TW202336697A - 用於基於基板影像處理的膜非均勻性的像素和區域分類的非瞬態電腦可讀媒體、方法和拋光系統 - Google Patents

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Abstract

對基板上的膜非均勻性進行分類的方法包括：獲取基板的彩色圖像，其中該彩色圖像包括複數個色彩通道；針對基板的彩色圖像獲取標準色；針對沿著彩色圖像中的路徑的每個相應像素，決定該相應像素的顏色與標準色之間的差分向量，以生成差分向量序列；並基於差分向量序列，包括將序列中的多個差分向量與閾值進行比較，來將沿著該路徑的像素揀選到複數個區域中，包括至少一個正常區域和至少一個異常區域。

Description

用於基於基板影像處理的膜非均勻性的像素和區域分類的非瞬態電腦可讀媒體、方法和拋光系統
本公開涉及光學計量學，例如，對基板上膜的非均勻性進行分類的技術。
積體電路通常藉由在矽晶圓上順序沉積導電層、半導電層或絕緣層而形成於基板上。為了在積體電路的製造期間去除填充層或者提高光刻的平整性，可能需要對基板表面進行平坦化。
化學機械拋光（CMP）是一種公認的平坦化方法。這種平坦化方法通常需要將基板安裝在承載頭或拋光頭上。基板的暴露表面通常抵靠旋轉的拋光墊放置。承載頭提供基板上的可控負載，從而將基板推至抵靠拋光墊。研磨拋光漿料通常被供應至拋光墊的表面。
各種光學計量系統，例如光譜計量系統或橢偏計量系統，可用於測量拋光前和拋光後基板層的厚度，例如在內聯（in-line）計量站或獨立計量站處進行測量。
作為並行的問題，硬體資源（諸如圖形處理單元（GPU）和張量處理單元（TPU））的進步已導致深度學習演算法及其應用的極大改善。深度學習逐漸發展的領域之一是電腦視覺和圖像識別。此類電腦視覺演算法大多是為了圖像分類或分割而設計。
在一個態樣中，對基板上的膜非均勻性進行分類的方法包括：獲取基板的彩色圖像，該彩色圖像包括複數個色彩通道；針對基板的彩色圖像獲取標準色；針對沿著彩色圖像中的路徑的每個相應像素，決定該相應像素的顏色與標準色之間的差分向量以生成差分向量序列；以及基於差分向量序列，包括將序列中的多個差分向量與閾值進行比較，來將沿著該路徑的像素揀選到複數個區域中，所述複數個區域包括至少一個正常區域和至少一個異常區域。
在另一態樣中，可以提供電腦程式產品以對膜進行分類。
在另一態樣中，一種化學機械拋光系統包括控制系統，該控制系統被配置為對膜進行分類。
實現方式可以包括以下特徵中的一項或多項。揀選可以包括回應於決定相應差值的大小超過第一閾值而將像素標記為異常。決定差值可以包括計算第一元組和第二元組之間的向量差的大小，所述第一元組代表了相應像素的顏色，而第二元組代表標準色。揀選可以包括基於決定相應差值的大小小於第一閾值而將像素標記為正常。可將掩模施加到彩色圖像，以去除刻劃線和/或基板外的區域。前兩個色彩通道可以是綠色和紅色，且後兩個色彩通道可以是藍色和紅色。多條徑向路徑可以繞著基板中心均勻地間隔開。
實現方式可以包括以下潛在優勢中的一個或多個。可以快速地分析基板上的膜的異常，例如厚度的非均勻性、以及殘留物或缺陷的存在。在一些實現方式中，可以快速分析基板上的膜的異常，以用於管芯到管芯的測量。例如，內聯計量系統可以基於基板的彩色圖像測量該基板的膜異常。可以使用測得的異常，例如測得的非均勻性，來控制拋光參數從而補償基板的拋光不足或過度拋光。
所述方法可以使用像素序列中的顏色值來偵測基板的膜中的異常，並對異常的類型進行分類。可以訓練模型以基於顏色值決定不同的異常類型。
該計量系統可以具有高推理速度，以及對非均勻區域的高品質偵測與分類。該方法還可以考慮子層變化。
在以下所附附圖和描述中闡述一個或多個實施方式的細節。根據說明書和附圖以及根據申請專利範圍，其他態樣、特徵以及優點將顯而易見。
