KR102468184B1 - 결함 검토를 위한 정보 추천 - Google Patents

결함 검토를 위한 정보 추천 Download PDF

Info

Publication number
KR102468184B1
KR102468184B1 KR1020227002808A KR20227002808A KR102468184B1 KR 102468184 B1 KR102468184 B1 KR 102468184B1 KR 1020227002808 A KR1020227002808 A KR 1020227002808A KR 20227002808 A KR20227002808 A KR 20227002808A KR 102468184 B1 KR102468184 B1 KR 102468184B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
server
defect
defect classification
information recommendation
Prior art date
Application number
KR1020227002808A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20220019063A (ko
Inventor
웨이 팡
조 테
로베터 지안
이-잉 왕
쉬-숭 첸
지안-민 리아오
추안 리
자오후이 주오
팡-수안 황
샤오-웨이 라이
쉬-숭 수
Original Assignee
에이에스엠엘 네델란즈 비.브이.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 에이에스엠엘 네델란즈 비.브이. filed Critical 에이에스엠엘 네델란즈 비.브이.
Publication of KR20220019063A publication Critical patent/KR20220019063A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102468184B1 publication Critical patent/KR102468184B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS], computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41875—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS], computer integrated manufacturing [CIM] characterised by quality surveillance of production
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0275—Fault isolation and identification, e.g. classify fault; estimate cause or root of failure
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/02—Knowledge representation; Symbolic representation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32193—Ann, neural base quality management
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/37—Measurements
    • G05B2219/37224—Inspect wafer
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/45—Nc applications
    • G05B2219/45031—Manufacturing semiconductor wafers
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30148—Semiconductor; IC; Wafer
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Abstract

결함 검토를 위한 정보 추천용 서버가 개시된다. 서버는 웨이퍼 결함과 관련된 복수의 정보 파일을 저장하는 전자 저장 장치에 전자적으로 연결된 프로세서를 포함하고 있다. 프로세서는 일련의 명령을 실행하도록 구성되어 서버가 검사 이미지를 검사하기 위한 정보 추천에 대한 요청을 결함 분류 서버로부터 수신하고; 검사 이미지에 일치하는 정보 파일을 전자 저장 장치에서 검색하고; 및 검색 결과를 결함 분류 서버에 전송하게 한다.

