(57)【要約】  ウエハ検査用にピクセルをセグメント化する方法およびシステムを提供する。一方法は、検査システムによりウエハに関して取得された画像内の個別ピクセルの特性に基づいて、個別ピクセルの統計値を決定することを含む。本方法は、統計値に基づいて個別ピクセルを第１セグメントに割り当てることも含む。加えて、本方法は、第１セグメントの画像において第１セグメント間の１つ以上のエッジを検出することと、この１つ以上のエッジをウエハ画像に対応する領域全体に投影することよりエッジマップを生成することと、を含む。本方法は、さらに、第１セグメントとエッジマップをウエハ画像に適用することにより個別ピクセルを第２セグメントに割り当て、これにより画像をセグメント化することを含む。欠陥検出は、個別ピクセルが割り当てられた第２セグメントに基づいて行われる。
2015511310.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
欠陥検出のためウエハの画像内のピクセルをセグメント化するための、コンピュータにより実現される方法であって、
検査システムによりウエハに関して取得された画像内の個別ピクセルの特性に基づいて、前記個別ピクセルの統計値を決定すること、
前記統計値に基づいて、前記個別ピクセルを第１セグメントに割り当てること、
前記第１セグメントの画像において、前記第１セグメント間の１つ以上のエッジを検出すること、
前記１つ以上のエッジを、前記ウエハの前記画像に対応する領域全体に渡って投影することにより、エッジマップを生成すること、
前記第１セグメントおよび前記エッジマップを前記ウエハの前記画像に適用することにより、前記個別ピクセルを第２セグメントに割り当て、これにより前記画像をセグメント化すること、を含み、
欠陥検出は、前記個別ピクセルが割り当てられた前記第２セグメントに基づいて実施され、
前記方法のステップはコンピュータシステムにより実施される、
方法。
【請求項２】
前記特性は、前記個別ピクセルの画像強度である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記統計値は、前記個別ピクセルの画像強度中央値である、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記方法は、前記個別ピクセルに対して決定された前記統計値を示す画像を生成することをさらに含み、前記個別ピクセルを前記第１セグメントに割り当てることは、前記統計値を示す前記画像に基づいて行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記個別ピクセルが割り当てられた前記第１セグメントに基づいて前記個別ピクセルをラベル付けすることにより、前記第１セグメントの前記画像を生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記１つ以上のエッジは、ｘ方向に伸びる少なくとも１つのエッジ、ｙ方向に伸びる少なくとも１つのエッジ、または、ｘ方向に伸びる少なくとも１つのエッジとｙ方向に伸びる少なくとも１つのエッジの組み合わせを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記生成の前に、検出された前記１つ以上のエッジの空間特性に基づいて前記１つ以上のエッジを修正することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記個別ピクセルを前記第２セグメントに割り当てることは、
前記第１セグメントと前記エッジマップに基づいて前記第２セグメントを生成すること、
前記第２セグメントを前記個別ピクセルに適用すること、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記個別ピクセルを前記第１セグメントに割り当てる結果、前記個別ピクセルは、複数の異なる第１セグメントに割り当てられた複数の異なるレベルのノイズを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１セグメントのうちの少なくとも１つは、第１特性を有する構造物を格納しているウエハ上領域に対応し、前記第１セグメントのうちの別の少なくとも１つは、前記第１特性とは異なる第２特性を有する構造物を格納しているウエハ上領域に対応する、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記第２セグメントのうちの少なくとも１つは、第１特性を有する構造物を格納しているウエハ上領域に対応し、前記第２セグメントのうちの別の少なくとも１つは、前記第１特性とは異なる第２特性を有する構造物を格納しているウエハ上領域に対応する、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記第１セグメントのうちの少なくとも１つは、前記ウエハ上で製作されているデバイスのページブレーク領域に対応し、前記第１セグメントのうちの別の少なくとも１つは、前記デバイスのアレイ領域に対応する、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記第２セグメントのうちの少なくとも１つは、前記ウエハ上で製作されているデバイスのページブレーク領域に対応し、前記第２セグメントのうちの別の少なくとも１つは、前記デバイスのアレイ領域に対応する、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記方法は、前記検査システムによる前記ウエハの走査中に実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記ウエハの前記画像は、前記検査システムにより前記ウエハの走査中に前記ウエハ上の複数の異なる領域に対して連続的に取得される複数の画像フレームのうちの１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記ウエハの前記画像は、前記検査システムにより前記ウエハの走査中に前記ウエハ上の複数の異なる領域に対して連続的に取得される複数の画像フレームのうちの１つを含み、前記方法は、前記複数の画像フレームのうちの２つ以上に対して実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記ウエハの前記画像は、前記検査システムの多重検出サブシステムにより前記ウエハ上の一領域に対して同時に取得された複数の画像フレームのうちの１つを含み、前記方法は、前記第１セグメントと前記エッジマップを前記複数の画像フレームのうちの他の少なくとも１つに適用することにより、前記他の少なくとも１つの画像フレーム内の個別ピクセルを前記第２セグメントに割り当てることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記検査システムは暗視野検査システムである、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
