KR20180110162A

KR20180110162A - 기판 상의 결함들을 검출하는 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR20180110162A
Application number: KR1020187027221A
Authority: KR
Inventors: 프렘챤드라 엠 샨카; 아쇽 바라다라잔
Original assignee: 케이엘에이-텐코 코포레이션
Priority date: 2016-02-25
Filing date: 2017-02-23
Publication date: 2018-10-08
Also published as: KR102531906B1; US10062156B2; IL260854B; CN108701626A; TW201740482A; TWI711098B; US20170249732A1; CN108701626B; WO2017147275A1

Abstract

본 발명의 검사 방법은 기판의 복수의 검사 이미지들을 수신하는 단계를 포함한다. 본 방법은 제1 채널로부터의 제1 이미지로부터 제1 잡음 이미지 및 추가의 채널로부터의 추가의 이미지로부터의 추가의 잡음 이미지를 생성하는 단계를 포함한다. 본 방법은 제1 잡음 이미지로부터 제1 신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio; SNR) 이미지 및 추가의 잡음 이미지로부터 추가의 신호 대 잡음비(SNR) 이미지를 생성하는 단계와, 제1 SNR 이미지에서의 하나 이상의 제1 픽셀 후보들과 추가의 신호 대 잡음비 이미지에서의 하나 이상의 추가의 픽셀 후보들을 식별하는 단계를 포함한다. 본 방법은 기판 상의 결함들을 검출하는데 사용되는 결합된 이미지를 형성하기 위해 하나 이상의 식별된 제1 픽셀 후보들 및 하나 이상의 식별된 추가의 픽셀 후보들에 기초하여 공통 픽셀 후보 사이트들에서 제1 SNR 이미지로부터의 이미지 데이터와 추가의 SNR 이미지로부터의 이미지 데이터를 결합하는 단계를 더 포함한다.

Description

기판 상의 결함들을 검출하는 방법 및 시스템

본 출원은 35 U.S.C. §119(e) 하에서, Premchandra M. Shankar 및 Ashok Varadarajan의 이름으로 "NOVEL ADAPTIVE CHANNEL FUSION ALGORITHM FOR LASER SCANNING SYSTEMS"라고 하는 발명의 명칭으로 2016년 2월 25일자로 출원된 미국 가특허 출원 일련 번호 제62/299,879호의 우선권을 주장하는 출원으로서, 그 전체 내용이 본 명세서에 참고로 인용된다.

본 발명은 일반적으로 반도체 웨이퍼 검사, 보다 구체적으로 다중 채널 검사 도구(multi-channel inspection tool)의 다중 검사 채널들(multiple inspection channels)로부터의 데이터의 융합(fusion of data)에 관한 것이다.

레티클 및 웨이퍼와 같은 표본(specimen) 상의 결함들을 검출하기 위해서 반도체 제조 프로세스 중의 다양한 단계들에서 검사 프로세스들이 사용된다. 검사 프로세스들은 항상 집적 회로들과 같은 반도체 디바이스들을 제조하는 중요한 부분이다. 반도체 디바이스들에 대한 수요가 증가함에 따라 향상된 디바이스들 검사 기능들에 대한 필요성이 지속적으로 증가되고 있다. 그러나, 반도체 디바이스들의 치수들이 감소함에 따라, 검사 프로세스들은 허용 가능한 반도체 디바이스들의 성공적인 제조에 더욱 더 중요하게 되었다. 예를 들어, 반도체 디바이스들의 치수들이 감소함에 따라, 비교적 작은 결함들이 반도체 디바이스들에서 원하지 않는 수차(aberrations)를 유발할 수 있기 때문에, 감소하는 크기의 결함들의 검출이 필요하게 되었다. 다른 예로서, 기존의 검사 알고리즘들은 다중 채널 시스템으로 결함들을 검출하기 위해 비교적 간단한 방법을 제공한다. 그러나, 다중 채널 시스템에 대한 기존의 검사 알고리즘이 신호 강도를 이용하기 때문에, 조명 광 레벨들 및 웨이퍼 대 웨이퍼 변화의 변경들로 인하여 결함수가 현저하게 변동하는 경우가 있다. 그 영향은 결함 검사가 조명 및 웨이퍼 대 웨이퍼 변화들에 덜 적응하도록 하는 것이다.

따라서, 이전의 방법들의 단점들을 극복하는 시스템 및 방법을 제공하는 것이 바람직하게 되었다.

본 발명의 하나 이상의 실시예들에 따라 기판 검사 방법이 개시된다. 일 실시예에서, 본 방법은 기판의 복수의 검사 이미지들을 수신하는 단계를 포함하고, 복수의 검사 이미지들은 검사 시스템의 2 개 이상의 채널들로부터 2 개 이상의 이미지들을 포함한다. 다른 실시예에서, 본 방법은 제1 채널로부터 제1 이미지에 기초한 제1 잡음 이미지 및 추가의 채널로부터 추가의 이미지에 기초한 추가의 잡음 이미지를 생성하는 단계를 포함한다. 다른 실시예에서, 본 방법은 제1 잡음 이미지에 기초한 제1 신호 대 잡음비 이미지 및 추가의 잡음 이미지에 기초한 추가의 신호 대 잡음비 이미지를 생성하는 단계를 포함한다. 다른 실시예에서, 본 방법은 제1 신호 대 잡음비 이미지에서의 하나 이상의 제1 픽셀 후보들과 추가의 신호 대 잡음비 이미지에서의 하나 이상의 추가의 픽셀 후보들을 식별하는 단계를 포함한다. 다른 실시예에서, 본 방법은 결합된 이미지를 형성하기 위해 하나 이상의 식별된 제1 픽셀 후보들 및 하나 이상의 식별된 추가의 픽셀 후보들에 기초하여 공통 픽셀 후보 사이트들에서 제1 신호 대 잡음비 이미지로부터의 이미지 데이터와 추가의 신호 대 잡음비 이미지로부터의 이미지 데이터를 결합하는 단계를 포함한다. 다른 실시예에서, 본 방법은 결합된 이미지를 사용하여 기판 상의 결함들을 검출하는 단계를 포함한다.

본 발명의 하나 이상의 실시예들에 따라 검사 장치가 개시된다. 일 실시예에서, 검사 장치는 기판으로부터 검사 결과들의 세트를 획득하는 검사 시스템을 포함한다. 다른 실시예에서, 본 발명의 검사 장치는 검사 시스템에 통신 가능하게 결합 된 제어기를 포함한다. 다른 실시예에서, 제어기는 메모리에 저장된 프로그램 명령어들의 세트를 실행하는 하나 이상의 프로세서들을 포함한다. 다른 실시예에서, 프로그램 명령어들의 세트는, 하나 이상의 프로세서들로 하여금 기판의 복수의 검사 결과들을 수신하도록 구성되고, 복수의 검사 결과들은 검사 시스템의 제1 채널들로부터의 제1 이미지와 검사 시스템으로부터 추가의 채널들로부터의 적어도 추가의 이미지를 포함한다. 다른 실시예에서, 프로그램 명령어들의 세트는, 하나 이상의 프로세서들로 하여금 제1 채널로부터 제1 이미지에 기초한 제1 잡음 이미지 및 추가의 채널로부터 추가의 이미지에 기초한 추가의 잡음 이미지를 생성하도록 구성된다. 다른 실시예에서, 프로그램 명령어들의 세트는, 하나 이상의 프로세서들로 하여금 제1 잡음 이미지에 기초한 제1 신호 대 잡음비 이미지 및 추가의 잡음 이미지에 기초한 추가의 신호 대 잡음비 이미지를 생성하도록 구성된다. 다른 실시예에서, 프로그램 명령어들의 세트는, 하나 이상의 프로세서들로 하여금 제1 신호 대 잡음비 이미지에서의 하나 이상의 제1 픽셀 후보들과 추가의 신호 대 잡음비 이미지에서의 하나 이상의 추가의 픽셀 후보들을 식별하도록 구성된다. 다른 실시예에서, 프로그램 명령어들의 세트는, 하나 이상의 프로세서들로 하여금 결합된 이미지를 형성하기 위해 하나 이상의 식별된 제1 픽셀 후보들 및 하나 이상의 추가의 픽셀 후보들에 기초하여 공통 픽셀 후보 사이트들에서 제1 신호 대 잡음비 이미지로부터의 이미지 데이터와 추가의 신호 대 잡음비 이미지로부터의 이미지 데이터를 결합하도록 구성된다. 다른 실시예에서, 프로그램 명령어들의 세트는, 하나 이상의 프로세서들로 하여금 결합된 이미지를 사용하여 기판 상의 결함들을 검출하도록 구성된다.