Description

결함 검토를 위한 정보 추천{KNOWLEDGE RECOMMENDATION FOR DEFECT REVIEW}
본 출원은 2017년 1월 18일에 출원되고 발명의 명칭이 "Auto Loading Knowledge for Defect Review"인 미국 예비출원 제62/447,565호 및 2017년 12월 31일에 출원되고 발명의 명칭이 "Knowledge Recommendation for Defect Review"인 미국 예비출원 제62/612,593호를 기반으로 하고 이 출원들의 우선권을 주장하며, 양 출원의 내용은 전체적으로 본 명세서에서 인용 참조된다.
본 발명은 일반적으로 결함 검토를 위하여 정보 파일(knowledge file)을 추천하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
저비용 및 고성능 전자 장치에 대한 요구가 계속 증가함에 따라, 수율에 영향을 미치는 결함의 수를 감소시키기 위하여 전자 장치에 포함되어 있는 집적 회로의 제조 공정을 제어하는 것이 중요하다. 결함 검토 공정은 제조 공정의 제어에 통합되어 있다. 결함 검토 공정 중에 반도체 웨이퍼 상의 결함은 자동으로 식별되고 다양한 결함 유형으로 분류된다. 결함 분류가 자동으로 수행될 수 있지만, 자동 결함 분류의 수행의 기초가 되는 정보 파일을 선택하기 위하여 사용자의 개입이 항상 요구된다. 사용자의 개입은 제조 공정의 처리량을 크게 감소시킨다.
본 발명의 일부 실시예에 따르면, 결함 검토를 위한 정보 추천용 서버가 제공된다. 서버는 웨이퍼 결함과 관련된 복수의 정보 파일을 저장하는 전자 저장 장치에 전자적으로 연결된 프로세서를 포함하고 있다. 프로세서는 일련의 명령을 실행하도록 구성되어 서버가 결함 분류 서버로부터 검사 이미지를 검사하기 위한 정보 추천에 대한 요청을 수신하고; 검사 이미지와 일치하는 정보 파일을 전자 저장 장치에서 검색하고; 그리고 검색 결과를 결함 분류 서버로 전송하게 한다.
본 발명의 일부 실시예에 따르면, 결함 분류를 위한 서버가 제공된다. 본 서버는 일련의 명령을 실행하도록 구성된 프로세서를 포함하여 서버가 검사 툴(tool)로부터 웨이퍼의 검사 이미지를 수신하고; 정보 추천에 대한 요청을 정보 추천 서버로 전송하고; 정보 추천 서버로부터 정보 추천 결과를 수신하고; 정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있는지 여부를 결정하고; 및 정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있다는 결정에 응답하여, 정보 파일을 이용함으로써 검사 이미지에 관한 자동 결함 분류를 수행하게 한다.
본 발명의 일부 실시예에 따르면, 결함 검토 시스템이 제공된다. 결함 검토 시스템은 웨이퍼를 검사하기 위한 검사 툴, 검사 툴에 전자적으로 연결된 결함 분류 서버 및 결함 분류 서버에 전자적으로 연결된 정보 추천 서버를 포함하고 있다. 결함 분류 서버는 일련의 명령을 실행하도록 구성된 프로세서를 포함하여 결함 분류 서버가 검사 툴로부터 웨이퍼의 검사 이미지를 수신하고; 및 검사 이미지를 검사하기 위하여 정보 추천에 대한 요청을 전송하게 한다. 정보 추천 서버는 일련의 명령을 실행하도록 구성된 프로세서를 포함하여 정보 추천 서버가 결함 분류 서버로부터의 정보 추천에 대한 요청의 수신에 응답하여, 검사 이미지와 일치하는 정보 파일을 검색하고; 및 정보 추천 결과를 결함 분류 서버에 전송하게 한다.
본 발명의 일부 실시예에 따르면, 정보 추천을 위한 방법이 제공된다. 본 방법은 검사 이미지를 검사하기 위한 정보 추천에 대한 요청을 결함 분류 서버로부터 수신하는 것; 검사 이미지와 일치하는, 웨이퍼 결함과 관련된 복수의 정보 파일을 저장하는 전자 저장 장치 내의 정보 파일을 검색하는 것; 및 검색 결과를 결함 분류 서버로 전송하는 것을 포함한다.
본 발명의 일부 실시예에 따르면, 결함 분류를 위한 방법이 제공된다. 본 방법은 검사 툴로부터 웨이퍼의 검사 이미지를 수신하는 것; 정보 추천에 대한 요청을 정보 추천 서버에 전송하는 것; 정보 추천 서버로부터 정보 추천 결과를 수신하는 것; 정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있는지 여부를 결정하는 것; 및 정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있다는 결정에 응답하여, 정보 파일을 이용함으로써 검사 이미지에 관한 자동 결함 분류를 수행하는 것을 포함한다.
본 발명의 일부 실시예에 따르면, 결함 검토를 위한 방법이 제공된다. 본 방법은 결함 분류 서버에 의하여, 검사 툴로부터 웨이퍼의 검사 이미지를 수신하는 것; 결함 분류 서버에 의하여, 검사 이미지를 검사하기 위하여 정보 추천에 대한 요청을 정보 추천 서버로 전송하는 것; 결함 추천 서버로부터의 정보 추천에 대한 요청의 수신에 응답하여, 정보 추천 서버에 의하여 검사 이미지와 일치하는 정보 파일을 검색하는 것; 정보 추천 서버에 의하여, 정보 추천 결과를 결함 분류 서버로 전송하는 것; 결함 분류 서버에 의하여, 정보 추천 서버로부터 전송된 정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하는지 여부를 결정하는 것; 및 정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있다는 결정에 응답하여, 결함 분류 서버에 의하여, 정보 파일을 이용함으로써 검사 이미지에 관한 자동 결함 분류를 수행하는 것을 포함한다.
본 발명의 일부 실시예에 따르면, 비-일시적 컴퓨터 독출 가능한 매체가 제공된다. 비-일시적 컴퓨터 독출 가능한 매체는 정보 추천 서버가 방법을 수행하도록 하기 위하여 정보 추천 서버의 적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행 가능한 일련의 명령을 저장한다. 본 방법은 검사 이미지를 검사하기 위한 정보 추천에 대한 요청을 결함 분류 서버로부터 수신하는 것; 검사 이미지와 일치하는, 웨이퍼 결함과 관련된 복수의 정보 파일을 저장하는 전자 저장 장치 내의 정보 파일을 검색하는 것; 및 검색 결과를 결함 분류 서버로 전송하는 것을 포함한다.
본 발명의 일부 실시예에 따르면, 비-일시적 컴퓨터 독출 가능한 매체가 제공된다. 비-일시적 컴퓨터 독출 가능한 매체는 결함 분류 서버가 방법을 수행하도록 하기 위하여 결함 분류 서버의 적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행 가능한 일련의 명령을 저장한다. 본 방법은 검사 툴로부터 웨이퍼의 검사 이미지를 수신하는 것; 정보 추천에 대한 요청을 정보 추천 서버에 전송하는 것; 정보 추천 서버로부터 정보 추천 결과를 수신하는 것; 정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있는지 여부를 결정하는 것; 및 정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있다는 결정에 응답하여, 정보 파일을 이용함으로써 검사 이미지에 관한 자동 결함 분류를 수행하는 것을 포함한다.
본 명세서에 통합되고 본 명세서의 일부를 구성하는 첨부 도면은 여러 실시예를 도시하고 있다.
도 1은 본 발명의 실시예와 일치하는 예시적인 전자 빔 검사 (EBI) 시스템을 도시하는 개략적인 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예와 일치하는, 도 1의 예시적인 전자 빔 검사의 일부가 될 수 있는 예시적인 전자 빔 툴을 도시하는 개략적인 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예와 일치하는 예시적인 결함 검토 시스템의 블록도이다.
도 4는 결함 패치 이미지의 예를 보여주고 있다.
도 5는 본 발명의 일부 실시예와 일치하는 예시적인 결함 정보 파일을 개략적으로 도시하고 있다.
도 6은 본 발명의 실시예와 일치하는, 정보 추천을 위한 예시적인 공정의 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 실시예와 일치하는, 자동 결함 분류를 위한 예시적인 공정의 흐름도이다.
도 8은 본 명세서 내에서 설명된 실시예가 실행될 수 있는 예시적인 컴퓨터 시스템의 블록도이다.
이제 첨부된 도면에 도시된 예시적인 실시예에 대한 참조가 상세하게 이루어질 것이다. 다음 실시예는 전자 빔을 사용하는 환경에서 설명되지만, 본 발명은 그렇게 제한되지 않는다. 다른 유형의 하전 입자 빔이 유사하게 적용될 수 있다.
개시된 실시예는 결함 검토 시스템에서 사용하기 위한 정보 추천 서버를 제공한다. 정보 추천 서버는 웨이퍼 결함과 관련된 복수의 정보 파일을 저장하는 전자 저장 장치를 포함하고 있다. 결함 분류 서버로부터 검사 이미지를 검사하기 위하여 정보 추천에 대한 요청을 수신하면, 정보 추천 서버는 전자 저장 장치에서 검사 이미지와 일치하는 정보 파일을 검색하며, 정보 파일을 결함 분류 서버에 제공한다. 그 후, 결함 분류 서버는 정보 추천 서버에 의하여 제공된 정보 파일을 이용하여 검사 화상에 대한 자동 결함 분류를 수행한다.
도 1은 본 발명의 실시예와 일치하는 예시적인 전자 빔 검사 (EBI) 시스템(100)을 도시하고 있다. 도 1에 나타나 있는 바와 같이, EBI 시스템(100)은 메인 챔버(101), 로드(load)/로크(lock) 챔버(102), 전자 빔 툴(104) 및 장비 프런트 엔드 모듈(equipment front end module; EFEM)(106)을 포함하고 있다. 전자 빔 툴(104)은 메인 챔버(101) 내에 위치되어 있다. EFEM(106)은 제1 로딩 포트(106a) 및 제2 로딩 포트(106b)를 포함하고 있다. EFEM(106)은 부가적인 로딩 포트(들)를 포함할 수 있다. 제1 로딩 포트(106a)와 제2 로딩 포트(106b)는 검사될 웨이퍼 (예를 들어, 반도체 웨이퍼 또는 다른 물질(들)로 제조된 웨이퍼) 또는 샘플 (이하, 웨이퍼와 샘플이 총괄적으로 "웨이퍼"로 지칭된다)이 들어있는 웨이퍼 카세트를 받아들인다.
EFEM(106) 내의 하나 이상의 로봇 아암(보여지고 있지 않음)은 웨이퍼를 로드/로크 챔버(102)로 이송한다. 로드/로크 챔버(102)는 로드/로크 챔버(102) 내의 가스 분자를 제거하여 대기압보다 낮은 제1 압력에 도달하게 하는 로드/로크 진공 펌프 시스템 (보여지고 있지 않음)에 연결되어 있다. 제1 압력에 도달한 후, 하나 이상의 로봇 아암 (보여지고 있지 않음)은 웨이퍼를 로드/로크 챔버(102)로부터 메인 챔버(101)로 이송한다. 메인 챔버(101)는 메인 챔버(101) 내의 가스 분자를 제거하여 제1 압력보다 낮은 제2 압력에 도달하게 하는 메인 챔버 진공 펌프 시스템 (나타나 있지 않음)에 연결되어 있다. 제2 압력에 도달한 후, 웨이퍼는 전자 빔 툴(104)에 의하여 검사를 받는다.
도 2는 본 발명의 실시예와 일치하는 전자 빔 툴(104)의 예시적인 구성 요소를 도시하고 있다. 도 2에서 보여지고 있는 바와 같이, 전자 빔 툴(104)은 전동 스테이지(200) 및 검사될 웨이퍼(203)를 유지하기 위해 전동 스테이지(200)에 의하여 지지되는 웨이퍼 홀더(202)를 포함하고 있다. 전자 빔 툴(104)은 대물 렌즈 조립체(204), (전자 센서 표면(206a 및 206b)을 포함하는) 전자 검출기(206), 대물 개구(208), 집광 렌즈(210), 빔 제한 개구(212), 건 개구(gun aperture; 214), 애노드(216) 및 캐소드(218)를 더 포함하고 있다. 일 실시예에서, 대물 렌즈 조립체(204)는 자극편(pole piece; 204a), 제어 전극(204b), 편향기(204c) 및 여자 코일(204d)을 포함하는 변형된 진동 지연 침지 대물 렌즈 (SORIL)를 포함할 수 있다. 전자 빔 툴(104)은 부가적으로 에너지 분산형 X-선 분광계 (EDS) 검출기 (보여지고 있지 않음)를 포함하여 웨이퍼 상의 물질을 특징지을 수 있다.
