(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
欠陥イメージングツールからの走査された基板部分の欠陥画像内欠陥を分類するための方法であって、
ａ）前記欠陥画像から欠陥情報を生成し、
ｂ）前記欠陥の近傍で前記基板上に形成される１つ又は複数の構造体に関する設計情報を取り出し、
ｃ）前記欠陥画像からの情報と、前記欠陥の近傍で前記基板上に形成される１つ又は複数の構造体に関する設計情報との組み合わせに基づいて前記欠陥を分類すること、
を含み、
ｃ）が、
前記欠陥画像を前記設計情報に位置合わせし、
１つ又は複数の画像マスクを生成し、
生成された画像マスクごとにヒストグラムを計算し、
前記ヒストグラムから塗りつぶし層を作成し、
設計情報及び前記塗りつぶし層を合成し、
前記設計情報及び前記塗りつぶし層から、合成基準画像を生成すること、
を含む、方法。
【請求項２】
分類特性が、前記欠陥のタイプ又は重大度を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記設計情報が、前記基板上に形成されることになる１つ又は複数の構造体の１つ又は複数の公称寸法又は場所を示す情報を含み、ｃ）が前記１つ又は複数の公称寸法を、前記欠陥画像内の対応する構造体の１つ又は複数の寸法に比較することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記設計情報が、前記基板上に形成されることになる１つ又は複数の構造体を構成する材料に関する情報を含み、ｃ）が前記材料に関する前記情報を、前記欠陥画像から決定される１つ又は複数の対応する構造体の１つ又は複数の材料特性に比較することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記設計情報が、名目設計値を基準にして前記基板上に形成されることになる１つ又は複数の構造体の寸法又は材料特性の変動の許容公差を含み、ｃ）が前記欠陥画像で観察される１つ又は複数の構造の対応する寸法又は材料特性が前記許容公差内にあるかどうかを決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
ｃ）が、前記欠陥が、前記設計情報によって要求される構造体に追加される追加の材料、又は前記構造体から欠けている材料を備えるかどうかを決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
ｃ）が、前記欠陥画像の部分から決定される輝度を、前記設計情報の対応する部分の予想輝度に比較することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
ｃ）が、前記欠陥画像で観察される構造体の場所を、前記設計情報の対応する構造体の場所に比較することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
ｃ）が、前記欠陥が、前のステップで形成される層、又は次のステップで形成される層に影響を及ぼすかどうかを決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
ａ）が、
ｉ）第１のツールから前記欠陥の場所に対応する第１の座標を取得し、
ｉｉ）第２のツールを使って取得された前記欠陥画像から第２の座標を取得し、
ｉｉｉ）前記第２の座標を前記設計情報に比較し、前記欠陥の実際の場所を決定すること、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
ｃ）が、
前記欠陥画像及び前記設計情報を結合して合成基準画像を生成し、
前記合成基準画像に基づいて前記欠陥の分類特性を生成すること、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記欠陥画像からの前記情報と前記設計情報との組み合わせが、構造体が複数の構造体に分けられるかどうか、又は前記設計の複数の構造体が１つの構造体に結合されているのかどうかに基づいて前記欠陥を分類するために使用される、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記欠陥画像からの前記情報と前記設計情報との組み合わせが、高さ情報に基づいて前記欠陥を分類するために使用される、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記欠陥画像からの前記情報と前記設計情報との組み合わせが、前記欠陥が前記基板の表面を超えて突き出るのか、あるいは前記基板の中に突き出すのかを決定するために使用される、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記欠陥画像内の端縁の位置を、前記設計のこれらの端縁の理想的な場所に比較し、前記欠陥を分類することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記基板上の構造体の場所を、前記設計の前記同じ構造の場所に比較し、前記欠陥を分類することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記欠陥画像からの情報と前記設計情報との組み合わせが、前記欠陥が追加の材料を含むのか、あるいは材料を欠いているのかを分類するために使用される、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記欠陥情報からの前記情報が、単一欠陥画像からの情報である、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
走査された基板で欠陥を分類するための装置であって、
コンピュータプロセッサと、
