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KR102737243B1 - 웨이퍼 결함 검출을 위한 투영 및 거리 분할 알고리즘 - Google Patents

웨이퍼 결함 검출을 위한 투영 및 거리 분할 알고리즘 Download PDF

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KR102737243B1
KR102737243B1 KR1020227027411A KR20227027411A KR102737243B1 KR 102737243 B1 KR102737243 B1 KR 102737243B1 KR 1020227027411 A KR1020227027411 A KR 1020227027411A KR 20227027411 A KR20227027411 A KR 20227027411A KR 102737243 B1 KR102737243 B1 KR 102737243B1
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image
micro
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segment
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수구앙 지앙
주환 라
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케이엘에이 코포레이션
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Abstract

X 투영 및/또는 Y 투영일 수 있는 투영은 반도체 이미지에서 결정된다. 적어도 하나의 문턱치가 투영에 적용되어 영역 내에 적어도 하나의 세그먼트를 형성한다. 투영으로부터의 거리 값을 사용하여 영역에서 미세 세그먼트가 결정될 수 있다. 미세 세그먼트 중 하나에서 결함 검출이 수행될 수 있다.

Description

웨이퍼 결함 검출을 위한 투영 및 거리 분할 알고리즘
본 출원은 2020년 1월 9일에 출원되고 미국 특허 출원 제62/959,066호로 지정된 특허 가출원에 대한 우선권을 주장하고, 그 개시가 본 명세서에 참조로서 통합된다.
본 개시는 반도체 웨이퍼 검사에 관한 것이다.
반도체 제조 산업의 진화는 수율 관리에 대한 그리고 특히, 계측 및 검사 시스템에 대한 더 큰 요구를 부과하고 있다. 임계 치수(critical dimensions)는 계속 축소되고 있지만 업계는 고수율, 고부가가치 생산을 달성하기 위한 시간을 줄여야 한다. 수율 문제를 검출해서 이를 수정하는 데 걸리는 총 시간을 최소화하는 것이 반도체 제조업자의 투자 회수율(Return-On-Investment; ROI)을 결정한다.
예를 들면, 논리 및 메모리 디바이스들과 같은, 반도체 디바이스들을 제조하는 것은 통상적으로 다수의 제조 프로세스들을 사용하여 반도체 웨이퍼를 프로세싱하여 반도체 디바이스들의 다양한 피처들(features) 및 다수의 레벨들을 형성하는 것을 포함한다. 예를 들어, 리소그래피는 레티클(reticle)로부터 반도체 웨이퍼 상에 배열된 포토레지스트로 패턴을 전사하는 것을 포함하는 반도체 제조 프로세스이다. 반도체 제조 프로세스의 추가적인 예는 화학 기계적 연마(chemical-mechanical polishing; CMP), 에칭, 퇴적, 및 이온 주입을 포함하지만, 이들로 한정되지는 않는다. 단일 반도체 웨이퍼 상에 제조된 다수의 반도체 디바이스의 배열은 개별 반도체 디바이스로 분리될 수 있다.
검사 프로세스는 제조 프로세스에 있어서 더 높은 수율 및 따라서 더 높은 이익을 촉진하도록 웨이퍼 상의 결함을 검출하기 위해 반도체 제조 동안 다양한 단계에서 사용된다. 검사는 예를 들어, 집적 회로(IC)와 같은 반도체 디바이스를 제조할 때 항상 중요한 부분이었다. 그러나, 반도체 디바이스의 치수가 감소함에 따라, 검사는 더 작은 결함이 디바이스를 고장(fail) 나게 할 수 있기 때문에 허용 가능한 반도체 디바이스의 성공적인 제조에 더욱 더 중요해지고 있다. 예를 들어, 반도체 디바이스의 치수가 감소함에 따라, 상대적으로 작은 결함이라도 반도체 디바이스에 원치 않는 수차를 유발할 수 있기 때문에, 감소하는 크기의 결함 검출이 필요하게 되었다.
그러나 설계 규칙이 축소됨에 따라, 반도체 제조 프로세스가 프로세스의 성능 능력에 대한 제한에 더 가깝게 동작할 수 있다. 또한, 더 작은 결함은 설계 규칙이 축소됨에 따라 디바이스의 전기적 파라미터에 영향을 미칠 수 있으므로, 이는 보다 민감한 검사를 수행하게 한다. 설계 규칙이 축소됨에 따라, 검사에 의해 검출된 잠재적인 수율 관련 결함의 수가 급격히 증가하고, 검사에 의해 검출된 뉴슨스(nuisance) 결함의 수도 급격히 증가한다. 따라서, 웨이퍼 상에서 더 많은 결함이 검출될 수 있고, 모든 결함을 제거하기 위해 프로세스를 수정하는 것은 어렵고 비용이 많이 들 수 있다. 결함 중 실제로 디바이스의 전기적 파라미터와 수율에 영향을 미치는 결함을 결정하는 것은, 프로세스 제어 방법이 다른 결함을 크게 무시하면서 이러한 결함에 집중할 수 있게 한다. 또한, 더 작은 설계 규칙에서, 프로세스로 인한 실패는 일부 경우에 체계적인 경향이 있다. 즉, 프로세스 유도된 실패는 설계 내에서 종종 여러 번 반복되는 미리 결정된 설계 패턴에서 실패하는 경향이 있다. 공간적으로 체계적이고 전기적으로 관련된 결함을 제거하면 수율에 영향을 미칠 수 있다.
반도체 웨이퍼에 대해 수행되는 각 처리 단계에서, 웨이퍼 상의 각 다이에 동일한 회로 패턴이 인쇄된다. 대부분의 웨이퍼 검사 시스템은, 이 사실을 이용하고 상대적으로 간단한 다이 간 비교를 사용하여 웨이퍼의 결함을 검출한다. 그러나, 각 다이에서의 인쇄 회로는, 예를 들어, DRAM, SRAM, 또는 FLASH의 영역과 같이 X 방향 또는 Y 방향으로 반복되는 패턴화된 피처의 많은 영역을 포함할 수 있다. 이러한 유형의 영역을 일반적으로 어레이 영역이라고 지칭한다(영역 중 나머지 영역을 랜덤 또는 논리 영역이라고 지칭함). 더 나은 감도를 달성하기 위해, 고급 검사 시스템은 어레이 영역과 랜덤 또는 논리 영역을 검사하기 위해 상이한 전략을 사용한다.
강도(intensity)는 유사한 강도 픽셀을 함께 그룹화하기 위한 분할(segmentation)의 피처로서 사용될 수 있다. 그 후, 동일한 강도 기반 그룹의 모든 픽셀에 동일한 결함 검출 파라미터 세트가 적용된다. 그러나, 이 방법은 여러 가지 단점을 갖는다. 예를 들어, 기하학적 구조 피처가 균일하게 흩어지는(scatter) 경우, 강도 기반 분할 알고리즘을 사용할 수 있다. 종종, 이것으로 충분하지 않다. 예를 들어, 강도 기반 또는 강도의 합 기반(sum-of-intensity-based) 분할에서, 웨이퍼 이미지는 조용한 어레이 세그먼트(quiet array segment), 노이즈가 있는 페이지 나누기 세그먼트(noisy page break segment) 및 노이즈가 있는 교차 세그먼트(noisy intersection segment)로 분할될 수 있다. 그러나, 조용한 세그먼트가 노이즈가 있는 세그먼트로서 잘못 분류되면 조용한 세그먼트의 관심 결함(defects of interest; DOI)을 놓칠 수 있다. 세그먼트들 간의 동일한 컷라인(cutline)이 훈련 및 런타임에서 다른 분할로 이어지는 경우에, 세그먼트를 잘못 분류할 수도 있다. 세그먼트의 이러한 잘못된 분류는 또한, 페이지 나누기 영역에서 주기적 패턴을 제거하는 것과 같은, 이미지의 임의의 사전 처리에 좋지 않을 수 있다. 이와 같이, 순전히 강도 또는 강도의 합에 기초하는 분할은, 런타임 동안 작업 간 강도 변화와 관련된 불안정성이 발생하기 쉽다. 따라서, 다른 속성 기반 분할이 필요하다.
