TWI608231B

TWI608231B - 無偏差之晶圓缺陷樣本

Info

Publication number: TWI608231B
Application number: TW102141127A
Authority: TW
Inventors: 馬丁普莉霍爾; 維狄亞薩吉爾亞納桑; 沙瑞維南普瑞瑪西文; 克里斯Ｗ李
Original assignee: 克萊譚克公司
Priority date: 2012-11-12
Filing date: 2013-11-12
Publication date: 2017-12-11
Also published as: JP6324398B2; EP2917861A1; US20140133737A1; JP2015535597A; KR20150084976A; CN104838423A; TW201430337A; US8948494B2; KR102022150B1; WO2014074910A1

Description

無偏差之晶圓缺陷樣本

本發明大體上係關於用於產生無偏差之晶圓缺陷樣本之方法及系統。

以下描述及實例憑藉其包含於此部份中而不承認係先前技術。

在晶圓檢查方案之設置期間最重要任務之一係識別可在一晶圓上偵測到之儘可能多之缺陷類型(真實缺陷及干擾缺陷兩者)。隨著自動化方案設置及調諧變得更為重要，對自動識別用於此最佳化之一組良好的缺陷(干擾缺陷及真實缺陷兩者)之需求亦愈發變得重要。無一良好訓練組，自動化最佳化無法正常運作。另外，在製造增產期間，當高及未知缺陷率係一問題時，識別在一晶圓上之所有缺陷係同等重要，即使在此情境下，仍主要關注致命缺陷。

發展達成真實事件及干擾事件兩者之最大缺陷類型相異度之有效的取樣演算法之需求隨著光學檢查中之增加之挑戰而增長。隨著所關注缺陷(DOI)之大小縮小，光學檢查努力維持對此等缺陷之差異敏感性。為達成所需敏感性，檢查趨向於更少地依賴精密缺陷偵測演算法而更多地依賴利用大量缺陷性質(或屬性)之複合干擾過濾器。然而，調諧該等過濾器需要代表全部缺陷類型(干擾缺陷及真實缺陷兩者)之一缺陷群體。

目前所使用以取樣來自一群體之缺陷之某些方法之實例係描述於以下美國專利案中：2001年7月24日頒予Simmons之第6,265,232號、2003年9月2日頒予Simmons之第6,613,590號、2004年9月14日頒予Hosoya等人之第6,792,367號、2005年5月10日頒予Simmons之6,890,775號及2011年3月22日頒予Shibuya等人之第7,912,276號，亦描述於Simmons於2005年7月21日公開之美國專利申請公開案第2005/0158887號及Nehmadi等人於2008年11月27日公開之第2008/0295048號中，全部該等案以引用之方式併入，宛如在本文中完全闡述。

四種不同方法亦可用於市場上可自加利福尼亞州米爾皮塔斯市(Milpitas)之KLA-Tencor購得之之產品用於取樣相異缺陷群體。例如，工具上相異度取樣(diversity sampling；DS)使用一硬編碼屬性基分級器及一無偏差之相異度演算法(unbiased diversification algorithm)(其使用缺陷特徵向量空間)之一混合。初始缺陷查找器(IDF)在Impact軟體中離線可用且將智慧取樣之能力與iDO分級且與在不雙重取樣之情況下將來自相異掃描之一樣本累積成一單個相異樣本之能力結合。類別碼取樣(CCS)在工具上及離線兩者情況下皆可用且透過手動仔細調諧iDO分類器及自多種分級箱之目標取樣而達成相異化。另外，規則基取樣(RBS)在Klarity Defect中可用，且亦在Precision Sampling之名稱下在工具上可用且實際上以與CCS相同之方式工作。

當與隨機取樣比較時工具上DS明確地改良樣本相異度。其在領域內偶爾作為一初始偵測查找器使用，但大體上，其並未被大力採用。低採用率有兩個原因。首先，樣本相異度通常不完整且缺陷類型例行性地被遺漏。另外，沒有方法來調整取樣行為(樣本大小除外)或修改相異度標準。根本而言，此取樣方案之相異度方法存在兩個問題。首先，其依賴於不自適應於資料之一硬編碼分級器。其次，特徵向量空間實質上較大(約80維數)，其具有使得在空間中之相異度效率低下之諸多相關及干擾特徵。

CCS完全依賴iDO分級作為一相異度機制，這對無偏差發現造成兩個基本問題。例如，iDO分級本質上需要分類器樹之建構及調諧，需要先備知識及關於晶圓上之缺陷性質之某一假定之一程序。在發現所有缺陷之前此顯然係困難的。另外，該等樹不自適應於資料且即使其在一個資料集上工作良好卻仍不能跨板工作良好。任何品質上新的晶圓需要新分級器調諧以達成最佳相異度。第二個問題為：分級箱內之相異化係不可能的且因此，此取樣僅當分級箱為相當同質化(很少為此情況)時工作良好。RBS受與CCS相同之問題困擾。即使其非必需依賴於iDO分級器，實際上，取樣規則恰如iDO般設置切割線及臨限值。

如現今所實施之IDF依賴於iDO分級用於相異度且依賴於CCS以產生相異樣本，且因此含有該取樣方案之所有缺點。其(a)在無雙重取樣之情況下跨不同掃描累積一樣本及(b)使用多次掃描中之缺陷之擷取率作為一新相異度屬性之能力係其較CCS之僅有優點。

相應地，發展用於產生一晶圓之一缺陷樣本之系統及/或方法係有利的，該等系統及/或方法可在實質上噪雜之檢查中找出真實及干擾缺陷之一相異群體，超越目前方法之能力，更易於使用得多，顯著改良產生結果之時間，且保持在存在某些先備知識之情況下組態有偏差之取樣方案之靈活度。

