KR102424804B1

KR102424804B1 - 광학 다이 대 데이터베이스 검사

Info

Publication number: KR102424804B1
Application number: KR1020187022402A
Authority: KR
Inventors: 리쉥 가오; 타오 루오; 키스 웰스; 샤오춘 리
Original assignee: 케이엘에이 코포레이션
Priority date: 2016-01-04
Filing date: 2016-12-29
Publication date: 2022-07-22
Also published as: WO2017120094A1; IL259821B; KR20180091944A; TW201732979A; US9915625B2; IL259821A; CN108431937B; TWI706485B; US20170191948A1; CN108431937A

Abstract

웨이퍼 상의 결함들을 검출하기 위한 방법 및 시스템이 제공된다. 하나의 시스템은 웨이퍼 상에 인쇄된 설계에 대한 정보에 기초하여 렌더링된 이미지를 생성하도록 구성된 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템들을 포함한다. 렌더링된 이미지는 웨이퍼 상에 인쇄된 설계를 위한 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 이미지의 시뮬레이션이다. 렌더링된 이미지를 생성하는 단계는 하나 이상의 단계들을 포함하고, 컴퓨터 서브시스템(들)은 생성 모델을 실행함으로써 하나 이상의 단계들 중 적어도 하나의 단계를 수행하도록 구성된다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 또한 렌더링된 이미지를 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 웨이퍼의 광학 이미지와 비교하도록 구성된다. 설계는 레티클을 사용하여 웨이퍼 상에 인쇄된다. 또한, 컴퓨터 서브시스템(들)은 비교 결과에 기초하여 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된다.

Description

광학 다이 대 데이터베이스 검사

본 발명은 일반적으로 광학 다이 대 데이터베이스 검사(optical die to database inspection)에 의해 웨이퍼 상의 결함들을 검출하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.

다음의 설명 및 예들은 이 섹션에 그들의 포함에 의해 선행 기술로 인정되지 않는다.

논리(logic) 및 메모리 디바이스들과 같은 반도체 디바이스들을 제조하는 것은 통상적으로 다수의 반도체 제조 프로세스들을 사용하여 반도체 웨이퍼와 같은 기판을 처리하여 반도체 디바이스들의 다양한 피처들(features) 및 다중 레벨들(multiple levels)을 형성하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 리소그래피(lithography)는 레티클(reticle)로부터 반도체 웨이퍼 상에 배치된 레지스트(resist)로 패턴을 전사하는 단계를 포함하는 반도체 제조 프로세스이다. 반도체 제조 프로세스들의 추가적인 예들에는 화학 기계적 연마(CMP), 에칭, 증착 및 이온 주입을 포함하지만, 이들로 한정되지는 않는다. 다수의 반도체 디바이스들은 단일 반도체 웨이퍼 상의 배열로 제조된 다음에, 개별 반도체 디바이스들로 분리될 수 있다.

검사 프로세스들은 웨이퍼들 상의 결함들을 검출하기 위해 반도체 제조 프로세스 도중에 여러 단계들에서 사용되어, 그 제조 프로세스에서 더 높은 수율을 촉진하고 더 높은 수익을 올릴 수 있다. 검사는 IC들과 같은 반도체 디바이스들을 제조하는 데에 항상 중요한 부분이다. 그러나, 반도체 디바이스들의 치수들이 감소함에 따라, 반도체 디바이스들의 성공적인 제조를 위해서는 검사가 더욱 중요시 되고 있다.

많은 레티클 검사 방법들은 다이 대 데이터베이스 유형 비교를 사용하여 레티클들 상의 결함들을 검출한다. 이러한 검사는 전형적으로 레티클의 현미경 이미지를 획득하는 것을 포함한다. 레티클 상의 의도된 패턴을 설명하는 데이터베이스로부터, 검사 현미경이 그 레티클을 관찰할 것으로 예상되는 이미지가 계산되거나 또는 시뮬레이션될 수 있다. 획득된 광학 이미지는 계산되거나 또는 시뮬레이션된 이미지와 비교되어 레티클 상의 결함들을 검출할 수 있다. 이러한 레티클 검사 방법들은 여러 가지 용도로 유용하다. 그러나, 이러한 레티클 검사 방법들로는 프로세스에 의해 유발된 결함들(즉, 웨이퍼 상에 레티클을 인쇄하는 프로세스와 레티클 사이의 상호 작용으로 인해 웨이퍼 상에 인쇄될 결함들)을 발견할 수 없다.

일부 레티클 검사들은 레티클들로 인쇄된 웨이퍼들을 사용하여 수행된다. 이러한 방식으로, 웨이퍼 상에서 검출된 결함들은 웨이퍼를 인쇄하는데 사용되는 레티클 상의 결함들이 존재하는지 여부를 결정하는데 사용될 수 있다. 그러한 검사들 중 일부는 검사된 이미지 프레임을 기준 프레임과 비교함으로써 광학 플랫폼 상에서 수행되며, 여기서 기준 프레임은 웨이퍼로부터 생성된 이미지의 샘플이다. 기준 이미지 프레임들에 대한 예들은, 인접한 다이들로부터의 이미지들, 동일한 웨이퍼 또는 상이한 웨이퍼 상의 표준 기준 다이로부터의 이미지들, 및 인접한 셀들로부터의 이미지들(어레이 구조 내에서)이다.

현재, 웨이퍼들에 대해 수행되는 다이 대 데이터베이스 검사는 스캐닝 전자 현미경(SEM) 검사 플랫폼 상에서만 존재한다. 그러나, 처리량 제약들(예컨대, 전자 빔 도구들의 물리적 특성으로 인해)로 인하여, 실질적으로 적은 수의 위치들(즉, 전체 웨이퍼가 아닌 웨이퍼 상의 전체 다이들이 아닌 위치들)만이 검사될 수 있다. 또한, 웨이퍼들의 전자 빔 검사에 의해 수행되는 검사는 검증이 필요한 모든 레티클을 검사하기에는 속도가 너무 느리다. 또한, 복수의 패터닝 단계의 리소그래피 공정의 출현, 단일 리소그래피 공정에 대해 다수의 레티클 검증이 필요한 결과와 검증을 수행해야 하는 레티클들의 수는 실질적으로 증가한다.

웨이퍼 상의 결함들을 검출하기 위해 웨이퍼 이미지를 기준 웨이퍼 이미지와 비교하는 단계를 포함하는 현재 이용 가능한 광학 검사 방법들은 그러한 검사가 수행되는 사용 사례의 일부를 제공할 수 없다. 예를 들어, 이러한 현재 사용되는 광학 검사들은 단일 다이 레티클로 인쇄된 다이들 내의 중계기 결함들을 검출할 수 없다. 이러한 사용 사례의 한 가지 예는 극 자외선(extreme ultraviolet, EUV) 마스크 검증에 대한 것이다. 특히, 펠리클(pellicle)이 없기 때문에, 웨이퍼 상에 인쇄될 때 마스크 상의 입자들은 웨이퍼 상의 중계기 결함들이 되고 있다. 따라서, 이러한 결함들은 다이 대 다이 비교에서 서로 상쇄되며 검출되지 않게 될 것이다. 또한, 현재 사용되는 광학 검사들을 설계 의도 검사에 사용할 수 없다. 예를 들어, 웨이퍼의 일부로부터 생성되는 기준 이미지는 공정 변화를 포함한다. 따라서, 이러한 기준 이미지와 상이한 웨이퍼 이미지의 비교는 2개의 이미지들의 프로세스 변화를 상쇄하여 프로세스 변화를 감지하지 못하게 한다. 또한, 프로세스가 성숙되기 전에 "골든(golden)" 기준 다이를 찾기가 어렵다. 예를 들어, 사용자는 웨이퍼 상의 다른 다이들과의 비교를 위해서 다이 또는 다이들이 "골든" 기준 다이로서 사용될 수 있는지 전혀 모를 수 있다.

따라서, 전술한 하나 이상의 단점들을 갖지 않는 웨이퍼 상의 결함들을 검출하기 위한 시스템 및/또는 방법을 개발하는 것이 바람직할 것이다.

다음의 다양한 실시예들의 설명은 첨부된 청구 범위의 내용을 제한하는 것으로 해석되어서는 안된다.

일 실시예는 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템에 관한 것이다. 이 시스템은 적어도 하나의 광원과 검출기를 포함하는 광학 검사 서브시스템을 포함한다. 광원은 웨이퍼로 지향되는 광을 생성하도록 구성된다. 검출기는 웨이퍼로부터 광을 검출하고 그 검출된 광에 응답하여 출력을 생성하도록 구성된다. 시스템은 또한 웨이퍼 상에 인쇄된 설계에 대한 정보에 기초하여 렌더링된 이미지를 생성하도록 구성된 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템들을 포함한다. 렌더링된 이미지는 웨이퍼 상에 인쇄된 설계를 위해 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 이미지의 시뮬레이션이다. 렌더링된 이미지를 생성하는 단계는 하나 이상의 단계들을 포함한다. 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템들은 생성 모델을 실행함으로써 하나 이상의 단계들 중 적어도 하나의 단계를 수행하도록 구성된다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 또한 렌더링된 이미지를 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 웨이퍼의 광학 이미지와 비교하도록 구성된다. 그 설계는 레티클을 사용하여 웨이퍼 상에 인쇄된다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 비교 결과에 기초하여 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 추가로 구성된다. 이 시스템은 본 명세서에 설명된 바와 같이 추가로 구성될 수 있다.

다른 실시예는 웨이퍼 상의 결함들을 검출하기 위한 컴퓨터 구현 방법에 관한 것이다. 이 방법은 전술한 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템의 기능들의 각각에 대한 단계들을 포함한다. 이 방법의 단계들은 하나 이상의 컴퓨터 시스템들에 의해 수행된다. 이 방법은 본 명세서에서 추가로 기술된 바와 같이 수행될 수 있다. 또한, 이 방법은 본 명세서에 설명된 임의의 다른 방법들의 다른 단계들을 포함할 수 있다. 또한, 이 방법은 본 명세서에 기술된 임의의 시스템들에 의해 수행될 수 있다.

추가의 실시예는 웨이퍼 상의 결함들을 검출하기 위한 컴퓨터 구현 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템 상에서 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 관한 것이다. 컴퓨터 구현 방법은 전술한 방법의 단계들을 포함한다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 본 명세서에 설명된 바와 같이 추가로 구성될 수 있다. 컴퓨터 구현 방법의 단계들은 본 명세서에서 추가로 설명되는 바와 같이 수행될 수 있다. 또한, 프로그램 명령어들이 실행 가능한 컴퓨터 구현 방법은 본 명세서에 설명된 임의의 다른 방법(들)의 임의의 다른 단계(들)을 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 목적들 및 이점들은 다음의 상세한 설명을 읽고 첨부한 도면들을 참조하면 보다 명백해질 것이다.
도 1은 본 명세서에서 설명된 바와 같이 구성된 시스템의 일 실시예의 측면도를 예시하는 개략도이다.
도 2는 본 명세서에 설명된 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템에 의해 수행될 수 있는 단계들의 일 실시예를 나타내는 흐름도이다.
도 2a 및 도 2b는 본 명세서에 기술된 실시예들에 포함되거나 및/또는 사용될 수 있는 생성 모델의 다양한 실시예들을 나타내는 개략도이다.
도 3 내지 도 6은 본 명세서에 기재된 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템들에 의해 수행될 수 있는 단계들의 다양한 실시예를 나타내는 흐름도이다.
도 7은 본 명세서에 설명된 컴퓨터 구현 방법들 중 하나 이상을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템에서 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체의 일 실시예를 나타낸 블록도이다.

본 발명은 다양한 변형 및 대안적인 형태들이 가능하지만, 그 특정 실시예들은 도면들의 예로서 도시되며 본 명세서에 상세히 설명될 것이다. 그러나, 첨부된 도면들 및 상세한 설명은 본 발명을 개시된 특정 형태로 한정하고자 하는 의도는 아니며, 반대로, 첨부된 청구 범위에 의해 정의되는 본 발명의 정신 및 범위 내에 있는 모든 변형예, 등가물 및 대안들을 포함하는 의도임을 이해해야 한다.

본 명세서에서 사용되는 "설계" 및 "설계 데이터"라는 용어는 일반적으로 복잡한 시뮬레이션 또는 간단한 기하 구조 및 부울 연산을 통해 물리적 설계로부터 파생된 IC 및 데이터의 물리적 설계(레이아웃)를 의미한다. 이 설계는 자파(Zafar) 등에 의해 2009년 8월 4일자로 특허 허여되어 공동 소유된 미국 특허 제7,570,796호 및 컬카르니(Kulkarni) 등에 의해 2010년 3월 9일자로 특허 허여된 미국 특허 제7,676,077호에 기술된 임의의 다른 설계 데이터 또는 설계 데이터 프록시들을 포함할 수 있으며, 이들 모두는 본 명세서에서 완전히 설명된 것처럼 참고 문헌으로 통합되어 있다. 또한, 설계 데이터는 표준 셀 라이브러리 데이터, 통합 레이아웃 데이터, 하나 이상의 층들에 대한 설계 데이터, 설계 데이터의 파생물 및 전체 또는 부분 칩 설계 데이터가 될 수 있다.

그러나, 일반적으로, 설계 정보 또는 데이터는 웨이퍼 검사 시스템을 이용하여 웨이퍼를 이미징함으로써 생성될 수 없다. 예를 들어, 웨이퍼 상에 형성된 설계 패턴들은 웨이퍼에 대한 설계를 정확하게 나타내지 않을 수 있고, 웨이퍼 검사 시스템은 이미지가 충분한 해상도로 웨이퍼 상에 형성된 설계 패턴들의 이미지를 생성할 수 없어서 이미지들이 웨이퍼의 설계에 대한 정보를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 따라서, 일반적으로 물리적인 웨이퍼를 이용하여 설계 정보 또는 설계 데이터를 생성할 수는 없다. 또한, 본 명세서에 설명된 "설계" 및 "설계 데이터"는 반도체 디바이스 설계자가 설계 프로세스에서 생성하는 정보 및 데이터를 지칭하며, 따라서 임의의 물리적 웨이퍼들 상에 설계를 인쇄하기에 앞서 본 명세서에 설명된 실시예들에 사용할 수 있다.

이제 도면으로 돌아가면, 도면들은 일정한 비율로 도시되어 있지 않다는 것을 알 수 있다. 특히, 도면들의 일부 소자들의 크기는 소자들의 특성들을 강조하기 위해 크게 과장되어 있다. 또한, 수치는 동일한 척도로 그려지지 않음을 알 수 있다. 유사하게 구성될 수 있는 하나 이상의 도면에 도시된 소자들은 동일한 참조 번호들을 사용하여 나타내고 있다. 본 명세서에서 달리 언급하지 않는 한, 설명되고 도시된 소자들 중 임의의 것은 상업적으로 이용 가능한 임의의 적절한 소자들을 포함할 수 있다.

일 실시예는 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템에 관한 것이다. 일반적으로, 본 명세서에 설명된 실시예들은 심층 학습(DL, deep learning) 기술을 사용하여 수행되는 웨이퍼들의 광학 다이 대 데이터베이스(DB) 검사를 위해 구성된다. 즉, 본 명세서에 기재된 실시예들은 웨이퍼 상의 결함들을 검출하기 위해 하나 이상의 DL 엔진들을 이용한 DB로부터 생성된 렌더링된 이미지에 레티클로 인쇄된 웨이퍼의 광학 이미지를 비교하기 위해 일반적으로 구성되어 있다.

웨이퍼는 당업계에 공지된 임의의 웨이퍼를 포함할 수 있다. 설계는 레티클을 사용하여 웨이퍼 상에 인쇄된다. 설계는 당해 분야에 공지된 임의의 적절한 방식(예를 들어, 웨이퍼 상에 하나 이상의 재료들을 증착하고 설계를 레티클로부터 웨이퍼로 전사하기 위해 웨이퍼 상에 리소그래피 공정을 수행함으로써)으로 레티클을 사용하여 웨이퍼 상에 인쇄될 수 있다. 또한, 웨이퍼는 짧은 루프 웨이퍼일 수 있는데, 이는 최종적으로 기능 디바이스를 형성하는데 필요한 모든 공정 단계들이 수행되지 않은 웨이퍼를 의미한다. 즉, 웨이퍼는 풀 루프 웨이퍼(full loop wafer)일 수도 있거나 아닐 수도 있다. 예를 들어, 웨이퍼는 위에 기술된 공정 단계들(예를 들어, 증착, 리소그래피 및 가능하게는 에칭)이 수행된 웨이퍼일 수 있다. 이와 같이, 웨이퍼는 검사되는 웨이퍼의 층 아래에 형성된 하나 이상의 층들(패터닝된 및/또는 패터닝되지 않은)을 포함하지 않을 수 있다. 이러한 방식으로, 본 명세서에서 설명된 검사 이전에 웨이퍼 상에서 수행되는 공정 단계들은 웨이퍼용 설계를 레티클로부터 웨이퍼로 이송하는데 필요한 공정 단계만을 포함할 수 있다. 레티클은 극 자외선(EUV) 광 또는 다른 적절한 유형의 광과 함께 사용하도록 구성된 레티클과 같은 당 업계에 공지된 임의의 레티클을 포함할 수 있다.

이러한 시스템의 일 실시예를 도 1에 도시한다. 시스템은 적어도 하나의 광원과 검출기를 포함하는 광학 검사 서브시스템을 포함한다. 광원은 웨이퍼로 향하는 광을 생성하도록 구성된다. 검출기는 웨이퍼로부터 광을 검출하고 그 검출된 광에 응답하여 출력을 발생시키도록 구성된다.

