KR20180088485A - 형상 기반 그루핑 - Google Patents

Abstract

형상 프리미티브는 반도체 웨이퍼 또는 다른 워크피스의 검사를 위해 사용된다. 형상 프리미티브는 설계의 국소 위상 및 기하학적 특성을 규정할 수 있다. 하나 이상의 규칙이 형상 프리미티브에 적용된다. 규칙은 결함의 존재 또는 결함이 존재할 가능성을 표시할 수 있다. 규칙 실행 엔진은 적어도 하나의 규칙에 의해 커버되는 형상 프리미티브의 발생을 검색할 수 있다.

Description

형상 기반 그루핑

이 출원은 2015년 12월 23일자 출원된 인도 가특허 출원 제6863/CHE/2015호 및 2016년 2월 10일자 출원된 미국 가특허 출원 제62/293,757호에 대한 우선권을 주장하며, 상기 가특허 출원들의 내용은 여기에서의 인용에 의해 그 전부가 본원에 통합된다.

본 발명은 이미지 분석에 관한 것이다.

웨이퍼 검사 시스템은 반도체 제조업자가 제조 공정 중에 발생하는 결함들을 검출함으로써 집적회로(IC) 칩 수율을 증가 및 유지하는데 도움을 준다. 검사 시스템의 한가지 목적은 제조 공정이 사양을 충족시키는지 감시하기 위한 것이다. 검사 시스템은 제조 공정이 기확립된 기준의 범위 밖에 있는 경우 문제점 및/또는 문제점의 근원을 표시하고, 이 경우 반도체 제조업자는 상기 문제점 및/또는 문제점의 근원을 처리할 수 있다.

반도체 제조 산업이 진화함에 따라 수율 관리 및 특히 계측 및 검사 시스템에 대한 수요가 더 커지고 있다. 임계 치수가 점점 작아지는 한편 웨이퍼 크기는 증대하고 있다. 경제는 고수율, 고부가가치 생산을 달성하는 데 소요되는 시간을 줄이도록 산업을 주도하고 있다. 따라서 수율 문제를 검출하는 것으로부터 그 문제점을 해결하는 것까지의 총 시간을 최소화하는 것이 반도체 제조업자의 투자 수익을 결정한다.

결함을 검출하기 위해 반도체 웨이퍼를 검사하는 공정은 반도체 제조업자에게 중요하다. 결함들은 웨이퍼 수율을 감퇴시키고 전반적인 반도체 제조 비용을 상승시킨다. 이러한 비용 인플레이션은 결국 전화기에서부터 자동차까지 전자 부품을 가진 모든 제품에 대하여 더 높은 비용을 지불해야 하는 소비자에게 전달된다. 웨이퍼의 자동화 결함 검출 기능이 있는 검사 툴은 반도체 제조업자에게 결함을 자동으로 검출하는 능력을 제공한다. 그 후, 이러한 결함들은 하나 이상의 설계 또는 공정을 바꿈으로써 제조업자에 의해 제거될 수 있다.

반도체 제조 설비 또는 주물공장에서 반도체 결함들을 리뷰하는 공정은 인간의 노력 및 시간의 면에서 값비싼 것이다. 샘플들의 리뷰를 더 효율화할수록 운영 비용이 더 낮아질 것이다. 리뷰 툴은 사용자를 위하여 해결된 고배율 이미지를 생성할 수 있지만, 리뷰 툴은 느린 경향이 있다. 사용자는 적절한 대책을 취하기 위해 이러한 이미지 내의 결함들을 리뷰해야 한다. 이를 위해, 사용자는 결함들을 그 결함의 원인을 정확히 나타낼 수 있는 유형들로 분류한다. 이 분류 공정은 과도한 인간의 노력을 요구하고 느리며 높은 운영비를 야기한다. 리뷰는 만일 모든 결함(원인) 유형이 결함들을 놓치지 않고 하나의 샘플링으로 샘플링되면 개선될 것이다.

검사 공정 후에, 결함 위치에서의 국부 설계(검사에 의해 되돌아온 것)들은 설계 기반 그루핑(Design Based Grouping, DBG)이라고 하는 방법에 의해 그룹화된다. 이러한 그룹들의 통계에 따라서, 각 그룹으로부터의 하나 이상의 위치가 리뷰 샘플링을 위해 선택된다. DBG는 각각의 코너 및 주변 지오메트리에 대하여 인코딩 방식을 이용한다. 이 정보는 주어진 패턴에 정확하게 일치하는 모든 패턴들을 신속히 찾기 위해 사용된다. 이것은 만일 설계들이 정확하게 일치하면 DBG 그룹 내에 2개의 위치가 있다는 것을 의미하고, 유사하게 보이지만 작은 정도까지 수적으로 다른 이벤트인 2개의 위치의 설계 패턴은 다른 그룹으로 된다.

언어 및 코딩 메커니즘의 정량적 특성에 의해, 사용자는 DBG로 "규칙"을 작성하는데 어려움을 갖는다. 이 능력은 결함을 야기할 가능성이 있는 층에서의 취약 위치를 사용자가 경험으로 알기 때문에 중요할 수 있다. 이러한 위치에서 발생하는 결함들은 드물지만 비참할 수 있고, 오로지 통계에만 의존하는 DBG 기반 리뷰 샘플링은 만일 샘플 크기에 제한이 설정되어 있으면 이러한 작은 모집단을 놓칠 수 있다. DBG 방법론은 또한 체계적 결함을 야기하는 설계 위배 및 약함을 명시적으로 표시하지 않는다. DBG 방법론은 패턴 인코딩의 결함 빈도를 기반으로 한 패턴들의 예에 의해서만 그렇게 한다.

DBG 그루핑은 정확한 매칭을 수행함으로써 실행되고, 이것은 만일 설계들이 정확하게 일치하면 DBG 그룹 내에 2개의 위치가 있다는 것을 의미하며, 유사하게 보이지만 수적으로 다른 2개의 위치의 설계 패턴들은 다른 그룹으로 된다. 이것은 너무 많은 그룹을 생성할 수 있다. 그러므로 DBG 그룹에 의존하는 샘플링은 중요한 결함 유형을 놓칠 수 있고, 또는 동일한 유형을 너무 많이 샘플링할 수 있다. 이러한 DBG 단점들에 의해 효율적인 샘플링 리뷰가 이루어질 수 없다.

DBG 외에, 설계 규칙 체크(Design Rule Check, DRC) 또는 마스크 규칙 체크(Mask Rule Check, MRC)에서 사용하는 언어는 특수한 칩 레이아웃의 물리적 레이아웃이 설계 규칙(Design Rule)이라고 부르는 일련의 권장된 파라미터를 만족시키는지 결정할 수 있다. DRC는 표준 검증 규칙 포맷(Standard Verification Rule Format, SVRF) 스크립팅의 애플리케이션이다. DRC 규칙은 치수 중심인 (SVRF를 이용하여 작성된) 특정 규칙들의 집합이다. DRC의 목적은 제조 용이성을 위해 설계 규칙 준수를 보장하는 것이다.

대부분의 컴퓨터 지원 설계(Computer-Aided Design, CAD) 툴의 경우에, SVRF는 설계/다각형 조작을 위해 사용하는 공통 스크립팅 언어이다. 예를 들면, SVRF는 다각형을 조작하고 반도체 설계 레이아웃(예를 들면, 물리적 설계)에서 물리적 레이아웃 특성(예를 들면, 최소 공간, 최소 폭)을 찾기 위해 사용될 수 있다. 이 언어는 관심있는 패턴(pattern of interest, POI)을 규정하기 위해 형상 프리미티브(shape primitive)와 정확한 공간 관계 간의 거리에 대한 정확한 지식을 필요로 한다. 그러므로 어떤 부품이 광학 근접 보정(Optical Proximity Correction, OPC)을 필요로 하는지 결정하기 위해 설계가 레이아웃 될 때 위배 여부가 체크되는 그러한 복잡한 규칙들이 수천 개 있을 수 있다. 그러나 SVRF와 같은 언어를 사용하는 것과 관련한 문제점들이 있다.

초고밀도 집적(very-large-scale integration, VLSI) 칩 제조는 부회절 체제(sub-diffraction regime)에서 이루어진다. 그 결과, 복잡한 2-D형 격자(예를 들면, 포토마스크)로부터의 회절에 의해 발생하는 근접 효과를 크게 보상할 필요가 있을 수 있다. 이 도메인의 특성에도 불구하고, 반도체 설계 파일에서 행하여지는 대부분의 규칙 체크는 치수 체크이다(예를 들면, 공간, 폭, 커버리지 등). DRC로부터 MRC까지 제조 흐름의 각종 단계에서, 근접 효과에 의해 크게 영향을 받을 수 있는 설계의 관계 파라미터를 체크하는 규칙들은 없다.

