KR20190029484A

KR20190029484A - 검사 레시피를 생성하는 방법 및 그 시스템

Info

Publication number: KR20190029484A
Application number: KR1020180108425A
Authority: KR
Inventors: 아리엘 쉬카림; 모세 암잘레그; 이얄 네이스테인; 실로모 투불; 마크 게쉴; 엘라드 코헨
Original assignee: 어플라이드 머티리얼즈 이스라엘 리미티드
Priority date: 2017-09-11
Filing date: 2018-09-11
Publication date: 2019-03-20
Anticipated expiration: 2038-09-11
Also published as: TWI684000B; US20190080447A1; CN109558620B; KR102079022B1; CN109558620A; JP2019050376A; US10290087B2; TW201930862A; JP6629934B2

Abstract

표본을 검사하기 위해 사용가능한 검사 레시피를 생성하는 시스템 및 방법이 제공되며, 그 방법은, 다이들로부터 이미지들을 캡처하고, 이미지들 상의 노이즈 분포를 표시하는 노이즈 맵을 획득하는 단계; 동일한 설계 패턴을 각각 갖는 복수의 설계 그룹들을 표현하는 설계 데이터를 수신하는 단계; 각각의 주어진 설계 그룹에 대해 그룹 스코어를 계산하는 단계 ― 그룹 스코어는 주어진 설계 그룹과 연관된 노이즈 데이터 및 주어진 설계 그룹의 영역에 대해 할당된 결함 버짓에 기초하여 계산됨 ―; 다이들에 관련된 세그먼트화를 제공하는 단계 ― 다이들에 관련된 세그먼트화를 제공하는 단계는 그룹 스코어에 기초하여, 상이한 노이즈 레벨들을 표시하는 세그먼트화 라벨들과 설계 그룹들을 연관시킴으로써, 동일한 세그먼트화 라벨 및 세그먼트화 구성 데이터와 연관된 하나 또는 그 초과의 설계 그룹들에 각각 대응하는 다이 세그먼트들의 세트를 획득하는 것을 포함함 ―; 및 세그먼트화 구성 데이터를 사용하여 검사 레시피를 생성하는 단계를 포함한다.

Description

검사 레시피를 생성하는 방법 및 그 시스템{METHOD OF GENERATING AN EXAMINATION RECIPE AND SYSTEM THEREOF}

[001] 현재 개시된 요지는 일반적으로, 표본(specimen)의 검사(examination) 분야에 관한 것으로, 더 구체적으로, 표본을 검사하기 위해 사용가능한 검사 레시피를 생성하는 방법들 및 시스템들에 관한 것이다.

[002] 제작된 디바이스들의 극초대규모 집적 회로(ultra large scale integration)와 연관된 고 밀도 및 성능에 대한 현재의 요구들은 서브미크론 피처(submicron feature)들, 트랜지스터 및 회로 속도 증가, 및 신뢰성 개선을 요구한다. 반도체 프로세스들이 진보됨에 따라, 패턴 치수들, 이를테면 선폭 및 다른 타입들의 임계 치수(critical dimension)들이 지속적으로 축소된다. 이는 또한 설계 규칙이라고 지칭된다. 그러한 요구들은 고 정밀도 및 균일성을 갖는 디바이스 피처들의 형성을 요구하며, 이는 결국, 제작 프로세스의 모니터링을 필요로 하는데, 그 모니터링은 디바이스들이 아직, 완성된 디바이스들 및/또는 미완성된 디바이스들 둘 모두를 포함하는 반도체 웨이퍼들의 형태로 있는 동안의, 디바이스들의 빈번하고 상세한 조사들을 포함한다.

[003] 본 명세서에서 사용되는 “표본”이라는 용어는, 반도체 집적 회로들, 자기 헤드들, 평판 디스플레이들, 및 다른 반도체-제작물들을 제조하는 데 사용되는, 임의의 종류의 웨이퍼, 마스크들, 및 다른 구조물들, 이의 조합들 및/또는 부분들을 커버하는 것으로 광범위하게 해석되어야 한다.

[004] 구체적으로 다르게 명시되지 않는 한, 본 명세서에서 사용되는 “검사”라는 용어는 대상 내의 결함들에 대한 임의의 종류의 검출 및/또는 분류를 커버하는 것으로 광범위하게 해석되어야 한다. 검사는 검사될 대상의 제조 동안에 또는 후에, 예컨대 비-파괴 검사 툴들을 사용함으로써 제공된다. 비-제한적인 예로서, 검사 프로세스는, 하나 또는 그 초과의 검사 툴들을 사용하여, 대상 또는 대상의 부분들에 대하여 제공되는, (단일 스캔 또는 다수의 스캔들에 의한) 스캐닝, 샘플링, 재검토, 측정, 분류, 및/또는 다른 동작들을 포함할 수 있다. 마찬가지로, 검사는 검사될 대상의 제조 전에 제공될 수 있고, 예컨대, 검사 레시피(들)를 생성하는 것을 포함할 수 있다. 구체적으로 다르게 명시되지 않는 한, 본 명세서에서 사용되는 “검사”라는 용어 또는 그 파생어들은, 조사되는 영역(들)의 사이즈, 스캐닝의 속도 또는 해상도, 또는 검사 툴들의 타입에 대하여 제한되지 않는다는 것을 유의한다. 다양한 비-파괴 검사 툴들은, 비-제한적인 예로서, 광학 툴들, 스캐닝 전자 현미경들, 원자간력 현미경들 등을 포함한다.

[005] 검사 프로세스는 복수의 검사 단계들을 포함할 수 있다. 제조 프로세스 동안, 검사 단계들은 다수 회 수행될 수 있는데, 예컨대, 특정 층들의 제조 또는 프로세싱 후 등에 수행될 수 있다. 부가적으로 또는 대안적으로, 각각의 검사 단계는 다수 회 반복될 수 있는데, 예컨대, 상이한 웨이퍼 위치들에 대해, 또는 상이한 검사 세팅들로 동일한 웨이퍼 위치들에 대해 반복될 수 있다.

[006] 비-제한적인 예로서, 런타임(run-time) 검사는 2-단계 절차, 예컨대 표본의 조사 후의 샘플링된 결함들의 재검토를 채용할 수 있다. 조사 단계 동안, 전형적으로, 표본의 표면 또는 표본의 표면의 일부(예컨대, 관심 영역들, 핫 스폿(hot spot)들 등)가 비교적 높은 속도 및/또는 낮은 해상도로 스캐닝된다. 결함들을 검출하고, 결함들의 위치들 및 다른 조사 속성들을 획득하기 위해, 캡처된 조사 이미지가 분석된다. 재검토 단계에서, 전형적으로, 조사 페이즈 동안 검출된 결함들 중 적어도 일부의 이미지들이 비교적 낮은 속도 및/또는 높은 해상도로 캡처되고, 그에 의해, 결함들 중 적어도 일부의 분류, 그리고 선택적으로는 다른 분석들이 가능하게 된다. 일부 경우들에서, 페이즈들 둘 모두가 동일한 조사 툴에 의해 구현될 수 있고, 일부 다른 경우들에서, 이들 2개의 페이즈들은 상이한 조사 툴들에 의해 구현된다.

[007] 일반적으로, 검사는, 웨이퍼로 광 또는 전자들을 지향시키고 웨이퍼로부터 광 또는 전자들을 검출함으로써, 웨이퍼에 대해 어떤 출력(예컨대, 이미지들, 신호들 등)을 생성하는 것을 수반한다. 출력이 생성되면, 전형적으로, 출력에 대해 결함 검출 방법 및/또는 알고리즘을 적용함으로써, 결함 검출이 수행된다. 대부분의 경우에, 검사의 목표는 웨이퍼 상의 뉴슨스(nuisance) 및 노이즈의 검출을 억제하면서 관심 결함들에 대한 높은 감도를 제공하는 것이다.

[008] 결함 검출의 감도의 개선이 본 기술분야에서 필요하다.

[009] 현재 개시된 요지의 특정 양상들에 따르면, 표본을 검사하기 위해 사용가능한 검사 레시피를 생성하는 컴퓨터화된 시스템이 제공되며, 그 시스템은, 표본의 하나 또는 그 초과의 다이들로부터 하나 또는 그 초과의 이미지들을 캡처(capture)하고, 하나 또는 그 초과의 이미지들 상의 노이즈(noise) 분포를 표시하는 노이즈 맵을 획득하도록 구성된 검사 툴; 하나 또는 그 초과의 다이들의 설계 데이터를 수신하도록 구성된 I/O 인터페이스 ― 설계 데이터는 동일한 설계 패턴을 갖는 하나 또는 그 초과의 다이 구역들에 각각 대응하는 복수의 설계 그룹들을 표현함 ―; 및 검사 툴 및 I/O 인터페이스에 동작가능하게 연결된 프로세싱 유닛을 포함하며, 프로세싱 유닛은 메모리, 및 메모리에 동작가능하게 커플링된 프로세서를 포함하고, 여기서, 프로세싱 유닛은, 각각의 주어진 설계 그룹에 대해 그룹 스코어를 계산하고 ― 노이즈 맵은 설계 데이터와 정렬되고, 그에 따라, 복수의 설계 그룹들 중 각각의 주어진 설계 그룹은 주어진 설계 그룹에 대응하는 다이 구역들 내의 노이즈 데이터와 연관되고, 여기서, 그룹 스코어는 주어진 설계 그룹과 연관된 노이즈 데이터, 및 주어진 설계 그룹의 영역에 대해 할당된 결함 버짓(defect budget)에 기초하여 계산됨 ―; 하나 또는 그 초과의 다이들에 관련된 세그먼트화(segmentation)를 제공하며 ― 세그먼트화는, 주어진 설계 그룹의 그룹 스코어에 기초하여, 상이한 노이즈 레벨들을 표시하는 세그먼트화 라벨(label)들의 미리 정의된 세트 중 하나의 세그먼트화 라벨과 각각의 주어진 설계 그룹을 연관시키고, 그에 의해, 동일한 세그먼트화 라벨과 연관된 하나 또는 그 초과의 설계 그룹들에 각각 대응하는 다이 세그먼트들의 세트, 및 세그먼트화를 통지하는 세그먼트화 구성 데이터를 획득하는 것을 포함함 ―; 세그먼트화 구성 데이터를 사용하여 검사 레시피를 생성하도록 구성된다.

[0010] 위의 특징들에 부가하여, 현재 개시된 요지의 그 양상에 따른 시스템은, 아래에 열거된 특징들 (i) 내지 (xvii) 중 하나 또는 그 초과를 기술적으로 가능한 임의의 원하는 조합 또는 치환으로 포함할 수 있다:

(i). 프로세싱 유닛은 추가로, 노이즈 맵이 설계 데이터와 정렬되도록, 노이즈 맵과 설계 데이터를 정합시키도록 구성될 수 있다.

(ii). 노이즈 맵은, 적어도 표본의 복수의 다이들로부터 캡처된 복수의 이미지들 상의 통계적 노이즈 분포를 표시할 수 있다.