도 1에 도시된 시스템의 실시예에서, 광학 검사 서브시스템(10)은 광을 웨이퍼(14)로 지향시키도록 구성된 조명 서브시스템을 포함한다. 조명 서브시스템은 적어도 하나의 광원을 포함한다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 조명 서브시스템은 광원(16)을 포함한다. 일 실시예에서, 조명 서브시스템은 하나 이상의 경사각 및/또는 하나 이상의 수직각을 포함할 수 있는 하나 이상의 입사각으로 광을 웨이퍼에 지향시키도록 구성된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 광원(16)으로부터의 광은 광학 소자(18)를 거친 다음 렌즈(20)를 통해 빔 스플리터(21)로 지향되고, 빔 스플리터(21)는 정상 입사각으로 웨이퍼(14)로 광을 지향시킨다. 입사각은 임의의 적절한 입사각을 포함할 수 있으며, 이는 예를 들어 웨이퍼의 특성 및 웨이퍼 상에서 검출될 결함들에 따라 변화될 수 있다.

조명 서브시스템은 상이한 시간에 상이한 입사각으로 광을 웨이퍼로 향하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 검사 서브시스템은 광이 도 1에 도시된 것과 상이한 입사각으로 웨이퍼에 지향될 수 있도록 조명 서브시스템의 하나 이상의 소자들의 하나 이상의 특성들을 변경하도록 구성될 수 있다. 그러한 일 예에서, 검사 서브시스템은 광원(16), 광학 소자(18), 및 렌즈(20)를 이동시켜 상이한 입사각으로 광이 웨이퍼로 향하도록 구성될 수 있다.

경우에 따라, 검사 서브시스템은 동시에 하나 이상의 입사각에서 광을 웨이퍼로 향하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 조명 서브시스템은 하나 이상의 조명 채널을 포함할 수 있고, 조명 채널들 중 하나는 도 1에 도시된 바와 같이 광원(16), 광학 소자(18) 및 렌즈(20)를 포함할 수 있으며, 조명 채널들(도시되지 않음) 중 다른 하나는 상이하거나 또는 동일하게 구성될 수 있는 유사한 소자들을 포함할 수 있거나, 또는 가능하다면 적어도 하나의 광원 및 가능하게는 본 명세서에 추가로 기재된 것과 같은 하나 이상의 다른 성분들을 포함할 수 있다. 이러한 광이 다른 광과 동시에 웨이퍼로 향하게 되면, 상이한 입사각으로 웨이퍼로 향하는 광의 하나 이상의 특성들(예를 들어, 파장, 편광 등)이 상이하여, 상이한 입사각들에서의 웨이퍼의 조명에 기인하는 광은 검출기(들)에서 서로 구별될 수 있다.

다른 예에서, 조명 서브시스템은 단지 하나의 광원(예를 들어, 도 1에 도시된 광원(16))을 포함할 수 있으며, 광원으로부터의 광은 조명 서브시스템의 하나 이상의 광학 소자들(도시되지 않음)에 의해 상이한 광학 경로들(예를 들어, 파장, 편광 등에 기초하여)로 분리될 수 있다. 상이한 광학 경로들의 각각의 광은 그 다음 웨이퍼로 지향될 수 있다. 다중 조명 채널들은 동시에 또는 상이한 시간에 광을 웨이퍼로 향하도록 구성될 수 있다(예를 들어, 상이한 조명 채널들이 웨이퍼를 순차적으로 조명하는데 사용되는 경우). 다른 예에서, 동일한 조명 채널은 상이한 시간들에서 상이한 특성들을 갖는 광을 웨이퍼로 향하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 몇몇 경우들에서, 광학 소자(18)는 스펙트럼 필터로서 구성될 수 있고, 스펙트럼 필터의 특성들은 상이한 파장의 광이 상이한 시간에 웨이퍼로 지향될 수 있도록 다양한 상이한 방식으로(예를 들어, 스펙트럼 필터를 교체함으로써) 변화시킬 수 있다. 조명 서브시스템은 상이하거나 또는 동일한 입사각에서 순차적으로 또는 동시에 상이하거나 또는 동일한 특성들을 갖는 광을 웨이퍼로 지향시키기 위해 당업계에 공지된 임의의 다른 적절한 구성을 가질 수 있다.

일 실시예에서, 광원(16)은 광대역 플라즈마(broadband plasma, BBP) 광원을 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 광원에 의해 발생되고 웨이퍼로 지향된 광은 광대역 광을 포함할 수 있다. 그러나, 광원은 레이저와 같은 임의의 다른 적절한 광원을 포함할 수 있다. 레이저는 당업계에 공지된 임의의 적합한 레이저를 포함할 수 있고, 또한 당업계에 공지된 임의의 적합한 파장 또는 파장들에서 광을 생성하도록 구성될 수 있다. 또한, 레이저는 단색 또는 거의 단색인 광을 생성하도록 구성될 수 있다. 이러한 방식으로, 레이저는 협대역 레이저(narrowband laser)일 수 있다. 광원은 또한 다수의 분리된 파장들 또는 파장 대역들에서 광을 발생시키는 다색 광원을 포함할 수 있다.

광학 소자들(18)로부터의 광은 렌즈(20)에 의해 빔 스플리터(21)로 집속될 수 있다. 비록 렌즈(20)가 단일 굴절 광학 소자로서 도 1에 도시되어 있지만, 실제로 렌즈(20)는 다수의 굴절 및/또는 광학 소자로부터의 광을 웨이퍼에 조합하여 초점을 맞추는 반사 광학 소자들을 포함할 수 있다. 도 1에 도시되고 본 명세서에 기술된 조명 서브시스템은 임의의 다른 적절한 광학 소자들(도시되지 않음)을 포함할 수 있다. 이러한 광학 소자들의 예들은 편광 성분(들), 스펙트럼 필터(들), 공간 필터(들), 반사 광학 소자(들), 아포자이저(들), 빔 스플리터(들), 개구(들) 등을 포함하지만, 그러나 이들로 한정하는 것은 아니며, 이는 당업계에 공지된 임의의 그러한 적절한 광학 소자들을 포함할 수 있다. 또한, 시스템은 검사에 사용되는 조명 유형에 기초하여 조명 서브시스템의 하나 이상의 소자들을 변경하도록 구성될 수 있다.

검사 서브시스템은 또한 광이 웨이퍼를 통해 스캐닝되도록 하는 스캐닝 서브시스템을 포함할 수 있다. 예를 들어, 검사 서브시스템은 검사 중에 웨이퍼(14)가 배치되는 스테이지(22)를 포함할 수 있다. 스캐닝 서브시스템은 광이 웨이퍼 상에서 스캐닝될 수 있도록 웨이퍼를 이동시키도록 구성될 수 있는 임의의 적절한 기계적 및/또는 로봇식 어셈블리(스테이지(22)를 포함함)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 검사 서브시스템은 검사 서브시스템의 하나 이상의 광학 소자들이 웨이퍼를 통해 광의 일부 스캐닝을 수행하도록 구성될 수 있다. 광은 임의의 적절한 방식으로 웨이퍼를 통해 스캐닝될 수 있다.

검사 서브시스템은 하나 이상의 검출 채널들을 더 포함한다. 하나 이상의 검출 채널들 중 적어도 하나의 채널은 검사 서브시스템에 의한 웨이퍼의 조명으로 인해 웨이퍼로부터의 광을 검출하고 그 검출된 광에 응답하여 출력을 생성하도록 구성된 검출기를 포함한다. 예를 들어, 도 1에 도시된 검사 서브시스템은 하나의 채널이 콜렉터(24), 소자(26) 및 검출기(28)에 의해 형성되고 다른 채널이 콜렉터(30), 소자(32) 및 검출기(34)에 의해 형성되는 2개의 검출 채널들을 포함한다. 도 1에 도시된 바와 같이, 2개의 검출 채널들은 상이한 수집 각도에서 광을 수집하고 검출하도록 구성된다. 일부 예들에서, 하나의 검출 채널은 정 반사광을 검출하도록 구성되고, 다른 검출 채널은 웨이퍼로부터 정 반사(예를 들어, 산란, 회절 등)되지 않는 광을 검출하도록 구성된다. 그러나, 2개 이상의 검출 채널들은 웨이퍼로부터 동일한 형태의 광을 검출하도록 구성될 수 있다(예를 들어, 정 반사 광). 도 1은 2개의 검출 채널들을 포함하는 검사 서브시스템의 일 실시예를 도시하지만, 검사 서브시스템은 상이한 수의 검출 채널들(예를 들어, 단지 하나의 검출 채널 또는 2개 이상의 검출 채널들)을 포함할 수 있다. 콜렉터들의 각각은 단일 굴절 광학 소자들로서 도 1에 도시되어 있지만, 콜렉터들의 각각은 하나 이상의 굴절 광학 소자들 및/또는 하나 이상의 반사 광학 소자들을 포함할 수 있음을 이해해야 한다.

하나 이상의 검출 채널들은 당업계에 공지된 임의의 적합한 검출기들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 검출기들에는 광전증배관(PMT, photo-multiplier tube), 전하 결합 디바이스들(CCD, Charge Coupled Devices) 및 시간 지연 통합(TDI, Time Delay Integration) 카메라들을 포함할 수 있다. 검출기들은 또한 당업계에 공지된 임의의 다른 적절한 검출기들을 포함할 수 있다. 검출기들은 비이미징 검출기들 또는 이미징 검출기들을 포함할 수도 있다. 이러한 방식으로, 검출기들이 비이미징 검출기인 경우, 각각의 검출기들은 세기와 같은 산란된 광의 특정 특성들을 검출하도록 구성될 수 있지만, 이미징 평면 내의 위치의 함수와 같은 특성들을 검출하도록 구성되지 않을 수 있다. 이와 같이, 검사 서브시스템의 각각의 검출 채널들에 포함된 각각의 검출기들에 의해 생성된 출력은 신호 또는 데이터일 수 있지만, 이미지 신호 또는 이미지 데이터가 아닐 수 있다. 그러한 경우에, 시스템의 컴퓨터 서브시스템(36)과 같은 컴퓨터 서브시스템은 검출기의 비이미징 출력으로부터 웨이퍼의 이미지를 생성하도록 구성될 수 있다. 그러나, 다른 예들에서, 검출기들은 이미징 신호들 또는 이미지 데이터를 생성하도록 구성되는 이미징 검출기로서 구성될 수 있다. 따라서, 시스템은 다수의 방식으로 본 명세서에 설명된 출력을 생성하도록 구성될 수 있다.

도 1은 본 명세서에 설명된 시스템 실시예들에 포함될 수 있는 검사 서브시스템의 구성을 일반적으로 예시하기 위해 본 명세서에 제공된다. 명백하게, 본 명세서에 설명된 검사 서브시스템 구성은 상용 검사 시스템을 설계할 때 정상적으로 수행되는 시스템의 성능을 최적화하도록 변경될 수 있다. 또한, 본 명세서에 설명된 시스템들은 KLA-Tencor에서 상업적으로 구입할 수 있는 28xx 및 29xx 시리즈의 도구들과 같은 기존 검사 시스템(예를 들어, 기존의 검사 시스템에 본 명세서에 설명된 기능성을 추가함으로써)을 사용하여 구현될 수 있다. 일부 이러한 시스템에 대해, 본 명세서에 설명된 방법들은 시스템의 선택적 기능성(예를 들어, 시스템의 다른 기능성에 부가하여)으로서 제공될 수 있다. 대안적으로, 본 명세서에 설명된 시스템은 완전히 새로운 시스템을 제공하기 위해 "스크래치로부터(from scratch)" 설계될 수 있다.

도 1에 도시된 광학 검사 서브시스템은 또한 당업계에 공지된 임의의 적절한 방식으로 수행될 수 있는 검사 서브시스템의 하나 이상의 파라미터들을 변경(예를 들어, 검사 서브시스템의 해상도를 증가시키기 위해)함으로써 광학 결함 검토 서브시스템으로 구성될 수 있다. 이러한 방식으로, 본 명세서에 설명된 시스템들은 본 명세서에 기재된 것과 같은 비교를 사용하여 결함 검토 및/또는 분류를 수행하도록 구성될 수 있다. 결함 검토 및/또는 분류는 다른 방법으로 당업계에 공지된 임의의 적절한 방식으로 수행될 수 있다.

시스템의 컴퓨터 서브시스템(36)은 컴퓨터 서브시스템이 웨이퍼의 스캐닝 동안 검출기들에 의해 생성된 출력을 수신할 수 있도록 임의의 적절한 방식(예를 들어, "유선" 및/또는 "무선" 전송 매체를 포함할 수 있는 하나 이상의 전송 매체를 통해)으로 검사 서브시스템의 검출기들에 결합될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템(36)은 본 명세서에 기술된 바와 같은 검출기들의 출력 및 본 명세서에 추가로 설명된 임의의 다른 기능들을 사용하여 다수의 기능들을 수행하도록 구성될 수 있다. 이 컴퓨터 서브시스템은 본 명세서에 기술된 바와 같이 추가로 구성될 수 있다.

이 컴퓨터 서브시스템(및 본 명세서에서 설명된 다른 컴퓨터 서브시스템들)은 또한 본 명세서에서 컴퓨터 시스템들로 지칭될 수 있다. 본 명세서에 기술된 컴퓨터 서브시스템(들) 또는 시스템(들)의 각각은 퍼스널 컴퓨터 시스템, 이미지 컴퓨터, 메인 프레임 컴퓨터 시스템, 워크 스테이션, 네트워크 어플라이언스, 인터넷 어플라이언스 또는 다른 디바이스를 포함하는 다양한 형태들을 취할 수 있다. 일반적으로, 용어 "컴퓨터 시스템"은 메모리 매체로부터 명령어들을 실행하는 하나 이상의 프로세서들을 갖는 임의의 디바이스를 포함하도록 광범위하게 정의될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템(들) 또는 시스템(들)은 또한 병렬 프로세서와 같은 당업계에 공지된 임의의 적합한 프로세서를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터 서브시스템(들) 또는 시스템(들)은 고속 처리 및 소프트웨어를 갖는 컴퓨터 플랫폼을 독립형 또는 네트워크형 도구로서 포함할 수 있다.

시스템이 둘 이상의 컴퓨터 서브시스템을 포함하는 경우, 상이한 컴퓨터 서브시스템은 이미지, 데이터, 정보, 명령어들 등이 본 명세서에서 추가로 설명되는 바와 같이 컴퓨터 서브시스템들 간에 전송될 수 있도록 서로 연결될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 서브시스템(36)은 당업계에 공지된 임의의 적합한 유선 및/또는 무선 전송 매체를 포함할 수 있는 임의의 적절한 전송 매체에 의해 컴퓨터 서브시스템들(102)(도 1에서 점선으로 도시된 바와 같이)에 연결될 수 있다. 이러한 컴퓨터 서브시스템들 중 2개 이상은 또한 공유된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(도시되지 않음)에 의해 효과적으로 결합될 수 있다.

전술한 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템들은 웨이퍼 상에 인쇄된 설계에 대한 정보에 기초하여 렌더링된 이미지를 생성하도록 구성된다. 렌더링된 이미지는 웨이퍼 상에 인쇄된 설계를 위해 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 이미지의 시뮬레이션이다. 렌더링된 이미지를 생성하는 것은 하나 이상의 단계를 포함하고, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 생성 모델을 실행함으로써 하나 이상의 단계들 중 적어도 하나의 단계를 수행하도록 구성된다. 예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(들)은 설계 다각형(202) 또는 본 명세서에 기술된 다른 설계 정보를 포함할 수 있는 설계 데이터베이스(200)를 획득하도록 구성될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 생성 모델(들)(204)을 사용하여 설계 데이터베이스(200)로부터 렌더링된 이미지(206)를 생성할 수 있다. 생성 모델들의 각각은 심층 학습 기술을 사용하여 이미지 렌더링을 수행할 수 있다. 생성 모델(들) 및 깊은 학습 기술들은 본 명세서에서 추가로 기술된 것을 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 설계로부터 렌더링된 이미지를 생성하기 위해 깊은 학습 접근법을 적용할 수 있다. 따라서, 컴퓨터 서브시스템(들)은 렌더링된 이미지(206)를 출력하는 생성 모델들에 대한 입력으로서 설계 다각형(202)을 사용할 수 있으며, 그 예 중 하나는 렌더링된 이미지(208)로서 도 2에 도시된다.

이러한 방식으로, 컴퓨터 서브시스템(들)은 설계에서 시뮬레이션된 광학 검사 이미지를 생성하기 위해 구성된다. 또한, 컴퓨터 서브시스템(들)은 시뮬레이션된 이미지를 생성하는 관련된 하나 이상의 단계들을 수행하도록 하나 이상의 생성 모델들을 이용하여 설계의 시뮬레이션된 광학 이미지를 생성하기 위해 구성된다. 생성 모델링은 본 명세서에 추가로 기재된 다수의 상이한 방식으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 서브시스템(들)은 추정된 근거리(near field) 및 정확하거나 근사적인 광학 시스템 모델을 갖는 설계(다각형)로부터 모델링하기 위해 생성 모델을 사용할 수 있다. 다른 예에서, 컴퓨터 서브시스템(들)은 근거리를 계산 또는 추정하고 정확하거나 근사적인 광학 시스템 모델을 학습하고 사용하기 위해 생성 모델을 사용하여 기하 구조 및 재료 정보의 적층으로부터 모델링할 수 있다.

