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TWI469235B - 決定實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷之由電腦實施之方法 - Google Patents

決定實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷之由電腦實施之方法 Download PDF

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TWI469235B
TWI469235B TW97131870A TW97131870A TWI469235B TW I469235 B TWI469235 B TW I469235B TW 97131870 A TW97131870 A TW 97131870A TW 97131870 A TW97131870 A TW 97131870A TW I469235 B TWI469235 B TW I469235B
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TW97131870A
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Glenn Florence
Allen Park
Peter Rose
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Kla Tencor Corp
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Publication date
Application filed by Kla Tencor Corp filed Critical Kla Tencor Corp
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Description

決定實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷之由電腦實施之方法
本發明一般是關於決定實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷之由電腦實施之方法。某些具體實施例是關於藉由比較由設計聚集的實際缺陷與由設計聚集的隨機產生缺陷來決定實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷。
此申請案主張於2007年8月20日申請之名稱為"決定實際缺陷是潛在系統性缺陷或隨機缺陷之由電腦實施之方法"的美國臨時申請案第60/956,823號之優先權，該申請案是全部以引用的方式併入本文中。
下列說明及範例是根據其在此章節中的內含物而不承認為先前技術。
可使用諸如電子設計自動化(EDA)、電腦輔助設計(CAD)以及其他IC設計軟體之方法或系統來開發一積體電路(IC)設計。此類方法及系統亦可用以從IC設計產生一電路圖案資料庫。電路圖案資料庫包括代表用於該IC的各層之複數個佈局的資料。該電路圖案資料庫中的資料因此可用以決定複數個主光罩的佈局。一主光罩之一佈局一般包括定義該主光罩上的一圖案之特徵的多邊形。每一主光罩是用以製造該IC之各層之一。該IC之該等層可包括(例如)一半導體基板中的一接面圖案、一閘極介電圖案、一閘極電極圖案、一位準間介電質中的一接點圖案以及一金屬化層中的一互連圖案。
製造諸如邏輯及記憶體裝置之半導體裝置通常包括使用大量半導體製程處理諸如一半導體晶圓之一基板以形成該等半導體裝置之各種特徵及多個位準。例如，微影術是一半導體製程，其涉及將一圖案從一主光罩傳輸至配置在一半導體晶圓上的一光阻。半導體製程之額外範例包括(但不限於)化學機械拋光(CMP)、蝕刻、沈積以及離子植入。多個半導體裝置可製造在單一半導體晶圓上的一配置中並接著分成個別半導體裝置。
檢驗程序是在半導體製程期間用於各步驟以偵測晶圓上的缺陷來提高製程中的較高產量並因此促進較高利潤。檢驗始終為製造半導體裝置(例如IC)之一重要部分。然而，隨著半導體裝置的尺寸減小，檢驗對於可接受的半導體裝置之成功製造變得更重要，因為較小缺陷能使該等裝置出現故障。例如，隨著半導體裝置的尺寸減小，減小大小之缺陷的偵測已變得有必要，因為甚至相對較小的缺陷可引起半導體裝置中不合需要的像差。
然而，隨著設計規則縮小，半導體製程可操作為更接近於該等程序之效能能力的限制。另外，較小缺陷能隨著設計規則縮小而對裝置之電參數有影響，此驅動更靈敏的檢驗。因此，隨著設計規則縮小，由檢驗偵測的潛在產量相關缺陷之族群引人注目地生長。因此，越來越多的缺陷可在晶圓上偵測，而且校正用以消除該等缺陷之全部的程序可能是困難且昂貴的。同樣地，決定該等缺陷之哪些實際上對該等裝置之電參數以及產量有影響可允許程序控制方 法聚焦在該等缺陷上，同時在很大程序上忽視其他缺陷。此外，以較小設計規則，程序誘導故障可能在一些情況下傾向於為系統性的。即，程序誘導故障傾向於在通常在設計內重複許多次的預定設計圖案中出現故障。另外，儘管缺陷一般是關於程序及設計互動，但是程序誘導故障是從不一定由於弱設計所致的程序變化之假影及程序變化建立的缺陷。系統性缺陷是仍可能在空間上分佈於隨機位置處的結構重複缺陷。系統性電相關缺陷之消除是重要的，因為消除此類缺陷能對產量有明顯總影響。
用於分離系統性及隨機缺陷的一種目前使用方法使用轉發器分析。用於分離系統性及隨機缺陷的另一方法依賴於一使用者定義水平切割線(或臨界值)，其是應用於解說由設計片段之間的類似處所聚集的缺陷之柏拉圖(Pareto chart)。包括高於此切割線的缺陷之一數目的群組是定義為潛在系統性缺陷，儘管一般地，系統性缺陷不是單獨根據缺陷計數來識別。特定言之，一般實行潛在系統性缺陷之審查。然而，此類方法具有若干缺點。例如，此類先前使用方法需要使用者介入及判斷以決定臨界值。另外，隨機缺陷群組是瞭解為常具有高於系統性缺陷群組之缺陷計數的缺陷計數。同樣地，此等先前使用方法可藉由識別隨機缺陷之群組為潛在系統性缺陷而產生錯誤結果。另外，以柏拉圖切割線為基礎的方法對決定哪些缺陷頻格包括潛在系統性缺陷可能並非有效，因為若假定一給定晶圓上的所有缺陷是隨機缺陷(即，0%系統性假定)，則解說以設計 為基礎的聚集之結果的一柏拉圖中所示的缺陷計數可能僅報告該晶圓上的不同電路結構之相對區域。
因此，可能有利的是開發決定缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷之由電腦實施之方法，其能加以實行而無需使用者介入及判斷而且具有高於區分潛在系統性缺陷與潛在隨機缺陷的目前使用方法之精度。
由電腦實施之方法的各種具體實施例之下列說明並非以任何方式視為限制所附申請專利範圍的主旨。
一具體實施例是關於決定實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷之由電腦實施之方法。該方法包括比較一群組中的實際缺陷之一數目與一群組中的隨機產生缺陷之一數目。在一晶圓上偵測該等實際缺陷。接近於該群組中的該等實際缺陷之每一者與該群組中的該等隨機產生缺陷之每一者的一位置之該晶圓上的一設計之一部分是實質上相同的。該方法亦包括根據該比較步驟之結果決定該群組中的該等實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷。
在一具體實施例中，該比較步驟包括比較為該等實際缺陷產生的一柏拉圖與為該等隨機產生缺陷產生的一柏拉圖。在另一具體實施例中，該比較步驟包括決定該群組中的該等實際缺陷之數目與該群組中的該等隨機產生缺陷之數目的一比率。
在一具體實施例中，該設計之該部分對應於一設計片段(design clip)。在另一具體實施例中，對在該晶圓上偵測 的實際缺陷之不同群組分離地實行該方法。在一此具體實施例中，接近於不同群組之每一者中的該等實際缺陷之每一者的一位置之該晶圓上的該設計之一部分是實質上相同的。在另一具體實施例中，對在該晶圓上偵測的實際缺陷之所有群組分離地實行該方法。在一此具體實施例中，接近於該等群組之全部之每一者中的該等實際缺陷之每一者的一位置之該晶圓上的該設計之一部分是實質上相同的。
在一具體實施例中，在無需使用者介入的情況下實行該方法。在一些具體實施例中，藉由對該晶圓上的一層之檢驗而偵測該等實際缺陷，並且該等隨機產生缺陷係對於用於該晶圓上的該層之一檢驗製程配方而予以產生一次而且用於對於使用該檢驗製程配方在多個晶圓之層上偵測到的缺陷實行該方法。
在一具體實施例中，該決定步驟包括：若該群組中的實際缺陷之數目是大於該群組中的隨機產生缺陷之數目，則決定該群組中的實際缺陷是潛在系統性缺陷；而且若該群組中的實際缺陷之數目並非大於該群組中的隨機產生缺陷之數目，則決定該群組中的實際缺陷是潛在隨機缺陷。
在另一具體實施例中，該決定步驟包括：若該群組中的實際缺陷之數目是在統計上大於該群組中的隨機產生缺陷之數目，則決定該群組中的實際缺陷是潛在系統性缺陷；並且若該群組中的實際缺陷之數目並非在統計上大於該群組中的隨機產生缺陷之數目，則決定該群組中的實際缺陷是潛在隨機缺陷。
在一具體實施例中，在該比較步驟之前，該方法包括根據在該晶圓上偵測的實際缺陷之總數目以及隨機產生缺陷之總數目來正規化該群組中的隨機產生缺陷之數目為該群組中的實際缺陷之數目。
在另一具體實施例中，該方法包括比較該群組中的實際缺陷之一數目與一不同群組中的不同隨機產生缺陷之一數目。接近於該群組中的該等實際缺陷之每一者的位置以及該不同群組中的該等不同隨機產生缺陷之每一者的位置之該設計之一部分是實質上相同的。分離地產生該等隨機產生缺陷以及該等不同隨機產生缺陷。在一些此類具體實施例中，該決定步驟包括根據比較該群組中的實際缺陷之數目與該群組中的隨機產生缺陷之數目以及該群組中的不同隨機產生缺陷之數目的結果來決定該群組中的實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷。
可進一步實行以上說明的方法之步驟之每一者，如本文中說明。另外，以上說明的方法之具體實施例之每一者可包括本文中說明的任何其他方法之任何其他步驟。此外，可藉由本文中說明的系統之任一者實行以上說明的方法之具體實施例之每一者。
另一具體實施例是關於建立用於決定實際缺陷之群組是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷的隨機產生缺陷之群組的一集之由電腦實施之方法。該方法包括隨機產生橫跨對應於一晶圓的至少一部分之一檢驗區域的一區域之不同位置處的缺陷之一集。該方法亦包括將隨機產生缺陷之該集分 類成群組以便接近於該等群組之每一者中的隨機產生缺陷之位置的該晶圓上的一設計之一部分是實質上相同的。另外，該方法包括決定該等群組之每一者中的隨機產生缺陷之數目。可比較該等群組中的隨機產生缺陷之數目與對應群組中的實際缺陷之數目以決定對應群組中的實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷。
在一具體實施例中，實行該方法一次以上以決定隨機產生缺陷之不同集的額外數目。在一此具體實施例中，可比較該等數目及該等額外數目與對應群組中的實際缺陷之數目以決定對應群組中的實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷。在另一此具體實施例中，該方法包括使用額外數目以驗證隨機產生步驟。
在一具體實施例中，隨機產生缺陷之該集包括使用機率模擬來隨機產生缺陷之該集。在另一具體實施例中，隨機產生缺陷之該集包括隨機產生配置在橫跨該區域之一格柵中之位置處的缺陷。在一額外具體實施例中，隨機產生缺陷之該集包括隨機產生具有橫跨該區域之一實質上均勻分佈之位置處的缺陷。在另一具體實施例中，實行隨機產生缺陷之該集以便該等群組之每一者中的隨機產生缺陷之一頻率是近似等於接近於橫跨該區域的該等群組之每一者中的隨機產生缺陷之位置的該設計之該部分之一頻率。
在一具體實施例中，該晶圓的至少一部分之檢驗區域是近似等於該晶圓上的一晶粒之一檢驗區域。在另一具體實施例中，該方法包括產生隨機產生缺陷之該集的一柏拉 圖。在一此具體實施例中，可藉由比較隨機產生缺陷之該集的柏拉圖與實際缺陷的柏拉圖而比較隨機產生缺陷之數目與對應群組中的實際缺陷之數目。
可進一步實行以上說明的方法之步驟之每一者，如本文中說明。另外，以上說明的方法之具體實施例之每一者可包括本文中說明的任何其他方法之任何其他步驟。此外，可藉由本文中說明的系統之任一者來實行以上說明的方法之具體實施例之每一者。
一額外具體實施例是關於建立用於決定實際缺陷之對應群組是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷的隨機產生缺陷之群組的一正規化集之由電腦實施之方法。該方法包括決定在一晶圓之一層上偵測的所有實際缺陷之總數目。該方法亦包括根據在該晶圓上偵測的實際缺陷之全部的總數目來正規化群組中的隨機產生缺陷之數目為對應群組中的實際缺陷之數目。接近於該等群組之每一者中的隨機產生缺陷之位置的該晶圓上的一設計之一部分是實質上相同的。可比較該等群組中的隨機產生缺陷之正規化數目與對應群組中的實際缺陷之數目以決定實際缺陷之對應群組是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷。
可進一步實行以上說明的方法之步驟之每一者，如本文中說明。另外，以上說明的方法之具體實施例可包括本文中說明的任何其他方法之任何其他步驟。此外，可藉由本文中說明的系統之任一者來實行以上說明的方法之具體實施例。
本文中所用的術語"實際缺陷"指一晶圓上偵測的實際缺陷。因此，術語"實際缺陷"並不指可能出現在一晶圓上但尚未在該晶圓上加以偵測的實際缺陷。
本文中使用的術語"晶圓"一般指由半導體或非半導體材料形成的基板。此半導體或非半導體材料之範例包括(但不限於)單晶矽、砷化鎵以及磷化銦。此類基板通常可在半導體製造設施中找到及/或處理。
一晶圓可包括形成於一基板上的一或多個層。例如，此類層可包括(但不限於)一光阻、一介電材料、一導電材料以及一半導體材料。許多不同類型的此類層在該技術中已為人所知，而且本文中所用的術語晶圓是預計包含包括此類層之所有類型的晶圓。
形成於一晶圓上的一或多個層可以是圖案化或未圖案化的。例如，一晶圓可包括複數個晶粒，每一個晶粒具有可重複圖案化特徵。此類材料層之形成及處理可最終產生完成的裝置。許多不同類型的裝置(例如積體電路(IC))可形成於一晶圓上，而且本文中所用的術語晶圓是意欲包含上面製造有該技術中已知的裝置之任何類型的一晶圓。
儘管本文中相對於晶圓說明具體實施例，但是應瞭解該等具體實施例可用於另一試樣(例如主光罩)，其亦可通常稱為遮罩或光罩。許多不同類型的主光罩在該技術中已為人所知，而且本文中所用的術語"主光罩"、"遮罩"及"光罩"是意欲包含該技術中已知的主光罩之所有類型。
現在參考圖式，應注意該等圖並非按比例繪製。特定言之，在很大程度上誇大該等圖之元件之一些的比例以強調該等元件之特性。亦應注意該等圖並非按相同比例繪製。已使用相同參考數字指示一個以上圖中所示的可加以同樣組態的元件。
一般地，本文中說明的具體實施例是關於區分潛在系統性缺陷及潛在隨機缺陷。"潛在系統性缺陷"是在本文中定義為很可能包含與隨機缺陷相反之系統性缺陷的缺陷之一群組(或一頻格)中的實際缺陷(儘管可使用一或多個其他方法(例如，缺陷審查)更明確地確認或決定該群組是否包含系統性缺陷)。"潛在隨機缺陷"是在本文中定義為很可能包含與系統性缺陷相反之隨機缺陷的一群組(或一頻格)中的實際缺陷(儘管可使用一或多個其他方法(例如，缺陷審查)以更明確的方式確認或決定該群組是否包含隨機缺陷)。
一具體實施例是關於建立用於決定實際缺陷之群組是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷的隨機產生缺陷之群組的一集之由電腦實施之方法。該等實際缺陷是在一晶圓上偵測的缺陷。特定言之，可在一圖案化晶圓上偵測該等實際缺陷以便能根據設計來聚集該等缺陷，如本文中進一步說明。隨機產生缺陷之群組之集可用以決定實際缺陷之群組是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷，如本文中進一步說明。特定言之，隨機產生缺陷之群組之集可在方法之具體實施例中用以決定實際缺陷是本文中進一步說明的潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷。
該方法包括隨機產生橫跨對應於一晶圓的至少一部分之一檢驗區域的一區域之不同位置處的缺陷之一集。例如，可在代表該晶圓之檢驗部分(即一晶粒之檢驗區域x檢驗的晶粒之數目)的設計上隨機產生缺陷之該集。以此方式，可採用與偵測缺陷實質上相同的缺陷密度產生隨機產生缺陷。在一具體實施例中，隨機產生缺陷之該集包括使用機率模擬(例如，以某方式為與決定性相反之非決定性的模擬)隨機產生缺陷之該集。例如，可使用任何適當機率模擬方法、系統、演算法、技術等(例如，蒙地卡羅(Monte Carlo)模擬)模擬隨機產生缺陷。以此方式，隨機產生缺陷之該集可包括真實隨機產生缺陷。
