JP6785663B2 - 検査のための高解像度フルダイイメージデータの使用 - Google Patents
検査のための高解像度フルダイイメージデータの使用 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6785663B2 JP6785663B2 JP2016567619A JP2016567619A JP6785663B2 JP 6785663 B2 JP6785663 B2 JP 6785663B2 JP 2016567619 A JP2016567619 A JP 2016567619A JP 2016567619 A JP2016567619 A JP 2016567619A JP 6785663 B2 JP6785663 B2 JP 6785663B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- wafer
- inspection
- die image
- data
- alignment site
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
- H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
- H01L22/10—Measuring as part of the manufacturing process
- H01L22/12—Measuring as part of the manufacturing process for structural parameters, e.g. thickness, line width, refractive index, temperature, warp, bond strength, defects, optical inspection, electrical measurement of structural dimensions, metallurgic measurement of diffusions
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B21/00—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant
- G01B21/16—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant for measuring distance of clearance between spaced objects
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8806—Specially adapted optical and illumination features
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
- G01N21/9501—Semiconductor wafers
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
- G01N23/22—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by measuring secondary emission from the material
- G01N23/225—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by measuring secondary emission from the material using electron or ion
- G01N23/2251—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by measuring secondary emission from the material using electron or ion using incident electron beams, e.g. scanning electron microscopy [SEM]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/30—Circuit design
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
- G06T7/001—Industrial image inspection using an image reference approach
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
- G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
- G06T7/74—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods involving reference images or patches
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
- H01L21/00—Processes or apparatus adapted for the manufacture or treatment of semiconductor or solid state devices or of parts thereof
- H01L21/67—Apparatus specially adapted for handling semiconductor or electric solid state devices during manufacture or treatment thereof; Apparatus specially adapted for handling wafers during manufacture or treatment of semiconductor or electric solid state devices or components ; Apparatus not specifically provided for elsewhere
- H01L21/67005—Apparatus not specifically provided for elsewhere
- H01L21/67242—Apparatus for monitoring, sorting or marking
- H01L21/67288—Monitoring of warpage, curvature, damage, defects or the like
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8806—Specially adapted optical and illumination features
- G01N2021/8822—Dark field detection
- G01N2021/8825—Separate detection of dark field and bright field
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
- G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2201/00—Features of devices classified in G01N21/00
- G01N2201/10—Scanning
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2201/00—Features of devices classified in G01N21/00
- G01N2201/12—Circuits of general importance; Signal processing
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
- G01N2223/60—Specific applications or type of materials
- G01N2223/611—Specific applications or type of materials patterned objects; electronic devices
- G01N2223/6116—Specific applications or type of materials patterned objects; electronic devices semiconductor wafer
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
- G06T2207/30148—Semiconductor; IC; Wafer
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Pathology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
- Geometry (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
1.ライン(ジオメトリ)がDナノメートルより接近しているエリアを抽出する。
2.比較的高い曲率のエリア(例えばコーナ及びラインの終端)を抽出する。
3.隣接する形体(幾何学的な形体)からDナノメートルより近い、比較的高い曲率の箇所を有するエリアを抽出する。
