KR20040062654A

KR20040062654A - 결함 탐지 방법

Info

Publication number: KR20040062654A
Application number: KR10-2004-7008085A
Authority: KR
Inventors: 에브게니 레빈; 예후다 코헨
Original assignee: 어플라이드 머티어리얼스, 인코포레이티드
Priority date: 2001-11-28
Filing date: 2002-11-25
Publication date: 2004-07-07
Also published as: US20030099392A1; KR101106722B1; KR20100044254A; US6829381B2

Abstract

기판의 결함을 검사하는 방법에 관한 것으로서, 그 방법은: (a) 검사된 픽셀 및 기준 픽셀을 얻는 단계; (b) 검사된 픽셀을 나타내는 검사된 값과 기준 픽셀을 나타내는 기준 값을 계산하는 단계; (c) 검사된 값과 기준 값으로부터 선택된 값에 응답하여 한계치를 선택하는 단계; (d) 선택된 한계치, 기준 값 및 검사된 값 사이의 상호관계를 결정하여 결함의 존재를 나타내는 단계를 포함한다.

Description

결함 탐지 방법{METHOD FOR DETECTING DEFECTS}

초고집적과 관련한 높은 밀도 및 성능에 대한 수요는 미크론이하의 피쳐(feature), 향상된 트랜지스터 및 회로 속도, 그리고 개선된 신뢰성을 요구한다. 그러한 수요는 높은 정밀도와 균일도로 소자 피쳐를 형성할 것을 요구하며, 이는 다시 아직 반도체 웨이퍼 형태에 있는 소자들의 잦은 그리고 세밀한 검사를 포함한 세심한 프로세스 모니터링을 필요로 한다.

통상적인 공정중의 모니터링 기술은 "검사 및 검토" 과정이라는 두 단계를 채용한다. 제 1 단계 중에, 웨이퍼 표면을 빠른 속도와 상대적으로 낮은 해상도로 검사한다. 제 1 단계의 목적은 결함이 나타날 확률이 높은 웨이퍼상의 의심 위치를 보여주는 결함 맵(map)을 생성하는 것이다. 제 2 단계 중에, 의심 위치를 보다 철저히 분석한다. 양 단계들은 동일한 장치에 의해 실시될 수도 있으나, 필수적인 것은 아니다.

두 단계 검사 기구는 하나의 탐지기 또는 다수의 탐지기들을 가질 수 있다. 다수의 탐지기를 이용한 두 단계 검사 장치가 알루모트에게 허여된 미국 특허 제 5,699,447 호, 제 5,982,921 호 및 제 6,178,275B1 호(이하에서는 통합하여 알루모트 시스템이라 칭함)에 기재되어 있으며, 상기 특허들의 내용은 본 명세서에서 참조로서 포함된다.

제 1 단계 중에(검사 단계라고도 한다), 알루모트 시스템은: (a) 검사된 픽셀, 이웃하는 검사된 픽셀 및 기준 픽셀을 획득하고, (b) 검사된 픽셀의 타입 및/또는 결정된 기준 픽셀 타입을 결정하며, (c) 검사된 픽셀과 기준 픽셀을 비교하고 그리고 검사된 픽셀의 타입에 따라 달라지는 한계치(threshold)를 비교하며, (d) 상기 비교에 응답하여 결합의 존재를 결정한다. 픽셀의 타입을 결정하는 단계는 이하의 파라미터(parameter)를 결정하는 제 1 스테이지(stage)를 포함한다: (ⅰ) 국부적인 최대치-픽셀이 국부적인 최대치인지 여부(픽셀이 이웃 픽셀에 비해 최대값인 경우), (ⅱ) 강도-픽셀이 강성(intense)인 경우(픽셀의 강도가 한계치에 비해 상당히 큰 경우), (ⅲ) 비율-픽셀의 강도와 한계치에 대한 이웃 픽셀의 강도 사이의 비율, 및 (ⅳ) 구배-픽셀이 한계치에 대한 경사 영역에 위치되는지의 여부. 제 2 스테이지는 픽셀을 이하의 타입들 중 어느 하나로 분류하는 것을 포함한다: (Ⅰ) 분리된 피크(픽셀이 상당한 강도와 비율을 가지는 국부적인 최대치인 경우), (Ⅱ) 다수 피크(픽셀이 분리된 피크가 아니고, 상당한 강도를 가지고, 어느 이웃 픽셀도 분리된 피크가 아닌 경우), (Ⅲ) 경사-픽셀의 이웃 중 하나가 분리된 피크이거나 상당한 구배를 가지는 경우, 또는 (Ⅳ) 배경-픽셀이 상당한 강도 또는 구배를 가지지 않고 이웃중 어느 것도 분리된 피크가 아닌 경우.

따라서, 한계치가 픽셀의 타입에 응답하기 때문에, 결함 탐지는 검사된 픽셀의 타입분류에 응답한다. 특히 소음이 많은 환경에서 측정 프로세스에서의 여러가지 오류 및/또는 측정 부정확은 타입 결정에 영향을 미칠 것이며 오류가 있는 결함 탐지를 초래할 것이다. 또한, 픽셀 타입의 세트(set)가 고정된다. 따라서, 최종 사용자 요구에 따라 타입들을 동적으로(dynamically) 조정하거나 조절하지 못한다.

일반적으로, 기준 픽셀은 동일한 웨이퍼로부터의 또는 그렇지 않은 다른 다이(die)의 이전 검사로부터 얻어진다. 상이한 다이들로부터 얻어진 픽셀들 사이의 비교는, 특히 검사 기구 파라미터가 변할 수 있을 때, 오류가 많은 결정을 초래할 수 있다.

기판, 특히 반도체 기판의 오류 검사를 위한 보다 개선되고 강력한 방법에 대한 필요성이 있다.

픽셀 타입의 동적인 규정이 가능한 기판 검사 방법도 요구되고 있다.

본 발명은 결함 탐지, 특히 반도체 소자 표면상의 결함 탐지에 관한 것이다.

도 1 은 본 발명의 실시예에 따른 결함 탐지 방법에 의해 검사되는 웨이퍼를 도시한 도면이다.

도 2 및 도 3 은 본 발명의 실시예에 따라 필셀을 획득하고 결함을 탐지하는 시스템을 도시한 도면이다.

도 4 는 본 발명의 실시예에 따른 결함 탐지 방법을 도시한 흐름도이다.

도 5 는 본 발명의 실시예에 따른 픽셀 타입 데이터베이스를 도시한 그래프이다.

도 6 내지 도 9 는 본 발명의 실시예에 따른 기준 검사된 타입의 데이터베이스를 도시한 그래프이다.

도 10 은 본 발명의 실시예에 따른 결함 탐지 방법을 설명하는 흐름도이다.

도 11 내지 도 13 은 본 발명의 실시예에 따른 이웃의 검사된 타입 데이터베이스를 도시한 그래프이다.

본 발명은 기판의 결함을 검사하는 방법을 제공하며, 상기 방법은: (a) 검사된 픽셀 및 기준 픽셀을 얻는 단계; (b) 검사된 픽셀을 나타내는 검사된 값과 기준 픽셀을 나타내는 기준 값을 계산하는 단계; (c) 검사된 값과 기준 값으로부터 선택된 값에 응답하여 한계치를 선택하는 단계; (d) 선택된 한계치, 기준 값 및 검사된 값 사이의 상호관계를 결정하여 결함의 존재를 나타내는 단계를 포함한다. 상기 상호관계는 검사된 픽셀과 기준 픽셀 쌍 사이의 변위를 한계치에 반영할 것이다. 단계(d)는 검사된 값과 기준 값 간의 차이와 선택된 한계치를 비교하는 것을 포함한다. 이상적으로, 결함이 없는 경우에, 검사된 픽셀과 기준 픽셀은 동일하다.

본 발명은 기판의 결함을 검사하는 방법을 제공하며, 상기 방법은 (a) 검사된 픽셀을 얻는 단계; (b) 검사된 픽셀을 나타내는 검사된 값을 계산하는 단계; (c1) 검사된 픽셀의 동일한 다이로부터 기준 픽셀을 얻는지 또는 다른 다이로부터 기준 픽셀을 얻는지의 여부를 결정하는 단계; (c2) 상기 결정에 응답하여 기준 픽셀을 얻는 단계; (c3) 검사된 픽셀을 나타내는 검사된 값을 계산하는 단계; (d) 검사된 값과 기준 값 중에서 선택된 값에 응답하여 한계치를 선택하는 단계; (e) 선택된 한계치를 검사된 값과 기준 값 간의 차이와 비교하여 결함의 존재를 결정하는 단계를 포함한다. 단계 (a)-(b) 는 기준 픽셀이 동일한 다이로부터 얻어졌는지의 여부를 결정할 수 있게 한다. 검사된 픽셀과 동일한 다이로부터 기준 픽셀을 획득하고, 동일한 검사 기구를 사용하며, 특히 동일한 검사 시기에 검사하면, 측정 부정확성 등에 대한 작업 환경의 변화를 보상할 수 있을 것이다. 기준 픽셀이 측정 유닛의 동일한 스캔(scan) 중에 획득됨에 따라, 동일한 다이로부터 기준 픽셀을 획득하는 것은 기준 픽셀을 획득하는 프로세스를 단순화시킬 것이다. 일반적으로, 기준 픽셀은 동일한 다이로부터 얻어지며, 심지어는 검사된 픽셀이 바탕(background) 영역내에 위치된 경우 검사된 픽셀 부근으로부터 얻어진다. 바탕 영역내의 이웃 픽셀에서의 그레이 레벨(gray level)의 변화는 일반적으로 결함을 나타낸다.

