KR101834601B1 - 하이브리드 레티클 검사 방법 및 시스템 - Google Patents

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샨 쉬에
패트릭 로프레스티
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Abstract

반도체 검사 장치는 셀-대-셀(cell-to-cell) 검사, 다이-대-다이(die-to-die) 검사, 및 다이-대-골든(die-to-golden) 또는 다이-대-데이터베이스(die-to-database) 검사를 포함하는 하이브리드 검사 공정을 수행한다. 상기 장치는 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사에 의해 검사될 수 있는 레티클의 부분들을 보완하는 상기 레티클의 골든 이미지를 생성한다. 아니면, 상기 장치는 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사에 의해 검사될 수 있는 상기 레티클의 부분들을 보완하는 감축된 데이터베이스를 생성한다.

Description

하이브리드 레티클 검사 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR HYBRID RETICLE INSPECTION}
본 발명은 반도체 공정에 있어서의 검사, 구체적으로 하이브리드 검사 공정(hybrid inspection process)에 관한 것이다.
<우선권>
본 출원은, 본 명세서에 참조로서 포함된, 2011년 4월 26일에 출원된 미국 가출원 번호 61/478,998인 미국 가출원과 2012년 3월 15일에 출원된 미국 가출원 번호 61/611,236인 미국 가출원의 U.S.C §19(e) 35 하에서의 이익을 주장한다.
통상 검사 및 계측 기술은 재료 모니터링, 배치(disposition), 수율 예측, 및 수율 관리를 위한 반도체 웨이퍼 설비에 사용된다. 레티클(reticle)들은 시간이 흐름에 따른 레티클에서의 변화를 식별하기 위하여 여러 번에 걸쳐 검사된다. 시간에 따라 변화하는 레티클 결함(defect)들은 레티클이 보관 또는 사용 중에 오염되지 않았음을 확인하기 위해 검사되는 웨이퍼 제조 재검증 작업에 관련된다. 특히, 다이-대-골든(die-to-golden) 검사로 불리는 하나의 메모리 집중 검사 공정은 알고 있는 깨끗한 기판의 관련 부분들을 영상화(imaging)하는 것과 관련된다. 깨끗한 이미지는 레티클의 "골든 이미지(golden image)"로 알려져 있다. 상기 골든 이미지는 일반적으로 상기 레티클이 세정되고 다이-대-데이터베이스 검사로 확인된 후 즉시 촬영된다. 상기 다이-대-데이터베이스 검사는 상기 레티클(또는 상기 레티클의 부분들)과 상기 레티클을 제작하기 위해 사용되는 설계 데이터베이스의 컴퓨터 렌더링된 이미지(computer rendered image)를 광학적으로 비교하는 것이다.
일단 상기 골든 이미지가 저장되면, 상기 기판의 후속 이미지들은 상기 골든 이미지와 비교된다. 어떤 변화들이든지 상기 레티클의 변화 또는 오염으로서 식별된다.
골든 이미지들은 대략 레티클 당 8 테라바이트 정도이다. 반도체 생산 공정은 1000개의 레티클들을 포함할 수 있다. 하나의 반도체 웨이퍼에 대한 골든 이미지들을 위한 총 저장 용량은 8000 테라바이트를 초과할 수 있다. 8000 테라바이트의 골든 이미지 데이터는 저장하기에 비용이 많이 들고 또한 이용하기에 비용이 많이 든다. 충분한 저장 매체를 유지하는 비용에 부가하여, 골든 이미지들은 검사 공정이 수행되는 곳에 저장되지 않을 수 있으며, 따라서 상기 골든 이미지들을 검사 현장(site)에 전송하기 위한 데이터 대역폭(data bandwidth)의 관점에서도 또한 비용이 많이 든다. 나아가, 골든 이미지들은 반사광 및 투과광 모두에 의해 촬영된-실질적으로 데이터의 양을 두 배로 만드는-이미지들을 포함할 수 있다.
데이터 압축으로 필요한 총 저장량을 줄일 수 있지만, 그 이점들은 제한적이다. 5~10배로 줄이는 것이 바람직하지만 압축만을 통해서는 달성할 수 없다.
아니면, 레티클은 상기 레티클을 제작하기 위해 사용되는 상기 반도체 설계 데이터베이스를 참조기준으로 하여 검사될 수 있다. 상기 반도체 설계 데이터베이스는 결과적인 레티클의 이미지를 렌더링하기 위해 사용될 수 있는 완벽히 정확한 참조기준이다. 반도체 설계 데이터베이스는 일련의 골든 이미지들만큼 많은 저장 공간을 소모하지 않을 수 있지만, 상기 저장 요구조건은 여전히 상당히 크다. 반도체 설계 데이터베이스는 하나의 레티클에 대해 1 테라바이트 이상일 수 있다; 그러므로, 1000개의 레티클들을 필요로 하는 반도체 웨이퍼는 1000 테라바이트의 저장용량 및 상기 데이터베이스들을 그 저장 위치에서 상기 검사 현장으로 전송하기 위해 상응하는 대역폭을 여전히 필요로 한다. 나아가, 반도체 설계 데이터베이스를 렌더링하는 것은 컴퓨터 계산에 있어서 매우 집중적이며, 종종 슈퍼컴퓨터를 요구한다.
셀-대-셀(cell-to-cell) 검사로 불리는 다른 유형의 검사 공정은, 국부적으로 반복되는 구조들이 서로서로 비교되고 어떤 주목할 만한 차이가 있으면 결함으로 공표되는 모드이다. 셀-대-셀 검사는 웨이퍼 및 레티클 검사 모두에 있어서 오랫동안 이용되어 왔다. 이 방식은 참조기준 데이터가 테스트 영역에 매우 근접하게 위치하게 되므로 이 접근 방식을 성공적으로 채용하기 위해 검사 장치가 특별히 안정적일 필요가 없으며, 저장된 참조기준 데이터가 필요 없다. 셀-대-셀 검사와 유사하게, 다이-대-다이 검사는 동일한 기판상의 동일한 다이들이 비교되는 검사 모드이다.