欠陥検出のためウエハの画像内のピクセルをセグメント化する方法を実施するための、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格納している、コンピュータ可読媒体であって、前記方法は、
検査システムによりウエハに関して取得された画像内の個別ピクセルの特性に基づいて、前記個別ピクセルの統計値を決定すること、
前記統計値に基づいて、前記個別ピクセルを第１セグメントに割り当てること、
前記第１セグメントの画像において、前記第１セグメント間の１つ以上のエッジを検出すること、
前記１つ以上のエッジを、前記ウエハの前記画像に対応する領域全体に渡って投影することにより、エッジマップを生成すること、
前記第１セグメントおよび前記エッジマップを前記ウエハの前記画像に適用することにより、前記個別ピクセルを第２セグメントに割り当てること、を含み、
欠陥検出は、前記個別ピクセルが割り当てられた前記第２セグメントに基づいて実施される、
コンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
欠陥検出のためウエハの画像内のピクセルをセグメント化するように構成されたシステムであって、
前記システムは、検査サブシステムと、コンピュータサブシステムと、を含み、
前記検査サブシステムは、ウエハの画像を生成するように構成され、
前記コンピュータサブシステムは、
前記ウエハの前記画像内の個別ピクセルの特性に基づいて、前記個別ピクセルの統計値を決定すること、
前記統計値に基づいて、前記個別ピクセルを第１セグメントに割り当てること、
前記第１セグメントの画像において、前記第１セグメント間の１つ以上のエッジを検出すること、
前記１つ以上のエッジを、前記ウエハの前記画像に対応する領域全体に渡って投影することにより、エッジマップを生成すること、
前記第１セグメントおよび前記エッジマップを前記ウエハの前記画像に適用することにより、前記個別ピクセルを第２セグメントに割り当て、これにより前記画像をセグメント化すること、を行うように構成され、
欠陥検出は、前記個別ピクセルが割り当てられた前記第２セグメントに基づいて実施される、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して、欠陥検出のためウエハの画像内のピクセルをセグメント化することに関する。
【背景技術】
【０００２】
以下の記述および例は、本セクションに含まれるという理由で先行技術であると認められるものではない。
【０００３】
光学技術または電子ビーム技術を用いたウエハ検査は、半導体産業における半導体製造工程の欠陥除去、プロセス変動の監視、および生産歩留まりの改善のための重要な手法である。最新の集積回路（ＩＣ）が絶え間なく微細化を続け、製造工程の複雑さが増すにつれて、検査は一段と困難になってきている。
【０００４】
半導体ウエハ上で実施される各処理ステップにおいて、ウエハ上の各ダイに同一の回路パターンがプリントされる。大部分のウエハ検出システムは、この事実を利用し、ダイ間の比較的シンプルな比較を用いてウエハ上の欠陥を検出している。しかしながら、各ダイのプリント回路は、パターン形成された特徴がｘ方向またはｙ方向に繰り返す多くの領域（例えばＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、またはＦＬＡＳＨの領域）を含む場合がある。この種の領域は、一般にアレイ領域と呼ばれる（残りの領域はランダム領域またはロジック領域と呼ばれる）。より良好な感度を達成するため、先進の検査システムでは、アレイ領域の検査とランダム領域またはロジック領域の検査で異なる戦略を採用している。
【０００５】
類似強度の複数のピクセルを集めてグループ化するためのセグメント化の特徴の１つとして、強度を使用することができる。この場合、（強度に基づく）同一グループの全ピクセルに、同一の欠陥検出パラメータを適用する。しかし、この方法にはいくつか短所がある。例えば、ある幾何学的特徴が均一に分散している場合、強度に基づくセグメント化アルゴリズムを使用できるが、これだけでは不十分な場合が多い。例えば、強度または合計強度に基づくセグメント化では、ウエハ画像は、アレイセグメント、高ノイズの（noisy）ページブレークセグメント、および高ノイズの（noisy）交差セグメントへとセグメント化できる。しかし、低ノイズの（quiet）セグメントが誤って高ノイズのセグメントと分類された場合、低ノイズのセグメント内の着目欠陥（ＤＯＩ）（defect of interest）が見逃される可能性がある。セグメント間の同一の切れ目（cutline）がトレーニングとランタイムで異なるセグメント化に通じる場合、セグメントの誤分類が発生し得る。また、画像の前処理（例えば、ページブレーク領域の周期的パターンを除去する前処理など）に対しても、このようなセグメントの誤分類は不利益になり得る。このように、純粋に強度または合計強度に基づくセグメント化は、ランタイムのジョブごとの強度変動に関連して不安定になりやすい。こうしたことから、他の特性に基づくセグメント化が必要とされている。
【０００６】
暗視野（ＤＦ）検査システムの出力をセグメント化する別の方法として、投影に基づくセグメント化（ＰＢＳ）（projection-based segmentation）がある。ＰＢＳは、ｘ方向とｙ方向の相対的な投影強度に基づいて領域内のセグメントを分離する、比較的単純な方法を提供する。たいていの場合、ＰＢＳによるアプローチは良好に機能するが、ＤＦウエハ検査アルゴリズムの前処理部分で使われることから、場合によっては、基礎をなす物理構造パターンの側面に沿ってＰＢＳセグメント化結果が変動し、この場合、投影に基づくセグメント化は不安定となる。この直接的な結果として、一部の低ノイズセグメントが高ノイズセグメントに誤ってセグメント化され、逆に一部の高ノイズセグメントが低ノイズセグメントに誤ってセグメント化されることになる。その影響で、局所ノイズ（local noise）に対する欠陥検査の適応性が低下する。
