KR102485548B1 - 시뮬레이션과 광학 현미경 검사를 결합하여 검사 모드 결정 - Google Patents
시뮬레이션과 광학 현미경 검사를 결합하여 검사 모드 결정 Download PDFInfo
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Abstract
결함을 검출하는 최상의 광학 검사 모드는 결함 예가 없거나 제한된 수의 결함 예만 사용할 수 있을 때 결정될 수 있다. 복수의 사이트에서 관심 결함(defect of interest)에 대해 그리고 복수의 모드에 대해 신호는 전자기 시뮬레이션을 사용하여 결정될 수 있다. 복수의 사이트 및 복수의 모드의 각 조합에서 관심 결함에 대한 신호 대 노이즈의 비율이 결정될 수 있다. 이 비율에 기초해 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 가진 모드가 결정될 수 있다.
Description
관련 출원에 대한 상호 참조
본 출원은 2018년 3월 13일에 출원되고 미국 특허 출원 번호 제62/642,161호로 지정된 특허 가출원에 대한 우선권을 주장하고, 그 개시가 참조로서 본 명세서에 통합된다.
본 개시는 광학 검사 모드를 결정하는 것에 대한 것이다.
반도체 제조 산업의 진화는 수율 관리에 대한 그리고 특히, 계측 및 검사 시스템에 대한 더 큰 요구를 부과하고 있다. 임계 치수(critical dimensions)는 계속 축소되고 있지만 업계는 고수율, 고부가가치 생산을 달성하기 위한 시간을 줄여야 한다. 수율 문제를 검출해서 이를 수정하는 데 걸리는 총 시간을 최소화하는 것이 반도체 제조업자의 투자 회수율(return-on-investment; ROI)을 결정한다.
예를 들면, 로직 및 메모리 디바이스들과 같은, 반도체 디바이스들을 제조하는 것은 통상적으로 다수의 제조 프로세스들을 사용하여 반도체 웨이퍼를 프로세싱하여 반도체 디바이스들의 다양한 피처들(features) 및 다수의 레벨들을 형성하는 것을 포함한다. 예를 들어, 리소그래피(lithography)는 레티클(reticle)로부터 반도체 웨이퍼 상에 배치된 포토레지스트로 패턴을 전사하는 것을 수반하는 반도체 제조 프로세스이다. 반도체 제조 프로세스들의 추가적인 예들은 화학 기계적 연마(chemical-mechanical polishing; CMP), 에칭, 퇴적 및 이온 주입을 포함하지만, 이들로 한정되지는 않는다. 개개의 반도체 디바이스로 분리되는 복수의 반도체 디바이스가 단일 반도체 웨이퍼 상의 배열(arrangement) 내에서 제조될 수 있다.
갭 결함(gap defects)을 찾는 것은 복잡하고 시간이 많이 걸린다. 일반적으로 갭 결함은 라인 조사(line investigation) 종료 중에 식별된다. 갭 결함을 찾는 현재 기술은 핫 스캔(hot scans)을 실행하거나 시뮬레이션을 수행하는 것이다. 결함 밀도가 낮으면 핫 스캔을 실행하거나 전자 빔 도구에 의존하여 결함 예를 찾는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있다.
광학 검사 모드를 제대로 평가할 수 있는 통계가 없기 때문에 샘플에 관심 결함(defects of interest; DOI)이 충분하지 않은 경우 최상의 광학 검사 모드를 결정하는 것이 어려울 수 있다. 노이즈의 예가 충분하지 않은 경우 최상의 광학 검사 모드를 결정하는 것도 어려울 수 있다. 노이즈 소스를 알 수 없기 때문에 노이즈 시뮬레이션이 어렵다. 광학 이미지를 기반으로 하여 노이즈가 예를 들면, 라인 에지 거칠기(line edge roughness; LER)인지 또는 이전 층(previous layer)의 뉴슨스(nuisance)인지 결정할 수 없다. 주사 전자 현미경(scanning electron microscope; SEM) 도구에서는 최상부 층(현재 층)만 보이며 이전 층(아래 층)에 있는 것은 알 수 없다. 이것은 노이즈/뉴슨스가 실제로 어떻게 생겼는지 알 수 없기 때문에 노이즈를 시뮬레이션하기 위해 모델을 생성할 수 없다는 것을 의미한다.
이전에는 시뮬레이션 기반 접근 방식이 사용되었다. 웨이퍼 상에 인쇄되는 구조물의 모델이 생성된다. 전자기 시뮬레이션이 모델에서 실행되고 결함 및 노이즈의 신호 강도가 계산된다. 그러나 이러한 시뮬레이션 기반 접근 방식은 종종 노이즈 구조물의 올바른 모델을 생성하지 못한다. 일반적으로 적절한 노이즈 모델을 생성하는 것은 어렵고 상당한 시간 투자가 필요하다. 일반적으로 노이즈 소스의 서브세트만 식별할 수 있으며 노이즈 소스를 알 수 없기 때문에 예측이 잘못된 경우가 많다.
광학 선택기(optics selector)도 이전에 사용되었다. 광학 선택기는 다양한 알려진 결함 및 뉴슨스 이벤트에 대한 신호와 노이즈를 계산한다. 광학 선택기는 DOI가 없거나 사용 가능한 DOI가 거의 없는 경우 실패할 수 있다. 제한된 통계로 인해 최상의 광학 검사 모드를 때때로 식별할 수 없으며 검사가 자격(entitlement)을 갖추지 못할 수도 있다.
최상의 모드를 예측하기 위해 전자기 시뮬레이션을 실행하는 것이 대안이지만, 이를 위해서는 층 스택(layer stack)에 대한 자세한 정보가 필요하다. 제한 노이즈 소스가 무엇인지, 그리고 노이즈를 어떻게 모델링할지를 결정하는 것은 일반적으로 제대로 수행하기 어렵다.
또한, 도구의 광학 모드 선택은 결함 예시가 있는 경우에만 효율적으로 수행할 수 있으며, 이는 종종 갭 결함의 경우가 아니다.
따라서 갭 결함과 같은 결함을 감지하기 위한 최상의 광학 검사 모드를 결정하려면 개선된 시스템과 방법이 필요하다.
