TWI554753B - 用於偵測在晶圓上之缺陷之方法、系統及非暫時性電腦可讀媒體 - Google Patents

用於偵測在晶圓上之缺陷之方法、系統及非暫時性電腦可讀媒體 Download PDF

Info

Publication number
TWI554753B
TWI554753B TW101127047A TW101127047A TWI554753B TW I554753 B TWI554753 B TW I554753B TW 101127047 A TW101127047 A TW 101127047A TW 101127047 A TW101127047 A TW 101127047A TW I554753 B TWI554753 B TW I554753B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
image data
wafer
output
detection
different
Prior art date
Application number
TW101127047A
Other languages
English (en)
Other versions
TW201319554A (zh
Inventor
陳魯
張強
Original Assignee
克萊譚克公司
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 克萊譚克公司 filed Critical 克萊譚克公司
Publication of TW201319554A publication Critical patent/TW201319554A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI554753B publication Critical patent/TWI554753B/zh

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/9501—Semiconductor wafers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8806—Specially adapted optical and illumination features
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
    • H01L22/10—Measuring as part of the manufacturing process
    • H01L22/12—Measuring as part of the manufacturing process for structural parameters, e.g. thickness, line width, refractive index, temperature, warp, bond strength, defects, optical inspection, electrical measurement of structural dimensions, metallurgic measurement of diffusions
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8854—Grading and classifying of flaws
    • G01N2021/8867—Grading and classifying of flaws using sequentially two or more inspection runs, e.g. coarse and fine, or detecting then analysing
    • G01N2021/887—Grading and classifying of flaws using sequentially two or more inspection runs, e.g. coarse and fine, or detecting then analysing the measurements made in two or more directions, angles, positions
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20212—Image combination