4.Dナノメータより細いラインを抽出する。
5.ラインがD1ナノメートルより細く、D2ナノメートルより小さい空間で分離しているエリアを抽出する。
6.上記の特徴、例えば、比較的高い曲率(例えば、ラインの終端)及び比較的狭い空間があるエリアの、任意のブール関数。
7.形体の間の空間的な関係、例えば、二つの対向する(配向されている)比較的高い曲率の箇所の間の比較的細い空間(<Dナノメートル)を用いることもできる。
Claims (89)
- 記憶された高解像度ダイイメージに対する検査データの位置を決定するためのコンピュータ実行方法であって、
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得したデータを、そのウェハについて記憶された高解像度ダイイメージのダイイメージ空間内の予め定められた位置を有している予め定められたアライメント部位のデータにアラインすることであり、前記高解像度ダイイメージにおいてユニークなパターン化された形体は、前記検査システムで撮像できるかを決定するために分析され、前記検査システムにより生成されたイメージ内で解像されない場合には前記予め定められたアライメント部位から取り除くように前記高解像度ダイイメージを前処理し、
前記予め定められたアライメント部位の前記ダイイメージ空間内の前記予め定められた位置に基づいて、前記アライメント部位の前記ダイイメージ空間内の位置を決定すること、及び
前記検査システムにより前記ウェハについて取得した検査データの前記ダイイメージ空間内の位置を、前記アライメント部位の前記ダイイメージ空間内の位置に基づいて決定すること、を含み、
前記アライメント部位について検査システムにより取得したデータをアラインすること、前記アライメント部位の位置を決定すること、及び前記検査データの位置を決定することをコンピュータシステムにより実行する、方法。 - 前記記憶された高解像度ダイイメージは、ダイの全体の記憶された高解像度イメージである、請求項1に記載の方法。
- 前記ウェハあるいは別のウェハ上のダイを電子ビームベースのイメージングシステムでスキャンすることにより前記ウェハについて高解像度ダイイメージを取得すること、及び
前記取得した高解像度ダイイメージを記憶媒体に記憶すること、
を更に含む請求項1に記載の方法。 - 前記ウェハの設計データは前記方法における使用のために利用可能でない、請求項1に記載の方法。
- 検査データに基づいてウェハ上の欠陥を検出することを更に含み、前記欠陥の位置は前記検出の前には知られていない、請求項1に記載の方法。
- 前記検査データの位置をサブピクセル精度で決定する、請求項1に記載の方法。
- 前記ウェハの検査のために用いる一つあるいは複数のケアエリアを、前記記憶された高解像度ダイイメージに基づいて特定することを更に含む、請求項1に記載の方法。
- 前記ウェハ上のケアエリアに対応する検査データを、前記検査データの前記ダイイメージ空間内の位置に基づいて特定することを更に含む、請求項1に記載の方法。
- 前記ウェハ上のアライメント部位のデータと前記予め定められたアライメント部位のデータとの間のオフセットを、前記アラインすることに基づいて決定することを更に含み、
前記検査データの位置を決定することは、前記オフセットとアライメント部位の前記ダイイメージ空間内の位置とを用いて実行される、請求項1に記載の方法。 - 前記記憶された高解像度ダイイメージからコンテクストマップを生成することを更に含み、
前記コンテクストマップは、前記ダイイメージ空間全体における前記記憶された高解像度ダイイメージの一つあるいは複数の属性についての値を含んでいる、請求項1に記載の方法。 - 前記ウェハ上の一つの位置におけるホットスポットについての情報を取得すること、
そのホットスポットについての情報に基づいて前記ウェハ上のホットスポットの別の位置を特定すること、及び
前記一つの位置及び前記別の位置におけるホットスポットに基づいて前記ウェハのケアエリアを生成すること、
を更に含む、請求項1に記載の方法。 - 前記検査データに基づいて前記ウェハ上の欠陥を検出すること、及び
前記少なくとも一つの欠陥に対応する前記検査データの前記ダイイメージ空間内の位置とコンテクストマップとに基づいて、前記欠陥のうちの少なくとも一つを分類すること、
を更に含み、
前記コンテクストマップは、前記ダイイメージ空間全体における前記記憶された高解像度ダイイメージの一つあるいは複数の属性についての値を含んでいる、請求項1に記載の方法。 - 前記記憶された高解像度ダイイメージからコンテクストマップを生成し、前記コンテクストマップが、前記ダイイメージ空間全体における前記記憶された高解像度ダイイメージの一つあるいは複数の属性についての値と前記値についてのコンテクストコードを含んでいること、
前記検査データに基づいて前記ウェハ上の欠陥を検出すること、及び
少なくとも一つの欠陥に対応する前記検査データの前記ダイイメージ空間内の位置と前記コンテクストマップとに基づいて、前記欠陥のうちの少なくとも一つに前記コンテクストコードのうちの一つを割り当てること、
を更に含む請求項1に記載の方法。 - 前記ウェハの検査のための前記検査システムにより用いられる一つあるいは複数の光学モード及びピクセルサイズに関する情報に基づいて、前記予め定められたアライメント部位を選択すること、を更に含む請求項1に記載の方法。
- 前記ウェハ上のアライメント部位について取得されるデータ及び前記検査データは、前記検査システム上の二つあるいはより多くの光学モードにより取得される、請求項1に記載の方法。
- 二つあるいはより多くの光学モードのうちの第1について用いるアライメント部位は、二つあるいはより多くの光学モードのうちの第2について用いるアライメント部位とは異なる、請求項15に記載の方法。
- 二つあるいはより多くの光学モードのうちの第1について用いる前記予め定められたアライメント部位のデータは、二つあるいはより多くの光学モードのうちの第2について用いる前記予め定められたアライメント部位のデータとは異なる、請求項15に記載の方法。
- 前記方法は、前記ウェハの検査の間に実行される、請求項1に記載の方法。
- 前記ウェハ上のアライメント部位のデータはスキャンされたイメージを含み、
かつ前記予め定められたアライメント部位のデータは、前記記憶された高解像度ダイイメージから高解像度イメージデータを含んでいる、請求項1に記載の方法。 - 前記ウェハ上のアライメント部位のデータはスキャンされたイメージを含み、
かつ前記予め定められたアライメント部位のデータはイメージクリップを含んでいる、請求項1に記載の方法。 - 前記ウェハのための前記記憶された高解像度ダイイメージから前記予め定められたアライメント部位を選択することを更に含み、
前記検査データの多数の帯の各々に少なくとも一つの予め定められたアライメント部位がある、請求項1に記載の方法。 - 前記アラインすることは、前記ウェハの欠陥を検出する前に実行される、請求項1に記載の方法。
- 前記方法の設定はオフツールで実行される、請求項1に記載の方法。
- 前記方法の設定はオンツールで実行される、請求項1に記載の方法。
- 前記記憶された高解像度ダイイメージを、前記検査データの多数の帯の各々に対応する部分に分けることにより、前記予め定められたアライメント部位を選択すること、及び
前記記憶された高解像度ダイイメージを検索して、前記多数の帯の各々における前記予め定められたアライメント部位のうちの少なくとも一つを特定して選択すること、
を更に含む請求項1に記載の方法。 - 予め定められたアライメント部位のための高解像度ダイイメージクリップを前記記憶された高解像度ダイイメージから抽出すること、及び
前記ウェハの検査のために前記検査システムが用いるファイルに、前記抽出されたイメージクリップを記憶すること、
を更に含む請求項1に記載の方法。 - 前記記憶された高解像度ダイイメージを前処理することにより前記予め定められたアライメント部位を選択して、前記ウェハについての検査システムと前記検査システムが用いる検査プロセスとに対し適合性がある予め定められたアライメント部位を選択すること、を更に含む請求項1に記載の方法。
- 前記検査システムを用いてウェハ上のダイの列をスキャンすることにより前記予め定められたアライメント部位を選択すること、及び
ダイの各フレームを処理して唯一のアライメント部位を特定すること、
を更に含む請求項1に記載の方法。 - 検査のために前記検査システムの最善のイメージングモードを用いて前記ウェハをスキャンし、適切な予め定められたアライメント部位を選択すること、及び
前記スキャンにより生じたイメージ及び前記記憶された高解像度ダイイメージに基づいて前記選択された予め定められたアライメント部位の位置を決定すること、
を更に含む請求項1に記載の方法。 - 前記アライメント部位は、前記検査データの多数の帯の各々に一つより多いアライメント部位を含んでいる、請求項1に記載の方法。
- 前記アライメント部位は、前記検査データの多数の帯の各々に一つより多いアライメント部位を含んでいてスケーリング誤差を修正する、請求項1に記載の方法。
- 前記予め定められたアライメント部位は、前記ウェハ上のダイの全体にわたり予め定められた頻度で選択される、請求項1に記載の方法。
- 前記予め定められたアライメント部位は、前記ウェハ上のダイ上で、予め定められた最小間隔距離で分布している、請求項1に記載の方法。
- ステージの位置精度、回転誤差、x方向及びy方向の並進誤差、スケーリング誤差、あるいは前記検査システムにおけるそれらのいくつかの組み合わせを修正すべく、前記検査システムを前記アライメント部位にアラインさせること、を更に含む請求項1に記載の方法。
- 前記予め定められたアライメント部位を選択して、前記アライメント部位の位置の前記決定のために、組合せにより充分なアライメント情報を供給する一組のアライメント特性を含めること、を更に含む請求項1に記載の方法。