以下多種實施例之描述無論如何不欲被視為限制隨附申請專利範圍之標的。

一項實施例係關於一種用於產生一缺陷樣本之電腦實施方法。該方法包含識別缺陷組中之兩者或兩者以上所共同之個別缺陷。藉由一晶圓之多次掃描中之一不同者產生該等缺陷組中之各者。該方法亦包含獲取兩個或兩個以上取樣參數組，一個取樣參數組用於該多次掃描中之各者，使得該兩個或兩個以上取樣參數組中之每一者對應於該等缺陷組中之一者。由一使用者彼此獨立地選擇該兩個或兩個以上取樣參數組。該兩個或兩個以上取樣參數組中之每一者包含一或多個缺陷屬性。該方法進一步包含基於該兩個或兩個以上取樣參數組自該等缺陷組中之每一者選擇缺陷。該選擇步驟包含：自該等缺陷組中之每一者選擇具有在對應於該等缺陷組中之每一者之取樣參數組中之該一或多個缺陷屬性中之最大相異度之缺陷。該選擇步驟亦包含：若選自該等缺陷組中之一第一者之缺陷包含第一缺陷組與該等缺陷組中之至少一第二者所共同之個別缺陷中之一者，則自該第二缺陷組選擇缺陷，該等缺陷相對於該等個別缺陷中之該一者之在對應於該第二缺陷組之取樣參數組中之一或多個缺陷屬性係相異的，且不選擇與該等個別缺陷中之該一者所共同之該第二缺陷組中之一缺陷。另外，該方法包含：為晶圓產生包含選自該等缺陷組中之每一者之缺陷之一缺陷樣本。藉由一電腦系統執行該等識別、獲取、選擇及產生步驟。

可如本文進一步描述執行上文描述之方法。另外，上文描述之方法可包含本文描述之任何其他(若干)方法之任何其他(若干)步驟。此外，可藉由本文描述之任何系統執行上文描述之方法。

另一實施例係關於一種儲存可在一電腦系統上執行用於實行用於產生一晶圓之一缺陷樣本之一電腦實施方法之程式指令之非暫時性電腦可讀媒體。該電腦實施方法包含上文所描述方法之步驟。該電腦可讀媒體可如本文描述而進一步經組態。可如本文所進一步描述般執行該電腦實施方法之步驟。另外，可針對其執行程式指令之該電腦實施方法可包含本文描述之任何其他(若干)方法之任何其他(若干)步驟。

一實施例係關於一種經組態以產生一晶圓之一缺陷樣本之系統。該系統包含經組態以執行一晶圓之多次掃描以產生缺陷組之一檢查子系統，該等缺陷組中之每一者由該等多次掃描中之一不同者產生。該系統亦包含經組態以執行上文描述方法之識別、獲取、選擇及產生步驟之一電腦子系統。該系統可如本文描述般進一步經組態。

100‧‧‧檢查結果

102‧‧‧缺陷

104‧‧‧晶圓

106‧‧‧檢查結果

108‧‧‧檢查結果

110‧‧‧檢查結果

112‧‧‧缺陷

114‧‧‧缺陷

200‧‧‧相異化空間

202‧‧‧缺陷

204‧‧‧缺陷

206‧‧‧缺陷

208‧‧‧缺陷

210‧‧‧缺陷

212‧‧‧缺陷

214‧‧‧缺陷

300‧‧‧區域

302‧‧‧區域

304‧‧‧區域

306‧‧‧區域

308‧‧‧相異化空間

310‧‧‧缺陷

312‧‧‧缺陷

400‧‧‧電腦可讀媒體

402‧‧‧程式指令

404‧‧‧電腦系統

500‧‧‧系統

502‧‧‧檢查子系統

504‧‧‧晶圓

506‧‧‧源

508‧‧‧收集器

510‧‧‧偵測器

512‧‧‧電腦子系統

在閱讀以下詳細描述之後且在參考如下隨附圖式之後將明白本發明之其他目標及優點：圖1至圖3係繪示可包含於用於產生一晶圓之一缺陷樣本之一方法之某些實施例中之不同步驟之示意圖；圖4係繪示儲存可在一電腦系統上執行用於執行本文描述之一或多個電腦實施方法之程式指令之一非暫時性電腦可讀媒體之一項實施例之一方塊圖；及圖5係繪示一系統之一項實施例之一側視圖之一示意圖，該系統經組態以產生一晶圓之一缺陷樣本。

儘管本發明可有多種修改及替代形式，但在圖式中以實例方式展示且將在本文中詳細描述其特定實施例。然而應理解，其圖式及詳細描述並不意欲限制本發明於所揭示之特定形式，而正相反，本發明意欲涵蓋落於由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形式、等效形式及替代形式。

現轉而參考圖式，應注意圖式並未按比例繪製。特定言之，圖式元件中之某些之比例被極大地放大以強調元件之特性。亦應注意圖式並未以相同比例繪製。在一個以上圖式中展示之可經類似地組態之元件已使用相同元件符號來指示。除非於本文另行說明，所描述及展示之任何元件可包含任何合適的市場上可購得元件。

一項實施例係關於用於產生一晶圓之一缺陷樣本之一電腦實施方法。一般而言，本文描述之實施例提供用於初始缺陷查找之新穎的相異化方法及系統，初始缺陷查找可用於無偏差及視情況有偏差地發現缺陷類型。本文所描述之實施例根本上改變可產生用於光學模式選擇或其他目的之一缺陷群體之方法。可作為離線方法實施本文所描述之實施例。例如，本文所描述之實施例可實施於IMPACT中，其為經設計用於分類器調諧之一離線應用，市場上可自加利福尼亞州米爾皮塔斯市之KLA-Tencor購得該IMPACT。

