特許 7590545 ノイズのあるパターン化フィーチャの検査

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-11-18

(45)【発行日】2024-11-26

(54)【発明の名称】ノイズのあるパターン化フィーチャの検査

(51)【国際特許分類】

   H01L 21/66 20060101AFI20241119BHJP

   G01N 21/956 20060101ALI20241119BHJP

【ＦＩ】

H01L21/66 J

G01N21/956 A

【請求項の数】 27

(21)【出願番号】P 2023507276

(86)(22)【出願日】2021-07-21

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2023-08-28

(86)【国際出願番号】 US2021042668

(87)【国際公開番号】W WO2022031442

(87)【国際公開日】2022-02-10

【審査請求日】2024-05-16

(31)【優先権主張番号】16/945,922

(32)【優先日】2020-08-02

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】500049141

【氏名又は名称】ケーエルエー コーポレイション

(74)【代理人】

【識別番号】110001210

【氏名又は名称】弁理士法人ＹＫＩ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】ルオ タオ

(72)【発明者】

【氏名】ジャン ヨン

【審査官】正山 旭

(56)【参考文献】

【文献】米国特許出願公開第２０１６／０３１４５７８（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２０１２－０６３２０９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００６－０９８１５１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－２１６３９２（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１５／００４３８０４（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２０００－０４６７４５（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０１Ｌ ２１／６６

Ｇ０１Ｎ ２１／９５６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

試料上の欠陥を検出するよう構成されたシステムであって、
試料の画像群を生成するよう構成された検査サブシステムと、
前記試料上の欠陥候補を検出するよう構成された１個又は複数個のコンピュータサブシステムと、
を備え、前記欠陥候補の検出が、
前記試料につき生成された前記画像群に含まれているテスト画像内にあるパターン化フィーチャを識別すること、
前記パターン化フィーチャ内に所在しており前記テスト画像内にある少なくとも１個の画素に関し、その少なくとも１個の画素の特性と、その少なくとも１個の画素の所定窓内に所在しており前記テスト画像内にある他の諸画素の前記特性と、の間の差分を決定すること、並びに
決定された前記差分に基づき前記少なくとも１個の画素にて欠陥候補を検出すること、
を含み、
前記識別が、前記テスト画像に対しマスクを適用することによって、そのテスト画像内で前記パターン化フィーチャ内にある諸画素をそのテスト画像内の他の全ての画素から仕分けることを、含むものであるシステム。

【請求項2】

請求項１に記載のシステムであって、前記パターン化フィーチャに再分配層上のラインが含まれるシステム。

【請求項3】

請求項１に記載のシステムであって、前記パターン化フィーチャが金属で形成されたものであるシステム。

【請求項4】

請求項１に記載のシステムであって、前記決定すること及び前記検出することが参照画像無しで実行されるシステム。
ものであるシステム。

【請求項5】

請求項１に記載のシステムであって、前記１個又は複数個のコンピュータサブシステムが更に、前記試料に係るデザインをもとに前記マスクを生成するよう構成されているシステム。

【請求項6】

請求項１に記載のシステムであって、前記マスクが、前記パターン化フィーチャのうち別々の向きを有する諸部分を別々の領域へと分類するものであり、前記決定すること及び前記検出することが、それら別々の領域に関し個別実行されるシステム。

【請求項7】

請求項６に記載のシステムであって、前記１個又は複数個のコンピュータサブシステムが更に、前記別々の領域に関し個別実行される前記決定すること用に前記所定窓の一通り又は複数通りの特性を独立に決定するよう、構成されているシステム。