前記コンピュータプロセッサに動作可能に結合されるメモリと、
前記コンピュータプロセッサによる実行のために、前記メモリ内で実現されるコンピュータ読み取り可能な命令群であって、前記命令群が走査された基板の欠陥を分類するための方法を実装するように構成されるコンピュータ読み取り可能な命令群と、
を備え、前記方法が、
ａ）欠陥イメージングツールから欠陥画像からの欠陥情報を生成し、
ｂ）前記欠陥の近傍で前記基板上に形成される１つ又は複数の構造体に関する設計情報を取り出し、
ｃ）前記欠陥画像からの前記欠陥情報と、前記欠陥の近傍での前記基板上に形成される１つ又は複数の構造体に関する設計情報との組み合わせに基づいて前記欠陥を分類すること、
を含み、
ｃ）が、
前記欠陥画像を前記設計情報に位置合わせし、
１つ又は複数の画像マスクを生成し、
生成された画像マスクごとにヒストグラムを計算し、
前記ヒストグラムから塗りつぶし層を作成し、
設計情報及び前記塗りつぶし層を合成し、
前記設計情報及び前記塗りつぶし層から、合成基準画像を生成すること、
を含む、装置。
【請求項２０】
前記欠陥画像が単一の欠陥画像からの情報である、請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
コンピュータプロセッサによる実行のために、コンピュータ読み取り可能な命令群をその中で実現させるコンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記命令群が、走査された基板の欠陥を分類するための方法を実装するように構成され、前記方法が、
ａ）欠陥イメージングツールから欠陥画像からの欠陥情報を生成し、
ｂ）前記欠陥の近傍で前記基板上に形成される１つ又は複数の構造体に関する設計情報を取り出し、
ｃ）前記欠陥画像からの前記欠陥情報と、前記欠陥の近傍で前記基板上に形成される１つ又は複数の構造体に関する設計情報との組み合わせに基づいて前記欠陥を分類すること、
を含み、
ｃ）が、
前記欠陥画像を前記設計情報に位置合わせし、
１つ又は複数の画像マスクを生成し、
生成された画像マスクごとにヒストグラムを計算し、
前記ヒストグラムから塗りつぶし層を作成し、
設計情報及び前記塗りつぶし層を合成し、
前記設計情報及び前記塗りつぶし層から、合成基準画像を生成すること、
を含む、コンピュータ読み取り可能な媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に半導体デバイスについて欠陥を検出し、分類することに関し、さらに詳細には欠陥画像及び設計情報に基づいて画像ベースの欠陥分類を行うための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
周知であるように、欠陥が異なるダイで亀裂となり、カプセル化され、その後、チップと言う形での市場に流通される前にウェハの欠陥の検出を可能にする技法の開発に対して学会及び産業界では多大な努力が注がれている。近年、欠陥検出は、異なる欠陥タイプに欠陥を分類するための技法により改善されてきた。これらの技法は、歩留まりを高めるためだけではなく、欠陥の原因に関する情報を提供するためにも、欠陥のあるウェハの識別を可能にする。したがって、生産段階は、より優れたウェハシリーズを生産するために再構成又は改良できる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
自動欠陥分類と呼ばれる欠陥分類のための従来の方法は、欠陥を試し、分類するために、ＣＣＤカメラによって撮影される欠陥画像に特定のアルゴリズムを適用する。アルゴリズムは、通常は、レビュー走査型電子顕微鏡等のレビューツールによって実装される。ただし、レビューツールは多くの場合、欠陥の位置を突き止めるために使用される検査ツールとは異なる。したがって、欠陥を分類するためには、システムはまずウェハ全体を検査ツールで走査し、ウェハをレビューツールに送り、検査モード中に特定された疑わしいサイトを見直し、欠陥及び基準サイトの拡大画像を撮影し、その後にようやく欠陥を分類するためにＡＣＣアルゴリズムを適用しなければならない。さらに、システムは、単一の視点からの欠陥の単一のイメージだけを使用する。
【０００４】
現在、欠陥分類は、多くの場合、欠陥と基準ＳＥＭ画像を比較し、相違点の多様な面を使用し、既知のトレーニングセットに基づいて欠陥の分類を可能にする基準との関連で欠陥の特性を生成することによって実行される。一般に、トレーニングセットに基づいたＡＤＣは、欠陥タイプに基づいてグループ化を試みるに過ぎない。この方法の1つの欠点は、分類が、前の欠陥との比較にしか基づいていないという点である。したがって、システムは、ウェハ上に形成されるデバイスの実際の設計に関する知識を有しておらず、したがって同じタイプの２つの欠陥を、それらがデバイスの２つの異なる場所で発生していても、同じ重大性としてしまう可能性がある。
【０００５】
ナノジオメトリ研究所（NanoGeometry Research）のＮＧＲ２１００は、ＳＥＭを使用してダイ全体のパッチワーク画像を生成し、画像を設計情報と比較し、設計又はプロセスでの問題を検出する大規模な検査ツールである。ただし、試験は、生産用ウェハではなくテストウェハで実行され、走査プロセスには、例えば約１日等の多大な期間を要する。
【０００６】
したがって、技術には改善された欠陥の検出及び分類に対するニーズがある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施形態が生じるのはこの状況に関してである。本発明の一つの実施形態では、欠陥イメージングツールからの走査された基板部分の欠陥画像内欠陥を分類するための方法は、
ａ）前記欠陥画像から欠陥情報を生成し、
