KR102079420B1 - 통합된 멀티 패스 검사 - Google Patents
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Abstract
통합된 멀티 패스 레티클 검사를 위한 방법들 및 시스템들이 제공된다. 레티클을 검사하는 한 방법은 레티클에 대한 적어도 제1, 제2, 및 제3 이미지들을 획득하는 것을 포함한다. 제1 이미지는 레티클에 의해 투과된 광의 실질적으로 높은 해상도 이미지이다. 제2 이미지는 레티클로부터 반사된 광의 실질적으로 높은 해상도 이미지이다. 제3 이미지는 실질적으로 낮은 개구수로 획득된 레티클에 의해 투과된 광의 이미지이다. 방법은 또한 레티클에 대한 적어도 제1, 제2, 및 제3 이미지들을 조합하여 사용하여 레티클 상의 결함들을 검출하는 것을 포함한다.
Description
본 발명은 일반적으로 레티클 검사의 분야에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 레티클의 통합된 멀티 패스 검사의 방법에 관한 것이다.
다음의 설명 및 예들은 본 절에 포함된 것으로 인해 종래 기술로 인정되는 것은 아니다.
논리 및 메모리 장치들과 같은 반도체 장치들을 제조하는 것은 전형적으로 반도체 장치들의 다양한 특징들 및 다중 레벨들을 형성하기 위해 다수의 반도체 제조 공정을 사용하여 반도체 웨이퍼와 같은 기판을 처리하는 것을 포함한다. 예를 들어, 리소그래피는 반도체 웨이퍼 상에 배열된 레티클로부터 레지스트로 전사하는 것을 포함하는 반도체 제조 공정이다. 반도체 제조 공정들의 부가적인 예들은 화학 기계적 연마(CMP), 에칭, 피착, 및 이온 주입을 포함하지만, 이들로 제한되지 않는다. 다중 반도체 장치들은 단일 반도체 웨이퍼 상의 배열에 제조되고 다음에 개별적인 반도체 장치들로 분리될 수 있다.
검사 공정들은 제조 공정에서 높은 수율을 촉진시켜서 보다 높은 수익을 얻도록 레티클들 상의 결함들을 검출하기 위해 반도체 제조 공정 중에 다양한 단계들에서 사용된다. 검사는 항상 IC들과 같은 반도체 장치들을 제조하는 중요한 부분이 되어 왔다. 그러나, 반도체 장치들의 치수들이 감소함에 따라, 검사는 반도체 장치들의 성공적인 제조에 훨씬 더 중요하게 되었다.
일반적으로, 레티클 검사를 위한 기존의 방법들은 마스크를 검사하기 위해 2개의 이미지화 모드들 중 하나를 이용한다. 레티클 평면 검사(RPI)라고 공지된 가장 통상적인 검사 모드는 레티클의 고해상도 투과되고 반사된 이미지들을 캡처하고 2개의 이미지들을 함께 처리하는 것을 포함한다. 이 해상도는 레티클 이미지들을 웨이퍼에 프린트하는 데 사용되는 웨이퍼 스캐너의 것보다 훨씬 높다. 캘리포니아주 밀피타스의 KLA-Tencor사에 의해 설계, 제조, 및 판매되고 있는 Teron™ 플랫폼은 RPI 검사 모드들을 위한 산업 표준 검사 툴이다. 이 유형의 검사는 비교적 작은 점 결함들을 찾기 위한 최상의 성능을 갖는다. 광학 근접 정정(OPC)이 보다 복잡해짐에 따라, 결함 검출 감도가 주 특징들의 임계성으로 인해 높을 필요가 있는 주 특징들과 주요 특징들 간을 구별하고, 결함 검출 감도가 이들 특징의 비임계성으로 인해 더 낮을 수 있는 보조 특징들 간을 구별하기 위해 이 검사 모드를 사용하는 것이 과제일 수 있다. 결함 검출에서 전형적으로 사용된 기하구조 분류의 복잡한 규칙들로 인한 임계적 웨이퍼 프린팅 결함들로부터 주 특징들 상의 비웨이퍼 프린팅 뉴슨스(nuisance) 결함들을 분리하기 위해 이 검사 모드를 사용하는 것이 또한 과제일 수 있다. 다이 대 다이 검사에서, 데이터베이스 정보는 결함 검출을 위해 전형적으로 사용되지 않기 때문에, 기하구조 분류는 훨씬 더 어려울 수 있고, 비프린팅 뉴슨스 결함들로부터 프린팅 임계적 결함들을 분리하는 것이 과제일 수 있다. 더구나, 이 방식은 발견하는 것이 보다 더 통상적이고 중요해지는, 확산 및 위상 결함들을 찾는 것에 어려움이 있다.
낮은 개구수(NA) 검사(LNI)라고 하는 다른 검사 방법은 스캐너의 것에 접근하는 조명 조건들을 갖는 RPI보다 낮은 NA로 투과된 광에서 하나의 이미지를 캡처하는 웨이퍼 스캐너 광학 조건들을 모방한 모드를 포함한다. 이 방법을 이용하면 시스템은 고 감도로 하는 주요 특징들과 레티클 유형 또는 레티클 상의 기본적인 패턴들의 복잡도에 관계없이 하는 보조 특징들 간을 구별할 수 있다. 이것은 또한 웨이퍼 평면 상의 결함의 프린트가능성 영향을 평가하는 것을 가능하게 한다. 나아가, LNI 검사 모드는 LNI 모드의 광학 조건들로 인한 확산 및 위상 결함들을 용이하게 검출한다. 그러나, 이 모드는 비교적 작은 점 결함들을 찾는 것을 어렵게 하는 기본적으로 더 낮은 해상도를 갖는다.
SL이라고 공지된 오염 검사를 위한 다른 방법은 RPI 투과되고 반사된 2개의 이미지를 분석하여, 배경 패턴으로부터 두드러지는 결함들을 검사하는 것을 포함한다. 이 방법은 보조 및 광학 근접 정정(OPC) 패턴이 결함 검출 알고리즘이 검출하기를 시도하는 오염과 실질적으로 유사하게 보이는 보다 복잡한 마스크들에 의해 도전될 수 있다.
따라서, 위에 설명된 단점들 중 하나 이상도 갖지 않는 레티클 검사를 위한 방법들 및/또는 시스템들을 개발하는 것이 유리할 것이다.
다양한 실시예들의 다음의 설명은 첨부된 청구범위의 주제를 어떤 식으로든 제한하는 것으로 해석되지 않는다.
한 실시예는 레티클을 검사하는 방법에 관한 것이다. 이 방법은 레티클에 대한 적어도 제1, 제2, 및 제3 이미지들을 획득하는 단계를 포함한다. 제1 이미지는 레티클에 의해 투과된 광의 실질적으로 높은 해상도 이미지이다. 제2 이미지는 레티클로부터 반사된 광의 실질적으로 높은 해상도 이미지이다. 제3 이미지는 실질적으로 낮은 개구수로 획득된 레티클에 의해 투과된 광의 이미지이다. 상기 방법은 레티클에 대한 적어도 제1, 제2, 및 제3 이미지들을 조합하여 사용하여 레티클 상의 결함들을 검출하는 단계를 포함한다. 상기 획득 및 검출 단계들은 하나 이상의 컴퓨터 시스템으로 수행된다.
전술한 방법은 여기에 더 설명된 것과 같이 수행될 수 있다. 또한, 전술한 방법은 여기에 설명된 임의의 다른 방법(들)의 임의의 다른 단계(들)를 포함할 수 있다. 또한, 전술한 방법은 여기에 설명된 시스템들 중 어느 것에 의해 수행될 수 있다.
다른 실시예는 레티클을 검사하는 컴퓨터 구현 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템 상에서 실행가능한 프로그램 명령어들을 저장한 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 관한 것이다. 컴퓨터 구현 방법은 전술한 방법의 단계들을 포함한다. 컴퓨터 판독가능 매체는 여기에 설명된 바와 같이 더 구성될 수 있다. 컴퓨터 구현 방법의 단계들은 여기에 설명된 바와 같이 수행될 수 있다. 또한, 프로그램 명령어들이 실행가능한 컴퓨터 구현 방법은 여기서 설명된 어느 다른 방법(들)의 어느 다른 단계(들)를 포함할 수 있다.
추가적인 실시예는 레티클에 대한 적어도 제1, 제2, 및 제3 이미지들을 획득하도록 구성된 하나 이상의 서브시스템을 포함하는 레티클 검사 시스템에 관한 것이다. 제1 이미지는 레티클에 의해 투과된 광의 실질적으로 높은 해상도 이미지이다. 제2 이미지는 레티클로부터 반사된 광의 실질적으로 높은 해상도 이미지이다. 제3 이미지는 실질적으로 낮은 개구수로 획득된 레티클에 의해 투과된 광의 이미지이다. 레티클 검사 시스템은 또한 레티클에 대한 적어도 제1, 제2, 및 제3 이미지들을 조합하여 사용하여 레티클 상의 결함들을 검사하기 위해 구성된 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템을 포함한다. 레티클 검사 시스템은 여기에 설명된 바와 같이 더 구성될 수 있다.
본 발명의 다른 목적들 및 장점들은 첨부 도면을 참조하여 양호한 실시예들의 다음의 상세한 설명을 읽고 나면 명백해질 것이다.
도 1은 레티클에 대한 제1, 제2, 및 제3 이미지들의 실시예들의 평면도를 도시한 개략도이고;
도 2는 레티클을 검사하는 방법의 한 실시예들 도시한 플로우 차트이고;
도 3은 레티클의 주 및 보조 특징들의 실시예들의 평면도를 도시한 개략도이고;
도 4는 여기에 설명된 컴퓨터 구현 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템 상에서 실행가능한 프로그램 명령어들을 저장한 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체의 한 실시예를 도시한 블럭도이고;
도 5는 레티클 검사 시스템의 한 실시예의 측면도를 도시한 개략도이다.
본 발명이 다양한 수정들 및 대안적 형태들로 될 수 있지만, 그 특정한 실시예들이 도면에 예로서 도시되고 여기에 상세히 설명된다. 그러나, 도면 및 그 상세한 설명은 본 발명을 개시된 특정 형태로 제한하려는 것이 아니고, 오히려, 첨부된 청구 범위에 의해 정의된 것과 같이 본 발명의 취지 및 범위 내에 드는 모든 수정들, 등가물들 및 대체물들을 커버하고자 한다는 것을 이해하여야 한다.
도 1은 레티클에 대한 제1, 제2, 및 제3 이미지들의 실시예들의 평면도를 도시한 개략도이고;
도 2는 레티클을 검사하는 방법의 한 실시예들 도시한 플로우 차트이고;
도 3은 레티클의 주 및 보조 특징들의 실시예들의 평면도를 도시한 개략도이고;
도 4는 여기에 설명된 컴퓨터 구현 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템 상에서 실행가능한 프로그램 명령어들을 저장한 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체의 한 실시예를 도시한 블럭도이고;
도 5는 레티클 검사 시스템의 한 실시예의 측면도를 도시한 개략도이다.
본 발명이 다양한 수정들 및 대안적 형태들로 될 수 있지만, 그 특정한 실시예들이 도면에 예로서 도시되고 여기에 상세히 설명된다. 그러나, 도면 및 그 상세한 설명은 본 발명을 개시된 특정 형태로 제한하려는 것이 아니고, 오히려, 첨부된 청구 범위에 의해 정의된 것과 같이 본 발명의 취지 및 범위 내에 드는 모든 수정들, 등가물들 및 대체물들을 커버하고자 한다는 것을 이해하여야 한다.
이제 도면을 참조하면, 도면은 축척에 맞게 도시되지 않은 점에 주목한다. 특히, 도면의 소자들 중 어떤 것의 축척은 소자들의 특성들을 강조하기 과장되었다. 도면은 동일한 축척으로 도시되지 않은 점에 또한 주목한다. 유사하게 구성될 수 있는 하나 보다 많은 도면에 도시한 소자들은 동일한 참조 번호를 사용하여 표시되었다. 여기서 달리 표명하지 않는다면, 설명되고 도시된 소자들 중 어떤 것은 어떤 적합한 상용화된 소자들을 포함할 수 있다.