(iii). 노이즈 분포는 노이즈 맵에 표시된 노이즈들의 하나 또는 그 초과의 노이즈 특성들을 포함할 수 있으며, 그 하나 또는 그 초과의 노이즈 특성들은 노이즈들의 위치들을 포함한다.

(iv). 노이즈 분포는 노이즈 맵에 표시된 노이즈들의 하나 또는 그 초과의 노이즈 특성들을 포함할 수 있으며, 그 하나 또는 그 초과의 노이즈 특성들은 노이즈들의 위치들, 및 노이즈들의 세기와 사이즈 중 적어도 하나를 포함한다.

(v). 노이즈 맵에 표시된 노이즈들은 패턴-관련 노이즈를 포함할 수 있다.

(vi). 노이즈 맵은 주입 결함(planted defect)들에 관련된 정보를 포함할 수 있으며, 주입 결함들은 설계 관심 패턴(pattern of interest; POI)과 연관된 미리 정의된 위치들에서 하나 또는 그 초과의 이미지들에 부가된 시뮬레이트된 결함들이다. 설계 POI를 포함하는 주어진 설계 그룹의 그룹 스코어는 주입 결함들의 정보에 기초하여 계산될 수 있다.

(vii). 검사 툴은, 감응(sensitive) 검사 구성으로, 하나 또는 그 초과의 이미지들을 캡처하기 위해 표본을 스캐닝하도록 구성된 조사 툴일 수 있으며, 노이즈 맵은 낮은 검출 임계치(detection threshold)를 사용하여 획득될 수 있다.

(viii). 그룹 스코어는, 주어진 설계 그룹과 연관된 노이즈 데이터에 기초하여 생성된 노이즈 히스토그램(histogram)에 대하여, 주어진 설계 그룹에 대해 할당된 결함 버짓을 적용함으로써 계산되는 임계치일 수 있다.

(ix). 계산은 추가로, 복수의 설계 그룹들 사이의 중첩(overlapping)에 기초할 수 있다.

(x). 세그먼트화 라벨들의 미리 정의된 세트는, 정적(quiet), 노이지(noisy), 및 심한 노이지(very noisy)의 노이즈 레벨들을 표시할 수 있다.

(xi). 세그먼트화 구성 데이터는 각각의 다이 세그먼트에 대해 검출 임계치를 구성하기 위해 사용될 수 있다.

[0011] 현재 개시된 요지의 다른 양상에 따르면, 표본을 검사하기 위해 사용가능한 검사 레시피를 생성하는 컴퓨터화된 방법이 제공되며, 그 방법은, 검사 툴에 의해, 표본의 하나 또는 그 초과의 다이들로부터 하나 또는 그 초과의 이미지들을 캡처하고, 하나 또는 그 초과의 이미지들 상의 노이즈 분포를 표시하는 노이즈 맵을 획득하는 단계; I/O 인터페이스에 의해, 하나 또는 그 초과의 다이들의 설계 데이터를 수신하는 단계 ― 설계 데이터는 동일한 설계 패턴을 갖는 하나 또는 그 초과의 다이 구역들에 각각 대응하는 복수의 설계 그룹들을 표현함 ―; 조사 유닛 및 I/O 인터페이스에 동작가능하게 연결된 프로세싱 유닛에 의해, 각각의 주어진 설계 그룹에 대해 그룹 스코어를 계산하는 단계 ― 노이즈 맵은 설계 데이터와 정렬되고, 그에 따라, 복수의 설계 그룹들 중 각각의 주어진 설계 그룹은 주어진 설계 그룹에 대응하는 다이 구역들 내의 노이즈 데이터와 연관되고, 그룹 스코어는 주어진 설계 그룹과 연관된 노이즈 데이터, 및 주어진 설계 그룹의 영역에 대해 할당된 결함 버짓에 기초하여 계산됨 ―; 프로세싱 유닛에 의해, 하나 또는 그 초과의 다이들에 관련된 세그먼트화를 제공하는 단계 ― 세그먼트화는, 주어진 설계 그룹의 그룹 스코어에 기초하여, 상이한 노이즈 레벨들을 표시하는 세그먼트화 라벨들의 미리 정의된 세트 중 하나의 세그먼트화 라벨과 각각의 주어진 설계 그룹을 연관시키고, 그에 의해, 동일한 세그먼트화 라벨과 연관된 하나 또는 그 초과의 설계 그룹들에 각각 대응하는 다이 세그먼트들의 세트, 및 세그먼트화를 통지하는 세그먼트화 구성 데이터를 획득하는 것을 포함함 ―; 및 프로세싱 유닛에 의해, 세그먼트화 구성 데이터를 사용하여 검사 레시피를 생성하는 단계를 포함한다.

[0012] 개시된 요지의 그 양상은 시스템에 대하여 위에서 나열된 특징들 (i) 내지 (xi) 중 하나 또는 그 초과를 기술적으로 가능한 임의의 원하는 조합 또는 치환으로, 필요한 변경을 가하여 포함할 수 있다.

[0013] 현재 개시된 요지의 다른 양상에 따르면, 컴퓨터에 의해 실행되는 경우에, 컴퓨터로 하여금, 표본을 검사하기 위해 사용가능한 검사 레시피를 생성하는 방법을 수행하게 하는 명령들의 프로그램을 유형적으로 구현하는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체가 제공되며, 그 방법은, 표본의 하나 또는 그 초과의 다이들로부터 하나 또는 그 초과의 이미지들을 획득하고, 하나 또는 그 초과의 이미지들 상의 노이즈 분포를 표시하는 노이즈 맵을 획득하는 단계; 하나 또는 그 초과의 다이들의 설계 데이터를 수신하는 단계 ― 설계 데이터는 동일한 설계 패턴을 갖는 하나 또는 그 초과의 다이 구역들에 각각 대응하는 복수의 설계 그룹들을 표현함 ―; 각각의 주어진 설계 그룹에 대해 그룹 스코어를 계산하는 단계 ― 노이즈 맵은 설계 데이터와 정렬되고, 그에 따라, 복수의 설계 그룹들 중 각각의 주어진 설계 그룹은 주어진 설계 그룹에 대응하는 다이 구역들 내의 노이즈 데이터와 연관되고, 그룹 스코어는 주어진 설계 그룹과 연관된 노이즈 데이터, 및 주어진 설계 그룹의 영역에 대해 할당된 결함 버짓에 기초하여 계산됨 ―; 하나 또는 그 초과의 다이들에 관련된 세그먼트화를 제공하는 단계 ― 세그먼트화는, 주어진 설계 그룹의 그룹 스코어에 기초하여, 상이한 노이즈 레벨들을 표시하는 세그먼트화 라벨들의 미리 정의된 세트 중 하나의 세그먼트화 라벨과 각각의 주어진 설계 그룹을 연관시키고, 그에 의해, 동일한 세그먼트화 라벨과 연관된 하나 또는 그 초과의 설계 그룹들에 각각 대응하는 다이 세그먼트들의 세트, 및 세그먼트화를 통지하는 세그먼트화 구성 데이터를 획득하는 것을 포함함 ―; 및 세그먼트화 구성 데이터를 사용하여 검사 레시피를 생성하는 단계를 포함한다.

[0014] 개시된 요지의 그 양상은 시스템에 대하여 위에서 나열된 특징들 (i) 내지 (xi) 중 하나 또는 그 초과를 기술적으로 가능한 임의의 원하는 조합 또는 치환으로, 필요한 변경을 가하여 포함할 수 있다.

[0015] 본 발명을 이해하고, 본 발명이 실제로 어떻게 수행될 수 있는지를 알기 위해, 이제, 실시예들이 단지 비-제한적인 예로서 첨부 도면들을 참조하여 설명될 것이다.
[0016] 도 1은 현재 개시된 요지의 특정 실시예들에 따른, 표본을 검사하기 위해 사용가능한 검사 레시피를 생성하는 시스템의 블록도를 예시한다.
[0017] 도 2는 현재 개시된 요지의 특정 실시예들에 따른, 표본을 검사하기 위해 사용가능한 검사 레시피를 생성하는 일반화된 흐름도를 예시한다.
[0018] 도 3은 현재 개시된 요지의 특정 실시예들에 따른 설계 그룹들의 개략적인 예를 예시한다.
[0019] 도 4는 현재 개시된 요지의 특정 실시예들에 따른, 정렬된 노이즈 맵과 설계 데이터의 개략적인 예를 예시한다.
[0020] 도 5는 현재 개시된 요지의 특정 실시예들에 따른, 런타임 검사에서 세그먼트화 구성 데이터를 사용하는 예를 예시한다.

[0021] 다음의 상세한 설명에서, 다수의 특정 세부사항들이 본 발명의 철저한 이해를 제공하기 위해 제시된다. 그러나, 현재 개시된 요지가 이들 특정 세부사항들 없이도 실시될 수 있다는 것이 당업자에 의해 이해될 것이다. 다른 경우들에서, 현재 개시된 요지를 불명료하게 하지 않기 위해, 잘-알려져 있는 방법들, 절차들, 컴포넌트들, 및 회로들은 설명되지 않았다.

[0022] 구체적으로 다르게 명시되지 않는 한, 다음의 논의들로부터 자명한 바와 같이, 본 명세서 전체에 걸쳐, "캡처", "수신", "계산", "정렬", “제공”, “연관”, “생성”, “획득”, “정합”, “스캐닝”, “사용”, "적용", "구성” 등과 같은 용어들을 활용하는 논의들은, 데이터를 다른 데이터로 변환 및/또는 조작하는 컴퓨터의 액션(들) 및/또는 프로세스(들)를 지칭하며, 상기 데이터는 물리적, 이를테면 전자적 양들로서 표현되고, 그리고/또는 상기 데이터는 물리적 대상들을 표현한다는 것을 인식한다. “컴퓨터”라는 용어는, 비-제한적인 예로서, 본원에서 개시되는, 검사 레시피 및 검사 레시피의 부분들을 생성하는 컴퓨터화된 시스템 뿐만 아니라, 그 컴퓨터화된 시스템 내의 프로세싱 유닛을 포함하는, 데이터 프로세싱 능력들을 갖는 임의의 종류의 하드웨어-기반 전자 디바이스를 커버하는 것으로 광범위하게 해석되어야 한다.

[0023] 본원에서 사용되는 “비-일시적 메모리” 및 “비-일시적 저장 매체”라는 용어들은 현재 개시된 요지에 적합한 임의의 휘발성 또는 비-휘발성 컴퓨터 메모리를 커버하는 것으로 광범위하게 해석되어야 한다.

[0024] 본 명세서에서 사용되는 “결함”이라는 용어는, 표본 상에 또는 표본 내에 형성되는 임의의 종류의 이상(abnormality) 또는 바람직하지 않은 피처 또는 공극을 커버하는 것으로 광범위하게 해석되어야 한다.