암시야(dark field; DF) 검사 시스템의 출력을 분할하는 또 다른 방법은, 투영 기반 분할(projection-based segmentation; PBS)이다. PBS는 X 방향과 Y 방향의 상대적 투영 강도에 기초하여 영역에서 세그먼트를 분리하는 방법을 제공한다. 대부분의 경우, PBS 접근 방식이 잘 작동한다. 그러나, 이는 DF 웨이퍼 검사 알고리즘의 전처리 부분에 사용되기 때문에, PBS 분할 결과가 기본 물리적 구조 패턴의 측부를 따라 변동하여, 이것이 투영 기반 분할을 불안정하게 하는 경우가 있다. 일부 조용한 세그먼트는 노이즈가 있는 세그먼트로서 잘못 분류되며 그 반대의 경우도 마찬가지이다. 그 영향은 결함 검사가 국부적 노이즈에 덜 적응하도록 하는 것이다. 따라서, PBS는 일반적으로 영역 이미지가 주요 수평 및/또는 수직 패턴을 포함하는 경우에만 사용된다. 상이한 패턴들로부터의 투영 값의 분리가 거의 없는 경우 PBS를 사용해 분할하기가 어렵다.
암시야 검사 시스템의 출력을 분할하는 추가 방법은, 중간값 강도 기반 분할(median intensity-based segmentation; MBS)이다. MBS는 대부분의 경우 어레이 영역과 페이지 나누기 영역 사이의 중간값 강도 차이가 상당하여, 이것이 어레이와 페이지 나누기를 더 쉽게 분리할 수 있기 때문에 PBS보다 더 안정적이다. 그러나, MBS로부터의 세그먼트 경계는 불규칙할 수 있으며, 이는 기본 물리적 구조 패턴과 상관관계가 없을 수 있다. 따라서, 결함과 뉴슨스 배경 강도가 다른 경우, 일반적으로 MBS가 사용된다. 결함과 뉴슨스가 유사한 배경 강도를 가질 때 MBS를 사용하는 것은 어렵다.
위의 기준을 만족하지 못하는 경우가 있으므로, 종래의 분할 방법을 적용할 수 없다. 개선된 방법과 시스템이 필요하다.
시스템은 제1 실시예에서 제공된다. 시스템은 광을 생성하는 광원; 웨이퍼를 유지(hold)하도록 구성된 스테이지(stage), 웨이퍼로부터 반사된 광을 수신하는 검출기, 및 검출기와 전자 통신하는 프로세서를 포함한다. 프로세서는 검출기로부터의 데이터로부터 생성되는 이미지의 영역에서의 투영을 결정하도록 구성된다. 투영은 X 방향의 X 투영 및/또는 Y 방향의 Y 투영이다. X 방향과 Y 방향은 수직이다. 프로세서는 또한, 투영에 적어도 하나의 문턱치를 적용하여 이미지의 영역에 적어도 하나의 세그먼트를 형성하고, 투영으로부터의 적어도 하나의 거리 값을 사용하여 영역에서 적어도 하나의 미세 세그먼트를 결정하도록 구성된다.
광원은 레이저일 수 있다.
미세 세그먼트는 X 방향 또는 Y 방향을 따라 정의될 수 있다. 미세 세그먼트는 X 방향과 Y 방향을 따라 정의될 수도 있다.
프로세서는 미세 세그먼트들 중 하나 이상의 세그먼트에서 결함 검출을 수행하도록 구성될 수 있다.
이미지는 2D 이미지일 수 있으며 투영은 2D 이미지를 1D 데이터로 변환할 수 있다.
미세 세그먼트는 치수가 적어도 5개의 픽셀일 수 있다.
방법이 제2 실시예에서 제공된다. 방법은 프로세서를 사용하여 반도체 웨이퍼의 이미지의 영역에서 투영을 결정하는 단계를 포함한다. 투영은 X 방향의 X 투영 및/또는 Y 방향의 Y 투영이다. X 방향과 Y 방향은 수직이다. 방법은, 프로세서를 사용하여 투영에 적어도 하나의 문턱치를 적용함으로써 이미지의 영역에 적어도 하나의 세그먼트를 형성하는 단계, 및 프로세서를 사용하여 투영으로부터의 적어도 하나의 거리 값을 사용하여 이 영역에서 적어도 하나의 미세 세그먼트를 결정하는 단계를 또한 포함한다.
미세 세그먼트는 X 방향 또는 Y 방향을 따라 정의될 수 있다. 미세 세그먼트는 X 방향과 Y 방향을 따라 정의될 수도 있다.
방법은 미세 세그먼트들 중 하나 이상의 세그먼트에서 결함 검출을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이미지는 2D 이미지일 수 있으며 투영은 2D 이미지를 1D 데이터로 변환할 수 있다.
미세 세그먼트는 치수가 적어도 5개의 픽셀일 수 있다.
비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 제3 실시예에서 제공된다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에서 단계들을 실행하기 위한 하나 이상의 프로그램을 포함한다. 단계들은 반도체 웨이퍼의 이미지의 영역에서 투영을 결정하는 단계를 포함한다. 투영은 X 방향의 X 투영 및/또는 Y 방향의 Y 투영이다. X 방향과 Y 방향은 수직이다. 단계들은, 투영에 적어도 하나의 문턱치를 적용하여 이미지의 영역에 적어도 하나의 세그먼트를 형성하는 단계와, 투영으로부터의 적어도 하나의 거리 값을 사용하여 이 영역에서 적어도 하나의 미세 세그먼트를 결정하는 단계를 또한 포함한다.
미세 세그먼트는 X 방향 또는 Y 방향을 따라 정의될 수 있다. 미세 세그먼트는 X 방향과 Y 방향을 따라 정의될 수도 있다.
단계들은 미세 세그먼트들 중 하나 이상의 세그먼트에서 결함 검출을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이미지는 2D 이미지일 수 있으며 투영은 2D 이미지를 1D 데이터로 변환할 수 있다.
미세 세그먼트는 치수가 적어도 5개의 픽셀일 수 있다.
본 개시의 본질 및 목적을 더 완전히 이해하기 위해, 첨부된 도면과 함께 취해지는 하기의 상세한 설명에 대한 참조가 이루어져야 한다.
도 1은 본 개시에 따른 방법의 흐름도이다.
도 2a 내지 도 2c는 본 개시에 따른 방법의 실시예를 도시하는 도면이다.
도 3은 본 개시에 따른 시스템이다.
비록 청구되는 요지(subject matter)가 특정 실시예의 견지에서 설명되었지만, 본 개시에서 제시된 이득 및 피처 모두를 제공하지 않은 실시예를 포함하는 다른 실시예가 본 개시의 범위 내에 또한 있다. 다양한 구조적, 논리적 프로세스 단계와 전자적 수정이 본 개시의 범위를 벗어나지 않으면서 이루어질 수 있다. 따라서, 본 개시의 범위는 단지 첨부된 청구항들로의 참조에 의해서만 규정된다.