컴퓨터 서브시스템(들)은 또한 렌더링된 이미지를 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 웨이퍼의 광학 이미지와 비교하고 비교 결과에 기초하여 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된다. 설계는 레티클을 사용하여 웨이퍼 상에 인쇄된다. 예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, 물리적 웨이퍼(210)는 레티클을 사용하여 웨이퍼에 대한 설계로 인쇄될 수 있다. 하나의 그러한 예에서, 설계(212)는 물리적 웨이퍼(210) 상에 인쇄될 수 있다. 이미징 하드웨어(214)(즉, 본 명세서에서 기술된 바와 같은 광학 검사 서브시스템)는 물리적 웨이퍼의 광학 이미지(216)를 생성할 수 있다. 이러한 광학 이미지의 하나의 예를 광학 이미지(218)로서 도 2에 도시한다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 렌더링된 이미지(206)와 광학 이미지(216)를 비교하고 비교 결과에 기초하여 결함들을 검출함으로써 단계 220에 도시된 바와 같이 비교 및 검출을 수행할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 서브시스템(들)은 렌더링된 이미지(208)를 광학 이미지(218)로부터 빼서 차이 이미지(222)를 생성할 수 있다. 이러한 방식으로, 컴퓨터 서브시스템(들)은 광학 웨이퍼 이미지를 설계로부터 렌더링된 이미지와 비교하도록 구성될 수 있다.

컴퓨터 서브시스템(들)은 차이 이미지를 사용하여 임의의 적절한 방식으로 웨이퍼 상의 결함들을 검출할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 서브시스템(들)은 하나 이상의 결함 검출 알고리즘 및/또는 방법을 차이 이미지에 적용할 수 있다. 그러한 일 예에서, 컴퓨터 서브시스템(들)은 차이 이미지(222)의 신호 또는 데이터를 임계치와 비교할 수 있다. 임계치보다 높은 임의의 신호 또는 데이터는 결함들 또는 잠재적 결함들로서 식별될 수 있지만, 임계치 미만의 임의의 신호 또는 데이터는 결함들 또는 잠재적 결함들로서 식별되지 않을 수 있다. 물론, 많은 다른 결함 검출 알고리즘 및 방법이 당업계에 공지되어 있으며, 본 명세서에 설명된 실시예들은 임의의 하나의 결함 검출 알고리즘 또는 방법으로 제한되지 않는다. 즉, 본 명세서에서 설명된 비교 결과는 임의의 적절한 결함 검출 알고리즘 및/또는 당업계에 공지된 방법에 입력될 수 있다.

일부 실시예들에서, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템들은 레티클이 검출된 결함들에 기초하여 검증을 통과하는지를 결정하도록 추가로 구성된다. 레티클이 웨이퍼 상에서 검출된 결함들에 기초하여 검증을 통과하는지 여부를 결정하는 것은 당업계에 공지된 임의의 적절한 방식으로 수행될 수 있다. 본 명세서에 설명된 실시예들의 한 가지 이점은 EUV 마스크 검증에 대해 다이 대 DB 검사를 수행할 수 있다는 것이다. 일반 광학 마스크들과는 달리, EUV 마스크 검증 시스템은 화학 EUV 마스크 검사 시스템들이 없기 때문에 현재 사용할 수 없다. 그러나, 본 명세서에 기술된 실시예들은 당업계에 공지된 임의의 유형의 레티클의 레티클 검증을 위해 사용될 수 있다. 이러한 방식으로, 웨이퍼 상의 레티클의 인쇄 가능성은 레티클 검증의 일부로서 본 명세서에 기술된 다이 대 DB 광학 웨이퍼 검사를 통해 유효화될 수 있다.

본 명세서에 기술된 실시예들은 또한 Peterson 등에게 2005년 6월 7일자로 특허 허여된 미국 특허 제6,902,855호, Peterson 등에게 2008년 8월 26일자로 특허 허여된 미국 특허 제7,418,124호, Kekare 등에게 2010년 8월 3일자로 특허 허여된 미국 특허 제7,769,225호, Pak 등에게 2011년 10월 18일자로 특허 허여된 미국 특허 제8,041,106호 및 Peterson 등에게 2012년 7월 3일자로 특허 허여된 미국 특허 제8,213,704호에 개시된 바와 같은 프로세스 윈도우 검증(PWQ)을 수행하도록 구성될 수 있고, 이들은 본 명세서에 충분히 설명된 것처럼 참조로 통합되어 있다. 본 명세서에 기술된 실시예들은 이들 특허들에 기재된 임의의 방법(들)의 임의의 단계(들)을 포함할 수 있으며, 이들 특허들에 기술된 바와 같이 추가로 구성될 수 있다. PWQ 웨이퍼는 이들 특허에 기재된 바와 같이 인쇄될 수 있다.

다른 실시예에서, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템들은 검출된 결함들에 기초하여 웨이퍼 상에서 수행되는 하나 이상의 처리 단계들의 수행을 결정하도록 구성된다. 그러한 일 실시예에서, 웨이퍼는 짧은 루프 웨이퍼이다. 예를 들어, 짧은 루프 웨이퍼는 완전한 기능을 하는 디바이스를 제조하기 위해 웨이퍼 상에 형성될 모든 층들의 서브 세트만으로 제조될 수 있다. 이러한 웨이퍼들은 리소그래피 단계 및/또는 에칭 단계와 같은 특정 프로세스 단계들만을 체크하는데 사용될 수 있다. 검출된 결함들에 기초하여 웨이퍼 상에서 수행되는 하나 이상의 프로세스 단계들의 수행은 임의의 적절한 방식으로 결정될 수 있다. 하나 이상의 프로세스 단계들의 수행이 결정되면, 하나 이상의 프로세스 단계들은 임의의 적절한 방식으로 변경될 수 있다(예를 들어, 하나 이상의 프로세스 단계들의 결정된 수행에 기초하여 하나 이상의 프로세스 단계들의 하나 이상의 파라미터들을 결정 및 변경함으로써, 예를 들어 하나 이상의 프로세스 단계의 수행을 사양으로 복귀시키기 위해 하나 이상의 프로세스 단계들의 수행을 보정할 수 있다).

본 명세서에 기술된 광학 웨이퍼 검사를 위한 다이 대 DB는 새로운 기술이다. 특히, 웨이퍼 검사를 위해 사용할 수 있는 광학 다이 대 DB 방법론은 현재 존재하지 않는다. 또한, 광학 웨이퍼 검사를 위한 다이 대 DB는 웨이퍼 상의 결함들을 검출하기 위해 현재 이용 가능한 다른 방법에 비해 다수의 중요한 이점들을 갖는다. 예를 들어, 본 명세서에 설명된 실시예들은 다이 대 다이 중계기 결함들 및 설계로부터의 변동을 검출할 수 있다. 또한, 본 명세서에 기술된 실시예들은 웨이퍼 다이 이미지가 비교되는 DB로서 사용하기 위해 물리적 웨이퍼로부터 생성된 표준 기준 다이를 사용하는 것에 의존하지 않는다. 예를 들어, 표준 기준 다이들은 다이 대 다이 중계기 결함들을 검출하기 위한 프록시들로서 사용될 수 있다. 그러나, 종종 어떤 다이가 표준 기준 다이로서 사용하기에 적합한지 알지 못한다. 또한, 현재 설계 의도를 확인하는데 사용할 수 있는 검사 기술이 존재하지 않는다.

스캐닝 전자 현미경(SEM)은 웨이퍼에 대한 다이 대 DB 검사가 현재 가능하다. SEM 다이 대 DB는 민감도 요구 사항이 2 nm 정도로 작을 수 있는 임계 치수(CD) 변동의 검출과 같은 여러 사용 사례에 대해 오늘날 일반적으로 사용된다. 그러나, SEM 다이 대 DB는 웨이퍼 검사의 요구를 충족시키기에 충분히 빠르지 않다. 예를 들어, 현재 처리량 제약으로 인해(SEM 이미징 프로세스의 물리적 특성으로 인해), 실질적으로 적은 수의 위치들만 검사할 수 있다. 대조적으로, 본 명세서에서 설명된 광학 다이 대 DB 검사는 허용 가능한 시간 내에 전체 웨이퍼를 검사할 수 있다. 이러한 방식으로, 본 명세서에서 설명된 광학 다이 대 DB 검사는 SEM 다이 대 DB보다 훨씬 빠르게 수행될 수 있다. 또한, 본 명세서에 기술된 다이 대 DB 검사는 당업계에 공지된 임의의 웨이퍼에 대해 수행될 수 있고 당업계에 공지된 임의의 레티클을 한정하기 위해 수행될 수 있다. 따라서, 본 명세서에 설명된 실시예들은 사용자가 현재 전자 빔 솔루션과 관련이 없는 임의의 새로운 레티클의 통합 디버깅을 수행할 수 있게 한다. 또한, SEM은 광학 검사 도구들보다 훨씬 높은 해상도를 가지므로 웨이퍼의 최상층만 이미지화하기 때문에 SEM 이미지를 설계에서 렌더링하는 것이 상대적으로 쉽다. 예를 들어, SEM 이미지는 모서리가 둥글게 만들어진 것을 제외하고는 설계와 실질적으로 유사하게 보일 수 있다. 또한, SEM 다이 대 DB 검사는 성가신 문제를 검출하는데 어려움을 겪을 수 있다.

비교해 보면, 광학 다이 대 DB는 실용적인 제품을 만들기 위해 해상도의 광학적 한계와 시뮬레이션에서 요구되는 정확도 및 처리량으로 인해 SEM 다이 대 DB보다 훨씬 어려운 문제이다. 기술적인 어려움으로 인해, 웨이퍼 검사를 위한 광학 다이 대 DB는 현재 업계에서 이용 가능하지 않다.

일부 레티클 검사 방법들은 레티클 상의 결함들을 검출하기 위해 근거리 근사법을 사용한다. 예를 들어, 레티클 면에서의 근거리는 박막 가정 및 레티클 검사 서브시스템의 광학 경로에 대한 정보에 기초하여 근사될 수 있다. 이와 같은 박막 가정은 레티클 면에서의 근거리가 파장과 피처 크기가 거의 동일할 때 유지되는 설계(리소그래피 용으로 단 하나의 층)에 근접하다고 가정한다. 오늘날의 설계 룰을 통해, 피처 크기는 웨이퍼의 피처 크기의 4 배인 레티클의 경우에도 파장보다 훨씬 작다. 따라서, 레티클 면의 근거리 근사는 레티클 검사에서 점점 더 어려워지고 있다. 웨이퍼의 경우, 피처 크기가 4 배 줄어들기 때문에 더욱 더 어려워진다.

생성 모델은 깊은 학습(DL) 타입 모델일 수 있다. 이러한 방식으로, 본 명세서에 기술된 실시예들은 깊은 학습 기술들로 광학 다이 대 DB 웨이퍼 검사를 위해 구성될 수 있다.

일 실시예에서, 생성 모델은 컨볼루션 신경망(CNN, convolutional neural network)으로서 구성된다. 이러한 방식으로, CNN은 DL 엔진으로서 사용될 수 있다. 본 명세서에 기술된 실시예들에서 사용될 수 있는 CNN 구성의 일 실시예가 도 2a에 도시되어 있다. 이 도 2a에 도시된 바와 같이, 입력 이미지(224)는 CNN, 계층 1의 제1 계층(226)에 입력될 수 있다. 계층 1은 계층 1에 도시된 바와 같이 컨볼루션 커널(228), 정류 및 콘트라스트 정규화 커널(230) 및 풀링 커널(232)과 같은 다양한 커널들을 포함할 수 있다. 계층 1의 출력은 CNN, 계층 2의 제2 계층(234)으로 입력될 수 있다. 이 계층은 또한 컨볼루션 커널(236), 정류 및 콘트라스트 정규화 커널(238) 및 풀링 커널(240)을 포함할 수 있다. 이 계층의 출력은 최종 층(도 2a에 도시되지 않음)의 다음 입력이 CNN, 계층 n의 최종 층(242)에 입력될 때까지 하나 이상의 추가의 층들(도면에서 생략 부호로 개략적으로 도시됨)로 입력될 수 있다. 최종 층(242)은 컨볼루션 커널(244), 정류 및 콘트라스트 정규화 커널(246), 및 풀링 커널(248)을 포함할 수 있다. 이 최종 층의 출력은 실제 웨이퍼를 이미징함으로써 광학 검사 서브시스템에 의해 획득된 광학 이미지일 수 있는 목표 이미지(252)와 비교될 수 있는 출력 이미지(250)일 수 있다.

비용 함수(254)는 출력 이미지와 목표 이미지 간의 차이를 결정하고 그 차이에 기초하여 CNN의 하나 이상의 계층들의 하나 이상의 파라미터들을 수정하는데 사용될 수 있다. CNN의 트레이닝에 사용될 수 있는 비용 함수들의 예들은 유클리드 거리, 교차 엔트로피 및 당업계에 공지된 임의의 다른 적절한 비용 함수들을 포함한다. 역 전파 알고리즘은 비용 함수를 최소화하고 최적의 네트워크로 수렴할 수 있다.

이러한 방식으로, CNN은 입력 이미지를 출력 이미지로 변환할 수 있다. 각각의 계층은 입력 이미지에서 계층으로 작동하는 컨볼루션 커널들의 세트가 있는 컨볼루션 커널을 포함하며, 정류/콘트라스트 정규화 및 풀링 계층들은 선택 사항이다. 도 2b는 본 명세서에 기술된 실시예들에서 사용되는 CNN에 포함될 수 있는 각 계층의 세부 사항의 예를 도시한다.(도 2b는 "비전을 위한 깊은 학습에 관한 튜토리얼", CVPR 2014의 도면에서 발췌한 것으로 이 문헌은 본 명세서에 완전히 설명된 것처럼 참고 문헌으로 인용된다. 본 명세서에 설명된 생성 모델들은 이 문서에서 설명한 대로 추가로 구성될 수 있다.) 도 2b에 도시된 바와 같이, CNN의 각 계층은 이미지(258)가 입력되는 필터 뱅크(256)를 포함할 수 있다. 필터 뱅크(256)는 서브 이미지들의 세트(260)를 생성하기 위해 입력 이미지상에서 컨볼루션을 수행한다. 서브 이미지들은 서브 이미지들의 세트(264)를 생성하는 정류 및 콘트라스트 정규화 커널(262)에 입력된다. 정류 및 콘트라스트 정규화 커널에 의해 생성된 서브 이미지들은 풀링 커널(266)에 입력될 수 있다. 풀링 계층의 출력(268)은 CNN의 다음 계층에 제공될 수 있다. 각각의 계층들에 포함된 커널들은 당업계에 공지된 임의의 적합한 구성을 가질 수 있다. 또한, CNN은 당업계에 공지된 임의의 적절한 수의 계층들을 포함할 수 있다.

다른 실시예에서, 생성 모델은 자동 인코더로 구성된다. 자동 인코더는 당업계에 공지된 임의의 적절한 구성을 가질 수 있다. 또한, DL 엔진은 적용 가능한 DL 구조물 및 그 변형 또는 구현을 가질 수 있다.

일 실시예에서, 적어도 하나의 단계는 생성 모델 및 추가적인 생성 모델을 실행함으로써 수행된다. 예를 들어, DL 렌더링 엔진은 모델링 단계들의 다수의 조합들 또는 단일 및/또는 다중 DL 엔진들을 사용하는 각각의 단일 단계에서 사용될 수 있다. 그러한 일 실시예에서, 하나 이상의 단계들은 제1 단계 및 제2 단계를 포함하고, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템들은 생성 모델을 실행함으로써 제1 단계를 수행하고 추가의 생성 모델을 실행함으로써 제2 단계를 수행하도록 구성된다. 이러한 방식으로, 상이한 생성 모델들이 렌더링된 이미지를 생성하기 위해 수행되는 상이한 단계에 대해 사용될 수 있다. 상이한 생성 모델들의 구성은 사용될 수 있는 단계(들)에 따라 달라질 것이다. 하나의 그러한 예에서, 렌더링된 이미지를 생성하기 위해 수행되는 본 명세서에 설명된 단계들의 각각에 대해 상이한 생성 모델이 사용될 수 있다. 이러한 방식으로, 하나의 생성 모델의 출력은 상이한 생성 모델에 입력될 수 있다. 몇몇 경우에 있어서, 본 명세서에 설명된 단계들은 하나 이상의 생성 모델들과 하나 이상의 비 생성 모델들의 조합을 사용하여 수행될 수 있다. 그러한 예에서, 생성된 모델은 렌더링된 이미지를 생성하는데 관련된 하나의 단계를 수행하는데 사용되는 반면, 비 생성 모델은 렌더링된 이미지를 생성하는 것과 관련된 상이한 단계를 수행하는데 사용될 수 있다. 비 생성 모델은 본 명세서에 설명된 하나 이상의 단계들을 수행하도록 구성될 수 있는 임의의 적합한 모델을 포함할 수 있고, 그 일부 예들이 본 명세서에서 추가로 설명된다.

이러한 또 다른 실시예에서, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템들은 생성 모델 및 추가의 생성 모델을 개별적으로 트레이닝하도록 구성된다. 예를 들어, DL 렌더링 엔진은 모델링 단계들의 다수의 조합 또는 단일 또는 여러 개의 트레이닝이 포함된 단일 및/또는 다중 DL 엔진들과의 각각의 단일 단계에서 사용될 수 있다. 본 명세서에서 추가로 설명된 바와 같이, 생성 모델 및/또는 하나 이상의 추가의 모델들이 트레이닝되는 경우, 렌더링된 이미지(들)은 광학 이미지(들)과 비교되어 이들 이미지 들간의 차이를 결정할 수 있고, 그 차이는 생성 모델 및/또는 하나 이상의 추가의 모델들을 트레이닝하기 위해 사용될 수 있다. 생성 모델들을 트레이닝할 때, 트레이닝되는 생성 모델들에 대한 비교 및/또는 수정은 유클리드 거리(Euclidean distance) 및 크로스 엔트로피(cross entropy)와 같은(이들로 한정되는 것은 아니다) 임의의 적합한 비용 함수를 포함할 수 있는 비용 함수를 사용하여 수행될 수 있다.

