KR20190042739A - 이미지 합성을 위한 컨볼루션 신경망 기반의 모드 선택 및 결함 분류 - Google Patents

이미지 합성을 위한 컨볼루션 신경망 기반의 모드 선택 및 결함 분류 Download PDF

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Abstract

핫 스캔들 및 컨볼루션 신경망(CNN)을 사용하여 결함들을 분류하기 위한 시스템들 및 방법들이 개시된다. 1차 스캐닝 모드들은 프로세서에 의해 식별되고 웨이퍼의 핫 스캔이 수행된다. 관심 결함들 및 뉴슨스 데이터가 선택되고 이러한 영역들의 이미지들은 하나 이상의 2차 스캐닝 모드들을 사용하여 캡처링된다. 이미지 세트들은 수집되어 서브세트들로 분할된다. CNN은 이미지 서브세트들을 사용하여 트레이닝된다. 이상적인 2차 스캐닝 모드가 결정되고 최종 핫 스캔이 수행된다. 결함들은 최종 핫 스캔 및 이상적인 2차 스캐닝 모드에 따라 필터링되고 분류된다. 결함들을 분류하기 위해 개시된 시스템들은 스캐닝 전자 현미경 뿐만 아니라 프로세서 및 전자 데이터베이스와 같은 이미지 데이터 획득 서브시스템을 이용한다.

Description

이미지 합성을 위한 컨볼루션 신경망 기반의 모드 선택 및 결함 분류
관련 출원의 상호 참조
본 출원은 2016년 9월 14일자로 출원되어 현재 계류중인 미국 가특허 출원 제62/394,744호의 우선권을 주장하는 출원으로서, 이 미국 가특허 출원의 개시 내용은 본 명세서에서 그 전체가 참고로 병합된다.
기술 분야
본 발명은 결함 검출에 관한 것이다.
논리 및 메모리 디바이스들과 같은 반도체 디바이스들을 제조하는 것은 일반적으로 다양한 특징 및 다수 레벨의 반도체 디바이스들을 형성하기 위해서 다수의 반도체 제조 공정들을 사용하여 반도체 웨이퍼와 같은 기판을 처리하는 것을 포함한다. 예를 들어, 리소그래피는 레티클로부터 반도체 웨이퍼 상에 배치된 레지스트로 패턴을 전달하는 것을 포함하는 반도체 제조 공정이다. 반도체 제조 공정들에 대한 추가적인 예시들에는 화학 기계적 연마(chemical-mechanical polishing, CMP), 에칭, 증착, 및 이온 주입을 포함하지만, 이들로 제한되지는 않는다. 다수의 반도체 디바이스들은 단일 반도체 웨이퍼 상의 배열로 제조된 다음, 개별 반도체 디바이스들로 분리될 수 있다.
검사 공정들은 웨이퍼들 상의 결함들을 검출하여 제조 공정에서의 더 높은 수율과 그에 따라 더 높은 수익을 촉진하기 위해 반도체 제조 공정 중에 다양한 단계들에서 사용된다. IC와 같은 반도체 디바이스들을 제조하는데 있어 검사는 항상 중요한 부분이었다. 그러나, 반도체 디바이스들의 치수들이 소형화됨에 따라, 작은 결함으로 인해 디바이스들이 고장을 일으킬 수 있기 때문에 허용 가능한 반도체 디바이스들의 성공적인 제조를 위해서는 검사가 더욱 중요하게 되고 있다. 예를 들어, 반도체 디바이스들의 치수들이 소형화됨에 따라, 비교적 작은 결함들이 반도체 디바이스들에서 원하지 않는 수차(aberrations)를 유발할 수 있기 때문에 감소하는 크기의 결함들의 검출이 필요하게 되었다.
그러나, 설계 규칙들이 축소됨에 따라, 반도체 제조 공정들은 그 제조 공정들의 성능 능력에 대한 한계에 더 근접하게 운영될 수 있다. 또한, 작은 결함들은 설계 규칙들이 축소됨에 따라 디바이스의 전기 파라미터들에 영향을 미칠 수 있으며, 이로 인해 보다 민감한 검사들을 수행할 수 있다. 따라서, 설계 규칙들이 축소되면, 검사로 인해 발견되는 잠재적인 수율 관련 결함들의 수는 급격하게 증가하고, 검사로 검출된 뉴슨스(nuisance) 결함들의 수 또한 급격하게 증가하게 된다. 따라서, 웨이퍼들 상에 점점 더 많은 결함들이 검출될 수 있고, 모든 결함들을 제거하기 위한 공정들을 수정하는 것은 어렵고 비용이 많이 들 수 있다. 이와 같이, 결함들 중 어느 것이 실제로 디바이스들의 전기적 파라미터들 및 수율에 영향을 미치는지를 결정하는 것은 공정 제어 방법들이 다른 것들을 거의 무시하면서 그 결함들에 집중되도록 할 수 있다. 또한, 더 작은 설계 규칙들에서, 공정 유도 고장들은 어떤 경우에는 체계적인 경향이 있다. 즉, 공정 유도 고장들은 종종 설계 내에서 여러번 반복되는 사전 결정된 설계 패턴들에서 실패하는 경향이 있다. 이러한 결함들을 제거하면 수율에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문에 공간적으로 체계적이고 전기적으로 관련된 결함들을 제거하는 것이 중요하게 되었다. 이러한 공정들은 전기 설계와 관련하여 결함의 위치를 결정할 수 없기 때문에, 결함들이 디바이스 파라미터들 및 수율에 영향을 미치는지의 여부는 종종 위에서 설명한 검사, 검토, 및 분석 공정들로부터는 결정할 수 없게 된다.
결함들을 검출하는 한 가지 방법은 컴퓨터 비전을 사용하는 것이다. 컴퓨터 비전에서 이미지 합성(image fusion)은 2 개 이상의 이미지들로부터 나온 관련 정보를 단일 이미지로 결합하는 공정이다. 결과 이미지는 임의의 입력 이미지들보다 더 유익해야 한다. 이미지 합성은 관심 있는 결함과 뉴슨스(즉, 잡음)를 구별하기 위해 2 개 이상의 상이한 광학 모드들을 사용할 수 있다. 이미지 합성을 위한 올바른 모드 쌍을 찾는 것은 매우 복잡하고 시간이 많이 걸린다. 종래의 기술 방법들은 단지 속성 기반, 예를 들어 에너지나 또는 크기에 따라 달라진다.
테스트 결과에 따르면, 단순한 속성 기반 이미지 합성이 잘 수행되지 않는 것으로 나타났다. 한 가지 특별한 에러의 원인은 이미지 상관을 올바르게 수행하기 위해 2 개의 모드들의 이미지들이 서로 완벽하게 정렬되어야 한다는 것이다.
본 발명의 일 실시예는 결함들을 분류하는 방법으로서 설명될 수 있다. 본 방법은 1차(primary) 스캐닝 모드를 식별하는 단계를 포함한다. 1차 스캐닝 모드는 프로세서를 사용하여 식별될 수 있다. 1차 스캐닝 모드는 핫 스캔을 수행하여 결함을 검출함으로써 식별될 수 있다.
본 방법은 식별된 1차 스캐닝 모드를 사용하여 제1 핫 스캔을 수행하는 단계를 더 포함한다. 제1 핫 스캔은 이미지 데이터 획득 서브시스템을 사용하여 수행될 수 있다. 본 방법은 제1 핫 스캔에서 복수의 관심 결함들 및 뉴슨스 데이터를 선택하는 단계를 더 포함한다. 하나 이상의 추가의 스캔들은 하나 이상의 2차(secondary) 스캐닝 모드를 사용하여 수행될 수 있다. 하나 이상의 2차 스캐닝 모드들은 초점 오프셋(focus offset), 개구부(aperture), 스펙트럼, 및/또는 편광(polarization) 또는 이들의 임의의 조합에 기초하여 1차 스캐닝 모드로부터 벗어날 수 있다. 각각의 추가의 스캔은 상이한 2차 스캐닝 모드를 사용할 수 있다.
본 방법은 하나 이상의 이미지 세트들을 수집하는 프로세서를 사용하는 단계를 더 포함한다. 각각의 이미지 세트는 1차 스캐닝 모드 이미지 및 하나 이상의 2차 스캐닝 모드 이미지들을 포함한다. 1차 스캐닝 모드 이미지 및 하나 이상의 2차 스캐닝 모드 이미지들은 선택된 관심 결함 또는 뉴슨스 데이터에 대응한다.
일 실시예에서, 컨볼루션 신경망(convolutional neural network, CNN)에 대한 입력은 선택된 관심 결함 및 뉴슨스 데이터 당 6 개의 이미지들이다. 이미지들의 크기는 32 x 32 픽셀이 될 수 있다. 6 개의 이미지들은 1차 스캐닝 모드에 대한 시험 이미지, 기준 이미지, 및 차분 이미지와, 2차 스캐닝 모드들 중 하나의 모드에 대한 시험 이미지, 기준 이미지, 및 차분 이미지를 포함할 수 있다. 입력 이미지들은 하나 이상의 정류된 선형 유닛 층들을 통해 처리될 수 있다. 정류된 선형 유닛 층은 하나 이상의 필터들을 이용할 수 있다. 하나 이상의 풀링 층들이 이용될 수 있다. 최종 결과는 완전히 접속된 층일 수 있다.
본 방법은 각각의 수집된 이미지 세트를 제1 이미지 서브세트 및 제2 이미지 서브세트로 분할하는 단계를 더 포함한다. 프로세서는 1차 스캐닝 모드와 2차 스캐닝 모드의 각각의 쌍에 대해 컨볼루션 신경망(CNN)을 트레이닝한다. 트레이닝은 제1 이미지 서브세트를 사용하여 수행된다. 일 실시예에서, CNN을 트레이닝하는 것은 각각의 CNN에 대한 하이퍼 파라미터들을 생성하기 위해 전달 학습을 사용하는 것을 포함한다.
