(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料上の欠陥を構造情報に基づいて検出するように構成されたシステムであって、
少なくとも１つのエネルギー源と１つの検出器を備えた検査サブシステムを備え、前記エネルギー源は、前記試料に方向付けられるエネルギーを生成するように構成され、前記検出器は、前記試料からのエネルギーを検出し、検出されたエネルギーに応答して出力を発生するように構成され、
さらに、１つ以上のコンピュータサブシステムを含み、前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
前記試料上のアレイ領域内で前記検出器によって生成された出力を、前記アレイ領域における１つ以上の構造の１つ以上の特徴に基づいて、出力の少なくとも第１と第２のセグメントに分類するように構成され、それにより、異なるセグメントにおける出力が、１つ以上の特徴の異なる値を有する１つ以上の構造が形成されるアレイ領域内の異なる位置に生成され、さらに、
前記出力が前記第１のセグメントにあるか前記第２のセグメントにあるかに基づいて、１つ以上の欠陥検出方法を前記出力に適用することにより、前記試料上の欠陥を検出するように構成され、
前記分類することは、前記出力の異なる区域に関する対称性スコアと、ウェーハのデザインに関する対称性スコアを算定し、前記出力に関する対称性スコアを前記デザインの対称性スコアと位置合わせし、前記位置合わせの結果と、前記１つ以上の構造のうちどれがデザインの対称性スコアに対応するかに関する情報に基づいて、出力を分類することを含むシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムであって、前記分類することは、前記出力の１つ以上の特徴に基づかないシステム。
【請求項３】
請求項１に記載のシステムであって、前記構造の１つ以上の特徴は、前記試料またはその試料と同じタイプの別の試料の１つ以上の走査電子顕微鏡画像に基づいて決定されるシステム。
【請求項４】
請求項１に記載のシステムであって、前記分類することは、さらに、前記試料またはその試料と同じタイプの別の試料の１つ以上の走査電子顕微鏡画像を前記出力と相関し、前記１つ以上の構造の１つ以上の特徴を、１つ以上のＳＥＭ画像から、それに相関する出力に転移することを含むシステム。
【請求項５】
請求項１に記載のシステムであって、前記構造の１つ以上の特徴は、前記試料のデザインに基づいて決定されるシステム。
【請求項６】
請求項１に記載のシステムであって、前記分類することは、さらに、前記試料のデザインを前記出力と相関し、前記１つ以上の構造の１つ以上の特徴を、１つ以上のデザインから、それに相関する出力に転移することを含むシステム。
【請求項７】
請求項１に記載のシステムであって、前記１つ以上のコンピュータサブシステムはさらに、前記出力における１つ以上の構造を、前記試料上に形成された１つ以上の特異な構造に関して生成された出力と、前記特異な構造と前記１つ以上の構造との空間的関係に基づいて位置特定するように構成されるシステム。
【請求項８】
請求項１に記載のシステムであって、前記１つ以上の特徴は、前記１つ以上の構造の繰り返しピッチを含むシステム。
【請求項９】
請求項１に記載のシステムであって、前記１つ以上のコンピュータサブシステムはさらに、前記欠陥が検出される前記１つ以上の構造の１つ以上の特徴の値を算定し、前記算定された値を前記欠陥の欠陥属性として記憶するように構成されるシステム。
【請求項１０】
請求項１に記載のシステムであって、前記１つ以上の特徴は、前記１つ以上の構造の１つ以上の位相的特徴を含むシステム。
【請求項１１】
請求項１に記載のシステムであって、前記１つ以上の特徴は、前記１つ以上の構造の対称性特徴と非対称性特徴を含むシステム。
【請求項１２】
請求項１に記載のシステムであって、前記第１と第２のセグメントは１つ以上のケアエリアに位置しているシステム。
【請求項１３】
請求項１に記載のシステムであって、前記分類することは、さらに、前記出力に１つ以上のルールを適用することを含み、前記１つ以上のルールは、別々のタイプの１つ以上の構造間での１つ以上の特徴の差異に基づくシステム。
【請求項１４】
請求項１に記載のシステムであって、前記適用することは、第１のセグメントのノイズの１つ以上の特徴を、前記第１のセグメントにおける出力のみに基づいて決定し、前記１つ以上の欠陥検出方法の１つ以上のパラメータを、前記決定されたノイズの１つ以上の特徴に基づいて決定することを含むシステム。
【請求項１５】
請求項１に記載のシステムであって、前記第１のセグメントにおいて出力に適用される前記１つ以上の欠陥検出方法は、前記第２のセグメントにおいて出力に適用される１つ以上の欠陥検出方法とは異なる検出感度を有するシステム。
【請求項１６】
請求項１に記載のシステムであって、前記適用することは、第１組のパラメータを有する１つ以上の欠陥検出方法を、前記第１のセグメントに含まれる出力にのみ適用し、前記第１組のパラメータとは異なる第２組のパラメータを有する１つ以上の欠陥検出方法を、前記第２のセグメントに含まれる出力にのみ適用することを含むシステム。
【請求項１７】
試料上の欠陥を、構造情報に基づいて検出する、コンピュータで実施される方法を実行するコンピュータシステムで実行可能なプログラム命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータで実施される方法が、
前記試料上のアレイ領域内で検査サブシステムの検出器によって生成された出力を、前記アレイ領域における１つ以上の構造の１つ以上の特徴に基づいて、出力の少なくとも第１と第２のセグメントに分類することを含み、それにより、異なるセグメントにおける出力が、１つ以上の特徴の異なる値を有する１つ以上の構造が形成されるアレイ領域内の異なる位置に生成され、前記検査サブシステムは少なくとも１つのエネルギー源と１つの検出器を備え、前記エネルギー源は、前記試料に方向付けられるエネルギーを生成するように構成され、前記検出器は、前記試料からのエネルギーを検出し、前記検出されたエネルギーに応答して出力を発生するように構成され、
前記コンピュータで実施される方法はさらに、前記出力が前記第１のセグメントにあるか前記第２のセグメントにあるかに基づいて、１つ以上の欠陥検出方法を前記出力に適用することにより、前記試料上の欠陥を検出することを含み、
前記分類することは、前記出力の異なる区域に関する対称性スコアと、ウェーハのデザインに関する対称性スコアを算定し、前記出力に関する対称性スコアを前記デザインの対称性スコアと位置合わせし、前記位置合わせの結果と、前記１つ以上の構造のうちどれがデザインの対称性スコアに対応するかに関する情報に基づいて、出力を分類することを含む非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
試料上の欠陥を、構造情報に基づいて検出する、コンピュータで実施される方法であって、
前記試料上のアレイ領域内で検査サブシステムの検出器によって生成された出力を、前記アレイ領域における１つ以上の構造の１つ以上の特徴に基づいて、出力の少なくとも第１と第２のセグメントに分類することを含み、それにより、異なるセグメントにおける出力が、１つ以上の特徴の異なる値を有する１つ以上の構造が形成されるアレイ領域内の異なる位置に生成され、前記検査サブシステムは少なくとも１つのエネルギー源と１つの検出器を備え、前記エネルギー源は、前記試料に方向付けられるエネルギーを生成するように構成され、前記検出器は、前記試料からのエネルギーを検出し、前記検出されたエネルギーに応答して出力を発生するように構成され、さらに、
