TWI711006B

TWI711006B - 用於使用局部調適閾值識別製造組件缺陷之系統、方法及電腦程式產品

Info

Publication number: TWI711006B
Application number: TW106109003A
Authority: TW
Inventors: 黃彤; 姜旭光; 永張
Original assignee: 美商克萊譚克公司
Priority date: 2016-03-17
Filing date: 2017-03-17
Publication date: 2020-11-21
Also published as: TW201801044A; KR20180117708A; IL261272A; CN109074644B; US20170270652A1; WO2017161132A1; US10043265B2; CN109074644A; KR102223706B1; IL261272B

Abstract

本發明提供一種用於使用一局部調適閾值識別製造組件缺陷之系統、方法及電腦程式產品。在使用時，針對一製造裝置之目標組件及參考組件接收影像。另外，自該目標組件影像及該參考組件影像產生一差異影像，且自該差異影像識別該目標組件之缺陷候選。此外，針對該差異影像中的一位置處之該等經識別缺陷候選之各者：基於該缺陷候選的該位置周圍之一局部區域判定一閾值，且比較該缺陷候選的該位置處之一信號與該閾值以判定該缺陷候選是否為一缺陷。

Description

用於使用局部調適閾值識別製造組件缺陷之系統、方法及電腦程式產品

本發明係關於製造組件之檢測，且更特定言之係關於偵測製造組件中之缺陷。

缺陷檢測在用於積體電路(IC)製造之半導體晶圓處理的良率管理中起關鍵作用。對於其他製造組件，情況可同樣如此。識別是否存在一缺陷係基於自光學系統獲得之晶圓影像。當前，可藉由比較一製造裝置之一目標組件(例如，一目標晶粒之部分)與該製造裝置之參考組件(例如，其他參考晶粒之對應部分)而偵測製造組件(例如，晶圓)中之缺陷，此係因為晶圓常常經組態而至少在同一附近(in a same vicinity)具有重複晶粒(即，跨晶粒具有重複圖案)。例如，該等參考晶粒可能鄰近於或以其他方式最接近目標晶粒。一般而言，檢測系統藉由針對比較目的取得目標及參考組件之影像而完成此。例如，一雷射掃描器將跨複數個晶粒掃描晶圓之一線以收集該線之一影像。接著，檢測系統將取得目標及參考晶粒之各者的一對應部分之一塊影像。接著，藉由使用影像執行兩個各別比較以產生兩個各別結果而偵測缺陷，一個比較係在目標組件與參考組件之一者之間，且另一比較係在目標組件與參考組件之另一者之間。通常使用組合該等比較結果之一值作為目標組件中之一缺陷之一信號。此往往稱為雙重偵測。然而，不幸地，目標及參考組件影像包含來自系統及程序之顯著雜訊。此雜訊問題係限制檢測系統的靈敏度之主要問題之一。因此，提取雜訊統計資料對於檢測演算法係至關重要的。現有檢測演算法跨一整個區(關照區域群組)收集雜訊統計資料。然而，隨著設計規則之縮小，在邏輯區中採用愈來愈多的檢測工具。通常，邏輯區在設計圖案方面如此複雜使得整個區之統計資料對於具有一可能缺陷之一特定局部區域不具足夠代表性。此將限制檢測演算法靈敏度。因此，需要解決與用於製造組件中的缺陷偵測之先前技術相關聯之此等問題及/或其他問題。

提供一種用於使用一局部調適閾值識別製造組件缺陷之系統、方法及電腦程式產品。在使用時，接收一製造裝置之一目標組件之一第一影像，針對該目標組件接收該製造裝置之一第一參考組件之一第二影像，且針對該目標組件接收該製造裝置之一第二參考組件之一第三影像。另外，基於該第一影像與該第二影像之一第一比較產生一第一差異影像，該第一差異影像指示該第一影像與該第二影像之間之差異，基於該第一影像與該第三影像之一第二比較產生一第二差異影像，該第二差異影像指示該第一影像與該第三影像之間之差異，且基於該第一差異影像及該第二差異影像產生一第三差異影像，該第三差異影像指示該目標組件之缺陷信號。自該第三差異影像識別出缺陷候選。此外，針對該第三差異影像中的一位置處之經識別缺陷候選之各者：基於該缺陷候選的該位置周圍之一局部區域判定一閾值；且比較該缺陷候選的該位置處之一信號與該閾值以判定該缺陷候選是否為一缺陷。