제1 실시예에서 시스템이 제공된다. 이 시스템은 웨이퍼에 광 빔을 지향하도록 구성된 광원, 웨이퍼로부터 반사된 광 빔을 수집하는(collect) 검출기, 및 검출기와 전자 통신하는 프로세서를 포함한다. 프로세서는, 검출기로부터의 테스트 이미지와, 복수의 모드에 대한 웨이퍼의 기준 이미지를 수신하고; 테스트 이미지와 기준 이미지로부터 차이 이미지를 결정하고; 복수의 사이트에서 차이 이미지에 기초하여 노이즈를 결정하고; 전자기 시뮬레이션을 사용하여 복수의 사이트에서 관심 결함에 대해 그리고 복수의 모드에 대해 신호를 결정하고; 복수의 사이트 및 복수의 모드의 각 조합에서 관심 결함에 대한 신호 대 노이즈의 비율을 결정하며; 이 비율에 기초해 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 가진 모드를 결정하도록 구성된다. 각각의 비율에서의 관심 결함에 대한 신호 및 노이즈는 복수의 사이트 및 복수의 모드에서 동일한 사이트 및 모드에 대응한다.
최적화된 신호 대 노이즈 특성을 가진 모드는 분포의 이상치(outliers)를 조사하거나, 비율의 최댓값을 찾거나, 비율의 최대 평균을 찾거나, 비율의 최대 중앙값을 찾음으로써 결정될 수 있다.
제2 실시예에서 방법이 제공된다. 본 방법은 프로세서에서, 복수의 모드에 대한 웨이퍼의 테스트 이미지 및 기준 이미지를 수신하는 단계를 포함한다. 프로세서를 사용하여 테스트 이미지와 기준 이미지로부터 차이 이미지가 결정된다. 프로세서를 사용해 복수의 사이트에서 차이 이미지에 기초하여 노이즈가 결정된다. 프로세서를 사용해, 전자기 시뮬레이션을 사용하여 복수의 사이트에서 관심 결함에 대해 그리고 복수의 모드에 대해 신호가 결정된다. 복수의 사이트 및 복수의 모드의 각 조합에서 관심 결함에 대한 신호 대 노이즈의 비율이 결정된다. 각각의 비율에서의 관심 결함에 대한 신호 및 노이즈는 복수의 사이트 및 복수의 모드에서 동일한 사이트 및 모드에 대응한다. 프로세서를 사용해 비율에 기초해 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 가진 모드가 결정된다.
최적화된 신호 대 노이즈 특성을 가진 모드는 분포의 이상치를 조사하거나, 비율의 최댓값을 찾거나, 비율의 최대 평균을 찾거나, 비율의 최대 중앙값을 찾음으로써 결정될 수 있다.
본 방법은, 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 갖는 모드를 사용하도록 시스템을 조정하는 단계를 더 포함한다. 이 시스템은 반도체 웨이퍼용 광학 검사 시스템일 수 있다.
테스트 이미지는 케어 영역(care area) 내에 있을 수 있다.
비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 제3 실시예에서 제공된다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에서 하기의 단계들을 실행하기 위한 하나 이상의 프로그램을 포함한다. 복수의 모드에 대한 테스트 이미지 및 기준 이미지로부터 차이 이미지가 결정된다. 복수의 사이트에서 차이 이미지에 기초하여 노이즈가 결정된다. 전자기 시뮬레이션을 사용하여 복수의 사이트에서 관심 결함에 대해 그리고 복수의 모드에 대해 신호가 결정된다. 복수의 사이트 및 복수의 모드의 각 조합에서 관심 결함에 대한 신호 대 노이즈의 비율이 결정된다. 각각의 비율에서의 관심 결함에 대한 신호 및 노이즈는 복수의 사이트 및 복수의 모드에서 동일한 사이트 및 모드에 대응한다. 이 비율에 기초해 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 가진 모드가 결정된다.
최적화된 신호 대 노이즈 특성을 가진 모드는 분포의 이상치를 조사하거나, 비율의 최댓값을 찾거나, 비율의 최대 평균을 찾거나, 비율의 최대 중앙값을 찾음으로써 결정될 수 있다.
본 개시의 본질 및 목적을 더 완전히 이해하기 위해, 첨부된 도면과 함께 취해지는 하기의 상세한 설명에 대한 참조가 이루어져야 한다.
도 1은 본 개시에 따른 방법의 실시예의 흐름도이다.
도 2는 본 개시에 따른 시스템의 실시예의 블록도이다.
도 3은 본 개시에 따른 방법의 또 다른 실시예의 흐름도이다.
도 1은 본 개시에 따른 방법의 실시예의 흐름도이다.
도 2는 본 개시에 따른 시스템의 실시예의 블록도이다.
도 3은 본 개시에 따른 방법의 또 다른 실시예의 흐름도이다.
비록 청구되는 발명의 대상(subject matter)이 특정 실시예의 견지에서 설명되었지만, 본 개시에서 제시된 이득 및 피처 모두를 제공하지 않은 실시예를 포함하는 다른 실시예가 본 개시의 범위 내에 또한 있다. 다양한 구조적, 논리적 프로세스 단계와 전자적 수정이 본 개시의 범위를 벗어나지 않으면서 이루어질 수 있다. 따라서, 본 개시의 범위는 단지 첨부된 청구항들로의 참조에 의해서만 규정된다.
본 명세서에 개시된 실시예는 결함 예가 없거나 제한된 수의 결함 예만이 이용 가능한 경우 결함을 검출하기 위한 최상의 광학 검사 모드를 찾을 수 있다. 도구의 노이즈 예는 시뮬레이션으로부터의 DOI와 함께 사용될 수 있다. 웨이퍼 상의 DOI의 예가 필요하지 않으므로 시간과 노력이 절약된다. 전자기 시뮬레이션과 DOI 신호가 사용되기 때문에 가능한 노이즈 소스에 대한 시간과 노력 집약적인 연구를 피할 수 있다. 본 명세서에 개시된 실시예는 이전 기술보다 더 정확한 신호 대 노이즈 수를 전달할 수 있다. 결과는 광학 이미지 데이터 수집과 결합하여 노이즈를 추정하고 전자기 시뮬레이션을 통해 신호를 결정할 수 있다.
광학 모드 선택 분석의 강점과 전자기 시뮬레이션을 결합하면 최상의 검사 모드를 찾는 성능을 향상시킬 수 있다. 전자기 시뮬레이션을 사용하여 가능한 모든 광학 모드에 대해 관심 결함의 신호를 계산할 수 있다. 광학 선택기 유형 환경 또는 동공 맵퍼(pupil mapper)(예를 들면, 전체 동공 공간의 이미지를 수집하는 도구)를 사용하는 광학 이미지 수집을 사용하여 결함이 발생할 가능성이 있고 노이즈가 계산되는 광학 이미지를 수집할 수 있다. 레시피에서 케어 영역을 사용하는 경우, 노이즈는 케어 영역 내에서만 계산될 수 있다.