前記出力が前記第１のセグメントにあるか前記第２のセグメントにあるかに基づいて、１つ以上の欠陥検出方法を前記出力に適用することにより、前記試料上の欠陥を検出することを含み、前記分類することは、前記出力の異なる区域に関する対称性スコアと、ウェーハのデザインに関する対称性スコアを算定し、前記出力に関する対称性スコアを前記デザインの対称性スコアと位置合わせし、前記位置合わせの結果と、前記１つ以上の構造のうちどれがデザインの対称性スコアに対応するかに関する情報に基づいて、出力を分類することを含み、前記分類することと前記検出することは、１つ以上のコンピュータシステムによって実行される方法。
【請求項１９】
試料上の欠陥を構造情報に基づいて検出するように構成されたシステムであって、
少なくとも１つのエネルギー源と１つの検出器を備えた検査サブシステムを備え、前記エネルギー源は、前記試料に方向付けられるエネルギーを生成するように構成され、前記検出器は、前記試料からのエネルギーを検出し、検出されたエネルギーに応答して出力を発生するように構成され、
さらに、１つ以上のコンピュータサブシステムを含み、前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
前記試料上のアレイ領域内で前記検出器によって生成された出力を、前記アレイ領域における１つ以上の構造の１つ以上の特徴に基づいて、出力の少なくとも第１と第２のセグメントに分類するように構成され、それにより、異なるセグメントにおける出力が、１つ以上の特徴の異なる値を有する１つ以上の構造が形成されるアレイ領域内の異なる位置に生成され、さらに、
前記出力が前記第１のセグメントにあるか前記第２のセグメントにあるかに基づいて、１つ以上の欠陥検出方法を前記出力に適用することにより、前記試料上の欠陥を検出するように構成され、
前記１つ以上の特徴は、前記１つ以上の構造の対称性特徴と非対称性特徴を含むシステム。
【請求項２０】
試料上の欠陥を構造情報に基づいて検出するように構成されたシステムであって、
少なくとも１つのエネルギー源と１つの検出器を備えた検査サブシステムを備え、前記エネルギー源は、前記試料に方向付けられるエネルギーを生成するように構成され、前記検出器は、前記試料からのエネルギーを検出し、検出されたエネルギーに応答して出力を発生するように構成され、
さらに、１つ以上のコンピュータサブシステムを含み、前記１つ以上のコンピュータサブシステムは、
前記試料上のアレイ領域内で前記検出器によって生成された出力を、前記アレイ領域における１つ以上の構造の１つ以上の特徴に基づいて、出力の少なくとも第１と第２のセグメントに分類するように構成され、それにより、異なるセグメントにおける出力が、１つ以上の特徴の異なる値を有する１つ以上の構造が形成されるアレイ領域内の異なる位置に生成され、さらに、
前記出力が前記第１のセグメントにあるか前記第２のセグメントにあるかに基づいて、１つ以上の欠陥検出方法を前記出力に適用することにより、前記試料上の欠陥を検出するように構成され、
前記適用することは、第１のセグメントのノイズの１つ以上の特徴を、前記第１のセグメントにおける出力のみに基づいて決定し、前記１つ以上の欠陥検出方法の１つ以上のパラメータを、前記決定されたノイズの１つ以上の特徴に基づいて決定することを含むシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般に、構造情報を用いた欠陥検出のためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
以下の説明と例は、このセクションに含まれるからといって先行技術であるとは認められない。
【０００３】
半導体製造プロセス中の種々のステップにおいて、ウェーハ上の欠陥を検出するために検査プロセスが用いられており、製造プロセスにおけるより高い歩留まりを助長し、よって、より高い収益を助長する。検査は常に、ＩＣ等の半導体デバイス製造の製造における重要な部分であった。しかしながら、半導体デバイスの寸法が縮小するにつれ、より小さい欠陥がデバイスを故障させ得るため、検査は、許容される半導体デバイスの製造を成功に導くために一層重要になっている。
【０００４】
試料上のアレイ領域に関するいくつかの現行の検査方法は、アレイ領域全体を網羅する四角いケアエリア（ｃａｒｅ  ａｒｅａ）において欠陥検出を実行することを含む。アレイ領域に関して生成された画像におけるグレーレベル値が、画像を異なる領域に分割する（セグメンテーションと呼ぶ）ために用いられる。これらの領域は、試料の異なる構造に対応することになっている。次にグレーレベルセグメンテーションは、欠陥検出のための感度設定をガイドするために用いられ得る。
【０００５】
しかしながら、グレーレベル値とウェーハ構造の対応は一意的ではない場合がある。例えば、ｎ型金属酸化物半導体構造（ＮＭＯＳ）とｐ型金属酸化物半導体（ＰＭＯＳ）構造は、同じグレーレベル値を有している場合がある。プロセスのばらつきにより、同じ構造上のグレーレベル値は、試料にわたり、あるいは試料間でばらつくことがある。したがって、結果はウェーハ構造を明白に示すものではない可能性がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１４／０２７０４７４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
したがって、上記の不都合を１つ以上有していない、試料上の欠陥を検出するシステムおよび方法を開発すれば有益であろう。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
様々な実施形態に関する以下の説明は、添付の特許請求の範囲の主題を如何なる意味でも限定すると解釈されるものではない。
【０００９】
一実施形態は、試料上の欠陥を構造情報に基づいて検出するように構成されたシステムに関する。システムは、少なくとも１つのエネルギー源と１つの検出器を含む検査サブシステムを含む。エネルギー源は、試料に方向付けられるエネルギーを生成するように構成される。検出器は、試料からのエネルギーを検出し、検出されたエネルギーに応答して出力を発生するように構成される。システムはさらに１つ以上のコンピュータサブシステムを含み、コンピュータサブシステムは、試料上のアレイ領域内で検出器によって生成された出力を、アレイ領域における１つ以上の構造の１つ以上の特徴に基づいて、出力の少なくとも第１と第２のセグメントに分類するように構成され、それにより、異なるセグメントにおける出力が、１つ以上の特徴の異なる値を有する１つ以上の構造が形成されるアレイ領域内の異なる位置に生成される。加えて、１つ以上のコンピュータサブシステムは、出力が第１のセグメントにあるか第２のセグメントにあるかに基づいて、１つ以上の欠陥検出方法を出力に適用することにより、試料上の欠陥を検出するように構成される。
【００１０】
別の実施形態は、試料上の欠陥を、構造情報に基づいて検出する、コンピュータで実施される方法に関する。方法は、上記の分類ステップと検出ステップを含む。分類ステップと検出ステップは、１つ以上のコンピュータサブシステムによって実行される。
【００１１】
方法のステップそれぞれは、本明細書に記載されるように実行される。加えて、方法は、本明細書に記載される任意の別の方法（複数）の任意の別のステップ（複数）を含んでもよい。さらに、方法は、本明細書に記載されるシステムのうちいずれによって実行されてもよい。
【００１２】