따라서, 다이-대-골든(die-to-golden) 검사 및 다이-대-데이터베이스(die-to-database) 검사시 필요한 데이터의 양을 줄이기 위해 하이브리드 검사를 수행하기에 적합한 장치가 있다면 유리할 것이다.
이에 따라, 본 발명은 다이-대-골든 검사 및 다이-대-데이터베이스 검사시 필요한 데이터의 양을 줄이기 위해 하이브리드 검사를 수행하기에 적합한 새로운 방법 및 장치를 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시예는 레티클의 어느 부분들이 골든 이미지를 필요로 하는지를 결정하는 방법이다. 상기 방법은 적절한 셀-대-셀 검사 후보들과 다이-대-다이 검사 후보들을 식별하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 셀-대-셀 검사 및 다이-다이 검사에 적합하지 않은 레티클의 부분에 대해서만 골든 이미지를 획득 및 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예는 레티클에서 셀-대-셀 검사 후보들과 다이-대-다이 검사 후보들을 식별하고, 오직 상기 레티클의 다른 부분들을 위한 골든 이미지들을 저장하는 것에 의해서 다이-대-골든 검사에 요구되는 데이터의 양을 줄이는 방법이다. 상기 방법은 데이터 압축 알고리즘을 적용하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예는 셀-대-셀 또는 다이-대-다이 검사에 적합한 레티클의 부분들을 결정하고, 나머지 부분들에 대해 다이-대-골든 검사를 수행하는 다이-대-골든 검사 장치이다. 상기 장치는 또한 "에어리얼 영상화(aerial imaging)" 기법들을 이용할 수 있다. 에어리얼 영상화 기법들은 다수의 초점 값들에서 수행될 수 있다.
상기의 일반적인 설명 및 하기의 상세한 설명은 모두 단지 예시적이고 설명을 위한 것이며, 청구항에 의한 본 발명을 제한하지 않는다는 것을 이해해야 할 것이다. 본 명세서에 포함되고 그 일부를 구성하는 첨부도면은 본 발명의 실시예를 도시하며, 일반적인 설명과 함께 원리를 설명하는 역할을 한다.
본 발명의 많은 목적들 및 장점들이 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야의 숙련된 자에게 더 잘 이해될 수 있다:
도 1은 레티클의 블록도를 보여준다;
도 2는 레티클의 하이브리드 검사를 수행하기에 적합한 시스템의 블록도를 보여준다;
도 3은 하이브리드 다이-대-데이터베이스 검사를 위해 감축된 데이터베이스를 생성하는 방법에 대한 흐름도를 보여준다;
도 4는 감축된 데이터베이스로 레티클의 하이브리드 다이-대-데이터베이스 검사를 수행하는 방법에 대한 흐름도를 보여준다;
도 5는 하이브리드 다이-대-골든 검사를 위해 감축된 골든 이미지를 생성하는 방법에 대한 흐름도를 보여준다; 및
도 6은 감축된 골든 이미지로 레티클의 하이브리드 다이-대-골든 검사를 수행하는 방법에 대한 흐름도를 보여준다.
첨부된 도면에 도시되어 있는 개시된 주제에 대하여 상세하게 설명할 것이다. 본 발명의 범위는 오직 청구항에 의해서만 제한된다; 많은 대체, 변경 및 동일성 있는 범위를 모두 포괄한다. 명확성을 위해, 실시예들과 관련된 기술 분야에 알려진 기술적인 사항들은 불필요하게 본 설명을 모호하게 하는 것을 피하기 위해 자세히 설명하지 않았다.
도 1을 참조하면, 레티클(100)의 블록도 표현을 보여주고 있다. 리소그래피 제조 공정시에, 하나 이상의 레티클(100)들이 공지된 방법을 통해 전자적 구성요소들을 반도체 웨이퍼 상에 구성하기 위해 사용된다. 그러한 전자적 구성요소들을 정의하는 상기 레티클(100) 상의 특징들이 셀들(102, 104, 106)로 불리는 그룹들로 구성될 수 있다. 어떤 셀들(102, 104, 106)은, 그러한 두 개의 셀들, 예를 들면, 제 1셀(102) 및 제 2셀(104)을 제대로 정렬된 상태에서 비교함으로써 상기 레티클(100)의 상기 제 1셀(102) 또는 상기 제 2셀(104)에 있는 결함 또는 오염을 밝혀내도록, 동일한 방향들에 동일한 구성요소들을 포함할 수 있다. 또한, 레티클(100)은 매우 유사하지만 동일하지 않은 셀들(102, 104, 106)을 포함할 수도 있다. 반도체 제조 공정은, 비록 이들 세 셀들(102, 104, 106) 모두가 실질적으로 동일한 방향에 실질적으로 동일한 구성요소들을 포함할 수 있다 하더라도, 어떤 셀들, 예를 들면, 제 3셀(106)이 다른 셀들, 예를 들면, 상기 제 1셀(102) 및 제 2셀(104)과 비교해서 약간 서로 다르도록 요구할 수 있다. 광 근접 보정(optical proximity correction)과 같은 과정은 제조 공정에서 잠재적인 불규칙성들을 수정하기 위해 어떤 셀들의 설계를 변경할 수 있다. 두 셀들(102, 106)이 비록 의도된 설계에 따라 제대로 제조되었다고 하더라도, 상기 제 1셀(102) 및 제 3셀(106)을 비교했을 때 결함이 있다고 표시할 수 있다(거짓 결함(false defect)들).
레티클(100)은 또한 다이들(108, 110, 114, 112)로 구성될 수 있다; 각 다이(108, 110, 114, 112)는 상기 레티클(100) 상에서 하나 이상의 다른 다이들(108, 110, 114, 112)과 실질적으로 유사하다. 두 개 이상의 다이들(108, 110, 114, 112)이 동일한 위치에서, 상기 다이들을 생성하기 위해 사용되는 상기 레티클에서의 변화를 식별하기 위해 다이-대-다이(die-to-die) 검사가 수행될 수 있다.