본 명세서에 개시된 실시예는 결함이 광학적으로 어떻게 보이는지를 보여주는 몇 가지 예가 있는 결함과 같이 찾기 어려운 결함에 특히 도움이 될 수 있다. 광을 반사하지 않는 광학적 특성을 갖는 작은 결함은 여기에 개시된 실시예로부터 이익을 얻을 수 있는 결함 유형의 한 예이다.
도 1은 방법(100)의 실시예의 흐름도이다. 방법(100)의 단계는 프로세서 상에서 또는 프로세서를 사용하여 수행될 수 있다. 단계(101)에서, 복수의 모드에 대한 웨이퍼의 테스트 이미지 및 기준 이미지가 프로세서에서 수신된다. 이들은 패치 이미지, 프레임 이미지 또는 케어 영역과 같은 반도체 웨이퍼의 광학 이미지 일 수 있다.
단계(102)에서 테스트 이미지와 기준 이미지로부터 차이 이미지가 결정된다. 이것은 이미지 감산(image subtraction) 또는 다른 기술을 사용할 수 있다.
복수의 사이트에서 차이 이미지에 기초하여 노이즈가 단계(103)에서 결정된다. 이는 근 평균 제곱 노이즈(root mean square noise) 또는 기타 메트릭(metrics) 일 수 있다. 차이 이미지의 차이 그레이 레벨을 결정할 수 있다. 노이즈를 찾기 위해 분산의 제곱근을 결정할 수 있다.
노이즈는 패치 이미지, 프레임 이미지(패치 이미지보다 큼) 또는 영역(예를 들면, 로직, SRAM, DRAM 또는 특정 구조)에서 계산할 수 있다.
또한, 테스트 이미지와 기준 이미지, 테스트 이미지와 중앙 기준 이미지, 테스트 이미지와 연산된 기준 이미지, 또는 웨이퍼 상의 다른 어딘가에서의 기준 다이로부터의 테스트 이미지와 표준 기준 이미지 간의 차이 이미지 그레이 레벨의 표준 편차를 이용하여 노이즈를 결정할 수 있다.
근 평균 제곱 노이즈가 개시되지만, 다른 메트릭이 가능하다. 예를 들면, 가우스를 핏팅(fit)하고 표준 편차를 결정하여 노이즈를 찾을 수 있다.
단계(104)에서 전자기 시뮬레이션을 사용하여 복수의 사이트에서 DOI에 대해 그리고 복수의 모드에 대해 신호가 결정된다. DOI가 있거나 없는 구조의 3D 모델이 생성된다. 그런 다음, 테스트 이미지 및 기준 이미지에 대해 그레이 레벨 값이 예측되고 차감되어 DOI의 차이 그레이 레벨이 발생한다. 이것은 가능한 모든 다른 모드에 대해 수행할 수 있다. 신호는 신호 강도 번호일 수 있다. 신호는 각 DOI 또는 DOI 유형에 대해 결정될 수 있다.
시뮬레이션을 위한 한 가지 가능한 기술은 엄격한 결합 파 분석(rigorous coupled wave analysis; RCWA)이지만 다른 기술도 사용할 수 있다.
복수의 사이트와 복수의 모드의 각각의 조합에서 DOI에 대한 신호 대 노이즈의 비율은 단계(105)에서 결정된다. 각각의 비율에서의 DOI에 대한 신호 및 노이즈는 복수의 사이트 및 복수의 모드에서 동일한 사이트 및 모드에 대응한다.
예를 들어, 비율은 다음 수학식을 사용하여 계산된다.
앞의 수학식에서 [i]는 예시 사이트를 나타내고 [j]는 예시 모드를 나타낸다.
이 비율을 사용하여 계산된 대응하는 신호 대 노이즈 특성을 가진 모드 목록을 결정 및/또는 출력할 수 있다.
단계(106)에서 비율에 기초해 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 가진 모드를 결정한다. 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 가진 모드는 분포의 이상치를 조사하거나, 비율의 최댓값을 찾거나, 비율의 최대 평균을 찾거나, 비율의 최대 중앙값을 찾음으로써 결정될 수 있다.
최적화된 신호 대 노이즈 특성을 가진 모드를 적용하거나 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 가진 모드를 사용하도록 도구 설정을 조정할 수 있다. 예를 들면, 도구의 소프트웨어에서 예측 광학 모드를 선택할 수 있다.
예에서 모델 파일이 프로세서에 로드(load)되고 결함이 어떻게 보이는지를 사용자가 정의한다. 사용자는 결함이 있을 가능성이 있는 웨이퍼 상의 특정 위치를 선택할 수 있다. 이러한 위치에서 가능한 모든 모드에 대해 전자기 시뮬레이션을 수행하여 이러한 결함에 대해 신호 값을 계산할 수 있다. 도구의 단계는 가능한 모든 모드에 대해 해당 위치로 이동하고 노이즈를 결정할 수 있다. 사용자 또는 소프트웨어가 최상의 검사 모드를 찾을 수 있도록 신호 대 노이즈 수(number)를 표시할 수 있다.
도 3은 방법의 또 다른 실시예의 흐름도이다. 도 3의 예("테스트"로 지정)의 테스트 이미지는 결함을 포함할 필요가 없다. 근 평균 제곱(root mean square; RMS) 노이즈와 같은 노이즈는 배경 영역에서 분산 평균의 제곱근으로 정의할 수 있다. 케어 영역(CA)의 영역을 사용할 수 있다. 모드 1 내지 n은 초점 오프셋, 광의 편광(조명 및 수집 부분), 스펙트럼 범위, 스테이지 속도, 애퍼처 또는 기타 설정의 조합을 포함할 수 있다. 애퍼처는 맞춤형 애퍼처(예를 들면, 정확도)를 포함할 수 있다. 도 3의 변수 n과 k는 광학 상수이다.
도 3에서는 설계 클립(design clip)이 유용한 정보를 포함하거나 정확한 위치를 제공할 수 있기 때문에 설계 클립이 수집될 수 있다.
