JP7398432B2 - 半導体検査における多モードの欠陥分類 - Google Patents

半導体検査における多モードの欠陥分類 Download PDF

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Description

本開示は、半導体検査に関連しており、より詳細には、半導体検査によって検出された欠陥の分類に関連している。
関連出願
本出願は、２０１８年７月２０日に出願された米国特許仮出願第６２／７０１，００７号の名称「Ｍｕｌｔｉｍｏｄｅ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｆｏｒ Ｄｅｆｅｃｔ ａｎｄ Ｎｕｉｓａｎｃｅ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ」、および２０１８年１１月１５日に出願された米国特許仮出願第６２／７６７，９１６号の名称「Ｍｕｌｔｉｍｏｄｅ Ｄｅｆｅｃｔ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ」に対する優先権を主張し、その全内容をすべての目的に対して本願に引用して援用する。
最新の光学式半導体検査ツールは、典型的な欠陥の寸法よりも著しく（多くの場合、１桁以上）長い波長を使用する。そのため、検査ツールは欠陥を解像することができず、したがって、欠陥を示す画像を提供することができず、代わりに検査ツールは、欠陥が検出されたことの指示を単に提供する。さらに、検出された欠陥の多くは、デバイスの機能に影響を与えない、いわゆる邪魔な欠陥であり、プロセス統合および歩留まり改善の技術者の興味を引かない。邪魔な欠陥は、対象の欠陥よりも、例えば１０００倍以上、数が多いことがある。大量の邪魔な欠陥は、すべての識別された欠陥に対するその後の故障解析（例えば、走査電子顕微鏡を使用する視覚化）の実行を、不可能にする。また、大量の邪魔な欠陥は、多数の対象の欠陥のためにウエハーを廃棄するべきか、または再加工するべきかの決定を不可能にする。
対象の欠陥を邪魔な欠陥から区別するための既存の手法は、有効性において制限されている。例えば、２種類の欠陥を区別するために、単一の最良の光学モードが識別され、検査に使用されることがある。この方法は、他の光学モードが提供できる情報を無視する。複数のモードに関する検査結果の結合または共通部分を考慮する他の手法は、コーホートにおいて複数のモードを考慮することができず、したがって、単純化しすぎる。
米国特許出願公開第２０１８／０１１４３１０号
したがって、欠陥を分類する改善された方法およびシステムが必要である。そのような方法およびシステムは、コーホートにおいて複数のモードに関する検査結果を使用することができる。
一部の実施形態では、欠陥分類方法は、複数の光学モードを使用して、半導体検査ツールにおいて半導体ダイを走査することを含む。この方法は、１つ以上のプロセッサと、１つ以上のプロセッサによる実行のための命令を格納するメモリとを備えるコンピュータシステムにおいて実行されるステップも含む。これらのステップは、走査の結果に基づいて半導体ダイ上の複数の欠陥を識別することを含む。複数の欠陥のうちの各欠陥は、半導体検査ツールの各ピクセルセットに対応する。この走査は、各欠陥を解像することができない。この結果は、各ピクセルセットのピクセル強度に基づく多次元データを含み、多次元データの各次元は、複数の光学モードの個別のモードに対応する。これらのステップは、各ピクセルセットについて、判別関数（分類関数と呼ばれることもある）を結果に適用して、多次元データを各スコアに変換することと、各スコアに少なくとも部分的に基づいて、各欠陥を個別のクラスに分割することとも含む。