本文描述之實施例可利用諸如上文進一步描述之初始缺陷查找器(IDF)取樣架構之現有方法及系統。IDF架構允許：將多次掃描載入至軟體中；尋找介於掃描之間之共同缺陷；使用預建構iDO分類器分級各掃描中之缺陷；且自掃描中之每一者取樣缺陷。本文描述之實施例顯著地簡化目前IDF方法及系統之設置及流程且引入完全不同之取樣策略及能力。

該方法包含識別兩個或兩個以上缺陷組所共同之個別缺陷。缺陷組中之每一者係由晶圓之多次掃描中之一不同者產生。例如，此步驟可包含載入一晶圓之多次掃描之結果且尋找介於掃描間之共同缺陷。掃描之結果可包含由任何檢查系統產生之任何檢查結果。例如，檢查結果可包含一KLARF檔案，其可由市場上可自KLA-Tencor購得之檢查系統產生。一使用者可選擇用於本文所進一步描述之取樣之檢查結果檔案。

在一項該實例中，在圖1中將一晶圓之一第一掃描之檢查結果100展示為在晶圓104上之多個位置處所偵測到之若干個缺陷102。在圖1中類似地展示晶圓之第二掃描、第三掃描及第四掃描各自之檢查結果106、108及110。檢查結果因此可包含關於晶圓上所偵測到之缺陷之資訊，諸如晶圓上所偵測到之缺陷之位置，及在掃描期間晶圓上所偵測到之缺陷之任何其他資訊，諸如所判定之缺陷之缺陷屬性及在掃描期間所產生之缺陷之影像資料或影像。

如圖1所展示，缺陷112係介於檢查結果106、108及110之間之共同缺陷。換言之，在對應於檢查結果106、108及110之掃描中於實質上相同晶圓位置已偵測到一缺陷且因此該缺陷可被識別為晶圓之兩個或兩個以上掃描且藉此缺陷組中之兩者或兩者以上所共同之一缺陷。另外，缺陷114係介於檢查結果100、106及110之間之共同缺陷。以此方式，在對應於檢查結果100、106及110之掃描中於實質上相同晶圓位置已偵測到一缺陷且因此該缺陷可被識別為晶圓之兩個或兩個以上掃描且對應於該等掃描之缺陷組中之兩者或兩者以上所共同之一缺陷。如此，識別缺陷組中之兩者或兩者以上所共同之個別缺陷可包含彼此比較不同缺陷組中之個別缺陷之位置且包含於缺陷組中之兩者或兩者以上中且具有實質上相同晶圓位置之任何缺陷可被識別為共同缺陷。

該方法亦包含獲取各用於多次掃描中之一者之兩個或兩個以上取樣參數組，使得兩個或兩個以上取樣參數組中之每一者對應於缺陷組中之一者。以此方式，不同取樣參數組可用於各由在一晶圓上執行之多次掃描中之一者產生之不同缺陷組。

由一使用者彼此獨立地選擇兩個或兩個以上取樣參數組。因此，本文所描述之實施例使用用於設置一相異度取樣方案之一新概念。例如，本文所描述之實施例可包含向一使用者顯示經組態以提示及/或允許使用者藉由組態各掃描之取樣而設置缺陷取樣之一使用者介面(UI)。以此方式，使用者可設置本文所進一步描述之相異度。另外，使用者可設置關於可由使用者選擇之一特定檢查結果檔案之相異度。

兩個或兩個以上取樣參數組中之每一者包含一或多個缺陷屬性。以此方式，兩個或兩個以上取樣參數組可包含每一掃描之缺陷屬性之一清單。本文所描述之實施例提供關於存在於所選檢查結果檔案中之缺陷之使用者定義屬性空間中之相異度之高靈活度。例如，上文所描述之UI可顯示：缺陷屬性之一清單，諸如擷取率(或「擷取率(caprate)」)；缺陷極性；偵測演算法參數，諸如MDAT偏移、MDAT灰階及此類者；(若干)能量參數；缺陷區域ID；缺陷量值；粗糙度；亮度；至關注區域邊界之水平距離；至關注區域邊界之垂直距離等等。由市場上可自KLA-Tencor購得之檢查系統使用MDAT缺陷偵測演算法。使用者接著可選擇各取樣參數組之任何數目之所列缺陷屬性。因此，使用本文所描述之方法，取樣易於設置且基於在使用者定義之缺陷屬性空間中之無偏差之相異度。如此，本文所描述之實施例提供較目前可用取樣方法之顯著優勢，此乃因特別由於指定屬性之清單經常係一直觀且簡單之步驟，在缺陷屬性之一使用者定義空間中執行樣本相異度藉此為使用者提供使用一實質上簡單調諧機制對相異化空間之控制。本文所描述之取樣方案因此易於擴展且應用於不同使用案例。

用於各掃描之缺陷屬性可彼此不同。例如，在一項實施例中，包含於兩個或兩個以上取樣參數組中之至少一者中之一或多個缺陷屬性中之至少一者不同於包含於兩個或兩個以上取樣參數組中之至少另一者中之一或多個缺陷屬性中之至少一者。然而，相同之一或多個缺陷屬性可包含於兩個或兩個以上取樣參數組中。例如，用於一晶圓之兩次掃描之取樣參數組可相同，而用於該晶圓之另一掃描之取樣參數組可不同於用於其他兩次掃描之取樣參數組。即使由一使用者選擇掃描中之兩者或兩者以上之取樣參數組為相同，使用者仍可彼此獨立地及獨立於該晶圓之所有其他掃描而選擇彼等掃描之取樣參數。