(若干)相關申請案本申請案主張2016年3月17日申請之美國臨時專利申請案第62/309,613號之權利，該案之全部內容以引用的方式併入本文中。以下描述揭示經提供用於使用一局部調適閾值識別製造組件缺陷之系統、方法及電腦程式產品。應注意，可在任何整合及/或單獨電腦及檢測系統(例如，晶圓檢測、倍縮光罩檢測、雷射掃描檢測系統等) (諸如下文關於圖1A至圖1B描述之檢測系統)之內容背景中實施此系統、方法及電腦程式產品，包含下文描述之各種實施例。一額外實施例係關於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以執行用於使用一局部調適閾值識別製造組件缺陷之一電腦實施方法之程式指令。圖1A中展示一項此實施例。特定言之，如圖1A中展示，電腦可讀媒體100包含可在電腦系統104上執行之程式指令102。電腦實施方法包含下文關於圖2描述之方法之步驟。其程式指令可執行之電腦實施方法可包含本文中描述之任何其他操作。實施諸如本文中描述的方法之方法之程式指令102可儲存於電腦可讀媒體100上。電腦可讀媒體可為一儲存媒體，諸如一磁碟或光碟、或一磁帶，或此項技術中已知的任何其他適合非暫時性電腦可讀媒體。作為一選項，電腦可讀媒體100可定位於電腦系統104內。程式指令可以各種方式之任一者實施，該等方式包含基於程序之技術、基於組件之技術及/或物件導向技術等。例如，可視需要使用ActiveX控制項、C++物件、JavaBeans、微軟基礎類別(「MFC」)或其他技術或方法論來實施程式指令。電腦系統104可採取各種形式，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」可廣泛定義為涵蓋具有執行來自一記憶體媒體的指令之一或多個處理器之任何裝置。電腦系統104亦可包含此項技術中已知的任何適合處理器，諸如一並行處理器。另外，電腦系統104可包含具有高速處理及軟體之一電腦平台，其作為一獨立工具或一網路工具。一額外實施例係關於一種經組態以偵測一製造裝置上之缺陷之系統。圖1B中展示此一系統之一項實施例。系統包含經組態以針對製造於一晶圓(或另一裝置)上之一組件產生輸出之檢測系統105，其在此實施例中如本文中進一步描述般組態。系統亦包含經組態以執行下文關於圖2描述之操作之一或多個電腦系統。一或多個電腦系統可經組態以執行根據本文中描述之實施例之任一者之此等操作。(若干)電腦系統及系統可經組態以執行本文中描述之任何其他操作且可如本文中描述般進一步組態。在圖1B中展示之實施例中，電腦系統之一者係一電子自動化設計(EAD)工具之部分，且檢測系統及電腦系統之另一者並非EAD工具之部分。此等電腦系統可包含例如上文關於圖1A描述之電腦系統104。例如，如圖1B中展示，電腦系統之一者可為包含於EAD工具106中之電腦系統108。EAD工具106及包含於此一工具中之電腦系統108可包含任何市售EAD工具。檢測系統105可經組態以藉由用光掃描一晶圓且在掃描期間偵測來自該晶圓之光而針對製造於該晶圓上之組件產生輸出。例如，如圖1B中展示，檢測系統105包含光源120，其可包含此項技術中已知的任何適合光源。可將來自光源之光引導至光束分離器118，光束分離器118可經組態以將來自光源之光引導至晶圓122。光源120可耦合至任何其他適合元件(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、光譜濾光片、偏光組件及類似者。如圖1B中展示，光可依一法向入射角引導至晶圓122。然而，光可依包含接近法向及傾斜入射之任何適合入射角引導至晶圓122。另外，光或多個光束可依一個以上入射角循序或同時引導至晶圓122。檢測系統105可經組態以依任何適合方式用光在晶圓122上方掃描。可在掃描期間藉由檢測系統105之一或多個通道收集並偵測來自晶圓122之光。例如，依相對接近法向之角度自晶圓122反射之光(即，入射係法向時之鏡面反射光)可行進穿過光束分離器118而至透鏡114。透鏡114可包含如圖1B中展示之一折射光學元件。另外，透鏡114可包含一或多個折射光學元件及/或一或多個反射光學元件。由透鏡114收集之光可聚焦至偵測器112。