JP7184763B2 - 半導体ウェハ検査用三次元イメージング - Google Patents

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Description

記載される実施形態は試料検査のためのシステムに関し、より詳細には、半導体ウェハ検査モダリティに関する。
関連出願の相互参照
本特許出願は、米国特許法第１１９条の下で、２０１６年１０月７日出願の米国仮特許出願第６２／４０５，４３５号の優先権を主張するものであり、その主題は、参照によりすべて本明細書に組み込まれる。
ロジックおよびメモリデバイスなどの半導体デバイスは、典型的には、基板またはウェハに適用される一連の処理ステップにより製造される。半導体デバイスの様々な特徴および多数の構造的レベルは、これらの処理ステップにより形成される。例えば、とりわけリソグラフィは、半導体ウェハ上にパターンを生成することを含む１つの半導体製造プロセスである。半導体製作プロセスの付加的な例は、化学機械研磨、エッチング、堆積、およびイオン注入を含むが、これらに限定されない。多数の半導体デバイスが、単一の半導体ウェハ上に製作され、次に、個々の半導体デバイスに分離されてよい。
検査プロセスは、ウェハ上の欠陥を検出してより高い収率を促進するために、半導体の製造プロセスにおける様々なステップで使用される。デザインルールとプロセスウィンドウがサイズにおいて縮小し続けるにつれ、検査システムは、高スループットを維持しながらより広範囲の物理的欠陥を捉えることを要求されている。
パターンなしウェハ検査システムおよびパターン付きウェハ検査システム等の検査システムは、ウェハを、望ましくない欠陥を探して照明し検査する。半導体デザインルールが進化し続けるにつれ、検出されなければならない最小欠陥サイズのサイズは縮小し続ける。
さらに、メモリアーキテクチャは二次元浮遊ゲートアーキテクチャから完全三次元ジオメトリに移行している。一部の例では、フィルムスタックおよびエッチングされた構造は非常に深い（例えば、６マイクロメートルの深さまたはそれ以上まで）。そのような高アスペクト比構造は、パターン付きウェハ検査に課題を生じさせる。これらの構造内で埋没欠陥を測定できることは、所望の性能レベルとデバイス収率を達成するために非常に重要である。
伝統的な光学的検査技法は、平面の二次元光学的検査に基づく。これらの技法は、薄層（例えば、厚さ１マイクロメートル未満）に関して注目すべき重要な欠陥（ＤＯＩ）を捉えるのには十分速いが、比較的厚い層での埋没欠陥の検出には有効性がより低い。さらに、光学的検査によって検出されるＤＯＩは通常、ＳＥＭレビューによって検証される。多くの場合、ＳＥＭレビューは埋没欠陥に関しては実行不能である。
一例では、共焦点光学的検査が、異なる層深さで用いられる。共焦点イメージングは、焦点面の上と下の構造からの偽または擬似光学的信号を排除する。しかしながら、焦点面内の構造と、焦点面の上と下の構造との相互作用から生じた重要な信号情報も失われてしまう。この信号情報の損失は、欠陥深さを正確に測定する能力を妨げ、高い信号対雑音比（ＳＮＲ）での不要な光学的信号を除去する可能性がある。共焦点光学的検査技法については、参照により全体が本明細書に組み込まれる特許文献１にさらに詳細に説明されている。
別の例では、埋没欠陥の検出を改善するために回転照明ビームが用いられる。しかしながら、弱い欠陥（ｗｅａｋ ｄｅｆｅｃｔｓ）を測定する能力は、光強度が分割されることによって制限され、それによって感度が制限される。さらに、結果として得られる画像は複雑であり、入射光場および集光光場へのウェハ構造の効果を解釈することは困難である。回転照明ビームを用いる光学的検査はさらに、参照により全体が本明細書に組み込まれる特許文献２にさらに詳細に説明されている。
一部の例では、埋没欠陥を検出するために電子的テストが用いられる。しかしながら、全てのデバイス層は、電子的テストが実行される前に製造されなければならない。したがって、欠陥は製造サイクル中に容易に検出され得ず、時間と費用の損失につながる。結果として、電子的テストは、研究開発、増産および大量製造を含めた生産プロセスにおける全てのステップ中の全てのロットに実行するためには法外に高価である。あいにく、３Ｄ ＮＡＮＤプロセスの一部の層については、電子的テストが唯一の解決策であった。
一部の他の例では、ウェハをデプロセシング（ｄｅ－ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ）して埋没欠陥を発見する。ウェハのデプロセシングは、層を除去することによってウェハを壊して注目すべき重要な欠陥（ＤＯＩ）を明らかにし、ＤＯＩは伝統的光学的検査を用いて検出され、伝統的ＳＥＭレビューで検証される。この手法は、各層で交互のプロセスフローを要し、その交互のプロセスは、ＤＯＩ検出に干渉する欠陥を生じさせる可能性がある。さらに、一部の層の一部のＤＯＩはウェハデプロセシングによって容易に明らかにはならない。
一部の他の例では、埋没欠陥を検出するために電子ビーム検査（ＥＢＩ）が用いられる。ＥＢＩはスループットとウェハカバレッジにおいて制約があり、３Ｄ ＮＡＮＤプロセス内の一部の層のみにしか実行できない。殆どの３Ｄ ＮＡＮＤ層で、電子は、上側層を貫通してＤＯＩに達することができない。したがって、ＥＢＩの三次元構造向けの欠陥検出ツールとしての有効性には限界がある。
米国特許出願公開第２０１４／０３００８９０号明細書 米国特許出願公開第２０１４／０２６８１１７号明細書
半導体産業では、半導体レチクルまたはウェハ上の欠陥を検出するために種々の検査システムが用いられている。３Ｄメモリ、ＶＮＡＮＤメモリまたはその他の垂直構造など、垂直半導体装置に適用するウェハおよびレチクル検査システムへの改良が望まれている。
半導体ウェハ上の注目すべき重要な欠陥（ＤＯＩ）の、三次元画像に基づく改良された検出と分類のための方法およびシステムが本明細書に記載される。大量の厚い積層構造の三次元イメージングは、正確な欠陥検出と、三次元の欠陥位置の高スループットでの推定を可能にする。従来、許容範囲のウェハ変動から生じる信号（例えば、擬似およびノイズ）はＤＯＩの検出を制限することが多い。しかしながら、三次元イメージングはウェハ内の信号伝播をキャプチャし、よって、比較的厚いサンプル（例えば、３マイクロメートルより厚い積層構造を有する３Ｄ ＮＡＮＤウェハ）についても擬似およびノイズからＤＯＩを区別できる。一部の例では、厚いサンプルの、三次元イメージングに基づく光学的検査は、１つの層にある注目すべき重要な欠陥を、他の層に由来する擬似およびノイズから区別する。
一態様において、厚い半導体構造の三次元画像が、２つの横次元（例えば、ウェハ表面に平行な）と１つの深さ寸法（例えば、ウェハ表面に垂直な）で測定された体積から生成される。１つの検査例では、検査システムの焦点面内のいくつかの異なるウェハ位置に関する一連の画像が取得される。一部の例では、データ収集の後で、異なる焦点オフセットで同じ横位置に対応する画像が、位置合わせターゲットを用いて位置合わせされる。本明細書では、焦点オフセットは、試料の表面と検査システムの焦点面の間の相対距離である。
別の態様において、厚い半導体構造の三次元画像の分析に基づいて、欠陥が識別され分類される。一部の例では、検出される欠陥は、注目すべき重要な欠陥のグループと、擬似またはノイズ欠陥のグループに分けられる。
一部の実施形態において、三次元画像スタックは３Ｄ可視化技法を用いてプロットされる。結果として得られるレンダリングは、オペレータによって読み取られ、オペレータは注目すべき重要な欠陥を選択する。一部の例では、スルーフォーカス断面をプロットして、特徴的な欠陥応答を焦点オフセットの関数として視覚化する。
一部の実施形態において、三次元画像をアルゴリズム的に処理して、注目すべき重要な欠陥を識別し分類する。
別の態様において、注目すべき重要な欠陥の三次元位置が、厚い半導体構造の三次元画像の分析に基づいて決定される。多くの暗視野測定用途において、回折次数が抑制されて、ｚ方向における実欠陥位置が、ピーク信号に関連する焦点オフセットと線形に関連付けられる。多くの明視野測定用途においても、ｚ方向における実欠陥位置が、ピーク信号に関連する焦点オフセットと線形に関連付けられる。別の例では、実欠陥位置は、三次元画像と、欠陥の１つ以上のシミュレートされた三次元画像を比較することによって決定される。一部の他の例では、測定されたデータを、信頼できる基準測定システムによって測定された欠陥深さ（例えば、ウェハ表面下の距離）とマッチングする測定ライブラリが生成される。ライブラリが生成されると、後続の測定に関連する欠陥位置は、ライブラリマッチングに基づいて推定される。