본 명세서에 개시된 실시예는 반도체 웨이퍼 또는 반도체 웨이퍼 상의 디바이스의 이미지의 결함 검출을 위해 사용될 수 있다. 분할 알고리즘(segmentation algorithm)은 검사 시스템을 사용하여 생성될 수 있는, 반도체 웨이퍼의 영역의 이미지를 서로 다른 세그먼트로 분리할 수 있다. 분할 알고리즘은 투영 및 거리 분할(projection and distance segmentation; PDS)이라고 할 수 있다. 이는 결함 검출 감도를 향상시키고 뉴슨스 또는 허위 이벤트를 억제할 수 있다.
도 1은 방법(100)의 실시예이다. 방법(100)의 단계들 중 일부 또는 전부는 프로세서를 사용하여 수행될 수 있다. 방법(100)에서, 반도체 이미지의 영역은 복수의 세그먼트로 분할된다. 이것은 이미지 또는 이미지의 영역을 초기 세그먼트로 나눈다.
이미지의 투영은 단계(101)에서 결정된다. 투영은 2D 이미지를 1D 데이터로 변환하는 동작이다. 투영을 결정하기 위해 수평 라인 또는 수직 라인을 따라 모든 픽셀 강도가 더해지고 총 픽셀 수로 나누어질 수 있다. 투영은 2D 이미지의 픽셀 강도 변화를 억제할 수 있다. 2D 이미지가 상이한 강도들을 갖는 블록을 포함하는 경우, 투영된 1D 데이터는 블록의 안정적인 경계를 가질 수 있다. 투영은 반도체 이미지의 X 방향의 X 투영 및/또는 Y 방향의 Y 투영일 수 있다. X 방향과 Y 방향은 수직일 수 있다.
영역에서 투영이 계산될 수 있다. 영역은 이미지에서 직사각형 또는 다른 형상의 영역이다. X 방향과 Y 방향의 경우, 투영은 영역의 한쪽에서 시작하여 다른 쪽에서 끝날 수 있다.
단계(102)에서, 적어도 하나의 문턱치가 투영에 적용되어 영역 내에 2개 이상의 초기 세그먼트를 형성한다. 사용자는 문턱치를 수동으로 입력할 수 있다. 이미지와 그 투영은 사용자 인터페이스에 표시될 수 있다. 사용자는 디바이스에 대한 정보, 사용자 인터페이스에 표시되는 정보, 또는 임의의 결함의 잠재적인 위치에 기초해 문턱치를 설정할 수 있다. 초기 세그먼트는 X 방향 또는 Y 방향을 따라 정의될 수 있다. 초기 세그먼트는 X 방향과 Y 방향을 따라 정의될 수도 있다. X 방향과 Y 방향을 따라 초기 세그먼트를 정의하면 바둑판 유형 분할이 발생할 수 있다. 예를 들어, 문턱치는 X 방향과 Y 방향 모두에서 정의될 수 있으며 이러한 문턱치는 X 방향과 Y 방향에서 다를 수 있다.
예를 들어, 문턱치는 1D 투영에 적용된다. 투영 상의 한 지점(point)은 2D 영역 이미지에서 수평선 또는 수직선에 해당한다. 세그먼트는 영역의 경계에서 시작하고 끝난다.
단계(103)에서 결정되는 미세 분할은 투영으로부터의 거리에 기초할 수 있다. 미세 세그먼트는 항상 초기 세그먼트 또는 세그먼트들 내에 있을 수 있다. 예를 들어, 문턱치를 투영에 적용하면 초기 세그먼트가 생성될 수 있다. 초기 세그먼트 경계에서 시작하여 하나 이상의 거리 값을 사용하여 미세 세그먼트가 정의될 수 있다. 사용자는 미세 세그먼트의 상이한 그리드들 또는 박스들을 하나의 세그먼트로 결합할 수 있다. 따라서 조합이 유연할 수 있다.
PDS 알고리즘은 특정 이미지 또는 특정 애플리케이션에 대해 분할을 개선할 수 있다. DOI가 웨이퍼 표면 아래에 있는 경우가 있다. 검사 시스템으로부터의 웨이퍼 이미지는 광학 이미징의 한계로 인해 웨이퍼 표면 아래의 명확한 패턴 정보를 포함하지 않을 수 있다. 이 예에서는 PBS 또는 MBS를 적용하기 어려울 수 있다. PDS를 사용하여 사용자는 허용 가능한 대비(예컨대, 어레이-페이지 나누기 경계(array-pagebreak boundary))로 가까운 구조물을 찾을 수 있다. 분할은 반도체 디바이스의 설계, 광학 이미지, 또는 다른 소스로부터 얻어진 거리 값을 사용하여 생성될 수 있다. PDS의 미세 세그먼트 계산은 이미지 대비와 독립적일 수 있으므로 PDS를 낮은 대비 상황, 초점이 맞지 않는 상황, 또는 다른 상황에서 사용할 수 있다.
그런 다음, 하나 이상의 미세 세그먼트에서 결함 검출이 수행될 수 있다. 결함 검사 중에, 해당 세그먼트의 레시피 파라미터가 결함 검출에 사용될 수 있다. 예를 들어, 각 픽셀의 세그먼트 식별을 사용하여 레시피 파라미터를 선택할 수 있다.
도 2a 내지 도 2c는 방법(100)의 또 다른 실시예를 예시하는 도면이다. 도 2a 내지 도 2c는 웨이퍼 표면 아래에 도시된 3D 패턴의 예를 사용하여 투영으로부터의 거리 값을 사용하여 미세 세그먼트를 정의하는 것을 예시한다. 도 2a 내지 2c의 실시예는 3D 구조물에 매립된 DOI에 도움이 될 수 있다.
DOI 위치와 뉴슨스 위치는 웨이퍼 내에서(예컨대, 반도체 웨이퍼의 2개의 평평한 표면 사이) 상이한 높이들을 가질 수 있다. 도 2a는 웨이퍼 패턴을 도시한다. DOI 위치는 웨이퍼 표면 아래 및 뉴슨스 위에 있다. 뉴슨스 소스가 웨이퍼 상의 DOI 위치에 가깝기 때문에 더 나은 검사 감도를 위해 DOI 위치가 분할될 필요가 있을 수 있다. 검사 시스템으로부터의 이미지가 도 2b에 도시된다. DOI 위치를 쉽게 찾을 수 있는 명확한 패턴은 없다. 검사 이미지는 DOI 영역과 뉴슨스 영역을 구분하는 피처를 가지고 있지 않다.
도 2c는 PDS 분할 결과의 일 예이다. 미세 세그먼트의 예인 DOI 세그먼트가 정의된다. 미세 세그먼트는 반도체 웨이퍼의 표면 아래 결함의 결함 검출을 가능하게 하기 위해 크기가 적어도 5개의 픽셀일 수 있고 최대 10개, 20개, 30개 또는 그 이상의 픽셀들일 수 있다. PDS 알고리즘은 투영 및 거리 정보를 사용하여 DOI를 갖는 세그먼트를 정의한다. 이것은 반도체 디바이스의 설계와 투영으로부터의 거리 값에 기초할 수 있다. 투영 경계는 도 2c에 정의되어 있다. 투영 경계는 결정된 투영의 에지일 수 있다.