[0025] 본 명세서에서 사용되는 “설계 데이터”라는 용어는 표본의 계층적 물리 설계(레이아웃)를 표시하는 임의의 데이터를 커버하는 것으로 광범위하게 해석되어야 한다. 설계 데이터는 각각의 설계자에 의해 제공될 수 있고, 그리고/또는 (예컨대, 복잡한 시뮬레이션, 간단한 기하학 및 불 연산들 등을 통해) 물리적 설계로부터 유도될 수 있다. 설계 데이터는, 비-제한적인 예들로서, GDSII 포맷, OASIS 포맷 등과 같은 상이한 포맷들로 제공될 수 있다. 설계 데이터는 벡터 포맷, 그레이스케일 세기 이미지 포맷, 또는 다른 방식으로 제공될 수 있다.

[0026] 구체적으로 다르게 명시되지 않는 한, 개별적인 실시예들의 정황에서 설명되는, 현재 개시된 요지의 특정 특징들은 또한, 단일 실시예로 조합되어 제공될 수 있다는 것을 인식한다. 역으로, 단일 실시예의 정황에서 설명되는, 현재 개시된 요지의 다양한 특징들은 또한, 개별적으로 또는 임의의 적합한 하위-조합으로 제공될 수 있다. 다음의 상세한 설명에서, 다수의 특정 세부사항들이 방법들 및 장치의 철저한 이해를 제공하기 위해 제시된다.

[0027] 이를 유념하면서, 현재 개시된 요지의 특정 실시예들에 따른, 표본을 검사하기 위해 사용가능한 검사 레시피를 생성하는 시스템의 블록도를 예시하는 도 1을 주목한다.

[0028] 도 1에 예시된 시스템(100)은 (예컨대, 웨이퍼 및/또는 웨이퍼의 부분들의) 표본을 검사하기 위해 사용가능한 검사 레시피를 생성하기 위하여 사용될 수 있다. 전술된 바와 같이, 본 명세서에서 사용되는 “표본”이라는 용어는, 반도체 집적 회로들, 자기 헤드들, 평판 디스플레이들, 및 다른 반도체-제작물들을 제조하는 데 사용되는, 임의의 종류의 웨이퍼, 마스크들, 레티클들, 및 다른 구조물들, 이의 조합들 및/또는 부분들을 커버하는 것으로 광범위하게 해석되어야 한다. 특정 실시예들에 따르면, 본원에서 사용되는 표본은, 웨이퍼, 레티클, 마스크, 집적 회로, 및 평판 디스플레이(또는 이의 적어도 일부)를 포함하는 그룹으로부터 선택될 수 있다. 검사 레시피라는 용어는, 조사, 검출, 분류 뿐만 아니라 계측 관련 동작들 등을 위한 레시피(들)를 포함하는, 표본을 검사하기 위해 사용될 수 있는 임의의 종류의 레시피를 커버하는 것으로 광범위하게 해석되어야 한다는 것을 유의해야 한다.

[0029] 시스템(100)은 하나 또는 그 초과의 검사 툴들(120)을 포함할 수 있다. 본원에서 사용되는 “검사 툴들”이라는 용어는, 비-제한적인 예로서, 표본 또는 표본의 부분들에 대하여 제공되는, 이미징, (단일 스캔 또는 다수의 스캔들에 의한) 스캐닝, 샘플링, 재검토, 측정, 분류, 및/또는 다른 프로세스들을 포함하는 검사-관련 프로세스들에서 사용될 수 있는 임의의 툴들을 커버하는 것으로 광범위하게 해석되어야 한다. 하나 또는 그 초과의 검사 툴들(120)은 하나 또는 그 초과의 조사 툴들 및/또는 하나 또는 그 초과의 재검토 툴들을 포함할 수 있다. 일부 경우들에서, 검사 툴들(120) 중 적어도 하나는, 잠재적인 결함들의 검출을 위하여, (전형적으로, 비교적 높은 속도 및/또는 낮은 해상도로) 조사 이미지들을 캡처하기 위해, 전체 표본(예컨대, 전체 웨이퍼 또는 적어도 하나의 전체 다이)을 스캐닝하도록 구성된 조사 툴일 수 있다. 일부 경우들에서, 검사 툴들(120) 중 적어도 하나는, 잠재적인 결함이 정말로 결함인지를 규명하기 위하여, 조사 툴들에 의해 검출된 결함들 중 적어도 일부의 재검토 이미지들을 캡처하도록 구성된 재검토 툴일 수 있다. 그러한 재검토 툴은 일반적으로, (전형적으로, 비교적 낮은 속도 및/또는 높은 해상도로) 한번에 하나씩 다이의 부분(fragment)들을 조사하도록 구성된다. 조사 툴 및 재검토 툴은 동일한 또는 상이한 위치들에 위치된 상이한 툴들일 수 있거나, 또는 2개의 상이한 모드들로 동작되는 단일 툴일 수 있다. 일부 경우들에서, 적어도 하나의 검사 툴은 계측 능력들을 가질 수 있다.

[0030] 본 개시 내용의 범위를 어떠한 방식으로도 제한하지 않으면서, 검사 툴들(120)이 다양한 타입들의 조사 머신들, 이를테면 광학 이미징 머신들, 전자 빔 조사 머신들 등으로서 구현될 수 있다는 것을 또한 유의해야 한다.

[0031] 특정 실시예들에 따르면, 검사 툴(120)은 표본의 하나 또는 그 초과의 다이들로부터 하나 또는 그 초과의 이미지들을 캡처하고, 하나 또는 그 초과의 이미지들 상의 노이즈 분포를 표시하는 노이즈 맵을 획득하도록 구성될 수 있다. 이미지들은 상이한 검사 양태(modality)(들)로부터 기인할 수 있으며, 본 개시 내용은 이미지들을 생성하기 위해 사용되는 조사 및 계측 기술에 의해 제한되지 않는다. 일부 실시예들에서, 검사 툴(120)은, 하나 또는 그 초과의 이미지들을 캡처하기 위해, 감응 검사/스캔 구성으로 표본을 스캔하도록 구성된 조사 툴일 수 있다. 일부 경우들에서, 표본의 캡처된 이미지들은, 관심 결함(defect of interest; DOI)이 될 확률이 높은, 표본 상의 의심 위치들을 표시하는 결함 맵을 생성하기 위해 (예컨대, 검사 툴(120) 또는 프로세싱 유닛(102) 내에 통합될 수 있거나 또는 독립형 컴퓨터로서 구현될 수 있는 기능성을 갖는 이미지 프로세싱 모듈에 의해) 프로세싱될 수 있으며, 이는 도 2에 대하여 더 상세히 설명될 것이다. 일부 실시예들에서, 결함 맵은 낮은 검출 임계치를 사용하여 획득된다. 스캐닝이 감응 스캔 구성으로 수행되고, 검출이 낮은 검출 임계치를 사용하여 행해지기 때문에, 결함 맵에 반영되는 의심 결함들의 대부분은 노이즈 또는 오경보들일 가능성이 더 높다. 따라서, 결함 맵은 본원에서 노이즈 맵이라고 또한 지칭된다(노이즈 맵에 DOI들이 또한 반영되어 있지만, DOI들은 노이즈들의 양과 비교하여 비교적 희소함).

[0032] 본원에서 사용되는 “관심 결함(DOI)”이라는 용어는, 검출되는 것에 사용자가 관심을 갖는 임의의 진정한 결함들을 지칭한다. 예컨대, 수율 손실을 야기할 수 있는 임의의 “킬러” 결함들은 뉴슨스 타입의 결함들과 비교하여 DOI로서 표시될 수 있으며, 그 뉴슨스 타입의 결함들은 마찬가지로 실제 결함들이지만 수율에 영향을 미치지 않으므로 무시되어야 한다.

[0033] 본원에서 사용되는 “노이즈”라는 용어는, 임의의 원하지 않는 또는 비-관심 결함들(비-DOI 또는 뉴슨스라고 또한 지칭됨) 뿐만 아니라, 조사 동안 상이한 변동들(예컨대, 프로세스 변동, 컬러 변동, 기계적 및 전기적 변동들 등)에 의해 야기된 랜덤 노이즈들을 포함하는 것으로 광범위하게 해석되어야 한다.

[0034] 시스템(100)은 하드웨어-기반 I/O 인터페이스(126)를 통해 설계 데이터 서버(110)(예컨대, CAD 서버)에 동작가능하게 연결될 수 있다. 설계 데이터 서버(110)는 표본을 특성화하는 설계 데이터를 저장 및 제공하도록 구성된다. 표본의 설계 데이터는 다음의 포맷들: 표본의 물리적 설계 레이아웃(예컨대, CAD 클립), 래스터 이미지, 및 설계 레이아웃으로부터 유도된 시뮬레이트된 이미지 중 임의의 포맷으로 이루어질 수 있다. 특정 실시예들에 따르면, I/O 인터페이스(126)는 설계 데이터 서버(110)로부터 하나 또는 그 초과의 다이들의 설계 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다. 설계 데이터는 동일한 설계 패턴을 갖는 하나 또는 그 초과의 다이 구역들에 각각 대응하는 복수의 설계 그룹들/패밀리들을 표현할 수 있다. 일부 경우들에서, 시스템(100)은 하나 또는 그 초과의 외부 데이터 저장소들(도 1에 도시되지 않음)에 동작가능하게 연결될 수 있으며, 그 하나 또는 그 초과의 외부 데이터 저장소들은 검사 툴들(120) 및/또는 설계 데이터 서버(110)에 의해 생성된 데이터(및/또는 데이터의 유도물들)를 저장하도록 구성된다. 표본의 설계 데이터 뿐만 아니라 노이즈 맵은 추가적인 프로세싱을 위해 프로세싱 유닛(102)에 제공될 수 있으며, 이는 아래에서 상세히 설명될 것이다.

[0035] 시스템(100)은 검사 툴(120) 및 I/O 인터페이스(126)에 동작가능하게 연결된 프로세싱 유닛(102)을 포함할 수 있다. 프로세싱 유닛(102)은 시스템(100)을 동작시키는 데 필요한 모든 프로세싱을 제공하도록 구성된 프로세싱 회로망이며, 이는 도 2를 참조하여 아래에서 더 상세히 설명된다. 프로세싱 유닛(102)은 프로세서(개별적으로 도시되지 않음) 및 메모리(개별적으로 도시되지 않음)를 포함한다. 프로세싱 유닛(102)의 프로세서는, 프로세싱 유닛에 포함된 비-일시적 컴퓨터-판독가능 메모리 상에 구현된 컴퓨터-판독가능 명령들에 따라, 여러 기능 모듈들을 실행하도록 구성될 수 있다. 그러한 기능 모듈들은 프로세싱 유닛(102)에 포함되는 것으로 이하에서 지칭된다.

