KR102220437B1

KR102220437B1 - 결함 분류기들 및 뉴슨스 필터들의 생성

Info

Publication number: KR102220437B1
Application number: KR1020167028337A
Authority: KR
Inventors: 라가반 코누루; 나에마 바티; 마이클 레넥; 마틴 프리할
Original assignee: 케이엘에이 코포레이션
Priority date: 2014-03-17
Filing date: 2015-03-16
Publication date: 2021-02-24
Also published as: TWI641063B; WO2015142747A1; KR20160134740A; US20150262038A1; US9613411B2; TW201543592A

Abstract

웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하는 방법 및 시스템이 제공된다. 하나의 방법은 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 결함 분류기를 위한 템플릿을 생성하는 단계와 템플릿을 트레이닝 데이터 세트에 적용하는 단계를 포함한다. 트레이닝 데이터 세트는 웨이퍼 또는 다른 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 정보를 포함한다. 본 방법은 또한 상기 적용 단계의 결과들에 기초하여 결함 분류기에 대한 하나 이상의 파라미터들을 결정하는 단계를 포함한다.

Description

결함 분류기들 및 뉴슨스 필터들의 생성{CREATING DEFECT CLASSIFIERS AND NUISANCE FILTERS}

본 발명은 일반적으로 결함 분류기들 및 뉴슨스(nuisance) 필터들을 생성하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.

아래의 설명 및 예시들은 본 섹션 내에 포함된다고 해서 종래기술인 것으로 인정되는 것은 아니다.

로직 및 메모리 디바이스들과 같은 반도체 디바이스들을 제조하는 것은 일반적으로 방대한 수의 반도체 제조 공정들을 이용하여 반도체 웨이퍼와 같은 기판을 처리하여 반도체 디바이스들의 다양한 피처(feature)들 및 다중 레벨(level)들을 형성하는 것을 포함한다. 예를 들어, 리소그래피는 레티클로부터의 패턴을 반도체 웨이퍼 상에 배열된 레지스트에 전사시키는 것을 수반하는 반도체 제조 공정이다. 반도체 제조 공정들의 추가적인 예시들은, 비제한적인 예시로서, 화학적 기계적 폴리싱, 에칭, 퇴적, 및 이온 주입을 포함한다. 다중 반도체 디바이스들이 단일 반도체 웨이퍼 상에서 배열을 갖고 제조되고, 그 후 개별적인 반도체 디바이스들로 분리될 수 있다.

반도체 제조 공정 동안 웨이퍼들 상의 결함들을 검출하기 위해 다양한 단계들에서 검사 공정들이 이용된다. 검사 공정들은 언제나 집적 회로들과 같은 반도체 디바이스들을 제조하는 중요한 부분이 되어왔다. 하지만, 반도체 디바이스들의 치수가 감소함에 따라, 수용가능한 반도체 디바이스들의 성공적인 제조에 있어서 검사 공정들은 더욱 더 중요해진다. 예를 들어, 반도체 디바이스들의 치수가 감소함에 따라, 비교적 매우 작은 결함들은 반도체 디바이스들에서 원치않는 수차(aberration)들을 일으킬 수 있기 때문에 작은 크기의 결함들의 검출이 필요해진다.

반도체 결함들의 자동 결함 분류(Automatic defect classification; ADC)는 웨이퍼 검사 및 결함 리뷰 툴들의 중요한 애플리케이션이다. 웨이퍼 검사 동안에 이용되는 가장 인기있고 가장 신뢰성 있는 결함 분류기들 및 뉴슨스(nuisance) 필터들은 수동으로 생성한 결정 트리(decision tree)들이다. 지금까지, 결함 분류 트리들을 생성하기 위한 가장 일반적인 방법은 서브 트리(sub tree)들을 복사하고 붙여넣기하는 능력과 같은 몇가지 사용이 용이한 피처들을 갖는 수동적 접근법이다. 이러한 방법들의 성공은 엔지니어의 경험과 인내심뿐만이 아니라, 이 업무에 대해 이용가능한 시간에 의존한다. 각각의 중요한 분류기 노드에서 비교적 큰 공간들의 결함 특성들을 찾아내는 데에 있어서, 이러한 접근법은, 주관적이고 항상 그러할 것이며, 에러 발생이 쉬울 것이며, 사람의 능력이 제한적일 것이라는 것은 꽤 명확하다.

오늘날 광범위하게 채택되어 있지 않은, 분류기 생성에 대한 몇가지 대안적인 접근법들은 어느 정도의 자동화를 수반한다. 일반적으로, 이러한 방법들은 뉴슨스(nuisance), 리얼(real), 관심 결함(defect of interest; DOI)의 지정들을 갖는 분류된 결함들을 필요로 한다. 이러한 방법들의 목표는 수동 튜닝 및 조정을 위한 시작점으로서, 튜닝된 분류기들, 또는 다중 분류기 후보들을 생성하는 것일 수 있다.

현재 이용되는 상술한 방법들은 복수의 중요한 단점들을 갖는다. 예를 들어, 수동 접근법의 단점들은, (a) 주관성; (b) 숙련자의 스킬과 경험에 대한 의존; (c) (광범위하게 달라질 수 있는) 분류기 생성에 대해 이용가능한 시간량에 대한 의존; 및 (d) (반복 및 정신적 피로로 인한) 사람에 의해 유발된 에러들의 경향이다.

"자동화" 접근법들의 단점은 이 접근법들이 각각의 분류기 노드에서 결함 유형들(수동적으로 분류된 결함들) 간의 최상의 구별 기준을 식별하려고 시도함으로써 원스텝(one step)으로 분류기들을 구축하고 튜닝한다는 점이다. 또한, 이 접근법들은 잘 구축된 투스텝(two-step) 분류기 생성의 실시를 무시하는데, 즉, (1) 첫번째로, 결함들을 (영역, 극성, 및 다른 세그먼트화(segmentation) 속성들에 의해) 안정된 개체(stable population)들로 분리시키는 결정 트리를 생성하는 것; 및 (2) 이러한 개체들을 서로 독립적으로 튜닝하는 것을 무시한다. 또한, 이러한 방법들에서 이용되는 몇몇의 알고리즘들은 완전히 비제약적일 수 있다. 이들은 두 단계들에서 분리 및 튜닝의 원리를 고수하지 않는 분류기들을 생성할 수 있다. 이러한 방법들에 의해 생성된 결정 트리들의 수정은 번거롭다. 이러한 방법들에서 이용되는 다른 알고리즘들은 서브 트리의 임의의 리프 노드(leaf node)로부터 구동될 수 있는 경우 보다 많은 유연성을 갖는다. 이에 따라, 이들은 분류기 튜닝의 최종적인 단계를 위해 분리된 개체들에 적용될 수 있다. 하지만, 이 동작 모드는 사람으로 하여금 분리가능한 개체들에 대한 검색을 비롯하여 초기 분류기 생성 전체를 수동적으로 행하게 할 필요가 여전히 있다. 이 알고리즘은 결정 트리 생성의 일부를 튜닝하는 것만을 도와준다.

현실은 분류기들이 고도의 확실성을 갖고 결함 유형들을 알지 않은 상태에서 제일먼저 트레이닝 데이터 세트들 상에서 구축된다는 점이다. 앞서 언급한 바와 같이, 가이딩 원리는 결함들을 안정된 개체(stable population)들(클러스터링에 의한 세그먼트화 등)로 분리시키는 분류기를 구축하고, 그 후 리프 노드들로부터 결함들을 샘플링하여 튜닝하도록 하며, 결함 유형들에 기초하여 리프 노드들을 최종적으로 튜닝하도록 해주는 것이다.

따라서, 상술한 방법들의 결점들을 해결하는 웨이퍼 검사용 결함 분류기들을 셋업하기 위한 시스템들 및 방법들을 개발하는 것이 유리할 것이다.

아래의 다양한 실시예들의 설명은 첨부된 청구항들의 발명내용을 어떠한 식으로든지 제한시키려는 것으로서 해석되어서는 안된다.

하나의 실시예는 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하는 방법에 관한 것이다. 본 방법은 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 결함 분류기를 위한 템플릿(template)을 생성하는 단계를 포함한다. 본 방법은 또한 템플릿을 트레이닝 데이터 세트에 적용하는 단계를 포함한다. 트레이닝 데이터 세트는 웨이퍼 또는 다른 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 정보를 포함한다. 또한, 본 방법은 상기 적용 단계의 결과들에 기초하여 결함 분류기에 대한 하나 이상의 파라미터들을 결정하는 단계를 포함한다. 상기 생성 단계, 적용 단계, 및 결정 단계는 컴퓨터 시스템으로 수행된다.

상술한 방법의 단계들 각각은 본 명세서에서 추가로 설명되는 바와 같이 추가적으로 수행될 수 있다. 또한, 상술한 방법의 실시예는 본 명세서에서 설명된 임의의 다른 방법(들)의 임의의 다른 단계(들)을 포함할 수 있다. 또한, 상술한 방법은 본 명세서에서 설명된 시스템들 중 임의의 시스템에 의해 수행될 수 있다.

다른 실시예는 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 컴퓨터로 구현되는 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템 상에서 실행가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 컴퓨터로 판독가능한 비일시적 매체에 관한 것이다. 컴퓨터로 구현되는 방법은 상술한 방법의 단계들을 포함한다. 컴퓨터로 판독가능한 매체는 본 명세서에서 설명된 바와 같이 추가적으로 구성될 수 있다. 컴퓨터로 구현되는 방법의 단계들은 본 명세서에서 추가적으로 설명된 바와 같이 수행될 수 있다. 또한, 프로그램 명령어들이 실행되는 컴퓨터로 구현되는 방법은 본 명세서에서 설명된 임의의 다른 방법(들)의 임의의 다른 단계(들)을 포함할 수 있다.

추가적인 실시예는 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템에 관한 것이다. 본 시스템은 상술한 생성 단계, 적용 단계, 및 결정 단계를 수행하도록 구성된 컴퓨터 시스템을 포함한다. 이 시스템은 또한 본 명세서에서 추가로 설명되는 바와 같이 구성될 수 있다.