전술한 일반적인 설명 및 다음의 상세한 설명은 모두 예시적이고 설명적인 것이며, 청구된 본 발명을 반드시 제한하는 것은 아니라는 것을 이해해야 한다. 본 명세서에 통합되어 그 일부를 구성하는 첨부하는 도면들은 본 발명의 실시예들을 도시하고, 일반적인 설명과 함께 본 발명의 원리를 설명하는 역할을 한다.

본 발명의 다수의 이점들은 첨부된 도면들을 참조하여 당업자에게 보다 잘 이해될 수 있다.
도 1은 본 발명의 하나 이상의 실시예들에 따른 검사 시스템의 단순화된 개략도를 도시한다.
도 2는 본 발명의 하나 이상의 실시예들에 따른 다중 채널 융합 기판 검사 방법에서 수행되는 단계들을 나타내는 흐름도이다.
도 3a는 본 발명의 하나 이상의 실시예들에 따른 검사 시스템의 제1 채널로 획득된 검사 이미지를 도시한다.
도 3b는 본 발명의 하나 이상의 실시예들에 따른 검사 시스템의 추가의 채널로 획득된 추가의 검사 이미지를 도시한다.
도 4a는 본 발명의 하나 이상의 실시예들에 따른 검사 시스템의 제1 채널로부터 제1 신호 대 잡음비(SNR) 이미지를 도시한다.
도 4b는 본 발명의 하나 이상의 실시예들에 따른 검사 시스템의 추가의 채널로부터 추가의 신호 대 잡음비(SNR) 이미지를 도시한다.
도 5는 본 발명의 하나 이상의 실시예들에 따른 신호 대 잡음비(SNR) 이미지에서 식별된 하나 이상의 픽셀 후보들을 도시한다.
도 6a는 본 발명의 하나 이상의 실시예들에 따른 검사 시스템의 2 개 이상의 채널들로부터 2 개 이상의 신호 대 잡음비(SNR) 이미지들의 결합된 이미지를 도시한다.
도 6b는 본 발명의 하나 이상의 실시예들에 따른 검사 시스템의 2 개 이상의 채널들로부터 2 개 이상의 이미지들로부터 생성된 결합 이미지를 도시한다.

첨부된 도면들에 도시되어 설명된 본 발명의 주제에 대한 상세한 설명을 이하에서 이루어질 것이다.

일반적으로 도 1 내지 도 6b를 참조하면, 본 발명은 일반적으로 기판 검사 시스템 및 방법에 관한 것이다. 본 발명은 또한 레이저 주사 검사 시스템과 기판 상의 결함 검출 알고리즘의 안정성 및 감도를 향상시킬 수 있는 다중 채널 기판 검사에 관한 것이다. 본 발명은 2 이상의 검사 채널들로부터 픽셀 신호 대 잡음비(SNR) 정보를 융합함으로써 다중 채널 검사를 개선한다. 또한, 본 발명의 실시예들은 조명 레벨 변화 및 웨이퍼 대 웨이퍼 변화에 응답하여 결함 수의 관점에서 개선된 안정성을 제공한다. 본 발명의 추가의 실시예들은 관심 결함(defect of interest, DOI) 검출 능력을 개선하고 불쾌감을 억제시킴으로써 보다 많은 수율 관련 결과들을 제공한다.

본 명세서 전반에 걸쳐서 사용되는 용어 "웨이퍼"는 일반적으로 반도체 또는 비반도체 재료로 형성된 기판을 지칭한다. 예를 들어, 반도체 또는 비반도체 재료에는 단결정 실리콘, 갈륨 비소, 및 인듐 인화물을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 웨이퍼는 하나 이상의 층들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 이러한 층들에는 레지스트, 유전체 재료, 도전성 재료, 및 반도전성 재료를 포함할 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 다수의 상이한 유형의 이러한 층들은 당업계에 공지되어 있으며, 본 명세서에서 사용되는 웨이퍼라는 용어는 이러한 층들의 모든 유형들이 형성될 수 있는 웨이퍼를 포함하는 것으로 의도된다. 웨이퍼 상에 형성된 하나 이상의 층들은 패턴화되거나 또는 패터화되지 않을 수 있다. 예를 들어, 웨이퍼는 복수의 다이들을 포함할 수 있으며, 각각의 다이는 반복 가능한 패턴화된 형상들을 갖는다. 이러한 재료 층들의 형성 및 처리는 궁극적으로 완성된 디바이스들을 초래할 수 있다. 많은 상이한 유형들의 디바이스들이 웨이퍼 상에 형성될 수 있으며, 본 명세서에서 사용된 웨이퍼라는 용어는 당업계에 공지된 임의의 유형의 디바이스가 제조되는 웨이퍼를 포함하도록 의도된다.

본 발명의 목적을 위해, "다중 채널"이라는 용어는 단일 검사 시스템의 2 이상의 검사 채널들 또는 제1 검사 시스템의 제1 검사 채널 및 추가의 검사 채널의 추가의 검사 채널을 지칭할 수 있다. 이와 관련하여, "다중 채널"이라는 용어는 단일 검사 시스템에 대한 제한으로서 해석되는 것은 아니다.

검사 도구로부터 다수의 이미지들의 조합은 2013년 9월 26일자로 공개된 미국 특허 공개 공보 제2013/0250287호에 일반적으로 기재되어 있고, 이는 그 전체 내용이 본 명세서에 참고로 인용되고 있다. 다중 채널 검사 시스템은 1998년 10월 13일자로 특허 허여된 미국 특허 제5,822,055호에 일반적으로 기재되어 있으며, 이는 그 전체 내용이 본 명세서에 참고로 인용되고 있다.

도 1은 본 발명의 하나 이상의 실시예들에 따른 검사 시스템(100)의 단순화된 개략도를 도시한다. 일 실시예에서, 검사 시스템(100)은 다중 채널들을 포함한다. 예를 들어, 검사 시스템(100)은 제1 채널(111) 및 적어도 하나의 추가의 채널(112)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지는 검사 시스템(100)의 제1 채널(111)에 의해 정의될 수 있다. 다른 예에서, 추가의 이미지 데이터는 검사 시스템(100)의 추가의 채널(112)에 의해 정의될 수 있다. 부가적으로 및/또는 선택적으로, 제1 채널(111)은 제1 검사 시스템과 연관될 수 있고, 추가의 채널(112)은 추가의 검사 시스템과 연관될 수 있다.

검사 도구(102)는 밝은 시야 검사 도구 또는 어두운 시야 검사 도구(이들로 제한되는 것은 아님)와 같은 당업계에 공지된 임의의 검사 도구 또는 시스템을 포함할 수 있다. 또한, 도시되지는 않았지만, 검사 도구(102)는 샘플(108) 상에 검사를 수행하기 위한 조명원, 검출기 및 다양한 광학 구성 요소들(예를 들어, 렌즈들, 거울들, 빔 스플리터들 등)을 포함할 수 있다. 현재 이용 가능한 웨이퍼 검사 도구들의 예시들은 미국 특허 제7,092,082호, 미국 특허 제6,702,302호, 미국 특허 제6,621,570호, 미국 특허 제5,805,278호, 미국 특허 제8,223,327호 및 미국 특허 제8,467,047호에 기재되어 있으며, 이들의 각각은 그 전체 내용이 본 명세서에 참고로 인용되고 있다.

일 실시예에서, 검사 시스템(100)은 당업계에 공지된 임의의 조명원을 포함한다. 예를 들어, 조명원은 이들로 제한되는 것은 아니지만 레이저 원과 같은 협 대역 광원을 포함할 수 있다. 다른 예시로서, 조명원은 샘플 스테이지(110) 상에 배치된 샘플(108)(다양한 광학 구성 요소들을 통해)의 표면으로 광을 지향시키도록 구성될 수 있다. 또한, 검사 도구(102)의 다양한 광학 구성 요소들은 샘플(108)의 검사 영역의 표면으로부터 검사 도구(102)의 검출기로 반사 및/또는 산란된 광을 지향시키도록 구성될 수 있다.

검사 시스템(100)의 다중 채널들(111, 112) 중 하나 이상의 검출 채널들은 당업계에 공지된 임의의 적절한 검출기들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 검출기들에는 PMTs(photo-multiplier tubes), CCDs(Charge Coupled Devices), 및 TDI(Time Delay Integration) 카메라들을 포함할 수 있다. 검출기들은 또한 당업계에 공지된 임의의 다른 적절한 검출기들을 포함할 수 있다. 검출기들은 비이미징 검출기들 또는 이미징 검출기들을 포함할 수도 있다. 이러한 방식으로, 검출기들이 비이미징 검출기인 경우, 검출기들의 각각은 강도와 같은 산란된 광의 특정 특성을 검출하도록 구성될 수 있지만, 이미징 평면 내의 위치의 함수와 같은 이러한 특성들을 검출하도록 구성되지 않을 수 있다. 이와 같이, 출력 획득 서브 시스템의 각각의 검출 채널들에 포함된 각각의 검출기들에 의해 생성되는 출력은 신호들이거나 또는 데이터일 수 있지만, 이미지 신호들이거나 또는 이미지 데이터가 아닐 수 있다. 그러한 경우에, 시스템의 하나 이상의 프로세서들은 검출기들의 비이미징 출력으로부터 웨이퍼의 이미지들을 생성하도록 구성될 수 있다. 그러나, 다른 예시들에서, 검출기들은 이미징 신호들 또는 이미지 데이터를 생성하도록 구성된 이미징 검출기들로서 구성될 수 있다. 따라서, 시스템은 다수의 방식들로 본 명세서에 설명된 이미지들을 생성하도록 구성될 수 있다.

다른 실시예에서, 시스템(100)은 제어기(101)를 포함한다. 일 실시예에서, 제어기(101)는 검사 도구(102)에 통신 가능하게 결합된다. 예를 들어, 제어기(101)는 검사 도구(102)의 하나 이상의 검출기들에 통신 가능하게 결합될 수 있다. 이와 관련하여, 제어기(101)는 검출기에 의해 수집, 처리, 및 전송되는 이미지 데이터를 사용하여 샘플(108) 상의 결함들을 검출하도록 구성될 수 있다.

제어기(101)는 임의의 적합한 방식(예를 들면, 도 1에 도시된 점선으로 나타낸 하나 이상의 전송 매체들에 의해)으로 검사 도구(102)의 하나 이상의 검출기들에 결합된다. 다른 실시예에서, 시스템(100)의 제어기(101)는 유선 및/또는 무선 부분들을 포함할 수 있는 전송 매체에 의해 다른 시스템들(예를 들어, 추가의 검사 시스템의 검사 결과들이거나 또는 계측 시스템으로부터의 계측 결과들)로부터 데이터 또는 정보를 수신 및/또는 획득하도록 구성될 수 있다. 이러한 방식으로, 전송 매체는 하나 이상의 제어기들(101)과 시스템(100)의 다른 서브 시스템들 사이의 데이터 링크로서의 역할을 할 수 있다. 다른 예시에서, 하나 이상의 제어기들(101)은 전송 매체(예를 들어, 네트워크 연결)를 통해 외부 시스템들로 데이터를 전송할 수 있다.

다른 실시예에서, 제어기(101)는 하나 이상의 프로세서들(104)을 포함한다. 다른 실시예에서, 제어기(101)는 하나 이상의 프로세서들(104)에 통신 가능하게 결합된 비일시적인 메체(106)(즉, 기억 매체)를 포함한다. 예를 들면, 기억 매체(106)는 본 발명을 통해 설명된 다양한 단계들을 수행하기 위해 하나 이상의 프로세서들(104)로 하여금 프로그램 명령어들을 저장할 수 있다. 프로그램 명령어들은 특히 절차 기반 기술들, 구성 요소 기반 기술들, 및/또는 객체 지향 기술들을 비롯한 임의의 다양한 방법으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 프로그램 명령어들은 원하는 대로 ActiveX 컨트롤즈(ActiveX controls), C++ 객체(C++ objects), 자바빈즈(JavaBeans), 마이크로소프트 파운데이션 클래스(Microsoft Foundation Classes, MFC), 스트리밍 SIMD 확장(Streaming SIMD Extension, SSE) 또는 기타 기술들 또는 방법들을 사용하여 구현될 수 있다.

또한, 하나 이상의 프로세서들(104)은, 본 발명의 전반에 걸쳐 설명된 바와 같이 시스템(100)을 동작시키도록 구성된 프로그램을 실행하기 위해 구성된 데스크탑 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 이미지 컴퓨터, 병렬 프로세서, 또는 다른 컴퓨터 시스템(예를 들어, 네트워크 컴퓨터)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 프로세서들(104)은 당업계에 공지된 임의의 하나 이상의 처리 소자들을 포함할 수 있다. 이러한 의미에서, 하나 이상의 프로세서들(104)은 소프트웨어 알고리즘들 및/또는 명령어들을 실행하도록 구성된 임의의 마이크로프로세서형 디바이스를 포함할 수 있다. 본 발명의 전반에 걸쳐서 설명된 단계들은 단일 컴퓨터 시스템 또는 대안적으로 복수의 컴퓨터 시스템들에 의해 수행될 수 있음을 인식되어야 한다. 일반적으로, "프로세서"라고 하는 용어는 비일시적인 기억 매체(106)로부터 프로그램 명령어들을 실행하는 하나 이상의 처리 소자들을 갖는 임의의 디바이스를 포함하도록 광범위하게 정의될 수 있다. 또한, 시스템(100)의 상이한 서브시스템들(예를 들어, 디스플레이(105) 또는 사용자 인터페이스(107))은 본 발명의 전반에 걸쳐서 설명된 단계들의 적어도 일부를 수행하기에 적합한 프로세서 또는 논리 소자들을 포함할 수 있다. 그러므로, 전술한 설명은 본 발명에 대한 제한으로서 해석되어서는 안되며 단지 예시에 불과한 것이다.

일 실시예에서, 검사 시스템(100)은 관련된 하나 이상의 프로세서들(104)에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하기에 적합한 기술 분야에 공지된 임의의 기억 매체(106)를 포함한다. 예를 들면, 기억 매체(106)는 판독 전용 메모리, 랜덤 액세스 메모리, 자기 또는 광학 메모리 디바이스(예를 들어, 디스크), 자기 테이프, 고체 상태 드라이브(solid state drive) 등을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지는 않는다. 본 명세서에서 기억 매체(106)는 검사 도구(102)로부터의 하나 이상의 결과들 및/또는 본 명세서에 설명된 다양한 단계들의 출력을 저장하도록 구성되는 점에 주목한다. 또한, 기억 매체(106)는 하나 이상의 프로세서들(104)과 함께 공통 제어기 하우징에 하우징될 수 있음을 알아야 한다. 예를 들어, 기억 매체(106)는 프로세서들 및 제어기(101)의 물리적 위치에 대해 원격으로 위치될 수 있다. 다른 예시에서, 제어기(101)의 하나 이상의 프로세서들(104)은 네트워크(예를 들어, 인터넷, 인트라넷 등)를 통해 액세스 가능한 원격 기억 매체(예를 들어, 서버)에 액세스할 수 있다.

