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特開2023-106295試験体の構造要素の形状解析による試験体の製造プロセスの安定化
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023106295
(43)【公開日】2023-08-01
(54)【発明の名称】試験体の構造要素の形状解析による試験体の製造プロセスの安定化
(51)【国際特許分類】
H01L 21/66 20060101AFI20230725BHJP
G06T 7/60 20170101ALI20230725BHJP
【ＦＩ】
H01L21/66 J
G06T7/60 150G
【審査請求】未請求
【請求項の数】20
【出願形態】ＯＬ
【外国語出願】
(21)【出願番号】P 2022183388
(22)【出願日】2022-11-16
(31)【優先権主張番号】17/580,541
(32)【優先日】2022-01-20
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ＭＡＴＬＡＢ
(71)【出願人】
【識別番号】504144253
【氏名又は名称】アプライド マテリアルズ イスラエル リミテッド
(74)【代理人】
【識別番号】100094569
【弁理士】
【氏名又は名称】田中 伸一郎
(74)【代理人】
【識別番号】100103610
【弁理士】
【氏名又は名称】▲吉▼田 和彦
(74)【代理人】
【識別番号】100109070
【弁理士】
【氏名又は名称】須田 洋之
(74)【代理人】
【識別番号】100067013
【弁理士】
【氏名又は名称】大塚 文昭
(74)【代理人】
【識別番号】100086771
【弁理士】
【氏名又は名称】西島 孝喜
(74)【代理人】
【識別番号】100109335
【弁理士】
【氏名又は名称】上杉 浩
(74)【代理人】
【識別番号】100120525
【弁理士】
【氏名又は名称】近藤 直樹
(74)【代理人】
【識別番号】100139712
【弁理士】
【氏名又は名称】那須 威夫
(74)【代理人】
【識別番号】100176418
【弁理士】
【氏名又は名称】工藤 嘉晃
(72)【発明者】
【氏名】エイナット フリシュマン
(72)【発明者】
【氏名】イラン ベン－ハルシュ
(72)【発明者】
【氏名】ラファエル ビストリッツァー
【テーマコード（参考）】
4M106
5L096
【Ｆターム（参考）】
4M106AA01
4M106BA02
4M106CA39
4M106DJ17
4M106DJ20
5L096BA03
5L096CA01
5L096FA06
5L096FA68
(57)【要約】
【課題】試験体の検査を自動化すること。
【解決手段】検査ツールによって取得された半導体試験体の要素の輪郭に関する情報を与えるデータＤcontourを取得するステップと、データＤcontourを使用して、要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号を生成するステップと、信号の周期性に関する情報を与えるデータＤperiodicity、および信号の不連続部の数に関する情報を与えるデータＤdiscontinuitiesであり、それぞれの不連続部が、輪郭の凸部と輪郭の凹部の間の遷移に関する情報を与える、データＤdiscontinuitiesのうちの少なくとも一方を決定するステップと、データＤperiodicityおよびデータＤdiscontinuitiesのうちの少なくとも一方を使用して、要素の正しい製造に関する情報を与えるデータを決定するステップとを含むシステムおよび方法が提供される。
【選択図】図２Ａ
【解決手段】検査ツールによって取得された半導体試験体の要素の輪郭に関する情報を与えるデータＤcontourを取得するステップと、データＤcontourを使用して、要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号を生成するステップと、信号の周期性に関する情報を与えるデータＤperiodicity、および信号の不連続部の数に関する情報を与えるデータＤdiscontinuitiesであり、それぞれの不連続部が、輪郭の凸部と輪郭の凹部の間の遷移に関する情報を与える、データＤdiscontinuitiesのうちの少なくとも一方を決定するステップと、データＤperiodicityおよびデータＤdiscontinuitiesのうちの少なくとも一方を使用して、要素の正しい製造に関する情報を与えるデータを決定するステップとを含むシステムおよび方法が提供される。
【選択図】図２Ａ
【特許請求の範囲】
【請求項1】
半導体試験体の検査システムであって、前記システムがプロセッサおよびメモリ回路（ＰＭＣ）を備え、前記ＰＭＣが、
－検査ツールによって取得された前記半導体試験体の要素の輪郭に関する情報を与えるデータＤcontourを取得し、
－前記データＤcontourを使用して、前記要素の前記輪郭の曲率に関する情報を与える信号を生成し、
－○前記信号の周期性に関する情報を与えるデータＤperiodicity、および
○前記信号の不連続部の数に関する情報を与えるデータＤdiscontinuitiesであり、それぞれの不連続部が、前記輪郭の凸部と前記輪郭の凹部の間の遷移に関する情報を与える、前記データＤdiscontinuities
のうちの少なくとも一方を決定し、
－前記データＤperiodicityおよび前記データＤdiscontinuitiesのうちの少なくとも一方を使用して、前記要素の正しい製造に関する情報を与えるデータを決定する
ように構成された、システム。
－検査ツールによって取得された前記半導体試験体の要素の輪郭に関する情報を与えるデータＤcontourを取得し、
－前記データＤcontourを使用して、前記要素の前記輪郭の曲率に関する情報を与える信号を生成し、
－○前記信号の周期性に関する情報を与えるデータＤperiodicity、および
○前記信号の不連続部の数に関する情報を与えるデータＤdiscontinuitiesであり、それぞれの不連続部が、前記輪郭の凸部と前記輪郭の凹部の間の遷移に関する情報を与える、前記データＤdiscontinuities
のうちの少なくとも一方を決定し、
－前記データＤperiodicityおよび前記データＤdiscontinuitiesのうちの少なくとも一方を使用して、前記要素の正しい製造に関する情報を与えるデータを決定する
ように構成された、システム。
【請求項2】
前記要素の前記輪郭が、期待される形状を有し、前記システムが、Ｄperiodicityを使用して、前記輪郭と前記期待される形状とは異なる形状との類似性に関する情報を与えるデータを決定するように構成された、請求項１に記載のシステム。
【請求項3】
前記形状が多角形である、請求項２に記載のシステム。
【請求項4】
前記形状が、頂点の数Ｎを有する多角形であり、前記信号の前記周期性と前記数Ｎとの間の一致性が高いほど前記類似性も高い、請求項２に記載のシステム。
【請求項5】
データＤdiscontinuitiesを使用して、前記要素の前記輪郭の曲がりくねりに関する情報を与えるデータを生成するように構成された、請求項１に記載のシステム。
【請求項6】
前記要素の前記輪郭の曲率に関する情報を与える前記信号が、前記要素の前記輪郭の前記曲率の変動に関する情報を与える、請求項１に記載のシステム。
【請求項7】
前記要素の前記輪郭の曲率に関する情報を与える前記信号が、前記輪郭の法線の方向の、前記輪郭に沿った進展に関する情報を与える、請求項１に記載のシステム。
【請求項8】
しきい値よりも大きな振幅を有する前記信号の不連続部を検出して、Ｄdiscontinuitiesを生成するように構成された、請求項１に記載のシステム。
【請求項9】
データＤperiodicityを使用して、
前記輪郭と第１の形状との類似性に関する情報を与える第１のスコアと、
前記輪郭と第２の形状との類似性に関する情報を与える第２のスコアであり、前記第２の形状が前記第１の形状とは異なる、前記第２のスコアと、
前記第１のスコアおよび前記第２のスコアに基づく集約スコアと
を生成するように構成された、請求項１に記載のシステム。
前記輪郭と第１の形状との類似性に関する情報を与える第１のスコアと、
前記輪郭と第２の形状との類似性に関する情報を与える第２のスコアであり、前記第２の形状が前記第１の形状とは異なる、前記第２のスコアと、
前記第１のスコアおよび前記第２のスコアに基づく集約スコアと
を生成するように構成された、請求項１に記載のシステム。
【請求項10】
データＤperiodicityが、
前記周期性が第１の数Ｎ1に等しい見通しＰ1と、
前記周期性が第２の数Ｎ2に等しい見通しＰ2であり、Ｎ2がＮ1とは異なる、前記見通しＰ2と
を含む、請求項１に記載のシステム。
前記周期性が第１の数Ｎ1に等しい見通しＰ1と、
前記周期性が第２の数Ｎ2に等しい見通しＰ2であり、Ｎ2がＮ1とは異なる、前記見通しＰ2と
