に対する座標を取得す
ることを含む。他の実施形態では、ウェハ上のアライメント部位は、ウェハ上の３つの異
なるダイに配置される。そのような一実施形態は、図１８に例示されている。図１８に示
されているように、ウェハ１２６は、複数のダイ１２８を含む。アライメント部位１３０
は、ダイ１２８ａ、１２８ｂ、１２８ｃに配置される。アライメント部位は、３つのダイ
にのみ示されているが、アライメント部位はウェハ上のそれぞれのダイに配置してもよい
ことは理解されるであろう。それぞれのダイのアライメント部位の部分集合又はダイの部
分集合内のアライメント部位を本明細書で説明されている方法で使用することができる。
のウェハ上の複数のダイにおける３つ又は４つのアライメント部位に対する座標を取得す
ることを含む。他の実施形態では、ウェハ上のアライメント部位は、ウェハ上の３つの異
なるダイに配置される。そのような一実施形態は、図１８に例示されている。図１８に示
されているように、ウェハ１２６は、複数のダイ１２８を含む。アライメント部位１３０
は、ダイ１２８ａ、１２８ｂ、１２８ｃに配置される。アライメント部位は、３つのダイ
にのみ示されているが、アライメント部位はウェハ上のそれぞれのダイに配置してもよい
ことは理解されるであろう。それぞれのダイのアライメント部位の部分集合又はダイの部
分集合内のアライメント部位を本明細書で説明されている方法で使用することができる。
この方法は、さらに、ダイ内の三角分布の３つの共通アライメント部位（つまり、ウェ
ハ上に印刷されたダイと設計データ（例えば、ＧＤＳレイアウト）に共通のアライメント
部位）を識別することを含む。例えば、図１８に示されているように、アライメント部位
１３０は、ダイ１２８ａ、１２８ｂ、１２８ｃ内に三角分布で配列される。そのような一
実施形態では、３つの異なるダイが、さらに、所定の配列でウェハ上に分布する（例えば
、三角形又は他の配列）。例えば、図１８に示されているように、ダイ１２８ａ、１２８
ｂ、１２８ｃは、ウェハ１２６上に三角形配列１３２で配置される。このように、この方
法は、ウェハ上のアライメント部位について検査システムにより取り込まれたイメージ（
例えば、ＢＦ及び／又はＤＦイメージ）を所定のアライメント部位に対するデータにアラ
インさせることを含む。この方法は、検査システムにより取り込まれた検査データの座標
を設計データ座標（例えば、ＧＤＳ座標）にマッピングすることと、変換行列を作成する
こととを含む。変換行列は、以下のような好適な形式で表すことができる。
ハ上に印刷されたダイと設計データ（例えば、ＧＤＳレイアウト）に共通のアライメント
部位）を識別することを含む。例えば、図１８に示されているように、アライメント部位
１３０は、ダイ１２８ａ、１２８ｂ、１２８ｃ内に三角分布で配列される。そのような一
実施形態では、３つの異なるダイが、さらに、所定の配列でウェハ上に分布する（例えば
、三角形又は他の配列）。例えば、図１８に示されているように、ダイ１２８ａ、１２８
ｂ、１２８ｃは、ウェハ１２６上に三角形配列１３２で配置される。このように、この方
法は、ウェハ上のアライメント部位について検査システムにより取り込まれたイメージ（
例えば、ＢＦ及び／又はＤＦイメージ）を所定のアライメント部位に対するデータにアラ
インさせることを含む。この方法は、検査システムにより取り込まれた検査データの座標
を設計データ座標（例えば、ＧＤＳ座標）にマッピングすることと、変換行列を作成する
こととを含む。変換行列は、以下のような好適な形式で表すことができる。
これらのアライメント部位の座標は、さらに、「ツール・マッチング」を実行して（例
えば、自動的に実行して）、検査システム同士の間の座標の差をなくすために使用される
。このような方法の一利点は、これらの座標を個別に、また自動的に、検査されたウェハ
毎に決定し、それにより、補正係数のウェハ毎の集合を形成することができることにある
。このような方法の他の利点は、決定された座標を使用して、検査データと設計データと
のアライン精度を他の何らかの形で低下させる可能性のあるウェハ上の検査システム又は
他のシステムにおける座標ドリフト（例えば、累積誤差、ステージ移動誤差により引き起
こされる、及び機械、電気、熱によるノイズを原因とする誤差により引き起こされる座標
ドリフト）を決定することができるということにある。
えば、自動的に実行して）、検査システム同士の間の座標の差をなくすために使用される
。このような方法の一利点は、これらの座標を個別に、また自動的に、検査されたウェハ
毎に決定し、それにより、補正係数のウェハ毎の集合を形成することができることにある
。このような方法の他の利点は、決定された座標を使用して、検査データと設計データと
のアライン精度を他の何らかの形で低下させる可能性のあるウェハ上の検査システム又は
他のシステムにおける座標ドリフト（例えば、累積誤差、ステージ移動誤差により引き起
こされる、及び機械、電気、熱によるノイズを原因とする誤差により引き起こされる座標
ドリフト）を決定することができるということにある。
上述のように、それらの部分において設計データを比較することは、それらの部分の少
なくとも一部における設計データの全体を他の部分における設計データと比較することを
含む。このように、そのような比較の結果を使用して、ソース部分における設計データが
すべてターゲット部分における設計データの少なくとも一部に少なくとも類似しているか
どうかを判定することができる。しかし、代替の実施形態では、それらの部分において設
計データを比較することは、それらの部分の少なくとも一部における設計データの異なる
領域を他の部分における設計データと比較することを含むが、これは本明細書でさらに説
明されているように実行される。さらに、ソース部分の複数の領域における設計データは
、ターゲット部分の領域における設計データに少なくとも類似しているか、又は同一であ
る場合があるが、そのような比較の結果を使用して、ターゲット部分における設計データ
の類似のサイズの領域に少なくとも類似しているか、又は同一であるソース部分における
設計データの最大領域を識別することができる。このように、この方法は、設計データ空
間におけるソース欠陥やターゲット欠陥の位置に近接する設計データが「そっくりである
」か、又は少なくとも類似しているかどうかを判定することを含む。したがって、この方
法は、本明細書で説明されているように、バックグラウンド・ベースでビン範囲に従って
欠陥を分けるうえで特定の設計層においてかなり効果的である。
なくとも一部における設計データの全体を他の部分における設計データと比較することを
含む。このように、そのような比較の結果を使用して、ソース部分における設計データが
すべてターゲット部分における設計データの少なくとも一部に少なくとも類似しているか
どうかを判定することができる。しかし、代替の実施形態では、それらの部分において設
計データを比較することは、それらの部分の少なくとも一部における設計データの異なる
領域を他の部分における設計データと比較することを含むが、これは本明細書でさらに説
明されているように実行される。さらに、ソース部分の複数の領域における設計データは
、ターゲット部分の領域における設計データに少なくとも類似しているか、又は同一であ
る場合があるが、そのような比較の結果を使用して、ターゲット部分における設計データ
の類似のサイズの領域に少なくとも類似しているか、又は同一であるソース部分における
設計データの最大領域を識別することができる。このように、この方法は、設計データ空
間におけるソース欠陥やターゲット欠陥の位置に近接する設計データが「そっくりである
」か、又は少なくとも類似しているかどうかを判定することを含む。したがって、この方
法は、本明細書で説明されているように、バックグラウンド・ベースでビン範囲に従って
欠陥を分けるうえで特定の設計層においてかなり効果的である。
方法のそのような一実施形態は、図１９に例示されている。例えば、図１９に示されて
いるように、方法は、設計データ空間１３８における欠陥１３６の位置に近接する設計デ
ータ（図に示されていない）の部分１３４を定める。欠陥１３６は、本明細書では「ソー
ス欠陥」と呼ばれる。設計データの部分１３４を定めることは、部分の寸法を選択するこ
とを含むが、これは上でさらに説明されているように実行される。この方法は、さらに、
設計データの部分を１つ又は複数の異なる領域に分けるか、セグメント分割するか、又は
パーティション分割することを含む。例えば、図１９に示されているように、部分１３４
は、４つの異なる領域１４０、１４２、１４４、１４６に分割される。部分１３４が分け
られた異なる領域は、この場合、「ソース象限」と呼ばれる。図１９では、部分１３４は
４つの象限に分割されているように示されているが、その部分は任意の適当な数の領域に
分けられることは理解されるであろう。領域はすべて、同じサイズを有するか、又は領域
の全部若しくは一部が異なるサイズとすることができる。
いるように、方法は、設計データ空間１３８における欠陥１３６の位置に近接する設計デ
ータ（図に示されていない）の部分１３４を定める。欠陥１３６は、本明細書では「ソー
ス欠陥」と呼ばれる。設計データの部分１３４を定めることは、部分の寸法を選択するこ
とを含むが、これは上でさらに説明されているように実行される。この方法は、さらに、
設計データの部分を１つ又は複数の異なる領域に分けるか、セグメント分割するか、又は
パーティション分割することを含む。例えば、図１９に示されているように、部分１３４
は、４つの異なる領域１４０、１４２、１４４、１４６に分割される。部分１３４が分け
られた異なる領域は、この場合、「ソース象限」と呼ばれる。図１９では、部分１３４は
４つの象限に分割されているように示されているが、その部分は任意の適当な数の領域に
分けられることは理解されるであろう。領域はすべて、同じサイズを有するか、又は領域
の全部若しくは一部が異なるサイズとすることができる。
この例では、この方法は、ソース象限１４０、１４２、１４４、１４６における設計デ
ータと設計データ空間１３８における欠陥１５０の位置に近接する設計データ（図に示さ
れていない）の部分１４８とを比較することを含む。欠陥１５０は、本明細書では「ター
ゲット欠陥」と呼ばれる。図１９に示されているように、部分１４８は欠陥１５０よりも
広く、少なくとも部分１３４と同じくらいである。部分１４８の寸法は、上でさらに説明
されているように選択される。
ータと設計データ空間１３８における欠陥１５０の位置に近接する設計データ（図に示さ
れていない）の部分１４８とを比較することを含む。欠陥１５０は、本明細書では「ター
ゲット欠陥」と呼ばれる。図１９に示されているように、部分１４８は欠陥１５０よりも
広く、少なくとも部分１３４と同じくらいである。部分１４８の寸法は、上でさらに説明
されているように選択される。
ソース象限のそれぞれにおける設計データをターゲット部分の異なる領域における設計
データと比較する。このように、この方法は、ターゲット部分の中のソース象限のそれぞ
れにおける設計データを探索することを含む。この例では、この方法は、さらに、比較す
るステップの結果に基づいてソース象限における設計データがターゲット部分における設
計データに少なくとも類似しているかどうかを判定することも含む。例えば、この方法は
、ソース象限のそれぞれにおける設計データがターゲット部分における設計データにどれ
だけ類似しているかを判定することを含む。ターゲット部分における設計データに少なく
とも類似していると判定される設計データは、ソース象限のどれにもないか、又は一部に
あるか、又は全部にある。オーバーレイ１５２に示されているように、４つのソース象限
のうちの３つの象限における設計データは、オーバーレイ１５２に示されているソース象
限１４０、１４４、１４６の位置の部分１４８の領域内の設計データに少なくとも類似し
ていると判定された。
データと比較する。このように、この方法は、ターゲット部分の中のソース象限のそれぞ
れにおける設計データを探索することを含む。この例では、この方法は、さらに、比較す
るステップの結果に基づいてソース象限における設計データがターゲット部分における設
計データに少なくとも類似しているかどうかを判定することも含む。例えば、この方法は
、ソース象限のそれぞれにおける設計データがターゲット部分における設計データにどれ
だけ類似しているかを判定することを含む。ターゲット部分における設計データに少なく
とも類似していると判定される設計データは、ソース象限のどれにもないか、又は一部に
あるか、又は全部にある。オーバーレイ１５２に示されているように、４つのソース象限
のうちの３つの象限における設計データは、オーバーレイ１５２に示されているソース象
限１４０、１４４、１４６の位置の部分１４８の領域内の設計データに少なくとも類似し
ていると判定された。
このように、この方法は、ソース象限における設計データをターゲット部分における設
計データと比較して、その対応する設計データに基づいて少なくともどの欠陥をビン範囲
に従ってグループ分けできるかを判定することを含む。ソース象限とターゲット部分のそ
れぞれにおける設計データが少なくとも類似しているかどうかを判定した結果は、いくつ
のソース象限が、またどのソース象限がターゲット部分における設計データに少なくとも
類似している設計データを含むと判定されたかを示す指標を含む。判定するステップの結
果は、さらに、ターゲット部分と少なくとも類似する設計データが見つかったターゲット
部分内のソース象限のそれぞれとの間のｘ及びｙオフセットを含むこともできる。ソース
欠陥がターゲット欠陥とともにビン範囲によるグループ分けられるかどうかは、いくつの
ソース象限が、またどのソース象限が、ターゲット部分における設計データに少なくとも
類似している設計データを含むと判定されたかということ、及びターゲット部分と少なく
とも類似している設計データが見つかったターゲット部分内のソース象限のそれぞれとの
間のオフセットに基づいて決定される。
計データと比較して、その対応する設計データに基づいて少なくともどの欠陥をビン範囲
に従ってグループ分けできるかを判定することを含む。ソース象限とターゲット部分のそ
れぞれにおける設計データが少なくとも類似しているかどうかを判定した結果は、いくつ
のソース象限が、またどのソース象限がターゲット部分における設計データに少なくとも
類似している設計データを含むと判定されたかを示す指標を含む。判定するステップの結
果は、さらに、ターゲット部分と少なくとも類似する設計データが見つかったターゲット
部分内のソース象限のそれぞれとの間のｘ及びｙオフセットを含むこともできる。ソース
欠陥がターゲット欠陥とともにビン範囲によるグループ分けられるかどうかは、いくつの
ソース象限が、またどのソース象限が、ターゲット部分における設計データに少なくとも
類似している設計データを含むと判定されたかということ、及びターゲット部分と少なく
とも類似している設計データが見つかったターゲット部分内のソース象限のそれぞれとの
間のオフセットに基づいて決定される。
いくつかの実施形態では、ソース象限及びターゲット部分のそれぞれにおける設計デー
タは、複数の設計層に対する設計データを含む。このように、この方法は、少なくとも類
似している設計データについて１つの設計層をチェックすることによりビン範囲に従って
欠陥を分けるか、又は少なくとも類似している設計データに対する設計層の集合（例えば
、多重層）をチェックすることによりビン範囲に従って欠陥を分けることを含む。
タは、複数の設計層に対する設計データを含む。このように、この方法は、少なくとも類
似している設計データについて１つの設計層をチェックすることによりビン範囲に従って
欠陥を分けるか、又は少なくとも類似している設計データに対する設計層の集合（例えば
、多重層）をチェックすることによりビン範囲に従って欠陥を分けることを含む。
ソース象限における設計データがターゲット部分における設計データに少なくとも類似
していると判定されたかどうかに関係なく、この方法は、ソース象限のそれぞれを他の欠
陥の設計データ空間における位置に近接する設計データの他の部分と比較することを含む
。
していると判定されたかどうかに関係なく、この方法は、ソース象限のそれぞれを他の欠
陥の設計データ空間における位置に近接する設計データの他の部分と比較することを含む
。
このような一例では、ソース象限１４０、１４２、１４４、１４６における設計データ
は、設計データ空間１３８における欠陥１５６の位置に近接する設計データ（図に示され
ていない）の部分１５４と比較される。部分１５４は、上述のように構成される。ソース
象限及び部分１５４における設計データは、上述のように比較される。この方法は、さら
に、ソース象限のそれぞれにおける設計データが部分１５４における設計データに少なく
とも類似しているかどうかを判定することも含むが、これは、上でさらに説明されている
ように実行される。オーバーレイ１５８に示されているように、４つのソース象限のうち
の２つの象限（例えば、象限１４４、１４６）は、オーバーレイ１５８に示されているソ
ース象限の位置の部分１５４における設計データに少なくとも類似している設計データを
含むと判定された。したがって、この方法では、設計データ空間における欠陥１３６、１
５６の位置に近接する設計データが欠陥１３６、１５０に比べてあまり類似していないと
判定される。設計データ空間における欠陥１３６、１５６の位置に近接する設計データが
、ビン範囲に従って欠陥１３６、１５６を同じグループに分けられるくらい十分に小さい
かどうかを、上でさらに説明されているように判定することができる。
は、設計データ空間１３８における欠陥１５６の位置に近接する設計データ（図に示され
ていない）の部分１５４と比較される。部分１５４は、上述のように構成される。ソース
象限及び部分１５４における設計データは、上述のように比較される。この方法は、さら
に、ソース象限のそれぞれにおける設計データが部分１５４における設計データに少なく
とも類似しているかどうかを判定することも含むが、これは、上でさらに説明されている
ように実行される。オーバーレイ１５８に示されているように、４つのソース象限のうち
の２つの象限（例えば、象限１４４、１４６）は、オーバーレイ１５８に示されているソ
ース象限の位置の部分１５４における設計データに少なくとも類似している設計データを
含むと判定された。したがって、この方法では、設計データ空間における欠陥１３６、１
５６の位置に近接する設計データが欠陥１３６、１５０に比べてあまり類似していないと
判定される。設計データ空間における欠陥１３６、１５６の位置に近接する設計データが
、ビン範囲に従って欠陥１３６、１５６を同じグループに分けられるくらい十分に小さい
かどうかを、上でさらに説明されているように判定することができる。
このような他の例では、ソース象限１４０、１４２、１４４、１４６における設計デー
タは、設計データ空間１３８における欠陥１６２の位置に近接する設計データ（図に示さ
れていない）の部分１６０と比較される。部分１６０は、上述のように構成される。ソー
ス象限及び部分１６０における設計データは、上述のように比較される。この方法は、さ
らに、ソース象限のそれぞれにおける設計データが部分１６０における設計データに少な
くとも類似しているかどうかを判定することも含むが、これは、上でさらに説明されてい
るように実行される。オーバーレイ１６４に示されているように、４つのソース象限のう
ちの２つの象限（例えば、象限１４２、１４４）は、オーバーレイ１６４に示されている
ソース象限の位置の設計データの部分１６０に少なくとも類似している設計データを含む
と判定された。したがって、この方法では、設計データ空間における欠陥１３６、１６２
の位置に近接する設計データが設計データ空間における欠陥１３６、１５０の位置に近接
する設計データに比べてあまり類似していないと判定しうる。設計データ空間における欠
陥１３６、１６２の位置に近接する設計データが、ビン範囲に従って欠陥１３６、１６２
を同じグループに分けられるくらい十分に小さいかどうかを、上でさらに説明されている
ように判定することができる。
タは、設計データ空間１３８における欠陥１６２の位置に近接する設計データ（図に示さ
れていない）の部分１６０と比較される。部分１６０は、上述のように構成される。ソー
ス象限及び部分１６０における設計データは、上述のように比較される。この方法は、さ
らに、ソース象限のそれぞれにおける設計データが部分１６０における設計データに少な
くとも類似しているかどうかを判定することも含むが、これは、上でさらに説明されてい
るように実行される。オーバーレイ１６４に示されているように、４つのソース象限のう
ちの２つの象限（例えば、象限１４２、１４４）は、オーバーレイ１６４に示されている
ソース象限の位置の設計データの部分１６０に少なくとも類似している設計データを含む
と判定された。したがって、この方法では、設計データ空間における欠陥１３６、１６２
の位置に近接する設計データが設計データ空間における欠陥１３６、１５０の位置に近接
する設計データに比べてあまり類似していないと判定しうる。設計データ空間における欠
陥１３６、１６２の位置に近接する設計データが、ビン範囲に従って欠陥１３６、１６２
を同じグループに分けられるくらい十分に小さいかどうかを、上でさらに説明されている
ように判定することができる。
上述のように決定された象限情報は、格納され、及び／又は表示される。この情報は、
セットアップ、検証、及びトラブルシューティングの目的のために使用される。
セットアップ、検証、及びトラブルシューティングの目的のために使用される。
この方法は、さらに、設計データにおけるユニークパターンの、テーブル、リスト、又
は他のデータ構造体を動的にコンパイルし、設計データ空間における欠陥の位置に近接す
る設計データの部分をそのテーブル、リスト、又は他のデータ構造体の中のパターンと比
較することにより、系統的欠陥及びニュイサンス欠陥（例えば、現実のものでも、注目す
るものでもない欠陥）のオンツール分類を行うことを含む。動的に作成されたパターン集
合（又は静的パターン集合）は、パターンのそれぞれに関連付けられている設計ベース分
類（ＤＢＣ）とともにライブラリなどのデータ構造体に格納される。このように、ＤＢＣ
は、ビン範囲に従って欠陥が分けられるグループを定め、ユニークパターンは、ＰＯＩ設
計の例を含む。その際、設計データ空間欠陥位置に近接する設計データは、他の設計デー
タ空間欠陥位置に近接する設計データと比較されず、動的に生成されたパターン集合内の
ユニークなパターンと比較される。このような比較は、本明細書でさらに説明されている
ように実行される。例えば、そのようなデータ構造体を利用することができる（動的に生
成される場合もあればされない場合もある）一実施形態は、以下で詳しく説明される、ウ
ェハ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実施方法である。
は他のデータ構造体を動的にコンパイルし、設計データ空間における欠陥の位置に近接す
る設計データの部分をそのテーブル、リスト、又は他のデータ構造体の中のパターンと比
較することにより、系統的欠陥及びニュイサンス欠陥（例えば、現実のものでも、注目す
るものでもない欠陥）のオンツール分類を行うことを含む。動的に作成されたパターン集
合（又は静的パターン集合）は、パターンのそれぞれに関連付けられている設計ベース分
類（ＤＢＣ）とともにライブラリなどのデータ構造体に格納される。このように、ＤＢＣ
は、ビン範囲に従って欠陥が分けられるグループを定め、ユニークパターンは、ＰＯＩ設
計の例を含む。その際、設計データ空間欠陥位置に近接する設計データは、他の設計デー
タ空間欠陥位置に近接する設計データと比較されず、動的に生成されたパターン集合内の
ユニークなパターンと比較される。このような比較は、本明細書でさらに説明されている
ように実行される。例えば、そのようなデータ構造体を利用することができる（動的に生
成される場合もあればされない場合もある）一実施形態は、以下で詳しく説明される、ウ
ェハ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実施方法である。
それに加えて、いくつかの実施形態では、コンピュータ実施方法は、欠陥を検出するた
めに使用される検査システムにより実行される。このように、ビン範囲に従って欠陥を分
けることは、「オンツール」で実行される。この方法をオンツールで実行する利点の１つ
は、結果が出るまでの時間を短縮できることにある。この方法は、欠陥が検出された後に
（例えば、他の欠陥が検出されている間又はその後の検査中、検査結果の分析中、レビュ
ー中など）、オンツールで実行される。それに加えて、潜在的系統的欠陥又は系統的欠陥
（ホット・スポット）の配置とビン範囲によるグループ分けに使用されるデータとは、デ
ータ構造体（例えば、ホット・スポット・データベース）に格納され、検査比較（監視）
に使用される。したがって、ビン範囲によるグループ分けは、分類をしやすくするために
検査時に実行される（発見のためのビン範囲によるグループ分け、フィルタリング、又は
監視）。
めに使用される検査システムにより実行される。このように、ビン範囲に従って欠陥を分
けることは、「オンツール」で実行される。この方法をオンツールで実行する利点の１つ
は、結果が出るまでの時間を短縮できることにある。この方法は、欠陥が検出された後に
（例えば、他の欠陥が検出されている間又はその後の検査中、検査結果の分析中、レビュ
ー中など）、オンツールで実行される。それに加えて、潜在的系統的欠陥又は系統的欠陥
（ホット・スポット）の配置とビン範囲によるグループ分けに使用されるデータとは、デ
ータ構造体（例えば、ホット・スポット・データベース）に格納され、検査比較（監視）
に使用される。したがって、ビン範囲によるグループ分けは、分類をしやすくするために
検査時に実行される（発見のためのビン範囲によるグループ分け、フィルタリング、又は
監視）。
代替の実施形態では、コンピュータ実施方法は、欠陥を検出するために使用される検査
システム以外のシステムにより実行される。このように、本明細書で説明されている方法
の実施形態は、「オフツール」で実行される。方法をオフツールで実行するシステムとし
ては、例えば、顕微鏡（光学又は電子ビーム）、レビュー・システム、ウェハが装填され
ないシステム（例えば、スタンドアロン型コンピュータ・システム）、又は方法を実行す
るように構成される当業界で知られている他の適切なシステムがある。例えば、この方法
は、検出された欠陥の少なくとも一部のイメージを取り込むために顕微鏡が使用されるウ
ェハの第２パスにおける欠陥検出の後に実行される。このようなイメージ取り込みは、電
子ビーム顕微鏡が欠陥の一部（例えば、ウェハの上面の下に配置されている欠陥などの電
子ビーム顕微鏡からは見えない欠陥）を撮像できない場合があるため光学顕微鏡を使用し
て実行される。イメージ取り込みは、オフラインで実行され、レビューに関して欠陥のサ
ンプリング能力を高めるために使用される。ビン範囲に従って欠陥を分けることは、さら
に本明細書でさらに説明されているように欠陥の分析及びサンプリングに使用される。
システム以外のシステムにより実行される。このように、本明細書で説明されている方法
の実施形態は、「オフツール」で実行される。方法をオフツールで実行するシステムとし
ては、例えば、顕微鏡（光学又は電子ビーム）、レビュー・システム、ウェハが装填され
ないシステム（例えば、スタンドアロン型コンピュータ・システム）、又は方法を実行す
るように構成される当業界で知られている他の適切なシステムがある。例えば、この方法
は、検出された欠陥の少なくとも一部のイメージを取り込むために顕微鏡が使用されるウ
ェハの第２パスにおける欠陥検出の後に実行される。このようなイメージ取り込みは、電
子ビーム顕微鏡が欠陥の一部（例えば、ウェハの上面の下に配置されている欠陥などの電
子ビーム顕微鏡からは見えない欠陥）を撮像できない場合があるため光学顕微鏡を使用し
て実行される。イメージ取り込みは、オフラインで実行され、レビューに関して欠陥のサ
ンプリング能力を高めるために使用される。ビン範囲に従って欠陥を分けることは、さら
に本明細書でさらに説明されているように欠陥の分析及びサンプリングに使用される。
いくつかの実施形態では、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結果に基づ
いて設計データにおけるホット・スポットを識別することを含む。このように、設計ベー
スのビン範囲に従って分けることは、ホット・スポットの発見に使用される。それに加え
て、ホット・スポットの発見は、「オンツール」で実行される。この方法は、さらに、発
見されたホット・スポットを含むデータ構造体を生成すること、及び配置などのホット・
スポット、ホット・スポットの位置に近接する設計データ、その他などの１つ又は複数の
属性を含むデータ構造体を生成することも含む。データ構造体としては、リスト、データ
ベース、ファイルなどがある。ホット・スポットは、ホット・スポット管理に使用される
（場合によってはオンツールで）。ホット・スポット管理は、ホット・スポットを発見す
ること、オンツール・パターン・グループ化を使用してホット・スポット・データ構造体
を生成すること、さらにホット・スポット監視を含むが、これは本明細書でさらに説明さ
れているように実行される。それに加えて、設計ベースのビン範囲によるグループ分けに
より発見されたホット・スポットは、ＤｅｓｉｇｎＳｃａｎ、ＰＷＱ、ＤＯＥ、レビュー
の入力として使用される。それとは別に、本明細書で説明されている方法で使用されるホ
ット・スポットは、レチクル検査システムなどの当業界で知られている他の方法又はシス
テムを使用して発見される。
いて設計データにおけるホット・スポットを識別することを含む。このように、設計ベー
スのビン範囲に従って分けることは、ホット・スポットの発見に使用される。それに加え
て、ホット・スポットの発見は、「オンツール」で実行される。この方法は、さらに、発
見されたホット・スポットを含むデータ構造体を生成すること、及び配置などのホット・
スポット、ホット・スポットの位置に近接する設計データ、その他などの１つ又は複数の
属性を含むデータ構造体を生成することも含む。データ構造体としては、リスト、データ
ベース、ファイルなどがある。ホット・スポットは、ホット・スポット管理に使用される
（場合によってはオンツールで）。ホット・スポット管理は、ホット・スポットを発見す
ること、オンツール・パターン・グループ化を使用してホット・スポット・データ構造体
を生成すること、さらにホット・スポット監視を含むが、これは本明細書でさらに説明さ
れているように実行される。それに加えて、設計ベースのビン範囲によるグループ分けに
より発見されたホット・スポットは、ＤｅｓｉｇｎＳｃａｎ、ＰＷＱ、ＤＯＥ、レビュー
の入力として使用される。それとは別に、本明細書で説明されている方法で使用されるホ
ット・スポットは、レチクル検査システムなどの当業界で知られている他の方法又はシス
テムを使用して発見される。
図２０は、本明細書で説明されている実施形態によりウェハ上で検出された欠陥をビン
範囲に従って分けるコンピュータ実施方法を実行するように構成されたモジュール１６６
への入力と、モジュール１６６からの出力の一実施形態を例示している。モジュール１６
６は、ＧＤＳパターン・チェッカー（設計データ又は２つの欠陥の設計データ空間位置に
近接する設計データの部分の正確さチェッカー）、及び／又は類似性チェッカー（非正確
さチェッカー）として機能するように構成される。モジュールは、本明細書で説明されて
いるステップの１つ又は複数をオンツール又はオフツールで実行するように構成される。
例えば、モジュールは、本明細書で説明されているステップの１つ又は複数を処理後にオ
ンツールで（例えば、オンツール、欠陥検出後）実行するように構成される。それに加え
て、モジュールは、本明細書で説明されているステップの１つ又は複数を欠陥検出時に実
行するように構成される。モジュールは、本明細書で説明されているステップの１つ又は
複数をオンツールで実行するように構成されている場合、欠陥の編成などの本明細書で説
明されている他の機能を実行するように構成される。
範囲に従って分けるコンピュータ実施方法を実行するように構成されたモジュール１６６
への入力と、モジュール１６６からの出力の一実施形態を例示している。モジュール１６
６は、ＧＤＳパターン・チェッカー（設計データ又は２つの欠陥の設計データ空間位置に
近接する設計データの部分の正確さチェッカー）、及び／又は類似性チェッカー（非正確
さチェッカー）として機能するように構成される。モジュールは、本明細書で説明されて
いるステップの１つ又は複数をオンツール又はオフツールで実行するように構成される。
例えば、モジュールは、本明細書で説明されているステップの１つ又は複数を処理後にオ
ンツールで（例えば、オンツール、欠陥検出後）実行するように構成される。それに加え
て、モジュールは、本明細書で説明されているステップの１つ又は複数を欠陥検出時に実
行するように構成される。モジュールは、本明細書で説明されているステップの１つ又は
複数をオンツールで実行するように構成されている場合、欠陥の編成などの本明細書で説
明されている他の機能を実行するように構成される。
モジュール１６６への入力は、欠陥リスト１６８を含む。一実施形態では、欠陥リスト
１６８は、ＫＬＡＲＦファイル又は検査システムにより生成される他の標準ファイルに収
められた情報など欠陥情報を含む。モジュールへの入力は、上述のように決定される座標
変換情報や、設計データを含むこともできる。このような実施形態では、モジュール１６
６は、検査システムにより報告されるような欠陥リスト１６８における欠陥の位置を設計
データ空間における欠陥の位置に変換するように構成される。
１６８は、ＫＬＡＲＦファイル又は検査システムにより生成される他の標準ファイルに収
められた情報など欠陥情報を含む。モジュールへの入力は、上述のように決定される座標
変換情報や、設計データを含むこともできる。このような実施形態では、モジュール１６
６は、検査システムにより報告されるような欠陥リスト１６８における欠陥の位置を設計
データ空間における欠陥の位置に変換するように構成される。
それとは別に、モジュール１６６は、他のソフトウェア・モジュール（変換機能を実行
するように構成されたソフトウェア・モジュール）を通じて用意される変換された設計デ
ータ空間座標にアクセスすることでウェハ空間における機能を実行するように構成される
。他の代替手段において、欠陥リスト１６８は、設計データ空間における欠陥の位置を含
む。このような実施形態では、検査システムにより報告された欠陥位置は、他のソフトウ
ェア・モジュールにより設計データ空間における欠陥位置に変換される。このような欠陥
情報は、同じ計算ハードウェア上の、又はネットワークで接続された計算ハードウェアの
集合体の間のプロセス内又はプロセス間通信を介して好適なデータ・ファイル・フォーマ
ットにより、又はプログラム手段を通じて、モジュール１６６に入力される。このように
、欠陥情報は、モジュールを他のシステムに結合する伝送媒体を介して他のシステムによ
りモジュール１６６に供給される。伝送媒体は、当業界で知られている好適な伝送媒体を
含み、「有線」及び「無線」伝送媒体又はその何らかの組合せを含む。
するように構成されたソフトウェア・モジュール）を通じて用意される変換された設計デ
ータ空間座標にアクセスすることでウェハ空間における機能を実行するように構成される
。他の代替手段において、欠陥リスト１６８は、設計データ空間における欠陥の位置を含
む。このような実施形態では、検査システムにより報告された欠陥位置は、他のソフトウ
ェア・モジュールにより設計データ空間における欠陥位置に変換される。このような欠陥
情報は、同じ計算ハードウェア上の、又はネットワークで接続された計算ハードウェアの
集合体の間のプロセス内又はプロセス間通信を介して好適なデータ・ファイル・フォーマ
ットにより、又はプログラム手段を通じて、モジュール１６６に入力される。このように
、欠陥情報は、モジュールを他のシステムに結合する伝送媒体を介して他のシステムによ
りモジュール１６６に供給される。伝送媒体は、当業界で知られている好適な伝送媒体を
含み、「有線」及び「無線」伝送媒体又はその何らかの組合せを含む。
追加の入力（図２０に示されていない）は、さらに、モジュール１６６に供給され、本
明細書で説明されている１つ又は複数の実施形態の１つ又は複数のステップを実行するた
め、そのモジュールにより使用される。追加の入力は、電気的検査データなどの利用可能
な他の欠陥及び／又は設計データ情報、複数のウェハに対する欠陥情報、ホット・スポッ
ト又はウィーク・スポット情報（「ウィーク・スポット」は、限定はしないが、ＯＰＣ後
検証ソフトウェアなどのモデル・ベースのシミュレーション、及び限定はしないが、ＰＷ
Ｑなどの経験的方法により識別された設計における潜在的弱点の配置として一般的に定義
される）、探索ウィンドウ・サイズ（例えば、上述のような設計データ空間におけるソー
ス及びターゲット欠陥の位置に近接する設計データの位置の寸法又はソース欠陥の拡大と
ターゲット欠陥の拡大）、類似性の何らかの所定の基準（例えば、類似性しきい値）、又
はこれらの何らかの組合せを含む。
明細書で説明されている１つ又は複数の実施形態の１つ又は複数のステップを実行するた
め、そのモジュールにより使用される。追加の入力は、電気的検査データなどの利用可能
な他の欠陥及び／又は設計データ情報、複数のウェハに対する欠陥情報、ホット・スポッ
ト又はウィーク・スポット情報（「ウィーク・スポット」は、限定はしないが、ＯＰＣ後
検証ソフトウェアなどのモデル・ベースのシミュレーション、及び限定はしないが、ＰＷ
Ｑなどの経験的方法により識別された設計における潜在的弱点の配置として一般的に定義
される）、探索ウィンドウ・サイズ（例えば、上述のような設計データ空間におけるソー
ス及びターゲット欠陥の位置に近接する設計データの位置の寸法又はソース欠陥の拡大と
ターゲット欠陥の拡大）、類似性の何らかの所定の基準（例えば、類似性しきい値）、又
はこれらの何らかの組合せを含む。
それに加えて、ホット・スポットは、予め設計データに基づいてグループ化される。例
えば、少なくとも類似している設計データに近接して配置されているホット・スポットは
、互いに相関し、本明細書で説明されている方法及びシステムの実施形態は、ホット・ス
ポットのそのような相関を実行する。相関するホット・スポットを使用して、本明細書で
さらに説明されているようにビン範囲に従って欠陥を分けることができる。このような一
実施形態では、モジュール１６６は、それぞれのグループ内の欠陥が互いに相関するホッ
ト・スポットのみの位置に少なくとも類似している設計データ空間における位置を有する
ように、ビン範囲に従って欠陥をグループ分けするように構成される。このように、モジ
ュールは、設計データを使用せずにビン範囲に従って欠陥を分けるように構成される。さ
らに、後から分析に使用するため相関するホット・スポットの１つ又は複数の属性を決定
することができる（例えば、ＫＰなどの歩留まり情報を相関するホット・スポットについ
て決定することができる）。このように、相関するホット・スポットに対応してビン範囲
に従って欠陥がグループに分けられると、モジュールは、欠陥グループに対する相関する
ホット・スポットについて決定された予想歩留まり影響を報告する。
えば、少なくとも類似している設計データに近接して配置されているホット・スポットは
、互いに相関し、本明細書で説明されている方法及びシステムの実施形態は、ホット・ス
ポットのそのような相関を実行する。相関するホット・スポットを使用して、本明細書で
さらに説明されているようにビン範囲に従って欠陥を分けることができる。このような一
実施形態では、モジュール１６６は、それぞれのグループ内の欠陥が互いに相関するホッ
ト・スポットのみの位置に少なくとも類似している設計データ空間における位置を有する
ように、ビン範囲に従って欠陥をグループ分けするように構成される。このように、モジ
ュールは、設計データを使用せずにビン範囲に従って欠陥を分けるように構成される。さ
らに、後から分析に使用するため相関するホット・スポットの１つ又は複数の属性を決定
することができる（例えば、ＫＰなどの歩留まり情報を相関するホット・スポットについ
て決定することができる）。このように、相関するホット・スポットに対応してビン範囲
に従って欠陥がグループに分けられると、モジュールは、欠陥グループに対する相関する
ホット・スポットについて決定された予想歩留まり影響を報告する。
モジュール１６６は、設計データ空間における異なる欠陥の位置に近接する設計データ
が一致するか「チェックする」ことにより欠陥リスト１６８でビン範囲に従って欠陥を分
けることによりＧＤＳパターン・チェッカーとして機能するように構成される。このよう
に、モジュール１６６は、それぞれのグループ内の欠陥が一致する設計データに近接する
設計データ空間に配置されるようにビン範囲に従って欠陥をグループに分けるように構成
される。それに加えて、又はそれとは別に、モジュール１６６は、設計データ空間におけ
る異なる欠陥の位置に近接する設計データの類似性をチェックすることにより欠陥リスト
１６８でビン範囲に従って欠陥を分けることにより類似性チェッカーとして機能するよう
に構成される。
が一致するか「チェックする」ことにより欠陥リスト１６８でビン範囲に従って欠陥を分
けることによりＧＤＳパターン・チェッカーとして機能するように構成される。このよう
に、モジュール１６６は、それぞれのグループ内の欠陥が一致する設計データに近接する
設計データ空間に配置されるようにビン範囲に従って欠陥をグループに分けるように構成
される。それに加えて、又はそれとは別に、モジュール１６６は、設計データ空間におけ
る異なる欠陥の位置に近接する設計データの類似性をチェックすることにより欠陥リスト
１６８でビン範囲に従って欠陥を分けることにより類似性チェッカーとして機能するよう
に構成される。
モジュール１６６の出力は、出力１７０を含む。出力１７０は、限定はしないが、検査
システムにより報告されるような欠陥位置のｘ及びｙ座標、設計データ空間における欠陥
位置のｘ及びｙ座標、ビン範囲に従って欠陥が同じグループに分けられた場合にビン範囲
に従って欠陥が分けられたグループの識別記号（例えば、１、２、３、ａ、ｂ、ｃなど）
（例えば、ビン範囲に従って欠陥が同じグループに分けられた場合に、その識別記号は同
じものとしてよい）、さらに、ターゲット部分の中心とソース部分における設計データに
一致するか、又は少なくとも類似している設計データが配置されているターゲット部分内
の領域の中心との間のｘ及び／又はｙ方向のシフト又はオフセットを含む、さまざまな情
報のリストを含む。出力は、当業界で知られている好適なフォーマットを有する１つ又は
複数のデータ構造体を含む（例えば、通常のテキスト・ファイル・フォーマット）。それ
に加えて、出力を、後からアクセスし、及び／又は分析できるように当業界で知られてい
る適切な記憶媒体に格納してもよい。出力は、本明細書でさらに説明されているように格
納され、使用される。
システムにより報告されるような欠陥位置のｘ及びｙ座標、設計データ空間における欠陥
位置のｘ及びｙ座標、ビン範囲に従って欠陥が同じグループに分けられた場合にビン範囲
に従って欠陥が分けられたグループの識別記号（例えば、１、２、３、ａ、ｂ、ｃなど）
（例えば、ビン範囲に従って欠陥が同じグループに分けられた場合に、その識別記号は同
じものとしてよい）、さらに、ターゲット部分の中心とソース部分における設計データに
一致するか、又は少なくとも類似している設計データが配置されているターゲット部分内
の領域の中心との間のｘ及び／又はｙ方向のシフト又はオフセットを含む、さまざまな情
報のリストを含む。出力は、当業界で知られている好適なフォーマットを有する１つ又は
複数のデータ構造体を含む（例えば、通常のテキスト・ファイル・フォーマット）。それ
に加えて、出力を、後からアクセスし、及び／又は分析できるように当業界で知られてい
る適切な記憶媒体に格納してもよい。出力は、本明細書でさらに説明されているように格
納され、使用される。
それに加えて、又はそれとは別に、図２１に示されているように、モジュール１６６の
出力は、設計データ空間におけるそれぞれの欠陥の位置に近接する設計データと設計デー
タ空間におけるそれぞれの他の欠陥の位置に近接する設計データとどれだけ類似している
か否か（例えば、％類似性）を例示するテーブルを含む。図２１に示されている例では、
設計データ空間における欠陥１及び２の位置に近接する設計データの部分は４０％の類似
性を有しているが、設計データ空間における欠陥１及び３の位置に近接する設計データの
部分は９５％の類似性を有している。このように、この方法では、図２１に示されている
出力を使用して、ビン範囲に従ってどの欠陥が同じグループに分けられるかを決定するこ
とができる。例えば、設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計データの部分が
、９０％を超える類似性を有する場合、欠陥は、ビン範囲に従って同じグループに分けら
れる。それに加えて、図２１に示されているように、設計データ空間における欠陥１の位
置に近接する設計データの部分は、設計データ空間における欠陥３及び４の位置に近接す
る設計データの部分と９０％を超える類似性を有している。このように、欠陥１、３、４
は、ビン範囲に従って同じグループに分けられる。
出力は、設計データ空間におけるそれぞれの欠陥の位置に近接する設計データと設計デー
タ空間におけるそれぞれの他の欠陥の位置に近接する設計データとどれだけ類似している
か否か（例えば、％類似性）を例示するテーブルを含む。図２１に示されている例では、
設計データ空間における欠陥１及び２の位置に近接する設計データの部分は４０％の類似
性を有しているが、設計データ空間における欠陥１及び３の位置に近接する設計データの
部分は９５％の類似性を有している。このように、この方法では、図２１に示されている
出力を使用して、ビン範囲に従ってどの欠陥が同じグループに分けられるかを決定するこ
とができる。例えば、設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計データの部分が
、９０％を超える類似性を有する場合、欠陥は、ビン範囲に従って同じグループに分けら
れる。それに加えて、図２１に示されているように、設計データ空間における欠陥１の位
置に近接する設計データの部分は、設計データ空間における欠陥３及び４の位置に近接す
る設計データの部分と９０％を超える類似性を有している。このように、欠陥１、３、４
は、ビン範囲に従って同じグループに分けられる。
他の例では、図２２に示されているように、モジュール１６６の出力は、異なるグルー
プの関数として欠陥の数（例えば、欠陥カウント又は頻度）を示すグラフ（例えば、棒グ
ラフ）を含む。異なるグループはそれぞれ、上でさらに説明されているように同じである
か、又は少なくとも類似している設計データに近接する設計データ空間位置に配置されて
いる欠陥を含む。このように、図２２に示されている出力は、設計においてどのパターン
・タイプに欠陥が多いかに関する情報を提供する。チャートは、さまざまな設計コンテキ
ストによるパターン・タイプの分解を示す（例えば、機能ブロックによるバックグラウン
ド・パターン・コンテキスト）。チャート内の情報は、さらに、共通設計パターンに近接
する設計データ空間に配置されている欠陥の空間分布に関する情報を提供するために、本
明細書でさらに説明されているようにウェハ上の環状又は角のあるゾーンにより分割され
る。この情報及び類似若しくは他の情報を使用して、本明細書で説明されている方法の１
つ又は複数のステップを実行することができる（例えば、バックグラウンド・パターン・
コンテキストに基づく欠陥サンプリング）。ビン範囲に従ってそれぞれのグループに分け
られた欠陥に関する追加の情報も、本明細書で説明されている（複数の）方法のどれかの
（複数の）ステップのどれかを使用して決定される。
プの関数として欠陥の数（例えば、欠陥カウント又は頻度）を示すグラフ（例えば、棒グ
ラフ）を含む。異なるグループはそれぞれ、上でさらに説明されているように同じである
か、又は少なくとも類似している設計データに近接する設計データ空間位置に配置されて
いる欠陥を含む。このように、図２２に示されている出力は、設計においてどのパターン
・タイプに欠陥が多いかに関する情報を提供する。チャートは、さまざまな設計コンテキ
ストによるパターン・タイプの分解を示す（例えば、機能ブロックによるバックグラウン
ド・パターン・コンテキスト）。チャート内の情報は、さらに、共通設計パターンに近接
する設計データ空間に配置されている欠陥の空間分布に関する情報を提供するために、本
明細書でさらに説明されているようにウェハ上の環状又は角のあるゾーンにより分割され
る。この情報及び類似若しくは他の情報を使用して、本明細書で説明されている方法の１
つ又は複数のステップを実行することができる（例えば、バックグラウンド・パターン・
コンテキストに基づく欠陥サンプリング）。ビン範囲に従ってそれぞれのグループに分け
られた欠陥に関する追加の情報も、本明細書で説明されている（複数の）方法のどれかの
（複数の）ステップのどれかを使用して決定される。
モジュール１６６は、図２０〜２２に示されているフォーマットのうちの１つのフォー
マットのみの出力をする。しかし、このモジュールは、図２０〜２２に示されているフォ
ーマットのうちの複数のフォーマットで出力することができる。
マットのみの出力をする。しかし、このモジュールは、図２０〜２２に示されているフォ
ーマットのうちの複数のフォーマットで出力することができる。
モジュール１６６の異なる入力と出力の追加の例は、図２３に例示されている。図２３
に示されているように、モジュール１６６への１つの入力は、ウェハ上の検出された欠陥
の位置を例示するウェハ・マップ１７２を含む。ウェハ・マップは、検査システムにより
生成される。ウェハ・マップは、ウェハ上の欠陥の位置を例示し、欠陥に関する他の情報
を例示しない。例えば、ウェハ・マップ１７２に対応する棒グラフ１７４は、検査された
ウェハの層に対応する単一のグループ内の検出された欠陥のすべてを例示している。
に示されているように、モジュール１６６への１つの入力は、ウェハ上の検出された欠陥
の位置を例示するウェハ・マップ１７２を含む。ウェハ・マップは、検査システムにより
生成される。ウェハ・マップは、ウェハ上の欠陥の位置を例示し、欠陥に関する他の情報
を例示しない。例えば、ウェハ・マップ１７２に対応する棒グラフ１７４は、検査された
ウェハの層に対応する単一のグループ内の検出された欠陥のすべてを例示している。
モジュール１６６の出力は、ウェハ上の検出された欠陥の位置を例示するウェハ・マッ
プ１７６を含み、ビン範囲に従って同じグループに分けられた欠陥は、同じ特性を有する
ウェハ・マップ内に示される（例えば、異なるグループに対して異なる色又は記号）。欠
陥は、本明細書でさらに説明されているようにビン範囲に従って分けられる（例えば、共
通のＧＤＳレイアウトにより欠陥の自動グループ化）。このように、ウェハ・マップ１７
６は、ウェハ上の個々の欠陥の位置及びビン範囲に従って個々の欠陥が分けられたグルー
プを示す。出力は、監視機能を高め、かつ根本原因を突き止める機能を高めるため、ＫＬ
Ａ−Ｔｅｎｃｏｒから市販されている、ＫＬＡＲＩＴＹ ＤＥＦＥＣＴ ＳＳＡなどの空
間シグネチャ分析（ＳＳＡ）ツールに送られ、このツールにより使用される。
プ１７６を含み、ビン範囲に従って同じグループに分けられた欠陥は、同じ特性を有する
ウェハ・マップ内に示される（例えば、異なるグループに対して異なる色又は記号）。欠
陥は、本明細書でさらに説明されているようにビン範囲に従って分けられる（例えば、共
通のＧＤＳレイアウトにより欠陥の自動グループ化）。このように、ウェハ・マップ１７
６は、ウェハ上の個々の欠陥の位置及びビン範囲に従って個々の欠陥が分けられたグルー
プを示す。出力は、監視機能を高め、かつ根本原因を突き止める機能を高めるため、ＫＬ
Ａ−Ｔｅｎｃｏｒから市販されている、ＫＬＡＲＩＴＹ ＤＥＦＥＣＴ ＳＳＡなどの空
間シグネチャ分析（ＳＳＡ）ツールに送られ、このツールにより使用される。
モジュールの出力は、さらに、パターン・グループを表すように欠陥が表示される積層
ダイ・マップ、積層レチクル・マップ、又は積層ウェハ・マップをも含む。この積層マッ
プを使用して、系統的欠陥が多くのダイ、レチクル、又はウェハ上のどこに統計的に出現
する傾向があるかを例示することができ、またこの積層マップは、空間シグネチャを識別
するのにも有用である。さらに、本明細書で説明されているモジュールの出力は、１つ又
は複数のＧＤＳクリップ、１つ又は複数のＳＥＭイメージ、１つ又は複数の光学イメージ
、又はそれらの何らかの組合せを含むこともできる。モジュールの出力は、本明細書でさ
らに説明されているユーザー・インターフェイス実施形態などのユーザー・インターフェ
イスにより表示される。
ダイ・マップ、積層レチクル・マップ、又は積層ウェハ・マップをも含む。この積層マッ
プを使用して、系統的欠陥が多くのダイ、レチクル、又はウェハ上のどこに統計的に出現
する傾向があるかを例示することができ、またこの積層マップは、空間シグネチャを識別
するのにも有用である。さらに、本明細書で説明されているモジュールの出力は、１つ又
は複数のＧＤＳクリップ、１つ又は複数のＳＥＭイメージ、１つ又は複数の光学イメージ
、又はそれらの何らかの組合せを含むこともできる。モジュールの出力は、本明細書でさ
らに説明されているユーザー・インターフェイス実施形態などのユーザー・インターフェ
イスにより表示される。
ウェハ・マップ１７６に対応する棒グラフ１７８は、ビン範囲に従ってそれぞれのグル
ープに分けられた欠陥の数を例示している。それに加えて、欠陥のそれぞれのグループに
対応するレイアウト・パターン・シグネチャは、棒グラフに示されている。このように、
棒グラフは、最大の欠陥性を示す（又は引き起こす）設計におけるパターンを例示してい
る。例えば、ビン範囲に従ってレイアウト・パターン・シグネチャ２に分けられた欠陥の
個数が比較的多い場合は、このレイアウト・パターン・シグネチャに対応する潜在的パタ
ーン依存障害機構があることを示す。この情報を使用して、本明細書で説明されている方
法の１つ又は複数のステップを実行することができる（例えば、設計バックグラウンド・
コンテキストに基づく欠陥サンプリング）。ビン範囲に従って複数のグループに分けられ
た欠陥に関する追加の情報も、本明細書で説明されている（複数の）方法のどれかの（複
数の）ステップのどれかを使用して決定される。モジュール１６６は、ウェハ・マップ１
７６と棒グラフ１７８を含む出力を生成することができる。モジュールの出力は、本明細
書でさらに説明されているユーザー・インターフェイス実施形態のうちの１つなどのユー
ザー・インターフェイスにより表示される。
ープに分けられた欠陥の数を例示している。それに加えて、欠陥のそれぞれのグループに
対応するレイアウト・パターン・シグネチャは、棒グラフに示されている。このように、
棒グラフは、最大の欠陥性を示す（又は引き起こす）設計におけるパターンを例示してい
る。例えば、ビン範囲に従ってレイアウト・パターン・シグネチャ２に分けられた欠陥の
個数が比較的多い場合は、このレイアウト・パターン・シグネチャに対応する潜在的パタ
ーン依存障害機構があることを示す。この情報を使用して、本明細書で説明されている方
法の１つ又は複数のステップを実行することができる（例えば、設計バックグラウンド・
コンテキストに基づく欠陥サンプリング）。ビン範囲に従って複数のグループに分けられ
た欠陥に関する追加の情報も、本明細書で説明されている（複数の）方法のどれかの（複
数の）ステップのどれかを使用して決定される。モジュール１６６は、ウェハ・マップ１
７６と棒グラフ１７８を含む出力を生成することができる。モジュールの出力は、本明細
書でさらに説明されているユーザー・インターフェイス実施形態のうちの１つなどのユー
ザー・インターフェイスにより表示される。
モジュール１６６の出力を本明細書で説明されている方法でどのように使用されるかを
示す一例は、異なる欠陥を有するデバイス・レイアウトにおける異なる密度ゾーンの相関
に対するものである。例えば、デバイス・レイアウトを異なる複数のゾーンにパーティシ
ョン分割できる。異なるゾーンは、図２４に示されているように、デバイスの異なる領域
の設計パターン密度に基づいて決定される。一例では、デバイス内の主要セル・ブロック
を異なる複数のゾーンにパーティション分割できる。他の例では、デバイス・レイアウト
上のさまざまなデバイス構造（例えば、接点、ビア、金属線など）の密度に基づいて、デ
バイス・レイアウトを自動的にパーティション分割することができる。一実施形態では、
本明細書で説明されている方法の実施形態は、設計データの異なる部分に対する欠陥密度
を決定することを含む。例えば、本明細書で説明されている方法では、デバイス・レイア
ウトのパーティション分割に関する情報を使用して、設計データにおけるセルの異なる部
分の欠陥密度を決定することができる。このような場合、設計データにおけるそれぞれの
ゾーンで検出された欠陥の数を決定することができる。このような情報は、棒グラフ又は
他の好適な出力フォーマットでプロットされる。
示す一例は、異なる欠陥を有するデバイス・レイアウトにおける異なる密度ゾーンの相関
に対するものである。例えば、デバイス・レイアウトを異なる複数のゾーンにパーティシ
ョン分割できる。異なるゾーンは、図２４に示されているように、デバイスの異なる領域
の設計パターン密度に基づいて決定される。一例では、デバイス内の主要セル・ブロック
を異なる複数のゾーンにパーティション分割できる。他の例では、デバイス・レイアウト
上のさまざまなデバイス構造（例えば、接点、ビア、金属線など）の密度に基づいて、デ
バイス・レイアウトを自動的にパーティション分割することができる。一実施形態では、
本明細書で説明されている方法の実施形態は、設計データの異なる部分に対する欠陥密度
を決定することを含む。例えば、本明細書で説明されている方法では、デバイス・レイア
ウトのパーティション分割に関する情報を使用して、設計データにおけるセルの異なる部
分の欠陥密度を決定することができる。このような場合、設計データにおけるそれぞれの
ゾーンで検出された欠陥の数を決定することができる。このような情報は、棒グラフ又は
他の好適な出力フォーマットでプロットされる。
他の実施形態では、モジュール１６６は、設計データを複数の「機能ブロック」又は「
セル・ブロック」に分割する。セル・ブロックは、設計データにおいて定義され、入出力
（Ｉ／Ｏ）ブロック、デジタル・シグナル・プロセッサ（ＤＳＰ）ブロックなどの設計の
大きな、また小さなサブセルの境界を識別する。モジュールは、それぞれのセル・ブロッ
ク内の欠陥の頻度を決定することができる。このように、設計における大又は小セルが受
ける歩留まり問題の影響が大きいか小さいかを判定することが可能である。
セル・ブロック」に分割する。セル・ブロックは、設計データにおいて定義され、入出力
（Ｉ／Ｏ）ブロック、デジタル・シグナル・プロセッサ（ＤＳＰ）ブロックなどの設計の
大きな、また小さなサブセルの境界を識別する。モジュールは、それぞれのセル・ブロッ
ク内の欠陥の頻度を決定することができる。このように、設計における大又は小セルが受
ける歩留まり問題の影響が大きいか小さいかを判定することが可能である。
本明細書で説明されている実施形態では、統計的アプローチを使用して、欠陥が配置さ
れている設計セルを決定することができる。例えば、いくつかの実施形態では、欠陥が系
統的欠陥であるかどうかを判定することと、系統的欠陥のうちの２つ又はそれ以上が設計
データの１つ又は複数の異なる部分に配置されている確率を求めることと、系統的欠陥と
確率との間に相関が存在するかどうかを判定することとを含む。特に、本明細書でさらに
説明されているように、設計データ（つまり、階層設計データ）における領域情報を設計
データ空間における欠陥の位置と組み合わせて使用し、設計データにおけるセルなどの設
計データにおける欠陥の階層を決定することができる。本明細書でさらに説明されている
ように、設計データにおける欠陥の階層を使用して、歩留まりを改善するため設計データ
のどの部分を変更することができるか、又は変更すべきかを決定することができる。欠陥
の階層を決定するうえで１つ問題になるのが、セルが小さくなるほど、セルのサイズは検
査システムの座標精度に近づき、小さくなり、それにより、欠陥が配置されているセルを
決定できる精度が低くなるという点である。この問題を克服するために、統計を使用して
、欠陥が設計データのさまざまな部分に配置されている確率（例えば、それぞれの欠陥が
異なるセル内に配置されている確率）を決定することができる。このように、系統的欠陥
については、統計を使用して、系統的欠陥と欠陥が設計データのさまざまな部分に配置さ
れている確率との間に相関が存在するかどうかを判定することができる。
れている設計セルを決定することができる。例えば、いくつかの実施形態では、欠陥が系
統的欠陥であるかどうかを判定することと、系統的欠陥のうちの２つ又はそれ以上が設計
データの１つ又は複数の異なる部分に配置されている確率を求めることと、系統的欠陥と
確率との間に相関が存在するかどうかを判定することとを含む。特に、本明細書でさらに
説明されているように、設計データ（つまり、階層設計データ）における領域情報を設計
データ空間における欠陥の位置と組み合わせて使用し、設計データにおけるセルなどの設
計データにおける欠陥の階層を決定することができる。本明細書でさらに説明されている
ように、設計データにおける欠陥の階層を使用して、歩留まりを改善するため設計データ
のどの部分を変更することができるか、又は変更すべきかを決定することができる。欠陥
の階層を決定するうえで１つ問題になるのが、セルが小さくなるほど、セルのサイズは検
査システムの座標精度に近づき、小さくなり、それにより、欠陥が配置されているセルを
決定できる精度が低くなるという点である。この問題を克服するために、統計を使用して
、欠陥が設計データのさまざまな部分に配置されている確率（例えば、それぞれの欠陥が
異なるセル内に配置されている確率）を決定することができる。このように、系統的欠陥
については、統計を使用して、系統的欠陥と欠陥が設計データのさまざまな部分に配置さ
れている確率との間に相関が存在するかどうかを判定することができる。
他の実施形態では、モジュール１６６に与えられる入力は、設計データ（例えば、ＧＤ
Ｓレイアウト）、検査データ（例えば、物理的欠陥データ）を含み、かつ適宜、メモリ・
ビットマップ及び／又は論理ビットマップを含む。モジュールは、その入力の一部又は全
部を使用して、限定はしないが、歩留まりに影響を及ぼす、又は及ぼす可能性のある欠陥
の発見、特徴付け、監視、処分（例えば、１つ又は複数の実施可能な決定を下す）などの
１つ又は複数の追加のステップを実行することができる。モジュールは、上で説明されて
いるステップを実行するように構成されるが、ただし、それに加えて、ホット・スポット
／ウィーク・スポット・データ構造体を生成するステップ、設計データを使用することに
より欠陥（例えば、光学又は電子ビーム検査システムにより検出された欠陥及び／又はビ
ットマップで表示される電気的検査により検出された欠陥）をグループ化するステップ、
レビュー・サンプル・プランを生成するステップ、検査レシピーを最適化するステップ、
レビュー・レシピーを変更するステップ（例えば、レビューする場所を決定する）、レビ
ュー・レシピーを最適化するステップ、欠陥分析レシピーを変更するステップ（例えば、
インラインＦＩＢプロセス及び／又はＦＡプロセスにおいてどこを分析するかは、場合に
よっては本明細書で説明されている他の情報と組み合わせて設定コンテキストに基づいて
決定される）、欠陥分析レシピーを最適化するステップ、ＦＩＢプロセス、ＥＤＸプロセ
ス、又は他の欠陥分析プロセスのサンプリング・レシピーを生成するステップ、計量プロ
セスのサンプリング・レシピーを生成するステップ、ＤＯＩや場合によってはタイプと配
置などのＤＯＩの１つ又は複数の属性を予測するステップを実行することができる。それ
に加えて、上で説明されているサンプリング・プラン又はサンプリング・レシピーはどれ
も、ビン範囲に従って分けた結果に基づいて動的に決定される。このような一例では、モ
ジュールは、設計データを分析するか、又はＤＲＣからの結果などの設計データの分析結
果を取り込み、インライン欠陥データとビットマップ・データで検出される潜在的ＤＯＩ
を予測するように構成される。
Ｓレイアウト）、検査データ（例えば、物理的欠陥データ）を含み、かつ適宜、メモリ・
ビットマップ及び／又は論理ビットマップを含む。モジュールは、その入力の一部又は全
部を使用して、限定はしないが、歩留まりに影響を及ぼす、又は及ぼす可能性のある欠陥
の発見、特徴付け、監視、処分（例えば、１つ又は複数の実施可能な決定を下す）などの
１つ又は複数の追加のステップを実行することができる。モジュールは、上で説明されて
いるステップを実行するように構成されるが、ただし、それに加えて、ホット・スポット
／ウィーク・スポット・データ構造体を生成するステップ、設計データを使用することに
より欠陥（例えば、光学又は電子ビーム検査システムにより検出された欠陥及び／又はビ
ットマップで表示される電気的検査により検出された欠陥）をグループ化するステップ、
レビュー・サンプル・プランを生成するステップ、検査レシピーを最適化するステップ、
レビュー・レシピーを変更するステップ（例えば、レビューする場所を決定する）、レビ
ュー・レシピーを最適化するステップ、欠陥分析レシピーを変更するステップ（例えば、
インラインＦＩＢプロセス及び／又はＦＡプロセスにおいてどこを分析するかは、場合に
よっては本明細書で説明されている他の情報と組み合わせて設定コンテキストに基づいて
決定される）、欠陥分析レシピーを最適化するステップ、ＦＩＢプロセス、ＥＤＸプロセ
ス、又は他の欠陥分析プロセスのサンプリング・レシピーを生成するステップ、計量プロ
セスのサンプリング・レシピーを生成するステップ、ＤＯＩや場合によってはタイプと配
置などのＤＯＩの１つ又は複数の属性を予測するステップを実行することができる。それ
に加えて、上で説明されているサンプリング・プラン又はサンプリング・レシピーはどれ
も、ビン範囲に従って分けた結果に基づいて動的に決定される。このような一例では、モ
ジュールは、設計データを分析するか、又はＤＲＣからの結果などの設計データの分析結
果を取り込み、インライン欠陥データとビットマップ・データで検出される潜在的ＤＯＩ
を予測するように構成される。
上述のように、モジュール１６６は、データベースなどのデータ構造体を生成するよう
に構成される。例えば、いくつかの実施形態では、この方法は、設計データ空間における
系統的欠陥と潜在的系統的欠陥の位置と、系統的欠陥と潜在的系統的欠陥の１つ又は複数
の属性とを収めたデータ構造体を生成することを含む。このようなデータベースは、一般
的に「ホット・スポット」データベースと呼ばれる。データベースは、さらに、ウィーク
・スポット、条件付きホット・スポット、コールド・スポットに関する情報も含む（歩留
まり影響がほとんど、又は全くない系統的欠陥の原因となりうる設計の非クリティカル領
域（例えば、ダミー構造体、ダミー・フィル領域など））。データベースは、さらに、潜
在的及び実際の系統的欠陥の配置と他の（複数の）属性を含むこともできる（例えば、設
計コンテキスト、ＫＰ、他の歩留まり特性など）。
に構成される。例えば、いくつかの実施形態では、この方法は、設計データ空間における
系統的欠陥と潜在的系統的欠陥の位置と、系統的欠陥と潜在的系統的欠陥の１つ又は複数
の属性とを収めたデータ構造体を生成することを含む。このようなデータベースは、一般
的に「ホット・スポット」データベースと呼ばれる。データベースは、さらに、ウィーク
・スポット、条件付きホット・スポット、コールド・スポットに関する情報も含む（歩留
まり影響がほとんど、又は全くない系統的欠陥の原因となりうる設計の非クリティカル領
域（例えば、ダミー構造体、ダミー・フィル領域など））。データベースは、さらに、潜
在的及び実際の系統的欠陥の配置と他の（複数の）属性を含むこともできる（例えば、設
計コンテキスト、ＫＰ、他の歩留まり特性など）。
ホット・スポット・データベースではデータをさまざまなソースから取り込むことがで
きる。例えば、データベースは、すべての（又は少なくとも一部の）可能なソースからの
系統的問題に関するデータを収めた柔軟なデータベースとして構成される。例えば、モジ
ュールへの入力の一部を、データベースに含めることができる。そのような一例では、検
査結果（例えば、ＰＷＱ結果、ＢＦ及び／又はＤＦ検査により検出される欠陥、メモリ・
ビットマップ、論理ビットマップなど）をデータベースに収めることができる。いくつか
の実施形態では、データベースは、さらに、リソグラフィやＣＭＰなどの１つ又は複数の
半導体製造プロセス用の設計ルールを含む。他の実施形態では、データベースは、ＯＰＣ
シミュレーションの結果などの設計データについて実行されたシミュレーションを含む。
このように、ホット・スポットと系統的欠陥を識別するために、マルチソース相関を使用
することができる。
きる。例えば、データベースは、すべての（又は少なくとも一部の）可能なソースからの
系統的問題に関するデータを収めた柔軟なデータベースとして構成される。例えば、モジ
ュールへの入力の一部を、データベースに含めることができる。そのような一例では、検
査結果（例えば、ＰＷＱ結果、ＢＦ及び／又はＤＦ検査により検出される欠陥、メモリ・
ビットマップ、論理ビットマップなど）をデータベースに収めることができる。いくつか
の実施形態では、データベースは、さらに、リソグラフィやＣＭＰなどの１つ又は複数の
半導体製造プロセス用の設計ルールを含む。他の実施形態では、データベースは、ＯＰＣ
シミュレーションの結果などの設計データについて実行されたシミュレーションを含む。
このように、ホット・スポットと系統的欠陥を識別するために、マルチソース相関を使用
することができる。
上述のように、この方法は、設計データに基づいてビン範囲に従って欠陥を分けること
を含む。そのような一実施形態では、本明細書で説明されている方法は、設計データの１
つ又は複数の属性に基づいて欠陥がニュイサンス欠陥であるかどうかを判定することを含
む。このように、ニュイサンス欠陥は、コンテキスト情報に基づいて識別される。いくつ
かの実施形態では、この方法は、検査プロセスの結果のＳ／Ｎ比を高めるために欠陥の位
置に近接する設計データに基づいて欠陥が検出された検査プロセスの結果から欠陥の一部
を除去することを含む。このように、設計データ空間における欠陥の位置に近接して配置
されている設計に関する情報は、検査結果のノイズを低減し、それにより検査結果のＳ／
Ｎ比を高めるために使用される。例えば、設計の非機能領域の欠陥は、ビン範囲に従って
分けられ、検査結果が後の分析に使用される前に検査結果からニュイサンスとしてフィル
タリングされる。他の例では、欠陥は、欠陥がウェハの検査対象領域内に配置されている
か、検査対象外領域に配置されているかに基づいて分けられる。追加の例では、系統的欠
陥であるが、ニュイサンス欠陥（例えば、非ＤＯＩ）が出現することが知られている設計
の一部に配置されている欠陥を検査結果から除去して、ＤＯＩの結果のＳ／Ｎ比を高める
ことができる。ニュイサンス欠陥が出現することが知られている設計の１つ又は複数の部
分は、ユーザーによって決定され、設計ライブラリなどのデータ構造体に格納される。例
えば、ニュイサンス欠陥が出現することが知られている設計の部分は、教師ありのビン範
囲によるグループ分けに特に使用するためにユーザーが選択したポリゴンを含む。それに
加えて、ビン範囲に従って分ける方法を実行するのに先立ってＰＯＩが定義されている場
合、ビン範囲に従って分ける方法は、定められているＰＯＩを使用して教師ありでビン範
囲に従って分けることを実行する。それとは別に、ＰＯＩは、さらに本明細書で説明され
ているような方法により実行される。本明細書で説明されている方法は、検査システム上
で教師ありでビン範囲に従って分けることと、検査結果からニュイサンス欠陥を除外する
こととを含む。
を含む。そのような一実施形態では、本明細書で説明されている方法は、設計データの１
つ又は複数の属性に基づいて欠陥がニュイサンス欠陥であるかどうかを判定することを含
む。このように、ニュイサンス欠陥は、コンテキスト情報に基づいて識別される。いくつ
かの実施形態では、この方法は、検査プロセスの結果のＳ／Ｎ比を高めるために欠陥の位
置に近接する設計データに基づいて欠陥が検出された検査プロセスの結果から欠陥の一部
を除去することを含む。このように、設計データ空間における欠陥の位置に近接して配置
されている設計に関する情報は、検査結果のノイズを低減し、それにより検査結果のＳ／
Ｎ比を高めるために使用される。例えば、設計の非機能領域の欠陥は、ビン範囲に従って
分けられ、検査結果が後の分析に使用される前に検査結果からニュイサンスとしてフィル
タリングされる。他の例では、欠陥は、欠陥がウェハの検査対象領域内に配置されている
か、検査対象外領域に配置されているかに基づいて分けられる。追加の例では、系統的欠
陥であるが、ニュイサンス欠陥（例えば、非ＤＯＩ）が出現することが知られている設計
の一部に配置されている欠陥を検査結果から除去して、ＤＯＩの結果のＳ／Ｎ比を高める
ことができる。ニュイサンス欠陥が出現することが知られている設計の１つ又は複数の部
分は、ユーザーによって決定され、設計ライブラリなどのデータ構造体に格納される。例
えば、ニュイサンス欠陥が出現することが知られている設計の部分は、教師ありのビン範
囲によるグループ分けに特に使用するためにユーザーが選択したポリゴンを含む。それに
加えて、ビン範囲に従って分ける方法を実行するのに先立ってＰＯＩが定義されている場
合、ビン範囲に従って分ける方法は、定められているＰＯＩを使用して教師ありでビン範
囲に従って分けることを実行する。それとは別に、ＰＯＩは、さらに本明細書で説明され
ているような方法により実行される。本明細書で説明されている方法は、検査システム上
で教師ありでビン範囲に従って分けることと、検査結果からニュイサンス欠陥を除外する
こととを含む。
上述のように欠陥の一部を除去して、検査結果のＳ／Ｎ比を高めるのは、検査結果の後
処理を行う場合に有利である。例えば、欠陥の一部を除去する（例えば、非歩留まり影響
欠陥を除去する）ことは、ビン範囲に従って欠陥を分ける前に実行され、注目する欠陥タ
イプに対するビン範囲に従って分けた結果のＳ／Ｎ比を高めることができる。それに加え
て、結果のＳ／Ｎ比が高く、含むノイズが少ない場合に、検査結果又は本明細書で説明さ
れている方法の実施形態の結果の分析がより速く、より正確になる。特に有利な一例では
、ＰＷＱ法において、主ノイズ源は、欠陥として検出される線端ショート（ＬＥＳ）であ
る。しかし、ＬＥＳは、一般的に、歩留まりに著しい影響を及ぼさない。したがって、ユ
ーザーは、一般的に、ＬＥＳを気にせず、またＬＥＳは比較的多数が出現しうるため、検
出されたＬＥＳは、歩留まりに対する関連性の高い他の欠陥を圧倒する可能性がある。そ
の際、本明細書で説明されているように検出されたＬＥＳを検査の結果から除去すること
は、検査結果をさらに処理するうえで特に有益である。欠陥は、光学又は電子ビーム検査
システムにより検出された欠陥を含んでいてもよい。それに加えて、本明細書でさらに説
明されているように、検査レシピーは、検査時にこれらの欠陥を区別するように設計コン
テキストに基づいて作成される。このように、本明細書で説明されている方法及びシステ
ムを使用することで、より多くのＤＯＩを検出し、より多くのニュイサンス欠陥を抑制す
ることができ、また系統的欠陥とランダム欠陥を分類し、パターン・ベースでビン範囲に
従って系統的欠陥を分けることができる検査レシピーを作成することができる。
処理を行う場合に有利である。例えば、欠陥の一部を除去する（例えば、非歩留まり影響
欠陥を除去する）ことは、ビン範囲に従って欠陥を分ける前に実行され、注目する欠陥タ
イプに対するビン範囲に従って分けた結果のＳ／Ｎ比を高めることができる。それに加え
て、結果のＳ／Ｎ比が高く、含むノイズが少ない場合に、検査結果又は本明細書で説明さ
れている方法の実施形態の結果の分析がより速く、より正確になる。特に有利な一例では
、ＰＷＱ法において、主ノイズ源は、欠陥として検出される線端ショート（ＬＥＳ）であ
る。しかし、ＬＥＳは、一般的に、歩留まりに著しい影響を及ぼさない。したがって、ユ
ーザーは、一般的に、ＬＥＳを気にせず、またＬＥＳは比較的多数が出現しうるため、検
出されたＬＥＳは、歩留まりに対する関連性の高い他の欠陥を圧倒する可能性がある。そ
の際、本明細書で説明されているように検出されたＬＥＳを検査の結果から除去すること
は、検査結果をさらに処理するうえで特に有益である。欠陥は、光学又は電子ビーム検査
システムにより検出された欠陥を含んでいてもよい。それに加えて、本明細書でさらに説
明されているように、検査レシピーは、検査時にこれらの欠陥を区別するように設計コン
テキストに基づいて作成される。このように、本明細書で説明されている方法及びシステ
ムを使用することで、より多くのＤＯＩを検出し、より多くのニュイサンス欠陥を抑制す
ることができ、また系統的欠陥とランダム欠陥を分類し、パターン・ベースでビン範囲に
従って系統的欠陥を分けることができる検査レシピーを作成することができる。
他の実施形態では、この方法は、検査プロセスの結果のＳ／Ｎ比を高めるためにグルー
プの１つ又は複数の中の欠陥のうちの少なくともいくつかをレビューし、欠陥が検出され
た検査プロセスの結果からニュイサンス欠陥に対応する１つ又は複数のグループを取り除
くことにより欠陥のグループの１つ又は複数がニュイサンス欠陥に対応しているかどうか
を判定することを含む。欠陥の少なくとも一部をレビューすることは、本明細書で説明さ
れているように、又は当業界で知られている他の好適な方法により実行される。１つ又は
複数の欠陥グループがニュイサンス欠陥に対応しているかどうかを判定することは、好適
な方法でレビューの結果を使用して実行される。欠陥の１つ又は複数のグループが、ニュ
イサンス欠陥に対応する場合、１つ又は複数のグループを検査結果から除去し（フィルタ
リングして取り除き）、検査結果内のＤＯＩのＳ／Ｎ比を高めることもできる。
プの１つ又は複数の中の欠陥のうちの少なくともいくつかをレビューし、欠陥が検出され
た検査プロセスの結果からニュイサンス欠陥に対応する１つ又は複数のグループを取り除
くことにより欠陥のグループの１つ又は複数がニュイサンス欠陥に対応しているかどうか
を判定することを含む。欠陥の少なくとも一部をレビューすることは、本明細書で説明さ
れているように、又は当業界で知られている他の好適な方法により実行される。１つ又は
複数の欠陥グループがニュイサンス欠陥に対応しているかどうかを判定することは、好適
な方法でレビューの結果を使用して実行される。欠陥の１つ又は複数のグループが、ニュ
イサンス欠陥に対応する場合、１つ又は複数のグループを検査結果から除去し（フィルタ
リングして取り除き）、検査結果内のＤＯＩのＳ／Ｎ比を高めることもできる。
上述のように、本明細書で説明されている実施形態は、都合のよいことに、設計データ
空間における設計データと欠陥位置を使用して、ウェハ上で印刷されるような欠陥情報及
び／又はバックグラウンド情報とは反対にビン範囲に従って欠陥を分ける。しかし、設計
データ空間における設計データは、ビン範囲に従って欠陥を分けるために他の情報と組み
合わせて使用される（例えば、ビン範囲に従って異なる複数のグループに分けられた欠陥
の欠陥との間の分離距離を細かくする）。例えば、一実施形態では、ビン範囲に従って欠
陥を分けることは、欠陥をビン範囲に従ってグループ分けする際に、それらのグループの
それぞれの設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計データの部分が少なくとも
類似し、それらのグループのそれぞれにおける欠陥の１つ又は複数の属性が少なくとも類
似するようにグループ分けすることを含む。これらの欠陥の（複数の）属性は、本明細書
で説明されている（複数の）欠陥属性を含む。それに加えて、（複数の）欠陥属性は、検
査の結果から判定される（複数の）欠陥属性を含む。その際、ビン範囲によるグループ分
けは、設計と欠陥の１つ又は複数の属性との組合せを使用して実行される。このように、
この方法は、設計データと（複数の）欠陥属性に基づいて欠陥を複数のグループに分ける
ことができる。したがって、少なくとも類似する設計データの部分の設計データ空間にお
いて配置されている欠陥の異なるタイプの欠陥を分けることができる。このようにビン範
囲によるグループ分けは、都合のよいことに、設計データの領域内の異なる欠陥の機構と
その異なる欠陥の機構が生じる率とを識別するために使用される。
空間における設計データと欠陥位置を使用して、ウェハ上で印刷されるような欠陥情報及
び／又はバックグラウンド情報とは反対にビン範囲に従って欠陥を分ける。しかし、設計
データ空間における設計データは、ビン範囲に従って欠陥を分けるために他の情報と組み
合わせて使用される（例えば、ビン範囲に従って異なる複数のグループに分けられた欠陥
の欠陥との間の分離距離を細かくする）。例えば、一実施形態では、ビン範囲に従って欠
陥を分けることは、欠陥をビン範囲に従ってグループ分けする際に、それらのグループの
それぞれの設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計データの部分が少なくとも
類似し、それらのグループのそれぞれにおける欠陥の１つ又は複数の属性が少なくとも類
似するようにグループ分けすることを含む。これらの欠陥の（複数の）属性は、本明細書
で説明されている（複数の）欠陥属性を含む。それに加えて、（複数の）欠陥属性は、検
査の結果から判定される（複数の）欠陥属性を含む。その際、ビン範囲によるグループ分
けは、設計と欠陥の１つ又は複数の属性との組合せを使用して実行される。このように、
この方法は、設計データと（複数の）欠陥属性に基づいて欠陥を複数のグループに分ける
ことができる。したがって、少なくとも類似する設計データの部分の設計データ空間にお
いて配置されている欠陥の異なるタイプの欠陥を分けることができる。このようにビン範
囲によるグループ分けは、都合のよいことに、設計データの領域内の異なる欠陥の機構と
その異なる欠陥の機構が生じる率とを識別するために使用される。
他の実施形態では、欠陥の位置に近接する設計データの部分は、欠陥が配置されている
設計データを含む。言い換えると、ビン範囲に従って分けるために比較される設計データ
の部分は、欠陥の「背後にある」設計データを含む。このように、ビン範囲によるグルー
プ分けは、欠陥が配置されている設計データにおけるジオメトリを使用することによるジ
オメトリのビン範囲によるグループ分けを含む。このようなビン範囲によるグループ分け
は、正しいジオメトリがビン範囲によるグループ分けに使用される確率が比較的高くなる
ように欠陥配置が比較的高い座標精度で報告される欠陥について実行される。欠陥の「背
後にある」設計データを使用することは、実施形態で使用される設計データがウェハ上で
印刷されるような設計データではないため、本明細書で説明されている実施形態において
可能である。それとは対照的に、ウェハ上の欠陥は、ウェハ上の同じ配置で、又は欠陥を
囲む領域内で印刷された設計データを見えなくする可能性があり、このため、さらに、ウ
ェハ上に印刷されるような設計データに基づいてビン範囲に従って欠陥を分ける方法の精
度を低下させる。他の実施形態では、本明細書で説明されている実施形態に使用される欠
陥の位置に近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。それに
加えて、ビン範囲によるグループ分けは、欠陥が配置されているジオメトリと設計データ
空間における欠陥の位置の周り、又は近接するジオメトリを使用して実行される。
設計データを含む。言い換えると、ビン範囲に従って分けるために比較される設計データ
の部分は、欠陥の「背後にある」設計データを含む。このように、ビン範囲によるグルー
プ分けは、欠陥が配置されている設計データにおけるジオメトリを使用することによるジ