別の態様において、ＳＮＲを改善するために、欠陥分析の前に三次元画像はフィルタリングされる。一部の例では、コンピューティングシステムは編成された三次元画像を３Ｄデジタルフィルタまたは他の適切な数値技法で分析して、欠陥から生じる一意の三次元構造を検出する。これが、欠陥のＳＮＲを有効に増加させて、ノイズまたは擬似効果からの、注目すべき重要な欠陥のより有効な分離を可能にする。
別のさらなる態様において、照明絞り、集光絞りまたはそれら両方が、公称構造の応答を最小にして欠陥信号の応答を増強するために調整される。
別の態様において、三次元測定データは複数の異なる絞り設定で収集され、欠陥が識別されて、各データセットに関連する三次元画像の複合分析に基づいて分類される。
別のさらなる態様において、欠陥は、欠陥深さに基づいて、または、ウェハ構造の三次元画像に基づいて決定された他のパラメータに基づいて分類される。
上記は要約であり、したがって必然的に簡略化、一般化および詳細の省略を含み、結果として、当業者ならば、要約は例示のためのみであり、決して限定するものではないことを理解するであろう。本明細書に記載されるデバイスおよび／またはプロセスの他の態様、発明的特徴および利点は、本明細書に記載される非限定的な詳細な説明から明らかとなろう。
半導体ウェハ上の注目すべき重要な欠陥 （ＤＯＩ）の検出と分類を、三次元画像に基づいて実行するように構成された光学的検査システム１００の一実施形態の簡略模式図である。 －０．５マイクロメートルの焦点オフセット付近のピーク信号を示す、測定された三次元画像の断面図のプロット１５０の図である。 同様に－０．５マイクロメートルの焦点オフセット付近のピーク信号を示す、測定された三次元画像のもう１つの断面図のプロット１５１の図である。 三次元構造の検査された体積を介した測定信号の三次元コンターマップ１５２を描写する図である。 一範囲の焦点オフセット値の固定された横位置での測定信号のプロット１５３を描写する図である。 ウェハ製造プロセスの窒化ケイ素除去ステップでの３Ｄ ＮＡＮＤ構造１６０の図である。 ゼロ焦点オフセットで実行された二次元光学的検査から生じた欠陥マップの図である。 図７Ａで示した二次元光学的検査から異なる深さで検出されたいくつかの欠陥の図である。 １マイクロメートルの焦点オフセットで実行された二次元光学的検査から生じた欠陥マップの図である。 図８Ａで示した二次元光学的検査から異なる深さで検出されたいくつかの欠陥の図である。 ２マイクロメートルの焦点オフセットで実行された二次元光学的検査から生じた欠陥マップの図である。 図９Ａで示した二次元光学的検査から異なる深さで検出されたいくつかの欠陥の図である。 ３マイクロメートルの焦点オフセットで実行された二次元光学的検査から生じた欠陥マップの図である。 図１０Ａで示した二次元光学的検査から異なる深さで検出されたいくつかの欠陥の図である。 ０マイクロメートルの焦点オフセット付近のピーク信号を示す、測定された三次元画像の断面図（ｙ＝０）のプロット１７０を示す図である。 ３マイクロメートルの焦点オフセット付近のピーク信号を示す、測定された三次元画像の断面図（ｙ＝０）のプロット１７５を示す図である。 厚い構造の３Ｄ画像に基づいて欠陥を検出するのに有用な例示的方法２００のフローチャートを示す。
以下、その例が添付の図面に示されている本発明の背景の例と一部の実施形態の詳細に言及する。
半導体ウェハ上の注目すべき重要な欠陥（ＤＯＩ）の、三次元画像に基づく改良された検出と分類のための方法およびシステムが本明細書に記載される。大量の厚い積層構造の三次元イメージングは、正確な欠陥検出と、三次元における欠陥位置の高スループットでの推定を可能にする。伝統的に、許容範囲のウェハ変動から生じる信号（例えば、擬似およびノイズ）はＤＯＩの検出を制限することが多い。しかしながら、三次元イメージングはウェハ内の信号伝播をキャプチャし、よって、比較的厚いサンプル（例えば、３マイクロメートルより厚い積層構造を有する３Ｄ ＮＡＮＤウェハ）であっても擬似およびノイズからＤＯＩを区別できる。一部の例では、厚いサンプルの、三次元イメージングに基づく光学的検査は、１つの層に存在する注目すべき重要な欠陥を、他の層に由来する擬似およびノイズから区別する。
図１は、半導体ウェハ上の注目すべき重要な欠陥（ＤＯＩ）の検出と分類を、三次元画像に基づいて実行するように構成された光学的検査システム１００の一実施形態の簡略模式図である。光学的検査システム１００は、１つの照明サブシステムと、１つの集光サブシステムと、１つ以上の検出器と、１つのコンピューティングシステムを含む。照明サブシステムは１つの照明源１０１と、照明源からウェハへの照明光路内の全ての光学素子を含む。集光サブシステムは、試料から各検出器への集光光路内の全ての光学素子を含む。簡略化のため、システムの一部の光学的構成要素は省略されている。例として、折り返しミラー、偏光子、ビーム形成光学系、追加光源、追加コレクタおよび検出器も含まれてよい。そのような変形例は全て本明細書に記載される本発明の範囲内にある。本明細書に記載される検査システムは、パターン付きおよびパターンなしウェハおよびレチクルを検査するために用いられてよい。
図１に示すように、ウェハ１０３は、１つ以上の照明源１０１によって生成される垂直入射ビーム１０４によって照明される。他の方法として、照明サブシステムは、光ビームを試料に斜入射角で向けるように構成されてもよい。一部の実施形態において、システム１００は、斜入射光ビームおよび垂直入射光ビーム等の複数の光ビームを試料に向けるように構成されてよい。複数の光ビームは試料に実質的に同時または逐次に向けられてよい。
照明源１０１は、例として、広帯域レーザー維持プラズマ光源、レーザー、スーパーコンティニュームレーザー、ダイオードレーザー、ヘリウムネオンレーザー、アルゴンレーザー、固体レーザー、ダイオード励起固体（ＤＰＳＳ）レーザー、キセノンアークランプ、ガス放電ランプ、ＬＥＤアレイおよび白熱ランプを含んでよい。光源は近単色光または広帯域光を放射するように構成されてよい。一部の実施形態において、照明サブシステムは、試料に向けられる光の波長を制限し得る１つ以上の分光フィルタも含んでよい。１つ以上の分光フィルタは、バンドパスフィルタおよび／またはエッジフィルタおよび／またはノッチフィルタであってよい。照明は試料に任意の適切な波長範囲にわたり提供されてよい。一部の例では、照明光は２６０ナノメートルから９５０ナノメートルの範囲の波長を含む。一部の例では、高アスペクト比構造における欠陥をキャプチャするために、照明光は９５０ナノメートルを超える波長（例えば、２，５００ナノメートルまで拡張）を含む。一部の実施形態において、照明サブシステムは、試料に向けられる光の偏光を制御する１つ以上の偏光光学系も含み得る。
照明源１０１によって生成されたビーム１０４は、ビームスプリッタ１０５に向けられる。ビームスプリッタ１０５はビームを対物レンズ１０９に向ける。対物レンズ１０９はビーム１１１をウェハ１０３の入射スポット１１９に集束させる。入射スポット１１９は照明源１０１からウェハ１０３の表面上に放射された光の投影によって画定される（すなわち形状とサイズを決められる）。検査システム１００は照明絞り１２４を含む。図１に描写されるように、コンピューティングシステム１３０はコマンド信号１２２Ｃを照明絞り１２４に通信する。それに応答して、照明絞り１２４は、照明方向と、ウェハ１０３の表面上に提供されるビーム形状を調節する。一実施形態において、照明絞り１２４は、コンピューティングシステム１３０から通信されるコマンド信号１１２Ｃによって制御される多様な絞り形状を提供するアセンブリである。一般に、ビーム１１１およびスポット１１９は、制御信号を照明源１０１、照明絞り１２４またはそれら両方に通信するコンピューティングシステム１３０によって制御され得る。図１に描写されるように、コンピューティングシステム１３０は照明源１０１にコマンド信号１２２Ａを通信する。それに応答して、照明源１０１は照明ビーム１１１のスペクトル範囲（複数の場合あり）を調節する。一般に、ウェハ１０３に入射するビーム１１１は、偏光、強度、サイズおよび形状等を含めた１つ以上の様式において、照明源１０１から放射される光とは異なり得る。