を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項11】
前記第１の見通しＰ1を使用して、前記輪郭と第１の形状との類似性に関する情報を与える第１のスコアを生成し、
前記第２の見通しＰ2を使用して、前記輪郭と第２の形状との類似性に関する情報を与える第２のスコアであり、前記第２の形状が前記第１の形状とは異なる、前記第２のスコアを生成する
ように構成された、請求項１０に記載のシステム。
前記第２の見通しＰ2を使用して、前記輪郭と第２の形状との類似性に関する情報を与える第２のスコアであり、前記第２の形状が前記第１の形状とは異なる、前記第２のスコアを生成する
ように構成された、請求項１０に記載のシステム。
【請求項12】
前記第１の形状が、頂点の数Ｎ1を有する多角形であり、
前記第２の形状が、頂点の数Ｎ2を有する多角形である、
請求項１１に記載のシステム。
前記第２の形状が、頂点の数Ｎ2を有する多角形である、
請求項１１に記載のシステム。
【請求項13】
前記要素の前記輪郭に沿った複数の位置のうちの所与のそれぞれの位置について、
その所与の位置における前記輪郭の法線、および
その所与の位置から前記要素の重心へ向かう方向
を決定し、
所与のそれぞれの位置について、前記法線と前記方向との間の角度差に関する情報を与えるデータを生成し、
前記データを使用して、前記要素の前記輪郭の曲率に関する情報を与える前記信号を取得する
ように構成された、請求項１に記載のシステム。
その所与の位置における前記輪郭の法線、および
その所与の位置から前記要素の重心へ向かう方向
を決定し、
所与のそれぞれの位置について、前記法線と前記方向との間の角度差に関する情報を与えるデータを生成し、
前記データを使用して、前記要素の前記輪郭の曲率に関する情報を与える前記信号を取得する
ように構成された、請求項１に記載のシステム。
【請求項14】
前記要素の前記輪郭の曲率に関する情報を与える前記信号を周波数ドメインの信号に変換し、
前記周波数ドメインの前記信号を使用してＤperiodicityを決定する
ように構成された、請求項１に記載のシステム。
前記周波数ドメインの前記信号を使用してＤperiodicityを決定する
ように構成された、請求項１に記載のシステム。
【請求項15】
半導体試験体の検査方法であって、前記方法が、プロセッサおよびメモリ回路（ＰＭＣ）によって、
－検査ツールによって取得された前記半導体試験体の要素の輪郭に関する情報を与えるデータＤcontourを取得するステップと、
－前記データＤcontourを使用して、前記要素の前記輪郭の曲率に関する情報を与える信号を生成するステップと、
－○前記信号の周期性に関する情報を与えるデータＤperiodicity、および
○前記信号の不連続部の数に関する情報を与えるデータＤdiscontinuitiesであり、それぞれの不連続部が、前記輪郭の凸部と前記輪郭の凹部の間の遷移に関する情報を与える、前記データＤdiscontinuities
のうちの少なくとも一方を決定するステップと、
－前記データＤperiodicityおよび前記データＤdiscontinuitiesのうちの少なくとも一方を使用して、前記要素の正しい製造に関する情報を与えるデータを決定するステップと
を含む方法。
－検査ツールによって取得された前記半導体試験体の要素の輪郭に関する情報を与えるデータＤcontourを取得するステップと、
－前記データＤcontourを使用して、前記要素の前記輪郭の曲率に関する情報を与える信号を生成するステップと、
－○前記信号の周期性に関する情報を与えるデータＤperiodicity、および
○前記信号の不連続部の数に関する情報を与えるデータＤdiscontinuitiesであり、それぞれの不連続部が、前記輪郭の凸部と前記輪郭の凹部の間の遷移に関する情報を与える、前記データＤdiscontinuities
のうちの少なくとも一方を決定するステップと、
－前記データＤperiodicityおよび前記データＤdiscontinuitiesのうちの少なくとも一方を使用して、前記要素の正しい製造に関する情報を与えるデータを決定するステップと
を含む方法。
【請求項16】
前記要素の前記輪郭が、期待される形状を有し、前記方法が、Ｄperiodicityを使用して、前記輪郭と前記期待される形状とは異なる形状との類似性に関する情報を与えるデータを決定するステップを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項17】
前記形状が、頂点の数Ｎを有する多角形であり、前記信号の前記周期性と前記数Ｎとの間の一致性が高いほど前記類似性も高い、請求項１５に記載の方法。
【請求項18】
データＤdiscontinuitiesを使用して、前記要素の前記輪郭の曲がりくねりに関する情報を与えるデータを生成するステップを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項19】
前記要素の前記輪郭に沿った複数の位置のうちの所与のそれぞれの位置について、
その所与の位置における前記輪郭の法線、および
その所与の位置から前記要素の重心へ向かう方向
を決定するステップと、
所与のそれぞれの位置について、前記法線と前記方向との間の角度差に関する情報を与えるデータを生成するステップと、
前記データを使用して、前記要素の前記輪郭の曲率に関する情報を与える前記信号を取得するステップと
を含む、請求項１５に記載の方法。
その所与の位置における前記輪郭の法線、および
その所与の位置から前記要素の重心へ向かう方向
を決定するステップと、
所与のそれぞれの位置について、前記法線と前記方向との間の角度差に関する情報を与えるデータを生成するステップと、
前記データを使用して、前記要素の前記輪郭の曲率に関する情報を与える前記信号を取得するステップと
を含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項20】
命令を含む非一過性コンピュータ可読媒体であって、前記命令が、プロセッサおよびメモリ回路（ＰＭＣ）によって実行されたときに、
－検査ツールによって取得された前記半導体試験体の要素の輪郭に関する情報を与えるデータＤcontourを取得する操作と、
－前記データＤcontourを使用して、前記要素の前記輪郭の曲率に関する情報を与える信号を生成する操作と、
－○前記信号の周期性に関する情報を与えるデータＤperiodicity、および
○前記信号の不連続部の数に関する情報を与えるデータＤdiscontinuitiesであり、それぞれの不連続部が、前記輪郭の凸部と前記輪郭の凹部の間の遷移に関する情報を与える、前記データＤdiscontinuities
のうちの少なくとも一方を決定する操作と、
－前記データＤperiodicityおよび前記データＤdiscontinuitiesのうちの少なくとも一方を使用して、前記要素の正しい製造に関する情報を与えるデータを決定する操作と
を含む操作を前記ＰＭＣに実行させる、非一過性コンピュータ可読媒体。
－検査ツールによって取得された前記半導体試験体の要素の輪郭に関する情報を与えるデータＤcontourを取得する操作と、
－前記データＤcontourを使用して、前記要素の前記輪郭の曲率に関する情報を与える信号を生成する操作と、
－○前記信号の周期性に関する情報を与えるデータＤperiodicity、および
○前記信号の不連続部の数に関する情報を与えるデータＤdiscontinuitiesであり、それぞれの不連続部が、前記輪郭の凸部と前記輪郭の凹部の間の遷移に関する情報を与える、前記データＤdiscontinuities
のうちの少なくとも一方を決定する操作と、
－前記データＤperiodicityおよび前記データＤdiscontinuitiesのうちの少なくとも一方を使用して、前記要素の正しい製造に関する情報を与えるデータを決定する操作と
を含む操作を前記ＰＭＣに実行させる、非一過性コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本明細書に開示された主題は、一般に試験体（ｓｐｅｃｉｍｅｎ）の検査（ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ）の分野に関し、より詳細には、試験体の検査を自動化することに関する。
【背景技術】
【0002】
製造されたデバイスの超大規模集積に関連した高い密度および高い性能に対する現在の要求には、１μｍ未満の特徴、トランジスタおよび回路速度の増大、ならびに信頼性の向上が必要である。このような要求には、高い精度および高い均一性を有するデバイス特徴の形成が必要であり、そのようなデバイス特徴の形成には、デバイスがまだ半導体ウエハの形態にある間のデバイスの自動化された検査を含む、製造プロセスの注意深いモニタリングが必要である。
【0003】