- 前記検査システムは、前記ウェハの検査のために明視野モードを用いるように構成される、請求項1に記載の方法。
- 前記検査システムは、前記ウェハの検査のために暗視野モードを用いるように構成される、請求項1に記載の方法。
- 前記検査システムは、前記ウェハの検査のために電子ビームイメージングモードを用いるように構成される、請求項1に記載の方法。
- 前記検査データの前記ダイイメージ空間内の前記位置、前記記憶された高解像度ダイイメージの前記ダイイメージ空間における一つあるいは複数の属性、及び前記検査データの一つあるいは複数の属性に基づいて、前記ウェハの異なる部分上で欠陥を検出するための感度を決定すること、を更に含み、
前記検査データの一つあるいは複数の属性は、一つあるいは複数の欠陥が前記異なる部分において検出される場合に、一つあるいは複数のイメージノイズ属性、又はそれらのいくつかの組み合わせを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記記憶された高解像度ダイイメージの前記一つあるいは複数の属性は、前記異なる部分において以前に検出された欠陥の産出クリティカリティ、前記異なる部分において以前に検出された欠陥の故障確率、又はそれらのいくつかの組み合わせ、に基づいて選択される、請求項39に記載の方法。
- 前記ウェハの異なる部分において欠陥を検出するための感度を、前記検査データの前記ダイイメージ空間内の位置とコンテクストマップとに基づいて決定すること、を更に含み、前記コンテクストマップは、前記ダイイメージ空間全体における前記記憶された高解像度ダイイメージの一つあるいは複数の属性についての値を含んでいる、請求項1に記載の方法。
- 前記検査データは前記ウェハ上の欠陥のデータを含み、
前記方法は、
前記検査データの前記ダイイメージ空間内の位置に基づいて前記欠陥の前記ダイイメージ空間内の位置を決定すること、
前記検査データの前記ダイイメージ空間内の位置と、前記記憶された高解像度ダイイメージの前記ダイイメージ空間内の一つあるいは複数の属性とに基づいて、前記欠陥が有害欠陥であるか決定すること、及び
有害欠陥であると決定されない欠陥がシステマティックなあるいはランダムな欠陥であるかを、前記ダイイメージ空間における前記記憶された高解像度ダイイメージの一つあるいは複数の属性に基づいて決定すること、
を更に含む請求項1に記載の方法。 - 前記ウェハ及び追加のウェハは、ウェハレベルプロセスパラメータ変調を用いて処理され、
かつ前記方法は、前記ウェハ及び前記追加のウェハ上のダイの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、前記ウェハ及び前記追加のウェハ上の欠陥を検出することを更に含んでいる、請求項1に記載の方法。 - アラインされた前記アライメント部位について前記検査システムにより取得したデータは、前記ウェハについて前記検査システムにより取得された前記検査データの多数の帯の各々におけるデータを含んでおり、
前記アライメント部位は、前記多数の帯の各々に少なくとも一つのアライメント部位を含んでおり、
前記アライメント部位の位置を決定することは、前記ダイイメージ空間における前記予め定められたアライメント部位の予め定められた位置に基づいて、前記多数の帯の各々のうちの少なくとも一つのアライメント部位の前記ダイイメージ空間における位置を決定することを含んでおり、
前記検査データの位置を決定することは、前記多数の帯の各々における前記検査データの前記ダイイメージ空間内の位置を、前記多数の帯の各々のうちの少なくとも一つのアライメント部位の前記ダイイメージ空間内の位置に基づいて決定することを含んでいる、
請求項1に記載の方法。 - 記憶された高解像度ダイイメージに対す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であって、
ウェハのための記憶された高解像度ダイイメージから成る記憶媒体、及び
記憶媒体に接続されたプロセッサ、を備え、
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得したデータを、そのウェハについて記憶された高解像度ダイイメージのダイイメージ空間内の予め定められた位置を有している予め定められたアライメント部位のデータにアラインすることであり、前記高解像度ダイイメージにおいてユニークなパターン化された形体は、前記検査システムで撮像できるかを決定するために分析され、前記検査システムにより生成されたイメージ内で解像されない場合には前記予め定められたアライメント部位から取り除くように前記高解像度ダイイメージを前処理し、
前記予め定められたアライメント部位の前記ダイイメージ空間内の前記予め定められた位置に基づいて、前記アライメント部位の前記ダイイメージ空間内の位置を決定し、及び
前記検査システムにより前記ウェハについて取得した検査データの前記ダイイメージ空間内の位置を、前記アライメント部位の前記ダイイメージ空間内の位置に基づいて決定する、ように構成されているシステム。 - 記憶された高解像度ダイイメージに対す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であって、
ウェハ上のアライメント部位のデータ及び前記ウェハの検査データを取得するように構成された検査システム、
前記ウェハの記憶された高解像度ダイイメージを含む記憶媒体、及び
前記検査システム及び記憶媒体に接続されたプロセッサ、を備え、
前記プロセッサが、
前記ウェハ上のアライメント部位について前記検査システムにより取得したデータを、前記ウェハについての前記記憶された高解像度ダイイメージのダイイメージ空間内の予め定められた位置を有している予め定められたアライメント部位のデータにアラインすることであり、前記高解像度ダイイメージにおいてユニークなパターン化された形体は、前記検査システムで撮像できるかを決定するために分析され、前記検査システムにより生成されたイメージ内で解像されない場合には前記予め定められたアライメント部位から取り除くように前記高解像度ダイイメージを前処理し、
前記予め定められたアライメント部位の前記ダイイメージ空間内の前記予め定められた位置に基づいて、前記アライメント部位の前記ダイイメージ空間内の位置を決定し、かつ
前記検査システムにより前記ウェハについて取得した検査データの前記ダイイメージ空間内の位置を、前記アライメント部位の前記ダイイメージ空間内の位置に基づいて決定するように更に構成されている、システム。 - 前記記憶された高解像度ダイイメージは、ダイの全体の記憶された高解像度イメージである、請求項46に記載のシステム。
- 前記ウェハあるいは別のウェハ上のダイをスキャンすることにより前記ウェハについて高解像度ダイイメージを取得し、かつ前記取得した高解像度ダイイメージを記憶媒体に記憶するように構成された電子ビーム―ベースのイメージングシステムを更に備える、請求項46に記載のシステム。
- 前記ウェハの設計データは前記システムによる使用のために利用可能でない、請求項46に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、前記検査データに基づいて前記ウェハ上の欠陥を検出するように更に構成され、
かつ前記欠陥の位置は前記検出の前には知られていない、請求項46に記載のシステム。 - 前記検査データの位置をサブピクセル精度で決定する、請求項46に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、前記ウェハの検査のために用いる一つあるいは複数のケアエリアを、前記記憶された高解像度ダイイメージに基づいて特定するように更に構成されている、請求項46に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、前記ウェハ上のケアエリアに対応する検査データを、前記検査データの前記ダイイメージ空間内の位置に基づいて特定するように更に構成されている、請求項46に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、前記ウェハ上のアライメント部位のデータと前記予め定められたアライメント部位のデータとの間のオフセットを、前記アラインすることに基づいて決定するように更に構成されており、
かつ前記検査データの位置を決定することは、前記オフセットと前記アライメント部位の前記ダイイメージ空間内の位置とを用いて実行される、請求項46に記載のシステム。 - 前記プロセッサは、前記記憶された高解像度ダイイメージからコンテクストマップを生成するように更に構成され、
かつ前記コンテクストマップは、前記ダイイメージ空間の全体にわたる前記記憶された高解像度ダイイメージの一つあるいは複数の属性のための値を含んでいる、請求項46に記載のシステム。 - 前記プロセッサは、前記ウェハ上の一つの位置におけるホットスポットについての情報を取得し、そのホットスポットについての情報に基づいて前記ウェハ上のホットスポットの別の位置を特定し、かつ前記一つの位置及び前記別の位置におけるホットスポットに基づいて前記ウェハのケアエリアを生成するように更に構成されている、請求項46に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、前記検査データに基づいて前記ウェハ上の欠陥を検出し、かつ前記ダイイメージ空間内の前記少なくとも一つの欠陥に対応する前記検査データの位置とコンテクストマップとに基づいて前記欠陥のうちの少なくとも一つを分類するように、更に構成されており、
かつ前記コンテクストマップは、前記ダイイメージ空間の全体にわたる前記記憶された高解像度ダイイメージの一つあるいは複数の属性のための値を含んでいる、請求項46に記載のシステム。 - 前記プロセッサは、前記記憶された高解像度ダイイメージからコンテクストマップを生成するように更に構成されており、
