【手続補正書】
【提出日】平成28年10月6日(2016.10.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウェハ上の欠陥を検出するためのコンピュータ実現方法であって、
ウェハ上のターゲットに関する情報を取得することであり、前記ターゲットは、前記ウェハ上に形成された対象パターンおよび前記対象パターンの位置に対して一意的である既知の位置にある既知の対象欠陥を備え、前記情報は、前記ウェハ上の前記ターゲットを画像化することによって取得される前記ウェハ上の前記ターゲットの画像、前記ウェハにおける前記対象パターンの前記位置、前記対象パターンに対する前記既知の対象欠陥の前記位置、ならびに前記対象パターンおよび前記既知の対象欠陥から計算される１または複数の特性を備える、取得することと、
前記対象パターンを備える、前記ウェハまたは別のウェハ上のターゲット候補を探査することと、
前記ターゲット候補の画像における潜在的な対象欠陥位置を特定すること、および前記潜在的な対象欠陥位置の画像に１または複数の検出パラメータを適用することによって前記ターゲット候補内の前記既知の対象欠陥を検出することであって、前記検出はコンピュータシステムを用いて実行される、特定することと、
を備える、コンピュータ実現方法。
【請求項２】
前記取得すること、前記探査すること、および前記特定することは、前記ウェハまたは前記別のウェハを用いては行われない、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記取得すること、前記探査すること、および前記特定することの個々に、前記ウェハまたは前記別のウェハに関する設計データを用いる、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記ターゲットに関する前記情報を取得することは、対象欠陥サンプルの位置を取り込むことを備える、請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記ターゲットに関する前記情報を取得することは、検査システムを用いて対象欠陥の既知の位置で前記ウェハ上の前記ターゲットの前記画像を捕捉することを備える、請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記ターゲットに関する前記情報を取得することは、ケアエリアのサイズ、形状、および位置、テンプレートのサイズ、形状、および位置、ならびに、前記１または複数のパラメータが適用される前記画像における前記１または複数の特性が決定されるエリアを特定することを備える、請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記ターゲットに関する前記情報を取得することは、ユーザにグラフィックユーザインタフェースを提供することを備える、請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記ターゲットに関する前記情報を取得することは、対象欠陥の位置の高解像度画像を表示することを備える、請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記ターゲットに関する前記情報を取得することは、前記探査が実行されることになる前記ウェハまたは前記別のウェハ上の１つのダイにおける既知の対象欠陥の全てについてテンプレートを捕捉することを備える、請求項１記載の方法。
【請求項１０】
前記ターゲットに関する前記情報を取得することは、テンプレートと前記ターゲットの前記画像との類似性を決定することと、前記ウェハ上の他のパターンに対する前記対象パターンの一意性を決定することとを備える、請求項１記載の方法。
【請求項１１】
前記対象パターンは、前記ウェハまたは前記別のウェハ上に形成されたダイの幅および高さよりもそれぞれ短い幅および高さを有する、請求項１記載の方法。
【請求項１２】
前記潜在的な対象欠陥位置は、前記対象パターンの位置に基づき決定される、請求項１記載の方法。
【請求項１３】
前記１または複数の特性は、前記既知の対象欠陥の１または複数の特性を備える、請求項１記載の方法。
【請求項１４】
前記１または複数の特性は、前記既知の対象欠陥のサイズ、形状、強度、コントラスト、または極性を備える、請求項１記載の方法。
【請求項１５】
前記潜在的な対象欠陥位置のうち１または複数にわたるようにミクロケアエリアが生成される、請求項１記載の方法。
【請求項１６】
前記取得することおよび前記探査することは、前記検出することより前のセットアップ段階で検査システムを用いて実行される、請求項１記載の方法。
【請求項１７】
前記取得することおよび前記探査することは、同じ種類の異なる検査システムを用いて実行される、請求項１記載の方法。
【請求項１８】
前記取得することおよび前記探査することは異なるダイにおいて実行され、前記探査することは、前記ターゲット候補に関する１または複数のテンプレートを用いて１つのダイで実行される、請求項１の方法。
【請求項１９】