검사된 값과 기준 값 중에서 값을 선택하는 단계는 보다 소음이 적은 값이 선택되도록 각각의 검사된 값 및 기준 값과 관련된 소음의 평가에 응답할 수 있다. 많은 경우에, 보다 소음이 적은 값이 보다 작은 값이다. 이러한 선택은 검사된 값이 오류를 가질 제 1 확률을 평가하는 단계와 기준 값이 오류를 가질 제 2 확률을평가하는 단계와 제 1 및 제 2 확률로부터 보다 낮은 확률과 관련된 값을 선택하는 단계를 포함한다.

검사된 값은 검사된 픽셀 및/또는 이웃하는 검사된 픽셀을 나타낸다. 기준 값은 기준 픽셀 및/또는 이웃하는 기준 픽셀을 나타낸다. 검사된 값은 검사된 픽셀과 이웃하는 검사된 픽셀 사이의 비교를 나타낼 것이다. 기준 값은 기준 픽셀과 이웃하는 기준 픽셀 사이의 비교를 나타낼 것이다.

검사된 값은 이하의 파라미터들 중 하나 이상을 나타낼 수 있다: 즉, 검사된 픽셀의 그레이 레벨; 검사된 픽셀의 그레이 레벨 및 하나 이상의 검사된 이웃 픽셀의 그레이 레벨의 조합 사이의 비율; 검사된 픽셀의 그레이 레벨과 하나 이상의 검사된 이웃 픽셀의 그레이 레벨의 조합 사이의 차이. 검사된 값은 이웃하는 검사된 픽셀의 최대 그레이 레벨과 이웃하는 검사된 픽셀의 최소 그레이 레벨 사이의 차이를 반영할 수 있다. 검사된 값은 또한 이웃하는 검사된 픽셀의 그레이 레벨의 평균 또는 이웃하는 검사된 픽셀의 그레이 레벨과 검사된 픽셀의 그레이 레벨 사이의 평균을 반영할 수도 있다.

기준 값은 이하의 파라미터들 중 하나 이상을 나타낼 수 있다: 즉, 기준 픽셀의 그레이 레벨; 기준 픽셀의 그레이 레벨과 하나 이상의 기준 이웃 픽셀의 그레이 레벨 사이의 비율; 기준 픽셀의 그레이 레벨과 하나 이상의 기준 이웃 픽셀의 그레이 레벨들의 조합 사이의 차이. 기준 값은 이웃하는 기준 픽셀의 최대 그레이 레벨과 이웃하는 기준 픽셀의 최소 그레이 레벨 사이의 차이를 반영할 수 있다. 기준 값은 또한 이웃하는 기준 픽셀의 그레이 레벨의 평균 또는 이웃하는 기준 픽셀의 그레이 레벨과 기준 픽셀의 그레이 레벨 사이의 평균을 반영할 수도 있다.

본 발명의 일 측면에 따라, 선택된 값은 기준 픽셀 및 검사된 픽셀 타입을 결정하는데 이용된다. 특히 오류가 보다 적은 것으로 간주되는 소음이 보다 적은 값을 기초로 선택됨에 따라, 양 픽셀들에 대한 하나의 타입의 선택은 소음, 측정 부정확, 및 측정 부정합(mismatch)을 극복할 수 있게 한다.

본 발명은 선택된 값의 구분된 값들의 공통성(communality)을 반영하는 픽셀 타입 데이터베이스를 구축하는 단계를 포함하는 방법을 제공한다. 이러한 데이터베이스는 히스토그램(histogram) 형태일 수 있으나, 필수적인 것은 아니다. 일반적으로, 상기 방법은 픽셀 타입들에 대한 선택된 값의 범위 할당을 포함한다. 편리하게, 인접한 선택된 값 범위들은 선택된 값과 그 공통성 사이의 관계를 나타내는 공통성 그래프의 국부적인 최소치로 제한된다. 히스토그램의 국부적인 최소치에서의 타입간 경계(inter-type boarder)의 위치는 소음에서의 측정 및 측정 오류에 기인한 타입 분류 오류의 양을 최소화시킨다.

값 범위의 할당은 또한 각 값 범위내의 데이터 점(point)의 최소 양에 응답할 수 있다. 데이터 점의 양은 국부적인 최대치 또는 미리 규정된 한계치 이상의 국부적인 최소치에 의해 반영되어, 각 범위가 상당한 양의 데이터 점을 포함하도록 한다.

값 범위의 할당은 최종 사용자에 의한 입력에 반응할 수 있으며, 그에 따라 최종 사용자의 요구에 맞게 방법을 변경할 수 있다.

일반적으로, 할당은 다이상의 영역의 여러 타입에 응답하고, 이러한 영역들은 다이의 패턴화된 영역 및 다이의 바탕을 포함한다. 이들 영역은 또한 주기적인 셀(periodic cell)(메모리 셀로이라고 하기도 함), 비-주기적 셀(논리 셀이라고도 함), 및 바탕을 포함할 수 있다.

본 발명의 일 측면에 따라, 데이터베이스는 방법의 실시중에 동적으로 업데이트될 수 있으며, 그에 따라 현재 정보를 수정할 수 있게 된다. 업데이트는 방법이 실행중일 때 언제든지 가능하나, 결함이 탐지되지 않았을 때에만 이루어질 수도 있다.

본 발명의 일 측면에 따라, 바업은 검사된 값과 기준 값의 쌍의 공통성을 반영하는 기준 검사된 데이터베이스를 구축하는 단계를 포함한다. 하나 이상의 한계치는 기준 검사된 데이터베이스를 고려하여 결정될 수도 있다. 이러한 데이터베이스는 히스토그램으로서 표시될 수도 있다.

본 발명의 다른 측면에 따라, 본 발명은 해당 픽셀 타입에 속하는 픽셀의 기준 값 및 검사된 값의 쌍의 공통성을 반영하는 기준 검사된 타입 데이터베이스를 각 픽셀 타입에 대해 구축하는 단계를 포함한다. 각 픽셀 타입은 한계치와 관련된다. 한계치는 기준 검사된 타입 데이터베이스를 고려하여 결정된다. 편리하게, 한계치 세트로부터 한계치를 선택하는 단계는 검사된 픽셀과 기준 픽셀 중에서 선택된 픽셀의 픽셀 타입과 관련한 한계치를 선택하는 것을 포함한다.

기준 검사된 타입의 데이터베이스는 N-차원 히스토그램이고, 이때 N 은 1을 초과하는 정수이다. 한계치는 히스토그램 엔벨로프(envelope)에 대한 접선, 히스토그램을 형성하는 데이터 점들의 평균에 실질적으로 평행한 선, 히스토그램 엔벨로프로부터 소정 거리만큼 이격되어 위치된 선, 또는 히스토그램을 형성하는 데이터 점들의 평균으로부터의 미리 규정된 통계학적 파라미터내에 위치된 데이터 점들을 반영하는 선일 수 있다.

기준 픽셀은 검사된 픽셀이 얻어지는 패턴과 이상적으로 동일한 패턴으로부터, 메모리로부터, 또는 다른 다이로부터 얻어질 수 있다.

본 발명은 선택된 한계치, 결합의 존재를 나타내기 위해 기준 값 및 검사된 값 사이의 관계를 결정하는 단계가 결합의 존재 확률을 나타내는 경보 신호를 제공하는 단계를 포함하는 방법을 제공한다. 편리하게, 경보 신호의 값은 선택된 한계치와 검사된 값 및 기준 값의 쌍 사이의 거리에 응답한다. 본 발명은 기판의 결함을 검사하는 방법을 제공하며, 그 방법은 (ⅰ) 검사된 픽셀, 검사된 이웃 픽셀 및 기준 픽셀을 얻는 단계; (ⅱ) 검사된 픽셀 및 검사된 인접 픽셀을 나타내는 검사된 값, 검사된 픽셀만을 나타내는 제 2 의 검사된 값, 및 기준 픽셀 및 인접 기준 픽셀을 나타내는 기준 값을 계산하는 단계; (ⅲ) 검사된 값과 기준 값으로부터 선택된 값에 응답하여 제 1 한계치 및 제 2 한계치를 선택하는 단계; (ⅳ) 선택된 제 1 한계치, 검사된 값 및 제 2 의 검사된 값 사이의 제 1 상호관계를 결정하고, 선택된 제 2 한계치, 검사된 값 및 기준 값 사이의 제 2 상호관계를 결정하는 단계; (ⅴ) 제 1 상호관계 및 제 2 상호관계 중 하나 이상에 응답하여 결함의 존재를 나타내는 단계를 포함한다.