[0036] 프로세싱 유닛(102)에 포함된 기능 모듈들은 세그먼트화 모듈(104) 및 레시피 생성 모듈(106)을 포함할 수 있으며, 그 세그먼트화 모듈(104) 및 레시피 생성 모듈(106)은 서로 동작가능하게 연결된다. 세그먼트화 모듈(104)은 각각의 주어진 설계 그룹에 대해 그룹 스코어를 계산하도록 구성될 수 있다. 그룹 스코어를 계산하기 위해, 노이즈 맵은 설계 데이터와 정렬될 필요가 있고, 그에 따라, 복수의 설계 그룹들 중 각각의 주어진 설계 그룹은 그 주어진 설계 그룹에 대응하는 다이 구역들 내의 노이즈 데이터와 연관된다. 그룹 스코어는 주어진 설계 그룹과 연관된 노이즈 데이터, 및 주어진 설계 그룹의 영역에 대해 할당된 결함 버짓에 기초하여 계산될 수 있다. 세그먼트화 모듈(104)은 추가로, 주어진 설계 그룹의 그룹 스코어에 기초하여, 상이한 노이즈 레벨들을 표시하는 세그먼트화 라벨들의 미리 정의된 세트 중 하나의 세그먼트화 라벨과 각각의 주어진 설계 그룹을 연관시켜서, 동일한 세그먼트화 라벨과 연관된 하나 또는 그 초과의 설계 그룹들에 각각 대응하는 다이 세그먼트들의 세트, 및 세그먼트화를 통지하는 세그먼트화 구성 데이터를 획득함으로써, 하나 또는 그 초과의 다이들에 관련된 세그먼트화를 제공하도록 구성될 수 있다.

[0037] 레시피 생성 모듈(106)은 세그먼트화 구성 데이터를 사용하여 검사 레시피를 생성하도록 구성될 수 있다. 세그먼트화 구성 데이터를 사용하여 런타임에서 하나 또는 그 초과의 표본들을 검사하기 위해, 검사 레시피는 검사 툴(120) 및/또는 임의의 다른 검사 툴들에 제공될 수 있다. 세그먼트화 레이아웃을 포함할 수 있는 세그먼트화 구성 데이터는 또한, 결과들을 렌더링하기 위해 컴퓨터-기반 GUI(graphical user interface)(124)에 전송될 수 있다. 세그먼트화 및 레시피 생성은 아래에서 도 2를 참조하여 더 상세히 설명될 것이다. 일부 경우들에서, 레시피 생성 모듈(106)은 추가로, 런타임 검사에서 검사 레시피를 사용하기 전에, 검사 레시피를 검증하도록 구성될 수 있다.

[0038] 특정 실시예들에 따르면, 시스템(100)은 저장 유닛(122)을 포함할 수 있다. 저장 유닛(122)은 시스템(100)을 동작시키는 데 필요한 임의의 데이터, 예컨대, 시스템(100)의 입력 및 출력에 관련된 데이터 뿐만 아니라, 시스템(100)에 의해 생성되는 중간 프로세싱 결과들을 저장하도록 구성될 수 있다. 예로서, 저장 유닛(122)은 검사 툴(120)에 의해 생성된 이미지들 및/또는 이미지들의 유도물들을 저장하도록 구성될 수 있다. 따라서, 하나 또는 그 초과의 이미지들은 저장 유닛(122)으로부터 검색되고, 추가적인 프로세싱을 위해 프로세싱 유닛(102)에 제공될 수 있다. 부가적으로 또는 대안적으로, 저장 유닛(122)은 표본의 설계 데이터를 저장하도록 구성될 수 있으며, 그 표본의 설계 데이터는 그 저장 유닛(122)으로부터 검색될 수 있고, 프로세싱 유닛(102)에 입력으로서 제공될 수 있다.

[0039] 일부 실시예들에서, 시스템(100)은, 시스템(100)에 관련된 사용자-특정 입력들을 가능하게 하도록 구성된 컴퓨터-기반 GUI(Graphical user interface)(124)를 선택적으로 포함할 수 있다. 예컨대, 표본의 이미지 데이터 및/또는 설계 데이터를 포함하는, 표본의 시각적 표현이 (예컨대, GUI(124)의 디스플레이 형성부에 의해) 사용자에게 제시될 수 있다. 특정 동작 파라미터들을 정의하는 옵션들이 GUI를 통해 사용자에게 제공될 수 있다. 또한, 사용자는 GUI 상에서 세그먼트화 결과들 뿐만 아니라 다른 동작 결과들을 볼 수 있다.

[0040] 검사 툴(120)이 시스템(100)의 일부로서 구현되는 것으로 도 1에 예시되어 있지만, 특정 실시예들에서, 시스템(100)의 기능성들은 독립형 컴퓨터(들)로서 구현될 수 있고, 검사 툴(120)과 함께 동작하도록 검사 툴(120)에 동작가능하게 연결될 수 있다는 것을 유의해야 한다. 그러한 경우들에서, 표본의 이미지들은 검사 툴(120)로부터 직접적으로, 또는 하나 또는 그 초과의 중간 시스템들을 통해 수신될 수 있고, 추가적인 프로세싱을 위해 프로세싱 유닛(102)에 제공될 수 있다. 일부 실시예들에서, 시스템(100)의 각각의 기능들은, 적어도 부분적으로, 하나 또는 그 초과의 검사 툴들(120)과 통합될 수 있고, 그에 의해, 검사 관련 프로세스들에서 검사 툴들(120)의 기능성들이 용이하게 될 수 있고 향상될 수 있다. 그러한 경우들에서, 시스템(100)의 컴포넌트들, 또는 그 컴포넌트들의 적어도 일부는 검사 툴(120)의 일부를 형성할 수 있다. 일 예로서, 세그먼트화 모듈(104) 및/또는 레시피 생성 모듈(106)은 검사 툴들(120)의 일부로서 구현 또는 통합될 수 있다. 다른 예로서, 프로세싱 유닛(102) 및 저장 유닛(122)은 각각, 검사 툴(120)의 프로세싱 유닛 및 저장부의 일부를 형성할 수 있으며, 검사 툴(120)의 I/O 인터페이스 및 GUI는 I/O 인터페이스(126) 및 GUI(124)로서 기능할 수 있다.

[0041] 현재 개시된 요지의 교시들이 도 1에 예시된 시스템에 의해 한정되지 않으며, 등가물 및/또는 변형된 기능성이 다른 방식으로 병합 또는 분할될 수 있고, 하드웨어 및 펌웨어와 소프트웨어의 임의의 적절한 조합으로 구현될 수 있다는 것을 당업자는 쉽게 인식할 것이다.

[0042] 도 1에 예시된 시스템은 분산형 컴퓨팅 환경에서 구현될 수 있으며, 그 분산형 컴퓨팅 환경에서, 도 1에 도시된 전술된 기능 모듈들이 여러 로컬 및/또는 원격 디바이스들에 걸쳐 분산될 수 있고, 통신 네트워크를 통해 링크될 수 있다는 것을 유의한다. 추가로, 검사 툴(120), 저장 유닛(122), 및 GUI(124)가 도 1에서 시스템(100)의 일부인 것으로 예시되어 있지만, 일부 다른 실시예들에서, 전술된 유닛들 중 적어도 일부가 시스템(100) 외부에 있는 것으로 구현될 수 있고, I/O 인터페이스(126)를 통해 시스템(100)과 데이터 통신하여 동작하도록 구성될 수 있다는 것을 유의한다.

[0043] 이제 도 2를 참조하면, 현재 개시된 요지의 특정 실시예들에 따른, 표본을 검사하기 위해 사용가능한 검사 레시피를 생성하는 일반화된 흐름도가 예시된다.

[0044] 예시의 목적만을 위해, 다음의 설명의 특정 실시예들은 웨이퍼들에 대하여 제공된다. 실시예들은, 마찬가지로, 표본의 다른 타입들, 사이즈들, 및 표현들에 적용가능하다.

[0045] 표본의 하나 또는 그 초과의 다이들로부터 하나 또는 그 초과의 이미지들(조사 이미지들이라고 또한 지칭됨)이 (예컨대, 검사 툴(120)에 의해) 캡처될 수 있고(202), 하나 또는 그 초과의 이미지들 상의 노이즈 분포를 표시하는 노이즈 맵이 획득될 수 있다.

[0046] 전술된 바와 같이, 감응 스캔 구성으로 표본을 스캐닝하도록 구성된 조사 툴에 의해, 하나 또는 그 초과의 다이들로부터 하나 또는 그 초과의 이미지들이 캡처될 수 있다. 검사 툴의 감응 스캔 구성은, 다음의 파라미터들: 조명 조건들, 편광, 영역당 노이즈 레벨(영역들은 다양한 방식들로 정의될 수 있는데, 이를테면, 예컨대 사용자/고객 정보에 기초하여 미리 정의될 수 있거나 또는 설계 패턴들에 관련하여 정의될 수 있는 등임), 영역당 검출 임계치, 및 영역당 노이즈 세기 계산 방법 등 중 하나 또는 그 초과를 구성하는 것을 포함할 수 있다. 구체적으로, 조사 툴은 표본의 감응 스캔을 가능하게 하기 위해 이들 감응 파라미터들로 구성되며, 그에 따라, 스캔 동안 더 많은 오경보 결함들이 드러나게 될 수 있고, 하나 또는 그 초과의 다이들의 노이즈 특성들의 더 많은 정보가 수집될 수 있다.

[0047] 특정 실시예들에 따르면, 노이즈 맵은 낮은 검출 임계치를 사용하여, 하나 또는 그 초과의 조사 이미지들에 기초하여 획득될 수 있다. 낮은 검출 임계치의 사용은 검출 동안 감응 스캔 결과들로부터 더 많은 오경보들이 검출될 수 있게 하고, 그에 의해, 상이한 다이 구역들의 노이즈 레벨들을 분석하기 위한 더 많은 노이즈 데이터가 수집되게 하며, 이는 블록들(206 및 208)을 참조하여 아래에서 설명될 것이다.

[0048] 노이즈 맵은 다양한 방식들로 (예컨대, 검사 툴(120) 또는 프로세싱 유닛(102) 내에 통합될 수 있는 기능성을 갖는 이미지 프로세싱 모듈 및/또는 검출 모듈에 의해) 생성될 수 있다. 일부 실시예들에서, 노이즈 맵은 캡처된 조사 이미지들의 픽셀 값들에 대해 직접적으로 검출 임계치를 적용함으로써 생성될 수 있다. 일부 다른 실시예들에서, 노이즈 맵을 생성하기 위해, 표본의 조사 이미지들이 추가로 프로세싱될 수 있다. 조사 이미지들을 프로세싱하고, 결함 맵을 생성하기 위해, 상이한 조사 및 검출 방안들이 적용될 수 있으며, 본 개시 내용은 여기서 사용되는 특정 검출 기술들에 의해 제한되지 않는다. 예시의 목적들만을 위해, 조사 이미지들에 기초한 결함 검출 및 노이즈 맵 생성의 예들이 이제 설명된다.

