KR20170074932A

KR20170074932A - 반복적인 결함 필터링 프로세스

Info

Publication number: KR20170074932A
Application number: KR1020177013505A
Authority: KR
Inventors: 사르 샤브타이; 이단 카이저만; 아미르 와크스
Original assignee: 어플라이드 머티어리얼스, 인코포레이티드; 어플라이드 머티리얼즈 이스라엘 리미티드
Priority date: 2014-10-23
Filing date: 2015-09-30
Publication date: 2017-06-30
Also published as: US9286675B1; TW201712775A; TWI571946B; CN107004123A; TW201944510A; KR20210057207A; TW201624580A; US20190012781A1; JP6932637B2; CN107004123B; US10818000B2; TWI688025B; US20160163038A1; US10049441B2; JP2017537312A; CN112465791A; WO2016064547A1; KR102251862B1; TWI670781B

Abstract

웨이퍼의 결함들을 분류하는 방법은, 컴퓨터화된 시스템에 의해, 결함 후보들의 그룹에 관한 결함 후보 정보를 획득하는 단계 - 상기 결함 후보 정보는 상기 그룹의 각각의 결함 후보마다의 속성들의 값들을 포함함 -; 상기 컴퓨터화된 시스템의 프로세서에 의해, 결함 후보들의 선택된 서브그룹을, 적어도 상기 선택된 서브그룹에 속하는 결함 후보들의 속성들의 값들에 응답하여 선택하는 단계; 선택된 서브그룹 분류 결과들을 제공하기 위해 상기 선택된 서브그룹의 결함 후보들을 분류하는 단계; 정지 조건을 충족시킬 때까지: 결함 후보들의 추가의 선택된 서브그룹을, (a) 적어도 상기 추가의 선택된 서브그룹에 속하는 결함 후보들의 속성들의 값들; 및 (b) 적어도 하나의 다른 선택된 서브그룹을 분류함으로써 획득된 분류 결과들에 응답하여 선택하는 단계; 및 추가의 선택된 서브그룹 분류 결과들을 제공하기 위해 상기 추가의 선택된 서브그룹의 결함 후보들을 분류하는 단계를 반복하는 단계에 의해 실행될 수 있다.

Description

반복적인 결함 필터링 프로세스{ITERATIVE DEFECT FILTERING PROCESS}

반도체 웨이퍼, 인쇄 회로 기판, 태양 전지 패널 및 MEMS(microelectromechanical) 디바이스와 같은 다양한 객체들은 매우 복잡하고 비싼 제조 프로세스에 의해 제조된다.

제조 프로세스 오류는 수율 제한 결함을 야기할 수 있다. 제조는 수율 관리 시스템(Yield Management System, YMS)에 의해 지원된다. YMS는 다양한 제조 단계에서 다양한 툴에서 나오는 제조 및 테스트 데이터를 수집하고 분석한다. YMS는 수율에 영향을 미치는 툴과 프로세스를 신속하게 식별하는 것을 목표로 한다.

결함 검출은 일반적으로 검토 프로세스가 뒤따르는 검사 프로세스를 적용함으로써 수행된다. 검사 프로세스는 광학 검사 툴에 의해 또는 전자빔 검사 툴에 의해 수행될 수 있으며 의심되는 결함을 찾는 것을 목표로 한다. 검토 프로세스는 일반적으로 주사 전자 현미경(SEM)에 의해 수행되며, 의심되는 결함이 실제 결함인지를 결정하고, 실제 결함이라면 이 실제 결함이 어느 부류(유형)에 속하는지를 결정하는 것을 목표로 한다. 검토 프로세스는 의심되는 결함의 SEM 이미지를 취득하고 분류기에 의해 SEM 이미지들을 처리하는 것을 포함한다.

전형적으로, 검사 툴 및 검토 툴은 반도체 생산 공장(fab) 통신 시스템을 통해 연결되고 검사-검토 흐름은 YMS에 의해 제어된다. 예를 들어, YMS는 특정 검사 툴에 많은 반도체 웨이퍼를 할당한다(광학 또는 전자빔 검사를 위해). 검사의 결과 - 가능한 결함을 나타내는 웨이퍼 위치의 리스트 및 이러한 위치와 관련된 특정 검사 속성 - 이 YMS에 제공된다. YMS는 수동, 반자동화 또는 완전 자동화 방식으로 관심 위치를 식별한다. 예를 들어, 검사 툴 및/또는 YMS는 특정 결과를 '뉴슨스(nuisance)' 또는 '진정한 결함'으로 식별할 수 있다; YMS는 일반적으로 '진정한 결함' 위치의 서브세트를 선택하고 할당된 검토 툴에 관심 위치를 전송한다. 검토 툴은 관심 위치 및 그 부근을 검토하고 추가 데이터, 예를 들어, SEM 이미지, 각각의 이미지 처리 속성, 결함 부류(유형)를 생성하고, YMS로 데이터를 반환한다. 오늘날의 검사 시스템에 의해 제공되는 객체 당 의심되는 결함의 수는 백만을 초과할 수 있다. 검토 프로세스(특히 SEM 이미지의 취득)은 비교적 길다. 의심되는 결함의 각각을 이미징하는 것은 터무니없이 길어질 검토 프로세스를 야기할 것이다. 따라서, 검사 스루풋, 검토 스루풋, 검사 결과의 품질, 검토 결과의 품질, YMS 조작을 개선하기 위한 많은 기술이 본 기술분야에 공지되어 있다.

또한, 현재의 검사 시스템은 웨이퍼 당 제한된 수의 의심되는 결함을 출력하는 고정된 뉴슨스 필터를 사용한다. 고정된 뉴슨스 필터는 레시피 설정 프로세스 중에 설정되므로 시간 경과에 따라 제조 프로세스 및/또는 검사 프로세스에서 발생하는 생산 변경 사항을 적절히 추적할 수 없다. 각각의 의심되는 결함에 대해 다수의 속성이 계산된다. SEM에 비해 검사 시스템의 분해능이 낮으면 의심되는 결함에 관한 정보가 부적절할 수 있다.

따라서, 뉴슨스를 필터링하면서 관심 있는 진정한 결함을 유지할 더 효과적이고 정확한 필터링 메카니즘과 결합된 웨이퍼 검사로부터 더 높은 감도 결과를 제공할 필요성이 커지고 있다. 측정 최적화를 위한 시스템 및 프로세스를 자동화할 필요성이 커지고 있다. 반도체 제조 수율의 관리를 위한 개선된 데이터 해석에 대한 요구가 커지고 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 웨이퍼의 결함들을 분류하는 방법이 제공될 수 있고, 이 방법은 컴퓨터화된 시스템에 의해 실행될 수 있고, 이 방법은:

a. 결함 후보들의 그룹에 관한 결함 후보 정보를 획득하는 단계 - 상기 결함 후보 정보는 상기 그룹의 각각의 결함 후보마다의 속성들의 값들을 포함할 수 있음 -;

b. 컴퓨터화된 시스템의 프로세서에 의해, 결함 후보들의 선택된 서브그룹을, 적어도 상기 선택된 서브그룹에 속하는 결함 후보들의 속성들의 값들에 응답하여 선택하는 단계;

c. 선택된 서브그룹 분류 결과들을 제공하기 위해 상기 선택된 서브그룹의 결함 후보들을 분류하는 단계;

d. 정지 조건을 충족시킬 때까지:

i. 결함 후보들의 추가의 선택된 서브그룹을, (a) 적어도 상기 추가의 선택된 서브그룹에 속하는 결함 후보들의 속성들의 값들; 및 (b) 적어도 하나의 다른 선택된 서브그룹을 분류함으로써 획득된 분류 결과들에 응답하여 선택하는 단계; 및

ii. 추가의 선택된 서브그룹 분류 결과들을 제공하기 위해 상기 추가의 선택된 서브그룹의 결함 후보들을 분류하는 단계를 반복하는 단계

를 포함할 수 있다.

상기 결함 후보 정보를 획득하는 단계는 광학 검사 디바이스로 상기 웨이퍼를 검사하여 상기 결함 후보 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 결함 후보 정보를 획득하는 단계는 광학 검사 디바이스로부터 상기 결함 후보 정보를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 선택된 서브그룹의 결함 후보들을 분류하는 단계는 하전 입자 빔에 의해 상기 결함 후보를 이미징하여 하전 입자 이미지들을 생성하는 단계; 및 상기 선택된 서브그룹 분류 결과들을 제공하기 위해 결함 분류기에 의해 상기 하전 입자 이미지들을 처리하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 방법은 적어도 하나의 결함 부류의 결함들로 분류된 결함 후보들을 나타내는 결함 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 정지 조건의 충족은 순도 임계치를 초과하는 순도 레벨을 갖는 분류 결과들을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 방법은 각각의 선택된 서브그룹의 각각의 결함 후보의 하나 이상의 이미지를 획득하는 단계를 포함할 수 있고; 상기 정지 조건의 충족은 미리 정의된 수의 이미지를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 방법은 각각의 선택된 서브그룹의 각각의 결함 후보의 하나 이상의 이미지를 획득하는 단계를 포함할 수 있고; 상기 정지 조건의 충족은 특정 결함 유형의 미리 정의된 수의 이미지를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 추가의 선택된 서브그룹을 선택하는 단계는: 상기 적어도 하나의 다른 선택된 서브그룹을 분류함으로써 획득된 분류 결과들에 응답하여 상기 그룹의 선택된 부분을 선택하는 단계; 및 상기 그룹의 상기 선택된 부분 중에서 상기 그룹의 상기 부분에 속하는 결함 후보들의 속성들의 값들에 응답하여 상기 추가의 선택된 서브그룹을 선택하는 단계를 포함하고, 상기 그룹의 상기 부분은 상기 추가의 선택된 서브그룹을 포함할 수 있다.

상기 그룹의 상기 선택된 부분은 임의의 이전에 선택된 서브그룹에 속하는 결함 후보들을 포함하지 않을 수 있다.

상기 방법은: 속성 하이퍼스페이스의 세그먼트들의 세그먼트 스코어들을 계산하는 단계 - 상기 그룹의 결함 후보들은 상기 결함 후보 결함 후보들의 속성들의 값들을 나타내는 결함 후보 결함 후보 표현들에 의해 상기 속성 하이퍼스페이스에서 표현됨 -; 및 상기 세그먼트 스코어들에 응답하여 선택된 세그먼트를 선택하는 단계에 의해 상기 그룹의 선택된 부분을 선택하는 단계를 포함할 수 있고; 상기 그룹의 상기 선택된 부분은 상기 선택된 세그먼트에 속하는 결함 후보 결함 후보 표현들에 의해 표현되는 결함 후보들을 포함한다.

상기 방법은 세그먼트의 세그먼트 스코어를, 상기 세그먼트 내의 결함 후보 결함 후보 표현들의 분포의 파라미터에 응답하여 계산하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 방법은 세그먼트의 세그먼트 스코어를, 상기 세그먼트 내의 결함 후보 결함 후보 표현들을 갖는 적어도 하나의 결함 후보에 관련된 적어도 하나의 분류 결과에 응답하여 계산하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 방법은 결함들로 분류된 결함 후보들의 결함 후보 결함 후보 표현들의 분포의 파라미터에 응답하여 세그먼트의 세그먼트 스코어를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.

결함 후보들의 속성들의 값들은 속성 하이퍼스페이스에 걸쳐 있을 수 있고, 상기 방법은 속성 하이퍼스페이스를 세그먼트들로 분할하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 방법은 적어도 하나의 선택된 서브그룹 분류 결과에 응답하여 상기 속성 하이퍼스페이스를 세그먼트들로 재분할하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 방법은 다수의 분류 반복을 수행하여 다수의 분류 반복 결과를 제공하는 단계; 및 상기 다수의 분류 반복 결과에 응답하여 조정 가능한 분류 임계치들을 적응시키고 속성 하이퍼스페이스를 세그먼트들로 분할하는 단계를 포함할 수 있고; 상기 조정 가능한 분류 임계치들은 상기 다수의 분류 반복 동안 이용된다.

상기 방법은 사람으로부터 상기 정지 조건을 수신하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 결함 후보들을 분류하는 단계는 사람으로부터 분류 정보를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.

본 방법은 상기 웨이퍼의 영역들 중 적어도 하나의 영역 및 결함 부류와 관련된 관심 레벨 정보를 수신하는 단계를 포함할 수 있고; 결함 후보들의 상기 선택된 서브그룹을 선택하는 단계 및 상기 결함 후보들을 분류하는 단계 중 적어도 하나의 단계는 상기 관심 레벨 정보에 응답할 수 있다.

상기 컴퓨터화된 시스템의 상기 프로세서는 네트워크를 통해 결함 분류기 및 수율 관리 시스템 (YMS)에 결합될 수 있다.

상기 컴퓨터화된 시스템의 상기 프로세서는 네트워크를 통해 검사 툴 및 검토 툴에 결합될 수 있다.

상기 컴퓨터화된 시스템의 상기 프로세서는 네트워크를 통해 다수의 검사 툴 및 복수의 검토 툴에 결합될 수 있다.

상기 컴퓨터화된 시스템의 상기 프로세서는 결함 분류기에 포함될 수 있다.

상기 컴퓨터화된 시스템의 상기 프로세서는 네트워크를 통해 결함 분류기 및 수율 관리 시스템(YMS)에 결합될 수 있다.

상기 결함 후보 정보를 획득하는 단계는 상기 컴퓨터화된 시스템의 상기 프로세서에 결합될 수 있는 검사 모듈에 의해 상기 결함 후보 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 컴퓨터에 의해 일단 실행되면 상기 컴퓨터로 하여금:

b. 결함 후보들의 선택된 서브그룹을, 적어도 상기 선택된 서브그룹에 속하는 결함 후보들의 속성들의 값들에 응답하여 선택하는 단계;

d. 정지 조건을 충족시킬 때까지: 결함 후보들의 추가의 선택된 서브그룹을, (a) 적어도 상기 추가의 선택된 서브그룹에 속하는 결함 후보들의 속성들의 값들; 및 (b) 적어도 하나의 다른 선택된 서브그룹을 분류함으로써 획득된 분류 결과들에 응답하여 선택하는 단계; 및 추가의 선택된 서브그룹 분류 결과들을 제공하기 위해 상기 추가의 선택된 서브그룹의 결함 후보들을 분류하는 단계를 반복하는 단계

를 실행하게 할 명령들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체가 제공될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 웨이퍼의 결함들을 분류하기 위한 컴퓨터화된 시스템이 제공될 수 있고, 상기 컴퓨터화된 시스템은 프로세서 및 메모리 유닛을 포함할 수 있고; 상기 프로세서는 적어도:

d. 정지 조건을 충족시킬 때까지:

를 실행하도록 배열된다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 컴퓨터화된 시스템은 프로세서 및 메모리 유닛을 포함할 수 있는 컴퓨터화된 시스템이 제공될 수 있고, 상기 프로세서는 적어도:

b. 상기 컴퓨터화된 시스템의 프로세서에 의해, 결함 후보들의 선택된 서브그룹을, 적어도 상기 선택된 서브그룹에 속하는 결함 후보들의 속성들의 값들에 응답하여 선택하는 단계;

c. 결함 후보들의 상기 선택된 서브그룹에 관한 정보를 결함 분류기에 전송하는 단계;

d. 상기 결함 분류기로부터 선택된 서브그룹 분류 결과들을 수신하는 단계;

e. 정지 조건을 충족시킬 때까지:

i. 결함 후보들의 추가의 선택된 서브그룹을, (a) 적어도 상기 추가의 선택된 서브그룹에 속하는 결함 후보들의 속성들의 값들; 및 (b) 상기 결함 분류기에 의해, 적어도 하나의 다른 선택된 서브그룹을 분류함으로써 획득된 분류 결과들에 응답하여 선택하는 단계;

ii. 상기 추가의 선택된 서브그룹에 관한 정보를 상기 결함 분류기에 전송하는 단계; 및

iii. 상기 결함 분류기로부터 추가의 선택된 서브그룹 분류 결과들을 수신하는 단계를 반복하는 단계

를 실행하도록 배열된다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 웨이퍼 검사, 결함 검출 및 분류를 위한 방법이 제공될 수 있고, 상기 방법은:

a. 광학 검사 디바이스로 웨이퍼를 검사하여 결함 후보들의 그룹에 관한 결함 후보 정보를 제공하는 단계 - 상기 결함 후보 정보는 상기 그룹의 각각의 결함 후보마다의 다수의 속성의 값들을 포함할 수 있고; 상기 다수의 속성은 상기 광학 검사 디바이스의 광학 검사 파라미터들을 나타내는 속성들을 포함할 수 있음 -;

b. 하전 입자 빔 툴에 의해, 상기 결함 후보들의 그룹의 부분의 결함 후보들의 하전 입자 빔 이미지들을 획득하는 단계;

c. 결함 분류기에 의해 상기 하전 입자 빔 이미지들을 처리하여 부분 분류 결과들을 제공하는 단계; 및

d. 상기 제공된 부분 분류 결과들의 적어도 일부를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 하전 입자 빔 툴은 SEM, TEM, STEM 또는 이온 이미저일 수 있다.

상기 방법은 상기 광학 검사 디바이스의 조작자에게 상기 결함 후보 정보의 표시를 방지하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 결함 후보들의 그룹의 상기 부분은 결함 후보들의 다수의 선택된 서브그룹을 포함할 수 있다.

a. 제1 분해능 및 제1 스루풋에서, 제1 툴로 웨이퍼를 검사하여 결함 후보들의 그룹에 관한 결함 후보 정보를 제공하는 단계 - 상기 결함 후보 정보는 상기 그룹의 각각의 결함 후보마다의 다수의 속성의 값들을 포함할 수 있고; 상기 다수의 속성은 상기 광학 검사 디바이스의 광학 검사 파라미터들을 나타내는 속성들을 포함할 수 있음 -;

b. 제2 분해능 및 제2 스루풋에서, 제2 툴에 의해, 상기 결함 후보들의 그룹의 부분의 결함 후보들의 제2 툴 이미지들을 획득하는 단계;

c. 결함 분류기에 의해 상기 제2 툴 이미지들을 처리하여 부분 분류 결과들을 제공하는 단계; 및

b. 제2 분해능 및 제2 스루풋에서, 제2 툴에 의해, 상기 결함 후보들의 그룹의 부분의 결함 후보들의 제2 툴 이미지들을 획득하는 단계 - 상기 제2 분해능은 상기 제1 분해능보다 높고, 상기 제1 스루풋은 상기 제2 스루풋보다 높음 -;

c. 상기 제2 툴 이미지들을 결함 분류기에 전송하는 단계;

d. 상기 결함 분류기로부터 부분 분류 결과들을 수신하는 단계; 및

e. 상기 제공된 부분 분류 결과들의 적어도 일부를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 웨이퍼의 결함들을 분류하는 방법이 제공될 수 있고, 상기 방법은 컴퓨터화된 시스템에 의해 실행될 수 있고, 상기 방법은:

e. 정지 조건을 충족시킬 때까지:

iii. 상기 결함 분류기로부터 추가의 선택된 서브그룹 분류 결과들을 수신하는 단계를 반복하는 단계를 포함할 수 있다.

e. 정지 조건을 충족시킬 때까지:

본 발명으로서 간주되는 주제는 본 명세서의 결론 부분에서 특별히 지적되고 명백하게 청구된다. 그러나, 본 발명은, 그 목적들, 특징들, 및 이점들과 함께, 구성 및 동작 방법 둘 다에 관하여, 첨부 도면들과 함께 읽을 때 다음의 상세한 설명을 참조하여 가장 잘 이해될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법을 예시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 결함 후보들의 그룹, 결함 후보들의 선택된 서브그룹, 결함 후보들의 제1 및 제2 추가의 선택된 서브그룹들, 상기 그룹의 제1 및 제2 부분들, 선택된 서브그룹 분류 결과들, 제1의 추가의 선택된 서브그룹 분류 결과들 및 제2의 추가의 선택된 서브그룹 분류 결과들을 예시한다;
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 속성 하이퍼스페이스, 속성 하이퍼스페이스의 다수의 영역, 결함 후보 표현들의 다수의 클러스터, 및 속성 하이퍼스페이스의 세그먼트들을 도시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 방법의 단계를 예시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 방법을 예시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법을 예시한다.
도 7a는 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템을 예시한다.
도 7b는 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템을 예시한다.
도 7c는 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템을 예시한다.
도 7d는 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템을 예시한다.
도 7e는 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템을 예시한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법을 예시한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템을 예시한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템을 예시한다.
도 11은 다양한 구현들에 따른, 본 명세서에서 설명된 동작들 중 하나 이상의 동작을 수행할 수 있는 예시적인 컴퓨터 시스템의 블록도이다.

다음의 상세한 설명에서는, 다수의 특정 상세사항들이 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해 제시된다. 그러나, 본 발명은 이러한 특정 상세사항들 없이 실시될 수 있다는 점이 본 기술분야의 통상의 기술자들에 의해 이해될 것이다. 다른 경우들에 있어서, 잘 알려진 방법들, 절차들 및 구성요소들은 본 발명을 불명료하게 하지 않기 위해 상세히 설명되지는 않았다.

본 발명으로서 간주되는 주제는 본 명세서의 결론 부분에서 특별히 지적되고 명백하게 청구된다. 그러나, 본 발명은, 그 목적들, 특징들, 및 이점들과 함께, 구성 및 동작 방법 둘 다에 관하여, 첨부 도면들과 함께 읽을 때 다음의 상세한 설명을 참조하여 가장 잘 이해될 수 있다.

예시의 간명화를 위해, 도면들에 도시된 요소들은 반드시 축척대로 그려지지는 않았다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 일부 요소들의 치수들은 명료화를 위해 다른 요소들에 비해 과장될 수 있다. 또한, 적절한 것으로 간주되는 경우, 도면들 사이에서 대응하거나 유사한 요소들을 지시하기 위해 참조 번호들이 반복될 수 있다.

본 발명의 예시된 실시예들은 대부분 본 기술분야의 통상의 기술자에게 알려진 전자 구성요소들 및 회로들을 이용하여 구현될 수 있으므로, 본 발명의 기초 개념들의 이해 및 인식을 위해 그리고 본 발명의 교시들을 불명료하게 하거나 혼란시키지 않기 위해, 위에서 예시된 것과 같이 필요한 것으로 고려되는 것보다 더 큰 임의의 정도로 상세사항들이 설명되지는 않을 것이다.

방법에 대한 본 명세서에서의 임의의 언급은 이 방법을 실행할 수 있는 시스템에 대해 필요한 부분만 약간 수정하여 적용되어야 하고, 일단 컴퓨터에 의해 실행되면 이 방법의 실행을 야기하는 명령들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 대해 필요한 부분만 약간 수정하여 적용되어야 한다.

시스템에 대한 본 명세서에서의 임의의 언급은 이 시스템에 의해 실행될 수 있는 방법에 대해 필요한 부분만 약간 수정하여 적용되어야 하고, 이 시스템에 의해 실행될 수 있는 명령들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 대해 필요한 부분만 약간 수정하여 적용되어야 한다.

비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 대한 본 명세서에서의 임의의 언급은 이 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 저장되는 명령들을 실행할 수 있는 시스템에 대해 필요한 부분만 약간 수정하여 적용되어야 하고, 이 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 명령들을 판독하는 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 방법에 대해 필요한 부분만 약간 수정하여 적용되어야 한다.

결함 후보들의 그룹은 또한 그룹으로 언급된다. 결함 후보들의 그룹의 부분은 또한 그룹의 부분으로 언급된다. 결함 후보들의 서브그룹은 또한 서브그룹으로 언급된다.

용어 "툴", "시스템" 및 "장치"는 상호 교환 가능한 방식으로 사용된다.

용어 "컴퓨터" 및 "컴퓨터화된 장치"는 교환 가능한 방식으로 사용된다.

본 명세서는 자동 결함 분류(automatic defect classification, ADC) 프로세스의 다양한 예를 제공한다. 이들은 단지 비제한적인 예들일 뿐이며, 본원은 본 명세서에 도시된 ADC 프로세스의 예들에 의해 제한되지 않는다는 점에 유의한다.

임의의 ADC 프로세스는 완전 자동, 부분 자동 또는 완전 수동일 수 있다는 점에 유의한다. 따라서, 적어도 (ADC 프로세스에 의해 수행되는) 결함 분류의 단계는 사람에 의해 제공된 입력에 응답할 수 있다. 사람은 본 명세서에서 설명된 디바이스 및/또는 툴 중 임의의 것의 사용자 또는 조작자일 수 있다.

사람은, 예를 들어, 결함들을 분류하고, 관심 있는 결함들을 정의하고, 관심 있는 객체의 영역들을 정의할 수 있다. 사람은 2개 이상의 관심 레벨을 정의할 수 있으며 비관심 영역들 및 관심 영역들만 정의하는 것에 제한되지 않는다.

다음의 예들은 검사 툴 및 검토 툴을 참조한다. 임의의 검토 툴과 임의의 검사 툴은 하나 이상의 광학 빔 및/또는 하나 이상의 하전 입자 빔을 사용할 수 있다. 검사 툴의 비제한적인 예들은 자외선(UV) 검사 툴, 극자외선(extreme UV) 검사 툴, 심자외선(deep UV) 검사 툴, 하전 입자 빔 검사 툴 등을 포함할 수 있다. 검토 툴의 비제한적인 예들은 주사 전자 현미경(SEM), 투과 전자 현미경(TEM), STEM, 이온 빔 이미저 등을 포함할 수 있다.

본 명세서에 제공된 실시예들 중 임의의 것은 본 발명의 다양한 실시예들의 비제한적인 예들이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법(100)을 예시한다. 방법(100)은 결함 후보들을 필터링하는 데 사용된다. 필터링은 분류 프로세스를 받을 결함 후보들 중 일부만을 선택하는 것을 포함한다. 분류는 자동 결함 분류 방법들(ADC)에 의해 수행될 수 있다. 방법(100)은 SEM 또는 특정 서버에서 수행할 수 있다. 방법(100)은 각각의 결함 후에 또는 결함들의 그룹에 대해 수행될 수 있다. 선택되지 않은 결함 후보들은 무시될 수 있다. 분류 프로세스를 받는 결함 후보들 중 일부는 비결함(non-defects)으로 분류될 수 있고, 일부는 하나 이상의 관심 있는 결함 부류로 분류될 수 있고, 일부는 하나 이상의 관심 없는 결함 부류로 분류될 수 있다. 관심 있는 부류들은 사용자에 의해 정의될 수 있거나, 자동으로 정의될 수 있다.

분류 프로세스를 받을 결함 후보들의 선택은 다수의 반복으로 행해질 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 반복의 적어도 일부는 분류 프로세스의 결과들에 응답한다.

방법(100)은 결함 후보들의 그룹에 관한 결함 후보 정보를 획득하는 단계 110에 의해 시작될 수 있다. 결함 후보 정보는 그룹의 각각의 결함 후보마다의 속성들의 값들 포함한다.

결함 후보 정보의 획득은 결함 검사 프로세스를 수행하는 단계를 포함할 수 있다. 결함 검사 프로세스는 고정된 뉴슨스 필터를 적용하지 않고 또는 결함 후보들에 관련된 속성들을 실질적으로 필터링하지 않고 실행될 수 있다.

결함 후보 정보의 획득은 결함 검사 프로세스를 수행하지 않고 실행될 수 있다. 이 경우 단계 110은 검사 프로세스 동안(또는 검사 프로세스의 결과로서) 생성된 결함 후보 정보를 수신하는 단계를 포함한다.

그룹의 결함 후보의 수는 매우 클 수 있다 - 백 개 내지 몇백 개의 결함 후보, 백만 개 내지 몇백만 개의 결함 등을 초과할 수 있다. 용어 '몇'은 1에서 10 사이의 숫자를 언급할 수 있다.

(결함 후보마다의) 속성의 수는 매우 클 수 있고 속성들은 다수의 유형의 속성들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 속성의 수는 1에서 1000 사이, 10에서 500 사이, 30에서 200 사이 등의 범위에 있을 수 있다. 속성의 수는 1000을 초과할 수 있다.

본 발명은 결함 후보 정보를 생성하기 위해 사용되는 검사 프로세스의 유형에 의해 제한되지 않는다. 검사 프로세스는 (a) 객체가 방사선으로 조명되는 동안의 조명 프로세스, (b) 객체로부터 방사선이 수집되는 수집 프로세스, (c) 수집된 방사선에 응답하는 검출 신호들이 생성되는 검출 프로세스, 및 (d) 상기 검출 신호들의 처리를 포함할 수 있다.

결함 후보 속성들은 이러한 프로세스들 중 어느 하나 또는 이들의 조합을 반영할 수 있다. 그것은 프로세스 불완전성, 바이어스, 편차, 광학 파라미터 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 속성들은 검사 툴 속성, 제조 프로세스 속성, 설계 속성, 수율 속성, 및 하나 이상의 다른 검사 툴로부터 제공되는 기타 검사 속성들을 포함할 수 있다.

결함 후보의 속성들은: (a) 결함 후보 픽셀 정보, (b) 결함 후보의 부근에 관한 정보, (c) 결함 후보로부터의 방사선을 검출한 센서의 하나 이상의 감지 요소에 관한 정보(예를 들어, 다수의 감지 요소를 포함하는 센서 내의 위치, 동적 범위, 감도 임계치, 바이어스 등), (d) 결함 후보를 취득하기 위해 사용된 주사 방식에 관련된 정보(예를 들어, 주사 방식 정확도, 주사선에 관련한 결함 후보의 위치, 주사 방식 기계적 잡음 등), (e) 결함 후보를 취득하기 위해 적용된 조명 조건에 관한 정보(예를 들어, 광원의 강도, 방사선의 주파수, 광원의 편광, 얼룩, 객체 또는 그 주변의 온도, 객체의 부근의 진공 레벨, 조명 경로의 광축에 관련한 결함 후보의 위치 등), (f) 결함 후보를 취득하기 위해 적용된 수집 조건에 관한 정보(예를 들어, 수집 경로의 감쇠, 수집 경로의 수차, 수집 경로의 광축에 관련한 결함 후보의 위치 등), (g) 설계 관련 정보 - 결함 위치 부근의 설계에 대한 컴퓨터 보조 설계(CAD) 구조 또는 전형적인 특성, 또는 이러한 특성의 변형 중 적어도 하나를 나타낼 수 있다. 설계 관련 정보는 또한 관심 있는 영역들 또는 잡음 측정치로 표현된 처리된 CAD 데이터일 수 있다. (h) 프로세스 단계, 프로세스 툴, 리소그래피 등과 같은 검사된 웨이퍼의 제조 이력에 관한 정보, (i) 웨이퍼 상의 및 웨이퍼 간의 전역 및 국부 결함 밀도에 관한 정보(시그너처, 다이 스태킹 등...).

다수의 결함 후보 속성들은 일반적으로 검사 툴에 의해 출력되지 않은 "내부" 속성들로 간주될 수 있다. 예를 들어, 상기 예를 참조하면, 속성 (d), (e), (f), (h) 및 (i)는 내부 또는 외부 검사 툴 정보로 간주될 수 있다. 또 다른 예로서, 결함을 검출한 센서의 아이덴티티는 외부 속성으로 간주될 수 있지만, 센서의 파라미터들 중 적어도 일부(다수의 센서 요소를 포함하는 센서 내의 위치, 동적 범위, 감도 임계치, 바이어스 등)는 내부 속성들로 간주될 수 있다. 또 다른 예로서, 외부 속성들은 속성 (a), (b) (g) 및 (i)를 포함할 수 있다. 또 다른 예로서, 외부 속성들은 결함 SNR, 그레이 레벨 차이, 형상 등을 포함할 수 있다.

단계 110에 이어서 결함 후보들의 선택된 서브그룹을, 적어도 선택된 서브그룹에 속하는 결함 후보들의 속성들의 값들에 응답하여 선택하는 단계 120이 수행될 수 있다. 이것은 다수의 선택된 서브그룹 중 첫 번째로 선택된 서브그룹이다.

본 발명은 속성들의 값들에 응답하여 결함 후보들을 선택하는 단계가 수행되는 방식에 의해 제한되지 않는다. 예를 들어, 본 발명의 범위를 벗어나지 않고, 검사 결과들 중에서 결함들을 선택하는 본 기술분야에 공지된 많은 선택 방법들이 적절한 수정과 함께 구현될 수 있다. 예를 들어, 결함 후보들의 선택된 서브그룹의 선택은 사람 또는 또 다른 툴에 의해 자동으로, 반자동으로 또는 수동으로 정의된 관심 레벨들에 응답할 수 있다.

단계 120에 이어서 선택된 서브그룹 분류 결과들을 제공하기 위해 선택된 서브그룹의 결함 후보들을 분류하는 단계 130이 수행될 수 있다.

선택된 서브그룹 분류 결과들은 (선택된 서브그룹의) 어느 결함 후보들이 결함 부류들에 속하고 어느 결함 후보들이 결함 부류로 분류될 수 없는지를 지시할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 선택된 서브그룹 분류 결과들은 어느 결함 후보들이 결함들로 간주되어서는 안 되거나 관심 있는 결함들로 간주되어서는 안 되는지를 지시할 수 있다. 관심 있는 결함들은 관심 있는 것으로 정의된 결함들의 하나 이상의 부류에 속할 수 있다.

통상적으로, 그러나 본 발명은 이에 제한되지 않으며, 분류는 자동 결함 분류기(ADC)에 의해 자동으로 수행되어야 한다. ADC는 수학 또는 통계 분류 모델을 학습하기 위한 트레인 세트를 사용하거나 조작자에 의해 정의된 미리 정의된 규칙들의 세트를 사용할 수 있다. 본 발명은 사용되는 ADC의 유형에 의해 제한되지 않는다. 반도체 디바이스의 제조에 일반적으로 사용되는 자동 결함 분류기들 다수는 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 적절한 수정과 함께 사용될 수 있다.

단계 120 및 단계 130의 완료 후에, 제1 선택된 서브그룹 분류 결과들이 획득된다. 그 후 방법(100)은 이전에 획득된 분류 결과들을 고려하면서, 하나 이상의 추가의 선택된 서브그룹 분류 결과를 획득하기 위해 단계 140 및 단계 150으로 진행할 수 있다. 단계 140 및 단계 150은 정지 조건이 충족될 때까지 반복될 수 있다.

단계 130에 이어서 결함 후보들의 추가의 선택된 서브그룹을, (a) 적어도 추가의 선택된 서브그룹에 속하는 결함 후보들의 속성들의 값들; 및 (b) 적어도 하나의 다른 선택된 서브그룹을 분류함으로써 획득된 분류 결과들에 응답하여 선택하는 단계 140이 수행될 수 있다. 단계 140의 제1 반복 동안, 분류 결과들은 단계 130 동안 획득된 것들일 수 있다.

단계 140에 이어서 추가의 선택된 서브그룹 분류 결과들을 제공하기 위해 추가의 선택된 서브그룹의 결함 후보들을 분류하는 단계 150이 수행될 수 있다.

각각의 추가의 선택된 서브그룹 분류 결과들은 (추가의 선택된 서브그룹의) 어느 결함 후보들이 결함 부류들에 속하고 어느 결함 후보들이 결함 부류로 분류될 수 없는지를 지시할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 각각의 추가의 선택된 서브그룹 분류 결과들은 어느 결함 후보들이 결함들로 간주되어서는 안 되거나 관심 있는 결함들로 간주되어서는 안 되는지를 지시할 수 있다. 관심 있는 결함들은 관심 있는 것으로 정의된 결함들의 하나 이상의 부류에 속할 수 있다.

단계 150에 이어서 정지 조건이 충족되었는지를 체크하는 단계 160이 수행될 수 있다. 충족되었다면 단계 170으로 건너뛴다. 그렇지 않다면 단계 140으로 건너뛴다.

정지 조건은, 예를 들어, 다음 중 적어도 하나가 발생할 때 충족될 수 있다:

a. 단계 140 및 단계 150의 미리 결정된 수의 반복에 도달하는 것.

b. 순도 임계치를 초과하는 순도 레벨을 갖는 분류 결과들을 획득하거나 특정 임계치보다 낮은 레벨을 거부하는 것. 순도는 올바르게 분류되는 나머지 결함들 - ADC 시스템에 의해 분류 가능하고 거부되지 않는 것으로 밝혀진 것들 - 의 백분율을 지칭한다. 미국 특허 제8315453호는 순도를 최적화하는 분류기를 개시하고 있고 본 명세서에 참고로 포함된다.

c. 관심 있는 결함들(defects of interest, DOI) 또는 특정 DOI 유형의 미리 결정된 수의 이미지를 획득하는 것.

단계 170은 단계 130 및 단계 150 동안 획득된 분류 결과들에 응답하는 단계를 포함할 수 있다.

단계 170은 예를 들어 다음을 포함할 수 있다:

a. 결함들로 분류된 결함 후보들을 나타내는 결함 정보를 제공하는 단계(171).

b. 특정 결함 부류들에 속하는 것으로 분류된 결함 후보들을 나타내는 결함 정보를 제공하는 단계(172). 예를 들어, 하나 이상의 관심 있는 결함 부류에 속하는 것.

c. 조정 가능한 결함 분류기와 같은 자동 결함 분류기를 트레이닝하는 단계 (173). 트레이닝(173)은 대안적으로 그러한 트레이닝에 참여하는 것을 포함할 수 있다. 참여는 분류 결과들을 조정 가능한 결함 분류기에 전송하는 것을 포함할 수 있다.

결함 정보는 결함 맵일 수 있지만 다른 유형의 정보가 제공될 수 있다. 그것은 결함들의 위치들 및 마다의 하나 이상의 결함 속성을 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 단계 140은 다음 2개의 단계를 포함할 수 있다:

a. 적어도 하나의 다른 선택된 서브그룹을 분류함으로써 획득된 분류 결과들에 응답하여 그룹의 선택된 부분을 선택하는 단계(141). 예를 들어, 그룹의 선택된 부분은 임의의 이전에 선택된 서브그룹에 속하는 결함 후보들을 포함하지 않도록 선택될 수 있다.

b. 그룹의 선택된 부분 중에서 그룹의 그 부분에 속하는 결함 후보들의 속성들의 값들에 응답하여 추가의 선택된 서브그룹을 선택하는 단계(142) - 그룹의 그 부분은 추가의 선택된 서브그룹을 포함한다. 예를 들어, 단계 110에서 사용된 동일한 선택 방법이 선택 단계 142를 수행하는 데 사용될 수 있다.

상이한 분류 프로세스들(단계 130 및 단계150) 동안 동일한 속성들이 사용될 수 있음에 유의한다. 또한 상이한 분류 프로세스들 동안 상이한 속성들이 사용될 수 있음에도 유의해야 한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 분류 프로세스 동안 사용되는 속성들은 결함 후보 정보에 포함된 속성들 전부를 포함할 수 있거나(단계 110), 결함 후보 정보에 포함된 속성들의 일부를 포함할 수 있다(단계 110).

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 그룹(200'), 선택된 서브그룹(201'), 제1 및 제2 추가의 선택된 서브그룹들(202' 및 203'), 그룹의 제1 및 제2 부분들(211' 및 212'), 선택된 서브그룹 분류 결과들(221'), 제1 추가의 선택된 서브그룹 분류 결과들(222') 및 제2 추가의 선택된 서브그룹 분류 결과들(223')를 예시한다.

표 1에 의해 그리고 도 2에 의해 예시된 바와 같이, 결함 후보들의 상이한 조합들로부터 상이한 선택된 서브그룹들이 선택되고(그룹 자체, 그룹의 부분들 중 어느 하나), 상이한 선택된 서브그룹 분류 결과들이 획득된다.

임의의 선택된 서브그룹의 선택은 결함 후보들의 속성들의 값들에 응답할 수 있다. 그룹의 각각의 결함 후보는 결함 후보들의 속성들의 값들을 나타내는 결함 후보 표현에 의해 속성 하이퍼스페이스에서 표현될 수 있다. 속성 하이퍼스페이스는 결함 후보들의 속성들이 걸쳐 있다.

속성 하이퍼스페이스는 3개 이상의 차원을 포함할 수 있지만, 설명의 단순화를 위해 도 3은 2차원 속성 하이퍼스페이스를 예시한다. 예시된 속성 하이퍼스페이스의 x-축은 하나의 속성의 값들을 나타내고, y-축은 또 다른 속성의 값들을 나타낸다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 속성 하이퍼스페이스(301), 다수의 영역들(302), 결함 후보 표현들(305)의 다수의 클러스터들(303), 및 속성 하이퍼스페이스(301)의 세그먼트들(304)을 예시한다.

도 3의 세그먼트들(304)은 영역들(302)과 클러스터들(303) 사이의 교차 부분들이다.

결함 후보 표현들(305)은 그룹(200')의 모든 결함 후보를 나타낸다고 가정한다.

속성 하이퍼스페이스(301)는 다양한 방식으로 분할될 수 있다. 도 3은 다음의 단계들을 포함하는 3 단계 분할 프로세스의 결과를 예시한다:

a. 속성 하이퍼스페이스를 다수의 영역들(302)로 분할하는 단계.

b. 결함 후보들의 클러스터들(303)을 정의 및/또는 수신하는 단계.

c. 영역들(302) 및 클러스터들(303)에 응답하여 세그먼트들(304)을 정의하는 단계. 도 3은 영역들(302)과 클러스터들(303) 사이의 교차 부분들로서 정의되는 세그먼트들(304)을 예시한다.

다수의 세그먼트들(303)을 제공하기 위해 1 단계, 2 단계 또는 4 이상의 단계 분할 프로세스가 적용될 수 있음에 유의한다.

도 3에서 다수의 영역들(302)은 그룹의 결함 후보들의 표현들의 상이한 백분위수들을 나타낸다. 이 백분위수들은 도 3의 속성 하이퍼스페이스에 걸쳐 있는 (그룹의 결함 후보들의) 속성 쌍의 값들의 분포를 반영한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 방법(100)의 단계 141을 예시한다.

단계 141은 다음의 단계들을 포함할 수 있다:

a. 속성 하이퍼스페이스의 세그먼트들의 세그먼트 스코어들을 계산하는 단계(144).

b. 세그먼트 스코어들에 응답하여 하나 이상의 선택된 세그먼트를 선택하는 단계(145).

c. 하나 이상의 선택된 세그먼트에 속하는 결함 후보 표현들에 의해 표현되는 결함 후보들을 포함하는 것으로서 그룹의 선택된 부분을 정의하는 단계(146).

단계 144는 다음 중 적어도 하나를 포함할 수 있다:

a. 세그먼트 내의 결함 후보 표현들의 분포의 파라미터에 응답하여 세그먼트의 세그먼트 스코어를 계산하는 단계(144(1)). 파라미터는, 예를 들어, 세그먼트 내의 결함 후보의 수를 반영할 수 있다.

b. 세그먼트 내의 결함 후보 표현들을 갖는 적어도 하나의 결함 후보에 관련된 적어도 하나의 분류 결과에 응답하여 세그먼트의 세그먼트 스코어를 계산하는 단계(144(2)). 예를 들어, 이 방법은 이전에 결함들로 분류된 결함 후보들, 특정 결함 부류의 결함들로 분류된 결함 후보들, 등등의 결함 후보들을 포함하지 않는 세그먼트를 우선적으로 선택할 수 있다.

c. 결함들로 분류된 결함 후보들의 결함 후보 표현들의 분포의 파라미터에 응답하여 세그먼트의 세그먼트 스코어를 계산하는 단계(144(3)). 파라미터는, 예를 들어, 결함 대 결함 후보 비율일 수 있다.

예를 들어, 관심 있는 결함들이 결함 후보들의 모집단에 관련하여 비교적 적다고 가정하면(예를 들어, 100만 개의 결함 후보 중 100개의 결함 후보만이 관심 있는 결함들을 나타냄) 밀도가 덜 높은 세그먼트들에 그리고 이미 검출된 관심 있는 결함들을 포함하지 않는 세그먼트들에 더 높은 스코어들이 할당될 수 있다.

선택될 더 많은 세그먼트들 중 하나를 선택하기 위해 임의의 수학 함수가 적용될 수 있다.

속성 하이퍼스페이스의 분할은 방법(100)에 포함될 수 있거나 방법(100)을 실행하는 컴퓨터화된 엔티티와는 다른 컴퓨터화된 엔티티에 의해 실행될 수 있는 또 다른 방법의 일부로서 실행될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 분할은 시간 경과에 따라 변할 수 있다. 예를 들어, 속성 하이퍼스페이스는 분류 결과들에 응답하여 세그먼트들로 재분할될 수 있다. 재분할은 결함 후보들의 클러스터링을 변경하는 것을 포함할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 방법(101)을 예시한다.

아래에 설명되는 바와 같이, 도 5의 방법(101)은 추가의 단계 181 및 단계182를 포함함으로써 도 1의 방법(100)과는 다르다.

방법(101)은 결함 후보들의 그룹에 관한 결함 후보 정보를 획득하는 단계(110)에 의해 시작될 수 있다.

단계 110에 이어서 결함 후보들의 선택된 서브그룹을, 적어도 선택된 서브그룹에 속하는 결함 후보들의 속성들의 값들에 응답하여 선택하는 단계 120이 수행될 수 있다.

단계 130에 이어서 단계 181 및 단계 140이 수행될 수 있다.

단계 181은 선택된 서브그룹 분류 결과들에 응답하여 속성 하이퍼스페이스를 재분할하는 단계를 포함할 수 있다. 단계 181에 이어서 단계 140이 수행될 수 있다. 예를 들어, 분류 프로세스가 관심 있는 결함들과 무시되어야 하는 결함 후보들 사이의 명확한 경계를 발견하면, 재분할은 이 경계가 세그먼트들 사이에 위치되게 하거나 하나 이상의 세그먼트의 경계를 형성하게 할 수 있다.

단계 130에 이어서 결함 후보들의 추가의 선택된 서브그룹을, (a) 적어도 추가의 선택된 서브그룹에 속하는 결함 후보들의 속성들의 값들; 및 (b) 적어도 하나의 다른 선택된 서브그룹을 분류함으로써 획득된 분류 결과들에 응답하여 선택하는 단계 140이 수행될 수 있다.

단계 150에 이어서 단계 160 및 단계 182가 수행될 수 있다.

단계 182는 추가의 선택된 서브그룹 분류 결과들에 응답하여 속성 하이퍼스페이스를 재분할하는 단계를 포함할 수 있다. 단계 182에 이어서 단계 160이 수행될 수 있다.

단계 160은 정지 조건이 충족되었는지를 체크하는 단계를 포함할 수 있다. 충족되었다면 단계 170으로 건너뛴다. 그렇지 않다면 단계 140으로 건너뛴다.

방법(101)은 단계 181 및 단계 182 중 하나만을 포함할 수 있음에 유의한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 단계 170은 단계 181 및 단계 182 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

(단계 130 및/또는 단계 150 동안 획득된) 분류 결과들은 또한 분류 프로세스 자체를 조정하기 위해 사용될 수도 있다. 예를 들어, 단계 130을 실행할 때 획득된 분류 결과들은 단계 150의 하나 이상의 반복에서 적용될 분류 프로세스를 튜닝하기 위해 사용될 수 있다. 그러나 또 다른 예로서, 단계 150의 두 번째 이후의 반복은 단계 130 동안 및 단계 150의 이전 반복들 동안 획득된 이전에 계산된 분류 결과들에 응답하는 분류 프로세스를 적용하는 것을 수반할 수 있다.

분류 프로세스의 조정은 조정 가능한 분류 임계치를 조정하는 것 또는 분류 프로세스의 다른(또는 추가의) 조정들을 수행하는 것을 수반할 수 있다.

분류 프로세스의 조정은 재분할에 추가하여 또는 재분할 대신에 실행될 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법(102)을 예시한다.

아래에 설명되는 바와 같이, 도 6의 방법(102)은 추가의 단계 191 및 단계 192를 포함함으로써 도 1의 방법(100)과는 다르다.

방법(102)은 결함 후보들의 그룹에 관한 결함 후보 정보를 획득하는 단계 110에 의해 시작될 수 있다.

단계 130에 이어서 단계 191 및 단계 140이 수행될 수 있다.

단계 191은 단계 150의 하나 이상의 반복 동안 적용될 분류 프로세스를 조정하는 단계를 포함할 수 있다. 단계 191에 이어서 단계 140이 수행될 수 있다.

단계 150에 이어서 단계 160 및 단계 192가 수행될 수 있다.

단계 192는 단계 150의 하나 이상의 반복 동안 적용될 분류 프로세스를 조정하는 단계를 포함할 수 있다. 단계 192에 이어서 단계 160이 수행될 수 있다.

방법(102)은 단계 191 및 단계 192 중 하나만을 포함할 수 있음에 유의한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 단계 170은 단계 191 및 단계 192 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

방법들(100, 101 및 102) 중 어느 하나의 임의의 조합이 제공될 수 있다는 점에 유의한다. 예를 들어, 단계 130 또는 단계 150에 이어서 (a) 다수의 분류 반복들을 수행하여 다수의 분류 반복 결과들을 제공하는 단계 및 (b) 다수의 분류 반복 결과들에 응답하여 조정 가능한 분류 임계치들을 적응시키고 속성 하이퍼스페이스를 세그먼트들로 분할하는 단계가 수행될 수 있다(그리고 단계 170이 이 단계들을 포함할 수 있다). 조정 가능한 분류 임계치들은 다수의 분류 반복들 동안 이용된다.

도 7a는 본 발명의 실시예에 따른 디바이스(200) 및 그 환경을 예시한다.

도 7a는 디바이스(200), 검사 툴(210), 검토 툴(220), 자동 결함 분류기(230) 및 반도체 생산 공장 수율 관리 시스템(250)을 예시한다.

네트워크(240)는 디바이스(200), 검사 툴(210), 검토 툴(220) 및 자동 결함 분류기(ADC)(230)에 결합된다. 예를 들어, 네트워크(240)는 반도체 생산 공장 통신 시스템일 수 있다. 설명의 단순화를 위해, 단일 검사 툴(210) 및 단일 검토 툴(220)만이 도시되어 있다. 실제로는, 복수의 검사 툴이 네트워크(240)를 통해 복수의 검토 툴에 연결될 수 있음에 유의해야 한다. 설명의 추가적인 단순화를 위해, 단일 ADC 시스템(230)이 도시되어 있다. 2개 이상의 ADC 시스템(230)이 사용될 수 있음에 유의해야 한다.

본 발명은 다양한 엔티티들(200-250) 사이에 제공된 물리적 통신 및 결합의 유형에 의해 제한되지 않는다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 디바이스(200)는 네트워크(240) 통신 인프라를 통해 엔티티들(210-250) 중 하나 이상에 결합될 수 있다. 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 디바이스(200)는 직접 통신 라인을 통해 엔티티들(210-250) 중 하나 이상에 결합될 수 있다.

설명의 단순화를 위해, 디바이스(200)는 독립형 컴퓨터 시스템으로서 도시되어 있다. 디바이스(200)는 검사 툴(210), 검토 툴(220), ADC(230) 및/또는 YMS(250)의 일부일 수 있음에 유의한다. 이러한 구성들 중 임의의 구성에서, 디바이스(200)는 다른 시스템(예를 들어, 검사 툴(210), 검토 툴(220), ADC 시스템(230) 또는 YMS)에 네트워크(240)를 통하지 않고 직접 결합될 수 있다. 디바이스(200)의 구성요소들은 툴들 및 시스템들(210, 220, 230 및 250) 중 임의의 것의 구성요소들과 통합될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 디바이스(200)는 예를 들어 검사 툴(210), 검토 툴(220), ADC 툴(230) 또는 반도체 생산 공장 수율 관리 시스템(250)의 전자 랙 상에 배치되는 하드웨어 유틸리티로서 용이하게 될 수 있다. 본 발명의 실시예들에 따르면, 디바이스(200)는 호스팅 툴의 데이터 분석 프로세서에 직접 결합될 수 있다. 본 발명의 실시예들에 따르면, 디바이스(200)는 엔티티들(210 내지 250) 중 어느 하나의 엔티티의 데이터 분석 프로세서에 의해 동작되는 소프트웨어 유틸리티로서 용이하게 된다.

디바이스(200)는 방법들(100, 101 및 102) 중 어느 하나 또는 이 방법들의 임의의 단계들의 조합을 실행하도록 배열될 수 있다.

디바이스(200)는 메모리 유닛(201) 및 프로세서(202)를 포함할 수 있다.

메모리 유닛(201)은 (a) 방법들(100-102) 중 하나 이상의 방법을 실행하는 데 필요한 정보, (b) 방법들(100-102) 중 하나 이상의 방법을 실행하는 데 필요한 소프트웨어, (c) 생성된 정보 방법들(100-102) 중 하나 이상의 방법의 실행 동안에 생성된 정보 중 적어도 하나를 저장할 수 있다.

프로세서(202)는 방법들(100-102) 중 하나 이상의 방법의 임의의 단계 동안에 요구되는 임의의 동작을 수행할 수 있다.

예를 들어, 메모리 유닛(201)은 결함 후보들의 그룹에 관한 결함 후보 정보를 저장하도록 배열될 수 있다.

프로세서(202)는:

a. 결함 후보들의 선택된 서브그룹을, 적어도 선택된 서브그룹에 속하는 결함 후보들의 속성들의 값들에 응답하여 선택하고;

b. 선택된 서브그룹 분류 결과들을 제공하기 위해 선택된 서브그룹의 결함 후보들을 분류하고;

c. 정지 조건을 충족시킬 때까지: (i) 결함 후보들의 추가의 선택된 서브그룹을, (a) 적어도 선택된 추가의 서브그룹에 속하는 결함 후보들의 속성들의 값들; 및 (b) 적어도 하나의 다른 선택된 서브그룹을 분류함으로써 획득된 분류 결과들에 응답하여 선택하는 것을 반복하고;

d. 추가의 선택된 서브그룹 분류 결과들을 제공하기 위해 추가의 선택된 서브그룹의 결함 후보들을 분류하도록 배열될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 정지 조건은 자동으로, 부분 자동으로 또는 수동으로 결정될 수 있다. 사람이 정지 조건을 제공할 수 있고, 추가적으로 또는 대안적으로, 심지어 이전에 정의된 정지 조건에 관계없이 반복을 정지하기로 결정할 수 있다.

결함 후보들의 선택된 서브그룹의 선택은 관심 레벨들에 응답할 수 있다. 결함 후보의 관심 레벨은 결함 후보의 위치와 관련될 수 있다. 예를 들어, 선택은 관심 영역들에 위치하는 결함 후보들을 선택하는 경향이 있을 수 있다.

그러나 또 다른 예로서, 프로세서(202)는 분류 프로세스 결과들을 반영하는 결함 정보를 제공하도록 배열될 수 있다.

도 7b에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 디바이스(200)는 ADC 시스템(230)과 통합된다. ADC(230) 및 디바이스(200)는 네트워크(240)를 통해 그리고 YMS(250)의 감독 하에 다수의 검사 툴(210) 및 복수의 검토 툴(220)에 서빙한다.

도 7c에 예시된 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, ADC(230) 및 디바이스(200)는 검토 툴(220)과 통합된다.

도 7d에 예시된 실시예에 따르면, 검사 동작 및 검토 동작은 단일 플랫폼 - 검사 및 검토 툴(260)에 의해 제공된다. ADC(230)와 함께 디바이스(200)는 단일 플랫폼 - 데이터 처리 서버(265)에 의해 용이하게 된다. 데이터 처리 서버(265)는 네트워크(240)를 통해 또는 직접 검사 및 검토 툴(260)에 결합된다.

본 발명의 또 다른 실시예가 도 7e에 예시되어 있다. 이 실시예에서, 단일 플랫폼은 검사 모듈(272); 검토 모듈(274), ADC 모듈(276) 및 필터(278)를 수용한다.

도 7a 내지 도 7e 중 어느 하나에서, 다양한 툴, 디바이스 및 모듈은 본 기술분야에 공지된 임의의 방식으로 서로 통신할 수 있다. 예를 들어, 통신은 기존의 결과 파일 포맷(예를 들어 KLA Inc.의 KLARF™ - 이에 제한되지는 않음), 향상된 결과 파일 포맷 또는 전용 포맷에 기초할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법(800)을 예시한다. 방법(800)은 도 7a 내지 도 7e에 예시된 시스템들에 의해서뿐만 아니라 변형 구성들에 의해 수행될 수 있다.

방법(800)은 결함 후보들의 그룹에 관한 결함 후보 정보를 제공하기 위해 광학 검사 엔티티(예를 들어, 검사 툴(210) 또는 검사 모듈(272))로 웨이퍼를 검사하는 단계 810에 의해 시작될 수 있고, 결함 후보 정보는 그룹의 각각의 결함 후보마다의 다수의 속성의 값들을 포함한다. 다수의 속성은 광학 검사 디바이스의 광학 검사 파라미터들을 나타내는 속성들을 포함할 수 있다.

단계 810에 이어서, 주사 전자 현미경(SEM)(예를 들어, 검토 툴(220) 또는 검토 모듈(274))에 의해, 결함 후보들의 그룹의 부분의 결함 후보들의 SEM 이미지들을 획득하는 단계 820이 수행될 수 있다.

단계 820에 이어서 자동 결함 분류기(예를 들어, 통합된 유틸리티로서, 독립형 디바이스로서의 ADC(230))에 의해 SEM 이미지들을 처리하여 부분 분류 결과들을 제공하는 단계 830이 수행될 수 있다.

단계 830에 이어서 제공된 부분 분류 결과들의 적어도 일부를 출력하는 단계 840이 수행될 수 있다.

단계 820 내지 단계 830은 반복적인 방식으로 실행될 수 있고 그 동안 결함 후보들의 선택된 서브그룹이 이미징되고 분류된다. 따라서, 방법(800)은 방법(100)을 실행하는 것을 포함할 수 있다.

구성 7a 내지 구성 7e는 모두 디바이스(200)를 구비함으로써 종래 기술의 구성들과는 다르다. 이하에서는, 엔티티들(200-250)의 동작이, 특정한 하드웨어 구성 및 용이화에 관계없이, 가공의 방식으로 설명될 것이다. 디바이스(200)에 의해 제공되는 새로운 기능이 없이, 엔티티들(210-250)은 종래 기술의 동작 시퀀스에 따라 서로 상호 작용한다: YMS(250)는 검사 명령들 A를 생성하고 이 검사 명령들을 검사 툴(210)에 제공한다. 검사 툴(210)은 검사 명령들 및 레시피 설정 단계 동안에 생성된 검사 레시피에 기초하여 검사를 실행한다. 검사 툴(210)은 YMS(250)에 검사 결과들을 제공한다. YMS(250)는 검사 결과들 및 YMS 샘플링 계획에 기초하여, 검토 툴(220)에 검토 명령들을 제공한다. 검토 툴(220)은 검토 명령들 및 레시피 설정 단계 동안에 생성된 검토 레시피에 기초하여 검토를 실행한다. 검토 툴(220)은 ADC(230)와 통신하고 ADC(230)로부터 수신된 ADC 출력 입력에 기초하여 검토 결과들을 분석한다. 검토 툴(220)은 YMS(240)에 검토 결과들 F를 제공한다. 이 동작들의 흐름은 전형적으로 웨이퍼 검사마다 수행된다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 새로운 동작 흐름들을 예시한다.

이 흐름은 다음의 단계들을 포함할 수 있다:

a. YMS(250)는 디바이스(200)에 YMS 명령들 G를 제공한다.

b. 디바이스(200)는 검사 툴(210)에 검사 명령들 H를 제공한다.

c. 검사 툴(210)은 검사를 실행하고 디바이스(200)에 검사 결과들 I를 제공한다. 검사 툴(210)는 결함 검출을 포함하여 검사를 수행하지만, 뉴슨스 필터링은 포함하지 않는다. 검사 결과들 I는 검사 결함 검출 동작에 의해 생성된 결과들 전부를 포함한다.

d. 디바이스(200)는 검사 결과들 I를 샘플링하고, 검토 툴(220)에 검토 명령들 J를 제공한다.

e. 검토 툴(220)은 ADC(230)(ADC 입력 K)와 통신하고 ADC(230)로부터 수신된 ADC 출력 L 입력에 기초하여 검토 결과들을 분석한다.

f. 검토 툴(220)은 검토 결과들 M을 디바이스(200)(및/또는 YMS(250))에 제공한다.

g. YMS(250)는 검토 결과들 M을 수신한다.

옵션으로, 검토 결과들의 분석은 ADC(230)에 의해 완료되고, 검토 결과들이 ADC(230)에 의해 YMS(250)에 제공된다. 옵션으로(도시되지 않음), ADC(230)는 검토 툴(220)과 통합되고 ADC 입력 K 및 ADC 출력 L은 통합된 검토-ADC 시스템의 수행의 일부로서 생성된다. 옵션으로(도시되지 않음), 추가의 컴퓨팅 시스템들이 검사-샘플링-검토 프로세스에 수반된다.

따라서, 결함 분류의 결과들을 사용하여 검사 결과들을 필터링함으로써 검사 결과들의 필터링의 품질 및 효율이 개선된다. 관심 있는 검토 결함의 샘플링 품질은 결함 분류 결과들과 함께 검사 결과들의 풍부함에 기초하여 관심 있는 검토 결함의 적응적 선택을 수행함으로써 개선된다. 관심 있는 검토 결함들의 자동화된 샘플링을 용이하게 함으로써 추가의 개선이 달성된다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 디바이스(200)는 미리 정의된 샘플링 정지 조건을 사용하고, 이 미리 정의된 샘플링 정지 조건이 충족될 때까지, 샘플링(검토 명령 J을 야기함) 및 검토 검출 및 분류(ADC 입력 K, ADC 출력 L 및 검토 결과들 M을 야기함)가 반복적인 방식으로 수행된다. 이 반복적인 샘플링은 웨이퍼 검사마다 수행된다. 예를 들어, 특정 검사 사이클(예를 들어, 웨이퍼 번호 n의 검사)에서, 특정 위치가 진정한 결함과 관련된다; 웨이퍼 번호 n의 검토 결과들에 기초하여, 웨이퍼 번호 n+1의 검사 결과들의 분석을 위해, 그것은 뉴슨스와 관련된다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 디바이스(200)는 동적인 방식으로 샘플링 정지 조건을 업데이트하기 위해 검사 및 검토 출력들(I 및 M)을 사용한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 디바이스(200)는 검사 툴(210)에 검사 레시피 업데이트 명령들을 제공한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 검사 명령들은 검사 레시피 설정들을 업데이트하는 것, 예를 들어 업데이트된 광학 설정들을 목표로 하는 명령들을 포함한다. 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 검사 명령들은 결함 검출을 위해 검사 툴(210)에 의해 사용되는 검출 알고리즘을 튜닝하는 것을 목표로 하는 명령들을 포함한다. 따라서, 광학 구성 및 검출 알고리즘은 복수의 웨이퍼의 검사에 걸쳐 동적인 방식으로 업데이트된다. 결과적으로, 제조 프로세스 차이들로 인해 야기되는 변화들이 보상될수 있다. 또한, 검사 툴 프로세스들의 차이들로 인해 야기되는 변화들(예를 들어, 광학 구성요소들, 전기 구성요소들 및 기계 구성요소들의 동작의 시간 경과에 따른 변화들)도 보상될 수 있다. 시간 경과에 따라, 광학 구성 및 결함 검출의 최적화가 달성될 수 있고, 이에 따라 신호 수집 및 감도가 증가한다.

전형적으로, 결함 후보 속성들은 결함 결과 파일의 형태로 검사 툴에 의해 제공된다. 반도체 디바이스들의 제조에 일반적으로 사용되고 있는 결함 파일들은 결함 파일 포맷을 특징으로 한다. 일반적으로, 검사 툴은 결함 파일 포맷에 따라 결함 후보 속성들을 생성하고 결함 후보 속성들을 결함 결과 파일에 기입한다. 결함 파일은 일반적으로 반도체 생산 공장 내의 다양한 엔티티들 사이에, 예를 들어 검사 툴들, 검토 툴들 및 반도체 생산 공장 생산 관리 시스템 사이에 공유된다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 특정 결함 후보 속성들은 결함 파일 포맷 속성들이 아닐 수 있다. 이러한 속성들은 종래 기술의 검사 툴들에서 검사 툴 외부로 출력되지 않는 "내부" 검사 툴 정보로 간주될 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 결함 후보들의 속성들의 값들에 응답하여 결함 후보들의 선택된 서브그룹을 선택하는 단계(도 1에 예시된 단계 120) 및/또는 결함 후보들의 속성들의 값들에 응답하여 결함 후보들의 추가의 선택된 서브그룹을 선택하는 단계(도 1에 예시된 단계 140)는 종래 기술의 결함 파일들에 의해 정의되는 속성들의 세트와는 상이한 속성들의 세트에 기초하여 수행된다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 속성 파일은 엔티티들(200, 210, 220, 230 및 옵션으로 250) 사이에 공유된다. 이 속성 파일은 일반적으로 공유되는 검사 결과 파일에 추가되는 것이거나 그것을 대체하는 것일 수 있다.

따라서, 종래 기술의 결함 결과 파일들에 의해 일반적으로 이용 가능하지 않은 속성들을 포함하는, 많은 유형의 검사 속성들을 처리함으로써 관심 있는 검토 결함들의 샘플링의 품질 및 효율에 대한 추가의 개선이 달성된다.

검사 프로세스는 전형적으로 제1 분해능 및 제1 스루풋의 검사 툴에 의해 수행되는 반면, 검토 프로세스는 전형적으로 제2 분해능 및 제2 스루풋의 검토 툴에 의해 수행된다는 점에 유의한다. 제1 분해능은 제2 분해능보다 낮고(조대하고) 제1 스루풋은 제2 스루풋보다 높다.

따라서, 지금까지 검사 툴에 의해 제공된 검사 데이터의 양은 검토 툴에 의해 제공된 검토 데이터의 양을 초과한다. 이는 검사 툴과 검토 툴의 각각에 의해 커버되는 영역에도 반영된다. 전형적으로 검사는 웨이퍼 영역의 충분한/높은 커버리지를 제공하는 반면 검토는 관심 위치들의 주위의 특정 영역들로 제한된다.

검사 툴 및 검토 툴은 분해능에 의해 서로 다르고 스루풋에 의해서도 다를 수 있는 2개의 평가 툴의 비제한적인 예들이라는 점에 유의한다. 제1 툴은 제1 툴 이미지들로 지칭될 수 있는 이미지들을 생성할 수 있다. 제2 툴은 제2 툴 이미지들로 지칭될 수 있는 이미지들을 생성할 수 있다. 제2 툴 이미지들은 예를 들어 SEM 이미지, STEM 이미지, TEM 이미지, 이온 빔 이미지 등일 수 있다.

필터링 및 처리 디바이스와 같은 디바이스는 제1 툴에 의해 생성된 풍부한 경보 정보를 수신하고 제2 툴로부터 또는 설계 데이터와 또 다른 정보 소스로부터 획득된 정보를 사용하여 이를 필터링하도록 배열될 수 있다. 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 툴(210'), 제2 툴(220'), 네트워크(240), ADC(230) 및 메모리 유닛(201) 및 프로세서(202)를 포함하는 디바이스(200)를 예시한다. 도 10은 검사 툴(210) 및 검토 툴(220) 대신에 각각 제1 툴(210') 및 제2 툴(220')를 가짐으로써 도 7a와는 다르다. 제1 툴(210')은 객체에 관해 제2 툴(220')에 의해 제공된 정보보다 낮은 분해능 및 높은 스루풋으로 객체에 관한 정보를 제공한다. 도 7b 내지 도 7e 중 어느 하나는 검사 툴(210) 및 검토 툴(220) 또는 검사 및 검토 툴을 제1 툴(210') 및 제2 툴(220') 또는 제1 및 제2 툴로 대체함으로써 적절하게 수정될 수 있다.

본 발명은 또한 컴퓨터 시스템과 같은 프로그램 가능한 장치 상에서 구동될 때 본 발명에 따른 방법의 단계들을 수행하거나 또는 프로그램 가능한 장치로 하여금 본 발명에 따른 디바이스나 시스템의 기능들을 수행할 수 있게 하기 위한 코드 부분들을 적어도 포함하는, 컴퓨터 시스템 상에서 구동하기 위한 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 저장 시스템으로 하여금 디스크 드라이브들을 디스크 드라이브 그룹들에 할당하게 할 수 있다.

컴퓨터 프로그램은 특정 애플리케이션 프로그램 및/또는 운영 체제와 같은 명령들의 리스트이다. 컴퓨터 프로그램은 예를 들어 서브루틴, 함수, 프로시저, 객체 메소드, 객체 구현, 실행 가능한 애플리케이션, 애플릿, 서블릿, 소스 코드, 객체 코드, 공유 라이브러리/동적 로드 라이브러리 및/또는 컴퓨터 시스템에서의 실행을 위해 설계된 다른 명령 시퀀스 중 하나 이상을 포함할 수 있다.

컴퓨터 프로그램은 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체 상에 내부적으로 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 전부 또는 일부는 정보 처리 시스템에 영구적으로, 제거 가능하게 또는 원격으로 결합된 컴퓨터 판독가능 매체 상에 제공될 수 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는, 예를 들어 제한 없이, 임의의 수의 다음의 것들을 포함할 수 있다: 디스크 및 테이프 저장 매체를 포함하는 자기 저장 매체; 컴팩트 디스크 매체(예를 들어, CD-ROM, CD-R 등) 및 디지털 비디오 디스크 저장 매체와 같은 광학 저장 매체; FLASH 메모리, EEPROM, EPROM, ROM과 같은 반도체 기반 메모리 유닛들을 포함하는 비휘발성 메모리 저장 매체; 강자성 디지털 메모리; MRAM; 레지스터, 버퍼 또는 캐시, 주 메모리, RAM 등을 포함하는 휘발성 저장 매체.

컴퓨터 프로세스는 전형적으로 실행(구동) 프로그램 또는 프로그램의 부분, 현재 프로그램 값들 및 상태 정보, 및 프로세스의 실행을 관리하기 위해 운영 체제에 의해 사용되는 리소스들을 포함한다. 운영 체제(OS)는, 컴퓨터의 리소스들의 공유를 관리하고, 그러한 리소스들에 액세스하기 위해 사용되는 인터페이스를 프로그래머들에게 제공하는 소프트웨어이다. 운영 체제는 시스템 데이터 및 사용자 입력을 처리하고, 태스크 및 내부 시스템 리소스들을 서비스로서 할당하고 관리함으로써 시스템의 프로그램들 및 사용자들에 응답한다.

컴퓨터 시스템은 예를 들어 적어도 하나의 처리 유닛, 관련된 메모리 및 다수의 입력/출력(I/O) 디바이스를 포함할 수 있다. 컴퓨터 프로그램을 실행할 때, 컴퓨터 시스템은 컴퓨터 프로그램에 따라 정보를 처리하고, I/O 디바이스들을 통해 결과적인 출력 정보를 생성한다.

도 11은 머신으로 하여금 본 명세서에서 논의된 방법들 중 어느 하나 이상의 방법을 수행하게 하기 위한 명령들의 세트가 실행될 수 있는 예시적인 형태의 컴퓨터 시스템(1100)의 머신의 도식적 표현을 예시한다. 대안적인 구현들에서, 머신은 LAN, 인트라넷, 엑스트라넷 또는 인터넷에서 다른 머신들에 연결(예를 들어, 네트워킹)될 수 있다. 머신은 서버 또는 클라이언트-서버 네트워크 환경에서는 서버 또는 클라이언트 머신의 자격으로, 또는 피어-투-피어(또는 분산) 네트워크 환경에서는 피어 머신으로서 동작할 수 있다. 머신은 개인용 컴퓨터(PC), 태블릿 PC, 셋톱 박스(STB), PDA(Personal Digital Assistant), 셀룰러 전화기, 웹 어플라이언스, 서버, 네트워크 라우터, 스위치 또는 브리지, 또는 해당 머신에 의해 취해질 액션들을 특정하는 명령들의 세트(순차적 또는 다른 식)를 실행할 수 있는 임의의 머신일 수 있다. 또한, 단일 머신만이 예시되어 있지만, 용어 "머신"은 또한 본 명세서에서 논의된 방법들 중 어느 하나 이상의 방법을 수행하기 위해 명령들의 세트(또는 다수의 세트들)을 개별적으로 또는 공동으로 실행하는 머신들의 임의의 집합을 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

예시적인 컴퓨터 시스템(1100)은 처리 디바이스(프로세서)(1102), 주 메모리(1104)(예를 들어, 판독 전용 메모리(ROM), 플래시 메모리, 동기식 DRAM(SDRAM) 또는 램버스 DRAM(RDRAM) 등과 같은 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM)), 정적 메모리(1106)(예를 들어, 플래시 메모리, 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM) 등), 및 데이터 저장 디바이스(1116)를 포함하고, 이들은 버스(1108)를 통해 서로 통신한다. 프로세서(1102)는 마이크로프로세서, 중앙 처리 유닛 등과 같은 하나 이상의 범용 처리 디바이스를 나타낸다. 더 구체적으로, 프로세서(1102)는 CISC(complex instruction set computing) 마이크로프로세서, RISC(reduced instruction set computing) 마이크로프로세서, VLIW(very long instruction word) 마이크로프로세서, 다른 명령 세트들을 구현하는 프로세서, 또는 명령 세트들의 조합을 구현하는 프로세서들일 수 있다. 프로세서(1102)는 또한 주문형 집적 회로(ASIC), 필드 프로그램머블 게이트 어레이(FPGA), 디지털 신호 프로세서(DSP), 네트워크 프로세서 등과 같은 하나 이상의 특수 목적 처리 디바이스일 수 있다. 프로세서(1102)는 본 명세서에서 논의된 동작들 및 블록들을 수행하기 위한 명령들(1126)을 실행하도록 구성된다.

컴퓨터 시스템(1100)은 네트워크 인터페이스 디바이스(1122)를 더 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(1100)은 또한 비디오 디스플레이 유닛(1110)(예를 들어, 액정 디스플레이(LCD), 음극선관(CRT), 또는 터치 스크린), 영숫자 입력 디바이스(1112)((예를 들어, 키보드), 커서 제어 디바이스(1114)(예를 들어, 마우스), 및 신호 발생 디바이스(1120)(예를 들어, 스피커)를 포함할 수 있다.

데이터 저장 디바이스(1116)는 본 명세서에서 설명된 방법들 또는 기능들 중 어느 하나 이상의 방법 또는 기능을 구현하는 명령들(1126)의 하나 이상의 세트 (예를 들어, 콘텐츠 공유 플랫폼(120)의 구성요소들)이 저장되는 컴퓨터 판독가능 저장 매체(1124)를 포함할 수 있다. 명령들(1126)은 또한 컴퓨터 시스템(1100)에 의한 실행 동안 완전하게 또는 적어도 부분적으로 주 메모리(1104) 내에 그리고/또는 프로세서(1102) 내에 상주할 수 있고, 주 메모리(1104) 및 프로세서(1102)도 머신 판독가능 저장 매체를 구성한다. 명령들(1126)은 또한 네트워크 인터페이스 디바이스(1122)를 통해 네트워크(1124)를 통해 송신되거나 수신될 수 있다.

컴퓨터 판독가능 저장 매체(1124)가 예시적인 실시예에서 단일 매체로 도시되지만, 용어 "컴퓨터 판독가능 저장 매체"는 명령들의 하나 이상의 세트를 저장하는 단일 매체 또는 다수의 매체(예를 들어, 중앙 집중화된 또는 분산된 데이터베이스, 및/또는 관련된 캐시들 및 서버들)을 포함하는 것으로 해석되어야 한다. 용어 "컴퓨터 판독가능 저장 매체"는 또한 머신에 의해 실행하기 위한 명령들의 세트를 저장, 인코딩 또는 전달할 수 있고 머신으로 하여금 본 개시의 방법들 중 어느 하나 이상의 방법을 수행하게 하는 임의의 매체를 포함하는 것으로 해석되어야 한다. 용어 "컴퓨터 판독가능 저장 매체"는 그에 따라 솔리드-스테이트 메모리들, 광학 매체, 및 자기 매체를 포함하지만, 이들로 제한되지 않는 것으로 해석되어야 한다.

전술한 명세서에서, 본 발명은 본 발명의 실시예들의 구체적인 예들을 참조하여 설명되었다. 그러나, 첨부된 청구항들에 제시되는 바와 같은 본 발명의 더 넓은 사상 및 범위를 벗어나지 않고 다양한 수정들 및 변경들이 이루어질 수 있다는 점이 명백할 것이다.

더욱이, 설명 및 청구항들에서 "전방", "후방", "상부", "하부", "위", "아래" 등과 같은 용어들은, 있다면, 설명 목적으로 사용되며, 반드시 영구적인 상대적 위치들을 설명하기 위한 것은 아니다. 이와 같이 사용되는 용어들은, 본 명세서에 설명되는 본 발명의 실시예들이, 예를 들어, 본 명세서에 도시되거나 다른 방식으로 설명된 것과는 다른 배향들로 동작할 수 있도록 적절한 상황들 하에서 상호교환 가능하다는 점이 이해된다.

본 명세서에서 논의된 것과 같은 연결들은 예를 들어 중간 디바이스들을 통해 각각의 노드들, 유닛들 또는 디바이스들로부터 또는 이들에게로 신호를 전달하기에 적합한 임의의 유형의 연결일 수 있다. 따라서, 다르게 암시되거나 언급되지 않는 한, 연결들은 예를 들어 직접 연결들 또는 간접 연결들일 수 있다. 연결들은 단일 연결, 복수의 연결, 단방향성 연결 또는 양방향성 연결과 관련하여 예시되거나 설명될 수 있다. 그러나, 상이한 실시예들은 연결들의 구현을 달리할 수 있다. 예를 들어, 양방향성 연결보다는 오히려 별개의 단방향성 연결들이 사용될 수 있고, 그 반대일 수도 있다. 또한, 복수의 연결은 복수의 신호를 직렬로 또는 시간 다중화된 방식으로 전달하는 단일 연결로 대체될 수 있다. 마찬가지로, 복수의 신호를 운반하는 단일 연결은 이러한 신호들의 서브세트를 운반하는 다양한 상이한 연결들로 분리될 수 있다. 그러므로, 신호들을 전달하기 위한 많은 옵션이 존재한다.

특정 도전성 유형들 또는 전위의 극성이 예들에서 설명되었지만, 도전성 유형들 및 전위의 극성들은 반전될 수 있다는 것이 이해될 것이다.

본 명세서에 설명되는 각각의 신호는 포지티브 또는 네거티브 로직으로서 설계될 수 있다. 네거티브 로직 신호의 경우에, 신호는 액티브 로우(active low)이며, 여기서 논리적으로 참인 상태는 로직 레벨 0에 대응한다. 포지티브 로직 신호의 경우에, 신호는 액티브 하이(active high)이며, 여기서 논리적으로 참인 상태는 로직 레벨 1에 대응한다. 본 명세서에 설명되는 신호들 중 임의의 것은 네거티브 로직 신호 또는 포지티브 로직 신호 중 어느 하나로서 설계될 수 있다는 점에 유의한다. 그러므로, 대안적인 실시예들에서, 포지티브 로직 신호들로 설명되는 신호들은 네거티브 로직 신호들로서 구현될 수 있고, 네거티브 로직 신호들로 설명되는 신호들은 포지티브 로직 신호들로서 구현될 수 있다.

또한, 본 명세서에서 용어 "어설션(assert)" 또는 "세트(set)" 및 "부정(negate)"(또는 "디어설션(deassert)" 또는 "클리어(clear)")는 신호, 상태 비트 또는 유사한 장치를 논리적으로 참 또는 논리적으로 거짓 상태 각각으로 렌더링하는 것을 지칭할 때 사용된다. 논리적으로 참인 상태가 로직 레벨 1인 경우, 논리적으로 거짓인 상태는 로직 레벨 0이다. 그리고, 논리적으로 참인 상태가 로직 레벨 0인 경우, 논리적으로 거짓인 상태는 로직 레벨 1이다.

본 기술분야의 통상의 기술자들이라면, 로직 블록들 간의 경계들이 예시적일 뿐이며, 대안적인 실시예들은 로직 블록들 또는 회로 요소들을 병합하거나, 다양한 로직 블록들 또는 회로 요소들에 기능의 대안의 분해를 부과할 수 있다는 것을 인식할 것이다. 따라서, 본 명세서에 도시된 아키텍처들은 예시적일 뿐이며, 사실상 동일한 기능을 달성하는 많은 다른 아키텍처가 구현될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.

동일한 기능성을 달성하기 위한 구성요소들의 임의의 배열은 원하는 기능성이 달성되도록 효과적으로 "관련된다". 그러므로, 본 명세서에서 특정 기능을 달성하도록 조합된 임의의 2개의 구성요소들은 아키텍처들 또는 중간 구성요소들에 관계없이 원하는 기능이 달성되도록 서로 "관련되어 있는" 것으로 보여질 수 있다. 마찬가지로, 이렇게 관련되는 임의의 2개의 구성요소들은 원하는 기능성을 달성하도록, 서로 "동작가능하게 연결되거나", 또는 "동작가능하게 결합되는" 것으로 보여질 수도 있다.

또한, 본 기술분야의 통상의 기술자들이라면, 위에 설명된 동작들 사이의 경계들은 단지 예시적이라는 점을 인식할 것이다. 다수의 동작들은 단일 동작으로 결합될 수 있고, 단일 동작은 추가의 동작들에 분산될 수 있고, 동작들은 시간적으로 적어도 부분적으로 중복하여 실행될 수 있다. 또한, 대안적인 실시예들은 특정 동작의 다수의 사례들을 포함할 수 있고, 동작들의 순서는 다양한 다른 실시예들에서 변경될 수 있다.

또한, 예를 들어, 일 실시예에서, 예시된 예들은 단일 집적 회로 상에 또는 동일한 디바이스 내에 위치된 회로로서 구현될 수 있다. 대안적으로, 예들은 임의의 개수의 별개의 집적 회로들, 또는 적합한 방식으로 서로 상호 연결된 별개의 디바이스들로서 구현될 수 있다.

또한, 예를 들어, 예들 또는 예들의 부분들은 물리적 회로 또는 물리적 회로로 변환 가능한 논리적 표현의 소프트 또는 코드 표현으로서, 예를 들어 임의의 적절한 유형의 하드웨어 기술 언어로 구현될 수 있다.

또한, 본 발명은 비-프로그램 가능한 하드웨어로 구현된 물리적 디바이스들 또는 유닛들로 제한되지 않으며, 메인프레임, 미니컴퓨터, 서버, 워크스테이션, 개인용 컴퓨터, 노트패드, PDA(personal digital assistants), 전자 게임, 자동차용 및 다른 임베디드 시스템, 셀 폰, 및 다양한 다른 무선 디바이스들과 같이, 적합한 프로그램 코드에 따라 동작함으로써 원하는 디바이스 기능을 수행할 수 있는 프로그램 가능한 디바이스들 또는 유닛들에 또한 적용될 수 있고, 이들은 본 출원에서는 일반적으로 '컴퓨터 시스템'으로서 표기된다.

그러나, 다른 수정들, 변형들 및 대안들이 또한 가능하다. 따라서, 본 명세서 및 도면들은 제한적인 의미가 아니라 예시적인 의미로 간주되어야 한다.

청구항들에서, 괄호 사이에 위치하는 임의의 참조 부호는 청구항을 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다. '포함하는'이라는 단어는 청구항에 열거된 것들과 다른 요소들 또는 단계들의 존재를 배제하지 않는다. 또한, 본 명세서에서 사용된 단수 표현("a" 또는 "an")은 하나 또는 하나보다 많은 것으로 정의된다. 또한, 청구항들에서 "적어도 하나" 및 "하나 이상"과 같은 도입 문구의 사용은 부정관사 "a" 또는 "an"에 의한 또 다른 청구 요소의 도입이 그러한 도입된 청구 요소를 포함하는 임의의 특정 청구항을 그러한 요소를 하나만 포함하는 발명들로 제한한다는 것을 의미하는 것으로 해석되어서는 안 된다(동일한 청구항이 "하나 이상" 또는 "적어도 하나"라는 도입 문구와 "a" 또는 "an"과 같은 부정관사를 포함하는 경우에도). 이는 정관사의 사용에 대해서도 마찬가지이다. 달리 명시되지 않는 한, "제1" 및 "제2"와 같은 용어들은 그러한 용어들이 기술하는 요소들을 임의로 구별하기 위해 사용된다. 따라서, 이러한 용어들은 반드시 그러한 요소들의 시간적 또는 다른 우선 순위를 나타내려고 하는 것은 아니다. 특정 수단들이 서로 상이한 청구항들에 기재되어 있다는 사실만으로 이러한 수단들의 조합이 유리하게 사용될 수 없음을 나타내지는 않는다.

본 발명의 특정 특징들이 본 명세서에 도시되고 설명되었지만, 많은 수정들, 대체들, 변경들, 및 등가물들이 이제 본 기술분야의 통상의 기술자들에게 떠오를 것이다. 따라서, 첨부된 청구항들은 본 발명의 진정한 사상 내에 속하는 모든 그러한 수정들 및 변경들을 커버하려고 하는 것이라는 점이 이해되어야 한다.

Claims

웨이퍼의 결함들을 분류하는 방법으로서, 상기 방법은 컴퓨터화된 시스템에 의해 실행되며, 상기 방법은:
결함 후보들의 그룹에 관한 결함 후보 정보를 획득하는 단계 - 상기 결함 후보 정보는 상기 그룹의 각각의 결함 후보마다의 속성들의 값들을 포함함 -;
상기 컴퓨터화된 시스템의 프로세서에 의해, 결함 후보들의 선택된 서브그룹을, 적어도 상기 선택된 서브그룹에 속하는 결함 후보들의 속성들의 값들에 응답하여 선택하는 단계;
선택된 서브그룹 분류 결과들을 제공하기 위해 상기 선택된 서브그룹의 결함 후보들을 분류하는 단계;
정지 조건을 충족시킬 때까지:
결함 후보들의 추가의 선택된 서브그룹을, (a) 적어도 상기 추가의 선택된 서브그룹에 속하는 결함 후보들의 속성들의 값들; 및 (b) 적어도 하나의 다른 선택된 서브그룹을 분류함으로써 획득된 분류 결과들에 응답하여 선택하는 단계; 및
추가의 선택된 서브그룹 분류 결과들을 제공하기 위해 상기 추가의 선택된 서브그룹의 결함 후보들을 분류하는 단계를 반복하는 단계
를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 결함 후보 정보를 획득하는 단계는 광학 검사 디바이스로 상기 웨이퍼를 검사하여 상기 결함 후보 정보를 제공하는 단계를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 결함 후보 정보를 획득하는 단계는 광학 검사 디바이스로부터 상기 결함 후보 정보를 수신하는 단계를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 선택된 서브그룹의 결함 후보들을 분류하는 단계는:
하전 입자 빔에 의해 상기 결함 후보를 이미징하여 하전 입자 이미지들을 생성하는 단계; 및
상기 선택된 서브그룹 분류 결과들을 제공하기 위해 결함 분류기에 의해 상기 하전 입자 이미지들을 처리하는 단계를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서,
적어도 하나의 결함 부류의 결함들로 분류된 결함 후보들을 나타내는 결함 정보를 제공하는 단계를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 정지 조건의 충족은 순도 임계치를 초과하는 순도 레벨을 갖는 분류 결과들을 획득하는 단계를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서,
각각의 선택된 서브그룹의 각각의 결함 후보의 하나 이상의 이미지를 획득하는 단계를 포함하고; 상기 정지 조건의 충족은 미리 정의된 수의 이미지를 획득하는 단계를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서,
각각의 선택된 서브그룹의 각각의 결함 후보의 하나 이상의 이미지를 획득하는 단계를 포함하고; 상기 정지 조건의 충족은 특정 결함 유형의 미리 정의된 수의 이미지를 획득하는 단계를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 추가의 선택된 서브그룹을 선택하는 단계는:
상기 적어도 하나의 다른 선택된 서브그룹을 분류함으로써 획득된 분류 결과들에 응답하여 상기 그룹의 선택된 부분을 선택하는 단계; 및
상기 그룹의 상기 선택된 부분 중에서 상기 그룹의 상기 부분에 속하는 결함 후보들의 속성들의 값들에 응답하여 상기 추가의 선택된 서브그룹을 선택하는 단계를 포함하고, 상기 그룹의 상기 부분은 상기 추가의 선택된 서브그룹을 포함하는, 방법.
제9항에 있어서,
상기 그룹의 상기 선택된 부분은 임의의 이전에 선택된 서브그룹에 속하는 결함 후보들을 포함하지 않는, 방법.
제9항에 있어서,
속성 하이퍼스페이스의 세그먼트들의 세그먼트 스코어들을 계산하는 단계 - 상기 그룹의 결함 후보들은 상기 결함 후보 결함 후보들의 속성들의 값들을 나타내는 결함 후보 결함 후보 표현들에 의해 상기 속성 하이퍼스페이스에서 표현됨 -; 및
상기 세그먼트 스코어들에 응답하여 선택된 세그먼트를 선택하는 단계
에 의해 상기 그룹의 선택된 부분을 선택하는 단계를 포함하고;
상기 그룹의 상기 선택된 부분은 상기 선택된 세그먼트에 속하는 결함 후보 결함 후보 표현들에 의해 표현되는 결함 후보들을 포함하는, 방법.
제11항에 있어서,
세그먼트의 세그먼트 스코어를, 상기 세그먼트 내의 결함 후보 결함 후보 표현들의 분포의 파라미터에 응답하여 계산하는 단계를 포함하는, 방법.
제11항에 있어서,
세그먼트의 세그먼트 스코어를, 상기 세그먼트 내의 결함 후보 결함 후보 표현들을 갖는 적어도 하나의 결함 후보에 관련된 적어도 하나의 분류 결과에 응답하여 계산하는 단계를 포함하는, 방법.
제11항에 있어서,
결함들로 분류된 결함 후보들의 결함 후보 결함 후보 표현들의 분포의 파라미터에 응답하여 세그먼트의 세그먼트 스코어를 계산하는 단계를 포함하는, 방법.
제9항에 있어서,
결함 후보들의 속성들의 값들은 속성 하이퍼스페이스에 걸쳐 있고, 상기 방법은 상기 속성 하이퍼스페이스를 세그먼트들로 분할하는 단계를 포함하는, 방법.
제12항에 있어서,
적어도 하나의 선택된 서브그룹 분류 결과에 응답하여 상기 속성 하이퍼스페이스를 세그먼트들로 재분할하는 단계를 포함하는, 방법.
제9항에 있어서,
다수의 분류 반복을 수행하여 다수의 분류 반복 결과를 제공하는 단계; 및
상기 다수의 분류 반복 결과에 응답하여 조정 가능한 분류 임계치들을 적응시키고 속성 하이퍼스페이스를 세그먼트들로 분할하는 단계를 포함하고;
상기 조정 가능한 분류 임계치들은 상기 다수의 분류 반복 동안 이용되는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 웨이퍼의 영역들 중 적어도 하나의 영역 및 결함 부류와 관련된 관심 레벨 정보를 수신하는 단계를 추가로 포함하고;
결함 후보들의 상기 선택된 서브그룹을 선택하는 단계 및 상기 결함 후보들을 분류하는 단계 중 적어도 하나의 단계는 상기 관심 레벨 정보에 응답하는, 방법.
처리 디바이스에 의해 실행될 때, 상기 처리 디바이스로 하여금:
결함 후보들의 그룹에 관한 결함 후보 정보를 획득하는 단계 - 상기 결함 후보 정보는 상기 그룹의 각각의 결함 후보마다의 속성들의 값들을 포함함 -;
컴퓨터화된 시스템의 프로세서에 의해, 결함 후보들의 선택된 서브그룹을, 적어도 상기 선택된 서브그룹에 속하는 결함 후보들의 속성들의 값들에 응답하여 선택하는 단계;
선택된 서브그룹 분류 결과들을 제공하기 위해 상기 선택된 서브그룹의 결함 후보들을 분류하는 단계;
정지 조건을 충족시킬 때까지:
결함 후보들의 추가의 선택된 서브그룹을, (a) 적어도 상기 추가의 선택된 서브그룹에 속하는 결함 후보들의 속성들의 값들; 및 (b) 적어도 하나의 다른 선택된 서브그룹을 분류함으로써 획득된 분류 결과들에 응답하여 선택하는 단계; 및
추가의 선택된 서브그룹 분류 결과들을 제공하기 위해 상기 추가의 선택된 서브그룹의 결함 후보들을 분류하는 단계를 반복하는 단계
를 수행하게 하는 명령어들을 갖는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
제19항에 있어서,
상기 추가의 선택된 서브그룹을 선택하는 단계는:
상기 적어도 하나의 다른 선택된 서브그룹을 분류함으로써 획득된 분류 결과들에 응답하여 상기 그룹의 선택된 부분을 선택하는 단계; 및
상기 그룹의 상기 선택된 부분 중에서 상기 그룹의 상기 부분에 속하는 결함 후보들의 속성들의 값들에 응답하여 상기 추가의 선택된 서브그룹을 선택하는 단계를 포함하고, 상기 그룹의 상기 부분은 상기 추가의 선택된 서브그룹을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.