제 1 의 상호관계는 선택된 제 1 한계치와 검사된 값 및 제 2 의 검사된 값 모두를 반영하는 데이터 요소 사이의 거리를 반영할 수 있다. 제 2 의 상호관계는선택된 제 2 의 한계치와 검사된 값 및 기준 값 모두를 반영하는 데이터 요소 사이의 거리를 반영한다. 상기 결함의 존재를 나타내는 단계는 제 1 의 상호관계와 제 2 의 상호관계로 부터 선택된 상호관계를 선택하는 것을 포함한다. 각각의 상호 관계는 결함의 존재 확률을 반영할 것이며; 보다 높은 결함 존재 확률을 반영하는 상호 관계를 선택할 것이다.

제 2 의 검사된 값은 검사된 픽셀의 휘도를 반영한다. 방법은 또한 검사된 값과 기준 값의 쌍의 공통도를 반영하는 기준 검사된 데이터베이스를 구축하고, 검사된 값과 이웃하는 검사된 값의 쌍의 공통성을 반영하는 검사된 이웃의 데이터베이스를 구축하는 단계를 포함한다. 방법은 기준 검사된 데이터베이스에 응답하여 제 1 의 한계치 세트를 규정하는 단계, 및 검사된 이웃의 데이터베이스에 응답하여 제 2 의 한계치 세트를 규정하는 단계를 포함할 수 있다.

방법은 해당 픽셀 타입에 속하는 픽셀의 기준 값 및 검사된 값의 쌍의 공통성을 반영하는 이웃의 검사된 타입의 데이터베이스를 각 픽셀 타입에 대해 구축하는 단계를 포함한다. 그 방법은 또한 상기 픽셀 타입에 관련된 이웃의 검사된 타입의 데이터베이스에 응답하여 각 픽셀 타입에 대한 제 2 한계치를 결정하는 단계를 포함한다. 제 2 한계치 세트로부터 제 2 한계치를 선택하는 단계는 기준 픽셀과 검사된 픽셀로부터 선택된 픽셀의 픽셀 타입과 관련된 제 2 한계치를 선택하는 것을 포함한다. 제 2 한계치는 (a) 히스토그램 엔벨로프에 대한 접선, (b) 히스토그램을 형성하는 데이터 점들의 평균에 실질적으로 평행한 선, (c) 히스토그램 엔벨로프로부터 소정 거리만큼 이격되어 위치된 선, 또는 (d) 히스토그램을 형성하는데이터 점들의 평균으로부터의 미리 규정된 통계학적 파라미터내에 위치된 데이터 점들을 반영하는 선을 포함할 수 있다.

이하의 설명으로부터, 소위 당업자는 본 발명의 추가적인 이점을 용이하게 이해할 수 있을 것이며, 이하의 설명은 본 발명을 실시하기 위한 최적 모드를 단지 예로서 설명한 본 발명의 바람직한 실시예에 관한 것이다. 이해할 수 있는 바와 같이, 본 발명은 상기 바람직한 실시예와 다른 실시예도 가능하며, 본 발명의 범위내에서 몇 가지 세부사항을 여러 가지 측면에서 변경할 수 있을 것이다. 따라서, 첨부 도면 및 상세한 설명은 예시적인 것이지 제한적인 것은 아니다.

첨부 도면들에서 전체적으로 유사한 부재들은 동일한 참조 부호로 나타냈다.

도 1 을 참조하면, 반도체 웨이퍼(20)와 같은 검사될 물품은 이상적으로 동일한 패턴의 다수의 집적 회로 다이(22)를 가지도록 (검사에 앞서서) 프로세싱되며, 각 다이(22)는 웨이퍼(20) 표면상에 형성된 T-형상 패턴(24)과 같은 유사한 패턴들을 가진다. 하나의 다이는 수백만개 이상의 대량의 패턴을 포함할 것이다. 일반적으로, 반도체 다이는 다수의 층들을 포함한다. 국부적인 패턴(24)과 같은 패턴은 금속 연결 라인, 트렌치, 비아(via), 전도성 게이트 등의 일부일 것이다. 일반적으로, 다이 상의 여러 영역은 바탕 영역(이상적으로 매우 매끄럽다), 메모리 영역(수 많은 반복적인 패턴을 포함한다), 또는 논리 영역(일반적으로, 많은 양의 인접한 반복적인 패턴들을 포함하지는 않는다)으로 카테고리화(분류)될 수 있다. 도 4 및 도 5 에 상세히 도시되어 있는 바와 같이, 방법은 다른 카테고리/타입의 동적인 규정을 허용하고 또 타입간 경계의 동적인 규정을 허용한다.

이러한 방법은 소위 당업계에서 공지된 픽셀 획득 방법 및 수단과 같은 여러 가지 탐지 기구에 의해 실시될 수 있다. 탐지 기구는 하나의 탐지기, 다수의 탐지기, 암시야(dark field) 탐지기 또는 탐지기들의 조합을 가질 수 있다. 알루모트 시스템은 다수 탐지기 시스템이나, 다른 배열의 탐지기들을 가지는 다른 다수-탐지기 시스템도 이용될 수 있다.

도 2 를 참조하면, 결함 탐지 방법을 실시하기 위한 검사 기구(30)가 도시되어 있다. 검사 기구(30)는: (A) 웨이퍼(20)의 표면을 스캐닝하기 위한 이미저(imager)(31), (B) 바람직하게, 본 명세서에 기재된 분석을 전기적으로 실행하는 프로세서(32), 및 (c) 프로세서(32)의 분석 결과를 디스플레이하는 모니터(33)를 포함한다. 웨이퍼를 스캐닝하는데 적합한 통상적인 검사 기구는 미국 캘리포니아 산타클라라에 소재하는 어플라이드 머티어리얼스, 인코포레이티드로부터 구입할 수 있는 Compass 를 포함한다.

도 3 을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따라 픽셀을 획득하기 위한 시스템이 도시되어 있다. 광선 공급원(40)이 웨이퍼(22)에 대해 비스듬한 각도로 제공된다. PMT(42, 44, 46 및 48)과 같은 4개의 탐지기 역시 비스듬한 각도로 제공되나, 광선(49)의 정상적인 반사 방향(즉, 스넬(Snell)의 법칙에 따른 반사)으로부터 이격되어 배치된다. 따라서, 4개의 탐지기(42, 44, 46 및 48)는 4개의 시각(perspective)으로부터 연속적인 데이터 스트림 형태의 암시야 이미지들을 제공한다. 추가적인 암시야 탐지기(50)가 웨이퍼의 표면으로부터 90 도 각도로 배치된다. 명시야(bright field) 탐지기(52)는 정상적인 반사 비임(49)을 수용한다. 명시야 탐지기(52)는 포인트 센서 또는 CCD와 같은 다수의 광 센서일 수 있다.

도 4 는 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 기판의 결함을 검사하는 방법(100)을 도시한다.

그 방법(100)은 단계(110)에서 시작된다. 단계(110)는 픽셀 값의 공통성과 관련한 통계학적 정보를 수집하는 것을 포함한다. 단계(110)중에, 다수의 다이를 검사하여, 당업계에 공지된 방식으로 결정된, 통계학적으로 중요한 샘플개체군(population)을 구축한다.

단계(110)는 픽셀 타입 데이터베이스를 생성하기 위한 단계(112)를 포함한다. 예시적인 픽셀 타입 데이터베이스를 도 5 에 그래프로 도시하였다. 픽셀 타입 데이터베이스는 픽셀 분산(variance;分散) 값의 공통성을 반영한다. 픽셀의 분산은 해당 픽셀의 이웃 픽셀들 사이의 상호관계를 반영하나, 해당 픽셀과 그 이웃 픽셀 사이의 상호관계를 반영할 수도 있다. 이웃 픽셀들은 여러 가지 형상 및 크기를 가질 수 있는 이웃 패턴내에 위치된다. 일반적으로, 픽셀들은 이웃 패턴의 중간부에 위치되나, 필수적인 것은 아니다. 일반적으로, 이웃 패턴은 사각 형상이나, 필수적인 것은 아니다. 설명을 편리하게 하기 위해, 이웃 패턴을 N x M 픽셀의 그리드(grid)로 가정한다. 픽셀(CP)의 분산(v)은 픽셀 이웃의 그레이 레벨(Aij) 세트의 단일 값 함수이며, 이때 i 는 1 내지 N 의 정수이고 j 는 1 내지 M 의 정수이다. 중앙 픽셀v(Ai,j)의 분산은: (a) 이웃의 가장 큰 그레이 레벨 및 가장 작은 그레이 레벨 사이의 차이, (b) 이웃 그레이 레벨들의 평균 값, 또는 (c) 이웃의 가중된 평균 값 등과 같을 수 있다.

많은 경우에, 다이상의 한 지점으로부터 반사된 광선은 다이의 다른 지점으로부터 반사된 광선 또는 동일한 지점에서 상이한 각도로 반사된 광선 보다 더 밝을 수 있다(일반적으로, 1,000,00 배까지 더 밝다)는 것을 알 수 있다. 많은 검사 기구에서, 비교적 제한된 범위의 휘도 값(당업계에서는 그레이 레벨로서도 알려져 있다)만이 픽셀 차이를 나타내는데 할당된다. 공통적으로, 0 내지 255 범위를 가진다. 일반적으로, 탐지기는 그러한 제한된 휘도 범위로 교정된다. 일반적으로,이러한 신호들은 포화된 신호로 지칭된다. 본 발명의 일 측면에 따라, 만약 하나의 픽셀 또는 그 이웃 픽셀들 중 하나가 255의 그레이 레벨을 가진다면, 포화된 값과 다른 픽셀들 사이의 차이가 실질적으로 알려져 있지 않기 때문에, 해당 픽셀의 분산은 가장 높은 레벨로 셋팅된다.