【０００７】
暗視野検査システムの出力をセグメント化するさらに別の方法として、強度中央値に基づくセグメント化（ＭＢＳ）（median intensity-based segmentation）がある。ＭＢＳはＰＢＳより安定性が高い。その理由は、たいていの場合、アレイ領域とページブレーク領域間の強度中央値の差が相当大きく、より容易にアレイとページブレークを区別できるからである。しかしながら、ＭＢＳで得られるセグメント境界が不規則な場合があり、基礎をなす物理構造パターンとあまり深く相関しないことがあり得る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】国際公開第ＷＯ２０１０／０９３７３３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
こうしたことから、上記短所の１つ以上を有していない、欠陥検出のためにウエハの画像内のピクセルをセグメント化する方法およびシステムを開発することが有利であると考えられる。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
以下に記述する様々な実施形態は、添付の請求項の主題を限定するものとは一切解釈されない。
【００１１】
一実施形態は、欠陥検出のためウエハの画像内のピクセルをセグメント化するための、コンピュータにより実現される方法に関する。本方法は、検査システムによりウエハに関して取得された画像内の個別ピクセルの特性に基づいて、個別ピクセルの統計値を決定することを含む。本方法は、さらに、この統計値に基づき個別ピクセルを第１セグメントに割り当てることと、第１セグメントの画像において第１セグメント間の１つ以上のエッジを検出することと、を含む。加えて、本方法は、上記１つ以上のエッジをウエハ画像に対応する領域全体に投影することにより、エッジマップを生成することを含む。本方法は、さらに、第１セグメントとエッジマップをウエハの画像に適用することにより個別ピクセルを第２セグメントに割り当て、これにより画像をセグメント化することを含む。欠陥検出は、個別ピクセルが割り当てられた第２セグメントに基づいて行われる。本方法のステップはコンピュータシステムにより実施される。
【００１２】
コンピュータにより実現される本方法の各ステップを、本明細書で詳述される通りに実施してよい。コンピュータにより実現される本方法は、本明細書に記載されている他の方法（複数可）の他のステップ（複数可）を含んでよい。上記のコンピュータにより実現される本方法は、本明細書に記載されているシステムのいずれを用いて実施してもよい。
【００１３】
別の一実施形態は、欠陥検出のためウエハの画像内のピクセルをセグメント化する方法を実施するための、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格納している、非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。上記方法は、上記のコンピュータにより実現される方法のステップを含む。さらに、本コンピュータ可読媒体は、本明細書に記載の通りに構成されてよい。上記方法のステップは、本明細書に詳述される通りに実施してよい。加えて、プログラム命令が実行可能である上記方法は、本明細書に記載されている他の方法（複数可）の他のステップ（複数可）を含んでよい。
【００１４】
さらなる一実施形態は、欠陥検出のためウエハの画像内のピクセルをセグメント化するように構成されたシステムに関する。本システムは、ウエハの画像を生成するように構成された検査サブシステムを含む。本システムは、上記方法のステップを実施するように構成されたコンピュータサブシステムも含む。さらに、本システムは、本明細書に記載の通りに構成されてよい。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
下記の詳細説明を読み、以下の添付図面を参照すれば、本発明の他の目的および利点が明らかになるであろう。
【図１】欠陥検出のためウエハの画像内のピクセルをセグメント化するための、コンピュータにより実現される方法の一実施形態を示す概略図である。
【図２】本明細書に記載の方法の実施形態の１つ以上を実施するための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含む、非一時的な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。
【図３】欠陥検出のためウエハの画像内のピクセルをセグメント化するように構成されたシステムの一実施形態を示す側面概略図である。
【００１６】
本発明は様々な修正および代替形態の余地があるが、上記図面は、その具体的な実施形態を例として示すものであり、以下、これらの具体的な実施形態を本明細書で詳細に説明する。ただし、理解すべきことは、上記図面およびその詳細説明は、開示されている特定形態に本発明を限定することを意図したものではなく、逆に、添付の請求項で定める本発明の精神および範囲に含まれるすべての修正物、均等物、および代替物を包含することを意図していることである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
好適な実施形態の詳細説明
ここで図面を参照すると、これらの図が縮尺通りに作成されていないことが留意される。特に、図の中のいくかの要素は、その特性を強調するために大きく誇張した縮尺で描かれている。これらの図が同一の縮尺で作成されていないことも留意される。複数の図において、同様に構成されてよい要素は、同一の参照番号を用いて示されている。
【００１８】