偵測器112可包含此項技術中已知的任何適合偵測器，諸如一電荷耦合裝置(CCD)或另一類型之成像偵測器。偵測器112經組態以產生回應於由透鏡114收集之反射光之輸出。因此，透鏡114及偵測器112形成檢測系統105之一個通道。檢測系統105之此通道可包含此項技術中已知的任何其他適合光學組件(未展示)。由於圖1B中展示之檢測系統經組態以偵測自晶圓122鏡面反射之光，故檢測系統105係組態為一BF檢測系統。然而，此一檢測系統105亦可經組態用於其他類型之晶圓檢測。例如，圖1B中展示之檢測系統亦可包含一或多個其他通道(未展示)。(若干)其他通道可包含組態為一散射光通道之本文中描述之任何光學組件，諸如一透鏡及一偵測器。透鏡及偵測器可如本文中描述般進一步組態。以此方式，檢測系統105亦可經組態用於DF檢測。檢測系統105亦可包含經組態以執行本文中描述之方法之一或多個步驟之一電腦系統110。例如，上文描述之光學元件可形成檢測系統105之光學子系統111，檢測子系統105亦可包含耦合至光學子系統111之電腦系統110。以此方式，可將在掃描期間由(若干)偵測器產生之輸出提供至電腦系統110。例如，電腦系統110可(例如，藉由圖1B中之虛線所展示之一或多個傳輸媒體，其可包含此項技術中已知的任何適合傳輸媒體)耦合至偵測器112，使得電腦系統110可接收由偵測器產生之輸出。檢測系統105之電腦系統110可經組態以執行本文中描述之任何操作。例如，電腦系統110可經組態以執行如本文中描述之缺陷偵測。另外，電腦系統110可經組態以執行本文中描述之任何其他步驟。此外，儘管本文中描述之一些操作可由不同電腦系統執行，然方法之全部操作可由諸如檢測系統105的電腦系統或一獨立電腦系統之一單一電腦系統執行。另外，(若干)電腦系統之一或多者可組態為一虛擬檢測器，諸如在2012年2月28日頒予Bhaskar等人之美國專利第8,126,255號中所描述，該案如全文闡述以引用的方式併入本文中。檢測系統105之電腦系統110亦可耦合至並非檢測系統的部分之另一電腦系統，諸如電腦系統108，其可包含於諸如上文中描述之EAD工具106的另一工具中使得電腦系統110可接收由電腦系統108產生之輸出，該輸出可包含由該電腦系統108產生之一設計。例如，兩個電腦系統可藉由一共用電腦可讀儲存媒體(諸如一晶圓廠資料庫)有效地耦合或可由諸如上文描述的傳輸媒體之一傳輸媒體耦合，使得可在該兩個電腦系統之間傳輸資訊。應注意，本文中提供圖1B以大體上繪示可包含於本文中描述之系統實施例中之一檢測系統之一組態。顯然，可更改本文中描述之檢測系統組態以如在設計一商用檢測系統時所通常執行般最佳化檢測系統之效能。另外，可使用諸如商業上可購自KLA-Tencor之29xx/28xx系列工具之一現有檢測系統(例如，藉由將本文中描述之功能性添加至一現有檢測系統)來實施本文中描述之系統。對於一些此等系統，本文中描述之方法可提供為系統之選用功能性(例如，除了系統之其他功能性之外)。或者，可「從頭開始」設計本文中描述之系統以提供一全新系統。圖2繪示根據一實施例之用於使用一局部調適閾值識別製造組件缺陷之一方法200。如操作202中展示，接收一製造裝置之一目標組件之一第一影像，針對該目標組件接收該製造裝置之一第一參考組件之一第二影像，且針對該目標組件接收該製造裝置之一第二參考組件之一第三影像。在一項實施例中，製造裝置可為具有重複晶粒之一晶圓。在又一實施例中，目標組件可為晶粒之一第一者之一部分，且第一參考組件及第二參考組件可分別為晶粒之第二者及第三者之對應部分。以此方式，目標組件及參考組件可具有相似圖案。另外，可自一檢測系統(諸如上文關於圖1B描述之檢測系統)接收第一影像、第二影像及第三影像。例如，檢測可分別自目標組件及參考組件收集第一影像、第二影像及第三影像。可使用檢測系統之一單一通道(例如，收集器)來收集此等影像。預期其中利用來自檢測系統的複數個通道之資訊來偵測缺陷之其他實施例，下文關於圖4描述此之一實例。如操作204中展示，基於第一影像與第二影像之一第一比較產生一第一差異影像，第一差異影像指示第一影像與第二影像之間之差異。因此，第一差異影像可表示目標組件與第一參考組件之間之差異。