단계(122) 다음에는 선택된 값 범위를 픽셀 타입들로 할당하는 단계(114)가 이어진다. 편의를 위해, 인접한 선택된 값 범위들은 히스토그램의 국부적인 최소치에 위치된 타입간 경계에 의해 제한된다. 도 5 를 참조하면, 3개의 인접 값 범위 타입들(타입 1, 타입2, 타입3으로 지정됨)은 히스토그램(208)의 각각의 국부적인 최소치 PV1 210 및 PV2 212에 위치된 타입간 경계에 의해 제한된다. 타입간 경계를 국부적인 최소치에 위치시키는 것은, 각 경계가 비교적 적은 공통 픽셀 값에 의해 둘러싸이게 됨에 따라, 오류적인 타입핑(typing)의 양을 감소시키게 된다.

값 범위의 할당은 각 값 범위내의 데이터 점의 양, 국부적인 최대치의 위치, 및 소정 한계치 이상의 국부적인 최대치에 응답할 수 있으며, 그에 따라 각 범위가 상당한 양의 데이터 점을 포함하도록 보장한다. 단계(418)는 또한 최종 사용자가 제공하는 입력에 응답하여 값 범위를 할당하는 것을 포함하며, 그에 따라 방법의 최종 사용자 요구에 맞출 수 있게 된다.

일반적으로, 할당은 다이상의 영역의 여러 가지 타입에 응답하며, 상기 영역들은 다이의 패턴화된 영역, 다이의 바탕을 포함한다. 따라서, 이러한 영역은 또한 주기적인 셀(메모리 셀로이라고 하기도 함), 비-주기적 셀(논리 셀이라고도 함), 및 바탕을 포함할 수 있다. 도 5 를 참조하면, 가장 낮은 픽셀 분산 값에 의해 특징지어지는 타입1 은 바탕 영역을 나타낸다. 가장 높은 픽셀 분산 값에 의해 특징지어지는 타입3 은 "논리: 영여과 같은 비-주기적인 것을 나타낸다. 타입2 는 메모리 셀과 같은 반복적인 패턴을 포함하는 패턴화된 영역을 나타낸다.

단계(114) 다음에는 해당 타입에 속하는 픽셀들의 (검사된 값, 기준 값)의 쌍의 공통성을 반영하는 기준 검사된 타입 데이터베이스를 생성하는 단계(116)가 이어진다. 도 6 내지 도 8 을 참조하면, 타입1 내지 타입3 으로부터의 각 타입은 기준 검사된 타입 데이터베이스를 갖는다. 상기 도면들은 2차원적 그래프를 도시하나, 상기 그래프는 실질적으로 3차원 그래프이며, 이때 x-y 평면은 (검사된 픽셀 값, 기준 픽셀 값)의 쌍을 나타내고, z-축은 동일한 값을 갖는 쌍들의 양을 나타낸다. 단계(116)는 히스토그램 엔벨로프를 규정하는 단계 및 한계치를 규정하는 단계를 더 포함한다. 도 6 내지 도 8 을 참조하면, 히스토그램 엔벨로프(224, 225), 및 여러 가지 한계치 라인(TS1 232, TS2 234, TS3 236, TS5 235 및 TS7 237)을 도시한다. 히스토그램 엔벨로프는, 미리 규정된 양의 쌍들을 포함하도록, 또는 미리 규정된 양의 허위 경보(flase alarm)를 보장하도록, 선택된다. 한계치는 여러 가지 기준에 따라 선택된다. 예를 들어, 한계치(TS2 234)는 도 6 의 히스토그램 엔벨로프(224)에 대한 접선이다. 한계치(TS1 232)는 히스토그램 엔벨로프(224) 약간 위에 위치하는 3개의 직선을 포함한다. 한계치(TS7 237)은 도 7 의 히스토그램을 형성하는 데이터 점들의 평균(227)에 실질적으로 평행한 선이다. 한계치(TS3 236)는 히스토그램 엔벨로프(224)로부터 소정 거리만큼 이격된 선이다. 히스토그램을 형성하는 데이터 점들의 평균으로부터의 미리 규정된 통계학적 파라미터내에 위치되는 데이터 점들을 반영하는 선을 한계치가 포함할 수 있는 것과 같이, 다른 한계치들이 선택될 수도 있다는 것을 알 수 있을 것이다. 도 9 에 도시된 바와 같이, 검사된 픽셀 값 및 기준 픽셀 값의 쌍의 위치(DP2 252 및 DP1 251과 같은)는 위치 한계치(TS2 234)와 비교되어 결함의 존재에 관한 지표를 제공한다.

단계(150) 다음에는 현재 검사된 픽셀 값으로 데이터베이스를 리프레쉬(refreshing)하는 단계(114 및 116)가 이어질 수 있다. 데이터베이스는 결함이 탐지되지 않은 경우에만 리프레쉬될 것이다.

단계(110) 다음에는, 검사된 픽셀 및 기준 픽셀을 획득하는 단계(120)가 이어진다. 검사된 픽셀은 예를 들어 도 2 및 도 3 의 시스템과 같은 여러 가지 탐지 시스템에 의해 얻어질 수 있다. 일반적으로, 기준 픽셀은 저장 유닛으로부터 얻어지나, 탐지 시스템 자체에 의해 얻어질 수도 있다. 일반적으로, 단계(120)는 다음의 단계를 포함한다: 즉, (A) 예를 들어 도 3 의 광선 공급원(200)에 의해 검사된 다이를 조명하는 단계(212). (B) PMT(220, 225, 230, 235, 240, 및/또는 250)과 같은 하나 이상의 탐지기에 의해 탐지 신호를 수신하는 단계(122). (C) 탐지 신호를 프로세싱하여, 그레이 레벨 신호와 같은 신호에 의해 각각 특징지어지는 펙셀의 그리드를 포함하는 조명된 다이 부분의 이미지를 제공하는 단계(123). (D) 픽셀의 그리드로부터 프로세싱할 픽셀을 선택하는 단계(124)로서, 상기 픽셀은 검사된 픽셀인 단계(124). 선택은 래스터(raster) 스캔 패턴과 같은 미리 규정된 패턴을 따라 이루어질 수 있으며, 다른 선택 방식도 이용될 수 있다. (E) 저장 유닛으로부터 기준 필셀을 회수하는 단계(125). 일반적으로, 단계(120)는 검사된 픽셀과 기준픽셀이 검사된 다이 및 기준 다이상의 동일한 위치에, 또는 동일한 다이의 상이한 패턴상의 동일한 위치에, 각각 관련되도록 정렬하는 단계를 포함한다. 정렬 방법은 당업계에 공지되어 있다. 그러한 정렬 방법은 알루모트에게 허여된 미국 특허 제 5,699,447 호, 제 5,982,921 호, 및 제 6,178,257 B1 호에 개시되어 있다. 다른 정렬 방법은 와그너에게 허여된 미국 특허 제 5,659,172 호에 개시되어 있다.

단계(120) 다음에, 검사된 픽셀을 나타내는 검사된 값과 기준 픽셀을 나타내는 기준 값을 계산하는 단계(130)가 이어진다. 비록, 검사된 값과 기준 값을 생성하기 이해 다른 함수도 선택될 수 있지만, 용이한 설명을 위해, 검사된 값이 검사된 픽셀의 분산이고 기준 값이 기준 픽셀의 분산이라고 가정한다.

단계(130) 다음에, 검사된 값과 기준 값으로부터 선택된 값에 응답하여 한계치를 선택하는 단계(140)가 이어진다. 단계(140)는 검사된 값과 기준 값으로부터 한 값을 선택하는 단계(142)를 포함한다. 선택은 기준 값과 검사된 값 중에서 어느 값이 보다 소음이 큰가를 평가하고 보다 소음이 적은 값을 선택하는 것을 포함한다. 일반적으로, 선택된 값은 보다 적은 값이나, 반드시 그럴 필요는 없고, 탐지 시스템내의 신호 및 소음 모두의 특성에 따라 달라진다. 이러한 특성들은 소음의 확률 분포를 포함할 것이다. 단계(142)는 또한 검사된 값이 오류일 제 1 확률을 평가하는 것, 기준 값이 오류일 제 2 확률을 평가하는 것, 및 제 1 및 제 2 확률로부터 가장 작은 확률과 관련된 값을 선택하는 것을 포함한다.

단계(142) 다음에는, 선택된 값의 관점에서 검사된 픽셀 및 기준 픽셀의 타입을 결정하는 단계(144)가 이어진다. 도 5 를 참조하면, 선택된 값이 PV1 보다작다면 타입1 이 기준 픽셀 및 검사된 픽셀 모두의 타입으로서 선택된다. 만약, 선택된 값이 PV1 과 동일하거나, 또는 PV1 보다 크고 PV2 보다 작다면, 타입2 가 기준 픽셀 및 검사된 픽셀 모두의 타입으로 선택된다. 만약, 선택된 값이 PV2 와 같거나 PV2 보다 크다면, 타입3 이 기준 픽셀 및 검사된 픽셀 모두의 타입으로 선택된다.