一実施形態は、欠陥検出のためウエハの画像内のピクセルをセグメント化するための、コンピュータにより実現される方法に関する。コンピュータにより実現される本方法は、検査システムにより生成されたウエハ画像を取得することを含んでよい。ウエハ画像の取得は、検査システムを用いて行ってよい。例えば、画像の取得は、検査システムを用いてウエハ上の光を走査し、走査中に検査システムが検出したウエハからの散乱光および／または反射光に対応する画像（複数可）を生成することを含んでよい。このように、画像の取得は、ウエハを走査することを含んでよい。しかしながら、画像の取得は、必ずしもウエハの走査を含むわけではない。例えば、画像の取得は、（例えば検査システムにより）画像が格納されたコンピュータ可読ストレージ媒体から画像を取得することを含んでよい。ストレージ媒体からの画像の取得は任意の適切な方法で行ってよく、画像の取得元のストレージ媒体には、本明細書に記載の任意のストレージ媒体が含まれていてよい。本明細書に記載のいくつかの実施形態では、ウエハに関して取得される画像を「画像フレーム」と呼称または表現する場合があるが、本明細書に記載の実施形態で使用するウエハ画像には、ウエハ検査システムが生成または取得することのできる任意の画像または画像の一部分が含まれ得る。
【００１９】
本方法は、ウエハに関して検査システムにより取得された画像内の個別ピクセルの特性に基づいて、個別ピクセルの統計値を決定することを含む。一実施形態では、この特性は、個別ピクセルの画像強度である。いくつかの実施形態では、この統計値は、個別ピクセルの画像強度中央値である。このように、画像内の複数のピクセルの特性を用いて任意の１ピクセルの統計値を決定するが、本方法は、個別ピクセルの各々に対してピクセルごとに統計値を決定することを含み得る。例えば、ある単一ピクセルの強度中央値を決定する際、そのピクセルの画像強度に加えて、周囲の複数ピクセルの画像強度に基づいて強度中央値を決定してよい。画像強度中央値を決定するには、任意の適切な方法またはアルゴリズムを用いてよい。加えて、上記の特性および統計値は、個別ピクセルに対して任意の適切な方法で決定される他の適切な特性および統計値を含んでよい。
【００２０】
本方法は、統計値に基づいて個別ピクセルを第１セグメントに割り当てることも含む。統計値が上記の画像強度中央値である場合、このステップは、強度中央値に基づくセグメント化（ＭＢＳ）（median intensity-based segmentation）と同様であり得る。しかし、本明細書に記載の追加のステップは、ＭＢＳのセグメント境界をより正確に画定するのに役立つ。「セグメント」とは、概して、個別ピクセルに対して可能な値範囲全体の中の複数の異なる部分と定義できる。セグメントの画定は、当該セグメントを使用する欠陥検出アルゴリズムに応じた、個別ピクセルの統計値に基づいて行ってよい。例えば、マルチダイ自動閾値処理（ＭＤＡＴ）（multiple die auto-thresholding）アルゴリズムでは、第１セグメントの画定に使われる個別ピクセルの統計値に強度中央値が含まれ得る。例示のための非限定的な一例では、強度中央値の全範囲が０〜２５５である場合、第１セグメントのうちの１つは強度中央値０〜１００を含み、第１セグメントの別の１つは、強度中央値１０１〜２５５を含んでよい。このように、第１セグメントのうちの１つは画像の比較的暗いピクセル群に対応し、第１セグメントの別の１つは画像の比較的明るいピクセル群に対応する。本明細書に記載の実施形態で使用する第１セグメントは、任意の適切な方法で決定してよく、第１セグメントへの個別ピクセルの割り当ては、任意の適切な方法および／またはアルゴリズムを用いて行ってよい。
【００２１】
一実施形態では、本方法は、個別ピクセルに対して決定された統計値を示す画像を生成することを含み、第１セグメントへの個別ピクセルの割り当ては、この統計値を示す画像に基づいて行う。例えば、本方法は、ピクセル強度統計値（例えば強度中央値、範囲に基づく値等）に基づいてウエハの画像にラベル付けすることを含んでよい。加えて、本明細書では、いくつかの実施形態を強度中央値に基づくものとして記載しているが、これらの実施形態は、後で実施される本明細書に記載のエッジ検出から最初に得る任意の統計値に基づいてもよいものと理解すべきである。図１に示す一例では、本方法は、個別ピクセルの関数として個別ピクセルの各々に決定された統計値を示す画像１０を生成し得る。統計値が上記の画像強度中央値である場合、図１に示す画像１０は、検査システムの一チャンネル（一検出サブシステムまたは一検出器）の中央値画像であり、検査システムの他のチャンネルに関しては、他の画像が別途生成され得る。
【００２２】
次に、図１のこの画像を使って第１セグメント化を行ってよい。例えば、ある一定範囲の統計値を有するピクセル群を含むように画像１０内で第１セグメント１２を画定し、最初のものとは異なる別の統計値範囲を有するピクセル群を含むように第１セグメント１４を画定してよい。したがって、画像内のピクセル群を、統計値に基づき複数の第１セグメントに分けることができる。第１セグメントへのピクセルの割り当ては、必ずしも上記のような画像生成を含むわけではなく、任意の他の適切な方法で、画像を用いて第１セグメント化を実施してよい。
【００２３】
本方法は、第１セグメントの画像において第１セグメント間の１つ以上のエッジを検出することも含む。いくつかの実施形態では、本方法は、個別ピクセルが割り当てられた第１セグメントに基づいて個別ピクセルにラベル付けすることにより、第１セグメントの画像を生成することを含む。例えば、図１が示すように、個別ピクセルが割り当てられた第１セグメントに基づいて画像１０の個別ピクセルにラベル付けすることにより、第１セグメントの画像１６を生成してよい。次に、ラベル付けされた画像に対してエッジ検出を適用してよい。このように、中央値画像１０にＭＢＳを適用することにより、ラベル付けされた第１セグメントを示す画像１６を生成できる。より具体的には、画像１６は２種類の第１セグメント（第１セグメント１２と第１セグメント１４）を含むので、画像１６は二値画像であり得る。すなわち、第１セグメントの一方（第１セグメント１２）は画像において黒色の領域１８で示され、第１セグメントの他方（第１セグメント１４）は画像において白色の領域２０で示される、二値画像であり得る。次に、ラベル付けされた第１セグメントを示す画像を、本明細書に記載の他のステップのセグメント化マスクとして（例えば、複数の異なるセグメント内のピクセルをマスク内の位置で特定できるように、ウエハに関して取得された画像をマスクに重ね合わせることにより）使用してよい。第１セグメントを示す画像のラベル付けは、任意の他の適切な方法で行ってもよい（例えば、色の違い、グレーレベルの違い、英数字の違い等）。次に、本明細書で詳述されるように、この画像を使って第１セグメントのエッジ（複数可）を検出してよい。