투영 경계와 DOI 세그먼트 사이에 투영으로부터의 거리가 도시된다. 사용자는 웨이퍼 상의 패턴을 알아야 할 필요가 있을 수 있다. 따라서 이미지에서 패턴이 명확하지 않더라도, 사용자는 상대적 위치를 알거나 근사화(approximate)할 수 있다. 도 2c에서, 투영 위치는 도 1의 방법(100)으로부터 정의된다. 도 2c에서, 투영 경계의 X 값 및/또는 Y 값은 알려져 있다. 그런 다음, DOI 세그먼트는 X 방향 및/또는 Y 방향을 따라 투영 경계 아래의 픽셀의 거리 값에서 정의된다.
DOI를 갖는 하나의 미세 세그먼트가 도 2c에 예시되어 있지만, DOI를 갖는 하나보다 많은 미세 세그먼트가 존재할 수 있다.
또 다른 예에서, 사용자는 관심 영역 주변의 이미지를 잡을(grab) 수 있다. 앵커 포인트 또는 에지 검출 방법을 사용하여 알고리즘은 X 투영 및/또는 Y 투영을 결정할 수 있다. 사용자는 X 투영 문턱치 및/또는 Y 방향 문턱치를 설정하여 초기 세그먼트를 정의할 수 있다. 초기 세그먼트가 계산될 수 있고 초기 세그먼트 마스크가 이미지 위에 표시될 수 있다. 사용자는 문턱값을 조정하고 초기 세그먼트가 잘 정의될 때까지 이전 단계를 반복할 수 있다. 잘 정의된 세그먼트는 해당 설계 파일에 기초할 수 있다. 반도체 디바이스의 설계가 알려져 있다면, 이미지에서 예상되는 패턴이 가정될 수 있다.
초기 세그먼트는 투영에 의해 정의될 수 있다. 예를 들어, 하나의 투영은 두 개의 초기 세그먼트를 정의할 수 있다. 그런 다음, 초기 세그먼트 중 하나의 거리를 사용하여 미세 세그먼트가 정의될 수 있다. 세그먼트 마스크를 사용하여 이미지 상의 초기 세그먼트 영역을 강조 표시(highlight)할 수 있다.
그런 다음, 사용자는 X 거리 값 및/또는 Y 거리 값을 설정하여 미세 세그먼트를 정의할 수 있다. 거리 값을 사용하여 초기 세그먼트 내부의 미세 세그먼트를 정의할 수 있다. 거리는 알려진 지점으로부터의 DOI의 깊이 또는 거리를 나타낼 수 있다. 문턱치는 픽셀 강도에 적용될 수 있는 반면, 거리는 픽셀 좌표에 적용될 수 있다. 그런 다음, 미세 세그먼트가 결정될 수 있다. 미세 세그먼트 마스크가 이미지 위에 표시될 수 있다. 사용자는 거리 값을 조정하고 미세 세그먼트가 잘 정의될 때까지 이전 단계를 반복할 수 있다. 사용자는 미세 세그먼트 마스크와 이미지 패턴을 볼 필요가 있을 수 있다. 사용자는 DOI 세그먼트의 위치를 알 수 있으므로 미세 세그먼트 마스크가 DOI 위치에 잘 정렬되는지 확인할 수 있다.
PDS 파라미터는 레시피에 저장될 수 있다. PDS 레시피는 결함 검출에 사용될 수 있다.
시스템(200)의 일 실시예가 도 3에 도시되어 있다. 시스템(200)은 광학 기반 서브시스템(201)을 포함한다. 일반적으로, 광학 기반 서브시스템(201)은 광을 시편(specimen)(202)으로 지향시키고(또는 시편(202) 위의 광을 스캐닝하고) 시편(202)으로부터 광을 검출함으로써 시편(202)에 대해 광학 기반 출력을 생성하도록 구성된다. 일 실시예에서, 시편(202)은 웨이퍼를 포함한다. 웨이퍼는 당업계에 공지된 임의의 웨이퍼를 포함할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 시편(202)은 레티클을 포함한다. 레티클은 당업계에 공지된 임의의 레티클을 포함할 수 있다.
도 3에 도시된 시스템(200)의 실시예에서, 광학 기반 서브시스템(201)은 광을 시편(202)으로 지향시키도록 구성된 조명 서브시스템을 포함한다. 조명 서브시스템은 적어도 하나의 광원을 포함한다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 조명 서브시스템은 광원(203)을 포함한다. 일 실시예에서, 조명 서브시스템은 하나 이상의 경사각 및/또는 하나 이상의 수직 각을 포함할 수 있는 하나 이상의 입사각으로 광을 시편(202)으로 지향시키도록 구성된다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 광원(203)으로부터의 광은 광학 소자(204)를 통과한 다음 렌즈(205)를 거쳐 경사 입사각에서 시편(202)으로 지향된다. 경사 입사각은 임의의 적절한 경사 입사각을 포함할 수 있으며, 이는 예를 들면, 시편(202)의 특성들에 따라 달라질 수 있다.
광학 기반 서브시스템(201)은 상이한 시간에 상이한 입사각으로 광을 시편(202)으로 지향시키도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 광학 기반 서브시스템(201)은 조명 서브시스템의 하나 이상의 소자의 하나 이상의 특성을 변경하여, 광이 도 3에 도시된 것과 상이한 입사각에서 시편(202)으로 지향될 수 있도록 구성될 수 있다. 하나의 이러한 예시에서, 광학 기반 서브시스템(201)은, 광이 상이한 입사 경사각 또는 수직(또는 거의 수직) 입사각으로 시편(202)으로 지향되도록 광원(203), 광학 소자(204), 및 렌즈(205)를 이동시키도록 구성될 수 있다.
일부 예에서, 광학 기반 서브시스템(201)은 동시에 하나보다 많은 입사각에서 시편(202)에 광을 지향시키도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 조명 서브시스템은 하나보다 많은 조명 채널을 포함할 수 있고, 조명 채널 중 하나는 도 3에 도시된 바와 같이 광원(203), 광학 소자(204), 및 렌즈(205)를 포함할 수 있고, 조명 채널 중 다른 하나(도시되지 않음)는 상이하게 또는 동일하게 구성될 수 있는 유사한 소자를 포함할 수 있거나, 적어도 광원 및 가능하게는 본 명세서에 추가로 설명되는 것과 같은 하나 이상의 다른 컴포넌트를 포함할 수 있다. 이러한 광이 다른 광과 동시에 시편으로 지향되면, 상이한 입사각들에서 시편(202)으로 지향되는 광의 하나 이상의 특성(예컨대, 파장, 편광 등)은, 상이한 입사각들에서 시편(202)의 조명으로부터 발생되는 광이 검출기(들)에서 서로 구별될 수 있도록 상이할 수 있다.
또 다른 예에서, 조명 서브시스템은 단지 하나의 광원(예컨대, 도 3에 도시된 광원(203))을 포함할 수 있으며, 광원으로부터의 광은 조명 서브시스템의 하나 이상의 광학 소자들(도시되지 않음)에 의해 (예컨대, 파장, 편광 등에 기초하여) 상이한 광학 경로들로 분리될 수 있다. 그 후, 서로 다른 광학 경로의 각각의 광은, 시ㅍ편(202)으로 지향될 수 있다. 다수의 조명 채널들은 동일한 시간 또는 상이한 시간에(예컨대, 상이한 조명 채널들이 순차적으로 시편을 조명하는데 사용되는 경우) 시편(202)에 광을 지향시키도록 구성될 수 있다. 또 다른 예에서, 동일한 조명 채널은 상이한 시간에 상이한 특성을 갖는 시편(202)에 광을 지향시키도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 일부 예에서, 광학 소자(204)는 스펙트럼 필터로서 구성될 수 있으며, 스펙트럼 필터의 특성은, 상이한 파장들의 광이 상이한 시간에 시편(202)으로 지향될 수 있도록 다양한 상이한 방식으로(예컨대, 스펙트럼 필터를 교환함으로써) 변화될 수 있다. 조명 서브시스템은 상이하거나 동일한 특성들을 갖는 광을 상이하거나 또는 동일한 입사각으로 순차적으로 또는 동시에 시편(202)으로 지향시키기 위해 당업계에 공지된 임의의 다른 적절한 구성을 가질 수 있다.