단계(144) 다음에는, 선택된 타입에 응답하여 한계치를 선택하는 단계(146)가 이어진다.

단계(140) 다음에는, 선택된 한계치, 기준 값 및 검사된 값 사이의 상호관계를 결정하여 결함의 존재를 나타내는 단계(150)가 이어진다. 단계(150)는, 해당 타입의 한계치와 관련하여, 타입에 의해 특징지어지는 (검사된 값, 기준 값)의 쌍의 위치를 결정하는 단계를 포함한다. 도 6 내지 도 8 을 참조하면, 만약 검사된 픽셀 및 기준 픽셀 타입이 타입2 라면, 단계(150)는 (검사된 값, 기준 값)의 쌍이 한계치(TS7 237) 이상인지의 여부를 결정하는 단계를 포함한다. 만약, 답이 결합이 없는 것을 나타내는 "아니오"라면, 방법(100)은 다른 검사된 픽셀을 연속적으로 체크할 수 있으며, 단계(150) 다음에, 단계(120)(픽셀을 획득하기 위해 다른 다이 또는 다이의 다른 부분이 조명되어야 하는 경우) 또는 단계(124)(단계(121 내지 123)중에 이미 얻어진 이미지로부터 다른 픽셀을 프로세싱하기 위한 단계임)가 이어진다. 만약, 답이 결함이 있는 것을 나타내는 "예"라면, (검사된 값, 기준 값)의 쌍과 한계치(TS7 237) 사이의 거리를 평가하는 추가적인 단계가 이어진다. 비록 상기 거리의 크기가 결함의 타입(예를 들어, 입자를 형성하는 물질 등)에 응답할 수도 있지만, 일반적으로 상기 거리의 크기는 결함의 존재 확률에 비례한다. 그러한 경우에, 단계(150)는 오류 표시 신호를 생성하는 것을 포함한다. 오류 표시 신호는 알루모트 시스템의 페이즈(phase) Ⅱ 와 같은 결함 검토 장치에 의해 이용될 수 있다. 만약, 검사된 픽셀 및 기준 픽셀 타입이 타입2 라면, 단계(150)는 (검사된 값, 기준 값)의 쌍이 한계치(TS7 237) 이상인지의 여부를 결정하는 단계를 포함한다. 만악 검사된 픽셀과 기준 픽셀의 타입이 타입1 이라면, 단계(150)는 TS1 232, TS2 234 및 TS3 236 중에서 앞서서 선택된 단일 한계치와 상기 쌍 사이의 상호관계를 결정하는 단계를 포함한다. 도 9 는 한계치(TS2 234) 위에 위치되는 DP1 150 및 DP2 125로 표시되는 (검사된 값, 기준 값)의 두개의 쌍을 나타낸다. 거리(D1 140 및 D2 142)는 결함 존재의 확률을 나타낼 것이다.

도 10 은 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 기판의 결함을 검사하는 방법(101)을 도시한다.

그 방법(101)은 단계(110)에서 시작된다. 단계(110)는 픽셀 값의 공통성과 관련한 통계학적 정보를 수집하는 것을 포함한다. 단계(110)중에, 다수의 다이를 검사하여, 당업계에 공지된 방식으로 결정된, 통계학적으로 중요한 샘플 개체군(population)을 구축한다.

단계(110)는 픽셀 타입 데이터베이스를 생성하기 위한 단계(112)를 포함한다. 예시적인 픽셀 타입 데이터베이스를 도 5 에 그래프로 도시하였다.

단계(112) 다음에, 선택된 값 범위를 픽셀 타입으로 할당하는 단계(114)가 이어진다.

단계(114) 다음에는 해당 타입에 속하는 픽셀들의 (검사된 값, 기준 값)의 쌍의 공통성을 반영하는 기준 검사된 타입 데이터베이스를 생성하고, 해당 타입에 속하는 픽셀들의 (제 2 의 검사된 값, 기준 값)의 쌍의 공통성을 반영하는 이웃하는 검사된 타입 데이터베이스를 생성하는 단계(118)가 이어진다. 제 2 의 검사된 값은 검사된 픽셀 자체를 나타내며, 검사된 값은 이웃하는 검사된 픽셀 또는 검사된 픽셀과 이웃하는 검사된 픽셀 사이의 상호관계를 나타낸다. 예를 들어, 제 2 의 검사된 값은 검사된 픽셀의 강도/휘도를 나타내고, 검사된 값은 검사된 픽셀의 분산을 나타낸다. 도 6 내지 도 8 은 예시적인 기준 검사된 타입 데이터베이스를 도시하며, 도 11 내지 도 13 은 이웃의 검사된 타입 데이터베이스를 도시한다. 타입1 내지 타입3 으로부터의 각 타입은 기준 검사된 타입 데이터베이스 및 이웃의 검사된 타입 데이터베이스를 갖는다. 도 11 내지 도 13 은 2차원적 그래프를 도시하나, 그 그래프는 실질적으로 3차원 그래프이며, 이때 x-y 평면은 (검사된 값, 제 2 의 검사된 값)의 쌍을 나타내고, z-축은 동일한 값을 갖는 쌍들의 양을 나타낸다. 단계(118)는 히스토그램 엔벨로프를 규정하는 단계 및 한계치를 규정하는 단계를 더 포함한다. 도 11 내지 도 13 을 참조하면, 히스토그램 엔벨로프(324, 325), 및 여러 가지 한계치 라인(TS11 332, TS12 334, TS13 336, TS15 335 및 TS17 337)을 도시한다. 히스토그램 엔벨로프는, 미리 규정된 양의 쌍들을 포함하도록, 또는 미리 규정된 양의 허위 경보(flase alarm)를 보장하도록, 선택된다. 한계치는 여러 가지 기준에 따라 선택된다. 예를 들어, 한계치(TS12 334)는 도 11 의 히스토그램 엔벨로프(324)에 대한 접선이다. 한계치(TS11 332)는 히스토그램 엔벨로프(324) 약간 위에 위치하는 3개의 직선을 포함한다. 한계치(TS17 337)은 도 12 의 히스토그램을 형성하는 데이터 점들의 평균(327)에 실질적으로 평행한 선이다. 한계치(TS13 336)는 히스토그램 엔벨로프(324)로부터 소정 거리만큼 이격된 선이다. 히스토그램을 형성하는 데이터 점들의 평균으로부터의 미리 규정된 통계학적 파라미터내에 위치되는 데이터 점들을 반영하는 선을 한계치가 포함할 수 있는 것과 같이, 다른 한계치들이 선택될 수도 있다는 것을 알 수 있을 것이다.

단계(110) 다음에는, 검사된 픽셀 및 기준 픽셀을 획득하는 단계(120)가 이어진다. 검사된 픽셀은 예를 들어 도 2 및 도 3 의 시스템과 같은 여러 가지 탐지 시스템에 의해 얻어질 수 있다. 일반적으로, 기준 픽셀은 저장 유닛으로부터 얻어지나, 탐지 시스템 자체에 의해 얻어질 수도 있다.

단계(130) 다음에, 검사된 값과 기준 값으로부터 선택된 값에 응답하여 제 2 의 한계치를 선택하는 단계(140)가 이어진다. 단계(140)는 검사된 값과 기준 값으로부터 한 값을 선택하는 단계(142)를 포함한다. 단계(142) 다음에는, 선택된 값의 관점에서 검사된 픽셀 및 기준 픽셀의 타입을 결정하는 단계(144)가 이어진다. 단계(144) 다음에는, 선택된 타입에 응답하여 제 1 한계치 및 제 2 한계치를 선택하는 단계(147)가 이어진다.

단계(140) 다음에는, 선택된 제 1 한계치, 검사된 값 및 제 2 의 검사된 값사이의 제 1 상호관계를 결정하고, 선택된 제 2 한계치, 검사된 값 및 제 2 의 검사된 값 사이의 제 2 상호관계를 결정하는 단계(152)가 이어진다.

단계(152)는, (a) 선택된 타입의 제 1 한계치와 관련하여, 선택된 타입에 의해 특징지어지는 (검사된 값, 제 2 의 검사된 값)의 쌍의 위치를 결정하는 단계, 및 (b) 해당 타입의 제 2 한계치와 관련하여, 선택된 타입에 의해 특징지어지는 (검사된 값, 기준 값)의 쌍의 위치를 결정하는 단계를 포함한다. 도 6 내지 도 11 을 참조하면, 만약 검사된 픽셀 및 기준 픽셀 타입이 타입2 라면, 단계(152)는 (a) (검사된 값, 제 2 의 기준 값)의 쌍이 한계치(TS17 337) 이상인지의 여부를 결정하는 단계, 및 (b) (검사된 값, 기준 값)의 쌍이 한계치(TS7 237) 이상인지의 여부를 결정하는 단계를 포함한다.