オメトリのビン範囲によるグループ分けを含む。このようなビン範囲によるグループ分け
は、正しいジオメトリがビン範囲によるグループ分けに使用される確率が比較的高くなる
ように欠陥配置が比較的高い座標精度で報告される欠陥について実行される。欠陥の「背
後にある」設計データを使用することは、実施形態で使用される設計データがウェハ上で
印刷されるような設計データではないため、本明細書で説明されている実施形態において
可能である。それとは対照的に、ウェハ上の欠陥は、ウェハ上の同じ配置で、又は欠陥を
囲む領域内で印刷された設計データを見えなくする可能性があり、このため、さらに、ウ
ェハ上に印刷されるような設計データに基づいてビン範囲に従って欠陥を分ける方法の精
度を低下させる。他の実施形態では、本明細書で説明されている実施形態に使用される欠
陥の位置に近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。それに
加えて、ビン範囲によるグループ分けは、欠陥が配置されているジオメトリと設計データ
空間における欠陥の位置の周り、又は近接するジオメトリを使用して実行される。
上述のように、ビン範囲によるグループ分けは、設計データの部分の中の欠陥の位置に
関係なく実行される。そのようなビン範囲によるグループ分けは、比較的低い精度で欠陥
配置を報告する検査システムにより検出された欠陥について特に有利である。それに加え
て、そのようなビン範囲によるグループ分けは、ビン範囲によるグループ分けの実質的に
非常に正確な結果をもたらすが、特に高い欠陥度及び／又は特に高い欠陥率を示す設計デ
ータの部分などの重要情報をもたらす。しかし、追加の実施形態では、ビン範囲に従って
欠陥を分けることは、欠陥をビン範囲に従ってグループ分けする際に、それらのグループ
のそれぞれにおける欠陥の位置に近接する設計データの部分が少なくとも類似し、部分内
のポリゴンに関するそれらのグループのそれぞれにおける欠陥の位置が少なくとも類似す
るようにグループ分けすることを含む。このように、ビン範囲によるグループ分けは、設
計データの部分と、設計データ空間における欠陥の位置及び欠陥の位置に近接する設計デ
ータの部分との組合せを使用して実行される。その際、ビン範囲によるグループ分けは、
ジオメトリにおいて欠陥が配置される場所に一部基づいて実行される。言い換えると、ビ
ン範囲によるグループ分けは、部分間位置に近接する設計データと組み合わせて欠陥の部
分間位置に基づいて実行される。このようなビン範囲によるグループ分けは、好ましくは
、欠陥の実質的に正確な部分間の位置がビン範囲によるグループ分けに使用されるように
比較的高い座標精度で配置が報告される欠陥について実行される。このように、設計デー
タの同じ部分に配置されるが、部分間位置が異なるため異なる形でデバイスに影響を及ぼ
す欠陥を分けることができる。例えば、そのようなビン範囲によるグループ分けを使用す
ることで、設計データの一部における２つのフィーチャの間に配置され、したがって、デ
バイス内に空き部分を生じさせる確率が比較的高い欠陥を、２つのフィーチャのうちの１
つに完全に収まる形で配置され、したがってデバイス内に空き部分を生じさせる確率がか
なり低い欠陥から分けることができる。したがって、このようにビン範囲によるグループ
分けは、都合のよいことに、設計データの領域に対し歩留まりの異なる影響を及ぼす欠陥
と歩留まりに異なる影響を及ぼす欠陥が生じる率を識別するために使用される。
関係なく実行される。そのようなビン範囲によるグループ分けは、比較的低い精度で欠陥
配置を報告する検査システムにより検出された欠陥について特に有利である。それに加え
て、そのようなビン範囲によるグループ分けは、ビン範囲によるグループ分けの実質的に
非常に正確な結果をもたらすが、特に高い欠陥度及び／又は特に高い欠陥率を示す設計デ
ータの部分などの重要情報をもたらす。しかし、追加の実施形態では、ビン範囲に従って
欠陥を分けることは、欠陥をビン範囲に従ってグループ分けする際に、それらのグループ
のそれぞれにおける欠陥の位置に近接する設計データの部分が少なくとも類似し、部分内
のポリゴンに関するそれらのグループのそれぞれにおける欠陥の位置が少なくとも類似す
るようにグループ分けすることを含む。このように、ビン範囲によるグループ分けは、設
計データの部分と、設計データ空間における欠陥の位置及び欠陥の位置に近接する設計デ
ータの部分との組合せを使用して実行される。その際、ビン範囲によるグループ分けは、
ジオメトリにおいて欠陥が配置される場所に一部基づいて実行される。言い換えると、ビ
ン範囲によるグループ分けは、部分間位置に近接する設計データと組み合わせて欠陥の部
分間位置に基づいて実行される。このようなビン範囲によるグループ分けは、好ましくは
、欠陥の実質的に正確な部分間の位置がビン範囲によるグループ分けに使用されるように
比較的高い座標精度で配置が報告される欠陥について実行される。このように、設計デー
タの同じ部分に配置されるが、部分間位置が異なるため異なる形でデバイスに影響を及ぼ
す欠陥を分けることができる。例えば、そのようなビン範囲によるグループ分けを使用す
ることで、設計データの一部における２つのフィーチャの間に配置され、したがって、デ
バイス内に空き部分を生じさせる確率が比較的高い欠陥を、２つのフィーチャのうちの１
つに完全に収まる形で配置され、したがってデバイス内に空き部分を生じさせる確率がか
なり低い欠陥から分けることができる。したがって、このようにビン範囲によるグループ
分けは、都合のよいことに、設計データの領域に対し歩留まりの異なる影響を及ぼす欠陥
と歩留まりに異なる影響を及ぼす欠陥が生じる率を識別するために使用される。
いくつかの実施形態では、ビン範囲に従って分けるステップは、欠陥をビン範囲に従っ
てグループ分けする際に、それらのグループのそれぞれにおける欠陥の位置に近接する設
計データの部分が少なくとも類似し、それらのグループのそれぞれにおける欠陥の位置に
近接する設計データの部分に対するホット・スポット情報が少なくとも類似するようにグ
ループ分けすることを含む。ホット・スポット情報は、本明細書で説明されているホット
・スポット情報又は当業界で知られている他のホット・スポット情報のどれかを含む。ホ
ット・スポット情報は、本明細書でさらに説明されているように設計データの異なる部分
について決定される。このように、この方法は、設計データとポート・スポット情報との
組合せを使用してビン範囲によるグループ分けを実行することができる。このような一例
では、歩留まりに類似の影響を及ぼす設計データのホット・スポットは、方法が実行され
る前に上述のようにビン範囲に従って分けられる。したがって、欠陥は、設計データの類
似性に基づいてビン範囲に従って分けられ、このビン範囲によるグループ分けの結果得ら
れる欠陥のグループは、類似の歩留まり影響を有する欠陥のサブグループに分けられる。
このような一例は、例えば、位置のいくつかが異なる設計データよりも上又は下に配置さ
れている場合に、少なくとも類似している設計データのすべての部分が同じホット・スポ
ット情報に関連付けられていない可能性がある。その際、設計データの少なくとも類似し
ている部分に近接して配置されている欠陥を、設計データのそれぞれの部分に対するホッ
ト・スポット情報に基づいて分けることができる。このように、ウェハを加工するために
使用されたプロセスの全体的な歩留まりをすばやく、かつ正確に評価することができる。
それに加えて、ホット・スポット情報をビン範囲によるグループ分けに使用し、設計デー
タの一部の類似性が正しく判定されたことをチェック又は検証することができる。例えば
、少なくとも類似していると判定される設計データの部分が、少なくとも類似しているホ
ット・スポット情報に関連付けられていない場合、設計データの部分に対応する欠陥は、
ビン範囲に従って同じグループに分けられない。
てグループ分けする際に、それらのグループのそれぞれにおける欠陥の位置に近接する設
計データの部分が少なくとも類似し、それらのグループのそれぞれにおける欠陥の位置に
近接する設計データの部分に対するホット・スポット情報が少なくとも類似するようにグ
ループ分けすることを含む。ホット・スポット情報は、本明細書で説明されているホット
・スポット情報又は当業界で知られている他のホット・スポット情報のどれかを含む。ホ
ット・スポット情報は、本明細書でさらに説明されているように設計データの異なる部分
について決定される。このように、この方法は、設計データとポート・スポット情報との
組合せを使用してビン範囲によるグループ分けを実行することができる。このような一例
では、歩留まりに類似の影響を及ぼす設計データのホット・スポットは、方法が実行され
る前に上述のようにビン範囲に従って分けられる。したがって、欠陥は、設計データの類
似性に基づいてビン範囲に従って分けられ、このビン範囲によるグループ分けの結果得ら
れる欠陥のグループは、類似の歩留まり影響を有する欠陥のサブグループに分けられる。
このような一例は、例えば、位置のいくつかが異なる設計データよりも上又は下に配置さ
れている場合に、少なくとも類似している設計データのすべての部分が同じホット・スポ
ット情報に関連付けられていない可能性がある。その際、設計データの少なくとも類似し
ている部分に近接して配置されている欠陥を、設計データのそれぞれの部分に対するホッ
ト・スポット情報に基づいて分けることができる。このように、ウェハを加工するために
使用されたプロセスの全体的な歩留まりをすばやく、かつ正確に評価することができる。
それに加えて、ホット・スポット情報をビン範囲によるグループ分けに使用し、設計デー
タの一部の類似性が正しく判定されたことをチェック又は検証することができる。例えば
、少なくとも類似していると判定される設計データの部分が、少なくとも類似しているホ
ット・スポット情報に関連付けられていない場合、設計データの部分に対応する欠陥は、
ビン範囲に従って同じグループに分けられない。
他の実施形態では、この方法は、グループの１つ又は複数の中の欠陥が、設計データ空
間における欠陥の位置に近接する設計データの１つ又は複数の属性、欠陥の１つ又は複数
の属性、又はそれらの何らかの組合せに基づいて系統的欠陥であるか又はランダム欠陥で
あるかを判定することを含む。このように、この方法は、欠陥をまとめて１つのグループ
に分類することを含む。例えば、系統的欠陥は、１グループとしてニュイサンス欠陥又は
注目していない欠陥に分類される。このような分類は、個々の欠陥について実行される。
欠陥が系統的欠陥又はランダム欠陥であるかどうかを判定するために使用される欠陥の（
複数の）属性は、例えば、欠陥が複数のダイにおけるほぼ同じ配置に存在する場合、複数
のダイにおける欠陥が（複数の）ほぼ同じ属性を有する場合、１つのダイにおける複数の
欠陥の分布が規則正しく、及び／又はクラスタ化されている場合を含む。一例では、ウェ
ハ上の１つのダイにのみ出現する欠陥は、ランダム欠陥として分類され、ほぼ同じ配置で
多数のダイに出現する欠陥は、系統的欠陥として分類される。したがって、本明細書で説
明されている方法は、欠陥に関する情報を使用して検査プロセス（インライン検査プロセ
ス及び／又は電気的検査プロセス）によりウェハ上で検出された欠陥の原因を突き止める
ために使用される。
間における欠陥の位置に近接する設計データの１つ又は複数の属性、欠陥の１つ又は複数
の属性、又はそれらの何らかの組合せに基づいて系統的欠陥であるか又はランダム欠陥で
あるかを判定することを含む。このように、この方法は、欠陥をまとめて１つのグループ
に分類することを含む。例えば、系統的欠陥は、１グループとしてニュイサンス欠陥又は
注目していない欠陥に分類される。このような分類は、個々の欠陥について実行される。
欠陥が系統的欠陥又はランダム欠陥であるかどうかを判定するために使用される欠陥の（
複数の）属性は、例えば、欠陥が複数のダイにおけるほぼ同じ配置に存在する場合、複数
のダイにおける欠陥が（複数の）ほぼ同じ属性を有する場合、１つのダイにおける複数の
欠陥の分布が規則正しく、及び／又はクラスタ化されている場合を含む。一例では、ウェ
ハ上の１つのダイにのみ出現する欠陥は、ランダム欠陥として分類され、ほぼ同じ配置で
多数のダイに出現する欠陥は、系統的欠陥として分類される。したがって、本明細書で説
明されている方法は、欠陥に関する情報を使用して検査プロセス（インライン検査プロセ
ス及び／又は電気的検査プロセス）によりウェハ上で検出された欠陥の原因を突き止める
ために使用される。
いくつかの実施形態では、この方法は、１つ又は複数のグループの中の欠陥の少なくと
もいくつかのレビューの結果、設計データの１つ又は複数の属性、欠陥の１つ又は複数の
属性、又はそれらの何らかの組合せに基づいて、欠陥の１つ又は複数のグループを分類す
ることを含む。１つ又は複数のグループにおける欠陥の少なくともいくつかのレビューは
、本明細書で説明されているように、又は当業界で知られている好適な方法により実行さ
れる。設計データの１つ又は複数の属性や欠陥の１つ又は複数の属性は、本明細書で説明
されている（複数の）属性を含む。このように、実質的量の情報に基づいて欠陥をまとめ
て１つのグループに分類することができ、そうすることで、欠陥分類を比較的すばやく、
比較的正確に実行することができる。
もいくつかのレビューの結果、設計データの１つ又は複数の属性、欠陥の１つ又は複数の
属性、又はそれらの何らかの組合せに基づいて、欠陥の１つ又は複数のグループを分類す
ることを含む。１つ又は複数のグループにおける欠陥の少なくともいくつかのレビューは
、本明細書で説明されているように、又は当業界で知られている好適な方法により実行さ
れる。設計データの１つ又は複数の属性や欠陥の１つ又は複数の属性は、本明細書で説明
されている（複数の）属性を含む。このように、実質的量の情報に基づいて欠陥をまとめ
て１つのグループに分類することができ、そうすることで、欠陥分類を比較的すばやく、
比較的正確に実行することができる。
他の実施形態では、この方法は、本明細書で説明されているようにビン範囲に従って欠
陥が分けられるグループが系統的又は潜在的系統的欠陥を含むかどうかを判定することを
含む。このように、欠陥は、系統的又は潜在的系統的欠陥としてまとめて１つのグループ
に分類される。しかし、欠陥は、さらに、系統的又は潜在的系統的欠陥として個別に分類
される。例えば、欠陥は、設計におけるポリゴンに関する欠陥の位置、及びホット・スポ
ット、コールド・スポットなどがほぼ同じ位置に配置されているかどうかに基づいてこれ
らの実施形態において分類される。したがって、本明細書で説明されている方法は、設計
データなどの情報を使用して検査プロセス（インライン検査プロセス及び／又は電気的検
査プロセス）によりウェハ上で検出された欠陥の原因を突き止めるために使用される。
陥が分けられるグループが系統的又は潜在的系統的欠陥を含むかどうかを判定することを
含む。このように、欠陥は、系統的又は潜在的系統的欠陥としてまとめて１つのグループ
に分類される。しかし、欠陥は、さらに、系統的又は潜在的系統的欠陥として個別に分類
される。例えば、欠陥は、設計におけるポリゴンに関する欠陥の位置、及びホット・スポ
ット、コールド・スポットなどがほぼ同じ位置に配置されているかどうかに基づいてこれ
らの実施形態において分類される。したがって、本明細書で説明されている方法は、設計
データなどの情報を使用して検査プロセス（インライン検査プロセス及び／又は電気的検
査プロセス）によりウェハ上で検出された欠陥の原因を突き止めるために使用される。
いくつかの実施形態では、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結果を使用
して時間の経過とともに系統的欠陥、潜在的系統的欠陥、又はそれらの何らかの組合せを
監視することを含む。例えば、ビン範囲に従って分けるステップの結果を使用して、設計
データにおける系統的問題を識別し、識別された系統的問題を、ウェハ及び／又は時間に
ついて再発に関して監視することができる。系統的及び／又は潜在的系統的欠陥を監視す
ることは、本明細書で説明されている方法の結果を使用して実行される。
して時間の経過とともに系統的欠陥、潜在的系統的欠陥、又はそれらの何らかの組合せを
監視することを含む。例えば、ビン範囲に従って分けるステップの結果を使用して、設計
データにおける系統的問題を識別し、識別された系統的問題を、ウェハ及び／又は時間に
ついて再発に関して監視することができる。系統的及び／又は潜在的系統的欠陥を監視す
ることは、本明細書で説明されている方法の結果を使用して実行される。
それに加えて、系統的及び／又は潜在的系統的欠陥を監視することは、統計的プロセス
管理（ＳＰＣ）法に似た方法で実行される。例えば、系統的欠陥、潜在的系統的欠陥、ラ
ンダム欠陥、又はその何らかの組合せを監視することで、歩留まりベースのＳＰＣを実行
することができ、その場合、異なるＳＰＣ法及び／又はアルゴリズムが、異なるタイプの
欠陥に使用される。このような一例では、ＳＰＣパラメータは、異なるタイプの欠陥を監
視するために使用され、ＳＰＣパラメータは、異なるタイプの欠陥の潜在的歩留まり影響
に基づいて、決定若しくは選択されるが、これは本明細書で説明されているように実行さ
れる。このように、異なるタイプの欠陥は、ＳＰＣについて同時に監視されるが、異なる
ＳＰＣパラメータを使用する。他の実施形態では、検査により検出された欠陥の部分集合
のみが、ＳＰＣに使用される。例えば、非ニュイサンス系統的及び／又は潜在的系統的欠
陥は、そのプロセスが設計ベースのプロセス限界について監視されるようにＳＰＣの目的
に関して監視される。追加の例では、歩留まりに対し潜在的に大きな影響を及ぼすと判定
される系統的欠陥のみが、これらの欠陥の変化により引き起こされる加工プロセスの歩留
まりの変化を比較的早期に、正確に検出できるようにＳＰＣについて監視される。それに
加えて、系統的欠陥グループやランダム欠陥の歩留まりの影響を推定するために異なる方
法を用いることで、歩留まり関係問題のより正確な予測、監視、制御を有利に進めること
ができる。このように、この方法は、加工の歩留まりを監視し、改善するために使用され
るデバイスの加工に関する情報をもたらすことができる（例えば、時間の経過に含む系統
的欠陥の増大、時間の経過に含む系統的欠陥の減少、時間の経過に含む系統的欠陥の変化
など）。
管理（ＳＰＣ）法に似た方法で実行される。例えば、系統的欠陥、潜在的系統的欠陥、ラ
ンダム欠陥、又はその何らかの組合せを監視することで、歩留まりベースのＳＰＣを実行
することができ、その場合、異なるＳＰＣ法及び／又はアルゴリズムが、異なるタイプの
欠陥に使用される。このような一例では、ＳＰＣパラメータは、異なるタイプの欠陥を監
視するために使用され、ＳＰＣパラメータは、異なるタイプの欠陥の潜在的歩留まり影響
に基づいて、決定若しくは選択されるが、これは本明細書で説明されているように実行さ
れる。このように、異なるタイプの欠陥は、ＳＰＣについて同時に監視されるが、異なる
ＳＰＣパラメータを使用する。他の実施形態では、検査により検出された欠陥の部分集合
のみが、ＳＰＣに使用される。例えば、非ニュイサンス系統的及び／又は潜在的系統的欠
陥は、そのプロセスが設計ベースのプロセス限界について監視されるようにＳＰＣの目的
に関して監視される。追加の例では、歩留まりに対し潜在的に大きな影響を及ぼすと判定
される系統的欠陥のみが、これらの欠陥の変化により引き起こされる加工プロセスの歩留
まりの変化を比較的早期に、正確に検出できるようにＳＰＣについて監視される。それに
加えて、系統的欠陥グループやランダム欠陥の歩留まりの影響を推定するために異なる方
法を用いることで、歩留まり関係問題のより正確な予測、監視、制御を有利に進めること
ができる。このように、この方法は、加工の歩留まりを監視し、改善するために使用され
るデバイスの加工に関する情報をもたらすことができる（例えば、時間の経過に含む系統
的欠陥の増大、時間の経過に含む系統的欠陥の減少、時間の経過に含む系統的欠陥の変化
など）。
一実施形態では、この方法は、パターン・ベースの欠陥（例えば、系統的欠陥）の原因
を突き止めることを含む。例えば、１つ又は複数のパターン・ベースの欠陥グループが支
配的である場合、この方法は、同じ層及び同じデバイスについて多数の他のウェハのイン
ライン検査データ及び／又は電気的検査データを取り込むことを含む。例えば、インライ
ン検査データ及び／又は電気的検査データは、約１００から約１０００個までの他のウェ
ハについて取り込まれる。このデータは、欠陥データベース又はファブ・データベースな
どの記憶媒体から取り込まれる。このようなデータが利用可能でない場合、この方法は、
系統的欠陥が検出されたウェハ上で実行されたプロセスにおいてすでに処理済みのウェハ
を検査（又は他のウェハを処理）し、次いでウェハを検査することによりそのような情報
を生成することを含む。
を突き止めることを含む。例えば、１つ又は複数のパターン・ベースの欠陥グループが支
配的である場合、この方法は、同じ層及び同じデバイスについて多数の他のウェハのイン
ライン検査データ及び／又は電気的検査データを取り込むことを含む。例えば、インライ
ン検査データ及び／又は電気的検査データは、約１００から約１０００個までの他のウェ
ハについて取り込まれる。このデータは、欠陥データベース又はファブ・データベースな
どの記憶媒体から取り込まれる。このようなデータが利用可能でない場合、この方法は、
系統的欠陥が検出されたウェハ上で実行されたプロセスにおいてすでに処理済みのウェハ
を検査（又は他のウェハを処理）し、次いでウェハを検査することによりそのような情報
を生成することを含む。
この方法は、さらに、追加のウェハ上で検出された欠陥をパターン・ベースでビン範囲
に従って分けることを実行することを含むが、これは本明細書で説明されているように実
行される。この方法は、１つ又は複数のパターン・ベース欠陥グループが追加のウェハに
ついて支配的であるかどうかを判定することを含む。追加のウェハが、支配的なパターン
・ベース欠陥の共通性を示している場合、この方法は、ウェハが共通の機器（又は処理ツ
ール）を通じて処理されたかどうかを判定することを含む。このように、この方法は、機
器共通性分析を実行することができる。この方法は、支配的なパターン・ベース欠陥グル
ープが、特定の機器、特定のチャンバー（例えば、パラメータが何らかの理由でドリフト
している機器又はチャンバー）、又は特定のルートステップ（例えば、機器と２つ又はそ
れ以上のステップとの間の統合問題）に相関するかどうかを判定することを含む。支配的
なパターン・ベース欠陥グループが特定の機器又は特定のチャンバーに相関する場合に、
パターン・ベース欠陥グループの原因が分離され、場合によって識別されている。この方
法は、データを積み重ねて注目するグループに対する空間シグネチャがあるかどうかを判
定することを含む。空間シグネチャは、プロセス関係、ＯＰＣ関係、又は設計関係の系統
的問題、若しくはそれらの組合せの原因を絞り込むか、又は突き止めるうえで有用である
。
に従って分けることを実行することを含むが、これは本明細書で説明されているように実
行される。この方法は、１つ又は複数のパターン・ベース欠陥グループが追加のウェハに
ついて支配的であるかどうかを判定することを含む。追加のウェハが、支配的なパターン
・ベース欠陥の共通性を示している場合、この方法は、ウェハが共通の機器（又は処理ツ
ール）を通じて処理されたかどうかを判定することを含む。このように、この方法は、機
器共通性分析を実行することができる。この方法は、支配的なパターン・ベース欠陥グル
ープが、特定の機器、特定のチャンバー（例えば、パラメータが何らかの理由でドリフト
している機器又はチャンバー）、又は特定のルートステップ（例えば、機器と２つ又はそ
れ以上のステップとの間の統合問題）に相関するかどうかを判定することを含む。支配的
なパターン・ベース欠陥グループが特定の機器又は特定のチャンバーに相関する場合に、
パターン・ベース欠陥グループの原因が分離され、場合によって識別されている。この方
法は、データを積み重ねて注目するグループに対する空間シグネチャがあるかどうかを判
定することを含む。空間シグネチャは、プロセス関係、ＯＰＣ関係、又は設計関係の系統
的問題、若しくはそれらの組合せの原因を絞り込むか、又は突き止めるうえで有用である
。
支配的なパターン・ベース欠陥グループが特定の機器又は特定のチャンバーに相関しな
い場合、この方法は、データ・マイニングを実行して、欠陥を他のプロセス因子に相関さ
せることを試みることを含む。データ・マイニングは、ファブ・データベースなどの１つ
又は複数の記憶媒体に格納される、欠陥や設計データに関する情報、及びデバイス加工時
に生成される情報に基づいて当業界で知られている好適な方法により実行される。１つ又
は複数のプロセス因子と欠陥の間に比較的強い相関が識別される場合、欠陥に相関する（
複数の）プロセス因子は、欠陥の原因として識別される。１つ又は複数の他のプロセス因
子と欠陥との間に比較的強い相関が識別されない場合、この方法は、潜在的ＰＯＩについ
て設計の任意のパターン探索を実行することと、パターン依存欠陥の原因が突き止められ
るように新しいインライン・ホット・スポット・モニタをセットアップすることとを含む
。しかし、プロセス条件が除外される場合、プロセスそれ自体又は設計それ自体を評価し
、必要ならば調整して、問題を整理又は取り除く。それに加えて、系統的欠陥の（複数の
）属性をプロセス・ウィンドウ・マッピングの結果と比較することにより、ありそうなソ
ース及び／又は根本原因について推論することができる。
い場合、この方法は、データ・マイニングを実行して、欠陥を他のプロセス因子に相関さ
せることを試みることを含む。データ・マイニングは、ファブ・データベースなどの１つ
又は複数の記憶媒体に格納される、欠陥や設計データに関する情報、及びデバイス加工時
に生成される情報に基づいて当業界で知られている好適な方法により実行される。１つ又
は複数のプロセス因子と欠陥の間に比較的強い相関が識別される場合、欠陥に相関する（
複数の）プロセス因子は、欠陥の原因として識別される。１つ又は複数の他のプロセス因
子と欠陥との間に比較的強い相関が識別されない場合、この方法は、潜在的ＰＯＩについ
て設計の任意のパターン探索を実行することと、パターン依存欠陥の原因が突き止められ
るように新しいインライン・ホット・スポット・モニタをセットアップすることとを含む
。しかし、プロセス条件が除外される場合、プロセスそれ自体又は設計それ自体を評価し
、必要ならば調整して、問題を整理又は取り除く。それに加えて、系統的欠陥の（複数の
）属性をプロセス・ウィンドウ・マッピングの結果と比較することにより、ありそうなソ
ース及び／又は根本原因について推論することができる。
この方法では、系統的及び／又は潜在的系統的欠陥に関する情報を使用して、データ整
理を実行することができる。例えば、単一ＰＯＩに対する完全ダイ・パターン・ベースの
探索により、又は電気的機能試験やリソグラフィＰＷＱ結果などの経験的技術から生成さ
れた５０，０００から２００，０００個を超えるホット・スポットがある。したがって、
このデータを意味のある、タイムリーな方法で処理し、分析するために、データに対しデ
ータ整理技術を実行する。このような一例では、パターン・ベースのホット・スポットに
ついて、この方法は、ビン範囲に従ってホット・スポットを「そっくりな」グループに分
けることを含む。例えば、それぞれのグループは、設計データにおける少なくとも類似し
ているパターンに近接して配置されている、及び／又は少なくとも類似している１つ又は
複数の（複数の）属性を有する設計データに近接して配置されているホット・スポットを
含む（例えば、設計の比較的低いパターン密度の領域内に配置されているホット・スポッ
トをビン範囲によってグループ分けるすることができる）。その際、この方法は、設計コ
ンテキスト及び／又は（複数の）設計属性に基づいてビン範囲に従ってホット・スポット
を分けることを含む。追加の例では、ＰＷＱなどの経験的技術に関して、この方法は、歩
留まり影響をほとんど又は全く有しない設計の配置に近接している欠陥をレビュー・サン
プリングが実行される欠陥母集団から除去することを含む（コールド・スポット）。上述
のようにデータ整理を実行することにより、本明細書でさらに説明されているように整理
されたデータを使用することで、生成されるレビュー・サンプルを（例えば、歩留まりと
のさらなる関連性について）改善することができる。
理を実行することができる。例えば、単一ＰＯＩに対する完全ダイ・パターン・ベースの
探索により、又は電気的機能試験やリソグラフィＰＷＱ結果などの経験的技術から生成さ
れた５０，０００から２００，０００個を超えるホット・スポットがある。したがって、
このデータを意味のある、タイムリーな方法で処理し、分析するために、データに対しデ
ータ整理技術を実行する。このような一例では、パターン・ベースのホット・スポットに
ついて、この方法は、ビン範囲に従ってホット・スポットを「そっくりな」グループに分
けることを含む。例えば、それぞれのグループは、設計データにおける少なくとも類似し
ているパターンに近接して配置されている、及び／又は少なくとも類似している１つ又は
複数の（複数の）属性を有する設計データに近接して配置されているホット・スポットを
含む（例えば、設計の比較的低いパターン密度の領域内に配置されているホット・スポッ
トをビン範囲によってグループ分けるすることができる）。その際、この方法は、設計コ
ンテキスト及び／又は（複数の）設計属性に基づいてビン範囲に従ってホット・スポット
を分けることを含む。追加の例では、ＰＷＱなどの経験的技術に関して、この方法は、歩
留まり影響をほとんど又は全く有しない設計の配置に近接している欠陥をレビュー・サン
プリングが実行される欠陥母集団から除去することを含む（コールド・スポット）。上述
のようにデータ整理を実行することにより、本明細書でさらに説明されているように整理
されたデータを使用することで、生成されるレビュー・サンプルを（例えば、歩留まりと
のさらなる関連性について）改善することができる。
本明細書で説明されている方法及びシステムは、設計と検査結果の歩留まりベースの後
処理（オンツール又はオフツールで実行される）とを組み合わせたＣＢＩを含む。例えば
、ニュイサンス欠陥、系統的欠陥、ランダム欠陥が識別された後、欠陥を何らかの形で整
理することができる（例えば、欠陥オーガナイザー（ＤＯ）又はインライン欠陥オーガナ
イザー（ｉＤＯ）を使用して）。一例では、結果は、データベースなどのデータ構造体に
格納される。他の例では、上述のように、設計データ空間における欠陥の位置に近接する
設計データの部分に基づいてビン範囲に従って欠陥がグループに分けられた後、それらの
グループにおける欠陥を、さらに、設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計デ
ータの１つ又は複数の属性、欠陥の１つ又は複数の属性、又はその何らかの組合せに基づ
いて分けることができる。これらの欠陥を、ｉＤＯを使用して設計データの１つ又は複数
の属性及び／又は欠陥の１つ又は複数の属性に基づいて分けることができる。このように
、設計ベースのビン範囲によるグループ分けは、本明細書で説明されている実施形態にお
いてｉＤＯと組み合わせて使用される。特に、設計ベースのビン範囲によるグループ分け
の出力をｉＤＯに入力することができる。
処理（オンツール又はオフツールで実行される）とを組み合わせたＣＢＩを含む。例えば
、ニュイサンス欠陥、系統的欠陥、ランダム欠陥が識別された後、欠陥を何らかの形で整
理することができる（例えば、欠陥オーガナイザー（ＤＯ）又はインライン欠陥オーガナ
イザー（ｉＤＯ）を使用して）。一例では、結果は、データベースなどのデータ構造体に
格納される。他の例では、上述のように、設計データ空間における欠陥の位置に近接する
設計データの部分に基づいてビン範囲に従って欠陥がグループに分けられた後、それらの
グループにおける欠陥を、さらに、設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計デ
ータの１つ又は複数の属性、欠陥の１つ又は複数の属性、又はその何らかの組合せに基づ
いて分けることができる。これらの欠陥を、ｉＤＯを使用して設計データの１つ又は複数
の属性及び／又は欠陥の１つ又は複数の属性に基づいて分けることができる。このように
、設計ベースのビン範囲によるグループ分けは、本明細書で説明されている実施形態にお
いてｉＤＯと組み合わせて使用される。特に、設計ベースのビン範囲によるグループ分け
の出力をｉＤＯに入力することができる。
設計データに基づいてビン範囲によるグループ分けられた欠陥をさらに分けるために使
用される設計データの１つ又は複数の属性は、限定はしないが、設計データ空間における
欠陥の位置に近接する設計データ内のパターン若しくは構造の１つ又は複数の属性、設計
データ空間における欠陥の位置に近接するパターン密度、欠陥が配置されている機能ブロ
ック、デバイスの１つ又は複数の属性（例えば、ｎ−ＭＯＳ又はｐ−ＭＯＳ）を含む。ビ
ン範囲に従って分けられた欠陥をさらに分けるために使用される、欠陥の１つ又は複数の
属性は、限定はしないが、サイズ、形状、輝度、コントラスト、極性、テクスチャを含む
。
用される設計データの１つ又は複数の属性は、限定はしないが、設計データ空間における
欠陥の位置に近接する設計データ内のパターン若しくは構造の１つ又は複数の属性、設計
データ空間における欠陥の位置に近接するパターン密度、欠陥が配置されている機能ブロ
ック、デバイスの１つ又は複数の属性（例えば、ｎ−ＭＯＳ又はｐ−ＭＯＳ）を含む。ビ
ン範囲に従って分けられた欠陥をさらに分けるために使用される、欠陥の１つ又は複数の
属性は、限定はしないが、サイズ、形状、輝度、コントラスト、極性、テクスチャを含む
。
設計ベースのビン範囲によるグループ分け及びｉＤＯの結果は棒グラフで例示される。
この棒グラフは、欠陥の総数と欠陥が検出された設計データにおけるパターンとの対比、
及びパターンに応じて変わるサブグループ内の欠陥の数を例示することができる。上述の
ようにｉＤＯと組み合わせて設計ベースのビン範囲によるグループ分けを使用することで
、ランダム欠陥と系統的欠陥を分離し、ビン範囲に従って欠陥が分けられたグループを優
先順位付けし、及び／又は設計データに加えられるべき変更を識別し、場合によっては優
先順位付けする（例えば、欠陥グループの潜在的歩留まり影響を使用するが、これは本明
細書でさらに説明されているように決定される）。特に、系統的欠陥とランダム欠陥とを
分けるために設計ベースのビン範囲によるグループ分けにおいて与えられる値を、系統的
（及び場合によってはランダム）欠陥をさらに分けるためにｉＤＯを使用することにより
大きくすることができる。それに加えて、系統的欠陥とランダム欠陥とを分けるために設
計ベースのビン範囲によるグループ分けにおいて与えられる値を、系統的（及び場合によ
ってはランダム）欠陥を分けるために場合によってはｉＤＯと組み合わせて歩留まり関連
性を使用することにより大きくすることができる。
この棒グラフは、欠陥の総数と欠陥が検出された設計データにおけるパターンとの対比、
及びパターンに応じて変わるサブグループ内の欠陥の数を例示することができる。上述の
ようにｉＤＯと組み合わせて設計ベースのビン範囲によるグループ分けを使用することで
、ランダム欠陥と系統的欠陥を分離し、ビン範囲に従って欠陥が分けられたグループを優
先順位付けし、及び／又は設計データに加えられるべき変更を識別し、場合によっては優
先順位付けする（例えば、欠陥グループの潜在的歩留まり影響を使用するが、これは本明
細書でさらに説明されているように決定される）。特に、系統的欠陥とランダム欠陥とを
分けるために設計ベースのビン範囲によるグループ分けにおいて与えられる値を、系統的
（及び場合によってはランダム）欠陥をさらに分けるためにｉＤＯを使用することにより
大きくすることができる。それに加えて、系統的欠陥とランダム欠陥とを分けるために設
計ベースのビン範囲によるグループ分けにおいて与えられる値を、系統的（及び場合によ
ってはランダム）欠陥を分けるために場合によってはｉＤＯと組み合わせて歩留まり関連
性を使用することにより大きくすることができる。
このように、系統的欠陥母集団及びランダム欠陥母集団は、別々に処理される（例えば
、系統的欠陥母集団及びランダム欠陥母集団は、独立にサンプリングされる）。系統的欠
陥とランダム欠陥に対する異なる母集団又は異なる情報を使用して、系統的欠陥とランダ
ム欠陥に対する別々の結果を生み出すことができる。例えば、系統的欠陥とランダム欠陥
は、自動的に処理される、及び／又はユーザーによって使用される異なる棒グラフ又は他
のグラフ若しくはテキスト表現で例示される。レビューのため欠陥をサンプリングした後
、系統的欠陥、及び適宜、ランダム欠陥のいくつかを、好適なレビュー・システム（例え
ば、比較的高い倍率の光学的レビュー・システム又はＳＥＭ）を使用してレビューする。
欠陥レビューの結果を使用して、系統的欠陥とランダム欠陥の両方の欠陥密度を正規化す
ることができる。
、系統的欠陥母集団及びランダム欠陥母集団は、独立にサンプリングされる）。系統的欠
陥とランダム欠陥に対する異なる母集団又は異なる情報を使用して、系統的欠陥とランダ
ム欠陥に対する別々の結果を生み出すことができる。例えば、系統的欠陥とランダム欠陥
は、自動的に処理される、及び／又はユーザーによって使用される異なる棒グラフ又は他
のグラフ若しくはテキスト表現で例示される。レビューのため欠陥をサンプリングした後
、系統的欠陥、及び適宜、ランダム欠陥のいくつかを、好適なレビュー・システム（例え
ば、比較的高い倍率の光学的レビュー・システム又はＳＥＭ）を使用してレビューする。
欠陥レビューの結果を使用して、系統的欠陥とランダム欠陥の両方の欠陥密度を正規化す
ることができる。
本明細書で説明されている方法及びシステムは、ユーザーに多くのメリットを与える。
例えば、これらの方法及びシステムは、効率的基準歩留まり改善、偏位検出の改善、レビ
ュー・システム効率の向上、根本原因検出の効率向上、知識保持の改善を実現することが
できる。それに加えて、本明細書で説明されている実施形態の結果は、結果の消費者（例
えば、デバイス・メーカーの消費者）にとって有用なさまざまなタイプの情報を含む。そ
のような他のタイプの情報は、プロセス・ツール所有者、設計者、インテグレーション・
エンジニアなどの情報を含む。
例えば、これらの方法及びシステムは、効率的基準歩留まり改善、偏位検出の改善、レビ
ュー・システム効率の向上、根本原因検出の効率向上、知識保持の改善を実現することが
できる。それに加えて、本明細書で説明されている実施形態の結果は、結果の消費者（例
えば、デバイス・メーカーの消費者）にとって有用なさまざまなタイプの情報を含む。そ
のような他のタイプの情報は、プロセス・ツール所有者、設計者、インテグレーション・
エンジニアなどの情報を含む。
さらに、９０ｎｍ設計ルールとそれを超える歩留まり損失の５０％を超える部分が系統
的問題によって引き起こされると推定されている。そのため、系統的歩留まり問題は、９
０ｎｍ設計ルールにおいて有意であり、９０ｎｍ未満の設計ルールでは支配的である。し
たがって、上で説明されているように系統的欠陥をニュイサンス欠陥とランダム欠陥から
分離することで、それらの系統的問題の評価、分析、制御をうまく行うことができる。さ
らに、系統的欠陥の配置を設計データにおける機能ブロックの配置と比較することができ
る。このように、系統的欠陥を、１つ又は複数の機能ブロックと相関させることができ、
この情報を使用してＳ／Ｎ比を改善することができる。特に、この方法は、Ｓ／Ｎ比を改
善するために欠陥が配置されている機能ブロックに基づいて欠陥を分けることを含む。同
様にして、この方法は、設計データが設計別に編成された階層セルに基づいて欠陥を分け
ることを含む。したがって、Ｓ／Ｎ比を改善するために、ビン範囲によるグループ分けら
れた欠陥及び／又はＤＢＣを割り当てられた欠陥は、欠陥が配置されている機能ブロック
（又は階層の任意のレベル）（例えば、メモリ又は論理回路）に基づいて分けられる。本
明細書で説明されている実施形態において使用される設計データの部分は、セル構造又は
セルの階層に対応しうる。
的問題によって引き起こされると推定されている。そのため、系統的歩留まり問題は、９
０ｎｍ設計ルールにおいて有意であり、９０ｎｍ未満の設計ルールでは支配的である。し
たがって、上で説明されているように系統的欠陥をニュイサンス欠陥とランダム欠陥から
分離することで、それらの系統的問題の評価、分析、制御をうまく行うことができる。さ
らに、系統的欠陥の配置を設計データにおける機能ブロックの配置と比較することができ
る。このように、系統的欠陥を、１つ又は複数の機能ブロックと相関させることができ、
この情報を使用してＳ／Ｎ比を改善することができる。特に、この方法は、Ｓ／Ｎ比を改
善するために欠陥が配置されている機能ブロックに基づいて欠陥を分けることを含む。同
様にして、この方法は、設計データが設計別に編成された階層セルに基づいて欠陥を分け
ることを含む。したがって、Ｓ／Ｎ比を改善するために、ビン範囲によるグループ分けら
れた欠陥及び／又はＤＢＣを割り当てられた欠陥は、欠陥が配置されている機能ブロック
（又は階層の任意のレベル）（例えば、メモリ又は論理回路）に基づいて分けられる。本
明細書で説明されている実施形態において使用される設計データの部分は、セル構造又は
セルの階層に対応しうる。
機能ブロック毎の欠陥の割合は、本明細書で説明されている方法で決定される。このよ
うに、設計問題を含む機能ブロックは、それぞれの機能ブロックにおいて検出された、及
び／又はビン範囲に従って機能ブロックに対応するグループに分けられた欠陥の割合に基
づいて識別される。機能ブロック内に配置されている欠陥に関する追加の情報を使用して
、それぞれのブロックにおける設計問題を識別することができる。上述の情報は、さらに
、補正により欠陥をどれだけ排除できるかに基づいて補正の設計問題を選択し、及び／又
は優先順位付けするためにも使用される。例えば、欠陥の約７０％は、設計の４つの異な
る機能ブロックにおける４つの設計問題により引き起こされると決定された場合、補正の
ためそれら４つの設計問題のみを選択するか、又は他が補正される前に補正のためそれら
４つの設計問題を選択することができる（例えば、設計問題により引き起こされた欠陥の
個数又は割合に基づいて設計問題を優先順位付けすることにより）。ユーザー（例えば、
チップ設計者）は、使用するセル設計を選択し、またより少ない系統的欠陥を時間の推移
に関して示すセル設計を使用することを選択することができ、セル設計に関するそのよう
な情報は、本明細書で説明されている実施形態を使用して生成される。
うに、設計問題を含む機能ブロックは、それぞれの機能ブロックにおいて検出された、及
び／又はビン範囲に従って機能ブロックに対応するグループに分けられた欠陥の割合に基
づいて識別される。機能ブロック内に配置されている欠陥に関する追加の情報を使用して
、それぞれのブロックにおける設計問題を識別することができる。上述の情報は、さらに
、補正により欠陥をどれだけ排除できるかに基づいて補正の設計問題を選択し、及び／又
は優先順位付けするためにも使用される。例えば、欠陥の約７０％は、設計の４つの異な
る機能ブロックにおける４つの設計問題により引き起こされると決定された場合、補正の
ためそれら４つの設計問題のみを選択するか、又は他が補正される前に補正のためそれら
４つの設計問題を選択することができる（例えば、設計問題により引き起こされた欠陥の
個数又は割合に基づいて設計問題を優先順位付けすることにより）。ユーザー（例えば、
チップ設計者）は、使用するセル設計を選択し、またより少ない系統的欠陥を時間の推移
に関して示すセル設計を使用することを選択することができ、セル設計に関するそのよう
な情報は、本明細書で説明されている実施形態を使用して生成される。
他の実施形態では、この方法は、設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩを優先順位
付けすることと、優先順位付けステップの結果に基づいて１つ又は複数のＰＯＩのうちの
少なくとも１つを最適化することとを含む。そのような一実施形態では、（複数の）ＰＯ
Ｉは、（複数の）ＰＯＩで検出された欠陥の数に基づいて優先順位付けされる。それぞれ
のＰＯＩにおいて検出された欠陥の数は、例えば、（複数の）ＰＯＩ又は（複数の）ＰＯ
Ｉの１つ又は複数の属性を、グループに対応する設計データの部分と比較し、ＰＯＩに（
複数の）ＰＯＩ（又は（複数の）ＰＯＩの（複数の）属性）に少なくとも類似している設
計データの部分（及び／又は設計データの部分の１つ又は複数の属性）に対応するグルー
プ内の欠陥の数を割り当てることにより、ビン範囲に従って分けるステップの結果から決
定される。このように、最大数の欠陥が検出されたＰＯＩは、最高優先度を割り当てられ
、次に多い数の欠陥が検出されたＰＯＩは、次の高い優先度を割り当てられ、というよう
に続く。
付けすることと、優先順位付けステップの結果に基づいて１つ又は複数のＰＯＩのうちの
少なくとも１つを最適化することとを含む。そのような一実施形態では、（複数の）ＰＯ
Ｉは、（複数の）ＰＯＩで検出された欠陥の数に基づいて優先順位付けされる。それぞれ
のＰＯＩにおいて検出された欠陥の数は、例えば、（複数の）ＰＯＩ又は（複数の）ＰＯ
Ｉの１つ又は複数の属性を、グループに対応する設計データの部分と比較し、ＰＯＩに（
複数の）ＰＯＩ（又は（複数の）ＰＯＩの（複数の）属性）に少なくとも類似している設
計データの部分（及び／又は設計データの部分の１つ又は複数の属性）に対応するグルー
プ内の欠陥の数を割り当てることにより、ビン範囲に従って分けるステップの結果から決
定される。このように、最大数の欠陥が検出されたＰＯＩは、最高優先度を割り当てられ
、次に多い数の欠陥が検出されたＰＯＩは、次の高い優先度を割り当てられ、というよう
に続く。
他の実施形態では、この方法は、歩留まり最適化のため１つ又は複数の系統的欠陥タイ
プを優先順位付けすることを含む（例えば、プロセス・パラメータ、設計、ＯＰＣなど、
又はその何らかの組合せを変更することにより）。このような一実施形態では、系統的欠
陥タイプは、ＰＯＩ又はＰＯＩのグループとして分類され、ＰＯＩは、上で説明されてい
るように決定される、ＰＯＩ上で、又はその近くで検出された欠陥の数に基づいて優先順
位付けされる。優先度は、さらに、ＰＯＩにおいて検出された（複数の）系統的欠陥のク
リティカル度、設計におけるＰＯＩの頻度、プロセス変動に対するＰＯＩの感度を使用し
て系統的欠陥を優先順位付けすることにより高められる。
プを優先順位付けすることを含む（例えば、プロセス・パラメータ、設計、ＯＰＣなど、
又はその何らかの組合せを変更することにより）。このような一実施形態では、系統的欠
陥タイプは、ＰＯＩ又はＰＯＩのグループとして分類され、ＰＯＩは、上で説明されてい
るように決定される、ＰＯＩ上で、又はその近くで検出された欠陥の数に基づいて優先順
位付けされる。優先度は、さらに、ＰＯＩにおいて検出された（複数の）系統的欠陥のク
リティカル度、設計におけるＰＯＩの頻度、プロセス変動に対するＰＯＩの感度を使用し
て系統的欠陥を優先順位付けすることにより高められる。
それに加えて、又はそれとは別に、（複数の）ＰＯＩは、本明細書で説明されている（
複数の）方法の（複数の）ステップの他の結果又はその組合せに基づいて優先順位付けさ
れる。例えば、（複数の）ＰＯＩを優先順位付けすることは、（複数の）ＰＯＩで検出さ
れた１つ又は複数の欠陥について欠陥クリティカル度指数（ＤＣＩ）を決定することと、
１つ又は複数の欠陥に対するＤＣＩに基づいて（複数の）ＰＯＩを優先順位付けすること
とを含む。ＤＣＩは、本明細書でさらに説明されているようにこの実施形態において決定
される。他の例では、（複数の）ＰＯＩを優先順位付けすることは、（複数の）ＰＯＩで
検出された１つ又は複数の欠陥についてＫＰ値を決定することと、１つ又は複数の欠陥に
対するＫＰ値に基づいて（複数の）ＰＯＩを優先順位付けすることとを含む。さらに他の
例では、（複数の）ＰＯＩにおいて、又は近接して検出された欠陥の数と（複数の）ＰＯ
Ｉにおいて、又は近接して検出された欠陥の１つ又は複数に対するＤＣＩの組合せに基づ
いて（複数の）ＰＯＩを優先順位付けすることができる。このように、（複数の）ＰＯＩ
を優先順位付けすることは、高い欠陥度を有する（複数の）ＰＯＩに高い優先度が割り当
てられるように（複数の）ＰＯＩにより示される欠陥度に基づいて（複数の）ＰＯＩを優
先順位付けすることを含む。
複数の）方法の（複数の）ステップの他の結果又はその組合せに基づいて優先順位付けさ
れる。例えば、（複数の）ＰＯＩを優先順位付けすることは、（複数の）ＰＯＩで検出さ
れた１つ又は複数の欠陥について欠陥クリティカル度指数（ＤＣＩ）を決定することと、
１つ又は複数の欠陥に対するＤＣＩに基づいて（複数の）ＰＯＩを優先順位付けすること
とを含む。ＤＣＩは、本明細書でさらに説明されているようにこの実施形態において決定
される。他の例では、（複数の）ＰＯＩを優先順位付けすることは、（複数の）ＰＯＩで
検出された１つ又は複数の欠陥についてＫＰ値を決定することと、１つ又は複数の欠陥に
対するＫＰ値に基づいて（複数の）ＰＯＩを優先順位付けすることとを含む。さらに他の
例では、（複数の）ＰＯＩにおいて、又は近接して検出された欠陥の数と（複数の）ＰＯ
Ｉにおいて、又は近接して検出された欠陥の１つ又は複数に対するＤＣＩの組合せに基づ
いて（複数の）ＰＯＩを優先順位付けすることができる。このように、（複数の）ＰＯＩ
を優先順位付けすることは、高い欠陥度を有する（複数の）ＰＯＩに高い優先度が割り当
てられるように（複数の）ＰＯＩにより示される欠陥度に基づいて（複数の）ＰＯＩを優
先順位付けすることを含む。
さらに、（複数の）ＰＯＩは、場合によっては本明細書で説明されている他の結果と組
み合わせて（複数の）ＰＯＩの１つ又は複数の属性に基づいて識別され、及び／又は優先
順位付けされる。（複数の）ＰＯＩの１つ又は複数の属性は、例えば、（複数の）ＰＯＩ
におけるフィーチャの寸法、（複数の）ＰＯＩにおけるフィーチャの密度、（複数の）Ｐ
ＯＩに含まれるフィーチャの（複数の）タイプ、設計における（複数の）ＰＯＩの位置、
欠陥に対する（複数の）ＰＯＩの歩留まり影響の受けやすさなど、又はそれらの何らかの
組合せを含む。そのような一例では、欠陥による歩留まりの影響を受けやすい（複数の）
ＰＯＩは、歩留まりに対する欠陥の影響を受けにくい（複数の）ＰＯＩに比べて高い優先
度を割り当てられる。
み合わせて（複数の）ＰＯＩの１つ又は複数の属性に基づいて識別され、及び／又は優先
順位付けされる。（複数の）ＰＯＩの１つ又は複数の属性は、例えば、（複数の）ＰＯＩ
におけるフィーチャの寸法、（複数の）ＰＯＩにおけるフィーチャの密度、（複数の）Ｐ
ＯＩに含まれるフィーチャの（複数の）タイプ、設計における（複数の）ＰＯＩの位置、
欠陥に対する（複数の）ＰＯＩの歩留まり影響の受けやすさなど、又はそれらの何らかの
組合せを含む。そのような一例では、欠陥による歩留まりの影響を受けやすい（複数の）
ＰＯＩは、歩留まりに対する欠陥の影響を受けにくい（複数の）ＰＯＩに比べて高い優先
度を割り当てられる。
さらに、（複数の）ＰＯＩは、場合によっては（複数の）ＰＯＩの１つ又は複数の属性
及び／又は本明細書で説明されている他の結果と組み合わせて設計の１つ又は複数の属性
に基づいて優先順位付けされる。設計の１つ又は複数の属性は、例えば、冗長性、電気的
接続性、電気的属性など、又はそれらの何らかの組合せを含む。特に、設計データにおけ
るセルは、セル内に含まれるパターンを超えるコンテキストを持つことができる。そのよ
うなコンテキストは、例えば、セルの階層、冗長性（又はなし）などを含んでいてもよい
。したがって、本明細書で説明されている実施形態で使用される１つ又は複数の属性は、
（複数の）ＰＯＩが配置されるセルのコンテキストを含み、これは設計データ空間におけ
る（複数の）ＰＯＩの位置及び（複数の）ＰＯＩの設計データ（その設計データが設計デ
ータにおけるセルに特有である場合）に基づいて決定される。そのような一例では、設計
において冗長でない（複数の）ＰＯＩ（例えば、非アレイ）は、冗長である（複数の）Ｐ
ＯＩ（例えば、アレイ）に比べて高い優先度を割り当てられる。（複数の）ＰＯＩは、さ
らに、セル間の接続の冗長性（例えば、ルーティング又は冗長ビア）に基づいて優先順位
付けされる。設計のこのようなコンテキストは、当業界で知られている方法で取り込まれ
る、及び／又は決定される。
及び／又は本明細書で説明されている他の結果と組み合わせて設計の１つ又は複数の属性
に基づいて優先順位付けされる。設計の１つ又は複数の属性は、例えば、冗長性、電気的
接続性、電気的属性など、又はそれらの何らかの組合せを含む。特に、設計データにおけ
るセルは、セル内に含まれるパターンを超えるコンテキストを持つことができる。そのよ
うなコンテキストは、例えば、セルの階層、冗長性（又はなし）などを含んでいてもよい
。したがって、本明細書で説明されている実施形態で使用される１つ又は複数の属性は、
（複数の）ＰＯＩが配置されるセルのコンテキストを含み、これは設計データ空間におけ
る（複数の）ＰＯＩの位置及び（複数の）ＰＯＩの設計データ（その設計データが設計デ
ータにおけるセルに特有である場合）に基づいて決定される。そのような一例では、設計
において冗長でない（複数の）ＰＯＩ（例えば、非アレイ）は、冗長である（複数の）Ｐ
ＯＩ（例えば、アレイ）に比べて高い優先度を割り当てられる。（複数の）ＰＯＩは、さ
らに、セル間の接続の冗長性（例えば、ルーティング又は冗長ビア）に基づいて優先順位
付けされる。設計のこのようなコンテキストは、当業界で知られている方法で取り込まれ
る、及び／又は決定される。
優先順位付けステップの結果に基づいてＰＯＩのうちの少なくとも１つを最適化するこ
とは、（複数の）ＰＯＩの（複数の）フィーチャの（複数の）寸法、（複数の）ＰＯＩの
（複数の）フィーチャの密度など、又はそれらの組合せなどのＰＯＩの１つ又は複数の属
性を変更することを含む。ＰＯＩの１つ又は複数の属性は、ＰＯＩに対応をする設計デー
タを変更することにより変更される。好ましくは、（複数の）ＰＯＩを変更して、（複数
の）ＰＯＩの欠陥度（例えば、（複数の）ＰＯＩで検出された欠陥の数）を低減し、（複
数の）ＰＯＩで検出された欠陥の１つ又は複数の属性（例えば、ＤＣＩ、ＫＰなど）を変
更し、及び／又は（複数の）ＰＯＩが含まれるデバイスの歩留まりを高める。それに加え
て、優先順位付けステップにより決定された高い優先度を有する（複数の）ＰＯＩは、優
先順位付けステップにより決定された低い優先度を有する（複数の）ＰＯＩの前に変更さ
れ、最適化される。このように、最大の欠陥度及び／又は歩留まりに対し最大の影響を有
する欠陥度を示す（複数の）ＰＯＩは、低い欠陥度及び／又は歩留まりに対する影響の小
さい欠陥度を示す（複数の）ＰＯＩの前に変更され、及び／又は最適化される。その際、
優先順位付けステップの結果は、歩留まりの最大の改善が得られるようにどの（複数の）
ＰＯＩが変更され、及び／又は最適化されるかを示し、それらのＰＯＩは、他の（複数の
）ＰＯＩの前に変更され、及び／又は最適化される。
とは、（複数の）ＰＯＩの（複数の）フィーチャの（複数の）寸法、（複数の）ＰＯＩの
（複数の）フィーチャの密度など、又はそれらの組合せなどのＰＯＩの１つ又は複数の属
性を変更することを含む。ＰＯＩの１つ又は複数の属性は、ＰＯＩに対応をする設計デー
タを変更することにより変更される。好ましくは、（複数の）ＰＯＩを変更して、（複数
の）ＰＯＩの欠陥度（例えば、（複数の）ＰＯＩで検出された欠陥の数）を低減し、（複
数の）ＰＯＩで検出された欠陥の１つ又は複数の属性（例えば、ＤＣＩ、ＫＰなど）を変
更し、及び／又は（複数の）ＰＯＩが含まれるデバイスの歩留まりを高める。それに加え
て、優先順位付けステップにより決定された高い優先度を有する（複数の）ＰＯＩは、優
先順位付けステップにより決定された低い優先度を有する（複数の）ＰＯＩの前に変更さ
れ、最適化される。このように、最大の欠陥度及び／又は歩留まりに対し最大の影響を有
する欠陥度を示す（複数の）ＰＯＩは、低い欠陥度及び／又は歩留まりに対する影響の小
さい欠陥度を示す（複数の）ＰＯＩの前に変更され、及び／又は最適化される。その際、
優先順位付けステップの結果は、歩留まりの最大の改善が得られるようにどの（複数の）
ＰＯＩが変更され、及び／又は最適化されるかを示し、それらのＰＯＩは、他の（複数の
）ＰＯＩの前に変更され、及び／又は最適化される。
したがって、（複数の）ＰＯＩが歩留まりに最大の影響を及ぼすタイムリーな誘導がな
いと、設計データ及び／又は製造プロセスに加えられた変更が遅延し、その結果歩留まり
の改善が遅れ、市場に出すまでの時間が長引くため、この実施形態は設計データを変更す
るために他のすでに使用されている方法やシステムよりも有利である。さらに、このステ
ップで変更される（複数の）ＰＯＩは、本明細書で説明されている実施形態においてビン
範囲に従って分けられた欠陥の検出前にウェハ上に印刷される設計に含まれる（複数の）
ＰＯＩのみを含むが、（複数の）ＰＯＩを最適化するように変更された（複数の）ＰＯＩ
は、複数の設計に含まれる（複数の）ＰＯＩを含む。例えば、複数の設計が（複数の）Ｐ
ＯＩを含む場合、優先順位付け及び／又は本明細書で説明されている方法の他の結果に基
づいて、異なる設計における（複数の）ＰＯＩは、変更され、最適化され、これにより、
異なる設計のそれぞれで加工されたデバイスの歩留まりを高めることができる。
いと、設計データ及び／又は製造プロセスに加えられた変更が遅延し、その結果歩留まり
の改善が遅れ、市場に出すまでの時間が長引くため、この実施形態は設計データを変更す
るために他のすでに使用されている方法やシステムよりも有利である。さらに、このステ
ップで変更される（複数の）ＰＯＩは、本明細書で説明されている実施形態においてビン
範囲に従って分けられた欠陥の検出前にウェハ上に印刷される設計に含まれる（複数の）
ＰＯＩのみを含むが、（複数の）ＰＯＩを最適化するように変更された（複数の）ＰＯＩ
は、複数の設計に含まれる（複数の）ＰＯＩを含む。例えば、複数の設計が（複数の）Ｐ
ＯＩを含む場合、優先順位付け及び／又は本明細書で説明されている方法の他の結果に基
づいて、異なる設計における（複数の）ＰＯＩは、変更され、最適化され、これにより、
異なる設計のそれぞれで加工されたデバイスの歩留まりを高めることができる。
追加の一実施形態では、この方法は、設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩを優先
順位付けすることと、優先順位付けステップの結果に基づいて１つ又は複数のＰＯＩの１
つ又は複数のＲＥＴフィーチャを最適化することとを含む。この実施形態で（複数の）Ｐ
ＯＩを優先順位付けすることは、上述のように実行される。このステップで最適化される
（複数の）ＲＥＴフィーチャは、設計に含まれる（複数の）ＲＥＴフィーチャ（例えば、
ＯＰＣフィーチャ）を含む。優先順位付けステップの結果に基づいて１つ又は複数のＰＯ
Ｉの１つ又は複数のＲＥＴフィーチャを最適化することは、（複数の）ＲＥＴフィーチャ
の１つ又は複数の属性を変更することを含む（例えば、（複数の）ＲＥＴフィーチャの寸
法、（複数の）ＲＥＴフィーチャの形状、（複数の）ＰＯＩにおけるフィーチャに関する
（複数の）ＲＥＴフィーチャの位置など）。このステップで変更される（複数の）ＲＥＴ
フィーチャの１つ又は複数の属性は、好ましくは、（複数の）ＰＯＩにおける欠陥度を下
げ、及び／又は歩留まりを高める（複数の）ＲＥＴフィーチャの（複数の）属性を含む。
順位付けすることと、優先順位付けステップの結果に基づいて１つ又は複数のＰＯＩの１
つ又は複数のＲＥＴフィーチャを最適化することとを含む。この実施形態で（複数の）Ｐ
ＯＩを優先順位付けすることは、上述のように実行される。このステップで最適化される
（複数の）ＲＥＴフィーチャは、設計に含まれる（複数の）ＲＥＴフィーチャ（例えば、
ＯＰＣフィーチャ）を含む。優先順位付けステップの結果に基づいて１つ又は複数のＰＯ
Ｉの１つ又は複数のＲＥＴフィーチャを最適化することは、（複数の）ＲＥＴフィーチャ
の１つ又は複数の属性を変更することを含む（例えば、（複数の）ＲＥＴフィーチャの寸
法、（複数の）ＲＥＴフィーチャの形状、（複数の）ＰＯＩにおけるフィーチャに関する
（複数の）ＲＥＴフィーチャの位置など）。このステップで変更される（複数の）ＲＥＴ
フィーチャの１つ又は複数の属性は、好ましくは、（複数の）ＰＯＩにおける欠陥度を下
げ、及び／又は歩留まりを高める（複数の）ＲＥＴフィーチャの（複数の）属性を含む。
それに加えて、この実施形態の優先順位付けステップの結果に基づいて１つ又は複数の
ＲＥＴフィーチャを最適化することは、他のＰＯＩについて（複数の）ＲＥＴフィーチャ
を最適化する前に最高の優先度を有するように決定されているＰＯＩについて（複数の）
ＲＥＴフィーチャを最適化することを含む。このように、高い優先度を有する（複数の）
ＰＯＩの（複数の）ＲＥＴフィーチャは、低い優先度を有する（複数の）ＰＯＩの（複数
の）ＲＥＴフィーチャが変更される前に変更される。このように、最大の欠陥度及び／又
は歩留まりに対し最大の影響を有する欠陥度を示す（複数の）ＰＯＩの（複数の）ＲＥＴ
フィーチャは、低い欠陥度及び／又は歩留まりに対する影響の小さい欠陥度を示す（複数
の）ＰＯＩの（複数の）ＲＥＴフィーチャの前に変更され、及び／又は最適化される。そ
の際、優先順位付けステップの結果は、歩留まりの最大の改善が得られるようにどの（複
数の）ＰＯＩが変更され、及び／又は最適化されるかを示し、それらのＰＯＩの（複数の
）ＲＥＴフィーチャは、他の（複数の）ＰＯＩのＲＥＴフィーチャ前に変更され、及び／
又は最適化される。
ＲＥＴフィーチャを最適化することは、他のＰＯＩについて（複数の）ＲＥＴフィーチャ
を最適化する前に最高の優先度を有するように決定されているＰＯＩについて（複数の）
ＲＥＴフィーチャを最適化することを含む。このように、高い優先度を有する（複数の）
ＰＯＩの（複数の）ＲＥＴフィーチャは、低い優先度を有する（複数の）ＰＯＩの（複数
の）ＲＥＴフィーチャが変更される前に変更される。このように、最大の欠陥度及び／又
は歩留まりに対し最大の影響を有する欠陥度を示す（複数の）ＰＯＩの（複数の）ＲＥＴ
フィーチャは、低い欠陥度及び／又は歩留まりに対する影響の小さい欠陥度を示す（複数
の）ＰＯＩの（複数の）ＲＥＴフィーチャの前に変更され、及び／又は最適化される。そ
の際、優先順位付けステップの結果は、歩留まりの最大の改善が得られるようにどの（複
数の）ＰＯＩが変更され、及び／又は最適化されるかを示し、それらのＰＯＩの（複数の
）ＲＥＴフィーチャは、他の（複数の）ＰＯＩのＲＥＴフィーチャ前に変更され、及び／
又は最適化される。
したがって、（複数の）ＰＯＩが歩留まりに最大の影響を及ぼすタイムリーな誘導がな
いと、設計に対する変更が遅延し、その結果、歩留まりの改善が遅れ、市場に出すまでの
時間が長引くため、この実施形態は設計データを変更するために他のすでに使用されてい
る方法やシステムよりも有利である。さらに、このステップで変更される（複数の）ＰＯ
Ｉの（複数の）ＲＥＴフィーチャは、本明細書で説明されている実施形態においてビン範
囲に従って分けられた欠陥の検出前にウェハ上に印刷される設計に含まれる（複数の）Ｐ
ＯＩの（複数の）ＲＥＴフィーチャのみを含むが、変更され及び／又は最適化される（複
数の）ＰＯＩの（複数の）ＲＥＴフィーチャは、複数の設計に含まれる（複数の）ＰＯＩ
の（複数の）ＲＥＴフィーチャを含む。例えば、複数の設計が同じ（複数の）ＲＥＴフィ
ーチャとともに（複数の）ＰＯＩを含む場合、優先順位付け及び／又は本明細書で説明さ
れている方法の他の結果に基づいて、異なる設計における（複数の）ＰＯＩの（複数の）
ＲＥＴフィーチャは、変更され、最適化され、これにより、異なる設計のそれぞれで加工
されたデバイスの歩留まりを高めることができる。
いと、設計に対する変更が遅延し、その結果、歩留まりの改善が遅れ、市場に出すまでの
時間が長引くため、この実施形態は設計データを変更するために他のすでに使用されてい
る方法やシステムよりも有利である。さらに、このステップで変更される（複数の）ＰＯ
Ｉの（複数の）ＲＥＴフィーチャは、本明細書で説明されている実施形態においてビン範
囲に従って分けられた欠陥の検出前にウェハ上に印刷される設計に含まれる（複数の）Ｐ
ＯＩの（複数の）ＲＥＴフィーチャのみを含むが、変更され及び／又は最適化される（複
数の）ＰＯＩの（複数の）ＲＥＴフィーチャは、複数の設計に含まれる（複数の）ＰＯＩ
の（複数の）ＲＥＴフィーチャを含む。例えば、複数の設計が同じ（複数の）ＲＥＴフィ
ーチャとともに（複数の）ＰＯＩを含む場合、優先順位付け及び／又は本明細書で説明さ
れている方法の他の結果に基づいて、異なる設計における（複数の）ＰＯＩの（複数の）
ＲＥＴフィーチャは、変更され、最適化され、これにより、異なる設計のそれぞれで加工
されたデバイスの歩留まりを高めることができる。
いくつかの実施形態では、この方法は、欠陥配置に関する設計データを使用して加工さ
れているデバイスの電気的特性をモデル化することと、モデル化の結果に基づいて欠陥配
置における欠陥のパラメータ関連性を決定することを含む。このように、モデル化のステ
ップの結果は、欠陥のパラメータ関連性を決定するために使用される。例えば、モデル化
のステップの結果は、設計を使用して加工されるデバイスの１つ又は複数の電気的パラメ
ータを欠陥がどのように変えるかを決定するために使用される。上述のようにパラメータ
関連性が決定される欠陥は、系統的欠陥としてよい。パラメータ関連性は、本明細書で説
明されている（複数の）方法の（複数の）ステップで使用される。例えば、パラメータ関
連性は、場合によっては本明細書で説明されている他の情報と組み合わせて（例えば、１
つ又は複数の欠陥属性、設計データの１つ又は複数の属性など）、欠陥のＤＣＩを決定し
、本明細書で説明されているように（複数の）ＰＯＩを優先順位付けするといったことを
行うために使用される。
れているデバイスの電気的特性をモデル化することと、モデル化の結果に基づいて欠陥配
置における欠陥のパラメータ関連性を決定することを含む。このように、モデル化のステ
ップの結果は、欠陥のパラメータ関連性を決定するために使用される。例えば、モデル化
のステップの結果は、設計を使用して加工されるデバイスの１つ又は複数の電気的パラメ
ータを欠陥がどのように変えるかを決定するために使用される。上述のようにパラメータ
関連性が決定される欠陥は、系統的欠陥としてよい。パラメータ関連性は、本明細書で説
明されている（複数の）方法の（複数の）ステップで使用される。例えば、パラメータ関
連性は、場合によっては本明細書で説明されている他の情報と組み合わせて（例えば、１
つ又は複数の欠陥属性、設計データの１つ又は複数の属性など）、欠陥のＤＣＩを決定し
、本明細書で説明されているように（複数の）ＰＯＩを優先順位付けするといったことを
行うために使用される。
この実施形態におけるデバイスの電気的特性をモデル化することは、当業界で知られて
いる適切な方法又はシステムを使用して実行することができる。モデル化されるデバイス
の電気的特性は、デバイスの１つ又は複数の電気的特性を含む。欠陥のパラメータ関連性
は、モデル化された電気的特性と設計された通りの電気的特性を使用して決定される。例
えば、モデル化された電気的特性を、設計された通りの電気的特性と比較して、欠陥が電
気的特性を変える度合いを決定することができる。次いで、パラメータ関連性は、欠陥が
電気的特性を変える度合いに基づいて決定される（例えば、電気的特性を大幅に変える欠
陥は、電気的特性をあまり大きく変えない欠陥に比べてパラメータ関連性が強い）。パラ
メータ関連性は、デバイスのモデル化された電気的特性と一定範囲の好適な電気的特性と
を使用して同様に決定される。例えば、モデル化された電気的特性は、この範囲と比較さ
れ、モデル化された電気的特性がこの範囲にあるか、又は範囲外にある場合に、パラメー
タ関連性を決定するために使用される。このような例では、モデル化された電気的特性が
許容範囲の近くにあるか、又は外れている場合、欠陥は、モデル化された特性が許容範囲
内にあった場合に比べてパラメータ関連性が強いと決定される。パラメータ関連性は、さ
らに、少なくとも一部は、限定はしないが、シミュレーション、光学検査結果、欠陥レビ
ュー結果、電気的試験結果、又はそのなんらかの組合せを含む、多くの異なるソースから
の情報に基づいて決定される。
いる適切な方法又はシステムを使用して実行することができる。モデル化されるデバイス
の電気的特性は、デバイスの１つ又は複数の電気的特性を含む。欠陥のパラメータ関連性
は、モデル化された電気的特性と設計された通りの電気的特性を使用して決定される。例
えば、モデル化された電気的特性を、設計された通りの電気的特性と比較して、欠陥が電
気的特性を変える度合いを決定することができる。次いで、パラメータ関連性は、欠陥が
電気的特性を変える度合いに基づいて決定される（例えば、電気的特性を大幅に変える欠
陥は、電気的特性をあまり大きく変えない欠陥に比べてパラメータ関連性が強い）。パラ
メータ関連性は、デバイスのモデル化された電気的特性と一定範囲の好適な電気的特性と
を使用して同様に決定される。例えば、モデル化された電気的特性は、この範囲と比較さ
れ、モデル化された電気的特性がこの範囲にあるか、又は範囲外にある場合に、パラメー
タ関連性を決定するために使用される。このような例では、モデル化された電気的特性が
許容範囲の近くにあるか、又は外れている場合、欠陥は、モデル化された特性が許容範囲
内にあった場合に比べてパラメータ関連性が強いと決定される。パラメータ関連性は、さ
らに、少なくとも一部は、限定はしないが、シミュレーション、光学検査結果、欠陥レビ
ュー結果、電気的試験結果、又はそのなんらかの組合せを含む、多くの異なるソースから
の情報に基づいて決定される。
一実施形態では、この方法は、系統的欠陥と潜在的系統的欠陥について決定された、又
はそれに関連するパラメータ関連性に基づいて系統的欠陥と潜在的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・スポットの優先度又は重大度は、パラメータ関
連性に基づいてランク付けされる。パラメータ関連性は、ホット・スポットにおける欠陥
がデバイスの電気的パラメータに影響を及ぼす及ぼし方と程度を定めることができる。
はそれに関連するパラメータ関連性に基づいて系統的欠陥と潜在的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・スポットの優先度又は重大度は、パラメータ関
連性に基づいてランク付けされる。パラメータ関連性は、ホット・スポットにおける欠陥
がデバイスの電気的パラメータに影響を及ぼす及ぼし方と程度を定めることができる。
パラメータ関連性は、さらに、デバイスのパラメータ問題（例えば、歩留まり損失）を
引き起こす可能性の高い欠陥を分離又は優先順位付けするために使用される。例えば、電
気的試験結果又は抵抗、容量、タイミングなどのデバイスの電気的特性に関する他の情報
を設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計データの１つ又は複数の属性及び／
又は欠陥の１つ又は複数の属性と組み合わせて使用して、どの欠陥がデバイスの電気的特
性に影響を及ぼし、どの欠陥が影響を及ぼさないかを決定することができる。電気的試験
結果又は電気的特性に関する他の情報は、この方法により（例えば、シミュレーションを
使用して）決定されるか、又は他のソース（例えば、ネットリスト情報）から取り込まれ
る。このように、パラメータ問題を引き起こす可能性の高い欠陥を、パラメータ問題を引
き起こす可能性の低い、又は引き起こすことがあり得ない欠陥から分けることができる。
その際、デバイスのジオメトリの組成又は材料特性のみに影響を及ぼす欠陥は、その意図
された目的に応じてデバイスが機能できる場合に影響を及ぼす欠陥から分けられる。それ
に加えて、電気的試験結果又はデバイスの電気的特性に関する他の情報を、設計データの
１つ又は複数の属性及び／又は欠陥の１つ又は複数の属性と組み合わせて使用して、電気
的欠陥をクリティカル・パラメータ欠陥（例えば、デバイスの電気的特性に著しい影響を
及ぼす可能性のある電気的欠陥）と非クリティカル・パラメータ欠陥（例えば、デバイス
の電気的特性に著しい影響を及ぼす可能性のない電気的欠陥）とに分けることができる。
引き起こす可能性の高い欠陥を分離又は優先順位付けするために使用される。例えば、電
気的試験結果又は抵抗、容量、タイミングなどのデバイスの電気的特性に関する他の情報
を設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計データの１つ又は複数の属性及び／
又は欠陥の１つ又は複数の属性と組み合わせて使用して、どの欠陥がデバイスの電気的特
性に影響を及ぼし、どの欠陥が影響を及ぼさないかを決定することができる。電気的試験
結果又は電気的特性に関する他の情報は、この方法により（例えば、シミュレーションを
使用して）決定されるか、又は他のソース（例えば、ネットリスト情報）から取り込まれ
る。このように、パラメータ問題を引き起こす可能性の高い欠陥を、パラメータ問題を引
き起こす可能性の低い、又は引き起こすことがあり得ない欠陥から分けることができる。
その際、デバイスのジオメトリの組成又は材料特性のみに影響を及ぼす欠陥は、その意図
された目的に応じてデバイスが機能できる場合に影響を及ぼす欠陥から分けられる。それ
に加えて、電気的試験結果又はデバイスの電気的特性に関する他の情報を、設計データの
１つ又は複数の属性及び／又は欠陥の１つ又は複数の属性と組み合わせて使用して、電気
的欠陥をクリティカル・パラメータ欠陥（例えば、デバイスの電気的特性に著しい影響を
及ぼす可能性のある電気的欠陥）と非クリティカル・パラメータ欠陥（例えば、デバイス
の電気的特性に著しい影響を及ぼす可能性のない電気的欠陥）とに分けることができる。
いくつかの実施形態では、この方法は、欠陥（例えば、欠陥のうちの１つ又は複数）に
対するＤＣＩを決定することを含む。ＤＣＩは、設計データ空間における欠陥の位置に近
接する設計データの１つ又は複数の属性、欠陥の１つ又は複数の属性、又はその何らかの
組合せに基づいて決定される。例えば、設計データ空間における欠陥の位置に近接する設
計データの１つ又は複数の属性、欠陥の１つ又は複数の属性、又はその何らかの組合せを
使用して、設計ベースの欠陥の潜在的歩留まり影響を決定し、それにより欠陥データの値
を大きくできる。特定の例では、設計データにおける欠陥のサイズと位置を使用してＤＣ
Ｉを決定し、欠陥が電気的障害を引き起こす可能性を調べることができる。次いで、ＤＣ
Ｉを使用して、欠陥の歩留まり関連性を示すことができる。特に、欠陥サイズを使用して
、欠陥がダイをだめにする、又は他の何らかの形でウェハ上に加工されるデバイスの１つ
又は複数の電気的属性を変える可能性を調べることができる。例えば、欠陥サイズが大き
くなり、パターンの複雑度が増大すると、欠陥がダイをだめにしたり、デバイスの１つ又
は複数の電気的属性を変える可能性も高まる。したがって、欠陥がダイをだめにしたり、
あるいはデバイスの１つ又は複数の電気的属性を変える可能性を欠陥サイズとパターン複
雑度の関数として記述する関係を使用して、それぞれのウェハ上のそれぞれの欠陥の相対
的リスクを決定することができる。それぞれの欠陥の相対的リスクは、検査直後に決定さ
れ、これにより、相対的リスクに基づいてより適切な決定を下すことができる。
対するＤＣＩを決定することを含む。ＤＣＩは、設計データ空間における欠陥の位置に近
接する設計データの１つ又は複数の属性、欠陥の１つ又は複数の属性、又はその何らかの
組合せに基づいて決定される。例えば、設計データ空間における欠陥の位置に近接する設
計データの１つ又は複数の属性、欠陥の１つ又は複数の属性、又はその何らかの組合せを
使用して、設計ベースの欠陥の潜在的歩留まり影響を決定し、それにより欠陥データの値
を大きくできる。特定の例では、設計データにおける欠陥のサイズと位置を使用してＤＣ
Ｉを決定し、欠陥が電気的障害を引き起こす可能性を調べることができる。次いで、ＤＣ
Ｉを使用して、欠陥の歩留まり関連性を示すことができる。特に、欠陥サイズを使用して
、欠陥がダイをだめにする、又は他の何らかの形でウェハ上に加工されるデバイスの１つ
又は複数の電気的属性を変える可能性を調べることができる。例えば、欠陥サイズが大き
くなり、パターンの複雑度が増大すると、欠陥がダイをだめにしたり、デバイスの１つ又
は複数の電気的属性を変える可能性も高まる。したがって、欠陥がダイをだめにしたり、
あるいはデバイスの１つ又は複数の電気的属性を変える可能性を欠陥サイズとパターン複
雑度の関数として記述する関係を使用して、それぞれのウェハ上のそれぞれの欠陥の相対
的リスクを決定することができる。それぞれの欠陥の相対的リスクは、検査直後に決定さ
れ、これにより、相対的リスクに基づいてより適切な決定を下すことができる。
それとは別に、ＤＣＩは、異なる欠陥サイズ及び場合によっては異なるタイプの欠陥（
場合によってはダイ全体にわたる）について、欠陥がダイをだめにするか、又は１つ又は
複数の電気的属性を変える確率を決定することを含む統計的方法を使用して決定されるが
、これは欠陥に対するＤＣＩを決定するために使用される。例えば、一実施形態では、こ
の方法は、欠陥の１つ又は複数が、設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計デ
ータの１つ又は複数の属性、欠陥の１つ又は複数の属性（欠陥サイズなど）、欠陥を検出
するために使用される検査システムにより報告された欠陥の位置、検査システムの座標の
不正確さ、又はそれらの何らかの組合せに基づいて設計データについて加工されたデバイ
ス内に１つ又は複数の電気的障害を引き起こす（又はデバイスの１つ又は複数の電気的属
性を変えて、それによりパラメータ電気的問題を引き起こす）確率を決定することとその
確率に基づいて１つ又は複数の欠陥に対するＤＣＩを決定することとを含む。この確率は
、当業界で知られている適切な統計的方法を使用するこの方法で決定される。
場合によってはダイ全体にわたる）について、欠陥がダイをだめにするか、又は１つ又は
複数の電気的属性を変える確率を決定することを含む統計的方法を使用して決定されるが
、これは欠陥に対するＤＣＩを決定するために使用される。例えば、一実施形態では、こ
の方法は、欠陥の１つ又は複数が、設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計デ
ータの１つ又は複数の属性、欠陥の１つ又は複数の属性（欠陥サイズなど）、欠陥を検出
するために使用される検査システムにより報告された欠陥の位置、検査システムの座標の
不正確さ、又はそれらの何らかの組合せに基づいて設計データについて加工されたデバイ
ス内に１つ又は複数の電気的障害を引き起こす（又はデバイスの１つ又は複数の電気的属
性を変えて、それによりパラメータ電気的問題を引き起こす）確率を決定することとその
確率に基づいて１つ又は複数の欠陥に対するＤＣＩを決定することとを含む。この確率は
、当業界で知られている適切な統計的方法を使用するこの方法で決定される。
欠陥に対するＤＣＩは、欠陥がレビューのため選択されるサンプリングなどのために本
明細書で説明されている実施形態においてさまざまな方法により使用される。特に、それ
ぞれの欠陥分類又は欠陥のグループについて、ＤＣＩは、共通に分類された欠陥又は共通
にビン範囲に従って分けられた欠陥のランダム・サンプリングを実行する代わりに同じ分
類で欠陥をサンプリングするために使用されるか、又はビン範囲に従って同じグループに
分けられる。ＤＣＩをサンプリングに使用することで、ＤＣＩの分布を使用し、ダイをだ
めにするか、又は１つ又は複数の電気的属性を変える確率の高いか欠陥を判定することが
でき、またダイをだめにするか、又は１つ又は複数の電気的属性を変える確率の高い欠陥
をより多くサンプリングすることができる。その際、歩留まりに影響を及ぼす可能性の高
い欠陥をレビューのためより多くサンプリングすることができ、したがって、歩留まりに
影響を及ぼす可能性の高い欠陥を識別し、分類するために特に有用な欠陥レビュー結果を
生成することができる。ＤＣＩは、潜在的系統的欠陥や系統的欠陥をサンプリングするだ
けでなく、ランダム欠陥をもサンプリングするために使用される。
明細書で説明されている実施形態においてさまざまな方法により使用される。特に、それ
ぞれの欠陥分類又は欠陥のグループについて、ＤＣＩは、共通に分類された欠陥又は共通
にビン範囲に従って分けられた欠陥のランダム・サンプリングを実行する代わりに同じ分
類で欠陥をサンプリングするために使用されるか、又はビン範囲に従って同じグループに
分けられる。ＤＣＩをサンプリングに使用することで、ＤＣＩの分布を使用し、ダイをだ
めにするか、又は１つ又は複数の電気的属性を変える確率の高いか欠陥を判定することが
でき、またダイをだめにするか、又は１つ又は複数の電気的属性を変える確率の高い欠陥
をより多くサンプリングすることができる。その際、歩留まりに影響を及ぼす可能性の高
い欠陥をレビューのためより多くサンプリングすることができ、したがって、歩留まりに
影響を及ぼす可能性の高い欠陥を識別し、分類するために特に有用な欠陥レビュー結果を
生成することができる。ＤＣＩは、潜在的系統的欠陥や系統的欠陥をサンプリングするだ
けでなく、ランダム欠陥をもサンプリングするために使用される。
いくつかの実施形態では、この方法は、電気的障害密度マップ上の高密度ゾーンを決定
することを含む。障害密度マップは、障害試験連鎖又は障害フリップフロップの「論理的
ビットマップ」又は物理的変換を生成することにより出力される（スキャン・ベースの試
験の一種である、構造試験により検出される）。スキャン・ベースの試験により見つかる
すべての障害線又は領域は、試験対象ダイ（ＤＵＴ）のグラフィカル・レンダリングでそ
のようなものとして示される。「論理的ビットマップ」及び「ビットマップ」という用語
は、本明細書では互いに取り替えて使用される。同じ（複数の）層と設計の、異なるダイ
に対する論理的ビットマップを積層して（つまり、オーバーレイして）、ダイ上のそれぞ
れの点における障害の数を示し、障害密度マップを作成することができる。所定の値より
も大きい頻度で障害密度マップに現れる欠陥は、系統的欠陥としてみなせる。ダイ座標空
間におけるホット・スポットに近接して見つかる欠陥は、歩留まりに影響する系統的欠陥
又は系統的候補とみなせる。
することを含む。障害密度マップは、障害試験連鎖又は障害フリップフロップの「論理的
ビットマップ」又は物理的変換を生成することにより出力される（スキャン・ベースの試
験の一種である、構造試験により検出される）。スキャン・ベースの試験により見つかる
すべての障害線又は領域は、試験対象ダイ（ＤＵＴ）のグラフィカル・レンダリングでそ
のようなものとして示される。「論理的ビットマップ」及び「ビットマップ」という用語
は、本明細書では互いに取り替えて使用される。同じ（複数の）層と設計の、異なるダイ
に対する論理的ビットマップを積層して（つまり、オーバーレイして）、ダイ上のそれぞ
れの点における障害の数を示し、障害密度マップを作成することができる。所定の値より
も大きい頻度で障害密度マップに現れる欠陥は、系統的欠陥としてみなせる。ダイ座標空
間におけるホット・スポットに近接して見つかる欠陥は、歩留まりに影響する系統的欠陥
又は系統的候補とみなせる。
いくつかの実施形態では、インライン検査結果からの情報を使用して電気的検査プロセ
スの結果（例えば、ビットマップ）を分析し、電気的欠陥の原因がインライン検査結果か
ら決定されるかどうかを判定することができる。インライン検査結果及び電気的検査結果
を補正するために、本明細書で説明されているように異なる検査結果を互いにアラインさ
せることができる。それに加えて、異なる検査結果を、まず最初に、設計データにアライ
ンさせ、次いで、検査結果を互いにアラインさせることができる。いずれの場合も、ビッ
トマップ結果は、インライン検査結果でオーバーレイされる。
スの結果（例えば、ビットマップ）を分析し、電気的欠陥の原因がインライン検査結果か