再者，如操作206中展示，基於第一影像與第三影像之一第二比較產生一第二差異影像，第二差異影像指示在第一影像與第三影像之間之差異。因此，第二差異影像可表示目標組件與第二參考組件之間之差異。接著，如操作208中展示，基於第一差異影像及第二差異影像產生一第三差異影像，第三差異影像指示目標組件之缺陷信號。例如，可藉由將第一差異影像及第二差異影像相乘而產生第三差異影像。在操作209中，自第三差異影像識別缺陷候選。在一實施例中，可將第三差異影像中具有至少一預定義最小信號位準之全部位置判定為缺陷候選。換言之，當來自第三影像之一像素之一信號大於至少一預定義最小量時，則可將第三差異影像中之對應位置識別為一缺陷候選(即，一可能缺陷)。此預定義最小量可為一預設值或由一使用者組態之一值。第三差異影像中之該位置可具有依據第一差異影像及第二差異影像中的對應位置之各者處之強度位準而判定之一強度位準。表1繪示藉由其判定一缺陷信號之一個例示性方程式。當然，僅為闡釋性目的而陳述表1中陳述之方程式。表1 Signal (x,y) = sqrt(|T(x,y) – R1(x,y)|*|T(x,y) –R2(x,y)|)，其中T係目標組件之影像， R1係第一參考組件之影像， R2係第一參考組件之影像，且 x,y係位置。又，如操作210中展示，針對第三差異影像中的一位置處之經識別缺陷候選之各者：基於缺陷候選的位置周圍之一局部區域判定一閾值，且比較缺陷候選的位置處之一信號與閾值以判定該缺陷候選是否為一缺陷。因此，可針對各缺陷候選判定一各別閾值且接著使用其來判定該缺陷候選是否為一缺陷。以此方式，可基於缺陷候選之一局部雜訊位準適應性地改變檢測之閾值。在一項實施例中，可使用一預定義窗大小判定局部區域。預定義窗大小可為一預設值及/或可為可由一使用者組態的。因此，局部區域可具有預定義窗大小，且進一步可以缺陷候選為中心。在一項例示性實施例中，預定義窗大小可為33 × 33像素，或其可依據缺陷候選之一大小而變化。如上文所述，基於缺陷候選的位置周圍之局部區域判定閾值。缺陷候選的位置周圍之局部區域可意謂排除缺陷候選之局部區域。作為另一選項，局部區域可圍繞以缺陷候選為中心之一信號方塊。此信號方塊之一大小可自一預設值判定及/或可為可由一使用者組態的。在一項例示性實施例中，信號方塊大小可為7 × 7像素，或其可依據上文提及之預定義窗大小而變化。在一項實施例中，閾值可依據針對缺陷候選的位置周圍之局部區域判定之雜訊統計資料而判定。雜訊統計資料可依據局部區域中的位置之各者之一強度位準而計算。此容許雜訊統計資料及因此閾值專用於缺陷候選之一鄰近區域。以此方式，例如，一相對安靜的局部區域可導致一相應低閾值，此將使能夠偵測一相對安靜的局部鄰域中之弱缺陷信號。另一方面，一相對嘈雜局部區域可導致一相應高閾值。下文關於圖3描述計算雜訊統計資料及繼而計算閾值之一項特定實施例。亦如上文所述，閾值一經判定，便比較缺陷候選之位置處之信號(即，強度值)與該閾值以判定缺陷候選是否為一缺陷。上文在表1中描述此信號之一實例。在一實施例中，當信號達到或超過閾值時，缺陷候選可識別為一缺陷。在另一實施例中，當信號低於閾值時，缺陷候選不能識別為一缺陷(即，可識別為無缺陷)。圖3繪示根據一實施例之用於自由一檢測系統之一單一通道收集之資訊判定一局部調適閾值之一方法300。可在圖2中之操作210之內容背景中實行方法300。另外，上文描述可同樣適用於以下實施例。如操作302中展示，識別自一目標組件及參考組件之影像產生之一差異影像。例如，差異影像可為上文關於圖2中之操作208描述之第三差異影像。自該差異影像識別一缺陷候選，如操作304中展示。例如，對於差異影像中的一位置處之某一信號，當該信號超過一預定義最小信號位準(例如，參見上述圖2之209中之預定義最小信號位準)時，可將其識別為一缺陷候選。接著，如操作306中展示，自一預定義窗大小判定缺陷候選(其在差異影像內)周圍之一局部區域。在一項實施例中，局部區域可具有預定義窗大小且可以缺陷候選為中心。局部區域可排除缺陷候選，或其可進一步排除缺陷候選周圍之另一預定義大小之一方塊。因此，方塊之預定義大小可小於局部區域之預定義窗大小。接著，在操作308中，判定局部區域中的各位置之雜訊。