본 방법은 각각의 CNN을 대응하는 제2 이미지 서브세트에 적용함으로써 이상적인 2차 스캐닝 모드를 결정하는 단계를 더 포함한다. 각각의 CNN은 복수의 관심 결함들 및 뉴슨스 데이터 사이의 분리에 기초하여 평가될 수 있다. 최종 핫 스캔은 이미지 데이터 획득 서브 시스템과 이상적인 2차 스캐닝 모드를 사용하여 수행된다.
본 방법은 최종 핫 스캔에서 뉴슨스 데이터를 필터링하기 위해 이상적인 2차 스캐닝 모드에 대응하는 CNN을 사용함으로써 최종 핫 스캔으로부터의 결함들을 분류하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 다른 실시예는 결함들을 분류하기 위한 시스템으로 설명될 수 있다. 이 시스템은 이미지 데이터 획득 서브시스템 및 그 이미지 데이터 획득 서브시스템과 전자 통신하는 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서는, 1차 스캐닝 모드를 식별하며; 식별된 1차 스캐닝 모드를 사용하여 제1 핫 스캔을 복귀시키도록 이미지 데이터 획득 서브시스템에 지시하고; 복귀된 제1 핫 스캔에서 복수의 관심 결함들 및 뉴슨스 데이터들을 식별하고; 하나 이상의 2차 스캐닝 모드들을 사용하여 하나 이상의 스캔들을 복귀시키도록 이미지 데이터 획득 서브시스템에 지시하고; 각각의 이미지가 선택된 관심 결함 또는 뉴슨스 데이터에 대응하는 하나 이상의 2차 스캐닝 모드 이미지 및 1차 스캐닝 모드 이미지를 포함하는 하나 이상의 이미지 세트들을 수집하며; 각각의 수집된 이미지 세트를 제1 이미지 서브세트 및 제2 이미지 서브세트로 분할하고; 1차 스캐닝 모드 및 2차 스캐닝 모드의 각각의 쌍에 대해 대응하는 제1 이미지 서브세트를 갖는 컨볼루션 신경망(CNN)을 트레이닝하며; 각각의 CNN을 대응하는 제2 이미지 서브세트에 적용함으로써 이상적인 2차 스캐닝 모드를 결정하고; 이상적인 2차 스캐닝 모드를 사용하여 최종 핫 스캔을 복귀시키도록 이미지 데이터 획득 서브시스템에 지시하며; 및 최종 핫 스캔에서 뉴슨스 데이터를 필터링하기 위해 이상적인 2차 스캐닝 모드에 대응하는 CNN을 사용함으로써 최종 핫 스캔으로부터의 결함들을 분류하도록 구성된다.
일 실시예에서, 시스템은 프로세서 및 이미지 데이터 획득 서브시스템과 전자 통신하는 데이터베이스를 더 포함할 수 있다. 최종 핫 스캔에서 분류된 결함들을 저장하도록 데이터베이스를 구성할 수 있다. 데이터베이스는 하나 이상의 CNN을 저장하도록 구성할 수도 있다.
본 발명의 특성 및 목적들을 보다 완벽하게 이해하기 위해서는 첨부된 도면들과 관련하여 다음과 같은 상세한 설명을 참조해야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예를 나타내는 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예와 관련하여 사용되는 하나의 시스템의 시스템 도면이다.
도 3은 본 발명의 컴퓨터 구현 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템 상에서 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 매체를 도시하는 도면이다.
도 4는 하나의 잠재적인 컨볼루션 신경망(CNN) 구조물을 도시하는 다이어그램이다.
청구된 발명의 주제가 특정 실시예들에 의해 설명될 것이지만, 본 명세서에 설명된 모든 이점들 및 특징들을 제공하지 않는 실시예들을 포함하는 다른 실시예들도 본 개시의 범위 내에 있다. 본 명세서의 범위를 벗어나지 않고서 다양한 구조적, 논리적, 공정 단계, 및 전자적 변경들이 이루어질 수 있다. 따라서, 본 개시의 범위는 첨부된 청구 범위를 참조하여 정의된다.
본 명세서에 사용된 바와 같이, "웨이퍼"라고 하는 용어는 일반적으로 반도체 또는 비반도체 재료로 형성된 기판들을 지칭한다. 그러한 반도체 또는 비반도체 재료의 예시들로는 단결정 실리콘, 갈륨 비소, 및 인듐 인화물을 포함하지만, 이들로 제한되지는 않는다. 이러한 기판들은 일반적으로 반도체 제조 설비들에서 발견 및/또는 처리될 수 있다.
웨이퍼는 기판 상에 형성된 하나 이상의 층들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 이러한 층들은 레지스트, 유전체 재료, 및 도전성 재료를 포함할 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 많은 상이한 유형의 이러한 층들이 당업계에 공지되어 있으며, 본 명세서에서 사용되는 웨이퍼라는 용어는 모든 유형의 이러한 층들을 포함하는 웨이퍼를 포함하는 것으로 의도된다.
웨이퍼 상에 형성된 하나 이상의 층들은 패터닝되거나 패터닝되지 않을 수 있다. 예를 들어, 웨이퍼는 복수의 다이들을 포함할 수 있으며, 각각의 다이는 반복 가능한 패터닝된 특징들을 갖는다. 이러한 재료 층들의 형성 및 처리는 궁극적으로 완성된 디바이스들을 초래할 수 있다. 집적 회로(IC)와 같은 많은 상이한 유형의 디바이스들이 웨이퍼 상에 형성될 수 있고, 본 명세서에서 사용되는 웨이퍼라는 용어는 당업계에 공지된 임의의 유형의 디바이스가 제조되는 웨이퍼를 포함하도록 의도된다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, "칩"이라고 하는 용어는 특정 목적을 위해 설계된 IC의 집합을 포함할 수 있다.
실시예들이 웨이퍼와 관련하여 본 명세서에서 설명되었지만, 본 발명의 실시예들이 일반적으로 마스크 또는 포토마스크라고도 지칭되는 레티클과 같은 다른 표본(specimen)에 사용될 수 있음을 이해해야 한다. 많은 상이한 유형의 레티클들이 당업계에 공지되어 있으며, 본 명세서에서 사용되는 "레티클", "마스크" 및 "포토마스크"라는 용어는 당업계에 공지된 모든 유형의 레티클들을 포함하도록 의도된다.
웨이퍼 상의 결함들을 검출하는 단계는 하나 이상의 광학 모드 및 하나 이상의 결함 검출 알고리즘들을 사용하여 웨이퍼 상에 핫 스캔을 수행하는 단계를 포함하는 하나 이상의 광학 모드들을 사용하는 단계를 포함할 수 있다. "핫 스캔"은 일반적으로 비교적 적극적인 검출 세팅(예를 들어, 노이즈 플로어(noise floor)에 실질적으로 근접한 임계치)을 적용함으로써 웨이퍼 상의 결함들을 검출하도록 수행되는 웨이퍼의 스캔/검사를 지칭한다. 이러한 방식으로, 핫 스캔은 튜닝 공정(광학 선택 및 알고리즘 튜닝)에 사용될 웨이퍼에 관한 검사 데이터를 수집하기 위해 수행될 수 있다. 핫 스캔의 목적은 선택된 모드(들)로 웨이퍼 상의 모든 결함 및 뉴슨스 유형의 대표 샘플을 검출하는 것이다.
본 명세서에 설명된 실시예들은 다수의 핫 스캔, 예를 들어 광학 선택을 위한 하나의 핫 스캔 및 파라미터 튜닝을 위한 다른 핫 스캔을 포함할 수 있다. 파라미터 선택을 위해 수행된 핫 스캔은 웨이퍼 검사를 위해 선택된 광학 모드(들)를 사용하여 수행될 수 있다. 광학 모드(들)을 선택하면 주어진 결함들의 세트에 대한 뉴슨스를 억제하면서 DOI를 찾는데 있어서 모드 또는 광학 모드들의 조합이 "양호"한 방법을 지정하는 단일 숫자를 자동으로 계산하는 전체 스코어링을 포함한 광학 선택이 포함될 수 있다. 이것은 많은 모드들에서 결함으로 인한 신호 대 잡음비 결함을 수동으로 비교하는 작업을 제거하고 광학 선택 시간을 크게 단축할 수 있다.
본 명세서에 설명된 실시예들은 저장 매체의 어레이들에 저장된 이미지 데이터 및 웨이퍼에 대한 적어도 하나의 추가의 데이터 소스를 사용하여 웨이퍼의 이미지를 생성하도록 구성된 프로세서 노드들의 세트를 이용할 수 있다. 이러한 방식으로, 프로세서 노드들의 세트는 다중 채널 이미지 합성을 수행하도록 구성될 수 있다. 웨이퍼용 데이터의 추가의 소스(들)은 이미지 합성시에 이용 가능한 임의의 정보를 포함할 수 있다. 그러한 데이터 소스들에는 설계 데이터, 설계 레이아웃을 사용하여 오프라인으로 생성된 다이 컨텍스트 맵(die context map), 이미지(들)로부터 오프라인으로 생성된 다이 컨텍스트 맵, 결함 검출 결과, 검사 시스템의 상이한 검출 채널들에 의해 생성된 이미지 데이터를 사용하여 생성된 결함 검출 결과, 웨이퍼의 다수의(상이한) 스캔(예를 들어, 검사 시스템의 상이한 이미징 모드들을 사용하여 수행되는 다수의 스캔들)에 의해 생성된 이미지 데이터, 웨이퍼 상의 패턴들을 인쇄하는데 사용되는 레티클에 관한 정보 등을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지는 않는다.