一部の実施形態では、非一過性コンピュータ可読ストレージ媒体が、半導体検査ツールを含んでいる半導体検査システムの１つ以上のプロセッサによる実行のための１つ以上のプログラムを格納する。１つ以上のプログラムは、半導体検査ツールに、複数の光学モードを使用して半導体ダイを走査させるため、および走査の結果に基づいて半導体ダイ上の複数の欠陥を識別するための命令を含む。複数の欠陥のうちの各欠陥は、半導体検査ツールの各ピクセルセットに対応する。この走査は、各欠陥を解像することができない。この結果は、各ピクセルセットのピクセル強度に基づく多次元データを含み、多次元データの各次元は、複数の光学モードの個別のモードに対応する。１つ以上のプログラムは、判別関数を各ピクセルセットの結果に適用して、多次元データを各スコアに変換するため、および各スコアに少なくとも部分的に基づいて各欠陥を個別のクラスに分割するための命令も含む。
さまざまな説明される実装を良く理解するために、下の「発明を実施するための形態」への参照は、以下の図面と共に行われるべきである。
一部の実施形態に従う、半導体検査ツールの概略図である。 一部の実施形態に従って、図１のツールなどの半導体検査ツールにおいて使用されてよいフィールドプレートを示す図である。 一部の実施形態に従って、欠陥を分類する方法のフローチャートを示す図である。 一部の実施形態に従う、半導体検査システムのブロック図である。
図面および本明細書全体を通じて、類似する参照番号は対応する部分を参照する。
ここで、さまざまな実施形態に対する参照が詳細に行われ、その例が添付の図面に示されている。以下の詳細な説明では、さまざまな説明される実施形態の完全な理解を可能にするための多くの具体的な詳細が示される。しかし、それらの具体的な詳細がなくても、さまざまな説明される実施形態を実施できるということが、当業者とって明らかであろう。他の例では、周知の方法、手順、コンポーネント、回路、およびネットワークは、実施形態の態様を不必要に曖昧にしないように、詳細に記載されていない。
図１は、一部の実施形態に従って（例えば、時間領域統合（ＴＤＩ：ｔｉｍｅ－ｄｏｍａｉｎ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を使用して）半導体ウエハー１１６上のダイを走査する半導体検査ツール１００の概略図である。光源１０２は、レンズ１０４および１１０、ビーム分割器１１２、ならびに対物レンズ１１４によって半導体ウエハー１１６に供給される光学ビームを生成する。光学ビームは、領域１１８Ａおよび１１８Ｂを含んでいるウエハー１１６の一部を照射する。レンズ１０４は、光学ビームの焦点を、領域１０８Ａおよび１０８Ｂが対応する、領域１１８Ａおよび１１８Ｂそれぞれと光学的に結合された中間フィールド面１０６に合わせる。ウエハー１１６から反射された光は、ビーム分割器１１２によってレンズ１２０に供給され、レンズ１２０は、反射光の焦点を、複数の検出器アレイ１２２上の各領域に合わせる（図１では、視覚的な単純さのために、単一の検出器アレイ１２２が示されており、実際は、反射光が分割され、複数の検出器アレイに供給される）。検出器アレイ１２２は、ＴＤＩ検出器アレイであってよい。検出器アレイ１２２上の各領域は、領域１２４Ａおよび１２４Ｂを含み、これらの領域は、それぞれ領域１１８Ａおよび１１８Ｂに対応し、光学的に結合され、それぞれ領域１０８Ａおよび１０８Ｂに対応し、光学的に結合される。半導体検査ツール１００は、本明細書で開示された欠陥分類手法で使用できる半導体検査ツールの一例にすぎず、その他の半導体検査ツールが可能である。
図２は、一部の実施形態に従って、半導体検査ツール１００内の中間フィールド面１０６に配置されてよいフィールドプレート２００を示している。フィールドプレート２００は、（例えば、単一の開口部２０２が、所定の時間に光学ビーム内に配置されるように）光学ビーム内に回転されてよい複数の開口部２０２－１～２０２－１５を含んでいる。したがって、フィールドプレート２００は、レンズ１０４および１１０の光軸から平行にずれている軸の周りで回転可能である。各開口部２０２は、各フィルタを保持してよい。開口部２０２の少なくとも一部は、複数のフィルタを保持してよい。例えば、開口部２０２－２～２０２－８の各々は、互いにずれて隣接している２つのフィルタを保持してよい。