局部區域中的各位置之雜訊可定義為對應於該局部區域中的各像素位置之一強度範圍，自第一影像、第二影像及第三影像中之各對應像素判定該強度範圍。表2繪示用於判定一特定位置處之雜訊之一例示性方程式。當然，此方程式僅為闡釋性目的而陳述且不應以任何方式解釋為限制性的。表2 Range(x, y) = max(T(x,y), R₁ (x,y), R₂ (x,y)) – min(T(x,y), R₁ (x,y), R₂ (x,y)) 其中T係缺陷候選， R₁ 係第一參考影像， R₂ 係第二參考影像，且 x,y係位置。特定言之，在表2中展示之方程式中，用於缺陷候選之局部區域中的一特定位置處之強度範圍定義為1)跨目標組件之影像及參考組件之影像中的對應位置之一最大信號值與2)跨目標組件之影像及參考組件之影像中的該等對應位置之一最小信號值之間的一差異。此外，如操作310中展示，自使用操作308中判定的雜訊計算之雜訊統計資料判定一閾值。雜訊統計資料可依據對應於局部區域中的各位置之強度範圍而變化。在本實施例中，雜訊統計資料可包含針對局部區域中之位置判定之平均雜訊及雜訊之標準偏差。閾值可依據雜訊統計資料而判定。表3繪示可藉由其判定閾值之一方程式。再次，此方程式僅為闡釋性目的而陳述且不應以任何方式解釋為限制性的。表3 Th = µ_Range + L · σ_Range ，其中Th係閾值， μ_Range 係針對局部區域中的各位置判定之範圍(參見表2)之平均值， L係一預定義值(例如，可由一使用者組態)，其可定義為與平均值之若干標準偏差，且 σ_Range 係針對局部區域中的各位置判定之範圍(參見表2)之標準偏差。為此，方法300提供用於自由一檢測系統之一單一通道收集之資訊判定一局部調適閾值之一實施例。在另一實施例中，可自由檢測系統之複數個通道收集之資訊判定一閾值。圖4繪示根據一實施例之用於自由一檢測系統之複數個通道收集之資訊判定一局部調適閾值之一方法400。應注意，上文描述可同樣適用於以下實施例。在操作402中，針對一檢測系統之各指定通道識別一差異影像。例如，此等差異影像之各者可為上文關於圖2中之操作208描述之第三差異影像。然而，在本描述中，各指定通道之差異影像係自已使用該通道收集之目標組件及參考組件的影像產生之差異影像。此等經識別差異影像在下文中可稱為通道特定差異影像。此外，通道之各者可定位在檢測系統內之一不同位置處以自不同位置(例如，角度等)檢測製造裝置。作為一選項，針對本方法400利用之檢測系統之通道可為使用者可組態的(參見圖5中之品項507)且因此由一使用者指定。在操作404中，自操作402中識別之通道特定差異影像產生一融合差異影像，其中融合差異影像中的各位置處之信號(在下文中，融合信號)係基於處於通道特定差異影像中的一對應位置處之信號之一組合。在涉及自來自兩個通道之資訊產生之一融合差異影像之一項例示性實施例中，各位置處之融合信號可計算為單一通道之信號的乘積之平方根。雖然本實施例僅描述自由兩個通道收集的資訊產生之一融合差異影像，但應注意，在其他實施例中，可利用任何數目個額外通道。例如，在三個通道之情況中，融合差異影像中的一特定位置(x,y)處之融合信號可為跨自三個通道判定的差異影像之特定位置(x,y)處之信號的乘積之立方根。自融合差異影像識別一缺陷候選，如操作406中展示。例如，對於融合差異影像中的一位置處之某一融合信號，當該融合信號超過一預定義最小信號位準時，可將其識別為一缺陷候選。此預定義最小信號位準可為使用者可組態的(例如，參見圖5中之通道融合LAT之Abs Min)。接著，如操作408中展示，自一預定義窗大小判定缺陷候選(其在融合差異影像內)周圍之一局部區域。在一項實施例中，局部區域可具有預定義窗大小且可以缺陷候選為中心。局部區域可排除缺陷候選，或其可進一步排除缺陷候選周圍之另一預定義大小之一方塊。因此，方塊之預定義大小可小於局部區域之預定義窗大小。接著，在操作410中，判定局部區域中的各位置之雜訊。可藉由組合通道特定差異影像中的對應位置之雜訊而判定融合差異影像之局部區域中的一特定位置處之雜訊(例如，在圖3之308中描述)。表4繪示用於針對一特定位置組合關於檢測系統的各指定通道判定之雜訊之一方程式。表4中陳述之方程式僅用於闡釋性目的，使得應注意，可視情況以其他方式組合雜訊。表4

