(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウェハに対する欠陥サンプルを生成するコンピュータ実装方法であって、
欠陥の集合のうちの２つ以上の集合に共通に含まれる個々の欠陥を識別することであって、前記欠陥の集合の各々が、ウェハの複数の走査の各々によって生成され、
前記複数の走査の各々において、２つ以上のサンプリングパラメータ集合を取得することであって、前記２つ以上のサンプリングパラメータ集合の各々が前記欠陥の集合のうちの１つに対応するようにし、前記２つ以上のサンプリングパラメータ集合が、ユーザによって互いに独立して選択され、前記２つ以上のサンプリングパラメータ集合の各々が、１つ以上の欠陥属性を含み、
前記２つ以上のサンプリングパラメータ集合に基づいて前記欠陥の集合の各々から欠陥を選択することであって、前記選択が、
前記欠陥の集合の各々から、前記欠陥の集合の各々に対応する前記サンプリングパラメータ集合内の前記１つ以上の欠陥属性において最も多様性を有する欠陥を選択することと、
前記欠陥の集合のうちの第１の集合から選択された欠陥が前記第１の集合および前記欠陥の集合のうちの少なくとも第２の集合に共通している前記個々の欠陥のうちの１つを含む場合に、前記第２の集合に対応する前記サンプリングパラメータ集合において、前記個々の欠陥のうちの前記１つ以上の欠陥属性に対して多様である欠陥を前記第２の集合から選択することと、前記個々の欠陥のうちの前記１つと共通している前記第２の集合のうちの欠陥を選択しないことを含み、
前記欠陥の集合の各々から選択された前記欠陥を含む前記ウェハに対して欠陥サンプルを作成することと、を含み、前記識別、前記取得、前記選択、および前記作成は、コンピュータシステムによって実施される、方法。
【請求項２】
前記欠陥サンプルに基づいて検査レシピを設定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記欠陥サンプルは、実欠陥および疑似（ｎｕｉｓａｎｃｅ）欠陥を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ウェハは、未知の欠陥を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記欠陥の集合のうちの前記欠陥をサンプリング、ビニング、または分類することは、前記選択より前に実施されない、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記２つ以上のサンプリングパラメータ集合のうちの少なくとも１つに含まれた前記１つ以上の欠陥属性のうちの少なくとも１つは、前記２つ以上のサンプリングパラメータ集合のうちのそれ以外の集合に含まれた前記１つ以上の欠陥属性のうちの少なくとも１つとは異なる、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記２つ以上のサンプリングパラメータ集合は、前記複数の走査の各々における欠陥の大きさをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記欠陥の集合のうちの少なくとも１つの中の前記欠陥を欠陥のセグメントに分割することと、前記欠陥のセグメントの各々に対応する、２つ以上の追加のサンプリングパラメータ集合を取得することとをさらに含み、前記２つ以上の追加のサンプリングパラメータ集合が、前記ユーザによって互いに独立して選択され、前記２つ以上の追加のサンプリングパラメータ集合の各々が、１つ以上の追加の欠陥属性を含み、前記欠陥の集合の各々からの前記欠陥の前記選択が、前記２つ以上の追加のサンプリングパラメータ集合に基づいて前記欠陥のセグメントの各々から欠陥を選択することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記欠陥の集合の各々からの前記欠陥の前記選択は、前記欠陥のセグメントの各々から、前記欠陥のセグメントの各々に対応する前記追加のサンプリングパラメータ集合内の前記１つ以上の追加の欠陥属性において最も多様性を有する欠陥を選択することをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１の集合内の前記欠陥のセグメントのうちの第１のセグメントから選択された前記欠陥が、前記第１の集合および少なくとも前記第２の集合に共通している前記個々の欠陥のうちの１つを含む場合、前記選択が、
前記セグメントのうちの第２のセグメントに対応する前記追加のサンプリングパラメータ集合において、前記個々の欠陥のうちの前記１つ以上の追加の欠陥属性に対して多様である欠陥を前記第２の集合内の前記欠陥のセグメントのうちの前記第２のセグメントから選択することと、
前記個々の欠陥のうちの１つと共通しているセグメントのうちの前記第２のセグメント内の欠陥を選択しないことと、をさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記２つ以上の追加のサンプリングパラメータ集合の各々は、前記セグメントの各々における欠陥の大きさをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記セグメントのうちの少なくとも２つは、前記ウェハのエッジから異なる距離で離間された前記ウェハ上の２つ以上の区域に対応する、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
前記セグメントのうちの少なくとも２つは、前記ウェハ上の異なる対象の領域に対応する、請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
前記欠陥の集合のうちの少なくとも１つの中の前記欠陥のうちの少なくとも１つは、既知の欠陥であり、前記欠陥の集合の各々からの最も多様性を有する欠陥の前記選択は、前記欠陥の集合のうちの少なくとも前記１つから、前記欠陥の集合のうちの前記少なくとも１つに対応する前記サンプリングパラメータ集合内の前記１つ以上の欠陥属性において、前記既知の欠陥に対して最も多様性を有する欠陥を選択することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記２つ以上のサンプリングパラメータ集合のうちの少なくとも１つは、前記少なくとも１つのサンプリングパラメータ集合内の前記１つ以上の欠陥属性のうちの少なくとも１つに対する１つ以上の偏りパラメータをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記欠陥の集合の各々からの最も多様性を有する欠陥の前記選択は、前記欠陥の集合のうちの少なくとも１つに対応する前記サンプリングパラメータ集合内の前記１つ以上の欠陥属性によって定義された多様化空間において、互いに最も多様性を有する領域を選択することと、前記１つ以上の偏りパラメータに基づいて、前記領域の各々の中の前記欠陥のうちの１つ以上を選択することとを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記複数の走査のうちの少なくとも１つは、欠陥、及び疑似またはノイズの両方を意図的に検出する高温走査である、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記複数の走査のうちの少なくとも２つは、前記複数の走査を実施する検査システムの１つ以上のパラメータに対する異なる値で実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
ウェハに対する欠陥サンプルを生成するためのコンピュータ実装方法を実施するためにコンピュータシステム上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、前記コンピュータ実装方法が、
欠陥の集合のうちの２つ以上の集合に共通に含まれる個々の欠陥を識別することであって、前記欠陥の集合の各々が、ウェハの複数の走査の各々によって生成され、
前記複数の走査の各々において、２つ以上のサンプリングパラメータ集合を取得することであって、前記２つ以上のサンプリングパラメータ集合の各々が前記欠陥の集合のうちの１つに対応するようにし、前記２つ以上のサンプリングパラメータ集合が、ユーザによって互いに独立して選択され、前記２つ以上のサンプリングパラメータ集合の各々が、１つ以上の欠陥属性を含み、
前記２つ以上のサンプリングパラメータ集合に基づいて前記欠陥の集合の各々から欠陥を選択することであって、前記選択が、
前記欠陥の集合の各々から、前記欠陥の集合の各々に対応する前記サンプリングパラメータ集合内の前記１つ以上の欠陥属性において最も多様性を有する欠陥を選択することと、