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Description

用於偵測在晶圓上之缺陷之方法、系統及非暫時性電腦可讀媒體
本發明通常係關於偵測晶圓上之缺陷。
本申請案係2009年1月26日申請之名為「Systems and Methods for Detecting Defects on a Wafer」的美國專利申請案第12/359,476號之部分接續申請案，該案以引用的方式併入，如同本文充分闡明一般。
以下描述及實例並不因其被包括於本段落中而被承認係先前技術。
在半導體製造程序期間之多種步驟使用檢測程序以偵測晶圓上之缺陷而在製造程序中提昇較高良率且因此提昇較高利潤。檢測已經一直是製造半導體裝置(諸如IC)之重要部分。但是，因為較小缺陷可使裝置出故障，所以隨著半導體裝置之尺寸減小，檢測對於可接受的半導體裝置之成功製造變得甚至更重要。例如，因為甚至較小之缺陷可引起半導體裝置中不必要之偏差，所以隨著半導體裝置之尺寸減小，減小大小的缺陷之偵測已變得必要。
改進相對小缺陷之偵測的一個明顯方法為增加光學檢測系統之解析度。增加光學檢測系統之解析度的一個方法為減小系統可操作之波長。隨著檢測系統之波長減小，非相干光源不能產生充足亮度之光。因此，對於設計成在較短波長操作之檢測系統，更適當之光源為可在相對短波長產生較亮光的雷射光源。但是，雷射光源產生相干光。因為 相干光可在晶圓之影像中產生光斑，所以此光對檢測不利。因為光斑係影像中之雜訊源，所以由檢測系統產生之影像中的信雜比(S/N)將藉由光斑減少。此外，晶圓檢測系統(例如，基於雷射之檢測系統)中之光斑雜訊係所關注缺陷(DOI)偵測能力的主要限制之一。隨著晶圓設計規則繼續縮小，光學檢測系統較佳地具有較短波長及較大收集數值孔徑(NA)。結果，光斑雜訊增加至更佔主導之雜訊源。
已開發用於減少來自雷射光源之光之光斑的檢測應用之許多照明系統。例如，當前減少光斑雜訊之流行方法涉及藉由使光傳輸通過光學漫射器或振動光纖光來減少照明雷射源之相干性。此等方法通常要求增加晶圓上之照明NA且因此對透鏡外部(OTL)斜角照明架構無效。雷射相干性之減少亦限制傅立葉濾光之使用且使S/N降級。已應用其他方法(諸如在光瞳平面中移動孔隙)以選擇光瞳平面中之光的空間樣本且接著從較大數量之樣本對影像求平均值。此方法將大大減少光學系統之解析度，藉此減少缺陷捕捉率。
缺陷偵測之一些方法使用由檢測系統之多個偵測器產生的輸出以偵測晶圓上之缺陷及/或將晶圓上偵測之缺陷分類。此等系統及方法之實例繪示於Ravid等人的國際公開案第WO 99/67626號中，該案以引用的方式併入，如同本文充分闡明一般。本公開案中描述之系統及方法通常經組態以分開偵測由不同偵測器產生之電信號中的缺陷。換言 之，由每一個偵測器產生之電信號經分開處理以判定每一個偵測器是否已偵測到缺陷。在由其中一個偵測器產生的電信號中偵測到缺陷之任何時候，由至少兩個偵測器產生之電信號經集體分析以決定缺陷之散射光屬性，諸如反射光強度、反射光量、反射光線性及反射光不對稱性。接著基於此等屬性將缺陷分類(例如，分類為圖案缺陷或粒子缺陷)。
雖然上文參考之公開案中揭示之方法及系統使用從由一個以上偵測器產生之電信號決定的缺陷之散射光屬性，但是本公開案中揭示之方法及系統並不使用由一個以上偵測器產生之電信號組合來偵測缺陷。此外，本公開案中揭示之方法及系統並不將由一個以上偵測器產生之電信號組合用於除了分類之外的任何缺陷相關之功能。
其他當前可用之檢測系統經組態以利用一個以上偵測通道來檢測晶圓，藉由分開處理由每一個通道獲取之資料來偵測晶圓上之缺陷及藉由分開處理由每一個通道獲取之資料將缺陷分類。亦可(例如)藉由產生不同的晶圓圖(每一者繪示僅由其中一個個別通道偵測之缺陷)進一步分開處理由每一個個別通道偵測之缺陷。接著可使用(例如)個別晶圓圖之范恩(Venn)加法組合由此系統之一個以上通道產生的缺陷偵測結果。亦可使用單遍次或多遍次中獲取之輸出來執行此檢測。例如，用於缺陷偵測的一種先前使用之方法包含執行晶圓之兩個或更多個掃描且決定許多結果之聯集作為晶圓的最終檢測結果。在此先前使用之方法中，擾 亂點濾光(nuisance filtering)及缺陷併像(binning)係基於來自多個掃描之范恩ID結果，「及/或」(AND/OR)運算。
因此，此先前使用之檢測方法並不利用由檢測系統在像素級產生之輸出，而是在晶圓圖級組合結果作為最終結果。相較於每一遍次所見之晶圓級雜訊，基於缺陷之相對信號(量值)由每一遍次獨立地偵測缺陷。此外，先前使用之方法中的擾亂點濾光及併像可基於來自多個掃描之「及/或」偵測及其後每一個個別掃描中之分開。因而，對於偵測，除了「及/或」運算之外，不考慮交叉遍次資訊。
因此，有利的是開發組合來自檢測系統之不同光學狀態的資訊，以在減少影像資料中之雜訊(例如，光斑雜訊)之同時，增加用於缺陷偵測的晶圓的影像資料中之缺陷之S/N的偵測晶圓上之缺陷的方法及系統。
將不以限制隨附申請專利範圍之標的之任何方式解釋多種實施例之以下描述。
一項實施例係關於一種偵測一晶圓上之缺陷的方法。該方法包含藉由使用一檢測系統之聚焦的第一及第二不同值及該檢測系統之所有其他光學參數的相同值掃描該晶圓來產生一晶圓的輸出。該方法亦包含使用利用聚焦之該第一值產生之該輸出來產生該晶圓的第一影像資料及使用利用聚焦之該第二值產生之該輸出來產生該晶圓的第二影像資料。此外，該方法包含組合相對應於該晶圓上的實質上相同位置之該第一影像資料及該第二影像資料，藉此產生該 晶圓的額外影像資料。該方法進一步包含使用該額外影像資料偵測該晶圓上之缺陷。
可如本文描述般進一步執行該方法之每一個步驟。此外，該方法可包含本文描述之(若干)其他方法之(若干)任何其他步驟。而且，可藉由本文描述之任何系統執行該方法。
另一實施例係關於一種包含儲存於其中以使一電腦系統執行一電腦實施之方法來偵測一晶圓上之缺陷之程式指令的非暫時性電腦可讀媒體。該方法包含獲取藉由使用一檢測系統之聚焦的第一及第二不同值及該檢測系統之所有其他光學參數的相同值掃描該晶圓產生之一晶圓的輸出。該方法亦包含使用利用聚焦之該第一值產生之該輸出來產生該晶圓的第一影像資料及使用利用聚焦之該第二值產生之該輸出來產生該晶圓的第二影像資料。此外，該方法包含組合相對應於該晶圓上的實質上相同位置之該第一影像資料及該第二影像資料，藉此產生該晶圓的額外影像資料。且該方法進一步包含使用該額外影像資料偵測該晶圓上之缺陷。
可如本文描述般進一步執行上文描述的電腦實施之方法的每一個步驟。此外，電腦實施之方法可包含本文描述之(若干)其他方法之(若干)任何其他步驟。電腦可讀媒體可如本文描述般進一步組態。
額外實施例係關於一種經組態以偵測一晶圓上之缺陷的系統。該系統包含一檢測子系統，該檢測子系統經組態以 藉由使用該檢測系統之聚焦的第一及第二不同值及該檢測系統之所有其他光學參數的相同值掃描該晶圓來產生一晶圓的輸出。該系統亦包含一電腦子系統，該電腦子系統經組態以使用利用聚焦之該第一值產生之該輸出來產生該晶圓的第一影像資料及使用利用聚焦之該第二值產生之該輸出來產生該晶圓的第二影像資料，組合相對應於該晶圓上的實質上相同位置之該第一影像資料及該第二影像資料，藉此產生該晶圓的額外影像資料及使用該額外影像資料偵測該晶圓上之缺陷。該系統可如本文描述般進一步組態。
熟悉此項技術者可在獲益於較佳實施例之以下詳細描述及參考附圖之後瞭解本發明之進一步優點。
雖然本發明易受多種修改及替代形式的影響，但是其特定實施例係藉由圖式中之實例展示且在本文中詳細描述。圖式並不按照比例繪製。但是，應理解，並不期望本發明之圖式及詳細描述將本發明限於所揭示之特定形式，而是相反，本發明將涵蓋屬於隨附申請專利範圍定義之本發明之精神及範疇內的所有修改、等效物及替代物。
現在轉向圖式，應注意，圖並不按照比例繪製。特定言之，大大擴大圖中一些元件之比例以強調元件之特性。亦應注意，圖並不按照相同比例繪製。已使用相同參考數字指示可類似地組態的一個以上圖中所示之元件。
一項實施例係關於偵測晶圓上之缺陷的方法。該方法包含藉由利用檢測系統使用檢測系統之第一光學狀態及第二 光學狀態掃描晶圓而產生晶圓的輸出。藉由掃描晶圓產生之輸出可包含任何適當之輸出且可取決於檢測系統之組態及/或用於執行掃描之檢測配方而變化。例如，輸出可包含回應於從晶圓散射之光(例如，在暗場(DF)檢測系統之情況下)的信號、資料、影像或影像資料。
檢測系統可為商用檢測系統，諸如從加利福尼亞米爾皮塔斯(Milpitas,California)的KLA-Tencor購得的Puma 91xx系列工具。檢測系統可經組態以用於檢測圖案化之晶圓及/或未圖案化之晶圓。此外，檢測系統可經組態以用於可能與一個或多個其他檢測模式(諸如孔隙檢測模式)組合之DF檢測。而且，檢測系統可組態為光學檢測系統。可以任何適當之方式執行利用檢測系統掃描晶圓。例如，可相對於檢測系統之光學器件移動晶圓(藉由檢測系統之台)，使得隨著偵測到從晶圓散射之光，檢測系統之照明追蹤晶圓上之蛇形路徑。
藉由檢測系統之至少一個光學參數的不同值定義第一光學狀態及第二光學狀態。例如，可藉由係或可組合使用以產生晶圓的輸出之檢測系統之不同光學參數的值定義檢測系統之光學「狀態」(其亦通常稱作光學「組態」或「模式」)。不同光學參數可包含(例如)照明之波長、收集/偵測之波長、照明之偏光、收集/偵測之偏光、照明角(由仰角或入射角及可能地方位角定義)、收集/偵測角、像素大小及類似物。可藉由檢測系統之僅一個光學參數的不同值及檢測系統之其他光學參數的相同值定義第一光學狀態及 第二光學狀態。但是，可藉由檢測系統之兩個或更多個光學參數的不同值定義第一光學狀態及第二光學狀態。
在一實施例中，不同值包含在掃描期間光導向至晶圓之不同照明角。不同照明角可包含實質上相同之仰角及不同方位角。圖1繪示由檢測系統之至少一個光學參數的不同值定義之檢測系統的不同光學狀態之一實施例。例如，如圖1中所示，光10可以方位角14(例如，約45度之方位角)導向至晶圓12。光16可以方位角18(例如，約-45度之方位角)導向至晶圓。光10及光16可以相同或實質上相同之仰角20(例如，約15度)導向至晶圓。但是，光10及光16可以不同仰角及/或不同方位角導向至晶圓。可由不同光源或相同光源產生光10及光16。
光10及光16可具有實質上相同之特性(例如，波長、偏光等等)。以此方式，為了分開偵測歸因於於呈不同照明角之照明而從晶圓散射之光以藉此產生針對不同光學狀態的分開輸出，可在不同遍次(即，單個程序中執行之多遍次)中利用呈不同照明角之光掃描晶圓。例如，在雙遍次檢測中，可利用以某個仰角及45度方位角進入之照明來產生第一遍次輸出。除了呈-45度方位角照明之外，可利用用於第一遍次之相同光學條件來產生第二遍次輸出。
可對不能同時及分開產生輸出(例如，歸因於不同光學狀態之間的檢測系統之單個光學元件之設定的差異)的檢測系統之任何不同光學狀態執行此多遍次輸出產生。但是，若檢測系統之不同光學狀態可用於同時產生晶圓的分 開輸出(例如，使用檢測系統之不同通道)，則可在晶圓之單遍次掃描中執行使用檢測系統之第一光學狀態及第二光學狀態來產生輸出。
在另一實施例中，利用相干光執行利用檢測系統使用第一光學狀態及第二光學狀態掃描晶圓。相干光可包含由處於任何適當之波長的任何適當之相干光源(例如，雷射)產生的光。此外，可使用其中照明源為以傾斜入射角入射於晶圓上之雷射光的透鏡外部(OTL)光學檢測系統執行方法。在此實施例中，如圖1中所示，光10及光16可以傾斜入射角導向至晶圓及檢測系統的透鏡22之外部。透鏡22可經組態以收集掃描期間由於晶圓之照明而從晶圓散射之光。可如本文描述進一步組態包含透鏡22之檢測系統。
以此方式，本文描述之實施例的一個優點在於實施例可如本文進一步描述般減少光斑雜訊；且相較於用於減少光斑雜訊之其他常用方法，可保持雷射源之相干性。因此，在本文描述之實施例中，可有效地應用傅立葉濾光技術以消除DF幾何中之圖案背景。傅立葉濾光技術可包含此項技術中已知的任何(光學或資料處理)傅立葉濾光技術。雖然在本文描述之實施例中可藉由使用OTL照明組態中之相干光掃描晶圓而有利地產生輸出，但是可在任何適當之照明組態中使用任何適當之光產生輸出。
在額外實施例中，藉由掃描期間用於從晶圓收集光的檢測系統之光學參數的相同值定義第一光學狀態及第二光學狀態。例如，如上文描述，值可包含在掃描期間光導向至 晶圓的不同照明角。此外，不同光學狀態可僅在檢測系統之一個或多個照明光學參數上不同。因而，因為僅改變照明，所以不對不同光學狀態(使用其等可在晶圓的可能性不同遍次或掃描中產生輸出)之間的收集光學路徑進行改變。使用不同光學狀態的相同收集光學路徑可有利地減少如本文描述般使用藉由掃描晶圓(例如，在兩個或更多遍次中)獲取之輸出產生及如本文進一步描述般組合的不同影像資料之間的對準誤差及光學誤差。
在進一步實施例中，不同值包含不同成像模式、不同偏光狀態、不同波長、不同像素大小或其等一些組合。例如，不同值可包含照明的不同偏光狀態。在此實例中，可藉由收集的相同偏光狀態定義第一光學狀態及第二光學狀態。例如，不同值可包含一個光學狀態中照明的p偏光(P)狀態及另一光學狀態中照明的s偏光(S)狀態，且可使兩個光學狀態中用於收集的偏光狀態不偏光(N)。但是，在另一實例中，亦可藉由收集的不同偏光狀態定義光學狀態。例如，可藉由照明的S偏光狀態及收集的P偏光狀態定義第一光學狀態，且可藉由照明的P偏光狀態及收集的S偏光狀態定義第二光學狀態。
在另一實施例中，不同值包含檢測系統之不同通道。例如，可藉由檢測系統之第一通道定義第一光學狀態，且可藉由檢測系統之第二通道定義第二光學狀態。換言之，可使用檢測系統之一個通道作為第一光學狀態產生晶圓的輸出，且可使用檢測系統之不同通道作為第二光學狀態產生 晶圓的輸出。本文通常使用術語「通道」以指稱檢測系統之不同偵測子系統或偵測器，該等偵測子系統或偵測器可在由偵測子系統或偵測器從晶圓收集及偵測光之角(即，收集角)方面不同，但是其等亦可或不可在其他方面(例如，由通道偵測光的(若干)波長，由通道偵測光的偏光等等)不同。
在此實例中，若偵測系統包含三個通道，則可藉由以下通道組合定義第一光學狀態及第二光學狀態：通道1及通道2；通道2及通道3；以及通道1及通道3。此外，如本文進一步描述，可使用兩個以上不同光學狀態執行實施例。在此實例中，若檢測系統包含三個通道，則可分別藉由通道1、通道2及通道3定義第一光學狀態、第二光學狀態及第三光學狀態。而且，可藉由檢測系統之不同通道定義不同光學狀態之每一者(例如，藉由N個通道定義之N個光學狀態)。
在此實施例中，並行執行使用第一光學狀態及第二光學狀態來產生輸出。例如，可在相同遍次或掃描中產生使用第一光學狀態及第二光學狀態產生之輸出。因而，可並行收集來自每一個通道之輸出。
方法亦包含使用利用第一光學狀態產生之輸出來產生晶圓的第一影像資料及使用利用第二光學狀態產生之輸出來產生晶圓的第二影像資料。在一實施例中，第一影像資料及第二影像資料包含差量影像資料。可以任何適當之方式產生差量影像資料。例如，可使用測試影像資料及兩個參 考(例如，來自與產生測試影像之晶粒相鄰的晶圓上之晶粒的影像資料)產生第一光學狀態之差量影像資料。在此實例中，可從測試影像資料減去一個參考，且從測試影像資料分開減去另一參考。兩個減法運算之結果可相乘，且該乘積之絕對值可為差量影像資料。可以類似方式產生第二光學狀態之差量影像資料。因而，可僅使用利用每一個狀態產生之輸出分開產生該光學狀態之差量影像資料。換言之，產生差量影像資料並非交叉光學狀態操作。以此方式，產生第一影像資料及第二影像資料可包含執行晶粒對晶粒減法以消除輸出中之圖案背景。但是，可使用(若干)任何適當之演算法及/或方法以任何其他適當之方式產生差量影像資料。此外，第一影像資料及第二影像資料可能不是差量影像資料。例如，第一影像資料及第二影像資料可為(若干)任何其他圖案背景消除操作之後(例如，傅立葉濾光之後)的晶圓之原始影像資料。