도 2를 참조하면, 하이브리드 검사를 위한 레티클(100)의 감축된 반도체 설계 데이터베이스, 또는 데이터베이스 이미지를 생성하는, 그리고 레티클(100)의 하이브리드 검사를 수행하는 장치를 보여주고 있다. 상기 장치는 프로세서(204), 상기 프로세서(204)에 연결된 메모리(206), 및 상기 프로세서(204)에 연결된 데이터 저장소(208)를 포함할 수 있다. 상기 프로세서(204)는 동일한 구조를 가지도록 설계에 의해 의도된, 따라서 셀-대-셀(cell-to-cell) 검사에 적절한 셀들을 식별하기 위해 상기 반도체 설계 데이터베이스를 분석할 수 있다. 부가적으로, 상기 프로세서(204)는 레티클(100)에서 반복된 다이들을 식별할 수 있다. 반복된 다이들은 다이-대-다이 검사에 적절할 수 있다. 다음에, 상기 프로세서(204)는 셀-대-셀 검사 및 다이-대-다이 검사를 이용할 수 없는 상기 레티클(100)의 영역들의 다이-대-데이터베이스(die-to-database) 검사를 수행할 수 있다. 상기 프로세서(204)는 다이-대-데이터베이스 검사를 필요로 하는 영역들의 맵을 생성할 수 있거나, 또는 상기 프로세서(204)는 상기 반도체 설계 데이터베이스로부터 이들 영역들의 렌더링된 이미지를 생성할 수 있다. 다음에, 상기 프로세서(204)는 결과적인 이미지 또는 맵을 상기 데이터 저장소(208)에 저장할 수 있다. 다른 실시예에서, 상기 프로세서(204)는 셀-대-셀 검사 및 다이-대-다이 검사를 이용할 수 없는 그러한 영역들만 포함하는 상기 반도체 설계 데이터베이스(감축된 데이터베이스)의 변형체를 생성 및 저장할 수 있다. 후속 검사 공정 중, 프로세서(204)는 상기 감축된 맵 또는 이미지, 또는 상기 데이터 저장소(208)에 저장된 상기 감축된 데이터베이스를 검색하고(retrieve) 전송하기만 하면 될 수 있다. 상기 프로세서(204)는 셀-대-셀 검사가 적절한 상기 레티클의 그러한 영역들에 대해 셀-대-셀 검사를 수행할 수 있다. 상기 프로세서(204)는 다이-대-다이 검사가 적절한 상기 레티클의 그러한 영역들에 대해 다이-대-다이 검사를 수행할 수 있다.
상기 프로세서(204)가 상기 반도체 설계 데이터베이스에 연결되고, 또한 영상 장치(imaging device, 202)에 더 연결된 경우에, 상기 프로세서(204)는 상기 반도체 설계 데이터베이스를 읽을 수 있고, 또한 상기 맵에서 다이-대-데이터베이스 검사가 필요하다고 식별된 그러한 영역들을 렌더링할 수 있다. 이 장치는 다이-대-데이터베이스 검사의 저장 및 대역폭 부담을 줄일 수 있다.
반도체 웨이퍼 제조 설비들은 종종 생산 중에 원하는 검사 용량을 지원하기 위해 많은 검사 도구(tool)들을 가지고 있다. 그러한 많은 검사 도구들에 연결된 단일의 반도체 설계 데이터베이스 저장소는 상기 반도체 설계 데이터베이스를 복제하는 물류 부담(logistical burden)을 줄이고, 또한 많은 비용을 줄인다. 본 발명을 이용하면, 각 검사는 단지 상기 전체 반도체 설계 데이터베이스의 소부분만을 필요로 한다. 그러므로, 전체 반도체 설계 데이터베이스를 고속으로 전송하는 것을 지원하도록 설계된 시스템은 다수의 감축된 데이터베이스들의 전송을 처리할 수 있어야 한다. 그러한 시스템은 각 검사 도구를 위한 컴퓨터 "페처(fetcher)" 서버의 추가를 필요로 할 수 있다.
아니면, 도 2의 상기 장치(apparatus)는 하이브리드 검사 공정에서 사용하기 위해 하나 이상의 감축된 골든 이미지(golden-image)들을 생성할 수 있다. 상기 장치는 프로세서(204), 상기 프로세서(204)에 연결된 메모리(206), 상기 프로세서(204)에 연결된 영상 장치(imaging device, 202), 및 데이터 저장소(208)를 포함할 수 있다. 상기 프로세서(204)는 레티클(100)의 골든 이미지를 캡처하여, 설계에 의해 동일한 구조를 가지도록 의도된, 따라서 셀-대-셀 검사에 적절한 셀들을 식별하기 위해 상기 이미지를 분석할 수 있다. 그러한 분석은 자기상관 분석(autocorrelation analysis) 또는 셀-대-셀 검사 후보들을 식별하기에 적절한 기타 다른 절차를 포함할 수 있다. 부가적으로, 상기 프로세서(204)는 레티클(100)에서 반복되는 다이들을 식별할 수 있다. 반복되는 다이들은 다이-대-다이 검사에 적절할 수 있다. 다음에, 상기 프로세서(204)는 셀-대-셀 검사 및 다이-대-다이 검사를 이용할 수 없는 상기 레티클(100)의 영역들의 다이-대-골든(die-to-golden) 검사를 수행할 수 있다. 상기 프로세서(204)는 셀-대-셀 검사 및 다이-대-다이 검사를 이용할 수 없는 상기 레티클(100)의 영역들에 관련된 상기 골든 이미지(감축된 골든 이미지)의 부분들을 상기 데이터 저장소(208)에 저장할 수 있다. 후속 검사 공정 중, 프로세서(204)는 상기 데이터 저장소(208)로부터 상기 감축된 골든 이미지를 검색하고(retrieve) 전송하기만 하면 될 수 있다. 다이-대-골든 검사는 단지 다른 검사 공정들을 이용할 수 없는 상기 레티클(100)의 영역들에 대해서만 필요하다. 이 장치는 다이-대-골든 검사의 저장 및 대역폭의 부담을 줄일 수 있다. 상기 프로세서(204)는 셀-대-셀 검사가 적절한 상기 레티클(100)의 그러한 영역들에 대해 셀-대-셀 검사를 수행할 수 있다. 상기 프로세서(204)는 또한 다이-대-다이 검사가 적절한 상기 레티클(100)의 그러한 영역들에 대해 다이-대-다이 검사를 수행할 수 있다.