検査プロセスは、試験体の欠陥を検出および分類するために半導体製造中のさまざまなステップで使用されている。例えば自動欠陥分類（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｄｅｆｅｃｔ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）（ＡＤＣ）、自動欠陥レビュー（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｄｅｆｅｃｔ Ｒｅｖｉｅｗ）（ＡＤＲ）などとしてプロセスを自動化することにより、検査の有効性を増大させることができる。
【発明の概要】
【0004】
本明細書に開示された主題のある態様によれば、半導体試験体の検査システムが提供され、このシステムはプロセッサおよびメモリ回路（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ ａｎｄ ｍｅｍｏｒｙ ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）（ＰＭＣ）を備え、このＰＭＣは、検査ツールによって取得された半導体試験体の要素の輪郭（ｃｏｎｔｏｕｒ）に関する情報を与えるデータＤcontourを取得し、データＤcontourを使用して、要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号を生成し、この信号の周期性（ｐｅｒｉｏｄｉｃｉｔｙ）に関する情報を与えるデータＤperiodicity、およびこの信号の不連続部（ｄｉｓｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ）の数に関する情報を与えるデータＤdiscontinuitiesであり、それぞれの不連続部が、輪郭の凸部と輪郭の凹部の間の遷移に関する情報を与える、データＤdiscontinuitiesのうちの少なくとも一方を決定し、データＤperiodicityおよびデータＤdiscontinuitiesのうちの少なくとも一方を使用して、要素の正しい製造（ｃｏｒｒｅｃｔ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ）に関する情報を与えるデータを決定するように構成されている。
【0005】
いくつかの実施形態によれば、要素の輪郭が、期待される形状を有し、このシステムが、Ｄperiodicityを使用して、輪郭と期待される形状とは異なる形状との類似性（ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）に関する情報を与えるデータを決定するように構成されている。
【0006】
いくつかの実施形態によれば、この形状が多角形である。
【0007】
いくつかの実施形態によれば、この形状が、頂点の数Ｎを有する多角形であり、この信号の周期性と数Ｎとの間の一致性（ｃｏｒｒｅｐｏｎｄｅｎｃｅ）が高いほど類似性も高い。
【0008】
いくつかの実施形態によれば、このシステムが、データＤdiscontinuitiesを使用して、要素の輪郭の曲がりくねり（ｃｕｒｌｉｎｅｓｓ）に関する情報を与えるデータを生成するように構成されている。
【0009】
いくつかの実施形態によれば、要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号が、要素の輪郭の曲率の変動に関する情報を与える。
【0010】
いくつかの実施形態によれば、要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号が、輪郭の法線の方向の、輪郭に沿った進展（ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）に関する情報を与える。
【0011】
いくつかの実施形態によれば、このシステムが、しきい値よりも大きな振幅を有する信号の不連続部を検出して、Ｄdiscontinuitiesを生成するように構成されている。
【0012】
いくつかの実施形態によれば、このシステムが、データＤperiodicityを使用して、輪郭と第１の形状との類似性に関する情報を与える第１のスコアと、輪郭と第２の形状との類似性に関する情報を与える第２のスコアであり、第２の形状が第１の形状とは異なる、第２のスコアと、第１のスコアおよび第２のスコアに基づく集約スコア（ａｇｇｒｅｇａｔｅｄ ｓｃｏｒｅ）とを生成するように構成されている。
【0013】
いくつかの実施形態によれば、データＤperiodicityが、周期性が第１の数Ｎ1に等しい見通し（ｐｒｏｓｐｅｃｔ）Ｐ1と、周期性が第２の数Ｎ2に等しい見通しＰ2であり、Ｎ2がＮ1とは異なる、見通しＰ2とを含む。
【0014】
いくつかの実施形態によれば、このシステムが、第１の見通しＰ1を使用して、輪郭と第１の形状との類似性に関する情報を与える第１のスコアを生成し、第２の見通しＰ2を使用して、輪郭と第２の形状との類似性に関する情報を与える第２のスコアであり、第２の形状が第１の形状とは異なる、第２のスコアを生成するように構成されている。
【0015】
いくつかの実施形態によれば、第１の形状が、頂点の数Ｎ1を有する多角形であり、第２の形状が、頂点の数Ｎ2を有する多角形である。
【0016】
いくつかの実施形態によれば、このシステムが、要素の輪郭に沿った複数の位置のうちの所与のそれぞれの位置について、その所与の位置における輪郭の法線、およびその所与の位置から要素の重心へ向かう方向を決定し、所与のそれぞれの位置について、法線と方向との間の角度差に関する情報を与えるデータを生成し、このデータを使用して、要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号を取得するように構成されている。
【0017】
いくつかの実施形態によれば、このシステムが、要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号を周波数ドメインの信号に変換し、この周波数ドメインの信号を使用してＤperiodicityを決定するように構成されている。
【0018】
本明細書に開示された主題のある態様によれば、半導体試験体の検査方法が提供され、この方法は、プロセッサおよびメモリ回路（ＰＭＣ）によって、検査ツールによって取得された半導体試験体の要素の輪郭に関する情報を与えるデータＤcontourを取得するステップと、データＤcontourを使用して、要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号を生成するステップと、この信号の周期性に関する情報を与えるデータＤperiodicity、およびこの信号の不連続部の数に関する情報を与えるデータＤdiscontinuitiesであり、それぞれの不連続部が、輪郭の凸部と輪郭の凹部の間の遷移に関する情報を与える、データＤdiscontinuitiesのうちの少なくとも一方を決定するステップと、データＤperiodicityおよびデータＤdiscontinuitiesのうちの少なくとも一方を使用して、要素の正しい製造に関する情報を与えるデータを決定するステップとを含む。
【0019】
いくつかの実施形態によれば、要素の輪郭が、期待される形状を有し、この方法が、Ｄperiodicityを使用して、輪郭と期待される形状とは異なる形状との類似性に関する情報を与えるデータを決定するステップを含む。
【0020】
いくつかの実施形態によれば、この形状が、頂点の数Ｎを有する多角形であり、この信号の周期性と数Ｎとの間の一致性が高いほど類似性も高い。
【0021】
いくつかの実施形態によれば、この方法が、データＤdiscontinuitiesを使用して、要素の輪郭の曲がりくねりに関する情報を与えるデータを生成するステップを含む。
【0022】
いくつかの実施形態によれば、この方法が、要素の輪郭に沿った複数の位置のうちの所与のそれぞれの位置について、その所与の位置における輪郭の法線、およびその所与の位置から要素の重心へ向かう方向を決定するステップと、所与のそれぞれの位置について、法線と方向との間の角度差に関する情報を与えるデータを生成するステップと、このデータを使用して、要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号を取得するステップとを含む。
【0023】
いくつかの実施形態によれば、この方法が、上記のシステムに関して説明した特徴のうちの１つまたは複数を実施することができる。
【0024】
本明細書に開示された主題のある態様によれば、命令を含む非一過性コンピュータ可読媒体が提供され、この命令は、プロセッサおよびメモリ回路（ＰＭＣ）によって実行されたときに、上記の方法をＰＭＣに実行させる。
【0025】
いくつかの実施形態によれば、提案した解決策は、試験体の要素の製造プロセスの異常を効率的かつロバストに決定することを可能にする。具体的には、提案した解決策を使用して要素の製造プロセスを安定させることができる。
【0026】