【００２４】
一実施形態では、上記１つ以上のエッジは、ｘ方向に伸びる少なくとも１つのエッジ、ｙ方向に伸びる少なくとも１つのエッジ、または、ｘ方向に伸びる少なくとも１つのエッジとｙ方向に伸びる少なくとも１つのエッジの組み合わせを含む。例えば、エッジ検出は、水平方向および／または垂直方向のエッジ検出を含んでよい。その一例では、上記のようにラベル付けされた画像等の画像内の各ピクセル（ｉ，ｊ）に対し、（ｉ，ｊ−１）、（ｉ，ｊ＋１）が別のセグメントに属する場合、エッジ検出により、ｉ番目の位置で水平エッジに１を加えてよい。また、（ｉ−１，ｊ）、（ｉ＋１，ｊ）が別のセグメントに属する場合、エッジ検出により、ｊ番目の位置で垂直エッジに１を加えてよい。図１に示す例では、画像１６を使用すると、ｙ方向に伸びる２つの垂直エッジ２２、２４が検出され（水平軸２６に対して検出）、ｘ軸方向に伸びる１つの水平エッジ２８が検出され得る（垂直軸３０に対して検出）。この例は、比較的単純なエッジ検出アプローチであり、特定用途、考慮すべき計算要素、または費用に応じて微調整することが可能である。加えて、他の多くの様々な方法でエッジ検出を実施してよい。
【００２５】
いくつかの実施形態では、本方法は、本明細書で詳述されるエッジマップを生成する前に、検出された１つ以上のエッジの空間特性に基づいて当該エッジを修正することを含む。このステップは、冗長エッジを「剪定」することを含んでよい。例えば、物理的構造の粗さおよび検出システムの分解能限界が原因で、画像内のセグメントのエッジは必ずしも明確であるとは限らない。したがって、エッジ検出ステップにより、実際の物理的エッジの周辺に実質的に密集している複数のエッジ（冗長エッジ）が検出され得る。このため、検出された１つ以上のエッジを、例えば膨張処理（dilation）アルゴリズムを用いて、実質的に密集している複数エッジを１つのエッジへと統合（または縮小）してよい。この膨張処理アルゴリズムは、当技術分野で公知の任意の適切な膨張処理アルゴリズムを含んでよい。
【００２６】
本方法は、上記１つ以上のエッジをウエハの画像に対応する領域全体に投影することにより、エッジマップを生成することも含む。このように、本明細書に記載の方法は、エッジ情報を基にして、投影に基づくセグメント化（ＰＢＳ）（projection-based segmentation）を行ってよい。例えば、図１に示すように、図１に示す水平エッジと垂直エッジ（エッジ２２、２４、および２８）のエッジ投影から、グリッド状のエッジマップ３２を生成してよい。１つ以上のエッジを投影することは、検出され画像全体に伸びていないエッジを、画像全体に伸びるように伸長させることを含んでよい。言い換えれば、エッジ（複数可）を投影することは、エッジが画像領域全体に渡るように、エッジの長さ方向に沿ってエッジを伸ばすことを含んでよい。
【００２７】
統計値に基づく（例えば強度中央値に基づく）セグメントマップに基づいてエッジを検出し、次いでエッジをｘ方向および／またはｙ方向に投影することは、強度に基づく投影と比べて、エッジの不明瞭さを低減するのに大いに役立ち得る。このため、このアプローチを使用して、基礎となる構造パターンのフレーム画像を正確にセグメント化することができる。セグメントマップ上で実施可能な本明細書に記載のエッジ検出と、エッジマップに基づく投影は、（ウエハから検出される、ウエハ画像の形成に使われる光の強度変化に関して）有利に安定的でもある。例えば、ＭＢＳセグメントマップは、ｘおよびｙ方向のエッジ検出を実施する上で安定性がある。加えて、ｘエッジとｙエッジに基づく投影は、ウエハの画像の他の特性に基づくエッジ投影よりもはるかに安定性がある。
【００２８】
本方法は、第１セグメントとエッジマップをウエハの画像に適用することにより、個別ピクセルを第２セグメントに割り当て、これにより画像をセグメント化することをさらに含む。したがって、本明細書に記載の実施形態は、エッジに基づいてフレーム画像をセグメント化して（かつラベル付けして）よい。本方法は、画像強度（画像に適用される第１セグメントの画定に使用）と強度変化パターン（画像に適用されるエッジマップの画定に使用）の組み合わせに基づいてピクセルをセグメント化でき、これにより、基礎となる構造を正確にセグメント化できる。例えば、比較的画像強度の低い、比較的細長い領域でも、本明細書に記載のアプローチでセグメント化することができる。加えて、本明細書に記載のｘ、ｘ方向のエッジ投影は、（第２セグメント用に）セグメントマップを再構築する上で実質的に安定している。
【００２９】
一実施形態では、第２セグメントへの個別ピクセルの割り当ては、第１セグメントとエッジマップに基づいて第２セグメントを生成することと、この第２セグメントを個別ピクセルに適用することと、を含む。例えば、セグメント化マスク（すなわち、第１セグメントを示す画像１６）とグリッド（すなわち、エッジを示すエッジマップ３２）とを組み合わせて、図１の画像３４に表示されている第２セグメントグループを生成できる。このように、この画像は第２セグメントグループを示すものであり、上記の第２セグメント化マスクとして使用することができる。ただし、第２セグメントへの個別ピクセルの割り当ては、他の任意の適切な方法で行ってもよい。
【００３０】
欠陥検出は、個別ピクセルが割り当てられた第２セグメントに基づいて行われる。例えば、本明細書に記載の実施形態は、領域を別々のセグメントに分離するための前処理方法として使用できるが、これらの実施形態自体は検査アルゴリズムでも欠陥検出アルゴリズムでもない。本明細書に記載の実施形態は、任意の検査アルゴリズムの前処理として使用できる。このように、欠陥検出は、任意の適切な方法および／またはアルゴリズムを用いて、任意の適切な方法で行ってよい。
【００３１】
本方法のステップは、コンピュータシステムで実施される。コンピュータシステムの構成は、本明細書で詳述される通りに行ってよい。
【００３２】