由於CMP製程中發生的拋光速率的變化，在CMP製程中使用來自乾法計量系統的薄膜厚度測量。此類乾法計量測量技術通常使用光譜法或橢偏法，其中膜疊層的光學模型中的變數適應於所收集的測量值。此類測量技術通常要求將感測器精確對準基板的測量點，以確保模型適用於所收集的測量值。因此，測量基板上的大量的點可能會非常耗時，並且對拋光不足和過度拋光的類型和程度進行分類可能不可行，因為會導致不可接受的產量降低。
然而，基於彩色圖像的影像處理技術可以提供對基板上的異常的更快偵測，並且以令人滿意的準確度對異常的類型進行分類。具體而言，來自基板的管芯的彩色圖像可以被劃分為多個區域。每個區域可以被劃分為相同或相似顏色的多個區。例如，具有足夠接近目標向量的顏色向量的像素可被分類為適當拋光；未藉由該測試的像素可被分類為異常。在一個實現中，對於跨基板的複數條路徑中的每一條，可以分析沿該路徑的每個像素的顏色，並且可以基於沿著該路徑的適當拋光區域和不適當拋光區域之間的邊界處的像素的色彩空間中的向量序列來決定異常的類型和程度。例如，可以基於所述向量來決定區域相對於其他區域是拋光不足還是過度拋光，以及拋光不足或過度拋光的程度。
參考圖1，拋光裝置100包括一個或多個承載頭126、一個或多個拋光站106、以及將基板裝載到承載頭和從承載頭卸載基板的傳送站，每個承載頭126被配置為承載基板10。每個拋光站106包括被支撐在台板120上的拋光墊130。拋光墊130可以是具有外拋光層和較軟背襯層的雙層拋光墊。
承載頭126可以懸掛自支撐件128，並在拋光站之間可移動。在一些實現方式中，支撐件128是頂部軌道，且每個承載頭126耦合到安裝在該軌道上的托架108，以便每個托架108可以在拋光站124和傳送站之間選擇性地移動。或者，在一些實現方式中，支撐件128是可旋轉的轉盤，並且轉盤的旋轉沿著圓形路徑同時移動承載頭126。
拋光裝置100的每個拋光站106可以例如在臂134的端部包括埠，以將拋光液136（諸如研磨料漿）分配到拋光墊130上。拋光裝置100的每個拋光站106還可以包括墊調節裝置，用於研磨拋光墊130，從而使拋光墊130維持在一致的研磨狀態中。
每個承載頭126可操作用於將基板10固持抵靠拋光墊130。每個承載頭126可以具有對與各相應基板相關聯的拋光參數的獨立控制，拋光參數例如壓力。具體而言，每個承載頭126可以包括保持環142，以將基板10保持在撓性膜144下方。每個承載頭126還可以包括由膜定義的複數個可獨立控制的可加壓腔室，例如，三個腔室146a-146c，所述腔室可以將可獨立控制的壓力施加到撓性膜144上的相關聯區域，從而施加到基板10上。儘管為了便於說明，圖1中僅示出了三個腔室，但也可以有一個或兩個腔室，或者四個或更多個腔室，例如，五個腔室。
每個承載頭126懸掛自支撐件128，並藉由傳動軸154連接到承載頭旋轉電機156，以便承載頭可以繞軸127旋轉。可選地，每個承載頭126可以橫向振盪，例如藉由在軌道上驅動托架108，或藉由轉盤自身的旋轉振盪。在操作中，台板繞其中心軸旋轉，且每個承載頭繞其中心軸127旋轉並跨拋光墊的頂表面橫向平移。
控制器190，諸如可程式設計電腦，提供了控制系統。控制器190被連接到每個電機，以獨立地控制台板120和承載頭126的旋轉速率。控制器190可以包括中央處理單元（CPU）、記憶體，以及支援電路（例如，輸入/輸出電路）、電源、時鐘電路、緩存等。記憶體被連接到CPU。記憶體是非瞬態可計算的可讀媒體，且可以是一種或多種隨時可用的記憶體，諸如隨機存取記憶體(RAM)、唯讀記憶體(ROM)、軟碟、硬碟或其他形式的數位存儲。另外，儘管圖示為單台電腦，但控制器190也可以是分散式系統，例如，包括多個獨立操作的處理器和記憶體。