ら決定されるかどうかを判定することができる。インライン検査結果及び電気的検査結果
を補正するために、本明細書で説明されているように異なる検査結果を互いにアラインさ
せることができる。それに加えて、異なる検査結果を、まず最初に、設計データにアライ
ンさせ、次いで、検査結果を互いにアラインさせることができる。いずれの場合も、ビッ
トマップ結果は、インライン検査結果でオーバーレイされる。
この方法は、さらに、インライン検査データ及び設計データに基づいてビットマップで
電気的欠陥の原因を突き止めることを含む。それに加えて、異なる障害タイプやその候補
配置又は経路を分析して、物理的欠陥とオーバーラップする電気的障害の数を決定するこ
とができる。これらの「ヒット」は、物理的欠陥が電気的欠陥の原因に関わる証拠となる
。このように、障害タイプに対するヒットの比は、報告された物理的欠陥に対応するその
タイプの障害の数をそのタイプの障害の数で割った値として決定される。このヒット比を
評価することで、障害タイプが報告された物理的欠陥に層化する傾向を有するかどうかを
判定することができる。それに加えて、物理的欠陥のヒット比とインライン検査結果を使
用して、電気的障害の原因となった同じタイプの物理的欠陥の数を決定することができる
。このように、電気的障害を引き起こした同じタイプの欠陥の数を使用して、欠陥の歩留
まりに有意性の統計的予測を決定することができる。
電気的欠陥の原因を突き止めることを含む。それに加えて、異なる障害タイプやその候補
配置又は経路を分析して、物理的欠陥とオーバーラップする電気的障害の数を決定するこ
とができる。これらの「ヒット」は、物理的欠陥が電気的欠陥の原因に関わる証拠となる
。このように、障害タイプに対するヒットの比は、報告された物理的欠陥に対応するその
タイプの障害の数をそのタイプの障害の数で割った値として決定される。このヒット比を
評価することで、障害タイプが報告された物理的欠陥に層化する傾向を有するかどうかを
判定することができる。それに加えて、物理的欠陥のヒット比とインライン検査結果を使
用して、電気的障害の原因となった同じタイプの物理的欠陥の数を決定することができる
。このように、電気的障害を引き起こした同じタイプの欠陥の数を使用して、欠陥の歩留
まりに有意性の統計的予測を決定することができる。
物理的欠陥に関する追加の情報も、ビット障害の原因を突き止めるために使用される。
このような情報は、限定はしないが、ビット障害の配置に対応する物理的欠陥のイメージ
、物理的欠陥に対する分類結果、物理的欠陥に対するビン範囲によるグループ分けの結果
、又はその何らかの組合せを含むことができ、これは、ビット障害が配置されているダイ
全体のビットマップ・イメージ、複数のダイのビットマップ・イメージの積層（つまり、
オーバーレイ）を示すイメージ（例えば、ダイ上の電気的障害の反復性を示す）、ビット
マップ・パレート図、及びビットマップ結果に関する詳細情報（例えば、テーブル又はリ
ストのデータ）などのビットマップ情報と組み合わせて使用される。
このような情報は、限定はしないが、ビット障害の配置に対応する物理的欠陥のイメージ
、物理的欠陥に対する分類結果、物理的欠陥に対するビン範囲によるグループ分けの結果
、又はその何らかの組合せを含むことができ、これは、ビット障害が配置されているダイ
全体のビットマップ・イメージ、複数のダイのビットマップ・イメージの積層（つまり、
オーバーレイ）を示すイメージ（例えば、ダイ上の電気的障害の反復性を示す）、ビット
マップ・パレート図、及びビットマップ結果に関する詳細情報（例えば、テーブル又はリ
ストのデータ）などのビットマップ情報と組み合わせて使用される。
いくつかの実施形態では、この方法は、欠陥遷移テーブル（ＤＴＴ）法を使用して、欠
陥が検出されなかった、又はノンキラー又は非有意欠陥が検出されたホット・スポットを
識別することを含む。一般に、ＤＴＴの複数の行は、異なる欠陥に対する検査結果を含み
、ＤＴＴの異なる列は、異なる時刻に実行された検査により生成された検査結果を含む。
検査結果は、時間順に列に配列される。このように、テーブルは、半導体製造プロセスに
おいて異なる層でどの欠陥が再検出されたかを示す。テーブルは、さらに、異なる層で検
出された欠陥に関する追加の情報を含むか、又はアクセス（例えば、リンク）を備えるこ
ともできる。このように、欠陥のイメージなどの追加の情報を使用して、欠陥が異なる層
で変化したか、それはどのように変化したかを判定することができる。
陥が検出されなかった、又はノンキラー又は非有意欠陥が検出されたホット・スポットを
識別することを含む。一般に、ＤＴＴの複数の行は、異なる欠陥に対する検査結果を含み
、ＤＴＴの異なる列は、異なる時刻に実行された検査により生成された検査結果を含む。
検査結果は、時間順に列に配列される。このように、テーブルは、半導体製造プロセスに
おいて異なる層でどの欠陥が再検出されたかを示す。テーブルは、さらに、異なる層で検
出された欠陥に関する追加の情報を含むか、又はアクセス（例えば、リンク）を備えるこ
ともできる。このように、欠陥のイメージなどの追加の情報を使用して、欠陥が異なる層
で変化したか、それはどのように変化したかを判定することができる。
追加の実施形態では、この方法は、設計データの１つ又は複数の属性、欠陥の１つ又は
複数の属性、又はそれらの何らかの組合せに基づいて欠陥の１つ又は複数に対するＫＰ値
を決定することを含む。同様にして、この方法は、１つ又は複数のグループに対応する設
計データの１つ又は複数の属性、１つ又は複数のグループの欠陥の１つ又は複数の属性、
又はそれらの何らかの組合せに基づいて欠陥の１つ又は複数のグループに対するＫＰ値を
決定することを含む。系統的欠陥に対するＫＰ値は、歩留まり比などの系統的欠陥の追加
の属性を決定するために使用される。それに加えて、ＫＰ値は、本明細書で説明されてい
る追加のステップを実行するために使用される。例えば、系統的欠陥に対するＫＰ値は、
どの欠陥がレビューのために選択されたかを判定するために使用される。特に、比較的高
いＫＰ値を有する系統的欠陥が、レビューのため選択される。それに加えて、この方法は
、系統的欠陥に対するＫＰ値を監視することと、ＫＰ値が所定のＫＰ値を超えた場合に出
力信号を生成することを含む。出力信号は、自動化されたレポート、可視出力信号、可聴
出力信号、又はユーザーにプロセスに関する潜在的問題を知らせるために使用される他の
何らかの出力信号とすることができる。このように、出力信号は、アラーム信号とするこ
とができる。
複数の属性、又はそれらの何らかの組合せに基づいて欠陥の１つ又は複数に対するＫＰ値
を決定することを含む。同様にして、この方法は、１つ又は複数のグループに対応する設
計データの１つ又は複数の属性、１つ又は複数のグループの欠陥の１つ又は複数の属性、
又はそれらの何らかの組合せに基づいて欠陥の１つ又は複数のグループに対するＫＰ値を
決定することを含む。系統的欠陥に対するＫＰ値は、歩留まり比などの系統的欠陥の追加
の属性を決定するために使用される。それに加えて、ＫＰ値は、本明細書で説明されてい
る追加のステップを実行するために使用される。例えば、系統的欠陥に対するＫＰ値は、
どの欠陥がレビューのために選択されたかを判定するために使用される。特に、比較的高
いＫＰ値を有する系統的欠陥が、レビューのため選択される。それに加えて、この方法は
、系統的欠陥に対するＫＰ値を監視することと、ＫＰ値が所定のＫＰ値を超えた場合に出
力信号を生成することを含む。出力信号は、自動化されたレポート、可視出力信号、可聴
出力信号、又はユーザーにプロセスに関する潜在的問題を知らせるために使用される他の
何らかの出力信号とすることができる。このように、出力信号は、アラーム信号とするこ
とができる。
本明細書でさらに説明されているように、本明細書で説明されている方法及びシステム
の利点の１つは、多数の異なるソースからの情報にまとめてアクセスし、相関させ、格納
し、表示し、及び／又は処理することができるということにある。このような情報は、限
定はしないが、ＧＤＳファイル内の情報、ウェハ上で実行されるプロセスに関する情報（
通常ＷＩＰデータと呼ばれ、ファブ製造実行システム（ＭＥＳ）データベースなどのソー
スから取り込まれる）、インライン検査結果、インライン計量又は測定結果、電気的試験
結果、ライン終了歩留まり情報を含む。このような情報は、系統的欠陥に関する歩留まり
関係情報を決定するために使用される。さらに、系統的欠陥について決定された歩留まり
比又は他の歩留まり関係情報は、歩留まり関係コンテキストを系統的欠陥に割り当てるた
めに使用される。歩留まり関係コンテキスト情報と設計コンテキストの両方を、系統的欠
陥に割り当てることができる。一実施形態では、設計コンテキストに基づいて欠陥を分類
する代わりに、歩留まり制限コンテキストに基づいて系統的欠陥を分類することができる
。
の利点の１つは、多数の異なるソースからの情報にまとめてアクセスし、相関させ、格納
し、表示し、及び／又は処理することができるということにある。このような情報は、限
定はしないが、ＧＤＳファイル内の情報、ウェハ上で実行されるプロセスに関する情報（
通常ＷＩＰデータと呼ばれ、ファブ製造実行システム（ＭＥＳ）データベースなどのソー
スから取り込まれる）、インライン検査結果、インライン計量又は測定結果、電気的試験
結果、ライン終了歩留まり情報を含む。このような情報は、系統的欠陥に関する歩留まり
関係情報を決定するために使用される。さらに、系統的欠陥について決定された歩留まり
比又は他の歩留まり関係情報は、歩留まり関係コンテキストを系統的欠陥に割り当てるた
めに使用される。歩留まり関係コンテキスト情報と設計コンテキストの両方を、系統的欠
陥に割り当てることができる。一実施形態では、設計コンテキストに基づいて欠陥を分類
する代わりに、歩留まり制限コンテキストに基づいて系統的欠陥を分類することができる
。
本明細書でさらに説明されているように、系統的欠陥に対するホット・スポット・ベー
スの検査は、検出された系統的欠陥や系統的欠陥に対応する設計コンテキストを含む検査
結果を出力する。このように、設計データにおける周縁フィーチャを識別し、ＳＰＣアプ
リケーションに使用される。例えば、プロセスがプロセス限界からドリフトしてずれると
、これらのフィーチャが最初に不具合を生じる傾向があるため、設計データにおける周縁
フィーチャの配置を監視することで、ＳＰＣを実行することができる。したがって、ＳＰ
Ｃは、設計におけるすべてのフィーチャの代わりに設計における最も重要なフィーチャを
含む設計におけるすべてのフィーチャの部分集合を監視することによりより速く実行され
、プロセスの変化に最も敏感な設計におけるフィーチャがＳＰＣにおいて監視されるため
プロセスのドリフトをより速く検出することができる。同様にして、周縁フィーチャ情報
を使用して、ＣＤ測定プロセスなどの計量プロセスのレシピーを生成することができる。
ＣＤ測定プロセスは、当業界で知られている好適なＣＤ測定プロセスであればどのような
ものでもよい（例えば、ＣＤＳＥＭ、散乱計ＣＤ測定など）。ＣＤ測定プロセスのレシピ
ーを生成することは、ＣＤ測定がそのプロセスで実行されるウェハ上の配置（例えば、周
縁フィーチャが印刷される配置）を決定することを含む。それに加えて、ＣＤ測定が実行
されるウェハ上の配置で取り込まれたＢＦイメージなどのウェハの検査結果をレシピーに
付けるか、又は計量システムに供給し、これにより、計量システムは結果を使用してウェ
ハ上の配置に移動して測定することができる。
スの検査は、検出された系統的欠陥や系統的欠陥に対応する設計コンテキストを含む検査
結果を出力する。このように、設計データにおける周縁フィーチャを識別し、ＳＰＣアプ
リケーションに使用される。例えば、プロセスがプロセス限界からドリフトしてずれると
、これらのフィーチャが最初に不具合を生じる傾向があるため、設計データにおける周縁
フィーチャの配置を監視することで、ＳＰＣを実行することができる。したがって、ＳＰ
Ｃは、設計におけるすべてのフィーチャの代わりに設計における最も重要なフィーチャを
含む設計におけるすべてのフィーチャの部分集合を監視することによりより速く実行され
、プロセスの変化に最も敏感な設計におけるフィーチャがＳＰＣにおいて監視されるため
プロセスのドリフトをより速く検出することができる。同様にして、周縁フィーチャ情報
を使用して、ＣＤ測定プロセスなどの計量プロセスのレシピーを生成することができる。
ＣＤ測定プロセスは、当業界で知られている好適なＣＤ測定プロセスであればどのような
ものでもよい（例えば、ＣＤＳＥＭ、散乱計ＣＤ測定など）。ＣＤ測定プロセスのレシピ
ーを生成することは、ＣＤ測定がそのプロセスで実行されるウェハ上の配置（例えば、周
縁フィーチャが印刷される配置）を決定することを含む。それに加えて、ＣＤ測定が実行
されるウェハ上の配置で取り込まれたＢＦイメージなどのウェハの検査結果をレシピーに
付けるか、又は計量システムに供給し、これにより、計量システムは結果を使用してウェ
ハ上の配置に移動して測定することができる。
しかし、試験データを加えて、系統的欠陥に対応する設計の部分は、半導体製造プロセ
スの歩留まりの確率と系統的欠陥のＫＰに関係する。そのような一実施形態では、本明細
書で説明されている検査システム又は他のシステムは、それぞれの個々のダイが得られる
確率と歩留まりに影響を及ぼす可能性が最も高い欠陥などの系統的欠陥に対する歩留まり
結果を出力することができる。系統的欠陥のＫＰは、ＳＰＣアプリケーションにも使用さ
れる。例えば、それぞれのダイが得られる確率やどの欠陥が歩留まりに影響を及ぼす可能
性が最も高いかということを利用して、ＳＰＣ監視アプリケーションとレビュー・サンプ
リングを改善することができる。このように、ＳＰＣは、コンテキスト・ベースの歩留ま
りに基づいて実行される。それに加えて、改善されたＳＰＣ監視とレビュー・サンプリン
グは、根本原因分析及び基準低減を改善することができる。
スの歩留まりの確率と系統的欠陥のＫＰに関係する。そのような一実施形態では、本明細
書で説明されている検査システム又は他のシステムは、それぞれの個々のダイが得られる
確率と歩留まりに影響を及ぼす可能性が最も高い欠陥などの系統的欠陥に対する歩留まり
結果を出力することができる。系統的欠陥のＫＰは、ＳＰＣアプリケーションにも使用さ
れる。例えば、それぞれのダイが得られる確率やどの欠陥が歩留まりに影響を及ぼす可能
性が最も高いかということを利用して、ＳＰＣ監視アプリケーションとレビュー・サンプ
リングを改善することができる。このように、ＳＰＣは、コンテキスト・ベースの歩留ま
りに基づいて実行される。それに加えて、改善されたＳＰＣ監視とレビュー・サンプリン
グは、根本原因分析及び基準低減を改善することができる。
他の実施形態では、この方法は、時間の推移に従って欠陥のグループに対するＫＰ値を
監視することと、監視の結果に基づいて欠陥のグループの有意性を決定することとを含む
。例えば、時間の経過とともに、ＫＰ値が更新され続けると、低いＫＰ値を有するホット
・スポットは、排除されるか、又は条件付ホット・スポット、ウィーク・スポット、又は
コールド・スポットにダウングレードされる。このように、識別された潜在的ホット・ス
ポットに低い又はゼロのＫＰ値を割り当てる（つまり、コールド・スポット）。他の実施
形態では、この方法は、設計データに関連付けられている電気的障害密度に基づいて欠陥
のグループに対するＫＰ値を決定することを含む。このように、電気的障害密度マップ上
の比較的高い障害密度ゾーンとオーバーレイしないと判定されているホット・スポットは
、ＫＰにおいてダウングレードされ、適宜、ホット・スポット・データベース及び／又は
関連する検査レシピーから除去される。
監視することと、監視の結果に基づいて欠陥のグループの有意性を決定することとを含む
。例えば、時間の経過とともに、ＫＰ値が更新され続けると、低いＫＰ値を有するホット
・スポットは、排除されるか、又は条件付ホット・スポット、ウィーク・スポット、又は
コールド・スポットにダウングレードされる。このように、識別された潜在的ホット・ス
ポットに低い又はゼロのＫＰ値を割り当てる（つまり、コールド・スポット）。他の実施
形態では、この方法は、設計データに関連付けられている電気的障害密度に基づいて欠陥
のグループに対するＫＰ値を決定することを含む。このように、電気的障害密度マップ上
の比較的高い障害密度ゾーンとオーバーレイしないと判定されているホット・スポットは
、ＫＰにおいてダウングレードされ、適宜、ホット・スポット・データベース及び／又は
関連する検査レシピーから除去される。
一実施形態では、この方法は、設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩに対するＫＰ
値を監視することと、ビン範囲に従って１つ又は複数のグループに分けられた欠陥の位置
に近接する設計データの部分が１つ又は複数のＰＯＩに対応する場合にグループの１つ又
は複数に１つ又は複数のＰＯＩに対するＫＰ値を割り当てることとを含む。例えば、設計
データにおける１つ又は複数のＰＯＩに対するＫＰ値を監視することは、時間の経過とと
もに１つ又は複数のＰＯＩについて決定された電気的障害、電気的障害密度、電気的障害
の他の（複数の）属性、又はその何らかの組合せ、及び時間の経過とともに１つ又は複数
のＰＯＩについて取り込まれた検査結果に基づいて実行される。電気的障害、電気的障害
密度、電気的障害の他の属性は、当業界で知られている好適な方法又はシステムを使用し
て決定される。検査結果は、本明細書で説明されているように取り込まれる。ＫＰ値を監
視することは、この実施形態の方法により実行されるが、ＫＰ値を監視することは、異な
る方法又はシステムにより実行されてもよく、また上述の割り当てるステップは、その方
法により実行される。それに加えて、ＫＰ値を監視することは、ビン範囲に従って分ける
方法を実行する前にセットアップ・フェーズにおいて実行され、それにより、検査と検査
との間の時間を短縮し、ＫＰ値を欠陥の１つ又は複数のグループに割り当てることができ
る。１つ又は複数のＰＯＩに対するＫＰ値をグループの１つ又は複数に割り当てることは
、ビン範囲によるグループ分けられた欠陥の少なくともいくつかの位置に近接する設計デ
ータの部分を１つ又は複数のＰＯＩに対応する設計データの部分と比較することを含む。
１つのグループ内の欠陥の少なくともいくつかの位置に近接する設計データの部分が、比
較するステップの結果に基づいて決定される、ＰＯＩに対応する設計データの部分に少な
くとも類似している場合に、ＰＯＩに対応するＫＰ値をそのグループ内の欠陥（例えば、
欠陥のすべて）に割り当てることができる。
値を監視することと、ビン範囲に従って１つ又は複数のグループに分けられた欠陥の位置
に近接する設計データの部分が１つ又は複数のＰＯＩに対応する場合にグループの１つ又
は複数に１つ又は複数のＰＯＩに対するＫＰ値を割り当てることとを含む。例えば、設計
データにおける１つ又は複数のＰＯＩに対するＫＰ値を監視することは、時間の経過とと
もに１つ又は複数のＰＯＩについて決定された電気的障害、電気的障害密度、電気的障害
の他の（複数の）属性、又はその何らかの組合せ、及び時間の経過とともに１つ又は複数
のＰＯＩについて取り込まれた検査結果に基づいて実行される。電気的障害、電気的障害
密度、電気的障害の他の属性は、当業界で知られている好適な方法又はシステムを使用し
て決定される。検査結果は、本明細書で説明されているように取り込まれる。ＫＰ値を監
視することは、この実施形態の方法により実行されるが、ＫＰ値を監視することは、異な
る方法又はシステムにより実行されてもよく、また上述の割り当てるステップは、その方
法により実行される。それに加えて、ＫＰ値を監視することは、ビン範囲に従って分ける
方法を実行する前にセットアップ・フェーズにおいて実行され、それにより、検査と検査
との間の時間を短縮し、ＫＰ値を欠陥の１つ又は複数のグループに割り当てることができ
る。１つ又は複数のＰＯＩに対するＫＰ値をグループの１つ又は複数に割り当てることは
、ビン範囲によるグループ分けられた欠陥の少なくともいくつかの位置に近接する設計デ
ータの部分を１つ又は複数のＰＯＩに対応する設計データの部分と比較することを含む。
１つのグループ内の欠陥の少なくともいくつかの位置に近接する設計データの部分が、比
較するステップの結果に基づいて決定される、ＰＯＩに対応する設計データの部分に少な
くとも類似している場合に、ＰＯＩに対応するＫＰ値をそのグループ内の欠陥（例えば、
欠陥のすべて）に割り当てることができる。
本明細書で説明されている方法は、ホット・スポットに敏感な１つ又は複数の診断又は
修復プロセスに対する情報を生成することを含む（例えば、ホット・スポットに対する高
い信号と低いノイズを有する）。この情報を使用して、ホット・スポットに対する１つ又
は複数の診断又は修復プロセスを自動化又は最適化することができる。１つ又は複数のプ
ロセスをホット・スポット検証及び分析、新規学習の取り込み、検査対象外領域とニュイ
サンス欠陥フィルタリングの最適化、報告、設計限界とプロセス限界との区別に使用する
ことができる。このように、この方法は、ウェハ検査、レチクル検査、光学検査、マクロ
欠陥検査、電子ビーム検査、光学欠陥レビュー、ＳＥＭ欠陥レビュー、偏光解析法やＣＤ
ＳＥＭなどの計量プロセス、欠陥分析プロセス、ＦＩＢプロセスや他のＦＡプロセス、欠
陥修復プロセスなどの、診断プロセスと修復プロセスのレシピーを生成するために使用さ
れる。
修復プロセスに対する情報を生成することを含む（例えば、ホット・スポットに対する高
い信号と低いノイズを有する）。この情報を使用して、ホット・スポットに対する１つ又
は複数の診断又は修復プロセスを自動化又は最適化することができる。１つ又は複数のプ
ロセスをホット・スポット検証及び分析、新規学習の取り込み、検査対象外領域とニュイ
サンス欠陥フィルタリングの最適化、報告、設計限界とプロセス限界との区別に使用する
ことができる。このように、この方法は、ウェハ検査、レチクル検査、光学検査、マクロ
欠陥検査、電子ビーム検査、光学欠陥レビュー、ＳＥＭ欠陥レビュー、偏光解析法やＣＤ
ＳＥＭなどの計量プロセス、欠陥分析プロセス、ＦＩＢプロセスや他のＦＡプロセス、欠
陥修復プロセスなどの、診断プロセスと修復プロセスのレシピーを生成するために使用さ
れる。
いくつかの実施形態では、この方法は、設計データにおいて１つ又は複数のＰＯＩを優
先順位付けすることと、優先順位付けステップの結果に基づいて設計データが印刷される
ウェハ上で実行される１つ又は複数のプロセスを最適化することとを含む。１つ又は複数
のＰＯＩを優先順位付けすることは、本明細書で説明されているように実行される。この
実施形態において１つ又は複数のプロセスを最適化することは、焦点、線量、露光ツール
、レジスト、露光後ベーク（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・ツール、堆積ツール、堆積時間などの１つ又は複数のプロセスの
１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。好ましくは、（複数の）プロセスの（
複数の）パラメータを変更して、（複数の）ＰＯＩの欠陥度（例えば、（複数の）ＰＯＩ
で検出された欠陥の数）を低減し、（複数の）ＰＯＩで検出された欠陥の１つ又は複数の
属性（例えば、ＤＣＩ、ＫＰなど）を変更し、及び／又は（複数の）ＰＯＩが含まれるデ
バイスの歩留まりを高める。
先順位付けすることと、優先順位付けステップの結果に基づいて設計データが印刷される
ウェハ上で実行される１つ又は複数のプロセスを最適化することとを含む。１つ又は複数
のＰＯＩを優先順位付けすることは、本明細書で説明されているように実行される。この
実施形態において１つ又は複数のプロセスを最適化することは、焦点、線量、露光ツール
、レジスト、露光後ベーク（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・ツール、堆積ツール、堆積時間などの１つ又は複数のプロセスの
１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。好ましくは、（複数の）プロセスの（
複数の）パラメータを変更して、（複数の）ＰＯＩの欠陥度（例えば、（複数の）ＰＯＩ
で検出された欠陥の数）を低減し、（複数の）ＰＯＩで検出された欠陥の１つ又は複数の
属性（例えば、ＤＣＩ、ＫＰなど）を変更し、及び／又は（複数の）ＰＯＩが含まれるデ
バイスの歩留まりを高める。
それに加えて、１つ又は複数のプロセスの１つ又は複数のパラメータを、優先順位付け
ステップにより決定された最高優先度を有するＰＯＩのみ又は優先順位付けステップによ
り決定された比較的高い優先度を有する（複数の）ＰＯＩについて最適化することができ
る。このように、最大の欠陥性及び／又は最高の歩留まり影響を有する欠陥性を示す（複
数の）ＰＯＩに基づいて１つ又は複数のプロセスの１つ又は複数のパラメータを変更及び
／又は最適化することができる。その際、優先順位付けステップの結果は、どの（複数の
）ＰＯＩを使用して１つ又は複数のプロセスの１つ又は複数のパラメータを変更及び／又
は最適化すれば歩留まりの最大の改善をもたらすかを示している。
ステップにより決定された最高優先度を有するＰＯＩのみ又は優先順位付けステップによ
り決定された比較的高い優先度を有する（複数の）ＰＯＩについて最適化することができ
る。このように、最大の欠陥性及び／又は最高の歩留まり影響を有する欠陥性を示す（複
数の）ＰＯＩに基づいて１つ又は複数のプロセスの１つ又は複数のパラメータを変更及び
／又は最適化することができる。その際、優先順位付けステップの結果は、どの（複数の
）ＰＯＩを使用して１つ又は複数のプロセスの１つ又は複数のパラメータを変更及び／又
は最適化すれば歩留まりの最大の改善をもたらすかを示している。
したがって、（複数の）ＰＯＩが歩留まりに最大の影響を及ぼす誘導がないと、歩留ま
り及び安定性に関してプロセスを最適化する有利な機会をタイミングよく識別又は作るこ
とができず、その結果市場に出すまでの時間が長くなり、プロセス最適化の効率が低下す
るため、この実施形態は、プロセスを変更及び／又は最適化するうえで他のすでに使用さ
れている方法及びシステムに比べて有利である。
り及び安定性に関してプロセスを最適化する有利な機会をタイミングよく識別又は作るこ
とができず、その結果市場に出すまでの時間が長くなり、プロセス最適化の効率が低下す
るため、この実施形態は、プロセスを変更及び／又は最適化するうえで他のすでに使用さ
れている方法及びシステムに比べて有利である。
さらに、このステップで変更及び／又は最適化される（複数の）プロセスは、本明細書
で説明されている実施形態においてビン範囲に従って分けられた欠陥の検出前にウェハ上
に設計データにおける（複数の）ＰＯＩを印刷するために使用されたプロセスのみを含む
が、変更及び／又は最適化される１つ又は複数のプロセスは、（複数の）ＰＯＩも含む他
の設計データを印刷するために使用される（複数の）プロセスを含む。例えば、複数の設
計が（複数の）ＰＯＩを含む場合、優先順位付け及び／又は本明細書で説明されている方
法の他の結果に基づいて、複数の設計を印刷するために使用される１つ又は複数のプロセ
スを変更し、最適化して、異なる設計のそれぞれで加工されたデバイスの歩留まりを高め
ることができる。
で説明されている実施形態においてビン範囲に従って分けられた欠陥の検出前にウェハ上
に設計データにおける（複数の）ＰＯＩを印刷するために使用されたプロセスのみを含む
が、変更及び／又は最適化される１つ又は複数のプロセスは、（複数の）ＰＯＩも含む他
の設計データを印刷するために使用される（複数の）プロセスを含む。例えば、複数の設
計が（複数の）ＰＯＩを含む場合、優先順位付け及び／又は本明細書で説明されている方
法の他の結果に基づいて、複数の設計を印刷するために使用される１つ又は複数のプロセ
スを変更し、最適化して、異なる設計のそれぞれで加工されたデバイスの歩留まりを高め
ることができる。
他の実施形態では、この方法は、ビン範囲によるグループ分けのステップの結果及び／
又は本明細書で説明されている（複数の）方法の他の（複数の）ステップの他の結果に基
づいてウェハ上で実行される、又はウェハ上で実行されるべきプロセスの１つ又は複数の
パラメータを変更することを含む。このプロセスは、ＣＭＰ、堆積（電気化学的堆積、原
子層堆積、化学気相堆積、物理気相堆積）、リソグラフィ、エッチング、イオン注入、洗
浄などの当業界で知られているプロセスを含む。ビン範囲に従って１つ又は複数のグルー
プに分けられた欠陥が、ウェハの後続の処理の後にウェハ上で減らされるように、又は他
のウェハの処理の後に他のウェハ上で減らされるようにビン範囲によるグループ分けの結
果に基づいて、１つ又は複数のパラメータを変更することができる。
又は本明細書で説明されている（複数の）方法の他の（複数の）ステップの他の結果に基
づいてウェハ上で実行される、又はウェハ上で実行されるべきプロセスの１つ又は複数の
パラメータを変更することを含む。このプロセスは、ＣＭＰ、堆積（電気化学的堆積、原
子層堆積、化学気相堆積、物理気相堆積）、リソグラフィ、エッチング、イオン注入、洗
浄などの当業界で知られているプロセスを含む。ビン範囲に従って１つ又は複数のグルー
プに分けられた欠陥が、ウェハの後続の処理の後にウェハ上で減らされるように、又は他
のウェハの処理の後に他のウェハ上で減らされるようにビン範囲によるグループ分けの結
果に基づいて、１つ又は複数のパラメータを変更することができる。
例えば、検査に先立ってウェハ上でエッチング・プロセスが実行された場合、変更され
た（複数の）パラメータを使用するエッチング・プロセスで処理された他のウェハがグル
ープの１つ又は複数においてより少ない欠陥を示すか、又は比較的高いＤＣＩでより少な
い欠陥を示すか、又は比較的高いＫＰ値などでより少ない欠陥を示すか、又はその何らか
の組合せの形を示すように、好ましくはフィードバック制御技術を使用してエッチング・
プロセスの１つ又は複数のパラメータを変更することができる。（複数の）パラメータを
このように変更することは、欠陥のグループの優先順位付け又はＤＣＩ及びＫＰ値などの
本明細書で説明されている他の情報に基づいて実行される。このように、プロセスは、歩
留まりに対する最大の影響を有する欠陥のグループに基づいて変更される。
た（複数の）パラメータを使用するエッチング・プロセスで処理された他のウェハがグル
ープの１つ又は複数においてより少ない欠陥を示すか、又は比較的高いＤＣＩでより少な
い欠陥を示すか、又は比較的高いＫＰ値などでより少ない欠陥を示すか、又はその何らか
の組合せの形を示すように、好ましくはフィードバック制御技術を使用してエッチング・
プロセスの１つ又は複数のパラメータを変更することができる。（複数の）パラメータを
このように変更することは、欠陥のグループの優先順位付け又はＤＣＩ及びＫＰ値などの
本明細書で説明されている他の情報に基づいて実行される。このように、プロセスは、歩
留まりに対する最大の影響を有する欠陥のグループに基づいて変更される。
他の例では、検査に先立ってウェハ上でエッチング・プロセスが実行された場合、変更
された（複数の）パラメータを使用してウェハ上でエッチング後プロセスが実行された後
、ウェハがグループの１つ又は複数においてより少ない欠陥を示すか、又は比較的高いＤ
ＣＩでより少ない欠陥を示すか、又は比較的高いＫＰ値などでより少ない欠陥を示すか、
又はその何らかの組合せの形を示すように、好ましくはフィードフォワード制御技術を使
用してウェハ上で実行されるべきエッチング後プロセスの１つ又は複数のパラメータを変
更することができる。エッチング後プロセス又は他の（複数の）プロセスの（複数の）パ
ラメータも、上でさらに説明されているように変更される。
された（複数の）パラメータを使用してウェハ上でエッチング後プロセスが実行された後
、ウェハがグループの１つ又は複数においてより少ない欠陥を示すか、又は比較的高いＤ
ＣＩでより少ない欠陥を示すか、又は比較的高いＫＰ値などでより少ない欠陥を示すか、
又はその何らかの組合せの形を示すように、好ましくはフィードフォワード制御技術を使
用してウェハ上で実行されるべきエッチング後プロセスの１つ又は複数のパラメータを変
更することができる。エッチング後プロセス又は他の（複数の）プロセスの（複数の）パ
ラメータも、上でさらに説明されているように変更される。
上述のようにプロセスの１つ又は複数のパラメータを変更することは、１つ又は複数の
パラメータをどのように変更すべきかを決定することと、プロセスを実行するために使用
されるレシピー内の１つ又は複数のパラメータの値を変更することとを含む。このような
変更は、本明細書で説明されている方法及びシステムにより、例えば、ファブ・データベ
ース、又はプロセスを実行するプロセス・ツールに結合された記憶媒体に収められている
レシピーにアクセスし、レシピーに変更を直接加えることにより実行される。
パラメータをどのように変更すべきかを決定することと、プロセスを実行するために使用
されるレシピー内の１つ又は複数のパラメータの値を変更することとを含む。このような
変更は、本明細書で説明されている方法及びシステムにより、例えば、ファブ・データベ
ース、又はプロセスを実行するプロセス・ツールに結合された記憶媒体に収められている
レシピーにアクセスし、レシピーに変更を直接加えることにより実行される。
それとは別に、上述のようにプロセスの１つ又は複数のパラメータを変更することは、
１つ又は複数のパラメータをどのように変更すべきかを決定することと、１つ又は複数の
パラメータの値をプロセスを実行するために使用されるレシピー内の１つ又は複数のパラ
メータの値を変更するために使用される他の方法又はシステム（例えば、プロセスを実行
するプロセス・ツールに結合されたファブ・データベース又はプロセッサ）に送ることと
を含む。変更されるべき１つ又は複数のパラメータの値も、他の方法又はシステムにより
プロセスを変更できるように、レシピー識別記号、プロセス・ツール識別記号、１つ又は
複数のパラメータを変更する命令などの他の情報とともに送ることができる。
１つ又は複数のパラメータをどのように変更すべきかを決定することと、１つ又は複数の
パラメータの値をプロセスを実行するために使用されるレシピー内の１つ又は複数のパラ
メータの値を変更するために使用される他の方法又はシステム（例えば、プロセスを実行
するプロセス・ツールに結合されたファブ・データベース又はプロセッサ）に送ることと
を含む。変更されるべき１つ又は複数のパラメータの値も、他の方法又はシステムにより
プロセスを変更できるように、レシピー識別記号、プロセス・ツール識別記号、１つ又は
複数のパラメータを変更する命令などの他の情報とともに送ることができる。
一実施形態では、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結果に基づいてウェ
ハを検査するプロセスを変更することを含む。ウェハを検査するプロセスは、本明細書で
説明されているビン範囲によるグループ分けの結果に基づいてこの実施形態において変更
することができる。それに加えて、この実施形態では、ウェハを検査するプロセスの（複
数の）パラメータを変更することができる。例えば、ビン範囲によるグループ分けのステ
ップの結果に基づいて変更されるウェハを検査するためのプロセスの１つ又は複数のパラ
メータは、限定はしないが、検査対象領域（又はそれとは別に、検査対象外領域）、感度
、インラインのビン範囲によるグループ分けプロセス、ウェハが検査される検査領域、又
はその何らかの組合せを含む。特定の一例では、ビン範囲によるグループ分けの結果は、
グループの１つ又は複数に含まれる欠陥の数を示し、検査対象領域は、比較的多数の欠陥
を含む（複数の）グループ内の欠陥の設計データ空間における位置に対応するウェハ上の
位置を含むように変更される。他の例では、ウェハを検査するプロセスは、ビン範囲によ
るグループ分けの結果に基づいてより多く又は異なる形で検査するように変更される。ウ
ェハを検査するプロセスは、さらに、本明細書で説明されている（複数の）方法の（複数
の）ステップの結果に基づいて変更される。
ハを検査するプロセスを変更することを含む。ウェハを検査するプロセスは、本明細書で
説明されているビン範囲によるグループ分けの結果に基づいてこの実施形態において変更
することができる。それに加えて、この実施形態では、ウェハを検査するプロセスの（複
数の）パラメータを変更することができる。例えば、ビン範囲によるグループ分けのステ
ップの結果に基づいて変更されるウェハを検査するためのプロセスの１つ又は複数のパラ
メータは、限定はしないが、検査対象領域（又はそれとは別に、検査対象外領域）、感度
、インラインのビン範囲によるグループ分けプロセス、ウェハが検査される検査領域、又
はその何らかの組合せを含む。特定の一例では、ビン範囲によるグループ分けの結果は、
グループの１つ又は複数に含まれる欠陥の数を示し、検査対象領域は、比較的多数の欠陥
を含む（複数の）グループ内の欠陥の設計データ空間における位置に対応するウェハ上の
位置を含むように変更される。他の例では、ウェハを検査するプロセスは、ビン範囲によ
るグループ分けの結果に基づいてより多く又は異なる形で検査するように変更される。ウ
ェハを検査するプロセスは、さらに、本明細書で説明されている（複数の）方法の（複数
の）ステップの結果に基づいて変更される。
本明細書で説明されているように、欠陥は、検査プロセスにより検出される。一実施形
態では、この方法は、設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩが印刷されるウェハ上の
配置をレビューすることと、レビューステップの結果に基づいて欠陥が１つ又は複数のＰ
ＯＩの配置のところで検出されているかどうかを判定することと、１つ又は複数の欠陥捕
捉率を改善するように検査プロセスを変更することとを含む。この実施形態における配置
をレビューすることは、当業界で知られている方法又はシステムを使用して実行される。
このように、ウェハ上の配置をレビューすることは、欠陥がＰＯＩの配置で検出されたか
どうかを判定するためにＰＯＩの配置のところで実行される。このような一実施形態では
、この方法は、設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩの配置を識別するため任意のパ
ターン探索、及び設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩの配置からウェハ上の１つ又
は複数のＰＯＩの配置を決定することとを含む。このようにして（複数の）ＰＯＩの配置
を決定することは、本明細書でさらに説明されているように実行される。
態では、この方法は、設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩが印刷されるウェハ上の
配置をレビューすることと、レビューステップの結果に基づいて欠陥が１つ又は複数のＰ
ＯＩの配置のところで検出されているかどうかを判定することと、１つ又は複数の欠陥捕
捉率を改善するように検査プロセスを変更することとを含む。この実施形態における配置
をレビューすることは、当業界で知られている方法又はシステムを使用して実行される。
このように、ウェハ上の配置をレビューすることは、欠陥がＰＯＩの配置で検出されたか
どうかを判定するためにＰＯＩの配置のところで実行される。このような一実施形態では
、この方法は、設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩの配置を識別するため任意のパ
ターン探索、及び設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩの配置からウェハ上の１つ又
は複数のＰＯＩの配置を決定することとを含む。このようにして（複数の）ＰＯＩの配置
を決定することは、本明細書でさらに説明されているように実行される。
それに加えて、そのようないくつかの実施形態では、この方法は、レビューを補助する
ためにレビューステップにおいてヒットあり、及びヒットなしでＰＯＩの配置を表示する
ことを含む。その際、レビューの結果を使用して、欠陥が生じたが、検査システムにより
捕捉されていない場所を決定する。したがって、（複数の）ＰＯＩをレビューして、見逃
した欠陥（又は捕捉されていない欠陥）を見つけて検査プロセスの変更又は最適化を実行
すべき場所を知ることができる。
ためにレビューステップにおいてヒットあり、及びヒットなしでＰＯＩの配置を表示する
ことを含む。その際、レビューの結果を使用して、欠陥が生じたが、検査システムにより
捕捉されていない場所を決定する。したがって、（複数の）ＰＯＩをレビューして、見逃
した欠陥（又は捕捉されていない欠陥）を見つけて検査プロセスの変更又は最適化を実行
すべき場所を知ることができる。
レビューの結果に加えてこの情報に基づいて（例えば、欠陥の１つ又は複数の属性、設
計データの１つ又は複数の属性など）、光学モード、集束角、入射角などの検査プロセス
の１つ又は複数のパラメータを変更し、好ましくは、後続の検査で欠陥がより高い率でＰ
ＯＩの配置で取り込まれるようにする。このように、この方法は、ＰＯＩにおける欠陥捕
捉率の分析結果に基づくセットアップ・チューニングを含む。変更される検査プロセスの
１つ又は複数のパラメータは、ルール・データベースを使用するなどの好適な方法により
決定される。この実施形態で改善される１つ又は複数の欠陥捕捉率は、１つ又は複数のＰ
ＯＩにおける１つ又は複数の欠陥タイプに対する欠陥捕捉率を含む。同様にして、１つ又
は複数の欠陥捕捉率を改善するため上述の実施形態は、１つ又は複数のＰＯＩが印刷され
るウェハ上の配置をレビューする代わりに、設計における１つ又は複数のホット・スポッ
トの位置に対応するウェハ上の配置をレビューすることにより実行される。
計データの１つ又は複数の属性など）、光学モード、集束角、入射角などの検査プロセス
の１つ又は複数のパラメータを変更し、好ましくは、後続の検査で欠陥がより高い率でＰ
ＯＩの配置で取り込まれるようにする。このように、この方法は、ＰＯＩにおける欠陥捕
捉率の分析結果に基づくセットアップ・チューニングを含む。変更される検査プロセスの
１つ又は複数のパラメータは、ルール・データベースを使用するなどの好適な方法により
決定される。この実施形態で改善される１つ又は複数の欠陥捕捉率は、１つ又は複数のＰ
ＯＩにおける１つ又は複数の欠陥タイプに対する欠陥捕捉率を含む。同様にして、１つ又
は複数の欠陥捕捉率を改善するため上述の実施形態は、１つ又は複数のＰＯＩが印刷され
るウェハ上の配置をレビューする代わりに、設計における１つ又は複数のホット・スポッ
トの位置に対応するウェハ上の配置をレビューすることにより実行される。
さらに、上述の方法が複数のＰＯＩについて実行される場合、ＰＯＩは、本明細書でさ
らに説明されているように優先順位付けされ、検査プロセスは、最高の優先度又は高い優
先度を有するＰＯＩについて欠陥捕捉率を改善するように変更される。このように、検査
プロセスは、最高優先度のＰＯＩ又はより高い優先度のＰＯＩについて最適化される（そ
のような最適化の結果、低い優先度のＰＯＩに対する検査プロセスの最適化が行われる可
能性があるが）。
らに説明されているように優先順位付けされ、検査プロセスは、最高の優先度又は高い優
先度を有するＰＯＩについて欠陥捕捉率を改善するように変更される。このように、検査
プロセスは、最高優先度のＰＯＩ又はより高い優先度のＰＯＩについて最適化される（そ
のような最適化の結果、低い優先度のＰＯＩに対する検査プロセスの最適化が行われる可
能性があるが）。
他の実施形態では、この方法は、検査の結果に基づいて検査時にウェハを検査するプロ
セスを変更することを含む。このように、この方法は、その場のプロセス制御技術を使用
して検査プロセスを変更することを含む。検査プロセスを変更するために使用される検査
の結果は、本明細書で説明されている結果を含む。それに加えて、この実施形態において
検査プロセスを変更することは、検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを変更するこ
とを含む。
セスを変更することを含む。このように、この方法は、その場のプロセス制御技術を使用
して検査プロセスを変更することを含む。検査プロセスを変更するために使用される検査
の結果は、本明細書で説明されている結果を含む。それに加えて、この実施形態において
検査プロセスを変更することは、検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを変更するこ
とを含む。
さらに上で説明されているように、この方法は、検査レシピーを最適化すること含む。
最適化される検査レシピーは、インライン検査レシピー及び／又は電気的検査レシピーを
含む。一実施形態では、この方法は、ホット・スポット情報に基づいてウェハを検査する
プロセスを変更することを含む。他の実施形態では、この方法は、ホット・スポット情報
及び設計データに基づいてウェハを検査するプロセスを生成することを含む。それに加え
て、この方法は、ホット・スポット情報及び／又は予測ＰＯＩに基づいてウェハを検査す
るプロセスを変更又は生成することを含む。例えば、検査レシピーは、ホット・スポット
とＰＯＩの配置のみが検査され、及び／又は系統的ニュイサンス欠陥に対する配置が検査
されないか、又はそのような配置において取り込まれたデータが他の何らかの方法で抑制
されるように構成される。他の例では、上述のように、本明細書で説明されている方法の
実施形態は、設計におけるホット・スポットを識別することを含む（例えば、系統的欠陥
に基づいて）。このように、方法の実施形態は、ホット・スポットのソースであってよく
、また設計におけるホット・スポットの配置は、フィードフォワード制御技術を使用して
検査プロセスを変更するために使用される。
最適化される検査レシピーは、インライン検査レシピー及び／又は電気的検査レシピーを
含む。一実施形態では、この方法は、ホット・スポット情報に基づいてウェハを検査する
プロセスを変更することを含む。他の実施形態では、この方法は、ホット・スポット情報
及び設計データに基づいてウェハを検査するプロセスを生成することを含む。それに加え
て、この方法は、ホット・スポット情報及び／又は予測ＰＯＩに基づいてウェハを検査す
るプロセスを変更又は生成することを含む。例えば、検査レシピーは、ホット・スポット
とＰＯＩの配置のみが検査され、及び／又は系統的ニュイサンス欠陥に対する配置が検査
されないか、又はそのような配置において取り込まれたデータが他の何らかの方法で抑制
されるように構成される。他の例では、上述のように、本明細書で説明されている方法の
実施形態は、設計におけるホット・スポットを識別することを含む（例えば、系統的欠陥
に基づいて）。このように、方法の実施形態は、ホット・スポットのソースであってよく
、また設計におけるホット・スポットの配置は、フィードフォワード制御技術を使用して
検査プロセスを変更するために使用される。
この方法は、さらに、他の利用可能な情報に基づいてウェハを検査するプロセスを変更
することを含む。このような一例では、この方法は、設計データ、検査結果、１つ又は複
数のビットマップに加えてホット・スポット情報に基づいて検査レシピーを変更すること
を含む。このように、この方法で利用できる情報は、歩留まりに影響を及ぼさない欠陥を
検出するための検査レシピーの感度を下げつつ、歩留まりに影響を及ぼすか、又は及ぼす
可能性のある欠陥を検出するための検査レシピーの感度を最適化するために使用される。
検査レシピーを生成し、最適化することは、さらに、本明細書でさらに説明されているよ
うに実行される（例えば、ＤＯＩの検出性に基づいて）。
することを含む。このような一例では、この方法は、設計データ、検査結果、１つ又は複
数のビットマップに加えてホット・スポット情報に基づいて検査レシピーを変更すること
を含む。このように、この方法で利用できる情報は、歩留まりに影響を及ぼさない欠陥を
検出するための検査レシピーの感度を下げつつ、歩留まりに影響を及ぼすか、又は及ぼす
可能性のある欠陥を検出するための検査レシピーの感度を最適化するために使用される。
検査レシピーを生成し、最適化することは、さらに、本明細書でさらに説明されているよ
うに実行される（例えば、ＤＯＩの検出性に基づいて）。
いくつかの実施形態では、この方法は、設計データに基づいてウェハ上の欠陥を検出す
る感度を決定することを含む。このようないくつかの実施形態では、感度は、設計データ
の少なくとも２つの異なる部分に対応するウェハの少なくとも２つの異なる部分について
は異なる。それに加えて、この方法は、ウェハ上の「検査対象領域」（又は「領域を検査
すべき場所」）を識別することを含む。検査結果は、検査対象外領域では取り込まれない
か、又は欠陥検出は、検査対象外領域で取り込まれた検査結果について実行されない。し
かし、この方法は、データ取り込みと欠陥検出が、検査対象外領域で実行される場合に、
ビン範囲によるグループ分けなどの検査結果の追加の処理が実行される前に、検出された
欠陥が検査対象領域内に配置されているか、又は検査対象外領域に配置されているかを判
定することを含む。欠陥が検査対象外領域に配置されている場合、それらの欠陥に対して
追加の処理は実行されない。このように、パターン・ベースのビン範囲によるグループ分
けは、ビン範囲によるグループ分けのスループットを最適化するように設計データ内の敏
感な領域に制約される。他の実施形態では、共通設計データ（例えば、パターン・グルー
プ化又は他のコンテキスト・データ）により欠陥がグループ化された後、本明細書でさら
に説明されているように、グループ化情報を使用して、カウント、ビン範囲によるグルー
プ分け、監視、分析、サンプリング、レビュー、試験などを改善することができる。
る感度を決定することを含む。このようないくつかの実施形態では、感度は、設計データ
の少なくとも２つの異なる部分に対応するウェハの少なくとも２つの異なる部分について
は異なる。それに加えて、この方法は、ウェハ上の「検査対象領域」（又は「領域を検査
すべき場所」）を識別することを含む。検査結果は、検査対象外領域では取り込まれない
か、又は欠陥検出は、検査対象外領域で取り込まれた検査結果について実行されない。し
かし、この方法は、データ取り込みと欠陥検出が、検査対象外領域で実行される場合に、
ビン範囲によるグループ分けなどの検査結果の追加の処理が実行される前に、検出された
欠陥が検査対象領域内に配置されているか、又は検査対象外領域に配置されているかを判
定することを含む。欠陥が検査対象外領域に配置されている場合、それらの欠陥に対して
追加の処理は実行されない。このように、パターン・ベースのビン範囲によるグループ分
けは、ビン範囲によるグループ分けのスループットを最適化するように設計データ内の敏
感な領域に制約される。他の実施形態では、共通設計データ（例えば、パターン・グルー
プ化又は他のコンテキスト・データ）により欠陥がグループ化された後、本明細書でさら
に説明されているように、グループ化情報を使用して、カウント、ビン範囲によるグルー
プ分け、監視、分析、サンプリング、レビュー、試験などを改善することができる。
この方法のこの実施形態では、ホット・スポット情報を使用する場合も使用しない場合
もある。例えば、この方法は、設計データに関する知識に基づいて、歩留まりに対しクリ
ティカルな、及び／又は歩留まりを下げる欠陥に弱い設計データの部分を識別することを
含む。このように、設計データのそれらの部分における欠陥を検出する感度は、設計デー
タの他の部分における欠陥を検出する感度よりも高い。この方法は、検査データを取り込
む際に、検査データを設計データにアラインさせることを含むが、これは本明細書でさら
に説明されるように実行される。次いで、設計データ空間における検査データの位置に基
づいて検査プロセスの感度を変更することができる。そのような実施形態では、検査プロ
セスの感度は、リアルタイムで変更される。設計駆動検査又は測定レシピーの追加の例は
、本明細書に全体が説明されているかのように参照により組み込まれている、Ｂｅｖｉｓ
の米国特許第６，８８６，１５３号、及びＨａｍａｍａｔｓｕらの米国特許出願公開第Ｕ
Ｓ２００３／００２２４０１号として公開されている、２００２年２月２２日に出願され
た米国特許出願第１０／０８２，５９３号に例示されている。本明細書で説明されている
方法は、本特許及び本特許出願において説明されている（複数の）ステップを含む。
もある。例えば、この方法は、設計データに関する知識に基づいて、歩留まりに対しクリ
ティカルな、及び／又は歩留まりを下げる欠陥に弱い設計データの部分を識別することを
含む。このように、設計データのそれらの部分における欠陥を検出する感度は、設計デー
タの他の部分における欠陥を検出する感度よりも高い。この方法は、検査データを取り込
む際に、検査データを設計データにアラインさせることを含むが、これは本明細書でさら
に説明されるように実行される。次いで、設計データ空間における検査データの位置に基
づいて検査プロセスの感度を変更することができる。そのような実施形態では、検査プロ
セスの感度は、リアルタイムで変更される。設計駆動検査又は測定レシピーの追加の例は
、本明細書に全体が説明されているかのように参照により組み込まれている、Ｂｅｖｉｓ
の米国特許第６，８８６，１５３号、及びＨａｍａｍａｔｓｕらの米国特許出願公開第Ｕ
Ｓ２００３／００２２４０１号として公開されている、２００２年２月２２日に出願され
た米国特許出願第１０／０８２，５９３号に例示されている。本明細書で説明されている
方法は、本特許及び本特許出願において説明されている（複数の）ステップを含む。
一実施形態では、この方法は、ビン範囲によるグループ分けステップの結果に基づいて
レビューする欠陥の少なくともいくつかを選択することを含む。例えば、ビン範囲による
グループ分けステップの結果を使用して、本明細書で説明されているように欠陥のうちの
どれが最もクリティカルであるかを判定し（例えば、欠陥に対するＤＣＩを決定すること
により）、レビューのため最もクリティカルな欠陥を選択することができる。他の例では
、ビン範囲によるグループ分けの結果を使用して、本明細書でさらに説明されているよう
に欠陥のうちのどれが系統的欠陥であるかを判定することができる。このように、この方
法は、ＤＯＩが生じる傾向のある設計データの部分からのレビュー・サンプリングを含む
。それに加えて、どの欠陥が系統的であるかに関する情報とさらに系統的欠陥がＳＥＭな
どのレビュー・システムから見えるかどうか及び／又は系統的欠陥が歩留まりに関連して
いるかどうかに関する情報を使用して、レビューする欠陥の少なくともいくつかを選択す
ることができる（例えば、ＳＥＭから見える欠陥のみをレビュー用に選択するように）。
このようにして欠陥を選択することは、レビュー時に欠陥を再配置することが困難である
場合があり、また特にレビュー・システムがレビュー・システムから実際には見えない欠
陥を探すのにかなりの時間を費やす場合に比較的時間がかかるため、特に有益である。レ
ビューのため欠陥を選択した結果は、ウェハ上の選択された欠陥の配置及び本明細書で説
明されている（複数の）方法の（複数の）ステップの他の結果を含む。
レビューする欠陥の少なくともいくつかを選択することを含む。例えば、ビン範囲による
グループ分けステップの結果を使用して、本明細書で説明されているように欠陥のうちの
どれが最もクリティカルであるかを判定し（例えば、欠陥に対するＤＣＩを決定すること
により）、レビューのため最もクリティカルな欠陥を選択することができる。他の例では
、ビン範囲によるグループ分けの結果を使用して、本明細書でさらに説明されているよう
に欠陥のうちのどれが系統的欠陥であるかを判定することができる。このように、この方
法は、ＤＯＩが生じる傾向のある設計データの部分からのレビュー・サンプリングを含む
。それに加えて、どの欠陥が系統的であるかに関する情報とさらに系統的欠陥がＳＥＭな
どのレビュー・システムから見えるかどうか及び／又は系統的欠陥が歩留まりに関連して
いるかどうかに関する情報を使用して、レビューする欠陥の少なくともいくつかを選択す
ることができる（例えば、ＳＥＭから見える欠陥のみをレビュー用に選択するように）。
このようにして欠陥を選択することは、レビュー時に欠陥を再配置することが困難である
場合があり、また特にレビュー・システムがレビュー・システムから実際には見えない欠
陥を探すのにかなりの時間を費やす場合に比較的時間がかかるため、特に有益である。レ
ビューのため欠陥を選択した結果は、ウェハ上の選択された欠陥の配置及び本明細書で説
明されている（複数の）方法の（複数の）ステップの他の結果を含む。
他の実施形態では、この方法は、ビン範囲によるグループ分けステップの結果に基づい
てレビューする欠陥をサンプリングするプロセスを生成することを含む。したがって、こ
の方法は、レビューのため欠陥を選択する代わりに、又はそれに加えて、レビューのため
欠陥をサンプリングするのに使用される（その方法、他の方法、その方法を実行するよう
に構成されたシステム、又は他のシステムにより）プロセスを生成することを含む。この
ようなプロセスは、レビューのため複数のウェハ上で検出された欠陥をサンプリングし、
及び／又は複数のレビュー・システムにより実行されるレビューのため欠陥をサンプリン
グするのに使用される。サンプリングのプロセスは、比較的多数の欠陥を含むビン範囲に
従って分けられた欠陥の一グループに対応する設計データの部分において検出された欠陥
が、比較的少数の欠陥を含むビン範囲に従って分けられた欠陥のグループに対応する設計
データの部分において検出された欠陥に比べて大量にサンプリングされるようにビン範囲
によるグループ分けステップの結果に基づいて生成される。レビューのため欠陥をサンプ
リングするプロセスは、欠陥に対するＤＣＩ、欠陥に対するＫＰ値など本明細書で説明さ
れている（複数の）方法の（複数の）ステップの他の結果と組み合わせてビン範囲による
グループ分けステップの結果に基づいて生成される。
てレビューする欠陥をサンプリングするプロセスを生成することを含む。したがって、こ
の方法は、レビューのため欠陥を選択する代わりに、又はそれに加えて、レビューのため
欠陥をサンプリングするのに使用される（その方法、他の方法、その方法を実行するよう
に構成されたシステム、又は他のシステムにより）プロセスを生成することを含む。この
ようなプロセスは、レビューのため複数のウェハ上で検出された欠陥をサンプリングし、
及び／又は複数のレビュー・システムにより実行されるレビューのため欠陥をサンプリン
グするのに使用される。サンプリングのプロセスは、比較的多数の欠陥を含むビン範囲に
従って分けられた欠陥の一グループに対応する設計データの部分において検出された欠陥
が、比較的少数の欠陥を含むビン範囲に従って分けられた欠陥のグループに対応する設計
データの部分において検出された欠陥に比べて大量にサンプリングされるようにビン範囲
によるグループ分けステップの結果に基づいて生成される。レビューのため欠陥をサンプ
リングするプロセスは、欠陥に対するＤＣＩ、欠陥に対するＫＰ値など本明細書で説明さ
れている（複数の）方法の（複数の）ステップの他の結果と組み合わせてビン範囲による
グループ分けステップの結果に基づいて生成される。
他の実施形態では、この方法は、ホット・スポット情報に基づいてレビューのため欠陥
を選択するプロセスを生成することを含む。レビューのため欠陥を選択するプロセスは、
ホット・スポット情報だけでなく、その方法で利用できる他の情報にも基づいて生成され
る。例えば、レビューのため欠陥を選択するプロセスは、設計データ、欠陥の１つ又は複
数の属性、１つ又は複数のビットマップ、ホット・スポット情報に基づいて生成される。
好ましくは、レビューのため欠陥を選択するプロセスは、ホット・スポットで検出された
欠陥、又は系統的欠陥などの特定のタイプの欠陥が、レビューのため選択され、その一方
でコールド・スポットで検出された欠陥、及びニュイサンス欠陥などの他のタイプの欠陥
が、レビューのために選択されないように生成される。このように、本明細書で説明され
ている方法は、歩留まりに影響を及ぼさないレビュー・サンプルから欠陥を大部分除外す
ることによりレビュー・プロセスのスループットを高めつつ歩留まりに影響を及ぼすか、
又は及ぼす可能性のある欠陥を大部分含む欠陥サンプルを出力することができる。
を選択するプロセスを生成することを含む。レビューのため欠陥を選択するプロセスは、
ホット・スポット情報だけでなく、その方法で利用できる他の情報にも基づいて生成され
る。例えば、レビューのため欠陥を選択するプロセスは、設計データ、欠陥の１つ又は複
数の属性、１つ又は複数のビットマップ、ホット・スポット情報に基づいて生成される。
好ましくは、レビューのため欠陥を選択するプロセスは、ホット・スポットで検出された
欠陥、又は系統的欠陥などの特定のタイプの欠陥が、レビューのため選択され、その一方
でコールド・スポットで検出された欠陥、及びニュイサンス欠陥などの他のタイプの欠陥
が、レビューのために選択されないように生成される。このように、本明細書で説明され
ている方法は、歩留まりに影響を及ぼさないレビュー・サンプルから欠陥を大部分除外す
ることによりレビュー・プロセスのスループットを高めつつ歩留まりに影響を及ぼすか、
又は及ぼす可能性のある欠陥を大部分含む欠陥サンプルを出力することができる。
他の実施形態では、この方法は、上述のように少なくとも類似する設計データにより欠
陥がビン範囲に従って分けられた後、物理的欠陥レビューのＣＤＳＥＭ、光学、又は他の
形態及び分類又は検証に対するより「情報の多い」レビュー・サンプルを作成することを
目的としてビン範囲によるグループ分けの結果を使用することを含む。このような一実施
形態では、この方法は、ｘ軸上のパターン・グループの識別記号とｙ軸上のそれぞれのパ
ターン・グループで検出された欠陥の数を例示する上述のようなパターン・グループ・パ
レート図を生成することを含む。このように、この図は、異なるパターンで検出された欠
陥の数を示す。しかし、異なるパターンで検出された欠陥の数を示す他のデータは、本明
細書で説明されている方法ステップで使用される。本明細書で説明されている実施形態は
、さらに、電気的、系統的、及び／又はランダムなパレート図を生成することを含む。
陥がビン範囲に従って分けられた後、物理的欠陥レビューのＣＤＳＥＭ、光学、又は他の
形態及び分類又は検証に対するより「情報の多い」レビュー・サンプルを作成することを
目的としてビン範囲によるグループ分けの結果を使用することを含む。このような一実施
形態では、この方法は、ｘ軸上のパターン・グループの識別記号とｙ軸上のそれぞれのパ
ターン・グループで検出された欠陥の数を例示する上述のようなパターン・グループ・パ
レート図を生成することを含む。このように、この図は、異なるパターンで検出された欠
陥の数を示す。しかし、異なるパターンで検出された欠陥の数を示す他のデータは、本明
細書で説明されている方法ステップで使用される。本明細書で説明されている実施形態は
、さらに、電気的、系統的、及び／又はランダムなパレート図を生成することを含む。
この方法は、この図に例示されている異なるパターンの１つ又は複数についてデータを
分析してそれぞれのパターン・タイプで検出された１つ又は複数の物理的欠陥タイプを決
定することを含む。パターン・グループにおいて複数の欠陥タイプが検出される。この方
法は、さらに、この図に例示されている異なる空間シグネチャの１つ又は複数についてデ
ータを分析して、ビン範囲に従って１つ又は複数の異なるシグネチャに対応する１つ又は
複数のグループに分けられた欠陥の１つ又は複数の属性を決定することを含む。（複数の
）欠陥属性は、限定はしないが、サイズやダイ配置（又はダイ識別記号）だけでなく当業
界で知られている他の属性を含む。ダイ配置は、パターンが、エッジ、中心、３時方向の
位置などのウェハの特定の配置、ゾーン、又は領域においてより高い出現頻度を有するか
どうかを示す。
分析してそれぞれのパターン・タイプで検出された１つ又は複数の物理的欠陥タイプを決
定することを含む。パターン・グループにおいて複数の欠陥タイプが検出される。この方
法は、さらに、この図に例示されている異なる空間シグネチャの１つ又は複数についてデ
ータを分析して、ビン範囲に従って１つ又は複数の異なるシグネチャに対応する１つ又は
複数のグループに分けられた欠陥の１つ又は複数の属性を決定することを含む。（複数の
）欠陥属性は、限定はしないが、サイズやダイ配置（又はダイ識別記号）だけでなく当業
界で知られている他の属性を含む。ダイ配置は、パターンが、エッジ、中心、３時方向の
位置などのウェハの特定の配置、ゾーン、又は領域においてより高い出現頻度を有するか
どうかを示す。
欠陥サンプリング・プランは、上述の分析ステップの結果から決定される。例えば、こ
の方法は、強い信号が上述の分析ステップから発せられるかどうかを決定することを含む
。この強い信号は、より高い割合で、又は低い割合で、どの欠陥（例えば、分析ステップ
により決定されるどのパターン、またどの欠陥タイプ及び／又は属性）をサンプリングす
べきかを示す。上述のサンプリング・プランは、電子ビーム・ベースのレビュー・システ
ムや原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）又は走査型プローブ顕微鏡ベースのレビュー・システムな
どの他の何らかの方法では比較的低速なレビュー・システムのスループットを高めるため
特に有用である場合がある。
の方法は、強い信号が上述の分析ステップから発せられるかどうかを決定することを含む
。この強い信号は、より高い割合で、又は低い割合で、どの欠陥（例えば、分析ステップ
により決定されるどのパターン、またどの欠陥タイプ及び／又は属性）をサンプリングす
べきかを示す。上述のサンプリング・プランは、電子ビーム・ベースのレビュー・システ
ムや原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）又は走査型プローブ顕微鏡ベースのレビュー・システムな
どの他の何らかの方法では比較的低速なレビュー・システムのスループットを高めるため
特に有用である場合がある。
本明細書で説明されている方法は、さらに、レビュー・レシピーを最適化するために使
用される。例えば、一実施形態では、この方法は、ホット・スポット情報及び適宜の方法
で利用可能な他の情報に基づいてウェハ上の欠陥をレビューするプロセスを変更すること
を含む。この情報に基づいて変更又は選択されるレビュー・レシピーのパラメータは、レ
ビュー・プロセスのデータ収集パラメータとデータ処理パラメータを含む。この方法は、
さらに、欠陥をレビューするために使用されるべきレビュー・システムのタイプ（例えば
、光学又は電子ビーム）や欠陥をレビューするために使用されるべきレビュー・システム
の製造とモデルなどの、レビュー・プロセスの追加のパラメータを選択することを含む。
用される。例えば、一実施形態では、この方法は、ホット・スポット情報及び適宜の方法
で利用可能な他の情報に基づいてウェハ上の欠陥をレビューするプロセスを変更すること
を含む。この情報に基づいて変更又は選択されるレビュー・レシピーのパラメータは、レ
ビュー・プロセスのデータ収集パラメータとデータ処理パラメータを含む。この方法は、
さらに、欠陥をレビューするために使用されるべきレビュー・システムのタイプ（例えば
、光学又は電子ビーム）や欠陥をレビューするために使用されるべきレビュー・システム
の製造とモデルなどの、レビュー・プロセスの追加のパラメータを選択することを含む。
この方法は、さらに、レビューが実行されるべきウェハ上の配置を決定するのを支援す
るために使用される情報をレビュー・システムに供給することを含む。例えば、レビュー
される欠陥の位置は、設計データ空間、ダイ空間、及び／又はウェハ空間においてレビュ
ー・システムに報告される。それに加えて、欠陥及び／又は欠陥位置に関する他の情報を
レビュー・システムに送ってもよい。例えば、欠陥位置に対応する設計データの部分に加
えてインライン検査により生成される欠陥のイメージ又はオーバーレイをレビュー・シス
テムに供給する。このように、レビュー・システムは、この情報の一部又は全部を使用し
て、レビュー時にウェハ上の選択された欠陥の配置を見つけることができる。それに加え
て、本明細書で説明されている１つ又は複数の方法の１つ又は複数のステップの結果を、
レビュー・システムに送ることができ、これにより、レビュー・システムはそれらの結果
を使用して、エッジ配置誤差に基づいて自動欠陥位置特定（ＡＤＬ）を実行する。さらに
、この方法は、検査の結果と系統的識別記号に基づいてレビューのため測定又は試験する
場所を決定することを含む（恐らくは歩留まり関連性及び／又はプロセス・ウィンドウ・
マッピングを使用して）。レビューは、さらに、本明細書に全体が述べられていかのよう
に参照により組み込まれている、２００６年４月２０日に米国特許出願公開第２００６／
００８２７６３号として公開された２００５年１０月１２日に出願された同一出願人によ
る米国特許出願第１１／２４９，１４４号においてＴｅｈらにより開示されているような
方法やシステムを使用して実行される、ユーザー支援レビューを含む。したがって、ビン
範囲によるグループ分けの方法（及び分類を本明細書でさらに説明されている欠陥に割り
当てる方法）の使用事例は、系統的発見及びユーザー支援レビューを含む。
るために使用される情報をレビュー・システムに供給することを含む。例えば、レビュー
される欠陥の位置は、設計データ空間、ダイ空間、及び／又はウェハ空間においてレビュ
ー・システムに報告される。それに加えて、欠陥及び／又は欠陥位置に関する他の情報を
レビュー・システムに送ってもよい。例えば、欠陥位置に対応する設計データの部分に加
えてインライン検査により生成される欠陥のイメージ又はオーバーレイをレビュー・シス
テムに供給する。このように、レビュー・システムは、この情報の一部又は全部を使用し
て、レビュー時にウェハ上の選択された欠陥の配置を見つけることができる。それに加え
て、本明細書で説明されている１つ又は複数の方法の１つ又は複数のステップの結果を、
レビュー・システムに送ることができ、これにより、レビュー・システムはそれらの結果
を使用して、エッジ配置誤差に基づいて自動欠陥位置特定（ＡＤＬ）を実行する。さらに
、この方法は、検査の結果と系統的識別記号に基づいてレビューのため測定又は試験する
場所を決定することを含む（恐らくは歩留まり関連性及び／又はプロセス・ウィンドウ・
マッピングを使用して）。レビューは、さらに、本明細書に全体が述べられていかのよう
に参照により組み込まれている、２００６年４月２０日に米国特許出願公開第２００６／
００８２７６３号として公開された２００５年１０月１２日に出願された同一出願人によ
る米国特許出願第１１／２４９，１４４号においてＴｅｈらにより開示されているような
方法やシステムを使用して実行される、ユーザー支援レビューを含む。したがって、ビン
範囲によるグループ分けの方法（及び分類を本明細書でさらに説明されている欠陥に割り
当てる方法）の使用事例は、系統的発見及びユーザー支援レビューを含む。
一実施形態では、この方法は、ビン範囲によるグループ分けステップの結果に基づいて
ウェハの計量プロセスを変更することを含む。例えば、計量プロセスは、ビン範囲による
グループ分けステップの結果から判定されるような最もクリティカルな欠陥が計量プロセ
スにおいて測定されるように変更される。したがって、計量プロセスを変更することは、
計量プロセスにおいて測定が実行されるウェハ上の配置を変更することを含む。それに加
えて、測定のため選択された欠陥のＢＦイメージ及び／又はＳＥＭイメージなどの検査及
び／又はレビューの結果を計量システムに送ることで、それらの結果を使用して、測定が
実行される場所を決定することができる。例えば、計量プロセスは、ウェハ上の欠陥の近
似的配置のイメージを生成することを含み、このイメージを欠陥に対する検査及び／又は
レビューの結果と比較することで、計量システムは、必要ならば、正しいウェハ配置で、
したがって正しい欠陥について測定が実行されるようにウェハ上の位置を補正する。この
ように、測定は、ウェハ上の実質的に正確な配置で実行される。計量プロセスを変更する
ことは、さらに、実行される測定の（複数の）タイプ、測定が実行される（複数の）波長
、測定が実行される（複数の）角度など、又はそれらの何らかの組合せなどの計量プロセ
スの他の１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。計量プロセスは、ＣＤ測定計
量プロセスなどの当業界で知られている好適な計量プロセスを含む。
ウェハの計量プロセスを変更することを含む。例えば、計量プロセスは、ビン範囲による
グループ分けステップの結果から判定されるような最もクリティカルな欠陥が計量プロセ
スにおいて測定されるように変更される。したがって、計量プロセスを変更することは、
計量プロセスにおいて測定が実行されるウェハ上の配置を変更することを含む。それに加
えて、測定のため選択された欠陥のＢＦイメージ及び／又はＳＥＭイメージなどの検査及
び／又はレビューの結果を計量システムに送ることで、それらの結果を使用して、測定が
実行される場所を決定することができる。例えば、計量プロセスは、ウェハ上の欠陥の近
似的配置のイメージを生成することを含み、このイメージを欠陥に対する検査及び／又は
レビューの結果と比較することで、計量システムは、必要ならば、正しいウェハ配置で、
したがって正しい欠陥について測定が実行されるようにウェハ上の位置を補正する。この
ように、測定は、ウェハ上の実質的に正確な配置で実行される。計量プロセスを変更する
ことは、さらに、実行される測定の（複数の）タイプ、測定が実行される（複数の）波長
、測定が実行される（複数の）角度など、又はそれらの何らかの組合せなどの計量プロセ
スの他の１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。計量プロセスは、ＣＤ測定計
量プロセスなどの当業界で知られている好適な計量プロセスを含む。
他の実施形態では、この方法は、ビン範囲によるグループ分けステップの結果に基づい
てウェハに対する計量プロセスのサンプリング・プランを変更することを含む。したがっ
て、この方法は適応サンプリングを含む。例えば、計量プロセスのサンプリング・プラン
は、ビン範囲によるグループ分けステップの結果から判定されるような最もクリティカル
な、より多くの欠陥が計量プロセスにおいて測定されるように変更される。このように、
最もクリティカルな欠陥は、計量プロセスにおいてより大量にサンプリングされ、これに
より、最もクリティカルな欠陥に関するより多くの情報を有利に出力することができる。
計量プロセスは、当業界で知られている計量プロセスを含む。それに加えて、計量プロセ
スは、ＳＥＭなどの当業界で知られている好適な計量システムを含む。さらに、計量プロ
セスは、プロファイル、厚さ、ＣＤなどのウェハ上に形成される欠陥又はフィーチャの好
適な属性の当業界で知られている好適な測定を実行することを含む。
てウェハに対する計量プロセスのサンプリング・プランを変更することを含む。したがっ
て、この方法は適応サンプリングを含む。例えば、計量プロセスのサンプリング・プラン
は、ビン範囲によるグループ分けステップの結果から判定されるような最もクリティカル
な、より多くの欠陥が計量プロセスにおいて測定されるように変更される。このように、
最もクリティカルな欠陥は、計量プロセスにおいてより大量にサンプリングされ、これに
より、最もクリティカルな欠陥に関するより多くの情報を有利に出力することができる。
計量プロセスは、当業界で知られている計量プロセスを含む。それに加えて、計量プロセ
スは、ＳＥＭなどの当業界で知られている好適な計量システムを含む。さらに、計量プロ
セスは、プロファイル、厚さ、ＣＤなどのウェハ上に形成される欠陥又はフィーチャの好
適な属性の当業界で知られている好適な測定を実行することを含む。
同様にして、この方法は、ホット・スポット情報や、適宜の方法で利用可能な他の情報
に基づいて欠陥を分析するか（例えば、計量若しくは組成分析）、又はウェハ上の欠陥を
修復するためのプロセスを変更することを含む。例えば、この方法は、欠陥の組成を分析
する電子分散型Ｘ線分光法（ＥＤＳ又はＥＤＸ）などのプロセス又は欠陥修復又はＦＡの
ＦＩＢプロセスを変更することを含む。欠陥を分析又は修復するプロセスは、他のプロセ
スを変更することに関して本明細書で説明されているように変更される。例えば、分析又
は修復プロセスは、選択された欠陥の配置においてのみ実行されるように変更されるが、
これは本明細書で説明されているように選択される。それに加えて、分析又は修復プロセ
スの１つ又は複数のパラメータは、本明細書で説明されている（複数の）方法の（複数の
）ステップの他の結果に基づいて選択され、変更される。このような結果は、例えば、欠
陥分類、欠陥根本原因、欠陥サイズ、欠陥クリティカル度（分析及び／又は修復が実行さ
れる際の精度を示す）、歩留まり影響、分析及び／又は修復が実行される場合を示す欠陥
に近接する設計データの１つ又は複数の属性（フィーチャの寸法、フィーチャの密度、階
層、冗長性など）、さらに分析及び／又は修復が実行される際の精度などを含む。計量ツ
ール用のレシピーを生成する方法及びシステムの追加の例は、本明細書において全体が説
明されているかのように参照により組み込まれる、ＭｃＧｈｅｅらの米国特許第６，５８
１，１９３号において例示されている。本明細書で説明されている方法及びシステムは、
本特許において説明されている追加の（複数の）ステップを実行するように構成される。
に基づいて欠陥を分析するか（例えば、計量若しくは組成分析）、又はウェハ上の欠陥を
修復するためのプロセスを変更することを含む。例えば、この方法は、欠陥の組成を分析
する電子分散型Ｘ線分光法（ＥＤＳ又はＥＤＸ）などのプロセス又は欠陥修復又はＦＡの
ＦＩＢプロセスを変更することを含む。欠陥を分析又は修復するプロセスは、他のプロセ
スを変更することに関して本明細書で説明されているように変更される。例えば、分析又
は修復プロセスは、選択された欠陥の配置においてのみ実行されるように変更されるが、
これは本明細書で説明されているように選択される。それに加えて、分析又は修復プロセ
スの１つ又は複数のパラメータは、本明細書で説明されている（複数の）方法の（複数の
）ステップの他の結果に基づいて選択され、変更される。このような結果は、例えば、欠
陥分類、欠陥根本原因、欠陥サイズ、欠陥クリティカル度（分析及び／又は修復が実行さ
れる際の精度を示す）、歩留まり影響、分析及び／又は修復が実行される場合を示す欠陥
に近接する設計データの１つ又は複数の属性（フィーチャの寸法、フィーチャの密度、階
層、冗長性など）、さらに分析及び／又は修復が実行される際の精度などを含む。計量ツ
ール用のレシピーを生成する方法及びシステムの追加の例は、本明細書において全体が説
明されているかのように参照により組み込まれる、ＭｃＧｈｅｅらの米国特許第６，５８
１，１９３号において例示されている。本明細書で説明されている方法及びシステムは、
本特許において説明されている追加の（複数の）ステップを実行するように構成される。
いくつかの実施形態では、この方法は、設計データの１つ又は複数の属性に基づいて欠
陥の根本原因を突き止めることを含む。他の実施形態では、この方法は、欠陥がビン範囲
に従って分けられた１つ又は複数のグループの根本原因を突き止めることを含む。例えば
、一実施形態では、この方法は、１つ又は複数のグループの中の欠陥の少なくともいくつ
かのレビューの結果、設計データの１つ又は複数の属性、欠陥の１つ又は複数の属性、又
はそれらの何らかの組合せに基づいて欠陥のグループの１つ又は複数の根本原因を突き止
めることを含む。このように、この方法は、欠陥の根本原因を、個別に又はまとめて１つ
のグループとして決定することを含む。欠陥又は欠陥のグループの根本原因は、例えば、
欠陥の組成を測定することにより欠陥を分析するために使用されるＥＤＳシステムなどの
診断システムから得られる分析結果に基づいて決定される。このようなＥＤＳシステムの
一例は、本明細書に全体が説明されているかのように参照により組み込まれる、Ｗａｎｇ
らの米国特許第６，７７７，６７６号において例示されている。
陥の根本原因を突き止めることを含む。他の実施形態では、この方法は、欠陥がビン範囲
に従って分けられた１つ又は複数のグループの根本原因を突き止めることを含む。例えば
、一実施形態では、この方法は、１つ又は複数のグループの中の欠陥の少なくともいくつ
かのレビューの結果、設計データの１つ又は複数の属性、欠陥の１つ又は複数の属性、又
はそれらの何らかの組合せに基づいて欠陥のグループの１つ又は複数の根本原因を突き止
めることを含む。このように、この方法は、欠陥の根本原因を、個別に又はまとめて１つ
のグループとして決定することを含む。欠陥又は欠陥のグループの根本原因は、例えば、
欠陥の組成を測定することにより欠陥を分析するために使用されるＥＤＳシステムなどの
診断システムから得られる分析結果に基づいて決定される。このようなＥＤＳシステムの
一例は、本明細書に全体が説明されているかのように参照により組み込まれる、Ｗａｎｇ
らの米国特許第６，７７７，６７６号において例示されている。
根本原因フェーズは、系統的欠陥のソース、原因、及び／又は補正を識別することを含
む。根本原因フェーズは、設計空間、ウェハ空間、レチクル空間、試験空間、プロセス空
間の間の相関を使用してマルチソース空間において実行される。例えば、一実施形態では
、この方法は、１つ又は複数のグループにおける欠陥の少なくともいくつかを実験プロセ
ス・ウィンドウの結果にマッピングすることにより欠陥のグループの１つ又は複数の根本
原因を突き止めることを含む。実験プロセス・ウィンドウの結果は、その方法、他の方法
、その方法を実行するように構成されているシステム、又はその方法を実行するように構
成されているシステム以外のシステムにより生成される。それに加えて、ＰＷＱ法又は他
の好適な実験を使用し（例えば、１つ又は複数の異なるパラメータとともに異なるウェハ
上でエッチング・プロセスを実行する）、ＰＷＱ法又は他の実験の後にウェハ上で欠陥を
検出することで、実験プロセス・ウィンドウの結果を取り込むことができる。実験プロセ
ス・ウィンドウの結果は、検査及び／又はウェハ上で検出された欠陥のレビューにより取
り込まれた結果を含む。例えば、実験プロセス・ウィンドウの結果は、欠陥のイメージ、
設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計データの部分、本明細書で説明されて
いるように決定される、設計データ空間における欠陥の位置、又は本明細書で説明されて
いる他の検査及び／又は欠陥レビュー結果を含む。
む。根本原因フェーズは、設計空間、ウェハ空間、レチクル空間、試験空間、プロセス空
間の間の相関を使用してマルチソース空間において実行される。例えば、一実施形態では
、この方法は、１つ又は複数のグループにおける欠陥の少なくともいくつかを実験プロセ
ス・ウィンドウの結果にマッピングすることにより欠陥のグループの１つ又は複数の根本
原因を突き止めることを含む。実験プロセス・ウィンドウの結果は、その方法、他の方法
、その方法を実行するように構成されているシステム、又はその方法を実行するように構
成されているシステム以外のシステムにより生成される。それに加えて、ＰＷＱ法又は他
の好適な実験を使用し（例えば、１つ又は複数の異なるパラメータとともに異なるウェハ
上でエッチング・プロセスを実行する）、ＰＷＱ法又は他の実験の後にウェハ上で欠陥を
検出することで、実験プロセス・ウィンドウの結果を取り込むことができる。実験プロセ
ス・ウィンドウの結果は、検査及び／又はウェハ上で検出された欠陥のレビューにより取
り込まれた結果を含む。例えば、実験プロセス・ウィンドウの結果は、欠陥のイメージ、
設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計データの部分、本明細書で説明されて
いるように決定される、設計データ空間における欠陥の位置、又は本明細書で説明されて
いる他の検査及び／又は欠陥レビュー結果を含む。
欠陥の少なくともいくつかを実験プロセス・ウィンドウの結果にマッピングすることは
、検査プロセスの結果を使用して実行される。例えば、実験プロセス・ウィンドウの結果