前記コンテクストマップは、前記ダイイメージ空間の全体にわたる前記記憶された高解像度ダイイメージの一つあるいは複数の属性の値と前記値のためのコンテクストコードとを含んでおり、
かつ前記プロセッサは、前記検査データに基づいて前記ウェハ上の欠陥を検出し、かつ前記ダイイメージ空間の少なくとも一つの欠陥に対応する検査データの位置と前記コンテクストマップとに基づいて、前記欠陥のうちの少なくとも一つに対し前記コンテクストコードのうちの一つを割り当てるように更に構成されている、請求項46に記載のシステム。 - 前記プロセッサは、前記ウェハの検査のための前記検査システムにより用いられる一つあるいは複数の光学モード及びピクセルサイズに関する情報に基づいて、前記予め定められたアライメント部位を選択するように更に構成されている、請求項46に記載のシステム。
- 前記ウェハ上のアライメント部位について取得されるデータ及び前記検査データは、前記検査システム上の二つあるいはより多くの光学モードにより取得される、請求項46に記載のシステム。
- 二つあるいはより多くの光学モードのうちの第1について用いるアライメント部位は、二つあるいはより多くの光学モードのうちの第2について用いるアライメント部位とは異なる、請求項60に記載のシステム。
- 二つあるいはより多くの光学モードのうちの第1について用いる前記予め定められたアライメント部位のデータは、二つあるいはより多くの光学モードのうちの第2について用いる前記予め定められたアライメント部位のデータとは異なる、請求項60に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、前記アライメント部位について前記検査システムにより取得したデータをアライメントし、前記アライメント部位の位置を決定し、かつ前記ウェハの検査の間に前記検査データの位置を決定するように更に構成されている、請求項46に記載のシステム。
- 前記ウェハ上のアライメント部位のデータは、スキャンされたイメージを含み、
かつ前記予め定められたアライメント部位のデータは、前記記憶された高解像度ダイイメージから高解像度イメージデータを含んでいる、請求項46に記載のシステム。 - 前記ウェハ上のアライメント部位のデータは、スキャンされたイメージを含み、
かつ前記予め定められたアライメント部位のデータはイメージクリップを含んでいる、請求項46に記載のシステム。 - 前記プロセッサは、前記検査データの多数の帯の各々に少なくとも一つの予め定められたアライメント部位があるように、前記ウェハの前記記憶された高解像度ダイイメージから前記予め定められたアライメント部位を選択するように更に構成されている、請求項46に記載のシステム。
- 前記アラインすることは、前記ウェハの欠陥を検出する前に実行される、請求項46に記載のシステム。
- 前記アライメント部位のデータをアラインすること、前記アライメント部位の位置を決定すること、及び前記検査データの位置を決定することの設定は、オフツールで実行される、請求項46に記載のシステム。
- 前記アライメント部位のデータをアライメントすること、前記アライメント部位の位置を決定すること、及び前記検査データの位置を決定することの設定は、オンツールで実行される、請求項46に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、前記記憶された高解像度ダイイメージを、前記検査データの多数の帯の各々に対応する部分に分けることにより、前記予め定められたアライメント部位を選択し、かつ前記記憶された高解像度ダイイメージを検索して、前記多数の帯の各々における前記予め定められたアライメント部位のうちの少なくとも一つを特定して選択するように更に構成されている、請求項46に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、予め定められたアライメント部位のための高解像度ダイイメージクリップを前記記憶された高解像度ダイイメージから抽出し、かつ前記ウェハの検査のために用いるファイルに前記抽出されたダイイメージクリップを記憶するように更に構成されている、請求項46に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、前記記憶された高解像度ダイイメージを前処理することにより予め定められたアライメント部位を選択して、前記ウェハについての検査システムと前記検査システムが用いる検査プロセスとに対し適合性がある予め定められたアライメント部位を選択するように更に構成されている、請求項46に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、前記検査システムを用いてウェハ上のダイの列をスキャンすることにより予め定められたアライメント部位を選択し、かつダイの各フレームを処理して唯一のアライメント部位を特定するように更に構成されている、請求項46に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、検査のために前記検査システムの最善のイメージングモードを用いて前記ウェハをスキャンし、適切な予め定められたアライメント部位を選択し、かつ前記スキャンにより生じたイメージ及び記憶された高解像度ダイイメージに基づいて、前記選択された予め定められたアライメント部位の位置を決定するように更に構成されている、請求項46に記載のシステム。
- 前記アライメント部位は、前記検査データの多数の帯の各々に一つより多いアライメント部位を含んでいる、請求項46に記載のシステム。
- アライメント部位は、前記検査データの多数の帯の各々に一つより多いアライメント部位を含んでいてスケーリング誤差を修正する、請求項46に記載のシステム。
- 前記予め定められたアライメント部位は、前記ウェハ上のダイの全体にわたり予め定められた頻度で選択される、請求項46に記載のシステム。
- 前記予め定められたアライメント部位は、前記ウェハ上のダイ上で、予め定められた最小間隔距離で分布している、請求項46に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、ステージの位置精度、回転誤差、x方向及びy方向の並進誤差、スケーリング誤差、あるいは前記検査システムにおけるそれらのいくつかの組み合わせを修正すべく、前記検査システムを前記アライメント部位にアラインさせるように更に構成されている、請求項46に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、前記予め定められたアライメント部位を選択して、前記アライメント部位の位置の前記決定のために、組合せにより充分なアライメント情報を供給する一組のアライメント特性を含めるように更に構成されている、請求項46に記載のシステム。
- 前記検査システムは、前記ウェハの検査のために明視野モードを用いるように構成されている、請求項46に記載のシステム。
- 前記検査システムは、前記ウェハの検査のために暗視野モードを用いるように構成されている、請求項46に記載のシステム。
- 前記検査システムは、前記ウェハの検査のために電子ビームイメージングモードを用いるように構成されている、請求項46に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、前記検査データの前記ダイイメージ空間内の前記位置、前記記憶された高解像度ダイイメージの前記ダイイメージ空間における一つあるいは複数の属性、及び前記検査データの一つあるいは複数の属性に基づいて、前記ウェハの異なる部分上で欠陥を検出するための感度を決定するように更に構成され、
かつ前記検査データの一つあるいは複数の属性は、一つあるいは複数の欠陥が前記異なる部分において検出される場合に、一つあるいは複数のイメージノイズ属性、又はそれらのいくつかの組み合わせを含んでいる、請求項46に記載のシステム。 - 前記記憶された高解像度ダイイメージの前記一つあるいは複数の属性は、前記異なる部分において以前に検出された欠陥の産出クリティカリティ、前記異なる部分において以前に検出された欠陥の故障確率、又はそれらのいくつかの組み合わせ、に基づいて選択される、請求項84に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、前記ウェハの異なる部分において欠陥を検出するための感度を、前記検査データの前記ダイイメージ空間内の位置とコンテクストマップとに基づいて決定するように更に構成され、
かつ前記コンテクストマップは、前記ダイイメージ空間全体における前記記憶された高解像度ダイイメージの一つあるいは複数の属性についての値を含んでいる、請求項46に記載のシステム。 - 前記検査データは前記ウェハ上の欠陥のデータを含んでおり、
かつ前記プロセッサは、前記検査データの前記ダイイメージ空間内の位置に基づいて前記欠陥の前記ダイイメージ空間内の位置を決定し、前記欠陥の前記ダイイメージ空間内の位置と、前記記憶された高解像度ダイイメージの前記ダイイメージ空間内の一つあるいは複数の属性とに基づいて、前記欠陥が有害欠陥であるかを決定し、かつ有害欠陥であると決定されない欠陥がシステマティックなあるいはランダムな欠陥であるかを、前記記憶された高解像度ダイイメージの前記ダイイメージ空間における一つあるいは複数の属性に基づいて決定するように更に構成されている、請求項46に記載のシステム。 - 前記ウェハ及び追加のウェハは、ウェハレベルのプロセスパラメータ変調を用いて処理され、