여기에 설명된 실시예들은 일반적으로 통합된 멀티 패스 레티클 검사에 관한 것이다. 여기에 설명된 실시예들은 레티클 검사 성능을 개선시키는 데 사용될 수 있다. 성능은 많은 오류 검출들(즉, 존재하지 않은 것들) 또는 뉴슨스 검출들(즉, 레티클 검사 시스템 사용자가 관심을 가지지 않은 것들)을 제한하면서 보다 많은 관심 검출들(DOI들)을 찾는 것으로서 정의된다. 여기에 설명된 실시예들은 패턴 및/또는 오염 유형 결함들을 검출하기 위한 검사들에 적용될 수 있다. 또한, 여기에 설명된 실시예들은 셀 대 셀(CC), 다이 대 다이(DD), 다이 대 데이터베이스(DB), 또는 스타라이트(STARlight)(SL)와 같은 다양한 유형의 결함 검출에 적용될 수 있다. 용어들 "레티클" 및 "마스크"는 여기서 상호 교환하여 사용되고 패턴을 웨이퍼와 같은 다른 기판으로 전사하는 데 사용된 본 기술에 공지된 어떤 레티클 또는 마스크를 의미하는 것으로 의도된다.
마스크들이 보다 복잡해짐에 따라, DOL들에 대한 감도를 유지하면서 비교적 낮은 뉴슨스 및/또는 오류율로 마스크들을 검사하기가 점점 더 어려워지고 있다. 또한, 사용자들이 레티클을 사용하여 제조되는 웨이퍼들에 대한 수율을 유지하도록 발견할 필요가 있는 결함들의 유형들은 보다 다양화되고 기존의 검사 전략들로 검출하기가 어려워지고 있다. 여기에 설명된 실시예들은 기존의 방식들의 몇 가지 제한들을 다룬다.
여기에 설명된 실시예들은 검사 모드의 성능을 최적화하기 위해 레티클에 대한 3개 이상의 이미지들을 캡처하고 이들을 함께 처리하는 것을 포함한다. 보다 구체적으로, 레티클을 검사하는 방법의 한 실시예는 레티클에 대한 적어도 제1, 제2, 및 제3 이미지들을 획득하는 것을 포함한다. 제1 이미지는 레티클에 의해 투과된 광의 실질적으로 높은 해상도 이미지이다. 제2 이미지는 레티클로부터 반사된 광의 실질적으로 높은 해상도 이미지이다. 제3 이미지는 실질적으로 낮은 개구수(NA)로 획득된 레티클에 의해 투과된 광의 이미지이다. 이 방법은 또한 레티클에 대한 적어도 제1, 제2, 및 제3 이미지들을 조합하여 사용하여 레티클 상의 결함들을 검출하는 것을 포함한다. 획득 및 검출 단계들은 여기에 더 설명되는 것과 같이 구성될 수 있는, 하나 이상의 컴퓨터 시스템으로 수행될 수 있다.
여기에 그 용어로서 사용된 "실질적으로 높은 해상도 이미지"은 그들이 (이미지들을 생성하기 위해 사용된 레티클 검사 시스템의 광학적 한계들 내에서) 레티클 상에 형성될 때 레티클 상에 프린트된 특징들이 실질적으로 나타나는 레티클의 이미지를 말한다. 예를 들어, 레티클의 "실질적으로 높은 해상도 이미지"은 실질적으로 높은 해상도 레티클 검사 시스템(실질적으로 높은 NA(예를 들어, 0.8보다 큰 NA)로 이미지들을 생성할 수 있는 레티클 검사 시스템)으로 레티클 평면에서 물리적 레티클을 이미지화함으로써 발생된 이미지이다. 반면에, 제3 이미지를 생성하는 데 사용된 "실질적으로 낮은 NA"는 0.5 미만의 NA일 수 있다. 또한, "제3 이미지를 생성하는 데 사용된 "실질적으로 낮은 NA"는 레티클의 이미지를 웨이퍼 상에 투영하여 레티클 측 상의 특징들을 웨이퍼 상으로 전사하기 위해 노출 시스템에 의해 사용된 레티클 측 상의 NA와 실질적으로 동일할 수 있다. 그러므로, 실질적으로 낮은 NA 이미지에서, 레티클 특징들은 그들이 레티클 상에 형성된 것과 실질적으로 다르게 나타날 수 있다. 예를 들어, 실질적으로 낮은 NA 이미지에서, 레티클 특징들은 레티클 상에 형성된 것보다 더 많은 둥근 모서리들을 갖는 것으로 나타날 수 있다.
다른 유형들의 이미지들 간의 차이를 나타내기 위해서, 몇 가지 가설적 예들이 도 1에 도시된다. 특히, 이미지(100)은 레티클에 의해 투과된 광의 실질적으로 높은 해상도 이미지일 수 있다. 이 방식으로, 이미지(100)은 여기에 설명된 "제1 이미지"으로서 사용될 수 있다. 이 이미지에서, 도 1의 백색 부분들은 이미지의 밝은 부분들을 표시한다. 그러므로, 백색 부분들은 레티클의 고 투과 영역들을 표시한다. 또한, 이미지에 도시한 어두운 부분들(102)은 이미지의 어두운 부분들을 표시한다. 이와 같이, 어두운 부분들은 레티클의 저 투과 영역들을 표시한다. 그러므로, 어두운 부분들은 레티클 상에 형성된 불투명한 특징들에 대응한다.
도 1에 더 도시한 바와 같이, 이미지(104)은 동일한 레티클에 의해 반사된 광의 실질적으로 높은 해상도 이미지이다. 이 방식으로, 이미지(104)은 여기에 설명된 "제2 이미지"으로서 사용될 수 있다. 이 이미지에서, 백색 부분들(106)은 이미지의 밝은 부분들을 표시하고, 어두운 부분들은 이미지의 어두운 부분들을 표시한다. 이와 같이, 백색 부분들(106)은 레티클의 반사성 불투명 특징들에 대응하고 어두운 부분들은 레티클의 고 투과성 부분들에 대응한다.
도 1은 또한 레티클에 의해 투과되고 실질적으로 낮은 NA로 이미지화된 광에 의해 형성된 동일한 가설적 레티클의 이미지인 이미지(108)을 포함한다. 그러므로, 이미지(108)은 여기에 설명된 "제3 이미지"으로서 사용될 수 있다. 이 이미지의 밝은 부분들은 그들이 둘 다 투과된 광에 의해 생성되기 때문에 이미지(100)의 밝은 부분들에 대응한다. 또한, 이미지(100)의 어두운 부분들(110)은 이미지(100)의 어두운 부분들(102)에 대응한다. 그러나, 이미지들(100 및 104)과의 이미지(108)의 비교에 의해 알 수 있는 바와 같이, 이미지(108)은 실질적으로 낮은 NA를 사용하여 획득되기 때문에, 이미지 내의 특징들의 해상도는 레티클 평면에서 실질적으로 높은 해상도로 획득된 이미지들(100 및 104)의 것보다 낮다. 또한, 여기에 더 설명되는 바와 같이, 제3 이미지를 생성하는 데 사용된 NA는 제3 이미지가 리소그래피 노출 시스템에 의해 웨이퍼 상에 투영될 공간 이미지에 접근하도록 선택될 수 있다. 그러므로, 제3 이미지는 레티클의 웨이퍼 평면 이미지에 근사화할 수 있다.
레티클에 의해 투과된 광의 여기서 설명된 이미지들 중 어떤 것은 일부 실시예들에서, 어떤 반사된 광을 포함할 수 있다. 예를 들어, 비교적 작은 양의 반사된 광은 레티클에 의해 투과된 광과 섞일 수 있고 결과적인 섞인 이미지는 투과된 광 이미지으로서 사용될 수 있다. 유사한 방식으로, 레티클에 의해 반사된 광의 여기서 설명된 이미지들 중 어떤 것은 어떤 투과된 광을 포함할 수 있다. 특히, 비교적 작은 양의 투과된 광은 레티클에 의해 반사된 광과 섞일 수 있고 결과적인 섞인 이미지는 반사된 광으로서 사용될 수 있다. 이러한 섞인 이미지들을 생성하는 데 사용될 수 있는 방법들 및 시스템들의 예들은 여기에 전체적으로 기술된 것처럼 참고로 포함된, Kusunose에게 2011년 3월 15일자 허여된 미국 특허 7,907,270에 기술되어 있다. 이 방법들 및 시스템들은 이 특허에 설명된 것과 같이 더 구성될 수 있다.
여기에 설명된 방식들을 이용하기 위해서, 제1, 제2, 및 제3 이미지들의 적어도 일부는 순차적으로 캡처될 수 있고 이미지들의 적어도 일부는 모든 이미지들이 처리를 위해 가용할 때까지 하나 이상의 저장 매체에 저장될 수 있다. 예를 들어, 한 실시예에서, 레티클에 대한 적어도 제1, 제2, 및 제3 이미지들을 획득하는 것은 하나의 레티클 검사 시스템으로부터 제1 및 제2 이미지들을 그리고 또 다른 레티클 검사 시스템으로부터 제3 이미지를 획득하는 것을 포함한다. 이러한 레티클 검사 시스템들은 여기에 설명된 바와 같이 더 구성될 수 있다. 이 방식으로, 다른 이미지들이 어떤 하나의 레티클 검사 시스템이 여기에 설명된 이미지들의 모두를 획득할 수 없을 때의 경우일 수 있는, 다른 레티클 검사 시스템들로부터 획득될 수 있다.
다른 실시예에서, 이 방식은 검사 중에 광학 모드들을 전환하고 또는 후속 모드들이 따르는 한 모드에서 전체 검사를 실행하고, 처리를 위해 동시에 이들 이미지를 함께 공급함으로써 구현될 수 있다. 예를 들어, 한 실시예에서, 레티클에 대한 적어도 제1, 제2, 및 제3 이미지들을 획득하는 것은 하나의 레티클 검사 시스템으로부터 제1, 제2, 및 제3 이미지들을 획득하는 것을 포함하고, 하나의 레티클 검사 시스템은 하나의 레티클 검사 시스템의 적어도 2개의 다른 검사 모드들을 사용하여 제1, 제2, 및 제3 이미지들을 생성한다. 이러한 검사 시스템은 여기에 설명되는 바와 같이 더 구성될 수 있다. 검사 시스템의 광학 모드는 임의의 적합한 방식으로 (예를 들어, 시스템의 이미지화 NA를 변화시킴으로써) 전환될 수 있다. 다른 실시예에서, 레티클에 대한 적어도 제1, 제2, 및 제3 이미지들을 획득하는 것은 하나 이상의 저장 매체로부터 적어도 제1, 제2, 및 제3 이미지들을 획득하는 것을 포함하고 제1, 제2, 및 제3 이미지들은 하나 이상의 레티클 검사 시스템에 의해 저장되고, 하나 이상의 컴퓨터 시스템에 적어도 제1, 제2, 및 제3 이미지들을 함께 공급하는 것을 포함한다. 이미지들은 임의의 적합한 방식으로 하나 이상의 저장 매체로부터 획득될 수 있다. 하나 이상의 저장 매체는 여기에 설명되는 바와 같이 더 구성될 수 있다. 다중 이미지들을 하나 이상의 컴퓨터 시스템에 동시에 공급하는 것은 임의의 적합한 방식으로 수행될 수 있다.