図１に描写された実施形態において、検査システム１００は選択可能な照明偏光素子１８０を含む。一例では、コンピューティングシステム１３０はコマンド信号１２２Ｅを照明偏光素子１８０に通信する。それに応答して、照明偏光素子１８０は、ウェハ１０３の表面上に提供される照明光の偏光を調節する。
システム１００は、ウェハ１０３によって散乱および／または反射された光を集光してその光をそれぞれ検出器アレイ１１５，１２０および１２５に集束するための集光光学系１１６，１１７および１１８を含む。検出器１１５，１２０および１２５の出力は、信号を処理し、欠陥の存在とそれら欠陥の位置を確定するためにコンピューティングシステム１３０に通信される。
集光光学系１１６－１１８のいずれも、レンズ、複合レンズまたは当技術分野で知られる任意の適切なレンズであってよい。または、集光光学系１１６－１１８のいずれも、ミラーなどの反射型または部分反射型光学的構成要素であってよい。さらに、図１では特定の集光角が示されているが、集光光学系は任意の適切な集光角に配置されてよいことを理解されたい。集光角は、例えば試料の入射角および／または位相的特徴に依存して変動してよい。
検出器１１５，１２０および１２５それぞれは一般に、反射または散乱光を電気信号に変換するように機能し、したがって、当技術分野で知られる実質的に任意の光検出器を含んでよい。しかしながら、１つの特定の検出器が、検出器の望まれる性能特性、検査される試料のタイプ、照明の構成に基づいて本発明の１つ以上の実施形態での使用向けに選択されてよい。例えば、検査で利用できる光の量が比較的低量である場合、時間差積分（ＴＤＩ）カメラなどの効率改善検出器がシステムの信号対雑音比とスループットを増加させてよい。しかしながら、検査に利用できる光の量と、実行されている検査のタイプによって、電荷結合素子（ＣＣＤ）カメラ、フォトダイオード、光電管および光電子増倍管（ＰＭＴｓ）が使用されてよい。本発明の少なくとも１つの実施形態において、試料から散乱された光を検出するために光電子増倍管が使用される。各検出器は、１つのみのセンシング領域を含んでも、あるいはいくつかのセンシング領域（例えば、検出器アレイまたはマルチアノードＰＭＴ）を含んでもよい。
システム１００は明視野モードと暗視野モードなどの種々のイメージングモードを使用できる。例えば、一実施形態において、検出器１２５は明視野画像を生成する。図１に示すように、ウェハ１０３の表面から狭角で散乱した光のうち一部の量は対物レンズ１０９によって集光される。この光は、対物レンズ１０９を介して戻ってビームスプリッタ１０５に衝突する。ビームスプリッタ１０５はその光の一部を集光光学系１１８に透過し、次に集光光学系１１８はその光を検出器１２５に集束する。こうして、明視野画像が検出器アレイ１２５によって生成される。集光光学系１１８は、対物レンズ１０９によって集光された反射光を検出器アレイ１２５にイメージングするイメージングレンズ１０７を含む。１つの絞りまたはフーリエフィルタ１０６が対物レンズ１０９の後焦点面に配置されている。明視野、暗視野および位相コントラストなどの種々のイメージングモードが、異なる照明絞り１２４、集光絞り、フーリエフィルタ１０６またはそれらの組み合わせを用いることによって実行され得る。照明方向またはイメージング集束立体角などのイメージングモードの構成は、ＤＯＩ信号と三次元画像に基づいて決定され得る。参照により本明細書に組み込まれる米国特許第７，２９５，３０３号および第７，１３０，０３９号は、これらのイメージングモードについてさらに詳細に記載している。別の例では、検出器１１５および１２０は、より大きな画角で集光された散乱光をイメージングすることによって暗視野画像を生成する。参照により本明細書に組み込まれる米国特許第６，２０８，４１１号は、これらのイメージングモードについてさらに詳細に記載している。
図１に描写された実施形態において、検査システム１００は選択可能な集光偏光素子１８１を含む。一例では、コンピューティングシステム１３０はコマンド信号１２２Ｆを集光偏光素子１８１に通信する。それに応答して、集光偏光素子１８１は検出器１２５の表面に提供される集光光の偏光を調節する。
システム１００はさらに、検出器１１５，１２０および１２５のいずれかによって検出された反射および／または散乱信号を処理するために必要な種々の電子構成要素（図示せず）も含む。例えば、システム１００は、検出器１１５，１２０および１２５のいずれかからの出力信号を受け取り、これらの出力信号を所定量増幅する増幅器回路と、増幅信号を、プロセッサ１３１内での使用に適したデジタルフォーマットに変換するアナログデジタル変換器（ＡＤＣ）を含んでよい。一実施形態において、プロセッサは伝送媒体によってＡＤＣに直接結合されてよい。または、プロセッサは、ＡＤＣに結合された他の電子構成要素からの信号を受信してもよい。こうして、プロセッサは伝送媒体および任意の介在電子構成要素によってＡＤＣに結合されてよい。
図１に示された実施形態において、ウェハ位置決めシステム１１４はコンピューティングシステム１３０から受け取ったコマンド１２６に基づいてウェハ１０３をビーム１１１下で移動させる。ウェハ位置決めシステム１１４は、ウェハチャック１０８と、運動コントローラ１１３と、回転ステージ１１０と、直線移動ステージ１１２とｚ直線移動ステージ１２１を含む。Ｚ直線移動ステージ１２１はウェハ１０３を、ウェハ１０３の表面に対して垂直な方向（例えば、座標系１２３のｚ方向）に移動させるように構成される。直線移動ステージ１１２と回転ステージ１１０は、ウェハ１０３をウェハ１０３の表面に対して平行な方向（例えば、座標系１２３のｘおよびｙ方向）に移動させるように構成される。一部の他の実施形態において、ウェハ１０３は、複数の直線移動ステージの協調運動によって面内方向（例えば、ｘおよびｙ方向）に移動される。
ウェハ１０３はウェハチャック１０８上に支持される。一部の実施形態において、ウェハ１０３は、その幾何形状中心が回転ステージ１１０の回転軸とほぼ位置合わせされるように配置される。こうして、回転ステージ１１０はウェハ１０３を、その幾何形状中心の周りに、許容範囲の公差内で特定の角速度ωでスピンさせる。さらに、直線移動ステージ１１２はウェハ１０３を、回転ステージ１１０の回転軸に対して略垂直な方向に、特定速度ＶＴで直線移動させる。運動コントローラ１１３は、回転ステージ１１０によるウェハ１０３のスピンと、直線移動ステージ１１２によるウェハ１０３の直線移動を調整して、検査システム１００内でのウェハ１０３の所望の面内スピン運動を達成する。さらに、運動コントローラ１１３は直線移動ステージ１１２によるウェハ１０３の運動を調整して、検査システム１００内でのウェハ１０３の所望の面外走査運動を達成する。
ウェハ１０３は、検査システム１００の光学サブシステムに対していくつかの異なるモードで位置決めされてよい。１つの検査モードでは、ウェハ１０３は各異なるｚ位置において、横方向（例えば、ｘ方向とｙ方向）に繰り返し走査される。一部の例では、ウェハ１０３は積層構造を通る２つ以上の深さ（例えば、ウェハ表面の下の距離）に対応する２つ以上の異なるｚ位置で走査される。欠陥レビューモードでは、ウェハ１０３は、ｚ方向に走査する間、ｘ方向とｙ方向に固定位置で位置決めされる。このように、三次元画像が、測定されている構造内の多様な深さにわたりウェハ１０３の固定された横位置で測定データに基づいて生成される。欠陥レビューモードは通常、欠陥のより詳細な調査（例えば、より高い画像解像度、より高い焦点深度分解能、またはそれら両方）を実行するために用いられる。
一部の実施形態において、ウェハはウェハスタックの異なる深さをイメージングするために検査システムの焦点面に対していくつかの異なるｚ位置に移動される。一部の別の実施形態において、検査システムの焦点面の位置は、ウェハスタックの異なる深さをイメージングするためにウェハに対していくつかの異なるｚ位置に光学的に調節される。各ｚ位置で収集された画像は集約されて、２つの横次元（例えば、ウェハ表面に対して平行）およびいくつかの異なる深さ（すなわち、異なるｚ位置）で測定された厚い半導体構造の三次元体積画像を形成する。