一部の実施形態では、所定の開口部２０２内の複数のフィルタの各々は、個別の光学モードに対応する。例えば、開口部２０２－２～２０２－８のうちの１つに含まれる２つのフィルタの各々は、個別の範囲の波長および／または個別の偏光の光を送信してよい。このようにして、ウエハー１１６上のダイの単一の走査で複数の光学モードのデータを取得できるように、個別の光学モードを使用して、ウエハー１１６上の複数の領域（例えば、図１の領域１１８Ａおよび１１８Ｂ）が同時に照射されてよい。一部の実施形態では、複数の検出器アレイ１２２のうちの各検出器アレイは、複数の光学モードのうちの個別の光学モードを撮像するために使用される。
図３は、一部の実施形態に従って、欠陥を分類する方法３００のフローチャートを示している。方法３００は、半導体検査システム４００（図４）を使用して実行されてよい。方法３００のステップは、結合されるか、または分割されてよい。方法３００では、複数の光学モードを使用して（例えば、図１のウエハー１１６上の）半導体ダイが走査される（３０２）。この走査は、半導体検査ツール（例えば、図１のツール１００、図４のツール４０４）において実行される。走査によって取得される画像の数は、複数の光学モードにおける光学モードの数に等しい。
一部の実施形態では、複数の光学モードのうちの各光学モードは、光学特性の個別の組み合わせを有する（３０４）。一部の実施形態では、光学特性は、波長の範囲、偏光、焦点、照射開口部の透過分布、収集開口部の透過分布、および収集開口部の位相シフト分布から成る群から選択される。例えば、第１のモードが第１の偏光を有し、第２のモードが、第１の偏光と異なる第２の偏光を有する。同じ例または別の例では、第１のモードが第１の範囲の波長を有し、第２のモードが、第１の範囲の波長と異なる第２の範囲の波長を有する。
一部の実施形態では、複数の光学モードまたはそのサブセットを使用して、半導体ダイの各部分が同時に照射される（３０６）。半導体ダイの各部分は、ツールにおいて個別の検出器アレイ（例えば、図１の検出器アレイ１２２、図４の検出器アレイ４０８）を使用して同時に撮像される（３０６）。一部の実施形態では、複数の光学モードを使用して半導体ダイの各部分を同時に照射することは、複数のフィルタを介して半導体ダイに照射することを含む。例えば、半導体検査ツールの照射システム内のプレートの開口部（例えば、図２のフィールドプレート２００の開口部２０２）において互いに（おそらく、ずれて）隣接しているフィルタの対を介して、照射が行われる。代替または追加として、１つの光学モードにつき１回、各光学モードを使用してダイが繰り返さし走査される。
走査の結果に基づいて（例えば、光学モードごとに、走査によって取得された画像を、欠陥を含んでいない別の画像と比較することによって）、半導体ダイ上の複数の欠陥が識別される（３０８）。複数の欠陥のうちの各欠陥は、半導体検査ツールの各ピクセルセットに対応する（各ピクセルセットは、対応する欠陥によって影響を受けるセットである）。使用されている波長と比較して各欠陥が小さすぎるため、この走査は各欠陥を解像することができない。この結果は、各ピクセルセットのピクセル強度に基づく多次元データ（例えば、ピクセル強度データまたはピクセル強度から導出された属性のデータ）を含み、多次元データの各次元は、複数の光学モードの個別のモードに対応する。例えば、結果は、欠陥ごとのベクトル
Figure 0007398432000001
 を含み、ベクトル
Figure 0007398432000002
 の各エントリｘｋは、複数の光学モードのうちの各光学モード（すなわち、第ｋの光学モード）のピクセル強度（例えば、強度または強度から導出された属性値）に基づく値である。したがって、ベクトル
Figure 0007398432000003
 の各エントリは、特定の欠陥の個別の光学モードの結果に対応する。