이 방식으로, 방법은 제3의 낮은 NA 검사(LNI)형 이미지 캡처가 이어지는 레티클 평면 검사(RPI)형의 투과되고 반사된 이미지들을 캡처하는 것(또는 그 반대도 가능)을 포함할 수 있다. 한 이러한 실시예에서, 도 2에 도시한 바와 같이, 방법은 레티클(200)이 위에 더 설명된 이미지들(100 및 104)을 생성하기 위해 RPI 투과되고 반사된(RPI T&R) 단계(206)가 이어지는 위에 더 설명된 이미지(100)을 생성하기 위해 LNI 투과된(LNI T) 이미지화 단계(204)에서 이미지화될 수 있는 이중 획득 페이즈(200)를 포함할 수 있다. 이미지화 단계들(204 및 206)은 또한 역순으로 수행될 수 있다. 이미지들의 모두가 발생된 후에, 이미지 처리 페이즈(208)를 위해, 이미지들은 여기에 더 설명되는 것들과 같이, 하나 이상의 컴퓨터 시스템에 제공될 수 있다. 이와 같이, 하나의 LNI 이미지 및 2개의 RPI 이미지들이 캡처되어 함께 처리될 수 있다. 이미지 처리 페이즈는 이미지들(100, 104, 및 110)의 조합을 사용하여 수행될 수 있는, 결함 검출 단계(210)를 포함할 수 있다. 이 방식으로, 결함 검출은 3개의 평면들: 투과된 RPI 평면, 반사된 RPI 평면, 및 LNI 투과된 평면에서 수행될 수 있다. 결함 검출은 여기에 더 설명되는 바와 같이 수행될 수 있다. 도 2에 도시한 이미지 처리 페이즈는 또한 여기에 설명되는 임의의 다른 단계들을 포함할 수 있다.
위에 설명된 바와 같이, 제3 이미지는 실질적으로 낮은 NA를 사용하여 획득된다. 이 방식으로, 제3 이미지는 레티클의 웨이퍼 평면 이미지에 거의 근사화할 수 있다. 예를 들어, 제3 이미지가 획득되는 실질적으로 낮은 NA 이외의 조건들은 노출 시스템의 것들과 근사화하거나 하지 않을 수 있다. 또한, 한 실시예에서, 제3 이미지는 실질적으로 낮은 NS 및 레티클을 사용하여 웨이퍼를 프린트하기 위해 노출 툴에 의해 사용된 광학 조건들과 실질적으로 동일한 하나 이상의 부가적인 광학 조건으로 더 획득된다. 그러므로, 제3 이미지는 리소그래피 노출 시스템의 것들을 시뮬레이트하는 광학 조건들에서 획득될 수 있다.
제3 이미지가 노출 시스템의 것들을 시뮬레이트하는 광학 조건들에서 획득되지 않은 예들에서, 방법은 그들 조건에서 레티클의 제4 이미지를 획득하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 한 실시예에서, 획득 단계는 레티클에 대한 제4 이미지를 획득하는 것을 포함하고, 제4 이미지는 레티클을 사용하여 웨이퍼를 프린트하기 위해 노출 툴에 의해 사용된 광학 조건들과 실질적으로 동일한 하나 이상의 광학 조건으로 획득된다. 이러한 제4 이미지(또는 제2의 낮은 NA 이미지)은 노출 시스템(또는 스캐너)이 모의되는 정확도를 개선시키거나 SL 검사들을 위해 패턴들과 오염을 구별하기 위한 또 다른 이미지를 추가하도록 캡처될 수 있다. 다른 실시예에서, 획득 단계는 레티클에 대한 제4 이미지를 획득하는 것을 포함하고, 제4 이미지는 제3 이미지와 동일한 실질적으로 낮은 NA로 획득되고, 제3 및 제4 이미지들은 상이한 초점 조건들로 획득된다. 이 방식으로, 제4 이미지는 다른 초점들에서는 제외하고 제3 이미지와 동일한 광학 조건들로 취해질 수 있다. 제4 이미지는 시스템 실시예들에 대해 아래에 설명되는 바와 같이 위에 설명된 방식들로 획득될 수 있다.
한 실시예에서, 결함들을 검출하는 것은 적어도 제1, 제2, 및 제3 이미지들을 서로 정렬시키는 것을 포함한다. 이 방식으로, 레티클 상에 실질적으로 동일한 위치들에서 발생된 제1, 제2, 및 제3 이미지들의 부분들이 식별되고 결함 검출 단계를 위해 함께 사용될 수 있다. 다른 이미지 양상들 간의 이미지 등록은 항상 기술적 과제이다. 다이 대 데이터베이스(DB) 검사에서, 우리는 모든 광학 이미지들을 데이터베이스로부터 발생된 기준 이미지에 정렬시킬 수 있다. 다이 대 다이(DD) 또는 스타라이트(SL) 검사에서, 이미지들은 다른 알고리즘들로 보다 강건하게 정렬되어야 한다.
구체적으로, 한 실시예에서, 레티클은 이진 마스크이고, 결함들을 검출하는 것은 적어도 제1, 제2, 및 제3 이미지를 서로 정렬시키는 것을 포함하고, 정렬 단계는 제1 및 제2 이미지들 중 적어도 하나에 하나 이상의 마스크 패턴 복구 알고리즘을 적용함으로써 레티클에 대한 추가 이미지를 생성하고, 레티클을 사용하여 수행되는 노출 단계의 시뮬레이션에의 입력으로서 추가 이미지를 사용하여 레티클에 대한 공간 이미지를 생성하고, 공간 이미지를 제3 이미지에 정렬시키는 것을 포함한다. 이 방식으로, 이진 마스크들(내장된 위상 시프트 마스크들(EPSM들), 불투명한 MoSi 오버 글래스(OMOG) 마스크들, 크롬 온 글래스(COG) 마스크들 등)을 위해, 우리는 Wihl 등에게 2011년 1월 18일자 허여된 미국 특허 7,873,204, Shi 등에게 2012년 1월 24일자 허여된 미국 특허 8,103,086, Shi 등에게 2013년 12월 17일자 허여된 미국 특허 8,611,637 및 Wihl 등의 2008년 7월 17일자 공개된 PCT 출원 공개 번호 WO 2008/086528 및 Shi 등의 2012년 3월 8일자 공개된 WO 2012/030825, 및 Shi 등의 2012년 3월 8일자 공개된 WO 2012/030830에 기술되어 있고, 이들은 LNI 리소그래피 조건들을 사용하여 공간 이미지를 생성하기 위해 그 다음에 전송 공급되는 제1 및/또는 제2 이미지들로부터 마스크 이미지를 생성하기 위해, 여기에 완전히 기술된 것처럼 참고로 포함된다. 시뮬레이트된 공간 이미지는 정렬 오프셋들을 생성하기 위해 LNI 이미지와 정렬될 수 있다. 이들 오프셋은 다음에 투과된 광 및 반사된 광 이미지들에 적용될 수 있다.
추가 실시예에서, 레티클은 크롬-리스 위상 리소그래피(CPL) 마스크이고, 결함들을 검출하는 것은 적어도 제1, 제2, 및 제3 이미지들을 서로 정렬시키는 것을 포함하고, 정렬 단계는 제1 및 제2 이미지들 중 적어도 하나로부터 레티클에 대한 근사화된 해를 구성함으로서 레티클에 대한 의사-마스크 이미지를 생성하고, 레티클을 사용하여 수행되는 노출 단계의 시뮬레이션에의 입력으로서 의사-마스크 이미지를 사용하여 레티클에 대한 의사-공간 이미지를 생성하고, 의사-공간 이미지를 제3 이미지에 정렬시키는 것을 포함한다. 이 방식으로, CPL 마스크들을 위해, 철저한 마스크 패턴 복구 방법이 존재하지 않더라도, 우리는 의사 공간 이미지를 생성하기 위해 다음에 전송 공급되는 근사화된 해를 구성할 수 있다. 이 의사 공간 이미지는 다음에 RPI 이미지들에 적용될 수 있는 정렬 오프셋들을 생성하기 위해 LNI 이미지와 정렬된다.
여기에 설명된 실시예들은 종래에 사용된 레티클 검사 방법들 및 시스템들보다 많은 장점들을 제공한다. 예를 들어, 패턴 검사 모드들을 위해, 여기에 설명된 실시예들은 단일 통합된 검사에서 모든 DOI들을 캡처하는 모든 결함 등급들 위한 최상의 커버리지를 제공한다. 이 방식으로, 여기에 설명된 실시예들은 동일한 검사 공정에서 많은 다른 결함 유형을 검출하는 데 사용될 수 있다. 한 실시예에서, 결함들은 레티클 상에 잘못 형성된 패턴된 특징들을 포함한다. 다른 실시예에서, 결함들은 레티클 내에 또는 레티클 상에 오염을 포함한다. 일부 실시예들에서, 결함들은 레티클 상의 확산 결함들을 포함한다. 다른 실시예에서, 결함들은 레티클 상의 위상 결함들을 포함한다. 한 번에 모든 이미지들을 처리함으로써, 한 이미지으로부터의 정보는 분석되는 다른 이미지들 중 어떤 것으로 사용될 수 있다. 이와 같이, 여기에 설명된 실시예들은 커버리지 및 전체 성능을 개선하기 위해 검사 시에 3개 이상의 뷰들을 사용할 수 있다.
결함 검출이 여기에 설명된 실시예들에서 수행될 수 있는 다양한 방식들이 있다. 예를 들어, 결함들을 검출하는 것은 LNI 이미지에 레지스트 임계 밴드들 적용하고, 주와 보조 특징들을 분할하고, RNI 이미지들에서 감도를 목표로 하기 위해 이들 영역을 사용하는 것을 포함한다. 한 이러한 예에서, 도 2에 도시한 바와 같이, LNI에 의해 생성된 제3 이미지(예를 들어, 이미지(110))은 (예를 들어, 데이터베이스(212)에) 저장되고 이미지 처리 페이즈에서 사용될 수 있는 분할 정보를 제공하는 데 사용될 수 있다. 특히, LNI 이미지는 주 및 보조 특징들을 분할하는 데 사용될 수 있고, 이 분할은 감도를 목표로 하기 위해 모든 3개의 이미지들에 대해 후속적으로 사용된다. 이들 단계는 여기에 설명된 바와 같이 더 수행될 수 있다. 예를 들어, 이미지 처리 페이즈는 세그먼트(segment)들을 제1, 제2, 및 제3 이미지들 중 하나 이상에 적용하기 위해 데이테베이스(212)에 저장된 분할 정보를 사용하여 분할 단계(214)를 수행하는 것을 포함할 수 있다. (분할 단계가 각각의 특징이 하나 보다 많은 세그먼트로 분리되는, 세그먼트들(216)의 규칙적인 어레이 또는 그리드로 분리 이미지(100)으로서 도시되지만, 실제로 분할 방식은 보다 많이 변화될 수 있고 일반적으로, 특징은 단지 하나의 세그먼트 내에 포함될 수 있다). 바꾸어 말하면, 일반적으로, 어느 한 특징은 하나 보다 많은 세그먼트로 분리되지 않을 수 있다(비록 이러한 상황이 상상될 수 있는 예들이 있지만). 각각의 세그먼트들은 어떤 적합한 치수들, 형상들, 및 기타 특성들을 가질 수 있다. 또한, 세그먼트의 동일한 유형의 하나 보다 많은 것은 레티클을 가로질러 다른 위치들에 놓일 수 있다. 예를 들어, 세그먼트들은 유사한 특징들을 포함하는 세그먼트들이 하나의 빈으로 그룹화되고 다른 특징들을 갖는 세그먼트들이 다른 빈들로 그룹화되도록 빈될 수 있다. 도 2에 더 도시한 바와 같이, 분할 단계의 결과들은 여기에 더 설명된 바와 같이 세그먼트들에 기초하여 수행될 수 있는, 결함 검출 단계로 보내질 수 있다. 결함 검출 단계의 출력은 여기에 설명된 하나 이상의 저장 매체에 저장될 수 있는, 하나 이상의 결함 보고들(218)을 포함할 수 있다. 결함 보고(들)는 결함 검출 단계 및 이미지 처리 페이즈에서 수행된 어떤 다른 단계들에 의해 생성된 결함들 및 레티클에 대한 어떤 정보를 포함할 수 있다.