본 발명의 추가적인 장점들은 첨부된 도면들에 대한 참조와 함께 아래의 바람직한 실시예들의 상세한 설명을 통해 본 업계의 당업자에게 명백해질 것이다.
도 1과 도 2는 본 명세서에서 설명된 하나 이상의 실시예들의 하나 이상의 단계들을 수행하기 위해 이용될 수 있는 사용자 인터페이스의 다양한 부분들을 나타내는 개략도들이다.
도 3은 컴퓨터 시스템으로 하여금 본 명세서에서 설명된 컴퓨터로 구현되는 방법을 수행하도록 하기 위한 프로그램 명령어들이 저장되어 있는 컴퓨터로 판독가능한 비일시적 매체의 하나의 실시예를 나타내는 블록도이다.
도 4는 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템의 실시예의 측면을 나타내는 개략도이다.
본 발명은 다양한 수정들 및 대안적인 형태들이 가능하지만, 도면들에서는 본 발명의 특정한 실시예들을 예시로서 도시하여, 본 명세서에서는 이를 보다 자세하게 설명한다. 도면들은 실척도로 도시되지 않을 수 있다. 하지만, 도면들 및 이에 대한 상세한 설명은 개시된 특정한 형태로 본 발명을 한정시키려는 의도는 없으며, 그 반대로, 본 발명은 청구항들에 의해 정의된 본 발명의 사상 및 범위 내에 속하는 모든 수정들, 등가물들 및 대안구성들을 커버한다.

이제 도면들을 참조하면, 도면들은 실척도로 도시되지 않는다는 것을 유념한다. 특히, 도면들의 엘리먼트들 중 몇몇의 엘리먼트들의 스케일은 그 특성들을 강조하기 위해 과하게 과장되었다. 또한 도면들은 동일한 척도로 작도되지 않는다는 것을 유념한다. 하나 보다 많은 도면에서 도시된, 유사하게 구성될 수 있는 엘리먼트들은 동일한 참조 번호들을 이용하여 표시되었다. 본 명세서에서 달리 언급되지 않는 한, 여기서 설명되고 도시되는 임의의 엘리먼트들은 상업적으로 입수가능한 임의의 적절한 엘리먼트들을 포함할 수 있다.

본 명세서에서 설명되는 실시예들은 일반적으로 결함 분류기들 및 뉴슨스 필터들을 생성하기 위한 신규한 방법 및 시스템에 관한 것이다. 예를 들어, 하나의 실시예는 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하는 방법에 관한 것이다. 본 명세서에서 설명되는 실시예들은 이러한 공정을 촉진시키고 개선시키는 결정 트리 분류기들을 설계하고 구축하기 위한 신규한 방법 및 시스템을 제안한다.

본 명세서에서 추가로 설명될 바와 같이, 실시예들은 기존의 방법들에 비해 많은 상당한 개선들을 제공한다. 예를 들어, 실시예들은 결함 분리가능성 기준에 기초하여 초기 결정 트리를 생성하기 위해 이용될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 설명되는 실시예들은 분류기 생성에서 완전 기계적 단계들 모두를 자동화하는 데에 이용될 수 있고, 이에 따라 공정을 가속화하는 데에 이용될 수 있다. 본 명세서에서 설명되는 실시예들은 또한 사소하지 않은 결정들이 행해져야 하는 각각의 트리 노드에서의 체계적인 데이터 분석을 위한 프레임워크를 제공한다. 또한, 본 명세서에서 설명되는 실시예들은, 기계적 단계들만이 자동화되는 완전 수동으로부터, 트리 전체가 원 클릭으로 생성되는 완전 자동화에 이르기까지, 분류기 설계에서의 다양한 정도의 자동화를 가능하게 하는 프레임워크를 제공한다. 또한, 본 명세서에서 설명되는 실시예들은 (가능하게는 사용자 지정들에 따른) 분류기들의 표준화를 가능하게 하고, 사용자 에러들을 감소시키며, 이러한 템플릿들에 대한 레시피 유효화(recipe validation)를 가능하게 하는 템플릿을 제공한다. 이러한 방법으로, 본 명세서에서 설명되는 실시예들은 분류 트리 생성을 가속화하고, 개선시키며, 표준화할 잠재성을 제공한다.

본 방법은 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 결함 분류기를 위한 템플릿을 생성하는 단계를 포함한다. 하나의 실시예에서, 템플릿은 레벨 기반(level-based) 템플릿이며, 결함 분류기는 레벨 기반 결함 분류기이다. 몇몇의 실시예들에서, 템플릿은 결함 분류기의 하나 이상의 노드들에 대한 정보를 포함한다. 예를 들어, 본 명세서에서 설명되는 실시예들은 레벨 기반 결정 트리 정의 및 분류기 생성을 위한 프레임워크를 제공한다. 레벨 기반 결정 트리는 하나 이상의 노드들(결함들은 결함 분류기에 의해 이 하나 이상의 노드들로 분리될 것임)을 포함할 수 있으며, 템플릿 내에 포함된 하나 이상의 노드들에 대한 정보는 이러한 하나 이상의 노드들에 대한 하나 이상의 파라미터들을 포함할 수 있다. 하지만, 본 명세서에서 설명되는 실시예들은, 반드시 레벨 기반일 뿐일 필요는 없는 상이한 종류의 템플릿들을 이용할 수 있되, 또한 분류기의 상이한 측면들 상에서의 상이한 거동들의 정의를 가능하게 해줄 수 있는데, 예컨대, 단순히 속성들의 세트를 선택하고 이들을 메타 유형(예컨대, 반복, 커트라인, 분리)에 배정(assign)한 후, 템플릿이 이러한 "메타" 유형들을 "최상의" 방식으로 순서화함으로써 트리를 구축하는 것에 의해 트리를 지정할 수 있다.

다른 실시예에서, 템플릿을 생성하는 것은 본 명세서에서 설명된 컴퓨터 시스템에 의해 제공된 사용자 인터페이스를 통해 사용자로부터 템플릿에 대한 파라미터들을 수신하는 것을 포함한다. 이러한 방법으로, 본 명세서에서 설명되는 실시예들은 레벨 기반 분류기를 셋업하기 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 사용자 인터페이스는 주어진 트레이닝 데이터 세트에 대한 분류기들을 생성하기 위한 명령어 세트(여기서는 이것을 "템플릿"이라고 칭한다)를 셋업하고 관리하기 위해 이용될 수 있다. 레벨들에 대한 명령어들의 예시들은 노드(예컨대, 피처(feature) = 영역 ID) 삽입하기 및 트레이닝 데이터에서 발견된 각각의 영역 ID에 대한 자식 노드(child node) 생성하기를 포함한다. 다른 예시는 노드(예컨대, 피처 = 극성) 삽입하기 및 0.5의 고정 커트라인을 이용할 수 있는데, 즉 브라이트(bright) 결함들을 위한 하나의 자식 노드 및 다크(dark) 및 혼합(mixed) 결함들을 위한 하나의 자식 노드를 이용할 수 있다. 추가적인 예시는 해당 레벨의 각각의 노드에서 결함들을 안정된 서브 개체들로 최상으로 분리시키는 피처(1D) 또는 피처들의 쌍(2D)을 갖는 노드 삽입하기 및 분리된 개체들(검색될 피처들의 리스트는 사용자에 의해 공급될 수 있다) 각각을 위한 자식 생성하기를 포함한다. 추가적인 예시는 특정 커트라인 위치들(이것들은 분류기 튜닝 동안에 결정될 수 있다) 없이 튜닝가능한 노드들을 삽입하는 것 등등을 포함한다. 레벨 기반 명령어들은 트리의 일측 상에서 분리가능성이 덜 존재할 때마다 언밸런스된 트리들을 생성할 수 있다.

도 1은 레벨 기반 분류기 템플릿 셋업을 위한 사용자 인터페이스의 하나의 실시예를 나타낸다. 이 도면에서 도시된 바와 같이, 사용자 인터페이스는 템플릿 생성 섹션(100)을 포함할 수 있다. 이 섹션에서, 사용자 인터페이스는 레벨 추가 옵션(102)을 포함할 수 있다. 레벨 추가 옵션을 선택함으로써, 추가적인 레벨이 템플릿 섹션(104)에서 도시될 수 있다. 예를 들어, 템플릿들이 도 1에서 도시된 레벨 1, 레벨 2, 및 레벨 3를 이전에 포함했다면, 레벨 추가 옵션의 선택시, 레벨 4가 템플릿 섹션에서 디스플레이될 수 있다. 이러한 방식으로, 템플릿에 레벨들을 추가하기 위해 사용자는 도 1에서 도시된 사용자 인터페이스를 이용할 수 있다.

사용자는 또한 다양한 파라미터들이 레벨들에 대해 셋팅될 수 있도록 상이한 시간들에서 상이한 레벨들을 선택할 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자는 도 1에서 도시된 사용자 인터페이스를 이용하여 템플릿의 각각의 레벨을 구성할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 도 1에서 레벨 3을 선택하면, 사용자 인터페이스는 템플릿에서 레벨 3에 대해서 이용될 수 있는 다양한 옵션들을 디스플레이할 수 있다. 이러한 한가지 예시에서, 사용자 인터페이스는, 속성들 각각의 이름 옆의 박스를 체크하거나 또는 체크해제함으로써 해당 레벨에서의 이용에 대해서 사용자가 선택할 수 있는 속성들의 리스트(106)를 디스플레이할 수 있다. 임의의 하나의 레벨에 대해 리스트에서 디스플레이되는 속성들은 웨이퍼 검사 결과들을 생성할 검사 시스템에 의해 해당 결함들에 대해 결정될 수 있는 모든 속성들 및/또는 이 속성들 중 임의의 속성을 포함할 수 있으며, 이 웨이퍼 검사 결과들에 분류기는 적용될 것이다. 이러한 속성들의 몇가지 예시들은, 비제한적인 예시로서, 에너지 파라미터, 진폭, 극성, 참조 거칠기, 참조 밝기, 테스트 거칠기, 테스트 밝기, 문턱값 등을 포함한다. 속성들은 또한 결함 검출 특유의 파라미터들(즉, 결함들을 검출하는 데에 이용되는 결함 검출 알고리즘에 특유적인 결함들에 대한 파라미터들)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 캘리포니아주의 밀피타스에 있는 KLA 텐코로부터 상업적으로 입수가능한 몇몇의 검사 시스템들에 의해 이용되는 MDAT(multi-die auto-thresholding) 알고리즘은 MDAT 그레이 레벨 및 MDAT 오프셋과 같은 결함 속성들을 결정할 수 있다. 이러한 속성들은 또한 임의의 레벨 또는 모든 레벨들에 대한 선택을 위해 이용가능할 수 있다.