후속 하이브리드 다이-대-데이터베이스 또는 하이브리드 다이-대-골든 검사시에, 상기 레티클(100)내의 결함들 또는 오염은 셀-대-셀 검사, 다이-대-다이 검사, 또는 다이-대-데이터베이스/다이-대-골든 검사 중에 변형체(variant)들로서 식별될 수 있다. 어떤 결함들 또는 오염의 위치들은 시간에 따라 상기 레티클(100)에서의 변화를 추적하기 위해 기록될 수 있다.
셀-대-셀 검사를 이용함에 있어 잠재적인 문제는 셀들의 구조에 있어서 의도된, 매우 작은-없었다면 셀들이 서로 동일하게 되는-변화의 가능성이다. 예를 들면, 레티클들을 위한 모델 기반 광 근접 보정(Optical-Proximity-Corrction, OPC) 및 극자외선(extreme ultraviolet, EUV) 레티클들을 위한 플레어 보정(Flare Correction)은 거의 반복되는 패턴들의 설계에 있어서 매우 미세한 차이들을 초래할 수 있다. 이러한 변화들은, 예를 들면, 명확한 목적 없이 긴 직선에 있는 매우 작은 조그(jog)를 포함할 수 있다. 영역이 셀-대-셀 검사를 적용하기에 충분히 반복적인가 여부를 결정하는 기존의 방법들은 그들 자신의 이미지들을 이용한다. 이는 셀들 간의 미세한 설계 차이는 의도된 설계 특징이라기 보다는 쉽게 결함으로서 공표될 수 있다는 것을 의미한다(거짓 결함).
거짓 결함들에 대한 잠재적 가능성은 상기 셀들에 대한 상기 반도체 설계 데이터베이스의 분석을 통해 셀-대-셀 검사 후보들을 식별함으로써 감소되거나 또는 제거될 수 있다. 상기 프로세서(204)는 셀-대-셀 검사 후보들을 식별하기 위해서 상기 설계 데이터베이스의 렌더링된 이미지에 대해 자기상관 분석과 같은 분석을 수행할 수 있다. 자기상관에서 피크들은 다양한 충실도(fidelity) 및 크기의 반복되는 패턴들을 표시할 수 있다. 렌더링된 반도체 설계 데이터베이스를 이용하는 경우, 측정 노이즈(measurement noise)는 전혀 없다. 아니면, 상기 반도체 설계 데이터베이스 동일한 특징들의 위치들을 식별하는 계층구조(hierarchy)를 포함할 수 있다. 다음에, 상기 프로세서(204)는 셀-대-셀 검사에 적합하다고 식별된 셀들을 표시하는 영역 맵을 생성할 수 있다. 상기 프로세서(204)는 또한 상기 반도체 설계 데이터베이스로부터 참조기준점(reference point)들을 식별할 수 있으며, 또한 상기 영역 맵이 실제 제작된 레티클(100)과 제대로 정렬될 수 있도록 상기 영역 맵에 그러한 참조기준점들을 포함할 수 있다. 상기 영역 맵은 메모리(206) 또는 상기 데이터 저장소(208)에 저장될 수 있다. 후속 검사 공정들의 진행시, 상기 영역 맵은 셀-대-셀 검사에 적절한 영역들을 식별할 수 있다.
골든 이미지들을 위한 저장 공간은 데이터 압축에 따라 더 감축될 수 있다. 기본적인 무손실 데이터 압축은 약 20-30% 만큼 저장 요구(storage needs)를 줄일 수 있지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 숙련된 자라면 실제 압축은 많은 요인들에 의해 좌우된다는 것을 알 것이다. 데이터 압축은 데이터 충실도에 있어서 약간의 손실을 초래할 수 있으나 (양자화 노이즈(quantization noise)), 이차적인 이점들을 가질 수 있다. 예를 들면, 프로세서(204)가 8-비트 데이터 스트림에서 2개의 최하위 비트(least significant bit)들을 제거한다면, 상기 저장 요구는 25%만큼 즉시 감축된다. 그러나, 상기 데이터는 또한 더 개략적으로 양자화될 수 있다. 개략적 양자화는 노이즈가 균일한 필드(field)들에 걸쳐 데이터 압축을 보다 효과적이게 만들 수 있다. 데이터 충실도 손실은 데이터 손실로부터 오는 양자화 노이즈에 의해 초래된다. 양자화 노이즈는 직교 위상(quadrature)을 다른 노이즈 소스들에 첨가하는, 균일한 비상관(uncorrelated) 노이즈이다. 개략적 양자화는 필요한 검사 감도(sensitivity)가 여전히 얻어질 수 있는 경우라면 데이터 압축에 있어서 유용한 단계일 수 있다.
데이터 저장 요구는 반사광 및 투과광 이미지들 둘 모두가 아닌 반사광 이미지만을 저장함으로써 더 줄일 수 있다. 투과광 이미지들을 배제하는 것으로 데이터 저장 요구를 반으로 줄일 수 있다. 유사하게, 픽셀비(pixel ratio)의 제곱만큼 필요한 저장량을 감축시키기 위해 더 큰 픽셀 크기를 갖는 이미지들이 사용될 수 있다. 특히, 레티클들을 위해서, 스테퍼에서 생성되는 에어리얼 이미지(aerial image)와 유사한 에어리얼 이미지는 상대적으로 큰 (125 nm) 픽셀을 사용할 수 있다. 큰 픽셀은 변화가 웨이퍼 상에 인쇄 영향을 미칠 것인가 여부를 표시할 수 있다. 에어리얼 이미지 검사를 수행하기 위해서, 상기 영상 장치(202)는 조명과 스테퍼의 이미징 퓨필 프로파일(imaging pupil profile)들을 일치시켜야 한다. 더 큰 픽셀 크기는 "조기 검출"을 더 어렵게 만들 수 있지만, 그러나 또한 초점 변화에 대한 감도를 감소시킬 수 있다. 저장은 5배 절감될 수 있다. 또한, 에어리얼 영상화(aerial imaging)는 스테퍼의 초점 프로세스 윈도우(process window) 내의 어디에서든 인쇄 영향을 미치는 결함들을 찾을 수 있는 전체 프로세스 윈도우 검사를 초래하는 다수의 초점 값들에서 수행될 수 있다. 주로 투과율 영향보다는 위상 영향을 미치는 어떤 결함들은 최적 초점(best focus)에 비해 큰 오프 초점(off-focus) 인쇄 영향을 미칠 수 있다.
