KR102379872B1

KR102379872B1 - 결함 특유적 정보를 이용한 웨이퍼 상의 결함 검출

Info

Publication number: KR102379872B1
Application number: KR1020217008492A
Authority: KR
Inventors: 커농 우; 멩처 우; 리성 가오
Original assignee: 케이엘에이 코포레이션
Priority date: 2012-10-15
Filing date: 2013-10-11
Publication date: 2022-03-30
Also published as: CN104854677B; KR20150070301A; TWI600897B; US9721337B2; EP2907157A1; JP6671426B2; KR102233050B1; CN107358599A; EP2907157B1; US20160071256A1; JP2018195839A; US20140105482A1; TWI621849B; JP2016502750A; CN107358599B; CN104854677A; TW201740104A; US9189844B2; JP6374871B2; WO2014062514A1

Abstract

결함 특유적 정보를 이용하여 웨이퍼 상에서 결함을 검출하는 방법 및 시스템이 제공된다. 하나의 방법은 웨이퍼 상의 타겟에 대한 정보를 획득하는 단계를 포함한다. 타겟은 웨이퍼 상에 형성된 관심 패턴 및 관심 패턴 내에서 또는 그 부근에서 발생하는 공지의 DOI를 포함한다. 상기 정보는 웨이퍼 상의 타겟의 이미지를 포함한다. 상기 방법은 상기 웨이퍼 또는 다른 웨이퍼 상의 타겟 후보를 조사하는 단계를 또한 포함한다. 상기 타겟 후보는 관심 패턴을 포함한다. 타겟 및 타겟 후보 위치가 결함 검출을 위해 제공된다. 또한, 상기 방법은 타겟 후보의 이미지에서 잠재적 DOI 위치를 식별하고 하나 이상의 검출 파라미터를 상기 잠재적 DOI 위치의 이미지에 적용함으로써 상기 타겟 후보에서 공지의 DOI를 검출하는 단계를 포함한다.

Description

결함 특유적 정보를 이용한 웨이퍼 상의 결함 검출{DETECTING DEFECTS ON A WAFER USING DEFECT-SPECIFIC INFORMATION}

본 발명은 일반적으로 결함 특유적 정보를 이용한 웨이퍼 상의 결함 검출에 관한 것이다.

이하의 설명 및 예는 이 섹션에 포함되어 있다 하더라고 종래 기술로서 용인되는 것이 아니다.

검사 공정은 웨이퍼 상에서의 결함을 검출하기 위해 반도체 제조 공정 중의 다양한 단계에서 사용된다. 임의의 웨이퍼 검사 시스템의 한가지 중요한 목표는 누이상스 결함(nuisance defect)을 억제하는 것이다. 누이상스 결함은 반도체 수율과 관계없는 그러한 검출 이벤트이다. 이러한 누이상스 결함은 웨이퍼 노이즈 및 시스템 노이즈에 의해 야기될 수 있고 웨이퍼 상에서의 물리적 객체이다. 누이상스 결함은 웨이퍼 상의 어느 곳에서든 나타날 수 있다. 일부 관심 결함(defect of interest, DOI)은 웨이퍼 상의 소정 위치에서 나타날 수 있다. DOI의 콘텍스트 정보는 결함 검출을 위한 사전 지식으로서 사용될 수 있다. 콘텍스트 정보를 이용하는 몇 가지 접근법이 결함 검출을 위해 개발되어 있다. 그러한 접근법 중의 하나는 그래픽 데이터 스트림(graphical data stream, GDS) 데이터 또는 설계 정보를 이용하여, 결함이 발생할 확률이 높은 핫스팟을 찾아내고 상기 핫스팟 주위에서 결함을 검사하는 것이다. 다른 하나의 접근법은 결함 배경을 매칭하고, 결함 검출 후에 상기 매칭된 결함을 유지 또는 제거하는 것이다.

그러나, 상기의 접근법에는 많은 단점이 있다. 예를 들면, 상기 제1 접근법은 GDS 데이터와 함께 동작한다. 그러나, GDS 정보는 반도체 제조 공장에서 기술자 결원과 같은 모든 상황에서 이용할 수 있는 것이 아니다. 또한, 사용자는 이미지 상에 보호 영역(care area)을 정확히 중첩하기 위해 패치투 설계 정렬(patch-to-design alignment, PDA) 및 런타임 스와쓰(swath) 기반 정렬을 행할 필요가 있다. 만일 스와쓰 기반 정렬이 실패하면, 스와쓰에 의해 커버되는 위치들은 검사되지 않을 것이다. 결함 검출 후에 수행되는 상기 제2 접근법은 만일 누이상스 결함의 결함 수 및 유형이 비교적 크면 검사를 상당히 느리게할 수 있다. 또한, 결함 신호가 비교적 약하면, 다량의 누이상스 결함이 검출될 수 있다. 상기 결함 신호는 결함이 있는 이미지와 결함이 없는 참조 이미지 간의 최대 그레이 레벨 차이로서 규정될 수 있다. 참조 이미지는 결함 이미지와 공간적으로 정렬되고 웨이퍼의 이웃 다이로부터 또는 복수의 다이로부터 획득될 수 있다. 더 나아가, 만일 체계적 DOI를 유지하기 위한 방법들이 수행되면, 누이상스 결함과 무작위 분포형 DOI를 분리하기 위해 다른 누이상스 제거 메카니즘이 필요하다. 상기 접근법들 중의 어느 것도 결함 특유적 정보를 이용하지 않는다.

따라서, 전술한 하나 이상의 단점을 갖지 않은 웨이퍼 상의 결함 검출을 위한 방법 및/또는 시스템을 개발하는 것이 유리할 것이다.

각종 실시형태에 대한 이하의 설명은 어떻게든 첨부된 특허 청구범위의 주제를 제한하는 것으로 해석되지 않는다.

일 실시형태는 결함 특유적 정보를 이용하여 웨이퍼 상에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법에 관한 것이다. 이 방법은 웨이퍼 상의 타겟에 대한 정보를 획득하는 단계를 포함한다. 타겟은 웨이퍼 상에 형성된 관심 패턴(pattern of interest, POI) 및 POI 내에서 또는 POI 부근에서 발생하는 공지의 관심 결함(defect of interest, DOI)을 포함한다. 상기 정보는 웨이퍼 상에 타겟을 이미지화함으로써 획득된 웨이퍼 상의 타겟의 이미지, 웨이퍼 상에서 POI의 위치, POI에 대한 공지 DOI의 위치, 및 상기 POI 및 공지 DOI로부터 계산된 하나 이상의 특성을 포함한다. 상기 방법은 또한 상기 웨이퍼 또는 다른 웨이퍼 상의 다이의 POI와 매칭하는 타겟 후보를 조사하는 단계를 포함한다. 상기 타겟 후보는 POI를 포함한다. POI 조사는 결함 검출 전의 셋업(setup) 단계에서 수행될 수 있다. POI 조사 후에, 미소 보호 영역(micro care area, MCA)이 각각의 잠재적 결함 위치에 대하여 생성될 수 있다. 이 위치들은 결함 검출을 위해 제공될 수 있다. 또한, 상기 방법은 타겟 후보의 이미지에서 잠재적 DOI 위치를 식별하고 하나 이상의 검출 파라미터를 상기 잠재적 DOI 위치의 이미지에 적용함으로써 상기 타겟 후보에서 공지 DOI를 검출하는 단계를 포함한다. 상기 공지 DOI의 검출은 컴퓨터 시스템을 이용하여 수행된다.

상기 방법과 현재 사용되고 있는 콘텍스트 기반 검사 사이에는 몇 가지 차이가 있다. 먼저, 상기 방법은 그래픽 데이터 스트림(GDS) 데이터에 의존하지 않는다. 또한, 특정 결함을 검출하기 위해 고도로 정확한 보호 영역 정렬이 수행될 수 있다. 더 나아가, 콘텍스트 및 결함 특유적 정보는 결함 검출 후가 아닌 셋업 및 결함 검출 중에 사용된다.

전술한 방법은 여기에서 추가로 설명하는 것처럼 수행될 수 있다. 또한, 전술한 방법은 여기에서 설명하는 임의의 다른 방법(들)의 임의의 다른 단계(들)을 포함할 수 있다. 더 나아가, 전술한 방법은 여기에서 설명하는 임의의 시스템에 의해 수행될 수 있다.

다른 실시형태는 웨이퍼 상의 결함 검출을 위한 컴퓨터 구현 방법을 수행하는 컴퓨터 시스템에서 실행가능한 프로그램 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 관한 것이다. 상기 컴퓨터 구현 방법은 전술한 방법의 단계들을 포함한다. 컴퓨터 판독가능 매체는 또한 여기에서 설명하는 것처럼 구성될 수 있다. 컴퓨터 구현 방법의 각 단계는 여기에서 추가로 설명하는 것처럼 수행될 수 있다. 또한, 프로그램 명령어가 실행될 수 있는 컴퓨터 구현 방법은 여기에서 설명하는 임의의 다른 방법(들)의 임의의 다른 단계(들)을 포함할 수 있다.

추가의 실시형태는 웨이퍼 상에서 결함을 검출하도록 구성된 시스템에 관한 것이다. 이 시스템은 웨이퍼 상의 타겟에 대한 정보를 획득하도록 구성된 검사 서브시스템을 포함한다. 상기 타겟은 웨이퍼 상에 형성된 POI 및 POI 내에서 또는 POI 부근에서 발생하는 공지 DOI를 포함한다. 상기 정보는 웨이퍼 상에 타겟을 이미지화함으로써 획득된 웨이퍼 상의 타겟의 이미지를 포함한다. 상기 검사 서브시스템은 또한 상기 웨이퍼 또는 다른 웨이퍼 상의 POI와 매칭하는 타겟 후보를 조사하고 상기 타겟 후보의 이미지를 획득하도록 구성된다. 또한, 상기 시스템은 상기 타겟 후보의 이미지에서 잠재적 DOI 위치를 식별하고 하나 이상의 검출 파라미터를 상기 잠재적 DOI 위치의 이미지에 적용함으로써 상기 타겟 후보에서 상기 공지 DOI를 검출하도록 구성된 컴퓨터 시스템을 포함한다. 상기 시스템은 여기에서 설명하는 것처럼 추가로 구성될 수 있다.

본 발명의 다른 목적 및 장점은 하기의 상세한 설명을 첨부 도면을 참조하면서 읽을 때 명백하게 될 것이다.
도 1은 웨이퍼 상에 형성된 패턴, 및 상기 패턴에서 검출되는 공지의 관심 결함(DOI)을 가진 패턴의 일 실시형태를 개략적으로 나타내는 평면도이다.
도 2는 복수의 다이, 및 복수의 관심 패턴(POI)이 상기 복수의 다이 내에 형성되는 웨이퍼의 일 실시형태를 개략적으로 나타내는 평면도이다.
도 2a 내지 도 2d는 POI, 상기 POI 내에서 또는 상기 POI 부근에서 발생하는 하나 이상의 공지 DOI, 및 상기 공지 DOI에 대하여 발생되는 하나 이상의 미소 보호 영역의 다른 실시형태를 개략적으로 나타내는 평면도이다.
도 3은 이미지, 하나 이상의 검출 파라미터를 결정하기 위해 사용하는 상기 이미지 내의 영역, 및 하나 이상의 검출 파라미터가 적용되는 상기 이미지 내의 영역의 일 실시형태를 개략적으로 나타내는 평면도이다.
도 4는 여기에서 설명하는 하나 이상의 컴퓨터 구현 방법을 수행하는 컴퓨터 시스템에서 실행가능한 프로그램 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체의 일 실시형태를 나타내는 블록도이다.
도 5는 웨이퍼 상의 결함을 검출하도록 구성된 시스템의 일 실시형태를 개략적으로 나타내는 측면도이다.