생성 모델 또는 하나 이상의 생성 모델을 실행함으로써 수행될 수 있는 하나 이상의 단계들은 본 명세서에 설명된 단계(들) 중 임의의 단계를 포함할 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에서 추가로 설명되는 바와 같이, 하나 이상의 단계들은 본 명세서에서 설명된 하나 이상의 생성 모델들을 사용하여 DL로 수행될 수 있는 설계로부터 광학 검사 이미지를 모델링하는 단계를 포함한다. 또한, 본 명세서에서 추가로 설명되는 바와 같이, 하나 이상의 단계들은 검사 툴로부터의 광학 이미지들을 생성하기 위한 설계(다각형)로부터의 모델링을 포함할 수 있으며, 이는 본 명세서에 설명된 생성 모델들 중 하나 이상을 사용하여 DL로 수행될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 추가로 설명되는 바와 같이, 하나 이상의 단계들은 본 명세서에 설명된 생성 모델들 중 하나 이상을 사용하여 DL 접근법을 통해 근거리 및/또는 광학 시스템 모델을 추정하기 위해 기하 구조 및 재료 정보의 적층으로부터 모델링하는 것을 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 하나 이상의 단계들은 설계를 위한 정보 내의 다각형을 그레이 스케일 이미지로 변환하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 설계 다각형(302)과 같은 설계 다각형(300)은 DB 래스터(304)에 의해 그레이 스케일 이미지(306)로 변환될 수 있다. 특히, DB 래스터는 설계 다각형(300)을 그레이 스케일 이미지로 변환할 수 있다. DB 래스터는 임의의 적절한 방식으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 설계 다각형은 중간 이진 이미지를 생성하는데 사용될 수 있다. 그 다음, 다운 샘플링(Downsampling) 및 앤티-앨리어싱(anti-aliasing)이 중간 이진 이미지로 수행되어 그레이 스케일 이미지를 생성할 수 있다. 이러한 방식으로, 그레이 스케일 이미지(306)는 미가공 그레이 스케일 이미지(raw gray scale image)일 수 있다. 미가공 그레이 스케일 이미지의 피처들은 원래의 설계 치수들과 동일한 치수들(예컨대, CD)을 가질 수 있다.

그러한 일 실시예에서, 다각형들의 변환은 서브 픽셀 정확도로 수행된다. 즉, 컴퓨터 서브시스템(들)은 설계의 다각형을 서브 픽셀 정확도를 갖는 그레이 스케일 이미지로 변환할 수 있다. 서브 픽셀 정확도는 그레이 스케일 이미지가 하나의 픽셀보다 작은 치수(예를 들어, 폭 또는 높이)를 가진 다각형을 나타낼 수 있어야 한다는 것을 의미한다. 예를 들어, 높이가 0.31 픽셀인 다각형이 있는 경우, 해당 높이를 그레이 스케일 이미지에 올바르게 반영해야 한다(0.31 픽셀). 또한, 그레이 스케일 이미지는 서브 픽셀 정확도로 다각형 위치를 반영해야 한다. 예를 들어, 첫 번째 다각형의 중심이 31.3 픽셀이고 두 번째 다각형의 중심이 42.7 픽셀인 경우, 그레이 스케일 이미지는 다각형들 사이의 비 정수 거리[11.4 픽셀(42.7 픽셀 - 31.3 픽셀)]를 나타낼 수 있어야 한다. 반대로, 오늘날 사용되는 많은 DB 래스터 방법은 픽셀 번호의 정수인 크기의 다각형만 처리할 수 있다.

이러한 다른 실시예에서, 하나 이상의 단계들은 바이어스 보정 및 코너 라운딩을 그레이 스케일 이미지에 적용함으로써 수정된 그레이 스케일 이미지를 생성하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, DB 모델(308)은 수정된 그레이 스케일 이미지(310)를 생성하기 위해 입력으로서 그레이 스케일 이미지(306)를 사용할 수 있다. 바이어스 보정 및 코너 라운딩을 그레이 스케일 이미지에 적용함으로써, 수정된 그레이 스케일 이미지로 도시된 피처들은 그레이 스케일 이미지로 도시된 피처와 상이한 치수 및 상이한 코너 라운딩을 가질 수 있다. 예를 들어, 매우 자주 웨이퍼들의 실제 패턴 크기는 리소그래피 프로세스 에러로 인해 설계된 CD와는 상이하다. 이러한 차이는 일반적으로 당업계에서 "바이어스(bias)" 라 칭한다. 그러므로, 이러한 바이어스를 설명하기 위해 그레이 스케일 이미지를 변경함으로써, 본 명세서에 설명된 바와 같이 생성된 렌더링된 이미지는 검사 서브시스템에 의해 훨씬 더 정확하게 생성될 광학 이미지를 시뮬레이션할 것이다. 적합한 바이어스 보정 및 코너 라운딩은 임의의 적합한 방법(예를 들어, 실험적 또는 경험적으로)으로 임의의 적절한 공급원으로부터 획득될 수 있다. 바이어스는 또한 임의의 적절한 방식(예를 들어, 일정한 바이어스에 대한 상수로서 또는 비선형 바이어스에 대한 함수로서)으로 표시될 수 있다.

일부 이러한 실시예들에서, 하나 이상의 단계들은 또한 수정된 그레이 스케일 이미지 및 웨이퍼 상에 인쇄된 설계에 대한 정보에 기초하여 웨이퍼의 근거리를 추정하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 근거리 추정(312)은 추정된 근거리(314)를 생성하기 위해 입력으로서 수정된 그레이 스케일 이미지(310)를 사용할 수 있다. 근거리 추정에 사용되는 설계에 대한 정보는 재료 파라미터들, 3 차원(3D) 효과, 파장 및 각도 의존도 등을 포함할 수 있다. 웨이퍼의 추정된 근거리는 광학 검사 서브시스템에 의해 웨이퍼 상의 물질 및 그 기하학적 구조와 웨이퍼로 향하는 광의 상호 작용에 의해 웨이퍼의 상부 표면(즉, 웨이퍼 평면에서)에서 또는 그 부근에서 생성될 전자기(EM)장의 시뮬레이션이다. 추정된 근거리는 추정된 근거리(314)의 좌측에 도시된 바와 같은 진폭 및 추정된 근거리(314)의 우측에 도시된 바와 같은 위상을 포함할 수 있다. 추정된 근거리는 복소수일 수도 있고 복소수를 포함할 수도 있다. 추정된 근거리는 여러 가지 상이한 방식으로 추정될 수 있다. 예를 들어, 근거리는 키르호프(Kirchhoff)/얇은 마스크 근사법, 두꺼운 마스크 근사법, 엄격한 EM 시뮬레이션(예를 들어, 유한 차분 시간 영역(FDTD)), 얇은 마스크 근사법에 추가된 엄격한 EM 시뮬레이션 및 다른 적합한 근사법, 함수 또는 당업계에 공지된 모델에 의하여 추정될 수 있다.

그러한 일 실시예에서, 하나 이상의 단계들은 근거리 및 광학 검사 서브시스템의 광학 모델에 기초하여 웨이퍼 상에 인쇄된 설계를 위해 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 이미지의 또 다른 시뮬레이션인 초기 렌더링된 이미지를 생성하는 단계를 포함한다. 따라서, 본 명세서에 설명된 실시예들에서, 광학 모델링에 대한 입력은 근거리 추정이고 설계 데이터베이스는 아니다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 광학 모델(316)은 초기 렌더링된 이미지(318)를 생성하기 위해 입력으로서 추정된 근거리(314)를 사용할 수 있다. 광학 모델은 광학 검사 서브시스템의 수차가 있거나 없는 모델링을 할 수 있다. 초기 렌더링된 이미지를 생성하는 것은 비 일관적인 모델, 부분 코히어런스 모델, 부분 코히어런스 - 홉킨스 공식, 선형 컨볼루션 모델, 허미시안 2차 형태의 선형 컨볼루션 모델, 강력한 주 성분 분석(Robust PCA), 아베 이미징 방법, 엄격한 EM 모델, 및 당업계에 공지된 임의의 다른 적합한 근사법, 함수 또는 모델을 사용하여 수행될 수 있다.

또 다른 실시예에서, 하나 이상의 단계들은 또한 초기 렌더링된 이미지와 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 광학 이미지 간의 차이를 최소화하기 위해 초기 렌더링된 이미지를 수정함으로써 렌더링된 이미지를 초기 렌더링된 이미지로부터 생성하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(들)에 의해 수행되는 동적 보상(320)은 렌더링된 이미지(322)를 생성하기 위해 초기 렌더링된 이미지(318)를 변경할 수 있으며, 그 일례는 렌더링된 이미지(324)로서 도 3에 도시되어 있다. 동적 보상은 이미지들의 이득 및 오프셋과 같은 렌더링된 이미지와 광학 이미지 사이의 차이들(예를 들어, 색조 불일치 및 이미지들 간의 비교적 작은 정렬 불일치) 및 광학 검사 서브시스템의 수차로 인한 이미지들의 차이들을 보상하기 위해 수행될 수 있다. 또한, 본 명세서에 기술된 시뮬레이션들은 의도적으로 완전히 엄격하지 않을 수 있고, 웨이퍼 상에 인쇄된 피처들의 재료들/치수들이 예측할 수 없는 방식으로 설계에서 변경될 수 있기 때문에, 런 타임 보상이 수행되어 렌더링된 이미지와 광학 이미지 사이의 차이들을 감소시킬 수 있다. 렌더링된 이미지와 광학 이미지 사이의 차이들이 작으면 렌더링된 이미지가 광학 이미지와 더욱 유사한 것을 의미한다. 이러한 방식으로, 본 명세서에서 설명된 동적 보상을 수행함으로써 검출된 불량들 및 허위 결함들이 현저히 감소될 것이다.

그러한 일 예에서, 렌더링된 이미지의 그레이 스케일은 광학 이미지의 그레이 스케일보다 약간 작을 수 있고 및/또는 렌더링된 이미지는 광학 이미지와 잘 정렬되지 않을 수 있다. 따라서, 렌더링된 이미지를 단순히 광학 이미지와 비교하고 그 비교 결과에 기초하여 결함들을 검출하는 것은 상당수의 불량 결함들을 생성할 수 있다. 따라서, 본 명세서에 설명된 동적 보상은 렌더링된 이미지와 광학 이미지 간의 이러한 체계적인 차이를 줄이기 위해서 설계될 수 있다. 그레이 스케일 및/또는 정렬의 이러한 차이는 당업계에 공지된 임의의 적합한 모델, 알고리즘 또는 기능을 사용하여 동적으로 보상될 수 있다. 이러한 다른 예에서, 광학 이미징에서의 툴 수차는 실제 광학 이미지가 예상되는 광학 이미지와 상이하게 할 수 있다. 이러한 툴 수차의 예들은 렌즈 편심(lens decentering) 및 웨이퍼 디포커스(wafer defocus)를 포함하지만, 이들로 한정되는 것은 아니다. 모든 수차들은 이미징 렌즈들의 사출 동공 전체에 걸쳐(예상되는 이상적인 위상 분포와 비교하여) 위상 오차를 야기할 수 있다. 광학 이미징 시스템에서 수차를 설명하는 가장 일반적인 방법은 Zernike 다항식을 사용하는 것이다. 따라서, 본 명세서에 설명된 동적 보상은 렌더링된 이미지를 수정하여 렌더링된 이미지와 광학 이미지 간의 차이를 최소화하기 위해 제르니케 다항식 또는 당업계에 알려진 광학 이미징 시스템 수차에 대한 임의의 다른 적절한 설명과 같은 수차의 설명을 사용할 수 있다. 그러한 변형은 당업계에 공지된 임의의 적합한 모델, 알고리즘 또는 기능을 사용하여 수행될 수 있다.

도 3에 추가로 도시된 바와 같이, 광학 이미지(328)로서 도 3에 그 일 예가 도시된 광학 이미지(326)는 검사 서브시스템(또는 이미지가 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체)으로부터 컴퓨터 서브시스템들에 의해 획득될 수 있고 렌더링된 이미지(322)와 비교될 수 있다. 이러한 비교는 차이 이미지(330)를 생성할 수 있다. 렌더링된 이미지와 광학 이미지 간의 비교는 결함 검출을 위해 수행될 수 있으며, 결함 검출은 본 명세서에서 추가로 설명된 바와 같이 수행될 수 있다. 또한, 렌더링된 이미지와 광학 이미지 간의 비교는 하나 이상의 다른 목적을 위해 수행될 수 있다. 예를 들어, 일부 경우에는 설계의 동일한(또는 실질적으로 동일한) 부분에 대응하는 렌더링된 이미지 및 광학 이미지가 렌더링된 이미지(및 설계)와 광학 이미지들의 정렬을 위해 비교될 수 있다. 이러한 정렬은 광학 다이 대 DB 검사를 설정하는 것 뿐만 아니라 동적 보상(320)에 사용되는 하나 이상의 파라미터들을 설정하거나 수정하는 것과 같은 다른 이유들로 수행될 수 있다.

전술한 바와 같이, 하나 이상의 생성 모델들은 렌더링된 이미지를 생성하기 위해 수행되는 하나 이상의 단계들을 수행하는데 사용될 수 있다. 그러한 일 예에서, 하나 이상의 생성 모델들이 도 3에 도시된 근거리 추정(312)을 위해 사용될 수 있다. 이 경우에, 하나 이상의 DL 엔진들은 웨이퍼의 표면 상의 EM 필드를 학습할 수 있으며, 이는 재료 파라미터들, 3D 효과, 조명 파장 및 각도 등에 의존한다. 트레이닝 및 렌더링 중에는 동적 보상이 선택 사항이다. 또한, 트레이닝 중에, 본 명세서에서 추가로 기술된 것과 같은 비용 함수(도 3에 도시되지 않음)는 렌더링된 이미지(322)를 광학 이미지(326)와 비교하고 근거리 추정에 사용되는 DL 엔진(들)의 하나 이상의 파라미터들을 수정하는데 사용될 수 있다. 하나 이상의 다른 모델들은 도 3에 도시된 모든 다른 단계들에 대해 사용될 수 있고, 하나 이상의 다른 모델들은 생성 모델들일 수도 그렇지 않을 수도 있다.

또 다른 예에서, 하나 이상의 생성 모델들은 도 3에 도시된 광학 모델(316)에 사용될 수 있다. 이 경우에, DL 엔진(들)은 시스템으로부터의 수차가 있거나 없는 광학 모델을 학습할 수 있다. 트레이닝 및 렌더링 중에 동적 보상은 선택 사항이다. 또한, 트레이닝 중에, 본 명세서에서 추가로 설명되는 것과 같은 비용 함수(도 3에 도시되지 않음)는 렌더링된 이미지(322)를 광학 이미지(326)와 비교하고 광학 모델링을 위해 사용되는 DL 엔진들의 하나 이상의 파라미터들을 수정하기 위해 사용될 수 있다. 하나 이상의 다른 모델들은 도 3에 도시된 모든 다른 단계들에 대해 사용될 수 있고, 하나 이상의 다른 모델들은 생성 모델들일 수도 그렇지 않을 수도 있다.

추가의 이러한 예에서, 하나 이상의 생성 모델들은 도 3에 도시된 근거리 추정(312) 및 광학 모델(316)에 사용될 수 있다. 이 경우에, 하나 이상의 DL 엔진들은 재료 파라미터들, 3D 효과들, 조명 파장 및 각도 등에 의존하는 웨이퍼 표면 상의 전자기장(EM field) 및 시스템으로부터 수차가 있거나 없는 광학 모델의 양쪽 모두에 대해 학습할 수 있다. 이러한 방식으로, 도 3에 도시된 단계들(312 및 316)은 개별 단계들로 수행되지 않을 수 있지만, 입력이 수정된 그레이 스케일 이미지(310)이고 그 출력이 초기 렌더링된 이미지(318)인 단일 단계로서 수행될 수 있다. 트레이닝 및 렌더링 중에, 동적 보상은 선택 사항이다. 또한, 트레이닝 중에, 본 명세서에서 추가로 설명되는 것과 같은 비용 함수(도 3에 도시되지 않음)는 렌더링된 이미지(322)를 광학 이미지(326)와 비교하고 근거리 추정 및 광학 모델링을 위해 사용되는 DL 엔진들의 하나 이상의 파라미터들을 수정하기 위해 사용될 수 있다. 하나 이상의 다른 모델들은 도 3에 도시된 모든 다른 단계들에 대해 사용될 수 있고, 하나 이상의 다른 모델들은 생성 모델일 수도 그렇지 않을 수도 있다.

추가의 예에서, 하나 이상의 생성 모델들은 도 3에 도시된 DB 모델(308)에 사용될 수 있다. 이 경우, DL 엔진(들)은 설계로부터 웨이퍼 상에 인쇄된 패턴들의 바이어스를 학습할 수 있다. 바이어스 단계의 적용은 최종 다이 대 DB 비교에서 이용 사례에 의존한다. 예를 들어, CD 변화를 검출하는 것은 바이어스 보정 또는 표준 웨이퍼에 대한 바이어스 보정을 필요로 하지 않는다. 입자 검출은 불쾌감을 줄이기 위해 바이어스 보정을 포함하는 것이 바람직하다. 트레이닝 및 렌더링 중에 동적 보상은 선택 사항이다. 또한, 트레이닝 중에, 본 명세서에서 추가로 설명되는 것과 같은 비용 함수(도 3에 도시되지 않음)는 렌더링된 이미지(322)를 광학 이미지(326)와 비교하고 DB 모델에 사용되는 DL 엔진들의 하나 이상의 파라미터들을 수정하기 위해 사용될 수 있다. 하나 이상의 다른 모델들은 도 3에 도시된 모든 다른 단계들에 대해 사용될 수 있고, 하나 이상의 다른 모델들은 생성 모델들일 수도 그렇지 않을 수도 있다.