各ピクセルセットについて、判別関数（すなわち、分類関数）が結果に適用され（３１０）、多次元データを各スコアに変換する。一部の実施形態では、判別関数は線形である。線形判別関数は、各欠陥を個別のクラスに分離する（例えば、最大限に分離する）方向を指定してよい。例えば、各ピクセルセットについて判別関数を適用することは、線形判別関数によって指定された方向に対応する（例えば、直角な）軸への、多次元データを含んでいるベクトルの投影を決定することを含む。他の実施形態では、判別関数は非線形である。
例えば、判別関数を適用するために、欠陥のクラスごとに平均が計算される。クラス０およびクラス１のインデックスが付けられた２つのクラス（例えば、それぞれ邪魔な欠陥および対象の欠陥）が存在する場合、平均μ０およびμ１が次のように計算される。
Figure 0007398432000004
 ここで、
Figure 0007398432000005
 はクラスｊの第ｉの欠陥であり、Ｎ０はクラス０内の欠陥の数（例えば、邪魔な欠陥の数）であり、Ｎ１はクラス１内の欠陥の数（例えば、対象の欠陥の数）である。したがって、各総和は、各クラス内のすべての欠陥にわたる。次に、平均を使用して共分散が計算される。クラス０およびクラス１の場合、各共分散Ｓ０およびＳ１が次のように計算される。
Figure 0007398432000006
 ここで、ｉは各クラスの欠陥のインデックスである。次に、欠陥クラスのプールされた共分散Ｓｐが次のように計算される。
Figure 0007398432000007
 ここで、Ｎ＝Ｎ０＋Ｎ１である。
プールされた共分散Ｓｐは、
Figure 0007398432000008
 を、クラスの数に等しい次元を有するスコアＬに変換する変換において使用される。クラス０およびクラス１の例の場合、次のようになる。
Figure 0007398432000009
 この変換は、ステップ３１０の判別関数を適用することによって実現される。線形判別関数の例では、次のようになる。
Figure 0007398432000010
 ここで、ｉはクラスのインデックスである。方程式１１において、ｐｒｉは、次のような定数であると仮定することができる従来の確率分布である。
ｐｒｉ＝Ｎｉ／Ｎ （１２）
方程式７は、識別された欠陥をクラス０およびクラス１に最大限に分離する方向を効果的に指定する。方程式７は、多次元データを含んでいるベクトル
Figure 0007398432000011
 を、この方向と直角な軸に投影する。判別関数が非線形である場合、方程式７の変換が、非線形変換に置き換えられる。
一部の実施形態では、個別のクラスのすべてからの欠陥を含んでいる欠陥のトレーニングセットに基づいて、判別関数が決定される。欠陥のトレーニングセットは、対象の種類の１つ以上のダイを走査し、次に、故障解析を実行して、識別された欠陥の少なくとも一部を分類することによって（例えば、走査電子顕微鏡法を実行すること、および／またはその他の適切な故障解析手法を実行することによって）最初に識別される。例えば、方程式７では、トレーニングセットに基づいて
Figure 0007398432000012
 および
Figure 0007398432000013
 が決定されてよい。
各スコアに少なくとも部分的に基づいて、各欠陥が個別のクラスに分割される（３１２）。個別のクラスは、半導体ダイの機能を妨げる対象の欠陥および半導体ダイの機能を妨げない邪魔な欠陥を含んでよい（３１４）。一部の実施形態では、対象の欠陥は、（例えば、欠陥の各種類に対応する）複数のクラスに分割されてよい。
一部の実施形態では、各スコアは、各欠陥が個別のクラスのうちの特定のクラスに属する確率に変換される（３１６）。各欠陥は、確率に基づいて分類される（３１８）。例えば、各スコアは、各欠陥が対象の欠陥または邪魔な欠陥である確率に変換され、これらの確率に基づいて各欠陥が分類される。方程式７において取得されたスコアを確率に変換するために、ソフトマックス関数が適用され、次を取得してよい。
Figure 0007398432000014
 ここで、ｉはやはりクラスのインデックスであり、ｊも同じである。したがって、この分母における総和は、複数のクラスにわたり（例えば、クラス０およびクラス１にわたり）、この分子の値は、特定のクラス（例えば、クラス０またはクラス１）に関するものである。