ｂ）前記欠陥の近傍で前記基板上に形成される１つ又は複数の構造体に関する設計情報を取り出し、
ｃ）前記欠陥画像からの情報と、前記欠陥の近傍で前記基板上に形成される１つ又は複数の構造体に関する設計情報との組み合わせに基づいて前記欠陥を分類すること、
を含み、
ｃ）が、
前記欠陥画像を前記設計情報に位置合わせし、
１つ又は複数の画像マスクを生成し、
生成された画像マスクごとにヒストグラムを計算し、
前記ヒストグラムから塗りつぶし層を作成し、
設計情報及び前記塗りつぶし層を合成し、
前記設計情報及び前記塗りつぶし層から、合成基準画像を生成すること、
を含む。
【０００８】
本発明の他の目的及び優位点は、以下の発明を実施するための形態を読み、添付図面を参照すると明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の好ましい実施形態によるＳＥＭをベースにした欠陥分類を行うための方法を示すフロー図である。
【図２Ａ】ウェハの欠陥の場所を示す平面図である。
【図２Ｂ】ウェハの欠陥の場所を示す平面図である。
【図３】本発明の実施形態による最終的な合成基準画像を作成する際に使用されるステップを示すフロー図である。
【図４】本発明の実施形態によるクライアントデバイスの例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下の詳細な説明は、図解のために多くの具体的な詳細を含んでいるが、当業者は、以下の詳細に対する多くの変形及び改変が本発明の範囲内にあることを理解するだろう。したがって、以下に説明される本発明の例示的な実施形態は、主張される発明に対する一般性を失うことなく、主張される発明に対して制限を課すことなく説明される。
【００１１】
図１は、本発明の実施形態による単一欠陥画像及び設計情報、又は半導体デバイスだけに基づいた欠陥分類のためのプロセス１００を示すフロー図である。図１に示されるように、ウェハ１０４での欠陥１０１は、欠陥検出ツール１０２を使用して任意選択で検出される。
【００１２】
次に、欠陥イメージングツール１０６は、欠陥１０１の欠陥画像１０８を生成してよい。欠陥イメージングツール１０６は、ＳＥＭ、ＣＤ−ＳＥＭ、ＡＦＭ、ＳＴＭ、光学顕微鏡等であってよい。市販されている欠陥イメージングツールの例は、カリフォルニア州サンホセ（San Jose, California）のKLA-Tencor CorporationのeDR-5200 Electron Beam Review and Classification System（電子ビームレビュー及び分類システム）である。次に、欠陥画像１０８は、画像内で特定された欠陥の分類のために欠陥分類サーバ１１０に転送されてよい。欠陥分類サーバ１１０は、欠陥１０１を特徴付ける欠陥特徴付け情報１１８を決定するために、欠陥画像１０８から決定される欠陥情報を、データベース１１４からの設計情報１１６と結合する欠陥分類エンジン１１２を実装するコンピュータ可読命令を実行するように構成された汎用コンピュータであってよい。本明細書に説明される欠陥分類エンジン１１２を実行するときに、汎用コンピュータが特殊目的のコンピュータになることが留意される。制限としてではなく、例として、欠陥分類エンジンはWindows(登録商標)サービスとして実行され、１つ又は複数の欠陥イメージングツール１０６のために欠陥イメージングツールロット結果の全ての処理を実行してよい。
【００１３】
欠陥分類エンジン１１２は、コンピュータメモリ又はデータ記憶装置等のコンピュータ可読媒体で実現され、コンピュータプロセッサによって実行されるコンピュータ可読命令の形で実装されてよい。欠陥分類エンジン１１２ソフトウェアの実装は、ロット結果に、標準形式で未処理画像を保存することに依存することがある。これにより、欠陥分類サーバ１１０は、ロット内のどのような所与の欠陥の未処理画像にもプログラム的にアクセスできるようになる。
【００１４】
データベース１１４内の設計情報は、コンピュータメモリ又は大量記憶装置内の適切なコンピュータ可読媒体に記憶されてよい。メモリ又は記憶装置は、欠陥分類エンジン１１２によってアクセス可能であってよい。制限としてではなく、例として、データベース１１４はリモートサーバ上に記憶されてよく、欠陥分類エンジン１１２はリモートサーバにリンクし、データベース１１４内の設計情報にアクセスするように構成されてよい。
【００１５】
制限としてではなく、例として、欠陥１０１は、欠陥特徴付け情報１１８に基づいてタイプ又は重大度１２２に関して分類されてよい。タイプ又は重大度に従って欠陥を瓶に入れる多くの方法がある。例えば、所与のタイプの欠陥は、その重大度に従ってさまざまな瓶に分類されてよい。代わりに、所与の重大度の欠陥は、さまざまなタイプに分類され、タイプに従って瓶に入れられてよい。
【００１６】
設計情報１１６は、多くの異なる形をとることがある。例えば、設計情報１１６は、一般に、基板上に形成されることになる１つ又は複数の構造体を説明する情報を含む。設計情報は、例えば、長さ、幅、及び高さ等の、構造体の公称寸法及び／もしくはウェハ又は個々のダイ上の何らかの基準点に対する、又は他の近傍の構造体に対する、構造体の場所を示すことがある。設計情報１１６は、構造体を構成する材料の性質及びタイプも示すことがある。制限としてではなく、例として、設計情報は、構造体を構成する材料が、電気的に伝導又は電気的に絶縁、光学的に透明又は半透明となるかどうかを示してよい。さらに、設計情報１１６は、名目設計値を基準にして、構造体の寸法又は材料特性の変動に対する許容交差を示してもよい。
【００１７】
