KR20170033876A - 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표 결정 - Google Patents

시료 상의 관심 영역에 대한 좌표 결정 Download PDF

Info

Publication number
KR20170033876A
KR20170033876A KR1020177004509A KR20177004509A KR20170033876A KR 20170033876 A KR20170033876 A KR 20170033876A KR 1020177004509 A KR1020177004509 A KR 1020177004509A KR 20177004509 A KR20177004509 A KR 20177004509A KR 20170033876 A KR20170033876 A KR 20170033876A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
sample
interest
region
design
image
Prior art date
Application number
KR1020177004509A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102268502B1 (ko
Inventor
브라이언 더피
마이클 렌넥
창호 이
Original Assignee
케이엘에이-텐코 코포레이션
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 케이엘에이-텐코 코포레이션 filed Critical 케이엘에이-텐코 코포레이션
Publication of KR20170033876A publication Critical patent/KR20170033876A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102268502B1 publication Critical patent/KR102268502B1/ko

Links

Images

Classifications

    • 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
    • G06T7/001—Industrial image inspection using an image reference approach
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/187—Segmentation; Edge detection involving region growing; involving region merging; involving connected component labelling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/32—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using correlation-based methods
    • 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
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10004—Still image; Photographic image
    • 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
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20112—Image segmentation details
    • G06T2207/20164—Salient point detection; Corner detection
    • 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
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
    • H01L22/10—Measuring as part of the manufacturing process
    • H01L22/12—Measuring as part of the manufacturing process for structural parameters, e.g. thickness, line width, refractive index, temperature, warp, bond strength, defects, optical inspection, electrical measurement of structural dimensions, metallurgic measurement of diffusions
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
    • H01L22/20—Sequence of activities consisting of a plurality of measurements, corrections, marking or sorting steps

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하기 위한 방법 및 시스템이 제공된다. 하나의 시스템은, 검사되고 있는 다른 시료 상의 관심 영역에 대해, 관심 영역에 가장 가깝게 위치되는 하나 이상의 타겟을 식별하도록 구성되는 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템을 포함한다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 또한, 하나 이상의 타겟에 대한 하나 이상의 이미지를, 다른 시료에 대한 기준에 대해 정렬하도록 구성된다. 타겟(들)에 대한 이미지(들) 및 관심 영역에 대한 이미지는 시료의 검사 동안 검사 서브시스템에 의해 획득된다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 또한, 검사 서브시스템에 의해 보고되는 관심 영역의 좌표 및 오프셋에 기초하여 관심 영역의 수정된 좌표를 정렬 및 결정한 결과에 기초하여 기준과 타겟(들)에 대한 이미지(들) 사이의 오프셋을 결정하도록 구성된다.