一部の実施形態では、（例えば、ステップ３０８で欠陥が識別される前、およびステップ３１０での判別関数の適用前に）個別の検出器アレイから取得された画像が揃えられる。揃えられた画像から多次元データが取得される。多次元データの各次元は、揃えられた画像のうちの各画像に対応し、各光学モードにも対応する。一部の実施形態では、各光学モードのシミュレーション結果に基づいて画像が揃えられ、位置合わせを決定するために、シミュレーション結果が検査結果に一致されている。シミュレーション結果は、ダイのレイアウトを指定するファイル（例えば、ＧＤＳファイル）を使用して、各光学モードでダイの照射をシミュレートすることによって取得されてよい。
一部の実施形態では、各光学モードの画像の可能性のあるずれを考慮するために、識別された欠陥に対応するピクセルおよび隣接するピクセルの両方に対して（例えば、識別された欠陥に対応するピクセルを中心にしたピクセルの３×３の斑点に対して）、ステップ３１０および３１２が実行される。例えば、隣接するピクセルのいずれかが対象の欠陥であると決定された場合、識別された欠陥が、対象の欠陥として分類される。
一部の実施形態では、複数の光学モードより大きい（すなわち、より多くの光学モードを含んでいる）使用可能な光学モードの群から、複数の光学モードが選択される。複数の光学モードは、フィッシャーのスコア（または、欠陥を分類することにおける光学モードのセットの有効性を示す別のスコア）に基づいて選択されてよい。使用可能な光学モードの群内の光学モードのすべてを使用して、対象の種類の１つ以上のダイが走査される。使用可能な光学モードの群がＭ個の光学モードを含んでいる場合、光学モードの群のサブセットに対して、フィッシャーのスコアが次のように定義される。
Figure 0007398432000015
 方程式１６、１７、および１９における総和は、すべてのクラスｉにわたる（例えば、クラス０および１にわたる）。方程式１８における総和は、特定のクラスｉ内の欠陥にわたる。群の複数のサブセットに対してフィッシャーのスコアが計算されてよく、最高のスコアを有するサブセットが、複数の光学モードとして選択される。例えば、２つ以上の光学モードを含むすべてのサブセット、正確に２つの光学モードを含むすべてのサブセット、または２つ以上かつ指定された数以下の数の光学モードを含むすべてのサブセットに対して、フィッシャーのスコアが計算されてよい。
一部の実施形態では、各欠陥のクラスを指定し、かつ／または１つ以上のクラス内（例えば、対象の欠陥などの特定のクラス内）の欠陥を指定する、レポートが生成される（３２０）。例えば、このレポートは、欠陥のすべてを（例えば、それらの座標と共に）リスト表示し、各欠陥のクラスを指定してよい。代替としてこのレポートは、指定されたクラスまたはクラスのセットの欠陥を（例えば、それらの座標と共に）リスト表示し、他の欠陥を省略してよい。例えば、このレポートは、対象の欠陥を（例えば、それらの座標と共に）リスト表示し、邪魔な欠陥を省略してよい。このレポートは、グラフィカルであってよく、例えば、このレポートは、クラス別の欠陥の位置の指示を含むか、または１つ以上のクラス内（例えば、対象の欠陥などの特定のクラス内）の欠陥の位置の指示を含むダイのマップを表示してよい。このレポートは、クライアントデバイスに表示されてよく、かつ／または表示のためにクライアントデバイスに送信されてよい。
一部の実施形態では、欠陥がリアルタイムに分類されるように、各欠陥が識別されるときに、ステップ３１０および３１２がリアルタイムに実行される。邪魔な欠陥であると決定された欠陥は無視され、したがって、効果的に識別されない。技術的には、邪魔な欠陥はステップ３０８で識別されるが、ユーザに報告されない。
一部の実施形態では、ウエハーを廃棄するか、再加工するか、またはウエハーの処理を続行するかの決定は、方法３００を使用して識別された対象の欠陥に少なくとも部分的に基づいて行われる。