상기 개념을 더 상세히 설명하기 위해서, 결함들을 검출하는 것은 한 실시예에서, 제3 이미지에 레지스트 임계 밴드를 적용하고, 적용 단계의 결과들에 기초하여 제3 이미지 내의 특징들을 주 특징들, 보조 특징들, 및 다른 특징들로 분할하고, 제3 이미지 내의 주 특징들, 보조 특징들, 및 다른 특징들의 위치들 및 제3 이미지의 제1 및 제2 이미지들과의 정렬에 기초하여 제1, 제2, 및 제3 이미지들을 분할하여 제1 및 제2 이미지들을 위한 다른 세그먼트들을 생성하고, 주 특징들 또는 보조 특징들 및 다른 특징들이 다른 세그먼트들 중 적어도 2개 내에 위치하는지에 기초하여 결정된 다른 감도들로 제1 및 제2 이미지들 내의 다른 세그먼트들 중 적어도 2개 내의 결함들을 검출하는 것을 포함한다.
레지스트 임계 밴드는 예를 들어, 레티클 상의 특징들의 치수에 대한 임계일 수 있는데, 그 임계 밴드 내의 치수들을 갖는 특징들은 레지스트 내에 형성될 수 있고 임계 밴드를 넘는 치수들을 갖는 특징들은 레지스트 내에 형성될 수 없다. 이들 다른 유형의 레티클 특징들을 더 예시하기 위해서, 도 3은 가설적 레티클의 실질적으로 작은 부분 상에 포함될 수 있는 특징들을 도시한다. 이와 같이, 도 3에 도시한 레티클 특징들은 실시예들을 예시된 레티클 특징들에 제한하도록 여기에 포함된 것은 아니다, 이미지(300)에 도시한 바와 같이, 레티클 상에 프린트된 레티클 특징들은 주 레티클 특징들(302) 및 보조 특징들(304)을 포함할 수 있다. 이미지(300)에서 알 수 있는 바와 같이, 보조 특징들은 주 레티클 특징들의 폭보다 실질적으로 작은 폭을 갖는다. 보조 특징들의 폭은 또한 레티클로 프린트된 레지스트의 해상도 한계보다 작을 수 있다. 그러므로, 보조 특징들은 웨이퍼 상에 프린트하지 않지만, 그들은 주 특징들의 올바른 프린팅에 "지원" 또는 기여할 수 있다. 예를 들어, 이미지(306)에 도시한 바와 같이, 웨이퍼 상에 프린트된 레티클 특징들은 주 레티클 특징들(302)을 포함하지만, 이미지(300)에 도시한 보조 특징들은 포함하지 않는다. 이와 같이, 레지스트 임계 밴드를 사용하여, 주 레티클 특징들은 레티클 상의 보조 특징들 및 다른 특징들과 분리될 수 있다.
그러므로, 특징들이 주 특징들이고 특징들이 보조 및 다른 특징들인지에 관한 정보에 기초하여, 주 특징들 만을 포함하는 제3 이미지 내의 레티클의 영역들은 식별되고 보조 특징들 및 다른 비 주 특징들 만을 포함하는 제3 이미지 내의 레티클의 영역들과 분리될 수 있다. 제1 및 제2 이미지들 내의 그들 다른 영역들의 위치들은 다음에 이미지 정렬로부터 결정되는 바와 같이 제3 이미지와 제1 및 제2 이미지들 간의 위치 관계에 기초하여 결정될 수 있다. 제1 및 제2 이미지들은 다음에 제3 이미지와 동일한 방식으로 분할될 수 있다. 결함 검출은 다음에 세그먼트들이 주 특징들 또는 보조 및 다른 특징들을 포함하는지에 기초하여 제1 및 제2 (및 제3) 이미지들에서 수행될 수 있다. 예를 들어, 주 특징들 만을 포함하는 세그먼트들은 비교적 높은 감도로 검사될 수 있고 보조 및 다른 특징들 만을 포함하는 세그먼트들은 비교적 낮은 감도로 검사될 수 있다. 결함들이 어느 한 세그먼트에서 검출되는 감도는 이미지들에 적용되는 결함 검출 알고리즘(들) 및/또는 방법(들)의 하나 이상의 파라미터(예를 들어, 임계)를 변경함으로써 변화될 수 있다.
또 하나의 실시예에서, 결함들을 검출하는 것은 제1, 제2, 및 제3 이미지들 중 어느 하나에서 검출된 결함이 제1, 제2, 및 제3 이미지들 중 적어도 2개에서의 신호들에 기초하여 실제 결함, 오류 결함, 또는 뉴슨스인지를 결정하는 것을 포함한다. 예를 들어, 2개 이상의 이미지들로부터의 신호들은 결함이 실제, 오류, 또는 뉴슨스인지를 결정하기 위해 함께 사용될 수 있다. 한 그러한 예에서, 이미지들 중 어느 하나에서 검출된 잠재적인 결함은 잠재적인 결함이 또한 이미지들 중 다른 것 내의 동일한 위치에서 검출되지 않으면 노이즈로서 제거될 수 있다(예를 들어, 결함들은 하나 보다 많은 모드에서 동일한 위치들에서 신호들을 생성할 수 있지만 노이즈는 모드 간에서 공간적인 일치성을 갖지 않을 수 있기 때문이다). 물론 보다 복잡한 방법들이 실제 결함들, 오류 결함들, 및 뉴슨스를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 다른 예에서, 여기에 설명된 실시예들은 검사 성능을 개선하기 위해 낮은 NA 및 보다 높은 해상도 이미지들을 함께 사용하고 발견된 결함들의 프린트가능성을 평가할 수 있다. 예를 들어, 제1 및/또는 제2의 높은 해상도 이미지들을 사용하여 검출된 결함들에 대해, 제3 LNI 이미지 내의 대응하는 위치는 결함들(그들이 고른 결함이라면)이 제3 이미지에 프린트한 것인지를 결정하기 위해 조사될 수 있다. 결함이 제3 이미지에서 나타나지 않으면, 그것이 웨이퍼 상에 프린트하지 않는다는 안전한 가정이다. 이러한 결함들은 일반적으로 사용자에게는 관심 대상이 아니므로 검사 결과들로부터 유리하게 제거될 수 있다.
다른 실시예에서, 결함들을 검출하는 것은 제1, 제2, 및 제3 이미지들 중 적어도 하나를 데이터베이스에 저장된 레티클에 대한 기준 이미지와 비교함으로써 결함을 검출하는 것을 포함하고, 기준 이미지는 모델링에 의해 생성되고, 결함들을 검출하는 것은 제1, 제2, 및 제3 이미지들 중 하나 이상에 기초하여 모델링을 변경하는 것을 더 포함한다. 예를 들어, DB형 검사들에서, 여기에 설명된 실시예들은 추가 이미지들로부터의 내용을 이용함으로써 기준 이미지를 위한 데이터베이스 모델링을 개선하는 데 사용될 수 있다. 한 그러한 예에서, 제3(LNI) 이미지들은 리소그래피 공정의 노출 단계를 시뮬레이트하는 모델링 공정을 조정하기 위해 제1 및 제2(RPI) 이미지들에 대한 웨이퍼 평면 이미지들로서 사용될 수 있다.
추가 실시예에서, 결함들을 검출하는 것은 제1, 제2, 및 제3 이미지들 중 하나 이상의 다른 것에 기초하여 레티클 검사 시스템 노이즈에 대한 제1, 제2, 및 제3 이미지들 중 하나 이상을 정정하기 위해 제1, 제2, 및 제3 이미지들 중 하나 이상에 적용되는 이미지 처리 기술의 하나 이상의 파라미터를 변경하는 것을 포함한다. 예를 들어, 실시예들은 초점 보상 및 툴 노이즈로부터 생긴 다른 정정들을 개선하기 위해 추가 이미지들(예를 들어, 제3 이미지들)을 이용하는 것을 포함할 수 있다.
한 실시예에서, 결함들을 검출하는 것은 제1, 제2, 및 제3 이미지들 중 이상의 조합에 기초하여 제1, 제2, 및 제3 이미지들 중 적어도 하나에서 검출된 결함의 결함 유형을 결정하는 것을 포함한다. 오염 검사를 위해, 추가 이미지들은 알고리즘으로 하여금 마스크 상의 패턴 특징들과 존재하지 않아야 하는 오염 또는 다른 생산 제한 이벤트들 간을 더 잘 구별하게 한다. 원래의 SL 알고리즘은 2개의 이미지들을 사용했고 DOI들을 찾기 위해 각각의 화소에서 투과되고 반사된 신호들을 보았다. 제3 이미지(또는 더 많은 이미지들)을 추가함으로써, 알고리즘은 고차 치수들로 특징들을 분석할 수 있으므로 결함 검출을 개선시킨다. 바꾸어 말하면, 여기에 설명된 실시예들은 보다 높은 차원의 오염 알고리즘을 수행하기 위해 2개보다 많은 이미지 및 낮고 높은 NA 이미지들을 사용할 수 있다.
일부 실시예들에서, 제3 이미지는 레티클의 물리적 버전을 이미지화함으로써 더 획득된다. 예를 들어, 모델링 방식들(공간 평면 검사(API), 웨이퍼 평면 검사(WPI), 시뮬레이트된 레티클 평면 검사(sRPI) 등)이 실질적으로 높은 해상도 이미지들을 취하고 공간 또는 웨이퍼 평면 내의 웨이퍼 스캐너의 이미지를 재구성하기 위해 개발되었다. 이들 방법은 보다 높은 해상도 이미지들로 시작하는 장점 및 광학 조건들을 보다 정밀하게 모델링하는 능력을 갖는다. 그들은 패턴 확산된 결함들의 프린팅 영향을 예측하는 데 상당히 신뢰할 만하다. 이런 유형의 방식의 단점은 존재하는 재료들을 정확히 모델링하는 데 필요한 위상 정보의 부족이다. 가정들이 이루어질 수 있지만 이 방식은 위상 유형 마스크들(예를 들어, 교대하는 위상 시프팅 마스크들(APSM), CPL 등)로 및 결정 성장과 같은 이물질들로 저하한다. 그러므로, 여기에 설명된 제3 이미지들은 (시뮬레이션에 의한 것 대신에) 물리적 마스크들을 이미지화함으로써 발생되기 때문에, 여기에 설명된 실시예들은 다른 레티클 검사 방법들 및 시스템들 보다 많은 수의 유형의 결함들을 검출할 수 있다.
여기에 설명된 실시예들에 의해 수행된 레티클 검사는 레티클의 수명 기간 중 임의의 시점에서 사용될 수 있다. 예를 들어, 여기에 설명된 레티클 검사는 레티클 자체의 제조 동안 또는 그 후에 마스크 샵에서 수행될 수 있다. 또한, 또는 대안적으로, 레티클 검사는 레티클을 갖는 웨어퍼들의 노출들 간에, 웨이퍼 팹에서 수행될 수 있다.
위에 설명된 방법들의 실시예들 각각은 여기에 설명된 임의의 다른 방법(들)의 임의의 다른 단계(들)를 포함할 수 있다. 또한, 위에 설명된 방법들의 실시예들 각각은 여기에 설명된 시스템들 중 어느 것에 의해 수행될 수 있다.
여기에 설명된 방법들 모두는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 방법 실시예들의 하나 이상의 단계들의 결과들을 저장하는 것을 포함할 수 있다. 이 결과들은 여기에 설명된 결과들 중 어떤 것을 포함할 수 있고 본 기술에 공지된 어떤 방식으로 저장될 수 있다. 저장 매체는 여기에 설명된 어떤 저장 매체 또는 본 기술에 공지된 임의의 다른 적합한 저장 매체를 포함할 수 있다. 결과들이 저장된 후에, 그 결과들은 저장 매체에 액세스되고 여기에 설명된 방법 또는 시스템 실시예들의 어떤 것에 의해 사용되고, 사용자에게 표시하기 위해 포맷되고 다른 소프트웨어, 모듈, 방법, 또는 시스템 등에 의해 사용될 수 있다. 예를 들어, 방법이 결함들을 검출한 후에, 방법은 저장 매체 내의 검출된 결함들에 관한 정보를 저장하는 것을 포함할 수 있다.