도 2의 상기 장치는 하이브리드 다이-대-골든 검사를 수행할 수 있다. 반도체 설계 데이터베이스에 근거한 영역 맵이 데이터 저장소(208)에 저장되어 있는 경우에, 상기 프로세서(204)는 상기 영역 맵을 읽을 수 있다. 상기 영역 맵은 셀-대-셀 검사에 적합한 상기 레티클(100)의 영역들을 표시할 수 있다. 다음에, 상기 프로세서(204)는 영상 장치(202)를 이용하여 상기 레티클(100)을 영상화할 수 있다. 다음에, 상기 프로세서(204)는 해당 참조기준점들에 근거하여 상기 영역 맵과 상기 레티클(100)의 상기 이미지를 정렬할(orient) 수 있다. 다음에, 상기 프로세서(204)는 상기 영역 맵에 의해서 셀-대-셀 검사에 적절하다고 식별된 상기 레티클(100)의 영역들에 대해 셀-대-셀 검사를 수행할 수 있다. 상기 프로세서(204)가 상기 셀-대-셀 검사에 근거하여 결함들 또는 오염을 식별하는 경우에, 상기 프로세서(204)는 상기 결함 또는 오염의 위치를 상기 데이터 저장소(208)에 기록할 수 있다. 상기 프로세서(204)는 또한 다이-대-다이 검사가 적절한 영역들에서 상기 레티클(100)의 상기 이미지에 대해 다이-대-다이 검사를 수행할 수 있다. 상기 프로세서(204)가 상기 다이-대-다이 검사에 근거하여 결함들 또는 오염을 식별하는 경우, 상기 프로세서(204)는 상기 결함 또는 오염의 위치를 상기 데이터 저장소(208)에 기록할 수 있다.
셀-대-셀 검사 및 다이-대-다이 검사가 적절하지 않은 상기 레티클(100)의 영역들에서, 상기 프로세서(204)는 상기 데이터 저장소(208)로부터 감축된 골든 이미지를 검색할 수 있다. 상기 감축된 골든 이미지는 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사에 적합하지 않은 상기 레티클(100)의 그러한 부분들만 포함할 수 있다. 다음에, 상기 프로세서(204)는 상기 감축된 골든 이미지를 이용하여 다이-대-골든 검사를 수행할 수 있다. 상기 프로세서(204)가 다이-대-골든 검사에 근거하여 결함들 또는 오염을 식별하는 경우, 상기 프로세서(204)는 상기 결함 또는 오염의 위치를 상기 데이터 저장소(208)에 기록할 수 있다.
본 발명이 속하는 기술분야의 숙련된 자는 상기 논의가 레티클(100) 검사에 중점을 두고 있지만, 모든 동일한 원리들, 공정들 및 구조들이 반도체 웨이퍼 검사에 적용될 수 있다는 것을 알 수 있을 것이다. 본 발명이 속하는 기술분야의 숙련된 자는 또한 동일한 원리들 및 절차들이 특정한 반도체에 대한 상기 레티클(100) 모두를 검사하기 위해 필요한 이미지들이 몇 개이든지 상기 이미지들에 적용될 수 있다는 것을 알 수 있을 것이다.
도 3을 참조하면, 레티클의 하이브리드 검사에 사용하기 위한 감축된 데이터베이스를 준비하는 흐름도를 보여주고 있다. 프로세서는 유효한 셀-대-셀 검사 영역들을 식별하기 위해서 셀들을 분석(300)할 수 있다. 셀들을 분석하는 단계는 레티클 이미지의 자기상관 분석, 또는 공지된 다른 공정들을 포함할 수 있다. 셀들을 분석하는 단계는 또한 반도체 설계 데이터베이스를 읽는 단계 및 상기 반도체 설계 데이터베이스를 고충실도(high fidelity)로 렌더링하는 단계를 포함할 수 있다. 본 실시예에서, 고충실도는 검사 당시에 검사 하드웨어에 의해 일반적으로 생성된 이미지들 대비 결과적인 이미지의 노이즈 수준을 나타낸다.
프로세서가 상기 반도체 설계 데이터베이스를 렌더링하는 경우, 상기 프로세서는 그 다음에 실제로 반복되는 상기 반도체 설계 데이터베이스의 영역들을 결정하기 위해 자기상관 분석을 실시하고 상기 자기상관 분석의 역치(threshold)에 근거하여 셀-대-셀에 일치하는 영역들을 버릴 수 있다. 일부 실시예들에서, 상기 프로세서가 현재 검사를 수행하지 않고 있는 경우와 같은 경우, 상기 프로세서는 유효한 셀-대-셀 검사 영역들의 영역 맵을 출력할 수 있다. 아니면, 상기 프로세서가 현재 검사를 수행하고 있는 경우, 상기 프로세서는 영역 맵을 생성하지 않고, 또는 상기 영역 맵을 일시적인 데이터 구조로서 생성하지 않고 셀-대-셀 검사를 수행하기 위하여 상기 식별된 영역들을 직접 이용할 수 있다.
아니면, 반도체 설계 데이터베이스에 있어서, 상기 반도체 설계 데이터베이스에서 정확히 반복되는 패턴들을 표시하는 "계층구조(hierarchy)"가 있을 수 있다. 상기 패턴은 오직 한 번만 자세히 묘사되며, 그 다음에는 상기 패턴이 위치하는 모든 위치의 표시(indication)가 있을 수 있다. 계층구조는 상기 반도체 설계 데이터베이스를 압축하는 수단으로서 사용된다. 프로세서는 실제로 반복되어 이에 따라 셀-대-셀 검사에 적절한 그러한 영역들을 결정하기 위해 사용된 계층구조에 대한 반도체 설계 데이터베이스를 분석할 수 있다.
