TWI388822B

TWI388822B - 於利用帶電粒子束成像之樣品檢測中判定缺陷之方法以及系統

Info

Publication number: TWI388822B
Application number: TW098143591A
Authority: TW
Inventors: Wei Fang; Jack Jau
Original assignee: Hermes Microvision Inc
Priority date: 2008-12-23
Filing date: 2009-12-18
Publication date: 2013-03-11
Also published as: US20100158317A1; TW201024719A; US8055059B2

Description

於利用帶電粒子束成像之樣品檢測中判定缺陷之方法以及系統

本發明是有關一種於一資料集內用以判定異常之方法以及系統，特別是一種於利用帶電粒子束成像之樣品檢測中判定缺陷之方法以及系統。

帶電粒子顯微影像是偵測一樣品經帶電粒子束轟擊後所釋出的帶電粒子所形成。分析帶電粒子顯微影像可以獲得欲取得之被檢測樣品之物理以及電性特徵資訊。舉例而言，帶電粒子束成像技術應用於半導體裝置的檢測，並藉由分析所獲得的半導體裝置影像，可判定參與檢測的裝置中存在缺陷。

圖1顯示傳統判定缺陷的方法，其用以檢測一晶圓1以及排列於晶圓1表面上的多個晶片。一種習知判定缺陷的方法包含以一運算程式比較重覆晶片11、12、13中相對應區域111、121、131的影像。若比較結果所產生的訊號值超過一預定閥值，則判定晶片11、12、13其中之一有至少一缺陷。習知技術的比較方法僅依據個別區域111、121、131每一影像之一特徵灰階值。舉例而言，單一影像中不同位置的灰階值加以平均以得到此影像之一總體特徵灰階值。接著，比較每一影像的特徵灰階值以判定是否有缺陷存在於區域111、121、131其中之一。由於習知之方法過度單純化，因此檢測時常發生誤判的情形。為了進行更精確的比較，觀測一影像應該考慮更多的因素。

綜上所述，能夠更精確地判定帶電粒子顯微影像中存在的缺陷以及減少誤判發生的方法以及系統便是目前極需努力的目標。

本發明提供一種缺陷判定方法以及其應用之帶電粒子束檢測系統。本發明之方法係轉換檢測區域的帶電粒子顯微影像成為多個特徵影像，其中每一特徵影像擷取並強調出帶電粒子顯微影像中的某個特徵。當要從這些參與的影像中比較多個影像來判定缺陷的存在，強調相同特徵的特徵影像是以一對一或全體進行比較。因此，本發明可更精確判定帶電粒子顯微影像中存在的缺陷，以及減少誤判的發生。

本發明一實施例之於利用帶電粒子束成像之樣品檢測中判定缺陷之方法包含提供一影像群組，其包含利用帶電粒子束成像所獲得一樣品之一目標影像、一第一參考影像以及一第二參考影像；以n個影像轉換運算器之組合轉換目標影像成n個目標特徵影像；以上述影像轉換運算器分別轉換第一參考影像以及第二參考影像成n個第一參考特徵影像以及n個第二參考特徵影像；以一距離評估運算器，例如單一距離評估方法或不同距離評估方法或其組合，依據每一目標特徵影像以及相對應之第一參考特徵影像間之距離，評估目標影像以及第一參考影像間之距離以獲得一第一距離；以距離評估運算器，依據每一目標特徵影像以及相對應之第二參考特徵影像間之距離，評估目標影像以及第二參考影像間之距離以獲得一第二距離；以及將評估得到之第一距離以及第二距離與一預定閥值距離比較，以判定目標影像中存在的缺陷。