欠陥分類エンジン１１２は、画像の欠陥を特徴付けするために、欠陥画像１０８からの情報と設計情報との組み合わせを活用する１つ又は複数の欠陥分類アルゴリズム１１３を実装してよい。一般に、欠陥分類アルゴリズム１１３は、欠陥画像１０８から欠陥情報を生成し、欠陥画像内の欠陥の近傍で基板上に形成される１つ又は複数の構造体に関する設計情報を取り出し、欠陥画像１０８からの情報と設計情報１１６との組み合わせに基づいて欠陥を分類してよい。
【００１８】
欠陥画像１０８が、欠陥を分類するために設計情報１１６と結合されてよい多くの方法がある。例えば、１つ又は複数の構造体のサイズ及び形状に関する設計情報１１６は、ソフトウェアが、例えば、設計情報１１６内で要求される単一の構造体が、画像内の複数の構造体に分けられると画像１０８内で観察されるのかどうか、又は設計で要求される複数の構造体が画像１０８内で１つの構造体に結合されているのかどうかに基づいて、欠陥を分類できるようにする。さらに、欠陥が基板の表面を超えて突き出るのか、それとも基板の中に突き出すのかを決定するために、設計情報からの高さ情報、及び欠陥画像情報が比較されてよい。比較から決定される欠陥分類は、欠陥のタイプ又は重大度のどちらかに関連してよい。
【００１９】
画像情報及び設計情報が、欠陥を分類するために結合され得る別の方法は、位相設計及び画像情報を活用してよい。例えば、欠陥のＳＥＭ画像からの位相情報は、欠陥を分類するためにデバイス設計からの位相情報と併用して使用されてよい。例えば、画像内の構造体は、観察された構造体が広すぎるのか、狭すぎるのか、高すぎるのか、十分に高くないのか等を決定するために、その構造体の設計情報に比較されてよい。この種の分類は、欠陥のタイプ又は重大度のどちらかに関連してよい。いくつかのケースでは、欠陥画像１０８と設計情報１１６との比較は、欠陥が、構造体に加えられた追加の材料を含んでいるのか、それとも構造体から紛失している材料を含んでいるのかを示してよい。この種の分類は、欠陥のタイプ又は重大度のどちらかに関連してよい。
【００２０】
他のケースでは、欠陥を分類するために、欠陥画像１０８内の１つ又は複数の構造体の端縁の位置が、設計情報１１６のそれらの端縁の理想的な場所又は名目的な場所に比較されてよい。この種の分類は、欠陥のタイプ又は重大度のどちらかに関連してよい。
【００２１】
依然として他のケースでは、欠陥を分類するために、欠陥画像１０８の部分から決定される輝度が、設計情報の対応する部分の予想輝度に比較されてよい。この種の分類は、欠陥のタイプ又は重大度のどちらかに関連してよい。
【００２２】
さらに、欠陥を分類するために、欠陥画像１０８で観察される構造体の場所が、設計情報１１６の対応する構造体の場所に比較されてよい。この種の分類は、欠陥のタイプ又は重大度のどちらかに関連してよい。
【００２３】
さらに、欠陥分類は、以前のステップ又は以後のステップで形成される層に欠陥が影響を及ぼすかどうかを示してよい。この種の分類は、欠陥のタイプ又は重大度のどちらかに関連してよい。制限としてではなく、例として、空隙が欠陥画像の部分で観察されることがある。設計情報は、短絡の影響を受けやすい１つ又は複数の構造体が、この空隙の下にある層内で形成されることを示してよい。設計情報は、以後の層が、この空隙を含む層の上に形成されることをさらに示してよい。欠陥は、例えば、以後の層が導電体である場合に、これにより短絡のリスクが呈されるため、重大となることがある。代わりに、欠陥は、例えば以後の層が下にある構造体に影響を及ぼさない誘電体層である場合に、相対的に無害である可能性がある。
【００２４】
欠陥分類エンジン１１２は、ユーザが、後処理のために特定の欠陥分類レシピに印を付けることができるように構成されてよい。これは、レシピ全体に作用するユーザが選択可能な設定であってよい。この設定が有効である場合、レシピ実行の最後に、分類エンジン１１２によって処理される欠陥画像１０８の場所（又はそこから生成される情報）を示すトリガメッセージが、欠陥分類エンジン１１２を実行するサーバに送信されてよい。さらに、ユーザは、設計データベース１１４を含むサーバ上で入手可能な設計レシピのリストから設計情報１１６を選択できてよい。
【００２５】
いったん欠陥画像が取り込まれると、次の欠陥に移動する前に、画像は即座に分析されてよい。例として、欠陥イメージングツール１０６を動作するソフトウェアは、後処理フラグが設定されているかどうかをチェックしてよい。設定されている場合、ロット結果、ツールＩＤ、及び実行する設計レシピの名前とともに、トリガメッセージが分類エンジンサーバに送信されてよい。欠陥分類サーバ１１０がなんらかの理由で使用できない場合、エラーが報告され、ツール動作は正常に続行してよい。
【００２６】
欠陥分類エンジン１１２は、ユーザが新しい分類レシピを作成できるようにしてよい。新しい分類レシピが作成されると、そのレシピには、全ての編集可能なパラメータに対する既知の「良好な」デフォルト値が入力されてよい。
【００２７】
ユーザは、既存の分類レシピをロードし、欠陥分類エンジン１１２を実行するコンピュータ又はプロセッサのユーザインタフェース上で使用可能なパラメータのどれかを編集できることがある。ユーザは、レシピに対して保存動作を実行するか、又は別の名前でそのレシピを保存することができてよい。
【００２８】
分類レシピには次のデータが含まれることがある。
デバイス設計情報
欠陥分類パラメータ
欠陥、ＳＥＭ輪郭出力フラグを説明する特長ベクトルを生成するためのフラグ
位置合わせオフセット、記憶される結果の場所（ロットに戻す、又は異なるディレクトリ）を設計するためのＳＥＭ
【００２９】
このデータは、必ずしも包括的ではなく、ここでは制限によってではなく例として提示される。
【００３０】
欠陥分類レシピがロードされ、ユーザがロット結果を見るとき、欠陥分類エンジン１１２は、所与の欠陥画像１０８の場所を検出するために、ユーザが設計内で移動し、ズームイン又はズームアウトできるように構成されてよい。ユーザは、次いで、このオフセットを登録し、それをレシピに保存できてよい。
