KR20170067876A - 구조적 정보를 사용한 결함 검출 - Google Patents

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Abstract

구조적 정보에 기초해서 시료상의 결함을 검출하기 위한 시스템 및 방법이 제공된다. 하나의 시스템은, 시료상의 어레이 구역 내에서 검사 서브시스템의 검출기에 의해 생성된 출력을, 어레이 구역 내의 구조(들)의 특징(들)에 기초해서 출력의 적어도 제1 및 제2 세그먼트로 분리시켜서, 상이한 세그먼트들에서의 출력이, 특징(들)의 상이한 값들을 갖는 구조체(들)가 형성되는 어레이 구역 내의 상이한 위치들에서 생성되었게끔 구성된 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템을 포함한다. 컴퓨터 서브시스템(들)은, 출력이 제1 세그먼트 또는 제2 세그먼트인지에 기초해서 하나 이상의 결함 검출 방법을 출력에 적용함으로써 시료에 대해 결함을 검출하도록 또한 구성된다.

Description

구조적 정보를 사용한 결함 검출{DEFECT DETECTION USING STRUCTURAL INFORMATION}
본 발명은 일반적으로 구조적 정보를 사용해서 결함을 검출하기 위한 시스템 및 방법에 대한 것이다.
이하의 설명 및 예시는 이 섹션에서의 이들의 포함에 의해 종래 기술인 것으로 용인되는 것은 아니다.
검사 프로세스는 반도체 제조 프로세스에 있어서 더 높은 수율과 이에 따라 더 높은 이익을 촉진하도록 웨이퍼 상의 결함을 검출하기 위해 반도체 제조 프로세스 동안 다양한 단계들에서 사용된다. 검사는 항상 IC와 같은 반도체 디바이스를 제조하는 중요한 부분이었다. 그러나, 반도체 디바이스의 치수가 감소함에 따라, 검사는 더 작은 결함이 디바이스를 고장나게 할 수도 있기 때문에 허용 가능한 반도체 디바이스의 성공적인 제조에 더욱 더 중요해지게 된다.
시료(specimens)상의 어레이 구역을 위한 일부 현재 검사 방법은 전체 어레이 영역을 덮는 직사각형 주의 영역(care area) 내의 결함 검출을 수행하는 것을 포함한다. 어레이 구역을 위해 생성된 이미지 내의 그레이 레벨 값은 이미지를 상이한 구역들 내로 분할하도록(세그먼트화라고 지칭됨) 사용된다. 이들 구역들은 시료의 상이한 구조체들에 대응하도록 의도된다. 그런 다음, 그레이 레벨 세그먼트화는 결함 검출을 위한 민감도 설정을 인도하도록 사용될 수 있다.
하지만, 그레이 레벨 값과 웨이퍼 구조체간의 대응성은 유일하지 않을 수 있다. 예를 들면, n형 금속 산화막 반도체(n-type metal-oxide-semiconductor; NMOS) 및 p형 MOS(PMOS) 구조체는 유사한 그레이 레벨 값을 가질 수 있다. 프로세스 변이 때문에, 동일한 구조체상의 그레이 레벨 값은 시료들 전체에 걸쳐 또는 시료들간에 변할 수 있다. 결과적으로, 이 결과는 웨이퍼 구조체에 대한 명확한 표시가 아닐 수 있다.
이에 따라, 전술된 단점들 중 하나 이상을 갖지 않는 시료 상의 결함을 검출하기 위한 시스템 및 방법을 개발하는 것이 유리할 것이다.
다양한 실시예의 이하의 설명은 결코 첨부된 청구항들의 특허 대상을 한정하는 것으로서 해석되어서는 안된다.
일 실시예는 구조체 정보에 기초해서 시료에 대한 결함을 검출하도록 구성된 시스템에 대한 것이다. 시스템은, 적어도 에너지 소스 및 검출기를 포함하는 검사 서브시스템을 포함한다. 에너지 소스는 시료에 지향되는 에너지를 생성하도록 구성된다. 검출기는, 시료로부터 에너지를 검출하고 검출된 에너지에 응답해서 출력을 생성하도록 구성된다. 본 시스템은 또한, 시료상의 어레이 구역 내에서 검출기에 의해 생성된 출력을 어레이 구역 내의 하나 이상의 구조체의 하나 이상의 특징에 기초해서 출력의 적어도 제1 및 제2 세그먼트로 분리시켜서, 하나 이상의 특징의 상이한 값들을 갖는 하나 이상의 구조체가 형성되는 어레이 구역 내의 상이한 위치들에서 상이한 세그먼트들 내에 출력이 생성되었게끔 하도록 구성된 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템을 포함한다. 또한, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은, 출력이 제1 세그먼트 또는 제2 세그먼트인지에 기초해서 하나의 결함 검출 방법을 출력에 적용함으로써 시료상의 결함을 검출하도록 구성된다.
또 다른 실시예는 구조적 정보에 기초해서 시료상의 결함을 검출하도록 구성된 컴퓨터로 구현된 방법에 대한 것이다. 이 방법은 전술된 분리 및 검출 단계들을 포함한다. 분리 및 검출 단계들은 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템에 의해 수행된다.
방법의 단계들 각각은 본 명세서에 설명된 바와 같이 또한 수행될 수 있다. 또한, 방법은 본 명세서에 설명된 임의의 다른 방법(들)의 임의의 다른 단계(들)를 포함할 수 있다. 더욱이, 방법은 본 명세서에 설명된 임의의 시스템에 의해 수행될 수 있다.
다른 실시예는, 구조적 정보에 기초해서 시료상의 결함을 검출하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템상에서 실행가능한 프로그램 명령어들을 저장한 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 대한 것이다. 컴퓨터 구현식 방법은 전술된 방법의 단계들을 포함한다. 컴퓨터 판독 가능 매체가 본 명세서에 설명된 바와 같이 또한 구성될 수 있다. 컴퓨터 구현식 방법의 단계들은 본 명세서에 또한 설명된 바와 같이 수행될 수 있다. 또한, 프로그램 명령어가 실행 가능한 컴퓨터 구현식 방법은 본 명세서에 설명된 임의의 다른 방법(들)의 임의의 다른 단계(들)를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 이점은 첨부 도면을 참조하여 바람직한 실시예의 이하의 상세한 설명의 이익을 갖는 당업자에게 명백해질 것이다.
도 1은 구조적 정보에 기초해서 시료에 대한 결함을 검출하도록 구성된 시스템의 실시예의 측면도를 예증하는 개략도이다.
도 2는 시료상의 어레이 구역과 어레이 구역 내의 셀의 이미지의 예시의 이미지이다.
도 3은 구조적 정보를 갖는 시료상의 어레이 구역의 일부분의 예시의 이미지 - 상기 구조적 정보는 상기 이미지와 상관됨 - 이다.
도 4는 시료상의 어레이 구역의 일부분의 예시의 그레이 레벨 표현이다.
도 5는 도 4에 도시된 어레이 구역의 일부분의 공간적 관계의 일 실시예를 예증하는 개략도이다.
도 6은 도 4에 도시된 어레이 구역의 일부분의 이진 마스크 표현의 일 실시예를 예증하는 개략도이다.
도 7 내지 9는 시료상의 어레이 구역의 일부분의 예시의 상이한 이미지들이다.
도 10은 그 내부에 규정된 상이한 구조체들을 갖는 시료상의 어레이 구역의 일부분의 예시의 이미지이다.
도 11은, 시료상에 형성될 수 있는 특유의(unique) 구조체와, 특유의 구조체와 시료의 어레이 구역 내의 하나 이상의 구조체간의 공간적 관계의 예시의 개략도이다.
도 12는 도 11에 도시된 특유한 구조체와 하나 이상의 구조체의 이미지이다.
도 13은, 시료상에 형성되고, 시료상의 어레이 구역 내의 하나 이상의 구조체의 위치를 확인하기 위해 사용될 수 있는 특유한 구조체의 예시의 개략도이다.
도 14 내지 16은, 하나 이상의 결함 검출 방법을 검사 서브시스템의 검출기의 출력에 적용하는 상이한 결과들의 예시를 보여주는 도표이다.
도 17은, 컴퓨터 시스템으로 하여금 본 명세서에 설명된 컴퓨터로 구현된 방법을 수행하게 하기 위한 프로그램 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체의 일 실시예를 예증하는 블록도이다.
본 발명이 다양한 수정 및 대안적인 형태가 가능하지만, 본 발명의 특정 실시예는 도면에 예시로서 도시되어 있고, 본 명세서에 상세히 설명된다. 도면은 실제 축적대로 도시되어 있지 않을 수 있다. 그러나, 그 도면 및 상세한 설명은 개시된 특정 형태에 본 발명을 한정하도록 의도된 것은 아니고, 대조적으로, 의도는 첨부된 청구항들에 의해 규정된 바와 같은 본 발명의 사상 및 범위 내에 있는 모든 수정, 등가물 및 대안을 포괄하는 것이라는 것이 이해되어야 한다.
