TW201439986A - 使用缺陷特定及多通道資訊檢測晶圓上之缺陷 - Google Patents

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Abstract

本發明提供用於使用缺陷特定及多通道資訊來檢測一晶圓上之缺陷之方法及系統。一種方法包括獲取一晶圓上之一目標之資訊。該目標包括形成於該晶圓上之一所關注圖案(POI)及接近該POI或在該POI中出現之一已知所關注缺陷(DOI)。該方法亦包括藉由以下操作來檢測目標候選者中之該已知DOI：基於藉由一檢驗系統之一第一通道獲取之該等目標候選者之影像而識別可能DOI位置且將一或多個檢驗參數應用於藉由該檢驗系統之一第二通道獲取之該等可能DOI位置之影像。因此，用於定位可能DOI位置之該(等)影像與用於檢測缺陷之該(等)影像可係不同的。

Description

使用缺陷特定及多通道資訊檢測晶圓上之缺陷
本發明一般而言係關於使用缺陷特定及多通道資訊檢測一晶圓上之缺陷。
以下說明及實例並不由於其包括在此章節中而被認為係先前技術。
在一半導體製造處理程序期間在各種步驟處使用檢驗處理程序來檢測晶圓之缺陷。任何晶圓檢驗系統之一個重要目標係抑制滋擾缺陷。滋擾缺陷係與半導體良率不相關之所檢測事件。滋擾缺陷可由晶圓雜訊及系統雜訊導致或係晶圓上之實體物件。滋擾缺陷可出現在一晶圓上任何地方。相比而言，某些所關注缺陷(DOI)可僅出現在一晶圓上之某些位置處。
一DOI之背景資訊可用作用於缺陷檢測之現有知識。已開發使用背景資訊之數種方法來檢測缺陷。一種此方法使用圖形資料串流(GDS)資料或設計資訊來找到缺陷可以一較高概率出現之熱點且在該等熱點周圍檢驗缺陷。另一此方法匹配缺陷背景且在缺陷檢測之後保持或移除經匹配缺陷。
然而，此等方法存在若干缺點。舉例而言，第一種方法運用GDS資料來工作。然而，GDS資訊並非在所有條件下可用，諸如對於半導 體製作工廠中之缺陷工程師。另外，使用者可需要與檢驗軟體分離之軟體以找到缺陷區域。此外，使用者需要進行像素-設計對準(PDA)及運行時間基於刈幅(swath)之對準以在影像上準確地重疊關注區域。由於涵蓋整個晶粒之一刈幅影像極大，因此影像失真可導致對準不準確性。若基於刈幅之對準失敗，則將不能檢驗該等刈幅所涵蓋之位置。
第二種方法(其係在缺陷檢測之後執行)，若缺陷計數及滋擾缺陷之類型相對大，則該方法可顯著減慢檢驗。另外，若缺陷信號相對弱，則可檢測大量滋擾缺陷。缺陷信號可定義為具有一缺陷之一影像與不具有缺陷之一參考影像之間之最大灰度差。參考影像與缺陷影像空間對準且可自相鄰晶粒或自晶圓上之多個晶粒獲取。此外，若執行用於保持系統DOI之方法，則需要其他滋擾移除機制來分離滋擾缺陷與隨機分佈之DOI。
此等方法無一使用缺陷特定資訊及具有多個光學模式之一多通道系統來獲取晶圓及缺陷資訊。
相應地，開發不具有上文所闡述之缺點中之一或多者之用於檢測晶圓上之缺陷之方法及/或系統將係有利的。
各項實施例之以下說明不應以任何方式視為限制隨附申請專利範圍之標的物。
一項實施例係關於一種用於使用缺陷特定資訊來檢測一晶圓上之缺陷之電腦實施之方法。該方法包括獲取一晶圓上之一目標之資訊。該目標包括形成於該晶圓上之一所關注圖案(POI)及接近該POI或在該POI中出現之一已知所關注缺陷(DOI)。該資訊包括藉由運用一檢驗系統之一第一通道將該晶圓上之該POI成像而獲取之該晶圓上之該POI之一第一影像、藉由運用該檢驗系統之一第二通道將該已知DOI成像而獲取之該晶圓上之該已知DOI之一第二影像、該晶圓上之該 POI之一位置、該已知DOI相對於該POI之一位置及自該POI及該已知DOI計算之一或多個特性。
該方法亦包括搜尋匹配該晶圓上或另一晶圓上之一晶粒中之POI之目標候選者。該等目標候選者包括該POI。POI搜尋可在缺陷檢測之前之一設置步驟中執行。在POI搜尋之後，可基於已知缺陷相對於每一可能缺陷位置之POI位置之位置而建立微型關注區域(MCA)。此等位置可經提供用於缺陷檢測。另外，該方法包括藉由以下操作來檢測該等目標候選者中之該已知DOI：基於藉由該第一通道獲取之該等目標候選者之影像而識別可能DOI位置且將一或多個檢測參數應用於藉由該第二通道獲取之該等可能DOI位置之影像。檢測該已知DOI係使用一電腦系統來執行。
此方法與當前使用之基於背景之檢驗之間存在數個差異。首先，此方法不依賴於圖形資料串流(GDS)資料。另外，可執行一高度準確之關注區域對準來檢測特定缺陷。該關注區域對準並非在刈幅影像級執行。其係在作為用於缺陷檢測之基本影像元素之幀影像中執行。此外，在設置及缺陷檢測期間而非在缺陷檢測之後使用背景及缺陷特定資訊。另外，一多通道檢驗系統可使用不同影像模式而分離POI搜尋與缺陷檢測。可藉由改變光譜、孔徑、偏光及焦偏來獲得一不同影像模式。某些影像模式對於圖案搜尋可係良好的，但對於感測缺陷可係不良好的。另一方面，某些影像模式對於感測缺陷可係良好的，但不具有用於晶圓圖案之一良好解析度。本文中所闡述之系統將圖案搜尋敏感度與缺陷檢測敏感度分離。
上文所闡述之方法可如本文中所進一步闡述來執行。另外，上文所闡述之方法可包括本文中所闡述之任何(一或多個)其他方法之任何(一或多個)其他步驟。此外，上文所闡述之方法可藉由本文中所闡述之系統中之任一者來執行。
另一實施例係關於一種儲存可在一電腦系統上執行以用於執行用於檢測一晶圓上之缺陷之一電腦實施之方法之程式指令之非暫時性電腦可讀媒體。該電腦實施之方法包括上文所闡述之方法之步驟。可如本文中所闡述來進一步組態該電腦可讀媒體。可如本文中所進一步所闡述來執行該電腦實施之方法之步驟。另外，可為其執行該等程式指令之該電腦實施之方法可包括本文中所闡述之任何(一或多個)其他方法之任何(一或多個)其他步驟。
一額外實施例係關於一種經組態以檢測一晶圓上之缺陷之系統。該系統包括經組態以獲取一晶圓上之一目標之資訊之一檢驗子系統。該目標包括形成於該晶圓上之一POI及接近該POI或在該POI中出現之一已知DOI。該資訊包括藉由運用該檢驗子系統之一第一通道將該晶圓上之該POI成像而獲取之該晶圓上之該POI之一第一影像及藉由運用該檢驗子系統之一第二通道將該已知DOI成像而獲取之該晶圓上之該已知DOI之一第二影像。該檢驗子系統亦經組態以搜尋匹配該晶圓上或另一晶圓上之POI之目標候選者且獲取該等目標候選者之影像。該等目標候選者包括該POI。另外，該系統包括一電腦系統，該電腦系統經組態以藉由以下操作來檢測該等目標候選者中之該已知DOI：基於藉由該第一通道獲取之該等目標候選者之影像而識別可能DOI位置且將一或多個檢測參數應用於藉由該第二通道獲取之該等可能DOI位置之影像。該系統可如本文中所闡述來進一步組態。
100‧‧‧圖案
102‧‧‧圖案
104‧‧‧所關注缺陷
106‧‧‧經圖案化特徵
108‧‧‧經圖案化特徵
200‧‧‧晶圓
204‧‧‧第一所關注圖案/所關注圖案
206‧‧‧第二所關注圖案/所關注圖案
210‧‧‧所關注圖案
212‧‧‧圖案
214‧‧‧所關注缺陷
216‧‧‧微型關注區域
218‧‧‧所關注圖案
220‧‧‧圖案
222‧‧‧所關注缺陷
224‧‧‧微型關注區域
226‧‧‧所關注缺陷
228‧‧‧所關注缺陷
230‧‧‧微型關注區域
232‧‧‧微型關注區域
234‧‧‧微型關注區域
300‧‧‧區域
302‧‧‧區域
304‧‧‧區域
400‧‧‧多通道檢驗系統
402‧‧‧多個影像
404‧‧‧影像
406‧‧‧目標資訊建立/步驟
408‧‧‧其他目標資訊
410‧‧‧模板建立
412‧‧‧所關注圖案模板
414‧‧‧所關注圖案搜尋
416‧‧‧關注區域
500‧‧‧影像獲取
502‧‧‧多個影像
504‧‧‧關注區域放置
506‧‧‧關注區域
508‧‧‧所關注圖案模板
510‧‧‧缺陷檢測
512‧‧‧其他目標資訊
514‧‧‧缺陷
600‧‧‧電腦可讀媒體
602‧‧‧程式指令
604‧‧‧電腦系統
702‧‧‧光源
704‧‧‧分束器
706‧‧‧折射光學元件
708‧‧‧晶圓
710‧‧‧光源
712‧‧‧折射光學元件
714‧‧‧分束器
716‧‧‧檢測器
718‧‧‧檢測器
720‧‧‧檢測器
722‧‧‧電腦系統
在閱讀以下詳細說明並參考附圖後，本發明之其他目的及優點將變得顯而易見。
圖1係圖解說明形成於一晶圓上之一圖案及具有在圖案中檢測之一已知所關注缺陷(DOI)之圖案之一項實施例之一平面圖之一示意圖； 圖2係圖解說明其上有多個晶粒且多個所關注圖案(POI)形成於該多個晶粒內之一晶圓之一項實施例之一平面圖的一示意圖；圖2a至圖2d係圖解說明一POI、靠近該POI或在該POI中出現之一或多個已知DOI及可針對該等已知DOI產生之一或多個微型關注區域之不同實施例之平面圖之示意圖；圖3係圖解說明一影像、用於判定一或多個檢測參數之該影像內之一區域及該一或多個檢測參數應用於其之該影像內之一區域之一項實施例之一平面圖之一示意圖；圖4係圖解說明用於模板及關注區域設置之一方法之一項實施例之一流程圖；圖5係圖解說明用於多通道檢驗之一方法之一項實施例之一流程圖；圖6係圖解說明一非暫時性電腦可讀媒體之一項實施例之一方塊圖，該非暫時性電腦可讀媒體儲存可在一電腦系統上執行以用於執行本文中所闡述之電腦實施之方法中之一或多者之程式指令；圖7係圖解說明經組態以檢測一晶圓上之缺陷之一系統之一項實施例之一側視圖之一示意圖；及圖8及圖9係圖解說明可由本文中所闡述之實施例使用之照明及收集方案之各項實施例之平面圖之示意圖。
雖然易於對本發明做出各種修改及替代形式，但其特定實施例係以舉例方式展示於圖式中且將在本文中予以詳細闡述。然而，應理解，圖式及對其之詳細說明並非意欲將本發明限制於所揭示之特定形式，而是相反，本發明意欲涵蓋歸屬於如由隨附申請專利範圍所定義之本發明精神及範疇內之所有修改形式、等效形式及替代形式。