が設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計データの部分やウェハ上の欠陥のイ
メージを含む場合、欠陥を実験プロセス・ウィンドウの結果にマッピングすることは、ビ
ン範囲に従うグループのうちの１つ又は複数に分けられた欠陥のイメージを設計データ空
間においてビン範囲に従って分けられた欠陥の位置に近接する設計データに少なくとも類
似している設計データに近接して検出された欠陥に対する実験プロセス・ウィンドウの結
果におけるイメージと比較することを含む。他の例では、実験プロセス・ウィンドウの結
果が設計データ空間における欠陥の位置を含む場合、ビン範囲に従って分けられた欠陥を
この実施形態における実験プロセス・ウィンドウの結果にマッピングすることは、実験プ
ロセス・ウィンドウの結果における設計データ空間内の欠陥の位置を設計データ空間にお
けるビン範囲に従って分けられた欠陥の位置と比較することを含む。
、検査プロセスの結果を使用して実行される。例えば、実験プロセス・ウィンドウの結果
が設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計データの部分やウェハ上の欠陥のイ
メージを含む場合、欠陥を実験プロセス・ウィンドウの結果にマッピングすることは、ビ
ン範囲に従うグループのうちの１つ又は複数に分けられた欠陥のイメージを設計データ空
間においてビン範囲に従って分けられた欠陥の位置に近接する設計データに少なくとも類
似している設計データに近接して検出された欠陥に対する実験プロセス・ウィンドウの結
果におけるイメージと比較することを含む。他の例では、実験プロセス・ウィンドウの結
果が設計データ空間における欠陥の位置を含む場合、ビン範囲に従って分けられた欠陥を
この実施形態における実験プロセス・ウィンドウの結果にマッピングすることは、実験プ
ロセス・ウィンドウの結果における設計データ空間内の欠陥の位置を設計データ空間にお
けるビン範囲に従って分けられた欠陥の位置と比較することを含む。
このように、マッピングするステップの結果は、プロセス・ウィンドウ空間において、
欠陥の検出に先立ってウェハ上で実行されたプロセスが実行された場所を示す。特に、マ
ッピングの結果が、ビン範囲に従って分けられた欠陥と実験プロセス・ウィンドウの結果
に含まれている欠陥とが少なくとも類似しており、少なくとも類似する設計データに近接
して配置されていることを示している場合、実験プロセス・ウィンドウの結果内に含まれ
ている欠陥が検出されたプロセス・ウィンドウ内の１つ又は複数のパラメータの値が、ビ
ン範囲に従って分けられた欠陥と相関し、ビン範囲に従って分けられた欠陥の根本原因と
して決定されるか、又はビン範囲に従って分けられた欠陥の根本原因を突き止めるために
使用される。
欠陥の検出に先立ってウェハ上で実行されたプロセスが実行された場所を示す。特に、マ
ッピングの結果が、ビン範囲に従って分けられた欠陥と実験プロセス・ウィンドウの結果
に含まれている欠陥とが少なくとも類似しており、少なくとも類似する設計データに近接
して配置されていることを示している場合、実験プロセス・ウィンドウの結果内に含まれ
ている欠陥が検出されたプロセス・ウィンドウ内の１つ又は複数のパラメータの値が、ビ
ン範囲に従って分けられた欠陥と相関し、ビン範囲に従って分けられた欠陥の根本原因と
して決定されるか、又はビン範囲に従って分けられた欠陥の根本原因を突き止めるために
使用される。
他の実施形態では、この方法は、１つ又は複数のグループにおける欠陥の少なくともい
くつかをシミュレートされたプロセス・ウィンドウの結果にマッピングすることにより欠
陥のグループの１つ又は複数の根本原因を突き止めることを含む。シミュレートされたプ
ロセス・ウィンドウの結果は、上述の実験プロセス・ウィンドウの結果に類似する結果を
含む。ただし、物理的ウェハ上で実験を実行するのではなく、プロセスの１つ又は複数の
パラメータのさまざまな値でウェハ上に設計データをどのように印刷するかを示すイメー
ジをシミュレートすることにより、シミュレートされたプロセス・ウィンドウの結果を取
り込む。プロセスは、設計データに対応するデバイスの加工に含むプロセスを含む。例え
ば、この実施形態は、系統的欠陥配置に関するパターニング・プロセス（例えば、リソグ
ラフィ又はエッチング）をモデル化することを含み、またそのようなモデル化の結果を使
用して、系統的欠陥の根本原因を突き止めることができる。シミュレートされたプロセス
・ウィンドウの結果は、当業界で知られている好適な方法又はシステムを使用して生成さ
れる。例えば、ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから市販されているＰＲＯＬＩＴＨソフトウェアに
より、シミュレートされたプロセス・ウィンドウの結果を生成することができる。それに
加えて、シミュレートされたプロセス・ウィンドウの結果は、その方法、他の方法、その
方法を実行するように構成されているシステム、又はその方法を実行するように構成され
ているシステム以外のシステムにより生成される。この実施形態において根本原因を突き
止めることは、実験プロセス・ウィンドウの結果に関して上述のように実行される。
くつかをシミュレートされたプロセス・ウィンドウの結果にマッピングすることにより欠
陥のグループの１つ又は複数の根本原因を突き止めることを含む。シミュレートされたプ
ロセス・ウィンドウの結果は、上述の実験プロセス・ウィンドウの結果に類似する結果を
含む。ただし、物理的ウェハ上で実験を実行するのではなく、プロセスの１つ又は複数の
パラメータのさまざまな値でウェハ上に設計データをどのように印刷するかを示すイメー
ジをシミュレートすることにより、シミュレートされたプロセス・ウィンドウの結果を取
り込む。プロセスは、設計データに対応するデバイスの加工に含むプロセスを含む。例え
ば、この実施形態は、系統的欠陥配置に関するパターニング・プロセス（例えば、リソグ
ラフィ又はエッチング）をモデル化することを含み、またそのようなモデル化の結果を使
用して、系統的欠陥の根本原因を突き止めることができる。シミュレートされたプロセス
・ウィンドウの結果は、当業界で知られている好適な方法又はシステムを使用して生成さ
れる。例えば、ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから市販されているＰＲＯＬＩＴＨソフトウェアに
より、シミュレートされたプロセス・ウィンドウの結果を生成することができる。それに
加えて、シミュレートされたプロセス・ウィンドウの結果は、その方法、他の方法、その
方法を実行するように構成されているシステム、又はその方法を実行するように構成され
ているシステム以外のシステムにより生成される。この実施形態において根本原因を突き
止めることは、実験プロセス・ウィンドウの結果に関して上述のように実行される。
根本原因フェーズは、系統的欠陥のソース及び／又は補正を決定することを含む。系統
的欠陥に対する可能な１つのソースは、プロセス・ウィンドウ・シフトである。それに加
えて、ホット・スポット・シグネチャに関する知識から、プロセス・ウィンドウ内でプロ
セスが動作している場所に関する情報が得られる。根本原因フェーズは、さらに、プロセ
ス・ウィンドウを拡大するようにプロセスを改善する最も有意な機会を決定することを含
む。さらに、根本原因フェーズは、レチクル設計を改善するうえで最も有意な系統的問題
を決定することを含む。根本原因フェーズは、さらに、次世代技術を改善し、及び／又は
実装するうえで最も有意な系統的問題を決定することを含む。
的欠陥に対する可能な１つのソースは、プロセス・ウィンドウ・シフトである。それに加
えて、ホット・スポット・シグネチャに関する知識から、プロセス・ウィンドウ内でプロ
セスが動作している場所に関する情報が得られる。根本原因フェーズは、さらに、プロセ
ス・ウィンドウを拡大するようにプロセスを改善する最も有意な機会を決定することを含
む。さらに、根本原因フェーズは、レチクル設計を改善するうえで最も有意な系統的問題
を決定することを含む。根本原因フェーズは、さらに、次世代技術を改善し、及び／又は
実装するうえで最も有意な系統的問題を決定することを含む。
いくつかの実施形態では、この方法は、欠陥のグループの１つ又は複数の影響を受ける
ウェハ上に形成されるダイの割合を決定することを含む。例えば、グループ内の欠陥が少
なくとも１回検出されたウェハ上の検出されたダイの数を決定し、グループ内の欠陥が少
なくとも１回検出された検査されたダイの数を検査されたダイの総数で除算することによ
り、割合を決定することができる。グループ内の欠陥が少なくとも１回検出されたウェハ
上の検出されたダイの数は、欠陥の設計データ空間位置、ウェハ上で印刷されたダイの設
計データ空間位置、欠陥を検出するために使用される検査プロセスに関する情報に基づい
て決定される。これらのステップの結果に１００を掛けて、この割合を得ることができる
。特定の一例では、ビン範囲に従って１つのグループに分けられた欠陥が３００ある場合
、このグループ内の欠陥は、ウェハ上の５つのダイに配置され、ウェハ上に６０００個の
ダイがあり、割合は、［（５）（１００）］／（６０００）又は０．０８３％として決定
される。したがって、この割合は、欠陥のグループに対するダイ影響限界性を反映する。
このような割合は、欠陥の複数のグループについて決定され、これらの割合のそれぞれ（
又は少なくともいくつか）は、この方法により生成される棒グラフなどのチャート内に表
示される。したがって、このチャートは、欠陥がビン範囲に従って分けられたグループに
応じて変わるダイ影響限界性を示している。このようなチャートは、本明細書でさらに説
明されているように構成される、ユーザー・インターフェイスに表示される。この方法は
、さらに、この実施形態において決定された割合に基づいて欠陥の１つ又は複数のグルー
プを優先順位付けすることを含む。このような優先順位付けは、本明細書でさらに説明さ
れているように実行され、そのような優先順位付けの結果は、本明細書でさらに説明され
ているように使用される。
ウェハ上に形成されるダイの割合を決定することを含む。例えば、グループ内の欠陥が少
なくとも１回検出されたウェハ上の検出されたダイの数を決定し、グループ内の欠陥が少
なくとも１回検出された検査されたダイの数を検査されたダイの総数で除算することによ
り、割合を決定することができる。グループ内の欠陥が少なくとも１回検出されたウェハ
上の検出されたダイの数は、欠陥の設計データ空間位置、ウェハ上で印刷されたダイの設
計データ空間位置、欠陥を検出するために使用される検査プロセスに関する情報に基づい
て決定される。これらのステップの結果に１００を掛けて、この割合を得ることができる
。特定の一例では、ビン範囲に従って１つのグループに分けられた欠陥が３００ある場合
、このグループ内の欠陥は、ウェハ上の５つのダイに配置され、ウェハ上に６０００個の
ダイがあり、割合は、［（５）（１００）］／（６０００）又は０．０８３％として決定
される。したがって、この割合は、欠陥のグループに対するダイ影響限界性を反映する。
このような割合は、欠陥の複数のグループについて決定され、これらの割合のそれぞれ（
又は少なくともいくつか）は、この方法により生成される棒グラフなどのチャート内に表
示される。したがって、このチャートは、欠陥がビン範囲に従って分けられたグループに
応じて変わるダイ影響限界性を示している。このようなチャートは、本明細書でさらに説
明されているように構成される、ユーザー・インターフェイスに表示される。この方法は
、さらに、この実施形態において決定された割合に基づいて欠陥の１つ又は複数のグルー
プを優先順位付けすることを含む。このような優先順位付けは、本明細書でさらに説明さ
れているように実行され、そのような優先順位付けの結果は、本明細書でさらに説明され
ているように使用される。
他の実施形態では、この方法は、グループの少なくとも１つに対応する設計データにお
ける１つ又は複数のＰＯＩを決定することと、ビン範囲に従って１つ又は複数のＰＯＩに
対応するグループの少なくとも１つに分けられた欠陥の数とウェハ上の１つ又は複数のＰ
ＯＩの配置の数との比を決定することとを含む。これらのグループのうちの少なくとも１
つに対応する設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩは、本明細書で説明されているよ
うに決定される。ウェハ上の１つ又は複数のＰＯＩのすべてのインスタンスが、欠陥を検
出するために使用される検査プロセスで検査されない場合、この実施形態で使用されるウ
ェハ上の１つ又は複数のＰＯＩの配置の数は、ウェハ上の１つ又は複数のＰＯＩの検査さ
れた配置の数である。このように、この方法は、ウェハ上で印刷されたＰＯＩの配置の数
（又はウェハ上のＰＯＩの検査された配置の数）と比較した欠陥がウェハ上で検出された
ＰＯＩの比又は割合を決定することにより限界性分析を実行することを含む。このような
実施形態では、ウェハ上のＰＯＩの配置の数は、任意のパターン探索により識別される。
それに加えて、ウェハ上のＰＯＩの検査された配置の数は、任意のパターン探索により、
また任意のパターン探索の結果や検査プロセスに関する情報を使用して識別され、これに
よりウェハ上のＰＯＩの検査された配置の数を決定することができる。それに加えて、本
明細書で説明されている方法は、ウェハ上のＰＯＩの配置を識別し、ＰＯＩの面積を決定
する任意のパターン探索を含む。次いで、ＰＯＩの面積とウェハ上のＰＯＩの配置の数（
又はウェハ上のＰＯＩの検査された配置の数）を使用して、ＰＯＩによる欠陥密度を決定
する。この方法は、さらに、この実施形態において決定された比に基づいて１つ又は複数
のＰＯＩを優先順位付けすることを含む。このような優先順位付けは、本明細書でさらに
説明されているように実行され、そのような優先順位付けの結果は、本明細書で説明され
ているように使用される。
ける１つ又は複数のＰＯＩを決定することと、ビン範囲に従って１つ又は複数のＰＯＩに
対応するグループの少なくとも１つに分けられた欠陥の数とウェハ上の１つ又は複数のＰ
ＯＩの配置の数との比を決定することとを含む。これらのグループのうちの少なくとも１
つに対応する設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩは、本明細書で説明されているよ
うに決定される。ウェハ上の１つ又は複数のＰＯＩのすべてのインスタンスが、欠陥を検
出するために使用される検査プロセスで検査されない場合、この実施形態で使用されるウ
ェハ上の１つ又は複数のＰＯＩの配置の数は、ウェハ上の１つ又は複数のＰＯＩの検査さ
れた配置の数である。このように、この方法は、ウェハ上で印刷されたＰＯＩの配置の数
（又はウェハ上のＰＯＩの検査された配置の数）と比較した欠陥がウェハ上で検出された
ＰＯＩの比又は割合を決定することにより限界性分析を実行することを含む。このような
実施形態では、ウェハ上のＰＯＩの配置の数は、任意のパターン探索により識別される。
それに加えて、ウェハ上のＰＯＩの検査された配置の数は、任意のパターン探索により、
また任意のパターン探索の結果や検査プロセスに関する情報を使用して識別され、これに
よりウェハ上のＰＯＩの検査された配置の数を決定することができる。それに加えて、本
明細書で説明されている方法は、ウェハ上のＰＯＩの配置を識別し、ＰＯＩの面積を決定
する任意のパターン探索を含む。次いで、ＰＯＩの面積とウェハ上のＰＯＩの配置の数（
又はウェハ上のＰＯＩの検査された配置の数）を使用して、ＰＯＩによる欠陥密度を決定
する。この方法は、さらに、この実施形態において決定された比に基づいて１つ又は複数
のＰＯＩを優先順位付けすることを含む。このような優先順位付けは、本明細書でさらに
説明されているように実行され、そのような優先順位付けの結果は、本明細書で説明され
ているように使用される。
追加の実施形態では、この方法は、グループの少なくとも１つに対応する設計データに
おける１つ又は複数のＰＯＩを決定することと、ビン範囲に従って１つ又は複数のＰＯＩ
に対応するグループの少なくとも１つに分けられた欠陥の数と設計データにおける１つ又
は複数のＰＯＩの配置の数（又は欠陥を検出するために使用される検査プロセス実行中に
設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩのすべての配置が検査されるわけではない場合
に設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩの検査された配置の数）との比を決定するこ
ととを含む。このように、この方法は、設計におけるＰＯＩの配置の数（又は設計におけ
るＰＯＩの検査された配置の数）と比較したＰＯＩに対応するグループ内の欠陥の数の比
又は割合を決定することにより限界性分析を実行することを含む。このような実施形態で
は、設計データにおけるＰＯＩの配置の数は、任意のパターン探索により識別される。そ
れに加えて、設計データにおけるＰＯＩの検査された配置の数は、上述のように決定され
る。本明細書でさらに説明されているように、グループの少なくとも１つに対応する１つ
又は複数のＰＯＩを決定することができる。この方法は、さらに、この実施形態において
決定された比に基づいてＰＯＩの１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。このよう
な優先順位付けは、本明細書でさらに説明されているように実行され、そのような優先順
位付けの結果は、本明細書で説明されているように使用される。
おける１つ又は複数のＰＯＩを決定することと、ビン範囲に従って１つ又は複数のＰＯＩ
に対応するグループの少なくとも１つに分けられた欠陥の数と設計データにおける１つ又
は複数のＰＯＩの配置の数（又は欠陥を検出するために使用される検査プロセス実行中に
設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩのすべての配置が検査されるわけではない場合
に設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩの検査された配置の数）との比を決定するこ
ととを含む。このように、この方法は、設計におけるＰＯＩの配置の数（又は設計におけ
るＰＯＩの検査された配置の数）と比較したＰＯＩに対応するグループ内の欠陥の数の比
又は割合を決定することにより限界性分析を実行することを含む。このような実施形態で
は、設計データにおけるＰＯＩの配置の数は、任意のパターン探索により識別される。そ
れに加えて、設計データにおけるＰＯＩの検査された配置の数は、上述のように決定され
る。本明細書でさらに説明されているように、グループの少なくとも１つに対応する１つ
又は複数のＰＯＩを決定することができる。この方法は、さらに、この実施形態において
決定された比に基づいてＰＯＩの１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。このよう
な優先順位付けは、本明細書でさらに説明されているように実行され、そのような優先順
位付けの結果は、本明細書で説明されているように使用される。
他の実施形態では、この方法は、グループの少なくとも１つに対応する設計データにお
けるＰＯＩを決定することと、ビン範囲に従ってグループの少なくとも１つに分けられた
欠陥が配置されているウェハ上に形成されたダイの割合を決定することと、その割合に基
づいてＰＯＩに優先度を割り当てることとを含む。このように、この方法は、欠陥の影響
を受けるダイの割合に基づいて限界性分析を実行することを含む。例えば、ビン範囲によ
るグループ分けられた欠陥の数は、ウェハ上で設計データを印刷するために使用されるレ
チクル上のＰＯＩの設計インスタンスの数とレチクルがウェハ上に印刷される回数とで除
算される。このステップの結果に１００を掛けて、この割合を得ることができる。特定の
例では、ビン範囲によるグループに分けられた欠陥が３００個ある場合、ＰＯＩの２００
０個の設計インスタンスはレチクル上のグループに対応し、レチクルは、ウェハ上に１０
００回印刷され、ビン範囲によるグループ分けられた欠陥が配置されるウェハ上に形成さ
れるダイの割合は、［（３００）（１００）］／［（２０００）（１０００）］又は０．
０１５％に等しく、これは、本質的に欠陥のこのグループに対するウェハ・ベースの限界
性である。
けるＰＯＩを決定することと、ビン範囲に従ってグループの少なくとも１つに分けられた
欠陥が配置されているウェハ上に形成されたダイの割合を決定することと、その割合に基
づいてＰＯＩに優先度を割り当てることとを含む。このように、この方法は、欠陥の影響
を受けるダイの割合に基づいて限界性分析を実行することを含む。例えば、ビン範囲によ
るグループ分けられた欠陥の数は、ウェハ上で設計データを印刷するために使用されるレ
チクル上のＰＯＩの設計インスタンスの数とレチクルがウェハ上に印刷される回数とで除
算される。このステップの結果に１００を掛けて、この割合を得ることができる。特定の
例では、ビン範囲によるグループに分けられた欠陥が３００個ある場合、ＰＯＩの２００
０個の設計インスタンスはレチクル上のグループに対応し、レチクルは、ウェハ上に１０
００回印刷され、ビン範囲によるグループ分けられた欠陥が配置されるウェハ上に形成さ
れるダイの割合は、［（３００）（１００）］／［（２０００）（１０００）］又は０．
０１５％に等しく、これは、本質的に欠陥のこのグループに対するウェハ・ベースの限界
性である。
このように、この方法は、欠陥が少なくとも１回検出されたウェハ上の検査されたダイ
の数により系統的欠陥を優先順位付けすることを含む。例えば、ダイにおけるＰＯＩの設
計インスタンスの１％に対してダイにおけるＰＯＩの設計インスタンスの１０％で系統的
欠陥が出現した場合により高い優先度をＰＯＩに割り当てることができる。他の例では、
ウェハ上で欠陥が検出されたダイが多い場合の欠陥のグループには、ウェハ上で欠陥が検
出されたダイが少ない場合の欠陥のグループに比べて高い優先度を割り当てることができ
る。それに加えて、この方法は、ビン範囲に従って異なるグループに分けられた欠陥が配
置されているウェハ上に形成されたダイの割合を示す棒グラフなどのチャートを生成する
ことを含む。したがって、このようなチャートは、欠陥の異なるグループに対するダイ・
ベースの限界性をグラフで示す。このようなチャートは、本明細書で説明されているよう
に構成される、ユーザー・インターフェイスに表示される。このような優先順位付けの結
果は、本明細書で説明されているように使用される。
の数により系統的欠陥を優先順位付けすることを含む。例えば、ダイにおけるＰＯＩの設
計インスタンスの１％に対してダイにおけるＰＯＩの設計インスタンスの１０％で系統的
欠陥が出現した場合により高い優先度をＰＯＩに割り当てることができる。他の例では、
ウェハ上で欠陥が検出されたダイが多い場合の欠陥のグループには、ウェハ上で欠陥が検
出されたダイが少ない場合の欠陥のグループに比べて高い優先度を割り当てることができ
る。それに加えて、この方法は、ビン範囲に従って異なるグループに分けられた欠陥が配
置されているウェハ上に形成されたダイの割合を示す棒グラフなどのチャートを生成する
ことを含む。したがって、このようなチャートは、欠陥の異なるグループに対するダイ・
ベースの限界性をグラフで示す。このようなチャートは、本明細書で説明されているよう
に構成される、ユーザー・インターフェイスに表示される。このような優先順位付けの結
果は、本明細書で説明されているように使用される。
さらに他の実施形態では、この方法は、グループの１つ又は複数に含まれる欠陥が検出
されるウェハ上で全設計インスタンスの数によりグループの１つ又は複数を優先順位付け
することを含む。この実施形態で使用されるウェハ上の全設計インスタンスの数は、ウェ
ハ上の設計インスタンスのすべてが欠陥を検出するために使用される検査プロセスの実行
時に検査されない場合にウェハ上の全検査設計インスタンスの数としてよい。このように
、この方法は、ウェハ上の全設計インスタンスの数（又は全検査設計インスタンスの数）
により知られている系統的欠陥を優先順位付けすることを含む。その際、この方法は、ウ
ェハ・ベースの限界性に基づいて知られている系統的欠陥を優先順位付けすることを含む
。例えば、ウェハ上で欠陥が検出された設計インスタンスの数が多い場合の欠陥のグルー
プには、ウェハ上で欠陥が検出された設計インスタンスの数が少ない場合の欠陥のグルー
プに比べて高い優先度を割り当てることができる。このような優先順位付けは、さらに、
欠陥が検出されたウェハ上の設計インスタンス（又は検査された設計インスタンス）の配
置の割合に基づいて実行される。例えば、検出され、ビン範囲によるグループに分けられ
た欠陥の数を、ウェハ上の設計インスタンスの総数（又は検査された設計インスタンスの
総数）で除算することができる。このステップの結果に１００を掛けて、上述の割合を得
る。それに加えて、この方法は、欠陥の異なるグループが検出されたウェハ上の設計イン
スタンスの数（又は検査された設計インスタンスの数）を示す棒グラフなどのチャートを
生成することを含む。このようなチャートは、本明細書で説明されているように構成され
る、ユーザー・インターフェイスに表示される。このような優先順位付けは、本明細書で
説明されているようにさらに実行され、そのような優先順位付けの結果は、本明細書で説
明されているように使用される。
されるウェハ上で全設計インスタンスの数によりグループの１つ又は複数を優先順位付け
することを含む。この実施形態で使用されるウェハ上の全設計インスタンスの数は、ウェ
ハ上の設計インスタンスのすべてが欠陥を検出するために使用される検査プロセスの実行
時に検査されない場合にウェハ上の全検査設計インスタンスの数としてよい。このように
、この方法は、ウェハ上の全設計インスタンスの数（又は全検査設計インスタンスの数）
により知られている系統的欠陥を優先順位付けすることを含む。その際、この方法は、ウ
ェハ・ベースの限界性に基づいて知られている系統的欠陥を優先順位付けすることを含む
。例えば、ウェハ上で欠陥が検出された設計インスタンスの数が多い場合の欠陥のグルー
プには、ウェハ上で欠陥が検出された設計インスタンスの数が少ない場合の欠陥のグルー
プに比べて高い優先度を割り当てることができる。このような優先順位付けは、さらに、
欠陥が検出されたウェハ上の設計インスタンス（又は検査された設計インスタンス）の配
置の割合に基づいて実行される。例えば、検出され、ビン範囲によるグループに分けられ
た欠陥の数を、ウェハ上の設計インスタンスの総数（又は検査された設計インスタンスの
総数）で除算することができる。このステップの結果に１００を掛けて、上述の割合を得
る。それに加えて、この方法は、欠陥の異なるグループが検出されたウェハ上の設計イン
スタンスの数（又は検査された設計インスタンスの数）を示す棒グラフなどのチャートを
生成することを含む。このようなチャートは、本明細書で説明されているように構成され
る、ユーザー・インターフェイスに表示される。このような優先順位付けは、本明細書で
説明されているようにさらに実行され、そのような優先順位付けの結果は、本明細書で説
明されているように使用される。
いくつかの実施形態では、この方法は、グループの１つ又は複数内で欠陥が少なくとも
１回検出されたウェハ上に設計データを印刷するために使用される、レチクル上の設計イ
ンスタンスの数によりグループの１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。この実施
形態で使用されるレチクル上の設計インスタンスの数は、検査された設計インスタンスの
数である。このように、この方法は、欠陥が少なくとも１回見つかったレチクル上の設計
インスタンスの数により知られている系統的欠陥を優先順位付けすることを含む。例えば
、レチクル上で欠陥が検出された設計インスタンスの数が多い場合の欠陥のグループには
、レチクル上で欠陥が検出された設計インスタンスの数が少ない場合の欠陥のグループに
比べて高い優先度が割り当てられる。それに加えて、この方法は、欠陥の異なるグループ
が検出されたレチクル上の設計インスタンスの数を示す棒グラフなどのチャートを生成す
ることを含む。このようなチャートは、本明細書で説明されているように構成される、ユ
ーザー・インターフェイスに表示される。このような優先順位付けは、本明細書で説明さ
れているようにさらに実行される。それに加えて、このような優先順位付けの結果は、本
明細書で説明されているように使用される。
１回検出されたウェハ上に設計データを印刷するために使用される、レチクル上の設計イ
ンスタンスの数によりグループの１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。この実施
形態で使用されるレチクル上の設計インスタンスの数は、検査された設計インスタンスの
数である。このように、この方法は、欠陥が少なくとも１回見つかったレチクル上の設計
インスタンスの数により知られている系統的欠陥を優先順位付けすることを含む。例えば
、レチクル上で欠陥が検出された設計インスタンスの数が多い場合の欠陥のグループには
、レチクル上で欠陥が検出された設計インスタンスの数が少ない場合の欠陥のグループに
比べて高い優先度が割り当てられる。それに加えて、この方法は、欠陥の異なるグループ
が検出されたレチクル上の設計インスタンスの数を示す棒グラフなどのチャートを生成す
ることを含む。このようなチャートは、本明細書で説明されているように構成される、ユ
ーザー・インターフェイスに表示される。このような優先順位付けは、本明細書で説明さ
れているようにさらに実行される。それに加えて、このような優先順位付けの結果は、本
明細書で説明されているように使用される。
他の実施形態では、この方法は、ビン範囲に従ってグループの１つ又は複数に分けられ
た欠陥が検出されたレチクル上の配置の数、及びビン範囲に従ったグループの１つ又は複
数に分けられた欠陥の位置に近接する設計データの部分に少なくとも類似しているレチク
ル上に印刷される設計データの部分の総数に基づいてグループの１つ又は複数に対するレ
チクル・ベースの限界を決定することを含む。この実施形態で使用されるレチクル上の配
置の数は、検査された配置の数を含む。例えば、レチクル・ベースの限界性は、グループ
内の少なくとも１つの欠陥が検出された積層レチクル・マップにおける配置の数をレチク
ル上の設計インスタンスの総数で除算することにより決定される。このステップの結果に
１００を掛けて、欠陥が検出された、グループに対応する、設計インスタンスの配置の割
合を求めることができる。特定の一例では、３００個の欠陥がビン範囲に従って１つのグ
ループに分けられる場合、レチクル上のそのグループに対応するＰＯＩに対し２０００個
の設計インスタンスがあり、ビン範囲によるグループ分けられた欠陥は、レチクルにおけ
る５０個の配置で検出され（積層レチクル・マップから決定される）、欠陥のこのグルー
プに対するレチクル・ベースの限界性は、［（５０）（１００）］／（２０００）又は２
．５％に等しい。それに加えて、この方法は、異なるグループ内の欠陥が検出された配置
のレチクル・ベースの限界性又は割合を示す棒グラフなどのチャートを生成することを含
む。このようなチャートは、本明細書でさらに説明されているように構成される、ユーザ
ー・インターフェイスに表示される。この方法は、さらに、これらのグループの１つ又は
複数について決定されたレチクル・ベースの限界性に基づいて欠陥のグループのうちの１
つ又は複数を優先順位付けすることを含む。例えば、比較的高いレチクル・ベースの限界
性を示すグループは、低いレチクル・ベースの限界性を示す欠陥のグループに比べて高い
優先度が割り当てられる。このような優先順位付けは、本明細書で説明されているように
さらに実行され、そのような優先順位付けの結果は、本明細書で説明されているように使
用される。
た欠陥が検出されたレチクル上の配置の数、及びビン範囲に従ったグループの１つ又は複
数に分けられた欠陥の位置に近接する設計データの部分に少なくとも類似しているレチク
ル上に印刷される設計データの部分の総数に基づいてグループの１つ又は複数に対するレ
チクル・ベースの限界を決定することを含む。この実施形態で使用されるレチクル上の配
置の数は、検査された配置の数を含む。例えば、レチクル・ベースの限界性は、グループ
内の少なくとも１つの欠陥が検出された積層レチクル・マップにおける配置の数をレチク
ル上の設計インスタンスの総数で除算することにより決定される。このステップの結果に
１００を掛けて、欠陥が検出された、グループに対応する、設計インスタンスの配置の割
合を求めることができる。特定の一例では、３００個の欠陥がビン範囲に従って１つのグ
ループに分けられる場合、レチクル上のそのグループに対応するＰＯＩに対し２０００個
の設計インスタンスがあり、ビン範囲によるグループ分けられた欠陥は、レチクルにおけ
る５０個の配置で検出され（積層レチクル・マップから決定される）、欠陥のこのグルー
プに対するレチクル・ベースの限界性は、［（５０）（１００）］／（２０００）又は２
．５％に等しい。それに加えて、この方法は、異なるグループ内の欠陥が検出された配置
のレチクル・ベースの限界性又は割合を示す棒グラフなどのチャートを生成することを含
む。このようなチャートは、本明細書でさらに説明されているように構成される、ユーザ
ー・インターフェイスに表示される。この方法は、さらに、これらのグループの１つ又は
複数について決定されたレチクル・ベースの限界性に基づいて欠陥のグループのうちの１
つ又は複数を優先順位付けすることを含む。例えば、比較的高いレチクル・ベースの限界
性を示すグループは、低いレチクル・ベースの限界性を示す欠陥のグループに比べて高い
優先度が割り当てられる。このような優先順位付けは、本明細書で説明されているように
さらに実行され、そのような優先順位付けの結果は、本明細書で説明されているように使
用される。
上述の実施形態のステップは、上述のような欠陥のグループ、又はビン範囲によるグル
ープ分けられた個々の欠陥について実行される。
ープ分けられた個々の欠陥について実行される。
上述の方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明されている（複数の）方法の他の（
複数の）ステップを含む。それに加えて、上述の方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で
説明されているシステムにより実行される。
複数の）ステップを含む。それに加えて、上述の方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で
説明されているシステムにより実行される。
上で詳細に説明されているように、ビン範囲に従って欠陥を分ける方法の実施形態は、
ＤＣＩを決定することを含む。それに加えて、いくつかの方法は、ウェハ上で検出された
１つ又は複数の欠陥についてＤＣＩを決定することを含み、またウェハ上で検出された欠
陥をビン範囲に従って分けることを含む場合もあれば、含まない場合もある。例えば、ウ
ェハ上で検出された欠陥についてＤＣＩを決定するコンピュータ実施方法の一実施形態は
、欠陥がウェハに加工されているデバイスの１つ又は複数の電気的属性を変える確率を、
設計データ空間における欠陥の位置に近接する、デバイスに対する設計データの１つ又は
複数の属性に基づいて決定することを含む。欠陥がデバイスの１つ又は複数の電気的属性
を変える確率は、欠陥がデバイスの１つ又は複数の電気的パラメータを変え、及び／又は
そのデバイスのダイをだめにする確率としてよい。設計データの１つ又は複数の属性は、
本明細書で説明されている（複数の）設計データ属性を含む。この確率は、さらに、欠陥
の１つ又は複数の属性（例えば、欠陥サイズ）と組み合わせて設計データの１つ又は複数
の属性に基づいて決定される。それに加えて、この確率は、欠陥の１つ又は複数の属性、
欠陥を検出するために使用される検査システムにより報告される欠陥の配置や、検査シス
テムの座標の不正確と組み合わせて設計データの（複数の）属性に基づいて決定される。
ＤＣＩを決定することを含む。それに加えて、いくつかの方法は、ウェハ上で検出された
１つ又は複数の欠陥についてＤＣＩを決定することを含み、またウェハ上で検出された欠
陥をビン範囲に従って分けることを含む場合もあれば、含まない場合もある。例えば、ウ
ェハ上で検出された欠陥についてＤＣＩを決定するコンピュータ実施方法の一実施形態は
、欠陥がウェハに加工されているデバイスの１つ又は複数の電気的属性を変える確率を、
設計データ空間における欠陥の位置に近接する、デバイスに対する設計データの１つ又は
複数の属性に基づいて決定することを含む。欠陥がデバイスの１つ又は複数の電気的属性
を変える確率は、欠陥がデバイスの１つ又は複数の電気的パラメータを変え、及び／又は
そのデバイスのダイをだめにする確率としてよい。設計データの１つ又は複数の属性は、
本明細書で説明されている（複数の）設計データ属性を含む。この確率は、さらに、欠陥
の１つ又は複数の属性（例えば、欠陥サイズ）と組み合わせて設計データの１つ又は複数
の属性に基づいて決定される。それに加えて、この確率は、欠陥の１つ又は複数の属性、
欠陥を検出するために使用される検査システムにより報告される欠陥の配置や、検査シス
テムの座標の不正確と組み合わせて設計データの（複数の）属性に基づいて決定される。
特定の一例では、確率を決定することは、設計データにおける欠陥に対するクリティカ
ル領域などの設計データの１つ又は複数の属性を決定することを含む。このように、クリ
ティカル領域、報告された欠陥サイズ、報告された欠陥配置を使用して、欠陥がデバイス
の１つ又は複数の電気的属性を変える確率を決定することができる。例えば、欠陥サイズ
が大きくなり、パターンの複雑度が増大すると、欠陥がデバイスの１つ又は複数の電気的
属性を変える確率も高くなる。したがって、デバイスの１つ又は複数の電気的属性をだめ
にしたり変えたりする可能性を欠陥サイズとパターン複雑度の関数として記述する関係を
使用して、それぞれのウェハ上のそれぞれの欠陥の相対的リスクを決定することができる
。
ル領域などの設計データの１つ又は複数の属性を決定することを含む。このように、クリ
ティカル領域、報告された欠陥サイズ、報告された欠陥配置を使用して、欠陥がデバイス
の１つ又は複数の電気的属性を変える確率を決定することができる。例えば、欠陥サイズ
が大きくなり、パターンの複雑度が増大すると、欠陥がデバイスの１つ又は複数の電気的
属性を変える確率も高くなる。したがって、デバイスの１つ又は複数の電気的属性をだめ
にしたり変えたりする可能性を欠陥サイズとパターン複雑度の関数として記述する関係を
使用して、それぞれのウェハ上のそれぞれの欠陥の相対的リスクを決定することができる
。
他の例では、欠陥がデバイスの１つ又は複数の電気的属性を変えるかどうかを判定する
ために、設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計データと、設計データにおけ
る欠陥の位置の確率と、モデルへの入力としての欠陥サイズとを使用して、その確率を決
定する。このように、この確率は、欠陥が設計レイアウト内の特定のスポットに配置され
ている場合に欠陥がデバイスの１つ又は複数の電気的属性を変える確率である。
ために、設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計データと、設計データにおけ
る欠陥の位置の確率と、モデルへの入力としての欠陥サイズとを使用して、その確率を決
定する。このように、この確率は、欠陥が設計レイアウト内の特定のスポットに配置され
ている場合に欠陥がデバイスの１つ又は複数の電気的属性を変える確率である。
この方法は、さらに、欠陥がデバイスの１つ又は複数の電気的属性を変える確率に基づ
いて、欠陥に対するＤＣＩを決定することも含む。例えば、ＤＣＩは、少なくとも大まか
に、この確率に相関する指数である。一例では、比較的高い確率が決定される欠陥につい
ては高いＤＣＩが決定される。言い換えると、ＤＣＩは、デバイスの１つ又は複数の電気
的属性を変える比較的高い確率を有する欠陥に対してはクリティカル度が高いことを示す
ということである。ＤＣＩは、ＤＣＩと確率との間の関係を記述する好適な方法、アルゴ
リズム、データ構造、ルールなど、又はその何らかの組合せを使用して確率から決定され
る。本明細書で説明されている方法は、実験結果（例えば、検査、計量、レビュー、試験
、又はそれらの何らかの組合せの結果）、シミュレーション結果、経験的データ、設計に
関する情報、履歴データ、又はそれらの何らかの組合せを使用して、そのような方法、ア
ルゴリズム、データ構造体、ルールなどを生成することを含む。それに加えて、ＤＣＩは
、好適なフォーマット（数値、英数字、テキスト文字列など）を持つことができる。ユー
ザーがＤＣＩの値を簡単に理解できるような形でＤＣＩを表現することができる。例えば
、ＤＣＩに１から１０までの間の値を割り当てる。１０は最高のＤＣＩ、１は最低のＤＣ
Ｉである。さらに、又はそれとは別に、本明細書で説明されている実施形態の１つ又は複
数などの方法又はシステムでＤＣＩを使用し本明細書において説明されているステップの
１つ又は複数を実行できるような形でＤＣＩを表現することができる。
いて、欠陥に対するＤＣＩを決定することも含む。例えば、ＤＣＩは、少なくとも大まか
に、この確率に相関する指数である。一例では、比較的高い確率が決定される欠陥につい
ては高いＤＣＩが決定される。言い換えると、ＤＣＩは、デバイスの１つ又は複数の電気
的属性を変える比較的高い確率を有する欠陥に対してはクリティカル度が高いことを示す
ということである。ＤＣＩは、ＤＣＩと確率との間の関係を記述する好適な方法、アルゴ
リズム、データ構造、ルールなど、又はその何らかの組合せを使用して確率から決定され
る。本明細書で説明されている方法は、実験結果（例えば、検査、計量、レビュー、試験
、又はそれらの何らかの組合せの結果）、シミュレーション結果、経験的データ、設計に
関する情報、履歴データ、又はそれらの何らかの組合せを使用して、そのような方法、ア
ルゴリズム、データ構造体、ルールなどを生成することを含む。それに加えて、ＤＣＩは
、好適なフォーマット（数値、英数字、テキスト文字列など）を持つことができる。ユー
ザーがＤＣＩの値を簡単に理解できるような形でＤＣＩを表現することができる。例えば
、ＤＣＩに１から１０までの間の値を割り当てる。１０は最高のＤＣＩ、１は最低のＤＣ
Ｉである。さらに、又はそれとは別に、本明細書で説明されている実施形態の１つ又は複
数などの方法又はシステムでＤＣＩを使用し本明細書において説明されているステップの
１つ又は複数を実行できるような形でＤＣＩを表現することができる。
この方法は、さらに、ＤＣＩを記憶媒体に格納することを含む。格納するステップは、
本明細書で説明されている方法の実施形態の他の結果に加えてＤＣＩを格納することをも
含む。ＤＣＩは、当業界で知られている方法により格納される。記憶媒体としては、本明
細書で説明されている記憶媒体又は当業界で知られている他の好適な記憶媒体を含む。本
明細書で説明されているような方法又はシステムの実施形態のどれかにおいて、ＤＣＩは
、格納された後、記録媒体の中のＤＣＩにアクセスし、利用することができる。さらに、
ＤＣＩを、「永久的に」、「半永久的に」、又は一時的に何らかの期間の間、格納してお
くことができることに留意されたい。それに加えて、ＤＣＩを格納することは、本明細書
で説明されている他の方法で実行される。
本明細書で説明されている方法の実施形態の他の結果に加えてＤＣＩを格納することをも
含む。ＤＣＩは、当業界で知られている方法により格納される。記憶媒体としては、本明
細書で説明されている記憶媒体又は当業界で知られている他の好適な記憶媒体を含む。本
明細書で説明されているような方法又はシステムの実施形態のどれかにおいて、ＤＣＩは
、格納された後、記録媒体の中のＤＣＩにアクセスし、利用することができる。さらに、
ＤＣＩを、「永久的に」、「半永久的に」、又は一時的に何らかの期間の間、格納してお
くことができることに留意されたい。それに加えて、ＤＣＩを格納することは、本明細書
で説明されている他の方法で実行される。
一実施形態では、ＤＣＩが決定される欠陥はランダム欠陥を含む。他の実施形態では、
ＤＣＩが決定される欠陥は、系統的欠陥を含む。このように、ＤＣＩは、ランダム欠陥と
系統的欠陥の両方について決定される。欠陥は、本明細書でさらに説明されているように
ランダム欠陥又は系統的欠陥として決定される。それに加えて、この方法の実施形態は、
上で、欠陥についてＤＣＩを決定することを含むものとして説明されているが、この方法
は、１つの欠陥、いくつかの欠陥、又はウェハ上で検出されたすべての欠陥についてＤＣ
Ｉを決定することを含むと理解されるべきである。この方法においてＤＣＩが決定される
（複数の）欠陥は、ユーザーによって選択される。それとは別に、この方法でＤＣＩが決
定される（複数の）欠陥は、方法により選択される（例えば、（複数の）欠陥の１つ又は
複数の属性、設計データ空間における（複数の）欠陥の（複数の）位置に近接する設計デ
ータの１つ又は複数の属性、（複数の）欠陥及び／又は本明細書で説明されている設計デ
ータに関する他の情報、又はこれらの何らかの組合せに基づいて）。
ＤＣＩが決定される欠陥は、系統的欠陥を含む。このように、ＤＣＩは、ランダム欠陥と
系統的欠陥の両方について決定される。欠陥は、本明細書でさらに説明されているように
ランダム欠陥又は系統的欠陥として決定される。それに加えて、この方法の実施形態は、
上で、欠陥についてＤＣＩを決定することを含むものとして説明されているが、この方法
は、１つの欠陥、いくつかの欠陥、又はウェハ上で検出されたすべての欠陥についてＤＣ
Ｉを決定することを含むと理解されるべきである。この方法においてＤＣＩが決定される
（複数の）欠陥は、ユーザーによって選択される。それとは別に、この方法でＤＣＩが決
定される（複数の）欠陥は、方法により選択される（例えば、（複数の）欠陥の１つ又は
複数の属性、設計データ空間における（複数の）欠陥の（複数の）位置に近接する設計デ
ータの１つ又は複数の属性、（複数の）欠陥及び／又は本明細書で説明されている設計デ
ータに関する他の情報、又はこれらの何らかの組合せに基づいて）。
いくつかの実施形態では、１つ又は複数の電気的属性はデバイスの機能を含む。このよ
うに、ＤＣＩは、欠陥がデバイスの不具合又は機能不全の原因となる確率に基づいて決定
される。他の実施形態では、デバイスの１つ又は複数の電気的属性は、デバイスの１つ又
は複数の電気的パラメータを含む。このように、ＤＣＩは、欠陥がデバイスの１つ又は複
数の電気的パラメータを変える確率に基づいて決定される。その際、この確率は、欠陥が
電気的パラメータ問題を引き起こす確率である。電気的パラメータの問題は、電気的試験
における電気的欠陥としてみなせない場合があるが、これは、欠陥がデバイスの電気的性
能を変えることを示す指標であり、欠陥が持続する場合に他のウェハ上に時間の経過とと
もに電気的欠陥を引き起こし始める可能性がある。（複数の）電気的パラメータは、デバ
イスの速度、駆動電流、信号品位、配電などの当業界で知られている（複数の）電気的パ
ラメータを含む。
うに、ＤＣＩは、欠陥がデバイスの不具合又は機能不全の原因となる確率に基づいて決定
される。他の実施形態では、デバイスの１つ又は複数の電気的属性は、デバイスの１つ又
は複数の電気的パラメータを含む。このように、ＤＣＩは、欠陥がデバイスの１つ又は複
数の電気的パラメータを変える確率に基づいて決定される。その際、この確率は、欠陥が
電気的パラメータ問題を引き起こす確率である。電気的パラメータの問題は、電気的試験
における電気的欠陥としてみなせない場合があるが、これは、欠陥がデバイスの電気的性
能を変えることを示す指標であり、欠陥が持続する場合に他のウェハ上に時間の経過とと
もに電気的欠陥を引き起こし始める可能性がある。（複数の）電気的パラメータは、デバ
イスの速度、駆動電流、信号品位、配電などの当業界で知られている（複数の）電気的パ
ラメータを含む。
一実施形態では、設計データの１つ又は複数の属性は、冗長度、ネット・リスト、又は
それらの何らかの組合せを含む。他の実施形態では、設計データの１つ又は複数の属性は
、設計データにおけるフィーチャの寸法、設計データにおけるフィーチャの密度、又はそ
れらの何らかの組合せを含む。このような属性は、上で説明されているように確率を決定
するために使用される。追加の実施形態では、設計データの１つ又は複数の属性は、デバ
イスの複数の設計層に対する設計データの１つ又は複数の属性を含む。このように、この
確率は、欠陥に対する多層コンテキスト情報に基づいて決定されるが、これは、欠陥がデ
バイスを通じて伝播することにより設計の１つ又は複数の層に影響を及ぼす場合に、また
ウェハ上に形成されるデバイスは、典型的には、多数の層で形成されるため、有利である
。したがって、欠陥は、デバイスの複数の層上に印刷される設計データを変え、これらの
層のいずかの層、又は層の一部、又は層の全部に変化があれば、デバイスの１つ又は複数
の電気的属性が変化する。その際、この確率を決定するために設計データの１つ又は複数
の属性を使用し、デバイスの１つ又は複数の層に欠陥がどのような影響を及ぼしうるかに
基づいて確率を決定して、それにより、場合によっては、その確率やその確率から決定さ
れたＤＣＩが潜在的パラメータ問題を強く示し、高い歩留まり関連性を有するようにする
ことができる。
それらの何らかの組合せを含む。他の実施形態では、設計データの１つ又は複数の属性は
、設計データにおけるフィーチャの寸法、設計データにおけるフィーチャの密度、又はそ
れらの何らかの組合せを含む。このような属性は、上で説明されているように確率を決定
するために使用される。追加の実施形態では、設計データの１つ又は複数の属性は、デバ
イスの複数の設計層に対する設計データの１つ又は複数の属性を含む。このように、この
確率は、欠陥に対する多層コンテキスト情報に基づいて決定されるが、これは、欠陥がデ
バイスを通じて伝播することにより設計の１つ又は複数の層に影響を及ぼす場合に、また
ウェハ上に形成されるデバイスは、典型的には、多数の層で形成されるため、有利である
。したがって、欠陥は、デバイスの複数の層上に印刷される設計データを変え、これらの
層のいずかの層、又は層の一部、又は層の全部に変化があれば、デバイスの１つ又は複数
の電気的属性が変化する。その際、この確率を決定するために設計データの１つ又は複数
の属性を使用し、デバイスの１つ又は複数の層に欠陥がどのような影響を及ぼしうるかに
基づいて確率を決定して、それにより、場合によっては、その確率やその確率から決定さ
れたＤＣＩが潜在的パラメータ問題を強く示し、高い歩留まり関連性を有するようにする
ことができる。
いくつかの実施形態では、確率を決定することは、設計データに対する電気的試験結果
と設計データの１つ又は複数の属性との間の相関を使用して確率を決定することを含む。
例えば、この方法は、データ・マイニングを実行して、設計データの１つ又は複数の属性
と電気的試験結果との間に相関があるかどうかを判定することを含む。特に、ウェハ上に
印刷される、線幅、間隔などの設計データの１つ又は複数の属性を測定し、ウェハに対す
る電気的試験結果を用いて、設計データの（複数の）属性と電気的試験結果との間の相関
を決定することができる。電気的試験結果は、ウェハ上に形成された１つ又は複数のデバ
イスの１つ又は複数の電気的属性の測定結果を含むか、又は（複数の）デバイスの１つ又
は複数の電気的属性を決定するために使用される。したがって、この相関は、設計データ
の１つ又は複数の属性と１つ又は複数の電気的属性との間の相関として決定される。電気
的試験結果は、当業界で知られている方法又はシステムを使用して得られた適切な電気的
試験結果を含む。欠陥は、本明細書で説明されている実施形態によりランダム欠陥として
識別される。そのような相関を使用して、系統的欠陥とランダム欠陥の両方に対する確率
を決定することができる。このような相関を使用して確率を決定することは、相関と、設
計データ空間における欠陥の位置に近接して配置されている設計データの１つ又は複数の
属性と、を使用することで比較的迅速に確率を決定できるため有利である。
と設計データの１つ又は複数の属性との間の相関を使用して確率を決定することを含む。
例えば、この方法は、データ・マイニングを実行して、設計データの１つ又は複数の属性
と電気的試験結果との間に相関があるかどうかを判定することを含む。特に、ウェハ上に
印刷される、線幅、間隔などの設計データの１つ又は複数の属性を測定し、ウェハに対す
る電気的試験結果を用いて、設計データの（複数の）属性と電気的試験結果との間の相関
を決定することができる。電気的試験結果は、ウェハ上に形成された１つ又は複数のデバ
イスの１つ又は複数の電気的属性の測定結果を含むか、又は（複数の）デバイスの１つ又
は複数の電気的属性を決定するために使用される。したがって、この相関は、設計データ
の１つ又は複数の属性と１つ又は複数の電気的属性との間の相関として決定される。電気
的試験結果は、当業界で知られている方法又はシステムを使用して得られた適切な電気的
試験結果を含む。欠陥は、本明細書で説明されている実施形態によりランダム欠陥として
識別される。そのような相関を使用して、系統的欠陥とランダム欠陥の両方に対する確率
を決定することができる。このような相関を使用して確率を決定することは、相関と、設
計データ空間における欠陥の位置に近接して配置されている設計データの１つ又は複数の
属性と、を使用することで比較的迅速に確率を決定できるため有利である。
他の実施形態では、確率を決定することは、設計データ空間内に欠陥が位置する確率と
組み合わせた設計データの１つ又は複数の属性、欠陥を検出するために使用される検査シ
ステムにより報告される欠陥の位置、検査システムの座標の不正確さ、欠陥のサイズ、検
査システムの欠陥サイズ誤差、又はそれらの何らかの組合せに基づいて確率を決定するこ
とを含む。そのような一実施形態では、欠陥は、ランダム欠陥を含む。このように、検査
システムによって報告される欠陥サイズ、欠陥の配置、検査システムの座標の不正確さを
使用して、ランダム欠陥に対するＤＣＩを決定することができる。上述のように欠陥サイ
ズ、欠陥サイズ誤差、報告された欠陥配置、座標の不正確さを使用してＤＣＩを決定する
ことは、ランダム欠陥のサイズと配置が比較的予測できない場合があるため有利である。
したがって、ＤＣＩを決定するのにこのような情報を使用することで、ＤＣＩの精度を高
めることができる。
組み合わせた設計データの１つ又は複数の属性、欠陥を検出するために使用される検査シ
ステムにより報告される欠陥の位置、検査システムの座標の不正確さ、欠陥のサイズ、検
査システムの欠陥サイズ誤差、又はそれらの何らかの組合せに基づいて確率を決定するこ
とを含む。そのような一実施形態では、欠陥は、ランダム欠陥を含む。このように、検査
システムによって報告される欠陥サイズ、欠陥の配置、検査システムの座標の不正確さを
使用して、ランダム欠陥に対するＤＣＩを決定することができる。上述のように欠陥サイ
ズ、欠陥サイズ誤差、報告された欠陥配置、座標の不正確さを使用してＤＣＩを決定する
ことは、ランダム欠陥のサイズと配置が比較的予測できない場合があるため有利である。
したがって、ＤＣＩを決定するのにこのような情報を使用することで、ＤＣＩの精度を高
めることができる。
追加の実施形態では、確率を決定することは、欠陥の１つ又は複数の属性と組み合わせ
て設計データの１つ又は複数の属性に基づいて確率を決定することを含む。そのような一
実施形態では、欠陥は系統的欠陥を含む。このように、系統的欠陥属性を使用して、系統
的欠陥に対するＤＣＩを決定することができる。欠陥は、本明細書で説明されている実施
形態により系統的欠陥として識別される。本明細書で説明されている実施形態では設計デ
ータ空間における系統的欠陥の位置を比較的高い精度で決定することができるため、系統
的欠陥の１つ又は複数の属性は、欠陥に対するＤＣＩを決定するために使用される。
て設計データの１つ又は複数の属性に基づいて確率を決定することを含む。そのような一
実施形態では、欠陥は系統的欠陥を含む。このように、系統的欠陥属性を使用して、系統
的欠陥に対するＤＣＩを決定することができる。欠陥は、本明細書で説明されている実施
形態により系統的欠陥として識別される。本明細書で説明されている実施形態では設計デ
ータ空間における系統的欠陥の位置を比較的高い精度で決定することができるため、系統
的欠陥の１つ又は複数の属性は、欠陥に対するＤＣＩを決定するために使用される。
一実施形態では、ＤＣＩを決定することは、欠陥に割り当てられた分類と組み合わせて
確率に基づいて欠陥に対するＤＣＩを決定することを含む。例えば、ＤＣＩは、確率に基
づいて決定され、次いで、ＤＣＩは、欠陥分類に基づいて修正され、これによりＤＣＩを
改善することができる。このような一例では、欠陥分類が、欠陥が短絡欠陥であることを
示している場合、欠陥に対するＤＣＩを変えて、変えられたＤＣＩが欠陥について、最初
に決定されたＤＣＩよりも高いクリティカル度を示すようにすることができる。異なる例
では、欠陥分類が、欠陥が部分的短絡欠陥であることを示している場合、欠陥に対し決定
されたＤＣＩを変えて、変えられたＤＣＩが欠陥について、最初に決定されたＤＣＩより
も低いクリティカル度を示すようにすることができる。この実施形態で使用される欠陥の
分類は、本明細書で説明されている実施形態により、又は欠陥を分類するために当業界で
知られている他の方法若しくはシステムを使用して、決定されるか、又は欠陥に割り当て
られる。それに加えて、ＤＣＩは、本明細書で説明されている（複数の）方法の（複数の
）ステップの他の結果（例えば、欠陥に対するＫＰ値）又は他の利用可能な情報（例えば
、ホット・スポット情報）を使用して修正される。
確率に基づいて欠陥に対するＤＣＩを決定することを含む。例えば、ＤＣＩは、確率に基
づいて決定され、次いで、ＤＣＩは、欠陥分類に基づいて修正され、これによりＤＣＩを
改善することができる。このような一例では、欠陥分類が、欠陥が短絡欠陥であることを
示している場合、欠陥に対するＤＣＩを変えて、変えられたＤＣＩが欠陥について、最初
に決定されたＤＣＩよりも高いクリティカル度を示すようにすることができる。異なる例
では、欠陥分類が、欠陥が部分的短絡欠陥であることを示している場合、欠陥に対し決定
されたＤＣＩを変えて、変えられたＤＣＩが欠陥について、最初に決定されたＤＣＩより
も低いクリティカル度を示すようにすることができる。この実施形態で使用される欠陥の
分類は、本明細書で説明されている実施形態により、又は欠陥を分類するために当業界で
知られている他の方法若しくはシステムを使用して、決定されるか、又は欠陥に割り当て
られる。それに加えて、ＤＣＩは、本明細書で説明されている（複数の）方法の（複数の
）ステップの他の結果（例えば、欠陥に対するＫＰ値）又は他の利用可能な情報（例えば
、ホット・スポット情報）を使用して修正される。
いくつかの実施形態では、この方法は、設計データ空間における検査データの位置を決
定することにより設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計データを決定するこ
とを含むが、これは本明細書で説明されているように実行される。他の実施形態では、こ
の方法は、欠陥のアライメントにより設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計
データを決定することを含むが、これは本明細書で説明されているように実行される。追
加の実施形態では、この方法は、少なくとも一部は、欠陥を検出するために使用される検
査システムにより報告された欠陥の位置、検査システムの座標の不正確さ、設計データの
１つ又は複数の属性、欠陥サイズ、検査システムの欠陥サイズ誤差、又はそれらの何らか
の組合せに基づいて欠陥の位置に近接する設計データを決定することを含むが、これは本
明細書でさらに説明されているように実行される。このように、設計データ空間における
欠陥の位置に近接する設計データは、少なくとも一部は、欠陥の報告された配置と検査シ
ステムの座標精度の範囲内で欠陥の位置特定が可能と思われる配置に基づいて決定される
。欠陥の位置特定が可能と思われる配置を超える設計データも、同様にして決定される。
定することにより設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計データを決定するこ
とを含むが、これは本明細書で説明されているように実行される。他の実施形態では、こ
の方法は、欠陥のアライメントにより設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計
データを決定することを含むが、これは本明細書で説明されているように実行される。追
加の実施形態では、この方法は、少なくとも一部は、欠陥を検出するために使用される検
査システムにより報告された欠陥の位置、検査システムの座標の不正確さ、設計データの
１つ又は複数の属性、欠陥サイズ、検査システムの欠陥サイズ誤差、又はそれらの何らか
の組合せに基づいて欠陥の位置に近接する設計データを決定することを含むが、これは本
明細書でさらに説明されているように実行される。このように、設計データ空間における
欠陥の位置に近接する設計データは、少なくとも一部は、欠陥の報告された配置と検査シ
ステムの座標精度の範囲内で欠陥の位置特定が可能と思われる配置に基づいて決定される
。欠陥の位置特定が可能と思われる配置を超える設計データも、同様にして決定される。
一実施形態では、この方法は、欠陥に対する設計データの歩留まりの感度に基づいてＤ
ＣＩを修正することを含む。このように、ＤＣＩは、設計における領域（例えば、セル又
は機能ブロック）内の歩留まり影響の感度に基づいて修正される。例えば、この方法は、
本明細書で説明されているように実行される、設計データ空間における欠陥の位置を決定
することを含み、またこの位置に配置されている欠陥による、及び／又はこの位置に近接
する設計データにおける欠陥による歩留まり感度が決定される。このような歩留まり感度
は、本明細書で説明されている実施形態を使用して決定される。例えば、この方法は、設
計データの１つ又は複数の属性の異なる値について設計データ空間における位置に関して
設計データを使用して加工されるデバイスの電気的特性をモデル化することを含み、これ
は欠陥による１つ又は複数の属性の変化方法に基づいて選択される。このようなモデル化
は、本明細書で説明されているように実行され、モデル化された電気的特性は、設計デー
タの１つ又は複数の属性の値が変化するときに歩留まりがどのように変化するかを決定す
るために使用され、このことを用いて、その位置に配置されている欠陥及び／又はこの位
置に近接する設計データにおける欠陥に対する設計データの歩留まり感度を決定すること
ができる。このように、設計データ空間における欠陥の位置は、欠陥に対する設計データ
の歩留まり感度を決定するために使用される。欠陥に対する設計データの歩留まり感度が
比較的高い場合、その欠陥に対するＤＣＩを修正し、修正されたＤＣＩが最初に決定され
ていたＤＣＩに比べて高いクリティカル度を示すようにすることができる。同様に、欠陥
に対する設計データの歩留まり感度が比較的低い場合、その欠陥に対するＤＣＩを修正し
、修正されたＤＣＩが最初に決定されていたＤＣＩに比べて低いクリティカル度を示すよ
うにすることができる。
ＣＩを修正することを含む。このように、ＤＣＩは、設計における領域（例えば、セル又
は機能ブロック）内の歩留まり影響の感度に基づいて修正される。例えば、この方法は、
本明細書で説明されているように実行される、設計データ空間における欠陥の位置を決定
することを含み、またこの位置に配置されている欠陥による、及び／又はこの位置に近接
する設計データにおける欠陥による歩留まり感度が決定される。このような歩留まり感度
は、本明細書で説明されている実施形態を使用して決定される。例えば、この方法は、設
計データの１つ又は複数の属性の異なる値について設計データ空間における位置に関して
設計データを使用して加工されるデバイスの電気的特性をモデル化することを含み、これ
は欠陥による１つ又は複数の属性の変化方法に基づいて選択される。このようなモデル化
は、本明細書で説明されているように実行され、モデル化された電気的特性は、設計デー
タの１つ又は複数の属性の値が変化するときに歩留まりがどのように変化するかを決定す
るために使用され、このことを用いて、その位置に配置されている欠陥及び／又はこの位
置に近接する設計データにおける欠陥に対する設計データの歩留まり感度を決定すること
ができる。このように、設計データ空間における欠陥の位置は、欠陥に対する設計データ
の歩留まり感度を決定するために使用される。欠陥に対する設計データの歩留まり感度が
比較的高い場合、その欠陥に対するＤＣＩを修正し、修正されたＤＣＩが最初に決定され
ていたＤＣＩに比べて高いクリティカル度を示すようにすることができる。同様に、欠陥
に対する設計データの歩留まり感度が比較的低い場合、その欠陥に対するＤＣＩを修正し
、修正されたＤＣＩが最初に決定されていたＤＣＩに比べて低いクリティカル度を示すよ
うにすることができる。
上でさらに説明されているように、ＤＣＩは、本明細書で説明されている実施形態でさ
まざまな方法により使用できる。例えば、一実施形態では、この方法は、欠陥に対し決定
されたＤＣＩに基づいてウェハ上で実行されるプロセスを変えることを含む。このような
一実施形態では、プロセスは、計量プロセスであるか、又はウェハ上の１つ又は複数の測
定を含む。このように、この方法は、少なくとも一部はＤＣＩに基づいて測定プロセスを
適合させることを含む。他の実施形態では、プロセスは、欠陥レビュー・プロセスである
。その際、この方法は、少なくとも一部はＤＣＩに基づいて欠陥レビュー・プロセスを適
合させることを含む。上述のようにこのプロセスを変更することは、プロセスの１つ又は
複数のパラメータを変更することを含む。それに加えて、このような変更は、本明細書で
さらに説明されているように実行される。
まざまな方法により使用できる。例えば、一実施形態では、この方法は、欠陥に対し決定
されたＤＣＩに基づいてウェハ上で実行されるプロセスを変えることを含む。このような
一実施形態では、プロセスは、計量プロセスであるか、又はウェハ上の１つ又は複数の測
定を含む。このように、この方法は、少なくとも一部はＤＣＩに基づいて測定プロセスを
適合させることを含む。他の実施形態では、プロセスは、欠陥レビュー・プロセスである
。その際、この方法は、少なくとも一部はＤＣＩに基づいて欠陥レビュー・プロセスを適
合させることを含む。上述のようにこのプロセスを変更することは、プロセスの１つ又は
複数のパラメータを変更することを含む。それに加えて、このような変更は、本明細書で
さらに説明されているように実行される。
他の実施形態では、この方法は、欠陥に対し決定されたＤＣＩに基づいて欠陥を検出す
るために使用されるプロセスを変えることを含む。欠陥を検出するために使用されるプロ
セスを変更することは、本明細書でさらに説明されているようなプロセスの１つ又は複数
のパラメータを変更することを含む。それに加えて、ＤＣＩに基づいて欠陥を検出するた
めに使用されるプロセスを変更することは、フィードバック制御技術を使用して実行され
る。そのような一例では、欠陥に対するＤＣＩが、その欠陥が比較的クリティカルである
ことを示している場合、欠陥を検出するために使用されるプロセスは、ＤＣＩが決定され
た欠陥に対応する欠陥が潜在的に配置されるウェハ上の１つ又は複数の配置が、それらの
配置を検査するためにすでに使用されている感度よりも高い感度で検査されるように変更
される。プロセスの他の（複数の）パラメータも、同様に変えられる。
るために使用されるプロセスを変えることを含む。欠陥を検出するために使用されるプロ
セスを変更することは、本明細書でさらに説明されているようなプロセスの１つ又は複数
のパラメータを変更することを含む。それに加えて、ＤＣＩに基づいて欠陥を検出するた
めに使用されるプロセスを変更することは、フィードバック制御技術を使用して実行され
る。そのような一例では、欠陥に対するＤＣＩが、その欠陥が比較的クリティカルである
ことを示している場合、欠陥を検出するために使用されるプロセスは、ＤＣＩが決定され
た欠陥に対応する欠陥が潜在的に配置されるウェハ上の１つ又は複数の配置が、それらの
配置を検査するためにすでに使用されている感度よりも高い感度で検査されるように変更
される。プロセスの他の（複数の）パラメータも、同様に変えられる。
いくつかの実施形態では、この方法は、欠陥について決定されたＤＣＩに基づいてデバ
イスが加工される追加のウェハの検査用のプロセスを生成することを含む。このように、
この方法は、欠陥が検出されたすでに使用されているプロセスを変更する代わりに、全く
新しい検査プロセスを生成することを含む。新しい検査プロセスは、追加のウェハの１つ
又は複数の層について生成される。例えば、プロセスは、ＤＣＩが決定された欠陥が検出
された層について生成される。しかし、そのような検査プロセスは、さらに、追加のウェ
ハの１つ又は複数の他の層についても生成される。例えば、欠陥に対するＤＣＩが、欠陥
が比較的クリティカルであることを示している場合、ウェハ上のその後に形成された層を
検査するプロセスは、ＤＣＩが決定された欠陥により引き起こされる可能性のある欠陥が
潜在的に配置されるその後に形成された層上の１つ又は複数の配置が比較的高い感度で検
査されるように検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを選択することにより生成され
る。プロセスの他の（複数の）パラメータも、同様に選択される。追加のウェハを検査す
るプロセスを生成することも、本明細書でさらに説明されているように実行される。
イスが加工される追加のウェハの検査用のプロセスを生成することを含む。このように、
この方法は、欠陥が検出されたすでに使用されているプロセスを変更する代わりに、全く
新しい検査プロセスを生成することを含む。新しい検査プロセスは、追加のウェハの１つ
又は複数の層について生成される。例えば、プロセスは、ＤＣＩが決定された欠陥が検出
された層について生成される。しかし、そのような検査プロセスは、さらに、追加のウェ
ハの１つ又は複数の他の層についても生成される。例えば、欠陥に対するＤＣＩが、欠陥
が比較的クリティカルであることを示している場合、ウェハ上のその後に形成された層を
検査するプロセスは、ＤＣＩが決定された欠陥により引き起こされる可能性のある欠陥が
潜在的に配置されるその後に形成された層上の１つ又は複数の配置が比較的高い感度で検
査されるように検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを選択することにより生成され
る。プロセスの他の（複数の）パラメータも、同様に選択される。追加のウェハを検査す
るプロセスを生成することも、本明細書でさらに説明されているように実行される。
一実施形態では、ＤＣＩを決定するためのコンピュータ実施方法は、欠陥を検出するた
めに使用される検査システムにより実行される。このように、この方法は、オンツールで
実行される。他の実施形態では、ＤＣＩを決定するためのコンピュータ実施方法は、欠陥
を検出するために使用される検査システム以外のシステムにより実行される。その際、こ
の方法は、オフツールで実行される。この方法をオフツールで実行するために使用される
システムは、本明細書でさらに説明されているように構成される。
めに使用される検査システムにより実行される。このように、この方法は、オンツールで
実行される。他の実施形態では、ＤＣＩを決定するためのコンピュータ実施方法は、欠陥
を検出するために使用される検査システム以外のシステムにより実行される。その際、こ
の方法は、オフツールで実行される。この方法をオフツールで実行するために使用される
システムは、本明細書でさらに説明されているように構成される。
欠陥に対するＤＣＩは、欠陥がレビューのため選択されるサンプリングなどのために本
明細書で説明されている実施形態においてさまざまな方法により使用される。例えば、ビ
ン範囲に従って欠陥が分けられたそれぞれのグループについて、ＤＣＩは、グループ化さ
れた欠陥のランダム・サンプリングを実行する代わりにサンプリングに使用される。それ
に加えて、欠陥について決定されたＤＣＩは、デバイスの１つ又は複数の電気的属性を変
える高い確率を有する欠陥、１つ又は複数の電気的属性を変える高い確率を有する欠陥の
どれを大量にサンプリングするかを決定するために使用される。ＤＣＩは、系統的欠陥だ
けでなくランダム欠陥をもサンプリングするために使用される。
明細書で説明されている実施形態においてさまざまな方法により使用される。例えば、ビ
ン範囲に従って欠陥が分けられたそれぞれのグループについて、ＤＣＩは、グループ化さ
れた欠陥のランダム・サンプリングを実行する代わりにサンプリングに使用される。それ
に加えて、欠陥について決定されたＤＣＩは、デバイスの１つ又は複数の電気的属性を変
える高い確率を有する欠陥、１つ又は複数の電気的属性を変える高い確率を有する欠陥の
どれを大量にサンプリングするかを決定するために使用される。ＤＣＩは、系統的欠陥だ
けでなくランダム欠陥をもサンプリングするために使用される。
上述のＤＣＩを決定するための方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明されている
（複数の）方法の他の（複数の）ステップを含む。それに加えて、上述のＤＣＩを決定す
るための方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明されているシステムの実施形態によ
り実行される。
（複数の）方法の他の（複数の）ステップを含む。それに加えて、上述のＤＣＩを決定す
るための方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明されているシステムの実施形態によ
り実行される。
他の実施形態は、ウェハ上に形成されたメモリ・バンクのメモリ修復指数（ＭＲＩ）を
決定するコンピュータ実施方法に関係する。メモリ・ダイは、メモリ・バンク（多くの場
合、多数のメモリ・バンク）を含む。それぞれのメモリ・バンクは、アレイ・ブロック領
域（又はロー領域）と冗長性領域を含む。冗長性領域は、多数の行と多数の列を含み、メ
モリ・バンクを修復するために使用される。メモリ・バンクに含まれる行と列の数は、ユ
ーザー定義であってよい。アレイ・ブロック領域は、一般的に正方形又は矩形であってよ
い。冗長行は、アレイ・ブロック領域の片側にそって形成され、冗長列は、アレイ・ブロ
ック領域の他の隣接する側にそって形成される。メモリ・バンクは、さらに、冗長行に隣
接する行デコーダ、冗長列に隣接する列デコーダ、列デコーダに隣接するセンス・アンプ
も備える。この方法は、さらに、それぞれのアレイ・ブロック領域に対する冗長行と列、
センス・アンプ、デコーダの配置を決定することを含む。このような配置は、当業界で知
られている方法又はシステムを使用して決定される。
決定するコンピュータ実施方法に関係する。メモリ・ダイは、メモリ・バンク（多くの場
合、多数のメモリ・バンク）を含む。それぞれのメモリ・バンクは、アレイ・ブロック領
域（又はロー領域）と冗長性領域を含む。冗長性領域は、多数の行と多数の列を含み、メ
モリ・バンクを修復するために使用される。メモリ・バンクに含まれる行と列の数は、ユ
ーザー定義であってよい。アレイ・ブロック領域は、一般的に正方形又は矩形であってよ
い。冗長行は、アレイ・ブロック領域の片側にそって形成され、冗長列は、アレイ・ブロ
ック領域の他の隣接する側にそって形成される。メモリ・バンクは、さらに、冗長行に隣
接する行デコーダ、冗長列に隣接する列デコーダ、列デコーダに隣接するセンス・アンプ
も備える。この方法は、さらに、それぞれのアレイ・ブロック領域に対する冗長行と列、
センス・アンプ、デコーダの配置を決定することを含む。このような配置は、当業界で知
られている方法又はシステムを使用して決定される。
この方法は、メモリ・バンクのアレイ・ブロック領域内に配置されている欠陥に基づい
てメモリ・バンクを修復するのに必要な冗長行と冗長列の個数を決定することを含む。例
えば、いくつかの実施形態では、この方法は、アレイ・ブロック領域内に配置されている
欠陥のうちどれがメモリ・バンク内のビットにエラーを引き起こすかを判定することと、
それらのビットのエラーの原因となる欠陥の配置に基づいてエラーを起こすビットの位置
を判定することとを含む。それとは別に、この方法は、アレイ・ブロック領域内の欠陥の
うちどれがメモリ・バンク内のビットにエラーを引き起しうるかを判定することと、それ
らのビットのエラーの原因となりうる欠陥の配置に基づいてエラーを起こしうるビットの
位置を決定することとを含む。アレイ・ブロック領域内の欠陥のうちどれが、ビットのエ
ラーを引き起こすか、又は引き起こす可能性があるかを決定することは、欠陥の１つ又は
複数の属性を使用して実行されるが、これは本明細書で説明されている（複数の）欠陥属
性、及び／又は本明細書で説明されている（複数の）方法の１つ又は複数の他のステップ
の結果を含む。例えば、報告された欠陥配置、欠陥を検出するために使用される検査シス
テムの座標精度、欠陥サイズ、欠陥システムの欠陥サイズの不正確さは、場合によって本
明細書で説明されているように決定される、欠陥に対するＤＣＩと組み合わせて、また場
合によっては、メモリ・バンクに対する相関する検査及び／又は電気的試験結果とさらに
組み合わせて、欠陥がビット・エラーの原因となるか、又は原因となる可能性があるかを
判定するために使用される。
てメモリ・バンクを修復するのに必要な冗長行と冗長列の個数を決定することを含む。例
えば、いくつかの実施形態では、この方法は、アレイ・ブロック領域内に配置されている
欠陥のうちどれがメモリ・バンク内のビットにエラーを引き起こすかを判定することと、
それらのビットのエラーの原因となる欠陥の配置に基づいてエラーを起こすビットの位置
を判定することとを含む。それとは別に、この方法は、アレイ・ブロック領域内の欠陥の
うちどれがメモリ・バンク内のビットにエラーを引き起しうるかを判定することと、それ
らのビットのエラーの原因となりうる欠陥の配置に基づいてエラーを起こしうるビットの
位置を決定することとを含む。アレイ・ブロック領域内の欠陥のうちどれが、ビットのエ
ラーを引き起こすか、又は引き起こす可能性があるかを決定することは、欠陥の１つ又は
複数の属性を使用して実行されるが、これは本明細書で説明されている（複数の）欠陥属
性、及び／又は本明細書で説明されている（複数の）方法の１つ又は複数の他のステップ
の結果を含む。例えば、報告された欠陥配置、欠陥を検出するために使用される検査シス
テムの座標精度、欠陥サイズ、欠陥システムの欠陥サイズの不正確さは、場合によって本
明細書で説明されているように決定される、欠陥に対するＤＣＩと組み合わせて、また場
合によっては、メモリ・バンクに対する相関する検査及び／又は電気的試験結果とさらに
組み合わせて、欠陥がビット・エラーの原因となるか、又は原因となる可能性があるかを
判定するために使用される。
このような一実施形態では、メモリ・バンクを修復するのに必要な冗長行の個数と冗長
列の個数を決定することは、エラーを起こすビットの位置を使用して実行される。このス
テップは、それとは別に、エラーを起こしうるビットの位置を使用して実行される。例え
ば、個々のエラー・ビットは、必ずしも、一対一ベースで、冗長行と冗長列で置き換えら
れない。代わりに、個々のエラー・ビットが、同じ論理行又は論理列にそって互いに「隣
接」している場合、その行又は列全体が、利用可能な冗長行又は冗長列による置き換えの
候補となる。したがって、エラーを起こすか、又は起こす可能性のあるビットの位置を使
用して、どのエラー・ビットが同じ論理行又は論理列にそって互いに「隣接」しているか
を判定することができ、これを用いて、メモリ・バンクを修復するために必要な冗長行と
冗長列の数を決定することができる。このように、この方法は、エラーを起こしたビット
により消費される冗長性の量を決定し、及び／又は監視するために使用される、予測ビッ
ト・エラー推定を含む。
列の個数を決定することは、エラーを起こすビットの位置を使用して実行される。このス
テップは、それとは別に、エラーを起こしうるビットの位置を使用して実行される。例え
ば、個々のエラー・ビットは、必ずしも、一対一ベースで、冗長行と冗長列で置き換えら
れない。代わりに、個々のエラー・ビットが、同じ論理行又は論理列にそって互いに「隣
接」している場合、その行又は列全体が、利用可能な冗長行又は冗長列による置き換えの
候補となる。したがって、エラーを起こすか、又は起こす可能性のあるビットの位置を使
用して、どのエラー・ビットが同じ論理行又は論理列にそって互いに「隣接」しているか
を判定することができ、これを用いて、メモリ・バンクを修復するために必要な冗長行と
冗長列の数を決定することができる。このように、この方法は、エラーを起こしたビット
により消費される冗長性の量を決定し、及び／又は監視するために使用される、予測ビッ
ト・エラー推定を含む。
それに加えて、２つのメモリ・ビットは、レイアウト内では物理的に互いに隣接してい
るが、異なる論理行又は論理列に属していることがある。言い換えると、物理的隣接性は
、論理的又は電気的隣接性に相関しない。例えば、論理行１が２５６ビットを備える場合
、これら２５６個のビットは、必ずしも、バンク又はセグメントの物理的レイアウトにお
いて互いに隣り合わない。その際、物理（又はトポロジー的）アドレスは、それぞれのデ
バイスについて異なっていてもよいマッピング関数を通じて論理（又は電気的）アドレス
に変換される。このようなマッピングは、当業界で知られている好適な方法又はシステム
を使用して実行される。例えば、ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから市販されているＫｌａｒｉｔ
ｙ Ｂｉｔｍａｐは、トポロジー的アドレス−電気的アドレス間マッピングを作成するた
めのグラフィックを使用する、又は他の何らかの使いやすい手段を提供する。したがって
、この方法でこのようなマッピング関数を使用することにより、メモリ・バンクの修復性
を正確に反映するＭＲＩを決定することが可能である。
るが、異なる論理行又は論理列に属していることがある。言い換えると、物理的隣接性は
、論理的又は電気的隣接性に相関しない。例えば、論理行１が２５６ビットを備える場合
、これら２５６個のビットは、必ずしも、バンク又はセグメントの物理的レイアウトにお
いて互いに隣り合わない。その際、物理（又はトポロジー的）アドレスは、それぞれのデ
バイスについて異なっていてもよいマッピング関数を通じて論理（又は電気的）アドレス
に変換される。このようなマッピングは、当業界で知られている好適な方法又はシステム
を使用して実行される。例えば、ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから市販されているＫｌａｒｉｔ
ｙ Ｂｉｔｍａｐは、トポロジー的アドレス−電気的アドレス間マッピングを作成するた
めのグラフィックを使用する、又は他の何らかの使いやすい手段を提供する。したがって
、この方法でこのようなマッピング関数を使用することにより、メモリ・バンクの修復性
を正確に反映するＭＲＩを決定することが可能である。
アレイ・ブロック領域内に配置されている欠陥は、メモリ・バンクの検査の結果におい
て、又は結果から識別される。例えば、検査では、アレイ・ブロック領域と冗長性領域の
両方において（又はメモリ・バンク全体にわたって）欠陥を検出することができ、欠陥は
、欠陥の配置に基づいてアレイ・ブロック領域内の欠陥と冗長領域内の欠陥とに分けられ
るが、これは本明細書で説明されている実施形態により決定される。アレイ・ブロック領
域、冗長性領域、デコーダ領域、センス・アンプ領域内の欠陥を分離することで、そのよ
うな分離を使用して修復可能な欠陥を修復不可能な欠陥から分けることができるため、検
査結果の価値が高まる。それに加えて、これらの欠陥を、ロー領域、冗長性領域、デコー
ダ領域、センス・アンプ領域内の欠陥に分けることは、ルール・ベース又は領域ベースと
することができる。