図４は、一部の実施形態に従う、半導体検査システム４００のブロック図である。半導体検査システム４００は、半導体検査ツール４０４と、１つ以上のプロセッサ４０２（例えば、ＣＰＵ）、ユーザインターフェイス４１０、メモリ４１４、およびこれらのコンポーネントを相互接続する１つ以上の通信バス４０３を含む、関連するコンピュータ回路とを含んでいる。半導体検査システム４００は、リモートコンピュータシステムと通信するため（例えば、リモートコンピュータシステムからレシピを取り出すため、および／またはリモートコンピュータシステムにデータを送信するため）の１つ以上の（有線および／または無線）ネットワークインターフェイス（図示されていない）を含んでもよい。
検査ツール４０４は、照明光源４０５（例えば、図１の光源１０２）と、照射および収集用光学素子４０６（例えば、図１に示されている光学素子、または別のシステム内の光学素子）と、可動ウエハーチャック４０７と、検出器アレイ４０８（例えば、ＴＤＩセンサアレイ）（例えば、図１の検出器アレイ１２２）とを含んでいる。半導体ウエハー（例えば、図１の半導体ウエハー１１６）が可動ウエハーチャック４０７に装着され、ダイの検査中に、可動ウエハーチャック４０７が移動する（例えば、ＴＤＩの実行を可能にする）。
ユーザインターフェイス４１０は、ディスプレイ４１１および１つ以上の入力デバイス４１２（例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ４１１のタッチセンシティブ面など）を含んでよい。ディスプレイ４１１は、欠陥分類の結果を表示してよい。例えば、ディスプレイ４１１は、方法３００（図３）のステップ３２０のレポートを表示してよい。
メモリ４１４は、揮発性メモリおよび／または不揮発性メモリを含む。メモリ４１４（例えば、メモリ４１４内の不揮発性メモリ）は、非一過性コンピュータ可読ストレージ媒体を含む。メモリ４１４は、プロセッサ４０２から遠い位置に配置された１つ以上のストレージデバイスおよび／またはサーバシステム４００に取り外し可能なように挿入された非一過性コンピュータ可読ストレージ媒体を任意選択的に含む。一部の実施形態では、メモリ４１４（例えば、メモリ４１４の非一過性コンピュータ可読ストレージ媒体）は、さまざまな基本的システムサービスを処理するため、およびハードウェアに依存するタスクを実行するための手順を含んでいるオペレーティングシステム４１６、（例えば、図３の方法３００のステップ３０２、３０４、および／または３０６の実行を引き起こすための）検査モジュール４１８、（例えば、図３の方法３００のステップ３０８を実行するための）欠陥識別モジュール４２０、ならびに（例えば、図３の方法３００のステップ３１０～３２０のすべてまたは一部を実行するための）欠陥分類モジュール４２２というモジュールおよびデータ、またはこれらのサブセットもしくは上位セットを格納する。
したがって、メモリ４１４（例えば、メモリ４１４の非一過性コンピュータ可読ストレージ媒体）は、方法３００（図３）のすべてまたは一部を実行するための命令を含む。メモリ４１４に格納されたモジュールの各々は、本明細書に記載された１つ以上の機能を実行するための命令のセットに対応する。個々のモジュールを、別々のソフトウェアプログラムとして実装する必要はない。モジュールおよびモジュールのさまざまなサブセットが結合されるか、またはその他の方法で再配置されてよい。一部の実施形態では、メモリ４１４は、上で識別されたモジュールおよび／またはデータ構造のサブセットまたは上位セットを格納する。
図４は、構造的概略図となるよりも、半導体検査システム内に存在してよいさまざまな特徴の機能記述となるよう意図されている。例えば、検査ツール４０４のコンポーネントの配置は（例えば、従来技術において知られた方法で）変化してよい。別々に示された項目を結合することができ、一部の項目を分離することができる。さらに、半導体検査システム４００の機能は、複数のデバイス間で分割されてよい。例えば、メモリ４１４に格納されたモジュールの一部は、代替として、１つ以上のネットワークを介して半導体検査システム４００と通信によって結合された１つ以上のコンピュータシステムに格納されてよい。