一実施形態では、個別ピクセルを第１セグメントに割り当てる結果、個別ピクセルは、複数の異なる第１セグメントに割り当てられた複数の異なるレベルのノイズを有する。例えば、本明細書に記載の方法は、基本的に、高強度セグメントと低強度セグメントを区分して長方形の境界ボックスの形でセグメント化する。したがって、本明細書に記載の方法は、本質的に、比較的高ノイズのセグメントと比較的低ノイズのセグメントを区別する。すると、欠陥検出時に、複数の異なるノイズレベルを有するセグメントを別々に処理できるようになるので、ノイズレベルにかかわらず、（例えば、ピクセルに適用される閾値を調整することにより）各セグメントで着目欠陥（ＤＯＩ）の検出が可能になり、同時に、ニュイサンス（nuisance）シグナル、ノイズシグナル、およびバックグラウンドシグナルの検出が抑制される。
【００３３】
別の一実施形態では、第１セグメントのうちの少なくとも１つは、第１特性を有する構造物を格納したウエハ上領域に対応し、第１セグメントのうちの別の少なくとも１つは、第１特性とは異なる第２特性を有する構造物を格納したウエハ上領域に対応する。例えば、複数の異なる特性を有するウエハ構造物は、検査システムが検出するウエハからの光に様々な形で影響し、また、第１セグメントはウエハの画像に関連する統計値（例えば画像強度中央値）に基づいて画定できることから、第１セグメントを使って、複数の異なる構造物を格納する複数の異なるウエハ領域を分離することができる。加えて、第１セグメントは、個別ピクセルの特性そのものでなく、個別ピクセルの特性の統計値に基づいて画定されるので、第１セグメントを使って、比較的高い精度で領域を分離することができる。
【００３４】
いくつかの実施形態では、第２セグメントのうちの少なくとも１つは、第１特性を有する構造物を格納したウエハ上領域に対応し、第２セグメントのうちの別の少なくとも１つは、第１特性とは異なる第２特性を有する構造物を格納したウエハ上領域に対応する。例えば、第２セグメントは、少なくとも部分的には第１セグメントを基盤にしており、また、上記の通り、複数の異なる第１セグメントは、複数の異なる特性を有する構造物を格納した複数の異なる領域と対応することから、第２セグメントも、複数の異なる特性を有する構造物を格納した複数の異なる領域と対応し得る。
【００３５】
一実施形態では、第１セグメントのうちの少なくとも１つは、ウエハ上で製作されているデバイスのページブレーク領域に対応し、第１セグメントのうちの別の少なくとも１つは、当該デバイスのアレイ領域に対応する。当技術分野において、ページブレークとは、実質的に連続した物理メモリ領域を分離するダイの領域として一般に定義されている。連続した物理メモリ領域の各々は、一般にページフレームとも呼ばれる。暗視野アレイ領域の内側では、実質的な特徴差が存在しないので、実質的な強度差も存在せず、多少のバックグラウンドノイズがあるだけである。ところが、ページブレークはアレイ領域とは劇的に異なる構造物を含むため、アレイ領域と比べて、ページブレークの画像には実質的強度差が存在することになる。ゆえに、本発明の実施形態により、ページブレークセグメントとアレイセグメントを区別することができる。本明細書で詳述する通り、強度中央値は、第１セグメントへの個別のピクセルの割り当てに使われる、個別ピクセルの特性の統計値であり得る。強度中央値を本明細書の記載のように使用することは、強度差の点でアレイとページブレークを区別する上で安定しているので、有利である。
【００３６】
いくつかの実施形態では、第２セグメントのうちの少なくとも１つは、ウエハ上で製作されているデバイスのページブレーク領域に対応し、第２セグメントのうちの別の少なくとも１つは、当該デバイスのアレイ領域に対応する。例えば、第２セグメントは、少なくとも部分的には第１セグメントを基盤にしており、また、上記の通り、一部の第１セグメントはページブレーク領域に対応し、他の一部の第１セグメントはアレイ領域に対応し得ることから、第２セグメントも、一部はページブレーク領域に対応し、他の一部はアレイ領域に対応し得る。
【００３７】
一実施形態では、本方法は、検査システムによるウエハの走査中に実施される。例えば、走査中、ウエハに関して画像フレームが取得されるとき、各画像フレームまたは少なくとも一部の画像フレームに対して本方法を実施してよい。このように、検査システムのコンピュータサブシステムにより、検査中リアルタイムで本方法を実施してよく、このシステムは本明細書で詳述される通りに構成してよい。
【００３８】
別の一実施形態では、ウエハの画像は、ウエハ走査中に検査システムによりウエハ上の複数の異なる領域に対して連続的に取得された複数の画像フレームのうちの１つを含む。例えば、ウエハが検査システムに対して相対的に移動するか、または逆に検査システムがウエハに対して相対的に移動するとき、検査システムの検出器または検査サブシステムが複数の画像フレームを捕捉できる。したがって、ウエハ上の複数の異なる位置で画像フレームが取得できる。本明細書に記載の方法は、これらの画像フレームの任意の一部または全部に対して実施してよい。例えば、このような一実施形態では、複数の画像フレームのうちの２つ以上に対して本方法を実施する。このように、本方法は、各画像フレームに対して、フレームごとに単独かつ別個に実施してよい。
【００３９】
いくつかの実施形態では、ウエハの画像には、ある一領域に対して検査システムの多重検出サブシステムが同時に取得した複数の画像フレームのうちの１つが含まれ、本方法は、複数の画像フレームのうちの他の少なくとも１つにおける個別ピクセルを第２セグメントに割り当てることを含み、この割り当ては、第１セグメントとエッジマップを、複数の画像フレームのうちの上記他の少なくとも１つに適用することにより行う。例えば、任意の一フレーム画像を用いて生成したセグメント化結果を、同一ジョブの、検査システムの他の検出サブシステム群（または「チャンネル群」）全体に渡る画像フレームに適用することができる。このように、ある一チャンネルで生成された画像フレームに対して決定したセグメント化を、場合によっては、別のチャンネルで生成された画像フレームに適用してよい。
【００４０】
いくつかの実施形態では、検査システムは暗視野検査システムである。したがって、本明細書に記載の実施形態を、暗視野検査システムでのセグメント化に用いてよく、この暗視野検査システムは本明細書で詳述されるように構成してよい。加えて、本明細書に記載の実施形態は、暗視野走査検査システムにより生成されたウエハ画像のセグメント化の精度、安定性、および使いやすさを改善する。しかしながら、本明細書に記載の実施形態は、特定のウエハやレイヤー、あるいは特定の検査システムに固有のものではない。例えば、本方法は、画像を取得するために使われた検査システムの種類にかかわらず、任意の画像のセグメント化に使用してよい。