프로세서는 또한 유효한 다이-대-다이 검사 영역들을 식별하기 위해 다이들을 분석(302)할 수 있다. 상기 프로세서는 그 다음에 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사에 적절한 영역들이 제거된 상기 반도체 설계 데이터베이스에 근거하여 감축된 데이터베이스를 생성(304)할 수 있다. 상기 프로세서는 그 다음에 상기 감축된 데이터베이스를 데이터 저장소에 저장(306)할 수 있다.
도 4를 참조하면, 하이브리드 검사 공정에서 감축된 데이터베이스를 이용하는 방법에 대한 흐름도를 보여주고 있다. 상기 검사 장치에서 프로세서는 셀-대-셀 검사 및 다이-대-다이 검사에 적절한 레티클 내의 영역들을 식별하는 감축된 데이터베이스를 읽을(400) 수 있다. 상기 프로세서는 그 다음에 상기 감축된 데이터베이스가 셀-대-셀 검사가 적절하다고 표시한 영역들의 셀-대-셀 검사를 수행(402)할 수 있다. 상기 프로세서는 그 다음에 상기 감축된 데이터베이스가 다이-대-다이 검사가 적절하다고 표시한 영역들의 다이-대-다이 검사를 수행(402)할 수 있다. 상기 프로세서는 그 다음에 상기 감축된 데이터베이스를 이용하여 다이-대-데이터베이스 검사를 수행(406)할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 셀-대-셀 검사, 상기 다이-대-다이 검사, 또는 상기 다이-대-데이터베이스 검사에 근거하여 시간에 따라 변화되었다고 식별된 어떤 영역들이든지 기록(408)할 수 있다.
도 5를 참조하면, 레티클의 하이브리드 검사 공정에 사용하기 위한 감축된 골든 이미지를 준비하는 흐름도를 보여주고 있다. 프로세서는 유효한 셀-대-셀 검사 영역들을 식별하기 위해 셀들을 분석(500)할 수 있다. 셀들을 분석하는 단계는 레티클 이미지의 자기상관 분석, 또는 공지된 다른 공정들을 포함할 수 있다. 셀들을 분석하는 단계는 또한 반도체 설계 데이터베이스를 읽는 단계 및 상기 반도체 설계 데이터베이스를 고충실도(high fidelity)로 렌더링하는 단계를 포함할 수 있다. 본 실시예에서, 고충실도는 검사 당시에 검사 하드웨어에 의해 일반적으로 생성된 이미지들 대비 결과적인 이미지의 노이즈 수준을 나타낸다.
아니면, 반도체 설계 데이터베이스에 있어서, 상기 반도체 설계 데이터베이스에서 정확히 반복되는 패턴들을 표시하는 "계층구조(hierarchy)"가 있을 수 있다. 상기 패턴은 오직 한 번만 자세히 묘사되며, 그 다음에는 상기 패턴이 위치하는 모든 위치의 표시(indication)가 있을 수 있다. 계층구조는 상기 반도체 설계 데이터베이스를 압축하는 수단으로서 사용된다. 프로세서는 실제로 반복되어 이에 따라 셀-대-셀 검사에 적절한 그러한 영역들을 결정하기 위해 사용된 계층구조에 대한 반도체 설계 데이터베이스를 분석할 수 있다.
프로세서는 또한 유효한 다이-대-다이 검사 영역들을 식별하기 위하여 다이들을 분석(502)할 수 있다. 상기 프로세서는 그 다음에 레티클의 골든 이미지를 획득(504)할 수 있고, 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사에 적절한 영역들이 제거된 상기 골든 이미지에 근거하여 감축된 골든 이미지를 생성(506)할 수 있다. 본 발명이 속하는 기술분야의 숙련된 자는 레티클 이미지에 근거하여 셀-대-셀 검사 및 다이-대-다이 검사 후보들을 분석하는 경우에, 상기 골든 이미지가 사용될 수 있다는 것을 알 수 있을 것이다; 그러한 경우에, 상기 골든 이미지를 획득하는 단계는 상기 분석에 선행할 수 있다. 상기 골든 이미지 및 감축된 골든 이미지는 반사광 이미지 또는 투과광 이미지를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는 그 다음에 상기 감축된 골든 이미지를 압축(508)할 수 있다. 상기 프로세서는 그 다음에 상기 감축된 골든 이미지를 데이터 저장소에 저장(510)할 수 있다.
도 6을 참조하면, 하이브리드 검사 공정에서 감축된 골든 이미지를 이용하는 흐름도를 보여주고 있다. 상기 검사 장치에서 프로세서는 셀-대-셀 검사 및 다이-대-다이 검사가 적절하지 않은 레티클 내의 영역들의 감축된 골든 이미지, 및 그러한 검사가 적절한 영역들을 표시하는 감축된 골든 이미지를 검색(600)할 수 있다. 상기 프로세서는 그 다음에 상기 감축된 골든 이미지가 셀-대-셀 검사가 적절하다고 표시하는 영역들의 셀-대-셀 검사를 수행(602)할 수 있다. 상기 프로세서는 그 다음에 상기 감축된 골든 이미지가 다이-대-다이 검사가 적절하다고 표시하는 영역들의 다이-대-다이 검사를 수행(604)할 수 있다. 상기 프로세서는 그 다음에 상기 감축된 골든 이미지를 이용하여 다이-대-골든 검사를 수행(606)할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 셀-대-셀 검사, 상기 다이-대-다이 검사, 또는 상기 다이-대-골든 검사에 근거하여 시간에 따라 변화되었다고 식별된 어떤 영역들이든지 기록(608)할 수 있다.