【００３１】
欠陥分類エンジン１１２は、複数の欠陥イメージングツールと連動してよい。例として、欠陥分類エンジンによって、ユーザは欠陥イメージングツールのデータベースを維持できるようにする。このデータベースは、名称、説明、及びデータベース内のツールのそれぞれに対するネットワークパスを含むことがある。欠陥分類エンジン１１２によって、ユーザはツールデータベース内のツールのどれかからロット結果を選択できる。いったんロット結果が選択されると、ユーザは、欠陥分類エンジン１１２に、そのアプリケーションにそのロットの結果をメモリにロードさせる「ロードトリガ」メッセージを送信できてよい。欠陥分類エンジン１１２は、ユーザが欠陥ＩＤ毎に、順次にロット結果を移動していくことができるように構成されてよい。欠陥分類エンジン１１２は、ユーザが、ＳＥＭ画像、欠陥ＩＤ、及び欠陥場所での設計を見ることができるように構成されてよい。この機能性は、ＳＥＭ上でレビューされるそれらの欠陥だけを示すように構成されてよい。
【００３２】
いくつかの実施形態では、欠陥分類エンジン１１２は、ユーザが、その欠陥場所での設計のレンダリングされた画像を見ることができるように構成されてよい。レンダリングされた画像は、ＳＥＭ画像で見える全ての層を含んでよい。
【００３３】
ユーザが、欠陥分類レシピがロードされた状態で欠陥イメージングツールロット結果を移動していくとき、欠陥分類エンジン１１２は、ユーザが現在表示されている欠陥に対して欠陥分類アルゴリズムを実行できるように構成されてよい。欠陥アルゴリズムは、欠陥分類の結果を示すレポートを生成してよい。これらの結果は以下を含むことがある。
設計オーバレイ付きＳＥＭ画像
境界楕円によって強調表示される欠陥
抽出されたＳＥＭ輪郭
【００３４】
これらの結果は必ずしも包括的ではなく、制限としてではなく例としてここに提示される。制限としてではなく、例として、結果はＳＤコンソールに表示可能であってよい。
【００３５】
ロットが選択されロードされた後、欠陥分類エンジン１１２は、ユーザがロット全体でＳＤレシピを実行するオプションを有することができるように構成されてよい。プログレスバーが、この動作の実行中表示されてよい。さらに、欠陥分類エンジン１１２は、欠陥分類エンジンによって処理される複数のロットの待ち行列を作ることができるように構成されてよい。欠陥分類エンジン１１２は、その接続先であるサーバのために、ユーザがロット待ち行列の内容を表示できるように構成されてよい。これは、その処理を要求するツールだけではなく、処理されるロットＩＤを含んでよい。欠陥分類エンジン１１２は、ロット待ち行列から単一のロットを削除する、又は待ち行列全体をクリアする機能性を提供するように構成されてよい。欠陥分離エンジン１１２は、ユーザが、処理済みの欠陥イメージングツールロット結果、又は別々に記憶されている欠陥分類結果の場所のどちらかを選択できるように構成されてよい。
【００３６】
欠陥分類サーバ１１０は、適切に構成されたディスプレイ部に、欠陥分類エンジン１１２のステータスを表示するように構成されてよい。制限としてではなく例として、ステータスは、サーバ操作モード、ロット待ち行列、処理中のカレントロット、及び任意の他の関連ステータス情報を含んでよい。
【００３７】
外部アプリケーションは、ＮＥＴ  Ｒｅｍｏｔｉｎｇインタフェース等のインタフェースを使用して、欠陥分類エンジン１１２と通信してよい。このインタフェースは、欠陥分類サーバ１１０とそのクライアントの間で、全ての必要なデータをやり取りしてよい。欠陥分類サーバ１１０は、複数のクライアントからの接続を受け入れるように構成されてよい。かかる構成は、例えば、複数のツールがロット後処理を要求する能力をサポートするために実装されてよい。欠陥分類サーバ１１０は、ロット処理に対する複数の要求を受け入れるように構成されてよい。これらの要求は、それらが受け取られた順序で待ち行列に入れられ、処理されてよい。待ち行列は、再開時に、ロット処理が、要求された次のロットで続行できるように持続してよい。欠陥分類サーバ１１０は、クライアントが、そのロット待ち行列から１つのロット又は全てのロットをクリアできる方法を実装するように、任意選択で構成されてよい。制限としてではなく、例として、この機能性は、欠陥分類エンジン１１２によってサポートされてよい。
【００３８】
制限としてではなく例として、欠陥分類エンジン１１２は、セットアップ及び自動化という２つの異なるモードで実行するように構成されてよい。セットアップモードは、分類レシピをセットアップするために、欠陥分類サーバ１１０に接続されているコンソールワークステーションで使用されてよい。自動化モードは、ツールでレビューされているロットを自動的に後処理するために使用されてよい。
【００３９】
欠陥分類エンジン１１２は、自動化モードをデフォルトとするように構成されてよい。欠陥分類エンジン１１２は、ロット待ち行列が空になり、ユーザがＳＤ−Ｃｏｎｓｏｌｅソフトウェアによってロット結果を手動でロードすることを選択すると、セットアップモードに入れられてよい。欠陥分類エンジン１１２は、ロットがロードされた状態でセットアップモードにある場合、カレントロード結果が閉じられるとすぐに自動化モードに戻ってよい。ＳＤ−Ｓｅｒｖｅｒソフトウェアは、セットアップモードにあるときには、接続されているクライアントからのロットを待ち行列に入れ、処理することを求めるどのような要求も拒絶する。ＳＤ−Ｓｅｒｖｅｒソフトウェアは、セットアップモードにあるときには、タイマを実行させる。ユーザが定義可能な期間内にクライアントソフトウェアからの活動がない場合、カレントロット結果は閉じられ、ソフトウェアは自動化モードに戻る。
【００４０】