いくつかの実施形態によれば、提案した解決策は、構造要素が、どの程度、期待される形状とは異なる形状に従って製造されているのかを正確かつ効率的に決定することを可能にする。具体的には、いくつかの実施形態によれば、要素とこの形状との類似性に関する情報を与えるデータが提供される。したがって、要素と１つまたは複数の形状との類似性を定量化することができる。このことは、製造プロセスに対しておよび／または試験体に対してどの是正処置をとるべきかをユーザが判断することを可能にする。
【0027】
いくつかの実施形態によれば、提案した解決策は、参照画像を使用することを必要とせず、単一の画像に基づいて機能することができる。いくつかの実施形態によれば、提案した解決策は、フレキシブルであり、要素のさまざまなタイプの製造プロセスに適合させることができる。いくつかの実施形態によれば、提案した解決策は、構造要素と１つまたは複数の所定の形状との間の類似性を測定する１つまたは複数の所定の形状をユーザが選択することを可能にする。
【0028】
いくつかの実施形態によれば、提案した解決策は、要素の輪郭の曲がりくねりおよび／またはプロセス変動を検出することを可能にする。
【0029】
いくつかの実施形態によれば、提案した解決策は、ＮＡＮＤ層の正しい製造を効率的かつ正確に判定することを可能にする。
【0030】
いくつかの実施形態によれば、提案した解決策は数値的に効率的である。具体的には、提案した解決策は、生産環境で高速に実行することができる。
【0031】
いくつかの実施形態によれば、提案した解決策はロバストである。
【0032】
次に、本開示を理解するため、および本開示を実際にどのように実施することができるのかを知るために、添付図面を参照して実施形態を、単なる非限定的な例として説明する。
【図面の簡単な説明】
【0033】
【図1】本明細書に開示された主題のある実施形態による検査システムの一般化されたブロック図である。
【図2A】要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号を使用して要素の正しい製造に関する情報を与えるデータを決定する方法の一般化された流れ図である。
【図2B】試験体内の要素の画像の非限定的な例を示す図である。
【図3A】要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号を決定する方法の一般化された流れ図である。
【図4】要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号の非限定的な例を示す図である。
【図5】要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号のピークの数を周波数ドメインでの変換を使用して決定する方法の一般化された流れ図である。
【図6A】要素の輪郭の非限定的な例を、その要素の期待される輪郭に対して示す図である。
【図6E】要素の輪郭の非限定的な例を、その要素の期待される輪郭に対して示す図である。
【図7】要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号の不連続部の数を使用して要素の正しい製造を判定する方法の一般化された流れ図である。
【図8A】要素の輪郭の非限定的な例を、その要素の期待される輪郭に対して示す図である。
【図8C】輪郭の法線に関する情報を与える信号の不連続部を示す図であり、この不連続部は、要素の輪郭の凸部と凹部の間の遷移に関する情報を与える。
【発明を実施するための形態】
【0034】
以下の詳細な説明では、本開示の完全な理解を提供するために多数の特定の詳細が示される。しかしながら、それらの特定の詳細なしでも本明細書に開示された主題を実施することができることを当業者は理解するであろう。他の例として、本明細書に開示された主題を不明瞭にすることがないように、よく知られた方法、手順、構成要素および回路は詳細には説明されていない。
【0035】
以下の議論から明らかなとおり、そうではないと特に明示されていない限り、本明細書の全体を通じて、「使用する」、「取得する」、「決定する」、「生成する」、「検出する」、「変換する」などの用語を利用した議論は、データを操作しかつ／またはデータを他のデータに変換するコンピュータの動作および／または処理に関することが理解される。前記データは電子量などの物理量として表され、かつ／または前記データは物理的物体を表す。用語「コンピュータ」は、本出願に開示されたシステム１０３およびシステム１０３の対応するそれぞれの部分を非限定的な例として含む、（プロセッサおよびメモリ回路などの）データ処理機能を有するハードウェアベースの任意の種類の電子装置を包含すると拡張的に解釈すべきである。
【0036】
本明細書で使用されている用語「非一過性メモリ」は、本明細書に開示された主題に適した任意の揮発性または不揮発性コンピュータメモリを包含すると拡張的に解釈すべきである。
【0037】
本明細書で使用されている用語「試験体」は、半導体集積回路、磁気ヘッド、フラットパネルディスプレイおよび他の半導体で製造された物品を製造するために使用される任意の種類のウエハ、マスクおよび他の構造体、これらの組合せならびに／またはこれらの部分を包含すると拡張的に解釈すべきである。
【0038】
本明細書で使用されている用語「検査」は、計測に関係した任意の種類の操作、ならびに試験体の製造中に試験体の欠陥を検出および／または分類することに関係した操作を包含すると拡張的に解釈すべきである。検査は、検査対象の試験体の製造中または製造後に非破壊検査ツールを使用することによって提供される。非限定的な例として、検査プロセスは、同じまたは異なる検査ツールを使用して試験体もしくは試験体の部分に関して提供される、実行時走査（１回もしくは多数回の走査）、サンプリング、レビュー、測定、分類および／または他の操作を含むことができる。同様に、検査は、検査対象の試験体を製造する前に提供することもでき、例えば、検査レシピおよび／または他の準備操作を生成することを含むことができる。そうではないと特に明示されていない限り、本明細書で使用されている用語「検査」またはその派生語は、検査エリアの分解能またはサイズに関して限定されないことに留意されたい。さまざまな非破壊検査ツールは、非限定的な例として、走査電子顕微鏡、原子間力顕微鏡、光学検査ツールなどを含む。
【0039】
そうではないと特に明示されていない限り、別々の実施形態の文脈で説明された、本明細書に開示された主題のある特徴を、単一の実施形態において組み合わせて提供することもできることが理解される。反対に、単一の実施形態の文脈で説明された、本明細書に開示された主題のさまざまな特徴を、別個に提供することまたは適当な任意の下位組合せ（ｓｕｂ－ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ）で提供することもできる。以下の詳細な説明では、これらの方法および装置の徹底的な理解を提供するために、多数の特定の詳細が示される。
【0040】
このことに留意して図１に注目する。図１は、本明細書に開示された主題のある実施形態による検査システムの機能ブロック図を示している。試験体製造プロセスの部分として、図１に示された検査システム１００を使用して、試験体（例えばウエハおよび／またはウエハの部分）を検査することができる。図示の検査システム１００は、試験体製造中に取得された画像を使用して計測に関係した情報を自動的に決定することができるコンピュータベースのシステム１０３を備える。システム１０３は、１つもしくは複数の低分解能検査ツール１０１、および／または１つもしくは複数の高分解能検査ツール１０２、および／または他の検査ツールに動作可能に接続されたものとすることができる。これらの検査ツールは、画像を捕捉し、かつ／または捕捉された画像をレビューし、かつ／または捕捉した画像に関係した測定を可能にしもしくは提供するように構成されている。
【0041】
システム１０３は、プロセッサおよびメモリ回路（ＰＭＣ）１０４を含む。後にさらに詳説するように、ＰＭＣ１０４は、システム１０３を動作させるのに必要な全ての処理を提供するように構成されており（システム１０３によって少なくとも部分的に実行することができる、図２Ａ、３Ａ、５および７で説明する方法を参照されたい）、プロセッサ（別個には示されていない）およびメモリ（別個には示されていない）を含む。
【0042】
システム１０３は、入力データを受け取るように構成されている。入力データは、検査ツールによって生成されたデータ（および／またはそれらのデータの派生物および／またはそれらのデータに関連したメタデータ）を含むことができる。入力データは、画像（例えば捕捉された画像、捕捉された画像から導き出された画像、シミュレートされた画像、合成画像など）、および関連する数値データ（例えばメタデータ、手動で入力された属性など）を含むことができることに留意されたい。さらに、画像データは、関心の層および／または試験体の他の１つもしくは複数の層に関係したデータを含むことができることに留意されたい。
【0043】