또 다른 예에서, 하나 이상의 생성 모델들은 도 3에 도시된 DB 래스터(304) 및 DB 모델(308)에 사용될 수 있다. 이 경우에, 하나 이상의 DL 엔진들은 EM 및 광학 시뮬레이션에 대한 입력으로서 바이어스 보정을 포함하는 렌더링된 설계를 생성한다(즉, 단계 312 및 316). 이러한 방식으로, 도 3에 도시된 단계들(304 및 308)은 별도의 단계들로 수행되지 않을 수 있지만, 그 입력이 설계 다각형들(300)이고 출력이 수정된 그레이 스케일 이미지(310)인 단일 단계로서 수행될 수 있다. 트레이닝 및 렌더링 중에 동적 보상은 선택 사항이다. 또한, 트레이닝 중에, 본 명세서에서 추가로 설명되는 것과 같은 비용 함수(도 3에 도시되지 않음)는 렌더링된 이미지(322)를 광학 이미지(326)와 비교하고 DB 래스터(304) 및 DB 모델(308)에 사용되는 DL 엔진들의 하나 이상의 파라미터들을 수정하기 위해 사용될 수 있다. 하나 이상의 다른 모델들은 도 3에 도시된 모든 다른 단계들에 대해 사용될 수 있고, 하나 이상의 다른 모델들은 생성 모델들일 수도 그렇지 않을 수도 있다.

또 다른 예에서, 하나 이상의 생성 모델들은 도 3에 도시된 DB 래스터(304), DB 모델(308), 근거리 추정(312) 및 광학 모델(316)에 사용될 수 있다. 이 경우, 하나 이상의 DL 엔진들은 전체 이미지 렌더링 프로세스를 시뮬레이션한다. 이러한 방식으로, 도 3에 도시된 단계들(304, 308, 312 및 316)은 개별 단계들로서 수행되지 않을 수 있지만, 입력이 설계 다각형들(300)이고 그 출력이 초기 렌더링된 이미지(318)인 단일 단계로서 수행될 수 있다. 트레이닝 및 렌더링 중에, 동적 보상은 선택 사항이다. 또한, 트레이닝 중에, 본 명세서에서 추가로 설명되는 것과 같은 비용 함수(도 3에 도시되지 않음)는 렌더링된 이미지(322)를 광학 이미지(326)와 비교하고 DB 래스터, DB 모델, 근거리 추정 및 광학 모델에 사용되는 DL 엔진들의 하나 이상의 파라미터들을 수정하기 위해 사용될 수 있다.

컴퓨터 서브시스템(들)은 3 단계에서 DL을 사용하여 일반적인 웨이퍼 검사 및/또는 후 처리를 수행할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 서브시스템(들)은 웨이퍼상의 선택된 샘플들/사이트들로부터의 이미지들로 DL 엔진들을 트레이닝할 수 있다. 이러한 일 예에서, 컴퓨터 서브시스템(들)은 도 4에 도시된 바와 같이 오프라인 트레이닝(400)을 수행할 수 있다. 이 트레이닝은 웨이퍼 상의 선택된 사이트들에 대해 수행될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 전체 다이 또는 사전 선택된 영역들/위치들에 대한 설계 기하 구조 및/또는 재료의 설계 또는 적층으로부터 트레이닝된 DL 엔진들을 사용하여 이미지를 렌더링할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 서브시스템(들)은 도 4에 도시된 바와 같이 오프라인 렌더링(418)을 수행할 수 있다. 오프라인 렌더링은 전체 다이 또는 사전 선택된 다이 위치에 대해 수행될 수 있다. 또한, 컴퓨터 서브시스템(들)은 전체 웨이퍼(또는 사전 정의된 주의 영역을 갖는 샘플된 다이들), 실시간 검사, 또는 검사자 또는 검토 도구에서의 출력 이미지에 대한 렌더링 및 광학 이미지 비교에서 동적 보상(예를 들어, 이득/오프셋 및 수차에 대한)을 적용할 수 있다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 또한, 렌더링된 이미지와 검사 및/또는 검토 도구로부터의 이미지 사이의 최종 비교에서 동적 보상(이득/오프셋 및 수차)을 적용하기 위해 구성될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 또한, 렌더링된 이미지와 핫 스폿들(hot spots) 및/또는 작은 블록들(small blocks) 상의 검사 및/또는 검토 도구로부터의 이미지 사이의 최종 비교에서 동적 보상(이득/오프셋 및 수차)을 적용하기 위해서 구성될 수 있다. 예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(들)은 검사(432)를 수행할 수 있다. 검사는 온라인 또는 검사 및/또는 검토 도구로부터 출력된 이미지로 수행할 수 있다. 즉, 온라인으로 검사를 수행할 수도 있고 하지 않을 수도 있다. 검사가 오프 라인으로 수행되는 경우, 검사 및/또는 검토 도구에 의해 생성되고 검사 및/또는 검토 도구에 의해 저장 매체에 저장되는 광학 이미지를 사용하여 검사가 수행될 수 있다. 광학 이미지들은 임의의 적절한 방식으로 저장 매체로부터 획득될 수 있다.

본 명세서에서 사용되는 "오프라인" 이라는 용어는 오프라인에서 수행되는 단계(들), 공정(들), 흐름(들) 등이 웨이퍼의 검사 중에 수행되지 않는 것(예를 들어, 웨이퍼가 검사 서브시스템에 의해 스캐닝되는 동안 수행되지 않음)을 나타내는 것을 의미한다. 대조적으로, 본 명세서에서 사용되는 용어 "온라인"은 온라인으로 수행되는 단계(들), 공정(들), 흐름(들) 등이 웨이퍼의 검사 중에 수행되는 것(예를 들어, 웨이퍼가 검사 서브시스템에 의해 스캐닝되는 동안 수행됨)을 나타내는 것을 의미한다.

이러한 하나의 예에서, 일부 실시예들에서, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템들은, 하나 이상의 선택된 사이트들에 대한 렌더링된 이미지의 생성을 수행함으로써 생성된 하나 이상의 다른 웨이퍼들 상의 하나 이상의 선택된 사이트들에 대한 하나 이상의 추가의 렌더링된 이미지들과; 하나 이상의 다른 웨이퍼들 상의 하나 이상의 선택된 사이트들에 대해 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 하나 이상의 광학 이미지들에 기초하여 생성 모델 및/또는 렌더링된 이미지를 생성하기 위해 사용되는 하나 이상의 추가의 모델들을 트레이닝하도록 구성된다. 예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 오프라인 트레이닝(400)은 전술한 바와 같이 수행될 수 있는 DB 래스터(404)에 대한 입력으로서 설계 다각형(402)을 사용할 수 있다. DB 래스터(404)에 의해 생성된 그레이 스케일 이미지는 DB 모델(406)에 입력될 수 있으며, DB 모델(406)은 본 명세서에 추가로 설명된 바와 같이 수정된 그레이 스케일 이미지를 출력할 수 있다. DB 모델(406)에 의해 생성된 수정된 그레이 스케일 이미지는 본 명세서에서 추가로 설명하는 바와 같이 웨이퍼에 대한 추정된 근거리를 생성할 수 있는 근거리 추정(408)에 입력될 수 있다. 추정된 근거리는 광학 모델(410)에 입력될 수 있으며, 광학 모델(410)은 본 명세서에 추가로 설명된 바와 같이 초기 렌더링된 이미지를 출력할 수 있다. 초기 렌더링된 이미지는 렌더링된 이미지(414)를 출력할 수 있는 동적 보상(412)에 입력될 수 있다. 그 후, 컴퓨터 서브시스템(들)은 단계 416에 도시된 바와 같이, 렌더링된 이미지와 광학 이미지 간의 비교를 수행할 수 있다.

비용 함수는 단계 416에서 렌더링된 이미지와 광학 이미지의 비교를 수행하고 광학 이미지와 비교된 렌더링된 이미지의 에러들(예를 들어, 제곱 에러들의 합(SSE, sum of squared errors))을 결정하는데 사용될 수 있다. 비용 함수는 컴퓨터 서브시스템(들)에 의해 수행되는 하나 이상의 단계(들)의 하나 이상의 파라미터들을 트레이닝 하기 위해 이들 에러들을 사용하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 에러들은 바이어스 보정 및/또는 코너 라운딩에 사용되는 파라미터들과 같은 DB 모델(406)의 하나 이상의 파라미터들을 트레이닝하는데 사용될 수 있다. 또한, 에러들은 광학 모델(410)의 하나 이상의 파라미터들을 트레이닝하는데 사용될 수 있다. 또한, DB 모델과 광학 모델 사이의 화살표는 렌더링된 이미지와 광학 이미지 간의 비교에 기초하여 수행되는 학습이 컴퓨터 서브시스템들에 의해 수행되는 전체 모델링을 위한 비선형/재귀적 공정일 수 있음을 나타내는 것을 의미한다. 또한, 에러들은 동적 보상에 사용되는 하나 이상의 파라미터들을 조정하는데 사용될 수 있다(예를 들어, 날마다 광학 이미지의 하나 이상의 특성들에 영향을 줄 수 있는 광학 검사 서브시스템의 파라미터(들)에서 매일 떠오르는 것을 설명하기 위해).

이러한 일 실시예에서, 초기 렌더링된 이미지는 웨이퍼 상에 인쇄된 설계에서 전체 다이(또는 사전 선택된 다이 위치)에 대해 생성된다. 예를 들어, 컴퓨터 서브시스템(들)은 도 4에 도시된 바와 같이 오프라인 렌더링(418)을 수행할 수 있다. 이러한 오프라인 렌더링은 전술한 바와 같이 수행될 수 있는 DB 래스터(422)에 대한 입력으로 설계 다각형(420)을 사용하는 것을 포함할 수 있다. DB 래스터(422)에 의해 생성된 그레이 스케일 이미지는 DB 모델(424)에 입력될 수 있으며, DB 모델(424)은 본 명세서에 추가로 설명된 바와 같이 수정된 그레이 스케일 이미지를 출력할 수 있다. 오프라인 렌더링을 위해 사용되는 DB 모델(424)은 오프 라인 트레이닝(400)에서 트레이닝된 DB 모델일 수 있다. DB 모델(424)에 의해 생성된 수정된 그레이 스케일 이미지는 본 명세서에 추가로 기술된 바와 같이 웨이퍼에 대한 추정된 근거리를 생성할 수 있는 근거리 추정(426)에 입력될 수 있다. 추정된 근거리는 오프라인 렌더링된 이미지(430)를 출력할 수 있는 광학 모델(428)에 입력될 수 있으며, 이는 본 명세서에서 추가로 설명하는 바와 같이 초기 렌더링된 이미지일 수 있다. 오프라인 렌더링에 사용되는 광학 모델(428)은 오프라인 트레이닝(400)에서 트레이닝되는 광학 모델일 수 있다.

전체 다이에 대한 오프라인 렌더링된 이미지(430)는 웨이퍼 상의 전체 다이에 걸쳐 있는 다수의 더 작은 렌더링된 이미지로 구성될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에 기술된 시뮬레이션 단계들은 다이의 상이한 부분에 대해 개별적으로 수행될 수 있고, 시뮬레이션 단계들의 결과는 임의의 방식으로 조합되어 다이의 더 큰 부분(예를 들어, 서브스와스 또는 스와스) 또는 전체 다이에 대한 시뮬레이션 결과를 생성할 수 있다. 대안적으로, 시뮬레이션 단계들은 임의의 하나의 시뮬레이션 단계에 의해 생성된 결과가 웨이퍼 상의 전체 다이에 대한 것이 되도록 전체 다이에 대한 모든 설계에 대해 수행될 수 있다.

이러한 일부 실시예들에서, 오프라인 트레이닝 중에, 비용 함수는 근거리 추정(408)을 수행하도록 구성된 하나 이상의 생성 모델들의 하나 이상의 파라미터들을 트레이닝하도록 구성될 수 있다. 이러한 트레이닝은 본 명세서에서 추가로 설명된 바와 같이 수행될 수 있다. 이러한 실시예에서, 오프라인 렌더링 중에, 트레이닝된 하나 이상의 파라미터들을 갖는 하나 이상의 생성 모델들은 근거리 추정(426)에 사용될 수 있다.

이러한 추가의 실시예들에서, 오프라인 트레이닝 중에, 비용 함수는 광학 모델(410)을 수행하도록 구성된 하나 이상의 생성 모델들의 하나 이상의 파라미터들을 트레이닝하도록 구성될 수 있다. 이러한 트레이닝은 본 명세서에서 추가로 설명된 바와 같이 수행될 수 있다. 이러한 실시예에서, 오프라인 렌더링 중에, 트레이닝된 하나 이상의 파라미터들을 갖는 하나 이상의 생성 모델들은 광학 모델(428)에 사용될 수 있다.

이러한 또 다른 실시예에서, 오프라인 트레이닝 중에, 비용 함수는 근거리 추정(408) 및 광학 모델(410)을 수행하도록 구성된 하나 이상의 생성 모델들의 하나 이상의 파라미터들을 트레이닝하도록 구성될 수 있다. 이러한 트레이닝은 본 명세서에서 추가로 설명된 바와 같이 수행될 수 있다. 이러한 실시예에서, 오프라인 렌더링 중에, 트레이닝된 하나 이상의 파라미터들을 갖는 하나 이상의 생성 모델들은 근거리 추정(426) 및 광학 모델(428)에 사용될 수 있다.

이러한 일부 실시예들에서, 오프라인 트레이닝 중에, 비용 함수는 DB 모델(406)을 수행하도록 구성된 하나 이상의 생성 모델들의 하나 이상의 파라미터들을 트레이닝하도록 구성될 수 있다. 이러한 트레이닝은 본 명세서에서 추가로 설명된 바와 같이 수행될 수 있다. 이러한 실시예에서, 오프라인 렌더링 중에, 트레이닝된 하나 이상의 파라미터들을 갖는 하나 이상의 생성 모델들은 DB 모델(424)에 사용될 수 있다.

이러한 다른 실시예에서, 오프라인 트레이닝 중에, 비용 함수는 DB 래스터(404) 및 DB 모델(406)을 수행하도록 구성된 하나 이상의 생성 모델들의 하나 이상의 파라미터들을 트레이닝하도록 구성될 수 있다. 이러한 트레이닝은 본 명세서에서 추가로 설명된 바와 같이 수행될 수 있다. 이러한 실시예에서, 오프라인 렌더링 중에, 트레이닝된 하나 이상의 파라미터들을 갖는 하나 이상의 생성 모델들은 DB 래스터(422) 및 DB 모델(424)에 대해 사용될 수 있다.

이러한 또 다른 실시예에서, 오프라인 트레이닝 중에, 비용 함수는 DB 래스터(404), DB 모델(406), 근거리 추정(408) 및 광학 모델(410)을 수행하도록 구성된 하나 이상의 생성 모델들의 하나 이상의 파라미터들을 트레이닝하도록 구성될 수 있다. 이러한 트레이닝은 본 명세서에서 추가로 설명된 바와 같이 수행될 수 있다. 이러한 실시예에서, 오프라인 렌더링 중에, 트레이닝된 하나 이상의 파라미터들을 갖는 하나 이상의 생성 모델들은 DB 래스터(422), DB 모델(424), 근거리 추정(426) 및 광학 모델(428)에 대해 사용될 수 있다.

그러한 일 실시예에서, 렌더링된 이미지를 생성하는 단계는, 초기 렌더링된 이미지와 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 광학 이미지 사이의 차이를 최소화하도록 초기 렌더링된 이미지를 수정하는 단계를 포함하며, 초기 렌더링된 이미지는 오프라인으로 생성되고 렌더링된 이미지의 생성하는 단계는 온라인으로 실행된다. 예를 들어, 초기 렌더링된 이미지는 도 4의 오프라인 렌더링(418)에 도시된 바와 같이 오프라인으로 생성될 수 있다. 또한, 렌더링된 이미지를 생성하는 단계는 전체 웨이퍼에 대해 온라인으로 수행될 수 있는 검사(432)에 도시된 바와 같이 수행될 수 있다. 특히, 도 4에 도시된 바와 같이, 오프라인 렌더링(418)(즉, 오프라인 렌더링된 이미지(430))에 의해 생성된 오프라인 렌더링된 이미지일 수 있는 오프라인 렌더링된 이미지(434)는 오프라인 트레이닝(400)에서 트레이닝된 동적 보상일 수 있고 본 명세서에서 추가로 기술된 바와 같이 수행될 수 있는 동적 보상(436)에 입력될 수 있다. 동적 보상(436)은 렌더링된 이미지(438)를 생성할 수 있으며, 결함 검출 및/또는 본 명세서에 설명된 다른 목적을 위해 광학 이미지와 비교될 수 있다. 따라서, 동적 보상은 초기 렌더링된 이미지와 검사 서브시스템에 의해 생성된 광학 이미지 간의 차이를 최소화하여 렌더링된 이미지를 생성하기 위해 오프라인으로 생성된 초기 렌더링된 이미지를 수정할 수 있으며, 동적 보상은 온라인으로(즉, 웨이퍼의 검사 중에) 수행될 수 있다.

그러한 다른 실시예에서, 초기 렌더링된 이미지는 웨이퍼 상에 인쇄된 설계에서 전체 다이에 대해 생성되고, 렌더링된 이미지를 생성하는 단계는 웨이퍼 전체에 대해 온라인으로 수행된다. 예를 들어, 전술한 바와 같이, 오프라인 렌더링(418)은 웨이퍼 상의 전체 다이에 대해 수행될 수 있는 반면, 검사(432)는 렌더링된 이미지들이 웨이퍼 전체에 대해 생성되어야 하는 것을 의미하는 웨이퍼 전체에 대해 온라인으로 수행될 수 있다(예를 들면, 웨이퍼상의 모든 다이).