前記対象パターンに関するテンプレート画像と前記既知の対象欠陥を検出するために用いられる前記画像とを相関付けることによってケアエリアの位置を決定することを更に備える、請求項１記載の方法。
【請求項２０】
前記ターゲットの１または複数の特性を選択することと、前記１または複数の検出パラメータを選択することと、前記ターゲット候補内で前記既知の対象欠陥以外の欠陥が検出されないようにケアエリアの１または複数のパラメータを決定することと、を更に備える、請求項１記載の方法。
【請求項２１】
前記ウェハまたは前記別のウェハに関する他の画像を取得することと、前記ウェハまたは前記別のウェハ上の他の欠陥を検出するために前記他の画像を用いることと、を更に備える、請求項１記載の方法。
【請求項２２】
前記１または複数の検出パラメータが適用される前記画像は参照画像および試験画像を用いて生成された画像を含み、前記参照画像は前記対象パターンに関するテンプレートである、請求項１記載の方法。
【請求項２３】
前記ターゲットに関するテンプレートがダイの前記画像の異なる部分に相関するかを判定することによって、前記対象パターンについて前記ウェハまたは前記別のウェハ上の前記ダイの画像を探査することを更に備える、請求項１記載の方法。
【請求項２４】
前記対象パターンに関するテンプレートを作成することと、前記テンプレートの前記サイズを変更すること、または前記テンプレートを反転、回転、もしくは処理することによって前記テンプレートを修正することと、を更に備える、請求項１記載の方法。
【請求項２５】
前記探査することは、前記ターゲット候補の前記画像と前記対象パターンに関するテンプレートまたは画像との画像マッチングのために最適な光学モードを用いて前記ターゲット候補に関する画像を取得することを備える、請求項１記載の方法。
【請求項２６】
前記ウェハ上で前記ターゲットを前記画像化することは第１の光学モードを用いて実行され、前記検出のために用いられる前記ターゲット候補の前記画像は、前記第１の光学モードとは異なる第２の光学モードを用いて取得される、請求項１記載の方法。
【請求項２７】
前記検出することは、前記潜在的な対象欠陥位置を正確に特定するために、欠陥検出モジュールに前記ターゲットに関する前記情報を提供することを備える、請求項１記載の方法。
【請求項２８】
前記検出することは、セットアップ中に取得されるテンプレートと前記検出中に取得される前記ターゲット候補の前記画像とを相関付けることによって、前記ターゲット候補の前記画像における前記潜在的な対象欠陥位置を特定することを備える、請求項１記載の方法。
【請求項２９】
前記ターゲットに関する前記情報に基づいて前記１または複数の検出パラメータを決定することを更に備える、請求項１記載の方法。
【請求項３０】
前記ターゲット候補の各種類に関する画像にそれぞれ基づいて前記ターゲット候補の各種類について個別に前記１または複数の検出パラメータを決定することを更に備える、請求項１記載の方法。
【請求項３１】
前記１または複数の検出パラメータを適用することは、前記潜在的な対象欠陥位置の前記画像および参照画像を用いて差分画像を生成することと、前記差分画像内の信号に閾値を当てはめることとを備える、請求項１記載の方法。
【請求項３２】
前記潜在的な対象欠陥位置に関する差分画像の１または複数の特性を決定することを更に備え、前記１または複数の検出パラメータを適用することは、前記差分画像の前記１または複数の特性の１または複数の値に閾値を当てはめることを備える、請求項１記載の方法。
【請求項３３】
前記１または複数の特性は、前記既知の対象欠陥の１または複数の特性を備え、前記１または複数の検出パラメータを適用することは、前記潜在的な対象欠陥位置の前記画像から決定される前記１または複数の特性の１または複数の値に閾値を当てはめることを備える、請求項１記載の方法。
【請求項３４】
前記１または複数の検出パラメータが適用される前記潜在的な対象欠陥位置の前記画像は、前記潜在的な対象欠陥位置を取り巻くケアエリアの画像であり、前記ケアエリアは、前記対象パターンの前記位置に対して一意的であり既知である前記既知の対象欠陥のサイズに基づいて決定される、請求項１記載の方法。
【請求項３５】
ウェハ上の欠陥を検出するためのコンピュータ実現方法を実行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記憶する非一時的コンピュータ読取可能媒体であって、前記コンピュータ実現方法は、
ウェハ上のターゲットに関する情報を取得することであり、前記ターゲットは、前記ウェハ上に形成された対象パターンおよび前記対象パターンの位置に対して一意的である既知の位置にある既知の対象欠陥を備え、前記情報は、前記ウェハ上の前記ターゲットを画像化することによって取得される前記ウェハ上の前記ターゲットの画像、前記ウェハにおける前記対象パターンの前記位置、前記対象パターンに対する前記既知の対象欠陥の前記位置、ならびに前記対象パターンおよび前記既知の対象欠陥から計算される１または複数の特性を備えることと、
