KR101853991B1 - 영역 기반 가상 푸리에 필터 - Google Patents

Abstract

본 발명은 반도체 웨이퍼 상의 하나 이상의 패터닝된 영역을 식별하기 위해 영상 데이터를 검색하는 단계, 하나 이상의 가상 푸리에 필터(virtual Fourier filter, VFF) 작업 영역(working area)을 발생시키는 단계, VFF 작업 영역으로부터 초기 영상 데이터 세트를 획득하는 단계, 초기 영상 데이터 세트를 이용하여 VFF 작업 영역의 식별된 패터닝된 영역 내에 VFF 훈련 블록을 정의하는 단계 - 각각의 VFF 훈련 블록은 선택된 반복 패턴을 나타내는 식별된 패터닝된 영역의 일부분을 포함하도록 정의됨 -, VFF 훈련 블록으로부터의 초기 영상 데이터 세트를 이용하여 각각의 VFF 훈련 블록에 대한 초기 스펙트럼을 계산하는 단계, 및 주파수 영역에서 최대값을 가지는 초기 스펙트럼의 주파수들을 식별함으로써 각각의 훈련 블록에 대한 VFF를 발생시키는 단계를 포함하고, VFF는 스펙트럼 최대값을 나타내는 것으로 식별된 주파수들에서의 초기 스펙트럼의 크기를 널링(nulling)하도록 구성되어 있다.

Description

영역 기반 가상 푸리에 필터{REGION BASED VIRTUAL FOURIER FILTER}

본 발명은 일반적으로 영역 기반 가상 푸리에 필터링을 이용하여 검사 기반 결함 검출 방법 및 시스템에 관한 것이다.

논리 및 메모리 장치와 같은 반도체 장치를 제조하는 것은 통상적으로 반도체 장치의 다양한 특징부 및 다수의 레벨을 형성하기 위해 많은 수의 반도체 제조 공정을 사용하여 반도체 웨이퍼와 같은 기판을 처리하는 것을 포함한다. 예를 들어, 리소그래피는 십자선으로부터의 패턴을 반도체 웨이퍼 상에 배열된 레지스트에 전사하는 것을 포함하는 반도체 제조 공정이다. 반도체 제조 공정의 부가의 일례는 화학-기계적 연마(chemical-mechanical polishing, CMP), 에칭, 증착, 및 이온 주입을 포함하지만, 이들로 제한되지 않는다. 다수의 반도체 장치가 단일 반도체 웨이퍼 상에 일정 배열로 제조되고, 이어서 개별 반도체 장치로 분리될 수 있다.

십자선 및 웨이퍼 등의 시료 상의 결함을 검출하기 위해 반도체 제조 공정 동안의 다양한 단계에서 검사 프로세스가 사용된다. 검사 프로세스는 언제나 집적 회로 등의 반도체 장치의 제조의 중요한 부분이었다. 그렇지만, 반도체 장치의 치수가 감소됨에 따라, 검사 프로세스가 만족스러운 반도체 장치의 성공적인 제조에 훨씬 더 중요하게 되었다. 예를 들어, 반도체 장치의 치수가 감소됨에 따라, 감소하는 크기의 결함을 검출하는 것이 필요하게 되는데, 그 이유는 비교적 작은 결함조차도 반도체 장치에 원하지 않는 이상(aberration)을 야기할 수 있기 때문이다.

그에 따라, 검사 분야에서의 많은 작업은 이전에는 무시할 수 있었던 크기를 가지는 결함을 검출할 수 있는 검사 시스템을 설계하는 데 들어갔다. 통상적인 검사 프로세스는 웨이퍼 상의 유사한 반도체 장치 영역을 비교함으로써 결함을 검출한다. 2개의 장치 영역 사이에서 검출된 차이가 장치를 오작동하게 만들 수 있는 결함이거나 시스템 동작에 영향을 미치지 않을 방해물일 수 있다. 반도체 웨이퍼 검사의 통합적 단계는 검사 장치가 결함과 방해물을 정확하게 구별할 수 있도록 검사 장치의 설정(통상 "레시피"라고 함)을 최적화하는 것을 포함한다.

많은 상이한 유형의 결함에 대한 검사가 또한 최근에 더 중요하게 되었다. 예를 들어, 검사 결과를 사용하여 반도체 제조 공정을 모니터링 및 정정하기 위해, 웨이퍼 상에 어떤 유형의 결함이 존재하는지를 알 필요가 있는 경우가 있다. 그에 부가하여, 가능한 최고의 수율을 달성하기 위해 반도체 제조에 수반되는 모든 공정을 제어하는 것이 바람직하기 때문에, 많은 상이한 반도체 공정으로부터 생길 수 있는 상이한 유형의 결함을 검출할 수 있는 것이 바람직하다. 검출되어야 하는 상이한 유형의 결함은 그의 특성이 아주 다양할 수 있다. 예를 들어, 반도체 제조 공정 동안 검출하는 것이 바람직할 수 있는 결함은 두께 변동, 미립자 결함, 스크래치, 패턴 특징부의 누락 또는 잘못된 크기의 패턴 특징부 등의 패턴 결함, 및 이러한 이질적인 특성을 가지는 많은 다른 결함을 포함할 수 있다.

종래에는, 촬영된 반도체 웨이퍼의 반복 패턴 구역을 필터링하기 위해 하드웨어 기반 푸리에 필터링이 이용되어, 반도체 웨이퍼 결함을 검출하는 향상된 능력을 가능하게 해주었다. 그렇지만, 하드웨어 기반 푸리에 필터는 반도체 웨이퍼의 지정된 영역 또는 패턴을 선택적으로 필터링 제거하지 못한다. 그에 따라, 하드웨어 기반 푸리에 필터는 전역 필터링 프로세스를 필요로 하고, 이는 반도체 웨이퍼의 어떤 영역을 '오버필터링'되게 한다. 이러한 의미에서, 주어진 패터닝된 영역과 연관되어 있는 주어진 주파수 영역 스펙트럼의 필요 이상으로 많은 주파수 영역 피크가 필터링 제거되어, 연관된 영역으로부터의 신호가 광 '결핍'(light starved)되게 한다. 따라서, 반도체 웨이퍼의 패터닝된 구역(patterned area)으로부터 조명을 영역별로 필터링하는 데 적합한 방법 및 시스템을 제공하면 유리할 것이다.

반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법이 개시되어 있다. 한 측면에서, 이 방법은 반도체 웨이퍼 상의 하나 이상의 패터닝된 영역(patterned region)을 식별하기 위해 하나 이상의 영상 데이터 세트의 패턴 검색을 수행하는 단계; 하나 이상의 가상 푸리에 필터(virtual Fourier filter, VFF) 작업 영역(working area)을 발생시키는 단계 - 각각의 VFF 작업 영역은 하나 이상의 식별된 패터닝된 영역 중 적어도 하나를 포함함 -; 각각의 VFF 작업 영역으로부터 초기 영상 데이터 세트를 획득하는 단계; 초기 영상 데이터 세트를 이용하여 하나 이상의 VFF 작업 영역의 하나 이상의 식별된 패터닝된 영역 각각 내에 하나 이상의 VFF 훈련 블록(VFF training block)을 정의하는 단계 - 식별된 패터닝된 영역 내의 각각의 VFF 훈련 블록은, 식별된 패터닝된 영역의 비반복 패턴 부분으로부터의 강도 기여(intensity contribution)를 제한하기 위해, 선택된 반복 패턴을 나타내는 식별된 패터닝된 영역의 일부분을 포함하도록 정의됨 -; 각각의 VFF 훈련 블록으로부터의 초기 영상 데이터 세트를 이용하여 하나 이상의 VFF 훈련 블록과 연관되어 있는 공간 영역 강도 정보(spatial domain intensity information)를 주파수 영역 스펙트럼 정보로 변환함으로써 각각의 VFF 훈련 블록에 대해 적어도 하나의 차원을 따라 초기 스펙트럼을 계산하는 단계; 주파수 영역에서 스펙트럼 최대값(spectral maxima)을 가지는 초기 스펙트럼의 주파수들을 식별함으로써 각각의 VFF 훈련 블록에 대한 VFF를 발생시키는 단계 - VFF는 스펙트럼 최대값을 나타내는 것으로 식별된 초기 스펙트럼의 주파수들에서의 초기 스펙트럼의 크기를 널링(nulling)하도록 구성되어 있음 -; 하나 이상의 발생된 VFF를 하나 이상의 패터닝된 영역의 초기 스펙트럼에 적용함으로써 하나 이상의 패터닝된 영역에 대한 하나 이상의 필터링된 스펙트럼을 발생시키는 단계; 및 하나 이상의 패터닝된 영역의 하나 이상의 발생된 필터링된 스펙트럼을 하나 이상의 공간 영역 영상 데이터 세트로 변환함으로써 하나 이상의 패터닝된 영역에 대한 필터링된 영상 데이터 세트를 생성하는 단계를 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다.

반도체 표면과 연관되어 있는 설계 데이터를 이용하여 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법이 개시되어 있다. 한 측면에서, 이 방법은 반도체 웨이퍼의 하나 이상의 장치 구조물에 근접해 있는 반도체 웨이퍼의 하나 이상의 패터닝된 영역 또는 하나 이상의 장치 구조물 중 적어도 하나를 식별하기 위해 반도체 웨이퍼와 연관되어 있는 설계 레이아웃 데이터의 패턴 검색을 수행하는 단계; 반도체 웨이퍼에 대한 하나 이상의 가상 푸리에 필터(VFF) 작업 영역을 발생시키는 단계 - 각각의 VFF 작업 영역은 설계 레이아웃 데이터를 통해 식별된 하나 이상의 패터닝된 영역 중 적어도 하나를 포함함 -; 각각의 VFF 작업 영역으로부터 초기 영상 데이터 세트를 획득하는 단계; 초기 영상 데이터 세트를 이용하여 하나 이상의 VFF 작업 영역의 하나 이상의 식별된 패터닝된 영역 각각 내에 하나 이상의 VFF 훈련 블록을 정의하는 단계 - 식별된 패터닝된 영역 내의 각각의 VFF 훈련 블록은, 식별된 패터닝된 영역의 비반복 패턴 부분으로부터의 강도 기여를 제한하기 위해, 선택된 반복 패턴을 나타내는 식별된 패터닝된 영역의 일부분을 포함하도록 정의됨 -; 각각의 VFF 훈련 블록으로부터의 초기 영상 데이터 세트를 이용하여 하나 이상의 훈련 블록과 연관되어 있는 공간 영역 강도 정보를 주파수 영역 스펙트럼 정보로 변환함으로써 각각의 VFF 훈련 블록에 대해 적어도 하나의 차원을 따라 초기 스펙트럼을 계산하는 단계; 주파수 영역에서 스펙트럼 최대값을 가지는 초기 스펙트럼의 주파수를 식별함으로써 각각의 VFF 훈련 블록에 대한 VFF를 발생시키는 단계; 하나 이상의 발생된 VFF를 하나 이상의 패터닝된 영역의 초기 스펙트럼에 적용함으로써 하나 이상의 패터닝된 영역에 대한 하나 이상의 필터링된 스펙트럼을 발생시키는 단계; 및 하나 이상의 패터닝된 영역의 하나 이상의 발생된 필터링된 스펙트럼을 하나 이상의 공간 영역 영상 데이터 세트로 변환함으로써 하나 이상의 패터닝된 영역에 대한 필터링된 영상 데이터 세트를 생성하는 단계를 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다.

반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 대안의 컴퓨터 구현 방법이 개시되어 있다. 한 측면에서, 이 방법은 반도체 웨이퍼에 대한 하나 이상의 가상 푸리에 필터(VFF) 작업 영역을 발생시키는 단계 - 각각의 VFF 작업 영역은 하나 이상의 반복 패턴을 포함함 -; VFF 작업 영역에 대응하는 반도체 웨이퍼의 일부분으로부터 반사된 조명의 일부분에 대해 하드웨어 푸리에 필터링 프로세스를 수행하는 단계; 각각의 VFF 작업 영역으로부터 초기 영상 데이터 세트를 획득하는 단계- 영상 데이터는 하드웨어 푸리에 필터링 프로세스 이후에 획득됨 -; 하나 이상의 VFF 작업 영역으로부터의 초기 영상 데이터 세트를 이용하여 하나 이상의 VFF 작업 영역과 연관되어 있는 공간 영역 강도 정보를 주파수 영역 스펙트럼 정보로 변환함으로써 하나 이상의 VFF 작업 영역에 대해 적어도 하나의 차원을 따라 초기 스펙트럼을 계산하는 단계; 주파수 영역에서 스펙트럼 최대값을 가지는 초기 스펙트럼의 주파수들을 식별함으로써 하나 이상의 VFF 작업 영역에 대한 VFF를 발생시키는 단계; 하나 이상의 VFF 작업 영역의 발생된 VFF를 하나 이상의 VFF 작업 영역의 초기 스펙트럼에 적용함으로써 하나 이상의 VFF 작업 영역에 대한 필터링된 스펙트럼을 발생시키는 단게 - VFF는 스펙트럼 최대값을 나타내는 것으로 식별된 초기 스펙트럼의 주파수들에서의 초기 스펙트럼의 크기를 널링하도록 구성되어 있음 -; 및 하나 이상의 VFF 작업 영역의 발생된 필터링된 스펙트럼을 공간 영역 강도 정보로 변환함으로써 하나 이상의 VFF 작업 영역에 대한 필터링된 영상 데이터 세트를 생성하는 단계를 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다.

이상의 개괄적인 설명 및 이하의 상세한 설명 둘 다가 단지 예시적이고 설명적인 것에 불과하며 청구된 발명을 꼭 제한하는 것은 아니라는 것을 잘 알 것이다. 본 명세서에 포함되어 그의 일부를 구성하는 첨부 도면은 본 발명의 실시예를 나타내고, 개괄적인 설명과 함께, 본 발명의 원리를 설명하는 역할을 한다.