Description

시료 상의 관심 영역에 대한 좌표 결정{DETERMINING COORDINATES FOR AN AREA OF INTEREST ON A SPECIMEN}
본 발명은 일반적으로 시료 상의 관심 영역(area of interest)에 대한 좌표를 결정하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.
다음의 설명 및 예는, 이 섹션에서의 이들의 포함 덕분에 종래 기술인 것으로 인정되지 않는다.
전자 설계 자동화(electronic design automation; EDA), 컴퓨터 지원 설계(computer aided design; CAD), 및 다른 IC 설계 소프트웨어와 같은 방법 또는 시스템을 사용하여 집적 회로(integrated circuit; IC) 설계가 개발될 수도 있다. 이러한 방법 및 시스템은, IC 설계로부터 회로 패턴 데이터베이스를 생성하기 위해 사용될 수도 있다. 회로 패턴 데이터베이스는 IC의 다양한 레이어에 대한 복수의 레이아웃을 표현하는 데이터를 포함한다. 회로 패턴 데이터베이스의 데이터는 복수의 레티클에 대한 레이아웃을 결정하기 위해 사용될 수도 있다. 레티클의 레이아웃은 일반적으로, 레티클 상의 패턴에서 피쳐를 정의하는 복수의 폴리곤을 포함한다. 각각의 레티클은 IC의 다양한 레이아웃 중 하나를 제조하기 위해 사용된다. IC의 레이아웃은, 예를 들면, 반도체 기판에서의 접합 패턴, 게이트 유전체 패턴, 게이트 전극 패턴, 레벨간 유전체에서의 콘택 패턴, 및 금속화층(metallization layer) 상의 인터커넥트 패턴을 포함할 수도 있다.
본원에서 설명되는 바와 같은 용어 "설계 데이터"는, 일반적으로, IC의 물리적 설계(레이아웃) 및 복잡한 시뮬레이션 또는 간단한 기하학적 연산 및 불린(Boolean) 연산을 통해 물리적 설계로부터 유도되는 데이터를 가리킨다.
로직 및 메모리 디바이스와 같은 반도체 디바이스를 제조하는 것은, 통상적으로, 다양한 피쳐 및 다수의 레벨의 반도체 디바이스를 형성하기 위한 아주 많은 수의 반도체 제조 프로세스를 사용하여 반도체 웨이퍼와 같은 기판을 프로세싱하는 것을 포함한다. 예를 들면, 리소그래피는, 레티클로부터의 패턴을 반도체 웨이퍼 상에 배열되는 레지스트로 전사하는 것을 수반하는 반도체 제조 프로세스이다. 반도체 제조 프로세스의 추가 예는, 화학적 기계적 연마(chemical-mechanical polishing; CMP), 에칭, 퇴적(deposition), 및 이온 주입을 포함하지만, 이들로 한정되는 것은 아니다. 다수의 반도체 디바이스는 단일의 반도체 웨이퍼 상에서 하나의 배열체(arrangement)로 제조되고, 그 후 개개의 반도체 디바이스로 분리된다.
웨이퍼 상의 결함을 검출하여 제조 프로세스에서 더 높은 수율을, 따라서 더 높은 이익을 촉진시키기 위해, 반도체 제조 프로세스 동안 다양한 단계에서 검사 프로세스가 사용된다. 검사는 항상 IC와 같은 반도체 디바이스 제조의 중요한 부분이었다. 그러나, 반도체 디바이스의 치수가 감소함에 따라, 검사는 조건에 맞는 반도체 디바이스의 성공적인 제조를 위해 더욱 중요하게 되었는데, 그 이유는 더 작은 결함이 디바이스의 고장을 야기할 수 있기 때문이다.
그러나, 디자인 룰(design rule)이 축소함에 따라, 반도체 제조 프로세스는 프로세스의 성능 능력에 대한 한계에 더 가깝게 동작하고 있을 수도 있다. 또한, 디자인 룰이 축소함에 따라, 더 작은 결함이 디바이스의 전기적 파라미터에 영향을 끼칠 수 있는데, 이것은 더 민감한 검사를 추진시킨다. 따라서, 디자인 룰이 축소함에 따라, 검사에 의해 검출되는 잠재적 수율 관련 결함의 개체수가 극적으로 증가하고, 검사에 의해 검출되는 방해물 결함(nuisance defect)의 개체수도 또한 극적으로 증가한다. 따라서, 웨이퍼 상에서 점점 더 많은 결함이 검출될 수도 있고, 결함 전체를 제거하도록 프로세스를 교정하는 것은 어려울 수도 있고 비용이 많이 들 수도 있다.
최근, 검사 시스템 및 방법은 결함과 설계 사이의 관계에 초점을 맞추도록 설계되는 것이 증가세에 있는데, 그 이유는, 웨이퍼용 설계에 대한 영향이, 결함이 문제가 되는지의 여부 및 얼마나 많은 결함이 문제가 되는지를 결정할 것이기 때문이다. 예를 들면, 몇몇 방법은 검사 및 설계 좌표를 정렬하도록 개발되었다. 하나의 이러한 방법은, 설계에 대한 검사 시스템 좌표 등록의 정확도에 의존한다. 다른 이러한 방법은, 검사 이미지 패치(image patch) 및 관련된 설계 클립(clip)에 대해 후처리 정렬(post-processing alignment)을 수행하는 것을 수반한다.
그러나, 현존하는 검사 시스템 및 방법 중 많은 것에는 단점이 존재한다. 예를 들면, 방법이 설계에 대한 검사 시스템 좌표 등록의 정확도에 의존하는 경우, 방법은 필요로 되는 정렬 정확도를 반드시 제공하지는 않는다. 또한, 검사 이미지 패치 및 관련된 설계 클립에 대한 후처리 정렬은, 검사 패치 및 설계 클립에서 충분한 정보를 갖는지에 의존한다. 이 기준이 충족되지 않고, 관련된 결함이 분석의 나머지에서 사용될 수 없거나 또는 더 나쁘게는 불량 데이터가 분석의 나머지를 통해 전파되어 출력의 정확도를 감소시키게 되는 경우가 종종 있다.
따라서, 상기에서 설명되는 단점 중 하나 이상을 갖지 않는 시료 상의 관심 영역의 좌표를 결정하기 위한 시스템 및 방법을 개발하는 것이 유익할 것이다.
다양한 실시형태의 하기의 설명은, 첨부된 특허청구범위의 주제를 어떤 식으로든 제한하는 것으로 해석되지 않아야 한다.
하나의 실시형태는 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템에 관한 것이다. 시스템은, 적어도 에너지 소스 및 검출기를 포함하는 검사 서브시스템을 포함한다. 검사 서브시스템은 시료 위에서 에너지 소스에 의해 생성되는 에너지를 스캔하도록 구성되고 한편 검출기는 시료로부터의 에너지를 검출하고 검출된 에너지에 응답하여 이미지를 생성한다. 시스템은, 검사되고 있는 다른 시료 상의 관심 영역에 대해, 관심 영역에 가장 가깝게 위치되는 하나 이상의 타겟을 식별하도록 구성되는 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템을 포함한다. 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 하나 이상의 타겟에 대한 하나 이상의 이미지를, 다른 시료에 대한 기준(reference)에 대해 정렬하도록 구성된다. 하나 이상의 타겟에 대한 하나 이상의 이미지 및 관심 영역에 대한 이미지는, 다른 시료의 검사 동안, 검사 서브시스템에 의해 획득된다. 또한, 하나 이상의 타겟은, 정렬의 결과에 기초하여 하나 이상의 타겟에 대한 하나 이상의 이미지와 기준 사이의 오프셋을 결정하도록, 그리고 검사 서브시스템에 의해 보고되는 관심 영역의 좌표 및 오프셋에 기초하여 관심 영역의 수정된 좌표를 결정하도록 구성된다. 시스템은 본원에서 설명되는 바와 같이 추가로 구성될 수도 있다.
다른 실시형태는 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하기 위한 방법에 관한 것이다. 방법은, 검사되고 있는 시료 상의 관심 영역에 대해, 관심 영역에 가장 가까운 하나 이상의 타겟을 식별하는 것을 포함한다. 방법은 또한, 하나 이상의 타겟에 대한 하나 이상의 이미지를 시료에 대한 기준에 대해 정렬하는 것을 포함한다. 하나 이상의 타겟에 대한 하나 이상의 이미지 및 관심 영역에 대한 이미지는, 시료의 검사 동안, 검사 시스템에 의해 획득된다. 또한, 방법은, 정렬의 결과에 기초하여 하나 이상의 타겟에 대한 하나 이상의 이미지와 기준 사이의 오프셋을 결정하는 것을 포함한다. 방법은, 검사 시스템에 의해 보고되는 관심 영역의 좌표 및 오프셋에 기초하여 관심 영역의 수정된 좌표를 결정하는 것을 더 포함한다. 오프셋을 식별, 정렬, 결정하는 것, 및 수정된 좌표를 결정하는 것은 하나 이상의 컴퓨터 시스템에 의해 수행된다.
상기에서 설명되는 방법의 단계의 각각은 본원에서 추가로 설명되는 바와 같이 수행될 수도 있다. 또한, 상기에서 설명되는 방법의 실시형태는 본원에서 설명되는 임의의 다른 방법(들)의 임의의 다른 단계(들)를 포함할 수도 있다. 또한, 상기에서 설명되는 방법은 본원에서 설명되는 시스템 중 임의의 것에 의해 수행될 수도 있다.
다른 실시형태는, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하기 위한 컴퓨터 구현 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 시스템 상에서 실행가능한 프로그램 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 관한 것이다. 컴퓨터 구현 방법은 상기에서 설명되는 방법의 단계를 포함한다. 컴퓨터 판독가능 매체는 또한, 본원에서 설명되는 바와 같이 구성될 수도 있다. 컴퓨터 구현 방법의 단계는 본원에서 더 설명되는 바와 같이 수행될 수도 있다. 또한, 컴퓨터 구현 방법은 본원에서 설명되는 임의의 다른 방법(들)의 임의의 다른 단계(들)를 포함할 수도 있는데, 프로그램 명령어는 컴퓨터 구현 방법을 위해 실행된다.
본 발명의 추가적인 이점은, 바람직한 실시형태의 하기의 상세한 설명의 이점을 가지고 첨부의 도면의 참조하면 기술 분야의 숙련된 자에게 명확하게 될 것인데, 도면에서,
도 1a 및 도 1b는, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템의 실시형태의 측면도를 예시하는 개략도이다;
도 2 및 도 3은, 본원에서 설명되는 시스템에 의해 수행될 수도 있는 단계의 상이한 실시형태를 예시하는 플로우차트이다;
도 4는, 시료 상의 타겟 및 시료 상의 관심 영역의 하나의 실시형태의 평면도를 예시하는 개략도이다; 그리고
도 5는, 컴퓨터 시스템으로 하여금 본원에서 설명되는 컴퓨터 구현 방법을 수행하게 하기 위한 프로그램 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체의 하나의 실시형태를 예시하는 블록도이다.
본 발명이 다양한 수정예 및 대안적 형태를 허용하지만, 그 특정 실시형태가 예로서 도면에서 도시되며 본원에서 상세히 설명된다. 도면은 일정 축척이 아닐 수도 있다. 그러나, 도면 및 도면에 대한 상세한 설명은 본 발명을 개시된 특정한 형태로 제한하도록 의도되는 것이 아니라, 반대로, 본 발명은 첨부된 특허청구범위에 의해 정의되는 바와 같은 본 발명의 취지와 범위 내에 들어 오는 모든 수정예, 등가예 및 대안예를 커버한다는 것이 이해되어야 한다.
본원에서 설명되는 바와 같은 용어 "설계" 및 "설계 데이터"는, 일반적으로, IC의 물리적 설계(레이아웃) 및 복잡한 시뮬레이션 또는 간단한 기하학적 연산 및 불린 연산을 통해 물리적 설계로부터 유도되는 데이터를 가리킨다. 또한, 레티클 검사 시스템에 의해 획득되는 레티클의 이미지 및/또는 그 유도물(derivative)은 설계 데이터에 대한 "대용물(proxy)" 또는 "대용물들"로서 사용될 수도 있다. 이러한 레티클 이미지 또는 그 유도물은 설계를 사용하는 본원에서 설명되는 임의의 실시형태의 설계 레이아웃에 대한 대체물로서 기능할 수도 있다. 설계는, 공동 소유의 2009년 8월 4일자로 Zafar 등에게 발행된 미국 특허 제7,570,796호, 및 2010년 3월 9일자로 Kulkarni 등에게 발행된 미국 특허 제7,676,077호에서 설명되는 설계 데이터 프록시 또는 임의의 다른 데이터를 포함할 수도 있는데, 이들 두 특허는 참조에 의해, 마치 본원에서 완전히 개시되는 것처럼 통합된다. 또한, 설계 데이터는, 표준 셀 라이브러리 데이터, 통합 레이아웃 데이터, 하나 이상의 레이어에 대한 설계 데이터, 설계 데이터의 파생물, 및 전체 또는 부분 칩 설계 데이터일 수 있다.
그러나, 일반적으로, 설계 정보 또는 데이터는 웨이퍼를 웨이퍼 검사 시스템을 이용하여 이미지화하는(imaging) 것에 의해 생성될 수 없다. 예를 들면, 웨이퍼 상에 형성되는 설계 패턴은 웨이퍼에 대한 설계를 정확하게 표현하지 않을 수도 있고, 웨이퍼 검사 시스템은 웨이퍼 상에 형성되는 설계 패턴의 이미지를, 그 이미지가 웨이퍼에 대한 설계에 관한 정보를 결정하게끔 사용될 수 있도록 하는 충분한 해상도로 생성할 수 없을 수도 있다. 따라서, 일반적으로, 설계 정보 또는 설계 데이터는 물리적 웨이퍼를 사용하여 생성될 수 없다. 또한, 본원에서 설명되는 "설계" 및 "설계 데이터"는, 설계 프로세스에서 반도체 디바이스 설계자에 의해 생성되며 따라서, 임의의 물리적 웨이퍼에 대한 설계의 인쇄에 앞서 본원에서 설명되는 실시형태에서의 사용에 이용가능한 정보 및 데이터를 가리킨다.
이제, 도면을 참조하면, 도면은 일정한 비율로 묘사되지 않는다는 것을 유의한다. 특히, 도면의 엘리먼트 중 몇몇의 크기는 그 엘리먼트의 특성을 강조하기 위해 크게 과장된다. 도면은 동일한 비율로 묘사되지 않는다는 것을 또한 유의한다. 유사하게 구성될 수도 있는 하나보다 많은 도면에서 도시되는 엘리먼트는, 동일한 참조 부호를 사용하여 나타내어진다. 본원에서 그렇지 않다고 언급되지 않는 한, 설명되고 도시되는 엘리먼트 중 임의의 것은 임의의 적절한 상업적으로 이용가능한 엘리먼트를 포함할 수도 있다.
하나의 실시형태는 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템에 관한 것이다. 시스템은, 적어도 에너지 소스 및 검출기를 포함하는 검사 서브시스템을 포함한다. 검사 서브시스템은 시료 위에서 에너지 소스에 의해 생성되는 에너지를 스캔하도록 구성되고 한편 검출기는 시료로부터의 에너지를 검출하고 검출된 에너지에 응답하여 이미지를 생성한다.
하나의 실시형태에서, 본원에서 설명되는 시료 및 다른 시료는 웨이퍼를 포함한다. 다른 실시형태에서, 본원에서 설명되는 시료 및 다른 시료는 레티클을 포함한다. 웨이퍼 및 레티클은 기술 분야에서 공지된 웨이퍼 및 레티클을 포함할 수도 있다.
하나의 실시형태에서, 에너지 소스는 광원(light source)이고, 검출기에 의해 검출되는 에너지는 광이다. 이 방식에서, 검사 서브시스템은 광학적 또는 광 기반의 검사 서브시스템으로서 구성될 수도 있다. 이러한 검사 서브시스템의 하나의 실시형태는 도 1a에서 시스템(102)의 검사 서브시스템(100)으로서 도시된다. 검사 서브시스템은 광을 사용하여 시료를 스캐닝하도록 그리고 스캐닝 동안 시료로부터 광을 검출하도록 구성된다. 예를 들면, 도 1a에서 도시되는 바와 같이, 검사 서브시스템은, 기술 분야에서 공지된 임의의 적절한 광원을 포함할 수도 있는 광원(104)을 포함한다. 하나의 예에서, 광원은, 기술 분야에서 공지된 임의의 적절한 이러한 광원일 수도 있는 광대역 플라즈마(broadband plasma; BBP) 광원일 수도 있다. 시료로 지향되는 광은, 단색성(monochromatic) 광, 다색성(polychromatic) 광, 또는 광대역 광을 포함할 수도 있다.