도 2는 시스템(200)의 실시예의 블록도이다. 시스템(200)은 광학 기반 서브시스템(201)을 포함한다. 일반적으로, 광학 기반 서브시스템(201)은 광을 시편(specimen)(202)으로 향하게 하고(또는 시편(202) 위의 광을 스캐닝하고) 시편(202)으로부터 광을 검출함으로써 시편(202)에 대한 광학 기반 출력을 생성하도록 구성된다. 일 실시예에서, 시편(202)은 웨이퍼를 포함한다. 웨이퍼는 당업계에 공지된 임의의 웨이퍼를 포함할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 시편은 레티클을 포함한다. 레티클은 당업계에 공지된 임의의 레티클을 포함할 수 있다.
도 2에 도시된 시스템(200)의 실시예에서, 광학 기반 서브시스템(201)은 광을 시편(202)으로 지향시키도록 구성된 조명 서브시스템을 포함한다. 조명 서브시스템은 적어도 하나의 광원을 포함한다. 예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, 조명 서브시스템은 광원(203)을 포함한다. 일 실시예에서, 조명 서브시스템은 하나 이상의 경사각 및/또는 하나 이상의 수직각을 포함할 수 있는 하나 이상의 입사각으로 광을 시편(202)으로 지향시키도록 구성된다. 예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, 광원(203)으로부터의 광은 광학 소자(204)를 통과한 다음 렌즈(205)를 통해 경사 입사각으로 시편(202)으로 지향된다. 경사각은 임의의 적절한 경사각을 포함할 수 있으며, 이는 예를 들면, 시편(202)의 특성들에 따라 달라질 수 있다.
광학 기반 서브시스템(201)은 상이한 시간에 상이한 입사각으로 광을 시편(202)으로 지향하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 광학 기반 서브시스템(201)은, 광이 도 2에 도시된 것과는 상이한 입사각으로 시편(202)에 지향될 수 있도록 조명 서브시스템의 하나 이상의 소자의 하나 이상의 특성을 변경하기 위해 구성될 수 있다. 하나의 이러한 예시에서, 광학 기반 서브시스템(201)은, 광이 상이한 입사 경사각 또는 수직(또는 거의 수직) 입사각으로 시편(202)으로 지향되도록 광원(203), 광학 소자(204), 및 렌즈(205)를 이동시키도록 구성될 수 있다.
일부 예들에서, 광학 기반 서브시스템(201)은 광을 동시에 하나보다 많은 입사각으로 시편(202)에 지향시키도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 조명 서브시스템은 하나 이상의 조명 채널을 포함할 수 있고, 조명 채널들 중 하나는 도 2에 도시된 바와 같이 광원(203), 광학 소자(204) 및 렌즈(205)를 포함할 수 있으며, 조명 채널들(도시되지 않음) 중 또 다른 하나는 상이하거나 또는 동일하게 구성될 수 있는 유사한 소자들을 포함할 수 있거나, 또는 적어도 하나의 광원 및 가능하게는 본 명세서에 추가로 기재된 것과 같은 하나 이상의 다른 컴포넌트를 포함할 수 있다. 이러한 광이 다른 광과 동시에 시편으로 지향되면, 상이한 입사각들에서 시편(202)으로 지향되는 광의 하나 이상의 특성(예를 들어, 파장, 편광 등)은, 상이한 입사각들에서 시편(202)의 조명으로부터의 발생되는 광이 검출기(들)에서 서로 구별될 수 있도록 상이할 수 있다.
또 다른 예에서, 조명 서브시스템은 단지 하나의 광원(예를 들어, 도 2에 도시된 광원(203))을 포함할 수 있으며, 광원으로부터의 광은 조명 서브시스템의 하나 이상의 광학 소자들(도시되지 않음)에 의해 (예를 들어, 파장, 편광 등에 기초하여) 상이한 광학 경로들로 분리될 수 있다. 그런 다음, 상이한 광학 경로들의 각각의 광은 시편(202)으로 지향될 수 있다. 다수의 조명 채널들은 동일한 시간 또는 상이한 시간에(예를 들어, 상이한 조명 채널들이 순차적으로 시편을 조명하는데 사용되는 경우) 시편(202)에 광을 지향시키도록 구성될 수 있다. 또 다른 예에서, 동일한 조명 채널은 상이한 시간에 상이한 특성들을 갖는 광을 시편(202)에 지향시키도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 일부 예들에서, 광학 소자(204)는 스펙트럼 필터로서 구성될 수 있으며, 스펙트럼 필터의 특성들은, 광의 상이한 파장들이 상이한 시간에 시편(202)으로 지향될 수 있도록 다양한 상이한 방식으로(예를 들어, 스펙트럼 필터를 교환함으로써) 변화될 수 있다. 조명 서브시스템은 상이하거나 또는 동일한 특성들을 갖는 광을 서로 상이하거나 또는 동일한 입사각으로 순차적으로 또는 동시에 시편(202)으로 지향시키기 위해 당업계에 공지된 임의의 다른 적절한 구성을 가질 수 있다.
일 실시예에서, 광원(203)은 광대역 플라즈마(broadband plasma; BBP) 소스를 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 광원(203)에 의해 생성되고 시편(202)으로 지향되는 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, 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 레이저일 수 있다. 광원(203)은 또한 다수의 분리된 파장들 또는 파장 대역들에서 광을 발생시키는 다색 광원을 포함할 수 있다.
광학 소자(204)로부터의 광은 렌즈(205)에 의해 시편(202) 상으로 포커싱될 수 있다. 렌즈(205)가 단일 굴절 광학 소자로서 도 2에 도시되어 있지만, 실제로 렌즈(205)는 결합시 광학 소자로부터 시편으로 광을 포커싱하는 다수의 굴절 및/또는 반사 광학 소자들을 포함할 수 있다는 것을 이해해야 한다. 도 2에 도시되고 본 명세서에서 설명된 조명 서브시스템은 임의의 다른 적당한 광학 소자들(도시되지 않음)을 포함할 수 있다. 이러한 광학 소자들의 예시들은 당업계에 공지된 임의의 그러한 적절한 광학 소자들을 포함할 수 있는 편광 컴포넌트(들), 스펙트럼 필터(들), 공간 필터(들), 반사 광학 소자(들), 아포다이저(들), 빔 스플리터(들)(예를 들면, 빔 스플리터(213)), 애퍼처(들) 등을 포함하지만, 이들로 제한되지는 않는다. 또한, 광학 기반 서브시스템(201)은 광학 기반 출력을 생성하기 위해 사용될 조명의 유형에 기초하여 조명 서브시스템의 하나 이상의 소자를 변경하도록 구성될 수 있다.