본 명세서에서 기술된 상기 방법들 및 장치들은 선행 기술에 비하여 데이터 저장에 있어서 유리한 점들을 제공한다. 더 작은 용량의 저장된 데이터는 또한 상기 데이터를 검사 장치에 연결된 영상처리 컴퓨터(imaging computer)에 전송하는 것과 관련된 대역폭 사용을 감축시킬 수 있다. 감축된 대역폭의 사용은 상기 검사가 더 빨리 진행되는 것을 도울 수 있으며, 그러한 검사 장치를 구축하기 위한 비용을 줄일 수 있다.
본 발명 및 이에 수반되는 장점들이 상기 설명에 의해 이해되었을 것이라 생각되며, 본 발명의 범위 및 기술사상을 벗어나지 않고 또는 본 발명의 주요 장점들을 희생하지 않고 본 발명의 구성요소들의 형태, 구성 및 배열에 있어서 다양한 변경이 이루어질 수 있음은 명백할 것이다. 본 명세서에서 상기한 형태는 단지 설명을 위한 실시예일 뿐이며, 하기의 청구항들은 그러한 변경들을 포괄하여 포함하고자 한 것이다.

Claims (27)

  1. 검사 장치에 있어서,
    프로세서;
    상기 프로세서에 연결된 메모리; 및
    상기 프로세서 상에서 실행되도록 구성된 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램 코드
    를 포함하고,
    상기 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램 코드는,
    셀-대-셀(cell-to-cell) 검사 또는 다이-대-다이(die-to-die) 검사 중 적어도 하나에 부적합한 반도체 설계 데이터베이스의 부분들 - 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 부적합한 상기 반도체 설계 데이터베이스의 부분들은, 실시간 검사 프로세스 동안 동일하게 보이는 부분들을 포함하지만, 이러한 실시간 검사 동안 거짓 결함(false defect) 식별을 초래할 것인 특징들을 가지고 있음 - 을 포함하고 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 적합한 상기 반도체 설계 데이터베이스의 부분들을 배제하는 감축된(reduced) 데이터베이스를 생성하고,
    웨이퍼 검사 프로세스 동안 참조하기 위해 상기 감축된 데이터베이스를 저장하도록,
    구성된 것인 검사 장치.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램 코드는 또한, 셀-대-셀 검사에 적절한 하나 이상의 영역들을 식별하기 위하여 상기 반도체 설계 데이터베이스를 분석하도록 구성된 것인 검사 장치.
  3. 제 2항에 있어서, 상기 반도체 설계 데이터베이스를 분석하는 것은 자기상관 분석(autocorrelation analysis)을 수행하는 것을 포함하는 것인 검사 장치.
  4. 제 2항에 있어서, 상기 반도체 설계 데이터베이스를 분석하는 것은 계층구조 분석(hierarchy analysis)을 수행하는 것을 포함하는 것인 검사 장치.
  5. 제 1항에 있어서, 상기 프로세서에 연결되고, 레티클 영상화(imaging)를 위해 구성된 영상 장치(imaging device)를 더 포함하며, 상기 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램 코드는 또한 레티클의 이미지를 획득하도록 구성된 것인 검사 장치.
  6. 제 5항에 있어서, 상기 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램 코드는 또한, 레티클의 이미지의 자기상관 분석에 기초하여 셀-대-셀 검사에 적절한 하나 이상의 영역을 식별하도록 구성된 것인 검사 장치.
  7. 검사 장치에 있어서,
    프로세서;
    상기 프로세서에 연결된 메모리;
    상기 프로세서에 연결되고, 레티클을 영상화하도록 구성된 영상 장치; 및
    상기 프로세서 상에서 실행되도록 구성된, 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램 코드
    를 포함하고,
    상기 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램 코드는,
    셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 부적합한 레티클의 부분들 - 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 부적합한 상기 레티클의 부분들은, 실시간 검사 프로세스 동안 동일하게 보이는 부분들을 포함하지만, 이러한 실시간 검사 동안 거짓 결함 식별을 초래할 것인 특징들을 가지고 있음 - 을 포함하고 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 적합한 상기 레티클의 부분들을 배제하는 감축된 골든 이미지(golden image)를 생성하고,
    웨이퍼 검사 프로세스 동안 참조하기 위해 상기 감축된 골든 이미지를 저장하도록
    구성된 것인 검사 장치.
  8. 제 7항에 있어서, 상기 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램 코드는 또한, 상기 레티클의 골든 이미지를 획득하도록 구성된 것인 검사 장치.
  9. 제 8항에 있어서, 상기 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램 코드는 또한, 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 하나에 적절한 하나 이상의 영역들을 식별하기 위하여 상기 골든 이미지를 분석하도록 구성된 것인 검사 장치.
  10. 제 9항에 있어서, 상기 골든 이미지를 분석하는 것은 자기상관 분석을 수행하는 것을 포함하는 것인 검사 장치.
  11. 제 9항에 있어서, 상기 감축된 골든 이미지를 생성하는 것은 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 하나에 적절하다고 식별된 상기 골든 이미지의 영역들을 제거하는 것을 포함하는 것인 검사 장치.
  12. 검사 장치에 있어서,
    프로세서;
    상기 프로세서에 연결된 메모리;
    상기 프로세서에 연결되고, 레티클을 영상화하도록 구성된 영상 장치; 및
    상기 프로세서 상에서 실행되도록 구성된, 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램 코드
    를 포함하고,
    상기 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램 코드는 참조기준(reference)을 검색(retrieve)하도록 구성되며, 이러한 참조기준은,
    설계 데이터베이스로부터 유도된(derived) 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 적합한, 레티클의 적어도 하나의 영역을, 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 부적합한 상기 레티클의 부분들 - 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 부적합한 상기 레티클의 부분들은, 실시간 검사 프로세스 동안 동일하게 보이는 부분들을 포함하지만, 이러한 실시간 검사 동안 거짓 결함 식별을 초래할 것인 특징들을 가지고 있음 - 을 포함하고 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 적합한 상기 레티클의 부분들을 배제하는 감축된 설계 데이터베이스를 참조해서 식별하고,
    셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 부적합한, 레티클의 하나 이상의 추가적인 영역의 검사를 수행하기 위하여 적합한 데이터를 제공하도록
    구성된 것인 검사 장치.