現在轉至圖式，注意圖並未按比例繪製。特定而言，該等圖之 元件中之某些元件之比例被大為放大以強調該等元件之特性。亦注意，該等圖並未按相同比例繪製。已使用相同元件符號指示可以類似方式組態之在一個以上圖中展示之元件。除非本文中另有敍述，否則所闡述及展示之元件中之任一者可包括任何適合的市場上可購得元件。
一項實施例係關於一種用於檢測一晶圓上之缺陷之電腦實施之方法。本文中所闡述之實施例一般而言包括兩個部分：1)設置，其可包括模板及關注區域(CA)設置；及2)缺陷檢測。在設置期間，收集一晶圓上之已知所關注缺陷(DOI)位置及/或易受攻擊位置之目標資訊。在缺陷檢測期間，使用目標資訊來檢驗一晶圓。如本文中將進一步闡述，該等實施例適用於多通道及多模式檢驗亦即暗場(DF)及任何其他類型之檢驗。
該方法包括獲取一晶圓上之一目標之資訊。該目標包括形成於該晶圓上之一所關注圖案(POI)及接近(靠近)該POI或在該POI出現之一已知DOI。該目標之資訊包括藉由運用一檢驗系統之一第一通道將該晶圓上之該POI成像而獲取之該晶圓上之該POI之一第一影像、藉由運用該檢驗系統之一第二通道將該已知DOI成像而獲取之該晶圓上之該已知DOI之一第二影像、該晶圓上之該POI之一位置、該已知DOI相對於該POI之一位置及自該POI及該已知DOI計算之一或多個特性。因此，該目標之資訊可包括運用一檢驗系統之多個通道(即，至少第一及第二通道)獲取之資訊。如本文中將進一步闡述，該等實施例特別適合於具有多個通道之檢驗系統且唯一地利用此等檢驗系統之多通道能力。該檢驗系統可如本文中所闡述來進一步組態。
給出目標資訊(特定背景中之樣本DOI)，本文中所闡述之實施例可用於檢測所有DOI且抑制整個晶圓上之滋擾缺陷。另外，由於本文中所闡述之實施例經設計以僅檢測含有某些圖案之目標候選者中之缺 陷，因此本文中所闡述之實施例對於檢測晶圓上之系統性缺陷特別有用，系統性缺陷係一般而言由於圖案與用於在晶圓上形成圖案之處理程序之間之互動而在晶圓上之某些圖案中重複出現之缺陷。因此，DOI可包括形成於晶圓上之圖案中之缺陷，例如橋。
POI可僅包括形成於(或待形成於)晶圓上之晶粒之整個設計中之幾個經圖案化特徵。換言之，包括於目標中之POI不包括形成於或待形成於晶圓上之一晶粒之整個圖案。
目標之資訊亦可包括DOI可出現之一位置，且該位置可係已知的且對於POI位置而言係唯一的。以此方式，已知DOI之位置相對於POI之位置係唯一的。換言之，POI較佳具有與一可能缺陷位置之一唯一空間關係。
在一實施例中，基於晶圓之設計資料來獲得已知DOI之位置。舉例而言，可自半導體設計檔案獲得缺陷位置及易受攻擊位置。在一項此實例中，在設置中，目標位置可透過基於規則或基於圖案之搜尋而來自設計檔案。
在一項實施例中，獲取目標之資訊包括導出DOI樣本之位置。在另一實施例中，基於晶圓之光學影像或SEM影像而獲得晶圓上之已知DOI及/或易受攻擊位置之位置。可自檢驗結果及SEM檢視結果獲得此等位置之來源。以此方式，亦可自某些來源知曉DOI之樣本，諸如對晶圓執行之電子束檢驗或掃描電子顯微鏡法(SEM)檢視。
此等位置可用於擷取目標之影像。舉例而言，在設置中，針對每一缺陷類型建立一影像貼片(模板)。基於缺陷位置或易受攻擊位置而獲得影像貼片之位置。在設置中，可使SEM影像與光學影像相關以識別光學影像中之缺陷位置。另外，在設置中，包括於先前檢驗結果中之光學貼片影像可用作目標模板或用於搜尋確切缺陷位置。舉例而言，在一項實施例中，該方法包括藉由使已知DOI之一SEM影像與晶 圓之光學影像相關聯來判定晶圓之一光學影像中之已知DOI之位置。在某些此例項中，使用者將期望知曉整個晶圓上之此等缺陷種類之數目。
目標之資訊可在設置期間產生且可包括識別可能缺陷位置及使用樣本缺陷之測試及參考影像來計算缺陷資訊。在一項此實施例中，如圖1中所展示，圖案100可形成於一晶圓上且在圖1中如其可由一高解析度檢驗系統(諸如一電子束檢驗系統或一光學檢驗系統)成像的那樣展示。該系統可擷取兩個影像，一個來自目標位置且另一個來自將對其執行一POI搜尋之一晶粒或晶圓。圖案100中所展示之特徵可包括於本文中所闡述之一目標中，此乃因如圖案102(其與圖案100相等但其中出現一缺陷)中所展示，DOI 104(諸如經圖案化特徵106與經圖案化特徵108之間之一橋接缺陷)可係已在一晶圓上之圖案之一或多個例項中檢測到。圖1中所展示之圖案不意欲表示可實際上形成於一晶圓上之任何圖案。而是，該等圖案意欲展示何種類型之特徵可包括於目標之POI中及可出現在其中之DOI之類型。包括於POI中之經圖案化特徵之數目可經選擇使得可以一預定準確度在針對該晶圓或其他晶圓獲取之影像中識別目標候選者。亦可如本文中所進一步闡述而判定POI之大小。
在一項實施例中，獲取目標之資訊包括顯示DOI位置之高解析度影像。該等影像可自其他系統(諸如SEM檢視機器或電子束檢驗機器)產生。如該術語在本文中所使用，一「高解析度」影像定義為以高於正常用於晶圓檢驗之解析度之一解析度獲取之任何影像。另外，獲取目標之資訊可包括提供至一使用者之一圖形使用者介面(GUI)。該GUI可顯示針對目標獲取之資訊中之任一者。
在一項實施例中，獲取目標之資訊包括使用一檢驗系統在DOI之已知位置中擷取晶圓上之目標之影像。舉例而言，在設置期間，系統 擷取兩組影像，一組來自一晶粒中之目標位置且另一組來自將對其執行POI搜尋之一晶粒。目標位置處之該組影像包括測試及參考影像。該系統對準一個影像至另一影像且計算兩個影像之差。使用者藉由參考測試或差影像而以人工方式標記DOI位置及POI位置。另一組影像包括用於POI搜尋之晶粒中之對應位置處之測試及參考影像。系統藉由使兩個參考影像相關而自動定位用於POI搜尋之晶粒之影像中之POI位置。當使用者規定POI位置時可自用於POI搜尋之晶粒擷取一模板，即POI之一影像。
在另一實施例中，獲取目標之資訊包括使用檢驗系統之多個通道擷取晶圓上之目標之影像，且該多個通道包括至少第一通道及第二通道。以此方式，可至少部分地藉由使用一多通道檢驗系統來獲取目標之資訊。舉例而言，如圖4之方法中所展示，可使用多通道檢驗系統400來擷取晶圓上之目標之多個影像402。另外，可獲取POI及DOI之已知位置兩者之多個影像且包括在目標之資訊中。舉例而言，目標之資訊可包括使用檢驗系統之多個通道擷取之POI之多個影像。
擷取影像可以任何適合方式來執行(例如，在POI之位置及DOI之已知位置上方掃描且在掃描期間獲取位置之影像)。擷取晶圓上之目標之影像可使用諸如本文中所進一步闡述之檢驗系統之一檢驗系統來執行，該檢驗系統具有同時或依序透過多個通道獲取同一位置之一組多個類型之晶圓影像之能力。在一項實施例中，檢驗系統在第一及第二通道中使用不同光學模式，且不同光學模式由光譜、孔徑、偏光、掃描速度或其某一組合定義。舉例而言，一多通道檢驗系統可用於以不同角度、光譜、孔徑、偏光、成像機制或其某一組合同時或依序透過一個以上通道來獲取同一位置之多個影像。在此等影像當中，某些影像對於圖案解析度可係相對良好的，而其他影像對於缺陷檢測可係相對良好的。在任何情形中，影像可藉由硬體或軟體彼此對準。舉例 而言，在一項實施例中，藉由第一及第二通道獲取之影像藉由對影像應用之影像感測器校準及對準演算法而彼此配準，其可以任何合適方式執行。
包括於目標資訊中之影像亦可包括藉由檢驗系統擷取之影像及/或已以某種方式操縱之經擷取影像。舉例而言，POI之第一影像可係藉由運用檢驗系統之多個通道中之一或多者將晶圓上之POI成像且接著處理經擷取影像(例如)以產生用作(一或多個)第一影像之差影像或自經擷取影像建立用作(一或多個)第一影像之模板等來獲取。在一項實施例中，該方法包括建立POI之一模板及藉由改變模板之大小或者翻轉、旋轉或處理該模板來修改該模板。模板形狀可係一正方形或一矩形且其大小可小於藉由一檢驗系統獲取之影像。
在另一實施例中，獲取目標之資訊包括：運用檢驗系統之多個通道擷取POI之影像；判定經擷取影像中之哪一者對於圖案搜尋係最佳的；及指定藉以擷取用於圖案搜尋之經擷取影像中之最佳者之多個通道中之一者作為第一通道。舉例而言，如圖4之方法中所展示，多個影像402可用於判定對於圖案搜尋係最佳之影像404。另外，在設置期間，該方法可包括使用在所獲取之所有影像當中具有最佳影像解析度之一或多個影像類型來搜尋可能缺陷位置。此等影像類型可不同於用於缺陷檢測之影像類型。
在某些實施例中，獲取目標之資訊包括：運用檢驗系統之多個通道產生在已知DOI處及接近已知DOI之晶圓之額外影像；判定額外影像中之哪一者對於圖案搜尋係最佳的；及自被判定為對於圖案搜尋係最佳之額外影像選擇POI。舉例而言，在設置期間，可自一個晶粒在樣本缺陷位置處或附近獲取多個影像貼片。如圖4之方法中所展示，可使用對於圖案搜尋係最佳之影像404而自包括於彼影像中之晶圓上之圖案識別一適合POI。在某些例項中，使用者可定義具有用於 圖案搜尋之最佳解析度之影像中之POI。
在一項實施例中，獲取目標之資訊包括：判定POI之一模板與藉由運用第一通道將晶圓上之目標成像而獲取之目標之一影像之間之一相似度；及判定POI相對於接近POI之其他圖案之一唯一性(即，POI相對於其周圍環境之唯一性)。舉例而言，在模板擷取期間，可計算來自目標晶粒及用於POI搜尋之晶粒之影像之間之一相關性值並保存以用於POI搜尋。模板經選擇以唯一地找到DOI位置。可計算量測模板之唯一性之一度量。舉例而言，影像中之所有位置之相關性值當中之第二最高峰值與最高峰值之比可用作唯一性度量。使用者可根據唯一性值來調節模板位置。
