JP7200113B2 - 深くスタック化された層を有するウェハにおいて欠陥分類器を訓練して適用するためのシステムと方法 - Google Patents
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Description
本出願は、2017年1月10日に出願された米国仮特許出願第62/444、690号の利益を主張し、この出願の内容全体が参照により本明細書に組み込まれる。
Claims (14)
- 方法を実行するためにプロセッサによって実行可能なコードを有するコンピュータプログラム製品を記憶する非一過性コンピュータ可読媒体であって、前記方法は、
検査システムによってウェハにおいて検出された欠陥の位置についての、前記検査システムによって生成された複数の画像を取得することであって、前記ウェハにおける前記位置は、複数のスタック化層から構成され、前記複数の画像のそれぞれの画像は、異なる焦点設定を用いて前記位置で前記検査システムによって生成される、ことと、
前記検査システムによって前記ウェハにおいて検出された前記欠陥の位置についての前記複数の画像を訓練集合に加えることと、
前記複数の画像を利用して、前記欠陥の分類を決定することであって、前記欠陥の分類は、前記複数の画像を利用して前記欠陥に生成されたスルーフォーカス信号プロファイルを用いて決定され、前記スルーフォーカス信号プロファイルは、第1軸に焦点設定、第2軸に対応する画像の属性を有し、前記焦点設定は深さ方向の位置であり、前記対応する画像の属性は前記深さ方向の位置に対応する画像の輝度又は強度であり、前記信号プロファイルは1次元のヒストグラムである、ことと、
決定された前記欠陥の分類に基づき、前記訓練集合において欠陥をラベル付けすることと、
スタック化層を有するウェハの後続の検査のための欠陥の分類の間に、前記訓練集合を用いて前記検査システムの機械学習分類器を訓練して、前記機械学習分類器の性能を調整することと、
を備える非一過性コンピュータ可読媒体。 - 前記ウェハは、3次元(3D)NANDウェハである、請求項1に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
- 前記欠陥は、前記複数のスタック化層の基礎層内にある、請求項1に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
- 前記異なる焦点設定のそれぞれは、異なる深さで、前記位置で前記ウェハ中に光を集中させる、請求項1に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
- 前記欠陥の分類は、前記複数の画像から決定される、請求項1に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
- 前記属性は、輝度を含む、請求項1に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
- 前記属性は、強度を含む、請求項1に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
- 前記欠陥の分類は、前記欠陥がそこに存在する、前記複数のスタック化層のうちの1つの層を示す、請求項1に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
- 前記訓練された分類器を用いて、欠陥をビン分割することを更に備える、請求項1に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
- 同一のビン内に含まれる前記欠陥の位置を決定し、前記欠陥の位置をプロットして前記ビンについての空間特徴的性質を生成する、請求項9に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
- 前記ビンについて生成された前記空間特徴的性質を用いて、前記検査システムを調整することを更に備える、請求項10に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
- 方法であって、
検査システムによってウェハにおいて検出された欠陥の位置についての前記検査システムによって生成された複数の画像をコンピュータプロセッサによって取得することであって、前記ウェハにおける位置は、複数のスタック化層から構成され、前記複数の画像のそれぞれの画像は、異なる焦点設定を用いて、前記位置で前記検査システムによって生成される、ことと、
前記コンピュータプロセッサによって前記検査システムによって前記ウェハにおいて検出された前記欠陥の位置についての前記複数の画像を訓練集合に加えることと、
前記複数の画像を利用して、前記欠陥の分類を前記コンピュータプロセッサによって決定することであって、前記欠陥の分類は、前記複数の画像を利用して前記欠陥に生成されたスルーフォーカス信号プロファイルを用いて決定され、前記スルーフォーカス信号プロファイルは、第1軸に焦点設定、第2軸に対応する画像の属性を有し、前記焦点設定は深さ方向の位置であり、前記対応する画像の属性は前記深さ方向の位置に対応する画像の輝度又は強度であり、前記信号プロファイルは1次元のヒストグラムである、ことと、
前記コンピュータプロセッサによって、決定された前記欠陥の分類に基づき、前記訓練集合において欠陥をラベル付けすることと、
前記コンピュータプロセッサによって、スタック化層を有するウェハの後続の検査のための欠陥の分類の間に、前記訓練集合を用いて前記検査システムの機械学習分類器を訓練して、前記機械学習分類器の性能を調整することと、
を備える方法。 - システムであって、
コンピュータコードを記憶するメモリと、
前記メモリに結合され、方法を実行するための前記コンピュータコードを実行するように構成されたプロセッサと、を備え、前記方法は、
検査システムによってウェハにおいて検出された欠陥の位置についての、前記検査システムによって生成された複数の画像を取得することであって、前記ウェハにおける前記位置は、複数のスタック化層から構成され、前記複数の画像のそれぞれの画像は、異なる焦点設定を用いて、前記位置で前記検査システムによって生成される、ことと、
前記検査システムによって前記ウェハにおいて検出された前記欠陥の位置についての前記複数の画像を訓練集合に加えることと、
前記複数の画像を利用して、前記欠陥の分類を決定することであって、前記欠陥の分類は、前記複数の画像を利用して前記欠陥に生成されたスルーフォーカス信号プロファイルを用いて決定され、前記スルーフォーカス信号プロファイルは、第1軸に焦点設定、第2軸に対応する画像の属性を有し、前記焦点設定は深さ方向の位置であり、前記対応する画像の属性は前記深さ方向の位置に対応する画像の輝度又は強度であり、前記信号プロファイルは1次元のヒストグラムである、ことと、
決定された前記欠陥の分類に基づき、前記訓練集合において欠陥をラベル付けすることと、
スタック化層を有するウェハの後続の検査のための欠陥の分類の間に、前記訓練集合を用いて前記検査システムの機械学習分類器を訓練して、前記機械学習分類器の性能を調整することと、