非限定的な例として、１つまたは複数の低分解能検査機１０１（例えば光学検査システム、低分解能ＳＥＭなど）によって試験体を検査することができる。試験体の低分解能画像に関する情報を与える結果として生じるデータ（以後、低分解能画像データ１２１と呼ぶ）は、直接にまたは１つもしくは複数の中間システムを介してシステム１０３に送信することができる。その代わりにまたはそれに加えて、高分解能機１０２（例えば走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）または原子間力顕微鏡法（ＡＦＭ））によって試験体を検査することもできる。試験体の高分解能画像に関する情報を与える結果として生じるデータ（以後、高分解能画像データ１２２と呼ぶ）は、直接にまたは１つもしくは複数の中間システムを介してシステム１０３に送信することができる。いくつかの実施形態によれば、この検査機が、半導体ウエハ上に形成された微細パターンの寸法を測定するための測長走査電子顕微鏡（Ｃｒｉｔｉｃａｌ Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）（ＣＤ－ＳＥＭ）である。
【0044】
画像データは、その画像データに関連したメタデータ（例えばピクセルサイズ、欠陥タイプのテキスト記述、画像捕捉プロセスのパラメータなど）と一緒に受け取り、処理することができることに留意されたい。
【0045】
入力データ（例えば低分解能画像データおよび／または高分解能画像データ、ならびに任意選択で例えば設計データ、合成データなどの他のデータ）を処理した後、システム１０３は、結果をいずれかの検査ツールに送信すること、結果をストレージシステム１０７に記憶すること、結果をＧＵＩ１０８によってレンダリングすること、および／または結果を外部システム（例えばＦＡＢのイールドマネジメントシステム（Ｙｉｅｌｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ））に送信することができる。
【0046】
本明細書に開示された主題の教示は図１に示されたシステムによって拘束されないこと、ならびに等価の機能および／または修正された機能を、別のやり方で統合または分割することができ、ソフトウェアとファームウェアおよび／またはソフトウェアとハードウェアの適切な任意の組合せで実施することができることを当業者は容易に理解するであろう。
【0047】
本開示の範囲をいかなる形であれ限定することなく、これらの検査ツールを、光学撮像機、電子ビーム検査機などのさまざまなタイプの検査機として実施することができることにも留意されたい。いくつかのケースでは、同じ検査ツールが、低分解能画像データおよび高分解能画像データを提供することができる。いくつかのケースでは、少なくとも１つの検査ツールが計測能力を有することができる。
【0048】
図１に示された検査システムは、分散コンピューティング環境で実施することができ、分散コンピューティング環境では、図１に示された上述の機能モジュールを、いくつかのローカルおよび／またはリモートデバイス上に分散することができ、通信ネットワークを介してリンクすることができることに留意されたい。システム１０３は、検査ツールとともに使用される独立型コンピュータとして実施することができる。あるいは、システムの対応するそれぞれの機能を、少なくとも部分的に、１つまたは複数の検査ツールと統合することもできる。
【0049】
次に図２Ａに注目する。この方法は、半導体試験体の画像を取得すること（操作２００）を含む。この画像は、検査ツール１０１および／または１０２などの検査ツールによって取得することができる。いくつかの実施形態ではこの検査ツールが計測ツールである。
【0050】
この試験体は１つまたは複数の要素（例えば構造要素）を含む。要素の例は例えばコンタクト、トランジスタ、ゲートなどを含む。これらの例に限定されるわけではない。
【0051】
この方法は、この画像中に存在する試験体の少なくとも１つの要素について、要素の輪郭に関する情報を与えるデータＤcontourを取得すること（操作２１０）を含む。後に説明するが、Ｄcontourは、この画像を使用して生成することができる。いくつかの実施形態では、この方法が、Ｄcontourを直接に取得することを含み、このＤcontourは、試験体の画像を使用して生成されたものである。
【0052】
この輪郭は例えば、その要素を画像の残りの部分から分離する要素の外境界に対応する。輪郭の内部に位置する画像のエリアは要素の内部エリアに対応する。
【0053】
図２Ｂは、試験体の画像２５９中のコンタクトの非限定的な例を示している。コンタクト２６０は、輪郭２６１および輪郭２６１の内部に位置する内部エリア２６２を含む。
【0054】
Ｄcontourは例えば画像の点のリストを含むことができ（これらの点は、画像のピクセル、および／または画像のピクセル間の補間を使用して取得された点に対応しうる）、それぞれの点は、画像の第１の方向に沿った第１の座標（「Ｘ」座標）および画像の第２の方向に沿った第２の座標（「Ｙ」座標）に関連づけられている。この点のリストの中の点と点の間を接合したものがその要素の輪郭に対応する。要素２６０に関して取得されたＤcontourの非限定的な例（２６３を参照されたい）が図２Ｃに示されている。他の実施形態では、Ｄcontourが、２次元平面における要素の輪郭の断面／位置を画定する連続線を含みうる。
【0055】
Ｄcontourはさまざまな方法を使用して取得することができる。いくつかの実施形態によれば、検査ツールによって取得された画像上でセグメント化プロセスを実行することができる。このプロセスは、画像中に存在する試験体の異なる要素を検出することを可能にする。その結果として、それぞれの要素の輪郭を決定することが可能である。
【0056】
いくつかの実施形態では、画像処理アルゴリズムを使用してそれぞれの要素の輪郭（Ｄcontour）を決定することができる。「ＯｐｅｎＣＶ」などのライブラリを使用して、画像中の要素の輪郭を決定することができる。しかしながら、これに限定されるわけではない。
【0057】
図２Ａの方法はさらに、データＤcontourを使用して、要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号を生成すること（操作２１５）を含む。
【0058】
いくつかの実施形態によれば、この曲率が、曲線が直線から逸脱する量と定義される。曲線上の１点における曲率半径は、その点においてその曲線に最もよく適合する円の半径である。曲率は曲率半径の逆数である。
【0059】
後に説明するが、要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号は、その曲率自体に対応することができ、または輪郭に沿った曲率の変動に関する情報を与える信号に対応することができる。
【0060】
（要素の輪郭などの）２次元形状の曲率は、知られている数式に依存して決定することができる。例えば、所与のそれぞれの点における曲率は、プラットの方法（V. Pratt, "Direct least-squares fitting of algebraic surfaces", Computer Graphics, Vol. 21, pages 145-152 (1987)）を使用し、所与のそれぞれの点の近傍を使用することによって決定することができる。この方法に限定されるわけではなく、他の方法を使用することもできる。
【0061】
図３Ａは、要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号をＤcontourを使用して決定する別の方法を示している。
【0062】
図３Ａの方法は、要素の輪郭に沿った複数の位置のうちの所与のそれぞれの位置について、その所与の位置における輪郭の法線（すなわち、その所与の位置において輪郭に対して直角な方向／ベクトル）を決定すること（操作３００）を含む。非限定的な例が図３Ｂに示されている。要素３６５の輪郭上に位置する所与の位置３７０について、法線３７１を取得する。図３Ｂに示されているように、要素３６５の輪郭に沿った他のさまざまな位置についても同じプロセスを実行する。
【0063】
この方法はさらに、要素の輪郭に沿った複数の位置のうちの所与のそれぞれの位置について、その所与の位置から要素の重心（質量中心とも呼ばれる）へ向かう方向を決定すること（操作３１０）を含む。図３Ｂの非限定的な例では、要素３６５の輪郭上に位置する所与の位置３７０ついて、要素３６５の重心３７４の方を向いた方向／ベクトル３７３を取得する。図３Ｂに示されているように、要素３６５の輪郭に沿った他のさまざまな位置についても同じプロセスを実行する。
【0064】
この方法はさらに、輪郭に沿った所与のそれぞれの位置について、法線と重心へ向かう方向との間の角度差（角度オフセット）に関する情報を与えるデータを生成すること（オプション３１５）を含む。例えば、所与の位置３７０において、法線３７１と方向３７３との間の角度差に対応する角度３７６を計算する。要素３６５の輪郭に沿った他のさまざまな位置についても同じプロセスを実行する。
【0065】