別の実施形態は、試料上の欠陥を、構造情報に基づいて検出する、コンピュータで実施される方法を実行するコンピュータシステムで実施可能なプログラム命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体に関する。コンピュータで実施される方法は、上記の方法のステップを含む。コンピュータ可読媒体はさらに、本明細書で説明されるように構成されてもよい。コンピュータで実施される方法のステップは、本明細書でさらに説明されるように実行されてもよい。加えて、プログラム命令が実行される対象のコンピュータで実施される方法は、本明細書で説明される任意の別の方法（複数）の任意の別のステップ（複数）を含んでもよい。
【００１３】
本発明のその他の利点は、好適な実施形態の以下の詳細な説明により、また、添付の図面を参照すれば当業者には明らかとなろう。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】試料上の欠陥を構造情報に基づいて検出するように構成されたシステムの一実施形態の側面図を示す模式図である。
【図２】試料上のアレイ領域の一例の画像と、アレイ領域内のセルの画像である。
【図３】試料上のアレイ領域の一部の、相関する構造情報がある、一例の画像である。
【図４】試料上のアレイ領域の一部の一例のグレーレベル表示である。
【図５】図４に示したアレイ領域の部分の空間的関係の実施形態を示す模式図である。
【図６】図４に示したアレイ領域の部分のバイナリマスク表示の実施形態を示す模式図である。
【図７】試料上のアレイ領域の一部の一例の異なる画像である。
【図８】試料上のアレイ領域の一部の一例の異なる画像である。
【図９】試料上のアレイ領域の一部の一例の異なる画像である。
【図１０】試料上のアレイ領域の一部の、内部に規定された異なる構造を伴う一例の画像である。
【図１１】試料上に形成され得る特異な構造の一例と、その特異な構造と、試料のアレイ領域内の１つ以上の構造との間の空間的関係の模式図である。
【図１２】図１１に示した特異な構造と１つ以上の構造の画像である。
【図１３】試料上に形成され、試料上のアレイ領域における１つ以上の構造を位置特定するために用いられてもよい特異な構造の一例の模式図である。
【図１４】１つ以上の欠陥検出方法を、検査サブシステムの検出器の出力に適用した異なる結果の例を示すグラフである。
【図１５】１つ以上の欠陥検出方法を、検査サブシステムの検出器の出力に適用した異なる結果の例を示すグラフである。
【図１６】１つ以上の欠陥検出方法を、検査サブシステムの検出器の出力に適用した異なる結果の例を示すグラフである。
【図１７】コンピュータシステムに、本明細書で説明されるコンピュータで実施される方法を実行させるためのプログラム命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体の一実施形態を示すブロック図である。
【００１５】
本発明は様々な変更および別の形態の影響を受けるが、その特定の実施形態が例として図面に示され、本明細書において詳細に説明される。図は縮尺通りに描かれていない場合がある。しかしながら、図面とその詳細な説明は、本発明を開示される特定の形態に限定する意図はなく、反対に、添付の特許請求の範囲によって定義される本発明の趣旨および範囲に属する全ての変更、等価物および別形態を網羅することを意図していることを理解すべきである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
ここで図面を参照すると、図は縮尺通りに描かれていないことに留意すべきである。特に、図のいくつかの要素の縮尺は、要素の特性を強調するために大きく誇張されている。図は同じ縮尺で描かれていないことにも留意すべきである。２つ以上の図で描かれた、同様に構成され得る要素は、同じ参照番号を用いて示されている。本明細書に別段明記されない限り、説明され示される要素はいずれも、任意の適切な市販の要素を含んでもよい。
【００１７】
本明細書で説明される実施形態は一般に、パターン付き半導体ウェーハ等の試料上のアレイ領域における欠陥検出への、構造情報を取得し表示し、その構造情報を試料検査に適用することを含む新規の手法を提供する。本明細書で説明される実施形態は、そのような試料に関して、より歩留まりに関与する結果を導出するために用いられ得る。一実施形態は、試料上の欠陥を構造情報に基づいて検出するように構成されたシステムに関する。いくつかの実施形態において、試料はウェーハを含み得る。別の実施形態において、試料はレチクルを含み得る。ウェーハとレチクルは、当技術分野で知られる任意のウェーハとレチクルを含み得る。
【００１８】
システムは、少なくとも１つのエネルギー源と１つの検出器を含む検査サブシステムを含む。エネルギー源は、試料に方向付けられるエネルギーを生成するように構成される。検出器は、試料からのエネルギーを検出して、検出されたエネルギーに応答して出力を発生するように構成される。そのような検査サブシステムの一実施形態が、図１に、システム１０６の検査サブシステム１０４として示されている。この図に示す実施形態において、検査サブシステムは、光学または光ベースの検査サブシステムである。例えば、図１に示すように、検査サブシステムは、広帯域プラズマ光源等の当技術分野で知られる任意の適切な光源を含み得る光源１０８を含む。
【００１９】
光源からの光は、ビームスプリッタ１１０に方向付けられてもよく、ビームスプリッタ１１０は光源からの光を試料１１２に方向付けるように構成される。光源は、１つ以上の集光レンズ、コリメーティングレンズ、リレーレンズ、対物レンズ、開口、分光フィルタ、偏光素子等の任意の別の適切な素子（図示せず）に結合されてもよい。図１に示すように、光は直角入射角で試料に方向付けられてもよい。しかしながら、光は、近似直角および斜入射角を含む任意の適切な入射角で試料に方向付けられてもよい。加えて、光または多数の光ビームは、１つを超える入射角で逐次または同時に試料に方向付けられてもよい。検査サブシステムは、試料にわたり任意の適切な方式で光を走査させるように構成されてもよい。
【００２０】
試料１１２からの光は、走査中に検査サブシステムの１つ以上の検出器によって集光され検出されてもよい。例えば、試料１１２から、直角に比較的近い角度で反射した光（すなわち、入射光が直角である場合に鏡面反射した光）は、ビームスプリッタ１１０を経由してレンズ１１４に通過し得る。レンズ１１４は、図１に示すように屈折光学素子を含んでもよい。加えて、レンズ１１４は１つ以上の屈折光学素子および／または１つ以上の反射型光学素子を含んでもよい。レンズ１１４によって集光された光は検出器１１６に集束してもよい。検出器１１６は、電荷結合素子（ＣＣＤ）またはその他のタイプのイメージング検出器等の当技術分野で知られる任意の適切な検出器を含んでもよい。検出器１１６は、レンズ１１４によって集光され反射した光に応答した出力を生成するように構成される。したがって、レンズ１１４と検出器１１６は検査サブシステムの１つのチャネルを形成する。この検査サブシステムのチャネルは、当技術分野で知られる任意のその他の適切な光学コンポーネント（図示せず）を含んでもよい。検出器の出力は、例えば、画像、画像データ、信号、画像信号、または検査システムで用いるのに適した検出器によって生成され得る任意の他の出力を含んでもよい。
【００２１】
図１に示す検査サブシステムは、試料から鏡面反射した光を検出するように構成されているため、検査サブシステムは明視野（ＢＦ）検査システムとして構成される。しかしながら、そのような検査サブシステムは別のタイプの検査向けにも構成されてもよい。例えば、図１に示す検査サブシステムは、１つ以上の別のチャネル（図示せず）をも含んでもよい。別のチャネル（複数）は、散乱光チャネルとして構成されたレンズと検出器等の、本明細書で説明される光学コンポーネントのうちいずれを含んでもよい。レンズと検出器はさらに、本明細書で説明されるように構成されてもよい。このように、検査サブシステムは暗視野（ＤＦ）検査システム向けにも構成されてもよい。