이미지 합성은 다수의 데이터 소스들을 간단히 오버레이하는 것을 포함하지 않을 수 있다(그러한 오버레이는 본 명세서에 기술된 실시예들에 의해 수행될 수 있다). 대신에, 이미지 합성은 복합 이미지를 생성하기 위해 다수의 데이터 소스들을 결합하는 것을 포함할 수 있다. 이미지 합성은 또한 Chen 등에 의해 2009년 1월 26일자로 출원되어 공동 소유된 미국 특허 출원 제12/359,476호(미국 특허 출원 공개 번호 제2010/0188657호로서 2010년 7월 29일자로 공개됨)에 기재된 바와 같이 수행될 수 있고, 이 미국 특허 출원은 본 명세서에 참고로 병합되어 있다. 또한, 프로세서 노드들의 세트는 이미지 합성에 의해 생성된 이미지들을 사용하여 결함들을 검출하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 실시예들은 이미지 합성을 위한 최적의 모드 쌍을 찾기 위해 컨볼루션 신경망(convolutional neural networks, CNN)을 사용한다. 일 실시예에서, 본 발명은 정확한 정렬을 위해 복잡한 방법들을 이용한다. 예를 들어, 광학 패치 이미지를 렌더링된 설계 클립에 정렬함으로써, 본 발명의 실시예들이 특정 광학 패치 이미지가 설계 공간에 위치하는 곳을 매우 높은 정확도로 예측할 수 있게 한다. 와이어프레임 설계를 그레이 레벨 이미지로 렌더링하는 많은 방법이 있다. 렌더링 기술들은 검사 툴 및 재정 웨이퍼 특성의 다양한 광학 구성 요소들을 고려한 광학 시뮬레이션 공정들을 통해 설계 프레임들을 전달하는 것을 포함할 수 있다. 광학 구성 요소들은 대물 렌즈의 개구 수, 검사에 사용되는 광의 파장, 조명의 광학 개구, 및 집광 경로를 포함할 수 있다. 다른 광학 구성 요소들이 사용될 수 있다. 현재 및 이전의 설계 층들, 공정 층 두께, 및 현재 또는 이전의 층들로부터의 설계에 사용되는 재료와 같은 웨이퍼 특성들이 사용될 수 있다. 이러한 정보 시뮬레이션 시스템을 사용하여 복잡한 미분 방정식을 풀 수 있고, 그레이 레벨 이미지들을 얻기 위해 설계를 렌더링하는 수치적인 가까운 형태의 솔루션을 얻을 수 있다. 본 발명의 실시예들은 이미지 합성 핫 스캔으로부터 결함들을 분류하고 노이즈 또는 다른 뉴슨스 데이터를 필터링하기 위해 CNN을 사용할 수 있다.
또한, 종래의 기계 학습 접근법(감독 학습과 같은)을 사용하여 그 속성에 따라 최상의 이미지 합성 모드들을 찾을 수 있다. 이미지 합성의 2차 모드는 1차 모드에 의해 발견된 결함들의 속성을 생성하는데 사용될 수 있다. 2차 모드 및 1차 모드에서 기계 학습 기술들을 사용하여 관심 있는 결함과 노이즈 또는 다른 뉴슨스 데이터를 가장 잘 분리하는 속성을 찾을 수 있다.
본 발명의 실시예들은 더 나은 모드 선택을 달성하고 관심 결함과 노이즈 또는 다른 뉴슨스 데이터 간의 분리를 개선할 수 있다. 본 발명의 실시예들은 이미지 합성을 위한 최적의 모드 쌍을 번성시키기 위해 일부 유도된 속성 뿐만 아니라 스캔 및 차분 이미지들의 모든 정보를 사용할 수 있다. 또한, CNN은 런타임 중 결함 분류를 위해 사용될 수 있다.
본 발명은 결함들, 예를 들어 웨이퍼 상의 결함들을 분류하기 위한 방법(100)으로 설명될 수 있다. 방법(100)을 도시하는 흐름도는 도 1에서 볼 수 있다. 본 방법(100)은 프로세서를 사용하여 1차 스캐닝 모드를 식별하는 단계(101)를 포함할 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, 프로세서는 단일 처리 유닛 또는 함께 네트워크화된 복수의 처리 유닛들일 수 있다. 일부 실시예들에서, 프로세서는 하나 이상의 물리적인 위치에 위치할 수 있다. 다른 실시예들에서, 클라우드 기반의 프로세서 또는 프로세서들이 사용될 수 있다.
1차 스캐닝 모드는 이미지 데이터 획득 서브시스템에 의해 사용되는 파라미터들을 지칭할 수 있다. 1차 스캐닝 모드는 예를 들어 특정 웨이퍼 또는 제조 공정에 대해 미리 결정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 1차 스캐닝 모드는 하드 드라이브 또는 네트워크 드라이브와 같은 전자 저장 디바이스에 저장될 수 있다.
1차 스캐닝 모드는 특정 애플리케이션에 대해 1차 스캐닝 모드가 적절한지를 결정하기 위해 데이터베이스를 검색함으로써 단계(101)가 식별될 수 있다. 다른 실시예에서, 1차 스캐닝 모드는 이전에 수행된 스캔들 또는 이미지들에 기초하여 단계(101)가 식별될 수 있다. 일부 실시예들에서, 1차 스캐닝 모드는 다른 컨텍스트에서 성공적이었던 추정된 스캐닝 파라미터들에 기초하여 단계(101)가 식별될 수 있다. 일 실시예에서, 1차 스캐닝 모드는 핫 스캔을 수행하여 결함을 검출함으로써 식별된다.
방법(100)은 식별된 1차 스캐닝 모드를 사용하여 제1 핫 스캔을 수행하는 단계(103)를 더 포함할 수 있다. 제1 핫 스캔은 이미지 데이터 획득 서브시스템을 사용하여 단계(103)가 수행될 수 있고, 그 예가 아래에서 설명된다. 제1 핫 스캔은 프로세서로부터의 명령어들을 통해 단계(103)가 수행될 수 있다. 프로세서는 식별된 1차 스캐닝 모드에 대응하는 이미지 데이터 획득 서브시스템 파라미터들을 전송하도록 구성될 수 있다. 프로세서는 단계(103)를 수행하기 위한 프로세서의 명령어들에 응답하여 이미지 데이터 획득 서브시스템으로부터 데이터를 수신하도록 구성될 수도 있다.
방법(100)은 제1 핫 스캔에서 복수의 관심 결함들 및 뉴슨스 데이터를 선택하는 단계(105)를 더 포함할 수 있다. 프로세서는 다양한 결함 분석 툴들 및 결함 스캐닝 방법들을 사용하여 제1 핫 스캔에서 하나 이상의 관심 결함들을 단계(105)에서 선택할 수 있다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 뉴슨스 데이터는 노이즈 또는 노이즈 데이터로 지칭될 수도 있다. 뉴슨스 데이터는 결함이 없는 관심 영역을 나타낼 수 있는 데이터에 해당한다. 뉴슨스 데이터는 또한 관심 있는 결함 또는 비결함으로 식별될 수 없는 스캔 부분을 지칭할 수도 있다. 프로세서는 전체 관심 결함들 및 뉴슨스 데이터의 서브세트인 복수의 관심 결함들 및 뉴슨스 데이터를 단계(105)에서 선택할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 제1 핫 스캔에 존재하는 관심 결함들을 더 적게 단계(105)에서 선택할 수 있다.
방법(100)은 하나 이상의 2차 스캐닝 모드들을 사용하여 하나 이상의 추가의 스캔을 수행하는 단계(107)를 더 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 하나 이상의 추가의 스캔들은 동일한 이미지 데이터 획득 서브시스템을 사용하여 단계(107)가 수행될 수 있다. 다른 실시예들에서, 하나 이상의 추가의 스캔들은 상이한 이미지 데이터 획득 서브시스템을 사용하여 단계(107)가 수행될 수 있다. 예를 들어, 상이한 이미지 데이터 획득 서브시스템은 초기 이미지 데이터 획득 서브시스템과 상이한 파라미터들로 스캔을 단계(107)가 수행할 수 있다.
하나 이상의 추가의 스캔들은 상이한 스캐닝 파라미터들을 사용하여 단계(107)가 수행되는 스캔들을 지칭할 수 있다. 스캔들은 상이한 속도, 거리, 개구부, 초점 오프셋, 스펙트럼, 편광 등에 의해 단계(107)가 수행될 수 있다. 다양한 스캐닝 파라미터들을 사용하여, 예를 들어 복수의 스캔들이 단계(107)가 수행될 수 있다. 이러한 방식으로, 복수의 추가적인 스캔들이 단계(107)에서 수행될 수 있으며, 각각의 스캔은 상이한 스캐닝 파라미터들의 세트를 사용하여 이미지 데이터를 수집한다. 수집된 이미지 데이터는 제1 핫 스캔에서 선택된 관심 결함들 및 뉴슨스 데이터와 동일한 위치와 관련될 수 있다. 일 실시예에서, 단계(105)에 의해 선택된 복수의 관심 결함들 및 뉴슨스 데이터에 대응하는 위치들에서만 추가적인 스캔들이 단계(107)에서 수행될 수 있다.
방법(100)은 하나 이상의 2차 스캐닝 모드들의 각각에 대해 하나 이상의 이미지 세트들을 수집하는 단계(109)를 더 포함할 수 있다. 각각의 이미지 세트 내의 이미지들은 단계(105)에 의해 선택된 복수의 관심 결함들 및 뉴슨스 데이터에 대응할 수 있다. 프로세서는 추가적으로 수행된 단계(107)의 스캔들로부터 하나 이상의 이미지 세트들을 단계(109)에 의해 수집할 수 있다. 하나 이상의 이미지 세트들은 추가적으로 수행된 단계(107)의 스캔들 중 하나에 기록된 관심 결함 또는 뉴슨스 데이터의 이미지들의 세트를 포함할 수 있다. 각각의 이미지 세트는 선택된 관심 결함 또는 뉴슨스 데이터에 대응하는 하나 이상의 2차 스캐닝 모드 이미지 및 1차 스캐닝 모드 이미지를 포함할 수 있다.
예를 들어, 이미지 세트는 1차 스캐닝 모드를 사용하여 위치된 관심 결함의 영역에 대응하는 영역의 이미지를 포함할 수 있다. 이미지 세트의 각각의 이미지에 대한 영역은 예를 들어 32 x 32 픽셀과 동일한 크기일 수 있다. 다른 실시예에서, 이미지 세트 내의 각각의 이미지에 대한 영역은 다양한 크기일 수 있다. 이미지 세트의 이미지들에는 관심 결함, 뉴슨스 데이터, 또는 양자 모두와 관련된 이미지 데이터가 포함될 수 있다. 관심 결함들은 이미지 세트의 각각의 이미지들과 유사할 수 있다. 다른 실시예들에서, 관심 결함들은 상이한 유형의 결함들일 수 있다.