その結果として、所与のそれぞれの位置について、法線と重心へ向かう方向との間の角度差が取得される。これは、１次元信号（輪郭に沿った位置に関する角度差）を生成することを可能にする。いくつかの実施形態では、より連続した／より滑らかな信号を取得するために、（位相πを加えるまたは減じることによって）この１次元信号を再スケーリングすることができる。実際、角度差の値が０からπ（または０から－π）に移動するときには、信号に値－π（または＋π）を加えることが可能である。実際、輪郭の曲率の周期性を決定するのに、輪郭の法線が、重心へ向かう方向と同じ方向を有するのか（角度オフセット０）、または重心へ向かう方向とは反対の方向を有するのか（角度オフセット＋πもしくは－π）を判定することは重要ではない。
【0066】
図３Ａの方法を使用して計算された信号は要素の輪郭の曲率に関する情報を与える。より具体的には、この信号は、要素の輪郭の曲率の変動に関する情報を与える。実際、完全な円については法線と重心へ向かう方向とが同じであるため、差はゼロである。その結果、この信号はゼロであり、このことは、円の輪郭に沿って円の曲率が変化しないことに対応する（曲率自体は円の輪郭に沿って一定である）。この信号は曲率の変動を表しているため、この信号を使用して輪郭の頂点を検出することができ、輪郭の頂点では、曲率の大きな変動を取得することが予想される。これについては後により詳細に説明する。
【0067】
そのため、図３Ａの方法によって取得された信号を、操作２１５において、要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号として使用することができる（操作３２０を参照されたい）。
【0068】
図３Ａの例において、エリア３８０および３８１に位置する輪郭に沿った位置についてはこの角度差が正の大きな値であると予想され、エリア３８０および３８１に位置する輪郭に沿った位置についてはこの角度差が負の大きな値であると予想され、位置３８４、３８５、３８６および３８７については角度差がゼロであると予想される。
【0069】
いくつかの実施形態では、操作２１５で使用される信号が、輪郭に沿った法線の方向の進展である（この画像に関してはこれが法線の角度方向の進展に対応する）。図３Ａの方法では、法線と重心へ向かう方向との間の角度差が計算され、このケースでは、法線の角度方向が計算されることに留意されたい。
【0070】
図４は、輪郭２６３（図２Ｃ参照）に関連する要素２６０の曲率に関する情報を与える信号４１５を示している。図４のグラフは、横軸４００に輪郭に沿った位置に対する縦軸４１０に曲率を示している。信号４１５は、曲率自体を計算する方法を使用して取得したものであり、図３Ａの方法を使用して取得したものではない。信号４１５は３つの主要なピークを含んでいる。このことにより、図３Ａの方法を使用した場合にも、信号は３つの主要なピークを有するであろうことに留意されたい。これは、図３Ａの方法が、曲率の変動に関する情報を与える信号を提供するためである。
【0071】
図２Ａの方法はさらに、要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号（操作２１５で取得されたもの）の周期性に関する情報を与えるデータＤperiodicityを決定すること（操作２２０）を含む。信号の周期性は、間隔を置いて繰り返す信号の傾向である。この周期性は、操作２１５で取得した信号で評価することができ、輪郭の全体にわたって計算することができる。
【0072】
後に説明するが、いくつかの実施形態では、データＤperiodicityが、１からＮの範囲の整数のうちのそれぞれの整数Ｎiについて、Ｎiに等しい周期性をこの信号が有する確率を含む。周期性Ｎiは、（輪郭の全体にわたって計算された）信号がそれ自体をＮi回繰り返す傾向を有することに対応しうる。
【0073】
いくつかのケースでは、この周期性が、要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号（操作２１５で取得されたもの）のピークの数に対応する。それらのピークは例えばこの信号の振幅の極大値に対応する。いくつかの実施形態では、この信号のさまざまなピークが同様の振幅を有し、またはこの信号の他の部分に関する振幅の差に比べて振幅の差が小さいかもしくは無視できる。
【0074】
図４の例では、信号４１５に３つの主要なピーク４２０、４２１および４２２が存在する。したがって、Ｄperiodicityは、信号４１５が周期性３を有する確率が高いことを示すであろう。しかしながら、信号４１５は、３つのピークだけを有する完全なシヌソイドではないため、Ｄperiodicityは、その信号に異なる値の周期性が存在する確率も含むであろう（しかしながら、その確率は、３に等しい周期性に関連した確率よりも低いであろう）。
【0075】
データＤperiodicityを決定するためにさまざまな方法を使用することができる。図５は、フーリエ変換を使用してデータＤperiodicityを決定する方法を示している。しかしながら、この方法に限定されるわけではなく、他のさまざまな方法を使用することができる。例えば、Ｍａｔｌａｂの関数「ｆｉｎｄｐｅａｋｓ」を使用することができる。
【0076】
図５の方法は、要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号を周波数ドメインの信号に変換すること（操作５００）を含む。いくつかの実施形態によれば、この信号を周波数ドメインに変換するために、この信号にフーリエ変換（例えば高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ））を適用することができる。
【0077】
この方法はさらに、この周波数ドメインの信号を、信号の周期性に関する情報を与えるデータＤperiodicityとして使用すること（操作５１０）（またはこの周波数ドメインの信号を使用してＤperiodicityを決定すること）を含む。実際、後のさまざまな例で示すが、この信号を周波数ドメインで表現することによって、要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号の周期性に関する情報を与える周波数成分（高調波）を決定することが可能になる。
【0078】
試験体の要素６００（例えばコンタクト）が、図６Ａに示された画像中で、１つの形状を有すると仮定する。要素６００は、要素６００を製造するために使用される製造プロセスに関する理想的な／期待される形状６０１（円の形状）とは異なる形状を有する。実際、要素６００は、要求されている円の形状よりも三角形の形状に近い形状を有する。
【0079】
【0080】
この非限定的な例では、ＦＦＴ変換を使用して信号６２０を周波数ドメインに変換する。周波数表現６３０が取得される（図６Ｃ参照）。周波数表現６３０は、信号６２０の高調波の振幅６３１を周波数６３２の関数として出力する。具体的には、このＦＦＴ表現は、第１高調波（ｆ1）およびそれぞれの高調波周波数（ｆn）の振幅を示している（ｆn＝ｎ．ｆ1、なおｎは高調波次数である）。図６Ｃの特定の例では、ＦＦＴ表現６３０が、第３高調波（ｎ＝３）に対して大きなピークを示している。他の高調波も存在するが、それらははるかに小さな振幅を有する。したがって、ＦＦＴ表現６３０は信号６２０の周期性に関する情報を与える。第３高調波（ｎ＝３）の大きな振幅が検出されたため、このことは、３に等しい周期性を信号６２０が有する確率が高いことを意味する。信号６２０は完全なシヌソイド信号ではないため、（ｎが３とは異なる）他の高調波も存在するが、それらははるかに小さな振幅を有する。
【0081】
図２Ａの方法に戻ると、この方法はさらに、データＤperiodicityを使用して、要素の正しい製造に関する情報を与えるデータを決定すること（操作２３０）を含む。
【0082】
所与の要素（例えばコンタクト、トランジスタなど）が製造されるときには製造プロセスが使用される。この所与の要素は、期待される形状に従って製造される。例えば、コンタクトについては、期待される形状が円形の形状であることがありうる。実際には、所与の要素は、期待される形状とは異なる実際の形状を有しうる。これによって、電気性能の低下など性能の低下が生じうる。
【0083】
いくつかの実施形態によれば、操作２３０は、データＤperiodicityを使用して、輪郭と１つの形状との類似性に関する情報を与える少なくとも１つのスコアを決定することを含む（後に説明するが、この１つの形状は所定の形状とすることができる）。具体的には、いくつかの実施形態によれば、この１つの形状が、要素の期待される形状とは異なる。言い換えると、要素が、どの程度、その期待される形状とは異なる形状に類似した形状を有するのかを測定および定量化することができる。したがって、このスコアを使用して、要素の製造プロセスの異常または問題を検出することができる。具体的には、このスコアを使用して、要素の製造プロセスの不安定性／系統的欠陥を検出することができる。
【0084】
実際、このスコアが、要素と期待される形状とは異なる所定の形状との間の高い類似性を示す場合、このことは、製造プロセスに異常がある確率が高いことを示す。その結果、少なくとも１つの是正処置をとることができる。