かつ前記プロセッサは、前記ウェハ及び前記追加のウェハ上のダイの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、前記ウェハ及び前記追加のウェハ上の欠陥を検出するように更に構成されている、請求項46に記載のシステム。 - アラインされた前記アライメント部位について前記検査システムにより取得したデータは、前記ウェハについて前記検査システムにより取得された前記検査データの多数の帯の各々におけるデータを含んでおり、
前記アライメント部位は、前記多数の帯の各々に少なくとも一つのアライメント部位を含んでおり、
前記アライメント部位の位置を決定することは、前記ダイイメージ空間における前記予め定められたアライメント部位の予め定められた位置に基づいて、前記多数の帯の各々のうちの少なくとも一つのアライメント部位の前記ダイイメージ空間における位置を決定することを含んでおり、
かつ前記検査データの位置を決定することは、前記多数の帯の各々における前記検査データの前記ダイイメージ空間内の位置を、前記多数の帯の各々のうちの前記少なくとも一つのアライメント部位の前記ダイイメージ空間内の位置に基づいて決定することを含んでいる、請求項46に記載のシステム。
Applications Claiming Priority (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201461991892P | 2014-05-12 | 2014-05-12 | |
US61/991,892 | 2014-05-12 | ||
US14/707,592 | 2015-05-08 | ||
US14/707,592 US9401016B2 (en) | 2014-05-12 | 2015-05-08 | Using high resolution full die image data for inspection |
PCT/US2015/030145 WO2015175404A1 (en) | 2014-05-12 | 2015-05-11 | Using high resolution full die image data for inspection |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2017523390A JP2017523390A (ja) | 2017-08-17 |
JP6785663B2 true JP6785663B2 (ja) | 2020-11-18 |
Family
ID=54368278
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016567619A Active JP6785663B2 (ja) | 2014-05-12 | 2015-05-11 | 検査のための高解像度フルダイイメージデータの使用 |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9401016B2 (ja) |
JP (1) | JP6785663B2 (ja) |
KR (1) | KR102300550B1 (ja) |
CN (1) | CN106415807B (ja) |
IL (1) | IL248121B (ja) |
TW (1) | TWI648533B (ja) |
WO (1) | WO2015175404A1 (ja) |
Families Citing this family (62)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9857291B2 (en) * | 2013-05-16 | 2018-01-02 | Kla-Tencor Corporation | Metrology system calibration refinement |
US9816939B2 (en) * | 2014-07-22 | 2017-11-14 | Kla-Tencor Corp. | Virtual inspection systems with multiple modes |
US9727047B2 (en) | 2014-10-14 | 2017-08-08 | Kla-Tencor Corp. | Defect detection using structural information |
US20160110859A1 (en) * | 2014-10-17 | 2016-04-21 | Macronix International Co., Ltd. | Inspection method for contact by die to database |
US9702827B1 (en) * | 2014-11-20 | 2017-07-11 | Kla-Tencor Corp. | Optical mode analysis with design-based care areas |
US10707107B2 (en) * | 2015-12-16 | 2020-07-07 | Kla-Tencor Corporation | Adaptive alignment methods and systems |
US9965848B2 (en) * | 2015-12-23 | 2018-05-08 | Kla-Tencor Corporation | Shape based grouping |
US9915625B2 (en) * | 2016-01-04 | 2018-03-13 | Kla-Tencor Corp. | Optical die to database inspection |
US10648924B2 (en) | 2016-01-04 | 2020-05-12 | Kla-Tencor Corp. | Generating high resolution images from low resolution images for semiconductor applications |
US10181185B2 (en) * | 2016-01-11 | 2019-01-15 | Kla-Tencor Corp. | Image based specimen process control |
US10043261B2 (en) * | 2016-01-11 | 2018-08-07 | Kla-Tencor Corp. | Generating simulated output for a specimen |
US10127651B2 (en) * | 2016-01-15 | 2018-11-13 | Kla-Tencor Corporation | Defect sensitivity of semiconductor wafer inspectors using design data with wafer image data |
US10204416B2 (en) * | 2016-02-04 | 2019-02-12 | Kla-Tencor Corporation | Automatic deskew using design files or inspection images |
US10340165B2 (en) * | 2016-03-29 | 2019-07-02 | Kla-Tencor Corporation | Systems and methods for automated multi-zone detection and modeling |
US10674986B2 (en) | 2016-05-13 | 2020-06-09 | General Electric Company | Methods for personalizing blood flow models |
US10325361B2 (en) * | 2016-06-01 | 2019-06-18 | Kla-Tencor Corporation | System, method and computer program product for automatically generating a wafer image to design coordinate mapping |
US10304177B2 (en) * | 2016-06-29 | 2019-05-28 | Kla-Tencor Corporation | Systems and methods of using z-layer context in logic and hot spot inspection for sensitivity improvement and nuisance suppression |
EP3488233B1 (en) | 2016-07-22 | 2021-04-28 | LynX Inspection Inc. | Inspection method for a manufactured article and system for performing same |
US10115040B2 (en) * | 2016-09-14 | 2018-10-30 | Kla-Tencor Corporation | Convolutional neural network-based mode selection and defect classification for image fusion |
US10605859B2 (en) * | 2016-09-14 | 2020-03-31 | Qualcomm Incorporated | Visible alignment markers/landmarks for CAD-to-silicon backside image alignment |
US10074033B2 (en) * | 2016-10-06 | 2018-09-11 | Adobe Systems Incorporated | Using labels to track high-frequency offsets for patch-matching algorithms |