て、又は結果から識別される。例えば、検査では、アレイ・ブロック領域と冗長性領域の
両方において（又はメモリ・バンク全体にわたって）欠陥を検出することができ、欠陥は
、欠陥の配置に基づいてアレイ・ブロック領域内の欠陥と冗長領域内の欠陥とに分けられ
るが、これは本明細書で説明されている実施形態により決定される。アレイ・ブロック領
域、冗長性領域、デコーダ領域、センス・アンプ領域内の欠陥を分離することで、そのよ
うな分離を使用して修復可能な欠陥を修復不可能な欠陥から分けることができるため、検
査結果の価値が高まる。それに加えて、これらの欠陥を、ロー領域、冗長性領域、デコー
ダ領域、センス・アンプ領域内の欠陥に分けることは、ルール・ベース又は領域ベースと
することができる。
この方法は、さらに、メモリ・バンクを修復するのに必要な冗長行の個数をメモリ・バ
ンクの利用可能な冗長行の個数と比較することを含む。それに加えて、この方法は、メモ
リ・バンクを修復するのに必要な冗長列の個数をメモリ・バンクの利用可能な冗長列の個
数と比較することを含む。いくつかの実施形態では、冗長行の個数を比較することは、メ
モリ・ダイのそれぞれのバンクごとに別々に実行され、冗長列の個数を比較することは、
メモリ・ダイのそれぞれのバンクごとに別々に実行される。冗長行の数を比較し、冗長列
の数を比較することは、好適な方法で実行される。
ンクの利用可能な冗長行の個数と比較することを含む。それに加えて、この方法は、メモ
リ・バンクを修復するのに必要な冗長列の個数をメモリ・バンクの利用可能な冗長列の個
数と比較することを含む。いくつかの実施形態では、冗長行の個数を比較することは、メ
モリ・ダイのそれぞれのバンクごとに別々に実行され、冗長列の個数を比較することは、
メモリ・ダイのそれぞれのバンクごとに別々に実行される。冗長行の数を比較し、冗長列
の数を比較することは、好適な方法で実行される。
他の実施形態では、この方法は、メモリ・バンクの冗長行とメモリ・バンクの冗長列内
に配置されている欠陥に基づいて利用可能な冗長行の個数及び利用可能な冗長列の個数を
決定することを含む。冗長行と冗長列内に配置されている欠陥は、上述のように識別され
る。上述のように利用可能な冗長部分の量を決定することは、冗長部分に欠陥が十分ある
場合、メモリ・バンク障害が発生しうるため、有利なことであると考えられる。それに加
えて、冗長部分に一部欠陥がある場合、メモリ・バンクの修復に利用できる冗長部分の量
が少なくなり、またエラーの数が欠陥のない冗長部分の量を超える場合、メモリ・バンク
は修復可能でない場合がある。利用可能な冗長部分の量は、さらに、上でさらに説明され
ているようにそれぞれのバンクはそれ専用の冗長行と冗長列の集合を有し、それぞれのバ
ンク内のエラー・ビットは同じバンク内の利用可能な冗長行又は冗長列でしか置き換えら
れないため、ダイ内の個々のメモリ・バンクについて決定される。
に配置されている欠陥に基づいて利用可能な冗長行の個数及び利用可能な冗長列の個数を
決定することを含む。冗長行と冗長列内に配置されている欠陥は、上述のように識別され
る。上述のように利用可能な冗長部分の量を決定することは、冗長部分に欠陥が十分ある
場合、メモリ・バンク障害が発生しうるため、有利なことであると考えられる。それに加
えて、冗長部分に一部欠陥がある場合、メモリ・バンクの修復に利用できる冗長部分の量
が少なくなり、またエラーの数が欠陥のない冗長部分の量を超える場合、メモリ・バンク
は修復可能でない場合がある。利用可能な冗長部分の量は、さらに、上でさらに説明され
ているようにそれぞれのバンクはそれ専用の冗長行と冗長列の集合を有し、それぞれのバ
ンク内のエラー・ビットは同じバンク内の利用可能な冗長行又は冗長列でしか置き換えら
れないため、ダイ内の個々のメモリ・バンクについて決定される。
利用可能な冗長部分の量は、さらに、冗長性領域に配置されている欠陥、及び冗長性領
域内に配置されている欠陥の１つ又は複数の属性に基づいて決定される。このステップで
使用される１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている（複数の）欠陥属性を含む
。利用可能な冗長部分を決定することは、さらに、又はそれとは別に、本明細書で説明さ
れている（複数の）方法の（複数の）ステップの結果を使用して実行される。例えば、冗
長性領域内の欠陥の報告された欠陥サイズ、欠陥を検出するために使用される検査システ
ムの座標精度、及び欠陥に割り当てられた分類を使用して、欠陥が冗長性領域内に障害を
引き起こすかどうかを判定することができるが、これは利用可能な冗長部分の量を決定す
るために使用される。
域内に配置されている欠陥の１つ又は複数の属性に基づいて決定される。このステップで
使用される１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている（複数の）欠陥属性を含む
。利用可能な冗長部分を決定することは、さらに、又はそれとは別に、本明細書で説明さ
れている（複数の）方法の（複数の）ステップの結果を使用して実行される。例えば、冗
長性領域内の欠陥の報告された欠陥サイズ、欠陥を検出するために使用される検査システ
ムの座標精度、及び欠陥に割り当てられた分類を使用して、欠陥が冗長性領域内に障害を
引き起こすかどうかを判定することができるが、これは利用可能な冗長部分の量を決定す
るために使用される。
この方法は、さらに、冗長行の個数を比較した結果と冗長列の個数を比較した結果とに
基づいてメモリ・バンクのＭＲＩを決定することを含む。ＭＲＩは、メモリ・バンクが修
復可能かどうかを示すものである。例えば、エラー・ビットを修復するために必要な冗長
行及び／又は列の数が、利用可能な冗長行及び／又は列の数よりも多い場合、メモリ・バ
ンクは修復可能でなく、ダイは修復できない。ＭＲＩを、そのような比較に基づいて決定
し、メモリ・バンクが修復可能かどうかを示す値をＭＲＩに割り当てることができる。例
えば、メモリ・バンクが修復可能である場合に、ＭＲＩに第１の値を割り当て、メモリ・
バンクが修復可能でない場合に、ＭＲＩに第２の値を割り当てることができる。ＭＲＩに
対する異なる値は、好適なフォーマットで表現される（例えば、ユーザーにとって値がわ
かりやすいように、及び／又は本明細書で説明されている方法を実施形態により値を使用
できるように）。好適なフォーマットとしては、限定はしないが、数値、英数字、テキス
ト文字列などがある。
基づいてメモリ・バンクのＭＲＩを決定することを含む。ＭＲＩは、メモリ・バンクが修
復可能かどうかを示すものである。例えば、エラー・ビットを修復するために必要な冗長
行及び／又は列の数が、利用可能な冗長行及び／又は列の数よりも多い場合、メモリ・バ
ンクは修復可能でなく、ダイは修復できない。ＭＲＩを、そのような比較に基づいて決定
し、メモリ・バンクが修復可能かどうかを示す値をＭＲＩに割り当てることができる。例
えば、メモリ・バンクが修復可能である場合に、ＭＲＩに第１の値を割り当て、メモリ・
バンクが修復可能でない場合に、ＭＲＩに第２の値を割り当てることができる。ＭＲＩに
対する異なる値は、好適なフォーマットで表現される（例えば、ユーザーにとって値がわ
かりやすいように、及び／又は本明細書で説明されている方法を実施形態により値を使用
できるように）。好適なフォーマットとしては、限定はしないが、数値、英数字、テキス
ト文字列などがある。
この方法は、さらに、ＭＲＩを記憶媒体に格納することを含む。格納するステップは、
本明細書で説明されている（複数の）方法の実施形態の他の結果に加えてＭＲＩを格納す
ることを含む。ＭＲＩは、当業界で知られている方法により格納される。それに加えて、
記憶媒体としては、本明細書で説明されている記憶媒体又は当業界で知られている他の好
適な記憶媒体が考えられる。本明細書で説明されているような方法又はシステムの実施形
態のどれかにおいて、ＭＲＩが格納された後、記録媒体の中のＭＲＩにアクセスし、利用
することができる。さらに、結果を、「永久的に」、「半永久的に」、一時的に何らかの
期間の間、格納しておくことができる。ＭＲＩを格納することは、さらに、又はそれとは
別に、本明細書で説明されているように実行される。
本明細書で説明されている（複数の）方法の実施形態の他の結果に加えてＭＲＩを格納す
ることを含む。ＭＲＩは、当業界で知られている方法により格納される。それに加えて、
記憶媒体としては、本明細書で説明されている記憶媒体又は当業界で知られている他の好
適な記憶媒体が考えられる。本明細書で説明されているような方法又はシステムの実施形
態のどれかにおいて、ＭＲＩが格納された後、記録媒体の中のＭＲＩにアクセスし、利用
することができる。さらに、結果を、「永久的に」、「半永久的に」、一時的に何らかの
期間の間、格納しておくことができる。ＭＲＩを格納することは、さらに、又はそれとは
別に、本明細書で説明されているように実行される。
したがって、上で説明されている方法の実施形態は、ＭＲＩを使用してメモリ喪失の早
期検出に使用されるが、これは多くの理由から有利であり、またさまざまな方法で使用さ
れる。例えば、一実施形態では、この方法は、ダイ内に形成される複数のメモリ・バンク
に対するＭＲＩを決定することと、複数のメモリ・バンクに対するＭＲＩに基づいてダイ
の修復歩留まりを予測することとを含む。ダイ内のメモリ・バンクについて決定されたＭ
ＲＩに基づいてダイの修復歩留まりを予測することは、ダイのそれぞれのバンク又はセグ
メントが修復に利用可能な冗長行と冗長列の対応する集合を有するため、有利である。特
定のバンク又はセグメント内でエラーを起こしているビットは、利用可能な対応する冗長
行又は冗長列のみで置き換えられる。したがって、一方のバンクで冗長性を「使い果たす
」可能性があるが、ダイ内の他のバンクには冗長性が残っている可能性がある。この場合
、ダイは、もはや完全には修復できないが、それは、少なくとも１つのバンク又はセグメ
ントが修復可能でないからである。その際、この方法は、ダイ内のメモリ・バンクに対す
るＭＲＩに基づいて、ダイ上で実行される修復プロセスの歩留まりを決定することができ
る。それに加えて、ＭＲＩは、そのダイの中のメモリ・バンクについて決定されているＭ
ＲＩに基づいてそのダイについて決定されるが、これはダイが修復可能であるかどうかを
示す。例えば、メモリ・バンクに対するＭＲＩが、メモリ・バンクのどれかが修復可能で
ないことを示している場合、ＭＲＩは、メモリ・ダイが修復可能でないことを示す値であ
ると判断される。
期検出に使用されるが、これは多くの理由から有利であり、またさまざまな方法で使用さ
れる。例えば、一実施形態では、この方法は、ダイ内に形成される複数のメモリ・バンク
に対するＭＲＩを決定することと、複数のメモリ・バンクに対するＭＲＩに基づいてダイ
の修復歩留まりを予測することとを含む。ダイ内のメモリ・バンクについて決定されたＭ
ＲＩに基づいてダイの修復歩留まりを予測することは、ダイのそれぞれのバンク又はセグ
メントが修復に利用可能な冗長行と冗長列の対応する集合を有するため、有利である。特
定のバンク又はセグメント内でエラーを起こしているビットは、利用可能な対応する冗長
行又は冗長列のみで置き換えられる。したがって、一方のバンクで冗長性を「使い果たす
」可能性があるが、ダイ内の他のバンクには冗長性が残っている可能性がある。この場合
、ダイは、もはや完全には修復できないが、それは、少なくとも１つのバンク又はセグメ
ントが修復可能でないからである。その際、この方法は、ダイ内のメモリ・バンクに対す
るＭＲＩに基づいて、ダイ上で実行される修復プロセスの歩留まりを決定することができ
る。それに加えて、ＭＲＩは、そのダイの中のメモリ・バンクについて決定されているＭ
ＲＩに基づいてそのダイについて決定されるが、これはダイが修復可能であるかどうかを
示す。例えば、メモリ・バンクに対するＭＲＩが、メモリ・バンクのどれかが修復可能で
ないことを示している場合、ＭＲＩは、メモリ・ダイが修復可能でないことを示す値であ
ると判断される。
他の実施形態では、この方法は、ウェハ上の１つ又は複数のダイのそれぞれのメモリ・
バンクに対するＭＲＩを決定することと、それぞれのメモリ・バンクに対するＭＲＩに基
づいて１つ又は複数のダイのメモリ歩留まりを決定することとを含む。これらのステップ
は、上述のように実行される。方法のこの実施形態は、ダイ−ダイ・メモリ歩留まりを決
定するために使用される。それに加えて、１つ又は複数のダイに対するメモリ歩留まりを
使用して、ウェハに対するメモリ歩留まりを決定することができる。
バンクに対するＭＲＩを決定することと、それぞれのメモリ・バンクに対するＭＲＩに基
づいて１つ又は複数のダイのメモリ歩留まりを決定することとを含む。これらのステップ
は、上述のように実行される。方法のこの実施形態は、ダイ−ダイ・メモリ歩留まりを決
定するために使用される。それに加えて、１つ又は複数のダイに対するメモリ歩留まりを
使用して、ウェハに対するメモリ歩留まりを決定することができる。
他の実施形態では、この方法は、メモリ歩留まり予測をメモリ外部の歩留まり予測と組
み合わせて、全歩留まり予測を決定することを含む。
み合わせて、全歩留まり予測を決定することを含む。
追加の実施形態では、この方法は、ウェハ上の１つ又は複数のダイに対する１つ又は複
数のメモリ歩留まりに、少なくとも一部は基づいてウェハの配置を実行することを含む。
例えば、本明細書で説明されている方法を使用して、ウェハのインライン配置を実行し、
それにより、ＷＩＰプランニングを改善（例えば、効率化）し、生産コストを削減するこ
とができる。例えば、何らかの所定のしきい値よりも低いメモリ歩留まりを有するダイの
数を決定し、使用して、ウェハ上で修復を実行すべきか、ウェハを作り直すべきか、ウェ
ハをスクラップにすべきかなどを決定することができる。このような一例では、所定のし
きい値よりも低いメモリ歩留まりを有するダイの数を、他の所定のしきい値と比較するこ
とができ、ウェハ上で修復が実行されるべきかどうかを判断するために必要な最低ウェハ
・ベース歩留まりを表すために両方のしきい値を選択することができる。例えば、しきい
値は、ウェハの推定値がウェハを完成させるコストを超えない最低メモリ歩留まりに対応
するように（例えば、ユーザーにより、又は本明細書で説明されている１つ又は複数の実
施形態により）選択される。他の実施形態では、この方法は、ウェハ上の１つ又は複数の
ダイに対するメモリ歩留まりに基づいてウェハに対するメモリ歩留まりを決定することを
含む。したがって、メモリ歩留まりは、メモリ修復プロセスの後の歩留まりであるが、た
だし、そのプロセスがウェハ上の１つ又は複数のダイ上で実行される場合とする。上述の
ように、ウェハに対するメモリ歩留まりを使用して、ウェハを処分することができる。例
えば、メモリ修復プロセスの後のウェハの値は、少なくとも一部はメモリ歩留まりに基づ
いて決定され、この値をウェハを完成させるコストと比較して、ウェハをスクラップにす
べきかどうかを判定することができる。
数のメモリ歩留まりに、少なくとも一部は基づいてウェハの配置を実行することを含む。
例えば、本明細書で説明されている方法を使用して、ウェハのインライン配置を実行し、
それにより、ＷＩＰプランニングを改善（例えば、効率化）し、生産コストを削減するこ
とができる。例えば、何らかの所定のしきい値よりも低いメモリ歩留まりを有するダイの
数を決定し、使用して、ウェハ上で修復を実行すべきか、ウェハを作り直すべきか、ウェ
ハをスクラップにすべきかなどを決定することができる。このような一例では、所定のし
きい値よりも低いメモリ歩留まりを有するダイの数を、他の所定のしきい値と比較するこ
とができ、ウェハ上で修復が実行されるべきかどうかを判断するために必要な最低ウェハ
・ベース歩留まりを表すために両方のしきい値を選択することができる。例えば、しきい
値は、ウェハの推定値がウェハを完成させるコストを超えない最低メモリ歩留まりに対応
するように（例えば、ユーザーにより、又は本明細書で説明されている１つ又は複数の実
施形態により）選択される。他の実施形態では、この方法は、ウェハ上の１つ又は複数の
ダイに対するメモリ歩留まりに基づいてウェハに対するメモリ歩留まりを決定することを
含む。したがって、メモリ歩留まりは、メモリ修復プロセスの後の歩留まりであるが、た
だし、そのプロセスがウェハ上の１つ又は複数のダイ上で実行される場合とする。上述の
ように、ウェハに対するメモリ歩留まりを使用して、ウェハを処分することができる。例
えば、メモリ修復プロセスの後のウェハの値は、少なくとも一部はメモリ歩留まりに基づ
いて決定され、この値をウェハを完成させるコストと比較して、ウェハをスクラップにす
べきかどうかを判定することができる。
一実施形態では、冗長行の個数を比較することは、メモリ・バンクを修復するのに必要
な冗長行の一部を決定することを含み、冗長列の個数を比較することは、メモリ・バンク
を修復するのに必要な冗長列の一部を決定することを含み、メモリ・バンクに対するＭＲ
Ｉを決定することは、冗長行の一部と冗長列の一部に基づいてＭＲＩを決定することを含
む。
な冗長行の一部を決定することを含み、冗長列の個数を比較することは、メモリ・バンク
を修復するのに必要な冗長列の一部を決定することを含み、メモリ・バンクに対するＭＲ
Ｉを決定することは、冗長行の一部と冗長列の一部に基づいてＭＲＩを決定することを含
む。
上述の割合に基づいてＭＲＩを決定することを含む方法は、本明細書で説明されている
他のステップを含む。例えば、そのような一実施形態では、この方法は、ウェハ上の１つ
又は複数のダイのそれぞれのメモリ・バンクに対するＭＲＩを決定することと、それぞれ
のメモリ・バンクに対するＭＲＩに基づいて１つ又は複数のダイのメモリ歩留まりを決定
することとを含む。この実施形態のステップは、本明細書でさらに説明されているように
実行される。他の例では、そのような他の実施形態において、この方法は、ウェハ上の１
つ又は複数のダイのそれぞれのメモリ・バンクに対するＭＲＩを決定することと、それぞ
れのメモリ・バンクに対するＭＲＩに基づいて１つ又は複数のダイのメモリ歩留まりを決
定することと、１つ又は複数のダイのそれぞれに対するメモリ修復歩留まりに基づいてウ
ェハのメモリ歩留まりを決定することとを含む。この実施形態のステップは、本明細書で
さらに説明されているように実行される。このように、この方法は、ＭＲＩを使用して、
ウェハ−ウェハに基づいてメモリ歩留まりを予測することを含む。同様にして、ＭＲＩを
ウェハ上のそれぞれのダイについて決定し、それぞれのダイに対するＭＲＩを使用して、
ウェハ・ベースのメモリ歩留まりを決定することができる。例えば、ウェハ・ベースのメ
モリ歩留まりは、ウェハ上のそれぞれのダイに対するＭＲＩの合計をウェハ上のダイの数
で除算して、そのメモリに関して良好であるか、又は修復可能であるウェハ上のダイの割
合を決定することにより決定される。良好であるか、又は修復可能であるウェハ上のダイ
の割合は、場合によっては時間的推移に応じた歩留まり又は成功率などの修復プロセスに
関する情報と併用され、これにより、ウェハ上で実行される修復プロセスに対するメモリ
歩留まりを適切に予測することができる。
他のステップを含む。例えば、そのような一実施形態では、この方法は、ウェハ上の１つ
又は複数のダイのそれぞれのメモリ・バンクに対するＭＲＩを決定することと、それぞれ
のメモリ・バンクに対するＭＲＩに基づいて１つ又は複数のダイのメモリ歩留まりを決定
することとを含む。この実施形態のステップは、本明細書でさらに説明されているように
実行される。他の例では、そのような他の実施形態において、この方法は、ウェハ上の１
つ又は複数のダイのそれぞれのメモリ・バンクに対するＭＲＩを決定することと、それぞ
れのメモリ・バンクに対するＭＲＩに基づいて１つ又は複数のダイのメモリ歩留まりを決
定することと、１つ又は複数のダイのそれぞれに対するメモリ修復歩留まりに基づいてウ
ェハのメモリ歩留まりを決定することとを含む。この実施形態のステップは、本明細書で
さらに説明されているように実行される。このように、この方法は、ＭＲＩを使用して、
ウェハ−ウェハに基づいてメモリ歩留まりを予測することを含む。同様にして、ＭＲＩを
ウェハ上のそれぞれのダイについて決定し、それぞれのダイに対するＭＲＩを使用して、
ウェハ・ベースのメモリ歩留まりを決定することができる。例えば、ウェハ・ベースのメ
モリ歩留まりは、ウェハ上のそれぞれのダイに対するＭＲＩの合計をウェハ上のダイの数
で除算して、そのメモリに関して良好であるか、又は修復可能であるウェハ上のダイの割
合を決定することにより決定される。良好であるか、又は修復可能であるウェハ上のダイ
の割合は、場合によっては時間的推移に応じた歩留まり又は成功率などの修復プロセスに
関する情報と併用され、これにより、ウェハ上で実行される修復プロセスに対するメモリ
歩留まりを適切に予測することができる。
いくつかの実施形態では、ＭＲＩは、さらに、メモリ・バンクが修復可能でなくなる確
率を示す。このように、ＭＲＩは、メモリ・バンクが修復可能かどうか、メモリ・バンク
が修復可能でない確率を示す。メモリ・バンクが修復可能でない確率は、上で説明されて
いるように実行される、利用可能な冗長行の数と修復に必要な冗長行の数とを比較するこ
とと、利用可能な冗長列の数と修復に必要な冗長行の数とを比較することとに基づいて、
また場合によっては欠陥の１つ又は複数の属性、メモリ設計の１つ又は複数の属性、修復
プロセスの１つ又は複数の属性を組み合わせて決定される。このような属性は、例えば、
確率が決定されるメモリ・バンクに設計面で少なくとも類似している他のメモリ・バンク
において実行される修復プロセスの時間的推移に応じた成功率を含む。このようなＭＲＩ
は２つの値で表され、１つはメモリ・バンクが修復可能かどうかを示す値であり、もう１
つはメモリ・バンクが修復可能でない確率を示す値とすることができる。それとは別に、
ＭＲＩは単一値で表され、これは、メモリ・バンクが修復可能かどうかとメモリ・バンク
が修復可能でない確率を示す値である。２つの値及び単一の値は、本明細書で説明されて
いるフォーマットで表現される。そのような一実施形態では、この方法は、ウェハ上の１
つ又は複数のダイのそれぞれのメモリ・バンクに対するＭＲＩを決定することと、１つ又
は複数のダイのメモリ・バンクのそれぞれに対するＭＲＩに基づいて１つ又は複数のダイ
のＭＲＩを決定することとを含む。これらのステップは、本明細書で説明されているよう
に実行される。このような一実施形態では、１つ又は複数のダイに対するＭＲＩは、１つ
又は複数のダイが修復可能でなくなる確率を示す（それぞれのメモリ・バンクに対するＭ
ＲＩは、メモリ・バンクが修復可能でなくなる確率を示し、また上でさらに説明されてい
るようにダイの修復可能性は、メモリ・バンクの修復可能性に関係しているため）。その
ような一実施形態では、この方法は、ウェハ上の１つ又は複数のダイに対するＭＲＩのし
きい値設定に基づいてウェハ・ベースのメモリ歩留まり予測を決定することを含む。ウェ
ハ・ベースのメモリ歩留まり予測を決定することは、上で説明されているように実行され
るが、ウェハの歩留まりは、上で説明されているように修復プロセスの歩留まりでなくな
る。
率を示す。このように、ＭＲＩは、メモリ・バンクが修復可能かどうか、メモリ・バンク
が修復可能でない確率を示す。メモリ・バンクが修復可能でない確率は、上で説明されて
いるように実行される、利用可能な冗長行の数と修復に必要な冗長行の数とを比較するこ
とと、利用可能な冗長列の数と修復に必要な冗長行の数とを比較することとに基づいて、
また場合によっては欠陥の１つ又は複数の属性、メモリ設計の１つ又は複数の属性、修復
プロセスの１つ又は複数の属性を組み合わせて決定される。このような属性は、例えば、
確率が決定されるメモリ・バンクに設計面で少なくとも類似している他のメモリ・バンク
において実行される修復プロセスの時間的推移に応じた成功率を含む。このようなＭＲＩ
は２つの値で表され、１つはメモリ・バンクが修復可能かどうかを示す値であり、もう１
つはメモリ・バンクが修復可能でない確率を示す値とすることができる。それとは別に、
ＭＲＩは単一値で表され、これは、メモリ・バンクが修復可能かどうかとメモリ・バンク
が修復可能でない確率を示す値である。２つの値及び単一の値は、本明細書で説明されて
いるフォーマットで表現される。そのような一実施形態では、この方法は、ウェハ上の１
つ又は複数のダイのそれぞれのメモリ・バンクに対するＭＲＩを決定することと、１つ又
は複数のダイのメモリ・バンクのそれぞれに対するＭＲＩに基づいて１つ又は複数のダイ
のＭＲＩを決定することとを含む。これらのステップは、本明細書で説明されているよう
に実行される。このような一実施形態では、１つ又は複数のダイに対するＭＲＩは、１つ
又は複数のダイが修復可能でなくなる確率を示す（それぞれのメモリ・バンクに対するＭ
ＲＩは、メモリ・バンクが修復可能でなくなる確率を示し、また上でさらに説明されてい
るようにダイの修復可能性は、メモリ・バンクの修復可能性に関係しているため）。その
ような一実施形態では、この方法は、ウェハ上の１つ又は複数のダイに対するＭＲＩのし
きい値設定に基づいてウェハ・ベースのメモリ歩留まり予測を決定することを含む。ウェ
ハ・ベースのメモリ歩留まり予測を決定することは、上で説明されているように実行され
るが、ウェハの歩留まりは、上で説明されているように修復プロセスの歩留まりでなくな
る。
いくつかの実施形態では、この方法は、メモリ・バンクのデコーダ領域に配置されてい
る１つ又は複数の欠陥、メモリ・バンクのセンス・アンプ領域に配置されている１つ又は
複数の欠陥、又はそれらの何らかの組合せに基づいてメモリ・バンク（例えば、メモリ・
バンクの論理周辺回路）における修復不可能な欠陥を識別することを含む。例えば、メモ
リ・バンクの検査は、メモリ・バンクのすべての領域（例えば、論理周辺回路、デコーダ
領域、センス・アンプ領域を含む）内の欠陥を検出するために実行され、本明細書で説明
されている実施形態により決定される、メモリ・バンク内の欠陥の配置は、欠陥のそれぞ
れ又は１つ又は複数がメモリ・バンクのどの領域に配置されているかを判定するために使
用される。メモリ・バンク内の修復不可能な欠陥の数は、少なくとも一部は、デコーダ領
域とセンス・アンプ領域において検出され、位置特定された欠陥の数に基づいて決定され
る。この方法は、さらに、少なくとも一部は、メモリ・バンク内の修復不可能な欠陥に基
づいてメモリ歩留まりを推定することを含むが、これは、修復不可能な欠陥が１つでもあ
ればダイをだめにする可能性があるため有利である。
る１つ又は複数の欠陥、メモリ・バンクのセンス・アンプ領域に配置されている１つ又は
複数の欠陥、又はそれらの何らかの組合せに基づいてメモリ・バンク（例えば、メモリ・
バンクの論理周辺回路）における修復不可能な欠陥を識別することを含む。例えば、メモ
リ・バンクの検査は、メモリ・バンクのすべての領域（例えば、論理周辺回路、デコーダ
領域、センス・アンプ領域を含む）内の欠陥を検出するために実行され、本明細書で説明
されている実施形態により決定される、メモリ・バンク内の欠陥の配置は、欠陥のそれぞ
れ又は１つ又は複数がメモリ・バンクのどの領域に配置されているかを判定するために使
用される。メモリ・バンク内の修復不可能な欠陥の数は、少なくとも一部は、デコーダ領
域とセンス・アンプ領域において検出され、位置特定された欠陥の数に基づいて決定され
る。この方法は、さらに、少なくとも一部は、メモリ・バンク内の修復不可能な欠陥に基
づいてメモリ歩留まりを推定することを含むが、これは、修復不可能な欠陥が１つでもあ
ればダイをだめにする可能性があるため有利である。
一実施形態では、この方法は、フィード・フォワード制御技術を使用してＭＲＩに基づ
いて電気的試験プロセスの１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。他の実施形
態では、この方法は、メモリ・バンクが修復可能でない場合に、メモリ・バンクが配置さ
れているダイが電気的試験プロセス実行時に試験されないようにフィード・フォワード制
御技術を使用してＭＲＩに基づいて電気的試験プロセスの１つ又は複数のパラメータを変
更することを含む。例えば、メモリ試験は比較的長い時間を要する。したがって、上で説
明されているように決定されるメモリ・バンク又はメモリ・ダイが修復可能でないという
予測に基づいて、その情報をプローバ又は他のメモリ試験システムに供給し、メモリ試験
時に、影響を受ける、修復可能でないダイをスキップする。このように、試験の量を減ら
し、メモリ試験のコストを削減することができる。それに加えて、メモリ試験は、開／短
絡試験、機能試験、電気的パラメータ試験を含む。どのダイが修復可能であるかを判定す
るために本明細書で説明されている方法を使用することによりこのような試験を排除でき
る場合、メモリ試験プロセスは、かなり短い時間で実行される。それとは別に、電気的試
験プロセスを、修復可能でないダイ上のさらなるＦＡのために関係性の高い試験データを
集めるように変更することができ、またさまざまな可能性のある障害機構の予測される影
響に基づいて試験を特定の配置に絞り込むことが可能である。さらに、メモリ修復は、レ
ーザー若しくは電気的手段を使用してヒューズを飛ばし、それにより冗長行及び／又は列
へのデコーダのルート変更を行うことを含む。メモリ修復の後、メモリ試験を実行して、
修復を検証し、負荷試験などのさらなる試験を実施することができる。したがって、本明
細書で説明されているようにどのダイを修復できるかを判定することにより、メモリ修復
及び追加のメモリ試験を修復可能なダイに対してのみ実行することができ、したがって、
かなり時間短縮できる。
いて電気的試験プロセスの１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。他の実施形
態では、この方法は、メモリ・バンクが修復可能でない場合に、メモリ・バンクが配置さ
れているダイが電気的試験プロセス実行時に試験されないようにフィード・フォワード制
御技術を使用してＭＲＩに基づいて電気的試験プロセスの１つ又は複数のパラメータを変
更することを含む。例えば、メモリ試験は比較的長い時間を要する。したがって、上で説
明されているように決定されるメモリ・バンク又はメモリ・ダイが修復可能でないという
予測に基づいて、その情報をプローバ又は他のメモリ試験システムに供給し、メモリ試験
時に、影響を受ける、修復可能でないダイをスキップする。このように、試験の量を減ら
し、メモリ試験のコストを削減することができる。それに加えて、メモリ試験は、開／短
絡試験、機能試験、電気的パラメータ試験を含む。どのダイが修復可能であるかを判定す
るために本明細書で説明されている方法を使用することによりこのような試験を排除でき
る場合、メモリ試験プロセスは、かなり短い時間で実行される。それとは別に、電気的試
験プロセスを、修復可能でないダイ上のさらなるＦＡのために関係性の高い試験データを
集めるように変更することができ、またさまざまな可能性のある障害機構の予測される影
響に基づいて試験を特定の配置に絞り込むことが可能である。さらに、メモリ修復は、レ
ーザー若しくは電気的手段を使用してヒューズを飛ばし、それにより冗長行及び／又は列
へのデコーダのルート変更を行うことを含む。メモリ修復の後、メモリ試験を実行して、
修復を検証し、負荷試験などのさらなる試験を実施することができる。したがって、本明
細書で説明されているようにどのダイを修復できるかを判定することにより、メモリ修復
及び追加のメモリ試験を修復可能なダイに対してのみ実行することができ、したがって、
かなり時間短縮できる。
いくつかの実施形態では、この方法は、メモリ・バンクのアレイ・ブロック領域内に配
置された欠陥の１つ又は複数の属性、ＭＲＩ、又はそれらの何らかの組合せに基づいて修
復プロセスの１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。例えば、メモリ修復プロ
セスは、修復可能でないと判定されたメモリ・バンクを含むメモリ・ダイに対しては修復
が試みられないように変更される。それに加えて、メモリ修復プロセスは、修復が成功す
る確率を高めるように変更される。この実施形態で変更される修復プロセスの１つ又は複
数のパラメータは、修復プロセスの（複数の）パラメータを含む。
置された欠陥の１つ又は複数の属性、ＭＲＩ、又はそれらの何らかの組合せに基づいて修
復プロセスの１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。例えば、メモリ修復プロ
セスは、修復可能でないと判定されたメモリ・バンクを含むメモリ・ダイに対しては修復
が試みられないように変更される。それに加えて、メモリ修復プロセスは、修復が成功す
る確率を高めるように変更される。この実施形態で変更される修復プロセスの１つ又は複
数のパラメータは、修復プロセスの（複数の）パラメータを含む。
いくつかの実施形態では、欠陥はメモリ・バンクのゲート層で検出された欠陥を含む。
他の実施形態では、欠陥は、メモリ・バンクの金属層で検出された欠陥を含む。例えば、
メモリ加工では、ゲート層と金属層で検査を実行する。本明細書で説明されている方法は
、これらの層の１つ又は複数で検出された欠陥について実行される。それに加えて、大半
のメモリ加工は、ゲートと金属層での検査を含み、ゲートと金属層で得られた検査結果は
歩留まりを十分予測できるものであり、ビット修復のためキャパシタ層で検査を実行する
こともできる。したがって、ゲート層、金属層、キャパシタ層で生成される検査結果を使
用して、歩留まりを予測するだけでなく、それに加えて、本明細書で説明されている実施
形態を容量層で検出された欠陥に対し実行することができる。
他の実施形態では、欠陥は、メモリ・バンクの金属層で検出された欠陥を含む。例えば、
メモリ加工では、ゲート層と金属層で検査を実行する。本明細書で説明されている方法は
、これらの層の１つ又は複数で検出された欠陥について実行される。それに加えて、大半
のメモリ加工は、ゲートと金属層での検査を含み、ゲートと金属層で得られた検査結果は
歩留まりを十分予測できるものであり、ビット修復のためキャパシタ層で検査を実行する
こともできる。したがって、ゲート層、金属層、キャパシタ層で生成される検査結果を使
用して、歩留まりを予測するだけでなく、それに加えて、本明細書で説明されている実施
形態を容量層で検出された欠陥に対し実行することができる。
一実施形態では、この方法は、メモリ・バンク内の欠陥の配置に基づいて欠陥のビット
・エラー・モードを予測することを含む。このように、欠陥の配置は、ビット・エラー・
モードを予測するために使用される。このような情報は、メモリ・バンクを修復するのに
必要な冗長部分の量を決定するうえで有用である。例えば、メモリ・バンクのｐ−ＭＯＳ
領域内の欠陥は、センス・アンプ障害の原因となり、これにより、ｎ−ＭＯＳ領域内の欠
陥に比べて冗長性を多く消費する。欠陥に近接する設計データの１つ又は複数の属性及び
／又は欠陥の１つ又は複数の欠陥属性（例えば、サイズ）も、ビット・エラー・モードの
予測を向上させるために使用される。修復に必要な冗長性の予測を補助することに加えて
、又はダイ内のメモリが形成される場合に、故障モードの予測を行うことで、結果として
、（複数の）ビット・エラーを引き起こす（複数の）欠陥を高速に、又は適切に識別する
ことができる。早期の予測により、ビット・エラーが試験時に発見された場合にＦＡなし
では不可能な、ＤＯＩを識別し、レビューすることが可能になる。また、デバイスの潜在
故障に関わると思われる欠陥を識別し、レビューすることや、利用可能な冗長性を使用し
て潜在故障率を下げることも可能である。このように、欠陥をメモリの領域（例えば、セ
ンス・アンプ）にマッピングし、（複数の）欠陥及び／又は領域属性をルールと組み合わ
せて使用し、ビット・エラー・モードをインラインで予測することができる。
・エラー・モードを予測することを含む。このように、欠陥の配置は、ビット・エラー・
モードを予測するために使用される。このような情報は、メモリ・バンクを修復するのに
必要な冗長部分の量を決定するうえで有用である。例えば、メモリ・バンクのｐ−ＭＯＳ
領域内の欠陥は、センス・アンプ障害の原因となり、これにより、ｎ−ＭＯＳ領域内の欠
陥に比べて冗長性を多く消費する。欠陥に近接する設計データの１つ又は複数の属性及び
／又は欠陥の１つ又は複数の欠陥属性（例えば、サイズ）も、ビット・エラー・モードの
予測を向上させるために使用される。修復に必要な冗長性の予測を補助することに加えて
、又はダイ内のメモリが形成される場合に、故障モードの予測を行うことで、結果として
、（複数の）ビット・エラーを引き起こす（複数の）欠陥を高速に、又は適切に識別する
ことができる。早期の予測により、ビット・エラーが試験時に発見された場合にＦＡなし
では不可能な、ＤＯＩを識別し、レビューすることが可能になる。また、デバイスの潜在
故障に関わると思われる欠陥を識別し、レビューすることや、利用可能な冗長性を使用し
て潜在故障率を下げることも可能である。このように、欠陥をメモリの領域（例えば、セ
ンス・アンプ）にマッピングし、（複数の）欠陥及び／又は領域属性をルールと組み合わ
せて使用し、ビット・エラー・モードをインラインで予測することができる。
いくつかの実施形態では、この方法は、ＭＲＩに基づいて、メモリ・バンクにおける利
用可能な冗長列の個数、利用可能な冗長行の個数、又はそれらの何らかの組合せがメモリ
・バンクの設計者により評価されるべきかどうかを決定することを含む。このように、こ
の方法は、「冗長性分析」を実行して、冗長性領域内にさらに行又は列を追加することを
特定のメモリ・バンクで実行すべきかどうかを設計者に示唆することを含む。本明細書で
説明されている方法は、この方法を致命的ウェハの早期検出に使用することができ、また
歩留まり学習を高速化できるため、ダイの設計に関するフィードバックを送るうえで特に
有用である。
用可能な冗長列の個数、利用可能な冗長行の個数、又はそれらの何らかの組合せがメモリ
・バンクの設計者により評価されるべきかどうかを決定することを含む。このように、こ
の方法は、「冗長性分析」を実行して、冗長性領域内にさらに行又は列を追加することを
特定のメモリ・バンクで実行すべきかどうかを設計者に示唆することを含む。本明細書で
説明されている方法は、この方法を致命的ウェハの早期検出に使用することができ、また
歩留まり学習を高速化できるため、ダイの設計に関するフィードバックを送るうえで特に
有用である。
他の実施形態では、この方法は、アレイ・ブロック領域内に配置されている欠陥の１つ
又は複数に対するＤＣＩを決定することを含む。１つ又は複数の欠陥に対するＤＣＩは、
本明細書で説明されているように決定される。このような一実施形態では、メモリ・バン
クを修復するのに必要な冗長行の個数と冗長列の個数を決定することは、１つ又は複数の
欠陥についてＤＣＩを使用して実行される。他の実施形態では、メモリ・バンクを修復す
るのに必要な冗長行の個数と冗長列の個数を決定することは、メモリ・バンクのアレイ・
ブロック領域に配置されている欠陥のそれぞれに対するＤＣＩを決定することと、ＤＣＩ
を所定のしきい値と比較することと、所定のしきい値よりも高いＤＣＩを有する欠陥のす
べてを修復するのに必要な冗長行の個数と冗長列の個数を決定することとを含む。例えば
、ＤＣＩは、アレイ・ブロック領域内に配置されているすべての欠陥について決定される
。ＤＣＩは、本明細書でさらに説明されているようにアレイ・ブロック領域内に配置され
ている欠陥について決定される。それに加えて、この方法は、ＤＣＩを使用して、欠陥に
より引き起こされる行又は列の障害の数を予測することを含む。例えば、ユーザーによっ
て定義される、ＤＣＩが所定の値よりも大きい欠陥の数が冗長性領域内の行又は列の数よ
りも多い場合、ＭＲＩ（この例では、修復に必要な冗長行又は冗長列と利用可能な冗長行
又は冗長列との比であると定義される）は１（不合格）よりも大きいと判定される。対照
的に、ユーザーにより定義される、また第１の所定の値と異なるものとしてよい、ＤＣＩ
が第２の所定の値よりも小さい欠陥の数が冗長性領域内の行又は列の数よりも少ない場合
、ＭＲＩは１未満であると判定される（合格、恐らくは何らかの修復あり）。それに加え
て、この方法は、ＤＣＩがしきい値よりも高いすべての欠陥が修復を必要とする場合に、
メモリ・バンクを修復するのに必要と思われる利用可能な冗長行及び／又は列の最大カウ
ント又はパーセントを決定することを含む。
又は複数に対するＤＣＩを決定することを含む。１つ又は複数の欠陥に対するＤＣＩは、
本明細書で説明されているように決定される。このような一実施形態では、メモリ・バン
クを修復するのに必要な冗長行の個数と冗長列の個数を決定することは、１つ又は複数の
欠陥についてＤＣＩを使用して実行される。他の実施形態では、メモリ・バンクを修復す
るのに必要な冗長行の個数と冗長列の個数を決定することは、メモリ・バンクのアレイ・
ブロック領域に配置されている欠陥のそれぞれに対するＤＣＩを決定することと、ＤＣＩ
を所定のしきい値と比較することと、所定のしきい値よりも高いＤＣＩを有する欠陥のす
べてを修復するのに必要な冗長行の個数と冗長列の個数を決定することとを含む。例えば
、ＤＣＩは、アレイ・ブロック領域内に配置されているすべての欠陥について決定される
。ＤＣＩは、本明細書でさらに説明されているようにアレイ・ブロック領域内に配置され
ている欠陥について決定される。それに加えて、この方法は、ＤＣＩを使用して、欠陥に
より引き起こされる行又は列の障害の数を予測することを含む。例えば、ユーザーによっ
て定義される、ＤＣＩが所定の値よりも大きい欠陥の数が冗長性領域内の行又は列の数よ
りも多い場合、ＭＲＩ（この例では、修復に必要な冗長行又は冗長列と利用可能な冗長行
又は冗長列との比であると定義される）は１（不合格）よりも大きいと判定される。対照
的に、ユーザーにより定義される、また第１の所定の値と異なるものとしてよい、ＤＣＩ
が第２の所定の値よりも小さい欠陥の数が冗長性領域内の行又は列の数よりも少ない場合
、ＭＲＩは１未満であると判定される（合格、恐らくは何らかの修復あり）。それに加え
て、この方法は、ＤＣＩがしきい値よりも高いすべての欠陥が修復を必要とする場合に、
メモリ・バンクを修復するのに必要と思われる利用可能な冗長行及び／又は列の最大カウ
ント又はパーセントを決定することを含む。
ＤＣＩを使用して、ダイ内のメモリが修復可能かどうかを判定することは、個別の欠陥
の実際の歩留まりが、欠陥により引き起こされるパターン障害、欠陥の配置（例えば、層
の最上部、層内に埋め込まれる、など）、欠陥サイズなどの欠陥の１つ又は複数の属性な
どに応じて変化するため、有利である。ＤＣＩは、本明細書で説明されているように欠陥
におけるそのような変動に基づいて決定され、それにより異なる欠陥が歩留まりに実際に
影響をどのように及ぼすかを反映することができる。それに加えて、系統的欠陥は実際の
歩留まり影響の多くを有する可能性があるため、本明細書で説明されている方法は、メモ
リ・バンク内で検出されたどの欠陥が、系統的欠陥であるかを判定し、次いで、系統的欠
陥のクリティカル度に基づいて本明細書で説明されているようにＭＲＩを決定することを
含む。系統的欠陥は、本明細書で説明されている（複数の）実施形態により識別される。
の実際の歩留まりが、欠陥により引き起こされるパターン障害、欠陥の配置（例えば、層
の最上部、層内に埋め込まれる、など）、欠陥サイズなどの欠陥の１つ又は複数の属性な
どに応じて変化するため、有利である。ＤＣＩは、本明細書で説明されているように欠陥
におけるそのような変動に基づいて決定され、それにより異なる欠陥が歩留まりに実際に
影響をどのように及ぼすかを反映することができる。それに加えて、系統的欠陥は実際の
歩留まり影響の多くを有する可能性があるため、本明細書で説明されている方法は、メモ
リ・バンク内で検出されたどの欠陥が、系統的欠陥であるかを判定し、次いで、系統的欠
陥のクリティカル度に基づいて本明細書で説明されているようにＭＲＩを決定することを
含む。系統的欠陥は、本明細書で説明されている（複数の）実施形態により識別される。
いくつかの実施形態では、この方法は、メモリ・バンクのアレイ・ブロック領域内に配
置されている欠陥によるメモリ・バンクの障害に対するＭＲＩを決定することを含む。こ
のように、この方法は、メモリ・バンクの非冗長領域内で検出された欠陥によるセグメン
ト障害に対する指数を決定することを含む。同様に、この方法は、メモリ・バンクの冗長
領域内で検出された欠陥によるセグメント障害に対する指数を決定することを含む。
置されている欠陥によるメモリ・バンクの障害に対するＭＲＩを決定することを含む。こ
のように、この方法は、メモリ・バンクの非冗長領域内で検出された欠陥によるセグメン
ト障害に対する指数を決定することを含む。同様に、この方法は、メモリ・バンクの冗長
領域内で検出された欠陥によるセグメント障害に対する指数を決定することを含む。
他の実施形態では、この方法は、メモリ・バンクの冗長行と冗長列内に配置されている
欠陥によるメモリ・バンクの障害に対するＭＲＩを決定することを含む。このように、こ
の方法は、論理的行及び／又は列障害に対する指数を決定することを含む。このような指
数は、上述のように試験プロセスの１つ又は複数のパラメータを変えるために使用される
。
欠陥によるメモリ・バンクの障害に対するＭＲＩを決定することを含む。このように、こ
の方法は、論理的行及び／又は列障害に対する指数を決定することを含む。このような指
数は、上述のように試験プロセスの１つ又は複数のパラメータを変えるために使用される
。
いくつかの実施形態では、この方法は、メモリ・バンク内で検出された欠陥同士の空間
的相関関係を例示する類似のメモリ・バンク設計の積層マップを生成することを含む。こ
のように、この方法は、空間相関を示す積層マップを生成することを含む。このような積
層マップは、当業界で知られている好適な方法で生成される。
的相関関係を例示する類似のメモリ・バンク設計の積層マップを生成することを含む。こ
のように、この方法は、空間相関を示す積層マップを生成することを含む。このような積
層マップは、当業界で知られている好適な方法で生成される。
一実施形態では、この方法は、ダイに基づいてＭＲＩを決定することを含む。また、こ
の方法は、ウェハ・ベース、及び／又はロット・ベースでＭＲＩを決定することを含む。
ダイ・ベース、ウェハ・ベース、及び／又はロット・ベースでＭＲＩを決定することは、
本明細書で説明されているように実行される。
の方法は、ウェハ・ベース、及び／又はロット・ベースでＭＲＩを決定することを含む。
ダイ・ベース、ウェハ・ベース、及び／又はロット・ベースでＭＲＩを決定することは、
本明細書で説明されているように実行される。
他の実施形態では、この方法は、ウェハ上のダイがアレイ・ブロック領域内に配置され
ている欠陥により不具合を生じる場合を示す指数又はメモリ歩留まり予測を決定すること
を含む。このように、この方法は、ダイが不良メモリ・バンクにより機能しないことを示
す指数又は確率を決定することを含む。この指数は、本明細書でさらに説明されているよ
うに決定される。
ている欠陥により不具合を生じる場合を示す指数又はメモリ歩留まり予測を決定すること
を含む。このように、この方法は、ダイが不良メモリ・バンクにより機能しないことを示
す指数又は確率を決定することを含む。この指数は、本明細書でさらに説明されているよ
うに決定される。
追加の実施形態では、この方法は、ウェハ上のダイにおいてメモリ・バンクに対するＭ
ＲＩを決定することと、修復可能でないことをＭＲＩにより示されているメモリ・バンク
の２つ又はそれ以上の間の空間的相関関係を例示するダイの積層マップを生成することと
を含む。ダイ内のメモリ・バンクに対するＭＲＩを決定することは、本明細書で説明され
ているように実行される。それに加えて、積層マップは、当業界で知られている好適な方
法で生成される。
ＲＩを決定することと、修復可能でないことをＭＲＩにより示されているメモリ・バンク
の２つ又はそれ以上の間の空間的相関関係を例示するダイの積層マップを生成することと
を含む。ダイ内のメモリ・バンクに対するＭＲＩを決定することは、本明細書で説明され
ているように実行される。それに加えて、積層マップは、当業界で知られている好適な方
法で生成される。
さらに他の実施形態では、この方法は、ウェハ上のダイにおいてメモリ・バンクに対す
るＭＲＩを決定することと、修復可能でないことをＭＲＩにより示されているメモリ・バ
ンクの２つ又はそれ以上の間の空間的相関関係を例示するウェハ上のメモリ・バンクを形
成するために使用されるレチクルの積層マップを生成することとを含む。ダイ内のメモリ
・バンクに対するＭＲＩを決定することは本明細書で説明されているように実行される。
それに加えて、積層マップは、当業界で知られている好適な方法で生成される。
るＭＲＩを決定することと、修復可能でないことをＭＲＩにより示されているメモリ・バ
ンクの２つ又はそれ以上の間の空間的相関関係を例示するウェハ上のメモリ・バンクを形
成するために使用されるレチクルの積層マップを生成することとを含む。ダイ内のメモリ
・バンクに対するＭＲＩを決定することは本明細書で説明されているように実行される。
それに加えて、積層マップは、当業界で知られている好適な方法で生成される。
いくつかの実施形態では、この方法は、ダイにおいて検出された欠陥の影響を受けるダ
イのメモリ・バンクを識別することと、メモリ・バンクに対する欠陥の影響に基づいてメ
モリ・バンクをランク付けすることとを含む。このように、この方法は、影響を受けるメ
モリ・バンクのリストのランク付けを行うことを含む。メモリ・バンクに対する欠陥の影
響は、本明細書で説明されている情報（例えば、欠陥の１つ又は複数の属性、メモリ・バ
ンクに対する設計データの１つ又は複数の属性など）に基づいて判定される。メモリ・バ
ンクをランク付けするために使用されるメモリ・バンクに対する欠陥の影響は、メモリ・
バンクに対し欠陥が及ぼす影響（例えば、悪影響）を含む。メモリ・バンクは、欠陥の影
響が最も大きいメモリ・バンクが最高ランクを割り当てられ、欠陥の影響が最も低いメモ
リ・バンクが最低ランクを割り当てられるようにランク付けされる。メモリ・バンクのこ
のようなランク付けは、例えば、ダイ内のメモリ・バンクの配置と欠陥がメモリ・バンク
に及ぼす影響の程度との間の関係を決定するために使用される。それに加えて、そのよう
な関係を使用することで、欠陥の少なくとも一部の原因を予測し、この予測を用いて追加
のウェハ上のそれらの欠陥を減らし、及び／又は最初にメモリ・バンクに対する最大の影
響を及ぼす欠陥の数を減らし（例えば、欠陥の検出に先立ってメモリ・バンク上で実行さ
れるプロセスを変更する、及び／又はメモリ・バンクの設計を変更するなどの本明細書で
説明されている変更のステップの１つ又は複数を使用して）、その後メモリ・バンクに対
する影響が小さい欠陥を減らすことができる（例えば、上述の変更するステップの１つ又
は複数を使用して）。
イのメモリ・バンクを識別することと、メモリ・バンクに対する欠陥の影響に基づいてメ
モリ・バンクをランク付けすることとを含む。このように、この方法は、影響を受けるメ
モリ・バンクのリストのランク付けを行うことを含む。メモリ・バンクに対する欠陥の影
響は、本明細書で説明されている情報（例えば、欠陥の１つ又は複数の属性、メモリ・バ
ンクに対する設計データの１つ又は複数の属性など）に基づいて判定される。メモリ・バ
ンクをランク付けするために使用されるメモリ・バンクに対する欠陥の影響は、メモリ・
バンクに対し欠陥が及ぼす影響（例えば、悪影響）を含む。メモリ・バンクは、欠陥の影
響が最も大きいメモリ・バンクが最高ランクを割り当てられ、欠陥の影響が最も低いメモ
リ・バンクが最低ランクを割り当てられるようにランク付けされる。メモリ・バンクのこ
のようなランク付けは、例えば、ダイ内のメモリ・バンクの配置と欠陥がメモリ・バンク
に及ぼす影響の程度との間の関係を決定するために使用される。それに加えて、そのよう
な関係を使用することで、欠陥の少なくとも一部の原因を予測し、この予測を用いて追加
のウェハ上のそれらの欠陥を減らし、及び／又は最初にメモリ・バンクに対する最大の影
響を及ぼす欠陥の数を減らし（例えば、欠陥の検出に先立ってメモリ・バンク上で実行さ
れるプロセスを変更する、及び／又はメモリ・バンクの設計を変更するなどの本明細書で
説明されている変更のステップの１つ又は複数を使用して）、その後メモリ・バンクに対
する影響が小さい欠陥を減らすことができる（例えば、上述の変更するステップの１つ又
は複数を使用して）。
他の実施形態では、この方法は、メモリ・バンクの修復不可能な領域における欠陥の影
響を受けるウェハ上に形成されるメモリ・バンクの割合を決定することを含む。メモリ・
バンクの修復不可能領域内の欠陥の影響を受けるメモリ・バンクは、本明細書で説明され
ているように決定される。この割合は、そのようなメモリ・バンクの数とウェハ上に形成
されたメモリ・バンクの総数に基づいて決定される。それに加えて、この方法は、起こり
うる冗長性障害の影響を受ける、及び／又は修復不可能な障害の影響を受けるダイの割合
を決定することを含む。起こりうる冗長性障害と修復不可能な障害は、本明細書で説明さ
れているように識別される。それに加えて、起こりうる冗長性障害及び／又は修復不可能
な障害の影響を受けるダイは、本明細書で説明されているように識別される。影響を受け
るダイの数とウェハ上に形成されたダイの総数を使用して、起こりうる冗長性障害及び／
又は修復不可能な障害の影響を受けるダイの割合を決定することができる。
響を受けるウェハ上に形成されるメモリ・バンクの割合を決定することを含む。メモリ・
バンクの修復不可能領域内の欠陥の影響を受けるメモリ・バンクは、本明細書で説明され
ているように決定される。この割合は、そのようなメモリ・バンクの数とウェハ上に形成
されたメモリ・バンクの総数に基づいて決定される。それに加えて、この方法は、起こり
うる冗長性障害の影響を受ける、及び／又は修復不可能な障害の影響を受けるダイの割合
を決定することを含む。起こりうる冗長性障害と修復不可能な障害は、本明細書で説明さ
れているように識別される。それに加えて、起こりうる冗長性障害及び／又は修復不可能
な障害の影響を受けるダイは、本明細書で説明されているように識別される。影響を受け
るダイの数とウェハ上に形成されたダイの総数を使用して、起こりうる冗長性障害及び／
又は修復不可能な障害の影響を受けるダイの割合を決定することができる。
いくつかの実施形態では、この方法は、発生する可能性のある障害の間の空間的相関関
係を例示するウェハ上に形成されたメモリ・バンク内に発生する可能性のある障害の積層
ウェハ・マップを生成することを含む。このように、この方法は、起こりうる障害又はビ
ン範囲に従って分けられる指数（空間相関に対する）の積層ウェハ・マップを生成するこ
とを含む。起こりうる障害は、本明細書で説明されているように識別され、積層ウェハ・
マップは、好適な任意の方法で生成される。積層マップは、それとは別に、色分けする確
率ビンなどの方法によりメモリ障害をダイが有する確率を表示又はオーバーレイにするこ
とができる。
係を例示するウェハ上に形成されたメモリ・バンク内に発生する可能性のある障害の積層
ウェハ・マップを生成することを含む。このように、この方法は、起こりうる障害又はビ
ン範囲に従って分けられる指数（空間相関に対する）の積層ウェハ・マップを生成するこ
とを含む。起こりうる障害は、本明細書で説明されているように識別され、積層ウェハ・
マップは、好適な任意の方法で生成される。積層マップは、それとは別に、色分けする確
率ビンなどの方法によりメモリ障害をダイが有する確率を表示又はオーバーレイにするこ
とができる。
他の実施形態では、この方法は、ウェハ上に形成された複数のダイに対するＭＲＩを決
定することと、ＭＲＩに基づいて複数のダイをランク付けすることとを含む。このように
、この方法は、ウェハ上の影響受けるダイのランク付けされたリストを生成することを含
む。複数のダイに対するＭＲＩは、本明細書で説明されているように決定される。それに
加えて、ＭＲＩに基づいて複数のダイをランク付けすることは、本明細書で説明されてい
るように実行され、そのようなランク付けの結果は、本明細書で説明されているように使
用される。
定することと、ＭＲＩに基づいて複数のダイをランク付けすることとを含む。このように
、この方法は、ウェハ上の影響受けるダイのランク付けされたリストを生成することを含
む。複数のダイに対するＭＲＩは、本明細書で説明されているように決定される。それに
加えて、ＭＲＩに基づいて複数のダイをランク付けすることは、本明細書で説明されてい
るように実行され、そのようなランク付けの結果は、本明細書で説明されているように使
用される。
上述のＭＲＩを決定するための方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明されている
（複数の）方法の他の（複数の）ステップを含む。それに加えて、上述のＭＲＩを決定す
るための方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明されているシステムの実施形態によ
り実行される。
（複数の）方法の他の（複数の）ステップを含む。それに加えて、上述のＭＲＩを決定す
るための方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明されているシステムの実施形態によ
り実行される。
他の実施形態は、ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分ける異なる方法に関
係する。この方法は、設計データ空間における欠陥の位置と設計データにおけるホット・
スポットの位置とを比較することを含む。欠陥の位置とホット・スポットを比較すること
は、好適な方法で実行される。少なくとも類似している設計データに近接して配置されて
いるホット・スポットは、互いに相関する。ホット・スポットを、他の方法又はシステム
により互いに相関させることができる。それとは別に、ホット・スポットを、方法の一実
施形態により互いに相関させることができる。例えば、一実施形態では、この方法は、系
統的欠陥に関連付けられている設計データにおけるＰＯＩの配置を識別することによりホ
ット・スポット同士を相関させることと、ＰＯＩと設計データにおける類似のパターンと
を相関させることと、ＰＯＩの配置と設計データにおける類似パターンの配置とを相関す
るホット・スポットの位置として相関させることとを含む。そのような一実施形態では、
系統的欠陥を、他の方法又はシステムにより生成される、設計データに対する系統的欠陥
のリスト、データベース、又はファイルなどのデータ構造体に収めることができる。他の
そのような実施形態では、この方法は、系統的欠陥を識別することと、及び／又は系統的
欠陥について設計データにおけるＰＯＩを決定することとを含む。例えば、系統的欠陥は
、設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計データの部分に基づいてウェハ上で
検出された欠陥をビン範囲に従って分けることにより識別されるが、これは上述のように
実行される。ＰＯＩは、欠陥がビン範囲に従って分けられたグループに対応する設計デー
タの部分のパターンを抽出することにより決定される。このように、設計バックグラウン
ド・ベースのグループ化を使用してホット・スポットを互いに相関させることが可能であ
り、これは本明細書でさらに説明されているように実行される。さらに、ビン範囲に従っ
てホット・スポットを分けることによりホット・スポットを互いに相関させることが可能
であり、これは本明細書でさらに説明されているように実行される。ホット・スポットを
互いに相関させることは、オンツールで実行される。相関されたホット・スポットの位置
は、「ホット・スポット・リスト」又はどのホット・スポットが互いに相関するのかを示
す何らかの情報、リスト内のホット・スポットの識別記号、リスト内のホット・スポット
の配置を含む他の好適なデータ構造体に格納される。このリストは、本質的にビン範囲に
よるグループ分けの方法において参照データとして使用される。
係する。この方法は、設計データ空間における欠陥の位置と設計データにおけるホット・
スポットの位置とを比較することを含む。欠陥の位置とホット・スポットを比較すること
は、好適な方法で実行される。少なくとも類似している設計データに近接して配置されて
いるホット・スポットは、互いに相関する。ホット・スポットを、他の方法又はシステム
により互いに相関させることができる。それとは別に、ホット・スポットを、方法の一実
施形態により互いに相関させることができる。例えば、一実施形態では、この方法は、系
統的欠陥に関連付けられている設計データにおけるＰＯＩの配置を識別することによりホ
ット・スポット同士を相関させることと、ＰＯＩと設計データにおける類似のパターンと
を相関させることと、ＰＯＩの配置と設計データにおける類似パターンの配置とを相関す
るホット・スポットの位置として相関させることとを含む。そのような一実施形態では、
系統的欠陥を、他の方法又はシステムにより生成される、設計データに対する系統的欠陥
のリスト、データベース、又はファイルなどのデータ構造体に収めることができる。他の
そのような実施形態では、この方法は、系統的欠陥を識別することと、及び／又は系統的
欠陥について設計データにおけるＰＯＩを決定することとを含む。例えば、系統的欠陥は
、設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計データの部分に基づいてウェハ上で
検出された欠陥をビン範囲に従って分けることにより識別されるが、これは上述のように
実行される。ＰＯＩは、欠陥がビン範囲に従って分けられたグループに対応する設計デー
タの部分のパターンを抽出することにより決定される。このように、設計バックグラウン
ド・ベースのグループ化を使用してホット・スポットを互いに相関させることが可能であ
り、これは本明細書でさらに説明されているように実行される。さらに、ビン範囲に従っ
てホット・スポットを分けることによりホット・スポットを互いに相関させることが可能
であり、これは本明細書でさらに説明されているように実行される。ホット・スポットを
互いに相関させることは、オンツールで実行される。相関されたホット・スポットの位置
は、「ホット・スポット・リスト」又はどのホット・スポットが互いに相関するのかを示
す何らかの情報、リスト内のホット・スポットの識別記号、リスト内のホット・スポット
の配置を含む他の好適なデータ構造体に格納される。このリストは、本質的にビン範囲に
よるグループ分けの方法において参照データとして使用される。
この方法は、さらに、欠陥と少なくとも類似している位置を有するホット・スポットと
を関連付けることを含む。特に、設計データ空間において少なくとも類似する位置を有す
る欠陥とホット・スポットは、上述の比較するステップの結果に基づいて決定される。設
計データ空間における位置を有する欠陥とホット・スポットを好適な方法で互いに関連付
けることができる。それに加えて、この方法は、グループのそれぞれにおける欠陥が互い
に相関するホット・スポットのみに関連付けられるように欠陥をビン範囲によってグルー
プ分けるすることを含む。このように、欠陥のそれぞれのグループは、相関するホット・
スポットのグループに対応することが可能である。
を関連付けることを含む。特に、設計データ空間において少なくとも類似する位置を有す
る欠陥とホット・スポットは、上述の比較するステップの結果に基づいて決定される。設
計データ空間における位置を有する欠陥とホット・スポットを好適な方法で互いに関連付
けることができる。それに加えて、この方法は、グループのそれぞれにおける欠陥が互い
に相関するホット・スポットのみに関連付けられるように欠陥をビン範囲によってグルー
プ分けるすることを含む。このように、欠陥のそれぞれのグループは、相関するホット・
スポットのグループに対応することが可能である。
この方法は、さらに、ビン範囲に従ってグループ分けするステップの結果を記憶媒体に
格納することを含む。格納するステップは、本明細書で説明されている方法の実施形態の
他の結果に加えてビン範囲によるグループ分けのステップの結果を格納することを含む。
ビン範囲によるグループ分けのステップの結果は、当業界で知られている方法により格納
される。それに加えて、記憶媒体としては、本明細書で説明されている記憶媒体又は当業
界で知られている他の好適な記憶媒体が考えられる。本明細書で説明されているような方
法又はシステムの実施形態のどれかにおいて、ビン範囲によるグループ分けのステップの
結果が格納された後、記録媒体の中のビン範囲によるグループ分けのステップの結果にア
クセスし、それらの結果を利用することができる。さらに、ビン範囲によるグループ分け
のステップの結果を、「永久的に」、半永久的に、一時的に、又はほんのわずかの間、格
納しておくことができることに留意されたい。ビン範囲によるグループ分けのステップの
結果を格納することは、さらに、本明細書で説明されている他の実施形態により実行され
る。
格納することを含む。格納するステップは、本明細書で説明されている方法の実施形態の
他の結果に加えてビン範囲によるグループ分けのステップの結果を格納することを含む。
ビン範囲によるグループ分けのステップの結果は、当業界で知られている方法により格納
される。それに加えて、記憶媒体としては、本明細書で説明されている記憶媒体又は当業
界で知られている他の好適な記憶媒体が考えられる。本明細書で説明されているような方
法又はシステムの実施形態のどれかにおいて、ビン範囲によるグループ分けのステップの
結果が格納された後、記録媒体の中のビン範囲によるグループ分けのステップの結果にア
クセスし、それらの結果を利用することができる。さらに、ビン範囲によるグループ分け
のステップの結果を、「永久的に」、半永久的に、一時的に、又はほんのわずかの間、格
納しておくことができることに留意されたい。ビン範囲によるグループ分けのステップの
結果を格納することは、さらに、本明細書で説明されている他の実施形態により実行され
る。
一実施形態では、この方法は、ＤＢＣをグループの１つ又は複数に割り当てることを含
む。ＤＢＣをグループの１つ又は複数に割り当てることは、本明細書で説明されている実
施形態により実行される。他の実施形態では、この方法は、欠陥の１つ又は複数に対する
ＤＣＩを決定することを含む。この実施形態において欠陥の１つ又は複数に対するＤＣＩ
を決定することは、本明細書で説明されている実施形態のどれかにより実行される。
む。ＤＢＣをグループの１つ又は複数に割り当てることは、本明細書で説明されている実
施形態により実行される。他の実施形態では、この方法は、欠陥の１つ又は複数に対する
ＤＣＩを決定することを含む。この実施形態において欠陥の１つ又は複数に対するＤＣＩ
を決定することは、本明細書で説明されている実施形態のどれかにより実行される。
他の実施形態では、コンピュータ実施方法は、ウェハ上の欠陥を検出するために使用さ
れる検査システムにより実行される。このように、コンピュータ実施方法は、オンツール
で実行される。それに加えて、この方法は、ホット・スポット管理をオンツールで実行す
ることを含む。ホット・スポット管理は、例えば、ホット・スポット発見、ホット・スポ
ット監視、ホット・スポット・リビジョン、又はその何らかの組合せを含み、それぞれ本
明細書でさらに説明されているように実行される。例えば、いくつかの実施形態では、ホ
ット・スポットは、ウェハ上の欠陥を検出するために使用される検査システムにより識別
される。このように、ホット・スポットは、オンツールで識別又は発見される。ホット・
スポットのこのような識別又は発見は、本明細書で説明されているように実行される（例
えば、ウェハ上で検出された欠陥の設計バックグラウンド・ベースのグループ化を実行す
ることにより）。
れる検査システムにより実行される。このように、コンピュータ実施方法は、オンツール
で実行される。それに加えて、この方法は、ホット・スポット管理をオンツールで実行す
ることを含む。ホット・スポット管理は、例えば、ホット・スポット発見、ホット・スポ
ット監視、ホット・スポット・リビジョン、又はその何らかの組合せを含み、それぞれ本
明細書でさらに説明されているように実行される。例えば、いくつかの実施形態では、ホ
ット・スポットは、ウェハ上の欠陥を検出するために使用される検査システムにより識別
される。このように、ホット・スポットは、オンツールで識別又は発見される。ホット・
スポットのこのような識別又は発見は、本明細書で説明されているように実行される（例
えば、ウェハ上で検出された欠陥の設計バックグラウンド・ベースのグループ化を実行す
ることにより）。
他の実施形態では、この方法は、設計データが印刷される１つ又は複数のウェハの検査
結果を使用してホット・スポットを監視することを含む。検査の結果に基づいてホット・
スポットを監視することは、本明細書で説明されているように実行される。ホット・スポ
ットのこのような監視は、「オンツール」で実行される。ホット・スポットを監視するこ
とは、さらに、又はそれとは別に、上述の検査の結果、本明細書で説明されているビン範
囲によるグループ分けの方法のうちの１つの方法の結果、本明細書で説明されているよう
に実行される、１つ又は複数のＤＢＣを１つ又は複数の欠陥に割り当てることを行った結
果、本明細書で説明されている方法のどれかの他の結果、又はそれらの何らかの組合せを
使用して実行される。
結果を使用してホット・スポットを監視することを含む。検査の結果に基づいてホット・
スポットを監視することは、本明細書で説明されているように実行される。ホット・スポ
ットのこのような監視は、「オンツール」で実行される。ホット・スポットを監視するこ
とは、さらに、又はそれとは別に、上述の検査の結果、本明細書で説明されているビン範
囲によるグループ分けの方法のうちの１つの方法の結果、本明細書で説明されているよう
に実行される、１つ又は複数のＤＢＣを１つ又は複数の欠陥に割り当てることを行った結
果、本明細書で説明されている方法のどれかの他の結果、又はそれらの何らかの組合せを
使用して実行される。
他の実施形態では、この方法は、ホット・スポット間の相関関係に基づいてウェハを検
査することを含む。例えば、相関するホット・スポットの異なるグループに対応するウェ
ハ上の位置は、異なる形で検査される。ホット・スポット同士の間の相関に基づいてウェ
ハを検査することも、相関、及び相関するホット・スポットのグループに対応する設計デ
ータの１つ又は複数の属性に基づいて実行される。例えば、欠陥に対して特に高い歩留ま
り感度を有する設計データに対応する相関するホット・スポットのグループの位置を使用
して、通常の感度よりも高い感度で検査されるべきウェハ上の位置を決定することができ
る。この実施形態で使用される設計データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明され
ている設計データの（複数の）属性のどれかを含む。それに加えて、検査プロセスの１つ
又は複数のパラメータを変更し、相関するホット・スポットの異なるグループに対応する
ウェハ上の位置が異なる形で検査されるようにできる。検査の１つ又は複数のパラメータ
は、本明細書で説明されている（複数の）パラメータを含む。
査することを含む。例えば、相関するホット・スポットの異なるグループに対応するウェ
ハ上の位置は、異なる形で検査される。ホット・スポット同士の間の相関に基づいてウェ
ハを検査することも、相関、及び相関するホット・スポットのグループに対応する設計デ
ータの１つ又は複数の属性に基づいて実行される。例えば、欠陥に対して特に高い歩留ま
り感度を有する設計データに対応する相関するホット・スポットのグループの位置を使用
して、通常の感度よりも高い感度で検査されるべきウェハ上の位置を決定することができ
る。この実施形態で使用される設計データの１つ又は複数の属性は、本明細書で説明され
ている設計データの（複数の）属性のどれかを含む。それに加えて、検査プロセスの１つ
又は複数のパラメータを変更し、相関するホット・スポットの異なるグループに対応する
ウェハ上の位置が異なる形で検査されるようにできる。検査の１つ又は複数のパラメータ
は、本明細書で説明されている（複数の）パラメータを含む。
いくつかの実施形態では、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結果を使用
して時間の経過とともに系統的欠陥、潜在的系統的欠陥、又はそれらの何らかの組合せを
監視することを含むが、これは本明細書で説明されている実施形態により実行される。他
の実施形態では、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結果に基づいて設計デ
ータにおける系統的欠陥と潜在的系統的欠陥を識別することと、時間を追って系統的欠陥
と潜在的系統的欠陥の発生を監視することとを含む。この方法の実施形態のステップは、
本明細書でさらに説明されているように実行される。
して時間の経過とともに系統的欠陥、潜在的系統的欠陥、又はそれらの何らかの組合せを
監視することを含むが、これは本明細書で説明されている実施形態により実行される。他
の実施形態では、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結果に基づいて設計デ
ータにおける系統的欠陥と潜在的系統的欠陥を識別することと、時間を追って系統的欠陥
と潜在的系統的欠陥の発生を監視することとを含む。この方法の実施形態のステップは、
本明細書でさらに説明されているように実行される。
追加の一実施形態では、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結果に基づい
て欠陥のレビューを実行することを含む。例えば、欠陥のレビューは、相関するホット・
スポットの異なるグループに対応する欠陥のグループが異なる形で（例えば、レビュー・
プロセスの１つ又は複数のパラメータの少なくとも１つの異なる値を使用して）レビュー
されるように実行される。ビン範囲によるグループ分けのステップの結果に基づいてウェ
ハをレビューすることも、ビン範囲によるグループ分けの結果及び相関するホット・スポ
ットのグループに対応する設計データの１つ又は複数の属性に基づいて実行される。この
ように、ビン範囲によるグループ分けのステップの結果に基づいて欠陥をレビューするこ
とは、ホット・スポット同士の間の相関に基づいてウェハを検査することに関して上で説
明されているように実行される。
て欠陥のレビューを実行することを含む。例えば、欠陥のレビューは、相関するホット・
スポットの異なるグループに対応する欠陥のグループが異なる形で（例えば、レビュー・
プロセスの１つ又は複数のパラメータの少なくとも１つの異なる値を使用して）レビュー
されるように実行される。ビン範囲によるグループ分けのステップの結果に基づいてウェ
ハをレビューすることも、ビン範囲によるグループ分けの結果及び相関するホット・スポ
ットのグループに対応する設計データの１つ又は複数の属性に基づいて実行される。この
ように、ビン範囲によるグループ分けのステップの結果に基づいて欠陥をレビューするこ
とは、ホット・スポット同士の間の相関に基づいてウェハを検査することに関して上で説
明されているように実行される。
他の実施形態では、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結果に基づいてレ
ビューする欠陥を選択するプロセスを生成することを含む。この実施形態においてレビュ
ーする欠陥を選択するプロセスを生成することは、本明細書で説明されている実施形態の
どれかにより実行される。それに加えて、レビューのため欠陥を選択するプロセスは、欠
陥のグループに関連付けられた相関するホット・スポットに関する情報と組み合わせて、
また場合によっては本明細書で説明されている（複数の）方法の他の（複数の）ステップ
の結果を、本明細書で説明されている他の情報（例えば、設計データの１つ又は複数の属
性、欠陥の１つ又は複数の属性など）に組み合わせてビン範囲によるグループ分けのステ
ップの結果に基づいて生成される。さらに、欠陥を選択するプロセスを生成することは、
欠陥を選択するために使用されるプロセスの１つ又は複数のパラメータに対する値を選択
することを含む。
ビューする欠陥を選択するプロセスを生成することを含む。この実施形態においてレビュ
ーする欠陥を選択するプロセスを生成することは、本明細書で説明されている実施形態の
どれかにより実行される。それに加えて、レビューのため欠陥を選択するプロセスは、欠
陥のグループに関連付けられた相関するホット・スポットに関する情報と組み合わせて、
また場合によっては本明細書で説明されている（複数の）方法の他の（複数の）ステップ
の結果を、本明細書で説明されている他の情報（例えば、設計データの１つ又は複数の属
性、欠陥の１つ又は複数の属性など）に組み合わせてビン範囲によるグループ分けのステ
ップの結果に基づいて生成される。さらに、欠陥を選択するプロセスを生成することは、
欠陥を選択するために使用されるプロセスの１つ又は複数のパラメータに対する値を選択
することを含む。
他の実施形態では、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結果に基づいて設
計データが印刷されているウェハを検査するプロセスを生成することを含む。この実施形
態においてウェハを検査するプロセスを生成することは、本明細書で説明されている実施
形態のどれかにより実行される。それに加えて、ウェハを検査するプロセスは、欠陥のグ
ループに関連付けられた相関するホット・スポットに関する情報と組み合わせて、また場
合によっては本明細書で説明されている（複数の）方法の他の（複数の）ステップの結果
を、本明細書で説明されている他の情報（例えば、設計データの１つ又は複数の属性、欠
陥の１つ又は複数の属性など）に組み合わせてビン範囲によるグループ分けのステップの
結果に基づいて生成される。さらに、ウェハを検査するプロセスを生成することは、ウェ
ハを検査するために使用されるプロセスの１つ又は複数のパラメータに対する値を選択す
ることを含む。
計データが印刷されているウェハを検査するプロセスを生成することを含む。この実施形
態においてウェハを検査するプロセスを生成することは、本明細書で説明されている実施
形態のどれかにより実行される。それに加えて、ウェハを検査するプロセスは、欠陥のグ
ループに関連付けられた相関するホット・スポットに関する情報と組み合わせて、また場
合によっては本明細書で説明されている（複数の）方法の他の（複数の）ステップの結果
を、本明細書で説明されている他の情報（例えば、設計データの１つ又は複数の属性、欠
陥の１つ又は複数の属性など）に組み合わせてビン範囲によるグループ分けのステップの
結果に基づいて生成される。さらに、ウェハを検査するプロセスを生成することは、ウェ
ハを検査するために使用されるプロセスの１つ又は複数のパラメータに対する値を選択す
ることを含む。
他の実施形態では、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結果に基づいて設
計データが印刷されているウェハを検査するプロセスを変更することを含む。この実施形
態においてウェハを検査するプロセスを変更することは、本明細書で説明されている実施
形態のどれかにより実行される。それに加えて、ウェハを検査するプロセスは、欠陥のグ
ループに関連付けられた相関するホット・スポットに関する情報と組み合わせて、また場
合によっては本明細書で説明されている（複数の）方法の他の（複数の）ステップの結果
を、本明細書で説明されている他の情報（例えば、設計データの１つ又は複数の属性、欠
陥の１つ又は複数の属性など）に組み合わせてビン範囲によるグループ分けのステップの
結果に基づいて変更される。さらに、ウェハを検査するプロセスを変更することは、ウェ
ハを検査するために使用される変更されたプロセスの１つ又は複数のパラメータに対する
値を選択することを含む。
計データが印刷されているウェハを検査するプロセスを変更することを含む。この実施形
態においてウェハを検査するプロセスを変更することは、本明細書で説明されている実施
形態のどれかにより実行される。それに加えて、ウェハを検査するプロセスは、欠陥のグ
ループに関連付けられた相関するホット・スポットに関する情報と組み合わせて、また場
合によっては本明細書で説明されている（複数の）方法の他の（複数の）ステップの結果
を、本明細書で説明されている他の情報（例えば、設計データの１つ又は複数の属性、欠
陥の１つ又は複数の属性など）に組み合わせてビン範囲によるグループ分けのステップの
結果に基づいて変更される。さらに、ウェハを検査するプロセスを変更することは、ウェ
ハを検査するために使用される変更されたプロセスの１つ又は複数のパラメータに対する
値を選択することを含む。
いくつかの実施形態では、この方法は、欠陥のグループの１つ又は複数の影響を受ける
ウェハ上に形成されるダイの割合を決定することを含む。この実施形態では、ダイの割合
は、本明細書で説明されている実施形態により決定される。
ウェハ上に形成されるダイの割合を決定することを含む。この実施形態では、ダイの割合
は、本明細書で説明されている実施形態により決定される。
他の実施形態では、この方法は、ビン範囲に従ってグループの少なくとも１つに分けら
れた欠陥が配置されているウェハ上に形成されたダイの割合を決定することと、その割合
に基づいて少なくとも１つのグループに優先度を割り当てることとを含む。この割合を決
定し、優先度を割り当てることは、本明細書で説明されている実施形態のどれかにより実
行される。
れた欠陥が配置されているウェハ上に形成されたダイの割合を決定することと、その割合
に基づいて少なくとも１つのグループに優先度を割り当てることとを含む。この割合を決
定し、優先度を割り当てることは、本明細書で説明されている実施形態のどれかにより実
行される。
追加の実施形態では、この方法は、グループの１つ又は複数に含まれる欠陥に関連付け
られているホット・スポットと相関する全ホット・スポットの数及びグループの１つ又は
複数に含まれる欠陥の数によりグループの１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。
例えば、相関するホット・スポットのグループ内のホット・スポットの数をホット・スポ
ット・グループに対応するグループ内の欠陥の数と比較する。その結果、相関するホット
・スポットのグループの欠陥度が決定される（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定することにより、及び／又は欠陥が検出された相関するホット・
スポットのパーセンテージを決定することにより）。したがって、欠陥のグループは、相
関するホット・スポットの欠陥度により優先順位付けされる。例えば、多数の、大きな割
合の、又は大きなパーセンテージの対応するホット・スポットで検出されるグループ内の
欠陥に、少数の、小さな割合の、又は小さなパーセンテージの対応するホット・スポット
で検出される欠陥のグループに比べて高い優先度を割り当てる。したがって、欠陥のグル
ープは、ウェハ横断ホット・スポットの欠陥度に基づいて優先順位付けされる。
られているホット・スポットと相関する全ホット・スポットの数及びグループの１つ又は
複数に含まれる欠陥の数によりグループの１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。
例えば、相関するホット・スポットのグループ内のホット・スポットの数をホット・スポ
ット・グループに対応するグループ内の欠陥の数と比較する。その結果、相関するホット
・スポットのグループの欠陥度が決定される（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定することにより、及び／又は欠陥が検出された相関するホット・
スポットのパーセンテージを決定することにより）。したがって、欠陥のグループは、相
関するホット・スポットの欠陥度により優先順位付けされる。例えば、多数の、大きな割
合の、又は大きなパーセンテージの対応するホット・スポットで検出されるグループ内の
欠陥に、少数の、小さな割合の、又は小さなパーセンテージの対応するホット・スポット
で検出される欠陥のグループに比べて高い優先度を割り当てる。したがって、欠陥のグル