광학 기반 서브시스템(201)은 광이 시편(202) 위에 스캐닝되도록 구성된 스캐닝 서브시스템을 또한 포함할 수 있다. 예를 들어, 광학 기반 서브시스템(201)은, 광학 기반 출력 생성 동안 시편(202)이 위에 배치되는 스테이지(206)를 포함할 수 있다. 스캐닝 서브시스템은 광이 시편(202) 위에서 스캐닝될 수 있도록 시편(202)을 이동시키도록 구성될 수 있는 임의의 적절한 기계적 및/또는 로봇식 조립체(robotic assembly)(스테이지(206)를 포함함)를 포함할 수 있다. 부가적으로 또는 대안적으로, 광학 기반 서브시스템(201)은, 광학 기반 서브시스템(201)의 하나 이상의 광학 소자가 시편(202) 위에서 광의 일부 스캐닝을 수행하도록 구성될 수 있다. 광은 구불구불한(serpentine-like) 경로에서 또는 나선형 경로에서와 같은 임의의 적절한 방식으로 시편(202) 위에서 스캐닝될 수 있다.
광학 기반 서브시스템(201)은 하나 이상의 검출 채널들을 더 포함한다. 하나 이상의 검출 채널들 중 적어도 하나는 이 서브시스템에 의한 시편(202)의 조명으로 인한 시편(202)으로부터의 광을 검출하고 그 검출된 광에 응답하여 출력을 생성하도록 구성된 검출기를 포함한다. 예를 들어, 도 2에 도시된 광학 기반 서브시스템(201)은 2개의 검출 채널들을 포함하는데, 하나의 검출 채널은 수집기(207), 소자(208), 및 검출기(209)에 의해 형성되고, 또 다른 하나의 검출 채널은 수집기(210), 소자(211), 및 검출기(212)에 의해 형성된다. 도 2에 도시된 바와 같이, 2개의 검출 채널들은 상이한 수집 각도에서 광을 수집하고 검출하도록 구성된다. 일부 예에서, 두 검출 채널은 산란된 광을 검출하도록 구성되고, 검출 채널은 시편(202)으로부터 상이한 각도로 산란되는 광을 검출하도록 구성된다. 그러나, 하나 이상의 검출 채널은 시편(202)으로부터 또 다른 유형의 광(예를 들어, 반사된 광)을 검출하도록 구성될 수 있다.
도 2에 추가로 도시된 바와 같이, 두 검출 채널 모두는 그 종이의 평면에 위치하는 것으로 도시되고 조명 서브시스템은 또한 그 종이의 평면에 위치하는 것으로 도시된다. 따라서, 이 실시예에서, 두 검출 채널 모두는 입사 평면에(예를 들어, 중앙에) 위치한다. 그러나, 하나 이상의 검출 채널은 입사 평면 밖에 위치할 수 있다. 예를 들어, 수집기(210), 소자(211) 및 검출기(212)에 의해 형성된 검출 채널은 입사 평면 밖으로 산란되는 광을 수집하고 검출하도록 구성될 수 있다. 따라서, 그러한 검출 채널은 일반적으로 "측부(side)" 채널이라고 불릴 수 있으며, 그러한 측부 채널은 입사 평면에 실질적으로 수직인 평면에 중심을 둘 수 있다.
비록 도 2가 2개의 검출 채널들을 포함하는 광학 기반 서브시스템(201)의 실시예를 도시하고 있을지라도, 광학 기반 서브시스템(201)은 상이한 수의 검출 채널들(예를 들어, 단지 하나의 검출 채널 또는 2개 이상의 검출 채널들)을 포함할 수 있다. 이러한 일 예에서, 수집기(210), 소자(211) 및 검출기(212)에 의해 형성된 검출 채널은 상기 설명된 바와 같은 하나의 측부 채널을 형성할 수 있으며, 광학 기반 서브시스템(201)은 입사 평면의 반대쪽에 위치하는 또 다른 측부 채널로서 형성된 추가의 검출 채널(도시되지 않음)을 포함할 수 있다. 따라서, 광학 기반 서브시스템(201)은 수집기(207), 소자(208), 및 검출기(209)를 포함하고 입사 평면에 중심을 두고 시편(202) 표면에 수직이거나 그에 가까운 산란 각(들)에서 광을 수집하고 검출하도록 구성된다. 따라서 이 검출 채널은 일반적으로 "상단” 채널로 지칭될 수 있고, 광학 기반 서브시스템(201)은 또한 전술한 바와 같이 구성된 2개 이상의 측부 채널을 포함할 수 있다. 이와 같이, 광학 기반 서브시스템(201)은 적어도 3개의 채널(즉, 하나의 상단 채널 및 2개의 측부 채널)을 포함할 수 있고, 적어도 3개의 채널 각각은 자체 수집기를 가지며, 각각은 다른 수집기 각각과는 다른 산란 각도에서 광을 수집하도록 구성된다.
전술한 바와 같이, 광학 기반 서브시스템(201)에 포함된 각각의 검출 채널 각각은 산란된 광을 검출하도록 구성될 수 있다. 따라서, 도 2에 도시된 광학 기반 서브시스템(201)은 시편(202)에 대한 암시야(dark field; DF) 출력 생성을 위해 구성될 수 있다. 그러나, 광학 기반 서브시스템(201)은 또한 또는 대안적으로 시편(202)에 대한 명시야(bright field; BF) 출력 생성을 위해 구성되는 검출 채널(들)을 포함할 수 있다. 다시 말해서, 광학 기반 서브시스템(201)은 시편(202)으로부터 정반사된 광을 검출하도록 구성되는 적어도 하나의 검출 채널을 포함할 수 있다. 따라서, 본 명세서에 설명된 광학 기반 서브시스템(201)은 DF만, BF만 또는 DF 및 BF 이미징 모두를 위해 구성될 수 있다. 각각의 수집기들이 단일 굴절 광학 소자로서 도 2에 도시되어 있지만, 수집기들 각각은 하나 이상의 굴절 광학 다이(들) 및/또는 하나 이상의 반사 광학 소자(들)를 포함할 수 있음을 이해해야 한다.