추가 실시예는 레티클을 검사하는 컴퓨터 구현 방법을 수행하는 컴퓨터 시스템 상에서 실행가능한 프로그램 명령어들을 저장한 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 관한 것이다. 한 그러한 실시예가 도 4에 도시된다. 특히, 도 4에 도시한 바와 같이, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체(400)는 컴퓨터 시스템(400) 상에서 실행가능한 프로그램 명령어들(402)을 포함한다. 컴퓨터 구현 방법은 위에 설명된 방법의 단계들을 포함한다. 프로그램 명령어들이 실행할 수 있는 컴퓨터 구현 방법은 여기에 설명된 어떤 다른 단계(들)를 포함할 수 있다.
여기에 설명된 것들과 같은 방법들을 구현하는 프로그램 명령어들(402)은 컴퓨터 판독가능 매체(400) 상에 저장될 수 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는 본 기술에 공지된 자기 또는 광 디스크, 자기 테이프, 또는 임의의 다른 적합한 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체일 수 있다.
프로그램 명령어들은 다른 것들 중에서, 절차 기반 기술들, 소자 기반 기술들, 및/또는 객체 지향 기술들을 포함하는 다양한 방식들 중 어느 방식으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 프로그램 명령어들은 원하는 대로, ActiveX controls, C++ objects, JavaBeans, Microsoft Foundation Classes("MFC"), 또는 다른 기술 또는 방법론을 사용하여 구현될 수 있다.
컴퓨터 시스템은 퍼스널 컴퓨터 시스템, 이미지 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 네트워크 기기, 인터넷 기기, 또는 다른 장치를 포함하는 다양한 형태들을 취할 수 있다. 일반적으로, 용어 "컴퓨터 시스템"은 메모리 매체로부터의 명령어들을 실행하는, 하나 이상의 프로세서들을 갖는 어떤 장치를 포괄하도록 폭넓게 정의될 수 있다. 컴퓨터 시스템은 또한 패러렐 프로세서와 같은 본 기술에 공지된 임의의 적합한 프로세서를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터 시스템은 스탠드얼론 또는 네트워크로 연결된 툴로서, 고속 처리 및 소프트웨어를 갖는 컴퓨터 플랫폼을 포함할 수 있다.
다른 실시예는 레티클 검사 시스템에 관한 것이다. 이러한 시스템의 한 실시예는 도 5에 도시된다. 레티클 검사 시스템은 레티클에 대한 적어도 제1, 제2, 및 제3 이미지들을 획득하도록 구성된 하나 이상의 광학 서브시스템을 포함한다. 제1, 제2, 및 제3 이미지들은 여기에 더 설명된 그러한 이미지들 중 어느 것일 수 있다. 도 5에 도시한 바와 같이, 레티클 검사 시스템은 광학 서브시스템들(500 및 502)을 포함한다. 레티클 검사 시스템은 2개의 광학 서브시스템들을 포함하는 것으로 도 5에 도시되지만, 레티클 검사 시스템은 (예를 들어, 레티클의 이미지들이 발생되는 해상도 또는 NA를 변화시킴으로써) 그것이 여기에 설명된 이미지들 모두를 생성하도록 구성될 수 있는 경우에 단지 하나의 그러한 광학 서브시스템을 포함할 수 있다.
도 5에 더 도시한 바와 같이, 광학 서브시스템(500)은 광원(504)을 포함한다. 광원(504)은 레이저와 같은 본 기술에 공지된 임의의 적합한 광원을 포함할 수 있다. 광원(504)은 굴절 광학 소자(508)에 광원(504)으로부터 광을 반사하도록 구성된 빔 스프리터(506)에 광을 향하게 하도록 구성된다. 굴절 광학 소자(508)는 빔 스프리터(506)로부터의 광을 레티클(510)에 집속하도록 구성된다. 빔 스프리터(506)는 50/50 빔 스프리터와 같은 임의의 적합한 빔 스프리터를 포함할 수 있다. 굴절 광학 소자(508)는 임의의 적합한 굴절 광학 소자를 포함할 수 있고, 굴절 광학 소자(508)가 단일 굴절 광학 소자로서 도 5에 도시되지만, 이것은 하나 이상의 굴절 광학 소자 및/또는 하나 이상의 반사 광학 소자로 대체될 수 있다.
광원(504), 빔 스프리터(506), 및 굴절 광학 소자(508)는 그러므로 광학 서브시스템을 위한 조명 채널을 형성한다. 조명 채널은 하나 이상의 편광 소자들, 회절 광학 소자들(DOE들), 및 스펙트럴 필터들과 같은 하나 이상의 필터와 같은 임의의 다른 적합한 소자들(도 5에 도시 안됨)을 포함할 수 있다. 도 5에 도시한 바와 같이, 광원, 빔 스프리터, 및 굴절 광학 소자는 광이 입사의 법선 또는 실질적으로 법선 각도로 레티클에 향하도록 구성된다. 광학 서브시스템은 임의의 적합한 방식으로 레티클에 걸쳐 광을 스캔하도록 구성될 수 있다.
조명으로 인해 레티클(510)로부터 반사된 광은 굴절 광학 소자(508)에 의해 수집되고 빔 스프리터(506)를 통해 검출기(512)로 향할 수 있다. 그러므로, 굴절 광학 소자, 빔 스프리터, 및 검출기는 광학 서브시스템의 검출 채널을 형성할 수 있다. 검출기는 전하 결합 소자(CCD) 또는 시간 지연 통합기(TDI)와 같은 본 기술에 공지된 임의의 적합한 이미지화 검출기를 포함할 수 있다. 이 검출 채널은 또한 하나 이상의 편광 소자, 하나 이상의 공간 필터, 하나 이상의 스펙트럴 필터 등과 같은 하나 이상의 추가 소자(도 5에 도시 안됨)를 포함할 수 있다. 검출기(512)는 검출기에 의해 검출된 반사된 광에 응답하는 출력을 생성하도록 구성된다. 출력은 신호들, 신호 데이터, 이미지들, 이미지 데이터, 및 임의의 다른 적합한 출력을 포함할 수 있다. 또한, 출력은 바람직하게는 레티클에 의해 반사된 광의 실질적으로 높은 해상도 이미지를 포함한다. 바꾸어 말하면, 검출기(512)는 여기에 설명된 제2 이미지들을 생성한다.
조명으로 인해 레티클(510)에 의해 투과된 광은 굴절 광학 소자(514)에 의해 수집되고 검출기(516)로 향할 수 있다. 그러므로, 굴절 광학 소자 및 검출기는 광학 서브시스템의 검출 채널을 형성할 수 있다. 검출기는 CCD와 같은 본 기술에 공지된 임의의 적합한 이미지화 검출기를 포함할 수 있다. 이 검출 채널은 또한 하나 이상의 편광 소자, 하나 이상의 공간 필터, 하나 이상의 스펙트럴 필터 등과 같은 하나 이상의 추가 소자(도 5에 도시 안됨)를 포함할 수 있다. 검출기(516)는 검출기에 의해 검출된 투과된 광에 응답하는 출력을 생성하도록 구성된다. 출력은 신호들, 신호 데이터, 이미지들, 이미지 데이터, 및 임의의 다른 적합한 출력을 포함할 수 있다. 또한, 출력은 바람직하게는 레티클에 의해 투과된 광의 실질적으로 높은 해상도 이미지를 포함한다. 바꾸어 말하면, 검출기(516)는 여기에 설명된 제1 이미지들을 생성한다.
광학 서브시스템은 임의의 적합한 방식으로 하나보다 많은 모드를 갖도록 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 광학 서브시스템은 (예를 들어, 레티클의 스캔들 사이의 NA와 같은 광학 서브시스템의 이미지화 렌즈의 하나 이상의 파라미터를 변화시킴으로써) 하나 보다 많은 모드를 순차적으로 가질 수 있다. 또한, 광학 서브시스템은 일부 모드들을 동시에 그리고 다른 모드들을 순차적으로 가질 수 있다. 레티클 검사 시스템은 임의의 적합한 방식으로 어떤 레티클의 어떤 스캔을 위해 사용되는 광학 모드(들)를 제어하도록 구성될 수 있다.
도 5에 더 도시한 바와 같이, 광학 서브시스템(502)은 여기에 더 상세히 설명된 바와 같이 조명 서브시스템 및 수집 서브시스템을 포함한다. 조명 서브시스템은 광원(518)을 포함한다. 광원(518)은 레이저와 같은 코히어런트 광원일 수 있다. 광원은 약 248㎚, 약 193㎚, 약 157㎚의 파장, 또는 다른 자외선 파장을 갖는 단색 광을 방출하도록 구성될 수 있다. 대안적으로, 광원은 파장들의 범위를 갖는 광을 방출하도록 구성될 수 있고 스펙트럴 필터(도시 안됨)에 결합될 수 있다. 광대역 광원의 예는 깊은 자외선 파장 체제의 광을 생성하는 He-Xe 아크 램프를 포함하지만, 이로 제한되지 않는다. 이 방식으로, 광원 및 필터는 위에 설명된 것과 같은 파장을 갖는 단색 광을 방출할 수 있다. 광원 및 필터는 다른 파장들의 광이 예를 들어, 검사되는 레티클의 유형 또는 수행되는 검사 또는 측정의 유형에 따라 광원 및 필터로부터 방출될 수 있도록 구성될 수 있다. 광원은 또한 자외선 광 이외의 광을 방출하도록 구성될 수 있다. 또한, 광원은 광을 연속적으로 또는 펄스들에서 다양한 시간 간격들로 광을 방출하도록 구성될 수 있다.
조명 서브시스템은 또한 광원에 결합된 많은 수의 광학 소자를 포함할 수 있다. 예를 들어, 광원(518)으로부터의 광은 먼저 호모지나이저(520)를 통해 통과할 수 있다. 호모지나이저(520)는 광원으로부터의 광의 스펙클을 감소시키도록 구성될 수 있다. 조명 서브시스템은 또한 어퍼처(522)를 포함할 수 있다. 어퍼처(522)는 조정가능한 NA를 가질 수 있다. 예를 들어, 어퍼처는 시스템 상에서 실행되는 프로그램 레시피로부터 수신된 프로그램 명령어들로부터 또는 사용자로부터 수신된 제어 신호에 따라 어퍼처를 기계적으로 변경하도록 구성될 수 있는 제어 기구에 결합될 수 있다. 이 방식으로, 광은 다양한 부분적 코히어런스 팩터들, σ를 가질 수 있다. 예를 들어, 어퍼처(522)는 집광 렌즈(524)의 동공을 조정하도록 변경될 수 있다. 집광 렌즈의 동공은 시스템의 NA를 제어한다. 집광 렌즈의 동공이 감소됨에 따라, 조명의 코히어런스는 증가하여 σ의 값이 감소한다. σ의 값은 집광 렌즈의 NA 대 대물 렌즈의 NA의 비로서 표현될 수 있다. 노출 시스템들은 약 0.3 내지 약 0.9의 범위의 σ의 값을 가질 수 있다. 그러므로, 어퍼처(522)는 광학 서브시스템이 약 0.3 내지 약 0.9의 σ의 값을 갖도록 변경될 수 있다. σ의 값은 레티클 상의 특징들에 따라 변경될 수 있다. 예를 들어, 레티클이 컨택 홀들을 포함하는 경우 보다 레티클이 선들 및 공간들을 포함하는 경우에 더 높은 값의 σ가 사용될 수 있다. 제어 기구는 또한 환형 또는 오프 액시스 조명을 제공하기 위해 어퍼처를 변경하도록 구성될 수 있다. 어퍼처는 또한 쿼드라폴 또는 다이폴라 조명과 같은 다른 유형들의 조명을 제공하도록 구성될 수 있다. 어퍼처는 광의 빔의 형상을 변경하도록 더 구성될 수 있다. 예를 들어, 어퍼처는 회절 광학 소자 또는 아포다이제이션 어퍼처일 수 있다.
