KR20160045859A

KR20160045859A - 블록-투-블록 레티클 검사

Info

Publication number: KR20160045859A
Application number: KR1020167007540A
Authority: KR
Inventors: 압둘라만 세즈기너; 패트릭 로프레스티; 조 블리처; 뤼팡 시; 야린 슝; 존 필든
Original assignee: 케이엘에이-텐코 코포레이션
Priority date: 2013-08-23
Filing date: 2014-08-22
Publication date: 2016-04-27
Also published as: US20180003647A1; JP2016530525A; US9766185B2; KR20200028040A; KR102195231B1; TWI641827B; TW201527741A; US20150078650A1; JP2019074540A; WO2015027198A1; JP6770117B2; KR102090862B1; JP6480449B2; US10539512B2

Abstract

블록-투-블록 레티클 검사는, 레티클 검사 서브-시스템으로 레티클의 부분의 스워스 이미지(swath image)를 취득하는 단계, 스워스 이미지에서 블록의 제 1 발생 및 스워스 이미지에서 블록의 제 1 발생과 실질적으로 유사한 블록의 적어도 제 2 발생을 식별하는 단계, 및 위치, 블록의 하나 이상의 기하학적 특성들 및 블록의 제 1 발생과 블록의 적어도 제 2 발생 간의 공간적 오프셋 중 적어도 하나를 결정하는 단계를 포함한다.

Description

블록-투-블록 레티클 검사{BLOCK-TO-BLOCK RETICLE INSPECTION}

본 발명은 일반적으로, 리소그래픽 레티클들의 검사에 관한 것으로서, 보다 구체적으로, 리소그래픽 레티클들의 블록-투-블록(block-to-block) 검사에 관한 것이다.

레티클 검사는 다이-투-다이(die-to-die) 검사, 다이-투-데이터베이스(die-to-database) 검사 및 셀-투-셀(cell-to-cell) 검사에 의해 오랫동안 수행되었다. 다이-투-다이 검사는, 레티클이 단일 다이만을 포함하거나 레티클이 상이한 설계들의 다이들을 포함하는 세팅들에서 불가능하게 된다. 다이-투-데이터베이스 검사는 IC 제조공장(fab)의 연관된 데이터 흐름 인프라(infrastructure) 제한 및 레티클 설계와 연관된 큰 크기의 데이터베이스들로 인해 집적 회로(IC)에서 비현실적이다. 셀-투-셀 검사는 큰 거리들에 의해 분리되는 마스크 또는 레티클의 부분들을 비교할 때 제한된다. 그러므로 종래 기술의 결함들을 치유하는 방법 및 시스템을 제공하는 것이 바람직하다.

블록-투-블록 레티클 검사를 위한 방법이 개시된다. 일 예시적인 실시예에서, 방법은 레티클 검사 서브-시스템으로 레티클의 부분의 스워스 이미지(swath image)를 취득하는 단계를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 방법은 스워스 이미지에서 블록의 제 1 발생 및 스워스 이미지에서 블록의 제 1 발생과 실질적으로 유사한 블록의 적어도 제 2 발생을 식별하는 단계를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 방법은 위치, 블록의 하나 이상의 기하학적 특성들 및 블록의 제 1 발생과 블록의 적어도 제 2 발생 간의 공간적 오프셋 중 적어도 하나를 결정하는 단계를 포함한다.

설계 데이터베이스 보조 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 방법이 개시된다. 일 예시적인 실시예에서, 방법은 레티클에 대한 설계 데이터베이스 내에서 레티클의 반복 블록들의 세트를 식별하는 단계를 포함한다. 일 예시적인 실시예에서, 방법은 레티클의 반복 블록들의 세트와 연관되는 하나 이상의 공간적 특성들을 결정하는 단계를 포함한다. 일 예시적인 실시예에서, 방법은 레티클의 반복 블록들의 세트와 연관된 하나 이상의 공간적 특성들을 저장하는 단계를 포함한다. 일 예시적인 실시예에서, 방법은 레티클 검사 서브-시스템으로 레티클의 부분의 이미지를 취득하는 단계를 포함한다. 일 예시적인 실시예에서, 방법은 반복 블록들의 세트와 연관된 저장된 공간적 특성들에 따라 반복 블록들의 세트의 제 1 멤버에 대응하는 취득된 이미지의 제 1 부분을 식별하는 단계를 포함한다. 일 예시적인 실시예에서, 방법은 반복 블록들의 세트와 연관되는 저장된 공간적 특성들에 따라 반복 블록들의 세트의 제 2 멤버에 대응하는 취득된 이미지의 제 2 부분을 식별하는 단계를 포함한다. 일 예시적인 실시예에서, 방법은 취득된 이미지의 제 1 부분 및 취득된 이미지의 제 2 부분을 정렬하는 단계를 포함한다. 일 예시적인 실시예에서, 방법은 취득된 이미지의 제 1 부분 및 취득된 이미지의 제 2 부분 상에서 감산 루틴을 수행함으로써 이미지의 차이를 생성하는 단계를 포함한다. 일 예시적인 실시예에서, 방법은 생성된 이미지의 차이로 레티클 상에서 하나 이상의 결함들을 식별하는 단계를 포함한다.

블록-투-블록 레티클 검사를 위한 시스템이 개시된다. 일 예시적인 실시예에서, 시스템은 레티클 검사 시스템으로 레티클의 부분의 스워스 이미지를 스캐닝하도록 구성된 레티클 검사 서브-시스템을 포함한다. 일 예시적인 실시예에서, 시스템은 메모리 상에서 유지되는 프로그램 명령어들의 세트를 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서들을 포함하는 제어기를 포함하고, 프로그램 명령어들은, 스워스 이미지에서 블록의 제 1 발생 및 스워스 이미지에서 블록의 제 1 발생과 실질적으로 유사한 블록의 적어도 제 2 발생을 식별하도록; 그리고 위치, 블록의 하나 이상의 기하학적 특성들 및 블록의 제 1 발생과 블록의 적어도 제 2 발생 간의 공간적 오프셋 중 적어도 하나를 결정하도록 구성된다.

본 개시의 다수의 이점들은 첨부 도면들을 참조하여 당업자들에 의해 더 잘 이해될 것이다.
도 1a는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라 블록-투-블록 레티클 검사 시스템의 블록도를 예시한다.
도 1b는 본 개시의 일 실시예에 따라, 레티클로부터 레티클 검사 서브-시스템으로 취득되는 스워스 이미지(swath image)의 개념도를 예시한다.
도 1c는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라 블록-투-블록 레티클 검사 시스템에 대한 방법을 도시하는 흐름도를 예시한다.
도 1d는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라 픽셀들에서 측정되는 제 1 방향을 따른 시프트의 함수로서 자기상관(autocorrelation)을 예시한다.
도 1e는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라, 도 1d에서 예시된 최좌측 피크에 따라 시프트되고 시프트되지 않은 행 벡터로부터 감산되는 스워스 행 벡터를 예시한다.
도 1f는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라 도 1e의 반복 블록들에 대응하는 2-차원 차이 이미지를 예시한다.
도 1g는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라 다수의 반복 블록들을 포함하는 픽셀 스워스를 예시한다.
도 2a는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라, 설계-보조 블록-투-블록 레티클 검사 시스템의 블록도를 예시한다.
도 2b는 본 발명의 하나 이상의 실시예들에 따라, 설계-보조 블록-투-블록 검사 프로세스의 구현과 연관되는 단계들을 표시하는 고-레벨 프로세스 흐름도를 예시한다.
도 2c는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라 설계-보조 블록-투-블록 레티클 검사에 대한 프로세스를 도시하는 흐름도를 예시한다.

첨부 도면들에서 예시되는 개시된 청구 대상에 대한 참조가 이제 상세히 이루어질 것이다.

일반적으로, 도 1a 내지 도 2b를 참조하여, 본 개시에 따른 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 시스템들 및 방법들이 설명된다. 본 개시의 실시예들은 설계 데이터베이스 보조를 받고 그리고 이 보조 없이 블록-투-블록 레티클 검사를 수행하는 것에 관한 것이다. 본 개시의 몇몇 실시예들은, 레티클 패턴에 대한 설계 데이터베이스가 없을 때, 단일 다이를 갖는 레티클의 검사를 수행하도록 작용한다. 또한, 본 개시의 몇몇 실시예들은 다이에서 여러 번 발생하는 패턴들의 블록들 식별하고, 그 후 결함들을 검출하기 위해 반복 블록들의 이미지들을 서로 비교한다. 본 개시의 부가적인 실시예들은 설계 데이터베이스의 보조를 받아 블록-투-블록 레티클 검사를 수행하도록 작용한다.

집적 회로들은 빈번하게 반복 블록들을 포함한다. 이것에 관하여, 단일 집적 회로는 2개 이상의 반복 블록들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 다중-코어 CPU들의 코어들은 주어진 칩의 일부 프론트-엔드 층들(front-end layers)에서 동일할 수 있다. 이 예에서, 각각의 코어는 레지스터들 및 ALU들(arithmetic logic units)의 다수의 동일한 인스턴스들을 가질 수 있다. 또한, GPU는 ALU들의 어레이를 포함할 수 있다. 또한, 필드 프로그래머블 게이트 어레이는 동일한 유닛들의 어레이를 포함할 수 있다. 유사하게, ASIC는 FFT 엔진과 같은 IP 블록의 반복되는 인스턴스들을 나타낼 수 있다. 또한, 메모리 칩은 읽기-쓰기 증폭기들, 버퍼들 등과 같은 지원 회로의 동일한 블록들에 의해 분리되는 메모리 코어들의 동일한 블록들을 포함할 수 있다.

주어진 집적 회로의 다이 내의 반복 블록들은 셀-투-셀 검사로부터 블록-투-블록 검사를 명확히 구분하는 피처(feature)인 상당한 공간적 분리를 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 단일 다이 내의 2개 이상의 반복 블록들은 대략 100㎛ 내지 10mm 정도의 거리만큼 분리될 수 있다. 일 실시예에서, 본 개시의 레티클 검사 프로세스는 병렬 프로세싱을 통해 수행될 수 있으며, 여기서 각각의 프로세서는 레티클 이미지의 패치(patch)에 대한 액세스를 갖는다. 셀-투-셀 검사의 경우에, 주어진 프로세서는 동일한 패치에 있는 셀들만을 비교할 수 있다는 것이 여기서 주의되며, 여기서 패치는 크기가 1024 x 2048 픽셀일 수 있고, 픽셀들의 피치는 레티클 평면에서 55 내지 125 나노미터들일 수 있다. 이에 따라, 셀-투-셀 검사는 셀들이 대략 2048 x 125 nm = 256 ㎛보다 더 멀리 이격된 경우 효과적이지 않다. 집적 회로들은 밀리미터들로 이격되는 반복 블록들을 가질 수 있다.