一般に、照明サブシステムと集光サブシステムの両方を含む光学サブシステムは、測定されている構造（例えば、垂直スタック構造）の複数の異なる深さに位置する複数の焦点面それぞれで集束した光学的画像を生成する。各異なる深さでの、光学サブシステムの焦点面の位置合わせは、焦点面をｚ方向に移動させる、試料位置をｚ方向に移動させる、またはそれら両方を行う光学的調節によって達成される。１つ以上の検出器は、複数の異なる深さそれぞれで集光された光を検出して、複数の異なる深さそれぞれで集光された光の量を示す複数の出力信号を生成する。
一部の実施形態において、システム１００はデフレクタ （図示せず）を含み得る。一実施形態において、デフレクタは音響光学デフレクタ（ＡＯＤ）であってよい。別の実施形態において、デフレクタは、機械式走査アセンブリ、電子スキャナ、回転ミラー、ポリゴン系スキャナ、レゾナントスキャナ、圧電スキャナ、ガルボミラーまたは検流計を含んでよい。デフレクタは試料の上から光ビームを走査する。一部の実施形態において、デフレクタは略一定な走査速度で試料の上から光ビームを走査してよい。
図１に描写されるように、検査システム１００は、ウェハ１０３に配給される照明パワーを制御する照明パワー減衰器１０２を含む。一部の別の実施形態において、照明パワー密度減衰器は、ウェハ１０３に配給される照明パワー密度を減少させるために照明スポット１１９の大きさを変更するビーム整形素子である。一部の別の実施形態では照明パワー減少とビームサイジングの組み合わせを用いて、ウェハ１０３に配給される照明パワー密度を減少させる。図１に描写されるように、コンピューティングシステム１３０は、検出器１１５，１２０および１２５のうちいずれかによって検出される三次元画像に基づいて照明パワーを制御するために、照明パワー減衰器１０２に制御信号を通信する。一般に、照明パワー減衰器１０２は随意である。したがって、一部の別の実施形態において、検査システム１００は照明パワー減衰器１０２を含まない。
一態様において、厚い半導体構造の三次元画像が、２つの横次元（例えば、ウェハ表面に対して平行）および１つの深さ次元（例えば、ウェハ表面に対して垂直な）で測定された体積から生成される。図１に描写された実施形態において、コンピューティングシステム１３０は測定チャネルのうち１つ以上（例えば、検出器１１５，１２０および１２５のうち１つ以上）からの出力を、測定された量に対応する体積的データセットに配置する。図２は、－０．５マイクロメートルの焦点オフセット付近のピーク信号を示す、測定された三次元画像の断面図（ｙ＝０）のプロット１５０を描写する。図３は、同様に－０．５マイクロメートルの焦点オフセット付近のピーク信号を示す、測定された三次元画像の別の断面図（ｘ＝０）のプロット１５１を描写する。
欠陥レビューの一例において、検査システムの焦点面内のいくつかの異なるウェハ位置に関して同じ（ｘ，ｙ）位置で一連の画像が取得される。この例において、コンピューティングシステム１３０は、各異なる焦点オフセットで取得された一連の二次元画像のスタックを編成することによって測定された体積の三次元画像を生成する。一部の例では、照明強度とその他のシステムパラメータを不変に保ちながら、所定の組の焦点オフセットに関する一連の画像が収集される。焦点オフセットは、試料の最も反射性の高い表面と検査システムの焦点面の間の相対距離である。一般に、走査されるパラメータは焦点オフセットに限定されない。別の例では、三次元欠陥画像を形成するために、センサ軸位置、スペクトル帯、照明方向等が走査される。一部の実施形態において、三次元より高次元の欠陥画像がコンピューティングシステム１３０によって生成される。一例では、焦点オフセットと照明方向の両方が、所与の（ｘ，ｙ）位置に関して走査される。一例では、コンピューティングシステム１３０は、各異なる焦点オフセットおよび各異なる照明角度で取得された一連の二次元画像を４階のテンソルに編成することによって、測定された体積の四次元画像を生成する。
検査の一例では、検査システムの焦点面内のいくつかの異なるウェハ位置に関して種々の（ｘ，ｙ）位置で一連の画像が取得される。異なる焦点オフセット間での画像位置合わせ不良を極減しなければならない。一部の例では、これは、異なる深さ測定向けにウェハステージが正確に位置決めされた状態でデータを収集することによって達成される。しかしながら、この手法はスループットを大幅に減少させる可能性がある。一部の他の例では、異なる焦点オフセットで同じ横位置に対応する画像が、データ収集後に位置合わせターゲットを用いて位置合わせされる。
別の態様において、欠陥は、厚い半導体構造の三次元画像の分析に基づいて識別され分類される。一部の例では、検出された欠陥は、注目すべき重要な欠陥の群と、擬似またはノイズ欠陥の群に分けられる。
一部の実施形態において、三次元画像スタックが、３Ｄ可視化技法を用いてプロットされる。結果として得られたレンダリングはオペレータによって読み取られ、オペレータは注目すべき重要な欠陥を選択する。一実施形態において、検査システム１００は、オペレータからの入力（例えば、キーボード、マウス、タッチスクリーン等）を受理してオペレータに出力を表示するのに有用な周辺機器（例えば、ディスプレイモニタ）を含む。オペレータからの入力コマンドは、欠陥にフラグ付けするためにプロセッサ１３１によって使用されてよい。検査された体積の三次元画像は、オペレータに対し、ディスプレイモニタ上にグラフィック提示されてよい。例えば、図４は、分析のためにオペレータに提示され得る検査された体積を介した測定信号の三次元コンターマップ１５２を描写する。
一部の例では、特徴的な欠陥応答を焦点オフセットの関数として視覚化するために、コンピューティングシステム１３０によってスルーフォーカス断面がプロットされる。例えば、図２および３は、測定信号の三次元画像のｘ断面とｙ断面をそれぞれ描写する。
一般に、可視化目的のために、三次元で測定された任意のパラメータがコンピューティングシステム１３０によってプロットされてよい。例えば、測定信号、ノイズおよび信号対雑音比 （ＳＮＲ）は全て、焦点オフセットの関数としてプロットされてよい。
一部の実施形態において、三次元画像は、注目すべき重要な欠陥を識別し分類するためにアルゴリズム的に処理される。一部の例では、プロセッサ１３１は三次元画像から欠陥を検出し分類するように構成される。プロセッサは、当技術分野で知られる任意の適切なプロセスを含んでよい。さらに、プロセッサは、当技術分野で知られる任意の適切な欠陥検出および分類アルゴリズムまたは方法を使用するように構成されてよい。例えば、プロセッサは、ダイトゥデータベース（ｄｉｅ－ｔｏ－ｄａｔａｂａｓｅ）比較、三次元フィルタ、主成分分析またはスペクトルクラスタリング、閾値測定アルゴリズム、深層学習アルゴリズムなどのクラスタリングアルゴリズム、または任意の他の適切なアルゴリズムを用いて試料上の欠陥を検出し分類してよい。
別の態様において、注目すべき重要な欠陥の三次元位置が、厚い半導体構造の三次元画像の分析に基づいて決定される。こうして、ウェハ内の欠陥の実位置が測定される（例えば、欠陥の｛ｘ，ｙ，ｚ｝座標）。実欠陥位置は、さらなる分析（例えば、集束イオンビームシステム、ＥＢＩシステム等による分析）のために後で欠陥を位置特定するために使用され得る。
一部の例では、３Ｄ画像内でのピーク欠陥信号と関連するｘ位置、ｙ位置および焦点オフセットが、ウェハ構造（例えば、３Ｄ ＮＡＮＤウェハスタック）内での実欠陥位置を評価するために用いられる。
多くの暗視野測定用途において、回折次数が抑制され、ｚ方向（例えば、深さ）における実欠陥位置は、ピーク信号に関連する焦点オフセットに線形に相関される。多くのインコヒーレントＢＦ照明の場合、ｚ方向における欠陥位置は、ピーク信号に関連する焦点オフセットに線形に相関される。これらの例において、コンピューティングシステム１３０はピークに関連する焦点オフセットを決定し、焦点オフセットにスケーリング係数を掛けることによって欠陥深さを決定する。例えば、図５は、焦点オフセット値の範囲にわたりゼロ横位置（すなわち、{ｘ，ｙ}＝｛０，０｝）における測定信号のプロット１５３を描写する。図５に描写されるように、信号は、－０．４４マイクロメートルの焦点オフセット値で最大値に達する。コンピューティングシステム１３０はこの最大値を識別して、実欠陥深さを、焦点オフセットにスケーリング係数を掛けることによって決定する。