前記欠陥の集合のうちの第１の集合から選択された欠陥が前記第１の集合および前記欠陥の集合のうちの少なくとも第２の集合に共通している前記個々の欠陥のうちの１つを含む場合に、前記第２の集合に対応する前記サンプリングパラメータ集合において、前記個々の欠陥のうちの前記１つ以上の欠陥属性に対して多様である欠陥を前記第２の集合から選択することと、前記個々の欠陥のうちの前記１つと共通している前記第２の集合のうちの欠陥を選択しないことを含み、
前記欠陥の集合の各々から選択された前記欠陥を含む前記ウェハに対して欠陥サンプルを作成することと、を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
ウェハに対する欠陥サンプルを生成するように構成されたシステムであって、
各々が複数の走査の各々によって生成される欠陥の集合を生成するためにウェハの前記複数の走査を実施するように構成された検査サブシステムと、
コンピュータサブシステムであって、
前記欠陥の集合うちの２つ以上の集合に共通に含まれる個々の欠陥を識別することと、
前記複数の走査の各々において、２つ以上のサンプリングパラメータ集合を取得することであって、前記２つ以上のサンプリングパラメータ集合の各々が前記欠陥の集合のうちの１つに対応するようにし、前記２つ以上のサンプリングパラメータ集合が、ユーザによって互いに独立して選択され、前記２つ以上のサンプリングパラメータ集合の各々が、１つ以上の欠陥属性を含み、
前記２つ以上のサンプリングパラメータ集合に基づいて前記欠陥の集合の各々から欠陥を選択することであって、前記選択が、
前記欠陥の集合の各々から、前記欠陥の集合の各々に対応する前記サンプリングパラメータ集合内の前記１つ以上の欠陥属性において最も多様性を有する欠陥を選択することと、
前記欠陥の集合のうちの第１の集合から選択された欠陥が前記第１の集合および前記欠陥の集合のうちの少なくとも第２の集合に共通している前記個々の欠陥のうちの１つを含む場合に、前記第２の集合に対応する前記サンプリングパラメータ集合において、前記個々の欠陥のうちの前記１つ以上の欠陥属性に対して多様である欠陥を前記第２の集合から選択することと、前記個々の欠陥のうちの前記１つと共通している前記第２の集合のうちの欠陥を選択しないことを含み、
前記欠陥の集合の各々から選択された前記欠陥を含む前記ウェハに対して欠陥サンプルを作成することと、を行うために構成されたコンピュータサブシステムと、を備える、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して、不偏ウェハの欠陥サンプルを生成するための方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
以下の説明および例は、本項に含まれることによって先行技術であることを認めるものではない。
【０００３】
ウェハ検査レシピの設定中の最も重要なタスクのうちの１つは、ウェハ上に検出され得る限り多くの実質および疑似（ｎｕｉｓａｎｃｅ）の両方の欠陥タイプを識別することである。自動化されたレシピ設定および調整がより重要になるとき、この最適化（疑似および実質の両方）に対する良好な欠陥の集合を自動的に識別する必要性もまた、ますます重要になる。良好な訓練集合なしでは、自動化された最適化は、十分に機能することができない。加えて、増産中に、高くかつ未知の欠陥性が問題であるとき、この状況で対象が主にキラー欠陥である場合であっても、ウェハ上のすべての欠陥を識別することが等しく重要である。
【０００４】
実質および疑似の事象の両方に対する最大の欠陥タイプの多様性を達成する有効なサンプリングアルゴリズムを開発することに対する必要性は、光学検査において高まる課題とともに増大している。対象の欠陥（ＤＯＩ）の大きさが縮小すると、光学検査では、これらの欠陥に対する感度差の維持が困難になる。所望の感度を達成するために、検査は、洗練された欠陥検知アルゴリズムへの依存を減らし、豊富な欠陥特性（または属性）を活用する複雑な疑似フィルタへの依存を増やす傾向がある。しかしながら、このようなフィルタを調整することは、疑似および実質の両方のすべての欠陥タイプを表す欠陥母集団を必要とする。
【０００５】
母集団から欠陥をサンプリングするために現在使用されるいくつかの方法の例は、Ｓｉｍｍｏｎｓの２００１年７月２４日に発行された米国特許第６，２６５，２３２号、Ｓｉｍｍｏｎｓの２００３年９月２日に発行された同第６，６１３，５９０号、Ｈｏｓｏｙａらの２００４年９月１４日に発行された同第６，７９２，３６７号、Ｓｉｍｍｏｎｓの２００５年５月１０日に発行された同第６，８９０，７７５号、およびＳｈｉｂｕｙａらの２０１１年３月２２日に発行された同第７，９１２，２７６号、ならびにＳｉｍｍｏｎｓの２００５年７月２１日に公開された米国特許出願公開第２００５／０１５８８８７号およびＮｅｈｍａｄｉらの２００８年１１月２７日に公開された同第２００８／０２９５０４８号に記載され、すべてが本明細書に完全に記載されるように参照により組み込まれる。
【０００６】
欠陥の多様な母集団をサンプリングするために、ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒ，Ｍｉｌｐｉｔａｓ，Ｃａｌｉｆ．から市販されている製品とともに４つの異なる方法も利用可能である。例えば、オンツール多様性サンプリング（ＤＳ）は、欠陥特徴ベクトル空間を用いるハードコードされた属性ベースのビナーと不偏多様化アルゴリズムとの組み合わせを使用する。Ｉｎｉｔｉａｌ  Ｄｅｆｅｃｔ  Ｆｉｎｄｅｒ（ＩＤＦ）は、Ｉｍｐａｃｔソフトウェアにおいてオフラインで利用可能であり、単一の多様なサンプルへの二重サンプリングなしで、Ｓｍａｒｔ  Ｓａｍｐｌｉｎｇの能力をｉＤＯビニングと、および多様な走査からサンプルを蓄積する能力と組み合わせる。クラスコードサンプリング（ＣＣＳ）は、オンツールおよびオフラインの両方で利用可能であり、ｉＤＯ分類器の慎重な手動の調整および様々なビンからの標的化サンプリングによって多様化を達成する。加えて、ルールベースのサンプリング（ＲＢＳ）がＫｌａｒｉｔｙ  Ｄｅｆｅｃｔで、およびＰｒｅｃｉｓｉｏｎ  Ｓａｍｐｌｉｎｇという名の下にオンツールでも利用可能であり、原則としてＣＣＳと同様に機能する。
【０００７】
オンツールＤＳは、ランダムサンプリングと比較されるとき、サンプル多様性を確実に改善する。これは、初期の欠陥ファインダとしてこの分野において随時使用を見出すが、概して、これは、積極的に採用されていない。低い採用に対する２つの理由がある。第一に、サンプル多様化は、典型的に不完全であり、欠陥タイプが日常的に見逃される。加えて、サンプリング挙動（サンプルの大きさを除いて）を調整するか、または多様化基準を修正する方法がない。根本的に、このサンプリング方式の多様化手法による２つの問題がある。第一に、これは、データに適応できないハードコードされたビナーに依存する。第二に、特徴ベクトル空間は、空間内の多様化を非効率にする多くの相関性があるノイズ特徴により実質的に大きい（約８０の寸法）。
【０００８】
ＣＣＳは、多様化機構としてｉＤＯビニングに完全に依存し、これは、不偏発見に対する２つの根本的な問題をもたらす。例えば、その本質により、ｉＤＯビニングは、分類器木の構築および調整、予備知識を必要とする過程、ならびにウェハ上の欠陥特性に関するいくつかの仮定を必要とする。これは、すべての欠陥が発見される前では明らかに難しい。加えて、このような木は、データに適応できず、それらが１つのデータセット上でうまく機能する場合であっても、回路基板にわたってうまく機能することができない。任意の定性的に新しいウェハは、最良な多様化を達成するために新しいビナー調整が必要である。第２の問題は、ビン内に多様化が可能ではなく、それ故にこのサンプリングは、ビンがかなり均質であるときにのみうまく機能することであり、これは、かなり実情とかけ離れている。ＲＢＳは、ＣＣＳと同じ問題に悩まされている。これがｉＤＯビナーに必ずしも依存しない場合であっても、事実上、サンプリングルールは、ｉＤＯが行うように行および閾値の削除を設定する。
【０００９】
ＩＤＦは、今日実装されるとき、多様化のためのｉＤＯビニング、および多様なサンプルを生成するＣＣＳに依存し、それ故にそのサンプリング方式のすべての欠点を含む。（ａ）二重サンプリングなしで異なる走査にわたってサンプルを蓄積し、（ｂ）新しい多様化属性として複数の走査で欠陥の捕捉率を使用するその能力は、ＣＣＳに勝るその唯一の利点である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】米国特許第６，２６５，２３２号