【0085】
本出願に記載されたさまざまな方法において、要素の正しい製造に関する情報を与えるデータを使用して、異なるさまざまな是正処置を実行することができる。これは、要素および／または試験体を再び製造すること、製造プロセスの１つまたは複数のパラメータ（例えば製造頻度、温度、製造ツールの１つまたは複数のパラメータ）を修正すること、試験体を廃棄すること、試験体が受ける必要があるプロセスを選択すること、試験体をさらに検査すること、データベースに情報を書き込むことなどのうちの少なくとも１つを含むことができる。
【0086】
具体的には、要素の正しい製造に関する情報を与えるデータを使用して製造プロセスを安定させることができる。
【0087】
後に説明するが、操作２３０で、要素の輪郭と多角形との類似性に関する情報を与えるスコアを決定することを試みることができる。多角形の例は例えば、三角形、正方形、長方形、五角形および六角形を含む。操作２３０で使用することができる１つの原理は、多角形がある数の頂点を有することである（例えば、三角形は３つの頂点を有し、正方形または長方形は４つの頂点を有するなど）。多角形の輪郭の曲率は多角形の頂点で急激に変化する。したがって、多角形がＮ個の頂点を有する場合、多角形の曲率に関する情報を与える信号は、（この信号が曲率自体に対応するときと信号が曲率の変動に対応するときの両方で）Ｎに等しい周期性を含むことが予想される。上述のとおり、いくつかの例ではこれがＮ個のピークに対応しうる。図２Ａの方法は、要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号の周期性に関する情報を与えるデータＤperiodicityを決定することを可能にするため、Ｄperiodicityから、輪郭とＮ個の頂点を有する多角形との類似性に関する情報を与える見通しを推論することができる。より一般的には、いくつかの実施形態によれば、Ｄperiodicityを使用して、範囲［Ｎmin；Ｎmax］のそれぞれの整数Ｎiについて、要素の輪郭とＮi個の頂点を有する所定の形状との間の類似性を示す対応するスコアＳiを決定することができる。したがって、第１のスコアは、輪郭と三角形との間の類似性を示しうる。第２のスコアは、輪郭と正方形または長方形との間の類似性を示しうる。第３のスコアは、輪郭と五角形との間の類似性を示しうる。いくつかの実施形態では、スコアＳiのうちの１つまたは複数に基づいて集約スコアを生成することができる。
【0088】
図６Ｄを参照して操作２３０の一例を説明する。要素６００の輪郭と三角形との類似性に関する情報を与える少なくとも１つのスコアを決定することを試みると仮定する。
【0089】
信号６２０のＦＦＴ表現６３０は、高調波ｆ3（ｆ3＝３．ｆ1、ｆ1は第１高調波である）に対する大きな振幅を含むため、要素６００と三角形との間の高い類似性を示す対応するスコアが計算される。いくつかの実施形態では、このスコアを、０～１００の間のスケールにスケーリングすることができる。ＦＦＴ表現において取得された振幅から０～１００の間のスコアへのこの変換は、変換係数を使用して実行することができる。この変換係数は例えば経験的に決定することができる。反対に、信号６２０のＦＦＴ表現６３０は、高調波ｆ4（ｆ4＝４．ｆ1、ｆ1は第１高調波である）に対する低い振幅を含み、したがって正方形との類似性を示すスコアは低い。
【0090】
図６Ｄの例では、要素６００の輪郭と三角形との類似性を示すスコア６４０（以後、「三角形スコア」と呼ぶ）が９２であり、要素６００の輪郭と正方形との類似性を示すスコア６４１（以後、「正方形スコア」と呼ぶ）が８である。いくつかの実施形態では、集約スコアを計算し、ユーザに提供することができる。例えば、下記の非限定的な式を使用することができる。
集約スコア＝Ｍａｘ（三角形スコア、０．５×正方形スコア）
集約スコア＝Ｍａｘ（三角形スコア、０．５×正方形スコア）
【0091】
ＦＦＴ表現において取得された第５高調波（ｆ5＝５．ｆ1）の振幅から、要素の輪郭と五角形との類似性を推論することができることに留意されたい。上で説明したとおり、この振幅を、変換係数を使用して、予め定められたスケール内に位置するスコアに変換することができる。同様に、ＦＦＴ表現において取得された第６高調波（ｆ6＝６．ｆ1）の振幅から、要素の輪郭と六角形との類似性を推論することができる。それぞれの多角形に対して取得されたスコアのうちの１つまたは複数を使用して集約スコアを計算することができる。
【0092】
いくつかの実施形態によれば、製造プロセスのオペレータは、製造プロセスの異常が、期待される形状（例えば円）とは異なる予め定められた多角形（例えば三角形）に近い輪郭を有する要素を生成する傾向があることに気づいた。したがって、このオペレータは、要素と三角形との類似性を示すスコアを取得することを目指すだろう。しかしながら、これに限定されるわけではない。
【0093】
図６Ｅに注目する。試験体の要素（例えばコンタクト）が、図６Ｅに示された画像中で、形状６７５を有すると仮定する。要素は、要素を製造するために使用される製造プロセスに関する理想的な／期待される形状６７１（円の形状）とは異なる形状を有する。実際、要素は、要求されている円の形状６７１ではなくむしろ、方形の形状６７５に近い形状を有する。
【0094】
【0095】
この非限定的な例では、ＦＦＴ変換を使用して信号６８０を周波数ドメインに変換する。周波数表現６８５が取得される（図６Ｇ参照）。ＦＦＴ表現６８５は、第４高調波（ｎ＝４）に対して大きなピークを示している。他の高調波も存在するが、それらははるかに小さな振幅を有する。第４高調波（ｎ＝４）の大きな振幅が検出されたため、このことは、信号６８０が周期性４を有する確率が高いことを意味する。（ｎが４とは異なる）他の高調波も存在するが、それらははるかに小さな振幅を有する。
【0096】
図６Ｈの例では、要素６７１の輪郭と正方形との類似性を示すスコア６８６（「正方形スコア」）が約１００であり、要素６７１の輪郭と三角形との類似性を示すスコア６８７（以後、「三角形スコア」と呼ぶ）が低い。上で説明したとおり、いくつかの実施形態では、集約スコアを計算し、ユーザに提供することができる。
【0097】
次に図７に注目する。
【0098】
図７の方法は、半導体試験体の画像を取得すること（操作２００と同様の操作７００）、および試験体の要素の輪郭に関する情報を与えるデータＤcontourを取得すること（操作２１０と同様の操作７１０）を含む。この方法はさらに、Ｄcontourを使用して、要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号を生成すること（操作７２０）を含む。いくつかの実施形態によれば、この信号は、要素の輪郭の曲率の変動に関する情報を与えることができる。具体的には、図３Ａに記載された方法を使用することができる。
【0099】
図８Ａを参照すると、要素（例えばコンタクト）の期待される輪郭８００および製造された要素の輪郭８１０の実際の形状を示す例が提供されている。示されているように、輪郭の実際の形状は、「曲がりくねっている（ｃｕｒｌｙ）」という点で、期待される輪郭とは異なっている。後に説明するが、図７の方法は、要素の正しい製造を特徴づけることを可能にし、具体的には、要素の輪郭の曲がりくねり（これは例えば条線（ｓｔｒｉａｔｉｏｎ）を含む）に関する情報を与えるデータを提供する。
【0100】
図８Ｂは、図３Ａの方法を使用して取得した、要素の曲がりくねった輪郭８１０の曲率の変動に関する情報を与える信号８２０を示している。この信号は再スケーリングされておらず、この信号には、後に説明するように不連続部が存在する。
【0101】
図８Ｃは、要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号８２０の最大振幅と最小振幅の間のこの交替と曲がりくねった輪郭８１０との間の関連を説明する図である。図８Ｃには、輪郭８１０の部分８３０が（この画像のように「Ｘ」方向に対応する横軸および「Ｙ」方向に対応する縦軸を有する２次元表現で）示されている。この部分は、凸である第１の部分８４０および凹である第２の部分８５０を含む。第１の部分８４０と第２の部分８５０の間には変曲点８６０が存在する。輪郭８１０の曲がりくねりのため、輪郭８１０の全体にわたって凹部と凸部の間のこの交替が繰り返されている。
【0102】
図８Ｃの曲線８７０は、（２次元表現Ｘ／Ｙでの）輪郭８１０の一部分に沿った輪郭の法線の包絡線の進展に対応する。この曲線８７０は「縮閉線（ｅｖｏｌｕｔｅ）」とも呼ばれる。図８Ｃに見られるとおり、輪郭８１０がその凸部８４０からその凹部８５０に切り替わるときに（すなわち平らな部分に対応する変曲点８６０に）、曲線８７０の負の最小値（例えば法線は－１８０度／－πの方向を有し、曲率半径の大きな値に対応する大きな長さを有する）と曲線８７０の正の最大値（例えば法線は＋１８０度／＋πの方向を有し、曲率半径の大きな値に対応する大きな長さを有する）との間の跳躍部（不連続部）が存在する。実際、上で既に述べたとおり、所与の点における曲率は、輪郭のこの所与の点における適合する円の半径の曲率である。曲率がゼロに近いとき、適合する円の半径は無限大に近づく。このことは、曲線がほぼ直線であることを意味する。変曲点８６０で輪郭の法線の方向は反転し、したがって、曲線８７０は、負の最小値から正の最大値に切り替わる。