[0049] 일부 실시예들에서, 각각의 조사 이미지에 대해, 하나 또는 그 초과의 참조 이미지들이 결함 검출을 위해 사용될 수 있다. 참조 이미지들은 다양한 방식들로 획득될 수 있으며, 본원에서 사용되는 참조 이미지들의 수 및 그러한 이미지들을 획득하는 방식은 어떠한 방식으로도 본 개시 내용을 제한하는 것으로 해석되지 않아야 한다. 일부 경우들에서, 동일한 표본의 하나 또는 그 초과의 다이들로부터 하나 또는 그 초과의 참조 이미지들이 캡처될 수 있다. 일부 다른 경우들에서, 하나 또는 그 초과의 참조 이미지들은 다른 표본(예컨대, 현재 표본과 상이하지만 동일한 설계 데이터를 공유하는 제2 표본)의 하나 또는 그 초과의 다이들로부터 캡처된 하나 또는 그 초과의 이미지들을 포함할 수 있다. 예로서, D2H(Die-to-History) 조사 방안에서, 조사 이미지는 현재 시간(예컨대, t = t’)에서 현재 표본으로부터 캡처될 수 있으며, 하나 또는 그 초과의 참조 이미지들은 베이스라인 시간(예컨대, 이전 시간 t = 0)에서 제2 표본 상의 하나 또는 그 초과의 다이들로부터 캡처된 하나 또는 그 초과의 이전 이미지들을 포함할 수 있다. 일부 추가적인 실시예들에서, 하나 또는 그 초과의 참조 이미지들은 하나 또는 그 초과의 다이들 중 주어진 다이를 표현하는 적어도 하나의 시뮬레이트된 이미지를 포함할 수 있다. 예로서, 시뮬레이트된 이미지는 다이의 설계 데이터(예컨대, CAD 데이터)에 기초하여 생성될 수 있다.

[0050] 일부 실시예들에서, 하나 또는 그 초과의 참조 이미지들로부터 유도된 픽셀 값들과 조사 이미지의 픽셀 값들 사이의 차이에 기초하여, 적어도 하나의 차이 이미지가 생성될 수 있다. 선택적으로, 적어도 하나의 차이 이미지에 기초하여, 적어도 하나의 등급 이미지가 또한 생성될 수 있다. 등급 이미지는, 차이 이미지 내의 대응 픽셀 값들 및 미리 정의된 차이 정규화 인자에 기초하여 컴퓨팅된 값들을 갖는 픽셀들로 구성될 수 있다. 미리 정의된 차이 정규화 인자는 픽셀 값들의 정규 모집단(normal population)의 거동에 기초하여 결정될 수 있고, 그리고 차이 이미지의 픽셀 값들을 정규화하기 위해 사용될 수 있다. 예로서, 픽셀의 등급은 차이 이미지의 대응 픽셀 값과 미리 정의된 차이 정규화 인자 사이의 비율로서 계산될 수 있다. 노이즈 맵은, 검출 임계치를 사용하여, 적어도 하나의 차이 이미지 또는 적어도 하나의 등급 이미지에 기초하여, 의심 결함들(노이즈들)의 위치들을 결정함으로써 생성될 수 있다.

[0051] 일부 경우들에서, 표본의 하나의 다이로부터의 하나의 조사 이미지가 캡처될 수 있고, 그리고 노이즈 맵을 유도하기 위해, 위에서 설명된 바와 같은 결함 검출이 그러한 이미지에 대해 적용될 수 있다. 일부 다른 경우들에서, 표본의 복수의 다이들로부터 복수의 조사 이미지들이 캡처될 수 있다. 각각의 이미지에 대해, 각각의 노이즈 맵을 유도하기 위해 각각의 결함 검출 프로세스가 적용될 수 있다. 예컨대, 복수의 노이즈 맵들을 평균 또는 가중 평균하거나, 또는 복수의 노이즈 맵들의 중앙치(median)를 계산하는 것, 또는 다수의 이미지들로부터 합성 또는 평균 이미지를 유도하는 임의의 다른 적합한 접근법들에 의해, 복수의 노이즈 맵들에 기초하여, 최종 또는 합성 노이즈 맵이 유도될 수 있다. 이 합성 노이즈 맵은 모든 다이들로부터 수집된 통계적 노이즈 데이터에 기초한 통계적 노이즈 분포를 표시할 수 있다. 이는, 다수의 다이들로부터의 노이즈 데이터가 함께 “스택킹(stack)”되어 합성 노이즈 맵을 생성하기 때문에, “다이 스택킹”이라고 또한 지칭된다. 일부 경우들에서, 현재 표본 및/또는 다른 표본의 다이들로부터 복수의 조사 이미지들이 캡처될 수 있다.

[0052] 획득된 노이즈 맵은 하나 또는 그 초과의 이미지들 상의 노이즈 분포를 표시할 수 있다. 일부 실시예들에서, 노이즈 분포는, 검출 프로세스에 의해 드러난 바와 같은, 노이즈 맵 내의 노이즈들의 하나 또는 그 초과의 노이즈 특성들, 이를테면 (예컨대, 조사 이미지들 상의) 노이즈들의 위치들을 포함할 수 있다. 부가적으로, 노이즈 특성들은 다음의 것: 노이즈들의 세기 및 사이즈 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 노이즈 맵 내의 노이즈들은 패턴-관련 노이즈들을 포함할 수 있다. 이 타입의 노이즈들은 노이즈들이 연관된 설계 패턴들의 국부적 밀도 및 복잡성에 관한 것이다. 노이즈 맵에 다른 타입들의 노이즈들, 이를테면, 검사 툴에 의해 야기된 노이즈들(예컨대, 샷 노이즈(shot noise))이 또한 포함될 수 있다.

[0053] 특정 실시예들에 따르면, 노이즈 맵 내의 노이즈들은 주입 결함들(시뮬레이트된 결함들 또는 이식(implant)된 결함들 또는 인공 결함들이라고 또한 호칭됨)을 포함할 수 있다. 주입 결함들은 예상되는 DOI 프로파일의 이전 지식에 기초하여 생성될 수 있는 결함들의 시뮬레이트된 프로파일들이다. 예상되는 DOI의 이전 지식은, 다음의 것: 특정 층의 특정 DOI들, 조사 툴의 파라미터들, 또는 동일한 또는 상이한 표본들 상의 이전에 관측된 유사한 결함들 중 하나 또는 그 초과로부터 획득될 수 있다. 결함의 프로파일은, 예컨대, 결함의 공간적 형상, 크기(amplitude), 및 상(phase)과 같은 결함 특성들을 지칭한다. 일부 경우들에서, 시뮬레이트된 결함들은 특정 패턴, 예컨대, 설계된 것보다 더 넓은 또는 더 좁은 라인에 관련될 수 있다.

[0054] 시뮬레이트된 결함들은 이미지의 추가적인 프로세싱 전에 조사 이미지에 부가될 수 있다. 조사 이미지 상의 시뮬레이트된 결함들에 대한 위치들은 랜덤일 수 있거나, 또는 관심 특정 패턴 또는 영역에 연관될 수 있다. 이어서, 부가된 시뮬레이트된 결함들 및 스캐닝으로부터 기인한 결함 정보를 포함하는 변형된 조사 이미지는, 위에서 설명된 바와 같이, 결함 검출 프로세스를 통해 일반적으로 프로세싱된다. 주입 결함들의 위치들이 사전에 알려져 있기 때문에, 이들 결함들이 검출 프로세스 동안 실제로 검출되지 않는 경우에도, 이들 위치들에 대해 결함 정보가 생성된다. 예컨대, 이들 결함들은 노이즈 맵에서 주입 결함들로서 인공적으로 보고되고 마킹될 수 있으며, 이는 아래에서 상세히 설명될 것이다.

[0055] 추가적인 실시예들에 따르면, 노이즈 맵 내의 노이즈들은 또한, DOI 정보로 구성될 수 있으며, 그 DOI 정보는 재검토 툴 또는 조사 툴로부터, 또는 이전 지식들에 기초하여 수집될 수 있다. DOI 정보는 이전 지식에 따라 조사 이미지에서 이들을 식별함으로써 부가될 수 있다. 이들 DOI들은 위에서 설명된 바와 같은 주입 결함들과 유사한 방식으로 검출될 수 있다.

[0056] 하나 또는 그 초과의 다이들의 설계 데이터가 (예컨대, 설계 데이터 서버(110)로부터 I/O 인터페이스(126)에 의해) 수신될 수 있다(204). 설계 데이터는 동일한 설계 패턴을 갖는 하나 또는 그 초과의 다이 구역들에 각각 대응하는 복수의 설계 그룹들을 표현한다. 일부 실시예들에서, 다이의 설계 데이터는, 특정 기하학적 구조들 및 어레인지먼트(arrangement)들로 이루어진 다양한 설계 패턴들을 포함할 수 있다. 설계 패턴은 윤곽을 갖는 기하학적 형상을 각각 갖는 하나 또는 그 초과의 구조적 엘리먼트들(예컨대, 하나 또는 그 초과의 다각형들)로 구성되는 것으로 정의될 수 있다. 설계 패턴들은, 이들이 똑같은 경우에, 또는 이들이 서로 고도로 상관되거나 또는 유사한 경우에, “동일한” 것으로 간주될 수 있다는 것을 유의해야 한다. 유사한 설계 패턴들을 매칭하고 클러스터링하기 위해 다양한 유사성 측정들 및 알고리즘들이 적용될 수 있으며, 본 개시 내용은 설계 그룹들을 유도하기 위해 사용되는 임의의 특정 측정들에 의해 제한되는 것으로 해석되지 않아야 한다.

[0057] 일부 실시예들에서, 설계 그룹들의 클러스터링은 사전에 수행될 수 있으며, 설계 그룹 정보는 설계 데이터 서버(110)에 미리-저장될 수 있다. 일부 경우들에서, 블록(204)에서 수신된 바와 같은 설계 데이터는 물리적 설계 레이아웃(예컨대, CAD 클립) 정보 없이 그룹화 정보(예컨대, 상이한 설계 그룹들의 설계 좌표(design coordinate)들)만을 포함할 수 있다. 일부 다른 경우들에서, 블록(204)에서 수신된 바와 같은 설계 데이터는 그룹화 정보와 특정 설계 레이아웃 정보 둘 모두를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 설계 그룹들의 클러스터링은, 설계 데이터 서버로부터 다이의 물리적 설계 레이아웃을 수신할 시에, 시스템(100)의 프로세싱 유닛(102)에 의해 수행될 수 있다.

[0058] 이제 도 3을 참조하면, 현재 개시된 요지의 특정 실시예들에 따른 설계 그룹들의 개략적인 예가 예시된다.

[0059] 예시적인 목적들만을 위해, 다이(또는 다이의 일부)의 설계 데이터가 도 3에 개략적으로 도시된다. 상이한 종류들의 “트리(tree)들”은 설계 데이터 상의 상이한 설계 패턴들을 표현한다. 유사한 설계 패턴들을 클러스터링/그룹화한 후에, 설계 데이터는 4개의 설계 그룹들(302, 304, 306, 및 308)로 분할되며, 그 4개의 설계 그룹들(302, 304, 306, 및 308)은 동일한 설계 패턴을 갖는 하나 또는 그 초과의 다이 구역들에 각각 대응한다. 일부 설계 그룹들에서, 설계 패턴들이 정확하게 동일하거나 또는 똑같은 것이 아니라 높은 유사성을 갖는다는 것을 유의해야 한다. 예컨대, 설계 그룹(304)에서, 좌측의 2개의 구역들 내의 패턴과 우측의 구역들 내의 패턴이 (예컨대, 반대 방향으로) 약간 상이한 것을 볼 수 있다. 전술된 바와 같이, 일부 경우들에서, 블록(204)에서 수신된 바와 같은 설계 데이터는, 그룹화 정보 뿐만 아니라 특정 설계 레이아웃들 및 패턴들을 포함하는, 도 3의 좌측 표현의 형태일 수 있다. 일부 경우들에서, 블록(204)에서 수신된 바와 같은 설계 데이터는, 그룹화 정보(예컨대, 설계 좌표들 내의 그룹들의 위치들)만을 포함하는, 도 3의 우측 표현의 형태일 수 있다.