【特許文献２】米国特許第６，６１３，５９０号
【特許文献３】米国特許第第６，７９２，３６７号、
【特許文献４】米国特許第６，８９０，７７５号
【特許文献５】米国特許第７，９１２，２７６号
【特許文献６】米国特許出願公開第２００５／０１５８８８７号
【特許文献７】米国特許出願公開第２００８／０２９５０４８号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
したがって、実質的に騒々しい検査において実質および疑似欠陥の多様な母集団を見つけ、現在の方法の能力を超え、はるかに使用しやすく、生じる時間を大幅に改善し、かついくつかの予備知識が存在する場合に偏向したサンプリング方式を構成する柔軟性を保持することができるウェハに対する欠陥サンプルを生成するためのシステムおよび／または方法を開発することが有利である。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
様々な実施形態の以下の説明は、添付の特許請求の範囲の主題を決して限定的と解釈されるものではない。
【００１３】
一実施形態は、欠陥サンプルを生成するためのコンピュータ実装方法に関する。本方法は、欠陥の集合のうちの２つ以上に共通の個々の欠陥を識別することを含む。欠陥の集合の各々は、ウェハの複数の走査のうちの異なる１つの走査によって生成される。本方法はまた、複数の走査の各々に１つずつ、２つ以上のサンプリングパラメータ集合を取得することであって、２つ以上のサンプリングパラメータ集合の各々が欠陥の集合のうちの１つに対応するようにする、取得することを含む。２つ以上のサンプリングパラメータ集合は、ユーザによって互いに独立して選択される。２つ以上のサンプリングパラメータ集合の各々は、１つ以上の欠陥属性を含む。本方法は、２つ以上のサンプリングパラメータ集合に基づいて欠陥の集合の各々から欠陥を選択することをさらに含む。選択ステップは、欠陥の集合の各々から、欠陥の集合の各々に対応するサンプリングパラメータ集合内の１つ以上の欠陥属性において最も多様性を有する欠陥を選択するステップを含む。選択ステップはまた、欠陥の集合のうちの第１の集合から選択された欠陥が第１の欠陥の集合および欠陥の集合のうちの少なくとも第２の集合に共通している個々の欠陥のうちの１つを含む場合、第２の欠陥の集合に対応するサンプリングパラメータ集合において、個々の欠陥のうちの１つの１つ以上の欠陥属性に対して多様である欠陥を第２の欠陥の集合から選択するステップと、個々の欠陥のうちの１つと共通している第２の欠陥の集合のうちの欠陥を選択しないステップとを含む。加えて、本方法は、欠陥の集合の各々から選択された欠陥を含むウェハに対して欠陥サンプルを作成するステップを含む。識別、取得、選択、および作成ステップは、コンピュータシステムによって実施される。
【００１４】
上述される方法は、本明細書にさらに記載されるように実施され得る。加えて、上述される方法は、本明細書に記載される任意の他の方法（複数可）の任意の他のステップ（複数可）を含むことができる。さらに、上述される方法は、本明細書に記載されるシステムのいずれかによって実施され得る。
【００１５】
別の実施形態は、ウェハに対する欠陥サンプルを生成するためのコンピュータ実装方法を実施するためにコンピュータシステム上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。コンピュータ実装方法は、上述される方法のステップを含む。コンピュータ可読媒体は、本明細書に記載されるようにさらに構成され得る。コンピュータ実装方法のステップは、本明細書にさらに記載されるように実施され得る。加えて、プログラム命令が実行可能なコンピュータ実装方法は、本明細書に記載される任意の他の方法（複数可）の任意の他のステップ（複数可）を含むことができる。
【００１６】
追加の実施形態は、ウェハに対する欠陥サンプルを生成するように構成されたシステムに関する。システムは、各々が複数の走査のうちの異なる１つによって生成される、欠陥の集合を生成するためにウェハの複数の走査を実施するように構成された検査サブシステムを含む。システムはまた、上述される方法の識別、取得、選択、および作成ステップを実施するために構成されたコンピュータサブシステムを含む。システムは、本明細書に記載されるようにさらに構成され得る。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
本発明の他の目的および利点は、以下の詳細な説明を読むこと、および添付の図面を参照することで明らかになる。
【００１８】
【図１】ウェハに対する欠陥サンプルを生成するための方法のいくつかの実施形態に含まれ得る異なるステップを図解する概略図である。
【図２】ウェハに対する欠陥サンプルを生成するための方法のいくつかの実施形態に含まれ得る異なるステップを図解する概略図である。
【図３】ウェハに対する欠陥サンプルを生成するための方法のいくつかの実施形態に含まれ得る異なるステップを図解する概略図である。
【図４】本明細書に記載されるコンピュータ実装方法のうちの１つ以上を実施するためにコンピュータシステム上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の一実施形態を図解するブロック図である。
【図５】ウェハに対する欠陥サンプルを生成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図解する概略図である。
【００１９】
本発明は、様々な修正および代替の形態の影響を受けやすいが、この特定の実施形態は、図面において例として示され、本明細書に詳細に記載される。しかしながら、図面およびそれに対する詳細な説明は、本発明を開示される特定の形態に限定することを意図しないが、それとは逆に、本発明は、添付の特許請求の範囲によって定義されるように、本発明の趣旨および範囲内に入るすべての修正、均等物、および変形を網羅するものであることが理解されるべきである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
ここで図面を参照すると、図は、一定の比率の縮尺で描かれていないことに留意される。具体的には、図の要素のうちのいくつかの縮尺比は、要素の特性を強調するために大幅に誇張されている。図は、同じ縮尺比で描かれていないことにも留意される。同様に構成され得る２つ以上の図に示される要素は、同じ参照番号を用いて示されている。特に本明細書に記載されない限り、記載され、示される要素のうちのいずれかは、任意の好適な市販の要素を含むことができる。
【００２１】
一実施形態は、ウェハに対する欠陥サンプルを生成するためのコンピュータ実装方法に関する。概して、本明細書に記載される実施形態は、不偏および任意に偏向した欠陥タイプの発見に使用され得る初期の欠陥発見のための新規の多様化方法およびシステムを提供する。本明細書に記載される実施形態は、光学モード選択または他の目的のための欠陥母集団が生成され得る方法を根本的に変更する。本明細書に記載される実施形態は、オフライン方法として実装され得る。例えば、本明細書に記載される実施形態は、ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒ，Ｍｉｌｐｉｔａｓ，Ｃａｌｉｆ．から市販されている分類器調整のために設計されたオフラインアプリケーションのＩＭＰＡＣＴで実装され得る。
【００２２】
本明細書に記載される実施形態は、上記にさらに記載されるＩｎｉｔｉａｌ  Ｄｅｆｅｃｔ  Ｆｉｎｄｅｒ（ＩＤＦ）サンプリングフレームワーク等の既存の方法およびシステムを活用することができる。ＩＤＦフレームワークは、複数の走査をソフトウェアにロードすること、走査間の共通の欠陥を見つけること、予め構築されたｉＤＯ分類器を用いて各走査で欠陥をビニングすること、および走査の各々から欠陥をサンプリングすることを可能にする。本明細書に記載される実施形態は、現在のＩＤＦ方法およびシステムの設定およびフローを大幅に単純化し、全く異なるサンプリング戦略および能力を導入する。
【００２３】
本方法は、欠陥の集合のうちの２つ以上に共通の個々の欠陥を識別することを含む。欠陥の集合の各々は、ウェハの複数の走査のうちの異なる１つによって生成される。例えば、このステップは、ウェハの複数の走査の結果をロードするステップと、走査間の共通の欠陥を見つけるステップとを含むことができる。走査の結果は、任意の検査システムによって生成された任意の検査結果を含むことができる。例えば、検査結果は、ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから市販されている検査システムによって生成され得るＫＬＡＲＦファイルを含むことができる。ユーザは、本明細書にさらに記載されるサンプリングに使用される検査結果ファイルを選択することができる。