방법(100)은 단계(109)에 의해 수집된 각각의 이미지 세트를 제1 이미지 서브세트 및 제2 이미지 서브세트로 분할하는 단계(111)를 더 포함할 수 있다. 프로세서는 단계(109)에 의해 수집된 각각의 이미지 세트를 단계(111)에서 자동으로 분할할 수 있다. 프로세서는 이미지 세트를 2 개의 동일한 서브세트들로 단계(111)에서 분할할 수 있다. 일부 실시예들에서, 프로세서는 이미지 세트를 더 큰 서브세트 및 더 작은 서브세트로 단계(111)에서 분할할 수 있다. 다른 실시예들에서, 프로세서는 동일한 방식으로, 예를 들어 웨이퍼의 동일한 영역을 나타내는 이미지를 각각의 이미지 세트에 걸쳐 동일한 서브세트들로 그룹화함으로써 단계(109)에 의해 수집된 각각의 이미지 세트를 단계(111)에서 분할할 수 있다. 다른 실시예들에서, 분할(111)은 랜덤화될 수 있다. 일부 실시예들에서, 다수의 이미지 서브세트들이 단일 이미지 세트로부터 생성될 수 있다. 예를 들어, 3 개 이상의 서브세트들이 생성될 수 있다. 다른 실시예에서, 제1 서브세트 및 제2 서브세트의 다수의 버전들이 생성될 수 있다.
일 실시예에서, 분할(111)은 쌍 단위로 수행될 수 있다. 예를 들어, P1 이 1차 스캐닝 모드와 관련된 하나 이상의 이미지들을 포함하고, S1 ... SN 이 각각 N 번째 스캐닝 모드와 관련된 하나 이상의 이미지들을 포함하는 것으로 가정한다. 단계(109)에 의해 수집된 이미지 세트들은 P1S1, P1S2, ..., P1SN 을 포함하는 세트들로 단계(111)에서 분할될 수 있다. 다른 실시예에서, 분할(111)은 다중 쌍 단위로 수행될 수 있다. 예를 들어, 단계(109)에 의해 수집된 이미지 세트들은 P1S1S2S3, P1S4S5S6, P1S2S4S6, P1S1S3P5 등을 포함하는 세트들로 단계(111)에서 분할될 수 있다.
방법(100)은 프로세서를 사용하여 각각의 2차 스캐닝 모드에 대해 CNN을 트레이닝하는 단계(113)를 더 포함할 수 있다. 트레이닝(113)은 대응하는 제1 이미지 서브세트를 사용하여 수행될 수 있다. 다른 실시예들에서, 트레이닝(113)은 대응하는 제2 이미지 서브세트를 사용하여 수행될 수 있다. 각각의 CNN은 1차 스캐닝 모드 및 하나의 2차 스캐닝 모드 및/또는 많은 2차 스캐닝 모드들을 갖는 1차 스캐닝 모드의 각각의 쌍에 대해 단계(113)에서 트레이닝될 수 있다.
CNN은 동물 시각 피질(animal visual cortex)의 구성에 의해 뉴런들(즉, 픽셀 클러스터) 사이의 연결 패턴이 영감을 받는 피드 포워드(feed-forward) 인공 신경망의 한 유형이다. 개별 피질 뉴런은 수용 영역으로 알려진 제한된 영역의 공간에서 자극에 반응한다. 서로 다른 뉴런의 수용 영역은 부분적으로 중첩되어 시각적 영역을 타일링한다. 수용 영역 내에서 자극에 대한 개별 뉴런의 반응은 컨볼루션 조작에 의해 수학적으로 근사화될 수 있다.
CNN은 수용 영역의 다중 층들로 구성될 수 있다. 이들은 입력 이미지 또는 이미지들의 일부를 처리하는 작은 뉴런 수집이다. 그런 다음, 이러한 수집의 출력들은 원래 이미지를 보다 잘 표현하기 위해 그 입력 영역들이 중첩하도록 타일링된다. 이것은 모든 층마다 반복될 수 있다. 타일링은 CNN이 입력 이미지의 변환을 허용할 수 있게 한다. CNN에는 3D 볼륨의 뉴런을 가지고 있을 수 있다. CNN의 층들은 폭, 높이, 및 깊이의 세 가지 차원으로 배열된 뉴런을 가질 수 있다. 한 층 안의 뉴런들은 수용 영역이라고 칭하는 그 이전의 층의 작은 영역에만 접속되어 있다. 국부적으로 접속되거나 완전히 접속된 층들의 독특한 유형이 CNN 아키텍처를 형성하기 위해 적층된다. CNN은 인접한 층들의 뉴런들 사이에 국부 접속 패턴을 적용하여 공간적으로 국부 상관 관계를 활용한다. 따라서, 아키텍처는 학습된 필터들이 공간적으로 국부 입력 패턴에 대해 가장 강한 응답을 생성하도록 보장한다. 그러한 많은 층들을 적층하는 것은 점점 더 글로벌하게 되는(즉, 더 큰 픽셀 공간의 영역에 반응하는) 비선형 필터로 이어진다. 이를 통해 네트워크는 먼저 입력의 작은 부분에 대한 훌륭한 표현을 작성한 다음, 그로부터 더 큰 영역의 표현을 조합할 수 있다. CNN에서 각각의 필터는 전체 시각 영역에 걸쳐 복제된다. 이러한 복제 유닛들은 동일한 파라미터화(가중치 벡터 및 바이어스)를 공유하고 피쳐 맵을 형성한다. 이것은 주어진 컨볼루션 층의 모든 뉴런들이 정확히 동일한 특징을 검출하는 것을 의미한다. 이러한 방법으로 유닛들을 복제하면 시각 영역에서의 위치와 상관 없이 특징을 검출할 수 있기 때문에, 변환의 불변 특성을 구성한다.
이러한 특성들은 함께, 컨볼루션 신경망들이 시각 문제들에 대한 보다 나은 일반화를 가능하게 한다. 가중치 공유는 또한 학습 중인 사용 가능한 파라미터들의 수를 대폭 줄임으로써 네트워크 수행에 필요한 메모리 요구 사항을 낮추는데 도움이 된다. 메모리 사용 공간을 줄이면 더 크고 강력한 네트워크들을 트레이닝할 수 있다. CNN에는 뉴런 클러스터들의 출력을 결합하는 로컬 또는 글로벌 풀링 층들을 포함할 수 있다. 풀링 층들은 컨볼루션 층과 완전히 접속된 층의 다양한 조합으로 구성될 수도 있으며, 각 층의 단부 또는 각 층 이후에 점별 비선형성이 적용된다. 자유 파라미터들의 수를 줄이고 일반화를 개선하기 위해 입력의 작은 영역에 대한 컨볼루션 동작을 도입한다. 컨볼루션 네트워크의 한 가지 장점은 컨볼루션 층들에서 공유된 가중치를 사용하는 것인데, 이는 층의 각각의 픽셀에 대해 동일한 필터(가중치 뱅크)가 사용되는 것을 의미한다. 이것은 또한 메모리 사용 공간을 줄이고 성능을 향상시킨다.
CNN 아키텍처는 차별화 가능한 기능을 통해 입력 볼륨을 출력 볼륨(예컨대, 보유 클래스 스코어)으로 변환시키는 별개의 층들의 적층에 의해 형성될 수 있다. 몇 가지 독특한 유형의 층들이 사용될 수 있다. 컨볼루션 층은 일련의 학습 가능한 필터(또는 커널)로 구성되는 다양한 파라미터들을 가지며, 작은 수용 영역을 갖지만 입력 볼륨의 전체 깊이까지 확장된다. 순방향 통과 중에 각각의 필터는 입력 볼륨의 폭과 높이에 걸쳐 컨볼루션될 수 있고, 필터의 엔트리들과 입력 사이의 내적을 계산하고 그 필터의 2차원 활성화 맵을 생성할 수 있다. 결과적으로, 네트워크는 입력의 일부 공간 위치에서 특정 유형의 특징을 볼 때 활성화되는 필터를 학습한다. 깊이 치수를 따라 모든 필터들에 대한 활성화 맵들을 적층함으로써 컨볼루션 층의 전체 출력 볼륨이 형성된다. 따라서, 출력 볼륨의 모든 엔트리는 입력의 작은 영역을 보고 동일한 활성화 맵의 뉴런과 파라미터들을 공유하는 뉴런의 출력으로 해석될 수 있다.
이미지들과 같은 고차원 입력들을 처리할 때, 그러한 네트워크 아키텍처는 데이터의 공간 구조물을 고려하지 않기 때문에 이전 볼륨의 모든 뉴런에 뉴런을 접속하는 것은 비실용적일 수 있다. CNN은 인접한 층들의 뉴런들 사이에 국부 접속성 패턴을 적용하여 공간적으로 국부 상관 관계를 활용할 수 있다. 예를 들어, 각각의 뉴런은 입력 볼륨의 작은 영역에만 접속된다. 이 접속성의 범위는 뉴런의 수용 영역이라고 부르는 하이퍼 파라미터(hyperparameter)이다. 접속은 공간적으로(폭과 높이를 따라) 국부적일 수 있지만, 항상 입력 볼륨의 전체 깊이를 따라 확장된다. 이러한 아키텍처는 학습된 필터가 공간적으로 국부 입력 패턴에 대해 가장 강한 응답을 생성하도록 한다. 일 실시예에서, CNN을 트레이닝하는 단계(113)는 각각의 CNN에 대한 하이퍼 파라미터들을 생성하기 위해 전달 학습을 사용하는 것을 포함한다. 전달 학습은 매우 큰 데이터 세트에서 CNN을 트레이닝한 다음, 트레이닝된 CNN 가중치를 초기화 작업이나 관심 있는 작업에 대한 고정 기능 추출기로 사용할 수 있다.