在另一具體實施例中，隨機產生缺陷之該集包括隨機產生配置在橫跨該區域之一格柵中之位置處的缺陷。例如，該等缺陷可在橫跨該區域之一規則格柵中加以定向。在一額外具體實施例中，隨機產生缺陷之該集包括隨機產生具有橫跨該區域之一實質上均勻分佈之位置處的缺陷。(在一規則格柵中定向的隨機產生缺陷亦可具有橫跨該區域的實質上均勻分佈。)在一些此類具體實施例中，隨機產生缺陷之該集可包括從檢驗結果移除由一晶圓上的一層之檢驗所偵測的實際缺陷並採用隨機產生缺陷取代實際缺陷以便隨機產生缺陷實質上是橫跨該區域而均勻地分佈。檢驗結果可包括任何適當檢驗結果(例如KLARF)，而且可採用類似檔案格式將缺陷之隨機產生集儲存在一不同檔案(例如，一不同KLARF)中。因此，產生檔案可本質上為該晶 圓之層上的隨機缺陷之結果應該看似的快照。
圖1中顯示藉由一晶圓上的一層之檢驗產生的檢驗結果之一範例，其可用以隨機產生缺陷之該集。特定言之，圖1顯示藉由檢驗一晶圓之65 nm多晶矽層產生的晶粒堆疊結果之晶粒映射10。特定言之，晶粒映射10顯示在藉由晶粒堆疊彼此覆蓋的多晶矽層上之多個晶粒中偵測的實際缺陷12之位置。可以任何適當方式產生晶粒堆疊結果。晶粒映射10之KLARF包括10,000個缺陷。晶粒映射10之KLARF是用以藉由下列方式為隨機產生缺陷產生另一KLARF：從晶粒映射10移除藉由檢驗所偵測的實際缺陷並採用隨機產生缺陷取代實際缺陷以便隨機產生缺陷是橫跨該區域而實質上均勻地分佈。特定言之，晶粒映射10是用以產生顯示橫跨該區域的隨機產生缺陷16之位置之圖2中所示的晶粒映射14。隨機產生缺陷16包括配置在橫跨該晶圓之層上的晶粒之區域之100缺陷x100缺陷格柵(或二維陣列)中的10,000個缺陷。
能根據設計而分類二個KLARF中的缺陷，如本文中進一步說明，並且可比較對應群組中的實際與隨機產生缺陷之數目，如本文中進一步說明，以決定實際缺陷之每一群組包括潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷。以此方式，可以逐個群組為基礎來比較對實際缺陷及隨機產生缺陷之以設計為基礎的聚集之結果以決定實際缺陷之群組包括潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷。
在另一具體實施例中，實行隨機產生缺陷之該集以便該 等群組之每一者中的隨機產生缺陷之一頻率是近似等於接近於橫跨該區域的該等群組之每一者中的隨機產生缺陷之位置的該設計之該部分之一頻率。例如，可隨機產生該等缺陷以便隨機產生缺陷具有近似等於該設計內的某些結構之隨機缺陷的預期頻率之頻率。儘管隨機缺陷率能在晶圓間廣泛地變化，但是某些結構越頻繁地出現在設計中，在該等結構中一般偵測越多的隨機缺陷。以此方式，對於以較高頻率橫跨該晶圓而出現的該設計之部分，可隨機產生較多缺陷，因而較佳地接近可在該設計之不同部分中的一晶圓上偵測的隨機缺陷之數目。同樣地，隨機產生缺陷可展現橫跨一晶圓的實質上相同分佈為橫跨該晶圓的設計片段之分佈，因而較佳地接近可實際上在該晶圓上偵測的隨機缺陷之分佈。
在一些具體實施例中，該晶圓的至少該部分之檢驗區域是近似等於該晶圓上的一晶粒之一檢驗區域。以此方式，不必在橫跨對應於整個晶圓之檢驗區域的一區域之不同位置處產生隨機產生缺陷。相反，可為該晶圓的整個檢驗區域之僅一部分(例如，該晶圓上的一晶粒之一檢驗區域)產生隨機產生缺陷，而且根據橫跨該晶圓的整個檢驗區域偵測到之實際缺陷的總數目、為其產生隨機產生缺陷的整個檢驗區域之部分、以及該晶圓的整個檢驗區域，可正規化該等群組之每一者中的隨機產生缺陷之數目，如本文中進一步說明。另外，除橫跨該晶圓隨機產生缺陷以外，可橫跨一晶粒之檢驗區域隨機產生缺陷之該集(其是等效於橫 跨晶圓而模擬並接著堆疊該等缺陷)。此外，隨機產生缺陷計數能加以正規化以與偵測缺陷計數匹配，如本文中進一步說明。
該方法亦包括將隨機產生缺陷之該集分類成群組以便接近於該等群組之每一者中的隨機產生缺陷之位置的該晶圓上的一設計之一部分是實質上相同的。以此方式，隨機產生缺陷之群組之每一者對應於該設計之一不同部分，而且該等群組之每一者中的隨機產生缺陷是定位成接近於該設計之實質上相同部分。同樣地，可根據設計(例如，設計片段)將隨機產生缺陷分成群組。可實行根據設計將隨機產生缺陷之該集分類成群組，如下列專利申請案中說明：由Kulkarni等人提供的共同擁有之美國專利申請案第11/561,735號，其是於2007年7月5日公開為美國專利申請公開案第2007/0156379號；以及由Zafar等人提供的第11/561,659號，其是於2007年12月13日公開為美國專利申請公開案第2007/0288219號，二者是於2006年11月20日提出申請，而且二者是全部以引用方式併入本文中。本文中說明的具體實施例可包括此等專利申請案中說明的任何方法之任何步驟。
該方法進一步包括決定該等群組之每一者中的隨機產生缺陷之數目。可比較該等群組中的隨機產生缺陷之數目與對應群組中的實際缺陷之數目以決定對應群組中的實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷。能以任何適當方式決定該等群組中的隨機產生缺陷之數目(例如，缺陷計 數)。依據本文中說明的具體實施例之任一者，可比較該等群組中的隨機產生缺陷之數目與對應群組中的實際缺陷之數目。另外，依據本文中說明的具體實施例之任一者，可根據比較之結果來實行決定該等群組中的實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷。
在一具體實施例中，該方法包括產生隨機產生缺陷之該集的一柏拉圖。此"隨機柏拉圖"能使用本文中說明的隨機產生缺陷之任一者(例如，真實隨機產生缺陷或在橫跨該區域之一規則格柵中定向的缺陷)加以構造。例如，隨機產生缺陷之該集可根據設計(例如，設計片段)而分類成不同群組，如本文中進一步說明，並且一柏拉圖可使用分類之結果為隨機產生缺陷之該集而產生。同樣地，該等群組之任一者中的缺陷之全部將定位成接近於該設計之相同(或實質上相同)部分。因此，隨機產生缺陷之柏拉圖將顯示分類成不同群組的缺陷之數目，該等群組之每一者對應於該設計之一不同部分。
圖3中顯示此柏拉圖之一具體實施例。特定言之，如圖3中所示，為隨機產生缺陷之一集產生的一柏拉圖顯示沿x軸的GDS圖案群組ID以及沿y軸的缺陷計數。同樣地，該柏拉圖以圖解方式解說分類成該等不同群組之每一者的缺陷之數目，該等群組之每一者對應於該GDS圖案之一不同部分。以此方式，藉由可比較隨機產生缺陷之該集的柏拉圖與實際缺陷之柏拉圖，可比較隨機產生缺陷之數目與對應群組中的實際缺陷之數目，如本文中進一步說明。特定 言之，使用該等柏拉圖，可比較具有相同GDS圖案群組ID並因此為對應群組之群組中的隨機產生缺陷及實際缺陷之數目，
可實行隨機產生缺陷之該集的多個運行以從一受限樣本提供總隨機分佈之統計上更明顯的近似值。例如，在一具體實施例中，實行該方法一次以上以決定隨機產生缺陷之不同集的額外數目。該方法可實行一次以上以便可分離地隨機產生隨機產生缺陷之不同集。可以相同或不同方式隨機產生隨機產生缺陷之不同集之每一者(例如，依據本文中說明的具體實施例之任一者)。依據本文中說明的具體實施例之任一者，可決定隨機產生缺陷之不同集的額外數目。可比較該等數目及該等額外數目與對應群組中的實際缺陷之數目以決定對應群組中的實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷。依據本文中說明的具體實施例之任一者，可比較該等群組中的隨機產生缺陷之不同集的數目與對應群組中的實際缺陷之數目。另外，根據依據本文中說明的具體實施例之任一者，可比較隨機產生缺陷之不同集的數目來實行決定對應群組中的實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷。在一些此類具體實施例中，該方法可包括統計地組合自隨機產生缺陷之多個集的結果以決定每一頻格之計數的信賴區間。此信賴區間能用以指派一給定頻格是潛在系統性的可能性或能用以設定一臨界值(例如，將指示若計數是大於90%的信賴區間，則分類為潛在系統性的)。以此方式，可統計地重複隨機產生步驟以改 良隨機產生族群代表實際族群的信賴。
在另一具體實施例中，實行該方法一次以上以決定隨機產生缺陷之不同集的額外數目，而且該方法包括使用額外數目以驗證隨機產生步驟(其中產生隨機產生缺陷之第一集)。例如，能產生隨機產生缺陷之該集(以及隨機柏拉圖)多次以驗證隨機化程序之穩定性。特定言之，該方法可實行一次以上以便可分離地隨機產生隨機產生缺陷之不同集。在此具體實施例中，較佳以相同方式隨機產生隨機產生缺陷之不同集之每一者(例如，依據本文中說明的具體實施例之任一者)。依據本文中說明的具體實施例之任一者，可決定隨機產生缺陷之不同集的額外數目。驗證隨機產生步驟可包括比較隨機產生缺陷之不同集的數目。依據本文中說明的具體實施例之任一者，能以逐個群組為基礎來比較該等群組中的隨機產生缺陷之不同集之數目。另外，驗證隨機產生步驟可包括決定隨機產生缺陷之不同集的數目是否是足夠類似以視為在統計上相同。可以任何適當方式實行決定該等數目是否是足夠類似以視為在統計上相同。
以上說明的方法之具體實施例可包括本文中說明的任何其他方法之任何其他步驟。另外，可藉由本文中說明的系統之任一者來實行以上說明的方法之具體實施例。
另一具體實施例是關於建立用於決定實際缺陷之對應群組是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷的隨機產生缺陷之群組的一正規化集之由電腦實施之方法。該方法包括決定在 一晶圓之一層上偵測的所有實際缺陷之總數目。總數目中包括的實際缺陷較佳不包括公害缺陷。特定言之，較佳在決定總數目之前以任何適當方式從檢驗結果移除公害缺陷。實際缺陷可包括在一圖案化晶圓之一層上偵測的缺陷。另外，該方法可以或可以不包括偵測該晶圓之該層上的實際缺陷，如本文中進一步說明。此外，該方法可以或可以不包括從檢驗結果移除公害缺陷(例如，若藉由另一方法檢驗該晶圓，該方法可包括從檢驗結果移除公害缺陷並因此不必藉由本文中說明的方法從檢驗結果移除公害缺陷)。可以任何適當方式實行決定在該層上偵測的實際缺陷之全部的總數目。
該方法亦包括根據在該晶圓上偵測的實際缺陷之全部的總數目來正規化群組中的隨機產生缺陷之數目為對應群組中的實際缺陷之數目。接近於該等群組之每一者中的隨機產生缺陷之位置的該晶圓上的一設計之一部分是實質上相同的。因此，藉由設計來聚集隨機產生缺陷(例如，藉由設計片段)，而且可根據在該晶圓上偵測的實際缺陷之總數目來正規化該等群組之每一者中的隨機產生缺陷之數目。可以任何適當方式實行正規化該等群組之每一者中的隨機產生缺陷之數目(例如，將每一群組中的隨機產生缺陷之數目乘以某因數以便該等群組之全部中的隨機產生缺陷之總數目是近似等於在該晶圓上偵測的實際缺陷之總數目)。
在該晶圓上偵測的實際缺陷之總數目可橫跨晶圓引人注 目地變化(例如，由於用以製造晶圓之一或多個程序中的變化及/或由於晶圓本身中的變化)。同樣地，正規化該等群組之每一者中的隨機產生缺陷之數目可增加能從潛在隨機缺陷區分潛在系統性缺陷採用的精度，如本文中進一步說明。另外，根據在任一給定晶圓上偵測的實際缺陷之總數目來正規化該等群組之每一者中的隨機產生缺陷之數目會增加隨機產生缺陷之該集的效用(例如，能採用相對較高精度將隨機產生缺陷之一集用於多個晶圓而不管不同晶圓之實際缺陷率)。另外，正規化該等群組之每一者中的隨機產生缺陷之數目為缺陷密度，允許資料在用於同一裝置的檢驗製程配方間加以比較。此正規化對監視可能是特別有利。
可比較該等群組中的隨機產生缺陷之正規化數目與對應群組中的實際缺陷之數目以決定實際缺陷之對應群組是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷。依據本文中說明的任何具體實施例，可比較該等群組中的隨機產生缺陷之正規化數目與對應群組中的實際缺陷之數目。此類比較之結果可用以依據本文中說明的任何具體實施例來決定實際缺陷之對應群組是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷。
以上說明的方法之具體實施例可包括本文中說明的任何其他方法之任何其他步驟。另外，可藉由本文中說明的系統之任一者來實行以上說明的方法之具體實施例。
一額外具體實施例是關於決定實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷之由電腦實施之方法。在一晶圓上偵測 該等實際缺陷。特定言之，可在一圖案化晶圓上偵測該等實際缺陷以便可根據設計來聚集該等實際缺陷，如本文中進一步說明。本文中說明的該等方法可以或可以不包括偵測該晶圓上的實際缺陷。例如，本文中說明的方法可包括使用任何適當檢驗製程配方、系統及/或技術(例如，藉由採用光掃描該晶圓、在掃描期間偵測從該晶圓散射的光、以及使用輸出來偵測該晶圓上的缺陷以回應該偵測光)而檢驗該晶圓。或者，本文中說明的方法可包括從另一系統(例如，一檢驗系統)、另一方法(例如，經實行用以偵測該晶圓上的缺陷之一方法)、一儲存媒體(例如，一製造資料庫)等獲得檢驗結果。
接近於一群組中的該等實際缺陷之每一者以及一對應群組中的該等隨機產生缺陷之每一者的一位置之該晶圓上的一設計之一部分是實質上相同的。特定言之，根據接近於該等缺陷之每一者的位置之一設計的一部分，可將實際缺陷及隨機產生缺陷分類成群組，如本文中進一步說明。以此方式，接近於一群組中的缺陷之位置的該設計之該部分可以是實質上相同的。另外，實際缺陷之不同群組對應於該設計之不同部分，而且隨機產生缺陷之不同群組對應於該設計之不同部分。
在一具體實施例中，該設計之該部分對應於一設計片段。本文中使用的術語"片段"指設計佈局之相對較小部分。例如，術語"片段"能一般定義為一缺陷周圍之一設計中的區域而且能視為該缺陷之相鄰者。另外，多邊形定義 該片段內的圖案，但是該等多邊形能部分延伸至超出該片段。因此，該等群組之每一者可對應於該設計之一不同部分，而且該設計之不同部分可包括該設計中的不同結構。同樣地，可根據設計片段將實際缺陷分成群組，而且可根據設計片段將隨機產生缺陷分成群組。以此方式，可比較分成對應於相同設計片段之群組的實際及隨機產生缺陷之數目，如本文中進一步說明。以類似方式，根據設計並使用該等缺陷之修補影像(patch image)，可將實際及隨機產生缺陷分成群組。修補影像可以任何適當方式來獲得並可包括任何適當此類影像。可根據設計(以及設計片段及/或修補影像)將實際及隨機產生缺陷分成群組，如在藉由Kulkarni等人及Zafar等人提供的上述專利申請案中所說明，該等申請案全文以引用方式併入本文中。
在一些具體實施例中，在本文中進一步說明的該比較步驟之前，該方法包括根據在該晶圓上偵測的實際缺陷之總數目以及隨機產生缺陷之總數目來正規化該群組中的隨機產生缺陷之數目為該群組中的實際缺陷之數目。例如，可在已正規化一隨機柏拉圖為產生用於實際缺陷的柏拉圖之後，實行本文中進一步說明的比較，以考量隨機產生缺陷與實際缺陷之間的總缺陷計數之差異。依據本文中說明的具體實施例之任一者，該等群組中的隨機產生缺陷之數目可正規化為一對應群組中的實際缺陷之數目。
該方法包括比較一群組中的實際缺陷之一數目與一群組中的隨機產生缺陷之一數目。以此方式，該方法可包括比 較一實際缺陷樣本與一隨機缺陷樣本。另外，比較一群組中的實際缺陷之數目與一對應群組中的隨機產生缺陷之數目。特定言之，彼此對應的實際缺陷及隨機產生缺陷之群組可包括包含接近於該設計之相同(或實質上相同)部分的缺陷之群組。以此方式，可比較定位成接近於該設計之一部分的實際缺陷之數目與定位成接近於該設計之相同(或實質上相同)部分的隨機產生缺陷之數目。同樣地，可以群組為基礎並因此以設計為基礎來比較實際缺陷與隨機產生缺陷之數目。依據本文中說明的具體實施例之任一者，可以群組為基礎實行比較對應群組中的該等實際缺陷與該等隨機產生缺陷之數目。
在一具體實施例中，該比較步驟包括比較為該等實際缺陷產生的一柏拉圖與為該等隨機產生缺陷產生的一柏拉圖。以此方式，比較步驟可包括比較橫跨圖案群組的隨機產生缺陷之一分佈與橫跨圖案群組的實際缺陷之一分佈。特定言之，該方法可包括比較為該等實際偵測缺陷產生的設計片段柏拉圖(實際柏拉圖)與為該等隨機產生缺陷產生的設計片段柏拉圖(隨機柏拉圖)。
圖4中顯示依據本文中說明的具體實施例為實際缺陷產生的一柏拉圖之一範例。特定言之，如圖4中所示，為實際缺陷產生的柏拉圖顯示沿x軸的GDS圖案群組ID以及沿y軸的缺陷計數。同樣地，該柏拉圖以圖解方式解說分類成該等不同群組之每一者的實際缺陷之數目，該等群組之每一者對應於該GDS圖案之一不同部分。因此，該柏拉圖解 說為在一晶圓上偵測的實際缺陷實行之以設計為基礎的聚集之結果。
以此方式，藉由比較實際缺陷的柏拉圖與隨機產生缺陷的柏拉圖，可比較群組中的實際缺陷之數目與對應群組中的隨機產生缺陷之數目，如本文中進一步說明。例如，實際缺陷及隨機產生缺陷之對應群組可以為具有相同GDS圖案群組ID的群組。因此，具有相同GDS圖案群組ID的實際缺陷及隨機產生缺陷之群組可彼此比較以決定實際缺陷之群組之任一者是否是潛在系統性缺陷。
圖5解說為實際缺陷產生的一柏拉圖與為隨機產生缺陷產生的一柏拉圖之比較的結果之一具體實施例。特定言之，如圖5中所示，為對應群組中的實際缺陷及隨機產生缺陷之數目的比較產生的柏拉圖顯示沿x軸的GDS圖案群組ID以及沿y軸的實際缺陷及隨機產生缺陷兩者之缺陷計數。同樣地，圖5中所示的柏拉圖以圖解方式解說分類成該等不同群組的實際缺陷及隨機產生缺陷之數目，該等群組之每一者對應於該GDS圖案之一不同部分。