전자 설계 자동화에서, DRC는 특정 칩의 물리적 레이아웃이 설계 규칙이라고 부르는 일련의 권장 파라미터를 만족시키는지 결정하기 위해 사용될 수 있다. DRC는 SVRF 언어를 이용하여 프로그램을 작성함으로써 행하여질 수 있다. 그러나 하나의 프로그래밍 언어가 다른 것보다 소정 프로그래밍 태스크에 더 적합한 것과 같이, SVRF-DRC는 SVRF-DRC가 과학적으로 선명한(crisp) 치수 집중 언어이기 때문에 퍼지 규칙 검색 엔진 응용에 접합하지 않다. DRC가 선명한 결정 수행 공정이기 때문에, SVRF 스크립팅 언어는 이러한 선명도를 지원한다. SVRF-DRC의 선명한 언어는 임의의 예기치 않은 변화 및/또는 장애를 설명하지 않는다.

SVRF에서, 물리적 설계 레이아웃은 좌표 형태의 다각형 정보이다. SVRF는 좌표 정보에 기초하여 에지(edge), 공간, 폭 또는 면적과 같은 정보를 판독하도록 최적화된다. 그 다음에, SVRF는 이 정보를 이용하여 레이아웃에서의 더 복잡한 동작을 수행한다. SVRF가 이용하는 한가지 다각형 속성은 에지이다. SVRF는 에지에 기초하여 선단(line-end), 볼록 코너 또는 오목 코너와 같은 다른 모든 다각형 특성을 구성한다. SVRF를 이용하여 다른 다각형 속성을 구성하는 공정은 가양성(false positive)을 도입함으로써 규칙의 순도를 떨어뜨린다. SVRF를 수정하여 치수 범위를 지정하면 레이아웃에 존재하는 무수히 많은 유사한 다각형 조합 때문에 가양성을 포착할 가능성을 증가시킬 것이다.

SVRF 언어는 또한 언어를 신속히 마스터하기 위한 UI를 사용자에게 제공하지 않는다. 따라서 SVRF 언어는 사용자가 이 새로운 스크립팅 언어를 학습하기 위해 상당한 양의 시간, 노력 및 자원을 소비하게 한다. 유사한 종류의 패턴들의 개념은 SVRF와 같은 스크립팅 언어를 이용하여 특정하기가 어렵다. SVRF 또는 일부 다른 유사한 언어로 작성된 규칙표를 이용한 DRC에서의 전통적인 차원성 체크의 위배는 공정 또는 제조상의 결점에 대한 정확한 포인터가 아니다.

그러므로 결함들의 샘플을 리뷰하는 개선된 시스템 및 기법이 필요하다.

제1 실시형태에서, 시스템이 제공된다. 시스템은 리뷰 툴 및 제어기를 포함한다. 리뷰 툴은 웨이퍼를 홀드하도록 구성된 스테이지와, 웨이퍼의 이미지를 발생하도록 구성된 이미지 발생 시스템을 포함한다. 제어기는 리뷰 툴과 전자 통신한다. 제어기는 웨이퍼의 하나 이상의 결함 위치에 중심이 맞춰진 시야 내의 설계 다각형을 요청하고, 시야 내의 설계 다각형을 나타내는 바이너리 이미지를 렌더링하고, 설계의 국소 위상 및 기하학적 특성을 규정하는 형상 프리미티브를 추출하고, 규칙 실행 엔진을 이용하여 적어도 하나의 규칙을 상기 형상 프리미티브에 적용하도록 구성된다. 상기 규칙 실행 엔진은 적어도 하나의 규칙에 의해 커버되는 형상 프리미티브의 발생을 검색한다. 규칙은 결함의 존재에 대응한다. 제어기는 프로세서와, 이 프로세서 및 전자 데이터 저장 유닛과 전자 통신하는 통신 포트를 포함할 수 있다.

이미지 발생 시스템은 전자빔, 광대역 플라즈마 또는 레이저 중의 적어도 하나를 이용하여 웨이퍼의 이미지를 발생하도록 구성될 수 있다. 일 예로서, 리뷰 툴은 광대역 플라즈마 툴이다.

제어기는 규칙 실행 엔진으로 형상 기반 그루핑 빈(bin)을 발생하도록 구성될 수 있다.

규칙은 웨이퍼의 복수의 층 위의 형상 프리미티브에 적용할 수 있다.

규칙은 규칙 상호작용 윈도우에 적용될 수 있다.

제어기는 결함 위치의 모집단에 대하여 하나 이상의 추가 규칙을 추론하도록 또한 구성될 수 있다.

제2 실시형태에서, 방법이 제공된다. 방법은 웨이퍼의 하나 이상의 결함 위치에 중심이 맞춰진 시야 내의 설계 다각형을 제어기를 이용하여 요청하는 단계와; 시야 내의 설계 다각형을 나타내는 바이너리 이미지를 제어기를 이용하여 렌더링하는 단계와; 설계의 국소 위상 및 기하학적 특성을 규정하는 형상 프리미티브를 제어기를 이용하여 추출하는 단계와; 규칙 실행 엔진을 이용하여 적어도 하나의 규칙을 상기 형상 프리미티브에 적용하는 단계를 포함한다. 상기 규칙 실행 엔진은 적어도 하나의 규칙에 의해 커버되는 형상 프리미티브의 발생을 검색한다. 규칙은 결함의 존재에 대응한다.

상기 방법은 규칙 실행 엔진으로 형상 기반 그루핑 빈을 상기 제어기를 이용하여 발생하는 단계를 또한 포함할 수 있다.

규칙은 웨이퍼의 복수의 층 위의 형상 프리미티브에 적용할 수 있다.

규칙은 규칙 상호작용 윈도우에 적용될 수 있다.

상기 방법은 결함 위치의 모집단에 대하여 하나 이상의 추가 규칙을 추론하는 단계를 또한 포함할 수 있다.

상기 방법은 웨이퍼를 리뷰 툴의 스테이지에 로딩하는 단계와, 상기 스테이지 위의 웨이퍼를 이미징하는 단계를 또한 포함할 수 있다.

상기 방법은 적어도 하나의 규칙에 의해 커버되는 상기 형상 프리미티브의 적어도 하나의 발생 위치를 결정하는 단계와; 상기 적어도 하나의 위치를 상기 규칙 및 임계성에 기초하여 상이한 영역에 소정 감도를 지정하도록 구성된 맵으로 변환하는 단계와; 상기 적어도 하나의 위치에서의 결함을 비닝(binning)하는 단계를 또한 포함할 수 있다.

제3 실시형태에서, 하나 이상의 컴퓨팅 장치에서 단계들을 실행하기 위한 하나 이상의 프로그램을 포함한 비일시적 컴퓨터 판독가능 기억 매체가 제공된다. 상기 단계들은 웨이퍼의 하나 이상의 결함 위치에 중심이 맞춰진 시야 내의 설계 다각형을 요청하는 단계와; 시야 내의 설계 다각형을 나타내는 바이너리 이미지를 렌더링하는 단계와; 설계의 국소 위상 및 기하학적 특성을 규정하는 형상 프리미티브를 추출하는 단계와; 규칙 실행 엔진을 이용하여 적어도 하나의 규칙을 상기 형상 프리미티브에 적용하는 단계를 포함한다. 상기 규칙 실행 엔진은 적어도 하나의 규칙에 의해 커버되는 형상 프리미티브의 발생을 검색한다. 규칙은 결함의 존재에 대응한다.

상기 단계들은 규칙 실행 엔진으로 형상 기반 그루핑 빈을 발생하는 단계를 또한 포함할 수 있다.

규칙은 웨이퍼의 복수의 층 위의 형상 프리미티브에 적용할 수 있다.

상기 단계들은 결함 위치의 모집단에 대하여 하나 이상의 추가 규칙을 추론하는 단계를 또한 포함할 수 있다.

상기 단계들은 적어도 하나의 규칙에 의해 커버되는 상기 형상 프리미티브의 적어도 하나의 발생 위치를 결정하는 단계와; 상기 적어도 하나의 위치를 상기 규칙 및 임계성에 기초하여 상이한 영역에 소정 감도를 지정하도록 구성된 맵으로 변환하는 단계와; 상기 적어도 하나의 위치에서의 결함을 저장하는 단계를 또한 포함할 수 있다.

본 발명의 특성 및 목적의 더 완전한 이해를 위해, 첨부 도면과 함께하는 이하의 상세한 설명을 참조하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시형태에 따른 흐름도이다.
도 2는 본 발명에 따른 렌더링 이미지의 발생을 보인 도이다.
도 3은 본 발명에 따른, 형상 프리미티브 추출에 기초한 SBG 빈의 발생을 보인 도이다.
도 4는 규칙 상호작용 윈도우의 제1 실시형태를 보인 도이다.
도 5는 규칙 상호작용 윈도우의 제2 실시형태를 보인 도이다.
도 6은 형상 프리미티브와 함께 예시적인 규칙을 보인 도이다.
도 7은 본 발명에 따른 유즈케이스를 보인 흐름도이다.
도 8은 본 발명에 따른 시스템의 일 실시형태의 블록도이다.
도 9는 2개의 규칙 상호작용 윈도우 및 규정된 형상 프리미티브를 가진 예시적인 다이 구조를 보인 도이다.
도 10은 예시적인 형상 프리미티브를 가진 다이를 보인 도이다.
도 11은 예시적인 규칙을 설명하는 도이다.

비록 청구된 주제를 소정 실시형태와 관련하여 설명하지만, 여기에서 설명하는 이익 및 특징을 모두 제공하지 않는 실시형태를 포함한 다른 실시형태도 본 발명의 범위 내에 포함된다. 각종의 구조적, 논리적, 공정 단계 및 전자적 변화가 본 발명의 범위로부터 벗어나지 않고 이루어질 수 있다. 따라서 발명의 범위는 첨부된 특허 청구범위에 의해서만 규정된다.

형상 기반 그루핑(shape based grouping, SBG)은 아마도 검사 또는 리뷰 툴로부터의 대응하는 이미지 데이터와 결합된 웨이퍼 층상의 국부 회로 패턴을 묘사하는 설계 내의 형상들 간의 국부적 공간 관계의 간결한 설명을 통하여 제조 설비 또는 주물공장에서 반도체 웨이퍼의 "핫스폿"이라고 부르는 장애를 일으키기 쉬운 국부 설계 패턴에 의해 야기되는 체계적 결함의 리뷰 샘플링의 효율을 개선할 수 있다. 이들 위치에서의 결함은 약하거나 잘못된 설계, 리소그래픽 공정, 또는 반도체 제조 공정에 의해 야기되는 것으로 추정된다(외부 "추락"(fall-on) 결함과 반대임). 이러한 결함들을 효율적인 방식으로 포착하면 반도체 제조업자의 전반적인 생산 비용을 줄일 것이다. 그 다음에, 사용자는 형상 프리미티브 및 이들 간의 공간적 관계의 면에서 상기 약한 국부 설계 지오메트리를 특정하는 "규칙"을 작성할 수 있다.

해당 위치에서 약하거나 결함이 있는 국부 설계 패턴으로 인해 다른 곳보다 장애가 발생하기가 더 쉬운 위치들이 웨이퍼에 있다. 이러한 임계적 위치에서, 리소그래픽 또는 반도체 제조 공정 중에 결함이 생성될 가능성이 더 높다(외부 "추락" 랜덤 결함과 반대임). 약함을 야기하는 설계에서의 형상들 간의 국부 공간 관계를 식별함으로써, SBG는 이러한 임계 위치에서 더 민감하고 정확한 검사를 위한 수단을 제공한다. 이 방식으로, SBG는 비제한적으로 광대역 플라즈마(broad band plasma, BBP) 검사 툴 및 주사 전자 현미경(scanning electron microscope, SEM) 검사 툴을 포함한 각종 결함 검사 툴에서 몇 가지 검사 방법 및 관련 방법론을 보조 또는 증대할 수 있다. 이러한 보조 또는 증대될 수 있는 검사 방법 및 관련 방법론은 규칙적인 다이 대 다이 검사, 핫스폿 검사, 단일 다이 검사, 광모드 찾기, 및/또는 새로운 결함 유형 발견을 포함한다.

SBG는 도 9에 나타낸 것처럼 소정의 윈도우 내에서 패턴의 디지털 이미지를 이용한다. SBG는 도 9에 검은 원으로 나타낸 바와 같은 이미지 처리에 의해 패턴 유형(프리미티브)을 검출한다. SBG는 (도 9에 나타낸 바와 같이 4개의 사분면을 가진) 윈도우 내에서 이러한 프리미티브의 존재를 인식한다. 그 다음에 "규칙"이 4개의 사분면 내에 소정의 배열을 가진 이러한 프리미티브의 존재에 의해 규정된다. 이것을 설명하기 위해 SVRF 내의 동일한 구성이 관심 없는 다른 영역을 또한 포착할 수 있는 정교한 스크립트를 요구할 것이다(즉, 가양성). 이미지 기반 분석은 상기 배열이 만족되는지에 따라서 중요한 것으로 또는 중요하지 않은 것으로 임의로 작은 크기로 될 수 있는 각 "픽셀"의 분류를 가능하게 한다. 그러한 규칙이 규정되면, 이 규칙을 만족시키는 설계 내의 임의의 포인트의 존재는 이 윈도우 중심을 각 픽셀로 이동시키고 이 테스트를 수행함으로써 체크될 수 있다. SBG는 SVRF에 비하여 더 정확하고 사용하기가 더 쉽다.

SBG는 언어와 같고, 이때 그들 각각의 방위와 함께 이러한 모든 프리미티브(예를 들면, 에지, 선단, 볼록 코너, 오목 코너 등)는 기본적인 빌딩 블록이다. 퍼지 검색은 규칙 윈도우의 범위 및 중앙 영역 파라미터로 인해 SBG 검색의 일부일 수 있다. SBG는 윈도우 구속 때문에 SVRF보다 가양성에 대하여 훨씬 더 좋은 제어를 갖는다. SBG는 퍼지 특성을 이용하여 체계적 장애 패턴을 검출할 수 있다. 퍼지 검색 외에, SBG는 특정 또는 선명한 검색을 또한 수행할 수 있다.

SBG는 필요한 프리미티브 형상 특성의 본질 및 서로에 대한 그들의 공간 관계를 포착할 수 있는 기하학적 프리미티브 배열의 퍼지 설명을 할 수 있다. 배열은 SVRF와 같은 스크립팅 언어를 이용하여 작성된 복잡한 코드들의 집합보다 이미지 자체(및 그 자동화 분석)에 의해 설명될 수 있다.

다른 실시형태에서, SBG는 핫스폿에서 증가된 검사 감도를 위한 나노포인트(nanopoint, NP) 검사의 마이크로 케어 영역(micro care area, MCA)의 자동 설정을 위해 사용될 수 있다.

또 다른 실시형태에서, SBG는 결함 발견을 위해 사용될 수 있다. 규칙 추론 엔진(rule inference engine, RIE)은 검사 툴에 의해 보고된 결함들의 위치로부터 핫스폿의 국부 설계 설명을 추론할 수 있다. RIE는 이 정보를 이용하여 핫스폿에서 체계적 결함들의 리뷰 샘플링의 효율을 개선하거나 또는 NP 검사를 위한 MCA의 자동 설정을 할 수 있다.

도 1은 방법(100)의 흐름도이다. 웨이퍼의 하나 이상의 결함 위치에 중심이 맞춰진 시야(FOV)내의 설계 다각형이 요청된다(101). 이러한 설계 다각형은 FOV 내측에 있거나 FOV를 교차할 수 있다. 예를 들면, 웨이퍼는 리뷰 툴의 스테이지 위에 로드되고 이미징될 수 있다. 웨이퍼의 결과적인 이미지는 결함 위치를 결정하는데 사용될 수 있다. 시야 내의 설계 다각형을 나타내는 바이너리 이미지가 렌더링된다(102). 렌더링 중에, 좌표 번호와 관련한 지오메트리가 디지털화되고 바이너리 이미지로서 그려진다. 예를 들면, 바이너리 이미지는 전경(예를 들면, 다각형 내측)에 대하여 백색을 갖고 배경(예를 들면, 다각형 외측)에 대하여 흑색을 가질 수 있다. 이 바이너리 이미지의 분해능은 1 옹스트롱 이하 또는 다각형 정점이 규정되는 최소 분해능 단위와 같이 임의로 작아질 수 있다.

설계의 국소 위상 및 기하학적 특성을 규정하는 형상 프리미티브가 추출된다(103). 소정 구성에서, 프리미티브는 결함을 표시할 수 있다. (예를 들면, 도 2에 도시된 바와 같은 BBP 툴을 이용해서) 검사로부터 결함 위치의 리스트가 주어진 때 메인 UI를 이용해서, 설계 데이터베이스 서버(예를 들면, DBB 서버)는 주어진 물리적 치수의 FOV 내의 모든 설계 다각형을 출력할 수 있다. 예를 들면, 치수는 결함 위치에 중심이 맞춰진 2㎛ 또는 4㎛일 수 있고, 중심을 맞추기 위한 다른 치수 또는 위치도 가능하다. 이 출력은 사용자 또는 제어기의 요청이 있을 때 발생할 수 있다. DBB 서버는 피요청 정보를 가진 설계 텍스트 파일을 출력할 수 있다. 그 다음에 설계 렌더러(design renderer)라고 부를 수 있는 소프트웨어 모듈이 상기 설계 텍스트 파일을 입력으로 취하여 사용자가 규정한 픽셀 크기로 FOV 내의 설계 다각형을 나타내는 바이너리 이미지를 렌더링할 수 있다.

SBG는 적어도 다음과 같은 형상 프리미티브를 규정할 수 있다: 얇은 선, 중간 선 및 굵은 선의 에지; 볼록 코너; 오목 코너; 선단; 및 조그(jog). 이러한 형상 프리미티브는 SVRF에서 사용되는 에지보다 더 구체적이다. 일부 형상 프리미티브는 도 10에 도시되어 있다. 리스트된 것 외의 다른 형상 프리미티브도 가능하다. 또한, SBG는 각 형상 프리미티브의 방향 또는 방위를 규정할 수 있다.

도 3에 도시된 바와 같이, 설계의 국소 위상 및 기하학적 특성을 규정하는 각종 형상 프리미티브가 추출된다. 이 추출은 렌더링된 설계에 대하여 동작하는 일련의 컴퓨터 비전 알고리즘에 의해 실행된다. 예를 들면, 형상 프리미티브 추출 기법은 미국 특허 제7,877,722호에 설명되어 있고. 이 특허의 내용은 여기에서의 인용에 의해 그 전부가 본원에 통합된다.

도 3은 그러한 알고리즘의 결과의 중간 그림을 보인 것이다. 그러나 이 중간 그림은 단지 예이다. 이 모듈로부터의 결과들은 규칙 실행 엔진에 직접 공급될 수 있다.

도 1로 돌아가서, 형상 프리미티브에 대한 적어도 하나의 규칙이 규칙 실행 엔진을 이용하여 적용된다(104). 형상 프리미티브를 추출한 제어기에 통합되거나 별도 제어기의 일부일 수 있는 규칙 실행 엔진은 적어도 하나의 규칙에 의해 커버되는 형상 프리미티브의 발생을 검색할 수 있다. 형상 프리미티브는 이미 식별되었을 수 있다. 규칙은 결함의 존재, 또는 하나 이상의 형상 프리미티브의 존재에 기초한 및/또는 하나 이상의 형상 프리미티브의 배열에 기초한 결함 존재 가능성을 표시할 수 있다. 규칙은 규칙 상호작용 윈도우에 적용될 수 있다. 규칙은 웨이퍼상의 단일 층에 또는 웨이퍼상의 복수의 층에 적용될 수 있다. 예를 들면, 규칙은 특정 층(예를 들면, 현재 층)에 적용될 수 있고, 이전에 형성된 층 또는 나중에 형성될 층에도 적용될 수 있다. 규칙 상호작용 윈도우의 크기는 장치 유형 또는 규칙 유형에 따라 달라질 수 있다.

예시적인 규칙은 도 11에 도시되어 있다. 선단(line end)은 비아 "위"이다. 선은 일 평면상에 있고 비아는 아래의 층상에 있다.

규칙 내에서 포착된 기하학적 형상 및 형상들 간의 관계에 기초하여 결함 위치의 비닝 또는 그룹화가 수행될 수 있다. 도 3에 도시된 것처럼, 규칙 실행 엔진은 추출된 형상 프리미티브에 대하여 동작하고, 사용자가 규정한 규칙을 적용하며, SBG 빈을 발생한다.

SBG 지원 결함 검사 유즈케이스(도 7의 "선험적 NP MCA" 블록 참조)의 경우에, SBG 빈은 인스펙터에 의해 결함이 검출된 위치들을 그룹화하는데 사용될 수 있다. 빈은 예를 들면 그 위치에서 트리거되는 SBG 규칙들의 집합, 또는 그 위치에서 트리거되는 가장 복잡한 규칙에 의해 규정될 수 있다. 규칙의 이러한 복잡도 점수는 그 규칙을 적용한 위치에서 설계 오류의 선험적 가능성의 측정치일 수 있다. 이 가능성은 검출된 과거 결함의 통계 분석으로부터 추정될 수 있고, 결함 메커니즘의 물리적 모델링에 의해, 또는 초점 및 노출이 다이당 기준으로 의도적으로 변조되는 소위 공정 윈도우 자격(process window qualification, PWQ) 웨이퍼를 검사함으로써 발생될 수 있으며, 웨이퍼는 그 다음에 인스펙터에 의해 스캔되어 특정 지오메트리가 고장나게 하는데 필요한 초점/노출에서의 섭동을 결정한다. 규칙의 복잡도 점수는 또한 특정 지오메트리에서 결함을 검출하거나 샘플링하기 위한 순전히 사용자 규정 선호도 점수일 수 있다.

SBG 지원 리뷰 샘플링 유즈케이스(도 7의 "샘플링을 위한 SBG 비닝" 블록 참조)의 경우에, SBG 빈의 복잡도 점수는 검사 후에 리뷰되는 결함들의 집합을 더 잘 샘플링하기 위해 사용될 수 있다. 약한 설계 위치의 가능성이 더 큰 위치를 샘플링하는 더 많은 이유가 있을 수 있다. 이 가능성이 낮으면 낮을수록, 샘플링되지 않은 골칫거리(nuisance)(예를 들면, 결함으로 될 것 같지 않은 가양수)로서 그 위치를 처리해야 할 더 많은 이유가 있을 수 있다.

사용자 규정 규칙은 규칙 상호작용 윈도우라고 부르는 도 4에 실선 원으로 표시된 윈도우의 중심에 적용되고, 규칙 상호작용 윈도우의 크기는 주어진 규칙에 대하여 사용자에 의해 특정될 수 있다. 규칙 상호작용 윈도우는 도 4에서 특정 크기를 가진 직사각형에 의해 표시된다. 형상 프리미티브들 간의 상호작용 윈도우 내의 공간 관계를 반영하는 규칙은 도 4에 도시된 4개의 사분면(Q1, Q2, Q3, Q4) 내에서 프리미티브의 동시발생에 의해 포착된다. 직사각형 윈도우를 갖는 대신에, 도 5에 도시된 것처럼 8개의 섹터(S1, S2, S3, S4, S5, S6, S7, S8) 내에 형상 프리미티브를 동시발생시킴으로써 규정되는 규칙에 의해 특정 크기를 가진 원형 규칙 상호작용 윈도우를 가질 수 있다. 다른 규칙 상호작용 윈도우 또는 섹터/사분면 형상도 가능하다. 다른 수의 섹터/사분면도 또한 가능하다. 프리미티브는 하나 이상의 사분면 또는 섹터에서 발견될 수 있다. 단일의 규칙 상호작용 윈도우가 개시되지만, 2개 이상의 규칙 상호작용 윈도우를 사용할 수 있다. 만일 2개의 규칙 상호작용 윈도우를 사용하면, 이 2개의 규칙 상호작용 윈도우는 서로 겹쳐질 수 있고, 접촉할 수 있고, 또는 분리될 수 있다. 일반적으로, SBG 규칙에 대하여 일부 국소 근접 조건이 있다. 이것은 수백 나노미터 미만이거나 다른 치수일 수 있다.

2-창 규칙의 일 예가 도 9에 도시되어 있다. 작은 윈도우와 주위의 더 큰 윈도우는 동심이고 규칙이 트리거되도록 특정 프리미티브(실선 원으로 도시됨)를 내포하여야 한다. 내측의 단범위 윈도우는 결함이 중앙에서 발생하는 것을 만족시켜야 하는 국소 콘텍스트를 특정하고, 외측의 장범위 윈도우는 고장을 야기하는 이웃 콘텍스트(예를 들면, 결함이 공동 윈도우 중심에서 발생하는 이유)를 특정한다. 도 9에 도시된 예에서, 윈도우 중심에 짧은 다리(bridge)가 생성될 가능성이 있다.

도 6에 도시된 규칙은 사분면(Q1)에 하나가 있고 사분면(Q3)에 다른 하나가 있는 것처럼 반대 방향으로 2개의 코너의 동시발생일 수 있다. 또한, 프리미티브 동시발생에 영향을 주는 그룹 D8 액션은 규칙 실행 엔진에서 자동으로 고려될 수 있다. D8은 원점을 도면의 중앙에 두고 그 수평축과 수직축 주위에서 도면의 8개의 가능한 변환을 말한다. 이들은 90도, 180도 및 270도 회전과 그 미러링(x축 또는 y축 주위에서)을 포함한다.

도 6에서의 십자선은 예를 들면 개방형, 단락형 또는 교차점에 배치될 수 있다. 십자선의 다른 위치도 가능하다. 십자선은 규칙 상호작용 윈도우의 중심일 수 있고, 또는 규칙 상호작용 윈도우 내의 다른 위치에 있을 수도 있다.

도 9는 형상 프리미티브 및 실선 원에 의해 특정된 것처럼 형상 프리미티브의 방위를 필요로 하는 혼성 규칙이다(참조의 용이성을 위해 실선 원 중의 하나에만 표시되어 있다). 예를 들면, 도 9의 내측(단범위) 윈도우의 사분면 Q2는 "우측을 지시하는 수직 얇은 선 에지" 프리미티브를 갖는다. 도 9의 외측(장범위) 윈도우의 사분면 Q2는 상기 프리미티브를 가질 뿐만 아니라 2개의 다른 프리미티브, 즉 "좌측을 지시하는 수직 얇은 선 에지" 프리미티브와 "아래를 지시하는 선단" 프리미티브를 또한 갖는다.

형상 프리미티브는 퍼지일 수 있고, 직선 또는 실선 에지를 갖지 않을 수 있다. 사분면 또는 섹터의 사용은 인접 사분면 또는 섹터 내의 다른 형상 프리미티브를 찾기 위한 융통성을 제공한다. 템플릿 설계와의 정확한 기하학적 매칭 외에, 약하고 그에 따라서 고장이 될 수 있는 다른 유사한 기하학적 배열이 있을 수 있다. 이것은 SBG와 같은 퍼지 규칙에 의해 포착될 수 있는 이러한 유사성 양태이다. 그러한 고장의 잠재적 사이트를 보는 한 일부 가양성이 있을 수 있지만, 더 큰 위험은 그러한 위치를 놓치는 것이고, 그에 따라서 약한 지점을 놓치는 것이다. 인스펙터는 모든 영역을 검사하지만, 상이한 영역에 상이한 감도를 지정할 수 있다는 점에 주목한다. SBG는 세그멘트를 낮은, 중간 및 높은 복잡도 또는 고장 가능성의 영역으로 세분하는 것을 도울 수 있고, 이러한 영역들을 상이한 감도로 검사할 수 있다.

SBG는 복수 층에 대해 및 한 층에서의 다중 패터닝에 대해 작업할 수 있다. SBG의 일반적 규칙은 형상 프리미티브가 발생해야 하는 층 또는 패터닝을 사용자가 특정할 수 있게 한다. 다른 층 또는 마스크에서 형상 프리미티브의 동시발생은 그러한 층간 상호작용을 통제하는 규칙이 특정될 수 있게 한다.

규칙은 BBP 검사 툴로부터의 기본 차 신호에 기초하여 조절될 수 있다. 예를 들면, 신호가 클수록 규칙의 증거가 더 크다.

도 7은 적어도 3개의 유즈케이스, 즉 샘플링 목적의 결함 비닝, NP 검사를 위한 마이크로 케어 영역의 발생, 및 검사 결과로부터 규칙들의 추론을 보인 도이다.

NP 검사 레시피(도 7의 상부 상자)를 위한 마이크로 케어 영역의 발생을 위해, 설계 데이터는 설계 데이터(예를 들면, GDS 또는 OASIS 데이터)가 인스펙터에 의한 신속한 접근의 목적으로 변환되는 데이터 포맷인 레티클 정의 형식(Reticle Definition Format, RDF)에 먼저 로드된다. 그 다음에 형상 프리미티브를 추출하고 각 규칙이 트리거되는 위치를 찾는 SBG 알고리즘에 의해 동작된다. 이 위치들은 그 다음에 트리거되는 규칙 및 그들의 임계성에 기초하여 상이한 영역에 상이한 감도를 지정하도록 인스펙터에 의해 사용되는 런타임 콘텍스트 맵(Run-Time Context Map, RTCM)으로 변환된다. RTCM은 케어 영역(검사 영역)의 평탄화(비계층적) 다각형 묘사이다. 각각의 이러한 다각형은 결함 검출 역치를 설정하기 위해 검사 알고리즘에 의해 활용되는 감도에 의해 표시된다. 검사에 의해 발생된 결함들은 결함 위치에서 트리거되는 규칙들에 기초하여 나타낸 SBG 빈으로 그룹화될 수 있다.

규칙들은 고온 검사 결과(hot inspection result)(도 7의 하부 좌측 상자)와 같은 검사 결과로부터 추론될 수 있다. 고온 검사는 픽셀이 결함이 있는지 없는지 결정하기 위한 검출 역치(예를 들면, 다이 대 다이 그레이 레벨의 최소차)가 낮은 값으로 설정되는 검사일 수 있다. 그러므로 이러한 검출 레시피는 다수의 결함들을 찾을 것이다. 사용자는 실제 결함만을 캐치하고 노이즈 또는 골칫거리 결함(nuisance defect)과 같은 잘못된 검출을 걸러내도록 역치를 조절할 수 있다. 일 예로서, 고온 검사 레시피가 가동된다. 예를 들면, NP 레시피는 고감도를 가진 고밀도 영역, 중간 감도를 가진 중간 밀도 영역, 및 저감도를 가진 저밀도 영역을 검사한다. 감도는 역치 또는 다른 기법을 이용하여 설정될 수 있다. 결함 위치(및 그 설계 클립)는 "규칙 추론"이라고 표시된 상자에 공급된다. 이 알고리즘은 발견된 결함 위치의 모집단을 설명할 수 있는 규칙들의 가능한 집합을 자동으로 추론한다. 이러한 규칙들은 SBG 데이터 저장소(repository) 내의 기존 규칙들과 비교된다. 만일 일치하면, 그 규칙은 데이터베이스에 추가되지 않는다. 만일 일치하지 않으면, 그 규칙이 데이터베이스에 추가된다. 이 규칙들은 그 다음에 후속 검사를 위한 RTCM을 발생하기 위해 사용될 수 있다. 이 규칙 추론 흐름은, 하나의 웨이퍼가 반드시, 특히 저 확률 이벤트이면, 장애의 경우를 모두 나타내지 않을 수 있기 때문에, 수 개의 웨이퍼의 검사 결과로서 데이터베이스에 대한 규칙들의 증분적 추가를 허용한다.

피드백 루프가 SBG 빈 1로부터 시작해서 규칙 추론, 고속 규칙 매칭, 및 그 다음에 RTCM까지 이어지는 화살표로 도 7에 도시되어 있다. 이 피드백 루프는 노이즈 기반형 또는 임계성 기반형일 수 있다. 결함들의 SBG 비닝의 결과들은 형상 프리미티브로부터 규칙들을 추론하기 위해 사용될 수 있다. 이 결과들은 검사할 다음 웨이퍼에 대한 새로운 케어 영역(예를 들면, RTCM)을 발생하기 위해 적용될 수 있다.

필터는 골칫거리를 줄이기 위해 사용될 수 있다. 일 예로서, SBG 기반 비닝(도 7에 "샘플링을 위한 SBG 비닝" 블록으로 도시됨)이 수행될 수 있고, 소정의 빈은 이들이 결함을 갖지 않을 것 같기 때문에 버려질 수 있다(예를 들면, 설계의 베어 영역 내의 작은 크기 이벤트). 다른 예로서, 형상, 에너지 또는 피크 진폭과 같은 결함 특성들을 이용하여 골칫거리 이벤트를 걸러낼 수 있다.

비록 설계 클립을 형상 프리미티브를 발생하기 위한 소스로서 개시하지만, 이미지(예를 들면, SEM 이미지)가 형상 프리미티브를 발생하기 위한 소스로서 사용될 수 있다. SEM 이미지는 바이너리 설계 이미지로 변환되거나, 다른 방식으로 형상 프리미티브를 발생할 수 있도록 수정될 수 있다.

여기에서 개시된 실시형태들은 복수의 장점을 제공한다. SBG는 설계에 있어서 형상들 간의 국소 공간 관계를 표시하는 질적 언어일 수 있다. 그러한 언어는 사용자가 규칙들을 인코딩하는 것이 비교적 쉬울 수 있고, 형상 프리미티브 및 형상 프리미티브들 간의 공간 관계 면에서 약한 국소 설계 지오메트리를 특정하는 규칙을 사용자가 작성할 수 있게 한다. 이것은 리뷰를 위한 드물지만 중요한 결함 유형을 샘플링하는데 사용될 수 있다. 또한, RIE는 기존 규칙들이 트리거되지 않는 설계로부터 새로운 규칙을 추론하는데 사용될 수 있다. 이것은 결함 발견을 유도할 뿐만 아니라 규칙표 내에 있어야 하는 새로운 규칙들을 이해하기 위한 투명성을 사용자에게 제공한다. SBG의 언어는 국소 설계 구성이 체계적 결함을 야기하는 핫스폿에서 지오메트리 묘사를 포착할 수 있다. SBG 그루핑은 약한 설계 위치에 대한 검사를 샘플링하고(리뷰를 위해) 민감하게 하기 위해(NP 케어 영역을 통해서) 사용할 수 있고, 이것은 효율적인 리뷰 샘플링의 조건을 촉진할 수 있다. SBG 그루핑의 질적 퍼지 특성은 DBG에 의한 엄격한 매칭보다 훨씬 적은 수의 그룹을 산출한다. SBG 내의 각 그룹이 약한 국소 설계 원인에 대응하기 때문에, 이것은 효율적인 리뷰 샘플링의 조건을 촉진한다.

사용의 용이성 면에서, SBG는 복잡한 스크립트를 요구하지 않을 수 있다. 도 9에서 알 수 있는 바와 같이, 설계는 표시된 형상 프리미티브와 함께 도시된다. SBG 분석 프로그램은 이 이미지 클립으로부터 "도트"를 추론할 수 있고, 따라서 규칙을 "학습"하였다.

SBG는 근접 효과에 의해 크게 영향을 받은 설계의 관계 파라미터를 체크하는 문제를 다룰 뿐만 아니라, 그러한 근접 효과의 정도를 고려하는 범위를 사용자에게 제공할 수 있다. SBG의 규칙 상호작용 윈도우 개념은 근접성의 측정치일 수 있고, 폭, 공간 및 면적과 같은 치수적 체크를 간접적으로 고려할 수 있다. 규칙은 주어진 윈도우 크기의 개념을 갖고, 윈도우는 사분면으로 나누어진다. 따라서 이것은 공간(사분면 크기), 거리(예를 들면, 동일 사분면에 대비하여 반대 사분면에서), 및 면적(사분면/창 면적)의 정의를 암묵적으로 허용한다. 형상 프리미티브의 위치는 각 사분면 내에서 정확히 특정되지 않을 수 있다. 그 대신에, 존재 및 방위 또는 각각의 형상 프리미티브가 사분면 내에서 특정될 수 있다. 따라서 규칙은 퍼지일 수 있지만, 이와 동시에 이러한 프리미티브가 서로로부터 소정 거리 내에 및 서로에 대하여 소정 방위로 있을 것을 규칙이 요구하기 때문에 충분히 정밀할 수 있다.

SBG는 사용자가 규칙들을 체크하고 디버그할 수 있게 하는 콘텍스트 규칙 비주얼라이저(context rule visualizer, CRV)라고 부르는 UI를 포함할 수 있다. SBG는 그 용어 때문에 동일하거나 유사한 종류의 패턴들 간의 갭을 연결할 수 있다. SVRF와 대조적으로, 선단 또는 특정 코너를 가진 선을 태그하는 것은 SBG의 언어를 이용할 경우 용이하다. 또한, SBG의 관계 접근법에 기반을 둔 결함 설계의 비닝은 공정 또는 제조 결점에 대한 더 양호하고 더 정확한 포인터일 수 있다. 약한 지오메트리는 (선단에 수직한) 다른 선을 공격하는 선단과 같은 소위 "공격" 구조를 특징으로 할 수 있다. SBG는 윈도우 및 사분면을 사용함으로써 이러한 종류의 사분면을 묘사하는 효율적인 방법을 제공한다. 이것에 의해 무엇이 특정 설계를 약하게 하는지 더 명확하게 묘사할 수 있다. SBG는 SBG가 다른 사분면에서 다른 지오메트리를 갖는 관계를 희생시키지 않고 필요한 형상 프리미티브가 다른 사분면에 있게 함으로써 흐릿함(fuzziness)을 제공한다. 그러므로 SBG는 그 (형상 프리미티브들 간의) 관계 정밀도를 희생시키지 않고 그 치수적 흐릿함을 유지한다.

여기에서 설명하는 기법들은 샘플링 및 검사를 위해 사용될 수 있다. 검사 중의 SBG는 잠재적인 약한 지점을 식별하기 위해 사용될 수 있다. 역치가 소정 결함 또는 결함 유형을 캐치하기 위해 설정될 수 있다. 예를 들면, 사용자는 주어진 설계 위치에 복잡도 점수를 지정할 수 있다. 그 위치에서의 복잡도 점수에 적당한 역치를 적용함으로써 소정의 결함들이 걸러내질 수 있다. 예를 들면, 복잡도 점수가 낮은 위치에서 검출된 결함들은 그러한 설계의 "약함"에 의해 야기되는 일부 설계 체계적 결함에 의한 것 대신에 (예를 들면, 막 두께 변화에 의해 유도되는) 노이즈로 될 가능성이 더 높다(예를 들면, 작은 초점 또는 노출 변동으로 인한 고장 가능성).

더욱이, 복잡도 점수가 더 높은 영역은 이들이 고장으로 될 가능성이 더 높기 때문에 더 낮은(더 민감한) 역치로 검사될 수 있다.

샘플링은 이 기법을 이용하여 스루풋을 증가시킬 수 있다. SBG는 잠재적으로 결함을 포함하는 것으로서 웨이퍼의 소정 부분을 플래그하기 위해 사용될 수 있다. 일 예로서, 이러한 플래그된 부분만이 샘플링된다. 이로써 샘플링 효율을 증가시킬 수 있고 골칫거리를 줄일 수 있다.

SBG는 또한 콘텍스트에 의해 그룹화하기 위해 사용될 수 있다. 유사한 객체 또는 형상 프리미티브는 함께 그룹화될 수 있다. 차 또는 이상값(outlier)은 다이 대 다이 비교에서 평가될 수 있다. 유사한 지오메트리는 다이 대 다이로 비교하였을 때 유사한 노이즈를 가질 수 있다.

규칙은 만일 그 형상 프리미티브들 간의 국소 공간 관계가 소정 위치에서 만족되면 그 위치에서 히트를 표시할 수 있다. 형상 프리미티브들 간의 이러한 관계 외에, 각각의 규칙은 복잡도 점수를 가질 수 있다. 규칙의 이 복잡도 점수는 규칙이 히트하는 위치에서 설계 고장의 선험적 가능성의 측정치일 수 있다. 이것은 특정 지오메트리에서 결함을 검출 또는 샘플링하기 위한 순전히 사용자가 규정한 선호도 점수일 수 있다. 전자의 경우에, 상기 가능성은 도 7의 "선험적 NP MCA") 블록과 관련하여 설명한 것처럼 평가될 수 있다.

규칙이 히트하지 않은 위치의 임계성 값은 0일 수 있다. 이것은 선의 결함(bona fide defect)를 갖는 경우에도 사용자가 관심이 없는 위치일 수 있다. 유사한 이유가 낮은 복잡도 점수를 가진 규칙만이 히트하는 위치에 적용된다. 따라서 0 또는 낮은 임계성 위치에서 검출된 결함들은 골칫거리로서 취급될 수 있다.

정확히 하나의 규칙이 히트인 위치의 임계성 값은 그 규칙의 복잡도 점수에 의해 주어진다.

소정의 위치에서 복수의 규칙이 히트한 때, 그 위치에 대하여 복합 임계성 값을 제공하기 위해 그들의 개별 복잡도 점수를 결합하는 복수의 방법이 있다. 하나의 방법은 소정 위치에 대한 임계성 값으로서 그 위치에서 히팅하는 복수의 규칙의 복잡도 점수의 최대치를 지정하는 것이다. 이 방법을 사용하면 매우 중요한 위치에 매우 복잡한 규칙이 트리거되도록 할 수 있다. 소정 위치에 대한 임계성 값을 형성하도록 그 위치에서 히팅하는 복수의 규칙의 복잡도 점수를 결합하기 위해 사용될 수 있는 합산, 비례 합산 등을 포함한 다른 방법을 사용할 수 있다.

도 8은 본 발명에 따른 시스템의 블록도이다. 제어기(205)는 결함 리뷰 시스템(200) 및/또는 설계 기반 비닝(DBB) 서버(209)와 전자 통신한다.

결함 리뷰 시스템(200)은 웨이퍼(203) 또는 다른 워크피스를 홀드하도록 구성된 스테이지(204)를 포함한다. 스테이지(204)는 1개, 2개 또는 3개의 축을 따라 이동하거나 회전하도록 구성될 수 있다. 결함 리뷰 시스템(200)은 웨이퍼(203) 표면의 이미지를 발생하도록 구성된 이미지 발생 시스템(201)을 또한 포함한다. 이미지는 웨이퍼(203)의 특정 층 또는 영역에 대한 것일 수 있다. 이 예에서, 이미지 발생 시스템(201)은 테스트 이미지(203)를 발생하기 위한 전자빔(202)을 생성한다. 광대역 플라즈마 또는 레이저 스캐닝을 이용하는 것과 같은 다른 이미지 발생 시스템(201)도 가능하다. 예를 들면, 암시야 이미징 또는 명시야 이미징이 이미지 발생 시스템(201)에 의해 수행될 수 있다. 결함 리뷰 시스템(200) 및/또는 이미지 발생 시스템(201)은 웨이퍼(203)의 테스트 이미지를 발생할 수 있다.

여기에서 사용하는 용어 "웨이퍼"는 일반적으로 반도체 또는 비반도체 물질로 형성된 기판을 말한다. 그러한 반도체 또는 비반도체 물질의 예로는, 비제한적으로, 단결정 실리콘, 질화 갈륨, 비화 갈륨, 인화 인듐, 사파이어 및 유리가 있다. 그러한 기판은 반도체 제조 설비에서 일반적으로 발견되고 및/또는 처리될 수 있다.

웨이퍼는 기판 위에 형성된 하나 이상의 층을 포함할 수 있다. 예를 들면, 그러한 층은, 비제한적으로, 포토레지스트, 유전체 물질, 도전성 물질 및 반도체 물질을 포함할 수 있다. 많은 다른 유형의 이러한 층들이 업계에 공지되어 있고, 여기에서 사용하는 용어 웨이퍼는 모든 유형의 이러한 층을 포함한 웨이퍼를 포괄하는 것으로 의도된다.

웨이퍼 위에 형성된 하나 이상의 층은 패턴화 또는 비패턴화될 수 있다. 예를 들면, 웨이퍼는 반복 가능한 패턴 특징 또는 주기적 구조물을 각각 가진 복수의 다이를 포함할 수 있다. 이러한 물질 층의 형성 및 처리에 의해 궁극적으로 완성된 소자를 제조할 수 있다. 많은 다른 유형의 소자들이 웨이퍼 위에 형성될 수 있고, 여기에서 사용하는 용어 웨이퍼는 업계에 공지된 임의 유형의 소자가 제조되는 웨이퍼를 포괄하는 것으로 의도된다.

특정 예로서, 결함 리뷰 시스템(200)은 SEM의 일부이거나 SEM이다. 웨이퍼(203)의 이미지는 집속 전자빔(202)으로 웨이퍼(303)를 스캔함으로써 발생된다. 전자들은 웨이퍼(203)의 표면 토포그래피 및 조성에 대한 정보를 내포한 신호를 생성하기 위해 사용된다. 전자빔(202)은 래스터 스캔 패턴으로 스캔될 수 있고, 전자빔(202)의 위치는 검출된 신호와 결합하여 이미지를 생성할 수 있다.

DBB 서버(209)는 반도체 웨이퍼 또는 다른 워크피스의 설계 이미지를 저장하도록 구성된다.

결함 리뷰 시스템(200)과 DBB 서버(209)는 제어기(205)와 통신할 수 있다. 예를 들면, 제어기(205)는 결함 리뷰 시스템(200)의 이미지 발생 시스템(201) 또는 다른 컴포넌트와 통신할 수 있다. 제어기(205)는 프로세서(206), 프로세서(206)와 전자 통신하는 전자 데이터 저장 유닛(207), 및 프로세서(206)와 전자 통신하는 통신 포트(208)를 포함할 수 있다. 제어기(205)는 실제로 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어의 임의 조합에 의해 구현될 수 있다는 것을 이해하여야 한다. 또한, 여기에서 설명하는 바와 같이 그 기능은 하나의 유닛에 의해 수행될 수 있고, 또는 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어의 임의 조합에 의해 각각 구현될 수 있는 다른 컴포넌트들 사이에 나누어질 수 있다. 여기에서 설명하는 각종 방법 및 기능들을 구현하기 위한 제어기(205)의 프로그램 코드 또는 명령어는 전자 데이터 저장 유닛(207) 내의 메모리, 제어기(205) 내의 메모리, 제어기(205) 외부의 메모리 또는 이들의 조합과 같은 제어기 판독가능 기억 매체에 저장될 수 있다.

제어기(205)는 제어기(205)가 이미징 장치(201)로부터의 출력 또는 DBB 서버(209)에 의해 발생된 출력과 같은 결함 리뷰 시스템(200)에 의해 발생된 출력을 수신할 수 있도록 임의의 적당한 방법으로(예를 들면, "유선" 및/또는 "무선" 전송 매체일 수 있는 하나 이상의 전송 매체를 통해) 결함 리뷰 시스템(200)의 각종 컴포넌트 또는 DBB 서버(209)에 결합될 수 있다. 제어기(205)는 상기 출력을 이용하여 다수의 기능을 수행하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 제어기(205)는 상기 출력을 이용하여 웨이퍼(203)상의 결함들을 리뷰하도록 구성될 수 있다. 다른 예로서, 제어기(205)는 상기 출력에서 결함 리뷰를 수행하지 않고 상기 출력을 전자 데이터 저장 유닛(207) 또는 다른 기억 매체에 전송하도록 구성될 수 있다. 제어기(205)는 예를 들면 도 1 또는 도 7의 실시형태를 수행하도록 여기에서 설명한 것처럼 또한 구성될 수 있다. 제어기(205)는 또한 샘플링, 이미징, 검사 또는 계측 목적으로 리뷰, 검사 또는 계측 툴에 명령어를 전송하도록 구성될 수 있다.

여기에서 설명하는 제어기(205), 다른 시스템 또는 다른 서브시스템은 퍼스널 컴퓨터 시스템, 이미지 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 네트워크 기기, 인터넷 기기 또는 다른 장치를 포함한 다양한 형태를 취할 수 있다. 일반적으로, 용어 "제어기"는 메모리 매체로부터의 명령어를 실행하는 하나 이상의 프로세서를 구비한 임의의 장치를 포괄하는 것으로 넓게 정의될 수 있다. 서브시스템 또는 시스템은 병렬 프로세서와 같은 업계에 공지된 임의의 적당한 프로세서를 또한 포함할 수 있다. 게다가 서브시스템 또는 시스템은 독립형 또는 네트워크형 툴로서 고속 처리 능력이 있는 플랫폼 및 소프트웨어를 포함할 수 있다.

만일 시스템이 2개 이상의 서브시스템을 포함하면, 이미지, 데이터, 정보, 명령어 등이 서브시스템들 간에 전송될 수 있도록 상이한 서브시스템들이 서로 결합될 수 있다. 예를 들면, 하나의 서브시스템은 업계에 공지된 임의의 적당한 유선 및/또는 무선 전송 매체를 포함한 임의의 적당한 전송 매체에 의해 추가의 서브시스템에 결합될 수 있다. 2개 이상의 이러한 서브시스템은 공유형 컴퓨터 판독가능 지억 매체(도시 생략)에 의해 또한 효과적으로 결합될 수 있다.

추가의 실시형태는 여기에서 설명하는 것처럼 웨이퍼상의 비정상을 식별하거나 호환/비호환을 검출하는 컴퓨터 구현 방법을 수행하기 위해 제어기에서 실행 가능한 프로그램 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체와 관련된다. 특히, 도 8에 도시된 것처럼, 전자 데이터 저장 유닛(207) 또는 다른 기억 매체는 제어기(205)에서 실행 가능한 프로그램 명령어를 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체를 내포할 수 있다. 컴퓨터 구현 방법은 여기에서 설명한 임의 방법의 임의 단계를 포함할 수 있다.

여기에서 설명한 것과 같은 방법을 구현하는 프로그램 명령어는 전자 데이터 저장 유닛(207) 또는 다른 기억 매체와 같은 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는 자기 또는 광 디스크, 자기 테이프, 또는 업계에 공지된 임의의 다른 적당한 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체일 수 있다.

프로그램 명령어는 다른 무엇보다도 절차 기반 기법, 컴포넌트 기반 기법 및/또는 객체 기반 기법을 포함한 임의의 각종 방법으로 구현될 수 있다. 예를 들면, 프로그램 명령어는 액티브X 컨트롤, C++ 오브젝트, 자바빈스, 마이크로소프트 파운데이션 클래시스("MFC"), SSE(Streaming SIMD Extension), 또는 바람직한 다른 기법 또는 방법을 이용하여 구현될 수 있다.

제어기(205)는 여기에서 설명한 임의의 실시형태에 따라 구성될 수 있다. 예를 들면, 제어기(205)는 도 1 또는 도 7의 일부 단계 또는 모든 단계를 수행하도록 프로그램될 수 있다.

비록 결함 리뷰 시스템의 일부로서 설명하였지만, 여기에서 설명한 제어기(205)는 검사 시스템과 함께 사용하도록 구성될 수 있다. 다른 실시형태에서, 여기에서 설명한 제어기(205)는 계측 시스템과 함께 사용하도록 구성될 수 있다. 따라서 여기에서 설명한 실시형태들은 다른 응용에 다소 적합한 상이한 이미징 능력을 가진 시스템용으로 여러 가지 방법으로 고쳐질 수 있는 일부 분류 구성을 설명한다.

방법의 각 단계는 여기에서 설명한 것처럼 수행될 수 있다. 방법은 또한 여기에서 설명한 제어기 및/또는 컴퓨터 서브시스템(들) 또는 시스템(들)에 의해 수행될 수 있는 임의의 다른 단계(들)을 포함할 수 있다. 단계들은 여기에서 설명한 임의의 실시형태에 따라 구성된 하나 이상의 컴퓨터 시스템에 의해 수행될 수 있다. 또한, 전술한 방법들은 여기에서 설명한 임의의 시스템 실시형태에 의해 수행될 수 있다.

비록 본 발명을 하나 이상의 특정 실시형태와 관련하여 설명하였지만, 본 발명의 다른 실시형태들도 본 발명의 범위로부터 벗어나지 않고 이루어질 수 있다는 것을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명은 첨부된 특허 청구범위 및 그 적당한 해석에 의해서만 제한되는 것으로 간주된다.

Claims (20)

1. 시스템에 있어서,
   리뷰 툴; 및
   상기 리뷰 툴과 전자식 통신하는 제어기
   를 포함하고,
   상기 리뷰 툴은, 웨이퍼를 홀드하도록 구성된 스테이지, 및 상기 웨이퍼의 이미지를 발생하도록 구성된 이미지 발생 시스템을 포함하며,
   상기 제어기는,
   상기 웨이퍼의 하나 이상의 결함 위치에 중심이 맞춰진 시야 내의 설계 다각형을 요청하고,
   상기 시야 내의 상기 설계 다각형을 나타내는 바이너리 이미지를 렌더링하고,
   설계의 국소 위상 및 기하학적 특성을 규정하는 형상 프리미티브(shape primitive)를 추출하고,
   규칙 실행 엔진을 이용하여 적어도 하나의 규칙을 상기 형상 프리미티브에 적용하도록
   구성되며, 상기 규칙 실행 엔진은 상기 적어도 하나의 규칙에 의해 커버되는 상기 형상 프리미티브의 발생을 검색하고, 상기 규칙은 결함의 존재에 대응하는 것인, 시스템.
2. 제1항에 있어서,
   상기 제어기는 프로세서와, 상기 프로세서 및 전자 데이터 저장 유닛과 전자 통신하는 통신 포트를 포함하는 것인, 시스템.
3. 제1항에 있어서,
   상기 리뷰 툴은 광대역 플라즈마 툴인 것인, 시스템.
4. 제1항에 있어서,
   상기 이미지 발생 시스템은 상기 웨이퍼의 이미지를 발생하기 위해 전자빔, 광대역 플라즈마 또는 레이저 중의 적어도 하나를 이용하도록 구성되는 것인, 시스템.
5. 제1항에 있어서,
   상기 제어기는 또한, 상기 규칙 실행 엔진으로 형상 기반 그루핑 빈을 발생하도록 또한 구성되는 것인, 시스템.
6. 제1항에 있어서,
   상기 규칙은 상기 웨이퍼의 복수의 층 위의 상기 형상 프리미티브에 적용되는 것인, 시스템.
7. 제1항에 있어서,
   상기 규칙은 규칙 상호작용 윈도우에 적용되는 것인, 시스템.
8. 제1항에 있어서,
   상기 제어기는 또한, 상기 결함 위치의 모집단(population)에 대하여 하나 이상의 추가 규칙을 추론하도록 구성되는 것인, 시스템.
9. 방법에 있어서,
   제어기를 이용하여, 웨이퍼의 하나 이상의 결함 위치에 중심이 맞춰진 시야 내의 설계 다각형을 요청하는 단계;
   상기 제어기를 이용하여, 상기 시야 내의 상기 설계 다각형을 나타내는 바이너리 이미지를 렌더링하는 단계;
   상기 제어기를 이용하여, 설계의 국소 위상 및 기하학적 특성을 규정하는 형상 프리미티브를 추출하는 단계; 및
   규칙 실행 엔진을 이용하여, 적어도 하나의 규칙을 상기 형상 프리미티브에 적용하는 단계
   를 포함하고, 상기 규칙 실행 엔진은 상기 적어도 하나의 규칙에 의해 커버되는 상기 형상 프리미티브의 발생을 검색하고, 상기 규칙은 결함의 존재에 대응하는 것인, 방법.
10. 제9항에 있어서,
    상기 제어기를 이용하여, 상기 규칙 실행 엔진으로 형상 기반 그루핑 빈(shape-based grouping bin)을 발생하는 단계를 더 포함하는, 방법.
11. 제9항에 있어서,
    상기 규칙은 상기 웨이퍼의 복수의 층 상의 상기 형상 프리미티브에 적용되는 것인, 방법.
12. 제9항에 있어서,
    상기 규칙은 규칙 상호작용 윈도우에 적용되는 것인, 방법.
13. 제9항에 있어서,
    상기 결함 위치의 모집단에 대하여 하나 이상의 추가 규칙을 추론하는 단계를 더 포함하는, 방법.
14. 제9항에 있어서,
    상기 웨이퍼를 리뷰 툴의 스테이지에 로딩하는 단계; 및
    상기 스테이지 상의 상기 웨이퍼를 이미징하는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
15. 제9항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 규칙에 의해 커버되는 상기 형상 프리미티브의 적어도 하나의 발생 위치를 결정하는 단계;
    상기 적어도 하나의 위치를 상기 규칙 및 임계성에 기초하여 상이한 영역에 감도를 할당하도록 구성된 맵으로 변환하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 위치에서의 결함을 비닝하는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
16. 하나 이상의 프로그램을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 기억 매체에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로그램은 하나 이상의 컴퓨팅 장치에서,
    웨이퍼의 하나 이상의 결함 위치에 중심이 맞춰진 시야 내의 설계 다각형을 요청하는 단계;
    상기 시야 내의 상기 설계 다각형을 나타내는 바이너리 이미지를 렌더링하는 단계;
    설계의 국소 위상 및 기하학적 특성을 규정하는 형상 프리미티브를 추출하는 단계; 및
    규칙 실행 엔진을 이용하여 적어도 하나의 규칙을 상기 형상 프리미티브에 적용하는 단계
    를 포함하는 단계들을 실행하기 위한 것이고,
    상기 규칙 실행 엔진은 상기 적어도 하나의 규칙에 의해 커버되는 상기 형상 프리미티브의 발생을 검색며, 상기 규칙은 결함의 존재에 대응하는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 기억 매체.
17. 제16항에 있어서,
    상기 단계들은, 상기 규칙 실행 엔진으로 형상 기반 그루핑 빈을 발생하는 단계를 더 포함하는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 기억 매체.
18. 제16항에 있어서,
    상기 규칙은 상기 웨이퍼의 복수의 층 상의 상기 형상 프리미티브에 적용되는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 기억 매체.
19. 제16항에 있어서,
    상기 단계들은, 상기 결함 위치의 모집단에 대하여 하나 이상의 추가 규칙을 추론하는 단계를 더 포함하는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 기억 매체.
20. 제16항에 있어서,
    상기 단계들은,
    상기 적어도 하나의 규칙에 의해 커버되는 상기 형상 프리미티브의 적어도 하나의 발생 위치를 결정하는 단계;
    상기 적어도 하나의 위치를 상기 규칙 및 임계성에 기초하여 상이한 영역에 감도를 할당하도록 구성된 맵으로 변환하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 위치에서의 결함을 비닝하는 단계
    를 더 포함하는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 기억 매체.

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