【００２４】
このような一例では、ウェハの第１の走査の検査結果１００は、ウェハ１０４上の様々な位置で検出された、いくつかの欠陥１０２として図１に示される。ウェハの第２、第３、および第４の走査それぞれに対する検査結果１０６、１０８、および１１０が同様に図１に示される。したがって、検査結果は、ウェハ上に検出された欠陥の位置など、ウェハ上に検出された欠陥に関する情報、ならびに欠陥に対して決定された欠陥属性、および走査中に欠陥に対して生成された画像データまたは画像など、走査中にウェハ上に検出された欠陥に対する任意の他の情報を含むことができる。
【００２５】
図１に示されるように、欠陥１１２は、検査結果１０６と１０８と１１０との間で共通である。換言すれば、欠陥は、検査結果１０６、１０８、および１１０に対応する走査において実質的に同じウェハ位置で欠陥が検出され、それ故にその欠陥は、ウェハの２つ以上の走査に共通であり、かつそれによって欠陥の集合のうちの２つ以上である欠陥として識別され得る。加えて、欠陥１１４は、検査結果１００と１０６と１１０との間で共通である。このように、欠陥は、検査結果１００、１０６、および１１０に対応する走査において実質的に同じウェハ位置で欠陥が検出され、それ故にその欠陥は、ウェハの２つ以上の走査に共通であり、かつそれによってそれらの走査に対応する欠陥の集合のうちの２つ以上である欠陥として識別され得る。したがって、欠陥の集合のうちの２つ以上に共通している個々の欠陥を識別することは、異なる欠陥の集合内の個々の欠陥の位置を互いに比較することを含み、欠陥の集合のうちの２つ以上に含まれ、かつ実質的に同じであるウェハ位置を有する任意の欠陥は、共通の欠陥として識別され得る。
【００２６】
本方法はまた、複数の走査の各々に１つずつ、２つ以上のサンプリングパラメータ集合を取得することであって、２つ以上のサンプリングパラメータ集合の各々が欠陥の集合のうちの１つに対応するようにする、取得することを含む。このように、異なるサンプリングパラメータ集合は、各々がウェハ上に実施された複数の走査のうちの１つによって生成される、異なる欠陥の集合に使用され得る。
【００２７】
２つ以上のサンプリングパラメータ集合は、ユーザによって互いに独立して選択される。したがって、本明細書に記載される実施形態は、多様性サンプリング方式を設定するための新しい概念を使用する。例えば、本明細書に記載される実施形態は、各走査に対するサンプリングを構成することによって、欠陥サンプリングを設定することをユーザに促し、および／または可能にするように構成されるユーザインターフェース（ＵＩ）をユーザに表示することを含むことができる。このように、ユーザは、本明細書にさらに記載される多様化を設定することができる。加えて、ユーザは、ユーザによって選択され得る特定の検査結果ファイルに対して多様化を設定することができる。
【００２８】
２つ以上のサンプリングパラメータ集合の各々は、１つ以上の欠陥属性を含む。このように、２つ以上のサンプリングパラメータ集合は、走査ごとの欠陥属性のリストを含むことができる。本明細書に記載される実施形態は、選択された検査結果ファイル内に存在する欠陥に対してユーザ定義の属性空間内に多様化の高い柔軟性を提供する。例えば、上述されるＵＩは、捕捉率（または「ｃａｐｒａｔｅ」）等の欠陥属性、欠陥極性、ＭＤＡＴオフセット、ＭＤＡＴ濃度などの検出アルゴリズムのパラメータ、エネルギーパラメータ（複数可）、欠陥領域ＩＤ、欠陥の大きさ、粗度、輝度、注意区域境界への水平距離、注意区域境界への垂直距離など、欠陥属性のリストを表示することができる。ＭＤＡＴ欠陥検知アルゴリズムは、ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから市販されている検査システムによって使用される。ユーザは次に、サンプリングパラメータ集合の各々に対する任意の数の列挙された欠陥属性を選択することができる。したがって、本明細書に記載される手法により、サンプリングは、設定するのが容易であり、ユーザ定義の欠陥属性空間内の不偏多様化に基づいている。したがって、本明細書に記載される実施形態は、単純な多様化が欠陥属性のユーザ定義の空間内で実施され、それによって属性のリストを指定することが頻繁に直観的で単純なステップであるため特に、実質的に単純な調整機構を用いて多様化空間に対する制御をユーザに提供するという点において、現在利用可能サンプリング方法に勝る重要な利点を提供する。本明細書に記載されるサンプリング方式はそれ故に、異なる使用事例に拡大および適用するのが容易である。
【００２９】
各走査に使用される欠陥属性は、互いに異なり得る。例えば、一実施形態では、２つ以上のサンプリングパラメータ集合のうちの少なくとも１つに含まれた１つ以上の欠陥属性のうちの少なくとも１つは、２つ以上のサンプリングパラメータ集合のうちの少なくとも１つの他の集合に含まれた１つ以上の欠陥属性のうちの少なくとも１つとは異なる。しかしながら、同じ１つ以上の欠陥属性は、２つ以上のサンプリングパラメータ集合に含まれ得る。例えば、ウェハの２つの走査に使用されるサンプリングパラメータ集合は同じであるが、ウェハの別の走査に使用されるサンプリングパラメータ集合は、他の２つの走査に使用されるサンプリングパラメータ集合とは異なり得る。サンプリングパラメータ集合が走査のうちの２つ以上に同じであるようにユーザによって選択される場合であっても、ユーザは、互いに独立したそれらの走査およびウェハのすべての他の走査に対するサンプリングパラメータを依然として選択することができる。
【００３０】
２つ以上のサンプリングパラメータ集合はまた、複数の走査の各々に対する欠陥サンプルの大きさを含むことができる。このように、２つ以上のサンプリングパラメータ集合は、走査ごとのサンプルの大きさを含むことができる。加えて、ユーザは、異なる属性集合およびサンプルの大きさを有するサンプリングを構成することができる。例えば、ユーザは、サンプリングする欠陥の数および多様化に使用する属性のリストを選択することができる。ユーザはそれ故に、異なるロットに対する異なる設定（属性およびサンプルの大きさ）を使用することができる。ユーザはまた、ロット多様化にわたって実施するために選択することができる。したがって、本明細書に記載される実施形態は、サンプリング設定がサンプルの大きさを指定すること、および多様性空間に使用される属性の選択に限定され得るという点において、現在利用可能なサンプリング方法に勝る重要な利点を提供する。
【００３１】
本方法は、２つ以上のサンプリングパラメータ集合に基づいて欠陥の集合の各々から欠陥を選択することをさらに含む。したがって、欠陥は、各走査からサンプリングされる。加えて、欠陥は、走査の各々から独立して、または別々に選択され得る。しかしながら、本明細書にさらに記載されるように、１つの走査から選択された欠陥は、別の走査から欠陥をサンプリングするために使用され得る。したがって、本明細書に記載される実施形態は、複数の走査からサンプリングし、かつ多様化および／または疑似抑制機構のうちの１つとして欠陥捕捉率を使用する能力を含む現在使用されるサンプリング方法のある特定の利点を保持する。選択ステップは、本明細書に記載されるようにさらに実施され得る。
【００３２】
選択ステップは、欠陥の集合の各々から、欠陥の集合の各々に対応するサンプリングパラメータ集合内の１つ以上の欠陥属性において最も多様性を有する欠陥を選択するステップを含む。本明細書に記載されるような多様なサンプルは、２つ以上のサンプリングパラメータ集合に含まれた１つ以上の欠陥属性によって定義された多様化空間内のすべての領域から代表をサンプリングすることを特徴とする。例えば、サンプリングされた欠陥は、多様化空間にわたって実質的に均一に分布され得る。現在存在する多くのアルゴリズムのうちのいずれかは、わずかな変化および多少異なる能力でこのサンプリング目標を達成するために本明細書に記載される実施形態で使用され得る。概して、最も多様性を有する欠陥を選択することは、欠陥の集合からランダムに第１の欠陥を選択することと、次いで、既にサンプリングされた欠陥の１つ以上の欠陥属性の値から最も遠い１つ以上の欠陥属性に対する値を有する欠陥をサンプリングすることとを含むことができる。
【００３３】