US10679909B2 (en) * | 2016-11-21 | 2020-06-09 | Kla-Tencor Corporation | System, method and non-transitory computer readable medium for tuning sensitivies of, and determining a process window for, a modulated wafer |
US10133838B2 (en) * | 2017-01-30 | 2018-11-20 | Dongfang Jingyuan Electron Limited | Guided defect detection of integrated circuits |
US10140400B2 (en) * | 2017-01-30 | 2018-11-27 | Dongfang Jingyuan Electron Limited | Method and system for defect prediction of integrated circuits |
US10444161B2 (en) * | 2017-04-05 | 2019-10-15 | Kla-Tencor Corporation | Systems and methods for metrology with layer-specific illumination spectra |
US10262408B2 (en) * | 2017-04-12 | 2019-04-16 | Kla-Tencor Corporation | System, method and computer program product for systematic and stochastic characterization of pattern defects identified from a semiconductor wafer |
US10733744B2 (en) | 2017-05-11 | 2020-08-04 | Kla-Tencor Corp. | Learning based approach for aligning images acquired with different modalities |
CN110785709B (zh) * | 2017-06-30 | 2022-07-15 | 科磊股份有限公司 | 从低分辨率图像产生高分辨率图像以用于半导体应用 |
US10769761B2 (en) * | 2017-06-30 | 2020-09-08 | Kla-Tencor Corp. | Generating high resolution images from low resolution images for semiconductor applications |
KR102440695B1 (ko) * | 2017-08-11 | 2022-09-05 | 삼성전자주식회사 | 웨이퍼 맵 분석 장치, 이를 이용한 웨이퍼 맵 분석 방법 및 반도체 장치 제조 방법 |
US10699926B2 (en) * | 2017-08-30 | 2020-06-30 | Kla-Tencor Corp. | Identifying nuisances and defects of interest in defects detected on a wafer |
US10997710B2 (en) * | 2017-10-18 | 2021-05-04 | Kla-Tencor Corporation | Adaptive care areas for die-die inspection |
US11195268B2 (en) * | 2018-05-22 | 2021-12-07 | Kla-Tencor Corporation | Target selection improvements for better design alignment |
US10698325B2 (en) * | 2018-05-23 | 2020-06-30 | Kla-Tencor Corporation | Performance monitoring of design-based alignment |
US10867824B2 (en) * | 2018-05-29 | 2020-12-15 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. | Substrate detecting system in a substrate storage container |
US10831110B2 (en) * | 2018-05-29 | 2020-11-10 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Ltd. | Lithographic overlay correction and lithographic process |
US10872403B2 (en) * | 2018-08-10 | 2020-12-22 | Micron Technology, Inc. | System for predicting properties of structures, imager system, and related methods |
US10832396B2 (en) * | 2018-10-19 | 2020-11-10 | Kla-Tencor Corp. | And noise based care areas |
US11049745B2 (en) * | 2018-10-19 | 2021-06-29 | Kla Corporation | Defect-location determination using correction loop for pixel alignment |
WO2020083612A1 (en) * | 2018-10-23 | 2020-04-30 | Asml Netherlands B.V. | Method and apparatus for adaptive alignment |
US11468553B2 (en) | 2018-11-02 | 2022-10-11 | Kla Corporation | System and method for determining type and size of defects on blank reticles |
US10545099B1 (en) * | 2018-11-07 | 2020-01-28 | Kla-Tencor Corporation | Ultra-high sensitivity hybrid inspection with full wafer coverage capability |
WO2020094385A1 (en) * | 2018-11-08 | 2020-05-14 | Asml Netherlands B.V. | Prediction of out of specification based on spatial characteristic of process variability |
US10957035B2 (en) * | 2018-11-30 | 2021-03-23 | Kla Corporation | Defect classification by fitting optical signals to a point-spread function |
KR102650697B1 (ko) * | 2018-12-04 | 2024-03-25 | 삼성전자주식회사 | 반도체 웨이퍼 검사 방법 및 시스템, 및 이를 이용한 반도체 소자의 제조 방법 |
US11170475B2 (en) * | 2019-01-10 | 2021-11-09 | Kla Corporation | Image noise reduction using stacked denoising auto-encoder |
TWI695221B (zh) * | 2019-02-01 | 2020-06-01 | 華邦電子股份有限公司 | 圖案特徵的識別方法 |
US11114324B2 (en) * | 2019-04-10 | 2021-09-07 | KLA Corp. | Defect candidate generation for inspection |
US10916006B2 (en) | 2019-04-16 | 2021-02-09 | Winbond Electronics Corp. | Recognition method of pattern feature |
US11201074B2 (en) * | 2020-01-31 | 2021-12-14 | Kla Corporation | System and method for semiconductor device print check alignment |
CN113363175A (zh) * | 2020-03-05 | 2021-09-07 | 联华电子股份有限公司 | 设有基板扫描器的基板处理设备 |
CN111524197B (zh) * | 2020-04-01 | 2023-05-12 | 武汉精立电子技术有限公司 | 一种Microled或Miniled的异常像素实时检测修复方法及装置 |
US11937019B2 (en) | 2021-06-07 | 2024-03-19 | Elementary Robotics, Inc. | Intelligent quality assurance and inspection device having multiple camera modules |