또한, 다이-투-다이 기반 검사는 레티클이 단일 다이를 포함하거나 또는 상이한 설계들의 다이들을 포함하는 세팅들에서 쓸모가 없게 된다.

본 개시의 나머지는 설계 데이터베이스 보조를 받는 그리고 이러한 보조 없는 레티클 검사를 통해 레티클의 단일 다이 내에서 블록들을 식별하기에 적합한 실시예들을 설명한다.

본 개시의 목적들을 위해, OPC(optical proximity compensation)는 메인 피처들의 에지-세그먼트들의 이동, 서브-해상도 보조 피처들(sub-resolution assist features)의 삽입, ILT(inverse lithography technology) 및 SMO(source-mask optimization)를 포함한다. 사전(pre)-OPC 설계 데이터베이스는 매우 계층적이고, 랜덤-로직 칩의 경우에서조차 다수의 반복 셀들을 포함한다. 일 실시예에서, 설계 데이터베이스의 "계층(hierarchy)"은 폴리곤(polygon)들의 다른 세트들을 포함하는 폴리곤들의 세트들을 설명한다. 예를 들어, 데이터베이스는, 집합-A는 집합-a, b, c, ...의 합집합이고; 집합-a는 집합들-α, β, ...의 합집합이고; 집합-A의 인스턴스들(카피들)은 (x₁, y₁), (x₂, y₂), ... 등으로 위치된다는 것을 나타낼 수 있다. 반복 블록들은 개별 폴리곤들 또는 픽셀화된 이미지(pixelated image)의 리스트 상에서 반복 블록들에 대한 검색 없이 설계 데이터베이스의 계층으로부터 발견될 수 있다. 사전-OPC 데이터베이스에서 동일한 셀들은, 이들이 상이한 환경들을 갖는 경우 OPC를 따라 변경된다. 여전히 이러한 셀들의 중앙 부분은 포스트(post)-OPC 데이터베이스에서 동일하게 반복할 수 있다. 포스트-OPC 데이터베이스에서 반복 셀들을 동일하게 유지하는 것은 계산 시간을 절감하고, 임계 치수의 OPC-유도 변동성 및 오버레이 측정들을 감소시킨다. 이에 따라, 포스트-OPC 데이터베이스는 통상적으로 비-제로 계층을 갖는다. 포스트-OPC 데이터베이스가 계층적이지 않은 경우조차도, OPC 프로세스가 재생 가능한 경우, 비-반복 환경들로부터 떨어진 반복 셀들의 일부 코어 부분은 동일한 해결책으로 수렴할 수 있다.

도 1a는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라 블록-투-블록 레티클 검사 시스템(100)의 블록도를 예시한다. 일 실시예에서, 시스템(100)은 레티클 검사 서브-시스템(102)을 포함한다. 일 실시예에서, 레티클 검사 서브시스템(102)은 레티클 스테이지(114) 상에 고정된 레티클(112) 상에서 검사 프로세스를 수행하도록 구성된다. 일 실시예에서, 여기서 추가로 훨씬 더 상세히 도시된 바와 같이, 레티클 검사 서브-시스템(102)은 레티클(112)의 부분의 스워스 이미지(swath image)(124)를 취득할 수 있다. 스워스의 정의 특성(defining characteristic)은 전체 스워스 이미지가 메모리에서 유지된다는 것이며, 동시에 프로세싱을 위해 이용 가능하다. 구현에서, 스워스는, 레티클 스테이지가 검사 영역의 한 에지로부터 그 반대 에지로, 한 방향으로 선형으로 이동할 때 이미징되는 영역이다.

일 실시예에서, 레티클 검사 서브-시스템(102)은 하나 이상의 조명 소스들(104)을 포함한다. 조명 소스(104)는 레티클 검사의 분야에서 알려진 임의의 조명 소스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 조명 소스(104)는 협대역 소스(예를 들어, 하나 이상의 레이저들) 또는 광대역 소스들(예를 들어, 필터링을 거치거나 거치지 않은 광대역 램프)을 포함(그러나 이들로 제한되지 않음)할 수 있다.

일 실시예에서, 레티클 검사 서브-시스템(102)은 조명 광학계(illumination optics)(106)의 세트를 포함한다. 조명 광학계(106)는 조명 소스(104)로부터의 조명을 받기에 적합한 임의의 하나 이상의 광학 엘리먼트들을 포함하고, 레티클(112)을 조명할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 조명 광학계(106)는 하나 이상의 렌즈들, 미러들, 빔 분할기들, 시준기들, 필터들, 편광 엘리먼트들 등을 포함(그러나 이들로 제한되지 않음)할 수 있다. 예를 들어, 조명 광학계(106)는 조명 소스(104)로부터의 광을 레티클(112)의 평면으로 포커싱하기 위한 렌즈를 포함할 수 있다.

다른 실시예에서, 레티클 검사 서브-시스템(102)은 집광 또는 이미징 광학계(108)의 세트를 포함한다. 집광, 이미징 광학계(108)는 (전송, 산란, 반사, 굴절 등을 통해) 레티클(112)로부터의 조명을 집광하고 검출기(110)에 지향하고 그리고/또는 레티클(112)을 이미징하기에 적합한 임의의 하나 이상의 광학 엘리먼트들을 포함한다. 예를 들어, 하나 이상의 조명 광학계(106)는 하나 이상의 렌즈들, 미러들, 빔 분할기들, 시준기들, 필터들, 편광 엘리먼트들 등을 포함(그러나 이들로 제한되지 않음)할 수 있다. 예를 들어, 조명 광학계(106)는 확대경 렌즈를 포함할 수 있다.

검출기(110)는 레티클 검사의 분야에서 알려진 임의의 검출기를 포함할 수 있다. 예를 들어, 검출기(110)는 하나 이상의 CCD 디바이스들, 하나 이상의 TDI 디바이스들, 하나 이상의 PMT 디바이스들 등을 포함(그러나 이들로 제한되지 않음)할 수 있다.

레티클 검사 서브-시스템(102)은 레티클 검사의 분야에서 알려진 조명의 임의의 스펙트럼 범위에서 동작하도록 구성될 수 있다는 것이 여기서 주의된다. 예를 들어, 레티클 검사 서브-시스템(102)은 시각적 검사 서브-시스템, 자외선 검사 서브-시스템, 딥(deep) 자외선 검사 서브-시스템, 극자와선 검사 서브-시스템 또는 진공 자외선 검사 서브-시스템을 포함(그러나 이들로 제한되지 않음)할 수 있다. 다른 실시예에서, 레티클 검사 서브-시스템(102)은 하전 입자 기반 레티클 검사 서브-시스템(102)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 레티클 검사 서브-시스템(102)은 전자 빔 기반 레티클 검사 서브-시스템(102)을 포함할 수 있다.

레티클 검사 및 이미지 스워스들의 스캐닝은 Bing Li 등에 의해 2014년 3월 24일 출원된 미국 특허 출원 번호 제14/223,709호에서 일반적으로 설명되며, 이 출원은 그 전체 인용에 의해 본원에 포함된다. 레티클 검사는 또한, Kenan 등에 의해, 2006년 11월 7일 발행된 미국 특허 번호 제7,133,548호에서 일반적으로 설명되며, 이 특허는 그 전체가 인용에 의해 본원에 포함된다.

다른 실시예에서, 시스템(100)은 제어기(116)를 포함한다. 일 실시예에서, 제어기(116)는 하나 이상의 프로세서들(118) 및 하나 이상의 메모리들(130)(예를 들어, 비-일시적 메모리)를 포함한다. 일 실시예에서, 제어기(116)는 레티클 검사 서브-시스템(102)의 검출기(110)에 통신 가능하게 커플링된다. 이것에 관하여, 이미지(124)의 취득 시에, 검출기(110)는 스워스 이미지(124)를 제어기(116)에 전송할 수 있다. 다른 실시예에서, 하나 이상의 프로세서들(118)은 메모리(120)에서 유지되는 블록-투-블록 검사 모듈(121)을 실행할 수 있다. 블록-투-블록 검사 모듈(121)은 하나 이상의 프로세서들(118)이 본 개시에 걸쳐 설명된 단계들 중 임의의 것을 실행하게 하도록 구성된 프로그램 명령어들의 세트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 블록-투-블록 검사 모듈(121)은 하나 이상의 프로세서들(121)로 하여금, 레티클 검사 서브-시스템으로 레티클의 부분의 스워스 이미지를 취득하게 하고; 스워스 이미지에서 블록의 제 1 발생 및 스워스 이미지에서, 블록의 제 1 발생과 실질적으로 유사한 블록의 적어도 제 2 발생을 식별하게 하고; 그리고 위치, 블록의 하나 이상의 기하학적 특성 및 블록의 제 1 발생 및 블록의 적어도 제 2 발생 간의 공간적 오프셋 중 적어도 하는 결정하게 할 수 있다.

제어기(116)의 하나 이상의 프로세서들(118)은 당 분야에 알려진 임의의 하나 이상의 프로세싱 엘리먼트들을 포함할 수 있다. 하나 이상의 프로세서들(118)은 소프트웨어 알고리즘들 및/또는 명령들을 실행하도록 구성된 임의의 마이크로프로세서-타입 디바이스를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 하나 이상의 프로세서들(118)은 본 개시에 걸쳐 설명된 바와 같이 시스템(100)을 동작시키도록 구성된 프로그램을 실행하게 구성되는 데스크톱 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 이미지 컴퓨터, 병렬 프로세서, 또는 다른 컴퓨터 시스템(예를 들어, 네트워킹된 컴퓨터)를 포함할 수 있다. 본 개시에 전반에 걸쳐 설명된 단계들은 단일 컴퓨터 시스템 또는, 대안적으로 다수의 컴퓨터 시스템들에 의해 수행될 수 있다는 것이 인지되어야 한다. 일반적으로 "프로세서"란 용어는 비-일시적인 메모리 매체(120)로부터의 프로그램 명령어들(예를 들어, 모듈(121) 또는 모듈(127))을 실행하는 하나 이상의 프로세싱 엘리먼트들을 갖는 임의의 디바이스를 포괄하도록 넓게 정의될 수 있다. 또한, 시스템(100)의 상이한 서브시스템들(예를 들어, 디스플레이, 사용자 인터페이스, 레티클 검사 서브-시스템(102))은 본 개시에 전반에 걸쳐 설명된 단계들 중 적어도 일부를 수행하기에 적합한 프로세서 또는 로직 엘리먼트들을 포함할 수 있다. 그러므로 위의 설명은 본 발명에 관한 제한으로서가 아니라 단지 예시로서 해석되어야 한다.