애노드(216)와 캐소드(218) 사이에 전압을 인가함으로써 1차 전자 빔(220)이 캐소드(218)로부터 방출된다. 1차 전자 빔(220)은 건 개구(214)와 빔 제한 개구(212)를 통과하며, 이 둘 모두는 빔 제한 개구(212) 아래에 위치하는 집광 렌즈(210)로 들어가는 전자 빔의 크기를 결정할 수 있다. 집광 렌즈(210)는 빔이 대물 개구(208)로 들어가기 전에 1차 전자 빔(220)을 집속하여 대물 렌즈 조립체(204)로 들어가기 전에 전자 빔의 크기를 설정한다. 편향기(204c)는 1차 전자 빔(220)을 편향시켜 웨이퍼 상의 빔 스캐닝을 용이하게 한다. 예를 들어, 스캐닝 공정에서, 웨이퍼(203)의 상이한 부분들에 대한 이미지 재구성을 위한 데이터를 제공하기 위하여, 편향기(204c)는 제어되어 1차 전자 빔(220)을 상이한 시점에서 웨이퍼(203)의 최상부 표면의 상이한 위치로 연속적으로 편향시킬 수 있다. 더욱이, 그 위치에서 웨이퍼 구조의 스테레오 이미지 재구성을 위한 데이터를 제공하기 위하여, 편향기(204c)는 또한 제어되어 상이한 시점에서 특정 위치에서 웨이퍼(203)의 상이한 측들로 1차 전자 빔(220)을 편향시킬 수 있다. 또한, 일부 실시예에서, 웨이퍼(203)의 상이한 부분들에 대한 이미지 재구성을 위한 데이터를 제공하기 위하여, 애노드(216)와 캐소드(218)는 복수의 1차 전자 빔(220)을 생성하도록 구성될 수 있으며, 전자 빔 툴(104)은 복수의 편향기(204c)를 포함하여 다수의 1차 전자 빔(220)을 웨이퍼의 상이한 부분들/측들(sides)에 동시에 투영할 수 있다.
여자 코일(204d)과 자극편(204a)은 자극편(204a)의 한 말단에서 시작하여 자극편(204a)의 타단에서 종결되는 자기장을 생성한다. 1차 전자 빔(220)에 의하여 스캐닝되는 웨이퍼(203)의 일부는 자기장에 침지될 수 있고 또한 전기적으로 대전될 수 있으며, 이는 결과적으로 전기장을 생성한다. 전기장은 웨이퍼와 충돌하기 전에 웨이퍼 표면 근처에서 충돌하는 1차 전자 빔(220)의 에너지를 감소시킨다. 자극편(204a)으로부터 전기적으로 격리되어 있는 제어 전극(204b)은 웨이퍼 상의 전기장을 제어하여 웨이퍼의 마이크로-아칭(micro-arching)을 방지하고 적절한 빔 초점을 보장한다.
1차 전자 빔(220)을 받은 즉시, 2차 전자 빔(222)이 웨이퍼(203)의 일부로부터 방출될 수 있다. 2차 전자 빔(222)은 전자 검출기(206)의 센서 표면(206a 및 206b) 상에 빔 스폿 (예를 들어, 빔 스폿(240a 및 240b) 중 하나)을 형성할 수 있다. 전자 검출기(206)는 빔 스폿의 세기를 나타내는 신호(예를 들어, 전압, 전류 등)를 생성할 수 있으며, 신호를 (도 2에는 보여지고 있지 않은) 처리 시스템에 제공할 수 있다. 2차 전자 빔(222)의 세기 및 그에 따른 빔 스폿은 웨이퍼(203)의 외부 및/또는 내부 구조에 따라 변할 수 있다. 더욱이, 위에서 논의된 바와 같이, 1차 전자 빔(220)은 웨이퍼의 최상부 표면의 상이한 위치들 및/또는 특정 위치에서 웨이퍼의 상이한 측들(sides) 상으로 투영되어 상이한 세기의 2차 전자 빔(222) (및 그에 따른 빔 스폿)을 생성할 수 있다. 따라서, 빔 스폿의 세기를 웨이퍼(203)의 위치와 매핑함으로써, 처리 시스템은 웨이퍼(203)의 내부 및/또는 외부 구조를 반영하는 이미지를 재구성할 수 있다.
웨이퍼 이미지가 획득되면, 웨이퍼 이미지는 컴퓨터 시스템으로 전송될 수 있으며, 여기에서 시스템은 웨이퍼 이미지 상의 결함을 식별할 수 있고 결함의 유형에 따라 결함들을 카테고리로 분류할 수 있다. 도 3은 본 발명의 실시예와 일치하는 결함 검토 시스템(300)의 개략적인 도면이다.
도 3을 참조하면, 결함 검토 시스템(300)은 웨이퍼 검사 시스템(310), 자동 결함 분류(ADC) 서버(320) 및 ADC 서버(320)에 전기적으로 연결된 정보 추천 서버(330)를 포함하고 있다. 웨이퍼 검사 시스템(310)은 도 1과 관련하여 설명된 전자 빔 검사(EBI) 시스템(100)일 수 있다. ADC 서버(320)와 정보 추천 서버(330)는 EBI 시스템(100)의 일부일 수 있으며 및/또는 EBI 시스템으로부터 떨어져 있을 수 있다는 점이 인식된다.
웨이퍼 검사 시스템(310)은 웨이퍼의 검사 이미지를 생성할 수 있는 임의의 검사 시스템일 수 있다. 웨이퍼는 반도체 웨이퍼 기판, 또는 하나 이상의 에피-층(epi-layer) 및/또는 공정 필름을 갖는 반도체 웨이퍼 기판일 수 있다. 웨이퍼 검사 시스템(310)은 임의의 현재 이용 가능한 또는 개발 중에 있는 웨이퍼 검사 시스템일 수 있다. 본 발명의 실시예는 웨이퍼 상의 주요 피처(feature) (예를 들어, 20 ㎚ 미만)를 관찰하기에 충분히 높은 해상도를 갖는 웨이퍼 이미지를 생성할 수 있는 한 웨이퍼 검사 시스템(310)에 대한 특정 유형을 제한하지 않는다.
ADC 서버(320)는 웨이퍼 이미지를 수신하기 위해 웨이퍼 검사 시스템(310)에 전기적으로 연결된 통신 인터페이스(322)를 갖고 있다. ADC 서버(320)는 또한 웨이퍼 이미지를 분석하고, 결함 정보 파일을 사용함으로써 웨이퍼 이미지 상에 나타나는 웨이퍼 결함을 검출 및 분류하도록 구성된 프로세서(324)를 포함하고 있다. 결함 정보 파일은 운영자에 의해 ADC 서버(320)에 수동으로 제공될 수 있다. 대안적으로, 본 발명의 실시예에 따르면, 결함 정보 파일은 정보 추천 서버(330)에 의하여 ADC 서버(320)에 자동으로 제공될 수 있으며, 이는 아래에서 상세히 설명될 것이다.
정보 추천 서버(330)는 ADC 서버(320)에 전기적으로 연결되어 있다. 정보 추천 서버(330)는 프로세서(332) 및 저장 장치(334)를 포함하고 있다. 프로세서(332)는 복수의 결함 정보 파일을 구축하고 복수의 결함 정보 파일을 저장 장치(334)에 저장하도록 구성되어 있다.
복수의 결함 정보 파일은 웨이퍼 제조 공정의 다양한 단계 동안 생성된 다양한 유형의 결함과 관련된 정보(information)가 들어있다. 웨이퍼 제조 공정의 다양한 단계는 리소그래피 공정, 에칭 공정, 화학적 기계적 연마 (CMP) 공정 및 상호 연결 형성 공정을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 리소그래피 공정에서 생성된 결함은 포토레지스트(PR) 열화 또는 불순물로 인한 포토레지스트 잔류 결함, 박리 결함, 브릿지 결함, 기포 결함 및 패턴 시프트로 인한 더미 패턴(dummy pattern) 누락 결함을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 에칭 공정에서 생성된 결함은 에칭 잔류물 결함, 과도 에칭 결함 및 개방 회로 결함을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. CMP 공정에서 생성되는 결함은 연마 속도의 변화로 인한 슬러리 잔류 결함, 디싱(dishing) 결함과 부식 결함, 그리고 연마로 인한 스크래치를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 상호 연결 형성 공정에서 생성된 결함은 파손 라인(broken line) 결함, 보이드(void) 결함, 압출 결함 및 브릿지 결함을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다.
프로세서(332)는 복수의 결함 패치 이미지(defect patch image)에 기초하여 복수의 결함 정보 파일을 구축하도록 구성되어 있다. 복수의 결함 패치 이미지는 도 2에 도시된 전자 빔 툴(104)과 같은 웨이퍼 검사 툴에 의하여 생성될 수 있다. 결함 패치 이미지는 결함을 포함하는 웨이퍼의 일부분의 작은 이미지 (예를 들어, 34×34 픽셀)이다. 결함 패치 이미지는 일반적으로 결함의 중앙에 위치하며 결함의 인접한 픽셀을 포함하고 있다.
도 4는 금속 상호연결층 내의 다양한 결함의 예시적인 결함 패치 이미지(410 내지 450)를 보여주고 있다. 이미지(410)는 파손 라인 결함의 패치 이미지이다. 이미지(420)는 작은 보이드 결함의 패치 이미지이며, 이 보이드 결함에서 보이드의 크기는 금속 라인의 폭보다 작다. 이미지(430)는 압출 결함의 패치 이미지이다. 이미지(440)는 큰 보이드 결함의 패치 이미지이며, 이 보이드 결함에서 보이드의 크기는 금속 라인의 폭보다 크거나 이와 유사하다. 이미지(450)는 브릿지 결함의 패치 이미지이다.
다시 도 3을 참조하면, 프로세서(332)는 기계 학습 공정을 통해 이 유형의 결함의 복수의 결함 패치 이미지에 기초하여 특정 유형의 결함과 관련된 정보 파일을 구축하도록 훈련될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(332)는 파손 라인 결함의 복수의 결함 패치 이미지에 기초하여 상호 연결 형성 공정에서 생성된 파손 라인 결함과 관련된 정보 파일을 구축하도록 훈련될 수 있다.
프로세서(332)는 또한 ADC 서버(320)로부터의 정보 추천에 대한 요청에 응답하여, 수신된 요청에 포함된 웨이퍼 이미지와 일치하는 정보 파일을 검색하고, 정보 파일을 ADC 서버(320)에 제공하도록 구성된다.
저장 장치(334)는 웨이퍼 제조 공정의 다양한 단계 동안 생성된 다양한 유형의 결함과 관련된 복수의 결함 정보 파일을 포함하는 ADC 데이터 센터를 저장한다. ADC 데이터 센터 내의 복수의 결함 정보 파일은 정보 추천 서버(330)의 프로세서(332)에 의해 구축될 수 있다. 대안적으로, 저장 장치(334) 내의 결함 정보 파일의 일부분은 사용자 또는 외부 컴퓨터 시스템에 의해 미리 결정될 수 있으며 또한 저장 장치(334) 내에 미리 로딩될 수 있다.
결함 정보 파일(defect knowledge file)은 단일 유형의 결함에 대한 일반적인 정보(general information)를 포함할 수 있다. 일반적인 정보는 단일 유형의 결함의 나중의 분류 (예를 들어, 크기, 에지 거칠기, 깊이, 높이 등)를 위해 사용될 패치 이미지 및 피처 매개변수를 포함할 수 있다. 대안적으로, 본 발명의 일부 실시예에 따르면, 결함 정보 파일은 웨이퍼의 동일한 공정 층에 존재하는 복수의 유형의 결함에 관한 일반적인 정보를 포함할 수 있다. 단일 공정 층은, 예를 들어 기판 층, 에피택셜 층, 박막층, 포토레지스트 층, 산화물 층, 금속 상호연결층 등일 수 있다.
도 5는 본 발명의 일부 실시예에 따른 예시적인 결함 정보 파일을 개략적으로 도시하고 있다. 도 5에서 보여지고 있는 바와 같이, 정보 파일(510)은 웨이퍼 공정 층 내의 단일 유형의 결함과 각각 관련된 복수의 서브-정보 파일(520 내지 530)을 포함하고 있다. 예를 들어, 웨이퍼 공정 층은 금속 상호연결층이며, 정보 파일(510)은 금속 상호연결층에서의 다양한 유형의 결함과 관련된 정보를 포함하고 있다. 서브-정보 파일(520)은 파손 라인 결함과 관련된 정보를 포함하고 있으며, 파손 라인 결함의 9개의 상이한 패치 이미지 및 9개의 패치 이미지로부터 추출된 피처를 포함하고 있다. 서브-정보 파일(522)은 작은 보이드 결함과 관련된 정보를 포함하고 있으며, 작은 보이드 결함의 41개의 상이한 패치 이미지 및 9개의 패치 이미지로부터 추출된 피처를 포함하고 있다. 서브-정보 파일(524)은 압출 결함과 관련된 정보를 포함하고 있으며, 압출 결함의 17개의 상이한 패치 이미지 및 17개의 패치 이미지로부터 추출된 피처를 포함하고 있다. 서브-정보 파일(526)은 큰 보이드 결함과 관련된 정보를 포함하고 있으며, 큰 보이드 결함의 8개의 상이한 패치 이미지 및 8개의 패치 이미지로부터 추출된 피처를 포함하고 있다. 서브-정보 파일(528)은 브릿지 결함과 관련된 정보를 포함하고 있으며, 브릿지 결함의 19개의 상이한 패치 이미지 및 19개의 패치 이미지로부터 추출된 피처를 포함하고 있다. 서브-정보 파일(530)은 다른 유형의 결함과 관련된 정보를 포함하고 있으며, 다른 유형의 결함의 4개의 상이한 패치 이미지 및 4개의 패치 이미지로부터 추출된 피처를 포함하고 있다.
도 6은 본 발명의 실시예와 일치하는, 정보 추천을 위한 예시적인 공정(600)의 흐름도이다. 공정(600)은 정보 추천 서버 (예를 들어, 도 3에 도시된 정보 추천 서버(330))에 의하여 수행될 수 있다. 정보 추천 서버는 통신 케이블에 의하여 또는 네트워크를 통해 무선으로, 복수의 정보 파일을 저장하는 저장 장치 (예를 들어, 도 3에 도시된 저장 장치)에 연결되어 있다.