세 가지 하이퍼 파라미터들은 깊이, 보폭 및 제로 패딩의 컨볼루션 층의 출력 볼륨의 크기를 제어한다. 출력 볼륨의 깊이는 입력 볼륨의 동일한 영역에 연결하는 층 내의 뉴런의 수를 제어한다. 이러한 모든 뉴런들은 입력의 상이한 특징들에 대해 활성화하는 법을 학습할 것이다. 예를 들어, 제1 CNN 층이 원시 이미지를 입력으로 사용하면, 깊이 방향의 상이한 뉴런들이 다양한 배향의 에지들 또는 색상 얼룩이 있는 상태에서 활성화될 수 있다. 보폭은 공간 차원 주위의 깊이 열(폭 및 높이)이 할당되는 방법을 제어한다. 보폭이 1 일 때, 뉴런의 새로운 깊이 열이 공간 단위를 1개만 떨어져 있는 공간 위치에 할당된다. 이로 인해 열들 사이의 수용 영역과 출력 볼륨이 크게 중첩하게 된다. 반대로, 보다 높은 보폭들을 사용하면, 수용 영역들이 덜 중첩되고, 그 결과 출력 볼륨은 공간적으로 더 작은 치수를 갖게 될 것이다. 때로는 입력 볼륨의 경계에 입력을 0으로 채우는 것이 편리하다. 이러한 제로 패딩의 크기는 세 번째 하이퍼 파라미터이다. 제로 패딩은 출력 볼륨 공간 크기의 제어를 제공한다. 특히, 때로는 입력 볼륨의 공간 크기를 정확하게 유지하는 것이 바람직하다.
일부 실시예들에서, 파라미터 공유 방식은 자유 파라미터들의 수를 제어하기 위해 층들에서 사용될 수 있다. 하나의 패치 특징이 일부 공간 위치에서 계산하는 데 유용하다면, 상이한 위치에서 계산하는 것도 유용할 수 있다. 즉, 깊이 슬라이스로 단일 2차원 슬라이스의 깊이를 표시하면 각각의 깊이 슬라이스의 뉴런이 동일한 가중치 및 바이어스를 사용하도록 제한될 수 있다.
단일 깊이 슬라이스의 모든 뉴런들이 동일한 파라미트리제이션을 공유할 수 있기 때문에, 층의 각각의 깊이 슬라이스에서 순방향 통과는 입력 볼륨과 함께 뉴런의 가중치의 컨볼루션으로 계산될 수 있다. 따라서, 가중치의 세트를 필터(또는 커널)로 지칭하는 것이 일반적이며, 이는 입력과 컨볼루션된다. 이러한 컨볼루션의 결과는 활성화 맵이며, 각각의 상이한 필터에 대한 활성화 맵들의 세트는 깊이 치수를 따라 적층되어 출력 볼륨을 생성한다.
때때로, 파라미터 공유가 효과적이지 않을 수 있는데, 예를 들어 CNN에 대한 입력 이미지들이 상이한 공간적 위치에 따라 완전히 상이한 특징들을 학습할 것으로 예상되는 특정 중심 구조물을 가지고 있는 경우가 있다.
CNN의 또 다른 중요한 개념은 비선형 다운 샘플링의 한 형태인 풀링이다. 최대 풀링이 하나인 풀링을 구현하는 몇 가지 비선형 함수들이 존재한다. 최대 풀링은 입력 이미지를 비중첩 사각형의 세트로 분할하고, 각각의 이러한 서브 영역에 대해 최대 값을 출력한다. 하나의 특징이 발견되면, 그 특징의 정확한 위치는 다른 특징들에 비해 대략적인 위치만큼 중요하지 않을 수 있다. 풀링 층의 기능은 네트워크에서 파라미터들과 계산의 양을 줄이기 위해 표현의 공간 크기를 점진적으로 감소시키고, 따라서 과적합(overfitting)도 제어하는 것일 수 있다. 풀링 층은 CNN 아키텍처에서 연속되는 컨볼루션 층들 사이에 배치될 수 있다.
CNN의 또 다른 층은 ReLU(정류된 선형 유닛) 층일 수 있다. 이것은 포화되지 않는 활성화 기능을 적용하는 뉴런 층이다. ReLU 층은 컨볼루션 층의 수용 영역들에 영향을 주지 않으면서 결정 함수 및 전체 네트워크의 비선형 특성들을 증가시킬 수 있다.
마지막으로, 여러 가지 컨볼루션 및/또는 최대 풀링 층들 이후에, 신경망에서의 높은 레벨의 추론은 완전히 접속된 층들을 통해 완료된다. 완전히 접속된 층의 뉴런들은 이전 층의 모든 활성화에 대한 완전한 접속을 갖는다. 따라서, 활성화는 행렬 곱셈과 그 뒤에 바이어스 오프셋을 사용하여 계산될 수 있다.
일부 실시예들에서, 과적합(overfitting)을 방지하기 위해 드롭아웃 기술들이 이용될 수 있다. 본 명세서에서 언급된 바와 같이, 드롭아웃 기술들은 트레이닝 데이터에 대한 복잡한 동시 적응을 방지함으로써 신경망들의 과적합을 줄이기 위한 정규화 기술이다. "드롭아웃(dropout)"이라는 용어는 신경망에서 단위(숨겨지고 보이는 것 양쪽 모두)를 투하하는 것을 말한다. 예를 들어, 각각의 트레이닝 단계에서, 개별 노드들은 확률 1-p로 CNN의 "드롭아웃"되거나 확률 p로 유지되어 감소된 CNN이 남아 있을 수 있다. 일부 실시예들에서, 드롭아웃 노드에 대한 유입 및 유출 에지들 또한 제거될 수 있다. 감소된 CNN만이 트레이닝된다. 그런 다음, 제거된 노드들은 원래 가중치로 네트워크에 다시 삽입될 수 있다.
트레이닝 단계에서, 숨겨진 노드가 유지될 확률(즉, 드롭아웃되지 않음)은 약 0.5일 수 있다. 입력 노드들의 경우, 보유 확률이 더 높을 수 있다. 모든 트레이닝 데이터에 대한 모든 노드들의 트레이닝을 방지함으로써, 드롭아웃은 CNN의 과적합을 감소시키고 트레이닝의 속도를 크게 향상시킨다.
많은 상이한 유형들의 CNN들이 본 개시의 실시예들에서 사용될 수 있다. 상이한 CNN들은 특정 스캐닝 모드들 또는 상황들에 따라 사용될 수 있다. CNN의 구성은 웨이퍼, 이미지 데이터 획득 서브시스템, 또는 미리 결정된 파라미터들에 기초하여 변경될 수 있다.
방법(100)은 이상적인 2차 스캐닝 모드를 결정하는 단계(115)를 더 포함할 수 있다. 이상적인 2차 스캐닝 모드는 각각의 CNN을 대응하는 제2 이미지 서브세트에 적용함으로써 단계(115)에서 결정될 수 있다. 이상적인 2차 스캐닝 모드는 각각의 CNN의 출력을 비교함으로써 단계(115)에서 결정될 수 있다. 예를 들어, 이상적인 2차 스캐닝 모드는 그 출력에서 가장 높은 신호 대 잡음비를 갖는 CNN과 연관될 수 있다. 다른 예시에서, 이상적인 2차 스캐닝 모드는 관심 식별율이 가장 높은 결함을 갖는 CNN과 연관될 수 있다. 다른 예시에서, 이상적인 2차 스캐닝 모드는 출력 뉴슨스 데이터의 양이 가장 적은 CNN과 연관될 수 있다. 다른 실시예에서, CNN은 복수의 관심 결함들과 뉴슨스 데이터 사이의 분리에 기초하여 평가된다.
방법(100)은 이상적인 2차 스캐닝 모드를 사용하여 최종 핫 스캔을 수행하는 단계(117)를 더 포함할 수 있다. 최종 핫 스캔은 동일한 이미지 데이터 획득 서브시스템 또는 상이한 이미지 데이터 획득 서브시스템을 사용하여 단계(117)가 수행될 수 있다. 최종 핫 스캔은 더 높은 속도 또는 더 낮은 신호 대 잡음비를 야기하는 파라미터들을 사용하여 단계(117)가 수행될 수 있다. 일부 실시예들에서, 관심 위치의 결함에 대응하는 데이터만이 스캐닝될 수 있다. 다른 실시예들에서, 전체 웨이퍼가 스캐닝될 수 있다.
방법(100)은 최종 핫 스캔에서 뉴슨스 데이터를 필터링하기 위해 이상적인 2차 스캐닝 모드에 대응하는 CNN을 사용함으로써 최종 핫 스캔으로부터의 결함들을 분류하는 단계(119)를 더 포함할 수 있다. 결함들은 유형, 위치, 심각도, 또는 임의의 다른 목적 파라미터에 따라 단계(119)가 분류될 수 있다.
많은 유형의 CNN들이 사용될 수 있지만, 현재 개시된 방법과 호환 가능한 예시적인 CNN은 도 4에 도시된 바와 같을 수 있다. 하나의 스캐닝 모드에 대한 입력 층은 6 개의 이미지들을 수신하도록 구성될 수 있다. 6 개의 이미지들은 1차 스캐닝 모드에 대한 시험 이미지, 기준 이미지, 및 차분 이미지와, 2차 스캐닝 모드들 중 하나의 모드에 대한 시험 이미지, 기준 이미지, 및 차분 이미지를 포함할 수 있다. 이미지들은 관심 결함들 및/또는 뉴슨스 데이터를 나타낼 수 있다. 이미지들의 크기는 32 x 32일 수 있다. 입력 층은 예를 들어 5 개의 5 x 5 x 6 필터들을 사용하여 컨볼루션될 수 있다. 선택적인 ReLU 층은 5 개의 콘볼루션들 도중 또는 이후에 포함될 수 있다. 이러한 컨볼루션들의 결과는 제1 활성화 맵이다. 제1 활성화 맵은 5 x 28 x 28 일 수 있다. 예를 들어 10개의 3 x 3 x 6 필터들을 사용한 컨볼루션들과 같은 제1 활성화 맵 상에서 컨볼루션들이 수행될 수 있다. 선택적인 ReLU 층은 10 개의 컨볼루션들 도중 또는 이후에 포함될 수 있다. 이러한 컨볼루션들의 결과 층은 제2 활성화 맵일 수 있다. 제2 활성화 맵은 10 x 26 x 26 일 수 있다. 추가의 컨볼루션들은 완전히 접속된 층이 설정될 때까지 수행할 수 있다. 필요에 따라 제로 패딩 및 풀링 층들을 사용할 수 있다. 대안적으로, 설계 클립을 입력으로 추가하여 32 x 32 x 7 입력 층 적층이 발생될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예는 결함들을 분류하기 위한 시스템으로 설명될 수 있다. 시스템은 이미지 데이터 획득 서브시스템 및 그 이미지 데이터 획득 서브시스템과 전자 통신하는 프로세서를 포함할 수 있다.