方法亦包含組合相對應於晶圓上的實質上相同位置之第一影像資料及第二影像資料，藉此產生晶圓的額外影像資料。以此方式，可在位置對位置基礎上組合第一影像資料及第二影像資料。不同於涉及組合使用檢測系統之不同光學狀態獲得的關於晶圓之資訊的方法，如本文描述般組合第一影像資料及第二影像資料而產生晶圓的不同影像資料，接著可如本文進一步描述般使用該影像資料(例如，用於缺陷偵測)。例如，組合第一影像資料及第二影像資料可包含使用第一影像資料及第二影像資料來執行「影像 融合」。換言之，可從晶圓之兩個其他影像資料「融合」晶圓之新影像資料。因而，可使用可包含本文描述之任何光學狀態(例如，藉由不同偏光、不同通道等等定義之光學狀態)的多個光學狀態執行影像融合。例如，可藉由使用來自檢測系統之任何兩個(或更多個)通道的影像資料實現影像融合。在此實例中，若檢測系統包含三個通道，則可使用以下通道組合來執行影像融合：通道1及通道2；通道2及通道3；通道1及通道3；以及通道1、通道2及通道3。此外，如本文進一步描述，可在不同遍次中獲取用於產生第一影像資料及第二影像資料之輸出。以此方式，方法可包含多遍次影像融合。但是，亦如本文進一步描述，可在單遍次中獲取用於產生第一影像資料及第二影像資料之輸出(例如，可從每一個通道並行收集輸出)。因而，方法可包含單遍次影像融合。
雖然方法包含如上文描述般組合第一影像資料及第二影像資料，但方法並不限於僅組合第一影像資料及第二影像資料。例如，若使用檢測系統之第三光學狀態(其藉由不同於定義第一光學狀態及第二光學狀態之至少一個光學參數的值之檢測系統之該至少一個光學參數的至少一個值定義)針對晶圓產生輸出，則方法可包含使用利用可如本文描述般執行的第三光學狀態產生之輸出來產生晶圓的第三影像資料。可藉由本文描述之任何光學參數的任何不同值定義第三光學狀態。在此實例中，可藉由檢測系統之不同通道定義不同光學狀態之每一者。方法亦可包含如本文描 述般組合相對應於晶圓上的實質上相同位置之第一影像資料、第二影像資料及第三影像資料，藉此產生晶圓的額外影像資料。組合使用由兩個或更多個光學狀態產生之輸出而產生的影像資料係如本文進一步描述般有利。
而且，雖然方法包含產生晶圓的額外影像資料，但是方法並不限於僅產生晶圓的額外影像資料。例如，方法可包含如上文描述般產生晶圓的額外影像資料及以類似方式產生不同的額外影像資料。在此實例中，可藉由如上文描述般組合第一影像資料及第二影像資料產生額外影像資料。方法亦包含使用如本文進一步描述般定義的檢測系統之第三光學狀態產生晶圓的輸出。該輸出可用於如本文進一步描述般產生晶圓的第三影像資料。接著該第三影像資料可如本文描述般與第一影像資料及/或第二影像資料組合以產生不同的額外影像資料。可以類似方式使用不同的額外影像資料以在如本文進一步描述之步驟中使用額外影像資料。
在一實施例中，組合第一影像資料及第二影像資料包含對相對應於晶圓上的實質上相同位置之第一影像資料及第二影像資料來執行影像相關。例如，可藉由將影像資料(例如，來自兩遍次)相關而產生新晶圓影像資料或融合影像資料。在一實例中，影像相關可包含5像素乘5像素相關。但是，可使用(若干)任何適當之影像相關演算法及/或方法以任何適當之方式執行影像相關。此外，可使用可用於影像相關的任何適當之影像處理技術執行影像相關。
在另一實施例中，在第一影像資料及第二影像資料之像素級執行組合第一影像資料及第二影像資料。換言之，在逐像素基礎上組合第一影像資料及第二影像資料。仍換言之，可對第一影像資料及第二影像資料中之個別像素分開執行組合第一影像資料及第二影像資料。藉由在像素級融合資訊，可利用不同光學狀態(其等可由不同檢測遍次產生)之間的量值(強度)及相位(相關性)資訊兩者。藉由在像素級組合資訊，採用之新尺寸變得可用，即，不同觀點(光學狀態)之間的重合。
可對整個晶圓或利用檢測系統使用第一光學狀態及第二光學狀態掃描的晶圓之整個部分產生不同光學狀態的第一影像資料及第二影像資料(例如，差量影像資料)。此外，可使用所有第一影像資料及第二影像資料來執行組合第一影像資料及第二影像資料。以此方式，可對整個晶圓或使用第一光學狀態及第二光學狀態掃描的晶圓之整個部分執行影像融合。
但是，可不對整個晶圓或晶圓之整個掃描部分執行影像融合。例如，方法可包含將截止強度(intensity cut off)應用於第一影像資料及/或第二影像資料且消除不具有超過截止強度之強度值的任何第一影像資料及/或第二影像資料。以此方式，未消除之第一影像資料及/或第二影像資料可識別為待用於方法中執行之額外步驟的候選者。在此實例中，若使用晶圓之第一遍次中產生之輸出來產生第一影像資料及使用晶圓之第二遍次中產生之輸出來產生第二 影像資料，則截止強度可應用於第一影像資料以消除不具有超過截止強度之強度值的任何第一影像資料。以此方式，方法可包含保存僅在第一遍次中識別之候選者的影像修補資料。在第二遍次中，僅相對應於晶圓上的相同位置之第二影像資料可作為候選者與第一影像資料一起儲存及/或組合。以此方式，第二遍次中保存之影像資料可取決於第一遍次中捕捉之候選者而變化，且可使用第二遍次中保存之影像資料來執行影像融合。但是，若使用晶圓之單遍次中產生之輸出來產生第一影像資料及第二影像資料，則截止強度可應用於第一影像資料及第二影像資料兩者且無論其他影像資料之強度值為何，具有超過截止強度之值的任何第一影像資料及第二影像資料可與相對應之影像資料組合。
方法可包含執行一些(即，一個或多個)擴張步驟以確保影像資料中之缺陷信號之間的適當對準。例如，對於上文描述般識別之每一個候選者，可執行3像素乘3像素擴張。但是，(若干)擴張步驟可包含此項技術中已知的任何適當之擴張影像處理技術且可使用(若干)任何適當之方法及/或演算法執行。可對第一影像資料及第二影像資料二者執行(若干)擴張步驟，藉此增加第一影像資料及第二影像資料中之缺陷信號彼此對準的精確度。
無論方法是否包含(若干)擴張步驟(諸如上文描述之擴張步驟)，方法可包含在組合步驟之前對準第一影像資料及第二影像資料。可以任何適當之方法執行影像資料對準。 例如，可透過針對不同光學狀態產生之影像資料(例如，來自兩遍次中獲取之影像資料)之間的(例如，x及y方向上跨影像資料之平均強度的)X及Y投影之交叉相關來執行影像資料對準。
在額外實施例中，並不在組合步驟之前執行缺陷偵測。例如，如上文描述，在組合步驟之前，截止強度可應用於第一影像資料及/或第二影像資料。但是，截止強度並非為缺陷偵測臨限值、方法或演算法。而是，僅為了減少方法之其他步驟中涉及之處理的目的，截止強度本質上用作雜訊過濾器以消除不具有較高強度值之影像資料。此外，可如本文進一步描述般個別使用第一影像資料及第二影像資料來執行缺陷偵測，且可或可不在執行組合步驟之前使用第一影像資料及/或第二影像資料來執行缺陷偵測。但是，直到已執行其中產生額外影像資料之組合步驟之後才使用額外影像資料來執行缺陷偵測。以此方式，不同於涉及組合缺陷偵測之後產生的資訊(例如，組合來自晶圓之不同掃描的缺陷偵測結果)之方法及系統，本文描述之實施例在缺陷偵測之前組合資訊，此如本文進一步描述般有利。
因為本文描述之實施例包含組合第一影像資料及第二影像資料以產生額外影像資料，所以可在方法期間儲存相當大量之影像資料。特別適於儲存相對大量之資料(諸如影像資料)的方法及系統之實例係在2008年9月19日申請由Bhaskar等人共同擁有的的美國專利申請案第12/234,201號 中描述，該案公開作為2009年3月26日之美國專利申請公開案第2009/0080759號且以引用的方式併入，如同本文充分闡明一般。本文描述之實施例可包含儲存由使用本專利申請案中描述之方法及系統的本文描述之實施例產生之輸出及/或影像資料。例如，系統可包含八個影像電腦。在利用第一光學狀態執行之多遍次檢測的第一遍次期間，每一個影像電腦可接收及儲存晶圓上掃描之每一個掃描帶(swath)的1/8影像資料。在利用第二光學狀態執行之多遍次檢測的第二遍次期間，每一個影像電腦可接收及儲存晶圓上掃描之每一個掃描帶的1/8影像資料。此外，每一個影像電腦可接收及儲存兩遍次中在晶圓上的實質上相同位置產生之影像資料(即，實質上相同晶圓位置及/或實質上相同掃描帶中位置產生的影像資料)。在第二遍次期間產生之影像資料可儲存於相對於儲存之第一遍次影像資料之位置的固定偏移位置的影像電腦之影像緩衝區中。接著可在本文描述之(若干)任何步驟中使用儲存之影像資料。本文描述之電腦系統及電腦子系統可如上文參考之專利申請案中描述般進一步組態。本文描述之實施例亦可包含上文參考之專利申請案中描述的(若干)任何方法之(若干)任何步驟。
方法進一步包含使用額外影像資料偵測晶圓上之缺陷。因此，不再僅單獨由每一個光學狀態(或每一遍次)來決定缺陷偵測，而是基於從多個光學狀態(例如，所有遍次)融合之資訊來決定缺陷偵測。以此方式，本文描述之方法使 用藉由組合來自由多個光學狀態產生之原始(差量)影像資料的資訊而產生的影像融合結果作為缺陷偵測之輸入。使用額外影像資料在晶圓上偵測之缺陷可包含此項技術中已知的任何缺陷且可取決於晶圓之一個或多個特性(例如，晶圓類型或檢測之前對晶圓執行的程序)而變化。
使用額外影像資料偵測缺陷可包含將一個或多個缺陷偵測臨限值應用於額外影像資料。例如，可比較額外影像資料可與一個或多個缺陷偵測臨限值。一個或多個缺陷偵測臨限值可用於作出關於額外影像資料中之像素是有缺陷還是沒有缺陷的決策。使用一個或多個缺陷偵測臨限值的缺陷偵測之其他方法可首先使用較簡單(較少涉及計算)之測試選擇一組候選像素，其後更複雜之計算僅應用於候選者來偵測缺陷。
用於偵測晶圓上之缺陷的一個或多個缺陷偵測臨限值可為包含於檢測配方中之一個或多個缺陷偵測演算法的(若干)缺陷偵測臨限值。應用於額外影像資料之一個或多個缺陷偵測演算法可包含(若干)任何適當之缺陷偵測演算法且可取決於(例如)正對晶圓執行之檢測類型而變化。應用於額外影像資料的適當之缺陷偵測演算法的實例包含由商用檢測系統(諸如來自KLA-Tencor之檢測系統)使用的分段自動定限(SAT)或多個晶粒自動定限(MDAT)。以此方式，額外影像資料可視作在提到缺陷偵測時的任何其他影像資料。
在一實施例中，額外影像資料具有少於第一影像資料及 第二影像資料之雜訊。例如，如本文描述般組合針對不同光學狀態產生之晶圓的影像資料提供晶圓之雜訊分佈的新背景內容及對所關注缺陷(DOI)之靈敏度。此外，藉由在像素級組合(或融合)來自多個光學狀態之資訊，可減少對擾亂點事件或雜訊之靈敏度。例如，藉由如上文描述般執行影像相關，可在額外影像資料中實質上消除非空間重合之第一影像資料及第二影像資料中的晶圓雜訊。以此方式，本文描述之實施例利用不同光學狀態(例如，藉由不同成像模式、偏光狀態、波長、像素大小等等定義)提供不同觀點之晶圓級雜訊及擾亂點缺陷的事實，藉此提供抑制可如本文進一步描述般使用(例如，用於缺陷偵測之目的)之額外影像資料中之雜訊的潛力。
在額外實施例中，額外影像資料具有少於第一影像資料及第二影像資料之光斑雜訊。例如，本文描述之實施例可使用影像相關程序(以產生額外影像資料)，藉此實質上消除不相關之光斑雜訊。此外，如上文描述，可藉由不同照明角定義第一光學狀態及第二光學狀態。因而，本文描述之實施例可用於藉由改變照明角之光斑雜訊抑制。換言之，本文描述之實施例可用於藉由將使用利用光學檢測系統中之多種照明角產生的輸出而產生之影像資料相關的光斑雜訊抑制。例如，隨著照明角改變，從晶圓上之表面粗糙度散射之光之相位關係改變。影像資料中之光斑圖案相應地改變。當此改變足夠時，不同影像資料之相關性將有助於消除光斑雜訊。
光斑圖案如何隨著照明角改變而改變之實例展示於圖2中。對晶圓上之相同位置產生檢測影像資料24及26。以45度的照明方位角獲取檢測影像資料24。以-45度的照明方位角獲取檢測影像資料26。因此，以不同照明角(例如，相同仰角，但是不同方位角)獲取檢測影像資料。影像資料之部分28展示由兩個方位角照明產生之光斑圖徵在分頁上的相同位置處實質上不同。特定言之，檢測影像資料26中之亮光斑係由表面粗糙度引起且將造成雜訊或擾亂點。在檢測影像資料24中，在光斑圖案隨著照明角改變時，亮光斑並不存在於相同位置。因此，晶圓雜訊隨著照明之方位角改變而改變。特定言之，隨著方位角從-45度改變至45度，亮光斑消失。
在一實施例中，相對應於晶圓上之缺陷的額外影像資料之部分具有大於經組合以產生額外影像資料之部分的第一影像資料及第二影像資料之部分的信雜比(S/N)。例如，藉由在像素級組合(或融合)來自多個光學狀態之資訊，可增強來自DOI之弱信號強度。可不僅利用每一個光學狀態(量值)中之缺陷的相對信號，而且藉由採用不同光學狀態(相位)之間的重合或相關來增強來自DOI之信號強度。例如，在像素級融合資訊，藉此利用不同光學狀態之間的量值(強度)及相位(相關)資訊容許擷取具有弱信號之缺陷且藉由採用不同光學狀態之雜訊及擾亂點事件之各自重合及非重合來抑制雜訊及擾亂點事件。以此方式，本文描述之實施例利用不同光學狀態(例如，藉由不同成像模式、偏 光狀態、波長、像素大小等等定義)提供不同觀點之晶圓級雜訊及擾亂點缺陷的事實，藉此提供增強DOI之對比度及DOI自擾亂點缺陷之分開的潛力。此外，雖然DOI與擾亂點兩者可具有相對高的S/N，但是跨多個光學狀態之像素級影像融合提供增強DOI與擾亂點之間之分開的機會。
在此實例中，當光斑圖案中之改變在用於產生晶圓的輸出之不同光學狀態之間足夠時，隨著來自缺陷之信號散射強度相對恆定，不同光學狀態之不同影像資料的相關性將有助於消除光斑雜訊且改進S/N。例如，若照明角在光學架構中對稱時，則缺陷信號在兩個光學狀態中類似，相對小缺陷尤為如此。在影像相關之後減少光斑雜訊之同時，在該程序期間維持缺陷信號。以此方式，本文描述之實施例可在影像相關之後維持健全缺陷信號位準。例如，相較於減少光斑雜訊之其他常用方法，選擇性消除光斑雜訊可代替對光斑圖案之相對大樣本求平均值。選擇性消除光斑雜訊代替對光斑圖案之較大樣本求平均值有助於減少雜訊底限且改進S/N。
以此方式，如本文描述之實例繪示，尤其在光斑雜訊佔主導之晶圓上，相較於每一個個別光學狀態中之缺陷的S/N，大大改進了額外影像資料中之缺陷S/N。例如，不可使用任一光學狀態(使用利用一照明角產生之任一差量影像資料)偵測之缺陷在影像相關之後變得可偵測。特定言之，本文描述之實施例的一個優點在於在相較於第一影像資料及第二影像資料改進額外影像資料中之缺陷S/N之同 時，相較於第一影像資料及第二影像資料大大減少額外影像資料中之光斑雜訊。因而，不可在第一影像資料及第二影像資料之任一者中偵測之缺陷在由影像相關產生的相對應之額外影像資料中變得可偵測。
但是，本文描述之實施例可用於增加可在第一影像資料及第二影像資料之任一者或兩者中個別偵測(例如，使用來自一照明角之影像資料及/或使用來自不同照明角之影像資料)之缺陷的S/N。例如，因為融合來自兩個光學狀態之資訊可抑制雜訊及增強信號兩者，所以即使缺陷在藉由一照明偏光狀態定義之其中一個光學狀態中產生適度S/N且在藉由不同照明偏光狀態定義之另一光學狀態中產生微弱S/N，仍然可相對於該兩個光學狀態增加額外影像資料中之缺陷S/N。此外，若缺陷在藉由不同照明偏光狀態定義之兩個光學狀態中產生邊際S/N，則可相對於兩個光學狀態增加額外影像資料中之缺陷S/N。
而且，若缺陷在藉由不同照明偏光狀態及不同收集偏光狀態定義之兩個光學狀態中產生可感知的S/N，但是雜訊(例如，來自晶圓之晶粒)佔第一影像資料及第二影像資料之主導，則相較於第一影像資料及第二影像資料，在額外影像資料中藉由如本文描述般組合第一影像資料及第二影像資料明顯減少雜訊。以類似方式，若缺陷在由不同照明偏光狀態及不同收集偏光狀態定義之兩個光學狀態中具有與第一影像資料及第二影像資料中之雜訊之最大S/N同等的S/N，則相較於第一影像資料及第二影像資料，在額外 影像資料中藉由如本文描述般組合第一影像資料及第二影像資料明顯減少雜訊。
在另一實例中，不同峰值雜訊事件可存在於使用藉由檢測系統之不同通道定義之第一光學狀態及第二光學狀態產生的第一影像資料及第二影像資料中，但是缺陷可在第一影像資料及第二影像資料中具有足夠之相關性，使得藉由如本文描述般組合第一影像資料及第二影像資料，相較於第一影像資料及第二影像資料，在額外影像資料中缺陷之S/N可顯著較高。以此方式，本文描述之實施例可用於使用來自多個光學狀態之資訊增強晶圓檢測系統的DOI之偵測性。
可如何改進缺陷之S/N的一實例展示於圖3至圖5中。特定言之，如圖3中所示之輸出30係來自45度方位角之橋接缺陷的原始影像。橋接缺陷之S/N(最大差量(max Diff))在此影像中係1.265。使用信號窗32中之信號及包含來自分頁之雜訊的雜訊窗34中之雜訊決定S/N。圖3中所示之輸出36係來自-45度方位角之橋接缺陷的原始影像。橋接缺陷之S/N(最大差量(max Diff))在此影像中係1.051。使用如上文描述之相同信號窗及雜訊窗決定S/N。以此方式，來自45度及-45度方位角之橋接缺陷的原始影像展示無影像具有足夠之S/N，使得可使用任一影像捕捉缺陷。例如，缺陷的S/N係1.265及1.051，其等兩者比用於缺陷偵測之典型臨限值小得多。
圖4係使用圖3之其中一個原始影像產生之晶圓的影像資料之一實例。例如，圖4中所示之影像資料38係藉由使用圖3中所示之其中一個影像及來自晶圓上的相鄰晶粒的相對應之參考影像執行的晶粒對晶粒減法及背景抑制產生之影像資料。如圖4中所示，光斑雜訊看似此影像資料中之許多擾亂點。以此方式，甚至在晶粒對晶粒減法及背景抑制之後，光斑雜訊展示為許多擾亂點。特定言之，隨著背景減少，擾亂點在影像資料中仍較明顯。更明確言之，影像資料38中之信號40相對應於來自分頁上之光斑的擾亂點，而信號42相對應於缺陷。因此，將因晶粒對晶粒減法及背景抑制之後殘留之擾亂點而減少缺陷之偵測性。
圖5係藉由組合圖4之影像資料與使用圖3之其他影像產生的晶圓之其他影像資料而產生之額外影像資料的一實例。特定言之，藉由使用影像資料38及其他影像資料(從使用45度方位角產生之輸出而產生的影像資料及從使用-45度方位角產生之輸出而產生的影像資料)執行影像相關而產生圖5中所示之影像資料44。在使用45度方位角差量影像資料及-45度方位角差量影像資料來執行相關之後，由影像相關產生的影像資料中之缺陷之S/N為2。以此方式，缺陷之S/N從1.265及1.051增加至2。因而，現在隨著雜訊大大減少而可偵測缺陷。例如，如圖5中所示，峰值雜訊46僅為影像資料中相對應於存在於相關之差量影像資料的兩者中之雜訊的光斑峰值。峰值雜訊46具有1044之灰 階。第二峰值雜訊48具有171之灰階。相比之下，缺陷50具有2060之灰階。因此，可使用相關影像資料偵測缺陷。以此方式，已展示實施例以偵測不可單獨使用任一光學狀態(例如，使用來自一照明角之影像資料)偵測之缺陷。
如上文描述，照明之變動可用於改變晶圓之影像資料中的光斑圖案，藉此在使用該影像資料來執行影像相關之後減少光斑雜訊。此外，雖然一些實施例在上文描述為使用藉由第一光學狀態及第二光學狀態的45度方位角及-45度方位角定義之兩個照明角，但是不同光學狀態可延伸至包含改變之方位角及/或仰角的多種照明角。可在晶圓之不同遍次中獲取不同照明角之每一者的輸出。將使用兩個以上多種照明角產生之影像資料相關可用於進一步抑制雜訊及改進S/N。例如，除了改變照明之方位角之外，改變仰角亦可大大改變光斑圖案，藉此增加雜訊之非相關性及進一步改進S/N。以此方式，使用任何額外光學狀態執行方法可有助於針對晶圓上之缺陷進一步消除非相關光斑雜訊及改進S/N。以此方式，相關性可延伸用於任何通道及任何光學狀態。
如上文描述，晶圓檢測系統(例如，基於雷射之晶圓檢測系統)中之光斑雜訊係對DOI偵測能力的主要限制之一。例如，光斑雜訊增加檢測影像資料中之雜訊位準且減少S/N。因此，來自晶圓表面粗糙度之光斑雜訊可為對一些檢測系統中之可達成之缺陷捕捉率的主要限制之一。此 外，偵測作為晶圓雜訊(例如，來自晶圓粗糙度的似光斑之雜訊)之結果的擾亂點係對DOI偵測能力的主要限制之一。特定言之，「粗糙」晶圓(諸如粒狀金屬蝕刻晶圓)上之較高擾亂點率及晶圓雜訊可限制檢測系統之效能，否則檢測系統會具有較好的光學解析度。此外，隨著晶圓設計規則繼續縮小，光學檢測系統較佳地使用較短波長及較大收集數值孔徑(NA)。結果，光斑雜訊變為更佔主導之雜訊源。
但是，如上文描述，組合第一影像資料及第二影像資料抑制由組合步驟產生之額外影像資料中的光斑雜訊。因而，本文描述之方法可用於藉由減少主要限制雜訊因素(即，光斑雜訊(例如，由晶圓表面粗糙度引起))在晶圓檢測系統中減少擾亂點率及改進缺陷捕捉率。因此，本文描述之實施例可用於增加晶圓檢測系統之靈敏度。此外，如上文描述，本文描述之實施例容許再減少光斑雜訊之同時保持照明重合，藉此實現傅立葉濾光之使用及改進S/N。
在一實施例中，方法包含：使用第一影像資料偵測晶圓上之缺陷；使用第二影像資料偵測晶圓上之缺陷；及將晶圓上偵測之缺陷報告為使用第一影像資料、第二影像資料及額外影像資料之任何者偵測的缺陷之一組合。例如，如上文描述般使用額外影像資料偵測缺陷。以類似方式，可使用第一影像資料及第二影像資料分開執行缺陷偵測。可以實質上相同之方式(例如，使用(若干)相同臨限值)執行 使用不同影像資料之每一者分開執行之缺陷偵測。以此方式，方法可包含偵測缺陷(即，使用第一影像資料偵測之缺陷、使用第二影像資料偵測之缺陷及使用額外影像資料偵測之缺陷)之三個子群體。接著三個子群體可經組合以產生晶圓的缺陷群體。例如，可基於其中偵測缺陷之影像資料使用「或」(OR)函數組合缺陷子群體。在任何兩個或更多個影像資料中的實質上相同之位置處偵測之任何缺陷可僅報告一次，以防止任何一個缺陷被報告兩次。以此方式，兩個不同影像資料中偵測之任何一個缺陷可僅報告一次。另外可以任何適當之方式報告晶圓上偵測之缺陷。
如上文描述，方法亦可包含產生不同額外影像資料。該不同額外影像資料亦可用於如上文描述之缺陷偵測。使用該不同額外影像資料偵測之任何缺陷可如本文描述般與使用任何其他影像資料(例如，額外影像資料、第一影像資料、第二影像資料等等)偵測之缺陷組合。而且，若使用檢測系統的兩個以上不同光學狀態掃描晶圓，則使用來自第三、第四等等光學狀態之輸出所產生的影像資料亦可用於缺陷偵測，且使用該影像資料偵測之任何缺陷可如本文描述般與使用任何其他影像資料(例如，額外影像資料、第一影像資料、第二影像資料等等)偵測之缺陷組合。
如上文描述，不可在第一光學狀態及第二光學狀態之任一者中偵測之缺陷在由影像相關產生的額外影像資料中變得可偵測。以此方式，額外影像資料可用於偵測因為使用 任一第一影像資料或第二影像資料偵測不到或不能偵測到而為唯一的晶圓上之缺陷。因而，使用額外影像資料偵測之缺陷可用於對檢測結果補充有由任一個別光學狀態偵測不到或不能偵測到的缺陷。
本文描述之實施例亦可包含跨多個光學狀態之缺陷特徵位準融合，雖然DOI與擾亂點兩者可具有較高S/N，但是該缺陷特徵位準融合可提供增強DOI與擾亂點之間之分開的機會。例如，在一實施例中，方法包含使用額外影像資料決定缺陷之特徵的值。以此方式，可藉由基於融合之影像資料來執行特徵計算而決定缺陷之「交叉光學狀態」特徵。使用額外影像資料決定之缺陷特徵可包含可以任何適當之方式決定的任何適當之缺陷特徵。以此方式，額外影像資料可視作在提到缺陷特徵決定時的任何其他影像資料。
在另一實施例中，方法包含使用第一影像資料、第二影像資料及額外影像資料之一些組合決定缺陷之特徵的值。以此方式，可使用類似於用於決定「交叉通道」特徵之(若干)方法及/或演算法的(若干)方法及/或演算法來決定「交叉光學狀態」特徵。例如，可使用相對應於不同光學狀態之不同影像資料分開決定缺陷特徵。接著該等缺陷特徵可經組合以決定缺陷的不同缺陷特徵。例如，使用相對應於不同光學狀態之不同影像資料分開決定之缺陷特徵的值可組合成缺陷特徵的新值。在另一實例中，可對來自相對應於不同光學狀態之不同影像資料之缺陷決定不同缺陷 特徵。接著可在一些組合中使用該等不同缺陷特徵以決定缺陷的另一缺陷特徵。不同影像資料用於決定缺陷特徵之方式可取決於所決定特徵對應之缺陷，所決定之特徵及影像資料自身(例如，影響是否可使用影像資料來決定特徵或可如何妥善地使用影像資料來決定特徵的影像資料之特性)而變化。以此方式，可使用可用的所有資訊或可用的資訊之一些子集決定缺陷之特徵的值。
可不僅在每一個個別光學狀態之維度中執行擾亂點濾光，而且在由多個光學狀態產生的n維空間(n維空間提供識別擾亂點與DOI之間之分開的更多可能性)中執行擾亂點濾光。例如，在一實施例中，偵測缺陷包含：使用額外影像資料來識別晶圓上的潛在缺陷；及藉由使用關於使用第一影像資料、第二影像資料、額外影像資料或其等一些組合決定之潛在缺陷的像素級資訊執行潛在缺陷之擾亂點濾光來識別缺陷。因此，可藉由在像素級跨多個光學狀態(多遍次)組合資訊來執行擾亂點濾光，而此產生更多潛在效能。可藉由如本文描述般執行之缺陷偵測在額外影像資料中識別潛在缺陷。亦可對使用本文描述之任何其他影像資料識別之潛在缺陷執行如上文描述之擾亂點濾光。
在另一實施例中，偵測缺陷包含：使用額外影像資料識別晶圓上的潛在缺陷；及藉由使用利用第一影像資料、第二影像資料、額外影像資料或其等一些組合決定之潛在缺陷之特徵的值執行潛在缺陷之擾亂點濾光來識別缺陷。因此，可藉由在特徵級跨多個光學狀態(例如，多遍次)組合 資訊來執行擾亂點濾光，而此產生更多潛在效能。可如上文描述般執行使用額外影像資料識別潛在缺陷。潛在缺陷之特徵的值可包含本文描述之任何特徵的任何值且可如本文描述般決定。亦可對使用本文描述之任何其他影像識別的潛在缺陷執行上文描述之擾亂點濾光。
本文描述之實施例亦可包含對晶圓檢測系統的影像融合及併像。可不僅在每一個個別光學狀態之維度中執行併像，而且在由多個光學狀態產生的n維空間(n維空間提供找到不同類型之缺陷之間之分開的更多可能性)中執行併像。例如，在一實施例中，方法包含使用關於使用第一影像資料、第二影像資料、額外影像資料或其等一些組合決定之缺陷的像素級資訊來進行缺陷併像。因此，可藉由在像素級跨多個光學狀態(例如，多遍次)組合資訊來執行缺陷併像，而此產生更多潛在效能。
在另一實施例中，方法包含使用利用第一影像資料、第二影像資料、額外影像資料或其等一些組合決定之缺陷之特徵的值來進行缺陷併像。因此，可藉由在缺陷特徵級跨多個光學狀態(例如，多遍次)組合資訊來執行缺陷併像，而此產生更多潛在效能。可如本文進一步描述般決定使用第一影像資料、第二影像資料、額外影像資料或其等一些組合決定之缺陷之特徵的值。
如上文描述，可藉由組合相對應於檢測系統之光學狀態之不同組合的影像資料而針對晶圓產生不同額外影像資料。換言之，可針對晶圓產生不同的融合之影像資料。可 以與額外影像資料相同之方式在本文描述之所有步驟中使用不同的融合之影像資料。此外，若針對晶圓產生不同的融合之影像資料，則該不同的融合之影像資料可用於決定晶圓的適當或最佳之檢測配方。例如，不同的融合之影像資料可單獨用於如本文描述般執行之缺陷偵測。接著可比較使用不同的融合之影像資料偵測之缺陷。可藉由缺陷再檢測來再檢測使用相較於個別光學狀態的不同融合之影像資料唯一地偵測之缺陷，以決定哪些融合之影像資料偵測到最唯一之DOI。接著可為相同程序及/或層之其他晶圓產生該相同的融合之影像資料且該影像資料可用於偵測該等晶圓上之缺陷。以此方式，可使用融合之影像資料(即，使用從晶圓的實驗性獲取之輸出產生的融合之影像資料)實驗性決定檢測配方之一個或多個參數。此外，可使用缺陷偵測方法或演算法(例如，檢測配方中之缺陷偵測演算法)以此方式決定本文描述之方法中使用之多個光學狀態。因而，演算法可用於執行檢測配方的模式選擇。
決定檢測配方之一個或多個參數的此方法可用於決定本文描述之方法中可有利地用於預定缺陷偵測方法或演算法之兩個或更多個光學狀態。但是，決定檢測配方之一個或多個參數的此方法亦可用於決定應與兩個或多個光學狀態一起使用之一個或多個缺陷偵測參數(例如，缺陷偵測方法或演算法)。以此方式，融合之影像資料可用於決定檢測配方之(若干)任何參數。
如上文描述，可從使用單個檢測系統之不同光學狀態產 生的輸出來產生融合之影像資料。但是，本文描述之方法並不限於僅僅從使用單個檢測系統之不同光學狀態產生的輸出產生之融合影像資料。例如，此外或替代地，融合之影像資料可包含從不同遍次(即，掃描)中、但利用相同光學狀態獲取之輸出產生的影像資料。在此實施例中，可在一遍次中執行如上文描述般使用檢測系統之第一光學狀態及第二光學狀態產生輸出。在此實施例中，方法亦包含藉由利用檢測系統使用檢測系統之第一光學狀態或第二光學狀態在不同遍次中掃描晶圓而產生晶圓的額外輸出。以此方式，可在由檢測系統執行之晶圓的不同遍次中產生使用相同(第一或第二)光學狀態之輸出。可如本文描述般進一步執行產生額外輸出。
此方法亦可包含使用不同遍次中產生之額外輸出來產生晶圓的不同影像資料。產生不同影像資料可如本文進一步描述般執行。此外，此方法可包含若使用第一光學狀態執行不同遍次，則組合不同影像資料與第一影像資料，或若使用相對應於晶圓上的實質上相同位置之第二光學狀態執行不同遍次，則組合不同影像資料與第二影像資料，藉此產生晶圓的進一步額外影像資料。以此方式，可使用在不同遍次中、但利用相同光學狀態獲取之影像資料來執行組合步驟。可如本文描述般進一步執行此組合步驟。
此方法可進一步包含使用進一步額外影像資料偵測晶圓上之缺陷。使用進一步額外影像資料偵測晶圓上之缺陷可如本文進一步描述般執行。此等方法亦可包含本文描述之 (若干)任何其他步驟。
額外方法可包含融合相對應於使用檢測系統之相同光學狀態執行的晶圓之不同遍次的影像資料。例如，另一實施例係關於偵測晶圓上之缺陷的不同方法。此方法包含藉由利用檢測系統使用檢測系統之第一光學狀態在第一遍次及第二遍次中掃描晶圓而產生晶圓的輸出。在此步驟中產生輸出可如本文進一步描述般執行。第一光學狀態可包含本文描述之任何光學狀態。
此方法亦包含使用第一遍次中產生之輸出來產生晶圓的第一影像資料及使用第二遍次中產生之輸出來產生晶圓的第二影像資料。在此步驟中產生第一影像資料及第二影像資料可如本文進一步描述般執行。第一影像資料及第二影像資料可包含本文描述之任何影像資料。
此方法進一步包含組合相對應於晶圓上的實質上相同位置之第一影像資料及第二影像資料，藉此產生晶圓的額外影像資料。在此步驟中組合第一影像資料及第二影像資料可如本文進一步描述般執行。額外影像資料可包含本文描述之任何額外影像資料。此外，方法包含使用額外影像資料偵測晶圓上之缺陷。在此步驟中偵測晶圓上之缺陷可如本文進一步描述般執行。此方法可包含本文描述之(若干)任何其他步驟。
融合來自相同光學狀態、但是來自不同遍次之影像資料可對由隨機雜訊佔主導之影像資料的情況特別有用。例如，若使用利用一光學狀態在第一遍次中產生之輸出來產 生影像資料及該影像資料與使用利用相同光學狀態在第二遍次中產生之輸出所產生的影像資料融合，則可在確保來自DOI之信號的重合之同時，在融合之影像資料中實質上消除所有隨機雜訊源。此外，如上文描述，可獨立地融合相對應於相同光學狀態之不同影像資料。換言之，相對應於相同光學狀態之第一影像資料及第二影像資料無需與相對應於已經融合之光學狀態(相對應於不同光學狀態)之影像資料組合。
而且，此外或替代地，可使用由不同檢測系統產生之輸出來執行方法。例如，在一實施例中，方法包含藉由利用不同檢測系統掃描晶圓而產生晶圓的輸出。可如本文描述般執行利用不同檢測系統產生晶圓的輸出。不同檢測系統可為DF或BF系統。例如，檢測系統可為DF系統，且不同檢測系統可為BF系統。在另一實例中，檢測系統可為DF系統，且不同檢測系統可為不同的DF系統(例如，具有與檢測系統不同之組態的DF系統)。不同檢測系統可如本文描述般組態或可具有此項技術中已知的任何其他適當之組態。
此方法亦可包含使用利用不同檢測系統產生之輸出來產生晶圓的第三影像資料。可根據本文描述之任何實施例執行產生第三影像資料。此外，此方法可包含組合第三影像資料與相對應於晶圓上的實質上相同位置之第一影像資料或第二影像資料，藉此進一步產生晶圓的額外影像資料。可根據本文描述之任何實施例在此實施例中執行組合第三 影像資料與第一影像資料或第二影像資料。此方法可進一步包含使用進一步額外影像資料偵測晶圓上之缺陷。可如本文進一步描述般執行使用進一步額外影像資料偵測晶圓上之缺陷。此實施例可包含本文描述之(若干)任何其他步驟。以此方式，方法可包含使用從不同檢測系統收集之輸出及融合使用從不同檢測系統收集之輸出產生的影像資料。
在另一實施例中，偵測晶圓上之缺陷的方法包含藉由利用第一檢測系統及第二檢測系統掃描晶圓來產生晶圓的輸出。在此步驟中產生晶圓的輸出可如本文進一步描述般執行。第一檢測系統及第二檢測系統可包含本文描述之任何不同的檢測系統。可使用相同或實質上相同之光學狀態執行利用第一檢測系統及第二檢測系統掃描晶圓。替代地，可使用不同光學狀態執行利用第一檢測系統及第二檢測系統掃描晶圓。以此方式，相對應於融合之不同影像資料的不同光學狀態可為不同檢測系統之不同光學狀態。例如，相對應於檢測系統X之光學狀態A的影像資料可如本文進一步描述般與相對應於檢測系統Y之光學狀態B的影像資料組合。光學狀態A及B可為相同或不同。相同或實質上相同之光學狀態及不同光學狀態可包含本文描述之任何光學狀態。方法亦包含使用利用第一檢測系統產生之輸出來產生晶圓的第一影像資料及使用利用第二檢測系統產生之輸出來產生晶圓的第二影像資料。產生第一影像資料及第二影像資料可如本文描述般執行。第一影像資料及第二影 像資料可包含本文描述之任何影像資料。
方法進一步包含組合相對應於晶圓上的實質上相同位置之第一影像資料及第二影像資料，藉此產生晶圓的額外影像資料。此組合步驟可如本文進一步描述般執行。此外，方法包含使用額外影像資料來偵測晶圓上之缺陷。在此步驟中偵測晶圓上之缺陷可如本文進一步描述般執行。
如上文描述，方法可包含使用不同檢測系統產生輸出及使用利用不同檢測系統產生之輸出來產生不同影像資料。但是，方法非必然包含使用所有不同的檢測系統來產生輸出。例如，可從其中已儲存輸出(例如，藉由一個或多個不同檢測系統)之一個或多個儲存媒體獲取使用一個或多個不同的檢測系統產生之輸出。接著使用不同檢測系統產生的獲取之輸出可如本文進一步描述般使用。以此方式，無論用於產生融合之影像資料的輸出之起源為何，本文描述之方法可執行影像融合。
此外，非必然使用不同光學狀態(若不同檢測系統包含DF檢測系統及BF檢測系統或具有完全不同(例如，不重疊)組態之DF檢測系統，則情況如此)產生由在本文描述之實施例中使用之不同檢測系統產生的輸出。但是，可使用相同光學狀態或實質上相同之光學狀態(若不同檢測系統包含具有相同組態或相對相似之組態的兩個檢測系統，則情況如此)產生由在本文描述之實施例中使用之不同檢測系統產生的輸出。
本文描述之實施例亦可包含將本文描述之一個或多個方 法的一個或多個步驟之結果儲存於儲存媒體中。結果可包含本文描述之任何結果。可以此項技術已知的任何方式儲存結果。儲存媒體可包含此項技術中已知的任何適當之儲存媒體。在已儲存結果之後，可在儲存媒體中存取結果且由本文描述之任何方法或系統、任何其他方法或任何其他系統使用結果。而且，可「永久性」、「非永久性」、「暫時」儲存結果或儲存結果一段時間。例如，儲存媒體可為隨機存取記憶體(RAM)，且結果非必然無限期地保存於儲存媒體中。
任何實施例係關於包含儲存其中以使電腦系統執行電腦實施之方法來偵測晶圓上之缺陷之程式指令的非暫時性電腦可讀媒體。一種此實施例展示於圖6中。例如，如圖6中所示，非暫時性電腦可讀媒體52包含使電腦系統56執行電腦實施之方法來偵測晶圓上之缺陷之程式指令54。
電腦實施之方法包含獲取藉由利用檢測系統使用檢測系統之第一光學狀態及第二光學狀態掃描晶圓產生之晶圓的輸出。可藉由檢測系統之至少一個光學參數的不同值定義第一光學狀態及第二光學狀態。第一光學狀態及第二光學狀態可包含本文描述之任何光學狀態。檢測系統之至少一個光學參數的不同值可包含本文描述之任何不同的值。檢測系統之至少一個光學參數包含本文描述之任何光學參數。檢測系統可包含本文描述之任何檢測系統。
可使用檢測系統執行獲取針對晶圓產生之輸出。例如，獲取輸出可包含使用檢測系統以掃面晶圓上之光及回應於 掃描期間從由檢測系統偵測之晶圓散射的光而產生輸出。以此方式，獲取輸出可包含掃描晶圓。但是，獲取輸出非必然包含掃描晶圓。例如，獲取輸出可包含從其中已儲存輸出之儲存媒體獲取輸出(例如，藉由檢測系統)。可以任何適當之方式執行從儲存媒體獲取輸出，且獲取輸出之儲存媒體可包含本文描述之任何儲存媒體。輸出可包含本文描述之任何輸出。
電腦實施之方法亦包含使用利用第一光學狀態產生之輸出來產生晶圓的第一影像資料及使用利用第二光學狀態產生之輸出來產生晶圓的第二影像資料。產生第一影像資料及第二影像資料可如本文進一步描述般執行。第一影像資料及第二影像資料可包含本文描述之任何此影像資料。
電腦實施之方法進一步包含組合相對應於晶圓上的實質上相同位置之第一影像資料及第二影像資料，藉此產生晶圓的額外影像資料。組合第一影像資料及第二影像資料可如本文進一步描述般執行。額外影像資料可包含本文描述之任何額外影像資料。此外，方法包含使用額外影像資料來偵測晶圓上之缺陷。偵測晶圓上之缺陷可如本文進一步描述般執行。晶圓上偵測之缺陷可包含本文描述之任何缺陷。程式指令可執行的電腦實施之方法可包含本文描述之(若干)任何其他方法之(若干)任何其他步驟。
實施方法(諸如本文描述之方法)之程式指令54可儲存於非暫時性電腦可讀媒體52上。非暫時性電腦可讀媒體可為此項技術中已知的儲存媒體(諸如唯讀記憶體、RAM、磁 碟或光碟，或磁帶)或任何其他適當之電腦可讀媒體。
可以包含基於程序之技術、基於組件之技術及/或物件導向式技術等等之任何多種方式實施程式指令。例如，可視需要使用Matlab、Visual Basic、ActiveX控件、C、C++物件、C#、JavaBeans、Microsoft Foundation Class(「MFC」)或其他技術或方法論實施程式指令。
電腦系統56可採取包含此項技術中已知的個人電腦系統、大型主機(mainframe)電腦系統、工作站、系統電腦、影像電腦、可程式化影像電腦、平行處理器或任何其他裝置之多種形式。通常，術語「電腦系統」可經廣泛定義以涵蓋具有一個或多個處理器的執行來自記憶體媒體之指令的任何裝置。
額外實施例係關於經組態以偵測晶圓上之缺陷的系統。此系統之一實施例展示於圖7中。如圖7中所示，系統58包含檢測子系統60及電腦子系統80。檢測子系統經組態以藉由使用檢測子系統之第一光學狀態及第二光學狀態來掃描晶圓而產生晶圓的輸出。例如，如圖7中所示，檢測子系統包含光源62。光源62可包含此項技術中已知的任何適當之光源，諸如雷射。光源62經組態以將光導向至偏光組件64，該偏光組件64可包含此項技術中已知的任何適當之偏光組件。此外，檢測子系統可包含一個以上偏光組件(未展示)，該等偏光組件之每一者可獨立地定位於來自光源之光的路徑中。每一個偏光組件可經組態而以不同方式改變來自光源之光的偏光。檢測子系統可經組態以取決於掃 描期間針對晶圓之照明選擇何種偏光設定而以任何適當之方式將偏光組件移入及移出來自光源之光的路徑。掃描期間用於晶圓之照明的偏光設定可包含P、S或圓偏光(C)。
離開偏光組件64之光以可包含任何適當之傾斜入射角的傾斜入射角導向至晶圓66。檢測子系統亦可包含經組態以將光從光源62導向至偏光組件64或從偏光組件64導向至晶圓66的一個或多個光學組件(未展示)。光學組件可包含此項技術中已知的任何適當之光學組件，諸如(但不限於)反射光學組件。此外，光源、偏光組件及/或一個或多個光學組件可經組態而以一個或多個入射角(例如，傾斜入射角及/或實質上法線之入射角)將光導向至晶圓。檢測子系統可經組態以藉由以任何適當之方式掃描晶圓上之光來執行掃描。
在掃描期間可由檢測子系統之多個通道收集及偵測從晶圓66散射之光。例如，可由透鏡68收集以相對接近於法線之角從晶圓66散射之光。透鏡68可包含如圖7中所示之折射光學元件。此外，透鏡68可包含一個或多個折射光學元件及/或一個或多個反射光學元件。由透鏡68收集之光可導向至偏光組件70，該偏光組件70可包含此項技術中已知的任何適當之偏光組件。此外，檢測子系統可包含一個以上偏光組件(未展示)，該等偏光組件之每一者可獨立地定位於由透鏡收集之光的路徑中。每一個偏光組件可經組態而以不同方式改變由透鏡收集之光的偏光。檢測子系統可經組態以取決於掃描期間用於偵測由透鏡68收集之光所選 擇的偏光設定而以任何適當之方式將偏光組件移入及移出由透鏡收集之光的路徑。掃描期間用於偵測由透鏡68收集之光之偏光設定可包含本文描述的任何偏光設定(例如，P、S及N)。
離開偏光組件70的光導向至偵測器72。偵測器72可包含此項技術中已知的任何適當之偵測器，諸如電荷耦合裝置(CCD)或任何類型之成像偵測器。偵測器72經組態以產生回應於由透鏡68收集及由偏光組件70(若定位於收集之散射光的路徑中)傳輸的散射光的輸出。因此，透鏡68、偏光組件70(若定位於由透鏡68收集之光的路徑中)及偵測器72形成檢測子系統之一通道。檢測子系統之此通道可包含此項技術中已知的任何其他適當之光學組件(未展示)，諸如傅立葉濾光組件。
可由透鏡74收集以不同角從晶圓66散射之光。透鏡74可如上文描述般組態。由透鏡74收集之光可導向至偏光組件76，該偏光組件76可包含此項技術中已知的任何適當之偏光組件。此外，檢測子系統可包含一個以上偏光組件(未展示)，該等偏光組件之每一者可獨立地定位於由透鏡收集之光的路徑中。每一個偏光組件可經組態而以不同方式改變由透鏡收集之光的偏光。檢測子系統可經組態以取決於掃描期間用於偵測由透鏡74收集之光所選擇的偏光設定而以任何適當之方式將偏光組件移入及移出由透鏡收集之光的路徑。掃描期間用於偵測由透鏡74收集之光之偏光設定可包含P、S或N。
離開偏光組件76的光導向至偵測器78，該偵測器78可如上文描述般組態。偵測器78亦經組態以產生回應於穿過偏光組件76(若定位於散射光的路徑中)的收集之散射光的輸出。因此，透鏡74、偏光組件76(若定位於由透鏡74收集之光的路徑中)及偵測器78可形成檢測子系統之另一通道。此通道亦可包含上文描述的任何其他光學組件(未展示)。在一些實施例中，透鏡74可經組態以收集以從大約20度至大約70度之極角從晶圓散射的光。此外，透鏡74可組態為反射光學組件(未展示)，該反射光學組件經組態以收集以大約360度之方位角從晶圓散射的光。
圖7中所示之檢測子系統亦可包含一個或多個其他通道(未展示)。例如，檢測子系統可包含額外通道，該額外通道可包含組態為側通道的本文描述之任何光學組件，諸如透鏡、一個或多個偏光組件及偵測器。透鏡、一個或多個偏光組件及偵測器可如本文描述般進一步組態。在此實例中，側通道可經組態以收集及偵測從入射平面散射出的光(例如，側通道可包含在實質上垂直於入射平面之平面中居中的透鏡及經組態以偵測由透鏡收集之光的偵測器)。
藉由檢測子系統之至少一個光學參數的不同值定義第一光學狀態及第二光學狀態。可藉由本文描述之檢測子系統的任何光學參數的任何不同值定義第一光學狀態及第二光學狀態。此外，若遍次之間需要，則可以任何適當之方式改變任何光學參數的值。例如，若不同值為照明偏光狀態之不同值，則在遍次之間可如本文描述般移除偏光組件64 及/或用不同偏光組件來代替。在另一實例中，若不同值為不同照明角，則可以任何適當之方式在通道之間改變用於將光導向至晶圓之光源及/或任何其他光學組件(例如，偏光組件64)的位置。
在掃描期間由偵測器產生之輸出可提供至電腦子系統80。例如，電腦子系統可耦合至每一個偵測器(例如，藉由圖7中之虛線所示的一個或多個傳輸媒體，該等傳輸媒體可包含此項技術中已知的任何適當之傳輸媒體)，使得電腦子系統可接收由偵測器產生之輸出。電腦子系統可以任何適當之方式耦合至每一個偵測器。在晶圓之掃描期間由偵測器產生之輸出可包含本文描述之任何輸出。
電腦子系統可經組態以使用利用第一光學狀態產生之輸出來產生晶圓的第一影像資料及使用利用第二光學狀態產生之輸出來產生晶圓的第二影像資料。電腦子系統可經組態以根據本文描述之任何實施例產生第一影像資料及第二影像資料。第一影像資料及第二影像資料可包含本文描述之任何此影像資料。
電腦子系統亦經組態以組合相對應於晶圓上的實質上相同位置之第一影像資料及第二影像資料，藉此產生晶圓的額外影像資料。電腦子系統可經組態以根據本文描述之任何實施例組合第一影像資料及第二影像資料。額外影像資料可包含本文描述的任何額外影像資料。
電腦子系統經進一步組態以使用額外影像資料偵測晶圓上之缺陷。電腦子系統可經組態以根據本文描述之任何實 施例偵測缺陷。缺陷可包含本文描述之任何缺陷。
電腦子系統可經組態以執行本文描述之(若干)任何方法實施例的(若干)任何其他步驟。電腦子系統可如本文描述般進一步組態。檢測子系統亦可如本文描述般進一步組態。而且，系統可如本文描述般進一步組態。
另一實施例係關於偵測晶圓上之缺陷的方法。通常，本文進一步描述之實施例係關於藉由「聚焦融合」偵測晶圓上之缺陷。例如，如本文進一步描述，晶圓檢測系統中之晶圓雜訊為缺陷偵測能力的主要限制之一。晶圓雜訊可由處理之圖案特徵及表面輪廓的不完整性引起。在基於雷射之相干系統中，由表面粗糙度及線邊緣粗糙度引入之光斑雜訊係主導晶圓雜訊。隨著晶圓設計規則繼續縮小，較短波長及較大的收集NA對於光學檢測系統較佳。結果，光斑雜訊增加至更佔主導之雜訊源。本文進一步描述之實施例藉由抑制光斑雜訊而在晶圓檢測系統中改進缺陷捕捉率及減少錯誤計數。
方法包含藉由使用檢測系統之聚焦的第一及第二不同值及檢測系統之所有其他光學參數的相同值來掃描晶圓而產生晶圓的輸出。例如，在通常稱作「影像融合」方法及系統的上文描述之其他實施例中，藉由可在照明角、收集NA、波長或偏光上不同的不同光學模式在相同晶圓位置上獲取兩個或更多個影像。藉由仔細地選擇不同光學模式，在由於雜訊之不相關本質而抑制雜訊之同時，影像中之缺陷信號可全部為健全，藉此改進缺陷捕捉率及錯誤計 數。
已證明上文描述之影像融合實施例可改進缺陷偵測能力。但是，在實施期間可存在一些困難。例如，必須選擇兩個或更多個光學模式，而在該等光學模式之間雜訊不相關。由於系統中之大量自由度(諸如照明角、收集NA、波長、照明及收集偏光等等)，現代檢測系統可實質上複雜。結果，某種檢測的光學模式之數量可為眾多。任何兩個光學模式之可能組合之數量甚至更多。更明確言之，任何兩個光學模式之可能組合之數量為N＊(N-1)/2，其中N為單遍次的光學模式之數量。若無先前知識可用，則在找到最佳組合之前必需在配方設置中測試許多(若並非所有)可能模式組合。此測試將對應用工程師造成巨大壓力且可使新晶圓的配方設置變得困難。
此外，雖然在所選模式中雜訊不相關，但是缺陷偵測之改進主要係每一個模式中缺陷之信號強度的函數。每一個模式中缺陷信號越強，則影像融合之後缺陷捕捉越佳。但是，因為模式選擇之限制為由模式獲取之影像需要具有不相關雜訊，所以可以肯定地說所選模式通常不是個別最佳S/N之模式。事實上，若一個模式中之缺陷信號特別弱，則影像融合不存在任何改進。如本文進一步描述，聚焦融合可在使用具有最佳S/N之一模式之同時，抑制雜訊。因此，本文進一步描述之實施例可對其他影像融合實施例提供改進。
而且，取決於用於影像融合之模式之間的(若干)差異， 將在處理量或光預算中存在損耗。例如，若兩個模式在照明角方面不同，則不可同時產生兩個影像。需要雙遍次檢測且因此處理量減半。若兩個模式在收集NA方面不同，則影像必須在光瞳平面處分離，使得每一個通道將對其光瞳具有個別控制。但是，必須在光學元件串(optical train)之後部分中組合影像以穿過相同變焦透鏡。此分離及組合程序將通常在光學功率中引入損耗。因此，減少光預算。
在一實施例中，利用相干光執行產生輸出。例如，用於減少光斑雜訊之先前方法通常涉及藉由使光傳輸通過光學漫射器或振動光纖光來減少照明雷射源之相干性。但是，照明光相干性之減少可減少傅立葉濾光器之使用且結果無法抑制陣列型樣。此等限制使OTL傾斜角照明DF架構中之缺陷偵測能力大大降級。使用相干光產生輸出可如本文描述般進一步執行，且相干光可包含本文進一步描述之任何相干光。
在一些實施例中，檢測系統之所有其他光學參數的相同值包含檢測系統之照明及收集參數的值。通常，照明及收集參數集體地定義用於執行檢測遍次或檢測的檢測系統之光學狀態。以此方式，較佳地使用相同光學狀態、但是利用不同聚焦值產生第一輸出及第二輸出。在一實施例中，檢測系統之所有其他光學參數的相同值定義：相較於檢測系統之其他光學狀態，針對晶圓產生最佳S/N的檢測系統之光學狀態。例如，在一個通道檢測之情況下，實施例可包含選擇具有最佳S/N之一光學模式。此外，產生輸出可 包含以略微不同之聚焦獲取晶圓上相同視野之兩個影像。
在一實施例中，在產生步驟期間分開產生第一輸出及第二輸出。分開產生第一輸出及第二輸出可如本文進一步描述般執行。例如，可在檢測之第一遍次期間使用相同偵測器產生第一輸出，同時可在檢測之第二遍次期間使用一偵測器產生第二輸出，且使用聚焦之不同值執行第一遍次及第二遍次。但是，第一輸出及第二輸出可如本文進一步描述般分開且同時產生。例如，在另一實施例中，使用檢測系統之不同偵測器分開且同時產生第一輸出及第二輸出。不同偵測器可如本文進一步描述般組態。
在另一實施例中，使用檢測系統之第一偵測器及第二偵測器分開且同時產生第一輸出及第二輸出，且第一偵測器及第二偵測器具有沿著檢測系統之光軸的偏移位置。例如，可藉由沿著光軸使兩個通道感測器偏移或藉由在其中一個通道中插入聚焦偏移玻璃板，達成以略微不同之聚焦獲取晶圓上相同視野之兩個影像。在一些實施例中，可使用檢測系統之第一偵測器及第二偵測器分開且同時產生第一輸出及第二輸出，且第一偵測器定位於檢測系統之焦平面的第一側上，且第二偵測器定位於與第一側相對的焦平面之第二側上。例如，第一通道之影像平面可在焦平面之近側，且第二通道之影像平面可在焦平面之遠側。在一實施例中，聚焦之第一及第二不同值之差為等於檢測系統之焦深的值。例如，兩個影像平面(諸如上文描述之影像平面)之間的散焦位移可約為焦深。亦可在恰好在感測器之 前使兩個影像分離。以此方式，可藉由使影像路徑分離成具有不同感測器位置之兩個通道或任何其他方法獲取兩個影像。
在一實施例中，聚焦的第一及第二不同值為檢測系統之離焦值。在另一實施例中，聚焦之第一及第二不同值並不包含檢測系統之焦內值。例如，許多檢測程序包含掃描晶圓時改變檢測系統之(若干)聚焦值而導致晶圓表面之變動以藉此儘可能在掃描期間使晶圓表面保持於聚焦中。因此，檢測系統可在相對於絕對參考之許多不同聚焦值下執行掃描。但是，相對於晶圓表面自身，檢測系統將在具有從焦內值之通常可忽略之變動的大約焦內值下執行整個掃描。相比之下，本文描述之實施例在檢測系統的有意之離焦值下及以相對於檢測之晶圓表面為離焦之值執行整個掃描。因此，本文描述之實施例完全不同於包含動態改變檢測系統之聚焦而導致晶圓之變動的掃描方法。
方法亦包含使用利用聚焦之第一值產生之輸出來產生晶圓的第一影像資料及使用利用聚焦之第二值產生之輸出來產生晶圓的第二影像資料。產生第一影像資料及第二影像資料可如本文進一步描述般執行。此外，第一影像資料及第二影像資料可包含本文進一步描述之任何影像資料。
在一實施例中，第一影像資料中之雜訊與第二影像資料中之雜訊不相關。例如，不同散焦位置處的兩個相鄰影像平面之間的光斑雜訊相關函數與影像平面位置無關。函數僅取決於沿著光軸的此等兩個影像平面之間的距離。以此 方式，當影像散焦時，來自晶圓雜訊(例如，表面粗糙度、線邊緣粗糙度等等)之光斑圖案改變(此可使用模型化此項技術中已知的有限差分時域(FDTD)模擬繪示)。特定言之，光斑雜訊隨著影像平面從散焦移動至聚焦且接著移動至其他方向上之散焦而改變。因而，焦深之兩端處的不同影像平面中之光斑圖案係不相關。以此方式，若沿著光軸足夠遠地放置兩個影像平面(例如，接近焦深)，則第一影像資料與第二影像資料之間的光斑雜訊不相關。此外，當在等於焦深之散焦偏移處取用兩個通道時，保證兩個通道之雜訊之間的不相關本質。因而，可保證第一散焦影像資料與第二散焦影像資料之間的光斑雜訊之不相關本質。以此方式，不需要在任何一個檢測系統的眾多數量之可能光學模式模組合之間搜尋提供不相關雜訊之兩個光學模式。因為程序經簡化以找到單個最佳模式及使用聚焦融合來抑制雜訊，所以此將極大地減少配方設置之努力。
在另一實施例中，第一影像資料中之缺陷的信號強度相同於第二影像資料中之缺陷的信號強度。換言之，在兩個散焦影像資料之間缺陷信號強度可為相同。例如，本文描述之兩個通道中的缺陷信號強度可為相同。以此方式，無需關注針對影像融合選擇之不同模式之一通道的缺陷信號係特別弱(例如，S/N小於1)，且因此影像融合將不提供優於單通道檢測之改進。例如，對於每一個通道，若影像平面從最佳焦平面偏移大約焦深之一半，則理論上缺陷信號可從最佳光學模式之理想聚焦平面的最大信號僅減少 30%。而且，在許多情況下，從最佳模式減少約30%之缺陷信號仍比任何其他模式之信號強，且本文描述之聚焦融合實施例移除用於影像融合之模式中之缺陷信號強度的所有不確定性。此外，在當前自動聚焦機制下，來自最佳聚焦位置之信號減少被接受為自動聚焦誤差及系統斜度(台、卡盤及晶圓)的一結果。以此方式，對於實際應用，只要影像平面在焦深內(在此情況下為如此)，缺陷信號應被認作平均上最佳。
已由在當前工具及具座上進行之理論分析及測試證明本文描述之影像融合實施例的值。但是，影像融合實施例之實施可要求更複雜之光學設計及檢測配方設置。因此，工具成本可增加且使用者操作可變得較耗時及困難。同樣，取決於所選光學模式之組合，可減少處理量或光預算。
相比之下，本文描述之聚焦融合實施例相較於影像融合實施例將簡化光學架構及減少光學器件成本。例如，在其中可使光瞳分離之影像融合中，影像可在光瞳平面處分離且接著在變焦透鏡之前組合。因而，光學幾何可為複雜的且因此工具成本增加。同樣，在其他當前使用之設計下50%之光學功率損耗不可避免。但是，在聚焦融合之情況下，可恰好在偵測器之前執行影像分離。因此，直到最後元件對系統進行最小幾何改變。以此方式，聚焦融合實施例要求來自單通道檢測系統之最小改變。因而，因為在影像融合中具有單通道檢測系統之簡單性，所以聚焦融合實施例可達成相同或更佳之缺陷捕捉增強。此外，聚焦融合 實施例保持與單通道檢測系統相同之處理量及光預算。而且，將不存在由影像分離及重組引入之光學功率損耗。而且，因為除了收集光學器件中之感測器或最後透鏡元件的略微散焦，並不需要在聚焦融合通道之間改變光學狀態，所以系統工程中只需最小努力來對準來自兩個通道之影像。
方法亦包含組合相對應於晶圓上的實質上相同位置之第一影像資料及第二影像資料，藉此產生晶圓的額外影像資料。在一實施例中，組合步驟包含對相對應於晶圓上的實質上相同位置之第一影像資料及第二影像資料來執行影像相關。例如，組合第一影像資料及第二影像資料可包含應用相關演算法(例如，乘法)以將兩個影像組合為一個影像。組合步驟可如本文描述般進一步執行。例如，在另一實施例中，可在第一影像資料及第二影像資料之像素級執行組合步驟。在一實施例中，如本文進一步描述，相對應於缺陷的額外影像資料之部分具有大於經組態以產生額外影像資料之部分的第一影像資料及第二影像資料之部分的S/N。在另一實施例中，額外影像資料具有少於第一影像資料及第二影像資料之雜訊。在額外實施例中，額外影像資料具有少於第一影像資料及第二影像資料之光斑雜訊。例如，如本文進一步描述，因為雜訊及光斑雜訊將在第一影像資料及第二影像資料中不相關，所以組合第一影像資料及第二影像資料將減少源自組合步驟的影像資料中之雜訊及光斑雜訊。
方法進一步包含使用額外影像資料偵測晶圓上之缺陷。使用額外影像資料偵測晶圓上之缺陷可如本文進一步描述般執行(例如，將適當之缺陷偵測演算法應用於額外影像資料及/或使用額外影像資料來執行缺陷偵測方法)。在一些實施例中，並不在組合步驟之前執行缺陷偵測。例如，可如上文描述般應用相關演算法(例如，乘法)以將第一影像資料及第二影像資料合併成額外影像資料，且接著可對額外影像資料或「最終影像」應用一次缺陷偵測演算法。在一實施例中，方法包含使用第一影像資料偵測晶圓上之缺陷，使用第二影像資料偵測晶圓上之缺陷，及將晶圓上偵測之缺陷報告為使用第一影像資料、第二影像資料及額外影像資料之任何者偵測的缺陷之組合。此等步驟可如本文進一步描述般執行。例如，可藉由設定相同臨限值或使用任何其他缺陷偵測演算法來使用第一影像資料及第二影像資料二者識別缺陷候選者。此外，可在兩個影像之間比較缺陷候選者之座標，且僅在缺陷候選者之座標在兩個影像之間匹配且候選點之缺陷密度在某一範圍內緊密時，缺陷可識別為真正的缺陷。
本文描述之每一個聚焦融合實施例可包含本文描述之任何其他實施例的(若干)任何其他步驟。可藉由本文描述之任何系統執行本文描述之每一個聚焦融合實施例。
額外實施例係關於一種包含儲存於其中以使電腦系統執行電腦實施之方法來偵測晶圓上之缺陷之程式指令的非暫時性電腦可讀媒體。該電腦實施之方法包含獲取藉由使用 檢測系統之聚焦的第一及第二不同值及檢測系統之所有其他光學參數的相同值掃描晶圓產生之晶圓的輸出，該步驟可如本文進一步描述般執行。電腦實施之方法亦包含使用利用聚焦之第一值產生之輸出來產生晶圓的第一影像資料及使用聚焦之第二值產生之輸出來產生晶圓的第二影像資料，該步驟可如本文進一步描述般執行。此外，電腦實施之方法包含組合相對應於晶圓上的實質上相同位置之第一影像資料及第二影像資料，藉此產生晶圓的額外影像資料，該步驟可如本文進一步描述般執行。電腦實施之方法進一步包含使用額外影像資料偵測晶圓上之缺陷，該步驟可如本文進一步描述般執行。電腦實施之方法可包含本文描述之(若干)任何其他步驟。此外，非暫時性電腦可讀媒體可如本文進一步描述般組態。
額外實施例係關於一種經組態以偵測晶圓上之缺陷的系統。此系統之一實施例展示於圖8中。如圖8中所示，系統82包含檢測子系統84及電腦子系統80。檢測子系統經組態以藉由使用檢測子系統之聚焦的第一及第二不同值及檢測子系統之所有其他光學參數的相同值掃描晶圓產生晶圓的輸出。例如，如圖8中所示，檢測子系統包含光源86，該光源86可包含本文描述之任何光源。光源86經組態以將光導向至偏光組件88，該偏光組件88包含此項技術中已知的任何適當之偏光組件。此外，檢測子系統可包含一個以上偏光組件(未展示)，該等偏光組件之每一者可獨立地定位於來自光源之光的路徑中。每一個偏光組件可如本文描述 般組態。檢測子系統可經組態以如本文進一步描述般移動偏光組件。掃描期間用於晶圓之照明的偏光設定可包含P、S或C。
離開偏光組件88之光以本文進一步描述之傾斜入射角導向至晶圓66。檢測子系統亦可包含經組態以將光從光源86導向至偏光組件88或從偏光組件88導向至晶圓66的本文進一步描述之一個或多個光學組件(未展示)。此外，光源、偏光組件及/或一個或多個光學組件可如本文進一步描述般組態。檢測子系統可經組態以如本文進一步描述般執行掃描。
檢測子系統獲取晶圓上的相同視野之兩個散焦影像(通道)。例如，在掃描期間可藉由檢測子系統之多個偵測器收集及偵測從晶圓66散射之光。在此實例中，可由如本文進一步描述般組態之透鏡90收集以較接近於法線之角從晶圓66散射之光。由透鏡90收集之光可導向至偏光組件92，該偏光組件92可包含此項技術中已知的任何適當之偏光組件。此外，檢測子系統可包含一個以上偏光組件(未展示)，該等偏光組件之每一者可獨立地定位於由透鏡收集之光的路徑中。每一個偏光組件可如本文描述般進一步組態。檢測子系統可經組態以如本文進一步描述般移動偏光組件。掃描期間用於偵測由透鏡90收集之光之偏光設定可包含本文描述的任何偏光設定(例如，P、S及N)。
離開偏光組件92之光導向至分束器94，該分束器94可包含任何適當之分束器(諸如50/50分束器)。影像路徑中之分 束器非必然在光瞳平面且可產生兩個通道及實現單遍次聚焦融合檢測。由分束器反射之光可導向至第一偵測器96，且由分束器傳輸之光可導向至第二偵測器98。偵測器96及98可如本文進一步描述般組態。因此，透鏡90、偏光組件92(若定位於由透鏡90收集之光的路徑中)及偵測器96形成檢測子系統之一通道，且透鏡90、偏光組件92(若定位於由透鏡90收集之光的路徑中)及偵測器98形成檢測子系統之另一通道。檢測子系統之通道可包含任何其他適當之光學組件(未展示)，諸如本文進一步描述之光學組件。圖8中所示之檢測子系統亦可包含一個或多個其他通道(未展示)，諸如本文進一步描述之側通道。以此方式，檢測子系統可獲取晶圓上相同視域之兩個散焦影像(通道)而除了收集光學器件中之感測器或最後透鏡元件的略微散焦之外無需改變此等兩個通道之間的光學狀態。
掃描期間由偵測器產生之輸出可提供至電腦子系統80。例如，電腦子系統可耦合至本文進一步描述之每一個偵測器。晶圓之掃描期間由偵測器產生之輸出可包含本文描述之任何輸出。電腦子系統80經組態以使用利用聚焦之第一值產生之輸出來產生晶圓的第一影像資料及使用利用聚焦之第二值產生之輸出來產生晶圓的第二影像資料。第一子系統可如本文進一步描述般產生第一影像資料及第二影像資料。電腦子系統亦經組態以組合相對應於晶圓上的實質上相同位置之第一影像資料及第二影像資料，藉此產生晶圓的額外影像資料。電腦子系統可經組態以如本文進一步 描述般組合第一影像資料及第二影像資料。此外，電腦子系統經組態以使用額外影像資料偵測晶圓上之缺陷。電腦子系統可經組態以如本文進一步描述般偵測缺陷。
電腦子系統可經組態以如本文描述般執行(若干)任何方法實施例之(若干)任何其他步驟。電腦子系統可如本文描述般進一步組態。檢測子系統亦可如本文進一步描述般進一步組態。而且，系統可如本文描述般進一步組態。
應注意，本文提供圖7至圖8以通常繪示可包含於本文描述之系統實施例中的檢測子系統之組態。顯然，可改變本文描述之檢測子系統組態以最佳化通常在設計商用檢測系統時執行的檢測子系統之效能。此外，可使用現有檢測系統(諸如從KLA-Tencor購得的Puma 9000及91xx系列工具)實施本文描述之系統(例如，藉由將本文描述之功能性添加至現有檢測系統)。對於一些此等系統，本文描述之方法可提供為系統之可選功能性(例如，除了系統之其他功能性之外)。替代地，「可從頭開始」設計本文描述之系統以提供完全新的系統。
鑒於此描述，熟悉此項技術者可瞭解本發明之多種態樣的進一步修改及替代實施例。例如，提供用於偵測晶圓上之缺陷的系統及方法。因此，此描述將僅視為繪示性且係為了教導熟悉此項技術者執行本發明之一般方式的目的。應理解，本文展示及描述之本發明之形式將視作目前較佳之實施例。熟悉此項技術者在獲益於本發明之此描述之後將全部瞭解元件及材料可代替本文繪示及描述之元件及材 料，部件及程序可逆轉，且本發明之某些特徵可獨立地使用。可在不脫離以下申請專利範圍中描述的本發明之精神及範疇下在本文描述之元件中進行改變。
10‧‧‧光
12‧‧‧晶圓
14‧‧‧方位角
16‧‧‧光
18‧‧‧方位角
20‧‧‧仰角
22‧‧‧透鏡
24‧‧‧檢測影像資料
26‧‧‧檢測影像資料
28‧‧‧部分
30‧‧‧輸出
32‧‧‧信號窗
34‧‧‧雜訊窗
36‧‧‧輸出
38‧‧‧影像資料
40‧‧‧信號
42‧‧‧信號
44‧‧‧影像資料
46‧‧‧峰值雜訊
48‧‧‧第二峰值雜訊
50‧‧‧缺陷
52‧‧‧非暫時性電腦可讀媒體
54‧‧‧程式指令
56‧‧‧電腦系統
58‧‧‧系統
60‧‧‧檢測子系統
62‧‧‧光源
64‧‧‧偏光組件
66‧‧‧晶圓
68‧‧‧透鏡
70‧‧‧偏光組件
72‧‧‧偵測器
74‧‧‧透鏡
76‧‧‧偏光組件
78‧‧‧偵測器
80‧‧‧電腦子系統
82‧‧‧系統
84‧‧‧檢測子系統
86‧‧‧光源
88‧‧‧偏光組件
90‧‧‧透鏡
92‧‧‧偏光組件
94‧‧‧分束器
96‧‧‧第一偵測器
98‧‧‧第二偵測器
圖1係繪示由檢測系統之至少一個光學參數的不同值定義之檢測系統之不同光學狀態的一實施例之側視圖的示意圖；圖2包含晶圓上的相同位置之不同影像資料，該影像資料之每一者係使用利用圖1之不同光學狀態之一者產生的輸出而產生；圖3包含使用圖1之不同光學狀態針對晶圓上的相同位置產生之不同輸出；圖4係使用圖3之輸出之一實例產生的影像資料；圖5係藉由組合圖4之影像資料與使用圖3之輸出之其他實例產生的其他影像資料而產生之額外影像資料；圖6係繪示包含儲存於其中以使電腦系統執行電腦實施之方法來偵測晶圓上之缺陷之程式指令的非暫時性電腦可讀媒體的一實施例之方塊圖；及圖7至圖8係繪示經組態以偵測晶圓上之缺陷的系統之實施例之側視圖的示意圖。
10‧‧‧光
12‧‧‧晶圓
14‧‧‧方位角
16‧‧‧光
18‧‧‧方位角
20‧‧‧仰角
22‧‧‧透鏡

Claims (39)

  1. 一種偵測一晶圓上之缺陷的方法，其包括：藉由掃描一晶圓而產生該晶圓之一第一輸出及一第二輸出，其中該第一輸出係使用一檢測系統之聚焦的一第一值而產生，該第二輸出係使用該檢測系統之聚焦的一第二值而產生，該第二值與該第一值不同，且該第一輸出及該第二輸出係使用該檢測系統之所有其他光學參數的相同值而產生；使用該第一輸出來產生該晶圓的第一影像資料及使用該第二輸出來產生該晶圓的第二影像資料；組合相對應於該晶圓上的實質上相同位置之該第一影像資料及該第二影像資料，藉此產生該晶圓的額外影像資料；及使用該額外影像資料偵測該晶圓上之缺陷。
  2. 如請求項1之方法，其中在該產生步驟期間分開產生該第一輸出及該第二輸出。
  3. 如請求項1之方法，其中使用該檢測系統之不同偵測器分開且同時產生該第一輸出及該第二輸出。
  4. 如請求項1之方法，其中該檢測系統之所有其他光學參數的該等相同值定義相較於該檢測系統之其他光學狀態產生該晶圓的最佳信雜比之該檢測系統的一光學狀態。
  5. 如請求項1之方法，其中聚焦之不同的該第一值及第二值係該檢測系統之離焦值。
  6. 如請求項1之方法，其中聚焦之不同的該第一值及第二 值並不包括該檢測系統之一焦內值。
  7. 如請求項1之方法，其中聚焦之不同的該第一值及第二值之差為等於該檢測系統之焦深的一值。
  8. 如請求項1之方法，其中使用該檢測系統之第一偵測器及第二偵測器分開且同時產生該第一輸出及該第二輸出，且其中該第一偵測器及該第二偵測器具有沿著該檢測系統之光軸的偏移位置。
  9. 如請求項1之方法，其中使用該檢測系統之第一偵測器及第二偵測器分開且同時產生該第一輸出及該第二輸出，其中該第一偵測器定位於該檢測系統之焦平面的一第一側上，且其中該第二偵測器定位於與該第一側相對的該焦平面之一第二側上。
  10. 如請求項1之方法，其中該第一影像資料中之雜訊與該第二影像資料中之雜訊不相關。
  11. 如請求項1之方法，其中該檢測系統之所有其他光學參數的該等相同值包括該檢測系統之照明及收集參數的值。
  12. 如請求項1之方法，其中利用相干光執行產生該第一輸出及該第二輸出。
  13. 如請求項1之方法，其中該組合包括對相對應於該晶圓上的實質上該等相同位置之該第一影像資料及該第二影像資料來執行影像相關。
  14. 如請求項1之方法，其中在該第一影像資料及第二影像資料之像素級執行該組合。
  15. 如請求項1之方法，其中並不在該組合步驟之前執行缺陷偵測。
  16. 如請求項1之方法，其中相對應於該等缺陷之該額外影像資料的部分具有大於經組合以產生該額外影像資料之該等部分的該第一影像資料及第二影像資料之信雜比。
  17. 如請求項1之方法，其中該額外影像資料具有少於該第一影像資料及第二影像資料之雜訊。
  18. 如請求項1之方法，其中該額外影像資料具有少於該第一影像資料及第二影像資料之光斑雜訊。
  19. 如請求項1之方法，其進一步包括使用該第一影像資料偵測該晶圓上之缺陷、使用該第二影像資料偵測該晶圓上之缺陷及將該晶圓上偵測之該等缺陷報告為使用該第一影像資料、該第二影像資料及該額外影像資料之任何者偵測的該等缺陷之一組合。
  20. 一種非暫時性電腦可讀媒體，其包含儲存於其中以使一電腦系統執行一電腦實施之方法來偵測一晶圓上之缺陷之程式指令，其中該電腦實施之方法包括：藉由掃描一晶圓而獲取該晶圓之一第一輸出及一第二輸出，其中該第一輸出係使用一檢測系統之聚焦的一第一值而產生，該第二輸出係使用該檢測系統之聚焦的一第二值而產生，該第二值與該第一值不同，且該第一輸出及該第二輸出係使用該檢測系統之所有其他光學參數的相同值而產生；使用該第一輸出來產生該晶圓的第一影像資料及使用 該第二輸出來產生該晶圓的第二影像資料；組合相對應於該晶圓上的實質上相同位置之該第一影像資料及該第二影像資料，藉此產生該晶圓的額外影像資料；及使用該額外影像資料偵測該晶圓上之缺陷。
  21. 一種經組態以偵測一晶圓上之缺陷的系統，該系統包括：一檢測子系統，其經組態以藉由掃描一晶圓而產生該晶圓之一第一輸出及一第二輸出，其中該第一輸出係使用該檢測子系統之聚焦的一第一值而產生，該第二輸出係使用該檢測子系統之聚焦的一第二值而產生，該第二值與該第一值不同，且該第一輸出及該第二輸出係使用該檢測子系統之所有其他光學參數的相同值而產生；及一電腦子系統，其經組態以：使用該第一輸出來產生該晶圓的第一影像資料及使用該第二輸出來產生該晶圓的第二影像資料；組合相對應於該晶圓上的實質上該等相同位置之該第一影像資料及該第二影像資料，藉此產生該晶圓的額外影像資料；及使用該額外影像資料偵測該晶圓上之缺陷。
  22. 如請求項21之系統，其中在該產生步驟期間分開產生該第一輸出及該第二輸出。
  23. 如請求項21之系統，其中使用該檢測子系統之不同偵測器分開且同時產生該第一輸出及該第二輸出。
  24. 如請求項21之系統，其中該檢測子系統之所有其他光學 參數的該等相同值定義相較於該檢測子系統之其他光學狀態產生該晶圓的最佳信雜比之該檢測子系統的一光學狀態。
  25. 如請求項21之系統，其中聚焦之不同的該第一值及第二值係該檢測子系統之離焦值。
  26. 如請求項21之系統，其中聚焦之不同的該第一值及第二值並不包括該檢測子系統之一焦內值。
  27. 如請求項21之系統，其中聚焦之不同的該第一值及第二值之差為等於該檢測系統之焦深的一值。
  28. 如請求項21之系統，其中使用該檢測子系統之第一偵測器及第二偵測器分開且同時產生該第一輸出及該第二輸出，且其中該第一偵測器及該第二偵測器具有沿著該檢測子系統之光軸的偏移位置。
  29. 如請求項21之系統，其中使用該檢測子系統之第一偵測器及第二偵測器分開且同時產生該第一輸出及該第二輸出，其中該第一偵測器定位於該檢測子系統之焦平面的一第一側上，且其中該第二偵測器定位於與該第一側相對的該焦平面之一第二側上。
  30. 如請求項21之系統，其中該第一影像資料中之雜訊與該第二影像資料中之雜訊不相關。
  31. 如請求項21之系統，其中該檢測子系統之所有其他光學參數的該等相同值包括該檢測子系統之照明及收集參數的值。
  32. 如請求項21之系統，其中利用相干光執行產生該第一輸 出及該第二輸出。
  33. 如請求項21之系統，其中該組合包括對相對應於該晶圓上的實質上該等相同位置之該第一影像資料及該第二影像資料來執行影像相關。
  34. 如請求項21之系統，其中在該第一影像資料及第二影像資料之像素級執行該組合。
  35. 如請求項21之系統，其中並不在該組合步驟之前執行缺陷偵測。
  36. 如請求項21之系統，其中相對應於該等缺陷之該額外影像資料的部分具有大於經組合以產生該額外影像資料之該等部分的該第一影像資料及第二影像資料之信雜比。
  37. 如請求項21之系統，其中該額外影像資料具有少於該第一影像資料及第二影像資料之雜訊。
  38. 如請求項21之系統，其中該額外影像資料具有少於該第一影像資料及第二影像資料之光斑雜訊。
  39. 如請求項21之系統，其中該電腦子系統進一步經組態以使用該第一影像資料偵測該晶圓上之缺陷、使用該第二影像資料偵測該晶圓上之缺陷及將該晶圓上偵測之該等缺陷報告為使用該第一影像資料、該第二影像資料及該額外影像資料之任何者偵測的該等缺陷之一組合。
TW101127047A 2011-07-28 2012-07-26 用於偵測在晶圓上之缺陷之方法、系統及非暫時性電腦可讀媒體 TWI554753B (zh)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/193,492 US8605275B2 (en) 2009-01-26 2011-07-28 Detecting defects on a wafer