別の例では、実欠陥位置は、三次元画像と、欠陥の１つ以上のシミュレートされた三次元画像を比較することによって決定される。一例では、コンピューティングシステム１３０は、測定された欠陥応答をシミュレートするために厳密結合波分析（ＲＣＷＡ）を実行する。この分析は、測定された応答とシミュレートされた応答の間のエラーを最小限に抑えて欠陥を識別し位置特定するために再帰的に実行されてよい。
一部の他の例では、測定されたデータを、信頼できる基準測定システムによって測定された欠陥深さ（例えば、ウェハ表面下の距離）とマッチングする測定ライブラリが生成される。一例では、信頼できる基準測定システムは、検討対象の試料の集束イオンビームエッチングの後に実行される欠陥レビューである。ライブラリが生成されると、後続の測定に関連する欠陥位置は、ライブラリマッチングに基づいて推定される。
別の態様において、ＳＮＲを改善するために、三次元画像は欠陥分析の前にフィルタリングされる。一部の例では、コンピューティングシステムは、編成された三次元画像を３Ｄデジタルフィルタまたは他の適切な数値技法で分析して、欠陥から生じる一意の三次元構造を検出する。これが、欠陥のＳＮＲを有効に増加させて、ノイズまたは擬似効果からの、注目すべき重要な欠陥のより有効な分離を可能にする。
別のさらなる態様において、照明絞り、集光絞り、スペクトル帯、フーリエフィルタ、偏光光学系またはそれらの任意の組み合わせが、１つ以上の性能目的を達成するために調整される。典型的な性能目的は、限定はしないが、三次元画像の公称構造の応答の最小化、三次元画像の欠陥信号の応答の増強、三次元画像におけるウェハノイズまたは擬似信号の応答の極減、ウェハノイズまたは三次元画像における擬似信号からの欠陥の応答の区別、三次元画像からの欠陥の物理的位置推定の精度の改善、それらの任意の組み合わせを含む。
一部の例では、公称構造は、フーリエ領域で解析次数が可視となるように周期的である。これらの例において、回折次数を抑制するために１つの絞りが選択される。これは、３Ｄ画像データセット内での応答ピークに基づいて欠陥を識別する場合に特に重要である。モデルに基づく欠陥検出（例えば、明視野測定）が実行される例において、公称構造応答の抑制は、モデルがこの応答をキャプチャするため、重要度が低い。
一部の実施形態において、検査システム１００は、選択可能な照明絞り要素、選択可能な集光絞り要素（図示せず）、選択可能なフーリエフィルタ要素１０６、選択可能な照明偏光素子１８０、選択可能な集光偏光素子１８１および、選択可能なスペクトル帯を有する照明源１０１を含む。コンピューティングシステム１３０は、照明光のスペクトル出力を調節するために照明源１０１にコマンド信号１２２Ａを通信し、ビームパワーを調節するために減衰器１０２にコマンド信号１２２Ｂを通信し、照明絞り１２４のサイズと形状を調節するためにコマンド信号１２２Ｃを通信し、フーリエフィルタ素子１０６を集光ビーム経路内で調節するためにコマンド信号１２２Ｄを通信し、照明光の偏光を調節するために照明偏光光学系１８０にコマンド信号１２２Ｅを通信し、収集ビーム経路内の収集偏光光学系１８１にコマンド信号１２２Ｆを通信し、集光絞りのサイズと形状を調節するためにコマンド信号（図示せず）を集光絞りに通信する。コンピューティングシステム１３０は、上述の性能目標のうち１つ以上が達成されるようにコマンド信号１２２Ａ－Ｆを生成して通信する。
一部の例では、照明絞り、集光絞りまたはそれら両方が、欠陥信号の応答を増強してウェハノイズまたは擬似に対する応答を最小にするために調整される。別の例では、絞りは、欠陥、擬似またはノイズに関する所望の三次元画像を生成するために調整される。
別の態様において、三次元測定データは複数の異なる絞り設定で収集され、欠陥が識別されて、各データセットに関連する三次元画像の複合分析に基づいて分類される。
別のさらなる態様において、欠陥は、欠陥深さ、または、ウェハ構造の三次元画像に基づいて決定された他のパラメータに基づいて分類される。
図６は、ウェハ製造プロセスの窒化ケイ素（例えば、ＳｉＮまたはＳｉ３Ｎ４）除去ステップでの３Ｄ ＮＡＮＤ構造１６０の簡略図を描写する。図６は例示目的で描写されている。製造された３Ｄ ＮＡＮＤ構造は付加的なフィーチャと要素を含む。一例では、製造された３Ｄ ＮＡＮＤ構造は多数の追加層を含み、描写された構造のうち一部（例えば、構造１８２）は付加的な材料を含む。酸化物コア構造１８１を包囲するポリシリコン構造１８２は、多層３Ｄ ＮＡＮＤ構造内で垂直に（例えば、基板１８６の表面に対して垂直に）延在する。酸化ケイ素の各層１８０は、後でエッチングで除去される窒化ケイ素（図示せず）の層によって互いから離隔している。窒化ケイ素層１８３は、図６において説明の目的でエッチングで除去されていない。プロセスの次のステップは、酸化ケイ素層の間の空間にタングステンを成長させることである。しかしながら、図６に示すように、不完全なエッチングが窒化ケイ素欠陥１８４および１８５を残している。欠陥１８４および１８５があれば電子機器は機能しない。したがって、故障することが決まっているデバイスのさらなる処理に関連する時間と資源の損失を防止するために、この欠陥を製造プロセス中に可能な限り早期に測定することが重要である。
図６に描写されるように、３Ｄ ＮＡＮＤ構造の異なる深さで多くのＤＯＩが発生する。さらに、ウェハの表面付近で発生する欠陥を、構造の底付近で発生する欠陥から分離することは困難である。図７Ａ、８Ａ、９Ａおよび１０Ａはそれぞれプロット１６１、１６３、１６５および１６７を描写する。プロット１６１、１６３、１６５および１６７は、異なる焦点オフセットで実行される４つの光学的検査を示す。プロット１６１は、ゼロ焦点オフセットで実行された二次元光学的検査を描写する。プロット１６３は、１マイクロメートルの焦点オフセットで実行された二次元光学的検査を描写する。プロット１６５は、２マイクロメートルの焦点オフセットで実行された二次元光学的検査を描写する。プロット１６７は、３マイクロメートルの焦点オフセットで実行された二次元光学的検査を描写する。プロット１６１、１６３、１６５および１６７に描写された各点は潜在的欠陥を表す。
図７Ｂ，８Ｂ，９Ｂおよび１０Ｂはそれぞれプロット１６２、１６４、１６６および１６８を描写する。プロット１６２、１６４、１６６および１６８は、それぞれ、図７Ａ、８Ａ、９Ａおよび１０Ａに描写された二次元測定それぞれに関する、ウェハ表面下の異なる深さで検出された欠陥の数を示す。焦点面がウェハ内に深く進入するにつれ、欠陥の数が減少する。
さらに、焦点面がウェハの表面に接近している場合（すなわち、ゼロマイクロメートルに等しい焦点オフセット）、より多くの欠陥が表面により近いところで検出され、また焦点面がウェハ内部に深く移動される場合（すなわち、３マイクロメートルに等しい焦点オフセット）、より多くの欠陥がより深い位置（例えば、５マイクロメートル深さまで）で検出される。
さらに、図９Ｂは、３マイクロメートルの焦点オフセットで検査する場合であっても、構造内の深部への欠陥が検出される（例えば、５マイクロメートルの欠陥深さまで）ことに加えて、ウェハの表面（ゼロマイクロメートルの欠陥深さ）で欠陥の集団が検出されることを示している。
図１１は、ゼロマイクロメートルの焦点オフセット付近のピーク信号を示す測定された三次元画像の断面図（ｙ＝０）のプロット１７０を描写する。しかしながら、表面 （ゼロマイクロメートルの焦点オフセット）で検出された欠陥の光学的信号は、ウェハの深部にも見えている（３マイクロメートルの焦点オフセット付近）。逆に、図１２は、３マイクロメートルの焦点オフセット付近のピーク信号を示す測定された三次元画像の断面図（ｙ＝０）のプロット１７５を描写する。しかしながら、構造深部に３マイクロメートルで検出された欠陥の光学的信号は、構造の表面付近にも見えている。このように、ウェハの体積にわたって分散された多くの欠陥の存在が、表面付近を光学的に検査している間に底部付近で検出された欠陥を選択することに干渉する、また逆の状況も成立する。しかしながら、一部の例では、欠陥は、検査された体積の三次元画像内または三次元画像外の欠陥を深さに基づいてフィルタリングすることによって分類される。このように、三次元イメージングは、厚い多層構造の改善された欠陥分類を可能にする。