以此方式，圖5中所示的柏拉圖顯示如何比較不同群組中的實際缺陷之數目與對應群組中的隨機產生缺陷之數目。以此方式，藉由圖5中所示的柏拉圖所解說的比較之結果能用以決定實際缺陷之群組是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷，如本文中進一步說明。特定言之，分類成群組2、3、4及10的實際缺陷可根據圖5之柏拉圖中所示的比較結果加以決定為潛在系統性缺陷，而分類成群組0、5、7 及9的實際缺陷可根據圖5之柏拉圖中所示的比較結果加以決定為潛在隨機缺陷。
在另一具體實施例中，該比較步驟包括決定該群組中的該等實際缺陷之數目與該群組中的該等隨機產生缺陷之數目的一比率。可以任何適當方式決定該群組中的該等實際缺陷之數目與該群組中的該等隨機產生缺陷之數目的該比率。另外，該比率可以為相對比率，其亦可以任何適當方式加以決定。以此方式，可決定對應於該設計之相同(或實質上相同)部分之群組中的實際缺陷之數目與隨機產生缺陷之數目的比率，其提供對應於該設計之相同(或實質上相同)部分的實際缺陷與隨機產生缺陷之數目之間的差異之測量。因此，該比率能用以決定實際缺陷之群組是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷，如本文中進一步說明。
該方法亦包括根據該比較步驟之結果決定該群組中的該等實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷。例如，若一群組中的實際缺陷之數目與一對應群組中的隨機產生缺陷之數目之間存在明顯差異，則可決定該群組中的實際缺陷為潛在系統性缺陷。可統計地定義一明顯差異(例如，一明顯差異可以為一統計上明顯差異)。例如，實際缺陷及隨機產生缺陷之幾乎所有對應群組可包括不同數目的實際缺陷及隨機產生缺陷(例如，由於對該等晶圓實行之程序中的自然可變性及/或由於晶圓本身中的自然變化)。因此，該方法可包括決定對應群組中的實際缺陷及隨機產生缺陷之數目之間的差異是否是統計上明顯差異，此可以任 何適當方式加以實行。
在另一範例中，可如以上說明決定的該群組中的實際缺陷之數目與該群組中的隨機產生缺陷之數目的比率可用以決定該群組中的實際缺陷是否很可能為系統性缺陷。例如，若該群組中的實際缺陷之數目與該群組中的隨機產生缺陷之數目的比率是1或統計上接近於1，則可決定該群組中的實際缺陷為潛在隨機缺陷。然而，若該群組中的實際缺陷之數目與該群組中的隨機產生缺陷之數目的比率是統計上大於1，則可決定該群組中的實際缺陷為潛在系統性缺陷，因為系統性缺陷群組可以為具有實際缺陷計數與隨機產生缺陷計數之相對較高比率的缺陷群組。可以任何適當方式實行決定該比率是否是統計上大於1。
用以決定該比率之該群組中的隨機產生缺陷之數目可以為該群組中的隨機產生缺陷之正規化數目，因為可以晶粒為基礎產生隨機產生缺陷，而該群組中的實際缺陷之數目可以是以晶圓為基礎(例如，基於橫跨該晶圓偵測的實際缺陷之數目)或以檢驗計劃為基礎(例如，基於在該晶圓上檢驗的區域)。因此，正規化可考量產生隨機產生缺陷而且偵測實際缺陷所橫跨的不同區域，因而增加決定實際缺陷是否很可能為系統性缺陷的精度。
可實行正規化，如本文中進一步說明。顯然，若用以決定該比率之該群組中的隨機產生缺陷之數目是正規化數目，則在決定該比率之前實行此正規化。亦可在本文中說明的任何其他比較之前實行此正規化。如本文中進一步說 明，可實行正規化，因為缺陷的總數目可以是不同的。例如，比率1(或運行間的任何固定數目)可用以識別潛在系統性缺陷，除非隨機產生缺陷及實際缺陷具有粗略相同數目。在一此範例中，可產生隨機產生缺陷之族群以具有與實際缺陷之族群實質上相同的計數或者隨機產生缺陷之預定族群可正規化為實際缺陷。觀察此點的另一方式為根據該等族群之每一者的總族群計數來正規化該等頻格以便能將其彼此比較。
在一具體實施例中，該決定步驟包括：若該群組中的實際缺陷之數目是大於該群組中的隨機產生缺陷之數目，則決定該群組中的實際缺陷是潛在系統性缺陷；並且若該群組中的實際缺陷之數目並非大於該群組中的隨機產生缺陷之數目，則決定該群組中的實際缺陷是潛在隨機缺陷。例如，若一實際柏拉圖中的一設計片段群組之出現是明顯高於隨機柏拉圖中的對應設計片段群組，則實際缺陷之設計片段群組可分類為潛在系統性的。此一決定中比較的數目可包括絕對缺陷計數或相對缺陷計數。可以此方式識別潛在系統性缺陷，因為系統性缺陷傾向於比單獨藉由機會引起的缺陷頻繁地出現。因此，若任一群組中的實際缺陷之數目是明顯大於一對應群組中的隨機產生缺陷之數目，則該群組中的實際缺陷很可能為系統性缺陷而且能同樣地藉由本文中說明的具體實施例加以決定。另外，此類具體實施例可包括匹配(或正規化)二個群組中的缺陷密度，此可加以實行，如本文中進一步說明。此匹配或正規化可能是 有利的，因為若存在二個群組，即群組a及群組b，而且群組b中的缺陷之數目是低的(例如，由於較低捕獲率)，則群組a中的缺陷之數目始終為足夠高以使其為潛在系統性的，即使其可以為潛在隨機的。
在另一具體實施例中，該決定步驟包括：若該群組中的實際缺陷之數目是在統計上大於該群組中的隨機產生缺陷之數目，則決定該群組中的實際缺陷是潛在系統性缺陷；並且若該群組中的實際缺陷之數目並非在統計上大於該群組中的隨機產生缺陷之數目，則決定該群組中的實際缺陷是潛在隨機缺陷。以此方式，該方法可包括統計上區分潛在隨機與潛在系統性缺陷。同樣地，該等方法可包括統計上識別一晶圓上之一設計中的圖案之邊緣。特定言之，該方法可包括使用統計邊緣以藉由將其與缺陷之隨機分佈比較來識別潛在系統性缺陷。例如，該方法可包括實行決定在一群組中的實際缺陷與一對應群組中的隨機產生缺陷之間是否存在明顯差異的比較之結果的統計測試。若存在一明顯差異，則可決定該群組中的實際缺陷為潛在系統性缺陷。此一決定中比較的數目可包括絕對缺陷計數或相對缺陷計數。
在一具體實施例中，為在該晶圓上偵測的實際缺陷之不同群組分離地實行該方法，而且接近於該等不同群組之每一者中的該等實際缺陷之每一者的位置之該晶圓上的設計之一部分是實質上相同的。例如，可比較實際及隨機柏拉圖，如本文中進一步說明，而且因為實際及隨機柏拉圖包 括分成以設計為基礎的群組(例如，設計片段群組)之缺陷，所以該等群組之每一者中的實際缺陷能藉由比較該等柏拉圖而分離地分類為很可能包括系統性缺陷或隨機缺陷。可使用該等柏拉圖之比較的結果來識別很可能系統性設計片段群組，如本文中進一步說明。
在另一具體實施例中，為在該晶圓上偵測的實際缺陷之所有群組分離地實行該方法，而且接近於該等群組之全部之每一者中的該等實際缺陷之每一者的位置之該晶圓上的設計之一部分是實質上相同的。以此方式，該方法能決定潛在系統性缺陷是否出現在為實際缺陷產生之柏拉圖上的任何處。另外，該方法能實質上精確地識別出現在實際柏拉圖上任何處的潛在系統性缺陷。例如，一柏拉圖可包括根據設計所分類的缺陷之數千不同群組，但是本文中說明的具體實施例能輕易、迅速且實質上精確地決定該數千不同群組之每一者很可能包括系統性或隨機缺陷。以此方式，該方法並不需要瞭解在該柏拉圖中何處(或該柏拉圖中的哪些群組)尋找潛在系統性缺陷，因為能測試所有群組。
該方法亦可為該晶圓上的不同區域分離地加以實行。
在另一具體實施例中，該方法包括比較該群組中的實際缺陷之數目與一不同群組中的不同隨機產生缺陷之數目。接近於該群組中的該等實際缺陷之每一者的一位置以及該不同群組中的該等不同隨機產生缺陷之每一者的位置之該設計之一部分是實質上相同的。分離地產生該等隨機產生 缺陷以及該等不同隨機產生缺陷。在一此具體實施例中，該決定步驟包括根據比較該群組中的實際缺陷之數目與該群組中的隨機產生缺陷之數目以及該群組中的不同隨機產生缺陷之數目的結果來決定該群組中的實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷。
以此方式，該方法可包括比較實際缺陷之一群組與分離隨機產生缺陷之多個群組以決定實際缺陷之群組包括潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷。依據本文中說明的具體實施例之任一者，可實行此類比較。例如，可使用柏拉圖實行此類比較。圖6中顯示一柏拉圖之一具體實施例，該柏拉圖顯示比較為實際缺陷產生的一柏拉圖與為隨機產生缺陷之二個不同集產生的二個柏拉圖之結果。特定言之，如圖6中所示，為實際缺陷以及分離隨機產生缺陷之二個不同集之數目的比較產生的柏拉圖顯示沿x軸的GDS圖案群組ID以及沿y軸的實際缺陷與隨機產生缺陷之不同集的缺陷計數。同樣地，該柏拉圖以圖解方式解說分類成該等不同群組的實際缺陷及分離隨機產生缺陷之數目，該等不同群組之每一者對應於該GDS圖案之一不同部分。以此方式，圖6中所示的柏拉圖顯示如何比較不同群組中的實際缺陷之數目與對應群組中的分離隨機產生缺陷之數目。
藉由圖6中所示的柏拉圖所解說的比較之結果因此能用以決定實際缺陷之群組是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷，如本文中進一步說明。特定言之，分類成群組2、3、4及10的實際缺陷可根據圖6之柏拉圖中所示的比較結果加 以決定為潛在系統性缺陷，而分類成群組0、5、7及9的實際缺陷可根據圖6之柏拉圖中所示的比較結果加以決定為潛在隨機缺陷。具有相同ID的圖5及6之柏拉圖中的群組對應於該設計之相同部分。因此，圖6中所示的結果確認圖5中所示的結果，因而確認使用隨機產生缺陷之一集以區別在一晶圓上偵測的潛在系統性與潛在隨機缺陷的有效性。另外，儘管可比較不同群組中的實際缺陷之數目與對應群組中的隨機產生缺陷之不同集之數目，如以上說明，但是隨機產生缺陷之不同集之資料可加以組合並接著與不同群組中的實際缺陷之數目比較以改良統計。
在一些具體實施例中，藉由對該晶圓上的一層之檢驗而偵測該等實際缺陷，並且該等隨機產生缺陷係對於用於該晶圓上的該層之一檢驗製程配方而予以產生(並聚集)一次(因為不同檢驗製程配方可檢驗該晶圓上的不同區域)而且用於對於使用該檢驗製程配方在多個晶圓之層上偵測到的缺陷實行該方法。例如，一隨機柏拉圖能為一製程配方產生一次而且每次使用該檢驗製程配方為任一晶圓之層實行檢驗時加以儲存並用於比較。依據本文中說明的任何具體實施例可實行每次為任一晶圓之層實行一檢驗時所實行的比較(例如，包括諸如隨機產生缺陷之正規化的步驟)。以此方式，每次使用檢驗製程配方檢驗一晶圓並且產生實際缺陷設計片段柏拉圖時，可實施該方法。隨機柏拉圖可如本文中說明而產生並如本文中說明而使用。
在另一具體實施例中，在無需使用者介入的情況下實行 該方法。因為不需要使用者介入，所以該方法可自動化。以此方式，可自動地實行該方法。同樣地，該方法提供決定藉由設計(例如，設計片段)聚集的缺陷之給定集合本質上是潛在系統性或潛在隨機的自動化方法。
可以若干不同方式使用本文中說明的具體實施例。例如，當使用缺陷計數時，使用以設計為基礎的分類之系統性發現與監視並非極擅長於區分潛在系統性頻格與潛在隨機頻格。一建議方法包括使用以模擬隨機缺陷設計為基礎的聚集(DBG)頻格分佈以決定哪些頻格是潛在系統性的。此方法假定頻格之間的恆定捕獲率，其可以為實質上限制假定。因此，期望排列頻格之優先順序並決定切割線的較佳方式。理想地，此類方法對橫跨頻格的捕獲率差異不靈敏。
然而，本文中說明的具體實施例可用於系統性發現。在一此範例中，決定為包括潛在系統性缺陷的頻格可從最有可能為系統性的被排序為最不可能為系統性的。例如，可藉由本文中進一步說明的比率來排列DBG群組之優先順序。在一此範例中，能根據比率對計數重新製作柏拉圖。比率越高，一群組越可能為潛在系統性的。接著可以優先權之順序(從最有可能包括系統性缺陷至最不可能包括系統性缺陷)來審查該等頻格。
在另一範例中，本文中說明的具體實施例可用於監視。特定言之，本文中說明的具體實施例可用於與潛在隨機缺陷分離地監視潛在系統性缺陷。若全部或至少一個頻格內 的系統計數為太高，則結果能用以保持用於工程分析的批(例如，系統性發現使用情況)。
在另一範例中，本文中說明的方法能用於以設計為基礎的分類(DBC)使用情況。可實行DBC，如由Kulkarni等人及Zafar等人提供的專利申請案中所說明，該等專利申請案是在以上以引用方式併入本文中。例如，具有隨機缺陷之實質數目的一晶圓批將增加DBC頻格中的計數，尤其是具有橫跨該晶圓之相對較高區域的頻格。因為所有DBC頻格之缺陷計數除由於隨機成分以外不太可能按比例增加，所以總缺陷族群可加以檢查以決定隨機缺陷的最佳配合。接著，根據所關注圖案(POI)大小，缺陷密度頻格可加以決定並與此隨機缺陷密度比較。接著能根據隨機分佈來校正DBC頻格計數。
另外，若一POI或POI之一集是瞭解為沒有系統性缺陷，則在該POI或POI之該集中偵測的缺陷能用作代用品或代用物以測量隨機缺陷密度。該隨機密度接著可從DBC頻格減去並用以優先化DBG頻格。
在一些此類範例中，從潛在隨機缺陷頻格分離潛在系統性缺陷頻格可包括設定以按最普通DBG頻格決定等效區域。按最普通DBG頻格決定等效區域可包括，在製程配方建立時在檢驗區域中隨機降低缺陷至預定義缺陷密度，實行DBG，而且對於每一頻格，濾出相對較低計數頻格(若在此等圖案上存在一系統性信號，則該等圖案將易於認出)並根據計數及預定義缺陷密度來決定該頻格之等效區 域。例如，頻格1的等效區域EA1 可決定為(頻格1計數)/(缺陷密度)。可採用該製程配方儲存等效區域資訊及"種子"片段。
設定亦可包括選擇一DBC頻格以監視隨機缺陷。例如，可選擇不太可能具有任何系統性缺陷(例如，空白片段或簡單圖案)的一或多個所關注圖案。此等DBC頻格能用以監視隨機缺陷。可從模擬資料決定該圖案之有效區域。例如，可決定覆蓋延伸界定框(EBB)的該圖案之區域加上邊界。一設計範例可為隨機監視加以標記，並且有效區域(EAr )可與DBC設計範例一起儲存。
從潛在隨機缺陷頻格分離潛在系統性缺陷頻格亦可包括使用DBC以估計WPP期間的隨機缺陷密度。例如，使用DBC以估計隨機缺陷密度可包括從此頻格的檢驗缺陷計數以及該區域估計隨機缺陷密度。若存在隨機缺陷偏移，則其由監視器加以偵測。監視器計數可用以估計隨機缺陷密度DDr ＝(檢驗Binr 計數)/EAr )。另外，可均分多個監視器。
從潛在隨機缺陷頻格分離潛在系統性缺陷頻格亦可包括校正DBC頻格計數。例如，若存在隨機缺陷偏移，則其由監視器加以偵測。同樣地，監視器計數可用以決定隨機缺陷密度。對於每一DBC頻格，可根據POI區域加上EBB(例如，DDn ＝(Binn 計數)/(EAn ))將計數轉換為缺陷密度。對於每一DBC頻格，可減去估計隨機缺陷密度以估計用於監視的真實系統性計數(例如，(Binn 計數)sys ＝(DDn －DDr )*(EAn ))。大於約0的系統性頻格計數是潛在系統性的。系統性頻格 計數越高，該頻格越可能具有一系統性問題。
從潛在隨機缺陷頻格分離潛在系統性缺陷頻格可進一步包括校正DBG頻格計數。例如，對於每一DBG頻格，可使用等效區域(例如，DDn ＝(Binn 計數)/(EAn ))將計數轉換為缺陷密度。接著可減去估計隨機缺陷密度(基於EBB的區域)。結果是推測地系統性缺陷計數(例如，(Binn 計數)sys ＝(DDn －DDr )*(EAn ))。大於約0的系統性頻格計數是潛在系統性的。系統性頻格計數越高，該頻格越可能具有一系統性問題。
此類方法之一明顯優點是藉由使用DBC監視器，亦能監視隨機缺陷分佈之捕獲率而且假定其在監視器上為真實隨機的，吾人能精確地減去此等隨機缺陷。特定言之，隨機缺陷校正是基於測量的隨機缺陷捕獲率。更佳的是假定隨機缺陷捕獲率為恆定的，而非捕獲率在群組之間是恆定的。捕獲率仍可藉由圖案密度而變化。因為群組平均具有不同圖案密度，所以仍可存在某固有錯誤。若監視跨越各種圖案密度的DBC頻格而且採用內插DDr 校正頻格，則可補償。此外，根據隨機監視器計數，自動系統性臨界值有利為動態的。
在一具體實施例中，該方法之結果(例如，分類的潛在系統性缺陷)可用於分析。該分析可包括任何適當分析(例如，程序及/或晶圓之分析)。
本文中說明的該等方法之全部可包括將該等方法具體實施例之一或多個步驟的結果儲存在一儲存媒體中。該等結 果可包括本文中說明的該等結果之任一者並可以該技術中已知的任何方式加以儲存。該儲存媒體可包括本文中說明的任一儲存媒體或該技術中已知的任何其他適當儲存媒體。在該等結果已加以儲存之後，該等結果可在該儲存媒體中存取並藉由本文中說明的方法或系統具體實施例之任一者使用，格式化用於顯示給一使用者，藉由另一軟體模組、方法或系統等使用。例如，在以上說明的一方法建立隨機產生缺陷之群組之一集之後，該方法可包括將關於隨機產生缺陷之該等群組之該集的資訊儲存在該儲存媒體中。另外，本文中說明的具體實施例之結果或輸出可由一檢驗系統加以儲存並存取以便檢驗系統能使用該等結果(例如，隨機產生缺陷之一集的一柏拉圖)以區別在一晶圓之一層上偵測的潛在系統性及潛在隨機缺陷。此外，可"永久地"、"半永久地"、臨時地或在某時間週期內儲存該等結果。例如，該儲存媒體可以為隨機存取記憶體(RAM)，而且該等結果可以不必不確定地堅持在該儲存媒體中。
以上說明的方法之具體實施例之每一者可包括本文中說明的任何其他方法之任何其他步驟。另外，可藉由本文中說明的系統之任一者來實行以上說明的方法之具體實施例之每一者。