메모리(120)는 연관된 하나 이상의 프로세서들(118)에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하기에 적합한, 당 분야에 알려진 임의의 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 판독-전용 메모리, 랜덤 액세스 메모리, 자기 또는 광학 메모리 디바이스(예를 들어, 디스크), 자기 테이프, 고상 드라이브 등을 포함(그러나 이들로 제한되지 않음)할 수 있다. 다른 실시예에서, 메모리(120)는 레티클 검사 서브-시스템으로부터의 하나 이상의 결과들(예를 들어, 이미지 데이터베이스(123)) 및/또는 여기서 설명된 다양한 단계들의 출력(예를 들어, 블록 정보 데이터베이스(125))을 저장하도록 구성된다는 것이 여기서 주의된다. 메모리(120)는 하나 이상의 프로세서들(118)과 함께 공통 제어기 하우징 내에 하우징될 수 있다는 것이 추가로 주의된다. 다른 실시예에서, 메모리(120)는 프로세서들(118) 및 제어기(116)의 물리적 위치에 관하여 원격으로 위치될 수 있다. 예를 들어, 제어기(116)의 하나 이상의 프로세서들(118)은 스워스 이미지들(124)을 취득하기 위해 네트워크(예를 들어, 인터넷, 인트라넷 등)를 통해 액세스 가능한 원격 메모리(예를 들어, 서버)에 액세스할 수 있다.

다른 실시예에서, 시스템(100)은 사용자 인터페이스(126)를 포함한다. 사용자 인터페이스는 당 분야에 알려진 임의의 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스(126)는 사용자에게 데이터를 디스플레이하고 사용자 입력 명령들을 수신하기 위한 사용자 입력 디바이스 및/또는 디스플레이를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력 디바이스는, 키보드, 키패드, 터치스크린, 레버(lever), 노브(knob), 스크롤 휠, 트랙 볼, 스위치, 다이얼(dial), 슬라이딩 바, 스크롤 바, 슬라이드, 핸들, 터치 패드, 패들, 스티어링 휠, 조이스틱, 베질(bezel) 입력 디바이스 등을 포함(그러나 이들로 제한되지 않음)할 수 있다. 디스플레이 디바이스는 당 분야에 알려진 임의의 디스플레이 디바이스를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 디스플레이 디바이스는 액정 디스플레이(LCD)를 포함(그러나 이들로 제한되지 않음)할 수 있다. 다른 실시예에서, 디스플레이 디바이스는 유기 발광 다이오드(OLED) 기반 디스플레이를 포함(그러나 이들로 제한되지 않음)할 수 있다. 다른 실시예에서, 디스플레이 디바이스는 CRT 디스플레이를 포함(그러나 이것으로 제한되지 않음)할 수 있다. 일반적인 의미에서, 사용자 인터페이스 디바이스(예를 들어, 터치스크린, 베질 장착 인터페이스, 키보드, 마우스, 트랙패드 등)를 통합할 수 있는 임의의 디스플레이 디바이스가 본 발명의 구현에 적합하다. 터치스크린 인터페이스 디바이스의 경우에, 당업자들은 매우 다수의 터치스크린 인터페이스 디바이스들이 본 발명의 구현에 적합할 수 있다는 것이 인지되어야 한다. 예를 들어, 디스플레이 디바이스에는 용량성 터치스크린, 저항성 터치스크린, 표면 음파 기반 터치스크린, 적외선 기반 터치스크린 등과 같은(그러나 이것으로 제한되지 않음) 터치스크린 인터페이스가 통합될 수 있다. 일반적인 의미에서, 디스플레이 디바이스의 디스플레이 부분에 통합될 수 있는 임의의 터치스크린 인터페이스가 본 발명의 구현에 적합하다.

도 1b는 본 개시의 일 실시예에 따라 레티클(112)로부터 레티클 검사 서브-시스템(102)으로 취득되는 스워스 이미지(124)의 개념도를 도시한다. 도 1b에서 도시된 바와 같이, 하나 이상의 스워스 이미지들(124)은 레티클(112)의 부분으로부터 취득될 수 있다, 일 실시예에서, 주어진 스워스 이미지(124)는 블록(B1)의 제 1 발생(134a) 및 블록(B1)의 적어도 제 2 발생(134b)을 포함할 수 있다. 또한, 주어진 스워스 이미지(124)는 블록(B2)의 제 1 발생(136a) 및 블록(B2)의 적어도 제 2 발생(136b)을 포함할 수 있다. 단지 단일의 스워스(124) 이미지가 레티클 이미지(112)에서 도시된다는 것이 여기서 인지된다. 이 도시는 본 발명에 관한 제한으로서 의도되지 않고 명확성 및 예시적인 목적들만을 위해 제공된다.

도 1a 및 도 1b에서 예시된 시스템(100)의 실시예들은 여기서 설명된 바와 같이 추가로 구성될 수 있다. 또한, 시스템(100)은 여기서 설명된 방법 실시예(들) 중 임의의 것의 임의의 다른 단계(들)를 수행하도록 구성될 수 있다. 다음의 방법 실시예들은 블록-투-블록 레티클 검사에 관한 것이다. 시스템(100)은 다음의 실시예들의 검사 레벨 및 데이터 프로세싱 레벨 단계들을 구현하기에 적합하다는 것이 일반적으로 인지된다. 그러나 아래에서 설명된 방법들은 100의 아키텍처로 제한되지 않는다는 것에 주의한다.

도 1c는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라 블록-투-블록 레티클 검사에 대한 프로세스(140)를 도시하는 흐름도를 예시한다.

단계(142)에서, 레티클 검사 시스템으로 레티클의 부분의 스워스 이미지가 취득된다. 예를 들어, 도 1a-1b에서 도시된 바와 같이, 레티클 검사 서브-시스템(102)은 하나 이상의 스워스들(124)을 포함하는 레티클(112)의 이미지를 취득할 수 있다. 일 실시예에서, 레티클 검사 서브-시스템(102)은 레티클(112)의 검사 프로세스 동안 레티클의 스워스 이미지(124)를 스캔한다. "스워스(swath)"는 레티클(112)에 걸친 전체적인 스캔의 한 번의 패스(pass)로서 해석된다는 것이 여기서 주의된다. 예를 들어, 다중 스워스들은 사문형 또는 래스터 스캐닝 프로세스를 통해 취득될 수 있다. 다른 실시예에서, 취득된 스워스 이미지(124)는 메모리(130)에 저장된다. 예를 들어, 스워스 이미지(124) 및 연관된 스워스들(132)은 추후의 이용을 위해 이미지 데이터베이스(123)에 저장될 수 있다. 스워스 이미지(124)는 스캔 차원에서 다이만큼(도 1b의 수평 방향) 넓을 수 있다는 것이 여기서 추가로 주의된다. 직교 차원에서, 스워스 이미지(124)는 제한된 크기로 이루어질 수 있다. 예를 들어, 비-스캐닝 차원은 128 내지 2048 픽셀들(그러나 이것으로 제한되지 않음)의 범위의 크기를 가질 수 있다. 스워스 이미지(124)의 크기는 검출기 어레이, 버퍼, 데이터 버스들 및 특정한 레티클 검사 서브-시스템(102)에 대해 이용 가능한 메모리의 크기들에 의존할 수 있다는 것이 여기서 주의된다.

일 실시예에서, 사용자는 레티클(112)의 기준 지점에 관하여 검사될 레티클(112)의 다이의 좌표들을 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 검사에 대한 다이 좌표들을 사용자 인터페이스(126)를 통해 제어기(116)에 제공할 수 있다. 그 후, 레티클 검사 서브-시스템(102)은 그 후 다이를 스캐닝하고, 대응하는 스워스 이미지(124)를 이미지 데이터베이스(123)의 메모리(120)에 저장할 수 있다.

하나 이상의 프로세서들(118)은 메모리(120)의 데이터베이스(123)에 저장된 전체 스워스 이미지(124)에 대한 액세스를 갖는다는 것이 또한 주의 된다. 예를 들어, 주어진 이미지에 대한 각각의 픽셀이 8-비트 값을 갖고, 픽셀 피치가 72nm이고, 스워스 이미지가 256 픽셀 높이이고, 다이는 레티클(112) 상에서 10cm 폭인 경우, 스워스 이미지(124)를 저장하는 것은 339MB의 메모리를 요구할 수 있다. 위의 예는 단지 예시 목적들을 위해 제공되며, 본 발명에 관한 제한으로서 의도되지 않는다는 것이 여기서 주의된다.

단계(144)에서, 스워스 이미지(124)에서 블록의 제 1 발생 및 스워스 이미지(124)에서 블록의 제 1 발생과 실질적으로 유사한 블록의 적어도 제 2 발생이 식별된다. 예를 들어, 도 1a-1b에서 도시된 바와 같이, 제어기(116)는 스워스 이미지(124)에서 블록(B1)의 제 1 발생(134a) 및 스워스 이미지(124)에서 블록(B1)의 제 2 발생(134b)을 식별할 수 있다. 다른 예로서, 제어기(116)는 스워스 이미지(124)에서 블록(B2)의 제 1 발생(136a) 및 스워스 이미지(124)에서 블록(B2)의 제 2 발생(136b)을 식별할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세스(140)는 주어진 견본 방향(예를 들어, 도 1b의 수평 방향)을 따라 반복하는 블록들을 발견할 수 있다. 블록이 2차원으로 반복하는 경우, 블록은 다이를 통과하여 각각의 행에서 반복해야 한다는 것이 여기서 주의된다. 일 실시예에서, 프로세스(400)는 제 1 방향에서 반복 블록들을 검사할 수 있다. 그 후, 제 1 방향에서 반복 블록들이 존재하는 경우, 프로세스는, 블록이 (제 1 방향에 직교하는) 제 2 방향에서 반복하는지를 확인하기 위해 레티클 이미지를 검사할 수 있다.

일 실시예에서, 블록들의 제 1 및 제 2 발생을 식별하는 단계는 견본 이미지(124)의 각각의 열을 부가하거나 평균화하는 서브-단계를 포함한다. 이것에 관하여, 스워스 이미지(124)는 다음과 같이 표현되는 행 벡터로 환산될 수 있다:

(1)

일 실시예에서, 행 벡터의 평균은, 결과적인 행 벡터가 0 평균을 갖도록 행 벡터로부터 감산될 수 있다. 결과적인 행 벡터는 다음에 의해 주어진다:

(2)

수 I(i, j)는 픽셀(i, j)에서 이미지 세기를 표현하고, M 및 N은 각각 스워스 이미지(124)에서 행들 및 열들의 번호이다. 다른 실시예에서, 행들을 평균화하는 대신 스워스 이미지(124)의 하나의 행이 선택될 수 있다.

다른 실시예에서, 블록들의 제 1 및 제 2 발생을 식별하는 단계(144)는 스워스 이미지의 자기상관 어레이를 생성하는 서브-단계를 포함한다. 일 실시예에서, 위의 행 벡터의 자기상관은 저절로 분석된다.