其中Range_ch12 係一特定位置處關於檢測系統之兩個不同通道之組合雜訊， Range_ch1 係該特定位置處關於通道之一者判定之雜訊(例如，使用表2中展示之方程式計算)，且 Range_ch2 係該特定位置處關於通道之一第二者判定之雜訊(例如，使用表2中展示之方程式計算)。雖然本實施例僅描述關於兩個通道組合雜訊，但應注意，在其他實施例中，可類似地組合關於任何數目個額外通道判定之雜訊。例如，在三個通道之情況中，組合雜訊可為在一特定位置處關於三個通道之各者判定之雜訊的乘積之立方根。一旦在操作410中針對缺陷候選之局部區域中的位置之各者判定雜訊，則自從該雜訊計算之雜訊統計資料判定閾值(參見操作412)。此閾值可藉由將表3中之方程式應用於操作410中判定之雜訊而判定，且此外該閾值接著可應用於融合差異影像中的缺陷候選之融合信號，舉例而言如上文關於圖2描述。圖5繪示根據一實施例之用於組態用於識別製造組件缺陷之設定之一使用者介面500。可在圖2至圖4之描述(包含上文關於一使用者介面之描述)的內容背景中實施使用者介面500。例如，使用者介面500可由一使用者利用以在執行上文關於圖3描述之方法300之前組態設定。再一次，應注意，上述定義可同樣適用於以下描述。使用者介面500包含用於一使用者視需要組態用於關於個別通道501及通道組合507執行之缺陷偵測之參數之選項。對於個別通道501及通道組合507之各者，使用者介面500包含一執行選項506 (「運行」)，其在由使用者選擇之後啓用使用該個別通道501及/或通道組合507之缺陷偵測。對於個別通道501及通道組合507之各者，使用者介面500亦容許使用者定義一閾值502 (即表3中之L)及一絕對最小值504 (即，目標組件影像及參考組件影像所需之一預定義最小差異位準)。可憑經驗判定閾值502。雖然上文已描述各種實施例，但應瞭解，其等僅已依實例而非限制之方式呈現。因此，一較佳實施例之廣度及範疇不應受限於上述例示性實施例之任一者，而是應僅根據以下發明申請專利範圍及其等之等效物定義。