이제, 도면을 참조하면, 도면은 실제 축적대로 도시되어 있는 것은 아니라는 것이 주목된다. 특히, 도면의 요소의 일부의 축적은 요소의 특징을 강조하기 위해 상당히 과장되어 있다. 도면은 동일한 축적으로 도시되어 있는 것은 아니라는 것이 또한 주목된다. 유사하게 구성될 수도 있는 하나보다 많은 도면에 도시되어 있는 요소는 동일한 도면 부호를 사용하여 표시되었다. 본 개시에 달리 언급되지 않으면, 설명되고 도시되어 있는 임의의 요소는 임의의 적합한 상업적으로 입수 가능한 요소를 포함할 수 있다.
본 개시에서 설명된 실시예는 일반적으로, 구조적 정보를 획득하는 것과, 이 구조적 정보를 표현하는 것과, 시료 검사에서 이 구조적 정보를 적용하는 것을 포함하는, 패터닝된 반도체 웨이퍼와 같은 시료상의 어레이 구역 내의 결함 검출에 대한 새로운 접근법을 제공한다. 본 개시에서 설명된 실시예는 이러한 시료를 위해 더 많은 수율과 관련된 결과를 생성하도록 사용될 수 있다. 일 실시예는 구조적 정보에 기초해서 시료상의 결함을 검출하도록 구성된 시스템에 대한 것이다. 시료는 일부 실시예에서 웨이퍼를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 시료는 레티클을 포함할 수 있다. 웨이퍼 및 레티클은 당업계에서 알려진 임의의 웨이퍼 및 레티클을 포함할 수 있다.
시스템은, 적어도 에너지 소스 및 검출기를 포함하는 검사 서브시스템을 포함한다. 에너지 소스는 시료에 지향되는 에너지를 생성하도록 구성된다. 검출기는, 시료로부터 에너지를 검출하고 검출된 에너지에 응답해서 출력을 생성하도록 구성된다. 이러한 검사 서브시스템의 일 실시예는 시스템(106)의 검사 서브시스템(104)으로서 도 1에 도시된다. 이 도면에 도시된 실시예에서, 검사 서브시스템은 광학 또는 광 기반 검사 서브시스템이다. 예를 들어, 도 1에 도시되어 있는 바와 같이, 검사 서브시스템은, 광대역 플라즈마 광원과 같은 당 기술 분야에 공지된 임의의 적합한 광원을 포함할 수 있는 광원(108)을 포함한다.
광원으로부터의 광은, 광원으로부터 시료(112)로 광을 지향하도록 구성될 수 있는 빔 스플리터(110)에 지향될 수 있다. 광원은, 하나 이상의 집광 렌즈, 시준 렌즈, 릴레이 렌즈, 대물 렌즈, 개구, 스펙트럼 필터, 편광 구성 요소 등과 같은 임의의 다른 적합한 요소(도시되지 않음)에 결합될 수 있다. 도 1에 도시된 바와 같이, 광은 수직 입사각에서 시료에 지향될 수 있다. 그러나, 광은 거의 수직 및 경사 입사를 포함하는 임의의 적합한 입사각에서 시료에 지향될 수 있다. 또한, 광 또는 다수의 광빔들은 하나 초과의 입사각에서 순차적으로 또는 동시에 시료에 지향될 수 있다. 검사 서브시스템은 임의의 적합한 방식으로 시료 위에서 광을 스캔하도록 구성될 수 있다.
시료(112)로부터의 광은 스캐닝 동안 검사 서브시스템의 하나 이상의 검출기에 의해 집광되고 검출될 수 있다. 예를 들어, 수직에 비교적 근접한 각도에서 시료(112)로부터 반사된 광(즉, 입사가 수직일 때 정반사광)은 빔 스플리터(110)를 통해 렌즈(114)로 통과할 수 있다. 렌즈(114)는 도 1에 도시된 바와 같은 굴절 광학 요소를 포함할 수 있다. 또한, 렌즈(114)는 하나 이상의 굴절 광학 요소 및/또는 하나 이상의 반사 광학 요소를 포함할 수 있다. 렌즈(114)에 의해 집광된 광은 검출기(116)에 집속될 수 있다. 검출기(116)는 전하 결합 소자(charge coupled device: CCD) 또는 다른 유형의 촬상 검출기와 같은 당 기술 분야에 공지된 임의의 적합한 검출기를 포함할 수 있다. 검출기(116)는 렌즈(114)에 의해 집광된 반사광에 응답하는 출력을 생성하도록 구성된다. 따라서, 렌즈(114) 및 검출기(116)는 검사 서브시스템의 하나의 채널을 형성한다. 검사 서브시스템의 이 채널은 당 기술 분야에 공지된 임의의 다른 적합한 광학 구성요소(도시 생략)를 포함할 수도 있다. 검출기의 출력은 예를 들어, 이미지, 이미지 데이터, 신호, 이미지 신호, 또는 검사 시스템에 사용을 위해 적합한 검출기에 의해 발생될 수 있는 임의의 다른 출력을 포함할 수 있다.
도 1에 도시된 검사 서브시스템이 시료로부터 정반사된 광을 검출하도록 구성되기 때문에, 검사 서브시스템은 명시야(bright field: BF) 검사 시스템으로서 구성된다. 그러나, 이러한 검사 서브시스템은 다른 유형의 검사를 위해 또한 구성될 수 있다. 예를 들어, 도 1에 도시된 검사 서브시스템은 하나 이상의 다른 채널(미도시됨)을 또한 포함할 수 있다. 다른 채널(들)은 산란광 채널로서 구성된 렌즈 및 검출기와 같은, 본 명세서에 설명된 임의의 광학 구성요소를 포함할 수 있다. 렌즈 및 검출기는 본 명세서에 설명된 바와 같이 또한 구성될 수 있다. 이 방식으로, 검사 서브시스템은 또한 암시야(dark field: DF) 검사를 위해 구성될 수 있다.
시스템은 또한 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템을 포함한다. 예를 들면, 도 1에 도시된 바와 같이, 시스템은, 컴퓨터 서브시스템이 검사 서브시스템의 검출기에 의해 생성된 출력된 수신할 수 있도록, 검사 서브시스템에 결합되는 컴퓨터 서브시스템(118)을 포함할 수 있다. 예를 들면, 컴퓨터 서브시스템이 검출기(들)에 의해 생성된 출력을 수신하도록, 컴퓨터 서브시스템은 검출기(116)와, 검사 서브시스템 내에 포함된 임의의 다른 검출기에 결합될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템은 본 명세서에 더 설명된 단계들을 수행하도록 구성된다. 컴퓨터 서브시스템(들)(“컴퓨터 시스템(들)으로 본 명세서에서 또한 지칭됨)과 시스템은 또한, 본 명세서에서 설명된 바와 같이 구성될 수 있다.
도 1은 본 명세서에 설명된 시스템 실시예에 포함될 수 있는 검사 서브시스템의 구성을 일반적으로 예증하기 위해 본 개시에 제공된다는 것이 주목된다. 명백하게, 본 개시에 설명된 검사 서브시스템 구성은 상업적인 검사 시스템을 설계할 때 통상적으로 수행되는 바와 같이 검사 서브시스템의 성능을 최적화하도록 변경될 수 있다. 게다가, 본 명세서에 설명된 시스템은 캘리포니아주 밀피타스 소재의 KLA-Tencor로부터 상업적으로 입수 가능한 29xx/28xx 시리즈의 도구와 같은 현존하는 검사 서브시스템을 사용하여(예를 들어, 현존하는 검사 시스템에 본 개시에 설명된 기능성을 추가함으로써) 구현될 수 있다. 일부 이러한 시스템에서, 본 개시에 설명된 방법은 (예를 들어, 시스템의 다른 기능성에 추가하여) 시스템의 선택적인 기능성으로서 제공될 수 있다. 대안적으로, 본 명세서에 설명된 시스템은 완전히 신규한 시스템을 제공하기 위해 "처음부터(from scratch)" 설계될 수 있다.
더욱이, 시스템은 광학 또는 광 기반 검사 시스템인 것으로서 본 명세서에 설명되어 있지만, 검사 서브시스템은 전자빔 기반 검사 서브시스템(미도시됨)으로서 구성될 수 있다. 예를 들면, 검사 서브시스템의 에너지 소스는 전자를 생성하도록 구성될 수 있고, 검출기는 시료로부터 복귀된 전자를 검출하도록 구성될 수 있다. 전자빔 기반 검사 서브시스템은 임의의 적합한 상업적으로 입수 가능한 전자빔 검사 시스템에 포함된 임의의 적합한 전자빔 기반 검사 서브시스템일 수 있다.