前記対象パターンを備える、前記ウェハまたは別のウェハ上のターゲット候補を探査することと、
前記ターゲット候補の画像における潜在的な対象欠陥位置を特定すること、および前記潜在的な対象欠陥位置の画像に１または複数の検出パラメータを適用することによって前記ターゲット候補内の前記既知の対象欠陥を検出することと、
を備える、非一時的コンピュータ読取可能媒体。
【請求項３６】
ウェハ上の欠陥を検出するように構成されたシステムであって、
ウェハ上のターゲットに関する情報を取得するように構成された検査サブシステムであって、前記ターゲットは、前記ウェハ上に形成された対象パターンおよび前記対象パターンの位置に対して一意的である既知の位置にある既知の対象欠陥を備え、前記情報は、前記ウェハ上の前記ターゲットを画像化することによって取得される前記ウェハ上の前記ターゲットの画像を備える検査サブシステムであって、
前記検査サブシステムは、前記ウェハまたは別のウェハ上のターゲット候補を探査するように更に構成され、前記ターゲット候補は前記対象パターンを備える、検査サブシステムと、
前記ターゲット候補の画像における潜在的な対象欠陥位置を特定すること、および前記潜在的な対象欠陥位置の画像に１または複数の検出パラメータを適用することによって前記ターゲット候補内の前記既知の対象欠陥を検出するように構成されたコンピュータシステムと、を備える、システム。
【請求項３７】
前記検査サブシステムが、前記ウェハまたは前記別のウェハに関する設計データを用いることなく前記情報を取得し前記ターゲット候補を探査するように更に構成され、前記コンピュータシステムが、前記ウェハまたは前記別のウェハに関する設計データを用いることなく前記既知の対象欠陥を検出するように更に構成される、請求項３６記載のシステム。
【請求項３８】
前記検査サブシステムおよび前記コンピュータシステムが個々に、前記ウェハまたは前記別のウェハに関する設計データを用いて前記情報を取得し、前記ターゲット候補を探査し、前記既知の対象欠陥を検出するように更に構成される、請求項３６記載のシステム。
【請求項３９】
前記検査サブシステムが、対象欠陥サンプルの位置を取り込むことにより前記情報を取得するように更に構成される、請求項３６記載のシステム。
【請求項４０】
前記検査サブシステムが、対象欠陥の既知の位置で前記ウェハ上の前記ターゲットの前記画像を捕捉することにより前記情報を取得するように更に構成される、請求項３６記載のシステム。
【請求項４１】
前記コンピュータシステムが、ケアエリアのサイズ、形状、および位置、テンプレートのサイズ、形状、および位置、ならびに、前記１または複数のパラメータが適用される前記画像における前記１または複数の特性が決定されるエリアを特定することにより前記情報を取得するように更に構成される、請求項３６記載のシステム。
【請求項４２】
前記コンピュータサブシステムが、ユーザに、前記ターゲットに関して取得された前記情報を表示するグラフィックユーザインタフェースを提供するように更に構成される、請求項３６記載のシステム。
【請求項４３】
前記コンピュータサブシステムが、対象欠陥の位置の高解像度画像を表示することにより前記情報を取得するよう更に構成される、請求項３６記載のシステム。
【請求項４４】
前記検査サブシステムが、前記探査サブシステムが前記ターゲット候補を探査することになる前記ウェハまたは前記別のウェハ上の１つのダイにおける既知の対象欠陥の全てについてテンプレートを捕捉することにより前記情報を取得するように更に構成される、請求項３６記載のシステム。
【請求項４５】
前記コンピュータシステムが、テンプレートと前記ターゲットの前記画像との類似性を決定することと、前記ウェハ上の他のパターンに対する前記対象パターンの一意性を決定することにより前記情報を取得するように更に構成される、請求項３６記載のシステム。
【請求項４６】
前記対象パターンは、前記ウェハまたは前記別のウェハ上に形成されたダイの幅および高さよりもそれぞれ短い幅および高さを有する、請求項３６記載のシステム。
【請求項４７】
前記潜在的な対象欠陥位置は、前記対象パターンの位置に基づいて決定される、請求項３６記載のシステム。
【請求項４８】
前記コンピュータシステムが、前記既知の対象欠陥の１または複数の特性を決定することにより前記情報を取得するように更に構成される、請求項３６記載のシステム。
【請求項４９】
前記コンピュータシステムが、前記既知の対象欠陥のサイズ、形状、強度、コントラスト、または極性を備える１または複数の特性を決定することにより前記情報を取得するように更に構成される、請求項３６記載のシステム。
【請求項５０】
前記コンピュータシステムが、前記潜在的な対象欠陥位置のうち１または複数にわたるようにミクロケアエリアを生成するように更に構成される、請求項３６記載のシステム。
【請求項５１】
前記検査サブシステムが、前記コンピュータシステムが前記既知の対象欠陥を検出する前のセットアップ段階で前記情報を取得し前記ターゲット候補を探査するように更に構成される、請求項３６記載のシステム。
【請求項５２】