기술 분야의 당업자가 첨부 도면을 참조하면 본 개시 내용의 다수의 이점을 더 잘 이해할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 반도체 표면으로부터의 영상 데이터에서 결함을 검출하는 시스템을 나타낸 블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 반도체 표면으로부터의 영상 데이터에서 결함을 검출하는 방법을 나타낸 흐름도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 촬영된 반도체 표면의 작업 영역의 개략 평면도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 반도체 표면의 개략 평면도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 반도체 표면의 촬영된 작업 영역을 나타낸 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 초기 주파수 영역 스펙트럼을 나타낸 도면.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른, 필터링된 주파수 영역 스펙트럼을 나타낸 도면.
도 8a는 본 발명의 일 실시예에 따른, 가상 푸리에 필터가 필터링 제거하도록 구성되어 있을 수 있는 1차원 패턴의 개략도.
도 8b는 본 발명의 일 실시예에 따른, 가상 푸리에 필터가 필터링 제거하도록 구성되어 있을 수 있는 1차원 패턴의 개략도.
도 8c는 본 발명의 일 실시예에 따른, 가상 푸리에 필터가 필터링 제거하도록 구성되어 있을 수 있는 분리가능한 2차원 패턴의 개략도.
도 8d는 본 발명의 일 실시예에 따른, 가상 푸리에 필터가 필터링 제거하도록 구성되어 있을 수 있는 비분리가능한 2차원 패턴의 개략도.
도 9a는 본 발명의 일 실시예에 따른, 필터링 이전에 작업 영역 내에서 측정된 패터닝된 영역의 VFF 훈련 블록의 영상을 나타낸 도면.
도 9b는 본 발명의 일 실시예에 따른, 필터링 이후에 작업 영역 내에서 측정된 패터닝된 영역의 VFF 훈련 블록의 영상을 나타낸 도면.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른, 하드웨어 푸리에 필터를 포함하는 반도체 표면으로부터의 영상 데이터에서 결함을 검출하는 시스템을 나타낸 블록도.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른, 반도체 표면으로부터의 영상 데이터에서 결함을 검출하는 방법을 나타낸 흐름도.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른, 일련의 SRAM 장치 및 반도체 웨이퍼의 그의 주변 구성요소의 개략 평면도.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른, 반도체 표면으로부터의 영상 데이터에서 결함을 검출하는 방법을 나타낸 흐름도.

이제부터, 첨부 도면에 예시되어 있는, 개시된 발명 요지에 대해 상세히 언급할 것이다.

일반적으로 도 1 내지 도 13을 참조하여, 본 개시 내용에 따른, 가상 푸리에 필터링을 이용한 개선된 결함 검출 방법 및 시스템이 기술되어 있다. 영역 기반 가상 푸리에 필터(VFF)를 이용하는 것은 전체적인 반도체 웨이퍼 결함 검출 감도를 최적화하는 데 도움을 줄 수 있다. 본 발명은 영역 기반 VFF를 훈련하고 구현함으로써 구현하는 검사 시스템이 웨이퍼 결함을 검출하는 능력을 향상시키는 데 적합한 방법 및 시스템을 제공하는 것에 관한 것이다.

본 개시 내용 전체에 걸쳐 사용되는 바와 같이, "웨이퍼"라는 용어는 일반적으로 반도체 또는 비반도체 물질로 이루어진 기판을 말한다. 예를 들어, 반도체 또는 비반도체 물질은 단결정 규소, 갈륨 비소(gallium arsenide), 및 인듐 인화물(indium phosphide)을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 웨이퍼는 하나 이상의 층을 포함할 수 있다. 예를 들어, 이러한 층은 레지스트, 유전체 물질, 전도성 물질, 및 반도체 물질을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 많은 상이한 종류의 이러한 층이 공지되어 있으며, 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, '웨이퍼'라는 용어는 모든 종류의 이러한 층이 형성될 수 있는 웨이퍼를 포함하기 위한 것이다.

웨이퍼 상에 형성된 하나 이상의 층이 패턴화 또는 비패턴화될 수 있다. 예를 들어, 웨이퍼는 복수의 다이를 포함할 수 있으며, 각각의 다이는 반복하여 패턴화된 특징부를 가진다. 이러한 물질 층의 형성 및 가공에 의해 궁극적으로 완성된 디바이스가 얻어질 수 있다. 많은 상이한 유형의 디바이스가 웨이퍼 상에 형성될 수 있고, 웨이퍼라는 용어는, 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 공지된 임의의 유형의 디바이스가 그 위에 제조되고 있는 웨이퍼를 포함하기 위한 것이다.

다른 실시예에서, 십자선 검사 시스템에 의해 발생된 십자선의 영상이 설계 데이터 공간에서의 설계 데이터로서 사용된다. 십자선은 웨이퍼 상에 설계 데이터를 인쇄하는 데 사용된다. 이러한 방식으로, 십자선의 영상 빔 상(image beam image)이 고배율 광학 십자선 검사 시스템 또는 전자 빔 기반 십자선 검사 시스템에 의해 각각 획득된다. 다른 대안으로서, 십자선의 영상은 공중 촬영 십자선 검사 시스템(aerial imaging reticle inspection system)에 의해 획득된 십자선의 공중 영상(aerial image)일 수 있다. 하나 이상의 단계를 수행하기 위해 설계 데이터를 사용하는 본 명세서에 기술된 실시예들 중 임의의 실시예에서, 십자선의 영상이 설계 데이터에 대한 대용물로서 사용될 수 있다.

"플로어 플랜(floorplan)"이라고 하는 반도체 칩 설계는 셀(cell)이라고 하는 반복 구조물에 대한 배치 정보를 포함하고 있다. 이 정보는 보통 GDSII 또는 OASIS 파일 형식으로 저장되어 있는 칩의 물리 설계로부터 추출될 수 있다.

"설계 데이터"라는 용어는, 본 개시 내용에서 사용되는 바와 같이, 일반적으로 집적 회로의 물리 설계 및 복잡한 시뮬레이션 또는 간단한 기하 및 부울 연산을 통해 물리 설계로부터 도출된 데이터를 말한다. 그에 부가하여, 십자선 검사 시스템에 의해 획득된 십자선의 영상 및/또는 그의 파생물이 설계 데이터에 대한 대용물 또는 대용물들로서 사용될 수 있다. 이러한 십자선 영상 또는 그의 파생물은 설계 데이터를 사용하는 본 명세서에 기술된 임의의 실시예에서의 설계 레이아웃에 대한 대체물로서 역할할 수 있다. 설계 데이터 및 설계 데이터 대용물이 미국 특허 출원 제11/561,735호 및 미국 특허 출원 제11/561,659호 - 둘 다 2006년 11월 20일자로 출원되었고 참조 문헌으로서 본 명세서에 포함됨 - 에 기술되어 있다.

도 1은 프로세스(200)를 수행하는 데 이용될 수 있는, 가상 푸리에 필터링을 이용한 개선된 결함 검출에 적합한 시스템(100)을 나타낸 것이다. 일 실시예에서, 시스템(100)은 검사 시스템(104)(이것으로 제한되지 않음) 등의 반도체 웨이퍼(106) 상의 결함을 검출하도록 구성되어 있는 측정 시스템(102)을 포함할 수 있다. 검사 시스템(104)은 명시야(bright-field) 검사 시스템, 암시야(dark-field) 검사 시스템, 또는 전자 빔 검사 시스템(이들로 제한되지 않음) 등의 기술 분야에 공지된 임의의 적절한 검사 시스템을 포함할 수 있다. 게다가, 검사 시스템(104)의 조명 광원은 협대역 조명 광원 또는 광대역 조명 광원을 포함할 수 있다. 추가의 실시예에서, 검사 시스템(104)은 반도체 웨이퍼(106)의 결함을 식별하기 위해 시스템(100)의 다른 서브시스템으로부터 명령어를 수신하도록 구성되어 있을 수 있다. 예를 들어, 검사 시스템(104)은 시스템(100)의 컴퓨터 시스템(108)으로부터 명령어를 수신할 수 있다. 컴퓨터 시스템(108)으로부터 명령어를 수신할 시에, 검사 시스템(104)은 제공된 명령어에서 식별되는 반도체 웨이퍼(206)의 위치에서 검사 프로세스를 수행할 수 있다.

일 실시예에서, 시스템(100)의 컴퓨터 시스템(108)은 하나 이상의 VFF 훈련 블록과 연관되어 있는 영상 데이터를 이용하여 하나 이상의 영역 기반 가상 푸리에 필터를 발생하도록 구성되어 있을 수 있다. 이러한 의미에서, 컴퓨터 시스템(108)은 하나 이상의 식별된 패터닝된 영역의 하나 이상의 훈련 블록을 정의할 수 있다. 컴퓨터 시스템(108)은 이어서 공간 영역 영상 데이터를 주파수 영역 데이터로 변환함으로써 하나 이상의 VFF 훈련 블록의 적어도 하나의 차원을 따라 초기 스펙트럼 또는 스펙트럼들을 계산하기 위해 정의된 훈련 블록들 중 하나 이상을 이용할 수 있다. 게다가, 컴퓨터 시스템(108)은 이어서 주파수 영역 데이터에서의 스펙트럼 최대값(즉, 강도 대 주파수 데이터에서의 피크 위치)을 식별하고 그 피크 주파수들에서의 초기 스펙트럼의 크기를 널링(nulling)함으로써 영역 기반 VFF를 발생할 수 있다. 그에 따라, 컴퓨터 시스템(108)은 발생된 VFF를 각각의 훈련 블록의 초기 스펙트럼에 적용함으로써 각각의 훈련 블록에 대한 필터링된 스펙트럼을 발생할 수 있다. 그에 부가하여, 컴퓨터 시스템(108)은 하나 이상의 발생된 VFF를 하나 이상의 패터닝된 영역에 적용하고 하나 이상의 패터닝된 영역의 필터링된 주파수 영역 스펙트럼을 공간 영역 강도 정보로 변환함으로써 하나 이상의 패터닝된 영역에 대한 필터링된 영상 데이터 세트를 생성할 수 있다.

게다가, 컴퓨터 시스템(108)은 본 명세서에 기술된 방법 실시예들 중 임의의 것의 임의의 다른 단계(들)를 수행하도록 구성되어 있을 수 있다.

다른 실시예에서, 컴퓨터 시스템(108)은 기술 분야에 공지된 임의의 방식으로 검사 시스템(104)에 통신 연결되어 있을 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 시스템(108)은 검사 시스템(104)의 컴퓨터 시스템에 연결되어 있을 수 있다. 게다가, 시스템(100)의 컴퓨터 시스템(108)은 유선 및/또는 무선 부분을 포함할 수 있는 전송 매체에 의해 다른 시스템으로부터의 데이터 또는 정보(예컨대, 검사 시스템으로부터의 검사 결과 또는 계측 시스템으로부터의 계측 결과)를 수신 및/또는 획득하도록 구성되어 있을 수 있다. 이러한 방식으로, 전송 매체는 컴퓨터 시스템(108)과 시스템(100)의 다른 서브시스템 사이의 데이터 링크로서 역할할 수 있다. 게다가, 컴퓨터 시스템(108)은 전송 매체를 통해 외부 시스템으로 데이터를 송신할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 시스템(108)은 발생된 VFF를 기술된 시스템(100)과 독립적으로 존재하는 별도의 검사 시스템으로 송신할 수 있다.

컴퓨터 시스템(108)은 개인용 컴퓨터 시스템, 메인프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 이미지 컴퓨터, 병렬 컴퓨터, 또는 기술 분야에 공지된 임의의 다른 디바이스를 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 일반적으로, "컴퓨터 시스템"이라는 용어는 광의적으로 메모리 매체로부터의 명령어를 실행하는 하나 이상의 프로세서를 가지는 임의의 디바이스를 포함하는 것으로 정의될 수 있다.

본 명세서에 기술된 것과 같은 방법을 구현하는 프로그램 명령어(112)는 전달 매체(carrier medium)(110)를 통해 전송되거나 그에 저장될 수 있다. 전달 매체는 유선, 케이블, 또는 무선 전송 링크 등의 전송 매체일 수 있다. 전달 매체는 또한 판독 전용 메모리, 랜덤 액세스 메모리, 자기 또는 광 디스크, 또는 자기 테이프 등의 저장 매체를 포함할 수 있다.

도 1에 예시된 시스템(100)의 실시예는 본 명세서에 기술된 바와 같이 추가로 구성될 수 있다. 그에 부가하여, 서브시스템(100)은 본 명세서에 기술된 임의의 방법 실시예(들)의 임의의 다른 단계(들)을 수행하도록 구성될 수 있다.

도 2는 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터-구현 프로세스(200)에서 수행되는 단계들을 나타낸 흐름도이다.

제1 단계(202)에서, 반도체 웨이퍼 상의 하나 이상의 패터닝된 영역을 식별하기 위해 패턴 검색이 수행될 수 있다. 한 측면에서, 반복 패턴을 나타내는 하나 이상의 구역을 식별하기 위해 검사 시스템(104)을 통해 획득된 반도체 웨이퍼(106)의 표면의 영상 데이터가 분석될 수 있다. 예를 들어, 패턴을 나타내는 하나 이상의 구역을 식별하기 위해 패턴 인식 알고리즘이 영상 데이터에 적용될 수 있다. 다른 예로서, 사용자 인터페이스를 통한 사용자로부터의 피드백을 사용하여 반복 패턴 구역이 식별될 수 있다. 이러한 방식으로, 시스템(100)은 검사 시스템(104)을 통해 수집된 영상을 디스플레이(114) 상에 표시할 수 있다. 사용자는 이어서 사용자 인터페이스(예컨대, 키보드, 마우스, 터치스크린 등)를 통해 식별 명령어를 입력함으로써 하나 이상의 반복 패턴 구역을 식별하고 선택할 수 있다. 반복 패턴 구역이 먼저 하나 이상의 패턴 인식 알고리즘을 통해 식별될 수 있고 이어서 사용자가 반복 패턴 구역의 자동 식별의 결과를 '조사'하고 사용자 인터페이스를 통해 조정을 할 수 있는 것이 추가로 생각되고 있다. 본 발명과 관련하여 각종의 패턴 인식 알고리즘이 구현될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

다른 측면에서, 2개 이상의 패터닝된 구역들이 하나의 패터닝된 영역으로 함께 그룹화될 수 있다. 도 3은 패터닝된 영역으로 함께 그룹화되어 있는 반도체 웨이퍼(106) 표면 상에 존재하는 다수의 반복 패턴 구역을 나타낸 것이다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 반도체 웨이퍼는 반복 패턴 구역(302a, 302b, 302c, 302d, 302e)을 포함할 수 있고, 각각의 영역은 실질적으로 유사한 반복 패턴을 나타낸다. 이들 패턴 구역은 이어서 하나의 패턴 영역(304)으로 함께 그룹화될 수 있다. 다른 예에서, 반복 패턴 구역(306a, 306b)은 함께 그룹화되어 하나의 패턴 영역(308)을 형성할 수 있다.