本文中說明的具體實施例提供優於決定缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷之其他方法的若干優點。例如，能在無需使用者介入及判斷的情況下實行使用本文中說明的 具體實施例來識別潛在系統性及潛在隨機缺陷。特定言之，不需要使用者介入，因此整個程序能有利地加以自動化(儘管使用者可審查識別為潛在系統性及潛在隨機的缺陷以決定哪些缺陷是實際系統性及/或隨機缺陷)。另外，本文中說明的具體實施例具有高於目前用於區分潛在系統性缺陷與潛在隨機缺陷之方法的精度。此外，該等方法能更精確地決定潛在系統性缺陷是否出現在一實際缺陷柏拉圖上的任何處。因此，本文中說明的具體實施例能提供識別潛在系統性缺陷的精度及自動化。
另一具體實施例是關於電腦可讀取媒體，其包括可在電腦系統上執行以實行本文中說明的一或多個由電腦實施之方法的程式指令。圖7中顯示此電腦可讀取媒體之一具體實施例。特定言之，電腦可讀取媒體18包括可在電腦系統22上執行以實行本文中說明的由電腦實施之方法之一或多個的程式指令20。另外，藉由該等程式指令在該電腦系統上執行的由電腦實施之方法可包括本文中說明的任何方法之任何步驟。
可在電腦可讀取媒體18上傳輸或儲存實施諸如本文中說明的方法之方法的程式指令20。該電腦可讀取媒體可以為一傳輸媒體，例如線路、電纜或無線傳輸鏈路。該電腦可讀取媒體亦可以為一儲存媒體，例如一唯讀記憶體、一隨機存取記憶體、一磁或光碟、或一磁帶。
電腦系統22可採用各種形式，包括個人電腦系統、主機電腦系統、工作站、影像電腦、平行處理器、或該技術中 已知的任何其他裝置。一般地，術語"電腦系統"可廣義地定義為包含具有一或多個處理器的任何裝置，其執行自一記憶體媒體的指令。
一額外具體實施例是關於經組態用以實行本文中說明的具體實施例之一或多個的一系統。該系統可包括經組態用以偵測一晶圓上的實際缺陷之一檢驗系統。圖7中顯示此系統之一具體實施例。例如，如圖7中所示，該系統包括檢驗系統24。檢驗系統24經組態用以偵測晶圓26上的實際缺陷。
在一具體實施例中，檢驗系統24包括光源28。光源28可包括該技術中已知的任何適當光源。光源28可經組態用以將光引導至分光器30。分光器30可經組態用以將自光源28的光以實質上垂直入射角引導至晶圓26。分光器30可包括該技術中已知的任何適當光學組件。
從晶圓26反射的光可穿過分光器30至偵測器32。偵測器32可包括該技術中已知的任何適當偵測器。藉由偵測器32產生的輸出可用以偵測晶圓26上的實際缺陷。例如，電腦系統34可經組態用以使用由該偵測器產生的輸出來偵測晶圓26上的實際缺陷。該電腦系統可使用該技術中已知的任何方法及/或演算法以偵測該晶圓上的實際缺陷。該電腦系統可以任何適當方式(例如，藉由圖7中所示的虛線加以指示的一或多個傳輸媒體，其可包括該技術中已知的任何適當傳輸媒體)耦合至該偵測器以便該電腦系統能接收藉由該偵測器產生的輸出。此外，若該檢驗系統包括一個以 上偵測器(未顯示)，則該電腦系統可耦合至每一偵測器，如以上說明。可進一步組態電腦系統34，如本文中說明。在檢驗期間，可將晶圓26佈置在台36上。台36可包括該技術中已知的任何適當機械及/或機器人裝配件。圖7中所示的檢驗系統亦可包括該技術中已知的任何適當組件(未顯示)。
如圖7中所示，該檢驗系統經組態用以偵測從該晶圓以鏡面方式反射的光。以此方式，將圖7中所示的該檢驗系統組態為一BF檢驗系統。然而，可由經組態為一暗視野(DF)檢驗系統、一邊緣對比度(EC)檢驗系統、一孔徑模式檢驗系統、或該技術中已知的任何其他光學檢驗系統之一檢驗系統取代該檢驗系統。另外，該檢驗系統可經組態用以實行一或多個檢驗模式。例如，圖7中所示的檢驗系統可經組態用以藉由改變將光引導至該晶圓採用的入射角及/或從該晶圓收集光採用的角度來實行DF檢驗。在另一範例中，可組態圖7中所示的檢驗系統以便諸如孔徑之一或多個光學組件(未顯示)可定位在照明路徑及收集路徑中以致該檢驗系統能實行EC模式檢驗及/或孔徑模式檢驗。
應注意圖7是在本文中提供用以一般解說可包括在本文中說明的系統具體實施例中的一檢驗系統之一組態。顯然，本文中說明的該檢驗系統組態可加以改變以最佳化檢驗系統之效能，此通常在設計一商用檢驗系統時加以實行。另外，本文中說明的系統可使用一現有檢驗系統加以實施(例如，藉由添加本文中說明的功能至一現有檢驗系 統)，該現有檢驗系統如可以商業方式從加州聖荷西市KLA－Tencor公司購得的Puma 9000及9100系列工具。對於一些此類系統，本文中說明的方法可提供為該系統之任選功能(例如，除該系統之其他功能以外)。或者，本文中說明的系統可設計為"從頭開始"以提供一完全新系統。
在另一具體實施例中，圖7中所示的光學檢驗系統可由一電子束檢驗系統取代。可包括在圖7之系統中的商用電子束檢驗系統之範例包括自KLA－Tencor公司的eS25、eS30以及eS31系統。
電腦系統22及/或電腦系統34可經組態用以實行本文中說明的由電腦實施之方法具體實施例之一或多個(例如，使用由電腦系統34產生的檢驗結果)。在包括該檢驗系統的系統之具體實施例中，電腦系統22可以技術中已知的任何方式耦合至該檢驗系統。例如，電腦系統22可耦合至檢驗系統24之電腦系統34以便該電腦系統能接收由電腦系統34產生的檢驗之結果。另外，電腦系統22可接收該偵測器或電腦系統34之任何其他輸出，例如影像資料及信號。
可將以上說明的電腦系統22組態為一獨立系統，其並不形成一程序、檢驗、度量衡、審查或其他工具之部分。在此一具體實施例中，電腦系統22可經組態用以藉由可包括"有線"及/或"無線"部分的傳輸媒體從其他系統接收及/或獲得資料或資訊(例如，自一檢驗系統的檢驗結果)。以此方式，該傳輸媒體可用作該電腦系統與其他系統之間的資料鏈路。另外，電腦系統22可經由傳輸媒體發送資料至另 一系統。此類資料可包括(例如)待用於檢驗由該電腦系統決定的額外晶圓之層的該檢驗系統之一或多個參數。或者，電腦系統22可形成該檢驗系統之部分。在一些此類具體實施例中，該系統可包括圖7中所示的電腦系統之僅一個，其經組態用以實行缺陷偵測以及本文中說明的具體實施例之一或多個。
可進一步組態圖7中所示的系統之具體實施例，如本文中說明。另外，該系統可經組態用以實行本文中說明的方法具體實施例之任一者的任何步驟。
熟習技術人士根據此說明而明白本發明之各種態樣的另外修改及替代性具體實施例。例如，提供決定實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷之由電腦實施之方法。因此，此說明應視為僅具解說性而且是基於教導熟習技術人士實行本發明之一般方式的目的。應瞭解本文中所示並說明的本發明之形式是視為當前較佳具體實施例。元件及材料可代替本文中解說並說明的元件及材料，可倒轉零件及程序，而且可獨立地利用本發明之某些特徵，熟習技術人士在獲得本發明之此說明的利益之後將明白所有此等內容。可在本文中說明的元件中進行改變而不脫離如下列申請專利範圍中說明的本發明之精神及範疇。
10‧‧‧晶粒映射
12‧‧‧實際缺陷
14‧‧‧晶粒映射
16‧‧‧隨機產生缺陷
18‧‧‧電腦可讀取媒體
20‧‧‧程式指令
22‧‧‧電腦系統
24‧‧‧檢驗系統
26‧‧‧晶圓
28‧‧‧光源
30‧‧‧分光器
32‧‧‧偵測器
34‧‧‧電腦系統
36‧‧‧台
採用較佳具體實施例之以上詳細說明的利益並在參考附圖之後，熟習技術人士可明白本發明之另外的優點，在該等附圖中： 圖1是解說顯示在一晶圓上偵測的實際缺陷之晶粒堆疊結果的一範例之晶粒映射；圖2是解說隨機產生橫跨對應於一晶圓的至少一部分之一檢驗區域的一區域之不同位置處的缺陷之一集的一具體實施例之結果的一範例之晶粒映射；圖3是用於隨機產生缺陷之一集的一柏拉圖，其是依據本文中說明的具體實施例而組態並產生；圖4是用於在一晶圓上偵測的實際缺陷之一柏拉圖，其是依據本文中說明的具體實施例而組態並產生；圖5是依據本文中說明的具體實施例而組態並產生的一柏拉圖，其顯示比較為實際缺陷產生的一柏拉圖與為隨機產生缺陷產生的一柏拉圖之結果；圖6是依據本文中說明的具體實施例而組態並產生的一柏拉圖，其顯示比較為實際缺陷產生的一柏拉圖與為隨機產生缺陷之二個不同集產生的二個柏拉圖之結果；以及圖7是一示意圖，其解說包括可在一電腦系統上執行以實行本文中說明的一或多個由電腦實施之方法的一或多個具體實施例之程式指令的一電腦可讀取媒體之一具體實施例以及經組態用以實行本文中說明的一或多個由電腦實施之方法的一系統之一具體實施例的側視圖。
雖然本發明允許有各種修改及替代形式，但是其特定具體實施例是藉由圖式中的範例顯示並在本文中加以詳細說明。該等圖式可能並未按比例繪製。然而，應該瞭解，該等圖式及其詳細說明並不預計將本發明限於所揭示的特定 形式，而相反，本發明涵蓋如所附申請專利範圍所定義的本發明之精神及範疇內的全部修改、等效及替代方案。
18‧‧‧電腦可讀取媒體
20‧‧‧程式指令
22‧‧‧電腦系統
24‧‧‧檢驗系統
26‧‧‧晶圓
28‧‧‧光源
30‧‧‧分光器
32‧‧‧偵測器
34‧‧‧電腦系統
36‧‧‧台

Claims (13)

  1. 一種決定實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷之由電腦實施之方法，其包含：比較一群組中的實際缺陷之一數目與一群組中的隨機產生缺陷之一數目，其中在一晶圓上偵測該等實際缺陷，而且其中接近於該群組中的該等實際缺陷之每一者與該群組中的該等隨機產生缺陷之每一者的一位置之該晶圓上的一設計之一部分是實質上相同的；以及根據該比較之結果決定該群組中的該等實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷，其中該決定包括：若該群組中的該等實際缺陷之該數目是大於該群組中的該等隨機產生缺陷之該數目，則決定該群組中的該等實際缺陷是潛在系統性缺陷；並且若該群組中的該等實際缺陷之該數目並非大於該群組中的該等隨機產生缺陷之該數目，則決定該群組中的該等實際缺陷是潛在隨機缺陷，且其中該比較及該決定係使用一電腦系統執行。
  2. 如請求項1之方法，其中該比較包括比較為該等實際缺陷產生的一柏拉圖與為該等隨機產生缺陷產生的一柏拉圖。
  3. 如請求項1之方法，其中該比較包括決定該群組中的該等實際缺陷之該數目與該群組中的該等隨機產生缺陷之該數目的一比率。
  4. 如請求項1之方法，其中該設計之該部分對應於一設計片段。
  5. 如請求項1之方法，其中為在該晶圓上偵測的實際缺陷之不同群組分離地實行該方法，而且其中接近於該等不同群組之每一者中的該等實際缺陷之每一者的一位置之該晶圓上的該設計之一部分是實質上相同的。
  6. 如請求項1之方法，其中為在該晶圓上偵測的實際缺陷之所有群組分離地實行該方法，而且其中接近於該等所有群組之每一者中的該等實際缺陷之每一者的一位置之該晶圓上的該設計之一部分是實質上相同的。
  7. 如請求項1之方法，其中在無需使用者介入的情況下實行該方法。
  8. 如請求項1之方法，其中藉由對該晶圓上的一層之檢驗而偵測該等實際缺陷，並且其中該等隨機產生缺陷係對於用於該晶圓上的該層之一檢驗製程配方而予以產生一次而且用於對於使用該檢驗製程配方在多個晶圓之該層上偵測到的缺陷實行該方法。
  9. 如請求項1之方法，其中該決定進一步包括：若該群組中的該等實際缺陷之該數目是在統計上大於該群組中的該等隨機產生缺陷之該數目，則決定該群組中的該等實際缺陷是潛在系統性缺陷；並且若該群組中的該等實際缺陷之該數目並非在統計上大於該群組中的該等隨機產生缺陷之該數目，則決定該群組中的該等實際缺陷是潛在隨機缺陷。
  10. 如請求項1之方法，其中在該比較之前，該方法進一步包括：根據在該晶圓上偵測的該等實際缺陷之總數目以 及該等隨機產生缺陷之總數目，來正規化該群組中的該等隨機產生缺陷之該數目為該群組中的該等實際缺陷之該數目。
  11. 如請求項1之方法，其進一步包含：比較該群組中的該等實際缺陷之該數目與一不同群組中的不同隨機產生缺陷之一數目，其中接近於該群組中的該等實際缺陷之每一者的該位置與該不同群組中的該等不同隨機產生缺陷之每一者的一位置之該設計之一部分是實質上相同的，其中分離地產生該等隨機產生缺陷及該等不同隨機產生缺陷，而且其中該決定進一步包含根據該比較該群組中的該等實際缺陷之該數目與該群組中的該等隨機產生缺陷之該數目以及該群組中的該等不同隨機產生缺陷之該數目的該等結果來決定該群組中的該等實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷。
  12. 一種電腦可讀媒體，其包含在一電腦系統上可執行之程式指令，該等程式指令用於執行一由電腦實施之方法，該由電腦實施之方法用於決定實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷，其中該由電腦實施之方法包含：比較一群組中的實際缺陷之一數目與一群組中的隨機產生缺陷之一數目，其中在一晶圓上偵測該等實際缺陷，而且其中接近於該群組中的該等實際缺陷之每一者與該群組中的該等隨機產生缺陷之每一者的一位置之該晶圓上的一設計之一部分是實質上相同的；以及根據該比較之結果決定該群組中的該等實際缺陷是潛 在系統性缺陷或潛在隨機缺陷，其中該決定包括：若該群組中的該等實際缺陷之該數目是大於該群組中的該等隨機產生缺陷之該數目，則決定該群組中的該等實際缺陷是潛在系統性缺陷；並且若該群組中的該等實際缺陷之該數目並非大於該群組中的該等隨機產生缺陷之該數目，則決定該群組中的該等實際缺陷是潛在隨機缺陷。
  13. 一種經組態以決定實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷之系統，其包含：一檢驗系統，其經組態偵測在一晶圓上之實際缺陷；以及一電腦系統，其經組態以：比較一群組中的實際缺陷之一數目與一群組中的隨機產生缺陷之一數目，其中在一晶圓上偵測該等實際缺陷，而且其中接近於該群組中的該等實際缺陷之每一者與該群組中的該等隨機產生缺陷之每一者的一位置之該晶圓上的一設計之一部分是實質上相同的；以及根據該比較之結果決定該群組中的該等實際缺陷是潛在系統性缺陷或潛在隨機缺陷，其中該決定包括：若該群組中的該等實際缺陷之該數目是大於該群組中的該等隨機產生缺陷之該數目，則決定該群組中的該等實際缺陷是潛在系統性缺陷；並且若該群組中的該等實際缺陷之該數目並非大於該群組中的該等隨機產生缺陷之該數目，則決定該群組中的該等實際缺陷是潛在隨機缺陷。
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Families Citing this family (57)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8041103B2 (en) * 2005-11-18 2011-10-18 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for determining a position of inspection data in design data space
US7676077B2 (en) 2005-11-18 2010-03-09 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for utilizing design data in combination with inspection data
US7570796B2 (en) 2005-11-18 2009-08-04 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for utilizing design data in combination with inspection data
JP5427609B2 (ja) 2006-12-19 2014-02-26 ケーエルエー−テンカー・コーポレーション 検査レシピ作成システムおよびその方法
US8194968B2 (en) * 2007-01-05 2012-06-05 Kla-Tencor Corp. Methods and systems for using electrical information for a device being fabricated on a wafer to perform one or more defect-related functions
US7796804B2 (en) 2007-07-20 2010-09-14 Kla-Tencor Corp. Methods for generating a standard reference die for use in a die to standard reference die inspection and methods for inspecting a wafer
US10198548B2 (en) * 2008-02-21 2019-02-05 Mentor Graphics Corporation Identifying the defective layer of a yield excursion through the statistical analysis of scan diagnosis results