일 실시예에서, 광원(203)은 광대역 플라즈마(broadband plasma; BBP) 소스를 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 광원(203)에 의해 생성되어 시편(202)으로 지향되는 광은 광대역 광을 포함할 수 있다. 그러나, 광원은 예를 들어, 레이저와 같은 임의의 다른 적절한 광원을 포함할 수 있다. 레이저는 당업계에 공지된 임의의 적절한 레이저를 포함할 수 있고, 당업계에 공지된 임의의 적합한 파장 또는 파장들에서 광을 생성하도록 구성될 수 있다. 또한, 레이저는 단색 또는 거의 단색인 광을 생성하도록 구성될 수 있다. 이러한 방식으로, 레이저는 협대역 레이저일 수 있다. 광원(203)은 또한 다수의 분리된 파장들 또는 파장 대역들에서 광을 생성하는 다색 광원을 포함할 수 있다.
광학 소자(204)로부터의 광은, 렌즈(205)에 의해 시편(202)에 집속될 수 있다. 렌즈(205)가 단일 굴절 광학 소자로서 도 3에 도시되어 있지만, 실제로, 렌즈(205)는 광학 소자로부터 시편으로 광을 조합하여 집속시키는 다수의 굴절 및/또는 반사 광학 소자를 포함할 수 있음을 이해해야 한다. 도 3에 도시되고 본 명세서에서 설명된 조명 서브시스템은 임의의 다른 적절한 광학 소자(미도시)를 포함할 수 있다. 이러한 광학 소자들의 예시들은 당업계에 공지된 임의의 그러한 적절한 광학 소자들을 포함할 수 있는 편광 컴포넌트(들), 스펙트럼 필터(들), 공간 필터(들), 반사 광학 소자(들), 아포다이저(들), 빔 스플리터(들)(예컨대, 빔 스플리터(213)), 애퍼처(들) 등을 포함하지만, 이들로 제한되지는 않는다. 또한, 광학 기반 서브시스템(201)은 광학 기반 출력을 생성하기 위해 사용될 조명의 유형에 기초하여 조명 서브시스템의 소자들 중 하나 이상을 변경하도록 구성될 수 있다.
광학 기반 서브시스템(201)은 또한 광이 시편(202) 위에서 스캐닝되게 하도록 구성된 스캐닝 서브시스템을 포함할 수 있다. 예를 들어, 광학 기반 서브시스템(201)은 광학 기반 출력 생성 동안 시편(202)이 배치되는 스테이지(206)를 포함할 수 있다. 스캐닝 서브시스템은 광이 시편(202) 위에서 스캐닝될 수 있게끔 시편(202)을 이동시키도록 구성될 수 있는 임의의 적절한 기계적 및/또는 로봇식 조립체(robotic assembly)(스테이지(206)를 포함함)를 포함할 수 있다. 추가로, 또는 대안적으로, 광학 기반 서브시스템(201)은 광학 기반 서브시스템(201)의 하나 이상의 광학 소자가 시편(202) 위에서 광의 일부 스캐닝을 수행하도록 구성될 수 있다. 광은 구불구불한 경로 또는 나선형 경로와 같은 임의의 적절한 방식으로 시편(202) 위에 스캔될 수 있다.
광학 기반 서브시스템(201)은 하나 이상의 검출 채널을 더 포함한다. 하나 이상의 검출 채널 중 적어도 하나는, 서브시스템에 의한 시편(202)의 조명으로 인해 시편(202)으로부터의 광을 검출하고 그 검출된 광에 응답하는 출력을 생성하도록 구성된 검출기를 포함한다. 예를 들어, 도 3에 도시된 광학 기반 서브시스템(201)은 2개의 검출 채널을 포함하는데, 하나는 수집기(207), 소자(208), 및 검출기(209)에 의해 형성되고, 다른 하나는 수집기(210), 소자(211), 및 검출기(212)에 의해 형성된다. 도 3에 도시된 바와 같이, 2개의 검출 채널은 상이한 수집 각도에서 광을 수집 및 검출하도록 구성된다. 일부 경우에, 두 검출 채널은 산란광을 검출하도록 구성되고, 검출 채널은 시편(202)으로부터 다른 각도로 산란된 광을 검출하도록 구성된다. 그러나, 하나 이상의 검출 채널은 시편(202)으로부터 또 다른 유형의 광(예컨대, 반사된 광)을 검출하도록 구성될 수 있다.
도 3에 추가로 도시된 바와 같이, 두 검출 채널은 종이의 평면에 위치된 것으로 도시되고, 조명 서브시스템은 또한 종이의 평면에 위치된 것으로 도시된다. 따라서, 이 실시예에서, 두 검출 채널은 입사 평면에(예컨대, 중앙에) 위치한다. 그러나, 검출 채널 중 하나 이상의 검출 채널이 입사 평면 밖에 위치할 수 있다. 예를 들어, 수집기(210), 소자(211) 및 검출기(212)에 의해 형성된 검출 채널은 입사 평면 밖으로 산란되는 광을 수집하고 검출하도록 구성될 수 있다. 따라서, 그러한 검출 채널은, 일반적으로 "사이드(side)" 채널로서 지칭될 수 있고, 그러한 사이드 채널은 입사 평면에 실질적으로 수직인 평면의 중심에 있을 수 있다.
비록 도 3이 2개의 검출 채널들을 포함하는 광학 기반 서브시스템(201)의 실시예를 도시하고 있을지라도, 광학 기반 서브시스템(201)은 상이한 수의 검출 채널들(예컨대, 단지 하나의 검출 채널 또는 2개 이상의 검출 채널들)을 포함할 수 있다. 하나의 그러한 예에서, 수집기(210), 소자(211), 및 검출기(212)에 의해 형성된 검출 채널은, 전술한 바와 같이 하나의 사이드 채널을 형성할 수 있고, 광학 기반 서브시스템(201)은 또 다른 사이드 채널로서 형성된 추가 검출 채널(미도시)을 포함할 수 있고, 이는 입사 평면의 반대쪽에 위치한다. 따라서, 광학 기반 서브시스템(201)은 수집기(207), 소자(208), 및 검출기(209)를 포함하고 입사 평면에 중심을 두고 시편(202) 표면에 수직이거나 그에 가까운 산란각(들)에서 광을 수집하고 검출하도록 구성된다. 따라서 이 검출 채널은 일반적으로 "상단(top)" 채널로 지칭될 수 있고, 광학 기반 서브시스템(201)은 또한 전술한 바와 같이 구성된 2개 이상의 사이드 채널을 포함할 수 있다. 이와 같이, 광학 기반 서브시스템(201)은 적어도 3개의 채널(즉, 하나의 상단 채널 및 2개의 사이드 채널)을 포함할 수 있고, 적어도 3개의 채널 각각은 자체 수집기를 가지며, 각각은 다른 수집기들 각각과는 다른 산란 각도에서 광을 수집하도록 구성된다.