【００４１】
本方法は、本方法のステップ（複数可）の結果をコンピュータ可読ストレージ媒体に保存することを含んでもよい。上記結果は、本明細書に記載のどの結果を含んでもよく、当技術分野で公知の任意の方法で保存してよい。このストレージ媒体は、当技術分野で公知の任意の適切なストレージ媒体を含んでよい。結果を保存した後は、ストレージ媒体内の結果にアクセスし、この結果を本明細書に記載のように使用し、ユーザーに対して表示するようにフォーマットし、別のソフトウェアモジュール、方法、またはシステム等で使用することができる。
【００４２】
別の一実施形態は、欠陥検出のためウエハの画像内のピクセルをセグメント化する方法（すなわち、コンピュータで実現される方法）を実施するための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格納している、非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。このような実施形態の一例を図２に示す。例えば、図２が示すように、コンピュータ可読媒体３６は、コンピュータシステム４０で実行可能な、本明細書に記載の方法を実施するためのプログラム命令３８を格納している。プログラム命令が実行可能なコンピュータで実現される本方法は、本明細書に記載されている他の方法（複数可）の任意の他のステップ（複数可）を含んでよい。
【００４３】
本明細書に記載の方法等の方法を実装しているプログラム命令３８を、コンピュータ可読媒体４０に格納してよい。このコンピュータ可読媒体は、例えば磁気ディスク、光学ディスク、磁気テープ等のストレージ媒体、または当技術分野で公知の他の任意の適切な非一時的なコンピュータ可読媒体であってよい。
【００４４】
プログラム命令は、種々の方法のいずれで実装されてもよく、中でも特に、プロシージャベースの手法、コンポーネントベースの手法、および／またはオブジェクト指向の手法で実装されてよい。例えば、要望に応じて、Ｍａｔｌａｂ、Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ、ＡｃｔｉｖｅＸコントロール、Ｃ、Ｃ＋＋オブジェクト、Ｃ＃、ＪａｖａＢｅａｎｓ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ Ｃｌａｓｓｅｓ（「ＭＦＣ」）、または他の技術もしくは方法体系を用いてプログラム命令を実装してよい。
【００４５】
コンピュータシステム４０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、その他、当技術分野で公知の他の任意のデバイスを含む、様々な形態を成してよい。「コンピュータシステム」という用語は、一般に、１つ以上のプロセッサを有し、メモリ媒体から命令を実行する任意のデバイスを包含するものとして広義に定義され得る。
【００４６】
さらなる一実施形態は、欠陥検出のためウエハの画像内のピクセルをセグメント化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を図３に示す。図３に示すように、システム４２は、検査サブシステム４４とコンピュータサブシステム４６とを含む。検査サブシステムは、ウエハの画像を生成するように構成される。例えば、図３に示すように、検査サブシステムは光源４８（例えばレーザー）を含む。光源４８は、光を偏光部品５０に向けるように構成される。加えて、検査サブシステムは複数の偏光部品（図示せず）を含んでもよく、偏光部品の各々が光源からの光路内に別個に配置されてもよい。偏光部品の各々は、光源からの偏光を別々の方法で変更するように構成されてよい。検査サブシステムは、走査時のウエハ照射のためにどの偏光設定が選択されているかに応じて、任意の適切な方法で、光源からの光路の内外に偏光部品を移動させるように構成されてよい。走査中にウエハ照射に用いる偏光設定には、ｐ偏光（Ｐ）、ｓ偏光（Ｓ）、または円偏光（Ｃ）が含まれていてよい。
【００４７】
偏光部品５０を出た光は、傾斜入射角（任意の適切な傾斜入射角が含まれ得る）でウエハ５２に向けられる。検査サブシステムは、光源４８からの光を偏光部品５０へ、または偏光部品５０からウエハ５２へ向けるように構成された、１つ以上の光学部品（図示せず）を含んでもよい。この光学部品は、当技術分野で公知の任意の適切な光学部品（例えば反射光学部品を含むが、これに限定されない）を含んでよい。加えて、光源、偏光部品、および／または上記１つ以上の光学部品は、１つ以上の入射角（例えば、傾斜入射角および／または実質的に垂直の入射角）で光をウエハに向けるように構成されてよい。検査サブシステムは、任意の適切な方法でウエハ上の光を走査することにより走査を実施するように構成されてよい。
【００４８】
ウエハ５２からの散乱光を、走査時に検査サブシステムの複数チャンネルで収集し検出してよい。例えば、比較的直角に近い角度でウエハ５２から散乱した光は、レンズ５４で収集してよい。図３に示すように、レンズ５４は屈折光学素子を含んでよい。加えて、レンズ５４は、１つ以上の屈折光学素子および／または１つ以上の反射光学素子を含んでよい。レンズ５４で収集した光を、偏光部品５６の方向に向けてよい。この偏光部品５６は、当技術分野で公知の任意の適切な偏光部品を含んでよい。加えて、検査サブシステムは複数の偏光部品（図示せず）を含んでもよく、偏光部品の各々が、レンズにより収集された光の経路内に別個に配置されてもよい。偏光部品の各々は、レンズにより収集された光の偏光を別々の方法で変更するように構成されてよい。検査サブシステムは、レンズ５４が収集した光を走査時に検出するためにどの偏光設定が選択されているかに応じて、任意の適切な方法で、レンズが収集した光の経路の内外に偏光部品を移動させるように構成されてよい。レンズ５４が収集した光を走査時に検出するために用いる偏光設定には、本明細書に記載の任意の偏光設定（例えばＰ偏光、Ｓ偏光、無偏光（Ｎ））が含まれていてよい。
【００４９】