US8139844B2 (en) * 2008-04-14 2012-03-20 Kla-Tencor Corp. Methods and systems for determining a defect criticality index for defects on wafers
WO2010014609A2 (en) 2008-07-28 2010-02-04 Kla-Tencor Corporation Computer-implemented methods, computer-readable media, and systems for classifying defects detected in a memory device area on a wafer
JP2010133929A (ja) * 2008-10-28 2010-06-17 Toshiba Corp 欠陥解析装置，および欠陥解析方法
US8775101B2 (en) 2009-02-13 2014-07-08 Kla-Tencor Corp. Detecting defects on a wafer
US8204297B1 (en) 2009-02-27 2012-06-19 Kla-Tencor Corp. Methods and systems for classifying defects detected on a reticle
US8112241B2 (en) * 2009-03-13 2012-02-07 Kla-Tencor Corp. Methods and systems for generating an inspection process for a wafer
TWI400652B (zh) * 2009-06-11 2013-07-01 Insyde Software Corp Dual operating system parallel processing methods, recording media and computer program products
US8781781B2 (en) 2010-07-30 2014-07-15 Kla-Tencor Corp. Dynamic care areas
US8594963B2 (en) * 2010-09-01 2013-11-26 Macronix International Co., Ltd. In-line inspection yield prediction system
JP2012155179A (ja) * 2011-01-27 2012-08-16 Toshiba Corp 欠陥検査支援装置、欠陥検査支援方法
US8656323B2 (en) 2011-02-22 2014-02-18 Kla-Tencor Corporation Based device risk assessment
US9170211B2 (en) 2011-03-25 2015-10-27 Kla-Tencor Corp. Design-based inspection using repeating structures
US8930782B2 (en) * 2011-05-16 2015-01-06 Mentor Graphics Corporation Root cause distribution determination based on layout aware scan diagnosis results
US8669523B2 (en) * 2011-05-25 2014-03-11 Kla-Tencor Corporation Contour-based defect detection using an inspection apparatus
US20120316855A1 (en) * 2011-06-08 2012-12-13 Kla-Tencor Corporation Using Three-Dimensional Representations for Defect-Related Applications
US9087367B2 (en) 2011-09-13 2015-07-21 Kla-Tencor Corp. Determining design coordinates for wafer defects
US8711349B2 (en) * 2011-09-27 2014-04-29 Kla-Tencor Corporation High throughput thin film characterization and defect detection
US9277186B2 (en) * 2012-01-18 2016-03-01 Kla-Tencor Corp. Generating a wafer inspection process using bit failures and virtual inspection
US8831334B2 (en) 2012-01-20 2014-09-09 Kla-Tencor Corp. Segmentation for wafer inspection
US8718353B2 (en) * 2012-03-08 2014-05-06 Kla-Tencor Corporation Reticle defect inspection with systematic defect filter
US8826200B2 (en) 2012-05-25 2014-09-02 Kla-Tencor Corp. Alteration for wafer inspection
US9189844B2 (en) 2012-10-15 2015-11-17 Kla-Tencor Corp. Detecting defects on a wafer using defect-specific information
US9057965B2 (en) * 2012-12-03 2015-06-16 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. Method of generating a set of defect candidates for wafer
US9053527B2 (en) 2013-01-02 2015-06-09 Kla-Tencor Corp. Detecting defects on a wafer
US9134254B2 (en) 2013-01-07 2015-09-15 Kla-Tencor Corp. Determining a position of inspection system output in design data space
US9311698B2 (en) 2013-01-09 2016-04-12 Kla-Tencor Corp. Detecting defects on a wafer using template image matching
US9202763B2 (en) 2013-01-16 2015-12-01 Kabushiki Kaisha Toshiba Defect pattern evaluation method, defect pattern evaluation apparatus, and recording media
WO2014149197A1 (en) 2013-02-01 2014-09-25 Kla-Tencor Corporation Detecting defects on a wafer using defect-specific and multi-channel information
US9865512B2 (en) * 2013-04-08 2018-01-09 Kla-Tencor Corp. Dynamic design attributes for wafer inspection
US9310320B2 (en) 2013-04-15 2016-04-12 Kla-Tencor Corp. Based sampling and binning for yield critical defects
US9142014B2 (en) * 2013-05-30 2015-09-22 Dmo Systems Limited System and method for identifying systematic defects in wafer inspection using hierarchical grouping and filtering
CN103279409A (zh) * 2013-06-03 2013-09-04 上海华力微电子有限公司 比特失效模式统计方法及装置
US9292652B2 (en) * 2014-05-06 2016-03-22 International Business Machines Corporation Generic design rule checking (DRC) test case extraction
US9400865B2 (en) * 2014-06-13 2016-07-26 Kla-Tencor Corp. Extracting comprehensive design guidance for in-line process control tools and methods
US9767548B2 (en) * 2015-04-24 2017-09-19 Kla-Tencor Corp. Outlier detection on pattern of interest image populations
US10346740B2 (en) * 2016-06-01 2019-07-09 Kla-Tencor Corp. Systems and methods incorporating a neural network and a forward physical model for semiconductor applications
CN107688527B (zh) * 2016-08-05 2020-08-07 华为技术有限公司 缺陷显示方法及装置
KR102599657B1 (ko) * 2016-08-17 2023-11-08 삼성전자주식회사 반도체 웨이퍼 검사 방법 및 시스템, 및 이를 이용한 반도체 소자의 제조 방법
US10190991B2 (en) * 2016-11-03 2019-01-29 Applied Materials Israel Ltd. Method for adaptive sampling in examining an object and system thereof
US10133838B2 (en) * 2017-01-30 2018-11-20 Dongfang Jingyuan Electron Limited Guided defect detection of integrated circuits
US10262408B2 (en) * 2017-04-12 2019-04-16 Kla-Tencor Corporation System, method and computer program product for systematic and stochastic characterization of pattern defects identified from a semiconductor wafer
US10620135B2 (en) 2017-07-19 2020-04-14 Kla-Tencor Corp. Identifying a source of nuisance defects on a wafer
US10460434B2 (en) 2017-08-22 2019-10-29 Applied Materials Israel Ltd. Method of defect detection and system thereof
US10818001B2 (en) * 2018-09-07 2020-10-27 Kla-Tencor Corporation Using stochastic failure metrics in semiconductor manufacturing
US11600505B2 (en) 2018-10-31 2023-03-07 Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. Systems and methods for systematic physical failure analysis (PFA) fault localization
US11475556B2 (en) * 2019-05-30 2022-10-18 Bruker Nano, Inc. Method and apparatus for rapidly classifying defects in subcomponents of manufactured component
US11754625B2 (en) * 2020-01-30 2023-09-12 Kla Corporation System and method for identifying latent reliability defects in semiconductor devices
KR102899650B1 (ko) 2020-12-08 2025-12-11 삼성전자 주식회사 반도체 장치의 불량 레이어 검출 방법 및 이를 수행하는 컴퓨팅 시스템
US11614480B2 (en) * 2021-06-08 2023-03-28 Kla Corporation System and method for Z-PAT defect-guided statistical outlier detection of semiconductor reliability failures
KR20230028647A (ko) 2021-08-20 2023-03-02 삼성전자주식회사 Euv 리소그래피의 결함 예측 방법 및 이를 이용한 반도체 소자의 제조 방법

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020188917A1 (en) * 2001-06-08 2002-12-12 Sumitomo Mitsubishi Silicon Corporation Defect inspection method and defect inspection apparatus

Family Cites Families (310)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3495269A (en) 1966-12-19 1970-02-10 Xerox Corp Electrographic recording method and apparatus with inert gaseous discharge ionization and acceleration gaps
US3496352A (en) 1967-06-05 1970-02-17 Xerox Corp Self-cleaning corona generating apparatus
US3909602A (en) 1973-09-27 1975-09-30 California Inst Of Techn Automatic visual inspection system for microelectronics
US4015203A (en) 1975-12-31 1977-03-29 International Business Machines Corporation Contactless LSI junction leakage testing method
US4347001A (en) 1978-04-03 1982-08-31 Kla Instruments Corporation Automatic photomask inspection system and apparatus
US4247203A (en) 1978-04-03 1981-01-27 Kla Instrument Corporation Automatic photomask inspection system and apparatus
FR2473789A1 (fr) 1980-01-09 1981-07-17 Ibm France Procedes et structures de test pour circuits integres a semi-conducteurs permettant la determination electrique de certaines tolerances lors des etapes photolithographiques.