사용자 인터페이스는 또한 사용자에 의한 선택을 위한 다양한 옵션들이 디스플레이될 수 있거나 또는 사용자로 하여금 다양한 옵션들에 대한 입력을 제공할 수 있도록 해주는 레벨 셋업 섹션(108)을 포함할 수 있다. 그러므로, 이 섹션은 선택된 레벨에 대한 명령어 세트를 디스플레이하고, 변경하며, 입력하기 위해 이용될 수 있다. 이러한 방식으로, 레벨 셋업 섹션은 상이한 레벨들에 대한 템플릿의 파라미터들을 셋업하는 데에 이용될 수 있다.

예를 들어, 도 1에서 도시된 바와 같이, 레벨 셋업 섹션은 레벨 내에 포함될 수 있는 노드들에 대한 다양한 옵션들이 디스플레이될 수 있는 노드 유형 섹션(110)을 포함할 수 있다. 그런 후, 사용자는 각각의 노드 유형의 이름 옆에 있는 버튼을 클릭함으로써 노드의 유형을 선택할 수 있다. 예를 들어, 도 1에서 도시된 바와 같이, 사용자는 노드 유형 A를 선택할 수 있지만, 노드 유형 B와 노드 유형 C를 선택하지 않을 수 있다. 노드 유형 섹션에서 도시된 노드 유형들은 분류기에서 이용하기 위해 이용가능한 모든 노드 유형들 또는 이러한 노드 유형들 중 임의의 것을 포함할 수 있다. 적절한 노드 유형들의 예시들은, 비제한적인 예시로서, 1D, 2D, 및 최상(즉, 본 방법에 의해 결정될 노드 유형)을 포함한다.

레벨 셋업 섹션은 또한 사용자가 드롭 다운 메뉴(114)로부터의 커트라인의 유형을 선택할 수 있는 커트라인 유형 섹션(112)을 포함할 수 있다. 드롭 다운 메뉴에서 도시된 커트라인 유형들은 레벨 내 노드들에 대해서 이용될 수 있는 모든 커트라인 유형들 또는 이러한 커트라인 유형들 중 임의의 것을 포함할 수 있으며, 그 일례는 최적화 커트라인 유형일 수 있다. 레벨 셋업 섹션은 사용자가 드롭 다운 메뉴(118)로부터 최적화 스킴(scheme)의 유형을 선택할 수 있도록 해주는 최적화 스킴 섹션(116)을 더 포함할 수 있다. 드롭 다운 메뉴에서 도시된 최적화 스킴들은 레벨 내 노드들에 대해서 이용될 수 있는 모든 최적화 스킴들 및 이러한 최적화 스킴들 중 임의의 것을 포함할 수 있으며, 그 일례는 분리가능성 최적화 스킴일 수 있다.

또한, 레벨 셋업 섹션은 선택된 레벨에 대한 신뢰도 레벨을 사용자가 선택하기 위한 옵션을 포함할 수 있는 최적화 파라미터 섹션(120)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 1에서 도시된 실시예에서, 사용자는 레벨 3에 대해 90의 신뢰도 레벨을 입력할 수 있다. 레벨 셋업 섹션은 또한, 본 명세서에서 설명된 결정 단계가 사용자 피드백을 기다리는 것인지의 여부에 따라 사용자가 체크하거나 체크해제할 수 있는 박스(122)를 포함할 수 있다. 도 1에서 도시된 레벨 셋업 섹션은 또한 분류기가 셋업될 방식에 따라 도 1에서 도시된 것보다 더 적은 수의 옵션들 또는 도 1에서 도시된 것보다 더 많은 수의 옵션들을 포함하도록 변경될 수 있다.

사용자 인터페이스는 사용자가 분류기 정의를, 공유될 수 있는 템플릿으로서 로딩하거나 또는 저장하도록 하기 위한 다양한 옵션들을 디스플레이할 수 있는 템플릿 처리 섹션(124)을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 1에서 도시된 바와 같이, 템플릿 처리 섹션은 신규, 열기, 저장, 및 다른 이름으로 저장 옵션들을 포함할 수 있다.

본 명세서에서 설명되는 실시예들은 또한, 사용자로 하여금 "뉴슨스"에 대한 몇가지 기준(예컨대, 낮은 에너지 + 낮은 진폭, 분리 변수들 + 하이 Max Dim 내의 "작은" 클러스터 내 멤버쉽)을 지정할 수 있게 해주고, 그런 후, 이러한 기준을 충족시키는 결함들의 MAX 세트를 찾음으로써 본 명세서에서 상세히 설명되는 결함 분류기를 생성할 수 있게 하도록 구성될 수 있다. 이에 따라, 사용자는 뉴슨스 결함들을 분리해내는 관련 방법들을 잠재적으로 입력할 수 있다.

추가적인 실시예에서, 템플릿은 본 방법의 하나 이상의 단계들 동안 수신될 사용자 입력에 관한 정보를 포함한다. 예를 들어, 템플릿은 분류기 생성 동안의 사용자 상호작용의 레벨, 즉 사용자 피드백이 임의의 구축 셋업 단계에서 요청될지 여부에 관한 명령어들을 포함할 수 있다.

이에 따라, 상술한 바와 같이, 템플릿은 (예컨대, 사용자로부터 수신된 입력을 본 명세서에서 설명된 다른 단계들을 수행하기 위해 이용될 수 있는 명령어들의 세트로 변환시킴으로써) 사용자로부터의 입력에 기초하여 생성될 수 있다. 저장된 템플릿이 결함 분류기의 최종적인 버전을 결정하기 위해 본 명세서에서 추가로 설명되는 바와 같이 이용될 수 있도록 본 명세서에서 설명된 임의의 템플릿들은 임의의 적절한 포맷으로 저장될 수 있다.

본 방법은 또한 템플릿을 트레이닝 데이터 세트에 적용하는 단계를 포함하며, 이 트레이닝 데이터 세트는 웨이퍼 또는 다른 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 정보를 포함한다. 트레이닝 데이터 세트는 임의의 적절한 결함 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 트레이닝 데이터 세트는 웨이퍼 또는 다른 웨이퍼의 검사를 수행했던 검사 시스템에 의해 웨이퍼 또는 다른 웨이퍼 상에서 검출된 모든 결함들에 대해 생성된 정보 모두를 포함할 수 있다. 또한, 트레이닝 데이터 세트는 임의의 다른 툴(예컨대, 결함 리뷰 툴 및/또는 계측 툴)에 의해 결함들에 대해 생성된 임의의 다른 정보를 포함할 수 있다.

하나의 실시예에서, 템플릿을 적용하는 단계는 트레이닝 데이터 세트 내의 결함들을 안정된 개체들로 분리시키는 단계를 포함한다. 예를 들어, 본 명세서에서 설명되는 실시예들에서는, 안정적이고 분리가능한 결함 개체들을 찾기 위한 "클러스터링" 알고리즘들이 이용될 수 있다. 구체적으로, 클러스터링 알고리즘들은 값들의 다른 클러스터들로부터, 해당 값들에서 분리되는 트레이닝 데이터 세트 내의 결함들의 하나 이상의 속성들에 대한 값들의 상이한 클러스터들을 식별하도록 구성될 수 있다. 이러한 방식으로, 클러스터링 알고리즘들은 결함들의 다른 하위개체들의 하나 이상의 결함 속성들의 값들로부터 상당히 상이한 하나 이상의 결함 속성들의 유사한 값들을 갖는 결함들의 하위개체들을 식별할 수 있다. 하지만, 샘플링 또는 튜닝 알고리즘들과 같은 다른 알고리즘들이 앞으로 본 명세서에서 추가로 설명되는 분석 프레임워크의 일부가 되도록 구상가능하다.

다른 실시예에서, 템플릿을 적용하는 단계는 결함 분류기의 초기 버전을 생성하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 결함 분류기의 초기 버전은 예컨대, 상술한 안정적이고 분리가능한 결함 개체들에 기초하여 상기 적용 단계에 의해 생성될 수 있다. 그런 후, 이 결함 분류기의 초기 버전은 결함 분류기의 최종적인 버전을 결정하기 위해 본 명세서에서 추가로 설명되는 바와 같이 변경될 수 있다.

본 방법은 템플릿을 적용한 결과들에 기초하여 결함 분류기에 대한 하나 이상의 파라미터들을 결정하는 단계를 더 포함한다. 이러한 방식으로, 본 명세서에서 설명되는 실시예들은 분류 트리 변환 또는 생성기로서 이용될 수 있다. 달리 말하면, 상기 적용 단계와 결정 단계는 상술한 바와 같이 생성된 레벨 기반 템플릿(명령어 세트)을 분류 트리로 변환시키는 분류기 생성 시퀀서(sequencer)로서 본질적으로 기능할 수 있다. 시퀀서는 사람들에 의해 수동적으로 수행된 커맨드들을 인보크(invoke)하고 상술한 알고리즘들을 인보크함으로써 트레이닝 데이터 세트에 대한 분류 트리의 구축을 제어할 수 있다. 이러한 방식으로, 트레이닝 데이터가 본 명세서에서 설명되는 실시예들 내로 로딩될 때, 결정 트리 분류기가 레벨 기반 템플릿(또는 레벨 기반 명령어 세트)으로부터 생성될 수 있다. 이에 따라, 결정 트리 변환기 또는 생성기는 트레이닝 데이터 세트에 대한 분류기를 생성하도록 템플릿을 처리한다.

하나의 실시예에서, 하나 이상의 파라미터들을 결정하는 단계는 상기 적용 단계로부터 초래된 결함 분류기의 초기 버전 내의 상이한 노드들로부터 하나 이상의 결함들을 샘플링하고, 하나 이상의 샘플링된 결함들의 분류를 결정함으로써 결함 분류기의 초기 버전의 하나 이상의 파라미터들을 튜닝하는 단계를 포함한다. 하나 이상의 결함들은 임의의 적절한 방식으로 상이한 노드들로부터 샘플링될 수 있다. 또한, 샘플링된 결함(들)의 분류는 임의의 적절한 방식으로 결정될 수 있다. 결함들을 샘플링하고 결함들의 분류를 결정하는 것은 결함 분류기의 초기 버전이 희망한 대로 수행되는지를 결정하기 위해 이용될 수 있다. 달리 말하면, 결함 분류들은 결함 분류기가 결함들을 정확하게 분류하고 있는지를 결정하기 위해 이용될 수 있다. 결함 분류기가 결함들을 정확하게 분류하고 있지 않다고 결정되면, 이러한 에러들을 수정하기 위해 결함 분류기의 초기 버전의 하나 이상의 파라미터들은 변경될 수 있다. 예를 들어, 결함들이 하나의 노드로부터 다른 노드로 이동되고 이로써 하나의 결함 분류로부터 정확한 결함 분류로 이동되도록 커트라인이 변경될 수 있다. 이러한 방식으로, 본 명세서에서 설명되는 실시예들은 분류기 튜닝에 대한 확장성을 제공한다. 예를 들어, 본 명세서에서 설명되는 알고리즘들은 자동화 결함 분류기 생성 공정 외부에 있는 임의의 결정 트리 또는 결함 분류기의 임의의 노드를 분석하기 위해 이용될 수 있다.

다른 실시예에서, 결함 분류기의 초기 버전의 노드들로부터 하나 이상의 알고리즘들을 실행함으로써 적용 단계와 결정 단계가 수행된다. 예를 들어, 검색, 클러스터링, 및 세그먼트화 알고리즘들은 분류 트리들의 개별적인 노드들 내로 도입될 수 있고, 이러한 알고리즘들은 분류기 생성에서 이용될 수 있다. 이러한 방법으로, 본 명세서에서 설명되는 실시예들은 분류 트리 노드들로부터 직접 플러그인 알고리즘들을 실행하기 위한 분석 프레임워크를 제공한다. 프레임워크는 트리 노드들로부터 직접적으로 알고리즘들을 실행하기 위한 잘 정의된 통신 표준들로 구현될 수 있다. 몇몇의 실시예들에서, 본 방법은 사용자 인터페이스에서 상기 적용 단계의 결과들을 디스플레이하는 단계와, 사용자 인터페이스를 통해 분석을 위한 결과들에서의 하나 이상의 노드들에 대한 사용자 선택을 수신하는 단계를 포함하고, 상기 결정 단계는 하나 이상의 선택된 노드들을 분석하기 위해 하나 이상의 선택된 노드들로부터의 하나 이상의 알고리즘들을 실행하는 단계를 포함한다.

도 2는 본 명세서에서 설명되는 실시예들에 의해 사용자 인터페이스에서 사용자에게 디스플레이될 수 있는 정보의 일부분을 나타낸다. 예를 들어, 도 2에서 도시된 바와 같이, 사용자 인터페이스는 결함 분류기의 초기 버전(200)을 디스플레이할 수 있다. 결함 분류기의 버전은 또한 결함 분류기의 중간 버전일 수 있다. 달리 말하면, 상기 적용 단계와 상기 결정 단계는 최종적인 버전이 결정되기 전에 결함 분류기의 복수의 상이한 버전들을 생성할 수 있다.

도 2에서 더 도시된 바와 같이, 결함 분류기는 결함들의 개체(202)가 두 개의 노드들(204, 206)로 분열되는 멀티 레벨 결정 트리로서 구성되며, 노드(204) 내에 넣어진 결함들은 두 개의 노드들(208, 210)로 분리되고, 노드(210) 내에 넣어진 결함들은 노드들(212, 214)로 분리된다. 도 2에서 도시된 결함 분류기의 버전은 본 명세서에서 설명되는 실시예들에 의해 생성될 수 있는 결정 트리 분류기의 하나의 예시일 뿐이라는 것을 이해할 것이다. 분명하게도, 본 명세서에서 설명되는 실시예들에 의해 생성되는 결함 분류기의 임의의 버전의 실제 특성들은 본 실시예들에서 이용된 템플릿 및 결함 트레이닝 세트에 따라 달라질 것이다.

결정 트리는 템플릿, 상기 적용 단계와 상기 결정 단계에 기초하여 결정될 수 있는 결함들의 상이한 속성들에 기초하여 결함들을 상이한 노드들로 분리시키도록 구성될 수 있다. 본 명세서에서 설명되는 결함 분류기들에서 이용될 수 있는 결함 속성들의 예시들은 영역 ID(예컨대, SRAM과 같은 메모리 영역, 다수의 유형들의 피처들을 포함한 영역("멀티" 영역), 기타 등), 극성(예컨대, 브라이트, 혼합, 다크 등), 참조 거칠기, 및 본 명세서에서 설명된 임의의 다른 결함 속성들을 포함한다. 결함들이 상이한 노드들로 분리되는 순서는 또한 템플릿, 상기 적용 단계와 상기 결정 단계에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 결함들은 제일먼저 영역 ID에 기초하여 분리되고 그런 후 극성에 기초하여 분리되며, 최종적으로는 참조 거칠기에 기초하여 분리될 수 있지만, 임의의 다른 적절한 순서가 이용될 수 있다.

결함 분류기의 버전을 디스플레이하는 사용자 인터페이스는 트리 노드들 중의 임의의 노드로부터의 플러그인 알고리즘들을 실행하기 위한 분석 프레임워크를 제공할 수 있다. 구체적으로, 사용자는 글로벌 분석 또는 템플릿 정의 내부로부터의 분석을 위한 피처들 및 파라미터들을 구성하기 위해 사용자 인터페이스에 의해 제공된 (도 2에서 미도시된) 툴 메뉴를 클릭할 수 있다. 또한, 사용자 인터페이스는 사용자로 하여금 사용자 인터페이스에서 도시된 결함 분류기 버전의 분석을 수행하도록 해줄 수 있다. 예를 들어, 사용자는 결함 분류기에서 도시된 노드를 클릭하고 사용자 인터페이스로부터 분석을 실행할 수 있다. 이러한 하나의 예시에서, 사용자가 노드(208)를 클릭하면, 메뉴(216)가 사용자 인터페이스에서 디스플레이될 수 있다. 메뉴는 복수의 옵션들(예컨대, 본 도면에서 옵션 1~옵션 5로서 일반적으로 도시됨)뿐만이 아니라 노드 분석 옵션을 디스플레이할 수 있다.

이러한 하나의 실시예에서, 결정 단계는 또한 사용자 인터페이스를 통해 사용자에게 하나 이상의 알고리즘들을 실행한 결과들을 디스플레이하는 단계와, 사용자로 하여금 결함 분류기에 대한 하나 이상의 파라미터들을 중 적어도 몇몇을 선택할 수 있게 하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 노드 분석 옵션이 사용자에 의해 선택되면, 선택된 노드에 대한, 본 실시예들에 의해 생성된 결과들이 디스플레이될 수 있다. 디스플레이되는 결과들은 노드에 대해 생성된 임의의 결과들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 노드가 1D 노드이면, 디스플레이되는 결과들은, 가능하게는, 커트라인들과 같은 결함 분류기의 디스플레이된 버전에 대해 결정된 다양한 파라미터들과 함께, 복수의 도표들 또는 히스토그램들을 포함할 수 있다. 노드가 2D 노드이면, 마찬가지의 결과들이 사용자 인터페이스에서 도시될 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자 인터페이스는 선택된 노드에 대한 가능한 결과들 및/또는 가능한 솔루션들을 그래픽 방식으로 디스플레이할 수 있고, 사용자가 어느 옵션을 선택된 노드와 함께 이용할지를 선택할 수 있도록 결과들 및/또는 솔루션들 각각의 옆에 수락 옵션이 디스플레이될 수 있다.

하나의 실시예에서, 결정 단계는 결함 분류기의 중간 버전의 노드에 대한 사용자로부터의 입력을 요청하도록 상기 결정을 인터럽트하고, 사용자로부터의 입력의 수신시, 결함 분류기 내의 다른 노드들에 대한 결정 단계를 재개하는 단계를 포함할 수 있다. 예를 들어, 시퀀서는 진행 전에 지정된 실행 지점들에서 사용자 피드백 또는 입력을 위해 중단하는 능력을 가질 수 있다. 이러한 하나의 예시에서, 결정 트리 생성 동안, 사용자 피드백은 택일적 사항으로서 노드들 중 하나의 노드에서 요청될 수 있고, 그런 후, 결정 트리 생성은 다음 노드로 계속될 수 있다. 몇가지 이러한 실시예들에서, 사용자가 해당 노드에 대한 하나 이상의 파라미터들을 선택할 수 있도록 해주는, 해당 노드에 대한 제안들의 소팅된(sort) 리스트를 디스플레이함으로써 사용자로부터 입력이 요청된다. 이러한 방식으로, 사용자로부터 노드에 대한 피드백을 요청할 때, 본 명세서에서 설명된 사용자 인터페이스들과 같은 사용자 인터페이스는 선택할 제안된 피처들(또는 2D 노드들의 경우에는 피처 쌍들)의 소팅된 리스트를 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스는 상술한 바와 같은 결과들을, 최고로 권장되는 것을 사용자 인터페이스의 최상부에 배치하고 최저로 권장되는 것을 사용자 인터페이스의 바닥에 배치하는 내림순으로 디스플레이할 수 있다. 사용자 인터페이스는 또한 사용자의 선택을 행하도록 사용자에 의해 클릭될 수 있는 수락 버튼을 디스플레이된 결과들 각각 옆에서 디스플레이할 수 있다. 그러므로, 사용자는 후보를 수락할 수 있고/있거나 진행 전에 커트라인 위치들을 수정할 수 있다.