前述の内容は、説明の目的で、特定の実施形態を参照して記載されている。しかし、上記の例示的な説明は、網羅的であることも、特許請求の範囲を開示された正確な形態に制限することも意図されていない。上記の内容を考慮して、多くの変更および変形が可能である。特許請求の範囲の基礎になる原理およびそれらの実際的な適用を最も良く説明するため、およびそれによって、他の当業者が、企図されている特定の用途に適しているさまざまな変更を伴う実施形態を適切に使用できるようにするために、実施形態が選択された。

Claims (21)

  1. 半導体検査ツールにおいて、複数の光学モードを使用して半導体ダイを走査することと、
    １つ以上のプロセッサ、および前記１つ以上のプロセッサによる実行のための命令を格納するメモリを備えるコンピュータシステムにおいて、
    前記走査の結果に基づいて前記半導体ダイ上の複数の欠陥を識別することであって、
    前記複数の欠陥のうちの各欠陥が、前記半導体検査ツール内の各ピクセルセットに対応し、
    前記走査が、前記半導体検査ツールの使用波長が前記各欠陥の寸法よりも長く、
    前記結果が、前記各ピクセルセットのピクセル強度に基づく多次元データを含み、前記多次元データの各次元が、前記複数の光学モードの個別のモードに対応する、ことと、
    前記各ピクセルセットについて、判別関数を前記結果に適用して、前記多次元データを各スコアに変換することと、
    前記各スコアに少なくとも部分的に基づいて、前記各欠陥を個別のクラスに分割することと、を含み、
    前記個別のクラスが、前記半導体ダイの機能を妨げる対象の欠陥のクラス、および前記半導体ダイの機能を妨げない邪魔な欠陥のクラスを含み、前記スコアは、前記個別のクラスの数に等しい次元を有することを特徴とする、欠陥分類方法。
  2. 請求項１に記載の方法であって、前記各スコアに基づいて前記各欠陥を個別のクラスに分割することが、
    前記各スコアを、前記各欠陥が前記個別のクラスのうちの特定のクラスに属する確率に変換することと、
    前記確率に基づいて前記各欠陥を分類することと、を含むことを特徴とする方法。
  3. 請求項１に記載の方法であって、前記各スコアに基づいて前記各欠陥を個別のクラスに分割することが、
    前記各スコアを、前記各欠陥が対象の欠陥または邪魔な欠陥である確率に変換することと、
    前記確率に基づいて前記各欠陥を分類することと、を含むことを特徴とする方法。
  4. 請求項３に記載の方法であって、前記コンピュータシステムにおいて、前記対象の欠陥を指定するレポートを生成することをさらに含むことを特徴とする方法。
  5. 請求項１に記載の方法であって、前記判別関数が線形であることを特徴とする方法。
  6. 請求項５に記載の方法であって、前記判別関数が、前記各欠陥を前記個別のクラスに最大限に分離する方向を指定することを特徴とする方法。
  7. 請求項６に記載の方法であって、前記判別関数を適用することが、各ピクセルセットについて、前記方向と直角な軸への前記多次元データを含んでいるベクトルの投影を決定することを含むことを特徴とする方法。
  8. 請求項１に記載の方法であって、前記判別関数が非線形であることを特徴とする方法。
  9. 請求項１に記載の方法であって、前記個別のクラスのすべてからの欠陥を含んでいる欠陥のトレーニングセットに基づいて、前記判別関数が決定されることを特徴とする方法。
  10. 請求項１に記載の方法であって、前記複数の光学モードが、
    第１の偏光を有する第１のモードと、
    前記第１の偏光と異なる第２の偏光を有する第２のモードとを含むことを特徴とする方法。
  11. 請求項１に記載の方法であって、前記複数の光学モードが、
    第１の範囲の波長を有する第１のモードと、