100‧‧‧電腦可讀媒體 102‧‧‧程式指令 104‧‧‧電腦系統 105‧‧‧檢測系統 106‧‧‧電子自動化設計(EAD)工具 108‧‧‧電腦系統 110‧‧‧電腦系統 111‧‧‧光學子系統 112‧‧‧偵測器 114‧‧‧透鏡 118‧‧‧光束分離器 120‧‧‧光源 122‧‧‧晶圓 200‧‧‧方法 202‧‧‧操作 204‧‧‧操作 206‧‧‧操作 208‧‧‧操作 209‧‧‧操作 210‧‧‧操作 300‧‧‧方法 302‧‧‧操作 304‧‧‧操作 306‧‧‧操作 308‧‧‧操作 310‧‧‧操作 400‧‧‧方法 402‧‧‧操作 404‧‧‧操作 406‧‧‧操作 408‧‧‧操作 410‧‧‧操作 412‧‧‧操作 500‧‧‧使用者介面 501‧‧‧個別通道 502‧‧‧閾值 504‧‧‧絕對最小值 506‧‧‧執行選項 507‧‧‧通道組合

圖1A展示繪示包含可在一電腦系統上執行以執行本文中描述的電腦實施方法之一或多者的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。圖1B係繪示經組態以偵測一製造裝置上的缺陷之一檢測系統之一項實施例的一側視圖之一示意圖。圖2繪示根據一實施例之用於使用一局部調適閾值識別製造組件缺陷之一方法。圖3繪示根據一實施例之用於自由一檢測系統的一單一通道收集之資訊判定一局部調適閾值之一方法。圖4繪示根據一實施例之用於自由一檢測系統的複數個通道收集之資訊判定一局部調適閾值之一方法。圖5繪示根據一實施例之用於組態用於識別製造組件缺陷之設定之一使用者介面。