拋光裝置100還包括內聯（也稱為串聯）光學計量系統160。內聯光學計量系統160的彩色成像系統被定位在拋光裝置100內，但在拋光操作期間不執行測量；而是在拋光操作之間（例如，當基板被從一個拋光站移動到另一個拋光站時）或拋光前或拋光後（例如，當基板被從傳送站移動到拋光站時，反之亦然）收集測量值。此外，內聯光學計量系統160可以定位在工廠介面單元或從工廠介面單元可訪問的模組中，從而在從晶圓盒中取出基板之後但在基板被移動到拋光單元之前對基板進行測量，或在基板已被清洗之後但在基板回到晶圓盒中之前對基板進行測量。
所述內聯光學計量系統160包括感測器組件161，該感測器組件161提供基板10的彩色成像。感測器組件161可以包括光源162、光偵測器164和用於在控制器190與光源162和光偵測器164之間發送和接收信號的電路166。
光源162可操作用於發射白光。在一個實現方式中，所發射的白光包括波長為200-800奈米的光。合適的光源是白光發光二極體（LED）陣列，或氙燈或氙汞燈。光源162被定向為以非零入射角α將光168引導到基板10的暴露表面上。入射角α可以是例如約30˚到75˚，例如50˚。
光源可以照亮跨越基板10寬度的基本線性的拉長區域。例如，光源162可以包括光學元件，例如擴束器，以將來自光源的光擴散到拉長區域中。替代地或另外地，光源162可以包括光源的線性陣列。光源162自身以及照射在基板上的區域可以拉長，並具有平行於基板表面的縱軸。
可以將擴散器170放置在光168的路徑中，或者光源162可以包括擴散器，以在光到達基板10之前將其擴散。
偵測器164是對來自於光源162的光敏感的彩色相機。該相機包括偵測器元件陣列。例如，該相機可以包括CCD陣列。在一些實現方式中，所述陣列是單行偵測器元件。例如，所述相機可以是線掃描相機。偵測器元件的行可以平行於由光源162照明的拉長區域的縱軸延伸。在光源162包括一行發光元件的情況下，該排偵測器元件可以沿與光源162的縱軸平行的第一軸延伸。一行偵測器元件可以包括1024個或更多個元件。
相機164配置有適當的聚焦光學元件172，以將基板的視場投影到偵測器元件陣列上。視場可以足夠長，以看到基板10的完整寬度，例如，150到300毫米長。相機164，包括相關聯的光學元件172，可以被配置為使得單獨的像素對應於長度等於或小於大約0.5毫米的區域。例如，假定視場為大約200毫米長，且偵測器164包括1024個元件，那麼由該線掃描相機生成的圖像可以具有長度為約0.5毫米的像素。為了決定圖像的長度解析度，可以將視場（FOV）的長度除以FOV得以成像的像素的數量，從而得到長度解析度。
相機164也可以被配置為使得像素寬度與像素長度相當。例如，線掃描相機的一個優勢是它的畫面播放速率非常快。畫面播放速率可以是至少5kHz。畫面播放速率可以被設定在一頻率，使得在成像區域跨基板10掃描時，像素寬度與像素長度相當，例如，等於或小於大約0.3毫米。
光源162與光偵測器164可以被支撐在台180上。在光偵測器164是線掃描相機的情況下，光源162和相機164相對於基板10可移動，使得成像區域可以掃描基板的整個長度。特別地，所述相對運動可以在平行於基板10表面並垂直於線掃描相機164的偵測器元件的行的方向上。
在一些實現方式中，台182是靜止的，並且用於基板的支撐件移動。例如，承載頭126可以移動，例如，藉由托架108的運動或藉由轉盤的旋轉振盪，或者在工廠介面單元中固持基板的機械臂可以將基板10移動經過線掃描相機182。在一些實現方式中，當承載頭或機械臂保持靜止以進行圖像採集時，台180是可移動的。例如，台180可以是沿軌道184藉由線性致動器182可移動的。在任一情況下，這允許光源162和相機164在正被掃描的區域跨基板10移動時保持相對彼此的固定位置。