【００２２】
システムは、１つ以上のコンピュータサブシステムをも含んでもよい。例えば、図１に示すように、システムは、検査サブシステムに結合されたコンピュータサブシステム１１８を含み、コンピュータサブシステムが、検査サブシステムの検出器によって生成された出力を受け取ることができるようになっていてもよい。例えば、コンピュータサブシステムは、検出器１１６および検査サブシステムに含まれる任意の別の検出器に結合され、コンピュータサブシステムが検出器（複数）によって生成された出力を受け取ることができるようになっていてもよい。コンピュータサブシステムは、本明細書でさらに説明されるステップを実行するように構成されてもよい。コンピュータサブシステム（複数）（本明細書では「コンピュータシステム（複数）」とも呼ばれる）とシステムはさらに、本明細書で説明されるように構成されてもよい。
【００２３】
図１は、本明細書で説明されるシステムの実施形態に含まれ得る検査サブシステムの構成を一般的に説明するために本明細書に設けられていることに留意すべきである。明らかに、本明細書で説明される検査サブシステムの構成は、市販の検査システムを設計するにあたり通常実行されるように、検査サブシステムの性能を最適化するために変えられてもよい。加えて、本明細書で説明されるシステムは、カリフォルニア州ミルピタスのケーエルエー−テンカー（ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒ）から市販されている２９ｘｘ／２８ｘｘシリーズのツール等の既存の検査システムを用いて（例えば、既存の検査システムに本明細書で説明される機能性を追加して）実施されてもよい。そのようなシステムに、本明細書で説明される方法は、システムのオプションの機能性として提供されてもよい（例えば、システムの他の機能性に加えて）。代替的に、本明細書で説明されるシステムは、完全に新規のシステムを提供するために「最初から」設計されてもよい。
【００２４】
さらに、システムは、本明細書において光学または光に基づく検査システムとして説明されているが、検査サブシステムは、電子ビームに基づく検査サブシステム（図示せず）として構成されてもよい。例えば、検査サブシステムのエネルギー源は、電子を生成するように構成されてもよく、検出器は、試料から戻る電子を検出するように構成されてもよい。電子ビームに基づく検査サブシステムは、任意の適切な市販の電子ビーム検査システムに含まれる任意の適切な電子ビームに基づく検査サブシステムであってよい。
【００２５】
コンピュータサブシステム（複数）は、試料上の１つのアレイ領域において検査サブシステムの検出器によって生成された出力を、アレイ領域における１つ以上の構造の１つ以上の特徴に基づいて出力の少なくとも第１と第２のセグメントに分類するように構成され、その結果、１つ以上の特徴の異なる値を有する１つ以上の構造が形成されるアレイ領域内の異なる位置において、異なるセグメントにおける出力が生成される。「アレイ領域」という用語は、パターンが周期的に繰り返すダイ内の領域を指す。基本的繰り返しパターンは「セル」と呼ばれる。アレイ領域は通常、ダイ比較（ｄｉｅ−ｔｏ−ｄｉｅ  ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ）の代わりにセル比較（ｃｅｌｌ−ｔｏ−ｃｅｌｌ  ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ）で検査される。図２は、１つのアレイ領域と、そこに含まれる１つのセルの一例を示す。例えば、図２に示すように、アレイ領域の画像２００は、アレイ領域内に形成され得る繰り返し構造を示す。アレイ領域内の基本的構造はセルと呼ばれ、その１つの画像が、画像２０２で示され、アレイ領域内で空間的に繰り返している。
【００２６】
本明細書で説明される実施形態は、構造情報を欠陥検出に用いる。構造情報は、ＤＯＩ欠陥（ｄｅｆｅｃｔｓ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ、ＤＯＩ）を妨害イベントから分類するためにより適切でロバストである。本明細書でさらに説明されるように、実施形態は、構造情報を取得し、構造情報を表示し、構造情報を試料検査に適用するように構成されてもよい。
【００２７】
本明細書で説明される構造情報は、試料上の領域における構造（複数）に基づくため、構造情報は試料タイプ毎に変わり得る。言い換えると、異なるデバイスを表すには異なる構造情報が用いられ得る。本明細書で説明される実施形態は、そのような構造情報でプログラムされ得る。例えば、試料の検査の設定中に、検査に用いられる試料の構造情報はソフトウェアに符号化されてもよい。出力の分類は、試料検査中に、出力が取得されると実行されてもよい。こうして、試料上の構造が、検査中に（すなわちランタイム中に）特定され得る。
【００２８】
一実施形態において、出力を分類することは、出力の１つ以上の特徴に基づかない。例えば、現在用いられている検査方法のうちいくつかは、検査システム結果のセグメンテーションを、グレーレベルに基づいて実行する。対照的に、本明細書で説明される出力の分類は、出力自体のいずれの特徴とも独立して実行され得る。例えば、試料上の別のタイプの構造とは異なる１つ以上の構造的特徴を有する、試料上に形成された１つのタイプの構造の別の例に関して生成された出力が、異なるグレーレベルを有している場合、その出力全てが同じセグメントに分類されてもよい。こうして、セグメントの１つに分類された出力は、試料上に形成された同じ構造の別の例に関して全て生成されたとしても、出力の別の特徴を有し得る。
【００２９】
したがって、本明細書で説明される実施形態とは違って、現行のセグメンテーションは、試料上の構造を示し得ないグレーレベルに基づく可能性がある。したがって、グレーレベルに基づくセグメンテーションは、構造情報に基づく、本明細書で説明されるアレイ領域に関するセグメンテーションとは異なる。構造は、ウェーハパターンの機能性およびプロセスと、ノイズ源を示す。構造によって導かれる検査は、より歩留まりに関与する結果をもたらすこととなる。
【００３０】
そのような１つの例において、現行のダイ比較（ランダム領域）またはセル比較（アレイ領域）検査において、検査対象の試料の領域における区域に関して生成された出力は、グレーレベルまたは出力のその他の特徴に基づいて異なるセグメントに分類されてもよい。しかしながら、セル比較（アレイ）検査に関する本明細書で説明される実施形態において、検査対象の試料の領域における区域に関して生成された出力は、本明細書でさらに説明されるように、試料上の第１のタイプの構造の位置で生成された第１の出力、試料上の第２のタイプの構造の位置で生成された第２の出力、等々に分類されてもよい。１つのタイプの構造に関して生成するべく決定された全出力は次に、本明細書で説明される実施形態で利用可能な任意の別の情報（例えばグレーレベル）に基づいてさらに分類されてもよい。検査サブシステム出力において特定された別の構造タイプのいずれに関しても、同じセグメンテーションが別個に実行されてもよい。
【００３１】
別の実施形態において、構造の１つ以上の特徴は、試料または、その試料と同じタイプの別の試料の１つ以上の走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）画像に基づいて決定される。このように、本明細書で説明される実施形態で用いられる構造情報は、ＳＥＭ画像（複数）を介して取得されてもよい。そのため、本明細書で説明される実施形態は、ウェーハ構造等の構造をＳＥＭ画像で理解するように構成される。ウェーハ構造は、ポリシリコン、コンタクトホール、ｎ型金属酸化物半導体（ＮＭＯＳ）、ｐ型ＭＯＳ（ＰＭＯＳ）等の空間的レイアウトを示す。ユーザは、特定の構造を高解像度ＳＥＭ画像で描写できる。構造の１つ以上の特徴を決定するためにＳＥＭ画像を解析することは、試料に実行される検査の設定中に実行されてもよい。こうして、本明細書で説明される実施形態は、必ずしもデザインファイルでの情報を使用または必要としなくてもよい。