兩個或兩個以上取樣參數組亦可包含多次掃描中之每一者之一缺陷樣本大小。以此方式，兩個或兩個以上取樣參數組可包含每一掃描之一樣本大小。另外，使用者可使用不同屬性組及樣本大小來組態取樣。例如，使用者可選擇用以取樣之缺陷之數目及用於相異度之屬性之清單。使用者可因此針對不同批次使用不同設定(屬性及樣本大小)。使用者亦可選擇跨批次相異度來執行。如此，本文所描述之實施例提供較目前可用取樣方法之顯著優勢，此乃因取樣設定可限於指定樣本大小及選擇用於相異化空間之屬性。

該方法進一步包含基於兩個或兩個以上取樣參數組自缺陷組中之每一者選擇缺陷。因此，缺陷係自各掃描取樣而來。另外，可自掃描中之每一者獨立地或單獨地選擇缺陷。然而，如本文所進一步描述，自一次掃描選擇之缺陷可用於自另一掃描取樣缺陷。如此，本文所描述之實施例保持目前使用之取樣方法之某些優勢，其包含自多次掃描取樣及使用缺陷擷取率作為相異度及/或干擾抑制機制中之一者之能力。可如本文所描述般進一步執行選擇步驟。

選擇步驟包含自缺陷組中之每一者選擇具有在對應於缺陷組中之每一者之取樣參數組中之一或多個缺陷屬性中之最大相異度之缺陷。如本文所描述之一相異樣本之特徵為：自在一相異化空間中之所有區域取樣代表缺陷，該相異化空間由包含於兩個或兩個以上取樣參數組中之一或多個缺陷屬性定義。例如，被取樣之缺陷可實質上跨相異化空間均勻分佈。可於本文所描述之實施例中使用目前存在之若干種演算法中之任一者以藉助輕微變動及在某種程度上不同之能力達成此取樣目標。一般而言，選擇具有最大相異度之缺陷可包含：自一缺陷組隨機選擇一第一缺陷；及接著取樣具有與已被取樣缺陷之一或多個缺陷屬性之值距離最遠之一或多個缺陷屬性之值之缺陷。

如本文所展示，相異化空間可為二維空間。例如，如圖2所展示，相異化空間200可為由沿水平軸之屬性1與沿垂直軸之屬性2定義之二維空間。在一項實施例中，屬性1可為缺陷量值而屬性2可為缺陷能量。然而，相異化空間可由本文所描述或此項技術中已知之任何缺陷屬性定義。定義相異化空間之維度之數目可係使用者定義的，在於使用者可選擇取樣參數組之任何數目之缺陷屬性且所選數目之缺陷屬性將定義各參數組及各掃描及缺陷組之相異化空間之維度。

如圖2所展示，缺陷202可跨相異化空間分佈且在相異化空間內之各缺陷之位置將由各缺陷之缺陷屬性值判定。因此，使用該資訊，可藉由本文所描述之實施例選擇跨相異化空間分佈之缺陷。例如，可自缺陷組中之一者選擇缺陷204、206、208、210及212作為具有在定義如圖2所展示之相異化空間之兩個或兩個以上缺陷屬性中之最大相異度之缺陷。

選擇步驟亦包含：若選自缺陷組中之一第一者之缺陷包含該第一缺陷組與缺陷組中之至少一第二者所共同之個別缺陷中之一者，則自第二缺陷組選擇缺陷，該等缺陷相對於個別缺陷中之該一者之在對應於第二缺陷組之取樣參數組中之一或多個缺陷屬性係相異的，且不選擇與個別缺陷中之該一者所共同之第二缺陷組中之一缺陷。如此，本文所描述之實施例可包含跨掃描相異度。例如，每當取樣一缺陷時，其亦可在其被偵測到之所有掃描中被識別。來自彼等掃描中之任一者之所有後續樣本係相對於此缺陷使用來自對應掃描之其屬性經相異化。換言之，用於自一次掃描選擇一共同缺陷之(若干)屬性可不同於用於相對於該共同缺陷相異化另一掃描中之缺陷之(若干)屬性。該一情境可特別為當使用一或多個不同參數(其可包含一或多個不同硬體及/或軟體參數)執行掃描中之至少某些時之情形。以此方式，該方法可包含自各掃描取樣缺陷且相對於所有被取樣之缺陷相異化。另外，即便對於使用不同檢查方案設定(光學及/或敏感度)執行之掃描而言，本文所描述之樣本相異化能力可跨同一晶圓之多次掃描擴展。

在一項該實例中，在圖2之相異化空間中所展示之缺陷中之某些可係與缺陷組中之另一者所共同的。特定言之，缺陷204及缺陷214可為其他缺陷組中之一或多者所共同的。另外，缺陷204及缺陷214可為已取樣自對應於晶圓之其他(若干)掃描之彼等其他(若干)缺陷組。因此，自圖2中所展示之缺陷組取樣之缺陷可包含缺陷206、208、210及212但不包含缺陷204及214或在與缺陷204及214相同之相異化空間部份中之任何其他缺陷。以此方式，缺陷204及缺陷214可為已在先前(若干)掃描中取樣之缺陷且新取樣之缺陷206、208、210及212可相對於在其他(若干)掃描中取樣之缺陷相異化。

該方法亦包含產生晶圓之一缺陷樣本，該缺陷樣本包含自缺陷組中之每一者所選擇之缺陷。因此，所產生之缺陷樣本可為具有來自在一晶圓上執行之所有掃描之代表缺陷之一累積樣本。可將所產生之缺陷樣本輸出為一檢查結果檔案，該檢查結果檔案可由任何其他方法或系統使用或由本文所描述之方法及系統使用。包含所產生之缺陷樣本之檢查結果檔案亦可包含可能結合來自由本文所描述之實施例所使用之檢查結果檔案之其他資訊藉由本文所描述之實施例為所產生之缺陷樣本而產生之任何資訊。