具有跨基板一起移動的線掃描相機和光源的一個可能優勢是，例如與傳統2D相機相比，光源和相機之間的相對角度在晶圓上的不同位置保持不變因此，可以減少或減弱由視角變化引起的偽影。此外，線掃描相機可以減弱透視失真，而傳統2D相機表現出固有的透視失真，該固有的透視失真需要接下來藉由圖像變換進行校正。
感測器組件161可包括用於調整基板10與光源162和偵測器164之間的垂直距離的機構。例如，感測器組件161可以包括用於調整台180的垂直位置的致動器。
可選地，偏振濾波器174可被定位在光的路徑中，例如，在基板10與偵測器164之間。偏振濾波器174可以是圓偏振鏡（CPL）。典型的CPL是線性偏振鏡和四分之一波片的組合。偏振濾波器174的偏振軸的適當取向可以減少圖像中的霧度，並銳化或增強理想的視覺特徵。
假設基板上的最外層為半透明層，例如介電層，則在偵測器164處偵測到的光的顏色取決於例如基板表面的組成、基板表面的平滑度，和/或從基板上的一個或多個層（例如介電層）的不同介面反射的光之間的干涉的量。如前所述，光源162和光偵測器164可以連接到可操作來控制光源162和光偵測器164的操作並接收它們的信號的計算設備，例如控制器190。執行各種功能以將彩色圖像轉化為厚度測量的計算設備可以被視為計量系統160的一部分。
圖2示出了在對基板上的膜中的異常進行偵測和分類時使用的影像處理方法200。該方法可以由控制器190執行。控制器190接收基板的彩色圖像。所述彩色圖像可以是RGB圖像，或其他色彩空間中的圖像，例如XYZ或HCL。
控制器執行處理彩色圖像的影像處理演算法。控制器將來自光偵測器164的各個圖像線組裝成二維彩色圖像（步驟205）。控制器可以對每個色彩通道中的圖像中的像素的強度值施加偏移和/或增益調整（步驟210）。每個色彩通道可以具有不同的偏移和/或增益。可選地，所述圖像可以被歸一化（步驟215）。例如，可以計算測得圖像與標準預定義圖像之間的差異。例如，控制器可以針對紅色、綠色和藍色通道中的每一個通道存儲背景圖像，並且可以從針對每個色彩通道的測得圖像中減去背景圖像。還可以將圖像變換（例如，縮放和/或旋轉和/或平移）到標準圖像坐標系中（步驟220）。例如，可以平移圖像，使得基板中心位於圖像的中心點處，和/或可以縮放圖像，使得基板的邊緣位於圖像的邊緣處，和/或可以旋轉圖像，使得圖像的x軸與連接基板中心和基板取向特徵（例如，晶圓的凹口或平面）的徑向片段之間存在0˚角。可以藉由凹口尋跡器，或者藉由對彩色圖像320的影像處理（例如，從而決定圖像中刻劃線的角度），來決定基板取向。藉由彩色圖像320的影像處理還可以決定基板位置，例如，藉由偵測圓形基板邊緣且然後決定圓心。
可以對圖像320施加掩模。掩模可以從計算中減弱不想要的像素，例如，來自與刻劃線相對應的基板部分的像素。例如，控制器190可以存儲標識圖像中的感興趣位置和區域的管芯掩模。例如，對於矩形區域，可以藉由圖像中的右上角座標與左下角座標來限定區域。因此，掩模可以是資料檔案，該資料檔案包括用於每個區域的一對右上角座標和左下角座標。在其他情況（其中區域是非矩形的）下，可以使用更複雜的功能。在一些實現方式中，可以決定基板取向和位置，並可以相對於圖像對準管芯掩模。
參考圖3，示出了利用內聯光學計量系統160收集基板10的圖像300的示例。所述內聯光學計量系統160產生具有至少三個色彩通道（例如RGB通道）的彩色圖像300。該圖像可以是高解析度圖像（例如，具有至少720 x 1080像素高解析度的圖像），但也可以使用更低的解析度（例如，低至150 x 150像素）或更高的解析度。任何特定像素處的顏色取決於與該像素對應的基板區域中的一個或多個層（包括頂層）的厚度。