일 실시예에서, 전체 위의 행 벡터의 자기상관은 저절로 분석된다. 이 관계는 다음에 의해 표현된다:

(3)

지수 n은 행 벡터의 2개의 사본들 간의 시프트를 나타내고, 정수 N은 스캔 방향에서 픽셀들의 수이다. 이러한 접근법인 비교적 빠르다는 것이 여기서 인지된다. 그러나 이 상관 접근법은, 블록 영역이 스워스 영역의 무시할 수 없는 부분인 경우에만 반복 블록들을 표시한다.

다른 실시예에서, 행 벡터의 부분의 자기상관이 전체 행 벡터를 통해 분석된다. 이 관계는 다음에 의해 주어진다:

(4)

행 벡터의 부분(또는 "윈도우")은 w 픽셀 폭이고, 픽셀 m에서 시작한다. 또한, 자기상관은 시프트 n 및 윈도우 파라미터들(w 및 m)에 의존한다. 윈도우 폭(w)은 고정되며 미리 결정된다. 이 동작은 w 만큼 증분되는 m의 다수의 값들에 대해 반복될 수 있다는 것이 여기서 주의된다. m의 각각의 값에 대해, 다음의 단계들이 반복된다. 반복 블록들의 존재로부터 발생하는 자기상관 피크들은 제 1 자기상관 접근법(3)에서 양호한 신호 대 잡음 비를 디스플레이하지 않을 수 있다. 신호 대 잡음은 스워스 폭 미만인 윈도우 폭을 갖는 제 2 상관 접근법(4)을 이용하여 개선될 수 있다는 것이 여기서 인지된다. 제 2 접근법(4)은 덜 제한적이지만, 대체로, 접근법(3)보다 더 계산-집약적이라는 것이 추가로 주의된다.

다른 실시예에서, 블록들의 제 1 및 제 2 발생을 식별하기 위한 단계(144)는 자기상관 어레이에서 하나 이상의 로컬 피크들의 위치를 식별하는 서브-단계를 포함한다. 예를 들어, 도 1a에서 도시된 바와 같이, 제어기(116)는 이전의 서브-단계로부터 자기상관 어레이의 하나 이상의 로컬 피크들의 위치를 식별할 수 있다. 이것에 관하여, 제어기(116)는 자기상관 어레이에서 c_n으로서 표시되는 로컬 피크들을 발견할 수 있다. 예를 들어, 로컬 피크는 지수 n^*에서 발생할 수 있으며, 여기서:

모든 k에 대해,

(5)

이다.

여기서 k는 다음에 의해 표현되는 임의의 인터벌이다:

(6)

여기서 인터벌은 미리-선택된 길이를 갖는다. 일 실시예에서, 파라미터(

)의 값은 0.1이다. 피크(n^*)의 위치는 2개의 동일한 블록들 간의 픽셀들의 거리를 표시할 수 있다는 것이 추가로 주의된다.

도 1d는 픽셀들로 측정된 제 1 방향(x-방향)에 따른 시프트의 함수로서 (임의의 단위들의) 자기상관을 예시한다. 이 예에서, 행 벡터는 128-픽셀 높이 스워스 이미지의 열-평균이다. 예리한 피크들(152a-152e)은 2개의 반복 블록들 간의 오프셋과 동일한 시프트 값들에서 발생할 수 있다는 것이 여기서 주의된다. 자기상관 함수는 규칙적 또는 준-규칙적 패턴들의 더 작은 기간들로 인해 급속하게 동요(oscillate)한다는 것이 추가로 주의된다.

도 1c를 재차 참조하면, 다른 실시예에서, 블록들의 제 1 및 제 2 발생을 식별하는 단계(144)는 하나 이상의 로컬 피크들의 식별된 위치에 따라 스워스 이미지를 옮기거나(translating) 시프트함으로써 시프트된 스워스 이미지를 생성하는 서브-단계를 포함한다. 또한, 단계(114)는 스워스 이미지로부터 시프트된 견본 이미지 상에서 감산 루틴(subtraction routine)을 수행함으로써 차이 이미지를 생성하는 서브-단계를 포함한다.

일 실시예에서, 도 1a에서 도시된 바와 같이, 제어기(116)는 위에서 식별된 하나 이상의 로컬 피크들의 식별된 위치에 따라 스워스 이미지를 옮기거나 시프트함으로써 시프트된 스워스 이미지를 생성할 수 있다. 다른 실시예에서, 제어기(116)는 스워스 이미지로부터의 시프트된 견본 이미지 상에서 감산 루틴(예를 들어, 감산, 가중치 감산 등)을 수행함으로써 차이 이미지를 생성할 수 있다.

일 실시예에서, 제어기(116)는 n^*만큼 (위에서 설명된) 행 벡터를 시프트하고 행 벡터와 그의 시프트된 버전 간의 차이를 평가할 수 있다.

(7)

다른 실시예에서, 제어기(116)는 다음에 의해 주어지는 인터벌을 분석할 수 있다:

(8)

여기서

이다.

허용오차(ε)는 반복하는 패턴들의 이미지들의 차이가 ε 미만이 되도록 선택될 수 있다는 것이 여기서 주의된다. 허용오차는 포커스 흔들림, 플래이트 노이즈, 기구 노이즈, 정렬 에러, 레티클 경사(tilt) 등의 허용 가능한 양들을 허용한다.

도 1e는 도 1d에서 예시된 최좌측 피크에 따라 시프트되고 시프트되지 않은 행 벡터로부터 감산되는 스워스 행 벡터를 예시한다. 도 1e에서 도시된 바와 같이, 반복 블록들의 이미지 세기는 거의 소거된다. 이것에 관하여, 제어기(116)(또는 사용자)는 주어진 축(예를 들어, x-축)을 따라 가능한 반복 블록들의 경계들을 식별할 수 있다. 도 1e에서, 라벨(162, 164 및 166)은 후보 반복 블록들을 식별한다.

다른 실시예에서, 차이 이미지를 생성하기 이전에, 시프트된 스워스 이미지는 서브-픽셀 해상도로 스워스 이미지와 정렬된다. 이것에 관하여, 서로 감산되는 이미지들은 감산 이전에 서브-픽셀 해상도로 정렬된다. 일 실시예에서, 다음의 루팅(routing)이 이 정렬을 수행하도록 적용될 수 있다:

(9)

여기서 I_0, ₀는 2D 또는 1D 이미지로부터 형성된 열 벡터이다. 위의 루틴은 제 1 블록으로부터 n^* 픽셀들 떨어진 제 2 블록과 가장 잘 맞는 제 1 블록의 시프트되지 않은, 좌측-시프트된 및 우측-시프트된 이미지들의 선형 결합을 발견할 수 있다는 것이 여기서 인지된다. Q의 모든 열들 및 오른쪽 측 I_0,n _*은 동일한 수의 유효 픽셀들을 갖는다는 것이 추가로 주의된다. 필요한 경우, 부가적인 시프트들(예를 들어, 3개 초과의 열들)이 매트릭스에 포함될 수 있다는 것이 추가로 주의된다. 시프트되지 않은, 1 픽셀 만큼 좌측-시프트된 그리고 1 픽셀 만큼 우측 시프트된 3개의 이미지 베이스들은 종종 양호한 서브-픽셀 정렬에 대해 충분하다는 것이 여기서 인지된다. 다른 실시예에서, 정렬 방법은 하나 이상의 싱크(sinc) 보간 필터들을 이용하거나 푸리에 변환 도메인에서의 선형으로 진척되는 위상 시프트를 적용할 수 있다.

도 1f는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라 도 1e의 반복 블록(162)에 대응하는 2-차원 차이 이미지(170)를 예시한다.

도 1c를 재차 참조하면, 다른 실시예에서, 블록들의 제 1 및 제 2 발생을 식별하는 단계(144)는 선택된 허용오차 레벨 미만의 파라미터 값을 갖는 차이 이미지에서 하나 이상의 영역들을 식별하는 서브-단계를 포함한다. 일 실시예에서, 제어기(116)는 이전의 서브-단계에서 생성된 2-차원 이미지 차이를 평가할 수 있다. 이것에 관하여, 제어기(116)는 이미지 차이를 평가할 수 있다:

에 대해,

(10)

예를 들어, 이미지 차이는 다음과 같이 표현될 수 있다:

(11)

여기서, 제어기(116)는 차이가 작은 행들의 인터벌

을 검색할 수 있다.

(12)

이 조건이 충족되는 경우에 박스

는 반복 블록을 포함한다. 이 박스의 사본은

에 위치된다는 것이 추가로 주의된다.

도 1g는 반복 블록들을 포함하는 픽셀 스워스에 대한

의 그레이-스케일 맵(gray-scale map)이다. 어두운 색조들은 높은 값들을 표시하고 밝은 색조들은 작은 값들을 표시한다. 예를 들어, 픽셀 견본은 380228 x 2048 픽셀들의 크기를 가질 수 있다(그러나 이것으로 제한되지 않음). 도 1g에서 도시된 바와 같이, 백색 영역들은 반복 블록들을 표현한다. 도 1g의 참조 번호들(182, 184 및 186)은 각각 도 1e의 피처들(162, 164 및 166)에 대응한다. 비-제한적인 예의 예로서, 이중 화살표(188)는 x-축을 따라 50,000 픽셀들 또는 3.6mm일 수 있다.

도 1c를 재차 참조하면, 단계(146)에서, 위치, 블록의 하나 이상의 기하학적 특성들 및 블록의 제 1 발생과 블록의 적어도 제 2 발생 간의 공간적 오프셋 중 적어도 하나가 결정된다. 예를 들어, 제어기(116)는 위치, 블록의 하나 이상의 기하학적 특성들(예를 들어, 형상) 및 블록의 제 1 발생과 블록의 적어도 제 2 발생 간의 공간적 오프셋(즉, 시프트)을 추출할 수 있다. 예를 들어, 위의 분석에 기초하여, 위치, 블록의 하나 이상의 기하학적 특성들(예를 들어, 형상), 및 블록의 제 1 발생과 블록의 적어도 제 2 발생 간의 공간적 오프셋(즉, 시프트)을 포함하는(그러나 이것으로 제한되지 않음) 하나 이상의 공간적 특성들은, 반복 블록들이 식별되면 발견될 수 있다. 다른 실시예에서, 제어기(116)는 위치, 블록의 하나 이상의 기하학적 특성들 및 블록의 제 1 발생과 블록의 적어도 제 2 발생 간의 공간적 오프셋 중 적어도 하나를 메모리(120)의 공간적 특성 데이터베이스(125)에 저장한다. 하나 이상의 블록들과 연관되는, 제어기(116)에 의해 발견되고 저장된 공간적 특성들은 예시 목적을 위해서만 제공되는 위에서 제공된 것들로 제한되지 않는다는 것이 여기서 주의된다.

다른 실시예에서, 제어기(116)는 반복 블록들의 경계 박스를 레코딩할 수 있다. 반복 블록들은 반드시 직사각형 또는 단순-연결 도메인을 가질 필요는 없다는 것에 주의한다.