단계(152)는 제 1 의 상호관계 및 제 2 의 상호관계 중 하나 이상에 응답하여 결함의 존재를 나타내는 단계를 포함한다. 예를 들어, 양 쌍들이 한계치 이상이라면, 결함이 없는 것을 나타내며, 방법(101)은 다른 검사된 픽셀에 대하여 계속적으로 체크할 것이며, 단계(160) 다음에, 단계(120)(픽셀을 획득하기 위해 다른 다이 또는 다이의 다른 부분이 조명되어야 하는 경우) 또는 단계(124)(단계(121 내지 123)중에 이미 얻어진 이미지로부터 다른 픽셀을 프로세싱하기 위한 단계임)가 이어진다. 만약, 쌍들 중 하나 이상이 대응 한계치 이상으로서 결함이 있다는 것을 나타낸다면, 대응 한계치 이상의 한 쌍 이상과 그 대응 한계치 사이의 거리를 평가하는 추가적인 단계가 이어진다. 비록 상기 거리의 크기가 결함의 타입(예를 들어, 입자를 형성하는 물질 등)에 응답할 수도 있지만, 일반적으로 상기 거리의크기는 결함의 존재 확률에 비례한다.

제 1 의 상호관계는 검사된 값과 제 2 의 검사된 값 모두를 반영하는 데이터 요소와 선택된 제 1 한계치 사이의 거리를 반영할 수 있다. 제 2 의 상호관계는 검사된 값과 기준 값 모두를 반영하는 데이터 요소와 선택된 제 2 한계치 사이의 거리를 반영할 수 있다. 단계(160)는 제 1 의 상호관계와 제 2 의 상호관계로부터 하나의 상호관계를 선택하는 것을 포함할 수 있다. 각각의 상호관계는 결함의 존재 확률을 반영할 것이며; 보다 높은 결함 존재 확률을 반영하는 상호관계가 선택된다.

본 발명은, 특히 약 0.18 m 이하의 설계 규칙(design rule)을 가지는 고밀도 반도체 소자와 같은 여러 가지 타입의 반도체 소자의 제조에 적용할 수 있다.

본 발명은 종래의 물질, 방법론 및 설비를 이용하여 실시될 수도 있다. 따라서, 본 명세서에서는 그러한 물질, 설비 및 방법론을 상세하게 설명하지 않는다. 전술한 설명에서, 특정 물질, 구조, 화학물질, 프로세스 등과 같은 다수의 특정 세부사항은 본 발명의 완전한 이해를 위해 기재된 것들이다. 그러나, 전술한 특정의 구체적인 내용에 구속되지 않고 본 발명이 실시될 수 있다는 것을 이해하여야 한다. 다른 경우에, 본 발명을 불분명하게 하는 것을 피하기 위해, 잘 알려진 프로세싱 구조물들은 상세히 설명하지 않았다.

이상에서는, 본 발명의 바람직한 실시예 뿐만 아니라 본 발명의 범용성의 몇가지 예를 설명하였다. 본 명세서에 기재된 발명의 개념 내에서, 본 발명을 여러 가지 기타 조합 및 환경에서 이용할 수 있고, 또 변형이나 개량할 수 있다는 것을이해하여야 한다.

Claims

기판의 결함을 검사하는 방법으로서:

검사된 픽셀 및 기준 픽셀을 획득하는 단계;

상기 검사된 픽셀을 나타내는 검사된 값과 상기 기준 픽셀을 나타내는 기준 값을 계산하는 단계;

상기 검사된 값과 상기 기준 값으로부터 선택된 값에 응답하여 한계치를 선택하는 단계; 및

상기 선택된 한계치, 기준 값 및 검사된 값 사이의 상호관계를 결정하여 결함의 존재를 나타내는 단계를 포함하는 결함 검사 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 선택 값을 선택하는 단계는 상기 기준 값과 상기 검사된 값 중에서 어느 값이 보다 소음이 큰지를 평가하는 단계 및 보다 소음이 적은 값을 선택하는 단계를 포함하는 결함 검사 방법.
제 2 항에 있어서, 상기 선택된 값은 보다 작은 값인 결함 검사 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 선택 값을 선택하는 단계는 (a) 상기 검사된 값이 오류일 제 1 확률을 평가하는 단계, (b) 상기 기준 값이 오류일 제 2 확률을 평가하는 단계, 및 (c) 상기 제 1 및 제 2 확률로부터 보다 작은 확률과 관련한 값을선택하는 단계를 포함하는 결함 검사 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 검사된 값은 검사된 픽셀 및 이웃하는 검사된 픽셀을 나타내며, 상기 기준 값은 기준 픽셀 및 이웃하는 기준 픽셀을 나타내는 결함 검사 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 상호관계는 상기 검사된 값과 상기 기준 값 간의 차이와 상기 선택된 한계치 사이의 비교인 결함 검사 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 검사된 값은 상기 검사된 픽셀과 이웃하는 검사된 픽셀 사이의 비교를 나타내는 결함 검사 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 기준 값은 상기 기준 픽셀과 이웃하는 기준 픽셀 사이의 비교를 나타내는 결함 검사 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 검사된 값은: 검사된 픽셀의 그레이 레벨; 검사된 픽셀의 그레이 레벨 및 하나 이상의 검사된 이웃 픽셀의 그레이 레벨의 조합 사이의 비율; 검사된 픽셀의 그레이 레벨과 하나 이상의 검사된 이웃 픽셀의 그레이 레벨의 조합 사이의 차이;로 이루어진 그룹으로부터 선택된 파라미터를 나타내는 결함 검사 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 검사된 값은 이웃하는 검사된 픽셀의 최대 그레이 레벨과 이웃하는 검사된 픽셀의 최소 그레이 레벨 사이의 차이를 반영하는 결함 검사 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 검사된 값은 이웃하는 검사된 픽셀들의 그레이 레벨들 사이의 평균을 반영하는 결함 검사 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 검사된 값은 이웃하는 검사된 픽셀들의 그레이 레벨들과 상기 검사된 픽셀의 그레이 레벨 사이의 평균을 반영하는 결함 검사 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 선택된 값은 기준 픽셀 및 검사된 픽셀 타입을 결정하는데 이용되는 결함 검사 방법.
제 13 항에 있어서, 선택된 값의 구분된 값들의 공통성을 반영하는 픽셀 타입 데이터베이스를 구축하는 단계를 추가로 포함하는 결함 검사 방법.
제 14 항에 있어서, 선택된 값 범위를 픽셀 타입으로 할당하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 15 항에 있어서, 상기 인접하는 선택된 값 범위는 선택된 값과 그 공통성 사이의 상호관계를 나타내는 공통성 그래프의 국부적인 최소치에서 제한되는 결함 검사 방법.
제 15 항에 있어서, 각각 범위가 미리 규정된 한계치 이상의 국부적인 최대치들 중 하나 이상을 포함하도록 선택된 값의 할당의 범위가 결정되는 결함 검사 방법.
제 15 항에 있어서, 최종 사용자에 의해 제공된 범위 정보에 따라 선택된 값의 할당의 범위가 결정되는 결함 검사 방법.
제 15 항에 있어서, 상기 범위들은 다이의 패턴화된 영역, 및 다이의 바탕을 나타내는 결함 검사 방법.
제 15 항에 있어서, 상기 범위들은 주기적인 셀, 비-주기적인 셀 및 바탕을 나타내는 결함 검사 방법.
제 14 항에 있어서, 상기 검사된 값과 상기 기준 값으로부터 선택 값을 선택하는 단계 중에, 픽셀 타입 데이터베이스를 업데이트하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 1 항에 있어서, 검사된 값과 기준 값의 쌍의 공통성을 반영하는 기준 감사된 데이터베이스를 구축하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 22 항에 있어서, 상기 기준 검사된 데이터베이스에 응답하여 한계치를 규정하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 1 항에 있어서, 각 픽셀 타입에 대해, 상기 픽셀 타입에 해당하는 검사된 값 픽셀의 기준 값 및 검사된 값의 쌍의 공통성을 반영하는 기준 검사된 타입 데이터베이스를 구축하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 24 항에 있어서, 상기 픽셀 타입과 관련된 기준 검사된 데이터베이스에 응답하여 각 픽셀 타입에 대한 한계치를 결정하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 25 항에 있어서, 상기 한계치 선택 단계는 검사된 픽셀과 기준 픽셀로부터 선택된 픽셀의 픽셀 타입과 관련된 한계치를 선택하는 단계를 포함하는 결함 검사 방법.
제 24 항에 있어서, 상기 기준 타입 데이터베이스는 3차원적인 히스토그램인결함 검사 방법.
제 27 항에 있어서, 상기 한계치는 상기 히스토그램 엔벨로프로 대한 접선인 결함 검사 방법.
제 27 항에 있어서, 상기 한계치는 상기 히스토그램을 형성하는 데이터 점들의 평균에 실질적으로 평행한 선인 결함 검사 방법.
제 27 항에 있어서, 상기 한계치는 상기 히스토그램 엔벨로프로부터 소정 거리만큼 이격되어 위치된 선인 결함 검사 방법.
제 27 항에 있어서, 상기 한계치는 상기 히스토그램을 형성하는 데이터 점들의 평균으로부터의 미리 규정된 통계학적 파라미터내에 위치된 데이터 점들을 반영하는 선인 결함 검사 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 기준 픽셀은 메모리로부터 획득되는 결함 검사 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 기준 픽셀은 다른 다이로부터 획득되는 결함 검사 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 기준 픽셀은 검사된 픽셀이 획득되는 패턴과 이상적으로 동일한 패턴으로부터 획득되는 결함 검사 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 계산 단계는 결함의 존재 확률을 나타내는 경보 신호를 제공하는 단계를 포함하는 결함 검사 방법.
제 35 항에 있어서, 검사된 값과 기준 값 쌍의 공통성을 반영하는 기준 검사된 데이터베이스를 구축하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 36 항에 있어서, 상기 기준 검사된 데이터베이스에 응답하여 한계치를 결정하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 37 항에 있어서, 상기 경보 신호의 값은 검사된 값과 기준 값의 쌍 및 선택된 한계치 사이의 거리에 응답하는 결함 검사 방법.
기판의 결함을 검사하는 방법으로서:

기판을 조명하는 단계;

검사된 픽셀을 획득하는 단계;

상기 검사된 픽셀을 나타내는 검사된 값을 계산하는 단계;

상기 검사된 픽셀의 다이와 동일한 다이로부터 기준 픽셀을 또는 다른 다이로부터 기준 픽셀을 획득하는지의 여부를 결정하는 단계;

상기 결정에 응답하여 기준 픽셀을 획득하는 단계;

상기 검사된 픽셀을 나타내는 검사된 값을 계산하는 단계;

상기 검사된 값과 상기 기준 값으로부터 선택된 값에 응답하여 한계치를 선택하는 단계; 및

상기 기준 값 및 검사된 값 사이의 차이와 상기 선택된 한계치를 비교하여 결함의 존재를 결정하는 단계를 포함하는 결함 검사 방법.
제 39 항에 있어서, 상기 선택 값을 선택하는 단계는 상기 기준 값과 상기 검사된 값 중에서 어느 값이 보다 소음이 큰지를 평가하는 단계 및 보다 소음이 적은 값을 선택하는 단계를 포함하는 결함 검사 방법.
제 40 항에 있어서, 상기 선택된 값은 보다 작은 값인 결함 검사 방법.
제 39 항에 있어서, 상기 선택 값을 선택하는 단계는, 상기 검사된 값이 오류일 제 1 확률을 평가하는 단계, 상기 기준 값이 오류일 제 2 확률을 평가하는 단계, 및 상기 제 1 및 제 2 확률로부터 보다 작은 확률과 관련한 값을 선택하는 단계를 포함하는 결함 검사 방법.
제 39 항에 있어서, 상기 검사된 값은 검사된 픽셀 및 이웃하는 검사된 픽셀 또는 상기 검사된 픽셀과 이웃하는 검사된 픽셀 사이의 비교를 나타내는 결함 검사 방법.
제 39 항에 있어서, 상기 검사된 값은:

검사된 픽셀의 그레이 레벨;

검사된 픽셀의 그레이 레벨 및 하나 이상의 검사된 이웃 픽셀의 그레이 레벨의 조합 사이의 비율;

검사된 픽셀의 그레이 레벨과 하나 이상의 검사된 이웃 픽셀의 그레이 레벨의 조합 사이의 차이;

이웃하는 검사된 픽셀의 최대 그레이 레벨과 이웃하는 검사된 픽셀의 최소 그레이 레벨 사이의 차이; 및

이웃하는 검사된 픽셀들의 그레이 레벨들 사이의 평균; 으로 이루어진 그룹으로부터 선택된 파라미터를 나타내는 결함 검사 방법.
제 39 항에 있어서, 상기 선택된 값은 기준 픽셀 및 검사된 픽셀 타입을 결정하는데 이용되는 결함 검사 방법.
제 45 항에 있어서, 상기 검사된 픽셀 타입을 결정하는 단계를 더 포함하고, 상기 결정 단계는 상기 검사된 픽셀 타입에 응답하는 결함 검사 방법.
제 39 항에 있어서, 선택된 값의 구분된 값들의 공통성을 반영하는 픽셀 타입 데이터베이스를 구축하는 단계를 추가로 포함하는 결함 검사 방법.
제 47 항에 있어서, 선택된 값 범위를 픽셀 타입으로 할당하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 47 항에 있어서, 상기 인접하는 선택된 값 범위는 선택된 값과 그 공통성 사이의 상호관계를 나타내는 공통성 그래프의 국부적인 최소치에서 제한되는 결함 검사 방법.
제 47 항에 있어서, 각각 범위가 미리 규정된 한계치 이상의 국부적인 최대치들 중 하나 이상을 포함하도록 선택된 값의 할당의 범위가 결정되는 결함 검사 방법.
제 47 항에 있어서, 최종 사용자에 의해 제공된 범위 정보에 따라 선택된 값의 할당의 범위가 결정되는 결함 검사 방법.
제 47 항에 있어서, 상기 범위들은 다이의 패턴화된 영역, 및 다이의 바탕을 나타내는 결함 검사 방법.
제 47 항에 있어서, 상기 범위들은 주기적인 셀, 비-주기적인 셀 및 바탕을 나타내는 결함 검사 방법.
제 47 항에 있어서, 상기 검사된 값과 상기 기준 값으로부터 선택 값을 선택하는 단계 중에, 픽셀 타입 데이터베이스를 업데이트하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 39 항에 있어서, 검사된 값과 기준 값의 쌍의 공통성을 반영하는 기준 감사된 데이터베이스를 구축하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 55 항에 있어서, 상기 기준 검사된 데이터베이스에 응답하여 한계치를 규정하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 39 항에 있어서, 각 픽셀 타입에 대해, 상기 픽셀 타입에 해당하는 검사된 값 픽셀의 기준 값 및 검사된 값의 쌍의 공통성을 반영하는 기준 검사된 타입 데이터베이스를 구축하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 57 항에 있어서, 상기 픽셀 타입과 관련된 기준 검사된 데이터베이스에 응답하여 각 픽셀 타입에 대한 한계치를 결정하는 단계를 더 포함하는 결함 검사방법.
제 57 항에 있어서, 상기 한계치 선택 단계는 검사된 픽셀과 기준 픽셀로부터 선택된 픽셀의 픽셀 타입과 관련된 한계치를 선택하는 단계를 포함하는 결함 검사 방법.
제 56 항에 있어서, 상기 기준 타입 데이터베이스는 3차원적인 히스토그램인 결함 검사 방법.
제 60 항에 있어서, 상기 한계치는 상기 히스토그램 엔벨로프로 대한 접선인 결함 검사 방법.
제 60 항에 있어서, 상기 한계치는 상기 히스토그램을 형성하는 데이터 점들의 평균에 실질적으로 평행한 선인 결함 검사 방법.
제 60 항에 있어서, 상기 한계치는 상기 히스토그램 엔벨로프로부터 소정 거리만큼 이격되어 위치된 선인 결함 검사 방법.
제 60 항에 있어서, 상기 한계치는 상기 히스토그램을 형성하는 데이터 점들의 평균으로부터의 미리 규정된 통계학적 파라미터내에 위치된 데이터 점들을 반영하는 선인 결함 검사 방법.
제 39 항에 있어서, 상기 계산 단계는 결함의 존재 확률을 나타내는 경보 신호를 제공하는 단계를 포함하는 결함 검사 방법.
제 39 항에 있어서, 검사된 값과 기준 값 쌍의 공통성을 반영하는 기준 검사된 데이터베이스를 구축하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 66 항에 있어서, 상기 기준 검사된 데이터베이스에 응답하여 한계치를 결정하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 67 항에 있어서, 상기 경보 신호의 값은 검사된 값과 기준 값의 쌍 및 선택된 한계치 사이의 거리에 응답하는 결함 검사 방법.
제 39 항에 있어서, 상기 결정 단계는, 상기 검사된 다이가 작은 분산(variance) 이웃내에 위치된 경우, 동일한 다이로부터 기준 픽셀을 획득하도록 결정하는 단계를 포함하는 결함 검사 방법.
제 39 항에 있어서, 상기 이웃의 분산(variance)은:

검사된 픽셀의 그레이 레벨 및 하나 이상의 검사된 이웃 픽셀의 그레이 레벨의 조합 사이의 비율;

검사된 픽셀의 그레이 레벨과 하나 이상의 검사된 이웃 픽셀의 그레이 레벨의 조합 사이의 차이;

이웃하는 검사된 픽셀의 최대 그레이 레벨과 이웃하는 검사된 픽셀의 최소 그레이 레벨 사이의 차이; 및

이웃하는 검사된 픽셀들의 그레이 레벨들 사이의 평균; 으로 이루어진 그룹으로부터 선택된 파라미터를 나타내는 결함 검사 방법.
기판의 결함을 검사하는 방법으로서:

검사된 픽셀, 검사된 이웃 픽셀 및 기준 픽셀을 획득하는 단계;

검사된 픽셀 및 검사된 인접 픽셀을 나타내는 검사된 값, 검사된 픽셀만을 나타내는 제 2 의 검사된 값, 및 기준 픽셀 및 인접 기준 픽셀을 나타내는 기준 값을 계산하는 단계;

상기 검사된 값과 상기 기준 값으로부터 선택된 값에 응답하여 제 1 한계치 및 제 2 한계치를 선택하는 단계;