US4378159A (en) 1981-03-30 1983-03-29 Tencor Instruments Scanning contaminant and defect detector
US4448532A (en) 1981-03-31 1984-05-15 Kla Instruments Corporation Automatic photomask inspection method and system
US4926489A (en) 1983-03-11 1990-05-15 Kla Instruments Corporation Reticle inspection system
US4579455A (en) 1983-05-09 1986-04-01 Kla Instruments Corporation Photomask inspection apparatus and method with improved defect detection
US4532650A (en) 1983-05-12 1985-07-30 Kla Instruments Corporation Photomask inspection apparatus and method using corner comparator defect detection algorithm
US4555798A (en) 1983-06-20 1985-11-26 Kla Instruments Corporation Automatic system and method for inspecting hole quality
US4578810A (en) 1983-08-08 1986-03-25 Itek Corporation System for printed circuit board defect detection
JPS6062122A (ja) 1983-09-16 1985-04-10 Fujitsu Ltd マスクパターンの露光方法
US4599558A (en) 1983-12-14 1986-07-08 Ibm Photovoltaic imaging for large area semiconductors
US4595289A (en) 1984-01-25 1986-06-17 At&T Bell Laboratories Inspection system utilizing dark-field illumination
JPS60263807A (ja) 1984-06-12 1985-12-27 Dainippon Screen Mfg Co Ltd プリント配線板のパタ−ン欠陥検査装置
US4633504A (en) 1984-06-28 1986-12-30 Kla Instruments Corporation Automatic photomask inspection system having image enhancement means
US4817123A (en) 1984-09-21 1989-03-28 Picker International Digital radiography detector resolution improvement
US4734721A (en) 1985-10-04 1988-03-29 Markem Corporation Electrostatic printer utilizing dehumidified air
US4641967A (en) 1985-10-11 1987-02-10 Tencor Instruments Particle position correlator and correlation method for a surface scanner
US4928313A (en) 1985-10-25 1990-05-22 Synthetic Vision Systems, Inc. Method and system for automatically visually inspecting an article
US5046109A (en) 1986-03-12 1991-09-03 Nikon Corporation Pattern inspection apparatus
US4814829A (en) 1986-06-12 1989-03-21 Canon Kabushiki Kaisha Projection exposure apparatus
US4805123B1 (en) 1986-07-14 1998-10-13 Kla Instr Corp Automatic photomask and reticle inspection method and apparatus including improved defect detector and alignment sub-systems
US4758094A (en) 1987-05-15 1988-07-19 Kla Instruments Corp. Process and apparatus for in-situ qualification of master patterns used in patterning systems
US4766324A (en) 1987-08-07 1988-08-23 Tencor Instruments Particle detection method including comparison between sequential scans
US4812756A (en) 1987-08-26 1989-03-14 International Business Machines Corporation Contactless technique for semicondutor wafer testing
US4845558A (en) 1987-12-03 1989-07-04 Kla Instruments Corporation Method and apparatus for detecting defects in repeated microminiature patterns
US4877326A (en) 1988-02-19 1989-10-31 Kla Instruments Corporation Method and apparatus for optical inspection of substrates
US5054097A (en) 1988-11-23 1991-10-01 Schlumberger Technologies, Inc. Methods and apparatus for alignment of images
US5155336A (en) 1990-01-19 1992-10-13 Applied Materials, Inc. Rapid thermal heating apparatus and method
US5124927A (en) 1990-03-02 1992-06-23 International Business Machines Corp. Latent-image control of lithography tools
JP3707172B2 (ja) 1996-01-24 2005-10-19 富士ゼロックス株式会社 画像読取装置
US5189481A (en) 1991-07-26 1993-02-23 Tencor Instruments Particle detector for rough surfaces
DE69208413T2 (de) 1991-08-22 1996-11-14 Kla Instr Corp Gerät zur automatischen Prüfung von Photomaske
US5563702A (en) 1991-08-22 1996-10-08 Kla Instruments Corporation Automated photomask inspection apparatus and method
WO1993017694A1 (en) 1992-03-09 1993-09-16 San Diego Regional Cancer Center An anti-idiotypic antibody and its use in diagnosis and in therapy in hiv-related disease
US6205259B1 (en) 1992-04-09 2001-03-20 Olympus Optical Co., Ltd. Image processing apparatus
JP2667940B2 (ja) 1992-04-27 1997-10-27 三菱電機株式会社 マスク検査方法およびマスク検出装置
JP3730263B2 (ja) 1992-05-27 2005-12-21 ケーエルエー・インストルメンツ・コーポレーション 荷電粒子ビームを用いた自動基板検査の装置及び方法
JP3212389B2 (ja) 1992-10-26 2001-09-25 株式会社キリンテクノシステム 固体上の異物検査方法
KR100300618B1 (ko) 1992-12-25 2001-11-22 오노 시게오 노광방법,노광장치,및그장치를사용하는디바이스제조방법
US5448053A (en) 1993-03-01 1995-09-05 Rhoads; Geoffrey B. Method and apparatus for wide field distortion-compensated imaging
US5355212A (en) 1993-07-19 1994-10-11 Tencor Instruments Process for inspecting patterned wafers
US5453844A (en) 1993-07-21 1995-09-26 The University Of Rochester Image data coding and compression system utilizing controlled blurring
US5497381A (en) * 1993-10-15 1996-03-05 Analog Devices, Inc. Bitstream defect analysis method for integrated circuits
US5544256A (en) 1993-10-22 1996-08-06 International Business Machines Corporation Automated defect classification system
US5500607A (en) 1993-12-22 1996-03-19 International Business Machines Corporation Probe-oxide-semiconductor method and apparatus for measuring oxide charge on a semiconductor wafer
US5553168A (en) 1994-01-21 1996-09-03 Texas Instruments Incorporated System and method for recognizing visual indicia
US5696835A (en) 1994-01-21 1997-12-09 Texas Instruments Incorporated Apparatus and method for aligning and measuring misregistration
US5608538A (en) 1994-08-24 1997-03-04 International Business Machines Corporation Scan line queuing for high performance image correction
US5572608A (en) 1994-08-24 1996-11-05 International Business Machines Corporation Sinc filter in linear lumen space for scanner
US5528153A (en) 1994-11-07 1996-06-18 Texas Instruments Incorporated Method for non-destructive, non-contact measurement of dielectric constant of thin films
US6014461A (en) 1994-11-30 2000-01-11 Texas Instruments Incorporated Apparatus and method for automatic knowlege-based object identification
US5694478A (en) 1994-12-15 1997-12-02 Minnesota Mining And Manufacturing Company Method and apparatus for detecting and identifying microbial colonies
US5948972A (en) 1994-12-22 1999-09-07 Kla-Tencor Corporation Dual stage instrument for scanning a specimen
CA2139182A1 (en) 1994-12-28 1996-06-29 Paul Chevrette Method and system for fast microscanning
US5661408A (en) 1995-03-01 1997-08-26 Qc Solutions, Inc. Real-time in-line testing of semiconductor wafers
US5991699A (en) 1995-05-04 1999-11-23 Kla Instruments Corporation Detecting groups of defects in semiconductor feature space
US5644223A (en) 1995-05-12 1997-07-01 International Business Machines Corporation Uniform density charge deposit source
US5485091A (en) 1995-05-12 1996-01-16 International Business Machines Corporation Contactless electrical thin oxide measurements
TW341664B (en) 1995-05-12 1998-10-01 Ibm Photovoltaic oxide charge measurement probe technique
US6288780B1 (en) 1995-06-06 2001-09-11 Kla-Tencor Technologies Corp. High throughput brightfield/darkfield wafer inspection system using advanced optical techniques
US5594247A (en) 1995-07-07 1997-01-14 Keithley Instruments, Inc. Apparatus and method for depositing charge on a semiconductor wafer
US5773989A (en) 1995-07-14 1998-06-30 University Of South Florida Measurement of the mobile ion concentration in the oxide layer of a semiconductor wafer
US5621519A (en) 1995-07-31 1997-04-15 Neopath, Inc. Imaging system transfer function control method and apparatus
US5619548A (en) 1995-08-11 1997-04-08 Oryx Instruments And Materials Corp. X-ray thickness gauge
DE69634089T2 (de) 1995-10-02 2005-12-08 Kla-Tencor Corp., San Jose Verbesserung der ausrichtung von inspektionsystemen vor der bildaufnahme
US5754678A (en) 1996-01-17 1998-05-19 Photon Dynamics, Inc. Substrate inspection apparatus and method
JPH09320505A (ja) 1996-03-29 1997-12-12 Hitachi Ltd 電子線式検査方法及びその装置並びに半導体の製造方法及びその製造ライン
US5673208A (en) 1996-04-11 1997-09-30 Micron Technology, Inc. Focus spot detection method and system
US5917332A (en) * 1996-05-09 1999-06-29 Advanced Micro Devices, Inc. Arrangement for improving defect scanner sensitivity and scanning defects on die of a semiconductor wafer
US5742658A (en) 1996-05-23 1998-04-21 Advanced Micro Devices, Inc. Apparatus and method for determining the elemental compositions and relative locations of particles on the surface of a semiconductor wafer
US6091846A (en) 1996-05-31 2000-07-18 Texas Instruments Incorporated Method and system for anomaly detection
US6292582B1 (en) 1996-05-31 2001-09-18 Lin Youling Method and system for identifying defects in a semiconductor
US6246787B1 (en) 1996-05-31 2001-06-12 Texas Instruments Incorporated System and method for knowledgebase generation and management
US6205239B1 (en) 1996-05-31 2001-03-20 Texas Instruments Incorporated System and method for circuit repair
US5822218A (en) * 1996-08-27 1998-10-13 Clemson University Systems, methods and computer program products for prediction of defect-related failures in integrated circuits
US5767693A (en) 1996-09-04 1998-06-16 Smithley Instruments, Inc. Method and apparatus for measurement of mobile charges with a corona screen gun
US6076465A (en) 1996-09-20 2000-06-20 Kla-Tencor Corporation System and method for determining reticle defect printability
KR100200734B1 (ko) 1996-10-10 1999-06-15 윤종용 에어리얼 이미지 측정 장치 및 방법
US5866806A (en) 1996-10-11 1999-02-02 Kla-Tencor Corporation System for locating a feature of a surface
US5928389A (en) 1996-10-21 1999-07-27 Applied Materials, Inc. Method and apparatus for priority based scheduling of wafer processing within a multiple chamber semiconductor wafer processing tool
US6259960B1 (en) 1996-11-01 2001-07-10 Joel Ltd. Part-inspecting system
US5852232A (en) 1997-01-02 1998-12-22 Kla-Tencor Corporation Acoustic sensor as proximity detector
US5955661A (en) 1997-01-06 1999-09-21 Kla-Tencor Corporation Optical profilometer combined with stylus probe measurement device
US5795685A (en) 1997-01-14 1998-08-18 International Business Machines Corporation Simple repair method for phase shifting masks
US5889593A (en) 1997-02-26 1999-03-30 Kla Instruments Corporation Optical system and method for angle-dependent reflection or transmission measurement
US5980187A (en) 1997-04-16 1999-11-09 Kla-Tencor Corporation Mechanism for transporting semiconductor-process masks
US6121783A (en) 1997-04-22 2000-09-19 Horner; Gregory S. Method and apparatus for establishing electrical contact between a wafer and a chuck
US6097196A (en) 1997-04-23 2000-08-01 Verkuil; Roger L. Non-contact tunnelling field measurement for a semiconductor oxide layer
US6078738A (en) 1997-05-08 2000-06-20 Lsi Logic Corporation Comparing aerial image to SEM of photoresist or substrate pattern for masking process characterization
KR100308811B1 (ko) 1997-05-10 2001-12-15 박종섭 Gps를이용한시간및주파수발생장치의시간오차개선방법
US6201999B1 (en) 1997-06-09 2001-03-13 Applied Materials, Inc. Method and apparatus for automatically generating schedules for wafer processing within a multichamber semiconductor wafer processing tool
US6011404A (en) 1997-07-03 2000-01-04 Lucent Technologies Inc. System and method for determining near--surface lifetimes and the tunneling field of a dielectric in a semiconductor
US6072320A (en) 1997-07-30 2000-06-06 Verkuil; Roger L. Product wafer junction leakage measurement using light and eddy current
US6104206A (en) 1997-08-05 2000-08-15 Verkuil; Roger L. Product wafer junction leakage measurement using corona and a kelvin probe
US5834941A (en) 1997-08-11 1998-11-10 Keithley Instruments, Inc. Mobile charge measurement using corona charge and ultraviolet light
US6191605B1 (en) 1997-08-18 2001-02-20 Tom G. Miller Contactless method for measuring total charge of an insulating layer on a substrate using corona charge
US6578188B1 (en) 1997-09-17 2003-06-10 Numerical Technologies, Inc. Method and apparatus for a network-based mask defect printability analysis system
US7107571B2 (en) 1997-09-17 2006-09-12 Synopsys, Inc. Visual analysis and verification system using advanced tools
US6470489B1 (en) 1997-09-17 2002-10-22 Numerical Technologies, Inc. Design rule checking system and method
US6757645B2 (en) 1997-09-17 2004-06-29 Numerical Technologies, Inc. Visual inspection and verification system
US5965306A (en) 1997-10-15 1999-10-12 International Business Machines Corporation Method of determining the printability of photomask defects
US5874733A (en) 1997-10-16 1999-02-23 Raytheon Company Convergent beam scanner linearizing method and apparatus
US6097887A (en) 1997-10-27 2000-08-01 Kla-Tencor Corporation Software system and method for graphically building customized recipe flowcharts
US6233719B1 (en) 1997-10-27 2001-05-15 Kla-Tencor Corporation System and method for analyzing semiconductor production data
US6104835A (en) 1997-11-14 2000-08-15 Kla-Tencor Corporation Automatic knowledge database generation for classifying objects and systems therefor
JPH11162832A (ja) 1997-11-25 1999-06-18 Nikon Corp 走査露光方法及び走査型露光装置
US5999003A (en) * 1997-12-12 1999-12-07 Advanced Micro Devices, Inc. Intelligent usage of first pass defect data for improved statistical accuracy of wafer level classification
US6614520B1 (en) 1997-12-18 2003-09-02 Kla-Tencor Corporation Method for inspecting a reticle