多様化空間は、本明細書に示されるように、２次元空間であり得る。例えば、図２に示されるように、多様化空間２００は、水平軸に沿った属性１および垂直軸に沿った属性２によって定義される２次元空間であり得る。一実施形態では、属性１は、欠陥の大きさであり得るが、属性２は、欠陥エネルギーであり得る。しかしながら、多様化空間は、本明細書に記載されるか、または当該技術分野において既知である欠陥属性のうちのいずれかによって定義され得る。多様化空間を定義する寸法の数は、ユーザがサンプリングパラメータ集合に対する任意の数の欠陥属性を選択することができ、かつ選択された数の欠陥属性が各パラメータ集合、各走査、および欠陥集合に対する多様化空間の寸法を定義するという点においてユーザ定義であり得る。
【００３４】
図２に示されるように、欠陥２０２は、多様化空間にわたって分布されてもよく、多様化空間内の欠陥の各々の位置は、欠陥の各々に対する欠陥属性値によって決定される。したがって、このような情報を用いると、多様化空間にわたって分布される欠陥は、本明細書に記載される実施形態によって選択され得る。例えば、欠陥２０４、２０６、２０８、２１０、および２１２は、欠陥の集合のうちの１つから、図２に示される多様化空間を定義する２つ以上の欠陥属性において最も多様性を有する欠陥として選択され得る。
【００３５】
選択ステップはまた、欠陥の集合のうちの第１の集合から選択された欠陥が第１の欠陥の集合および欠陥の集合のうちの少なくとも第２の集合に共通している個々の欠陥のうちの１つを含む場合、第２の欠陥の集合に対応するサンプリングパラメータ集合において、個々の欠陥のうちの１つの１つ以上の欠陥属性に対して多様である欠陥を第２の欠陥の集合から選択するステップと、個々の欠陥のうちの１つと共通している第２の欠陥の集合のうちの欠陥を選択しないステップとを含む。したがって、本明細書に記載される実施形態は、走査全体の多様化を含むことができる。例えば、欠陥がサンプリングされるときはいつでも、これはまた、これが検出されたすべての走査で識別され得る。それらの走査のうちのいずれかからのすべての後続のサンプルは、対応する走査からその属性を用いてこの欠陥に対して多様化される。換言すれば、１つ走査から共通の欠陥を選択するために使用される属性（複数可）は、共通の欠陥に対して別の走査において欠陥サンプルを多様化させるために使用される属性（複数可）とは異なり得る。このような状況は、走査のうちの少なくともいくつかが１つ以上の異なるパラメータ（１つ以上の異なるハードウェアおよび／またはソフトウェアパラメータを含み得る）で実施されるときが特にその場合であり得る。このように、本方法は、各走査から欠陥をサンプリングすることと、すべてのサンプリングされた欠陥に対して多様化させることとを含むことができる。加えて、本明細書に記載されるサンプル多様化能力は、異なる検査レシピ設定（光学および／または感度）で実施された走査であっても、同じウェハの複数の走査にわたって拡大され得る。
【００３６】
このような一例では、図２の多様化空間に示される欠陥のうちのいくつは、欠陥の集合のうちの別の集合に共通してもよい。具体的には、欠陥２０４および２１４は、他の欠陥の集合のうちの１つ以上に共通してもよい。加えて、欠陥２０４および２１４は、ウェハの他の走査（複数可）に対応する欠陥のそれらの他の集合（複数可）から既にサンプリングされていてもよい。したがって、図２に示される欠陥の集合からサンプリングされた欠陥は、欠陥２０６、２０８、２１０、および２１２を含むが、欠陥２０４および２１４または欠陥２０４および２１４と同じ多様化空間の部分内の任意の他の欠陥を含まなくてもよい。このように、欠陥２０４および２１４は、以前の走査（複数可）で既にサンプリングされた欠陥であってもよく、新たにサンプリングされた欠陥２０６、２０８、２１０、および２１２は、他の走査（複数可）でサンプリングされた欠陥に対して多様化されてもよい。
【００３７】
本方法はまた、欠陥の集合の各々から選択された欠陥を含むウェハに対して欠陥サンプルを作成することを含む。したがって、作成された欠陥サンプルは、ウェハ上で実施されたすべての走査からの代表的な欠陥を有する累積サンプルであり得る。作成された欠陥サンプルは、任意の他の方法もしくはシステムによって使用され得る検査結果ファイルとして出力され得るか、または本明細書に記載される方法およびシステムによって使用され得る。作成された欠陥サンプルを含む検査結果ファイルはまた、場合により、本明細書に記載される実施形態によって使用された検査結果ファイルからの他の情報と組み合わせて、本明細書に記載される実施形態によって作成された欠陥サンプルに対して生成された任意の情報を含むことができる。
【００３８】
上述される識別、取得、選択、および作成ステップは、本明細書に記載されるように構成され得るコンピュータシステムによって実施される。
【００３９】
いくつかの実施形態では、欠陥の集合内の欠陥をサンプリング、ビニング、または分類することは、上述される選択ステップより前に実施されない。したがって、サンプリングすることが実施される欠陥母集団は、真に不偏であり得る。換言すれば、このようなサンプリング、ビニング、または分類は、ユーザまたは他の方法もしくはシステムによる設定中に偏向されるであろうため、サンプリングに使用される欠陥母集団が、欠陥母集団に適用されたサンプリング、ビニング、または分類する方法によって偏向されることはない。例えば、サンプリング、ビニング、または分類することを設定するユーザの主観または経験は、行の削除およびビン調整など、サンプリング、ビニング、または分類のパラメータに影響を与える可能性があり、これは、偏向したサンプルを生成する。加えて、欠陥ビニングのカスタム決定木は、データ依存であり、調整される必要があり、それによってウェハおよび走査にわたって使用され得る最良の既知の方法が作成されるのを防ぐ。より具体的には、ビンコンテンツは、ウェハ、層、および／またはデバイスとともに変化することができ、ビンごとの異なるサンプル配分は、サンプリングを最適に保つために必要とされ得る。
【００４０】
したがって、本明細書に記載される実施形態は、任意の他の現在利用可能なサンプリングまたは多様性サンプリング手法に勝る重要な利点を提供する。例えば、本明細書に記載される実施形態は、ｉＤＯ分類器を設定、調整、および／もしくは動作することに対する必要性、または欠陥をサンプリングする任意の他のルールベースのビナーを除外する。したがって、結果として得られた欠陥サンプルは、分類器調整からいかなる偏向もない。加えて、本明細書に記載されるサンプリング方式は、既存の方法と比較して構成するのに重要ではない。さらに、本明細書に記載される実施形態は、データ（複数の走査によって生成されたデータ、すなわち、検査結果）内の変化に適応することができる。例えば、欠陥サンプリングのための現在使用される方法とは異なり、本明細書に記載される実施形態は、特定のウェハおよび／または特定の欠陥に特有のテンプレートに依存しないため、広く適用可能である。さらに、本明細書に記載される実施形態は、最も単純な分類器テンプレートでさえ、多くのビン（例えば、２０個以上）を含むことができるため、入力として分類された欠陥を使用する任意のサンプリング方式よりかなり複雑さが低い。したがって、本明細書に記載される実施形態は、ＤＯＩへの時間および信頼性に良い影響を与える。加えて、本明細書に記載される実施形態は、多くの現在使用されるサンプリング方式のアンダーサンプリング問題を避けることができる。
【００４１】
しかしながら、選択ステップが実施される欠陥母集団は、選択ステップより前にフィルタリング、サンプリング、ビニング、または分類され得る。例えば、高度なオプションは、ビンまたはクラスにわたって独立して、または大域的に各ビンまたはクラス内の多様化を実施するようにユーザに提供され得る。したがって、ユーザは、ビンまたはクラス多様化全体が実施される必要がある場合に選択することができる。このような一例では、Ｓｍａｒｔ  Ｓａｍｐｌｉｎｇは、本明細書に記載される選択ステップに使用され得る欠陥部分母集団を生成する複数の走査によって、ウェハ上に検出された欠陥の母集団全体に実施され得る。Ｓｍａｒｔ  Ｓａｍｐｌｉｎｇは、複数の走査中に実施され得る。Ｓｍａｒｔ  Ｓａｍｐｌｉｎｇの結果は、ＫＬＡＲＦファイル等の検査結果ファイル内に記憶されてもよく、ＫＬＡＲＦファイルは、選択ステップへの入力として選択されてもよい。したがって、多様化は、サンプリング中にＫＬＡＲＦ内に存在する欠陥に対して実施され得る。
【００４２】
別の実施形態では、本方法は、この集合のうちの少なくとも１つの中の欠陥を欠陥のセグメントに分割することを含む。欠陥のセグメントは、欠陥のビン、クラス、または他の部分母集団であり得る。例えば、上述される基本的な方法は、様々な欠陥タイプを識別するために強力かつ柔軟なサンプリング戦略を作成するように欠陥ビニングと組み合わせられ得る。この手法は、基本的な方法によって生成された結果が十分ではない場合に、慎重に構築された偏向したサンプルを生成することができる。欠陥母集団は、ｉＤＯビニングまたはフィルタリング等の任意の他の手法を用いてセグメント化され得る。ユーザは、ビニングに使用されるｉＤＯ決定木を設定してもよく、または既存の決定木が使用されてもよい。例えば、分類器テンプレートは、走査の各々に対する欠陥のセグメントを作成するために使用され得る。このような一例では、欠陥は、光輝、混合、および暗色という３つの異なるクラスへの極性に基づいて分類され得る。