【００３２】
別の実施形態において、出力を分類することは、試料またはその試料と同じタイプの別の試料の１つ以上のＳＥＭ画像を出力と相関し、１つ以上の構造の１つ以上の特徴を、１つ以上のＳＥＭ画像から、それに相関する出力に転移することを含む。例えば、ＳＥＭ画像を検査画像に相関することにより、構造情報はＳＥＭ画像から検査画像に転移され得る。そのような１つの例において、図３に示すように、アレイ領域の一部の検査画像３００が、検査サブシステムによって、本明細書で説明されるように生成されてもよい。ＳＥＭ画像から取得されてもよい構造情報３０２は、次に検査画像に位置合わせされてもよい。次に構造情報は、位置合わせ先の検査画像内のピクセルに割り当てられ得る。こうして、構造情報３０２が別の構造に関する情報を含む場合、別の構造情報は、構造情報の位置合わせ先の検査画像の部分内のピクセルに割り当てられてもよい。ＳＥＭ画像を検査画像に相関し、検査画像内の構造情報を表示することは、試料に実行される検査の設定中に実行されてもよい。さらに、同じ構造がアレイ領域内で繰り返す。検査中に画像内の同じ構造を見出すためには、基本構造のみ、例えば特定のダイ位置でのアレイのパッチ画像のみを記憶してもよい。パッチ画像は構造情報を表す。
【００３３】
別の実施形態において、構造の１つ以上の特徴は試料のデザインに基づいて決定される。このように、本明細書で説明される実施形態で用いられる構造情報は、デザインファイルを介して取得されてもよい。例えば、本明細書で説明される実施形態は、グラフィカルデータストリーム（ＧＤＳ）ファイル等の半導体デザインファイルで試料上の構造を理解するように構成されてもよい。ＳＥＭ画像と同様に、ユーザは、デザインパターンを光学的画像に相関してもよい。構造の１つ以上の特徴を決定するためにデザインを解析することは、試料に実行される検査の設定中に実行されてもよい。本明細書で説明される実施形態で用いられるデザインは、デザインからレンダリング、合成またはシミュレートされた画像を含まない。
【００３４】
いくつかの実施形態において、出力を分類することは、試料に関する１つのデザインを出力と相関し、１つ以上の構造の１つ以上の特徴を、デザインから、それに相関する出力に転移することを含む。例えば、デザインを検査画像に相関することにより、構造情報はデザインから検査画像に転移され得る。そのような相関は、ＳＥＭ画像に関して本明細書でさらに説明されるように実行されてもよい。例えば、図３に示す構造情報３０２は、試料のデザインパターンに由来してもよい。デザイン由来の構造情報は次に、デザインの位置合わせ先の検査画像内のピクセルに割り当てられ得る。こうして、構造情報は検査画像と、半導体デザインから得られたジオメトリを介して担持され得る。デザインを検査画像に相関することと、構造情報を検査画像で表示することは、試料に実行される検査の設定中に実行されてもよい。さらに、同じ構造がアレイ領域内で繰り返す。検査中に画像内の同じ構造を見出すために、基本構造のみ、例えば特定のダイ位置でのアレイのパッチ画像のみを記憶してもよい。パッチ画像は構造情報を表す。
【００３５】
別の実施形態において、出力を分類することは、出力に１つ以上のルールを適用することを含み、１つ以上のルールは、別々のタイプの１つ以上の構造間での１つ以上の特徴の差異に基づく。例えば、本明細書で説明される実施形態で用いられる構造情報は、ユーザの知識によって取得されてもよい。こうして、本明細書で説明される実施形態は、ウェーハ構造情報を、ユーザの知識に基づいて描写するために用いられ得る。さらに、検査画像は、同じ構造に関して、本明細書でさらに説明されるようにＳＥＭ画像と比較され、次にその検査画像内で構造を特定するためにルールが作成されてもよい。こうして、本明細書で説明される実施形態は、アレイ領域内のパターンを解析してもよい。ユーザからの構造情報入力に基づいて、複数のルールが適用されてもよい。
【００３６】
画像に基づく手法を用いる本明細書で説明される実施形態の設定中に、構造の共通のパターンに基づいてアレイ構造を特定するための一組のルールが規定され、ソフトウェアに符号化されてもよい。ユーザは、アレイ構造の画像に基づいて構造情報を入力してもよい。次にコンピュータサブシステム（複数）は、画像強度、投影、分散および対称を分析し、ウェーハ上のこのタイプのアレイ領域のアレイ構造を特定するためにどのルールを適用すべきかを判断してもよい。これらのステップは、１つのタイプのアレイ構造に関して実行され、次に任意の別のタイプのアレイ構造に対して繰り返されてもよい。コンピュータサブシステム（複数）は次に、このルールを検査レシピに記憶してもよい。欠陥検出中に画像が与えられると、コンピュータサブシステム（複数）は検査サブシステムの出力に所定のルールを適用してもよい。アレイ構造が繰り返すため、画像上のノイズを低減するために、複数の繰り返し分の平均画像が計算されてもよい。すると構造が、出力内で特定され得る。
【００３７】
構造情報は、いくつかの別々の方式で表示されてもよい。例えば、構造情報は、転移されて、グレーレベル、またはグレーレベルもしくはバイナリマスクの空間的関係に関して表示されてもよい。そのような表示の例が、図４−６に示されている。例えば、図４に示すように、グレーレベル表示４００を用いて構造情報を表してもよい。加えて、図５に示すように、空間的関係５００を用いて、図４に示すのと同じ構造を表してもよい。例えば、図５の暗い部分５０２は、図４において「ジグザグ」または非対称の形状を有して示される構造に対応し得るのに対し、白い部分５０４は、図４において対称の形状を有して示される構造に対応し得る。さらに、図６に示すように、バイナリマスク６００を用いて、図４に示すのと同じ構造を表示してもよい。
【００３８】
このように、ランタイム中に、別々の構造を含む試料の別々の部分において生成した出力の別々の部分を特定することは、いくつかの別々の方式で実行されてもよい。例えば、デザインファイル内で構造情報が特定されると、そのデザインパターンは、検査画像内のパターンと位置合わせされ、次に、デザインパターン内の構造情報に対応する検査画像内の構造が特定され得る。この手法は、一種のデザイン−画像アライメントである。加えて、設定中に生成された、構造情報を含む検査画像は、ランタイム中に生成された検査画像に相関され得る。この手法は、一種の画像−画像アライメントである。構造情報のルールは、ソフトウェアにプログラムされてもよい。ランタイムにおいて、ソフトウェアは構造情報をルールに基づいて特定してもよい。この手法は一種の画像解析である。
【００３９】