하나 이상의 검출 채널들은 당업계에 공지된 임의의 적합한 검출기들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 검출기는 광증배관(photo-multiplier tubes; PMT), 전하 결합 디바이스(charge coupled devices; CCD), 시간 지연 통합(time delay integration; TDI) 카메라, 및 당업계에 알려진 임의의 다른 적합한 검출기를 포함할 수 있다. 검출기들은 비이미징(non-imaging) 검출기들 또는 이미징 검출기들을 포함할 수도 있다. 이러한 방식으로, 검출기들이 비이미징 검출기인 경우, 각각의 검출기들은 강도와 같은 산란된 광의 특정 특성들을 검출하도록 구성될 수 있지만, 이미징 평면 내의 위치의 함수와 같은 그러한 특성들을 검출하도록 구성되지 않을 수 있다. 이와 같이, 광학 기반 서브시스템의 각각의 검출 채널들에 포함된 각각의 검출기들에 의해 생성되는 출력은 신호 또는 데이터일 수 있지만, 이미지 신호 또는 이미지 데이터가 아닐 수 있다. 그러한 예에서, 프로세서(214)와 같은 프로세서는 검출기의 비이미징 출력으로부터 시편(202)의 이미지를 생성하도록 구성될 수 있다. 그러나, 다른 예들에서, 검출기들은 이미징 신호들 또는 이미지 데이터를 생성하도록 구성되는 이미징 검출기로서 구성될 수 있다. 따라서, 광학 기반 서브시스템은 다양한 방식으로 여기에 설명된 광학 이미지 또는 다른 광학 기반 출력을 생성하도록 구성될 수 있다.
도 2는 본 명세서에 설명된 시스템 실시예에 포함될 수 있거나 본 명세서에 설명된 시스템 실시예에 의해 사용되는 광학 기반 출력을 생성할 수 있는 광학 기반 서브시스템(201)의 구성을 일반적으로 예시하기 위해 본 명세서에서 제공된다는 점에 유의한다. 본 명세서에서 설명된 광학 기반 서브시스템(201) 구성은 상용 출력 획득 시스템을 설계할 때 정상적으로 수행되는 광학 기반 서브시스템(201)의 성능을 최적화하도록 변경될 수 있다. 또한, 여기에 설명된 시스템은 기존 시스템을 사용하여(예를 들어, 여기에 설명된 기능을 기존 시스템에 추가함으로써) 구현될 수 있다. 몇몇 이러한 시스템에 대해, 본 명세서에 설명된 방법은 시스템의 선택적 기능성(예를 들어, 시스템의 다른 기능성에 추가하여)으로서 제공될 수도 있다. 대안적으로, 본 명세서에 설명된 시스템은 완전히 새로운 시스템으로서 설계될 수 있다.
프로세서(214)는, 프로세서(214)가 출력을 수신할 수 있도록 임의의 적합한 방식으로(예를 들어, 유선 및/또는 무선 전송 매체를 포함할 수 있는, 하나 이상의 전송 매체를 통해) 시스템(200)의 컴포넌트에 결합될 수 있다. 프로세서(214)는 이 출력을 사용하여 다수의 기능을 수행하도록 구성될 수 있다. 시스템(200)은 프로세서(214)로부터 명령어 또는 기타 정보를 수신할 수 있다. 프로세서(214) 및/또는 전자 데이터 저장 유닛(215)은 추가 정보를 수신하거나 명령어를 송신하기 위해 웨이퍼 검사 도구, 웨이퍼 계측 도구 또는 웨이퍼 검토 도구(도시되지 않음)와 선택적으로 전자 통신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(214) 및/또는 전자 데이터 저장 유닛(215)은 SEM과 전자 통신할 수 있다.
본 명세서에서 설명된 프로세서(214), 다른 시스템(들), 또는 다른 서브시스템(들)은, 개인용 컴퓨터 시스템, 이미지 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 네트워크 기기, 인터넷 기기, 또는 다른 디바이스를 포함하는 다양한 시스템의 일부일 수 있다. 서브시스템(들) 또는 시스템(들)은 또한 병렬 프로세서와 같은 당업계에 공지된 임의의 적합한 프로세서를 포함할 수 있다. 또한, 서브시스템(들) 또는 시스템(들)은 독립형 또는 네트워크형 도구로서 고속 프로세싱 및 소프트웨어를 갖는 플랫폼을 포함할 수 있다.
프로세서(214) 및 전자 데이터 저장 유닛(215)은 시스템(200) 또는 또 다른 디바이스에 또는 그렇지 않은 경우 그 일부에 배치될 수 있다. 예시에서, 프로세서(214) 및 전자 데이터 저장 유닛(215)은 독립형 제어 유닛의 일부이거나 중앙 집중식 품질 제어 유닛 내에 있을 수 있다. 다수의 프로세서(214) 또는 전자 데이터 저장 유닛(215)이 사용될 수 있다.
프로세서(214)는 실제로 하드웨어, 소프트웨어, 및 펌웨어의 임의의 조합에 의해 구현될 수 있다. 또한, 본 명세서에 기술된 바와 같은 그 기능들은 하나의 유닛에 의해 수행될 수 있거나, 또는 상이한 컴포넌트들로 나누어질 수 있으며, 각각의 컴포넌트는 결국 하드웨어, 소프트웨어, 및 펌웨어의 임의의 조합에 의해 구현될 수 있다. 프로세서(214)가 다양한 방법 및 기능을 구현하기 위한 프로그램 코드 또는 명령어는 예를 들면, 전자 데이터 저장 유닛(215)의 메모리 또는 다른 메모리와 같은, 판독 가능한 저장 매체에 저장될 수 있다.
시스템(200)이 하나보다 많은 프로세서(214)를 포함하면, 상이한 서브시스템이 서로 결합될 수 있어서, 이미지, 데이터, 정보, 명령어 등이 서브시스템들 간에 송신될 수 있다. 예를 들어, 하나의 서브시스템은 당업계에 공지된 임의의 적합한 유선 및/또는 무선 전송 매체를 포함할 수 있는 임의의 적합한 전송 매체에 의해 추가의 서브시스템(들)에 결합될 수 있다. 2개 이상의 이러한 서브시스템은 또한 공유된 컴퓨터 판독가능한 저장 매체(미도시됨)에 의해 효과적으로 결합될 수 있다.
프로세서(214)는 시스템(200)의 출력 또는 다른 출력을 사용하여 다수의 기능들을 수행하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 프로세서(214)는 출력을 전자 데이터 저장 유닛(215) 또는 또 다른 저장 매체로 송신하도록 구성될 수 있다. 프로세서(214)는 본 개시에서 설명된 바와 같이 더 구성될 수 있다.
프로세서(214)는 본 명세서에 설명된 임의의 실시예들에 따라 구성될 수 있다. 프로세서(214)는 또한 시스템(200)의 출력을 사용하거나 다른 소스로부터의 이미지 또는 데이터를 사용하여 다른 기능 또는 추가 단계를 수행하도록 구성될 수 있다.