  13. 제 12항에 있어서, 상기 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램 코드는 또한, 상기 참조기준에서 식별된 셀-대-셀 검사에 적합한 적어도 하나의 영역의 셀-대-셀 검사를 수행하도록 구성된 것인 검사 장치.
  14. 제 13항에 있어서, 상기 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램 코드는 또한, 상기 셀-대-셀 검사에 의해 식별된 결함 또는 오염의 위치를 기록하도록 구성된 것인 검사 장치.
  15. 제 12항에 있어서, 상기 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램 코드는 또한, 상기 참조기준에서 식별된 다이-대-다이 검사에 적합한 적어도 하나의 영역의 다이-대-다이 검사를 수행하도록 구성된 것인 검사 장치.
  16. 제 15항에 있어서, 상기 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램 코드는 또한, 상기 다이-대-다이 검사에 의해 식별된 결함 또는 오염의 위치를 기록하도록 구성된 것인 검사 장치.
  17. 제 12항에 있어서, 상기 참조기준은 감축된 데이터베이스인 것인 검사 장치.
  18. 제 12항에 있어서, 상기 참조기준은 감축된 골든 이미지인 것인 검사 장치.
  19. 하이브리드 검사를 위한 참조기준 생성 방법에 있어서,
    컴퓨터 프로세서를 사용해, 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 적절한, 레티클의 적어도 하나의 영역을, 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 부적합한 상기 레티클의 부분들 - 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 부적합한 상기 레티클의 부분들은, 실시간 검사 프로세스 동안 동일하게 보이는 부분들을 포함하지만, 이러한 실시간 검사 동안 거짓 결함 식별을 초래할 것인 특징들을 가지고 있음 - 을 포함하고 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 적합한 상기 레티클의 부분들을 배제하는 감축된 설계 데이터베이스를 참조해서 식별하는 단계;
    컴퓨터 프로세서를 사용해서, 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 부적절한, 상기 레티클의 하나 이상의 추가적인 영역들을 식별하는 단계; 및
    컴퓨터 프로세서를 사용해서, 참조기준을 생성하는 단계
    를 포함하고,
    상기 참조기준은,
    셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 적절한, 상기 레티클의 상기 적어도 하나의 영역을 식별하고,
    셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 부적절한, 상기 레티클의 상기 하나 이상의 추가적인 영역들의 검사를 수행하기 위한 데이터를 포함하는 것인 하이브리드 검사를 위한 참조기준 생성 방법.
  20. 제 19항에 있어서, 상기 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 적절한, 상기 레티클의 상기 적어도 하나의 영역을 식별하는 단계는, 반도체 설계 데이터베이스 상에서 자기상관 분석 또는 계층구조 분석 중 하나를 수행하는 단계를 포함하는 것인 하이브리드 검사를 위한 참조기준 생성 방법.
  21. 제 19항에 있어서, 컴퓨터 프로세서를 사용해서, 상기 참조기준을 압축하는 단계를 더 포함하는 하이브리드 검사를 위한 참조기준 생성 방법.
  22. 제 19항에 있어서, 상기 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 적절한, 상기 레티클의 상기 적어도 하나의 영역을 식별하는 단계는, 골든 이미지에 대해 자기상관 분석을 수행하는 단계를 포함하는 것인 하이브리드 검사를 위한 참조기준 생성 방법.
  23. 하이브리드 검사를 위한 참조기준 생성 방법에 있어서,
    컴퓨터 프로세서를 사용해, 데이터 저장 엘리먼트(element)로부터 참조기준을 검색하는 단계로서, 상기 참조기준은, 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 부적합한 레티클의 부분들을 포함하고 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 적합한 상기 레티클의 부분들을 배제하고, 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 부적합한 상기 레티클의 부분들은, 실시간 검사 프로세스 동안 동일하게 보이는 부분들을 포함하지만, 이러한 실시간 검사 동안 거짓 결함 식별을 초래할 것인 특징들을 가지고 있는 것인, 상기 검색하는 단계;
    컴퓨터 프로세서를 사용해, 상기 참조기준에 기초하여 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 적절한, 레티클의 적어도 하나의 영역을 식별하는 단계;
    컴퓨터 프로세서를 사용해, 상기 식별된 영역의 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나를 수행하는 단계; 및
    컴퓨터 프로세서를 사용해, 상기 레티클의 이미지와 상기 참조기준에 포함된 데이터를 비교함으로써 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 부적절하다고 식별된, 상기 레티클의 하나 이상의 추가적인 영역들의 결함 검사 또는 오염 검사 중 적어도 하나를 수행하는 단계
    를 포함하고,
    상기 참조기준은,
    셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 적절한, 레티클의 상기 적어도 하나의 영역을 식별하고,
    상기 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사 중 적어도 하나에 부적절한, 상기 레티클의 상기 하나 이상의 추가적인 영역의 검사를 수행하기 위한 데이터를 포함하는 것인 하이브리드 검사를 위한 참조기준 생성 방법.
  24. 제 23항에 있어서, 상기 참조기준은 감축된 데이터베이스인 것인 하이브리드 검사를 위한 참조기준 생성 방법.
  25. 제 23항에 있어서, 상기 참조기준은 감축된 골든 이미지인 것인 하이브리드 검사를 위한 참조기준 생성 방법.
  26. 제 1항에 있어서, 상기 컴퓨터로 실행가능한 코드는 또한,
    셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사를 위해 부적합한 상기 반도체 설계 데이터베이스의 부분들로부터 유도된 렌더링된 이미지를 생성하고,
    웨이퍼 검사 프로세스 동안 참조를 위해 상기 감축된 데이터베이스와 상관된 상기 렌더링된 이미지를 저장하도록
    구성된 것인 검사 장치.
  27. 제 19항에 있어서, 상기 참조기준은, 셀-대-셀 검사 또는 다이-대-다이 검사를 위해 부적합한 반도체 설계 데이터베이스의 부분들로부터 유도된 렌더링된 이미지를 포함하는 것인 하이브리드 검사를 위한 참조기준 생성 방법.
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