US6060709A (en) 1997-12-31 2000-05-09 Verkuil; Roger L. Apparatus and method for depositing uniform charge on a thin oxide semiconductor wafer
US6175645B1 (en) 1998-01-22 2001-01-16 Applied Materials, Inc. Optical inspection method and apparatus
US6122017A (en) 1998-01-22 2000-09-19 Hewlett-Packard Company Method for providing motion-compensated multi-field enhancement of still images from video
US6171737B1 (en) 1998-02-03 2001-01-09 Advanced Micro Devices, Inc. Low cost application of oxide test wafer for defect monitor in photolithography process
US5932377A (en) 1998-02-24 1999-08-03 International Business Machines Corporation Exact transmission balanced alternating phase-shifting mask for photolithography
US6091845A (en) 1998-02-24 2000-07-18 Micron Technology, Inc. Inspection technique of photomask
US6091257A (en) 1998-02-26 2000-07-18 Verkuil; Roger L. Vacuum activated backside contact
US6282309B1 (en) 1998-05-29 2001-08-28 Kla-Tencor Corporation Enhanced sensitivity automated photomask inspection system
US6137570A (en) 1998-06-30 2000-10-24 Kla-Tencor Corporation System and method for analyzing topological features on a surface
JP2000089148A (ja) 1998-07-13 2000-03-31 Canon Inc 光走査装置及びそれを用いた画像形成装置
US6324298B1 (en) 1998-07-15 2001-11-27 August Technology Corp. Automated wafer defect inspection system and a process of performing such inspection
US6266437B1 (en) 1998-09-04 2001-07-24 Sandia Corporation Sequential detection of web defects
US6466314B1 (en) 1998-09-17 2002-10-15 Applied Materials, Inc. Reticle design inspection system
US6040912A (en) 1998-09-30 2000-03-21 Advanced Micro Devices, Inc. Method and apparatus for detecting process sensitivity to integrated circuit layout using wafer to wafer defect inspection device
US6122046A (en) 1998-10-02 2000-09-19 Applied Materials, Inc. Dual resolution combined laser spot scanning and area imaging inspection
US6535628B2 (en) 1998-10-15 2003-03-18 Applied Materials, Inc. Detection of wafer fragments in a wafer processing apparatus
US6393602B1 (en) * 1998-10-21 2002-05-21 Texas Instruments Incorporated Method of a comprehensive sequential analysis of the yield losses of semiconductor wafers
JP3860347B2 (ja) 1998-10-30 2006-12-20 富士通株式会社 リンク処理装置
US6248486B1 (en) 1998-11-23 2001-06-19 U.S. Philips Corporation Method of detecting aberrations of an optical imaging system
US6476913B1 (en) * 1998-11-30 2002-11-05 Hitachi, Ltd. Inspection method, apparatus and system for circuit pattern
US6529621B1 (en) 1998-12-17 2003-03-04 Kla-Tencor Mechanisms for making and inspecting reticles
US6539106B1 (en) 1999-01-08 2003-03-25 Applied Materials, Inc. Feature-based defect detection
US6373975B1 (en) 1999-01-25 2002-04-16 International Business Machines Corporation Error checking of simulated printed images with process window effects included
US7106895B1 (en) 1999-05-05 2006-09-12 Kla-Tencor Method and apparatus for inspecting reticles implementing parallel processing
US6842225B1 (en) 1999-05-07 2005-01-11 Nikon Corporation Exposure apparatus, microdevice, photomask, method of exposure, and method of production of device
WO2000070332A1 (en) 1999-05-18 2000-11-23 Applied Materials, Inc. Method of and apparatus for inspection of articles by comparison with a master
US6526164B1 (en) 1999-05-27 2003-02-25 International Business Machines Corporation Intelligent photomask disposition
US6407373B1 (en) 1999-06-15 2002-06-18 Applied Materials, Inc. Apparatus and method for reviewing defects on an object
US6922482B1 (en) 1999-06-15 2005-07-26 Applied Materials, Inc. Hybrid invariant adaptive automatic defect classification
EP1065567A3 (en) 1999-06-29 2001-05-16 Applied Materials, Inc. Integrated critical dimension control
WO2001003380A1 (en) 1999-07-02 2001-01-11 Fujitsu Limited Service allotting device
US6776692B1 (en) 1999-07-09 2004-08-17 Applied Materials Inc. Closed-loop control of wafer polishing in a chemical mechanical polishing system
US6466895B1 (en) 1999-07-16 2002-10-15 Applied Materials, Inc. Defect reference system automatic pattern classification
US6248485B1 (en) 1999-07-19 2001-06-19 Lucent Technologies Inc. Method for controlling a process for patterning a feature in a photoresist
US6466315B1 (en) 1999-09-03 2002-10-15 Applied Materials, Inc. Method and system for reticle inspection by photolithography simulation
US20020144230A1 (en) 1999-09-22 2002-10-03 Dupont Photomasks, Inc. System and method for correcting design rule violations in a mask layout file
US6268093B1 (en) 1999-10-13 2001-07-31 Applied Materials, Inc. Method for reticle inspection using aerial imaging
FR2801673B1 (fr) 1999-11-26 2001-12-28 Pechiney Aluminium Procede de mesure du degre et de l'homogeneite de calcination des alumines
US7190292B2 (en) 1999-11-29 2007-03-13 Bizjak Karl M Input level adjust system and method
US6738954B1 (en) * 1999-12-08 2004-05-18 International Business Machines Corporation Method for prediction random defect yields of integrated circuits with accuracy and computation time controls
US6771806B1 (en) 1999-12-14 2004-08-03 Kla-Tencor Multi-pixel methods and apparatus for analysis of defect information from test structures on semiconductor devices
US6445199B1 (en) 1999-12-14 2002-09-03 Kla-Tencor Corporation Methods and apparatus for generating spatially resolved voltage contrast maps of semiconductor test structures
US6701004B1 (en) 1999-12-22 2004-03-02 Intel Corporation Detecting defects on photomasks
US6778695B1 (en) 1999-12-23 2004-08-17 Franklin M. Schellenberg Design-based reticle defect prioritization
US7120285B1 (en) 2000-02-29 2006-10-10 Advanced Micro Devices, Inc. Method for evaluation of reticle image using aerial image simulator
US6451690B1 (en) 2000-03-13 2002-09-17 Matsushita Electronics Corporation Method of forming electrode structure and method of fabricating semiconductor device
US6482557B1 (en) 2000-03-24 2002-11-19 Dupont Photomasks, Inc. Method and apparatus for evaluating the runability of a photomask inspection tool
US6569691B1 (en) 2000-03-29 2003-05-27 Semiconductor Diagnostics, Inc. Measurement of different mobile ion concentrations in the oxide layer of a semiconductor wafer
WO2001086698A2 (en) 2000-05-10 2001-11-15 Kla-Tencor, Inc. Method and system for detecting metal contamination on a semiconductor wafer
US6425113B1 (en) 2000-06-13 2002-07-23 Leigh C. Anderson Integrated verification and manufacturability tool
EP1296351A4 (en) 2000-06-27 2009-09-23 Ebara Corp INVESTIGATION DEVICE FOR LOADED PARTICLE RAYS AND METHOD FOR PRODUCING A COMPONENT ELEVATED WITH THIS INSPECTION DEVICE
US6636301B1 (en) 2000-08-10 2003-10-21 Kla-Tencor Corporation Multiple beam inspection apparatus and method
US6634018B2 (en) 2000-08-24 2003-10-14 Texas Instruments Incorporated Optical proximity correction
JP2002071575A (ja) * 2000-09-04 2002-03-08 Matsushita Electric Ind Co Ltd 欠陥検査解析方法および欠陥検査解析システム
TW513772B (en) 2000-09-05 2002-12-11 Komatsu Denshi Kinzoku Kk Apparatus for inspecting wafer surface, method for inspecting wafer surface, apparatus for judging defective wafer, method for judging defective wafer and information treatment apparatus of wafer surface
DE10044257A1 (de) 2000-09-07 2002-04-11 Infineon Technologies Ag Verfahren zum Erzeugen von Masken-Layout-Daten für die Lithografiesimulation und von optimierten Masken-Layout-Daten sowie zugehörige Vorrichtung und Programme
US6513151B1 (en) 2000-09-14 2003-01-28 Advanced Micro Devices, Inc. Full flow focus exposure matrix analysis and electrical testing for new product mask evaluation
WO2002037526A1 (en) 2000-11-02 2002-05-10 Ebara Corporation Electron beam apparatus and method for manufacturing semiconductor device comprising the apparatus
US6857116B1 (en) 2000-11-15 2005-02-15 Reshape, Inc. Optimization of abutted-pin hierarchical physical design
US6753954B2 (en) 2000-12-06 2004-06-22 Asml Masktools B.V. Method and apparatus for detecting aberrations in a projection lens utilized for projection optics
US6602728B1 (en) 2001-01-05 2003-08-05 International Business Machines Corporation Method for generating a proximity model based on proximity rules
US6597193B2 (en) 2001-01-26 2003-07-22 Semiconductor Diagnostics, Inc. Steady state method for measuring the thickness and the capacitance of ultra thin dielectric in the presence of substantial leakage current
US6680621B2 (en) 2001-01-26 2004-01-20 Semiconductor Diagnostics, Inc. Steady state method for measuring the thickness and the capacitance of ultra thin dielectric in the presence of substantial leakage current
US7024642B2 (en) * 2001-03-12 2006-04-04 Pdf Solutions, Inc. Extraction method of defect density and size distributions
US6873720B2 (en) 2001-03-20 2005-03-29 Synopsys, Inc. System and method of providing mask defect printability analysis
JP3973372B2 (ja) 2001-03-23 2007-09-12 株式会社日立製作所 荷電粒子線を用いた基板検査装置および基板検査方法
US6605478B2 (en) 2001-03-30 2003-08-12 Appleid Materials, Inc, Kill index analysis for automatic defect classification in semiconductor wafers
US6665065B1 (en) 2001-04-09 2003-12-16 Advanced Micro Devices, Inc. Defect detection in pellicized reticles via exposure at short wavelengths
JP4038356B2 (ja) 2001-04-10 2008-01-23 株式会社日立製作所 欠陥データ解析方法及びその装置並びにレビューシステム
JP4266082B2 (ja) 2001-04-26 2009-05-20 株式会社東芝 露光用マスクパターンの検査方法
JP4199939B2 (ja) 2001-04-27 2008-12-24 株式会社日立製作所 半導体検査システム
JP2002353099A (ja) 2001-05-22 2002-12-06 Canon Inc 位置検出方法及び装置及び露光装置及びデバイス製造方法
US20020186878A1 (en) 2001-06-07 2002-12-12 Hoon Tan Seow System and method for multiple image analysis
JP3551163B2 (ja) 2001-06-08 2004-08-04 三菱住友シリコン株式会社 欠陥検査方法及び欠陥検査装置
US6581193B1 (en) 2001-06-13 2003-06-17 Kla-Tencor Apparatus and methods for modeling process effects and imaging effects in scanning electron microscopy
US7382447B2 (en) 2001-06-26 2008-06-03 Kla-Tencor Technologies Corporation Method for determining lithographic focus and exposure
US20030014146A1 (en) 2001-07-12 2003-01-16 Kabushiki Kaisha Toshiba Dangerous process/pattern detection system and method, danger detection program, and semiconductor device manufacturing method
US6593748B1 (en) 2001-07-12 2003-07-15 Advanced Micro Devices, Inc. Process integration of electrical thickness measurement of gate oxide and tunnel oxides by corona discharge technique
JP2003031477A (ja) 2001-07-17 2003-01-31 Hitachi Ltd 半導体装置の製造方法およびシステム
JP4122735B2 (ja) 2001-07-24 2008-07-23 株式会社日立製作所 半導体デバイスの検査方法および検査条件設定方法
US7030997B2 (en) 2001-09-11 2006-04-18 The Regents Of The University Of California Characterizing aberrations in an imaging lens and applications to visual testing and integrated circuit mask analysis
EP1387585B1 (en) 2001-09-12 2005-03-30 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Image decoding method
JP3870052B2 (ja) 2001-09-20 2007-01-17 株式会社日立製作所 半導体装置の製造方法及び欠陥検査データ処理方法
JP3955450B2 (ja) 2001-09-27 2007-08-08 株式会社ルネサステクノロジ 試料検査方法
US6670082B2 (en) 2001-10-09 2003-12-30 Numerical Technologies, Inc. System and method for correcting 3D effects in an alternating phase-shifting mask
US6918101B1 (en) 2001-10-25 2005-07-12 Kla -Tencor Technologies Corporation Apparatus and methods for determining critical area of semiconductor design data
US6751519B1 (en) 2001-10-25 2004-06-15 Kla-Tencor Technologies Corporation Methods and systems for predicting IC chip yield
US6948141B1 (en) 2001-10-25 2005-09-20 Kla-Tencor Technologies Corporation Apparatus and methods for determining critical area of semiconductor design data
US6813572B2 (en) 2001-10-25 2004-11-02 Kla-Tencor Technologies Corporation Apparatus and methods for managing reliability of semiconductor devices
US6734696B2 (en) 2001-11-01 2004-05-11 Kla-Tencor Technologies Corp. Non-contact hysteresis measurements of insulating films
JP2003151483A (ja) 2001-11-19 2003-05-23 Hitachi Ltd 荷電粒子線を用いた回路パターン用基板検査装置および基板検査方法
US6886153B1 (en) 2001-12-21 2005-04-26 Kla-Tencor Corporation Design driven inspection or measurement for semiconductor using recipe
US6789032B2 (en) 2001-12-26 2004-09-07 International Business Machines Corporation Method of statistical binning for reliability selection
US6658640B2 (en) 2001-12-26 2003-12-02 Numerical Technologies, Inc. Simulation-based feed forward process control
US6906305B2 (en) 2002-01-08 2005-06-14 Brion Technologies, Inc. System and method for aerial image sensing
US7236847B2 (en) 2002-01-16 2007-06-26 Kla-Tencor Technologies Corp. Systems and methods for closed loop defect reduction
US6691052B1 (en) 2002-01-30 2004-02-10 Kla-Tencor Corporation Apparatus and methods for generating an inspection reference pattern
JP3629244B2 (ja) 2002-02-19 2005-03-16 本多エレクトロン株式会社 ウエーハ用検査装置
US7257247B2 (en) 2002-02-21 2007-08-14 International Business Machines Corporation Mask defect analysis system
US20030223639A1 (en) 2002-03-05 2003-12-04 Vladimir Shlain Calibration and recognition of materials in technical images using specific and non-specific features
US20030192015A1 (en) 2002-04-04 2003-10-09 Numerical Technologies, Inc. Method and apparatus to facilitate test pattern design for model calibration and proximity correction
US6966047B1 (en) 2002-04-09 2005-11-15 Kla-Tencor Technologies Corporation Capturing designer intent in reticle inspection