조명 서브시스템은 또한 많은 추가 광학 소자들(도시 안됨)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 조명 서브시스템은 광의 빔 직경을 변경하도록 구성된 망원경을 포함할 수 있다. 또한, 조명 서브시스템은 하나 이상의 릴레이 렌즈, 시야 렌즈와 같은 추가 렌즈, 폴딩 미러들, 추가 어퍼처들, 및 빔 스프리터들을 포함할 수 있다.
조명 서브시스템은 또한 집광 렌즈(524)를 포함할 수 있다. 집광 렌즈(524)는 시스템의 시야에 근사적으로, 또는 그보다 크게 물체(레티클) 평면 내의 광의 직경을 변경하도록 구성될 수 있다. 집광 렌즈에서 나오는 광은 스테이지(528) 상에 지지된 레티클(526)을 조명할 수 있다. 스테이지는 레티클의 외부 측방향 에지들에 가까운 레티클에 접촉함으로써 레티클을 지지하도록 구성된다. 스테이지 내의 개구는 조명 서브시스템으로부터의 광이 레티클을 조명하게 하도록 제공된다. 스테이지(528)는 레티클의 정렬이 변경될 수 있도록 그리고 광이 레티클을 가로질러 스캔할 수 있도록 레티클을 이동시키도록 구성될 수 있다. 대안적으로, 조명 시스템은 광이 레티클을 가로질러 스캔되는 동안 레티클이 실질적으로 고정으로 남을 수 있도록 음향 광학 편향기 또는 기계적 스캐닝 어셈블리와 같은 스캐닝 소자(도시 안됨)를 포함할 수 있다. 스테이지(528)는 또한 초점을 통해 레티클을 이동시켜서 광학 서브시스템의 초점 설정을 변경하도록 구성될 수 있다. 스테이지는 또한 스테이지의 위치를 변경시켜서 검사 중에 광학 서브시스템의 초점 설정을 유지하기 위해 레티클의 위치를 변경하도록 구성된 자동 초점 장치(도시 안됨)에 결합될 수 있다. 대안적으로, 자동 초점 장치는 검사 중에 초점 설정을 유지하기 위해 대물 렌즈의 위치를 변경하도록 대물 렌즈에 결합될 수 있다.
광학 서브시스템은 또한 수집 서브시스템을 형성하도록 배열된 많은 수의 광학 소자들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 수집 서브시스템은 대물 렌즈(530)를 포함한다. 레티클에 의해 투과된 광은 대물 렌즈(530)에 의해 수집된다. 수집 서브시스템은 또한 조정가능한 NA를 갖는 어퍼처(532)를 포함한다. 어퍼처(532)의 NA는 또한 어퍼처에서 나오는 광이 선택된 배율을 갖도록 선택될 수 있다. 어퍼처(532)는 튜브 렌즈로서 구성될 수 있는, 대물 렌즈(530)와 렌즈(534) 사이에 배치된다. 렌즈(534)로부터의 광은 빔스프리터(536)로 향해질 수 있다. 빔스프리터(536)는 광을 3개의 검출기들(538a, 538b, 및 538c)에 향하게 하도록 구성될 수 있다. 수집 서브시스템은 또한 확대 렌즈와 같은 많은 추가 광학 소자들(도시 안됨)을 포함할 수 있다. 확대 렌즈는 렌즈(534)와 빔스프리터 사이에 배치될 수 있다.
검출기들(538a, 538b, 및 538c)은 레티클의 조명된 부분에 의해 투과된 광의 이미지를 형성하도록 구성될 수 있다. 이러한 이미지를 "공간 이미지"이라고 할 수 있다. 검출기들은 또한 위에 설명된 광의 파장들 중 적어도 하나에 감응하여야 한다. 그러나, 검출기들은 다른 체체의 파장들에 추가하여 깊은 자외선 체제의 광의 범위에 감응할 수 있다. 검출기들은 예를 들어, CCD들 또는 TDI 카메라들을 포함할 수 있다. 검출기들은 또한 1차원 또는 2차원 어레이의 화소들을 가질 수 있다. 3개의 검출기들 각각은 다른 초점 설정을 가질 수 있다. 이 방식으로, 3개의 검출기들은 실질적으로 동시에 3개의 다른 초점 설정들에서 레티클의 이미지를 형성할 수 있다. 예를 들어, 하나의 검출기는 실질적으로 초점 내일 수 있고, 다른 2개의 검출기들은 초점 내 조건에 대해 반대 방향들로 초점 외일 수 있다. 또한, 광학 서브시스템은 광학 서브시스템의 기계적 또는 물리적 제한들에 따라 임의 수의 그러한 검출기들을 포함할 수 있다.
대안적으로, 광학 서브시스템은 레티클의 이미지를 형성하도록 구성된 하나의 검출기를 단지 포함할 수 있다. 검출기는 노출 시스템의 초점 설정과 거의 동일한 초점 설정을 가질 수 있다. 다른 초점 설정들에서의 레티클의 이미지들은 레티클의 복수의 이미지를 형성하고 각 이미지가 형성된 후에 검출기의 초점 설정을 변경함으로써 형성될 수 있다. 이러한 실시예에서, 빔스프리터(536)는 광을 다중 검출기들로 분리하는 데 필요한 것은 아니다.
레티클 검사 시스템은 도 5에 도시하지 않은 다수의 다른 소자들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 시스템은 로드 모듈, 정렬 모듈, 로보틱 전사 암과 같은 핸들러, 및 주변 제어 모듈을 포함할 수 있고 본 기술에 공지된 어떤 그러한 소자들을 포함할 수 있다.
위에 설명된 바와 같이, 광학 서브시스템은 노출 조건들의 집합을 사용하여 레티클의 공간 이미지를 형성하도록 구성될 수 있다. 노출 조건들은 조명의 파장, 조명의 코히어런스, 조명의 빔의 형상, NA, 및 초점 설정들을 포함하지만, 이들로 제한되지 않는다. 노출 조건들의 집합은 레티클의 이미지를 웨이퍼 상으로 프린트하기 위해 노출 시스템에 의해 사용된 노출 조건들과 실질적으로 동일하도록 선택될 수 있다. 그러므로, 광학 서브시스템(502)에 의해 형성된 공간 이미지는 노출 조건들의 집합 하에서 노출 시스템에 의해 웨이퍼 상에 프린트될 레티클의 이미지와 실질적으로 광학적으로 동일할 수 있다.
레티클 검사 시스템은 또한 오염 내의 레티클에 대한 적어도 제1, 제2, 및 제3 이미지들을 사용하여 레티클 상의 결함들을 검출하기 위해 구성된 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템을 포함한다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 여기에 더 설명되는 것과 같이 결함들을 검출하도록 구성될 수 있다. 한 실시예에서, 도 5에 도시한 바와 같이, 레티클 검사 시스템은 컴퓨터 서브시스템들(540 및 542)을 포함한다(그것이 여기에 더 설명된 단계들을 수행할 수 있는 경우 컴퓨터 서브시스템들(540 및 542)은 단일 컴퓨터 서브시스템으로 대체될 수 있다). 도 5에 도시한 실시예에서, 컴퓨터 서브시스템(540)은 광학 서브시스템(500)에 결합된다. 예를 들어, 컴퓨터 서브시스템은 광학 서브시스템의 검출기에 결합될 수 있다. 한 그러한 예에서, 도 5에 도시한 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(540)은 (예를 들어, 본 기술에 공지된 임의의 적합한 전송 매체를 포함할 수 있는, 도 5에 파선들로 표시된 하나 이상의 전송 매체에 의해) 광학 서브시스템(500)의 검출기들(512 및 516)에 결합된다. 컴퓨터 서브시스템은 임의의 적합한 방식으로 검출기들에 결합될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템은 광학 서브시스템에 의해 생성된 레티클에 대한 이미지(들) 및 기타 정보가 컴퓨터 서브시스템에 보내질 수 있고, 선택적으로, 컴퓨터 서브시스템이 여기에 설명된 하나 이상의 단계를 수행하기 위해 광학 서브시스템에 명령어들을 보낼 수 있도록 임의의 다른 적합한 방식으로 광학 서브시스템에 결합될 수 있다.
유사한 방식으로, 컴퓨터 서브시스템(542)은 광학 서브시스템(502)에 결합된다. 예를 들어, 컴퓨터 서브시스템은 광학 서브시스템의 검출기에 결합될 수 있다. 한 그러한 예에서, 도 5에 도시한 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(542)은 (예를 들어, 본 기술에 공지된 임의의 적합한 전송 매체를 포함할 수 있는, 도 5에 파선들로 표시된 하나 이상의 전송 매체에 의해) 광학 서브시스템(502)의 검출기들(538a, 538b, 및 538c)에 결합된다. 컴퓨터 서브시스템은 임의의 적합한 방식으로 검출기들에 결합될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템은 광학 서브시스템에 의해 생성된 레티클에 대한 이미지(들) 및 기타 정보가 컴퓨터 서브시스템에 보내질 수 있고, 선택적으로, 컴퓨터 서브시스템이 여기에 설명된 하나 이상의 단계를 수행하기 위해 광학 서브시스템에 명령어들을 보낼 수 있도록 임의의 다른 적합한 방식으로 광학 서브시스템에 결합될 수 있다.
시스템에 포함된 컴퓨터 서브시스템(들)은 또한 광학 서브시스템에 결합되지 않은 컴퓨터 서브시스템(도시 안됨)을 포함할 수 있다. 이 방식으로, 컴퓨터 서브시스템들 중 하나는 도 5에 도시된 컴퓨터 서브시스템들에 결합될 수 있는, 스탠드얼론형 컴퓨터 서브시스템일 수 있다. 예를 들어, 스탠드 얼론형 컴퓨터 서브시스템은 여기에 설명된 이미지들을 획득하고 여기에 설명된 다른 단계들을 수행하도록 구성될 수 있다. 한 그러한 예에서, 컴퓨터 서브시스템들(540 및 542)은 그들의 각각 결합된 광학 서브시스템들로부터 수신된 이미지들을 저장하고 위에 설명된 바와 같이 더 구성될 수 있는, 저장 매체(544)에 이미지들을 저장하도록 구성될 수 있다. 스탠드 얼론형 컴퓨터 서브시스템은 다음에 저장 매체로부터 이미지들을 획득하고 이미지들의 어떤 조합을 사용하여 하나 이상의 단계를 수행할 수 있다.
도 5는 여기에 설명된 레티클 검사 시스템 실시예들 내에 포함될 수 있는 광학 서브시스템들의 한 구성을 일반적으로 도시하기 위해 여기에 제공된다는 점에 주목한다. 분명히, 여기에 설명된 광학 서브시스템들의 구성은 상용 검사 시스템을 설계할 때 정상적으로 수행되는 대로 시스템의 성능을 최적화하도록 변경될 수 있다. 또한, 여기에 설명된 레티클 검사 시스템들은 캘리포니아주의 밀피타스의 KLA-Tencor사로부터 상업적으로 구득할 수 있는 레티클 검사 툴들과 같은 기존의 광학 서브시스템을 사용하여 (예를 들어, 기존의 검사 시스템에 여기에 설명된 기능을 부가함으로써) 구현될 수 있다. 어떤 그러한 시스템들에서, 여기에 설명된 방법들은 (예를 들어, 시스템의 다른 기능에 부가하여) 시스템의 광학 기능으로서 제공될 수 있다. 대안적으로, 여기에 설명된 레티클 검사 시스템은 완전히 새로운 시스템을 제공하기 위해 "처음부터(from scratch)" 설계될 수 있다.