一実施形態において、１つ以上のコンピュータサブシステムは、出力における１つ以上の構造を、試料上に形成された１つ以上の特異な構造に関して生成された出力と、特異な構造と１つ以上の構造との空間的関係に基づいて位置特定するように構成される。したがって本明細書で説明される実施形態は、ピクセル−デザインアライメントへの特殊な手法を提供する。例えば、空間的オフセットを規定することにより、コーナまたはページブレーク等の特異な構造を用いて非特異（繰り返し）構造を位置特定できる。特にアレイ（例えばＳＲＡＭ）領域におけるパターンは密集して繰り返しているため、そのパターンはこの領域において特異ではなく、アライメントには適していない。メモリ領域に近接した非繰り返しパターンはアレイコーナに近接している。アレイコーナ付近でアライメントを実行するため、先ずアライメントサイトをサーチしてもよい。したがって、本明細書で説明される実施形態は、画像が解析される現在使用されている方法とは異なっているが、それは、この手法は、サーチによって見出された全サイトがＳＲＡＭコーナ等の所望の区域付近であるということを保証しないからである。代わりに、本明細書で説明される実施形態は、デザイン情報を利用し得る。こうして、ＳＲＡＭコーナや、デザインにおけるその他の特異な構造が、デザインファイル内で容易に特定され得る。コンピュータサブシステム（複数）は、レシピ設定段階で特異な構造を見出すように構成されてもよい。これらの特異な構造の位置は、検査中に精錬されてもよい。この位置は、検査画像内の構造を特定するために用いられてもよい。例えば、アライメントサイトのサーチ中に、デザインファイルから生成されたＳＲＡＭコーナがコンピュータサブシステム（複数）に提供されてもよい。
【００４０】
こうして、試料構造のマスクを画像に位置合わせすることを補助するために、特異な構造（複数）が用いられ得る。例えば、図１１に示すように、検査プロセスの設定中に、アレイ構造の外側の特異な構造１１００が特定されて、アレイ領域内の構造のマスク１１０２に登録されてもよい。言い換えると、特異な構造とマスクとの間の空間的関係が、設定中に決定されてもよい。こうして、図１２に示すように、検査中に、特異な構造の画像１２００が、設定中に取得された特異な構造の画像に位置合わせされ、アレイ構造のマスクは、画像１２０４内のアレイ構造１２０２に位置合わせされているはずである。図１３は、本明細書で説明される実施形態で用いられてもよい特異な構造の付加的な例を示す。例えば、特異な構造は、ＳＲＡＭブロック１３０２のＳＲＡＭコーナ１３００を含み得る。
【００４１】
いくつかの実施形態において、１つ以上の特徴は、１つ以上の構造の繰り返しピッチを含む。例えば、アレイ構造の繰り返しピッチは、構造を表示するために用いられる情報の一部であり得る（すなわち、対称情報等の本明細書で説明される別の構造情報と組み合わせて）。しかしながら、一般に、構造の繰り返しピッチは、本明細書で説明される実施形態においてそれ自体では用いることはない。
【００４２】
別の実施形態において、１つ以上の特徴は、１つ以上の構造の１つ以上の位相的特徴を含む。このように、構造情報は位相的情報を含んでもよい。位相的情報は、曲げや延伸等の何らかの変形があっても不変である幾何学的形状の特性を記述するため、本明細書で説明される実施形態で用いると有益である。したがって、本明細書で説明される実施形態で用いられる構造情報は、構造の形状または寸法にデバイス毎のばらつきがあっても不変であり得る。
【００４３】
いくつかの実施形態において、１つ以上の特徴は、１つ以上の構造の対称性と非対称性を含む。試料上に形成された構造に関する対称情報は、カラーバリエーションに対してよりロバストな構造情報の一例である。例えば、図７に示すように、試料の検査画像は、第１の構造に対応する水平非対称強度７００と、第１の構造とは異なる第２の構造に対応する対称強度７０２を含んでもよい。この検査画像を用いて第１と第２の構造を記述するために画像グレーレベルが用いられる場合、明度強度は第１の構造に対応し、暗度強度は第２の構造に対応する。強度と構造の関係のこの説明は、図７に示した検査画像には適しているが、図７に示した検査画像に含まれるのと同じ区域に関して生成された図９に示した検査画像には適していない。特に、図９の検査画像において、暗度強度９００は水平非対称であって第１の構造に対応するのに対し、明度強度９０２は対称であり、第２の構造に対応する。図８に示した画像において、非対称構造８００と対称構造８０２の形状とグレーレベルは、図７および９に示した画像とは異なる。しかしながら、対称情報は依然としてこの画像内に保持されている。そのため、グレーレベルが如何に変わろうとも、対称性はより適切でロバストな記述子である。例えば、検査サブシステムの光学モード（複数）が変わった場合、構造のグレーレベルは劇的に変わる可能性があるが、構造の対称性と画像におけるそれらの対応する強度は不変である。こうして、本明細書で説明される実施形態は、検査サブシステム出力における異なる構造を特定するために画像とデザインの両方からの対称情報を用いるように構成されてもよい。
【００４４】
別の実施形態において、出力を分類することは、出力の異なる区域に関する対称性スコアと、ウェーハのデザインに関する対称性スコアを決定し、出力に関する対称性スコアをデザインの対称性スコアと位置合わせし、位置合わせの結果と、１つ以上の構造のうちどれがデザインの対称性スコアに対応するかに関する情報に基づいて、出力を分類することを含む。このように、本明細書で説明される実施形態は、対称性に基づくアライメント向けに構成されてもよい。例えば、コンテキストに基づく検査（ＣＢＩ）のための主な実現要素は、ピクセル−デザインアライメント（ＰＤＡ）であり得る。そのような１つの例において、ＣＢＩシステムは、デザインクリップの画像をレンダリングして、それを対応するウェーハ画像に位置合わせする。比較的良好なＰＤＡによって、デザインから生成したケアエリアは、ウェーハ画像と実質的に正確に位置合わせされ得る。
【００４５】
しかしながら、デザインクリップとウェーハ画像は実質的に異なる様相を有する。ウェーハ印刷プロセス、ウェーハパターンおよび検査システム間の相互作用は非常に複雑である。これらの問題が、ＰＤＡにおいて画像レンダリングを最も困難な作業にしている。不十分な画像レンダリングからの影響を比較的大きく緩和して個々のＰＤＡミスアライメントに対する相当な緩和手段を提供するために、統計的アルゴリズムを用いてもよいが、ＳＲＡＭ領域付近の領域等の、レンダリングが困難であるデザインクリップに関するサブピクセルレベルでの個々のＰＤＡが必要であることは不可避である。
【００４６】
対称性に基づくアライメントは、対称性が、多くのデザインクリップと検査画像におけるジオメトリの基本的特徴であるという事実に端を発している。加えて、対称性はしばしば、画像強度または勾配よりも、大きな外観変化に対してより不変性が高い。
【００４７】
対称性に基づくアライメントは、各ピクセルに関する対称性スコアの計算と、対称性スコアのアライメントを含み得る。例えば、コンピュータサブシステム（複数）は、デザインにおけるパターンから第１の対称性スコアを算定し、検査画像におけるパターンから第２の対称性スコアを算定するように構成されてもよい。対称性の計算は、軸周りに対称移動したときに、１つの画像区域が別の画像区域とどの程度類似しているかを判断するために実行されてもよい。コンピュータサブシステム（複数）は次に、第１と第２の対称性スコアを相関することによってオフセットを計算してもよい。次に、デザインと検査画像は、このオフセットを適用することにより位置合わせされ得る。対称性スコアのアライメントは、デザインクリップの対称性スコアと、検査画像の対称性スコア間の相互相関を最大化する最良のサブピクセルオフセットを見出すためである。
【００４８】
一実施形態において、第１と第２のセグメントは１つ以上のケアエリアに配置される。例えば、本明細書で説明される実施形態は、セル比較検査向けの区域を規定する、アレイ検査向けに選択されたケアエリアを変更しない。代わりに、アレイケアエリア内でマスクが用いられ、異なる検出感度を表示してもよい。例えば、ダイ比較検査では、ピクセルが別のダイの別のピクセルと比較されるため、ダイ比較検査は、例えばセル比較検査向けの領域等の、近傍情報を指定する必要がない。しかしながら、アレイ領域におけるセル比較検査では、ピクセルは、同じ画像内の別のピクセルと比較される。セル比較検査向けの領域を示すために、区域が特定的に用いられる。したがって、本明細書で説明される実施形態は、アレイ領域において検査が実行される区域またはケアエリアを変更しない。本明細書で説明されるセグメンテーションは、検査が実行される区域またはケアエリア内で実行される。