藉由一電腦系統執行上文所描述之識別、獲取、選擇及產生步驟，該電腦系統可如本文所描述般經組態。

在某些實施例中，在上文所描述之選擇步驟之前不執行取樣、分級或分類缺陷組中之缺陷。因此，對其執行取樣之缺陷群體可係真正無偏差的。換言之，應用於缺陷群體之一取樣、分級或分類方法不会偏见於用於取樣之缺陷群體，此乃因該取樣、分級或分類在藉由一使用者或其他方法或系統之設置期間將被偏差。例如，設置取樣、分級或分類之一使用者之主觀性或經驗可影響取樣、分級或分類之參數，諸如切割線及分級箱調諧，此將產生有偏差之樣本。另外，用於缺陷分級之客製決策樹係相依於資料且必須經調諧以藉此防止產生可跨晶圓及掃描使用之一最熟知方法。更特定而言，分級箱內容可隨晶圓、層及/或裝置而改變，且可需要每一分級箱之不同樣本分配以保持取樣最佳。

因此，本文所描述之實施例提供較任何其他目前可用之取樣或相異度取樣方法之顯著優勢。例如，本文所描述之實施例消除設定、調諧及/或運行iDO分類器或任何其他規則基分級器以取樣缺陷之需要。因此，所得缺陷樣本無來自分類器調諧之任何偏差。另外，本文所描述之取樣方案相比現有方法極易於組態。此外，本文所描述之實施例自適應於資料(由多次掃描產生之資料，即檢查結果)中之變動。例如，不同於目前所使用之用於缺陷取樣之方法，本文所描述之實施例由於不依賴於對於一特定晶圓及/或特定缺陷係特定之模板而普遍地適用。此外，本文所描述之實施例將比使用經分類缺陷作為輸入之任何取樣方案顯著地更不複雜，此乃因即使最簡單之分類器模板可含有諸多分級箱(例如20個或更多)。因此，本文所描述之實施例將對DOI之時間且對可靠性具有正面影響。另外，本文所描述之實施例可避免諸多目前所使用之取樣方案之取樣不足問題。

然而，對其執行選擇步驟之缺陷群體可在該選擇步驟之前已被過濾、取樣、分級或分類。例如，可提供一先行選項至使用者以在各分級箱或類別內獨立地或者跨分級箱或類別全局地執行相異化。如此，一使用者可選擇是否需要執行跨分級箱或類別相異化。在一項該實例中，可對藉由多次掃描而在晶圓上所偵測到之缺陷之整個群體執行智慧取樣以產生可用於本文所描述之選擇步驟中之一缺陷子群體。可在多次掃描期間執行智慧取樣。智慧取樣結果可儲存於諸如一KLARF檔案之一檢查結果檔案中，且該KLARF檔案可被選為至選擇步驟之輸入。因此，可在取樣期間相對於存在於KLARF中之缺陷執行相異化。

在另一實施例中，該方法包含將該等組中之至少一者中之缺陷分離成缺陷段。缺陷之段可為分級箱、類別，或缺陷之其他子群體。例如，上文所描述之基本方法可與缺陷分級結合以產生用於識別多種缺陷類型之一有力且靈活之取樣策略。此方法可在由基本方法產生之結果不令人滿意時之情形中產生一謹慎建構之有偏差樣本。可使用iDO分級或諸如過濾之任何其他方法來分段缺陷群體。使用者可設置用於分級之iDO決策樹或可使用一預先存在之決策樹。例如，可使用分類器模板以產生各掃描之缺陷之段。在一項該實例中，可基於極性將缺陷分為三個不同類別：明亮、混合及黑暗。

該一實施例亦可包含獲取兩個或兩個以上額外取樣參數組，各對應於缺陷段中之每一者。由使用者彼此獨立地選擇兩個或兩個以上額外取樣參數組。使用者可以類似於上文所描述之方式之一方式選擇額外取樣參數組。以此方式，可獨立地定義各群體段之相異化空間及取樣策略。例如，使用者可設置每粗糲分級箱或每類別之取樣。兩個或兩個以上額外取樣參數組中之每一者包含一或多個額外缺陷屬性，諸如本文所進一步描述之缺陷屬性。因此，該方法可包含獲取每段或每分級箱之(若干)缺陷屬性。例如，使用者可選擇每段之屬性清單以用於相異化。如此，本文所描述之實施例之一個顯著優勢為：其可支援自iDO分級箱取樣且為各分級箱建構一不同或獨立相異化空間之能力。此能力顯著增加本文所描述之取樣方法及系統之靈活度及客製化。

在某些實施例中，兩個或兩個以上額外取樣參數組中之每一者包含各段之一缺陷樣本大小。例如，可由一使用者獨立地選擇每段或每分級箱之樣本大小。可自各段選擇相同數目之缺陷。在一項該實例中，使用者可選擇具有選自各分級箱之100個缺陷。然而，選自各段或分級箱之缺陷數目可不同。

在該等實施例中，自缺陷組中之每一者選擇缺陷可包含：基於兩個或兩個以上額外取樣參數組自缺陷段中之每一者選擇缺陷。因此，選擇步驟可包含每段或每分級箱之選擇。可如本文所描述般進一步執行此選擇步驟。

在某些該等實施例中，自缺陷組中之每一者選擇缺陷亦包含：自缺陷段中之每一者選擇具有在對應於缺陷段中之每一者之額外取樣參數組中之一或多個額外缺陷屬性中之最大相異度之缺陷。以此方式，選擇步驟可藉由允許跨分級箱及掃描之相異化而自各掃描及各段產生一相異缺陷樣本。可以類似於上文針對跨掃描相異化所描述之方式之一方式執行此步驟。