【請求項8】

試料上の欠陥を検出するよう構成されたシステムであって、
試料の画像群を生成するよう構成された検査サブシステムと、
前記試料上の欠陥候補を検出するよう構成された１個又は複数個のコンピュータサブシステムと、
を備え、前記欠陥候補の検出が、
前記試料につき生成された前記画像群に含まれているテスト画像内にあるパターン化フィーチャを識別すること、
前記パターン化フィーチャ内に所在しており前記テスト画像内にある少なくとも１個の画素に関し、その少なくとも１個の画素の特性と、その少なくとも１個の画素の所定窓内に所在しており前記テスト画像内にある他の諸画素の前記特性と、の間の差分を決定すること、並びに
決定された前記差分に基づき前記少なくとも１個の画素にて欠陥候補を検出すること、
を含み、
前記差分の決定が、前記少なくとも１個の画素並びに前記所定窓内の前記他の諸画素の前記特性につきレンジを決定すること、を含むものであり、そのレンジが、前記少なくとも１個の画素並びに前記所定窓内の前記他の諸画素の前記特性の最大値・最小値間の差分であり、前記欠陥候補の検出が、そのレンジに対し閾値を適用すること、を含むものであるシステム。

【請求項9】

請求項８に記載のシステムであって、前記欠陥候補に、前記パターン化フィーチャにおける完全開放が含まれるシステム。

【請求項10】

請求項８に記載のシステムであって、前記１個又は複数個のコンピュータサブシステムが更に、前記欠陥候補が欠陥であるか否かをその欠陥候補の一通り又は複数通りの特性に基づき判別するよう、構成されているシステム。

【請求項11】

試料上の欠陥を検出するよう構成されたシステムであって、
試料の画像群を生成するよう構成された検査サブシステムと、
前記試料上の欠陥候補を検出するよう構成された１個又は複数個のコンピュータサブシステムと、
を備え、前記欠陥候補の検出が、
前記試料につき生成された前記画像群に含まれているテスト画像内にあるパターン化フィーチャを識別すること、
前記パターン化フィーチャ内に所在しており前記テスト画像内にある少なくとも１個の画素に関し、その少なくとも１個の画素の特性と、その少なくとも１個の画素の所定窓内に所在しており前記テスト画像内にある他の諸画素の前記特性と、の間の差分を決定すること、並びに
決定された前記差分に基づき前記少なくとも１個の画素にて欠陥候補を検出すること、
を含み、
前記差分の決定が、前記少なくとも１個の画素の前記特性と、その少なくとも１個の画素並びに前記所定窓内の前記他の諸画素の前記特性の平均と、の間の差分を決定することを、含み、
前記所定窓が、前記テスト画像内の前記パターン化フィーチャ全体を包含するものであるシステム。

【請求項12】

請求項１１に記載のシステムであって、前記所定窓が、前記テスト画像内の前記パターン化フィーチャの全体と、そのテスト画像内の他の１個又は複数個のパターン化フィーチャの全体と、を包含するものであり、前記他の１個又は複数個のパターン化フィーチャの全体が、前記パターン化フィーチャと同じ種類及び向きを有するものであるシステム。

【請求項13】

請求項１１に記載のシステムであって、前記欠陥候補の検出が、前記平均と、前記少なくとも１個の画素並びに前記所定窓内の前記他の諸画素の前記特性と、をもとに標準偏差を決定すること、その標準偏差により前記差分を除算することによって信号強度を決定すること、並びにその信号強度に対し閾値を適用すること、を含むものであるシステム。

【請求項14】

請求項１３に記載のシステムであって、前記１個又は複数個のコンピュータサブシステムが更に、前記テスト画像に関し生成されたメディアン参照画像をもとに前記平均及び前記標準偏差を決定するよう、構成されているシステム。

【請求項15】

請求項１３に記載のシステムであって、前記１個又は複数個のコンピュータサブシステムが更に、前記テスト画像をもとに前記平均及び前記標準偏差を決定するよう構成されているシステム。

【請求項16】

請求項１１に記載のシステムであって、前記識別が、前記テスト画像に対しマスクを適用することによって、そのテスト画像内で前記パターン化フィーチャ内にある諸画素をそのテスト画像内の他の全ての画素から仕分けることと、そのマスクの適用結果を前処理することによって、前記パターン化フィーチャの１本又は複数本のエッジを越えたところにある１個又は複数個の画素を識別し且つ識別されたその１個又は複数個の画素をそのパターン化フィーチャ内の諸画素から除外することと、を含むものであるシステム。