US11232554B1 (en) * | 2021-06-07 | 2022-01-25 | Elementary Robotics, Inc. | Machine-learning based camera image triggering for quality assurance inspection processes |
JP2022026730A (ja) * | 2020-07-31 | 2022-02-10 | ファスフォードテクノロジ株式会社 | ダイボンディング装置および半導体装置の製造方法 |
US11803960B2 (en) * | 2020-08-12 | 2023-10-31 | Kla Corporation | Optical image contrast metric for optical target search |
US20220254447A1 (en) * | 2021-02-05 | 2022-08-11 | Monsanto Technology Llc | Intermediate recurrent parents, an accelerated and efficient multi-layer trait delivery system |
TW202309767A (zh) * | 2021-05-05 | 2023-03-01 | 美商科磊股份有限公司 | 用於半導體應用以深度生成模型為基礎之對準 |
US11605159B1 (en) | 2021-11-03 | 2023-03-14 | Elementary Robotics, Inc. | Computationally efficient quality assurance inspection processes using machine learning |
US11675345B2 (en) | 2021-11-10 | 2023-06-13 | Elementary Robotics, Inc. | Cloud-based multi-camera quality assurance architecture |
US11605216B1 (en) | 2022-02-10 | 2023-03-14 | Elementary Robotics, Inc. | Intelligent automated image clustering for quality assurance |
CN115795068B (zh) * | 2023-02-09 | 2023-05-23 | 安徽合信国质检验检测有限公司 | 一种基于智能识别技术检测报告ai自动校核系统 |
Family Cites Families (36)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6091846A (en) * | 1996-05-31 | 2000-07-18 | Texas Instruments Incorporated | Method and system for anomaly detection |
JP2000323541A (ja) * | 1999-05-13 | 2000-11-24 | Tokyo Seimitsu Co Ltd | 被検査物の外観検査方法及び装置 |
EP1184725A1 (en) * | 2000-09-04 | 2002-03-06 | Infineon Technologies SC300 GmbH & Co. KG | Method for adjusting a lithographic tool |
JP2003308803A (ja) * | 2002-04-12 | 2003-10-31 | Seiko Instruments Inc | 走査型顕微鏡におけるリファレンス画像先読み機能 |
WO2004008246A2 (en) * | 2002-07-12 | 2004-01-22 | Cadence Design Systems, Inc. | Method and system for context-specific mask writing |
EP1579274A4 (en) * | 2002-07-12 | 2006-06-07 | Cadence Design Systems Inc | METHOD AND SYSTEM FOR CONTROLLING MASKS ACCORDING TO THE CONTEXT |
US6902855B2 (en) | 2002-07-15 | 2005-06-07 | Kla-Tencor Technologies | Qualifying patterns, patterning processes, or patterning apparatus in the fabrication of microlithographic patterns |
US6952653B2 (en) * | 2003-04-29 | 2005-10-04 | Kla-Tencor Technologies Corporation | Single tool defect classification solution |
US9002497B2 (en) * | 2003-07-03 | 2015-04-07 | Kla-Tencor Technologies Corp. | Methods and systems for inspection of wafers and reticles using designer intent data |
JP2005283326A (ja) * | 2004-03-30 | 2005-10-13 | Hitachi High-Technologies Corp | 欠陥レビュー方法及びその装置 |
TW200622275A (en) * | 2004-09-06 | 2006-07-01 | Mentor Graphics Corp | Integrated circuit yield and quality analysis methods and systems |
US7729529B2 (en) * | 2004-12-07 | 2010-06-01 | Kla-Tencor Technologies Corp. | Computer-implemented methods for detecting and/or sorting defects in a design pattern of a reticle |
US8041103B2 (en) * | 2005-11-18 | 2011-10-18 | Kla-Tencor Technologies Corp. | Methods and systems for determining a position of inspection data in design data space |
KR101885585B1 (ko) * | 2005-11-18 | 2018-08-07 | 케이엘에이-텐코 코포레이션 | 검사 데이터와 조합하여 설계 데이터를 활용하는 방법 및 시스템 |
US7676077B2 (en) | 2005-11-18 | 2010-03-09 | Kla-Tencor Technologies Corp. | Methods and systems for utilizing design data in combination with inspection data |
US7570800B2 (en) | 2005-12-14 | 2009-08-04 | Kla-Tencor Technologies Corp. | Methods and systems for binning defects detected on a specimen |
JP4287863B2 (ja) * | 2006-05-15 | 2009-07-01 | 株式会社日立製作所 | レビューsem |
JP2008145226A (ja) * | 2006-12-08 | 2008-06-26 | Olympus Corp | 欠陥検査装置及び欠陥検査方法 |
US8126255B2 (en) | 2007-09-20 | 2012-02-28 | Kla-Tencor Corp. | Systems and methods for creating persistent data for a wafer and for using persistent data for inspection-related functions |
US7777185B2 (en) | 2007-09-25 | 2010-08-17 | Ut-Battelle, Llc | Method and apparatus for a high-resolution three dimensional confocal scanning transmission electron microscope |
JP5081590B2 (ja) * | 2007-11-14 | 2012-11-28 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 欠陥観察分類方法及びその装置 |
JP5297261B2 (ja) * | 2009-04-28 | 2013-09-25 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 観察欠陥選択処理方法、欠陥観察方法、観察欠陥選択処理装置、欠陥観察装置 |
US8559001B2 (en) | 2010-01-11 | 2013-10-15 | Kla-Tencor Corporation | Inspection guided overlay metrology |