ープは、ウェハ横断ホット・スポットの欠陥度に基づいて優先順位付けされる。
他の実施形態では、この方法は、グループの１つ又は複数に含まれる欠陥が少なくとも
１回検出されるウェハに設計データを印刷するために使用されるレチクル上の対応するホ
ット・スポット配置の数によりグループの１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。
例えば、レチクル上の多数のホット・スポット配置に対応する欠陥のグループに、レチク
ル上の少数のホット・スポット配置に対応する欠陥のグループに比べて高い優先度を割り
当てることができる。したがって、欠陥のグループは、ウェハ横断潜在的欠陥度に基づい
て優先順位付けされる。それに加えて、ウェハ上にレクチルが印刷される回数が知られて
いるか、決定されている場合、グループのレチクル横断潜在的欠陥度を使用して、グルー
プの１つ又は複数の欠陥度に対するウェハ横断潜在性を決定するか、又は外挿することが
できる。この優先順位付けステップの結果を使用して、本明細書で説明されているように
１つ又は複数の他のステップを実行することができる。
１回検出されるウェハに設計データを印刷するために使用されるレチクル上の対応するホ
ット・スポット配置の数によりグループの１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。
例えば、レチクル上の多数のホット・スポット配置に対応する欠陥のグループに、レチク
ル上の少数のホット・スポット配置に対応する欠陥のグループに比べて高い優先度を割り
当てることができる。したがって、欠陥のグループは、ウェハ横断潜在的欠陥度に基づい
て優先順位付けされる。それに加えて、ウェハ上にレクチルが印刷される回数が知られて
いるか、決定されている場合、グループのレチクル横断潜在的欠陥度を使用して、グルー
プの１つ又は複数の欠陥度に対するウェハ横断潜在性を決定するか、又は外挿することが
できる。この優先順位付けステップの結果を使用して、本明細書で説明されているように
１つ又は複数の他のステップを実行することができる。
いくつかの実施形態では、この方法は、ビン範囲に従ってグループの１つ又は複数に分
けられた欠陥が検出されたレチクル上の配置の数、及びグループの１つ又は複数に含まれ
る欠陥に関連付けられているホット・スポットと相関するレチクル上のホット・スポット
配置の総数に基づいてグループの１つ又は複数に対するレチクル・ベースの限界を決定す
ることを含む。例えば、レチクル上の相関するホット・スポットのグループ内のホット・
スポットの配置の数を、相関するホット・スポットのグループに対応するグループ内の欠
陥が検出された配置の数と比較する。したがって、レチクル・ベース限界性は、そのよう
な比較結果に基づいており、かつレチクル上の相関するホット・スポットの配置上の欠陥
度の尺度である。このようなレチクル・ベースの限界性は、本明細書で説明されているよ
うに１つ又は複数のステップにおいて使用される。
けられた欠陥が検出されたレチクル上の配置の数、及びグループの１つ又は複数に含まれ
る欠陥に関連付けられているホット・スポットと相関するレチクル上のホット・スポット
配置の総数に基づいてグループの１つ又は複数に対するレチクル・ベースの限界を決定す
ることを含む。例えば、レチクル上の相関するホット・スポットのグループ内のホット・
スポットの配置の数を、相関するホット・スポットのグループに対応するグループ内の欠
陥が検出された配置の数と比較する。したがって、レチクル・ベース限界性は、そのよう
な比較結果に基づいており、かつレチクル上の相関するホット・スポットの配置上の欠陥
度の尺度である。このようなレチクル・ベースの限界性は、本明細書で説明されているよ
うに１つ又は複数のステップにおいて使用される。
上述のビン範囲に従って欠陥を分ける方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明され
ている（複数の）方法の他の（複数の）ステップを含む。それに加えて、上述のビン範囲
に従って欠陥を分ける方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明されているシステムの
実施形態により実行される。
ている（複数の）方法の他の（複数の）ステップを含む。それに加えて、上述のビン範囲
に従って欠陥を分ける方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明されているシステムの
実施形態により実行される。
他の実施形態は、ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分ける異なる方法に関
係する。この実施形態では、この方法は、設計データ空間における欠陥の位置に近接する
設計データの１つ又は複数の属性を比較することを含む。一実施形態では、１つ又は複数
の属性は、パターン密度を含む。他の実施形態では、１つ又は複数の属性は、フィーチャ
空間における１つ又は複数の属性を含む。フィーチャ空間は、設計データから導き出され
た１つ又は複数のフィーチャ・ベクトルを含む。設計空間とは異なり、フィーチャ空間で
は、教師ありの方法（例えば、最近傍のビン範囲によるグループ分けの技術）又は教師な
しの方法（例えば、自然なグループ化の技術）により欠陥のグループを決定するのに有用
と思われる多数の属性を効率的に考察することができる。このステップで使用される設計
データの１つ又は複数の属性は、さらに、又はそれとは別に、本明細書で説明されている
設計データ、欠陥データ、ホット・スポット、又はＰＯＩの他の（複数の）属性を含む。
係する。この実施形態では、この方法は、設計データ空間における欠陥の位置に近接する
設計データの１つ又は複数の属性を比較することを含む。一実施形態では、１つ又は複数
の属性は、パターン密度を含む。他の実施形態では、１つ又は複数の属性は、フィーチャ
空間における１つ又は複数の属性を含む。フィーチャ空間は、設計データから導き出され
た１つ又は複数のフィーチャ・ベクトルを含む。設計空間とは異なり、フィーチャ空間で
は、教師ありの方法（例えば、最近傍のビン範囲によるグループ分けの技術）又は教師な
しの方法（例えば、自然なグループ化の技術）により欠陥のグループを決定するのに有用
と思われる多数の属性を効率的に考察することができる。このステップで使用される設計
データの１つ又は複数の属性は、さらに、又はそれとは別に、本明細書で説明されている
設計データ、欠陥データ、ホット・スポット、又はＰＯＩの他の（複数の）属性を含む。
この方法は、さらに、比較するステップの結果に基づいて欠陥の位置に近接する設計デ
ータの１つ又は複数の属性が少なくとも類似しているかどうかを判定することも含む。１
つ又は複数の属性が少なくとも類似しているかどうかを判定することは、本明細書で説明
されている類似性を判定するための他のステップと同様にして実行される。それに加えて
、この方法は、欠陥をビン範囲に従ってグループ分けする際に、それらのグループのそれ
ぞれにおける欠陥の位置に近接する設計データの１つ又は複数の属性が少なくとも類似し
ているようにグループ分けすることを含む。このビン範囲によるグループ分けのステップ
は、本明細書で説明されている他のビン範囲によるグループ分けのステップと同様にして
実行される。この方法は、さらに、ビン範囲によるグループ分けのステップの結果を記憶
媒体に格納することを含むが、これは本明細書で説明されているように実行される。
ータの１つ又は複数の属性が少なくとも類似しているかどうかを判定することも含む。１
つ又は複数の属性が少なくとも類似しているかどうかを判定することは、本明細書で説明
されている類似性を判定するための他のステップと同様にして実行される。それに加えて
、この方法は、欠陥をビン範囲に従ってグループ分けする際に、それらのグループのそれ
ぞれにおける欠陥の位置に近接する設計データの１つ又は複数の属性が少なくとも類似し
ているようにグループ分けすることを含む。このビン範囲によるグループ分けのステップ
は、本明細書で説明されている他のビン範囲によるグループ分けのステップと同様にして
実行される。この方法は、さらに、ビン範囲によるグループ分けのステップの結果を記憶
媒体に格納することを含むが、これは本明細書で説明されているように実行される。
いくつかの実施形態では、この方法は、（複数の）属性を使用して欠陥がランダム欠陥
であるか、系統的欠陥であるかを判定することを含む。それに加えて、ランダム又は系統
的欠陥について（複数の）属性を直接使用することができる。１つ又は複数の属性を使用
して、ビン範囲に従って分けられる欠陥及び／又はビン範囲に従って分けられない欠陥が
ランダム又は系統的欠陥であるかどうかを判定することができる。さらに、設計データの
１つ又は複数の属性を本明細書で説明されている他の結果及び／又は本明細書で説明され
ている他の情報（例えば、欠陥の１つ又は複数の属性及びホット・スポット情報）と組み
合わせて使用し、欠陥がランダム欠陥であるか系統的欠陥であるかを判定することができ
る。上で説明されている実施形態の一例では、欠陥が系統的であるかランダムであるかを
判定するために使用される設計データの１つ又は複数の属性は、フィーチャに関する欠陥
の位置で設計データにおけるフィーチャの１つ又は複数の属性を含む。例えば、設計デー
タ空間における欠陥の位置に近接する設計データの１つ又は複数の属性が比較的高いパタ
ーン密度と比較的小さいフィーチャ寸法を有し、そのような属性を有する設計データが系
統的欠陥（実験的に、又はシミュレーションにより、又は他の好適な方法若しくはシステ
ムにより判定される）の影響を受けやすいと知られている場合、それらの欠陥は、系統的
欠陥であると判定される。
であるか、系統的欠陥であるかを判定することを含む。それに加えて、ランダム又は系統
的欠陥について（複数の）属性を直接使用することができる。１つ又は複数の属性を使用
して、ビン範囲に従って分けられる欠陥及び／又はビン範囲に従って分けられない欠陥が
ランダム又は系統的欠陥であるかどうかを判定することができる。さらに、設計データの
１つ又は複数の属性を本明細書で説明されている他の結果及び／又は本明細書で説明され
ている他の情報（例えば、欠陥の１つ又は複数の属性及びホット・スポット情報）と組み
合わせて使用し、欠陥がランダム欠陥であるか系統的欠陥であるかを判定することができ
る。上で説明されている実施形態の一例では、欠陥が系統的であるかランダムであるかを
判定するために使用される設計データの１つ又は複数の属性は、フィーチャに関する欠陥
の位置で設計データにおけるフィーチャの１つ又は複数の属性を含む。例えば、設計デー
タ空間における欠陥の位置に近接する設計データの１つ又は複数の属性が比較的高いパタ
ーン密度と比較的小さいフィーチャ寸法を有し、そのような属性を有する設計データが系
統的欠陥（実験的に、又はシミュレーションにより、又は他の好適な方法若しくはシステ
ムにより判定される）の影響を受けやすいと知られている場合、それらの欠陥は、系統的
欠陥であると判定される。
他の実施形態では、この方法は、（複数の）属性を使用してグループの１つ又は複数を
ランク付けすることを含む。ビン範囲に従って分けられた欠陥の１つ又は複数のグループ
をランク付けするために使用される１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている（
複数の）属性を含む。一例では、設計の高パターン密度領域内に配置されている欠陥は歩
留まりに対し大きな悪影響を及ぼすため、パターン密度に基づいてビン範囲に従って分け
られた欠陥のグループをランク付けし、これにより、高いパターン密度に関連付けられて
いる欠陥のグループは、低いパターン密度に関連付けられている欠陥のグループよりも高
いランク付けをなされるようにすることができる。このようなランク付けの結果は、本明
細書で説明されているように使用される（例えば、これらの結果は、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ステップで使用される）。
ランク付けすることを含む。ビン範囲に従って分けられた欠陥の１つ又は複数のグループ
をランク付けするために使用される１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている（
複数の）属性を含む。一例では、設計の高パターン密度領域内に配置されている欠陥は歩
留まりに対し大きな悪影響を及ぼすため、パターン密度に基づいてビン範囲に従って分け
られた欠陥のグループをランク付けし、これにより、高いパターン密度に関連付けられて
いる欠陥のグループは、低いパターン密度に関連付けられている欠陥のグループよりも高
いランク付けをなされるようにすることができる。このようなランク付けの結果は、本明
細書で説明されているように使用される（例えば、これらの結果は、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ステップで使用される）。
また（複数の）属性を使用して、グループ内の欠陥をランク付けすることもできる。例
えば、追加の実施形態では、この方法は、１つ又は複数の属性を使用してグループの少な
くとも１つに含まれる欠陥をランク付けすることを含む。グループ内の欠陥をランク付け
するために使用される設計データの（複数の）属性は、本明細書で説明されている（複数
の）属性を含む。それに加えて、ビン範囲に従って欠陥を分けるために使用される（複数
の）属性は、グループ内の欠陥をランク付けするために使用されるのと同じ属性であって
もよいし、また同じでなくてもよい。この実施形態においてビン範囲に従って欠陥を分け
、ランク付けすると、都合よくグループとランクで欠陥を細かく分けることができ、欠陥
の歩留まりに対する影響に関するより多くの情報を得ることができる。グループ内の欠陥
をランク付けすることは、本明細書で説明されているように実行される。それに加えて、
複数のグループ内の欠陥は、それらのグループ内で別々にランク付けされる。上で説明さ
れているグループ内の欠陥のランク付けの結果は、本明細書で説明されている１つ又は複
数のステップで使用される。
えば、追加の実施形態では、この方法は、１つ又は複数の属性を使用してグループの少な
くとも１つに含まれる欠陥をランク付けすることを含む。グループ内の欠陥をランク付け
するために使用される設計データの（複数の）属性は、本明細書で説明されている（複数
の）属性を含む。それに加えて、ビン範囲に従って欠陥を分けるために使用される（複数
の）属性は、グループ内の欠陥をランク付けするために使用されるのと同じ属性であって
もよいし、また同じでなくてもよい。この実施形態においてビン範囲に従って欠陥を分け
、ランク付けすると、都合よくグループとランクで欠陥を細かく分けることができ、欠陥
の歩留まりに対する影響に関するより多くの情報を得ることができる。グループ内の欠陥
をランク付けすることは、本明細書で説明されているように実行される。それに加えて、
複数のグループ内の欠陥は、それらのグループ内で別々にランク付けされる。上で説明さ
れているグループ内の欠陥のランク付けの結果は、本明細書で説明されている１つ又は複
数のステップで使用される。
また（複数の）属性を使用して、ビン範囲に従ってグループ内の欠陥を分けることもで
きる。例えば、他の実施形態では、この方法は、１つ又は複数の属性を使用してグループ
の少なくとも１つに含まれる欠陥をビン範囲に従ってサブグループに分けることを含む。
グループ内の欠陥をビン範囲に従ってサブグループにわけるために使用される設計データ
の（複数の）属性は、本明細書で説明されている（複数の）属性を含む。それに加えて、
ビン範囲に従って欠陥をグループに分けるために使用される（複数の）属性は、ビン範囲
に従って欠陥をサブグループにわけるために使用されるのと同じ属性であってもよいし、
また同じでなくてもよい。この実施形態においてビン範囲に従って欠陥をグループとサブ
グループに分けると、都合よくグループとサブグループで欠陥を細かく分けることができ
、欠陥の歩留まりに対する影響に関するより多くの情報を得ることができる。ビン範囲に
従ってグループ内の欠陥をサブグループに分けることは、本明細書で説明されているよう
に実行される。それに加えて、複数のグループ内の欠陥は、ビン範囲に従って別々に１つ
又は複数のサブグループに分けられる。上で説明されているグループとサブグループにビ
ン範囲に従って欠陥を分けた結果は、本明細書で説明されている１つ又は複数のステップ
で使用される。
きる。例えば、他の実施形態では、この方法は、１つ又は複数の属性を使用してグループ
の少なくとも１つに含まれる欠陥をビン範囲に従ってサブグループに分けることを含む。
グループ内の欠陥をビン範囲に従ってサブグループにわけるために使用される設計データ
の（複数の）属性は、本明細書で説明されている（複数の）属性を含む。それに加えて、
ビン範囲に従って欠陥をグループに分けるために使用される（複数の）属性は、ビン範囲
に従って欠陥をサブグループにわけるために使用されるのと同じ属性であってもよいし、
また同じでなくてもよい。この実施形態においてビン範囲に従って欠陥をグループとサブ
グループに分けると、都合よくグループとサブグループで欠陥を細かく分けることができ
、欠陥の歩留まりに対する影響に関するより多くの情報を得ることができる。ビン範囲に
従ってグループ内の欠陥をサブグループに分けることは、本明細書で説明されているよう
に実行される。それに加えて、複数のグループ内の欠陥は、ビン範囲に従って別々に１つ
又は複数のサブグループに分けられる。上で説明されているグループとサブグループにビ
ン範囲に従って欠陥を分けた結果は、本明細書で説明されている１つ又は複数のステップ
で使用される。
いくつかの実施形態では、この方法は、１つ又は複数の属性を使用してグループの少な
くとも１つに含まれる欠陥を分析することを含む。このように、（複数の）属性を使用し
て、グループ内の欠陥を分析することもできる。ＤＣＩの決定は、このタイプの分析の一
例である。例えば、さらに他の実施形態では、この方法は、（複数の）属性を使用してＤ
ＣＩを欠陥の１つ又は複数に割り当てることを含む。欠陥を分析するために使用される設
計データの（複数の）属性は、本明細書で説明されている属性を含む。この分析は、さら
に、又はそれとは別に、本明細書で説明されている他の分析を含む。
くとも１つに含まれる欠陥を分析することを含む。このように、（複数の）属性を使用し
て、グループ内の欠陥を分析することもできる。ＤＣＩの決定は、このタイプの分析の一
例である。例えば、さらに他の実施形態では、この方法は、（複数の）属性を使用してＤ
ＣＩを欠陥の１つ又は複数に割り当てることを含む。欠陥を分析するために使用される設
計データの（複数の）属性は、本明細書で説明されている属性を含む。この分析は、さら
に、又はそれとは別に、本明細書で説明されている他の分析を含む。
他の実施形態では、この方法は、１つ又は複数の属性を使用して欠陥の１つ又は複数の
歩留まり関連性を決定することを含む。このように、（複数の）属性を使用して、個々の
欠陥の歩留まり関連性を推定することができる。歩留まり関連性を決定するために使用さ
れる１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている（複数の）属性を含む。このよう
な一例では、比較的高いパターン密度を有する設計データに近接して配置されている欠陥
は、比較的低いパターン密度を有する設計データに近接して配置されている欠陥に比べて
歩留まり関連性が高いと判断される。それに加えて、歩留まり関連性は、設計データの１
つ又は複数の属性と、それらの１つ又は複数の属性に基づいて欠陥が歩留まりに及ぼす確
率とに基づいて決定される。歩留まり関連性が決定される欠陥は、ビン範囲に従って分け
られた欠陥であってもよいし、そうでなくてもよい。
歩留まり関連性を決定することを含む。このように、（複数の）属性を使用して、個々の
欠陥の歩留まり関連性を推定することができる。歩留まり関連性を決定するために使用さ
れる１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている（複数の）属性を含む。このよう
な一例では、比較的高いパターン密度を有する設計データに近接して配置されている欠陥
は、比較的低いパターン密度を有する設計データに近接して配置されている欠陥に比べて
歩留まり関連性が高いと判断される。それに加えて、歩留まり関連性は、設計データの１
つ又は複数の属性と、それらの１つ又は複数の属性に基づいて欠陥が歩留まりに及ぼす確
率とに基づいて決定される。歩留まり関連性が決定される欠陥は、ビン範囲に従って分け
られた欠陥であってもよいし、そうでなくてもよい。
追加の一実施形態では、この方法は、（複数の）属性を使用してグループの１つ又は複
数の全体的歩留まり関連性を決定することを含む。したがって、（複数の）属性を使用し
て、全体的歩留まり関連性を推定することができる。全体的歩留まり関連性は、上で説明
されているように決定される。
数の全体的歩留まり関連性を決定することを含む。したがって、（複数の）属性を使用し
て、全体的歩留まり関連性を推定することができる。全体的歩留まり関連性は、上で説明
されているように決定される。
いくつかの実施形態では、この方法は、欠陥の位置に近接する設計データを欠陥の周り
の領域における設計データと欠陥が配置されている領域における設計データに分けること
を含むが、これは本明細書で説明されているように実行される。それに加えて、（複数の
）属性を使用して、欠陥を中心とする近傍を欠陥が載っている可能性のある領域から区別
することができる。
の領域における設計データと欠陥が配置されている領域における設計データに分けること
を含むが、これは本明細書で説明されているように実行される。それに加えて、（複数の
）属性を使用して、欠陥を中心とする近傍を欠陥が載っている可能性のある領域から区別
することができる。
他の実施形態では、この方法は、ルールと（複数の）属性を使用してビン範囲に従って
グループ分けするか、又はフィルタリングするために設計データ内の構造を識別すること
を含む。例えば、この方法は、設計データのルール、１つ又は複数の属性を使用して、Ｌ
ＥＳに弱い構造、大きなポリ・ブロックなどの構造体を識別することを含み、そのような
構造体に近接して配置されている欠陥は、ビン範囲によるグループに分けられる、及び／
又は結果からフィルタリングされる。これらのルールは、本明細書で説明されている方法
により、実験及び／又はシミュレーション結果を使用するか、又は好適な方法を使用して
生成される。
グループ分けするか、又はフィルタリングするために設計データ内の構造を識別すること
を含む。例えば、この方法は、設計データのルール、１つ又は複数の属性を使用して、Ｌ
ＥＳに弱い構造、大きなポリ・ブロックなどの構造体を識別することを含み、そのような
構造体に近接して配置されている欠陥は、ビン範囲によるグループに分けられる、及び／
又は結果からフィルタリングされる。これらのルールは、本明細書で説明されている方法
により、実験及び／又はシミュレーション結果を使用するか、又は好適な方法を使用して
生成される。
他の実施形態では、この方法は、欠陥の検出時に生成される検査結果に基づいて、また
系統的欠陥として識別された欠陥に基づいてレビュー、測定、試験、又はそれらの何らか
の組合せが実行されるウェハ上の配置を決定することを含むが、これは本明細書で説明さ
れている実施形態により実行される。いくつかの実施形態では、この方法は、欠陥の検出
時に生成される検査結果、系統的欠陥として識別された欠陥、欠陥の歩留まり関連性に基
づいてレビュー、測定、試験、又はそれらの何らかの組合せが実行されるウェハ上の配置
を決定することを含むが、これは本明細書で説明されているように実行される。追加の実
施形態では、この方法は、欠陥の検出時に生成される検査結果と、系統的欠陥として識別
された欠陥と、プロセス・ウィンドウ・マッピングとに基づいて、レビュー、測定、試験
、又はそれらの何らかの組合せが実行されるウェハ上の配置を決定することを含むが、こ
れは本明細書で説明されているように実行される。
系統的欠陥として識別された欠陥に基づいてレビュー、測定、試験、又はそれらの何らか
の組合せが実行されるウェハ上の配置を決定することを含むが、これは本明細書で説明さ
れている実施形態により実行される。いくつかの実施形態では、この方法は、欠陥の検出
時に生成される検査結果、系統的欠陥として識別された欠陥、欠陥の歩留まり関連性に基
づいてレビュー、測定、試験、又はそれらの何らかの組合せが実行されるウェハ上の配置
を決定することを含むが、これは本明細書で説明されているように実行される。追加の実
施形態では、この方法は、欠陥の検出時に生成される検査結果と、系統的欠陥として識別
された欠陥と、プロセス・ウィンドウ・マッピングとに基づいて、レビュー、測定、試験
、又はそれらの何らかの組合せが実行されるウェハ上の配置を決定することを含むが、こ
れは本明細書で説明されているように実行される。
いくつかの実施形態では、この方法は、ビン範囲に従って分けるステップの結果とユー
ザー支援レビューの結果を使用して系統的発見を実行することを含む。例えば、ビン範囲
によるグループ分けのステップの結果を使用することで、ユーザーによるレビューを支援
することができる（例えば、レビューする場所、レビューする方法などを決定するために
）。レビューは、複数のグループのうちの１つ又は複数における少なくとも１つの欠陥に
対するレビュー結果（例えば、高倍率イメージ）を生成することと、ユーザーが１つ又は
複数の欠陥又は欠陥の１つ又は複数のグループを系統的欠陥として識別できるように結果
をユーザーに表示することとを含む。
ザー支援レビューの結果を使用して系統的発見を実行することを含む。例えば、ビン範囲
によるグループ分けのステップの結果を使用することで、ユーザーによるレビューを支援
することができる（例えば、レビューする場所、レビューする方法などを決定するために
）。レビューは、複数のグループのうちの１つ又は複数における少なくとも１つの欠陥に
対するレビュー結果（例えば、高倍率イメージ）を生成することと、ユーザーが１つ又は
複数の欠陥又は欠陥の１つ又は複数のグループを系統的欠陥として識別できるように結果
をユーザーに表示することとを含む。
他の実施形態では、この方法は、比較するステップに先立ち、ビン範囲に従って分ける
ステップの結果に含まれるＳ／Ｎ比を改善するために欠陥が配置されている機能ブロック
に基づいて欠陥を分離することを含む。欠陥が配置されている機能ブロックは、本明細書
で説明されているように決定される。比較するステップに先立って機能ブロックにより欠
陥を分けることで、いくつかの（例えば、非歩留まり関連の）機能ブロック内の欠陥を排
除して方法の他のステップで使用できないようにするが、これによりビン範囲によるグル
ープ分けの結果のＳ／Ｎ比が高まる。それに加えて、ビン範囲によるグループ分けは、欠
陥が配置されている機能ブロックと組み合わせて設計データの１つ又は複数の属性に基づ
いて実行され、これにより、ビン範囲によるグループ分けの結果と高いＳ／Ｎ比をうまく
分離することができる。さらに、ビン範囲によるグループ分けは、それぞれの機能クロッ
クについて、又は１つ又は複数の異なる機能ブロックについて別々に実行され、これによ
り、ビン範囲によるグループ分けの結果のＳ／Ｎ比を高くすることができる。
ステップの結果に含まれるＳ／Ｎ比を改善するために欠陥が配置されている機能ブロック
に基づいて欠陥を分離することを含む。欠陥が配置されている機能ブロックは、本明細書
で説明されているように決定される。比較するステップに先立って機能ブロックにより欠
陥を分けることで、いくつかの（例えば、非歩留まり関連の）機能ブロック内の欠陥を排
除して方法の他のステップで使用できないようにするが、これによりビン範囲によるグル
ープ分けの結果のＳ／Ｎ比が高まる。それに加えて、ビン範囲によるグループ分けは、欠
陥が配置されている機能ブロックと組み合わせて設計データの１つ又は複数の属性に基づ
いて実行され、これにより、ビン範囲によるグループ分けの結果と高いＳ／Ｎ比をうまく
分離することができる。さらに、ビン範囲によるグループ分けは、それぞれの機能クロッ
クについて、又は１つ又は複数の異なる機能ブロックについて別々に実行され、これによ
り、ビン範囲によるグループ分けの結果のＳ／Ｎ比を高くすることができる。
他の実施形態では、設計データが階層的セルに編成され、この方法は、比較するステッ
プに先立ち、ビン範囲に従って分けるステップの結果に含まれるＳ／Ｎ比を改善するため
に欠陥が配置されている階層的セルに基づいて欠陥を分離することを含む。設計データは
、本明細書でさらに説明されているように階層セルに編成される。階層セルに基づいて欠
陥を分けることは、機能ブロック・ベースの分離に関して上で説明されているように実行
される。階層セルに基づいて欠陥を分けることは、上述のようにビン範囲によるグループ
分けの結果のＳ／Ｎ比を改善するために使用される。
プに先立ち、ビン範囲に従って分けるステップの結果に含まれるＳ／Ｎ比を改善するため
に欠陥が配置されている階層的セルに基づいて欠陥を分離することを含む。設計データは
、本明細書でさらに説明されているように階層セルに編成される。階層セルに基づいて欠
陥を分けることは、機能ブロック・ベースの分離に関して上で説明されているように実行
される。階層セルに基づいて欠陥を分けることは、上述のようにビン範囲によるグループ
分けの結果のＳ／Ｎ比を改善するために使用される。
追加の実施形態では、設計データは、設計により階層的セルに編成され、欠陥が階層的
セルの複数に配置される場合に、この方法は、階層的セルの面積、欠陥位置に関する確率
、又はそれらの何らかの組合せに基づいて階層的セルのそれぞれに欠陥が配置される確率
に基づいて欠陥を階層的セルのそれぞれと相関させることを含む。このように、欠陥を複
数のセルに配置することが可能である場合、欠陥が異なるセル内に配置されている確率に
基づいて欠陥をセルに相関させることができるが、これは欠陥位置確率の領域に基づいて
決定される。これらの確率は、当業界で知られている方法により決定される。
セルの複数に配置される場合に、この方法は、階層的セルの面積、欠陥位置に関する確率
、又はそれらの何らかの組合せに基づいて階層的セルのそれぞれに欠陥が配置される確率
に基づいて欠陥を階層的セルのそれぞれと相関させることを含む。このように、欠陥を複
数のセルに配置することが可能である場合、欠陥が異なるセル内に配置されている確率に
基づいて欠陥をセルに相関させることができるが、これは欠陥位置確率の領域に基づいて
決定される。これらの確率は、当業界で知られている方法により決定される。
いくつかの実施形態では、欠陥は、検査プロセスで検出されており、この方法は、設計
データにおける１つ又は複数のＰＯＩが印刷されるウェハ上の配置をレビューすることと
、レビューステップの結果に基づいて欠陥が１つ又は複数のＰＯＩの配置のところで検出
されているかどうかを判定することと、１つ又は複数の欠陥捕捉率を改善するように検査
プロセスを変更することとを含むが、これは本明細書でさらに説明されているように実行
される。
データにおける１つ又は複数のＰＯＩが印刷されるウェハ上の配置をレビューすることと
、レビューステップの結果に基づいて欠陥が１つ又は複数のＰＯＩの配置のところで検出
されているかどうかを判定することと、１つ又は複数の欠陥捕捉率を改善するように検査
プロセスを変更することとを含むが、これは本明細書でさらに説明されているように実行
される。
上述のビン範囲に従って欠陥を分ける方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明され
ている（複数の）方法の他の（複数の）ステップを含む。それに加えて、上述のビン範囲
に従って欠陥を分ける方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明されているシステムの
実施形態により実行される。
ている（複数の）方法の他の（複数の）ステップを含む。それに加えて、上述のビン範囲
に従って欠陥を分ける方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明されているシステムの
実施形態により実行される。
上述のように、欠陥の位置に近接する設計データの部分は、ライブラリ又は他のデータ
構造体に格納されている異なるＤＢＣ（例えば、ＤＢＣビン定義）に対応する設計データ
（例えば、ＰＯＩ設計例）と比較される。そのようなライブラリ又はデータ構造体を利用
することができる一実施形態は、ウェハ上で検出された欠陥に分類を割り当てるコンピュ
ータ実施方法である。この方法は、設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計デ
ータの部分を異なるＤＢＣに対応する設計データと比較することを含む。設計データのそ
れらの部分（又は設計データの「ソース部分」）を異なるＤＢＣに対応する設計データ（
又は設計データの「ターゲット部分」又は「基準パターン」）と比較することは、本明細
書で説明されているように実行される。いくつかの実施形態では、この方法は、設計デー
タの部分の１つ又は複数の属性と異なるＤＢＣに対応する設計データの１つ又は複数の属
性とを比較することを含む。それらの部分における設計データの１つ又は複数の属性とこ
のステップで比較される異なるＤＢＣに対応する設計データの１つ又は複数の属性は、本
明細書で説明されている（複数の）属性を含む。それに加えて、比較するステップに使用
される１つ又は複数の属性は、フィーチャ空間における１つ又は複数の属性を含む。さら
に、比較するステップは、設計データの部分を基準パターンと比較して、ソース・パター
ンと基準パターンとの間に正確な一致があるか、類似性があるかを判定することを含む。
さらに、比較するステップは、本明細書で説明されているルールのどれかを含んでいるル
ール、又は本明細書で説明されている比較するステップを実行する方法に基づくルールを
使用して実行される。さらに、比較するステップは、設計データ空間における欠陥の位置
と設計データ空間におけるホット・スポットの位置とを比較することを含むが、これは本
明細書で説明されているように実行される。
構造体に格納されている異なるＤＢＣ（例えば、ＤＢＣビン定義）に対応する設計データ
（例えば、ＰＯＩ設計例）と比較される。そのようなライブラリ又はデータ構造体を利用
することができる一実施形態は、ウェハ上で検出された欠陥に分類を割り当てるコンピュ
ータ実施方法である。この方法は、設計データ空間における欠陥の位置に近接する設計デ
ータの部分を異なるＤＢＣに対応する設計データと比較することを含む。設計データのそ
れらの部分（又は設計データの「ソース部分」）を異なるＤＢＣに対応する設計データ（
又は設計データの「ターゲット部分」又は「基準パターン」）と比較することは、本明細
書で説明されているように実行される。いくつかの実施形態では、この方法は、設計デー
タの部分の１つ又は複数の属性と異なるＤＢＣに対応する設計データの１つ又は複数の属
性とを比較することを含む。それらの部分における設計データの１つ又は複数の属性とこ
のステップで比較される異なるＤＢＣに対応する設計データの１つ又は複数の属性は、本
明細書で説明されている（複数の）属性を含む。それに加えて、比較するステップに使用
される１つ又は複数の属性は、フィーチャ空間における１つ又は複数の属性を含む。さら
に、比較するステップは、設計データの部分を基準パターンと比較して、ソース・パター
ンと基準パターンとの間に正確な一致があるか、類似性があるかを判定することを含む。
さらに、比較するステップは、本明細書で説明されているルールのどれかを含んでいるル
ール、又は本明細書で説明されている比較するステップを実行する方法に基づくルールを
使用して実行される。さらに、比較するステップは、設計データ空間における欠陥の位置
と設計データ空間におけるホット・スポットの位置とを比較することを含むが、これは本
明細書で説明されているように実行される。
それらの部分の少なくともいくつかの部分の寸法は、いくつかの実施形態では異なり、
それらの寸法は、本明細書でさらに説明されているように選択され、及び／又は決定され
る。他の実施形態では、これらの部分における設計データは、複数の設計層に対する設計
データを含む。設計データのこのような部分は、本明細書でさらに説明されるように構成
され、この方法で使用される。これらの部分における設計データは、本明細書で説明され
ている他の設計データを含む。例えば、欠陥の位置に近接する設計データは、一実施形態
において欠陥が配置されている設計データを含む。このように、この方法で使用される設
計データは、欠陥の下、又は背後にある設計データ又は欠陥が載っている設計データを含
む。他の実施形態では、欠陥の位置に近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。
それらの寸法は、本明細書でさらに説明されているように選択され、及び／又は決定され
る。他の実施形態では、これらの部分における設計データは、複数の設計層に対する設計
データを含む。設計データのこのような部分は、本明細書でさらに説明されるように構成
され、この方法で使用される。これらの部分における設計データは、本明細書で説明され
ている他の設計データを含む。例えば、欠陥の位置に近接する設計データは、一実施形態
において欠陥が配置されている設計データを含む。このように、この方法で使用される設
計データは、欠陥の下、又は背後にある設計データ又は欠陥が載っている設計データを含
む。他の実施形態では、欠陥の位置に近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。
追加の実施形態では、この方法は、本明細書で説明されているように実行される、比較
するステップの前に欠陥の位置に近接する設計データの部分を第１のビットマップに変換
することと、本明細書で説明されているように実行される、比較するステップの前にＤＢ
Ｃに対応する設計データを第２のビットマップに変換することとを含む。このような一実
施形態では、比較するステップは、第１のビットマップと第２のビットマップとを比較す
ることを含む。このような比較は、本明細書でさらに説明されているように実行される。
分類を欠陥に割り当てる方法の実施形態は、本明細書で説明されている実施形態により設
計データ空間における欠陥の位置を決定することを含む。
するステップの前に欠陥の位置に近接する設計データの部分を第１のビットマップに変換
することと、本明細書で説明されているように実行される、比較するステップの前にＤＢ
Ｃに対応する設計データを第２のビットマップに変換することとを含む。このような一実
施形態では、比較するステップは、第１のビットマップと第２のビットマップとを比較す
ることを含む。このような比較は、本明細書でさらに説明されているように実行される。
分類を欠陥に割り当てる方法の実施形態は、本明細書で説明されている実施形態により設
計データ空間における欠陥の位置を決定することを含む。
一実施形態では、ＤＢＣは、欠陥が配置されている設計データ又は欠陥の近くに配置さ
れている設計データにおける１つ又は複数のポリゴンを識別する。このように、欠陥が配
置されている１つ又は複数のポリゴン又は欠陥の近くに配置されている１つ又は複数のポ
リゴンは、欠陥に割り当てられたＤＢＣにより識別される。そのようにして、欠陥の影響
を受けるか、又は受ける可能性のある１つ又は複数のポリゴンが決定される。それに加え
て、欠陥が配置されている１つ又は複数のポリゴン又は欠陥の近くに配置されている１つ
又は複数のポリゴンが識別され、これらのポリゴンに関する情報を使用して、設計データ
における（複数の）ポリゴンに関して欠陥の位置を決定することができる。いくつかの実
施形態では、ＤＢＣは、設計データにおける１つ又は複数のポリゴン内の欠陥の配置を識
別する。したがって、この方法は、欠陥に割り当てられたＤＢＣに基づいてポリゴン内で
欠陥が配置されているか又は近くにある場所を決定することを含む。
れている設計データにおける１つ又は複数のポリゴンを識別する。このように、欠陥が配
置されている１つ又は複数のポリゴン又は欠陥の近くに配置されている１つ又は複数のポ
リゴンは、欠陥に割り当てられたＤＢＣにより識別される。そのようにして、欠陥の影響
を受けるか、又は受ける可能性のある１つ又は複数のポリゴンが決定される。それに加え
て、欠陥が配置されている１つ又は複数のポリゴン又は欠陥の近くに配置されている１つ
又は複数のポリゴンが識別され、これらのポリゴンに関する情報を使用して、設計データ
における（複数の）ポリゴンに関して欠陥の位置を決定することができる。いくつかの実
施形態では、ＤＢＣは、設計データにおける１つ又は複数のポリゴン内の欠陥の配置を識
別する。したがって、この方法は、欠陥に割り当てられたＤＢＣに基づいてポリゴン内で
欠陥が配置されているか又は近くにある場所を決定することを含む。
他の実施形態では、この方法は、欠陥の位置に近接する設計データを欠陥の周りの領域
における設計データと欠陥が配置されている領域における設計データに分けることを含む
。このように、この方法は、欠陥を中心とする近傍を欠陥が載っている可能性のある領域
から区別することを含む。このように分けることは、本明細書でさらに説明されているよ
うに実行される。それに加えて、このように分けた結果は、コンピュータ実施方法におい
て、本明細書でさらに説明されているように分類を欠陥に割り当てるために使用される。
における設計データと欠陥が配置されている領域における設計データに分けることを含む
。このように、この方法は、欠陥を中心とする近傍を欠陥が載っている可能性のある領域
から区別することを含む。このように分けることは、本明細書でさらに説明されているよ
うに実行される。それに加えて、このように分けた結果は、コンピュータ実施方法におい
て、本明細書でさらに説明されているように分類を欠陥に割り当てるために使用される。
異なるＤＢＣに対応する設計データと異なるＤＢＣは、データ構造体内に格納される。
それに加えて、異なるＤＢＣに対応する設計データと異なるＤＢＣは、上述のようにデー
タ構造体内に格納される。特に、異なるＤＢＣに対応する設計データと異なるＤＢＣは、
ＤＢＣライブラリ・ファイルとしてデータ構造体内に格納される。それに加えて、一実施
形態では、データ構造体は、技術、プロセス、又はそれらの何らかの組合せにより編成さ
れた設計データの例を含むライブラリを含む。このように、データ構造体は、欠陥をオン
ツールで分類するために使用されるＰＯＩ設計例の集合を含む設計ライブラリとして構成
され、ＰＯＩ設計例は、技術、プロセスステップ、又は他の好適な情報により編成される
。データ構造体は、当業界で知られている好適なデータ構造体を含むことができ、本明細
書で説明されている記憶媒体又は当業界で知られている他の好適な記憶媒体のうちの１つ
などの記憶媒体に格納される。
それに加えて、異なるＤＢＣに対応する設計データと異なるＤＢＣは、上述のようにデー
タ構造体内に格納される。特に、異なるＤＢＣに対応する設計データと異なるＤＢＣは、
ＤＢＣライブラリ・ファイルとしてデータ構造体内に格納される。それに加えて、一実施
形態では、データ構造体は、技術、プロセス、又はそれらの何らかの組合せにより編成さ
れた設計データの例を含むライブラリを含む。このように、データ構造体は、欠陥をオン
ツールで分類するために使用されるＰＯＩ設計例の集合を含む設計ライブラリとして構成
され、ＰＯＩ設計例は、技術、プロセスステップ、又は他の好適な情報により編成される
。データ構造体は、当業界で知られている好適なデータ構造体を含むことができ、本明細
書で説明されている記憶媒体又は当業界で知られている他の好適な記憶媒体のうちの１つ
などの記憶媒体に格納される。
この方法は、さらに、比較するステップの結果に基づいてそれらの部分における設計デ
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しているかどうかを判定する
ことも含む。この判定するステップは、本明細書で説明されている実施形態により実行さ
れる。いくつかの実施形態では、この判定するステップは、部分における設計データが異
なるＤＢＣに対応する設計データに少なくとも類似しているかどうかを判定することと、
比較するステップの結果に基づいて部分における設計データが異なるＤＢＣに対応する設
計データの１つ又は複数の属性に少なくとも類似している１つ又は複数の属性を有するか
どうかを判定することとを含む。１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている（複
数の）属性を含む。例えば、１つ又は複数の属性は、欠陥を検出するために使用される検
査システムに関する情報（例えば、検査システムのタイプ、欠陥が検出された時点におい
て検査システムが動作していた検査システムの１つ又は複数のパラメータなど）及び／又
は欠陥に関する属性（例えば、サイズ、おおよそのビン、極性など）を含む。
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しているかどうかを判定する
ことも含む。この判定するステップは、本明細書で説明されている実施形態により実行さ
れる。いくつかの実施形態では、この判定するステップは、部分における設計データが異
なるＤＢＣに対応する設計データに少なくとも類似しているかどうかを判定することと、
比較するステップの結果に基づいて部分における設計データが異なるＤＢＣに対応する設
計データの１つ又は複数の属性に少なくとも類似している１つ又は複数の属性を有するか
どうかを判定することとを含む。１つ又は複数の属性は、本明細書で説明されている（複
数の）属性を含む。例えば、１つ又は複数の属性は、欠陥を検出するために使用される検
査システムに関する情報（例えば、検査システムのタイプ、欠陥が検出された時点におい
て検査システムが動作していた検査システムの１つ又は複数のパラメータなど）及び／又
は欠陥に関する属性（例えば、サイズ、おおよそのビン、極性など）を含む。
それに加えて、この方法は、それらの部分における設計データに少なくとも類似してい
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。割り当てるステップは、
好適な方法で実行される。いくつかの実施形態では、割り当てるステップは、それらの部
分における設計データに少なくとも類似し、またそれらの部分における設計データの１つ
又は複数の属性に少なくとも類似する１つ又は複数の属性を有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。一実施形態では、１つ又は複数の属性は、欠陥が
検出された検査の結果の１つ又は複数の属性、検査の１つ又は複数のパラメータ、又はそ
れらの何らかの組合せを含む。１つ又は複数の属性は、さらに、又はそれとは別に、本明
細書で説明されている他の（複数の）属性を含む。
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。割り当てるステップは、
好適な方法で実行される。いくつかの実施形態では、割り当てるステップは、それらの部
分における設計データに少なくとも類似し、またそれらの部分における設計データの１つ
又は複数の属性に少なくとも類似する１つ又は複数の属性を有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。一実施形態では、１つ又は複数の属性は、欠陥が
検出された検査の結果の１つ又は複数の属性、検査の１つ又は複数のパラメータ、又はそ
れらの何らかの組合せを含む。１つ又は複数の属性は、さらに、又はそれとは別に、本明
細書で説明されている他の（複数の）属性を含む。
この方法は、さらに、割り当てるステップの結果を記憶媒体に格納することを含む。こ
れらの結果は、好適な方法で、又は本明細書で説明されているように、記憶媒体に格納さ
れる。記憶媒体は、本明細書で説明されている記憶媒体又は当業界で知られている他の好
適な記憶媒体のどれかを含む。
れらの結果は、好適な方法で、又は本明細書で説明されているように、記憶媒体に格納さ
れる。記憶媒体は、本明細書で説明されている記憶媒体又は当業界で知られている他の好
適な記憶媒体のどれかを含む。
上述のコンピュータ実施方法は、一実施形態において欠陥を検出するために使用される
検査システムにより実行される。このように、本明細書で説明されているように分類を欠
陥に割り当てることは、オンツールで実行される。他の実施形態では、コンピュータ実施
方法は、欠陥を検出するために使用される検査システム以外のシステムにより実行される
。このように、本明細書で説明されているように分類を欠陥に割り当てることは、オフツ
ールで実行される。
検査システムにより実行される。このように、本明細書で説明されているように分類を欠
陥に割り当てることは、オンツールで実行される。他の実施形態では、コンピュータ実施
方法は、欠陥を検出するために使用される検査システム以外のシステムにより実行される
。このように、本明細書で説明されているように分類を欠陥に割り当てることは、オフツ
ールで実行される。
一実施形態では、この方法は、ＤＢＣの１つ又は複数に割り当てられている欠陥をビン
範囲に従ってグループ分けする際に、欠陥の位置に近接する設計データの部分に含まれる
ポリゴンに関するそれらのグループのそれぞれにおける欠陥の位置が少なくとも類似して
いるようにグループ分けすることを含む。このように、この方法は、ＤＢＣ及び部分内の
欠陥の位置に基づいて欠陥をグループに分けることを含む。ポリゴンに関する欠陥の位置
は、本明細書で説明されているように決定される。それに加えて、このようなビン範囲に
よるグループ分けは、さらに、本明細書で説明されているように実行される。
範囲に従ってグループ分けする際に、欠陥の位置に近接する設計データの部分に含まれる
ポリゴンに関するそれらのグループのそれぞれにおける欠陥の位置が少なくとも類似して
いるようにグループ分けすることを含む。このように、この方法は、ＤＢＣ及び部分内の
欠陥の位置に基づいて欠陥をグループに分けることを含む。ポリゴンに関する欠陥の位置
は、本明細書で説明されているように決定される。それに加えて、このようなビン範囲に
よるグループ分けは、さらに、本明細書で説明されているように実行される。
いくつかの実施形態では、この方法は、割り当てるステップの結果に基づいて設計デー
タにおけるホット・スポットを監視することを含む。例えば、ＤＢＣ又は異なるＤＢＣに
対応する設計データを、設計データにおけるホット・スポットに関連付ける。ホット・ス
ポットは、本明細書で説明されているように設計データにおいて識別される。上述のよう
に設計データにおけるホット・スポットを監視することは、ホット・スポット又は異なる
ＤＢＣに対応する設計データに関連付けられ、またホット・スポットに関連付けられてい
るＤＢＣに割り当てられた欠陥の数が時間の経過とともに変化するかどうかを判定するこ
とを含む。それに加えて、割り当てるステップの結果に基づいて設計データにおけるホッ
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１つ又は複数の属
性など本明細書で説明されている他のデータと組み合わせて割り当てるステップの結果に
基づいて実行される。それに加えて、この方法は、配置（例えば、近似的配置）に基づい
てホット・スポットを監視することを含む。他の実施形態では、この方法は、ＤＢＣに対
応する設計データに基づいてビン範囲に従ってホット・スポットを分けることを含む。こ
のようなビン範囲に従ってホット・スポットを分けることは、本明細書でさらに説明され
ているように実行される。ビン範囲に従ってホット・スポットを分けることは、ホット・
スポットの配置を含み、どのホット・スポットが少なくとも類似しているかを示すホット
・スポットの１つ又は複数のデータ構造体（例えば、リスト、データベース、ファイルな
ど）を生成することを含む。このようにビン範囲に従ってホット・スポットを分けること
は、オンツールで実行される。
タにおけるホット・スポットを監視することを含む。例えば、ＤＢＣ又は異なるＤＢＣに
対応する設計データを、設計データにおけるホット・スポットに関連付ける。ホット・ス
ポットは、本明細書で説明されているように設計データにおいて識別される。上述のよう
に設計データにおけるホット・スポットを監視することは、ホット・スポット又は異なる
ＤＢＣに対応する設計データに関連付けられ、またホット・スポットに関連付けられてい
るＤＢＣに割り当てられた欠陥の数が時間の経過とともに変化するかどうかを判定するこ
とを含む。それに加えて、割り当てるステップの結果に基づいて設計データにおけるホッ
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１つ又は複数の属
性など本明細書で説明されている他のデータと組み合わせて割り当てるステップの結果に
基づいて実行される。それに加えて、この方法は、配置（例えば、近似的配置）に基づい
てホット・スポットを監視することを含む。他の実施形態では、この方法は、ＤＢＣに対
応する設計データに基づいてビン範囲に従ってホット・スポットを分けることを含む。こ
のようなビン範囲に従ってホット・スポットを分けることは、本明細書でさらに説明され
ているように実行される。ビン範囲に従ってホット・スポットを分けることは、ホット・
スポットの配置を含み、どのホット・スポットが少なくとも類似しているかを示すホット
・スポットの１つ又は複数のデータ構造体（例えば、リスト、データベース、ファイルな
ど）を生成することを含む。このようにビン範囲に従ってホット・スポットを分けること
は、オンツールで実行される。
他の実施形態では、この方法は、割り当てるステップの結果を使用して時間の経過とと
もに系統的欠陥、潜在的系統的欠陥、又はそれらの何らかの組合せを監視することを含む
。例えば、割り当てるステップの結果を使用して、設計データにおける系統的問題を識別
し、識別された系統的問題を、ウェハ及び／又は時間について監視する。系統的問題は、
本明細書でさらに説明されているように割り当てるステップの結果に基づいて決定される
。それに加えて、系統的欠陥、潜在的系統的欠陥、又はその何らかの組合せを監視するこ
とは、さらに、本明細書で説明されているように実行される。
もに系統的欠陥、潜在的系統的欠陥、又はそれらの何らかの組合せを監視することを含む
。例えば、割り当てるステップの結果を使用して、設計データにおける系統的問題を識別
し、識別された系統的問題を、ウェハ及び／又は時間について監視する。系統的問題は、
本明細書でさらに説明されているように割り当てるステップの結果に基づいて決定される
。それに加えて、系統的欠陥、潜在的系統的欠陥、又はその何らかの組合せを監視するこ
とは、さらに、本明細書で説明されているように実行される。
一実施形態では、異なるＤＢＣに対応する設計データは、設計データ空間における１つ
又は複数の他のウェハ上で検出された欠陥の位置に近接する設計データの位置に基づいて
１つ又は複数の他のウェハ上で検出された欠陥をグループ分けすることにより識別される
。欠陥のこのようなグループ分けは、本明細書で説明されているように実行される。グル
ープ分けの結果を使用して、異なるＤＢＣに対応する設計データを識別する。例えば、欠
陥のそれぞれのグループ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
して識別される。それに加えて、設計データに対応する異なるＤＢＣは、本明細書で説明
されているように実行される、欠陥をグループに分類すること、設計データの１つ又は複
数の属性、欠陥の１つ又は複数の属性、本明細書で説明されている他の情報、又はそれら
の何らかの組合せにより決定される。
又は複数の他のウェハ上で検出された欠陥の位置に近接する設計データの位置に基づいて
１つ又は複数の他のウェハ上で検出された欠陥をグループ分けすることにより識別される
。欠陥のこのようなグループ分けは、本明細書で説明されているように実行される。グル
ープ分けの結果を使用して、異なるＤＢＣに対応する設計データを識別する。例えば、欠
陥のそれぞれのグループ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
して識別される。それに加えて、設計データに対応する異なるＤＢＣは、本明細書で説明
されているように実行される、欠陥をグループに分類すること、設計データの１つ又は複
数の属性、欠陥の１つ又は複数の属性、本明細書で説明されている他の情報、又はそれら
の何らかの組合せにより決定される。
他の実施形態では、この方法は、欠陥に割り当てられたＤＢＣに基づいて欠陥がニュイ
サンス欠陥であるかどうかを判定することと、検査プロセスの結果のＳ／Ｎ比を高めるた
めに欠陥が検出された検査プロセスの結果からニュイサンス欠陥を除去することとを含む
。このように、この方法は、ニュイサンスのフィルタリングを含む。ニュイサンス欠陥と
して判定された欠陥は、ニュイサンスＤＢＣを割り当てられている欠陥（例えば、ＬＥＳ
のＤＢＣ）、ＤＢＣを割り当てられていない欠陥、又は欠陥が歩留まりに関連性のある欠
陥でないこと、又は欠陥が注目していない欠陥であることを示すＤＢＣを割り当てられて
いる欠陥であってよい。検査結果のＳ／Ｎ比を高くすることは、検査結果を使用して１つ
又は複数の他のステップを実行する場合に特に有利であり、これにより他のステップの結
果のＳ／Ｎ比が高くなる。
サンス欠陥であるかどうかを判定することと、検査プロセスの結果のＳ／Ｎ比を高めるた
めに欠陥が検出された検査プロセスの結果からニュイサンス欠陥を除去することとを含む
。このように、この方法は、ニュイサンスのフィルタリングを含む。ニュイサンス欠陥と
して判定された欠陥は、ニュイサンスＤＢＣを割り当てられている欠陥（例えば、ＬＥＳ
のＤＢＣ）、ＤＢＣを割り当てられていない欠陥、又は欠陥が歩留まりに関連性のある欠
陥でないこと、又は欠陥が注目していない欠陥であることを示すＤＢＣを割り当てられて
いる欠陥であってよい。検査結果のＳ／Ｎ比を高くすることは、検査結果を使用して１つ
又は複数の他のステップを実行する場合に特に有利であり、これにより他のステップの結
果のＳ／Ｎ比が高くなる。
いくつかの実施形態では、この方法は、パターン依存欠陥を示す設計データにおける１
つ又は複数のフィーチャを識別することにより設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩ
を決定することを含む。このように、この方法は、設計データにおける（複数の）ＰＯＩ
を識別することを含む。パターン依存欠陥を示す設計データにおける１つ又は複数のフィ
ーチャは、実験結果、シミュレーション結果、ビン範囲によるグループ分けの結果、本明
細書で説明されている他の結果、又はそれらの何らかの組合せに基づいて決定される。こ
のような結果は、本明細書で説明されているように生成される。識別されたフィーチャを
使用して１つ又は複数のＰＯＩを決定し、設計データの任意のパターン探索を実行する。
任意のパターン探索により識別されたフィーチャに少なくとも類似していると判定された
設計データにおけるパターンは、ＰＯＩとして識別される。１つ又は複数のＰＯＩは、複
数のパターン依存欠陥についてこの方法で決定される。
つ又は複数のフィーチャを識別することにより設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩ
を決定することを含む。このように、この方法は、設計データにおける（複数の）ＰＯＩ
を識別することを含む。パターン依存欠陥を示す設計データにおける１つ又は複数のフィ
ーチャは、実験結果、シミュレーション結果、ビン範囲によるグループ分けの結果、本明
細書で説明されている他の結果、又はそれらの何らかの組合せに基づいて決定される。こ
のような結果は、本明細書で説明されているように生成される。識別されたフィーチャを
使用して１つ又は複数のＰＯＩを決定し、設計データの任意のパターン探索を実行する。
任意のパターン探索により識別されたフィーチャに少なくとも類似していると判定された
設計データにおけるパターンは、ＰＯＩとして識別される。１つ又は複数のＰＯＩは、複
数のパターン依存欠陥についてこの方法で決定される。
本明細書で説明されている方法でＤＢＣが割り当てられる欠陥は、検査プロセスにおい
て検出された。一実施形態では、この方法は、設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩ
が印刷されるウェハ上の配置をレビューすることと、レビューステップの結果に基づいて
欠陥が１つ又は複数のＰＯＩの配置のところで検出されているかどうかを判定することと
、１つ又は複数の欠陥捕捉率を改善するように検査プロセスを変更することとを含む。こ
の実施形態のそれぞれのステップは、本明細書で説明されているように実行される。
て検出された。一実施形態では、この方法は、設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩ
が印刷されるウェハ上の配置をレビューすることと、レビューステップの結果に基づいて
欠陥が１つ又は複数のＰＯＩの配置のところで検出されているかどうかを判定することと
、１つ又は複数の欠陥捕捉率を改善するように検査プロセスを変更することとを含む。こ
の実施形態のそれぞれのステップは、本明細書で説明されているように実行される。
他の実施形態では、この方法は、欠陥の１つ又は複数に対するＫＰ値を決定することを
含む。追加の実施形態では、この方法は、ＤＢＣに対応する設計データの１つ又は複数の
属性に基づいてＤＢＣの１つ又は複数に対するＫＰ値を決定することを含む。他の実施形
態では、この方法は、１つ又は複数の欠陥に割り当てられたＤＢＣに対応する設計データ
の１つ又は複数の属性に基づいて欠陥の１つ又は複数に対するＫＰ値を決定することを含
む。これらのステップはそれぞれ、本明細書で説明されているように実行される。いくつ
かの実施形態では、この方法は、ＤＢＣの１つ又は複数に対するＫＰ値を監視することと
、欠陥に割り当てられたＤＢＣに対するＫＰ値を欠陥に割り当てることとを含む。１つ又
は複数のＤＢＣに対するＫＰ値は、本明細書で説明されているように監視される。このよ
うに、欠陥が検出されたときに欠陥に割り当てられているＤＢＣに対するＫＰ値がさらに
比較的高い精度で欠陥に割り当てられるように、１つ又は複数のＤＢＣのＫＰ値を時間と
ともに、及び／又はウェハに関して修正することができる。欠陥に割り当てられているＤ
ＢＣに基づいてＫＰ値を欠陥に割り当てることは、さらに、本明細書で説明されているよ
うに実行される。
含む。追加の実施形態では、この方法は、ＤＢＣに対応する設計データの１つ又は複数の
属性に基づいてＤＢＣの１つ又は複数に対するＫＰ値を決定することを含む。他の実施形
態では、この方法は、１つ又は複数の欠陥に割り当てられたＤＢＣに対応する設計データ
の１つ又は複数の属性に基づいて欠陥の１つ又は複数に対するＫＰ値を決定することを含
む。これらのステップはそれぞれ、本明細書で説明されているように実行される。いくつ
かの実施形態では、この方法は、ＤＢＣの１つ又は複数に対するＫＰ値を監視することと
、欠陥に割り当てられたＤＢＣに対するＫＰ値を欠陥に割り当てることとを含む。１つ又
は複数のＤＢＣに対するＫＰ値は、本明細書で説明されているように監視される。このよ
うに、欠陥が検出されたときに欠陥に割り当てられているＤＢＣに対するＫＰ値がさらに
比較的高い精度で欠陥に割り当てられるように、１つ又は複数のＤＢＣのＫＰ値を時間と
ともに、及び／又はウェハに関して修正することができる。欠陥に割り当てられているＤ
ＢＣに基づいてＫＰ値を欠陥に割り当てることは、さらに、本明細書で説明されているよ
うに実行される。
いくつかの実施形態では、この方法は、割り当てるステップの結果に基づいてレビュー
する欠陥の少なくともいくつかを選択することを含む。例えば、割り当てるステップの結
果を使用して、本明細書で説明されているように欠陥のうちのどれが最もクリティカルで
あるかを判定し（例えば、欠陥に割り当てられたＤＢＣの１つ又は複数の属性に基づいて
）、レビューのため最もクリティカルな欠陥を選択することができる。他の例では、割り
当てるステップの結果を使用して、本明細書でさらに説明されているように欠陥のうちの
どれが系統的欠陥であるかを判定する。このように、この方法は、ＤＯＩが生じる傾向の
ある設計データにおける領域からのレビュー・サンプリングを含む。
する欠陥の少なくともいくつかを選択することを含む。例えば、割り当てるステップの結
果を使用して、本明細書で説明されているように欠陥のうちのどれが最もクリティカルで
あるかを判定し（例えば、欠陥に割り当てられたＤＢＣの１つ又は複数の属性に基づいて
）、レビューのため最もクリティカルな欠陥を選択することができる。他の例では、割り
当てるステップの結果を使用して、本明細書でさらに説明されているように欠陥のうちの
どれが系統的欠陥であるかを判定する。このように、この方法は、ＤＯＩが生じる傾向の
ある設計データにおける領域からのレビュー・サンプリングを含む。
一実施形態では、この方法は、欠陥に割り当てられたＤＢＣが、レビュー・システムか
ら見える系統的欠陥に対応するかどうかを判定することと、レビューのためレビュー・シ
ステムから見える欠陥のみを選択することによりレビューのため欠陥をサンプリングする
こととを含む。レビュー・システムから見える、又は見えない系統的欠陥に対応するＤＢ
Ｃは、当業界で知られている方法により決定される。レビュー・システムから見える系統
的欠陥に対応するＤＢＣは、この方法に先立って決定され、ＤＢＣは、ＤＢＣが見える欠
陥に対応するのか、又は見えない欠陥に対応するのかを示すある種の識別情報を割り当て
られる。このように、欠陥は、この識別情報に基づいてレビューのため選択される。レビ
ュー・システムから見える欠陥のみを選択することは、ＳＥＭなどのレビュー・システム
から見えない欠陥がレビューのために選択されることのないように実行される。このよう
にして欠陥を選択することは、レビュー時に欠陥を再配置することが困難である場合があ
り、また特にレビュー・システムがレビュー・システムから実際には見えない欠陥を探す
のにかなりの時間を費やす場合に比較的時間がかかるため、特に有益である。レビューの
ため欠陥を選択した結果は、ウェハ上のレビューのため選択された欠陥の配置と本明細書
で説明されている（複数の）方法の（複数の）ステップの他の結果を含む。
ら見える系統的欠陥に対応するかどうかを判定することと、レビューのためレビュー・シ
ステムから見える欠陥のみを選択することによりレビューのため欠陥をサンプリングする
こととを含む。レビュー・システムから見える、又は見えない系統的欠陥に対応するＤＢ
Ｃは、当業界で知られている方法により決定される。レビュー・システムから見える系統
的欠陥に対応するＤＢＣは、この方法に先立って決定され、ＤＢＣは、ＤＢＣが見える欠
陥に対応するのか、又は見えない欠陥に対応するのかを示すある種の識別情報を割り当て
られる。このように、欠陥は、この識別情報に基づいてレビューのため選択される。レビ
ュー・システムから見える欠陥のみを選択することは、ＳＥＭなどのレビュー・システム
から見えない欠陥がレビューのために選択されることのないように実行される。このよう
にして欠陥を選択することは、レビュー時に欠陥を再配置することが困難である場合があ
り、また特にレビュー・システムがレビュー・システムから実際には見えない欠陥を探す
のにかなりの時間を費やす場合に比較的時間がかかるため、特に有益である。レビューの
ため欠陥を選択した結果は、ウェハ上のレビューのため選択された欠陥の配置と本明細書
で説明されている（複数の）方法の（複数の）ステップの他の結果を含む。
この方法は、割り当てるステップの結果に基づいてプロセス、測定、又は試験を適合さ
せることを含む。例えば、他の実施形態では、この方法は、割り当てるステップの結果に
基づいてレビューする欠陥をサンプリングするプロセスを生成することを含む。したがっ
て、この方法は、レビューのため欠陥を選択する代わりに、又はそれに加えて、レビュー
のため欠陥をサンプリングするのに、その方法、他の方法、その方法を実行するように構
成されたシステム、又は他のシステムにより使用されるプロセスを生成することを含む。
このようなプロセスは、複数のウェハ上で検出された欠陥のレビューのため欠陥をサンプ
リングし、及び／又は複数のレビュー・システムにより実行されるレビューのため欠陥を
サンプリングするのに使用される。サンプリングのプロセスは、割り当てるステップの結
果に基づいて生成され、これにより、同じＤＢＣを割り当てられた比較的多数の欠陥は、
同じＤＢＣを割り当てられた比較的少数の欠陥に比べて大量にサンプリングされる。レビ
ューのため欠陥をサンプリングするプロセスは、欠陥に対するＤＣＩ、欠陥に対するＫＰ
値など本明細書で説明されている（複数の）方法の（複数の）ステップの他の結果と組み
合わせて割り当てるステップの結果に基づいて生成される。
せることを含む。例えば、他の実施形態では、この方法は、割り当てるステップの結果に
基づいてレビューする欠陥をサンプリングするプロセスを生成することを含む。したがっ
て、この方法は、レビューのため欠陥を選択する代わりに、又はそれに加えて、レビュー
のため欠陥をサンプリングするのに、その方法、他の方法、その方法を実行するように構
成されたシステム、又は他のシステムにより使用されるプロセスを生成することを含む。
このようなプロセスは、複数のウェハ上で検出された欠陥のレビューのため欠陥をサンプ
リングし、及び／又は複数のレビュー・システムにより実行されるレビューのため欠陥を
サンプリングするのに使用される。サンプリングのプロセスは、割り当てるステップの結
果に基づいて生成され、これにより、同じＤＢＣを割り当てられた比較的多数の欠陥は、
同じＤＢＣを割り当てられた比較的少数の欠陥に比べて大量にサンプリングされる。レビ
ューのため欠陥をサンプリングするプロセスは、欠陥に対するＤＣＩ、欠陥に対するＫＰ
値など本明細書で説明されている（複数の）方法の（複数の）ステップの他の結果と組み
合わせて割り当てるステップの結果に基づいて生成される。
追加の実施形態では、この方法は、割り当てるステップの結果に基づいてウェハを検査
するプロセスを変更することを含む。この実施形態では、ウェハを検査するプロセスの（
複数の）パラメータを変更することができる。例えば、割り当てるステップの結果に基づ
いて変更されるウェハを検査するためのプロセスの１つ又は複数のパラメータは、限定は
しないが、検査対象領域（又はそれとは別に、検査対象外領域）、感度、インラインのビ
ン範囲によるグループ分けプロセス、ウェハが検査される検査領域、又はその何らかの組
合せを含む。特定の一例では、割り当てるステップの結果は、異なるＤＢＣを割り当てら
れた欠陥の数を示し、検査対象領域は、比較的多数の欠陥が割り当てられているＤＢＣに
対応する設計データをさらに含む設計データ空間における追加の位置に対応するウェハ上
の位置を含むように変更される。他の例では、ウェハを検査するプロセスは、割り当てる
ステップの結果に基づいてより多く又は異なる形で検査するように変更される。ウェハを
検査するプロセスは、さらに、本明細書で説明されている（複数の）方法の（複数の）ス
テップの結果に基づいて変更される。
するプロセスを変更することを含む。この実施形態では、ウェハを検査するプロセスの（
複数の）パラメータを変更することができる。例えば、割り当てるステップの結果に基づ
いて変更されるウェハを検査するためのプロセスの１つ又は複数のパラメータは、限定は
しないが、検査対象領域（又はそれとは別に、検査対象外領域）、感度、インラインのビ
ン範囲によるグループ分けプロセス、ウェハが検査される検査領域、又はその何らかの組
合せを含む。特定の一例では、割り当てるステップの結果は、異なるＤＢＣを割り当てら
れた欠陥の数を示し、検査対象領域は、比較的多数の欠陥が割り当てられているＤＢＣに
対応する設計データをさらに含む設計データ空間における追加の位置に対応するウェハ上
の位置を含むように変更される。他の例では、ウェハを検査するプロセスは、割り当てる
ステップの結果に基づいてより多く又は異なる形で検査するように変更される。ウェハを
検査するプロセスは、さらに、本明細書で説明されている（複数の）方法の（複数の）ス
テップの結果に基づいて変更される。
いくつかの実施形態では、この方法は、検査の結果に基づいて検査時にウェハを検査す
るプロセスを変更することを含む。この実施形態における検査のプロセスを変更すること
は、本明細書でさらに説明されているように実行される。
るプロセスを変更することを含む。この実施形態における検査のプロセスを変更すること
は、本明細書でさらに説明されているように実行される。
他の実施形態では、この方法は、割り当てるステップの結果に基づいてウェハの計量プ
ロセスを変更することを含む。例えば、計量プロセスは、割り当てるステップの結果から
判定されるような最もクリティカルな欠陥が計量プロセスにおいて測定されるように変更
される。したがって、計量プロセスを変更することは、計量プロセスにおいて測定が実行
されるウェハ上の配置を変更することを含む。それに加えて、測定のため選択された欠陥
のＢＦイメージ及び／又はＳＥＭイメージなどの検査及び／又はレビューの結果を計量プ
ロセスに送ることで、それらの結果を使用して、測定が実行される場所を決定する。例え
ば、計量プロセスは、ウェハ上の欠陥の近似的配置のイメージを生成することを含み、こ
のイメージを欠陥に対する検査及び／又はレビューの結果と比較することで、計量システ
ムは、必要ならば、正しいウェハ配置で、したがって正しい欠陥について測定が実行され
るようにウェハ上の位置を補正する。このように、測定は、ウェハ上の実質的に正確な配
置で実行される。計量プロセスを変更することは、さらに、実行される測定のタイプ、測
定が実行される波長、測定が実行される角度など、又はそれらの何らかの組合せなどの計
量プロセスの他の１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。計量プロセスは、Ｃ
Ｄ測定計量プロセスなどの当業界で知られている好適な計量プロセスを含む。
ロセスを変更することを含む。例えば、計量プロセスは、割り当てるステップの結果から
判定されるような最もクリティカルな欠陥が計量プロセスにおいて測定されるように変更
される。したがって、計量プロセスを変更することは、計量プロセスにおいて測定が実行
されるウェハ上の配置を変更することを含む。それに加えて、測定のため選択された欠陥
のＢＦイメージ及び／又はＳＥＭイメージなどの検査及び／又はレビューの結果を計量プ
ロセスに送ることで、それらの結果を使用して、測定が実行される場所を決定する。例え
ば、計量プロセスは、ウェハ上の欠陥の近似的配置のイメージを生成することを含み、こ
のイメージを欠陥に対する検査及び／又はレビューの結果と比較することで、計量システ
ムは、必要ならば、正しいウェハ配置で、したがって正しい欠陥について測定が実行され
るようにウェハ上の位置を補正する。このように、測定は、ウェハ上の実質的に正確な配
置で実行される。計量プロセスを変更することは、さらに、実行される測定のタイプ、測
定が実行される波長、測定が実行される角度など、又はそれらの何らかの組合せなどの計
量プロセスの他の１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。計量プロセスは、Ｃ
Ｄ測定計量プロセスなどの当業界で知られている好適な計量プロセスを含む。
いくつかの実施形態では、この方法は、割り当てるステップの結果に基づいてウェハに
対する計量プロセスのサンプリング・プランを変更することを含む。したがって、この方
法は、適応サンプリングを含む。例えば、計量プロセスのサンプリング・プランは、割り
当てるステップの結果から判定されるような最もクリティカルなより多くの欠陥が計量プ
ロセスにおいて測定されるように変更される。このように、最もクリティカルな欠陥は、
計量プロセスにおいてより大量にサンプリングされ、これにより、最もクリティカルな欠
陥に関するより多くの情報を有利に出力することができる。計量プロセスは、当業界で知
られている計量プロセスを含む。それに加えて、計量システムは、ＳＥＭなどの当業界で
知られている好適な計量システムにより実行される。さらに、計量プロセスは、プロファ
イル、厚さ、ＣＤなどの当業界で知られているウェハ上に形成される欠陥又はフィーチャ
の好適な属性の当業界で知られている好適な測定を実行することを含む。
対する計量プロセスのサンプリング・プランを変更することを含む。したがって、この方
法は、適応サンプリングを含む。例えば、計量プロセスのサンプリング・プランは、割り
当てるステップの結果から判定されるような最もクリティカルなより多くの欠陥が計量プ
ロセスにおいて測定されるように変更される。このように、最もクリティカルな欠陥は、
計量プロセスにおいてより大量にサンプリングされ、これにより、最もクリティカルな欠
陥に関するより多くの情報を有利に出力することができる。計量プロセスは、当業界で知
られている計量プロセスを含む。それに加えて、計量システムは、ＳＥＭなどの当業界で
知られている好適な計量システムにより実行される。さらに、計量プロセスは、プロファ
イル、厚さ、ＣＤなどの当業界で知られているウェハ上に形成される欠陥又はフィーチャ
の好適な属性の当業界で知られている好適な測定を実行することを含む。
他の実施形態では、この方法は、ＤＢＣ（例えば、欠陥に割り当てられたＤＢＣ）の１
つ又は複数を優先順位付けすることと、優先順位付けステップの結果に基づいて設計デー
タが印刷されるウェハ上で実行される１つ又は複数のプロセスを最適化することとを含む
。そのような一実施形態では、（複数の）ＤＢＣは、ＤＢＣが割り当てられている欠陥の
数に基づいて優先順位付けされる。それぞれのＤＢＣが割り当てられている欠陥の数は、
割り当てるステップの結果から決定される。このような一例では、最大数の欠陥に割り当
てられたＤＢＣは、最高優先度を割り当てられ、次に多い数の欠陥に割り当てられたＤＢ
Ｃは、次の高い優先度を割り当てられ、というように続く。
つ又は複数を優先順位付けすることと、優先順位付けステップの結果に基づいて設計デー
タが印刷されるウェハ上で実行される１つ又は複数のプロセスを最適化することとを含む
。そのような一実施形態では、（複数の）ＤＢＣは、ＤＢＣが割り当てられている欠陥の
数に基づいて優先順位付けされる。それぞれのＤＢＣが割り当てられている欠陥の数は、
割り当てるステップの結果から決定される。このような一例では、最大数の欠陥に割り当
てられたＤＢＣは、最高優先度を割り当てられ、次に多い数の欠陥に割り当てられたＤＢ
Ｃは、次の高い優先度を割り当てられ、というように続く。
それに加えて、又はそれとは別に、（複数の）ＤＢＣは、本明細書で説明されている（
複数の）方法の（複数の）ステップの他の結果又は本明細書で説明されている（複数の）
方法の（複数の）ステップの結果の組合せに基づいて優先順位付けされる。例えば、（複
数の）ＤＢＣを優先順位付けすることは、（複数の）ＤＢＣが割り当てられている１つ又
は複数の欠陥についてＤＣＩを決定することと、１つ又は複数の欠陥に対するＤＣＩに基
づいて（複数の）ＤＢＣを優先順位付けすることとを含む。ＤＣＩは、本明細書でさらに
説明されているようにこの実施形態において決定される。他の例では、（複数の）ＤＢＣ
を優先順位付けすることは、（複数の）ＤＢＣが割り当てられている１つ又は複数の欠陥
についてＫＰ値を決定することと、１つ又は複数の欠陥に対するＫＰ値に基づいて（複数
の）ＤＢＣを優先順位付けすることとを含む。さらに他の例では、（複数の）ＤＢＣは、
（複数の）ＤＢＣが割り当てられている欠陥の数と（複数の）ＤＢＣが割り当てられてい
る欠陥の１つ又は複数に対するＤＣＩの組合せに基づいて優先順位付けされる。このよう
に、（複数の）ＤＢＣを優先順位付けすることは、高い欠陥度に対応する（複数の）ＤＢ
Ｃに高い優先度が割り当てられるように（複数の）ＤＢＣに対応する設計データにおいて
検出される欠陥度に基づいて（複数の）ＤＢＣを優先順位付けすることを含む。
複数の）方法の（複数の）ステップの他の結果又は本明細書で説明されている（複数の）
方法の（複数の）ステップの結果の組合せに基づいて優先順位付けされる。例えば、（複
数の）ＤＢＣを優先順位付けすることは、（複数の）ＤＢＣが割り当てられている１つ又
は複数の欠陥についてＤＣＩを決定することと、１つ又は複数の欠陥に対するＤＣＩに基
づいて（複数の）ＤＢＣを優先順位付けすることとを含む。ＤＣＩは、本明細書でさらに
説明されているようにこの実施形態において決定される。他の例では、（複数の）ＤＢＣ
を優先順位付けすることは、（複数の）ＤＢＣが割り当てられている１つ又は複数の欠陥
についてＫＰ値を決定することと、１つ又は複数の欠陥に対するＫＰ値に基づいて（複数
の）ＤＢＣを優先順位付けすることとを含む。さらに他の例では、（複数の）ＤＢＣは、
（複数の）ＤＢＣが割り当てられている欠陥の数と（複数の）ＤＢＣが割り当てられてい
る欠陥の１つ又は複数に対するＤＣＩの組合せに基づいて優先順位付けされる。このよう
に、（複数の）ＤＢＣを優先順位付けすることは、高い欠陥度に対応する（複数の）ＤＢ
Ｃに高い優先度が割り当てられるように（複数の）ＤＢＣに対応する設計データにおいて
検出される欠陥度に基づいて（複数の）ＤＢＣを優先順位付けすることを含む。
さらに、（複数の）ＤＢＣは、場合によっては本明細書で説明されている他の結果と組
み合わせて（複数の）ＤＢＣに対応する設計データの１つ又は複数の属性に基づいて優先
順位付けされる。設計データの１つ又は複数の属性は、例えば、設計データにおけるフィ
ーチャの寸法、設計データにおけるフィーチャの密度、設計データに含まれるフィーチャ
のタイプ、設計における（複数の）ＤＢＣに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影響の感受性など、又はそれらの何らかの組合せを含む。そのような
一例では、欠陥による歩留まり影響を受けやすい設計データに対応する（複数の）ＤＢＣ
は、歩留まりに対する欠陥の影響を受けにくい設計データに対応する（複数の）ＤＢＣに
比べて高い優先度を割り当てられる。
み合わせて（複数の）ＤＢＣに対応する設計データの１つ又は複数の属性に基づいて優先
順位付けされる。設計データの１つ又は複数の属性は、例えば、設計データにおけるフィ
ーチャの寸法、設計データにおけるフィーチャの密度、設計データに含まれるフィーチャ
のタイプ、設計における（複数の）ＤＢＣに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影響の感受性など、又はそれらの何らかの組合せを含む。そのような
一例では、欠陥による歩留まり影響を受けやすい設計データに対応する（複数の）ＤＢＣ
は、歩留まりに対する欠陥の影響を受けにくい設計データに対応する（複数の）ＤＢＣに
比べて高い優先度を割り当てられる。
さらに、（複数の）ＤＢＣは、場合によっては（複数の）ＤＢＣに対応する設計データ
の１つ又は複数の属性及び／又は本明細書で説明されている他の結果と組み合わせて設計
の１つ又は複数の属性に基づいて優先順位付けされる。設計の１つ又は複数の属性は、例
えば、冗長性、ネットリストなど、又はそれらの何らかの組合せを含む。特に、設計デー
タにおけるＰＯＩは、ＰＯＩ内に含まれるパターンを超えるコンテキストを持つことがで
きる。このようなコンテキストは、例えば、ＰＯＩを含むセルのラベル、ＰＯＩを含むセ
ルの上にあるセルの階層、ＰＯＩ上の系統的欠陥の冗長性（又は冗長性がないことの）影
響などを含む。したがって、本明細書で説明されている実施形態で使用される１つ又は複
数の属性は、（複数の）ＤＢＣに対応する設計データが配置されるＰＯＩのコンテキスト
を含み、これは設計データ空間における（複数の）ＤＢＣに対応する設計データの位置及
び／又は（複数の）ＤＢＣに対応するの設計データ（（複数の）ＤＢＣに対応する設計デ
ータが設計データにおけるセルに特有である場合）に基づいて決定される。このような一
例では、系統的欠陥が設計において歩留まり影響を持たないように冗長性を有する設計デ
ータに対応する（複数の）ＤＢＣは、系統的欠陥が有意な歩留まりに影響を持つように冗