전술한 바와 같이, 일부 실시예들에서, 렌더링된 이미지는 웨이퍼의 근거리를 추정함으로써 생성될 수 있다. 일부 경우에서, 전체 적층 기하 구조 및 재료 정보가 웨이퍼에 대해 이용 가능한 경우, 근거리 추정은 근거리 계산에 의해 대체될 수 있다. 일 실시예에서, 하나 이상의 단계들은 웨이퍼 상에 인쇄된 설계에 대한 정보에 기초하여 웨이퍼의 근거리를 계산하는 단계를 포함하고, 웨이퍼 상에 인쇄된 설계에 대한 정보는 기하 구조 및 재료 특성들을 포함한다. 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 기하 구조 및 재료 정보(500)는 근거리 계산(502)에 입력될 수 있다. 기하 구조 및 재료 정보는 웨이퍼에 대한 기하 구조 및 재료 정보의 적층(예를 들어, 기술 컴퓨터 지원 설계(TCAD, technology computer aided design) 포맷)일 수 있다. 근거리 계산에 사용되는 설계 정보에는 설계 형상, 재료 파라미터들, 파장 및 각도 의존성 등이 포함될 수 있다. 근거리 계산은 여러 가지 방법으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 웨이퍼 설계의 3D 적층이 기하 구조 및 재료 모두에 알려져 있을 때, 웨이퍼 평면에서의 근거리는 Maxwell의 방정식을 풀어서 계산할 수 있다[엄격한 결합파 분석(RCWA, rigorous coupled wave analysis) 또는 FDTD 방법]. 근거리 계산은 근거리(504)를 생성할 수 있다. 웨이퍼의 계산된 근거리는 웨이퍼의 재료 및 기하 구조 및 광학 검사 서브시스템에 의해 웨이퍼로 향하는 광의 상호 작용에 의해 웨이퍼의 상부 표면 또는 그 부근(즉, 웨이퍼 평면에서)에서 생성될 전자기장(EM field)의 시뮬레이션이다. 계산된 근거리는 계산된 근거리(504)의 좌측에 도시된 것과 같은 진폭 및 계산된 근거리(504)의 우측에 도시된 것과 같은 위상을 포함할 수 있다. 계산된 근거리는 복소수일 수도 있고 복소수를 포함할 수도 있다.

그러한 일 실시예에서, 하나 이상의 단계들은 또한 근거리 및 광학 검사 서브시스템의 광학 모델에 기초하여 웨이퍼 상에 인쇄된 설계를 위해 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 이미지의 또 다른 시뮬레이션인 초기 렌더링된 이미지를 생성하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 광학 모델(506)은 계산된 근거리(504)를 입력으로 사용하여 초기 렌더링된 이미지(508)를 생성할 수 있다. 광학 모델은 광학 검사 서브시스템의 수차가 있거나 없는 모델링을 할 수 있다. 초기 렌더링된 이미지는 본 명세서에서 설명된 근사법, 함수 또는 모델들 중 하나를 사용하여 검사자의 광학 특성들을 기반으로 시뮬레이션될 수 있다.

또 다른 실시예에서, 하나 이상의 단계들은 초기 렌더링된 이미지와 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 광학 이미지 간의 차이를 최소화하기 위해 초기 렌더링된 이미지를 수정함으로써 렌더링된 이미지를 초기 렌더링된 이미지로부터 생성하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(들)에 의해 수행되는 동적 보상(510)은 렌더링된 이미지(512)를 생성하기 위해 초기 렌더링된 이미지(508)를 수정할 수 있으며, 그 일 예는 렌더링된 이미지(514)로서 도 5에 도시되어 있다. 동적 보상은 본 명세서에서 추가로 설명된 바와 같이 수행될 수 있다.

도 5에 추가로 도시된 바와 같이, 광학 이미지(518)로서 도 5에 그 일 예가 도시된 광학 이미지(516)는 본 명세서에 설명된 바와 같이 컴퓨터 서브시스템(들)에 의해 획득되어 렌더링된 이미지(512)와 비교될 수 있다. 이러한 비교는 차이 이미지(520)를 생성할 수 있다. 렌더링된 이미지와 광학 이미지 간의 비교는 결함 검출을 위해 수행될 수 있으며, 결함 검출은 본 명세서에서 추가로 설명된 바와 같이 수행될 수 있다. 또한, 렌더링된 이미지와 광학 이미지 간의 비교는 본 명세서에서 설명된 하나 이상의 다른 목적을 위해 수행될 수도 있다.

전술한 바와 같이, 하나 이상의 생성 모델들은 렌더링된 이미지를 생성하기 위해 수행되는 하나 이상의 단계들을 수행하는데 사용될 수 있다. 이러한 일 예에서, 하나 이상의 생성 모델들은 도 5에 도시된 근거리 계산(502)에 사용될 수 있다. 이 경우, 하나 이상의 DL 엔진들은 전술한 바와 같이 웨이퍼 표면 상의 EM장을 추정할 수 있다. 트레이닝 및 렌더링 중에, 동적 보상은 선택 사항이다. 또한, 트레이닝 중에, 본 명세서에 추가로 설명된 것과 같은 비용 함수(도 5에 도시되지 않음)는 렌더링된 이미지(512)를 광학 이미지(516)와 비교하고 근거리 추정을 위해 사용되는 DL 엔진들의 하나 이상의 파라미터들을 수정하기 위해 사용될 수 있다. 하나 이상의 다른 모델들은 도 5에 도시된 모든 다른 단계들에 대해 사용될 수 있고, 이들 하나 이상의 다른 모델들은 생성 모델일 수도 생성 모델이 아닐 수도 있다.

또 다른 예에서, 하나 이상의 생성 모델들은 도 5에 도시된 광학 모델(506)을 추정하는데 사용될 수 있다. 이 경우에, 하나 이상의 DL 엔진들은 전술한 바와 같이 시스템의 광학 모델을 추정할 수 있다. 트레이닝 및 렌더링 중에, 동적 보상은 선택 사항이다. 또한, 트레이닝 중에, 본 명세서에서 추가로 설명된 것과 같은 비용 함수(도 5에 도시되지 않음)는 렌더링된 이미지(512)를 광학 이미지(516)와 비교하고 광학 모델을 추정하기 위해 사용되는 DL 엔진들의 하나 이상의 파라미터들을 수정하기 위해 사용될 수 있다. 하나 이상의 다른 모델들은 도 5에 도시된 모든 다른 단계들에 대해 사용될 수 있고, 이들 하나 이상의 다른 모델들은 생성 모델일 수도 생성 모델이 아닐 수도 있다.

이러한 추가의 예에서, 하나 이상의 생성 모델들은 근거리 계산(502) 및 도 5에 도시된 광학 모델(506)의 추정에 사용될 수 있다. 이 경우, 하나 이상의 DL 엔진들은 전체 이미지 렌더링 프로세스를 시뮬레이션한다. 이러한 방식으로, 도 5에 도시된 단계들(502 및 506)은 별도의 단계들로 수행될 수 없지만, 입력이 기하 구조 및 재료 정보(500)이고 그 출력이 초기 렌더링된 이미지(508)인 단일 단계로서 수행될 수 있다. 트레이닝 및 렌더링 중에, 동적 보상은 선택 사항이다. 또한, 트레이닝 중에, 본 명세서에서 추가로 설명된 것과 같은 비용 함수(도 5에 도시되지 않음)는 렌더링된 이미지(512)를 광학 이미지(516)와 비교하고 근거리 추정 및 광학 모델 추정에 사용되는 DL 엔진들의 하나 이상의 파라미터들을 수정하기 위해 사용될 수 있다.

컴퓨터 서브시스템(들)이 웨이퍼의 근거리를 추정하는 경우와 같이, 컴퓨터 서브시스템(들)이 근거리를 계산할 때, 컴퓨터 서브시스템(들)은 3 단계로 일반적인 웨이퍼 검사를 수행할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 서브시스템(들)은 선택된 사이트로부터 모델링 파라미터들을 추정할 수 있다. 이러한 일 예에서, 컴퓨터 서브시스템(들)은 도 6에 도시된 바와 같이(선택된 사이트들에 대한) 오프라인 트레이닝(600)을 수행할 수 있다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 전체 다이 또는 사전 선택된 다이 위치에 대한 이미지를 렌더링할 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(들)은 오프라인 렌더링(614)을 수행할 수 있다(웨이퍼 상의 전체 다이 또는 사전 선택된 다이 위치에 대해서). 또한, 컴퓨터 서브시스템(들)은 전체 웨이퍼(또는 샘플링된 다이들)에 대한 실시간 검사에서 동적 보상(예를 들어, 이득/오프셋 및 수차)을 적용할 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(들)은 검사(624)를 수행할 수 있다. 검사는 본 명세서에서 추가로 설명된 바와 같이 온라인으로 수행되거나 또는 검사 및/또는 검토 도구로부터 출력된 이미지로 수행될 수 있다. 검사는 전체 웨이퍼, 전체 다이 또는 사전 선택된 다이 위치들에 대해서 수행될 수 있다.

일부 실시예에서, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템들은, 하나 이상의 선택된 사이트들에 대해 렌더링된 이미지의 생성을 수행함으로써 생성된 하나 이상의 다른 웨이퍼들 상의 하나 이상의 선택된 사이트들에 대한 하나 이상의 추가의 렌더링된 이미지들; 및 하나 이상의 다른 웨이퍼 상의 하나 이상의 선택된 사이트에 대해 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 하나 이상의 광학 이미지들에 기초하여 생성 모델 및/또는 렌더링된 이미지를 생성하기 위해 사용되는 하나 이상의 추가의 모델들을 트레이닝하도록 구성된다. 예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 오프라인 트레이닝(600)(선택된 사이트들에 대한)은 본 명세서에서 추가로 설명된 바와 같이 웨이퍼에 대해 계산된 근거리를 생성할 수 있는 근거리 계산(604)에 대한 입력으로서 본 명세서에 기술된 임의의 그러한 정보를 포함할 수 있는 기하 구조 및 재료 정보(602)를 사용할 수 있다. 계산된 근거리는 광학 모델(606)에 입력될 수 있으며, 광학 모델(606)은 본 명세서에 후술하는 바와 같이 초기 렌더링된 이미지를 출력할 수 있다. 초기 렌더링된 이미지는 렌더링된 이미지(610)를 출력할 수 있는 동적 보상(608)에 입력될 수 있다. 그 후, 컴퓨터 서브시스템(들)은 단계 612에 도시된 바와 같이 렌더링된 이미지와 광학 이미지 간의 비교를 수행할 수 있다.

비용 함수는 단계 612에서 렌더링된 이미지와 광학 이미지의 비교를 수행하고 광학 이미지와 비교된 렌더링된 이미지의 에러들(예를 들어, 제곱 에러의 합(SSE))을 결정하는데 사용될 수 있다. 비용 함수는 컴퓨터 서브시스템(들)에 의해 수행되는 하나 이상의 단계(들)의 하나 이상의 파라미터들을 트레이닝하기 위해 이들 에러들을 사용하도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 비용 함수는 광학 모델(606)의 하나 이상의 파라미터들을 트레이닝하는데 사용될 수 있다. 또한, 비용 함수는 동적 보상에 사용되는 하나 이상의 파라미터들을 조정하는데 사용될 수 있다(예를 들어, 날마다 광학 이미지의 하나 이상의 특성들에 영향을 줄 수 있는 광학 검사 서브시스템의 파라미터(들)에서 매일 떠오르는 것을 설명하기 위해).

그러한 일 실시예에서, 초기 렌더링된 이미지는 웨이퍼 상에 인쇄된 설계에서 전체 다이에 대해 생성된다. 예를 들어, 컴퓨터 서브시스템(들)은 도 6에 도시된 바와 같이 오프닝 렌더링(전체 다이에 대해)(614)을 수행할 수 있다. 이러한 오프라인 렌더링은 본 명세서에서 설명된 바와 같이 웨이퍼에 대해 계산된 근거리를 생성할 수 있는 근거리 계산(618)에 대한 입력으로서 본 명세서에 설명된 임의의 정보를 포함할 수 있는 기하 구조 및 재료 정보(616)를 포함할 수 있다. 계산된 근거리는 오프라인 렌더링된 이미지(622)를 출력할 수 있는 광학 모델(620)에 입력될 수 있으며, 이는 본 명세서에 추가로 설명되는 바와 같이 초기 렌더링된 이미지일 수 있다. 오프라인 렌더링(614)에 사용되는 광학 모델(620)은 오프라인 트레이닝(600)에서 트레이닝되는 광학 모델일 수 있다. 오프라인 렌더링된 이미지는 그렇지 않으면 전체 다이에 대해 본 명세서에 설명되는 바와 같이 생성될 수 있다.

이러한 일부 실시예들에서, 오프라인 트레이닝 중에, 비용 함수는 근거리 계산(604)(또는 추정)을 수행하도록 구성된 하나 이상의 생성 모델들의 하나 이상의 파라미터들을 트레이닝하도록 구성될 수 있다. 이러한 트레이닝은 본 명세서에서 추가로 설명된 바와 같이 수행될 수 있다. 이러한 실시예에서, 오프라인 렌더링 중에, 트레이닝된 하나 이상의 파라미터들을 갖는 하나 이상의 생성 모델들은 근거리 계산(618)(또는 추정)을 위해 사용될 수 있다.

이러한 추가의 실시예들에서, 오프라인 트레이닝 중에, 비용 함수는 광학 모델(606)의 추정을 수행하도록 구성된 하나 이상의 생성 모델들의 하나 이상의 파라미터들을 트레이닝하도록 구성될 수 있다. 이러한 트레이닝은 본 명세서에서 추가로 설명된 바와 같이 수행될 수 있다. 이러한 실시예에서, 오프라인 렌더링 중에, 트레이닝된 하나 이상의 파라미터들을 갖는 하나 이상의 생성 모델들은 광학 모델(620) 추정을 위해 사용될 수 있다.

이러한 또 다른 실시예에서, 오프라인 트레이닝 중에, 비용 함수는 근거리 계산(604)(또는 추정) 및 광학 모델(606)의 추정을 수행하도록 구성된 하나 이상의 생성 모델들의 하나 이상의 파라미터들을 트레이닝하도록 구성될 수 있다. 이러한 트레이닝은 본 명세서에서 추가로 기술된 바와 같이 수행될 수 있다. 이러한 실시예에서, 오프라인 렌더링 중에, 트레이닝된 하나 이상의 파라미터들을 갖는 하나 이상의 생성 모델들은 근거리 장래 추정(618) 및 광학 모델(620)의 추정에 사용될 수 있다.

그러한 일 실시예에서, 렌더링된 이미지를 생성하는 단계는, 초기 렌더링된 이미지와 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 광학 이미지 사이의 차이를 최소화하도록 초기 렌더링된 이미지를 수정하는 단계를 포함하며, 초기 렌더링된 이미지는 오프라인으로 생성되고 렌더링된 이미지를 생성하는 단계는 온라인으로 수행된다. 예를 들어, 초기 렌더링된 이미지는 도 6의 오프라인 렌더링(614)에 도시된 바와 같이 오프라인으로 생성될 수 있다. 또한, 전체 웨이퍼에 대해 온라인으로 수행될 수 있는 검사(624)에 도시된 바와 같이 렌더링된 이미지를 생성하는 단계가 수행될 수 있다. 특히, 도 6에 도시된 바와 같이, 오프라인 렌더링(614)에 의해 생성된 오프라인 렌더링된 이미지(즉, 오프라인 렌더링된 이미지(622))일 수 있는 오프라인 렌더링된 이미지(626)는 오프라인 트레이닝(600)에서 트레이닝되는 동적 보상일 수 있으며 본 명세서에서 추가로 설명된 바와 같이 수행될 수 있는 동적 보상(628)에 입력될 수 있다. 동적 보상(628)은 렌더링된 이미지(630)를 생성할 수 있으며, 결함 검출 및/또는 본 명세서에 설명된 임의의 다른 목적을 위해 광학 이미지와 비교될 수 있다. 따라서, 동적 보상은 초기 렌더링된 이미지와 검사 서브시스템에 의해 생성된 광학 이미지 간의 차이를 최소화하여 렌더링된 이미지를 생성하기 위해 오프라인으로 생성된 초기 렌더링된 이미지를 수정할 수 있으며, 동적 보상은 온라인으로(즉, 웨이퍼의 검사 중에) 수행될 수 있다. 이러한 방식으로, 렌더링된 이미지를 생성하는 단계는 온라인으로 수행될 수 있다.

그러한 다른 실시예에서, 초기 렌더링된 이미지는 웨이퍼 상에 인쇄된 설계에서 전체 다이에 대해 생성되고, 렌더링된 이미지를 생성하는 단계는 웨이퍼의 전체에 대해 온라인으로 수행된다. 예를 들어, 전술한 바와 같이, 오프라인 렌더링(614)은 웨이퍼 상의 전체 다이에 대해 수행될 수 있는 반면, 검사(624)는 웨이퍼의 전체에 대해 온라인으로 수행될 수 있으며, 이는 렌더링된 이미지가 웨이퍼의 전체(예를 들어, 웨이퍼 상의 모든 다이들)에 대해 생성될 수 있음을 의미한다.

일 실시예에서, 렌더링된 이미지를 생성하는 단계는 이 렌더링된 이미지를 생성하는 단계가 설계의 전체에 대해 수행되지 않도록 웨이퍼 상에 인쇄된 설계 내의 하나 이상의 영역들에 대해서만 수행된다. 이 영역(들)은 본 명세서에서 "핫 스폿들(hot spots)" 또는 "작은 블록들(small blocks)"이라고도 칭한다. 본 명세서에서 사용되는 이들 용어들과 같은 영역들, 핫 스폿들 및 작은 블록들은 다이 상에서 여러 번 반복되는 회로 구조의 단위로서 정의될 수 있다. 영역들, 핫 스폿들 및 작은 블록들의 예시적인 크기는 약 500 nm 내지 약 500 nm이다. 이러한 방식으로, 본 명세서에 설명된 실시예들은 다이의 전체가 아닌 일부분에 대해서만 본 명세서에 설명된 단계들을 수행할 수 있다. 핫 스폿들 및/또는 작은 블록들은 임의의 적절한 방식으로 식별 및/또는 선택될 수 있다. 예를 들어, 핫 스폿들 및/또는 작은 블록들은 검사가 수행되는 설계의 관리 영역일 수 있다. 부가적으로 또는 대안적으로, 핫 스폿들 및/또는 작은 블록들은 설계 내에서 2 회 이상 반복되는 설계의 비교적 작은 부분일 수 있다. 이러한 방식으로, 초기 렌더링된 이미지를 생성하는 단계는 단지 하나의 작은 블록들에 대해 수행될 수 있지만, 동일한 초기 렌더링된 이미지는(아마도 상이한 방식으로) 동적으로 보상될 수 있고, 그 다음에 웨이퍼 상에 인쇄된 설계의 동일한 작은 블록들의 상이한 경우들에서 생성된 다수의 광학 이미지들과 비교된다. 하나 이상의 영역들에 대해서만 렌더링된 이미지를 생성하는 단계는 본 명세서에 기술된 바와 같이(예를 들어, 도 3 및 도 5에 도시된 바와 같이) 수행될 수 있다.