【００４９】
コンピュータサブシステム（複数）は、出力が第１のセグメントにあるか第２のセグメントにあるかに基づいて、１つ以上の欠陥検出方法を出力に適用することによって試料上の欠陥を検出するようにも構成される。このように、本明細書で説明される実施形態は、構造情報を用いて欠陥検出を実行する。加えて、１つ以上の欠陥検出方法は、出力の異なるセグメントに対して別個に且つ独立して適用されてもよい。例えば、セグメントのうち１つにおいて実行される欠陥検出は、異なるセグメントの別の１つにおいて実行される欠陥検出とは異なり得る。加えて、欠陥検出は異なるセグメント全てに関して実行されるわけではない可能性がある。例えば、異なるセグメントそれぞれにその出力が含まれる構造に依存して、欠陥検出は、異なるセグメントのうち１つにおいては実行されたとしても、異なるセグメントの別の１つには実行されない可能性がある。
【００５０】
別の実施形態において、欠陥検出方法（複数）を適用することは、第１組のパラメータを有する１つ以上の欠陥検出方法を、第１のセグメントに含まれる出力にのみ適用し、第１組のパラメータとは異なる第２組のパラメータを有する１つ以上の欠陥検出方法を、第２のセグメントに含まれる出力にのみ適用することを含む。例えば、別々の構造それぞれには別々のノイズ統計が生成され得る（欠陥検出方法（複数）次第で、例えば、ケーエルエー−テンカーから現在入手可能ないくつかの検査システムによって用いられるＭＤＡＴ欠陥検出アルゴリズムのための中央グレーレベルに対する差異の２Ｄヒストグラム）。対照的に、現在用いられている方法において、ノイズ統計は、区域ベース、すなわち、多数構造ベースで計算され得る。したがって、現在用いられている方法とは違って、本明細書で説明される実施形態は、異なる構造に関するノイズに別個に適合する欠陥検出感度を可能にする。各構造に関して、画像をさらに有意な区域に分割するためにセグメンテーションが用いられてもよい。特定の構造またはセグメントにおいて妨害欠陥の個数が比較的大きい場合、ユーザは、妨害欠陥を抑制するためにこれらの構造またはセグメントに関してより低い感度を設定してもよい。
【００５１】
第１組と第２組のパラメータは、同じ欠陥検出方法（複数）のパラメータの１つ以上の異なるパラメータまたは値を含んでもよい。例えば、１つ以上の欠陥検出方法の第１組のパラメータは、１つの欠陥検出アルゴリズムの第１の閾値を含み、１つ以上の欠陥検出方法の第２組のパラメータは、同じ欠陥検出アルゴリズムの第２の閾値を含んでもよい。別の例では、第１組のパラメータは第１の欠陥検出アルゴリズムのパラメータを含み、第２組のパラメータは第１の欠陥検出アルゴリズムとは異なる第２の欠陥検出アルゴリズムのパラメータを含んでもよい。第１組と第２組のパラメータは、出力の異なるセグメントにおいて異なる欠陥検出をもたらし得る任意の別の様式において異なっていてもよい。加えて、本明細書で説明される実施形態は、任意の１つの欠陥検出方法または欠陥検出のタイプに特有のものではない。代わりに、本明細書で説明される実施形態は、そのパラメータが、適用される出力のセグメントに依存して変わり得る任意の欠陥検出方法（複数）で用いられてもよい。
【００５２】
別の実施形態において、第１のセグメントにおいて出力に適用される１つ以上の欠陥検出方法は、第２のセグメントにおいて出力に適用される１つ以上の欠陥検出方法とは異なる検出感度を有する。例えば、システムは、構造情報を用いて、異なる構造に対応する異なる区域に、異なる欠陥検出感度および／またはアルゴリズムを適用できる。こうして、異なる検出感度および／またはアルゴリズムが、それらの関心度に基づいて異なる構造に適用され得る。
【００５３】
一実施形態において、欠陥検出方法（複数）を適用することは、第１のセグメントのノイズの１つ以上の特徴を、第１のセグメントにおける出力のみに基づいて決定し、１つ以上の欠陥検出方法の１つ以上のパラメータを、決定されたノイズの１つ以上の特徴に基づいて決定することを含む。そのような１つの例において、ノイズが比較的高い領域に対してはより低い感度が適用され得る。他方、ノイズが比較的低い場合、より高い感度が適用され得る。１つ以上の異なる特徴を有する異なる構造における欠陥を検出するために用いられる感度は、試料の検査の設定中に決定されてもよい。
【００５４】
異なるグレーレベルからノイズ統計が生じる、現在使用されている方法とは違って、本明細書で説明される実施形態では、異なるノイズ統計は、異なる構造から生じ得る。例えば、現在使用されている方法において、ノイズ統計は、図１０に示す全体検査画像に関して生成され得る。しかしながら、本明細書で説明される実施形態において、検査画像に示される異なる構造に関して異なるノイズ統計が算定され得る。例えば、第１のノイズ統計は、画像の部分１０００のみを用いて算定され、第２のノイズ統計は、画像の部分１００２のみを用いて算定され得る。このように、第１のノイズ統計は混合グレーレベルを含む部分に対して算定され得るのに対し、第２のノイズ統計はほぼ黒色のグレーレベルを含む部分に関して算定され得る。別の例において、構造が特定されると、典型的に中央グレーレベルに対して異なる値を含む２Ｄヒストグラム等のノイズ統計が、各構造に関して作成され得る。次に欠陥検出パラメータが、各構造上のノイズに基づいて適用され得る。こうして、試料に関する構造情報に基づいて出力を分類しないため、同じ欠陥検出パラメータが全構造に適用される方法とは違って、本明細書で説明される実施形態では、異なる構造には異なる欠陥検出パラメータが用いられ得る。したがって、全体として、本明細書で説明される実施形態は改良された欠陥検出感度を有する。
【００５５】
こうして、本明細書で説明される欠陥検出方法（複数）を適用することは、画像解析によって、異なる感度がアレイ領域のピクセルに、異なる構造、例えばＰセル構造またはＮセル構造におけるそれらの位置に基づいて適用されることを可能にする画像に基づく手法であり得る。異なる構造上に異なるノイズレベルが存在する場合、この手法は非関心構造（ｎｏｎ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ、非ＳＯＩ）からの妨害イベントを有効に抑止して、ＳＯＩへの検査感度を高める。
【００５６】
本明細書で説明される実施形態によって出力に適用される欠陥検出方法（複数）は、したがって、現行の欠陥検出方法とは異なる。例えば、いくつかの現在使用されている方法において、ピクセル統計は、ＳＯＩと非ＳＯＩの両方から作成され得る。非ＳＯＩでは、ノイズが比較的高くなりがちなため、欠陥のあるピクセルは検出可能でない場合がある。例えば、図１４に示すように現行の欠陥検出方法は、グレーレベル差に対するピクセルカウント等のピクセル統計を生成してもよく、これらのピクセル統計のグラフ１４００が生成されてもよい。検出閾値１４０２は、このグラフに示されるピクセル統計に基づいて決定されてもよい。ピクセル（例えば非ＳＯＩピクセル）内のノイズにより、これらの統計に基づいて決定された検出閾値はいくつかの欠陥のあるピクセル１４０４を検出するには高すぎる可能性がある。したがって、いくつかの欠陥のあるピクセルはこの欠陥検出方法によって検出され得ない。
【００５７】