長性を有しない設計データに対応する（複数の）ＤＢＣよりも低い優先度を割り当てられ
る。セルのこのようなコンテキストは、当業界で知られている方法で取り込まれる、及び
／又は決定される。
の１つ又は複数の属性及び／又は本明細書で説明されている他の結果と組み合わせて設計
の１つ又は複数の属性に基づいて優先順位付けされる。設計の１つ又は複数の属性は、例
えば、冗長性、ネットリストなど、又はそれらの何らかの組合せを含む。特に、設計デー
タにおけるＰＯＩは、ＰＯＩ内に含まれるパターンを超えるコンテキストを持つことがで
きる。このようなコンテキストは、例えば、ＰＯＩを含むセルのラベル、ＰＯＩを含むセ
ルの上にあるセルの階層、ＰＯＩ上の系統的欠陥の冗長性（又は冗長性がないことの）影
響などを含む。したがって、本明細書で説明されている実施形態で使用される１つ又は複
数の属性は、（複数の）ＤＢＣに対応する設計データが配置されるＰＯＩのコンテキスト
を含み、これは設計データ空間における（複数の）ＤＢＣに対応する設計データの位置及
び／又は（複数の）ＤＢＣに対応するの設計データ（（複数の）ＤＢＣに対応する設計デ
ータが設計データにおけるセルに特有である場合）に基づいて決定される。このような一
例では、系統的欠陥が設計において歩留まり影響を持たないように冗長性を有する設計デ
ータに対応する（複数の）ＤＢＣは、系統的欠陥が有意な歩留まりに影響を持つように冗
長性を有しない設計データに対応する（複数の）ＤＢＣよりも低い優先度を割り当てられ
る。セルのこのようなコンテキストは、当業界で知られている方法で取り込まれる、及び
／又は決定される。
この実施形態において１つ又は複数のプロセスを最適化することは、焦点、線量、露光
ツール、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・ツール、堆積ツール、堆積時間、ＣＭＰツール、ＣＭＰプロセスの１つ又は
複数のパラメータなどの１つ又は複数のプロセスの１つ又は複数のパラメータを変更する
ことを含む。好ましくは、（複数の）プロセスの（複数の）パラメータを変更して、（複
数の）ＤＢＣに対応する設計データの欠陥度（例えば、（複数の）ＤＢＣに対応する設計
データにおいて検出された欠陥の数）を低減し、（複数の）ＤＢＣに対応する設計データ
において検出された欠陥の１つ又は複数の属性（例えば、ＤＣＩ、ＫＰなど）を変更し、
及び／又は（複数の）ＤＢＣに対応する設計データが含まれるデバイスの歩留まりを高め
る。
ツール、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・ツール、堆積ツール、堆積時間、ＣＭＰツール、ＣＭＰプロセスの１つ又は
複数のパラメータなどの１つ又は複数のプロセスの１つ又は複数のパラメータを変更する
ことを含む。好ましくは、（複数の）プロセスの（複数の）パラメータを変更して、（複
数の）ＤＢＣに対応する設計データの欠陥度（例えば、（複数の）ＤＢＣに対応する設計
データにおいて検出された欠陥の数）を低減し、（複数の）ＤＢＣに対応する設計データ
において検出された欠陥の１つ又は複数の属性（例えば、ＤＣＩ、ＫＰなど）を変更し、
及び／又は（複数の）ＤＢＣに対応する設計データが含まれるデバイスの歩留まりを高め
る。
それに加えて、１つ又は複数のプロセスの１つ又は複数のパラメータを、優先順位付け
ステップにより決定された最高優先度を有するＤＢＣのみに対して又は優先順位付けステ
ップにより決定された比較的高い優先度を有する（複数の）ＤＢＣに対して最適化する。
このように、最大の欠陥性及び／又は最高の歩留まりに影響を有する欠陥性を示す（複数
の）ＤＢＣに対応する設計データに基づいて１つ又は複数のプロセスの１つ又は複数のパ
ラメータを変更及び／又は最適化する。そのようにして、優先順位付けステップの結果は
、どの（複数の）ＤＢＣを使用して１つ又は複数のプロセスの１つ又は複数のパラメータ
を変更及び／又は最適化すれば歩留まりの最大の改善をもたらすかを示している。
ステップにより決定された最高優先度を有するＤＢＣのみに対して又は優先順位付けステ
ップにより決定された比較的高い優先度を有する（複数の）ＤＢＣに対して最適化する。
このように、最大の欠陥性及び／又は最高の歩留まりに影響を有する欠陥性を示す（複数
の）ＤＢＣに対応する設計データに基づいて１つ又は複数のプロセスの１つ又は複数のパ
ラメータを変更及び／又は最適化する。そのようにして、優先順位付けステップの結果は
、どの（複数の）ＤＢＣを使用して１つ又は複数のプロセスの１つ又は複数のパラメータ
を変更及び／又は最適化すれば歩留まりの最大の改善をもたらすかを示している。
したがって、（複数の）ＤＢＣが歩留まりに最大の影響を及ぼす誘導がないと、歩留ま
りの大きな又は何らかの改善をもたらすことなくプロセスに多くの変更が加えられ、それ
によりプロセス最適化のターンアラウンド時間とコストが増大する可能性があるため、こ
の実施形態は、プロセスを変更及び／又は最適化するうえで他のすでに使用されている方
法及びシステムに比べて有利である。
りの大きな又は何らかの改善をもたらすことなくプロセスに多くの変更が加えられ、それ
によりプロセス最適化のターンアラウンド時間とコストが増大する可能性があるため、こ
の実施形態は、プロセスを変更及び／又は最適化するうえで他のすでに使用されている方
法及びシステムに比べて有利である。
さらに、このステップで変更及び／又は最適化される（複数の）プロセスは、本明細書
で説明されている実施形態においてＤＢＣを割り当てられた欠陥の検出前にウェハ上に（
複数の）ＤＢＣに対応する設計データを印刷するために使用されたプロセスのみを含むが
、変更及び／又は最適化される１つ又は複数のプロセスは、（複数の）ＤＢＣに対応する
設計データも含む他の設計を印刷するために使用される（複数の）プロセスを含む。例え
ば、複数の設計が（複数の）ＤＢＣに対応する設計データを含む場合、優先順位付け及び
／又は本明細書で説明されている方法の他の結果に基づいて、複数の設計を印刷するため
に使用される１つ又は複数のプロセスを変更し、最適化して、異なる設計のそれぞれで加
工されたデバイスの歩留まりを高めることができる。
で説明されている実施形態においてＤＢＣを割り当てられた欠陥の検出前にウェハ上に（
複数の）ＤＢＣに対応する設計データを印刷するために使用されたプロセスのみを含むが
、変更及び／又は最適化される１つ又は複数のプロセスは、（複数の）ＤＢＣに対応する
設計データも含む他の設計を印刷するために使用される（複数の）プロセスを含む。例え
ば、複数の設計が（複数の）ＤＢＣに対応する設計データを含む場合、優先順位付け及び
／又は本明細書で説明されている方法の他の結果に基づいて、複数の設計を印刷するため
に使用される１つ又は複数のプロセスを変更し、最適化して、異なる設計のそれぞれで加
工されたデバイスの歩留まりを高めることができる。
追加の実施形態では、この方法は、欠陥に割り当てられたＤＢＣに基づいて欠陥の根本
原因を突き止めることを含む。例えば、根本原因は、さらに、欠陥に割り当てられたＤＢ
Ｃに対応する設計データの１つ又は複数の属性に基づいて決定される。１つ又は複数の属
性を使用して、本明細書でさらに説明されているように根本原因を突き止めることができ
る。根本原因を突き止めるために使用される設計データの（複数の）属性は、本明細書で
説明されている（複数の）設計データ属性を含む。それに加えて、本明細書で説明されて
いる（複数の）方法の（複数の）ステップの他の情報及び／又は結果は、欠陥の根本原因
を突き止めるために設計データの（複数の）属性と組み合わせて使用される。
原因を突き止めることを含む。例えば、根本原因は、さらに、欠陥に割り当てられたＤＢ
Ｃに対応する設計データの１つ又は複数の属性に基づいて決定される。１つ又は複数の属
性を使用して、本明細書でさらに説明されているように根本原因を突き止めることができ
る。根本原因を突き止めるために使用される設計データの（複数の）属性は、本明細書で
説明されている（複数の）設計データ属性を含む。それに加えて、本明細書で説明されて
いる（複数の）方法の（複数の）ステップの他の情報及び／又は結果は、欠陥の根本原因
を突き止めるために設計データの（複数の）属性と組み合わせて使用される。
他の実施形態では、この方法は、複数の欠陥のうちの少なくともいくつかを実験プロセ
ス・ウィンドウの結果にマッピングすることにより複数の欠陥のうちの少なくともいくつ
かの根本原因を突き止めることを含むが、これは本明細書で説明されているように実行さ
れる。他の実施形態では、この方法は、複数の欠陥のうちの少なくともいくつかをシミュ
レートされたプロセス・ウィンドウの結果にマッピングすることにより複数の欠陥のうち
の少なくともいくつかの根本原因を突き止めることを含むが、これは本明細書で説明され
ているように実行される。
ス・ウィンドウの結果にマッピングすることにより複数の欠陥のうちの少なくともいくつ
かの根本原因を突き止めることを含むが、これは本明細書で説明されているように実行さ
れる。他の実施形態では、この方法は、複数の欠陥のうちの少なくともいくつかをシミュ
レートされたプロセス・ウィンドウの結果にマッピングすることにより複数の欠陥のうち
の少なくともいくつかの根本原因を突き止めることを含むが、これは本明細書で説明され
ているように実行される。
他の実施形態では、この方法は、ＤＢＣの１つ又は複数に対応する根本原因を突き止め
ることと、欠陥に割り当てられたＤＢＣに対応する根本原因に基づいて根本原因を欠陥に
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においてすでに検出され
ている欠陥の根本原因がＤＢＣに関連付けられる。すでに検出されている欠陥の根本原因
は、本明細書で説明されているように、又は当業界で知られている他の好適な方法により
実行される。このように、欠陥の根本原因は、欠陥に割り当てられたＤＢＣに関連付けら
れている根本原因として決定される。
ることと、欠陥に割り当てられたＤＢＣに対応する根本原因に基づいて根本原因を欠陥に
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においてすでに検出され
ている欠陥の根本原因がＤＢＣに関連付けられる。すでに検出されている欠陥の根本原因
は、本明細書で説明されているように、又は当業界で知られている他の好適な方法により
実行される。このように、欠陥の根本原因は、欠陥に割り当てられたＤＢＣに関連付けら
れている根本原因として決定される。
他の実施形態では、この方法は、ＤＢＣのうちの１つ又は複数が割り当てられた欠陥の
影響を受けるウェハ上に形成されるダイの割合を決定することを含む。例えば、割合は、
同じＤＢＣを割り当てられた欠陥が少なくとも１回検出されたウェハ上のダイの数により
決定される。このような割合は、同じＤＢＣを割り当てられた少なくとも１つの欠陥が検
出されるダイの数を検査されたダイの総数により除算することにより求められる。このス
テップの結果に１００を掛けて、この割合を得ることができる。したがって、この割合は
、同じＤＢＣを割り当てられた欠陥のダイ影響限界性を反映する。このような割合は、欠
陥に割り当てられた複数のＤＢＣについて決定され、これらの割合のそれぞれ、又は少な
くともいくつかは、この方法により生成される棒グラフなどのチャート内に表示される。
したがって、このチャートは、欠陥に割り当てられたＤＢＣに応じて変わるダイ影響限界
性を示している。このようなチャートは、本明細書でさらに説明されているように構成さ
れる、ユーザー・インターフェイスに表示される。この方法は、さらに、この実施形態に
おいて決定された割合に基づいてＤＢＣの１つ又は複数を割り当てられた欠陥を優先順位
付けすることを含む。
影響を受けるウェハ上に形成されるダイの割合を決定することを含む。例えば、割合は、
同じＤＢＣを割り当てられた欠陥が少なくとも１回検出されたウェハ上のダイの数により
決定される。このような割合は、同じＤＢＣを割り当てられた少なくとも１つの欠陥が検
出されるダイの数を検査されたダイの総数により除算することにより求められる。このス
テップの結果に１００を掛けて、この割合を得ることができる。したがって、この割合は
、同じＤＢＣを割り当てられた欠陥のダイ影響限界性を反映する。このような割合は、欠
陥に割り当てられた複数のＤＢＣについて決定され、これらの割合のそれぞれ、又は少な
くともいくつかは、この方法により生成される棒グラフなどのチャート内に表示される。
したがって、このチャートは、欠陥に割り当てられたＤＢＣに応じて変わるダイ影響限界
性を示している。このようなチャートは、本明細書でさらに説明されているように構成さ
れる、ユーザー・インターフェイスに表示される。この方法は、さらに、この実施形態に
おいて決定された割合に基づいてＤＢＣの１つ又は複数を割り当てられた欠陥を優先順位
付けすることを含む。
いくつかの実施形態では、この方法は、ＤＢＣの少なくとも１つに対応する設計データ
におけるＰＯＩを決定することと、ＤＢＣの少なくとも１つが割り当てられている欠陥の
数とウェハ上のＰＯＩの配置の数との比を決定することとを含む。このように、この方法
は、ウェハ上で印刷されるＤＢＣに対応するＰＯＩの配置の数と比較したＤＢＣを割り当
てられた欠陥の数の比又は割合を決定することにより限界性分析を実行することを含む。
このような実施形態では、ウェハ上のＰＯＩの配置の数は、任意のパターン探索により識
別される。それに加えて、本明細書で説明されている方法は、設計の検査された領域内の
ＰＯＩの配置を識別する任意のパターン探索を含み、かつ設計の検査された領域における
ＰＯＩの累積面積の決定を含む。次いで、ＤＢＣが割り当てられている欠陥の数と設計の
検査された領域内のＰＯＩの累積面積との比を使用して、ＰＯＩに対応するＤＢＣの欠陥
密度を決定することができる。この方法は、さらに、この実施形態において決定された比
に基づいて１つ又は複数のＤＢＣを優先順位付けすることを含む。
におけるＰＯＩを決定することと、ＤＢＣの少なくとも１つが割り当てられている欠陥の
数とウェハ上のＰＯＩの配置の数との比を決定することとを含む。このように、この方法
は、ウェハ上で印刷されるＤＢＣに対応するＰＯＩの配置の数と比較したＤＢＣを割り当
てられた欠陥の数の比又は割合を決定することにより限界性分析を実行することを含む。
このような実施形態では、ウェハ上のＰＯＩの配置の数は、任意のパターン探索により識
別される。それに加えて、本明細書で説明されている方法は、設計の検査された領域内の
ＰＯＩの配置を識別する任意のパターン探索を含み、かつ設計の検査された領域における
ＰＯＩの累積面積の決定を含む。次いで、ＤＢＣが割り当てられている欠陥の数と設計の
検査された領域内のＰＯＩの累積面積との比を使用して、ＰＯＩに対応するＤＢＣの欠陥
密度を決定することができる。この方法は、さらに、この実施形態において決定された比
に基づいて１つ又は複数のＤＢＣを優先順位付けすることを含む。
他の実施形態では、この方法は、ＤＢＣの少なくとも１つに対応する設計データにおけ
る１つ又は複数のＰＯＩを決定することと、ＤＢＣの少なくとも１つが割り当てられてい
る欠陥の数と設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩの配置の数との比を決定すること
とを含む（例えば、ウェハの検査された領域に関して）。このように、この方法は、ウェ
ハの検査された領域上の設計におけるＰＯＩの配置の数と比較したウェハ上に見つかるＰ
ＯＩに対応するＤＢＣを割り当てられた欠陥の数の比又は割合を決定することにより限界
性分析を実行することを含む。このような実施形態では、ウェハ上のＰＯＩの配置の数は
、任意のパターン探索により識別される。この方法は、さらに、この実施形態において決
定された比に基づいて（複数の）ＤＢＣの１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。
る１つ又は複数のＰＯＩを決定することと、ＤＢＣの少なくとも１つが割り当てられてい
る欠陥の数と設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩの配置の数との比を決定すること
とを含む（例えば、ウェハの検査された領域に関して）。このように、この方法は、ウェ
ハの検査された領域上の設計におけるＰＯＩの配置の数と比較したウェハ上に見つかるＰ
ＯＩに対応するＤＢＣを割り当てられた欠陥の数の比又は割合を決定することにより限界
性分析を実行することを含む。このような実施形態では、ウェハ上のＰＯＩの配置の数は
、任意のパターン探索により識別される。この方法は、さらに、この実施形態において決
定された比に基づいて（複数の）ＤＢＣの１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。
追加の実施形態では、この方法は、ＤＢＣの少なくとも１つに対応する設計データにお
けるＰＯＩを決定することと、ＤＢＣの少なくとも１つが割り当てられている欠陥が配置
されているウェハ上に形成されたダイの割合を決定することと、その割合に基づいてＰＯ
Ｉに優先度を割り当てることとを含む。このように、この方法は、欠陥の影響を受けるダ
イの割合に基づいて限界性分析を実行することを含む。例えば、同じＤＢＣを割り当てら
れた欠陥の数を、ウェハの検査された領域上で設計データを印刷するために使用されるレ
チクル内のＰＯＩの設計インスタンスの数で除算し、さらにレチクルがウェハ上に印刷さ
れ、検査される回数で除算する。このステップの結果に１００を掛けて、この割合を得る
ことができる。このように、この方法は、欠陥が少なくとも１回検出されたウェハ上のダ
イの数により知られている系統的欠陥を優先順位付けすることを含む。例えば、系統的欠
陥が検出されたＰＯＩには、ＰＯＩがダイの１％に対しダイの１０％で出現した場合に高
い優先度を割り当てることができる。他の例では、ウェハ上の同じＤＢＣを割り当てられ
た欠陥が検出されたダイが多い場合の欠陥には、ウェハ上の異なるＤＢＣを割り当てられ
た欠陥が検出されたダイが少ない場合の欠陥に比べて高い優先度を割り当てることができ
る。それに加えて、この方法は、異なるＤＢＣを割り当てられた欠陥が配置されているウ
ェハ上に形成されたダイの割合を示す棒グラフなどのチャートを生成することを含む。し
たがって、このようなチャートは、異なるＤＢＣに対するダイ・ベースの限界性をグラフ
で示す。このようなチャートは、本明細書で説明されているように構成される、ユーザー
・インターフェイスに表示される。
けるＰＯＩを決定することと、ＤＢＣの少なくとも１つが割り当てられている欠陥が配置
されているウェハ上に形成されたダイの割合を決定することと、その割合に基づいてＰＯ
Ｉに優先度を割り当てることとを含む。このように、この方法は、欠陥の影響を受けるダ
イの割合に基づいて限界性分析を実行することを含む。例えば、同じＤＢＣを割り当てら
れた欠陥の数を、ウェハの検査された領域上で設計データを印刷するために使用されるレ
チクル内のＰＯＩの設計インスタンスの数で除算し、さらにレチクルがウェハ上に印刷さ
れ、検査される回数で除算する。このステップの結果に１００を掛けて、この割合を得る
ことができる。このように、この方法は、欠陥が少なくとも１回検出されたウェハ上のダ
イの数により知られている系統的欠陥を優先順位付けすることを含む。例えば、系統的欠
陥が検出されたＰＯＩには、ＰＯＩがダイの１％に対しダイの１０％で出現した場合に高
い優先度を割り当てることができる。他の例では、ウェハ上の同じＤＢＣを割り当てられ
た欠陥が検出されたダイが多い場合の欠陥には、ウェハ上の異なるＤＢＣを割り当てられ
た欠陥が検出されたダイが少ない場合の欠陥に比べて高い優先度を割り当てることができ
る。それに加えて、この方法は、異なるＤＢＣを割り当てられた欠陥が配置されているウ
ェハ上に形成されたダイの割合を示す棒グラフなどのチャートを生成することを含む。し
たがって、このようなチャートは、異なるＤＢＣに対するダイ・ベースの限界性をグラフ
で示す。このようなチャートは、本明細書で説明されているように構成される、ユーザー
・インターフェイスに表示される。
さらに他の実施形態では、この方法は、ＤＢＣの１つ又は複数が割り当てられている検
出された欠陥の数によりＤＢＣの１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。このよう
に、この方法は、ＤＢＣが割り当てられた欠陥の総数により知られている系統的欠陥を優
先順位付けすることを含む。その際、この方法は、ウェハ・ベースの限界性に基づいて知
られている系統的欠陥を優先順位付けすることを含む。例えば、ウェハ上で欠陥が検出さ
れた設計インスタンスの数が多い場合の欠陥に割り当てられたＤＢＣには、ウェハ上で欠
陥が検出された設計インスタンスの数が少ない場合の欠陥に割り当てられたＤＢＣに比べ
て高い優先度を割り当てることができる。このような優先順位付けは、さらに、欠陥が検
出されたウェハ上の設計インスタンスの配置の割合に基づいて実行される。例えば、検出
され、ＤＢＣを割り当てられた欠陥の数を、ウェハ上のＤＢＣに対応する検査された設計
インスタンスの総数で除算する。このステップの結果に１００を掛けて、上述の割合を得
ることができる。それに加えて、この方法は、異なるＤＢＣを割り当てられた欠陥が検出
されたレチクル上の設計インスタンスの数を示す棒グラフなどのチャートを生成すること
を含む。このようなチャートは、本明細書で説明されているように構成される、ユーザー
・インターフェイスに表示される。
出された欠陥の数によりＤＢＣの１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。このよう
に、この方法は、ＤＢＣが割り当てられた欠陥の総数により知られている系統的欠陥を優
先順位付けすることを含む。その際、この方法は、ウェハ・ベースの限界性に基づいて知
られている系統的欠陥を優先順位付けすることを含む。例えば、ウェハ上で欠陥が検出さ
れた設計インスタンスの数が多い場合の欠陥に割り当てられたＤＢＣには、ウェハ上で欠
陥が検出された設計インスタンスの数が少ない場合の欠陥に割り当てられたＤＢＣに比べ
て高い優先度を割り当てることができる。このような優先順位付けは、さらに、欠陥が検
出されたウェハ上の設計インスタンスの配置の割合に基づいて実行される。例えば、検出
され、ＤＢＣを割り当てられた欠陥の数を、ウェハ上のＤＢＣに対応する検査された設計
インスタンスの総数で除算する。このステップの結果に１００を掛けて、上述の割合を得
ることができる。それに加えて、この方法は、異なるＤＢＣを割り当てられた欠陥が検出
されたレチクル上の設計インスタンスの数を示す棒グラフなどのチャートを生成すること
を含む。このようなチャートは、本明細書で説明されているように構成される、ユーザー
・インターフェイスに表示される。
いくつかの実施形態では、この方法は、ＤＢＣの１つ又は複数が割り当てられている欠
陥が少なくとも１回検出されるウェハ上に設計データを印刷するために使用される、レチ
クル上の設計インスタンスの数によりＤＢＣの１つ又は複数を優先順位付けすることを含
む。このように、この方法は、欠陥が少なくとも１回見つかったレチクル上の設計インス
タンスの数により知られている系統的欠陥を優先順位付けすることを含む。例えば、レチ
クル上で欠陥が検出された設計インスタンスの数が多い場合の欠陥に割り当てられたＤＢ
Ｃには、レチクル上で欠陥が検出された設計インスタンスの数が少ない場合の欠陥に割り
当てられたＤＢＣに比べて高い優先度を割り当てることができる。それに加えて、この方
法は、異なるＤＢＣを割り当てられた欠陥が検出されたレチクル上の設計インスタンスの
数を示す棒グラフなどのチャートを生成することを含む。このようなチャートは、本明細
書で説明されているように構成される、ユーザー・インターフェイスに表示される。
陥が少なくとも１回検出されるウェハ上に設計データを印刷するために使用される、レチ
クル上の設計インスタンスの数によりＤＢＣの１つ又は複数を優先順位付けすることを含
む。このように、この方法は、欠陥が少なくとも１回見つかったレチクル上の設計インス
タンスの数により知られている系統的欠陥を優先順位付けすることを含む。例えば、レチ
クル上で欠陥が検出された設計インスタンスの数が多い場合の欠陥に割り当てられたＤＢ
Ｃには、レチクル上で欠陥が検出された設計インスタンスの数が少ない場合の欠陥に割り
当てられたＤＢＣに比べて高い優先度を割り当てることができる。それに加えて、この方
法は、異なるＤＢＣを割り当てられた欠陥が検出されたレチクル上の設計インスタンスの
数を示す棒グラフなどのチャートを生成することを含む。このようなチャートは、本明細
書で説明されているように構成される、ユーザー・インターフェイスに表示される。
他の実施形態では、この方法は、ＤＢＣの１つ又は複数が割り当てられている欠陥が検
出されたレチクル上の配置の数と、ＤＢＣの１つ又は複数が割り当てられている欠陥の位
置に近接する設計データの部分に少なくとも類似しているレチクル上に印刷される設計デ
ータの部分の総数とに基づいてＤＢＣの１つ又は複数に対するレチクル・ベースの限界性
を決定することを含む。例えば、レチクル・ベースの限界性は、ＤＢＣを割り当てられた
少なくとも１つの欠陥が検出された積層レチクル・マップにおける配置の数をレチクル上
の検査された設計インスタンスの総数で除算することにより決定される。このステップの
結果に１００を掛けて、ＤＢＣが割り当てられている欠陥が検出された、ＤＢＣに対応す
る、設計インスタンスの配置の割合を求めることができる。それに加えて、この方法は、
異なるＤＢＣを割り当てられた欠陥が検出された配置のレチクル・ベースの限界性又は割
合を示す棒グラフなどのチャートを生成することを含む。このようなチャートは、本明細
書でさらに説明されているように構成される、ユーザー・インターフェイスに表示される
。この方法は、さらに、ＤＢＣの１つ又は複数について決定されたレチクル・ベースの限
界性に基づいてＤＢＣの１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。例えば、比較的高
いレチクル・ベースの限界性を示すＤＢＣは、低いレチクル・ベースの限界性を示すＤＢ
Ｃに比べて高い優先度を割り当てられる。上述の実施形態のステップは、同じＤＢＣが割
り当てられている欠陥のグループ、又はＤＢＣが割り当てられている個々の欠陥について
実行される。
出されたレチクル上の配置の数と、ＤＢＣの１つ又は複数が割り当てられている欠陥の位
置に近接する設計データの部分に少なくとも類似しているレチクル上に印刷される設計デ
ータの部分の総数とに基づいてＤＢＣの１つ又は複数に対するレチクル・ベースの限界性
を決定することを含む。例えば、レチクル・ベースの限界性は、ＤＢＣを割り当てられた
少なくとも１つの欠陥が検出された積層レチクル・マップにおける配置の数をレチクル上
の検査された設計インスタンスの総数で除算することにより決定される。このステップの
結果に１００を掛けて、ＤＢＣが割り当てられている欠陥が検出された、ＤＢＣに対応す
る、設計インスタンスの配置の割合を求めることができる。それに加えて、この方法は、
異なるＤＢＣを割り当てられた欠陥が検出された配置のレチクル・ベースの限界性又は割
合を示す棒グラフなどのチャートを生成することを含む。このようなチャートは、本明細
書でさらに説明されているように構成される、ユーザー・インターフェイスに表示される
。この方法は、さらに、ＤＢＣの１つ又は複数について決定されたレチクル・ベースの限
界性に基づいてＤＢＣの１つ又は複数を優先順位付けすることを含む。例えば、比較的高
いレチクル・ベースの限界性を示すＤＢＣは、低いレチクル・ベースの限界性を示すＤＢ
Ｃに比べて高い優先度を割り当てられる。上述の実施形態のステップは、同じＤＢＣが割
り当てられている欠陥のグループ、又はＤＢＣが割り当てられている個々の欠陥について
実行される。
上述の分類を欠陥に割り当てる方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明されている
（複数の）方法の実施形態の他の（複数の）ステップを含む。それに加えて、上述の分類
を欠陥に割り当てる方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明されているシステムの実
施形態により実行される。
（複数の）方法の実施形態の他の（複数の）ステップを含む。それに加えて、上述の分類
を欠陥に割り当てる方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明されているシステムの実
施形態により実行される。
他の実施形態は、ウェハに対する検査プロセスを変更するための方法に関係する。この
方法は、設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩが印刷されるウェハ上の配置をレビュ
ーすることを含む。この方法は、さらに、欠陥が１つ又は複数のＰＯＩの配置のところで
検出されるべきであったかどうかをレビューするステップの結果に基づいて判定すること
を含む。それに加えて、この方法は、１つ又は複数のＰＯＩのうちの少なくともいくつか
に配置されている欠陥について１つ又は複数の欠陥捕捉率を改善し、及び／又はＳ／Ｎ比
を改善するために検査プロセスを変更することを含む。これらのステップはそれぞれ、本
明細書でさらに説明されているように実行される。例えば、検査プロセスの１つ又は複数
のパラメータは、本明細書で説明されているように決定される、ＰＯＩの優先順位付けに
基づいて変更される。
方法は、設計データにおける１つ又は複数のＰＯＩが印刷されるウェハ上の配置をレビュ
ーすることを含む。この方法は、さらに、欠陥が１つ又は複数のＰＯＩの配置のところで
検出されるべきであったかどうかをレビューするステップの結果に基づいて判定すること
を含む。それに加えて、この方法は、１つ又は複数のＰＯＩのうちの少なくともいくつか
に配置されている欠陥について１つ又は複数の欠陥捕捉率を改善し、及び／又はＳ／Ｎ比
を改善するために検査プロセスを変更することを含む。これらのステップはそれぞれ、本
明細書でさらに説明されているように実行される。例えば、検査プロセスの１つ又は複数
のパラメータは、本明細書で説明されているように決定される、ＰＯＩの優先順位付けに
基づいて変更される。
上述の方法の一使用事例は、光学系感度用途である。例えば、一実施形態では、検査プ
ロセスを変更することは、検査プロセスを実行するために使用される検査システムの光学
モードを変更することを含む。このように、検査に使用される光学モードを変更して、１
つ又は複数のＰＯＩのうちの少なくともいくつかに対応する１つ又は複数の欠陥を検出す
る際のＳ／Ｎ比を改善することができる。光学モードは、当業界で知られている光学モー
ドを含む。
ロセスを変更することは、検査プロセスを実行するために使用される検査システムの光学
モードを変更することを含む。このように、検査に使用される光学モードを変更して、１
つ又は複数のＰＯＩのうちの少なくともいくつかに対応する１つ又は複数の欠陥を検出す
る際のＳ／Ｎ比を改善することができる。光学モードは、当業界で知られている光学モー
ドを含む。
他の実施形態では、この方法は、欠陥が１つ又は複数のＰＯＩの配置で検出されるべき
かどうかを判定するステップの結果に基づいて検査プロセスを実行するために使用される
検査システムの光学モードを決定することを含む。このように、検出されているべき欠陥
に対するＳ／Ｎ比が最高である光学モードが決定される。光学モードは、当業界で知られ
ている光学モードを含む。それに加えて、決定された光学モード及び／又は検出されるべ
き欠陥を使用して、検査プロセスを実行するために使用される検査システムのタイプなど
の変更された検査プロセスの他のパラメータを選択することができる。
かどうかを判定するステップの結果に基づいて検査プロセスを実行するために使用される
検査システムの光学モードを決定することを含む。このように、検出されているべき欠陥
に対するＳ／Ｎ比が最高である光学モードが決定される。光学モードは、当業界で知られ
ている光学モードを含む。それに加えて、決定された光学モード及び／又は検出されるべ
き欠陥を使用して、検査プロセスを実行するために使用される検査システムのタイプなど
の変更された検査プロセスの他のパラメータを選択することができる。
いくつかの実施形態では、検査プロセスを変更することは、１つ又は複数のＰＯＩに関
連付けられているＤＯＩの捕捉を高めるように検査プロセスを変更することを含む。捕捉
を高めるために検査プロセスを変更することは、検査プロセスの１つ又は複数のパラメー
タを変更することを含む。検査プロセスのパラメータを変更することにより高められる検
出は、検査結果におけるＰＯＩに関連付けられているＤＯＩの検出を含む（例えば、歩留
まりクリティカルな系統的ＤＯＩの欠陥カウントを増やすなど）。捕捉を高めるために変
更された１つ又は複数のパラメータは、検査プロセスの結果及び／又はレビューするステ
ップの結果（例えば、１つ又は複数のＰＯＩが印刷されるウェハ上の配置をレビューした
結果だけでなく）に基づいて選択される。
連付けられているＤＯＩの捕捉を高めるように検査プロセスを変更することを含む。捕捉
を高めるために検査プロセスを変更することは、検査プロセスの１つ又は複数のパラメー
タを変更することを含む。検査プロセスのパラメータを変更することにより高められる検
出は、検査結果におけるＰＯＩに関連付けられているＤＯＩの検出を含む（例えば、歩留
まりクリティカルな系統的ＤＯＩの欠陥カウントを増やすなど）。捕捉を高めるために変
更された１つ又は複数のパラメータは、検査プロセスの結果及び／又はレビューするステ
ップの結果（例えば、１つ又は複数のＰＯＩが印刷されるウェハ上の配置をレビューした
結果だけでなく）に基づいて選択される。
いくつかの実施形態では、検査プロセスを変更することは、検査プロセスの結果の中の
ノイズを抑制するために検査プロセスを変更することを含む。ノイズを抑制するために検
査プロセスを変更することは、検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを変更すること
を含む。検査プロセスのパラメータを変更することにより抑制されるノイズは、検査結果
の中のノイズを含む（例えば、背景雑音、ニュイサンス欠陥など）。ノイズを抑制するた
めに変更された１つ又は複数のパラメータは、検査プロセスの結果及び／又はレビューす
るステップの結果（例えば、１つ又は複数のＰＯＩが印刷されるウェハ上の配置をレビュ
ーした結果だけでなく）に基づいて選択される。
ノイズを抑制するために検査プロセスを変更することを含む。ノイズを抑制するために検
査プロセスを変更することは、検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを変更すること
を含む。検査プロセスのパラメータを変更することにより抑制されるノイズは、検査結果
の中のノイズを含む（例えば、背景雑音、ニュイサンス欠陥など）。ノイズを抑制するた
めに変更された１つ又は複数のパラメータは、検査プロセスの結果及び／又はレビューす
るステップの結果（例えば、１つ又は複数のＰＯＩが印刷されるウェハ上の配置をレビュ
ーした結果だけでなく）に基づいて選択される。
他の実施形態では、検査プロセスを変更することは、注目していない欠陥の検出を減ら
すために、又は注目していない欠陥のビン範囲によるグループ分けを改善するために、検
査プロセスを変更することを含む。注目していない欠陥の検出を減らすために検査プロセ
スを変更することは、検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。
検査プロセスのパラメータを変更することにより検出されることが少なくなる注目してい
ない欠陥は、注目していない欠陥を含む（例えば、非歩留まり関連系統的欠陥、コールド
・スポットの欠陥など）。注目していない欠陥の検出を減らすために変更された１つ又は
複数のパラメータは、検査プロセスの結果及び／又はレビューするステップの結果（例え
ば、１つ又は複数のＰＯＩが印刷されるウェハ上の配置をレビューした結果だけでなく）
に基づいて選択される。
すために、又は注目していない欠陥のビン範囲によるグループ分けを改善するために、検
査プロセスを変更することを含む。注目していない欠陥の検出を減らすために検査プロセ
スを変更することは、検査プロセスの１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。
検査プロセスのパラメータを変更することにより検出されることが少なくなる注目してい
ない欠陥は、注目していない欠陥を含む（例えば、非歩留まり関連系統的欠陥、コールド
・スポットの欠陥など）。注目していない欠陥の検出を減らすために変更された１つ又は
複数のパラメータは、検査プロセスの結果及び／又はレビューするステップの結果（例え
ば、１つ又は複数のＰＯＩが印刷されるウェハ上の配置をレビューした結果だけでなく）
に基づいて選択される。
１つ又は複数の欠陥捕捉率を改善するために検査プロセスを変更することは、検査プロ
セスの１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。例えば、一実施形態では、検査
プロセスを変更することは、検査プロセスで使用されるアルゴリズムを変更することを含
む。変更されるアルゴリズムは、欠陥検出アルゴリズムか、又は検査プロセスで使用され
る他のアルゴリズムである。変更されるアルゴリズムは、当業界で知られている好適な任
意のアルゴリズムを含む。それに加えて、検査プロセスを変更することは、検査プロセス
で使用される複数のアルゴリズムを変更することを含む。
セスの１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。例えば、一実施形態では、検査
プロセスを変更することは、検査プロセスで使用されるアルゴリズムを変更することを含
む。変更されるアルゴリズムは、欠陥検出アルゴリズムか、又は検査プロセスで使用され
る他のアルゴリズムである。変更されるアルゴリズムは、当業界で知られている好適な任
意のアルゴリズムを含む。それに加えて、検査プロセスを変更することは、検査プロセス
で使用される複数のアルゴリズムを変更することを含む。
追加の実施形態では、検査プロセスを変更することは、検査プロセスで使用されるアル
ゴリズムの１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。１つ又は複数のパラメータ
が変更されるアルゴリズムは、欠陥検出アルゴリズムか、又は検査プロセスで使用される
他のアルゴリズムを含む。それに加えて、検査プロセスを変更することは、検査プロセス
で使用される複数のアルゴリズムの１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。（
複数の）アルゴリズムにおける１つ又は複数のパラメータは、それらのアルゴリズムのパ
ラメータ、好ましくは、欠陥捕捉率に影響を及ぼす（複数の）パラメータを含む。
ゴリズムの１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。１つ又は複数のパラメータ
が変更されるアルゴリズムは、欠陥検出アルゴリズムか、又は検査プロセスで使用される
他のアルゴリズムを含む。それに加えて、検査プロセスを変更することは、検査プロセス
で使用される複数のアルゴリズムの１つ又は複数のパラメータを変更することを含む。（
複数の）アルゴリズムにおける１つ又は複数のパラメータは、それらのアルゴリズムのパ
ラメータ、好ましくは、欠陥捕捉率に影響を及ぼす（複数の）パラメータを含む。
上述のウェハに対する検査プロセスを変更する方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で
説明されている（複数の）方法の実施形態の他の（複数の）ステップを含む。それに加え
て、上述のウェハに対する検査プロセスを変更するための方法の実施形態はそれぞれ、本
明細書で説明されているシステムの実施形態により実行される。
説明されている（複数の）方法の実施形態の他の（複数の）ステップを含む。それに加え
て、上述のウェハに対する検査プロセスを変更するための方法の実施形態はそれぞれ、本
明細書で説明されているシステムの実施形態により実行される。
追加の実施形態は、設計データと欠陥データを表示し、分析するように構成されたシス
テムに関係する。このようなシステムの一実施形態は、図２５に示されている。図２５に
示されているように、システムは、ユーザー・インターフェイス１８２を備える。ユーザ
ー・インターフェイス１８２は、半導体デバイスの設計レイアウト１８４、半導体デバイ
スの少なくとも一部が形成されるウェハについて取り込まれたインライン検査データ１８
６、ウェハについて取り込まれた電気的試験データ１８８のうちの１つ又は複数を表示す
るように構成される。一実施形態では、電気的試験データは、論理ビットマップ・データ
を含む。設計、検査（又は計量）、試験、オーバーレイ・データは、設計空間、デバイス
空間、レチクル空間、又はウェハ空間において表される。ユーザー・インターフェイスは
、さらに、半導体デバイスのモデル化されたデータ及び／又はウェハに対するＦＡデータ
を表示するように構成される。それに加えて、ユーザー・インターフェイスは、ユーザー
からの入力（例えば、ユーザーによるホット・スポット又はＤＯＩの選択）に基づいて特
定のホット・スポット又はＤＯＩに対する情報を表示するように構成される。このように
、ユーザー・インターフェイスは、異なる時点において異なるホット・スポット又はＤＯ
Ｉに関する情報を表示するように構成される。しかし、ユーザー・インターフェイスは、
１つ又は複数の異なる印し（例えば、色、記号など）を使用して異なるホット・スポット
又はＤＯＩに関する情報を同時に（例えば、ウェハ・マップ又は棒グラフで）表示するよ
うに構成される。ユーザー・インターフェイスは、さらに、ホット・スポット・データベ
ース内の情報を表示するように構成される。ホット・スポット・データベース内の情報の
表示を利用することで、ユーザーは、所定の分析又は検査レシピーを用い注目するホット
・スポットの（複数の）部分集合を選択して１つ又は複数のホット・スポット・リストを
作成することができる。ユーザー・インターフェイスは、表示デバイス１９０上に表示さ
れる。表示デバイス１９０は、当業界で知られている好適な表示デバイスを含む。
テムに関係する。このようなシステムの一実施形態は、図２５に示されている。図２５に
示されているように、システムは、ユーザー・インターフェイス１８２を備える。ユーザ
ー・インターフェイス１８２は、半導体デバイスの設計レイアウト１８４、半導体デバイ
スの少なくとも一部が形成されるウェハについて取り込まれたインライン検査データ１８
６、ウェハについて取り込まれた電気的試験データ１８８のうちの１つ又は複数を表示す
るように構成される。一実施形態では、電気的試験データは、論理ビットマップ・データ
を含む。設計、検査（又は計量）、試験、オーバーレイ・データは、設計空間、デバイス
空間、レチクル空間、又はウェハ空間において表される。ユーザー・インターフェイスは
、さらに、半導体デバイスのモデル化されたデータ及び／又はウェハに対するＦＡデータ
を表示するように構成される。それに加えて、ユーザー・インターフェイスは、ユーザー
からの入力（例えば、ユーザーによるホット・スポット又はＤＯＩの選択）に基づいて特
定のホット・スポット又はＤＯＩに対する情報を表示するように構成される。このように
、ユーザー・インターフェイスは、異なる時点において異なるホット・スポット又はＤＯ
Ｉに関する情報を表示するように構成される。しかし、ユーザー・インターフェイスは、
１つ又は複数の異なる印し（例えば、色、記号など）を使用して異なるホット・スポット
又はＤＯＩに関する情報を同時に（例えば、ウェハ・マップ又は棒グラフで）表示するよ
うに構成される。ユーザー・インターフェイスは、さらに、ホット・スポット・データベ
ース内の情報を表示するように構成される。ホット・スポット・データベース内の情報の
表示を利用することで、ユーザーは、所定の分析又は検査レシピーを用い注目するホット
・スポットの（複数の）部分集合を選択して１つ又は複数のホット・スポット・リストを
作成することができる。ユーザー・インターフェイスは、表示デバイス１９０上に表示さ
れる。表示デバイス１９０は、当業界で知られている好適な表示デバイスを含む。
システムは、プロセッサ１９２も備える。プロセッサ１９２は、ユーザー・インターフ
ェイスを介してユーザーから分析実行の命令を受け取った後、設計レイアウトの１つ又は
複数、インライン検査データ、電気的試験データを分析するように構成される。プロセッ
サは、さらに、上述のようにモデル化されたデータ及び／又はＦＡデータを分析するよう
に構成される。例えば、ユーザー・インターフェイス１８２は、１つ又は複数のアイコン
１９４を表示するように構成される。アイコンはそれぞれ、プロセッサにより実行される
異なる機能に対応する。このように、５つのアイコンが図２５に示されているが、ユーザ
ー・インターフェイスは、可能な機能の数に対応する数のアイコンを表示するように構成
される。次いで、ユーザーは、１つ又は複数のアイコンを選択する（例えば、クリックす
る）ことによりプロセッサに１つ又は複数の機能を実行させることができる。それに加え
て、ユーザー・インターフェイスは、ユーザーが当業界で知られている他の方法（例えば
、ドロップ・ダウン・メニュー）で利用できるさまざまな機能を表示することができる。
このように、ユーザー・インターフェイスは、設計／レイアウトの視覚化及び分析オペレ
ーションを、インライン・プロセス・データ視覚化及び分析オペレーション並びに機能的
／構造的電気的試験データ視覚化及び分析オペレーションと組み合わせた単一の統合ユー
ザー・インターフェイスとして構成される。
ェイスを介してユーザーから分析実行の命令を受け取った後、設計レイアウトの１つ又は
複数、インライン検査データ、電気的試験データを分析するように構成される。プロセッ
サは、さらに、上述のようにモデル化されたデータ及び／又はＦＡデータを分析するよう
に構成される。例えば、ユーザー・インターフェイス１８２は、１つ又は複数のアイコン
１９４を表示するように構成される。アイコンはそれぞれ、プロセッサにより実行される
異なる機能に対応する。このように、５つのアイコンが図２５に示されているが、ユーザ
ー・インターフェイスは、可能な機能の数に対応する数のアイコンを表示するように構成
される。次いで、ユーザーは、１つ又は複数のアイコンを選択する（例えば、クリックす
る）ことによりプロセッサに１つ又は複数の機能を実行させることができる。それに加え
て、ユーザー・インターフェイスは、ユーザーが当業界で知られている他の方法（例えば
、ドロップ・ダウン・メニュー）で利用できるさまざまな機能を表示することができる。
このように、ユーザー・インターフェイスは、設計／レイアウトの視覚化及び分析オペレ
ーションを、インライン・プロセス・データ視覚化及び分析オペレーション並びに機能的
／構造的電気的試験データ視覚化及び分析オペレーションと組み合わせた単一の統合ユー
ザー・インターフェイスとして構成される。
このシステムは、データを高分解能で処理するように構成され、これは「ドリル・ダウ
ン機能」と一般に呼ばれる。例えば、システムは、ウェハ上で検出された欠陥を示すウェ
ハ・マップなどの入力を使用して、積層に対する２つ又はそれ以上のダイを選択し、ダイ
積層結果に示される欠陥を選択し、欠陥に対しある種の機能を実行するように構成される
。システムは、さらに、複数のドメインからまとめてデータを使用するように構成され、
これは「ドリル・アクロス機能」と一般に呼ばれる。
ン機能」と一般に呼ばれる。例えば、システムは、ウェハ上で検出された欠陥を示すウェ
ハ・マップなどの入力を使用して、積層に対する２つ又はそれ以上のダイを選択し、ダイ
積層結果に示される欠陥を選択し、欠陥に対しある種の機能を実行するように構成される
。システムは、さらに、複数のドメインからまとめてデータを使用するように構成され、
これは「ドリル・アクロス機能」と一般に呼ばれる。
一実施形態では、ユーザー・インターフェイスは、さらに、設計レイアウト、インライ
ン検査データ、電気的試験データ、本明細書で説明されている他の情報のうちの少なくと
も２つでオーバーレイ１９６を表示するように構成される。このような一実施形態では、
電気的試験データは、論理ビットマップ・データを含む。このような実施形態では、プロ
セッサは、本明細書で説明されている実施形態により異なるデータをオーバーレイするよ
うに構成される。このように、システムは、３つのドメイン（例えば、設計、検査、電気
的試験）のうちの２つ又はそれ以上からデータのオーバーレイを生成し、表示するように
構成される。データのそのようなオーバーレイを使用して、欠陥の物理位置を論理位置に
マッピングし、電気的試験結果（例えば、電気的障害）とこのマッピングを使用して電気
的試験結果（例えば、電気的障害を引き起こす）とに影響を及ぼす欠陥を識別することが
できる。
ン検査データ、電気的試験データ、本明細書で説明されている他の情報のうちの少なくと
も２つでオーバーレイ１９６を表示するように構成される。このような一実施形態では、
電気的試験データは、論理ビットマップ・データを含む。このような実施形態では、プロ
セッサは、本明細書で説明されている実施形態により異なるデータをオーバーレイするよ
うに構成される。このように、システムは、３つのドメイン（例えば、設計、検査、電気
的試験）のうちの２つ又はそれ以上からデータのオーバーレイを生成し、表示するように
構成される。データのそのようなオーバーレイを使用して、欠陥の物理位置を論理位置に
マッピングし、電気的試験結果（例えば、電気的障害）とこのマッピングを使用して電気
的試験結果（例えば、電気的障害を引き起こす）とに影響を及ぼす欠陥を識別することが
できる。
一実施形態では、プロセッサは、さらに、ユーザー・インターフェイスを介してユーザ
ーからこの決定を実行する命令を受け取った後設計データ空間において欠陥密度を決定す
るように構成される。このように、システムは、本明細書でさらに説明されているように
障害密度計算を実行するように構成される。ユーザー・インターフェイスは、さらに、障
害密度計算の結果を表示するように構成される。
ーからこの決定を実行する命令を受け取った後設計データ空間において欠陥密度を決定す
るように構成される。このように、システムは、本明細書でさらに説明されているように
障害密度計算を実行するように構成される。ユーザー・インターフェイスは、さらに、障
害密度計算の結果を表示するように構成される。
追加の実施形態では、プロセッサは、ユーザー・インターフェイスを介してユーザーか
ら欠陥サンプリングを実行する命令を受け取った後、レビューのため欠陥サンプリングを
実行するように構成される。他の実施形態では、プロセッサは、ユーザー・インターフェ
イスを介してユーザーからグループ分けを実行する命令を受け取った後、設計データ空間
における欠陥の位置に近接する設計レイアウトの類似性に基づいて欠陥をグループ分けす
るように構成される。このように、システムは、サンプリングとデータ整理（例えば、パ
ターン依存のビン範囲によるグループ分けによるデータ整理）技術を実行するように構成
される。これらの技術は、本明細書でさらに説明されているように実行される。
ら欠陥サンプリングを実行する命令を受け取った後、レビューのため欠陥サンプリングを
実行するように構成される。他の実施形態では、プロセッサは、ユーザー・インターフェ
イスを介してユーザーからグループ分けを実行する命令を受け取った後、設計データ空間
における欠陥の位置に近接する設計レイアウトの類似性に基づいて欠陥をグループ分けす
るように構成される。このように、システムは、サンプリングとデータ整理（例えば、パ
ターン依存のビン範囲によるグループ分けによるデータ整理）技術を実行するように構成
される。これらの技術は、本明細書でさらに説明されているように実行される。
いくつかの実施形態では、プロセッサは、時間の推移に従って欠陥のグループに対する
ＫＰ値を監視し、時間の推移に従ってＫＰ値に基づいて欠陥のグループの有意性を決定す
るように構成される。このように、システムは、欠陥追跡を行うように構成される（例え
ば、ＤＴＴ法を使用し、及び／又はイメージを使用する）。ユーザー・インターフェイス
は、さらに、ＫＰ値を監視した結果と、時間の経過による欠陥のグループの有意性を表示
するように構成される。図２５に示されているプロセッサとシステムは、さらに、本明細
書で説明されているように構成される。例えば、プロセッサとシステムは、本明細書で説
明されている他の方法の他の（複数の）ステップを実行するように構成される。それに加
えて、図２５に示されているシステムは、検査システムなどの本明細書で説明されている
他のコンポーネントを含むが、これは上でさらに説明されているように構成される。図２
５に示されているシステムは、本明細書で説明されている方法のすべての利点を有する。
ＫＰ値を監視し、時間の推移に従ってＫＰ値に基づいて欠陥のグループの有意性を決定す
るように構成される。このように、システムは、欠陥追跡を行うように構成される（例え
ば、ＤＴＴ法を使用し、及び／又はイメージを使用する）。ユーザー・インターフェイス
は、さらに、ＫＰ値を監視した結果と、時間の経過による欠陥のグループの有意性を表示
するように構成される。図２５に示されているプロセッサとシステムは、さらに、本明細
書で説明されているように構成される。例えば、プロセッサとシステムは、本明細書で説
明されている他の方法の他の（複数の）ステップを実行するように構成される。それに加
えて、図２５に示されているシステムは、検査システムなどの本明細書で説明されている
他のコンポーネントを含むが、これは上でさらに説明されているように構成される。図２
５に示されているシステムは、本明細書で説明されている方法のすべての利点を有する。
他の実施形態は、ウェハ上で検出された電気的欠陥の根本原因を突き止めるためのコン
ピュータ実施方法に関係する。このような一実施形態では、電気的欠陥に対するウェハの
検査の結果は、論理デバイスのビットマップを含む。この方法は、設計データ空間におけ
る電気的欠陥の位置を決定することを含む。設計データ空間における電気的欠陥の位置は
、本明細書で説明されているように決定される。
ピュータ実施方法に関係する。このような一実施形態では、電気的欠陥に対するウェハの
検査の結果は、論理デバイスのビットマップを含む。この方法は、設計データ空間におけ
る電気的欠陥の位置を決定することを含む。設計データ空間における電気的欠陥の位置は
、本明細書で説明されているように決定される。
いくつかの実施形態では、この方法は、系統的欠陥などの欠陥の空間シグネチャをプロ
セス条件に相関させることを含む。例えば、スキャン・ベースと構造的試験結果をウェハ
空間座標に変換した後、特定の空間シグネチャを１つ又は複数のプロセス条件に相関させ
ることができる。欠陥データの空間シグネチャ分析を実行する方法とシステムは、本明細
書に全体が述べられているかのように参照により組み込まれている、Ｋｕｌｋａｒｎｉら
の米国特許第５，９９１，６９９号、Ｓａｔｙａらの米国特許第６，４４５，１９９号、
及びＥｌｄｒｅｄｇｅらの米国特許第６，７１８，５２６号に例示されている。本明細書
で説明されている方法及びシステムは、これらの特許において説明されている方法のどれ
かの（複数の）ステップを実行するように構成される。
セス条件に相関させることを含む。例えば、スキャン・ベースと構造的試験結果をウェハ
空間座標に変換した後、特定の空間シグネチャを１つ又は複数のプロセス条件に相関させ
ることができる。欠陥データの空間シグネチャ分析を実行する方法とシステムは、本明細
書に全体が述べられているかのように参照により組み込まれている、Ｋｕｌｋａｒｎｉら
の米国特許第５，９９１，６９９号、Ｓａｔｙａらの米国特許第６，４４５，１９９号、
及びＥｌｄｒｅｄｇｅらの米国特許第６，７１８，５２６号に例示されている。本明細書
で説明されている方法及びシステムは、これらの特許において説明されている方法のどれ
かの（複数の）ステップを実行するように構成される。
この方法は、さらに、電気的欠陥の一部の位置が１つ又は複数のプロセス条件に対応す
る空間シグネチャを定めるかどうかを決定することも含む。このステップは、電気的欠陥
の部分に対する空間シグネチャをプロセス条件に対応する空間シグネチャの集合と比較す
ることにより、又はルールを電気的欠陥の部分の位置に適用することにより、又は他の何
らかの好適な方法で、実行される。それに加えて、電気的欠陥の一部の位置が１つ又は複
数のプロセス条件に対応する空間シグネチャを定める場合、この方法は、電気的欠陥の一
部の根本原因を１つ又は複数のプロセス条件として識別することを含む。このように、上
述の方法は、論理ビットマップ・データに対し空間シグネチャ分析を実行することを含む
。この方法は、さらに、識別するステップの結果を記憶媒体に格納することを含む。識別
するステップの結果は、本明細書で説明されている結果を含む。それに加えて、この方法
は、本明細書でさらに説明されているように格納するステップを実行する。記憶媒体は、
本明細書で説明されている記憶媒体を含む。
る空間シグネチャを定めるかどうかを決定することも含む。このステップは、電気的欠陥
の部分に対する空間シグネチャをプロセス条件に対応する空間シグネチャの集合と比較す
ることにより、又はルールを電気的欠陥の部分の位置に適用することにより、又は他の何
らかの好適な方法で、実行される。それに加えて、電気的欠陥の一部の位置が１つ又は複
数のプロセス条件に対応する空間シグネチャを定める場合、この方法は、電気的欠陥の一
部の根本原因を１つ又は複数のプロセス条件として識別することを含む。このように、上
述の方法は、論理ビットマップ・データに対し空間シグネチャ分析を実行することを含む
。この方法は、さらに、識別するステップの結果を記憶媒体に格納することを含む。識別
するステップの結果は、本明細書で説明されている結果を含む。それに加えて、この方法
は、本明細書でさらに説明されているように格納するステップを実行する。記憶媒体は、
本明細書で説明されている記憶媒体を含む。
上述の電気的欠陥の根本原因を突き止める方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明
されている（複数の）方法の実施形態の他の（複数の）ステップを含む。それに加えて、
上述の電気的欠陥の根本原因を突き止める方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明さ
れているシステムの実施形態により実行される。
されている（複数の）方法の実施形態の他の（複数の）ステップを含む。それに加えて、
上述の電気的欠陥の根本原因を突き止める方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明さ
れているシステムの実施形態により実行される。
他の欠陥の根本原因は、本明細書で説明されている方法でも決定される。例えば、プロ
セス・ウィンドウ上でマッピングされたパターン・グループ（及びそのような組合せ）に
よるウェハ・ベース又はレチクル・ベースの空間シグネチャは、根本原因を突き止めやす
くするため相関を求めるうえで特に役立つ。一例では、プロセス・ウィンドウの一方の辺
において、欠陥ｘ及びｙは境界にあり、ウェハの外部から最初に不合格になる傾向がある
。プロセス・ウィンドウの他の辺では、欠陥ｚがウェハの辺で最初に不合格になる傾向が
ある。そのため、考えられる根本原因は、ウェハ上でどの系統的欠陥が最も多く（恐らく
は外側アニュラ・リングに関して）不合格になるかを観察することにより決定される。
セス・ウィンドウ上でマッピングされたパターン・グループ（及びそのような組合せ）に
よるウェハ・ベース又はレチクル・ベースの空間シグネチャは、根本原因を突き止めやす
くするため相関を求めるうえで特に役立つ。一例では、プロセス・ウィンドウの一方の辺
において、欠陥ｘ及びｙは境界にあり、ウェハの外部から最初に不合格になる傾向がある
。プロセス・ウィンドウの他の辺では、欠陥ｚがウェハの辺で最初に不合格になる傾向が
ある。そのため、考えられる根本原因は、ウェハ上でどの系統的欠陥が最も多く（恐らく
は外側アニュラ・リングに関して）不合格になるかを観察することにより決定される。
他の実施形態は、レビュー、分類／調査のための発見、並びにオンツール、オフツール
、及びオンＳＥＭを含む検証／根本原因分析のための監視のために、ウェハ上で検出され
た欠陥を選択するためのコンピュータ実施方法に関係する。この方法は、ウェハ上の１つ
又は複数のゾーンを識別することを含む。１つ又は複数のゾーンは、ウェハ上の１つ又は
複数の欠陥タイプの位置に関連付けられている。１つ又は複数のそのようなゾーンの一実
施形態が図２６に示されている。図２６に示されているように、ウェハ２００上のゾーン
１９８は、ウェハ上の１つ又は複数の欠陥タイプの位置に関連付けられるものとして識別
される。例えば、このゾーンは、ウェハの中心からウェハの縁部へのリソグラフィ・プロ
セス又はエッチング変動においてウェハの外縁に近接する焦点誤差により引き起こされる
欠陥タイプに関連する。
、及びオンＳＥＭを含む検証／根本原因分析のための監視のために、ウェハ上で検出され
た欠陥を選択するためのコンピュータ実施方法に関係する。この方法は、ウェハ上の１つ
又は複数のゾーンを識別することを含む。１つ又は複数のゾーンは、ウェハ上の１つ又は
複数の欠陥タイプの位置に関連付けられている。１つ又は複数のそのようなゾーンの一実
施形態が図２６に示されている。図２６に示されているように、ウェハ２００上のゾーン
１９８は、ウェハ上の１つ又は複数の欠陥タイプの位置に関連付けられるものとして識別
される。例えば、このゾーンは、ウェハの中心からウェハの縁部へのリソグラフィ・プロ
セス又はエッチング変動においてウェハの外縁に近接する焦点誤差により引き起こされる
欠陥タイプに関連する。
この方法は、さらに、レビュー対象の１つ又は複数のゾーンのみにおいて検出された欠
陥を選択することも含む。例えば、図２６に示されているように、ウェハ・マップ２０２
は、ゾーン１９８のレイアウトでオーバーレイされる。このように、配置されているゾー
ンとそのゾーンに関連付けられている１つ又は複数の欠陥タイプとに基づいて、ウェハ・
マップ２０２に示されている欠陥をレビューのため選択する。このような一例では、図２
６に示されているゾーンがウェハの外縁に近接するピンぼけ誤差に関連する場合に、この
方法で、ゾーン１９８内で欠陥を（それのみ、主に、又は大量に）選択する。それとは別
に、欠陥は、ゾーン１９８以外のウェハ上のゾーンから選択される。
陥を選択することも含む。例えば、図２６に示されているように、ウェハ・マップ２０２
は、ゾーン１９８のレイアウトでオーバーレイされる。このように、配置されているゾー
ンとそのゾーンに関連付けられている１つ又は複数の欠陥タイプとに基づいて、ウェハ・
マップ２０２に示されている欠陥をレビューのため選択する。このような一例では、図２
６に示されているゾーンがウェハの外縁に近接するピンぼけ誤差に関連する場合に、この
方法で、ゾーン１９８内で欠陥を（それのみ、主に、又は大量に）選択する。それとは別
に、欠陥は、ゾーン１９８以外のウェハ上のゾーンから選択される。
１つのゾーンだけが図２６に示されているが、ウェハは任意の個数の好適なゾーンに分
けられることは理解されるであろう。それに加えて、ゾーンは、図２６に示されているよ
うな環状ゾーン、角があるゾーン、角がある放射状のゾーン、又は矩形ゾーンとしてウェ
ハ上で定められる。しかし、ゾーンは、不規則な（例えば、多角形）の形状とすることが
できる。それに加えて、ゾーンの全部又は一部が形状及び／又はサイズなど同じ特性を持
っていてもよいし、持っていなくてもよい。
けられることは理解されるであろう。それに加えて、ゾーンは、図２６に示されているよ
うな環状ゾーン、角があるゾーン、角がある放射状のゾーン、又は矩形ゾーンとしてウェ
ハ上で定められる。しかし、ゾーンは、不規則な（例えば、多角形）の形状とすることが
できる。それに加えて、ゾーンの全部又は一部が形状及び／又はサイズなど同じ特性を持
っていてもよいし、持っていなくてもよい。
上述の方法は、欠陥サンプルのレビューの結果をダイからウェハへ補間できるように欠
陥サンプルを用意するために使用される。対照的に、典型的なレビュー・サンプル・プラ
ンは、レシピー最適化については１００から２００個の欠陥を、ウェハ全体の拡散の監視
については２５から１００個の欠陥を含む。しかし、１つのダイだけで数万個のホット・
スポットがある。ホット・スポットが発見のためにレビューされる。系統的欠陥が監視及
び検証のためにレビューされる。したがって、この母集団から１００から２００個の欠陥
を選択した後でも、すべて同じダイでそれらをレビューしないのが好ましい。その代わり
に、選択された欠陥は、複数のダイに広がっているのが好ましい。上述の方法では、ゾー
ン分析結果を使用して、特定の欠陥タイプとウェハ上の特定のゾーンの間の相関を識別す
る。その際、本明細書で説明されている方法を使用して、ウェハ位置特有の欠陥を識別す
ることができる。このように、この方法は、サンプリング・プランをこれらのゾーンの方
へバイアスし、ダイ−ウェハ補間で使用するのに適した結果をもたらすようにすることを
含む。この方法は、さらに、選択するステップの結果を記憶媒体に格納することを含む。
選択するステップの結果は、本明細書で説明されている結果を含む。それに加えて、この
方法は、本明細書でさらに説明されているように格納するステップを実行する。記憶媒体
は、本明細書で説明されている記憶媒体を含む。
陥サンプルを用意するために使用される。対照的に、典型的なレビュー・サンプル・プラ
ンは、レシピー最適化については１００から２００個の欠陥を、ウェハ全体の拡散の監視
については２５から１００個の欠陥を含む。しかし、１つのダイだけで数万個のホット・
スポットがある。ホット・スポットが発見のためにレビューされる。系統的欠陥が監視及
び検証のためにレビューされる。したがって、この母集団から１００から２００個の欠陥
を選択した後でも、すべて同じダイでそれらをレビューしないのが好ましい。その代わり
に、選択された欠陥は、複数のダイに広がっているのが好ましい。上述の方法では、ゾー
ン分析結果を使用して、特定の欠陥タイプとウェハ上の特定のゾーンの間の相関を識別す
る。その際、本明細書で説明されている方法を使用して、ウェハ位置特有の欠陥を識別す
ることができる。このように、この方法は、サンプリング・プランをこれらのゾーンの方
へバイアスし、ダイ−ウェハ補間で使用するのに適した結果をもたらすようにすることを
含む。この方法は、さらに、選択するステップの結果を記憶媒体に格納することを含む。
選択するステップの結果は、本明細書で説明されている結果を含む。それに加えて、この
方法は、本明細書でさらに説明されているように格納するステップを実行する。記憶媒体
は、本明細書で説明されている記憶媒体を含む。
上述のレビューのため欠陥を選択する方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明され
ている（複数の）方法の実施形態の他の（複数の）ステップを含む。それに加えて、上述
のレビューのため欠陥を選択する方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明されている
システムの実施形態により実行される。
ている（複数の）方法の実施形態の他の（複数の）ステップを含む。それに加えて、上述
のレビューのため欠陥を選択する方法の実施形態はそれぞれ、本明細書で説明されている
システムの実施形態により実行される。
他の実施形態は、設計データに対する１つ又は複数の歩留まり関係プロセスを評価する
コンピュータ実施方法に関係する。そのような一実施形態は、図２７に示されている。図
２７に示されているステップは、方法の実施に本質的ではないことに留意されたい。１つ
又は複数のステップを図２７に例示されている方法から省いたり、又は追加したりするこ
とができ、又はこの方法を、そのまま、この実施形態の範囲内で実施することができる。
コンピュータ実施方法に関係する。そのような一実施形態は、図２７に示されている。図
２７に示されているステップは、方法の実施に本質的ではないことに留意されたい。１つ
又は複数のステップを図２７に例示されている方法から省いたり、又は追加したりするこ
とができ、又はこの方法を、そのまま、この実施形態の範囲内で実施することができる。
図２７に示されているように、この方法は、ステップ２０４に示されているように、ル
ール・チェックを使用して設計データにおける潜在的障害を識別することを含む。それと
は別に、設計データにおける潜在的障害は、リピータ分析又は欠陥密度マップから観察さ
れた潜在的ホット・スポットを使用して識別される。このステップで識別される潜在的障
害は、１つ又は複数の異なるタイプのＤＯＩを含む。いくつかの実施形態では、このステ
ップで識別される潜在的障害は、パターニング後潜在的障害（例えば、エッチング後潜在
的障害）を含む。それに加えて、潜在的障害が識別された後、これは設計全体に伝搬され
るが、設計における共通パターンの探索により検出される（例えば、任意パターン探索を
介して）。いくつかの実施形態では、この方法は、すべての類似のＰＯＩの配置を識別す
る任意パターン探索を含む。共通パターンは、潜在的障害をすべて見つけるために回転さ
れた、又はフリップされたパターンを探索することにより識別される。さらに、設計デー
タにおける潜在的障害は、当業界で知られている他の好適な方法（例えば、モデリング）
、ソフトウェア、及び／又はアルゴリズムを使用してステップ２０４において識別される
。それに加えて、潜在的障害は、設計データに合わせて加工されたデバイスの障害の原因
となりうる、又はデバイスの障害を実際に引き起こすことなく望ましくない形でデバイス
の１つ又は複数の電気的パラメータを変える可能性のある設計データにおける領域又はパ
ターンを含む。
ール・チェックを使用して設計データにおける潜在的障害を識別することを含む。それと
は別に、設計データにおける潜在的障害は、リピータ分析又は欠陥密度マップから観察さ
れた潜在的ホット・スポットを使用して識別される。このステップで識別される潜在的障
害は、１つ又は複数の異なるタイプのＤＯＩを含む。いくつかの実施形態では、このステ
ップで識別される潜在的障害は、パターニング後潜在的障害（例えば、エッチング後潜在
的障害）を含む。それに加えて、潜在的障害が識別された後、これは設計全体に伝搬され
るが、設計における共通パターンの探索により検出される（例えば、任意パターン探索を
介して）。いくつかの実施形態では、この方法は、すべての類似のＰＯＩの配置を識別す
る任意パターン探索を含む。共通パターンは、潜在的障害をすべて見つけるために回転さ
れた、又はフリップされたパターンを探索することにより識別される。さらに、設計デー
タにおける潜在的障害は、当業界で知られている他の好適な方法（例えば、モデリング）
、ソフトウェア、及び／又はアルゴリズムを使用してステップ２０４において識別される
。それに加えて、潜在的障害は、設計データに合わせて加工されたデバイスの障害の原因
となりうる、又はデバイスの障害を実際に引き起こすことなく望ましくない形でデバイス
の１つ又は複数の電気的パラメータを変える可能性のある設計データにおける領域又はパ
ターンを含む。
ステップ２０６に示されているように、この方法は、さらに、潜在的障害の１つ又は複
数の属性を決定することを含む。判定される潜在的障害の（複数の）属性としては、例え
ば、タイプがある。潜在的障害の（複数の）属性は、実験的試験、シミュレーション結果
、設計データ、又は他の方法により取り込まれる。この方法は、上述のように潜在的な障
害を識別することを含むため、この方法は、潜在的障害をできる限り多く排除するよう加
工に先立って設計データを変更することを含む。設計データのこのような変更は、本明細
書で説明されているように実行される。しかし、加工に先立ってすべての潜在的障害を排
除できるわけではないことは考えられるであろう。それに加えて、本明細書で説明されて
いる方法において識別された潜在的障害は、加工時に実際に障害を引き起こしたり、歩留
まりに影響を及ぼすことがある場合もない場合もある。したがって、潜在的障害の一部が
加工（したがって、検査）に先立って排除されるが、本明細書で説明されている方法は、
設計検査において潜在的障害が実際に不合格になった場合に可能な限り速やかに検出され
るように検査が実行されるべき場所に関する重要な情報を与えることができる。それに加
えて、本明細書で説明されている方法は、設計において潜在的障害を含む設計データの部
分のウェハ上の領域の検査が最も適している検査パラメータで実行されるように設計の異
なる領域がどのように検査されるべきかに関する重要情報を与え、これにより、潜在的障
害が実際に障害を引き起こす場合に、検査により検出される確率を高めることができる。
数の属性を決定することを含む。判定される潜在的障害の（複数の）属性としては、例え
ば、タイプがある。潜在的障害の（複数の）属性は、実験的試験、シミュレーション結果
、設計データ、又は他の方法により取り込まれる。この方法は、上述のように潜在的な障
害を識別することを含むため、この方法は、潜在的障害をできる限り多く排除するよう加
工に先立って設計データを変更することを含む。設計データのこのような変更は、本明細
書で説明されているように実行される。しかし、加工に先立ってすべての潜在的障害を排
除できるわけではないことは考えられるであろう。それに加えて、本明細書で説明されて
いる方法において識別された潜在的障害は、加工時に実際に障害を引き起こしたり、歩留
まりに影響を及ぼすことがある場合もない場合もある。したがって、潜在的障害の一部が
加工（したがって、検査）に先立って排除されるが、本明細書で説明されている方法は、
設計検査において潜在的障害が実際に不合格になった場合に可能な限り速やかに検出され
るように検査が実行されるべき場所に関する重要な情報を与えることができる。それに加
えて、本明細書で説明されている方法は、設計において潜在的障害を含む設計データの部
分のウェハ上の領域の検査が最も適している検査パラメータで実行されるように設計の異
なる領域がどのように検査されるべきかに関する重要情報を与え、これにより、潜在的障
害が実際に障害を引き起こす場合に、検査により検出される確率を高めることができる。
ステップ２０８に示されているように、この方法は、潜在的な障害の１つ又は複数の属
性に基づいて潜在的障害が検出可能であるかどうかを判定することを含む。潜在的障害が
検出可能かどうかは、さまざまな検査システムの知られている機能と組み合わせて潜在的
障害の（複数の）属性に基づいて判定される。ステップ２１０に示されているように、こ
の方法は、１つ又は複数の属性に基づいて複数の異なる検査システム（例えば、ＢＦ、Ｄ
Ｆ、電圧コントラスト、ＥＣ、電子ビームなど）のうちのどれが潜在的障害を検出するの
に最も適しているかを判定することを含む。
性に基づいて潜在的障害が検出可能であるかどうかを判定することを含む。潜在的障害が
検出可能かどうかは、さまざまな検査システムの知られている機能と組み合わせて潜在的
障害の（複数の）属性に基づいて判定される。ステップ２１０に示されているように、こ
の方法は、１つ又は複数の属性に基づいて複数の異なる検査システム（例えば、ＢＦ、Ｄ
Ｆ、電圧コントラスト、ＥＣ、電子ビームなど）のうちのどれが潜在的障害を検出するの
に最も適しているかを判定することを含む。
いくつかの実施形態では、この方法は、ステップ２１２に示されているように、最も適
していると判断された検査システムの１つ又は複数のパラメータを選択することを含む。
そのような一実施形態では、（複数の）パラメータは、潜在的欠陥の１つ又は複数の属性
に基づいて選択される。（複数の）パラメータは、本明細書でさらに説明されているよう
に選択される。それに加えて、このステップで選択される（複数の）パラメータは、変化
する、及び／又は制御可能な検査システムの（複数の）パラメータを含む。このようなパ
ラメータの一例として、光学モード又は検査モードがある。好ましくは、潜在的な障害に
ついてウェハの検査を最適化するように（複数の）パラメータが選択される（例えば、潜
在的障害の配置で欠陥の欠陥捕捉率を高める、潜在的障害の配置で欠陥に対する感度を高
めるなど）。
していると判断された検査システムの１つ又は複数のパラメータを選択することを含む。
そのような一実施形態では、（複数の）パラメータは、潜在的欠陥の１つ又は複数の属性
に基づいて選択される。（複数の）パラメータは、本明細書でさらに説明されているよう
に選択される。それに加えて、このステップで選択される（複数の）パラメータは、変化
する、及び／又は制御可能な検査システムの（複数の）パラメータを含む。このようなパ
ラメータの一例として、光学モード又は検査モードがある。好ましくは、潜在的な障害に
ついてウェハの検査を最適化するように（複数の）パラメータが選択される（例えば、潜
在的障害の配置で欠陥の欠陥捕捉率を高める、潜在的障害の配置で欠陥に対する感度を高
めるなど）。
いくつかの実施形態では、この方法は、場合によっては本明細書で説明されている他の
情報と組み合わせて潜在的障害の位置に近接する設計データの１つ又は複数の属性に基づ
いて潜在的障害の１つ又は複数を優先順位付けすることを含む（例えば、欠陥に対する設
計データの感受性、欠陥に対する設計データに対応するデバイスの電気的パラメータの感
受性など）。このような優先順位付けは、本明細書でさらに説明されているように実行さ
れる。それに加えて、最も適している検査システム及び検査システムのパラメータは、本
明細書でさらに説明されているような優先順位付けの結果に基づいて選択される。例えば
、そのような実施形態では、最も適している検査システム及び検査システムのパラメータ
を、最も重要な欠陥が検査プロセスにより検出されるように１つ又は複数の最高優先度を
有する潜在的障害に対する検査を最適化するように選択するとよい。最も適している検査
システムのそのような決定とパラメータを選択することで、結果として、１つ又は複数の
最低優先度を有する潜在的障害に対する検査の最適化が行われる場合もあれば、ない場合
もある。
情報と組み合わせて潜在的障害の位置に近接する設計データの１つ又は複数の属性に基づ
いて潜在的障害の１つ又は複数を優先順位付けすることを含む（例えば、欠陥に対する設
計データの感受性、欠陥に対する設計データに対応するデバイスの電気的パラメータの感
受性など）。このような優先順位付けは、本明細書でさらに説明されているように実行さ
れる。それに加えて、最も適している検査システム及び検査システムのパラメータは、本
明細書でさらに説明されているような優先順位付けの結果に基づいて選択される。例えば
、そのような実施形態では、最も適している検査システム及び検査システムのパラメータ
を、最も重要な欠陥が検査プロセスにより検出されるように１つ又は複数の最高優先度を
有する潜在的障害に対する検査を最適化するように選択するとよい。最も適している検査
システムのそのような決定とパラメータを選択することで、結果として、１つ又は複数の
最低優先度を有する潜在的障害に対する検査の最適化が行われる場合もあれば、ない場合
もある。
他の実施形態では、この方法は、ステップ２１４に示されているように、設計データを
使って加工されたデバイスの歩留まりに対する潜在的障害の影響を決定することを含む。
このように、この方法は、レシピー最適化と監視に使用される。他の実施形態では、この
方法は、検出不可能であるが、歩留まりに影響があると判定された潜在的障害の影響を判
定することを含む。このように、この方法は、検査により検出不可能な歩留まり損失の割
合を決定することを含む。本明細書で説明されている方法において使用される歩留まりを
予測する方法の一例は、本明細書に全体が説明されているかのように参照により組み込ま
れている、Ｓａｔｙａらの米国特許第６，８１３，５７２号において例示されている。
使って加工されたデバイスの歩留まりに対する潜在的障害の影響を決定することを含む。
このように、この方法は、レシピー最適化と監視に使用される。他の実施形態では、この
方法は、検出不可能であるが、歩留まりに影響があると判定された潜在的障害の影響を判
定することを含む。このように、この方法は、検査により検出不可能な歩留まり損失の割
合を決定することを含む。本明細書で説明されている方法において使用される歩留まりを
予測する方法の一例は、本明細書に全体が説明されているかのように参照により組み込ま
れている、Ｓａｔｙａらの米国特許第６，８１３，５７２号において例示されている。
したがって、上述の方法は、ホット・スポットの完全自動化予測、追跡、妥当性確認（
何らかの初期手動セットアップが実行された後）に使用される。上述の方法は、さらに、
複数の異なる検査システムのうちのどれが、記憶媒体に格納されている潜在的障害を検出
するために最も適しているかを判定した結果を格納することを含む。このステップの結果
は、本明細書で説明されている結果を含む。それに加えて、この方法は、本明細書でさら
に説明されているように格納するステップを実行する。記憶媒体は、本明細書で説明され
ている記憶媒体を含む。
何らかの初期手動セットアップが実行された後）に使用される。上述の方法は、さらに、
複数の異なる検査システムのうちのどれが、記憶媒体に格納されている潜在的障害を検出
するために最も適しているかを判定した結果を格納することを含む。このステップの結果
は、本明細書で説明されている結果を含む。それに加えて、この方法は、本明細書でさら
に説明されているように格納するステップを実行する。記憶媒体は、本明細書で説明され
ている記憶媒体を含む。
上述の１つ又は複数の歩留まり関係プロセスを評価する方法の実施形態はそれぞれ、本
明細書で説明されている（複数の）方法の他の（複数の）ステップを含む。それに加えて
、上述の１つ又は複数の歩留まり関係プロセスを評価する方法の実施形態はそれぞれ、本
明細書で説明されているシステムにより実行される。
明細書で説明されている（複数の）方法の他の（複数の）ステップを含む。それに加えて
、上述の１つ又は複数の歩留まり関係プロセスを評価する方法の実施形態はそれぞれ、本
明細書で説明されているシステムにより実行される。
本明細書で説明されている方法及びシステムは、総合的な設計、欠陥、歩留まりのソリ
ューションを提供するために使用される。例えば、上述のように、この方法は、欠陥（イ
ンライン検査及び／又は電気的検査により検出される）を系統的欠陥とランダム欠陥とに
分けることを含む。本明細書で説明されている方法及びシステムの実施形態は、さらに、
ホット・スポットを管理するために使用される。
ューションを提供するために使用される。例えば、上述のように、この方法は、欠陥（イ
ンライン検査及び／又は電気的検査により検出される）を系統的欠陥とランダム欠陥とに
分けることを含む。本明細書で説明されている方法及びシステムの実施形態は、さらに、
ホット・スポットを管理するために使用される。
パラメータ歩留まり損失に関係する欠陥を、半導体製造プロセスのパラメータに基づい
てデバイスの電気的パラメータを決定するシミュレーションなどのシミュレーションの入
力として使用することができる。このように、パラメータ歩留まり損失に関係する欠陥を
ウェハ上で実行されるプロセスに関する情報と組み合わせて使用し、シミュレーションの
チューニング又は最適化を行うことができる。それに加えて、シミュレーション結果を使
用して、パラメータ歩留まり損失に関係する欠陥を減らすために変更されるウェハ上で実
行されるプロセスのパラメータを識別することができる。さらに、本明細書で説明されて
いる方法のシミュレーションと結果を使用して、パラメータ歩留まり損失を低減するうえ
でクリティカルな１つ又は複数のプロセスのパラメータを識別することができる。
てデバイスの電気的パラメータを決定するシミュレーションなどのシミュレーションの入
力として使用することができる。このように、パラメータ歩留まり損失に関係する欠陥を
ウェハ上で実行されるプロセスに関する情報と組み合わせて使用し、シミュレーションの
チューニング又は最適化を行うことができる。それに加えて、シミュレーション結果を使