일부 실시예에서, 패턴 구역들에 존재하는 반복 피치, 패턴 구역들과 연관된 패턴 복잡도, 및 패턴 구역들의 배향에 기초하여 패턴 구역들이 패터닝된 영역으로 그룹화될 수 있다.

또한, 본 명세서에서 주어진 패턴 영역(예컨대, 304 또는 308)이 비패터닝된 부분을 포함할 수 있다는 것을 알 것이다. 예를 들어, 도 3에 예시된 바와 같이, 패터닝된 영역(304) 및 패터닝된 영역(308) 둘 다는 비패터닝된 특징부(310)를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 패턴 검색 및 그룹화 알고리즘을 통해 반복 패턴들이 패터닝된 영역으로 그룹화될 수 있다. 이러한 방식으로, 시스템(100)의 컴퓨터 시스템(108)의 프로세서에 의해 실행되는 패턴 검색 및 그룹화 알고리즘은 유사한 패터닝된 구역들을 검색하여 하나의 패터닝된 영역으로 그룹화하는 역할을 할 수 있다. 한 의미에서, 패턴 검색 및 그룹화 알고리즘은 동일하거나 거의 동일한 반복 피치(예컨대, 크기 또는 배향)를 나타내는 반도체 웨이퍼(106)의 일부분의 2개 이상의 반복 패턴 구역을 식별하도록 구성되어 있을 수 있다. 다른 의미에서, 패턴 검색 및 그룹화 알고리즘은 이어서 식별된 2개 이상의 반복 패턴 구역을 하나의 패터닝된 영역으로 병합할 수 있다.

다른 실시예에서, 시스템(100)은 사용자 인터페이스를 통해 사용자가 제공한 피드백을 이용하여 유사한 패턴 구역들을 패터닝된 영역으로 그룹화하는 역할을 할 수 있다. 게다가, 또한 시스템(100)이 식별된 패터닝된 영역을 디스플레이(114)를 통해 사용자에게 표시하도록 구성되어 있을 수 있고 사용자가 이어서 패턴 그룹화 알고리즘을 통해 수행되는 자동 그룹화 프로세스의 정확도에 관련된 피드백을 시스템(100)에 제공할 수 있다는 것이 생각되고 있다. 이러한 방식으로, 사용자는 패턴 영역을 검증하거나, 패턴 영역을 거부하거나, 패턴 영역의 위치 또는 크기를 조정할 수 있다.

제2 단계(204)에서, 하나 이상의 가상 푸리에 필터(VFF) 작업 영역이 발생될 수 있다. 한 측면에서, 각각의 VFF 작업 영역은 단계(202)에서 정의된 바와 같은 적어도 하나의 패터닝된 영역(예컨대, 302a...302e)을 포함하고 있다. 일반적으로, 각각의 VFF 작업 영역은 임의의 수의 식별된 패터닝된 영역을 포함할 수 있다. 도 4는 웨이퍼(408)의 패턴 영역(404)을 포함하도록 설계되어 있는 하나의 작업 영역(402)의 일 실시예를 나타낸 것이며, 여기서 패터닝된 영역(404)은 2개의 개별적인 패턴 구역(406)을 포함하고 있다. 도 4에 예시된 실시예는 제한하는 것이 아니라 오히려 단지 예시적인 것으로 해석되어야만 한다. 다수의 작업 영역(402)이 동시에 구현될 수 있고, 각각의 작업 영역(402)이 다수의 패터닝된 영역(404)을 포함하고 있다는 것을 잘 알 것이다. 게다가, 2개의 상이한 작업 영역이 동일한 패터닝된 영역을 포함할 수 있다. 또한, 본 명세서에서 추가로 더 상세히 논의할 것인 바와 같이, 그것이 본 발명의 VFF를 발생하기 위해 영상 데이터가 수집될 수 있는 지정된 작업 영역 또는 영역들(402)로부터 온 것임을 잘 알 것이다.

일 실시예에서, VFF 작업 영역은 반도체 웨이퍼(106)의 다이를 포함할 수 있다. 예를 들어, 작업 영역으로부터 획득된 영상 데이터 세트는 다이의 일련의 영상을 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 각각의 영상은 촬영된 다이의 일부분에 대응할 수 있는 다이의 일련의 영상을 포함할 수 있다.

추가의 실시예에서, 영상 데이터를 포착하는 반도체 웨이퍼(106)의 영역을 지정하는 데 이용되는 작업 영역(402)은 사용자 인터페이스(116)를 통해 사용자에 의해 선택될 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자는 분석할 반도체 웨이퍼(106)의 일부분[즉, 작업 영역(402)]을 선택할 수 있다.

제3 단계(206)에서, 단계(204)에서 지정된 VFF 작업 영역들 각각으로부터 초기 영상 데이터 세트가 획득될 수 있다. 이러한 방식으로, 시스템(100)은 VFF 작업 영역에 의해 지정된 바와 같은 반도체 웨이퍼(106)의 사용자 정의 영역으로부터 영상 데이터(예컨대, 검사 기반 영상)를 획득하는 역할을 할 수 있다.

도 5는 검사 도구(104)를 사용하여 수집된 반도체 웨이퍼(106)의 표면의 지정된 작업 영역(502)의 영상의 렌더링(500)을 나타낸 것이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 촬영된 작업 영역은 2개의 반복 패턴 영역을 나타내고, 하나는 수평으로 뻗어 있고 다른 하나는 수직으로 뻗어 있다. 이것이 도 3의 예시된 도면과 비교될 수 있고, 여기서 작업 영역(301)은 수평 반복 패턴 영역(304) 및 수직 반복 패턴 영역(308)을 포함하고 있다. 출원인은 하나 이상의 VFF 작업 영역의 영상 데이터가 명시야 및 암시야 검사 기법(이들로 제한되지 않음) 등의 기술 분야에 공지된 임의의 방식으로 수집될 수 있다는 것에 주목하고 있다.

추가의 실시예에서, 동일한 작업 영역으로부터 획득된 2개 이상의 영상이 디지털적으로 결합되어 하나의 영상 데이터 세트를 형성할 수 있다. 기술 분야에 공지된 임의의 영상 처리 단계들이 하나 이상의 작업 영역으로부터 취해진 영상 데이터를 결합 및/또는 처리하는 데 이용될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

제4 단계(208)에서, 하나 이상의 VFF 작업 영역의 각각의 패턴 영역의 하나 이상의 VFF 훈련 블록이 정의될 수 있다. 한 측면에서, 시스템(100)은 작업 영역의 각각의 패터닝된 영역 내에 하나 이상의 VFF 훈련 블록을 정의하기 위해 단계(206)의 획득된 영상 데이터를 분석할 수 있다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 시스템(100)은 패터닝된 영역(304)의 VFF 훈련 블록(312a, 312b, 312c, 312d, 312d)을 정의하는 역할을 할 수 있다. 이와 유사하게, 시스템(100)은 패터닝된 영역(308)의 VFF 훈련 블록(314a, 314b)을 정의하는 역할을 할 수 있다. 반도체(106)의 표면의 비패터닝된 구역으로부터 반사되는 광의 기여를 제한하기 위해 패터닝된 영역의 VFF 훈련 블록이 이용된다. 이러한 방식으로, VFF 훈련 블록은 실질적으로 주어진 패터닝된 영역에서 발견된 선택된 반복 패턴만을 포함하도록 구성되어 있다. 예를 들어, 패턴 영역(304)와 관련하여, 도 3에 도시된 바와 같이, VFF 훈련 블록(312a, 312b, 312c, 312d, 312e)은, 각각, 반복 패턴 구역(302a, 302b, 302c, 302d, 302e)을 포함할 수 있다. 이와 유사하게, 패턴 영역(308)과 관련하여, VFF 훈련 블록(304a, 304b)은, 각각, 반복 패턴 구역(306a, 306b)을 포함할 수 있다. 주목할 점은, VFF 훈련 블록의 수에 관한 이상의 설명이 제한하는 것이 아니고 단지 예시적인 것으로서 해석되어야 한다는 것이다. 일반적으로, 주어진 패턴 영역이 임의의 수의 VFF 훈련 블록을 포함할 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

일 실시예에서, 시스템(100)은 VFF 작업 영역의 하나 이상의 패터닝된 영역의 하나 이상의 훈련 블록을 자동으로 정의하기 위해 VFF 훈련 블록 알고리즘을 구현할 수 있다. 예를 들어, VFF 훈련 블록 알고리즘은 반복 패턴만을 포함하는 페이지 나누기(page break)의 하나 이상의 부분을 위치 확인할 수 있다.

다른 실시예에서, 시스템(100)의 사용자 인터페이스(116)를 통한 사용자로부터의 피드백을 사용하여 하나 이상의 패터닝된 영역의 훈련 블록이 정의될 수 있다. 이러한 방식으로, 시스템(100)은 주어진 작업 영역에 대해 수집된 영상 데이터를 디스플레이 장치(114) 상에 표시할 수 있다. 사용자는 이어서 사용자 인터페이스(116)를 통해 주어진 패터닝된 영역의 하나 이상의 VFF 훈련 블록을 위치 확인하고 그 크기를 정의할 수 있다.

제5 단계(210)에서, 단계(208)에서 정의된 VFF 훈련 블록들 중 하나 이상에 대한 초기 스펙트럼이 계산될 수 있다. 한 측면에서, 훈련 블록들 중 하나 이상에 대한 초기 스펙트럼은 공간 영역 강도 정보[시스템(100)의 검사 도구(104)에 의해 수집됨]를 주파수 영역 스펙트럼 정보로 변환함으로써 계산될 수 있다. 공간 영역 정보의 주파수 영역 정보로의 변환은 기술 분야에 알려져 있는 임의의 공지된 '푸리에와 유사한' 변환의 적용을 포함할 수 있다. 이러한 변환은 푸리에 변환, 하틀리 변환(Hartley transformation) 또는 기술 분야에 공지된 임의의 적당한 정준 변환(canonical transformation)을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다.

도 6은 한 방향(예컨대, X-방향 또는 Y-방향)을 따라 주기성을 나타내는 하나 이상의 VFF 훈련 블록으로부터 획득된 영상 데이터로부터의 공간 영역 강도 정보를 변환함으로써 계산된 주파수 영역 스펙트럼(602)을 나타낸 것이다. 도 6에 도시된 스펙트럼 정보가 광 강도를 주파수의 함수로서 나타내고 있다는 것을 잘 알 것이다.

공간 영역-주파수 영역 변환은 적어도 하나의 공간 방향을 따른 공간 강도 정보를 주파수 영역 스펙트럼 정보로 변환하는 것을 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 강도를 공중 위치(aerial position)의 함수로서 나타내는, 주어진 VFF 훈련 블록으로부터 획득된 2차원 영상이 주파수 영역 스펙트럼으로 변환될 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 게다가, 하나의 방향(예컨대, X-방향 또는 Y-방향)을 따라 주기성을 나타내는 2차원 영상이 1차원 주파수 영역 스펙트럼에 매핑될 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 그렇지만, 또한 비분리가능한 2차원 주기성을 나타내는 2차원 영상(예컨대, 주기적인 어레이)의 경우, 2차원 공간 영역 영상을 2차원 주파수 영역 스펙트럼 맵으로 변환하는 것이 가능하다는 것을 잘 알 것이다. 기술 분야의 당업자라면 본 발명에서의 구현에 적합한 각종의 공간 영역-주파수 영역 변환 동작이 존재한다는 것을 잘 알 것이다. 반도체 검사 데이터와 관련하여 공간 영역-주파수 영역 변환을 수행하는 방법이 미국 특허 제5,537,669호(1996년 7월 16일자로 특허됨), 미국 특허 제6,021,214호(2000년 2월 1일자로 특허됨), 미국 특허 제6,665,432호(2003년 12월 16일자로 특허됨), 및 미국 특허 제7,218,768호(2007년 5월 15일자로 특허됨) - 이들 모두는 참조 문헌으로서 그 전체 내용이 본 명세서에 포함됨 - 에 기술되어 있다.

추가의 실시예에서, 2개 이상의 VFF 훈련 블록으로부터 취해진 공간 영상 데이터가 앞서 기술한 공간 영역-주파수 영역 변환의 적용 이전에 디지털적으로 결합될 수 있다. 이와 관련하여, 주목할 점은, 시스템(100) 또는 사용자가 주어진 공간 영상 데이터 세트의 샘플링 통계를 향상시키기 위해 주어진 패터닝된 영역(예컨대, 304)의 이용가능한 VFF 훈련 블록(예컨대, 312a . . . 312e) 중 2개 이상을 선택할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 다시 도 3을 참조하면, 시스템(100)은 (알고리즘적 선택 또는 사용자 피드백을 통해) 제1 VFF 훈련 블록(312b) 및 제2 VFF 훈련 블록(312d)을 선택하고 이들을 결합하여 통합된 공간 영상 데이터 세트를 형성할 수 있다. 그렇게 함에 있어서, 시스템(100) 알고리즘(또는 사용자 피드백)이 훈련 블록(312b, 312d)의 강도 대 공간 위치 데이터에서의 피크를 식별하고, 2개의 데이터 세트를 서로 디지털적으로 가산하기 전에, 2개의 훈련 블록(312b, 312d)과 연관되어 있는 주기적인 패턴을 정렬할 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 통합된 공간 영상 데이터 세트의 생성 시에, 앞서 기술한 공간 영역-주파수 영역 변환이 적용될 수 있다.

제6 단계(212)에서, 단계(208)에서 정의된 VFF 훈련 블록들 중 하나 이상에 대해 가상 푸리에 필터(VFF)가 발생될 수 있다. 제7 단계(214)에서, 단계(212)의 발생된 VFF를 하나 이상의 VFF 훈련 블록의 초기 스펙트럼에 적용함으로써 하나 이상의 VFF 훈련 블록에 대한 필터링된 스펙트럼이 발생될 수 있다.

다시 도 6을 참조하면, 한 측면에서, 주파수 영역에서 최대값(예컨대, 604a, 604b, 604c 등)을 나타내는 초기 스펙트럼(602)[단계(210)에서 계산됨]의 식별된 주파수들을 이용하여 VFF 훈련 블록들 중 하나 이상에 대해 VFF(606)가 발생될 수 있다.

다른 측면에서, VFF(606)는 스펙트럼 최대값을 나타내는 것으로 식별된 주파수들에서의 초기 스펙트럼의 강도의 크기를 널링(nulling)하도록 구성되어 있다. 이러한 방식으로, 발생된 VFF(606)는 주파수 영역 데이터에서의 강도 피크로 나타나는, 주기적인 패턴과 연관되어 있는 강도 기여를 제한하는 역할을 할 수 있다. 주파수 영역 강도 데이터의 강도 피크를 널링함으로써, 시스템(100)은, 본 명세서에서 추가로 더 상세히 논의할 것인 바와 같이, 검사된 반도체 웨이퍼(104)의 반복 패턴 부분으로부터의 기여를 제거하거나 적어도 제한하는 역할을 할 수 있다. 도 6에 도시된 바와 같이, VFF(606)는 초기 주파수 영역 스펙트럼(602)의 피크 최대값(예컨대, 604a, 604b, 605c 등)의 주파수 위치에서 0 진폭을 갖도록 정의되어 있다.

일 실시예에서, 시스템(100)은 피크 탐색 알고리즘을 통해 강도 최대값의 위치(즉, 주파수 값)를 자동으로 위치 확인할 수 있다. 예를 들어, 시스템(100)의 피크 탐색 알고리즘은 초기 스펙트럼(예컨대, 602)의 강도 피크(예컨대, 604a, 604b, 604c 등) 모두 또는 거의 모두를 찾아내는 역할을 할 수 있다. 다수의 피크 탐색 알고리즘이 본 발명에서의 구현에 적합할 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

다른 실시예에서, 강도 대 주파수 데이터 세트의 강도 피크는 사용자 인터페이스를 통해 사용자에 의해 제공되는 피드백을 이용하여 식별될 수 있다. 이러한 방식으로, 시스템(100)은 주파수 영역 강도 스펙트럼의 하나 이상의 영상을 디스플레이 장치(114) 상에 표시할 수 있다. 사용자는 이어서 사용자 인터페이스(116)(예컨대, 키보드, 마우스, 터치스크린 등)를 통해 식별 명령어를 입력함으로써 하나 이상의 강도 피크를 식별할 수 있다. 추가의 실시예에서, 하나 이상의 피크 탐색 알고리즘을 통해 주어진 주파수 영역 스펙트럼의 강도 피크가 먼저 식별될 수 있다. 이어서, 사용자는 자동 피크 식별의 결과를 '조사'하고 사용자 인터페이스(116)를 통해 일련의 식별된 피크에 조정을 할 수 있다.

추가의 실시예에서, 시스템(100)은 사용자가 시스템(100)의 피크 탐색 알고리즘에 의해 사용되는 기준을 수정할 수 있게 해주도록 구성되어 있을 수 있다. 예를 들어, 시스템(100)은 사용자가 시스템(100)이 분석해야만 하는 주파수 범위를 선택할 수 있게 해주도록 구성되어 있을 수 있다. 다른 예에서, 시스템(100)은 사용자가 피크 강도 위치가 할당받아야만 하는 최소 강도를 설정함으로써 선택된 최소 강도 미만의 모든 피크를 무시할 수 있게 해주도록 구성되어 있을 수 있다. 기술 분야의 당업자라면, 사용자에 의해 선택 및/또는 조정될 수 있는 기술 분야에 공지된 다수의 기준이 존재하기 때문에, 피크 탐색 기준과 관련된 상기 예들이 제한을 나타내지 않고 단지 예시적인 것으로서 해석되어야만 한다는 것을 잘 알 것이다.

피크 위치(예컨대, 604a, 604b, 604c 등)의 식별 시에, 시스템(100)은, 도 6에 도시된 바와 같이, 식별된 피크의 주파수 위치에 0 진폭을 가지고 1의 최대 진폭을 가지는 함수를 생성함으로써 VFF(606)를 형성할 수 있다. 그에 따라, VFF(606) 함수가 초기 주파수 영역 스펙트럼의 강도 피크를 널링하는 역할을 하는 반면, 비피크 주파수에서 동일한 진폭값을 유지한다.

도 7은 발생된 VFF(606)를 하나 이상의 훈련 블록의 초기 스펙트럼(602)에 적용한 결과 얻어지는 필터링된 스펙트럼(702)을 나타낸 것이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 도 6의 미필터링된 스펙트럼(602)에 존재하는 피크(예컨대, 604a, 604b, 604c 등)가 필터링 제거된 반면, 스펙트럼(702)의 비피크 주파수의 강도 레벨은 초기 스펙트럼(602)에 대해 변하지 않은 채로 있다.

다른 실시예에서, 2개 이상의 VFF가 병합되어 하나의 통합된 VFF를 형성할 수 있다. 예를 들어, 패턴 영역의 제1 VFF 훈련 블록으로부터 취해진 제1 VFF가 동일한 패턴 영역의 제2 훈련 블록으로부터 취해진 제2 VFF와 병합될 수 있다. 예를 들어, 제1 및 제2 훈련 블록으로부터 취해진 스펙트럼이 평균될 수 있다. 다른 경우에, 2개의 스펙트럼이 선택적으로 결합될 수 있고, 여기서 시스템(100)은 2개의 스펙트럼의 어느 부분을 결합할지를 능동적으로 선택할 수 있다. 추가의 실시예에서, 2개 이상의 VFF의 병합은 시스템(100)의 병합 알고리즘을 이용하여 자동으로 행해질 수 있다. 다른 실시예에서, 시스템(100)은 사용자 인터페이스(116)를 통해 사용자가 제공한 피드백에 기초하여 2개 이상의 VFF를 병합하는 역할을 할 수 있다. 예를 들어, 2개 이상의 필터링된 스펙트럼(702) 또는 연관된 VFF(606)를 디스플레이 장치(114) 상에서 볼 때, 사용자는 2개 이상의 데이터 세트를 어떻게 병합할지에 관한 사용자 피드백을 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 병합할 일군의 VFF(606)를 선택할 수 있다. 추가의 실시예에서, 사용자는, 사용자 인터페이스(116)를 통해, 결합할 패턴 영역의 2개 이상의 VFF 훈련 블록을 선택할 수 있다. 시스템(100)은 이어서 병합 동작을 자동으로 수행함으로써 사용자에 의해 선택된 VFF 훈련 블록과 연관된 VFF들을 병합할 수 있다.

또한, 본 명세서에서 2개 이상의 VFF의 병합이 피크 위치의 식별 이전에 먼저 2개 이상의 주파수 영역 데이터 세트를 병합함으로써 수행될 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 이러한 의미에서, 시스템(100)은 2개 이상의 VFF 훈련 블록으로부터 획득된 강도 대 주파수 데이터 세트의 조합으로 이루어져 있는 통합된 강도 대 주파수 데이터 세트의 피크 위치를 식별할 수 있다.

다른 실시예에서, 초기 영상 데이터 세트는 검사 시스템의 제1 채널에서 수집된 제1 영상 데이터 세트 및 검사 시스템의 제2 채널에서 수집된 제2 영상 데이터 세트를 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 각각의 필터는 검사 시스템의 개개의 채널에 대응하도록 구성되어 있을 수 있다.

이제 도 8a 내지 도 8d를 참조하면, VFF 필터가 1차원 필터 또는 2차원 필터로서 구성되어 있을 수 있다. 일 실시예에서, 도 8a 및 도 8b에 도시된 바와 같이, 1차원 VFF는 수직 또는 수평 주기성만을 가지는 패터닝된 영역들로부터의 조명 기여를 필터링 제거하는 데 적합한 필터로 이루어져 있을 수 있다. 예를 들어, 도 8a의 영역(802)은 수직 반복 구조물을 가지는 영역을 나타내고 있는 반면, 도 8b의 영역(804)은 수평 반복 구조물을 가지는 영역을 나타내고 있다. 이와 관련하여, 단계(212)에서 발생된 VFF는, 도 8a 및 도 8b에 도시된 바와 같이, 1차원 패턴으로부터의 조명을 필터링 제거하도록 구성되어 있을 수 있다.

다른 실시예에서, VFF는 2차원 VFF를 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 8c는 '분리가능한' 2차원 구조물을 가지는 패터닝된 영역을 나타낸 것이다. 이러한 의미에서, 구조물(806)의 구성요소 구조 각각은 수직 또는 수평 방향을 따라 주기성을 나타낸다. 그에 따라, 단계(212)에서 발생된 VFF는, 도 8c에 도시된 바와 같이, '분리가능한' 2차원 패턴으로부터의 조명을 필터링 제거하도록 구성되어 있을 수 있다.

다른 예로서, 도 8d는 '비분리가능한' 2차원 구조물을 가지는 패터닝된 영역을 나타낸 것이다. 이러한 의미에서, 구조물(808)에 나타나는 주기성이 2개의 개별적인 직교 방향으로 분리될 수 없다. 그에 따라, 일반화된 2차원 필터가 요구된다. 반도체 검사 데이터와 관련한 2차원 스펙트럼 분석 방법이 미국 특허 제5,537,669호(1996년 7월 16일자로 특허됨), 미국 특허 제6,021 ,214호(2000년 2월 1일자로 특허됨), 미국 특허 제6,665,432호(2003년 12월 16일자로 특허됨), 및 미국 특허 제7,218,768호(2007년 5월 15일자로 특허됨) - 이들 모두는 참조 문헌으로서 그 전체 내용이 포함됨 - 에 기술되어 있다.

제8 단계(216)에서, 하나 이상의 패터닝된 영역에 대한 필터링된 영상 데이터 세트가 단계(212)에서 발생된 하나 이상의 VFF를 이용하여 발생될 수 있다. 한 측면에서, 선택된 VFF 훈련 블록을 사용하여 발생된 VFF 필터가 하나 이상의 패터닝된 영역으로부터 수집된 주파수 영역 스펙트럼 정보를 필터링하는 데 사용될 수 있다. 이러한 방식으로, 제1 VFF 훈련 블록(또는 이용가능한 훈련 블록들의 서브셋)이 [단계(212)에서 기술한 바와 같이] VFF를 훈련시키는 데 이용될 수 있다. VFF를 발생한 후에, VFF는 주어진 패터닝된 영역의 부가의 VFF 훈련 블록으로부터 수집된 스펙트럼 데이터 세트에 적용될 수 있다. 그에 따라, 선택된 패터닝된 영역의 다른 부분으로부터의 VFF 훈련 블록들의 서브셋을 사용하여 VFF 훈련 동안 식별된 스펙트럼 강도 피크를 필터링 제거하는 데 VFF가 사용될 수 있다. 이 프로세스의 결과, 패터닝된 영역 전체에 연관되어 있는 필터링된 주파수 영역 데이터 세트가 얻어진다.

추가의 측면에서, 하나 이상의 패터닝된 영역과 연관되어 있는 필터링된 주파수 영역 데이터에 대해 주파수 영역-공간 영역 변환을 수행함으로써, 하나 이상의 패턴 영역과 연관되어 있는 필터링된 영상 데이터 세트가 생성될 수 있다. 기술 분야의 당업자라면 필터링된 주파수 영역 데이터가 각종의 변환 기법을 이용하여 공간 영역 데이터로 변환될 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 반도체 검사 데이터와 관련하여 주파수 영역-공간 영역 변환을 수행하는 방법이 미국 특허 제5,537,669호(1996년 7월 16일자로 특허됨), 미국 특허 제6,021,214호(2000년 2월 1일자로 특허됨), 미국 특허 제6,665,432호(2003년 12월 16일자로 특허됨), 및 미국 특허 제7,218,768호(2007년 5월 15일자로 특허됨) - 이들 모두는 참조 문헌으로서 앞서 포함되어 있음 - 에 기술되어 있다.

이제 도 9a 및 도 9b를 참조하면, 앞서 기술한 프로세스(200)를 통해 훈련된 VFF의 적용 전후에 획득된 영상 데이터의 예시가 도시되어 있다. 도 9a는 검사 도구(104)를 사용하여 획득된 작업 영역(902)으로부터 취해진 영상 데이터(900)의 예시를 나타낸 것이다. 작업 영역(902)은 실질적으로 유사한 반복 패턴을 나타내는 4개의 구역을 가지는 패터닝된 영역(904)을 포함하고 있다. 훈련 블록 고유 VFF를 발생하기 위해 VFF 훈련 블록(906)이 지정된다. 앞서 간략히 기술한 바와 같이 영상 데이터 및 공간 영역-주파수 영역 변환에 기초하여 VFF를 발생할 시에, 훈련 블록(906)을 사용하여 생성된 VFF가 패터닝된 영역(904) 내의 모든 반복 패턴 구역에 적용될 수 있다. 도 9b는 훈련된 VFF의 적용 이후에 작업 영역(902)으로부터 취해진 영상 데이터(901)의 렌더링을 나타낸 것이다. 예시된 바와 같이, VFF의 적용은 적용된 VFF를 훈련시키기 위해 사용되는 훈련 블록(906)의 반복 패턴과 동일한 패터닝된 영역(904)의 패턴 부분들을 제거하는 역할을 한다. 도 9a 및 도 9b의 영상 데이터에 관련된 이상의 설명이 제한하는 것이 아니고 단지 예시적인 것으로서 해석되어야 한다는 것을 잘 알 것이다.

프로세스(200)의 추가적인 단계에서, 단계(214)의 필터링된 스펙트럼을 단계(210)의 계산된 초기 스펙트럼과 비교함으로써 단계(214)의 스펙트럼 결과가 검증될 수 있다. 한 측면에서, 각각의 훈련 블록에 대한 필터링된 스펙트럼이 초기 공간 영역 영상 데이터로부터 도출되는 계산된 초기 스펙트럼과 비교될 수 있다. 예를 들어, 도 6 및 도 7에 도시된 바와 같이, 훈련 블록으로부터 획득된 필터링된 스펙트럼(702)이 주어진 훈련 블록으로부터 획득된 영상 데이터로부터 계산되는 초기 스펙트럼(602)과 비교될 수 있다. 프로세스(200)의 추가적인 단계에서, 단계(216)의 필터링된 영상 결과를 단계(206)의 초기 영상 세트 결과와 비교함으로써 단계(216)의 영상 결과가 검증될 수 있다. 게다가, 시스템(100)은 초기 영상 데이터(또는 초기 주파수 영역 데이터)와 필터링된 영상 데이터(또는 필터 주파수 영역 데이터)를 디스플레이 장치(114) 상에 동시에 표시하여, 사용자가 그 결과들을 비교할 수 있게 해줄 수 있다.

프로세스(200)의 부가적인 단계에서, 앞서 간략히 기술한 VFF 훈련 프로세스와 관련하여 하드웨어 기반 필터링 프로세스가 구현될 수 있다. 이러한 방식으로, 시스템(100)의 검사 시스템(104) 내에 하드웨어 푸리에 필터(HWFF)가 구현될 수 있다. 도 10은 부가적인 HWFF 능력을 구비한 VFF 필터링에 적합한 검사 시스템(104)의 블록도를 나타낸 것이다. 기술 분야의 당업자라면 명시야 검사 시스템 또는 암시야 검사 시스템(이들로 제한되지 않음) 등의 각종의 검사 시스템 유형이 본 발명에서의 구현에 적합할 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

도 10에 도시된 바와 같이, 검사 시스템(104)은 HWFF(1002), 대물 렌즈(1004), 결상 렌즈(1006), 및 카메라(1012)(이들로 제한되지 않음)를 포함하고 있다. 한 측면에서, HWFF(1002)는 검사 시스템(104)의 경통의 광학 동공면(optical pupil plane)에 배치되어 있다. 예를 들어, 도 10에 도시된 바와 같이, HWFF(1002)는 대물 렌즈(1004)와 결상 렌즈(1006)에 의해 정의되는 동공면에 배치되어 있다. 이와 관련하여, HWFF(1002)는 스테이지(1010) 상에 배치되어 있는 반도체 웨이퍼(1008)의 하나 이상의 반복 패턴으로부터 반사되는 광을 필터링 제거하는 역할을 할 수 있다.

일 실시예에서, HWFF는 프로세스(200)에서 기술된 하나 이상의 VFF 작업 영역에 대응하는 반도체 웨이퍼의 부분으로부터 반사하는 조명의 일부분을 필터링 제거할 수 있다. 예를 들어, HWFF는 프로세스(200)의 VFF 훈련 블록들 중 하나 이상을 포함하는 선택된 작업 영역의 반복 패턴 부분으로부터 반사하는 조명을 필터링 제거할 수 있다. 주목할 점은, 일반적으로 HWFF 필터링이 그 자체로는 영역 기반 필터링에 적합하지 않다는 것이다. 그에 따라, 구현된 HWFF는 반도체 웨이퍼(106)의 큰 영역(예컨대, 작업 영역 전체)으로부터의 조명을 필터링 제거하는 역할을 할 것이다. 따라서, HWFF(1002)는 주어진 반도체 웨이퍼(106)의 넓은 영역에 걸쳐 푸리에 필터링을 구현하는 데 사용될 수 있는 반면, 동시에 구현되는 VFF는 영역 기반 푸리에 필터링을 구현하는 데 사용될 수 있다.

일 실시예에서, 시스템(1000)의 HWFF(1002) 및 시스템(1000)에 의해 발생된 VFF는 전체적인 패턴 필터링 성능을 최적화하도록 구성되어 있을 수 있다. 예를 들어, HWFF(1002) 및 VFF는 최적화된 VFF 발생 결과를 달성하도록 구성되어 있을 수 있다. 예를 들어, VFF가 시스템의 패턴 필터링을 최적화하도록 발생될 수 있다. 이러한 방식으로, 선택된 필터링된 패터닝된 영역 및 발생된 VFF에 의해 널링되는 주파수 영역 스펙트럼에서의 선택된 피크는 HWFF(1002) 및 VFF 결합 시스템의 성능을 극대화하도록 선택될 수 있다. 예를 들어, HWFF에 의해 수행되는 광의 필터링을 보강하기 위해 일련의 VFF가 어레이 설정으로 구현될 수 있다.

다른 실시예에서, 시스템(1000)의 HWFF는 시스템(100)의 발생된 VFF의 성능을 최적화하도록 구성되어 있을 수 있다. 예를 들어, 시스템(1000)의 HWFF는 시스템(1000)의 발생된 VFF의 성능을 최적화하도록 선택될 수 있다.

추가의 실시예에서, HWFF(1002)는 제1 일련의 반복 패턴으로부터 반사되는 광을 필터링하도록 구성되어 있을 수 있는 반면, 프로세스(200)의 발생된 VFF는, 그와 동시에, 상이한 일련의 반복 패턴으로부터 반사되는 광을 필터링하도록 구성되어 있을 수 있다. 추가의 측면에서, 프로세스(200)의 발생된 VFF는 HWFF(1002)가 필터링 제거하는 데 효과적이지 않은 반도체 웨이퍼의 패터닝된 영역을 목표로 하는 데 이용될 수 있다. 이와 관련하여, HWFF 및 VFF 필터링의 결합은 시스템(100) 및 사용자가 패턴 필터링 프로토콜을 보다 효율적으로 조정할 수 있게 해준다. 그에 따라, HWFF 및 VFF는 이들의 결합이 반도체 웨이퍼의 반복 패턴으로부터 반사되는 광을 필터링하는 것을 최적화하도록 선택될 수 있다. 이러한 의미에서, 시스템(100) 또는 사용자는 어느 주파수 성분이 HWFF 또는 VFF에 의한 제거에 가장 적합한지를 결정할 수 있다.

프로세스(200)의 부가적인 단계에서, 단계(212)의 발생된 영역 기반 VFF들 중 하나 이상이 반도체 웨이퍼의 일부분으로부터의 필터링된 영상 데이터 세트를 획득하기 위해 검사 시스템에 의해 실행되는 검사 프로세스에서 이용될 수 있다. 일 실시예에서, 앞서 기술한 바와 같이 VFF 훈련 블록을 사용하여 하나 이상의 VFF를 훈련시킬 시에, 발생된 VFF는 주어진 VFF를 훈련시키는 데 사용되는 VFF 훈련 블록의 반복 패턴을 제외시키도록 필터링된 검사 데이터를 획득하는 데 이용될 수 있다. 프로세스(200)의 추가적인 단계에서, 하나 이상의 영역 기반 VFF를 사용하여 획득되는 필터링된 검사 데이터 세트는 반도체 웨이퍼(106)의 검사된 영역에 존재하는 하나 이상의 결함을 검출하는 데 이용될 수 있다. 이러한 방식으로, 주어진 패터닝된 영역과 연관되어 있는 선택된 반복 패턴을 제거함으로써, 카메라(예컨대, CCD)에 의해 수집된 영상 데이터는 반도체 웨이퍼의 표면 상에/내에 존재하는 결함을 보다 용이하게 식별할 수 있다.

도 11은 반도체 표면의 설계 데이터를 이용하여 반도체 표면의 영상 데이터에서 결함을 검출하는 대안의 프로세스(1100)에서 수행되는 단계들을 나타낸 흐름도이다. 제1 단계(1102)에서, 반도체 웨이퍼의 패터닝된 영역 또는 반도체 웨이퍼의 장치 구조물을 식별하기 위해 반도체와 연관되어 있는 일련의 설계 레이아웃 데이터에 대해 패턴 검색이 수행될 수 있다. 한 측면에서, 설계 레이아웃 데이터를 통해 식별되는 패터닝된 영역은 반도체 웨이퍼의 하나 이상의 장치 구조물에 근접하여 위치해 있다. 다른 측면에서, 반도체 웨이퍼의 장치 구조물(예컨대, SRAM 블록)을 식별하기 위해 설계 레이아웃 데이터의 분석이 이용될 수 있다. 이러한 방식으로, 반복 구조물을 나타내는 설계의 영역들을 식별하기 위해 설계 레이아웃 데이터 파일(GDS 또는 OASIS 등)이 스캔될 수 있다. 예를 들어, 균일한 주기성을 공유하는 설계의 영역들을 식별하기 위해 설계 레이아웃 파일이 스캔될 수 있다.

설계 레이아웃 데이터가 다수의 반복 구조물을 포함할 수 있고, 각각의 반복 구조물이 상이한 피치를 나타낸다는 것을 잘 알 것이다. 하나 이상의 상이한 패터닝된 영역을 정의하기 위해 이러한 다양한 반복 피치 정보가 이용될 수 있다. 예를 들어, SRAM 장치, SRAM 장치에 인접해 있는 패터닝된 영역(주변 영역에서의 반복 패턴 등), 또는 반도체 웨이퍼의 랜덤한 논리 영역을 구별하기 위해 반복 피치 정보가 이용될 수 있다.

이제 도 12를 참조하면, 일 실시예에서, 하나 이상의 패터닝된 영역이 패턴 검색 및 그룹화 알고리즘을 통해 식별될 수 있다. 이러한 방식으로, 시스템(100)(도 1 참조)의 컴퓨터 시스템(108)의 프로세서에 의해 실행되는 패턴 검색 및 그룹화 알고리즘은 유사한 패터닝된 구역들을 검색하여 하나의 패터닝된 영역으로 그룹화하기 위해 하나 이상의 설계 레이아웃 데이터 파일(예컨대, GDS 또는 OASIS)을 스캔할 수 있다. 한 의미에서, 패턴 검색 및 그룹화 알고리즘은 동일하거나 거의 동일한 반복 피치(예컨대, 크기 또는 배향)를 나타내는 (설계 레이아웃 데이터 세트에 나타내어져 있는) 반도체 웨이퍼(1201)의 일부분의 2개 이상의 반복 패턴 구역을 식별하도록 구성되어 있을 수 있다. 다른 의미에서, 패턴 검색 및 그룹화 알고리즘은 이어서 식별된 2개 이상의 반복 패턴 구역을 하나의 패터닝된 영역으로 그룹화할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 시스템(108)의 프로세서에 의해 실행되는 패턴 검색 및 그룹화 알고리즘은 동일한 반복 피치 크기 및 반복 피치 배향을 가지는 반도체 웨이퍼(1201)의 2개 이상의 패터닝된 구역을 식별하기 위해 설계 레이아웃 데이터 파일(들)을 검색할 수 있다. 이어서, 검색 및 그룹화 알고리즘은 동일한 반복 피치 크기 및 배향을 가지는 패터닝된 구역들을 공통 그룹으로 그룹화할 수 있다. 이와 관련하여, 패턴 검색 및 그룹화 알고리즘은 SRAM 블록(1202)과 SRAM 블록(1204)에 근접하여 배치되어 있는 반복 패턴 구조물(예컨대, RPF)을 구별하는 역할을 할 수 있다.

다른 실시예에서, 시스템(100)은 사용자 인터페이스를 통해 사용자가 제공한 피드백을 이용하여 유사한 패턴 구역들을 패터닝된 영역으로 그룹화하는 역할을 할 수 있다. 게다가, 또한 시스템(100)이 설계 레이아웃 데이터에 존재하는 식별된 패터닝된 영역을 디스플레이(114)를 통해 사용자에게 표시하도록 구성되어 있을 수 있고 사용자가 이어서 패턴 검색 및 그룹화 알고리즘을 통해 수행되는 자동 검색 및 그룹화 프로세스의 정확도에 관련된 피드백을 시스템(100)에 제공할 수 있다는 것이 생각되고 있다. 이러한 방식으로, 사용자는 패턴 영역을 검증하거나, 패턴 영역을 거부하거나, 패턴 영역의 위치 또는 크기를 조정할 수 있다.

또한, 설계 데이터를 통해 식별되는 패턴 영역에 대응하는 반도체 웨이퍼의 패턴 영역이, 앞서 논의한 프로세스(200)와 유사하게, VFF를 발생시키는 데 이용될 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 주목할 점은, 프로세스(1100)의 단계(1104) 내지 단계(1116)가 프로세스(200)의 단계(204) 내지 단계(216)와 유사하다는 것이다. 그에 따라, 프로세스(200)의 다양한 프로세스 단계들에 대한 설명이 프로세스(1100)로 확장되는 것으로 해석되어야 한다.

도 13은 반도체 웨이퍼의 영상 데이터에서 결함을 검출하는 대안의 프로세스(1300)에서 수행되는 단계들을 나타낸 흐름도이다. 프로세스(1300)는 반도체 표면의 반복 패턴으로부터 반사되는 조명을 필터링 제거하는 데 적합한 VFF 필터를 발생시키는 비영역 기반 방식을 나타낸 것이다. 게다가, 프로세스(1300)는 하드웨어 기반 푸리에 필터링(HWFF)을 통해 조명의 VFF 필터링을 보강한다는 부가의 측면을 포함하고 있다. 다시 도 10을 참조하면, 하드웨어 푸리에 필터링 프로세스 이후에, 시스템(1000)은 정의된 작업 영역 전체로부터 획득되는 스펙트럼을 이용하여 비영역 기반 VFF를 발생하도록 구성되어 있을 수 있다.

단계(1302)에서, 반도체 웨이퍼의 하나 이상의 VFF 작업 영역이 발생될 수 있다. 단계(1304)에서, 단계(1302)의 VFF 작업 영역에 의해 정의된 반도체 웨이퍼로부터 반사되는 광의 일부분에 대해 하드웨어 기반 푸리에 필터링 프로세스가 수행될 수 있다. 단계(1306)에서, 하드웨어 푸리에 필터링 프로세스 이후에, VFF 작업 영역으로부터의 초기 영상 데이터 세트가 검사 시스템(예컨대, 명시야 검사 시스템)을 사용하여 획득될 수 있다. 단계(1308)에서, 획득된 영상 데이터의 공간 영역 강도 정보를 주파수 영역 스펙트럼 정보로 변환함으로써 VFF 작업 영역에 대해 초기 스펙트럼이 계산될 수 있다. 단계(1310)에서, 주파수 영역 데이터에서 스펙트럼 최대값을 나타내는 초기 스펙트럼의 주파수들을 식별함으로써 VFF 작업 영역들 각각에 대해 VFF가 발생될 수 있다. 단계(1312)에서, 단계(1310)의 발생된 VFF를 적용함으로써 VFF 작업 영역들 각각에 대한 필터링된 스펙트럼이 발생될 수 있다. 한 측면에서, 발생된 VFF는 스펙트럼 최대값을 나타내는 것으로 식별된 초기 스펙트럼의 주파수들에서의 초기 스펙트럼의 크기를 널링(nulling)하도록 구성되어 있다. 단계(1314)에서, 단계(1312)에서 생성된 작업 영역의 주파수 영역 필터링된 스펙트럼을 공간 영역 강도 정보로 변환함으로써 각각의 작업 영역에 대한 필터링된 영상 데이터 세트가 생성될 수 있다. 본 명세서에서 프로세스(1300)의 프로세스 단계들(1302 내지 1314)의 특정의 측면이 일반적으로 프로세스(200) 및 프로세스(1100)에 대한 이전에 제공된 설명 전체에 걸쳐 기술되어 있다는 것을 잘 알 것이다. 그에 따라, 프로세스(200) 및 프로세스(1100)에 관련된 설명이 프로세스(1300)로 확장되는 것으로 해석되어야 한다.

일 실시예에서, HWFF(1002)는 프로세스(200)에서 기술된 하나 이상의 VFF 작업 영역에 대응하는 반도체 웨이퍼의 부분으로부터 반사하는 조명의 일부분을 필터링 제거할 수 있다. 예를 들어, HWFF는 선택된 작업 영역의 반복 패턴 부분으로부터 반사하는 조명을 필터링 제거할 수 있다. 게다가, 시스템(1000)에 의해 훈련된 비영역 기반 VFF가 또한 동일한 작업 영역의 반복 패턴 부분으로부터 반사하는 조명을 필터링 제거하도록 구성되어 있을 수 있다. 그에 따라, 구현된 HWFF 및 비영역 기반 VFF는 반도체 웨이퍼(106)의 큰 영역(예컨대, 작업 영역 전체)으로부터의 조명을 필터링 제거하는 역할을 할 것이다.

다른 실시예에서, 시스템(1000)의 HWFF(1002) 및 시스템(1000)에 의해 발생된 VFF는 전체적인 패턴 필터링 성능을 최적화하도록 구성되어 있을 수 있다. 예를 들어, HWFF(1002) 및 VFF는 최적화된 VFF 발생 결과를 달성하도록 구성되어 있을 수 있다. 예를 들어, VFF가 시스템의 패턴 필터링을 최적화하도록 발생될 수 있다. 이러한 방식으로, 발생된 VFF에 의해 널링되는 주파수 영역 스펙트럼에서의 선택된 피크는 HWFF(1002) 및 VFF 결합 시스템의 성능을 극대화하도록 선택될 수 있다. 다른 실시예에서, 시스템(1000)의 HWFF는 시스템(100)의 발생된 VFF의 성능을 최적화하도록 구성되어 있을 수 있다. 예를 들어, 시스템(1000)의 HWFF는 시스템(1000)의 발생된 VFF의 성능을 최적화하도록 선택될 수 있다.

저장된 영상 데이터를 사용하여 발생된 웨이퍼의 모든 영상들이 또한 저장 매체의 어레이, 임의의 다른 적당한 저장 매체에 저장될 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 일련의 프로세서 노드가 검사 시스템(104)의 다수의 촬영 모드에서 획득되는 웨이퍼의 영상을 아카이빙하도록 구성되어 있을 수 있다. 이러한 방식으로, 다수의 촬영 모드를 사용하여 획득되는 영상 데이터로부터 발생되는 웨이퍼 영상들 전체가 디스크 상에 저장될 수 있다. 그에 부가하여, 본 명세서에 기술된 실시예는 아카이빙된 웨이퍼 영상을 사용하여 하나 이상의 기능을 수행하도록 구성되어 있을 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 검사 레시피에 대한 모드 선택을 위해 아카이빙된 영상이 사용될 수 있다. 이러한 아카이빙된 영상은 웨이퍼의 검사를 위한 검사 시스템(104)의 하나 이상의 파라미터(예컨대, 광학 모드)를 선택하기 위해 본 명세서에 추가적으로 기술되는 바와 같이 사용될 수 있다.

그에 부가하여, 일련의 프로세서 노드는 BF 비교적 작은 픽셀 검사(BF relatively small pixel inspection)를 사용하여 획득된 웨이퍼 영상의 아카이빙을 수행하도록 구성되어 있을 수 있다. 예를 들어, 검사 시스템(104)은 BF 작은 픽셀 검사 시스템으로서 구성되어 있을 수 있고, 일련의 프로세서 노드는 검사 시스템(104)에 의해 발생된 웨이퍼의 영상을 아카이빙하도록 구성되어 있을 수 있다. "작은 픽셀"은 본 명세서에서 약 100 nm 미만의 크기를 가지는 픽셀로서 정의된다. 이러한 아카이빙된 영상은 또한 본 명세서에 기술된 하나 이상의 응용 프로그램을 수행하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 일련의 프로세서 노드는 검사 시스템보다 더 낮은 처리율 및 더 높은 분해능을 가지는 다른 검사 시스템에 대한 검사 샘플 계획을 확인하기 위해 저장 매체의 어레이에 저장되어 있는 영상 데이터의 오프라인 영상 분석을 수행하도록 구성되어 있다. 이러한 오프라인 영상 분석이 아카이빙된 BF 비교적 작은 픽셀 검사 영상을 사용하여 수행될 수 있다.

일 실시예에서, 일련의 프로세서 노드는 저장 매체의 어레이에 저장되어 있는 영상 데이터를 사용하여 검사 레시피를 조정하도록 구성되어 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 일련의 프로세서 노드는 저장 매체의 어레이에 저장되어 있는 웨이퍼의 스캔 동안 검출기에 의해 발생되는 영상 데이터 전부 또는 영상 데이터의 선택된 부분을 사용하여 웨이퍼의 검사를 위한 하나 이상의 결함 검출 파라미터를 선택하도록 구성되어 있다. 하나 이상의 결함 검출 파라미터는 결함 검출 방법 또는 알고리즘의 임의의 조정가능한 파라미터(예컨대, 하나 이상의 임계값)를 포함할 수 있다. 본 명세서에 기술된 실시예들 중 임의의 실시예에 따라 영상 데이터 전부 또는 영상 데이터의 선택된 부분을 사용하여 하나 이상의 결함 검출 파라미터가 선택될 수 있다.

일부 실시예에서, 일련의 프로세서 노드는, 웨이퍼의 부가적인 스캔을 수행함으로써 발생되는 부가의 영상 데이터를 필요로 하지 않고, 저장 매체의 어레이에 저장되어 있는 웨이퍼의 스캔 동안 검출기에 의해 발생된 영상 데이터를 사용하여 웨이퍼의 검사를 위한 하나 이상의 결함 검출 파라미터를 선택하도록 구성되어 있다. 이러한 방식으로, 본 명세서에 기술된 실시예는 저장된 데이터 재생을 사용하여 알고리즘 조정을 가능하게 해주고 그로써 그렇지 않았으면 대상 웨이퍼를 재스캔하는 데 필요할 것인 귀중한 검사 시스템 시간을 해제시킨다. 상세하게는, VI는 도구 또는 웨이퍼를 필요로 하는 일 없이 나중에 재생하기 위해 웨이퍼 영상을 디스크에 저장한다. 웨이퍼가 도구 상에 로드된 것처럼 웨이퍼 영상이 스캔될 수 있고, 그로써 사용자가 특정의 광학계 모드/광 레벨에 대해 레시피를 최적화할 수 있게 해준다. 예를 들어, 검사 시스템(104)은 초기 영상 획득 동안에만 필요할 수 있다.

오프라인 레시피 설정을 위한 저장된 영상 데이터를 사용하여, 물리 웨이퍼를 필요로 하지 않고 새로운 검사를 실행함으로써 "새로운" 결함이 검출될 수 있다. 그에 따라, 오프라인 레시피 설정은 웨이퍼 및 검사 시스템(202) 없이 새로운 결함을 검출하는 것을 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 웨이퍼의 부가의 스캔을 필요로 함이 없이 그리고 웨이퍼의 검사 동안 검출된 그 결함으로 제한되는 일 없이, 하나 이상의 결함 검출 파라미터의 선택이 수행될 수 있다. 상세하게는, 원시 영상 데이터가 저장되기 때문에, 다수의 결함 검출 알고리즘이 오프라인 설정 동안 원시 영상 데이터에 적용될 수 있고, 결함이 하나 이상의 결함 검출 파라미터을 조정하는 것에 의해서만 제거될 수 없고 하나 이상의 결함 검출 파라미터를 조정함으로써 발견될 수 있도록 다수의 결함 검출 알고리즘이 감도가 향상될 수 있다.

일 실시예에서, 검사 데이터 및 표준 기준 다이 기반 검사(standard reference die based inspection)를 위한 표준 기준 다이를 사용하여 웨이퍼 상의 결함이 검출될 수 있다. 예를 들어, 결함 검출은 표준 기준 다이 기반 검사를 수행하는 것을 포함할 수 있다. 어떤 이러한 실시예에서, 결함 검출은 설계 데이터 공간에서의 표준 기준 다이 영상을 표준 기준 다이별 검사 모드에서의 웨이퍼에 대해 검사 시스템에 의해 획득된 라이브 영상에 매핑하는 것을 적용하는 것을 포함할 수 있다. "표준 기준 다이"라는 용어는 일반적으로 검사되고 있지만 다이별 검사에 요구되는 "테스트" 다이에 대한 보통의 인접성 제약조건을 만족시키지 않는 웨이퍼 상의 기준 다이를 말한다. 어떤 상업적으로 이용가능한 검사 시스템은 어떤 버전의 표준 기준 다이별 검사 모드를 사용하도록 구성되어 있다.

표준 기준 다이별 검사 모드의 한 구현은 다이를 다이 행(die row) 내의 임의의 다이와 비교하는 것을 포함한다. 다른 구현예에서, 표준 기준 다이 영상은 저장된 영상일 수 있다. 따라서, 저장된 표준 기준 다이별 검사 모드는, 웨이퍼 상의 기준 다이를 사용한다는 제약조건이 제거된 것을 제외하고는, 표준 기준 다이별 검사 모드와 아주 유사하다. 이 검사 모드의 한 장점은 표준 기준 다이 영상을 "실질적으로 결함이 없도록" 하기 위해 저장된 표준 기준 다이 영상이 수정될 수 있다는 것이다.

표준 기준 다이별 검사 모드에 사용될 수 있는 일 실시예에서, 검사 중인 다이에 대해 획득된 라이브 영상이 다른 웨이퍼 상의 기지의 양품 다이(표준 기준 다이)로부터 획득된 저장된 다이 영상에 정렬되고 그와 비교된다. 이 경우에, 표준 기준 다이 픽셀을 설계 데이터 좌표 공간에 매핑하는 것이 완전히 온라인으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 표준 기준 다이에서의 정렬 사이트가 앞서 기술한 바와 같이 설계 데이터 공간에 매핑될 수 있고, 매핑된 표준 기준 다이 픽셀이 온라인으로 저장되고 검사 동안 검사 시스템에 입력될 수 있다. 이러한 방식으로, 표준 기준 다이별 검사 모드의 경우, 설계 데이터 좌표 공간에서의 라이브 검사 데이터의 위치를 결정하는 것은 라이브 데이터를 그 자체가 설계 공간에 매핑되어 있는 저장된 표준 기준 다이 영상 또는 데이터에 정렬시킴으로써 수행될 수 있다.

다른 실시예에서, 표준 기준 다이별 검사의 경우, 기준 웨이퍼 상의 기지의 양품 다이가 선택된 픽셀 크기 및 촬영 모드로 스캔되고, 기지의 양품 다이 영상 전체가 적절한 저장 매체(예컨대, 디스크)에 저장될 수 있다. 웨이퍼의 검사 동안, 적절한 표준 기준 다이 영상의 스캔폭(swath)이 검사 시스템 영상 컴퓨터로 다운로드되고, 각각의 다이가 스캔될 때, 대상 다이(즉, 검사 중인 다이)의 프레임이 대응하는 표준 기준 다이 프레임과 정렬된다. 이들 프레임 간의 오정렬이 서브픽셀 보간을 사용하여 정정될 수 있다. 웨이퍼 상의 결함을 검출하기 위해(예컨대, 결함있는 픽셀을 검출하기 위해) 표준 기준 다이 영상이 이어서 웨이퍼의 영상과 비교될 수 있다. 이러한 방식으로, 검사 데이터를 설계 데이터 공간 좌표에 정렬하기 위해 그리고 결함 검출을 위해 동일한 영상이 사용될 수 있다.

다른 실시예에서, 이 방법은 오차를 실시간으로 정정하기 위해 검사 데이터 스트림에서의 웨이퍼 상의 정렬 사이트에 대한 데이터를 소정의 정렬 사이트에 대한 렌더링된 GDS 클립에 정렬하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 이 방법은 다이별 검사 모드의 경우 설계 데이터 공간에서의 렌더링된 GDS II 클립을 웨이퍼 상의 정렬 사이트에 대한 데이터에 매핑하는 것을 적용하는 단계를 포함할 수 있다. 이 방법은 소정의 검색 범위에 걸쳐 다운로드된 정렬 사이트 패치 영상(검사 프로세스의 설정 동안 선택됨)을 라이브 영상 데이터와 상관시키는 단계 및 이 2개의 영상 간의 오프셋을 구하는 단계를 포함할 수 있다. 다른 예에서, 검사 데이터 스트림에서의 웨이퍼 상의 정렬 사이트에 대한 데이터를 소정의 정렬 사이트에 대한 데이터에 정렬하는 것이 정렬 사이트에서의 하나 이상의 특징부의 중심(centroid) 또는 다른 속성을 정렬하는 것 - 본 명세서에 추가로 기술된 바와 같이 수행될 수 있음 - 에 의해 수행될 수 있다. 일 실시예에서, 다이별 검사 모드에서의 결함 검출을 위해, 각각의 스캔된 다이 프레임에 대한 데이터가 스캔폭 내의 차후의 다이 프레임에 대한 데이터와 정렬된다. 이 경우에, 소정의 정렬 사이트와 웨이퍼 상의 정렬 사이트의 매핑이 오프라인으로 수행되지 않을 수 있는데, 그 이유는 검사 데이터 스트림에서의 각각의 다이에 대한 데이터의 위치가 검사 시스템의 기계적 및 다른 오차 원인의 영향을 받기 때문이다. 따라서, 이 경우에, 이 방법은 검사 데이터의 획득 동안 (예컨대, 영상 컴퓨터를 사용하여) 각각의 다이에서의 정렬 사이트를 식별하는 단계를 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 결함 정보가 전기적 설계와 정렬될 수 있다. 예를 들어, 결함의 샘플에 대한 결함 위치의 보다 정확한 좌표를 구하기 위해 SEM(scanning electron microscope) 검토 시스템이 사용될 수 있고, SEM 검토 시스템에 의해 보고된 결함 좌표가 전기적 설계에서의 결함의 위치를 구하는 데 사용될 수 있다. 다른 실시예에서, 검사 주의 영역(예컨대, 검사가 수행될 웨이퍼 상에 형성된 장치 패턴의 영역)이 웨이퍼 상에 인쇄된 패턴의 물리적 위치에 정렬될 수 있다.

본 명세서에 기술된 모든 방법이 방법 실시예의 하나 이상의 단계의 결과를 저장 매체에 저장하는 단계를 포함할 수 있다. 결과는 본 명세서에 기술된 임의의 결과를 포함할 수 있고, 기술 분야에 공지된 임의의 방식으로 저장될 수 있다. 저장 매체는 본 명세서에 기술된 임의의 저장 매체 또는 기술 분야에 공지된 임의의 다른 적당한 저장 매체를 포함할 수 있다. 결과가 저장된 후에, 결과가 저장 매체에서 액세스되어 본 명세서에 기술된 임의의 방법 또는 시스템 실시예에 의해 사용되며, 사용자에게 디스플레이하기 위해 형식 설정되고, 다른 소프트웨어 모듈, 방법 또는 시스템 등에 의해 사용될 수 있다. 게다가, 결과가 "영구적으로", "반영구적으로", 일시적으로 또는 어떤 기간 동안 저장될 수 있다. 예를 들어, 저장 매체는 랜덤 액세스 메모리(RAM)일 수 있고, 결과가 저장 매체에 무기한으로 유지될 필요는 없다.

또한, 전술한 방법의 각각의 실시예가 본 명세서에 기술된 임의의 다른 방법(들)의 임의의 다른 단계(들)를 포함할 수 있는 것이 생각되고 있다. 그에 부가하여, 전술한 방법의 각각의 실시예는 본 명세서에 기술된 임의의 시스템에 의해 수행될 수 있다.

당업자라면 본 명세서에 기술된 공정 및/또는 시스템 및/또는 기타 기술이 실시될 수 있는 다양한 수단(예컨대, 하드웨어, 소프트웨어 및/또는 펌웨어)이 있고, 공정 및/또는 시스템 및/또는 기타 기술이 실시되는 상황에 따라 바람직한 수단이 변한다는 것을 잘 알 것이다. 예를 들어, 구현자가 속도 및 정확도가 우수하다고 판정하는 경우, 구현자는 주로 하드웨어 및/또는 펌웨어 수단을 선택할 수 있거나; 다른 대안으로서, 유연성이 우수한 경우, 구현자는 주로 소프트웨어 구현을 선택할 수 있거나; 또 다시 다른 대안으로서, 구현자는 하드웨어, 소프트웨어 및/또는 펌웨어의 어떤 조합을 선택할 수 있다. 따라서, 본 명세서에 기술된 공정 및/또는 디바이스 및/또는 기타 기술이 실시될 수 있는 몇가지 가능한 수단이 있고, 이용될 임의의 수단이 수단이 실시될 상황 및 구현자의 특성의 관심사(이들 중 어느 것이라도 변할 수 있음)에 의존적인 선택 항목이라는 점에서 그 중 어느 것도 다른 것보다 본질적으로 우수하지 않다. 당업자라면 구현의 광학적 측면이 통상적으로 광학-지향 하드웨어, 소프트웨어 및/또는 펌웨어를 이용한다는 것을 잘 알 것이다.

당업자라면 디바이스 및/또는 공정을 본 명세서에 기재된 방식으로 기술하고 그 후에 이러한 기재된 디바이스 및/또는 공정을 가공 시스템에 통합시키기 위해 엔지니어링 실무를 사용하는 것이 기술 분야에서 흔하다는 것을 잘 알 것이다. 즉, 본 명세서에 기술된 디바이스 및/또는 공정의 적어도 일부분이 타당한 양의 실험을 통해 데이터 처리 시스템에 통합될 수 있다. 당업자라면 통상적인 데이터 처리 시스템이 일반적으로 시스템 유닛 하우징, 비디오 디스플레이 장치, 메모리(휘발성 및 비휘발성 메모리 등), 프로세서(마이크로프로세서 및 디지털 신호 처리기 등), 계산 엔터티(운영 체제, 드라이버, 그래픽 사용자 인터페이스 및 응용 프로그램 등), 하나 이상의 상호작용 디바이스(터치 패드 또는 스크린 등), 및/또는 피드백 루프 및 제어 모터(예컨대, 위치 및/또는 속력을 감지하는 피드백; 구성요소 및/또는 양을 이동 및/또는 조정하는 제어 모터 등)를 포함하는 제어 시스템 중 하나 이상을 포함한다는 것을 잘 알 것이다. 통상적인 데이터 처리 시스템은 데이터 컴퓨팅/통신 및/또는 네트워크 컴퓨팅/통신 시스템에서 통상적으로 발견되는 것 등의 임의의 적당한 구매가능한 구성요소를 이용하여 구현될 수 있다.

본 명세서에 기술된 발명 요지는 때때로 상이한 다른 구성요소 내에 포함되어 있거나 그와 연결되어 있는 상이한 구성요소를 예시하고 있다. 이러한 설명된 아키텍처가 단지 예시적인 것이고, 실제로 동일한 기능을 달성하는 많은 다른 아키텍처가 구현될 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 개념적 의미에서, 동일한 기능을 달성하는 구성요소의 임의의 배열이, 원하는 기능이 달성되도록, 사실상 "연관"되어 있다. 따라서, 본 명세서에서 특정의 기능을 달성하기 위해 결합되는 임의의 2개의 구성요소는, 아키텍처 또는 중간 구성요소에 상관없이 원하는 기능이 달성되도록, 서로 "연관"되어 있는 것으로 볼 수 있다. 마찬가지로, 그와 같이 연관된 임의의 2개의 구성요소는 또한 원하는 기능을 달성하기 위해 서로 "연결" 또는 "결합"되는 것으로 볼 수 있고, 그와 같이 연관될 수 있는 임의의 2개의 구성요소가 또한 원하는 기능을 달성하기 위해 서로 "결합가능한" 것으로 볼 수 있다. 결합가능한의 구체적인 일례는 물리적으로 짝을 이룰 수 있는 및/또는 물리적으로 상호작용하는 구성요소 및/또는 무선으로 상호작용가능한 및/또는 무선으로 상호작용하는 구성요소 및/또는 논리적으로 상호작용하는 및/또는 논리적으로 상호작용가능한 구성요소를 포함하지만, 이들로 제한되지 않는다.

본 명세서에 기술된 본 발명 요지의 특정의 측면이 도시되고 기술되어 있지만, 본 명세서에서의 개시 내용에 기초하여, 본 명세서에 기술된 발명 요지 및 그의 광의의 측면을 벗어나지 않고 변경 및 수정이 행해질 수 있고, 따라서 첨부된 특허청구범위가 그의 범위 내에 모든 이러한 변경 및 수정을 본 명세서에 기술된 발명 요지의 진정한 사상 및 범위 내에 있는 것처럼 포함하기 위한 것임이 당업자에게는 명백할 것이다.

게다가, 본 발명이 첨부된 특허청구범위에 의해 한정된다는 것을 잘 알 것이다.

본 발명의 특정의 실시예가 예시되어 있지만, 상기 개시 내용의 범위 및 사상을 벗어나지 않고 본 발명의 다양한 수정 및 실시가 당업자에 의해 행해질 수 있다는 것이 명백하다. 그에 따라, 본 발명의 범위는 본 명세서에 첨부된 특허청구범위에 의해서만 한정되어야 한다.

본 개시 내용 및 그의 부수적인 이점 중 다수가 이상의 설명에 의해 이해될 것으로 생각되며, 개시된 발명 대상을 벗어나지 않거나 그의 중요한 이점들 모두를 희생시키지 않고, 구성요소의 형태, 구성 및 배열에서 다양한 변경이 행해질 수 있다는 것이 명백할 것이다. 기술된 형태가 단지 설명을 하기 위한 것이며, 하기의 특허청구범위가 이러한 변경을 포괄하고 포함하는 것으로 보아야 한다.

Claims (36)

1. 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법으로서,
   반도체 웨이퍼 상의 하나 이상의 패터닝된 영역(patterned region)을 식별하기 위해 하나 이상의 영상 데이터 세트의 패턴 검색을 수행하는 단계;
   하나 이상의 가상 푸리에 필터(virtual Fourier filter, VFF) 작업 영역(working area) - 각각의 VFF 작업 영역은 상기 하나 이상의 식별된 패터닝된 영역 중 적어도 하나를 포함함 - 을 발생시키는 단계;
   각각의 상기 VFF 작업 영역으로부터 초기 영상 데이터 세트를 획득하는 단계;
   상기 식별된 패터닝된 영역의 비반복 패턴 부분으로부터의 강도 기여를 제한하기 위해, 상기 초기 영상 데이터 세트를 이용하여 상기 하나 이상의 VFF 작업 영역 각각 내에 두 개 이상의 VFF 훈련 블록을 정의하는 단계 - 선택된 작업 영역 내의 제1 VFF 훈련 블록이, 선택된 반복 패턴을 포함하는 상기 하나 이상의 식별된 패터닝된 영역의 제1 식별된 패터닝된 영역을 포함하는 상기 선택된 작업 영역의 제1 부분을 포함하도록 정의되고, 상기 선택된 작업 영역 내의 추가적인 VFF 훈련 블록이, 상기 선택된 반복 패턴을 포함하는 상기 하나 이상의 식별된 패터닝된 영역의 추가적인 식별된 패터닝된 영역을 포함하는 상기 선택된 작업 영역의 추가적인 부분을 포함하도록 정의됨 - ;
   각각의 상기 VFF 훈련 블록으로부터의 상기 초기 영상 데이터 세트를 이용하여 상기 두 개 이상의 VFF 훈련 블록과 연관되어 있는 공간 영역 강도 정보(spatial domain intensity information)를 주파수 영역 스펙트럼 정보로 변환함으로써 각각의 VFF 훈련 블록에 대해 적어도 하나의 차원을 따라 초기 스펙트럼을 계산하는 단계;
   상기 주파수 영역에서 스펙트럼 최대값(spectral maxima)을 가지는 상기 초기 스펙트럼의 주파수들을 식별함으로써 각각의 VFF 훈련 블록에 대한 VFF - 상기 VFF는 스펙트럼 최대값을 디스플레이하기 위해 식별된 상기 초기 스펙트럼의 주파수들에서의 상기 초기 스펙트럼의 크기를 널링(nulling)하도록 구성되어 있음 - 를 발생시키는 단계;
   하나 이상의 발생된 VFF를 상기 하나 이상의 패터닝된 영역의 상기 초기 스펙트럼에 적용함으로써 상기 하나 이상의 패터닝된 영역에 대한 하나 이상의 필터링된 스펙트럼을 발생시키는 단계; 및
   상기 하나 이상의 패터닝된 영역의 상기 하나 이상의 발생된 필터링된 스펙트럼을 하나 이상의 공간 영역 영상 데이터 세트로 변환함으로써 상기 하나 이상의 패터닝된 영역에 대한 필터링된 영상 데이터 세트를 생성하는 단계
   를 포함하는, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 반도체 웨이퍼의 일부분의 필터링된 영상 데이터 세트를 획득하기 위해 상기 반도체 웨이퍼의 일부분의 검사 프로세스 동안 상기 발생된 VFF들 중 하나 이상을 이용하는 단계를 추가로 포함하는, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
3. 제2항에 있어서, 상기 반도체 웨이퍼의 하나 이상의 결함을 검출하기 위해 상기 반도체 웨이퍼의 일부분의 상기 필터링된 영상 데이터 세트를 이용하는 단계를 추가로 포함하는, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
4. 제1항에 있어서, 패터닝된 영역의 제1 훈련 블록의 제1 VFF와 상기 패터닝된 영역의 적어도 제2 훈련 블록으로부터의 적어도 제2 VFF를 통합된 VFF(aggregated VFF)로 결합시키는 단계를 추가로 포함하는, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
5. 제1항에 있어서, 상기 필터링된 영상 데이터 세트를 상기 초기 영상 데이터 세트와 비교함으로써 상기 필터링된 영상 데이터 세트를 검증하는 단계를 추가로 포함하는, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
6. 제1항에 있어서, 각각의 훈련 블록에 대한 필터링된 스펙트럼을 각각의 훈련 블록에 대한 상기 계산된 초기 스펙트럼에 비교함으로써 각각의 훈련 블록에 대한 상기 필터링된 스펙트럼을 검증하는 단계를 추가로 포함하는, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
7. 제1항에 있어서, 상기 주파수 영역에서 스펙트럼 최대값을 가지는 상기 초기 스펙트럼의 주파수들은 피크 탐색 알고리즘(peak finding algorithm)을 통해 식별되는 것인, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
8. 제1항에 있어서, 상기 주파수 영역에서 스펙트럼 최대값을 가지는 상기 초기 스펙트럼의 주파수들은 사용자 인터페이스를 통해 제공되는 사용자 피드백을 이용하여 식별가능한 것인, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
9. 제1항에 있어서, 상기 두 개 이상의 VFF 훈련 블록은 훈련 블록 알고리즘을 통해 식별되는 것인, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
10. 제1항에 있어서, 상기 두 개 이상의 VFF 훈련 블록은 사용자 인터페이스를 통한 사용자 피드백을 이용하여 식별가능한 것인, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
11. 제1항에 있어서, 각각의 상기 VFF 작업 영역으로부터의 상기 초기 영상 데이터 세트는 다이(die)로부터의 일련의 영상을 포함하고, 상기 일련의 영상의 각각의 영상은 상기 다이의 일부분을 커버(cover)하는 것인, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
12. 제1항에 있어서, 반도체 웨이퍼 상의 상기 하나 이상의 패터닝된 영역은 패턴 검색 및 그룹화 알고리즘을 통해 식별되는 것인, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
13. 제12항에 있어서, 상기 패턴 검색 및 그룹화 알고리즘은,
    동일한 반복 피치를 가지는 상기 반도체 웨이퍼의 일부분에 걸쳐 있는 복수의 반복 패턴 구역을 식별하고,
    상기 동일한 반복 피치를 가지는 상기 복수의 반복 패턴 구역을 패터닝된 영역으로 병합하도록(merge) 구성되어 있는 것인, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
14. 제1항에 있어서, 상기 초기 영상 데이터 세트는 제1 영상 데이터 부분 및 적어도 제2 영상 데이터 세트를 포함하고, 상기 제1 영상 데이터 부분은 제1 채널 상에서 수집되고, 상기 적어도 제2 영상 데이터 세트는 상기 제1 채널과는 상이한 적어도 제2 채널 상에서 수집되는 것인, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
15. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 발생된 VFF는 1차원 VFF 또는 2차원 VFF 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
16. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 VFF 작업 영역에 대응하는 상기 반도체 웨이퍼의 일부분으로부터 반사된 조명의 일부분에 대해 하드웨어 푸리에 필터(hardware Fourier filter, HWFF)를 이용하여 하드웨어 푸리에 필터링 프로세스를 수행하는 단계를 추가로 포함하는, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
17. 제16항에 있어서, 상기 HWFF는 제1 세트의 반복 패턴으로부터 반사되는 광을 필터링하도록 구성되어 있고, 상기 발생된 VFF는 적어도 제2 세트의 반복 패턴으로부터 반사되는 광을 필터링하도록 구성되어 있으며, 상기 적어도 제2 세트의 반복 패턴은 상기 제1 세트의 반복 패턴과는 상이한 것인, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
18. 제16항에 있어서, 적어도 하나의 발생된 VFF는 제1 패턴 영역으로부터 반사되는 광을 필터링하도록 구성되어 있고, 상기 HWFF는 상기 제1 패턴 영역으로부터 반사되는 광을 필터링하는 데 적합하지 않은 것인, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
19. 제16항에 있어서, 상기 HWFF는 상기 발생된 VFF의 성능을 향상시키도록 구성되어 있는 것인, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
20. 제16항에 있어서, 상기 HWFF 및 상기 발생된 VFF는 전체적인 반복 패턴 필터링을 향상시키도록 구성되어 있는 것인, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
21. 반도체 표면과 연관되어 있는 설계 데이터를 이용하여 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법으로서,
    반도체 웨이퍼의 하나 이상의 장치 구조물에 근접해 있는 상기 반도체 웨이퍼의 하나 이상의 패터닝된 영역 또는 상기 하나 이상의 장치 구조물 중 적어도 하나를 식별하기 위해 상기 반도체 웨이퍼와 연관되어 있는 설계 레이아웃 데이터의 패턴 검색을 수행하는 단계;
    상기 반도체 웨이퍼에 대한 하나 이상의 가상 푸리에 필터(virtual Fourier filter, VFF) 작업 영역 - 각각의 VFF 작업 영역은 상기 설계 레이아웃 데이터를 통해 식별된 상기 하나 이상의 패터닝된 영역 중 적어도 하나를 포함함 - 을 발생시키는 단계;
    각각의 상기 VFF 작업 영역으로부터 초기 영상 데이터 세트를 획득하는 단계;
    상기 식별된 패터닝된 영역의 비반복 패턴 부분으로부터의 강도 기여를 제한하기 위해, 상기 초기 영상 데이터 세트를 이용하여 상기 하나 이상의 VFF 작업 영역 각각 내에 두 개 이상의 VFF 훈련 블록을 정의하는 단계 - 선택된 작업 영역 내의 제1 VFF 훈련 블록이, 선택된 반복 패턴을 포함하는 하나 이상의 식별된 패터닝된 영역의 제1 식별된 패터닝된 영역을 포함하는 상기 선택된 작업 영역의 제1 부분을 포함하도록 정의되고, 상기 선택된 작업 영역 내의 추가적인 VFF 훈련 블록이, 상기 선택된 반복 패턴을 포함하는 상기 하나 이상의 식별된 패터닝된 영역의 추가적인 식별된 패터닝된 영역을 포함하는 상기 선택된 작업 영역의 추가적인 부분을 포함하도록 정의됨 - ;
    각각의 상기 VFF 훈련 블록으로부터의 상기 초기 영상 데이터 세트를 이용하여 상기 두 개 이상의 훈련 블록과 연관되어 있는 공간 영역 강도 정보를 주파수 영역 스펙트럼 정보로 변환함으로써 각각의 VFF 훈련 블록에 대해 적어도 하나의 차원을 따라 초기 스펙트럼을 계산하는 단계;
    상기 주파수 영역에서 스펙트럼 최대값을 가지는 상기 초기 스펙트럼의 주파수들을 식별함으로써 각각의 VFF 훈련 블록에 대한 VFF를 발생시키는 단계;
    하나 이상의 발생된 VFF를 상기 하나 이상의 패터닝된 영역의 상기 초기 스펙트럼에 적용함으로써 상기 하나 이상의 패터닝된 영역에 대한 하나 이상의 필터링된 스펙트럼을 발생시키는 단계; 및
    상기 하나 이상의 패터닝된 영역의 상기 하나 이상의 발생된 필터링된 스펙트럼을 하나 이상의 공간 영역 영상 데이터 세트로 변환함으로써 상기 하나 이상의 패터닝된 영역에 대한 필터링된 영상 데이터 세트를 생성하는 단계
    를 포함하는, 반도체 표면과 연관되어 있는 설계 데이터를 이용하여 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
22. 제21항에 있어서, 상기 설계 레이아웃 데이터는 GDS 데이터 또는 OASIS 데이터 중 하나를 포함하는 것인, 반도체 표면과 연관되어 있는 설계 데이터를 이용하여 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
23. 제21항에 있어서, 상기 하나 이상의 장치 구조물 중 하나는 SRAM 블록을 포함하는 것인, 반도체 표면과 연관되어 있는 설계 데이터를 이용하여 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
24. 제21항에 있어서, 상기 하나 이상의 장치 구조물에 근접해 있는 반도체 웨이퍼의 상기 하나 이상의 패터닝된 영역은 하나 이상의 SRAM 블록에 근접하여 배치된 반복 구조물을 포함하는 것인, 반도체 표면과 연관되어 있는 설계 데이터를 이용하여 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
25. 제21항에 있어서, 하나 이상의 패터닝된 영역을 식별하는 단계는 패턴 검색 및 그룹화 알고리즘을 이용하여 하나 이상의 패터닝된 영역을 식별하는 단계를 포함하는 것인, 반도체 표면과 연관되어 있는 설계 데이터를 이용하여 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
26. 제25항에 있어서, 상기 패턴 검색 및 그룹화 알고리즘은,
    유사한 반복 피치 크기 및 반복 피치 배향을 가지는 반도체 웨이퍼의 복수의 패터닝된 구역을 식별하고;
    상기 반도체 웨이퍼의 상기 식별된 복수의 패터닝된 구역을 공통의 패터닝된 영역으로 그룹화하도록 구성되어 있는 것인, 반도체 표면과 연관되어 있는 설계 데이터를 이용하여 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
27. 제25항에 있어서, 상기 패턴 검색 알고리즘은 적어도 하나의 SRAM 영역, 상기 SRAM 영역에 근접해 있는 적어도 하나의 패터닝된 영역, 및 적어도 하나의 랜덤한 논리 영역간을 구별하도록 구성되어 있는 것인, 반도체 표면과 연관되어 있는 설계 데이터를 이용하여 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법.
28. 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하기 위한 시스템으로서,
    검사 시스템; 및
    상기 검사 시스템에 통신 가능하게 연결된 컴퓨팅 시스템
    을 포함하고,
    상기 컴퓨팅 시스템은 메모리 매체 상에 유지되는 프로그램 명령어들의 세트를 실행하도록 구성되는 하나 이상의 프로세서를 포함하고,
    상기 프로그램 명령어들의 세트는, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금,
    상기 검사 시스템으로부터, 반도체 웨이퍼로부터의 하나 이상의 영상 데이터 세트를 수신하고;
    상기 반도체 웨이퍼 상의 하나 이상의 패터닝된 영역을 식별하기 위해 상기 하나 이상의 영상 데이터 세트의 패턴 검색을 수행하고;
    하나 이상의 가상 푸리에 필터(virtual Fourier filter, VFF) 작업 영역(working area) - 각각의 VFF 작업 영역은 상기 하나 이상의 식별된 패터닝된 영역 중 적어도 하나를 포함함 - 을 발생시키고;
    상기 하나 이상의 식별된 패터닝된 영역 중 비반복 패턴 부분으로부터의 강도 기여를 제한하기 위해, 하나 이상의 영상 데이터 세트를 이용하여 상기 하나 이상의 VFF 작업 영역 각각 내에 두 개 이상의 VFF 훈련 블록을 정의하고 - 선택된 작업 영역 내의 제1 VFF 훈련 블록이, 선택된 반복 패턴을 포함하는 상기 하나 이상의 식별된 패터닝된 영역의 제1 식별된 패터닝된 영역을 포함하는 상기 선택된 작업 영역의 제1 부분을 포함하도록 정의되고, 상기 선택된 작업 영역 내의 추가적인 VFF 훈련 블록이, 상기 선택된 반복 패턴을 포함하는 상기 하나 이상의 식별된 패터닝된 영역의 추가적인 식별된 패터닝된 영역을 포함하는 상기 선택된 작업 영역의 추가적인 부분을 포함하도록 정의됨 - ;
    각각의 상기 VFF 훈련 블록으로부터의 상기 영상 데이터를 이용하여 상기 두 개 이상의 VFF 훈련 블록과 연관되어 있는 공간 영역 강도 정보(spatial domain intensity information)를 주파수 영역 스펙트럼 정보로 변환함으로써 각각의 VFF 훈련 블록에 대해 적어도 하나의 차원을 따라 초기 스펙트럼을 계산하고;
    상기 주파수 영역에서 스펙트럼 최대값(spectral maxima)을 가지는 상기 초기 스펙트럼의 주파수들을 식별함으로써 각각의 VFF 훈련 블록에 대한 VFF - 상기 VFF는 스펙트럼 최대값을 디스플레이하기 위해 식별된 상기 초기 스펙트럼의 주파수들에서의 상기 초기 스펙트럼의 크기를 널링(nulling)하도록 구성되어 있음 - 를 발생시키고;
    하나 이상의 발생된 VFF를 상기 하나 이상의 패터닝된 영역의 상기 초기 스펙트럼에 적용함으로써 상기 하나 이상의 패터닝된 영역에 대한 하나 이상의 필터링된 스펙트럼을 발생시키고;
    상기 하나 이상의 패터닝된 영역의 상기 하나 이상의 발생된 필터링된 스펙트럼을 하나 이상의 공간 영역 영상 데이터 세트로 변환함으로써 상기 하나 이상의 패터닝된 영역에 대한 필터링된 영상 데이터 세트를 생성하게
    하도록 구성되는 것인, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하기 위한 시스템.
29. 제28항에 있어서,
    상기 검사 시스템은 명시야(brightfield) 검사 시스템과 암시야(darkfield) 검사 시스템 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하기 위한 시스템.
30. 제28항에 있어서,
    상기 검사 시스템은 전자 빔 검사 시스템을 포함하는 것인, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하기 위한 시스템.
31. 제28항에 있어서,
    상기 검사 시스템은 하드웨어 푸리에 필터(hardware Fourier filter, HWFF)를 포함하는 것인, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하기 위한 시스템.
32. 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하기 위한 시스템으로서,
    검사 시스템; 및
    상기 검사 시스템에 통신 가능하게 연결된 컴퓨팅 시스템
    을 포함하고,
    상기 컴퓨팅 시스템은 메모리 매체 상에 유지되는 프로그램 명령어들의 세트를 실행하도록 구성되는 하나 이상의 프로세서를 포함하고,
    상기 프로그램 명령어들의 세트는, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금,
    반도체 웨이퍼의 하나 이상의 장치 구조물에 근접해 있는 상기 반도체 웨이퍼의 하나 이상의 패터닝된 영역 또는 상기 하나 이상의 장치 구조물 중 적어도 하나를 식별하기 위해 상기 반도체 웨이퍼와 연관되어 있는 설계 레이아웃 데이터의 패턴 검색을 수행하고;
    상기 반도체 웨이퍼에 대한 하나 이상의 가상 푸리에 필터(virtual Fourier filter, VFF) 작업 영역 - 각각의 VFF 작업 영역은 상기 설계 레이아웃 데이터를 통해 식별된 상기 하나 이상의 패터닝된 영역 중 적어도 하나를 포함함 - 을 발생시키고;
    상기 검사 시스템으로부터, 각각의 상기 VFF 작업 영역으로부터의 초기 영상 데이터 세트를 수신하고;
    상기 식별된 패터닝된 영역의 비반복 패턴 부분으로부터의 강도 기여를 제한하기 위해, 상기 초기 영상 데이터 세트를 이용하여 상기 하나 이상의 VFF 작업 영역 각각 내에 두 개 이상의 VFF 훈련 블록을 정의하고 - 선택된 작업 영역 내의 제1 VFF 훈련 블록이, 선택된 반복 패턴을 포함하는 상기 하나 이상의 식별된 패터닝된 영역의 제1 식별된 패터닝된 영역을 포함하는 상기 선택된 작업 영역의 제1 부분을 포함하도록 정의되고, 상기 선택된 작업 영역 내의 추가적인 VFF 훈련 블록이, 상기 선택된 반복 패턴을 포함하는 상기 하나 이상의 식별된 패터닝된 영역의 추가적인 식별된 패터닝된 영역을 포함하는 상기 선택된 작업 영역의 추가적인 부분을 포함하도록 정의됨 - ;
    각각의 상기 VFF 훈련 블록으로부터의 상기 초기 영상 데이터 세트를 이용하여 상기 두 개 이상의 훈련 블록과 연관되어 있는 공간 영역 강도 정보를 주파수 영역 스펙트럼 정보로 변환함으로써 각각의 VFF 훈련 블록에 대해 적어도 하나의 차원을 따라 초기 스펙트럼을 계산하고;
    상기 주파수 영역에서 스펙트럼 최대값을 가지는 상기 초기 스펙트럼의 주파수들을 식별함으로써 각각의 VFF 훈련 블록에 대한 VFF를 발생시키고;
    하나 이상의 발생된 VFF를 상기 하나 이상의 패터닝된 영역의 상기 초기 스펙트럼에 적용함으로써 상기 하나 이상의 패터닝된 영역에 대한 하나 이상의 필터링된 스펙트럼을 발생시키고;
    상기 하나 이상의 패터닝된 영역의 상기 하나 이상의 발생된 필터링된 스펙트럼을 하나 이상의 공간 영역 영상 데이터 세트로 변환함으로써 상기 하나 이상의 패터닝된 영역에 대한 필터링된 영상 데이터 세트를 생성하게
    하도록 구성되는 것인, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하기 위한 시스템.
33. 제32항에 있어서,
    상기 검사 시스템은 명시야(brightfield) 검사 시스템과 암시야(darkfield) 검사 시스템 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하기 위한 시스템.
34. 제32항에 있어서,
    상기 검사 시스템은 전자 빔 검사 시스템을 포함하는 것인, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하기 위한 시스템.
35. 제32항에 있어서,
    상기 검사 시스템은 하드웨어 푸리에 필터(hardware Fourier filter, HWFF)를 포함하는 것인, 반도체 표면으로부터 획득된 영상 데이터에서 결함을 검출하기 위한 시스템.
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