を備えるシステム。 - 前記システムは、前記検査システムを備える、請求項13に記載のシステム。
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Families Citing this family (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10656518B2 (en) * | 2017-12-17 | 2020-05-19 | United Microelectronics Corp. | Automatic inline detection and wafer disposition system and method for automatic inline detection and wafer disposition |
US11029359B2 (en) * | 2018-03-09 | 2021-06-08 | Pdf Solutions, Inc. | Failure detection and classsification using sensor data and/or measurement data |
US10748271B2 (en) | 2018-04-25 | 2020-08-18 | Applied Materials Israel Ltd. | Method of defect classification and system thereof |
US11468553B2 (en) * | 2018-11-02 | 2022-10-11 | Kla Corporation | System and method for determining type and size of defects on blank reticles |
US11010885B2 (en) * | 2018-12-18 | 2021-05-18 | Kla Corporation | Optical-mode selection for multi-mode semiconductor inspection |
US10762618B1 (en) * | 2019-02-14 | 2020-09-01 | United Microelectronics Corp. | Mask weak pattern recognition apparatus and mask weak pattern recognition method |
US11424037B2 (en) * | 2019-11-22 | 2022-08-23 | International Business Machines Corporation | Disease simulation in medical images |
US11610296B2 (en) * | 2020-01-09 | 2023-03-21 | Kla Corporation | Projection and distance segmentation algorithm for wafer defect detection |
US11301977B2 (en) * | 2020-04-10 | 2022-04-12 | General Electric Company | Systems and methods for automatic defect recognition |
TWI785582B (zh) * | 2020-05-08 | 2022-12-01 | 荷蘭商Asml荷蘭公司 | 用於在帶電粒子束檢測系統中增強檢測影像之方法、影像增強裝置及其相關非暫時性電腦可讀媒體 |
US11150200B1 (en) | 2020-06-15 | 2021-10-19 | Mitutoyo Corporation | Workpiece inspection and defect detection system indicating number of defect images for training |
US11430105B2 (en) | 2020-06-15 | 2022-08-30 | Mitutoyo Corporation | Workpiece inspection and defect detection system including monitoring of workpiece images |
US11631196B2 (en) * | 2020-07-31 | 2023-04-18 | Zebra Technologies Corporation | Systems and methods to optimize imaging settings for a machine vision job |
US11798828B2 (en) * | 2020-09-04 | 2023-10-24 | Kla Corporation | Binning-enhanced defect detection method for three-dimensional wafer structures |
CN113241310B (zh) * | 2021-05-28 | 2022-07-15 | 长江存储科技有限责任公司 | 晶圆缺陷的检测方法、检测装置、检测设备及可读存储介质 |
CN113127605B (zh) * | 2021-06-17 | 2021-11-02 | 明品云(北京)数据科技有限公司 | 一种目标识别模型的建立方法、系统、电子设备及介质 |
US11756186B2 (en) | 2021-09-15 | 2023-09-12 | Mitutoyo Corporation | Workpiece inspection and defect detection system utilizing color channels |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015184023A (ja) | 2014-03-20 | 2015-10-22 | 株式会社東芝 | 欠陥検査方法 |
JP2016516307A (ja) | 2013-04-03 | 2016-06-02 | ケーエルエー−テンカー コーポレイション | 垂直スタックメモリにおいて欠陥深さを決定するための装置および方法 |
JP2016540231A (ja) | 2013-11-29 | 2016-12-22 | ネックスティン,インコーポレイテッド | ウェーハ映像検査装置 |
Family Cites Families (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2822937B2 (ja) * | 1995-07-17 | 1998-11-11 | 株式会社日立製作所 | 半導体装置の製造システム及び欠陥検査方法 |
DE19726696A1 (de) | 1997-06-24 | 1999-01-07 | Jenoptik Jena Gmbh | Verfahren zur Fokussierung bei der Abbildung strukturierter Oberflächen von scheibenförmigen Objekten |