컴퓨터 서브시스템들은 핫 스폿 또는 작은 블록 웨이퍼 검사를 위해 3 단계로 구성될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 서브시스템(들)은 선택된 사이트들로부터 모델링 파라미터들을 추정할 수 있다. 이러한 일 예에서, 컴퓨터 서브시스템(들)은 선택된 사이트들이 선택된 핫 스폿 및/또는 작은 블록 사이트들로 대체되는 도 4에 도시된 오프라인 트레이닝(400) 및 도 6에 도시된 오프라인 트레이닝(600)을 수행할 수 있다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 또한 하나의 다이에 대한 모든 핫 스폿들/작은 블록들에 대한 이미지를 렌더링할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 서브시스템(들)은 도 4에 도시된 바와 같은 오프라인 렌더링(418) 및 도 6에 도시된 바와 같은 오프라인 렌더링(614)을 수행할 수 있지만, 전체 다이에 대한 오프라인 렌더링을 수행하는 대신에 하나의 다이에서 모든 핫 스폿들 및/또는 작은 블록들에 대해 오프라인 렌더링이 수행된다. 또한, 컴퓨터 서브시스템(들)은 전체 웨이퍼(또는 샘플링된 다이)의 모든 핫 스폿들/작은 블록들의 실시간 또는 오프라인 검사에서 동적 보상(예를 들어, 이득/오프셋 및 수차)을 적용할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 서브시스템(들)은 도 4에 도시된 바와 같이 검사(432) 및 도 6에 도시된 바와 같이 검사(624)를 수행하도록 구성될 수 있지만, 전체 웨이퍼에 대해 수행되는 검사 대신에 전체 웨이퍼 상의 핫 스폿들 및/또는 작은 블록들에 대해서만 검사가 수행된다.

일 실시예에서, 컴퓨터 서브시스템(들)은, 2 이상의 영역들에 대한 렌더링된 이미지의 생성을 수행함으로써 생성된 하나 이상의 다른 웨이퍼들 상의 2 이상의 영역들에 대한 2 이상의 추가의 렌더링된 이미지들; 및 하나 이상의 다른 웨이퍼들 상의 2 이상의 영역들에 대해 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 2 이상의 광학 이미지들에 기초하여, 생성 모델 및/또는 렌더링된 이미지를 생성하는데 사용되는 하나 이상의 추가의 모델들을 트레이닝하도록 구성된다. 이러한 단계들은 본 명세서(도 4에 도시된 오프라인 트레이닝(400) 및 도 6에 도시된 오프라인 트레이닝(600)에 도시된 바와 같이)에 설명된 바와 같이 수행될 수 있으며, 여기서 선택된 사이트들은 2 이상의 영역들(예를 들어, 2 이상의 핫 스폿들 및/또는 작은 블록들)이다.

2 이상의 영역들 중 첫 번째 영역에 대해 수행된 트레이닝은 2 이상의 영역들 중 두 번째 영역에 대해 수행된 트레이닝과 상이하게 수행된다. 이러한 방식으로, 검사 또는 후 처리를 위한 관심 영역이 다이 내에서 여러 번 반복되는 핫 스폿들 또는 작은 블록들(약 300 nm x 약 300 nm의 예시 크기를 갖는)에 대한 것이면, 본 명세서에 설명된 DL 엔진(들) 및 다른 모델(들)은 각각의 핫 스폿/작은 블록 유형 또는 유형들의 그룹들에 대해 맞춤화될 수 있다. 예를 들어, 제1 핫 스폿이 제1 특성(예를 들어, 조밀한 라인들)을 갖는 설계의 제1 부분을 포함하고 제2 핫 스폿이 제1 특성과는 상이한 제2 특성(예를 들어, 스파스 콘택 홀)을 갖는 설계의 제2 부분을 포함하면, 제1 및 제2 핫 스폿들은 웨이퍼 상에 상이하게(예를 들어, 상이한 바이어스 및 코너 라운딩으로) 인쇄될 수 있고(예를 들어, 상이한 해상도, 콘트라스트 등으로) 광학 검사 서브시스템에 의해 상이하게 이미지화될 수 있다. 따라서, 상이한 핫 스폿들을 위해 렌더링된 이미지를 생성하는데 사용되는 하나 이상의 모델들(예를 들어, DB 모델 및/또는 광학 모델)은 상이한 핫 스폿들의 실제 광학 이미지를 생성하는 것과 관련된 프로세스에서의 이러한 차이를 설명하기 위해 맞춤화되는 것이 바람직할 것이다. 따라서, 오프라인 트레이닝은 모델(들)이 트레이닝되고 있는 핫 스폿(또는 작은 블록)에 해당하는 렌더링된 이미지 및 광학 이미지를 기반으로 핫 스폿(또는 작은 블록) 특정 모델들을 생성할 수 있다. 이러한 트레이닝은 본 명세서에 설명된 바와 같이 수행될 수 있다.

그러한 일 실시예에서, 렌더링된 이미지를 생성하는 단계는 초기 렌더링된 이미지와 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 광학 이미지 사이의 차이를 최소화하도록 초기 렌더링된 이미지를 수정하는 단계를 포함하며, 초기 렌더링된 이미지는 오프라인으로 생성되고 렌더링된 이미지를 생성하는 단계는 온라인으로 수행된다. 이들 단계들은 본 명세서에서 추가로 설명되고 도 4 및 도 6에 도시된 바와 같이 수행될 수 있다. 예를 들어, 도 4 및 도 6에 도시된 오프라인 렌더링은 하나의 다이 또는 사전 선택된 위치 상의 핫 스폿들 및/또는 작은 블록들에 대해 수행될 수 있으며, 도 4 및 도 6에 도시된 검사는 핫 스폿들 및/또는 작은 블록들 또는 검사 및/또는 검토 도구로부터 출력된 이미지에 대해 수행될 수 있다.

그러한 다른 실시예에서, 초기 렌더링된 이미지는 웨이퍼 상에 인쇄된 설계의 다이 내의 2 이상의 영역들 모두에 대해 생성되고, 렌더링된 이미지를 생성하는 단계는 전체적으로 웨이퍼의 2 이상의 영역들 모두에 대해 온라인으로 추가로 수행된다. 예를 들어, 전술한 바와 같이, 초기 렌더링된 이미지의 오프라인 렌더링은 하나의 다이 상의 모든 핫 스폿들 및/또는 작은 블록들에 대해 수행될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 추가로 설명되는 바와 같이, 온라인 검사는 전체 웨이퍼 상의 모든 핫 스폿들 및/또는 작은 블록들에 대해 수행될 수 있다.

본 명세서에 설명된 준비, 설정 및 검사(또는 최종 비교)를 수행하는 소프트웨어 및 하드웨어의 기반 구조는 다양한 상이한 방식으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템들은 2 이상의 컴퓨터 서브시스템을 포함하고, 2 이상의 컴퓨터 서브시스템 중 적어도 하나는 광학 검사 서브시스템을 포함하는 도구의 일부가 아니다. 이러한 방식으로, 컴퓨터 서브시스템(들)은 광학 검사 도구의 일부가 아닌 적어도 하나의 컴퓨터 서브시스템(예를 들어, 도 1에 도시된 컴퓨터 서브시스템(102)) 및 광학 검사 도구의 일부인 적어도 하나의 컴퓨터 서브시스템(예를 들어, 도 1에 도시된 컴퓨터 서브시스템(36))을 포함할 수 있다. 이러한 구성은 다른 단계들이 온라인(예를 들어, 컴퓨터 서브시스템(36)을 사용하여)으로 보다 적절하게 수행되는 동안, 오프라인(예를 들어, 컴퓨터 서브시스템(102)을 사용하여)으로 본 명세서에 설명된 단계들 중 일부를 수행하는 것이 더 적합할 때 유리할 수 있다.

또 다른 실시예에서, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템들은 일반적으로 가상 검사기(virtual inspector, VI)로도 지칭되는 적어도 하나의 가상 검사 시스템을 포함한다. VI는 일반적으로 검사 서브시스템에 의해 웨이퍼에 대해 생성된 방대한 양의 출력을 저장할 수 있는 컴퓨터 시스템으로 정의될 수 있으며, 가상 검사가 저장된 출력만을 사용하여 웨이퍼에 대해 수행될 수 있는 동안 출력의 실시간 획득을 모방하는 방식으로 출력을 "재생"할 수 있다. 이러한 가상 검사기들의 예들은 바스카르(Bhaskar) 등에 의해 2012년 2월 28일자로 특허 허여된 미국 특허 제8,126,255호 및 더피(Duffy) 등에 의해 2015년 12월 29일자로 특허 허여된 미국 특허 제9,222,895호에 설명되어 있고, 이들은 본 명세서에서 충분히 설명된 바와 같이 참조 문헌으로 인용된다. 본 명세서에 설명된 컴퓨터 서브시스템(들)은 이들 특허에 기재된 바와 같이 추가로 구성될 수 있다.

본 명세서에 설명된 실시예들에서, VI는 본 명세서에서 설명된 실시예들에서 생성 및/또는 사용되는 다양한 정보 및/또는 이미지들의 설정 및/또는 저장 중에 하나 이상의 오프라인 단계들을 수행하는데 특히 유용할 수 있다. 예를 들어, VI는 본 명세서에 설명된 다이 대 DB 검사의 설정에 특히 유용할 수 있다. 그러한 일 예에서, VI는 설계 DB 또는 파일로부터 설계 클립들(즉, 웨이퍼 상의 다이의 전체 설계 중 비교적 작은 부분들)을 추출하도록 구성될 수 있다. 또한, VI는 본 명세서에 설명된 초기 렌더링된 이미지를 생성하고 초기 렌더링된 이미지를 저장하도록 구성될 수 있다. 또한, VI는 물리적 웨이퍼(즉, 실제 웨이퍼)를 위해 생성된 방대한 양의 이미지를 저장할 수 있기 때문에, VI는 시뮬레이션된 이미지 및 실제 웨이퍼 이미지의 양쪽 모두를 사용하여 생성 모델(들)의 하나 이상의 파라미터들 및/또는 본 명세서에 설명된 하나 이상의 추가의 모델들을 조정하는데 특히 적합할 수 있다.

VI는 온라인에서 본 명세서에 설명된 하나 이상의 단계들을 수행하도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, VI는 다이 대 DB 검사(즉, 본 명세서에 설명된 이미지 비교 및 결함 검출 단계들)를 온라인으로(및 오프라인에서도) 수행하도록 구성될 수 있다. 또한, VI는 다수의 이미지 컴퓨터 노드를 포함할 수 있기 때문에, 본 명세서에 설명된 임의의 단계들의 성능이 다수의 이미지 컴퓨터 노드에 걸쳐 분산될 수 있으므로 처리량에 이점이 있다. 또한, 렌더링된 이미지는 VI에 저장되고, 다른 컴퓨터 서브시스템(들)은 렌더링된 이미지를 필요로 하므로(예를 들어, 온라인 광학 다이 대 DB 검사) 하나 이상의 다른 컴퓨터 서브시스템(예를 들어, 광학 검사 도구의 일부인 컴퓨터 서브시스템)으로 전송될 수 있다.

컴퓨터 서브시스템(들)은 트레이닝을 위한 예비 스테이션 및 렌더링을 위한 처리 유닛을 포함할 수 있다. 예비 스테이션과 처리 유닛은 동일한 물리적 유닛 또는 별도의 유닛이 될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템들은 단일 코어 또는 다중 코어의 CPU/GPU/FPGA 클러스터 및 저장 장치를 사용하여 설계 클립 및 이미지 렌더링 준비를 위한 예비 스테이션을 포함할 수도 있다. 검사 사용 사례의 경우, 처리 유닛은 검사 도구(예를 들어, 광학 검사 서브시스템과 이 광학 검사 서브시스템에 결합된 적어도 하나의 컴퓨터 서브시스템의 조합)일 수 있다. 사후 처리 사용 사례의 경우, 처리 유닛은 CPU/GPU/FPGA 클러스터 및 저장 장치의 단일 또는 다중 코어들이 될 수 있으며, 이는 예비 스테이션과 같거나 상이할 수 있다. 또한, 컴퓨터 서브시스템들은 예비 스테이션과 처리 유닛(예를 들어, 검사 도구의 컴퓨터 서브시스템) 사이의 네트워크에 의해 연결되어 렌더링된 이미지를 전송할 수 있다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 또한 예비 스테이션 또는 검사 도구/처리 유닛 상에 설계/TCAD 기반 오프라인 이미지 렌더링 엔진을 포함할 수 있다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 예비 스테이션 또는 검사 도구/처리 유닛 상에 설계/TCAD 기반의 오프라인 트레이닝 엔진을 더 포함할 수 있다. 예비 스테이션, 처리 유닛 및/또는 검사 도구 하드웨어는 DL 엔진들의 속도를 높이기 위해 최적화될 수 있다.

이러한 일부 실시예들에서, 설계 데이터베이스(DB)를 준비하는데 사용되는 기반 구조는 설계 정보(예를 들어, 하나 이상의 레티클 설계 파일들(RDFs))과 DB및 이미지 컴퓨터(들) 및/또는 VI들에 결합된 서버가 저장되는 DB를 포함할 수 있다. 서버 및/또는 이미지 컴퓨터(들) 및/또는 VI(들)은 DB로부터 설계 클립들을 추출할 수 있으므로, 본 명세서에 설명된 실시예들에 의해 사용하기 위한 설계 DB를 준비한다. 이미지 컴퓨터(들) 및/또는 VI(들)은 추출된 설계 클립들을 당업계에 공지된 임의의 적합한 포맷을 가질 수 있는 설계 클립 DB에 저장할 수 있다.

설계 렌더링에 사용되는 기반 구조에는 설계 데이터를 준비하기 위해 구성된 기반 구조의 이미지 컴퓨터들 및/또는 VI들을 포함할 수 있다. 이미지 컴퓨터들 및/또는 VI들은 본 명세서에 설명된 렌더링된 이미지를 생성하기 위해 설계(예를 들어, 설계 클립 DB에 저장된 설계 클립으로부터)를 렌더링하도록 구성될 수 있다. 또한, 이미지 컴퓨터들 및/또는 VI들은 렌더링된 이미지를 렌더링된 이미지 DB에 저장할 수 있으며, 이 이미지는 당업계에 공지된 임의의 적합한 포맷을 가질 수 있다.

다이 대 DB 검사를 수행하도록 구성된 기반 구조는, 설계 DB를 준비하기 위해 구성된 기반 구조에 포함된 이미지 컴퓨터들 및 설계 렌더링을 위해 구성된 기반 구조에 포함된 이미지 컴퓨터들과 상이할 수 있는 이미지 컴퓨터들을 포함할 수 있다. 다이 대 DB 검사를 수행하기 위한 기반 구조에 포함된 이미지 컴퓨터들은 렌더링된 이미지 DB로부터 렌더링된 이미지를 획득하도록 구성될 수 있다. 이들 이미지 컴퓨터들은 또한 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 광학 이미지를 획득하고, 픽셀 대 설계 정렬(PDA) 및 결함 검출과 같은 렌더링된 광학 이미지를 사용하여 하나 이상의 단계들을 수행할 수 있다. 이러한 방식으로, 이미지 컴퓨터들은 렌더링된 다이 이미지로 검사를 수행할 수 있다.

검사를 위해 구성된 기반 구조는 또한 이미지 컴퓨터들에 의해 생성된 결과들이 하나 이상의 UI를 통해 사용자에게 제공될 수 있도록 및/또는 입력 및/또는 명령어들이 하나 이상의 UI를 통해 사용자로부터 수신될 수 있도록, 이미지 컴퓨터들에 결합된 하나 이상의 사용자 인터페이스들(UI)을 포함할 수 있다. UI들은 당업계에 공지된 임의의 적절한 UI들(예를 들어, 상업적으로 이용 가능한 검사 도구들에 의해 사용되고 본 명세서에서 설명된 기능을 갖도록 구성된 UI와 같은)을 포함할 수 있다.

본 명세서에 설명된 시스템의 실시예들의 각각은 본 명세서에 기재된 임의의 다른 실시예들에 따라 추가로 구성될 수 있다. 본 명세서에서 설명된 각각의 실시예들은 웰스(Wells) 등에 의해 2016년 3월 31일자로 출원된 미국 특허 출원 번호 제15/088,081호, 장(Zhang) 등에 의해 2016년 6월 7일자로 출원된 미국 특허 출원 제15/176,139호, 및 바스커(Bhaskar) 등에 의해 2016년 11월 16일자로 출원된 미국 특허 출원 제15/353,210호에 개시되어 있는 바와 같이 추가로 구성될 수 있고, 본 명세서에 충분히 설명된 바와 같이 참고로 인용한다.

다른 실시예는 웨이퍼 상의 결함들을 검출하기 위한 컴퓨터 구현 방법에 관한 것이다. 이 방법은 전술한 컴퓨터 서브시스템들의 기능들의 각각에 대한 단계들을 포함한다. 광학 검사 서브시스템은 본 명세서에 설명된 바와 같이 구성된다.