另外，若選自第一缺陷組中之缺陷段中之一第一者之缺陷包含第一缺陷組與至少第二缺陷組所共同之個別缺陷中之一者，則選擇步驟可包含：自第二缺陷組中之缺陷段中之一第二者選擇缺陷，該等缺陷相對於個別缺陷中之該一者之在對應於段中之第二者之額外取樣參數組中之一或多個額外缺陷屬性係相異的且不選擇與個別缺陷中之該一者所共同之段中之第二者中之一缺陷。以此方式，本文所描述之實施例可避免對來自由晶圓之不同掃描所偵測之不同缺陷組中之不同段之相同缺陷之雙重取樣。可如上文所進一步描述般執行此等步驟。

在另一實施例中，段中之至少兩者對應於以距晶圓之一邊緣之不同距離間隔之晶圓上之兩個或兩個以上區域。例如，使用者可能希望在晶圓之邊緣及內部(其中通常缺陷性質不同)使用不同相異化空間。段可經選擇以對應於晶圓上具有不同晶圓內位置之任何其他區域。在一額外實施例中，段中之至少兩者對應於晶圓上之不同所關注區域。例如，一使用者可能希望抑制或增強來自一特定所關注敏感度區域之一樣本。

在某些實施例中，在缺陷組中之至少一者中之缺陷中之至少一者為一已知缺陷，且自缺陷組中之每一者選擇具有最大相異度之缺陷包含：自缺陷組中之至少一者選擇具有在對應於缺陷組中之至少一者之取樣參數組中之一或多個缺陷屬性中之最大相異度(相對於已知缺陷)之缺陷。以此方式，可基於已知(若干)缺陷或一使用者選擇之晶圓上所偵測到之缺陷組執行樣本修整。例如，據信僅可用於本文所描述之實施例之樣本修整之一個方法依賴於使用一組已知缺陷以排除與其類似之樣本缺陷。此等缺陷可為先前所取樣之缺陷或僅為藉由其他方法獲得之缺陷。例如，已知(若干)缺陷可來自於諸如一KLARF之一檢查結果檔案。已知(若干)缺陷可接著被匹配至為其產生一缺陷樣本之檢查結果之批次結果中之其他缺陷，不包括樣本及用於取樣與其不同之缺陷之其屬性。換言之，可對照各掃描中之缺陷匹配已知(若干)缺陷，且當在一掃描中尋找時，可以產生不同(相異)於經匹配之缺陷之一樣本之一方式執行自此掃描之取樣。以此方式，可在掃描中之一或多者中尋找一已知缺陷，且被取樣缺陷可遠離已知(若干)缺陷，即相異於已知(若干)缺陷。在一項該實例中，若圖2中所展示之缺陷204為一已知缺陷，則自包含已知缺陷之缺陷組選擇之缺陷可包含缺陷206、208及210，如圖2中所展示其在相異化空間中間隔遠離已知缺陷。因此，本文所描述之實施例提供較目前所使用之用於取樣之方法之顯著優勢，此乃因其提供相對於(若干)缺陷(諸如不被取樣之在晶圓上之一使用者選擇之缺陷組)相異化一缺陷樣本之能力。

在另一實施例中，兩個或兩個以上取樣參數組中之至少一者包含一或多個偏差參數(其用於至少一個取樣參數組中之一或多個缺陷屬性中之至少一者)。因此，本文所描述之實施例可經組態以用於藉助偏差標準之樣本修整，且樣本修整之另一方法組合樣本相異化與樣本偏差。可藉由指定在樣本中需要其值之一缺陷屬性(或者數個屬性或諸如用於識別光學真實缺陷之修補之某些其他標準)而提供定義如何偏差相異樣本之能力。例如，若吾人希望獲得具有經抑制干擾群體之僅DOI之一相異樣本，則可優先取樣具有大MDAT偏移值(臨限值)之缺陷。

在一項該實施例中，自缺陷組中之每一者選擇具有最大相異度之缺陷包含：在由對應於缺陷組中之至少一者之取樣參數組中之一或多個缺陷屬性定義之一相異化空間中選擇彼此具有最大相異度之區域，且基於一或多個偏差參數選擇各區域中之缺陷中之一或多者。因此，本文所描述之實施例可執行經組合之樣本相異化及偏差。例如，可藉由(a)提供組態如上文所進一步描述之偏差屬性之能力及(b)執行一兩階段取樣(其中相異化階段可選擇在相異化空間中之區域(取代缺陷)且偏差階段可接著基於偏差標準選擇該等區域中之缺陷中之一者)來達成偏差。

在一項該實施例中，如圖3所展示，取樣之相異化部分可選擇在可如本文所進一步描述般經組態之相異化空間308中之代表相異化空間之區域300、302、304及306。接著可自該等區域取樣缺陷。例如，取樣之偏差部分將基於偏差標準選擇各區域中之缺陷以取樣。基於經指定之相異化標準，在一單個區域內之所有缺陷可為實質上彼此類似的。因此，可自各區域選擇不多於一個缺陷。例如，可自區域300選擇缺陷310，可自區域302選擇缺陷312等等。

如上文所描述，藉由一晶圓之多次掃描中之一不同者產生缺陷組中之每一者。在一項實施例中，多次掃描中之至少一者為一熱掃描。使用相對積極偵測設定執行之掃描通常稱為「熱掃描」，其經常用於有目的地偵測所關注缺陷及在一晶圓上之干擾或雜訊兩者。例如，一「熱掃描」可使用對於一晶圓之一常規檢查而言將太低之一缺陷偵測演算法中之一臨限值。在另一實施例中，使用執行多次掃描之一檢查系統之一或多個參數之不同值執行多次掃描中之至少兩者。例如，一使用者可自一新裝置接收一樣本晶圓及涵蓋光圈跨度、波長及一檢查系統之任何其他可能可變設定之一模式清單。使用者或本文所描述之實施例可接著將模式自檢查系統之所有可能模式縮小至少於所有模式(例如約10個代表模式)。可選擇模式使得在至少一次掃描中擷取所有可能缺陷類型。使用者可接著在規定模式中之每一者中組態單步臨限值設置(OSTS)熱掃描方案且運行之(可能啟用智慧取樣)以收集缺陷之組(或批次)。因此，本文所描述之實施例提供較目前所使用之取樣方法之優勢，包含跨同一晶圓之不同掃描(甚至對使用不同光學器件及/或敏感度設定執行之掃描)擴展相異化程序之能力。