一般に、コンピューティングシステム１３０は、欠陥を検出して分類し、欠陥深さを、各検出器から得た電気信号を用いて推定するように構成される。コンピューティングシステム１３０は、当技術分野で知られる任意の適切なプロセッサ（複数可）を含んでよい。さらにコンピューティングシステム１３０は、当技術分野で知られる任意の適切な欠陥検出アルゴリズムまたは方法を使用するように構成されてよい。例えば、コンピューティングシステム１３０は、ダイトゥデータベース比較または閾値測定アルゴリズムを用いて試料上の欠陥を検出してよい。
さらに、検査システム１００は、オペレータからの入力（例えば、キーボード、マウス、タッチスクリーン等）を受理してオペレータに出力を表示するのに有用な周辺機器（例えば、ディスプレイモニタ）を含んでよい。オペレータからの入力コマンドは、照明パワーを制御するために用いられる閾値を調節するためにコンピューティングシステム１３０によって使用されてよい。結果として得られたパワーレベルは、オペレータに対し、ディスプレイモニタ上にグラフィック提示されてよい。
検査システム１００は、１つのプロセッサ１３１と或る量のコンピュータ可読メモリ１３２を含む。プロセッサ１３１とメモリ１３２はバス１３３を介して通信してよい。メモリ１３２は、プロセッサ１３１によって実行された場合に、本明細書に記載される欠陥検出、分類および深さ測定機能をプロセッサ１３１に実行させる或る量のプログラムコードを記憶する或る量のメモリ１３４を含む。
図１３は、厚い構造の３Ｄ画像に基づいて欠陥を検出するために有用な例示的方法２００のフローチャートを示す。一部の非限定的な例において、図１を参照して説明した検査システム１００は、方法２００を実行するように構成される。しかしながら、一般に、方法２００の実行は本明細書に記載される特定の実施形態によって限定されない。
ブロック２０１で、基板上に配置された垂直スタック構造に、或る量の照明光が提供される。
ブロック２０２において、光は、或る量の照明光に応答して垂直スタック構造から集光される。或る量の照明光を提供し、或る量の照明光に応答して光を集光する光学サブシステムは、垂直スタック構造の複数の異なる深さに配置された複数の焦点面それぞれにおいて集束した光学的画像を生成する。
ブロック２０３で、複数の異なる深さそれぞれで集光された或る量の光が、１つの検出器によって検出される。
ブロック２０４で、複数の異なる深さで複数の焦点面がわたる垂直スタック構造の検査された体積の三次元画像が、複数の異なる深さそれぞれで集光された光の検出量に基づいて生成される。
一般に、本明細書に記載される三次元イメージング技法は、研究開発、増産および半導体デバイスの製造の大量生産段階中に適用されることができ、任意の光学的、画像に基づく測定方法に適用可能である。さらに、これらの技法は光学的およびｘ線検査モダリティーに適用され得る。
製造プロセスの特定のタイプを問わず、欠陥は、複合層スタックの全レベルにおいて、且つその特定のプロセスにおいて可能な限り早期に検出される必要がある。特定の検査 実施形態は、スタック表面とスタックの種々の深さ全体を含めて、スタック全体にわたる欠陥の検出を含むことが好ましい。例えば、特定の実施形態は、欠陥が約３マイクロメートルまでの深さで発見されることを可能にする。別の実施形態において、欠陥は、約８マイクロメートル程度のスタック深さで検出され得る。検査対象の垂直ＯＮＯＮまたはＯＰＯＰスタックの厚さは、照明光の浸透の深さによってのみ制限される。酸化物－窒化物－酸化物－亜硝酸塩（ＯＮＯＮ）または酸化物－ポリシリコン－酸化物－ポリシリコン（ＯＰＯＰ）スタックを通る透過は、より長い波長では、吸収による制限がより少ない。したがって、非常に深い構造を有効に検査するために、より長い照明波長が用いられてよい。
本明細書に記載される三次元イメージング技法は、限定はしないが３Ｄ否定論理積 （ＮＡＮＤ）ゲートメモリデバイスを含む複合垂直スタック構造に適用され得る。本明細書では、検査システムおよび技法は、特定のタイプの垂直ＮＡＮＤ（ＶＮＡＮＤ）メモリ構造に適用されるものとして記載されているが、本発明の実施形態は、テラビットセルアレイトランジスタ（ＴＣＡＴ）、垂直スタックアレイトランジスタ（ＶＳＡＴ）、ビットコストスケーラブル技術（ＢｉＣＳＴ）、パイプ形状ＢｉＣＳ技術（Ｐ‐ＢｉＣＳ）等を用いて形成されたＮＡＮＤまたはＮＯＲメモリデバイスなどの任意の適切な３Ｄまたは垂直半導体構造に適用されてよいことが理解される。垂直方向とは概ね、基板表面に対して垂直な方向である。さらに、そのような３Ｄ構造を形成するために、特定の製造ステップ、プロセス、および材料が説明されたが、検査の実施形態は、基板上への多層の形成をもたらす製造フロー内の任意の時点で適用されてよく、そのような層は、任意の個数およびタイプの材料を含み得る。
本明細書では、試料を検査するために用いられ得る検査システムまたはツールの種々の実施形態が説明された。用語「試料」は、当技術分野で知られる欠陥、フィーチャまたは他の情報（例えば、或る量のヘイズまたは膜特性）を検査され得るウェハ、レチクルまたは任意の他のサンプルを指して本明細書で用いられる。
本明細書に記載される場合、用語「ウェハ」は一般に、半導体または非半導体材料で形成された基板を指す。例は、限定はしないが、単結晶シリコン、ヒ化ガリウム、リン化インジウムを含む。そのような基板は、半導体製造設備において一般的に存在する、および／または処理され得る。一部の場合において、ウェハは１つの基板のみを含み得る（すなわち、ベアウェハ）。または、ウェハは基板上に形成された異なる材料の１つ以上の層を含んでもよい。ウェハ上に形成された１つ以上の層は、「パターン付き」でも「パターンなし」でもよい。例えば、ウェハは反復可能なパターンフィーチャを有する複数のダイを含んでよい。
「レチクル」は、レチクル製造プロセスの任意の段階にあるレチクル、または、半導体製造設備内での使用向けにリリースされているまたはリリースされていない可能性がある完成したレチクルであってよい。レチクル、または「マスク」は一般に、上に実質的に半透明な領域が形成され、パターン状に構成されている実質的に透明な基板として定義される。基板は例えば、クォーツなどのガラス材料を含み得る。レチクルは、レチクル上のパターンがレジストに転写され得るように、リソグラフィープロセスの露光ステップ中に、レジストで被覆されたウェハの上に配置されてよい。
１つ以上の典型的実施形態において、記載される機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはそれらの任意の組み合わせで実装されてよい。ソフトウェアで実装された場合、機能は、コンピュータ可読媒体上の１つ以上の命令またはコードとして記憶または伝送されてよい。コンピュータ可読媒体は、一箇所から他箇所へのコンピュータプログラムの伝送を促進する任意の媒体を含むコンピュータ記憶媒体および通信媒体両方を含む。記憶媒体は、汎用または専用コンピュータによってアクセスされ得る任意の利用可能な媒体であってよい。例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、限定はしないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭまたは他の光学ディスク記憶体、磁気ディスク記憶または他の磁気記憶装置、または、命令またはデータ構造の形式で所要のプログラムコード手段を搬送または記憶するのに用いることができ、汎用または専用コンピュータまたは汎用または専用プロセッサによってアクセスされ得る任意の他の媒体を含み得る。さらに、あらゆる接続が、正式にコンピュータ可読媒体と呼ばれる。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタルサブスクライバライン（ＤＳＬ）、または赤外、ラジオ、およびマイクロ波などの無線技術を用いてウェブサイト、サーバ、または他のリモートソースから伝送される場合、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、または赤外、ラジオおよびマイクロ波などの無線技術は媒体の定義に含まれる。ディスク（ｄｉｓｋ）およびディスク（ｄｉｓｃ）は、本明細書で用いられる場合、コンパクトディスク（ＣＤ）、レーザーディスク（登録商標）、光学ディスク、デジタル万能ディスク（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスクおよびブルーレイ（登録商標）ディスクを含み、ディスク（ｄｉｓｋ）は、通常、データを磁気的に再生するが、ディスク（ｄｉｓｃ）は、レーザーを用いてデータを光学的に再生する。上記のものの組み合わせも、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるものとする。