之後的演算法決定圖像的無掩模部分的「均勻色」（步驟225）。在一些實現方式中，針對每個色彩通道決定強度長條圖，並且該演算法在三個長條圖（R、G和B平面）中的每一個長條圖中找到峰值。來自長條圖中峰值的強度值的元組提供顏色值。該顏色值被稱為圖像300的「均勻色」（UC）。例如，圖3B示出了分別針對紅色、綠色和藍色通道的長條圖360、370、380，以及每個長條圖在R1、G1、B1處的峰值。元組（R1，G1，B1）提供了均勻色。然而，也可以使用其他技術來定義均勻色，例如，簡單地計算每個通道的眾數值或平均值。
收集的彩色圖像可以被存儲為PNG圖像以供進一步分析或處理，但是許多其他格式（例如JPEG等）也是可行的。
回到圖2，可以將施加了掩模的圖像饋入影像處理演算法中。控制器可以存儲定義橫跨圖像的複數條路徑的資料。例如，路徑可以是從基板中心徑向向外延伸的線（參見圖4A中的路徑406），但其他路徑也是可行的。對於徑向的線，該線可以以相同的角度間隔（例如，1-10º）圍繞基板中心定位。
對於每條路徑，控制器計算沿該路徑的像素序列中的每個像素與均勻色（UC）之間的差分向量（DV）（步驟230）。差分向量可以被表示為元組，例如，（D R，D G，D B）。在下面所示的計算演算法中，像素的差分向量可以由笛卡爾座標或者由球座標來表示： DV = (D r, D g, D b)，其中            （笛卡爾座標） D X= X – PP平均值 X，其中X = R，G，或B DV = (ρ, ϴ, φ)，其中                （球座標）
沿特定路徑的差分向量序列提供了差分向量廓線。分析每個差分向量廓線以偵測沿徑向廓線的非均勻的區域或片段（步驟240）。
在一些實現方式中，藉由使用閾值區分均勻區域與非均勻區域。差分向量的大小（例如，計算為常規歐幾裡得距離）高於閾值的像素被分類為「非均勻」。相比之下，差分向量的大小低於閾值的像素被分類為「均勻」。在一些實現方式中，可以藉由使用機器學習來自動設置區域解釋。
在一些實現方式中，控制器針對像素建立了四種可能的分類：適當拋光（類型1）、拋光不足（類型2）、過度拋光（類型3），或非均勻拋光但未分類或異常（類型4）。
演算法首先將路徑劃分為連續適當拋光像素組和連續未分類像素組。對於選定的像素，如果前面的像素被適當拋光（Properly Polished），但差分向量的大小（MagDV）大於閾值，則標識新的非均勻區域（即非PP或類型4）。該演算法繼續將沿著路徑的像素分組到已標識的非均勻區域中，直到遇到多個按序適當拋光的像素。藉由沿路徑重複此過程，像素被劃分為正常像素組與異常像素組。「n維持」參數可用作雜訊濾波器，用於決定開始新類型的區域所需要的相鄰像素的序列的長度。例如，如果類型1（即正常像素）區域短於「n維持」參數值，則這些類型1像素被分配到類型4（即異常像素）的相鄰區域。
將沿著路徑的像素劃分為組之後，可以針對每個組對異常的類型進行分類，例如拋光不足（類型2）或過度拋光（類型3）（步驟250）。可以藉由檢查差分向量，特別是異常像素組開始處的差分向量，來決定異常的類型。在不受任何特定理論限制的情況下，儘管非均勻區域中心處的顏色值可以匹配，但從PP區域到拋光不足（即UP或類型2）區域的過渡可能與從PP區域到過度拋光（即OP或類型3）區域的過渡不同。
在一些實現方式中，值F是基於特定色彩通道中的差值比計算的。例如，可以基於兩個色彩通道中的第一差值比和兩個色彩通道中的第二差值比的和計算F。然後可以將值F與一個或兩個閾值進行比較，以決定該區域是拋光不足（類型2）還是過度拋光（類型3）。如果F不滿足任一閾值，那麼該區域可以被標識為異常，例如，保持類型4。
在一些實現方式中，F和異常類型是根據以下函數決定的： 其中，D R、D G和D B是紅色、綠色和藍色色彩通道的差值，而FT1和FT2是根據經驗決定的閾值。