비록 본 발명이 각종의 변형 예 및 대안적인 형태를 취할 수 있지만, 그 특정 실시형태가 도면에 예로서 도시되고 여기에서 구체적으로 설명된다. 그러나, 도면 및 그 상세한 설명은 본 발명을 여기에서 설명하는 특정의 형태로 제한하는 의도가 없고, 이와 대조적으로 본 발명은 첨부된 특허 청구범위에 의해 규정되는 본 발명의 정신 및 범위에 포함되는 모든 변형 예, 균등물 및 대안 예를 망라하는 것으로 의도된다는 점을 이해하여야 한다.

이제 도면을 참조하면, 도면들은 정확한 축척으로 작도된 것이 아님에 주목하여야 한다. 특히, 도면의 일부 요소의 축척은 그 요소의 특징을 강조하기 위해 크게 확대된다. 도면들은 동일한 축척으로 작도되지 않았다는 점에 또한 주목한다. 유사하게 구성될 수 있는 2개 이상의 도면에 나타나는 요소들은 동일한 참조 번호를 이용하여 표시된다.

일 실시형태는 웨이퍼 상에서 결함을 검출하는 컴퓨터 구현 방법에 관한 것이다. 이 방법은 웨이퍼 상의 타겟에 대한 정보를 획득하는 단계를 포함한다. 타겟은 웨이퍼 상에 형성된 관심 패턴(POI) 및 POI 내에서 또는 POI 부근에서 발생하는 공지의 관심 결함(DOI)을 포함한다. POI는 웨이퍼 상에 형성된 또는 형성될 다이의 전체 설계에 있어서 소수의 패턴화 특징만을 포함할 수 있다. 다시 말해서, 타겟에 포함된 POI는 웨이퍼 상에 형성된 또는 형성될 다이의 전체 패턴을 포함하지 않는다.

DOI의 샘플들은 웨이퍼에서 수행되는 전자 빔(e-beam) 검사 또는 주사형 전자 현미경(scanning electron microscopy, SEM) 검토와 같은 소정의 소스로부터 알려질 수 있다. 그러한 일부 예에 있어서, 사용자는 전체 웨이퍼에서 이러한 종류의 결함들의 수를 알고 싶어할 것이다. 타겟 정보(특정 상황에서의 샘플 DOI)가 주어지면, 여기에서 설명하는 실시형태를 이용하여 모든 DOI를 검출하고 전체 웨이퍼 상에서의 누이상스 결함을 억제할 수 있다. 또한, 여기에서 설명하는 실시형태는 소정 패턴을 포함한 타겟 후보에서만 결함을 검출하도록 설계되기 때문에, 여기에서 설명하는 실시형태는 일반적으로 소정의 패턴과 웨이퍼에서 상기 패턴을 형성하기 위해 사용되는 처리 간의 상호작용에 기인하여 웨이퍼에서 상기 소정 패턴으로 반복적으로 발생하는 결함인 웨이퍼에서의 체계적 결함(systematic defect)을 검출하는데 특히 유용하다. 그러므로, DOI는 브리지와 같이 웨이퍼 상에서 형성되는 패턴의 결함을 포함할 수 있다.

이러한 일 실시형태에 있어서, 도 1에 도시된 바와 같이, 패턴이 전자 빔 검사 시스템 또는 광학 검사 시스템과 같은 고해상도 검사 시스템에 의해 이미지화될 때 도 1에 도시된 바와 같은 패턴(100)이 웨이퍼 상에 형성될 수 있다. 시스템은 타겟 위치로부터의 하나의 이미지 및 POI 조사가 수행되는 다이 또는 웨이퍼로부터의 다른 이미지인 2개의 이미지를 그랩(grab)할 수 있다. 패턴(100)에 나타난 특징은 패턴(100)과 동일하지만 내부에 결함이 발생한 패턴(102)으로 나타낸 바와 같이 패턴화 특징(106)과 패턴화 특징(108) 간의 브리징 결함과 같은 DOI(104)가 웨이퍼 상의 패턴의 하나 이상의 인스턴스로 검출되었기 때문에 여기에서 설명하는 타겟에 포함될 수 있다. 도 1에 도시된 패턴은 웨이퍼 상에 실제로 형성되는 임의의 패턴을 나타내는 것으로 의도되지 않는다. 그 대신에, 패턴들은 어떤 유형의 특징이 타겟의 POI에 포함될 수 있는지, 및 내부에서 발생할 수 있는 DOI의 유형을 나타내기 위한 것으로 의도된다. POI에 포함되는 패턴화 특징의 수는 타겟 후보가 상기 웨이퍼 또는 다른 웨이퍼에 대하여 획득된 이미지에서 미리 정해진 정확도로 식별될 수 있도록 선택될 수 있다. POI의 크기는 또는 여기에서 추가로 설명하는 바와 같이 결정될 수 있다.

타겟에 대한 정보는 웨이퍼 상에서 타겟을 이미지화함으로써 획득된 웨이퍼 상에서의 POI의 이미지, 웨이퍼 상에서 POI의 위치, POI에 대한 공지 DOI의 위치, 및 POI 및 공지 DOI로부터 계산된 하나 이상의 특성을 포함한다. 또한, 타겟에 대한 정보는 DOI가 발생하는 위치를 포함할 수 있고, 상기 위치는 공지될 수 있으며 POI 위치에 고유적인 것일 수 있다. 타겟에 대한 정보는 셋업 중에 발생될 수 있고, 잠재적 결함 위치를 식별하고 샘플 결함의 테스트 및 참조 이미지를 이용하여 결함 정보를 계산하는 것을 포함할 수 있다.

일 실시형태에 있어서, 타겟에 대한 정보를 획득하는 것은 DOI 샘플의 위치를 입수(import)하는 것을 포함한다. 이러한 위치들의 소스는 검사 결과 및 SEM 검토 결과로부터 획득될 수 있다. 이 위치들은 타겟의 이미지를 그래빙하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시형태에 있어서, 타겟에 대한 정보를 획득하는 것은 DOI 위치의 고해상도 이미지를 디스플레이하는 것을 포함한다. 이미지는 SEM 검토 머신 또는 전자 빔 검사 머신과 같은 다른 시스템으로부터 발생될 수 있다. 또한, 타겟에 대한 정보를 획득하는 것은 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 사용자에게 제공하는 것을 포함할 수 있다. GUI는 타겟에 대하여 획득된 임의의 정보를 디스플레이할 수 있다.

일 실시형태에 있어서, 타겟에 대한 정보를 획득하는 것은 검사 시스템을 이용하여 DOI의 공지 위치에서 웨이퍼 상의 타겟의 이미지를 그래빙하는 것을 포함한다. 예를 들면, 셋업 중에, 시스템은 다이의 타겟 위치로부터의 하나의 이미지 집합과 POI 조사가 수행되는 다이로부터의 다른 하나의 이미지 집합인 2개의 이미지 집합을 그래핑한다. 타겟 위치에서의 이미지 집합은 테스트 및 참조 이미지를 포함한다. 시스템은 하나의 이미지를 다른 하나의 이미지에 정렬시키고 2개의 이미지의 차이를 계산한다. 사용자는 상기 테스트 또는 차이 이미지를 참조하여 DOI 위치 및 POI 위치를 수작업으로 마크한다. 다른 이미지 집합은 POI 조사를 위한 다이 내 대응하는 위치에서의 테스트 및 참조 이미지를 포함한다. 시스템은 2개의 참조 이미지를 상관시킴으로써 POI 조사를 위해 다이의 이미지에서 POI 위치를 자동으로 찾는다. POI의 이미지인 템플릿은 사용자가 POI 위치를 특정한 때 POI 조사를 위해 다이로부터 그래빙될 수 있다. 정보를 획득하는 것은 또한 템플릿 위치 및 크기를 규정하는 것을 포함할 수 있다. 추가로, 정보를 획득하는 것은 결함 검출을 위해 하나 이상의 파라미터가 결정되는 영역을 규정하는 것을 또한 포함할 수 있다. POI 및 DOI의 특성들이 또한 산출될 수 있다. 이 타겟 정보는 POI 조사를 위해 저장될 것이고, 이것에 대해서는 뒤에서 설명한다. 다른 실시형태에 있어서, 타겟에 대한 정보를 획득하는 것은 여기에서 추가로 설명하는 바와 같이 타겟 후보에 대한 조사가 수행되는 웨이퍼 또는 다른 웨이퍼 상의 하나의 다이에서 모든 공지 DOI에 대한 이미지를 그래빙하는 것을 포함한다. 이러한 템플릿의 위치는 타겟의 이미지를 POI 조사를 위해 다이로부터 발생된 이미지와 상관시킴으로써 획득될 수 있다. 많은 유형의 타겟이 있을 수 있다. 각각의 유형에 대하여 하나의 템플릿이 그래빙될 수 있다.

다른 실시형태에 있어서, 타겟에 대한 정보를 획득하는 것은 보호 영역의 크기, 형상 및 위치와 템플릿의 크기, 형상 및 위치, 및 하나 이상의 검출 파라미터가 적용되는 이미지(결함 검출을 위해 사용하는 이미지)에서 하나 이상의 특성이 결정되는 영역을 특정하는 것을 포함한다. 각각의 이러한 단계는 여기에서 추가로 설명하는 것처럼 수행될 수 있다.

모든 템플릿은 POI 조사를 위해 동일한 다이로부터 그래빙될 수 있다. 웨이퍼 구조물에서의 변동이 비교적 작기 때문에, 웨이퍼 패턴의 이미지 강조는 가끔 웨이퍼 전역에서 실질적으로 상이하다. 이 차이는 색 변동이라고 부른다. 색 변동은 웨이퍼 전역에서보다 다이 내에서 훨씬 더 작다. POI 조사의 실질적으로 높은 품질을 보장하기 위해, 모든 템플릿은 하나의 다이로부터 그래빙될 수 있고, POI 조사는 템플릿을 그래빙하는 다이에서 수행될 수 있다.

일 실시형태에 있어서, 타겟에 대한 정보를 획득하는 것은 타겟의 이미지와 템플릿 간의 유사성을 결정하는 것, 및 POI에 근접한 다른 패턴에 관한 POI의 고유성(즉, 그 주변에 관한 POI의 고유성)을 결정하는 것을 포함한다. 예를 들면, 템플릿 그래빙 중에, 타겟 다이로부터의 이미지와 POI 조사를 위한 다이로부터의 이미지 간의 상관치가 산출되고 POI 조사를 위해 저장될 수 있다. 템플릿은 DOI 위치를 고유하게 찾도록 선택된다. 템플릿의 고유성을 측정하는 메트릭이 산출될 수 있다. 예를 들면, 이미지 내의 모든 위치에 대한 상관치 중에서 최고 피크치와 두번째 최고 피크치의 비율은 고유성 메트릭(metric)으로서 사용될 수 있다. 사용자는 고유성 값에 따라 템플릿 위치를 조정할 수 있다.

상이한 타겟들은 동일한 타겟 정보의 일부를 공유할 수 있다. 예를 들면, 2개의 DOI가 동일한 POI 내에 또는 그 부근에 위치될 수 있다. POI 위치에 대한 상기 2개의 DOI에 대한 잠재적 위치가 규정될 수 있고, POI를 조사함으로써 식별될 수 있다. 다른 예에 있어서, 2개의 DOI는 동일한 특성, 예를 들면 동일한 극성을 갖는다. 결함 극성은 그 배경보다 더 밝거나 더 어두운 그레이 레벨에 의해 규정된다.