上記では一部の特定の実施形態を、説明目的で記載したが、本特許明細書の教示は一般的な適用可能性を有し、上記に記載した特定の実施形態に限定されない。一例として、検出器はファイバアレイを含んでよい。一例として、検査システム１００は１つより多いの光源（図示せず）を含んでよい。光源は、異なって構成されても同じに構成されてもよい。例えば、光源は、同じ入射角または異なる入射角で、同じ照明領域または異なる照明領域に同時点または異なる時点でウェハに向けられ得る異なる特性を有する光を生成するように構成されてよい。光源は、本明細書に記載される実施形態のうちいずれに従って構成されてもよい。さらに、光源のうち１つが本明細書に記載される実施形態のうちいずれかに従って構成され、光源のうち別の１つが本明細書に記載される実施形態のうち別のいずれかに従って構成されてもよい。一部の実施形態において、検査システムは１つを超える照明領域の上でウェハを同時に照明してもよい。複数の照明領域は、空間的に重複してもよい。複数の照明領域は空間的に独立していてもよい。一部の実施形態において、検査システムは１つを超える照明領域の上でウェハを異なる時点で照明してもよい。異なる照明領域は時間的に重複してもよい（すなわち、或る期間にわたり同時に照明される）。異なる照明領域は時間的に独立していてもよい。一般に、照明領域の個数は任意であってよく、各照明領域は同じまたは異なるサイズ、配向および入射角であってよい。さらに別の例において、検査システム１００は、ウェハ１０３のいずれの運動とも関りなく走査する１つ以上の照明領域を備えた走査スポットシステムであってよい。一部の実施形態において、照明領域は、走査線に沿った反復パターンで走査される。走査線はウェハ１０３の走査運動と整列してもしなくてもよい。本明細書に提示するように、ウェハ位置決めシステム１１４はウェハ１０３の運動を、回転と直線移動の協調運動によって生成するが、さらに別の例では、ウェハ位置決めシステム１１４は、ウェハ１０３の運動を２つの直線移動運動を協調させることによって生成してもよい。例えば、ウェハ位置決めシステム１１４は、２つの直交する直線軸に沿った運動（例えば、Ｘ－Ｙ運動）を生成してもよい。そのような実施形態において、走査ピッチは、いずれかの運動軸に沿った隣接する各直線移動走査間の距離として規定される。
したがって、記載された実施形態の種々の特徴の種々の修正、適合および組み合わせが、請求項に記載される本発明の範囲から逸脱せずに実施され得る。

Claims (27)

  1. ある量の照明光を、基板上に配置された垂直スタック構造に提供する照明サブシステムであり、照明源と、照明絞りサブシステムおよび照明偏光サブシステムを備える照明サブシステムと、前記照明サブシステムによって提供されたある量の照明光に応答して前記垂直スタック構造から光を集光する、集光絞りサブシステムを備える集光サブシステムとを備え、前記垂直スタック構造の複数の異なる深さに配置された複数の焦点面それぞれにおいて集束した光学的画像を生成する、光学サブシステムと、
    複数の異なる深さそれぞれで集光された光を検出し、異なる深さそれぞれで集光された光の量を示す複数の出力信号を生成するように構成された検出器と、
    複数の出力信号を受け取り、
    前記照明源、前記照明絞りサブシステム、前記集光絞りサブシステム、および前記照明偏光サブシステムのうちいずれかに制御コマンドを通信し、前記照明源に照明光のスペクトル範囲を変更させ、前記照明絞りに前記基板に提供される前記照明光の形状を変化させ、前記照明偏光サブシステムに前記基板に提供される照明光の偏光を変化させ、前記集光絞りサブシステムに前記検出器で集光された光の形状を変化させて性能目標を達成し、前記性能目標は、三次元画像内の前記垂直スタック構造の応答の最小化、前記三次元画像内の欠陥信号の増強、前記三次元画像内のウェハノイズまたは１つ以上の擬似信号の極減、前記欠陥信号のウェハノイズからの区別または前記三次元画像内の１つ以上の擬似信号からの区別、前記三次元画像から推定された欠陥の推定された物理的位置の精度の改善、またはそれらの組み合わせであり、
    前記垂直スタック構造の複数の異なる深さにわたる検査された体積の三次元画像を、複数の出力信号に基づいて生成し、
    前記検査された体積内の欠陥の存在を前記三次元画像に基づいて決定し、
    前記欠陥を、前記三次元画像に基づいて注目すべき重要な欠陥として分類し、
    前記欠陥を決定し分類することは、前記三次元画像の二次元断面を生成し、前記二次元断面内に見える測定信号が所定の閾値を超えるかどうかを判断することを包含する、
    ように構成されたコンピューティングシステムと、
    を備えたシステム。
  2. 前記コンピューティングシステムがさらに、
    前記垂直スタック構造の前記検査された体積内の三次元での欠陥の位置を決定するように構成されている、
    請求項１に記載のシステム。
  3. 前記欠陥の位置を決定することは、前記三次元画像の二次元断面を生成することを包含し、前記欠陥の位置は、前記二次元断面内に見える測定信号の値と関連する深さに基づく、
    請求項２に記載のシステム。
  4. 前記検査された体積の三次元画像の生成は、異なる深さにそれぞれ関連する２つの横次元内の複数の画像を、前記複数の画像それぞれに見える１つ以上の位置合わせマークに基づいて位置合わせすることを包含する、
    請求項１に記載のシステム。
  5. 前記コンピューティングシステムがさらに、
    前記検査された体積の三次元画像をフィルタリングするように構成され、前記検査された体積内の前記欠陥を決定し分類することは、前記フィルタリングされた三次元画像に基づく、
    請求項１に記載のシステム。
  6. 前記欠陥を決定し分類することは、前記三次元画像のモデルベース分析または前記三次元画像のライブラリベースの分析を包含する、
    請求項１に記載のシステム。
  7. 前記欠陥の位置を決定することは、前記三次元画像のモデルベース分析または前記三次元画像のライブラリベースの分析を包含する、
    請求項２に記載のシステム。
  8. 前記欠陥を分類することは、三次元フィルタ、クラスタリングアルゴリズムおよび深層学習アルゴリズムのうちいずれかを包含する、
    請求項１に記載のシステム。
  9. 前記集光サブシステムは、フーリエフィルタサブシステムおよび集光偏光サブシステムを備え、
    前記コンピューティングシステムはさらに、前記フーリエフィルタサブシステムおよび前記集光偏光サブシステムのいずれかに制御コマンドを通信し、前記フーリエフィルタサブシステムに集光光の空間的周波数成分を変化させ、前記集光偏光サブシステムに前記検出器で検出された光の偏光を選択させて前記性能目標を達成するように構成されている
    請求項１に記載のシステム。
  10. 前記照明サブシステムはさらに、ある量の照明光を複数の入射角、複数の照明波長またはそれら両方で提供するように構成され、
    前記集光サブシステムはさらに、前記垂直スタック構造からの光を、複数の入射角、複数の照明波長またはそれら両方で集光するように構成され、
    前記検出器はさらに、前記複数の入射角それぞれ、前記複数の照明波長それぞれ、またはそれら両方で集光された光を検出して、前記複数の入射角それぞれ、前記複数の照明波長それぞれ、またはそれら両方で集光された光の量を示す複数の出力信号を生成するように構成され、
    前記コンピューティングシステムはさらに、三次元以上を有する検査された体積の画像を、前記複数の出力信号に基づいて生成するように構成される、
    請求項１に記載のシステム。
  11. 前記垂直スタック構造は三次元ＮＡＮＤメモリデバイスである、
    請求項１に記載のシステム。
  12. 前記照明サブシステムの照明源は広帯域レーザー維持プラズマ光源である、
    請求項１に記載のシステム。
  13. 前記照明光は２６０ナノメートルから９５０ナノメートルの間の波長を含む、