프로세서는, 1차 스캐닝 모드를 식별하며; 식별된 1차 스캐닝 모드를 사용하여 제1 핫 스캔을 복귀시키도록 이미지 데이터 획득 서브시스템에 지시하고; 복귀된 제1 핫 스캔에서 복수의 관심 결함들 및 뉴슨스 데이터를 식별하고; 하나 이상의 2차 스캐닝 모드들을 사용하여 하나 이상의 추가의 스캔들을 복귀시키도록 이미지 데이터 획득 서브시스템에 지시하고; 식별된 복수의 관심 결함들 및 뉴슨스 데이터에 대응하는 각각의 이미지 세트 내의 하나 이상의 2차 스캐닝 모드들의 각각에 대한 하나 이상의 이미지 세트들을 수집하며; 각각의 수집된 이미지 세트를 제1 이미지 서브세트 및 제2 이미지 서브세트로 분할하고; 각각의 2차 스캐닝 모드에 대해 대응하는 제1 이미지 서브 세트를 갖는 CNN을 트레이닝하며; 대응하는 제2 이미지 서브 세트에 각각의 CNN을 적용함으로써 이상적인 2차 스캐닝 모드를 결정하고; 이상적인 2차 스캐닝 모드를 사용하여 최종 핫 스캔을 복귀시키도록 이미지 데이터 획득 서브시스템에 지시하며; 및 최종 핫 스캔에서 뉴슨스 데이터를 필터링하기 위해 이상적인 2차 스캐닝 모드에 대응하는 CNN을 사용함으로써 최종 핫 스캔으로부터의 결함들을 분류하도록 구성될 수 있다. 일 실시예들에서, 시스템은 프로세서 및 이미지 데이터 획득 서브시스템과 전자 통신하는 데이터베이스를 더 포함할 수 있다. 최종 핫 스캔으로부터 분류된 결함들이거나 CNN을 저장하도록 데이터베이스를 구성할 수 있다.
일 실시예에서, 레티클 검사 시스템에 의해 생성된 레티클의 이미지는 이미지 데이터 공간에서 이미지 데이터로서 사용된다. 이러한 방식으로, 레티클 검사 시스템에 의해 생성된 이미지 또는 레티클이 이미지 데이터에 대한 대체물로서 사용될 수 있다. 이 실시예에서 사용된 레티클의 이미지는 당업계에 공지된 임의의 레티클 검사 시스템에 의해 임의의 적절한 방식으로 생성된 레티클의 임의의 적합한 이미지를 포함할 수 있다. 예를 들어, 레티클의 이미지는 각각 고배율 광학 레티클 검사 시스템 또는 전자 빔 기반의 레티클 검사 시스템에 의해 획득된 레티클의 고배율 광학 또는 전자 빔 이미지일 수 있다. 대안적으로, 레티클의 이미지는 공중 이미징 레티클 검사 시스템에 의해 획득된 레티클의 공중 이미지일 수 있다.
일 실시예에서, 검사 시스템은 이미지 데이터를 수집하는데 사용된다. 예를 들어, 본 명세서에 설명된 광학 및 전자 빔 출력 획득 서브시스템들은 검사 시스템으로 구성될 수 있다. 다른 실시예에서, 이미지 데이터 획득 서브시스템은 결함 검토 시스템이다. 예를 들어, 본 명세서에 설명된 광학 및 전자 빔 출력 획득 서브시스템들은 결함 검토 시스템들로 구성될 수 있다. 다른 실시예에서, 이미지 데이터 획득 서브시스템은 계측 시스템이다. 예를 들어, 본 명세서에 기술된 광학 및 전자 빔 출력 획득 서브시스템들은 계측 시스템들로서 구성될 수 있다. 특히, 본 명세서에 기술되고 도 2에 도시된 출력 획득 서브시스템들의 실시예들은 하나 이상의 파라미터들로 수정되어, 이들이 사용될 응용에 따라 상이한 이미징 능력을 제공할 수 있다. 이러한 일 예시에서, 도 2에 도시된 이미지 데이터 획득 서브시스템은 검사보다는 결함 검토 또는 계측에 사용되는 것이면 더 높은 해상도를 갖도록 구성될 수 있다. 다시 말해서, 도 2에 도시된 이미지 데이터 획득 서브시스템의 실시예들은 상이한 응용들에 다소간 적합한 상이한 이미징 기능들을 갖는 출력 획득 서브시스템을 생성하기 위해 당업계에 숙련된 사람에게 명백할 수 있는 여러 가지 방식으로 맞춤화될 수 있는 이미지 데이터 획득 서브시스템에 대한 몇 가지 일반적인 구성 및 다양한 구성을 설명한다.
본 개시의 시스템들 및 방법들은 웨이퍼들 및 레티클들과 같은 표본들의 검사, 결함 검토, 및 계측을 위해 구성된 출력 획득 서브시스템들, 결함 검토 출력 획득 서브시스템들, 및 계측 이미지 데이터 획득 서브시스템들을 이용할 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에 설명된 실시예들은 마스크 검사, 웨이퍼 검사, 및 웨이퍼 계측의 목적을 위해 스캐닝 전자 현미경(scanning electron microscopy, SEM) 및 광학 이미지들의 양쪽 모두를 사용하도록 구성될 수 있다. 특히, 본 명세서에 기술된 실시예들은 광대역 플라즈마 검사기, 전자 빔 검사기 또는 결함 검토 툴, 마스크 검사기, 가상 검사기 등과 같은 이미지 데이터 획득 서브시스템의 구성 요소이거나 이들에 결합되는 컴퓨터 노드 또는 컴퓨터 클러스터 상에 설치될 수 있다. 이러한 방식으로, 본 명세서에 설명된 실시예들은 웨이퍼 검사, 마스크 검사, 전자 빔 검사 및 검토, 계측 등을 포함하지만, 이들로 제한되지 않는 다양한 용도에 사용할 수 있는 출력을 생성할 수 있다. 도 2에 도시된 출력 획득 서브시스템의 특성들은 실제 출력을 생성할 표본에 기초하여 전술한 바와 같이 수정될 수 있다.
이러한 서브시스템은 적어도 에너지 원 및 검출기를 포함하는 이미지 데이터 획득 서브시스템을 포함한다. 에너지 원은 웨이퍼로 향하는 에너지를 발생시키도록 구성된다. 검출기는 웨이퍼로부터 에너지를 검출하고 검출된 에너지에 응답하여 출력을 발생시키도록 구성된다.
일 실시예에서, 웨이퍼로 향하는 에너지는 광을 포함하고, 웨이퍼로부터 검출된 에너지는 광을 포함한다. 예를 들어, 도 2에 도시된 시스템의 실시예에서, 이미지 데이터 획득 서브시스템(10)은 광을 웨이퍼(14)로 지향시키도록 구성된 조명 서브시스템을 포함한다. 조명 서브시스템은 적어도 하나의 광원을 포함한다. 예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, 조명 서브시스템은 광원(16)을 포함한다. 일 실시예에서, 조명 서브시스템은 하나 이상의 경사각 및/또는 하나 이상의 수직각을 포함할 수 있는 하나 이상의 입사각으로 광을 상기 웨이퍼로 지향시키도록 구성된다. 예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, 광원(16)으로부터의 광은 광학 소자(18)를 통해 그리고 렌즈(20)를 통해 빔 스플리터(21)로 지향되며, 빔 스플리터(21)는 정상 입사각에서 광을 웨이퍼(14)로 지향시킨다. 입사각은 임의의 적절한 입사각을 포함할 수 있으며, 이는 예를 들어 웨이퍼의 특성들에 따라 변화될 수 있다.
조명 서브시스템은 상이한 시간에 상이한 입사각으로 광을 웨이퍼로 지향시키도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 이미지 데이터 획득 서브시스템은 조명 서브시스템의 하나 이상의 소자들의 하나 이상의 특성들을 변경하여, 광이 도 2에 도시된 것과 상이한 입사각으로 웨이퍼에 지향될 수 있도록 구성될 수 있다. 그러한 일 예시에서, 이미지 데이터 획득 서브시스템은 광이 상이한 입사각으로 웨이퍼에 지향되도록 광원(16), 광학 소자(18), 및 렌즈(20)를 이동시키도록 구성될 수 있다.
일부 예시들에서, 이미지 데이터 획득 서브시스템은 광을 동시에 하나 이상의 입사각으로 웨이퍼에 지향시키도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 조명 서브 시스템은 하나 이상의 조명 채널을 포함할 수 있으며, 조명 채널들 중 하나는 도 2에 도시된 바와 같이 광원(16), 광학 소자(18), 및 렌즈(20)를 포함할 수 있고, 조명 채널들(도시되지 않음) 중 다른 하나는 상이하거나 또는 동일하게 구성될 수 있는 유사한 소자들을 포함할 수 있거나, 또는 적어도 하나의 광원 및 가능하게는 본 명세서에 설명된 바와 같은 하나 이상의 다른 구성 요소들을 포함할 수 있다. 이러한 광이 다른 광과 동시에 웨이퍼에 향하게 되면, 상이한 입사각으로 웨이퍼로 향하는 광의 하나 이상의 특성들(예를 들어, 파장, 편광 등)이 상이하여, 상이한 입사각들에서의 웨이퍼의 조명으로부터의 광은 검출기(들)에서 서로 구별될 수 있다.
다른 예시에서, 조명 서브시스템은 단지 하나의 광원(예를 들어, 도 2에 도시된 광원(16))을 포함할 수 있고, 광원으로부터의 광은 조명 서브시스템의 하나 이상의 광학 소자들(도시되지 않음)에 의해 상이한 광학 경로(예를 들어, 파장, 편광 등에 기초하여)로 분리될 수 있다. 그 다음, 상이한 광학 경로들의 각각의 광은 웨이퍼로 지향될 수 있다. 다수의 조명 채널들은 동일한 시간 또는 상이한 시간(예를 들어, 상이한 조명 채널들이 순차적으로 웨이퍼를 조명하는데 사용될 때)에 광을 웨이퍼에 지향시키도록 구성될 수 있다. 다른 예시에서, 동일한 조명 채널은 상이한 시간들에서 상이한 특성들을 갖는 광을 웨이퍼에 지향시키도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 몇몇 예시들에서, 광학 소자(18)는 스펙트럼 필터로서 구성될 수 있고, 상이한 파장의 광이 상이한 시간에 웨이퍼로 지향될 수 있도록 스펙트럼 필터의 특성들은 다양한 상이한 방식으로(예를 들어, 스펙트럼 필터를 교체함으로써) 변화될 수 있다. 조명 서브시스템은 상이하거나 또는 동일한 특성들을 갖는 광을 상이하거나 또는 동일한 입사각으로 순차적으로 또는 동시에 지향시키기 위해 당업계에 공지된 임의의 다른 적절한 구성을 가질 수 있다.
일 실시예에서, 광원(16)은 광대역 플라즈마(broadband plasma, BBP) 광원을 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 광원에 의해 발생되고 웨이퍼로 향하는 광은 광대역 광을 포함할 수 있다. 그러나, 광원은 레이저와 같은 임의의 다른 적절한 광원을 포함할 수 있다. 레이저는 당업계에 공지된 임의의 적합한 레이저를 포함할 수 있고, 당업계에 공지된 임의의 적합한 파장 또는 파장들에서 광을 생성하도록 구성될 수 있다. 또한, 레이저는 단색 또는 거의 단색인 광을 생성하도록 구성될 수 있다. 이러한 방식으로, 레이저는 협대역 레이저일 수 있다. 광원은 또한 다수의 분리된 파장 또는 파장 대역에서 광을 발생시키는 다색 광원을 포함할 수 있다.
광학 소자(18)로부터의 광은 렌즈(20)에 의해 빔 스플리터(21)에 포커싱될 수 있다. 렌즈(20)가 단일 굴절 광학 소자로서 도 2에 도시되어 있지만, 실제로 렌즈(20)는 광학 소자로부터 웨이퍼로 광을 조합하여 포커싱하는 다수의 굴절 및/또는 반사 광학 소자들을 포함할 수 있음을 이해해야 한다. 도 2에 도시되고 본 명세서에 기술된 조명 서브시스템은 임의의 다른 적절한 광학 소자들(도시되지 않음)을 포함할 수 있다. 이러한 광학 소자들의 예시들은 편광 구성 요소(들), 스펙트럼 필터(들), 공간 필터(들), 반사 광학 소자(들), 아포다이저(들), 빔 스플리터(들), 개구부(들) 등을 포함하지만 이들로 제한되는 것은 아니며, 이는 당업계에 공지된 임의의 그러한 적절한 광학 소자들을 포함할 수 있다. 또한, 시스템은 출력 획득을 위해 사용될 조명 유형에 기초하여 조명 서브시스템의 하나 이상의 소자들을 변경하도록 구성될 수 있다.
이미지 데이터 획득 서브시스템은 광이 웨이퍼를 통해 스캐닝되도록 구성되는 스캐닝 서브시스템을 또한 포함할 수 있다. 예를 들어, 이미지 데이터 획득 서브시스템은 웨이퍼(14)가 출력 획득 도중에 배치되는 스테이지(22)를 포함할 수 있다. 스캐닝 서브시스템은 광이 웨이퍼 상에서 스캐닝될 수 있도록 웨이퍼를 이동 시키도록 구성될 수 있는 임의의 적절한 기계적 및/또는 로봇식 어셈블리(스테이지(22)를 포함함)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 이미지 데이터 획득 서브시스템은 이미지 데이터 획득 서브시스템의 하나 이상의 광학 소자들이 웨이퍼를 통해 광의 일부 스캐닝을 수행하도록 구성될 수 있다. 광은 임의의 적절한 방식으로 웨이퍼 상에서 스캐닝될 수 있다.
이미지 데이터 획득 서브시스템은 하나 이상의 검출 채널들을 더 포함한다. 하나 이상의 검출 채널들 중 적어도 하나는 이미지 데이터 획득 서브시스템에 의한 웨이퍼의 조명으로 인해 웨이퍼로부터의 광을 검출하고 검출된 광에 반응하는 출력을 생성하도록 구성된 검출기를 포함한다. 예를 들어, 도 2에 도시된 이미지 데이터 획득 서브시스템은 콜렉터(24), 소자(26), 및 검출기(28)에 의해 형성된 하나의 채널과 콜렉터(30), 소자(32), 및 검출기(34)에 의해 형성된 다른 채널인 2개의 검출 채널들을 포함한다. 도 2에 도시된 바와 같이, 2 개의 검출 채널들은 상이한 수집 각도에서 광을 수집하고 검출하도록 구성된다. 일부 예시에서, 하나의 검출 채널은 정반사로 반사된 광을 검출하도록 구성되고, 다른 검출 채널은 웨이퍼로부터 정 반사(specularly reflection)(예를 들어, 산란, 회절 등)되지 않는 광을 검출하도록 구성된다. 그러나, 2 개 이상의 검출 채널들은 웨이퍼로부터 동일한 유형의 광(예를 들어, 정반사된 광)을 검출하도록 구성될 수 있다. 도 2는 2 개의 검출 채널들을 포함하는 이미지 데이터 획득 서브시스템의 실시예를 도시하지만, 이미지 데이터 획득 서브시스템은 상이한 수의 검출 채널들(예를 들어, 단지 하나의 검출 채널 또는 2 개 이상의 검출 채널들)을 포함할 수 있다. 콜렉터들의 각각은 단일 굴절 광학 소자들로서 도 2에 도시되어 있지만, 콜렉터들의 각각은 하나 이상의 굴절 광학 소자(들) 및/또는 하나 이상의 반사 광학 소자(들)를 포함할 수 있음을 이해해야 한다.
하나 이상의 검출 채널들은 당업계에 공지된 임의의 적절한 검출기들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 검출기들은 광전자 증배관(photo-multiplier tube, PMT), 전하 결합 소자들(charge coupled device, CCD), 및 시간 지연 통합(time delay integration, TDI) 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 검출기들인 경우, 검출기들의 각각은 강도와 같은 산란된 광의 소정의 특성들을 검출하도록 구성될 수 있지만, 이미징 평면 내의 위치의 함수와 같은 특성들을 검출하도록 구성되지 않을 수 있다. 이와 같이, 이미지 데이터 획득 서브시스템의 각각의 검출 채널들에 포함된 각각의 검출기들에 의해 생성된 출력은 신호 또는 데이터일 수 있지만, 이미지 신호 또는 이미지 데이터일 수 없다. 그러한 경우에, 시스템의 컴퓨터 서브시스템(36)과 같은 컴퓨터 서브시스템은 검출기들의 비이미징 출력으로부터 웨이퍼의 이미지들을 생성하도록 구성될 수 있다. 그러나, 다른 예시들에서, 검출기들은 이미징 신호 또는 이미지 데이터를 생성하도록 구성된 이미징 검출기들로서 구성될 수 있다. 따라서, 시스템은 다수의 방식으로 본 명세서에 기술된 이미지들을 생성하도록 구성될 수 있다.
도 2는 본 명세서에 설명된 시스템 실시예들에 포함될 수 있는 이미지 데이터 획득 서브시스템의 구성을 일반적으로 예시하기 위해 본 명세서에 제공된다. 명백하게, 본 명세서에서 설명된 이미지 데이터 획득 서브시스템 구성은 상용 시스템을 설계할 때 통상적으로 수행되는 시스템의 성능을 최적화하도록 변경될 수 있다. 또한, 본 명세서에 설명된 시스템들은 KLA-Tencor로부터 상업적으로 입수할 수 있는 툴들과 같은 기존의 출력 획득 시스템을 사용하여 구현될 수 있다(예를 들어, 기존의 출력 획득 시스템에 본 명세서에서 설명된 기능성을 추가함으로서). 일부 이러한 시스템들에 대해, 본 명세서에 설명된 방법들은 출력 획득 시스템의 선택적인 기능성(예를 들어, 출력 획득 시스템의 다른 기능성에 추가하여)으로서 제공될 수 있다. 대안적으로, 본 명세서에 설명된 시스템은 완전히 새로운 시스템을 제공하기 위해 "스크래치로부터" 설계될 수 있다.
시스템의 컴퓨터 서브시스템(36)은 임의의 적절한 방식(예를 들어, "유선" 및/또는 "무선" 전송 매체를 포함할 수 있는 하나 이상의 전송 매체를 통해)으로 이미지 데이터 획득 서브시스템의 검출기들에 결합될 수 있어서, 컴퓨터 서브시스템은 웨이퍼의 스캐닝 도중에 검출기들에 의해 생성된 출력을 수신할 수 있다. 컴퓨터 서브시스템(36)은 본 명세서에 기술된 바와 같은 검출기들의 출력 및 본 명세서에 추가로 설명된 임의의 다른 기능들을 사용하여 다수의 기능들을 수행하도록 구성될 수 있다. 이 컴퓨터 서브시스템은 본 명세서에 기술된 바와 같이 추가로 구성될 수 있다.