JP5543872B2 (ja) * | 2010-07-27 | 2014-07-09 | 株式会社東芝 | パターン検査方法およびパターン検査装置 |
US8781781B2 (en) * | 2010-07-30 | 2014-07-15 | Kla-Tencor Corp. | Dynamic care areas |
US9208552B2 (en) | 2011-04-26 | 2015-12-08 | Kla-Tencor Corporation | Method and system for hybrid reticle inspection |
US9069923B2 (en) | 2011-06-16 | 2015-06-30 | Globalfoundries Singapore Pte. Ltd. | IP protection |
JP5581286B2 (ja) * | 2011-09-09 | 2014-08-27 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 欠陥検査方法および欠陥検査装置 |
US9087367B2 (en) * | 2011-09-13 | 2015-07-21 | Kla-Tencor Corp. | Determining design coordinates for wafer defects |
US9075934B2 (en) * | 2011-09-24 | 2015-07-07 | Globalfoundries Inc. | Reticle defect correction by second exposure |
US9189844B2 (en) * | 2012-10-15 | 2015-11-17 | Kla-Tencor Corp. | Detecting defects on a wafer using defect-specific information |
KR102019534B1 (ko) | 2013-02-01 | 2019-09-09 | 케이엘에이 코포레이션 | 결함 특유의, 다중 채널 정보를 이용한 웨이퍼 상의 결함 검출 |
US9098891B2 (en) | 2013-04-08 | 2015-08-04 | Kla-Tencor Corp. | Adaptive sampling for semiconductor inspection recipe creation, defect review, and metrology |
US9275450B2 (en) | 2013-04-09 | 2016-03-01 | Kla-Tencor Corp. | High accuracy design based classification |
US9171364B2 (en) | 2013-06-21 | 2015-10-27 | Kla-Tencor Corp. | Wafer inspection using free-form care areas |
US9123583B2 (en) * | 2013-07-12 | 2015-09-01 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. | Overlay abnormality gating by Z data |
-
2015
- 2015-05-08 US US14/707,592 patent/US9401016B2/en active Active
- 2015-05-11 WO PCT/US2015/030145 patent/WO2015175404A1/en active Application Filing
- 2015-05-11 JP JP2016567619A patent/JP6785663B2/ja active Active
- 2015-05-11 CN CN201580026943.4A patent/CN106415807B/zh active Active
- 2015-05-11 KR KR1020167032687A patent/KR102300550B1/ko active IP Right Grant
- 2015-05-12 TW TW104115089A patent/TWI648533B/zh active
-
2016
- 2016-09-29 IL IL248121A patent/IL248121B/en active IP Right Grant
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106415807A (zh) | 2017-02-15 |
KR102300550B1 (ko) | 2021-09-08 |
KR20170005379A (ko) | 2017-01-12 |
WO2015175404A1 (en) | 2015-11-19 |
US20150324965A1 (en) | 2015-11-12 |
TW201602565A (zh) | 2016-01-16 |
CN106415807B (zh) | 2018-04-10 |
JP2017523390A (ja) | 2017-08-17 |
US9401016B2 (en) | 2016-07-26 |
IL248121B (en) | 2018-10-31 |
TWI648533B (zh) | 2019-01-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6785663B2 (ja) | 検査のための高解像度フルダイイメージデータの使用 | |
US9805462B2 (en) | Machine learning method and apparatus for inspecting reticles | |
TWI698635B (zh) | 用於判定將對一試樣執行之一度量程序之參數之系統、方法及非暫時性電腦可讀取媒體 | |
KR102347057B1 (ko) | 전자 빔 이미지에서의 결함 위치 결정 | |
US10483081B2 (en) | Self directed metrology and pattern classification | |
KR102330735B1 (ko) | 패터닝된 웨이퍼들 상의 결함들의 서브-픽셀 및 서브-해상도 로컬리제이션 | |
JP6807844B2 (ja) | ビルトインターゲットを用いた検査対デザイン位置揃え | |
TWI686718B (zh) | 判定用於樣本上之關注區域之座標 | |
US9171364B2 (en) | Wafer inspection using free-form care areas | |
CN112840205B (zh) | 基于设计及噪声的关注区域 | |
JP6472447B2 (ja) | フォトマスク欠陥性における変化の監視 | |
WO2017035142A1 (en) | Determining one or more characteristics of a pattern of interest on a specimen | |
KR20170129892A (ko) | 설계에 대한 검사의 서브-픽셀 정렬 | |
US9702827B1 (en) | Optical mode analysis with design-based care areas | |
TWI798521B (zh) | 選擇一或多個設計檔案以供在測試影像與設計對準中使用之系統及電腦實施之方法,以及非暫時性電腦可讀媒體 | |
CN114096832A (zh) | 用于选择用于样本检验的缺陷检测方法的系统和方法 | |
IL257205A (en) | Self-directed metrology and example classification | |
CN116802676A (zh) | 用于使用芯片设计数据以改进光学检验及计量图像质量的方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20180419 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20190228 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190319 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20190617 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20190813 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190917 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20191112 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20200207 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200409 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20201006 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20201027 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6785663 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |