TWI600897B - 用於偵測晶圓上之缺陷之電腦實施方法、非暫時性電腦可讀媒體及系統 - Google Patents

用於偵測晶圓上之缺陷之電腦實施方法、非暫時性電腦可讀媒體及系統 Download PDF

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Description

用於偵測晶圓上之缺陷之電腦實施方法、非暫時性電腦可讀媒體及系統
本發明大致係關於使用缺陷特定之資訊偵測晶圓上之缺陷。
下文描述及實例不因其等包含在【先前技術】中而被認定為先前技術。
在半導體製程期間的不同步驟中使用檢驗程序以偵測晶圓上之缺陷。任意晶圓檢驗系統之一重要目的係抑制妨害缺陷。妨害缺陷係可能與半導體良率無關之所偵測事件。此等妨害缺陷可能由晶圓雜訊及系統雜訊導致或係晶圓上的實物。妨害缺陷可能出現在晶圓上的任意位置。一些關注缺陷(DOI)可能出現在晶圓上的特定位置。DOI的內容脈絡資訊可用作缺陷偵測的先前知識。已開發使用內容脈絡資訊之數種方法以偵測缺陷。一種此方法使用圖形資料串流(GDS)資料或設計資訊以尋找缺陷可能以更高概率發生之熱點及檢驗熱點周圍的缺陷。另一此方法匹配缺陷背景並在缺陷偵測後保留或移除匹配的缺陷。
但是，此等方法存在若干缺點。舉例而言，第一方法適用於GDS資料。但是，GDS資訊可能無法在所有環境中獲得，諸如對於半導體製造廠中的缺陷工程師。此外，使用者需進行圖塊至設計對準(patch-to-design alignment；PDA)及運行時間基於刈幅的對準以精確重疊影 像上的關照區域。若基於刈幅的對準失敗，則將不檢驗被刈幅覆蓋的位置。若妨害缺陷數及缺陷類型相對較大的情況下，則缺陷偵測後執行的第二方法可使檢驗顯著變慢。此外，若缺陷信號相對較弱，則可偵測大量妨害缺陷。缺陷信號可被定義為具有缺陷之影像與無缺陷之參考影像之間之最大灰階差異。參考影像與缺陷影像空間對準且可獲取自晶圓上之鄰近晶粒或多個晶粒。此外，若執行方法以保持系統DOI，則需其他妨害缺陷移除機制以分離妨害缺陷及隨機分佈DOI。此等方法均不使用缺陷特定之資訊。
因此，開發無上述之缺點之一者或多者之用於偵測晶圓上之缺陷之方法及/或系統將為有利。
各種實施例之下文描述不得以任何方式解釋為限制隨附申請專利範圍之標的。
一實施例係關於用於使用缺陷特定之資訊偵測晶圓上之缺陷之電腦實施方法。方法包含獲取晶圓上之目標之資訊。目標包含形成在晶圓上之關注圖案(POI)及鄰近POI或在POI中發生之已知關注缺陷(DOI)。資訊包含藉由使晶圓上之目標成像而獲取之晶圓上之目標之影像、晶圓上之POI之位置、已知DOI相對於POI之位置及自POI及已知DOI計算之一或多個特性。方法亦包含搜尋匹配晶圓上或另一晶圓上之晶粒中之POI之目標候選者。目標候選者包含POI。可在缺陷偵測前之設置步驟中執行POI搜尋。在POI搜尋後，可針對各潛在缺陷位置產生微關照區域(MCA)。可提供此等位置用於缺陷偵測。此外，方法包含藉由識別目標候選者之影像中之潛在DOI位置及將一或多個偵測參數應用至潛在DOI位置之影像而偵測目標候選者中之已知DOI。使用電腦系統執行偵測已知DOI。
存在本方法與當前使用之基於內容脈絡之檢驗之間之數個差 異。首先，本方法不依賴圖形資料串流(GDS)資料。此外，可執行高度精確的關照區域對準以偵測特定缺陷。此外，在設置及缺陷偵測期間使用內容脈絡及缺陷特定之資訊，而非在缺陷偵測後使用在設置及缺陷偵測期間。
可如本文中進一步描述執行上述方法。此外，上述方法可包含本文中描述之(諸)任意其他方法之(諸)任意其他步驟。此外，可由本文描述之任意系統執行上述方法。
另一實施例係關於非暫時性電腦可讀媒體，其儲存可在電腦系統上執行之程式指令，用於執行用於偵測晶圓上之缺陷之電腦實施方法。電腦實施方法包含上述方法之步驟。可進一步如本文中描述組態電腦可讀媒體。可如本文中進一步描述執行電腦實施方法之步驟。此外，可對其執行程式指令之電腦實施方法可包含本文中描述之(諸)任意其他方法之(諸)任意其他步驟。
額外實施例係關於經組態以偵測晶圓上之缺陷之系統。系統包含經組態以獲取晶圓上之目標之資訊之檢驗子系統。目標包含形成在晶圓上之POI及鄰近POI或在POI中發生之已知DOI。資訊包含藉由使晶圓上之目標成像而獲取之晶圓上之目標之影像。檢驗子系統亦經組態以搜尋匹配晶圓上或另一晶圓上之POI之目標候選者及獲取目標候選者之影像。此外，系統包含電腦系統，該電腦系統經組態以藉由識別目標候選者之影像中之潛在DOI位置及將一或多個偵測參數應用至潛在DOI位置之影像而偵測目標候選者中之已知DOI。系統可如本文中描述進一步組態。
100‧‧‧圖案
102‧‧‧圖案
104‧‧‧關注缺陷(DOI)
106‧‧‧經圖案化特徵
108‧‧‧經圖案化特徵
200‧‧‧晶圓
202‧‧‧晶粒
204‧‧‧關注圖案(POI)/第一關注圖案(POI)
206‧‧‧關注圖案(POI)/第二關注圖案(POI)
210‧‧‧關注圖案(POI)
212‧‧‧圖案
214‧‧‧關注缺陷(DOI)
216‧‧‧微關照區域(MCA)
218‧‧‧關注圖案(POI)
220‧‧‧圖案
222‧‧‧關注缺陷(DOI)
224‧‧‧微關照區域(MCA)
226‧‧‧關注缺陷(DOI)
228‧‧‧關注缺陷(DOI)
230‧‧‧微關照區域(MCA)
232‧‧‧微關照區域(MCA)
234‧‧‧微關照區域(MCA)
300‧‧‧區域
302‧‧‧區域
304‧‧‧區域
400‧‧‧非暫時性電腦可讀媒體
402‧‧‧程式指令
404‧‧‧電腦系統
502‧‧‧光源
504‧‧‧光束分光器
506‧‧‧折射光學元件
508‧‧‧晶圓
510‧‧‧偵測器
512‧‧‧電腦系統
在閱讀下文詳細描述時及在參考附圖時，將瞭解本發明之其他目的及優點，其中：圖1係繪示形成在晶圓上之圖案之一實施例之平面圖之示意圖， 且該圖案具有在該圖案中偵測到之已知關注缺陷(DOI)；圖2係繪示其上多個晶粒及多個關注圖案(POI)形成在多個晶粒內之晶圓之一實施例之平面圖之示意圖；圖2a至圖2d係繪示POI、靠近POI或在POI中發生之一或多個已知DOI、可針對已知DOI產生之一或多個微關照區域之不同實施例之平面圖之示意圖；圖3係繪示影像、用於判定一或多個偵測參數之影像內之區域及被應用一或多個偵測參數之影像內之區域之一實施例之平面圖之示意圖；圖4係儲存可在電腦系統上執行用於執行本文中描述之電腦實施方法之一者或多者之非暫時性電腦可讀媒體之一實施例之方塊圖；及圖5係繪示經組態以偵測晶圓上之缺陷之系統之一實施例之側視圖之示意圖。
雖然本發明可具有不同修改及替代形式，但是其等之特定實施例僅舉例而言展示在圖式中且將在本文中詳細描述。但是，應瞭解圖式及其等之詳細描述非意圖將本發明限於所揭示之特定形式，而是相反，本發明將涵蓋落在如隨附申請專利範圍所定義之本發明之精神及範疇內之所有修改例、等效例及替代例。
現參考圖式，應注意圖式未按比例繪製。特定言之，圖式之一些元件之比例被極大誇大以突出元件之特性。亦應注意，圖式未按相同比例繪製。已使用相同參考數字指示一個以上圖式中所示之可能類似地組態之元件。
一實施例係關於用於偵測晶圓上之缺陷之電腦實施方法。方法包含獲取晶圓上之目標之資訊。目標包含形成在晶圓上之關注圖案(POI)及鄰近(靠近)POI或在POI中發生之已知關注缺陷(DOI)。POI可 僅包含形成在晶圓上或將形成在晶圓上之晶粒之整個設計中之一些經圖案化特徵。換言之，包含在目標中之POI不包含形成在晶圓上或待形成在晶圓上之晶粒之整個圖案。
DOI之樣本可從特定源得知，諸如對晶圓執行之e光束檢驗或掃描電子顯微術(SEM)復檢。在一些此等例項中，使用者將想要瞭解整個晶圓上之此等種類之缺陷之數量。給定目標資訊(特定內容脈絡中之樣本DOI)，本文中描述之實施例可用於偵測所有DOI並抑制整個晶圓上之妨害缺陷。此外，由於本文中描述之實施例經設計以僅偵測含有特定圖案之目標候選者中之缺陷，故本文中描述之實施例對於偵測晶圓上之系統缺陷特別有用，該等系統缺陷係通常歸因於圖案與用於在晶圓上形成圖案之程序之間之相互作用而在晶圓上以特定圖案重複發生之缺陷。因此，DOI可包含形成在晶圓上之圖案中之缺陷，諸如橋接。
在一此實施例中，如圖1中所示，圖案100可形成在晶圓上且在圖1中展示，因為圖案100可藉由高解析度檢驗系統(諸如e光束檢驗系統或光學檢驗系統)成像。系統可抓取兩個影像，一影像來自目標位置，且另一影像來自待對其執行POI搜尋之晶粒或晶圓。圖案100中所示之特徵可包含在本文中描述之目標中，如圖案102(其等效於圖案100但具有發生於其中之缺陷)中所示，可能已在晶圓上之圖案之一或多個例項中偵測到經圖案化特徵106與經圖案化特徵108之間之DOI 104(諸如橋接缺陷)。圖1中所示之圖案非意圖代表可能實際形成在晶圓上之任意圖案。而是，圖案意圖展示可包含在目標之POI中之特徵之類型及可能發生於其中之DOI之類型。可選擇包含在POI中之經圖案化特徵之數量，使得可以預定精確度在針對晶圓或其他晶圓獲取之影像中識別目標候選者。POI之大小亦可如本文中進一步描述判定。
目標之資訊包含藉由使晶圓上之目標成像而獲取之晶圓上之目標之影像、晶圓上之POI之位置、已知DOI相對於POI之位置及自POI及已知DOI計算之一或多個特性。此外，目標之資訊可包含DOI可發生之位置且位置可能對POI位置而言是已知且唯一的。目標的資訊可在設置期間產生且可包含識別潛在缺陷位置及使用樣本缺陷之測試影像及參考影像計算缺陷資訊。
在一實施例中，獲取目標之資訊包含：匯入DOI樣本之位置。此等位置之源可獲自檢驗結果及SEM復檢結果。此等位置可用於抓取目標之影像。在一實施例中，獲取目標之資訊包含：顯示DOI位置之高解析度影像。可產生自其他系統影像，諸如SEM復檢機或e光束檢驗機。此外，獲取目標之資訊可包含提供至使用者的圖形使用者介面(GUI)。GUI可顯示針對目標獲取之任意資訊。
在一實施例中，獲取目標之資訊包含使用檢驗系統在DOI之已知位置中抓取晶圓上之目標之影像。舉例而言，在設置期間，系統抓取兩組影像，一組影像來自晶粒中之目標位置且另一組影像來自待對其執行POI搜尋之晶粒。目標位置上之影像組包含測試影像及參考影像。系統將一影像與另一影像對準且計算兩個影像之間之差異。使用者藉由參考測試影像或差異影像而手動標記DOI位置及POI位置。另一組影像包含在用於POI搜尋之晶粒中之相應位置上之測試影像及參考影像。系統藉由將兩個參考影像相互關聯而自動定位用於POI搜尋之晶粒之影像中之POI位置。當使用者指定POI位置時，可從用於POI搜尋之晶粒中抓取模板(POI之影像)。獲取資訊亦可包含界定模板位置及大小。此外，獲取資訊亦可包含界定可針對缺陷偵測判定一或多個參數之區域。亦可計算POI及DOI之特性。將儲存此目標資訊用於將在下文中描述之POI搜尋。在另一實施例中，獲取目標之資訊包含針對晶圓或另一晶圓上之一晶粒中之所有已知DOI抓取影像，其中將 執行如本文中進一步描述搜尋目標候選者。可藉由將目標之影像與從用於POI搜尋之晶粒產生之影像相互關聯而獲得此等模板之位置。可能存在許多類型之目標。可針對各類型抓取一模板。
在另一實施例中，獲取目標之資訊包含指定：關照區域之大小、形狀及位置；模板之大小、形狀及位置；及其處在被應用一或多個偵測參數之影像(用於缺陷偵測之影像)中判定一或多個特性之區域。可如本文中進一步描述執行此等步驟之各者。
可自用於POI搜尋之相同晶粒抓取所有模板。歸因於晶圓結構之相對較小變化，晶圓圖案之影像強度有時跨晶圓實質不同。此差異被稱作顏色變異。在晶粒內顏色變異比跨晶圓顏色變異小得多。為了確保POI搜尋之實質高品質，可從一個晶粒抓取所有模板且可對從其中抓取模板之晶粒執行POI搜尋。
在一實施例中，獲取目標之資訊包含：判定目標之模板與影像之間之類似性；及判定POI相對於鄰近POI之其他圖案之唯一性(即，POI相對於其周圍之唯一性)。舉例而言，在模板抓取期間，來自目標晶粒之影像與用於POI搜尋之晶粒之影像之間之相互關聯值可經計並儲存用於POI搜尋。選擇模板以唯一地尋找DOI位置。可計算量測模板之唯一性之度量。舉例而言，針對影像中之所有位置之相互關聯值之中之第二最高峰值與最高峰值之比率可用作唯一性度量。使用者可根據唯一性值調整模板位置。
不同目標可共用一些相同目標資訊。舉例而言，兩個DOI可位於相同POI中或鄰近相同POI。此兩個DOI之潛在位置可相對於POI位置而界定且可藉由搜尋POI而識別。在另一實例中，兩個DOI具有相同特性，諸如極性。缺陷極性由其灰階界定，該灰階比其內容脈絡更亮或更暗。
方法亦可包含從一晶粒搜尋所有POI位置以判定DOI在任意POI位 置中或靠近任意POI位置。對應於此等POI位置之潛在DOI位置被稱作目標候選者。以此方式，方法可包含搜尋晶粒上之所有目標候選者(或潛在DOI位置)。相同圖案在此等位置上發生，但DOI可能在此等位置上發生或可能不在此等位置上發生。只要在一位置上偵測到DOI，則圖案及缺陷即為實際目標。在一些實施例中，方法包含藉由判定目標之模板是否與晶粒之影像之不同部分相互關聯而搜尋用於POI之晶圓上或另一晶圓上之晶粒之影像。舉例而言，檢驗系統可用於抓取整個晶粒之影像及運行模板與影像之間之相互關聯(諸如正規化交互相互關聯(NCC))以搜尋POI位置。通過相互關聯臨限值之位置係目標候選者。使用者具有手動精選目標候選者之選項。在一實施例中，方法包含產生POI之模板及藉由改變模板之大小或翻轉、旋轉或處理模板而修改模板。模板形狀可為正方形或矩形且其大小可小於由檢驗系統獲取之影像。獲自POI搜尋之POI位置被儲存且將在缺陷偵測期間使用。
隨著半導體設計規則縮小，特定晶圓結構導致缺陷的概率更高。當使用設計資料(諸如圖形資料串流(GDS)資料)識別該等晶圓結構時，該等結構通常被稱作「熱點」。更特定言之，可藉由使用GDS資料識別「熱點」，以判定哪些晶圓結構可能(假設地)導致晶圓上之缺陷而。在一晶粒上可能存在不同類型的熱點且相同類型的熱點可印刷在晶粒中的多個位置上。熱點上產生的缺陷通常係系統缺陷且通常具有比周圍雜訊弱的信號，使得其等相對難以偵測。
因此，熱點與本文中描述之目標不同在於：本文中描述之目標未被識別為GDS資料中可能導致缺陷的晶圓結構。而是，使用其上已形成晶圓結構的一或多個實際晶圓來識別目標。舉例而言，e光束檢驗或e光束復檢可用於尋找實質局部區域中的目標。由於e光束檢驗及e光束復檢之處理量通常實質上低，故其通常無法用於檢驗整個晶 圓。但是，給定目標(諸如藉由e光束檢驗尋找到之目標)之位置，本文中描述之實施例可用於判定多少目標候選者形成在整個晶圓上及多少DOI出現在此等目標候選者上。以此方式，給定樣本缺陷位置，方法可判定在晶圓上有多少此種缺陷。
因此，本文中描述之實施例與使用基於GDS之檢驗偵測缺陷之方法實質不同。舉例而言，基於GDS之方法試圖捕獲任意類型之缺陷並執行圖塊至設計對準以產生影像用於運行時間基於刈幅之對準。相比之下，本文中描述之方法使用樣本DOI之影像以尋找整個晶圓上之所有相同類型之缺陷。樣本DOI可來自SEM復檢、e光束檢驗或另一檢驗或缺陷復檢結果檔案。在檢驗期間，可藉由將模板與晶圓相互關聯影像而調整各POI位置。因此，兩種方法不同在於：使用熱點之方法尋找所有可能缺陷，而本文中描述之方法僅尋找特定已知缺陷。
在一實施例中，POI之寬度及高度分別短於形成在晶圓及另一晶圓上之晶粒之寬度及高度。舉例而言，圖2展示其上形成多個晶粒且多個POI形成在多個晶粒之各者中之晶圓。特定言之，可在晶圓製程(例如，微影)期間印製晶圓200，其中晶粒202處於特定佈局。第一POI 204可位於晶粒中的第一位置。舉例而言，第一POI 204可位於晶粒之左上角。此外，如圖2中所示，POI 204之寬度小於晶粒之寬度之寬度，且POI 204之高度小於晶粒之高度。第二POI 206位於晶粒中之第二位置，第二位置與第一POI之第一位置不同。此外，如圖2中所示，POI 204及206可具有彼此不同的尺寸。舉例而言，由於POI 204及206包含在不同圖案中偵測到之不同DOI，故兩個POI可具有基於位於不同圖案中之DOI而判定之不同尺寸。此外，如圖2中所示，POI 206之寬度具有小於晶粒之寬度，且POI 206之高度小於晶粒之高度。此外，POI可部分重疊。
在另一實施例中，一或多個特性包含已知DOI之一或多個特性。 舉例而言，可使用樣本缺陷之測試影像及參考影像來判定缺陷資訊。特定言之，可從測試影像中減去參考影像以產生差異影像，且可自該差異影像判定已知DOI之一或多個特性。在一此實施例中，一或多個特性包含已知DOI之大小、形狀、強度、對比度或極性。可使用目標之差異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。
在一實施例中，包含在目標中之圖案較佳可藉由檢驗系統解析。本文中描述之實施例將不適用於非圖案區域中且將不適用於隨機分佈之缺陷。
本文中描述之方法之設置亦可包含任意其他適當步驟，諸如光學件選擇，其可基於已知缺陷位置予以執行。一些方法亦可包含用檢驗系統之多個光學件模式檢驗任一目標或一種類型之目標。光學件模式係檢驗系統之波長、孔隙、像素大小、焦點、光位準及類似參數之參數組態。此一方法可包含針對多個模式選擇一或多個參數。以此方式，方法可包含針對基於目標之檢驗設置一個以上模式。此一方法可包含使用缺陷信號之最佳模式以從不同晶粒中選擇DOI及從一個晶粒收集目標資訊。收集目標資訊可包含：在於第一步驟中獲得之晶粒位置上抓取缺陷影像；及在對POI搜尋最佳的另一模式中執行模式間影像對準以尋找相應模板。接著，方法可包含使用搜尋模式在一晶粒中尋找所有目標候選者位置。接著，可基於在此等位置上抓取之影像圖塊檢視或修改位置。接著，偵測配方可設置為針對缺陷信號之最佳模式。可如本文中描述進一步執行檢驗目標候選者。
方法亦包含搜尋晶圓或另一晶圓上之目標候選者。目標候選者包含POI之位置(例如，在整個晶圓上)。舉例而言，可能存在具有與目標相同類型之圖案之許多位置。相同類型之缺陷可能發生在一些此等位置上。為了偵測所有缺陷，搜尋並報告此等位置。可如本文中進 一步描述圍繞此等位置界定微關照區域(MCA)。「關照區域」係於其處執行缺陷偵測之一組連接影像像素。舉例而言，可由使用者在電腦圖形使用者介面(GUI)的幫助下定義圍繞目標之位置之MCA大小。在檢驗期間，針對任意DOI活動檢測此等位置。為了搜尋此等位置，系統可察看晶粒上之各像素並計算模板與圍繞晶粒上之像素之圖案之間之類似性之值。若類似性值大於模板抓取時定義之臨限值，則像素位置被標記為POI位置。可藉由將從POI偏移之位置相加至目標候選者位置而計算目標候選者位置。潛在DOI位置及POI位置之影像被抓取並顯示給使用者。使用者可藉由復檢POI及潛在DOI位置之影像及其等之類似性值而精選目標候選者。儲存POI位置以用於缺陷偵測。可提供目標資訊及目標候選者位置以進行缺陷偵測。
在一實施例中，搜尋目標候選者包含：使用最佳光學件模式獲取目標候選者之影像，用於將目標候選者之影像影像匹配至POI之影像或模板。舉例而言，可用對於影像匹配最佳之光學件模式中獲得之影像來執行POI搜尋。可使用用不同光學件模式獲得之影像來執行如本文中進一步描述獲取目標資訊及缺陷偵測。舉例而言，在一實施例中，使用第一光學件模式執行使晶圓上之目標成像，及使用與第一光學件模式不同之第二光學件模式獲取用於偵測目標候選者中之已知DOI之目標候選者之影像。可在兩個光學件模式之間執行模式間影像對準。
在一實施例中，使用檢驗系統(即，相同檢驗系統)執行獲取目標之資訊及搜尋目標候選者。此外，可在缺陷偵測之前之設置步驟中使用檢驗系統執行獲取目標資訊及搜尋目標候選者。舉例而言，應使用相同檢驗系統用於模板抓取及POI搜尋。或者，使用相同類型之不同檢驗系統執行獲取目標之資訊及搜尋目標候選者。在另一實施例中，在不同晶粒中執行獲取目標之資訊及搜尋目標候選者，且在一晶粒中 使用目標候選者之一或多個模板來執行搜尋目標候選者。
在一實施例中，目標候選者可來自其他源，諸如基於GDS之圖案搜尋。在此等情況中，基於目標之檢驗僅需抓取模板及計算目標資訊。可省略基於影像之POI搜尋。針對各目標候選者產生MCA。在檢驗期間，可藉由將模板與產生用於檢驗之影像相互關聯而搜尋POI位置。可用POI搜尋結果校正MCA位置。可由MCA內之電腦系統執行缺陷偵測。
在一實施例中，方法包含針對基於目標之檢驗判定關照區域之一或多個參數。舉例而言，針對各類型之缺陷，可基於POI位置圍繞缺陷位置產生一類型之MCA。圖2a至圖2d展示晶圓上之圖案、圖案中之POI、位於POI中及/或靠近POI之一或多個DOI及可針對DOI之各者產生之一或多個MCA之間之不同關係。舉例而言，如圖2a中所示，POI 210可位於圖案212中。圖2a及圖2c至圖2d中所示之POI 210之影像係如其可能出現在POI之模板中之POI。如圖2a中所示，DOI 214可位於靠近POI 210，但不一定在POI 210中。MCA 216可定位為圍繞DOI之位置且在DOI之位置上居中。以此類似方式，如圖2b中所示，POI 218可位於圖案220中。圖2b中所示之POI 218之影像係如其可能出現在POI之模板中之POI。DOI 222可位於POI 218中。MCA 224可被判定為圍繞DOI之位置且在DOI之位置上居中。一個POI可與一個以上DOI相互關聯。舉例而言，如圖2c中所示，DOI 226可位於POI 210中，而DOI 228可位於靠近POI 210，但不一定在POI 210中。MCA 230可定位為圍繞DOI 226之位置及在DOI 226之位置上居中，而MCA 232可定位為圍繞DOI 228之位置且在DOI 228之位置上居中。因此，MCA之各者可僅與DOI之一者相關聯。但是，MCA可與一個以上DOI相關聯。舉例而言，如圖2d中所示，可針對DOI 226及228兩者產生MCA 234。POI及MCA形狀不限於正方形或矩形。圖2a至圖2d中所示 之圖案非意圖代表可能實際形成在晶圓上之任意圖案。
在一實施例中，方法包含藉由將POI之模板影像與用於偵測DOI之影像相互關聯而判定關照區域位置。舉例而言，POI搜尋及缺陷偵測可為兩個不同的晶圓掃描。在POI搜尋期間產生之MCA可僅在檢驗程序期間充當缺陷之近似位置。可藉由將模板與用於缺陷偵測之影像相互關聯而識別精確缺陷位置。換言之，MCA可能未與潛在缺陷位置精確對準。就此點而言，在缺陷偵測期間，模板可與影像相互關聯以精選MCA位置。此一實施例亦可包含校正晶圓載物台不確定性。接著，可在此等MCA內執行缺陷偵測，如本文中進一步描述。以此方式，基於目標之檢驗可僅包含使用目標候選者之關照區域中之影像像素，且就此點而言，影像像素可能不用於晶圓上之非目標候選者且可能不針對非目標候選者執行檢驗。因此，本文中描述之實施例可能與多數檢驗方法不同，多數檢驗方法通常涉及使用針對整個晶圓或晶圓上通常橫跨晶圓上之整個尺寸之整個刈幅的影像像素。此等當前使用之方法對於若干使用情況有利，諸如偵測可能存在於晶圓上之任意位置中之任意缺陷。但是，若晶圓雜訊實質上高且DOI信號相對較弱，則此等方法可能無法尋找任意DOI。由於僅針對晶圓上之特定目標候選者執行本文中描述之實施例，故實施例能夠偵測具有相對較低訊雜比、具有實質高處理量之DOI，同時實質上抑制其他區域中之妨害缺陷。此外，若僅存在針對特定DOI之一區域，則可繞過POI搜尋(設置步驟)。
作為判定目標之關照區域之一或多個參數之補充或替代，在設置期間，方法可包含識別晶圓上之目標候選者之潛在位置。舉例而言，將形成在晶圓上之晶粒內之目標之位置及有關晶圓上之晶粒之佈局之資訊可用於識別晶圓上之目標候選者之潛在位置及因此晶圓上之DOI之潛在位置。
方法進一步包含藉由識別目標候選者之影像中之潛在DOI位置及將一或多個偵測參數應用至潛在DOI位置之影像而偵測目標候選者中之已知DOI。潛在DOI位置可能鄰近POI之位置。POI可包含0或更多個DOI位置且POI可部分重疊。以此方式，方法可包含在整個晶圓上之目標候選者位置處偵測其他目標。
偵測DOI可包含識別目標候選者之精確位置及基於缺陷資訊檢查已知DOI是否存在於該等位置上。更具體言之，在檢驗期間，設置期間產生之模板及缺陷資訊可發送至電腦系統，諸如本文中進一步描述之電腦系統。舉例而言，在一實施例中，偵測步驟包含將目標之資訊提供至缺陷偵測模組(諸如本文中描述之電腦系統)以準確識別潛在DOI位置。以此方式，模板可用於尋找目標候選者之精確位置。舉例而言，在一實施例中，偵測步驟包含藉由將在設置期間獲得之模板與在缺陷偵測期間獲得之目標候選者之影像相互關聯而在目標候選者之影像中識別潛在DOI位置。
以此方式，可使用諸如NCC之任意適當相互關聯，將模板與針對一範圍內之目標候選者獲取之影像相互關聯。根據晶圓載物台不確定性及檢驗像素大小而判定此範圍。典型值係20個像素。對應於最大NCC值之像素之位置被選擇作為POI位置。可基於相對於POI位置之缺陷位置計算目標候選者位置。以此方式，在檢驗期間，本文中描述之實施例使用影像匹配尋找實質上準確的目標候選者位置。
在相同目標之多個POI位置出現在一影像中之情況中，針對一位置執行POI搜尋且計算從近似MCA位置至真實MCA位置之偏差。此偏差被應用於此影像中之其他近似MCA位置。無需搜尋所有POI位置。
可產生MCA以覆蓋潛在DOI位置之一者或多者。舉例而言，由於目標候選者位置實質上準確，故圍繞該位置界定MCA，如本文中進一步描述。MCA之大小可為舉例而言5像素×5像素。此外，由於本文 中描述之實施例使用缺陷特定之資訊，故DOI偵測及妨害缺陷抑制更有效。
由於本文中描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潛在缺陷位置，故本文中描述之實施例比可在基於設計之方法中使用之基於刈幅對準之方法有利。刈幅係由時間延遲積分(TDI)感測器產生之覆蓋整個晶粒列之原始影像。基於刈幅之對準將關照區域與刈幅相互關聯。對於相對較小百分比之檢驗資料，基於刈幅之校準可失敗。在此未對準發生時，將不檢驗整個刈幅，或將歸因於未對準的檢驗資料而偵測及報告大量妨害缺陷。但是，本文中描述之實施例將不受此等對準問題影響，此係因為本文中描述之基於目標之相互關聯係局部執行。
可以任意適當方式執行將一或多個偵測參應用至目標候選者之影像。舉例而言，在一些實施例中，應用一或多個偵測參數包含使用潛在DOI位置之影像及參考影像產生差異影像；計算雜訊量度及臨限值及將臨限值應用至差異影像中之信號。在另一實施例中，方法包含判定鄰近潛在DOI位置之差異影像之一或多個特性，且應用一或多個偵測參數包含將臨限值應用至差異影像之一或多個特性之一或多個值。參考影像可為舉例而言其中尚未偵測到DOI之晶粒中之潛在DOI位置之影像、多個晶粒之中值影像或在設置時獲取之模板。舉例而言，在一實施例中，被應用一或多個偵測參數之潛在DOI位置之影像包含使用參考影像及測試影像產生之影像，且參考影像係POI之模板。以此方式，參考影像可能不是在檢驗期間獲取之影像。換言之，參考影像不限於檢驗期間獲取之影像。在另一實例中，可在晶圓上識別非缺陷目標候選者之位置，且可使用檢驗系統在該晶圓之該位置上獲取影像。可從在另一目標候選者之位置上獲取之影像減去此影像以產生差異影像，且諸如本文中描述之臨限值可應用至差異影像。差異 影像中高於臨限值之任意信號可被識別為缺陷或潛在缺陷。使用電腦系統執行偵測已知DOI，該電腦系統可如文本中進一步描述組態。
使用模板作為參考影像之方法在特定情況中係有利的。舉例而言，若系統缺陷之數量實質上高，則晶圓上之大多數晶粒係缺陷的。因此，實質上可能的是多晶粒影像之中值係有缺陷的。因此，中值影像無法用作參考影像。參考影像可在設置時判定且被驗證為無缺陷。因此，可在檢驗期間使用參考影像。
在一些實施例中，方法包含基於目標之資訊判定一或多個偵測參數。舉例而言，一或多個偵測參數(或缺陷偵測演算法)可為雜訊自適應。即，若在針對目標獲取之影像中雜訊相對較高，則檢驗靈敏度可能設置為相對較低。否則，檢驗靈敏度可設置為相對較高。可藉由選擇施加至目標候選者之差異影像之相對較高臨限值而將檢驗靈敏度設定為相對較低。相比之下，可藉由選擇施加至目標候選者之差異影像之相對較低臨限值而將檢驗靈敏度設定為相對較高。此外，在另一實施例中，方法包含分別基於各目標類型之影像而單獨地針對各目標判定一或多個偵測參數。因此，由於方法可用於不同類型之目標，故不同臨限值可用於偵測不同類型之目標候選者中之缺陷。舉例而言，第一臨限值可用於偵測第一類型之目標候選者中之第一已知DOI，且第二不同臨限值可用於偵測第二不同類型之目標候選者中之第二不同已知DOI。
相同一或多個偵測參數可用於偵測具有相同目標類型之目標候選者之各者中之缺陷。但是，在另一實施例中，方法包含分別基於目標候選者之影像單獨地針對對其執行偵測已知DOI之目標候選者之各者判定一或多個偵測參數。以此方式，可逐個目標候選者判定(該等)偵測參數。舉例而言，一旦已識別潛在目標候選者或潛在DOI位置，則可判定局部區域中差異影像之標準差。接著，臨限值可判定為：臨 限值=平均值+G+K*(局部區域之差異)之標準差，其中平均值係局部區域中差異影像之平均值且G及K係使用者定義之參數。G及K係帶正負號值。但是，各目標候選者之臨限值可以任意其他適當方式判定。
DOI資訊亦可用於判定潛在DOI位置上是否存在已知DOI。舉例而言，在額外實施例中，一或多個特性包含已知DOI之一或多個特性，諸如上述特性之任意者，且應用一或多個偵測參數包含將臨限值應用至自潛在DOI位置之影像判定之一或多個特性之一或多個值。在一此實例中，若已知DOI之特性(諸如極性)在DOI之間是一致的，則偵測DOI可包含針對特性的值設定臨限值。此基於極性之臨限值設定可應用於針對目標候選者獲取之影像，該影像與如上文描述針對目標候選者產生之模板或差異影像相互關聯。(該等)缺陷特性之臨限值設定可結合本文中描述之其他臨限值設定(例如，在差異影像中對信號設定臨限值)使用。以此方式使用缺陷特性(諸如極性及缺陷大小)亦可有助於抑制妨害缺陷偵測。
在又一實施例中，被應用一或多個偵測參數之潛在DOI位置之影像係圍繞潛在DOI位置之關照區域之影像，且基於鄰近POI或在POI中發生之已知DOI之大小來判定關照區域。舉例而言，大致在目標候選者之位置上獲取之影像之大小可能相對較大以確保實際針對目標候選者獲取影像。在一此實例中，圖3中所示之區域300可大致為在目標候選者上獲取之影像之大小。此外，區域300可為針對目標候選者產生之差異影像之大小。接著，可使用如上所述之相互關聯來判定該影像內之目標候選者之位置。接著，可使用已知比目標候選者大的區域以逐個目標候選者判定臨限值，如上所述。舉例而言，如圖3中所示，可使用區域300內之區域302以判定目標候選者之臨限值。接著，臨限值可應用於稍微大於已知DOI之區域之區域。舉例而言，如圖3中所示，區域302內之區域304可為被應用臨限值之區域，且區域304可稍 微大於已知DOI之區域。在一此實例中，取決於已知DOI之大小，用於判定臨限值之影像之部分可為大約64像素×大約64像素，而被應用所判定之臨限值之區域可為大約5像素×5像素。減小被應用臨限值之差異影像之大小使影像中之雜訊將被誤識別為潛在DOI之可能性降低。此外，使用此一實質小區域作為被應用臨限值之關照區域允許使用實質低臨限值，而不偵測大量妨害缺陷。有鑑於此，本實施例中使用之關照區域被稱作微關照區域或MCA。相比之下，針對實質上靈敏檢驗使用相對較低臨限值之許多當前使用之檢驗方法偵測大量妨害缺陷，接著需需使該等缺陷與DOI分離。
在一實施例中，方法包含選擇目標之一或多個特性、選擇一或多個偵測參數及判定關照區域之一或多個參數，使得不在目標候選者中偵測除已知DOI外之缺陷(例如，僅檢驗其中已知DOI可能發生之位置)。舉例而言，可縮減關照區域以僅包含針對已知DOI之區域並且實質上排除不含已知DOI且僅含妨害缺陷之區域。特定言之，可圍繞已知DOI可能發生之位置界定關照區域。因此，可完全忽略關照區域外之雜訊。此外，由於目標或模板之影像可用於尋找目標候選者之實質精確位置，故關照區域可製作為實質小。本文中描述之實施例中使用之關照區域亦可實質小於其他當前使用之關照區域，此係因為其他方法無實質上準確定位目標候選者之機制。可判定越準確目標候選者位置，可使用之關照區域越小且將偵測之妨害缺陷越少。此外，本文中描述之實施例可藉由精選源自設計資料之關照區域位置而偵測系統缺陷。
雖然本文中參考搜尋目標候選者及偵測目標候選者中之已知DOI描述實施例，但是應瞭解，本文中描述之實施例可用於搜尋一種以上類型之目標候選者及偵測一種以上類型之目標候選者中之DOI。舉例而言，可能在晶圓上存在多種類型之橋接缺陷或相同類型之橋接可能 發生在不同的晶圓結構中。此等橋接可被視作不同類型之目標。本文中描述之實施例可包含使用有關此等類型之目標之資訊以針對目標候選者之任意其他例項搜尋整個晶粒。圍繞此等目標候選者界定MCA且在檢驗期間精選MCA之位置。可針對目標候選者之各例項執行缺陷偵測。以此方式，本文中描述之實施例可用於跨整個晶圓檢驗目標候選者。
在一實施例中，使用晶圓或另一晶圓之設計資料執行方法之步驟。換言之，方法之任意步驟無需晶圓或另一晶圓之設計資料。因此，本文中描述之實施例有利在於其等無需設計資料。而是，使用除GDS資訊以外之檢驗影像。就此點而言，GDS可用性不成問題。相比之下，使用熱點之方法需要設計資料才能執行。此等方法有時亦需來自具有設計知識的一些人(例如，客戶)的支援。但是，由於本文中描述之實施例無需任意設計資料，故任意使用者可執行檢驗，其係重要的優點，尤其因為可能無法在所有情況中獲得設計資料。
在一實施例中，方法之各步驟可獨立使用晶圓或另一晶圓之設計資料。舉例而言，本文中描述之實施例可適用於自設計資料之提供資訊。舉例而言，設計工程師可指定易遭受橋接缺陷且想要監測位置之晶圓結構。可產生目標資訊，且可在晶粒中執行搜尋以尋找具有與目標相同之圖案的所有目標候選者。可在此等目標候選者中執行缺陷偵測以尋找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尋找晶粒上之所有目標候選者。本文中描述之實施例可產生目標資訊，跳過基於影像之搜尋並在此等目標候選者上執行缺陷偵測。
本文中描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。基於設計之檢驗產生圍繞熱點之相對較小關照區域並執行圖塊至設計對準以精選關照區域位置。接 著，在熱點處執行缺陷偵測。
在另一實施例中，對應於已知DOI之目標候選者之影像中之信號大致等於或弱於對應於晶圓上之妨害缺陷之信號。舉例而言，定期檢驗可涉及在覆蓋晶粒之多數區域之檢驗關照區域中執行缺陷偵測。在DOI之信號比假(妨害)缺陷弱得多的情況中，可藉由現有方法偵測絕大多數假缺陷。舉例而言，為了偵測具有相對較弱信號之缺陷，可執行實質上靈敏的檢驗，其亦偵測許多妨害缺陷。妨害缺陷計數可能大於總偵測事件之99%。實質上難以在此等大量妨害缺陷中尋找DOI。舉例而言，可針對來自影像之各缺陷計算特徵向量及缺陷屬性並且於缺陷分類中使用特徵向量及缺陷屬性。但是，有時，無法分離DOI與妨害缺陷，此係因為此兩種類型之事件可在特徵向量及屬性空間中佔據相同區域。因此，需額外資訊用於解決此問題。此外，若使用較不靈敏的檢驗，則妨害率可顯著減小，但DOI亦可能丟失(即，未被偵測到)。
相比之下，本文中描述之實施例抑制大量妨害缺陷。舉例而言，本文中描述之實施例使用以特定DOI為目標且對於缺陷偵測非常相關的資訊。分類方法在妨害事件被偵測到後移除妨害缺陷。本文中描述之實施例嘗試防止妨害事件被偵測。更具體言之，本文中描述之實施例允許運行高靈敏檢驗，同時藉由檢驗已知DOI將可能出現之區域(即，目標候選者)中之晶圓而控制妨害缺陷數。換言之，如本文中描述，使用實質上準確缺陷位置資訊係對妨害缺陷抑制的主要貢獻。以此方式，本文中描述之實施例可用重複結構中針對具有相對較弱信號已知DOI達成顯著妨害缺陷抑制。因此，本文中描述之實施例可偵測DOI並更準確地抑制妨害缺陷。
本文中描述之實施例可補充亦可用於檢驗晶圓之任意其他檢驗。舉例而言，在另一實施例中，方法包含獲取晶圓或另一晶圓之其 他影像及使用其他影像以偵測晶圓或另一晶圓上之其他缺陷。在一此實例中，針對其他區域，定期檢驗可照常設置並運行以偵測隨機分佈之缺陷，且可運行本文中描述之實施例以偵測具有相對較弱信號之系統缺陷。此外，可在一測試中執行如本文中描述之偵測已知DOI及定期檢驗，藉此提供顯著處理量優勢。舉例而言，本文中描述之實施例可用於偵測具有相對較弱信號之已知DOI且可與任意一般檢驗方法並行運行。
本文中描述之實施例亦可用於特定妨害缺陷移除。舉例而言，可如本文中描述執行本文中描述之實施例，而非針對已知DOI執行本文中描述之實施例，可針對已知系統妨害缺陷執行實施例。已知妨害缺陷可被定義為移除目標。本文中描述之實施例可搜尋晶粒上之移除目標候選者且不在移除目標候選者上執行缺陷偵測。因此，將不偵測此類型之妨害缺陷。
上述方法之實施例之各者可包含本文中描述之(諸)任意其他方法之(諸)任意其他步驟。此外，可藉由本文中描述之任意系統執行上述方法之實施例之各者。
本文中描述之所有方法可包含：在非暫時性電腦可讀儲存媒體中儲存方法實施例之一或多個步驟之結果。結果可包含本文中描述之任意結果並可以此項領域中已知之任意方式予以儲存。儲存媒體可包含本文中描述之任意儲存媒體或此項領域中已知之任意其他適當儲存媒體。在已儲存結果後，可在儲存媒體中存取結果並由本文中描述之任意方法或系統實施例使用結果；格式化結果以顯示給使用者；由另一軟體模組、方法或系統使用結果等。舉例而言，在方法偵測缺陷後，方法可包含在儲存媒體中儲存有關所偵測之缺陷之資訊。
額外實施例係關於非暫時性電腦可讀媒體，其儲存可在電腦系統上執行之程式指令，用於執行用於偵測晶圓上之缺陷之電腦實施方 法。在圖4中展示一此實施例。特定言之，如圖4中所示，非暫時性電腦可讀媒體400包含可在電腦系統404上執行之程式指令402。電腦實施方法包含上述方法之步驟。可執行其程式指令之電腦實施方法可包含本文中描述之(諸)任意其他步驟。
實施諸如本文中描述之方法之方法之程式指令402可儲存在電腦可讀媒體400上。電腦可讀媒體可為儲存媒體，諸如磁碟或光碟、磁帶或此項領域中已知的任意其他適當非暫時性電腦可讀媒體。
可以任意不同方式實施程式指令，包含基於程序之技術、基於組件之技術及/或物件導向之技術等等。舉例而言，程式指令可根據需要使用ActiveX控制項、C++物件、JavaBeans、Microsoft Foundation Classes(「MFC」)或其他技術或方法實施。
電腦系統可採用不同形式，包含個人電腦系統、影像電腦、大型主機電腦系統、工作站、網路設備、網際網路設備或其他裝置。一般而言，術語「電腦系統」可廣泛地定義為涵蓋具有一或多個處理器之任意裝置，其執行來自記憶體媒體之指令。電腦系統亦可包含此項領域中已知之任意適當處理器，諸如並行處理器。此外，電腦系統可包含具有高速處理及軟體之電腦平台，其作為獨立工具或網路化工具。
另一實施例係關於經組態以偵測晶圓上之缺陷之系統。在圖5中展示此一系統之一實施例。系統包含經組態以獲取晶圓上之目標之資訊之檢驗子系統。檢驗子系統可包含任意適當檢驗子系統，諸如e光束檢驗子系統。適當e光束檢驗子系統之實例包含市售之e光束檢驗工具(諸如來自KLA-Tencor，Milpitas，Calif之eSxxx工具)中包含之子系統。或者，檢驗子系統可包含光學檢驗子系統，其可具有如本文中描述之組態。
目標包含形成在晶圓上之POI及鄰近POI或在POI中發生之已知 DOI。可進一步如本文中描述組態目標。資訊包含藉由使晶圓上之目標成像而獲取之晶圓上之目標之影像。目標之影像可包含任意適當資料、影像資料、信號或影像信號。檢驗子系統可以任意方式使晶圓上之目標成像。目標之資訊可包含本文中描述之任意其他目標資訊。
檢驗子系統亦經組態以搜尋晶圓或另一晶圓上之目標候選者。目標候選者包含POI。目標候選者可如本文中描述組態。如圖5中所示，檢驗子系統包含光源502。光源502可包含此項領域中已知之任意適當光源，諸如雷射。光源502經組態以將光引導至光束分光器504，該光束分光器504經組態以將來自光源502之光反射至折射光學元件506。折射光學元件506經組態以使來自光束分光器504之光聚焦至晶圓508。光束分光器504可包含任意適當光束分光器，諸如50/50光束分光器。折射光學元件506可包含任意適當折射光學元件，且雖然折射光學元件506在圖5中展示為單個折射光學元件，但是其可用一或多個折射光學元件及/或一或多個反射光學元件取代。
光源502、光束分光器504及折射光學元件506因此可形成檢驗子系統之照明子系統。照明子系統可包含任意其他適當元件(圖5中未展示)，諸如一或多個偏光組件及一或多個濾光器，諸如光譜濾光器。如圖5中所示，光源、光束分光器及折射光學元件經組態使得光按法向或實質上法向入射角被引導至晶圓。但是，光可按任意其他適當入射角被引導至晶圓。檢驗子系統可經組態從而以任意適當方式在晶圓上掃描光。
從晶圓508反射之光可被折射光學元件506收集並可透過光束分光器504被引導至偵測器510。因此，折射光學元件、光束分光器及偵測器可形成檢驗子系統之偵測子系統。偵測器可包含此項領域中已知之任意適當成像偵測器，諸如電荷耦合器件(CCD)。偵測子系統亦可包含一或多個額外組件(圖5中未展示)，諸如一或多個偏光組件、一 或多個空間濾光器、一或多個光譜濾光器及類似組件。偵測器510經組態以產生回應於被偵測器偵測到之反射光之影像。
系統亦包含電腦系統512，該電腦系統512經組態以藉由識別目標候選者之影像中之潛在DOI位置及將一或多個偵測參數應用至潛在DOI位置之影像而偵測目標候選者中之已知DOI。電腦系統可識別位置並應用一或多個偵測參數，如本文中進一步描述。此外，電腦系統可經組態以執行本文中描述之(諸)任意其他步驟。由偵測器產生之影像可被提供至電腦系統512。舉例而言，電腦系統可耦合至偵測器(例如，藉由圖5中之虛線所示之一或多個傳輸媒體，其可包含此項領域中已知之任意適當傳輸媒體)，使得電腦系統可接收由偵測器產生之影像。電腦系統可以任意適當方式耦合至偵測器。電腦系統可如本文中描述進一步組態。檢驗子系統亦可如本文中描述進一步組態。此外，系統可如本文中描述進一步組態。
應注意，本文中提供圖5以大致繪示可包含在本文中描述之系統實施例中之檢驗子系統之一組態。顯然，可更改本文中描述之檢驗子系統組態以使檢驗系統之效能最佳化，猶如在設計商用檢驗系統時正常執行。此外，可使用現有檢驗系統(諸如可購自KLA-Tencor之28XX、29XX及Puma 9XXX系列工具)實施本文中描述之系統，例如，藉由將本文中描述之功能性加至現有檢驗系統。對於一些此等系統，本文中描述之方法可提供為系統之視需要功能性(例如，補充系統之其他功能性)。或者，本文中描述之系統可「從頭開始」設計以提供全新系統。
雖然檢驗子系統在上文中被描述為亮場(BF)檢驗子系統，但是應瞭解，檢驗子系統亦可或替代地組態為暗場(DF)檢驗子系統(即，檢驗子系統經組態以使用散射光來偵測缺陷)。
熟習此項技術者鑑於本說明書將瞭解本發明之不同態樣之其他 修改例及替代實施例。舉例而言，提供用於偵測晶圓上之缺陷之方法及系統。因此，本描述將僅被解釋為闡釋性且用於教示熟習此項技術者執行本發明之一般方式之目的。應瞭解，本文中展示及描述之本發明之形式將被視作目前較佳的實施例。元件及材料可取代本文中繪示及描述之元件及材料，零件及程序可顛倒且本發明之特定特徵可獨立被利用，皆如此項領域技術人員在受益於本發明之描述後所瞭解。可對本文中描述之元件進行變更而不脫離如下文申請專利範圍中描述之本發明之精神及範疇。
100‧‧‧圖案
102‧‧‧圖案
104‧‧‧關注缺陷(DOI)
106‧‧‧經圖案化特徵
108‧‧‧經圖案化特徵

Claims (68)

  1. 一種用於偵測一晶圓上之缺陷之電腦實施方法，其包括：獲取一晶圓上之一目標之資訊，其中該目標包括形成在該晶圓上之一關注圖案及具有相對於該關注圖案之一位置為已知及唯一之一位置之一已知關注缺陷，且其中該資訊包括藉由使該晶圓上之該目標成像而獲取之該晶圓上之該目標之一影像、該晶圓上之該關注圖案之該位置、該已知關注缺陷相對於該關注圖案之該位置及自該關注圖案及該已知關注缺陷計算之一或多個特性；搜尋該晶圓或另一晶圓上之目標候選者，其中該等目標候選者包括該關注圖案；及藉由識別該等目標候選者之影像中之潛在關注缺陷位置及將一或多個偵測參數應用至該等潛在關注缺陷位置之影像而偵測該等目標候選者中之該已知關注缺陷，其中使用一電腦系統執行該偵測。
  2. 如請求項1之方法，其中該獲取、該搜尋及該偵測並非使用該晶圓或該另一晶圓之設計資料來執行。
  3. 如請求項1之方法，其中該獲取、該搜尋及該偵測之各者獨立使用該晶圓或該另一晶圓之設計資料。
  4. 如請求項1之方法，其中獲取該目標之該資訊包括：匯入關注缺陷樣本之位置。
  5. 如請求項1之方法，其中獲取該目標之該資訊包括：使用一檢驗系統在關注缺陷之已知位置中抓取該晶圓上之該目標之該影像。
  6. 如請求項1之方法，其中獲取該目標之該資訊包括指定：關照區 域之大小、形狀及位置；模板之大小、形狀及位置；及其處在被應用該一或多個偵測參數之該等影像中判定該一或多個特性之區域。
  7. 如請求項1之方法，其中獲取該目標之該資訊包括：提供一圖形使用者介面給一使用者。
  8. 如請求項1之方法，其中獲取該目標之該資訊包括：顯示關注缺陷位置之高解析度影像。
  9. 如請求項1之方法，其中獲取該目標之該資訊包括：抓取其中將執行該搜尋之該晶圓或該另一晶圓上之一晶粒中之所有已知關注缺陷之模板。
  10. 如請求項1之方法，其中獲取該目標之該資訊包括：判定一模板與該目標之該影像之間之一類似性；及判定該關注圖案相對於在該晶圓上之其他圖案之一唯一性。
  11. 如請求項1之方法，其中該關注圖案之一寬度及一高度分別短於形成在該晶圓及該另一晶圓上之晶粒之一寬度及一高度。
  12. 如請求項1之方法，其中該等潛在關注缺陷位置基於該關注圖案之位置判定。
  13. 如請求項1之方法，其中該一或多個特性包括該已知關注缺陷之一或多個特性。
  14. 如請求項1之方法，其中該一或多個特性包括該已知關注缺陷之大小、形狀、強度、對比度或極性。
  15. 如請求項1之方法，其中產生微關照區域以覆蓋該等潛在關注缺陷位置之一者或多者。
  16. 如請求項1之方法，其中在該偵測之前之一設置步驟中使用一檢驗系統執行該獲取及該搜尋。
  17. 如請求項1之方法，其中使用相同類型之不同檢驗系統執行該獲 取及該搜尋。
  18. 如請求項1之方法，其中在不同晶粒中執行該獲取及該搜尋，且其中在一晶粒中使用該等目標候選者之一或多個模板執行該搜尋。
  19. 如請求項1之方法，其進一步包括藉由將該關注圖案之一模板影像與用於偵測該已知關注缺陷之該等影像相互關聯而判定一關照區域位置。
  20. 如請求項1之方法，其進一步包括：選擇該目標之一或多個特性；選擇該一或多個偵測參數；及判定一關照區域之一或多個參數，使得不在該等目標候選者中偵測除該已知關注缺陷外之缺陷。
  21. 如請求項1之方法，其進一步包括：獲取該晶圓或該另一晶圓之其他影像；及使用該等其他影像以偵測該晶圓或該另一晶圓上之其他缺陷。
  22. 如請求項1之方法，其中被應用該一或多個偵測參數之該等影像包括使用一參考影像及一測試影像產生之影像，且其中該參考影像係該關注圖案之一模板。
  23. 如請求項1之方法，其進一步包括藉由判定該目標之一模板是否與該晶粒之該影像之不同部分相互關聯而針對該關注圖案搜尋該晶圓或該另一晶圓上之一晶粒之一影像。
  24. 如請求項1之方法，其進一步包括產生該關注圖案之一模板及藉由改變該模板之該大小或翻轉、旋轉或處理該模板而修改該模板。
  25. 如請求項1之方法，其中該搜尋包括：使用最佳光學件模式獲取該等目標候選者之影像，用於將該等目標候選者之該等影像影像匹配至該關注圖案之一影像或一模板。
  26. 如請求項1之方法，其中使用一第一光學件模式執行該晶圓上之該目標之該成像，且其中使用與該第一光學件模式不同之一第二光學件模式獲取用於該偵測之該等目標候選者之該等影像。
  27. 如請求項1之方法，其中該偵測包括：將該目標之該資訊提供至一缺陷偵測模組，以準確識別該等潛在關注缺陷位置。
  28. 如請求項1之方法，其中該偵測包括：藉由將在設置期間獲得之一模板與在該偵測期間獲得之該等目標候選者之該等影像相互關聯，而識別該等目標候選者之該等影像中之該等潛在關注缺陷位置。
  29. 如請求項1之方法，其進一步包括基於該目標之該資訊判定該一或多個偵測參數。
  30. 如請求項1之方法，其進一步包括分別基於各類型之該等目標候選者之影像單獨地針對各類型之該等目標候選者判定該一或多個偵測參數。
  31. 如請求項1之方法，其中應用該一或多個偵測參數包括：使用該等潛在關注缺陷位置之該等影像及一參考影像產生差異影像；及對該等差異影像中之信號應用一臨限值。
  32. 如請求項1之方法，其進一步包括判定該等潛在關注缺陷位置之一差異影像之一或多個特性，其中應用該一或多個偵測參數包含將一臨限值應用至該差異影像之該一或多個特性之一或多個值。
  33. 如請求項1之方法，其中該一或多個特性包括該已知關注缺陷之一或多個特性，且其中應用該一或多個偵測參數包含將一臨限值應用至從該等潛在關注缺陷位置之該等影像中判定之該一或多個特性之一或多個值。
  34. 如請求項1之方法，其中被應用該一或多個偵測參數之該等潛在 關注缺陷位置之該等影像係圍繞該等潛在關注缺陷位置之關照區域之影像，且其中該等關照區域基於相對於該關注圖案之該位置為已知且唯一之該已知關注缺陷之一大小判定。
  35. 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之程式指令，用於執行用於偵測一晶圓上之缺陷之一電腦實施方法，其中該電腦實施方法包括：獲取一晶圓上之一目標之資訊，其中該目標包括形成在該晶圓上之一關注圖案及具有相對於該關注圖案之一位置為已知及唯一之一位置之一已知關注缺陷，且其中該資訊包括藉由使該晶圓上之該目標成像而獲取之該晶圓上之該目標之一影像、該晶圓上之該關注圖案之該位置、該已知關注缺陷相對於該關注圖案之該位置及自該關注圖案及該已知關注缺陷計算之一或多個特性；搜尋該晶圓或另一晶圓上之目標候選者，其中該等目標候選者包括該關注圖案；及藉由識別該等目標候選者之影像中之潛在關注缺陷位置及將一或多個偵測參數應用至該等潛在關注缺陷位置之影像而偵測該等目標候選者中之該已知關注缺陷。
  36. 一種經組態以偵測一晶圓上之缺陷之系統，其包括：一檢驗子系統，其經組態以獲取一晶圓上之一目標之資訊，其中該目標包括形成在該晶圓上之一關注圖案及具有相對於該關注圖案之一位置為已知及唯一之一位置之一已知關注缺陷，且其中該資訊包括藉由使該晶圓上之該目標成像而獲取之該晶圓上之該目標之一影像；其中該檢驗子系統進一步經組態以搜尋該晶圓或另一晶圓上之目標候選者，其中該等目標候選者包括該關注圖案；及 一電腦系統，其經組態以藉由識別該等目標候選者之影像中之潛在關注缺陷位置及將一或多個偵測參數應用至該等潛在關注缺陷位置之影像而偵測該等目標候選者中之該已知關注缺陷。
  37. 如請求項36之系統，其中該檢驗子系統進一步經組態以不使用該晶圓或該另一晶圓之設計資料而獲取該資訊及搜尋該目標候選者，且其中該電腦系統進一步經組態以不使用該晶圓或該另一晶圓之該設計資料而偵測該已知關注缺陷。
  38. 如請求項36之系統，其中該檢驗子系統及該電腦系統進一步經組態以獨立使用該晶圓或該另一晶圓之設計資料以獲取該資訊、搜尋該目標候選者及偵測該已知關注缺陷。
  39. 如請求項36之系統，其中該檢驗子系統進一步經組態以藉由匯入關注缺陷樣本之位置而獲取該資訊。
  40. 如請求項36之系統，其中該檢驗子系統進一步經組態以藉由在關注缺陷之已知位置中抓取該晶圓上之該目標之該影像而獲取該資訊。
  41. 如請求項36之系統，其中該電腦系統進一步經組態以藉由指定關照區域之大小、形狀及位置、模板之大小、形狀及位置、及其處在被應用該一或多個偵測參數之該等影像中判定該一或多個特性之區域而獲取該資訊。
  42. 如請求項36之系統，其中該電腦系統進一步經組態以提供一圖形使用者介面給一使用者以顯示針對該目標獲取之該資訊。
  43. 如請求項36之系統，其中該電腦系統進一步經組態以藉由顯示關注缺陷位置之高解析度影像而獲取該資訊。
  44. 如請求項36之系統，其中該檢驗子系統進一步經組態以藉由抓取其中該檢驗子系統將搜尋該目標候選者之該晶圓或該另一晶 圓上之一晶粒中之所有已知關注缺陷之模板而獲取該資訊。
  45. 如請求項36之系統，其中該電腦系統進一步經組態以藉由判定一模板與該目標之該影像之間之一類似性及判定該關注圖案相對於在該晶圓上之其他圖案之一唯一性而獲取該資訊。
  46. 如請求項36之系統，其中該關注圖案之一寬度及一高度分別短於形成在該晶圓及該另一晶圓上之晶粒之一寬度及一高度。
  47. 如請求項36之系統，其中該等潛在關注缺陷位置基於該關注圖案之位置判定。
  48. 如請求項36之系統，其中該電腦系統進一步經組態以藉由判定該已知關注缺陷之一或多個特性而獲取該資訊。
  49. 如請求項36之系統，其中該電腦系統進一步經組態以藉由判定包括該已知關注缺陷之大小、形狀、強度、對比度或極性之一或多個特性而獲取該資訊。
  50. 如請求項36之系統，其中該電腦系統進一步經組態以產生微關照區域以覆蓋該等潛在關注缺陷位置之一者或多者。
  51. 如請求項36之系統，其中該檢驗子系統進一步經組態以在該電腦系統偵測該已知關注缺陷之前之一設置步驟中獲取該資訊及搜尋該等目標候選者。
  52. 如請求項36之系統，其中該檢驗子系統進一步經組態以在不同晶粒中獲取該資訊及搜尋該等目標候選者，且其中該檢驗子系統進一步經組態以在一晶粒中使用該等目標候選者之一或多個模板搜尋該等目標候選者。
  53. 如請求項36之系統，其中該電腦系統進一步經組態以藉由將該關注圖案之一模板影像與用於偵測該已知關注缺陷之該等影像相互關聯而判定一關照區域位置。
  54. 如請求項36之系統，其中該電腦系統進一步經組態以藉由選擇 該目標之一或多個特性、選擇該一或多個偵測參數及判定一關照區域之一或多個參數，使得不在該等目標候選者中偵測除該已知關注缺陷外之缺陷。
  55. 如請求項36之系統，其中該檢驗子系統進一步經組態以獲取該晶圓或該另一晶圓之其他影像，且其中該電腦系統進一步經組態以使用該等其他影像以偵測該晶圓或該另一晶圓上之其他缺陷。
  56. 如請求項36之系統，其中被應用該一或多個偵測參數之該等影像包括使用一參考影像及一測試影像產生之影像，且其中該參考影像係該關注圖案之一模板。
  57. 如請求項36之系統，其中該電腦系統進一步經組態以藉由判定該目標之一模板是否與該晶粒之該影像之不同部分相互關聯而針對該關注圖案搜尋該晶圓或該另一晶圓上之一晶粒之一影像。
  58. 如請求項36之系統，其中該電腦系統進一步經組態以產生該關注圖案之一模板及藉由改變該模板之該大小或翻轉、旋轉或處理該模板而修改該模板。
  59. 如請求項36之系統，其中該檢驗子系統進一步經組態以藉由使用最佳光學件模式獲取該等目標候選者之影像，用於將該等目標候選者之該等影像影像匹配至該關注圖案之一影像或一模板而搜尋該等目標候選者。
  60. 如請求項36之系统，其中使用一第一光學件模式執行該晶圓上之該目標之該成像，且其中被使用以偵測該已知關注缺陷之該等目標候選者之該等影像使用與該第一光學件模式不同之一第二光學件模式獲取。
  61. 如請求項36之系統，其中該電腦系統進一步經組態以藉由將該 目標之該資訊提供至一缺陷偵測模組以準確識別該等潛在關注缺陷位置而偵測該已知關注缺陷。
  62. 如請求項36之系統，其中該電腦系統進一步經組態以藉由將在設置期間獲得之一模板與在藉由該電腦系統偵測該已知關注缺陷期間獲得之該等目標候選者之該等影像相互關聯，而識別該等目標候選者之該等影像中之該等潛在關注缺陷位置，藉以偵測該已知關注缺陷。
  63. 如請求項36之系統，其中該電腦系統進一步經組態以基於該目標之該資訊判定該一或多個偵測參數。
  64. 如請求項36之系統，其中該電腦系統進一步經組態以分別基於各類型之該等目標候選者之影像單獨地針對各類型之該等目標候選者判定該一或多個偵測參數。
  65. 如請求項36之系统，其中應用該一或多個偵測參數包括使用該等潛在關注缺陷位置之該等影像及一參考影像產生差異影像；及對該等差異影像中之信號應用一臨限值。
  66. 如請求項36之系統，其中該電腦系統進一步經組態以判定該等潛在關注缺陷位置之一差異影像之一或多個特性，其中應用該一或多個偵測參數包含將一臨限值應用至該差異影像之該一或多個特性之一或多個值。
  67. 如請求項36之系统，其中應用該一或多個偵測參數包括將一臨限值應用至由該等潛在關注缺陷位置之該等影像判定之該已知關注缺陷之一或多個特性之一或多個值。
  68. 如請求項36之系统，其中被應用該一或多個偵測參數之該等潛在關注缺陷位置之該等影像係圍繞該等潛在關注缺陷位置之關照區域之影像，且其中該等關照區域基於相對於具有相對於該關注圖案之該位置為已知且唯一之該位置之該已知關注缺陷之一大小判定。
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