전술한 바와 같이, 광학 기반 서브시스템(201)에 포함된 검출 채널 각각은 산란된 광을 검출하도록 구성될 수 있다. 따라서, 도 3에 도시된 광학 기반 서브시스템(201)은 시편(202)에 대한 암시야(DF) 출력 생성을 위해 구성될 수 있다. 그러나, 광학 기반 서브시스템(201)은 또한 또는 대안적으로 시편(202)에 대한 명시야(BF) 출력 생성을 위해 구성된 검출 채널(들)을 포함할 수 있다. 다시 말해서, 광학 기반 서브시스템(201)은 시편(202)으로부터 정반사된 광을 검출하도록 구성된 적어도 하나의 검출 채널을 포함할 수 있다. 따라서, 본 명세서에 설명된 광학 기반 서브시스템(201)은 DF만, BF만, 또는 DF 및 BF 이미징 모두를 위해 구성될 수 있다. 각각의 수집기가 단일 굴절 광학 소자로서 도 3에 도시되어 있지만, 각각의 수집기는 하나 이상의 굴절 광학 다이(들) 및/또는 하나 이상의 반사 광학 소자(들)를 포함할 수 있음을 이해해야 한다.
하나 이상의 검출 채널은 당업계에 공지된 임의의 적합한 검출기를 포함할 수 있다. 예를 들어, 검출기는 광 증배관(photo-multiplier tube; PMT), 전하 결합 소자(charge coupled device; CCD), 시간 지연 통합(time delay integration; TDI) 카메라, 및 당해 분야에 공지된 임의의 다른 적절한 검출기를 포함할 수 있다. 검출기는 비이미징(non-imaging) 검출기 또는 이미징 검출기를 포함할 수도 있다. 이러한 방식으로, 검출기가 비이미징 검출기인 경우, 각각의 검출기는 예를 들어, 강도와 같은 산란된 광의 특정 특성들을 검출하도록 구성될 수 있지만, 이미징 평면 내의 위치의 함수와 같은 그러한 특성을 검출하도록 구성되지 않을 수 있다. 이와 같이, 광학 기반 서브시스템의 각각의 검출 채널에 포함된 각각의 검출기에 의해 생성되는 출력은, 신호 또는 데이터일 수 있지만, 이미지 신호 또는 이미지 데이터는 아닐 수 있다. 그러한 경우에, 프로세서(214)와 같은 프로세서는 검출기의 비이미징 출력으로부터 시편(202)의 이미지를 생성하도록 구성될 수 있다. 그러나, 다른 예에서, 검출기는 이미징 신호 또는 이미지 데이터를 생성하도록 구성되는 이미징 검출기로서 구성될 수 있다. 따라서, 광학 기반 서브시스템은 다양한 방식으로 여기에 설명된 광학 이미지 또는 다른 광학 기반 출력을 생성하도록 구성될 수 있다.
도 3은 본 명세서에 설명된 시스템 실시예에 포함될 수 있거나 본 명세서에 설명된 시스템 실시예에 의해 사용되는 광학 기반 출력을 생성할 수 있는 광학 기반 서브시스템(201)의 구성을 일반적으로 예시하기 위해 본 명세서에 제공된다. 본 명세서에서 설명된 광학 기반 서브시스템(201) 구성은 상용 출력 획득 시스템을 설계할 때 일반적으로 수행되는 바와 같이, 광학 기반 서브시스템(201)의 성능을 최적화하도록 변경될 수 있다. 또한, 여기에 설명된 시스템은 기존 시스템을 사용하여(예컨대, 여기에 설명된 기능을 기존 시스템에 추가함으로써) 구현될 수 있다. 일부 이러한 시스템에 대해, 본 명세서에 설명된 방법은 시스템의 선택적 기능성(예컨대, 시스템의 다른 기능성에 추가하여)으로서 제공될 수 있다. 대안적으로, 본 명세서에 설명된 시스템은 완전히 새로운 시스템으로서 설계될 수 있다.
프로세서(214)는, 프로세서(214)가 출력을 수신할 수 있도록 임의의 적합한 방식으로(예컨대, 유선 및/또는 무선 전송 매체를 포함할 수 있는, 하나 이상의 전송 매체를 통해) 시스템(200)의 컴포넌트에 결합될 수 있다. 프로세서(214)는 출력을 사용하여 다수의 기능을 수행하도록 구성될 수 있다. 시스템(200)은 프로세서(214)로부터 명령어 또는 다른 정보를 수신할 수 있다. 프로세서(214) 및/또는 전자 데이터 저장 유닛(215)은 선택적으로 추가 정보를 수신하거나 명령어를 송신하기 위해 웨이퍼 검사 도구, 웨이퍼 계측 도구, 또는 웨이퍼 검토(review) 도구(미도시)와 전자 통신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(214) 및/또는 전자 데이터 저장 유닛(215)은 주사 전자 현미경과 전자 통신할 수 있다.
본 명세서에서 설명된 프로세서(214), 다른 시스템(들), 또는 다른 서브시스템(들)은, 개인용 컴퓨터 시스템, 이미지 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 네트워크 기기, 인터넷 기기, 또는 다른 디바이스를 포함하는 다양한 시스템의 일부일 수 있다. 서브시스템(들) 또는 시스템(들)은 또한 병렬 프로세서와 같은 당업계에 공지된 임의의 적합한 프로세서를 포함할 수 있다. 게다가, 서브시스템(들) 또는 시스템(들)은 독립형 또는 네트워킹된 도구로서의, 고속 처리를 갖는 플랫폼 및 소프트웨어를 포함할 수 있다.
프로세서(214) 및 전자 데이터 저장 유닛(215)은 시스템(200) 또는 또 다른 디바이스에 또는 그렇지 않은 경우 그 일부분에 배치될 수 있다. 예시에서, 프로세서(214) 및 전자 데이터 저장 유닛(215)은 독립형 제어 유닛의 일부분이거나 중앙 집중식 품질 제어 유닛 내에 있을 수 있다. 다수의 프로세서(214) 또는 전자 데이터 저장 유닛(215)이 사용될 수 있다.
프로세서(214)는 실제로 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어의 임의의 조합에 의해 구현될 수 있다. 또한, 본 명세서에 설명된 바와 같은 그 기능들은 하나의 유닛에 의해 수행될 수 있거나, 또는 상이한 컴포넌트들로 나누어질 수 있으며, 각각의 컴포넌트는 결국 하드웨어, 소프트웨어, 및 펌웨어의 임의의 조합에 의해 구현될 수 있다. 프로세서(214)가 다양한 방법 및 기능을 구현하기 위한 프로그램 코드 또는 명령어는, 예를 들어, 전자 데이터 저장 유닛(215)의 메모리 또는 다른 메모리와 같은 판독 가능한 저장 매체에 저장될 수 있다.
시스템(200)이 하나보다 많은 프로세서(214)를 포함하면, 상이한 서브시스템이 서로 결합될 수 있어서, 이미지, 데이터, 정보, 명령어 등이 서브시스템들 간에 송신될 수 있다. 예를 들어, 하나의 서브시스템은 당업계에 공지된 임의의 적합한 유선 및/또는 무선 전송 매체를 포함할 수 있는 임의의 적합한 전송 매체에 의해 추가의 서브시스템(들)에 결합될 수 있다. 2개 이상의 이러한 서브시스템은 또한 공유된 컴퓨터 판독가능한 저장 매체(미도시됨)에 의해 효과적으로 결합될 수 있다.