본 발명의 일부 실시예에 따르면, 정보 추천을 위한 공정(600)은 동일한 웨이퍼 공정 층 내의 그리고 유사한 검사 조건 하에서 검사된 결함이 동일한 정보 파일을 공유할 수 있다는 가정에 기초하여 수행된다. 즉, 정보 파일은 동일한 웨이퍼 공정 층 내의 그리고 유사한 검사 조건 하에서 검사된 다양한 결함에 관련된 정보를 포함하고 있다. 검사 조건은 복수의 결함 패치 이미지가 생성되는 검사 툴의 설정을 지칭한다. 도 2에 도시된 전자 빔 툴(104)을 예로 들면, 검사 조건은 전자 빔 크기, 전자 빔 에너지, 스캐닝 속도, 집속 조건 등을 포함할 수 있다. 보통, 상이한 웨이퍼 공정 층들은 상이한 검사 조건 하에서 검사되는 반면, 동일한 웨이퍼 공정 층들은 유사한 조건 하에서 검사되며, 단일 유형의 결함에 대한 결과적인 검사 이미지는 유사한 피처(feature)을 가질 것이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 먼저 단계 602 내지 608에서, 정보 추천 서버는 결함 패치 이미지 및 웨이퍼 검사 조건을 분석함으로써 저장 장치 내의 정보 파일을 전-처리한다. 구체적으로, 단계 602에서, 정보 추천 서버는 저장 장치에 저장된 복수의 정보 파일로부터 복수의 결함 패치 이미지를 획득한다. 위에서 논의된 바와 같이, 저장 장치는 복수의 정보 파일을 포함하고 있으며, 각 정보 파일은 동일한 웨이퍼 공정 층 내의 상이한 유형의 결함과 관련된 정보를 포함하고 있다. 각 유형의 결함과 관련된 정보는 이 유형의 결함 패치 이미지를 포함하고 있다.
단계 604에서, 정보 추천 서버는 결함 패치 이미지를 분석하고, 복수의 결함 패치 이미지로부터 피처 매개변수를 추출하고, 피처 매개변수를 정규화한다. 피처 매개변수는 결함의 다양한 피처를 설명하는 매개변수이다. 예를 들어, 결함의 피처 매개변수는 결함의 크기, 깊이, 높이, 표면 거칠기, 에지 거칠기를 포함할 수 있다. 정보 추천 서버는 결함 패치 이미지로부터 피처 매개변수를 직접 추출할 수 있다. 또는, 일부 특정 유형의 피처에 대해, 정보 추천 서버는 결함 패치 이미지로부터 추출된 다른 매개변수에 기초하여 대응하는 피처 매개변수를 계산할 수 있다.
단계 606에서, 정보 추천 서버는 정규화된 패치 이미지 피처에 기초하여 복수의 가중 표현 모델을 구축한다. 각 가중 표현 모델은 결함 유형을 나타내고 있으며, 또한 그 유형의 결함의 피처를 설명하는 복수의 대표적인 피처 매개변수를 포함하고 있다. 금속 상호연결층 내의 보이드를 결함 유형의 예로 들면, 저장 장치는 그러면 금속 상호연결층 내의 보이드의 복수의 패치 이미지를 저장한다. 각 패치 이미지는 보이드가 포함되어 있다. 정보 추천 서버는 각 패치 이미지로부터 일련의 피처 매개변수를 추출한다. 각 피처 매개변수는 보이드의 복수의 피처 (예를 들어, 크기, 깊이, 에지 거칠기) 중 하나를 설명한다. 보이드의 모든 패치 이미지로부터 피처 매개변수를 추출한 후, 정보 추천 서버는 각 피처에 대해, 그 피처에 대응하는 그리고 보이드의 복수의 패치 이미지 모두로부터 추출된 피처 매개변수의 가중 평균을 계산한다. 피처 매개변수의 가중 평균을 계산할 때, 각 피처 매개변수에 대한 가중치는 용도에 의하여 사전 설정될 수 있다. 정보 추천 서버는 피처 매개변수의 계산된 가중 평균을 그 피처의 대표적인 피처 매개변수로 취급한다. 예를 들어, 정보 추천 서버는 상이한 패치 이미지 내의 상이한 보이드의 크기의 가중 평균을 계산하며, 계산된 가중 평균을 금속 상호연결층 내의 보이드의 대표적인 크기로 취급한다. 보이드의 모든 피처에 대한 가중 평균을 계산한 후, 정보 추천 서버는 보이드의 피처 매개변수의 모든 가중 평균에 기초하여 보이드에 대한 가중 표현 모델을 구축한다. 그 후 정보 추천 서버는 동일한 공정을 반복하여 다른 유형의 결함에 대한 가중 표현 모델을 구축한다.
단계 608에서, 정보 추천 서버는 복수의 가중 표현 모델을 저장 장치에 저장한다. 예를 들어, 정보 추천 서버는 가중 표현 모델을 저장 장치 내의 기존 정보 파일에 추가할 수 있다. 대안적으로, 정보 추천 서버는 복수의 새로운 정보 파일을 구축할 수 있으며, 여기서 각각의 새로운 정보 파일은 대응하는 웨이퍼 공정 층 내의 복수 유형의 결함의 복수의 가중 표현 모델로 구성된다. 정보 추천 서버는 그후 새로운 정보 파일을 저장 장치에 저장한다.
단계 602 내지 608에서의 전처리 후에, 정보 추천 서버는 정보 추천을 제공하기 위해 이용 가능하다. 구체적으로, 단계 610에서, 정보 추천 서버는 결함 분류 서버 (예를 들어, 도 3에 도시된 ADC 서버(320))로부터 정보 추천에 대한 요청을 수신한다. 결함 분류 서버는 통신 케이블에 의하여 또는 네트워크를 통해 무선으로 정보 추천 서버에 연결될 수 있다. 정보 추천에 대한 요청은 검사 도구에 의해 생성된 웨이퍼의 검사 이미지 및 검사 이미지에서 식별된 결함과 관련된 정보를 포함하고 있다. 결함과 관련된 정보는 결함의 패치 이미지와 피처 매개변수를 포함하고 있다.
단계 612에서, 정보 추천 서버는 저장 유닛에 액세스(access)하여 검사 이미지 내의 결함 정보와 일치하는 정보 파일을 검색한다. 예를 들어, 정보 추천 서버는 검사 이미지 내의 결함의 패치 이미지로부터 피처 매개변수를 추출한다. 그 후, 정보 추천 서버는 추출된 피처 매개변수를 저장 장치에 저장된 정보 파일 내의 피처 매개변수와 비교한다. 정보 추천 서버는 피처 조합 검색 전략을 사용하여, 검사 이미지로부터 추출된 피처 매개변수와 가장 일치하는 결함 피처 매개변수를 포함하는 정보 파일을 선택한다. 대안적으로, 정보 추천 서버는 패턴 검색 전략을 사용하여, 검사 이미지의 결함 패치 이미지와 일치하는 결함 패치 이미지를 포함하고 있는 정보 파일을 검색할 수 있다.
단계 614에서, 정보 추천 서버는 검색 결과를 정보 추천 결과로서 결함 분류 서버로 전송하며, 그후 공정 600이 완료된다. 정보 추천 서버가 검사 이미지에서 식별된 결함 정보와 일치하는 정보 파일을 발견하면, 그후 정보 추천 서버는 정보 파일을 결함 분류 서버에 제공한다. 한편, 정보 추천 서버가 검사 이미지에서 식별된 결함 정보와 일치하는 정보 파일을 찾을 수 없는 경우, 정보 추천 서버는 정보 파일을 찾을 수 없다는 메시지를 결함 분류 서버에 통지할 수 있다. 대안적으로, 정보 추천 서버는 결함 분류 서버에 기본 정보 파일을 제공할 수 있다.
또한 대안적으로, 본 발명의 일부 실시예에 따르면, 정보 추천 서버가 검사 이미지에서 식별된 결함 정보와 일치하는 정보 파일을 찾을 수 없다면, 정보 추천 서버는 피처 매개변수에 대한 가중치를 변경함으로써 새로운 가중 표현 모델을 생성하며, 새로운 가중 표현 모델을 사용하여 새로운 정보 파일을 구축하며, 또한 새로운 정보 파일이 검사 이미지에서 식별된 결함 정보와 일치하는지 여부를 결정한다. 정보 추천 서버는 새로운 정보 파일이 검사 이미지에서 식별된 결함 정보와 일치할 때까지 새로운 정보 파일을 반복적으로 구축할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예와 일치하는, 자동 결함 분류를 위한 예시적인 공정 700의 흐름도이다. 공정 700은 결함 분류 서버 (예를 들어, 도 3의 ADC 서버(320))에 의해 수행될 수 있다. 결함 분류 서버는 통신 케이블에 의하여 또는 네트워크를 통해 무선으로 검사 툴 (예를 들어, 도 2의 전자 빔 툴(104)) 및 정보 추천 서버 (예를 들어, 도 3의 정보 추천 서버(330))에 연결되어 있다.
도 7에 도시된 바와 같이, 먼저 단계 702에서, 결함 분류 서버는 검사 시스템에 의해 생성된 웨이퍼 검사 이미지를 수신한다. 단계 704에서, 결함 분류 서버는 검사 이미지를 분석하여 복수의 결함을 식별하고, 각 결함과 관련된 정보를 추출하며, 그후 정보 추천에 대한 요청을 정보 추천 서버에 전송한다. 정보 추천에 대한 요청은 검사 이미지에서 식별된 결함과 관련된 추출된 정보를 포함하며, 이 정보는 결함의 패치 이미지 및 피처 매개변수를 포함하고 있다.
정보 추천 서버가 정보 추천에 대한 요청을 수신하면, 정보 추천 서버는 공정 600에서의 요청에 포함된 결함 정보와 일치하는 정보 파일을 검색하고 검색 결과를 결함 분류 서버로 전송한다. 따라서, 단계 706에서, 결함 분류 서버는 정보 추천 서버로부터의 검색 결과를 수신한다.
단계 708에서, 결함 분류 서버는 검색 결과가 웨이퍼 검사 이미지의 결함 정보와 일치하는 정보 파일을 포함하고 있는지 여부를 결정한다. 검색 결과가 이러한 정보 파일을 포함하고 있지 않으면 (단계 708: 아니오), 그후 단계 710에서, 결함 분류 서버는 웨이퍼 검사 이미지에 기초하여 정보 파일을 구축하도록 사용자를 프롬프트(prompt)한다. 결함 분류 서버는 디스플레이 상에 프롬프팅(prompting) 메시지를 나타냄으로써 또는 사용자 터미널에 신호를 전송함으로써 사용자를 프롬프트할 수 있다. 단계 710에서, 공정 710은 종료된다.
검색 결과가 정보 파일을 포함하면 (단계 708: 예), 그후 단계 712에서, 결함 분류 서버는 정보 추천 서버에 의해 제공된 정보 파일을 사용함으로써 자동 결함 분류를 수행한다. 자동 결함 분류에서, 결함 분류 서버는 웨이퍼 검사 이미지 내의 각 결함의 결함 패치 이미지 및/또는 피처 매개변수를 정보 파일 내의 결함 패치 이미지 및/또는 피처 매개변수와 비교하고, 결함 유형을 식별한다.
자동 결함 분류 후, 단계 714에서, 결함 분류 서버는 결함 분류 결과를 검토하도록 사용자를 프롬프트한다. 예를 들어, 결함 분류 서버는 결함 분류 결과를 디스플레이 상에 디스플레이할 수 있으며, 이는 결함의 유형을 나타내는 라벨과 함께 웨이퍼 검사 이미지 내의 결함의 패치 이미지를 보여준다. 프롬프트에 응답하여, 사용자는 결함 분류 결과를 시각적으로 검사할 수 있으며, 결과가 정확한지 여부를 결정할 수 있고, 결정 결과에 관한 피드백을 결함 분류 서버에 제공할 수 있다. 부가적으로, 결함 분류 결과가 정확하지 않은 경우, 사용자는 결함 분류 결과를 보정할 수 있으며 보정된 결과에 관한 피드백을 결함 분류 서버에 제공할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 결함의 결함 분류 결과가 정확하지 않은 경우, 사용자는 하나 이상의 결함의 정확한 유형의 명칭을 입력할 수 있다.
단계 716에서, 결함 분류 서버는 결함 분류 결과가 정확한지 여부를 결정한다. 결함 분류 결과가 정확하면 (단계 716: 예), 그후 공정 700이 완료된다. 결함 분류 결과가 정확하지 않으면 (단계 716: 아니오), 그후 단계 718에서, 결함 분류 서버는 사용자에 의한 보정된 결과 피드백을 정보 추천 서버로 보낸다. 그후, 정보 추천 서버는 저장 유닛 내의 정보 파일을 보정된 결과로 업데이트할 수 있다. 단계 718에서 공정은 종료된다.
도 8은 본 명세서에서 설명된 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨터 시스템(800)의 블록도이다. 위에서 설명된 정보 추천 서버와 결함 분류 서버 중 적어도 하나는 컴퓨터 시스템(800)으로 실행될 수 있다.
컴퓨터 시스템(800)은 정보를 전달하기 위한 버스(802) 또는 다른 통신 메커니즘, 및 정보를 처리하기 위하여 버스(802)와 결합된 (단순함의 목적을 위하여 프로세서(804); 예를 들어 정보 추천 서버(330)의 프로세서(332) 또는 결함 분류 서버(320)의 프로세서(324)로 표시되는) 하나 이상의 하드웨어 프로세서(804)를 포함하고 있다. 하드웨어 프로세서(804)는, 예를 들어 하나 이상의 마이크로프로세서일 수 있다.
컴퓨터 시스템(800)은 또한 프로세서(804)에 의해 실행될 정보 및 명령을 저장하기 위해 버스(802)에 연결된, 랜덤 액세스 메모리(RAM) 또는 다른 동적 저장 장치와 같은 메인 메모리(806)를 포함하고 있다. 메인 메모리(806)는 또한 프로세서(804)에 의해 실행될 명령의 실행 동안 임시 변수들 또는 다른 중간 정보를 저장하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 명령은 프로세서(804)에 액세스 가능한 비-일시적 저장 매체에 저장된 후에 컴퓨터 시스템(800)을, 명령에서 지정된 작동을 수행하도록 주문형 특수 목적 기계로 렌더링(render)한다.
컴퓨터 시스템(800)은 정적 정보 및 프로세서(804)에 대한 명령을 저장하기 위하여 버스(802)에 연결된 판독 전용 메모리 (ROM)(808) 또는 다른 정적 저장 장치를 더 포함하고 있다. 자기 디스크, 광 디스크, 또는 USB 썸 드라이브 (thumb drive; 플래시 드라이브) 등과 같은 저장 장치(810) (예를 들어, 도 3의 정보 추천 서버(330)의 저장 장치(334))가 정보 및 명령을 저장하기 위하여 제공되고 버스(802)에 연결되어 있다.