일 실시예에서, 검사 시스템(100)은 디스플레이(105)를 포함한다. 예를 들어, 디스플레이(105)는 제어기(101)에 의해 통신 가능하게 결합될 수 있다. 다른 예시로서, 디스플레이(105)는 제어기(101)의 하나 이상의 프로세서들(104)에 통신 가능하게 결합될 수 있다. 이와 관련하여, 하나 이상의 프로세서들(104)은 본 발명의 다양한 결과들 중 하나 이상을 디스플레이(105) 상에 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 디바이스(105)는 당업계에 공지된 임의의 디스플레이 디바이스를 포함할 수 있다. 다른 예시에서, 디스플레이 디바이스(105)는 액정 디스플레이(LCD)를 포함할 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다.

또한, 디스플레이 디바이스(105)는 유기 발광 다이오드(OLED) 기반의 디스플레이를 포함할 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 디스플레이 디바이스(105)는 CRT 디스플레이를 포함할 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 당업자는 다양한 디스플레이 디바이스들(105)이 본 발명의 구현에 적합할 수 있음을 인식하여야 하며, 디스플레이 디바이스(105)의 특정 선택은 폼 팩터, 비용 등을 포함하지만 이들로 제한되지 않는 다양한 요인들에 좌우될 수 있다. 일반적인 의미에서, 사용자 인터페이스 디바이스(예컨대, 터치 스크린, 베젤 장착 인터페이스, 키보드, 마우스, 트랙패드 등)와 통합될 수 있는 임의의 디스플레이 디바이스가 본 발명에서의 구현에 적합하다. 본 명세서에서 추가로 설명되는 다른 실시예에서, 디스플레이(105)는 사용자(도시되지 않음)에게 데이터를 디스플레이하는데 사용된다. 이어서, 사용자는 디스플레이 디바이스(105)를 통해 사용자에게 디스플레이된 검사 데이터에 응답하여 선택 및/또는 명령어들(예를 들어, 검사 영역들의 사용자 선택)을 입력할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 디바이스(105)는 용량성 터치 스크린, 저항성 터치스크린, 표면 음향 기반 터치스크린, 적외선 기반 터치스크린 등과 같은 터치스크린 인터페이스와 통합될 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 일반적인 의미에서, 디스플레이 디바이스(105)의 디스플레이 부분과 통합될 수있는 임의의 터치스크린 인터페이스는 본 발명에서 구현하기에 적합하다.

일 실시예에서, 검사 시스템(100)은 사용자 인터페이스 디바이스(107)를 포함한다. 예를 들어, 사용자 인터페이스 디바이스(107)는 제어기(101)의 하나 이상의 프로세서들(104)에 통신 가능하게 결합될 수 있다. 다른 예시로서, 사용자 인터페이스 디바이스(107)는 사용자로부터의 선택 및/또는 명령어들을 수용하기 위해 제어기(101)에 의해 이용될 수 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스 디바이스(107)는 당업계에 공지된 임의의 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다. 다른 예시에서, 사용자 인터페이스(107)는 키보드, 키패드, 터치스크린, 레버, 노브, 스크롤 휠, 트랙 볼, 스위치, 다이얼, 슬라이딩 바, 스크롤 바, 슬라이드, 핸들, 터치 패드, 패들(paddle), 조향 휠(steering wheel), 조이스틱, 베젤 입력 디바이스 등을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 터치스크린 인터페이스 디바이스의 경우, 당업자는 다수의 터치스크린 인터페이스 디바이스들이 본 발명에서의 구현에 적합할 수 있다는 것을 인식하여야 한다. 또한, 사용자 인터페이스(107)는 베젤 장착 인터페이스를 포함할 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다.

다른 실시예에서, 시스템(100)은 샘플 스테이지(110) 상에 배치된 샘플(108)을 검사한다. 예를 들어, 샘플 스테이지(110)는 당업계에 공지된 임의의 적절한 기계적 및/또는 로봇식 어셈블리를 포함할 수 있다.

도 2는 본 발명의 하나 이상의 실시예들에 따른 다중 채널 융합 기판 검사를 위한 방법(200)에서 수행되는 단계들을 예시하는 흐름도이다. 본 명세서에서 방법(200)의 단계들은 검사 시스템(100)에 의해 전부 또는 부분적으로 구현될 수 있음을 주목한다. 그러나, 방법(200)은 추가적이거나 또는 대안적인 시스템 레벨 실시예들이 방법(200)의 단계들의 전부 또는 일부를 수행할 수 있다는 점에서 검사 시스템(100)으로 제한되지 않는다.

일 실시예에 있어서, 제1 단계 202에서 샘플의 다중 채널 검사 이미지들의 세트가 수신된다. 일 실시예에서, 다중 채널 검사 이미지들의 세트는 제1 검사 채널로부터의 제1 이미지 및 추가의 검사 채널로부터의 추가의 이미지를 포함한다. 도 3a 및 도 3b는 제1 검사 채널(111) 및 제2 검사 채널(112)로부터 각각 획득된 검사 이미지들(310 및 320)을 도시한다. 예를 들어, 검사 이미지들은 검사 도구(102)로부터 제어기(101)에 의해 수신될 수 있다. 일 실시예에서, 검사 이미지들은 기억 매체(106)에 저장될 수 있다. 이와 관련하여, 검사 시스템(100)은 검사 이미지를 저장하고, 나중에 분석을 위해 액세스할 수 있다. 제어기(101)에 의해 수신된 검사 이미지들은 당업계에 공지된 임의의 유형의 검사 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 검사 이미지들은 밝은 시야(bright field, BF) 검사 데이터 또는 어두운 시야(dark field, DF) 검사 데이터를 포함할 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다.

다른 실시예에서, 다음의 분석 단계들을 적용하기 전에 다수의 검사 이미지들이 수집되어 평균화된다. 예를 들어, 주어진 검사 채널에 대해, 본 발명의 실시예들에 의해 검사 이미지가 분석되도록 하기 위해서 검사 채널로부터의 다수의 검사 이미지들이 수집되어 평균화될 수 있다.

제2 단계 204에서, 제1 잡음 이미지는 제1 검사 채널로부터 제1 이미지에 기초하여 생성되고, 추가의 잡음 이미지는 추가의 검사 채널로부터 추가의 이미지에 기초하여 생성된다. 예를 들어, 검사 도구(102)의 제1 채널(111)로부터의 제1 잡음 이미지 및 검사 도구(102)의 추가의 채널(112)로부터의 추가의 잡음 이미지는 제어기(101)로 생성된다.

제1 잡음 이미지 및 추가의 잡음 이미지는 다수의 절차를 이용하여 생성될 수 있음을 알아야 한다. 일 실시예에서, 제1 및/또는 추가의 잡음 이미지들은 다수의 검사 이미지들 간의 차이의 글로벌 평균을 취함으로써 계산된다. 다른 실시예에서, 제1 및/또는 추가의 잡음 이미지들은 검사 이미지들 사이의 다수의 픽셀들 사이의 차이의 공간적인 로컬 평균을 취함으로써 계산된다. 다른 실시예에서, 제1 및/또는 추가의 잡음 이미지들은 검사 이미지들 사이의 상이한 픽셀 강도들에서 프로세스 변화의 평균을 취함으로써 계산된다.

일 실시예에서, 잡음 이미지들은 동일한 채널 또는 서로 다른 채널들로부터 검사 이미지들 중 하나에서 발생된다. 예를 들어, 위에서 논의된 임의의 잡음 계산 절차들은 동일한 검사 채널로부터 획득된 이미지들의 세트 또는 상이한 검사 채널들로부터 획득된 이미지들의 세트에 적용될 수 있다. 예를 들어, 제1 채널(111)의 잡음 이미지는 제1 채널(111)로 획득된 2 이상의 검사 이미지들(단계 202)을 이용하여 생성될 수 있는 반면에, 추가의 채널(112)의 잡음 이미지는 추가의 채널(112)로 획득된 2 이상의 검사 이미지들(단계 202)을 이용하여 생성될 수 있다. 다른 예시로서, 제1 채널(111) 및/또는 추가의 채널(112)의 잡음 이미지는 제1 채널(111)로부터의 하나 이상의 이미지들 및 추가의 채널(112)로부터의 하나 이상의 이미지들을 사용하여 생성될 수 있다.