欠陥特徴付けエンジン１１２によって使用される欠陥分類アルゴリズムは、欠陥場所でのレンダリング設計画像だけではなく欠陥画像（例えば、ＳＥＭ又は光学画像）の組み合わせを使用して機能するように設計されてよい。これらの画像及び設計のソースの例は、後述される。
【００４１】
制限としてではなく例として、基板上の任意の所与の場所での設計情報１１６は、接続部から設計情報データベース１１４を管理する画像コンピュータに生じてよい。設計クリップは、設計の層ごとの多角形説明としてインタフェースモジュールを通して配信されてよい。欠陥分類エンジンは、表示用だけではなく、分類アルゴリズムでの使用のためにも、必要に応じてこの情報を適切にレンダリングするように構成されてよい。
【００４２】
逆さまのＳＥＭ透視画は、欠陥イメージングツール１０６用のロット結果から生じることがあり、ユーザが保存されている１つ又は複数の透視画像のどれを選択できるようにユーザ選択可能であってよい。ＳＥＭ画像から生成される形態情報は、ロット結果に記憶されている未処理画像からオンザフライで生成されてよい。これらのＥＤＦ画像は、５つの未処理画像から所望される画像を生成するバイナリモジュールを使用して生成されてよい。
【００４３】
ここで、欠陥分類エンジンによって使用されるアルゴリズムによって生成される出力データのオプションの例が説明される。これらのオプションは、例のために示され、制限する目的である。所与のロット結果のためのＳＤ−Ｓｅｒｖｅｒ出力データの場所は、ユーザ選択可能であってよい。
【００４４】
データ出力のためにユーザが選択してよい１つのオプションは、オリジナルロット結果にそれを格納し直すことである。
【００４５】
別のオプションは、ロット結果とは別のディレクトリにデータを記憶することであってよい。
【００４６】
ユーザがロット結果以外のどこかにデータを格納することを選択する場合、ユーザはルートディレクトリに入ることができてよい。
【００４７】
出力データは、オリジナルロット結果に欠陥イメージングツール１０６でレビューされた欠陥ＩＤごとのエントリが入った状態でＸＭＬファイルを含んでよい。
【００４８】
欠陥ＩＤエントリは、欠陥がその欠陥ＩＤについて検出されたかどうかを示すブールフラグを含んでよい。
【００４９】
欠陥ＩＤエントリは、その欠陥ＩＤについて出力されたあらゆる画像の名前及びタイプを含んでよい。
【００５０】
欠陥ＩＤエントリは、その欠陥について作成された欠陥画像輪郭ファイルがある場合に、欠陥画像輪郭ファイルの名前を含んでよい。例として、この輪郭ファイルは、集積回路又はＩＣレイアウトアートワークのデータ交換のための適切なデータベースファイルフォーマットであってよい。かかるフォーマットの例は、周知のＧＤＳＩＩフォーマットである。当業者は、それが必要ではないと考えられる場合に、このフォーマット及び追加の説明に精通している。
【００５１】
欠陥分類レシピは、ユーザに、設計がオーバレイされた状態で欠陥画像１０８を出力するオプションを許可してよい。
【００５２】
欠陥分類レシピは、ユーザに、欠陥境界がオーバレイされた状態で欠陥画像１０８を出力するオプションを許可してよい。欠陥境界は、欠陥を明確に確かめることができるように、実際の欠陥よりも大きい楕円を作成することによって行われてよい。
【００５３】
欠陥分類レシピは、ユーザに、実際の欠陥境界がオーバレイされた状態で欠陥画像１０８を出力するオプションを許可してよい。これは、欠陥検出ツール１０２によって、又は欠陥分類エンジン１１２によって使用されるアルゴリズムによって実際に検出される境界であってよい。
【００５４】
欠陥分類レシピは、ユーザに、欠陥ごとにＧＤＳＩＩファイルとして完全な欠陥画像輪郭を出力するオプションを許可してよい。これによって画像ごとの処理時間が増加できると理解される。
【００５５】
欠陥分類レシピは、ユーザに、それが自動化分類のためのトレーニングセットを作成するためのユーザ入力を可能にする分類エンジンとともに使用され得るように、画像ごとの特徴ベクトルを出力するオプションを許可してもよい。これらの特徴ベクトルは、特長ベクトル出力のために現在使用される標準フォーマットであってよい。これらの出力ファイルは、オリジナルのロット結果に書き戻されている場合には、他の関連するファイル以外の異なる場所に移動することがある。
【００５６】
前述されたように、全てではなくてもいくつかの実施形態では、設計情報及び単一の欠陥画像（例えばＳＥＭ画像）が、合成基準画像を生成するために使用されてよい。合成基準画像は、欠陥場所、例えば設計データベースから取得される設計情報等の、欠陥画像からの情報を使用して生成されてよい。
【００５７】
制限としてではなく例として、合成画像は、設計情報に基づいてＳＥＭ欠陥画像の部分をマスキングし、画像のマスキングした部分のグレースケール値をサンプリングし、ヒストグラムのグレースケール値に基づいてレンダリングされた設計画像の部分を塗りつぶすことによって作成されてよい。これは、実際のＳＥＭ基準画像とほぼ同じヒストグラム特性の合成画像を作成し、分類特徴ベクトルを生成するほど十分でなければならない。欠陥画像からの情報を設計情報と結合して、欠陥を分類するために、合成画像を形成する必要がないことに留意されたい。
【００５８】
図２Ａから図２Ｃは、設計情報に関して欠陥の場所を限定する方法の例を示す。図２Ａに見られるように、ウェハ２００は、欠陥領域２０２を有することがある。図２Ｂに示されるように、第１のツールが欠陥領域２０２上の欠陥２０４及び２０６の位置を突き止め、欠陥２０４の第１の座標を取得してよい。第２のツールは、第１の座標を使用してその欠陥２０４を画像化し、第２の座標を取得してよい。例えば、図２Ｂに示されるように、欠陥２０４の第２の座標は、ウェハ２００の内層に位置する導電線２０８のセットに関連付けられてよい。第２のツールからの欠陥２０４の第２の座標は、欠陥領域２０２の本当の場所を決定するために設計情報と比較されてよい。代わりに、欠陥２０４のサイズは、欠陥２０４の重大度を決定するために隣接する導電線２０８間の間隔のサイズに比較されてよい。いくつかの事例では、欠陥２０４は、それが線の間隔よりも十分に小さい場合には重大ではないことがある。他の事例では、欠陥は隣接する導電線２０８間の短絡のリスクを呈さないために、欠陥は、欠陥材料が導電性ではない場合には重要ではない場合がある。