【００４３】
このような一実施形態はまた、欠陥のセグメントの各々に対応する、２つ以上の追加のサンプリングパラメータ集合を取得することを含むことができる。２つ以上の追加のサンプリングパラメータ集合は、ユーザによって互いに独立して選択される。ユーザは、上述されるものと同様に追加のサンプリングパラメータ集合を選択することができる。このように、母集団セグメントの各々に対する多様化空間およびサンプリング戦略は、独立して定義され得る。例えば、ユーザは、大まかなビンまたはクラスごとのサンプリングを設定することができる。２つ以上の追加のサンプリングパラメータ集合の各々は、本明細書にさらに記載される欠陥属性等の１つ以上の追加の欠陥属性を含む。したがって、本方法は、セグメントまたはビンごとの欠陥属性（複数可）を取得することを含むことができる。例えば、ユーザは、多様化に使用されるセグメントごとの属性のリストを選択することができる。したがって、本明細書に記載される実施形態の１つの重要な利点は、ｉＤＯビンからサンプリングする能力、および各ビンに対する異なるか、または独立した多様化空間の構築を支持することができることである。この能力は、本明細書に記載されるサンプリング方法およびシステムの柔軟性およびカスタマイズを劇的に高める。
【００４４】
いくつかの実施形態では、２つ以上の追加のサンプリングパラメータ集合の各々は、セグメントの各々に対する欠陥サンプルの大きさを含む。例えば、セグメントまたはビンごとのサンプルの大きさは、ユーザによって独立して選択され得る。同じ数の欠陥は、セグメントの各々から選択され得る。このような一例では、ユーザは、各ビンから選択された１００個の欠陥を有するように選択することができる。しかしながら、各セグメントまたはビンから選択された欠陥の数は異なり得る。
【００４５】
このような実施形態では、欠陥の集合の各々から欠陥を選択することは、２つ以上の追加のサンプリングパラメータ集合に基づいて欠陥のセグメントの各々から欠陥を選択することを含むことができる。したがって、選択ステップは、セグメントごとまたはビンごとの選択を含むことができる。この選択ステップはさらに、本明細書に記載されるように実施され得る。
【００４６】
このようないくつかの実施形態では、欠陥の集合の各々から欠陥を選択することはまた、欠陥のセグメントの各々から、欠陥のセグメントの各々に対応する追加のサンプリングパラメータ集合内の１つ以上の追加の欠陥属性において最も多様性を有する欠陥を選択することを含む。このように、選択ステップは、ビンおよび走査にわたって多様化を可能にすることによって、各走査および各セグメントから多様な欠陥のサンプルを生成することができる。このステップは、走査多様化全体に対する上述されるものと同様に実施され得る。
【００４７】
加えて、第１の欠陥の集合内の欠陥のセグメントのうちの第１のセグメントから選択された欠陥が第１の欠陥の集合および少なくとも第２の欠陥の集合に共通している個々の欠陥のうちの１つを含む場合、選択ステップは、セグメントのうちの第２のセグメントに対応する追加のサンプリングパラメータ集合において、個々の欠陥のうちの１つの１つ以上の追加の欠陥属性に対して多様である欠陥を第２の欠陥の集合内の欠陥のセグメントのうちの第２のセグメントから選択するステップと、個々の欠陥のうちの１つと共通しているセグメントのうちの第２のセグメント内の欠陥を選択しないステップとを含むことができる。このように、本明細書に記載される実施形態は、ウェハの異なる走査によって検出された異なる欠陥の集合内の異なるセグメントから同じ欠陥の二重サンプリングを避けることができる。これらのステップは、上記にさらに記載されるように実施され得る。
【００４８】
別の実施形態では、セグメントのうちの少なくとも２つは、ウェハのエッジから異なる距離で離間されたウェハ上の２つ以上の区域に対応する。例えば、ユーザは、頻繁に欠陥特性が異なる、ウェハのエッジおよび内部で異なる多様化空間を使用することを望む。セグメントは、異なるウェハ内位置を有するウェハ上の任意の他の区域に対応するように選択され得る。追加の実施形態では、セグメントのうちの少なくとも２つは、ウェハ上の異なる対象の領域に対応する。例えば、ユーザは、特定の対象の感度領域からサンプルを抑制または強化することを望む。
【００４９】
いくつかの実施形態では、欠陥の集合のうちの少なくとも１つの中の欠陥のうちの少なくとも１つは、既知の欠陥であり、欠陥の集合の各々から、最も多様性を有する欠陥を選択することは、既知の欠陥に対して、欠陥の集合のうちの少なくとも１つに対応するサンプリングパラメータ集合内の１つ以上の欠陥属性において、最も多様性を有する欠陥の集合のうちの少なくとも１つから選択することを含む。このように、サンプル成形は、既知の欠陥（複数可）またはウェハ上に検出されたユーザ選択の欠陥の集合に基づいて実施され得る。例えば、本明細書に記載される実施形態によってのみ利用可能であると考えられるサンプル成形の１つ手法は、既知の欠陥の集合を使用して、それらに類似するサンプル欠陥から除外することに依存する。これらの欠陥は、以前にサンプリングされた欠陥、または単純に他の手段によって取得された欠陥のいずれかであり得る。例えば、既知の欠陥（複数可）は、ＫＬＡＲＦ等の検査結果ファイルから生じ得る。既知の欠陥（複数可）は次に、欠陥サンプルが作成され、サンプルから除外され、かつそれらの属性がそれらとは異なる欠陥をサンプリングするために使用される、検査結果のロット結果内の他の欠陥に適合され得る。換言すれば、既知の欠陥（複数可）は、各走査内の欠陥に対して適合されてもよく、走査内に見つけられると、この走査からのサンプリングは、適合された欠陥とは異なる（多様な）サンプルを生成するように実施され得る。このように、既知の欠陥は、走査のうちの１つ以上の中に見つけられることができ、サンプリングされた欠陥は、既知の欠陥（複数可）からかけ離れ、すなわち、既知の欠陥（複数可）に対して多様であり得る。このような一例では、図２に示される欠陥２０４が既知の欠陥である場合、既知の欠陥を含む欠陥の集合から選択される欠陥は、欠陥２０６、２０８、および２１０を含むことができ、これは、図２に示されるように、多様化空間内の既知の欠陥から離間される。したがって、本明細書に記載される実施形態は、サンプリングされないウェハ上のユーザ選択の欠陥の集合など、欠陥（複数可）に対して欠陥サンプルを多様化させる能力を提供するという点においてサンプリングのための現在使用される方法に勝る重要な利点を提供する。
【００５０】
別の実施形態では、２つ以上のサンプリングパラメータ集合のうちの少なくとも１つは、少なくとも１つのサンプリングパラメータ集合内の１つ以上の欠陥属性のうちの少なくとも１つに対する１つ以上の偏向パラメータを含む。したがって、本明細書に記載される実施形態は、偏向基準を有するサンプル成形のために構成されてもよく、サンプル成形の別の手法は、サンプル多様化とサンプル偏向を組み合わせる。多様なサンプルに偏向する方法を定義する能力は、値がサンプル内に所望される欠陥属性（または光学的な実欠陥を識別するためのパッチ等のいくつかの属性またはいくつかの他の基準）を指定することによって提供され得る。例えば、疑似母集団が抑制されたＤＯＩのみの多様なサンプルを我々が取得することを望む場合、大きいＭＤＡＴオフセット値（閾値）を有する欠陥が優先的にサンプリングされ得る。
【００５１】
このような一実施形態では、欠陥の集合の各々から、最も多様性を有する欠陥を選択することは、欠陥の集合のうちの少なくとも１つに対応するサンプリングパラメータ集合内の１つ以上の欠陥属性によって定義された多様化空間において、互いに最も多様性を有する領域を選択することと、１つ以上の偏向パラメータに基づいて領域の各々の中の欠陥のうちの１つ以上を選択することとを含む。したがって、本明細書に記載される実施形態は、組み合わされたサンプル多様化および偏向を実施することができる。例えば、偏向することは、（ａ）上記にさらに記載されるように偏向属性を構成する能力を提供すること、および（ｂ）多様化段階が多様化空間内の領域（欠陥の代わりに）を選択することができ、偏向段階が次に、偏向基準に基づいて領域内の欠陥のうちの１つを選択することができる２段階のサンプリングを実施することによって達成され得る。
【００５２】