200‧‧‧方法

202‧‧‧操作

204‧‧‧操作

206‧‧‧操作

208‧‧‧操作

209‧‧‧操作

210‧‧‧操作

Claims

一種非暫時性電腦可讀媒體，其儲存具有可由一電腦處理器執行以執行一方法之程式碼之一電腦程式產品，該方法包括：接收一製造裝置之一目標組件之一第一影像，針對該目標組件接收該製造裝置之一第一參考組件之一第二影像，且針對該目標組件接收該製造裝置之一第二參考組件之一第三影像；基於該第一影像與該第二影像之一第一比較產生一第一差異影像，該第一差異影像指示該第一影像與該第二影像之間之差異；基於該第一影像與該第三影像之一第二比較產生一第二差異影像，該第二差異影像指示該第一影像與該第三影像之間之差異；基於該第一差異影像及該第二差異影像產生一第三差異影像，該第三差異影像指示該目標組件之缺陷信號；自該第三差異影像識別缺陷候選；針對該第三差異影像中的一位置處之該等經識別缺陷候選之各者：基於該缺陷候選的該位置周圍之一局部區域判定一閾值，比較該缺陷候選之該位置處之一信號與該閾值以判定該缺陷候選是否為一缺陷。
如請求項1之非暫時性電腦可讀媒體，其中該製造裝置係具有重複晶粒之一晶圓。
如請求項2之非暫時性電腦可讀媒體，其中該目標組件係該等晶粒之一第一者之一部分，且該第一參考組件及該第二參考組件分別為該等晶粒之第二者及第三者之對應部分。
如請求項1之非暫時性電腦可讀媒體，其中自一檢測系統接收該第一影像、該第二影像及該第三影像。
如請求項1之非暫時性電腦可讀媒體，其中將具有至少一預定義最小信號位準之該第三影像中的全部位置判定為缺陷候選。
如請求項5之非暫時性電腦可讀媒體，其中由一使用者預定義該最小信號位準。
如請求項5之非暫時性電腦可讀媒體，其中該最小信號位準預定義為一預設值。
如請求項1之非暫時性電腦可讀媒體，其中使用一預定義窗大小來判定該局部區域。
如請求項8之非暫時性電腦可讀媒體，其中該局部區域以該缺陷候選為中心。
如請求項8之非暫時性電腦可讀媒體，其中該預定義窗大小可由一使用者組態。
如請求項1之非暫時性電腦可讀媒體，其中該局部區域排除該缺陷候選。
如請求項11之非暫時性電腦可讀媒體，其中該局部區域圍繞以該缺陷候選為中心之一信號方塊。
如請求項12之非暫時性電腦可讀媒體，其中該信號方塊之一大小係使用者可組態的。
如請求項1之非暫時性電腦可讀媒體，其中該閾值係依據針對該缺陷候選的該位置周圍之該局部區域判定之雜訊統計資料而判定。
如請求項14之非暫時性電腦可讀媒體，其中該等雜訊統計資料係依據對應於該局部區域中的各位置之一強度範圍而判定，自該第一影像、該第二影像及該第三影像中之各對應位置判定該強度範圍。
如請求項1之非暫時性電腦可讀媒體，其中藉由一檢測系統之一單一通道收集該第一影像、該第二影像及該第三影像。
如請求項16之非暫時性電腦可讀媒體，其進一步包括：針對該檢測系統之至少一個額外通道：重複該接收由該額外通道收集之該第一影像、該第二影像及該第三影像，及重複該使用由該額外通道收集之該第一影像、該第二影像及該第三影像產生該第一差異影像、該第二差異影像及該第三差異影像；自針對該單一通道產生之該第三差異影像及針對該額外通道產生之該第三差異影像產生一融合差異影像，該融合差異影像中的各位置處之一信號係基於針對該單一通道產生之該第三差異影像及針對該額外通道產生之該第三差異影像中的一對應位置處之信號之一組合；自該融合差異影像識別缺陷候選；針對該融合差異影像中的一位置處之該等經識別缺陷候選之各者：基於該融合差異影像中的該缺陷候選之該位置周圍之一局部區域判定一閾值，比較該融合差異影像中的該缺陷候選之該位置處之一信號與該閾值以判定該融合差異影像中之該缺陷候選是否為一缺陷。
如請求項1之非暫時性電腦可讀媒體，其中比較該缺陷候選之該位置處之該信號與該閾值以判定該缺陷候選是否為一缺陷包括：當該缺陷候選之該位置處之該信號超過該閾值，該缺陷候選識別為一缺陷，以及當該缺陷候選之該位置處之該信號低於該閾值，該缺陷候選識別為一非缺陷。
一種檢測一組件中之缺陷的方法，其包括：藉由一電腦處理器，接收一製造裝置之一目標組件之一第一影像，針對該目標組件接收該製造裝置之一第一參考組件之一第二影像，且針對該目標組件接收該製造裝置之一第二參考組件之一第三影像；藉由該電腦處理器，基於該第一影像與該第二影像之一第一比較產生一第一差異影像，該第一差異影像指示該第一影像與該第二影像之間之差異；藉由該電腦處理器，基於該第一影像與該第三影像之一第二比較產生一第二差異影像，該第二差異影像指示該第一影像與該第三影像之間之差異；藉由該電腦處理器，基於該第一差異影像及該第二差異影像產生一第三差異影像，該第三差異影像指示該目標組件之缺陷信號；藉由該電腦處理器，自該第三差異影像識別缺陷候選；針對該第三差異影像中的一位置處之該等經識別缺陷候選之各者：藉由該電腦處理器，基於該缺陷候選的該位置周圍之一局部區域判定一閾值，藉由該電腦處理器，比較該缺陷候選的該位置處之一信號與該閾值以判定該缺陷候選是否為一缺陷。
如請求項19之方法，其中該方法係由包括該電腦處理器之一檢測系統執行。
一種檢測系統，其包括：至少一個收集器，其用於：收集一製造裝置之一目標組件之一第一影像，針對該目標組件收集該製造裝置之一第一參考組件之一第二影像，且針對該目標組件收集該製造裝置之一第二參考組件之一第三影像；一電腦處理器，其用於：基於該第一影像與該第二影像之一第一比較產生一第一差異影像，該第一差異影像指示該第一影像與該第二影像之間之差異；基於該第一影像與該第三影像之一第二比較產生一第二差異影像，該第二差異影像指示該第一影像與該第三影像之間之差異；基於該第一差異影像及該第二差異影像產生一第三差異影像，該第三差異影像指示該目標組件之缺陷信號；自該第三差異影像識別缺陷候選；針對該第三差異影像中的一位置處之該等經識別缺陷候選之各者：基於該缺陷候選的該位置周圍之一局部區域判定一閾值，比較該缺陷候選的該位置處之一信號與該閾值以判定該缺陷候選是否為一缺陷。