【請求項17】

請求項１１に記載のシステムであって、前記識別が、前記テスト画像に対しマスクを適用することによって、そのテスト画像内で前記パターン化フィーチャ内にある諸画素をそのテスト画像内の他の全ての画素から仕分けることと、そのマスクの適用結果を後処理することによって、前記パターン化フィーチャの１本又は複数本のエッジを越えたところにある１個又は複数個の画素を識別し且つ識別されたその１個又は複数個の画素をそのパターン化フィーチャ内の諸画素から除外することと、を含むものであるシステム。

【請求項18】

請求項１１に記載のシステムであって、前記欠陥候補に、前記パターン化フィーチャにおける完全又は部分開放が含まれるシステム。

【請求項19】

請求項１に記載のシステムであって、前記１個又は複数個のコンピュータサブシステムが更に、前記欠陥候補が欠陥であるか否かを、前記検出の結果を対象にしてモルフォロジカル演算を実行することにより判別するよう、構成されているシステム。

【請求項20】

請求項１に記載のシステムであって、前記１個又は複数個のコンピュータサブシステムが更に、前記欠陥候補が欠陥であるか否かを、前記テスト画像に基づきその欠陥候補をビニングすることにより判別するよう、構成されているシステム。

【請求項21】

請求項１に記載のシステムであって、前記１個又は複数個のコンピュータサブシステムが更に、前記欠陥候補が欠陥であるか否かを、前記テスト画像に対し深層学習ベースクラシファイアを適用することにより判別するよう、構成されているシステム。

【請求項22】

請求項１に記載のシステムであって、前記検査サブシステムが更に、マクロ検査向けに構成されているシステム。

【請求項23】

請求項１に記載のシステムであって、前記検査サブシステムが更に、電子ビームサブシステムとして構成されているシステム。

【請求項24】

請求項１に記載のシステムであって、前記検査サブシステムが更に、光学サブシステムとして構成されているシステム。

【請求項25】

請求項１に記載のシステムであって、前記試料がウェハであるシステム。

【請求項26】

試料上の欠陥を検出するためのコンピュータ実施方法を実行するため、１個又は複数個のコンピュータシステム上で実行されうるプログラム命令群が、格納されている非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータ実施方法が、
検査サブシステムにより試料につき生成された画像群に含まれているテスト画像内にあるパターン化フィーチャを識別すること、
前記パターン化フィーチャ内に所在しており前記テスト画像内にある少なくとも１個の画素に関し、その少なくとも１個の画素の特性と、その少なくとも１個の画素の所定窓内に所在しており前記テスト画像内にある他の諸画素の前記特性と、の間の差分を決定すること、並びに
決定された前記差分に基づき前記少なくとも１個の画素にて欠陥候補を検出すること、
を含み、
前記識別が、前記テスト画像に対しマスクを適用することによって、そのテスト画像内で前記パターン化フィーチャ内にある諸画素をそのテスト画像内の他の全ての画素から仕分けることを、含むものである非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項27】

試料上の欠陥を検出するためのコンピュータ実施方法であって、
検査サブシステムにより試料につき生成された画像群に含まれているテスト画像内にあるパターン化フィーチャを識別すること、
前記パターン化フィーチャ内に所在しており前記テスト画像内にある少なくとも１個の画素に関し、その少なくとも１個の画素の特性と、その少なくとも１個の画素の所定窓内に所在しており前記テスト画像内にある他の諸画素の前記特性と、の間の差分を決定すること、並びに
決定された前記差分に基づき前記少なくとも１個の画素にて欠陥候補を検出すること、
を含み、
前記識別が、前記テスト画像に対しマスクを適用することによって、そのテスト画像内で前記パターン化フィーチャ内にある諸画素をそのテスト画像内の他の全ての画素から仕分けることを含んでおり、前記識別、決定及び検出が、前記検査サブシステムに結合されている１個又は複数個のコンピュータサブシステムにより実行されるコンピュータ実施方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、総じて、バックエンドパッケージングウェハ上の再分配層（ＲＤＬ）上にある欠陥等、試料上にある欠陥を検出するよう構成された方法及びシステムに関する。