본 발명의 방법의 각각의 단계들은 본 명세서에 추가로 설명된 바와 같이 수행될 수 있다. 이 방법은 또한 본 명세서에 설명된 검사 서브시스템 및/또는 컴퓨터 서브시스템들 또는 시스템들에 의해 수행될 수 있는 임의의 다른 단계들을 포함할 수 있다. 이 방법의 단계들은 본 명세서에 설명된 임의의 실시예들에 따라 구성될 수 있는 하나 이상의 컴퓨터 시스템들에 의해 수행된다. 또한, 전술한 방법은 본 명세서에 설명된 임의의 시스템 실시예들에 의해 수행될 수 있다.

추가의 실시예는 웨이퍼 상의 결함들을 검출하기 위한 컴퓨터 구현 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템 상에서 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 관한 것이다. 그러한 일 실시예가 도 7에 도시되어 있다. 특히, 도 7에 도시된 바와 같이, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(700)는 컴퓨터 시스템(704) 상에서 실행가능한 프로그램 명령어들(702)을 포함한다. 컴퓨터 구현 방법은 본 명세서에서 설명된 임의의 방법들 중 임의의 단계들을 포함할 수 있다.

본 명세서에서 설명된 것과 같은 방법들을 구현하는 프로그램 명령어들(702)은 컴퓨터 판독 가능 매체(700) 상에 저장될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 자기 또는 광학 디스크, 자기 테이프, 또는 당업계에 공지된 임의의 다른 적절한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체와 같은 저장 매체일 수 있다.

프로그램 명령어들은 절차 기반 기술(procedure-based techniques), 컴포넌트 기반 기술(component-based techniques) 및/또는 객체 지향 기술(object-oriented techniques)을 포함하는 다양한 방법들 중 임의의 방법으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 프로그램 명령어들은 원하는 대로 ActiveX 컨트롤(ActiveX controls), C++ 객체(C++ objects), 자바빈즈(JavaBeans), 마이크로소프트 파운데이션 클래스(MFC, Microsoft Foundation Classes), 스트리밍 SIMD 확장(SSE, Streaming SIMD Extension) 또는 기타 기술들 또는 방법들을 사용하여 구현될 수 있다.

컴퓨터 시스템(704)은 본 명세서에 설명된 임의의 실시예들에 따라 구성될 수 있다.

본 명세서에 설명된 모든 방법들은 방법 실시예들의 하나 이상의 단계들의 결과들을 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장하는 단계를 포함할 수 있다. 결과는 본 명세서에 설명된 결과들 중 임의의 것을 포함할 수 있고 당업계에 공지된 임의의 방식으로 저장될 수 있다. 저장 매체는 본 명세서에서 설명된 임의의 저장 매체 또는 당업계에 공지된 임의의 다른 적절한 저장 매체를 포함할 수 있다. 결과들이 저장된 후에, 그 결과들은 저장 매체에서 액세스될 수 있고, 본 명세서에 설명된 임의의 방법 또는 시스템 실시예들에 의해 사용되거나, 사용자에게 디스플레이되도록 포맷되고, 다른 소프트웨어 모듈, 방법 또는 시스템 등에 의해 사용된다.

본 발명의 다양한 양태들의 추가의 변경 및 대안적인 실시예들은 이 설명을 고려하여 당업자에게 명백할 것이다. 예를 들어, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하는 방법 및 시스템이 제공된다. 따라서, 이 설명은 단지 예시적인 것으로서 해석되어야 하며, 본 발명을 수행하는 일반적인 방법을 당업자에게 교시하기 위한 것이다. 본 명세서에 도시되고 설명된 본 발명의 형태는 현재 바람직한 실시예들로 간주되어야 함을 이해해야 한다. 본 명세서에 도시되고 설명된 것들을 대신하여 구성 요소들 및 재료들이 대체될 수 있고, 부품 및 공정들이 전환될 수 있으며, 이러한 발명의 설명의 이점을 얻은 후에 당업자에게 명백한 바와 같이 본 발명의 일부 특징들은 독립적으로 이용될 수 있다. 다음의 청구 범위에 기재된 바와 같이 본 발명의 사상 및 범위를 벗어남이 없이 본 명세서에 설명된 구성 요소들에 있어서 변경이 이루어질 수 있다.

Claims

웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템에 있어서,
적어도 광원(light source) 및 검출기를 포함하는 광학 검사 서브시스템 - 상기 광원은 웨이퍼로 향하는 광을 생성하도록 구성되고, 상기 검출기는 상기 웨이퍼로부터 광을 검출하고 그 검출된 광에 응답하여 이미지를 생성하도록 구성됨 -; 및
하나 이상의 컴퓨터 서브시스템
을 포함하고,
상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은,
상기 웨이퍼 상에 인쇄된 설계에 대한 정보에 기초하여 렌더링된 이미지를 생성하고 - 상기 렌더링된 이미지는 상기 웨이퍼 상에 인쇄된 설계를 위해 상기 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 이미지의 시뮬레이션이고, 상기 렌더링된 이미지를 생성하는 것은 하나 이상의 단계를 포함하며, 상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 생성 모델을 실행함으로써 상기 하나 이상의 단계 중 적어도 하나의 단계를 수행하도록 구성됨 -;
상기 렌더링된 이미지를 상기 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 상기 웨이퍼의 광학 이미지와 비교하며 - 상기 설계는 레티클을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 인쇄됨 -;
상기 비교 결과에 기초하여 상기 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록
구성되는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 단계는 또한, 상기 생성 모델 및 추가의 생성 모델을 실행함으로써 수행되는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제2항에 있어서, 상기 하나 이상의 단계는 제1 단계 및 제2 단계를 포함하고, 상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 상기 생성 모델을 실행함으로써 상기 제1 단계를 수행하고 상기 추가의 생성 모델을 실행함으로써 상기 제2 단계를 수행하도록 구성되는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제2항에 있어서, 상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 상기 생성 모델 및 상기 추가의 생성 모델을 개별적으로 트레이닝하도록 구성되는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제1항에 있어서, 상기 생성 모델은 컨볼루션 신경망(convolutional neural network; CNN)으로서 구성되는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제1항에 있어서, 상기 생성 모델은 자동 인코더(auto-encoder)로서 구성되는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 단계는 상기 설계를 위한 정보 내의 다각형들을 그레이 스케일 이미지로 변환하는 단계를 포함하는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제7항에 있어서, 상기 다각형들을 변환하는 단계는 서브 픽셀 정확도로 수행되는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제7항에 있어서, 상기 하나 이상의 단계는 바이어스 보정 및 코너 라운딩을 상기 그레이 스케일 이미지에 적용함으로써 수정된 그레이 스케일 이미지를 생성하는 단계를 더 포함하는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제9항에 있어서, 상기 하나 이상의 단계는 상기 수정된 그레이 스케일 이미지 및 상기 웨이퍼 상에 인쇄된 설계에 대한 정보에 기초하여 상기 웨이퍼의 근거리를 추정하는 단계를 더 포함하는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제10항에 있어서, 상기 하나 이상의 단계는 상기 근거리 및 상기 광학 검사 서브시스템의 광학 모델에 기초하여 상기 웨이퍼 상에 인쇄된 설계를 위해 상기 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 이미지의 또 다른 시뮬레이션인 초기 렌더링된 이미지를 생성하는 단계를 더 포함하는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제11항에 있어서, 상기 하나 이상의 단계는, 상기 초기 렌더링된 이미지와 상기 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 광학 이미지 간의 차이들을 최소화하기 위해 상기 초기 렌더링된 이미지를 수정함으로써 상기 렌더링된 이미지를 상기 초기 렌더링된 이미지로부터 생성하는 단계를 더 포함하는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 단계는 상기 웨이퍼 상에 인쇄된 설계에 대한 정보에 기초하여 상기 웨이퍼의 근거리를 계산하는 단계를 포함하고,
상기 웨이퍼 상에 인쇄된 상기 설계를 위한 정보는 기하 구조 및 재료 특성들을 포함하는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제13항에 있어서, 상기 하나 이상의 단계는 상기 근거리 및 상기 광학 검사 서브시스템의 광학 모델에 기초하여 상기 웨이퍼 상에 인쇄된 설계를 위한 상기 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 이미지의 또 다른 시뮬레이션인 초기 렌더링된 이미지를 생성하는 단계를 더 포함하는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제14항에 있어서, 상기 하나 이상의 단계는 상기 초기 렌더링된 이미지와 상기 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 광학 이미지 간의 차이들을 최소화하기 위해 상기 초기 렌더링된 이미지를 수정함으로써 상기 렌더링된 이미지를 상기 초기 렌더링된 이미지로부터 생성하는 단계를 더 포함하는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 하나 이상의 선택된 사이트에 대해 상기 생성을 수행함으로써 생성된 하나 이상의 다른 웨이퍼 상의 하나 이상의 선택된 사이트에 대한 하나 이상의 추가의 렌더링된 이미지와, 상기 하나 이상의 다른 웨이퍼 상의 상기 하나 이상의 선택된 사이트에 대해 상기 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 하나 이상의 광학 이미지에 기초하여, 상기 생성 모델을 트레이닝하도록 구성되는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제16항에 있어서, 상기 렌더링된 이미지를 생성하는 것은, 초기 렌더링된 이미지와 상기 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 상기 광학 이미지 간의 차이들을 최소화하도록 초기 렌더링된 이미지를 수정하는 것을 더 포함하고, 상기 초기 렌더링된 이미지는 오프라인으로 생성되며, 상기 렌더링된 이미지를 생성하는 것은 온라인으로 수행되는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제17항에 있어서, 상기 초기 렌더링된 이미지는 상기 웨이퍼 상에 인쇄된 설계 내의 전체 다이에 대해 생성되고, 상기 렌더링된 이미지를 생성하는 것은 또한, 상기 웨이퍼 전체에 대해 온라인으로 수행되는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 하나 이상의 선택된 사이트에 대해 상기 생성을 수행함으로써 생성된 하나 이상의 다른 웨이퍼 상의 하나 이상의 선택된 사이트에 대한 하나 이상의 추가의 렌더링된 이미지와, 상기 하나 이상의 다른 웨이퍼 상의 상기 하나 이상의 선택된 사이트에 대해 상기 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 하나 이상의 광학 이미지에 기초하여, 상기 생성을 위해 사용되는 하나 이상의 추가의 모델을 트레이닝하도록 구성되는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제19항에 있어서, 상기 렌더링된 이미지를 생성하는 것은, 초기 렌더링된 이미지와 상기 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 상기 광학 이미지 간의 차이들을 최소화하도록 상기 초기 렌더링된 이미지를 수정하는 것을 더 포함하고, 상기 초기 렌더링된 이미지는 오프라인으로 생성되며, 상기 렌더링된 이미지를 생성하는 것은 온라인으로 수행되는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제20항에 있어서, 상기 초기 렌더링된 이미지는 상기 웨이퍼 상에 인쇄된 설계 내의 전체 다이에 대해 생성되고, 상기 렌더링된 이미지를 생성하는 것은 또한, 상기 웨이퍼 전체에 대해 온라인으로 수행되는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제1항에 있어서, 상기 렌더링된 이미지를 생성하는 것은, 상기 설계 전체에 대해 수행되지 않도록 상기 웨이퍼 상에 인쇄된 설계 내의 하나 이상의 영역에 대해서만 수행되는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 2개 이상의 영역들에 대해 상기 생성을 수행함으로써 생성된 하나 이상의 다른 웨이퍼 상의 2개 이상의 영역들에 대한 2개 이상의 추가의 렌더링된 이미지들과, 상기 하나 이상의 다른 웨이퍼 상의 2개 이상의 영역들에 대해 상기 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 2개 이상의 광학 이미지들에 기초하여 상기 생성 모델을 트레이닝하도록 구성되고, 상기 2개 이상의 영역들 중 제1 영역에 대해 수행된 트레이닝은 상기 2개 이상의 영역들 중 제2 영역에 대해 수행된 트레이닝과 상이하게 수행되는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제23항에 있어서, 상기 렌더링된 이미지를 생성하는 것은, 초기 렌더링된 이미지와 상기 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 상기 광학 이미지 간의 차이들을 최소화하도록 상기 초기 렌더링된 이미지를 수정하는 것을 더 포함하고, 상기 초기 렌더링된 이미지는 오프라인으로 생성되며, 상기 렌더링된 이미지를 생성하는 것은 온라인으로 수행되는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제24항에 있어서, 상기 초기 렌더링된 이미지는 상기 웨이퍼 상에 인쇄된 설계의 다이 내의 2개 이상의 영역들 모두에 대해 생성되고, 상기 렌더링된 이미지를 생성하는 것은 또한, 상기 웨이퍼 전체 내의 2개 이상의 영역들 모두에 대해 온라인으로 수행되는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 2개 이상의 영역들에 대해 상기 생성을 수행함으로써 생성된 하나 이상의 다른 웨이퍼 상의 2개 이상의 영역들에 대한 2개 이상의 추가의 렌더링된 이미지들과, 상기 하나 이상의 다른 웨이퍼 상의 상기 2개 이상의 영역들에 대해 상기 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 2개 이상의 광학 이미지들에 기초하여 상기 생성을 위해 사용되는 하나 이상의 추가의 모델을 트레이닝하도록 구성되고, 상기 2개 이상의 영역들 중 제1 영역에 대해 수행된 트레이닝은 상기 2개 이상의 영역들 중 제2 영역에 대해 수행된 트레이닝과 상이하게 수행되는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제26항에 있어서, 상기 렌더링된 이미지를 생성하는 것은, 초기 렌더링된 이미지와 상기 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 상기 광학 이미지 간의 차이들을 최소화하도록 상기 초기 렌더링된 이미지를 수정하는 것을 더 포함하고, 상기 초기 렌더링된 이미지는 오프라인으로 생성되며, 상기 렌더링된 이미지를 생성하는 것은 온라인으로 수행되는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제27항에 있어서, 상기 초기 렌더링된 이미지는 상기 웨이퍼 상에 인쇄된 설계의 다이 내의 2개 이상의 영역들 모두에 대해 생성되고, 상기 렌더링된 이미지를 생성하는 것은 또한, 상기 웨이퍼 전체 내의 2개 이상의 영역들 모두에 대해 온라인으로 수행되는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 2개 이상의 컴퓨터 서브시스템들을 포함하고, 상기 2개 이상의 컴퓨터 서브시스템들 중 적어도 하나는 상기 광학 검사 서브시스템을 포함하는 도구의 일부가 아닌 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 적어도 하나의 가상 검사 시스템을 포함하는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 상기 레티클이 상기 검출된 결함들에 기초하여 검증을 통과하는지 여부를 결정하도록 구성되는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 상기 검출된 결함들에 기초하여 상기 웨이퍼 상에서 수행되는 하나 이상의 공정 단계의 수행을 결정하도록 구성되는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
제32항에 있어서, 상기 웨이퍼는 짧은 루프 웨이퍼인 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 구성된 시스템.
웨이퍼 상의 결함들을 검출하기 위한 컴퓨터 구현 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템 상에서 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체로서,
상기 컴퓨터 구현 방법은,
상기 웨이퍼 상에 인쇄된 설계에 대한 정보에 기초하여 렌더링된 이미지를 생성하는 단계 - 상기 렌더링된 이미지는 상기 웨이퍼 상에 인쇄된 설계를 위해 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 이미지의 시뮬레이션이고, 상기 광학 검사 서브시스템은 적어도 광원 및 검출기를 포함하며, 상기 광원은 상기 웨이퍼로 향하는 광을 생성하도록 구성되고, 상기 검출기는 상기 웨이퍼로부터 광을 검출하고 그 검출된 광에 응답하여 이미지들을 생성하도록 구성되며, 상기 렌더링된 이미지를 생성하는 단계는 하나 이상의 단계를 포함하고, 상기 하나 이상의 단계 중 적어도 하나의 단계는 생성 모델을 실행함으로써 수행됨 -:
상기 렌더링된 이미지를 상기 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 상기 웨이퍼의 광학 이미지와 비교하는 단계 - 상기 설계는 레티클을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 인쇄됨 -; 및
상기 비교 결과에 기초하여 상기 웨이퍼 상의 결함들을 검출하는 단계
를 포함하고,
상기 생성하는 단계, 상기 비교하는 단계 및 상기 검출하는 단계는 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템에 의해 수행되는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.
웨이퍼 상의 결함들을 검출하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서,
웨이퍼 상에 인쇄된 설계에 대한 정보에 기초하여 렌더링된 이미지를 생성하는 단계 - 상기 렌더링된 이미지는 상기 웨이퍼 상에 인쇄된 설계를 위해 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 이미지의 시뮬레이션이고, 상기 광학 검사 서브시스템은 적어도 광원 및 검출기를 포함하며, 상기 광원은 상기 웨이퍼로 향하는 광을 생성하도록 구성되고, 상기 검출기는 상기 웨이퍼로부터 광을 검출하고 그 검출된 광에 응답하여 이미지들을 생성하도록 구성되며, 상기 렌더링된 이미지를 생성하는 단계는 하나 이상의 단계를 포함하고, 상기 하나 이상의 단계 중 적어도 하나의 단계는 생성 모델을 실행함으로써 수행됨 -:
상기 렌더링된 이미지를 상기 광학 검사 서브시스템에 의해 생성된 상기 웨이퍼의 광학 이미지와 비교하는 단계 - 상기 설계는 레티클을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 인쇄됨 -; 및
상기 비교 결과에 기초하여 상기 웨이퍼 상의 결함들을 검출하는 단계
를 포함하고,
상기 생성하는 단계, 상기 비교하는 단계 및 상기 검출하는 단계는 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템에 의해 수행되는 것인, 웨이퍼 상의 결함들을 검출하기 위한 컴퓨터 구현 방법.