여기서 개시된 시스템(200) 및 방법의 다양한 단계, 기능, 및/또는 동작은, 전자 회로, 로직 게이트, 멀티플렉서, 프로그래밍 가능 로직 디바이스, ASIC, 아날로그 또는 디지털 컨트롤/스위치, 마이크로 제어기, 또는 컴퓨팅 시스템 중 하나 이상에 의해 수행된다. 본원에서 설명된 것과 같은 방법을 구현하는 프로그램 명령어는 캐리어 매체들을 통해 송신되거나 반송파 매체 상에 저장될 수 있다. 전달 매체는, 판독 전용 메모리, 랜덤 액세스 메모리, 자기 또는 광학 디스크, 비휘발성 메모리, 솔리드 스테이트 메모리, 자기 테이프 등과 같은 저장 매체를 포함할 수 있다. 캐리어 매체는 와이어, 케이블 또는 무선 전송 링크와 같은 전송 매체를 포함할 수 있다. 예를 들면, 본 개시 전반에 걸쳐 설명된 다양한 단계는 단일 프로세서(214) 또는 대안적으로 다중 프로세서(214)에 의해 수행될 수 있다. 또한, 시스템(200)의 상이한 서브시스템들은 하나 이상의 컴퓨팅 또는 로직 시스템을 포함할 수 있다. 그러므로 전술한 설명은 본 개시를 제한하는 것이 아니고 단지 예시하는 것으로 해석하여야 한다.
예에서, 프로세서(214)는 시스템(200)과 통신한다. 프로세서(214)는 복수의 모드에 대한 웨이퍼의 테스트 이미지 및 기준 이미지를 수신하도록 구성된다. 테스트 이미지들 및 기준 이미지들로부터의 차이 이미지들이 결정될 수 있다. 복수의 사이트에서 차이 이미지에 기초한 노이즈가 결정될 수 있다. 전자기 시뮬레이션을 사용하여 복수의 사이트에서 관심 결함에 대해 그리고 복수의 모드에 대해 신호가 결정될 수 있다. 복수의 사이트 및 복수의 모드의 각 조합에서 관심 결함에 대한 신호 대 노이즈의 비율이 결정될 수 있다. 각각의 비율에서의 관심 결함 및 노이즈에 대한 신호는 복수의 사이트 및 복수의 모드에서 동일한 사이트 및 모드에 대응한다. 비율에 기초해 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 가진 모드가 결정될 수 있다.
추가적 실시예는, 본 명세서에서 개시된 바와 같이, 모드를 결정하기 위한 컴퓨터 구현식 방법을 수행하기 위해 제어기에서 실행 가능한 프로그램 명령어를 저장한 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체와 관련된다. 특히, 도 2에 도시된 바와 같이, 전자 데이터 저장 유닛(215) 또는 다른 저장 매체는 프로세서(214) 상에서 실행 가능한 프로그램 명령어들을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 구현 방법은 본 명세서에 설명된 임의의 방법(들)의 임의의 단계(들)를 포함할 수 있으며, 방법(100) 또는 도 2의 실시예를 포함한다. 검출기(212)는 테스트 이미지를 제공할 수 있다.
프로그램 명령들은 절차 기반 기술들(procedure-based techniques), 컴포넌트 기반 기술들(component-based techniques) 및/또는 객체 지향 기술들(object-oriented techniques)을 포함하는 다양한 방법들 중 임의의 방법으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 프로그램 명령어는 원하는 대로 ActiveX 컨트롤(ActiveX controls), C++ 객체(objects), 자바빈즈(JavaBeans), 마이크로소프트 파운데이션 클래스(Microsoft Foundation Classes; MFC), 스트리밍 SIMD 확장(Streaming SIMD Extension; SSE), 또는 기타 기술들 또는 방법론들을 사용하여 구현될 수 있다.
본 방법의 단계들 각각은 본 명세서에 설명된 바와 같이 수행될 수 있다. 본 방법은 또한 본 명세서에 설명된 프로세서 및/또는 컴퓨터 서브시스템(들) 또는 시스템(들)에 의해 수행될 수 있는 임의의 다른 단계(들)를 포함할 수 있다. 단계들은 여기에서 설명하는 임의의 실시형태에 따라 구성될 수 있는 하나 이상의 컴퓨터 시스템에 의해 수행될 수 있다. 또한, 전술된 방법은 본 명세서에 설명된 임의의 시스템 실시예들에 의해 수행될 수 있다.
본 개시가 하나 이상의 특정 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 본 개시의 다른 실시예들이 본 개시의 범위를 벗어나지 않으면서 이루어질 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 개시는 첨부된 청구항들과 그 합리적인 해석에 의해서만 제한되는 것으로 가정된다.