【００５９】
欠陥分類は、後の分析のために特徴ベクトルのサブセットを構築するために、欠陥画像を合成基準画像に比較することによって実施されてよい。ただし、合成基準画像が使用される場合、欠陥検査ツールで基準画像を別個に収集することは必要ではない。これにより、既存の欠陥分類方式は、設計情報を活用するように実施できる。合成基準画像は通常の基準画像よりもはるかに迅速に生成できるため、これにより、高いスループットを維持しつつ既存の欠陥分類完全検出及び分類機能が可能になる。
【００６０】
合成基準画像は、設計情報と欠陥情報の両方に基づいてよく、従来の基準画像が収集された場合にどのように見えるのかを、可能な限り綿密に複製しようとする方法で生成されてよい。基本的な画像作成は、設計情報に基づいて欠陥画像の部分をマスキングし、画像のそのマスキングさえた部分のグレースケール値をサンプリングし、ヒストグラムでのグレースケール値に基づいてレンダリングされた設計画像の部分を塗りつぶすことによって実施されてよい。これは、実際のＳＥＭ基準画像とほぼ同じヒストグラム特性をもった合成画像を作成し、分類特徴ベクトルを生成するのに十分でなければならない。
【００６１】
図３は、合成基準画像を作成する際に使用されるステップを示すフロー図である。これらのステップのそれぞれは、ＳＤ−ＡＤＬアルゴリズムにおける他のタスクの一部として実行されてよく、これは、本発明の実施形態による方法を実装するために使用されるアルゴリズムのフローに対する制限となるわけではない。３０２に示されるように、ＳＥＭ画像は設計に位置合わせされてよい。これは、欠陥分類エンジン１１２によって行われるように、設計に対するＳＥＭ画像の標準的な位置合わせとして実施されてよい。かかる位置合わせは、後の合成のために画像の選択した部分を適切にマスキングするために役立つ場合がある。画像マスクは、３０４で示されるように生成される。このプロセスは、ヒストグラム分析及び後の合成のために、マスクを生成し、画像の多様な部分を隔離するために使用されてよい。制限としてではなく例として、マスクは背景マスク、層端縁マスク、及び層内部マスクを含んでよい。背景マスクはＳＥＭ画像の背景だけを表してよい。設計層ごとに１つ又は複数の層端縁マスクがあってよい。層端縁マスクはその層の端縁だけを露呈してよい。設計では層ごとに１つの内部マスクがあってよい。各内部マスクはＳＥＭ画像内の層の内部だけを露呈し、端縁は除外してよい。これらのマスクの全ては、検出される欠陥境界を除外するように構成されてよい。
【００６２】
ヒストグラムは、３０６で示されるように生成されるマスクごとに作成されてよい。塗りつぶし層、つまり平均的なグレースケール又はマスクごとのヒストグラム分布に一致する「ノイズ」に基づいた完全サイズの「ノイズ」画像が、３０８に示されるように作成されてよい。設計層及び塗りつぶし層の合成画像は、各塗りつぶし画像をマスキングし、３１０に示されるように単一の画像を形成するために結合することによって作成される。最終的に、合成基準画像は、３１２で示されるように、設計、欠陥画像のマスキングされていない部分、及び塗りつぶし層から生成されてよい。
【００６３】
例として、前述の欠陥分類サーバ１１０は、本発明の実施形態による、図４に図示されるような装置４００を使用して実装されてよい。例として、及び一般性を失わずに、装置４００は、本発明の実施形態を実践するために適した、パーソナルコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント、又は他のデジタルデバイス等のコンピュータシステムとして実装されてよい。装置４００は、ソフトウェアアプリケーション、及び任意選択でオペレーティングシステムを実行するように構成されたコンピュータプロセッサ４０５を含んでよい。プロセッサ４０５は、１つ又は複数の処理コアを含んでよい。プロセッサ４０５は、１つ又は複数の処理コアを含んでよい。メモリ４０６は、プロセッサ４０５に動作可能に結合されてよい。本明細書中に使用されるように、メモリに記憶される情報がプロセッサによってアクセスされてよい、及び／又はプロセッサがメモリに情報を選択的に記憶できる場合、メモリはプロセッサに動作可能に結合されていると言うことができる。メモリ４０６は、プロセッサ４０５によって使用するためのアプリケーション及びデータを記憶してよい。メモリ４０６は、例えば、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＲＯＭ等の集積回路の形をとってよい。
【００６４】
装置４００は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）要素４１１、電源（Ｐ／Ｓ）４１２、クロック（ＣＬＫ）４１３、及びキャッシュ４１４等の周知のサポート機能４１０を含んでもよい。装置４００は、アプリケーション及びデータ用の不揮発性記憶を提供する記憶装置４１５をさらに含んでよい。例として、記憶装置４１５は固定ディスクドライブ、リムーバブルディスクドライブ、フラッシュメモリデバイス、テープドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、Ｂｌｕ−ｒａｙ、ＨＤ−ＤＶＤ、ＵＭＤ、又は他の光学記憶装置である場合がある。
【００６５】