在一項實施例中，POI具有分別短於形成於該晶圓及另一晶圓上之晶粒之一寬度及一高度的一寬度及一高度。舉例而言，圖2展示多個晶粒形成於其上之一晶圓且多個POI形成於該多個晶粒中之每一者內。特定而言，可在一晶圓製作處理程序(例如，微影)期間印刷晶圓200(其中晶粒202呈某一佈局)。一第一POI 204可位於晶粒中之一第一位置中。舉例而言，第一POI 204可位於晶粒之左上角。另外，如圖2中所展示，POI 204具有小於晶粒之一寬度之一寬度及小於晶粒之一高度的一高度。一第二POI 206位於不同於第一POI之第一位置之晶粒中之一第二位置中。此外，如圖2中所展示，POI 204及206可具有彼此不同之尺寸。舉例而言，由於POI 204及206包括在不同圖案中檢測之不同DOI，因此兩個POI可具有基於位於不同圖案中之DOI判定之不同尺寸。另外，如圖2中所展示，POI 206具有小於晶粒之一寬度之一寬度及小於晶粒之一高度的一高度。此外，POI可部分地經重疊。
在一項實施例中，包括於目標中之圖案較佳可由一檢驗系統解析。本文中所闡述之實施例在非圖案區域中將失靈且對於隨機分佈之缺陷將失靈。
在另一實施例中，獲取目標之資訊包括擷取該晶圓上或另一晶圓上之一個晶粒中之所有已知DOI之模板，其中如本文中所進一步闡述搜尋目標候選者係運用檢驗系統之至少第一通道來執行。可藉由使目標之影像與自用於POI搜尋之晶粒產生之影像相關來獲得此等模板之位置。可存在諸多目標類型。可針對每一類型且針對每一通道擷取一個模板。舉例而言，如圖4中所展示，針對一經識別POI，可執行模板建立410以建立該經識別POI之POI模板412。可以本文中所闡述之任何方式來建立模板。獲取資訊亦可包括定義模板位置及大小。另外，獲取資訊亦可包括定義其中可判定一或多個參數以用於缺陷檢測之一區域。
可自用於POI搜尋之同一晶粒擷取所有模板。由於晶圓結構中之相對小變化，晶圓圖案之影像強度有時跨越一晶圓實質上不同。此差稱為色彩變化。色彩變化在一晶粒內比跨越一晶圓小得多。為確保POI搜尋之實質上高品質，可自一個晶粒擷取所有模板且可對自其擷取模板之晶粒執行POI搜尋。
在一項實施例中，獲取目標之資訊包括：運用檢驗系統之多個通道擷取已知DOI之影像；判定經擷取影像中之哪一者對於檢測本文中所進一步闡述之目標候選者中之已知DOI係最佳的；及指定藉以擷取經擷取影像中之最佳者之多個通道中之一者作為第二通道。舉例而言，自圖4中所展示之多個影像402當中，可判定對於缺陷檢測係最佳之影像。接著可將用於擷取彼等影像之(一或多個)通道指定為缺陷檢測通道。
可將所擷取之可能DOI及POI位置之影像顯示給使用者。使用者可藉由檢視POI及可能DOI位置之影像及其相似度值來將目標候選者精細化。保存POI位置以用於缺陷檢測。可將目標資訊及目標候選者位置提供至缺陷檢測。
亦可計算POI及DOI之特性。此目標資訊將被保存以用於POI搜尋，稍後將予以闡述。舉例而言，在一項實施例中，一或多個特性包括已知DOI之一或多個特性。在一個此實例中，可使用樣本缺陷之測試及參考影像來判定缺陷資訊。特定而言，可自一測試影像減去一參考影像以產生一差影像，且可自該差影像判定已知DOI之一或多個特性。在一項此實施例中，該一或多個特性包括已知DOI之大小、形狀、強度、對比度或極性。可使用目標之一差影像來計算缺陷大小、形狀、對比度及極性。可自目標之測試影像計算強度。
在圖4中所展示之方法中，自多個影像402當中，可執行目標資訊建立406。在一額外實施例中，該一或多個特性包括自運用第二通道獲取之第二影像判定之已知DOI之一或多個特性。以此方式，可使用至少已被指定為對於缺陷檢測係最佳之(一或多個)影像來執行目標資訊建立。舉例而言，使用已被判定為對於缺陷檢測係最佳之(一或多個)影像，可判定DOI之一或多個特性，諸如本文中所闡述之彼等特性。以此方式，該方法可包括自用於缺陷檢測之影像類型判定缺陷資訊。亦可使用多個影像402或在步驟406中建立之目標資訊來建立其他目標資訊408。以此方式，可使用針對晶圓擷取之影像中之任一者來判定目標之不同類型之資訊。
不同目標可共用相同目標資訊中之某些。舉例而言，兩個DOI可位於同一POI中或位於接近同一POI處。此等兩個DOI之可能位置可相對於POI位置來界定且可藉由搜尋POI來識別。在另一實例中，兩個DOI具有相同特性，諸如極性。一缺陷極性由其灰度界定，其比其背景亮或暗。
該方法亦可包括自一個晶粒搜尋所有POI位置以判定一DOI在POI位置中之任一者中還是附近。對應於此等POI位置之可能DOI位置稱為目標候選者。以此方式，該方法可包括搜尋一晶粒中之所有目標候 選者(或可能DOI位置)。相同圖案可出現在此等位置，但DOI可或可不出現在此等位置。僅在於一位置處檢測到一DOI之情況下，圖案及缺陷係一實際目標。在某些實施例中，該方法包括藉由以下方式來針對POI搜尋該晶圓或另一晶圓上之一晶粒之一影像：判定目標之一模板是否與該晶粒之該影像之不同部分相關。舉例而言，可使用一檢驗系統來擷取一整個晶粒之影像且運行模板與影像之間之一相關性(諸如一經正規化交叉相關性(NCC))以搜尋POI位置。通過一相關性臨限值之位置係目標候選者。使用者具有以人工方式精細化目標候選者之一選項。自POI搜尋獲得之POI位置經保持且將在缺陷檢測期間使用。
隨著半導體設計規則縮小，存在某些晶圓結構導致一缺陷之一較高機會。當使用設計資料(諸如圖形資料串流(GDS)資料)識別彼等晶圓結構時，該等結構通常稱為「熱點」。更具體而言，可藉由使用GDS資料來識別「熱點」以判定哪些晶圓結構可(假設地)導致晶圓上之缺陷。一個晶粒中可存在不同類型之熱點，且可在一晶粒中之多個位置處印刷相同類型之熱點。在熱點處產生之缺陷通常係系統性缺陷且通常具有弱於周圍雜訊之信號，因此使得其相對難以檢測。
熱點因此不同於本文中所闡述之目標，此乃因本文中所闡述之目標不被識別為可導致缺陷之GDS資料中之晶圓結構。而是，使用晶圓結構已形成於其上之一或多個實際晶圓來識別目標。舉例而言，可使用電子束檢驗或電子束檢視來找到實質上局部區域中之目標。由於電子束檢驗及電子束檢視之通量通常係實質上低的，因此其通常不能用於檢驗一整個晶圓。然而，給出一目標(諸如藉由電子束檢驗找到之目標)之一位置，可使用本文中所闡述之實施例來判定多少目標候選者形成於整個晶圓上及多少DOI出現在此等目標候選者處。以此方式，給出一樣本缺陷位置，該方法可判定多少此種類之缺陷在晶圓 上。
本文中所闡述之實施例因此實質上不同於使用基於GDS之檢驗來檢測缺陷之方法。舉例而言，基於GDS之方法嘗試捕捉任何類型之缺陷且執行像素-設計對準以產生用於運行時間基於刈幅之對準之影像。相比而言，本文中所闡述之方法使用一樣本DOI之一影像以找到整個晶圓上之相同類型之所有缺陷。樣本DOI可來自SEM檢視、電子束檢驗或另一檢驗或缺陷檢視結果檔案。在檢驗期間，可藉由使一模板與晶圓影像相關來調節每一POI位置。因此，該等兩種方法係不相同的，此乃因使用熱點之方法查找所有可能缺陷，而本文中所闡述之方法僅查找特定已知缺陷。
本文中所闡述之方法之設置亦可包括任何其他適合步驟，諸如光學選擇，其可基於一已知缺陷位置來執行。某些方法亦可包括運用一檢驗系統之多個光學模式來檢驗任何一個目標或一個目標類型。光學模式係檢驗系統之波長、孔徑、焦點、光級及類似物之參數組態。此一方法可包括選擇用於多個模式之一或多個參數。以此方式，該方法可包括設置一個以上模式以用於基於目標之檢驗。此一方法可包括使用用於缺陷信號之最佳模式自不同晶粒選擇DOI及自一個晶粒收集目標資訊。收集目標資訊可包括在於第一步驟中獲得之晶粒位置處擷取缺陷影像及執行模式間影像對準以在對於POI搜尋係最佳之另一模式中找到對應模板。該方法可接著包括使用搜尋模式找到一個晶粒中之所有目標候選者位置。可接著基於在此等位置處擷取之影像貼片而檢視或修正該等位置。可接著以對於缺陷信號係最佳之模式來設置檢測方案。可如本文中所闡述來進一步執行檢驗目標候選者。
與使用一單通道檢驗系統(其將檢驗限制於針對圖案搜尋及缺陷檢驗兩者使用相同類型之影像)相比，本文中所闡述之實施例可使用藉由一檢驗系統之不同通道產生之不同類型之影像來1)識別晶圓上之 目標位置及2)執行目標處之缺陷檢測。在檢驗期間針對不同功能使用不同類型之影像為本文中所闡述之實施例提供若干優點。舉例而言，某些類型之影像對於晶圓圖案銳度可係良好的，而其他類型之影像對於缺陷信號可係良好的。在一項此實例中，一亮場(BF)模式可提供最佳晶圓影像解析度，其對於圖案搜尋係良好的。另外，一暗場(DF)模式可提供最佳缺陷信號且對於缺陷檢測可係良好的。在此情形中，需要兩次掃描來獲得兩個類型之影像，且需要該兩個類型之影像之間之對準。本文中所闡述之實施例藉由將圖案搜尋敏感度與缺陷檢測敏感度分離而提供此能力。
該方法亦包括搜尋該晶圓上或另一晶圓上之目標候選者。舉例而言，如圖4中所展示，POI模板412可用於POI搜尋414。目標候選者包括POI之位置(例如，在一整個晶粒上)。可存在具有相同類型之圖案作為一目標之諸多位置。相同類型之缺陷可出現在此等位置中之某些位置處。為檢測所有缺陷，搜尋並報告此等位置。為搜尋此等位置，系統可訪問晶粒上之每一像素且計算模板與晶粒上之像素周圍之一圖案之間之相似度之一值。若該相似度值大於在模板擷取處所定義之一臨限值，則將像素之位置標記為一POI位置。可藉由將自POI之一位置偏移加至目標候選者位置來計算目標候選者位置。