컴퓨터 사용자에게 정보를 표시하기 위하여, 컴퓨터 시스템(800)은 음극선 관(CRT), 액정 디스플레이(LCD) 또는 터치 스크린과 같은 디스플레이(812)에 버스(802)를 통해 연결될 수 있다. 정보 및 명령 선택을 프로세서(804)에 전달하기 위하여 영숫자 및 다른 키를 포함하는 입력 장치(814)가 버스(802)에 연결되어 있다. 다른 유형의 사용자 입력 장치는 방향 정보 및 명령 선택을 프로세서(804)에 전달하기 위한 그리고 디스플레이(812)에서의 커서 이동을 제어하기 위한 마우스, 트랙볼 또는 커서 방향 키와 같은 커서 제어부(816)이다. 입력 장치는 전형적으로 장치가 평면에서의 위치를 지정하는 것을 허용하는, 제1 축 (예를 들어, x)과 제2 축 (예를 들어, y)의 2개의 축에서의 2 자유도를 갖고 있다. 일부 실시예에서, 커서 제어와 동일한 방향 정보 및 명령 선택은 커서 없이 터치 스크린 상의 터치를 수신함으로써 실행될 수 있다.
컴퓨팅 시스템(800)은 사용자 인터페이스 모듈을 포함하여 하나 이상의 컴퓨팅 장치에 의해 실행되는 실행 가능한 소프트웨어 코드로서 대용량 저장 장치에 저장될 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 구현할 수 있다. 이 모듈 그리고 다른 모듈은, 한 예로써, 소프트웨어 컴포넌트, 객체-지향 소프트웨어 컴포넌트, 클래스(class) 컴포넌트와 태스크(task) 컴포넌트와 같은 컴포넌트, 공정, 기능, 필드, 절차, 서브루틴, 프로그램 코드의 세그먼트, 드라이버, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조체, 테이블, 어레이 및 변수를 포함할 수 있다. 모듈은, 예를 들어 도 3에 도시된 시스템(300)의 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있다.
컴퓨터 시스템(800)은 컴퓨터 시스템과 조합하여 컴퓨터 시스템(800)을 특수 목적 기계로 만드는 또는 프로그램하는 주문형 하드-와이어드 로직, 하나 이상의 ASIC 또는 FPGA, 펌웨어 및/또는 프로그램 로직을 사용하여 본 명세서에서 설명된 기술을 실행할 수 있다. 일부 실시예에 따르면, 본 명세서 내에서 설명된 작동, 기능 및 기술 그리고 다른 특징은 프로세서(804)가 메인 메모리(806)에 포함된 하나 이상의 명령의 하나 이상의 시퀀스를 실행하는 것에 응답하여 컴퓨터 시스템(800)에 의해 수행된다. 이러한 명령은 저장 장치(810)와 같은 다른 저장 매체로부터 메인 메모리(806)로 판독될 수 있다. 메인 메모리(806)에 포함된 명령의 시퀀스의 실행은 프로세서(804)가 본 명세서에서 설명된 방법 단계 (예를 들어, 도 6의 공정(600) 또는 도 7의 프로세스(700))를 수행하게 한다. 대안적인 실시예에서, 하드-와이어 회로가 소프트웨어 명령 대신에 또는 소프트웨어 명령과 조합하여 사용될 수 있다.
실시예는 하기 항목들을 이용하여 더 설명될 수 있다.
1. 결함 검토를 위한 정보 추천용 서버로서,
웨이퍼 결함에 관련된 복수의 정보 파일을 저장하는 전자 저장 장치에 전자적으로 연결된 프로세서를 포함하며, 본 프로세서는 일련의 명령을 실행하도록 구성되어 서버가,
검사 이미지를 검사하기 위한 정보 추천에 대한 요청을 결함 분류 서버로부터 수신하고;
검사 이미지에 일치하는, 전자 저장 장치 내의 정보 파일을 검색하고; 및
검색 결과를 결함 분류 서버에 전송하게 한다.
2. 항목 1의 서버에서, 프로세서는 일련의 명령을 실행하도록 구성되어 서버가,
전자 저장 장치 내의 정보 파일로부터 복수의 결함 패치 이미지를 획득하고;
복수의 결함 패치 이미지로부터 피처 매개변수를 추출하고 피처 매개변수를 정규화하고;
정규화된 피처 매개변수에 기초하여, 결함 유형을 각각 나타내는 복수의 가중 표현 모델을 생성하고; 및
가중 표현 모델을 전자 저장 장치에 저장하게 한다.
3. 항목 1의 서버에서, 정보 추천에 대한 요청은 검사 이미지에서 식별된 복수의 결함의 피처 매개변수를 포함하며, 검사 이미지와 일치하는 정보 파일을 검색할 때, 프로세서는 일련의 명령을 실행하도록 구성되어 서버가,
검사 이미지에서 식별된 복수의 결함의 피처 매개변수를 전자 저장 장치 내의 정보 파일 내의 피처 매개변수와 비교하고; 및
새로 획득된 검사 이미지에서 식별된 복수의 결함의 피처 매개변수와 일치하는 피처 매개변수를 갖는 정보 파일을 검색하게 한다.
4. 항목 1 내지 3 중 어느 한 항목의 서버에서, 각 정보 파일은 동일한 웨이퍼 공정 층 내의 그리고 동일한 검사 조건 하에서 검사 툴에 의해 생성된, 다른 유형의 결함의 복수의 결함 패치 이미지 및 피처 매개변수를 포함한다.
5. 항목 1 내지 4 중 어느 한 항목의 서버에서, 결함 패치 이미지는 전자-빔 검사 툴에 의하여 생성된다.
6. 결함 분류용 서버는;
일련의 명령을 실행하도록 구성된 프로세서를 포함하여 서버가;
검사 툴로부터 웨이퍼의 검사 이미지를 수신하고;
정보 추천에 대한 요청을 정보 추천 서버로 전송하고;
정보 추천 서버로부터 정보 추천 결과를 수신하고;
정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있는지 여부를 결정하고; 및
정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있다는 결정에 응답하여, 정보 파일을 이용함으로써 검사 이미지에 관한 자동 결함 분류를 수행하게 한다.
7. 항목 6의 서버에서, 프로세서는 일련의 명령을 실행하도록 구성되어 서버가;
정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있지 않다는 결정에 응답하여, 검사 이미지에 기초하여 정보 파일을 구축하도록 사용자를 프롬프트하게 한다.
8. 항목 6의 서버에서, 프로세서는 일련의 명령을 실행하도록 구성되어 서버가;
검사 이미지에 관한 자동 결함 분류의 수행 후에, 자동 결함 분류의 결과를 검토하도록 사용자를 프롬프트하게 한다.
9. 항목 8의 서버에서, 프로세서는 일련의 명령을 실행하도록 구성되어 서버가;
자동 결함 분류의 결과가 정확하지 않다는 것을 나타내고 보정된 결함 분류 결과를 포함하는, 사용자로부터의 입력의 수신에 응답하여, 보정된 결함 분류 결과를 정보 추천 서버로 전송하게 하며,
정보 추천 서버는 보정된 결함 분류 결과에 기초하여 정보 파일을 업데이트한다.
10. 항목 6 내지 9 중 어느 한 항목의 서버에서, 검사 툴은 전자-빔 검사 툴이다.
11. 결함 검토 시스템은,
웨이퍼를 검사하기 위한 검사 툴;
검사 툴에 전자적으로 연결되며 일련의 명령을 실행하도록 구성된 프로세서를 포함하는 결함 분류 서버; 및
여기서 프로세서는 결함 분류 서버가
검사 툴로부터 웨이퍼의 검사 이미지를 수신하고; 및
검사 이미지를 검사하기 위하여 정보 추천에 대한 요청을 전송하게 하며,
결함 분류 서버에 전자적으로 연결되고 일련의 명령을 실행하도록 구성된 프로세서를 포함하는 정보 추천 서버를 포함하며,
여기서 프로세서는 정보 추천 서버가
결함 분류 서버로부터의 정보 추천에 대한 요청의 수신에 응답하여, 검사 이미지와 일치하는 정보 파일을 검색하고; 및
정보 추천 결과를 결함 분류 서버에 전송하게 한다.
12. 항목 11의 결함 검토 시스템에서, 정보 추천 서버는 웨이퍼 결함과 관련된 복수의 정보 파일을 저장하는 전자 저장 장치를 포함한다.
13. 항목 12의 결함 검토 시스템에서, 정보 추천 서버의 프로세서는 일련의 명령을 실행하도록 구성되어 정보 추천 서버가,
전자 저장 장치 내의 정보 파일로부터 복수의 결함 패치 이미지를 획득하고;
복수의 결함 패치 이미지로부터 피처 매개변수를 추출하고 피처 매개변수를 정규화하고;
정규화된 피처 매개변수에 기초하여, 결함 유형을 각각 나타내는 복수의 가중 표현 모델을 생성하고; 및
가중 표현 모델을 전자 저장 장치에 저장하게 한다.
14. 항목 13의 결함 검토 시스템에서, 정보 추천에 대한 요청은 새로 획득된 검사 이미지에서 식별된 복수의 결함의 피처 매개변수를 포함하며,
검사 이미지에서 식별된 복수의 결함의 피처 매개변수를 전자 저장 장치 내의 정보 파일 내의 피처 매개변수와 비교하고; 및
새로 획득된 검사 이미지에서 식별된 복수의 결함의 피처 매개변수와 일치하는 피처 매개변수를 갖는 정보 파일을 검색한다.
15. 항목 12 내지 14 중 어느 한 항목의 결함 검토 시스템에서, 각 정보 파일은 동일한 웨이퍼 공정 층 내의 그리고 동일한 검사 조건 하에서 검사 툴에 의해 생성된, 다른 유형의 결함의 복수의 결함 패치 이미지 및 피처 매개변수를 포함한다.
16. 항목 11 내지 15 중 어느 한 항목의 결함 검토 시스템에서, 검사 툴은 전자-빔 검사 툴이다.
17. 항목 11 내지 16 중 어느 한 항목의 결함 검토 시스템에서, 결함 분류 서버의 프로세서는 일련의 명령을 실행하도록 구성되어 결함 분류 서버가;
정보 추천 서버로부터 전송된 정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있는지 여부를 결정하고; 및
정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있다는 결정에 응답하여, 정보 파일을 이용함으로써 검사 이미지에 관한 자동 결함 분류를 수행하게 한다.
18. 항목 11 내지 17 중 어느 한 항목의 결함 검토 시스템에서, 결함 분류 서버의 프로세서는 일련의 명령을 실행하도록 구성되어 결함 분류 서버가;
정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있지 않다는 결정에 응답하여, 검사 이미지에 기초하여 정보 파일을 구축하도록 사용자를 프롬프트하게 한다.
19. 항목 11 내지 17 중 어느 한 항목의 결함 검토 시스템에서, 결함 분류 서버의 프로세서는 일련의 명령을 실행하도록 구성되어 결함 분류 서버가;
검사 이미지에 관한 자동 결함 분류의 수행 후에, 자동 결함 분류의 결과를 검토하도록 사용자를 프롬프트하게 한다.
20. 항목 19의 결함 검토 시스템에서, 결함 분류 서버의 프로세서는 일련의 명령을 실행하도록 구성되어 결함 분류 서버가;
자동 결함 분류의 결과가 정확하지 않다는 것을 나타내고 보정된 결함 분류 결과를 포함하는, 사용자로부터의 입력의 수신에 응답하여, 보정된 결함 분류 결과를 정보 추천 서버로 전송하게 하며,
정보 추천 서버의 프로세서는 일련의 명령을 실행하도록 구성되어 정보 추천 서버가 보정된 결함 분류 결과에 따라 전자 저장 장치 내의 정보 파일을 업데이트하게 한다.
21. 정보 추천을 위한 방법은;
검사 이미지를 검사하기 위한 정보 추천에 대한 요청을 결함 분류 서버로부터 수신하는 것;
검사 이미지와 일치하는, 웨이퍼 결함과 관련된 복수의 정보 파일을 저장하는 전자 저장 장치 내의 정보 파일을 검색하는 것; 및
검색 결과를 결함 분류 서버로 전송하는 것을 포함한다.
21. 항목 20의 방법은,
복수의 정보 파일로부터 복수의 결함 패치 이미지를 획득하는 것;
복수의 결함 패치 이미지로부터 피처 매개변수를 추출하고 피처 매개변수를 정규화하는 것;
정규화된 피처 매개변수에 기초하여, 결함 유형을 각각 나타내는 복수의 가중 표현 모델을 생성하는 것; 및
가중 표현 모델을 전자 저장 장치에 저장하는 것을 더 포함한다.
23. 항목 21의 방법에서, 정보 추천에 대한 요청은 검사 이미지에서 식별된 복수의 결함의 피처 매개변수를 포함하며,
정보 파일을 검색하는 것은;
검사 이미지에서 식별된 복수의 결함의 피처 매개변수를 전자 저장 장치 내의 정보 파일 내의 피처 매개변수와 비교하는 것; 및
새로 획득된 검사 이미지에서 식별된 복수의 결함의 피처 매개변수와 일치하는 피처 매개변수를 갖는 정보 파일을 검색하는 것을 더 포함한다.
24. 항목 21 내지 23중 어느 한 항목의 방법에서, 각 정보 파일은 동일한 웨이퍼 공정 층 내의 그리고 동일한 검사 조건 하에서 검사 툴에 의해 생성된, 다른 유형의 결함의 복수의 결함 패치 이미지 및 피처 매개변수를 포함한다.
25. 항목 21 내지 24 중 어느 한 항목의 방법에서, 결함 패치 이미지는 전자-빔 검사 툴에 의하여 생성된다.
26. 결함 분류를 위한 방법은;
검사 툴로부터 웨이퍼의 검사 이미지를 수신하는 것;
정보 추천에 대한 요청을 정보 추천 서버에 전송하는 것;
정보 추천 서버로부터 정보 추천 결과를 수신하는 것;
정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있는지 여부를 결정하는 것; 및