【0103】
凸部と凹部の間のこの遷移は、要素の曲がりくねった輪郭８１０の曲率の変動に関する情報を与える信号８２０の中で検出することができる。実際、輪郭の凸部と輪郭の凹部が切り替わるときには信号８２０に不連続部が存在する。例えば、図８Ｂにおいて、点の第１のクラスタ８２２1と点の第２のクラスタ８２２2の間には不連続部（矢印８２２によって表されている）が存在する。同様に、点の第３のクラスタ８２１1と点の第４のクラスタ８２１2の間にも不連続部（矢印８２１によって表されている）が存在する。信号８２０は離散信号であること、および（例えば点のクラスタ８２２1と点のクラスタ８２２2の間の）縦線は信号８２０の本当の点に対応しないことに留意されたい（信号８２０の本当の点に対応するのは星印だけである）。
【0104】
この信号の不連続部は、この不連続部がしきい値よりも大きな振幅を有するときに、輪郭の凸部と輪郭の凹部の間の遷移（凸から凹または凹から凸への遷移）に対応すると識別することができる。図８Ｂに見られるとおり、このしきい値はπに近いと規定することができる。このことは、法線の方向が０から＋πまたは－πに（またはその逆に）切り替わる図８Ｃから理解することができる。法線の角度方向には不連続部が存在するため、信号８２０にも（法線と重心に向かう方向との間の角度オフセットに対応する）同様の不連続部が存在する。図８Ｂの実信号８２０の不連続部は、雑音が存在するためおよび信号８２０が離散信号であるためにπよりも小さいことがありうる。
【0105】
信号８２０は、交互に、（しきい値よりも大きな不連続部のない）点のクラスタ、（しきい値よりも大きな）不連続部、次いで（しきい値よりも大きな不連続部のない）点の別のクラスタを含む。
【0106】
この不連続部はさまざまな方法を使用して決定することができる。いくつかの実施形態では、信号の連続する点間の差（または点のクラスタ間の差）を計算する。この差がしきい値よりも大きいときに不連続部が検出される。
【0107】
いくつかの実施形態では、信号８２０の離散微分係数を決定する。この微分係数がしきい値よりも大きいときに不連続部が検出される。このしきい値はオペレータが手動で設定することができる。
【0108】
上で概説した原理を使用して、図７の方法はさらに、信号の不連続部の数に関する情報を与えるデータＤdiscontinuitiesを決定すること（操作７３０）を含み、それぞれの不連続部は、輪郭の凸部と輪郭の凹部の間の遷移（凸から凹または凹から凸への遷移）に関する情報を与える。
【0109】
いくつかの実施形態では、曲がりくねった部分ごとに、第１の凸部から第１の凹部への第１の遷移が存在し、次いで第１の凹部から第２の凸部への第２の遷移が存在するため、不連続部の数を２で割って、曲がりくねった部分の数を決定することが可能である。
【0110】
他の実施形態では、点の第１のクラスタと点の第２のクラスタの間で信号８２０の振幅が増大する不連続部だけを計数することが可能である。
【0111】
他の実施形態では、点の第１のクラスタと点の第２のクラスタの間で信号８２０の振幅が低減する不連続部だけを計数することが可能である。
【0112】
上記の例から理解することができるとおり、データＤdiscontinuitiesは、要素の正しい製造に関する情報を与え（操作７４０参照）、具体的には、要素の輪郭の曲がりくねりおよび／またはプロセス変動の指示を提供する。不連続部の数がしきい値よりも大きい場合、このことは、是正処置を必要とする曲がりくねった輪郭を示しうる（これに限定されるわけではない）。例えば、９～１２個の不連続部が識別された場合、このことは、是正処置を必要とする曲がりくねった輪郭を示しうる（これに限定されるわけではない）。その結果として、要素の製造プロセスの異常を検出することが可能であり、したがって、是正処置、例えば製造プロセスを安定させるための是正処置を実行することが可能である（上述の是正処置のさまざまな例を参照されたい）。
【0113】
いくつかの実施形態によれば、図７の方法で使用される要素の輪郭の曲率に関する情報を与える信号は、輪郭の法線の角度方向の進展に対応する。この角度方向は、この画像（Ｘ／Ｙ）に関して表現することができる。この信号の中で（πに近いなどのしきい値よりも大きな振幅を有する）不連続部を検出して、輪郭の凸部と凹部の間の遷移（またはその逆の遷移）を検出することができる。図７に関して説明した特徴を、輪郭の法線の角度方向を使用するときと同様に使用することができる。
【0114】
本発明は、その用途において、本明細書に含まれる説明の中で示された詳細または図面に示された詳細に限定されないことを理解すべきである。
【0115】
本発明によるシステムは、少なくとも部分的に、適切にプログラムされたコンピュータ上で実施することができることも理解される。同様に、本発明は、本発明の方法を実行するためにコンピュータが読み取ることができるコンピュータプログラムを企図する。本発明はさらに、本発明の方法を実行するためにコンピュータが実行することができる命令のプログラムを実体的に実装した非一過性コンピュータ可読メモリを企図する。
【0116】
本発明は、他の実施形態を有することができ、さまざまなやり方で実施および実行することができる。したがって、本明細書で使用されている言い回しおよび用語は説明が目的であり、それらを、限定を目的としたものとみなすべきでないことを理解すべきである。そのため、本開示の基礎となる着想を、本明細書に開示された主題のいくつかの目的を達成するための他の構造体、方法およびシステムを設計するためのベースとして容易に利用することができることを当業者は理解するであろう。
【0117】
添付の請求項によって添付の請求項の中に定義された本発明の範囲から逸脱することなく、上で説明した本発明の実施形態にさまざまな修正および変更を加えることができることを当業者は容易に理解するであろう。
【符号の説明】
【0118】
１００ 検査システム
１０１ 低分解能検査ツール
１０２ 高分解能検査ツール
１０３ コンピュータベースのシステム
１０４ プロセッサおよびメモリ回路（ＰＭＣ）
１０７ ストレージシステム
１０８ ＧＵＩ
２５９ 画像
２６０ コンタクト
２６１ 輪郭
２６２ 内部エリア
２６３ 輪郭
３６５ 要素
３７０ 位置
３７１ 法線
３７３ 方向／ベクトル
３７４ 重心
３７６ 角度
３８０ エリア
３８１ エリア
３８２ エリア
３８３ エリア
３８４ 位置
３８５ 位置
３８６ 位置
３８７ 位置
４００ 横軸
４１０ 縦軸
４１５ 信号
４２０ ピーク
４２１ ピーク
４２２ ピーク
６００ 要素
６０１ 理想的な／期待される形状
６２０ 信号
６３０ 周波数表現
６３１ 振幅
６３２ 周波数
６４０ 三角形スコア
６４１ 正方形スコア
６７１ 理想的な／期待される形状
６７５ 要素の形状
６８０ 信号
６８５ 周波数表現
６８６ 三角形スコア
６８７ 正方形スコア
８００ 要素の期待される輪郭
８１０ 製造された要素の輪郭
８２０ 信号
８２１ 矢印
８２１1 点の第１のクラスタ
８２１2 点の第２のクラスタ
８２２ 矢印
８２２1 点の第３のクラスタ
８２２2 点の第４のクラスタ
８４０ 輪郭の凸部
８５０ 輪郭の凹部
８６０ 変曲点
８７０ 曲線
１０１ 低分解能検査ツール
１０２ 高分解能検査ツール
１０３ コンピュータベースのシステム
１０４ プロセッサおよびメモリ回路（ＰＭＣ）
１０７ ストレージシステム
１０８ ＧＵＩ
２５９ 画像
２６０ コンタクト
２６１ 輪郭
２６２ 内部エリア
２６３ 輪郭
３６５ 要素
３７０ 位置
３７１ 法線
３７３ 方向／ベクトル
３７４ 重心
３７６ 角度
３８０ エリア
３８１ エリア
３８２ エリア
３８３ エリア
３８４ 位置
３８５ 位置
３８６ 位置
３８７ 位置
４００ 横軸
４１０ 縦軸
４１５ 信号
４２０ ピーク
４２１ ピーク
４２２ ピーク
６００ 要素
６０１ 理想的な／期待される形状
６２０ 信号
６３０ 周波数表現
６３１ 振幅
６３２ 周波数
６４０ 三角形スコア
６４１ 正方形スコア
６７１ 理想的な／期待される形状
６７５ 要素の形状
６８０ 信号
６８５ 周波数表現
６８６ 三角形スコア
６８７ 正方形スコア
８００ 要素の期待される輪郭
８１０ 製造された要素の輪郭
８２０ 信号
８２１ 矢印
８２１1 点の第１のクラスタ
８２１2 点の第２のクラスタ
８２２ 矢印
８２２1 点の第３のクラスタ
８２２2 点の第４のクラスタ
８４０ 輪郭の凸部
８５０ 輪郭の凹部
８６０ 変曲点
８７０ 曲線
【図1】
【図2A】
【図2B】
【図2C】
【図3A】
【図3B】
【図4】
【図5】
【図6A】
【図6B】
【図6C】
【図6D】
【図6E】
【図6F】
【図6G】
【図6H】
【図7】
【図8A】
【図8B】
【図8C】
【外国語明細書】