[0060] 도 3에 도시된 예는 예시적인 목적들만을 위한 것일 뿐이고, 어떠한 방식으로도 본 개시 내용을 제한하는 것으로 간주되지 않아야 한다는 것을 유의해야 한다. 당업자는, 다이의 실제 설계 패턴들이 훨씬 더 복잡할 수 있고, 그에 따라, 유사한 설계 패턴들의 그룹화가 본 예보다 훨씬 더 복잡할 수 있다는 것을 쉽게 인식할 것이다.

[0061] 특정 실시예들에 따르면, 블록(204)에서 수신된 설계 데이터와 블록(202)에서 획득된 노이즈 맵의 입력들이 정렬될 필요가 있고, 그에 따라, 복수의 설계 그룹들 중 각각의 주어진 설계 그룹은 그 주어진 설계 그룹에 대응하는 다이 구역들 내의 노이즈 데이터와 연관될 수 있다. 일부 경우들에서, 노이즈 맵과 설계 데이터는, 예컨대 상이한 시스템에 의해, 사전에 정렬될 수 있으며, 정렬된 입력들은 추가적인 프로세싱을 위해 시스템(100)에 의해 수신될 수 있다. 일부 다른 경우들에서, 정렬은, 프로세싱 유닛(102)에 의해, 노이즈 맵과 설계 데이터를 정합시킴으로써 수행될 수 있다. 정합 프로세스는 (예컨대, 제US2007/0280527호, 제US2013/204569호 등에서 설명되는 바와 같이) 본 기술분야에 알려져 있는 임의의 적합한 정합 알고리즘들에 따라 구현될 수 있다.

[0062] 예로서, 조사 좌표들로 이루어진 노이즈 맵이 설계 데이터(예컨대, CAD 클립)와 정합될 수 있고, 그에 의해, 조사 공간 내의 설계 데이터 좌표들이 획득될 수 있다(조사 공간 내의 좌표들은 조사 좌표들이라고 지칭됨). 노이즈 맵의 조사 좌표들과 설계 좌표들 내의 대응 위치들 사이의 일부 차이들이 다양한 이유들(스캐닝 조건들(예컨대, 조명) 뿐만 아니라 스캐닝 프로세스에서의 불완전성들, 시프트들, 및 명백한 에러(outright error)들, 웨이퍼 상에 인쇄된 전기 회로의 제조 시의 에러들 등)로 인해 발생될 가능성이 있다. 노이즈 맵과 설계 데이터 사이의 전역적(예컨대, 평균) 오프셋, 및/또는 이의 관심 특정 구역 또는 패턴 또는 대상에 각각 관련된 다수의 오프셋들을 통지하는 위치 교정 데이터가 생성될 수 있다. 선택적으로, 위치 교정 데이터는 각각의 관심 대상(또는 관심 대상의 그룹들)에 대한 각각의 오프셋들을 특정하는 데이터 구조를 포함할 수 있다. 위치 교정 데이터는 저장 유닛(122) 또는 프로세싱 유닛(102)에 포함된 것과 같은 메모리에 저장될 수 있다.

[0063] 이제 도 4를 참조하면, 현재 개시된 요지의 특정 실시예들에 따른, 정렬된 노이즈 맵과 설계 데이터의 개략적인 예가 예시된다.

[0064] 위에서 설명된 바와 같은 정합 알고리즘을 사용하여, 도 3에서 유도된 바와 같은 설계 그룹들이 노이즈 맵과 정렬된다. 도 4에서, 노이즈 맵 내의 노이즈들은 상이한 사이즈들로 상이한 위치들에 위치된 검은 점들(401)로서 예시된다. 사이즈들은 노이즈 신호들의 세기, 또는 노이즈들의 실제 공간적 사이즈들을 표시할 수 있다. 예컨대, 검출 프로세스에서 위에서 설명된 바와 같이, 노이즈 맵이 등급 이미지 및 검출 임계치에 기초하여 생성되는 경우에, 노이즈 맵 내의 노이즈의 세기는 등급 이미지 내의 노이즈에 대응하는 픽셀 값(들)으로 표현될 수 있다. 정렬 후에, 4개의 설계 그룹들(302, 304, 306, 및 308)은, 그 설계 그룹들에 각각 대응하는 다이 구역들 내에 속하는 노이즈 데이터(예컨대, 검은 점들로 표현됨)와 연관된다. 설계 그룹들의 연관된 노이즈 데이터을 갖는 정렬된 설계 그룹들은 402, 404, 406, 및 408로서 마킹되며, 이들은 블록들(206 및 208)을 참조하여 아래에서 설명되는 추가적인 프로세싱을 위한 입력들로서 제공된다. 일부 경우들에서, 정렬 후에, 노이즈 데이터를 갖는 정렬된 설계 그룹들은 조사 좌표들로 이루어질 수 있다.

[0065] 도 2의 설명을 계속하면, 주어진 설계 그룹과 연관된 노이즈 데이터, 및 주어진 설계 그룹의 영역에 대해 할당된 결함 버짓에 기초하여, 각각의 주어진 설계 그룹에 대해 그룹 스코어가 (예컨대, 세그먼트화 모듈(104)에 의해) 계산될 수 있다(206). 특정 실시예들에 따르면, 전체 다이에 대해 총 결함 버짓이 할당된다. 총 결함 버짓은 조사 및 검출 프로세스 후에 검출될 것으로 예상되는 원하는 오경보들의 총량을 지칭한다. DOI들이 다이 상에 균일한 분포를 갖는다는 가정 하에서, 예컨대, 설계 그룹들의 영역(즉, 각각의 설계 그룹에 대응하는 다이 구역들의 사이즈)에 따라, 전체 다이에 대한 총 결함 버짓이 분할되어 다이의 복수의 설계 그룹들에 할당될 수 있다. 예컨대, 주어진 설계 그룹에 대해 할당된 결함 버짓은, 주어진 설계 그룹의 영역 대 전체 다이의 영역의 비율과 전체 다이에 대한 총 결함 버짓의 곱으로서 계산될 수 있다.

[0066] 일부 실시예들에서, 주어진 그룹과 연관된 노이즈 데이터에 기초하여, 주어진 설계 그룹에 대해 노이즈 히스토그램(histogram)이 생성될 수 있다. 주어진 설계 그룹에 대한 그룹 스코어는, 그 그룹의 노이즈 히스토그램에 대해, 그 주어진 설계 그룹에 대해 할당된 결함 버짓을 적용함으로써, 임계치로서 계산될 수 있다. 예로서, 노이즈 히스토그램은, 노이즈들/결함들의 세기(예컨대, 등급)를 표시하는, 노이즈 맵 내의 픽셀 값들(x 축)에 대비한 픽셀들의 카운트(y 축)로서 생성될 수 있다. 할당된 결함 버짓을 히스토그램에 적용함으로써, 결함 버짓과 동일한 의심 DOI들의 양을 나머지로부터 분리하여 임계치가 유도될 수 있다. 이 임계치는 주어진 설계 그룹에 대한 그룹 스코어로서 사용될 수 있다.

[0067] 위에서 설명된 것은 그룹 스코어를 계산하는 단지 하나의 가능한 방식일 뿐이고, 다른 적합한 방법들이 위에서 설명된 것 대신에 또는 그에 부가하여 적용될 수 있다는 것을 유의해야 한다. 예로서, 그룹 스코어는 주어진 그룹 내의 노이즈 밀도로서 계산될 수 있다. 노이즈 밀도는, 예컨대, 주어진 설계 그룹과 연관된 노이즈들의 양 대 설계 그룹의 영역의 비율로서 계산될 수 있다. 다른 예로서, 그룹 스코어는 노이즈 맵에 표시된 바와 같은 최대/최소 픽셀 값들에 기초하여 유도될 수 있다.

[0068] 일부 경우들에서, 상이한 설계 그룹들 사이에 중첩이 있을 수 있다. 이는, 예컨대, 표본의 상이한 층들 내의 특정 구조물들 사이의 중첩되는 공간적 관계로 인해 야기될 수 있다. 따라서, 노이즈 맵이 설계 데이터와 정렬되면, 노이즈 데이터를 설계 그룹들과 연관시키는 경우에, 또는 설계 그룹들에 대해 그룹 스코어를 계산하는 경우에, 상이한 설계 그룹들 사이의 중첩 영역 내에 속하는 노이즈 데이터가 고려될 필요가 있다. 예로서, 2개(또는 그 초과)의 설계 그룹들 사이의 중첩 영역에 위치된 노이즈 데이터는 하나의 설계 그룹 내에서 한번만 카운트되어야 하며, 그에 따라, 그 노이즈 데이터가 어떤 설계 그룹에 실제로 속하는지 판정할 필요가 있고, 그리고 예컨대 그러한 그룹(들)에 대해 그룹 스코어를 계산하는 경우, 이들을 다른 중첩 그룹(들)으로부터 제외시킬 필요가 있다.

[0069] 각각의 설계 그룹에 대해 그룹 스코어가 계산되면, 하나 또는 그 초과의 다이들에 관련된 세그먼트화가 (예컨대, 세그먼트화 모듈(104)에 의해) 수행/제공될 수 있다(208). 세그먼트화는, 주어진 설계 그룹의 그룹 스코어에 기초하여, 상이한 노이즈 레벨들을 표시하는 세그먼트화 라벨들의 미리 정의된 세트 중 하나의 세그먼트화 라벨을 각각의 주어진 설계 그룹에 연관시켜서/배정하여, 세그먼트화를 통지하는 세그먼트화 구성 데이터, 및 동일한 세그먼트화 라벨과 연관된 하나 또는 그 초과의 설계 그룹들에 각각 대응하는 다이 세그먼트들의 세트를 획득함으로써, 수행될 수 있다. 일부 경우들에서, (예컨대, 조사 좌표들에서) 세그먼트화로부터 기인한 다이 세그먼트들의 세트를 표시하는, 다이의 세그먼트화 레이아웃이 생성될 수 있으며, 세그먼트화 구성 데이터는 세그먼트화 레이아웃을 포함할 수 있다.

[0070] 일부 실시예들에서, 설계 그룹들과 세그먼트화 라벨들 사이의 연관을 수행하기 위해, 설계 그룹들은 이들의 그룹 스코어들에 따라 랭킹(rank)될 수 있으며, 랭킹된 설계 그룹들은, 이들의 랭킹에 기초하여, 세그먼트들의 미리 정의된 세트로 분할될 수 있다. 예로서, 세그먼트화 라벨들의 미리 정의된 세트는, 정적, 노이지, 및 심한 노이지의 노이즈 레벨들을 표시하는 3개의 라벨들을 포함할 수 있다. 매 세그먼트화마다, 각각의 설계 그룹은 정적 구역, 노이지 구역, 및 심한 노이지 구역 중 하나로서 라벨링될 수 있다. 본 개시 내용이 세트에서 미리 정의된 바와 같은 세그먼트화 라벨들의 수에 의해 제한되지 않는다는 것을 유의해야 한다.