정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있다는 결정에 응답하여, 정보 파일을 이용함으로써 검사 이미지에 관한 자동 결함 분류를 수행하는 것을 포함한다.
27. 항목 26의 방법은;
정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있지 않다는 결과에 응답하여, 검사 이미지에 기초하여 정보 파일을 구축하도록 사용자를 프롬프트하는 것을 더 포함한다.
28. 항목 26의 방법은;
검사 이미지에 관한 자동 결함 분류의 수행 후에, 자동 결함 분류의 결과를 검토하도록 사용자를 프롬프트하는 것을 더 포함한다.
29. 항목 28의 방법은,
자동 결함 분류의 결과가 정확하지 않다는 것을 나타내고 보정된 결함 분류 결과를 포함하는, 사용자로부터의 입력의 수신에 응답하여, 보정된 결함 분류 결과를 정보 추천 서버로 전송하는 것을 더 포함하며,
정보 추천 서버는 보정된 결함 분류 결과에 기초하여 정보 파일을 업데이트한다.
30. 항목 26 내지 29 중 어느 한 항목의 방법에서, 검사 툴은 전자-빔 검사 툴이다.
31. 결함 검토를 위한 방법은;
결함 분류 서버에 의하여, 검사 툴로부터 웨이퍼의 검사 이미지를 수신하는 것;
결함 분류 서버에 의하여, 검사 이미지를 검사하기 위하여 정보 추천에 대한 요청을 정보 추천 서버로 전송하는 것;
결함 추천 서버로부터의 정보 추천에 대한 요청의 수신에 응답하여, 정보 추천 서버에 의하여 검사 이미지와 일치하는 정보 파일을 검색하는 것;
정보 추천 서버에 의하여, 정보 추천 결과를 결함 분류 서버로 전송하는 것;
결함 분류 서버에 의하여, 정보 추천 서버로부터 전송된 정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하는지 여부를 결정하는 것; 및
정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있다는 결정에 응답하여, 결함 분류 서버에 의하여, 정보 파일을 이용함으로써 검사 이미지에 관한 자동 결함 분류를 수행하는 것을 포함한다.
32. 비-일시적 컴퓨터 독출 가능한 매체는 정보 추천 서버가,
검사 이미지를 검사하기 위한 정보 추천에 대한 요청을 결함 분류 서버로부터 수신하는 것;
검사 이미지와 일치하는, 웨이퍼 결함과 관련된 복수의 정보 파일을 저장하는 전자 저장 장치 내의 정보 파일을 검색하는 것; 및
검색 결과를 결함 분류 서버로 전송하는 것을 포함하는 방법을 수행하도록 하기 위하여 정보 추천 서버의 적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행 가능한 일련의 명령을 저장한다.
33. 항목 32의 비-일시적 컴퓨터 독출 가능한 매체에서, 방법은;
복수의 정보 파일로부터 복수의 결함 패치 이미지를 획득하는 것;
복수의 결함 패치 이미지로부터 피처 매개변수를 추출하고 피처 매개변수를 정규화하는 것;
정규화된 피처 매개변수에 기초하여, 결함 유형을 각각 나타내는 복수의 가중 표현 모델을 생성하는 것; 및
가중 표현 모델을 전자 저장 장치에 저장하는 것을 더 포함한다.
34. 항목 32의 비-일시적 컴퓨터 독출 가능한 매체에서, 정보 추천에 대한 요청은 검사 이미지에서 식별된 복수의 결함의 피처 매개변수를 포함하며, 방법은;
검사 이미지에서 식별된 복수의 결함의 피처 매개변수를 전자 저장 장치 내의 정보 파일 내의 피처 매개변수와 비교하는 것; 및
새로 획득된 검사 이미지에서 식별된 복수의 결함의 피처 매개변수와 일치하는 피처 매개변수를 갖는 정보 파일을 검색하는 것을 더 포함한다.
35. 항목 32 내지 34의 비-일시적 컴퓨터 독출 가능한 매체에서, 각 정보 파일은 동일한 웨이퍼 공정 층 내의 그리고 동일한 검사 조건 하에서 검사 툴에 의해 생성된, 다른 유형의 결함의 복수의 결함 패치 이미지 및 피처 매개변수를 포함한다.
36. 항목 32 내지 35의 비-일시적 컴퓨터 독출 가능한 매체에서, 결함 패치 이미지는 전자-빔 검사 툴에 의하여 생성된다.
37. 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 매체는 결함 분류 서버가,
검사 툴로부터 웨이퍼의 검사 이미지를 수신하는 것;
정보 추천에 대한 요청을 정보 추천 서버에 전송하는 것;
정보 추천 서버로부터 정보 추천 결과를 수신하는 것;
정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있는지 여부를 결정하는 것; 및
정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있다는 결정에 응답하여, 정보 파일을 이용함으로써 검사 이미지에 관한 자동 결함 분류를 수행하는 것을 포함하는 방법을 수행하도록 하기 위해 결함 분류 서버의 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 일련의 명령을 저장한다.
38. 항목 37의 비-일시적 컴퓨터-독출 가능한 매체에서, 본 방법은
정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있지 않다는 결과에 응답하여, 검사 이미지에 기초하여 정보 파일을 구축하도록 사용자를 프롬프트하는 것을 더 포함한다.
39. 항목 37의 비-일시적 컴퓨터-독출 가능한 매체에서, 본 방법은
검사 이미지에 관한 자동 결함 분류의 수행 후에, 자동 결함 분류의 결과를 검토하도록 사용자를 프롬프트하는 것을 더 포함한다.
40. 항목 39의 비-일시적 컴퓨터-독출 가능한 매체에서, 본 방법은
자동 결함 분류의 결과가 정확하지 않다는 것을 나타내고 보정된 결함 분류 결과를 포함하는, 사용자로부터의 입력의 수신에 응답하여, 보정된 결함 분류 결과를 정보 추천 서버로 전송하는 것을 더 포함하며,
정보 추천 서버는 보정된 결함 분류 결과에 기초하여 정보 파일을 업데이트한다.
41. 항목 37 내지 40 중 어느 한 항목의 비-일시적 컴퓨터-독출 가능한 매체에서, 검사 툴은 전자-빔 검사 툴이다.
본 명세서에서 사용된 바와 같은 용어 "비-일시적 매체"는 기계를 특정 방식으로 동작하게 하는 데이터 및/또는 명령을 저장하는 임의의 비일시적 매체를 지칭한다. 이러한 비일시적 매체는 비-휘발성 매체 및/또는 휘발성 매체를 포함할 수 있다. 비-휘발성 매체는, 예를 들어 저장 장치(810)와 같은 광학 또는 자기 디스크를 포함할 수 있다.
휘발성 매체는 메인 메모리(806)와 같은 동적 메모리를 포함할 수 있다. 비-일시적 매체는, 예를 들어 플로피 디스크, 플렉시블 디스크, 하드 디스크, 고체 상태 드라이브(solid state drive), 자기 테이프, 또는 임의의 다른 자기 데이터 저장 매체, CD-ROM, 임의의 다른 광학 데이터 저장 매체, 구멍 패턴을 갖는 임의의 물리적 매체, RAM, PROM 및 EPROM, FLASH-EPROM, NVRAM, 플래시 메모리, 레지스터, 캐치(cache), 임의의 다른 메모리 칩 또는 카트리지, 및 동일한 것의 네트워크화된 버전(networked version)을 포함할 수 있다.
비-일시적 매체는 전송 매체와는 구별되지만 전송 매체와 함께 사용될 수 있다. 전송 매체는 저장 매체 간의 정보 전송에 참여할 수 있다. 예를 들어, 전송 매체는 버스(802)를 포함하는 와이어를 포함하는 동축 케이블, 구리 와이어 및 광섬유를 포함할 수 있다. 전송 매체는 또한 전파 및 적외선 데이터 통신 중에 생성되는 것과 같은 음파 또는 광파의 형태를 취할 수 있다.
다양한 형태의 매체는 하나 이상의 명령의 하나 이상의 시퀀스를 실행을 위하여 프로세서(804)에 전달하는 데 관여될 수 있다. 예를 들어, 명령은 초기에 원격 컴퓨터의 자기 디스크 또는 고체 상태 드라이브에서 전달될 수 있다. 원격 컴퓨터는 명령을 그의 동적 메모리에 로딩하고 모뎀을 이용하여 전화선을 통해 명령을 전송할 수 있다. 컴퓨터 시스템(800)에 로컬인 모뎀은 전화선을 통해 데이터를 수신할 수 있으며 적외선 전송기를 이용하여 데이터를 적외선 신호로 변환할 수 있다. 적외선 검출기는 적외선 신호로 운반된 데이터를 수신할 수 있으며 적절한 회로는 데이터를 버스(802)에 배치할 수 있다. 버스(802)는 데이터를 메인 메모리(806)로 전달하며, 프로세서(804)는 메인 메모리로부터 명령을 검색하고 실행한다. 메인 메모리(806)에 의해 수신된 명령은 프로세서(804)에 의한 실행 전 또는 후에 저장 장치(810)에 선택적으로 저장될 수 있다.
컴퓨터 시스템(800)은 또한 버스(802)에 연결된 통신 인터페이스(818)를 포함할 수 있다. 통신 인터페이스(818) (예를 들어, 도 3의 결함 분류 서버(320)의 통신 인터페이스(322) 또는 정보 추천 서버(330)의 임의의 통신 인터페이스 (도시되지 않음))는 로컬 네트워크(822)에 연결될 수 있는 네트워크 링크(820)에 쌍방향(two-way) 데이터 통신 커플링을 제공할 수 있다. 예를 들어, 통신 인터페이스(818)는 종합 정보 통신망(ISDN) 카드, 케이블 모뎀, 위성 모뎀 또는 대응하는 유형의 전화 라인에 데이터 통신 연결을 제공하기 위한 모뎀일 수 있다. 다른 예로써, 통신 인터페이스(818)는 호환성 LAN에 데이터 통신 연결을 제공하도록 근거리 통신망(LAN) 카드일 수 있다. 무선 링크 또한 실행될 수 있다. 임의의 이러한 구현에서, 통신 인터페이스(818)는 다양한 유형의 정보를 나타내는 디지털 데이터 스트림을 전달하는 전기, 전자기 또는 광학 신호를 송신 및 수신할 수 있다.
네트워크 링크(820)는 전형적으로 데이터 통신을 하나 이상의 네트워크를 통하여 다른 데이터 장치에 제공한다. 예를 들어, 네트워크 링크(820)는 로컬 네트워크(822)를 통해 호스트 컴퓨터(524)로 또는 인터넷 서비스 제공자(ISP)(826)에 의해 작동되는 데이터 장비로 연결을 제공할 수 있다. 결과적으로 ISP(826)는 이제 흔히 "인터넷(528)"으로 지칭되는 월드 와이드 패킷 데이터 통신 네트워크를 통하여 데이터 통신 서비스를 제공할 수 있다. 로컬 네트워크(522)와 인터넷(528)은 모두 디지털 데이터 스트림을 전달하는 전기, 전자기 또는 광학 신호를 사용한다. 다양한 네트워크를 통한 신호 및 컴퓨터 시스템(500)으로/으로부터 디지털 데이터를 전달하는 네트워크 링크(820) 상의 그리고 통신 인터페이스(518)를 통한 신호는 전송 매체의 예시적인 형태일 수 있다.
컴퓨터 시스템(800)은 네트워크(들), 네트워크 링크(820) 및 통신 인터페이스(818)를 통하여 프로그램 코드를 포함하는 메시지를 송신하고 데이터를 수신할 수 있다. 인터넷 예에서, 서버(830)는 인터넷(828), ISP(826), 로컬 네트워크(822) 및 통신 인터페이스(818)를 통하여 응용 프로그램을 위한 요청된 코드를 전송할 수 있다.
코드가 수신됨에 따라 수신된 코드는 프로세서(804)에 의해 실행될 수 있으며, 및/또는 추후 실행을 위해 저장 장치(810) 또는 다른 비휘발성 저장부에 저장될 수 있다. 일부 실시예에서, 서버(830)는 디스플레이 상에 디스플레이되기 위한 정보를 제공할 수 있다.
위에 개시된 실시예에 따르면, 결함 검토 시스템은 추천된 정보 파일을, 정보 파일을 사용함으로써 결함을 분류할 수 있는 결함 분류 서버에 제공할 수 있는 정보 추천 서버를 포함하고 있다. 사용자가 새로 획득된 웨이퍼 검사 이미지를 시각적으로 분석할 필요가 있고 결함 분류에 사용하기 위해 정보 파일을 검색하는데 상당한 시간을 소비하였던 전형적인 결함 검토 시스템과 비교하여, 개시된 실시예의 결함 검토 시스템은 전체 결함 검토 공정을 실시간 시나리오로, 즉 사용자 개입 없이 웨이퍼 검사 이미지가 생성되는 즉시 수행할 수 있다. 결과적으로, 결함 검토 공정의 처리량은 증가된다.
또한, 전형적인 결함 검토 시스템은 결함 분류에 사용하기 위하여 정보 파일을 선택하는 것을 사용자의 경험에 의존하며, 이는 부정확한 결함 분류 결과를 야기할 수 있다. 대조적으로, 개시된 실시예의 정보 추천 시스템은 보다 정확한 결과를 생성할 수 있는 결함 패치 이미지로부터 추출된 결함 피처 매개변수에 기초하여 정보 파일을 검색한다.
본 발명이 다양한 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 본 발명의 다른 실시예는 명세서의 고려 사항과 본 명세서에 개시된 발명의 실시로부터 당업자에게 명백할 것이다. 본 명세서 및 실시예는 단지 예시적인 것으로 간주되며 본 발명의 진정한 범위 및 사상은 하기 청구 범위로 나타난다는 점이 의도된다.