估計非PP區域中的像素的預設數量，所述像素沿著從相鄰的PP區域開始的路徑是連續的。可以由用戶（例如，藉由使用者輸入）選定像素的預設數量。藉由查看3-10個像素（例如，3-5個像素）（例如，一個區域可以是50-60個像素寬）並計算差值比來執行分類序列。例如，對於N個像素的序列中的每個像素，控制器計算因數（F）以提供F1、F2、F3、……、FN。將每個算出的F（即F1、F2、F3、……、FN）與每個閾值FT1、FT2、……、FTn進行比較。若所有像素滿足相同條件，例如，F1、……、FN都比FT1小或都比FT2大，則該區域被分類為「過度拋光」或「拋光不足」。否則，該區域被分類為未分類的非均勻性或異常。
在另一個實現方式中，可以使用類型4區域中的DV點（即與鄰近類型1區域相鄰的點）的球座標角度（例如θ和φ）來評估拋光不足或過度拋光之間的解釋。因此，決定UP還是OP的順序是：a) 針對UP表現的θ和φ設定上限與下限閾值；b) 分析類型4區域中的數個PP相鄰點；以及c) 若θ和φ落入類型2的範圍，則分類為類型2；否則，分類為類型3。
基於計算的資料，「非均勻性」可以按類型（步驟250a）和按嚴重程度（步驟250b）進一步分類（步驟250）。與前面的步驟類似，彩色圖像被輸入到影像處理演算法中並劃分為諸個體積，然後針對每個體積計算DV。對於每個非均勻區域，藉由諸如「輕度」、「中度」或「重度」之類的准定量描述決定嚴重程度。這是藉由將非均勻區域中的RGB像素集變換到RG色度空間來針對每個徑向廓線執行的。然後計算RG空間中的非均勻像素序列的邊界矩形（BRA）的面積。然後將BRA與閾值的面積作比較以決定嚴重程度的級別。例如，若有兩個閾值A1和A2，其中A1 ＜ A2，若BRA小於A1，那麼分類為「輕度」。若BRA在A1和A2之間，那麼分類為「中度」。若BRA大於A2，那麼分類為「重度」。如所述的，只列出了三個類別，然而，基於面積閾值的數量，該演算法可以有多於或少於三個類別。
作為決定嚴重程度的另一種方法，可以計算RG序列的弧長（而不是BRA）。這可能更困難，儘管這應該與基本理論相符。然而，邊界矩形的計算在計算上更簡單，並且看起來足夠精確。
參考圖4A-4C，示出了基板的具有徑向廓線的示例性圖像400的第一示例，其顯示了具有「重度」異常級別的非均勻區域402和404。嚴重程度的級別由圖4B顯示的圖表中的資料來分類和表示。線408指示閾值位凖；高於閾值線408的資料412是非均勻的，而低於閾值線408的資料410是均勻的。BRA區域的尺寸被計算並表示在圖4C中，確認了該徑向廓線400的嚴重非均勻性。
圖5A-5C示出了基板的具有徑向廓線的示例性圖像500的另一示例，顯示了輕度到中度非均勻性的情況。
通常，可以用資料控制CMP裝置的一個或多個指令引數。指令引數包括，例如，台板旋轉速度、基板旋轉速度、基板的拋光路徑、橫跨板的基板速度、施加於基板上的壓力、漿料組成、漿料流率和基板表面處的溫度。可以即時控制指令引數並自動調整指令引數，而不需要進一步的人為干預。
如在當前說明書中所使用的，術語基板可以包括，例如，產品基板（例如，其包括多個記憶體或處理器管芯）、測試基板、裸基板和門控基板。基板可以處於積體電路製造的各種階段，例如，基板可以是裸晶圓，或者基板可以包括一個或多個沉積的和/或圖案化的層。術語基板可以包括圓盤和矩形片材。
本說明書中描述的本發明的實施例和所有功能性操作可以以數位電子電路、或以電腦軟體、固件、或硬體（包括本說明書中公開的結構裝置或其結構等效物）、或以它們的組合來實現。本發明的實施例可以實現為一個或多個電腦程式產品，即有形地體現在非暫態機器可讀存儲介質中的一個或多個電腦程式，以供資料處理裝置（例如，可程式設計處理器、電腦，或多個處理器或電腦）執行或控制資料處理裝置的操作。