在一項實施例中，方法包含基於缺陷樣本設置一檢查方案。在另一實施例中，缺陷樣本包含真實缺陷及干擾缺陷。例如，可由使用者設置缺陷取樣，使得真實及干擾缺陷兩者皆被取樣使得關於真實及干擾缺陷兩者之資訊可被用於設置檢查方案。以此方式，本文所描述之實施例可識別一相對小但實質上相異之缺陷樣本以用於自動或人工方案設置或最佳化。使用缺陷樣本來設置檢查方案可以此項技術中已知之任何合適方式執行，且可包含選擇一或多個硬體參數(例如諸如照明波長及/或入射角度之(若干)光學參數)及/或一或多個軟體參數(例如諸如一缺陷偵測演算法之臨限值之缺陷偵測參數)。例如，可發送缺陷樣本(包含經更加相異化之缺陷組)至一缺陷檢視工具且與晶圓一起使用以分類經取樣之缺陷中之一或多者。以此方式，使用者可分類在經產生之樣本中之缺陷中之一或多者並與晶圓一起使用經分類之缺陷以用於方案最佳化。因此，初始缺陷清單可用於方案最佳化之進一步分析。由於使用本文所描述之實施例，可比在藉由自動化多次光學模式分析之程序之人工取樣中更快地取樣更多DOI類型，因此本文所描述之實施例對檢查方案分析及/或設置特別有利。

在某些實施例中，晶圓具有未知缺陷率。例如，本文所描述之實施例可識別用於在裝置增產期間之工程分析之一相對小但實質上相異之缺陷樣本。另外，本文所描述之實施例可減少DOI之時間且藉由運行多個光學模式而改良在未知層及裝置上之DOI取樣。此外，未知缺陷率可不僅為在一晶圓上之所關注已知缺陷類型之未知位置及數目，且可為未知的所關注缺陷類型。例如，如上文所描述，可在一未知層及裝置之裝置增產期間製造晶圓。因此，任何關於可存在於晶圓上之缺陷之種類及可存在於晶圓上之任何缺陷之特性之資訊可為未知。然而，可使用如本文所描述般產生之一缺陷樣本獲取該資訊。

因此，本文所描述之實施例不同於用於以若干重要方法產生晶圓缺陷樣本之目前所使用之方法。例如，描述於在2011年3月22日頒予Shibuya等人之美國專利案第7,912,276號中之取樣步驟將缺陷特徵分佈納入考量，其中一個一維或二維特徵空間相對於特徵劃分成若干單元且隨機進行各單元內之取樣。本文所描述之方法因此與Shibuya等人所描述之方法根本上不同，本文之方法提供諸如跨批次及/或分級箱相異化及相對於在一檢查結果檔案中之缺陷之相異化之能力，且相異化步驟不具有各單元內之隨機取樣之前述限制。不同於可在多維使用者定義屬性空間中執行相異化之本文所描述之方法，由Shibuya等人所描述之方法亦限於二維特徵空間(若納入考量則三維或更多維度被壓縮至二維)。

在2005年5月10日頒予Simmons之美國專利案第6,890,775號描述晶圓級缺陷之取樣。除使用缺陷大小以達成取樣之一定相異度外，在此專利案中所描述之取樣係隨機的。然而，在此專利案中所描述之方法不相對於本文所描述之多種使用者選擇之屬性執行相異化。

在2004年9月14日頒予Hosoya等人之美國專利案第6,792,367號描述基於統計標準取樣缺陷之一方法。該方法亦允許一使用者選擇缺陷之一百分比或數目以自一晶圓之不同區域取樣，且取樣可基於缺陷分佈之密度。儘管該方法提供一定靈活度，但標準僅基於類聚及使用者選擇之區域。此專利案中所描述之方法不包含本文所描述之無偏差發現或在使用者定義之空間中之相異化之靈活度。

在2008年11月27日公開之Nehmadi等人之美國專利申請公開案第2008/0295048號描述將缺陷之幾何特性及設計資料納入考量以用於取樣之方法。然而，不同於本文所描述之其中經由用於諸如較佳方案調諧之應用之相異化尋找干擾及真實缺陷兩者之方法，此資訊僅用於去除干擾缺陷。再者，本文所描述用於取樣之方法不同於此專利申請案中所描述之方法。

上文所描述方法之實施例中之每一者可包含本文所描述之任何其他(若干)方法之任何其他(若干)步驟。此外，可藉由本文所描述之系統中之任一者執行上文所描述方法之實施例中之每一者。

本文所描述之所有方法可包含在一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。結果可包含本文所描述之結果中之任一者且可以此項技術中已知之任何方式被儲存。儲存媒體可包含本文所描述之任何儲存媒體或此項技術中已知之任何其他合適儲存媒體。在已儲存結果之後，可在儲存媒體中存取結果且由本文所描述之方法或系統實施例中之任一者使用，經格式化以顯示給一使用者，由另一軟體模組、方法或系統來使用等等。

一額外實施例係關於一種非暫時性電腦可讀媒體，其儲存在一電腦系統上可執行用於執行用於產生一晶圓之一缺陷樣本之一電腦實施方法之程式指令。在圖4中展示一項該實施例。特定言之，如圖4所展示，電腦可讀媒體400包含在電腦系統404上可執行之程式指令402。電腦實施方法包含上文所描述方法之識別、獲取、選擇及產生步驟。程式指令可執行之電腦實施方法可包含本文所描述之任何其他(若干)步驟。