방법은 또한 DOI가 임의의 POI 위치 내에 있는지 그 부근에 있는지를 결정하기 위해 하나의 다이로부터의 모든 POI 위치를 조사하는 단계를 포함할 수 있다. 이러한 POI 위치에 대응하는 잠재적 DOI 위치는 타겟 후보라고 부른다. 이 방법으로, 상기 방법은 다이 상의 모든 타겟 후보(또는 잠재적 DOI 위치)를 조사하는 단계를 포함할 수 있다. 동일한 패턴이 이 위치에서 발생하지만, DOI는 이 위치에서 발생할 수도 있고 발생하지 않을 수도 있다. DOI가 소정의 위치에서 검출된 경우에만 패턴 및 결함은 실제 타겟이다. 일부 실시형태에 있어서, 방법은 타겟에 대한 템플릿이 다이의 이미지의 다른 부분과 상관되는지를 결정함으로써 POI를 위하여 상기 웨이퍼 또는 다른 웨이퍼 상에서 다이의 이미지를 조사하는 단계를 포함한다. 예를 들면, 검사 시스템은 전체 다이의 이미지를 그래빙하고 POI 위치를 조사하기 위해 템플릿과 이미지 간의 상관(예를 들면, 정상화 교차 상관(NCC))을 가동하기 위해 사용할 수 있다. 상관 역치를 통과하는 위치는 타겟 후보이다. 사용자는 타겟 후보를 수작업으로 정제(refine)하는 옵션을 갖는다. 일 실시형태에 있어서, 방법은 POI의 템플릿을 생성하고, 템플릿의 크기를 변경함으로써 또는 템플릿을 뒤집거나 회전시키거나 또는 처리함으로써 템플릿을 수정하는 단계를 포함한다. 템플릿 형상은 정사각형 또는 직사각형일 수 있고, 그 크기는 검사 시스템에 의해 획득된 이미지보다 더 작을 수 있다. POI 조사로부터 획득된 POI 위치는 저장되고 결함 검출 중에 사용될 것이다.

반도체 설계 규칙이 축소(shrink)함에 따라 소정의 웨이퍼 구조물에서 결함을 야기할 가능성이 더 높아진다. 그러한 웨이퍼 구조물이 그래픽 데이터 스트림(GDS) 데이터와 같은 설계 데이터를 이용하여 식별될 때, 상기 구조물은 일반적으로 "핫스팟"이라고 부른다. 더 구체적으로, "핫스팟"은 어떤 웨이퍼 구조물이 웨이퍼 상에서 (가설상으로) 결함을 야기하는지 결정하기 위해 GDS 데이터를 이용하여 식별될 수 있다. 하나의 다이에 상이한 핫스팟 유형들이 있을 수 있고, 동일한 유형의 핫스팟이 다이의 복수의 위치에 프린트될 수 있다. 핫스팟에서 생성된 결함들은 일반적으로 체계적 결함이고 보통은 주변 노이즈보다 더 약한 신호를 가져서 그 검출이 비교적 어렵다.

그러므로, 핫스팟은 여기에서 설명하는 타겟이 결함을 야기하는 GDS 데이터에서 웨이퍼 구조물로서 식별되지 않는다는 점에서 여기에서 설명하는 타겟과 상이하다. 그 대신에, 타겟은 웨이퍼 구조물이 형성된 하나 이상의 실제 웨이퍼를 이용하여 식별된다. 예를 들면, 전자 빔 검사 또는 전자 빔 검토를 이용하여 실질적으로 국소 영역에서 타겟을 찾을 수 있다. 전자 빔 검사 및 전자 빔 검토는 그 스루풋이 일반적으로 사실상 낮기 때문에 전형적으로 전체 웨이퍼를 검사하는데 사용될 수 없다. 그러나, 여기에서 설명하는 실시형태는 전자 빔 검사에 의해 찾아지는 것과 같은 타겟의 위치가 주어진 경우 얼마나 많은 타겟 후보가 전체 웨이퍼 상에 형성되는지 및 얼마나 많은 DOI가 상기 타겟 후보에서 나타나는지 결정하기 위해 사용할 수 있다. 이 방식으로, 샘플 결함 위치가 주어진 경우, 방법은 이러한 종류의 결함이 웨이퍼 상에 얼마나 많이 있는지 결정할 수 있다.

그러므로, 여기에서 설명하는 실시형태는 GDS 기반 검사를 이용하여 결함을 검출하는 방법과 실질적으로 상이하다. 예를 들면, GDS 기반 방법은 모든 유형의 결함을 포착하고, 런타임 스와쓰 기반 정렬을 위한 이미지를 생성하기 위해 패치투 디자인 정렬을 수행한다. 이와 대조적으로, 여기에서 설명하는 방법은 전체 웨이퍼에서 동일 유형의 모든 결함을 찾기 위해 샘플 DOI의 이미지를 이용한다. 샘플 DOI는 SEM 검토, 전자 빔 검사, 또는 다른 검사 또는 결함 검토 결과 파일로부터 올 수 있다. 검사 중에, 각각의 POI 위치는 템플릿을 웨이퍼 이미지에 상관시킴으로써 조정될 수 있다. 그러므로, 핫스팟을 이용하는 방법은 모든 가능한 결함을 찾음에 비하여 여기에서 설명하는 방법은 특정의 공지 결함만을 찾는다는 점에서 상기 2개의 방법은 상이하다.

일 실시형태에 있어서, POI는 웨이퍼 및 다른 웨이퍼 상에 형성된 다이의 폭 및 높이보다 더 짧은 폭 및 높이를 각각 갖는다. 예를 들면, 도 2는 복수의 다이가 형성되고 복수의 POI가 각각의 복수의 다이 내에 형성되는 웨이퍼를 보인 것이다. 특히, 웨이퍼(200)는 웨이퍼 제조 공정(예를 들면, 리소그래피) 중에 다이(202)가 소정의 레이아웃으로 프린트될 수 있다. 제1 POI(204)는 다이의 제1 장소에 위치될 수 있다. 예를 들면, 제1 POI(204)는 다이의 상부 좌측 코너에 위치될 수 있다. 또한, 도 2에 도시된 바와 같이, POI(204)는 다이의 폭보다 더 작은 폭 및 다이의 높이보다 더 작은 높이를 갖는다. 제2 POI(206)는 제1 POI의 제1 위치와 다른 다이의 제2 위치에 위치된다. 더 나아가, 도 2에 도시된 바와 같이, POI(204, 206)는 서로 다른 치수를 가질 수 있다. 예를 들면, POI(204, 206)가 다른 패턴으로 검출된 다른 DOI를 포함하기 때문에, 2개의 POI는 다른 패턴에 위치된 DOI에 기초하여 결정되는 다른 치수를 가질 수 있다. 추가로, 도 2에 도시된 바와 같이, POI(206)는 다이의 폭보다 더 작은 폭 및 다이의 높이보다 더 작은 높이를 갖는다. 또한, POI들은 부분적으로 중첩될 수 있다.

다른 실시형태에 있어서, 하나 이상의 특성은 공지 DOI의 하나 이상의 특성을 포함한다. 예를 들면, 결함 정보는 샘플 결함의 테스트 및 참조 이미지를 이용하여 결정될 수 있다. 특히, 참조 이미지는 테스트 이미지로부터 감산되어 차이 이미지를 발생할 수 있고, 공지 DOI의 하나 이상의 특성은 상기 차이 이미지로부터 결정될 수 있다. 이러한 일 실시형태에 있어서, 하나 이상의 특성은 공지 DOI의 크기, 형상, 강도, 콘트라스트 또는 극성을 포함한다. 결함 크기, 형상, 콘트라스트 및 극성은 타겟의 차이 이미지를 이용하여 산출될 수 있다. 강도는 타겟의 테스트 이미지를 이용하여 산출될 수 있다.

일 실시형태에 있어서, 타겟에 포함된 패턴은 바람직하게 검사 시스템에 의해 분해할 수 있다. 여기에서 설명하는 실시형태는 비 패턴 영역에서 동작하지 않고 무작위 분포형 결함에 대하여 동작하지 않을 것이다.

여기에서 설명하는 방법의 셋업은 또한 옵틱스(optics) 선택과 같은 임의의 다른 적당한 단계를 포함하고, 이 단계는 공지의 결함 위치에 기초하여 수행될 수 있다. 일부 방법은 검사 시스템의 복수의 옵틱스 모드로 임의의 하나의 타겟 또는 한가지 유형의 타겟을 검사하는 단계를 또한 포함할 수 있다. 옵틱스 모드는 검사 시스템의 파장, 개구, 화소 크기, 포커스, 광 레벨 등의 파라미터 구성이다. 이러한 방법은 복수 모드에 대한 하나 이상의 파라미터를 선택하는 단계를 포함할 수 있다. 이 방식으로, 방법은 타겟 기반 검사용으로 2개 이상 모드를 셋업하는 단계를 포함할 수 있다. 그러한 방법은 결함 신호의 최상 모드를 이용하여 상이한 다이로부터 DOI를 선택하는 단계와, 하나의 다이로부터 타겟 정보를 수집하는 단계를 포함할 수 있다. 타겟 정보를 수집하는 단계는 제1 단계에서 획득한 다이 위치에서 결함 이미지를 그래빙하는 단계와, POI 조사에 최상인 다른 모드에서 대응하는 템플릿을 찾기 위해 모드 간 이미지 정렬을 수행하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 그 다음에 조사 모드를 이용하여 하나의 다이에서 모든 타겟 후보 위치를 찾는 단계를 포함할 수 있다. 상기 위치는 그 다음에 이 위치에서 그래빙된 이미지 패치에 기초하여 보거나 교정될 수 있다. 검출 비법(recipe)은 그 다음에 결함 신호의 최상 모드로 셋업될 수 있다. 타겟 후보를 검사하는 단계는 여기에서 설명하는 것처럼 추가로 수행될 수 있다.

방법은 또한 웨이퍼 상에서 또는 다른 웨이퍼 상에서 타겟 후보를 조사하는 단계를 포함한다. 타겟 후보는 (예를 들면, 전체 다이에서의) POI의 위치들을 포함한다. 예를 들면, 타겟과 동일 유형의 패턴을 가진 다수의 위치가 있을 수 있다. 동일 유형의 결함은 이러한 위치들 중의 일부에서 발생할 수 있다. 모든 결함을 검출하기 위해, 이러한 위치들이 조사되고 보고된다. 미소 보호 영역(MCA)은 여기에서 추가로 설명하는 바와 같이 이러한 위치 주위에서 규정될 수 있다. "보호 영역"(care area)은 결함 검출이 수행되는 접속된 이미지 화소들의 집합이다. 예를 들면, 타겟 주변 위치의 MCA 크기는 컴퓨터 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)의 도움으로 사용자가 규정할 수 있다. 검사 중에, 이 위치들은 임의의 DOI 활동에 대하여 시험된다. 이 위치들을 조사하기 위해, 시스템은 다이 상의 각각의 화소를 방문하고 다이 상의 화소 주변의 패턴과 템플릿 간의 유사성에 대한 값을 산출할 수 있다. 만일 유사성 값이 템플릿 그래브에서 규정된 역치보다 더 크면, 화소의 위치는 POI 위치로서 마크된다. 타겟 후보 위치는 POI로부터의 위치 오프셋을 타겟 후보 위치에 추가함으로써 산출될 수 있다. 잠재적 DOI 위치 및 POI 위치의 이미지는 그래브되어 사용자에게 디스플레이된다. 사용자는 POI의 이미지 및 잠재적 DOI 위치와 그들의 유사성 값을 검토함으로써 타겟 후보를 정제할 수 있다. POI 위치는 결함 검출을 위해 저장된다. 타겟 정보 및 타겟 후보 위치는 결함 검출에 제공될 수 있다.