このような一実施形態では、図３に示されるように、サンプリングの多様化部分は、多様化空間３０８内の領域３００、３０２、３０４、および３０６を選択することができ、これは、多様化空間を表す本明細書にさらに記載されるように構成され得る。欠陥は次に、この領域からサンプリングされ得る。例えば、サンプリングの偏向部分は、偏向基準に基づいてサンプリングするために各領域内の欠陥を選択する。単一領域内のすべての欠陥は、特定の多様化基準に基づいて互いに実質的に類似し得る。したがって、１つ以下の欠陥が各領域から選択され得る。例えば、欠陥３１０は、領域３００から選択され得、欠陥３１２は、領域３０２から選択され得、以下同様である。
【００５３】
上述されるように、欠陥の集合の各々は、ウェハの複数の走査のうちの異なる１つによって生成される。一実施形態では、複数の走査のうちの少なくとも１つは、高温走査である。比較的積極的な検出設定で実施された走査は、「高温走査」と概して呼ばれ、これは、対象の欠陥およびウェハ上の疑似またはノイズの両方を意図的に検出するためにしばしば使用される。例えば、「高温走査」は、ウェハの定期検査には低すぎる欠陥検出アルゴリズム内の閾値を使用することができる。別の実施形態では、複数の走査のうちの少なくとも２つは、複数の走査を実施する検査システムの１つ以上のパラメータに対する異なる値で実施される。例えば、ユーザは、新しいデバイス、ならびに絞りの範囲を覆うモード、波長、および検査システムの任意の他の可能な可変設定のリストからサンプルウェハを受け取ることができる。本明細書に記載されるユーザまたは実施形態は次に、検査システムの可能なモードのすべてからのモードをモードのすべてより少ないモード（例えば、約１０個の代表的なモード）に絞ることができる。モードは、すべての可能な欠陥タイプが少なくとも１つの走査で捕捉されるように選択され得る。ユーザは次に、所定のモードの各々の中のワンステップ閾値設定（ＯＳＴＳ）の高温走査レシピを構成し、欠陥の集合（または「ロット」）を収集するためにそれらを（場合により、Ｓｍａｒｔ  Ｓａｍｐｌｉｎｇ対応で）動作させることができる。したがって、本明細書に記載される実施形態は、異なる光学および／または感度設定で実施された走査であっても、同じウェハの異なる走査にわたって多様化過程を拡大する能力を含む現在使用されるサンプリング方法に勝る利点を提供する。
【００５４】
一実施形態では、本方法は、欠陥サンプルに基づいて検査レシピを設定することを含む。別の実施形態では、欠陥サンプルは、実欠陥および疑似欠陥を含む。例えば、欠陥サンプリングは、実欠陥および疑似欠陥の両方に関する情報が検査レシピを設定するために使用され得るように、実欠陥および疑似欠陥の両方がサンプリングされるようにユーザによって設定され得る。このように、本明細書に記載される実施形態は、自動もしくは手動レシピ設定または最適化に使用される比較的小さいが実質的に多様な欠陥のサンプルを識別することができる。欠陥サンプルを用いて検査レシピを設定することは、当該技術分野において既知の任意の好適な様式で実施されてもよく、１つ以上のハードウェアパラメータ（例えば、照明波長および／または入射角等の光学パラメータ（複数可））および／または１つ以上のソフトウェアパラメータ（例えば、欠陥検出アルゴリズムの閾値等の欠陥検出パラメータ）を選択することを含むことができる。例えば、はるかにより多様化した欠陥の集合を含む欠陥サンプルは、欠陥審査ツールに送信され、サンプリングされた欠陥のうちの１つ以上を分類するためにウェハとともに使用され得る。このように、ユーザは、作成されたサンプル内の欠陥のうちの１つ以上を分類し、レシピ最適化に対するウェハとともに分類された欠陥を使用することができる。したがって、初期の欠陥リストは、レシピ最適化に対するさらなる分析に使用され得る。本明細書に記載される実施形態は、本明細書に記載される実施形態を用いると、より多くのＤＯＩタイプが複数の光学モード分析の過程を自動化することによって手動サンプリングより高速でサンプリングされ得るため、検査レシピ分析および／または設定に対して特に有利である。
【００５５】
いくつかの実施形態では、ウェハは、未知の欠陥性を有する。例えば、本明細書に記載される実施形態は、デバイス増産中に技術分析に使用される比較的小さいが実質的に多様な欠陥のサンプルを識別することができる。加えて、本明細書に記載される実施形態は、ＤＯＩまでの時間を減少させ、複数の光学モードを動作させることによって未知の層およびデバイス上のＤＯＩサンプリングを改善することができる。さらに、未知の欠陥性は、ウェハ上の既知の対象の欠陥タイプの未知の位置および数だけでなく、未知の対象の欠陥タイプであってもよい。例えば、上述されるように、ウェハは、未知の層およびデバイスのデバイス増産中に製造されてもよい。したがって、どのような種類の欠陥がウェハ上に存在し得るかに関する任意の情報、およびウェハ上に存在し得る任意の欠陥の特性は、未知であり得る。しかしながら、このような情報は、本明細書に記載されるように作成された欠陥サンプルを用いて取得され得る。
【００５６】
したがって、本明細書に記載される実施形態は、いくつかの重要な方法でウェハの欠陥サンプルを生成するための現在使用される方法とは異なる。例えば、Ｓｈｉｂｕｙａらの２０１１年３月２２日に発行された米国特許第７，９１２，２７６号に記載されるサンプリングステップは、１または２次元の特徴空間がこの特徴に対してセルに分割され、各セル内のサンプリングがランダムに行われる、欠陥特徴分布を考慮に入れる。したがって、本明細書に記載される手法は、Ｓｈｉｂｕｙａらによって記載されるものとは根本的に異なり、ロットおよび／またはビン多様化全体、ならびに検査結果ファイル内の欠陥に対する多様化等の能力を提供し、多様化ステップは、各セル内のランダムサンプリングの前述の制限がない。Ｓｈｉｂｕｙａらによって記載される方法はまた、多次元ユーザ定義の属性空間内の多様化を実施することができる本明細書に記載される方法とは異なり、２次元の特徴空間に限定される（考慮に入れられる場合、３次元以上が２次元に圧縮される）。
【００５７】
Ｓｉｍｍｏｎｓの２００５年５月１０日に発行された米国特許第６，８９０，７７５号は、ウェハレベルの欠陥のサンプリングを記載している。この特許に記載されるサンプリングは、いくつかのサンプリングの多様性を達成するために欠陥の大きさを用いることを除いてランダムである。しかしながら、この特許に記載される方法は、本明細書に記載される様々なユーザ選択の属性に対して多様化を実施しない。
【００５８】
Ｈｏｓｏｙａらの２００４年９月１４日に発行された米国特許第６，７９２，３６７号は、統計的基準に基づいて欠陥をサンプリングする方法を記載している。この方法はまた、ユーザが異なる領域からサンプリングするために欠陥の比率または数を選択することを可能にし、サンプリングは、欠陥分布の密度に基づいてもよい。この方法は、ある程度の柔軟性を提供するが、この基準は、クラスタリングおよびユーザ選択の領域のみに基づいている。この特許に記載される方法は、本明細書に記載されるユーザ定義の空間内に多様化の不偏発見または柔軟性を含まない。
【００５９】
Ｎｅｈｍａｄｉらの２００８年１１月２７日に公開された米国特許出願公開第２００８／０２９５０４８号は、欠陥の幾何学的特性および設計データをサンプリングのための考慮に入れる方法を記載している。しかしながら、この情報は、疑似欠陥および実欠陥の両方がより良いレシピ調整等の適用のための多様化によって見つけられる本明細書に記載される方法とは異なり、疑似欠陥を除外するためにのみ使用される。また、サンプリングのための本明細書に記載される手法は、この特許出願に記載される手法とは異なる。
【００６０】
上述される方法の実施形態の各々は、本明細書に記載される任意の他の方法（複数可）の任意の他のステップ（複数可）を含むことができる。さらに、上述される方法の実施形態の各々は、本明細書に記載されるシステムのうちのいずれかによって実施され得る。
【００６１】
本明細書に記載される方法のすべては、コンピュータ可読記憶媒体における方法の実施形態の１つ以上のステップの結果を記憶することを含むことができる。結果は、本明細書に記載される結果のうちのいずれかを含むことができ、当該技術分野において既知の任意の様式で記憶され得る。記憶媒体は、本明細書に記載される任意の記憶媒体、または当該技術分野において既知の任意の他の好適な記憶媒体を含むことができる。結果が記憶された後、結果は、記憶媒体内でアクセスされ、本明細書に記載される方法またはシステムの実施形態のうちのいずれかによって使用され、ユーザへの表示のためにフォーマットされ、別のソフトウェアモジュール、方法、またはシステムによって使用されるなどを行うことができる。
【００６２】
