KR20170082559A - 웨이퍼 결함 발견 - Google Patents

웨이퍼 결함 발견 Download PDF

Info

Publication number
KR20170082559A
KR20170082559A KR1020177014926A KR20177014926A KR20170082559A KR 20170082559 A KR20170082559 A KR 20170082559A KR 1020177014926 A KR1020177014926 A KR 1020177014926A KR 20177014926 A KR20177014926 A KR 20177014926A KR 20170082559 A KR20170082559 A KR 20170082559A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
defect
defects
wafer
computer
characteristic
Prior art date
Application number
KR1020177014926A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102276925B1 (ko
Inventor
홍 첸
케농 우
마틴 프리할
바이더 판디타
라비쿠마르 사나팔라
비벡 바갓
라훌 라크하와트
옥슨 바리스
라제쉬 라마찬드란
노아신 하크
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 KR20170082559A publication Critical patent/KR20170082559A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102276925B1 publication Critical patent/KR102276925B1/ko

Links

Images

Classifications

    • 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
    • H01L22/30—Structural arrangements specially adapted for testing or measuring during manufacture or treatment, or specially adapted for reliability measurements
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/9501—Semiconductor wafers
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
    • G03F7/00—Photomechanical, e.g. photolithographic, production of textured or patterned surfaces, e.g. printing surfaces; Materials therefor, e.g. comprising photoresists; Apparatus specially adapted therefor
    • G03F7/70—Microphotolithographic exposure; Apparatus therefor
    • G03F7/70483—Information management; Active and passive control; Testing; Wafer monitoring, e.g. pattern monitoring
    • G03F7/70605—Workpiece metrology
    • G03F7/70616—Monitoring the printed patterns
    • G03F7/70625—Dimensions, e.g. line width, critical dimension [CD], profile, sidewall angle or edge roughness
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
    • G03F7/00—Photomechanical, e.g. photolithographic, production of textured or patterned surfaces, e.g. printing surfaces; Materials therefor, e.g. comprising photoresists; Apparatus specially adapted therefor
    • G03F7/70—Microphotolithographic exposure; Apparatus therefor
    • G03F7/70483—Information management; Active and passive control; Testing; Wafer monitoring, e.g. pattern monitoring
    • G03F7/70605—Workpiece metrology
    • G03F7/70616—Monitoring the printed patterns
    • G03F7/7065—Defects, e.g. optical inspection of patterned layer for defects
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
    • H01J37/00—Discharge tubes with provision for introducing objects or material to be exposed to the discharge, e.g. for the purpose of examination or processing thereof
    • H01J37/26—Electron or ion microscopes; Electron or ion diffraction tubes
    • H01J37/28—Electron or ion microscopes; Electron or ion diffraction tubes with scanning beams
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8854—Grading and classifying of flaws
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8883—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges involving the calculation of gauges, generating models
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
    • H01J2237/00—Discharge tubes exposing object to beam, e.g. for analysis treatment, etching, imaging
    • H01J2237/245—Detection characterised by the variable being measured
    • H01J2237/24592—Inspection and quality control of devices

Landscapes

  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)

Abstract

웨이퍼 상에서 결함을 발견하기 위한 시스템과 방법이 제공된다. 일 방법은, 웨이퍼의 제1 주사에서 검출기에 의해 생성되는 출력에 역치를 적용함으로써 웨이퍼 상의 결함을 검출하는 단계와, 검출된 결함의 특성에 대한 값을 결정하는 단계를 포함한다. 이 방법은 또한 결함을 빈(bin)으로 그룹짓도록 특성에 자동으로 등급을 매기는 단계, 특성 커트-라인을 식별하는 단계, 빈 각각마다, 빈 각각에서의 결합의 특성에 대한 값에 적용된다면, 빈 각각에서의 미리 결정된 수의 결함을 초래할 하나 이상의 파라미터를 결정하는 단계를 포함한다. 이 방법은, 미리 결정된 결함 카운트를 갖고 특성에 대한 값이 다양화되는 결함 모집단을 생성하도록 웨이퍼의 제2 주사에서 검출기에 의해 생성되는 출력에 하나 이상의 결정된 파라미터를 적용하는 단계를 또한 포함한다.

Description

웨이퍼 결함 발견{WAFER DEFECT DISCOVERY}
본 발명은 일반적으로 웨이퍼 상의 결함을 발견하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이며, 이러한 시스템 및 방법은 구체적으로 웨이퍼 검사 공정을 셋업하는 데 사용할 수 있다.
다음의 기재와 예는, 이러한 기재와 예를 본 절에 포함시킴으로써 종래기술인 것으로 받아들여져서는 않된다.
검사 공정은 반도체 제조 공정 동안 여러 단계에서 사용되어 제조 공정의 고수율 및 그에 따른 고수익을 촉진한다. 검사는 항상 IC와 같은 반도체 디바이스의 제조에 중요한 부분이었다. 그러나 반도체 디바이스의 치수가 감소함에 따라, 검사는 허용 가능한 반도체 디바이스의 성공적인 제조에 더욱더 중요하게 되며 이는 더 작은 결함으로 인해 이러한 디바이스가 고장나게 될 수 있기 때문이다.
많은 상이한 타입의 검사 시스템은 조정 가능한 출력 획득(예컨대, 데이터, 신호 및/또는 이미지 획득) 및 감도(또는 결함 검출) 파라미터를 가져서, 상이한 파라미터가 상이한 결함을 검출하거나 원치 않는(성가신) 이벤트의 소스를 회피하는데 사용될 수 있다. 조정 가능한 출력 획득 및 감도 파라미터를 갖는 검사 시스템이 반도체 디바이스 제조사에게 상당한 장점을 제공할지라도, 이들 검사 시스템은, 부정확한 출력 획득 및 감도 파라미터가 검사 공정에 대해 사용된다면, 본질적으로 소용없게 된다. 게다가, 결함, 공정 조건, 및 웨이퍼 상의 잡음이 매우 다양할 수 있으므로(그리고 웨이퍼 자체의 특징이 매우 다양하므로), 특정 웨이퍼 상의 결함을 검출하기 위한 최상의 출력 획득 및 감도 파라미터는 불가능하지는 않지만 예측하기 어려울 수 있다. 그러므로 정확한 출력 획득 및 감도 파라미터를 사용하여 검사 결과에 매우 영향을 미칠 수 있을지라도, 많은 검사 공정이 부정확하거나 최적화되지 않은 출력 획득 및 감도 파라미터로 현재 실행되고 있음을 생각해 볼 수 있다.
반도체 층을 위한 최적의 검사 레시피는, 실질적으로 저 뉴슨스 레이트(nuisance rate)을 유지하면서도 가능한 많은 관심 결함(DOIs)을 검출해야 한다. 검사 레시피를 최적화하는 것은 일반적으로, 최적의 결과를 달성할 때까지 이 방법에서 사용한 파라미터를 튜닝하는 것을 수반한다. 튜닝할 파라미터의 세트는 그에 따라 사용한 검출 알고리즘에 의존한다.
레시피 최적화를 위한 하나의 가장 잘 알려진 방법으로는 DOI 검출 가능성을 증가시키지만 실질적으로 높은 뉴슨스 레이트의 희생이 따르는 실질적으로 "핫" 검사를 실행하는 것이 있다. 사용자는 이때 이 핫 로트와 웨이퍼를 주사 전자 현미경(SEM)에 가져가 관찰한다. 사용자는 SEM을 사용하여 결함을 관찰하고 결함을 리얼(real), 뉴슨스, 또는 DOI로 분류한다. 충분한 각 타입의 결함이 분류되면, 사용자는, 충분한 DOI를 검출하고 가능한 소수의 뉴슨스 결함이 검출되게 할 레시피를 작성하기 위해 정확한 결함 검출 파라미터 값을 설정하고자 한다. 분류되는 결함이 많을수록, 레시피는 더 양호할 수 있다. 사용자는 이때 새로운 레시피를 사용하여 웨이퍼를 재검사하고 SEM을 사용하여 새로운 레시피를 사용해 웨이퍼 상에서 검출한 결함을 관찰할 수 있다. 이런 방식에서, 재검사 및 결함 관찰은, 사용자가 만족스러운 결함 검출이 결함 관찰 결과를 기초로 하여 이 레시피에 의해 달성할 수 있다고 결정할 때까지 반복적으로 실행할 수 있다.
그러한 방법이 갖는 한 가지 문제점은 단일 결함을 SEM 관찰하는 데는 상당한 시간이 걸린다는 점이다. 게다가, 검사 시스템과 SEM 사이의 다수의 이동의 필요로 인해 상당한 시간이 레시피 셋업에 추가된다. 사용자는 이상적으로는 가능한 최소수의 결함을 관찰하여 여전히 정확한 레시피를 발생시키며 SEM으로의 한 번의 이동으로 결함 관찰을 수행할 수 있기 원할 것이다.
따라서, 앞서 기재한 단점 중 하나 이상을 갖지 않는, 웨이퍼 상의 결함을 발견하는 시스템과 방법을 개발하는 것이 유리할 것이다.
여러 실시예에 대한 다음의 기재는 첨부한 청구범위의 요지를 제한하는 것으로 어떤 식으로 해석되지 않아야 한다.
일 실시예는 웨이퍼 상의 결함을 발견하도록 구성된 시스템에 관한 것이다. 이 시스템은 적어도 에너지 소스와 검출기를 포함하는 검사 서브시스템을 포함한다. 에너지 소스는, 웨이퍼로 보내지며(directed) 웨이퍼 위에 주사되는, 에너지를 생성하도록 구성된다. 검출기는 웨이퍼로부터 에너지를 검출하여 검출한 에너지에 응답하여 출력을 생성하도록 구성된다. 이 시스템은 또한, 웨이퍼의 제1 주사에서 검출기에 의해 생성한 출력에 역치를 적용함으로써 웨이퍼 상의 결함을 검출하도록 구성된 컴퓨터 서브시스템을 포함한다. 컴퓨터 서브시스템은 또한, 검출된 결함의 특성에 대한 값을 결정하도록 구성된다. 게다가, 컴퓨터 서브시스템은, 특성에 대한 값을 기초로 하여, 특성에 자동으로 등급을 매기고 특성 커트라인을 식별하여 결함을 빈(bin)으로 그룹짓도록 구성된다. 컴퓨터 서브시스템은 또한, 빈 각각에 대해, 빈 각각에서 결함의 특성에 대한 값에 적용하면, 빈 각각에서 미리 결정된 수의 결함을 초래할 하나 이상의 파라미터를 결정하도록 구성된다. 컴퓨터 서브시스템은 또한 하나 이상의 결정된 파라미터를 웨이퍼의 제2 주사에서 검출기에 의해 생성된 출력에 적용하여 결함 모집단(defect population)을 생성하도록 구성된다. 결함 모집단은 미리 결정된 결함 카운트를 가지며 특성에 대한 값에서 다양화된다(diversified). 시스템은 본 명세서에 기재한 대로 또한 구성될 수 있다.
다른 실시예는 웨이퍼 상의 결함을 발견하기 위한 컴퓨터로 구현되는 방법에 관한 것이다. 이 방법은 앞서 기재한 컴퓨터 서브시스템에 의해 실행되는 검출 단계, 값 결정 단계, 자동 등급 매김 단계, 식별 단계, 하나 이상의 파라미터 결정 단계 및 적용하는 단계를 포함한다. 이 방법의 단계들 각각은 본 명세서에서 기재한 바와 같이 또한 실행할 수 있다. 게다가, 이 방법은 본 명세서에 기재한 임의의 다른 방법(들)의 임의의 다른 단계(들)를 포함할 수 있다. 더 나아가, 이 방법은 본 명세서에서 기재한 시스템 중 임의의 시스템에 의해 실행할 수 있다.
다른 실시예는, 웨이퍼 상의 결함을 발견하기 위한 컴퓨터로 구현되는 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 상에서 수행될 수 있는 프로그램 명령어를 저장하는, 비일시적이며 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 관한 것이다. 컴퓨터로 구현되는 이 방법은 앞서 기재한 방법의 단계들을 포함한다. 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 또한 본 명세서에 기재된 바와 같이 구성될 수 있다. 컴퓨터로 구현되는 이 방법의 단계들은 본 명세서에서 기재한 바와 같이 실행할 수 있다. 게다가, 프로그램 명령어가 실행될 수 있는 컴퓨터로 구현되는 이 방법은 본 명세서에서 기재한 임의의 다른 방법(들)의 임의의 다른 단계(들)를 포함할 수 있다.
본 발명의 추가적인 장점은, 바람직한 실시예에 대한 다음의 상세한 설명을 이용하며 수반하는 도면을 참조하면 당업자에게 자명하게 될 것이다.
도 1 및 도 1a는, 웨이퍼 상에서 결함을 발견하도록 구성된 시스템의 실시예의 측면도를 예시하는 개략도.
도 2는 검출된 결함의 특성에 자동으로 등급을 매긴 결과의 일 실시예를 예시하는 개략도.
도 3은 웨이퍼 상의 결함을 발견하기 위해 현재 사용 중인 일 방법을 예시하는 흐름도.
도 4 및 도 5는, 검사 시스템의 다수 광학 모드에 의해 웨이퍼 상의 결함을 발견하기 위해 본 명세서에서 기재한 컴퓨터 서브시스템에 의해 실행할 수 있는 여러 단계의 실시예를 예시하는 흐름도.
도 6은, 컴퓨터 시스템이 본 명세서에서 기재한 컴퓨터로 구현되는 방법을 실행하게 하기 위해 프로그램 명령어를 저장하는 비일시적이며 컴퓨터로 판독 가능한 매체의 일 실시예를 예시하는 블록도.
본 발명은 여러 변경 및 대안적인 형태가 될 수 있지만, 그 특정한 실시예를 예를 들어 도면에서 도시하며 본 명세서에서 상세하게 기재한다. 도면은 실제 축적대로 되어 있지 않을 수 있다. 그러나 도면 및 그에 관한 상세한 설명은 본 발명은 개시한 특정 형태로 제한하기보다는 오히려 첨부된 청구범위에 의해 한정된 본 발명의 사상과 범위 내에 속하는 모든 변경, 등가 및 대안을 포함하고자 한다.
이제 도면을 보면, 도면은 실제 축적대로 도시되지 않음을 주목해야 한다. 특히, 도면의 요소 중 일부의 축적은 매우 과장하여 요소의 특징을 강조한다. 또한, 도면은 동일한 축적대로 도시되지 않음을 주목해야 한다. 유사하게 구성될 수 있는 하나보다 많은 도면에 도시한 요소들은 동일한 참조번호를 사용하여 나타내었다. 본 명세서에서 달리 주목하지 않는다면, 기재하고 도시한 요소 중 임의의 요소는 임의의 적절하게 상업적으로 이용 가능한 요소를 포함할 수 있다.
본 명세서에서 기재한 실시예는 웨이퍼 결함 발견을 위한 1 단계 튜닝 주사( OSTS)를 실행하도록 구성된다. 일 실시예는 웨이퍼 상의 결함을 발견하도록 구성되는 시스템에 관한 것이며, 그러한 일 시스템을 도 1에 도시한다. 이 시스템은, 적어도 에너지 소스와 검출기를 포함하는 검사 서브시스템을 포함한다. 에너지 소스는, 웨이퍼에 보내지며 웨이퍼 위에 주사되는 에너지를 생성하도록 구성된다. 검출기는 웨이퍼로부터의 에너지를 검출하여 검출된 에너지에 응답하여 출력을 생성하도록 구성된다.
일 실시예에서, 에너지 소스는 광 소스를 포함하며, 웨이퍼에 보내지며 웨이퍼 위에 주사되는 에너지는 광을 포함하며, 검출된 에너지는 검출된 광을 포함한다. 예컨대, 도 1에 도시한 시스템의 실시예에서, 검사 서브시스템(10)은 광을 웨이퍼(14)에 보내도록 구성되는 조명 서브시스템을 포함한다. 조명 서브시스템은 적어도 하나의 광 소스를 포함한다. 예컨대, 도 1에 도시한 바와 같이, 조명 서브시스템은 광 소스(16)를 포함한다. 일 실시예에서, 조명 서브시스템은 광을 하나 이상의 입사각으로 웨이퍼에 보내도록 구성되며, 이러한 입사각은 하나 이상의 경사각 및/또는 하나 이상의 수직각을 포함할 수 있다. 예컨대, 도 1에 도시한 바와 같이, 광 소스(16)로부터의 광은 광학 요소(18)와 그 후 렌즈(20)를 통해 경사진 입사각으로 웨이퍼(14)에 보내진다. 경사진 입사각은 임의의 적절한 경사진 입사각을 포함할 수 있으며, 이러한 입사각은 예컨대 웨이퍼의 특징과 웨이퍼 상에서 검출되는 결함에 따라 변할 수 있다.
조명 서브시스템은 광을 상이한 시간에 상이한 입사각으로 웨이퍼에 보내도록 구성될 수 있다. 예컨대, 검사 서브시스템은 조명 서브시스템의 하나 이상의 요소의 하나 이상의 특징을 변경하도록 구성될 수 있어서, 광은 도 1에 도시한 것과 상이한 입사각으로 웨이퍼에 보내질 수 있다. 그러한 일 예에서, 검사 서브시스템은 광 소스(16), 광학 요소(18) 및 렌즈(20)를 움직이도록 구성되어, 광이 상이한 경사진 입사각 또는 수직(또는 거의 수직) 입사각으로 웨이퍼에 보내진다.
일부 예에서, 조명 서브시스템은 광을 동시에 하나보다 많은 입사각으로 웨이퍼에 보내도록 구성될 수 있다. 예컨대, 조명 서브시스템은 하나보다 많은 조명 채널을 포함할 수 있고, 조명 채널 중 하나는 도 1에 도시한 바와 같이 광 소스(16), 광학 요소(18), 및 렌즈(20)를 포함할 수 있으며, (미도시된) 조명 채널 중 다른 채널은 유사한 요소를 포함할 수 있으며, 이들 요소는 상이하거나 동일하게 구성될 수 있거나, 적어도 광 소스와 여기서 더 기재되는 것들과 같은 아마도 하나 이상의 다른 구성요소를 포함할 수 있다. 그러한 광이 다른 광과 동시에 웨이퍼에 보내진다면, 상이한 입사각으로 웨이퍼에 보내진 광의 하나 이상의 특징(예컨대, 파장, 편광 등)은, 상이한 입사각으로 웨이퍼를 조명하여 얻은 광이 검출기(들)에서 서로와 구별될 수 있도록 상이할 수 있다.
다른 예에서, 조명 서브시스템은 단 하나의 광 소스(예컨대, 도 1에 도시한 소스(16))를 포함할 수 있으며, 광 소스로부터의 광은, 조명 서브시스템의 (미도시된) 하나 이상의 광학 요소에 의해 상이한 광학 경로로 (예컨대, 파장, 편광 등을 기초로) 분리할 수 있다. 상이한 광학 경로 각각에서의 광은 그 후 웨이퍼에 보내질 수 있다. 다수의 조명 채널은 동일한 시간에 또는 상이한 시간에(예컨대, 상이한 조명 채널이 웨이퍼를 순차적으로 조명하도록 사용될 때) 광을 웨이퍼에 보내도록 구성될 수 있다. 다른 예에서, 동일한 조명 채널은 상이한 시간에 상이한 특징을 갖고 광을 웨이퍼에 보내도록 구성될 수 있다. 예컨대, 일부 예에서, 광학 요소(18)는 스펙트럼 필터로서 구성될 수 있으며, 스펙트럼 필터의 속성은 (예컨대, 스펙트럼 필터를 변화시킴으로써) 다양한 방식으로 변화할 수 있어서, 상이한 파장의 광이 상이한 시간에 웨이퍼에 보내질 수 있다. 조명 서브시스템은, 상이하거나 동일한 특징을 갖는 광을 순차적으로 또는 동시에 상이한 또는 동일한 입사각으로 웨이퍼에 보내기 위해 종래기술에서 알려져 있는 임의의 다른 적절한 구성을 가질 수 있다.
일 실시예에서, 광 소스(16)는 광대역 플라스마(BBP) 광 소스를 포함할 수 있다. 이런 방식으로, 광 소스에 의해 생성되어 웨이퍼에 보내지는 광은 광대역 광을 포함할 수 있다. 그러나 광 소스는 레이저와 같은 임의의 다른 적절한 광 소스를 포함할 수 있다. 레이저는 종래기술에서 알려져 있는 임의의 적절한 레이저를 포함할 수 있으며, 종래기술에서 알려져 있는 임의의 적절한 파장 또는 파장들로 광을 생성하도록 구성될 수 있다. 게다가, 레이저는, 단색 또는 거의 단색인 광을 생성하도록 구성될 수 있다. 이런 식으로, 레이저는 협대역 레이저일 수 있다. 광 소스는, 다수의 분리된 파장의 파수대(waveband)로 광을 생성하는 다색 광 소스를 포함할 수 도 있다.
광학 요소(18)로부터의 광은 렌즈(20)에 의해 웨이퍼(14) 상에 집속될 수 있다. 렌즈(20)가 도 1에서 단일 굴절 광학 요소로서 도시될지라도, 실제로, 렌즈(20)는, 결합하여 광학 요소로부터 웨이퍼로 광을 집속하는 다수의 굴절 및/또는 반사 광학 요소를 포함할 수 있다. 도 1에 도시하며 본 명세서에서 기재한 조명 서브시스템은 (미도시한) 임의의 다른 적절한 광학 요소를 포함할 수 있다. 그러한 광학 요소의 예는 편광 구성요소(들), 스펙트럼 필터(들), 공간 필터(들), 반사 광학 요소(들), 아포다이저(apodizer)(들), 빔 분할기(들), 개구(들) 등(종래기술에서 알려져 있는 임의의 그러한 적절한 광학 요소를 포함할 수 있음)을 포함하지만, 이들로 제한되지는 않는다. 게다가, 검사 서브시스템은, 검사에 사용할 조명 타입에 기초하여 조명 서브시스템의 요소 중 하나 이상을 변경하도록 구성될 수 있다.
검사 서브시스템은 또한, 광이 웨이퍼 위에 주사되게 하도록 구성되는 주사 서브시스템을 포함할 수 있다. 예컨대, 검사 서브시스템은, 웨이퍼(14)가 검사 동안 그 위에 배열되게 되는 스테이지(22)를 포함할 수 있다. 주사 서브시스템은, 웨이퍼를 움직이도록 구성될 수 있어서 광이 웨이퍼 위에서 주사될 수 있게 하는 임의의 적절한 기계식 및/또는 로봇 어셈블리(스테이지(22)를 포함함)를 포함할 수 있다. 게다가 또는 대안적으로, 검사 서브시스템은, 검사 서브시스템의 하나 이상의 광학 요소가 웨이퍼 위에서 광의 일부 주사를 실행하도록 구성될 수 있다. 광은, 구불구불한 형태의 경로나 나선형 경로와 같은 임의의 적절한 형태로 웨이퍼 위에서 주사할 수 있다.
검사 서브시스템은 하나 이상의 검출 채널을 더 포함한다. 하나 이상의 검출 채널 중 적어도 하나는, 검사 서브시스템에 의한 웨이퍼의 조명으로 인해 웨이퍼로부터 광을 검출하고 검출한 광에 응답하여 출력을 생성하도록 구성되는 검출기를 포함한다. 예컨대, 도 1에 도시한 검사 서브시스템은 2개의 검출 채널, 즉 집광기(24), 요소(26) 및 검출기(28)로 형성되는 하나의 채널과, 집광기(30), 요소(32) 및 검출기(34)로 형성되는 다른 채널을 포함한다. 도 1에 도시한 바와 같이, 2개의 검출 채널은 상이한 집광 각으로 광을 집광하여 검출하도록 구성된다. 일부 예에서, 두 검출 채널은 산란된 광을 검출하도록 구성되며, 검출 채널은 웨이퍼로부터 상이한 각도로 산란된 광을 검출하도록 구성된다. 그러나 검출 채널 중 하나 이상은 웨이퍼로부터의 다른 타입의 광(예컨대, 반사된 광)을 검출하도록 구성될 수 있다.
도 1에 더 도시한 바와 같이, 두 검출 채널은 지면에 위치지정되어 도시되며, 조명 서브시스템은 또한 지면에 위치지정되어 도시된다. 그러므로 이 실시예에서, 두 검출 채널은 입사면에 위치지정된다(예컨대, 중심을 둔다). 그러나 검출 채널 중 하나 이상은 입사면 밖으로 위치지정될 수 있다. 예컨대, 집광기(30), 요소(32) 및 검출기(34)에 의해 형성되는 검출 채널은 입사면 밖으로 산란되는 광을 집광하고 검출하도록 구성할 수 있다. 그러므로 그러한 검출 채널은 공통적으로 "측면" 채널로 지칭할 수 있으며, 그러한 측면 채널은 입사면에 실질적으로 수직인 평면에 중심을 둘 수 있다.
도 1은, 2개의 검출 채널을 포함하는 검사 서브시스템의 실시예를 도시할지라도, 검사 서브시스템은 상이한 수의 검출 채널(예컨대, 단 하나의 검출 채널 또는 2개 이상의 검출 채널)을 포함할 수 있다. 그러한 일 예에서, 집광기(30), 요소(32) 및 검출기(34)에 의해 형성되는 검출 채널은 앞서 기재한 바와 같은 하나의 측면 채널을 형성할 수 있으며, 검사 서브시스템은, 입사면의 반대 측 상에 위치지정되는 다른 측면 채널로서 형성된 추가 검출 채널(미도시)을 포함할 수 있다. 그러므로 검사 서브시스템은, 집광기(24), 요소(26) 및 검출기(28)를 포함하며, 입사면에 중심을 두고, 웨이퍼 표면에 있거나 그에 거의 수직인 산란각(들)으로 광을 집광하고 검출하도록 구성되는 검출 채널을 포함할 수 있다. 이 검출 채널은 그러므로 공통적으로 "상부" 채널로서 지칭할 수 있으며, 검사 서브시스템은 또한 앞서 기재한 바와 같이 구성되는 2개 이상의 측면 채널을 포함할 수 있다. 이처럼, 검사 서브시스템은 적어도 3개의 채널(즉, 1개의 상부 채널 및 2개의 측면 채널)을 포함할 수 있으며, 적어도 3개의 채널 각각은 그 자신의 집광기를 가지며, 이들 집광기 각각은 다른 집광기 각각과는 상이한 산란각으로 광을 집광하도록 구성된다.
더 앞서 기재한 바와 같이, 검사 서브시스템에 포함된 검출 채널 각각은 산란된 광을 검출하도록 구성될 수 있다. 그러므로 도 1에 도시한 검사 서브시스템은 웨이퍼의 암시야(DF) 검사를 위해 구성될 수 있다. 그러나 검사 서브시스템은, 웨이퍼의 명시야(BF) 검사를 위해 구성되는 검출 채널(들)을 또한 또는 대안적으로 포함할 수 있다. 다시 말해, 검사 서브시스템은, 웨이퍼로부터 정반사되는 광을 검출하도록 구성되는 적어도 하나의 검출 채널을 포함할 수 있다. 그러므로 본 명세서에서 기재한 검사 서브시스템은 오직 DF, 오직 BF 또는 DF 및 BF 둘 모두의 검사를 위해 구성될 수 있다. 집광기 각각이 도 1에서 단일 굴절 광학 요소로 도시될지라도, 집광기 각각은 하나 이상의 굴절 광학 요소(들) 및/또는 하나 이상의 반사 광학 요소(들)를 포함할 수 있음을 이해해야 한다.
하나 이상의 검출 채널은 종래기술에서 알려진 임의의 적절한 검출기를 포함할 수 있다. 예컨대, 검출기는 광전자 증배관(PMTs), 전하 결합 디바이스(CCDs), 및 시간 지연 적분(TDI) 카메라를 포함할 수 있다. 검출기는 또한 종래기술에서 알려져 있는 임의의 다른 적절한 검출기를 포함할 수 있다. 검출기는 비-촬상 검출기 또는 촬상 검출기를 포함할 수 있다. 이런 식으로, 검출기가 비-촬상 검출기라면, 검출기 각각은 세기와 같은 산란된 광의 특정 특징을 검출하도록 구성될 수 있지만 촬상면 내의 포지션의 함수와 같은 특징을 검출하도록 구성되지 않을 수 있다. 이처럼, 검사 서브시스템의 검출 채널 각각에 포함된 검출기 각각에 의해 생성되는 출력은 신호 또는 데이터일 수 있지만, 이미지 신호나 이미지 데이터는 아닐 수 있다. 그러한 경우에, 시스템의 컴퓨터 서브시스템(36)과 같은 컴퓨터 서브시스템은 검출기의 비-촬상 출력으로부터 웨이퍼의 이미지를 생성하도록 구성될 수 있다. 그러나 다른 경우에, 검출기는, 이미지 신호나 이미지 데이터를 생성하도록 구성되는 촬상 검출기로서 구성될 수 있다. 그러므로 시스템은 다수의 방식으로 이미지를 생성하도록 구성될 수 있다.
도 1은, 본 명세서에서 기재한 시스템 실시예에 포함될 수 있는 검사 서브시스템의 구성을 일반적으로 예시하기 위해 여기서 제공됨을 주목해야 한다. 명확히도, 본 명세서에서 기재한 검사 서브시스템 구성은, 상업적 검사 시스템을 설계할 때 보통 실행되므로 검사 서브시스템의 성능을 최적화하도록 변경될 수 있다. 게다가, 본 명세서에서 기재한 시스템은, KLA-Tencor(캘리포니아 밀피타스 소재)로부터 상업적으로 구매 가능한 29xx/28xx 시리즈의 툴과 같은 기존의 검사 서브시스템을 사용하여 (예컨대, 본 명세서에서 기재한 기능을 기존의 검사 시스템에 추가함으로써) 구현될 수 있다. 그러한 일부 시스템의 경우, 본 명세서에서 기재한 방법은 (예컨대, 검사 시스템의 다른 기능에 추가하여) 검사 시스템의 부가적 기능으로서 제공될 수 있다. 대안적으로, 본 명세서에서 기재한 검사 서브시스템은 완전히 새로운 검사 시스템을 제공하도록 "아무런 사전 지식 없이" 설계될 수 있다.
시스템의 컴퓨터 서브시스템(36)은, 컴퓨터 서브시스템이 웨이퍼의 주사 동안 검출기에 의해 생성되는 출력을 수신할 수 있도록 임의의 적절한 방식으로 (예컨대, "유선" 및/또는 "무선" 송신 매체를 포함할 수 있는 하나 이상의 송신 매체를 통해) 검사 서브시스템의 검출기에 결합될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템(36)은 검출기의 출력을 사용하여 다수의 기능을 실행하도록 구성될 수 있다. 예컨대, 컴퓨터 서브시스템은, 웨이퍼의 제1 주사에서 검출기에 의해 생성되는 출력에 역치를 적용함으로써 웨이퍼 상의 결함을 검출하도록 구성된다. 역치는 종래기술에서 알려져 있는 임의의 적절한 결함 검출 알고리즘 및/또는 방법에 포함될 수 있다. 역치를 초과한 값을 갖는 출력은 결함으로서 식별될 수 있지만, 역치 미만의 값을 갖는 임의의 출력은 결함으로서 식별될 수 없다.
일 실시예에서, 역치는 출력의 잡음 플로어(noise floor)에 있다. 잡음 플로어는, 차이 이미지의 히스토그램에서 사용자-특정 픽셀 밀도를 기초로 한정된다. 역치 오프셋은, 역치가 잡음 플로어로부터 얼마나 멀리 있는지를 나타낸다. 예컨대, 잡음 플로어에서의 역치는 0의 역치 오프셋을 의미한다. 다른 실시예에서, 역치는 컴퓨터 서브시스템에 의해 자동으로 선택한다. 이런 식으로, 역치는 자동으로 선택되는 역치일 수 있다. 시스템의 컴퓨터 서브시스템은 본 명세서에서 기재된 바와 같이 더 구성될 수 있다.
시스템의 컴퓨터 서브시스템(과 본 명세서에서 기재한 다른 컴퓨터 서브시스템)은 또한 컴퓨터 시스템(들)으로서 본 명세서에서 지칭할 수 도 있다. 본 명세서에서 기재한 컴퓨터 서브시스템(들) 또는 시스템(들) 각각은, 개인용 컴퓨터 시스템, 이미지 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 네트워크 기기, 인터넷 기기 또는 기타 디바이스를 포함한 여러 형태를 가질 수 있다. 일반적으로, 용어, "컴퓨터 시스템"은, 메모리 매체로부터의 명령어를 수행하는 하나 이상의 프로세서를 갖는 임의의 디바이스를 포함하도록 광의적으로 한정될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템(들) 또는 시스템(들)은 병렬 프로세서와 같은 종래기술에서 알려진 임의의 적절한 프로세서를 또한 포함할 수 있다. 게다가, 컴퓨터 서브시스템(들) 또는 시스템(들)은 독립형 또는 네트워크화된 툴 중 어느 하나로서 고속 처리 및 소프트웨어를 갖는 컴퓨터 플랫폼을 포함할 수 있다.
시스템은 광학 또는 광-기반 검사 시스템인 것으로 앞서 기재될지라도, 검사 시스템은 전자빔-기반 시스템일 수 있다. 예컨대, 일 실시예에서, 에너지 소스는 전자빔 소스를 포함하며, 웨이퍼로 보내지며 그 위에서 주사되는 에너지는 전자를 포함하며, 검출된 에너지는 검출된 전자를 포함한다. 도 1a에 도시한 그러한 일 실시예에서, 시스템은, 컴퓨터 서브시스템(124)에 결합되는 전자 컬럼(122)으로서 구성되는 검사 서브시스템을 포함한다.
도 1a에 또한 도시된 바와 같이, 전자 컬럼은, 하나 이상의 요소(130)에 의해 웨이퍼(128)에 집속되는 전자를 생성하도록 구성되는 전자빔 소스(126)를 포함한다. 전자빔 소스는 예컨대 캐소드 소스 또는 이미터 팁을 포함할 수 있지만, 하나 이상의 요소(130)는 예컨대, 건(gun) 렌즈, 애노드, 빔 제한 애퍼쳐, 게이트 밸브, 빔 전류 선택 애퍼쳐, 대물렌즈, 및 주사 서브시스템을 포함할 수 있으며, 이들 모두는 종래기술에서 알려진 임의의 그러한 적절한 요소를 포함할 수 있다.
웨이퍼로부터 반환되는 전자(예컨대, 2차 전자)는 하나 이상의 요소(132)에 의해 검출기(134)에 집속될 수 있다. 하나 이상의 요소(132)는 예컨대 주사 서브시스템을 포함할 수 있으며, 이러한 서브시스템은 요소(들)(130)에 포함된 동일한 주사 서브시스템일 수 있다.
전자 컬럼은 종래기술에서 알려져 있는 임의의 다른 적절한 요소를 포함할 수 있다. 게다가, 전자 컬럼은, Jiang 등에게 2014년 4월 4일에 허여된 U.S. 특허 제8,664,594호, Kojima 등에게 2014년 4월 8일에 허여된 U.S. 특허 제8,692,204호, Gubbens 등에게 2014년 4월 15일에 허여된 U.S. 특허 제8,698,093호, 및 MacDonald 등에게 2014년 5월 6일에 허여된 U.S. 특허 제8,716,662호에 기재된 것으로서 더 구성될 수 있으며, 이들 특허 모두는 본 명세서에서 충분히 기재된 것처럼 참조로서 인용된다.
전자 컬럼은, 전자가 경사진 입사각으로 웨이퍼에 보내지며 다른 경사각으로 웨이퍼로부터 산란되도록 구성된 것으로서 도 1a에 도시될지라도, 전자빔은 임의의 적절한 각도로 웨이퍼에 보내지며 이로부터 산란될 수 있음을 이해해야 한다. 게다가, 전자빔-기반 검사 시스템은 다수의 모드를 사용하여 (예컨대, 상이한 조명각, 집광각 등으로) 본 명세서에서 더 기재된 바와 같이 웨이퍼의 이미지를 생성하도록 구성될 수 있다. 전자빔-기반 검사 서브시스템의 다수의 모드는 검사 서브시스템의 임의의 이미지 생성 파라미터에서 상이할 수 있다.
컴퓨터 서브시스템(124)은 앞서 기재한 바와 같이 검출기(134)에 결합될 수 있다. 검출기는 웨이퍼의 표면으로부터 반환된 전자를 검출할 수 있어서 웨이퍼의 전자빔 이미지를 형성할 수 있다. 전자빔 이미지는 임의의 적절한 전자빔 이미지를 포함할 수 있다. 컴퓨터 서브시스템(124)은, 검출기(134)에 의해 생성되는 출력을 사용하여 본 명세서에서 더 기재된 바와 같이 웨이퍼 상에서 결함을 검출하도록 구성될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템(124)은 본 명세서에서 기재한 임의의 추가 단계(들)를 실행하도록 구성될 수 있다. 도 1a에 도시한 검사 서브시스템을 포함하는 시스템은 본 명세서에서 기재한 바와 같이 더 구성될 수 있다.
도 1a는, 본 명세서에서 기재한 실시예에 포함될 수 있는 전자빔-기반 검사 서브시스템의 구성을 일반적으로 예시하도록 본 명세서에서 제공됨을 주목해야 한다. 앞서 기재한 광학 검사 서브시스템에서와 같이, 본 명세서에서 기재한 전자빔기반 검사 서브시스템 구성은, 상업적 검사 시스템을 설계할 때 보통 실행되므로 검사 서브시스템의 성능을 최적화하도록 변경될 수 있다. 게다가, 본 명세서에서 기재한 시스템은, KLA-Tencor(캘리포니아 밀피타스 소재)로부터 상업적으로 구매 가능한 eSxxx 시리즈의 툴과 같은 기존의 검사 서브시스템을 사용하여 (예컨대, 본 명세서에서 기재한 기능을 기존의 검사 서브시스템에 추가함으로써) 구현될 수 있다. 그러한 일부 시스템의 경우, 본 명세서에서 기재한 방법은 (예컨대, 시스템의 다른 기능에 추가하여) 시스템의 부가적 기능으로서 제공될 수 있다. 대안적으로, 본 명세서에서 기재한 시스템은 완전히 새로운 시스템을 제공하도록 "아무런 사전 지식 없이" 설계될 수 있다.
컴퓨터 서브시스템(예컨대, 컴퓨터 서브시스템(36) 또는 컴퓨터 서브시스템(124))은 또한 검출된 결함의 특성에 대한 값을 결정하도록 구성된다. 예컨대, 앞서 기재한 제1 주사 동안, 컴퓨터 서브시스템은 검출된 각 결함에 대한 여러 특성을 계산하여 수집할 수 있다. 특히, 컴퓨터 서브시스템은, 결함이 검출된 웨이퍼 상의 위치에 대해 생성된 출력에 대한 정보 및/또는 출력을 사용할 수 있어서, 검출된 결함의 특성에 대한 값을 결정할 수 있다. 특성에 대한 값은 정량 값일 수 있거나 그렇지 않을 수 있다. 예컨대, 특성에 대한 값은 그레이 레벨 또는 세기에 대한 값을 포함할 수 있다. 그러나 특성에 대한 값은, 결함이 검출되었던 다이 타입, 결함이 검출되었던 영역 타입, 결함이 그 배경보다 더 밝은지를 나타내는 극성 등과 같은 정량 값을 포함할 수 있다. 그러한 특성 중 임의의 특성에 대한 값은 임의의 적절한 방식으로 결정할 수 있다. 게다가, 결함의 특성은 본 명세서에서 기재하거나 종래기술에서 알려져 있는 임의의 다른 결함 특성을 포함할 수 있다.
컴퓨터 서브시스템은 또한, 특성(예컨대, 제1 주사로부터 수집된 특성 정보)에 대한 값을 기초로 하여, 특성(즉, 결함 특성)에 자동으로 등급을 매기고, 특성 커트라인을 식별하여 결함을 빈(또는 서브-그룹)으로 그룹짓도록 구성된다. 예컨대, 여러 결함 특성을 계산한 후 자동으로 등급을 매길 수 있다. 최상위 등급의 특성을 사용하여 결함을 상이한 서브그룹(빈)으로 그룹지을 수 도 있다. 이런 식으로, 다수 레벨의 결함 특성 노드를 사용하여 결함을 그룹지을 수 있다. 각각의 노드는 등급을 기초로 하여 상이한 특성을 선택할 수 있다. 이런 식으로, 특성에 자동으로 등급을 매기고 특성 커트라인을 식별한 결과는 결합 분류 결정 트리와 같은 결합 분류 모델, 방법 또는 알고리즘을 발생시킬 수 있다.
각 노드에 대한 다양화 노드 및 커트라인을 선택하는 일 예에서, 사용자가 다이 타입, 영역 및 극성을 선택하면, 이들은 최상위 노드일 수 있다. 극성 아래에서, 노드의 사용자 특정 층(예컨대, 1, 2, 또는 3)이 제1 주사로부터 저장된 특성으로부터 선택할 수 있다. 각 노드와 노드 당 커트라인은, KLA-Tencor(캘리포니아 밀피타스 소재)로부터 상업적으로 구매 가능한 IMPACT 제품에서의 전력-보조 노드 및 커트라인 선택에 사용한 것과 유사한 접근법을 사용하여 선택할 수 있다. 노드 층 및 최대 커트라인은 레시피에 명시할 수 있다.
컴퓨터 서브시스템은 또한 빈 각각에 대해 빈 각각에서의 결함의 특성에 대한 값에 적용되면 빈 각각에서 미리 결정된 수의 결함을 초래할 하나 이상의 파라미터를 결정하도록 구성된다. 일 실시예에서, 하나 이상의 결정된 파라미터는 하나 이상의 역치를 포함한다. 예컨대, 상이한 역치 파라미터는 앞선 결함 특성 중 일부에 의해 나눠진 각 서브그룹(빈)에 적용할 수 있어서 원하는 총 결함 카운트를 달성할 수 있다. 이런 식으로, 각 서브그룹에 대해, 원하는 수의 결함은 하나 이상의 특정한 역치 파라미터로 달성할 수 있다.
일부 실시예에서, 하나 이상의 결정된 파라미터는 뉴슨스 필터링을 위한 하나 이상의 파라미터를 포함한다. 예컨대, 본 명세서에서 기재한 실시예에서 사용한 뉴슨스 필터는, 사용자가 특정 층/디바이스/등에 대한 다양화 기준을 조정할 수 있도록 구성할 수 있다. 게다가, 본 명세서에서 기재한 실시예는, 수동 사용자 레시피 셋업 없이 뉴슨스 필터 셋업에 대한 사용자 특정 결함 양을 자동으로 수집하도록 구성될 수 있다.
도 2는, 다양화된 결함 모집단을 생성하는 방법의 일 실시예를 예시한다. 예컨대, 도 2의 실시예에서, 빈(200)은 하나의 다이 타입을 위한 것일 수 있으며, 단 하나의 가상의 예에서, 125,000개의 결함을 포함할 수 있다. 빈(200)의 결함은 그 후 다이 타입에서의 영역을 기초로 하여 빈(202)과 하나 이상의 다른 빈(미도시)으로 분리될 수 있다. 빈(202)에서의 결함의 개수는 앞서 기재한 가상의 예에서 100,000개의 결함일 수 있다. 빈(202)에서의 결함은 그 후 극성을 기초로 하여 빈(204)과 하나 이상의 다른 빈(미도시)으로 분리될 수 있다. 빈(204)에서의 결함의 개수는 앞서 기재한 가상의 예에서 25,000개의 결함일 수 있다. 빈(204)에서의 결함은 그 후, KLA-Tencor로부터 상업적으로 구매 가능한 일부 검사 툴에 의해 결함 검출에 사용되는 멀티-다이 오토-역치(MDAT) 알고리즘의 중간 그레이 레벨과 같은 결함 검출 알고리즘의 파라미터를 기초로 하여 빈(206)과 하나 이상의 다른 빈(미도시)으로 분리될 수 있다. 빈(206)에서의 결함의 개수는 앞서 기재한 가상의 예에서 12,500개의 결함일 수 있다. 빈(206)에서의 결함은 그 후 역치 오프셋과 같은 결함 검출 알고리즘의 다른 파라미터를 기초로 하여 빈(208)과 하나 이상의 다른 빈(미도시)으로 분리될 수 있다. 마지막 층에서 사용되는 결함 검출 파라미터는 목표 결함 개수를 달성하도록 선택할 수 있다.
다른 실시예에서, 미리 결정된 결함 개수는 사용자에 의해 선택된다. 예컨대, 본 명세서에서 기재한 실시예는 수동 사용자 레시피 셋업 없이 1 단계 레시피 튜닝을 위한 사용자 특정 결함 양을 자동으로 수집하도록 구성된다. 추가 실시예에서, 미리 결정된 결함의 개수는 적어도 2개의 빈마다 상이하다. 일부 그러한 실시예에서, 사용자는 1차 및 2차 다이로부터 백분율 결함을 명시할 수 있고, 영역으로부터 백분율 결함을 명시할 수 있으며, 심지어 영역당 백분율 극성을 명시할 수 있다. 일 특정한 노드가 충분한 결함을 갖지 않는다면, 나머지 결함의 몫은 동일한 레벨로 다른 노드에 재분배될 수 있어서 사용자가 원하는 총 결함 카운트를 생성할 수 있다. 예컨대, 일 영역으로부터 충분한 결함이 없다면, 추가 결함 몫은 다른 영역으로 재분배될 수 있다.
컴퓨터 서브시스템은 하나 이상의 결정된 파라미터를 웨이퍼의 제2 주사에서 검출기에 의해 생성된 출력에 적용하여 결함 모집단을 생성하도록 더 구성된다. 본 명세서에서 기재한 발견 OSTS는 그러므로 2개의 주사를 포함할 수 있다. 게다가, 앞서 기재한 바와 같이, 제1 OSTS 주사와 제2 OSTS 주사 사이에서, 컴퓨터 서브시스템은 레시피 파라미터와 뉴슨스 필터를 식별하여 목표 개수의 다양화된 결함을 수집한다. 제2 주사는 임의의 적절한 방식으로 실행할 수 있다. 결함 모집단은, 예컨대 하나 이상의 결정된 파라미터를 제2 주사 동안 생성한 검사 서브시스템의 하나 이상의 검출기의 출력에 적용하여 본 명세서에서 더 기재한 바와 같이 제2 주사에 의해 생성할 수 있다.
결함 모집단은 미리 결정된 결함 카운트를 가지며 특성에 대해 값에서 다양화된다. 예컨대, 본 명세서에서 기재한 실시예의 목적은 원하는 총 결함 카운트와 다양화된 결함 모집단을 갖는 많은 결함을 생성하여 사용자가 관심 결함(DOIs)을 신속하게 발견하는 것을 돕는 것일 수 있다. 이런 식으로, 제2 주사에서, 제1 주사 이후 식별된 레시피 파라미터와 뉴슨스 필터가 제2 주사에서 적용되어 다양화된 결함 모집단을 갖는 원하는 결함 카운트를 달성한다. 다양화는, 상이한 결함 특성으로 한정된 다차원 공간에서 분포된 결함을 수집함으로써 달성된다. 이처럼, 본 명세서에서 기재한 실시예는 핫 주사 생성에서 결함 다양화 및 뉴슨스 필터 "트레이닝"을 위해 구성될 수 있다.
일 실시예에서, 컴퓨터 서브시스템은 검출하는 것, 값을 결정하는 것, 자동으로 등급을 매기는 것, 식별하는 것, 하나 이상의 파라미터를 결정하는 것 및 자동으로 수동 레시피 셋업 없이 적용하는 것을 실행하도록 더 구성된다. 예컨대, 본 명세서에서 기재한 실시예는 수동 사용자 레시피 셋업 없이 반도체 웨이퍼 상의 다양화된 결함을 자동으로 검출하는데 사용될 수 있다.
앞서 기재한 바와 같이, 실시예는 하나의 초기 주사를 포함할 수 있다. 그러나 실시예는 초기 주사의 후속한 실시를 실행하여 반복 튜닝을 할 수 있다. 반복은 처음에 0 역치 오프셋으로 주사를 실시하는 것을 포함할 수 있다. 각 반복 후, 컴퓨터 서브시스템은, 원하는 다양화로 원하는 결함 카운트를 달성하는 뉴슨스 필터를 찾고, 검출 역치를, 부착된 뉴슨스 필터로 상당한 수의 결함을 제거하지 않는 레벨까지 상승시키도록 구성될 수 있다. 검출 오프셋을 상승시키면, 이들 오프셋은 레시피에 적용할 수 있으며 새로운 역치로 주사를 실행할 수 있다. 이 공정은 정지 기준에 도달할 때까지 반복할 수 있다. 이런 식으로, 본 명세서에서 기재한 실시예는 검출 역치와 뉴슨스 필터를 동시 반복 튜닝하도록 구성될 수 있다.
OSTS를 위한 일부 방법과 시스템은 개발하였지만 많은 단점이 있다. 예컨대, 일부 현재 사용중인 OSTS 방법은 적극적인 결함 검출 역치로 결함을 수집하여 서브그룹에서 역치를 자동으로 조정하여 원하는 결함 카운트를 달성한다. 현재 사용중인 방법은 또한 훨씬 소수의 다양화 차원으로 동작하여 상이한 결함 특성을 기초로 다양화된 결함 모집단을 수집할 수 없다. 게다가, 현재 사용중인 방법은 고정된 다양화 방식으로 실행함으로서 융통성이 없다. 현재 사용 중인 방법은 뉴슨스 억제에는 또한 약하며, 일 특정 검출 알고리즘에만 동작하며 웨이퍼 결함율에 매우 의존하며 결함 배경에는 의존하지 않는다.
본 명세서에서 기재한 실시예는 그러한 현재 사용중인 방법에 비해 많은 장점이 있다. 예컨대, 뉴슨스 필터를 사용하여 생산물 검사에서 원하는 감도와 뉴슨스 레이트를 달성하는 것이 요즘의 BBP 툴 상의 공통된 구성이다. 이들 뉴슨스 필터는 튜닝이 뒤따르는 완전히 동일한 다양화 전략을 사용한다. 그러한 검사 레시피를 튜닝하기 위해, 우수한 트레이닝 로트 결과와 효율적인 샘플링 방식이 뉴슨스 필터의 리프 노드 모두에 우수한 트레이닝 데이터를 발생시키는데 필요하다. 본 명세서에서 기재한 실시예는 튜닝될 뉴슨스 필터의 모든 노드에서 충분한 결함 카운트를 갖는 빠르고 신뢰할 만한 우수한 트레이닝 로트 결과를 생성할 수 있을 것이다. 실시예는 또한 튜닝 공정, 즉 (a) 데이터 수집(핫 주사), (b) (실측 자료를 얻기 위한 주사 전자 현미경(SEM) 관찰용) 샘플링, 및 (c) 분류된 결함을 기초로 한 뉴슨스 필터 튜닝에 걸쳐서 필요한 결함 다양화를 고려하는 단일화된 레시피 튜닝 접근법을 가능케 할 수 있는 루프를 폐쇄할 수 있다. 본 명세서에서 기재한 실시예는 또한 결과까지의 시간을 개선한다. 예컨대, 기존의 접근법에서, 사용자는, 주사를 실시하고 튜닝(종종 한번보다 많이)하여 원하는 결과를 달성하는데 많은 시간을 투자하여야 한다. 이와 대조적으로, 본 명세서에서 기재한 실시예는 그 시간을 상당히 감소시킨다. 게다가, 현재 사용중인 방법은, 특히 논리 영역을 위해 우수한 주사를 실시하기 위해 특정 레벨의 응용 엔지니어 기술 세트를 필요로 한다. 이와 대조적으로, 본 명세서에서 기재한 실시예는 더욱 효율적이며 응용 엔지니어 측에서의 많은 수동 동작을 제거할 것이다.
본 명세서에서 기재한 추가 실시예는 멀티-모드 적응 결함 발견을 위해 구성된다. 예컨대, 일 실시예에서, 검사 서브시스템은 상이한 광학 모드로 웨이퍼를 주사하도록 구성된다. 그러한 일 예에서, BBP 광학 검사기를 사용한 결함 발견은 다양한 세트의 광학 모드를 갖는 다수의 웨이퍼 주사를 사용하여 웨이퍼 상의 모든 결함 타입을 검출할 가능성을 최대로 한다. "모드"는, 웨이퍼에 대한 출력을 생성하기 위해 집합적으로 사용될 수 있는 파라미터 세트로서 일반적으로 한정될 수 있다. 그러므로, 상이한 모드는 상이한 조명 조건, 상이한 수집/검출 조건 등과 같은 적어도 하나의 상이한 파라미터를 가질 것이다. 이런 식으로, 각각의 모드는 웨이퍼의 상이한 "관점(perspective)"으로서 생각할 수 있다. 일부 모드는 웨이퍼의 동일한 주사에만 사용할 수 있다. 그러나, 일부 모드는 웨이퍼의 상이한 주사에만 사용할 수 있다. 그러므로, 본 명세서에서 기재한 상이한 모드를 갖는 웨이퍼의 주사는 하나 이상의 주사를 포함할 수 있다. 발견에 사용 중인 모드의 개수는 꾸준히 증가하고 있으며, 현재 가장 잘 알려진 모드(BKM)는 27개의 모드가 있다. 본 명세서에서 기재한 실시예는, 더 양호하고 신속한 발견 결과를 발생시킬 가능성이 매우 있는 훨씬 더 효율적인 방식으로 이 풍부한 정보를 처리할 새로운 방법을 제공한다.
웨이퍼 상의 결함 타입의 발견을 위한 일부 현재 사용 중인 방법은, 광학 조건의 전체 스펙트럼을 기본적으로 커버하는 BBP 툴에 관한 다양한 광학 모드의 세트를 식별하는 단계를 포함한다. (현재의 BKM은 27개의 모드를 사용하는 것이다.) 게다가, 현재 사용 중인 방법은, 웨이퍼를 각 모드로 주사하고 이들 모드 모두에 대한 핫 검사를 발생시킨 후, 어떤 결함이 어떤 모드에서 발견되었는지를 찾도록 공통성 분석을 실행하는 단계를 포함한다. (포착율은 결함을 검출한 모드의 일부와 동일하다.) 검출된 결함의 중복된 경우를 제거하고, 결함을 검출한 제1 모드로부터 이 결함은 유지한다. 각 모드를 사용하여 생성한 결과는 그 후 발견(다양성) 샘플링을 사용하여 독립적으로 처리하여 각 모드에서 다양한 결함 세트를 찾는다. 이 단계는 또한, 이전 모드에서 이미 샘플링되었고, 현재 처리 중인 모드에서의 결함을 식별하는 성능과, 이들 결함에 대해 다양화하는 단계를 포함한다.
도 3은 이 방법을 개략적으로 도시한다. 예컨대, 단계(300)로 도시한 바와 같이, 이 방법은 상이한 광학 모드로 다수 회 웨이퍼를 주사하는 단계를 포함할 수 있다. 각 모드는 그러므로 각 모드 당 하나씩 상이한 검사 결과(302)를 생성할 수 있다. 단계(304)로 도시한 바와 같이, 이 방법은 주사(모드) 사이에서 공통 결함을 찾는 단계와, 각 고유한 결함에 대한 포착율을 계산하는 단계를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상이한 모드로 생성된 도 3에 도시한 검사 결과(306, 308, 및 310)에 대해, 다수의 결함이 둘 이상의 결과에 공통적일 수 있다. 특히, 결함(312a 및 312b)은 검사 결과(306 및 310)에 공통적이고, 결함(314a 및 314b)은 검사 결과(308 및 310)에 공통적이고, 결함(316a 및 316b)은 검사 결과(306 및 308)에 공통적이고, 결함(318a, 318b 및 318c)은 검사 결과(306, 308 및 310)에 공통적이다.
단계(320)로 도시한 바와 같이, 이 방법은, 동일한 결함이 다수 회 선택되지 않도록 후속한 주사(모드)로부터 중복을 제거하는 단계를 포함할 수 있다. 게다가, 단계(322)로 도시한 바와 같이, 이 방법은 사용자-선택 특성을 사용하여 각 주사(모드)로부터 다양한 결함 세트를 선택하는 단계를 포함할 수 있다. 예컨대, 이 방법은, 하나의 모드로 실행한 하나의 주사로 생성한 검사 결과(302a)로부터 다양한 결함 세트를 선택하는 단계와, 다른 모드로 실행한 다른 주사로 생성한 검사 결과(302b)로부터 다양한 결함 세트를 선택하는 단계를 포함할 수 있다. 단계(324)로 더 도시한 바와 같이, 이 방법은 개별 주사(모드)로부터 선택한 결함을 최종 "발견" 세트에 결합하는 단계를 포함할 수 있다.
앞서 기재한 것과 같은 현재 사용 중인 방법은 본 명세서에서 기재한 실시예에 대해 2가지 상당한 단점이 있다. 첫째, 사용자는, 자신들이 믿기로는 최상의 가장 관련된 다양화를 자신들에게 제공할 결함 속성의 세트를 선택해야 한다. 비록 이러한 사실이 어느 정도까지 이용 가능하더라도, 소정의 웨이퍼에 대해서, 오늘날 식별할 수 없는 더 양호한 속성 세트가 항상 있을 수 있다. 게다가, 멀티-모드 정보가 사용되는 방식은 매우 까다롭다. 본질적으로, 각 모드는, 중복을 제거하고, 모드-관련 정보로서 결함 포착율을 사용하며, 어떤 결함이 다른 모드에서 이미 샘플링되었는지를 식별하여 모드 간의 다양화 메커니즘을 가능하게는 이용하는 점을 제외하고 서로 독립적으로 처리한다. 더 나아가, 다수의 모드로부터 각 결함이 갖는 다수의 속성 세트로 인코딩한 정보의 풍부함은 오늘날 단순히 사용되지는 않는다. (결함은 상이한 모드에서 상이한 광학적 외양을 갖는 경향이 있으며, 이들 차이를 고유한 결함 타입을 찾는데 활용할 수 있다.)
본 명세서에서 추가로 기재한 실시예는, 라벨이 붙여진 데이터 포인트의 트레이닝 세트로부터 결함 분류 모델을 만드는 기계 학습 알고리즘을 사용할 수 있다. 이 모델은 트레이닝하지 않았던 결함에 대한 (a) 결함 분류 및 (b) 분류 신뢰도를 생성한다. 이 정보는 이후 이 모델에 알려져 있지 않은 결함 타입을 서치하는데 사용할 수 있다.
그러한 일 실시예에서, 컴퓨터 서브시스템은, 상이한 모드로 생성한 출력을 기초로 다른 결함을 검출하고, 상이한 모드로 생성한 출력을 사용하여 다른 결함의 특성에 대한 값을 결정하며, 결함 모두에 대해 결정한 특성 모두에 대한 값 모두의 조합을 기초로 결함 발견을 실행하도록 구성된다. 예컨대, 실시예들은 상이한 모드로 하나 이상의 횟수로 웨이퍼를 주사하는 단계를 포함할 수 있다. 상이한 모드 각각에 대한 검사 시스템의 검출기(들)에 의해 생성한 출력은 본 명세서에서 더 기재할 바와 같이 사용할 수 있어서 웨이퍼 상의 결함을 검출할 수 있다. 게다가, 이 방법은 본 명세서에서 기재한 바와 같이 상이한 모드 각각에 의해 검출한 결함의 특성에 대한 값을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 결함 모두에 대한 특성 모두에 대한 값 모두는 본 명세서에서 더 기재할 바와 같이 집합적으로 사용할 수 있어서 결함 발견을 실행할 수 있다.
그러한 다른 실시예에서, 컴퓨터 서브시스템은, 상이한 모드로 생성한 출력을 기초로 다른 결함을 검출하고, 다른 결함을 비교하여 다른 결함 각각이 검출된 상이한 모드를 식별하고, 다른 결함 각각에 대한 특성 세트 - 특성 세트는 상이한 모드로 생성한 출력을 기초로 결정됨 - 를 결정하며, 특성 세트를 기초로 상이한 타입의 결함에 대한 다른 결함을 서치하도록 구성된다. 예컨대, 검사 서브시스템은 상이한 광학 모드로 1 이상의 회수로 웨이퍼를 주사하도록 구성할 수 있다(M개의 모드를 가정함). 컴퓨터 서브시스템은 그 후, 공통성 분석을 실행하여 어떤 결함이 어떤 모드로 검출되었는지를 식별하며, 모든 고유한 결함의 마스터 목록을 작성하도록 구성될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템은 또한, 다음의 동작을 실행함으로써 멀티-모드 검사로부터 멀티-모드 데이터세트를 작성하도록 구성될 수 있다. 각 마스터 목록 결함마다, 모든 모드로부터 모든 특성을 수집한다. 즉, 각 모드가 모든 검출된 결함마다 N개의 결함 특성을 생성한다면, 마스터 목록 결함은 다음의 방식으로 구성된 N×M개의 특성을 가질 것이다. 마스터 목록 결함이 모드 J로 검출되었다면, 포지션([N×(J-1)+1] 내지 [N×J])에서의 그 특성은 모드 J로부터 N개의 특성을 포함할 것이다. 이 마스터 목록 결함이 모드 J로 검출되지 않았다면, 포지션([N×(J-1)+1] 내지 [N×J])에서의 그 특성은 0들로 채워질 것이다. 컴퓨터 서브시스템은 그 후 본 명세서에서 더 기재할 바와 같이 결함 타입에 대한 적응형 서치를 실행할 수 있다.
그러한 일 실시예에서, 다른 결함을 서치하는 것은 다른 결함의 샘플을 기초로 결함 분류 공정을 셋업하는 것, 결함 분류 공정을 샘플에 포함되지 않은 다른 결함에 적용하는 것과, 결함 분류 공정에 의해 샘플에 포함되지 않은 다른 결함에 할당된 분류의 신뢰도를 결정하는 것을 포함한다. 다른 결함을 서치하는 것은, 웨이퍼가 SEM 관찰 스테이션 상에 있는 동안 실행할 수 있다. SEM 관찰 스테이션은 도 1a에 관해 앞서 기재한 바와 같이 구성할 수 있다(그러나 도 1a에 도시한 검사 서브시스템의 하나 이상의 파라미터는, 전자빔 서브시스템이 검사 또는 결함 관찰에 사용될지에 따라 상이할 수 있다). 이 실시예에서, 컴퓨터 서브시스템은 멀티-모드 데이터세트로부터 상대적으로 소량의 결함 세트를 샘플링하도록 구성된다. (이 세트의 크기는 특징이 될 수 있지만, 아마도 대략 5 내지 50개의 결함일 것이다.) 이 시스템은 그 후 SEM 관찰 및 결함의 세트의 수동 분류를 위해 구성될 수 있다. 단 하나의 결함 타입이 샘플에 존재한다면, 컴퓨터 서브시스템은 다른 상대적으로 소량의 결함 세트를 샘플링할 수 있다. 그렇지 않다면, 컴퓨터 서브시스템은, SEM 관찰 및 수동 분류에 의해 작성된 트레이닝 세트를 사용하여 알려진 결함 타입에 대한 분류 모델을 작성하도록 구성될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템은, 앞서 기재한 바와 같이 작성한 분류 모델을 사용하여 멀티-모드 검사 결과에서의 남은 결함 모두를 분류하도록 또한 구성될 수 있다. 이들 결함은 여러 신뢰도를 갖는 모델에 알려진 타입들로 분류할 것이다.
그러한 일부 실시예에서, 다른 결함을 서치하는 것은 다른 결함 중 다른 결함의 신뢰도보다 낮은 신뢰도를 갖는 다른 결함의 세트를 샘플링하는 것, 샘플 및 샘플링된 다른 결함의 세트를 기초로 새로운 결함 분류 공정을 셋업하는 것, 샘플에 포함되지 않으며 샘플링된 결함의 세트에 포함되지 않는 다른 결함에 새로운 결함 분류 공정을 적용하는 것, 및 샘플에 또는 샘플링된 결함의 세트에 포함되지 않는 다른 결함에 새로운 결함 분류 공정에 의해 할당되는 분류의 신뢰도를 결정하는 것을 포함한다. 예컨대, 컴퓨터 서브시스템은 최저 신뢰도 결함의 세트를 샘플링하도록 구성될 수 있다. 최저 신뢰도 결함은 모델이 양호하게 분류할 수 없는 결함이며, 아마도 새로운 결함 타입일 것이다. 샘플 세트의 크기는 특징이 될 것이지만, 대략 5 내지 50개의 결함일 것이다. 시스템은 그 후 이 결함 세트의 SEM 관찰 및 수동 분류를 위해 구성될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템은 이들 결함을 트레이닝 세트에 추가하여 새로운 모델을 트레이닝할 수 있다. 새로운 모델은 그 후 멀티-모드 검사 결과에서의 남은 결함 모두를 분류하는데 사용할 수 있다. 원래의 모델에서처럼, 결함은 여러 신뢰도를 갖는 모델에 알려진 타입으로 분류될 것이다. 최저 신뢰도를 갖는 결함을 그 후 샘플링하고, 관찰하며 수동으로 분류할 수 있으며, 그 후 새로운 모델을 생성할 수 있다. 이들 단계는, 모델이 상대적으로 저 신뢰도 분류를 발생시키는 것을 정지할 때, 반복할 수 있다.
도 4 및 도 5는 멀티-모드를 위한 결함 발견 공정을 예시한다. 도 4는 멀티-모드 마스터 목록을 작성하기 위한 공정을 도시한다. 도 5는, 멀티-모드 정보의 사용자가 SEM 관찰 스테이션에서 실행할 수 있는 적응 발견 방법을 도시한다.
도 4의 단계(400)에 도시한 바와 같이, 검사 서브시스템은 상이한 광학 모드로 다수 회(하나 이상의 회수) 웨이퍼를 주사할 수 있다. 컴퓨터 서브시스템은 상이한 광학 모드에 대한 상이한 검사 결과(402)를 생성할 수 있다. 컴퓨터 서브시스템은, 단계(404)에 도시한 바와 같이, 모든 고유한 결함의 마스터 목록을 작성할 수 있다. 예컨대, 검사 결과(402a, 402b 및 402c)를 기초로, 컴퓨터 서브시스템은, 모드 모두에 의해 검출한 결함 모두에 대한 정보를 포함하는 마스터 목록(406)을 작성할 수 있다. 결함이 하나보다 많은 모드에 의해 검출되었다면, 마스터 목록은 이 결함의 일 예만을 포함할 수 있다. 컴퓨터 서브시스템은 그 후 단계(408)에 도시한 바와 같이, 멀티-관점(멀티-모드) 마스터 목록을 작성할 수 있다. 도 4에 도시한 바와 같이, 멀티-관점 마스터 목록은 표(410) 또는 임의의 다른 적절한 데이터 구조 - 여기서 상이한 결함은 웨이퍼 주사에 사용된 모드 모두에 의해 결함에 대해 결정한 특성 모두와 관련될 수 있음 - 를 포함할 수 있다. 예컨대, 표(410)에서, 결함의 ID는 제1 열에 나열할 수 있다. 결함에 대해 결정한 임의의 특성은 그 후 결함마다 추가 열에 나열할 수 있다. 예컨대, 도 4에 도시한 바와 같이, 모드 1 및 모드 2는 웨이퍼를 주사하는데 사용하였을 수 있다. 그 후, 모드 1을 사용하여 생성한 출력을 기초로 결함에 대해 결정한 결함 특성에 대한 값(F1, F2 및 F2)은 표의 모드 1 섹션 하에서 열(F1, F2 및 F3)에 나열할 수 있다. 게다가, 모드 2를 사용하여 생성한 출력을 기초로 결함에 대해 결정한 결함 특성에 대한 값(F1, F2 및 F3)은 이 표의 모드 2 섹션 하에서 열(F1, F2 및 F3)에 나열할 수 있다. 이런 방식으로, 모든 모드로부터의 특성은 각 결함에 대한 하나의 특성 세트에 결합될 수 있다. 게다가, 결함이 임의의 모드로 검출되지 않았다면, 대응하는 특성은 0들로 지정할 수 있다. 예컨대, 표(410)에 도시한 바와 같이, 결함 1은 모드 2로 검출되지 않았으며, 그에 따라 이 표의 모드 2 섹션에서 특성에 대한 값(F1, F2 및 F3)은 0들이다. 다른 예에서, 표(410)에 도시한 바와 같이, 결함 2는 모드 1에서 검출되지 않았으며, 그래서 이 표의 모드 1 섹션에서 특성에 대한 값(F1, F2 및 F3)은 0들이다. 컴퓨터 서브시스템은 그 후, 단계(412)에 도시한 바와 같이, 멀티-관점(멀티-모드) 마스터 목록으로부터 적응 결함 선택을 실행할 수 있다. 적응 결함 선택은 도 5에 도시한 바와 같이 실행할 수 있다.
도 5에 도시한 바와 같이, (웨이퍼가 관찰 툴 상에 있는 동안) KLA-Tencor로부터 상업적으로 구매 가능한 eDR 툴과 같은 전자빔 결함 관찰 툴 상에서 실행할 수 있는 적응 발견은, 단계(500)에 도시한 바와 같이, 소량의 다양한 결함 세트를 선택하는 것을 포함할 수 있다. 적응 발견은, 단계(502)에 도시한 바와 같이, 그러한 결함을 SEM 관찰하는 것과 수동으로 분류하는 것을 포함할 수 도 있다. 게다가, 적응 발견은, 단계(504)에 도시한 바와 같이, 하나보다 많은 타입을 찾는지를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 하나보다 많은 타입을 찾지 못하였다면, 컴퓨터 서브시스템은 단계(500)에 도시한 선택, 단계(502)에 도시한 관찰 및 분류, 및 단계(504)에 도시한 결정을 반복하도록 구성될 수 있다. 하나보다 많은 타입을 찾으면, 컴퓨터 서브시스템은, 단계(506)에 도시한 바와 같이, 트레이닝 세트로서 모든 분류된 결함을 사용하여 분류 모델을 만들 수 있다. 컴퓨터 서브시스템은 그 후, 단계(508)에 도시한 바와 같이, 구성된 모델을 사용하여 마스터 목록에서 남은 결함 모두를 분류할 수 있다. 컴퓨터 서브시스템은 단계(510)에 도시된 바와 같이 모델이 수렴하는지를 결정한다. 수렴은, 트레이닝 혼동 행렬의 분류 신뢰도와 안정성을 모니터링함으로써 구축한다. 컴퓨터 서브시스템은 정지해야 할 때를 제안할 수 있지만, 궁극적으로 사용자는 컴퓨터 서브시스템의 제안을 기초로 정지해야 할 때를 결정할 수 있다. 모델이 수렴한다면, 컴퓨터 서브시스템은 단계(512)에 도시한 바와 같이 정지할 수 있다. 모델이 수렴하지 않는다면, 컴퓨터 서브시스템은, 단계(514)에 도시한 바와 같이, 최저 분류 신뢰도를 갖는 소량의 결함 세트를 선택할 수 있다. 컴퓨터 서브시스템은 그 후 앞서 기재한 단계(500) 및 다른 단계를 실행할 수 있다.
본 명세서에서 기재한 실시예는 기존의 발견 방법에 비해 많은 장점을 갖는다. 예컨대, 본 명세서에서 기재한 실시예는 다수의 모드로부터의 결함 특성을 결합함으로써 멀티-모드 발견 검사를 처리하는 새로운 방식을 제공한다. 그러므로, 본 명세서에서 기재한 실시예는 각 모드에서 독립적으로 결함 발견을 실시할 필요성을 제거한 후 이를 함께 결합한다. 게다가, 멀티-모드 마스터 목록은 각 결함의 포착율에 대한 정보뿐만 아니라 어떤 모드가 결함 검출에 성공적이었는지에 대한 정보를 포함한다. 이 추가 정보는 오늘날 사용한 기존의 방법에서 충분히 활용할 수 없다. 실시예는 또한 발견 공정을 종결하기 위한 메커니즘을 제공하며 그에 따라 모든 웨이퍼에 적용될 크기를 샘플링하기 위한 BKM을 개발할 필요성을 회피한다. 이 정지 기준은 상이한 웨이퍼에 대한 상이한 SEM 관찰 필요를 초래할 것이다. 더 나아가, 본 명세서에서 기재한 실시예는 발견 샘플링과 달리 효율 손실 없이 모든 결함 특성에 효과가 있을 수 있으며, 발견 샘플링은 사용자에 의존하여 다양화에 사용될 소량의 특성 세트를 선택한다. 본 명세서에 기재한 실시예는 또한 결함 타입을 분리할 때 중요한 결함 특성을 찾는 성능을 가지며, 이러한 제안은 후속하여 발생 레시피 튜닝을 위한 제2 라운드 발견에 사용할 수 있다. 본 명세서에서 기재한 실시예는 또한 다양화, 바이어싱 등과 같은 다른 접근법과 결합될 수 있다.
분류 모델을 사용하여 새로운 결함 타입을 발견하여 상대적으로 낮은 신뢰도 결함을 선택하여 발생한 결과는, 이 접근법이, 실시간으로 관찰 버짓을 제공할 수 있는 추가 장점을 갖는 발견 샘플링만큼 또는 그보다 양호하게 효과가 있음을 보여준다. 특징화는 또한, 분류 모델이 상대적으로 많은 수의 결함 특성(대략 500개)과도 그리고 그들 대부분이 잡음인 경우에도 충분히 효과가 있다. 이점은, 멀티-모드 접근법이 매우 가치있을 수 있음을 나타낸다. 발견이 툴 상의 웨이퍼와 SEM 관찰 스테이션 상에서 실행된다면, 이 발견은, 검사(BBP) 및 결함 관찰(SEM)이 함께 효과가 있는 융합 특성으로서 가치가 있을 수 있다.
본 명세서에서 기재한 추가 실시예는 "1 테스트(NanoPoint) NP+공정 윈도우 품질(PWQ) 주사"로서 공통적으로 지칭할 수 있다. 일반적으로, 본 명세서에서 기재한 실시예는 NP용 OSTS에 사용할 수 있다. 용어, "NP"는 일반적으로 매우 작은 치료 영역(예컨대, 웨이퍼 상에 인쇄된 특성의 크기 정도)을 사용하는 검사 타입을 지칭하며, 이러한 검사 타입은, 예컨대 검출기의 출력을 설계 데이터에 할당함으로써, 실질적으로 고 정밀도(예컨대, 서브픽셀 레벨)의 검사 시스템의 검출기에 의해 생성된 출력에서 "마이크로 치료 영역"의 포지션을 결정함으로써 사용될 수 있다. PWQ 주사는 일반적으로, 웨이퍼 상에서 검사 시스템에 의해 실행된 주사 타입을 지칭할 수 있으며, 이러한 웨이퍼는, 웨이퍼 상에서 실행되는 제조 공정의 하나 이상의 파라미터의 상이한(즉, 변조된) 값으로 웨이퍼 상에 인쇄한 적어도 2개의 다이를 그 표면에 형성하였다. 그러한 파라미터의 예는 웨이퍼 상에서 실행한 리소그라피 공정의 노광 및 1회 사용량을 포함하지만 이들로 제한되지는 않는다.
본 명세서에서 기재한 실시예는, BBP 툴과 같은 검사 툴 상의 NP 및 PWQ 주사의 셋업 및 실행 시간을 감소시키는데 사용할 수 있다. 예컨대, 치료 영역을 사용한 PWQ 주사를 위한 일부 현재 사용 중인 방법은 (통상적으로 대략 20개 내지 대략 50개의 변조)로 모드마다 변조 당 1개의 테스트, 즉, 각 변조된 다이마다 별도의 테스트를 포함하며, 각 변조가 초기 역치 파인더(ITF)를 별도로 사용하기 위해 감도를 설정하며, 이러한 파인더는 예비 주사를 실시하여 다이의 결함도를 평가한 후 사용자가 할당한 백분율을 기초로 감도를 할당하며, 주사 당 시간은 변조 열의 개수×전체 웨이퍼 주사 시간과 대략 같다.
현재 사용 중인 방법은 다수의 단점을 갖는다. 예를 들어, 현재 사용 중인 방법은 변조 당 1개의 테스트를 필요로 하며, 이것은 BBP 툴에서 훨씬 많은 시간이 걸린다. 주사 당 필요한 시간은 1개의 전체 웨이퍼 주사의 시간×변조 열의 개수이다. 주사에 필요한 추가 시간은 다른 가치 있는 프로젝트에 사용될 수 있었던 시간에서 제외한다. 게다가, 현재 사용 중인 방법은 ITF 백분율에 대해 반복적인 튜닝을 필요로 한다. 사용자는 각 역치 영역마다 BKM ITF 값으로 시작한다. 그 후, 사용자는 소수의 변조를 실시하고 ITF 백분율을 튜닝하며 사용자가 ITF 백분율에 만족할 때까지 공정을 반복한다.
대조적으로, 본 명세서에서 기재한 실시예는 모드 당 1개의 테스트를 포함할 수 있고, 후-처리를 사용하여 웨이퍼에 걸쳐서 감도를 설정할 수 있고, OSTS와 유사하지만, 예외적으로 NP 치료 영역(CA)과 레거시 CA 및 PWQ 모두에 대해 또한 효과가 있을 것이며, 주사 당 시간은 전체 웨이퍼 주사 시간이다. 이런 방식으로, 본 명세서에서 기재한 실시예는, 다른 프로젝트에 사용될 수 있는 예컨대 BBP 툴과 같은 검사 툴 상의 감소한 주사 시간과 더 양호한 사용 용이성과 같이 현재 사용 중인 방법에 비해 많은 장점을 갖는다. 예컨대, BBP 툴과 같은 검사 툴의 시간은 매우 가치가 있을 수 있으며 이는 임의의 추가 툴 시간이 발생 주사 또는 다른 레시피 셋업을 실시하는데 사용될 수 있기 때문이다. 게다가, 향상된 사용 용이성으로 인해 레시피 셋업 시간을 더 빠르게 할 것이다. 이러한 시간 절약은 검사 툴 사용자에게 중요하며 사용자들은 수백만 달러를 절약할 수 있다.
일 실시예에서, 검사 서브시스템은, 검출기가 출력을 생성하는 동안 다른 웨이퍼 위에 에너지를 주사하도록 구성되며, 다른 웨이퍼는 PWQ 웨이퍼이며, 이 웨이퍼 상에는, 적어도 2개의 다이가 웨이퍼를 인쇄하는데 사용한 공정의 하나 이상의 파라미터에 대해 상이한 값으로 인쇄되며, 컴퓨터 서브시스템은, 출력에서 마이크로 치료 영역을 식별하며 마이크로 치료 영역에서의 출력을 기초로 다른 결함을 검출하도록 구성된다. 예를 들어, 실시예는 BBP 주사에 대해 임의의 NP+PWQ 흐름에서 활용할 수 있다. 실시예는 더 용이한 세그먼트와 역치 튜닝을 위해 핫 주사 대신 정상적인 NP 주사에 사용될 수 도 있다. 검사 서브시스템은 본 명세서에서 더 기재한 바와 같이 웨이퍼 위에 에너지를 주사하도록 구성될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템은 (예컨대, 검출기의 출력을 할당하여 웨이퍼에 대한 데이터를 설계함으로써) 본 명세서에서 더 기재한 바와 같이 출력에서 마이크로 치료 영역을 식별하도록 구성될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템은 또한 예컨대 결함 검출 알고리즘 및/또는 방법을 마이크로 치료 영역에서 생성한 출력에만 적용함으로써 임의의 적절한 방식으로 마이크로 치료 영역에서의 출력을 기초로 결함을 검출하도록 구성될 수 있다.
이러한 방식으로, 본 명세서에서 기재한 실시예는, 각 별도의 변조마다 하나의 테스트 대신 모든 변조마다 하나의 테스트를 사용할 수 있다. ITF를 사용하는 대신, 본 명세서에서 기재한 실시예는 1 단계 튜닝을 제공하게 될 새로운 알고리즘을 사용할 수 있다. NP에 대한 OSTS로 명명된 이 새로운 알고리즘은, 단지 레거시 CA 대신 NP 및 레거시 치료 영역(CA)에서 효과가 있을 것이라는 점을 제외하고는 OSTS와 유사할 것이다. 실시예는 기존의 방법에서 개선되며 이는 이들 실시예가 셋업 및 실행 시간 모두를 상당히 감소시키기 때문이다. 셋업 동안, 사용자는 단지 결함 제한을 명시하고 새로운 알고리즘을 선택하기만 하면 될 것이다. 추가 반복에 대한 필요는 없을 것이다. 실행 시간 동안, 주사 시간은 전체 웨이퍼 주사만큼 오래 걸릴 것이며, 기존의 방법을 사용한 주사 시간보다 다수 배 더 빠르다.
그러한 일 실시예에서, 주사는, 검사 서브시스템의 하나 이상의 모드와 상이한 값으로 인쇄된 적어도 2개의 다이 중 2개 이상에 대해 실행되며, 다른 결함을 검출하는 것은 하나 이상의 모드에 대해 하나 이상의 결함 모집단을 각각 생성하는 것을 포함하며, 하나 이상의 결함 모집단 각각은 적어도 2개의 다이 중 2개 이상에서 검출된 다른 결함을 포함한다. 이런 방식으로, 각 주사는 검사 서브시스템의 하나 이상의 모드와 적어도 2개의 변조된 다이에 대해 실행할 수 있다. 임의의 하나의 주사에 의해 생성되는 결함 모집단은 그러므로, 이 하나의 주사에서 주사되는 적어도 2개의 변조된 다이에서의 결함을 포함할 수 있다. 그러한 일부 실시예에서, 하나 이상의 모드에 대한 하나 이상의 결함 모집단은 각각 적어도 2개의 다이 중 2개 이상의 각각에 대해 동일한 수의 결함을 대략 포함한다. 예컨대, 새로운 알고리즘, NP에 대한 OSTS는 웨이퍼에 걸쳐서 특정한 백분율의 주사를 실행할 수 있어서 결함도를 평가한다. 이 정보를 사용하여, 이 알고리즘은 웨이퍼에 걸쳐서 결함을 할당할 수 있어서, 결함은 다이에 걸쳐서 균일하게 분포할 수 있게 되어, 모든 변조에 대해 유사한 결함 카운트가 있음을 보장하게 될 것이다.
그러한 추가 실시예에서, 컴퓨터 서브시스템은, 하나 이상의 모드에 대한 하나 이상의 결함 모집단을 각각 기초로 하여 하나 이상의 모드 중 적어도 하나로 추가 PWQ 웨이퍼의 검사를 위한 하나 이상의 파라미터를 선택하도록 구성된다. 예컨대, 이 알고리즘은 PWQ에 대한 1 단계 튜닝을 허용하여, 변조에 걸쳐서 결함을 균일하게 분포시킨다. 1 단계 튜닝으로 인해, 사용자는 더 이상 역치를 반복적으로 튜닝할 필요가 없을 것이다. 이점은 또한 변조 당 하나에서 모든 변조에 대해 하나로 테스트의 개수를 감소시켜서, 주사 시간을 매우 감소시킨다. 추가 PWQ 웨이퍼의 검사에 대한 파라미터를 선택하는 것은 임의의 적절한 방식으로 실행할 수 있다.
앞서 기재한 실시예에 대한 변경은 테스트 개수와 아마도 주사 시간을 감소시키기 위해 유사한 변조의 세트를 그룹짓도록 시도하는 것을 포함할 수 있다. 그러나 이것은 어떤 변조를 그룹지을 수 있었는지를 체크하기 위해 다수의 변조에 대해 핫 주사를 실행하는 것을 의미할 것이다. 게다가, 이것은 여전히, 본 명세서에서 기재한 실시예의 주사 시간보다 긴 주사 시간과 여러 테스트를 초래할 것이다.
다른 실시예는 웨이퍼 상의 결함을 발견하기 위한 컴퓨터로 구현되는 방법에 관한 것이다. 이 방법은, 웨이퍼의 제1 주사에서 검사 시스템의 검출기에 의해 생성되는 출력에 역치를 적용함으로써 웨이퍼 상의 결함을 검출하는 단계를 포함한다. 검사 시스템은 검사 서브시스템에 관해 본 명세서에서 기재한 바와 같이 구성할 수 있다. 이 방법은 또한 본 명세서에서 기재한 값을 결정하는 단계, 특성에 자동으로 등급을 매기는 단계, 특성을 식별하는 단계, 하나 이상의 파라미터를 결정하는 단계 및 하나 이상의 결정된 파라미터를 적용하는 단계를 포함한다. 이들 단계는, 본 명세서에서 더 기재한 바와 같이 구성될 컴퓨터 시스템으로 실행한다.
앞서 기재한 방법은 본 명세서에서 기재한 시스템 실시예(들)의 임의의 다른 하나 이상의 기능(들)을 실행하는 단계(들)를 포함할 수 있다. 더 나아가, 앞서 기재한 방법은 본 명세서에서 기재한 시스템 중 임의의 시스템에 의해 실행할 수 있다.
본 명세서에서 기재한 방법 모두는, 방법 실시예의 하나 이상의 단계의 결과를 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체에 저장하는 단계를 포함할 수 있다. 결과는, 본 명세서에서 기재한 결과 중 임의의 결과를 포함할 수 있으며 종래기술에 알려져 있는 임의의 방식으로 저장할 수 있다. 저장 매체는 본 명세서에서 기재한 임의의 저장 매체 또는 종래기술에서 알려져 있는 임의의 다른 적절한 저장 매체를 포함할 수 있다. 결과가 저장된 후, 결과는 저장 매체에서 액세스할 수 있으며 본 명세서에서 기재한 방법 또는 시스템 실시예 중 임의의 것에 의해 사용할 수 있고, 사용자에게 디스플레이하도록 포맷되고 다른 소프트웨어 모듈, 방법 또는 시스템 등에 의해 사용될 수 있다.
다른 실시예는, 웨이퍼 상의 결함을 발견하기 위한 컴퓨터로 구현되는 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템 상에서 수행될 수 있는 프로그램 명령어를 저장하는 비일시적인 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 관한 것이다. 그러한 일 실시예를 도 6에 도시한다. 예컨대, 도 6에 도시한 바와 같이, 비일시적인 컴퓨터로 판독 가능한 매체(600)는, 웨이퍼 상의 결함을 발견하기 위한 컴퓨터로 구현되는 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템(604) 상에서 실행가능한 프로그램 명령어(602)를 저장한다. 컴퓨터로 구현되는 이 방법은 본 명세서에서 기재한 임의의 방법(들)의 임의의 단계(들)를 포함할 수 있다.
본 명세서에 기재한 방법과 같은 방법을 구현하는 프로그램 명령어(602)는 비일시적이며 컴퓨터로 판독 가능한 매체(600)에 저장할 수 있다. 컴퓨터로 판독 가능한 매체는, 자기 또는 광 디스크, 자기 테이프 또는 종래기술에 알려져 있는 비일시적이며 컴퓨터로 판독 가능한 매체와 같은 저장 매체일 수 있다.
프로그램 명령어는 특히 프로시져-기반 기술, 구성요소-기반 기술 및/또는 오브젝트-지향 기술을 포함한 여러 방식 중 임의의 방식으로 구현할 수 있다. 예컨대, 프로그램 명령어는 매트랩(Matlab), 비주얼 베이직, 액티브X 컨트롤, C, C++ 오브젝트, C#, 자바빈스(JavaBeans), 마이크로소프트 파운데이션 클래스("MFC") 또는 기타 기술이나 매소드 중 원하는 것을 사용하여 구현할 수 있다.
컴퓨터 시스템(604)은 본 명세서에 기재한 바와 같이 더 구성될 수 있다.
본 발명의 여러 구성의 추가 변경 및 대안적인 실시예는 본 기재를 통해 당업자에게 자명하게 될 것이다. 예를 들어, 웨이퍼 상의 결함을 발견하기 위한 시스템과 방법을 제공한다. 그에 따라, 본 기재는 단지 예시적인 것으로서 그리고 당업자에게 본 발명을 실시하는 일반 방식을 교시할 목적으로 해석될 것이다. 본 명세서에서 기재되고 도시한 발명의 형태는 현재 바람직한 실시예로서 취한 것으로 이해되어야 한다. 본 발명의 본 기재의 혜택을 갖게 되면서, 요소 및 소재는 본 명세서에서 예시하고 기재한 것들로 대체할 수 있고, 부분 및 공정은 바뀔 수 있으며, 본 발명의 특정 특성은 독립적으로 활용할 수 있으며, 이러한 점들 모두는 당업자에게 자명할 것이다. 다음의 청구범위에 기재한 바와 같은 본 발명의 사상과 범위에서 벗어나지 않고 본 명세서에 기재한 요소는 변화시킬 수 있다.

Claims (20)

  1. 웨이퍼 상의 결함을 발견하도록 구성되는 시스템으로서,
    적어도 에너지 소스와 검출기를 포함하는 검사 서브시스템으로서, 상기 에너지 소스는, 웨이퍼에 보내지고(directed) 상기 웨이퍼 위에 주사되는, 에너지를 생성하도록 구성되며, 상기 검출기는 상기 웨이퍼로부터 에너지를 검출하여 상기 검출된 상기 에너지에 응답하여 출력을 생성하도록 구성되는 것인, 상기 검사 서브시스템; 및
    컴퓨터 서브시스템으로서,
    상기 웨이퍼의 제1 주사에서 상기 검출기에 의해 생성된 상기 출력에 역치를 적용함으로써 상기 웨이퍼 상의 결함을 검출하고,
    상기 검출된 결함의 특성(feature)에 대한 값을 결정하고,
    상기 특성에 대한 값에 기초하여 상기 특성에 자동으로 등급을 매기고 특성 커트라인을 식별하여 상기 결함을 빈(bin)으로 그룹짓고,
    상기 빈 각각에 대해, 상기 빈의 상기 각각에서 상기 결함의 특성에 대한 값에 적용되면 상기 빈의 상기 각각에서 미리 결정된 수의 상기 결함을 초래할, 하나 이상의 파라미터를 결정하며,
    미리 결정된 결함 카운트를 가지며 상기 특성에 대한 값에서 다양화되는(diversified) 결함 모집단(defect population)을 생성하기 위해 상기 웨이퍼의 제2 주사에서 상기 검출기에 의해 생성된 상기 출력에 상기 하나 이상의 결정된 파라미터를 적용하도록 구성되는, 상기 컴퓨터 서브시스템
    을 포함하는, 결함 발견 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 컴퓨터 서브시스템은 상기 웨이퍼 상의 결함을 검출하는 것, 상기 검출된 결함의 특성에 대한 값을 결정하는 것, 상기 특성에 자동으로 등급을 매기는 것, 상기 특성 커트라인을 식별하는 것, 상기 하나 이상의 파라미터를 결정하는 것 및 상기 하나 이상의 결정된 파라미터를 적용하는 것을 수동 레시피 셋업없이 자동으로 실행하도록 또한 구성되는, 결함 발견 시스템.
  3. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 결정된 파라미터는 하나 이상의 역치를 포함하는, 결함 발견 시스템.
  4. 제1항에 있어서, 상기 역치는 상기 출력의 잡음 플로어(noise floor)에 있는, 결함 발견 시스템.
  5. 제1항에 있어서, 상기 역치는 상기 컴퓨터 서브시스템에 의해 자동으로 선택되는, 결함 발견 시스템.
  6. 제1항에 있어서, 상기 미리 결정된 수의 결함은 사용자에 의해 선택되는, 결함 발견 시스템.
  7. 제1항에 있어서, 상기 미리 결정된 수의 결함은 상기 빈 중 적어도 2개에 대해 상이한, 결함 발견 시스템.
  8. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 결정된 파라미터는 뉴슨스 필터링(nuisance filtering)에 대한 하나 이상의 파라미터를 포함하는, 결함 발견 시스템.
  9. 제1항에 있어서, 상기 검사 서브시스템은 상이한 모드로 상기 웨이퍼를 주사하도록 구성되는, 결함 발견 시스템.
  10. 제9항에 있어서, 상기 컴퓨터 서브시스템은, 상기 상이한 모드로 생성된 상기 출력을 기초로 하여 다른 결함을 검출하고, 상기 상이한 모드로 생성된 상기 출력을 사용하여 상기 다른 결함의 특성에 대한 값을 결정하며, 상기 결함 모두에 대해 결정된 특성 모두에 대한 값 모두의 조합을 기초로 하여 결함 발견을 실행하도록 또한 구성되는, 결함 발견 시스템.
  11. 제9항에 있어서, 상기 컴퓨터 서브시스템은, 상기 상이한 모드로 생성된 상기 출력을 기초로 하여 다른 결함을 검출하고, 상기 다른 결함 각각이 검출된 상이한 모드를 식별하기 위해 상기 다른 결함들을 비교하고, 상기 다른 결함 각각에 대한 특성의 세트 - 상기 특성의 세트는 상이한 모드로 생성된 상기 출력을 기초로 하여 결정됨 - 를 결정하며, 상기 특성의 세트를 기초로 하여 상이한 타입의 결함에 대해 상기 다른 결함을 서치(search)하도록 또한 구성되는, 결함 발견 시스템.
  12. 제11항에 있어서, 상기 서치하는 것은 상기 다른 결함의 샘플을 기초로 하여 결함 분류 공정을 셋업하는 것, 상기 샘플에 포함되지 않는 상기 다른 결함에 상기 결함 분류 공정을 적용하는 것, 및 상기 샘플에 포함되지 않는 상기 다른 결함에 상기 결함 분류 공정에 의해 할당된 분류의 신뢰도(level of confidence)를 결정하는 것을 포함하는, 결함 발견 시스템.
  13. 제12항에 있어서, 상기 서치하는 것은, 상기 다른 결함 중 다른 것들의 신뢰도보다 낮은 신뢰도를 갖는 상기 다른 결함의 세트를 샘플링하는 것, 상기 샘플과 샘플링된 상기 다른 결함의 세트를 기초로 하여 새로운 결함 분류 공정을 셋업하는 것, 상기 샘플에 포함되지 않으며 샘플링된 상기 다른 결함의 세트에 포함되지 않은 상기 다른 결함에 상기 새로운 결함 분류 공정을 적용하는 것, 및 상기 샘플이나 샘플링된 상기 다른 결함의 세트에 포함되지 않는 상기 다른 결함에 상기 새로운 결함 분류 공정에 의해 할당된 분류의 신뢰도를 결정하는 것을 더 포함하는, 결함 발견 시스템.
  14. 제1항에 있어서, 상기 검사 서브시스템은 상기 검출기가 상기 출력을 생성하면서 다른 웨이퍼 위에 에너지를 주사하도록 구성되며, 상기 다른 웨이퍼는 상기 웨이퍼를 인쇄하는데 사용되는 공정의 하나 이상의 파라미터에 대해 적어도 2개의 다이가 상이한 값으로 인쇄되는 공정 윈도우 품질 웨이퍼이며, 상기 컴퓨터 서브시스템은 상기 출력에서 마이크로 치료 영역을 식별하며 상기 마이크로 치료 영역에서 상기 출력을 기초로 하여 다른 결함을 검출하도록 또한 구성되는, 결함 발견 시스템.
  15. 제14항에 있어서, 상기 주사는, 상기 검사 서브시스템의 하나 이상의 모드와 상기 상이한 값으로 인쇄된 적어도 2개의 다이 중 2개 이상에 대해 실행되며, 상기 다른 결함을 검출하는 것은 상기 하나 이상의 모드에 대한 하나 이상의 결함 모집단을 각각 생성하는 것을 포함하며, 상기 하나 이상의 결함 모집단 각각은 상기 적어도 2개의 다이 중 2개 이상에서 검출되는 상기 다른 결함을 포함하는, 결함 발견 시스템.
  16. 제15항에 있어서, 상기 하나 이상의 모드에 대한 하나 이상의 결함 모집단은 각각 상기 적어도 2개의 다이 중 2개 이상 각각에 대해 대략 동일한 수의 결함을 포함하는, 결함 발견 시스템.
  17. 제15항에 있어서, 상기 컴퓨터 서브시스템은 상기 하나 이상의 모드에 대한 하나 이상의 결함 모집단을 각각 기초로 하여 상기 하나 이상의 모드 중 적어도 하나로 추가 공정 윈도우 품질 웨이퍼를 검사하기 위해 하나 이상의 파라미터를 선택하도록 또한 구성되는, 결함 발견 시스템.
  18. 제1항에 있어서, 상기 에너지 소스는 광대역 플라스마 광 소스인, 결함 발견 시스템.
  19. 웨이퍼 상의 결함을 발견하기 위한 컴퓨터로 구현되는 방법으로서,
    상기 웨이퍼의 제1 주사에서 검사 시스템의 검출기에 의해 생성된 출력에 역치를 적용함으로써 상기 웨이퍼 상의 결함을 검출하는 단계 - 상기 검사 시스템은 적어도 에너지 소스와 검출기를 포함하고, 상기 에너지 소스는, 상기 웨이퍼로 보내지고 상기 웨이퍼 위에 주사되는, 에너지를 생성하도록 구성되며, 상기 검출기는 상기 웨이퍼로부터 에너지를 검출하고 상기 검출된 상기 에너지에 응답하여 상기 출력을 생성하도록 구성됨 - ;
    상기 검출된 결함의 특성에 대한 값을 결정하는 단계;
    상기 특성에 대한 값을 기초로 하여, 상기 특성에 자동으로 등급을 매기고 특성 커트라인을 식별하여 상기 결함을 빈으로 그룹짓는 단계;
    상기 빈 각각에 대해, 상기 빈의 상기 각각에서 상기 결함의 특성에 대한 값에 적용하면 상기 빈의 상기 각각에서 미리 결정된 수의 상기 결함을 초래할, 하나 이상의 파라미터를 결정하는 단계; 및
    미리 결정된 결함 카운트를 가지고 상기 특성에 대한 값에서 다양화되는 결함 모집단을 생성하기 위해 상기 웨이퍼의 제2 주사에서 상기 검출기에 의해 생성된 상기 출력에 상기 하나 이상의 결정된 파라미터를 적용하는 단계
    를 포함하며,
    상기 웨이퍼 상의 결함을 검출하는 단계, 상기 검출된 결함의 특성에 대한 값을 결정하는 단계, 상기 특성에 자동으로 등급을 매기는 단계, 상기 특성 커트라인을 식별하는 단계, 상기 하나 이상의 파라미터를 결정하는 단계 및 상기 하나 이상의 결정된 파라미터를 적용하는 단계는 컴퓨터 시스템으로 실행되는, 컴퓨터로 구현되는 방법.
  20. 웨이퍼 상의 결함을 발견하기 위한 컴퓨터로 구현되는 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템 상에서 실행가능한 프로그램 명령어를 저장하는, 비일시적이며 컴퓨터로 판독 가능한 매체로서, 상기 컴퓨터로 구현되는 방법은,
    상기 웨이퍼의 제1 주사에서 검사 시스템의 검출기에 의해 생성된 출력에 역치를 적용함으로써 상기 웨이퍼 상의 결함을 검출하는 단계 - 상기 검사 시스템은 적어도 에너지 소스와 검출기를 포함하고, 상기 에너지 소스는, 상기 웨이퍼로 보내지며 상기 웨이퍼 위에 주사되는, 에너지를 생성하도록 구성되며, 상기 검출기는 상기 웨이퍼로부터 에너지를 검출하여 검출한 상기 에너지에 응답하여 상기 출력을 생성하도록 구성됨 - ;
    상기 검출된 상기 결함의 특성에 대한 값을 결정하는 단계;
    상기 특성에 대한 값을 기초로 하여, 상기 특성에 자동으로 등급을 매기고 특성 커트라인을 식별하여 상기 결함을 빈으로 그룹짓는 단계;
    상기 빈 각각에 대해, 상기 빈의 상기 각각에서 상기 결함의 특성에 대한 값에 적용하면 상기 빈의 상기 각각에서 미리 결정된 수의 상기 결함을 초래할, 하나 이상의 파라미터를 결정하는 단계; 및
    미리 결정된 결함 카운트를 가지고 상기 특성에 대한 값에서 다양화되는 결함 모집단을 생성하기 위해 상기 웨이퍼의 제2 주사에서 상기 검출기에 의해 생성된 상기 출력에 상기 하나 이상의 결정된 파라미터를 적용하는 단계
    를 포함하는, 비일시적이며 컴퓨터로 판독 가능한 매체.
KR1020177014926A 2014-11-04 2015-11-04 웨이퍼 결함 발견 KR102276925B1 (ko)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201462075002P 2014-11-04 2014-11-04
US62/075,002 2014-11-04
US14/931,226 2015-11-03
US14/931,226 US9518934B2 (en) 2014-11-04 2015-11-03 Wafer defect discovery
PCT/US2015/059085 WO2016073638A1 (en) 2014-11-04 2015-11-04 Wafer defect discovery

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20170082559A true KR20170082559A (ko) 2017-07-14
KR102276925B1 KR102276925B1 (ko) 2021-07-12

Family

ID=55852384

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020177014926A KR102276925B1 (ko) 2014-11-04 2015-11-04 웨이퍼 결함 발견

Country Status (7)

Country Link
US (2) US9518934B2 (ko)
JP (1) JP6490211B2 (ko)
KR (1) KR102276925B1 (ko)
CN (1) CN107003249B (ko)
SG (1) SG11201703560VA (ko)
TW (1) TWI644378B (ko)
WO (1) WO2016073638A1 (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200022048A (ko) * 2017-07-19 2020-03-02 케이엘에이 코포레이션 웨이퍼 상의 뉴슨스 결함들의 소스 식별
WO2021026282A1 (en) * 2019-08-07 2021-02-11 Kla Corporation Semiconductor hot-spot and process-window discovery combining optical and electron-beam inspection
WO2021062069A1 (en) * 2019-09-27 2021-04-01 Kla Corporation Equi-probability defect detection

Families Citing this family (34)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9518934B2 (en) * 2014-11-04 2016-12-13 Kla-Tencor Corp. Wafer defect discovery
US9702827B1 (en) * 2014-11-20 2017-07-11 Kla-Tencor Corp. Optical mode analysis with design-based care areas
EP3086175B1 (en) * 2015-04-22 2022-01-26 IMEC vzw Method for hotspot detection and ranking of a lithographic mask
US10204290B2 (en) * 2016-10-14 2019-02-12 Kla-Tencor Corporation Defect review sampling and normalization based on defect and design attributes
JP6353008B2 (ja) * 2016-11-02 2018-07-04 ファナック株式会社 検査条件決定装置、検査条件決定方法及び検査条件決定プログラム
US10679909B2 (en) 2016-11-21 2020-06-09 Kla-Tencor Corporation System, method and non-transitory computer readable medium for tuning sensitivies of, and determining a process window for, a modulated wafer
US11047806B2 (en) * 2016-11-30 2021-06-29 Kla-Tencor Corporation Defect discovery and recipe optimization for inspection of three-dimensional semiconductor structures
US10365617B2 (en) * 2016-12-12 2019-07-30 Dmo Systems Limited Auto defect screening using adaptive machine learning in semiconductor device manufacturing flow
US10234402B2 (en) * 2017-01-05 2019-03-19 Kla-Tencor Corporation Systems and methods for defect material classification
JP6731370B2 (ja) 2017-03-27 2020-07-29 株式会社日立ハイテク 画像処理システム及び画像処理を行うためのコンピュータープログラム
US10733744B2 (en) * 2017-05-11 2020-08-04 Kla-Tencor Corp. Learning based approach for aligning images acquired with different modalities
US10713534B2 (en) * 2017-09-01 2020-07-14 Kla-Tencor Corp. Training a learning based defect classifier
EP3454128B1 (en) * 2017-09-12 2020-01-29 IMEC vzw A method and system for detecting defects of a lithographic pattern
US11514357B2 (en) * 2018-03-19 2022-11-29 Kla-Tencor Corporation Nuisance mining for novel defect discovery
US11056366B2 (en) * 2018-03-23 2021-07-06 Kla Corporation Sample transport device with integrated metrology
US10670536B2 (en) * 2018-03-28 2020-06-02 Kla-Tencor Corp. Mode selection for inspection
JP6675433B2 (ja) * 2018-04-25 2020-04-01 信越化学工業株式会社 欠陥分類方法、フォトマスクブランクの選別方法、およびマスクブランクの製造方法
US11151711B2 (en) * 2018-06-06 2021-10-19 Kla-Tencor Corporation Cross layer common-unique analysis for nuisance filtering
US10801968B2 (en) * 2018-10-26 2020-10-13 Kla-Tencor Corporation Algorithm selector based on image frames
US10545099B1 (en) 2018-11-07 2020-01-28 Kla-Tencor Corporation Ultra-high sensitivity hybrid inspection with full wafer coverage capability
US11010885B2 (en) * 2018-12-18 2021-05-18 Kla Corporation Optical-mode selection for multi-mode semiconductor inspection
US10930597B2 (en) * 2019-03-27 2021-02-23 Kla-Tencor Corporation Die screening using inline defect information
US11114324B2 (en) 2019-04-10 2021-09-07 KLA Corp. Defect candidate generation for inspection
CN110068578B (zh) * 2019-05-17 2022-02-22 苏州图迈蓝舸智能科技有限公司 一种pvc地板的表观缺陷检测方法、装置及终端设备
JP7222821B2 (ja) * 2019-06-14 2023-02-15 株式会社ニューフレアテクノロジー マルチビーム検査装置
US20220301813A1 (en) * 2019-09-04 2022-09-22 Hitachi High-Tech Corporation Charged Particle Beam Device
CN116368377A (zh) * 2020-09-02 2023-06-30 应用材料以色列公司 多视角晶片分析
US11967056B2 (en) * 2020-12-31 2024-04-23 Infrastructure Dl, Llc Systems, methods and apparatuses for detecting and analyzing defects in underground infrastructure systems
US11887296B2 (en) * 2021-07-05 2024-01-30 KLA Corp. Setting up care areas for inspection of a specimen
EP4384872A1 (en) * 2021-08-11 2024-06-19 ASML Netherlands B.V. Mask defect detection
CN113628212B (zh) * 2021-10-12 2022-03-11 高视科技(苏州)有限公司 不良偏光片识别方法、电子设备和存储介质
US11922619B2 (en) 2022-03-31 2024-03-05 Kla Corporation Context-based defect inspection
US11921052B2 (en) 2022-03-31 2024-03-05 Kla Corporation Inspection with previous step subtraction
CN115360116B (zh) * 2022-10-21 2023-01-31 合肥晶合集成电路股份有限公司 一种晶圆的缺陷检测方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5999003A (en) * 1997-12-12 1999-12-07 Advanced Micro Devices, Inc. Intelligent usage of first pass defect data for improved statistical accuracy of wafer level classification
US20090299681A1 (en) * 2008-05-29 2009-12-03 Hong Chen Methods and systems for generating information to be used for selecting values for one or more parameters of a detection algorithm
US20140050389A1 (en) * 2012-08-14 2014-02-20 Kla-Tencor Corporation Automated Inspection Scenario Generation

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5903342A (en) * 1995-04-10 1999-05-11 Hitachi Electronics Engineering, Co., Ltd. Inspection method and device of wafer surface
JP4183492B2 (ja) * 2002-11-27 2008-11-19 株式会社日立製作所 欠陥検査装置および欠陥検査方法
US20070221640A1 (en) * 2006-03-08 2007-09-27 Dean Jennings Apparatus for thermal processing structures formed on a substrate
JP4908995B2 (ja) 2006-09-27 2012-04-04 株式会社日立ハイテクノロジーズ 欠陥分類方法及びその装置並びに欠陥検査装置
WO2008086282A2 (en) 2007-01-05 2008-07-17 Kla-Tencor Corporation Methods and systems for using electrical information for a device being fabricated on a wafer to perform one or more defect-related functions
US8698093B1 (en) 2007-01-19 2014-04-15 Kla-Tencor Corporation Objective lens with deflector plates immersed in electrostatic lens field
SG173586A1 (en) * 2009-02-13 2011-09-29 Kla Tencor Corp Detecting defects on a wafer
JP5537282B2 (ja) * 2009-09-28 2014-07-02 株式会社日立ハイテクノロジーズ 欠陥検査装置および欠陥検査方法
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
WO2012174062A1 (en) * 2011-06-13 2012-12-20 Parker Hannifin Corporation Pumped loop cooling system
US9176069B2 (en) * 2012-02-10 2015-11-03 Kla-Tencor Corporation System and method for apodization in a semiconductor device inspection system
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
US9053527B2 (en) * 2013-01-02 2015-06-09 Kla-Tencor Corp. Detecting defects on a wafer
TWI601937B (zh) * 2013-01-14 2017-10-11 克萊譚克公司 用於執行半導體樣品之度量衡之橢圓偏光計設備
US9095952B2 (en) * 2013-01-23 2015-08-04 Applied Materials, Inc. Reflectivity measurements during polishing using a camera
US9518934B2 (en) * 2014-11-04 2016-12-13 Kla-Tencor Corp. Wafer defect discovery

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5999003A (en) * 1997-12-12 1999-12-07 Advanced Micro Devices, Inc. Intelligent usage of first pass defect data for improved statistical accuracy of wafer level classification
US20090299681A1 (en) * 2008-05-29 2009-12-03 Hong Chen Methods and systems for generating information to be used for selecting values for one or more parameters of a detection algorithm
US20140050389A1 (en) * 2012-08-14 2014-02-20 Kla-Tencor Corporation Automated Inspection Scenario Generation

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200022048A (ko) * 2017-07-19 2020-03-02 케이엘에이 코포레이션 웨이퍼 상의 뉴슨스 결함들의 소스 식별
WO2021026282A1 (en) * 2019-08-07 2021-02-11 Kla Corporation Semiconductor hot-spot and process-window discovery combining optical and electron-beam inspection
US11055840B2 (en) 2019-08-07 2021-07-06 Kla Corporation Semiconductor hot-spot and process-window discovery combining optical and electron-beam inspection
KR20220044770A (ko) * 2019-08-07 2022-04-11 케이엘에이 코포레이션 광학 및 전자빔 검사의 결합을 통한 반도체 핫-스팟 및 프로세스-윈도우의 발견
WO2021062069A1 (en) * 2019-09-27 2021-04-01 Kla Corporation Equi-probability defect detection
US11410292B2 (en) 2019-09-27 2022-08-09 Kla Corporation Equi-probability defect detection

Also Published As

Publication number Publication date
JP2018504768A (ja) 2018-02-15
JP6490211B2 (ja) 2019-03-27
US20170076911A1 (en) 2017-03-16
TWI644378B (zh) 2018-12-11
US20160123898A1 (en) 2016-05-05
CN107003249B (zh) 2018-05-18
CN107003249A (zh) 2017-08-01
SG11201703560VA (en) 2017-05-30
WO2016073638A1 (en) 2016-05-12
TW201626478A (zh) 2016-07-16
US9518934B2 (en) 2016-12-13
KR102276925B1 (ko) 2021-07-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102276925B1 (ko) 웨이퍼 결함 발견
KR102438824B1 (ko) 3차원 반도체 구조체들의 검사를 위한 결함 발견 및 레시피 최적화
KR102153158B1 (ko) 광학적 검사 및 광학적 리뷰로부터의 결함 속성에 기초한 전자 빔 리뷰를 위한 결함 샘플링
KR101995618B1 (ko) 자동화된 검사 시나리오 생성
TWI673489B (zh) 以使用一適應性滋擾過濾器產生針對一樣本之檢驗結果之系統及方法，以及非暫時性電腦可讀媒體
KR20110027720A (ko) 검출 알고리즘의 하나 이상의 파라미터들에 대한 값들을 선택하기 위하여 사용될 정보를 생성하기 위한 방법들 및 시스템
TWI752100B (zh) 用於訓練檢查相關演算法之系統、非暫時性電腦可讀媒體及電腦實施方法
KR102472309B1 (ko) 검사를 위한 모드 선택
KR102550474B1 (ko) 자율 결함 세그먼트화
US10801968B2 (en) Algorithm selector based on image frames
KR102629852B1 (ko) 다중-모드 검사를 위한 통계적 학습-기반 모드 선택
KR20160084423A (ko) 계측 최적화 검사
US20160274036A1 (en) Adaptive Sampling for Process Window Determination
TWI798386B (zh) 用於新穎缺陷發現之損害探勘
KR102557194B1 (ko) 검사를 위한 결함 후보 생성

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
GRNT Written decision to grant