일 실시형태에 있어서, 타겟 후보를 조사하는 단계는 POI의 템플릿 또는 이미지에 대한 타겟 후보의 이미지의 이미지 매칭을 위한 최상의 옵틱스 모드를 이용하여 타겟 후보의 이미지를 획득하는 단계를 포함한다. 예를 들면, POI 조사는 이미지 매칭을 위해 최상인 옵틱스 모드에서 획득된 이미지로 수행될 수 있다. 여기에서 추가로 설명하는 바와 같은 타겟 정보 획득 및 결함 검출은 다른 옵틱스 모드로 획득된 이미지를 이용하여 수행될 수 있다. 예를 들면, 일 실시형태에 있어서, 웨이퍼 상의 타겟 이미지화는 제1 옵틱스 모드를 이용하여 수행되고, 타겟 후보의 공지 DOI 검출을 위해 사용되는 타겟 후보의 이미지는 상기 제1 옵틱스 모드와 상이한 제2 옵틱스 모드를 이용하여 획득된다. 모드 간 이미지 정렬은 2개의 옵틱스 모드 간에 수행될 수 있다.

일 실시형태에 있어서, 타겟에 대한 정보 획득 단계와 타겟 후보 조사 단계는 검사 시스템(즉, 동일한 검사 시스템)을 이용하여 수행된다. 또한, 타겟 정보 획득 단계와 타겟 후보 조사 단계는 결함 검출 전의 셋업 단계에서 검사 시스템을 이용하여 수행될 수 있다. 예를 들면, 템플릿 그래브와 POI 조사를 위해 동일한 검사 시스템을 이용해야 한다. 대안적으로, 타겟에 대한 정보 획득 단계와 타겟 후보 조사 단계는 동일 유형의 상이한 검사 시스템을 이용하여 수행된다. 다른 실시형태에 있어서, 타겟에 대한 정보 획득 단계와 타겟 후보 조사 단계는 상이한 다이에서 수행되고, 타겟 후보 조사 단계는 타겟 후보에 대한 하나 이상의 템플릿을 이용하여 하나의 다이에서 수행된다.

일 실시형태에 있어서, 타겟 후보는 GDS 기반 패턴 조사와 같은 다른 소스로부터 올 수 있다. 이 경우에, 타겟 기반 검사는 템플릿을 그래빙하고 타겟 정보를 계산하는 것만 필요로 한다. POI의 이미지 기반 조사는 생략될 수 있다. MCA는 각각의 타겟 후보에 대하여 생성된다. 검사 중에, POI 위치는 검사를 위해 발생된 이미지와 템플릿을 상관시킴으로써 조사될 수 있다. MCA 위치는 POI 조사 결과와 상관될 수 있다. 결함 검출은 MCA 내의 컴퓨터 시스템에 의해 수행될 수 있다.

일 실시형태에 있어서, 방법은 타겟 기반 검사를 위해 보호 영역의 하나 이상의 파라미터를 결정하는 단계를 포함한다. 예를 들면, 각 유형의 결함에 대하여, 한가지 유형의 MCA가 POI 위치에 기초하여 결함 위치 주위에서 발생될 수 있다. 도 2a 내지 도 2d는 웨이퍼상의 패턴, 패턴의 POI, POI 내 및/또는 그 부근에 위치된 하나 이상의 DOI, 및 각각의 DOI에 대하여 발생될 수 있는 하나 이상의 MCA 간의 각종 관계를 보인 것이다. 예를 들면, 도 2a에 도시된 바와 같이, POI(210)는 패턴(212) 내에 위치될 수 있다. 도 2a, 2c 및 2d에 도시된 POI(210)의 이미지는 POI에 대한 템플릿에서 나타날 수 있기 때문에 POI이다. 도 2a에 도시된 바와 같이, DOI(214)는 POI(210) 부근에 위치할 수 있지만, 반드시 POI(210) 내에 있을 필요는 없다. MCA(216)는 DOI의 위치 주위에 배치되고 상기 DOI 위치에 중심이 맞춰질 수 있다. 유사한 방식으로, 도 2b에 도시된 바와 같이, POI(218)는 패턴(220) 내에 위치될 수 있다. 도 2b에 도시된 POI(218)의 이미지는 POI에 대한 템플릿에서 나타날 수 있기 때문에 POI이다. DOI(222)는 POI(218) 내에 위치할 수 있다. MCA(216)는 DOI의 위치 주위에서 결정되고 상기 DOI 위치에 중심이 맞춰질 수 있다. 하나의 POI는 2개 이상의 DOI와 관련될 수 있다. 예를 들면, 도 2c에 도시된 바와 같이, DOI(226)는 POI(210) 내에 위치하고 있는 한편, DOI(228)는 POI(210) 부근에 위치하고 있지만 반드시 POI(210) 내에 위치할 필요는 없다. MCA(230)는 DOI(226)의 위치 주위에 배치되고 상기 DOI(226) 위치에 중심이 맞춰지는 한편, MCA(232)는 DOI(228)의 위치 주위에 배치되고 상기 DOI(228) 위치에 중심이 맞춰질 수 있다. 그러므로, 각각의 MCA는 단지 하나의 DOI와 관련될 수 있다. 그러나, MCA는 2개 이상의 DOI와 관련될 수 있다. 예를 들면, 도 2d에 도시된 바와 같이, MCA는 DOI(226) 및 DOI(228) 양측에 대하여 발생될 수 있다. POI 형상과 DOI 형상은 정사각형 또는 직사각형으로 제한되지 않는다. 도 2a 내지 도 2d에 도시된 패턴들은 웨이퍼 상에 실제로 형성되는 임의의 패턴을 나타내는 것으로 의도되지 않는다.

일 실시형태에 있어서, 방법은 POI의 템플릿 이미지와 DOI를 검출하기 위해 사용되는 이미지를 상관시킴으로써 보호 영역 위치를 결정하는 단계를 포함한다. 예를 들면, POI 조사 및 결함 검출은 2개의 상이한 웨이퍼 주사(scan)일 수 있다. POI 조사 중에 발생된 MCA는 검사 처리 중의 단지 대략적인 결함 위치로서 소용될 수 있다. 정확한 결함 위치는 결함 검출을 위해 사용되는 이미지와 템플릿을 상관시킴으로써 식별될 수 있다. 다시 말해서, MCA는 잠재적 결함 위치와 정확하게 정렬되지 않을 수 있다. 그래서, 결함 검출 중에, 템플릿은 MCA 위치를 정제하기 위해 이미지와 상관될 수 있다. 이러한 실시형태는 웨이퍼 단계 불확실성을 보정하는 단계를 또한 포함할 수 있다. 그 다음에, 결함 검출은 여기에서 추가로 설명하는 바와 같이 상기 MCA 내에서 수행될 수 있다. 이 방식으로, 타겟 기반 검사는 타겟 후보에 대한 보호 영역 내의 이미지 화소들만을 이용하는 단계를 포함할 수 있고, 그래서 이미지 화소들은 웨이퍼의 비 타겟 후보에 대하여 사용되지 않고 비 타겟 후보에 대하여 검사가 수행되지 않을 수 있다. 그러므로, 여기에서 설명하는 실시형태는 전체 웨이퍼, 또는 전형적으로 전체 웨이퍼 치수에 걸치는 웨이퍼의 전체 스와쓰에 대한 이미지 화소를 이용하는 단계를 전형적으로 수반하는 대부분의 검사 방법과 상이하다. 현재 사용되는 이러한 방법은 웨이퍼의 임의 위치에 존재하는 임의의 결함을 검출하는 것과 같은 많은 이용 케이스에 대하여 유리하다. 그러나, 이러한 방법은 웨이퍼 노이즈가 실질적으로 높고 DOI 신호가 비교적 약한 경우에는 임의의 DOI를 찾지 못할 수 있다. 여기에서 설명하는 실시형태는 웨이퍼의 특정 타겟 후보에만 존재하는 특정 DOI에 대해서만 수행되기 때문에, 그 실시형태들은 실질적으로 높은 스루풋으로 비교적 낮은 신호대 잡음비를 가진 DOI를 검출하고 다른 영역의 누이상스 결함은 실질적으로 억제할 수 있다. 또한, 특정 DOI에 대하여 단지 하나의 위치만 있는 경우에는 POI 조사(셋업 단계)를 하지 않을 수 있다.

타겟에 대한 보호 영역의 하나 이상의 파라미터를 결정하는 것에 추가하여 또는 그 대신에, 셋업 중에, 방법은 웨이퍼상의 타겟 후보의 잠재적 위치를 식별하는 단계를 포함할 수 있다. 예를 들면, 웨이퍼 상에 형성되는 다이 내의 타겟의 위치 및 웨이퍼 상의 다이의 레이아웃에 대한 정보는 웨이퍼 상의 타겟 후보의 잠재적 위치 및 그에 따라서 웨이퍼 상의 DOI의 잠재적 위치를 식별하는데 사용할 수 있다.

방법은 또한 타겟 후보의 이미지에서 잠재적 DOI 위치를 식별함으로써 타겟 후보의 공지 DOI를 검출하는 단계와, 상기 잠재적 DOI 위치의 이미지에 하나 이상의 검출 파라미터를 적용하는 단계를 또한 포함할 수 있다. POI는 0개 이상의 DOI 위치를 포함할 수 있고, POI는 부분적으로 중첩될 수 있다. 이 방식으로, 방법은 전체 웨이퍼 상의 타겟 후보 위치에서 다른 타겟을 검출할 수 있다.

DOI를 검출하는 단계는 타겟 후보의 정확한 위치를 식별하는 단계와, 공지 DOI가 각 위치에 존재하는지를 결함 정보에 기초하여 체크하는 단계를 포함할 수 있다. 더 구체적으로, 검사 중에, 셋업 중에 발생된 결함 정보 및 템플릿은 여기에서 추가로 설명하는 것과 같은 컴퓨터 시스템에 전송될 수 있다. 예를 들면, 일 실시형태에 있어서, 상기 검출 단계는 잠재적 DOI 위치를 정확하게 식별하기 위해 여기에서 설명하는 컴퓨터 시스템과 같은 결함 검출 모듈에 타겟에 대한 정보를 제공하는 단계를 포함한다. 이 방식으로, 템플릿은 타겟 후보의 정확한 위치를 찾기 위해 사용될 수 있다. 예를 들면, 일 실시형태에 있어서, 상기 검출 단계는 셋업 중에 획득된 템플릿을 결함 검사 중에 획득된 타겟 후보의 이미지에 상관시킴으로써 타겟 후보의 이미지에서 잠재적 DOI 위치를 식별하는 단계를 포함한다.

이 방식으로, 템플릿은 NCC와 같은 임의의 적당한 상관을 이용하여 소정 범위 내의 타겟 후보에 대하여 획득된 이미지와 상관될 수 있다. 이 범위는 웨이퍼 단계 불확실성 및 검사 화소 크기에 따라 결정될 수 있다. 전형적인 값은 20화소이다. 최대 NCC 값에 대응하는 화소의 위치는 POI 위치로서 선택된다. 타겟 후보 위치는 POI 위치에 관한 결함 위치에 기초하여 산출될 수 있다. 이 방식으로, 검사 중에, 여기에서 설명하는 실시형태는 이미지 매칭을 이용하여 실질적으로 정확한 타겟 후보 위치를 찾는다.