프로세서(214)는 시스템(200)의 출력 또는 다른 출력을 사용하여 다수의 기능을 수행하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(214)는 출력을 전자 데이터 저장 유닛(215) 또는 또 다른 저장 매체로 전송하도록 구성될 수 있다. 프로세서(214)는 본 명세서에서 설명된 바와 같이 추가로 구성될 수 있다.
여기서 개시된 시스템(200) 및 방법의 다양한 단계, 기능, 및/또는 동작은, 전자 회로, 논리 게이트, 멀티플렉서, 프로그래머블 논리 디바이스, ASIC, 아날로그 또는 디지털 컨트롤/스위치, 마이크로제어기, 또는 컴퓨팅 시스템 중 하나 이상에 의해 수행된다. 본원에서 설명된 것과 같은 방법을 구현하는 프로그램 명령어는 캐리어 매체를 통해 송신되거나 캐리어 매체에 저장될 수 있다. 캐리어 매체는, 판독 전용 메모리, 랜덤 액세스 메모리, 자기 또는 광학 디스크, 비휘발성 메모리, 솔리드 스테이트 메모리, 자기 테이프 등과 같은 저장 매체를 포함할 수 있다. 캐리어 매체는 와이어, 케이블 또는 무선 전송 링크와 같은 전송 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 본 개시 전체에 걸쳐 설명된 다양한 단계들은, 단일 프로세서(214), 또는 대안적으로 다수의 프로세서(214)에 의해 수행될 수 있다. 또한, 시스템(200)의 상이한 서브시스템들은 하나 이상의 컴퓨팅 또는 논리 시스템을 포함할 수 있다. 그러므로 전술한 설명은 본 개시를 제한하는 것이 아니고 단지 예시하는 것으로 해석하여야 한다.
예에서, 프로세서(214)는 시스템(200)과 통신한다. 프로세서(214)는 도 1의 방법(100)과 같이, 본 명세서에 개시된 실시예들 중 임의의 것을 수행하도록 구성될 수 있다. 예에서, 프로세서(214)는 검출기로부터의 데이터로부터 생성되는 이미지의 영역에서의 투영을 결정하도록 구성된다. 투영은 X 방향의 X 투영 및/또는 Y 방향의 Y 투영이다. X 방향과 Y 방향은 수직이다. 적어도 하나의 문턱치가 투영에 적용되어 이미지의 영역에 적어도 하나의 세그먼트를 형성한다. 영역의 적어도 하나의 미세 세그먼트는 투영으로부터의 적어도 하나의 거리 값을 사용하여 결정된다. 프로세서(214)는 또한, 미세 세그먼트들 중 하나 이상의 세그먼트에서 결함 검출을 수행하도록 구성될 수 있다. 프로세서(214)는 또한, 시스템(200)의 출력을 사용하거나 다른 소스로부터의 이미지 또는 데이터를 사용하여 다른 기능 또는 추가 단계를 수행하도록 구성될 수 있다.
추가적 실시예는, 본 명세서에서 개시된 바와 같이, 웨이퍼 검사를 위한 컴퓨터 구현식 방법을 수행하기 위해 제어기에서 실행 가능한 프로그램 명령어를 저장한 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체와 관련된다. 특히, 도 3에 도시된 바와 같이, 전자 데이터 저장 유닛(215) 또는 다른 저장 매체는 프로세서(214) 상에서 실행 가능한 프로그램 명령어들을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 구현식 방법은 방법(100)을 포함하여, 본 명세서에서 설명된 임의의 방법(들)의 임의의 단계(들)를 포함할 수 있다.
예를 들어, 단계들은, 반도체 웨이퍼의 이미지의 영역에서 투영을 결정하는 단계, 투영에 적어도 하나의 문턱치를 적용하여 이미지의 영역에 적어도 하나의 세그먼트를 형성하는 단계, 및 투영으로부터의 적어도 하나의 거리 값을 사용하여 영역에서 적어도 하나의 미세 세그먼트를 결정하는 단계를 포함한다. 투영은 X 투영 및/또는 Y 투영일 수 있다.
프로그램 명령어는 특히, 절차 기반 기술(procedure-based techniques), 컴포넌트 기반 기술(component-based techniques) 및/또는 객체 지향 기술(object-oriented techniques)을 포함하는 다양한 방식들 중 임의의 방식으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 프로그램 명령어는 원하는 대로 ActiveX 컨트롤(ActiveX controls), C++ 객체(objects), 자바빈즈(JavaBeans), 마이크로소프트 파운데이션 클래스(Microsoft Foundation Classes; MFC), 스트리밍 SIMD 확장(Streaming SIMD Extension; SSE), 또는 기타 기술들 또는 방법론들을 사용하여 구현될 수 있다.
본 명세서에서 사용된 바와 같이, 용어 "웨이퍼"는 일반적으로 반도체 또는 비반도체 재료로 형성된 기판을 지칭한다. 이러한 반도체 또는 비반도체 물질의 예시는, 단결정 실리콘, 갈륨 질화물, 갈륨 비화물, 인듐 인화물, 사파이어, 및 유리를 포함하지만, 이것들에만 제한되지는 않는다. 이러한 기판은 반도체 제조 설비에서 통상적으로 발견되고 그리고/또는 처리될 수도 있다.
웨이퍼는 기판 상에 형성된 하나 이상의 층을 포함한다. 예를 들어, 이러한 층은 포토레지스트, 유전체 물질, 전도성 물질, 또는 반도전성 물질을 포함할 수 있지만, 이것으로만 제한되지는 않는다. 다수의 상이한 유형들의 이러한 층들은 당 분야에 알려져 있고, 여기서 사용된 바와 같은 "웨이퍼"라는 용어는 모든 유형들의 이러한 층들을 포함하는 웨이퍼를 포괄하도록 의도된다.
웨이퍼 상에 형성된 하나 이상의 층은 패터닝 또는 비패터닝될 수도 있다. 예를 들어, 웨이퍼는 반복 가능한 패터닝된 피처 또는 주기적 구조물을 각각 갖는 복수의 다이를 포함할 수도 있다. 이러한 재료의 층의 형성 및 처리는 궁극적으로 완성된 디바이스를 야기할 수도 있다. 다수의 상이한 유형의 디바이스가 웨이퍼 상에 형성될 수도 있고, 용어 웨이퍼는 본 명세서에 사용될 때 당 기술 분야에 공지된 임의의 유형의 디바이스가 그 위에서 제조되고 있는 웨이퍼를 포함하도록 의도된다.
다른 유형의 웨이퍼도 사용될 수 있다. 예를 들어, 웨이퍼는 LED, 태양 전지, 자기 디스크, 평면 패널, 또는 연마된 플레이트를 제조하는 데 사용될 수 있다. 다른 물체에 대한 결함도 본 명세서에서 개시된 기술 및 시스템을 사용하여 분류될 수 있다.
본 방법의 각각의 단계들은 본 명세서에 설명된 바와 같이 수행될 수 있다. 본 방법은 또한 본 명세서에 설명된 프로세서 및/또는 컴퓨터 서브시스템(들) 또는 시스템(들)에 의해 수행될 수 있는 임의의 다른 단계(들)를 포함할 수 있다. 단계들은 여기에서 설명되는 임의의 실시예에 따라 구성될 수 있는 하나 이상의 컴퓨터 시스템에 의해 수행될 수 있다. 또한, 전술된 방법은 본 명세서에 설명된 임의의 시스템 실시예에 의해 수행될 수 있다.
본 개시가 하나 이상의 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 본 개시의 다른 실시예가 본 개시의 범위를 벗어나지 않으면서 이루어질 수 있음이 이해될 것이다. 따라서, 본 개시는 첨부된 청구항들과 그 합리적인 해석에 의해서만 제한되는 것으로 가정된다.