일 실시예에 있어서, 제3 단계 206에서, 제1 잡음 이미지에 기초한 제1 신호 대 잡음비 이미지 및 추가의 잡음 이미지에 기초한 추가의 신호 대 잡음비 이미지가 생성된다. 예를 들어, 도 4a에 도시된 제1 신호 대 잡음비(SNR) 이미지는 단계 204에서 생성된 제1 잡음 이미지로부터 생성될 수 있다. 다른 예시로서, 도 4b에 도시된 추가의 신호 대 잡음비(SNR) 이미지는 도 2에 도시된 제2 단계 204에서 생성된 추가의 잡음 이미지로부터 생성될 수 있다. 일 실시예에서, 제1 및 추가의 SNR 이미지들은 단계 202의 검사 이미지(들) 및 단계 204의 잡음 이미지(들)에 기초하여 이미지를 형성함으로써 계산된다. 예를 들어, 제1 및 추가의 SNR 이미지들은 단계 202의 검사 이미지(들) 및 단계 204의 잡음 이미지(들)로부터 획득된 각각의 픽셀에서의 검사 신호들 및 잡음 값들에 기초하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 제1 및/또는 추가의 채널들(111, 112)에 대한 제1 및 추가의 SNR 이미지들은 주어진 픽셀(단계 204에서 발견된)에 대한 신호(단계 202에서 발견된)와 잡음 값의 비율로서 계산될 수 있다. 이와 관련하여, SNR 이미지가 형성되고, 각각의 픽셀은 그 픽셀에서의 신호 대 잡음비를 나타낸다. 또한, SNR 이미지의 각각의 픽셀에 대한 SNR의 계산은 임의의 수의 이미지 집합/처리 기술들을 사용하여 수행될 수 있음을 유의해야 한다. 예를 들어, 로컬 평균화 절차가 구현될 수 있으며, 이로써 인접한 수의 픽셀 값들이 주어진 픽셀에서 특정 값(예를 들어, 신호, 잡음 또는 SNR)을 계산하기 위해서 사용된다. 예를 들어, 주어진 픽셀에 대해, 인접한 N 픽셀들(예를 들어, 8 개의 픽셀들)은 신호, 잡음, 또는 SNR 중 하나 이상의 평균을 계산하는데 사용될 수 있다.

제4 단계 208에서, 하나 이상의 제1 픽셀 후보들 및 하나 이상의 추가의 픽셀 후보들이 식별된다. 일 실시예에서, 하나 이상의 픽셀 후보들은 단계 206에서 계산된 SNR 이미지들을 이용하여 식별될 수 있다. 예를 들어, 제1 채널(111) 및 추가의 채널(112)로 각각 획득된 이미지 데이터에서 픽셀 후보들을 식별하기 위해서, 임계 값(즉, 임계 픽셀 값)은 제1 채널(111) 및 추가의 채널(112)과 연관된 SNR 이미지들에 적용될 수 있다. 이와 관련하여, 선택된 SNR 임계치보다 높은 SNR 값을 디스플레이하는 SNR 이미지들 내의 픽셀들은 픽셀 후보들로서 식별될 수 있다. 그 절차는 제1 채널(111) 및/또는 추가의 채널(112)과 관련된 SNR 이미지들에 적용될 수 있다. 본 명세서에서 픽셀 후보(들) 중 하나 이상을 선택하기 위해 사용되는 SNR 임계 값은 검사 조건들 및 요구 조건들에 따라 다를 수 있다는 것을 유의해야 한다.

다른 실시예에서, 하나 이상의 픽셀 후보들은 단계 202에서 획득된 이미지들을 이용하여 식별될 수 있다. 예를 들어, 임계 값(즉, 임계 픽셀 값)은 제1 채널(111) 및 추가의 채널(112)과 연관된 이미지 데이터에서의 픽셀 후보들을 각각 식별하기 위해서 제1 채널(111) 및 추가의 채널(112)과 관련된 이미지들(단계 202에서 획득됨)에 적용될 수 있다. 이와 관련하여, 선택된 신호 임계 값 이상의 검사 강도를 표시하는 획득된 이미지들의 픽셀들은 픽셀 후보들로서 식별될 수 있다. 그 절차는 제1 채널(111) 및/또는 추가의 채널(112)과 관련된 SNR 이미지들에 적용될 수 있다. 본 명세서에서 픽셀 후보(들) 중 하나 이상을 선택하기 위해 사용되는 신호 임계 값은 검사 조건들 및 요구 조건들에 따라 다를 수 있다는 점에 유의해야 한다.

예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 주어진 SNR 이미지에서, 제어기(101)는 선택된 SNR 임계치를 적용할 수 있다. 선택된 SNR 임계치보다 높은 SNR 값을 갖는 이미지(510)에 도시된 바와 같은 하나 이상의 픽셀 후보들(515)은 픽셀 후보들(단계 210에서 사용하기 위해)로서 제어기(101)로 식별될 수 있다.

제5 단계 210에서, 제1 신호 대 잡음비 이미지로부터의 이미지 데이터 및 추가의 신호 대 잡음비 이미지로부터의 이미지 데이터는 결합된 이미지를 형성하기 위해서 하나 이상의 식별된 제1 픽셀 후보들 및 하나 이상의 식별된 추가의 픽셀 후보들에 기초하여 결합된다. 예를 들어, 제1 신호 대 잡음비 이미지로부터의 이미지 데이터 및 추가의 신호 대 잡음비 이미지로부터의 이미지 데이터(단계 206)는 결합된 이미지 또는 융합된 이미지를 형성하기 위해서 하나 이상의 식별된 제1 픽셀 후보들 및 하나 이상의 식별된 추가의 픽셀 후보들에 기초하여 공통 픽셀 후보 사이트들에서 결합될 수 있다.

이미지의 조합 또는 융합은 임의의 적절한 방식으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 제1 검사 채널(111) 및 추가의 검사 채널(112)로부터의 SNR 이미지들은 융합된 이미지를 형성하기 위해서 함께 합산될 수 있다. 다른 예시로서, 제1 검사 채널(111) 및 추가의 검사 채널(112)로부터의 SNR 이미지들은 융합된 이미지를 형성하기 위해서 함께 곱해질 수 있다(예를 들어, 대응하는 픽셀들이 함께 곱해지거나 또는 평균 픽셀 인접 값들이 함께 곱해짐). 다른 예시에서, 제1 검사 채널(111) 및 추가의 검사 채널(112)의 SNR 이미지들은 제1 검사 채널(111) 및 추가의 검사 채널(112)의 SNR 이미지로들부터 픽셀 값들의 가중치 합을 적용함으로써 결합될 수 있다. 다른 예시에서, 제1 검사 채널(111) 및 추가의 검사 채널(112)의 SNR 이미지들은 제1 검사 채널(111) 및 추가의 검사 채널(112)의 SNR 이미지들로부터 픽셀 값들의 가중 곱을 적용함으로써 결합될 수 있다. 본 명세서에서 이미지 데이터를 결합하거나 또는 융합하는 것은 사용자들이 약한 신호들로 결함을 추출하고 잡음을 억제시킬 수 있음에 유의해야 한다. 도 6a는 검사 도구(102)의 2 이상의 채널들로부터 2 이상의 SNR 이미지들에 기초한 결합된 이미지를 도시한다. 도 6a에 도시된 바와 같이, 식별된 결함(615)은 배경 잡음과 쉽게 구별될 수 있다. 도 6a에 도시되어 결합된 이미지(610)의 배경 잡음 레벨은 도 4a에 도시된 제1 SNR 이미지(410) 및 도 4b에 도시된 제2 SNR 이미지(420)의 배경 잡음 레벨보다 낮은 점에 주목해야 한다.

다른 실시예에서, 공통 픽셀 후보 사이트들에서 2 개 이상의 SNR 이미지들로부터 이미지 데이터를 결합하는 것은 개별 픽셀들에 대해 개별적으로 수행될 수 있다. 다른 실시예에서, 공통 픽셀 후보 사이트들에서 2 개 이상의 SNR 이미지들로부터 이미지 데이터를 결합하는 것이 동시 방식으로 수행될 수 있다. 다른 실시예에서, 2 이상의 SNR 이미지로부터의 이미지 데이터는 공통 픽셀 후보 사이트 인접부에서 분석된다. 예를 들어, 상이한 채널들로부터의 2 이상의 SNR 이미지들로부터의 공통 픽셀 후보 사이트 인접부로부터의 이미지 데이터는 함께 곱해지고 곱은 합산될 수 있다. 예를 들어, 공통 픽셀 후보 사이트를 둘러싸는 5 픽셀 x 5 픽셀 인접부로부터의 이미지 데이터는 함께 곱해질 수 있고, 그 곱은 합산될 수 있다. 본 명세서에서 융합 이미지 데이터는 사용자들이 크기(강도) 및 위상(상관) 정보의 양자 모두를 레버리지할 수 있게 한다.

전술한 방법은 결합된 이미지를 생성하기 위해 공통 픽셀 후보 사이트들에서 2 개 이상의 SNR 이미지들로부터 이미지 데이터를 결합하는 단계를 포함하지만, 본 발명은 단일 결합된 이미지를 형성하기 위해서 공통 픽셀 후보 사이트들에서 2 이상의 SNR 이미지들로부터 이미지 데이터를 결합하는 단계로 제한되지 않는다는 점이 고려된다. 일 실시예에서, 본 발명은 제2 결합된 이미지를 생성하는 단계를 포함한다. 다른 실시예에서, 제2 결합된 이미지는 또한 검사 이미지들을 보완 및/또는 개선하기 위해 결함 검출을 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 공통 픽셀 후보 사이트들에서 2 이상의 SNR 이미지들로부터의 검사 이미지를 결합함으로써 얻어진 결합된 이미지는 제2 결합된 이미지를 생성하기 위해 공통 픽셀 후보 사이트들에서 다른 SNR 이미지로부터의 이미지 데이터와 추가로 결합하도록 사용될 수 있다. 본 명세서에서 본 발명이 2 개 이상의 SNR 이미지들로부터의 이미지 데이터를 단일 시간에 결합하는 것에 초점이 맞추어져 있지만, 조합 단계의 수는 1 회 수행되는 것으로 제한되지 않을 수 있음을 알아야 한다. 예를 들어, 본 발명의 조합 단계는 기판 검사 요건을 충족할 때까지 2 회 이상 수행될 수 있다.

일 실시예에서, 전술한 방법은 처리된 이미지 데이터(예를 들어, 전술한 단계들로 처리됨)를 미처리된 이미지 데이터와 결합하는 단계를 포함한다. 다른 실시예에서, 전술한 방법은 상이한 검사 시스템들로부터의 이미지들을 이용하여 결합되거나 또는 융합된 이미지를 생성하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 전술한 방법은 동일한 광학 상태에 있는 동안 상이한 검사 시스템으로부터 획득된 이미지를 사용하여 결합되거나 또는 융합된 이미지를 생성하는 단계를 포함한다. 다른 실시예에서, 전술한 방법은 어두운 시야 또는 밝은 시야 검사 시스템을 포함하지만 이들로 제한되지 않는 상이한 검사 시스템들로 이미지를 생성하는 단계를 포함한다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, "광학 상태"라는 용어는 일반적으로 검사 시스템 또는 검사 시스템들의 상이한 광학 파라미터들에 대한 값들에 의해 정의된다. 상이한 광학 파라미터들은 조명 파장, 수집 파장, 검출 파장, 조명 편광, 수집 편광, 검출 편광, 조사 각, 수집 각, 검출 각, 픽셀 크기 등을 포함할 수 있다. 또한, "제1" 및 "추가의(additional)"라는 용어는 일반적으로 검사 시스템의 하나 이상의 광학 파라미터들에 대해 상이한 값들을 갖는 상이한 광학 상태들을 지칭한다.

도 6b는 본 발명의 방법(200)의 방법 단계들 202-210의 적용없이 형성된 기판 샘플의 결합된 이미지(620)를 도시한다. 본 명세서에서, 도 6a는 더 낮은 잡음 레벨을 가지며, 그에 따라 도 6b보다 더 큰 신호 대 잡음비(SNR)를 갖는다. 또한, 도 6a의 더 큰 신호 대 잡음비(SNR)는 도 6b와 비교하여 도 6a에서 픽셀 후보 사이트들의 식별을 용이하게 하는 점에 추가로 주목해야 한다.

제6 단계 212에서, 일 실시예에서, 기판 상의 결함들은 결합된 이미지를 사용하여 검출된다. 일 실시예에서, 결합된 이미지를 사용하여 기판 상에 검출된 결함들은 당업계에 공지된 임의의 결함들을 포함할 수 있다. 본 명세서에서, 샘플 상에 검출된 결함들은 기판의 특성들 및 기판 검사 조건들에 따라 변할 수 있다. 다른 실시예에서, 결합된 이미지를 사용하는 검출 단계는 하나 이상의 결함 검출 임계치를 결합된 이미지에 적용하는 단계를 포함한다. 다른 실시예에서, 하나 이상의 결함들의 검출은 하나 이상의 결함 검출 알고리즘들을 적용하는 것을 포함한다. 예를 들어, 단계 212에서 사용되는 결함 검출 알고리즘들은 결함 검출을 위해 사용될 수 있는 세그먼트 자동 임계화(SAT) 또는 다중 다이 자동 임계화(MDAT)를 포함할 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다.

일 실시예에서, 단계 212에서 검출된 결함들에 기초하여, 제어기(101)는 관련된 제조 라인의 하나 이상의 파라미터들을 조정할 수 있다. 예를 들어, 반도체 디바이스 제조 설비의 하나 이상의 단계들에서 본 발명의 검사가 반도체 웨이퍼들 상에서 수행되는 경우, 제어기(101)는 피드백 및/또는 피드포워드 명령어들을 제조 설비의 하나 이상의 처리 도구들에 제공할 수 있다. 예를 들어, 몇몇 경우에, 일부 결함들의 검출에 응답하여, 제어기(101)는 후속 웨이퍼들 상에 생성되는 결함들의 수를 회피하거나 또는 감소시키기 위해 후속 웨이퍼들에 적용될 때 관련된 프로세스를 조정하기 위해서 하나 이상의 업스트림 프로세스 도구들에 피드백 명령어들을 제공할 수 있다. 다른 예에서, 어떤 경우에, 일부 결함들의 검출에 응답하여, 제어기(101)는 검출된 결함들의 영향을 완화시키기 위해서 웨이퍼에 적용될 다운스트림 프로세스를 조정하기 위해(전술한 방법에 의해 분석된) 하나 이상의 다운스트림 프로세스 도구들에 피드포워드 명령어들을 제공할 수 있다.

본 명세서에 기재된 모든 방법들은 방법 실시예들의 하나 이상의 단계들의 결과들을 저장 매체에 저장하는 단계를 포함할 수 있다. 그 결과들은 본 명세서에 기재된 결과들 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. 그 결과들이 저장된 후에, 결과들은 저장 매체에서 액세스될 수 있고, 본 명세서에 기술된 임의의 방법 또는 시스템 실시예들에 의해 사용되거나, 사용자에게 디스플레이되도록 포맷되고, 다른 소프트웨어 모듈, 방법, 또는 시스템 등에 의해 사용된다. 또한, 결과들은 "영구적으로", "반영구적으로", 일시적으로, 또는 일정 기간동안 저장될 수 있다. 예를 들어, 저장 매체는 랜덤 액세스 메모리(RAM)일 수 있고, 그 결과들은 반드시 저장 매체에 무기한으로 유지될 필요는 없다.

전술한 방법의 실시예들의 각각은 본 명세서에 설명된 임의의 다른 방법(들)의 임의의 다른 단계(들)을 포함할 수 있다는 것이 추가로 고려된다. 또한, 전술한 방법의 실시예들의 각각은 본 명세서에 설명된 시스템들 중 임의의 시스템에 의해 수행될 수 있다.

본 명세서에 기술된 주제는 때때로 상이한 다른 구성 요소들 내에 포함되거나 또는 상이한 다른 구성 요소와 접속된 상이한 구성 요소들을 설명한다. 그러한 도시된 구조물들은 단지 예시적인 것이며 실제로 동일한 기능을 달성하는 많은 다른 구조물들이 구현될 수 있다는 것을 이해해야 한다. 개념적 의미에서, 동일한 기능을 달성하기 위한 구성 요소들의 임의의 배열은 원하는 기능이 달성되도록 효과적으로 "관련"되고 있다. 따라서, 본 명세서에서 특정 기능을 달성하기 위해 결합된 임의의 2 개의 구성 요소들은 구조물 또는 중간 매개 구성 요소들과 관계없이 원하는 기능이 달성되도록 서로 "관련된다"고 볼 수 있다. 이와 마찬가지로, 이와 같이 결합된 임의의 2 개의 구성 요소들은 원하는 기능을 달성하기 위해 서로 "동작 가능하게 접속된" 또는 "동작 가능하게 결합된"것으로 간주될 수 있으며, 또한 이와 관련될 수 있는 임의의 2 개의 구성 요소들은 원하는 기능을 달성하기 위해 서로 "동작 가능하게 결합가능한"것으로서 보여질 수도 있다. 동작 가능하게 결합가능한 특정 예시들은 물리적으로 결합 가능한 및/또는 물리적으로 상호 작용하는 구성 요소들 및/또는 무선으로 상호 작용 가능한 및/또는 무선으로 상호 작용하는 구성 요소들 및/또는 논리적으로 상호 작용하는 및/또는 논리적으로 상호 작용 가능한 구성 요소들을 포함하지만, 그러나 이들로 제한되지는 않는다.

본 명세서에 설명된 본 발명의 기술 요지의 특정 양태들이 도시되고 기술되어 있지만, 당업자는 본 발명의 교시에 기초하여 본 명세서에 개시된 기술 요지 및 그보다 넓은 양태들로부터 벗어나는 일이 없이 변경 및 수정이 이루어질 수 있고, 그에 따라서 첨부된 청구 범위는 본 명세서에 기재된 기술 요지의 진정한 정신 및 범위 내에 있는 그러한 모든 변경 및 수정을 본 발명의 범위 내에 포함되어야 함을 명백히 이해할 수 있을 것이다.

또한, 본 발명은 첨부된 청구 범위에 의해 한정되는 것으로 이해되어야 한다. 당해 기술 분야의 사람들은 일반적으로 본 명세서에서 사용된 용어, 특히 첨부된 청구 범위(예를 들어, 첨부된 청구 범위의 주요 부분들)가 일반적으로 "공개 된" 용어들로서 의도된다는 것을 이해해야 한다(예를 들어, "including"이라는 용어는 "포함하지만 이들로 제한되지 않는"으로 해석되어야 하며, "having"이라는 용어는 "적어도 갖는"으로 해석되어야 하며, "includes"이라는 용어는 "포함하지만 이들로 제한되지 않는"으로 해석되어야 하는 등). 특정 수의 도입된 청구항의 기재가 의도된다면, 그러한 의도는 청구항에서 명시적으로 언급될 것이고, 그러한 기재가 없을 경우, 그러한 의도는 존재하지 않는다는 것이 당업자에 의해 더 잘 이해될 수 있을 것이다. 예를 들어, 이해를 돕기 위해, 다음의 첨부된 청구 범위들은 "적어도 하나(at least one)" 및 "하나 이상(one or more)"이라는 도입 문구의 사용을 포함할 수 있다. 그러나, 그러한 어구들의 사용은 부정 관사 "a" 또는 "an"에 의한 청구의 서술의 도입이 그런 도입된 청구항을 포함하는 특정 청구항을 오직 하나의 그러한 인용만을 포함하는 발명으로 제한한다는 것을 의미하는 것으로 해석되어서는 안되며, 동일한 청구항이 "하나 이상(one or more)" 또는 "적어도 하나(at least one)"라는 소개 문구와 "a" 또는 "an"과 같은 부정 관사를 포함하는 경우에도(예를 들어, "a" 및/또는 "an"은 일반적으로 "적어도 하나" 또는 "하나 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 함); 청구항의 기재 사항을 소개하는데 사용되는 정관사의 사용에 대해서도 동일하게 유지된다. 또한, 특정 수의 도입된 청구항의 기재가 명시적으로 인용되더라도, 당업자는 그러한 인용이 전형적으로 적어도 인용된 숫자를 의미하는 것으로 해석되어야 한다는 것을 인식할 것이다(예를 들어, 다른 수식어를 사용하지 않고 "2 개의 인용"을 암시하는 경우에는 일반적으로 적어도 2 개의 인용, 또는 2 이상의 인용을 의미한다). 또한, "A, B, 및 C 중 적어도 하나"와 유사한 규정이 사용되는 경우, 일반적으로 그러한 구성은 당업자가 관례를 이해할 수 있는 의미로 의도된다(예를 들어, "A, B, 및 C 중 적어도 하나를 갖는 시스템"은 A 단독, B 단독, C 단독, A와 B 함께, A와 C 함께, B와 C 함께, 및/또는 A, B, 및 C 함께 등을 갖는 시스템들을 포함하지만 이들로 제한되지는 않는다). 그러한 경우, "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 유사한 규정이 사용되는 경우, 일반적으로 그러한 구성은 당업자가 관례를 이해할 수 있는 의미로 의도된다(예를 들어, "A, B, 또는 C 중 적어도 하나를 갖는 시스템"은 A 단독, B 단독, C 단독, A와 B 함께, A와 C 함께, B와 C 함께, 및/또는 A, B, 및 C 함께 등을 갖는 시스템들을 포함하지만 이들로 제한되지는 않는다). 상세한 설명, 청구 범위, 또는 도면에서 2 개 이상의 대체 용어들을 제시하는 임의의 이명적인 단어 및/또는 어구는 용어들 중 하나, 용어들 중 어느 하나, 또는 두 용어 모두를 포함할 가능성을 고려하도록 이해되어야 한다는 것은 당업계의 사람들에 의해 보다 더 명확히 이해될 수 있을 것이다. 예를 들어, "A 또는 B"라는 문구는 "A"이거나 또는 "B"이거나 또는 "A와 B"의 가능성을 포함하는 것으로 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 특정 실시예들이 설명되었지만, 전술한 개시의 범위 및 사상을 벗어나지 않으면서 본 발명의 다양한 수정 및 실시예들이 당업자에 의해 만들어질 수 있음이 명백하다. 따라서, 본 발명의 범위는 본 명세서에 첨부된 청구항들에 의해서만 제한되어야 한다.

본 발명의 개시물 및 그에 따른 부수적인 다수의 이점들은 전술한 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 기술 요지를 벗어나지 않거나 또는 그 모든 재료적 이점들을 희생하지 않으면서 구성 요소들의 형태, 구성 및 배치에 다양한 변경이 가해질 수 있음을 명백히 이해할 수 있을 것이다. 설명된 형태는 단지 설명적인 것이며, 이러한 변경들을 내포하고 또한 포함하는 다음의 청구항들의 의도이다.

Claims

기판 검사를 제공하는 방법으로서,
기판의 복수의 검사 이미지들을 수신하는 단계 - 상기 복수의 검사 이미지들은 검사 시스템의 2 개 이상의 채널들로부터 2 개 이상의 이미지들을 포함함 -;
제1 채널로부터 제1 이미지에 기초한 제1 잡음 이미지 및 추가의 채널로부터 추가의 이미지에 기초한 추가의 잡음 이미지를 생성하는 단계;
상기 제1 잡음 이미지에 기초한 제1 신호 대 잡음비 이미지 및 상기 추가의 잡음 이미지에 기초한 추가의 신호 대 잡음비 이미지를 생성하는 단계;
상기 제1 신호 대 잡음비 이미지에서의 하나 이상의 제1 픽셀 후보들과 상기 추가의 신호 대 잡음비 이미지에서의 하나 이상의 추가의 픽셀 후보들을 식별하는 단계;
결합된 이미지를 형성하기 위해 하나 이상의 식별된 제1 픽셀 후보들 및 하나 이상의 식별된 추가의 픽셀 후보들에 기초하여 공통 픽셀 후보 사이트들에서 상기 제1 신호 대 잡음비 이미지로부터의 이미지 데이터와 상기 추가의 신호 대 잡음비 이미지로부터의 이미지 데이터를 결합하는 단계; 및
상기 결합된 이미지를 사용하여 상기 기판 상의 결함들을 검출하는 단계
를 포함하는, 기판 검사를 제공하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 검사 시스템은,
광학 검사 시스템 또는 전자 빔 검사 시스템 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 기판 검사를 제공하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 제1 채널은 제1 검사 시스템과 연관되고, 상기 추가의 채널은 추가의 검사 시스템과 연관되는 것인, 기판 검사를 제공하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 제1 채널 및 상기 추가의 채널은 단일 검사 시스템과 연관되는 것인, 기판 검사를 제공하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 제1 채널로부터 제1 이미지에 기초한 제1 잡음 이미지 및 상기 추가의 채널로부터 추가의 이미지에 기초한 추가의 잡음 이미지를 생성하는 단계는,
중간 강도 곡선들과 연관된 잡음 통계로부터 제1 및 제2 잡음 이미지를 계산하는 단계를 포함하는 것인, 기판 검사를 제공하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 제1 신호 대 잡음비 이미지에서의 하나 이상의 제1 픽셀 후보들과 상기 추가의 신호 대 잡음비 이미지에서의 하나 이상의 추가의 픽셀 후보들을 식별하는 단계는,
이미지 필터링 프로세스, 데이터 변환 프로세스, 또는 잡음 통계 분석 프로세스 중 적어도 하나를 상기 제1 신호 대 잡음비 이미지 또는 상기 추가의 신호 대 잡음비 이미지 중 적어도 하나에 적용하는 단계를 포함하는 것인, 기판 검사를 제공하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 제1 신호 대 잡음비 이미지에서의 하나 이상의 제1 픽셀 후보들과 상기 추가의 신호 대 잡음비 이미지에서의 하나 이상의 추가의 픽셀 후보들을 식별하는 단계는,
상기 제1 신호 대 잡음비 이미지 또는 상기 추가의 신호 대 잡음비 이미지 중 적어도 하나에 임계치를 적용하는 단계를 포함하는 것인, 기판 검사를 제공하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 결합된 이미지는 적어도 상기 검사 시스템의 제1 채널로부터의 제1 이미지 또는 상기 검사 시스템으로부터 추가의 채널로부터의 추가의 이미지보다 높은 신호 대 잡음비를 갖는 것인, 기판 검사를 제공하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 결합된 이미지는 적어도 상기 검사 시스템의 제1 채널로부터의 제1 이미지 또는 상기 검사 시스템으로부터 추가의 채널로부터의 추가의 이미지보다 낮은 잡음을 갖는 것인, 기판 검사를 제공하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 검사 시스템은,
어두운 시야 검사 시스템 또는 밝은 시야 검사 시스템 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 기판 검사를 제공하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 기판은 웨이퍼를 포함하는 것인, 기판 검사를 제공하는 방법.
검사 장치에 있어서,
기판으로부터 검사 결과의 세트를 획득하는 검사 시스템; 및
상기 검사 시스템에 통신 가능하게 결합되고, 메모리에 저장된 프로그램 명령어들의 세트를 실행하는 하나 이상의 프로세서들을 포함하는 제어기
를 포함하고,
상기 프로그램 명령어들의 세트는, 상기 하나 이상의 프로세서들로 하여금,
상기 검사 시스템의 제1 채널들로부터의 제1 이미지와 상기 검사 시스템으로부터 추가의 채널들로부터의 적어도 추가의 이미지를 포함하는, 기판의 복수의 검사 결과들을 수신하고;
제1 채널로부터 제1 이미지에 기초한 제1 잡음 이미지 및 추가의 채널로부터 추가의 이미지에 기초한 추가의 잡음 이미지를 생성하며;
상기 제1 잡음 이미지에 기초한 제1 신호 대 잡음비 이미지 및 상기 추가의 잡음 이미지에 기초한 추가의 신호 대 잡음비 이미지를 생성하고;
상기 제1 신호 대 잡음비 이미지에서의 하나 이상의 제1 픽셀 후보들과 상기 추가의 신호 대 잡음비 이미지에서의 하나 이상의 추가의 픽셀 후보들을 식별하며;
결합된 이미지를 형성하기 위해 하나 이상의 식별된 제1 픽셀 후보들 및 하나 이상의 추가의 픽셀 후보들에 기초하여 공통 픽셀 후보 사이트들에서 제1 신호 대 잡음비 이미지로부터의 이미지 데이터와 추가의 신호 대 잡음비 이미지로부터의 이미지 데이터를 결합하며;
결합된 이미지를 사용하여 기판 상의 결함들을 검출하도록
구성되는 것인, 검사 장치.
제12항에 있어서, 상기 검사 시스템은,
광학 검사 시스템 또는 전자 빔 검사 시스템 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 검사 장치.
제12항에 있어서, 상기 제1 채널은 제1 검사 시스템과 연관되고, 상기 추가의 채널은 추가의 검사 시스템과 연관되는 것인, 검사 장치.
제12항에 있어서, 상기 제1 채널 및 상기 추가의 채널은 단일 검사 시스템과 연관되는 것인, 검사 장치.
제12항에 있어서, 상기 제1 채널로부터의 제1 이미지로부터 제1 잡음 이미지 및 상기 추가의 채널로부터의 추가의 이미지로부터 추가의 잡음 이미지를 생성하도록 구성된 상기 하나 이상의 프로세서들은,
중간 강도 곡선들과 연관된 잡음 통계로부터 제1 및 제2 잡음 이미지를 계산하는 단계를 포함하는 것인, 검사 장치.
제12항에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서들은, 이미지 필터링 프로세스, 데이터 변환 프로세스, 또는 잡음 통계 분석 프로세스 중 적어도 하나를 상기 제1 신호 대 잡음비 이미지 또는 상기 추가의 신호 대 잡음비 이미지 중 적어도 하나에 적용하도록 구성되는 것인, 검사 장치.
제12항에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서들은, 상기 제1 신호 대 잡음비 이미지 또는 상기 추가의 신호 대 잡음비 이미지 중 적어도 하나에 임계치를 적용하도록 구성되는 것인, 검사 장치.
제12항에 있어서, 상기 결합된 이미지는 적어도 상기 검사 시스템의 제1 채널로부터의 제1 이미지 또는 상기 검사 시스템으로부터 추가의 채널로부터의 추가의 이미지보다 높은 신호 대 잡음비를 갖는 것인, 검사 장치.
제12항에 있어서, 상기 결합된 이미지는 적어도 상기 검사 시스템의 제1 채널로부터의 제1 이미지 또는 상기 검사 시스템으로부터 추가의 채널로부터의 추가의 이미지보다 낮은 잡음을 갖는 것인, 검사 장치.
제12항에 있어서, 상기 검사 시스템은,
어두운 시야 검사 시스템 또는 밝은 시야 검사 시스템 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 검사 장치.
제12항에 있어서, 상기 기판은 웨이퍼를 포함하는 것인, 검사 장치.