Claims (18)
- 시스템에 있어서,
웨이퍼에 광 빔을 지향하도록 구성된 광원;
상기 웨이퍼로부터 반사된 광 빔을 수집하는(collect) 검출기; 및
상기 검출기와 전자 통신하는 프로세서
를 포함하고, 상기 프로세서는,
복수의 모드에 대하여 상기 웨이퍼의 상기 검출기로부터의 테스트 이미지 및 기준 이미지를 수신하고;
상기 테스트 이미지와 상기 기준 이미지로부터 차이(difference) 이미지를 결정하고;
복수의 사이트에서 상기 차이 이미지 내의 그레이 레벨에 기초하여 노이즈를 결정하고;
전자기 시뮬레이션을 사용하여 상기 복수의 사이트에서 그리고 상기 복수의 모드에 대해 관심 결함(defect of interest)에 대한 신호 강도를 결정하고 - 상기 전자기 시뮬레이션은 상기 복수의 모드에 대해 상기 테스트 이미지 중의 하나와 상기 기준 이미지 중의 하나에 대한 예측 그레이 레벨 값을 결정하고, 상기 테스트 이미지 중의 하나와 상기 기준 이미지 중의 하나에 대한 상기 예측 그레이 레벨 값을 감산함으로써, 상기 관심 결함의 차이 그레이 레벨이 결정됨 - ;
상기 복수의 사이트 및 상기 복수의 모드의 각 조합에서 상기 관심 결함에 대한 신호 강도 대 상기 노이즈의 비율을 결정하며 - 상기 비율 각각에서 상기 관심 결함에 대한 신호 강도 및 노이즈는 상기 복수의 사이트 및 상기 복수의 모드에서의 동일한 사이트 및 모드에 대응함 -;
상기 비율에 기초하여 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 가진 모드를 결정하도록
구성된 것인, 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 갖는 모드는 상기 비율의 분포의 이상치(outliers)를 조사(examining)함으로써 결정되는 것인, 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 갖는 모드는 상기 비율의 최대치를 찾음으로써 결정되는 것인, 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 갖는 모드는 상기 비율의 최대 평균을 찾음으로써 결정되는 것인, 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 갖는 모드는 상기 비율의 최대 중간 값을 찾음으로써 결정되는 것인, 시스템. - 방법에 있어서,
프로세서에서, 복수의 모드에 대하여 웨이퍼의 테스트 이미지 및 기준 이미지를 수신하는 단계;
상기 프로세서를 사용해 상기 테스트 이미지와 상기 기준 이미지로부터 차이 이미지를 결정하는 단계;
상기 프로세서를 사용해 복수의 사이트에서 상기 차이 이미지 내의 그레이 레벨에 기초하여 노이즈를 결정하는 단계;
상기 프로세서를 사용해, 전자기 시뮬레이션을 사용하여 상기 복수의 사이트에서 그리고 상기 복수의 모드에 대해 관심 결함에 대한 신호 강도를 결정하는 단계 - 상기 전자기 시뮬레이션은 상기 복수의 모드에 대해 상기 테스트 이미지 중의 하나와 상기 기준 이미지 중의 하나에 대한 예측 그레이 레벨 값을 결정하고, 상기 테스트 이미지 중의 하나와 상기 기준 이미지 중의 하나에 대한 상기 예측 그레이 레벨 값을 감산함으로써, 상기 관심 결함의 차이 그레이 레벨이 결정됨 - ;
상기 프로세서를 사용해, 상기 복수의 사이트 및 상기 복수의 모드의 각 조합에서 상기 관심 결함에 대한 신호 강도 대 상기 노이즈의 비율을 결정하는 단계 - 상기 비율 각각에서 상기 관심 결함에 대한 신호 강도 및 노이즈는 상기 복수의 사이트 및 상기 복수의 모드에서의 동일한 사이트 및 모드에 대응함 -; 및
상기 프로세서를 사용해, 상기 비율에 기초하여 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 가진 모드를 결정하는 단계
를 포함하는, 방법. - 제6항에 있어서,
상기 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 갖는 모드는 상기 비율의 분포의 이상치를 조사함으로써 결정되는 것인, 방법. - 제6항에 있어서,
상기 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 갖는 모드는 상기 비율의 최대치를 찾음으로써 결정되는 것인, 방법. - 제6항에 있어서, 상기 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 갖는 모드는 상기 비율의 최대 평균을 찾음으로써 결정되는 것인, 방법.
- 제6항에 있어서, 상기 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 갖는 모드는 상기 비율의 최대 중간값을 찾음으로써 결정되는 것인, 방법.
- 제6항에 있어서, 상기 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 갖는 모드를 사용하도록 시스템을 조정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
- 제11항에 있어서, 상기 시스템은 반도체 웨이퍼용 광학 검사 시스템인 것인, 방법.
- 제6항에 있어서, 상기 테스트 이미지는 케어 영역(care area) 내에 있는 것인, 방법.
- 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에서 단계들을 실행하기 위한 하나 이상의 프로그램을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 있어서, 상기 단계들은,
복수의 모드에 대하여 테스트 이미지 및 기준 이미지로부터 차이 이미지를 결정하는 단계;
복수의 사이트에서 상기 차이 이미지 내의 그레이 레벨에 기초하여 노이즈를 결정하는 단계;
전자기 시뮬레이션을 사용하여 상기 복수의 사이트에서 그리고 상기 복수의 모드에 대해 관심 결함에 대한 신호 강도를 결정하는 단계 - 상기 전자기 시뮬레이션은 상기 복수의 모드에 대해 상기 테스트 이미지 중의 하나와 상기 기준 이미지 중의 하나에 대한 예측 그레이 레벨 값을 결정하고, 상기 테스트 이미지 중의 하나와 상기 기준 이미지 중의 하나에 대한 상기 예측 그레이 레벨 값을 감산함으로써, 상기 관심 결함의 차이 그레이 레벨이 결정됨 - ;
상기 복수의 사이트 및 상기 복수의 모드의 각 조합에서 상기 관심 결함에 대한 신호 강도 대 상기 노이즈의 비율을 결정하는 단계 - 상기 비율 각각에서 상기 관심 결함에 대한 신호 강도 및 노이즈는 상기 복수의 사이트 및 상기 복수의 모드에서의 동일한 사이트 및 모드에 대응함 -; 및
상기 비율에 기초하여 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 가진 모드를 결정하는 단계
를 포함하는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체. - 제14항에 있어서,
상기 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 갖는 모드는 상기 비율의 분포의 이상치를 조사함으로써 결정되는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체. - 제14항에 있어서,
상기 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 갖는 모드는 상기 비율의 최대치를 찾음으로써 결정되는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체. - 제14항에 있어서,
상기 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 갖는 모드는 상기 비율의 최대 평균을 찾음으로써 결정되는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체. - 제14항에 있어서,
상기 최적화된 신호 대 노이즈 특성을 갖는 모드는 상기 비율의 최대 중간 값을 찾음으로써 결정되는 결정되는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080049219A1 (en) | 2006-08-25 | 2008-02-28 | Ji-Hye Kim | Wafer inspecting method |
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| US20170169552A1 (en) | 2015-12-09 | 2017-06-15 | Kla-Tencor Corporation | Defect signal to noise enhancement by reducing die to die process noise |
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| US7570797B1 (en) * | 2005-05-10 | 2009-08-04 | Kla-Tencor Technologies Corp. | Methods and systems for generating an inspection process for an inspection system |
| US7676077B2 (en) * | 2005-11-18 | 2010-03-09 | Kla-Tencor Technologies Corp. | Methods and systems for utilizing design data in combination with inspection data |
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080049219A1 (en) | 2006-08-25 | 2008-02-28 | Ji-Hye Kim | Wafer inspecting method |
| US20160210526A1 (en) | 2012-05-08 | 2016-07-21 | Kla-Tencor Corporation | Visual Feedback for Inspection Algorithms and Filters |
| US20160061745A1 (en) | 2014-08-27 | 2016-03-03 | Kla-Tencor Corporation | Repeater Detection |
| US20170169552A1 (en) | 2015-12-09 | 2017-06-15 | Kla-Tencor Corporation | Defect signal to noise enhancement by reducing die to die process noise |
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