US6642066B1 (en) 2002-05-15 2003-11-04 Advanced Micro Devices, Inc. Integrated process for depositing layer of high-K dielectric with in-situ control of K value and thickness of high-K dielectric layer
US7363099B2 (en) 2002-06-07 2008-04-22 Cadence Design Systems, Inc. Integrated circuit metrology
WO2003104921A2 (en) 2002-06-07 2003-12-18 Praesagus, Inc. Characterization adn reduction of variation for integrated circuits
US7124386B2 (en) 2002-06-07 2006-10-17 Praesagus, Inc. Dummy fill for integrated circuits
US6828542B2 (en) 2002-06-07 2004-12-07 Brion Technologies, Inc. System and method for lithography process monitoring and control
US7152215B2 (en) 2002-06-07 2006-12-19 Praesagus, Inc. Dummy fill for integrated circuits
US20030229875A1 (en) 2002-06-07 2003-12-11 Smith Taber H. Use of models in integrated circuit fabrication
US7393755B2 (en) 2002-06-07 2008-07-01 Cadence Design Systems, Inc. Dummy fill for integrated circuits
JP2004031709A (ja) 2002-06-27 2004-01-29 Seiko Instruments Inc ウエハレス測長レシピ生成装置
US6777676B1 (en) 2002-07-05 2004-08-17 Kla-Tencor Technologies Corporation Non-destructive root cause analysis on blocked contact or via
JP4073265B2 (ja) 2002-07-09 2008-04-09 富士通株式会社 検査装置及び検査方法
US7012438B1 (en) 2002-07-10 2006-03-14 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for determining a property of an insulating film
JP2006502422A (ja) 2002-07-12 2006-01-19 ケイデンス デザイン システムズ インコーポレイテッド コンテクスト特定型のマスク検査のための方法及びシステム
EP1543451A4 (en) 2002-07-12 2010-11-17 Cadence Design Systems Inc PROCESS AND SYSTEM FOR CONTEX-SPECIFIC MASK WRITING
US6902855B2 (en) 2002-07-15 2005-06-07 Kla-Tencor Technologies Qualifying patterns, patterning processes, or patterning apparatus in the fabrication of microlithographic patterns
AU2003247868A1 (en) 2002-07-15 2004-02-02 Kla-Tencor Technologies Corp. Defect inspection methods that include acquiring aerial images of a reticle for different lithographic process variables
US6775818B2 (en) 2002-08-20 2004-08-10 Lsi Logic Corporation Device parameter and gate performance simulation based on wafer image prediction
US6784446B1 (en) 2002-08-29 2004-08-31 Advanced Micro Devices, Inc. Reticle defect printability verification by resist latent image comparison
US20040049722A1 (en) 2002-09-09 2004-03-11 Kabushiki Kaisha Toshiba Failure analysis system, failure analysis method, a computer program product and a manufacturing method for a semiconductor device
US7043071B2 (en) 2002-09-13 2006-05-09 Synopsys, Inc. Soft defect printability simulation and analysis for masks
KR100474571B1 (ko) 2002-09-23 2005-03-10 삼성전자주식회사 웨이퍼의 패턴 검사용 기준 이미지 설정 방법과 이 설정방법을 이용한 패턴 검사 방법 및 장치
US7061625B1 (en) 2002-09-27 2006-06-13 Kla-Tencor Technologies Corporation Method and apparatus using interferometric metrology for high aspect ratio inspection
US7379175B1 (en) 2002-10-15 2008-05-27 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for reticle inspection and defect review using aerial imaging
US7123356B1 (en) 2002-10-15 2006-10-17 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for inspecting reticles using aerial imaging and die-to-database detection
US7027143B1 (en) 2002-10-15 2006-04-11 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for inspecting reticles using aerial imaging at off-stepper wavelengths
US6807503B2 (en) 2002-11-04 2004-10-19 Brion Technologies, Inc. Method and apparatus for monitoring integrated circuit fabrication
US7386839B1 (en) 2002-11-06 2008-06-10 Valery Golender System and method for troubleshooting software configuration problems using application tracing
US7457736B2 (en) 2002-11-21 2008-11-25 Synopsys, Inc. Automated creation of metrology recipes
US7527987B2 (en) * 2002-12-11 2009-05-05 Pdf Solutions, Inc. Fast localization of electrical failures on an integrated circuit system and method
US7136143B2 (en) 2002-12-13 2006-11-14 Smith Bruce W Method for aberration detection and measurement
US6882745B2 (en) 2002-12-19 2005-04-19 Freescale Semiconductor, Inc. Method and apparatus for translating detected wafer defect coordinates to reticle coordinates using CAD data
US7162071B2 (en) 2002-12-20 2007-01-09 Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. Progressive self-learning defect review and classification method
US6718526B1 (en) 2003-02-07 2004-04-06 Kla-Tencor Corporation Spatial signature analysis
US7030966B2 (en) 2003-02-11 2006-04-18 Asml Netherlands B.V. Lithographic apparatus and method for optimizing an illumination source using photolithographic simulations
US7756320B2 (en) * 2003-03-12 2010-07-13 Hitachi High-Technologies Corporation Defect classification using a logical equation for high stage classification
JP3699960B2 (ja) 2003-03-14 2005-09-28 株式会社東芝 検査レシピ作成システム、欠陥レビューシステム、検査レシピ作成方法及び欠陥レビュー方法
US7053355B2 (en) 2003-03-18 2006-05-30 Brion Technologies, Inc. System and method for lithography process monitoring and control
US7508973B2 (en) 2003-03-28 2009-03-24 Hitachi High-Technologies Corporation Method of inspecting defects
US6859746B1 (en) 2003-05-01 2005-02-22 Advanced Micro Devices, Inc. Methods of using adaptive sampling techniques based upon categorization of process variations, and system for performing same
US7739064B1 (en) 2003-05-09 2010-06-15 Kla-Tencor Corporation Inline clustered defect reduction
JP2004340652A (ja) 2003-05-14 2004-12-02 Hitachi Ltd 欠陥検査装置および陽電子線応用装置
US6777147B1 (en) 2003-05-21 2004-08-17 International Business Machines Corporation Method for evaluating the effects of multiple exposure processes in lithography
US7346470B2 (en) 2003-06-10 2008-03-18 International Business Machines Corporation System for identification of defects on circuits or other arrayed products
US9002497B2 (en) 2003-07-03 2015-04-07 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for inspection of wafers and reticles using designer intent data
US7135344B2 (en) 2003-07-11 2006-11-14 Applied Materials, Israel, Ltd. Design-based monitoring
US6988045B2 (en) 2003-08-04 2006-01-17 Advanced Micro Devices, Inc. Dynamic metrology sampling methods, and system for performing same
US7003758B2 (en) 2003-10-07 2006-02-21 Brion Technologies, Inc. System and method for lithography simulation
US7103484B1 (en) 2003-10-31 2006-09-05 Kla-Tencor Technologies Corp. Non-contact methods for measuring electrical thickness and determining nitrogen content of insulating films
JP2005183907A (ja) 2003-11-26 2005-07-07 Matsushita Electric Ind Co Ltd パターン解析方法及びパターン解析装置
JP4351522B2 (ja) 2003-11-28 2009-10-28 株式会社日立ハイテクノロジーズ パターン欠陥検査装置およびパターン欠陥検査方法
US8151220B2 (en) 2003-12-04 2012-04-03 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods for simulating reticle layout data, inspecting reticle layout data, and generating a process for inspecting reticle layout data
KR101056142B1 (ko) 2004-01-29 2011-08-10 케이엘에이-텐코 코포레이션 레티클 설계 데이터의 결함을 검출하기 위한 컴퓨터로구현되는 방법
JP4426871B2 (ja) 2004-02-25 2010-03-03 エスアイアイ・ナノテクノロジー株式会社 Ｆｉｂ／ｓｅｍ複合装置の画像ノイズ除去
US7194709B2 (en) 2004-03-05 2007-03-20 Keith John Brankner Automatic alignment of integrated circuit and design layout of integrated circuit to more accurately assess the impact of anomalies
US7171334B2 (en) 2004-06-01 2007-01-30 Brion Technologies, Inc. Method and apparatus for synchronizing data acquisition of a monitored IC fabrication process
JP4347751B2 (ja) 2004-06-07 2009-10-21 株式会社アドバンテスト 不良解析システム及び不良箇所表示方法
US7207017B1 (en) 2004-06-10 2007-04-17 Advanced Micro Devices, Inc. Method and system for metrology recipe generation and review and analysis of design, simulation and metrology results
WO2006015971A1 (en) 2004-08-09 2006-02-16 Bracco Research Sa An image registration method and apparatus for medical imaging based on mulptiple masks
US7310796B2 (en) 2004-08-27 2007-12-18 Applied Materials, Israel, Ltd. System and method for simulating an aerial image
TW200622275A (en) * 2004-09-06 2006-07-01 Mentor Graphics Corp Integrated circuit yield and quality analysis methods and systems
JP4904034B2 (ja) 2004-09-14 2012-03-28 ケーエルエー−テンカー コーポレイション レチクル・レイアウト・データを評価するための方法、システム及び搬送媒体
US7142992B1 (en) 2004-09-30 2006-11-28 Kla-Tencor Technologies Corp. Flexible hybrid defect classification for semiconductor manufacturing
CN101120329A (zh) 2004-10-12 2008-02-06 恪纳腾技术公司 用于分类样品上的缺陷的计算机实现的方法和系统
US7729529B2 (en) 2004-12-07 2010-06-01 Kla-Tencor Technologies Corp. Computer-implemented methods for detecting and/or sorting defects in a design pattern of a reticle
US7386418B2 (en) * 2004-12-13 2008-06-10 Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. Yield analysis method
JP2006200972A (ja) 2005-01-19 2006-08-03 Tokyo Seimitsu Co Ltd 画像欠陥検査方法、画像欠陥検査装置及び外観検査装置
US7475382B2 (en) 2005-02-24 2009-01-06 Synopsys, Inc. Method and apparatus for determining an improved assist feature configuration in a mask layout
US7804993B2 (en) 2005-02-28 2010-09-28 Applied Materials South East Asia Pte. Ltd. Method and apparatus for detecting defects in wafers including alignment of the wafer images so as to induce the same smear in all images
US7813541B2 (en) 2005-02-28 2010-10-12 Applied Materials South East Asia Pte. Ltd. Method and apparatus for detecting defects in wafers
US7496880B2 (en) 2005-03-17 2009-02-24 Synopsys, Inc. Method and apparatus for assessing the quality of a process model
US7760347B2 (en) * 2005-05-13 2010-07-20 Applied Materials, Inc. Design-based method for grouping systematic defects in lithography pattern writing system
US7760929B2 (en) * 2005-05-13 2010-07-20 Applied Materials, Inc. Grouping systematic defects with feedback from electrical inspection
US7444615B2 (en) 2005-05-31 2008-10-28 Invarium, Inc. Calibration on wafer sweet spots
US7564017B2 (en) 2005-06-03 2009-07-21 Brion Technologies, Inc. System and method for characterizing aerial image quality in a lithography system
US7853920B2 (en) 2005-06-03 2010-12-14 Asml Netherlands B.V. Method for detecting, sampling, analyzing, and correcting marginal patterns in integrated circuit manufacturing
US7501215B2 (en) 2005-06-28 2009-03-10 Asml Netherlands B.V. Device manufacturing method and a calibration substrate
US20070002322A1 (en) 2005-06-30 2007-01-04 Yan Borodovsky Image inspection method
US7769225B2 (en) 2005-08-02 2010-08-03 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for detecting defects in a reticle design pattern
US7488933B2 (en) 2005-08-05 2009-02-10 Brion Technologies, Inc. Method for lithography model calibration
US7747978B2 (en) 2005-08-08 2010-06-29 Asml Netherlands B.V. System and method for creating a focus-exposure model of a lithography process
US7749666B2 (en) 2005-08-09 2010-07-06 Asml Netherlands B.V. System and method for measuring and analyzing lithographic parameters and determining optimal process corrections
KR100909474B1 (ko) 2005-08-10 2009-07-28 삼성전자주식회사 웨이퍼 결함지수를 사용하여 국부성 불량 모드를 갖는결함성 반도체 웨이퍼의 검출 방법들 및 이에 사용되는장비들
JP4203498B2 (ja) 2005-09-22 2009-01-07 アドバンスド・マスク・インスペクション・テクノロジー株式会社 画像補正装置、パターン検査装置、画像補正方法、及び、パターン欠陥検査方法
US7676077B2 (en) * 2005-11-18 2010-03-09 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for utilizing design data in combination with inspection data
US7570796B2 (en) 2005-11-18 2009-08-04 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for utilizing design data in combination with inspection data
US8041103B2 (en) 2005-11-18 2011-10-18 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for determining a position of inspection data in design data space
US7570800B2 (en) 2005-12-14 2009-08-04 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for binning defects detected on a specimen
US7801353B2 (en) 2006-02-01 2010-09-21 Applied Materials Israel, Ltd. Method for defect detection using computer aided design data
SG170805A1 (en) 2006-02-09 2011-05-30 Kla Tencor Tech Corp Methods and systems for determining a characteristic of a wafer
US8102408B2 (en) 2006-06-29 2012-01-24 Kla-Tencor Technologies Corp. Computer-implemented methods and systems for determining different process windows for a wafer printing process for different reticle designs
US7904845B2 (en) * 2006-12-06 2011-03-08 Kla-Tencor Corp. Determining locations on a wafer to be reviewed during defect review
JP5427609B2 (ja) * 2006-12-19 2014-02-26 ケーエルエー−テンカー・コーポレーション 検査レシピ作成システムおよびその方法
US8194968B2 (en) 2007-01-05 2012-06-05 Kla-Tencor Corp. Methods and systems for using electrical information for a device being fabricated on a wafer to perform one or more defect-related functions
US7962864B2 (en) * 2007-05-24 2011-06-14 Applied Materials, Inc. Stage yield prediction
JP5068591B2 (ja) * 2007-06-29 2012-11-07 株式会社日立ハイテクノロジーズ 半導体欠陥分類方法、半導体欠陥分類装置、半導体欠陥分類装置のプログラム、半導体欠陥検査方法、および、半導体欠陥検査システム

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020188917A1 (en) * 2001-06-08 2002-12-12 Sumitomo Mitsubishi Silicon Corporation Defect inspection method and defect inspection apparatus

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
T. Huaxing, et al., "Analyzing Volume Diagnosis Results with Statistical Learning for Yield Improvement," European Test Symposium,pp145-pp150,2007 (20-24 May 2007) *

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