KR20170132841A - 패터닝된 웨이퍼들 상의 결함들의 서브-픽셀 및 서브-해상도 로컬리제이션 - Google Patents

Abstract

표본 상에서 발견된 결함이 DOI(Defect of Interest)인지 아니면 뉴슨스인지를 결정하는 방법 및 시스템이 제공된다. 하나의 시스템은 표본 상의 영역에 대한 검사 서브시스템의 출력을 표본 상의 영역에 대한 검사 서브시스템의 시뮬레이션된 출력에 정렬시키고 표본 상의 영역에 대한 출력에서 결함을 검출하도록 구성된 컴퓨터 서브시스템(들)을 포함한다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 또한 검출 및 정렬의 결과에 기초하여 시뮬레이션된 출력에서 패터닝된 피처에 대한 출력에서의 결함의 위치를 결정하고, 결함의 결정된 위치와 표본 상의 공지된 관심 위치 사이의 거리를 결정하며, 상기 결정된 거리에 기초하여 결함이 DOI인지 아니면 뉴슨스인지 여부를 결정하도록 구성된다.

Description

패터닝된 웨이퍼들 상의 결함들의 서브-픽셀 및 서브-해상도 로컬리제이션

본 발명은 일반적으로 표본 상에서 검출된 결함이 관심 결함(defect of interest)인지 아니면 뉴슨스(nuisance)인지 여부를 결정하는 방법 및 시스템에 관한 것이다. 일부 실시 예는 표본 상에서 검출된 결함의 서브-픽셀 위치를 결정하고 그 위치에 기초하여 결함이 관심 결함인지 아니면 뉴슨스인지 여부를 결정하는 단계를 포함한다.

다음의 설명 및 예는 이 섹션에 포함된다는 이유로 선행 기술로 인정되는 것이 아니다.

집적 회로(integrated circuit, IC) 설계는 EDA(electronic design automation), CAD(computer aided design) 및 기타 IC 설계 소프트웨어와 같은 방법 또는 시스템을 사용하여 개발될 수 있다. 그러한 방법 및 시스템은 IC 설계로부터 회로 패턴 데이터베이스를 생성하는데 사용될 수 있다. 회로 패턴 데이터베이스는 IC의 다양한 층들에 대한 복수의 레이아웃을 나타내는 데이터를 포함한다. 회로 패턴 데이터베이스의 데이터는 복수의 레티클에 대한 레이아웃을 결정하는데 사용될 수 있다. 레티클의 레이아웃은 일반적으로 레티클 상의 패턴에 피처를 정의하는 복수의 다각형을 포함한다. 각 레티클은 IC의 다양한 층들 중 하나를 제조하는 데 사용된다. IC의 층들은, 예를 들어 반도체 기판의 접합 패턴, 게이트 유전체 패턴, 게이트 전극 패턴, 레벨 간 유전체 내의 접촉 패턴 및 금속화 층 상의 상호 접속 패턴을 포함할 수 있다.

본 명세서에서 사용된 "설계 데이터(design data)"라는 용어는 일반적으로 복잡한 시뮬레이션 또는 간단한 기하 및 부울 연산을 통해 물리적 설계에서 파생된 데이터 및 IC의 물리적 설계(레이아웃)를 지칭한다.

로직 및 메모리 디바이스와 같은 반도체 디바이스를 제조하는 것은 통상적으로 다수의 반도체 제조 공정을 사용하여 반도체 웨이퍼와 같은 기판을 처리하여 반도체 디바이스의 다양한 피처 및 다중 레벨을 형성하는 것을 포함한다. 예를 들어, 리소그래피는 레티클로부터 반도체 웨이퍼 상에 배치된 레지스트로 패턴을 전사하는 것을 포함하는 반도체 제조 공정이다. 반도체 제조 공정의 추가적인 예는 화학적-기계적 연마(chemical-mechanical polishing, CMP), 에칭, 증착 및 이온 주입을 포함하나 이에 한정되지는 않는다. 다수의 반도체 디바이스는 단일 반도체 웨이퍼상의 배열로 제조된 다음 개별적인 반도체 디바이스로 분리될 수 있다.

검사 공정은 웨이퍼 상의 결함을 검출하기 위하여 반도체 제조 공정 동안 여러 단계에서 사용되어, 제조 공정에서의 더 높은 수율 및 이에 따른 더 높은 이익을 촉진한다. 검사는 항상 IC와 같은 반도체 디바이스를 제조하는 중요한 부분이 되어 왔다. 그러나, 반도체 디바이스의 치수가 감소함에 따라, 수용 가능한 반도체 디바이스의 성공적인 제조에 대한 검사가 훨씬 더 중요해지고 있는데, 그 이유는 더 작은 결함은 디바이스를 고장나게 할 수 있기 때문이다.

그러나 설계 규칙이 축소됨에 따라 반도체 제조 공정은 공정의 성능 능력에 대한 한계에 더 가깝게 동작하고 있을 수 있다. 또한, 설계 규칙이 축소됨에 따라 더 작은 결함은 디바이스의 전기적 파라미터에 영향을 줄 수 있어, 보다 민감한 검사를 추진(drive)시킨다. 따라서 설계 규칙이 축소됨에 따라 검사로 인해 검출되는 잠재적 수율 관련 결함의 수는 급격히 증가하고 검사로 인해 검출되는 뉴슨스 결함의 수 또한 급격히 증가한다. 따라서, 웨이퍼 상에 점점 더 많은 결함이 검출될 수 있고, 모든 결함을 제거하기 위한 공정을 수정하는 것은 어렵고 비쌀 수 있다.

스캔되는 영역을 제한하거나 아니면 선택된 영역으로부터 이미지 데이터만을 사용함으로써 뉴슨스 검출을 감소시키기 위해 설계된 현재 사용되는 여러 가지 방법이 있다. 그러한 방법의 예는 설계 기반 케어 영역(care area, CA), 픽셀 대 설계 정렬(pixel to design alignment, PDA)을 수행하는 방법 및 패치 기반 검출을 포함한다. 설계 기반 CA는, 설계 파일을 사용하여 상대적으로 작은(그러나 여전히 다중 픽셀인) CA를 생성함으로써, 또는 광학 이미지가 알려진 핫 스폿에서 얻은 광학 이미지와 유사하게 보이는 위치를 찾고 그러한 영역만을 검사함으로써, 검사 영역을 제한하는 데 사용될 수 있다. PDA를 수행하는 방법은 웨이퍼 상의 등록 사이트를 결정하기 위해 설계 정보를 사용한다. 이러한 위치는 그 후 광학 이미지에서 발견될 수 있으며 광학 이미지에서의 DOI의 상대적 위치를 결정하는 데 사용되며 따라서 설계 내 DOI의 위치를 결정하는 데 사용된다. 패치 기반 검출에서, 광학 이미지의 투영이 이루어질 수 있다. 투영은 이미지를 DOI가 예상되는 영역과 발생하지 않는 영역으로 1차원에서 세그먼트화될 수 있게 한다. 패치 기반 검출의 주요 응용은 SRAM(static random access memory)에서 N-형 금속 산화물 반도체(N-type metal-oxide-semiconductor, NMOS) 및 P-형 금속 산화물 반도체(P-type metal-oxide-semiconductor, PMOS) 영역에서 발생하는 신호를 분리하는 것이다.

현재 사용되는 방법이 여러 가지 용도에 효과적임이 입증되었지만 이러한 방법에는 몇 가지 제한이 있다. 예를 들어, 상술한 방법은 그들이 정의할 수 있는 영역의 위치의 불확실성 및 크기에 의해 제한된다. 그러한 일례에서, 상대적으로 작은 영역을 정의하는 PDA 및 패치 기반 검출을 수행하는 방법조차도 여전히 다중 픽셀 영역을 정의한다. PDA를 수행하는 방법에 의해 시도되는 가장 작은 영역은 3×3 픽셀이며, 영역의 위치 결정(localization)에 대한 불확실성은 더 많지 않다면(if not more) 적어도 +/- 1 픽셀이라고 여겨진다. 패치 기반 검출은 1차원을 따라 단지 이미지를 세그먼트화한다. 또한, 32×32 픽셀 광학 패치 이미지에 대해 적어도 64 픽셀의 총 면적에 대해 최소 2 픽셀 너비의 영역을 필요로 하는 스캔 동안 픽셀이 웨이퍼 구조와 어떻게 정렬되는지를 제어할 수 없다. 다른 예에서 검사를 위한 케어 영역을 정의하는 방법은 일반적으로 제한된 수의 영역만 정의할 수 있다. 또한, 패치 기반 검출은 웨이퍼 공정 변화 및 포커스 오프셋의 변화와 같은 소스로 인해 발생할 수 있는 기준 이미지의 출현의 변화에 취약하다. 패치 이미지의 투영이 이루어질 때 정보가 손실되며 여러 유형의 이미지를 처리하기가 어려운데, 그 이유는 투영은 매우 유사하지만 공간적으로 변환(translate)될 수 있기 때문이다. PDA를 수행하는 방법은 또한 설계 파일과 실제 웨이퍼 간의 차이에 민감할 수도 있다. 이러한 차이는 DOI 위치가 등록 사이트로부터 비교적 멀리 떨어져 있을 때 확대될 수 있다. 또한, 패치 기반 검출은 (현재까지) 단지 1차원이다. 또한 패치 기반 검출은 메모리 영역에서만 작동한다.

따라서, 표본 상에서 검출된 결함이 DOI 또는 뉴슨스인지 여부를 결정하기 위한 상술한 하나 이상의 단점을 갖지 않는 시스템 및/또는 방법을 개발하는 것이 유리할 것이다.

다음의 다양한 실시 예의 설명은 어떤 식으로든 첨부된 청구범위의 주제(subject matter)를 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다.

일 실시 예는 표본 상에서 검출된 결함이 관심 결함(DOI)인지 아니면 뉴슨스인지 여부를 결정하도록 구성된 시스템에 관한 것이다. 상기 시스템은 에너지원 및 검출기를 적어도 포함하는 검사 서브시스템을 포함한다. 에너지원은 표본으로 향하는 에너지를 생성하도록 구성된다. 검출기는 표본으로부터 에너지를 검출하고 검출된 에너지에 반응하는 출력을 생성하도록 구성된다.

상기 시스템은 또한 표본 상의 영역에 대한 검사 서브시스템의 출력을 표본 상의 영역에 대한 검사 서브시스템의 시뮬레이션된 출력에 정렬시키도록 구성된 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템을 포함한다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 또한 표본상의 영역에 대한 출력의 결함을 검출하고 검출 및 정렬의 결과에 기초하여 시뮬레이션된 출력 내의 패터닝된 피처들에 관하여 출력에서의 결함의 위치를 결정하도록 구성된다. 또한, 컴퓨터 서브시스템(들)은 결정된 결함의 위치와 표본 상의 공지된 관심 위치(location of interest) 사이의 거리를 결정하고, 결정된 거리에 기초하여 결함이 DOI인지 아니면 뉴슨스인지 여부를 결정하도록 구성된다. 상기 시스템은 본 명세서에 기술된 바와 같이 추가로 구성될 수 있다.

또 다른 실시 예는 표본 상에서 검출된 결함이 DOI인지 아니면 뉴슨스인지 여부를 결정하기 위한 컴퓨터 구현 방법에 관한 것이다. 상기 방법은 상술한 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템의 기능 각각에 대한 단계들을 포함한다. 상기 방법의 단계들은 하나 이상의 컴퓨터 시스템에 의해 수행된다. 상기 방법은 본 명세서에서 추가로 기술된 바와 같이 수행될 수 있다. 또한, 이 방법에는 본 명세서에 설명된 임의의 다른 방법(들)의 임의의 다른 단계(들)가 포함될 수 있다. 또한, 상기 방법은 본 명세서에 기술된 임의의 시스템에 의해 수행될 수 있다.

추가 실시 예는 표본 상에서 검출된 결함이 DOI인지 아니면 뉴슨스인지 여부를 결정하기 위한 컴퓨터 구현 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템 상에서 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 관한 것이다. 컴퓨터 구현 방법은 상술한 방법의 단계들을 포함한다. 컴퓨터 판독가능 매체는 본 명세서에 설명된 바와 같이 추가로 구성될 수 있다. 컴퓨터 구현 방법의 단계들은 본 명세서에서 더 설명되는 바와 같이 수행될 수 있다. 또한, 프로그램 명령어들이 실행 가능한 컴퓨터 구현 방법은 본 명세서에 설명된 임의의 다른 방법(들)의 임의의 다른 단계(들)를 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 목적 및 이점은 다음의 상세한 설명을 읽고 첨부 도면을 참조하면 명백해질 것이다.
도 1 및 도 2는 본 명세서에서 설명된 바와 같이 구성된 시스템의 실시 예들의 측면도를 예시하는 개략도이다.
도 3은 본 명세서에 설명된 시스템 실시 예들에 의해 수행될 수 있는 단계들의 일 실시 예를 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 명세서에 설명된 컴퓨터 구현 방법들 중 하나 이상을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템 상에서 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체의 일 실시 예를 나타내는 블록도이다.
본 발명은 다양한 수정 및 대안적인 형태가 가능하지만, 그 특정 실시 예는 도면에서 예로서 도시되며 본 명세서에 상세히 설명될 것이다. 그러나, 도면 및 그 상세한 설명은 본 발명을 개시된 특정 형태로 제한하려는 의도가 아니라, 반대로, 첨부된 청구범위에 의해 정의되는 본 발명의 범위 및 사상의 범위 내에 있는 모든 수정, 균등물 및 대안을 포함하려는 의도라는 것이 이해되어야 한다.

본 명세서에서 사용된 "설계" 및 "설계 데이터"라는 용어는 일반적으로 복잡한 시뮬레이션 또는 단순한 기하 및 부울 연산을 통해 물리적 설계로부터 도출된 데이터 및 IC의 물리적 설계(레이아웃)를 지칭한다. 또한, 레티클 검사 시스템 및/또는 그 파생물에 의해 획득된 레티클의 이미지는 설계를 위한 "프록시" 또는 "프록시들"로서 사용될 수 있다. 그러한 레티클 이미지 또는 그 파생물은 설계를 사용하는 본 명세서에 설명된 임의의 실시 예에서 설계 레이아웃의 대체물로서 기능할 수 있다. 이 설계는 Zafar 등에게 2009년 8월 4일자로 발행된 공동 소유 미국 특허 제7,570,796호 및 Kulkarni 등에게 2010년 3월 9일자로 발행된 미국 특허 제7,676,077호에 기재된 임의의 다른 설계 데이터 또는 설계 데이터 프록시를 포함할 수 있고, 이들 모두는 본 명세서에서 완전히 설명된 것처럼 참고 문헌으로 포함된다. 또한, 설계 데이터는 표준 셀 라이브러리 데이터, 통합 레이아웃 데이터, 하나 이상의 층에 대한 설계 데이터, 설계 데이터의 파생물 및 전체 또는 부분 칩 설계 데이터일 수 있다.

그러나, 일반적으로, 설계 정보 또는 데이터는 웨이퍼 검사 시스템을 이용하여 웨이퍼를 이미징함으로써 생성될 수 없다. 예를 들어, 웨이퍼 상에 형성된 설계 패턴은 웨이퍼에 대한 설계를 정확하게 나타내지 않을 수 있고, 웨이퍼 검사 시스템은 이미지가 웨이퍼의 설계에 대한 정보를 결정하는데 사용될 수 있도록 충분한 해상도로 웨이퍼 상에 형성된 설계 패턴의 이미지를 생성할 수 없을지도 모른다. 따라서, 일반적으로 물리적인 웨이퍼를 이용하여 설계 정보 또는 설계 데이터를 생성할 수는 없다. 또한, 본 명세서에 기술된 "설계" 및 "설계 데이터"는 설계 공정에서 반도체 디바이스 설계자에 의해 생성되는 정보 및 데이터를 지칭하며, 따라서 임의의 물리적 웨이퍼 상의 설계의 인쇄에 훨씬 앞서 본 명세서에 설명된 실시 예에서의 사용에 이용 가능하다.

이제 도면으로 돌아가면, 도면은 일정한 비율로 그려지지 않는다는 것을 유의해야 한다. 특히, 도면의 일부 요소의 척도는 요소의 특성을 강조하기 위해 크게 과장되어 있다. 또한, 도면은 동일한 척도로 그려지지 않는다는 것을 유의해야 한다. 유사하게 구성될 수 있는 둘 이상의 도면에 도시된 요소는 동일한 참조 번호를 사용하여 표시되었다. 본 명세서에서 달리 언급하지 않는 한, 기술되고 도시된 임의의 요소는 상업적으로 이용 가능한 임의의 적절한 요소를 포함할 수 있다.

일 실시 예는 표본 상에서 검출된 결함이 관심 결함인지 아니면 뉴슨스인지 여부를 결정하도록 구성된 시스템에 관한 것이다. 일반적으로, 본 명세서에 기술된 실시 예는 서브-픽셀 및 서브-해상도인 패터닝된 웨이퍼 및 다른 패터닝된 표본 상의 결함의 로컬리제이션을 위해 구성되며, 이는 결함이 DOI인지 아니면 뉴슨스인지를 결정하는데 유용하다. "서브-픽셀"이라는 용어가 본 명세서에서 사용될 때, 검사 서브시스템에 의해 생성된 출력 픽셀보다 더 작은 것으로 일반적으로 정의된다. 이러한 방식으로, "서브-픽셀 로컬리제이션(sub-pixel localization)"이라는 용어가 본 명세서에서 사용될 때, 이미징 디바이스에 의해 획득된 이미지의 단일 픽셀의 크기(한 측면에서 다른 측면까지의 거리)보다 작은 에러를 가진 무언가(예를 들어, 결함)의 위치를 결정하는 것으로서 일반적으로 정의될 수 있다. "서브-해상도"라는 용어가 본 명세서에서 사용될 때, 검사 서브시스템의 해상도 제한보다 더 작은 것으로 일반적으로 정의된다. 이와 같이, "서브-해상도 로컬리제이션"이라는 용어가 본 명세서에서 사용될 때, 이미징 디바이스의 해상도 제한보다 더 작은 에러를 가진 무언가(예를 들어, 결함)의 위치를 결정하는 것으로서 일반적으로 정의될 수 있다.

본 명세서에 더 설명된 실시 예의 이점에 더하여, 본 명세서에 기술된 실시 예는 여러 가지 이유로 중요하다. 예를 들어, 결함으로부터의 신호를 증가시키거나 검출된 뉴슨스의 양을 감소시킴으로써 검사(예를 들어, 광학 검사)의 감도의 개선이 달성될 수 있다. 본 명세서에 기술된 실시 예는 뉴슨스를 감소시키는 데 집중한다.

여러 번, 어떤 결함을 사용자가 DOI라고 생각하는가 하는 것은 표본 상의 변화(variation)의 실제 양에 현재 더 관심이 있는 공정 부분과 더 관련이 있다. 따라서 뉴슨스로서 분류된 이벤트는 DOI로부터의 신호보다 더 강한 신호를 가질 수 있다. 또한 광학 검사 툴의 점 분산 기능(point spread function, PSF)에 비해 결함이 점차 줄어들고 있다. 이것은 DOI와 뉴슨스 신호의 모양이 주로 광학 모드에 의해 결정되며 그 자체의 특성이 아니라는 것을 의미한다. 결과적으로 뉴슨스 신호와 구별하기 위하여 DOI 신호의 특징을 사용하는 것이 점차 어려워지고 있다. 따라서 DOI의 위치에 의존하는 방법이 점차 중요해지고 있다.

따라서, 본 명세서에 기술된 실시 예는 위치에 기초하여 뉴슨스를 배제하는 능력을 크게 향상시키기 때문에 매우 중요하다. 검출된 뉴슨스의 양은 검출 영역에 따라 선형으로 조정될 것으로 예상된다. 현재 사용되고 있는 다른 방법은 10 픽셀로 구성되는 영역 내에서 DOI를 위치 결정하는 가능성만을 가질 수 있다. 대조적으로, 본 명세서에서 더 설명되는 바와 같이, 실시 예는 그 영역을 픽셀의 10분의 1 미만으로 감소시킬 것으로 기대된다. 그러한 능력은 다른 공지된 방법에 비해 뉴슨스 감소를 1OO배보다 더 크게 개선시키는 가능성을 제공한다.

일 실시 예에서, 표본은 웨이퍼를 포함한다. 다른 실시 예에서, 표본은 레티클을 포함한다. 웨이퍼 및 레티클은 당업계에 공지된 임의의 웨이퍼 및 레티클을 포함할 수 있다.

그러한 시스템의 일 실시 예가 도 1에 도시되어 있다. 시스템은 적어도 에너지원 및 검출기를 포함하는 검사 서브시스템을 포함한다. 에너지원은 표본으로 향하는 에너지를 생성하도록 구성된다. 검출기는 표본으로부터 에너지를 검출하고 검출된 에너지에 반응하는 출력을 생성하도록 구성된다.

일 실시 예에서, 표본에 지향된 에너지는 광을 포함하고, 표본에서 검출된 에너지는 광을 포함한다. 예를 들어, 도 1에 도시된 시스템의 실시 예에서, 검사 서브시스템(10)은 광을 표본(14)으로 지향시키도록 구성된 조명 서브시스템을 포함한다. 조명 서브시스템은 적어도 하나의 광원을 포함한다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 조명 서브시스템은 광원(16)을 포함한다. 일 실시 예에서, 조명 서브시스템은 하나 이상의 빗각(oblique angle) 및/또는 하나 이상의 수직 각(normal angle)을 포함할 수 있는 하나 이상의 입사각으로 표본 상에 광을 지향시키도록 구성된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 광원(16)으로부터의 광은 광학 소자(18)를 통과하고 그 후 렌즈(20)를 통과하여 빔 스플리터(beam splitter)(21)로 지향되고, 빔 스플리터(21)는 수직 입사각으로 광을 표본(14)에 지향시킨다. 입사각은 임의의 적절한 입사각을 포함할 수 있으며, 이는 예를 들어 표본 상에서 검출될 결함 및 표본의 특성에 따라 달라질 수 있다.

조명 서브시스템은 상이한 시간에 상이한 입사각으로 표본에 광을 지향시키도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 검사 서브시스템은 광이 도 1에 도시된 것과 상이한 입사각으로 표본으로 지향될 수 있도록 조명 서브시스템의 하나 이상의 요소의 하나 이상의 특성을 변경하도록 구성될 수 있다. 그러한 일 예에서, 검사 서브시스템은 광이 상이한 입사각으로 표본으로 향하도록 광원(16), 광학 요소(18) 및 렌즈(20)를 이동시키도록 구성될 수 있다.

일부 예에서, 검사 서브시스템은 광을 동시에 둘 이상의 입사각으로 광을 표본에 지향시키도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 조명 서브시스템은 2 이상의 조명 채널을 포함할 수 있고, 조명 채널들 중 하나는 도 1에 도시된 바와 같이 광원(16), 광학 요소(18) 및 렌즈(20)를 포함할 수 있고 조명 채널들 중 또 하나(도시되지 않음)는 상이하게 또는 동일하게 구성될 수 있는 유사한 요소를 포함할 수 있거나, 적어도 광원 및 가능하게는 본 명세서에 후술되는 것과 같은 하나 이상의 다른 구성 요소를 포함할 수 있다. 그러한 광이 다른 광과 동시에 표본으로 향하게 되면, 상이한 입사각으로 표본에 지향되는 광의 하나 이상의 특성(예를 들어, 파장, 편광 등)이 상이할 수 있으므로, 상이한 입사각에서의 표본의 조명으로부터 생기는 광은 검출기(들)에서 서로 구별될 수 있다.

다른 예에서, 조명 서브시스템은 단지 하나의 광원(예를 들어, 도 1에 도시된 광원(16))을 포함할 수 있으며, 광원으로부터의 광은 조명 서브시스템의 하나 이상의 광학 요소(도시되지 않음)에 의해 (예를 들어, 파장, 편광 등에 기초하여) 상이한 광학 경로로 분리될 수 있다. 그 후 상이한 광학 경로들 각각의 광은 표본으로 향하게 될 수 있다. 복수의 조명 채널은 (예를 들어, 상이한 조명 채널이 순차적으로 표본을 조명하는데 사용될 때) 동시에 또는 상이한 시간에 표본에 광을 지향시키도록 구성될 수 있다. 다른 예에서, 동일한 조명 채널은 상이한 시간에 상이한 특성을 갖는 표본에 광을 지향시키도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 몇몇 경우들에서, 광학 요소(18)는 스펙트럼 필터로서 구성될 수 있고, 스펙트럼 필터의 특성들은 상이한 파장의 광이 상이한 시간에 표본에 지향될 수 있도록 (예를 들어, 스펙트럼 필터를 교체(swap out)함으로써) 다양한 상이한 방식으로 변화될 수 있다. 조명 서브시스템은 상이하거나 동일한 특성을 갖는 광을 상이한 또는 동일한 입사각으로 순차적으로 또는 동시에 표본에 지향시키기 위한, 당업계에 공지된 임의의 다른 적절한 구성을 가질 수 있다.

일 실시 예에서, 광원(16)은 광대역 플라즈마(broadband plasma, BBP) 광원을 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 광원에 의해 생성되어 표본으로 향하는 광은 광대역 광을 포함할 수 있다. 그러나, 광원은 레이저와 같은 임의의 다른 적절한 광원을 포함할 수 있다. 레이저는 당업계에 공지된 임의의 적합한 레이저를 포함할 수 있고 당업계에 공지된 임의의 적합한 파장 또는 파장들에서 광을 생성하도록 구성될 수 있다. 또한, 레이저는 단색 또는 거의 단색인 광을 생성하도록 구성될 수 있다. 이러한 방식으로, 레이저는 협대역 레이저일 수 있다. 광원은 또한 다수의 분리된 파장 또는 파장 대역에서 광을 생성하는 다색 광원을 포함할 수 있다.

광학 요소(18)로부터의 광은 렌즈(20)에 의해 빔 스플리터(21)로 집속될 수 있다. 비록 렌즈(20)가 단일 굴절 광학 요소로서 도 1에 도시되어 있지만, 실제로는 렌즈(20)가, 연합하여 광학 요소로부터의 광을 표본에 집속시키는 다수의 굴절 및/또는 반사 광학 요소를 포함할 수 있다는 것을 이해해야 한다. 도 1에 도시되고 본 명세서에 기술된 조명 서브시스템은 임의의 다른 적절한 광학 요소(도시되지 않음)를 포함할 수 있다. 그러한 광학 요소의 예는 편광 구성 요소(들), 스펙트럼 필터(들), 공간 필터(들), 반사 광학 요소들, 아포다이저(apodizer)(들), 빔 스플리터(들), 개구(들) 등을 포함하며(이에 한정되지는 않음), 이는 당업계에 공지된 임의의 그러한 적절한 광학 요소를 포함할 수 있다. 또한, 시스템은 검사에 사용되는 조명 유형에 기초하여 조명 서브시스템의 하나 이상의 요소를 변경하도록 구성될 수 있다.

검사 서브시스템은 또한 광이 표본 위로 스캔되게 하도록 구성되는 스캔 서브시스템을 포함할 수 있다. 예를 들어, 검사 서브시스템은 검사 중에 표본(14)이 배치되는 스테이지(22)를 포함할 수 있다. 스캔 서브시스템은 광이 표본 위로 스캔될 수 있도록 표본을 이동시키도록 구성될 수 있는 임의의 적절한 기계적 및/또는 로봇식 어셈블리(스테이지(22)를 포함함)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안으로, 검사 서브시스템은 검사 서브시스템의 하나 이상의 광학 요소가 표본 위로 광의 일부 스캔을 수행하도록 구성될 수 있다. 광은 임의의 적절한 방식으로 표본 위로 스캔될 수 있다.

검사 서브시스템은 하나 이상의 검출 채널을 더 포함한다. 하나 이상의 검출 채널 중 적어도 하나는 검사 서브시스템에 의한 표본의 조명으로 인해 표본으로부터의 광을 검출하고 검출된 광에 반응하는 출력을 생성하도록 구성된 검출기를 포함한다. 예를 들어, 도 1에 도시된 검사 서브시스템은 2개의 검출 채널, 즉, 콜렉터(24), 요소(26) 및 검출기(28)에 의해 형성되는 하나의 검출 채널과 콜렉터(30), 요소(32) 및 검출기(34)에 의해 형성되는 또다른 검출 채널을 포함한다. 도 1에 도시된 바와 같이, 2개의 검출 채널은 상이한 수집 각도에서 광을 수집하고 검출하도록 구성된다. 일부 예에서, 하나의 검출 채널은 정반사된(specularly reflected) 광을 검출하도록 구성되고, 다른 검출 채널은 표본으로부터 정반사되지 않은(예를 들어, 산란, 회절 등) 광을 검출하도록 구성된다. 그러나, 2개 이상의 검출 채널은 표본으로부터의 동일한 유형의 광(예를 들어, 정반사된 광)을 검출하도록 구성될 수 있다. 도 1은 2개의 검출 채널을 포함하는 검사 서브시스템의 실시 예를 도시하지만, 검사 서브시스템은 상이한 수의 검출 채널(예를 들어, 단지 하나의 검출 채널 또는 두 개 이상의 검출 채널)을 포함할 수 있다. 각각의 콜렉터가 단일 굴절 광학 요소로서 도 1에 도시되어 있지만, 콜렉터 각각은 하나 이상의 굴절 광학 요소(들) 및/또는 하나 이상의 반사 광학 요소(들)를 포함할 수 있다는 것을 이해해야 한다.

하나 이상의 검출 채널은 당업계에 공지된 임의의 적절한 검출기를 포함할 수 있다. 예를 들어, 검출기에는 PMT(photo-multiplier tube), CCD(Charge Coupled Devices) 및 TDI(Time Delay Integration) 카메라가 포함될 수 있다. 검출기는 또한 당업계에 공지된 임의의 다른 적절한 검출기를 포함할 수 있다. 검출기는 또한 비-이미징(non-imaging) 검출기 또는 이미징 검출기를 포함할 수도 있다. 이러한 방식으로, 검출기가 비-이미징 검출기인 경우, 각각의 검출기는 강도(intensity)와 같은 산란된 광의 특정 특성을 검출하도록 구성될 수 있지만, 이미징 평면 내의 위치 함수와 같은 특성을 검출하도록 구성되지 않을 수 있다. 이와 같이, 검사 서브시스템의 각각의 검출 채널에 포함된 각각의 검출기에 의해 생성된 출력은 신호 또는 데이터일 수 있지만, 이미지 신호 또는 이미지 데이터일 수 없다. 그러한 경우에, 시스템의 컴퓨터 서브시스템(36)과 같은 컴퓨터 서브시스템은 검출기의 비-이미징 출력으로부터 표본의 이미지를 생성하도록 구성될 수 있다. 그러나, 다른 경우들에서, 검출기는 이미징 신호 또는 이미지 데이터를 생성하도록 구성된 이미징 검출기로서 구성될 수 있다. 따라서, 시스템은 다수의 방식으로 본 명세서에 설명된 출력을 생성하도록 구성될 수 있다.

도 1은 본 명세서에 설명된 시스템 실시 예에 포함될 수 있는 검사 서브시스템의 구성을 일반적으로 예시하기 위해 본 명세서에 제공된다는 것을 주의해야 한다. 명백하게, 본 명세서에 설명된 검사 서브시스템 구성은 상용 검사 시스템을 설계할 때 정상적으로 수행되는 바와 같이 시스템의 성능을 최적화하도록 변경될 수 있다. 또한, 본 명세서에 기재된 시스템은 KLA-Tencor로부터 상업적으로 입수 가능한 28xx 및 29xx 시리즈의 툴과 같은 기존의 검사 시스템을 사용하여 (예를 들어, 기존의 검사 시스템에 본 명세서에서 설명된 기능을 추가함으로써) 구현될 수 있다. 일부 그러한 시스템들에 대해, 본 명세서에 설명된 방법들은 (예를 들어, 시스템의 다른 기능에 부가하여) 시스템의 선택적 기능으로서 제공될 수 있다. 대안으로, 본 명세서에 설명된 시스템은 완전히 새로운 시스템을 제공하기 위해 "처음부터(from scratch)" 설계될 수 있다.

시스템의 컴퓨터 서브시스템(36)은 컴퓨터 서브시스템이 표본의 스캔 동안 검출기에 의해 생성된 출력을 수신할 수 있도록 임의의 적절한 방식으로 (예를 들어, "유선" 및/또는 "무선" 전송 매체를 포함할 수 있는 하나 이상의 전송 매체를 통해) 검사 서브시스템의 검출기에 연결될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템(36)은 본 명세서에 기술된 바와 같은 검출기의 출력을 사용하는 다수의 기능 및 본 명세서에 더 설명된 임의의 다른 기능을 수행하도록 구성될 수 있다. 이러한 컴퓨터 서브시스템은 본 명세서에 기술된 바와 같이 추가로 구성될 수 있다.

(본 명세서에서 설명된 다른 컴퓨터 서브시스템뿐만 아니라) 이러한 컴퓨터 서브시스템은 또한 본 명세서에서 컴퓨터 시스템(들)으로서 지칭될 수 있다. 본 명세서에 기술된 컴퓨터 서브시스템(들) 또는 시스템(들) 각각은 퍼스널 컴퓨터 시스템, 이미지 컴퓨터, 메인 프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 네트워크 어플라이언스, 인터넷 어플라이언스 또는 다른 디바이스를 포함하는 다양한 형태를 취할 수 있다. 일반적으로, "컴퓨터 시스템"이라는 용어는 메모리 매체로부터의 명령어들을 실행하는 하나 이상의 프로세서를 갖는 임의의 디바이스를 포괄하도록 광범위하게 정의될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템(들) 또는 시스템(들)은 또한 병렬 프로세서와 같은 당업계에 공지된 임의의 적합한 프로세서를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터 서브시스템(들) 또는 시스템(들)은 고속 처리 및 소프트웨어를 갖는 컴퓨터 플랫폼을 독립형 또는 네트워크형 툴로서 포함할 수 있다.

시스템이 둘 이상의 컴퓨터 서브시스템을 포함하는 경우, 상이한 컴퓨터 서브시스템은 이미지, 데이터, 정보, 명령어들 등이 본 명세서에서 추가로 설명되는 바와 같이 컴퓨터 서브시스템 간에 전송될 수 있도록 서로 연결될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 서브시스템(36)은 당업계에 공지된 임의의 적절한 유선 및/또는 무선 전송 매체를 포함할 수 있는 임의의 적절한 전송 매체에 의해 (도 1에 파선으로 도시된 바와 같이) 컴퓨터 서브시스템(들)(102)에 연결될 수 있다. 그러한 컴퓨터 서브시스템들 중 둘 이상은 또한 공유된 컴퓨터 판독가능 저장 매체(도시되지 않음)에 의해 효과적으로 연결될 수 있다.

검사 서브시스템은 광학 또는 광 기반의 검사 서브시스템으로 위에서 설명되었지만, 검사 서브시스템은 전자빔 기반 검사 서브시스템일 수 있다. 예를 들어, 일 실시 예에서, 표본에 지향된 에너지는 전자들을 포함하고, 표본에서 검출된 에너지는 전자들을 포함한다. 이러한 방식으로, 에너지원은 전자빔 소스일 수 있다. 도 2에 도시된 그러한 일 실시 예에서, 검사 서브시스템은 컴퓨터 서브시스템(124)에 결합되는 전자 칼럼(electron column)(122)을 포함한다.

또한, 도 2에 도시된 바와 같이, 전자 칼럼은 하나 이상의 요소(130)에 의해 표본(128)에 집속되는 전자들을 생성하도록 구성된 전자빔 소스(126)를 포함한다. 전자빔 소스는 예를 들어 음극 소스 또는 이미터 팁을 포함할 수 있고, 하나 이상의 요소(130)는 예를 들어, 건(gun) 렌즈, 양극, 빔 제한 개구, 게이트 밸브, 빔 전류 선택 개구, 대물 렌즈 및 스캔 서브시스템을 포함할 수 있으며, 이들 모두는 당업계에 공지된 임의의 그러한 적절한 요소를 포함할 수 있다.

표본으로부터 반환된 전자들(예를 들어, 2차 전자들)은 하나 이상의 요소(132)에 의해 검출기(134)로 집속될 수 있다. 하나 이상의 요소(132)는 예를 들어 스캔 서브시스템을 포함할 수 있고, 이는 요소(들)(130)에 포함된 동일한 스캔 서브시스템일 수 있다.

전자 칼럼은 당업계에 공지된 임의의 다른 적절한 요소를 포함할 수 있다. 또한, 전자 칼럼은 Jiang 등에게 2014년 4월 4일에 발행된 미국 특허 제8,664,594호, Kojima 등에게 2014년 4월 8일에 발행된 미국 특허 제8,692,204호, Gubbens 등에게 2014년 4월 15일에 발행된 미국 특허 제8,698,093호, 및 MacDonald 등에게 2014년 5월 6일에 발행된 미국 특허 제8,716,662호에 기재되어 있는 바와 같이 추가로 구성될 수 있으며, 이는 본 명세서에서 완전히 설명된 것처럼 참고 문헌으로 포함된다.

전자 칼럼은 전자가 빗각 입사각으로 표본로 향하고 또 다른 빗각으로 표본로부터 산란하도록 구성된 것으로 도 2에 도시되어 있지만, 전자빔은 임의의 적절한 각도로 표본으로 향하고 표본으로부터 산란될 수 있음을 이해해야 할 것이다. 또한, 전자빔 기반 서브시스템은 (예를 들어, 상이한 조명 각, 수집 각도 등으로) 표본의 이미지를 생성하기 위해 다중 모드를 사용하도록 구성될 수 있다. 전자빔 기반 서브시스템의 다중 모드는 서브시스템의 임의의 이미지 생성 파라미터에서 상이할 수 있다.

컴퓨터 서브시스템(124)은 전술한 바와 같이 검출기(134)에 연결될 수 있다. 검출기는 표본의 표면으로부터 되돌아온 전자를 검출하여 이에 의해 표본의 전자빔 이미지를 형성할 수 있다. 전자빔 이미지는 임의의 적합한 전자빔 이미지를 포함할 수 있다. 컴퓨터 서브시스템(124)은 검출기의 출력 및/또는 전자빔 이미지를 사용하여 본 명세서에 설명된 임의의 기능을 수행하도록 구성될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템(124)은 본 명세서에 설명된 임의의 추가 단계(들)를 수행하도록 구성될 수 있다. 도 2에 도시된 검사 서브시스템을 포함하는 시스템은 본 명세서에 설명된 바와 같이 추가로 구성될 수 있다.

도 2는 본 명세서에 설명된 실시 예에 포함될 수 있는 전자빔 기반 검사 서브시스템의 구성을 일반적으로 예시하기 위해 본 명세서에 제공된다. 전술한 광학 검사 서브시스템과 마찬가지로, 본 명세서에서 설명된 전자빔 기반 검사 서브시스템 구성은 상업적 검사 시스템을 설계할 때 정상적으로 수행되는 바와 같이 검사 서브시스템의 성능을 최적화하도록 변경될 수 있다. 또한, 본 명세서에 기술된 시스템은 KLA-Tencor로부터 상업적으로 입수할 수 있는 eSxxx 시리즈의 툴과 같은 기존의 검사 시스템을 사용하여 (예를 들어, 기존의 검사 시스템에 본 명세서에서 설명된 기능을 추가함으로써) 구현될 수 있다. 일부 그러한 시스템들의 경우, 본 명세서에 설명된 방법들은 (예를 들어, 시스템의 다른 기능에 부가하여) 시스템의 선택적 기능으로서 제공될 수 있다. 대안으로, 본 명세서에 설명된 시스템은 완전히 새로운 시스템을 제공하기 위해 "처음부터" 설계될 수 있다.

검사 서브시스템은 광 기반 또는 전자빔 기반 검사 서브시스템으로 상기 설명되었지만 검사 서브시스템은 이온 빔 기반 검사 서브시스템일 수 있다. 그러한 검사 서브시스템은 전자빔 소스가 당업계에 공지된 임의의 적합한 이온 빔 소스로 대체될 수 있다는 것을 제외하고는 도 2에 도시된 바와 같이 구성될 수 있다. 또한, 검사 서브시스템은 상업적으로 이용 가능한 집속 이온빔(focused ion beam, FIB) 시스템, 헬륨 이온 현미경(helium ion microscopy, HIM) 시스템 및 2차 이온 질량 분광기(secondary ion mass spectroscopy, SIMS) 시스템에 포함된 것과 같은 임의의 다른 적합한 이온빔 기반 서브시스템일 수 있다.

전술한 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 표본 상의 영역에 대한 검사 서브시스템의 출력을 표본 상의 영역에 대한 시뮬레이션된 출력에 정렬시키도록 구성된다. 예를 들어, 정렬은 측정된 이미지를 모델로부터 유도된 시뮬레이션된 이미지에 정렬시킴으로써 수행될 수 있다. 그러한 출력(예를 들어, 이미지들)을 서로 정렬시키는 것은 다수의 상이한 방식으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시 예에서, 정렬은 출력과 시뮬레이션된 출력 간의 교차 상관(cross-correlation)을 최대화하는 것을 포함한다. 예를 들어, 검사시, 측정된 이미지는 이미지 간의 교차 상관을 최대화함으로써 시뮬레이션된 이미지에 정렬될 수 있다. 정렬에서 사용되는 교차 상관은 정규화된 상호 상관과 같은 당업계에 공지된 임의의 적합한 교차 상관을 포함할 수 있다. 다른 실시 예에서, 컴퓨터 서브시스템(들)에 의해 수행되는 정렬은 출력을 서브-픽셀 및/또는 서브-해상도 정확도로 시뮬레이션된 출력에 정렬시킨다. 예를 들어, 이미지들 간의 교차 상관을 최대화함으로써 이미지를 정렬시키는 것은 측정된 이미지가 서브-픽셀 및/또는 서브-해상도 정확도를 갖는 표본 구조 모델에 정렬되는 것을 야기한다.

일 실시 예에서, 컴퓨터 서브시스템(들)은 표본 상의 상이한 영역에 대한 표본의 상이한 모델들을 생성하고, 그 영역에 대응하는 상이한 모델들 중 하나를 선택하고 상이한 모델들 중 선택된 하나의 모델에 기초하여 영역에 대해 검사 서브시스템에 의해 생성된 출력에서 영역이 어떻게 나타날 것인지 시뮬레이션함으로써 영역에 대한 시뮬레이션된 출력을 생성하도록 구성된다. 예를 들어, 컴퓨터 서브시스템(들)은 도 3의 단계(300)에 도시된 바와 같이, 모델(들)을 생성하도록 구성될 수 있다. 모델(들)은 시뮬레이션 결과를 생성하는데 사용될 수 있는 표본의 설명(들)이다. 예를 들어, 모델은 위치, 크기 등과 같은 구조 및 (예를 들어, 특정 파장에서 특정 광량을 반사할 것이라는) 그 광학 특성에 대한 다양한 정보를 가지고 표본 위에 형성될 게이트와 같은 구조를 정의할 수 있다. 이러한 방식으로, 모델은 시뮬레이션된 이미지를 출력하는 시뮬레이션을 수행하는데 사용될 수 있다.

관심 대상이 되는 표본의 각 영역에 대하여 별개의 모델(예를 들어, 각각의 SRAM 영역 또는 DOI가 예상되는 로직의 각 패턴에 대한 하나의 모델)이 생성될 수 있다. 또한, 출력 획득 전에 표본의 하나 이상의 수치 모델을 구성할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 서브시스템(들)은 예상되는 DOI 위치를 선택하도록 구성될 수 있다. 이러한 방식으로, 컴퓨터 서브시스템(들)은 예상되는 DOI 위치(302)를 생성할 수 있다. 검사를 위해, 모델은 각각의 패턴(예를 들어, N-형 금속 산화물 반도체(NMOS) 핀, 콘택트 홀 등) 내의 예상되는 DOI 위치를 포함한다. 따라서, 본 명세서에 기술된 실시 예는 표본 상의 로직 및 메모리 영역 모두에 대해 사용될 수 있다는 점에서 현재 사용되는 방법보다 유리하다.

표본의 모델(들)은 SEM 또는 광학 이미지 또는 설계 정보를 기반으로 작성될 수 있다. 예를 들어, 지금까지 이러한 모델들은 SEM 이미지로부터의 정보를 기반으로 해 왔다. 그러나 그들은 또한 설계 파일로부터 파생되거나 많은 경우 검사 툴에 의해 획득된 표본의 광학 이미지로부터 추론될 수 있다. 따라서 설계 파일을 사용하여 모델(들)을 생성할 수는 있지만 설계 파일은 필요하지 않다. 예를 들어 많은 구조에서 구조에 대한 기본 지식은 모델을 만드는 데 충분해야 한다.

컴퓨터 서브시스템(들)은 또한 선택된 영역의 예시적인 이미지로부터 이미지 렌더링 파라미터를 학습하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에서 추가로 기술된 바와 같이 선택된 영역은 임의의 적절한 방식으로 수행될 수 있는 각 영역에 대한 설계 또는 모델을 획득하는 데 사용될 수 있다. 영역들 및 각각의 영역들에 대해 획득된 설계 또는 모델은 그 후 예시 영역들에 대한 이미지 렌더링 파라미터를 학습하는데 사용될 수 있다. 이미지 렌더링 파라미터들을 학습하는 것은 (예를 들어, 시뮬레이션 모델 또는 방법을 셋업 및/또는 캘리브레이션하는 것과 같이) 임의의 적절한 방식으로 수행될 수 있다. 예시 영역들은 본 명세서에 기술된 바와 같이 선택될 수 있고/있거나 다양한 패턴, 예를 들어, 밀집된 기하 구조, 희박한 기하 구조 등을 포함하는 다이의 일부분으로부터의 대표 샘플의 선택을 포함할 수 있다.

도 3의 단계(304)에 도시된 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(들)은 시뮬레이션(들)을 수행할 수 있다. 예를 들어, 영역에 관한 정보에 기초하여, 컴퓨터 서브시스템(들)은 그 영역에 대응하는 모델(들) 중 하나를 선택할 수 있다. 그 후 컴퓨터 서브시스템(들)은 모델(들)을 사용하여 검사 서브시스템에 의해 생성된 출력에서 영역이 어떻게 나타나는지 시뮬레이션할 수 있다. 또한, 컴퓨터 서브시스템(들)은 검사 서브시스템의 주어진 모드 또는 모드들에 대하여 표본에 대한 시뮬레이션된 이미지(들), 예를 들어, 광학 및/또는 전자빔 이미지를 생성하기 위해 시뮬레이션(들)을 수행할 수 있다("모드"는 일반적으로 광학 또는 전자빔 이미징과 같은 출력 획득을 지배하는 파라미터 세트로서 정의된다). 이러한 방식으로, 각각의 모델에 기초한 시뮬레이션이 수행될 수 있고, 그에 의해 각각의 영역의 시뮬레이션된 이미지를 생성할 수 있다.

따라서 컴퓨터 서브시스템(들)은 각 영역에 대한 이미지(들)를 렌더링할 수 있다. 시뮬레이션 결과는 회색 레벨에서 정량적으로 정확할 필요는 없다. 그러나, 바람직하게는 시뮬레이션 결과는 측정된 이미지와 높은 상관 관계를 가질 수 있다. 예를 들어 출력과 시뮬레이션된 출력을 수학적으로 공간적으로 상관시킬 수 있는 한, 시뮬레이션된 출력은 이와 달리 검사 서브시스템에 의해 생성된 출력과 상이한 특성을 가질 수 있다. 예를 들어, 시뮬레이션은 표본의 비교적 단순한 2차원 모델을 사용하고 시뮬레이션된 광학 이미지를 생성하기 위해 이들을 에어리 디스크(airy disc)와 같은 가우시안 또는 다른 PSF와 컨볼루션함으로써 수행될 수 있다.

그러나, 더 정확하고/하거나 더 많은 수의 모드로 본 발명이 사용될 수 있게 하는, 더 정교한 시뮬레이션(예를 들어, RCWA(rigorous wave coupled analysis))이 수행될 수 있다. 가장 정확한 시뮬레이션된 이미지를 생성하기 위해 시뮬레이션은 칩 설계 및 재료에 대한 3차원 정보로부터 맥스웰 방정식을 풀므로써, 전자기장(electromagnetic, EM) 필드의 시뮬레이션을 수반한 다음, 표본의 이미지를 형성하기 위해 사용되는 검사 서브시스템의 광학(또는 전자빔) 파라미터의 시뮬레이션을 수행한다. 이러한 방식으로, 더 복잡한 렌더링이 실제 이미지(예를 들어, 광학 또는 전자빔)에 대한 정렬로 더 만족스러운 결과를 생성할 수 있다.

본 명세서에 설명된 시뮬레이션(들)은 오프라인으로 수행될 수 있다(표본이 검사 서브시스템에 의해 스캔되고 있는 동안은 아님). 시뮬레이션(들)의 오프라인 특성으로 인해, 더 나은 렌더링 알고리즘 및/또는 방법(예를 들어, 수행하기에 더 복잡하고 시간이 오래 걸리는 것)이 영역에 대해 검사 서브시스템에 의해 생성될 출력을 시뮬레이션하는 데 사용될 수 있는데, 이는 영역이 표본 상에 인쇄되고 검사 서브시스템에 의해 이미징될 방법에 더 가깝게 일치하는 시뮬레이션된 이미지를 제공할 수 있어서, 이에 의해 부정확한 설계 렌더링으로 인한 일치 결과 변동성을 줄일 수 있다.

도 3에 도시된 바와 같이, 시스템은 단계(306)에 도시된 바와 같이, 표본의 스캔(광학 또는 전자빔)을 수행할 수 있다. 예를 들어, 검사 서브시스템은 출력이 검사 서브시스템의 검출기(들)에 의해 생성되고 있을 때, 전술한 바와 같이 표본에 걸쳐 광 또는 전자빔 출력(들)을 스캔할 수 있다. 그 후, 컴퓨터 서브시스템(들)은 본 명세서에서 추가로 기술된 바와 같이 검출기(들)로부터의 출력을 획득할 수 있다.

이 단계가 도 3의 시뮬레이션(들) 후에 수행되는 것으로 도시되어 있지만, 표본 스캔은 임의의 적절한 시점에서 수행될 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들어, 표본 스캔은 출력이 다른 단계(들)에 필요할 때까지 적절한 저장 매체에 저장될 수 있는 한, 본 명세서에 기술된 임의의 다른 단계(들) 전에 수행될 수 있다. 그러한 저장 매체의 한 예는 가상 검사기(virtual inspector, VI)로서, 출력의 실시간 획득을 모방하는 방식으로 출력이 "재생(played back)"될 수 있도록 표본에 대하여 생성된 방대한 양의 출력을 저장할 수 있고, 출력의 실시간 획득 동안에 저장된 출력만을 사용하여 표본에 대해 가상 검사가 수행될 수 있다. 그러한 가상 검사기의 예는 Bhaskar 등에게 2012년 2월 28일에 발행된 미국 특허 제8,126,255호 및 Duffy 등에게 2015년 12월 29일에 발행된 미국 특허 제9,222,895호에 기술되어 있으며, 이들은 본 명세서에 완전히 설명된 것처럼 참고 문헌으로 포함된다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 이들 특허에 기재된 바와 같이 추가로 구성될 수 있다. 그러나, 표본의 스캔 이전 또는 도중에 본 명세서에 기술된 많은 단계(들)를 수행하는 것도 가능할 수 있다. 이러한 방식으로, 본 명세서에 기술된 실시 예는 인-라인(in-line)으로 수행되도록 구성될 수 있다.

일부 실시 예에서, 정렬은 영역에 대한 출력이 상기 영역에 대한 다수의 시뮬레이션된 출력에 개별적으로 정렬되는 다중 정렬 단계를 수행하는 것과, 다중 정렬 단계 중 어느 것이 최상의 정렬을 산출하였는지를 결정하는 것과, 결함 위치를 결정하는데 사용되는 정렬의 결과로서 최상의 정렬을 산출하는 것으로 결정된 다중 정렬 단계의 결과를 선택하는 것을 포함한다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(들)은 단계(308)에 도시된 바와 같이 이미지를 정렬시키도록 구성될 수 있으며, 이는 다중 정렬 단계들 각각에 대해 본 명세서에서 더 설명된 바와 같이 수행될 수 있다. 또한, 컴퓨터 서브시스템(들)은 도 3의 단계(310)에 도시된 바와 같이, 최상의 정렬을 산출한 모델 및/또는 시뮬레이션을 식별하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 영역에 대하여 둘 이상의 모델 및/또는 시뮬레이션이 존재하는 경우, 출력(예를 들어, 기준 패치 이미지)과 가장 높은 상관 관계를 갖는 시뮬레이션된 출력을 산출한 시뮬레이션 및/또는 모델이 선택될 수 있다. 최상인 것으로 결정된 정렬 결과는 그 후 본 명세서에 기술된 추가 단계(들)에 사용될 수 있다.

그러한 실시 예는 여러 가지 이유로 유리할 수 있다. 예를 들어, 실제 이미지는 공정 변동성으로 인해 의도하지 않게(그리고 아마도 바람직하지 않게) 변하도록 초래될 수 있다. 만일 표본의 실제 스캔이 표본 상의 단일 영역 내에서 변화하는 이미지를 생성하는 것으로 알려진다면, 해당 영역에 대해 여러 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 또한, 실제 이미지는 (예를 들어, 상이한 이미지를 생성하기 위해 상이한 모드가 사용될 때) 의도적으로 변화하도록 초래될 수 있다. 그러므로 본 명세서에 설명된 단계(들)가 수행될 표본의 각 영역에 대해 여러 시뮬레이션 이미지를 생성하는 것이 유리할 수 있다. 각 측정된 이미지와 최상으로 상관되는 시뮬레이션된 이미지는 즉석에서(즉, 단계(들)가 컴퓨터 서브시스템(들)에 의해 수행되고 있는 동안) 결정되고 로컬리제이션에 사용될 수 있다. 이러한 방식으로, 본 명세서에 기술된 실시 예는 이미지 변동성에 실질적으로 견고할 수 있다.

또 다른 실시 예에서, 정렬을 위해 사용되는 출력은 영역에 대한 기준 이미지를 포함하고, 영역에 대한 출력은 또한 타겟 이미지를 포함하고, 컴퓨터 서브시스템(들)은 영역에 대한 타겟 이미지를 기준 이미지에 정렬시키고 이에 의해 타겟 이미지를 시뮬레이션된 출력에 정렬시키도록 구성된다. 예를 들어, 표본을 스캔하는 동안 각 위치에 대한 타겟 및 기준 "패치" 이미지가 저장될 수 있고, "패치" 이미지(일반적으로 이미지 "패치"라고도 불림)는 일반적으로 표본 상의 특정 위치에서 획득된 비교적 작은 이미지로서 정의될 수 있다. 타겟 및 기준 이미지 패치는 동일하거나 실질적으로 동일한 패터닝된 피처가 형성되도록 의도된 표본 상의 상이한 위치에서 획득될 수 있다. 예를 들어, 타겟 및 기준 패치 이미지는 동일한 피처들의 상이한 위치들에서 획득될 수 있으며, 상이한 위치들은 동일한 다이 또는 상이한 다이 내의 동일한 다이 위치에 있을 수 있다. 타겟 "패치 이미지"는 이러한 구현을 위해 시뮬레이션된 이미지에 정렬될 수 있다. 이러한 방식으로, 기준 패치 이미지(들)는 시뮬레이션된 이미지(들)에 정렬될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템(들)은 또한 검사 중에 통상적으로 수행될 수 있는 타겟 및 기준 출력(또는 이미지들)을 정렬시킬 수 있다. 그러므로, 기준 패치 이미지(들)를 시뮬레이션된 이미지(들)에 정렬시킴으로써, 타겟 이미지(들)는 시뮬레이션된 이미지(들)에 효과적으로 정렬된다. 그러한 시스템의 실시 예는 다수의 장점을 갖는다. 예를 들어, 모든 정렬은 비교적 작은 광학 패치 위에 로컬로 수행될 수 있다. 따라서, 본 명세서에 설명된 실시 예는 모델과 표본 사이의 차이에 민감하지 않으며, 이는 비교적 큰 거리에 걸쳐 누적될 수 있다.

컴퓨터 서브시스템(들)은 또한 표본상의 영역에 대한 출력의 결함을 검출하도록 구성된다. 표본 상의 결함을 검출하는 것은 임의의 적합한 결함 검출 방법 및/또는 알고리즘을 가진 당업계에 공지된 임의의 적합한 방식(예를 들어, 출력에 임계값을 적용하고 임계값을 초과하는 값을 갖는 임의의 출력이 결함 또는 잠재적 결함에 대응하는 것으로 결정하는 것)으로 수행될 수 있다. 출력에서 검출되는 "결함"은 결함일 가능성이 있고 또한 결함이 아닐 가능성이 있는 "이벤트" 또는 "잠재적 결함"이라고 더 정확하게 지칭될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 서브시스템(들)에 의한 출력에서 검출된 "결함"은 본 명세서에서 추가로 설명되는 바와 같이 DOI 또는 뉴슨스인 것으로 결정될 수 있다.

다른 실시 예에서, 영역에 대한 출력은 영역에 대한 기준 출력 및 타겟 출력을 포함하고, 결함을 검출하는 것은 영역에 대한 타겟 출력으로부터 영역에 대한 기준 출력을 감산함으로써 영역에 대한 차영상(difference image)을 생성하고, 차영상에 결함 검출 방법을 적용하는 것을 포함한다. 기준 및 타겟 출력은 본 명세서에서 더 설명되는 바와 같이 획득될 수 있다. 차영상을 생성하는 것은 기준 및 타겟 출력을 정렬시킨 다음 타겟 출력으로부터 기준 출력을 감산하는 것을 포함할 수 있는데, 이는 임의의 적절한 방식으로 수행될 수 있다. 결함 검출 방법은 본 명세서에서 추가로 설명되는 바와 같이 차영상에 적용될 수 있다.

일 실시 예에서, 영역에 대한 출력은 영역에 대한 기준 출력 및 타겟 출력을 포함하고, 결함을 검출하는 것은 영역에 대한 타겟 출력으로부터 영역에 대한 기준 출력을 감산함으로써 영역에 대한 차영상을 생성하는 것과 차영상에 적용함으로써 차영상에서 결함을 검출하는 것을 포함하고, 임계값은 핫(hot) 임계값이다. 예를 들어, 상당한 수의(예를 들어, ~100K) 후보 위치가 선택되고 각 위치에 대한 타겟 및 기준 "패치" 이미지가 저장될 수 있는 "핫 스캔"이 수행될 수 있다. "핫" 임계값은 표본에 대한 검사 서브시스템에 의해 생성된 출력의 잡음 플로어(noise floor)에, 그 내부에, 또는 실질적으로 그 근처에 있는 임계값으로서 일반적으로 정의될 수 있다. 이러한 방식으로, 결함 검출은 동조(tuning)된 검사 레시피에 대해 통상적으로 수행되는 것보다 훨씬 더 공격적(더 핫)일 수 있어, 결함 및 뉴슨스 이벤트를 포함하여 동조된 검사에서 요구되는 것보다 더 많은 이벤트가 검출된다. 이러한 방식으로, 그러한 검사는 실질적으로 높은 뉴슨스 이벤트 검출로 인해 생산 모니터링에 일반적으로 유용하지 않을 것이다. 그러한 검사는 흔히 "핫" 검사라고 불린다. 기준 및 타겟 출력은 본 명세서에서 더 설명되는 바와 같이 획득될 수 있다. 차영상을 생성하는 것은 본 명세서에서 더 설명하는 바와 같이 수행될 수 있다. 임계값은 본 명세서에서 추가로 설명되는 바와 같이 차영상에 적용될 수 있다.

컴퓨터 서브시스템(들)은 검출 및 정렬의 결과에 기초하여 시뮬레이션된 출력 내의 패터닝된 피처들에 대한 출력의 결함 위치를 결정하도록 추가로 구성된다. 예를 들어, 도 3의 단계(312)에 도시된 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(들)은 결함의 위치를 결정하도록 구성될 수 있다. 출력(예를 들어, 광학 이미지들)이 본 명세서에 설명된 바와 같이 시뮬레이션된 출력에 정렬되기 때문에, 일단 결함이 검출되면, 시뮬레이션된 출력에 대한 잠재적인 DOI의 위치가 알려져 있다. 이러한 방식으로, 결함의 위치가 시뮬레이션된 출력에 대해 알려지면, 결함의 위치는 시뮬레이션된 출력에서 결함에 근접하게 형성된 패터닝된 피처와 관련하여(따라서 표본 상에 그리고 설계에서 형성되는 패터닝된 피처와 관련하여) 알려져 있다.

그러한 일 실시 예에서, 결함의 위치를 결정하는 것은 결함에 대응하는 차영상의 일부를 가우시안 함수에 피팅(fitting)하는 것에 의해 수행된다. 예를 들어, 잠재적 결함에 대응하는 차영상 내의 측정된 신호는 DOI에 대한 예상된 신호 프로파일(예를 들어, 가우시안 프로파일)에 피팅될 수 있다. 다시 말해서, 컴퓨터 서브시스템(들)은 가우시안 모델을 사용하여 DOI 위치에 피팅될 수 있다. 검사 서브시스템의 모드의 경우 및 불규칙한 신호 프로파일을 가진 DOI의 경우, DOI 위치는 이러한 신호 프로파일의 시뮬레이션에 피팅함으로써 결정될 수 있다. 다른 실시 예에서, 결함의 위치를 결정하는 것은 결함에 대응하는 차영상의 일부를 함수에 피팅하는 것에 의해 수행된다. 예를 들어, 결함 프로파일을 설명하기 위해 (비-가우시안 함수를 포함하는) 임의의 적절한 함수가 사용될 수 있다. 추가적인 실시 예에서, 결함의 위치를 결정하는 것은 결함에 대응하는 차영상의 일부를 에어리 디스크 함수에 피팅하는 것에 의해 수행된다. 예를 들어, 결함 프로파일을 설명하는 데 사용할 수 있는 함수는 분석적으로 설명할 수 있는 함수(예를 들어, 에어리 디스크 또는 다항식) 또는 측정에서 유도된 함수(예를 들어, 결함 세트가 측정되고 그들의 프로파일이 함께 평균화됨)를 포함할 수 있다. 검사 서브시스템의 예상 신호 프로파일에 사용되는 모델 또는 함수는 당업계에 공지된 임의의 적합한 포맷을 갖는 당업계에 공지된 임의의 적합한 그러한 모델 또는 함수를 포함할 수 있다. 또한, 차영상의 일부를 신호 프로파일에 대한 모델에 피팅하는 것은 임의의 적절한 방식으로 수행될 수 있다.

그러한 다른 실시 예에서, 결함의 위치를 결정하는 것은 차영상에서 결함 신호의 중심을 결정함으로써 수행된다. 예를 들어, 결함 신호에 함수를 피팅하는 대신에 결함 신호의 중심을 계산하여 결함의 위치로서 사용할 수 있다. 다른 실시 예에서, 결함 프로파일의 시뮬레이션된 이미지는 이미지들 간의 교차 상관이 최대화될 때까지 차영상에 대해 시프트된다. 다른 실시 예에서, 결함 프로파일의 시뮬레이션된 이미지는 2개의 이미지들 간의 제곱 평균 차이(sum-squared difference)가 최소화될 때까지 차영상에 대해 시프트된다. 또 다른 실시 예에서, 결함의 위치를 결정하는 단계는, 출력에서 픽셀들의 그리드보다 더 미세한 픽셀들의 그리드 상으로 차영상을 업샘플링(upsample)하는 보간을 수행하는 단계, 및 픽셀들의 더 미세한 그리드에서 가장 강한 신호를 가진 픽셀의 중심의 위치를 결함의 위치로서 사용하는 단계를 포함한다. 이들 단계는 당업계에 공지된 임의의 적합한 방식으로 수행될 수 있다.

일부 실시 예에서, 패터닝된 피처들에 대한 결함의 위치는 서브-픽셀 및/또는 서브-해상도 정확도로 결정된다. 이러한 방식으로, 본 명세서에 기술된 실시 예는 서브-픽셀 및/또는 서브-해상도 정확도로 패터닝된 표본(예를 들어, 패터닝된 웨이퍼) 상의 결함의 위치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 각각의 광학 이미지(또는 다른 출력)에서 잠재적인 DOI 위치는 측정된 신호를 가우시안 함수에 피팅함으로써 서브-픽셀 및/또는 서브-해상도 정확도로 결정될 수 있다. 이와 같이, 출력의 정렬 및 (가우시안을 사용하는) 결함 위치에 대한 피팅은 서브-픽셀 및/또는 서브-해상도 정확도로 수행될 수 있다. 따라서, 결함의 로컬리제이션은 서브-픽셀 및/또는 서브-해상도이다.

다른 실시 예에서, 결함의 결정된 위치는 다차원의 위치이고, 거리는 다차원으로 결정된다. 예를 들어, 본 명세서에 기술된 실시 예는 실시 예들이 본질적으로 다차원으로 거리를 결정할 수 있다는 점에서 본질적으로 2차원(2D)이다.

컴퓨터 서브시스템(들)은 결함의 결정된 위치와 표본 상의 공지된 관심 위치 사이의 거리를 결정하도록 또한 구성된다. 알려진 관심 위치는 DOI가 공지되거나 표본에서 일어나는 것으로 의심되는 위치일 수 있다. 예를 들어, 도 3의 단계(314)에 도시된 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(들)은 결정된 위치와 예상되는 DOI 위치 사이의 거리를 결정하도록 구성될 수 있다. 이러한 방식으로, 검사가 수행되고 있을 때, 측정된 위치와 표본 상의 예상 DOI 위치(들) 사이의 거리(들)가 각각의 후보 결함 신호에 할당(assign)될 수 있다. 상술된 바와 같이, 로컬리제이션이 서브-픽셀일 수 있기 때문에, 본 명세서에 설명된 실시 예는 이미지의 픽실레이션(pixilation)과 무관하게 측정된 위치와 예상된 위치(들) 사이의 거리를 결정한다. 현재 사용되는 다른 방법은 픽셀 기반이다. 예를 들어, 현재 사용되는 다른 방법은 검출 영역에 포함될 (전체) 픽셀을 선택한다. 따라서, 이들 다른 방법은 서브 픽셀이 아니며, 또한 측정된 이미지의 픽실레이션에 의존한다. 결함의 결정된 위치와 공지된 관심 위치 사이의 거리는 이와 달리 임의의 적절한 방식으로 결정될 수 있다. 결함의 결정된 위치는 전술한 바와 같이 다차원으로 결정될 수 있기 때문에, 결함의 결정된 위치와 공지된 관심 위치 사이의 거리는 다차원(예를 들어, x 및 y 모두)으로 결정될 수 있다.

컴퓨터 서브시스템(들)은 또한 결정된 거리에 기초하여 결함이 DOI인지 아니면 뉴슨스인지 여부를 결정하도록 추가로 구성된다. 예를 들어, 도 3의 단계(316)에 도시된 바와 같이, 컴퓨터 서브시스템(들)은 결정된 거리에 기초하여 결함이 DOI인지 아니면 뉴슨스인지 여부를 결정하도록 구성될 수 있다. 일 실시 예에서, 결함이 DOI인지 아니면 뉴슨스인지 여부를 결정하는 단계는 결정된 거리에 임계값을 적용하는 단계, 결정된 거리가 임계값보다 낮으면 결함이 DOI인 것으로 결정하는 단계, 및 결정된 거리가 임계값보다 크면 결함이 뉴슨스라고 결정하는 단계를 포함한다. 이러한 방식으로, 뉴슨스를 최소화하면서 DOI 캡쳐 속도를 최대화하도록 거리 임계값(또는 임계값들)이 설정될 수 있다. 예를 들어 거리 임계값이 설정될 수 있으며 예상되는 위치에서 너무 먼 이벤트가 뉴슨스인 것으로 분류될 수 있다. 이와 같이, 본 명세서에 설명된 실시 예들은 공지된 관심 위치의 미리 설정된 거리 내에 있는 것으로 결정된 위치에서 검출되는 결함들을 DOI인 것으로 식별하는 반면, 공지된 관심 위치로부터 미리 설정된 거리보다 더 먼 위치에서 검출된 결함이 뉴슨스라고 결정할 수 있다. 임계값은 임의의 적절한 방식(예를 들어, 경험적으로, 실험적으로 등)으로 결정될 수 있다.

다른 실시 예에서, 결정된 결함의 위치는 다차원의 위치이고, 거리는 다차원으로 결정되며, 결함이 DOI인지 아니면 뉴슨스인지를 결정하는 것은 다수의 차원 각각에 임계값을 적용하는 것을 포함한다. 예를 들어, 측정된 결함 위치와 예상되는 DOI 위치(들) 사이의 x 및 y의 거리가 각각의 후보 결함 신호에 할당될 수 있다. 또한, 각각의 차원에서 결정된 거리 각각에 상이한 임계값이 적용될 수 있다. 특히, x 방향의 거리에 대한 임계값은 x 방향의 결정된 거리에 적용될 수 있고, y 방향의 거리에 대한 상이한 임계값은 y 방향의 결정된 거리에 적용될 수 있다. 이러한 방식으로, 결정된 거리에 적용되는 임계값(들)은 다차원 임계값일 수 있다. 임계값(들)은 본 명세서에 기술된 바와 같이 달리 구성될 수 있다.

일 실시 예에서, 표본 상의 영역은 표본 상의 다수의 관심 영역(region of interest, ROI) 중 하나를 포함한다. 다른 실시 예에서, 표본 상의 영역은 서브-픽셀 및/또는 서브-해상도 영역을 갖는 ROI를 포함한다. 예를 들어, 본 명세서에 설명된 실시 예는 제한되지 않은 수의 서브-픽셀 및/또는 서브-해상도 ROI를 형성하는 것을 가능하게 한다. 이러한 일례에서, ROI 각각은 공지된 관심 위치에 기초하여 결정될 수 있다. 이러한 방식으로, 각각의 ROI는 공지된 상이한 관심 위치에 대응할 수 있다. 본 명세서에서 추가로 설명된 바와 같이, 이들 영역 외부에서 발생하는 결함 신호는 관심 결함 형태에 해당하지 않는 것으로서 제거될 수 있어, 뉴슨스를 크게 줄이고 감도를 증가시킨다.

이러한 방식으로, 다수의 ROI 중 하나 이상은 DOI가 어디에 있어야 하는지에 관한 정보에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, P-형 금속 산화물 반도체(P-type metal-oxide-semiconductor, PMOS) 핀(fin) 위에 실리콘 게르마늄(silicon germanium, SiGe)을 증착할 때 때때로 누락된 물질이 있을 수 있다. 따라서 관심 영역 중 하나 이상이 SiGe가 누락될 수 있는 PMOS 위치에 있다는 것을 미리 알 수 있다. 그러나, 다른 경우 DOI가 어디에 있을 것으로 예상할지가 알려져 있지 않을 수 있다.

일부 실시 예에서, 검사 서브시스템이 출력을 생성하는 동안 표본 상의 영역이 선택되고, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 출력에 기초하여 표본 상의 결함을 검출한다. 예를 들어, 본 명세서에서 더 설명되는 설계-기반 케어 영역(care area, CA) 방법 및 패치 대 설계 정렬(patch to design alignment, PDA) 방법과 같은 현재 사용되는 방법과 대조적으로, 출력에서의 관심 위치(예를 들어, 광학 이미지)는 급히(on the fly) 결정될 수 있다. 특히, 여기서 설명된 현재 사용되는 방법 중 일부는 비교적 작은 CA, 즉 검사되는 영역을 셋업한다. 정의될 수 있는 이러한 영역의 수에는 (예를 들어, 시스템의 데이터 처리 능력 및/또는 검사를 위한 처리량 요건으로 인해) 한계가 있다. 대조적으로, 본 명세서에 설명된 실시 예에서, 검사 영역의 수에는 제한이 없을 수 있다. 대신에, 실시 예들은 수집된 출력을 거치고 각각의 잠재적 결함이 "정확한(correct)" 위치로부터 오고 있는지 여부를 결정할 수 있다. 따라서 조사(interrogate)될 수 있는 표본 상의 위치의 수에는 제한이 없다. 이와 같이, 본 명세서에 기술된 실시 예는 무제한의 수의 예상 위치에 대해 본 명세서에서 설명된 단계(들)를 수행할 수 있다.

추가 실시 예에서, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 결함에 대한 검사 서브시스템의 출력을 상이한 출력 획득 서브시스템에 의해 표본 상의 영역에 대해 생성되는 출력과 상관시키도록 추가로 구성된다. 예를 들어, 본 명세서에 설명된 실시 예는 SEM-패치 이미지 상관에 특히 유용할 수 있다. 그러한 일 예에서, 본 명세서에 기술된 실시 예는 SEM 이미지와 광학 이미지 사이의 결함 위치를 비교하는 실질적으로 정확한 방법을 제공하여, 광학 이미지의 신호가 SEM 이미지에서 볼 수 있는 결함과 동일한 위치로부터 오는지 여부를 정확히(또는 실질적으로 정확히) 결정할 수 있다. 예를 들어, 결함 위치는 시뮬레이션된 출력에서의(및 따라서 표본 상에 및/또는 표본에 대한 설계에서) 패터닝된 피처와 관련하여 본 명세서에서 더 설명되는 바와 같이 결정된다. 이러한 결함 위치는 그 후 상이한 출력 획득 서브시스템에 의해 생성된 출력 내에서 패터닝된 피처에 대해 동일한 위치를 찾는데 사용될 수 있다. 이러한 방식으로, 결함 위치에서 하나의 서브시스템에 의해 생성된 출력은 비교적 높은 신뢰도로 동일한 결함 위치에서 다른 서브시스템에 의해 생성된 출력과 상관될 수 있다.

상이한 서브시스템으로부터의 그러한 출력 상관에 대해 다양한 용도가 있다. 예를 들어, 일부 결함 예는 전자빔 기반 검사(electron beam based inspection, EBI)에 의해 발견될 수 있다. 이러한 결함은 SEM 검토를 통해 확인될 수 있지만 광학 검사에서는 검출되지 않았을 수 있다. 따라서 검사에 사용되는 광학 검사기의 하나 이상의 파라미터를 변경함으로써 이러한 결함에 민감하도록 광학 검사를 동조하는 것이 바람직할 수 있다. 그러나, 종종 이러한 DOI 중 하나의 광학 이미지에서 신호(또는 다중 신호)가 있을 수 있지만, 그 신호(또는 신호들)가 DOI로부터 오는지 아니면 다른 것에서 오는 것인지 불분명할 수 있다. 예를 들어, 신호는 SEM 이미지에서 볼 수 없는 다른 공정 변형으로 인한 것일 수 있다. 따라서, SEM-광학 패치 이미지 상관은 광학 신호가 공지된 DOI의 위치로부터 유래하는지의 여부를 결정하기 위해 수행될 수 있다. 광학 신호가 정확한 위치에서 오는 경우, 그것은 아마 DOI로 인한 것일 수 있으며, 따라서 검사 파라미터를 최적화하여 신호를 증가시킬 수 있다. 그러나, 광학 신호가 상이한 위치로부터 오는 경우, 그 신호를 증가시키는 것은 불리할 것이다. 따라서, 광학 신호가 어디서 오는지 결정하는 정확한 방법이 없으면 노이즈를 검출하기 위한 검사를 최적화하는 데 상당한 양의 시간이 낭비될 수 있다.

본 명세서에 기술된 실시 예들과 비교하여, 광학 결함 신호가 SEM 이미지에서 볼 수 있는 DOI와 동일한 위치에서 유래한 것인지 여부의 결정은 일반적으로 수동으로 (사용자에 의해) 이미지들을 비교함으로써 수행된다. 그러나, SEM과 광학 이미지를 수동으로 비교함으로써 수행되는 SEM-패치 상관은 상대적으로 느리고 숙련된 전문가의 시간을 필요로 하며 정확도에서 몇 개의 광학 픽셀로 제한된다.

일부 단계(들)가 본 명세서에서 "하나의(a)" 결함에 대해 수행되는 것으로 설명되었지만, 본 명세서에 기술된 단계(들)는 표본 상에서 검출된 결함의 전부, 일부(some) 또는 부분(portion)에 대해 수행될 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들어, 도 3에 도시된 단계들(308, 310, 312, 314, 316)은 (검출된 이벤트가 표본 상에서 검출된 잠재적 결함으로 정의될 수 있지만, 본 명세서에 기술된 바와 같이 실제로 DOI 또는 뉴슨스인 것으로 결정될 수 있는) 각각의 검출된 이벤트에 대해 컴퓨터 서브시스템(들)에 의해 수행될 수 있다.

또한, 하나 이상의 단계(들)가 표본 상의 하나보다 많은 결함에 대하여 컴퓨터 서브시스템(들)에 의해 수행될 때, 하나보다 많은 결함에 대한 하나 이상의 단계(들)의 결과는 하나 이상의 다른 단계(들)를 수행하도록 연합하여 사용될 수 있다. 예를 들어, 추가적인 실시 예에서, 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 표본 상의 영역의 다수의 인스턴스에 대한 정렬 및 검출을 수행함으로써 영역의 다수의 인스턴스 내의 다수의 결함을 검출하도록 구성되고, 다수의 결함에 대한 위치를 결정하는 것을 수행하고, 다수의 결함의 결정된 위치를 결합하고, 상기 결합된 위치에 기초하여 상기 표본에 대하여 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템에 의해 수행되는 하나 이상의 단계의 하나 이상의 파라미터를 변경하도록 구성된다.

그러한 일례에서, 본 명세서에서 설명된 바와 같이 컴퓨터 서브시스템(들)에 의해 분석되는 모든 이벤트에 대해 결정된 x 및 y 거리는 레시피의 동조(예를 들어, 분류 기반 동조)에서의 속성으로서 사용될 수 있다. 또한, 표본 상의 특정 유형의 패턴 내에서 발견된 모든 검출된 이벤트에 대해 결정된 위치는 단일 이미지로 디스플레이될 수 있다. 예를 들어, SRAM 결함의 경우, 전체 표본으로부터의 이러한 결함의 모든 상대적 위치가 단일 SRAM 셀 내에 표시(plot)될 수 있다. 그러한 정보는 특정 유형의 패턴의 이미지 또는 특정 유형의 패턴을 위한 설계와 같은 특정 유형의 패턴에 대한 정보로 중첩될 수 있다. SRAM 셀 또는 다른 셀의 경우, 그러한 결합되고 디스플레이된 정보는 셀 스택(cell stack)으로서 지칭될 수 있다. 이 결합된 정보에 기초하여, (예를 들어, 사용자 또는 컴퓨터 서브시스템(들)에 의해) 서브-픽셀 관심 영역이 정의될 수 있고, 결함 검출 임계값은 (예를 들어, 사용자 또는 컴퓨터 서브시스템(들)에 의해) 상이한 영역에 대해 상이하게 설정될 수 있다. 임계값들은 뉴슨스 영역에 있거나 더 높은 것으로 예상되거나 알려져 있는 영역에서 더 낮게 설정될 수 있다. 예를 들어, DOI가 PMOS 핀의 측면에 있는 게이트 에지 근처에서 발생하는 것으로 알려진 경우, 해당 영역에서 결함을 검출하는 데 사용되는 임계값은 (그러한 영역에서 가능한 한 많은 DOI를 검출할 수 있도록 보장하기 위하여) 상대적으로 낮게 설정될 수 있다. 대조적으로, 게이트 위(또는 아래) PMOS 핀의 끝 부분에 뉴슨스가 발생하는 것으로 알려진 경우, 해당 영역의 결함 검출에 사용되는 임계값을 (가능한 한 적은 뉴슨스의 검출을 보장하기 위하여) 상대적으로 높게 설정할 수 있다. 이와 같이, 검출 임계값은 개별적으로 각 관심 영역에 대해 설정될 수 있다.

이러한 방식으로 DOI(및 뉴슨스) 정보의 정확한 위치는 다양한 이유로 사용자에게 가치가 있다. 또한, DOI의 위치가 분류된 로트(lot) 결과(즉, 검출된 이벤트가 SEM 상의 결함 검토와 같은 일부 지상 실측 정보(ground-truth) 방법, 또는 다른 유사하게 기능하는 결함 검토 툴을 사용하여 DOI 또는 뉴슨스로 분류된 검사 결과)로부터 결정될 수 있다면, DOI와 뉴슨스 사이의 예기치 않은 공간적 구분이 발견될 수 있다. 그 정보는 DOI 포착 및 뉴슨스 거절을 향상시키는데 유리하게 사용될 수 있다. 또한, DOI가 어디 위치해 있는지 아는 것은 그 자체로 사용자들에게 유용할 수 있다.

시스템의 각 실시 예는 본 명세서에서 설명된 임의의 다른 실시 예(들)에 따라 추가로 구성될 수 있다.

또 다른 실시 예는 표본에서 검출된 결함이 DOI 또는 뉴슨스인지를 결정하기위한 컴퓨터 구현 방법에 관한 것이다. 상기 방법은 상술한 컴퓨터 서브시스템(들)의 기능들 각각에 대한 단계들을 포함한다. 검사 서브시스템은 본 명세서에 설명된 대로 구성된다.

본 방법의 각 단계는 본 명세서에서 추가로 기술된 바와 같이 수행될 수 있다. 상기 방법은 또한 본 명세서에 설명된 검사 서브시스템 및/또는 컴퓨터 서브시스템(들) 또는 시스템(들)에 의해 수행될 수 있는 임의의 다른 단계(들)을 포함할 수 있다. 상기 방법의 단계들은 본 명세서에 기술된 임의의 실시 예에 따라 구성될 수 있는 하나 이상의 컴퓨터 시스템에 의해 수행된다. 또한, 전술한 방법은 본 명세서에 설명된 임의의 시스템 실시 예에 의해 수행될 수 있다.

추가 실시 예는 표본 상에서 검출된 결함이 DOI 또는 뉴슨스인지를 결정하기 위한 컴퓨터 구현 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템에서 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 관한 것이다. 하나의 그러한 실시 예는 도 4에 도시되어 있다. 특히 도 4에 도시된 바와 같이, 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체(400)는 컴퓨터 시스템(404) 상에서 실행 가능한 프로그램 명령어들(402)을 포함한다. 컴퓨터 구현 방법은 본 명세서에 설명된 임의의 방법(들)의 임의의 단계(들)을 포함할 수 있다.

본 명세서에 설명된 것과 같은 방법을 구현하는 프로그램 명령어들(402)은 컴퓨터 판독가능 매체(400)에 저장될 수 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는 자기 또는 광학 디스크, 자기 테이프, 또는 당업계에 공지된 임의의 다른 적절한 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체와 같은 저장 매체일 수 있다.

프로그램 명령어들은 특히 프로시저 기반 기술, 컴포넌트-기반 기술 및/또는 객체-지향 기술을 비롯한 임의의 다양한 방법으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 프로그램 명령어들은 ActiveX 컨트롤, C++ 객체, JavaBeans, MFC(Microsoft Foundation Classes), SSE(Streaming SIMD Extension) 또는 다른 기술 또는 방법론을 원하는 대로 사용하여 구현될 수 있다.

컴퓨터 시스템(404)은 본 명세서에 설명된 임의의 실시 예에 따라 구성될 수 있다.

본 명세서에 설명된 모든 방법은 방법 실시 예의 하나 이상의 단계의 결과를 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장하는 것을 포함할 수 있다. 결과는 본 명세서에 기술된 결과 중 임의의 것을 포함할 수 있고 당업계에 공지된 임의의 방식으로 저장될 수 있다. 저장 매체는 본 명세서에 설명된 임의의 저장 매체 또는 당업계에 공지된 임의의 다른 적절한 저장 매체를 포함할 수 있다. 결과가 저장된 후에, 결과는 저장 매체에서 액세스될 수 있으며, 본 명세서에 기술된 방법 또는 시스템 실시 예들 중 임의의 것에 의해 사용되거나, 사용자에게 디스플레이하기 위해 서식이 정해지거나, 다른 소프트웨어 모듈, 방법 또는 시스템 등에 의해 사용될 수 있다.

본 발명의 다양한 양상의 추가적 수정 및 대안적인 실시 예는 이 설명을 고려하여 당업자에게 명백할 것이다. 예를 들어, 표본에서 검출된 결함이 DOI 또는 뉴슨스인지를 결정하기 위한 방법 및 시스템이 제공된다. 따라서, 이 설명은 단지 예시적인 것으로서 해석되어야 하며, 본 발명을 수행하는 일반적인 방법을 당업자에게 교시하기 위한 것이다. 본 명세서에 도시되고 설명된 본 발명의 형태는 현재 선호되는 실시 예로 간주되어야 함이 이해되어야 한다. 본 발명의 이러한 설명의 이점을 얻은 후에 당업자에게 명백한 바와 같이, 본 명세서에 도시되고 기술된 것들을 대신하여 요소들 및 재료들이 대체될 수 있고, 일부 및 공정은 역으로 할 수 있으며, 본 발명의 일부 특징들은 독립적으로 이용될 수 있다. 다음 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 범위를 벗어남이 없이 본 명세서에 설명된 요소에서 변경이 이루어질 수 있다.

Claims (32)

1. 표본 상에서 검출된 결함이 관심 결함(defect of interest)인지 아니면 뉴슨스(nuisance)인지 여부를 결정하도록 구성된 시스템에 있어서,
   에너지원 및 검출기를 적어도 포함하는 검사 서브시스템으로서, 상기 에너지원은 표본으로 지향되는 에너지를 생성하도록 구성되고, 상기 검출기는 상기 표본으로부터의 에너지를 검출하고 상기 검출된 에너지에 응답하여 출력을 생성하도록 구성되는 것인, 상기 검사 서브시스템; 및
   하나 이상의 컴퓨터 서브시스템을 포함하고,
   상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은,
   상기 표본 상의 영역에 대한 상기 검사 서브시스템의 출력을 상기 표본 상의 영역에 대한 상기 검사 서브시스템의 시뮬레이션된 출력에 정렬(align)시키고;
   상기 표본 상의 영역에 대한 상기 출력에서 결함을 검출하고;
   상기 정렬 및 상기 검출의 결과들에 기초하여 상기 시뮬레이션된 출력 내의 패터닝된 피처들에 대한 상기 출력에서의 결함의 위치를 결정하고;
   상기 결정된 결함의 위치와 상기 표본 상의 공지된 관심 위치(location of interest) 사이의 거리를 결정하며;
   상기 결정된 거리에 기초하여 상기 결함이 관심 결함인지 아니면 뉴슨스인지 여부를 결정하도록 구성되는 것인 결함 결정 시스템.
2. 제1항에 있어서, 상기 공지된 관심 위치는 관심 결함의 공지된 위치를 포함하는 것인 결함 결정 시스템.
3. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한,
   상기 표본 상의 상이한 영역들에 대한 상기 표본의 상이한 모델들을 생성하고, 상기 영역에 대응하는 상기 상이한 모델들 중 하나의 모델을 선택하고 상기 상이한 모델들 중 선택된 하나의 모델에 기초하여 상기 영역에 대해 상기 검사 서브시스템에 의해 생성된 출력에서 상기 영역이 어떻게 나타날 것인지 시뮬레이션함으로써 상기 영역에 대한 상기 시뮬레이션된 출력을 생성하도록 구성되는 것인 결함 결정 시스템.
4. 제1항에 있어서, 상기 정렬은, 상기 영역에 대한 상기 출력이 상기 영역에 대한 다수의 시뮬레이션된 출력들에 개별적으로 정렬되는 다중 정렬 단계들을 수행하는 것, 상기 다중 정렬 단계들 중 어느 정렬 단계가 최상의 정렬(best alignment)을 산출(produce)했는지 결정하는 것, 및 상기 결함의 위치를 결정하기 위해 사용되는 상기 정렬의 결과들로서 상기 최상의 정렬을 산출하도록 결정된 상기 다중 정렬 단계의 결과들을 선택하는 것을 포함하는 것인 결함 결정 시스템.
5. 제1항에 있어서, 상기 정렬은 상기 출력과 상기 시뮬레이션된 출력 간의 교차 상관(cross-correlation)을 최대화하는 것을 포함하는 것인 결함 결정 시스템.
6. 제1항에 있어서, 상기 정렬은 상기 출력을 서브-픽셀 정확도로 상기 시뮬레이션된 출력에 정렬시키는 것인 결함 결정 시스템.
7. 제1항에 있어서, 상기 정렬은 상기 출력을 서브-해상도 정확도로 상기 시뮬레이션된 출력에 정렬시키는 것인 결함 결정 시스템.
8. 제1항에 있어서, 상기 정렬에 사용되는 상기 출력은 상기 영역에 대한 기준 이미지(reference image)를 포함하고,
   상기 영역에 대한 상기 출력은 타겟 이미지(target image)를 더 포함하고,
   상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한 상기 영역에 대한 상기 타겟 이미지를 상기 기준 이미지에 정렬시킴으로써, 상기 타겟 이미지를 상기 시뮬레이션된 출력에 정렬시키는 것인 결함 결정 시스템.
9. 제1항에 있어서, 상기 영역에 대한 상기 출력은 상기 영역에 대한 기준 출력 및 타겟 출력을 포함하며,
   상기 결함을 검출하는 것은 상기 영역에 대한 상기 타겟 출력으로부터 상기 영역에 대한 상기 기준 출력을 감산함으로써 상기 영역에 대한 차영상(difference image)을 생성하는 것과, 상기 차영상에 임계값을 적용함으로써 상기 차영상에서의 결함을 검출하는 것을 포함하고,
   상기 임계값은 핫 임계값(hot threshold)인 것인 결함 결정 시스템.
10. 제1항에 있어서, 상기 영역에 대한 상기 출력은 상기 영역에 대한 기준 출력 및 타겟 출력을 포함하고,
    상기 결함을 검출하는 것은 상기 영역에 대한 상기 타겟 출력으로부터 상기 영역에 대한 상기 기준 출력을 감산함으로써 상기 영역에 대한 차영상을 생성하는 것과, 상기 차영상에 결함 검출 방법을 적용하는 것을 포함하고,
    상기 결함의 위치를 결정하는 것은 상기 결함에 대응하는 상기 차영상의 일부를 가우시안 함수(Gaussian function)에 피팅(fit)함으로써 수행되는 것인 결함 결정 시스템.
11. 제1항에 있어서, 상기 영역에 대한 상기 출력은 상기 영역에 대한 기준 출력 및 타겟 출력을 포함하고,
    상기 결함을 검출하는 것은 상기 영역에 대한 상기 타겟 출력으로부터 상기 영역에 대한 상기 기준 출력을 감산함으로써 상기 영역에 대한 차영상을 생성하는 것과, 상기 차영상에 결함 검출 방법을 적용하는 것을 포함하고,
    상기 결함의 위치를 결정하는 것은 상기 결함에 대응하는 상기 차영상의 일부를 함수에 피팅함으로써 수행되는 것인 결함 결정 시스템.
12. 제1항에 있어서, 상기 영역에 대한 상기 출력은 상기 영역에 대한 기준 출력 및 타겟 출력을 포함하고,
    상기 결함을 검출하는 것은 상기 영역에 대한 상기 타겟 출력으로부터 상기 영역에 대한 상기 기준 출력을 감산함으로써 상기 영역에 대한 차영상을 생성하는 것과, 상기 차영상에 결함 검출 방법을 적용하는 것을 포함하고,
    상기 결함의 위치를 결정하는 것은 상기 결함에 대응하는 상기 차영상의 일부를 에어리 디스크 함수(Airy disc function)에 피팅함으로써 수행되는 것인 결함 결정 시스템.
13. 제1항에 있어서, 상기 영역에 대한 상기 출력은 상기 영역에 대한 기준 출력 및 타겟 출력을 포함하고,
    상기 결함을 검출하는 것은 상기 영역에 대한 상기 타겟 출력으로부터 상기 영역에 대한 상기 기준 출력을 감산함으로써 상기 영역에 대한 차영상을 생성하는 것과, 결함 검출 방법을 상기 차영상에 적용하는 것을 포함하고,
    상기 결함의 위치를 결정하는 것은, 상기 차영상에서 상기 결함의 중심(centroid)을 결정함으로써 수행되는 것인 결함 결정 시스템.
14. 제1항에 있어서, 상기 영역에 대한 상기 출력은 상기 영역에 대한 기준 출력 및 타겟 출력을 포함하고,
    상기 결함 검출은 상기 영역에 대한 상기 타겟 출력으로부터 상기 영역에 대한 상기 기준 출력을 감산함으로써 상기 영역에 대한 차영상을 생성하는 것과, 상기 차영상에 결함 검출 방법을 적용하는 것을 포함하고,
    상기 결함의 위치를 결정하는 것은 상기 결함의 프로파일의 시뮬레이션된 이미지와 상기 차영상 사이의 교차 상관이 최대화될 때까지, 상기 차영상에 대하여 상기 결함의 프로파일의 시뮬레이션된 이미지를 시프트하는 것을 포함하는 것인 결함 결정 시스템.
15. 제1항에 있어서, 상기 영역에 대한 상기 출력은 상기 영역에 대한 기준 출력 및 타겟 출력을 포함하고,
    상기 결함 검출은 상기 영역에 대한 상기 타겟 출력으로부터 상기 영역에 대한 상기 기준 출력을 감산함으로써 상기 영역에 대한 차영상을 생성하는 것과, 상기 차영상에 결함 검출 방법을 적용하는 것을 포함하고,
    상기 결함의 위치를 결정하는 것은 상기 결함의 프로파일의 시뮬레이션된 이미지와 상기 차영상 사이의 합 제곱 차이(sum-squared difference)가 최소화될 때까지, 상기 차영상에 대하여 상기 결함의 프로파일의 시뮬레이션된 이미지를 시프트하는 것을 포함하는 것인 결함 결정 시스템.
16. 제1항에 있어서, 상기 영역에 대한 상기 출력은 상기 영역에 대한 기준 출력 및 타겟 출력을 포함하고,
    상기 결함 검출은 상기 영역에 대한 상기 타겟 출력으로부터 상기 영역에 대한 상기 기준 출력을 감산함으로써 상기 영역에 대한 차영상을 생성하는 것과, 상기 차영상에 결함 검출 방법을 적용하는 것을 포함하고,
    상기 결함의 위치를 결정하는 것은 상기 출력에서의 픽셀 그리드(grid of pixels)보다 더 미세한 픽셀 그리드 상으로 상기 차영상을 업샘플링하는 보간법을 수행하는 것과, 상기 더 미세한 픽셀 그리드에서 가장 강한 신호를 갖는 픽셀의 중심의 위치를 상기 결함의 위치로서 사용하는 것을 포함하는 것인 결함 결정 시스템.
17. 제1항에 있어서, 상기 패터닝된 피처들에 대한 상기 결함의 위치는 서브-픽셀 정확도로 결정되는 것인 결함 결정 시스템.
18. 제1항에 있어서, 상기 패터닝된 피처들에 대한 상기 결함의 위치는 서브-해상도 정확도로 결정되는 것인 결함 결정 시스템.
19. 제1항에 있어서, 상기 결함이 관심 결함인지 아니면 뉴슨스인지 여부를 결정하는 것은, 상기 결정된 거리에 임계값을 적용하는 것, 상기 결정된 거리가 상기 임계값 미만이라면 상기 결함이 관심 결함이라고 결정하는 것, 및 상기 결정된 거리가 상기 임계값보다 크다면 상기 결함이 뉴슨스라고 결정하는 것을 포함하는 것인 결함 결정 시스템.
20. 제1항에 있어서, 상기 결정된 결함의 위치는 다중 차원들(multiple dimensions)에서의 위치이고,
    상기 거리는 상기 다중 차원들로 결정되고,
    상기 결함이 관심 결함인지 아니면 뉴슨스인지 여부를 결정하는 것은 상기 다중 차원들 각각에 임계값을 적용하는 것을 포함하는 것인 결함 결정 시스템.
21. 제1항에 있어서, 상기 표본 상의 영역은 상기 표본 상의 다중 관심 영역들 중 하나의 관심 영역을 포함하는 것인 결함 결정 시스템.
22. 제1항에 있어서, 상기 표본 상의 영역은 서브-픽셀 영역을 가진 상기 표본 상의 관심 영역을 포함하는 것인 결함 결정 시스템.
23. 제1항에 있어서, 상기 표본 상의 영역은 서브-해상도 영역을 가진 상기 표본 상의 관심 영역을 포함하는 것인 결함 결정 시스템.
24. 제1항에 있어서, 상기 표본 상의 영역은, 상기 검사 서브시스템이 상기 출력을 생성하고 상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템이 상기 출력에 기초하여 상기 표본 상의 결함들을 검출하는 동안, 선택되는 것인 결함 결정 시스템.
25. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 상이한 출력 획득 서브시스템에 의해 상기 표본 상의 영역에 대해 생성된 출력에 상기 결함에 대한 상기 검사 서브시스템의 출력을 상관시키도록 구성되는 것인 결함 결정 시스템.
26. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템은 또한, 상기 표본 상의 영역의 다중 인스턴스들에 대하여 상기 정렬 및 상기 검출을 수행함으로써 상기 영역의 다중 인스턴스들 내의 다중 결함들을 검출하고, 상기 다중 결함들에 대하여 상기 위치를 결정하는 것을 수행하고, 상기 다중 결함들의 결정된 위치들을 결합하고, 상기 결합된 위치들에 기초하여 상기 표본에 대하여 상기 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템에 의해 수행된 하나 이상의 단계의 하나 이상의 파라미터를 변경하도록 구성되는 것인 결함 결정 시스템.
27. 제1항에 있어서, 상기 표본은 웨이퍼를 포함하는 것인 결함 결정 시스템.
28. 제1항에 있어서, 상기 표본은 레티클을 포함하는 것인 결함 결정 시스템.
29. 제1항에 있어서, 상기 표본에 지향되는 에너지는 광을 포함하고,
    상기 표본으로부터 검출되는 에너지는 광을 포함하는 것인 결함 결정 시스템.
30. 제1항에 있어서, 상기 표본에 지향되는 에너지는 전자들을 포함하고,
    상기 표본으로부터 검출되는 에너지는 전자들을 포함하는 것인 결함 결정 시스템.
31. 표본 상에서 검출된 결함이 관심 결함인지 아니면 뉴슨스인지 여부를 결정하기 위한 컴퓨터-구현(computer-implemented) 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템 상에서 실행가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 있어서,
    상기 컴퓨터-구현 방법은,
    상기 표본 상의 영역에 대한 검사 서브시스템의 출력을 상기 표본 상의 영역에 대한 상기 검사 서브시스템의 시뮬레이션된 출력에 정렬시키는 단계로서, 상기 검사 서브시스템은 에너지원 및 검출기를 적어도 포함하고, 상기 에너지원은 상기 표본으로 지향되는 에너지를 생성하도록 구성되고, 상기 검출기는 상기 표본으로부터의 에너지를 검출하고 상기 검출된 에너지에 응답하여 상기 출력을 생성하도록 구성되는 것인, 상기 출력 정렬 단계;
    상기 표본 상의 영역에 대한 상기 출력에서 결함을 검출하는 단계;
    상기 정렬 및 상기 검출의 결과들에 기초하여 상기 시뮬레이션된 출력 내의 패터닝된 피처들에 대한 상기 출력에서의 결함의 위치를 결정하는 단계;
    상기 결정된 결함 위치와 상기 표본 상의 공지된 관심 위치 사이의 거리를 결정하는 단계;
    상기 결정된 거리에 기초하여 상기 결함이 관심 결함인지 아니면 뉴슨스인지 여부를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 출력 정렬 단계, 상기 결함 검출 단계, 상기 위치 결정 단계, 상기 거리 결정 단계, 및 상기 결함이 관심 결함인지 아니면 뉴슨스인지 여부를 결정하는 단계는 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템에 의해 수행되는 것인 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
32. 표본 상에서 검출된 결함이 관심 결함인지 아니면 뉴슨스인지 여부를 결정하기 위한 컴퓨터-구현 방법에 있어서,
    상기 표본 상의 영역에 대한 검사 서브시스템의 출력을 상기 표본 상의 영역에 대한 상기 검사 서브시스템의 시뮬레이션된 출력에 정렬시키는 단계로서, 상기 검사 서브시스템은 에너지원 및 검출기를 적어도 포함하고, 상기 에너지원은 상기 표본으로 지향되는 에너지를 생성하도록 구성되고, 상기 검출기는 상기 표본으로부터의 에너지를 검출하고 상기 검출된 에너지에 응답하여 상기 출력을 생성하도록 구성되는 것인, 상기 출력 정렬 단계;
    상기 표본 상의 영역에 대한 출력에서 결함을 검출하는 단계;
    상기 정렬 및 상기 검출의 결과들에 기초하여 상기 시뮬레이션된 출력 내의 패터닝된 피처들에 대한 상기 출력에서의 결함의 위치를 결정하는 단계;
    상기 결정된 결함 위치와 상기 표본 상의 공지된 관심 위치 사이의 거리를 결정하는 단계;
    상기 결정된 거리에 기초하여 상기 결함이 관심 결함인지 아니면 뉴슨스인지 여부를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 출력 정렬 단계, 상기 결함 검출 단계, 상기 위치 결정 단계, 상기 거리 결정 단계, 및 상기 결함이 관심 결함인지 아니면 뉴슨스인지 여부를 결정하는 단계는 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템에 의해 수행되는 것인 결함 결정을 위한 컴퓨터-구현 방법.
    

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