컴퓨터 서브시스템(들)은, 시료상의 어레이 구역 내에서 검사 서브시스템의 검출기에 의해 생성된 출력을 상기 어레이 구역 내의 하나 이상의 구조체의 하나 이상의 특징에 기초해서 출력의 적어도 제1 및 제2 세그먼트로 분리시켜서, 하나 이상의 특징의 상이한 값들을 갖는 하나 이상의 구조체가 형성되는 어레이 구역 내의 상이한 위치들에서 상이한 세그먼트들 내에 출력이 생성되었게끔 하도록 구성된다. 용어 “어레이 구역”은, 패턴이 주기적으로 반복되는 다이 내의 구역을 지칭한다. 기초 반복 패턴은 “셀”이라고 지칭된다. 어레이 구역은, 통상 다이 대 다이 비교 대신에 셀 대 셀 비교에 의해 검사된다. 도 2는 어레이 구역 및 그 내부에 포함된 셀의 일 예시를 예증한다. 예를 들면, 도 2에 도시된 바와 같이, 어레이 구역의 이미지(200)는, 어레이 구역 내에 형성될 수 있는 반복 구조체를 도시한다. 어레이 구역 내의 기본 구조체는 셀이라고 지칭되고, 어레이 구역 내에서 공간적으로 반복되는, 이 셀에 대한 하나의 이미지가 이미지(202)에 의해 도시된다.
본 명세서에서 설명된 실시예는 결함 검출을 위한 구조적 정보를 사용한다. 구조적 정보는, 뉴슨스 이벤트(nuisance event)로부터 관심 결함(defects of interest; DOI)들을 분리시키기 위해 보다 관련이 있고 더 견고하다. 본 명세서에서 더 설명되는 바와 같이, 실시예는 구조적 정보를 획득하고, 구조적 정보를 나타내며, 시료 검사에 구조적 정보를 적용하도록 구성될 수 있다.
본 명세서에서 설명된 구조적 정보가 시료상의 구역 내의 구조체(들)에 기초하므로, 구조적 정보는 시료 유형에 따라 변할 수 있다. 다른 말로 하면, 상이한 구조적 정보가 상이한 디바이스를 나타내기 위해 사용될 수 있다. 본 명세서에서 설명된 실시예는 이러한 구조적 정보로 프로그래밍될 수 있다. 예를 들면, 시료의 검사의 셋업 동안에, 시료를 위한 구조적 정보는 검사 동안 사용될 소프트웨어 내에 인코딩될 수 있다. 출력을 분리시키는 것은, 출력이 획득되는 대로 시료의 검사 동안 수행될 수 있다. 이 방식으로, 시료상의 구조체는 검사 동안(즉, 런 타임 동안) 식별될 수 있다.
일 실시예에서, 출력을 분리시키는 것은 출력의 하나 이상의 특징에 기초하지 않는다. 예를 들면, 일부 현재 사용되는 검사 방법은, 출력의 그레이 레벨에 기초해서 검사 시스템 출력의 세그먼트화를 수행한다. 대조적으로, 본 명세서에서 설명된 바와 같이 출력을 분리시키는 것은 출력 그 자체의 임의의 특징과 독립적으로 수행될 수 있다. 예를 들면, 시료상의 다른 유형의 구조와는 상이한, 하나 이상의 구조적 특징을 갖는, 시료상에 형성된 한 유형의 구조의 상이한 인스턴스들에 대해 생성된 출력이 상이한 그레이 레벨들을 가질지라도, 그 출력 모두가 동일 세그먼트 내로 분리될 수 있다. 이 방식으로, 세그먼트들 중 하나로 분리된 출력은, 이 출력이 모두 시료상에서 형성된 동일 구조체의 상이한 인스턴스들을 위해 생성되었을지라도, 출력의 상이한 특징들을 가질 수 있다.
그러므로, 본 명세서에서 설명된 실시예와는 달리, 현재의 세그먼트화는, 시료상의 구조체를 표시하지 않을 수 있는 그레이 레벨에 기초할 수 있다. 그러므로, 그레이 레벨에 기초한 세그먼트화는, 구조체 정보에 기초해서 본 개시에서 설명된 어레이 구역을 위한 세그먼트화와는 다르다. 구조체는 웨이퍼 패턴 및 잡음 소스의 프로세스와 기능성을 표시한다. 구조체에 의해 인도된 검사는 더 많은 수율 관련 결과를 산출할 수 있다.
하나의 이러한 예시에서, 현재 수행되는 다이 대 다이(랜덤 구역) 또는 셀 대 셀(어레이 구역) 검사에서, 검사되고 있는 시료의 구역 내의 영역을 위해 생성된 출력은, 출력의 다른 특징 또는 그레이 레벨에 기초해서 상이한 세그먼트들로 분리될 수 있다. 하지만, 셀 대 셀 (어레이) 검사를 위해 본 명세서에서 설명된 실시예에서, 본 명세서에서 더 설명되는 바와 같이, 검사되고 있는 시료의 구역 내의 영역을 위해 생성된 출력은, 시료상의 제1 유형의 구조체의 위치에서 생성된 제1 출력, 시료상의 제2 유형의 구조체의 위치에서 생성된 제2 출력 등으로 분리될 수 있다. 그런 다음, 한 유형의 구조체를 위해 생성되도록 결정된 출력 모두는 본 개시에서 설명된 실시예에 이용가능한 임의의 다른 정보(예컨대, 그레이 레벨)에 기초해서 더 세그먼트화될 수 있다. 유사한 세그먼트화는, 검사 서브시스템 출력에서 식별된 다른 구조체 유형들 중 임의의 유형을 위해 별도로 수행될 수 있다.
다른 실시예에서, 구조체의 하나 이상의 특징은, 시료 또는 이 시료와 동일한 유형의 또 다른 시료의 하나 이상의 스캐닝 전자 현미경(scanning electron microscope; SEM) 이미지에 기초해서 결정된다. 이 방식으로, 본 개시에서 설명된 실시예에서 사용된 구조적 정보는 SEM 이미지(들)를 통해 획득될 수 있다. 이와 같이, 본 명세서에서 설명된 실시예는, SEM 이미지를 가지고 웨이퍼 구조체와 같은 구조체를 이해하기 위해 구성될 수 있다. 웨이퍼 구조체는, 폴리실리콘, 접촉 홀, n형 금속 산화막 반도체(NMOS), p형 MOS(PMOS) 등의 공간적 레이아웃을 표시한다. 사용자는 고 해상도 SEM 이미지 내의 특정 구조체를 상세하게 기술할 수 있다. 구조체의 하나 이상의 특징을 결정하기 위해 SEM 이미지를 분석하는 것은, 시료를 위해 수행된 검사의 셋업 동안에 수행될 수 있다. 이 방식으로, 본 명세서에서 설명된 실시예는 반드시 설계 파일 내의 정보를 사용하거나 필요하지는 않는다.
추가적 실시예에서, 출력을 분리시키는 것은, 시료 또는 동일 유형의 또 다른 시료의 하나 이상의 SEM 이미지를 출력과 상관시키는 것과, 하나 이상의 SEM 이미지로부터의 하나 이상의 구조의 하나 이상의 특징을 이 이미지와 상관된 출력에 전달하는 것을 포함한다. 예를 들면, SEM 이미지를 검사 이미지와 상관시킴으로써, SEM 이미지를 검사 이미지상으로 전달될 수 있다. 하나의 이러한 예시에서, 도 3에 도시된 바와 같이, 어레이 구역의 일부분의 검사 이미지(300)는 본 명세서에서 설명된 검사 서브시스템에 의해 생성될 수 있다. 그런 다음, SEM 이미지로부터 획득될 수 있는 구조적 정보(302)는 검사 이미지와 정렬될 수 있다. 그런 다음, 구조적 정보는 검사 이미지 내의 픽셀 - 검사 이미지에 구조적 정보가 정렬됨 - 에 할당될 수 있다. 이 방식으로, 구조적 정보(302)가 상이한 구조체들을 위한 정보를 포함하면, 상이한 구조적 정보가 검사 이미지의 부분 내의 픽셀 - 픽셀에 구조적 정보가 정렬됨 - 에 할당될 수 있다. SEM 이미지를 검사 이미지와 상관시키고 검사 이미지 내의 구조적 정보를 표현하는 것은 시료를 위해 수행된 검사의 셋업 동안에 수행될 수 있다. 또한, 동일한 구조는 어레이 구역 내에서 반복된다. 검사 동안 이미지 내에서 동일한 구조를 발견하도록, 기본 구조체, 예를 들면, 특정 다이 위치에서 어레이의 패치 이미지만이 저장될 수 있다. 패치 이미지는 구조적 정보를 나타낸다.
추가적인 실시예에서, 구조체의 하나 이상의 특징은 시료를 위한 설계에 기초해서 결정된다. 이 방식으로, 본 명세서에서 설명된 실시예에서 사용된 구조적 정보는 설계 파일을 통해 획득될 수 있다. 예를 들면, 본 명세서에서 설명된 실시예는, 그래픽 데이터 스트림(graphical data stream; GDS) 파일과 같은 반도체 설계 파일로 시료상의 구조체를 이해하도록 구성될 수 있다. SEM 이미지와 유사하게, 사용자는 설계 패턴을 광학 이미지와 상관시킬 수 있다. 구조체의 하나 이상의 특징을 결정하기 위해 설계를 분석하는 것은, 시료를 위해 수행된 검사의 셋업 동안에 수행될 수 있다. 본 개시에서 설명된 실시예에서 사용된 설계는, 설계로부터 임의의 렌더링된, 합성된, 또는 시뮬레이팅된 이미지를 포함하지 않는다.