동일한 타겟의 복수의 POI 위치가 하나의 이미지에서 나타나는 경우에, POI 조사는 하나의 위치에 대하여 수행되고, 진정한 MCA 위치에 근사한 MCA 위치로부터의 오프셋이 산출된다. 이 오프셋은 이 이미지의 다른 근사한 MCA 위치에 적용된다. POI 위치를 모두 조사할 필요는 없다.

MCA는 하나 이상의 잠재적인 DOI 위치를 커버하도록 발생될 수 있다. 예를 들면, 타겟 후보 위치가 실질적으로 정확하기 때문에, MCA는 여기에서 추가로 설명하는 바와 같이 그 위치 주위에서 규정될 수 있다. MCA의 크기는, 예를 들면, 5화소×5화소일 수 있다. 또한, 여기에서 설명하는 실시형태는 결함 특유적 정보를 이용하기 때문에, DOI 검출 및 누이상스 억제가 더 효과적이다.

여기에서 설명하는 실시형태는 모든 잠재적인 결함 위치를 실질적으로 정확히 찾아내기 위해 타겟 기반 정렬을 수행하기 때문에, 여기에서 설명하는 실시형태는 설계 기반 방법에서 사용할 수 있는 스와쓰 기반 접근법에 비하여 유리하다. 스와쓰는 전체 다이 행을 커버하는 시간 지연 적분(TDI) 센서에 의해 발생되는 미가공(raw) 이미지이다. 스와쓰 기반 정렬은 보호 영역을 스와쓰에 상관시킨다. 스와쓰 기반 정렬은 비교적 작은 백분율의 검사 데이터에 대하여 실패할 수 있다. 그러한 정렬 오류가 발생하면, 전체 스와쓰가 검사되지 않거나, 또는 정렬 오류가 있는 검사 데이터에 기인하여 실질적 양의 누이상스 결함이 검출 및 보고될 것이다. 그러나, 여기에서 설명하는 실시형태는 여기에서 설명하는 타겟 기반 상관이 국지적으로 수행되기 때문에 상기와 같은 정렬 문제에 대하여 면역성을 가질 것이다.

타겟 후보의 이미지에 하나 이상의 검출 파라미터를 적용하는 것은 임의의 적당한 방법으로 수행될 수 있다. 예를 들면, 일부 실시형태에 있어서, 하나 이상의 검출 파라미터를 적용하는 단계는 잠재적 DOI 위치의 이미지 및 참조 이미지를 이용하여 차이 이미지를 발생하는 단계와, 노이즈 측정치 및 역치를 산출하는 단계와, 역치를 상기 차이 이미지의 신호에 적용하는 단계를 포함한다. 다른 실시형태에 있어서, 상기 방법은 잠재적 DOI 위치에 근접한 차이 이미지의 하나 이상의 특성을 결정하는 단계를 포함하고, 하나 이상의 검출 파라미터를 적용하는 단계는 상기 차이 이미지의 하나 이상 특성의 하나 이상의 값에 역치를 적용하는 단계를 포함한다. 상기 참조 이미지는 예를 들면 DOI가 검출되지 않은 다이에서 잠재적 DOI 위치의 이미지, 복수의 다이의 중간 이미지, 또는 셋업에서 획득된 템플릿일 수 있다. 예를 들면, 일 실시형태에 있어서, 하나 이상의 검출 파라미터가 적용되는 잠재적 DOI 위치의 이미지는 참조 이미지 및 테스트 이미지를 이용하여 발생된 이미지를 포함하고, 상기 참조 이미지는 POI에 대한 템플릿이다. 이 방식으로, 상기 참조 이미지는 검사 중에 획득된 이미지가 아닐 수 있다. 다시 말해서, 참조 이미지는 검사 중에 획득된 이미지로 제한되지 않는다. 다른 예에 있어서, 비 결함 타겟 후보의 위치가 웨이퍼에서 식별될 수 있고, 이미지는 웨이퍼의 위치에서 검사 시스템을 이용하여 획득될 수 있다. 이 이미지는 다른 타겟 후보의 위치에서 획득된 이미지로부터 감산되어 차이 이미지를 발생할 수 있고, 여기에서 설명하는 것과 같은 역치가 상기 차이 이미지에 적용될 수 있다. 상기 역치보다 높은 차이 이미지 내의 모든 신호는 결함 또는 잠재적 결함으로서 식별될 수 있다. 공지 DOI를 검출하는 단계는 여기에서 추가로 설명하는 바와 같이 구성될 수 있는 컴퓨터 시스템을 이용하여 수행된다.

템플릿을 참조 이미지로서 사용하는 방법은 소정의 상황에서 유리하다. 예를 들어서, 만일 체계적 결함의 수가 실질적으로 높으면, 웨이퍼 상의 다이의 대부분이 결함이 있다. 따라서, 멀티다이 이미지의 중간에 결함이 있을 가능성이 높다. 따라서, 중간 이미지를 참조 이미지로서 사용할 수 없다. 참조 이미지는 셋업에서 결정되고 무결함으로서 검증될 수 있다. 그러므로, 이것은 검사 중에 이용할 수 있다.

일부 실시형태에 있어서, 방법은 타겟에 대한 정보에 기초하여 하나 이상의 검출 파라미터를 결정하는 단계를 포함한다. 예를 들면, 하나 이상의 검출 파라미터(또는 결함 검출 알고리즘)는 노이즈 적응적일 수 있다. 즉, 만일 노이즈가 타겟에 대하여 획득된 이미지에서 비교적 높으면, 검사 감도를 비교적 낮게 설정할 수 있다. 그렇지 않으면, 검사 감도는 비교적 높게 설정될 수 있다. 검사 감도는 타겟 후보의 차이 이미지에 적용되는 비교적 높은 역치를 선택함으로써 비교적 낮게 설정할 수 있다. 이와 대조적으로, 검사 감도는 타겟 후보의 차이 이미지에 적용되는 비교적 낮은 역치를 선택함으로써 비교적 높게 설정할 수 있다. 또한 다른 실시형태에 있어서, 방법은 각각의 타겟 유형의 이미지에 기초하여 각각의 타겟 유형에 대하여 별도로 하나 이상의 검출 파라미터를 결정하는 단계를 포함한다. 그러므로, 방법이 다른 유형의 타겟에 대하여 이용할 수 있기 때문에, 다른 역치를 이용하여 다른 유형의 타겟 후보의 결함을 검출할 수 있다. 예를 들면, 제1 역치를 이용하여 제1 유형의 타겟 후보의 제1의 공지 DOI를 검출하고, 제2의 다른 역치를 이용하여 제2의 다른 유형의 타겟 후보의 제2의 다른 공지 DOI를 검출할 수 있다.

동일한 하나 이상의 검출 파라미터를 이용하여 동일한 타겟 유형을 가진 각각의 타겟 후보에서 결함을 검출할 수 있다. 그러나, 다른 실시형태에 있어서, 방법은 타겟 후보의 이미지에 기초하여 공지 DOI의 검출이 각각 수행되는 각각의 타겟 후보에 대하여 하나 이상의 검출 파라미터를 별도로 결정하는 단계를 포함한다. 이 방식으로, 검출 파라미터는 타겟 후보마다 기반으로 걸정될 수 있다. 예를 들면, 잠재적 타겟 후보 또는 잠재적 DOI 후보가 식별된 때, 국소 지역에서 차이 이미지의 표준편차를 결정할 수 있다. 역치는 그 다음에 역치=평균+G+K*(국소 영역에서의 차)의 표준편차로서 결정될 수 있고, 여기에서 평균은 국소 영역에서 차이 이미지의 평균치이고, G와 K는 사용자 규정 파라미터이다. G와 K는 부호화 값(signed value)이다. 그러나, 각 타겟 후보에 대한 역치는 임의의 다른 적당한 방법으로 결정할 수 있다.

DOI 정보는 공지 DOI가 잠재적 DOI 위치에 존재하는지를 결정하기 위해 또한 사용할 수 있다. 예를 들면, 추가의 실시형태에 있어서, 하나 이상의 특성은 위에서 설명한 임의의 것과 같은 공지 DOI의 하나 이상의 특성을 포함하고, 하나 이상의 검출 파라미터를 적용하는 단계는 잠재적 DOI 위치의 이미지로부터 결정된 하나 이상의 특성의 하나 이상의 값에 역치를 적용하는 단계를 포함한다. 이러한 일 예에 있어서, 만일 극성과 같은 공지 DOI의 특성이 DOI마다 일정하면, DOI를 검출하는 단계는 그 특성의 값을 한정(thresholding)하는 단계를 포함할 수 있다. 그러한 극성 기반 한정은 템플릿에 상관되는 타겟 후보에 대하여 획득된 이미지, 또는 타겟 후보에 대하여 전술한 바와 같이 발생된 차이 이미지에 적용될 수 있다. 결함 특성의 한정은 여기에서 설명하는 다른 한정(예를 들면, 차이 이미지 내의 신호의 한정)과 함께 사용할 수 있다. 이 방법으로 극성 및 결함 크기 등의 결함 특성을 이용하는 것은 누이상스 결함 검출을 억제하는 데에 또한 도움이 될 수 있다.

추가의 실시형태에 있어서, 하나 이상의 검출 파라미터가 적용되는 잠재적 DOI 위치의 이미지는 잠재적 DOI 위치 주변의 보호 영역의 이미지이고, 상기 보호 영역은 POI 내에서 또는 POI 부근에서 발생하는 공지 DOI의 크기에 기초하여 결정된다. 예를 들면, 대략 타겟 후보의 위치에서 획득되는 이미지의 크기는 이미지가 실제로 그 타겟 후보에 대하여 획득되는 것을 확실히 하기 위해 비교적 클 수 있다. 그러한 일 예에 있어서, 도 3에 도시된 영역(300)은 타겟 후보에서 획득된 이미지의 크기와 대략 동일할 수 있다. 또한, 영역(300)은 타겟 후보에 대하여 발생된 차이 이미지의 크기일 수 있다. 그 이미지 내에서 타겟 후보의 위치는 그 다음에 전술한 바와 같은 상관을 이용하여 결정될 수 있다. 타겟 후보보다 더 큰 것으로 알려진 영역은 그 다음에 전술한 바와 같이 타겟 후보마다 기반으로 역치를 결정하기 위해 사용할 수 있다. 예를 들면, 도 3에 도시된 바와 같이, 영역(300) 내의 영역(302)은 타겟 후보의 역치를 결정하기 위해 사용할 수 있다. 역치는 그 다음에 공지 DOI의 영역보다 약간 더 큰 영역에 적용할 수 있다. 예를 들면, 도 3에 도시된 바와 같이, 영역(302) 내의 영역(304)은 역치가 적용되는 영역일 수 있고, 영역(304)은 공지 DOI의 영역보다 약간 더 클 수 있다. 이러한 일 예에 있어서, 역치를 결정하기 위해 사용하는 이미지 부분은 약 64화소×약 64화소이고, 상기 결정된 역치가 적용되는 영역은 공지 DOI의 크기에 따라서 약 5화소×약 5화소일 수 있다. 역치가 적용되는 차이 이미지의 크기를 감소시키면 이미지의 노이즈가 잠재적 DOI로 잘못 식별될 가능성을 감소시킨다. 또한, 그러한 실질적으로 작은 영역을 역치가 적용되는 보호 영역으로 이용하면 압도적인 누이상스 결함을 검출하지 않고 실질적으로 낮은 역치를 사용할 수 있다. 이 때문에 이 실시형태에서 사용되는 보호 영역은 미소 보호 영역 또는 MCA라고 부른다. 이와 대조적으로, 실질적으로 민감한 검사를 위하여 비교적 낮은 역치를 사용하는 현재 사용되고 있는 많은 검사 방법은 DOI와 분리되어야 하는 다량의 누이상스 결함을 검출한다.