相對定位的術語用於表示系統的部件相對於彼此的定位，不一定是關於重力；應當理解，拋光表面和基板可以保持在垂直取向或一些其他取向上。
已經描述了許多實現方式。然而，應當理解，可進行各種修改。例如 可以使用對整個基板成像的相機，而非線掃描相機。在這種情況下，不需要相機相對於基板的運動。 相機可以覆蓋少於基板的整個寬度。在這種情況下，相機會需要在兩個垂直的方向上經歷運動，例如，被支撐在X-Y臺上，以便對整個基板進行掃描。 光源可以照亮整個基板。在這種情況下，光源不需要相對於基板運動。 光偵測器可以是光譜儀而非彩色相機；然後，光譜資料可以簡化為RGB色彩空間。 感測器組件不需要定位在拋光站之間或拋光站和傳送站之間的內聯系統。例如，感測器組件可以被定位在傳送站中，被定位在晶圓盒介面單元中，或是獨立系統。
相應地，其他實現方式也在請求項的範圍內。
10:基板 100:拋光裝置 106:拋光站 108:托架 120:台板 126:承載頭 127:軸 128:支撐件 130:拋光墊 134:臂 136:拋光液 142:保持環 144:撓性膜 154:傳動軸 156:承載頭旋轉電機 160:內聯光學計量系統 161:感測器組件 162:光源 164:光偵測器 166:電路 168:光 170:擴散器 172:聚焦光學元件 174:偏振濾波器 180:台 182:台 184:軌道 190:控制器 200:方法 205:步驟 210:步驟 215:步驟 220:步驟 225:步驟 230:步驟 240:步驟 250:步驟 320:彩色圖像 360:長條圖 370:長條圖 400:圖像 402:非均勻區域 404:非均勻區域 406:路徑 408:閾值線 410:資料 412:資料 500:圖像 146a:腔室 146b:腔室 146c:腔室 250a:步驟 250b:步驟 B1:元組 G1:元組 R1:元組
圖1示出了內聯光學測量系統的示例的視圖。
圖2示出了使用計算方法對基板上的膜的非均勻性進行分類的方法的流程圖。
圖3A示出了施加於用於計算分析的基板的示例性圖像的掩模。
圖3B示出了三個色彩通道的長條圖。
圖4A-4C示出了基板的具有徑向廓線的示例性圖像與非均勻性分析的結果的示例。
圖5A-5C示出了基板的具有徑向廓線的示例性圖像與非均勻性分析的結果的另一示例。
各個附圖中相同的引用符號指示相同的要素。
國內寄存資訊(請依寄存機構、日期、號碼順序註記) 無 國外寄存資訊(請依寄存國家、機構、日期、號碼順序註記) 無
200:方法
205:步驟
210:步驟
215:步驟
220:步驟
225:步驟
230:步驟
240:步驟
250:步驟
250a:步驟
250b:步驟

Claims (20)

  1. 一種非瞬態電腦可讀媒體，包括用於對一基板上的一膜非均勻性進行分類的一電腦程式，該電腦程式包含指令以使一台或多台電腦： 獲取一基板的一彩色圖像，該彩色圖像包括複數個色彩通道，該複數個色彩通道具有該彩色圖像的每個像素，該彩色圖像的該每個像素具有針對每個色彩通道的一顏色值； 針對沿著包括複數個像素的該彩色圖像中的一路徑的每個相應像素，基於該像素的該等顏色值將該相應像素分類為一正常類型或一異常類型； 將沿著該路徑的連續的相同類型像素分組成正常區域和異常區域；及 對於至少一個異常區域，基於沿著該路徑的該複數個像素中的多個連續像素的顏色值，將該異常區域分類為過度拋光、拋光不足或未分類，該多個連續像素包括在該異常區域和一相鄰的正常區域之間的一邊界處的一像素。
  2. 如請求項1所述的電腦可讀媒體，其中該等用於對該異常區域進行分類的指令包括：用於比較來自沿著該路徑的該多個連續像素的每個像素與一個或多個閾值的指令。