本發明另一實施例揭露一電腦可讀取媒體，其記錄有一於利用帶電粒子束成像之樣品檢測中判定缺陷之電腦程式。此電腦程式執行包含以下的動作：利用一帶電粒子顯微影像源提供一影像群組，其包含利用帶電粒子束成像所獲得一樣品之一目標影像、一第一參考影像以及一第二參考影像；以n個影像轉換運算器之組合轉換目標影像成n個目標特徵影像；以多個影像轉換運算器分別轉換第一參考影像以及第二參考影像成n個第一參考特徵影像以及n個第二參考特徵影像；以一距離評估運算器，依據每一目標特徵影像以及相對應之第一參考特徵影像間之距離，評估目標影像以及第一參考影像間之距離以獲得一第一距離；以距離評估運算器，依據每一目標特徵影像以及相對應之第二參考特徵影像間之距離，評估目標影像以及第二參考影像間之距離以獲得一第二距離；以及將評估得到之第一距離以及第二距離與一預定閥值距離比較，以判定目標影像中存在的缺陷。

本發明又一實施例之用以檢測一樣品之帶電粒子束檢測系統包含一帶電粒子束產生器、一聚集鏡模組、一探針形成物鏡模組、一帶電粒子束偏向模組、一二次帶電粒子偵測模組、一影像形成模組以及一缺陷判定裝置。帶電粒子束產生器用以產生一初級帶電粒子束。聚集鏡模組用以聚集初級帶電粒子束。探針形成物鏡模組用以聚焦已聚集之初級帶電粒子束成為一帶電粒子束探針。帶電粒子束偏向模組用以將帶電粒子束探針掃描樣品之一表面。二次帶電粒子偵測模組用以偵測經帶電粒子束探針轟擊而從樣品產生之帶電粒子，以產生一二次帶電粒子偵測訊號。影像形成模組與二次帶電粒子偵測模組電性連接以接收來自二次帶電粒子偵測模組之二次帶電粒子偵測訊號，並相對應地形成至少一帶電粒子顯微影像。缺陷判定裝置記錄有一用以判定一缺陷之電腦程式，並與影像形成模組電性連接，其中，電腦程式執行以下步驟：從影像形成模組取得一影像群組，其包含利用帶電粒子束成像所獲得該樣品之一目標影像、一第一參考影像以及一第二參考影像；以n個影像轉換運算器之組合轉換目標影像成n個目標特徵影像；以多個影像轉換運算器分別轉換第一參考影像以及第二參考影像成n個第一參考特徵影像以及n個第二參考特徵影像；以一距離評估運算器，依據每一目標特徵影像以及相對應之第一參考特徵影像間之距離，評估目標影像以及第一參考影像間之距離以獲得一第一距離；以距離評估運算器，依據每一目標特徵影像以及相對應之第二參考特徵影像間之距離，評估目標影像以及第二參考影像間之距離以獲得一第二距離；以及將評估得到之第一距離以及第二距離與一預定閥值距離比較，以判定目標影像中存在的缺陷。

以下藉由具體實施例配合所附的圖式詳加說明，當更容易瞭解本發明之目的、技術內容、特點及其所達成之功效。

圖2以及圖3a至3c顯示本發明之一實施例之於利用帶電粒子束成像之樣品檢測中判定缺陷之方法。首先，提供一影像群組，其包含利用帶電粒子束成像所獲得一樣品之一目標影像、一第一參考影像以及一第二參考影像(步驟S21)。舉例而言，圖3a所示之晶片31、32、33代表具有相同圖案及/或製程特徵的重覆晶片群組，且影像311、321、331是從晶片31、32、33中相對應區域所取得的影像，因此，影像311、321、331能夠一起分析以判定缺陷。為了簡化說明，影像311指定為目標影像，其包含導電接墊31a以及跡線31b等特徵；影像321指定為第一參考影像，其包含導電接墊32a以及跡線32b等特徵；影像331指定為第二參考影像，其包含導電接墊33a以及跡線33b等特徵。需注意者，影像311、321、331可顯示晶片31、32、33表面之電壓對比(voltage contrast，VC)及/或表面下的結構。

接著，請參照圖2，以n個影像轉換運算器之組合轉換目標影像成n個目標特徵影像(步驟S22)。舉例而言，目標影像311轉換為目標特徵影像312以及313，如圖3b以及圖3c所示。如圖所示，目標特徵影像312擷取並強調目標影像311中導電接墊31a的特徵，以及目標特徵影像313擷取並強調目標影像311中跡線31b的特徵。於一實施例中，n可為等於或大於2的整數。另外，影像轉換運算器包含選自由拉普拉斯過濾器(Laplacian filter)、索貝爾過濾器(Sobel Filter)、距離圖(Distance Map)、梯度連貫圖(Gradient Flow Map)、其它影像處理運算器或任何影像頻率運算器或以上之組合所組成之群組其中之一。

前述之影像轉換運算器亦應用於分別轉換第一參考影像以及第二參考影像成n個第一參考特徵影像以及n個第二參考特徵影像(步驟S23)。舉例而言，如圖3b以及圖3c所示，第一參考影像321轉換成第一參考特徵影像322、323，其中，第一參考特徵影像322擷取並強調出第一參考影像321中之導電接墊32a的特徵，而第一參考特徵影像323擷取並強調出第一參考影像321中之跡線32b的特徵。同樣地，第二參考影像331轉換成第二參考特徵影像332、333，其中，第二參考特徵影像332擷取並強調出第二參考影像331中之導電接墊33a的特徵，而第二參考特徵影像333擷取並強調出第二參考影像中331中之跡線33b的特徵。需注意者，第一以及第二參考特徵影像322以及332是相對應於目標特徵影像312，亦即第一以及第二參考特徵影像322以及332是利用產生目標特徵影像312的相同轉換運算器所產生。因此，目標特徵影像312將可在接下來的步驟中與第一以及第二參考特徵影像322以及332一起進行分析。同樣地，第一以及第二參考特徵影像323以及333是相對對於目標特徵影像313，亦即此三個影像是由相同的轉換運算器所產生。因此，目標特徵影像313將可在接下來的步驟中與第一以及第二參考特徵影像323以及333一起進行分析。

接著，以一距離評估運算器，依據每一個目標特徵影像以及相對應的第一參考特徵影像間之距離，評估目標影像以及第一參考影像間之距離以獲得一第一距離(步驟S24)。舉例而言，第一距離是從目標特徵影像312以及第一參考特徵影像322間之距離以及目標特徵影像313以及第一參考特徵影像323間之距離評估而得。於一實施例中，距離評估運算器包含選自由歐幾里德距離函數(Euclidean distance function)、曼哈坦距離函數(Manhattan distance function)或以上之組合所組成之群組其中之一。

同樣地，以距離評估運算器，依據每一目標特徵影像以及相對應的第二參考特徵影像間之距離，評估目標影像以及第二參考影像間之距離以獲得一第二距離(步驟S25)。舉例而言，第二距離是從目標特徵影像312以及第二參考特徵影像332間之距離以及目標特徵影像313以及第二參考特徵影像333間之距離評估而得。同樣地，於一實施例中，距離評估運算器包含選自由歐幾里德距離函數(Euclidean distance function)、曼哈坦距離函數(Manhattan distance function)或以上之組合所組成之群組其中之一。

最後，將評估得到的第一距離以及第二距離與一預定閥值距離比較，以判定目標影像中存在的缺陷(步驟S26)。舉例而言，若第一距離以及第二距離皆等於或大於預定閥值距離，則判定目標影像中有至少一缺陷，否則，判定目標影像中沒有缺陷。

於一實施例中，本發明之方法更包含提供下一影像群組，以及在此步驟中，對被指定為目標影像者執行與前述相同的判定步驟。需注意者，在提供下一影像群組步驟的期間或之前，可選擇性執行步驟S22至S26。

上述揭露判定缺陷的方法能夠以純軟體的方式實現。舉例而言，本發明之方法可儲存於記錄於電腦可讀取媒體之電腦程式中。帶電粒子檢測系統，例如一掃描式電子顯微鏡(scanning electron microscope，SEM)，其運算單元讀取記錄於電腦可讀取媒體之程式以執行本發明之判定缺陷的方法。此外，顯而易見的是，所屬技術領域之技術人士能夠以純硬體、純韌體或軟體、硬體以及韌體之任意組合實現上述方法。

請參照圖4，其顯示本發明一實施例之帶電粒子束檢測系統4。帶電粒子束檢測系統4用以檢測一位於樣品台49上之樣品48，並包含一帶電粒子束產生器41、一聚集鏡模組42、一探針形成物鏡模組43、一帶電粒子束偏向模組44、一二次帶電粒子偵測模組45、一影像形成模組46以及一缺陷判定裝置47。帶電粒子束產生器41用以產生一初級帶電粒子束401。聚集鏡模組42用以聚集初級帶電粒子束401。探針形成物鏡模組43用以聚焦已聚集的初級帶電粒子束401成為一帶電粒子束探針402。帶電粒子束偏向模組44用以將帶電粒子束探針402掃描固定於樣品台49上之樣品48的表面。

接續上述說明，二次帶電粒子偵測模組45用以偵測經帶電粒子束探針402轟擊而從樣品上產生之帶電粒子403(可能伴隨從樣品表面反射或散射的帶電粒子)，並相對應地產生一二次帶電粒子偵測訊號404。影像形成模組46與二次帶電粒子偵測模組45電性耦合以接收來自二次帶電粒子偵測模組45的二次帶電粒子偵測訊號404，並相對應地形成至少一帶電粒子顯微影像。缺陷判定裝置47與影像形成模組46電性耦合，用以判定接收自影像形成模組46之帶電粒子顯微影像中存在的缺陷。於一實施例中，用以判定缺陷之電腦程式記錄於缺陷判定裝置47，以使缺陷判定裝置47能夠執行圖2所示之缺陷判定步驟。

綜合上述，本發明之實施例已揭露於利用帶電粒子束成像之樣品檢測中判定缺陷之方法及其應用。一種能夠執行上述方法之帶電粒子束檢測系統轉換一樣品上相對應區域之帶電粒子顯微影像成多個特徵影像，此特徵影像分別擷取以及強調出欲檢測區域之某些特定處理的特徵，接著比較這些特徵影像以判定欲檢測區域中存在的缺陷。舉例而言，各別特徵影像之間不同的灰階值是以(數學上定義的)距離長度來表示及看待。因此，可依據多個指標判定缺陷的存在，例如習知技術比較單一參數的方法(例如每一影像以用以比較之一單一灰階平均值表示)。因此，可更精確地從樣品的帶電粒子顯微影像中判定缺陷的存在以及減少誤判的發生。需注意者，在轉換檢測區域之原始影像成一特徵影像時，選擇轉換運算器是依據欲擷取以及強調之檢測區域中之特定特徵。舉例而言，一運算器可用以擷取以及強調出導電接墊，另一運算器則用以擷取以及強調一跡線或一導線。因此，產生個別形成的特徵影像以從不同視角評估檢測區域。依據所強調之不同處理方式之特徵，例如以電壓對比灰階值方式，來分析檢測區域。因此，本發明之實施例可達成多維(multi-dimensional)判定缺陷的目的。

以上所述之實施例僅是為說明本發明之技術思想及特點，其目的在使熟習此項技藝之人士能夠瞭解本發明之內容並據以實施，當不能以之限定本發明之專利範圍，即大凡依本發明所揭示之精神所作之均等變化或修飾，仍應涵蓋在本發明之專利範圍內。

11、12、13．．．晶片

111、121、131．．．區域

31、32、33．．．晶片

311．．．目標影像

31a、32a、33a．．．導電接墊

31b、32b、33b．．．跡線

312、313．．．目標特徵影像

321．．．第一參考影像

322、323．．．第一參考特徵影像

331．．．第二參考影像

332、333．．．第二參考特徵影像

4．．．帶電粒子束檢測系統

401．．．初級帶電粒子束

402．．．帶電粒子束探針

403．．．帶電粒子

404．．．二次帶電粒子偵測訊號

41．．．帶電粒子束產生器

42．．．聚集鏡模組

43．．．探針形成物鏡模組

44．．．帶電粒子束偏向模組

45．．．二次帶電粒子偵測模組

46．．．影像形成模組

47．．．缺陷判定裝置

48．．．樣品

49．．．樣品台

S21~S26．．．判定缺陷步驟

圖1為一示意圖，顯示習知於帶電粒子顯微影像中判定缺陷之方法。

圖2為一流程圖，顯示本發明一實施例之於利用帶電粒子束成像之樣品檢測中判定缺陷之方法。

圖3a至圖3c為一示意圖，顯示圖2所示之本發明實施例之影像轉換步驟。

圖4為一示意圖，顯示本發明一實施例之帶電粒子束檢測系統。

S21~S26．．．判定缺陷步驟

Claims

一種於利用帶電粒子束成像之樣品檢測中判定缺陷之方法，包含：提供一影像群組，其包含利用帶電粒子束成像所獲得一樣品之一目標影像、一第一參考影像以及一第二參考影像；以n個影像轉換運算器之組合轉換該目標影像成n個目標特徵影像；以該多個影像轉換運算器分別轉換該第一參考影像以及該第二參考影像成n個第一參考特徵影像以及n個第二參考特徵影像；以一距離評估運算器，依據每一該目標特徵影像以及相對應之該第一參考特徵影像間之距離，評估該目標影像以及該第一參考影像間之距離以獲得一第一距離；以該距離評估運算器，依據每一該目標特徵影像以及相對應之該第二參考特徵影像間之距離，評估該目標影像以及該第二參考影像間之距離以獲得一第二距離；以及將評估得到之該第一距離以及該第二距離與一預定閥值距離比較，以判定該目標影像中存在該缺陷。
如請求項1所述之方法，其中若該第一距離以及該第二距離皆等於或大於該預定閥值距離，則判定該目標影像中有至少一缺陷，否則，判定該目標影像中沒有缺陷。
如請求項1所述之方法，其中n為等於或大於2之整數。
如請求項1所述之方法，更包含：提供下一影像群組步驟，其中，在提供下一影像群組步驟的期間或之前，選擇性執行轉換影像、評估距離以及將評估得到之距離與該預定閥值距離比較之該多個步驟。
如請求項1所述之方法，其中該影像轉換運算器包含選自由拉普拉斯過濾器(Laplacian filter)、索貝爾過濾器(Sobel Filter)、距離圖(Distance Map)、梯度連貫圖(Gradient Flow Map)、其它影像處理運算器或任何影像頻率運算器或以上之組合所組成之群組其中之一。
如請求項1所述之方法，其中該距離評估運算器包含選自由歐幾里德距離函數(Euclidean distance function)、曼哈坦距離函數(Manhattan distance function)或以上之組合所組成之群組其中之一。
一種電腦可讀取媒體，其記錄有一於利用帶電粒子束成像之樣品檢測中判定一缺陷之電腦程式，包含：利用一帶電粒子顯微影像源提供一影像群組，其包含利用帶電粒子束成像所獲得一樣品之一目標影像、一第一參考影像以及一第二參考影像；以n個影像轉換運算器之組合轉換該目標影像成n個目標特徵影像；以該多個影像轉換運算器分別轉換該第一參考影像以及該第二參考影像成n個第一參考特徵影像以及n個第二參考特徵影像；以一距離評估運算器，依據每一該目標特徵影像以及相對應之該第一參考特徵影像間之距離，評估該目標影像以及該第一參考影像間之距離以獲得一第一距離；以該距離評估運算器，依據每一該目標特徵影像以及相對應之該第二參考特徵影像間之距離，評估該目標影像以及該第二參考影像間之距離以獲得一第二距離；以及將評估得到之該第一距離以及該第二距離與一預定閥值距離比較，以判定該目標影像中存在該缺陷。