다른 실시예에서, 적용 단계와 결정 단계는 결함 분류기의 하나 이상의 노드들에 대한 하나 이상의 최상의 세그먼트화 후보들을 위해 트레이닝 데이터 세트 내에서 결함들의 모든 속성들의 모든 값들을 검색하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 본 명세서에서 설명되는 실시예들은 기존의 방법들보다 더 높은 속도, 효율성, 및 일치성을 갖는 분류기들 및 뉴슨스 필터들을 구축하는 것을 가능하게 해준다. 구체적으로, 기계적 반복 단계들의 자동화를 통해 속도가 달성된다. 효율성 및 일치성은 각각의 지정된 노드에서 최상의 세그먼트화 후보들을 속성 공간에서 검색하는 "클러스터링" 알고리즘들의 실행을 통해 달성된다. 이러한 알고리즘들은 레시피 셋업을 위해 이용가능한 시간에 상관없이 속성들의 공간을 철저하게 검색하는 것을 가능하게 해준다. 또한, 제안된 프레임워크는 머신 생성 후보 솔루션들이 소팅된 형태로 이용가능하는 혜택과 함께 자동화뿐만이 아니라 완전 수동 동작에 유용된다. 이것은 그 자체로서 오늘날의 노력을 상당히 가속화하고, 알고리즘 결과들이 완벽하지 않을지라도 (특히 2D 노드들에 대해) 모든 잠재적인 후보들이 고려되는 것을 보장할 것이다. 또한, 본 명세서에서 설명되는 실시예들의 주요 장점들 중 하나는, 시각화의 결여로 인해 사용자가 식별할 수 없고(예컨대, 인간은 일반적으로 1D 히스토그램들만을 "알아 볼" 수 있다), 대부분의 시간에서 사용자가 모든 잠재적인 2D 조합들을 살펴보고 최상의 옵션들을 선택할 시간을 갖지 못하는 2D 노드들의 식별이다. 최상의 옵션들을 선택할 수 없다는 것은 민감도에 부정적으로 영향을 미친다. 그러므로, 본 명세서에서 설명되는 실시예들은 보다 민감한 결함 분류기들을 생성할 수 있을 것이다.

몇몇의 실시예들에서, 본 방법은 템플릿을 이용하여 상이한 웨이퍼 검사 레시피들에 대한 상이한 결함 분류기들을 결정하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 분류기 생성을 위한 제안된 레벨 기반 템플릿은 균일성을 부과하고 사람의 에러를 감소시키는 분류 트리들의 신규한 메타 데이터 표현을 나타낸다. 이러한 한가지 템플릿은 상이한 검사 레시피들에 대한 상이한 분류 트리들을 생성하기 위해 이용될 수 있다. 그러므로, 검사 레시피들의 세트에 대해 하나의 템플릿이 이용될 수 있다. 이러한 방법으로, 본 명세서에서 설명되는 실시예들은 레벨 기반 템플릿들의 이용을 통해 표준화된 분류기 생성을 제공하는데, 이것은 신규한 것으로 여겨진다.

추가적인 실시예에서, 상기 적용 단계와 상기 결정 단계는 트레이닝 데이터 세트에 대한 결함 분류 결과들을 생성하며, 본 방법은 결함 분류 결과들에 기초하여 웨이퍼, 다른 웨이퍼, 또는 추가적인 웨이퍼에 대한 웨이퍼 검사 레시피에 관한 정보를 결정하는 단계를 포함한다. 이러한 하나의 실시예에서, 웨이퍼 검사 레시피에 관한 정보는 웨이퍼 검사 레시피가 유효한지 여부의 결정을 포함한다. 이러한 다른 실시예에서, 웨이퍼 검사 레시피에 관한 정보는 웨이퍼 검사 레시피와 다른 웨이퍼 검사 레시피 사이의 하나 이상의 차이들에 대한 정보를 포함한다. 예를 들어, 본 명세서에서 설명된 템플릿들은 레시피 유효화 및 레시피 비교를 위해 이용될 수 있다. 추가적인 실시예에서, 웨이퍼 검사 레시피에 관한 정보는 웨이퍼 검사 레시피 내의 하나 이상의 뉴슨스 필터들이 템플릿을 고수하는지의 여부에 관한 정보를 포함한다. 예를 들어, 유효화는 레시피 내의 뉴슨스 필터들이 템플릿을 고수하는지의 여부를 포함할 수 있다.

추가적인 실시예에서, 템플릿을 트레이닝 데이터 세트에 적용하는 단계는 결함 분류기의 초기 버전을 자동적으로 생성하고, 트레이닝 데이터 세트는 트레이닝 데이터 세트 내에 결함들에 대한 분류들을 포함하지 않으며, 하나 이상의 파라미터들을 결정하는 단계는 결함 분류기에 대한 하나 이상의 파라미터들을 결정하기 위해 결함 분류기의 초기 버전의 하나 이상의 파라미터들을 튜닝하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 본 명세서에서 설명되는 실시예들은 미분류된 트레이닝 데이터 세트들을 이용하여 (분류기가 튜닝되지 않은) 초기 분류기 트리 생성을 자동화하기 위해 이용될 수 있으며, 이것은 이전에 이용가능하지 않은 신규한 능력인 것으로 여겨진다.

본 명세서에서 설명된 생성 단계, 적용 단계, 및 결정 단계는 본 명세서에서 추가로 설명된 바와 같이 구성될 수 있는 컴퓨터 시스템으로 수행된다. 몇몇의 실시예들에서, 상기 생성 단계, 적용 단계, 및 결정 단계는 컴퓨터 시스템에 의해 자동적으로 수행된다. 예를 들어, 본 명세서에서 설명된 것과 같은 사용자 인터페이스는 사용자에 의해 클릭될 때 결정 트리 변환/생성을 수행할 것인 트리 생성 버튼을 포함할 수 있다. 완전 자동화 모드에서, 결정 트리 생성을 시작할 것을 사용자가 요청한 후, 사용자 입력을 위해 중단하는 것 없이 본 명세서에서 설명되는 실시예들에 의해 최상의 후보 솔루션이 선택될 수 있다. 다른 실시예에서, 상기 생성 단계, 적용 단계, 및 결정 단계 중 적어도 하나는 컴퓨터 시스템의 사용자에 의해 수동적으로 수행된다.

이러한 방식으로, 상술한 이전의 기존 (수동적 및 자동화) 방법들은 이 수동 및 자동 둘 다가 본 명세서에서 설명되는 실시예들에서의 분류기 설계 공정의 내재적인 일부분일 수 있으므로 어느 정도 의미에서 본 명세서에서 설명되는 실시예들에 대해 상호보완적이다. 차이점들은 이러한 방법들이 함께 통합되고 어떻게 자동화가 실행되는지의 방법에 있다. 구체적으로, 본 명세서에서 설명되는 실시예들은 기계적 단계들, 노드 기반 분석(데이터 마이닝 및 소팅), 및 인간 의사 결정의 자동화를 결합시키는 안내된 트리 생성을 위한 신규한 프레임워크를 제공한다.

각자의 통신 표준들을 갖춘 본 명세서에서 설명된 분석 프레임워크들은 수동 및 자동 동작 모드 둘 다에 대해서 미래의 알고리즘 개발을 보다 손쉽게 할 것이다(예컨대, 패치 유사성들에 기초한 개체들의 분리 등). 또한, 본 명세서에서 설명되는 실시예들은 다양한 상이한 방식들로 사용자 입력(예컨대, 템플릿의 파라미터들을 위한 사용자 입력, 결함 분류기 생성 동안의 사용자 입력 등)을 수신할 수 있다. 그러므로, 본 명세서에서 설명되는 실시예들은 결함 분류기들의 (반) 자동 생성에서의 사용자 경험 및/또는 기대를 레버리징할 수 있다. 이러한 방식으로, 본 명세서에서 설명되는 실시예들은 결함 분류기의 구조를 큰 범위로 지정할 수 있다는 점에서 사용자가 결함 분류기의 생성을 안내할 수 있는 추가적인 값을 제공한다.

상술한 방법의 실시예들은 본 명세서에서 설명되는 시스템 실시예들 중 임의의 시스템 실시예에 의해 수행될 수 있다. 또한, 상술한 방법들의 실시예들은 본 명세서에서 설명된 임의의 다른 실시예(들)의 임의의 단계(들) 및/또는 기능(들)을 수행하는 것을 포함할 수 있다.

본 방법은 또한 컴퓨터로 판독가능한 저장 매체에 본 방법의 단계(들) 중 임의의 단계의 결과들을 저장하는 것을 포함할 수 있다. 결과들은 본 명세서에서 설명한 결과들 중 임의의 결과를 포함할 수 있고 본 업계에서 알려진 임의의 방법으로 저장될 수 있다. 저장 매체는 본 업계에서 알려진 임의의 적절한 저장 매체를 포함할 수 있다. 결과들이 저장된 후, 결과들은 저장 매체 내에서 액세스될 수 있고 본 명세서에서 설명한 바와 같이 이용될 수 있으며, 사용자에 대한 디스플레이를 위해 포맷팅되고, 또다른 소프트웨어 모듈, 방법, 또는 시스템 등에 의해 이용될 수 있다.

다른 실시예는 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 방법(즉, 컴퓨터로 구현되는 방법)을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템 상에서 실행가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 컴퓨터로 판독가능한 비일시적 매체에 관한 것이다. 이러한 하나의 실시예가 도 3에 도시된다. 예를 들어, 도 3에서 도시된 바와 같이, 컴퓨터로 판독가능한 매체(300)는 상술한 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템(304) 상에서 실행가능한 프로그램 명령어들(302)을 저장한다. 프로그램 명령어들이 실행될 수 있는 컴퓨터로 구현되는 방법은 본 명세서에서 설명된 임의의 다른 방법(들)의 임의의 다른 단계(들)을 포함할 수 있다.

본 명세서에서 설명된 것과 같은 방법들을 구현하는 프로그램 명령어들(302)은 컴퓨터로 판독가능한 매체(300) 상에 저장될 수 있다. 컴퓨터로 판독가능한 매체는 자기적 또는 광학적 디스크, 또는 자기적 테이프와 같은 저장 매체, 또는 본 업계에서 알려진 임의의 적절한 다른 컴퓨터로 판독가능한 비일시적 매체일 수 있다.

프로그램 명령어들은 여러가지 중에서도, 프로시저 기반 기술들, 컴포넌트 기반 기술들, 및/또는 객체 지향 기술들을 비롯한 임의의 다양한 방법들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 프로그램 명령어들은 매트랩, 비주얼 베이직, 액티브X 제어, C, C++ 오브젝트, C#, 자바빈, MFC(Microsoft Foundation Classes), 또는 희망하는 바에 따라 다른 기술들 또는 방법들을 이용하여 구현될 수 있다.

컴퓨터 시스템(304)은 개인 컴퓨터 시스템, 메인프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 시스템 컴퓨터, 이미지 컴퓨터, 프로그래밍가능 이미지 컴퓨터, 병렬 컴퓨터, 또는 본 업계에서 알려진 임의의 다른 디바이스를 비롯하여 다양한 형태들을 취할 수 있다. 일반적으로, "컴퓨터 시스템"의 용어는 메모리 매체로부터의 명령어들을 실행하는 하나 이상의 프로세서들을 갖는 임의의 디바이스를 망라하도록 광범위하게 정의될 수 있다.

추가적인 실시예는 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템에 관한 것이다. 이러한 시스템의 하나의 실시예가 도 4에서 도시된다. 도 4에서 도시된 바와 같이, 시스템(400)은 컴퓨터 서브시스템(404)(또는, "컴퓨터 시스템")을 포함한다. 컴퓨터 서브시스템은 본 명세서에서 추가로 설명된 상기 생성 단계, 적용 단계, 및 결정 단계를 수행하도록 구성된다. 또한, 컴퓨터 서브시스템은 본 명세서에서 설명된 임의의 다른 단계(들)을 수행하도록 구성될 수 있다.

몇몇의 경우들에서, 시스템은 웨이퍼 상의 결함들을 검출하기 위해 이용될 수 있는 출력을 생성하도록 구성된 광학 서브시스템을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 4에서 도시된 바와 같이, 시스템은 광학 서브시스템(402)을 포함할 수 있다. 광학 서브시스템은 광으로 웨이퍼를 스캐닝함으로써 웨이퍼에 대한 출력을 생성하도록 구성된다. 예를 들어, 도 4에서 도시된 바와 같이, 광학 서브시스템은 레이저와 같은 광원(406)을 포함한다. 광원(406)은 광을 편광 컴포넌트(408)에 조사하도록 구성된다. 또한, 광학 서브시스템은 하나보다 많은 편광 컴포넌트(미도시됨)을 포함할 수 있으며, 이 편광 컴포넌트 각각은 광원으로부터의 광의 경로에서 독립적으로 위치할 수 있다. 편광 컴포넌트들 각각은 상이한 방식으로 광원으로부터의 광의 편광을 변경하도록 구성될 수 있다. 광학 서브시스템은 스캐닝 동안 웨이퍼의 조명을 위해 어느 편광 셋팅이 선택되는지에 따라 임의의 적절한 방식으로 광원으로부터의 광의 경로 내에 들어가거나 또는 광의 경로를 벗어나도록 편광 컴포넌트들을 이동시키도록 구성될 수 있다. 스캐닝 동안 웨이퍼의 조명을 위해 이용된 편광 셋팅은 p편광(P), s편광(S), 또는 원편광(C)을 포함할 수 있다.

편광 컴포넌트(408)로부터 나오는 광은 경사진 입사각으로 웨이퍼(410)에 조사되는데, 이 입사각은 임의의 적절한 경사진 입사각을 포함할 수 있다. 광학 서브시스템은 또한 광원(406)으로부터의 광을 편광 컴포넌트(408)에 조사하거나 또는 편광 컴포넌트(408)로부터 웨이퍼(410)에 조사하도록 구성된 하나 이상의 광학 컴포넌트들(미도시됨)을 포함할 수 있다. 광학 컴포넌트들은 비제한적인 예시로서, 반사성 광학 컴포넌트와 같은, 본 업계에서 알려진 임의의 적절한 광학 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 또한, 광원, 편광 컴포넌트, 및/또는 하나 이상의 광학 컴포넌트들은 하나 이상의 입사각들(예컨대, 경사진 입사각 및/또는 실질적으로 수직한 입사각)에서 광을 웨이퍼에 조사하도록 구성될 수 있다. 광학 서브시스템은 임의의 적절한 방식으로 웨이퍼 위에서 광을 스캐닝함으로써 스캐닝을 수행하도록 구성될 수 있다.

웨이퍼(410)로부터 산란된 광은 스캐닝 동안에 광학 서브시스템의 다중 채널들에 의해 수집되고 검출될 수 있다. 예를 들어, 수직에 비교적 가까운 각도들로 웨이퍼(410)로부터 산란된 광은 렌즈(412)에 의해 수집될 수 있다. 렌즈(412)는 도 4에서 도시된 바와 같이 굴절성 광학 엘리먼트를 포함할 수 있다. 또한, 렌즈(412)는 하나 이상의 굴절성 광학 엘리먼트들 및/또는 하나 이상의 반사성 광학 엘리먼트들을 포함할 수 있다. 렌즈(412)에 의해 수집된 광은 편광 컴포넌트(414)에 조사될 수 있고, 이 편광 컴포넌트(414)는 본 업계에서 알려진 임의의 적절한 편광 컴포넌트를 포함할 수 있다. 또한, 광학 서브시스템은 하나보다 많은 편광 컴포넌트(미도시됨)을 포함할 수 있으며, 이 편광 컴포넌트 각각은 렌즈에 의해 수집된 광의 경로에서 독립적으로 위치할 수 있다. 편광 컴포넌트들 각각은 상이한 방식으로 렌즈에 의해 수집된 광의 편광을 변경하도록 구성될 수 있다. 광학 서브시스템은 스캐닝 동안 렌즈(412)에 의해 수집된 광의 검출을 위해 어느 편광 셋팅이 선택되는지에 따라 임의의 적절한 방식으로 렌즈에 의해 수집된 광의 경로 내에 들어가거나 또는 광의 경로를 벗어나도록 편광 컴포넌트들을 이동시키도록 구성될 수 있다. 스캐닝 동안에 렌즈(412)에 의해 수집된 광의 검출을 위해 이용된 편광 셋팅은 본 명세서에서 설명된 편광 셋팅들(예컨대, P, S, 및 무편광(N)) 중 임의의 편광 셋팅을 포함할 수 있다.

편광 컴포넌트(414)로부터 나오는 광은 검출기(416)에 조사된다. 검출기(416)는 전하 결합 디바이스(charge coupled device; CCD) 또는 다른 유형의 이미징 검출기와 같은, 본 업계에서 알려진 임의의 적절한 검출기를 포함할 수 있다. 검출기(416)는 렌즈(412)에 의해 수집되고, 편광 컴포넌트(414)가 수집된 산란광의 경로 내에 위치한 경우, 편광 컴포넌트(414)에 의해 송신된 산란광에 응답하는 이미지와 같은 출력을 생성하도록 구성된다. 그러므로, 렌즈(412), 렌즈(412)에 의해 수집된 광의 경로 내에 위치한 경우의 편광 컴포넌트(414), 및 검출기(416)는 광학 서브시스템의 하나의 채널을 형성한다. 광학 서브시스템의 이러한 채널은 푸리에 필터링 컴포넌트와 같은 본 업계에서 알려진 임의의 적절한 다른 광학 컴포넌트들(미도시됨)을 포함할 수 있다.

상이한 각도들에서 웨이퍼(410)로부터 산란된 광은 렌즈(418)에 의해 수집될 수 있다. 렌즈(418)는 상술한 바와 같이 구성될 수 있다. 렌즈(418)에 의해 수집된 광은 편광 컴포넌트(420)에 조사될 수 있고, 이 편광 컴포넌트(420)는 본 업계에서 알려진 임의의 적절한 편광 컴포넌트를 포함할 수 있다. 또한, 광학 서브시스템은 하나보다 많은 편광 컴포넌트(미도시됨)을 포함할 수 있으며, 이 편광 컴포넌트 각각은 렌즈에 의해 수집된 광의 경로에서 독립적으로 위치할 수 있다. 편광 컴포넌트들 각각은 상이한 방식으로 렌즈에 의해 수집된 광의 편광을 변경하도록 구성될 수 있다. 광학 서브시스템은 스캐닝 동안 렌즈(418)에 의해 수집된 광의 검출을 위해 어느 편광 셋팅이 선택되는지에 따라 임의의 적절한 방식으로 렌즈에 의해 수집된 광의 경로 내에 들어가거나 또는 광의 경로를 벗어나도록 편광 컴포넌트들을 이동시키도록 구성될 수 있다. 스캐닝 동안에 렌즈(418)에 의해 수집된 광의 검출을 위해 이용된 편광 셋팅은 P, S, 및 N을 포함할 수 있다.

편광 컴포넌트(420)로부터 나오는 광은 상술한 바와 같이 구성될 수 있는 검출기(422)에 조사된다. 검출기(422)는 또한 편광 컴포넌트(420)가 산란광의 경로 내에 위치한 경우에 편광 컴포넌트(420)를 통과하는 수집된 산란광에 응답하는 이미지와 같은 출력을 생성하도록 구성된다. 그러므로, 렌즈(418), 렌즈(418)에 의해 수집된 광의 경로 내에 위치한 경우의 편광 컴포넌트(420), 및 검출기(422)는 광학 서브시스템의 다른 채널을 형성할 수 있다. 이 채널은 또한 상술한 임의의 다른 광학 컴포넌트들(미도시됨)을 포함할 수 있다. 몇몇의 실시예들에서, 렌즈(418)는 약 20도 내지 약 70도의 편각(polar angle)으로 웨이퍼로부터 산란된 광을 수집하도록 구성될 수 있다. 또한, 렌즈(418)는 약 360도의 방위각(azimuthal angle)으로 웨이퍼로부터 산란된 광을 수집하도록 구성된 반사성 광학 컴포넌트(미도시됨)로서 구성될 수 있다.

도 4에서 도시된 광학 서브시스템은 또한 하나 이상의 다른 채널들(미도시됨)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 광학 서브시스템은 추가적인 채널을 포함할 수 있으며, 이 추가적인 채널은 부 채널(side channel)로서 구성된, 렌즈, 하나 이상의 편광 컴포넌트들, 및 검출기와 같이 본 명세서에서 설명된 광학 컴포넌트들 중 임의의 것을 포함할 수 있다. 렌즈, 하나 이상의 편광 컴포넌트들, 및 검출기는 본 명세서에서 설명된 바와 같이 추가적으로 수행될 수 있다. 이러한 하나의 예시에서, 부 채널은 입사 평면 밖으로 산란된 광을 수집하고 검출하도록 구성될 수 있다(예컨대, 부 채널은 입사 평면에 실질적으로 수직한 평면에 중심을 둔 렌즈, 및 렌즈에 의해 수집된 광을 검출하도록 구성된 검출기를 포함할 수 있다).

컴퓨터 서브시스템(404)은 광학 서브시스템에 의해 생성된 출력을 획득하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 스캐닝 동안에 검출기들에 의해 생성된 이미지(들)은 컴퓨터 서브시스템(404)에 제공될 수 있다. 이러한 하나의 예시에서, 컴퓨터 서브시스템이 검출기들에 의해 생성된 이미지(들)을 수신할 수 있도록 컴퓨터 서브시스템은 (예컨대, 도 4에서 점선으로 도시된 하나 이상의 전송 매체(본 업계에서 알려진 임의의 적절한 전송 매체를 포함할 수 있음)에 의해) 검출기들 각각에 결합될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템은 임의의 적절한 방식으로 검출기들 각각에 결합될 수 있다.

컴퓨터 서브시스템은 검출기들에 의해 생성된 출력을 이용하여 하나 이상의 기능들을 수행하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 서브시스템은 검출기들에 의해 생성된 출력을 이용하여 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성될 수 있다. 이러한 하나의 예시에서, 컴퓨터 서브시스템은 하나 이상의 결함 검출 알고리즘들 및/또는 방법들을 하나 이상의 검출기들의 출력에 적용하도록 구성될 수 있고, 이러한 알고리즘들 및/또는 방법들은 본 업계에서 알려진 임의의 적절한 알고리즘들 및/또는 방법들을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터 서브시스템은 도 4에서 전반적인 웨이퍼 검사 시스템의 일부인 것으로서 도시된다. 하지만, 본 명세서에서 설명된 컴퓨터 시스템들은 웨이퍼 검사 시스템의 일부가 아닐 수 있고, 가능하게는 하나 이상의 전송 매체를 통해 또는 패브 데이터베이스와 같은 공유된 저장 매체에 의해 도 4에서 도시된 것과 같은 컴퓨터 서브시스템에 결합될 수 있다. 이러한 방식으로, 본 시스템의 컴퓨터 시스템은 실질적으로 웨이퍼 검사 시스템의 일부가 아닌 독립형 컴퓨터 시스템일 수 있다.

본 명세서에서 설명되는 시스템 실시예들 내에 포함될 수 있는 광학 서브시스템의 하나의 구성을 일반적으로 나타내기 위해 본 명세서에서는 도 4를 제공하였다는 것을 유념해둔다. 분명하게도, 본 명세서에서 설명된 광학 서브시스템 구성은 상업적 검사 시스템을 설계할 때 보통 수행되는 광학 서브시스템의 성능을 최적화하도록 변경될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 설명되는 시스템들은 (예컨대, 본 명세서에서 설명된 기능을 기존의 검사 시스템에 추가함으로써) 캘리포니아주의 밀피타스에 있는 KLA 텐코로부터 상업적으로 입수가능한 푸마 90xx, 91xx, 및 93xx 시리즈의 툴들과 같은 기존의 검사 시스템을 이용하여 구현될 수 있다. 이러한 몇가지 시스템들을 위해, 본 명세서에서 설명된 방법들은 (예컨대, 시스템의 다른 기능에 더하여) 시스템의 옵션적 기능으로서 제공될 수 있다. 대안적으로, 본 명세서에서 설명된 시스템은 완전히 새로운 시스템을 제공하기 위해 "맨 처음부터 새롭게" 설계될 수 있다.

추가적인 실시예들에서, 본 명세서에서 설명된 광학 서브시스템 및/또는 컴퓨터 서브시스템(들)은 바스카(Bhaskar) 등의 공동 양도된 미국 특허 8,126,255(2012년 2월 28일에 등록됨) 및 듀피(Duffy) 등에 의해 출원된 공동 양도된 미국 특허 출원 14/184,417(2014년 2월 19일에 출원됨)에서 기술된 것과 같은 하나 이상의 가상 검사 시스템들로 대체될 수 있으며, 이 둘 다는 참조로서 본 명세서 내에서 전체가 기술된 것처럼 병합된 것으로 한다. 이러한 방법들 및 시스템들은 본 명세서에서 설명된 단계(들) 중 임의의 단계를 수행하도록 구성될 수 있다.

본 발명의 다양한 양태들의 추가적인 수정들 및 대안적인 실시예들은 본 설명을 검토한 본 업계의 당업자에게는 자명한 사항일 것이다. 예를 들어, 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하는 방법 및 시스템이 제공된다. 이에 따라, 본 설명은 단지 예시에 불과하며, 본 발명을 수행하기 위한 일반적인 방법을 본 업계의 당업자에게 교시하기 위한 목적을 가질 뿐이다. 본 명세서에서 도시되고 설명된 본 발명의 형태들은 현재 바람직한 실시예들로서 간주될 것임을 이해할 것이다. 엘리먼트들 및 물질들은 본 명세서에서 설명되고 예시된 것으로 대체될 수 있고, 부품들 및 공정들은 뒤바뀔 수 있고, 본 발명의 어떠한 피처들은 독립적으로 활용될 수 있으며, 이 모두는 본 발명의 설명의 혜택을 가진 후에 본 업계의 당업자에게는 자명할 것이다. 아래의 청구항들에서 기술된 본 발명의 사상과 범위를 벗어나지 않고서 본 명세서에서 설명된 엘리먼트들에 대해서는 변경들이 이루어질 수 있다.