US6999614B1 (en) * | 1999-11-29 | 2006-02-14 | Kla-Tencor Corporation | Power assisted automatic supervised classifier creation tool for semiconductor defects |
US6456899B1 (en) | 1999-12-07 | 2002-09-24 | Ut-Battelle, Llc | Context-based automated defect classification system using multiple morphological masks |
JP2004193529A (ja) * | 2002-10-16 | 2004-07-08 | Shin Etsu Handotai Co Ltd | ウエーハの評価方法及び装置 |
US7760347B2 (en) | 2005-05-13 | 2010-07-20 | Applied Materials, Inc. | Design-based method for grouping systematic defects in lithography pattern writing system |
US7659975B1 (en) | 2005-09-21 | 2010-02-09 | Kla-Tencor Technologies Corp. | Methods and systems for inspection of a wafer or setting up an inspection process |
US7676077B2 (en) * | 2005-11-18 | 2010-03-09 | Kla-Tencor Technologies Corp. | Methods and systems for utilizing design data in combination with inspection data |
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 |
US8605275B2 (en) * | 2009-01-26 | 2013-12-10 | Kla-Tencor Corp. | Detecting defects on a wafer |
TW201118758A (en) * | 2009-11-25 | 2011-06-01 | Hermes Microvision Inc | Method and system for the visual classification of defects |
DE112011102209T5 (de) * | 2010-06-30 | 2013-06-27 | Kla-Tencor Corporation | Datenstörung für eine Einrichtung zur Waferinspektion oder -Metrologie |
US20120316855A1 (en) * | 2011-06-08 | 2012-12-13 | Kla-Tencor Corporation | Using Three-Dimensional Representations for Defect-Related Applications |
JP6059486B2 (ja) * | 2012-09-28 | 2017-01-11 | 株式会社Screenホールディングス | 教師データ検証装置、教師データ作成装置、画像分類装置、教師データ検証方法、教師データ作成方法および画像分類方法 |
US9075027B2 (en) * | 2012-11-21 | 2015-07-07 | Kla-Tencor Corporation | Apparatus and methods for detecting defects in vertical memory |
US9293298B2 (en) * | 2013-12-23 | 2016-03-22 | Kla-Tencor Corp. | Defect discovery and inspection sensitivity optimization using automated classification of corresponding electron beam images |
US9430743B2 (en) * | 2014-03-06 | 2016-08-30 | Kla-Tencor Corp. | Composite defect classifier |
US9613411B2 (en) * | 2014-03-17 | 2017-04-04 | Kla-Tencor Corp. | Creating defect classifiers and nuisance filters |
US9922269B2 (en) * | 2015-06-05 | 2018-03-20 | Kla-Tencor Corporation | Method and system for iterative defect classification |
-
2018
- 2018-01-05 US US15/863,753 patent/US10964013B2/en active Active
- 2018-01-10 JP JP2019537288A patent/JP7200113B2/ja active Active
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- 2018-01-10 KR KR1020197023130A patent/KR102536011B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016516307A (ja) | 2013-04-03 | 2016-06-02 | ケーエルエー−テンカー コーポレイション | 垂直スタックメモリにおいて欠陥深さを決定するための装置および方法 |
JP2016540231A (ja) | 2013-11-29 | 2016-12-22 | ネックスティン,インコーポレイテッド | ウェーハ映像検査装置 |
JP2015184023A (ja) | 2014-03-20 | 2015-10-22 | 株式会社東芝 | 欠陥検査方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
ATTOTA, R. et al.,TSOM Method for Semiconductor Metrology,Proceedings of SPIE,米国,2011年,Vol. 7971, No. 79710T,p. 1-15 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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