일 실시예에서, 하나 이상의 기하학적 특성들은 로직-값 어레이를 저장함으로써 메모리(120)에 저장되며, 로직-값은 반복 블록의 하나 이상의 픽셀들을 나타낸다. 일 실시예에서, 우리는 로직-값 어레이를 저장한다.

일 실시예에서, 다음의 로직-값 어레이가 저장된다:

(13)

도 2a는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라 설계 보조 블록-투-블록 레티클 검사를 수행하기 위한 레티클 검사 시스템(200)을 예시한다. 여기서 앞서 설명된 다양한 시스템 및 방법 실시예들은 달리 언급이 없으면 시스템(200)에 대한 확장으로 해석되어야 한다는 것이 여기서 주의된다.

시스템(200)의 실시예들은 레티클(112)과 연관된 설계 데이터베이스를 분석함으로써 다이에서 여러 번 발생하는 블록 패턴을 식별하도록 작용한다. 부가적인 실시예들은 설계 분석의 출력을 메모리에 저장하도록 작용할 수 있다(예를 들어, GDSII 파일로 저장됨).

일 실시예에서, 제어기(116)의 하나 이상의 프로세서들(118)은 레티클(112)로부터 취득된 영상 데이터(204)를 이용하여 레티클(112)의 설계 보조(예를 들어, 설계 데이터베이스 보조) 블록-투-블록 검사를 수행하기 위해 메모리(120)에 유지되는 설계-보조 블록-투-블록 검사 모듈(202)을 실행할 수 있다. 다른 실시예에서, 설계 데이터베이스(206)는 메모리(120)에 저장되고 여기서 추가로 설명되는 프로세스를 수행할 때 제어기(116)에 의해 활용될 수 있다. 설계 데이터는 GDSII 포맷을 포함(그러나 이것으로 제한되지 않음)하는 당 분야에 알려진 임의의 포맷으로 저장될 수 있다는 것이 여기서 주의된다. 다른 실시예에서, 설계-보조 블록-투-블록 검사 모듈(202)은 레티클(112)의 다이에서 반복적으로 발생하는 블록 패턴들을 식별하기 위해 설계 데이터베이스(206)를 분석한다. 분석 이후, 모듈(202)은 취득된 반복 블록 공간적 정보(예를 들어, 위치, 크기 및 피치)를 메모리에 저장한다. 예를 들어, 정보는 GDSII로 저장될 수 있어서, GDSII 파일의 각각의 층은 매칭된 블록을 나타내는 직사각형들을 저장한다.

일 실시예에서, 이미지(204)의 취득시에, 검출기(110)는 스워스 이미지(204)를 제어기(116)에 전송할 수 있다. 일 실시예에서, 제어기(116)는 이미지 데이터베이스(201)에 취득된 이미지(204)를 저장할 수 있다. 다른 실시예에서, 설계-기반 반복 블록 데이터 취득 모듈(202)은 레티클(112)과 연관되고 병합된 데이터베이스(208)에 저장될 수 있다(예를 들어, 파일은 설계 데이터와 레티클(112) 간의 연관성을 나타냄). 다른 실시예에서, 여기서 추가로 설명된 바와 같이, 영상 데이터(204)는 그 후 이미지(204)의 반복 블록들에서 하나 이상의 결함들을 검출하기 위해 병합된 데이터베이스(208)에 대해 비교될 수 있다.

설계-보조 블록-투-블록 검사 모듈(202)은, 하나 이상의 프로세서들(118)로 하여금 본 개시 전반에 걸쳐 설명되는 단계들 중 임의의 것을 실행하게 하도록 구성된 프로그램 명령어들의 세트를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 설계-보조 블록-투-블록 검사 모듈(202)은 하나 이상의 프로세서들(120)로 하여금, 레티클(112)에 대한 설계 데이터베이스(206) 내에서 레티클의 반복 블록들의 세트를 식별하게 하고; (예를 들어, 설계 데이터에 기초하여) 레티클(112)의 반복 블록들의 세트와 연관된 하나 이상의 공간적 특성들을 결정하게 하고; 레티클(112)의 반복 블록들의 세트와 연관된 하나 이상의 공간적 특성들을 저장(예를 들어, 메모리(120)에 저장)하게 하고; 레티클 검사 서브-시스템(102)으로 레티클(112)의 부분의 이미지(204)를 취득하게 하고; 반복 블록들의 세트와 연관된 저장된 공간적 특성들에 따라 반복 블록들의 세트의 제 1 멤버에 대응하는 취득된 이미지의 제 1 부분을 식별하게 하고; 반복 블록들의 세트와 연관된 저장된 공간적 특성들에 따라 반복 블록들의 세트의 제 2 멤버에 대응하는 취득된 이미지의 제 2 부분을 식별하게 하고; 취득된 이미지의 제 1 부분 및 취득된 이미지의 제 2 부분을 정렬하게 하고; 취득된 이미지의 제 1 부분 및 취득된 이미지의 제 2 부분 상에서 감산 루틴을 수행함으로써 이미지의 차이를 생성하게 하고; 그리고 생성된 차이 이미지로 레티클 상에서 하나 이상의 결함들을 식별하게 할 수 있다.

여기서 앞서 설명된 다양한 시스템들 및 방법 실시예들은 달리 언급되지 않으면, 설계-보조 블록-투-블록 검사 모듈(202)에 대한 확장으로 해석되어야 한다는 것이 여기서 인지된다.

반도체 칩 설계 데이터는 반복 구조들에 대한 변위 정보(placement information)를 포함하는, "평면도(floorplan)"로서 알려진 것을 포함할 수 있다는 것이 여기서 주의된다. 이 정보는 GDSII 파일 포맷들로 흔히 저장되는 칩의 물리적 설계로부터 추출될 수 있다는 것이 여기서 추가로 주의된다. 구조 거동(structural behavior) 또는 프로세스-설계 상호작용들은 하나 이상의 구조들의 맥락(주변)의 함수일 수 있다. 평면도를 이용함으로써, 제안된 분석은 구조들의 반복 블록들을 식별할 수 있다.

본 개시에서 이용된 바와 같은 "설계 데이터(design data)"란 용어는 일반적으로 집적 회로의 물리적 설계 및 복잡한 시뮬레이션 또는 단순한 기하학적 및 불(Boolean) 연산들을 통해 물리적 설계로부터 도출된 데이터를 지칭한다. 또한, 레티클 검사 시스템에 의해 취득된 레티클의 이미지 및/또는 그의 파생물들은 설계 데이터에 대한 프록시(proxy) 또는 프록시들로서 이용될 수 있다. 이러한 레티클 이미지 또는 그의 파생물들은 설계 데이터를 이용하여 여기서 설명된 임의의 실시예들의 설계 레이아웃에 대한 대체물로서 역할을 할 수 있다. 설계 데이터 및 설계 데이터 프록시들은 Kulkarni에 의해, 2010년 3월 9일 발행된 미국 특허 번호 제7,676,007호; Kulkarni에 의해 2011년 3월 25일 출원된 미국 특허 출원 번호 제13/115,957호; Kulkarni에 의해 2011년 10월 18일 발행된 미국 특허 번호 제8,041,103호; 및 Zafar 등에 의해, 2009년 8월 4일 발생된 미국 특허 번호 제7,570,796호에서 설명되며, 이들 모두는 인용에 의해 본원에 포함된다. 추가로, 검사 프로세스들을 진행하는데 있어 설계 데이터의 이용은 Park에 의해 2012년 2월 17일 출원된 미국 특허 출원 번호 제13/339,805호에서 일반적으로 설명되며, 이 출원은 그 전체가 인용에 의해 본원에 포함된다.

도 2b는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라 데이터베이스 보조 블록-투-블록 레티클 검사에 대한 프로세스(200)를 도시하는 흐름도를 예시한다.

단계(212)에서, 레티클(112)의 반복 블록들의 세트는 레티클(112)에 대한 설계 데이터베이스 내에서 식별된다. 예를 들어, 시스템(200)의 제어기(116)는 해당 레티클(112)과 연관된 저장된 설계 데이터(206)에서 레티클(112)의 반복 블록들의 세트를 식별할 수 있다. 일 실시예에서, 제어기(116)는 포스트-OPC 설계 데이터베이스를 프로세싱하고 반복 블록들(RB들)을 검색할 수 있다. 일 실시예에서, 이는 패턴들을 표현하는 폴리곤들이 재구성 및/또는 분해(fracturing)되는 데이터베이스 준비의 부분으로서 수행될 수 있다. 예를 들어, 시스템(200)의 제어기(116)는 레티클에 대한 데이터베이스 내에서 레티클의 반복 블록들의 세트를 식별할 수 있다. 예를 들어, 부가적인 프로세스는 폴리곤 분해, 폴리곤 바이어싱, 및 데이터베이스 포맷 변환을 포함(그러나 이것으로 제한되지 않음)할 수 있다. 다른 실시예에서, 이는 또한 보통의 데이터-준비 동작들과 상이한 별개의 단계로서 행해질 수 있다. 다른 실시예에서, 반복 블록들을 검색하는 것은 설계 데이터베이스(206)에서의 계층적 트리들을 분석함으로써 수행될 수 있다.

단계(214)에서, 레티클의 반복 블록들의 세트와 연관되는 하나 이상의 공간적 특성들이 결정된다. 예를 들어, 시스템(200)의 제어기(116)는 설계 데이터베이스(206)에 존재하고 레티클(112)의 반복 블록들의 세트와 연관되는 하나 이상의 공간적 특성들을 식별할 수 있다. 예를 들어, 제어기(116)에 의해 식별되는 공간적 특성들은 하나 이상의 블록들의 위치(예를 들어, x-y 좌표들), 하나 이상의 블록들의 크기 및 2개 또는 그 초과의 반복 블록들과 연관된 피치를 포함(그러나 이것으로 제한되지 않음)할 수 있다.

단계(216)에서, 레티클의 반복 블록들의 세트와 연관되는 하나 이상의 공간적 특성들이 저장된다. 예를 들어, 시스템(200)의 제어기(116)는 레티클(112)의 반복 블록들의 세트와 연관된 하나 이상의 공간적 특성들을 메모리(105)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 반복 블록들의 공간적 특성들은 GDSII 포맷으로 메모리(105)에 저장될 수 있으며, GDSII 파일의 각각의 층은 매칭된 블록을 표현하는 직사각형들을 저장한다.

단계(218)에서, 레티클의 부분의 이미지가 취득된다. 예를 들어, 도 2a에서 도시된 바와 같이, 레티클 검사 서브-시스템(102)은 레티클(112)로부터 이미지(204)를 취득할 수 있다. 다른 실시예에서, 레티클 검사 서브-시스템(102)의 검출기(110)는 제어기(116)에 취득된 이미지(204)를 전송할 수 있다. 또한, 이미지(204)는 이미지 데이터베이스(201)의 메모리(120)에 저장될 수 있다.