일부 실시예에서, 출력을 분리시키는 것은, 시료를 위한 설계를 출력과 상관시키는 것과, 설계로부터의 하나 이상의 구조체의 하나 이상의 특징을 이 설계와 상관된 출력에 전달하는 것을 포함한다. 예를 들면, 설계를 검사 이미지와 상관시킴으로써, 구조적 정보는 설계로부터 검사 이미지상으로 전달될 수 있다. 이러한 상관은 SEM 이미지와 관련해서 본 개시에서 더 설명되는 바와 같이 수행될 수 있다. 예를 들면, 도 3에서 도시된 구조적 정보(302)는 시료를 위한 설계 패턴으로부터 유래할 수 있다. 그런 다음, 구조적 정보는 검사 이미지 내의 픽셀 - 검사 이미지에 설계가 정렬됨 - 에 할당될 수 있다. 이 방식으로, 구조적 정보는 반도체 설계로부터 획득된 기하학적 구조 및 검사를 통해 운반될 수 있다. 설계를 검사 이미지와 상관시키고 검사 이미지 내에 구조적 정보를 표현하는 것은 시료를 위해 수행된 검사의 셋업 동안에 수행될 수 있다. 또한, 동일한 구조는 어레이 구역 내에서 반복된다. 검사 동안 이미지 내에서 동일한 구조를 발견하도록, 기본 구조체, 예를 들면, 특정 다이 위치에서 어레이의 패치 이미지만이 저장될 수 있다. 패치 이미지는 구조적 정보를 나타낸다.
추가적인 실시예에서, 출력을 분리시키는 것은 하나 이상의 규칙을 출력에 적용하는 것을 포함하고, 하나 이상의 규칙은, 상이한 유형들의 하나 이상의 구조체간의 하나 이상의 규칙에서의 차이에 기초한다. 예를 들면, 본 명세서에서 설명된 실시예에서 사용된 구조적 정보는 사용자 지식을 통해 획득될 수 있다. 이 방식으로, 본 개시에서 설명된 실시예는 사용자 지식에 기초해서 웨이퍼의 구조적 정보를 기술하기 위해 사용될 수 있다. 또한, 검사 이미지는 동일 구조체를 위해 본 개시에서 더 설명되는 바와 같이 SEM 이미지와 비교될 수 있고, 그런 다음, 검사 이미지 내의 구조체를 식별하기 위해 규칙들이 생성될 수 있다. 이 방식으로, 본 개시에서 설명된 실시예는 어레이 구역 내부의 패턴을 분석할 수 있다. 다수의 규칙들이 사용자로부터의 구조적 정보 입력에 기초해서 적용될 수 있다.
이미지 기반 접근법을 사용해서 본 개시에서 설명된 실시예의 셋업 동안에, 구조체의 공통 패턴에 기초해서 어레이 구조체를 식별하기 위한 규칙들의 세트가 소프트웨어 내에 규정되고 인코딩될 수 있다. 사용자는 어레이 구조체의 이미지에 기초해서 구조체 정보를 입력할 수 있다. 그런 다음, 컴퓨터 서브시스템(들)은 이미지 강도, 투사, 분산 및 대칭성을 분석하고, 웨이퍼상의 이 유형의 어레이 구역을 위해 어레이 구조체를 식별하기 위해 어느 규칙이 적용되어야 하는지를 결정할 수 있다. 이들 단계들은 한 유형의 어레이 구조체를 위해 수행되고, 그런 다음, 임의의 다른 유형의 어레이 구조체를 위해 반복될 수 있다. 그런 다음, 컴퓨터 서브시스템(들)은 규칙을 검사 레시피 내로 저장할 수 있다. 결함 검사 동안, 이미지가 주었을 때, 컴퓨터 서브시스템(들)은 미리 결정된 규칙을 검사 서브시스템의 출력에 적용할 수 있다. 어레이 구조체가 반복되므로, 다수의 반복들의 평균화된 이미지가 이미지에 대한 잡음을 감소시키기 위해 계산될 수 있다. 그런 다음, 구조체가 출력 내에서 식별될 수 있다.
구조적 정보는 다수의 상이한 방식들로 표현될 수 있다. 예를 들면, 구조적 정보는, 그레이 레벨 또는 그레이 레벨의 공간적 관계 또는 이진 마스크의 견지에서 전달되고 표현될 수 있다. 이러한 표현의 예시는 도 4 내지 6에 도시된다. 예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같이, 그레이 레벨 표현(400)은 구조적 정보를 표현하기 위해 사용될 수 있다. 또한, 도 5에 도시된 바와 같이, 공간적 관계(500)는 도 4에 도시된 바와 같이 동일한 구조적 정보를 표현하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들면, 도 5의 어두운 부분(502)은, “지그재그” 또는 비대칭 형태를 갖는 도 4에 도시된 구조체에 대응할 수 있는 한편, 흰색 부분(504)은 대칭 형태를 갖는 도 4에 도시된 구조체에 대응할 수 있다. 또한, 도 6에 도시된 바와 같이, 이진 마스크(600)는 도 4에 도시된 바와 같이 동일한 구조적 정보를 표현하기 위해 사용될 수 있다.
이 방식으로, 런 타임 동안 상이한 구조체들을 포함하는 시료의 상이한 부분들에서 생성된 출력의 상이한 부분들을 식별하는 것은 다수의 상이한 방식들로 수행될 수 있다. 예를 들면, 구조적 정보가 설계 파일에서 식별되면, 설계 패턴이 검사 이미지 내의 패턴에 정렬될 수 있고, 그런 다음, 설계 패턴 내의 구조적 정보에 대응하는 검사 이미지 내의 구조체가 식별될 수 있다. 이 접근법은 설계 대 이미지 정렬의 유형이다. 또한, 구조적 정보를 포함하는 셋업 동안 생성된 검사 이미지는 런 타임 동안 생성된 검사 이미지에 상관될 수 있다. 이 접근법은 이미지 대 이미지 정렬의 유형이다. 구조적 정보의 규칙은 또한 소프트웨어 내에 프로그래밍될 수 있다. 런 타임에서, 소프트웨어는 규칙에 기초해서 구조적 정보를 식별할 수 있다. 이 접근법은 이미지 분석의 일 유형이다.
일 실시예에서, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 시료상에 형성된 하나 이상의 특유한 구조체에 대해 생성된 출력과, 이 특유한 구조체와 하나 이상의 구조체간의 공간적 관계에 기초해서 출력 내에 하나 이상의 구조체의 위치를 확인하기 위해 구성된다. 따라서, 본 개시에서 설명된 실시예는 픽셀 대 설계 정렬에 대한 특정 접근법을 제공한다. 예를 들면, 코너 또는 페이지 브레이크와 같은 특유한 구조체는, 공간적 오프셋을 규정함으로써 특유하지 않은(반복적인) 구조체의 위치를 확인하기 위해 사용될 수 있다. 특히, 어레이(예컨대, SRAM) 구역 내의 패턴이 밀집되고 반복적이므로, 패턴은 이 구역에서 특유하지 않고 정렬을 위해 좋지 않다. 메모리 구역에 인접한 비반복 패턴은 어레이 코너 근처에 있다. 어레이 코너 근처에서 정렬을 수행하도록, 정렬 사이트가 먼저 검색될 수 있다. 본 개시에서 설명된 실시예는 이미지가 분석되는 현재 사용되는 방법과는 다른데, 그 이유는 이 접근법은 검색에 의해 발견된 모든 사이트가 SRM 코너와 같은 원하는 구역 근처에 있다는 것을 보장하지 않기 때문이다. 대신에, 본 개시에서 설명된 실시예는 설계 정보를 사용할 수 있다. 이 방식으로, 설계 내의 SRAM 코너 및 다른 특유한 구조체가 설계 파일에서 쉽게 식별될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 레시피 셋업 스테이지에서 특유한 구조체를 발견하기 위해 구성될 수 있다. 이들 특유한 구조체들의 위치들은 검사 동안 정제(refine)될 수 있다. 위치는 검사 이미지 내의 구조체를 식별하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들면, 정렬 사이트 검색 동안, 설계 파일로부터 생성된 SRAM 코너는 컴퓨터 서브시스템(들)에 제공될 수 있다.
이 방식으로, 특유한 구조체(들)는 시료 구조체의 마스크를 이미지에 정렬하는 것을 돕도록 사용될 수 있다. 예를 들면, 도 11에 도시된 바와 같이, 검사 프로세스의 셋업 동안에, 어레이 구조체 외부의 특유한 구조체(1100)가 식별되고 어레이 구역 내의 구조체의 마스크(1102)에 등록될 수 있다. 다른 말로 하면, 특유한 구조와 마스크간의 공간적 관계는 셋업 동안 결정될 수 있다. 이 방식으로, 도 12에 도시된 바와 같이, 특유한 구조체의 이미지(1200)는 셋업 동안 획득되는 특유한 구조체 이미지와 정렬될 수 있고, 어레이 구조체의 마스크는 이미지(1204) 내의 어레이 구조체(1202)와 정렬되어야 한다. 도 13은 본 개시에서 설명된 실시예에 의해 사용될 수 있는 특유한 구조체의 추가적인 예시를 예증한다. 예를 들면, 특유한 구조체는 SRAM 블록(1302)의 SRAM 코너(1300)를 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 하나 이상의 특징은 하나 이상의 구조체의 반복 피치를 포함한다. 예를 들면, 어레이 구조체의 반복 피치는 구조체를 나타내기 위해 사용된 정보의 일부일 수 있다(즉, 대칭성 정보와 같이 본 개시에서 설명된 다른 구조적 정보와 조합함). 하지만, 일반적으로, 구조체의 반복 피치는 본 개시에서 설명된 실시예에서 그 자체로 사용되지는 않을 것이다.
다른 실시예에서, 하나 이상의 특징은 하나 이상의 구조체의 하나 이상의 위상 기하학적 특징을 포함한다. 이 방식으로, 구조적 정보는 위상 기하학적 정보를 포함할 수 있다. 위상 기하학적 정보는 본 개시에서 설명된 실시예에서 사용하기 위해 이로운데, 그 이유는 이러한 정보는, 구부러짐 또는 늘어남과 같은 특정 변형 하에서 불변하게 유지되는 기하학적 형태의 특성을 설명하기 때문이다. 그러므로, 본 개시에서 설명된 실시예에서 사용된 구조적 정보는, 구조체의 형태 또는 치수가 디바이스에 따라 변할 수 있을지라도 동일하게 유지될 수 있다.
일부 실시예에서, 하나 이상의 특징은 하나 이상의 구조체의 대칭적 특징 및 비대칭적 특징을 포함한다. 시료상에 형성된 구조체에 대한 대칭적 정보는 컬러 변이에 대해 보다 견고한 구조적 정보의 일 예시이다. 예를 들면, 도 7에 도시된 바와 같이, 시료를 위한 검사 이미지는, 제1 구조체에 대응하는 수평적으로 비대칭 강도(700)와, 제1 구조체와는 상이한 제2 구조체에 대응하는 대칭적 강도(702)를 포함할 수 있다. 이미지 그레이 레벨이 이 검사 이미지를 사용해서 제1 및 제2 구조체를 설명하기 위해 사용되면, 밝기 강도는 제1 구조체에 대응하며, 어둡기 강도는 제2 구조체에 대응한다. 강도와 구조체간의 관계의 이 설명은 도 7에 도시된 검사 이미지를 위해 적합하지만, 도 7의 검사 이미지 내에 포함된 구역과 동일한 구역을 위해 생성되는, 도 9에 도시된 검사 이미지를 위해서는 적합하지는 않다. 특히, 도 9의 검사 이미지에서, 어둡기 강도(900)는 수평적으로 비대칭이고 제1 구조체에 대응하는 한편, 밝기 강도(902)는 대칭이고 제2 구조체에 대응한다. 도 8에 도시된 이미지를 위해, 비대칭 구조체(800)와 대칭적 구조체(802)의 형상 및 그레이 레벨은 도 7 및 9에 도시된 이미지와는 상이하다. 하지만, 대칭 정보는 이 이미지에서 여전히 유지된다. 그래서, 대칭은 그레이 레벨이 어떻게 변경될지라도 더 양호하고 견고한 설명자(descriptor)이다. 예를 들면, 검사 서브시스템의 광학 모드(들)가 변경되면, 구조체의 그레이 레벨은 극적으로 변할 수 있는 반면에, 이미지 내의 구조체의 대칭 특징과 그 대응 강도가 변하지 않고 남아 있다. 이 방식으로, 본 개시에서 설명된 실시예는, 검사 서브시스템 출력에서 상이한 구조체들을 식별하도록 이미지 및 설계 모두로부터 대칭 정보를 사용하도록 구성될 수 있다.
또 다른 실시예에서, 출력을 분리시키는 것은, 출력에서 상이한 영역들을 위한 대칭 점수와 웨이퍼를 위한 설계를 결정하는 것, 출력을 위한 대칭 점수를 설계를 위한 대칭 점수에 정렬시키는 것, 그리고 하나 이상의 구조체 중 어느 구조체가 설계를 위한 대칭 점수에 대응하는지에 대한 정보와 정렬의 결과에 기초해서 출력을 분리시키는 것을 포함한다. 이 방식에서, 본 개시에서 설명된 실시예는 대칭 기반 정렬을 위해 구성될 수 있다. 예를 들면, 상황 기반 검사(context based inspection; CBI)를 위한 핵심적인 요소는 픽셀 대 설계 정렬(pixel-to-design alignment; PDA) 일 수 있다. 하나의 이러한 예시에서, CBI 시스템은 설계 클립의 이미지를 렌더링하고, 렌더링된 이미지를 대응 웨이퍼 이미지와 정렬시킬 수 있다. 비교적 양호한 PDA를 가지고, 설계로부터 생성된 주의 구역은 실질적으로 정밀하게 웨이퍼 이미지에 정렬될 수 있다.
하지만, 설계 클립 및 웨이퍼 이미지는 실질적으로 상이한 양상(modality)을 가진다. 웨이퍼 프린팅 프로세스, 웨이퍼 패턴, 및 검사 시스템간의 상호작용은 극도로 복잡하다. 이 문제는 이미지 렌더링을 PDA에서 가장 어려운 작업이 되게 한다. 비록 통계적 알고리즘이 불만족스러운 이미지 렌더링으로부터의 영향을 비교적 큰 정도로 경감시키고, 개별적 PDA 오정렬에 대한 상당한 완충(cushion)을 제공할 수 있지만, SRAM 구역 근처의 구역과 같은, 렌더링하기 어려운 설계 클립을 위한 서브픽셀 레벨에서 개별 PDA를 위한 필요는 불가결하다.
대칭 기반 정렬은, 대칭이 많은 설계 클립 및 검사 이미지에서 기하학의 기본 특징인 사실에 의해 고취된다. 또한, 대칭이, 이미지 강도 또는 경사(gradient)보다 큰 외관 변경에 대해 종종 더 불변이다.
대칭 기반 정렬은 각 픽셀에 대해 대칭 점수와 대칭 점수의 정렬의 계산을 포함할 수 있다. 예를 들면, 컴퓨터 서브시스템(들)은 설계에서 패턴으로부터 제1 대칭 점수와, 검사 이미지에서 패턴으로부터 제2 대칭 점수를 결정하도록 구성될 수 있다. 대칭의 계산은, 축에 대해 뒤집힐(flipped) 때, 이미지 영역이 또 다른 이미지 영역과 얼마나 유사한지를 결정하도록 수행될 수 있다. 그런 다음, 컴퓨터 서브시스템(들)은 제1 및 제2 대칭 점수들의 상관에 의해 오프셋을 컴퓨팅할 수 있다. 그런 다음, 설계 및 검사 이미지는 오프셋을 적용함으로써 정렬될 수 있다. 대칭 점수의 오정렬은, 설계 클립의 대칭 점수와 검사 이미지의 대칭 점수간의 교차 상관을 최대화할 수 있는 최상의 서브픽셀 오프셋을 발견하는 것이다.
일 실시예에서, 제1 및 제2 세그먼트는 하나 이상의 주의 구역 내에 배치된다. 예를 들면, 본 개시에서 설명된 실시예는, 셀 대 셀 검사를 위한 영역을 규정하는, 어레이 검사를 위해 선택된 주의 구역을 변경시키지 않는다. 대신에, 마스크는 어레이 주의 구역 내부에 사용되고, 상이한 검출 민감도들을 표시할 수 있다. 예를 들면, 다이 대 다이 검사를 위해, 픽셀이 또 다른 다이 내의 또 다른 픽셀과 비교되므로, 다이 대 다이 검사는 이웃 정보, 예를 들면, 셀 대 셀 검사를 위한 구역을 명시하는 것을 요구하지 않는다. 하지만, 어레이 영역 내의 셀 대 셀 검사를 위해, 픽셀은 동일 이미지 내의 또 다른 픽셀과 비교된다. 영역은 셀 대 셀 검사를 위한 구역을 표시하기 위해 명시적으로 사용된다. 그러므로, 본 개시에서 설명된 실시예는, 검사가 어레인 구역 내에서 수행되는 주의 구역 또는 영역을 변경시키지 않는다. 본 개시에서 설명된 세그먼트화는, 검사가 수행되는 주의 구역 또는 영역 내에서 수행된다.
컴퓨터 서브시스템(들)은, 출력이 제1 세그먼트 또는 제2 세그먼트인지에 기초해서 하나 이상의 결함 검출 방법을 출력에 적용함으로써 시료상의 결함을 검출하도록 또한 구성된다. 이 방식에서, 본 개시에서 설명된 실시예는 구조적 정보를 사용해 결함 검출을 수행한다. 또한, 하나 이상의 결함 검출 방법이 출력의 상이한 세그먼트들에 개별적으로 그리고 독립적으로 적용될 수 있다. 예를 들면, 세그먼트들 중 하나에서 수행된 결함 검출은, 상이한 세그먼트들 중 또 다른 세그먼트에서 수행된 결함 검출과는 상이할 수 있다. 또한, 결함 검출은 상이한 세그먼트들 모두에 대해 수행되지 않을 수 있다. 예를 들면, 그 출력이 상이한 세그먼트들 각각에 포함된 구조체에 따라, 결함 검출은 상이한 세그먼트들 중 하나의 세그먼트에서 수행되지만 상이한 세그먼트들 중 또 다른 세그먼트에서는 수행되지 않을 수 있다.
추가적인 실시예에서, 결함 검출 방법(들)을 적용하는 것은, 제1 세트의 파라미터들을 갖는 하나 이상의 결함 검출 방법을 제1 세그먼트 내에 포함된 출력에만 적용하는 것과, 제1 세트의 파라미터들과는 상이한 제2 세트의 파라미터들을 갖는 하나 이상의 결함 검출 방법을 제2 세그먼트에 포함된 출력에만 적용하는 것을 포함한다. 예를 들면, (결함 검출 방법(들), 예컨대, KLA-텐코로부터 현재 이용가능한 일부 검사 시스템에 의해 사용된 MDAT 결함 검출 알고리즘을 위한 차이 대 중간 그레이 레벨의 2D 히스토그램에 따라) 상이한 잡음 통계가 각각의 상이한 구조체를 위해 생성될 수 있다. 대조적으로, 현재 사용된 방법에서, 잡음 통계는 영역 기반, 즉 다구조 기반으로 계산될 수 있다. 그러므로, 현재 이용되는 방법과는 달리, 본 개시에서 설명된 실시예는, 결함 검출 민감도를 상이한 구조체들에 대해 잡음을 개별적으로 적응시키는 것을 허용한다. 각 구조체에서, 세그먼트화는 이미지를 의미있는 구역으로 더 분할하기 위해 사용될 수 있다. 뉴슨스 결함들의 개수가 특정 구조체 또는 세그먼트상에 상대적으로 크다면, 사용자는 뉴슨스 결함을 억제하도록 이러한 구조체 또는 세그먼트에 대해 더 낮은 민감도를 설정할 수 있다.
파라미터들의 제1 및 제2 세트는 동일 결함 검출 방법(들)의 하나 이상의 상이한 파라미터들 또는 파라미터의 값을 포함할 수 있다. 예를 들면, 하나 이상의 결함 검출 방법을 위한 파라미터의 제1 세트는 하나의 결함 검출 알고리즘을 위한 제1 임계값을 포함할 수 있고, 하나 이상의 결함 검출 방법을 위한 파라미터들의 제2 세트는 동일한 결함 검출 알고리즘을 위한 제2 임계값을 포함할 수 있다. 상이한 예시에서, 파라미터들의 제1 세트는 제1 결함 검출 알고리즘을 위한 파라미터를 포함할 수 있고, 파라미터들의 제2 세트는 파라미터들의 제1 세트와는 상이한 제2 결함 검출 알고리즘을 위한 파라미터를 포함할 수 있다. 파라미터들의 제1 세트 및 제2 세트는, 출력의 상이한 세그먼트들에서 상이한 결함 검출을 생성할 임의의 다른 방식으로 상이할 수 있다. 또한, 본 개시에서 설명된 실시예는 결함 검출의 유형 또는 임의의 하나의 결함 검출 방법에 특정되지는 않는다. 대신에, 본 개시에서 설명된 실시예는, 그 파라미터가 출력의 세그먼트에 따라 변경될 수 있는 임의의 결함 검출 방법(들) - 이 방법(들)은 출력의 세그먼트에 적용되고 있음 - 으로 사용될 수 있다.
또 다른 실시예에서, 제1 세그먼트에서 출력에 적용된 하나 이상의 결함 검출 방법은, 제2 세그먼트에서 출력에 적용된 하나 이상의 결함 검출 방법과는 상이한 검출 민감도를 갖는다. 예를 들면, 시스템은 상이한 결함 검출 민감도 및/또는 알고리즘을, 상이한 구조체들에 대응하는 상이한 구역들에 적용하도록 구조적 정보를 사용할 수 있다. 이 방식으로, 상이한 검출 민감도들 및/또는 알고리즘들은 그 자신의 관심 레벨에 기초해서 상이한 구조체들에 적용될 수 있다.
일 실시예에서, 결함 검출 방법(들)을 적용하는 것은, 제1 세그먼트에서의 출력에만 기초해서 제1 세그먼트를 위한 잡음의 하나 이상의 특징을 결정하는 것과, 잡음의 결정된 하나 이상의 특징에 기초해서 하나 이상의 결함 검출 방법의 하나 이상의 파라미터를 결정하는 것을 포함한다. 하나의 이러한 예시에서, 그 잡음이 비교적 높은 구역에 대해, 더 낮은 민감도가 적용될 수 있다. 반면에, 잡음이 비교적 낮은 경우에, 더 높은 민감도가 적용될 수 있다. 하나 이상의 상이한 특징들을 갖는 상이한 구조체들에서 결함을 검출하기 위해 사용된 민감도는 시료를 위한 검사의 셋업 동안 결정될 수 있다.
잡음 통계가 상이한 그레이 레벨들로부터 생성되는 현재 사용되는 방법과는 달리, 본 개시에서 설명된 실시예에서, 상이한 잡음 통계가 상이한 구조체들을 위해 생성될 수 있다. 예를 들면, 현재 사용되는 방법에서, 잡음 통계는 도 10에 도시된 전체 검사 이미지를 위해 생성될 수 있다. 하지만, 본 개시에서 설명된 실시예에서, 상이한 잡음 통계가 검사 이미지 내에 도시된 상이한 구조체들을 위해 결정될 수 있다. 예를 들면, 제1 잡음 통계는 이미지의 일부분(1000)만을 사용해서 결정될 수 있고, 제2 잡음 통계는 이미지의 일부분(1002)만을 사용해서 결정될 수 있다. 이 방식으로, 제1 잡음 통계는 혼합된 그레이 레벨을 포함하는 일부분을 위해 결정될 수 있는 반면에, 제2 잡음 통계는 대부분 흑색 그레이 레벨을 포함하는 일부분을 위해 결정될 수 있다. 또 다른 예시에서, 일단 구조체가 식별되면, 차이 값 대 중간 그레이 레벨을 통상적으로 포함하는, 2D 히스토그램과 같은 잡음 통계가 각 구조체를 위해 생성될 수 있다. 그런 다음, 결함 검출 파라미터가 각 구조체상의 잡음에 기초해서 적용될 수 있다. 이 방식으로, 동일 결함 검출 파라미터가 모든 구조체에 적용되도록 시료를 위한 구조적 정보에 기초해서 출력을 분리시키지 않는 방법과는 달리, 본 개시에서 설명된 실시예에서는, 상이한 결함 검출 파라미터들이 상이한 구조체들을 위해 사용될 수 있다. 그러므로, 전반적으로, 본 개시에서 설명된 실시예는 향상된 결함 검출 민감도를 가질 것이다.
이 방식으로, 본 개시에서 설명된 바와 같이 결함 검출 방법(들)을 적용하는 것은 이미지 분석을 통해 상이한 구조체들, 예컨대, P 셀 구조체 또는 N 셀 구조체 내의 그 자신의 위치에 기초해서 어레이 구역 내의 픽셀에 상이한 민감도들이 적용되는 것을 가능케 하는 이미지 기반 접근법일 수 있다. 상이한 잡음 레벨들이 상이한 구조체들상에 존재하면, 이 접근법은 관심이 있는 비구조체(non-structures of interest; non-SOI)로부터 뉴슨스 이벤트를 효과적으로 억제시키고 SOI에 대한 검사 민감도를 강화시킬 것이다.
그러므로, 본 개시에서 설명된 실시예에 의해 출력에 적용되는 결함 검출 방법(들)은 현재 사용된 결함 검출 방법과는 상이하다. 예를 들면, 일부 현재 사용되는 방법에서, 픽셀 통계는 SOI와 비-SOI 둘 다로부터 생성될 수 있다. 잡음이 비-SOI상에서 비교적 높을 수 있으므로, 결함 픽셀이 검출가능하지 않을 수 있다. 예를 들면, 도 14에 도시된 바와 같이, 현재 사용되는 결함 검출 방법은 픽셀 계수 대 그레이 레벨 차이와 같은 픽셀 통계를 생성할 수 있고, 이들 픽셀 통계의 도표(1400)가 생성될 수 있다. 검출 임계치(1402)는 이 도표에 도시된 픽셀 통계에 기초해서 결정될 수 있다. 픽셀(예컨대, 비-SOI 픽셀)에서의 잡음 때문에, 이들 통계에 기초해서 결정된 검출 임계치는 너무 높아서 일부 결함 픽셀(1404)을 검출하지 못할 수 있다. 그러므로, 일부 결함 픽셀은 결함 검출 방법에 의해 검출되지 않을 수 있다.
대조적으로, 본 개시에서 설명된 실시예는 비-SOI 픽셀로부터만 픽셀 통계를 생성하는 결함 검출 방법을 적용할 수 있고, 여기서 잡음은 비교적 높을 수 있다. 결함 검출 방법은 이들 통계로부터 도 15에 도시된 도표(1500)를 생성할 수 있다. 이들 통계에 기초해서, 검출 임계치(1502)가 결정될 수 있다. 이들 비-SOI 픽셀에 대해 결정된 검출 임계치는, 비교적 잡음이 많은 픽셀을 결함으로 검출하는 것을 회피하도록 비교적 높을(즉, 비교적 낮은 민감도) 수 있다. 또한, 본 개시에서 설명된 실시예는, 결함이 위치될 수 있고 잡음이 비교적 낮은 SOI 픽셀로부터만 픽셀 통계를 생성하는 결함 검출 방법을 적용할 수 있다. 결함 검출 방법은 이들 통계로부터 도 16에 도시된 도표(1600)를 생성할 수 있다. 이들 통계에 기초해서, 검출 임계치(1602)가 결정될 수 있다. 이들 SOI 픽셀에 대해 결정된 검출 임계치는, 결함 픽셀(1604)이 검출될 수 있도록 비교적 낮을(즉, 비교적 높은 민감도) 수 있다. 이 방식으로, 결함 검출 방법(들)은, 결함 픽셀을 결함으로 검출할 수 있는데, 그 이유는 결함 픽셀이 더 낮은 임계치로 검출가능하기 때문이다.
일부 실시예에서, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은, 결함이 검출되는 상기 하나 이상의 구조체의 하나 이상의 특징의 값을 결정하고, 결정된 값을 결함을 위한 결함 속성으로서 저장하기 위해 구성된다. 예를 들면, 구조적 정보는 결함 속성으로서 각 결함에 대해 계산될 수 있다. 이 방식으로, 구조적 정보는 시료상에 검출된 결함에 할당될 수 있다. 구조적 정보를 결함에 할당하는 것은 런 타임 동안에 수행될 수 있다. 이들 속성은 결함 분류, 정렬, 또는 뉴슨스 이벤트 제거를 위해 결함 후처리에서 사용될 수 있다. 뉴슨스 필터링 및/또는 결함 분류는 런 타임 동안 수행될 수 있다.
본 개시에서 설명된 실시예는 시료를 검출하기 위해 현재 사용되는 방법에 비해 다수의 이점들을 가진다. 예를 들면, 구조적 정보가 SEM 이미지 또는 설계 파일로부터 획득될 수 있으므로, 구조적 정보는 물리적 의미를 가지며 그레이 레벨 정보보다 더 많이 수율과 관련이 있다. 또한, 상이한 디바이스들에 대해, 구조적 정보가 상이할 수 있다. 구조적 정보의 표현은 레시피 셋업 동안에 맞춤화될 수 있다. 더 나아가, 구조적 정보는, 컬러 변이에 대해 단순 그레이 레벨 값보다 더 견고한 위상 기하학적 정보를 포함한다. 따라서, 뉴슨스 억제의 효율이 더 클 수 있다. 하나의 이러한 예시에서, 잡음이 대칭적 구조체로부터 유래하면, 그 목표는 이 잡음을 억제하는 것인데, 그 이유는 본 개시에서 설명된 실시예가 시료상의 대칭적 구조체를 식별할 수 있고, 이들 구역으로부터의 잡음이 억제될 수 있다. 또 다른 이러한 예시에서, DOI가 단지 하나의 특정 유형의 구조체(예컨대, 우연히 대칭적인 구조체)에서만 위치하고 있으면, 결함이 어느 유형의 구조체 내에 위치하고 있는지에 대한 정보는 결함을 DOI와 뉴슨스로 분리시키기 위해 사용될 수 있다. 이 방식으로, 구조적 정보를 사용하는 결함 검출이 더 많은 수율 관련 검사 결과를 제공할 수 있다. 또한, 본 개시에서 설명된 실시예는 설계의 시뮬레이팅되거나 렌더링된 이미지(예컨대, 시료상에서 형성된 후에 검사 시스템에 의해 촬상될 설계의 이미지)를 사용하지 않으므로, 본 개시에서 설명된 실시예는, 이러한 시뮬레이션 또는 렌더링이 특히 어려운 웨이퍼상의 구역, 예컨대, SRAM 구역 근처의 구역에 대해 사용될 수 있다. 이 방식으로, 본 개시에서 설명된 실시예는, 시뮬레이팅되거나 렌더링된 이미지를 필요로 하거나 사용하지 않고 본 개시에서 설명된 바와 같이 출력 세그먼트화의 목적을 위해 어레이 구역을 위한 픽셀 대 설계 정렬을 수행할 수 있다.
또 다른 실시예는 구조적 정보에 기초해서 시료에 대한 결함을 검출하도록 구성된 컴퓨터로 구현된 방법에 대한 것이다. 이 방법은 전술된 분리 및 검출 단계들을 포함한다. 이들 단계는, 본 개시에서 설명된 실시예들 중 임의의 실시예에 따라 구성될 수 있는, 하나 이상의 컴퓨터 시스템에 의해 수행될 수 있다.
전술된 방법의 실시예들의 각각은 본 명세서에 설명된 임의의 다른 방법(들)의 임의의 다른 단계(들)를 포함할 수 있다. 더욱이, 전술된 방법의 실시예들의 각각은 본 명세서에 설명된 임의의 시스템에 의해 수행될 수도 있다.
본 명세서에 설명된 방법들 전부는 방법 실시예의 하나 이상의 단계의 결과를 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장하는 것을 포함할 수 있다. 결과들은 본 개시에서 설명된 결과들 중의 임의의 것을 포함할 수 있고, 당해 분야에서 알려진 임의의 방식으로 저장될 수 있다. 저장 매체는 본 개시에서 설명된 임의의 저장 매체 또는 당해 분야에서 알려진 임의의 다른 적합한 저장 매체를 포함할 수 있다. 결과들이 저장된 후, 결과들은 저장 매체에서 액세스될 수 있고, 본 개시에서 설명된 방법 또는 시스템 실시예들 중 임의의 것에 의해 이용될 수 있으며, 사용자에게 디스플레이하기 위해 포맷될 수 있으며, 또 다른 소프트웨어 모듈, 방법, 또는 시스템 등에 의해 사용될 수 있다.
또 다른 실시예는, 구조적 정보에 기초해서 시료상의 결함을 검출하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템상에서 실행가능한 프로그램 명령어들을 저장한 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 대한 것이다. 하나의 이러한 실시예가 도 17에 도시되어 있다. 예를 들어, 도 17에 도시되어 있는 바와 같이, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체(1700)는 구조적 정보에 기초해서 시료상의 결함을 검출하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템(1704) 상에서 실행가능한 프로그램 명령어(1702)를 저장한다. 컴퓨터로 구현된 방법은 본 명세서에 설명된 임의의 방법(들)의 임의의 단계(들)를 포함할 수도 있다.
본 명세서에 설명된 것과 같은 방법을 구현하는 프로그램 명령어(1702)는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체(1700)상에 저장될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 자기 또는 광학 디스크, 자기 테이프 또는 당 기술 분야에 공지된 임의의 다른 적합한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체와 같은 저장 매체일 수 있다.
프로그램 명령어는 무엇보다도, 절차 기반 기술, 컴포넌트 기반 기술, 및/또는 객체 지향 기술을 포함하여, 임의의 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 프로그램 명령어는 원하는 바에 따라, 매트랩(Matlab), 비쥬얼 베이직(Visual Basic), 액티브엑스(ActiveX) 콘트롤, C, C++ 객체(object), C#, 자바빈즈(JavaBeans), 마이크로소프트 파운데이션 클래스(Microsoft Foundation Classes: "MFC"), 또는 다른 기술 또는 방법론을 사용하여 구현될 수 있다.
컴퓨터 시스템(1704)은 개인용 컴퓨터 시스템, 메인프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 시스템 컴퓨터, 이미지 컴퓨터, 프로그램가능 이미지 컴퓨터, 병렬 프로세서, 또는 당 기술 분야에 공지되어 있는 임의의 다른 디바이스를 포함하는 다양한 형태를 취할 수 있다. 일반적으로, 용어 "컴퓨터 시스템"은 메모리 매체로부터 명령어를 실행하는 하나 이상의 프로세서를 갖는 임의의 디바이스를 포괄하도록 광범위하게 정의될 수 있다.
본 발명의 다양한 양상의 추가적인 수정 및 대안적인 실시예가 본 설명을 고려하여 당업자에게 명백할 것이다. 예를 들어, 구조적 정보에 기초해서 시료상의 결함을 검출하기 위한 시스템 및 방법이 제공된다. 이에 따라, 본 설명은 단지 예증적인 것으로서 그리고 본 발명을 수행하는 일반적인 방식을 당업자에게 교시하기 위해 해석되어야 한다. 본 개시에서 도시되고 설명되는 본 발명의 형태는 현재 바람직한 실시예로서 취해져야 한다는 것이 이해되어야 한다. 모든 것이 본 발명의 이 설명의 이익을 가진 후에 당업자에게 명백할 것이기 때문에, 요소 및 재료는 본 개시에서 예증되고 설명된 것들을 대체할 수 있고, 부품 및 프로세스는 반전될 수 있으며, 본 발명의 특정 특징은 독립적으로 이용될 수 있다. 이하의 청구항들에 설명된 바와 같은 본 발명의 사상 및 범주로부터 벗어나지 않고 변경이 본 개시에서 설명된 요소에 이루어질 수 있다.

Claims (19)

  1. 구조적 정보에 기초해서 시료상의 결함을 검출하도록 구성된 시스템에 있어서,
    적어도 에너지 소스 및 검출기를 포함한 검사 서브시스템으로서, 상기 에너지 소스는 시료에 지향되는 에너지를 생성하도록 구성되고, 상기 검출기는 상기 시료로부터 에너지를 검출하고 상기 검출된 에너지에 응답해서 출력을 생성하도록 구성된 것인, 상기 검사 서브시스템; 및
    하나 이상의 컴퓨터 서브시스템
    을 포함하고,
    상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은,
    상기 시료상의 어레이 구역 내에서 상기 검출기에 의해 생성된 출력을, 상기 어레이 구역 내의 하나 이상의 구조체의 하나 이상의 특징에 기초해서 상기 출력의 적어도 제1 세그먼트와 제2 세그먼트로 분리시켜서, 상기 하나 이상의 특징의 상이한 값들을 갖는 상기 하나 이상의 구조체가 형성되는 상기 어레이 구역 내의 상이한 위치들에서 상이한 세그먼트들 내의 출력이 생성되고, 그리고
    상기 출력이 상기 제1 세그먼트 또는 상기 제2 세그먼트인지에 기초해서 하나 이상의 결함 검출 방법을 상기 출력에 적용함으로써 상기 시료상의 결함을 검출하도록 구성된 것인, 시료상의 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 분리시키는 것은 상기 출력의 하나 이상의 특징에 기초하지 않는 것인, 시료상의 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 구조체의 하나 이상의 특징은, 상기 시료 또는 상기 시료와 동일한 유형의 또 다른 시료의 하나 이상의 스캐닝 전자 현미경 이미지에 기초해서 결정되는 것인, 시료상의 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 출력을 분리시키는 것은, 상기 시료 또는 상기 시료와 동일한 유형의 또 다른 시료의 하나 이상의 스캐닝 전자 현미경 이미지를 상기 출력과 상관시키는 것과, 상기 하나 이상의 스캐닝 전자 현미경 이미지로부터의 상기 하나 이상의 구조체의 하나 이상의 특징을, 상기 하나 이상의 스캐닝 전자 현미경 이미지와 상관된 상기 출력에 전달하는 것을 포함하는 것인, 시료상의 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
  5. 제1항에 있어서, 상기 구조체의 상기 하나 이상의 특징은 상기 시료를 위한 설계에 기초해서 결정되는 것인, 시료상의 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 출력을 분리시키는 것은, 상기 시료를 위한 설계를 상기 출력과 상관시키는 것과, 상기 설계로부터의 상기 하나 이상의 구조체의 상기 하나 이상의 특징을 상기 설계와 상관된 상기 출력에 전달하는 것을 포함하는 것인, 시료상의 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 상기 시료상에 형성된 하나 이상의 특유한(unique) 구조체에 대해 생성된 출력과, 상기 특유한 구조체와 상기 하나 이상의 구조체간의 공간적 관계에 기초해서, 상기 출력 내에서 상기 하나 이상의 구조체의 위치를 확인(locate)하기 위해 구성된 것인, 시료상의 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 특징은 상기 하나 이상의 구조체의 반복 피치를 포함한 것인, 시료상의 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 상기 결함이 검출되는 상기 하나 이상의 구조체의 상기 하나 이상의 특징의 값을 결정하고, 상기 결정된 값을 상기 결함을 위한 결함 속성으로서 저장하기 위해 구성된 것인, 시료상의 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 특징은 상기 하나 이상의 구조체의 하나 이상의 위상 기하학적(topologic) 특징을 포함한 것인, 시료상의 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 특징은 상기 하나 이상의 구조체의 대칭적 특징과 비대칭적 특징을 포함한 것인, 시료상의 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 출력을 분리시키는 것은, 상기 출력에서 상이한 영역들을 위한 대칭 점수와 상기 웨이퍼를 위한 설계를 결정하는 것, 상기 출력을 위한 상기 대칭적 점수를 상기 설계를 위한 상기 대칭적 점수에 정렬시키는 것, 그리고 상기 하나 이상의 구조체 중 어느 구조체가 상기 설계를 위한 상기 대칭 점수에 대응하는지에 대한 정보와 상기 정렬의 결과에 기초해서 상기 출력을 분리시키는 것을 포함하는 것인, 시료상의 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 제1 세그먼트와 상기 제2 세그먼트는 하나 이상의 주의 영역(care area) 내에 배치되는 것인, 시료상의 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
  14. 제1항에 있어서,
    상기 출력을 분리시키는 것은 하나 이상의 규칙을 상기 출력에 적용하는 것을 포함하고, 상기 하나 이상의 규칙은, 상이한 유형들의 상기 하나 이상의 구조체간의 상기 하나 이상의 규칙에서의 차이에 기초하는 것인, 시료상의 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 적용하는 것인, 상기 제1 세그먼트에서의 출력에만 기초해서 상기 제1 세그먼트를 위한 잡음(noise)의 하나 이상의 특징을 결정하는 것과, 상기 잡음의 상기 결정된 하나 이상의 특징에 기초해서 상기 하나 이상의 결함 검출 방법의 하나 이상의 파라미터를 결정하는 것을 포함하는 것인, 시료상의 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
  16. 제1항에 있어서,
    상기 제1 세그먼트에서 상기 출력에 적용된 상기 하나 이상의 결함 검출 방법은, 상기 제2 세그먼트에서 상기 출력에 적용된 상기 하나 이상의 결함 검출 방법과는 상이한 검출 민감도를 갖는 것인, 시료상의 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
  17. 제1항에 있어서, 상기 적용하는 것은, 제1 세트의 파라미터들을 갖는 상기 하나 이상의 결함 검출 방법을 상기 제1 세그먼트 내에 포함된 상기 출력에만 적용하는 것과, 상기 제1 세트의 파라미터들과는 상이한 제2 세트의 파라미터들을 갖는 상기 하나 이상의 결함 검출 방법을 상기 제2 세그먼트에 포함된 상기 출력에만 적용하는 것을 포함하는 것인, 시료상의 결함을 검출하도록 구성된 시스템.
  18. 구조적 정보에 기초해서 시료상의 결함을 검출하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템상에서 실행가능한 프로그램 명령어들을 저장한 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 있어서, 상기 컴퓨터로 구현된 방법은,
    상기 어레이 구역 내의 하나 이상의 구조체의 하나 이상의 특징에 기초해서, 시료상의 어레이 구역 내의 검사 서브시스템의 검출기에 의해 생성된 출력을 상기 출력의 적어도 제1 세그먼트와 제2 세그먼트로 분리시켜서, 상기 하나 이상의 특징의 상이한 값들을 갖는 상기 하나 이상의 구조체가 형성되는 상기 어레이 구역 내의 상이한 위치들에서 상이한 세그먼트들 내의 출력이 생성되는 단계 - 상기 검사 서브시스템은 적어도 에너지 소스 및 상기 검출기를 포함하고, 상기 에너지 소스는 상기 시료에 지향되는 에너지를 생성하도록 구성되며, 상기 검출기는 상기 시료로부터 에너지를 검출하고 상기 검출된 에너지에 응답해서 출력을 생성하도록 구성됨 -; 및
    상기 출력이 상기 제1 세그먼트 또는 상기 제2 세그먼트 내에 있는지에 기초해서 하나 이상의 결함 검출 방법을 상기 출력에 적용함으로써 상기 시료상의 결함을 검출하는 단계
    를 포함한 것인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  19. 구조적 정보에 기초해서 시료상의 결함을 검출하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법에 있어서,
    하나 이상의 특징의 상이한 값들을 갖는 하나 이상의 구조체가 형성되는 어레이 구역 내의 상이한 위치들에서 상이한 세그먼트들에서의 출력이 생성되도록 상기 어레이 구역 내의 하나 이상의 구조체의 하나 이상의 특징에 기초해서, 시료상의 어레이 구역 내에서 검사 서브시스템의 검출기에 의해 생성된 출력을, 상기 출력의 적어도 제1 세그먼트와 제2 세그먼트로 분리시키는 단계 - 상기 검사 서브시스템은 적어도 에너지 소스 및 상기 검출기를 포함하고, 상기 에너지 소스는 상기 시료에 지향되는 에너지를 생성하도록 구성되며, 상기 검출기는 상기 시료로부터 에너지를 검출하고 상기 검출된 에너지에 응답해서 출력을 생성하도록 구성됨 -; 및
    상기 출력이 상기 제1 세그먼트 또는 상기 제2 세그먼트 내에 있는지에 기초해서 하나 이상의 결함 검출 방법을 상기 출력에 적용함으로써 상기 시료상의 결함을 검출하는 단계
    를 포함하고,
    상기 분리시키는 단계와 상기 검출하는 단계는 하나 이상의 컴퓨터 시스템에 의해 수행되는 것인, 시료상의 결함을 검출하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법.
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