[0071] 세그먼트화 구성 데이터를 사용하여, (예컨대, 레시피 생성 모듈(106)에 의해) 검사 레시피가 생성될 수 있다(210). 검사 레시피는, 그 검사 레시피의 세그먼트화 구성 데이터를 사용하여 런타임에서 하나 또는 그 초과의 표본들을 검사하기 위해, 검사 툴(120) 및/또는 임의의 다른 검사 툴들에 의해 사용될 수 있다. 세그먼트화 레이아웃이 또한, 사용자들에게 결과들을 렌더링하기 위해 GUI(124)에 전송될 수 있다.

[0072] 특정 실시예들에 따르면, 생성된 검사 레시피는 런타임 검사에서 사용되기 전에 검증될 수 있다. 그러한 경우들에서, 검사 툴(120)은, 표본의 하나 또는 그 초과의 테스트 이미지들을 캡처하고, 검사 레시피를 사용하여 결함 검출을 수행함으로써, 검사 레시피를 수용할지 또는 리파이닝(refine)할지에 대해 판정하도록 구성될 수 있다.

[0073] 세그먼트화 구성 데이터는 런타임 검사 동안 다양한 방식들로 사용될 수 있다. 예로서, 세그먼트화 구성 데이터는 각각의 다이 세그먼트에 대해 검출 임계치를 구성하기 위해 사용될 수 있다. 예컨대, 심한 노이지로서 라벨링된 다이 세그먼트는 정적으로서 라벨링된 다이 세그먼트와 비교하여 더 높은 임계치를 가질 수 있다. 다른 예로서, 세그먼트화 구성 데이터는 차이 이미지 및/또는 등급 이미지의 계산을 구성하기 위해 사용될 수 있다. 예컨대, 차이 이미지 및/또는 등급 이미지 내의 픽셀 값들은 상이한 세그먼트들의 노이즈 레벨들에 따라 정규화 또는 적응될 수 있다.

[0074] 이제 도 5를 참조하면, 현재 개시된 요지의 특정 실시예들에 따른, 런타임 검사에서 세그먼트화 구성 데이터를 사용하는 예가 이제 예시된다.

[0075] 도 3 및 도 4에 예시된 예를 계속하면, 매 세그먼트화마다, 설계 그룹들(402, 404, 406, 및 408)이 심한 정적, 정적, 심한 노이지, 및 노이지의 4개의 다이 세그먼트들로서 배정된다고 가정한다. 런타임 검사 동안, 이 세그먼트화 데이터가 사용되며, 전체 다이에 대해 하나의 노이즈 히스토그램을 생성하는 대신에, 각각의 다이 세그먼트에 대해, 노이즈 히스토그램이 생성되었다. 도 5의 좌측 그래프 상에 도시된 바와 같이, 4개의 다이 세그먼트들(402, 404, 406, 및 408)에 대해 각각 생성된 4개의 히스토그램들(502, 504, 506, 및 508)이 예시된다. 4개의 히스토그램들에 대해 상이한 검출 임계치들이 배정되었다. 검출 임계치들은 블록(206)을 참조하여 위에서 설명된 바와 유사한 방식으로 계산될 수 있다. 도 5의 예에서, 히스토그램들로 예시된 바와 같이, 다이 세그먼트들(406 및 408)은 다이 세그먼트들(402 및 404)보다 비교적 더 노이지하고, 그에 따라, 더 높은 임계치들이 세그먼트들(406 및 408)에 적용되었고, 더 낮은 임계치들이 세그먼트들(402 및 404)에 적용되었다. 상이한 임계치들을 적용함으로써, 상이한 노이즈 레벨들을 갖는 다이 세그먼트에 대해 상이한 검출 감도들이 달성될 수 있고, 그에 의해, 전체 검출 감도 및 결함 검출 레이트가 개선될 수 있다. 도 5에서, 검출 결과들은 우측 그래프 상에 예시된다. 특히, 본 예에서, 심한 정적 세그먼트(402) 내의 DOI(510)가 검출되었는데, 이는 그 세그먼트에 비교적 낮은 임계치가 적용되었기 때문이며, 반면에, 세그먼트화를 이용하지 않는 오리지널 검출 프로세스에서, 그 DOI는 검출되지 않았을 것인데, 이는 그 DOI의 세기(예컨대, 등급)가 다른 노이지 세그먼트들 내의 노이즈들과 비교하여 비교적 낮기 때문이다.

[0076] 전술된 바와 같이, 노이즈 맵 내의 노이즈들이 주입 결함들을 포함하는 경우에서, 주입 결함들의 위치들이 사전에 알려져 있기 때문에, 이들 결함들은 노이즈 맵에서 주입 결함들로서 인공적으로 보고 및 마킹될 수 있다. 예로서, 노이즈 맵 내의 주입 결함들을 표시하는 픽셀 값들은, 조사 이미지들 내의 주입 결함들의 위치에서의 오리지널 픽셀 값들, 및 주입 결함들의 인공적으로 보고된 세기에 기초하여 계산될 수 있다. 따라서, 주입 결함들에 관련된 노이즈 정보가 있는 설계 그룹들의 그룹 스코어들은 이들 부가적인 노이즈 정보를 고려하여 계산되고, 그에 의해, 그러한 그룹들의 노이즈 레벨들의 랭킹이 영향을 받는다. 일 실시예에서, 설계 관심 패턴(POI)과 연관된 미리 정의된 위치들에서 하나 또는 그 초과의 이미지들에 주입 결함들이 부가될 수 있으며, 설계 POI를 포함하는 주어진 설계 그룹의 그룹 스코어는, 블록(206)을 참조하여 위에서 설명된 바와 유사한 방식으로, 주입 결함들의 정보에 기초하여 계산될 수 있다. 그러한 경우들에서, 블록(208)을 참조하여 설명된 바와 같은 노이즈 레벨들의 결정은 추가로, 주입 결함들의 정보에 기초할 수 있다. 예컨대, 상이한 위치들에서 상이한 노이즈 세기(예컨대, 등급들)를 갖는 동일한 주입 결함이 검출된 경우에, 이들 상이한 위치들이 상이한 노이즈 레벨들을 갖는다는 표시가 유도될 수 있다.

[0077] 주입 결함들 및/또는 DOI 정보를 삽입하는 하나의 이점은, 다이 내의 관심 구역들 내의 설계 그룹들을 지정하고, (예컨대, 일반적으로 결함들이 없는 곳들에서) 필요한 경우에, 충분한 통계들을 생성함으로써, 설계 그룹들의 매우 높은 해상도를 생성하는 능력이다.

[0078] 또한, 도 2에 예시된 흐름도들이 시스템(100)의 엘리먼트들을 참조하여 설명되어 있지만, 이는 절대로 구속하는 것이 아니며, 본원에서 설명되는 엘리먼트들 이외의 엘리먼트들에 의해 동작들이 수행될 수 있다는 것을 유의해야 한다.

[0079] 본 발명은 본원에 포함된 또는 도면들에 예시된 설명에서 제시되는 세부사항들로 그 적용이 제한되지 않는다는 것을 이해해야 한다. 본 발명은 다른 실시예들에 대한 가능성이 있고, 다양한 방식들로 실시 및 수행되는 것이 가능하다. 따라서, 본원에서 채용되는 표현 및 용어는 설명의 목적을 위한 것이고, 제한으로서 간주되지 않아야 한다는 것을 이해해야 한다. 따라서, 본 개시 내용이 기초로 하는 개념이 현재 개시된 요지의 여러 목적들을 수행하기 위한 다른 구조들, 방법들, 및 시스템들을 설계하기 위한 기초로서 쉽게 활용될 수 있다는 것을 당업자는 인식할 것이다.

[0080] 본 발명에 따른 시스템이, 적어도 부분적으로, 적합하게 프로그래밍된 컴퓨터 상에 구현될 수 있다는 것이 또한 이해될 것이다. 마찬가지로, 본 발명은 본 발명의 방법을 실행하기 위해 컴퓨터에 의해 판독가능한 컴퓨터 프로그램을 고려한다. 본 발명은 추가로, 본 발명의 방법을 실행하기 위해 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령들의 프로그램을 유형적으로 구현하는 비-일시적 컴퓨터-판독가능 저장 매체를 고려한다.

[0081] 첨부 청구항들에 그리고 첨부 청구항들에 의해 정의된 본 발명의 범위로부터 벗어나지 않으면서, 이전에 설명된 바와 같은 본 발명의 실시예들에 다양한 변형들 및 변경들이 적용될 수 있다는 것을 당업자는 쉽게 인식할 것이다.