対照的に、本明細書で説明される実施形態は、ノイズが比較的高い非ＳＯＩピクセルからのみピクセル統計を生成する欠陥検出方法を適用してもよい。欠陥検出方法はこれらの統計から、図１５に示すグラフ１５００を作成してもよい。これらの統計に基づいて、検出閾値１５０２が決定されてもよい。これらの非ＳＯＩピクセルに関して決定された検出閾値は、比較的ノイズの多いピクセルを欠陥として検出することを避けるために比較的高くあってもよい（すなわち、感度が比較的低い）。加えて、本明細書で説明される実施形態は、欠陥が位置する可能性があり、ノイズが比較的低いＳＯＩピクセルからのみピクセル統計を生成する欠陥検出方法を適用してもよい。欠陥検出方法はこれらの統計から、図１６に示すグラフ１６００を作成してもよい。これらの統計に基づいて、検出閾値１６０２が算定されてもよい。これらのＳＯＩピクセルに関して算定された検出閾値は、欠陥のあるピクセル１６０４が検出され得るように、比較的低くあってもよい（すなわち、感度が比較的高い）。こうして、欠陥検出方法（複数）は、欠陥のあるピクセルがより低い閾値で検出可能であるため、欠陥のあるピクセルを欠陥として検出し得る。
【００５８】
いくつかの実施形態において、１つ以上のコンピュータサブシステムは、欠陥が検出される１つ以上の構造の１つ以上の特徴の値を算定し、算定された値を欠陥の欠陥属性として記憶するように構成される。例えば、構造情報が、各欠陥に関して欠陥属性として計算され得る。こうして、構造情報が、試料上で検出された欠陥に割り当てられ得る。構造情報を欠陥に割り当てることは、ランタイム中に実行され得る。これらの属性は、欠陥分類、仕分け、または妨害イベント排除のために欠陥の後処理において用いられ得る。妨害フィルタリングおよび／または 欠陥分類はランタイム中に実行されてもよい。
【００５９】
本明細書で説明される実施形態は、試料を検査するための現在使用されている方法に勝る点をいくつか有する。例えば、構造情報はＳＥＭ画像またはデザインファイルのいずれかから得られるため、構造情報は物理的な意味を有し、グレーレベル情報よりもより歩留まりに関連する。加えて、異なるデバイスでは、構造情報も異なり得る。その表示は、レシピ設定中にカスタマイズされ得る。さらに、構造情報は、カラーバリエーションに対して単なるグレーレベル値よりも一層ロバストな位相的情報を含む。したがって、妨害抑制の効率は、ずっと高くなる。そのような１つの例において、ノイズが対称構造に由来し、目標がこのノイズを抑制することであれば、本明細書で説明される実施形態は試料上の対称構造を特定できるため、これらの領域からのノイズは抑制され得る。そのような別の例において、ＤＯＩが１つの特定のタイプの構造のみに配置されている場合（例えば、たまたま対称である構造）、どのタイプの構造に欠陥が位置しているかに関する情報が、欠陥をＤＯＩと妨害に分類するために用いられ得る。こうして、構造情報を用いた欠陥検出は、より歩留まりに関与する結果をもたらし得る。加えて、本明細書で説明される実施形態はデザインのシミュレートまたはレンダリングされた画像（例えば、試料上に形成された後で検査システムによって画像処理されるようなデザインの画像）を用いないため、本明細書で説明される実施形態は、ＳＲＡＭ領域付近の領域等の、そのようなシミュレーションまたはレンダリングが特に難しいウェーハ上の領域に用いられ得る。こうして、本明細書で説明される実施形態は、シミュレートまたはレンダリングされた画像を用いずに、本明細書で説明されるような出力セグメンテーションのためにアレイ領域のピクセル−デザインアライメントを実行できる。
【００６０】
別の実施形態は、試料上の欠陥を、構造情報に基づいて検出する、コンピュータで実施される方法に関する。方法は、上記の分類ステップと検出ステップを含む。これらのステップは、本明細書で説明される実施形態のうちいずれによって構成されてもよい、１つ以上のコンピュータシステムによって実行される。
【００６１】
上記の方法の実施形態それぞれは、本明細書で説明される任意の別の方法（複数）の任意の別のステップ（方法）を含み得る。さらに、上記の方法の実施形態それぞれは、本明細書で説明されるシステムのうちいずれによって実行されてもよい。
【００６２】
本明細書で説明される全ての方法は、方法の実施形態の１つ以上のステップの結果をコンピュータ可読記憶媒体に記憶することを含んでもよい。結果は、本明細書で説明される結果のうちいずれを含んでもよく、また、当技術分野で知られるいずれの方式で記憶されてもよい。記憶媒体は、本明細書で説明されるいずれの記憶媒体、または当技術分野で知られるいずれの他の適切な記憶媒体を含んでもよい。結果が記憶された後で、結果は記憶媒体内でアクセスされることができ、また、本明細書で説明されるいずれの方法またはシステムによって用いられ、ユーザに対して表示するようにフォーマットされ、別のソフトウェアモジュール、方法またはシステム等によって用いられてもよい。
【００６３】
別の実施形態は、試料上の欠陥を、構造情報に基づいて検出する、コンピュータで実施される方法を実行するコンピュータシステムで実行可能なプログラム命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体に関する。そのような１つの実施形態が図１７に示されている。例えば図１７に示すように、非一時的コンピュータ可読媒体１７００は、試料上の欠陥を、構造情報に基づいて検出する、コンピュータで実施される方法を実行するためにコンピュータシステム１７０４で実行可能なプログラム命令１７０２を記憶する。コンピュータで実施される方法は、本明細書で説明される任意の方法（複数）の任意のステップ（複数）を含んでもよい。
【００６４】
本明細書で説明されるような方法を実施するプログラム命令１７０２は、非一時的コンピュータ可読媒体１７００に記憶されてもよい。コンピュータ可読媒体は、磁気ディスクもしくは光ディスク、磁気テープ、または当技術分野で知られる任意の別の適切な非一時的コンピュータ可読媒体等の記憶媒体であってよい。
【００６５】
プログラム命令は、とりわけ、手順に基づく技法、コンポーネントに基づく技法、および／またはオブジェクト指向技法を含む種々の方法のうちいずれで実施されてもよい。例えば、プログラム命令は、Ｍａｔｌａｂ、ビジュアルベーシック、アクティブＸコントロール、Ｃ、Ｃ＋＋オブジェクト、Ｃ＃、Ｊａｖａビーンズ（登録商標）、マイクロソフトファンデーションクラス（ＭＦＣ）またはその他の技術または方法論を所望に用いて実施されてもよい。
【００６６】
コンピュータシステム１７０４は、パーソナルコンピュータシステム、メインフレームコンピュータシステム、ワークステーション、システムコンピュータ、イメージコンピュータ、プログラマブルイメージコンピュータ、パラレルプロセッサ、または当技術分野で知られる任意の別のデバイスを含む種々の形態を取ってもよい。一般に「コンピュータシステム」という用語は、メモリ媒体からの命令を実行する１つ以上のプロセッサを有する任意のデバイスを包含するように広範に定義され得る。
【００６７】
本発明の種々の態様のさらなる変更と代替実施形態は、この説明に鑑み当業者には明らかとなろう。例えば、構造情報に基づいて試料上の欠陥を検出するシステムおよび方法が提供される。したがって、この説明は、単に説明のためであり、本発明を実行するための一般的な方式を当業者に提示する目的で解釈されるべきである。本明細書に示され説明される本発明の形式は、本発明の好適な実施形態として捉えられるべきであることを理解すべきである。要素および材料は、本明細書に示され記載されるものと置き換えられてもよく、部品およびプロセスは逆転されてもよく、本発明の特定の特徴は個別に利用されてもよく、それは全て、本発明のこの説明があれば当業者には明白であろう。以下の特許請求の範囲に記載される本発明の趣旨および範囲から逸脱せずに、本明細書に記載される要素に変更がなされてもよい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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