如請求項7所述之電腦可讀取媒體，其中若該第一距離以及該第二距離皆等於或大於該預定閥值距離，則判定該目標影像中有至少一缺陷，否則，判定該目標影像中沒有缺陷。
如請求項7所述之電腦可讀取媒體，其中選擇該多個影像轉換運算器的依據是使每一該目標特徵影像以及其相對應的參考特徵影像擷取並強調出所有該目標影像以及該參考影像所共有的一預定處理特徵。
如請求項7所述之電腦可讀取媒體，其中n為等於或大於2之整數。
如請求項7所述之電腦可讀取媒體，更包含：利用該帶電粒子顯微影像源提供下一影像群組步驟。
如請求項11所述之電腦可讀取媒體，其中在利用該帶電粒子顯微影像源提供下一影像群組步驟的期間或之前，選擇性執行轉換影像、評估距離以及將評估得到之距離與該預定閥值距離比較之該多個步驟。
如請求項7所述之電腦可讀取媒體，其中該影像轉換運算器包含選自由拉普拉斯過濾器(Laplacian filter)、索貝爾過濾器(Sobel Filter)、距離圖(Distance Map)、梯度連貫圖(Gradient Flow Map)、其它影像處理運算器或任何影像頻率運算器或以上之組合所組成之群組其中之一。
如請求項7所述之電腦可讀取媒體，其中該距離評估運算器包含選自由歐幾里德距離函數(Euclidean distance function)、曼哈坦距離函數(Manhattan distance function)或以上之組合所組成之群組其中之一。
一種帶電粒子束檢測系統，其用以檢測一樣品，該系統包含：一帶電粒子束產生器，用以產生一初級帶電粒子束；一聚集鏡模組，用以聚集該初級帶電粒子束；一探針形成物鏡模組，用以聚焦已聚集之該初級帶電粒子束成為一帶電粒子束探針；一帶電粒子束偏向模組，用以將該帶電粒子束探針掃描該樣品之一表面；一二次帶電粒子偵測模組，用以偵測經該帶電粒子束探針轟擊而從該樣品產生之帶電粒子，並相對應地產生一二次帶電粒子偵測訊號；一影像形成模組，其與該二次帶電粒子偵測模組電性連接以接收來自該二次帶電粒子偵測模組之該二次帶電粒子偵測訊號，並相對應地形成至少一帶電粒子顯微影像；以及一缺陷判定裝置，其記錄有一用以判定一缺陷之電腦程式，該缺陷判定裝置與該影像形成模組電性連接，其中，該電腦程式執行以下步驟：從該影像形成模組取得一影像群組，其包含利用帶電粒子束成像所獲得該樣品之一目標影像、一第一參考影像以及一第二參考影像；以n個影像轉換運算器之組合轉換該目標影像成n個目標特徵影像；以該多個影像轉換運算器分別轉換該第一參考影像以及該第二參考影像成n個第一參考特徵影像以及n個第二參考特徵影像；以一距離評估運算器，依據每一該目標特徵影像以及相對應之該第一參考特徵影像間之距離，評估該目標影像以及該第一參考影像間之距離以獲得一第一距離；以該距離評估運算器，依據每一該目標特徵影像以及相對應之該第二參考特徵影像間之距離，評估該目標影像以及該第二參考影像間之距離以獲得一第二距離；以及將評估得到之該第一距離以及該第二距離與一預定閥值距離比較，以判定該目標影像中存在該缺陷。
如請求項15所述之帶電粒子束檢測系統，其中若該第一距離以及該第二距離皆等於或大於該預定閥值距離，則判定該目標影像中有至少一缺陷，否則，判定該目標影像中沒有缺陷。
如請求項15所述之帶電粒子束檢測系統，其中n為等於或大於2之整數。
如請求項15所述之帶電粒子束檢測系統，該電腦程式更包含：從該影像形成模組取得下一影像群組，其中，在從該影像形成模組取得下一影像群組步驟的期間或之前，選擇性執行轉換影像、評估距離以及將評估得到之距離與該預定閥值距離比較之該多個步驟。
如請求項15所述之帶電粒子束檢測系統，其中該影像轉換運算器包含選自由拉普拉斯過濾器(Laplacian filter)、索貝爾過濾器(Sobel Filter)、距離圖(Distance Map)、梯度連貫圖(Gradient Flow Map)、其它影像處理運算器或任何影像頻率運算器或以上之組合所組成之群組其中之一。
如請求項15所述之帶電粒子束檢測系統，其中該距離評估運算器包含選自由歐幾里德距離函數(Euclidean distance function)、曼哈坦距離函數(Manhattan distance function)或以上之組合所組成之群組其中之一。