コンピュータプログラム４０１は、プロセッサ４０５で実行できる命令の形でメモリ４０６に記憶されてよい。プログラム４０１の命令は、例えば図１、図２、及び図３に関して前述されたように、とりわけ、欠陥を分類する方法の特定のステップを実装するように構成されてよい。特に、プログラム４０１は、欠陥画像から欠陥情報を生成することと、その欠陥画像の欠陥の近傍で基板上に形成される１つ又は複数の構造体に関する設計情報を取り出すことと、欠陥画像からの情報と設計情報との組み合わせに基づいて欠陥を分類することとを含む欠陥分類アルゴリズムを実装してよい。
【００６６】
プログラム４０１は、メモリ４０６又はデータ記憶装置４１５内に一時的に記憶されてよい欠陥画像情報４０４及び設計情報４０８と関連して動作してよい。いくつかの実施形態では、設計情報は、図３に関して前述されたように、合成欠陥画像を生成するために使用されてよい。例として、欠陥画像情報は、遠隔に位置する欠陥イメージングツール１０６によって取得される１つ又は複数の欠陥画像から生成されてよい。さらに、設計情報４０８は、遠隔データベースサーバ上で維持されてよい、設計データベース４０３から取り出されてよい。
【００６７】
１つ又は複数のユーザ入力装置４２０は、一人又は複数のユーザからのユーザ入力を装置４００に通信するために使用されてよい。例として、ユーザ入力装置４２０の１つ又は複数は、入出力要素４１１を介して装置４００に結合されてよい。適当な入力装置４２０の例は、キーボード、マウス、ジョイスティック、タッチパッド、タッチスクリーン、ライトペン、スチルカメラ又はビデオカメラ、及び／又はマイクを含む。装置４００は、電子通信ネットワーク４２７を介した通信を容易にするためにネットワークインタフェース４２５を含んでよい。ネットワークインタフェース４２５は、ローカルエリアネットワーク及びインターネット等の広域ネットワーク上で、有線通信又は無線通信を実施するように構成されてよい。装置４００は、ネットワーク４２７上で１つ又は複数のメッセージパケット４２６を介してデータ及び／又はファイルに対する要求を送受してよい。装置４００は、設計データベース４０３及び欠陥イメージングツール４０９と接続するためにネットワーク４２７を使用してよい。
【００６８】
装置４００は、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）４３５及びグラフィックメモリ４４０を含むことがあるグラフィックサブシステム４３０をさらに備えてよい。グラフィックメモリ４４０は、出力画像のピクセルごとにピクセルデータを記憶するために使用されるディスプレイメモリ（例えばフレームバッファ）を含んでよい。グラフィックメモリ４４０は、ＧＰＵ４３５と同じ装置内に統合され、別個の装置としてＧＰＵ４３５と接続され、及び／又はメモリ４０６内で実装されてよい。ピクセルデータは、ＣＰＵ４０５から直接的にグラフィックメモリ４４０に提供されてよい。代わりに、ＣＰＵ４０５は、ＧＰＵ４３５に、所望される出力合成基準画像を定義するデータ及び／又は命令を提供してよく、ＧＰＵ４３５は、所望される出力合成基準画像から、１つ又は複数の出力画像のピクセルデータを生成してよい。出力画像を定義するデータ及び／又は命令は、メモリ４０６及び／又はグラフィックメモリ４４０で記憶されてよい。実施形態では、ＧＰＵ４３５は、欠陥画像及び設計情報から出力合成基準画像を生成するための３Ｄレンダリング機能で（例えば、適切なプログラミング又はハードウェア構成によって）構成されてよい。
【００６９】
グラフィックサブシステム４３０は、ビデオディスプレイ装置４５０に表示されるために、グラフィックメモリ４４０から画像用のピクセルデータを周期的に出力してよい。ビデオディスプレイ装置４５０は、ＣＲＴディスプレイ、ＬＣＤディスプレイ、プラズマディスプレイ、及びＯＬＥＤディスプレイを含む、装置４００からの信号に応えて視覚情報を表示できる任意の装置であってよい。コンピュータ装置４００は、ディスプレイ装置４５０にアナログ信号又はデジタル信号を提供してよい。例として、ディスプレイ４５０は、テキスト、数詞、グラフィック記号又は画像を表示する陰極線管（ＣＲＴ）又はフラットパネル画面を含んでよい。画像取り込み装置４６０は、Ｉ／Ｏ機能４１１を通して装置４００に結合されてよい。前述されたように、画像取り込み装置４６０はデジタルカメラであってよい。
【００７０】
ＣＰＵ４０５、メモリ４０６、サポート機能４１０、データ記憶装置４１５、ユーザ入力装置４２０、及びネットワークインタフェース４２５を含む装置４００の構成要素は、１つ又は複数のデータバス４７０を介して互いに動作可能に接続されてよい。これらの構成要素は、ハードウェア、ソフトウェア、又はファームウェア、もしくはこれらの内の２つ以上のなんらかの組み合わせで実装されてよい。
【００７１】
いくつかの例が、ＳＥＭ画像に関して本明細書に説明されているが、本発明の実施形態は、この種の画像だけとの使用に制限されない。合成基準画像の生成は、光学画像等の他のタイプの画像を使用して実装されるためにＳＥＭ画像を超えて拡張でき、光学システムでの光学位置合わせ又は欠陥検出を行う基準に使用できるだろう。
【００７２】
上記は本発明の好ましい実施形態の完全な説明であるが、多様な代替策、変更及び同等物を使用することができる。したがって、本発明の範囲は、上記説明に関して決定されるべきではなく、代わりに、同等物のその完全な範囲とともに添付請求項を参照して決定されるべきである。好ましいか否かに関わらず任意の特徴は、好ましいか否かに関わらず他の任意の特徴と結合されてよい。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４】
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