實施諸如本文所描述方法之方法之程式指令402可儲存於電腦可讀媒體400上。電腦可讀媒體可為諸如一磁性或光學碟或一磁帶或此項技術中已知之任何其他合適非暫時性電腦可讀媒體之一儲存媒體。

可以多種方法中之任一者實施程式指令，其包含程序基技術、組件基技術及/或物件導向技術等等。例如，可視需要使用ActiveX控制、C++物件、JavaBeans、Microsoft Foundation Classes(「MFC」)或其他技術或方法來實施程式指令。

電腦系統可呈多種形式，其包含一個人電腦系統、影像電腦、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」可寬泛地定義為包括具有一或多個處理器之任何裝置，其執行來自一記憶體媒體之指令。電腦系統亦可包含諸如一並列處理器之此項技術中已知之任何合適處理器。另外，電腦系統可包含具有高速處理及軟體(其作為一獨立工具或網路工具)之一電腦平台。

一額外實施例係關於經組態以產生一晶圓之一缺陷樣本之一系統。在圖5中展示該一系統之一項實施例。系統500包含經組態以執行晶圓504之多次掃描以產生缺陷組之檢查子系統502，缺陷組中之每一者由多次掃描中之一不同者產生。檢查子系統包含源506，其可包含在一光學或光基檢查子系統之情況下之任何合適光源。儘管將相對於一光基檢查子系統於本文進一步描述檢查子系統，但可以任何合適方式修改該檢查子系統或替換該檢查子系統以使其成為一電子束基檢查子系統。

來自光源之光可經引導至晶圓504。可將光源耦合至任何其他合適元件(未展示)，諸如一或多個聚光透鏡、準直透鏡、中繼透鏡、物鏡、光圈、光譜濾波器、偏振組件及此類物。如圖5所展示，可以一傾斜入射角引導光至晶圓。然而，可以包含近法線及法線入射之任何合適入射角度引導光至晶圓。另外，可相繼或同時以一個以上入射角度引導光線或多個光束至晶圓。

當光線被引導至晶圓時晶圓504可安置於一平台(未展示)上。平台可包含任何合適之機械或機器人總成且可經組態以在光被引導至晶圓時在一或多個方向移動晶圓，使得光可由檢查子系統在晶圓上方掃描。然而，檢查子系統可經組態以使用任何其他合適方式在晶圓上方掃描光。

檢查子系統亦包含經組態以收集自晶圓散射之光(在有暗場能力之檢查系統之情形中)之收集器508，其經組態以引導所收集之光至偵測器510，該偵測器510經組態以偵測由收集器收集之自晶圓散射之光。收集器可包含反射及/或折射光學元件之任何合適數目及組態。偵測器510可包含任何合適偵測器。偵測器510及收集器508可因此形成檢查子系統之一偵測子系統之至少一部分。偵測子系統可包含定位於介於偵測器與晶圓之間之光學路徑中之一或多個其他合適元件(未展示)，諸如物鏡、中繼透鏡、放大透鏡、變焦透鏡、光圈、光譜濾波器、光柵及偏振組件。儘管檢查子系統展示於圖5中以偵測自晶圓散射之光，但檢查子系統亦可或另一選擇係經組態用於晶圓之亮場(BF)檢查。檢查子系統亦可包含一個以上偵測器(未展示)，其可用於同時或相繼偵測來自晶圓之不同光。

系統亦包含經組態用於執行本文所描述之識別、獲取、選擇及產生步驟之電腦子系統512，可如本文所描述般執行該等步驟。例如，可藉由一或多個傳輸媒體(未展示)將電腦子系統512耦合至偵測器510，該傳輸媒體可包含「有線」及/或「無線」傳輸媒體，使得電腦子系統可接收偵測器之輸出。電腦子系統可接著使用該輸出以在晶圓上且如本文所描述偵測缺陷。另一選擇係，檢查子系統可包含經組態以偵測晶圓上之缺陷之一個電腦子系統，且系統可包含經組態以執行本文所描述之方法之步驟之另一不同電腦子系統。電腦子系統及系統可經組態以執行本文所描述之任何其他(若干)步驟且可如本文所描述般進一步經組態。

應注意於本文提供圖5以大體上繪示一檢查子系統之一個組態，其可包含於本文所描述之系統實施例中。顯而易見，可變更本文所描述之檢查子系統組態以最佳化當設計一商用檢查系統時所正常執行之檢查子系統之效能。另外，可使用一現有檢查系統(諸如市場上可自KLA-Tencor購得之Puma 90xx、91xx及93xx系列工具)來實施本文所描述之系統(例如藉由將本文所描述之功能增加至一現有檢查系統)。對於某些該等系統而言，本文所描述之方法可提供作為系統之選用功能(例如除系統之其他功能外)。另一選擇係，本文所描述之系統可「根據草圖」經設計以提供一全新系統。

熟習此項技術者將參閱此描述而明白本發明之多項態樣之進一步修改案及替代實施例。例如，提供用於產生一晶圓之一缺陷樣本之方法及系統。相應地，此描述應僅解讀為繪示性且為教示熟習此項技術者實施本發明之大體方式之目的。應瞭解本文所展示及描述之發明形式應僅被視為目前較佳的實施例。可用元件及材料替換本文所繪示及描述之彼等，可反轉部件及程序，且可獨立地利用本發明之某些特徵，如熟習此項技術者在得益於本發明之此描述之後將明白。可在不脫離如以下申請專利範圍所描述之本發明之精神及範疇之情況下對本文所描述之元件作出改變。