광원으로부터의 광은 빔 스플리터(106)로 지향되는데, 빔 스플리터(106)는 광원으로부터의 광을 시료(108)로 지향시키도록 구성될 수도 있다. 광원은, 하나 이상의 집광 렌즈(condensing lens), 시준 렌즈(collimating lens), 중계 렌즈, 대물 렌즈, 어퍼쳐, 스펙트럼 필터, 편광 컴포넌트 및 등등과 같은 임의의 다른 적절한 엘리먼트(도시되지 않음)에 커플링될 수도 있다. 도 1a에서 도시되는 바와 같이, 광은 수직의 입사각에서 시료로 지향될 수도 있다. 그러나, 광은 거의 수직인 그리고 비스듬한 입사각을 포함하는 임의의 적절한 입사각에서 시료로 지향될 수도 있다. 또한, 광 또는 다수의 광 빔은 하나보다 많은 입사각에서 시료로 순차적으로 또는 동시에 지향될 수도 있다. 검사 서브시스템은, 임의의 적절한 방식으로 시료 위에서 광을 스캔하도록 구성될 수도 있다.
시료(108)로부터의 광은, 스캐닝 동안, 검사 서브시스템의 하나 이상의 검출기에 의해 수집 및 검출될 수도 있다. 예를 들면, 수직에 비교적 가까운 각도에서 시료(108)로부터 반사되는 광(즉, 입사가 수직일 때 거울 반사되는 광(specularly reflected light))은 빔 스플리터(106)를 통해 렌즈(110)로 진행할 수도 있다. 렌즈(110)는 도 1a에서 도시되는 바와 같이 굴절성 광학 엘리먼트를 포함할 수도 있다. 또한, 렌즈(110)는 하나 이상의 굴절성 광학 엘리먼트 및/또는 하나 이상의 반사성 광학 엘리먼트를 포함할 수도 있다. 렌즈(110)에 의해 반사되는 광은 검출기(112)로 집속될 수도 있다. 검출기(112)는, 전하 결합 소자(charge coupled device; CCD) 또는 다른 타입의 이미징 검출기와 같은 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 적절한 검출기를 포함할 수도 있다. 검출기(112)는, 렌즈(110)에 의해 수집되는 반사된 광에 응답하는 출력을 생성하도록 구성된다. 따라서, 렌즈(110) 및 검출기(112)는 검사 서브시스템의 하나의 채널을 형성한다. 검사 서브시스템의 이 채널은 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 다른 적절한 광학 컴포넌트(도시되지 않음)를 포함할 수도 있다. 검출기의 출력은, 예를 들면, 이미지, 이미지 데이터, 신호, 이미지 신호, 또는 웨이퍼 또는 레티클 검사 시스템에서 사용하기에 적합한 검출기에 의해 생성될 수 있는 임의의 다른 출력을 포함할 수도 있다.
도 1a에서 도시되는 검사 서브시스템이, 시료로부터 거울 반사되는(specularly reflected) 광을 검출하도록 구성되기 때문에, 검사 서브시스템은 명시야(bright field; BF) 검사 서브시스템으로서 구성된다. 그러나, 이러한 검사 서브시스템은, 다른 타입의 검사를 위해 구성될 수도 있다. 예를 들면, 도 1a에서 도시되는 검사 서브시스템은 또한, 하나 이상의 다른 채널(도시되지 않음)을 포함할 수도 있다. 다른 채널(들)은, 산란광 채널로서 구성되는, 렌즈 및 검출기와 같은 본원에서 설명되는 광학 컴포넌트 중 임의의 것을 포함할 수도 있다. 렌즈 및 검출기는 또한 본원에서 설명되는 바와 같이 구성될 수도 있다. 이 방식에서, 검사 서브시스템은 또한 암시야(dark field; DF) 검사를 위해 구성될 수도 있다.
도 1a는, 본원에서 설명되는 시스템 실시형태에 포함될 수도 있는 광 기반의 검사 서브시스템의 구성을 일반적으로 예시하도록 본원에서 제공된다는 것을 유의한다. 명백하게는, 본원에서 설명되는 검사 서브시스템 구성은, 상업적 검사 시스템을 설계할 때 일반적으로 수행되는 바와 같이, 검사 서브시스템의 성능을 최적화하도록 수정될 수도 있다. 또한, 본원에서 설명되는 시스템은, 미국 캘리포니아 밀피타스(Milpitas)의 KLA-Tencor로부터 상업적으로 입수가능한 29XX/28XX 시리즈의 툴과 같은 현존하는 검사 서브시스템을 사용하여 (예를 들면, 본원에서 설명되는 기능성을 현존하는 검사 시스템에 추가하는 것에 의해) 구현될 수도 있다. 몇몇 이러한 시스템에서, 본원에서 설명되는 방법은 시스템의 옵션적인 기능성으로서(예를 들면, 시스템의 다른 기능성에 추가하여) 제공될 수도 있다. 대안적으로, 본원에서 설명되는 시스템은, 완전히 새로운 시스템을 제공하기 위해 "맨 처음부터(from scratch)" 설계될 수도 있다.
상기에서는 시스템이 광학적 또는 광기반의 검사 시스템인 것으로 설명되지만, 검사 서브시스템은 전자 빔 기반의 서브시스템일 수도 있다. 하나의 이러한 실시형태에서, 에너지 소스는 전자 빔 소스이고, 검출기에 의해 검출되는 에너지는 전자를 포함한다. 도 1b에서 도시되는 하나의 이러한 실시형태에서, 검사 서브시스템은 컴퓨터 서브시스템(124)에 커플링되는 전자 칼럼(122)을 포함한다.
또한 도 1b에서 도시되는 바와 같이, 전자 칼럼은, 하나 이상의 엘리먼트(130)에 의해 시료(128)로 집속되는 전자를 생성하도록 구성되는 전자 빔 소스(126)를 포함한다. 전자 빔 소스는, 예를 들면, 캐소드 소스 또는 에미터 팁을 포함할 수도 있고, 하나 이상의 엘리먼트(130)는, 예를 들면, 건 렌즈(gun lens), 애노드, 빔 제한용 어퍼쳐(beam limiting aperture), 게이트 밸브, 빔 전류 선택 어퍼쳐, 대물 렌즈, 및 스캐닝 서브시스템을 포함할 수도 있는데, 이들 모두는 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 그런 적절한 엘리먼트를 포함할 수도 있다.
시료로부터 되돌아오는 전자(예를 들면, 이차 전자)는 하나 이상의 엘리먼트(132)에 의해 검출기(134)로 집속될 수도 있다. 하나 이상의 엘리먼트(132)는, 예를 들면, 스캐닝 서브시스템을 포함할 수도 있는데, 스캐닝 서브시스템은 엘리먼트(들)(130)에 포함되는 동일한 스캐닝 서브시스템일 수도 있다.
전자 칼럼은 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 다른 적절한 엘리먼트를 포함할 수도 있다. 게다가, 전자 칼럼은 또한, Jiang 등에게 2014년 4월 4일자로 발행된 미국 특허 제8,664,594호, Kojima 등에게 2014년 4월 8일자로 발행된 제8,692,204호, Gubbens 등에게 2014년 4월 15일자로 발행된 8,698,093호, 및 MacDonald 등에게 2014년 5월 6일자로 발행된 제8,716,662호에서 설명되는 바와 같이 구성될 수도 있는데, 이들 특허는 참조에 의해, 마치 본원에서 완전히 개시되는 것처럼 통합된다.
전자가 비스듬한 입사각에서 시료로 지향되도록 그리고 다른 비스듬한 각도에서 시료로부터 산란되도록 구성되는 것으로 전자 칼럼이 도 1a에서 도시되지만, 전자 빔은 임의의 적절한 각도에서 시료로 지향될 수도 있고 시료로부터 산란될 수도 있다는 것이 이해되어야 한다.
컴퓨터 서브시스템(124)은 상기에서 설명되는 바와 같이 검출기(134)에 커플링될 수도 있다. 검출기는 시료의 표면으로부터 되돌아오는 전자를 검출하고 그에 의해 시료의 전자 빔 이미지를 형성할 수도 있다. 전자 빔 이미지는 임의의 적절한 전자 빔 이미지를 포함할 수도 있다. 컴퓨터 서브시스템(124)은 검출기(134)에 의해 생성되는 출력을 사용하여 시료 상에서 결함을 검출하도록 구성될 수도 있다. 컴퓨터 서브시스템(124)은 본원에서 설명되는 임의의 추가적인 단계(들)를 수행하도록 구성될 수도 있다.
도 1b는, 본원에서 설명되는 시스템 실시형태에 포함될 수도 있는 전자 빔 기반의 검사 서브시스템의 구성을 일반적으로 예시하도록 본원에서 제공된다는 것을 유의한다. 상기에서 설명되는 광학적 검사 서브시스템에서와 같이, 본원에서 설명되는 전자 빔 기반의 검사 서브시스템 구성은, 상업적 검사 시스템을 설계할 때 일반적으로 수행되는 바와 같이, 검사 서브시스템의 성능을 최적화하도록 수정될 수도 있다. 또한, 본원에서 설명되는 시스템은, 미국 캘리포니아 밀피타스의 KLA-Tencor로부터 상업적으로 입수가능한 eSxxx 시리즈의 툴과 같은 현존하는 검사 서브시스템을 사용하여 (예를 들면, 본원에서 설명되는 기능성을 현존하는 검사 시스템에 추가하는 것에 의해) 구현될 수도 있다. 몇몇 이러한 시스템에서, 본원에서 설명되는 방법은 시스템의 옵션적인 기능성으로서(예를 들면, 시스템의 다른 기능성에 추가하여) 제공될 수도 있다. 대안적으로, 본원에서 설명되는 시스템은, 완전히 새로운 시스템을 제공하기 위해 "맨 처음부터(from scratch)" 설계될 수도 있다.
시스템은, 본원에서 더 설명되는 다수의 기능을 위해 구성되는 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템을 포함한다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 본원에서 컴퓨터 시스템으로 또한 칭해질 수도 있다. 컴퓨터 시스템(들) 또는 시스템(들)은, 퍼스널 컴퓨터 시스템, 이미지 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 네트워크 어플라이언스, 인터넷 어플라이언스, 또는 다른 디바이스를 비롯한 다양한 형태를 취할 수도 있다. 일반적으로, 용어 "컴퓨터 시스템"은, 메모리 매체로부터의 명령어를 실행하는 하나 이상의 프로세서를 구비하는 임의의 디바이스를 포괄하도록 광의적으로 정의될 수도 있다. 서브시스템(들) 또는 시스템(들)은 또한, 병렬 프로세서와 같은 기술 분야에서 공지된 임의의 적절한 프로세서를 포함할 수도 있다. 또한, 서브시스템(들) 또는 시스템(들)은, 고속 프로세싱 및 소프트웨어를, 단독으로 또는 네트워크화된 툴로서 갖는 컴퓨터 플랫폼을 포함할 수도 있다.
하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은, 검사 시스템의 컴퓨터 서브시스템을 포함할 수도 있다. 예를 들면, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은, 검사 시스템(102)의 컴퓨터 서브시스템(114) 및/또는 도 1b에서 도시되는 컴퓨터 서브시스템(124)을 포함할 수도 있다. 컴퓨터 서브시스템(114)은, 컴퓨터 서브시스템이 검출기(들)에 의해 생성되는 출력(예를 들면, 이미지)을 수신할 수 있도록 검출기(112) 및 검사 서브시스템의 임의의 다른 검출기에 커플링될 수도 있다. 유사한 방식으로, 컴퓨터 서브시스템(124)은, 컴퓨터 서브시스템이 검출기(들)에 의해 생성되는 출력(예를 들면, 이미지)을 수신할 수 있도록 검출기(134) 및 검사 서브시스템의 임의의 다른 검출기에 커플링될 수도 있다.
하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한 또는 대안적으로 독립형 컴퓨터 시스템을 포함할 수도 있다. 예를 들면, 도 1a에서 도시되는 바와 같이, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은, 검사 시스템 또는 임의의 다른 시스템의 일부가 아닌 컴퓨터 서브시스템(116)을 포함할 수도 있다.
컴퓨터 서브시스템은, 전자 설계 자동화(EDA) 툴의 일부인 컴퓨터 서브시스템을 더 포함할 수도 있고, 본원에서 더 설명되는 검사 서브시스템은 EDA 툴의 일부가 아니다. 예를 들면, 도 1a에서 도시되는 바와 같이, 상기에서 설명되는 컴퓨터 서브시스템 중 하나는 EDA 툴(120)에 포함되는 컴퓨터 서브시스템(118)일 수도 있다. 이러한 툴에 포함되는 EDA 툴 및 컴퓨터 서브시스템은, 본원에서 설명되는 바와 같이 구성될 수 있는 임의의 상업적으로 이용가능한 EDA 툴을 포함할 수도 있다. 따라서, 본원에서 설명되는 바와 같이 구성되는 컴퓨터 서브시스템(들)은, 시료를 검사하기 위해 사용되는 검사 시스템과는 별개일 수도 있다.
시스템이 하나보다 많은 컴퓨터 서브시스템을 포함하면, 상이한 컴퓨터 서브시스템은, 이미지, 데이터, 정보, 명령어, 등등이 컴퓨터 서브시스템 사이에서 전송될 수 있도록, 서로 커플링될 수도 있다. 예를 들면, 검사 시스템의 컴퓨터 서브시스템(114)은, 기술 분야에서 공지된 임의의 적절한 유선 및/또는 무선 송신 매체를 포함할 수도 있는 임의의 적절한 송신 매체에 의해 도 1a에서 점선에 의해 도시되는 바와 같은 EDA 툴(120)의 컴퓨터 서브시스템(118) 및/또는 독립형 컴퓨터 서브시스템(116)에 커플링될 수도 있다. 이러한 컴퓨터 서브시스템 중 두 개 이상은 또한, 팹 데이터베이스(fab database)와 같은 공유된 컴퓨터 판독가능 저장 매체(도시되지 않음)에 의해 효과적으로 커플링될 수도 있다. 시스템이 다수의 컴퓨터 서브시스템을 포함하면, 상이한 컴퓨터 서브시스템은 본원에서 더 설명되는 상이한 기능을 수행하도록 구성될 수도 있다. 대안적으로, 도 1a에서 도시되는 컴퓨터 서브시스템 중 단지 하나만, 본원에서 더 설명되는 기능의 전체를 수행하도록 구성될 수도 있다.
하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은, 검사되고 있는 다른 시료 상의 관심 영역에 대해, 관심 영역에 가장 가깝게 위치되는 하나 이상의 타겟을 식별하도록 구성된다. 본원에서 설명되는 실시형태는, 다수의 상이한 타입의 타겟 및 관심 영역에 대해 사용될 수 있는데, 이들 중 적어도 몇몇은 본원에서 더 설명된다. 그러나, 일반적으로, 타겟은, 타겟에 근접하게 위치되는 다른 패턴과 관련하여 고유한 그리고 설계 내에서 알려진 위치를 갖는 시료에 대한 설계에서의 패턴(또는 패턴의 일부)일 수도 있다. 관심 영역은, (예를 들면, 관심 영역이 시료 상의 결함의 위치인 경우) 시료의 검사가 시작될 때까지 알려지지 않는 관심 영역일 수도 있다. 몇몇 이러한 경우에서, 타겟은, (타겟이 설계에서 그리고 시료 상에서 미리 정의된 위치를 갖는 미리 정의된 타겟인 경우와 같이) 시료의 검사가 시작되기 이전에 알려질 수도 있거나 또는 시료의 검사 동안 (결함이 검출될 때 즉석에서) 식별될 수도 있다. 그러나, 관심 영역은, 시료의 검사 이전에 알려지는 관심 영역일 수도 있다(예를 들면, 관심 영역이 설계 기반의 케어 영역(care area)인 경우). 이러한 경우에, 타겟은 또한 시료의 검사 이전에 식별될 수도 있다. 따라서, 관심 영역 및 타겟의 위치는, 검사 동안 시료에 대해 수행되는 이미지 획득 이전에 알려질 수도 있다.
하나의 실시형태에서, 관심 영역은, 다른 시료의 검사 동안 결함이 검출되었던 다른 시료 상의 영역이다. 하나의 실시형태에서, 수정된 좌표는 설계 공간 좌표이다. 이 방식에서는, 본원에서 더 설명되는 바와 같이, 실시형태는 설계에 대한 일반화된 검출 후 결함 정렬(generalized post-detection defect alignment-to-design)을 위해 구성될 수도 있다. 필터링 및 샘플링과 같은 다양한 사용 사례는, 설계에 대한 검사 데이터의 정확한 정렬에 의존한다. 본원에서 설명되는 실시형태는, 정렬되어야 하는 검사 이미지 패치 및 관련된 설계 클립의 내용과 무관하게, 검출 후 정렬이 실질적으로 정확해지는 것을 가능하게 한다. 또한, 본원에서 설명되는 실시형태는, 설계에 대한 정렬 불가능한 또는 불량하게 정렬된 결함(또는 이미지 위치)의 위험성을 완화할 수 있다. 본원에서 설명되는 실시형태는 또한, 현존하는 검사 툴 소프트웨어에 대한 약간의 변경을 통해 구현될 수 있다.