    請求項１に記載のシステム。
  14. さらに、前記基板を、実質的に平坦な表面に対して垂直な方向に、複数の異なる位置で、前記実質的に平坦な表面に対して平行な二次元の走査運動で前記基板を走査するように構成されたウェハ位置決めシステムを備え、
    前記ウェハ位置決めシステムはさらに、前記実質的に平坦な表面に対して平行な二次元に前記基板の位置を固定し、前記実質的に平坦な表面に対して垂直な方向に前記基板を移動させるように構成される、
    請求項１に記載のシステム。
  15. 基板上に配置された垂直スタック構造にある量の照明光を供給し、前記ある量の照明光は照明源から生成し、
    前記ある量の照明光に応答して前記垂直スタック構造からの光を検出器で集光し、前記ある量の照明光を供給し前記ある量の照明光に応答して光を集光することは、前記垂直スタック構造の複数の異なる深さに配置された複数の焦点面それぞれでの集束した光学的画像を生成し、
    照明源、照明絞りサブシステム、集光絞りサブシステム、および照明偏光サブシステムのうちいずれかに制御コマンドを通信し、前記照明源に照明光のスペクトル範囲を変更させ、前記照明絞りに前記基板に提供される前記照明光の形状を変化させ、前記照明偏光サブシステムに前記基板に提供される照明光の偏光を変化させ、前記集光絞りサブシステムに前記検出器で集光された光の形状を変化させて性能目標を達成し、前記性能目標は、三次元画像内の前記垂直スタック構造の応答の最小化、前記三次元画像内の欠陥信号の増強、前記三次元画像内のウェハノイズまたは１つ以上の擬似信号の極減、前記欠陥信号のウェハノイズからの区別または前記三次元画像内の１つ以上の擬似信号からの区別、前記三次元画像から推定された欠陥の推定された物理的位置の精度の改善、またはそれらの組み合わせであり、
    検出器への複数の異なる深さそれぞれで集光された光の量を検出し、
    複数の異なる深さで複数の焦点面がわたる垂直スタック構造の検査された体積の三次元画像を、複数の異なる深さそれぞれでの集光光の検出された量に基づいて生成し、
    前記検査された体積内の欠陥の存在を前記三次元画像に基づいて決定し、
    前記欠陥を、前記三次元画像に基づいて注目すべき重要な欠陥として分類し、
    前記欠陥を決定し分類することは、前記三次元画像の二次元断面を生成し、前記二次元断面内に見える測定信号が所定の閾値を超えるかどうかを判断することを包含する、
    ことを含む方法。
  16. さらに、前記垂直スタック構造の検査された体積内の三次元での欠陥の位置を決定する、
    ことを含む請求項１５に記載の方法。
  17. 前記欠陥の位置を決定することは、前記三次元画像の二次元断面を生成することを包含し、
    前記欠陥の位置は、前記二次元断面内に見える測定信号の値に関連する深さに基づく、 請求項１５に記載の方法。
  18. 前記検査された体積の三次元画像を生成することは、それぞれ異なる深さに関連する２つの横次元での複数の画像を、前記複数の画像それぞれに見える１つ以上の位置合わせマークに基づいて位置合わせすることを包含する、
    請求項１５に記載の方法。
  19. さらに、前記検査された体積の三次元画像をフィルタリングすることを含み、前記検査された体積内で前記欠陥を決定し分類することは、前記フィルタリングされた三次元画像に基づく、
    請求項１５に記載の方法。
  20. 前記欠陥を決定し分類することは、前記三次元画像のモデルベース分析または前記三次元画像のライブラリベースの分析を包含する、
    請求項１５に記載の方法。
  21. 前記垂直スタック構造の前記検査された体積内で前記欠陥の位置を三次元で決定することは、前記三次元画像のモデルベース分析または前記三次元画像のライブラリベースの分析を包含する、
    請求項１６に記載の方法。
  22. 前記欠陥を分類することは、三次元フィルタ、クラスタリングアルゴリズムおよび深層学習アルゴリズムのうちいずれかを包含する、
    請求項１５に記載の方法。
  23. さらに、フーリエフィルタサブシステム、集光偏光サブシステムのうちいずれかに制御コマンドを通信し、
    前記フーリエフィルタサブシステムに集光光の空間的周波数成分を変化させ、 前記集光偏光サブシステムに前記検出器で集光された光の偏光を選択させて前記性能目標を達成する、
    請求項１５に記載の方法。
  24. 前記照明絞りサブシステムはさらに、ある量の照明光を複数の入射角、複数の照明波長またはそれら両方で提供するように構成され、
    前記集光絞りサブシステムはさらに、前記垂直スタック構造からの光を複数の入射角、複数の照明波長またはそれら両方で集光するように構成され、
    前記検出器はさらに、複数の入射角それぞれ、複数の照明波長それぞれ、またはそれら両方で集光された光を検出して、複数の入射角それぞれ、複数の照明波長それぞれ、またはそれら両方で集光された光の量を示す複数の出力信号を生成するように構成され、
    さらに、三次元以上を有する検査された体積の画像を、前記複数の出力信号に基づいて決定することを含む、
    請求項１５に記載の方法。
  25. 前記垂直スタック構造は三次元ＮＡＮＤメモリデバイスである、
    請求項１５に記載の方法。
  26. 装置であって、
    ある量の照明光を、基板上に配置された垂直スタック構造に提供する照明サブシステムであり、照明源と、照明絞りサブシステムおよび照明偏光サブシステムを備える照明サブシステムと、前記照明サブシステムによって提供された或る量の照明光に応答して前記垂直スタック構造から光を集光する、集光絞りサブシステムを備える集光サブシステムとを備え、前記垂直スタック構造の複数の異なる深さに配置された複数の焦点面それぞれにおいて集束した光学的画像を生成する、光学サブシステムと、
    複数の異なる深さそれぞれで集光された光を検出し、複数の異なる深さそれぞれで集光された光の量を示す複数の出力信号を生成するように構成された検出器と、
    １つ以上のプロセッサと、命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体とを備えたコンピューティングシステムと、
    を備え、
    前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行された場合に、前記装置に、
    複数の出力信号を受信させ、
    前記照明源、前記照明絞りサブシステム、前記集光絞りサブシステム、および前記照明偏光サブシステムのうちいずれかに制御コマンドを通信し、前記照明源に照明光のスペクトル範囲を変更させ、前記照明絞りに前記基板に提供される前記照明光の形状を変化させ、前記照明偏光サブシステムに前記基板に提供される照明光の偏光を変化させ、前記集光絞りサブシステムに前記検出器で集光された光の形状を変化させて性能目標を達成させ、前記性能目標は、三次元画像内の前記垂直スタック構造の応答の最小化、前記三次元画像内の欠陥信号の増強、前記三次元画像内のウェハノイズまたは１つ以上の擬似信号の極減、前記欠陥信号のウェハノイズからの区別または前記三次元画像内の１つ以上の擬似信号からの区別、前記三次元画像から推定された欠陥の推定された物理的位置の精度の改善、またはそれらの組み合わせであり、
    垂直スタック構造の複数の異なる深さで複数の焦点面にわたる検査された体積の三次元画像を、前記複数の出力信号に基づいて生成させ、
    前記検査された体積内の欠陥の存在を前記三次元画像に基づいて決定させ、
    前記欠陥を、前記三次元画像に基づいて注目すべき重要な欠陥として分類させ、
    前記欠陥を決定させ分類させることは、前記三次元画像の二次元断面を生成し、前記二次元断面内に見える測定信号が所定の閾値を超えるかどうかを判断させることを包含する、 装置。
  27. 前記非一時的コンピュータ可読媒体はさらに命令を記憶し、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行された場合に、前記装置に、
    前記垂直スタック構造の検査された体積内の三次元での欠陥の位置を決定させる、
    請求項２６に記載の装置。
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