선택된 상기 제 1 한계치, 상기 검사된 값 및 상기 제 2 의 검사된 값 사이의 제 1 상호관계를 결정하고, 선택된 상기 제 2 한계치, 상기 검사된 값 및 상기 기준 값 사이의 제 2 상호관계를 결정하는 단계;

상기 제 1 의 상호 관계 및 제 2 의 상호 관계 중 하나 이상에 응답하여 결함의 존재를 나타내는 단계를 포함하는 결함 검사 방법.
제 71 항에 있어서, 상기 제 1 상호관계는 상기 선택된 제 1 한계치와 상기 검사된 값 및 상기 제 2 의 검사된 값 모두를 반영하는 데이터 요소 사이의 거리를 반영하는 결함 검사 방법.
제 71 항에 있어서, 상기 제 2 상호관계는 상기 선택된 제 2 의 한계치와 상기 검사된 값 및 상기 기준 값 모두를 반영하는 데이터 요소 사이의 거리를 반영하는 결함 검사 방법.
제 71 항에 있어서, 상기 결함의 존재를 나타내는 단계는 상기 제 1 상호관계와 상기 제 2 상호관계로 부터 선택된 상호관계를 선택하는 단계를 포함하는 결함 검사 방법.
제 74 항에 있어서, 각각의 상호관계는 결함의 존재 확률을 반영하며; 보다 높은 결함 존재 확률을 반영하는 상호 관계를 선택하는 결함 검사 방법.
제 71 항에 있어서, 상기 선택 값을 선택하는 단계는 상기 기준 값과 상기 검사된 값 중에서 어느 값이 보다 소음이 큰지를 평가하고 보다 소음이 작은 값을 선택하는 단계를 포함하는 결함 검사 방법.
제 76 항에 있어서, 상기 선택된 값은 보다 작은 값인 결함 검사 방법.
제 71 항에 있어서, 상기 선택 값을 선택하는 단계는 상기 검사된 값이 오류일 제 1 확률을 평가하는 단계와 상기 기준 값이 오류를 가질 제 2 확률을 평가하는 단계 및 상기 제 1 및 제 2 확률로부터 보다 낮은 확률과 관련된 값을 선택하는 단계를 포함하는 결함 검사 방법.
제 71 항에 있어서, 상기 기준 값은: 기준 픽셀의 그레이 스케일; 기준 픽셀의 그레이 스케일 및 하나 이상의 기준 이웃 픽셀의 그레이 스케일의 조합 사이의 비율; 기준 픽셀의 그레이 스케일과 하나 이상의 기준 이웃 픽셀의 그레이 스케일의 조합 사이의 차이;로 이루어진 그룹으로부터 선택된 파라미터를 나타내는 결함 검사 방법.
제 71 항에 있어서, 상기 검사된 값은 하나 이상의 검사된 이웃 픽셀의 하나 이상의 그레이 스케일에서의 조합을 나타내는 결함 검사 방법.
제 71 항에 있어서, 상기 검사된 값은 이웃하는 검사된 픽셀의 최대 그레이 스케일과 이웃하는 검사된 픽셀의 최소 그레이 스케일 사이의 차이를 반영하는 결함 검사 방법.
제 71 항에 있어서, 상기 검사된 값은 이웃하는 검사된 픽셀들의 그레이 스케일들 사이의 평균을 반영하는 결함 검사 방법.
제 71 항에 있어서, 상기 기준 값은 이웃하는 기준 픽셀들의 그레이 스케일들과 상기 기준 픽셀의 그레이 스케일 사이의 평균을 반영하는 결함 검사 방법.
제 71 항에 있어서, 상기 제 2 의 검사된 값은 상기 검사된 픽셀의 휘도를 반영하는 결함 검사 방법.
제 71 항에 있어서, 상기 선택된 값은 기준 픽셀 및 검사된 픽셀 타입을 결정하는데 이용되는 결함 검사 방법.
제 85 항에 있어서, 선택된 값의 구분된 값들의 공통성을 반영하는 픽셀 타입 데이터베이스를 구축하는 단계를 추가로 포함하는 결함 검사 방법.
제 86 항에 있어서, 선택된 값 범위를 픽셀 타입으로 할당하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 87 항에 있어서, 상기 인접하는 선택된 값 범위는 선택된 값과 그 공통성 사이의 상호관계를 나타내는 공통성 그래프의 국부적인 최소치에서 제한되는 결함검사 방법.
제 87 항에 있어서, 각각 범위가 미리 규정된 한계치 이상의 국부적인 최대치들 중 하나 이상을 포함하도록 선택된 값의 할당의 범위가 결정되는 결함 검사 방법.
제 87 항에 있어서, 최종 사용자에 의해 제공된 범위 정보에 따라 선택된 값의 할당의 범위가 결정되는 결함 검사 방법.
제 87 항에 있어서, 상기 범위들은 다이의 패턴화된 영역, 및 다이의 바탕을 나타내는 결함 검사 방법.
제 87 항에 있어서, 상기 범위들은 주기적인 셀, 비-주기적인 셀 및 바탕을 나타내는 결함 검사 방법.
제 86 항에 있어서, 상기 검사된 값과 상기 기준 값으로부터 선택 값을 선택하는 단계 중에, 픽셀 타입 데이터베이스를 업데이트하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 71 항에 있어서, 상기 검사된 값과 기준 값의 쌍의 공통성을 반영하는 기준 감사된 데이터베이스를 구축하는 단계, 및 상기 검사된 값과 이웃하는 검사된 값의 쌍의 공통성을 반영하는 검사된 이웃 데이터베이스를 구축하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 94 항에 있어서, 상기 기준 검사된 데이터베이스에 응답하여 제 1 한계치 세트를 규정하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 94 항에 있어서, 상기 검사된 이웃 데이터베이스에 응답하여 제 2 한계치 세트를 규정하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 71 항에 있어서, 각 픽셀 타입에 대해, 상기 픽셀 타입에 속하는 픽셀의 기준 값 및 검사된 값의 쌍의 공통성을 반영하는 기준 검사된 타입 데이터베이스를 구축하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 97 항에 있어서, 상기 픽셀 타입과 관련된 기준 검사된 데이터베이스에 응답하여 각 픽셀 타입에 대한 제 1 한계치를 결정하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 97 항에 있어서, 상기 제 1 한계치 세트로부터 제 1 한계치를 선택하는 단계는 검사된 픽셀과 기준 픽셀로부터 선택된 픽셀의 픽셀 타입과 관련된 제 1 한계치를 선택하는 단계를 포함하는 결함 검사 방법.
제 97 항에 있어서, 상기 기준 검사된 타입 데이터베이스는 N-차원적인 히스토그램이며, 이때 상기 N 은 1 을 초과하는 정수인 결함 검사 방법.
제 100 항에 있어서, 상기 제 1 한계치는 상기 히스토그램 엔벨로프로 대한 접선인 결함 검사 방법.
제 100 항에 있어서, 상기 제 1 한계치는 상기 히스토그램을 형성하는 데이터 점들의 평균에 실질적으로 평행한 선인 결함 검사 방법.
제 100 항에 있어서, 상기 제 1 한계치는 상기 히스토그램 엔벨로프로부터 소정 거리만큼 이격되어 위치된 선인 결함 검사 방법.
제 100 항에 있어서, 상기 제 1 한계치는 상기 히스토그램을 형성하는 데이터 점들의 평균으로부터의 미리 규정된 통계학적 파라미터내에 위치된 데이터 점들을 반영하는 선인 결함 검사 방법.
제 71 항에 있어서, 각 픽셀 타입에 대해, 상기 픽셀 타입에 속하는 픽셀의 기준 값 및 검사된 값의 쌍의 공통성을 반영하는 이웃의 검사된 타입 데이터베이스를 구축하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 105 항에 있어서, 상기 픽셀 타입과 관련된 이웃의 검사된 데이터베이스에 응답하여 각 픽셀 타입에 대한 제 2 한계치를 결정하는 단계를 더 포함하는 결함 검사 방법.
제 105 항에 있어서, 상기 제 2 한계치 세트로부터 제 2 한계치를 선택하는 단계는 검사된 픽셀과 기준 픽셀로부터 선택된 픽셀의 픽셀 타입과 관련된 제 2 한계치를 선택하는 단계를 포함하는 결함 검사 방법.
제 105 항에 있어서, 상기 이웃의 검사된 타입 데이터베이스는 N-차원적인 히스토그램이며, 이때 상기 N 은 1 을 초과하는 정수인 결함 검사 방법.
제 108 항에 있어서, 상기 제 2 한계치는 상기 히스토그램 엔벨로프로 대한 접선인 결함 검사 방법.
제 108 항에 있어서, 상기 제 2 한계치는 상기 히스토그램을 형성하는 데이터 점들의 평균에 실질적으로 평행한 선인 결함 검사 방법.
제 108 항에 있어서, 상기 제 2 한계치는 상기 히스토그램 엔벨로프로부터소정 거리만큼 이격되어 위치된 선인 결함 검사 방법.
제 108 항에 있어서, 상기 제 2 한계치는 상기 히스토그램을 형성하는 데이터 점들의 평균으로부터의 미리 규정된 통계학적 파라미터내에 위치된 데이터 점들을 반영하는 선인 결함 검사 방법.