Claims

웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 방법에 있어서,
웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 결함 분류기를 위한 템플릿(template)을 생성하는 단계;
상기 템플릿을 트레이닝 데이터 세트(training data set)에 적용하는 단계 - 상기 트레이닝 데이터 세트는 상기 웨이퍼 또는 다른 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 정보를 포함하고, 상기 템플릿을 트레이닝 데이터 세트에 적용하는 단계는 상기 결함 분류기의 초기 버전을 자동적으로 생성하고, 상기 트레이닝 데이터 세트는 상기 트레이닝 데이터 세트 내의 결함들에 대한 분류들을 포함하지 않음 -; 및
상기 적용하는 단계의 결과들에 기초하여 상기 결함 분류기에 대한 하나 이상의 파라미터를 결정하는 단계
를 포함하고,
상기 하나 이상의 파라미터를 결정하는 단계는 상기 결함 분류기에 대한 하나 이상의 파라미터를 결정하기 위해 상기 결함 분류기의 초기 버전의 하나 이상의 파라미터를 튜닝하는 단계를 포함하며,
상기 생성하는 단계, 상기 적용하는 단계, 및 상기 결정하는 단계는 컴퓨터 시스템으로 수행되는 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 방법.
제1항에 있어서,
상기 템플릿은 레벨 기반(level-based) 템플릿이며,
상기 결함 분류기는 레벨 기반 결함 분류기인 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 방법.
제1항에 있어서,
상기 템플릿을 트레이닝 데이터 세트에 적용하는 단계는 상기 트레이닝 데이터 세트 내의 결함들을 안정된 개체(stable population)들로 분리시키는 단계를 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 방법.
제1항에 있어서,
상기 결함 분류기의 초기 버전의 하나 이상의 파라미터를 튜닝하는 단계는,
상기 적용하는 단계로부터 초래된 상기 결함 분류기의 초기 버전 내의 상이한 노드들로부터 하나 이상의 결함을 샘플링하는 단계, 및
상기 하나 이상의 샘플링된 결함의 분류를 결정하는 단계
를 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 방법.
제1항에 있어서,
상기 템플릿은 상기 결함 분류기의 하나 이상의 노드에 대한 정보를 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 방법.
제1항에 있어서,
상기 템플릿을 생성하는 단계는 상기 컴퓨터 시스템에 의해 제공된 사용자 인터페이스를 통해 사용자로부터 상기 템플릿에 대한 파라미터들을 수신하는 단계를 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 방법.
제1항에 있어서,
상기 템플릿은 상기 방법의 하나 이상의 단계 동안 수신될 사용자 입력에 관한 정보를 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 방법.
제1항에 있어서,
상기 적용하는 단계와 상기 결정하는 단계는, 상기 결함 분류기의 초기 버전의 노드들로부터 하나 이상의 알고리즘을 실행함으로써 수행되는 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 방법.
제1항에 있어서,
사용자 인터페이스에서 상기 적용하는 단계의 결과들을 디스플레이하는 단계와, 분석을 위해 상기 사용자 인터페이스를 통해 상기 결과들에서의 하나 이상의 노드의 사용자 선택을 수신하는 단계
를 더 포함하고,
상기 결정하는 단계는 상기 하나 이상의 선택된 노드를 분석하기 위해 상기 하나 이상의 선택된 노드로부터 하나 이상의 알고리즘을 실행하는 단계를 더 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 방법.
제9항에 있어서,
상기 결정하는 단계는,
상기 사용자 인터페이스를 통해 사용자에게 상기 하나 이상의 알고리즘을 실행한 결과들을 디스플레이하는 단계와,
상기 사용자로 하여금 상기 결함 분류기에 대한 하나 이상의 파라미터 중 적어도 일부 파라미터를 선택할 수 있게 하는 단계
를 더 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 방법.
제1항에 있어서,
상기 결정하는 단계는,
상기 결함 분류기의 중간 버전의 노드에 대한 사용자로부터의 입력을 요청하기 위해 상기 결정하는 단계를 인터럽트하는 단계와,
상기 사용자로부터의 입력의 수신시, 상기 결함 분류기 내의 다른 노드들에 대해 상기 결정하는 단계를 재개하는 단계
를 더 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 방법.
제11항에 있어서,
상기 입력은, 상기 사용자가 상기 중간 버전의 노드에 대한 하나 이상의 파라미터를 선택할 수 있도록 해주는, 상기 중간 버전의 노드에 대한 제안들의 소팅된(sort) 리스트를 디스플레이함으로써 상기 사용자로부터 요청된 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 방법.
제1항에 있어서,
상기 적용하는 단계와 상기 결정하는 단계는, 상기 결함 분류기의 하나 이상의 노드에 대한 하나 이상의 최상의 세그먼트화 후보를 위해 상기 트레이닝 데이터 세트 내의 상기 결함들의 모든 속성들의 모든 값들을 검색하는 단계를 더 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 방법.
제1항에 있어서,
상기 템플릿을 사용하여 상이한 웨이퍼 검사 레시피들에 대한 상이한 결함 분류기들을 결정하는 단계
를 더 포함하는 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 방법.
제1항에 있어서,
상기 적용하는 단계와 상기 결정하는 단계는 상기 트레이닝 데이터 세트에 대한 결함 분류 결과들을 생성하며,
상기 방법은 상기 결함 분류 결과들에 기초하여, 상기 웨이퍼, 상기 다른 웨이퍼, 또는 추가적인 웨이퍼를 위한 웨이퍼 검사 레시피에 대한 정보를 결정하는 단계를 더 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 방법.
제15항에 있어서,
상기 웨이퍼 검사 레시피에 대한 정보는 상기 웨이퍼 검사 레시피가 유효한지 여부의 결정을 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 방법.
제15항에 있어서,
상기 웨이퍼 검사 레시피에 대한 정보는, 상기 웨이퍼 검사 레시피와 다른 웨이퍼 검사 레시피 사이의 하나 이상의 차이에 대한 정보를 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 방법.
제15항에 있어서,
상기 웨이퍼 검사 레시피에 대한 정보는 상기 웨이퍼 검사 레시피 내의 하나 이상의 뉴슨스(nuisance) 필터가 상기 템플릿을 고수(adhere to)하는지의 여부에 대한 정보를 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 방법.
제1항에 있어서,
상기 생성하는 단계, 상기 적용하는 단계, 및 상기 결정하는 단계는 상기 컴퓨터 시스템에 의해 자동적으로 수행되는 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 방법.
제1항에 있어서,
상기 생성하는 단계, 상기 적용하는 단계, 및 상기 결정하는 단계 중 적어도 하나는 상기 컴퓨터 시스템의 사용자로부터의 입력에 기초하여 수동적으로 수행되는 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 방법.
웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하기 위한 컴퓨터 구현 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템 상에서 실행가능한 프로그램 명령어들을 저장한 컴퓨터 판독가능 비일시적 매체에 있어서,
상기 컴퓨터 구현 방법은,
웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 결함 분류기를 위한 템플릿을 생성하는 단계;
상기 템플릿을 트레이닝 데이터 세트에 적용하는 단계 - 상기 트레이닝 데이터 세트는 상기 웨이퍼 또는 다른 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 정보를 포함하고, 상기 템플릿을 트레이닝 데이터 세트에 적용하는 단계는 상기 결함 분류기의 초기 버전을 자동적으로 생성하고, 상기 트레이닝 데이터 세트는 상기 트레이닝 데이터 세트 내의 결함들에 대한 분류들을 포함하지 않음 -; 및
상기 적용하는 단계의 결과들에 기초하여 상기 결함 분류기에 대한 하나 이상의 파라미터를 결정하는 단계
를 포함하며,
상기 하나 이상의 파라미터를 결정하는 단계는 상기 결함 분류기에 대한 상기 하나 이상의 파라미터를 결정하기 위해 상기 결함 분류기의 초기 버전의 하나 이상의 파라미터를 튜닝하는 단계를 포함한 것인 컴퓨터 판독가능 비일시적 매체.
웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템에 있어서, 컴퓨터 시스템을 포함하고, 상기 컴퓨터 시스템은,
웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 결함 분류기를 위한 템플릿을 생성하고;
상기 템플릿을 트레이닝 데이터 세트에 적용하고 - 상기 트레이닝 데이터 세트는 상기 웨이퍼 또는 다른 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 정보를 포함하고, 상기 템플릿을 트레이닝 데이터 세트에 적용하는 것은 상기 결함 분류기의 초기 버전을 자동적으로 생성하고, 상기 트레이닝 데이터 세트는 상기 트레이닝 데이터 세트 내의 결함들에 대한 분류들을 포함하지 않음 -; 및
상기 적용하는 것의 결과들에 기초하여 상기 결함 분류기에 대한 하나 이상의 파라미터를 결정하도록 구성되며,
상기 하나 이상의 파라미터를 결정하는 것은, 상기 결함 분류기에 대한 상기 하나 이상의 파라미터를 결정하기 위해 상기 결함 분류기의 초기 버전의 하나 이상의 파라미터를 튜닝하는 것을 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템.
제22항에 있어서,
상기 템플릿은 레벨 기반 템플릿이며,
상기 결함 분류기는 레벨 기반 결함 분류기인 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템.
제22항에 있어서,
상기 템플릿을 트레이닝 데이터 세트에 적용하는 것은, 상기 트레이닝 데이터 세트 내의 결함들을 안정된 개체들로 분리시키는 것을 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템.
제22항에 있어서,
상기 결함 분류기의 초기 버전의 하나 이상의 파라미터를 튜닝하는 것은,
상기 적용하는 것으로부터 초래된 상기 결함 분류기의 초기 버전 내의 상이한 노드들로부터 하나 이상의 결함을 샘플링하는 것, 및
상기 하나 이상의 샘플링된 결함의 분류를 결정하는 것
을 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템.
제22항에 있어서,
상기 템플릿은 상기 결함 분류기의 하나 이상의 노드에 대한 정보를 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템.
제22항에 있어서,
상기 템플릿을 생성하는 것은, 상기 컴퓨터 시스템에 의해 제공된 사용자 인터페이스를 통해 사용자로부터 상기 템플릿에 대한 파라미터들을 수신하는 것을 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템.
제22항에 있어서,
상기 템플릿은 상기 컴퓨터 시스템에 의해 수행된 하나 이상의 동작 동안 수신될 사용자 입력에 관한 정보를 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템.
제22항에 있어서,
상기 적용하는 것과 상기 결정하는 것은, 상기 결함 분류기의 초기 버전의 노드들로부터 하나 이상의 알고리즘을 실행함으로써 수행되는 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템.
제22항에 있어서,
상기 컴퓨터 시스템은 또한, 사용자 인터페이스에서 상기 적용하는 것의 결과들을 디스플레이하며, 분석을 위해 상기 사용자 인터페이스를 통해 상기 결과들에서의 하나 이상의 노드의 사용자 선택을 수신하도록 구성되며,
상기 결정하는 것은, 상기 하나 이상의 선택된 노드를 분석하기 위해 상기 하나 이상의 선택된 노드로부터 하나 이상의 알고리즘을 실행하는 것을 더 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템.
제30항에 있어서,
상기 결정하는 것은,
상기 사용자 인터페이스를 통해 사용자에게 상기 하나 이상의 알고리즘을 실행한 결과들을 디스플레이하는 것과,
상기 사용자로 하여금 상기 결함 분류기에 대한 하나 이상의 파라미터 중 적어도 일부 파라미터를 선택할 수 있게 하는 것
을 더 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템.
제22항에 있어서,
상기 결정하는 것은,
상기 결함 분류기의 중간 버전의 노드에 대한 사용자로부터의 입력을 요청하기 위해 상기 결정하는 것을 인터럽트하는 것과,
상기 사용자로부터의 입력의 수신시, 상기 결함 분류기 내의 다른 노드들에 대해 상기 결정하는 것을 재개하는 것
을 더 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템.
제32항에 있어서,
상기 입력은, 상기 사용자가 상기 중간 버전의 노드에 대한 하나 이상의 파라미터를 선택할 수 있도록 해주는, 상기 중간 버전의 노드에 대한 제안들의 소팅된 리스트를 디스플레이함으로써 상기 사용자로부터 요청된 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템.
제22항에 있어서,
상기 적용하는 것과 상기 결정하는 것은, 상기 결함 분류기의 하나 이상의 노드에 대한 하나 이상의 최상의 세그먼트화 후보를 위해 상기 트레이닝 데이터 세트 내의 상기 결함들의 모든 속성들의 모든 값들을 검색하는 것을 더 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템.
제22항에 있어서,
상기 컴퓨터 시스템은 또한, 상기 템플릿을 사용하여 상이한 웨이퍼 검사 레시피들에 대한 상이한 결함 분류기들을 결정하도록 구성된 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템.
제22항에 있어서,
상기 적용하는 것과 상기 결정하는 것은 상기 트레이닝 데이터 세트에 대한 결함 분류 결과들을 생성하며,
상기 컴퓨터 시스템은 또한, 상기 결함 분류 결과들에 기초하여, 상기 웨이퍼, 상기 다른 웨이퍼, 또는 추가적인 웨이퍼를 위한 웨이퍼 검사 레시피에 대한 정보를 결정하도록 구성된 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템.
제36항에 있어서,
상기 웨이퍼 검사 레시피에 대한 정보는 상기 웨이퍼 검사 레시피가 유효한지 여부의 결정을 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템.
제36항에 있어서,
상기 웨이퍼 검사 레시피에 대한 정보는, 상기 웨이퍼 검사 레시피와 다른 웨이퍼 검사 레시피 사이의 하나 이상의 차이에 대한 정보를 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템.
제36항에 있어서,
상기 웨이퍼 검사 레시피에 대한 정보는 상기 웨이퍼 검사 레시피 내의 하나 이상의 뉴슨스 필터가 상기 템플릿을 고수하는지의 여부에 대한 정보를 포함한 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템.
제22항에 있어서,
상기 생성하는 것, 상기 적용하는 것, 및 상기 결정하는 것은 상기 컴퓨터 시스템에 의해 자동적으로 수행되는 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템.
제22항에 있어서,
상기 생성하는 것, 상기 적용하는 것, 및 상기 결정하는 것 중 적어도 하나는 상기 컴퓨터 시스템의 사용자로부터의 입력에 기초하여 수동적으로 수행되는 것인 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 대한 분류기를 셋업하도록 구성된 시스템.