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW201319554A TW201319554A (zh) 2013-05-16
TWI554753B true TWI554753B (zh) 2016-10-21

Family

ID=47601536

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW105127602A TWI615608B (zh) 2011-07-28 2012-07-26 用於偵測在晶圓上之缺陷之方法、系統及電腦可讀媒體
TW101127047A TWI554753B (zh) 2011-07-28 2012-07-26 用於偵測在晶圓上之缺陷之方法、系統及非暫時性電腦可讀媒體

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW105127602A TWI615608B (zh) 2011-07-28 2012-07-26 用於偵測在晶圓上之缺陷之方法、系統及電腦可讀媒體

Country Status (6)

Country Link
US (1) US8605275B2 (zh)
JP (2) JP6190363B2 (zh)
KR (4) KR102004530B1 (zh)
IL (1) IL230700B (zh)
TW (2) TWI615608B (zh)
WO (1) WO2013016526A1 (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI731198B (zh) * 2016-12-07 2021-06-21 美商克萊譚克公司 用於以迴旋神經網路為基礎之缺陷檢測之資料擴增

Families Citing this family (41)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7570796B2 (en) 2005-11-18 2009-08-04 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for utilizing design data in combination with inspection data
KR101729669B1 (ko) 2008-07-28 2017-04-24 케이엘에이-텐코어 코오포레이션 웨이퍼 상의 메모리 디바이스 영역에서 검출된 결함들을 분류하기 위한 컴퓨터-구현 방법들, 컴퓨터-판독 가능 매체, 및 시스템들
JP6010042B2 (ja) 2010-12-16 2016-10-19 ケーエルエー−テンカー コーポレイション ウェーハ検査
US9279774B2 (en) 2011-07-12 2016-03-08 Kla-Tencor Corp. Wafer inspection
US9189844B2 (en) * 2012-10-15 2015-11-17 Kla-Tencor Corp. Detecting defects on a wafer using defect-specific information
TW201430336A (zh) * 2013-01-23 2014-08-01 Huang Tian Xing 缺陷檢測方法、裝置及系統
US9619876B2 (en) 2013-03-12 2017-04-11 Kla-Tencor Corp. Detecting defects on wafers based on 2D scatter plots of values determined for output generated using different optics modes
US9008410B2 (en) 2013-03-13 2015-04-14 Kla-Tencor Corporation Single die inspection on a dark field inspection tool
US9696264B2 (en) * 2013-04-03 2017-07-04 Kla-Tencor Corporation Apparatus and methods for determining defect depths in vertical stack memory
US9865512B2 (en) 2013-04-08 2018-01-09 Kla-Tencor Corp. Dynamic design attributes for wafer inspection
US9310320B2 (en) 2013-04-15 2016-04-12 Kla-Tencor Corp. Based sampling and binning for yield critical defects
US9747670B2 (en) * 2013-06-26 2017-08-29 Kla-Tencor Corporation Method and system for improving wafer surface inspection sensitivity
DE102013013022A1 (de) * 2013-08-06 2015-02-12 Jenoptik Optical Systems Gmbh Verfahren zur Identifikation defekter Pixel eines Bildaufnahmesensors
CN103604814A (zh) * 2013-10-23 2014-02-26 上海华力微电子有限公司 一种芯片缺陷的检测方法
US9829441B2 (en) 2013-11-29 2017-11-28 Nextin, Inc. Wafer image inspection apparatus
EP2930549B1 (en) 2014-04-08 2023-05-03 European Molecular Biology Laboratory An optical arrangement and method for imaging a sample
US9766187B2 (en) 2014-08-27 2017-09-19 Kla-Tencor Corp. Repeater detection
US9766186B2 (en) 2014-08-27 2017-09-19 Kla-Tencor Corp. Array mode repeater detection
US9719943B2 (en) * 2014-09-30 2017-08-01 Kla-Tencor Corporation Wafer edge inspection with trajectory following edge profile
US9734422B2 (en) * 2014-11-12 2017-08-15 Kla-Tencor Corporation System and method for enhanced defect detection with a digital matched filter
US9816940B2 (en) 2015-01-21 2017-11-14 Kla-Tencor Corporation Wafer inspection with focus volumetric method
US9841512B2 (en) * 2015-05-14 2017-12-12 Kla-Tencor Corporation System and method for reducing radiation-induced false counts in an inspection system
KR102368587B1 (ko) 2015-10-21 2022-03-02 삼성전자주식회사 검사 장치, 그를 포함하는 반도체 소자의 제조 시스템, 및 반도체 소자의 제조 방법
US10043265B2 (en) * 2016-03-17 2018-08-07 Kla-Tencor Corporation System, method and computer program product for identifying fabricated component defects using a local adaptive threshold
US10551608B2 (en) * 2016-03-24 2020-02-04 Molecular Devices, Llc Imaging system with ancillary image detector for sample location
US10115040B2 (en) * 2016-09-14 2018-10-30 Kla-Tencor Corporation Convolutional neural network-based mode selection and defect classification for image fusion
US10739275B2 (en) * 2016-09-15 2020-08-11 Kla-Tencor Corporation Simultaneous multi-directional laser wafer inspection
US10481111B2 (en) 2016-10-21 2019-11-19 Kla-Tencor Corporation Calibration of a small angle X-ray scatterometry based metrology system
US10504213B2 (en) 2016-11-22 2019-12-10 Kla-Tencor Corporation Wafer noise reduction by image subtraction across layers
US10234402B2 (en) * 2017-01-05 2019-03-19 Kla-Tencor Corporation Systems and methods for defect material classification
US10964013B2 (en) * 2017-01-10 2021-03-30 Kla-Tencor Corporation System, method for training and applying defect classifiers in wafers having deeply stacked layers
US10957033B2 (en) * 2017-07-10 2021-03-23 Kla-Tencor Corporation Repeater defect detection
KR102368435B1 (ko) 2017-07-28 2022-03-02 삼성전자주식회사 기판 검사 장치, 기판 검사 방법 및 이를 이용한 반도체 소자의 제조 방법
JP2019138660A (ja) * 2018-02-06 2019-08-22 東芝メモリ株式会社 欠陥検査装置および欠陥検査方法
US10557802B2 (en) * 2018-05-09 2020-02-11 Kla-Tencor Corporation Capture of repeater defects on a semiconductor wafer
US11151711B2 (en) * 2018-06-06 2021-10-19 Kla-Tencor Corporation Cross layer common-unique analysis for nuisance filtering
WO2020083612A1 (en) * 2018-10-23 2020-04-30 Asml Netherlands B.V. Method and apparatus for adaptive alignment
US10801968B2 (en) 2018-10-26 2020-10-13 Kla-Tencor Corporation Algorithm selector based on image frames
US11138722B2 (en) * 2018-12-21 2021-10-05 Kla-Tencor Corporation Differential imaging for single-path optical wafer inspection
CN110208284B (zh) * 2019-05-27 2021-09-17 武汉中导光电设备有限公司 一种多通道缺陷合并分析的方法及系统
CN114040069B (zh) * 2021-11-05 2023-03-24 东方晶源微电子科技（北京）有限公司 基于探测器通道的自动对焦方法和装置、设备及存储介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040061850A1 (en) * 2002-09-26 2004-04-01 Orbotech Ltd Illumination and image acquisition system
US20060161452A1 (en) * 2004-01-29 2006-07-20 Kla-Tencor Technologies Corp. Computer-implemented methods, processors, and systems for creating a wafer fabrication process

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4707610A (en) * 1985-07-03 1987-11-17 Siscan Systems, Inc. Method and apparatus for measuring surface profiles
US20040057044A1 (en) 1994-12-08 2004-03-25 Mehrdad Nikoonahad Scanning system for inspecting anamolies on surfaces
US6256093B1 (en) 1998-06-25 2001-07-03 Applied Materials, Inc. On-the-fly automatic defect classification for substrates using signal attributes
US6366352B1 (en) 1999-06-10 2002-04-02 Applied Materials, Inc. Optical inspection method and apparatus utilizing a variable angle design
US6268093B1 (en) 1999-10-13 2001-07-31 Applied Materials, Inc. Method for reticle inspection using aerial imaging
JP2001168158A (ja) * 1999-12-03 2001-06-22 Nec Corp 光学的パターン検査装置
JP2001235428A (ja) * 2000-02-23 2001-08-31 Nikon Corp 外観検査装置
JP4489777B2 (ja) 2003-06-10 2010-06-23 ケーエルエー−テンコール コーポレイション マルチチャネルデータのグラフィック表現を用いて基板の表面において生じる欠陥を分類するための方法及びシステム
JP4523310B2 (ja) * 2003-08-25 2010-08-11 株式会社日立国際電気 異物識別方法及び異物識別装置
RU2305320C2 (ru) 2004-07-02 2007-08-27 Алексей Александрович Бендицкий Способ формирования матричного изображения объекта
JP4625716B2 (ja) * 2005-05-23 2011-02-02 株式会社日立ハイテクノロジーズ 欠陥検査装置及び欠陥検査方法
US7659975B1 (en) 2005-09-21 2010-02-09 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for inspection of a wafer or setting up an inspection process
US7747062B2 (en) 2005-11-09 2010-06-29 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods, defect review tools, and systems for locating a defect in a defect review process
EP1982160A4 (en) 2006-02-09 2016-02-17 Kla Tencor Tech Corp METHOD AND SYSTEMS FOR DETERMINING A WAFER FEATURE
JP5132982B2 (ja) 2007-05-02 2013-01-30 株式会社日立ハイテクノロジーズ パターン欠陥検査装置および方法
US8213704B2 (en) * 2007-05-09 2012-07-03 Kla-Tencor Corp. Methods and systems for detecting defects in a reticle design pattern
US8126255B2 (en) * 2007-09-20 2012-02-28 Kla-Tencor Corp. Systems and methods for creating persistent data for a wafer and for using persistent data for inspection-related functions
JP4573308B2 (ja) 2008-04-03 2010-11-04 芝浦メカトロニクス株式会社 表面検査装置及び方法
US8223327B2 (en) * 2009-01-26 2012-07-17 Kla-Tencor Corp. Systems and methods for detecting defects on a wafer
EP2394295A2 (en) * 2009-02-06 2011-12-14 KLA-Tencor Corporation Selecting one or more parameters for inspection of a wafer
JP2011053085A (ja) * 2009-09-02 2011-03-17 Sumco Corp ウェーハ表面のｌｐｄ検出方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040061850A1 (en) * 2002-09-26 2004-04-01 Orbotech Ltd Illumination and image acquisition system
US20060161452A1 (en) * 2004-01-29 2006-07-20 Kla-Tencor Technologies Corp. Computer-implemented methods, processors, and systems for creating a wafer fabrication process

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI731198B (zh) * 2016-12-07 2021-06-21 美商克萊譚克公司 用於以迴旋神經網路為基礎之缺陷檢測之資料擴增

Also Published As

Publication number Publication date
US20120044486A1 (en) 2012-02-23
WO2013016526A1 (en) 2013-01-31
TW201319554A (zh) 2013-05-16
IL230700B (en) 2020-07-30
TWI615608B (zh) 2018-02-21
KR20140054134A (ko) 2014-05-08
JP6448722B2 (ja) 2019-01-09
KR102407075B1 (ko) 2022-06-08
KR102356941B1 (ko) 2022-02-08
KR20220014340A (ko) 2022-02-04
KR20190090874A (ko) 2019-08-02
US8605275B2 (en) 2013-12-10
JP2018009995A (ja) 2018-01-18
JP6190363B2 (ja) 2017-08-30
KR20210034699A (ko) 2021-03-30
KR102004530B1 (ko) 2019-07-26
IL230700A0 (en) 2014-03-31
KR102232913B1 (ko) 2021-03-30
TW201643415A (zh) 2016-12-16
JP2014521957A (ja) 2014-08-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI554753B (zh) 用於偵測在晶圓上之缺陷之方法、系統及非暫時性電腦可讀媒體
US10605744B2 (en) Systems and methods for detecting defects on a wafer
US9053527B2 (en) Detecting defects on a wafer
TWI597489B (zh) 於暗場檢測工具上之單一晶粒檢測
KR20150131114A (ko) 웨이퍼 상의 결함 검출