이 컴퓨터 서브시스템(본 명세서에서 기술된 다른 컴퓨터 서브시스템들 뿐만 아니라)은 본 명세서에서 컴퓨터 시스템(들)이라고도 칭해질 수 있다. 본 명세서에 설명된 컴퓨터 서브시스템(들) 또는 시스템(들)의 각각은 퍼스널 컴퓨터 시스템, 이미지 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 네트워크 어플라이언스, 인터넷 어플라이언스, 또는 다른 디바이스를 포함하는 다양한 형태를 취할 수 있다. 일반적으로, "컴퓨터 시스템"이라는 용어는 메모리 매체로부터 명령어들을 실행하는 하나 이상의 프로세서들을 갖는 임의의 디바이스를 포함하도록 광범위하게 정의될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템(들) 또는 시스템(들)은 또한 병렬 프로세서와 같은 당업계에 공지된 임의의 적합한 프로세서를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터 서브시스템(들) 또는 시스템(들)은 독립형 또는 네트워크화된 툴로서 고속 처리와 소프트웨어를 갖춘 컴퓨터 플랫폼을 포함할 수 있다.
시스템이 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템을 포함하는 경우, 상이한 컴퓨터 서브시스템들은 본 명세서에 추가로 설명된 바와 같이 이미지, 데이터, 정보, 명령어들 등이 컴퓨터 서브시스템들 간에 전송될 수 있도록 서로 결합될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 서브시스템(36)은 당업계에 공지된 임의의 적합한 유선 및/또는 무선 전송 매체를 포함할 수 있는 임의의 적절한 전송 매체에 의해 컴퓨터 서브시스템(들)(102)에 결합될 수 있다. 이러한 컴퓨터 서브시스템들 중 2 개 이상은 또한 공유된 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(도시되지 않음)에 의해 효과적으로 결합될 수 있다.
추가의 실시예는 모드 선택 및 이미지 합성을 위한 컴퓨터 구현 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템에서 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체에 관한 것이다. 그러한 일 실시예가 도 3에 도시되어 있다. 특히, 도 3에 도시된 바와 같이, 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 매체(1800)는 컴퓨터 시스템(1804) 상에서 실행 가능한 프로그램 명령어들(1802)을 포함한다. 컴퓨터 구현 방법은 본 명세서에 설명된 임의의 방법(들)의 임의의 단계(들)을 포함할 수 있다.
본 명세서에 설명된 것과 같은 방법들을 구현하는 프로그램 명령어들(1802)은 컴퓨터 판독 가능한 매체(1800) 상에 저장될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 매체는 자기 또는 광학 디스크와 같은 저장 매체, 자기 테이프, 또는 당업계에 공지된 임의의 다른 적절한 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 매체일 수 있다.
프로그램 명령어들은 특히 절차 기반 기술들, 구성 요소 기반 기술들, 및/또는 객체 지향 기술들을 포함하는 다양한 방법들 중 임의의 방법으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 프로그램 명령어들은 원하는 경우 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 다른 기술들 또는 방법들을 사용하여 구현될 수 있다.
컴퓨터 시스템(1804)은 본 명세서에 설명된 임의의 실시예들에 따라 구성될 수 있다.
본 개시가 하나 이상의 특정 실시예들에 관하여 설명되었지만, 본 개시의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 본 개시의 다른 실시예들이 이루어질 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 개시는 첨부된 청구 범위 및 이들의 합리적인 해석에 의해서만 제한되는 것으로 간주된다.

Claims (19)

  1. 결함을 분류하는 방법에 있어서,
    프로세서를 사용하여 1차(primary) 스캐닝 모드를 식별하는 단계;
    이미지 데이터 획득 서브시스템을 사용하여 상기 식별된 1차 스캐닝 모드를 사용한 제1 핫 스캔을 수행하는 단계;
    상기 프로세서를 사용하여 상기 제1 핫 스캔에서 복수의 관심 결함 및 뉴슨스(nuisance) 데이터를 선택하는 단계;
    상기 이미지 데이터 획득 서브시스템을 사용하여 하나 이상의 2차(secondary) 스캐닝 모드를 사용한 하나 이상의 추가의 스캔을 수행하는 단계;
    상기 프로세서를 사용하여 하나 이상의 이미지 세트 - 각각의 이미지 세트는 선택된 관심 결함 또는 뉴슨스 데이터에 대응하는 하나 이상의 2차 스캐닝 모드 이미지 및 1차 스캐닝 모드 이미지를 포함함 - 을 수집하는 단계;
    상기 프로세서를 사용하여 각각의 수집된 이미지 세트를 제1 이미지 서브세트 및 제2 이미지 서브세트로 분할하는 단계;
    상기 프로세서를 사용하여 1차 스캐닝 모드 및 2차 스캐닝 모드의 각각의 쌍에 대해 대응하는 제1 이미지 서브세트를 갖는 컨볼루션 신경망(convolutional neural network, CNN)을 트레이닝하는 단계;
    각각의 CNN을 대응하는 제2 이미지 서브세트에 적용함으로써 상기 프로세서를 사용하여 이상적인 2차 스캐닝 모드를 결정하는 단계;
    상기 이미지 데이터 획득 서브시스템을 사용하여 상기 이상적인 2차 스캐닝 모드를 사용하는 최종 핫 스캔을 수행하는 단계; 및
    상기 최종 핫 스캔에서 뉴슨스 데이터를 필터링하기 위해 상기 이상적인 2차 스캐닝 모드에 대응하는 CNN을 사용함으로써 상기 최종 핫 스캔으로부터의 결함을 상기 프로세서를 사용하여 분류하는 단계
    를 포함하는 것인, 결함 분류 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 1차 스캐닝 모드는 결함을 검출하기 위해 핫 스캔을 수행함으로써 식별되는 것인, 결함 분류 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 2차 스캐닝 모드는 초점 오프셋에 기초하여 상기 1차 스캐닝 모드로부터 벗어나는 것인, 결함 분류 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 2차 스캐닝 모드는 개구부에 기초하여 상기 1차 스캐닝 모드로부터 벗어나는 것인, 결함 분류 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 2차 스캐닝 모드는 스펙트럼에 기초하여 상기 1차 스캐닝 모드로부터 벗어나는 것인, 결함 분류 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 2차 스캐닝 모드는 편광에 기초하여 상기 1차 스캐닝 모드로부터 벗어나는 것인, 결함 분류 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 CNN을 트레이닝하는 단계는 각각의 CNN에 대한 하이퍼 파라미터를 생성하기 위해 전달 학습을 사용하는 단계를 포함하는 것인, 결함 분류 방법.
  8. 제1항에 있어서, 각각의 CNN은 복수의 관심 결함과 뉴슨스 데이터 사이의 분리에 기초하여 평가되는 것인, 결함 분류 방법.
  9. 제1항에 있어서, 각각의 추가의 스캔은 상이한 2차 스캐닝 모드를 사용하는 것인, 결함 분류 방법.
  10. 제1항에 있어서, 상기 CNN으로의 입력은 선택된 관심 결함 및 뉴슨스 데이터 당 6 개의 이미지인 것인, 결함 분류 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 이미지는 32 x 32 픽셀 크기인 것인, 결함 분류 방법.
  12. 제10항에 있어서, 상기 6 개의 이미지는 상기 1차 스캐닝 모드에 대한 시험 이미지, 기준 이미지, 및 차분 이미지와, 상기 2차 스캐닝 모드 중 하나의 모드에 대한 시험 이미지, 기준 이미지, 및 차분 이미지를 포함하는 것인, 결함 분류 방법.
  13. 제1항에 있어서, 상기 입력 이미지는 하나 이상의 정류된 선형 유닛 층을 통해 처리되는 것인, 결함 분류 방법.
  14. 제13항에 있어서, 상기 정류된 선형 유닛 층은 하나 이상의 필터를 이용하는 것인, 결함 분류 방법.
  15. 제13항에 있어서, 최종 결과는 완전히 접속된 층인 것인, 결함 분류 방법.
  16. 제13항에 있어서, 하나 이상의 풀링 층이 이용되는 것인, 결함 분류 방법.
  17. 결함을 분류하기 위한 시스템에 있어서,
    이미지 데이터 획득 서브시스템; 및
    상기 이미지 데이터 획득 서브시스템과 전자 통신하는 프로세서
    를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    1차 스캐닝 모드를 식별하고;
    상기 식별된 1차 스캐닝 모드를 사용하여 제1 핫 스캔을 복귀하도록 상기 이미지 데이터 획득 서브시스템에 지시하며;
    상기 복귀된 제1 핫 스캔에서 복수의 관심 결함 및 뉴슨스 데이터를 식별하고;
    하나 이상의 2차 스캐닝 모드를 사용하여 하나 이상의 스캔을 복귀시키도록 상기 이미지 데이터 획득 서브시스템에 지시하며;
    하나 이상의 이미지 세트 - 각각의 이미지 세트는 선택된 관심 결함 또는 뉴슨스 데이터에 대응하는 하나 이상의 2차 스캐닝 모드 이미지 및 1차 스캐닝 모드 이미지를 포함함 - 를 수집하고;
    각각의 수집된 이미지 세트를 제1 이미지 서브세트 및 제2 이미지 서브세트로 분할하며;
    1차 스캐닝 모드 및 2차 스캐닝 모드의 각각의 쌍에 대해 대응하는 제1 이미지 서브세트를 갖는 컨볼루션 신경망(convolutional neural network, CNN)을 트레이닝하고;
    각각의 CNN을 대응하는 제2 이미지 서브세트에 적용함으로써 이상적인 2차 스캐닝 모드를 결정하며;
    상기 이상적인 2차 스캐닝 모드를 사용하여 최종 핫 스캔을 복귀시키도록 이미지 데이터 획득 서브시스템에 지시하고;
    최종 핫 스캔에서 뉴슨스 데이터를 필터링하기 위해 상기 이상적인 2차 스캐닝 모드에 대응하는 CNN을 사용함으로써 상기 최종 핫 스캔으로부터의 결함을 분류하도록 구성되는 것인, 결함 분류 시스템.
  18. 제17항에 있어서, 상기 프로세서 및 상기 이미지 데이터 획득 서브시스템과 전자 통신하는 데이터베이스를 더 포함하고,
    상기 데이터베이스는 최종 핫 스캔으로부터 분류된 결함을 저장하도록 구성되는 것인, 결함 분류 시스템.
  19. 제18항에 있어서, 상기 데이터베이스는 하나 이상의 CNN을 저장하도록 구성되는 것인, 결함 분류 시스템.
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