前記検査サブシステムが、異なるダイにおいて前記情報を取得し前記ターゲット候補を探査するように更に構成され、前記検査サブシステムが、前記ターゲット候補に関する１または複数のテンプレートを用いて１つのダイで前記ターゲット候補を探査するように更に構成される、請求項３６のシステム。
【請求項５３】
前記コンピュータシステムが、前記対象パターンに関するテンプレート画像と前記既知の対象欠陥を検出するために用いられる前記画像とを相関付けることによってケアエリアの位置を決定するように更に構成される、請求項３６記載のシステム。
【請求項５４】
前記コンピュータシステムが、前記ターゲットの１または複数の特性を選択し、前記１または複数の検出パラメータを選択し、前記ターゲット候補内で前記既知の対象欠陥以外の欠陥が検出されないようにケアエリアの１または複数のパラメータを決定するように更に構成される、請求項３６記載のシステム。
【請求項５５】
前記検査サブシステムが、前記ウェハまたは前記別のウェハに関する他の画像を取得するように更に構成され、前記コンピュータシステムが、前記他の画像を用いて前記ウェハまたは前記別のウェハ上の他の欠陥を検出するように更に構成される、請求項３６記載のシステム。
【請求項５６】
前記１または複数の検出パラメータが適用される前記画像は参照画像および試験画像を用いて生成された画像を含み、前記参照画像は前記対象パターンに関するテンプレートである、請求項３６記載のシステム。
【請求項５７】
前記コンピュータシステムが、前記ターゲットに関するテンプレートがダイの前記画像の異なる部分に相関するかを判定することによって、前記対象パターンについて前記ウェハまたは前記別のウェハ上の前記ダイの画像を探査するように更に構成される、請求項３６記載のシステム。
【請求項５８】
前記コンピュータシステムが、前記対象パターンに関するテンプレートを作成し、前記テンプレートの前記サイズを変更すること、または前記テンプレートを反転、回転、もしくは処理することによって前記テンプレートを修正するように更に構成される、請求項３６記載のシステム。
【請求項５９】
前記検査サブシステムが、前記ターゲット候補の前記画像と前記対象パターンに関するテンプレートまたは画像との画像マッチングのために最適な光学モードを用いて前記ターゲット候補に関する画像を取得することにより前記ターゲット候補を探査するように更に構成される、請求項３６記載のシステム。
【請求項６０】
前記ウェハ上で前記ターゲットを前記画像化することは第１の光学モードを用いて実行され、前記既知の対象欠陥の検出のために用いられる前記ターゲット候補の前記画像は、前記第１の光学モードとは異なる第２の光学モードを用いて取得される、請求項３６記載のシステム。
【請求項６１】
前記コンピュータシステムが、前記潜在的な対象欠陥位置を正確に特定するために、欠陥検出モジュールに前記ターゲットに関する前記情報を提供することにより前記既知の対象欠陥を検出するように更に構成される、請求項３６記載のシステム。
【請求項６２】
前記コンピュータシステムが、セットアップ中に取得されるテンプレートと前記コンピュータシステムによる前記既知の対象欠陥の検出中に取得される前記ターゲット候補の前記画像とを相関付けることによって、前記ターゲット候補の前記画像における前記潜在的な対象欠陥位置を特定することによって、前記既知の対象欠陥を検出するように更に構成される、請求項３６記載のシステム。
【請求項６３】
前記コンピュータシステムが、前記ターゲットに関する前記情報に基づいて前記１または複数の検出パラメータを決定するように更に構成される、請求項３６記載のシステム。
【請求項６４】
前記コンピュータシステムが、前記ターゲット候補の各種類に関する画像にそれぞれ基づいて前記ターゲット候補の各種類について個別に前記１または複数の検出パラメータを決定するように更に構成される、請求項３６記載のシステム。
【請求項６５】
前記１または複数の検出パラメータを適用することは、前記潜在的な対象欠陥位置の前記画像および参照画像を用いて差分画像を生成することと、前記差分画像内の信号に閾値を当てはめることとを備える、請求項３６記載のシステム。
【請求項６６】
前記コンピュータシステムが、前記潜在的な対象欠陥位置付近の差分画像の１または複数の特性を決定するように更に構成され、前記１または複数の検出パラメータを適用することは、前記差分画像の前記１または複数の特性の１または複数の値に閾値を当てはめることを備える、請求項３６記載のシステム。
【請求項６７】
前記１または複数の検出パラメータを適用することは、前記潜在的な対象欠陥位置の前記画像から決定される前記既知の対象欠陥の前記１または複数の特性の１または複数の値に閾値を当てはめることを備える、請求項３６記載のシステム。
【請求項６８】
前記１または複数の検出パラメータが適用される前記潜在的な対象欠陥位置の前記画像は、前記潜在的な対象欠陥位置を取り巻くケアエリアの画像であり、前記ケアエリアは、前記対象パターンの前記位置に対して一意的であり既知である位置にある前記既知の対象欠陥のサイズに基づいて決定される、請求項３６記載のシステム。