일 실시형태에 있어서, 방법은 타겟의 하나 이상의 특성을 선택하는 단계와, 하나 이상의 검출 파라미터를 선택하는 단계와, 공지 DOI 외의 결함들이 타겟 후보에서 검출되지 않도록(예를 들면, 공지 DOI가 발생할 가능성이 있는 위치만이 검사되도록) 보호 영역의 하나 이상의 파라미터를 결정하는 단계를 포함한다. 예를 들면, 보호 영역은 공지 DOI에 대한 영역만을 포함하고 공지 DOI는 포함하지 않으면서 누이상스 결함만을 포함하는 영역은 실질적으로 배제하도록 감소될 수 있다. 특히, 보호 영역은 공지 DOI가 발생하는 위치 주위에서 규정될 수 있다. 그러므로, 보호 영역 외측의 노이즈는 완전히 무시될 수 있다. 또한, 타겟 또는 템플릿의 노이즈는 타겟 후보의 실질적으로 정확한 위치를 찾기 위해 사용할 수 있으므로 보호 영역은 실질적으로 작게 될 수 있다. 여기에서 설명하는 실시형태에서 사용하는 보호 영역은 다른 방법들이 타겟 후보들을 실질적으로 정확히 찾아내는 메카니즘을 갖고 있지 않기 때문에 현재 사용되고 있는 다른 보호 영역보다 실질적으로 더 작게 될 수 있다. 타겟 후보 위치가 더 정확하게 결정될수록 사용할 수 있는 보호 영역이 더 작아질 수 있고 누이상스 결함이 더 적게 검출될 것이다. 또한, 여기에서 설명하는 실시형태는 설계 데이터로부터 발원하는 보호 영역을 정제함으로써 체계적 결함을 검출할 수 있다.

비록 여기에서 설명하는 실시형태가 타겟 후보를 조사하고 타겟 후보의 공지 DOI를 검출하는 것과 관련되지만, 여기에서 설명하는 실시형태는 2가지 이상 유형의 타겟 후보를 조사하고 2가지 이상 유형의 타겟 후보의 DOI를 검출하는데 사용할 수 있다. 예를 들면, 웨이퍼 상에는 복수 유형의 브리지 결함이 있을 수 있고, 동일 유형의 브리지가 상이한 웨이퍼 구조물에서 발생할 수 있다. 이러한 브리지는 다른 유형의 타겟으로서 취급될 수 있다. 여기에서 설명하는 실시형태는 상기 유형들의 타겟에 대한 정보를 이용하여 임의의 다른 인스턴스의 타겟 후보의 전체 다이를 조사하는 단계를 포함할 수 있다. MCA는 이러한 타겟 후보 주위에서 규정되고 그 위치는 검사 중에 정제된다. 결함 검출은 타겟 후보의 각 인스턴스에 대하여 수행될 수 있다. 이 방식으로, 여기에서 설명하는 실시형태는 웨이퍼 전역에서 타겟 후보를 검사하기 위해 사용할 수 있다.

일 실시형태에 있어서, 방법의 어떤 단계도 상기 웨이퍼 또는 다른 웨이퍼의 설계 데이터를 이용하여 수행되지 않는다. 다시 말해서, 상기 웨이퍼 또는 다른 웨이퍼의 설계 데이터는 방법의 모든 단계에서 요구되지 않는다. 그러므로, 여기에서 설명하는 실시형태는 설계 데이터를 요구하지 않는다는 점에서 장점이 있다. 그 대신에, GDS 정보 이외의 검사 이미지가 사용된다. 그래서, GDS 이용가능성은 문제가 되지 않는다. 이와 대조적으로, 핫스팟을 이용하는 방법은 수행을 위해 설계 데이터를 요구한다. 그러한 방법은 가끔 설계 지식을 가진 누군가(예를 들면, 고객)로부터의 지원을 또한 필요로 한다. 그러나, 여기에서 설명하는 실시형태는 어떠한 설계 데이터도 요구하지 않기 때문에, 임의의 사용자가 검사를 수행할 수 있고, 이것은 특히 설계 데이터가 모든 인스턴스에서 이용되지 않기 때문에 중요한 장점이다.

일 실시형태에 있어서, 방법의 각 단계는 상기 웨이퍼 또는 다른 웨이퍼에 대한 설계 데이터를 독립적으로 이용할 수 있다. 예를 들면, 여기에서 설명하는 실시형태는 설계 데이터로부터 제공된 정보와 함께 동작할 수 있다. 예를 들면, 설계 엔지니어는 브리지 결함이 되기 쉬운 웨이퍼 구조물을 표시할 수 있고 그 위치를 모니터링하고자 할 것이다. 타겟 정보가 발생될 수 있고 다이에서 조사를 수행하여 타겟과 동일한 패턴을 가진 모든 타겟 후보를 찾을 수 있다. 이러한 타겟 후보에서 결함 검출을 수행하여 이 웨이퍼 또는 다른 웨이퍼에서 다른 타겟을 찾을 수 있다. 다른 실시형태에 있어서, 설계 기반 패턴 조사를 수행하여 다이 상의 모든 타겟 후보를 찾을 수 있다. 여기에서 설명하는 실시형태는 타겟 정보를 발생하고, 이미지 기반 조사를 건너뛰며, 이들 타겟 후보에서 결함 검출을 수행할 수 있다.

여기에서 설명하는 실시형태는 또한 설계 기반 검사로서 수행될 수 있다. 예를 들면, 모든 타겟 후보 위치는 핫스팟 위치로서 사용될 수 있다. 설계 기반 검사는 핫스팟 주위에서 비교적 작은 보호 영역을 생성하고 패치투 디자인 정렬을 수행하여 보호 영역 위치를 정제한다. 그 다음에 결함 검출이 핫스팟에서 수행된다.

다른 실시형태에 있어서, 공지 DOI에 대응하는 타겟 후보의 이미지에서의 신호들은 웨이퍼의 누이상스 결함에 대응하는 신호와 대략 동일하거나 그보다 약하다. 예를 들면, 규칙적인 검사는 다이의 대부분의 영역을 커버하는 검사 보호 영역에서 결함 검출을 수행하는 것을 수반할 수 있다. DOI의 신호가 거짓(누이상스) 결함보다 훨씬 약한 상황에서, 압도적인 거짓 결함은 기존의 접근법으로 검출될 수 있다. 예를 들면, 비교적 약한 신호의 결함을 검출하기 위해, 실질적으로 민감한 검사가 수행될 수 있고, 이것은 또한 많은 누이상스 결함을 검출한다. 누이상스 수는 검출된 총 이벤트의 99% 이상일 수 있다. 그러한 다량의 누이상스 결함 중에서 DOI를 찾는 것은 실질적으로 어렵다. 예를 들면, 특징 벡터(feature vector) 및 결함 속성은 이미지로부터의 각각의 결함에 대하여 계산되고 결함 분류에 사용될 수 있다. 그러나, 때때로, DOI는 누이상스 결함과 구별되지 않는다. 왜냐하면, 상기 2가지 유형의 이벤트는 특징 벡터와 속성 공간의 동일 영역을 차지할 수 있기 때문이다. 그러므로, 이 문제를 해결하기 위해 여분의 정보를 이용해야 한다. 더 나아가, 만일 덜 민감한 검사를 이용하면, 누이상스 비율이 크게 감소될 수 있지만, DOI가 또한 누락될 수 있다(즉, 검출되지 않을 수 있다).

이와 대조적으로, 여기에서 설명하는 실시형태는 다량의 누이상스 결함을 억제한다. 예를 들면, 여기에서 설명하는 실시형태는 특정 DOI를 목표로 하고 결함 검출과 매우 관련이 있는 정보를 이용한다. 분류 접근법은 누이상스 이벤트가 검출된 후에 누이상스 결함을 제거한다. 여기에서 설명하는 실시형태는 누이상스 이벤트가 검출되는 것을 방지하려고 한다. 더 구체적으로, 여기에서 설명하는 실시형태는 공지 DOI가 나타날 가능성이 있는 영역 내의 웨이퍼(즉, 타겟 후보)를 검사함으로써 누이상스 결함 수를 제어하면서 고도로 민감한 검사를 수행할 수 있게 한다. 다시 말해서, 여기에서 설명하는 바와 같이 실질적으로 정확한 결함 위치 정보를 사용하는 것은 누이상스 억제를 위한 중요한 기여자이다. 이 방법으로, 여기에서 설명하는 실시형태는 반복되는 구조물에서 비교적 약한 신호를 가진 공지 DOI에 대한 중요한 누이상스 결함 억제를 달성할 수 있다. 따라서, 여기에서 설명하는 실시형태는 DOI를 검출하고 누이상스 결함을 더 정확하게 억제할 수 있다.

여기에서 설명하는 실시형태는 웨이퍼를 검사하기 위해 또한 사용될 수 있는 임의의 다른 검사에 대하여 상보적일 수 있다. 예를 들면, 다른 실시형태에 있어서, 방법은 상기 웨이퍼 또는 다른 웨이퍼에 대하여 다른 이미지를 획득하는 단계와 상기 다른 이미지를 이용하여 상기 웨이퍼 또는 다른 웨이퍼의 다른 결함을 검출하는 단계를 포함한다. 이러한 일 예에 있어서, 다른 영역에 대한 규칙적인 검사가 셋업되고 무작위 분포 결함을 검출하기 위해 평상시와 같이 동작할 수 있으며, 여기에서 설명하는 실시형태는 비교적 약한 신호를 가진 체계적 결함을 검출하도록 동작할 수 있다. 또한, 여기에서 설명하는 바와 같이 공지 DOI를 검출하는 것 및 규칙적인 검사는 하나의 테스트로 수행될 수 있고, 따라서 중요한 스루풋 장점을 제공한다. 예를 들면, 여기에서 설명하는 실시형태는 비교적 약한 신호를 가진 공지 DOI를 검출하기 위해 사용될 수 있고, 임의의 일반적인 검사 접근법과 병행하여 동작할 수 있다.

여기에서 설명하는 실시형태는 특정의 누이상스 결함을 제거하기 위해 또한 사용할 수 있다. 예를 들면, 여기에서 설명하는 실시형태는 여기에서 설명하는 것처럼 수행될 수 있지만 공지 DOI에 대하여 수행되는 대신에, 이 실시형태는 공지의 체계적인 누이상스 결함에 대하여 수행될 수 있다. 공지의 누이상스 결함은 제거 타겟으로서 규정될 수 있다. 여기에서 설명하는 실시형태는 다이에서 제거 타겟 후보를 조사하고 제거 타겟 후보에서 결함 검출을 수행하지 않을 수 있다. 따라서, 이러한 유형의 누이상스 결함은 검출되지 않을 것이다.

전술한 방법의 각각의 실시형태는 여기에서 설명하는 임의의 다른 방법의 임의의 다른 단계를 포함할 수 있다. 더 나아가, 전술한 방법의 각각의 실시형태는 여기에서 설명하는 임의의 시스템에 의해 수행될 수 있다.