在一項實施例中，第一通道至少部分地定義用於目標候選者之影像與第一影像或POI之一模板之影像匹配之最佳光學模式。以此方式，可使用針對目標獲取(使用用於目標候選者之影像與一影像或POI之一模板之影像匹配之最佳光學模式)之(一或多個)第一影像來執行對目標候選者之搜尋。舉例而言，一POI之影像(稱為一模板)可用於搜尋整個邏輯區域以藉由將模板匹配至晶圓影像而找到可能缺陷之所有位置，且具有最佳圖案解析度之影像可用於POI位置搜尋中。以此方式，可運用在對於影像匹配係最佳之一光學模式中獲得之影像來執行 POI搜尋。可使用運用不同光學模式獲得之影像來執行如本文中所進一步闡述之獲取目標資訊及缺陷檢測。舉例而言，在一項實施例中，使用一第一光學模式將晶圓上之目標成像，且使用不同於該第一光學模式之一第二光學模式獲取用於檢測目標候選者中之已知DOI之目標候選者之影像。可在兩個光學模式之間執行模式間影像對準。
在一項實施例中，使用檢驗系統(即，同一檢驗系統)來執行獲取目標之資訊及搜尋目標候選者。另外，可在缺陷檢測之前之一設置步驟中運用檢驗系統來執行獲取目標資訊及搜尋目標候選者。舉例而言，同一檢驗系統應用於模板擷取及POI搜尋。另一選擇係，使用相同類型之不同檢驗系統來執行獲取目標之資訊及搜尋目標候選者。以此方式，可使用與該檢驗系統相同類型之一不同檢驗系統來執行獲取目標之資訊及搜尋目標候選者。在另一實施例中，獲取目標之資訊及搜尋目標候選者係在該晶圓或另一晶圓上之不同晶粒中執行，且搜尋目標候選者係使用目標候選者之一或多個模板在該晶圓或另一晶圓上之一個晶粒中執行。
在一項實施例中，目標候選者可來自其他來源，諸如基於GDS之圖案搜尋。在此等情形中，基於目標之檢驗僅需要擷取模板且計算目標資訊。可省略對POI之基於影像之搜尋。
在一項實施例中，該方法包括判定基於目標之檢驗之一關注區域之一或多個參數。在另一實施例中，獲取目標之資訊包括規定關注區域之大小、形狀及位置、模板之大小、形狀及位置以及其中在一或多個檢測參數應用於其之影像(用於缺陷檢測之影像)中判定一或多個特性之區域。舉例而言，可基於在搜尋步驟中識別之目標候選者之位置而界定一微型關注區域(MCA)。另外，目標位置可經由基於規則或基於圖案之搜尋來自設計檔案，且此等位置可用於建立MCA。一「關注區域」係其中執行缺陷檢測之一組經連接影像像素。由於目標 候選者位置係實質上準確的，因此可在該位置周圍界定一MCA。目標周圍之一位置之一MCA大小可由一使用者運用一電腦GUI來界定。舉例而言，MCA之大小可係5像素×5像素。以此方式，該方法可包括基於本文中所闡述之搜尋步驟之結果而判定一關注區域之一或多個參數。舉例而言，如圖4中所展示，該方法可包括基於POI搜尋414而判定關注區域416。針對每一目標候選者建立一MCA。另外，如本文中所進一步闡述，MCA可經產生而涵蓋可能DOI位置中之一或多者。
以此方式，在檢驗期間，可藉由使一模板與經產生以用於檢驗之影像相關來搜尋POI位置。可運用POI搜尋結果來校正MCA位置。在檢驗期間，針對任何DOI活動來檢查此等位置。舉例而言，可由MCA內之電腦系統來執行缺陷檢測。MCA僅用作缺陷之大約位置，且可基於MCA及模板(影像貼片)在運行時間識別確切的缺陷位置。此步驟之目的係找到可能缺陷之大體位置，減少已知DOI之關注區域且顯著排除不含有已知類型之DOI且含有滋擾缺陷之區域。由於本文中所闡述之實施例使用缺陷特定的資訊，因此DOI檢測及滋擾抑制係更高效的。
針對每一類型之缺陷，可產生匹配模板之位置周圍之一個類型之MCA。舉例而言，針對每一類型之缺陷，可基於一POI位置在缺陷位置附近產生一個類型之MCA。圖2a至圖2d展示一晶圓上之一圖案、該圖案中之一POI、位於該POI中及/或附近之一或多個DOI及可針對DOI中之每一者產生之一或多個MCA之間之各種關係。舉例而言，如圖2a中所展示，POI 210可位於圖案212中。圖2a及圖2c至圖2d中所展示之POI 210之影像係POI，如同其可出現在POI之一模板中出現的那樣。如圖2a中所展示，DOI 214可位於POI 210附近，但未必在POI 210中。MCA 216可位於DOI之位置附近且中心在DOI之位置上。
以一類似方式，如圖2b中所展示，POI 218可位於圖案220中。圖2b中 所展示之POI 218之影像係POI，如同其可出現在POI之一模板中那樣。DOI 222可位於POI 218中。MCA 224可位於DOI之位置周圍且中心在DOI之位置上。一個POI可與一個以上DOI相關聯。舉例而言，如圖2c中所展示，DOI 226可位於POI 210中，而DOI 228可位於POI 210附近，但未必在POI 210中。MCA 230可位於DOI 226之位置附近且中心在DOI 226之位置上，而MCA 232可位於DOI 228之位置附近且中心在DOI 228之位置上。因此，MCA中之每一者可僅與DOI中之一者相關聯。然而，一MCA可與一個以上DOI相關聯。舉例而言，如圖2d中所展示，可針對DOI 226及228兩者產生MCA 234。POI及MCA形狀不限於一正方形或矩形。圖2a至圖2d中所展示之圖案不意欲表示可實際上形成於一晶圓上之任何圖案。
在一項實施例中，該方法包括：藉由使POI之一模板影像與用於藉由第一通道獲取之目標候選者之影像相關來判定一關注區域位置；及將該關注區域位置應用於藉由第二通道獲取之可能DOI位置之影像。以此方式，可使用以最佳解析度獲取或已被判定為對於圖案匹配係最佳之影像來執行POI搜尋且可將關注區域位置應用於被判定為對於缺陷檢測係最佳之影像。另外，可運用兩次不同晶圓掃描來執行POI搜尋及缺陷檢測。在一檢驗處理程序期間，在POI搜尋期間產生之MCA可僅用作缺陷之大約位置。可藉由使模板與運用用於圖案匹配之最佳通道獲取之影像相關來識別確切的缺陷位置。此外，MCA不與可能缺陷位置準確地對準。如此，在缺陷檢測期間，可使一模板與藉由用於影像匹配之最佳通道獲取之影像相關以精細化MCA位置。此一實施例亦可包括校正晶圓級不定性。接著，可如本文中所進一步闡述來在此等MCA內執行缺陷檢測。
在圖5中所展示之一項此實施例中，該方法包括影像獲取500，其可使用一多通道檢驗系統如本文中所闡述來執行，該多通道檢驗系 統可如本文中所進一步闡述來組態。以此方式，影像獲取500可產生由檢驗系統之多個通道產生之多個影像502。自多個通道獲取之此等影像藉由成像系統彼此對準。如圖5中所進一步展示，可使用多個影像502、關注區域506及POI模板508中之至少一者來執行關注區域放置504。舉例而言，使用關於關注區域、POI模板及對於圖案匹配係最佳之(一或多個)影像之資訊，可將(一或多個)關注區域放置於對於缺陷檢測係最佳之(一或多個)影像中。更具體而言，一旦POI模板已匹配至對於圖案匹配係最佳之一或多個影像，則可使用關於POI模板在何處匹配彼等一或多個影像之資訊以及相對於POI位置之關注區域位置來將一關注區域放置於使用對於缺陷檢測係最佳之(一或多個)通道產生之一或多個多個影像中之另一者中。如此，可使用交叉通道資訊來將關注區域放置於由少於一檢驗系統之所有通道產生之影像中。
如圖5中進一步展示，關於關注區域放置之資訊以及多個影像502中之一或多者可用於缺陷檢測510。舉例而言，一旦一關注區域已放置於將用於缺陷檢測之一影像中，則可基於該關注區域位於該影像中何處而將一或多個缺陷檢測參數應用於該影像。可如本文中所進一步闡述來執行此缺陷檢測。另外，在某些實施例中，其他目標資訊512可用於缺陷檢測510。舉例而言，如本文中所進一步闡述，關於已知DOI之資訊可用於缺陷檢測。如圖5中所展示，可藉由缺陷檢測510來檢測缺陷514。圖5中所展示之方法可包括本文中所闡述之任何(一或多個)其他步驟。
以此方式，基於目標之檢驗可包括僅使用目標候選者之關注區域中之影像像素，且如此，影像像素可不用於晶圓上之非目標候選者且可不針對非目標候選者執行檢驗。因此，本文中所闡述之實施例可不同於大多數檢驗方法，該等大多數檢驗方法通常涉及使用整個影像中之影像像素。此等當前使用之方法對於若干個使用情形係有利的， 諸如檢測可存在於晶圓上之任何位置中之任何缺陷。然而，若晶圓雜訊係顯著高的且DOI信號係相對弱的，則此等方法不能夠找到任何DOI。由於本文中所闡述之實施例係僅針對存在於一晶圓上之僅特定目標候選者中之特定DOI執行，因此該等實施例能夠以實質上高的通量檢測具有相對低信雜比之DOI，同時實質上抑制其他區域中之滋擾缺陷。另外，若一特定DOI僅存在一個位置，則可繞過一POI搜尋(設置步驟)。
除判定目標之一關注區域之一或多個參數外或替代判定目標之一關注區域之一或多個參數，在設置期間該方法可包括識別晶圓上之目標候選者之可能位置。舉例而言，可使用將形成於晶圓上之一晶粒內之目標之位置及關於晶圓上之晶粒之佈局之資訊來識別晶圓上之目標候選者之可能位置且因此識別晶圓上之DOI之可能位置。
該方法進一步包括藉由以下操作來檢測目標候選者中之已知DOI：基於藉由第一通道獲取之目標候選者之影像而識別可能DOI位置且將一或多個檢驗參數應用於藉由第二通道獲取之可能DOI位置之影像。以此方式，在檢驗期間，多通道影像用於不同目的。特定而言，可使用對於圖案搜尋係最佳之影像類型以找到MCA之實質上準確之位置。如此，可藉由使用對於圖案匹配係良好之模板在MCA周圍應用圖案匹配來找到確切的缺陷位置。缺陷資訊用於判定一目標缺陷是否存在於特定位置處。較佳使用用於缺陷檢測係最佳之影像類型來檢測缺陷。特定而言，在MCA內，使用對於缺陷檢測係最佳之影像來檢測缺陷。
檢測DOI可包括識別目標候選者之確切位置及基於缺陷資訊而檢查已知DOI是否存在於該等位置處。更具體而言，在檢驗期間，可將MCA、模板及在設置期間產生之缺陷資訊發送至一電腦系統，諸如本文中所進一步闡述之電腦系統。舉例而言，在一項實施例中，該檢 測步驟包括將目標之資訊提供至一缺陷檢測模組，諸如本文中所闡述之一電腦系統，以便準確地識別可能DOI位置。以此方式，可使用模板來找到目標候選者之確切位置。舉例而言，在一項實施例中，該檢測步驟包括藉由使在設置期間獲得之一模板與在缺陷檢測期間獲得之目標候選者之影像相關來識別目標候選者之影像中之可能DOI位置。
可使用任何適合相關性(諸如NCC)來在一範圍內使該模板與針對目標候選者獲取之影像相關。此範圍係根據晶圓級不定性及檢驗像素大小來判定。一典型值係20個像素。將對應於最大NCC值之像素之位置選擇為POI位置。可基於相對於POI位置之缺陷位置來計算目標候選者位置。以此方式，在檢驗期間，本文中所闡述之實施例使用影像匹配來找到實質上準確的目標候選者位置。用於檢驗期間之搜尋之影像類型係用於設置期間之搜尋之相同類型。
在同一目標之多個POI位置出現在一個影像中之情形中，針對一個位置執行POI搜尋且計算自大約MCA位置至真實MCA位置之偏移。此偏移應用於此影像中之其他大約MCA位置。沒有必要搜尋所有POI位置。
由於本文中所闡述之實施例執行基於目標之對準以實質上準確地定位所有可能缺陷位置，因此本文中所闡述之實施例比可用於基於設計之方法中之基於刈幅對準之方法有利。一刈幅係藉由一時間延遲積分(TDI)感測器產生之原始影像，其涵蓋一整個晶粒列。基於刈幅之對準使關注區域與刈幅影像相關。基於刈幅之對準對於一相對小百分比之檢驗資料可失敗。若此誤對準發生，則將不檢驗整個刈幅或將由於經誤對準之檢驗資料而檢測及報告一實質量之滋擾缺陷。然而，本文中所闡述之實施例將避免此等對準問題，此乃因僅局部地執行本文中所闡述之基於目標之相關性。
可以任何合適方式來執行將一或多個檢測參數應用於目標候選 者之影像。舉例而言，在某些實施例中，應用(一或多個)檢測參數包括：使用可能DOI位置之影像及一參考影像產生差影像；計算一雜訊量測及一臨限值；及將一臨限值應用於該等差影像中之信號。在另一實施例中，該方法包括判定接近可能DOI位置之差影像之一或多個特性，且應用(一或多個)檢測參數包括將一臨限值應用於差影像之一或多個特性之一或多個值。參考影像可係(舉例而言)其中尚未檢測DOI之一晶粒中之可能DOI位置之一影像、多個晶粒之一中值影像或在設置時獲取之一模板。舉例而言，在一項實施例中，檢測參數應用於其之可能DOI位置之影像包括使用一參考影像及一測試影像產生之影像，且參考影像係POI之一模板。以此方式，參考影像可非係在檢驗期間獲取之一影像。換言之，參考影像不限於在檢驗期間獲取之一影像。在另一實例中，可在晶圓上識別一非有缺陷目標候選者之一位置且可使用檢驗系統在晶圓上之位置處獲取一影像。可自在另一目標候選者之位置處獲取之影像減去此影像以產生一差影像，且可將例如本文中所闡述之臨限值之一臨限值應用於該差影像。可將高於該臨限值之該差影像中之任何信號識別為一缺陷或一可能缺陷。使用一電腦系統來執行檢測已知DOI，該電腦系統可如本文中所進一步闡述來組態。
使用一模板作為參考影像之方法在某些情形中係有利的。舉例而言，若系統性缺陷之數目係實質上高的，則一晶圓上之大多數晶粒將係有缺陷的。若兩個缺陷出現在兩個相鄰晶粒上之相同晶粒位置處，則此等兩個晶粒之影像之間之差影像不顯露缺陷。實質上可能多晶粒影像之一中值係有缺陷的。因此，該中值影像不能用作參考影像。可在設置時判定參考影像並驗證為無缺陷。因此，其可在檢驗期間使用。
在某些實施例中，該方法包括基於目標之資訊而判定(一或多個) 檢測參數。舉例而言，該(等)檢測參數(或缺陷檢測演算法)可係雜訊自適應的。亦即，若雜訊在針對目標獲取之影像中相對高，則可將檢驗敏感度設定得相對低。否則，檢驗敏感度可設定得相對高。可藉由選擇應用於目標候選者之差影像之一相對高臨限值來將檢驗敏感度設定得相對低。相比而言，可藉由選擇應用於目標候選者之差影像之一相對低臨限值來將檢驗敏感度設定得相對高。另外，在另一實施例中，該方法包括分別基於每一目標類型之影像而單獨針對每一目標類型判定(一或多個)檢測參數。因此，由於該等方法可用於不同類型之目標，因此不同臨限值可用於檢測不同類型之目標候選者中之缺陷。舉例而言，一第一臨限值可用於檢測一第一類型之目標候選者中之一第一已知DOI，且一第二不同臨限值可用於檢測一第二不同類型之目標候選者中之一第二不同已知DOI。
(一或多個)相同檢測參數可用於檢測具有相同目標類型之目標候選者中之每一者中之缺陷。然而，在另一實施例中，該方法包括分別單獨針對目標候選者中之每一者(針對其基於目標候選者之影像而執行檢測已知DOI)來判定(一或多個)檢測參數。以此方式，可在逐目標候選者基礎上判定檢測參數。舉例而言，一旦已識別一可能目標候選者或可能DOI位置，則可判定一局部區域中之差影像之標準偏差。接著臨限值可判定為：臨限值=Mean+G+K * (一局部區域中之差)之標準偏差，其中Mean係一局部區域中之差影像之平均值且G及K係使用者定義之參數。G及K係帶正負號之值。然而，可以任何其他適合方式來判定每一目標候選者之臨限值。
DOI資訊亦可用於判定一已知DOI是否存在於可能DOI位置處。舉例而言，在一額外實施例中，一或多個特性包括已知DOI之特性，諸如上文所闡述之彼等特性中之任一者，且應用檢測參數包括將一臨限值應用於自可能DOI位置之影像判定之特性之一或多個值。在一項 此實例中，若已知DOI之一特性(諸如極性)自DOI至DOI一致，則檢測DOI可包括給該特性之值設定臨限值。此基於極性之設定臨限值可應用於針對目標候選者獲取之與模板相關之影像或針對目標候選者如上文所闡述產生之一差影像。(一或多個)缺陷特性之設定臨限值可結合本文中所闡述之其他設定臨限值來使用(例如，給差影像中之信號設定臨限值)。以此方式使用缺陷特性(諸如極性及缺陷大小)亦可有助於抑制滋擾缺陷。
在另一實施例中，檢測參數應用於其之可能DOI位置之影像係包圍可能DOI位置之關注區域之影像，且關注區域係基於接近POI或在POI中出現之已知DOI之一大小來判定。舉例而言，在目標候選者之大體位置處獲取之影像之大小可相對大以確保針對目標候選者實際上獲取一影像。在一項此實例中，圖3中所展示之區域300可大體係在目標候選者處獲取之影像之大小。另外，區域300可係針對目標候選者產生之差影像之大小。可接著使用如上文所闡述之相關性來判定彼影像內之目標候選者之位置。可接著使用知道大於目標候選者之一區域來在逐目標候選者基礎上判定一臨限值，如上文所闡述。舉例而言，如圖3中所展示，區域300內之區域302可用於判定目標候選者之臨限值。可接著將臨限值應用於稍微大於已知DOI之區域之一區域。舉例而言，如圖3中所展示，區域302內之區域304可係臨限值應用於其之區域，且區域304可稍微大於已知DOI之區域。在一項此實例中，用於判定臨限值之影像之部分可係約64像素×約64像素，而所判定臨限值應用於其之區域可係約5像素×約5像素，此取決於已知DOI之大小。減小臨限值應用於其之差影像之大小減小影像中之雜訊將被錯誤地識別為一可能DOI之可能性。另外，使用此一實質上小的區域作為臨限值應用於其之關注區域允許使用一實質上低的臨限值而無需檢測壓倒性滋擾缺陷。出於此原因，此實施例中所使用之關注區域稱為一 微型關注區域或MCA。相比而言，針對實質上敏感的檢驗使用相對低臨限值之諸多當前使用之檢驗方法檢測必須接著將其與DOI分離之大量滋擾缺陷。
在一項實施例中，該方法包括選擇目標之一或多個特性，選擇(一或多個)檢測參數，及判定一關注區域之一或多個參數使得在目標候選者中檢測不到除已知DOI以外之滋擾缺陷(例如，僅檢測其中已知DOI可能出現之位置)。舉例而言，可減少關注區域以僅包括已知DOI之區域且實質上排除不含有已知DOI且僅含有滋擾缺陷之區域。特定而言，可在已知DOI可出現之位置周圍界定關注區域。因此，可完全忽視在關注區域外部之雜訊。另外，由於可使用目標之影像或一模板來找到目標候選者之實質上確切位置，因此可使關注區域實質上小。本文中所闡述之實施例中所使用之關注區域亦可實質上小於其他當前使用之關注區域，此乃因其他方法不具有實質上準確地定位目標候選者之一機制。目標候選者位置可判定得越準確，可使用之關注區域越小且將檢測越少的滋擾缺陷。另外，本文中所闡述之實施例可藉由精細化源自設計資料之關注區域位置來檢測系統性缺陷。
儘管本文中關於搜尋目標候選者及檢測目標候選者中之已知DOI來闡述實施例，但應理解本文中所闡述之實施例可用於搜尋一個以上類型之目標候選者及檢測一個以上類型之目標候選者中之DOI。舉例而言，一晶圓上可存在多個類型之橋缺陷，或同一類型之橋可出現在不同晶圓結構中。可將此等橋建立為不同類型之目標。本文中所闡述之實施例可包括使用關於此等類型之目標之資訊以針對目標候選者之任何其他例項而搜尋一整個晶粒。MCA係在此等目標候選者周圍界定且其位置係在檢驗期間精細化。可針對目標候選者之每一例項執行缺陷檢測。以此方式，本文中所闡述之實施例可用於跨越一整個晶圓檢測目標候選者。
在一項實施例中，該方法之步驟無一者係使用該晶圓或另一晶圓之設計資料來執行。換言之，該方法之任何步驟不需要該晶圓或另一晶圓之設計資料。因此，本文中所闡述之實施例係有利的，乃因其不需要設計資料。而是，使用除GDS資訊以外之檢驗影像。如此，GDS可用性不成問題。相比而言，使用熱點之方法需要設計資料以便來執行。此等方法有時亦需要來自具有設計知識之某人(例如，一消費者)之支援。然而，由於本文中所闡述之實施例不需要任何設計資料，因此任何使用者可執行檢驗，此係一顯著優點，尤其因為設計資料並非在所有例項中可用。
在一項實施例中，該方法之每一步驟可獨立地使用該晶圓或另一晶圓之設計資料。舉例而言，本文中所闡述之實施例可與自設計資料提供之資訊一起工作。舉例而言，一設計工程師可指示易於出現一橋缺陷之一晶圓結構且想要監視位置。可產生目標資訊，且可在一晶粒中執行一搜尋以找到具有與目標之相同圖案之所有目標候選者。可在此等目標候選者中執行缺陷檢測以找到此晶圓或其他晶圓上之其他目標。在另一實施例中，可執行基於設計之圖案搜尋以找到一晶粒上之所有目標候選者。本文中所闡述之實施例可產生目標資訊、跳過基於影像之搜尋且在此等目標候選者處執行缺陷檢測。
本文中所闡述之實施例亦可執行為基於設計之檢驗。舉例而言，所有目標候選者位置可用作熱點位置。基於設計之檢驗在熱點周圍形成相對小的關注區域且執行像素-設計對準以精細化關注區域位置。接著，在熱點處執行缺陷檢測。
對應於已知DOI之目標候選者之影像中之信號可大約等於或弱於對應於晶圓上之滋擾缺陷之信號。舉例而言，一規則檢驗可涉及在涵蓋晶粒之大部分區域之檢驗關注區域中執行缺陷檢測。在DOI之信號遠遠弱於偽(滋擾)缺陷之情形中，可藉由現有方法來檢測壓倒性偽缺 陷。舉例而言，為檢測具有相對弱信號之缺陷，可執行一顯著敏感的檢驗，其亦檢測諸多滋擾缺陷。滋擾計數可多於總共所檢測之事件之99%。實質上難以在此等大量滋擾缺陷當中找到DOI。舉例而言，可針對來自影像之每一缺陷計算特徵向量及缺陷屬性並用於缺陷分類中。然而，有時，DOI不能與滋擾缺陷分離，此乃因此等兩種類型之事件可佔據特徵向量及屬性空間中之相同區域。因此，必須使用額外資訊來解決此問題。此外，若使用一較不敏感之檢驗，則可顯著降低滋擾率，但亦可丟失DOI(即，未檢測到)。
相比而言，本文中所闡述之實施例抑制大量滋擾缺陷。舉例而言，本文中所闡述之實施例使用以特定DOI為目標且極適合於缺陷檢測之資訊。分類方法在檢測滋擾事件之後移除滋擾缺陷。本文中所闡述之實施例嘗試防止滋擾事件被檢測。更具體而言，本文中所闡述之實施例允許運行一高度敏感之檢驗，同時藉由在其中已知DOI將可能出現之區域(即，目標候選者)中檢驗晶圓來控制滋擾缺陷計數。換言之，使用實質上準確的缺陷位置資訊(如本文中所闡述)係對滋擾抑制之一主要貢獻者。以此方式，本文中所闡述之實施例可針對在重複結構中具有相對弱信號之已知DOI達成顯著滋擾缺陷抑制。因此，本文中所闡述之實施例可更準確地檢測DOI及抑制滋擾缺陷。
本文中所闡述之實施例可與亦可用於檢驗晶圓之任何其他檢驗互補。舉例而言，在另一實施例中，該方法包括獲取該晶圓或另一晶圓之其他影像及使用該等其他影像以檢測該晶圓或另一晶圓上之其他缺陷。在一項此實例中，針對其他區域(例如，除關注區域以外之區域)，可設置一規則檢驗並照例運行以檢測隨機分佈之缺陷且可運行本文中所闡述之實施例以檢測具有相對弱信號之系統性缺陷。另外，可在一個測試中執行如本文中所闡述之檢測已知DOI及規則檢驗藉此提供顯著通量優點。舉例而言，本文中所闡述之實施例可用於檢測具 有相對弱信號之已知DOI且可與任何一般檢驗方法並行運行。
本文中所闡述之實施例亦可用於特定滋擾缺陷移除。舉例而言，本文中所闡述之實施例可如本文中所闡述來執行，但替代針對一已知DOI來執行，可針對一已知系統性滋擾缺陷來執行該等實施例。該等已知滋擾缺陷可定義為移除目標。可針對移除目標定義一非關注區域。本文中所闡述之實施例可在一晶粒上搜尋移除目標候選者，在移除候選者周圍定義一非關注區域，且在非關注區域中不執行缺陷檢測。因此，將檢測不到此類型之滋擾缺陷。
上文所闡述之方法之實施例中之每一者可包括本文中所闡述之任何(一或多個)其他方法之任何(一或多個)其他步驟。此外，上文所闡述之方法之實施例中之每一者可藉由本文中所闡述之系統中之任一者執行。
本文中所闡述之所有方法可包括將該等方法實施例之一或多個步驟之結果儲存於一非暫時性電腦可讀儲存媒體中。該等結果可包括本文中所闡述之結果中之任一者且可以此項技術中已知之任何方式儲存。該儲存媒體可包括本文中所闡述之任何儲存媒體或此項技術中已知之任何其他適合儲存媒體。在已儲存結果之後，該等結果可在該儲存媒體中存取且由本文中所闡述之方法或系統實施例中之任一者使用，經格式化以用於向一使用者顯示，由另一軟體模組、方法或系統使用等。舉例而言，在該方法檢測缺陷之後，該方法可包括將關於所檢測缺陷之資訊儲存於一儲存媒體中。
一額外實施例係關於一種儲存可在一電腦系統上執行以用於執行用於檢測一晶圓上之缺陷之一電腦實施之方法之程式指令之非暫時性電腦可讀媒體。圖6中展示一項此實施例。特定而言，如圖6中所展示，電腦可讀媒體600包括可在電腦系統404上執行之程式指令602。電腦實施之方法包括上文所闡述之方法之步驟。可為其執行該等程式 指令之電腦實施之方法可包括本文中所闡述之任何(一或多個)其他步驟。
實施諸如本文中所闡述之方法的方法之程式指令602可儲存於電腦可讀媒體600上。該電腦可讀媒體可係諸如一磁碟或光碟、一磁帶或此項技術中已知之任何其他適合之非暫時性電腦可讀媒體之一儲存媒體。
可以包括基於程序之技術、基於組件之技術及/或物件導向之技術以及其他技術之各種方式中之任一者來實施該等程式指令。舉例而言，可視需要使用ActiveX控件、C++物件、JavaBeans、微軟基礎類別(「MFC」)或者其他技術或方法來實施該等程式指令。該等程式指令可在任何處理器(諸如CPU、GPU等)上運行。
該電腦系統可採取各種形式，包括一個人電腦系統、影像電腦、主機電腦系統、工作站、網路器具、網際網路器具或其他裝置。一電腦系統可具有一單個核心或多核心。一般而言，術語「電腦系統」可廣泛定義為涵蓋執行來自一記憶體媒體之指令之具有一或多個處理器之任何裝置。電腦系統亦可包括此項技術中已知之任何適合處理器，諸如一並行處理器。另外，電腦系統可包括具有高速度處理及軟體之一電腦平台作為一獨立工具或一網路化工具。
另一實施例係關於一種經組態以檢測一晶圓上之缺陷之系統。此一系統之一項實施例展示於圖7中。該系統包括經組態以獲取一晶圓上之一目標之資訊之一檢驗子系統。該檢驗子系統可包括任何適合檢驗子系統，諸如一電子束檢驗(EBI)或電子束檢視(EBR)子系統。適合的EBI子系統之實例包括市場上可購得之EBI工具中所包括之彼等，諸如來自加利福尼亞州米爾皮塔斯(Milpitas,Calif.)的KLA-Tencor之eSxxx工具及來自其他供應商(諸如Hermes Microvision公司、台灣(Taiwan)的Hsinchu City或日本橫濱市(Yokohama,Japan)的NGR公 司)之工具。電子束子系統可在多個模式中收集影像，且該等影像可用於一晶粒-晶粒比較、一胞元-胞元比較或一晶粒-資料庫比較。另一選擇係，該檢驗子系統可包括一光學檢驗子系統，其可具有如本文中所闡述之一組態。
該目標包括形成於該晶圓上之一POI及接近該POI或在該POI中出現之一已知DOI。該目標可如本文中所闡述來進一步組態。該資訊包括藉由運用該檢驗子系統之一第一通道將該晶圓上之該POI成像而獲取之該晶圓上之該POI之一第一影像及藉由運用該檢驗子系統之一第二通道將該已知DOI成像而獲取之該晶圓上之該已知DOI之一第二影像。該目標之影像可包括任何適合的資料、影像資料、信號或影像信號。該檢驗子系統可以任何適合方式將晶圓上之目標成像。目標之資訊可包括本文中所闡述之任何其他目標資訊。
該檢驗子系統亦經組態以搜尋該晶圓或另一晶圓上之目標候選者。該等目標候選者包括該POI。該等目標候選者可如本文中所闡述來組態。如圖7中所展示，該檢驗子系統包括光源702。光源702可包括此項技術中已知之任何適合光源，諸如一雷射。光源702經組態以將光引導至分束器704，分束器704經組態以將來自光源702之光反射至折射光學元件706。折射光學元件706經組態以將來自分束器704之光聚焦至晶圓708。分束器704可包括任何適合的分束器，諸如一50/50分束器。折射光學元件706可包括任何適合的折射光學元件，且儘管折射光學元件706在圖7中展示為一單個折射光學元件，但其可由一或多個折射光學元件及/或一或多個反射光學元件替代。
光源702、分束器704及折射光學元件706因此可形成檢驗子系統之一照明通道(在本文中稱作「第一照明通道」)。該照明通道可包括任何其他適合的元件(圖7中未展示)，諸如一或多個偏光組件及一或多個過濾器，諸如光譜過濾器。
如圖7中所展示，光源、分束器及折射光學元件經組態以使得光以一法向或實質上法向入射角被引導至晶圓。然而，光可以任何其他適合的入射角被引導至晶圓。舉例而言，該檢驗子系統可包括經組態而以一傾斜入射角將光引導至晶圓之一第二照明通道。在圖7中所展示之實施例中，舉例而言，該檢驗子系統亦可包括經組態以產生光且可包括任何適合光源之光源710。該檢驗子系統亦可包括經組態而以一傾斜入射角將來自光源710之光聚焦至晶圓708之折射光學元件712。因此，光源710及折射光學元件712形成檢驗子系統之另一照明通道。此第二照明通道亦可包括任何其他適合的元件(圖7中未展示)，諸如上文所闡述之彼等元件。
在圖7中所展示之實施例中，因此，檢驗子系統可包括包括於兩個不同照明通道中之兩個不同光源。該兩個不同光源可具有相同組態或不同組態。舉例而言，該等光源可係具有不同組態之不同雷射。另外，該等光源可產生具有相同特性或者一或多個不同特性之光。在一項此實例中，由不同光源產生之光可具有不同波長及/或不同偏光。此外，該檢驗子系統可包括僅一個光源來替代圖7中所展示之兩個光源且來自該光源之光可分裂成由兩個不同通道使用以照明晶圓之兩個不同束。
該檢驗子系統可經組態而以任何適合方式在晶圓上方掃描光。
由於上文所闡述之第一照明通道之照明所致之自晶圓708反射之光可由折射光學元件706收集且可引導穿過分束器704(及可能分束器714)且引導至檢測器716。因此，折射光學元件、分束器及檢測器可形成檢驗子系統之一檢測通道(本文中亦稱為「第一檢測通道」)。該檢測器可包括此項技術中已知之任何適合成像檢測器，諸如一電荷耦合裝置(CCD)。此檢測通道亦可包括一或多個額外組件(圖7中未展示)，諸如一或多個偏光組件、一或多個空間過濾器、一或多個光譜 過濾器及諸如此類。檢測器716經組態以產生回應於由該檢測器所檢測之經反射光之一影像。
如圖7中所展示，第一照明通道經組態以經由用於自晶圓收集光之相同折射光學元件將光引導至晶圓。因此，如圖7中所展示，第一照明通道組態為「經由透鏡」照明通道。另外，由於第二照明通道不經由用於自晶圓收集光之折射光學元件將光引導至晶圓，因此第二照明通道組態為一「在透鏡外部」照明通道。該檢驗子系統可包括任何適合的一或多個「經由透鏡」照明通道及/或一或多個「在透鏡外部」照明通道。
由折射光學元件706收集之由於上文所闡述之第一照明通道之照明所致之自晶圓708反射之光亦可經由分束器704引導至分束器714，分束器714將所收集光之至少一部分反射至檢測器718及720。因此，折射光學元件、分束器及檢測器718可形成檢驗子系統之一檢驗通道(本文中亦稱為「第二檢測通道」)，且折射光學元件、分束器及檢測器720可形成檢驗子系統之一檢測通道(本文中亦稱為「第三檢測通道」)。檢測器及其各別檢測通道可如上文所闡述來進一步組態。在某些例項中，該檢驗子系統可經組態以使得來自分束器714之光被引導至僅一個檢測器(圖7中未展示)，其可如上文所闡述來組態。
如上文所闡述，該檢驗子系統中所包括之檢測器中之每一者可經組態以檢測自晶圓反射之光。因此，該檢驗子系統中所包括之檢測通道中之每一者可組態為亮場通道。然而，檢測通道中之一或多者可用於檢測由於照明通道中之一或多者之照明所致之自晶圓散射之光。舉例而言，在圖7中所展示之實施例中，檢測器716可用於檢測由於第一照明通道之照明所致之自晶圓反射之光，且檢測器718及720可用於檢測由於第二照明通道之照明所致之自晶圓散射之光。在另一實例中，檢測器716、718、720可各自用於檢測由於第一照明通道之照明 所致之自晶圓反射之光，可切換用於晶圓之照明之照明通道，且可接著使用檢測器中之每一者來檢測由於第二通道之照明所致之自晶圓散射之光。可以任何適合方式(例如，藉由操縱一或多個快門(圖7中未展示)，其可包括於照明通道中之一或多者中)來切換用於晶圓之照明之照明通道。經由任何通道獲取之影像可用於POI搜尋或缺陷檢測。
此外，儘管檢驗子系統在圖7中展示為包括收集由檢驗子系統之所有檢測器(且因此所有通道)檢測之光之一個收集透鏡(即，折射光學元件706)，但檢驗子系統可包括一個以上收集透鏡，且一或多個檢測器可用於檢測由每一收集透鏡收集之光。以此方式，收集光學器件可分開用於各個通道。
該系統亦包括電腦系統722，電腦系統722經組態以藉由以下操作來檢測目標候選者中之已知DOI：基於藉由第一通道獲取之目標候選者之影像而識別可能DOI位置且將一或多個檢測參數應用於藉由第二通道獲取之可能DOI位置之影像。該電腦系統可識別該等位置且應用該一或多個檢測參數，如本文中所進一步闡述。另外，該電腦系統可經組態以執行本文中所闡述之任何其他步驟。
由檢驗子系統之檢測通道中之每一者中所包括之所有檢測器產生之影像可提供至電腦系統722。舉例而言，該電腦系統可耦合至檢測器(例如，藉由由圖7中之虛線展示之一或多個傳輸媒體，其可包括此項技術中已知之任何適合傳輸媒體)以使得該電腦系統可接收由檢測器產生之影像。該電腦系統可以任何適合方式耦合至檢測器。可如本文中所闡述來進一步組態該電腦系統。亦可如本文中所闡述來進一步組態該檢驗子系統。此外，可如本文中所闡述來進一步組態該系統。
如上所述，該等實施例之一關鍵部分係自不同角度以不同光譜(即，波長帶)、孔徑、偏光、成像機制或其某一組合而同時或依序經 由一個以上通道獲取一晶圓上之同一位置之多個影像。某些影像對於圖案解析讀可係較佳的，而某些影像對於缺陷檢測係較佳的。
可經由同一檢驗系統(諸如上文所闡述之檢驗系統)中之分離之多個通道或使用一暗場系統(如市場上可自KLA-Tencor購得之Puma 9650)之兩個通道(例如，通道1及通道2)同時收集多個影像。另一選擇係，可在一多通道系統(例如，以兩種不同偏光在一多遍情形中執行之Puma之通道1及通道2)或一單通道系統(例如，具有兩個不同孔徑之Vanquish或一多通道系統(諸如Puma)上之一單個通道)上依序收集多個影像(即，多遍)。用於本文中所闡述之實施例中之該兩個或兩個以上通道亦包括經組態以用於不同數值孔徑範圍之兩個或兩個以上收集通道(例如，如在Puma系統中)。顯然，通道與組態之諸多組合之諸多組合可用於本文中所闡述之實施例中。
由KLA-Tencor及其他公司提供之各種檢驗架構可用於實施本文中所闡述之實施例，包括KLA-Tencor之Puma上之線照明架構、UVision上之點照明架構(其在市場上自加利福尼亞州聖克拉拉(Santa Clara,Calif.)之Applied Materials公司購得)及來自加利福尼亞州普萊森頓(Pleasanton,Calif.)之Hitachi High Technologies America公司及加利福尼亞州聖克拉拉之Negevtech有限公司之經圖案化檢驗系統上之泛光照明架構。此等系統中之某些系統(例如，來自Hitachi及Negevtech之彼等系統)原本使用一單個通道且可經調適以添加一或多個額外通道，此將允許其在一遍或多遍中收集多個影像。此等系統中之某些系統(例如，Applied Materials之UVision)已經具有多個通道(例如，BF及DF通道)，因此其可在一遍或多遍中收集多個影像。Applied Materials之DF系統(諸如ComPlus、Sting及DFinder)亦全部具有多個通道。來自KLA-Tencor及其他公司之所有此等晶圓檢驗系統及架構可與本文中所闡述之多影像實施例一起使用。
在某些實施例(諸如圖7中所展示之實施例)中，該系統可使用經由透鏡照明且彼照明可係單點、多點、泛光或線照明。另外，任何此等照明組態可與分開及同時BF及DF(或灰場(GF))收集一起使用。舉例而言，如上文關於圖7所闡述，由於第一照明通道之照明所致之來自晶圓之光可由多個通道收集及檢測，該多個通道中之每一者可經組態以檢測經反射光(如在一BF組態中)或經散射光(如在一DF組態中)。在某些此等組態中，可經由透鏡(即，折射光學元件706)或收集光學器件之僅一部分來引導照明，而彼透鏡或收集光學器件之NA之不同部分可僅用於DF或BF檢測。換言之，檢驗子系統可經組態以使得收集NA之一第一部分中之光僅被引導至檢驗子系統之某些檢測器，而收集NA之一第二部分中之光僅被引導至檢驗子系統之僅某些其他檢測器。因此，可排他性地藉由檢驗子系統之不同檢測通道以人工方式檢測收集NA之不同部分。
在圖8中所展示之一項此實施例中，可藉由經由收集NA 802之部分800引導光來執行經由透鏡照明。舉例而言，在圖8中所展示之實施例中，圖7中所展示之分束器704可經組態以僅經由收集NA之部分800自光源702引導光。在一項此實施例中，如圖8中所展示，可將收集NA之部分804中之來自晶圓之光僅引導至一或多個BF通道，而可將收集NA之部分806中之光僅引導至一或多個DF通道。舉例而言，在一項此實施例中，可允許收集NA之部分804中之實質上所有光通過圖7中所展示之系統之分束器704及714到達一或多個BF通道(例如，包括檢測器716之檢測通道)，而圖8中所展示之部分806中之實質上所有光可由分束器704傳輸且由分束器714反射至一或多個DF通道(例如，包括圖7中所展示之檢測器718及720之檢測通道中之一或多者)。在一項此實施例中，分束器714可經組態以具有對應於收集NA之部分804之一實質上透射中心部分及對應於收集NA之部分806之一實質上反射外 部環形部分。因此，由(一或多個)BF通道檢測之光與由(一或多個)DF通道檢測之光互斥且反之亦然。(圖8中所展示之雙頭箭頭指示照明及收集NA之邊界係任意的。)
在某些實施例(諸如圖7中所展示之實施例)中，該系統可使用在透鏡外部照明且彼照明可係單點、多點、泛光或線照明。另外，任何此等照明組態可與多個DF收集通道一起使用。以此方式，任何此等照明組態可與分開及同時多DF收集一起使用。舉例而言，如上文關於圖7所闡述，由於第二照明通道之照明所致之來自晶圓之光可由多個通道收集及檢測，該多個通道中之每一者可經組態以檢測經散射光(如在一DF組態中)。在某些此等組態中，透鏡之NA之不同部分(即，折射光學元件706)可僅用於對應的不同DF檢測。換言之，檢驗子系統可經組態以使得收集NA之一第一部分中之經散射光僅被引導至檢驗子系統之僅某一(些)檢測器，收集NA之一第二部分中之經散射光僅被引導至檢驗子系統之某一(些)其他檢測器。因此，收集NA之不同部分可由檢驗子系統之不同DF檢測通道互斥地檢測及使用。
在圖9中所展示之一項此實施例中，可藉由將光引導至對應於檢驗子系統之收集空間902之部分900之晶圓上之一區域來執行在透鏡外部照明。舉例而言，在圖9中所展示之實施例中，圖7中所展示之系統之折射光學元件712可經組態以將來自光源710之光引導至對應於收集空間之部分900之晶圓708上之一區域。在一項此實施例中，可將收集空間之部分904中之來自晶圓之經散射光僅引導至一第一DF通道，而可將收集空間之部分906中之經散射光僅引導至一第二DF通道且可將收集空間902之部分908中之經散射光僅引導至一第三DF通道。舉例而言，參考圖7中所展示之實施例，收集空間之部分904中之實質上所有光可由分束器714反射至檢測器718，收集空間之部分906中之實質上所有光可由分束器714傳輸至檢測器716，且收集空間之部分908中 之實質上所有光可由分束器714反射至檢測器720。在此組態中，圖7中所展示之檢測器中之每一者可用於經散射光檢測。以此方式，圖7中所展示之檢測通道中之每一者可用作DF通道。在一項此實施例中，分束器714可經組態以具有對應於收集空間之部分906之一實質上透射中心部分及對應於收集空間之部分904及908之一實質上反射外部部分。因此，由(一或多個)DF通道中之每一者檢測之光與由每一其他(一或多個)DF通道檢測之光互斥且反之亦然。(圖9中所展示之雙頭箭頭指示照明及收集NA之邊界係任意的。)
應注意，圖7在本文中經提供以大體圖解說明可包括於本文中所闡述之系統實施例中之一檢驗子系統之一個組態。顯然，可更改本文中所闡述之檢驗子系統組態以最佳化檢驗系統之效能，就像當設計一商業檢驗系統時正常發揮的那樣。另外，本文中所闡述之系統可使用一現有檢驗系統(諸如市場上自KLA-Tencor購得之28XX、29XX及Puma 9XXX工具系列及上述其他市場上可購得工具中之任一者)來實施(例如，藉由將本文中所闡述之功能性添加至一現有檢驗系統)。對於某些此等系統，本文中所函數之方法可提供為系統之選用功能性(例如，除系統之其他功能性外)。另一選擇係，可「從頭開始」設計本文中所闡述之系統以提供一完全新系統。
鑒於此說明，熟習此項技術者將明瞭本發明之各種態樣之進一步修改及替代實施例。舉例而言，提供用於檢測一晶圓上之缺陷之方法及系統。相應地，此說明應視為僅係例示性的，且係出於教示熟習此項技術者實施本發明之一般方式之目的。應理解，本文中所展示及闡述之本發明之形式應視為目前較佳之實施例。如熟習此項技術者在受益於本發明之此說明之後皆將明瞭，可替代本文中所圖解說明及闡述之彼等元件及材料，可顛倒部件及處理程序，且可獨立地利用本發明之某些特徵。可在不背離如以下申請專利範圍中所闡述之本發明精 神及範疇之情況下對本文中所闡述之元件做出改變。
400‧‧‧多通道檢驗系統
402‧‧‧多個影像
404‧‧‧影像/電腦系統
406‧‧‧目標資訊建立/步驟
408‧‧‧其他目標資訊
410‧‧‧模板建立
412‧‧‧所關注圖案模板
414‧‧‧所關注圖案搜尋
416‧‧‧關注區域

Claims (30)

  1. 一種用於檢測一晶圓上之缺陷之電腦實施之方法，其包含：獲取一晶圓上之一目標之資訊，其中該目標包含形成於該晶圓上之一所關注圖案及接近該所關注圖案或在該所關注圖案中出現之一已知所關注缺陷，且其中該資訊包含藉由運用一檢驗系統之一第一通道將該晶圓上之該所關注圖案成像而獲取之該晶圓上之該所關注圖案之一第一影像、藉由運用該檢驗系統之一第二通道將該已知所關注缺陷成像而獲取之該晶圓上之該已知所關注缺陷之一第二影像、該晶圓上之該所關注圖案之一位置、該已知所關注缺陷相對於該所關注圖案之一位置及自該所關注圖案及該已知所關注缺陷計算之一或多個特性；搜尋該晶圓上或另一晶圓上之一個晶粒內之目標候選者，其中該等目標候選者包含該所關注圖案；及藉由以下操作來檢測該等目標候選者中之該已知所關注缺陷：基於藉由該第一通道獲取之該等目標候選者之影像而識別可能所關注缺陷位置且將一或多個檢測參數應用於藉由該第二通道獲取之該等可能所關注缺陷位置之影像，其中該檢測係使用一電腦系統來執行。
  2. 如請求項1之方法，其中該方法之任何步驟不需要該晶圓或該另一晶圓之設計資料。
  3. 如請求項1之方法，其中該已知所關注缺陷之該位置係基於該晶圓之設計資料而獲得。
  4. 如請求項1之方法，其中該已知所關注缺陷之該位置係基於該晶圓之光學影像或掃描電子顯微鏡影像而獲得。
  5. 如請求項1之方法，其進一步包含藉由使該已知所關注缺陷之一 掃描電子顯微鏡影像與該晶圓之一光學影像相關來判定該晶圓之該光學影像中之該已知所關注缺陷之該位置。
  6. 如請求項1之方法，其中獲取該目標之該資訊包含運用該檢驗系統之多個通道來擷取該晶圓上之該目標之影像，且其中該多個通道包含至少該第一通道及該第二通道。
  7. 如請求項1之方法，其中獲取該目標之該資訊包含：運用該檢驗系統之多個通道來擷取該所關注圖案之影像；判定該等經擷取影像中之哪一者對於圖案搜尋係最佳的；及指定藉以擷取用於該圖案搜尋之該等經擷取影像中之該最佳者之該多個通道中之一者作為該第一通道。
  8. 如請求項1之方法，其中獲取該目標之該資訊包含：運用該檢驗系統之多個通道產生在該已知所關注缺陷處及接近該已知所關注缺陷之該晶圓之額外影像；判定該等額外影像中之哪一者對於圖案搜尋係最佳的；及自被判定為對於該圖案搜尋係最佳之該額外影像選擇該所關注圖案。
  9. 如請求項1之方法，其中獲取該目標之該資訊包含：運用該檢驗系統之多個通道來擷取該已知所關注缺陷之影像；判定該等經擷取影像中之哪一者對於該檢測係最佳的；及指定藉以擷取該等經擷取影像中之該最佳者之該多個通道中之一者作為該第二通道。
  10. 如請求項1之方法，其中獲取該目標之該資訊包含：規定關注區域之大小、形狀及位置、模板之大小、形狀及位置以及其中在該一或多個檢測參數應用於其之該等影像中判定該一或多個特性之區域。
  11. 如請求項1之方法，其中獲取該目標之該資訊包含：擷取該晶圓或該另一晶圓上之一個晶粒中之所有已知所關注缺陷之模板， 其中該搜尋係運用該檢驗系統之至少該第一通道來執行。
  12. 如請求項1之方法，其中獲取該目標之該資訊包含：判定該所關注圖案之一模板與藉由運用該第一通道將該晶圓上之該目標成像而獲取之該目標之一影像之間之一相似度；及判定該所關注圖案相對於接近該所關注圖案之其他圖案之一唯一性。
  13. 如請求項1之方法，其中該所關注圖案具有分別短於形成於該晶圓及該另一晶圓上之晶粒之一寬度及一高度的一寬度及一高度。
  14. 如請求項1之方法，其中該一或多個特性包含該已知所關注缺陷之大小、形狀、強度、對比度或極性。
  15. 如請求項1之方法，其中該一或多個特性包含自運用該第二通道獲取之該第二影像判定之該已知所關注缺陷之一或多個特性。
  16. 如請求項1之方法，其中該已知所關注缺陷之該位置相對於該所關注圖案之該位置係唯一的。
  17. 如請求項1之方法，其中產生微型關注區域以涵蓋該等可能所關注缺陷位置中之一或多者。
  18. 如請求項1之方法，其中該獲取及該搜尋係在缺陷檢測之前之一設置步驟中運用該檢驗系統來執行。
  19. 如請求項1之方法，其中該獲取及該搜尋係運用與該檢驗系統相同類型之一不同檢驗系統來執行。
  20. 如請求項1之方法，其中該獲取及該搜尋係在該晶圓或該另一晶圓上之不同晶粒中執行，且其中該搜尋係使用該等目標候選者之一或多個模板在該晶圓或該另一晶圓上之一個晶粒中執行。
  21. 如請求項1之方法，其進一步包含基於該搜尋之結果而判定一關注區域之一或多個參數。
  22. 如請求項1之方法，其進一步包含：藉由使該所關注圖案之一模 板影像與藉由該第一通道獲取之該等目標候選者之該等影像相關來判定一關注區域位置；及將該關注區域位置應用於藉由該第二通道獲取之該等可能所關注缺陷位置之該等影像。
  23. 如請求項1之方法，其進一步包含：選擇該目標之一或多個特性；選擇該一或多個檢測參數；及判定一關注區域之一或多個參數以使得在該等目標候選者中檢測不到除該已知所關注缺陷外之缺陷。
  24. 如請求項1之方法，其進一步包含：建立該所關注圖案之一模板；及藉由改變該模板之大小或者翻轉、旋轉或處理該模板來修改該模板。
  25. 如請求項1之方法，其中該第一通道至少部分地定義用於該等目標候選者之該等影像與該第一影像或該所關注圖案之一模板之影像匹配之最佳光學模式。
  26. 如請求項1之方法，其進一步包含基於該目標之該資訊而判定該一或多個檢測參數。
  27. 如請求項1之方法，其中該檢驗系統在該等第一及第二通道中使用不同光學模式，且其中該等不同光學模式由光譜、孔徑、偏光或其某一組合定義。
  28. 如請求項1之方法，其中藉由該等第一及第二通道獲取之該等影像係藉由對該等影像應用之影像感測器校準及對準演算法而彼此空間配準。
  29. 一種非暫時性電腦可讀媒體，其儲存可在一電腦系統上執行以用於執行用於檢測一晶圓上之缺陷之一電腦實施之方法之程式指令，其中該電腦實施之方法包含：獲取一晶圓上之一目標之資訊，其中該目標包含形成於該晶圓上之一所關注圖案及接近該所關注圖案或在該所關注圖案中 出現之一已知所關注缺陷，且其中該資訊包含藉由運用一檢驗系統之一第一通道將該晶圓上之該所關注圖案成像而獲取之該晶圓上之該所關注圖案之一第一影像、藉由運用該檢驗系統之一第二通道將該已知所關注缺陷成像而獲取之該晶圓上之該已知所關注缺陷之一第二影像、該晶圓上之該所關注圖案之一位置、該已知所關注缺陷相對於該所關注圖案之一位置及自該所關注圖案及該已知所關注缺陷計算之一或多個特性；搜尋該晶圓上或另一晶圓上之一個晶粒中之目標候選者，其中該等目標候選者包含該所關注圖案；及藉由以下操作來檢測該等目標候選者中之該已知所關注缺陷：基於藉由該第一通道獲取之該等目標候選者之影像而識別可能所關注缺陷位置且將一或多個檢測參數應用於藉由該第二通道獲取之該等可能所關注缺陷位置之影像。
  30. 一種經組態以檢測一晶圓上之缺陷之系統，其包含：一檢驗子系統，其經組態以獲取一晶圓上之一目標之資訊，其中該目標包含形成於該晶圓上之一所關注圖案及接近該所關注圖案或在該所關注圖案中出現之一已知所關注缺陷，且其中該資訊包含藉由運用該檢驗子系統之一第一通道將該晶圓上之該所關注圖案成像而獲取之該晶圓上之該所關注圖案之一第一影像及藉由運用該檢驗子系統之一第二通道將該已知所關注缺陷成像而獲取之該晶圓上之該已知所關注缺陷之一第二影像；其中該檢驗子系統經進一步組態以搜尋該晶圓上或另一晶圓上之一個晶粒中之目標候選者，其中該等目標候選者包含該所關注圖案；及一電腦系統，其經組態以藉由以下操作來檢測該等目標候選者中之該已知所關注缺陷：基於藉由該第一通道獲取之該等目 標候選者之影像而識別可能所關注缺陷位置且將一或多個檢測參數應用於藉由該第二通道獲取之該等可能所關注缺陷位置之影像。
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