하나의 이러한 실시형태에서, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은, 결함이 검출된 이후 그리고 다른 시료의 검사를 위한 이미지 획득이 검사 서브시스템에 의해 완료된 이후 하나 이상의 타겟을 식별한다. 예를 들면, 일단 결함이 검출되면, 컴퓨터 서브시스템(들)은, 하나 이상의 타겟 중 어떤 것이 검출된 결함에 가장 가까운지를 결정하기 위해, (결함을 검출하기 위해 사용되었던 결함 검출 알고리즘 및/또는 방법에 의해 결정되는 바와 같은) 검출된 결함의 위치를 사용할 수도 있다 컴퓨터 서브시스템(들)이 타겟(들)의 이미지(들)에 기초하여 본원에서 설명되는 다른 기능을 수행하기 때문에 그리고, 이 실시형태에서, 하나 이상의 타겟을 식별하는 것이 다른 시료의 검사를 위한 이미지 획득이 완료된 이후 수행되기 때문에, 이 실시형태에서, 타겟은, 다른 시료의 검사를 위해 수행되는 이미지 획득 동안, 타겟에 대한 이미지가 획득될 수 있도록, 다른 시료의 검사 이전에 알려지는 바람직하다. 이 방식에서, 하나 이상의 타겟을 식별하는 것 및 식별된 하나 이상의 타겟에 기초하여 컴퓨터 서브시스템(들)에 의해 수행되는 다른 기능은, 타겟에 대한 이미지가 이미지 획득 동안 획득될 수 있고 따라서 후처리에 대해 이용가능할 것이기 때문에, 후처리(즉, 시료에 대한 이미지 획득이 완료된 이후 수행되는 데이터 후처리)에서 수행될 수 있다.
다른 이러한 실시형태에서, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은, 검사 서브시스템에 의한 다른 시료의 검사를 위해 다른 시료에 대한 이미지 획득이 수행되고 있는 동안, 하나 이상의 타겟을 식별한다. 예를 들면, 일단 결함이 검출되면, 컴퓨터 서브시스템(들)은, 하나 이상의 타겟 중 어떤 것이 검출된 결함에 가장 가까운지를 결정하기 위해, (결함을 검출하기 위해 사용되었던 결함 검출 알고리즘 및/또는 방법에 의해 결정되는 바와 같은) 검출된 결함의 위치를 사용할 수도 있다 컴퓨터 서브시스템(들)이 타겟(들)의 이미지(들)에 기초하여 본원에서 설명되는 다른 기능을 수행하기 때문에 그리고, 이 실시형태에서, 하나 이상의 타겟을 식별하는 것이 다른 시료의 검사를 위한 이미지 획득 동안 수행되기 때문에, 이 실시형태에서는, 다른 시료의 검사를 위해 수행되는 이미지 획득 동안, 타겟이 식별될 수 있고, 그 다음, 이미지가 식별된 타겟에 대해 획득될 수 있기 때문에, 타겟은 다른 시료의 검사 이전에 알려질 필요가 없다. 이 방식에서, 하나 이상의 타겟을 식별하는 것 및 식별된 하나 이상의 타겟에 기초하여 컴퓨터 서브시스템(들)에 의해 수행되는 다른 기능은, 검사 프로세스 동안 수행될 수 있다.
다른 실시형태에서, 하나 이상의 타겟을 식별하는 것은, 정렬 타겟의 세트로부터 하나 이상의 타겟을 선택하는 것을 포함하고, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 시료에 대한 이미지에서 하나 이상의 피쳐의 설계 공간 좌표를 결정하기 위해 시료에 대한 이미지를 시료에 대한 설계 정보에 정렬하도록, 시료에 대한 이미지를 정렬하는 결과의 하나 이상의 특성을 결정하도록, 그리고 하나 이상의 특성에 기초하여 결정되는 설계에 걸친 빈도로 다른 시료에 대한 설계 내에서 정렬 타겟의 세트를 선택하도록 구성된다.
하나의 이러한 실시형태에서, 하나 이상의 특성은, 시료에 대한 이미지를 정렬하는 결과에서의 오차의 하나 이상의 특성이다. 예를 들면, 도 2의 단계 200에서 도시되는 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(들)은, 충분하게 될 정렬 타겟의 세트를 결정하기 위해, 설계에 대비한 검사기 이미지 정렬 오차의 빈도 및 정도의 특성을 묘사하도록 구성될 수도 있다. 도 2의 202에서 도시되는 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(들)은, 결정된 빈도로 잠재적인 타겟을 식별할 설계 룰 기반의 검색 스크립트(design rule based search script)를 개발하도록 구성될 수도 있다. 또한, 도 2의 단계 204에서 도시되는 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(들)은, 충분한 수 및 배열의 사이트에서 특정한 정렬 타겟 케어 영역 그룹의 케어 영역을 생성하도록 구성될 수도 있다.
다른 예에서, 도 3의 단계 300에서 도시되는 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(들)은 타겟 간격 및 빈도를 확립하도록 구성될 수도 있다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 또한, 도 3의 단계 302에서 도시되는 바와 같이, 관련된 설계 파일 레이어를 결정하도록 구성될 수도 있다. 예를 들면, 각각의 디바이스(예를 들면, 칩) 및 물리 레이어(즉, 시료 프로세스 레이어)의 경우, 컴퓨터 서브시스템(들)은, 검사 이미징 방법에 관련이 있는 지오메트리를 포함하는 관련된 설계 파일 레이어(들)를 결정할 수도 있다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 또한, 도 3의 단계 304에서 도시되는 바와 같이 타겟에 대한 기준을 결정하도록 구성될 수도 있다. 예를 들면, 컴퓨터 서브시스템(들)은, 정렬 타겟을 선택하기 위한 기준을, 물리적 설계 레이어(들)를 검색하기 위한 EDA 툴 룰로 변환할 수도 있다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 또한, 물리적 설계 파일 내에서 충분한 타겟을 식별하기 위한 EDA 툴 물리적 설계 검색 스크립트를 생성하도록 구성될 수도 있다. 또한, 컴퓨터 서브시스템(들)은, 도 3의 306에서 도시되는 바와 같이, 설계 공간에서 충분한 타겟을 식별하도록 구성될 수도 있다. 예를 들면, 컴퓨터 서브시스템(들)은, 물리적 설계 파일에 기초하여 EDA 룰 기반의 검색을 실행하도록 그리고 데이터를 적절한 형태로 출력하도록 구성될 수도 있다.
이 방식에서, 정렬 타겟은, 자신의 검출기에 의해 생성되는 이미지를 설계에 대해 정렬하기 위한 검사 시스템의 능력을 상쇄하도록 선택될 수 있다. 예를 들면, 설계에 대비한 검사기 이미지 정렬 오차의 빈도 및 정도가 각각 상대적으로 높고 상대적으로 큰 경우, 정렬 타겟은 시료에 대한 설계 전체에 걸쳐 더 높은 빈도로 선택될 수도 있다. 대조적으로, 예를 들면, 설계에 대비한 검사기 이미지 정렬 오차의 빈도 및 정도가 각각 상대적으로 낮고 상대적으로 작은 경우, 정렬 타겟은 시료에 대한 설계 전체에 걸쳐 더 낮은 빈도로 선택될 수도 있다. 이 방식에서, 정렬 타겟은, 임의의 하나의 정렬 타겟과 임의의 하나의 검출된 결함 사이의 간격이, 설계에 대한 정렬 타겟 이미지의 패턴의 정렬이 설계에 대한 결함의 정렬을 실질적으로 정확하게 교정하기 위해 사용될 수 있을만큼 충분히 작도록, 설계(및 따라서 시료) 전체에 걸쳐 이격될 수도 있다. 또한, 정렬 타겟은, 그들이 (예를 들면, 그리드에서와 같이) 설계 전체에 걸쳐 규칙적으로 이격되도록 또는 그들이 (예를 들면, 설계 및 따라서 시료의 어떤 영역이 결함에 대해 검사되지 않을 경우에서와 같이, 설계 및 따라서 시료의 몇몇 영역에서의 결함이 설계에 대해 정렬되지 않을 경우에서와 같이, 적절한 정렬 타겟이 설계 전체에 걸쳐 일정하게 이격된 간격에서 이용가능하지 않은 경우에서와 같이, 등등에서와 같이) 시료 전체에 걸쳐 불규칙한 간격을 가질 수도 있도록, 설계 내에서 선택될 수도 있다.
정렬 타겟의 이미지가 설계와 같은 기준에 대해 정렬될 것이고 그 다음 그 정렬 결과가 다른 좌표(예를 들면, 결함 좌표)를 교정 및/또는 수정하기 위해 사용될 것이기 때문에, 정렬 타겟은, 시료 상의 몇몇 미리 결정된 영역 내에서 고유한 설계 내의 패턴을 포함하도록 선택되는 것이 바람직하다. 패턴은 사이즈 및/또는 형상과 같은 다수의 상이한 방식으로 고유할 수도 있다. 일반적으로, 패턴 근처의 임의의 다른 패턴과는 같지 않은 패턴이 정렬 타겟으로서 사용하기에 적합할 수도 있다. 바람직하게는, 정렬 타겟은 또한, 검사 시스템에 의해 충분한 해상도를 가지고 이미지화될 수 있는 패턴을 포함한다(예를 들면, 고유하지만 그러나 검사 시스템에 의해 이미지화될 수 없는 패턴은 정렬 타겟 패턴으로서 대개 사용될 수 없을 것이다).
다른 이러한 실시형태에서, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은, 다른 시료의 검사 동안 검사 서브시스템이 정렬 타겟의 세트에 대한 이미지를 획득하도록 하는 다른 시료의 검사를 위한 레시피를 생성하도록 구성된다. "레시피"는, 기술 분야에서 일반적으로, 검사 프로세스와 같은 프로세스를 실행하기 위해 검사 시스템과 같은 시스템에 의해 사용될 수 있는 명령어의 세트로서 정의될 수 있다. 몇몇 경우에, 정렬 타겟에 대응하는 설계의 또는 시료 상의 영역은, "정렬 타겟 케어 영역 그룹"(즉, 이미지 획득의 목적을 위한 케어 영역인 그러나 결함 검출이 그 영역에서 반드시 수행되지는 않기 때문에 반드시 결함 검출의 목적을 위한 케어 영역은 아닌 영역의 그룹)으로 일괄적으로 칭해질 수도 있다.
하나의 예에서, 도 2의 단계 206에서 도시되는 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(들)은, 이미지 및 위치 콜렉션이 사이트 위치에서 강제되도록 하는 정렬 타겟 케어 영역 그룹에 대한 검사 레시피를 구성하도록(셋업하도록 및/또는 수정하도록) 구성될 수도 있다. 또한, 도 3의 단계 308에서 도시되는 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(들)은 검사 레시피로 통합되기에 적합한 파일을 생성하도록 구성될 수도 있다. 예를 들면, 컴퓨터 서브시스템(들)은, 정렬 타겟 케어 영역을 검사 레시피와 관련시키기 위한(정렬 타겟 케어 영역을 검사 레시피에 포함시키기 위한) 적절한 방법을, 검사 시스템 타입 또는 모델에 기초하여, 결정하도록 구성될 수도 있다. 도 3의 단계 310에서 추가로 도시되는 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(들)은, 후처리 정렬 타겟(즉, 후처리에서 사용될 정렬 타겟)에 대한 케어 영역 그룹을 레시피(검사 레시피)에서 생성하도록 그리고 설계 검색의 결과를 포함하는(검사 레시피에 포함시키는) 파일을 가져오도록(import) 구성될 수도 있다.
컴퓨터 서브시스템(들)은 또한, 도 3의 단계 312에서 도시되는 바와 같이, 케어 영역 그룹에 대한 레시피를 후처리 정렬 타겟 구성으로 설정하도록 구성될 수도 있다. 이 방식에서, 시료에 대한 이미지 획득이 완료된 이후까지, 정렬 타겟에 대해 획득되는 이미지에 대해 어떠한 데이터 프로세싱도 수행되지 않을 수도 있다. 다시 말하면, 레시피는, 정렬 타겟 케어 영역 그룹에 대해, 시료 상의 정렬 타겟의 위치에서 이미지를 획득하는 것이 검사 서브시스템에게 강제되도록 설정될 수도 있다. 이 방식에서, 이미지는, 설계에 대한 임의의 결함의 정렬을 위한 기준 타겟 이미지를 신뢰성 있게 획득하기 위해, 결함 위치 이외의 시료 상의 위치(즉, 정렬 타겟 위치)에서 획득될 수도 있고 그 다음 저장될 수도 있다.
추가적인 이러한 실시형태에서, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 다른 시료의 검사 동안 수행되는 다른 시료의 스캐닝이 완료된 이후, 저장된 이미지가 사용에 이용가능하도록, 정렬 타겟의 세트에 대한 이미지를 저장하도록 구성된다. 정렬 타겟의 세트에 대한 이미지는, 이들이 이러한 사용에 이용가능하도록, 임의의 적절한 방식으로 저장될 수도 있다. 이 방식에서, 정렬 타겟 이미지는, 시료 이미지 획득 이후 수행되는 데이터 프로세싱에 이용가능할 수도 있다.
몇몇 이러한 실시형태에서, 검사 서브시스템은, 검사 동안 검출되는 결함에 대해 검사될 다른 시료 상의 다른 위치에서 이미지를 획득하고, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은, 다른 위치에서 획득되는 다른 시료에 대한 이미지에 기초하여 다른 시료 상의 결함을 검출하도록 구성되고, 결함을 검출하는 것은 결함의 포지션을 결정하는 것을 포함한다. 시료 상의 결함을 검출하는 것은, 검사 서브시스템의 검출기(들)의 이미지 또는 다른 출력에 하나 이상의 결함 검출 알고리즘을 적용하는 것을 포함할 수도 있다. 이미지 또는 출력에 결함 검출 알고리즘(들)을 적용하는 것은, 다수의 상이한 방식으로 그리고 기술 분야에서 공지된 임의의 적절한 방식으로 수행될 수도 있다. 또한, 이미지 또는 출력에 결함 검출 알고리즘(들)을 적용하는 것은, 데이터, 신호, 또는 이미지 프로세싱의 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 방법, 알고리즘, 함수, 데이터 구조, 등등을 사용하여 수행될 수도 있다. 결함을 검출하기 위해 컴퓨터 서브시스템(들)에 의해 사용되는 결함 검출 방법 및/또는 알고리즘은 또한, 시료 상의 검출된 결함의 포지션을 출력할 수도 있다. 그 다음, 결함 검출 방법 및/또는 알고리즘에 의해 출력되는 검출된 결함의 포지션은 검사 서브시스템에 의해(예를 들면, 검출된 결함의 포지션의 좌표를 검사 서브시스템에 의해 생성되고 저장되는 검사 결과에 포함시키는 것에 의해) 보고될 수도 있다.
다른 이러한 실시형태에서, 결함을 검출하는 것은, 정렬 타겟의 세트에 대한 이미지에 기초하여 수행되지 않는다. 예를 들면, 도 3의 단계 314에서 도시되는 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(들)은, 타겟 관련 데이터를 결함 데이터와 계속 분리한 상태에서 검사를 수행하도록 구성될 수도 있다. 따라서, 컴퓨터 서브시스템(들)에 의해 수행되는 임의의 결함 검출 알고리즘 및/또는 방법은, 정렬 타겟에 대해 획득되는 이미지를 입력으로서 또한 사용하지 않은 상태에서 결함에 대해 검사될 시료의 부분에 대해 획득되는 이미지를 입력으로서 사용하여 수행될 수 있다.
다른 이러한 실시형태에서, 정렬 타겟의 세트를 선택하는 것은, 다른 시료의 검사 이전에 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템에 의해 수행된다. 예를 들면, 상기에서 언급되는 바와 같이, 몇몇 경우에, 정렬 타겟의 세트는, 검사 시스템에 의해 획득되는 이미지를 설계에 정렬하는 검사 시스템의 능력에 기초하여 선택될 수도 있다. 그 정보가 시료에 대한 검사를 수행하기 이전에 결정될 수도 있기 때문에, 정렬 타겟의 세트는 그 시료의 검사 이전에 선택될 수 있다.
다른 실시형태에서, 정렬 타겟의 세트를 선택하는 것은, 다른 시료의 검사 동안 그리고 결함 중 적어도 하나가 검출된 이후 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템에 의해 수행된다. 예를 들면, 실시형태는, 검출된 결함에 기초하여 검사 서브시스템의 출력에서 적합한 정렬 타겟을 검색하도록 구성될 수도 있다. 이러한 검색은, 2014년 12월 25일자로 공개된 Karsenti 등에 의한 미국 특허 출원 공개 제2014/0376801호에서 설명되는 바와 같이 수행될 수도 있는데, 이 출원 공개는 참조에 의해, 마치 본원에서 완전히 개시되는 것처럼 통합된다. 본원에서 설명되는 실시형태는, 이 출원 공개에서 설명되는 임의의 방법(들)의 임의의 단계(들)를 포함할 수도 있고 본원에서 설명되는 시스템은 또한 이 출원 공개에서 설명되는 바와 같이 구성될 수도 있다. 이 방식에서, 정렬 타겟 이미지 생성이 수행되는 위치는 즉석에서(예를 들면, 설계에서의 결함의 "대략적인" 위치를 식별하고 그 다음 적절한 정렬 타겟(들)에 대해 그 위치에 가까운 설계를 검색하는 것에 의해 또는 검출된 결함 위치에 가까운 시료 상의 영역에서 이미지 획득을 수행하고 그 다음 적절한 정렬 타겟(들)에 대해 획득된 이미지를 검색하는 것에 의해) 생성될 수도 있다. 따라서, 검사 전에 정렬 타겟의 세트를 생성하는 대신, 이미지가 생성되는 타겟은 결함의 검출에 의해 트리거될 수도 있다. 이러한 구현은, 상기의 참조에 의해 통합되는 특허 출원 공개에서 설명되는 빠른 설계 검색 툴을 활용할 수 있다.
추가적인 실시형태에서, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은, 다른 시료의 검사 동안 수행되는 다른 시료의 스캐닝이 완료된 이후, 저장된 이미지가 사용에 이용가능하도록 그리고 저장된 이미지가 결함을 검출하는 결과와는 별개로 저장되도록, 정렬 타겟의 세트에 대한 이미지를 저장하도록 구성된다. 예를 들면, 도 2의 단계 208에서 도시되는 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(들)은, 정렬용 타겟 케어 영역 그룹 및 관련된 데이터를, 보고된 결함 데이터에서 배제되지만 그러나 후처리 분석이 액세스할 수 있는 방식으로 저장하도록 구성될 수도 있다. 이러한 저장은 임의의 적절한 방식으로 수행될 수도 있다.
하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 하나 이상의 타겟에 대한 하나 이상의 이미지를, 다른 시료에 대한 기준(reference)에 대해 정렬하도록 구성된다. 하나 이상의 타겟에 대한 하나 이상의 이미지 및 관심 영역에 대한 이미지는, 다른 시료의 검사 동안, 검사 서브시스템에 의해 획득된다. 일반적으로, 두 개의 패턴을 서로 정렬하기 위해 사용될 수 있는 임의의 방법 또는 시스템이 이러한 정렬을 위해 사용될 수 있는데, 두 개의 패턴 중 적어도 하나는 검사 시스템에 의해 생성되는 이미지에서의 패턴이다. 타겟에 대한 이미지(들)를 기준에 대해 정렬하는 것은 또한, 참조에 의해 마치 본원에서 완전히 개시되는 것처럼 통합되는 Zafar 등등 및 Kulkarni 등등에 의한 특허에서 설명되는 바와 같이 수행될 수도 있다. 실시형태는 이들 특허에서 설명되는 임의의 방법(들)의 임의의 다른 단계(들)을 포함할 수도 있고 본원에서 설명되는 시스템은 또한 이들 특허에서 설명되는 바와 같이 구성될 수도 있다.
하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 정렬의 결과에 기초하여 하나 이상의 타겟에 대한 하나 이상의 이미지와 기준 사이의 오프셋을 결정하도록, 그리고 검사 서브시스템에 의해 보고되는 관심 영역의 좌표 및 오프셋에 기초하여 관심 영역의 수정된 좌표를 결정하도록 구성된다. 하나의 실시형태에서, 관심 영역은 검출된 결함 중 처음 검출된 결함의 포지션이고, 기준은 다른 시료에 대한 설계이고, 오프셋은 설계에 대한 정렬 타겟 오프셋(alignment target-to-design offset)이고, 수정된 좌표를 결정하는 것은, 설계에 대한 정렬 타겟 오프셋을, 처음 검출된 결함의 보고된 좌표에 적용하고 그에 의해 처음 결정된 결함에 대한 설계 공간 좌표를 결정하는 것을 포함한다.
하나의 이러한 예에서, 도 2의 단계 210에서 도시되는 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(들)은, 생성되는 각각의 정렬 타겟 이미지의 그 각각의 설계 클립에 대한 오프셋을 결정하도록 구성될 수도 있다. 또한, 도 2의 단계 212에서 도시되는 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(들)은, 이전 단계에서 결정되는 오프셋만큼 결함 좌표를 시프트하는 것에 의해, 결함 데이터를 후처리하도록 구성될 수도 있다. 최상의 결과를 위해, 오프셋은 결함 포지션에 가까운(또는 결함 위치를 둘러싸는) 두 개 이상의 정렬 타겟에 대해 결정될 수도 있고, 두 개 이상의 정렬 타겟의 오프셋은 결함에 대한 적절한 오프셋을 결정하도록 보간될 수도 있다. 오프셋은 간단한 일차원 오프셋일 수 있거나 또는 스케일링, 회전, 워핑(warp), 또는 다른 비선형 변환을 수반하는 더 복잡한 오프셋일 수 있다. 이들 변환 오프셋 중 임의의 것은, 본원에서 더 설명되는 바와 같이 기준 이미지에 대한 정렬 타겟 이미지의 정렬로부터 유도될 수 있다(통상적으로 물리적 설계 클립으로부터 유도될 수 있다). 또한, 본원에서 설명되는 바와 같이 결정되는 오프셋은, 본원에서 설명되는 이미지가 획득되었고 그 다음 기준에 대한 정렬을 위해 컴퓨터 서브시스템(들)에 의해 사용되었던 시료에 대해서만 관련될 수도 있다.
다른 예에서, 도 3의 단계 316에서 도시되는 바와 같이, 후처리에서의 검사 이후, 컴퓨터 서브시스템(들)은, (각각의 또는 하나 이상의 정렬 타겟에 대한) 타겟마다의 설계에 대한 정렬 타겟 오프셋을 계산하도록 구성될 수도 있다. 또한, 도 3의 단계 318에서 도시되는 바와 같이, 각각의 결함에 대해, 컴퓨터 서브시스템(들)은, 다수의 타겟으로부터의 데이터에 기초한 보간에 의해 또는 가장 가까운 정렬 타겟으로부터 결정되는 교정을 사용하여 자신의 좌표를 조정하도록 구성될 수도 있다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 또한, 도 3의 단계 320에서 도시되는 바와 같이, 완료될 때까지 후처리를 계속 진행하도록 그리고 결과를 저장하도록 구성될 수도 있다.
컴퓨터 서브시스템(들)은, 하나 이상의 타겟에 대한 하나 이상의 이미지를 기준에 대해 정렬하도록, 오프셋을 결정하도록, 시료 후처리(예를 들면, 검사 레시피 동안 수행될 모든 이미지 획득이 완료된 이후 수행되는 데이터 프로세싱)에서 관심 영역의 수정된 좌표를 결정하도록 구성될 수도 있다. 그러나, 컴퓨터 서브시스템(들)은 정렬 교정을 실시간으로 행하도록 구성될 수도 있다. 예를 들면, 컴퓨터 서브시스템(들)은, 하나 이상의 타겟에 대한 하나 이상의 이미지를 기준에 대해 정렬하도록, 오프셋을 결정하도록, 검사 레시피 동안 수행되는 이미지 획득 동안 관심 영역의 수정된 좌표를 결정하도록 구성될 수도 있다. 이 구현예는, 단계가 후처리에서 수행되는 구현예보다 더 많은 작업을 필요로 할 수도 있지만, 그러나, 이 구현예는 검출 민감도에 대해 추가적인 이점을 가질 수 있다.
본원에서 설명되는 실시형태의 결과는 사용 사례에 따라 추가적인 분석을 위해 옵션적으로 저장될 수도 있다. 예를 들면, 결과적으로 나타나는 데이터는, 필터링, 샘플링, 분류, 등등의 알고리즘 및/또는 방법에서 사용하기 위해 결함 결과에 추가될 설계 속성(들), 이미지 속성(들), 또는 차이 이미지 속성(들)의 추출과 같은 추가적인 후처리 단계로 제공될 수 있다. 다른 실시형태에서, 관심 영역은 검출된 결함 중 처음 검출된 결함의 포지션이고, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은, 관심 영역에 가장 가깝게 위치되는 하나 이상의 타겟에 대응하는 설계 중 하나 이상의 부분을 갖는 관심 영역의 이미지를, 결함 리뷰 툴의 시야에 관심 영역을 재배치시키기 위해 설계의 하나 이상의 부분을 사용하도록 구성되는 결함 리뷰 툴로 전송하도록 구성된다. 예를 들면, 정렬 타겟에 대한 설계 클립은, 전자 빔 리뷰 플랫폼으로 진행하는 로트 결과의 일부로서 저장될 수도 있는데, 그 다음, 전자 빔 리뷰 플랫폼은, 검사 시스템으로부터의 이미지에서의 결함의 위치(또는 관심 위치)를 나타내는 시료의 부분을 주사 전자 현미경(scanning electron microscope; SEM) 시야에 정확하게 재배치시키기 위해, 설계 클립을 사용할 수 있다. 리뷰를 위해 선택되는 결함의 위치에 가장 가까운 정렬 타겟에 대한 설계 정보를 사용하여 유사한 방식으로 결함을 재배치시키기 위해, 다른 타입의 결함 리뷰 툴이 구성될 수도 있다.
하나의 실시형태에서, 관심 영역은 다른 시료 상의 케어 영역이다. 예를 들면, 본원에서 설명되는 실시형태는, 패턴 검색 이후에 설계 기반의 케어 영역을 이동시키도록(또는 오프셋하도록) 구성될 수도 있는데(즉, 지정된 패턴이 검색된 그리고 발견된 케어 영역을 이동시키거나 또는 위치 결정함), 이렇게 하는 것은, "확대" 및 "축소" 옵션만을 갖는 것이 설계 기반의 케어 영역의 소정의 영역을 커버하는 데 충분하지 않을 수도 있기 때문에, 유익하다. 따라서, 현재 이용가능한 축소/확대 옵션은, 정확한 포지션에 설계 기반의 케어 영역을 생성하기에는 충분하지 않을 수도 있다. 본원에서 설명되는 실시형태는 또한, 메인 유저 인터페이스에 설계 기반의 케어 영역을 등록하는 방법과는 상이한데, 그 이유는 메인 유저 인터페이스에서 이렇게 하는 것이, 단지 하나의 설계 기반의 케어 영역 그룹 대신, 시료에 대한 설계 기반의 케어 영역 전체를 일반적으로 이동시키기 때문이다. 또한, 이러한 현재 사용되는 방법은 단지 하나의 설계 기반의 케어 영역만 이동시킬 수 없다. 대조적으로, 본원에서 설명되는 실시형태는, 케어 영역 단위 기반으로 또는 케어 영역 그룹 단위 기반으로 설계 기반의 케어 영역의 좌표를 식별 및/또는 수정하기 위해 사용될 수 있다.
본원에서 사용되는 바와 같은 용어 "설계 기반의 케어 영역"은, 일반적으로, 시료에 대한 설계에서 식별되는 그리고 케어 영역에 대한 설계를 시료에 대해 정렬하는 것에 의해 시료에 대한 검사 시스템 출력에서 식별되는 케어 영역으로서 정의될 수 있다. 따라서, 본원에서 설명되는 설계 기반의 케어 영역은, 반드시 시료에 대한 설계가 아니라 시료에 대한 검사 시스템 출력에 기초하여 결정될 수도 있는 다른 케어 영역과는 상이하다. 예를 들면, 설계 기반이 아닌 케어 영역은, 검사 시스템의 출력에서의 노이즈 및/또는 반드시 설계 기반은 아닌 시료의 위치(예를 들면, 시료에 대한 검사 시스템의 출력에서 보이는 다이의 코너에 기초하여 결정되는 위치)에 기초할 수도 있다. 대조적으로, 본원에서 설명되는 바와 같은 설계 기반의 케어 영역은, 이들이 시료에 대한 설계 정보를 시료에 대한 검사 시스템의 출력에 정렬시키는 것에 의해 식별될 수 있다는 점에서, 설계 기반이다. 설계 기반의 케어 영역은 이러한 방식으로 위치 결정될 수 있기 때문에, 케어 영역은 다른 케어 영역보다 훨씬 더 정확하게 출력에서 식별될 수 있고 케어 영역은 다른 케어 영역보다 훨씬 더 작은 사이즈를 가질 수 있다. 그러나, 시료 상의 다른 패턴과 관련하여 고유한 패턴을 모든 설계 기반의 케어 영역이 반드시 포함하는 것은 아니며, 및/또는 설계 기반의 케어 영역에 존재하는 결함은 설계 정보를 검사 시스템 출력에 정렬하는 것을 어렵게 만들 수 있다.
본원에서 설명되는 실시형태는, 설계 기반의 케어 영역을, 근처에 위치되는 다른 패턴과 관련시키는 것에 의해 이러한 어려움을 경감시키는데, 근처에 위치되는 다른 패턴은: 1) 동일한 근처의 다른 패턴에 대해 고유하고, 2) 설계 기반의 케어 영역과 미리 결정된 공간적 관계를 가지며, 3) 이들이 상대적으로 높은 정확도를 가지고 시료 상에서 형성될 수 없는 것보다 더 자주 높은 정확도를 가지고 시료 상에서 형성될 수 있다는 점에서 상대적으로 강건하고, 및 4) 검사 시스템 출력에서 충분히 결정될 수 있다. 그 다음, 본원에서 더 설명되는 바와 같이, 일단 다른 패턴이 이들 패턴에 대한 설계 정보에 대해 정렬되었다면, 이들 패턴과 설계 기반의 케어 영역 사이의 미리 결정된 공간적 관계는, 검사 시스템 출력에서 설계 기반의 케어 영역을 식별하기 위해 사용될 수 있다. 따라서, 설계 기반의 케어 영역 자체에 대한 출력이 설계에 대해 정렬되지 않을 수도 있지만, 설계 기반의 케어 영역은, 다른 미리 결정된 패턴의 설계에 대한 정렬 덕분에 설계에 대해 효과적으로 정렬된다.
몇몇 실시형태에서, 케어 영역은 다른 시료에 대한 설계 내에 고유한 패턴을 포함하지 않으며, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은, 하나 이상의 타겟으로서 사용하기 위해 관심 영역에 가장 가까운 설계 내에서 하나 이상의 고유의 패턴을 선택하도록 구성된다. 이 방식에서, 본원에서 설명되는 실시형태는, 실제 케어 영역이, 그 자체 내에, 고유의 패턴을 포함하지 않지만, 그러나 고유의 패턴에 상대적으로 가깝게 항상 발생하는 경우에도, 설계 기반의 케어 영역이 사용되는 것을 가능하게 한다. 다시 말하면, 설계 기반의 케어 영역과 미리 결정된 공간적 관계를 갖는 그리고 다른 근처의 패턴에 대해 고유한 설계에서의 하나 이상의 패턴을 식별하는 것에 의해, 일단 이들 식별된 패턴이 설계에 대해 정렬되면, 고유의 패턴을 포함하지 않기 때문에 검사 시스템 출력에서 달리 식별될 수 없는 설계 기반의 케어 영역은, 식별된 하나 이상의 고유의 패턴에 대한 자신의 공간적 관계 덕분에 식별될 수 있다. 하나 이상의 고유한 패턴을 선택하는 것은, 관심 패턴(pattern of interest; POI)을 식별하는 것, 다른 시료에 대한 설계에 대해 수행되는 패턴 검색에서 POI 위치를 검색하는 것, 및 그 다음, POI에 대해 특정한 오프셋을 갖는 설계 기반의 케어 영역을 결정하는 것에 의해 수행될 수도 있다.