追加の実施形態は、ウェハに対する欠陥サンプルを生成するためのコンピュータ実装方法を実施するためにコンピュータシステム上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。このような一実施形態が図４に示される。具体的には、図４に示されるように、コンピュータ可読媒体４００は、コンピュータシステム４０４上で実行可能なプログラム命令４０２を含む。コンピュータ実装方法は、上述される方法の識別、取得、選択、および作成ステップを含む。プログラム命令が実行可能であるコンピュータ実装方法は、本明細書に記載される任意の他のステップ（複数可）を含むことができる。
【００６３】
本明細書に記載されるものなどの方法を実装するプログラム命令４０２は、コンピュータ可読媒体４００上に記憶され得る。コンピュータ可読媒体は、磁気もしくは光学ディスク等の記憶媒体、または磁気テープもしくは当該技術分野において既知の任意の他の好適な非一時的コンピュータ可読媒体であり得る。
【００６４】
プログラム命令は、プロシージャベースの技術、コンポーネントベースの技術、および／またはオブジェクト指向の技術などを含む様々な方法のうちのいずれかで実装され得る。例えば、プログラム命令は、所望に応じて、ＡｃｔｉｖｅＸコントロール、Ｃ＋＋オブジェクト、ＪａｖａＢｅａｎｓ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ  Ｃｌａｓｓｅｓ（「ＭＦＣ」）、または他の技術もしくは方法論を用いて実装され得る。
【００６５】
コンピュータシステムは、パーソナルコンピュータシステム、画像コンピュータ、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、ネットワークアプライアンス、インターネットアプライアンス、または他のデバイスを含む様々な形態を取ることができる。概して、用語「コンピュータシステム」は、メモリ媒体から命令を実行する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く定義され得る。コンピュータシステムはまた、並列プロセッサなど、当該技術分野において既知の任意の好適なプロセッサを含むことができる。加えて、コンピュータシステムは、スタンドアロンまたはネットワーク化ツールのいずれかとして、高速処理およびソフトウェアを有するコンピュータプラットフォームを含むことができる。
【００６６】
追加の実施形態は、ウェハに対する欠陥サンプルを生成するように構成されたシステムに関する。このようなシステムの一実施形態が図５に示される。システム５００は、各々が複数の走査のうちの異なる１つによって生成される、欠陥の集合を生成するために、ウェハ５０４の複数の走査を実施するように構成された検査サブシステム５０２を含む。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の場合に任意の好適な光源を含み得る光源５０６を含む。検査サブシステムは、光ベースの検査サブシステムに関して本明細書にさらに記載されるが、検査サブシステムは、任意の好適な様式で修正されるか、またはそれを電子ビームベースの検査サブシステムにするために交換され得る。
【００６７】
光源からの光がウェハ５０４に方向付けられ得る。光源は、１つ以上の集光レンズ、コリメートレンズ、リレーレンズ、対物レンズ、絞り、スペクトルフィルタ、偏光成分など、任意の他の好適な要素（図示せず）に結合され得る。図５に示されるように、光は、斜めの入射角でウェハに方向付けられ得る。しかしながら、光は、ほぼ垂直および垂直入射を含む任意の好適な入射角でウェハに方向付けられ得る。加えて、光または複数の光ビームは、連続的または同時に２つ以上の入射角でウェハに方向付けられ得る。
【００６８】
ウェハ５０４は、ある段（図示せず）上に配設され得るが、光は、ウェハに方向付けられている。この段は、任意の好適な機械的またはロボットによるアセンブリを含むことができ、１つ以上の方向にウェハを移動させるように構成され得るが、光は、光が検査サブシステムによってウェハ上で走査され得るようにウェハに方向付けられている。しかしながら、検査サブシステムは、任意の他の好適な様式でウェハ上で光を走査するように構成され得る。
【００６９】
検査サブシステムはまた、ウェハから散乱した光を集光するように構成された集光器５０８を含み（暗視野対応の検査システムの場合）、これは、集光器によって集光されるウェハから散乱した光を検出するように構成される検出器５１０に集光した光を方向付けるように構成される。集光器は、任意の好適な数および構成の反射および／または屈折光学素子を含むことができる。検出器５１０は、任意の好適な検出器を含むことができる。したがって、検出器５１０および集光器５０８は、検査サブシステムの検出サブシステムの少なくとも一部分を形成することができる。検出サブシステムは、対物レンズ、リレーレンズ、倍率レンズ、ズームレンズ、絞り、スペクトルフィルタ、回折格子、および偏光成分など、検出器とウェハとの間の光学経路内に位置決めされた１つ以上の他の好適な要素（図示せず）を含むことができる。検査サブシステムは、ウェハから散乱した光を検出するように図５に示されるが、検査サブシステムはまた、ウェハの明視野（ＢＦ）検査のために代替的に構成され得る。検査サブシステムはまた、２つ以上の検出器（図示せず）を含むことができ、これは、同時または連続的にウェハから異なる光を検出するために使用され得る。
【００７０】
システムはまた、本明細書に記載される識別、取得、選択、および作成ステップを実施するために構成されたコンピュータサブシステム５１２を含み、これは、本明細書に記載されるように実施され得る。例えば、コンピュータサブシステム５１２は、１つ以上の伝送媒体（図示せず）によって検出器５１０に結合されてもよく、これは、コンピュータサブシステムが検出器の出力を受信するように、「有線」および／または「無線」伝送媒体を含むことができる。コンピュータサブシステムは次に、この出力を使用して、ウェハ上、かつ本明細書に記載されるような欠陥を検出することができる。あるいは、検査サブシステムは、ウェハ上の欠陥を検出するように構成される１つのコンピュータサブシステムを含むことができ、システムは、本明細書に記載される方法のステップを実施するように構成される別の異なるコンピュータサブシステムを含むことができる。コンピュータサブシステムおよびシステムは、本明細書に記載される任意の他のステップ（複数可）を実施するように構成されてもよく、本明細書に記載されるようにさらに構成されてもよい。
【００７１】
図５は、本明細書に記載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１つの構成を概して図解するように本明細書に提供される。明らかに、本明細書に記載される検査サブシステム構成は、商業用検査システムを設計するときに正常に実施されるように、検査サブシステムの性能を最適化するように変更され得る。加えて、本明細書に記載されるシステムは、ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから市販されているＰｕｍａの９０ｘｘ、９１ｘｘ、および９３ｘｘシリーズのツールなど、既存の検査システムを用いて（例えば、本明細書に記載される機能性を既存の検査システムに追加することによって）実装され得る。いくつかのこのようなシステムでは、本明細書に記載される方法は、システムの任意の機能性として（例えば、システムの他の機能性に加えて）提供され得る。あるいは、本明細書に記載されるシステムは、完全に新しいシステムを提供するように「最初から」設計され得る。
【００７２】
本発明の様々な態様のさらなる修正および代替の実施形態は、この説明を考慮することで当業者に明らかである。例えば、ウェハに対する欠陥サンプルを生成するための方法およびシステムが提供される。したがって、この説明は、単に例示として解釈されるべきであり、本発明を遂行する一般的な様式を当業者に教示する目的のためである。本明細書に示され、記載される本発明の形態は、現在好ましい実施形態と見なされるべきであることが理解されるべきである。要素および材料は、本明細書に図解および記載されるものに置き換えてもよく、部品および過程は逆転されてもよく、ある特定の本発明の特徴は、すべてが本発明のこの説明の利益を有した後に当業者に明らかであるように独立して利用されてもよい。以下の特許請求の範囲に記載されるように、本発明の趣旨および範囲から逸脱することなく本明細書に記載される要素に変更が行われてもよい。
【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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