단계(220)에서, 반복 블록들의 세트의 제 1 멤버에 대응하는 취득된 이미지의 제 1 부분은 반복 블록들의 세트와 연관되는 저장된 공간적 특성들에 따라 식별된다. 예를 들어, 시스템(200)의 제어기(116)는 반복 블록들의 세트와 연관되는 (예를 들어, 메모리(105)에 저장된) 저장된 공간적 특성들에 따라 반복 블록들의 세트의 제 1 멤버에 대응하는 취득된 이미지(204)의 제 1 부분을 식별할 수 있다. 이것에 관하여, 제어기(116)는 반복 블록들의 세트와 연관된 저장된 공간적 특성들에 따라 (위의 설계 데이터 분석을 통해 발견된) 반복 블록들의 세트의 제 1 멤버에 취득된 이미지(204)의 제 1 부분을 매칭시킬 수 있다.

단계(222)에서, 반복 블록들의 세트의 제 2 멤버에 대응하는 취득된 이미지의 제 2 부분은 반복 블록들의 세트와 연관되는 저장된 공간적 특성들에 따라 식별된다. 예를 들어, 시스템(200)의 제어기(116)는 반복 블록들의 세트와 연관되는 (예를 들어, 메모리(105)에 저장된) 저장된 공간적 특성들에 따라 반복 블록들의 세트의 제 2 멤버에 대응하는 취득된 이미지(204)의 제 2 부분을 식별한다. 이것에 관하여, 제어기(116)는 반복 블록들의 세트와 연관된 저장된 공간적 특성들에 따라 (위의 설계 데이터 분석을 통해 발견된) 반복 블록들의 세트의 제 2 멤버에 취득된 이미지(204)의 제 2 부분을 매칭시킬 수 있다.

단계(224)에서, 취득된 이미지의 제 1 부분 및 취득된 이미지의 제 2 부분이 정렬된다. 예를 들어, 시스템(200)의 제어기(116)는 취득된 이미지(204)의 (단계(220)로부터의) 식별된 제 1 부분을 취득된 이미지(204)의 (단계(222)로부터의) 식별된 제 2 부분과 정렬시킬 수 있다. 제 1 부분 및 제 2 부분의 정렬은 여기서 설명되고 그리고/또는 당 분야에 알려진 임의의 피처 인식 및 디지털 영상 프로세스에 의해 수행될 수 있다는 것이 여기서 인지된다.

단계(226)에서, 이미지의 차이는 취득된 이미지의 제 1 부분 및 취득된 이미지의 제 2 부분 상에서 감산 루틴을 수행함으로써 생성된다. 예를 들어, 단계(224)의 정렬 이후에, 시스템(200)의 제어기(116)는 취득된 이미지(204)의 제 1 부분 및 취득된 이미지의 제 2 부분 간의 이미지의 차이를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제어기(116)는 취득된 이미지(204)의 제 1 부분 및 취득된 이미지(204)의 제 2 부분 상에서 감산 루틴(예를 들어, 감산, 가중치 감산 등)을 수행함으로써 차이 이미지를 계산할 수 있다. 예를 들어, 제어기(116)는 제 2 부분의 픽셀들의 세기 값들로부터 제 1 부분의 픽셀들의 세기 값들을 감산함으로써(또는 그 반대도 마찬가지임) 차이 이미지를 계산할 수 있다.

단계(228)에서, 레티클 상의 하나 이상의 결함들은 생성된 차이 이미지로 식별된다. 예를 들어, 단계(226)의 차이 계산 이후에, 시스템(200)의 제어기(116)는 레티클(112)에서 하나 이상의 결함들을 식별할 수 있다. 예를 들어, 시스템(200)의 제어기(116)는 선택된 문턱값을 초과하는 세기 값(예를 들어, 절대 세기)을 갖는 차이 이미지의 영역을 식별함으로써 레티클(112)에서 하나 이상의 결함들을 식별할 수 있다. 결함의 존재는 세기 신호가 0으로부터 벗어나게 하므로, 결함들이 없는 영역들에서, 차이 이미지는 명목상 널(null) 결과를 산출할 것이란 점에 주의한다.

추가의 단계에서, 제어기(116)는 반복 블록들의 세트와 연관된 저장된 공간적 특성들을 레티클에 연관시킬 수 있다. 다른 단계에서, 반복 블록들의 세트와 연관된 저장된 공간적 특성들을 레티클에 연관시킨 이후, 제어기(116)는 레티클에 대한 설계 데이터베이스가 이용 가능하지 않는 환경에서 레티클을 검사할 수 있다. 다른 단계에서, 제어기(116)는 레티클 검사 서브-시스템(102)으로 레티클(112)의 부분의 이미지를 취득할 수 있다. 다른 단계에서, 제어기(116)는 반복 블록들의 세트와 연관된 저장된 특수한 특성들에 따라 반복 블록들의 세트의 제 1 멤버에 대응하는 취득된 이미지의 제 1 부분을 식별할 수 있다. 다른 단계에서, 제어기(116)는 반복 블록들의 세트와 연관된 저장된 특수한 특성들에 따라 반복 블록들의 세트의 제 2 멤버에 대응하는 취득된 이미지의 제 2 부분을 식별할 수 있다. 다른 단계에서, 제어기(116)는 취득된 이미지의 제 1 부분 및 취득된 이미지의 제 2 부분을 정렬할 수 있다. 다른 단계에서, 제어기(116)는 취득된 이미지의 제 1 부분 및 취득된 이미지의 제 2 부분 상에서 감산 루틴을 수행함으로써 이미지의 차이를 생성할 수 있다. 다른 단계(116)에서, 제어기(116)는 생성된 차이 이미지로 레티클 상에서 하나 이상의 결함들을 식별할 수 있다.

도 2c는 본 발명의 하나 이상의 실시예들에 따라 설계-보조 블록-투-블록 검사의 구현과 연관되는 단계들을 표시하는 고-레벨 프로세스 흐름도(230)를 예시한다. 여기서 앞서 설명된 이전의 방법 및 시스템 실시예들은 달리 언급되지 않으면 프로세스(230)에 대한 확장으로 해석되어야 한다는 것이 여기서 주의된다. 일 비-제한적인 예에서, 단계들(236-240)은 마스크 숍(232)에서 발생할 수 있는 반면에 단계들(242-246)은 집적 회로 제조 플로어(234)에서 발생한다는 것이 여기서 주의된다.

단계(236)에서, 포스트-OPC 설계 데이터베이스가 프로세싱되고 반복 블록들이 여기서 앞서 설명된 바와 같이 검색된다. 단계(238)에서, 반복 블록들과 연관된 정보가 여기서 앞서 설명된 바와 같이 저장된다. 반복 블록 정보는, 그것이 후속 검사들을 위해 레티클과 함께 전달될 수 있도록 저장된다는 것이 여기서 주의된다. 레티클이 마스크 숍에서 검사, CD 및 등록 계측(registration metrology)을 통과하면, 레티클은 웨이퍼(IC) 제조공장에서 그의 생산적인 대량 제조 시기(high-volume manufacturing life)을 시작한다. 하나의 레티클은 다수의 동일한 집적 회로들의 층을 인쇄하는데 이용된다. 레티클은 몇 달 또는 몇 년 동안 이용될 수 있다. 이 시간 동안, 레티클은 때때로 검사될 필요가 있다. 레티클들은 광-화학적 반응들 및 정전기 방전에 의해 손상될 수 있다. 웨이퍼 제조공장은 이 목적을 위한 레티클 검사 디바이스들을 갖는다. 웨이퍼 제조공장에서 이용하는 모든 레티클들의 포스트-OPC 데이터베이스를 유지 및 리트리브(retrieve)하는 것은 부담이 된다. 레티클 데이터베이스의 크기는 수백 기가바이트들일 수 있다. 레티클의 데이터베이스의 이용 없이 웨이퍼 제조공장에서 레티클을 검사하는 것이 바람직하다. 238에서 저장된 반복 블록 정보는 레티클 데이터베이스보다 상당히 더 작고, 그것은 웨이퍼 제조공장에서 블록-투-블록 검사를 가능케 한다.

단계(240)에서, 반복 블록 공간적 정보(예를 들어, 크기, 피치 및 위치)는 레티클(112)과 연관되거나 이에 전달된다. 이것에 관하여, 반복 블록 정보는 실제 레티클(112) 또는 마스크와 함께, 마스크 숍(232)으로부터 IC 제조공장(234)으로 전달된다. 또한, IC 제조공장(234)은 반복 블록 데이터 및 미립자 레티클 또는 마스크와의 그의 연관성을 유지한다.

비-제한적인 예로서, 저장된 반복 블록 정보는 레티클과 연관된 검사 리포트와 병합(또는 이와 연관)될 수 있다. 이 선택적인 단계는, 사용자가 마스크 숍으로부터 단일 파일로 모든 레티클 정보를 통합하기를 바랄 수 있는 경우들에서 바람직하다는 것이 여기서 인지된다. 반복 블록 정보는 레티클 데이터에 대해 크기 면에서 간결하다. 예를 들어, 하나의 단일 블록은 (2개의 정점(vertex)을 갖는) 32 바이트만을 필요로 하고, 레티클에서 100만개의 반복 블록들이 있다고 가정하면, 반복 블록 정보는 대략 32MB 정도일 수 있다. 이는 레티클 당 100 GB 내지 1TB정도일 수 있는 레티클 데이터베이스와 비해 그렇다는 것이다. 따라서, 설계 데이터베이스가 이용 가능하지 않은 IC 제조공장(234)에 반복 블록 정보를 전달하고 IC 제조공장(234)에서 블록-투-블록 레티클 검사를 위해 그것을 이용하는 것이 유리하다.

단계(242)에서, 연관된 반복 블록 정보가 리트리브된다. 예를 들어, IC 제조공장(234)의 사용자(또는 제어기)는 (마스크 숍(232)의 단계(240)로부터) 레티클과 연관된 반복 블록 정보를 리트리브할 수 있다.

단계(244)에서, 페어링된 반복 블록 패치들이 제어기(116)에 분배된다. 예를 들어, IC 제조공장(234)의 사용자(또는 제어기(116))는 취득된 레티클 이미지(예를 들어, 204)의 각각의 스워스에 대한 패치 절단을 수행할 수 있다. 예를 들어, 제어기(116)는 스워스 내의 각각의 매칭된 블록에 대해 반복 블록(예를 들어, 직사각형) 및 피치들을 불러오기(import)한다. 또한, 각각의 페어링된 반복 블록들(RB)에 대해, 대응하는 피치 이미지들은 제어기(116)(예를 들어, 하나 이상의 프로세서들(118))에 분배될 수 있다.

단계(246)에서, 결함 검출은 페어링된 반복 블록 패치들 상에서 수행된다. 예를 들어, 제어기(116)는 이미지 등록, 툴 노이즈 감소/보상, 및 결함 검출을 포함(그러나 이것으로 제한되지 않음)해서, 페어링된 반복 블록들 상에서 당 분야에 알려진 임의의 검사 알고리즘을 수행할 수 있다.