Claims (19)

  1. 시스템에 있어서,
    광을 생성하는 광원 - 상기 광은 웨이퍼로 지향됨 -;
    상기 웨이퍼를 홀딩(hold)하도록 구성된 스테이지;
    상기 웨이퍼로부터 반사된 상기 광을 수신하는 검출기; 및
    상기 검출기와 전자 통신하는 프로세서
    를 포함하고, 상기 프로세서는:
    상기 검출기로부터의 데이터로부터 생성된 이미지의 영역의 투영을 결정하고 - 상기 투영은 X 방향의 X 투영 및 Y 방향의 Y 투영 중 적어도 하나이고, 상기 X 방향과 상기 Y 방향은 수직임 -;
    상기 투영에 적어도 하나의 문턱치를 적용하여 상기 이미지의 상기 영역에 적어도 하나의 세그먼트를 형성하며;
    상기 투영으로부터의 적어도 하나의 거리 값을 사용하여 상기 영역에서 적어도 하나의 미세 세그먼트를 결정하도록
    구성되는 것인, 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 광원은 레이저인 것인, 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 미세 세그먼트들은 상기 X 방향 또는 상기 Y 방향을 따라 정의되는 것인, 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 미세 세그먼트들은 상기 X 방향과 상기 Y 방향을 따라 정의되는 것인, 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는 또한, 상기 미세 세그먼트들 중 하나 이상에서 결함 검출을 수행하도록 구성되는 것인, 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 이미지는 2D 이미지이고, 상기 투영은 상기 2D 이미지를 1D 데이터로 변환하는 것인, 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 미세 세그먼트는 치수가 적어도 5개의 픽셀인 것인, 시스템.
  8. 방법에 있어서,
    프로세서를 사용하여 반도체 웨이퍼의 이미지의 영역에서 투영을 결정하는 단계 - 상기 투영은 X 방향의 X 투영 및 Y 방향의 Y 투영 중 적어도 하나이고, 상기 X 방향과 상기 Y 방향은 수직임 -;
    상기 프로세서를 사용하여 상기 투영에 적어도 하나의 문턱치를 적용함으로써 상기 이미지의 영역에 적어도 하나의 세그먼트를 형성하는 단계; 및
    상기 프로세서를 사용하여, 상기 투영으로부터의 적어도 하나의 거리 값을 사용하여 상기 영역 내의 적어도 하나의 미세 세그먼트를 결정하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 미세 세그먼트들은 상기 X 방향 또는 상기 Y 방향을 따라 정의되는 것인, 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 미세 세그먼트들은 상기 X 방향과 상기 Y 방향을 따라 정의되는 것인, 방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 방법은 상기 미세 세그먼트들 중 하나 이상에서 결함 검출을 수행하는 단계를 더 포함하는 것인, 방법.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 이미지는 2D 이미지이고, 상기 투영은 상기 2D 이미지를 1D 데이터로 변환하는 것인, 방법.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 미세 세그먼트는 치수가 적어도 5개의 픽셀인 것인, 방법.
  14. 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스 상에서 단계들을 실행하기 위한 하나 이상의 프로그램을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 있어서,
    상기 단계들은:
    반도체 웨이퍼의 이미지의 영역에서의 투영을 결정하는 단계 - 상기 투영은 X 방향의 X 투영 및 Y 방향의 Y 투영 중 적어도 하나이고, 상기 X 방향과 상기 Y 방향은 수직임 -;
    상기 투영에 적어도 하나의 문턱치를 적용하여 상기 이미지의 상기 영역에 적어도 하나의 세그먼트를 형성하는 단계; 및
    상기 투영으로부터의 적어도 하나의 거리 값을 사용하여 상기 영역에서 적어도 하나의 미세 세그먼트를 결정하는 단계
    를 포함하는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 미세 세그먼트들은 상기 X 방향 또는 상기 Y 방향을 따라 정의되는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 미세 세그먼트들은 상기 X 방향과 상기 Y 방향을 따라 정의되는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 단계들은 상기 미세 세그먼트들 중 하나 이상에서 결함 검출을 수행하는 단계를 더 포함하는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  18. 제14항에 있어서,
    상기 이미지는 2D 이미지이고, 상기 투영은 상기 2D 이미지를 1D 데이터로 변환하는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
  19. 제14항에 있어서,
    상기 미세 세그먼트는 치수가 적어도 5개의 픽셀인 것인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20230075297A1 (en) * 2021-09-03 2023-03-09 Kla Corporation Wafer alignment improvement through image projection-based patch-to-design alignment

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102079420B1 (ko) 2013-05-14 2020-02-19 케이엘에이 코포레이션 통합된 멀티 패스 검사
KR102177677B1 (ko) 2013-11-06 2020-11-11 케이엘에이 코포레이션 계측 최적화 검사

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8775101B2 (en) * 2009-02-13 2014-07-08 Kla-Tencor Corp. Detecting defects on a wafer
US8831334B2 (en) 2012-01-20 2014-09-09 Kla-Tencor Corp. Segmentation for wafer inspection
US9483819B2 (en) 2013-01-29 2016-11-01 Kla-Tencor Corporation Contour-based array inspection of patterned defects
JP6009956B2 (ja) 2013-01-31 2016-10-19 株式会社日立ハイテクノロジーズ 欠陥検査装置および欠陥検査方法
US9619876B2 (en) * 2013-03-12 2017-04-11 Kla-Tencor Corp. Detecting defects on wafers based on 2D scatter plots of values determined for output generated using different optics modes
US9702829B1 (en) 2013-04-09 2017-07-11 Kla-Tencor Corporation Systems and methods for wafer surface feature detection and quantification
US10317347B2 (en) * 2013-11-01 2019-06-11 Kla-Tencor Corp. Determining information for defects on wafers
US10186028B2 (en) * 2015-12-09 2019-01-22 Kla-Tencor Corporation Defect signal to noise enhancement by reducing die to die process noise
JP6704813B2 (ja) * 2016-08-05 2020-06-03 キヤノン株式会社 計測装置、露光装置、および物品の製造方法
US10964013B2 (en) * 2017-01-10 2021-03-30 Kla-Tencor Corporation System, method for training and applying defect classifiers in wafers having deeply stacked layers
US10607119B2 (en) * 2017-09-06 2020-03-31 Kla-Tencor Corp. Unified neural network for defect detection and classification
US11275975B2 (en) 2017-10-05 2022-03-15 Applied Materials, Inc. Fault detection classification
US10997710B2 (en) * 2017-10-18 2021-05-04 Kla-Tencor Corporation Adaptive care areas for die-die inspection
US10522376B2 (en) * 2017-10-20 2019-12-31 Kla-Tencor Corporation Multi-step image alignment method for large offset die-die inspection
WO2019166190A1 (en) * 2018-02-27 2019-09-06 Stichting Vu Metrology apparatus and method for determining a characteristic of one or more structures on a substrate
US10818005B2 (en) * 2018-03-12 2020-10-27 Kla-Tencor Corp. Previous layer nuisance reduction through oblique illumination
CN110132991A (zh) * 2019-06-18 2019-08-16 徐州鑫晶半导体科技有限公司 用于检测硅晶圆上激光打标缺陷的方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102079420B1 (ko) 2013-05-14 2020-02-19 케이엘에이 코포레이션 통합된 멀티 패스 검사
KR102177677B1 (ko) 2013-11-06 2020-11-11 케이엘에이 코포레이션 계측 최적화 검사

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