Claims (15)

  1. 결함 검토 시스템으로서,
    웨이퍼를 검사하기 위한 검사 툴;
    상기 검사 툴에 전자적으로 연결되며 일련의 명령을 실행하도록 구성된 프로세서를 포함하는 결함 분류 서버 - 상기 프로세서는 상기 결함 분류 서버가
    검사 툴로부터 웨이퍼의 검사 이미지를 수신하고, 및
    검사 이미지를 검사하기 위하여 정보 추천에 대한 요청을 전송하게 함 - ; 및
    상기 결함 분류 서버에 전자적으로 연결되고 일련의 명령을 실행하도록 구성된 프로세서를 포함하는 정보 추천 서버 - 상기 프로세서는 상기 정보 추천 서버가
    결함 분류 서버로부터의 정보 추천에 대한 요청의 수신에 응답하여, 검사 이미지와 일치하는 정보 파일을 검색하고,
    정보 추천 결과를 결함 분류 서버에 전송하고, 및
    상기 정보 파일 각각은, 동일한 검사 조건 하에서 검사 툴에 의해 생성되고, 동일한 웨이퍼 공정 층 내의 다른 유형의 결함의 복수의 결함 패치 이미지 및 피처(feature) 매개변수를 포함함 -
    를 포함하는, 결합 검토 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 정보 추천 서버는 웨이퍼 결함과 관련된 복수의 정보 파일을 저장하는 전자 저장 장치를 포함하는, 결합 검토 시스템.
  3. 제2항에 있어서, 상기 정보 추천 서버의 프로세서는 일련의 명령을 실행하도록 구성되어 정보 추천 서버가,
    상기 전자 저장 장치 내의 정보 파일로부터 복수의 결함 패치 이미지를 획득하고;
    상기 복수의 결함 패치 이미지로부터 피처 매개변수를 추출하고 피처 매개변수를 정규화하고;
    정규화된 피처 매개변수에 기초하여, 결함 유형을 각각 나타내는 복수의 가중 표현 모델을 생성하고; 및
    상기 가중 표현 모델을 전자 저장 장치에 저장하게 하는, 결합 검토 시스템.
  4. 제3항에 있어서, 정보 추천에 대한 요청은 새로 획득된 검사 이미지에서 식별된 복수의 결함의 피처 매개변수를 포함하며,
    상기 검사 이미지에서 식별된 복수의 결함의 피처 매개변수를 전자 저장 장치 내의 정보 파일 내의 피처 매개변수와 비교하고, 및
    새로 획득된 검사 이미지에서 식별된 복수의 결함의 피처 매개변수와 일치하는 피처 매개변수를 갖는 정보 파일을 검색하는, 결합 검토 시스템.
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서, 상기 검사 툴은 전자-빔 검사 툴인, 결합 검토 시스템
  7. 제1항에 있어서, 상기 결함 분류 서버의 프로세서는 일련의 명령을 실행하도록 구성되어 상기 결함 분류 서버가,
    상기 정보 추천 서버로부터 전송된 정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있는지 여부를 결정하고; 및
    상기 정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있다는 결정에 응답하여, 상기 정보 파일을 이용함으로써 검사 이미지에 관한 자동 결함 분류를 수행하게 하는, 결합 검토 시스템.
  8. 제1항에 있어서, 상기 결함 분류 서버의 프로세서는 일련의 명령을 실행하도록 구성되어 상기 결함 분류 서버가,
    상기 정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있지 않다는 결정에 응답하여, 검사 이미지에 기초하여 정보 파일을 구축하도록 사용자를 프롬프트하게 하는, 결합 검토 시스템.
  9. 제1항에 있어서, 상기 결함 분류 서버의 프로세서는 일련의 명령을 실행하도록 구성되어 상기 결함 분류 서버가,
    상기 검사 이미지에 관한 자동 결함 분류의 수행 후에, 자동 결함 분류의 결과를 검토하도록 사용자를 프롬프트하게 하는, 결합 검토 시스템.
  10. 제9항에 있어서, 상기 결함 분류 서버의 프로세서는 일련의 명령을 실행하도록 구성되어 상기 결함 분류 서버가,
    자동 결함 분류의 결과가 정확하지 않다는 것을 나타내고 보정된 결함 분류 결과를 포함하는, 사용자로부터의 입력의 수신에 응답하여, 보정된 결함 분류 결과를 상기 정보 추천 서버로 전송하게 하며,
    상기 정보 추천 서버의 프로세서는 일련의 명령을 실행하도록 구성되어 정보 추천 서버가 보정된 결함 분류 결과에 따라 전자 저장 장치 내의 정보 파일을 업데이트하게 하는, 결합 검토 시스템.
  11. 컴퓨터 시스템의 프로세서에 의하여 실행 가능한 일련의 명령이 저장된 비-일시적 컴퓨터 독출 가능 매체로서, 상기 명령은 프로세서로 하여금 적어도,
    검사 툴로부터 웨이퍼의 검사 이미지를 수신하는 단계;
    정보 추천에 대한 요청을 정보 추천 서버에 전송하는 단계;
    상기 정보 추천 서버로부터 정보 추천 결과를 수신하는 단계;
    상기 정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있는지 여부를 결정하는 단계 - 상기 정보 파일 각각은, 동일한 검사 조건 하에서 검사 툴에 의해 생성되고, 동일한 웨이퍼 공정 층 내의 다른 유형의 결함의 복수의 결함 패치 이미지 및 피처(feature) 매개변수를 포함함 - ; 및
    상기 정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있다는 결정에 응답하여, 정보 파일을 이용함으로써 검사 이미지에 관한 자동 결함 분류를 수행하는 단계
    를 수행하도록 구성된, 비-일시적 컴퓨터 독출 가능 매체.
  12. 제11항에 있어서, 상기 정보 추천 결과가 정보 파일을 포함하고 있지 않다는 결과에 응답하여, 검사 이미지에 기초하여 상기 정보 파일을 구축하도록 사용자를 프롬프트하는 것을 더 수행하도록 구성된, 비-일시적 컴퓨터 독출 가능 매체.
  13. 제11항에 있어서, 상기 검사 이미지에 관한 자동 결함 분류의 수행 후에, 상기 자동 결함 분류의 결과를 검토하도록 사용자를 프롬프트하는 것을 더 수행하도록 구성된, 비-일시적 컴퓨터 독출 가능 매체.
  14. 제13항에 있어서, 상기 자동 결함 분류의 결과가 정확하지 않다는 것을 나타내고 보정된 결함 분류 결과를 포함하는, 사용자로부터의 입력의 수신에 응답하여, 보정된 결함 분류 결과를 상기 정보 추천 서버로 전송하는 것을 더 수행하도록 구성되며,
    상기 정보 추천 서버는 보정된 결함 분류 결과에 기초하여 정보 파일을 업데이트하는, 비-일시적 컴퓨터 독출 가능 매체.
  15. 제11항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 검사 툴은 전자-빔 검사 툴인, 비-일시적 컴퓨터 독출 가능 매체.
KR1020227002808A 2017-01-18 2018-01-15 결함 검토를 위한 정보 추천 KR102468184B1 (ko)