다른 실시형태에서, 케어 영역은, 다른 시료에 대한 설계 내에서 취약 지점이 위치되는 영역이다. 예를 들면, 하나 이상의 타겟은 설계에서 소정의 고유한 패턴으로서 선택될 수 있고, 그 다음, 하나 이상의 타겟의 위치 및 하나 이상의 타겟과 설계 기반의 케어 영역 사이의 공간적 관계에 기초하여, 설계 기반의 케어 영역은, 시료에 대해 수행되는 반도체 프로세스(들)에 의해 쉽게 영향을 받을 수 있는 취약 지점(즉, "핫 스팟") 위치로 이동될 수 있다. 이 방식에서, 설계 기반의 케어 영역이 시료 상에 부적절하게 형성되는 경향이 있는 경우에도, 부정확한 패턴화에 대한 민감성은 설계 기반의 케어 영역이 검사 시스템 출력에서 정확하게 식별되는 것을 방해하지 않을 수도 있다. 따라서, 본원에서 설명되는 실시형태는, 설계에서의 취약 지점에 대응하는 설계 기반의 케어 영역과 함께 사용하기에 특히 유익할 수도 있다. 설계에서의 취약 지점은 Shifrin에 의해 2015년 1월 8일자로 공개된 미국 특허 출원 공개 제2015/0012900에서 더 설명되는데, 이 출원 공개는 참조에 의해 마치 본원에서 완전히 개시되는 것처럼 통합된다. 본원에서 설명되는 실시형태는 또한, 이 특허 출원 공개에서 설명되는 바와 같이 구성될 수도 있다.
다른 실시형태에서, 케어 영역은 다른 시료에 대한 설계의 메모리 영역 내에 위치된다. 예를 들면, 본원에서 설명되는 실시형태는, 메모리 팹이, 설계 기반의 케어 영역을 사용하는 더 많은 검사 레시피를 채택하는 것을 가능하게 할 수 있다. 특히, 메모리 팹에서 제조되는 디바이스의 메모리 영역 내에 많은 유사한 패턴이 존재하는데, 디바이스의 메모리 영역 내에 많은 유사한 패턴이 존재하는 것은, 본원에서 설명되는 실시형태 없이 설계 기반의 케어 영역에 대한 정확한 취약 지점 영역을 끌어내는 것을 상대적으로 어렵게 만들 수도 있다. 따라서, 본원에서 설명되는 실시형태는 메모리 팹이 더 많은 레이어에 대해 설계 기반의 케어 영역을 채택하는 것을 허용한다.
몇몇 실시형태에서, 케어 영역의 이미지의 수정된 좌표는, 하나 이상의 타겟에 대한 하나 이상의 이미지와 기준 사이의 오프셋 및 하나 이상의 타겟과 케어 영역 사이의 미리 결정된 오프셋에 기초하여 결정될 수도 있다. 도 4는, 좌표의 이러한 결정을 수행하기 위해 컴퓨터 서브시스템(들)에 의해 사용될 수 있는 시료 상의 패턴의 하나의 예를 예시한다. 예를 들면, 도 4에서 도시되는 바와 같이, 시료(도 4에서 도시되지 않음) 상의 영역(400)에서의 상당한 수의 패턴은 실질적으로 동일하다(예를 들면, 패턴은, 실질적으로 유사한 특성 예컨대 선폭 및 다른 라인으로부터의 간격을 갖는 라인(402)을 주로 포함한다). 그러나, 시료의 영역의 모든 다른 라인과는 상이한 형상 및 상이한 치수를 갖는 피쳐(404)와 같은 하나 이상의 고유의 특성을 갖는 패턴을 영역이 포함하면, 그 피쳐 또는 그 피쳐의 일부는 하나 이상의 타겟으로서 지정될 수 있다. 예를 들면, 도 4에서 도시되는 예에서, 영역(406)에서의 피쳐의 부분은 시료 상의 이 영역에 대한 타겟으로서 지정된다. 특히, 영역(406)은, 도 4에서 도시되는 시료의 영역에 대한 설계의 패턴 검색에 의해 POI 검색 영역으로서 지정될 수도 있다. 이 방식에서, 영역(406)의 부분과 특정한 공간적 관계를 갖는 시료의 동일 영역에 설계 기반의 케어 영역이 존재하면, 설계 기반의 케어 영역은, 검사 시스템 출력(예를 들면, 이미지)에서 영역(406)을 식별하고 그 다음 검사 시스템 출력에서의 영역(406)의 위치와 조합하여 그 공간 관계를 사용하여 검사 시스템 출력에서의 설계 기반의 케어 영역의 포지션을 결정하는 것에 의해 시료 상에서 위치 결정될 수 있다. 예를 들면, 도 4에서 도시되는 영역(400)에는, 설계 기반의 케어 영역(408)이 존재할 수도 있는데, 설계 기반의 케어 영역(408)은, 그것이 관심 결함(defect of interest; DOI)(410)이 내부에 존재할 수도 있는 영역(400)의 지역(region)이기 때문에 케어 영역으로서 선택될 수도 있고, 화살표(412)에 의해 이 도면에서 개략적으로 도시되는 바와 같이 영역(406)과 특정한 공간적 관계를 갖는다. 따라서, 본원에서 설명되는 실시형태는, 검사 시스템 출력 내에서 정확한(또는 실질적으로 정확한) 설계 기반의 케어 영역을 결정하기 위해 이 공간적 관계(또는 오프셋)을 사용할 수 있지만, 반면 설계 기반의 케어 영역 위치의 결정이 설계 기반의 케어 영역에 위치되는 패턴을 사용하여 시도되면, 설계 기반의 케어 영역은, 설계 기반의 케어 영역 내에서의 고유한 패턴의 결여로 인해 정확하게 위치결정될 수 없다. 이 방식에서, 본원에서 설명되는 실시형태는, 유익하게도, 이전에 사용된 방법 및 시스템보다 더 정확하게 설계 기반의 케어 영역의 포지션을 식별하는 능력을 제공한다.
다른 실시형태에서, 하나 이상의 타겟은, 하나 이상의 타겟과 상이한 케어 영역 사이에 상이한 미리 결정된 오프셋을 갖는 다른 시료 상의 상이한 케어 영역의 이미지의 수정된 좌표를 결정하기 위해 사용된다. 예를 들면, 각각의 POI는 상이한 설계 기반의 케어 영역 및 설계 기반의 케어 영역의 각각에 대한 상이한 오프셋과 관련될 수 있다. 하나의 이러한 예에서, 도 4에서 도시되는 영역(406)의 일부에 의해 타겟이 정의되는 경우, 타겟이 그 자신과 하나보다 많은 설계 기반의 케어 영역 사이에서 상이한 미리 결정된 오프셋(예를 들면, 방향 및/또는 치수에서 상이함)을 가지게 되면, 그 동일한 타겟은 다른 설계 기반의 케어 영역(도 4에서 도시되지 않음) 중 임의의 것 및 설계 기반의 케어 영역(408)의 포지션을 결정하기 위해 사용될 수 있다.
설계 기반의 케어 영역에 대해 사용되는 하나 이상의 타겟을 선택하는 것은, 임의의 하나 이상의 설계 기반의 케어 영역에 대해 선택 및 사용되는 하나 이상의 타겟이, 자신의 출력을 시료에 대한 설계에 정렬하는 검사 시스템의 능력에 기초하여 식별되도록, 본원에서 더 설명되는 바와 같이 또한 수행될 수도 있다. 특히, 설계 기반의 케어 영역에 대한 하나 이상의 타겟은, 검사 시스템에 의해 수행되는 설계에 대한 검사 시스템 출력 정렬의 결과에서의 오차의 정도 및 빈도에 기초하여 선택될 수도 있다. 이 방식에서, 타겟과 타겟의 관련된 관심 영역 사이의 간격은, 검사 시스템에 의해 수행되는 정렬에서의 오차가 설계 기반의 케어 영역의 미리 결정된 포지션에서 어떠한 오차도 야기하지 않을만큼(또는 적어도 무의미한 오차를 야기할만큼) 충분히 작을 수도 있다. 또한, 하나보다 많은 타겟은, 어쩌면 보간과 함께, 본원에서 더 설명되는 바와 같이 임의의 하나의 설계 기반의 케어 영역의 포지션을 결정하는 데 사용될 수도 있다.
하나의 실시형태에서, 케어 영역의 이미지에 대해 결정되는 좌표는 시료 공간 좌표(즉, 웨이퍼 공간 좌표 또는 레티클 공간 좌표)이다. 다른 실시형태에서, 케어 영역의 이미지에 대해 결정되는 좌표는 설계 공간 좌표이다. 예를 들면, 설계 기반의 케어 영역이 본원에서 더 설명되는 바와 같이 검사 시스템 출력에 위치된 이후, 케어 영역의 포지션은, 설계 기반의 케어 영역에 대응하는 검사 시스템 출력에 대한 검사 시스템에 의해 결정되는 시료 공간 좌표로서 보고될 수도 있다. 대안적으로, 일단 설계 기반의 케어 영역이 본원에서 설명되는 바와 같이 검사 시스템 출력에 위치되었다면, 케어 영역에 대응하는 설계 좌표는 자신의 검사 시스템 출력으로 할당될 수도 있다. 물론, 좌표의 양 타입은 또한, 검사 시스템 출력에 할당될 수도 있는데, 좌표의 양 타입이 검사 시스템 출력에 할당되는 것은, (예를 들면, 동일한 검사 시스템에 의한) 시료(웨이퍼 또는 레티클) 공간에서의 설계 기반의 케어 영역의 재배치에 유용할 수도 있다.
본원에서 설명되는 실시형태는 또한, Duffy에 의해 2014년 10월 31일자로 출원된 미국 특허 출원 제62/073,418호에서 설명되는 바와 같이 구성될 수도 있는데, 이 특허 출원은 참조에 의해, 마치 본원에서 완전히 개시되는 것처럼 통합된다. 본원에서 설명되는 실시형태는 또한, 이 특허 출원에서 설명되는 임의의 방법의 임의의 단계를 수행하도록 구성될 수도 있다.
상기에서 설명되는 시스템의 실시형태의 각각은 하나의 단일의 실시형태로 함께 결합될 수도 있다. 다시 말하면, 본원에서 다르게 언급되지 않는 한, 시스템 실시형태 중 어느 것도 임의의 다른 시스템 실시형태와 상호 배타적이지 않다. 또한, 도 2 및 도 3이 본원에서 설명되는 컴퓨터 서브시스템(들)에 의해 수행될 수도 있는 다양한 기능을 나타내지만, 본원에서 다르게 언급되지 않는 한, 이들 도면에서 도시되는 기능 중 어느 것도 본원에서 설명되는 시스템의 기능 및/또는 본원에서 설명되는 방법의 실시에 필수적인 것은 아니다. 다시 말하면, 본원에서 설명되는 실시형태는, 이들 도면에서 도시되는 모든 기능보다 더 적은 것 또는 이들 도면에서 도시되는 모든 기능보다 더 많은 것을 수행하도록 구성될 수도 있고, 실시형태는 이들 실시형태의 범위 내에서 여전히 기능할 수 있고/있거나 실시될 수 있다.
다른 실시형태는 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하기 위한 방법에 관한 것이다. 방법은, 검사되고 있는 시료 상의 관심 영역에 대해, 관심 영역에 가장 가깝게 위치되는 하나 이상의 타겟을 식별하는 것을 포함한다. 방법은 또한, 하나 이상의 타겟에 대한 하나 이상의 이미지를 시료에 대한 기준에 대해 정렬하는 것을 포함한다. 하나 이상의 타겟에 대한 하나 이상의 이미지 및 관심 영역에 대한 이미지는, 시료의 검사 동안, 검사 시스템에 의해 획득된다. 또한, 방법은, 정렬의 결과에 기초하여 하나 이상의 타겟에 대한 하나 이상의 이미지와 기준 사이의 오프셋을 결정하는 것을 포함한다. 방법은, 검사 시스템에 의해 보고되는 관심 영역의 좌표 및 오프셋에 기초하여 관심 영역의 수정된 좌표를 결정하는 것을 더 포함한다.
방법의 단계의 각각은 본원에서 더 설명되는 바와 같이 수행될 수도 있다. 방법은 또한, 본원에서 설명되는 검사 서브시스템 및/또는 컴퓨터 서브시스템(들)에 의해 수행될 수 있는 임의의 다른 단계(들)를 포함할 수도 있다. 오프셋을 식별, 정렬, 결정하는 단계, 및 수정된 좌표를 결정하는 단계는, 본원에서 설명되는 실시형태 중 임의의 것에 따라 구성될 수도 있는 하나 이상의 컴퓨터 시스템에 의해 수행된다. 또한, 상기에서 설명되는 방법은 본원에서 설명되는 시스템 본원에서 설명되는 실시형태 중 임의의 것에 의해 수행될 수도 있다.
실시형태가 본원에서 검사 시스템을 사용한 물리적 시료의 스캐닝과 관련하여 설명되지만, 본원에서 설명되는 실시형태 중 임의의 것은, 일반적으로 양도된, Bhaskar 등등에게 2012년 2월 28일자로 발행된 미국 특허 제8,126,255호, 2014년 8월 28일자로 공개된 Duffy 등등에 의한 미국 특허 출원 공개 제2014/0241610호, 및 2015년 7월 20일자로 출원된 Duffy 등등에 의한 미국 특허 출원 제14/803,872호에서 설명되는 시스템 및 방법과 같은 소위 "가상 검사기"를 사용하여 구현될 수도 있는데, 이들 모두는 참조에 의해, 마치 본원에서 완전히 개시되는 것처럼 통합된다. 다시 말하면, 몇몇 실시형태에서, 검사 시스템은 가상 검사 시스템으로 구성된다. 이들 실시형태에서, 하나 이상의 검출기의 출력은, 광학적 또는 전자 빔 검사 시스템의 하나 이상의 검출기에 의해 이전에 생성된 그리고 검사 시스템에 저장되는 출력일 수도 있고, 스캐닝 동안, 검사 시스템은, 시료가 검사되고 있는 것처럼 저장된 출력을 재생할(replay) 수도 있다. 이 방식에서, 가상 검사 시스템을 사용하여 시료를 스캐닝하는 것은, 물리적 시료가 실제 검사 시스템을 사용하여 스캔되고 있는 것과 동일하게 나타날 수도 있지만, 실제에서는, 스캐닝은 시료가 스캔될 수도 있는 것과 동일한 방식으로 시료에 대한 출력을 단순히 재생하는 것을 수반한다. 본원에서 설명되는 실시형태는 또한 상기에서 참조에 의해 통합되는 특허 및 특허 출원에서 설명되는 바와 같이 구성될 수도 있다.
추가적인 실시형태는, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하기 위한 컴퓨터 구현 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 시스템 상에서 실행가능한 프로그램 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 관한 것이다. 하나의 이러한 실시형태는 도 5에서 도시된다. 특히, 도 5에서 도시되는 바와 같이, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체(500)는 컴퓨터 시스템(504) 상에서 실행가능한 프로그램 명령어(502)를 포함한다. 컴퓨터 구현 방법은, 본원에서 설명되는 임의의 방법(들)의 임의의 단계(들)를 포함할 수도 있다.
본원에서 설명되는 것과 같은 방법을 구현하는 프로그램 명령어(502)는 컴퓨터 판독가능 매체(500) 상에 저장될 수도 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는, 자기 또는 광학 디스크, 또는 자기 테이프 또는 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 다른 적절한 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체와 같은 저장 매체일 수도 있다.
프로그램 명령어는, 다른 것들 중에서도, 프로시져 기반의 기술, 컴포넌트 기반의 기술, 및/또는 객체 지향 기술을 비롯한 임의의 다양한 방식 중 임의의 것에서 구현될 수도 있다. 예를 들면, 프로그램 명령어는, 필요에 따라, 액티브X(ActiveX) 컨트롤, C++ 오브젝트, 자바빈(JavaBeans), 마이크로소프트 파운데이션 클래스(Microsoft Foundation Classes; "MFC"), SSE(Streaming SIMD Extension; 스트리밍 SIMD 확장) 또는 다른 기술 또는 방법론을 사용하여 구현될 수도 있다.
컴퓨터 시스템(504)은, 본원에서 설명되는 실시형태 중 임의의 것에 따라 구성될 수도 있다.
본 설명의 검토에서, 기술 분야의 숙련된 자에게는, 본 발명의 다양한 양태의 다른 수정예 및 대안적 실시형태가 명백할 것이다. 예를 들면, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하기 위한 방법 및 시스템이 제공된다. 따라서, 이 설명은 단지 예증적인 것으로만 해석되어야 하며, 이 설명은 본 발명을 실행하는 일반적인 방식을 기술 분야의 숙련된 자에게 교시하는 목적을 위한 것이다. 본원에서 도시되고 설명되는 본 발명의 형태는 현 시점에서의 바람직한 실시형태로서 간주되어야 한다는 것이 이해되어야 한다. 엘리먼트 및 재료는 본원에서 예시되고 설명된 것들에 대해 대체될 수도 있고, 부품 및 프로세스는 반대로 될 수도 있고, 본 발명의 소정의 피쳐는 독립적으로 활용될 수도 있는데, 이들 모두는, 본 발명의 본 설명의 이익을 가진 이후, 기술 분야의 숙련된 자에게 명백해질 것이다. 하기의 특허청구범위에서 설명되는 바와 같은 본 발명의 취지와 범위를 벗어나지 않으면서, 본원에서 설명되는 엘리먼트에서 변경이 이루어질 수도 있다.

Claims (30)

  1. 시료 상의 관심 영역(area of interest)에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템으로서,
    적어도 에너지 소스 및 검출기 - 상기 검출기는 상기 시료로부터 에너지를 검출하고 상기 검출된 에너지에 응답하여 이미지를 생성함 - 를 포함하고, 시료 위에서 상기 에너지 소스에 의해 생성되는 에너지를 스캔하도록 구성되는 검사 서브시스템; 및
    하나 이상의 컴퓨터 서브시스템
    을 포함하고,
    상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은,
    검사되고 있는 다른 시료 상의 관심 영역에 대해, 상기 관심 영역에 가장 가깝게 위치되는 하나 이상의 타겟을 식별하도록;
    상기 다른 시료에 대한 기준에 대해, 상기 하나 이상의 타겟에 대한 하나 이상의 이미지 - 상기 하나 이상의 타겟에 대한 상기 하나 이상의 이미지 및 상기 관심 영역에 대한 이미지는 상기 다른 시료의 검사 동안 상기 검사 서브시스템에 의해 획득됨 - 를 정렬하도록;
    상기 정렬의 결과에 기초하여, 상기 하나 이상의 타겟에 대한 상기 하나 이상의 이미지와 상기 기준 사이의 오프셋을 결정하도록;
    상기 검사 서브시스템에 의해 보고되는 상기 관심 영역의 좌표 및 상기 오프셋에 기초하여 상기 관심 영역의 수정된 좌표를 결정하도록
    구성되는 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 관심 영역은, 상기 다른 시료의 상기 검사 동안 결함이 검출되었던 상기 다른 시료 상의 영역인 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 관심 영역은 상기 다른 시료의 상기 검사 동안 결함이 검출되었던 상기 다른 시료 상의 영역이고, 상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은, 상기 결함이 검출된 이후 그리고 상기 다른 시료의 상기 검사를 위한 이미지 획득이 상기 검사 서브시스템에 의해 완료된 이후 상기 하나 이상의 타겟을 식별하는 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 관심 영역은 상기 다른 시료의 상기 검사 동안 결함이 검출되었던 상기 다른 시료 상의 영역이고, 상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은, 상기 검사 서브시스템에 의한 상기 다른 시료의 상기 검사를 위해 상기 다른 시료에 대한 이미지 획득이 수행되고 있는 동안, 상기 하나 이상의 타겟을 식별하는 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 수정된 좌표는 설계 공간 좌표인 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 타겟을 식별하는 것은 정렬 타겟의 세트로부터 상기 하나 이상의 타겟을 선택하는 것을 포함하고,
    상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한,
    상기 시료에 대한 상기 이미지에서 하나 이상의 피쳐의 설계 공간 좌표를 결정하기 위해, 상기 시료에 대한 상기 이미지를 상기 시료에 대한 설계 정보에 정렬시키도록,
    상기 시료에 대한 상기 이미지를 정렬시킨 결과의 하나 이상의 특성을 결정하도록,
    상기 하나 이상의 특성에 기초하여 결정되는 상기 설계에 걸친 빈도로 상기 다른 시료에 대한 설계 내에서 정렬 타겟의 상기 세트를 선택하도록
    구성되는 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 하나 이상의 특성은, 상기 시료에 대한 이미지의 정렬의 결과에서의 오차의 하나 이상의 특성인 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 상기 다른 시료의 상기 검사 동안 상기 검사 서브시스템이 정렬 타겟의 상기 세트에 대한 이미지를 획득하게 하기 위해, 상기 다른 시료의 상기 검사를 위한 레시피를 생성하도록 구성되는 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 상기 다른 시료의 상기 검사 동안 수행되는 상기 다른 시료의 스캐닝이 완료된 이후 저장된 이미지가 사용에 이용가능하게 하기 위해, 정렬 타겟의 상기 세트에 대한 상기 이미지를 저장하도록 구성되는 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 검사 서브시스템은 또한, 상기 검사 동안 결함에 대해 검사될 상기 다른 시료 상의 다른 위치에서 이미지를 획득하고,
    상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 상기 다른 위치에서 획득되는 상기 다른 시료에 대한 상기 이미지에 기초하여 상기 다른 시료 상의 상기 결함을 검출하도록 구성되고,
    상기 결함을 검출하는 것은 상기 결함의 포지션을 결정하는 것을 포함하는 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 결함을 검출하는 것은, 정렬 타겟의 상기 세트에 대한 상기 이미지에 기초하여 수행되지 않는 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 정렬 타겟의 상기 세트를 선택하는 것은, 상기 다른 시료의 상기 검사 이전에 상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템에 의해 수행되는 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  13. 제10항에 있어서,
    정렬 타겟의 상기 세트를 선택하는 것은, 상기 다른 시료의 상기 검사 동안 그리고 상기 결함 중 적어도 하나가 검출된 이후 상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템에 의해 수행되는 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 상기 다른 시료의 상기 검사 동안 수행되는 상기 다른 시료의 스캐닝이 완료된 이후 저장된 이미지가 사용에 이용가능하게 하기 위해, 그리고 상기 저장된 이미지가 상기 결함 검출의 결과와는 별개로 저장되게 하기 위해, 정렬 타겟의 상기 세트에 대한 상기 이미지를 저장하도록 구성되는 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 관심 영역은 상기 검출된 결함 중 처음 검출된 결함의 포지션이고,
    상기 기준은 상기 다른 시료에 대한 설계이고,
    상기 오프셋은 설계에 대한 정렬 타겟 오프셋(alignment target-to-design offset)이고,
    상기 수정된 좌표를 결정하는 것은, 상기 설계에 대한 정렬 타겟 오프셋을, 상기 처음 검출된 결함의 상기 보고된 좌표에 적용하고 그에 의해 상기 처음 검출된 결함에 대한 설계 공간 좌표를 결정하는 것을 포함하는 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  16. 제10항에 있어서,
    상기 관심 영역은 상기 검출된 결함 중 처음 검출된 결함의 포지션이고,
    상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 상기 관심 영역에 가장 가깝게 위치되는 상기 하나 이상의 타겟에 대응하는 상기 설계 중 하나 이상의 부분을 갖는 상기 관심 영역의 상기 이미지를, 결함 리뷰 툴의 시야에 상기 관심 영역을 재배치시키기 위해 상기 설계의 상기 하나 이상의 부분을 사용하도록 구성되는 상기 결함 리뷰 툴로 전송하도록 구성되는 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  17. 제1항에 있어서,
    상기 관심 영역은 상기 다른 시료 상의 케어 영역(care area)인 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 케어 영역은 상기 다른 시료에 대한 설계 내에 고유한 패턴을 포함하지 않으며,
    상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 상기 하나 이상의 타겟으로서 사용하기 위해 상기 관심 영역에 가장 가까운 상기 설계 내에서 하나 이상의 고유의 패턴을 선택하도록 구성되는 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 케어 영역은, 상기 다른 시료에 대한 설계 내에서 취약 지점이 위치되는 영역인 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  20. 제17항에 있어서,
    상기 케어 영역은 상기 다른 시료에 대한 설계의 메모리 영역 내에 위치되는 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  21. 제17항에 있어서,
    상기 케어 영역의 상기 이미지의 상기 수정된 좌표는 또한, 상기 하나 이상의 타겟에 대한 상기 하나 이상의 이미지와 상기 기준 사이의 상기 오프셋 및 상기 하나 이상의 타겟과 상기 케어 영역 사이의 미리 결정된 오프셋에 기초하여 결정되는 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  22. 제17항에 있어서,
    상기 하나 이상의 타겟은, 상기 하나 이상의 타겟과 상이한 케어 영역 사이에 상이한 미리 결정된 오프셋을 갖는 상기 다른 시료 상의 상기 상이한 케어 영역의 이미지의 수정된 좌표를 결정하기 위해 사용되는 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  23. 제17항에 있어서,
    상기 케어 영역의 상기 이미지에 대해 결정되는 상기 수정된 좌표는 시료 공간 좌표인 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  24. 제17항에 있어서,
    상기 케어 영역의 상기 이미지에 대해 결정되는 상기 수정된 좌표는 설계 공간 좌표인 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  25. 제1항에 있어서,
    상기 시료 및 상기 다른 시료는 웨이퍼를 포함하는 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  26. 제1항에 있어서,
    상기 시료 및 상기 다른 시료는 레티클을 포함하는, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  27. 제1항에 있어서,
    상기 에너지 소스는 광원이고, 상기 검출기에 의해 검출되는 상기 에너지는 광을 포함하는 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  28. 제1항에 있어서,
    상기 에너지 소스는 전자 빔 소스이고, 상기 검출기에 의해 검출되는 상기 에너지는 전자를 포함하는 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하도록 구성되는 시스템.
  29. 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하기 위한 컴퓨터 구현 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 시스템 상에서 실행가능한 프로그램 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서,
    상기 컴퓨터 구현 방법은,
    검사되고 있는 시료 상의 관심 영역에 대해, 상기 관심 영역에 가장 가깝게 위치되는 하나 이상의 타겟을 식별하는 단계;
    상기 시료에 대한 기준에 대해, 상기 하나 이상의 타겟에 대한 하나 이상의 이미지 - 상기 하나 이상의 타겟에 대한 상기 하나 이상의 이미지 및 상기 관심 영역에 대한 이미지는 상기 시료의 검사 동안 검사 시스템에 의해 획득됨 - 를 정렬하는 단계;
    상기 정렬의 결과에 기초하여, 상기 하나 이상의 타겟에 대한 상기 하나 이상의 이미지와 상기 기준 사이의 오프셋을 결정하는 단계; 및
    상기 검사 시스템에 의해 보고되는 상기 관심 영역의 좌표 및 상기 오프셋에 기초하여 상기 관심 영역의 수정된 좌표를 결정하는 단계
    를 포함하는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  30. 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하기 위한 방법으로서,
    검사되고 있는 시료 상의 관심 영역에 대해, 상기 관심 영역에 가장 가깝게 위치되는 하나 이상의 타겟을 식별하는 단계;
    상기 시료에 대한 기준에 대해, 상기 하나 이상의 타겟에 대한 하나 이상의 이미지 - 상기 하나 이상의 타겟에 대한 상기 하나 이상의 이미지 및 상기 관심 영역에 대한 이미지는 상기 시료의 검사 동안 검사 시스템에 의해 획득됨 - 를 정렬하는 단계;
    상기 정렬의 결과에 기초하여, 상기 하나 이상의 타겟에 대한 상기 하나 이상의 이미지와 상기 기준 사이의 오프셋을 결정하는 단계; 및
    상기 검사 시스템에 의해 보고되는 상기 관심 영역의 좌표 및 상기 오프셋에 기초하여 상기 관심 영역의 수정된 좌표를 결정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 식별하는 단계, 상기 정렬하는 단계, 상기 오프셋을 결정하는 단계, 및 상기 수정된 좌표를 결정하는 단계는 하나 이상의 컴퓨터 시스템에 의해 수행되는 것인, 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표를 결정하기 위한 방법.
KR1020177004509A 2014-07-22 2015-07-22 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표 결정 KR102268502B1 (ko)

Applications Claiming Priority (7)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201462027402P 2014-07-22 2014-07-22
US62/027,402 2014-07-22
US201562163325P 2015-05-18 2015-05-18
US62/163,325 2015-05-18
US14/804,102 2015-07-20
US14/804,102 US10127653B2 (en) 2014-07-22 2015-07-20 Determining coordinates for an area of interest on a specimen
PCT/US2015/041607 WO2016014711A1 (en) 2014-07-22 2015-07-22 Determining coordinates for an area of interest on a specimen

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20170033876A true KR20170033876A (ko) 2017-03-27
KR102268502B1 KR102268502B1 (ko) 2021-06-22

Family

ID=55163721

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020177004509A KR102268502B1 (ko) 2014-07-22 2015-07-22 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표 결정

Country Status (7)

Country Link
US (1) US10127653B2 (ko)
JP (1) JP6789920B2 (ko)
KR (1) KR102268502B1 (ko)
CN (1) CN106537449B (ko)
SG (1) SG11201610823XA (ko)
TW (1) TWI686718B (ko)
WO (1) WO2016014711A1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200060519A (ko) * 2017-10-20 2020-05-29 케이엘에이 코포레이션 큰 오프셋 다이-다이 검사를 위한 다단계 이미지 정렬 방법

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10127653B2 (en) * 2014-07-22 2018-11-13 Kla-Tencor Corp. Determining coordinates for an area of interest on a specimen
US9996942B2 (en) * 2015-03-19 2018-06-12 Kla-Tencor Corp. Sub-pixel alignment of inspection to design
US10339262B2 (en) * 2016-03-29 2019-07-02 Kla-Tencor Corporation System and method for defining care areas in repeating structures of design data
US10692690B2 (en) * 2017-03-27 2020-06-23 Kla-Tencor Corporation Care areas for improved electron beam defect detection
US10408764B2 (en) * 2017-09-13 2019-09-10 Applied Materials Israel Ltd. System, method and computer program product for object examination
CN111201585B (zh) * 2017-10-10 2023-02-10 Asml荷兰有限公司 低剂量带电粒子量测系统
US10997710B2 (en) * 2017-10-18 2021-05-04 Kla-Tencor Corporation Adaptive care areas for die-die inspection
KR102427648B1 (ko) 2017-11-03 2022-08-01 삼성전자주식회사 결함 검사 방법 및 결함 검사 장치
US20190279914A1 (en) * 2018-03-09 2019-09-12 Kla-Tencor Corporation Region of interest and pattern of interest generation for critical dimension measurement
US11094053B2 (en) * 2018-10-08 2021-08-17 Kla Corporation Deep learning based adaptive regions of interest for critical dimension measurements of semiconductor substrates
KR102569650B1 (ko) 2019-03-06 2023-08-24 주식회사 히타치하이테크 결함 검사 장치, 결함 검사 프로그램
KR20220031114A (ko) 2019-08-23 2022-03-11 주식회사 히타치하이테크 결함 검사 방법, 결함 검사 장치
US11113827B2 (en) * 2019-09-23 2021-09-07 Kla Corporation Pattern-to-design alignment for one-dimensional unique structures
US11580650B2 (en) * 2019-10-01 2023-02-14 KLA Corp. Multi-imaging mode image alignment
US11644756B2 (en) 2020-08-07 2023-05-09 KLA Corp. 3D structure inspection or metrology using deep learning
US11244474B1 (en) * 2020-10-01 2022-02-08 Kla Corporation Sample positioning system and method
CN116883398B (zh) * 2023-09-06 2023-11-28 湖南隆深氢能科技有限公司 基于电堆装配生产线的检测方法、系统、终端设备及介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008041940A (ja) * 2006-08-07 2008-02-21 Hitachi High-Technologies Corp Ｓｅｍ式レビュー装置並びにｓｅｍ式レビュー装置を用いた欠陥のレビュー方法及び欠陥検査方法
US20130064442A1 (en) * 2011-09-13 2013-03-14 Kla-Tencor Corporation Determining Design Coordinates for Wafer Defects

Family Cites Families (37)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5272501A (en) * 1991-08-28 1993-12-21 Nikon Corporation Projection exposure apparatus
US5525808A (en) * 1992-01-23 1996-06-11 Nikon Corporaton Alignment method and alignment apparatus with a statistic calculation using a plurality of weighted coordinate positions
JP3572430B2 (ja) * 1994-11-29 2004-10-06 株式会社ニコン 露光方法及びその装置
JPH09148217A (ja) * 1995-11-17 1997-06-06 Mitsubishi Electric Corp 位置合わせ方法
US7796801B2 (en) * 1999-08-26 2010-09-14 Nanogeometry Research Inc. Pattern inspection apparatus and method
US6780656B2 (en) * 2000-09-18 2004-08-24 Hpl Technologies, Inc. Correction of overlay offset between inspection layers
JP3810694B2 (ja) * 2002-02-15 2006-08-16 三菱電機株式会社 パターン検査装置及びパターン検査方法
JP3965189B2 (ja) * 2005-03-24 2007-08-29 アドバンスド・マスク・インスペクション・テクノロジー株式会社 画像補正方法
EP1928578A2 (en) 2005-08-30 2008-06-11 Camtek Ltd. An inspection system and a method for detecting defects based upon a reference frame
US7676077B2 (en) * 2005-11-18 2010-03-09 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for utilizing design data in combination with inspection data
US7570796B2 (en) * 2005-11-18 2009-08-04 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for utilizing design data in combination with inspection data
US8041103B2 (en) 2005-11-18 2011-10-18 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for determining a position of inspection data in design data space
US7570800B2 (en) * 2005-12-14 2009-08-04 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for binning defects detected on a specimen
US7904845B2 (en) * 2006-12-06 2011-03-08 Kla-Tencor Corp. Determining locations on a wafer to be reviewed during defect review
US8698093B1 (en) 2007-01-19 2014-04-15 Kla-Tencor Corporation Objective lens with deflector plates immersed in electrostatic lens field
US8611639B2 (en) 2007-07-30 2013-12-17 Kla-Tencor Technologies Corp Semiconductor device property extraction, generation, visualization, and monitoring methods
JP2009071136A (ja) * 2007-09-14 2009-04-02 Hitachi High-Technologies Corp データ管理装置、検査システムおよび欠陥レビュー装置
US8126255B2 (en) 2007-09-20 2012-02-28 Kla-Tencor Corp. Systems and methods for creating persistent data for a wafer and for using persistent data for inspection-related functions
JP5412169B2 (ja) * 2008-04-23 2014-02-12 株式会社日立ハイテクノロジーズ 欠陥観察方法及び欠陥観察装置
JP5570530B2 (ja) * 2009-02-13 2014-08-13 ケーエルエー−テンカー コーポレイション ウェハー上の欠陥検出
US8559001B2 (en) * 2010-01-11 2013-10-15 Kla-Tencor Corporation Inspection guided overlay metrology
US10354405B2 (en) * 2010-05-17 2019-07-16 Kla-Tencor Corporation Run-time correction of defect locations during defect review
US9170211B2 (en) * 2011-03-25 2015-10-27 Kla-Tencor Corp. Design-based inspection using repeating structures
US8664594B1 (en) 2011-04-18 2014-03-04 Kla-Tencor Corporation Electron-optical system for high-speed and high-sensitivity inspections
US8692204B2 (en) 2011-04-26 2014-04-08 Kla-Tencor Corporation Apparatus and methods for electron beam detection
JP5460662B2 (ja) * 2011-09-07 2014-04-02 株式会社日立ハイテクノロジーズ 領域決定装置、観察装置または検査装置、領域決定方法および領域決定方法を用いた観察方法または検査方法
US9277186B2 (en) * 2012-01-18 2016-03-01 Kla-Tencor Corp. Generating a wafer inspection process using bit failures and virtual inspection
US8716662B1 (en) 2012-07-16 2014-05-06 Kla-Tencor Corporation Methods and apparatus to review defects using scanning electron microscope with multiple electron beam configurations
US9189844B2 (en) * 2012-10-15 2015-11-17 Kla-Tencor Corp. Detecting defects on a wafer using defect-specific information
JP5717711B2 (ja) * 2012-12-07 2015-05-13 東京エレクトロン株式会社 基板の基準画像作成方法、基板の欠陥検査方法、基板の基準画像作成装置、基板の欠陥検査ユニット、プログラム及びコンピュータ記憶媒体
US9299564B2 (en) * 2012-12-12 2016-03-29 Varian Semiconductor Equipment Associates, Inc. Ion implant for defect control
US9222895B2 (en) 2013-02-25 2015-12-29 Kla-Tencor Corp. Generalized virtual inspector
TWI503721B (zh) * 2013-05-09 2015-10-11 Henghao Technology Co Ltd 觸控電極裝置
US9183624B2 (en) 2013-06-19 2015-11-10 Kla-Tencor Corp. Detecting defects on a wafer with run time use of design data
US9355208B2 (en) 2013-07-08 2016-05-31 Kla-Tencor Corp. Detecting defects on a wafer
US10127653B2 (en) * 2014-07-22 2018-11-13 Kla-Tencor Corp. Determining coordinates for an area of interest on a specimen
US9816939B2 (en) 2014-07-22 2017-11-14 Kla-Tencor Corp. Virtual inspection systems with multiple modes

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008041940A (ja) * 2006-08-07 2008-02-21 Hitachi High-Technologies Corp Ｓｅｍ式レビュー装置並びにｓｅｍ式レビュー装置を用いた欠陥のレビュー方法及び欠陥検査方法
US20130064442A1 (en) * 2011-09-13 2013-03-14 Kla-Tencor Corporation Determining Design Coordinates for Wafer Defects

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200060519A (ko) * 2017-10-20 2020-05-29 케이엘에이 코포레이션 큰 오프셋 다이-다이 검사를 위한 다단계 이미지 정렬 방법

Also Published As

Publication number Publication date
TWI686718B (zh) 2020-03-01
CN106537449A (zh) 2017-03-22
JP6789920B2 (ja) 2020-11-25
KR102268502B1 (ko) 2021-06-22
TW201629811A (zh) 2016-08-16
CN106537449B (zh) 2020-10-09
US10127653B2 (en) 2018-11-13
JP2017529684A (ja) 2017-10-05
WO2016014711A1 (en) 2016-01-28
US20160027164A1 (en) 2016-01-28
SG11201610823XA (en) 2017-02-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102268502B1 (ko) 시료 상의 관심 영역에 대한 좌표 결정
TWI665442B (zh) 用於判定將對一試樣執行之一度量程序之參數之系統、方法及非暫時性電腦可讀取媒體
JP6807844B2 (ja) ビルトインターゲットを用いた検査対デザイン位置揃え
KR102330735B1 (ko) 패터닝된 웨이퍼들 상의 결함들의 서브-픽셀 및 서브-해상도 로컬리제이션
KR102096136B1 (ko) 정밀 결함 위치들을 사용한 웨이퍼 검사 레시피들 튜닝
JP2017523390A (ja) 検査のための高解像度フルダイイメージデータの使用
TWI515813B (zh) Charged particle - ray device
TW201730999A (zh) 於電子束圖像中判定缺陷之位置
WO2016172622A1 (en) Outlier detection on pattern of interest image populations
KR20170129892A (ko) 설계에 대한 검사의 서브-픽셀 정렬
TWI798521B (zh) 選擇一或多個設計檔案以供在測試影像與設計對準中使用之系統及電腦實施之方法，以及非暫時性電腦可讀媒體
JP2016528497A (ja) フォトマスク欠陥性における変化の監視

Legal Events

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