    前記第１の範囲の波長と異なる第２の範囲の波長を有する第２のモードとを含むことを特徴とする方法。
  12. 請求項１に記載の方法であって、
    前記複数の光学モードのうちの各光学モードが、光学特性の個別の組み合わせを有し、
    前記光学特性が、波長の範囲、偏光、焦点、照射開口部の透過分布、収集開口部の透過分布、および収集開口部の位相シフト分布から成る群から選択されることを特徴とする方法。
  13. 請求項１に記載の方法であって、前記複数の光学モードを使用して前記半導体ダイを走査することが、一度に１つの光学モードずつ、連続的に実行されることを特徴とする方法。
  14. 請求項１に記載の方法であって、前記複数の光学モードを使用して前記半導体ダイを走査することが、前記複数の光学モードについて同時に実行されることを特徴とする方法。
  15. 請求項１４に記載の方法であって、
    前記半導体検査ツールが複数の検出器アレイを備え、
    前記複数の光学モードを使用して前記半導体ダイを走査することが、
    前記複数の光学モードを使用して前記半導体ダイの各部分を同時に照射することと、
    前記複数の検出器アレイのうちの個別の検出器アレイを使用して前記半導体ダイの前記各部分を同時に撮像することと、を含むことを特徴とする方法。
  16. 請求項１５に記載の方法であって、前記複数の光学モードを使用して前記半導体ダイの前記各部分を同時に照射することが、複数のフィルタを介して前記半導体ダイに照射することを含むことを特徴とする方法。
  17. 請求項１６に記載の方法であって、前記複数のフィルタが、前記半導体検査ツールの照射システム内のプレートの開口部内で互いに隣接しているフィルタの対を含むことを特徴とする方法。
  18. 請求項１５に記載の方法であって、前記コンピュータシステムにおいて、
    前記個別の検出器アレイから取得された画像を揃えることと、
    前記揃えられた画像から前記多次元データを取得することと、をさらに含み、前記多次元データの各次元が前記揃えられた画像の各画像に対応することを特徴とする方法。
  19. 請求項１に記載の方法であって、前記コンピュータシステムにおいて、使用可能な光学モードの群から前記複数の光学モードを選択することをさらに含み、
    前記使用可能な光学モードの群が、前記複数の光学モードより大きいことを特徴とする方法。
  20. 請求項１に記載の方法であって、前記コンピュータシステムにおいて、前記各欠陥の前記クラスを指定するレポートを生成することをさらに含むことを特徴とする方法。
  21. 半導体検査ツールを含んでいる半導体検査システムの１つ以上のプロセッサによる実行のための１つ以上のプログラムを格納する非一過性コンピュータ可読ストレージ媒体であって、前記１つ以上のプログラムが、
    前記半導体検査ツールに、複数の光学モードを使用して半導体ダイを走査させることと、
    前記走査の結果に基づいて前記半導体ダイ上の複数の欠陥を識別することであって、
    前記複数の欠陥のうちの各欠陥が、前記半導体検査ツールの各ピクセルセットに対応し、
    前記走査が、前記半導体検査ツールの使用波長が前記各欠陥の寸法よりも長く、
    前記結果が、前記各ピクセルセットのピクセル強度に基づく多次元データを含み、前記多次元データの各次元が、前記複数の光学モードの個別のモードに対応する、ことと、
    前記各ピクセルセットについて、判別関数を前記結果に適用して、前記多次元データを各スコアに変換することと、
    前記各スコアに少なくとも部分的に基づいて、前記各欠陥を個別のクラスに分割することとのための命令を含み、
    前記個別のクラスが、前記半導体ダイの機能を妨げる対象の欠陥のクラス、および前記半導体ダイの機能を妨げない邪魔な欠陥のクラスを含み、前記スコアは、前記個別のクラスの数に等しい次元を有することを特徴とする、非一過性コンピュータ可読ストレージ媒体。
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