偏光部品５６を出た光は、検出器５８の方向に向けられる。検出器５８は、当技術分野で公知の任意の適切な検出器（例えば電荷結合素子（ＣＣＤ）、または別の種類のイメージング検出器）を含んでよい。検出器５８は、レンズ５４が収集し偏光部品５６が（収集された散乱光の光路内に配置された場合に）伝達した散乱光に対応する画像を生成するように構成される。したがって、レンズ５４、（レンズ５４が収集した光の経路内に配置された場合の）偏光部品５６、および検出器５８は、検査サブシステムの１チャンネルを形成する。検査サブシステムのこのチャンネルは、当技術分野で公知の他の適切な光学部品（図示せず）（例えばフーリエフィルタ部品）を含んでよい。
【００５０】
複数の異なる角度でウエハ５２から散乱した光を、レンズ６０で収集してよい。レンズ６０は、上記のように構成されてよい。レンズ６０で収集した光を、偏光部品６２の方向に向けてよい。この偏光部品６２は、当技術分野で公知の任意の適切な偏光部品を含んでよい。加えて、検査サブシステムは複数の偏光部品（図示せず）を含んでもよく、偏光部品の各々が、レンズにより収集された光の経路内に別個に配置されてもよい。偏光部品の各々は、レンズにより収集された光の偏光を別々の方法で変更するように構成されてよい。検査サブシステムは、レンズ６０が収集した光を走査時に検出するためにどの偏光設定が選択されているかに応じて、任意の適切な方法で、レンズが収集した光の経路の内外に偏光部品を移動させるように構成されてよい。レンズ６０が収集した光を走査時に検出するために用いる偏光設定には、Ｐ、Ｓ、Ｎが含まれていてよい。
【００５１】
偏光部品６２を出た光は、検出器６４の方向に向けられる。検出器６４は上記のように構成されてよい。検出器６４も、偏光部品６２（散乱光の経路内に配置された場合）を通過する収集散乱光に対応する画像を生成するように構成される。したがって、レンズ６０、（レンズ６０が収集した光の経路内に配置された場合の）偏光部品６２、および検出器６４は、検査サブシステムの別の１チャンネルを形成し得る。このチャンネルは、他の任意の上記光学部品（図示せず）を含んでもよい。いくつかの実施形態では、レンズ６０は、ウエハから約２０度〜約７０度の極角で散乱した光を収集するように構成されてよい。加えて、レンズ６０は、ウエハから約３６０度の方位角で散乱した光を収集するように構成された反射光学部品（図示せず）として構成されてもよい。
【００５２】
図３に示す検査サブシステムは、１つ以上の他のチャンネル（図示せず）を含んでもよい。例えば、検査サブシステムは追加のチャンネルを含んでよく、この追加のチャンネルは、サイドチャンネルとして構成された本明細書に記載の任意の光学部品（例えばレンズ、１つ以上の偏光部品、検出器）を含んでよい。さらに、上記のレンズ、１つ以上の偏光部品、および検出器は、本明細書に記載のように構成されてもよい。その一例では、サイドチャンネルは、入射面から散乱する光を収集し検出するように構成されてよい（例えば、サイドチャンネルはレンズと検出器を含んでよく、このレンズは、入射面に対して実質的に垂直の面の中心に配置され、この検出器は、レンズが収集した光を検出するように構成される）。
【００５３】
コンピュータサブシステム４６は、検査サブシステムが生成した画像を取得するように構成される。例えば、走査時に検出器により生成された画像が、コンピュータサブシステム４６に提供されてよい。特に、検出器が生成した画像をコンピュータサブシステムが受信できるように、コンピュータサブシステムは各検出器に接続されてよい（例えば、図３に点線で表示され、当技術分野で公知の適切な伝送媒体を含み得る１つ以上の伝送媒体により接続されてよい）。コンピュータサブシステムと各検出器との接続は、任意の適切な方法で行ってよい。走査時に検出器が生成する画像には、本明細書に記載の任意の画像が含まれてよい。
【００５４】
コンピュータサブシステムは、本明細書に記載の方法のステップを実施するように構成される。また、コンピュータサブシステムは、本明細書に記載の方法の実施形態（複数可）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い。コンピュータサブシステム、検査サブシステム、およびシステムは、本明細書に記載のようにさらに構成されてもよい。
【００５５】
留意されることは、図３が、本明細書に記載のシステムの実施形態に含めてよい検査サブシステムの一構成例の概要を示す目的で本明細書に提供されていることである。明白なことであるが、商用検査システムの設計時に通常行われているように、本明細書に記載されている検査サブシステムの構成を、検査サブシステムの性能を最適化するように変更してよい。加えて、本明細書に記載のシステムは、既存の検査システム、例えば米国カリフォルニア州ミルピタスのＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒ社から市販されているＰｕｍａ９０ｘｘ、９１ｘｘ、９３ｘｘシリーズのツール等を用いて、（例えば、本明細書に記載の機能を既存の検査システムに追加することにより）実装してよい。このようないくつかのシステムに対して、本明細書に記載の方法を、システムの（例えばシステムの他の機能に追加して提供される）オプション機能として提供してよい。あるいは、本明細書に記載のシステムを「ゼロから」設計して、まったく新しいシステムを提供してもよい。
【００５６】
本明細書を勘案すれば、当業者には、本発明の種々の態様のさらなる修正および代替的実施形態が明らかになるであろう。例えば、本明細書では、欠陥検出のためウエハの画像内のピクセルをセグメント化する方法およびシステムを提供している。ゆえに本明細書は、単なる例示として解釈されるべきであり、本明細書の目的は、本発明の一般的な実施方法を当業者に教示することである。本明細書に示し本明細書で説明している本発明の形態は、現時点で好適な実施形態であることを理解すべきである。本発明の本明細書内容の利点を有した上で、本明細書に例示し説明されている要素および材料を別の要素および材料で置き換えてよく、部品およびプロセスを逆にしてよく、本発明のある特定の特徴を単独で利用してよい。当業者には、これらのすべてが明らかであるであろう。以下の請求項に記載の本発明の精神および範囲から逸脱することなく、本明細書に記載の要素を変更してよい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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