프로세스들(210 및 230)의 실시예들은, 데이터베이스 없이 IC 제조공장에서 단일 패치(예를 들어, 통상적으로 1024 픽셀 폭)를 넘는 정확한 레퍼런스 파인딩(reference finding)을 제공한다는 것이 여기서 인지된다. 그것은 또한 정당한 패턴 차이들로부터 실제 결함들을 분리하도록 시도하는 규칙-기반 알고리즘을 가질 필요성을 제거한다.

여기서 설명된 모든 방법들은 방법 실시예들의 하나 이상의 단계들의 결과들을 저장 매체에 저장하는 것을 포함할 수 있다. 결과들은 여기서 설명된 결과들 중 임의의 것을 포함할 수 있고 당 분야에 알려진 임의의 방식으로 저장될 수 있다. 저장 매체는 여기서 설명된 임의의 저장 매체 또는 당 분야에 알려진 임의의 다른 적합한 저장 매체를 포함할 수 있다. 결과들이 저장된 이후, 결과들은 저장 매체에서 액세스되고, 여기서 설명된 방법 또는 시스템 실시예들 중 임의의 것에 의해 이용되고, 사용자에게로의 디스플레이를 위해 포맷팅되고, 다른 소프트웨어 모듈, 방법 또는 시스템 등에 의해 이용될 수 있다. 또한, 결과들은 "영구적으로", "반영구적으로", 일시적으로 또는 일부 시구간 동안 저장될 수 있다. 예를 들어, 저장 매체는 랜덤 액세스 메모리(RAM)일 수 있고, 결과들은 저장 매체에서 반드시 무한정 지속적일 필요는 없을 수 있다.

위에서 설명된 방법의 실시예들 각각은 여기서 설명된 임의의 다른 방법(들)의 임의의 다른 단계(들)를 포함할 수 있다는 것이 또한 고려된다. 또한, 위에서 설명된 방법의 실시예들 각각은 여기서 설명된 시스템들 중 임의의 것에 의해 수행될 수 있다.

여기서 기술된 방식으로 디바이스들 및/또는 프로세스들을 설명하고 이렇게 설명된 디바이스들 및/또는 프로세스들을 데이터 프로세싱 시스템에 통합하기 위해 공학적 관례들(engineering practices)을 그 후 이용하는 것은 당 분야에서 일반적이라는 것이 당업자들은 인지할 것이다. 즉, 여기서 설명된 디바이스들 및/또는 프로세스들의 적어도 일부는 합당한 양의 실험을 통해 데이터 프로세싱 시스템에 통합될 수 있다. 당업자는, 통상적인 데이터 프로세싱 시스템이 일반적으로, 하나 이상의 시스템 유닛 하우징, 비디오 디스플레이 디바이스, 휘발성 및 비-휘발성 메모리와 같은 메모리, 마이크로프로세서들 및 디지털 신호 프로세서들과 같은 프로세서들, 운영체제들, 드라이버들, 그래픽 사용자 인터페이스들 및 애플리케이션 프로그램들과 같은 계산 엔티티들, 하나 이상의 상호작용식 디바이스들, 예컨대, 터치 패드 또는 스크린 및/또는 피드백 루프들 및 제어 모터들(예를 들어, 포지션 및/또는 속력을 감지하기 위한 피드백; 컴포넌트들 및/또는 수량들을 조정하고 및/또는 이동시키기 위한 제어 모터들)을 포함하는 제어 시스템들 중 하나 또는 그 초과를 포함한다는 것을 인지할 것이다. 통상적인 데이터 프로세싱 시스템은 데이터 계산/통신 및/또는 네트워크 계산/통신 시스템들에서 통상적으로 발견될 수 있는 것과 같은 임의의 적합한 상업적으로 입수 가능한 컴포넌트들을 활용하여 구현될 수 있다.

여기서 설명된 청구 대상은 때때로 상이한 다른 컴포넌트들 내에 포함되거나 그에 연결되는 상이한 컴포넌트들을 예시한다. 이러한 도시된 아키텍처들은 단지 예시적이며, 사실상, 동일한 기능성을 달성하는 다수의 다른 아키텍처들이 구현될 수 있다는 것이 이해될 것이다. 개념적인 의미에서, 동일한 기능성을 달성하는 컴포넌트들의 임의의 어레인지먼트는, 원하는 기능성이 달성되도록 효과적으로 "연관(associate)"된다. 그러므로 특정한 기능성을 달성하도록 여기서 결합되는 임의의 2개의 컴포넌트들은, 아키텍처 또는 개재 컴포넌트들에 무관하게 원하는 기능성이 달성되도록 서로 "연관"되는 것으로서 이해될 수 있다. 마찬가지로, 이렇게 연관된 임의의 2개의 컴포넌트들은 또한 원하는 기능성을 달성하도록 서로 "동작 가능하게 연결(operably connect)"되거나, 또는 "동작 가능하게 커플링(operably couple)"되는 것으로 고려될 수 있고, 이렇게 연관될 수 있는 임의의 2개의 컴포넌트들은 또한 원하는 기능성을 달성하도록 서로 "동작 가능하게 커플링 가능한(operably couplable)" 것으로서 고려될 수 있다. 동작 가능하게 커플링 가능한 것의 특정한 예들은, 물리적으로 메이팅 가능한(mateable) 및/또는 물리적으로 상호작용하는 컴포넌트들 및/또는 무선으로 상호작용 가능한 및/또는 무선으로 상호작용하는 컴포넌트들 및/또는 논리적으로 상호작용하는 및/또는 논리적으로 상호작용 가능한 컴포넌트들을 포함(그러나 이것으로 제한되지 않음)한다.

여기서 설명된 본 발명의 청구 대상의 특정한 양상들이 도시되고 설명되지만, 여기서의 교시들에 기초하여, 변화들 및 변형들이 여기서 설명된 청구 대상 및 그의 광의의 양상들로부터 벗어남 없이 이루어질 수 있으며, 이에 따라 첨부된 청구항들은 여기서 설명된 청구 대상의 사상 및 범위 내에 있는 것으로서 이러한 모든 변화들 및 변형들을 본 발명의 범위 내에 포괄할 것이라는 점이 당업자에게 자명하게 될 것이다.

또한, 본 발명은 첨부된 청구항들에 의해 정의된다는 것이 이해될 것이다. 일반적으로 여기서, 특히 첨부된 청구항들(예를 들어, 첨부된 청구항들의 본문)에서 이용된 용어들은 일반적으로 "개방적(open)" 용어들(예를 들어, "포함하는" 이란 용어는 "포함하지만 그것으로 제한되지 않는"으로서 해석되어야 하고, "갖는"이란 용어는 "적어도 갖는"으로서 해석되어야 하고, "포함하다"라는 용어는, 포함하지만 그것으로 제한되지 않는"으로 해석되어야 하는 식임)로서 의도된다는 것이 당업자에 의해 이해될 것이다. 특정 수의 도입된 청구항 열거(claim recitation)가 의도되는 경우, 이러한 의향은 청구항에서 명시적으로 열거될 것이고, 이러한 열거의 부재 시에 이러한 의향이 존재하지 않는다는 것이 당업자에 의해 추가로 이해될 것이다. 예를 들어, 이해를 위한 지원으로서, 다음의 첨부된 청구항들은 청구항 열거들을 도입하기 위해 "적어도 하나" 및 "하나 또는 그 초과"라는 도입 구문의 이용을 포함할 수 있다. 그러나 이러한 구문들의 이용은, 동일한 청구항이 "하나 또는 그 초과" 또는 "적어도 하나"라는 도입 구문들 및 "a" 또는 "an"과 같은 부정관사(예를 들어, "a" 및/또는 "an"은 통상적으로 "적어도 하나" 또는 "하나 이상"을 의미하도록 해석되어야 함)를 포함할 때조차도, "a" 또는 "an"의 부정관사에 의한 청구항 열거의 도입이 이러한 도입된 청구항 열거를 포함하는 임의의 특정한 청구항을 단지 하나의 이러한 열거를 포함하는 발명들로 제한한다는 것을 암시하도록 해석되어선 안 되고; 이런 규칙은 청구항 열거들을 도입하는데 이용된 정관사의 사용에 대해서도 유효하다. 또한, 특정한 숫자의 도입된 청구항 열거가 명시적으로 열거된 경우 조차도, 이러한 열거는 통상적으로 적어도 열거된 숫자를 의미하는 것으로 해석되어야 한다는 것을 당업자는 인지할 것이다(예를 들어, 다른 한정어 없이 "2의 열거"의 단순 열거는 통상적으로 적어도 2개의 열거들 또는 2개 이상의 열거들을 의미함). 또한, "A, B 및 C 등 중 적어도 하나"와 유사한 관례가 이용되는 상황들에서, 일반적으로 이러한 구조는 당업자가 그 관례를 이해하는 의미로 이해된다(예를 들어, "A, B 및 C 중 적어도 하나를 갖는 시스템"은 A만을 갖는, B만을 갖는, C만을 갖는, A 및 B를 함께 갖는, A 및 C를 함께 갖는, B 및 C를 함께 갖는, 및/또는 A, B, 및 C를 함께 갖는 등의 시스템들을 포함하며 이들로 제한되지 않을 것이다). "A, B 및 C 등 중 적어도 하나"와 유사한 관례가 이용되는 상황들에서, 일반적으로 이러한 구조는 당업자가 그 관례를 이해하는 의미로 이해된다(예를 들어, "A, B 및 C 중 적어도 하나를 갖는 시스템"은 A만을 갖는, B만을 갖는, C만을 갖는, A 및 B를 함께 갖는, A 및 C를 함께 갖는, B 및 C를 함께 갖는, 및/또는 A, B, 및 C를 함께 갖는 등의 시스템들을 포함하며 이들로 제한되지 않을 것이다). 상세한 설명, 청구항들 또는 도면들에서든지 간에, 사실상 2개 이상의 대안적인 항들을 제시하는 임의의 택일적 단어 및/또는 구문들은 항들 중 하나, 항들 중 어느 하나 또는 둘 다의 항들을 포함하는 가능성을 고려하도록 이해되어야 한다는 것이 당업자에 의해 추가로 이해될 것이다. 예를 들어, "A 또는 B"라는 구문들은 "A" 또는 "B" 또는 "A 및 B"의 가능성을 포함하는 것으로 이해될 것이다.

본 개시 및 그의 동반 이점들 대부분은 위의 설명에 의해 이해될 것이라 여겨지며, 다양한 변화들이 본 발명의 물질적 이점들 모두를 희생함 없이 또는 개시된 청구 대상으로부터 벗어남 없이 컴포넌트들의 형태, 구조 및 어레인지먼트에서 이루어질 수 있다는 것이 자명하게 될 것이다. 설명된 형태는 단지 설명적이며, 하기의 청구항들은 이러한 변화들을 포괄하거나 포함하도록 의도된다.

Claims

블록-투-블록 레티클 검사(block-to-block reticle inspection)를 위한 방법으로서,
레티클 검사 서브-시스템으로 레티클의 부분의 스워스 이미지(swath image)를 취득하는 단계;
상기 스워스 이미지에서 블록의 제 1 발생 및 상기 스워스 이미지에서 상기 블록의 제 1 발생과 실질적으로 유사한 블록의 적어도 제 2 발생을 식별하는 단계; 및
위치, 상기 블록의 하나 이상의 기하학적 특성들 및 상기 블록의 제 1 발생과 상기 블록의 적어도 제 2 발생 간의 공간적 오프셋 중 적어도 하나를 결정하는 단계
를 포함하는 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 결정된 위치, 블록의 하나 이상의 기하학적 특성들 및 공간적 오프셋 중 적어도 하나에 따라 상기 블록의 제 1 발생과 상기 블록의 적어도 제 2 발생 간의 차이 이미지를 생성함으로써 상기 레티클 상에서 하나 이상의 결함들을 식별하는 단계를 더 포함하는 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 레티클 검사 시스템으로 상기 레티클의 부분의 스워스 이미지를 취득하는 단계는,
스워스 이미지를 형성하도록 상기 레티클 검사 서브-시스템으로 레티클의 스워스를 스캐닝하는 단계; 및
상기 스워스 이미지를 저장하는 단계
를 포함하는 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 방법.
제 1 항에 있어서,
위치, 상기 블록의 하나 이상의 기하학적 특성들 및 상기 블록의 제 1 발생과 상기 블록의 적어도 제 2 발생 간의 공간적 오프셋 중 상기 적어도 하나를 저장하는 단계를 더 포함하는 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 하나 이상의 기하학적 특성들은, 로직-값 어레이(logical-valued array)를 저장함으로써 저장되고, 상기 로직 값은 반복 블록의 하나 이상의 픽셀들을 나타내는 것인 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 스워스 이미지에서 블록의 제 1 발생 및 상기 스워스 이미지에서 상기 블록의 제 1 발생과 실질적으로 유사한 블록의 적어도 제 2 발생을 식별하는 단계는,
상기 스워스 이미지의 자기상관 어레이(autocorrelation array)를 생성하는 단계;
상기 자기상관 어레이에서 하나 이상의 로컬 피크들(local peaks)의 위치를 식별하는 단계;
상기 하나 이상의 로컬 피크들의 식별된 위치에 따라 상기 스워스 이미지를 옮김(translating)으로써 시프트된 스워스 이미지를 생성하는 단계;
상기 스워스 이미지로부터의 시프트된 스워스 이미지 상에서 감산 루틴(subtraction routine)을 수행함으로써 차이 이미지를 생성하는 단계; 및
선택된 허용오차 레벨(selected tolerance level) 미만의 파라미터 값을 갖는 차이 이미지의 하나 이상의 영역들을 식별하는 단계
를 포함하는 것인 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 방법.
제 6 항에 있어서,
차이 이미지를 생성하기 이전에, 상기 시프트된 스워스 이미지를 서브-픽셀 해상도로 상기 스워스 이미지와 정렬하는 단계를 더 포함하는 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 레티클 검사 시스템은,
광학 레티클 검사 시스템 및 전자 빔 레티클 검사 시스템 중 적어도 하나를 포함하는 것인 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 방법.
블록-투-블록 레티클 검사를 위한 시스템으로서,
레티클 검사 시스템으로 레티클의 부분의 스워스 이미지를 스캐닝하도록 구성된 레티클 검사 서브-시스템; 및
메모리 상에서 유지되는 프로그램 명령어들의 세트를 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서들을 포함하는 제어기
를 포함하고,
상기 프로그램 명령어들은,
상기 스워스 이미지에서 블록의 제 1 발생 및 상기 스워스 이미지에서 상기 블록의 제 1 발생과 실질적으로 유사한 블록의 적어도 제 2 발생을 식별하도록, 그리고
위치, 상기 블록의 하나 이상의 기하학적 특성들 및 상기 블록의 제 1 발생과 상기 블록의 적어도 제 2 발생 간의 공간적 오프셋 중 적어도 하나를 결정하도록
구성되는 것인 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 시스템.
제 9 항에 있어서,
상기 제어기는 또한, 상기 스워스 이미지를 저장하도록 구성되는 것인 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 시스템.
제 9 항에 있어서,
상기 제어기는 또한, 위치, 상기 블록의 하나 이상의 기하학적 특성들 및 상기 블록의 제 1 발생과 상기 블록의 적어도 제 2 발생 간의 공간적 오프셋 중 적어도 하나를 저장하도록 구성되는 것인 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 시스템.
제 11 항에 있어서,
상기 하나 이상의 기하학적 특성들은 로직-값 어레이를 저장함으로써 저장되고, 상기 로직 값은 반복 블록의 하나 이상의 픽셀들을 나타내는 것인 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 시스템.
제 9 항에 있어서,
상기 스워스 이미지에서 블록의 제 1 발생 및 상기 스워스 이미지에서 상기 블록의 제 1 발생과 실질적으로 유사한 블록의 적어도 제 2 발생을 식별하는 것은,
상기 스워스 이미지의 자기상관 어레이를 생성하는 것;
상기 자기상관 어레이에서 하나 이상의 로컬 피크들의 위치를 식별하는 것;
상기 하나 이상의 로컬 피크들의 식별된 위치에 따라 상기 스워스 이미지를 옮김으로써 시프트된 스워스 이미지를 생성하는 것;
상기 스워스 이미지로부터의 시프트된 스워스 이미지 상에서 감산 루틴을 수행함으로써 차이 이미지를 생성하는 것; 및
선택된 허용오차 레벨 미만의 파라미터 값을 갖는 차이 이미지의 하나 이상의 영역들을 식별하는 것
을 포함하는 것인 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 시스템.
제 13 항에 있어서,
상기 제어기는 또한, 차이 이미지를 생성하기 이전에, 상기 시프트된 스워스 이미지를 서브-픽셀 해상도로 상기 스워스 이미지와 정렬하도록 구성되는 것인 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 시스템.
제 9 항에 있어서,
상기 레티클 검사 시스템은, 광학 레티클 검사 서브-시스템 및 전자 빔 레티클 검사 서브-시스템 중 적어도 하나를 포함하는 것인 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 시스템.
설계 데이터베이스 보조 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 방법으로서,
레티클에 대한 설계 데이터베이스 내에서 레티클의 반복 블록들의 세트를 식별하는 단계;
상기 레티클의 반복 블록들의 세트와 연관되는 하나 이상의 공간적 특성들을 결정하는 단계;
상기 레티클의 반복 블록들의 세트와 연관된 상기 하나 이상의 공간적 특성들을 저장하는 단계;
레티클 검사 서브-시스템으로 상기 레티클의 부분의 이미지를 취득하는 단계;
상기 반복 블록들의 세트와 연관된 저장된 공간적 특성들에 따라 상기 반복 블록들의 세트의 제 1 멤버에 대응하는 취득된 이미지의 제 1 부분을 식별하는 단계;
상기 반복 블록들의 세트와 연관되는 저장된 공간적 특성들에 따라 상기 반복 블록들의 세트의 제 2 멤버에 대응하는 취득된 이미지의 제 2 부분을 식별하는 단계;
상기 취득된 이미지의 제 1 부분 및 상기 취득된 이미지의 제 2 부분을 정렬하는 단계;
상기 취득된 이미지의 제 1 부분 및 상기 취득된 이미지의 제 2 부분 상에서 감산 루틴을 수행함으로써 이미지의 차이를 생성하는 단계; 및
생성된 이미지의 차이로 상기 레티클 상에서 하나 이상의 결함들을 식별하는 단계
를 포함하는 설계 데이터베이스 보조 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 방법.
제 16 항에 있어서,
상기 취득된 이미지의 제 1 부분 및 상기 취득된 이미지의 제 2 부분 상에서 감산 루틴을 수행함으로써 이미지의 차이를 생성하는 단계는,
상기 취득된 이미지의 제 1 부분 및 상기 취득된 이미지의 제 2 부분의 세기 값들의 차이를 결정하는 단계
를 포함하는 것인 설계 데이터베이스 보조 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 방법.
제 16 항에 있어서,
상기 레티클에 대한 설계 데이터베이스 내에서 레티클의 반복 블록들의 세트를 식별하는 단계는,
상기 레티클에 대한 설계 데이터베이스 상에서 하나 이상의 부가적인 프로세스들을 수행하는 단계
를 포함하는 것인 설계 데이터베이스 보조 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 방법.
제 18 항에 있어서,
상기 하나 이상의 부가적인 프로세스들은,
폴리곤 분해(polygon fracturing), 폴리곤 바이어싱 및 데이터베이스 포맷 변환 중 적어도 하나를 포함하는 것인 설계 데이터베이스 보조 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 방법.
제 16 항에 있어서,
상기 레티클에 대한 설계 데이터베이스 내에서 레티클의 반복 블록들의 세트를 식별하는 단계는, 상기 레티클에 대한 데이터베이스에서 계층(hierarchy)을 조사(examine)함으로써 수행되는 것인 설계 데이터베이스 보조 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 방법.
제 16 항에 있어서,
상기 반복 블록들의 세트와 연관되는 저장된 공간적 특성들을 상기 레티클과 연관시키는 단계;
상기 반복 블록들의 세트와 연관되는 저장된 공간적 특성들을 상기 레티클과 연관시키는 단계에 이어, 상기 레티클에 대한 설계 데이터베이스가 이용 불가능한 환경에서 상기 레티클을 검사하는 단계;
상기 레티클 검사 서브-시스템으로 상기 레티클의 부분의 이미지를 취득하는 단계;
상기 반복 블록들의 세트와 연관되는 저장된 특수 특성들에 따라 상기 반복 블록들의 세트의 제 1 멤버에 대응하는 취득된 이미지의 제 1 부분을 식별하는 단계;
상기 반복 블록들의 세트와 연관되는 저장된 특수 특성들에 따라 상기 반복 블록들의 세트의 제 2 멤버에 대응하는 취득된 이미지의 제 2 부분을 식별하는 단계;
상기 취득된 이미지의 제 1 부분 및 상기 취득된 이미지의 제 2 부분을 정렬하는 단계;
상기 취득된 이미지의 제 1 부분 및 상기 취득된 이미지의 제 2 부분 상에서 감산 루틴을 수행함으로써 이미지의 차이를 생성하는 단계; 및
생성된 이미지 차이로 상기 레티클 상에서 하나 이상의 결함들을 식별하는 단계
를 포함하는 설계 데이터베이스 보조 블록-투-블록 레티클 검사를 위한 방법.