본 발명의 다양한 양태들의 다른 수정들 및 대안적 실시예들이 본 설명을 검토한다면 본 기술의 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 예를 들어, 레티클을 검사하는 방법들 및 시스템들이 제공된다. 따라서, 본 설명은 단지 예시적인 것으로 본 발명을 수행하는 일반적인 방식을 본 기술의 통상의 기술자에게 가르치기 위한 목적인 것으로 해석되어야 한다. 여기에 도시되고 설명된 본 발명의 형태들은 현재 양호한 실시예들로서 취해진 것이라는 점을 이해하여야 한다. 본 발명의 본 설명을 읽고 난 후에 본 기술의 통상의 기술자에게 모두 명백한 바와 같이, 요소들 및 재료들이 여기에 예시되고 설명된 것에 대체될 수 있고, 부품들 및 공정들이 역전될 수 있고, 본 발명이 소정의 특징들이 독립적으로 이용될 수 있다. 다음의 청구범위에서 설명된 바와 같이 본 발명의 취지 및 범위를 벗어나지 않고서 여기에 설명된 요소들에서 변화들이 이루어질 수 있다.
Claims (37)
- 레티클을 검사하는 방법에 있어서,
상기 레티클에 대한 적어도 제1, 제2, 및 제3 이미지 - 상기 제1 이미지는 상기 레티클에 의해 투과된 광의 실질적으로 높은 해상도 이미지이고, 상기 제2 이미지는 상기 레티클로부터 반사된 광의 실질적으로 높은 해상도 이미지이고, 상기 제3 이미지는 실질적으로 낮은 개구수로 획득된 상기 레티클에 의해 투과된 광의 이미지임 - 를 획득하는 단계; 및
상기 레티클에 대한 적어도 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지를 조합하여 사용하여 상기 레티클 상의 결함을 검출하는 단계
를 포함하고,
상기 결함을 검출하는 단계는,
상기 제3 이미지에 레지스트 임계 밴드(resist threshold band)를 적용하는 단계,
상기 제3 이미지 내의 특징들을 상기 적용의 결과에 기초하여 주 특징(main feature), 보조 특징(assist feature), 및 다른 특징으로 분할하는(segmenting) 단계,
상기 제3 이미지 내의 상기 주 특징, 상기 보조 특징, 및 상기 다른 특징의 위치 및 상기 제1 및 제2 이미지에 대한 상기 제3 이미지의 정렬(alignment)에 기초하여 상기 제1 및 제2 이미지를 분할하고, 이에 따라 상기 제1 및 제2 이미지에 대한 상이한 세그먼트들을 생성하는 단계, 및
상기 주 특징, 또는 보조 특징, 및 다른 특징이 상기 상이한 세그먼트들 중 적어도 2개 내에 위치하는지 여부에 기초하여 결정되는 상이한 감도로 상기 제1 및 제2 이미지에서의 상이한 세그먼트들 중 적어도 2개에서의 결함을 검출하는 단계
를 포함하고,
상기 획득하는 단계 및 검출하는 단계는, 하나 이상의 컴퓨터 시스템으로 수행되는 것인, 레티클 검사 방법. - 제1항에 있어서,
상기 획득하는 단계는, 하나의 레티클 검사 시스템으로부터 상기 제1 및 제2 이미지를 획득하고 또 다른 레티클 검사 시스템으로부터 상기 제3 이미지를 획득하는 단계를 포함하는 것인, 레티클 검사 방법. - 제1항에 있어서,
상기 획득하는 단계는, 하나의 레티클 검사 시스템으로부터 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지를 획득하는 단계를 포함하고, 상기 하나의 레티클 검사 시스템은 상기 하나의 레티클 검사 시스템의 적어도 2개의 상이한 광학 모드를 사용하여 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지를 생성하는 것인, 레티클 검사 방법. - 제1항에 있어서,
상기 획득하는 단계는, 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지가 하나 이상의 레티클 검사 시스템에 의해 저장된 하나 이상의 저장 매체로부터 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지를 획득하고, 상기 하나 이상의 컴퓨터 시스템에 적어도 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지를 함께 공급하는 단계를 포함하는 것인, 레티클 검사 방법. - 제1항에 있어서,
상기 제3 이미지는 또한, 상기 레티클을 사용하여 웨이퍼를 프린트하기 위해 노출 툴에 의해 사용된 광학 조건과 실질적으로 동일한 하나 이상의 추가 광학 조건 및 실질적으로 낮은 개구수로 획득되는 것인, 레티클 검사 방법. - 제1항에 있어서,
상기 제3 이미지는 또한, 상기 레티클의 물리적 버전을 이미지화함으로써 획득되는 것인, 레티클 검사 방법. - 제1항에 있어서,
상기 결함은 상기 레티클 상에 잘못 형성된 패터닝된 특징을 포함하는 것인, 레티클 검사 방법. - 제1항에 있어서,
상기 결함은 상기 레티클 내의 또는 상기 레티클 상의 오염을 포함하는 것인, 레티클 검사 방법. - 제1항에 있어서,
상기 결함은 상기 레티클 상의 확산 결함을 포함하는 것인, 레티클 검사 방법. - 제1항에 있어서,
상기 결함은 상기 레티클 상의 위상 결함을 포함하는 것인, 레티클 검사 방법. - 제1항에 있어서,
상기 획득하는 단계는 상기 레티클에 대한 제4 이미지를 획득하는 단계를 더 포함하고, 상기 제4 이미지는, 상기 레티클을 사용하여 웨이퍼를 프린트하기 위해 노출 툴에 의해 사용된 광학 조건과 실질적으로 동일한 하나 이상의 광학 조건으로 획득되는 것인, 레티클 검사 방법. - 제1항에 있어서,
상기 획득하는 단계는 상기 레티클에 대한 제4 이미지를 획득하는 단계를 더 포함하고, 상기 제4 이미지는 상기 제3 이미지와 동일한 실질적으로 낮은 개구수로 획득되고, 상기 제3 및 제4 이미지는 상이한 초점 조건으로 획득되는 것인, 레티클 검사 방법. - 제1항에 있어서,
상기 레티클은 이진 마스크이고, 상기 결함을 검출하는 단계는 적어도 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지를 서로 정렬시키는 단계를 더 포함하고, 상기 정렬시키는 단계는, 상기 제1 및 제2 이미지 중 적어도 하나에 하나 이상의 마스크 패턴 복구 알고리즘을 적용함으로써 상기 레티클에 대한 추가 이미지를 생성하는 단계, 상기 레티클을 사용하여 수행되는 노출 단계의 시뮬레이션에의 입력으로서 상기 추가 이미지를 사용하여 상기 레티클에 대한 공간 이미지를 생성하는 단계, 및 상기 공간 이미지를 상기 제3 이미지에 정렬시키는 단계를 포함하는 것인, 레티클 검사 방법. - 제1항에 있어서,
상기 레티클은 크롬-리스(chrome-less) 위상 리소그래피 마스크이고, 상기 결함을 검출하는 단계는 적어도 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지를 서로 정렬시키는 단계를 더 포함하고, 상기 정렬시키는 단계는, 상기 제1 및 제2 이미지 중 적어도 하나로부터 상기 레티클에 대한 근사화된 해를 구성함으로써 상기 레티클에 대한 의사-마스크 이미지를 생성하는 단계, 상기 레티클을 사용하여 수행되는 노출 단계의 시뮬레이션에의 입력으로서 상기 의사-마스크 이미지를 사용하여 상기 레티클에 대한 의사-공간 이미지를 생성하는 단계, 및 상기 의사-공간 이미지를 상기 제3 이미지에 정렬시키는 단계를 포함하는 것인, 레티클 검사 방법. - 제1항에 있어서,
상기 결함을 검출하는 단계는 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지 중 적어도 2개 내의 신호에 기초하여 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지 중 어느 하나에서 검출된 결함이 실제 결함, 오류 결함, 또는 뉴슨스(nuisance)인지를 결정하는 단계를 더 포함하는 것인, 레티클 검사 방법. - 제1항에 있어서,
상기 검출하는 단계는 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지 중 적어도 하나를 데이터베이스에 저장된 상기 레티클에 대한 기준 이미지와 비교함으로써 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지 중 상기 적어도 하나 내의 결함을 검출하는 단계를 더 포함하고, 상기 기준 이미지는 모델링에 의해 생성되고, 상기 검출하는 단계는 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지 중 하나 이상에 기초하여 상기 모델링을 변경하는 단계를 더 포함하는 것인, 레티클 검사 방법. - 제1항에 있어서,
상기 검출하는 단계는, 레티클 검사 시스템 노이즈에 대한 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지 중 하나 이상을 정정하기 위해, 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지 중 하나 이상의 다른 것에 기초하여, 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지 중 하나 이상에 적용된 이미지 처리 기술의 하나 이상의 파라미터를 변경하는 단계를 더 포함하는 것인, 레티클 검사 방법. - 제1항에 있어서,
상기 검출하는 단계는 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지 중 2개 이상의 조합에 기초하여 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지 중 적어도 하나에서 검출된 결함의 결함 유형을 결정하는 단계를 더 포함하는 것인, 레티클 검사 방법. - 레티클을 검사하는 컴퓨터 구현 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템 상에서 실행가능한 프로그램 명령어가 저장된 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 있어서,
상기 컴퓨터 구현 방법은,
상기 레티클에 대한 적어도 제1, 제2, 및 제3 이미지 - 상기 제1 이미지는 상기 레티클에 의해 투과된 광의 실질적으로 높은 해상도 이미지이고, 상기 제2 이미지는 상기 레티클로부터 반사된 광의 실질적으로 높은 해상도 이미지이고, 상기 제3 이미지는 실질적으로 낮은 개구수로 획득된 상기 레티클에 의해 투과된 광의 이미지임 - 를 획득하는 단계; 및
상기 레티클에 대한 적어도 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지를 조합하여 사용하여 상기 레티클 상의 결함을 검출하는 단계
를 포함하고,
상기 결함을 검출하는 단계는,
상기 제3 이미지에 레지스트 임계 밴드를 적용하는 단계,
상기 제3 이미지 내의 특징들을 상기 적용의 결과에 기초하여 주 특징, 보조 특징, 및 다른 특징으로 분할하는 단계,
상기 제3 이미지 내의 상기 주 특징, 상기 보조 특징, 및 상기 다른 특징의 위치 및 상기 제1 및 제2 이미지에 대한 상기 제3 이미지의 정렬에 기초하여 상기 제1 및 제2 이미지를 분할하고, 이에 따라 상기 제1 및 제2 이미지에 대한 상이한 세그먼트들을 생성하는 단계, 및
상기 주 특징, 또는 보조 특징, 및 다른 특징이 상기 상이한 세그먼트들 중 적어도 2개 내에 위치하는지 여부에 기초하여 결정되는 상이한 감도로 상기 제1 및 제2 이미지에서의 상이한 세그먼트들 중 적어도 2개에서의 결함을 검출하는 단계
를 포함하는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체. - 레티클 검사 시스템에 있어서,
상기 레티클에 대한 적어도 제1, 제2, 및 제3 이미지 - 상기 제1 이미지는 상기 레티클에 의해 투과된 광의 실질적으로 높은 해상도 이미지이고, 상기 제2 이미지는 상기 레티클로부터 반사된 광의 실질적으로 높은 해상도 이미지이고, 상기 제3 이미지는 실질적으로 낮은 개구수로 획득된 상기 레티클에 의해 투과된 광의 이미지임 - 를 획득하도록 구성된 하나 이상의 광학 서브시스템; 및
상기 레티클에 대한 적어도 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지를 조합하여 사용하여 상기 레티클 상의 결함을 검출하도록 구성된 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템
을 포함하고,
상기 결함을 검출하는 것은,
상기 제3 이미지에 레지스트 임계 밴드를 적용하는 것,
상기 제3 이미지 내의 특징들을 상기 적용의 결과에 기초하여 주 특징, 보조 특징, 및 다른 특징으로 분할하는 것,
상기 제3 이미지 내의 상기 주 특징, 상기 보조 특징, 및 상기 다른 특징의 위치 및 상기 제1 및 제2 이미지에 대한 상기 제3 이미지의 정렬에 기초하여 상기 제1 및 제2 이미지를 분할하고, 이에 따라 상기 제1 및 제2 이미지에 대한 상이한 세그먼트들을 생성하는 것, 및
상기 주 특징, 또는 보조 특징, 및 다른 특징이 상기 상이한 세그먼트들 중 적어도 2개 내에 위치하는지 여부에 기초하여 결정되는 상이한 감도로 상기 제1 및 제2 이미지에서의 상이한 세그먼트들 중 적어도 2개에서의 결함을 검출하는 것
을 포함하는 것인, 레티클 검사 시스템. - 제20항에 있어서,
상기 제1 및 제2 이미지는 상기 하나 이상의 광학 서브시스템 중 하나의 광학 서브시스템에 의해 획득되고, 상기 제3 이미지는 상기 하나 이상의 광학 서브시스템 중 또 다른 광학 서브시스템에 의해 획득되는 것인, 레티클 검사 시스템. - 제20항에 있어서,
상기 제1, 제2, 및 제3 이미지는 상기 하나 이상의 광학 서브시스템 중 하나의 광학 서브시스템에 의해 획득되고, 상기 하나 이상의 광학 서브시스템 중 하나의 광학 서브시스템은 상기 하나 이상의 광학 서브시스템 중 하나의 광학 서브시스템의 적어도 2개의 상이한 광학 모드들을 사용하여 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지를 생성하는 것인, 레티클 검사 시스템. - 제20항에 있어서,
상기 레티클 검사 시스템은, 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지를 하나 이상의 저장 매체에 저장하고, 적어도 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지를 함께 상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템에 공급하도록 구성되는 것인, 레티클 검사 시스템. - 제20항에 있어서,
상기 제3 이미지는 또한, 상기 레티클을 사용하여 웨이퍼를 프린트하기 위해 노출 툴에 의해 사용된 광학 조건과 실질적으로 동일한 하나 이상의 추가 광학 조건 및 실질적으로 낮은 개구수로 획득되는 것인, 레티클 검사 시스템. - 제20항에 있어서,
상기 제3 이미지는 또한, 상기 레티클의 물리적 버전을 이미지화함으로써 획득되는 것인, 레티클 검사 시스템. - 제20항에 있어서,
상기 결함은 상기 레티클 상에 잘못 형성된 패터닝된 특징을 포함하는 것인, 레티클 검사 시스템. - 제20항에 있어서,
상기 결함은 상기 레티클 내의 또는 상기 레티클 상의 오염을 포함하는 것인, 레티클 검사 시스템. - 제20항에 있어서,
상기 결함은 상기 레티클 상의 확산 결함을 포함하는 것인, 레티클 검사 시스템. - 제20항에 있어서,
상기 결함은 상기 레티클 상의 위상 결함을 포함하는 것인, 레티클 검사 시스템. - 제20항에 있어서,
상기 하나 이상의 광학 서브시스템은 또한 상기 레티클에 대한 제4 이미지를 획득하도록 구성되고, 상기 제4 이미지는 상기 레티클을 사용하여 웨이퍼를 프린트하기 위해 노출 툴에 의해 사용된 광학 조건과 실질적으로 동일한 하나 이상의 광학 조건으로 획득되는 것인, 레티클 검사 시스템. - 제20항에 있어서,
상기 하나 이상의 광학 서브시스템은 또한 상기 레티클에 대한 제4 이미지를 획득하도록 구성되고, 상기 제4 이미지는 상기 제3 이미지와 동일한 실질적으로 낮은 개구수로 획득되고, 상기 제3 및 제4 이미지는 상이한 초점 조건으로 획득되는 것인, 레티클 검사 시스템. - 제20항에 있어서,
상기 레티클은 이진 마스크이고, 상기 결함을 검출하는 것은 적어도 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지를 서로 정렬시키는 것을 더 포함하고, 상기 정렬시키는 것은 상기 제1 및 제2 이미지 중 적어도 하나에 하나 이상의 마스크 패턴 복구 알고리즘을 적용함으로써 상기 레티클에 대한 추가 이미지를 생성하는 것, 상기 레티클을 사용하여 수행되는 노출 단계의 시뮬레이션에의 입력으로서 상기 추가 이미지를 사용하여 상기 레티클에 대한 공간 이미지를 생성하는 것, 및 상기 공간 이미지를 상기 제3 이미지에 정렬시키는 것을 포함하는 것인, 레티클 검사 시스템. - 제20항에 있어서,
상기 레티클은 크롬-리스 위상 리소그래피 마스크이고, 상기 결함을 검출하는 것은 적어도 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지를 서로 정렬시키는 것을 더 포함하고, 상기 정렬시키는 것은 상기 제1 및 제2 이미지 중 적어도 하나로부터 상기 레티클에 대한 근사화된 해를 구성함으로써 상기 레티클에 대한 의사-마스크 이미지를 생성하는 것, 상기 레티클을 사용하여 수행되는 노출 단계의 시뮬레이션에의 입력으로서 상기 의사-마스크 이미지를 사용하여 상기 레티클에 대한 의사-공간 이미지를 생성하는 것, 및 상기 의사-공간 이미지를 상기 제3 이미지에 정렬시키는 것을 포함하는 것인, 레티클 검사 시스템. - 제20항에 있어서,
상기 결함을 검출하는 것은 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지 중 적어도 2개 내의 신호에 기초하여 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지 중 어느 하나에서 검출된 결함이 실제 결함, 오류 결함, 또는 뉴슨스인지를 결정하는 것을 더 포함하는 것인, 레티클 검사 시스템. - 제20항에 있어서,
상기 검출하는 것은 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지 중 적어도 하나를 데이터베이스에 저장된 상기 레티클에 대한 기준 이미지와 비교함으로써 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지 중 상기 적어도 하나 내의 결함을 검출하는 것을 더 포함하고, 상기 기준 이미지는 모델링에 의해 생성되고, 상기 검출하는 것은 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지 중 하나 이상에 기초하여 상기 모델링을 변경하는 것을 더 포함하는 것인, 레티클 검사 시스템. - 제20항에 있어서,
상기 검출하는 것은 레티클 검사 시스템 노이즈에 대한 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지 중 하나 이상을 정정하기 위해, 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지 중 하나 이상의 다른 것에 기초하여, 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지 중 하나 이상에 적용된 이미지 처리 기술의 하나 이상의 파라미터를 변경하는 것을 더 포함하는 것인, 레티클 검사 시스템. - 제20항에 있어서,
상기 검출하는 것은 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지 중 2개 이상의 조합에 기초하여 상기 제1, 제2, 및 제3 이미지 중 적어도 하나에서 검출된 결함의 결함 유형을 결정하는 것을 더 포함하는 것인, 레티클 검사 시스템.
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Families Citing this family (9)
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|---|---|---|---|---|
| JP6307367B2 (ja) * | 2014-06-26 | 2018-04-04 | 株式会社ニューフレアテクノロジー | マスク検査装置、マスク評価方法及びマスク評価システム |
| US9929103B2 (en) * | 2015-01-29 | 2018-03-27 | Toshiba Memory Corporation | Misalignment checking device and manufacturing method of semiconductor device |
| US10012599B2 (en) * | 2015-04-03 | 2018-07-03 | Kla-Tencor Corp. | Optical die to database inspection |
| JP6903133B2 (ja) * | 2016-12-28 | 2021-07-14 | エーエスエムエル ホールディング エヌ．ブイ． | 複数イメージ粒子検出のシステム及び方法 |
| JP6917208B2 (ja) * | 2017-06-19 | 2021-08-11 | 株式会社ニューフレアテクノロジー | 偏光イメージ取得装置、パターン検査装置、偏光イメージ取得方法、及びパターン検査方法 |
| US10522376B2 (en) * | 2017-10-20 | 2019-12-31 | Kla-Tencor Corporation | Multi-step image alignment method for large offset die-die inspection |
| US11580650B2 (en) | 2019-10-01 | 2023-02-14 | KLA Corp. | Multi-imaging mode image alignment |
| US11557031B2 (en) * | 2019-11-21 | 2023-01-17 | Kla Corporation | Integrated multi-tool reticle inspection |
| KR20220001534A (ko) * | 2020-06-29 | 2022-01-06 | 삼성디스플레이 주식회사 | 마스크 검사 장치 및 마스크 검사 방법 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20060287751A1 (en) | 2005-06-06 | 2006-12-21 | Mark Dishner | Computer-implemented methods for performing one or more defect-related functions |
| US20080304056A1 (en) * | 2007-05-07 | 2008-12-11 | David Alles | Methods for detecting and classifying defects on a reticle |
| US20110317136A1 (en) | 2010-06-29 | 2011-12-29 | Asml Netherlands B.V. | Inspection Apparatus Employing Wide Angle Objective Lens With Optical Window |
| KR101223881B1 (ko) | 2007-12-28 | 2013-01-17 | 닛본 덴끼 가부시끼가이샤 | 이미지 형성 방법 및 이미지 형성 장치 |
Family Cites Families (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6757645B2 (en) * | 1997-09-17 | 2004-06-29 | Numerical Technologies, Inc. | Visual inspection and verification system |
| IL133243A0 (en) | 1999-03-30 | 2001-03-19 | Univ Ramot | A method and system for super resolution |
| US6268093B1 (en) * | 1999-10-13 | 2001-07-31 | Applied Materials, Inc. | Method for reticle inspection using aerial imaging |
| US6879390B1 (en) * | 2000-08-10 | 2005-04-12 | Kla-Tencor Technologies Corporation | Multiple beam inspection apparatus and method |
| US8611637B2 (en) | 2007-01-11 | 2013-12-17 | Kla-Tencor Corporation | Wafer plane detection of lithographically significant contamination photomask defects |
| US7873204B2 (en) * | 2007-01-11 | 2011-01-18 | Kla-Tencor Corporation | Method for detecting lithographically significant defects on reticles |
| US8103086B2 (en) | 2007-01-11 | 2012-01-24 | Kla-Tencor Corporation | Reticle defect inspection with model-based thin line approaches |
| JP4224863B2 (ja) | 2007-02-02 | 2009-02-18 | レーザーテック株式会社 | 検査装置及び検査方法、並びにパターン基板の製造方法 |
| AU2009251147B2 (en) | 2009-12-23 | 2012-09-06 | Canon Kabushiki Kaisha | Dynamic printer modelling for output checking |
| WO2011091877A1 (en) * | 2010-01-27 | 2011-08-04 | Asml Holding N.V. | Holographic mask inspection system with spatial filter |
| US8810646B2 (en) * | 2010-10-12 | 2014-08-19 | Kla-Tencor Corporation | Focus offset contamination inspection |
| US20130077086A1 (en) | 2011-09-23 | 2013-03-28 | Kla-Tencor Corporation | Solid-State Laser And Inspection System Using 193nm Laser |
-
2014
- 2014-05-14 US US14/890,880 patent/US9778207B2/en active Active
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20060287751A1 (en) | 2005-06-06 | 2006-12-21 | Mark Dishner | Computer-implemented methods for performing one or more defect-related functions |
| US20080304056A1 (en) * | 2007-05-07 | 2008-12-11 | David Alles | Methods for detecting and classifying defects on a reticle |
| KR101223881B1 (ko) | 2007-12-28 | 2013-01-17 | 닛본 덴끼 가부시끼가이샤 | 이미지 형성 방법 및 이미지 형성 장치 |
| US20110317136A1 (en) | 2010-06-29 | 2011-12-29 | Asml Netherlands B.V. | Inspection Apparatus Employing Wide Angle Objective Lens With Optical Window |
Also Published As
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