用して、パラメータ歩留まり損失に関係する欠陥を減らすために変更されるウェハ上で実
行されるプロセスのパラメータを識別することができる。さらに、本明細書で説明されて
いる方法のシミュレーションと結果を使用して、パラメータ歩留まり損失を低減するうえ
でクリティカルな１つ又は複数のプロセスのパラメータを識別することができる。
系統的パターニング損失に関係する欠陥は、デバイスの設計とプロセスとの間の相互作
用に関係するパターン欠陥を識別するために使用される。このように、これらの欠陥に関
する情報を使用して、プロセスを変更するか、又は設計を変更するか、又はプロセス及び
設計を変更し、これらの欠陥を低減することができる。
用に関係するパターン欠陥を識別するために使用される。このように、これらの欠陥に関
する情報を使用して、プロセスを変更するか、又は設計を変更するか、又はプロセス及び
設計を変更し、これらの欠陥を低減することができる。
上述のステップは、学んだ教訓を活かして将来の設計を改善するために実行される設計
フィードバック・フェーズで実行される。言い換えると、ホット・スポット・データベー
スと監視フェーズから知識の伝達を設計フェーズに対して行うことができる（例えば、技
術研究及び開発、製品設計、ＲＥＴ設計など）。このフェーズは、マルチソース空間にお
いて実行される（例えば、設計空間、ウェハ空間、試験空間、及びプロセス空間の間の相
関を使用する）。このフェーズは、さらに、特定のセル設計と強い相関のあるホット・ス
ポットに基づいて設計を改善することを含む。それに加えて、このフェーズは、提案され
ている設計ルールと強い相関のあるホット・スポットを使用して設計を改善することを含
む。
フィードバック・フェーズで実行される。言い換えると、ホット・スポット・データベー
スと監視フェーズから知識の伝達を設計フェーズに対して行うことができる（例えば、技
術研究及び開発、製品設計、ＲＥＴ設計など）。このフェーズは、マルチソース空間にお
いて実行される（例えば、設計空間、ウェハ空間、試験空間、及びプロセス空間の間の相
関を使用する）。このフェーズは、さらに、特定のセル設計と強い相関のあるホット・ス
ポットに基づいて設計を改善することを含む。それに加えて、このフェーズは、提案され
ている設計ルールと強い相関のあるホット・スポットを使用して設計を改善することを含
む。
ランダム欠陥に関する情報を使用して、欠陥制限歩留まりを決定することができる（す
なわち、すべての系統的欠陥とリピータ欠陥が排除された場合に達成可能な最大の歩留ま
り）。また、このような情報を使用して、デバイスに対するランダム欠陥の影響を決定し
最高の歩留まりキラーであるランダム欠陥を識別するシミュレーションと組み合わせてオ
ンライン及びオフライン監視を行うことができる。
なわち、すべての系統的欠陥とリピータ欠陥が排除された場合に達成可能な最大の歩留ま
り）。また、このような情報を使用して、デバイスに対するランダム欠陥の影響を決定し
最高の歩留まりキラーであるランダム欠陥を識別するシミュレーションと組み合わせてオ
ンライン及びオフライン監視を行うことができる。
本明細書で説明されている方法は、これらの方法の結果を使用して半導体加工プロセス
を監視することを含む。半導体加工プロセスを監視するために使用される結果は、本明細
書で説明されている結果（例えば、インライン検査データ、系統的欠陥情報、ランダム欠
陥情報、障害密度マップ、ビン範囲によるグループ分け結果など）又は本明細書で説明さ
れている結果の組合せを含む。本明細書で説明されている方法は、さらに、本明細書で説
明されている方法のどれかの結果に基づいて１つ又は複数の半導体加工プロセスの１つ又
は複数のパラメータを変更することを含む。（複数の）半導体加工プロセスの（複数の）
パラメータは、フィードバック技術、フィードフォワード技術、現場の技術、又はそれら
の何らかの組合せを使用して制御される。このように、本明細書で説明されている方法及
びそれらの方法により生成される結果は、ＳＰＣアプリケーションに使用される。
を監視することを含む。半導体加工プロセスを監視するために使用される結果は、本明細
書で説明されている結果（例えば、インライン検査データ、系統的欠陥情報、ランダム欠
陥情報、障害密度マップ、ビン範囲によるグループ分け結果など）又は本明細書で説明さ
れている結果の組合せを含む。本明細書で説明されている方法は、さらに、本明細書で説
明されている方法のどれかの結果に基づいて１つ又は複数の半導体加工プロセスの１つ又
は複数のパラメータを変更することを含む。（複数の）半導体加工プロセスの（複数の）
パラメータは、フィードバック技術、フィードフォワード技術、現場の技術、又はそれら
の何らかの組合せを使用して制御される。このように、本明細書で説明されている方法及
びそれらの方法により生成される結果は、ＳＰＣアプリケーションに使用される。
本明細書でさらに説明されているように、本明細書で説明されている方法及びシステム
は、ビン範囲によるグループ分け、レビュー・サンプリング、検査セットアップ、本明細
書で説明されている他の何らかの分析を改善するために設計データに基づいてオンツール
歩留まり予測に使用される。本明細書で説明されている方法及びシステムは、他の現在使
用されている方法及びシステムに勝る多数の利点を有している。例えば、ＫＰ分析に現在
使用されている方法及びシステムでは、サイズ分布及び／又は分類により欠陥密度を考察
することにより履歴歩留まりデータを全体的ランダム歩留まり損失予測に使用する。この
ような方法及びシステムの１つの欠点は、１つ又は複数の欠陥が１つのダイをだめにする
確率を計算するときに他の欠陥グループ（例えば、サイズ・ビン、クラス・ビン、層）が
考慮されないことにある。それに加えて、これらの方法及びシステムは、セットアップに
統計的に有意な履歴データを必要とする。他の例では、ＫＰ分析に現在使用されている方
法及びシステムでは、検出された欠陥のＫＰをよりよく予測するために領域内でサイズ及
び／又は分類（例えば、類似パターン密度）を考慮することにより履歴歩留まりデータ及
び欠陥１つ当たりの歩留まり損失予測を使用する。このような方法及びシステムの１つの
欠点は、統計的に有意な履歴データがセットアップに必要であるという点である。他の例
では、クリティカル領域分析（ＣＡＡ）について現在使用されている方法及びシステムは
、欠陥により歩留まり損失予測を決定し、さまざまな欠陥サイズに対するジオメトリ（線
幅、間隔）によりダイ全体にわたるクリティカル領域の事前計算に依存する。このアプロ
ーチは、比較的多量の計算を行うが、１回計算すれば、配置に基づくクリティカル領域よ
りも広い領域の欠陥は、キラーであると予測される。このような方法及びシステムの１つ
の欠点は、統計的に有意な履歴データがセットアップに必要であるという点である。それ
に加えて、このような方法及びシステムは、多量の前処理を行う必要があり、また方法及
びシステムの精度は、欠陥座標精度によって制限される。
は、ビン範囲によるグループ分け、レビュー・サンプリング、検査セットアップ、本明細
書で説明されている他の何らかの分析を改善するために設計データに基づいてオンツール
歩留まり予測に使用される。本明細書で説明されている方法及びシステムは、他の現在使
用されている方法及びシステムに勝る多数の利点を有している。例えば、ＫＰ分析に現在
使用されている方法及びシステムでは、サイズ分布及び／又は分類により欠陥密度を考察
することにより履歴歩留まりデータを全体的ランダム歩留まり損失予測に使用する。この
ような方法及びシステムの１つの欠点は、１つ又は複数の欠陥が１つのダイをだめにする
確率を計算するときに他の欠陥グループ（例えば、サイズ・ビン、クラス・ビン、層）が
考慮されないことにある。それに加えて、これらの方法及びシステムは、セットアップに
統計的に有意な履歴データを必要とする。他の例では、ＫＰ分析に現在使用されている方
法及びシステムでは、検出された欠陥のＫＰをよりよく予測するために領域内でサイズ及
び／又は分類（例えば、類似パターン密度）を考慮することにより履歴歩留まりデータ及
び欠陥１つ当たりの歩留まり損失予測を使用する。このような方法及びシステムの１つの
欠点は、統計的に有意な履歴データがセットアップに必要であるという点である。他の例
では、クリティカル領域分析（ＣＡＡ）について現在使用されている方法及びシステムは
、欠陥により歩留まり損失予測を決定し、さまざまな欠陥サイズに対するジオメトリ（線
幅、間隔）によりダイ全体にわたるクリティカル領域の事前計算に依存する。このアプロ
ーチは、比較的多量の計算を行うが、１回計算すれば、配置に基づくクリティカル領域よ
りも広い領域の欠陥は、キラーであると予測される。このような方法及びシステムの１つ
の欠点は、統計的に有意な履歴データがセットアップに必要であるという点である。それ
に加えて、このような方法及びシステムは、多量の前処理を行う必要があり、また方法及
びシステムの精度は、欠陥座標精度によって制限される。
対照的に、本明細書で説明されている方法及びシステムは、非常に正確な座標を使用し
ており、その結果、ＣＡＡ及び本明細書で説明されている方法に対して歩留まり予測が改
善される。本明細書で説明されている方法及びシステムは、さらに、アクティブなＣＡＡ
に使用される。例えば、このアプローチでは、データを前処理して多数のサイズ及び配置
にわたってルックアップ・テーブルを生成するのではなく、改善された配置とサイズに基
づいて歩留まりを計算する。これは、検査システムで利用できる設計データを必要とし、
また計算効率の高い可能性もある。それに加えて、本明細書で説明されている方法及びシ
ステムは、系統的欠陥に対する、又はパターン・グループ化による分析を省くことを含み
、その結果、計算効率がさらに改善される。さらに、本明細書で説明されている方法及び
システムを使用することで、オンツール結果の歩留まりを予測することができ、したがっ
て、ウェハがチャンク上にある間に結果をレビュー対象の（例えば、レシピー最適化のた
めの手動レビュー、高分解能イメージ取り込みなど）欠陥の優先順位付けに使用できる。
ており、その結果、ＣＡＡ及び本明細書で説明されている方法に対して歩留まり予測が改
善される。本明細書で説明されている方法及びシステムは、さらに、アクティブなＣＡＡ
に使用される。例えば、このアプローチでは、データを前処理して多数のサイズ及び配置
にわたってルックアップ・テーブルを生成するのではなく、改善された配置とサイズに基
づいて歩留まりを計算する。これは、検査システムで利用できる設計データを必要とし、
また計算効率の高い可能性もある。それに加えて、本明細書で説明されている方法及びシ
ステムは、系統的欠陥に対する、又はパターン・グループ化による分析を省くことを含み
、その結果、計算効率がさらに改善される。さらに、本明細書で説明されている方法及び
システムを使用することで、オンツール結果の歩留まりを予測することができ、したがっ
て、ウェハがチャンク上にある間に結果をレビュー対象の（例えば、レシピー最適化のた
めの手動レビュー、高分解能イメージ取り込みなど）欠陥の優先順位付けに使用できる。
本発明のさまざまな態様の他の修正形態及び代替形態は、本明細書を参照することで当
業界者には明白であろう。例えば、検査データと組み合わせて設計データを使用するため
の方法及びシステムが実現される。したがって、この説明は、例示的であると解釈される
べきであり、本発明を実施する一般的な方法を当業界者に教示することを目的としている
。図に示され、本明細書で説明されている本発明の形態は、現在好ましい実施形態として
解釈されるべきであると理解されるであろう。要素及び材料を、例示され、本明細書で説
明されているものの代わりに使用することができ、パーツ及びプロセスを、逆にすること
ができ、本発明のいくつかの特徴を、独立して利用することができ、これらはすべて本発
明のこの説明を利用した後で当業界者にとって明白なものになるであろう。添付の特許請
求の範囲で説明されているように、本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、本明細
書で説明した要素に変更を加えることができる。
業界者には明白であろう。例えば、検査データと組み合わせて設計データを使用するため
の方法及びシステムが実現される。したがって、この説明は、例示的であると解釈される
べきであり、本発明を実施する一般的な方法を当業界者に教示することを目的としている
。図に示され、本明細書で説明されている本発明の形態は、現在好ましい実施形態として
解釈されるべきであると理解されるであろう。要素及び材料を、例示され、本明細書で説
明されているものの代わりに使用することができ、パーツ及びプロセスを、逆にすること
ができ、本発明のいくつかの特徴を、独立して利用することができ、これらはすべて本発
明のこの説明を利用した後で当業界者にとって明白なものになるであろう。添付の特許請
求の範囲で説明されているように、本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、本明細
書で説明した要素に変更を加えることができる。
なお、この明細書に開示した技術の態様を列挙すれば次のようである。
（付記１） 設計データ空間における検査データの位置を決定するためのコンピュータ実
施方法であって、
ウェハ上のアライメント部位について検査システムにより取り込まれたデータを所定の
アライメント部位に対するデータにアラインさせることと、
設計データ空間における前記所定のアライメント部位の位置に基づいて前記設計データ
空間における前記ウェハ上の前記アライメント部位の位置を決定することと、
前記設計データ空間における前記ウェハ上の前記アライメント部位の前記位置に基づい
て前記設計データ空間における前記検査システムにより前記ウェハについて取り込まれた
検査データの位置を決定することとを含むコンピュータ実施方法。
（付記２） 前記検査データの前記位置は、サブピクセル精度で決定される付記１に記載
の方法。
（付記３） 前記所定のアライメント部位に対する前記データは、データ構造体に格納さ
れている設計データを含む付記１に記載の方法。
（付記４） 前記所定のアライメント部位に対する前記データは、前記所定のアライメン
ト部位が前記ウェハ上にどのように印刷されるか示す１つ又は複数のシミュレートされた
イメージを含む付記１に記載の方法。
（付記５） 前記所定のアライメント部位に対する前記データは、前記所定のアライメン
ト部位の１つ又は複数の属性を含み、前記アライメント部位に対する前記データは、前記
アライメント部位の１つ又は複数の属性を含み、前記アラインさせることは、前記所定の
アライメント部位の前記１つ又は複数の属性を前記アライメント部位の前記１つ又は複数
の属性にアラインさせることを含む付記１に記載の方法。
（付記６） 前記所定のアライメント部位の前記１つ又は複数の属性は、前記所定のアラ
イメント部位の重心を含み、前記アライメント部位の前記１つ又は複数の属性は、前記ア
ライメント部位の重心を含む付記５に記載の方法。
（付記７） 前記所定のアライメント部位に対する前記データは、前記検査システムによ
り取り込まれ、データ構造体に格納されている設計データにアラインされたデータを含む
付記１に記載の方法。
（付記８） 前記所定のアライメント部位に対する前記データは、前記設計データ空間に
おける設計座標にアラインされた標準参照ダイ・イメージの少なくとも一部を含む付記１
に記載の方法。
（付記９） 前記所定のアライメント部位は、ｘ方向及びｙ方向でユニークな１つ又は複
数の属性を有する少なくとも１つのアライメント・フィーチャ又は少なくとも２つのアラ
イメント・フィーチャを備え、前記少なくとも２つのアライメント・フィーチャのうちの
第１のフィーチャは、ｘ方向でユニークな１つ又は複数の属性を有し、前記少なくとも２
つのアライメント・フィーチャのうちの第２のフィーチャは、ｙ方向でユニークな１つ又
は複数の属性を有する付記１に記載の方法。
（付記１０） さらに、前記検査システムを使用して前記所定のアライメント部位を選択
することを含む付記１に記載の方法。
（付記１１） 前記選択するために使用される前記検査システムのイメージング・モード
は、前記検査データを取り込むために使用される前記検査システムのイメージング・モー
ドと異なる請求項１０に記載の方法。
（付記１２） 前記アライメント部位の前記位置を決定することは、前記ウェハの検査前
に実行され、前記検査データの前記位置を決定することは、前記ウェハの前記検査時に実
行される請求項１に記載の方法。
（付記１３） 前記検査データの前記位置を決定することは、前記ウェハの検査の後に実
行され、前記検査データの前記位置を決定することは、前記ウェハ上で検出された欠陥に
対応する前記検査データの位置について実行され、前記欠陥に対応しない前記検査データ
の位置については実行されない付記１に記載の方法。
（付記１４） 前記アライメント部位に対する前記データは、前記検査データのスワス内
にあり、前記検査データの前記位置を決定することは、前記アライメント部位の前記位置
に基づいて前記設計データ空間における前記スワスの前記位置を決定することと、前記ス
ワスの前記位置に基づいて前記設計データ空間における前記検査データの追加のスワスの
位置を決定することとを含む付記１に記載の方法。
（付記１５） さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と前記設
計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性とに基づいて、前記ウェハの異な
る部分で欠陥を検出する感度を決定することを含む付記１に記載の方法。
（付記１６） 前記設計データの前記１つ又は複数の属性は、前記ウェハの前記検査デー
タが取り込まれたプロセス層、異なるプロセス層、又はそれらの何らかの組合せに対する
前記設計データ、異なる設計データ、又はそれらの何らかの組合せに対する前記ウェハ、
他のウェハ、又はそれらの何らかの組合せに対するすでに取り込まれている検査データの
１つ又は複数の属性に基づいて選択される付記１５に記載の方法。
（付記１７） 前記設計データの前記１つ又は複数の属性は、前記異なる部分においてす
でに検出されている欠陥の歩留まりクリティカル度、前記異なる部分においてすでに検出
されている前記欠陥の故障確率、又はそれらの何らかの組合せに基づいて選択される付記
１５に記載の方法。
（付記１８） さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置及びコン
テキスト・マップに基づいて前記ウェハの異なる部分で欠陥を検出する感度を決定するこ
とを含み、前記コンテキスト・マップは、前記設計データ空間における設計データの１つ
又は複数の属性に対する値を含む付記１に記載の方法。
（付記１９） 前記感度を決定することは、前記ウェハの前記異なる部分で前記欠陥を検
出するために前記検査データとともに使用される感度しきい値を決定することを含む付記
１８に記載の方法。
（付記２０） 前記感度を決定することは、前記ウェハの検査時に前記検査システムによ
り実行される付記１８に記載の方法。
（付記２１） 前記感度を決定することは、前記ウェハに対する前記検査データの取り込
みが完了した後に実行される付記１８に記載の方法。
（付記２２） さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と、前記
設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性と、前記検査データの１つ又は
複数の属性とに基づいて、前記ウェハの異なる部分で欠陥を検出する感度を決定すること
を含み、前記検査データの前記１つ又は複数の属性は、欠陥が前記異なる部分において検
出された場合に１つ又は複数のイメージ・ノイズ属性、又はその何らかの組合せを含む付
記１に記載の方法。
（付記２３） さらに、前記ウェハ上で加工されるデバイスの設計に対するスキーマ・デ
ータの１つ又は複数の属性、前記デバイスに対する物理的レイアウトの予想される電気的
挙動の１つ又は複数の属性、又はそれらの何らかの組合せに基づいて前記ウェハ上の欠陥
を検出するための１つ又は複数のパラメータを変更することを含む付記１に記載の方法。
（付記２４） さらに、前記ウェハ上で実行されるべき電気的試験プロセスの１つ又は複
数のパラメータに基づいて前記検査データを使用して前記ウェハ上で欠陥を検出するため
に１つ又は複数のパラメータを変更することを含む付記１に記載の方法。
（付記２５） さらに、前記検査データを使用して前記ウェハ上で検出された欠陥に基づ
いて前記ウェハ上で実行されるべき電気的試験プロセスの１つ又は複数のパラメータを変
更することを含む付記１に記載の方法。
（付記２６） さらに、フィードバック制御技術を使用して前記方法の１つ又は複数のス
テップの結果に基づいて前記検査システムにより実行される検査プロセスの１つ又は複数
のパラメータを定期的に変更することを含む付記１に記載の方法。
（付記２７） さらに、フィードバック制御技術を使用して前記方法の１つ又は複数のス
テップの結果に基づいて前記検査システムにより実行される検査プロセスの１つ又は複数
のパラメータを自動的に変更することを含む付記１に記載の方法。
（付記２８） さらに、前記方法の１つ又は複数のステップの結果を使用して知識ベース
を生成することと、前記知識ベースを使用して前記検査システムにより実行される検査プ
ロセスを生成することとを含む付記１に記載の方法。
（付記２９） さらに、設計データ空間における前記欠陥に対応する前記検査データの部
分の前記位置とコンテキスト・マップに基づいて前記ウェハの異なる部分で検出された欠
陥を分類することを含み、前記コンテキスト・マップは、前記設計データ空間における設
計データの１つ又は複数の属性に対する値を含む付記１に記載の方法。
（付記３０） 前記分類することは、前記ウェハの検査時に前記検査システムにより実行
される付記２９に記載の方法。
（付記３１） 前記分類することは、前記ウェハに対する前記検査データの取り込みが完
了した後に実行される付記２９に記載の方法。
（付記３２） 前記検査データは、前記ウェハ上の欠陥に対するデータを含み、前記方法
は、さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置に基づいて、前記設
計データ空間における前記欠陥の位置を決定することと、前記設計データ空間における前
記欠陥の前記位置と前記設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性とに基
づいて、前記欠陥がニュイサンス欠陥であるかどうかを判定することとを含む付記１に記
載の方法。
（付記３３） さらに、前記設計データ空間における前記設計データの前記１つ又は複数
の属性に基づいてニュイサンス欠陥であると判定されない前記欠陥が系統的欠陥であるか
、又はランダム欠陥であるかを判定することを含む付記３２に記載の方法。
（付記３４） 前記検査データは、プロセス・ウィンドウ・クォリフィケーションについ
て取り込まれる付記１に記載の方法。
（付記３５） 前記検査データは、前記ウェハ上の欠陥に対するデータを含み、前記方法
は、さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と、前記設計データ
空間における設計データの１つ又は複数の属性とに基づいて前記欠陥を分類することを含
む付記１に記載の方法。
（付記３６） 前記検査データは、前記ウェハ上の欠陥に対するデータを含み、前記方法
は、さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と前記設計データ空
間における設計データの１つ又は複数の属性とに基づいて、ビン範囲に従って前記欠陥を
グループ分けすることを含む付記１に記載の方法。
（付記３７） 前記検査データは、前記ウェハ上の欠陥に対するデータを含み、前記方法
は、さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と、前記設計データ
空間における設計データの１つ又は複数の属性と、前記設計データが印刷されるレチクル
について取り込まれたレチクル検査データの１つ又は複数の属性とに基づいて、ビン範囲
に従って前記欠陥をグループ分けすることを含む付記１に記載の方法。
（付記３８） 前記検査データは、前記ウェハ上の欠陥に対するデータを含み、前記方法
は、さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と、前記設計データ
空間における設計データの１つ又は複数の属性と、前記検査データの１つ又は複数の属性
とに基づいてビン範囲に従って前記欠陥をグループ分けすることを含む付記１に記載の方
法。
（付記３９） 前記検査データは、前記ウェハ上の欠陥に対するデータを含み、前記方法
は、さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と、前記設計データ
空間における設計データの１つ又は複数の属性と、前記検査データの１つ又は複数の属性
と、前記設計データが印刷されるレチクルについて取り込まれたレチクル検査データの１
つ又は複数の属性とに基づいて、ビン範囲に従って前記欠陥をグループ分けすることを含
む付記１に記載の方法。
（付記４０） 前記検査データは、前記ウェハ上の欠陥に対するデータを含み、前記方法
は、さらに、前記ウェハに対する前記検査データが取り込まれたプロセス層、異なるプロ
セス層、又はその何らかの組合せに対する、前記設計データ、異なる設計データ、又はそ
の何らかの組合せについて、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と、
前記設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性と、前記検査データの１つ
又は複数の属性と、前記ウェハ、他のウェハ、又はその何らかの組合せに対するすでに取
り込まれている検査データの１つ又は複数の属性とに基づいて、ビン範囲に従って前記欠
陥をグループ分けすることを含む付記１に記載の方法。
（付記４１） 前記検査データは、前記ウェハ上の欠陥に対するデータを含み、前記方法
は、さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と前記設計データ空
間における設計データの１つ又は複数の属性とに基づいてレビューのため前記欠陥の少な
くとも一部を選択することを含む付記１に記載の方法。
（付記４２） 前記検査データは、前記ウェハ上の欠陥に対するデータを含み、前記方法
は、さらに、前記欠陥が前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と前記設
計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性とに基づいて、レビューされるべ
き順序を決定することを含む付記１に記載の方法。
（付記４３） 前記検査データは、前記ウェハ上の欠陥に対するデータを含み、前記方法
は、さらに、レビューのため前記欠陥の少なくとも一部を選択することを含み、前記欠陥
の前記少なくとも一部は、１つ又は複数の属性の異なる値を有する前記設計データ空間に
おける設計データのそれぞれの部分の中に配置されている少なくとも１つの欠陥を含む付
記１に記載の方法。
（付記４４） さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と前記設
計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性とに基づいて、前記ウェハの異な
る部分について取り込まれた前記検査システムの１つ又は複数の検出器からの出力の１つ
又は複数の所定の属性を抽出することを含む付記１に記載の方法。
（付記４５） 前記設計データの前記１つ又は複数の属性は、前記ウェハの前記検査デー
タが取り込まれたプロセス層、異なるプロセス層、又はそれらの何らかの組合せに対する
前記設計データ、異なる設計データ、又はそれらの何らかの組合せに対する前記ウェハ、
他のウェハ、又はそれらの何らかの組合せに対するすでに取り込まれている検査データの
１つ又は複数の属性に基づいて選択される付記４４に記載の方法。
（付記４６） さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と、前記
設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性と、前記検査データの１つ又は
複数の属性とに基づいて前記ウェハの異なる部分について取り込まれた検査システムの１
つ又は複数の検出器からの出力の１つ又は複数の所定の属性を抽出することを含む付記１
に記載の方法。
（付記４７） 前記検査データの前記１つ又は複数の属性は、前記異なる部分で１つ又は
複数の欠陥が検出された場合に、１つ又は複数のイメージ・ノイズ属性、又はそれらの何
らかの組合せを含む付記４６に記載の方法。
（付記４８） さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と前記設
計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性とに基づいて、前記ウェハ上で検
出された１つ又は複数の欠陥に対する故障確率値を決定することを含む付記１に記載の方
法。
（付記４９） さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置に基づい
て前記設計データ空間における前記ウェハ上で検出された欠陥の位置の座標を決定するこ
とと、前記設計データに対するフロア・プランに基づいて前記欠陥の前記位置の前記座標
を設計セル座標に変換することとを含む付記１に記載の方法。
（付記５０） さらに、オーバーレイ公差を使用して前記欠陥の周囲の異なる領域を決定
することと、１つ又は複数のセル・タイプに対する前記領域を使用して欠陥リピータ分析
を実行し、前記１つ又は複数のセル・タイプが系統的欠陥セル・タイプであるかどうかを
判定し、また前記系統的欠陥セル・タイプ内の１つの又は複数の系統的欠陥ジオメトリの
１つ又は複数のジオメトリの１つ又は複数の配置を決定することとを含む付記４９に記載
の方法。
（付記５１） さらに、前記系統的欠陥セル・タイプに近接して配置されているセル、ジ
オメトリ、又はそれらの何らかの組合せに対する設計データの１つ又は複数の属性に基づ
いて空間的系統的欠陥が前記系統的欠陥セル・タイプ内に生じるかどうかを判定すること
を含む付記５０に記載の方法。
（付記５２） さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置に基づい
て前記設計データ空間における前記ウェハ上で検出された欠陥の位置を決定することと、
設計データの前記１つ又は複数の属性に対する所定の値が、前記設計データ空間における
位置の関数として格納されているデータ構造体を使用して前記欠陥の前記位置に対応する
設計データの１つ又は複数の属性に対する値を決定することとを含む付記１に記載の方法
。
（付記５３） レチクル検査システムにより生成されるレチクルのイメージは、前記設計
データ空間において設計データとして使用され、前記レチクルは、前記ウェハ上で前記設
計データを印刷するために使用される付記１に記載の方法。
（付記５４） レチクル・イメージが前記ウェハ上にどのように印刷されるかを示すシミ
ュレートされたイメージは、前記設計データ空間における設計データとして使用される付
記１に記載の方法。
（付記５５） さらに、前記ウェハ上に前記設計データを印刷するために使用されるレチ
クルについて取り込まれたレチクル検査データに基づいて前記設計データ空間における設
計データに対するコンテキスト・マップを生成することを含む付記１に記載の方法。
（付記５６） さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置とコンテ
キスト・マップとを使用して前記ウェハ上のレチクル欠陥の印刷可能性を判定するウェハ
検査プロセスを最適化することを含む付記１に記載の方法。
（付記５７） さらに、前記検査データと、標準参照ダイ・ベースの検査用の標準参照ダ
イとを使用して前記ウェハ上の欠陥を検出することを含む付記１に記載の方法。
（付記５８） さらに、前記検査データと、標準参照ダイと、摂動行列における前記標準
参照ダイに関連付けられているウェハ・ノイズの表現とを標準参照ダイ・ベースの検査に
使用して前記ウェハ上の欠陥を検出することを含む付記１に記載の方法。
（付記５９） 前記ウェハと追加のウェハは、ウェハ・レベルのプロセス・パラメータ変
調を使用して処理され、前記方法は、前記ウェハと前記追加のウェハのダイに対する検査
データを、共通の標準参照ダイと比較することにより前記ウェハと前記追加のウェハの欠
陥を検出することを含む付記１に記載の方法。
（付記６０） 設計データ空間における検査データの位置を決定するように構成されてい
るシステムであって、
設計データを収めた記録媒体と、
前記記憶媒体に結合されているプロセッサとを備えるシステムであって、前記プロセッ
サが、
ウェハ上のアライメント部位について検査システムにより取り込まれたデータを所定の
アライメント部位に対するデータにアラインさせ、
設計データ空間における前記所定のアライメント部位の位置に基づいて前記設計データ
空間における前記ウェハ上の前記アライメント部位の位置を決定し、
前記設計データ空間における前記ウェハ上の前記アライメント部位の前記位置に基づい
て前記設計データ空間における前記検査システムにより前記ウェハについて取り込まれた
検査データの位置を決定するように構成されていることを特徴とするシステム。
（付記６１） 設計データ空間における検査データの位置を決定するように構成されてい
るシステムであって、
ウェハ上のアライメント部位に対するデータと前記ウェハに対する検査データを取り込
むように構成されている検査システムと、
設計データを収めた記録媒体と、
前記検査システム及び前記記憶媒体に結合されているプロセッサとを備えるシステムで
あって、前記プロセッサが、
前記ウェハ上の前記アライメント部位に対する前記データを所定のアライメント部位に
対するデータにアラインさせ、
設計データ空間における前記所定のアライメント部位の位置に基づいて前記設計データ
空間における前記ウェハ上の前記アライメント部位の位置を決定し、
前記設計データ空間における前記ウェハ上の前記アライメント部位の前記位置に基づい
て前記設計データ空間における前記検査データの位置を決定するように構成されることを
特徴とするシステム。
（付記１） 設計データ空間における検査データの位置を決定するためのコンピュータ実
施方法であって、
ウェハ上のアライメント部位について検査システムにより取り込まれたデータを所定の
アライメント部位に対するデータにアラインさせることと、
設計データ空間における前記所定のアライメント部位の位置に基づいて前記設計データ
空間における前記ウェハ上の前記アライメント部位の位置を決定することと、
前記設計データ空間における前記ウェハ上の前記アライメント部位の前記位置に基づい
て前記設計データ空間における前記検査システムにより前記ウェハについて取り込まれた
検査データの位置を決定することとを含むコンピュータ実施方法。
（付記２） 前記検査データの前記位置は、サブピクセル精度で決定される付記１に記載
の方法。
（付記３） 前記所定のアライメント部位に対する前記データは、データ構造体に格納さ
れている設計データを含む付記１に記載の方法。
（付記４） 前記所定のアライメント部位に対する前記データは、前記所定のアライメン
ト部位が前記ウェハ上にどのように印刷されるか示す１つ又は複数のシミュレートされた
イメージを含む付記１に記載の方法。
（付記５） 前記所定のアライメント部位に対する前記データは、前記所定のアライメン
ト部位の１つ又は複数の属性を含み、前記アライメント部位に対する前記データは、前記
アライメント部位の１つ又は複数の属性を含み、前記アラインさせることは、前記所定の
アライメント部位の前記１つ又は複数の属性を前記アライメント部位の前記１つ又は複数
の属性にアラインさせることを含む付記１に記載の方法。
（付記６） 前記所定のアライメント部位の前記１つ又は複数の属性は、前記所定のアラ
イメント部位の重心を含み、前記アライメント部位の前記１つ又は複数の属性は、前記ア
ライメント部位の重心を含む付記５に記載の方法。
（付記７） 前記所定のアライメント部位に対する前記データは、前記検査システムによ
り取り込まれ、データ構造体に格納されている設計データにアラインされたデータを含む
付記１に記載の方法。
（付記８） 前記所定のアライメント部位に対する前記データは、前記設計データ空間に
おける設計座標にアラインされた標準参照ダイ・イメージの少なくとも一部を含む付記１
に記載の方法。
（付記９） 前記所定のアライメント部位は、ｘ方向及びｙ方向でユニークな１つ又は複
数の属性を有する少なくとも１つのアライメント・フィーチャ又は少なくとも２つのアラ
イメント・フィーチャを備え、前記少なくとも２つのアライメント・フィーチャのうちの
第１のフィーチャは、ｘ方向でユニークな１つ又は複数の属性を有し、前記少なくとも２
つのアライメント・フィーチャのうちの第２のフィーチャは、ｙ方向でユニークな１つ又
は複数の属性を有する付記１に記載の方法。
（付記１０） さらに、前記検査システムを使用して前記所定のアライメント部位を選択
することを含む付記１に記載の方法。
（付記１１） 前記選択するために使用される前記検査システムのイメージング・モード
は、前記検査データを取り込むために使用される前記検査システムのイメージング・モー
ドと異なる請求項１０に記載の方法。
（付記１２） 前記アライメント部位の前記位置を決定することは、前記ウェハの検査前
に実行され、前記検査データの前記位置を決定することは、前記ウェハの前記検査時に実
行される請求項１に記載の方法。
（付記１３） 前記検査データの前記位置を決定することは、前記ウェハの検査の後に実
行され、前記検査データの前記位置を決定することは、前記ウェハ上で検出された欠陥に
対応する前記検査データの位置について実行され、前記欠陥に対応しない前記検査データ
の位置については実行されない付記１に記載の方法。
（付記１４） 前記アライメント部位に対する前記データは、前記検査データのスワス内
にあり、前記検査データの前記位置を決定することは、前記アライメント部位の前記位置
に基づいて前記設計データ空間における前記スワスの前記位置を決定することと、前記ス
ワスの前記位置に基づいて前記設計データ空間における前記検査データの追加のスワスの
位置を決定することとを含む付記１に記載の方法。
（付記１５） さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と前記設
計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性とに基づいて、前記ウェハの異な
る部分で欠陥を検出する感度を決定することを含む付記１に記載の方法。
（付記１６） 前記設計データの前記１つ又は複数の属性は、前記ウェハの前記検査デー
タが取り込まれたプロセス層、異なるプロセス層、又はそれらの何らかの組合せに対する
前記設計データ、異なる設計データ、又はそれらの何らかの組合せに対する前記ウェハ、
他のウェハ、又はそれらの何らかの組合せに対するすでに取り込まれている検査データの
１つ又は複数の属性に基づいて選択される付記１５に記載の方法。
（付記１７） 前記設計データの前記１つ又は複数の属性は、前記異なる部分においてす
でに検出されている欠陥の歩留まりクリティカル度、前記異なる部分においてすでに検出
されている前記欠陥の故障確率、又はそれらの何らかの組合せに基づいて選択される付記
１５に記載の方法。
（付記１８） さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置及びコン
テキスト・マップに基づいて前記ウェハの異なる部分で欠陥を検出する感度を決定するこ
とを含み、前記コンテキスト・マップは、前記設計データ空間における設計データの１つ
又は複数の属性に対する値を含む付記１に記載の方法。
（付記１９） 前記感度を決定することは、前記ウェハの前記異なる部分で前記欠陥を検
出するために前記検査データとともに使用される感度しきい値を決定することを含む付記
１８に記載の方法。
（付記２０） 前記感度を決定することは、前記ウェハの検査時に前記検査システムによ
り実行される付記１８に記載の方法。
（付記２１） 前記感度を決定することは、前記ウェハに対する前記検査データの取り込
みが完了した後に実行される付記１８に記載の方法。
（付記２２） さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と、前記
設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性と、前記検査データの１つ又は
複数の属性とに基づいて、前記ウェハの異なる部分で欠陥を検出する感度を決定すること
を含み、前記検査データの前記１つ又は複数の属性は、欠陥が前記異なる部分において検
出された場合に１つ又は複数のイメージ・ノイズ属性、又はその何らかの組合せを含む付
記１に記載の方法。
（付記２３） さらに、前記ウェハ上で加工されるデバイスの設計に対するスキーマ・デ
ータの１つ又は複数の属性、前記デバイスに対する物理的レイアウトの予想される電気的
挙動の１つ又は複数の属性、又はそれらの何らかの組合せに基づいて前記ウェハ上の欠陥
を検出するための１つ又は複数のパラメータを変更することを含む付記１に記載の方法。
（付記２４） さらに、前記ウェハ上で実行されるべき電気的試験プロセスの１つ又は複
数のパラメータに基づいて前記検査データを使用して前記ウェハ上で欠陥を検出するため
に１つ又は複数のパラメータを変更することを含む付記１に記載の方法。
（付記２５） さらに、前記検査データを使用して前記ウェハ上で検出された欠陥に基づ
いて前記ウェハ上で実行されるべき電気的試験プロセスの１つ又は複数のパラメータを変
更することを含む付記１に記載の方法。
（付記２６） さらに、フィードバック制御技術を使用して前記方法の１つ又は複数のス
テップの結果に基づいて前記検査システムにより実行される検査プロセスの１つ又は複数
のパラメータを定期的に変更することを含む付記１に記載の方法。
（付記２７） さらに、フィードバック制御技術を使用して前記方法の１つ又は複数のス
テップの結果に基づいて前記検査システムにより実行される検査プロセスの１つ又は複数
のパラメータを自動的に変更することを含む付記１に記載の方法。
（付記２８） さらに、前記方法の１つ又は複数のステップの結果を使用して知識ベース
を生成することと、前記知識ベースを使用して前記検査システムにより実行される検査プ
ロセスを生成することとを含む付記１に記載の方法。
（付記２９） さらに、設計データ空間における前記欠陥に対応する前記検査データの部
分の前記位置とコンテキスト・マップに基づいて前記ウェハの異なる部分で検出された欠
陥を分類することを含み、前記コンテキスト・マップは、前記設計データ空間における設
計データの１つ又は複数の属性に対する値を含む付記１に記載の方法。
（付記３０） 前記分類することは、前記ウェハの検査時に前記検査システムにより実行
される付記２９に記載の方法。
（付記３１） 前記分類することは、前記ウェハに対する前記検査データの取り込みが完
了した後に実行される付記２９に記載の方法。
（付記３２） 前記検査データは、前記ウェハ上の欠陥に対するデータを含み、前記方法
は、さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置に基づいて、前記設
計データ空間における前記欠陥の位置を決定することと、前記設計データ空間における前
記欠陥の前記位置と前記設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性とに基
づいて、前記欠陥がニュイサンス欠陥であるかどうかを判定することとを含む付記１に記
載の方法。
（付記３３） さらに、前記設計データ空間における前記設計データの前記１つ又は複数
の属性に基づいてニュイサンス欠陥であると判定されない前記欠陥が系統的欠陥であるか
、又はランダム欠陥であるかを判定することを含む付記３２に記載の方法。
（付記３４） 前記検査データは、プロセス・ウィンドウ・クォリフィケーションについ
て取り込まれる付記１に記載の方法。
（付記３５） 前記検査データは、前記ウェハ上の欠陥に対するデータを含み、前記方法
は、さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と、前記設計データ
空間における設計データの１つ又は複数の属性とに基づいて前記欠陥を分類することを含
む付記１に記載の方法。
（付記３６） 前記検査データは、前記ウェハ上の欠陥に対するデータを含み、前記方法
は、さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と前記設計データ空
間における設計データの１つ又は複数の属性とに基づいて、ビン範囲に従って前記欠陥を
グループ分けすることを含む付記１に記載の方法。
（付記３７） 前記検査データは、前記ウェハ上の欠陥に対するデータを含み、前記方法
は、さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と、前記設計データ
空間における設計データの１つ又は複数の属性と、前記設計データが印刷されるレチクル
について取り込まれたレチクル検査データの１つ又は複数の属性とに基づいて、ビン範囲
に従って前記欠陥をグループ分けすることを含む付記１に記載の方法。
（付記３８） 前記検査データは、前記ウェハ上の欠陥に対するデータを含み、前記方法
は、さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と、前記設計データ
空間における設計データの１つ又は複数の属性と、前記検査データの１つ又は複数の属性
とに基づいてビン範囲に従って前記欠陥をグループ分けすることを含む付記１に記載の方
法。
（付記３９） 前記検査データは、前記ウェハ上の欠陥に対するデータを含み、前記方法
は、さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と、前記設計データ
空間における設計データの１つ又は複数の属性と、前記検査データの１つ又は複数の属性
と、前記設計データが印刷されるレチクルについて取り込まれたレチクル検査データの１
つ又は複数の属性とに基づいて、ビン範囲に従って前記欠陥をグループ分けすることを含
む付記１に記載の方法。
（付記４０） 前記検査データは、前記ウェハ上の欠陥に対するデータを含み、前記方法
は、さらに、前記ウェハに対する前記検査データが取り込まれたプロセス層、異なるプロ
セス層、又はその何らかの組合せに対する、前記設計データ、異なる設計データ、又はそ
の何らかの組合せについて、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と、
前記設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性と、前記検査データの１つ
又は複数の属性と、前記ウェハ、他のウェハ、又はその何らかの組合せに対するすでに取
り込まれている検査データの１つ又は複数の属性とに基づいて、ビン範囲に従って前記欠
陥をグループ分けすることを含む付記１に記載の方法。
（付記４１） 前記検査データは、前記ウェハ上の欠陥に対するデータを含み、前記方法
は、さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と前記設計データ空
間における設計データの１つ又は複数の属性とに基づいてレビューのため前記欠陥の少な
くとも一部を選択することを含む付記１に記載の方法。
（付記４２） 前記検査データは、前記ウェハ上の欠陥に対するデータを含み、前記方法
は、さらに、前記欠陥が前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と前記設
計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性とに基づいて、レビューされるべ
き順序を決定することを含む付記１に記載の方法。
（付記４３） 前記検査データは、前記ウェハ上の欠陥に対するデータを含み、前記方法
は、さらに、レビューのため前記欠陥の少なくとも一部を選択することを含み、前記欠陥
の前記少なくとも一部は、１つ又は複数の属性の異なる値を有する前記設計データ空間に
おける設計データのそれぞれの部分の中に配置されている少なくとも１つの欠陥を含む付
記１に記載の方法。
（付記４４） さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と前記設
計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性とに基づいて、前記ウェハの異な
る部分について取り込まれた前記検査システムの１つ又は複数の検出器からの出力の１つ
又は複数の所定の属性を抽出することを含む付記１に記載の方法。
（付記４５） 前記設計データの前記１つ又は複数の属性は、前記ウェハの前記検査デー
タが取り込まれたプロセス層、異なるプロセス層、又はそれらの何らかの組合せに対する
前記設計データ、異なる設計データ、又はそれらの何らかの組合せに対する前記ウェハ、
他のウェハ、又はそれらの何らかの組合せに対するすでに取り込まれている検査データの
１つ又は複数の属性に基づいて選択される付記４４に記載の方法。
（付記４６） さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と、前記
設計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性と、前記検査データの１つ又は
複数の属性とに基づいて前記ウェハの異なる部分について取り込まれた検査システムの１
つ又は複数の検出器からの出力の１つ又は複数の所定の属性を抽出することを含む付記１
に記載の方法。
（付記４７） 前記検査データの前記１つ又は複数の属性は、前記異なる部分で１つ又は
複数の欠陥が検出された場合に、１つ又は複数のイメージ・ノイズ属性、又はそれらの何
らかの組合せを含む付記４６に記載の方法。
（付記４８） さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置と前記設
計データ空間における設計データの１つ又は複数の属性とに基づいて、前記ウェハ上で検
出された１つ又は複数の欠陥に対する故障確率値を決定することを含む付記１に記載の方
法。
（付記４９） さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置に基づい
て前記設計データ空間における前記ウェハ上で検出された欠陥の位置の座標を決定するこ
とと、前記設計データに対するフロア・プランに基づいて前記欠陥の前記位置の前記座標
を設計セル座標に変換することとを含む付記１に記載の方法。
（付記５０） さらに、オーバーレイ公差を使用して前記欠陥の周囲の異なる領域を決定
することと、１つ又は複数のセル・タイプに対する前記領域を使用して欠陥リピータ分析
を実行し、前記１つ又は複数のセル・タイプが系統的欠陥セル・タイプであるかどうかを
判定し、また前記系統的欠陥セル・タイプ内の１つの又は複数の系統的欠陥ジオメトリの
１つ又は複数のジオメトリの１つ又は複数の配置を決定することとを含む付記４９に記載
の方法。
（付記５１） さらに、前記系統的欠陥セル・タイプに近接して配置されているセル、ジ
オメトリ、又はそれらの何らかの組合せに対する設計データの１つ又は複数の属性に基づ
いて空間的系統的欠陥が前記系統的欠陥セル・タイプ内に生じるかどうかを判定すること
を含む付記５０に記載の方法。
（付記５２） さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置に基づい
て前記設計データ空間における前記ウェハ上で検出された欠陥の位置を決定することと、
設計データの前記１つ又は複数の属性に対する所定の値が、前記設計データ空間における
位置の関数として格納されているデータ構造体を使用して前記欠陥の前記位置に対応する
設計データの１つ又は複数の属性に対する値を決定することとを含む付記１に記載の方法
。
（付記５３） レチクル検査システムにより生成されるレチクルのイメージは、前記設計
データ空間において設計データとして使用され、前記レチクルは、前記ウェハ上で前記設
計データを印刷するために使用される付記１に記載の方法。
（付記５４） レチクル・イメージが前記ウェハ上にどのように印刷されるかを示すシミ
ュレートされたイメージは、前記設計データ空間における設計データとして使用される付
記１に記載の方法。
（付記５５） さらに、前記ウェハ上に前記設計データを印刷するために使用されるレチ
クルについて取り込まれたレチクル検査データに基づいて前記設計データ空間における設
計データに対するコンテキスト・マップを生成することを含む付記１に記載の方法。
（付記５６） さらに、前記設計データ空間における前記検査データの前記位置とコンテ
キスト・マップとを使用して前記ウェハ上のレチクル欠陥の印刷可能性を判定するウェハ
検査プロセスを最適化することを含む付記１に記載の方法。
（付記５７） さらに、前記検査データと、標準参照ダイ・ベースの検査用の標準参照ダ
イとを使用して前記ウェハ上の欠陥を検出することを含む付記１に記載の方法。
（付記５８） さらに、前記検査データと、標準参照ダイと、摂動行列における前記標準
参照ダイに関連付けられているウェハ・ノイズの表現とを標準参照ダイ・ベースの検査に
使用して前記ウェハ上の欠陥を検出することを含む付記１に記載の方法。
（付記５９） 前記ウェハと追加のウェハは、ウェハ・レベルのプロセス・パラメータ変
調を使用して処理され、前記方法は、前記ウェハと前記追加のウェハのダイに対する検査
データを、共通の標準参照ダイと比較することにより前記ウェハと前記追加のウェハの欠
陥を検出することを含む付記１に記載の方法。
（付記６０） 設計データ空間における検査データの位置を決定するように構成されてい
るシステムであって、
設計データを収めた記録媒体と、
前記記憶媒体に結合されているプロセッサとを備えるシステムであって、前記プロセッ
サが、
ウェハ上のアライメント部位について検査システムにより取り込まれたデータを所定の
アライメント部位に対するデータにアラインさせ、
設計データ空間における前記所定のアライメント部位の位置に基づいて前記設計データ
空間における前記ウェハ上の前記アライメント部位の位置を決定し、
前記設計データ空間における前記ウェハ上の前記アライメント部位の前記位置に基づい
て前記設計データ空間における前記検査システムにより前記ウェハについて取り込まれた
検査データの位置を決定するように構成されていることを特徴とするシステム。
（付記６１） 設計データ空間における検査データの位置を決定するように構成されてい
るシステムであって、
ウェハ上のアライメント部位に対するデータと前記ウェハに対する検査データを取り込
むように構成されている検査システムと、
設計データを収めた記録媒体と、
前記検査システム及び前記記憶媒体に結合されているプロセッサとを備えるシステムで
あって、前記プロセッサが、
前記ウェハ上の前記アライメント部位に対する前記データを所定のアライメント部位に
対するデータにアラインさせ、
設計データ空間における前記所定のアライメント部位の位置に基づいて前記設計データ
空間における前記ウェハ上の前記アライメント部位の位置を決定し、
前記設計データ空間における前記ウェハ上の前記アライメント部位の前記位置に基づい
て前記設計データ空間における前記検査データの位置を決定するように構成されることを
特徴とするシステム。
Claims (16)
- ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分けるように構成されたシステムであって、
前記システムは、設計データを含む第１記録媒体と、
前記第１の記憶媒体に結合されている１つ以上のコンピュータサブシステムとを備え、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
少なくとも類似している設計データに近接して配置されているホット・スポットは互いに相関しているときに、設計データ空間における前記欠陥の位置を設計データにおけるホット・スポットの位置と比較し、
前記欠陥と少なくとも類似している位置を有する前記ホット・スポットとを関連付け、
グループのそれぞれにおける前記欠陥が互いに相関するホット・スポットのみに関連付けられるように前記欠陥をビン範囲に従ってグループ分けし、
前記ビン範囲によるグループ分けの結果を記憶媒体に格納し、
さらに、前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥に関連付けられている前記ホット・スポットと相関する全ホット・スポットの数及び前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥の数により前記グループの１つ又は複数を優先順位付けするように構成され、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
さらに、系統的欠陥に関連付けられている前記設計データにおける注目するパターンの配置を識別することにより前記ホット・スポット同士を相関させ、前記注目するパターンと前記設計データにおける類似のパターンとを相関させ、前記注目するパターンの前記配置と前記設計データにおける前記類似パターンの配置とを相関するホット・スポットの位置として相関させるように構成され、前記ビン範囲によるグループ分けの結果に基づいて前記欠陥のレビューを実行する
システム。 - ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分けるように構成されたシステムであって、
前記システムは、設計データを含む第１記録媒体と、
前記第１の記憶媒体に結合されている１つ以上のコンピュータサブシステムとを備え、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
少なくとも類似している設計データに近接して配置されているホット・スポットは互いに相関しているときに、設計データ空間における前記欠陥の位置を設計データにおけるホット・スポットの位置と比較し、
前記欠陥と少なくとも類似している位置を有する前記ホット・スポットとを関連付け、
グループのそれぞれにおける前記欠陥が互いに相関するホット・スポットのみに関連付けられるように前記欠陥をビン範囲に従ってグループ分けし、
前記ビン範囲によるグループ分けの結果を記憶媒体に格納し、
さらに、前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥に関連付けられている前記ホット・スポットと相関する全ホット・スポットの数及び前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥の数により前記グループの１つ又は複数を優先順位付けするように構成され、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
設計ベースの分類を前記グループの１つ又は複数に割り当て、前記ビン範囲によるグループ分けの結果に基づいて前記欠陥のレビューを実行する
システム。 - ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分けるように構成されたシステムであって、
前記システムは、設計データを含む第１記録媒体と、
前記第１の記憶媒体に結合されている１つ以上のコンピュータサブシステムとを備え、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
少なくとも類似している設計データに近接して配置されているホット・スポットは互いに相関しているときに、設計データ空間における前記欠陥の位置を設計データにおけるホット・スポットの位置と比較し、
前記欠陥と少なくとも類似している位置を有する前記ホット・スポットとを関連付け、
グループのそれぞれにおける前記欠陥が互いに相関するホット・スポットのみに関連付けられるように前記欠陥をビン範囲に従ってグループ分けし、
前記ビン範囲によるグループ分けの結果を記憶媒体に格納し、
さらに、前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥に関連付けられている前記ホット・スポットと相関する全ホット・スポットの数及び前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥の数により前記グループの１つ又は複数を優先順位付けするように構成され、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
前記ウェハ上の前記欠陥を検出するために使用される検査システムの部分であり、前記ビン範囲によるグループ分けの結果に基づいて前記欠陥のレビューを実行する
システム。 - ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分けるように構成されたシステムであって、
前記システムは、設計データを含む第１記録媒体と、
前記第１の記憶媒体に結合されている１つ以上のコンピュータサブシステムとを備え、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
少なくとも類似している設計データに近接して配置されているホット・スポットは互いに相関しているときに、設計データ空間における前記欠陥の位置を設計データにおけるホット・スポットの位置と比較し、
前記欠陥と少なくとも類似している位置を有する前記ホット・スポットとを関連付け、
グループのそれぞれにおける前記欠陥が互いに相関するホット・スポットのみに関連付けられるように前記欠陥をビン範囲に従ってグループ分けし、
前記ビン範囲によるグループ分けの結果を記憶媒体に格納し、
さらに、前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥に関連付けられている前記ホット・スポットと相関する全ホット・スポットの数及び前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥の数により前記グループの１つ又は複数を優先順位付けするように構成され、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、前記ビン範囲によるグループ分けの結果に基づいて前記欠陥のレビューを実行し、
前記ホット・スポットは、前記ウェハ上の前記欠陥を検出するために使用される検査システムにより識別される
システム。 - ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分けるように構成されたシステムであって、
前記システムは、設計データを含む第１記録媒体と、
前記第１の記憶媒体に結合されている１つ以上のコンピュータサブシステムとを備え、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
少なくとも類似している設計データに近接して配置されているホット・スポットは互いに相関しているときに、設計データ空間における前記欠陥の位置を設計データにおけるホット・スポットの位置と比較し、
前記欠陥と少なくとも類似している位置を有する前記ホット・スポットとを関連付け、
グループのそれぞれにおける前記欠陥が互いに相関するホット・スポットのみに関連付けられるように前記欠陥をビン範囲に従ってグループ分けし、
前記ビン範囲によるグループ分けの結果を記憶媒体に格納し、
さらに、前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥に関連付けられている前記ホット・スポットと相関する全ホット・スポットの数及び前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥の数により前記グループの１つ又は複数を優先順位付けするように構成され、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
さらに、前記設計データが印刷される１つ又は複数のウェハの検査結果を使用して前記ホット・スポットを監視し、前記ビン範囲によるグループ分けの結果に基づいて前記欠陥のレビューを実行する
システム。 - ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分けるように構成されたシステムであって、
前記システムは、設計データを含む第１記録媒体と、
前記第１の記憶媒体に結合されている１つ以上のコンピュータサブシステムとを備え、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
少なくとも類似している設計データに近接して配置されているホット・スポットは互いに相関しているときに、設計データ空間における前記欠陥の位置を設計データにおけるホット・スポットの位置と比較し、
前記欠陥と少なくとも類似している位置を有する前記ホット・スポットとを関連付け、
グループのそれぞれにおける前記欠陥が互いに相関するホット・スポットのみに関連付けられるように前記欠陥をビン範囲に従ってグループ分けし、
前記ビン範囲によるグループ分けの結果を記憶媒体に格納し、
さらに、前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥に関連付けられている前記ホット・スポットと相関する全ホット・スポットの数及び前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥の数により前記グループの１つ又は複数を優先順位付けするように構成され、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
さらに、前記ホット・スポット間の相関関係に基づいて前記ウェハを検査し、前記ビン範囲によるグループ分けの結果に基づいて前記欠陥のレビューを実行する
システム。 - ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分けるように構成されたシステムであって、
前記システムは、設計データを含む第１記録媒体と、
前記第１の記憶媒体に結合されている１つ以上のコンピュータサブシステムとを備え、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
少なくとも類似している設計データに近接して配置されているホット・スポットは互いに相関しているときに、設計データ空間における前記欠陥の位置を設計データにおけるホット・スポットの位置と比較し、
前記欠陥と少なくとも類似している位置を有する前記ホット・スポットとを関連付け、
グループのそれぞれにおける前記欠陥が互いに相関するホット・スポットのみに関連付けられるように前記欠陥をビン範囲に従ってグループ分けし、
前記ビン範囲によるグループ分けの結果を記憶媒体に格納し、
さらに、前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥に関連付けられている前記ホット・スポットと相関する全ホット・スポットの数及び前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥の数により前記グループの１つ又は複数を優先順位付けするように構成され、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
さらに、前記ビン範囲によるグループ分けの結果を使用して時間の経過とともに系統的欠陥、潜在的系統的欠陥、又はそれらの組合せを監視し、前記ビン範囲によるグループ分けの結果に基づいて前記欠陥のレビューを実行する
システム。 - ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分けるように構成されたシステムであって、
前記システムは、設計データを含む第１記録媒体と、
前記第１の記憶媒体に結合されている１つ以上のコンピュータサブシステムとを備え、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
少なくとも類似している設計データに近接して配置されているホット・スポットは互いに相関しているときに、設計データ空間における前記欠陥の位置を設計データにおけるホット・スポットの位置と比較し、
前記欠陥と少なくとも類似している位置を有する前記ホット・スポットとを関連付け、
グループのそれぞれにおける前記欠陥が互いに相関するホット・スポットのみに関連付けられるように前記欠陥をビン範囲に従ってグループ分けし、
前記ビン範囲によるグループ分けの結果を記憶媒体に格納し、
さらに、前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥に関連付けられている前記ホット・スポットと相関する全ホット・スポットの数及び前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥の数により前記グループの１つ又は複数を優先順位付けするように構成され、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
さらに、前記ビン範囲によるグループ分けの結果に基づいてレビューのため前記欠陥を選択するプロセスを生成し、前記ビン範囲によるグループ分けの結果に基づいて前記欠陥のレビューを実行する
システム。 - ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分けるように構成されたシステムであって、
前記システムは、設計データを含む第１記録媒体と、
前記第１の記憶媒体に結合されている１つ以上のコンピュータサブシステムとを備え、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
少なくとも類似している設計データに近接して配置されているホット・スポットは互いに相関しているときに、設計データ空間における前記欠陥の位置を設計データにおけるホット・スポットの位置と比較し、
前記欠陥と少なくとも類似している位置を有する前記ホット・スポットとを関連付け、
グループのそれぞれにおける前記欠陥が互いに相関するホット・スポットのみに関連付けられるように前記欠陥をビン範囲に従ってグループ分けし、
前記ビン範囲によるグループ分けの結果を記憶媒体に格納し、
さらに、前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥に関連付けられている前記ホット・スポットと相関する全ホット・スポットの数及び前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥の数により前記グループの１つ又は複数を優先順位付けするように構成され、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
さらに、ビン範囲によるグループ分けの結果に基づいて前記設計データにおける系統的欠陥と潜在的系統的欠陥を識別し、時間の経過とともに前記系統的欠陥と前記潜在的系統的欠陥の発生を監視し、前記ビン範囲によるグループ分けの結果に基づいて前記欠陥のレビューを実行する
システム。 - ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分けるように構成されたシステムであって、
前記システムは、設計データを含む第１記録媒体と、
前記第１の記憶媒体に結合されている１つ以上のコンピュータサブシステムとを備え、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
少なくとも類似している設計データに近接して配置されているホット・スポットは互いに相関しているときに、設計データ空間における前記欠陥の位置を設計データにおけるホット・スポットの位置と比較し、
前記欠陥と少なくとも類似している位置を有する前記ホット・スポットとを関連付け、
グループのそれぞれにおける前記欠陥が互いに相関するホット・スポットのみに関連付けられるように前記欠陥をビン範囲に従ってグループ分けし、
前記ビン範囲によるグループ分けの結果を記憶媒体に格納し、
さらに、前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥に関連付けられている前記ホット・スポットと相関する全ホット・スポットの数及び前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥の数により前記グループの１つ又は複数を優先順位付けするように構成され、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
さらに、前記ビン範囲によるグループ分けの結果に基づいて前記設計データが印刷されているウェハを検査するプロセスを生成し、前記ビン範囲によるグループ分けの結果に基づいて前記欠陥のレビューを実行する
システム。 - ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分けるように構成されたシステムであって、
前記システムは、設計データを含む第１記録媒体と、
前記第１の記憶媒体に結合されている１つ以上のコンピュータサブシステムとを備え、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
少なくとも類似している設計データに近接して配置されているホット・スポットは互いに相関しているときに、設計データ空間における前記欠陥の位置を設計データにおけるホット・スポットの位置と比較し、
前記欠陥と少なくとも類似している位置を有する前記ホット・スポットとを関連付け、
グループのそれぞれにおける前記欠陥が互いに相関するホット・スポットのみに関連付けられるように前記欠陥をビン範囲に従ってグループ分けし、
前記ビン範囲によるグループ分けの結果を記憶媒体に格納し、
さらに、前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥に関連付けられている前記ホット・スポットと相関する全ホット・スポットの数及び前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥の数により前記グループの１つ又は複数を優先順位付けするように構成され、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
さらに、前記ビン範囲によるグループ分けの結果に基づいて前記設計データが印刷されているウェハを検査するプロセスを変更し、前記ビン範囲によるグループ分けの結果に基づいて前記欠陥のレビューを実行する
システム。 - ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分けるように構成されたシステムであって、
前記システムは、設計データを含む第１記録媒体と、
前記第１の記憶媒体に結合されている１つ以上のコンピュータサブシステムとを備え、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
少なくとも類似している設計データに近接して配置されているホット・スポットは互いに相関しているときに、設計データ空間における前記欠陥の位置を設計データにおけるホット・スポットの位置と比較し、
前記欠陥と少なくとも類似している位置を有する前記ホット・スポットとを関連付け、
グループのそれぞれにおける前記欠陥が互いに相関するホット・スポットのみに関連付けられるように前記欠陥をビン範囲に従ってグループ分けし、
前記ビン範囲によるグループ分けの結果を記憶媒体に格納し、
さらに、前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥に関連付けられている前記ホット・スポットと相関する全ホット・スポットの数及び前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥の数により前記グループの１つ又は複数を優先順位付けするように構成され、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
さらに、前記欠陥のグループの１つ又は複数の影響を受ける前記ウェハ上に形成されるダイの割合を決定し、前記ビン範囲によるグループ分けの結果に基づいて前記欠陥のレビューを実行する
システム。 - ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分けるように構成されたシステムであって、
前記システムは、設計データを含む第１記録媒体と、
前記第１の記憶媒体に結合されている１つ以上のコンピュータサブシステムとを備え、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
少なくとも類似している設計データに近接して配置されているホット・スポットは互いに相関しているときに、設計データ空間における前記欠陥の位置を設計データにおけるホット・スポットの位置と比較し、
前記欠陥と少なくとも類似している位置を有する前記ホット・スポットとを関連付け、
グループのそれぞれにおける前記欠陥が互いに相関するホット・スポットのみに関連付けられるように前記欠陥をビン範囲に従ってグループ分けし、
前記ビン範囲によるグループ分けの結果を記憶媒体に格納し、
さらに、前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥に関連付けられている前記ホット・スポットと相関する全ホット・スポットの数及び前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥の数により前記グループの１つ又は複数を優先順位付けするように構成され、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
さらに、前記欠陥の１つ又は複数に対する欠陥クリティカル度指数を決定し、前記ビン範囲によるグループ分けの結果に基づいて前記欠陥のレビューを実行する
システム。 - ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分けるように構成されたシステムであって、
前記システムは、設計データを含む第１記録媒体と、
前記第１の記憶媒体に結合されている１つ以上のコンピュータサブシステムとを備え、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
少なくとも類似している設計データに近接して配置されているホット・スポットは互いに相関しているときに、設計データ空間における前記欠陥の位置を設計データにおけるホット・スポットの位置と比較し、
前記欠陥と少なくとも類似している位置を有する前記ホット・スポットとを関連付け、
グループのそれぞれにおける前記欠陥が互いに相関するホット・スポットのみに関連付けられるように前記欠陥をビン範囲に従ってグループ分けし、
前記ビン範囲によるグループ分けの結果を記憶媒体に格納し、
さらに、前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥に関連付けられている前記ホット・スポットと相関する全ホット・スポットの数及び前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥の数により前記グループの１つ又は複数を優先順位付けするように構成され、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
さらに、ビン範囲に従って前記グループの少なくとも１つに分けられた前記欠陥が配置されている前記ウェハ上に形成されたダイの割合を決定し、前記割合に基づいて前記グループの前記少なくとも１つに優先度を割り当て、前記ビン範囲によるグループ分けの結果に基づいて前記欠陥のレビューを実行する
システム。 - ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分けるように構成されたシステムであって、
前記システムは、設計データを含む第１記録媒体と、
前記第１の記憶媒体に結合されている１つ以上のコンピュータサブシステムとを備え、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
少なくとも類似している設計データに近接して配置されているホット・スポットは互いに相関しているときに、設計データ空間における前記欠陥の位置を設計データにおけるホット・スポットの位置と比較し、
前記欠陥と少なくとも類似している位置を有する前記ホット・スポットとを関連付け、
グループのそれぞれにおける前記欠陥が互いに相関するホット・スポットのみに関連付けられるように前記欠陥をビン範囲に従ってグループ分けし、
前記ビン範囲によるグループ分けの結果を記憶媒体に格納し、
さらに、前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥に関連付けられている前記ホット・スポットと相関する全ホット・スポットの数及び前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥の数により前記グループの１つ又は複数を優先順位付けするように構成され、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
さらに、前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥が少なくとも１回検出される前記ウェハ上に前記設計データを印刷するために使用されるレチクル上の対応するホット・スポット配置の数により前記グループの１つ又は複数を優先順位付けし、前記ビン範囲によるグループ分けの結果に基づいて前記欠陥のレビューを実行する
システム。 - ウェハ上で検出された欠陥をビン範囲に従って分けるように構成されたシステムであって、
前記システムは、設計データを含む第１記録媒体と、
前記第１の記憶媒体に結合されている１つ以上のコンピュータサブシステムとを備え、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
少なくとも類似している設計データに近接して配置されているホット・スポットは互いに相関しているときに、設計データ空間における前記欠陥の位置を設計データにおけるホット・スポットの位置と比較し、
前記欠陥と少なくとも類似している位置を有する前記ホット・スポットとを関連付け、
グループのそれぞれにおける前記欠陥が互いに相関するホット・スポットのみに関連付けられるように前記欠陥をビン範囲に従ってグループ分けし、
前記ビン範囲によるグループ分けの結果を記憶媒体に格納し、
さらに、前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥に関連付けられている前記ホット・スポットと相関する全ホット・スポットの数及び前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥の数により前記グループの１つ又は複数を優先順位付けするように構成され、
前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
さらに、ビン範囲に従って前記グループの１つ又は複数に分けられた欠陥が検出されたレチクル上の配置の数と、前記グループの前記１つ又は複数に含まれる前記欠陥に関連付けられている前記ホット・スポットと相関する前記レチクル上のホット・スポット配置の総数とに基づいて前記グループの１つ又は複数に対するレチクル・ベースの限界性を決定し、前記ビン範囲によるグループ分けの結果に基づいて前記欠陥のレビューを実行する
システム。
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