여기에서 설명하는 모든 방법은 방법 실시형태의 하나 이상의 단계의 결과를 비일시적 컴퓨터 판독가능 기억 매체에 저장하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 결과는 여기에서 설명하는 임의의 결과를 포함할 수 있고 업계에 공지된 임의의 방식으로 저장될 수 있다. 기억 매체는 여기에서 설명하는 임의의 기억 매체 또는 업계에 공지된 임의의 적당한 다른 기억 매체를 포함할 수 있다. 결과가 저장된 후에, 그 결과는 기억 매체에서 액세스되어 여기에서 설명하는 임의의 방법 또는 시스템 실시형태에서 사용되고, 사용자에게 디스플레이하기 위해 포맷되고, 다른 소프트웨어 모듈, 방법 또는 시스템 등에 의해 사용될 수 있다. 예를 들면, 방법에 의해 결함을 검출한 후에, 그 방법은 검출된 결함에 대한 정보를 기억 매체에 저장하는 단계를 포함할 수 있다.

추가의 실시형태는 웨이퍼 상에서 결함을 검출하기 위해 컴퓨터 구현 방법을 수행하도록 컴퓨터 시스템에서 실행가능한 프로그램 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 관한 것이다. 이러한 일 실시형태는 도 4에 도시되어 있다. 특히, 도 4에 도시된 것처럼, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체(400)는 컴퓨터 시스템(404)에서 실행가능한 프로그램 명령어(402)를 포함한다. 컴퓨터 구현 방법은 전술한 방법의 각 단계를 포함한다. 프로그램 명령어를 실행할 수 있는 컴퓨터 구현 방법은 여기에서 설명하는 임의의 다른 단계를 포함할 수 있다.

여기에서 설명하는 것과 같은 방법을 구현하는 프로그램 명령어(402)는 컴퓨터 판독가능 매체(400)에 저장될 수 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는 자기 또는 광 디스크, 자기 테이프, 또는 업계에 공지된 임의의 적당한 다른 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체와 같은 기억 매체일 수 있다.

프로그램 명령어는 다른 무엇보다도 특히 절차 기반 기법, 컴포넌트 기반 기법, 및/또는 객체 기반 기법을 포함한 임의의 각종 방법으로 구현될 수 있다. 예를 들면, 프로그램 명령어는 필요에 따라 액티브X 컨트롤, C++ 오브젝트, 자바빈스, 마이크로소프트 파운데이션 클래스("MFC"), 또는 다른 기술 또는 방법을 이용하여 구현될 수 있다.

컴퓨터 시스템은 퍼스널 컴퓨터 시스템, 이미지 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 네트워크 기기, 인터넷 기기, 또는 다른 장치를 비롯한 각종 형태를 취할 수 있다. 일반적으로, 용어 "컴퓨터 시스템"은 메모리 매체로부터의 명령어를 실행하는 하나 이상의 프로세서를 구비한 모든 장치를 망라하도록 넓게 규정된다. 컴퓨터 시스템은 또한 병렬 프로세서와 같이 업계에 공지된 임의의 적당한 프로세서를 포함할 수 있다. 추가로, 컴퓨터 시스템은 독립형으로서 또는 네트워크 도구로서 고속 처리 능력이 있는 컴퓨터 플랫폼 및 소프트웨어를 포함할 수 있다.

다른 실시형태는 웨이퍼 상에서 결함을 검출하도록 구성된 시스템에 관한 것이다. 이러한 시스템의 일 실시형태는 도 5에 도시되어 있다. 시스템은 웨이퍼 상의 타겟에 대한 정보를 획득하도록 구성된 검사 서브시스템을 포함한다. 검사 서브시스템은 전자 빔 검사 서브시스템과 같은 임의의 적당한 검사 서브시스템을 포함할 수 있다. 적당한 전자 빔 검사 서브시스템의 예로는 캘리포니아주 밀피타스에 소재하는 케이엘에이 텐코(KLA-Tencor)에서 생산한 eSxxx 툴과 같은 상업적으로 입수가능한 전자 빔 검사 도구에 포함된 것들을 포함한다. 대안적으로, 검사 서브시스템은 여기에서 설명한 것과 같은 구성을 가진 광학 검사 서브시스템을 포함할 수 있다.

타겟은 웨이퍼 상에 형성되는 POI 및 POI 내에서 또는 POI 부근에서 발생하는 공지 DOI를 포함한다. 타겟은 여기에서 설명한 것처럼 추가로 구성될 수 있다. 정보는 타겟을 웨이퍼 상에 이미지화함으로써 획득되는 웨이퍼 상의 타겟의 이미지를 포함한다. 타겟의 이미지는 임의의 적당한 데이터, 이미지 데이터, 신호 또는 이미지 신호를 포함할 수 있다. 검사 서브시스템은 타겟을 임의의 적당한 방법으로 웨이퍼 상에 이미지화할 수 있다. 타겟의 정보는 여기에서 설명하는 임의의 다른 타겟 정보를 포함할 수 있다.

검사 서브시스템은 상기 웨이퍼 또는 다른 웨이퍼 상의 타겟 후보를 조사하도록 또한 구성된다. 타겟 후보는 POI를 포함한다. 타겟 후보는 여기에서 설명하는 것처럼 구성될 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, 검사 서브시스템은 광원(502)을 포함한다. 광원(502)은 레이저와 같은, 업계에 공지된 임의의 적당한 광원을 포함할 수 있다. 광원(502)은 광을 빔 스플리터(504)에 지향시키도록 구성되고, 빔 스플리터(504)는 광원(502)으로부터의 광을 회절 광학 요소(506)에 반사시키도록 구성된다. 회절 광학 요소(506)는 빔 스플리터(504)로부터의 광을 웨이퍼(508)에 집속시키도록 구성된다. 빔 스플리터(504)는 50/50 빔 스플리터 등의 임의의 적당한 빔 스플리터를 포함할 수 있다. 회절 광학 요소(506)는 임의의 적당한 회절 광학 요소를 포함할 수 있고, 비록 회절 광학 요소(506)가 도 5에 단일 회절 광학 요소로서 도시되어 있지만, 이 회절 광학 요소(506)는 하나 이상의 회절 광학 요소 및/또는 하나 이상의 반사 광학 요소로 교체할 수 있다.

그러므로, 광원(502), 빔 스플리터(504) 및 회절 광학 요소(506)는 검사 서브시스템의 조명 서브시스템을 형성할 수 있다. 조명 서브시스템은 하나 이상의 편광 컴포넌트 및 하나 이상의 필터(예를 들면, 스펙트럼 필터)와 같은 임의의 다른 적당한 요소(도 5에는 도시 생략됨)를 포함할 수 있다. 도 5에 도시된 것처럼, 광원, 빔 스플리터 및 회절 광학 요소는 광을 웨이퍼에 수직 입사각으로 또는 실질적 수직 입사각으로 지향시키도록 구성된다. 그러나, 광은 웨이퍼에 임의의 다른 적당한 입사각으로 지향될 수 있다. 검사 서브시스템은 임의의 적당한 방법으로 웨이퍼에서 광을 주사하도록 구성될 수 있다.

웨이퍼(508)로부터의 반사광은 회절 광학 요소(506)에 의해 수집되고, 빔 스플리터(504)를 통하여 검출기(510)에 지향될 수 있다. 그러므로, 회절 광학 요소, 빔 스플리터 및 검출기는 검사 서브시스템의 검출 서브시스템을 형성할 수 있다. 검출기는 전하 결합 소자(CCD)와 같은, 업계에 공지된 임의의 적당한 검출기를 포함할 수 있다. 검출 서브시스템은 또한 하나 이상의 편광 컴포넌트, 하나 이상의 공간 필터, 하나 이상의 스펙트럼 필터 등과 같은 하나 이상의 추가 컴포넌트(도 5에는 도시 생략됨)를 포함할 수 있다. 검출기(510)는 검출기가 검출한 반사광에 응답하는 이미지를 발생하도록 구성된다.

시스템은 또한 타겟 후보의 이미지에서 잠재적 DOI 위치를 식별하고 하나 이상의 검출 파라미터를 상기 잠재적 DOI 위치에 적용함으로써 타겟 후보의 공지 DOI를 검출하도록 구성된다. 컴퓨터 시스템은 여기에서 추가로 설명하는 바와 같이 위치를 식별하고 하나 이상의 검출 파라미터를 적용할 수 있다. 또한, 컴퓨터 시스템은 여기에서 설명하는 임의의 다른 단계를 수행하도록 구성될 수 있다. 검출기에 의해 발생된 이미지는 컴퓨터 시스템(512)에 제공될 수 있다. 예를 들면, 컴퓨터 시스템은 컴퓨터 시스템이 검출기에 의해 발생된 이미지를 수신하도록 검출기에 (예를 들면, 도 5에 대시선으로 도시되고 업계에 공지된 임의의 적당한 전송 매체를 포함할 수 있는 하나 이상의 전송 매체에 의해) 결합될 수 있다. 컴퓨터 시스템은 임의의 적당한 방법으로 검출기에 결합될 수 있다. 컴퓨터 시스템은 또한 여기에서 설명하는 것처럼 구성될 수 있다. 검사 서브시스템도 또한 여기에서 설명하는 것처럼 추가로 구성될 수 있다. 더 나아가, 시스템은 여기에서 설명하는 것처럼 추가로 구성될 수 있다.

도 5는 여기에서 설명하는 시스템 실시형태에 포함될 수 있는 검사 서브시스템의 일 구성을 개략적으로 도시한 것임에 주목한다. 명백하게, 여기에서 설명하는 검사 서브시스템 구성은 상업적 검사 시스템을 설계할 때 통상적으로 수행되는 것과 같이, 검사 시스템의 성능을 최적화하도록 변경될 수 있다. 또한, 여기에서 설명하는 시스템은 케이엘에이-텐코로부터 상업적으로 입수가능한 28XX, 29XX, 및 푸마 9XXX 계열의 툴과 같이 (예를 들면, 여기에서 설명하는 기능을 기존의 검사 시스템에 추가함으로써) 기존의 검사 시스템을 이용하여 구현될 수 있다. 이러한 일부 시스템에 있어서, 여기에서 설명하는 방법은 (예를 들면, 시스템의 다른 기능 외에) 시스템의 선택적 기능으로서 제공될 수 있다. 대안적으로, 여기에서 설명하는 시스템은 완전히 새로운 시스템을 제공하기 위해 "스크래치로부터" 설계될 수 있다.

비록 위에서는 검사 서브시스템을 명시야(bright field, BF) 검사 서브시스템으로서 설명하였지만, 검사 서브시스템은 추가적으로 또는 대안적으로 암시야(dark field, DF) 검사 서브시스템(즉, 산란광을 이용하여 결함을 검출하도록 구성된 검사 서브시스템)으로서 구성될 수 있다.

본 발명의 각종 양태에 대한 추가적인 수정 예 및 대안적인 실시형태는 상기 설명에 비추어 이 기술에 숙련된 사람에게 명백할 것이다. 예를 들면, 웨이퍼 상에서 결함을 검출하기 위한 방법 및 시스템이 제공된다. 따라서, 이 설명은 단지 예시하는 것이고 본 발명을 실시하는 일반적인 방법을 이 기술에 숙련된 사람들에게 교시하는 용도로 해석되어야 한다. 여기에서 도시하고 설명한 본 발명의 형태는 현재의 양호한 실시형태로서 취해진 것임을 이해하여야 한다. 요소 및 물질들은 여기에서 도시하고 설명한 것들로 대체될 수 있고, 부품 및 공정들은 역으로 될 수 있으며, 본 발명의 소정 특징들은 독립적으로 사용될 수 있다. 이것은 모두 이 기술에 숙련된 사람이 본 명세서를 읽음으로써 명백하게 될 것이다. 첨부된 특허 청구범위에 기술되어 있는 본 발명의 정신 및 범위로부터 벗어나지 않고, 여기에서 설명한 각종 요소에 대하여 각종 변경이 이루어질 수 있다.

Claims

웨이퍼 상에서 결함을 검출하기 위한 컴퓨터 구현 방법에 있어서,
웨이퍼 상의 타겟에 대한 정보를 획득하는 단계 - 상기 타겟은, 상기 웨이퍼 상에 형성된 관심 패턴, 및 상기 관심 패턴의 위치에 대한 공지되고 고유한 위치를 갖는 공지의 관심 결함을 포함하고, 상기 정보는 상기 웨이퍼 상에 상기 타겟을 이미지화함으로써 획득된 상기 웨이퍼 상의 상기 타겟의 이미지, 상기 웨이퍼 상에서의 상기 관심 패턴의 위치, 및 상기 관심 패턴에 대한 상기 공지의 관심 결함의 위치를 포함함 -;
상기 웨이퍼 상에서 또는 다른 웨이퍼 상에서 타겟 후보들을 조사(search)하는 단계 - 상기 타겟 후보들은 상기 관심 패턴을 포함함 -; 및
상기 타겟 후보들의 이미지들에서 잠재적 관심 결함 위치들을 식별하고 하나 이상의 검출 파라미터를 상기 잠재적 관심 결함 위치들의 이미지들에 적용함으로써 상기 타겟 후보들에서 상기 공지의 관심 결함을 검출하는 단계
를 포함하고,
상기 하나 이상의 검출 파라미터가 적용된 상기 이미지들에서 상기 하나 이상의 특성이 결정되는 보호 영역의 크기는 상기 공지의 관심 결함의 크기에 기초하여 결정되고, 상기 검출 파라미터로서의 상기 타겟 후보들에 대한 역치는 상기 보호 영역보다 큰 영역을 이용하여 결정되는 것인, 웨이퍼 상에서 결함을 검출하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
웨이퍼 상에서 결함을 검출하기 위한 컴퓨터 구현 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템 상에서 실행가능한 프로그램 명령어를 저장한 컴퓨터로 판독가능한 비일시적 매체에 있어서, 상기 컴퓨터 구현 방법은,
웨이퍼 상의 타겟에 대한 정보를 획득하는 단계 - 상기 타겟은, 상기 웨이퍼 상에 형성된 관심 패턴, 및 상기 관심 패턴의 위치에 대한 공지되고 고유한 위치를 갖는 공지의 관심 결함을 포함하고, 상기 정보는 상기 웨이퍼 상에 상기 타겟을 이미지화함으로써 획득된 상기 웨이퍼 상의 상기 타겟의 이미지, 상기 웨이퍼 상에서의 상기 관심 패턴의 위치, 및 상기 관심 패턴에 대한 상기 공지의 관심 결함의 위치를 포함함 -;
상기 웨이퍼 상에서 또는 다른 웨이퍼 상에서 타겟 후보들을 조사하는 단계 - 상기 타겟 후보들은 상기 관심 패턴을 포함함 -; 및
상기 타겟 후보들의 이미지들에서 잠재적 관심 결함 위치들을 식별하고 하나 이상의 검출 파라미터를 상기 잠재적 관심 결함 위치들의 이미지들에 적용함으로써 상기 타겟 후보들에서 상기 공지의 관심 결함을 검출하는 단계
를 포함하고,
상기 하나 이상의 검출 파라미터가 적용된 상기 이미지들에서 상기 하나 이상의 특성이 결정되는 보호 영역의 크기는 상기 공지의 관심 결함의 크기에 기초하여 결정되고, 상기 검출 파라미터로서의 상기 타겟 후보들에 대한 역치는 상기 보호 영역보다 큰 영역을 이용하여 결정되는 것인, 컴퓨터로 판독가능한 비일시적 매체.
웨이퍼 상에서 결함을 검출하도록 구성된 시스템에 있어서,
웨이퍼 상의 타겟에 대한 정보를 획득하도록 구성된 검사 서브시스템 - 상기 타겟은, 상기 웨이퍼 상에 형성된 관심 패턴, 및 상기 관심 패턴의 위치에 대한 공지되고 고유한 위치를 갖는 공지의 관심 결함을 포함하고, 상기 정보는 상기 웨이퍼 상에 상기 타겟을 이미지화함으로써 획득된 상기 웨이퍼 상의 상기 타겟의 이미지, 상기 웨이퍼 상에서의 상기 관심 패턴의 위치, 및 상기 관심 패턴에 대한 상기 공지의 관심 결함의 위치를 포함하고, 상기 검사 서브시스템은 또한, 상기 웨이퍼 상에서 또는 다른 웨이퍼 상에서 타겟 후보들를 조사하도록 구성되며, 상기 타겟 후보들는 상기 관심 패턴을 포함함 -; 및
상기 타겟 후보들의 이미지들에서 잠재적 관심 결함 위치들을 식별하고 하나 이상의 검출 파라미터를 상기 잠재적 관심 결함 위치들의 이미지들에 적용함으로써 상기 타겟 후보들에서 상기 공지의 관심 결함을 검출하도록 구성된 컴퓨터 시스템
을 포함하고,
상기 하나 이상의 검출 파라미터가 적용된 상기 이미지들에서 상기 하나 이상의 특성이 결정되는 보호 영역의 크기는 상기 공지의 관심 결함의 크기에 기초하여 결정되고, 상기 검출 파라미터로서의 상기 타겟 후보들에 대한 역치는 상기 보호 영역보다 큰 영역을 이용하여 결정되는 것인, 시스템.
제3항에 있어서,
상기 검사 서브시스템은 또한, 상기 웨이퍼 또는 상기 다른 웨이퍼에 대한 설계 데이터를 사용하지 않고서 상기 정보를 획득하고, 상기 타겟 후보들를 조사하도록 구성되며, 상기 컴퓨터 시스템은 또한, 상기 웨이퍼 또는 상기 다른 웨이퍼에 대한 설계 데이터를 사용하지 않고서 상기 공지의 관심 결함을 검출하도록 구성된 것인 웨이퍼 상에서 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
삭제
제3항에 있어서,
상기 관심 패턴은 상기 웨이퍼 및 상기 다른 웨이퍼 상에 형성된 다이들의 폭 및 높이보다 각각 더 짧은 폭 및 높이를 갖는 것인 웨이퍼 상에서 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
제3항에 있어서,
상기 컴퓨터 시스템은 또한, 하나 이상의 잠재적 관심 결함 위치들을 커버하도록 미소 보호 영역들을 생성하도록 구성된 것인 웨이퍼 상에서 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
제3항에 있어서,
상기 컴퓨터 시스템은 또한, 상기 관심 패턴에 대한 템플릿 이미지와 상기 공지의 관심 결함을 검출하기 위해 사용된 이미지들을 상관시킴으로써 보호 영역 위치를 결정하도록 구성된 것인 웨이퍼 상에서 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
제3항에 있어서,
상기 컴퓨터 시스템은 또한, 상기 타겟의 하나 이상의 특성을 선택하고, 상기 하나 이상의 검출 파라미터를 선택하며, 상기 공지의 관심 결함 이외의 다른 결함들이 상기 타겟 후보들에서 검출되지 않도록 보호 영역의 하나 이상의 파라미터를 결정하도록 구성된 것인 웨이퍼 상에서 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
제3항에 있어서,
상기 검사 서브시스템은 또한, 상기 웨이퍼 또는 상기 다른 웨이퍼에 대한 다른 이미지들을 획득하도록 구성되며, 상기 컴퓨터 시스템은 또한, 상기 다른 이미지들을 이용하여 상기 웨이퍼 또는 상기 다른 웨이퍼 상의 다른 결함들을 검출하도록 구성된 것인 웨이퍼 상에서 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
제3항에 있어서,
상기 하나 이상의 검출 파라미터가 적용되는 이미지들은 참조 이미지와 테스트 이미지를 이용하여 생성된 이미지들을 포함하고, 상기 참조 이미지는 상기 관심 패턴에 대한 템플릿인 것인 웨이퍼 상에서 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
제3항에 있어서,
상기 컴퓨터 시스템은 또한, 상기 잠재적 관심 결함 위치들을 정확히 식별하기 위해 상기 타겟에 대한 정보를 결함 검출 모듈에 제공함으로써 상기 공지의 관심 결함을 검출하도록 구성된 것인 웨이퍼 상에서 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
제3항에 있어서,
상기 컴퓨터 시스템은 또한, 셋업 동안에 획득된 템플릿과 상기 컴퓨터 시스템에 의한 상기 공지의 관심 결함의 검출 동안에 획득된 상기 타겟 후보들의 이미지들을 상관시킴으로써 상기 타겟 후보들의 이미지들에서 상기 잠재적 관심 결함 위치들을 식별하는 것에 의해 상기 공지의 관심 결함을 검출하도록 구성된 것인 웨이퍼 상에서 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
제3항에 있어서,
상기 컴퓨터 시스템은 또한, 상기 타겟에 대한 정보에 기초하여 상기 하나 이상의 검출 파라미터를 결정하도록 구성된 것인 웨이퍼 상에서 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
제3항에 있어서,
상기 컴퓨터 시스템은 또한, 각 유형의 타겟 후보들에 대한 이미지들에 기초하여 각 유형의 타겟 후보들에 대한 상기 하나 이상의 검출 파라미터를 각각 개별적으로 결정하도록 구성된 것인 웨이퍼 상에서 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
제3항에 있어서,
상기 하나 이상의 검출 파라미터를 적용하는 것은, 상기 잠재적 관심 결함 위치들의 이미지들과 참조 이미지를 이용하여 차이 이미지들을 생성하는 것과, 상기 차이 이미지들 내 신호들에 역치를 적용하는 것을 포함한 것인 웨이퍼 상에서 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
제3항에 있어서,
상기 컴퓨터 시스템은 또한, 상기 잠재적 관심 결함 위치들에 대한 차이 이미지의 하나 이상의 특성을 결정하도록 구성되고, 상기 하나 이상의 검출 파라미터를 적용하는 것은 상기 차이 이미지의 상기 하나 이상의 특성의 하나 이상의 값에 역치를 적용하는 것을 포함한 것인 웨이퍼 상에서 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
제3항에 있어서,
상기 하나 이상의 검출 파라미터가 적용되는 상기 잠재적 관심 결함 위치들의 이미지들은 상기 잠재적 관심 결함 위치들 주변의 보호 영역들의 이미지들이고, 상기 보호 영역들은 상기 관심 패턴의 위치에 대한 공지되고 고유한 위치를 갖는 공지의 관심 결함의 크기에 기초하여 결정되는 것인 시스템.
제3항에 있어서,
상기 공지의 관심 결함은 상기 웨이퍼 상의 특정 패턴에서 반복적으로 발생하는 결함인 것인 시스템.
제3항에 있어서,
상기 공지의 관심 결함은 체계적 결함(systematic defect)인 것인 시스템.
제3항에 있어서,
상기 검사 서브시스템은 또한, 전자 빔(electron beam) 검사 서브시스템으로 구성되는 것인 시스템.
제3항에 있어서,
상기 검사 서브시스템은 이미징 검출기를 포함하고, 상기 이미징 검출기는 상기 웨이퍼로부터의 반사광을 검출하고 상기 검출기에 의해 검출된 반사광에 반응하는 이미지를 생성하도록 구성되는 것인 시스템.
제3항에 있어서,
상기 검사 서브시스템은 또한, 명시야(bright field) 검사 서브시스템으로 구성되는 것인 시스템.