Claims

표본(specimen)을 검사하기 위해 사용가능한 검사 레시피(examination recipe)를 생성하는 컴퓨터화된 시스템으로서,
상기 표본의 하나 또는 그 초과의 다이들로부터 하나 또는 그 초과의 이미지들을 캡처(capture)하고, 상기 하나 또는 그 초과의 이미지들 상의 노이즈(noise) 분포를 표시하는 노이즈 맵을 획득하도록 구성된 검사 툴;
상기 하나 또는 그 초과의 다이들의 설계 데이터를 수신하도록 구성된 I/O 인터페이스 ― 상기 설계 데이터는 동일한 설계 패턴을 갖는 하나 또는 그 초과의 다이 구역들에 각각 대응하는 복수의 설계 그룹들을 표현함 ―; 및
상기 검사 툴 및 상기 I/O 인터페이스에 동작가능하게 연결된 프로세싱 유닛
을 포함하며,
상기 프로세싱 유닛은 메모리, 및 상기 메모리에 동작가능하게 커플링된 프로세서를 포함하고,
상기 프로세싱 유닛은,
각각의 주어진 설계 그룹에 대해 그룹 스코어를 계산하고 ― 상기 노이즈 맵은 상기 설계 데이터와 정렬되고, 그에 따라, 상기 복수의 설계 그룹들 중 각각의 주어진 설계 그룹은 상기 주어진 설계 그룹에 대응하는 다이 구역들 내의 노이즈 데이터와 연관되고, 상기 그룹 스코어는 상기 주어진 설계 그룹과 연관된 노이즈 데이터, 및 상기 주어진 설계 그룹의 영역에 대해 할당된 결함 버짓(defect budget)에 기초하여 계산됨 ―;
상기 하나 또는 그 초과의 다이들에 관련된 세그먼트화(segmentation)를 제공하며 ― 상기 세그먼트화는, 상기 주어진 설계 그룹의 그룹 스코어에 기초하여, 상이한 노이즈 레벨들을 표시하는 세그먼트화 라벨(label)들의 미리 정의된 세트 중 하나의 세그먼트화 라벨과 각각의 주어진 설계 그룹을 연관시키고, 그에 의해, 동일한 세그먼트화 라벨과 연관된 하나 또는 그 초과의 설계 그룹들에 각각 대응하는 다이 세그먼트들의 세트, 및 상기 세그먼트화를 통지하는 세그먼트화 구성 데이터를 획득하는 것을 포함함 ―;
상기 세그먼트화 구성 데이터를 사용하여 검사 레시피를 생성하도록
구성되는,
검사 레시피를 생성하는 컴퓨터화된 시스템.
제1 항에 있어서,
상기 프로세싱 유닛은 추가로, 상기 노이즈 맵이 상기 설계 데이터와 정렬되도록, 상기 노이즈 맵과 상기 설계 데이터를 정합시키도록 구성되는,
검사 레시피를 생성하는 컴퓨터화된 시스템.
제1 항에 있어서,
상기 노이즈 맵은, 적어도 상기 표본의 복수의 다이들로부터 캡처된 복수의 이미지들 상의 통계적 노이즈 분포를 표시하는,
검사 레시피를 생성하는 컴퓨터화된 시스템.
제1 항에 있어서,
상기 노이즈 분포는 상기 노이즈 맵에 표시된 노이즈들의 하나 또는 그 초과의 노이즈 특성들을 포함하며, 상기 하나 또는 그 초과의 노이즈 특성들은 상기 노이즈들의 위치들을 포함하는,
검사 레시피를 생성하는 컴퓨터화된 시스템.
제1 항에 있어서,
상기 노이즈 분포는 상기 노이즈 맵에 표시된 노이즈들의 하나 또는 그 초과의 노이즈 특성들을 포함하며, 상기 하나 또는 그 초과의 노이즈 특성들은 상기 노이즈들의 위치들, 및 상기 노이즈들의 세기와 사이즈 중 적어도 하나를 포함하는,
검사 레시피를 생성하는 컴퓨터화된 시스템.
제1 항에 있어서,
상기 노이즈 맵에 표시된 노이즈들은 패턴-관련 노이즈를 포함하는,
검사 레시피를 생성하는 컴퓨터화된 시스템.
제1 항에 있어서,
상기 노이즈 맵은 주입 결함(planted defect)들에 관련된 정보를 포함하며, 상기 주입 결함들은 설계 관심 패턴(pattern of interest; POI)과 연관된 미리 정의된 위치들에서 상기 하나 또는 그 초과의 이미지들에 부가된 시뮬레이트된 결함들이고, 상기 설계 POI를 포함하는 주어진 설계 그룹의 그룹 스코어는 상기 주입 결함들의 정보에 기초하여 계산되는,
검사 레시피를 생성하는 컴퓨터화된 시스템.
제1 항에 있어서,
상기 검사 툴은, 감응 검사 구성(sensitive examination configuration)으로, 상기 하나 또는 그 초과의 이미지들을 캡처하기 위해 상기 표본을 스캐닝하도록 구성된 조사 툴(inspection tool)이며, 상기 노이즈 맵은 낮은 검출 임계치를 사용하여 획득되는,
검사 레시피를 생성하는 컴퓨터화된 시스템.
제1 항에 있어서,
상기 그룹 스코어는, 상기 주어진 설계 그룹과 연관된 노이즈 데이터에 기초하여 생성된 노이즈 히스토그램(histogram)에 대하여, 상기 주어진 설계 그룹에 대해 할당된 결함 버짓을 적용함으로써 계산되는 임계치인,
검사 레시피를 생성하는 컴퓨터화된 시스템.
제1 항에 있어서,
상기 계산은 추가로, 상기 복수의 설계 그룹들 사이의 중첩(overlapping)에 기초하는,
검사 레시피를 생성하는 컴퓨터화된 시스템.
제1 항에 있어서,
상기 세그먼트화 라벨들의 미리 정의된 세트는, 정적(quiet), 노이지(noisy), 및 심한 노이지(very noisy)의 노이즈 레벨들을 표시하는,
검사 레시피를 생성하는 컴퓨터화된 시스템.
제1 항에 있어서,
상기 세그먼트화 구성 데이터는 각각의 다이 세그먼트에 대해 검출 임계치를 구성하기 위해 사용되는,
검사 레시피를 생성하는 컴퓨터화된 시스템.
표본을 검사하기 위해 사용가능한 검사 레시피를 생성하는 컴퓨터화된 방법으로서,
검사 툴에 의해, 상기 표본의 하나 또는 그 초과의 다이들로부터 하나 또는 그 초과의 이미지들을 캡처하고, 상기 하나 또는 그 초과의 이미지들 상의 노이즈 분포를 표시하는 노이즈 맵을 획득하는 단계;
I/O 인터페이스에 의해, 상기 하나 또는 그 초과의 다이들의 설계 데이터를 수신하는 단계 ― 상기 설계 데이터는 동일한 설계 패턴을 갖는 하나 또는 그 초과의 다이 구역들에 각각 대응하는 복수의 설계 그룹들을 표현함 ―;
조사 유닛 및 상기 I/O 인터페이스에 동작가능하게 연결된 프로세싱 유닛에 의해, 각각의 주어진 설계 그룹에 대해 그룹 스코어를 계산하는 단계 ― 상기 노이즈 맵은 상기 설계 데이터와 정렬되고, 그에 따라, 상기 복수의 설계 그룹들 중 각각의 주어진 설계 그룹은 상기 주어진 설계 그룹에 대응하는 다이 구역들 내의 노이즈 데이터와 연관되고, 상기 그룹 스코어는 상기 주어진 설계 그룹과 연관된 노이즈 데이터, 및 상기 주어진 설계 그룹의 영역에 대해 할당된 결함 버짓에 기초하여 계산됨 ―;
상기 프로세싱 유닛에 의해, 상기 하나 또는 그 초과의 다이들에 관련된 세그먼트화를 제공하는 단계 ― 상기 세그먼트화는, 상기 주어진 설계 그룹의 그룹 스코어에 기초하여, 상이한 노이즈 레벨들을 표시하는 세그먼트화 라벨들의 미리 정의된 세트 중 하나의 세그먼트화 라벨과 각각의 주어진 설계 그룹을 연관시키고, 그에 의해, 동일한 세그먼트화 라벨과 연관된 하나 또는 그 초과의 설계 그룹들에 각각 대응하는 다이 세그먼트들의 세트, 및 상기 세그먼트화를 통지하는 세그먼트화 구성 데이터를 획득하는 것을 포함함 ―; 및
상기 프로세싱 유닛에 의해, 상기 세그먼트화 구성 데이터를 사용하여 검사 레시피를 생성하는 단계
를 포함하는,
검사 레시피를 생성하는 컴퓨터화된 방법.
제13 항에 있어서,
상기 검사 툴은 조사 툴이며, 상기 하나 또는 그 초과의 이미지들은 감응 검사 구성으로 상기 조사 툴에 의해 캡처되고, 상기 노이즈 맵은 낮은 검출 임계치를 사용하여 획득되는,
검사 레시피를 생성하는 컴퓨터화된 방법.
제13 항에 있어서,
상기 노이즈 맵은 주입 결함들에 관련된 정보를 포함하며, 상기 주입 결함들은 설계 관심 패턴(POI)과 연관된 미리 정의된 위치들에서 상기 하나 또는 그 초과의 이미지들에 부가된 시뮬레이트된 결함들이고, 상기 설계 POI를 포함하는 주어진 설계 그룹의 그룹 스코어는 상기 주입 결함들의 정보에 기초하여 계산되는,
검사 레시피를 생성하는 컴퓨터화된 방법.
제13 항에 있어서,
상기 그룹 스코어는, 상기 주어진 설계 그룹과 연관된 노이즈 데이터에 기초하여 생성된 노이즈 히스토그램에 대하여, 상기 주어진 설계 그룹에 대해 할당된 결함 버짓을 적용함으로써 계산되는 임계치인,
검사 레시피를 생성하는 컴퓨터화된 방법.
제13 항에 있어서,
상기 연관은 추가로, 상기 복수의 설계 그룹들 사이의 중첩에 기초하는,
검사 레시피를 생성하는 컴퓨터화된 방법.
컴퓨터에 의해 실행되는 경우에, 상기 컴퓨터로 하여금, 표본을 검사하기 위해 사용가능한 검사 레시피를 생성하는 방법을 수행하게 하는 명령들의 프로그램을 유형적으로 구현하는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,
상기 방법은,
상기 표본의 하나 또는 그 초과의 다이들로부터 하나 또는 그 초과의 이미지들을 획득하고, 상기 하나 또는 그 초과의 이미지들 상의 노이즈 분포를 표시하는 노이즈 맵을 획득하는 단계;
상기 하나 또는 그 초과의 다이들의 설계 데이터를 수신하는 단계 ― 상기 설계 데이터는 동일한 설계 패턴을 갖는 하나 또는 그 초과의 다이 구역들에 각각 대응하는 복수의 설계 그룹들을 표현함 ―;
각각의 주어진 설계 그룹에 대해 그룹 스코어를 계산하는 단계 ― 상기 노이즈 맵은 상기 설계 데이터와 정렬되고, 그에 따라, 상기 복수의 설계 그룹들 중 각각의 주어진 설계 그룹은 상기 주어진 설계 그룹에 대응하는 다이 구역들 내의 노이즈 데이터와 연관되고, 상기 그룹 스코어는 상기 주어진 설계 그룹과 연관된 노이즈 데이터, 및 상기 주어진 설계 그룹의 영역에 대해 할당된 결함 버짓에 기초하여 계산됨 ―;
상기 하나 또는 그 초과의 다이들에 관련된 세그먼트화를 제공하는 단계 ― 상기 세그먼트화는, 상기 주어진 설계 그룹의 그룹 스코어에 기초하여, 상이한 노이즈 레벨들을 표시하는 세그먼트화 라벨들의 미리 정의된 세트 중 하나의 세그먼트화 라벨과 각각의 주어진 설계 그룹을 연관시키고, 그에 의해, 동일한 세그먼트화 라벨과 연관된 하나 또는 그 초과의 설계 그룹들에 각각 대응하는 다이 세그먼트들의 세트, 및 상기 세그먼트화를 통지하는 세그먼트화 구성 데이터를 획득하는 것을 포함함 ―; 및
상기 세그먼트화 구성 데이터를 사용하여 검사 레시피를 생성하는 단계
를 포함하는,
비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
제18 항에 있어서,
상기 노이즈 맵은 주입 결함들에 관련된 정보를 포함하며, 상기 주입 결함들은 설계 관심 패턴(POI)과 연관된 미리 정의된 위치들에서 상기 하나 또는 그 초과의 이미지들에 부가된 시뮬레이트된 결함들이고, 상기 설계 POI를 포함하는 주어진 설계 그룹의 그룹 스코어는 상기 주입 결함들의 정보에 기초하여 계산되는,
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제18 항에 있어서,
상기 그룹 스코어는, 상기 주어진 설계 그룹과 연관된 노이즈 데이터에 기초하여 생성된 노이즈 히스토그램에 대하여, 상기 주어진 설계 그룹에 대해 할당된 결함 버짓을 적용함으로써 계산되는 임계치인,
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