  3. 如請求項1所述的電腦可讀媒體，包括用於針對該基板的該彩色圖像獲取一均勻色，及針對沿著該彩色圖像中的該路徑的每個相應像素來決定該相應像素的該顏色與該均勻色之間的一差分向量以生成一差分向量序列的指令。
  4. 如請求項3所述的電腦可讀媒體，其中該等用於獲取該均勻色的指令包括：用於決定該彩色圖像的該複數個通道中的每個通道的一強度長條圖、用於在每個相應長條圖中選擇一峰值的一強度，及用於將該均勻色設置為具有與該等峰值的該等強度對應的值的一元組的指令。
  5. 如請求項3所述的電腦可讀媒體，其中該等用於獲取該均勻色的指令包括：用於決定該彩色圖像的一平均色的指令。
  6. 如請求項3所述的電腦可讀媒體，其中該等用於對該異常區域進行分類的指令包括：用於基於兩個色彩通道中的一差值比計算一因數的指令。
  7. 如請求項6所述的電腦可讀媒體，其中該等用於計算該因數的指令包括：用於計算前兩個色彩通道中的一第一差值比和後兩個色彩通道中的一第二差值比的一和的指令。
  8. 如請求項7所述的電腦可讀媒體，其中該等用於對該異常區域進行分類的指令包括：用於將該因數與至少一第三閾值進行比較的指令。
  9. 如請求項3所述的電腦可讀媒體，其中該等用於比較來自該多個連續像素的每個像素的指令包括：用於比較該序列中的多個該等差分向量與一閾值的指令。
  10. 如請求項9所述的電腦可讀媒體，其中該等用於對該等像素進行分類的指令包括：用於針對該多個差分向量中的每一個相應差分向量，決定該相應差分向量的一大小是否超過一第一閾值的指令。
  11. 如請求項2所述的電腦可讀媒體，其中該等用於對該異常區域進行分類的指令包括：決定該多個像素中的所有像素是否滿足相同條件的指令。
  12. 如請求項2所述的電腦可讀媒體，其中該多個像素為一預設數量的像素。
  13. 如請求項2所述的電腦可讀媒體，其中該預設數量的像素為3到10個像素。
  14. 如請求項1所述的電腦可讀媒體，其中該多個連續像素位於與一鄰近正常區域相鄰的該異常區域的一像素處。
  15. 如請求項1所述的電腦可讀媒體，包括用於用於決定該基板上的複數條路徑、針對每條相應路徑來決定沿著該相應路徑的每個像素的差值，並將沿著該相應路徑的該等像素揀選到該複數個區域中的指令。
  16. 如請求項6所述的電腦可讀媒體，其中該複數條路徑是從該基板的一中心向外延伸的徑向路徑。
  17. 一種非瞬態電腦可讀媒體，包括用於對一基板上的一膜非均勻性進行分類的一電腦程式，該電腦程式包含指令以使一台或多台電腦： 獲取一基板的一彩色圖像，該彩色圖像包括複數個色彩通道，該複數個色彩通道具有該彩色圖像的每個像素，該彩色圖像的該每個像素具有針對每個色彩通道的一顏色值； 針對沿著包括複數個像素的該彩色圖像中的一路徑的每個相應像素，基於該像素的該等顏色值將該相應像素分類為一正常類型或一異常類型； 將沿著該路徑的連續的相同類型像素分組成正常區域和異常區域；及 對於至少一個異常區域，基於來自該異常區域中的像素的顏色值來決定異常區域的一嚴重程度。
  18. 如請求項17所述的電腦可讀媒體，包括用於針對該基板的該彩色圖像獲取一均勻色，及針對沿著該彩色圖像中的該路徑的每個相應像素來決定該相應像素的該顏色與該均勻色之間的一差分向量以生成一差分向量序列的指令。
  19. 如請求項18所述的電腦可讀媒體，其中決定該嚴重程度的指令包括：在該色彩通道中的至少兩者處的一色彩空間中決定一最小邊界區域，該最小邊界區域包含該異常區域中的該等像素的該等差分向量，並將該邊界區域的一面積與一第五閾值進行比較。
  20. 如請求項19所述的電腦可讀媒體，其中該最小邊界區域包括一矩形。
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