Applications Claiming Priority (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201762447565P 2017-01-18 2017-01-18
US62/447,565 2017-01-18
US201762612593P 2017-12-31 2017-12-31
US62/612,593 2017-12-31
PCT/EP2018/050903 WO2018134158A1 (en) 2017-01-18 2018-01-15 Knowledge recommendation for defect review
KR1020197024055A KR102357310B1 (ko) 2017-01-18 2018-01-15 결함 검토를 위한 정보 추천

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020197024055A Division KR102357310B1 (ko) 2017-01-18 2018-01-15 결함 검토를 위한 정보 추천

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220019063A KR20220019063A (ko) 2022-02-15
KR102468184B1 true KR102468184B1 (ko) 2022-11-17

Family

ID=60997492

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020227002808A KR102468184B1 (ko) 2017-01-18 2018-01-15 결함 검토를 위한 정보 추천
KR1020197024055A KR102357310B1 (ko) 2017-01-18 2018-01-15 결함 검토를 위한 정보 추천

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020197024055A KR102357310B1 (ko) 2017-01-18 2018-01-15 결함 검토를 위한 정보 추천

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11650576B2 (ko)
KR (2) KR102468184B1 (ko)
CN (1) CN110998463B (ko)
TW (2) TWI709182B (ko)
WO (1) WO2018134158A1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11256967B2 (en) 2020-01-27 2022-02-22 Kla Corporation Characterization system and method with guided defect discovery

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030164942A1 (en) * 1999-12-07 2003-09-04 Kunihiko Take Semiconductor wafer examination system

Family Cites Families (35)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6763130B1 (en) * 1999-07-21 2004-07-13 Applied Materials, Inc. Real time defect source identification
US6999614B1 (en) * 1999-11-29 2006-02-14 Kla-Tencor Corporation Power assisted automatic supervised classifier creation tool for semiconductor defects
CN1398348A (zh) 2000-10-02 2003-02-19 应用材料有限公司 缺陷源识别器
CN101246834A (zh) * 2000-10-02 2008-08-20 应用材料有限公司 缺陷知识库
US6744266B2 (en) * 2000-10-02 2004-06-01 Applied Materials, Inc. Defect knowledge library
US20020065900A1 (en) 2000-10-02 2002-05-30 Applied Materials, Inc. Method and apparatus for communicating images, data, or other information in a defect source identifier
US6701259B2 (en) * 2000-10-02 2004-03-02 Applied Materials, Inc. Defect source identifier
US7283659B1 (en) * 2002-01-09 2007-10-16 Kla-Tencor Technologies Corporation Apparatus and methods for searching through and analyzing defect images and wafer maps
AU2003216443A1 (en) * 2002-02-28 2003-09-16 Pdf Solutions, Inc. Back end of line clone test vehicle
KR20180037323A (ko) * 2004-10-12 2018-04-11 케이엘에이-텐코 코포레이션 표본 상의 결함들을 분류하기 위한 컴퓨터-구현 방법 및 시스템
US7729529B2 (en) * 2004-12-07 2010-06-01 Kla-Tencor Technologies Corp. Computer-implemented methods for detecting and/or sorting defects in a design pattern of a reticle
JP2007024737A (ja) * 2005-07-20 2007-02-01 Hitachi High-Technologies Corp 半導体の欠陥検査装置及びその方法
TWI370358B (en) * 2006-05-07 2012-08-11 Applied Materials Inc Adaptive multivariate fault detection
KR100881536B1 (ko) * 2007-08-06 2009-02-05 주식회사 하이닉스반도체 블럭 디코더 및 이를 포함하는 반도체 메모리 소자
US9710903B2 (en) 2008-06-11 2017-07-18 Kla-Tencor Corp. System and method for detecting design and process defects on a wafer using process monitoring features
TWI508282B (zh) * 2008-08-08 2015-11-11 Semiconductor Energy Lab 半導體裝置及其製造方法
US8150140B2 (en) * 2008-12-22 2012-04-03 Ngr Inc. System and method for a semiconductor lithographic process control using statistical information in defect identification
SG164292A1 (en) * 2009-01-13 2010-09-29 Semiconductor Technologies & Instruments Pte System and method for inspecting a wafer
US8914471B2 (en) * 2010-05-28 2014-12-16 Qualcomm Incorporated File delivery over a broadcast network using file system abstraction, broadcast schedule messages and selective reception
JP2012083147A (ja) 2010-10-08 2012-04-26 Hitachi High-Technologies Corp 欠陥分類システム及び欠陥分類装置及び画像撮像装置
US10289657B2 (en) * 2011-09-25 2019-05-14 9224-5489 Quebec Inc. Method of retrieving information elements on an undisplayed portion of an axis of information elements
JP6080379B2 (ja) * 2012-04-23 2017-02-15 株式会社日立ハイテクノロジーズ 半導体欠陥分類装置及び半導体欠陥分類装置用のプログラム
US10192303B2 (en) * 2012-11-12 2019-01-29 Kla Tencor Corporation Method and system for mixed mode wafer inspection
US9272421B2 (en) * 2013-01-07 2016-03-01 Milos Misha Subotincic Visually controlled end effector
KR102019534B1 (ko) * 2013-02-01 2019-09-09 케이엘에이 코포레이션 결함 특유의, 다중 채널 정보를 이용한 웨이퍼 상의 결함 검출
CN103344660B (zh) * 2013-06-27 2015-07-08 上海华力微电子有限公司 一种按照电路图形进行缺陷检测的电子显微镜分析方法
US10114368B2 (en) * 2013-07-22 2018-10-30 Applied Materials Israel Ltd. Closed-loop automatic defect inspection and classification
US9347862B2 (en) * 2013-08-06 2016-05-24 Kla-Tencor Corp. Setting up a wafer inspection process using programmed defects
US9471594B1 (en) 2013-09-30 2016-10-18 Emc Corporation Defect remediation within a system
CN105334216A (zh) * 2014-06-10 2016-02-17 通用电气公司 用于自动部件检查的方法与系统
US9859138B2 (en) * 2014-10-20 2018-01-02 Lam Research Corporation Integrated substrate defect detection using precision coating
US10312161B2 (en) * 2015-03-23 2019-06-04 Applied Materials Israel Ltd. Process window analysis
CN104914111B (zh) * 2015-05-18 2018-08-03 北京华检智研软件技术有限责任公司 一种带钢表面缺陷在线智能识别检测系统及其检测方法
CN106290378B (zh) * 2016-08-23 2019-03-19 东方晶源微电子科技（北京）有限公司 缺陷分类方法和缺陷检查系统
US11308602B2 (en) * 2017-01-18 2022-04-19 Asml Netherlands B.V. Cascade defect inspection

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030164942A1 (en) * 1999-12-07 2003-09-04 Kunihiko Take Semiconductor wafer examination system

Also Published As

Publication number Publication date
TWI793455B (zh) 2023-02-21
CN110998463B (zh) 2023-08-25
US11650576B2 (en) 2023-05-16
TW201841276A (zh) 2018-11-16
CN110998463A (zh) 2020-04-10
TWI709182B (zh) 2020-11-01
KR20190103407A (ko) 2019-09-04
US20190362488A1 (en) 2019-11-28
KR20220019063A (ko) 2022-02-15
TW202117883A (zh) 2021-05-01
WO2018134158A1 (en) 2018-07-26
KR102357310B1 (ko) 2022-01-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI660249B (zh) 缺陷圖案分組方法及系統
US11450122B2 (en) Methods and systems for defect inspection and review
TWI688761B (zh) 缺陷顯示方法
US20230386021A1 (en) Pattern grouping method based on machine learning
US20240046620A1 (en) Fully automated sem sampling system for e-beam image enhancement
JP2017050222A (ja) 検査装置及び検査方法
US11842420B2 (en) Method and apparatus for adaptive alignment
KR102468184B1 (ko) 결함 검토를 위한 정보 추천
TW201830334A (zh) 用於分類器及藉由光學工具所捕捉之缺陷之診斷方法
TWI756662B (zh) 檢查裝置調整系統、檢查裝置調整方法及檢查裝置

Legal Events

Date Code Title Description
A107 Divisional application of patent
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant