KR20180071404A

KR20180071404A - 영역 적응식 결함 검출을 위한 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20180071404A
Application number: KR1020187017023A
Authority: KR
Inventors: 크리스토퍼 마허; 비요른 브라우어; 비제이 라마찬드란; 로랑 카르센티; 엘리제르 로젠가우스; 존 조단; 로니 밀러
Original assignee: 케이엘에이-텐코 코포레이션
Priority date: 2015-11-18
Filing date: 2016-11-16
Publication date: 2018-06-27
Also published as: CN108352063B; JP6873129B2; JP2019505089A; IL258804B; CN108352063A; IL258804A; TW201728892A; US10535131B2; TWI699521B; KR102445535B1; SG11201803667RA; US20170140516A1; WO2017087571A1

Abstract

결함 검출 방법은, 기준 이미지를 획득하는 것; 기준 이미지의 타겟 영역을 선택하는 것; 매칭 메트릭에 기초하여, 타겟 영역에 대응하는 기준 이미지의 하나 이상의 비교 영역을 식별하는 것; 테스트 이미지를 획득하는 것; 기준 이미지의 타겟 영역 및 기준 이미지의 하나 이상의 비교 영역으로 테스트 이미지를 마스킹하는 것; 테스트 이미지의 하나 이상의 비교 영역에 기초하여 테스트 이미지의 타겟 영역에 대한 결함 임계치를 정의하는 것; 및 결함 임계치에 기초하여 테스트 이미지의 타겟 영역이 결함을 포함하는지의 여부를 결정하는 것을 포함한다.

Description

영역 적응식 결함 검출을 위한 시스템 및 방법

관련 출원에 대한 상호 참조

본 출원은 Laurent Karsenti, Eliezer Rosengaus, John Jordan, 및 Roni Miller를 발명자로 하여 2015년 11월 18일자로 출원된 발명의 명칭이 AUTOMATED GENERALIZED REGION ADAPTIVE DEFECTIVE ENGINE (A-GRADE)인 미국 가출원 제62/257,025호의 35 U.S.C. § 119(e) 하에서의 이익을 주장하는데, 이 가출원은 그 전체가 참조에 의해 본원에 통합된다.

기술 분야

본 개시는 일반적으로 결함 검출에 관한 것으로, 더 상세하게는, 영역 적응식 결함 검출(region-adaptive defect detection)에 관한 것이다.

검사 시스템은 반도체 웨이퍼 상의 결함을 식별 및 분류하여 웨이퍼 상의 결함 집단(defect population)을 생성한다. 주어진 반도체 웨이퍼는 수백 개의 칩을 포함할 수도 있는데, 각각의 칩은 수천 개의 주목하는(of interest) 컴포넌트를 포함하고, 주목하는 각각의 컴포넌트는 칩의 주어진 레이어 상에서 수백만 개의 인스턴스를 가질 수도 있다. 결과적으로, 검사 시스템은 주어진 웨이퍼 상에서 방대한 수의 데이터 포인트(예를 들면, 몇몇 시스템의 경우 수천 억 개의 데이터 포인트)를 생성할 수도 있다. 또한, 점점 더 축소하는 디바이스에 대한 독려는, 검사 시스템에 대한 증가된 요구로 이어진다. 요구는 검사 속도 또는 감도를 희생시키지 않으면서 증가된 분해능(resolution) 및 용량에 대한 필요성을 포함한다.

결함 검출의 감도는 결함 검출 방법에서의 노이즈의 소스에 크게 의존한다. 예를 들면, 통상적인 결함 검출 시스템은, 테스트 이미지의 결함이 테스트 이미지 및 기준 이미지(reference image)의 픽셀 값 사이의 차이로서 나타나는 테스트 이미지와 결함 이미지 사이의 차이 이미지를 생성한다. 그러나, 기준 이미지 및/또는 테스트 이미지와 관련되는 노이즈는 결함 검출 감도를 감소시킨다. 몇몇 추가적인 결함 검출 시스템은, 감도를 증가시키기 위한 시도에서, (예를 들면, 상이한 웨이퍼, 상이한 다이, 다이 내의 반복하는 패턴의 상이한 영역, 또는 등등으로부터의) 다수의 기준 이미지를 활용한다. 그럼에도 불구하고, 그러한 시스템은 본질적으로 기준 데이터 노이즈의 영향을 받기 쉬운데, 이것은 궁극적으로는 결함 검출 감도를 제한한다. 따라서, 상기에서 식별되는 것과 같은 단점을 치유하기 위한 시스템 및 방법을 제공하는 것이 바람직할 것이다.

본 개시의 하나 이상의 예시적인 실시형태에 따른 결함 검출 방법이 개시된다. 하나의 예시적인 하나의 실시형태에서, 그 방법은 기준 이미지를 획득하는 것을 포함한다. 다른 예시적인 실시형태에서, 그 방법은 기준 이미지의 타겟 영역을 선택하는 것을 포함한다. 다른 예시적인 실시형태에서, 그 방법은, 매칭 메트릭(matching metric)에 기초하여, 타겟 영역에 대응하는 기준 이미지의 하나 이상의 비교 영역을 식별하는 것을 포함한다. 다른 예시적인 실시형태에서, 그 방법은 테스트 이미지를 획득하는 것을 포함한다. 다른 예시적인 실시형태에서, 그 방법은, 기준 이미지의 타겟 영역 및 기준 이미지의 하나 이상의 비교 영역으로 테스트 이미지를 마스킹하는 것을 포함한다. 다른 예시적인 실시형태에서, 그 방법은 테스트 이미지의 하나 이상의 비교 영역에 기초하여 테스트 이미지의 타겟 영역에 대한 결함 임계치를 정의하는 것을 포함한다. 다른 예시적인 실시형태에서, 그 방법은 결함 임계치에 기초하여 테스트 이미지의 타겟 영역이 결함을 포함하는지의 여부를 결정하는 것을 포함한다.

본 개시의 하나 이상의 예시적인 실시형태에 따른 결함 검출 시스템이 개시된다. 하나의 예시적인 실시형태에서, 시스템은 검사 서브시스템을 포함한다. 다른 예시적인 실시형태에서, 검사 서브시스템은 조명의 빔을 생성하기 위한 조명 소스를 포함한다. 다른 예시적인 실시형태에서, 검사 서브시스템은 조명의 빔을 샘플로 지향시키기 위한 조명 광학장치(illumination optics)의 세트를 포함한다. 다른 예시적인 실시형태에서, 시스템은 샘플로부터 방출되는 조명을 수집하기 위한 검출기를 포함한다. 다른 예시적인 실시형태에서, 시스템은 검출기에 통신 가능하게 커플링되는 컨트롤러를 포함한다. 다른 예시적인 실시형태에서, 컨트롤러는 기준 이미지를 획득하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시형태에서, 컨트롤러는 기준 이미지의 타겟 영역을 선택하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시형태에서, 컨트롤러는 매칭 메트릭에 기초하여, 타겟 영역에 대응하는 기준 이미지의 하나 이상의 비교 영역을 식별하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시형태에서, 컨트롤러는 테스트 이미지를 획득하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시형태에서, 컨트롤러는 기준 이미지의 타겟 영역 및 기준 이미지의 하나 이상의 비교 영역으로 테스트 이미지를 마스킹하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시형태에서, 컨트롤러는, 테스트 이미지의 하나 이상의 비교 영역에 기초하여, 테스트 이미지의 타겟 영역에 대한 결함 임계치를 정의하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시형태에서, 컨트롤러는 결함 임계치에 기초하여 테스트 이미지의 타겟 영역이 결함을 포함하는지의 여부를 결정하도록 구성된다.

본 개시의 하나 이상의 예시적인 실시형태에 따른 결함 검출 시스템이 개시된다. 하나의 예시적인 실시형태에서, 시스템은 검사 서브시스템을 포함한다. 다른 예시적인 실시형태에서, 검사 서브시스템은 조명의 빔을 생성하기 위한 조명 소스를 포함한다. 다른 예시적인 실시형태에서, 검사 서브시스템은 조명의 빔을 샘플로 지향시키기 위한 조명 광학장치의 세트를 포함한다. 다른 예시적인 실시형태에서, 시스템은 샘플로부터 방출되는 조명을 수집하기 위한 검출기를 포함한다. 다른 예시적인 실시형태에서, 시스템은 검출기에 통신 가능하게 커플링되는 컨트롤러를 포함한다. 다른 예시적인 실시형태에서, 컨트롤러는 기준 이미지를 획득하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시형태에서, 컨트롤러는 기준 이미지의 타겟 픽셀을 선택하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시형태에서, 컨트롤러는 픽셀의 정의된 레이아웃을 포함하는 부근 패턴(vicinity pattern)을 정의하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시형태에서, 컨트롤러는 부근 패턴에 따라 배열되는 기준 이미지의 타겟 부근(target vicinity)을 정의하도록 구성된다. 본 개시의 하나 이상의 예시적인 실시형태에 따르면, 타겟 부근은 타겟 픽셀을 포함한다. 다른 예시적인 실시형태에서, 컨트롤러는 매칭 메트릭에 기초하여, 타겟 영역에 대응하는 기준 이미지의 하나 이상의 비교 부근(comparative vicinity)을 식별하도록 구성된다. 본 개시의 하나 이상의 예시적인 실시형태에 따르면, 매칭 메트릭은 타겟 부근의 픽셀 값 분포를 포함한다. 다른 예시적인 실시형태에서, 컨트롤러는 테스트 이미지를 획득하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시형태에서, 컨트롤러는 기준 이미지의 타겟 영역 및 기준 이미지의 하나 이상의 비교 부근으로 테스트 이미지를 마스킹하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시형태에서, 컨트롤러는 테스트 이미지의 하나 이상의 비교 부근의 하나 이상의 픽셀 값 분포를 계산하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시형태에서, 컨트롤러는, 테스트 이미지의 하나 이상의 비교 부근의 픽셀 값 분포에 기초하여, 테스트 이미지의 타겟 부근의 픽셀 값 분포를 추정하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시형태에서, 컨트롤러는 타겟 부근의 추정된 픽셀 값 분포에 기초하여 타겟 픽셀에 대한 결함 임계치를 정의하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시형태에서, 컨트롤러는 결함 임계치에 기초하여 테스트 이미지의 타겟 픽셀이 결함을 포함하는지의 여부를 결정하도록 구성된다.

상기 일반적인 설명과 하기의 상세한 설명 둘 다는 예시적인 것이고 설명만을 위한 것이며, 청구되는 바와 같은 본 발명을 반드시 제한하는 것이 아니다는 것이 이해되어야 한다. 본 명세서에 통합되며 본 명세서의 일부를 구성하는 첨부의 도면은, 본 발명의 실시형태를 예시하며, 일반적인 설명과 함께, 본 발명의 원리를 설명하도록 기능한다.

첨부의 도면에 대한 참조에 의해, 본 개시의 다양한 이점이 기술 분야의 숙련된 자에 의해 더 잘 이해될 수도 있는데, 도면에서:
도 1은, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 검사 시스템의 개념도이다.
도 2는, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 검사 시스템에 의한 검출에 적합한 결함을 포함하는 샘플의 개략도이다.
도 3은, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 샘플을 검사하기 위한 방법에서 수행되는 단계를 예시하는 흐름도이다.
도 4a는, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 다수의 타겟 영역을 갖는 기준 이미지의 개념도이다.
도 4b는, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 도 4a에서 예시되는 기준 이미지와 관련되는 픽셀 값의 분포의 플롯이다.
도 5a는, 타겟 영역 및 관련되는 비교 영역에 대응하는 마스크 패턴 엘리먼트를 예시하는 마스크의 개념도이다.
도 5b는 타겟 영역 및 관련되는 비교 영역에 대응하는 마스크 패턴 엘리먼트를 예시하는 마스크의 개념도이다.
도 5c는 타겟 영역 및 관련되는 비교 영역에 대응하는 마스크 패턴 엘리먼트를 예시하는 마스크의 개념도이다.
도 6은, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 결함을 포함하는 샘플의 테스트 이미지의 개념도이다.
도 7a는, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 마스크에 의해 마스킹될 때의 테스트 이미지의 개념도이다.
도 7b는, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 나머지 픽셀의 픽셀 값 분포의 플롯이다.
도 7c는, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 마스크에 의해 마스킹될 때의 테스트 이미지의 개념도이다.
도 7d는, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 나머지 픽셀의 픽셀 값 분포의 플롯이다.
도 7e는, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 마스크에 의해 마스킹될 때의 테스트 이미지의 개념도이다.
도 7f는, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 나머지 픽셀의 픽셀 값 분포의 플롯이다.
도 8은, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 샘플의 결함 맵의 개념도이다.
도 9a는, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 광학 검사 서브시스템으로서 구성되는 검사 측정 서브시스템의 개념도이다.
도 9b는, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 입자 빔 검사 서브시스템으로서 구성되는 검사 서브시스템의 간략화된 개략도이다.

이제, 첨부의 도면에서 예시되는, 개시되는 주제에 대한 참조가 상세히 이루어질 것이다. 본 개시는, 소정의 실시형태 및 그 특정한 피쳐와 관련하여 특별히 도시되고 설명되어 있다. 본원에서 기술되는 실시형태는 제한하기보다는 예시적인 것으로 간주된다. 본 개시의 취지와 범위를 벗어나지 않으면서 형태 및 세부 사항에서의 다양한 변경 및 수정이 이루어질 수도 있다는 것이 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게는 쉽게 명백해야 한다.

본 개시의 실시형태는 영역 적응식 결함 검출을 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다. 이와 관련하여, 테스트 이미지에서의 중복하는 정보(redundant information)는 유사한 특성(예를 들면, 비교 영역)을 갖는 테스트 이미지의 영역을 결정하는 데 사용될 수도 있다. 따라서, 결함 검출 임계치는 테스트 이미지의 비교 영역의 픽셀 값에 기초하여 생성될 수도 있다. 본 개시의 실시형태는 기준 이미지를 사용하지 않고 테스트 이미지 상의 비교 영역을 직접적으로 결정하는 것에 관한 것이다. 본 개시의 추가적인 실시형태는, 기준 데이터(예를 들면, 기준 이미지, 설계 데이터, 또는 등등)를 사용하여 기준 이미지 상의 비교 영역을 결정하는 것 및 비교 영역으로 테스트 이미지를 마스킹하는 것에 관한 것이다. 이러한 방식으로, 기준 데이터는 테스트 이미지에서의 비교 영역의 정확한 결정을 용이하게 할 수도 있지만, 그러나, 결함 검출 임계치는 테스트 이미지의 픽셀 값에만 전적으로 기초할 수도 있다. 본 개시의 또 다른 실시형태는, 픽셀별 결함 검출 임계치(pixel-specific defect detection threshold)의 결정에 관한 것이다. 예를 들면, 기준 이미지의 각각의 픽셀에 대해, 주변 픽셀의 부근의 픽셀 값의 분포가 테스트 이미지 전체의 유사한 부근과 비교되어, 결함이 그 픽셀에 대해 존재하는지의 여부를 결정할 수도 있다. 본 개시의 추가적인 실시형태는, 테스트 이미지를 다수의 세그먼트로 분할하는 것 및 각각의 세그먼트에 대한 영역별 결함 검출 임계치(region-specific defect detection threshold)를 결정하는 것에 관한 것이다. 예를 들면, 테스트 이미지는 유사한 픽셀 값(예를 들면, 그레이레벨 픽셀 값, 또는 등등)을 갖는 영역에 따라 세그먼트화될 수도 있고, 영역별 결함 검출 임계치가 각각의 세그먼트에 대해 결정될 수도 있다.

본원에서, 통상적인 결함 검출 시스템은, 테스트 이미지를 하나 이상의 기준 이미지에 비교하는 것에 의해(예를 들면, 하나 이상의 차이 이미지의 생성, 또는 등등에 의해) 결함을 검출할 수도 있다는 것이 인식된다. 기준 이미지는 다른 다이(예를 들면, 다이 단위 검출(die-to-die detection), 또는 등등) 또는 다른 셀(예를 들면, 셀 단위 검출(cell-to-cell detection), 또는 등등)과 관련될 수도 있다. 그러나, 기준 이미지와 관련되는 노이즈는 결함 검출 감도를 현저하게 감소시킬 수도 있다. 다수의 기준 이미지를 활용하는 것에 의해 기준 이미지 노이즈를 극복하려는 시도는, 처리량 또는 프로세싱 요건과 같은, 그러나 이들로 제한되지는 않는 추가적인 시스템 성능 메트릭에 부정적인 영향을 끼칠 수도 있다. 예를 들면, 테스트 이미지를 두 개의 기준 이미지와 비교하는 것은, 두 이미지 모두에 대한 비교에 의해 식별되는 경우에만 결함이 플래그되기 때문에, 도전 과제를 제시한다. 이러한 시스템은 기준 이미지 노이즈 에 의해 여전히 제한된다. 다른 예로서, 몇몇 결함 검출 시스템은 "최적화된"(예를 들면, 골든(golden)) 기준 이미지를 생성하려고 추구한다. 예를 들면, "최적화된" 기준 이미지는, 기준 이미지의 각각의 픽셀이 다수의 기준 이미지의 대응하는 픽셀의 중앙값(median)을 나타내는 중앙 다이(median die)와 같은, 그러나 이것으로 제한되지는 않는 다수의 기준 이미지의 통계적 집합(statistical aggregation)을 포함할 수도 있다. 마찬가지로, 이러한 시스템은, 노이즈를 또한 나타내는 테스트 이미지에 대해 특히, 낮은 감도가 여전히 문제가 될 수도 있다. 본 개시의 추가적인 실시형태는, 기준 이미지보다는 테스트 이미지의 픽셀 값에 기초하여 결함 임계치의 결정을 제공하는데, 이것은 기준 이미지 노이즈를 회피할 수도 있다.

본원에서는, 결함 검출 시스템은, 각각의 부분 내의 샘플 상의 구조체가 유사한 특성을 가질 것으로 예상될 수도 있도록, 샘플을 다수의 부분으로 분할할 수도 있다는 것이 또한 인식된다. 또한, 이러한 시스템은, 각각의 부분 내의 유사 구조체의 통계적 비교를 제공하기 위해, 각각의 부분을 개별적으로 조사할 수도 있다. 예를 들면, 이러한 결함 검출 시스템은, 세그먼트화된 자동 임계치화(Segmented Auto-Thresholding; SAT), 다중 다이 적응식 임계치화(Multi-die Adaptive-Thresholding; MDAT/MDAT2), 계층 및 로컬 자동 임계치화(Hierarchical and Local Auto-Thresholding; HLAT), 컨텍스트 기반의 이미징(Context-Based Imaging; CBI), 표준 기준 패치(Standard Reference Patch; SRP), 또는 템플릿 기반의 검사(Template-Based Inspection; TBI)를 활용할 수도 있지만, 그러나 이들로 제한되는 것은 아니다. 검사를 용이하게 하기 위해 샘플의 설계 데이터를 사용하는 검사 시스템은, 일반적으로, 2010년 3월 9일자로 발행된 미국 특허 제7,676,077호, 2000년 11월 28일자로 발행된 미국 특허 제6,154,714호, 및 2011년 10월 18일자로 발행된 미국 특허 제8,041,103호에서 설명되는데, 이들 특허는 참조에 의해 그 전체가 본원에 통합된다.

그러나, 샘플의 상이한 부분을 개별적으로 조사하는 것은, 검출 감도에 부정적인 영향을 줄 수도 있는 측정 효과를 도입할 수도 있다. 예를 들면, 입자 기반의 이미징 방법(예를 들면, 주사 전자 현미경 검사(scanning electron microscopy), 집속 이온 빔 이미징, 및 등등)은, 측정 영역에 크게 의존할 수도 있는 대전 효과(charging effect)를 나타낼 수도 있다. 예를 들면, 에지에 의해 둘러싸이며 큰 측정 영역을 통해 이미지화되는 픽셀은, 동일한 에지에 의해 정의되는 측정 영역에 의해 이미지화되는 픽셀과는 상이하게 거동할 수도 있다. 본 개시의 추가적인 실시형태는, 큰 측정 영역을 갖는 전체 이미지 내에서, 인공적인 측정 효과를 회피할 수도 있는 비교 영역을 식별한다.

본 개시의 전반에 걸쳐 사용되는 바와 같이, 용어 "샘플"은 일반적으로 반도체 또는 비반도체 재료(예를 들면, 웨이퍼, 또는 등등)로 형성되는 기판을 가리킨다. 예를 들면, 반도체 또는 비반도체 재료는, 단결정 실리콘, 비화 갈륨, 또는 인화 인듐을 포함할 수도 있지만, 그러나 이들로 제한되는 것은 아니다. 샘플은 하나 이상의 레이어를 포함할 수도 있다. 예를 들면, 이러한 레이어는, 레지스트, 유전체 재료, 도전성 재료, 및 반도체성 재료를 포함할 수도 있지만, 그러나 이들로 제한되는 것은 아니다. 많은 상이한 타입의 이러한 레이어는 기술 분야에서 공지되어 있으며, 본원에서 사용되는 바와 같은 용어 샘플은 모든 타입의 이러한 레이어가 상부에 형성될 수도 있는 샘플을 포괄하도록 의도된다. 샘플 상에 형성되는 하나 이상의 레이어는 패턴화될 수도 있거나 또는 패턴화되지 않을 수도 있다. 예를 들면, 샘플은, 반복 가능한 패턴화된 피쳐를 각각 구비하는 복수의 다이를 포함할 수도 있다. 이러한 재료의 레이어의 형성 및 프로세싱은 궁극적으로는 완성된 디바이스로 귀결될 수도 있다. 많은 상이한 타입의 디바이스가 샘플 상에 형성될 수도 있으며, 본원에서 사용되는 바와 같은 용어 샘플은, 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 타입의 디바이스가 상부에 제조되고 있는 샘플을 포함하도록 의도된다. 또한, 본 개시의 목적을 위해, 용어 샘플 및 웨이퍼는 상호 교환 가능한 것으로 해석되어야 한다. 또한, 본 개시의 목적을 위해, 용어 패턴화 디바이스, 마스크 및 레티클은, 상호 교환 가능한 것으로 해석되어야 한다.

도 1은, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 검사 시스템(100)의 개념도이다. 하나의 실시형태에서, 검사 시스템(100)은 샘플(104)을 조사하기 위한 검사 측정 서브시스템(102)을 포함한다. 예를 들면, 검사 측정 서브시스템(102)은 샘플(104) 상의 하나 이상의 결함을 검출할 수도 있다.

본원에서, 검사 측정 서브시스템(102)은 샘플(104) 상의 결함을 검출하기에 적합한 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 타입의 검사 시스템일 수도 있다는 것을 유의한다. 예를 들면, 검사 측정 서브시스템(102)은 입자 빔 검사 서브시스템을 포함할 수도 있다. 따라서, 검사 측정 서브시스템(102)은, 샘플(104)로부터 방출되는 검출된 방사선(radiation)(예를 들면, 이차 전자, 후방 산란 전자, 발광, 또는 등등)에 기초하여 하나 이상의 결함이 검출 가능하도록, 하나 이상의 입자 빔(예를 들면, 전자 빔, 이온 빔, 또는 등등)을 샘플(104)로 지향시킬 수도 있다. 다른 예로서, 검사 측정 서브시스템(102)은 광학 검사 서브시스템을 포함할 수도 있다. 따라서, 검사 측정 서브시스템(102)은, 샘플(104)로부터 방출되는 검출된 방사선(예를 들면, 반사된 방사선, 산란된 방사선, 회절된 방사선, 발광 방사선, 또는 등등)에 기초하여 하나 이상의 결함이 검출 가능하도록, 광학 방사선을 샘플(104)로 지향시킬 수도 있다.

검사 측정 서브시스템(102)은 이미징 모드 또는 비 이미징 모드에서 동작할 수도 있다. 예를 들면, 이미징 모드에서, 개개의 오브젝트(object)(예를 들면, 결함)는 샘플 상의 조명된 스폿 내에서 (예를 들면, 명시야 이미지, 암시야 이미지, 위상 콘트라스트 이미지, 또는 등등의 일부로서) 분해될 수도 있다. 비 이미징 동작 모드에서, 하나 이상의 검출기에 의해 수집되는 방사선은 샘플 상의 단일의 조명된 스폿과 관련될 수도 있고 샘플(104)의 이미지의 단일의 픽셀을 나타낼 수도 있다. 이와 관련하여, 샘플 위치의 어레이로부터 데이터를 획득하는 것에 의해 샘플(104)의 이미지가 생성될 수도 있다. 또한, 검사 측정 서브시스템(102)은, (예를 들면, 샘플(104)에 의한 방사선의 산란 및/또는 회절과 관련되는) 샘플(104)로부터의 방사선의 각도 분포를 특성 묘사하도록 샘플로부터의 방사선이 동공 플레인에서 분석되는 산란측정법 기반의 검사 시스템으로서 동작할 수도 있다.

다른 실시형태에서, 검사 시스템(100)은 검사 측정 서브시스템(102)에 커플링되는 컨트롤러(106)를 포함한다. 이와 관련하여, 컨트롤러(106)는 검사 측정 서브시스템(102)으로부터의 검사 데이터를 포함하는, 그러나 이것으로 제한되지는 않는 데이터를 수신하도록 구성될 수도 있다. 다른 실시형태에서, 컨트롤러(106)는 하나 이상의 프로세서(108)를 포함한다. 예를 들면, 하나 이상의 프로세서(108)는, 메모리 디바이스(110) 또는 메모리에 유지되는 프로그램 명령어들의 세트를 실행하도록 구성될 수도 있다. 컨트롤러(106)의 하나 이상의 프로세서(108)는 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 프로세싱 엘리먼트를 포함할 수도 있다. 이러한 의미에서, 하나 이상의 프로세서(108)는 알고리즘 및/또는 명령어들을 실행하도록 구성되는 임의의 마이크로프로세서 타입의 디바이스를 포함할 수도 있다. 또한, 메모리 디바이스(110)는, 관련된 하나 이상의 프로세서(108)에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하기에 적합한 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 저장 매체를 포함할 수도 있다. 예를 들면, 메모리 디바이스(110)는 비일시적 메모리 매체를 포함할 수도 있다. 추가적인 예로서, 메모리 디바이스(110)는, 리드 온리 메모리, 랜덤 액세스 메모리, 자기 또는 광학 메모리 디바이스(예를 들면, 디스크), 자기 테이프, 솔리드 스테이트 드라이브 및 등등을 포함할 수도 있지만, 그러나 이들로 제한되는 것은 아니다. 메모리 디바이스(110)는 하나 이상의 프로세서(108)와 함께 공통 컨트롤러 하우징에 수용될 수도 있다는 것을 또한 유의한다.

도 2는, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 검사 시스템(100)에 의한 검출에 적합한 결함을 포함하는 샘플(104)의 개략도이다. 하나의 실시형태에서, 샘플(104)은 구조체(202)와 관련되는 결함(200)을 포함한다. 본원에서 앞서 설명되는 바와 같이, 결함(200)은 샘플(104)의 이미지(예를 들면, 테스트 이미지)를 기준 이미지에 비교하는 것에 의해 식별될 수도 있다. 그러나, 기준 이미지와 관련되는 노이즈는 검출 감도에 부정적인 영향을 줄 수도 있다.

하나의 실시형태에서, 결함(예를 들면, 결함(200), 또는 등등)은, 샘플(104)과 관련되는 반복된 정보(예를 들면, 작은 모티프 반복)를 활용하는 것에 의해 검출될 수도 있다. 예를 들면, 샘플(104)은 반복된 구조체의 하나 이상의 세트를 포함할 수도 있다. 샘플(104) 상의 특정한 구조체와 관련되는 테스트 이미지의 픽셀은, 다른 반복된 구조체와 관련되는 비교 영역의 픽셀과 유사한 픽셀 값을 가질 것으로 예상될 수도 있다. 도 2에서 예시되는 바와 같이, 구조체(202 내지 208)는 유사 구조체의 제1 세트를 형성할 수도 있고, 구조체(210 내지 212)는 유사 구조체의 제2 세트를 형성할 수도 있고, 등등일 수도 있다. 또한, 결함(200)은, 결함(200)의 픽셀 값 및 샘플에 걸친 비교 영역의 픽셀 값의 비교에 기초하여 검출될 수도 있다. 예를 들면, 결함(200)은, 결함(200)의 픽셀 값 및 구조체(204 내지 208)와 관련되는 비교 영역(216-220)의 픽셀의 비교에 기초하여 검출될 수도 있지만, 그러나 반드시 그럴 필요는 없다. 다른 예로서, 결함(200)은, 주변의 부근(214)(예를 들면, 픽셀 인접부) 내의 픽셀 값 및 구조체(204 내지 208)와 관련되는 비교 영역(216 내지 220)의 픽셀의 비교에 기초하여 검출될 수도 있지만, 그러나 반드시 그럴 필요는 없다.

도 2에서 예시되는 바와 같이, 반복 구조체는, 결함의 검출에 적합한 반복된 데이터를 제공하기 위해 샘플 상에서 동일한 방위를 가질 필요는 없다. 예를 들면, 구조체(202, 208)는 샘플(104) 상에서 구조체(204 내지 206)와 동일한 방위를 가지지 않는다.

또한, 샘플(104)과 관련되는 반복된 정보는 반복되는 구조체로 제한되지 않을 수도 있다. 오히려, 샘플(104)은, 비교 부근(comparative vicinity)의 픽셀이 유사한 픽셀 값을 가질 것으로 예상될 수도 있도록, 다양한 구조체의 부분과 관련되는 샘플에 걸친 많은 수의 비교 가능한 부근(comparative vicinity)(예를 들면, 픽셀 인접부)을 포함할 수도 있는 경우가 있을 수도 있다. 다른 실시형태에서, 테스트 이미지의 비교하는 영역에 기초하여 테스트 이미지의 주목 영역(예를 들면, 타겟 영역)에 대해 픽셀 통계치가 추정된다. 다른 실시형태에서, 기준 데이터(예를 들면, 기준 이미지, 설계 데이터, 또는 등등)는 샘플(104)에 걸쳐 비교 영역(comparative region)(예를 들면, 비교 부근)을 식별하는 데 활용된다. 이와 관련하여, 샘플 상의 결함은, 비교 영역이 기준 데이터에 의해 제공될 수도 있는 테스트 이미지의 비교 영역 내의 픽셀 값의 분석에 기초하여 검출될 수도 있다. 이와 관련하여, 검사 시스템(100)은, 테스트 이미지 및 기준 이미지와의 픽셀의 직접적인 비교 없이(예를 들면, 테스트 이미지와 기준 이미지 사이의 차이 이미지를 생성하지 않으면서) 샘플(104)의 테스트 이미지에서 결함을 검출할 수도 있다. 따라서, 기준 이미지와 관련되는 노이즈는 매우 민감한 결함 검출을 제공하기 위해 회피될 수도 있다.

본 개시에서 사용되는 바와 같은 용어 "설계 데이터"는, 집적 회로의 물리적 설계 및 복잡한 시뮬레이션 또는 간단한 기하학적 연산 및 불 연산(Boolean operation)을 통해 물리적 설계로부터 유도되는 데이터를 일반적으로 가리킨다. 또한, 레티클 검사 시스템에 의해 획득되는 레티클의 이미지 및/또는 그 유도물(derivative)은 설계 데이터에 대한 대용물 또는 대용물들로서 사용될 수도 있다. 이러한 레티클 이미지 또는 그 유도물은, 설계 데이터를 사용하는 본원에서 설명되는 임의의 실시형태에서 설계 레이아웃에 대한 대체물로서 기능할 수도 있다. 설계 데이터 및 설계 데이터 대용물은, 2010년 3월 9일자로 발행된 Kulkarni에 의한 미국 특허 제7,676,007호; 2011년 3월 25일자로 출원된 Kulkarni에 의한 미국 특허 출원 제13/115,957호; 2011년 10월 18일자로 발행된 Kulkarni에 의한 미국 특허 제8,041,103호; 및 2009년 8월 4일자로 발행된 Zafar 등등에 의한 미국 특허 제7,570,796호에서 설명되는데, 이들 모두는 참조에 의해 본원에 통합된다. 또한, 검사 프로세스를 지시함에(directing) 있어서의 설계 데이터의 사용은, 일반적으로, 2012년 2월 17일자로 출원된 Park의 미국 특허 출원 제13/339,805호에서 설명되는데, 이 특허 출원은 참조에 의해 그 전체가 본원에 통합된다.

설계 데이터는, 샘플(104)(예를 들면, 절연체, 도체, 반도체, 웰, 기판, 또는 등등) 상의 개개의 컴포넌트 및/또는 레이어의 특성, 샘플(104) 상의 레이어 사이의 연결성 관계, 또는 샘플(104) 상의 컴포넌트 및 연결부(예를 들면, 와이어)의 물리적 레이아웃을 포함할 수도 있다. 이와 관련하여, 설계 데이터는, 샘플(104) 상의 인쇄된 패턴 엘리먼트에 대응하는 복수의 설계 패턴 엘리먼트를 포함할 수도 있다.

본원에서, 설계 데이터는, 샘플(104) 상의 패턴 엘리먼트에 대한 배치 정보를 포함하는 "플로어플랜(floorplan)"으로 알려지는 것을 포함할 수도 있다는 것을 유의한다. 본원에서, 이 정보는, 일반적으로 GDSII 또는 OASIS 파일 포맷으로 저장되는 칩의 물리적 설계로부터 추출될 수도 있다는 것을 또한 유의한다. 구조적 거동 또는 프로세스 설계 상호작용은, 패턴 엘리먼트의 컨텍스트(환경)의 함수일 수도 있다. 플로어플랜을 사용하는 것에 의해, 제안되는 분석은, 반도체 레이어 상에 구성될 피쳐를 설명하는 다각형과 같은 패턴 엘리먼트를 설계 데이터 내에서 식별할 수 있다. 또한, 제안된 방법은, 이들 반복하는 블록의 좌표 정보뿐만 아니라, 컨텍스트에 맞는 데이터(contextual data)(예를 들면, 인접한 구조체의 위치, 또는 등등)를 제공할 수도 있다.

하나의 실시형태에서, 설계 데이터는, 패턴 엘리먼트의 하나 이상의 그래픽 표현(예를 들면, 시각적 표현, 기호 표현, 도형 표현, 또는 등등)을 포함한다. 예를 들면, 설계 데이터는, 컴포넌트의 물리적 레이아웃의 그래픽 표현(예를 들면, 샘플(104) 상에 제조되는 인쇄된 패턴 엘리먼트에 대응하는 하나 이상의 다각형의 디스크립션)을 포함할 수도 있다. 또한, 설계 데이터는 샘플 설계의 하나 이상의 레이어(예를 들면, 샘플(104) 상에 제조되는 인쇄된 패턴 엘리먼트의 하나 이상의 레이어) 또는 하나 이상의 레이어 사이의 연결성의 그래픽 표현을 포함할 수도 있다. 다른 예로서, 설계 데이터는 샘플(104) 상의 컴포넌트의 전기적 연결성의 그래픽 표현을 포함할 수도 있다. 이와 관련하여, 설계 데이터는 샘플과 관련되는 하나 이상의 회로 또는 부회로(sub-circuit)의 그래픽 표현을 포함할 수도 있다. 다른 실시형태에서, 설계 데이터는 샘플(104)의 하나 이상의 부분의 그래픽 표현을 포함하는 하나 이상의 이미지 파일을 포함한다.

다른 실시형태에서, 설계 데이터는 샘플(104)의 패턴 엘리먼트의 연결성의 하나 이상의 텍스트 디스크립션(예를 들면, 하나 이상의 목록, 하나 이상의 테이블, 하나 이상의 데이터 베이스, 또는 등등)을 포함한다. 예를 들면, 설계 데이터에는, 넷리스트 데이터(netlist data), 회로 시뮬레이션 데이터, 또는 하드웨어 디스크립션 언어 데이터를 포함할 수도 있지만, 그러나 이들로 제한되는 것은 아니다. 넷리스트는, 물리적 넷리스트, 논리적 넷리스트, 인스턴스 기반의 넷리스트, 또는 넷 기반의 넷리스트(net-based netlist)을 포함하는 그러나 이들로 제한되지는 않는 전기 회로의 연결성의 디스크립션을 제공하기 위한 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 타입의 넷리스트를 포함할 수도 있다. 또한, 넷리스트는 샘플(104) 상의 회로 및/또는 부회로를 설명하기 위한 하나 이상의 서브넷리스트(sub-netlist)를 (예를 들면, 계층적 구성으로) 포함할 수도 있다. 예를 들면, 넷리스트와 관련되는 넷리스트 데이터는, 노드의 목록(예를 들면, 넷(net), 회로의 컴포넌트 사이의 배선, 또는 등등), 포트의 목록(예를 들면, 단자, 핀, 커넥터, 또는 등등), 넷 사이의 전기적 컴포넌트(예를 들면, 저항기, 커패시터, 인덕터, 트랜지스터, 다이오드, 전원, 또는 등등)의 디스크립션, 전기적 컴포넌트와 관련되는 값(예를 들면, 저항기의 옴 단위의 저항 값, 전원의 볼트 단위의 전압 값, 전원의 주파수 특성, 컴포넌트의 초기 조건, 또는 등등)을 포함할 수도 있지만, 그러나 이들로 제한되는 것은 아니다. 다른 실시형태에서, 설계 데이터는 반도체 프로세스 플로우의 특정한 단계와 관련되는 하나 이상의 넷리스트를 포함할 수도 있다. 예를 들면, 샘플(104)은 반도체 프로세스 플로우의 하나 이상의 중간 지점에서 (예를 들면, 검사 시스템(100)에 의해) 검사될 수도 있다. 따라서, 관리 영역(care area)을 생성하기 위해 활용되는 설계 데이터는, 반도체 프로세스 플로우의 현재 포인트에서 샘플(104)의 레이아웃에 고유할 수도 있다. 이와 관련하여, 반도체 프로세스 플로우의 특정한 중간 지점에서 웨이퍼 상에 존재하는 컴포넌트만을 포함하기 위해, 기술 파일(technology file)(레이어 연결성, 레이어의 각각의 전기적 특성, 및 등등)과 조합한 물리적 설계 레이아웃 또는 샘플(104)의 최종 레이아웃과 관련되는 넷리스트 중 어느 하나로부터, 반도체 프로세스 플로우의 특정한 중간 지점과 관련되는 넷리스트가 유도될 수도 있다(예를 들면, 추출될 수도 있거나, 또는 등등일 수도 있다).

도 3은, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 샘플을 검사하기 위한 방법(300)에서 수행되는 단계를 예시하는 흐름도이다. 본 출원인은, 검사 시스템(100)의 맥락에서 본원에서 앞서 설명되는 실시형태 및 실현 기술(enabling technology)은 방법(300)으로 확장되도록 해석되어야 한다는 것을 주목한다. 그러나, 방법(300)은 검사 시스템(100)의 아키텍쳐로 제한되지 않는다는 것을 또한 유의한다.

방법(300)의 단계의 각각은 본원에서 추가로 설명되는 바와 같이 수행될 수도 있다. 단계는, 본원에서 설명되는 실시형태 중 임의의 것에 따라 구성될 수도 있는 하나 이상의 컨트롤러(예를 들면, 컨트롤러(106), 또는 등등)에 의해 수행될 수도 있다. 게다가, 상기에서 설명되는 방법은 본원에서 설명되는 시스템 실시형태 중 임의의 것에 의해 수행될 수도 있다. 방법(300)은 또한 본원에서 설명되는 컨트롤러 또는 임의의 시스템 실시형태에 의해 수행될 수도 있는 하나 이상의 추가적인 단계를 포함할 수도 있다.

하나의 실시형태에서, 방법(300)은 기준 이미지를 획득하는 단계(302)를 포함한다. 기준 이미지는 결함에 대해 검사될 샘플(104)의 일부분을 나타낼 수도 있다. 예를 들면, 기준 이미지는 샘플(104)의 일부분(예를 들면, 다이, 셀, 또는 등등)의 이미지를 포함할 수도 있다. 다른 예로서, 기준 이미지는 다수의 기준 서브이미지의 집합으로서 형성될 수도 있다. 이와 관련하여, 기준 이미지의 각각의 픽셀은 다수의 기준 서브이미지의 대응하는 픽셀의 통계적 집합에 대응하는 값(예를 들면, 대응하는 픽셀의 픽셀 값의 중앙값, 대응하는 픽셀의 픽셀 값의 평균, 또는 등등)을 가질 수도 있다. 다른 실시형태에서, 기준 이미지는 노이즈 데이터를 포함한다. 예를 들면, 기준 이미지는 다수의 기준 서브이미지와 관련되는 노이즈 데이터를 포함할 수도 있다. 이와 관련하여, 기준 이미지는 샘플(104)의 다수의 영역에 대한 노이즈의 상대적 측도(예를 들면, 다수의 기준 서브이미지의 픽셀 값 사이의 변동, 또는 등등)를 나타내는 데이터를 포함할 수도 있다.

도 4a는, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 다수의 타겟 영역을 구비하는 기준 이미지(400)의 개념도이다. 예를 들면, 샘플(104)은 유사 구조체의 제1 세트(402), 유사 구조체의 제2 세트(404), 및 유사 구조체의 제3 세트(406)를 포함할 수도 있다. 유사 구조체의 제1 세트(402), 유사 구조체의 제2 세트(404), 및 유사 구조체의 제3 세트(406)는, 단지 예시적 목적을 위해 원의 세트로서 도 4a에서 예시되어 있다는 것 및 유사 구조체의 제1 세트(402), 유사 구조체의 제2 세트(404), 및 유사 구조체의 제3 세트(406)의 각각 내의 픽셀은 임의의 패턴으로 배열될 수도 있다는 것이 이해되어야 한다. 유사 구조체는, 형상, 사이즈, 픽셀 값, 또는 픽셀 값의 분포와 같은, 그러나 이들로 제한되지는 않는 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 메트릭에 따라 유사할 수도 있다는 것이 추가로 이해되어야 한다.

기준 이미지는 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 방법에 의해 형성될 수도 있다. 예를 들면, 기준 이미지는, 검사 측정 서브시스템(102)을 사용하여 적어도 부분적으로 생성될 수도 있지만, 그러나 반드시 그럴 필요는 없다. 따라서, 기준 이미지는 광학 이미지, 주사 전자 현미경 이미지, 입자 빔 이미지, 또는 등등에 대응할 수도 있다. 다른 예로서, 기준 이미지는 검사 시스템(100)에 의해 저장될 수도 있다. 예를 들면, 기준 이미지는 컨트롤러(106)의 메모리 디바이스(110) 내에 저장될 수도 있다. 다른 예로서, 기준 이미지는 외부 소스(예를 들면, 데이터 스토리지 시스템, 서버, 추가적인 검사 시스템, 또는 등등)로부터 검색될 수도 있다.

다른 실시형태에서, 기준 이미지는 설계 데이터를 사용하여 적어도 부분적으로 생성된다. 이와 관련하여, 기준 이미지는 검사될 하나 이상의 피쳐의 의도된 레이아웃(예를 들면, 물리적 레이아웃, 전기적 레이아웃, 또는 등등)의 하나 이상의 양태를 포함할 수도 있다.

다른 실시형태에서, 방법(300)은 기준 이미지의 타겟 영역을 선택하는 단계(304)를 포함한다. 예를 들면, 타겟 영역은 (예를 들면, 방법(300)의 주어진 반복에서) 결함에 대해 검사될 주목하는 하나 이상의 픽셀을 포함할 수도 있다. 기준 이미지는 임의의 수의 타겟 영역을 포함할 수도 있다. 예를 들면, 테스트 이미지의 각각의 픽셀은 개별 타겟 영역일 수도 있다. 이와 관련하여, 기준 이미지의 각각의 픽셀은 개별적으로 고려될 수도 있다. 다른 예로서, 타겟 영역은 테스트 이미지의 픽셀의 세트를 포함할 수도 있다. 이와 관련하여, 타겟 영역의 모든 픽셀이 동시에 고려될 수도 있다. 다시 도 4a를 참조하면, 타겟 영역은 유사 구조체의 제1 세트(402)의 픽셀 세트(408), 유사 구조체의 제2 세트(404)의 픽셀 세트(410), 또는 유사 구조체의 제3 세트(406)의 픽셀 세트(412)를 포함할 수도 있지만, 그러나 이들로 제한되는 것은 아니다. 또한, 다수의 타겟 영역은 (예를 들면, 컨트롤러(106), 또는 등등에 의해) 순차적으로 또는 병렬로 고려될 수도 있다.

다른 실시형태에서, 방법(300)은, 매칭 메트릭에 기초하여, 타겟 영역에 대응하는 기준 이미지의 하나 이상의 비교 영역을 식별하는 단계(306)를 포함한다. 이와 관련하여, 매칭 메트릭은, 타겟 영역과 유사한 픽셀 통계치를 가질 것으로 예상되는 기준 이미지의 비교 영역의 선택을 제어할 수도 있다. 다른 실시형태에서, 방법(300)은 테스트 이미지를 획득하는 단계(308)를 포함한다. 다른 실시형태에서, 방법(300)은 기준 이미지의 타겟 영역 및 기준 이미지의 하나 이상의 비교 영역으로 테스트 이미지를 마스킹하는 단계(310)를 포함한다. 이와 관련하여, 기준 이미지의 하나 이상의 비교 영역과 관련되는 위치 데이터는 테스트 이미지의 관련 부분을 선택하는 데 사용될 수도 있다. 또한, 상당한 노이즈 소스일 수도 있는 (예를 들면, 차이 이미지에서의) 테스트 이미지 및 기준 이미지의 픽셀 값의 직접적인 비교가 회피될 수도 있다.

테스트 이미지는 결함에 대해 검사될 (예를 들면, 샘플(104)의) 이미지일 수도 있다. 또한, 테스트 이미지는 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 방법에 의해 형성될 수도 있다. 예를 들면, 테스트 이미지는 검사 측정 서브시스템(102)을 사용하여 적어도 부분적으로 생성될 수도 있지만, 그러나 반드시 그럴 필요는 없다. 따라서, 테스트 이미지는 광학 이미지, 주사 전자 현미경 이미지, 입자 빔 이미지, 또는 등등에 대응할 수도 있다. 다른 예로서, 테스트 이미지는 검사 시스템(100)에 의해 저장될 수도 있다. 예를 들면, 테스트 이미지는 컨트롤러(106)의 메모리 디바이스(110) 내에 저장될 수도 있다. 이와 관련하여, 검사 시스템(100)은 가상 검사 시스템으로서 동작할 수도 있다. 다른 예로서, 테스트 이미지는 외부 소스(예를 들면, 데이터 저장 시스템, 서버, 추가적인 검사 시스템, 또는 등등)로부터 검색될 수도 있다.

매칭 메트릭은 이미지의 픽셀의 영역을 비교하기 위해 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 타입의 메트릭일 수도 있다.

하나의 실시형태에서, 매칭 메트릭은 설계 데이터에 기초하여 샘플(104)의 유사하게 설계된 영역의 위치 데이터를 포함한다. 예를 들면, 가능한 비교 영역의 위치를 결정하기 위해 설계 데이터가 활용될 수도 있다. 하나의 실시형태에서, 기준 이미지의 각각의 픽셀에 대한 가능한 비교 영역의 위치는 검사 시스템(100)에 의해 (예를 들면, 메모리 디바이스(110), 또는 등등) 저장될 수도 있다. 예를 들면, 기준 이미지의 각각의 픽셀에 대한 가능한 비교 영역은 효율적인 검색을 위해 데이터 스토리지 디바이스(예를 들면, 인덱싱된 데이터 스토리지 디바이스, 또는 등등)에 저장될 수도 있다.

다른 실시형태에서, 매칭 메트릭은 타겟 픽셀(예를 들면, 단일의 픽셀을 포함하는 타겟 영역) 주위의 픽셀 값의 분포를 포함한다. 예를 들면, 매칭 메트릭과 관련되는 픽셀 값의 특정한 분포는, 특정한 부근(예를 들면, 픽셀 인접부)과 관련되는 픽셀 값의 특정한 히스토그램, 또는 픽셀 값의 상대적으로 또는 절대적으로 정의된 세트를 갖는 픽셀의 특정한 공간적 분포를 포함할 수도 있지만, 그러나 이들로 제한되는 것은 아니다. 이와 관련하여, 비교 영역은, 타겟 픽셀을 둘러싸는 픽셀과 동일한(또는 실질적으로 유사한) 픽셀 값 분포를 갖는 기준 이미지 전체에 걸친 픽셀의 부근을 포함할 수도 있다. 또한, 부근 매칭 메트릭은 특정한 부근 패턴(예를 들면, 정의된 사이즈 및/또는 형상(예를 들면, 사각형, 원형, 또는 등등)을 갖는 픽셀의 레이아웃)을 가질 수도 있다. 따라서, 기준 이미지의 하나 이상의 비교 영역은, 비교 부근이 타겟 부근의 픽셀 값 분포에 대응하는 픽셀 값 분포를 갖는 부근 패턴에 따라 배열되는 기준 이미지에 걸친 비교 부근을 포함할 수도 있다.

다른 실시형태에서, 부근 패턴의 치수 및/또는 레이아웃은 기준 이미지 및/또는 샘플(104)의 이미지(예를 들면, 테스트 이미지)를 생성하기 위해 사용되는 검사 측정 서브시스템(102)에 기초한다. 예를 들면, 부근 패턴의 치수 및/또는 레이아웃은, 샘플을 제조하기 위해 사용되는 리소그래피 시스템의 분해능 및/또는 상호작용 함수(interaction function)에 기초할 수도 있다. 하나의 사례에서, 부근은 샘플(104) 상에서 대략 100 nm을 나타낼 수도 있지만, 그러나 반드시 그럴 필요는 없으며, 따라서 리소그래피 시스템(예를 들면, 193 nm 리소그래피 시스템, 또는 등등)의 대략적인 분해능을 나타낼 수도 있다. 다른 예로서, 부근 패턴의 치수 및/또는 레이아웃은, 검사 측정 서브시스템(102)의 분해능 및/또는 상호작용 기능에 기초할 수도 있다.

하나 이상의 비교 영역은 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 방법에 기초하여 기준 이미지에서 식별될 수도 있다. 하나의 실시형태에서, 비교 영역은 패턴 매칭 기술에 기초하여 식별될 수도 있다. 본원에서, 기준 이미지의 비교 영역을 식별하는 것은 잠재적으로 시간 및/또는 계산 집약적일 수도 있다는 것이 인식된다. 예를 들면, 무차별 대입 패턴 매칭 프로세스(brute force pattern matching process)를 사용하여 비교 영역을 식별하기 위해 필요로 되는 시간 및/또는 계산 리소스는, 검사 시스템(100)의 전체 성능에 부정적인 영향을 미칠 수도 있다. 하나의 실시형태에서, 검사 시스템(100)은 (예를 들면, 컨트롤러(106)를 통해) 위치 감지 해싱(locality-sensitive hashing) 기술을 사용하여 비교 영역을 식별할 수도 있다. 예를 들면, 검사 시스템(100)은, 비교 영역을 타겟 부근의 "가장 가까운 인접부"로서 효율적으로 식별하기 위해 커널화된 위치 감지 해싱(kernalized locality-sensitive hashing)을 활용할 수도 있다. 이와 관련하여, 검색 방법은 계산적으로 제한되고 기준 이미지의 정지된 성질을 활용한다.

다른 실시형태에서, 매칭 메트릭은 정의된 범위의 픽셀 값(예를 들면, 그레이스케일 픽셀 값, RGB 픽셀 값, 또는 등등)을 포함한다. 이와 관련하여, 기준 이미지의 하나 이상의 비교 영역은 픽셀 값의 정의된 범위 내의 픽셀 값을 갖는 픽셀을 포함할 수도 있다.

도 4b는, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 도 4a에서 예시되는 기준 이미지와 관련되는 픽셀 값의 분포(예를 들면, 히스토그램)(416)의 플롯(414)이다. 하나의 실시형태에서, 기준 이미지(400)는, 기준 이미지의 픽셀 값이 그레이스케일 값을 나타내도록 하는 그레이스케일 이미지이다. 다른 실시형태에서, 유사 구조체의 제1 세트(402), 유사 구조체의 제2 세트(404), 및 유사 구조체의 제3 세트(406)는 구별 가능한 범위에 놓여 있는 픽셀 값을 갖는다. 예를 들면, 도 4b에서 예시되는 바와 같이, 세 개의 범위가 식별될 수도 있다: 컷오프(418)보다 낮은 그레이스케일 값을 갖는 픽셀, 컷오프(418)와 컷오프(420) 사이의 그레이스케일 값을 갖는 픽셀, 및 컷오프(420)보다 높은 그레이스케일 값을 갖는 픽셀. 따라서, 타겟 영역과 동일한 범위 내의 픽셀 값을 갖는 픽셀을 구비하는 기준 이미지의 구조체를 식별하기 위해, 픽셀 값의 범위를 포함하는 매칭 메트릭이 사용될 수도 있다.

다른 실시형태에서, 하나 이상의 비교 영역의 위치 데이터는 검사 시스템(100)에 의해 (예를 들면, 메모리 디바이스(110), 또는 등등에) 저장된다. 위치 데이터는, 기준 이미지의 하나 이상의 비교 영역의 위치, 사이즈, 또는 형상을 포함할 수도 있지만, 그러나 이들로 제한되는 것은 아니다.

다른 실시형태에서, 단계(310)에서, 테스트 이미지는 테스트 영역 및 비교 영역으로 마스킹된다. 이와 관련하여, 테스트 영역 및 비교 영역과 관련되는 픽셀은 그룹으로서 분석될 수도 있다.

다른 실시형태에서, 단계(310)는 단계(306)에서 식별되는 비교 영역에 기초하여 마스크를 생성하는 것을 포함한다. 마스크는 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 방법에 의해 생성될 수도 있다. 예를 들면, 단계(310)는 타겟 영역 및 비교 영역의 위치에 대응하는 픽셀의 이진 패턴을 포함하도록 마스크를 생성하는 것을 포함할 수도 있다. 추가적인 단계(310)는, 기준 이미지와 관련되는 노이즈과 같은 원치 않는 아티팩트를 제거하기 위해 마스크를 수정하는 것을 포함할 수도 있다. 하나의 사례에서, 단계(310)는 원치 않는 아티팩트를 제거하기 위해 하나 이상의 이미지 프로세싱 단계(예를 들면, 필터링, 에지 검출, 형태학적 이미지 프로세싱, 또는 등등)를 포함한다. 하나의 실시형태에서, 단계(310)는 설계 데이터를 사용하여 적어도 부분적으로 마스크를 생성하는 것을 포함한다. 이와 관련하여, 마스크 패턴은, 마스크 패턴이 단계(306)에서 식별되는 비교 영역과 관련되는 샘플 상의 구조체의 설계된 특성에 대응하도록, 설계 데이터에 기초하여 보완 및/또는 수정될 수도 있다.

도 5a 내지 도 5c는, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 상이한 비교 영역과 관련되는 예시적인 마스크의 개념도이다. 도 5a는 (예를 들면, 단계(304)에서 선택되는) 타겟 영역(408) 및 (예를 들면, 단계(306)에서 식별되는) 관련된 비교 영역에 대응하는 마스크 패턴 엘리먼트(504)를 예시하는 마스크(502)의 개념도이다. 도 5b는 (예를 들면, 단계(304)에서 선택되는) 타겟 영역(410) 및 (예를 들면, 단계(306)에서 식별되는) 관련된 비교 영역에 대응하는 마스크 패턴 엘리먼트(508)를 예시하는 마스크(506)의 개념도이다. 도 5c는 (예를 들면, 단계(304)에서 선택되는) 타겟 영역(412) 및 (예를 들면, 단계(306)에서 식별되는) 관련된 비교 영역에 대응하는 마스크 패턴 엘리먼트(512)를 예시하는 마스크(510)의 개념도이다.

도 6은, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 결함을 포함하는 샘플(104)의 테스트 이미지의 개념도이다. 예를 들면, 테스트 이미지(600)는 유사 구조체의 제1 세트(602), 유사 구조체의 제2 세트(604) 및 유사 구조체의 제3 세트(606)를 포함할 수도 있다. 또한, 결함(608)은 샘플(104) 상에 존재할 수도 있고 픽셀 값의 수정으로서 테스트 이미지(600)에서 나타난다.

다른 실시형태에서, 방법(300)은 테스트 이미지의 하나 이상의 비교 영역에 기초하여 테스트 이미지에서 타겟 영역에 대한 결함 임계치를 정의하는 단계(312)를 포함한다. 따라서, 테스트 이미지의 타겟 영역에 대한 결함 임계치는 테스트 이미지 자체의 픽셀 값에 기초할 수도 있고, 기준 이미지는 픽셀의 비교 영역의 위치를 제공할 수도 있다. 다른 실시형태에서, 방법(300)은 결함 임계치에 기초하여 테스트 이미지의 타겟 영역이 결함을 포함하는지의 여부를 결정하는 단계(314)를 포함한다.

결함 임계치는 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 방법을 사용하여 비교 영역에 기초하여 정의될 수도 있다. 예를 들면, 단계(312)는, 이상점 픽셀(outlier pixel)이 단계(314)에서 결함으로서 결정될 수도 있도록 마스킹 이후 테스트 이미지에 남아 있는 픽셀의 픽셀 값 분포에서 이상점 픽셀을 검출하기 위해, (예를 들면, 단계(310)에서 마스크에 의해 필터링될 때의 타겟 영역 및/또는 비교 영역에 대한) 결함 임계치를 정의하는 것을 포함할 수도 있다. 하나의 사례에서, 이상점 픽셀은 나머지 픽셀의 픽셀 값의 히스토그램의 테일(tail)의 존재(또는 그 부족)에 기초하여 결정될 수도 있다. 이와 관련하여, 히스토그램의 테일과 관련되는 픽셀 값을 갖는 픽셀이 결함으로 결정될 수도 있다.

도 7a는, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 마스크(502)에 의해 마스킹될 때의 테스트 이미지(600)의 개념도이다. 도 7b는, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 나머지 픽셀의 픽셀 값 분포(704)의 플롯(702)이다. 하나의 실시형태에서, 결함 임계치는 픽셀 값 분포(704)에서 이상점을 검출하도록 설계되는 컷오프 값(706)에 의해 정의된다. 예를 들면, 도 7a 및 도 7b에서 예시되는 바와 같이, 어떠한 픽셀도 컷오프 값(706)에 의해 정의되는 경계 밖에 속하지 않으며 따라서 어떠한 결함도 검출되지 않는다.

도 7c는, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 마스크(506)에 의해 마스킹될 때의 테스트 이미지(600)의 개념도이다. 도 7d는, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 나머지 픽셀의 픽셀 값 분포(710)의 플롯(708)이다. 하나의 실시형태에서, 결함 임계치는 픽셀 값 분포(710)에서 이상점을 검출하도록 설계되는 컷오프 값(712)에 의해 정의된다. 예를 들면, 도 7c 및 도 7d에서 예시되는 바와 같이, 어떠한 픽셀도 컷오프 값(712)에 의해 정의되는 경계 밖에 속하지 않으며 따라서 어떠한 결함도 검출되지 않는다.

도 7e는, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 마스크(508)에 의해 마스킹될 때의 테스트 이미지(600)의 개념도이다. 도 7f는, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 나머지 픽셀의 픽셀 값 분포(704)의 플롯(714)이다. 하나의 실시형태에서, 결함 임계치는 픽셀 값 분포(716)에서 이상점을 검출하도록 설계되는 컷오프 값(718)에 의해 정의된다. 예를 들면, 도 7e 및 도 7f에서 예시되는 바와 같이, 픽셀 값 분포(716)는, 컷오프 값(718)을 넘는 이상점 픽셀(720)이 결함(608)과 관련되도록, 컷오프 값(718)을 넘어 연장하는 테일을 포함한다.

다른 실시형태에서, 본원에서 앞서 설명되는 예로 되돌아 가면, 단일의 타겟 픽셀을 포함하는 타겟 영역에 대한 결함 임계치는, 테스트 이미지의 비교 부근의 픽셀 값 분포를 계산하는 것, 테스트 이미지의 하나 이상의 비교 부근의 픽셀 값 분포에 기초하여 테스트 이미지의 상기 타겟 부근에서 픽셀 값 분포를 추정하는 것, 및 타겟 부근의 추정된 픽셀 값 분포에 기초하여 타겟 픽셀에 대한 결함 임계치를 정의하는 것에 의해 결정될 수도 있다.

하나의 실시형태에서, 단계(314)는 샘플(104)의 결함 맵을 생성하는 것을 포함한다. 도 8은, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 샘플(104)의 결함 맵(800)의 개념도이다. 예를 들면, 결함 맵(800)은 임의의 식별된 결함의 이미지를 포함할 수도 있다. 다른 예로서, 결함 맵은, 식별된 결함의 사이즈, 형상, 또는 위치와 같은, 그러나 이들로 제한되지는 않는 임의의 식별된 결함과 관련되는 데이터를 포함할 수도 있다.

본원에서, 방법(300)과 관련되는 높은 검출 감도는 테스트 이미지의 국소적 특성에 기초하여 자기 튜닝 결함 검출을 제공할 수도 있다는 것을 또한 유의한다. 이와 관련하여, 특정한 타겟 영역과 관련되는 결함 검출 임계치는 로컬 이미지 특성에 기초할 수도 있다. 이것은, 상이한 평균 그레이스케일 값을 갖는 테스트 이미지의 상이한 부분 사이에서 경쟁을 생성할 수도 있는 대안적인 기술과 관련되는 전역적(global) 또는 반 전역적(semi-global) 결함 검출 임계값과 관련되는 에러를 피할 수도 있다. 예를 들면, 본 개시의 하나의 실시형태에서, 테스트 이미지에 걸친 다양한 비교 영역의 픽셀 통계치는, 테스트 이미지의 대규모 변동(예를 들면, 평균 그레이스케일 값의 변동, 또는 등등)을 보상하도록 (예를 들면, 단계(310)에서) 조정될 수도 있다. 방법(300)에 따른 결함 검출은, 단일 픽셀 결함을 검출하기에 충분한 큰 신호대 노이즈비를 추가적으로 제공할 수도 있다. 이러한 높은 검출 감도는 식별된 결함의 윤곽의 정확한 검출을 제공할 수도 있고, 패턴 노이즈에 대해 내성이 강할 수도 있다.

다른 실시형태에서, 결함 검출 방법(300)은 하이브리드 결함 검출 방법의 일부를 형성할 수도 있다. 이와 관련하여, 검출 방법(300)은 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 추가적인 결함 검출 방법으로 보완될 수도 있다. 예를 들면, 기준 이미지의 특정 타겟 영역이 (예를 들면, 기준 이미지의 특성, 불충분한 반복된 구조체, 또는 등등으로 인해) 결함 임계치의 정확한 결정을 제공하기에 충분한 수의 비교 영역을 갖지 않을 수도 있는 경우, 검출 방법(300)은 특정한 타겟 영역에 대한 결함 임계치를 정의하기 위해 대안적인 방법으로 보완될 수도 있다. 다른 예로서, 큰 결함이 부근(예를 들면, 타겟 부근 및/또는 비교 부근) 내의 픽셀 통계치에 영향을 끼치는 경우에, 검출 방법(300)은 특정한 타겟 영역에 대한 결함 임계치를 정의하기 위해 대안적인 방법으로 보완될 수도 있다.

도 1을 다시 참조하면, 검사 시스템(100)은 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 검사 서브시스템을 포함할 수도 있다.

도 9a는, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 광학 검사 서브시스템으로서 구성되는 검사 측정 서브시스템(102)의 개념도이다. 하나의 실시형태에서, 검사 측정 서브시스템(102)은 조명 소스(902)를 포함한다. 조명 소스(902)는, 하나 이상의 조명 빔(904)(예를 들면, 광자의 빔)을 생성하기에 적합한 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 조명 소스를 포함할 수도 있다. 예를 들면, 조명 소스(902)는, 단색 광원(예를 들면, 레이저), 둘 이상의 이산 파장을 포함하는 스펙트럼을 갖는 다색 광원, 광대역 광원, 또는 파장 스위핑 광원(wavelength-sweeping light source)을 포함할 수도 있지만, 그러나 이들로 제한되는 것은 아니다. 또한, 조명 소스(902)는, 백색 광원(예를 들면, 가시 파장을 포함하는 스펙트럼을 갖는 광대역 광원), 레이저 소스, 자유 형상의 조명 소스(free-form illumination source), 단극 조명 소스(single-pole illumination source), 다극 조명 소스(multi-pole illumination source), 아크 램프, 무전극 램프, 또는 레이저 지속 플라즈마(laser sustained plasma; LSP) 소스로부터 형성될 수도 있지만, 그러나 이들로 제한되는 것은 아니다. 또한, 조명 빔(904)은 자유 공간 전파 또는 안내 광(guided light)(예를 들면, 광섬유, 광 파이프, 또는 등등)을 통해 전달될 수도 있다.

다른 실시형태에서, 조명 소스(902)는 조명 통로(illumination pathway; 906)를 통해 하나 이상의 조명 빔(904)을 샘플(104)로 지향시킨다. 조명 통로(906)는 하나 이상의 렌즈(910)를 포함할 수도 있다. 또한, 조명 통로(906)는, 하나 이상의 조명 빔(904)을 수정 및/또는 컨디셔닝하는 데 적합한 하나 이상의 추가적인 광학 컴포넌트(908)를 포함할 수도 있다. 예를 들면, 하나 이상의 광학 컴포넌트(908)는, 하나 이상의 편광기, 하나 이상의 필터, 하나 이상의 빔 분리기, 하나 이상의 확산기, 하나 이상의 균질기(homogenizer), 하나 이상의 아포다이저(apodizer), 또는 하나 이상의 빔 성형기(beam shaper)를 포함할 수도 있지만, 그러나 이들로 제한되는 것은 아니다. 하나의 실시형태에서, 조명 통로(906)는 빔 분리기(914)를 포함한다. 다른 실시형태에서, 검사 측정 서브시스템(102)은 하나 이상의 조명 빔(904)을 샘플(104) 상으로 집속하기 위한 대물 렌즈(916)를 포함한다.

조명 소스(902)는 조명 통로(906)를 통해 임의의 각도에서 하나 이상의 조명 빔(904)을 샘플로 지향시킬 수도 있다. 하나의 실시형태에서, 도 9a에서 도시되는 바와 같이, 조명 소스(902)는 수직 입사각에서 하나 이상의 조명 빔(904)을 샘플(104)로 지향시킨다. 다른 실시형태에서, 조명 소스(902)는 비수직 입사각(예를 들면, 조각(glancing angle), 45 도 각도, 또는 등등)에서 하나 이상의 조명 빔(904)을 샘플(104)로 지향시킨다.

다른 실시형태에서, 샘플(104)은 주사 동안 샘플(104)을 고정하기에 적합한 샘플 스테이지(912) 상에 배치된다. 다른 실시형태에서, 샘플 스테이지(912)는 작동 가능한 스테이지(actuatable stage)이다. 예를 들면, 샘플 스테이지(912)는, 하나 이상의 선형 방향(예를 들면, x 방향, y 방향 및/또는 z 방향)을 따라 샘플(104)을 선택 가능하게 병진시키기에 적합한 하나 이상의 병진 스테이지를 포함할 수도 있지만, 그러나 이들로 제한되는 것은 아니다. 다른 예로서, 샘플 스테이지(912)는, 회전 방향을 따라 샘플(104)을 선택적으로 회전시키기에 적합한 하나 이상의 회전 스테이지를 포함할 수도 있지만, 그러나 이들로 제한되는 것은 아니다. 다른 예로서, 샘플 스테이지(912)는, 선형 방향을 따라 샘플을 선택적으로 병진시키고 및/또는 회전 방향을 따라 샘플(104)을 회전시키기에 적합한 회전 스테이지 및 병진 스테이지를 포함할 수도 있지만, 그러나 이들로 제한되는 것은 아니다.

다른 실시형태에서, 조명 통로(906)는 샘플(104)에 걸쳐 조명 빔(904)을 주사하기에 적합한 하나 이상의 빔 주사 광학장치(도시되지 않음)를 포함한다. 예를 들면, 하나 이상의 조명 통로(906)는, 하나 이상의 전기 광학 빔 편향기(electro-optic beam deflector), 하나 이상의 음향 광학 빔 편향기(acousto-optic beam deflector), 하나 이상의 갈바노 스캐너(galvanometric scanner), 하나 이상의 공진 스캐너(resonant scanner), 또는 하나 이상의 폴리곤 스캐너(polygonal scanner)와 같은 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 타입의 빔 스캐너를 포함할 수도 있지만, 그러나 이들로 제한되는 것은 아니다. 이 방식에서, 샘플(104)의 표면은 r-세타 패턴으로 주사될 수도 있다. 조명 빔(904)은 샘플 상에서 임의의 패턴에 따라 주사될 수도 있다는 것을 또한 유의한다. 하나의 실시형태에서, 조명 빔(904)은 하나 이상의 빔이 동시에 주사될 수도 있도록 하나 이상의 빔으로 분할된다.

다른 실시형태에서, 검사 측정 서브시스템(102)은, 수집 통로(918)를 통해 샘플(104)로부터 방출되는 방사선을 포획하도록 구성되는 하나 이상의 검출기(922)(예를 들면, 하나 이상의 광학 검출기, 하나 이상의 광자 검출기, 또는 등등)를 포함한다. 수집 통로(918)는, 하나 이상의 렌즈(920), 하나 이상의 필터, 하나 이상의 편광기, 하나 이상의 빔 블록, 또는 하나 이상의 빔 분할기를 포함하는 그러나 이들로 제한되지는 않는 대물 렌즈(916)에 의해 수집되는 조명을 지향 및/또는 수정하기 위한 다수의 광학 엘리먼트를 포함할 수도 있다. 본원에서, 수집 통로(918)의 컴포넌트는 샘플(104)에 대해 임의의 위치에 배향될 수도 있다는 것을 유의한다. 하나의 실시형태에서, 수집 통로는 샘플(104)에 수직으로 배향되는 대물 렌즈(916)를 포함한다. 다른 실시형태에서, 수집 통로(918)는 다수의 입체각(solid angle)에서 샘플로부터 방사선을 수집하도록 배향되는 다수의 수집 렌즈를 포함한다.

하나의 실시형태에서, 검사 시스템(100)은 명시야 검사 시스템을 포함한다. 예를 들면, 샘플(104), 또는 샘플(104)의 일부의 명시야 이미지는 (예를 들면, 대물 렌즈(916), 하나 이상의 렌즈(920), 또는 등등에 의해) 검출기(922) 상으로 투영될 수도 있다. 다른 실시형태에서, 검사 시스템(100)은 암시야 검사 시스템을 포함한다. 예를 들면, 검사 시스템(100)은, 검출기(922) 상의 샘플의 이미지가 산란된 및/또는 회절된 광과 관련되도록, 큰 입사각에서 조명 빔(904)을 샘플(104)로 지향시키기 위한 하나 이상의 컴포넌트(예를 들면, 환형 빔 블록, 암시야 대물 렌즈(916) 또는 등등)를 포함할 수도 있다. 다른 실시형태에서, 검사 시스템(100)은 경사각 검사 시스템(oblique angle inspection system)을 포함한다. 예를 들면, 검사 시스템(100)은, 결함의 검사를 위한 콘트라스트를 제공하기 위해, 축외 각도에서 조명 빔(904)을 샘플로 지향시킬 수도 있다. 다른 실시형태에서, 검사 시스템(100)은 위상 콘트라스트 검사 시스템(phase contrast inspection system)을 포함한다. 예를 들면, 검사 시스템(100)은, 결함 검사를 위한 콘트라스트를 제공하도록 샘플로부터의 회절된 광과 회절되지 않은 광 사이에 위상 콘트라스트를 제공하기 위한 하나 이상의 위상 판(phase plate) 및/또는 빔 블록(예를 들면, 환형 빔 블록, 또는 등등)을 포함할 수도 있다. 다른 실시형태에서, 검사 시스템(100)은 발광 검사 시스템(luminescence inspection system)(예를 들면, 형광 검사 시스템(fluorescence inspection system), 인광 검사 시스템(phosphorescence inspection system), 또는 등등)을 포함할 수도 있다. 예를 들면, 검사 시스템(100)은 제1 파장 스펙트럼을 갖는 조명 빔(904)을 샘플(104)로 지향시킬 수도 있고, 샘플(104)로부터 방출되는(예를 들면, 샘플(104)의 하나 이상의 컴포넌트 및/또는 샘플(104) 상의 하나 이상의 결함으로부터 방출되는) 하나 이상의 추가적인 파장 스펙트럼을 검출하기 위한 하나 이상의 필터를 포함할 수도 있다. 다른 실시형태에서, 검사 시스템은, 시스템(100)이 공초점 검사 시스템(confocal inspection system)으로서 동작할 수도 있도록, 공초점 위치(confocal position)에 위치되는 하나 이상의 핀홀을 포함한다.

도 9b는, 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 입자 빔 검사 서브시스템으로서 구성되는 검사 서브시스템의 간략화된 개략도이다. 하나의 실시형태에서, 조명 소스(902)는 입자 빔(904)을 생성하도록 구성되는 입자 소스를 포함한다. 입자 소스(902)는 입자 빔(904)을 생성하기에 적합한 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 입자 소스를 포함할 수도 있다. 비제한적인 예로서, 입자 소스(902)는 전자총 또는 이온총을 포함할 수도 있지만, 그러나 이들로 제한되는 것은 아니다. 다른 실시형태에서, 입자 소스(902)는 입자 빔(904)에 가변 에너지를 제공하도록 구성된다. 예를 들면, 전자 소스를 포함하는 입자 소스(902)는 0.1 kV 내지 30 kV의 범위의 가속 전압을 제공할 수도 있지만, 그러나 이것으로 제한되는 것은 아니다. 다른 예로서, 이온 소스를 포함하는 입자 소스는, 1 내지 50 keV의 범위의 에너지 값을 이온 빔에 제공할 수도 있지만, 그러나 반드시 그럴 필요는 없다.

다른 실시형태에서, 검사 측정 서브시스템(102)은 둘 이상의 입자 빔(904)의 생성을 위한 둘 이상의 입자 빔 소스(902)(예를 들면, 전자 빔 소스 또는 이온 빔 소스)를 포함한다.

다른 실시형태에서, 조명 통로(906)는 하나 이상의 입자 집속 엘리먼트(924)를 포함한다. 예를 들면, 하나 이상의 입자 집속 엘리먼트(924)는, 단일의 입자 집속 엘리먼트 또는 복합 시스템을 형성하는 하나 이상의 입자 집속 엘리먼트를 포함할 수도 있지만, 그러나 이들로 제한되는 것은 아니다. 다른 실시형태에서, 시스템(100)의 대물 렌즈(916)는 입자 빔(904)을 샘플(104)로 지향시키도록 구성된다. 또한, 하나 이상의 입자 집속 엘리먼트(924) 및/또는 대물 렌즈(916)는, 정전식 렌즈, 자기 렌즈, 단일 전위 렌즈, 또는 이중 전위 렌즈를 포함하는 그러나 이들로 제한되지는 않는 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 타입의 입자 렌즈를 포함할 수도 있다. 또한, 검사 측정 서브시스템(102)은, 하나 이상의 전자 편향기, 하나 이상의 어퍼쳐, 하나 이상의 필터, 또는 하나 이상의 비점수차 조정기(stigmator)를 포함할 수도 있지만, 그러나 이들로 제한되는 것은 아니다.

다른 실시형태에서, 검사 측정 서브시스템(102)은 하나 이상의 입자 빔 주사 엘리먼트(926)를 포함한다. 예를 들면, 하나 이상의 입자 빔 주사 엘리먼트는, 샘플(104)의 표면에 대한 빔의 위치를 제어하기에 적합한 하나 이상의 주사 코일(scanning coil) 또는 편향기를 포함할 수도 있지만, 그러나 이들로 제한되는 것은 아니다. 이와 관련하여, 하나 이상의 주사 엘리먼트는, 선택된 패턴으로 샘플(104)에 걸쳐 입자 빔(904)을 주사하는 데 활용될 수도 있다.

다른 실시형태에서, 검사 서브시스템은 샘플(104)로부터 방출되는 입자를 이미지화하거나 또는 다르게는 검출하기 위한 검출기(922)를 포함한다. 하나의 실시형태에서, 검출기(922)는 전자 수집기(예를 들면, 이차 전자 수집기, 후방 산란 전자 검출기, 또는 등등)를 포함한다. 다른 실시형태에서, 검출기(922)는, 샘플 표면으로부터의 전자 및/또는 광자를 검출하기 위한 광자 검출기(예를 들면, 광 검출기, x선 검출기, 광전증배관(photomultiplier tube; PMT) 검출기에 커플링되는 섬광 검출 엘리먼트(scintillating element), 또는 등등)를 포함한다. 일반적인 의미에서, 본원에서, 검출기(922)는 입자 빔(904)을 사용하여 샘플 표면 또는 벌크를 특성 묘사하기 위한 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 디바이스 또는 디바이스의 조합을 포함할 수도 있다. 예를 들면, 검출기(922)는, 후방 산란 전자, 오제 전자(Auger electron), 투과 전자 또는 광자(예를 들면, 입사 전자에 응답하여 표면에 의해 방출되는 x 선, 샘플(104)의 음극선 발광, 또는 등등)를 수집하도록 구성되는 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 입자 검출기를 포함할 수도 있다.

다른 실시형태에서, 검사 시스템(100)은 전압 콘트라스트 이미징(voltage contrast imaging; VCI) 시스템을 포함한다. 본원에서, 입자 빔(예를 들면, 전자 빔, 이온 빔, 또는 등등)을 활용하는 검사 시스템은, 높은 달성 가능한 공간 분해능으로 인해, 반도체 샘플(예를 들면, 랜덤 로직 칩, 또는 등등) 상의 결함 메커니즘을 검출 및/또는 식별하는 데 특히 유용할 수도 있다. 예를 들면, 입자 빔은, (예를 들면, 샘플로부터 방출되는 이차 전자, 후방 산란 전자, 또는 등등을 포획하는 것에 의해) 샘플을 이미지화하도록 검사 시스템 내에서 활용될 수도 있다. 추가적으로, 샘플 상의 구조체(예를 들면, 패턴화된 반도체 웨이퍼)는 입자 빔에 의한 여기에 응답하여 대전 효과를 나타낼 수도 있다. 대전 효과는, 시스템에 의해 포획되는 전자(예를 들면, 이차 전자)의 수 및 따라서 VCI 신호 강도의 수정을 포함할 수도 있다. 이와 관련하여, 전압 콘트라스트 이미징(VCI) 시스템은, 픽셀 위치에서 이미지의 각각의 픽셀의 강도가 샘플의 전기적 특성에 관한 데이터를 제공하는 샘플의 고해상도 이미지를 생성할 수도 있다. 예를 들면, 절연 구조체 및/또는 접지 소스에 연결되지 않은(예를 들면, 접지되지 않은) 구조체는, 입자 빔에 의해 유도되는 입자(예를 들면, 이차 전자, 이온, 또는 등등)의 고갈에 응답하여 전하(예를 들면, 양전하 또는 음전하)를 발생시킬 수도 있다. 따라서, 유도된 전하는 이차 전자의 궤적을 편향시킬 수도 있고 검출기에 의해 포획되는 신호 강도를 감소시킬 수도 있다. 반대로, 접지된 구조체는 전하를 발생시키지 않을 수도 있고 따라서 강한 신호를 나타낼 수도 있다(예를 들면, 관련된 VCI 이미지에서 밝게 나타날 수도 있다). 또한, 용량성 구조체의 신호 강도는 주사 속도 및/또는 입자 빔의 에너지의 함수일 수도 있다. 이와 관련하여, VCI 이미지는, 각각의 픽셀의 그레이스케일 값이 웨이퍼 상의 그 위치의 상대적인 전기적 특성에 관한 데이터를 제공하는 그레이스케일 이미지를 포함할 수도 있다. 또 다른 실시형태에서, 검사 시스템(100)은, 샘플(108)의 하나 이상의 위치에 하나 이상의 전압을 인가하도록 구성되는 하나 이상의 컴포넌트(예를 들면, 하나 이상의 전극)를 포함한다. 이와 관련하여, 시스템(100)은 능동 전압 콘트라스트 이미징 데이터를 생성할 수도 있다.

다른 실시형태에서, 검사 시스템(100)은 디스플레이(도시되지 않음)를 포함할 수도 있다. 다른 실시형태에서, 디스플레이는 컨트롤러(106)에 통신 가능하게 커플링된다. 예를 들면, 디스플레이는 컨트롤러(106)의 하나 이상의 프로세서(108)에 통신 가능하게 커플링될 수도 있다. 이와 관련하여, 하나 이상의 프로세서(108)는 디스플레이 상에 본 발명의 다양한 결과 중 하나 이상을 디스플레이할 수도 있다.

디스플레이 디바이스는 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 디스플레이 디바이스를 포함할 수도 있다. 하나의 실시형태에서, 디스플레이 디바이스는 액정 디스플레이(liquid crystal display; LCD)를 포함할 수도 있지만, 그러나 이것으로 제한되는 것은 아니다. 다른 실시형태에서, 디스플레이 디바이스는 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode; OLED) 기반의 디스플레이를 포함할 수도 있지만, 그러나 이것으로 제한되는 것은 아니다. 다른 실시형태에서, 디스플레이 디바이스는 CRT 디스플레이를 포함할 수도 있지만, 그러나 이것으로 제한되는 것은 아니다. 기술 분야의 숙련된 자는, 다양한 디스플레이 디바이스가 본 발명에서의 구현에 적합할 수도 있고 디스플레이 디바이스의 특정한 선택은, 폼팩터, 비용, 및 등등을 포함하는 그러나 이들로 제한되지는 않는 다양한 요인에 의존할 수도 있다는 것을 인식해야 한다. 일반적인 의미에서, 유저 인터페이스 디바이스(예를 들면, 터치스크린, 베젤 장착 인터페이스, 키보드, 마우스, 트랙패드, 및 등등)와 통합될 수 있는 임의의 디스플레이 디바이스가 본 발명에서의 구현에 적합하다.

다른 실시형태에서, 검사 시스템(100)은 유저 인터페이스 디바이스(도시되지 않음)를 포함할 수도 있다. 하나의 실시형태에서, 유저 인터페이스 디바이스는 컨트롤러(106)의 하나 이상의 프로세서(108)에 통신 가능하게 커플링된다. 다른 실시형태에서, 유저 인터페이스 디바이스는 유저로부터의 선택 및/또는 지시를 수용하기 위해 컨트롤러(106)에 의해 활용될 수도 있다. 본원에서 더 설명되는 몇몇 실시형태에서, 디스플레이는 데이터를 유저에게 디스플레이하기 위해 사용될 수도 있다. 이어서, 유저는 디스플레이 디바이스를 통해 유저에게 디스플레이되는 검사 데이터에 응답하여 선택 및/또는 지시(예를 들면, 검사 영역의 유저 선택)를 입력할 수도 있다.

유저 인터페이스 디바이스는 기술 분야에서 공지되어 있는 임의의 유저 인터페이스를 포함할 수도 있다. 예를 들면, 유저 인터페이스는, 키보드, 키패드, 터치스크린, 레버, 노브, 스크롤 휠, 트랙 볼, 스위치, 다이얼, 슬라이딩 바, 스크롤 바, 슬라이드, 핸들, 터치 패드, 패들(paddle), 스티어링 휠, 조이스틱, 베젤 입력 디바이스 또는 등등을 포함할 수도 있지만, 그러나 이들로 제한되는 것은 아니다. 터치스크린 인터페이스 디바이스의 경우, 기술 분야의 숙련된 자는, 많은 수의 터치스크린 인터페이스 디바이스가 본 발명에서의 구현에 적합할 수도 있다는 것을 인식해야 한다. 예를 들면, 디스플레이 디바이스는, 용량성 터치스크린, 저항성 터치스크린, 표면 음향 기반 터치스크린, 적외선 기반 터치스크린, 또는 등등과 같은, 그러나 이들로 제한되지는 않는 터치스크린 인터페이스와 통합될 수도 있다. 일반적인 의미에서, 디스플레이 디바이스(105)의 디스플레이부와 통합될 수 있는 임의의 터치스크린 인터페이스는 본 발명에서의 구현에 적합하다. 다른 실시형태에서, 유저 인터페이스는 베젤 장착 인터페이스를 포함할 수도 있지만, 그러나 이것으로 제한되는 것은 아니다.

본원에서, 도 9a 및 도 9b는, 상기의 대응하는 설명과 함께, 단지 예시를 위해 제공되며 제한하는 것으로 해석되어서는 안된다는 것을 유의한다. 본 발명의 범위 내에서 다수의 등가적인 또는 추가적인 구성이 활용될 수도 있다는 것이 예상된다.

또한, 시스템(100)은 "실제" 또는 "가상" 검사 시스템으로서 구성될 수도 있다. 예를 들면, 시스템(100)은 샘플(104)과 관련되는 실제 이미지 또는 다른 출력 데이터를 생성할 수도 있다. 이와 관련하여, 시스템(100)은 "가상" 시스템보다는 "실제" 검사 시스템으로서 구성될 수도 있다. 다른 예로서, 본원에서 설명되는 저장 매체(도시되지 않음) 및 컨트롤러(106)는 "가상" 검사 시스템으로서 구성될 수도 있다. 따라서, 시스템(100)은 물리적 샘플에 대해 동작하지 않을 수도 있지만, 그러나 오히려 마치 물리적 샘플이 스캔되는 것처럼 저장된 데이터(예를 들면, 메모리 매체(110), 또는 등등에 저장되는 데이터)를 재생 및/또는 스트리밍할 수도 있다. 이와 관련하여, "검출기"의 출력은 이전 단계에서 실제 검사 시스템의 하나 이상의 검출기(예를 들면, 검출기(922))에 의해 이전에 생성된 데이터일 수도 있다. "가상" 검사 시스템으로서 구성되는 시스템 및 방법은, 본 출원인에게 양도된(commonly assigned), 2012년 2월 28일자로 발행된 미국 특허 제8,126,255호 및 2015년 12월 29일자로 발행된 미국 특허 제9,222,895호에서 설명되는데, 이들 둘 다는 참조에 의해 그 전체가 통합된다.

본원에서 설명된 주제는, 때때로, 다른 컴포넌트 내에 포함되는, 또는 다른 컴포넌트와 연결되는 상이한 다른 컴포넌트를 예시한다. 이렇게 묘사된 아키텍쳐는 단순히 예시적인 것이다는 것, 및 동일한 기능성(functionality)을 달성하는 많은 다른 아키텍쳐가 구현될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 개념적인 면에서, 동일한 기능성을 달성하기 위한 컴포넌트의 임의의 배열은, 소망되는 기능성이 달성되도록, 유효하게 "관련"된다. 그러므로, 특정한 기능성을 달성하기 위해 본원에서 결합되는 임의의 두 컴포넌트는, 아키텍쳐 또는 중간 컴포넌트에 관계 없이, 소망되는 기능성이 달성되도록 서로 "관련되는" 것으로 보일 수 있다. 마찬가지로, 이렇게 관련되는 임의의 두 컴포넌트는 또한, 소망되는 기능성을 달성하도록 서로 "연결되어 있는" 또는 "커플링되어 있는" 것으로도 보일 수 있으며, 이렇게 관련될 수 있는 임의의 두 컴포넌트는 또한, 소망되는 기능성을 달성하도록 서로 "커플링 가능한" 것으로 보일 수 있다. 커플링 가능한 것의 구체적인 예는 물리적으로 상호작용 가능한 및/또는 물리적으로 상호작용하는 컴포넌트 및/또는 무선으로 상호작용 가능한 및/또는 무선으로 상호작용하는 컴포넌트 및/또는 논리적으로 상호작용가능한 및/또는 논리적으로 상호작용하는 컴포넌트를 포함하지만, 그러나 이들로 제한되는 것은 아니다.

본 개시 및 그 수반하는 이점 중 많은 것은 상기의 설명에 의해 이해될 것으로 믿어지며, 개시된 주제를 벗어나지 않으면서 또는 개시된 주제의 중요한 이점의 전체를 희생하지 않으면서, 컴포넌트의 형태, 구성 및 배열에서 다양한 변경이 이루어질 수도 있다는 것이 명백할 것이다. 설명되는 형태는 단지 설명을 위한 것이며, 이러한 변경예를 포괄하고 포함하는 것이 하기의 청구범위의 의도이다. 또한, 첨부된 청구범위에 의해 본 발명이 정의된다는 것이 이해되어야 한다.

Claims

결함 검출 방법으로서,
기준 이미지(reference image)를 획득하는 단계;
상기 기준 이미지의 타겟 영역을 선택하는 단계;
매칭 메트릭(matching metric)에 기초하여, 상기 타겟 영역에 대응하는 상기 기준 이미지의 하나 이상의 비교 영역(comparative region)을 식별하는 단계;
테스트 이미지를 획득하는 단계;
상기 기준 이미지의 상기 타겟 영역 및 상기 기준 이미지의 상기 하나 이상의 비교 영역으로 상기 테스트 이미지를 마스킹하는 단계;
상기 테스트 이미지의 상기 하나 이상의 비교 영역에 기초하여 상기 테스트 이미지의 상기 타겟 영역에 대한 결함 임계치를 정의하는 단계; 및
상기 결함 임계치에 기초하여 상기 테스트 이미지의 상기 타겟 영역이 결함을 포함하는지의 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 결함 검출 방법.
제1항에 있어서,
상기 매칭 메트릭은 픽셀 값의 범위를 포함하고, 상기 기준 이미지의 상기 하나 이상의 비교 영역을 식별하는 단계는:
상기 픽셀 값의 범위 내의 픽셀 값을 갖는 상기 기준 이미지의 하나 이상의 영역을 식별하는 단계를 포함하는, 결함 검출 방법.
제2항에 있어서,
상기 픽셀 값은 그레이스케일 값을 포함하는, 결함 검출 방법.
제2항에 있어서,
상기 타겟 이미지의 상기 하나 이상의 비교 영역에 기초하여 상기 타겟 영역에 대한 상기 결함 임계치를 정의하는 단계는:
픽셀 값 분포 - 상기 픽셀 값 분포는 상기 타겟 이미지의 상기 하나 이상의 비교 영역 및 상기 타겟 영역 내의 픽셀에 대한 픽셀 값의 분포를 포함함 - 를 계산하는 단계; 및
상기 픽셀 값 분포에 기초하여 상기 타겟 영역에 대한 상기 결함 임계치를 정의하는 단계를 포함하는, 결함 검출 방법.
제4항에 있어서,
상기 픽셀 값 분포는, 상기 타겟 이미지의 상기 하나 이상의 비교 영역 및 상기 타겟 영역 내의 상기 픽셀에 대한 상기 픽셀 값의 히스토그램을 포함하는, 결함 검출 방법.
제4항에 있어서,
상기 픽셀 값 분포에 기초하여 상기 타겟 영역에 대한 상기 결함 임계치를 정의하는 단계는:
상기 타겟 영역에 대한 상기 결함 임계치를 정의하여 상기 픽셀 값 분포의 테일(tail)과 관련되는 이상점을 식별하는 단계를 포함하는, 결함 검출 방법.
제4항에 있어서,
상기 결함 임계치에 기초하여 상기 테스트 이미지의 상기 하나 이상의 비교 영역이 결함을 포함하는지의 여부를 결정하는 단계를 더 포함하는, 결함 검출 방법.
제1항에 있어서,
상기 타겟 영역은 단일의 타겟 픽셀을 포함하는, 결함 검출 방법.
제8항에 있어서,
상기 매칭 메트릭은 픽셀 값의 분포를 포함하고, 상기 기준 이미지의 상기 하나 이상의 비교 영역을 식별하는 단계는:
픽셀의 정의된 레이아웃을 포함하는 부근 패턴(vicinity pattern)을 정의하는 단계;
상기 부근 패턴에 따라 배열되는 상기 기준 이미지의 타겟 부근(target vicinity) - 상기 타겟 부근은 상기 타겟 픽셀을 포함하고, 상기 매칭 메트릭은 상기 타겟 부근의 픽셀 값 분포를 포함함 - 을 정의하는 단계; 및
상기 매칭 메트릭에 기초하여 상기 부근 패턴에 따라 배열되는 상기 기준 이미지의 하나 이상의 비교 부근 - 상기 하나 이상의 비교 영역은 상기 하나 이상의 비교 부근을 포함함 - 을 식별하는 단계를 포함하는, 결함 검출 방법.
제9항에 있어서,
상기 기준 이미지의 상기 하나 이상의 비교 부근을 식별하는 단계는:
위치 감지 해칭에 기초하여 상기 기준 이미지의 하나 이상의 비교 부근을 식별하는 단계를 포함하는, 결함 검출 방법.
제9항에 있어서,
상기 기준 이미지의 상기 하나 이상의 비교 부근을 식별하는 단계는:
커널화된 위치 감지 해칭에 기초하여 상기 기준 이미지의 하나 이상의 비교 부근을 식별하는 단계를 포함하는, 결함 검출 방법.
제9항에 있어서,
상기 기준 이미지의 상기 하나 이상의 비교 부근을 식별하는 단계는:
패턴 매칭 기술에 기초하여 상기 기준 이미지의 하나 이상의 비교 부근을 식별하는 단계를 포함하는, 결함 검출 방법.
제9항에 있어서,
상기 기준 이미지의 상기 하나 이상의 비교 부근을 식별하는 단계는:
설계 데이터에 기초하여 상기 기준 이미지의 하나 이상의 비교 부근을 식별하는 단계를 포함하는, 결함 검출 방법.
제9항에 있어서,
상기 하나 이상의 비교 부근의 하나 이상의 위치를 데이터 베이스에 저장하는 단계를 더 포함하는, 결함 검출 방법.
제14항에 있어서,
상기 데이터 베이스는:
인덱싱된 데이터 베이스를 포함하는, 결함 검출 방법.
제9항에 있어서,
상기 테스트 이미지의 상기 하나 이상의 비교 영역에 기초하여 상기 테스트 이미지의 상기 타겟 영역에 대한 상기 결함 임계치를 정의하는 단계는:
상기 테스트 이미지의 상기 하나 이상의 비교 부근의 하나 이상의 픽셀 값 분포를 계산하는 단계;
상기 테스트 이미지의 상기 하나 이상의 비교 부근의 상기 픽셀 값 분포에 기초하여 상기 테스트 이미지의 상기 타겟 부근의 픽셀 값 분포를 추정하는 단계; 및
상기 타겟 부근의 상기 추정된 픽셀 값 분포에 기초하여 상기 타겟 픽셀에 대한 상기 결함 임계치를 정의하는 단계를 포함하는, 결함 검출 방법.
제16항에 있어서,
상기 결함 임계치에 기초하여 상기 테스트 이미지의 상기 타겟 영역이 결함을 포함하는지의 여부를 결정하는 단계는:
상기 테스트 이미지의 상기 타겟 부근의 실제 픽셀 값 분포와 상기 추정된 픽셀 값 분포의 비교에 기초하여, 상기 테스트 이미지의 상기 타겟 영역이 결함을 포함하는지의 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 결함 검출 방법.
제9항에 있어서,
상기 부근 패턴의 사이즈는 상기 타겟 이미지를 생성하기 위해 사용되는 측정 툴의 상호작용 함수(interaction function)에 기초하는, 결함 검출 방법.
제9항에 있어서,
상기 부근 패턴의 사이즈는 상기 타겟 이미지를 생성하기 위해 사용되는 측정 툴의 분해능(resolution)에 기초하는, 결함 검출 방법.
제1항에 있어서,
상기 기준 데이터는:
기준 이미지 또는 설계 데이터 중 적어도 하나를 포함하는, 결함 검출 방법.
제20항에 있어서,
상기 기준 이미지는 골든 다이(golden die)에 기초하는, 결함 검출 방법.
제20항에 있어서,
상기 기준 이미지는 적어도 하나의 기준 다이에 기초하는, 결함 검출 방법.
제20항에 있어서,
상기 기준 이미지는:
중앙 기준 다이를 포함하는, 결함 검출 방법.
제20항에 있어서,
상기 설계 데이터는:
하나 이상의 구조체의 설계 레이아웃 또는 넷리스트 데이터(netlist data) 중 적어도 하나를 포함하는, 결함 검출 방법.
결함 검출 시스템으로서,
검사 서브시스템 - 상기 검사 서브시스템은:
조명의 빔을 생성하도록 구성되는 조명 소스;
상기 조명의 빔을 샘플로 지향시키기 위한 조명 광학장치(illumination optics)의 세트; 및
상기 샘플로부터 방출되는 조명을 수집하도록 구성되는 검출기를 포함함 - ; 및
상기 검출기에 통신 가능하게 커플링되는 컨트롤러를 포함하고, 상기 컨트롤러는 메모리 디바이스 및 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성되는 하나 이상의 프로세서를 포함하고, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금:
기준 이미지를 획득하게 하도록;
상기 기준 이미지의 타겟 영역을 선택하게 하도록;
매칭 메트릭에 기초하여, 상기 타겟 영역에 대응하는 상기 기준 이미지의 하나 이상의 비교 영역을 식별하게 하도록;
테스트 이미지를 획득하게 하도록;
상기 기준 이미지의 상기 타겟 영역 및 상기 기준 이미지의 상기 하나 이상의 비교 영역으로 상기 테스트 이미지를 마스킹하게 하도록;
상기 테스트 이미지의 상기 하나 이상의 비교 영역에 기초하여 상기 테스트 이미지의 상기 타겟 영역에 대한 결함 임계치를 정의하게 하도록; 그리고
상기 결함 임계치에 기초하여 상기 테스트 이미지의 상기 타겟 영역이 결함을 포함하는지의 여부를 결정하게 하도록 하는, 결함 검출 시스템.
제25항에 있어서,
상기 매칭 메트릭은 픽셀 값의 범위를 포함하고, 상기 기준 이미지의 상기 하나 이상의 비교 영역을 식별하는 것은:
상기 픽셀 값의 범위 내의 픽셀 값을 갖는 상기 기준 이미지의 하나 이상의 영역을 식별하는 것을 포함하는, 결함 검출 시스템.
제26항에 있어서,
상기 픽셀 값은 그레이스케일 값을 포함하는, 결함 검출 시스템.
제26항에 있어서,
상기 타겟 이미지의 상기 하나 이상의 비교 영역에 기초하여 상기 타겟 영역에 대한 상기 결함 임계치를 정의하는 것은:
픽셀 값 분포 - 상기 픽셀 값 분포는 상기 타겟 이미지의 상기 하나 이상의 비교 영역 및 상기 타겟 영역 내의 픽셀에 대한 픽셀 값의 분포를 포함함 - 를 계산하는 것; 및
상기 픽셀 값 분포에 기초하여 상기 타겟 영역에 대한 상기 결함 임계치를 정의하는 것을 포함하는, 결함 검출 시스템.
제28항에 있어서,
상기 픽셀 값 분포는, 상기 타겟 이미지의 상기 하나 이상의 비교 영역 및 상기 타겟 영역 내의 상기 픽셀에 대한 상기 픽셀 값의 히스토그램을 포함하는, 결함 검출 시스템.
제28항에 있어서,
상기 픽셀 값 분포에 기초하여 상기 타겟 영역에 대한 상기 결함 임계치를 정의하는 것은:
상기 타겟 영역에 대한 상기 결함 임계치를 정의하여 상기 픽셀 값 분포의 테일과 관련되는 이상점을 식별하는 것을 포함하는, 결함 검출 시스템.
제28항에 있어서,
상기 결함 임계치에 기초하여 상기 테스트 이미지의 상기 하나 이상의 비교 영역이 결함을 포함하는지의 여부를 결정하는 것을 더 포함하는, 결함 검출 시스템.
제25항에 있어서,
상기 타겟 영역은 단일의 타겟 픽셀을 포함하는, 결함 검출 시스템.
제32항에 있어서,
상기 매칭 메트릭은 픽셀 값의 분포를 포함하고, 상기 기준 이미지의 상기 하나 이상의 비교 영역을 식별하는 것은:
픽셀의 정의된 레이아웃을 포함하는 부근 패턴을 정의하는 것;
상기 부근 패턴에 따라 배열되는 상기 기준 이미지의 타겟 부근 - 상기 타겟 부근은 상기 타겟 픽셀을 포함하고, 상기 매칭 메트릭은 상기 타겟 부근의 픽셀 값 분포를 포함함 - 을 정의하는 것; 및
상기 매칭 메트릭에 기초하여 상기 부근 패턴에 따라 배열되는 상기 기준 이미지의 하나 이상의 비교 부근 - 상기 하나 이상의 비교 영역은 상기 하나 이상의 비교 부근을 포함함 - 을 식별하는 것을 포함하는, 결함 검출 시스템.
제33항에 있어서,
상기 기준 이미지의 상기 하나 이상의 비교 부근을 식별하는 것은:
위치 감지 해칭에 기초하여 상기 기준 이미지의 하나 이상의 비교 부근을 식별하는 것을 포함하는, 결함 검출 시스템.
제33항에 있어서,
상기 기준 이미지의 상기 하나 이상의 비교 부근을 식별하는 것은:
커널화된 위치 감지 해칭에 기초하여 상기 기준 이미지의 하나 이상의 비교 부근을 식별하는 것을 포함하는, 결함 검출 시스템.
제33항에 있어서,
상기 기준 이미지의 상기 하나 이상의 비교 부근을 식별하는 것은:
패턴 매칭 기술에 기초하여 상기 기준 이미지의 하나 이상의 비교 부근을 식별하는 것을 포함하는, 결함 검출 시스템.
제33항에 있어서,
상기 기준 이미지의 상기 하나 이상의 비교 부근을 식별하는 것은:
설계 데이터에 기초하여 상기 기준 이미지의 하나 이상의 비교 부근을 식별하는 것을 포함하는, 결함 검출 시스템.
제33항에 있어서,
상기 하나 이상의 비교 부근의 하나 이상의 위치를 데이터 베이스에 저장하는 것을 더 포함하는, 결함 검출 시스템.
제38항에 있어서,
상기 데이터 베이스는:
인덱싱된 데이터 베이스를 포함하는, 결함 검출 시스템.
제33항에 있어서,
상기 테스트 이미지의 상기 하나 이상의 비교 영역에 기초하여 상기 테스트 이미지의 상기 타겟 영역에 대한 상기 결함 임계치를 정의하는 것은:
상기 테스트 이미지의 상기 하나 이상의 비교 부근의 하나 이상의 픽셀 값 분포를 계산하는 것;
상기 테스트 이미지의 상기 하나 이상의 비교 부근의 상기 픽셀 값 분포에 기초하여 상기 테스트 이미지의 상기 타겟 부근의 픽셀 값 분포를 추정하는 것; 및
상기 타겟 부근의 상기 추정된 픽셀 값 분포에 기초하여 상기 타겟 픽셀에 대한 상기 결함 임계치를 정의하는 것을 포함하는, 결함 검출 시스템.
제40항에 있어서,
상기 결함 임계치에 기초하여 상기 테스트 이미지의 상기 타겟 영역이 결함을 포함하는지의 여부를 결정하는 것은:
상기 테스트 이미지의 상기 타겟 부근의 실제 픽셀 값 분포와 상기 추정된 픽셀 값 분포의 비교에 기초하여, 상기 테스트 이미지의 상기 타겟 영역이 결함을 포함하는지의 여부를 결정하는 것을 포함하는, 결함 검출 시스템.
제33항에 있어서,
상기 부근 패턴의 사이즈는 상기 타겟 이미지를 생성하기 위해 사용되는 측정 툴의 상호작용 함수에 기초하는, 결함 검출 시스템.
제33항에 있어서,
상기 부근 패턴의 사이즈는 상기 타겟 이미지를 생성하기 위해 사용되는 측정 툴의 분해능에 기초하는, 결함 검출 시스템.
제25항에 있어서,
상기 기준 데이터는:
기준 이미지 또는 설계 데이터 중 적어도 하나를 포함하는, 결함 검출 시스템.
제44항에 있어서,
상기 기준 이미지는 골든 다이에 기초하는, 결함 검출 시스템.
제44항에 있어서,
상기 기준 이미지는 적어도 하나의 기준 다이에 기초하는, 결함 검출 시스템.
제44항에 있어서,
상기 기준 이미지는:
중앙 기준 다이를 포함하는, 결함 검출 시스템.
제44항에 있어서,
상기 설계 데이터는:
하나 이상의 구조체의 설계 레이아웃 또는 넷리스트 데이터 중 적어도 하나를 포함하는, 결함 검출 시스템.
제25항에 있어서,
상기 조명의 빔은:
광자의 빔 또는 입자의 빔 중 적어도 하나를 포함하는, 결함 검출 시스템.
제49항에 있어서,
상기 입자의 빔은:
전자 또는 이온의 빔 중 적어도 하나를 포함하는, 결함 검출 시스템.
제25항에 있어서,
상기 조명 광학장치의 세트는:
광자 광학장치(photon optics) 또는 입자 광학장치(particle optics) 중 적어도 하나를 포함하는, 결함 검출 시스템.
제25항에 있어서,
상기 검출기는:
광자 검출기, 또는 입자 검출기 중 적어도 하나를 포함하는, 결함 검출 시스템.
결함 검출 시스템으로서,
검사 서브시스템 - 상기 검사 서브시스템은:
조명의 빔을 생성하도록 구성되는 조명 소스;
상기 조명의 빔을 샘플로 지향시키기 위한 조명 광학장치의 세트; 및
상기 샘플로부터 방출되는 조명을 수집하도록 구성되는 검출기를 포함함 - ; 및
상기 검출기에 통신 가능하게 커플링되는 컨트롤러를 포함하고, 상기 컨트롤러는 메모리 디바이스 및 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성되는 하나 이상의 프로세서를 포함하고, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금:
기준 이미지를 획득하게 하도록;
상기 기준 이미지의 타겟 픽셀을 선택하게 하도록;
픽셀의 정의된 레이아웃을 포함하는 부근 패턴을 정의하게 하도록;
상기 부근 패턴에 따라 배열되는 상기 기준 이미지의 타겟 부근 - 상기 타겟 부근은 상기 타겟 픽셀을 포함함 - 을 정의하게 하도록;
매칭 메트릭 - 상기 매칭 메트릭은 상기 타겟 부근의 픽셀 값 분포를 포함함 - 에 기초하여, 상기 타겟 영역에 대응하는 상기 기준 이미지의 하나 이상의 비교 부근을 식별하게 하도록;
테스트 이미지를 획득하게 하도록;
상기 기준 이미지의 상기 타겟 영역 및 상기 기준 이미지의 상기 하나 이상의 비교 부근으로 상기 테스트 이미지를 마스킹하게 하도록;
상기 테스트 이미지의 상기 하나 이상의 비교 부근의 하나 이상의 픽셀 값 분포를 계산하게 하도록;
상기 테스트 이미지의 상기 하나 이상의 비교 부근의 상기 픽셀 값 분포에 기초하여 상기 테스트 이미지의 상기 타겟 부근의 픽셀 값 분포를 추정하게 하도록;
상기 타겟 부근의 상기 추정된 픽셀 값 분포에 기초하여 상기 타겟 픽셀에 대한 상기 결함 임계치를 정의하게 하도록; 그리고
상기 결함 임계치에 기초하여 상기 테스트 이미지의 상기 타겟 픽셀이 결함을 포함하는지의 여부를 결정하게 하도록 하는, 결함 검출 시스템.
결함 검출 방법으로서,
기준 이미지를 획득하는 단계;
상기 기준 이미지의 타겟 영역을 선택하는 단계;
매칭 메트릭에 기초하여, 상기 타겟 영역에 대응하는 상기 기준 이미지의 하나 이상의 비교 영역을 식별하는 단계;
테스트 이미지를 획득하는 단계;
상기 기준 이미지의 상기 타겟 영역 및 상기 기준 이미지의 상기 하나 이상의 비교 영역으로 상기 테스트 이미지를 마스킹하는 단계;
상기 테스트 이미지의 상기 하나 이상의 비교 영역에 기초하여 상기 테스트 이미지의 상기 타겟 영역에 대한 결함 임계치를 정의하는 단계; 및
상기 결함 임계치에 기초하여 상기 테스트 이미지의 상기 타겟 영역이 결함을 포함하는지의 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 결함 검출 방법.