【背景技術】

【0002】

以下の記述及び諸例は、それらが本欄内に含まれていることを以て従来技術であるとは認められない。

【0003】

半導体デバイス、例えば論理及び記憶デバイスを製造する際には、通常、多数の製造プロセスを用い基板例えば半導体ウェハを処理することで、それら半導体デバイスに備わる様々なフィーチャ（外形特徴）及び複数の階層が形成される。例えばリソグラフィなる半導体製造プロセスにおいては、半導体ウェハ上に配置されたフォトレジストへと、レティクルからパターンが転写される。半導体製造プロセスの更なる例には、これに限られるものではないが化学機械研磨（ＣＭＰ）、エッチング、堆積及びイオンインプランテーションがある。１枚の半導体ウェハ上に配列をなし半導体デバイス群を作成した後、それらを個別の半導体デバイスに分けるのがよい。

【0004】

検査プロセスは半導体製造プロセス中の様々な工程にて用いられており、それによりウェハ側の欠陥を検出することで、その製造プロセスにおける歩留まりの向上、ひいては利益の増進を促すことができる。検査は、常に、半導体デバイス製造の重要部分とされてきた。しかしながら、半導体デバイスの寸法縮小につれ、小さめな欠陥でもそれらデバイスに不調を引き起こしうるようになってきたことから、許容しうる半導体デバイスの首尾よい製造のために検査がかつてなく重要になってきている。

【0005】

リソグラフィにおいては一般に「ほとんど同一な」隣接するダイが印刷されるため、集積回路（ＩＣ）産業の初期から、ウェハ検査は、主として隣接ダイ間画像強度差に基づき行われてきた。テクノロジが進歩するにつれ、「ゴールデン参照ダイ」又は「標準参照ダイ」と呼ばれる別の技術が、マスク欠陥がもとで引き起こされるありふれたダイ欠陥を有するダイの検査に関し生み出された。ダイ対ダイ検査を実行するにせよダイ対ゴールデンダイ検査を実行するにせよ、そのウェハ上の各ダイがほとんど「同一」であることが、共通の前提となる。これらの旧来型検査方法は、リソグラフィベースウェハ製造プロセスにおいては非常に有効とされてきた。

【0006】

昨今のＩＣ製造プロセスでは新たなパッケージングプロセスが適用されている；これは、図２に示されている通り、ダイシング及びテスト（試験）が済んだ２個以上の良品サブダイを、再分配層（ＲＤＬ）ラインを介しつなぐことによって、最終ダイユニットが編成されるものである。具体的には、最終ダイユニット２００が、複数本のＲＤＬライン２０６により接続・連結されたサブダイ２０２及び２０４で編成される。こうすることで、新規なバックエンド先進ウェハレベルパッケージング（ａＷＬＰ）プロセスでは、サブダイから新たなダイを作成する。

【0007】

それらサブダイがモールド（型）上に機械的に配置され、ＲＤＬラインがそれらサブダイ上に配置されるため、隣接するダイユニット間に非一貫的なサブダイシフトが現れうる。この種の非一貫性がある許で旧来型のダイ対ダイ差分計算を行うと、隣接ダイユニット内ＲＤＬラインが完全に整列している場合でさえも、かなりの量のノイズが検査結果に付与されることとなる。例えば、図３に示されている通り、隣接編成ダイユニットにてＲＤＬラインの下側に非一貫的シフトが現れることがある。具体的には、図３には２個の最終ダイユニット３００及び３０２が示されている。最終ダイユニット３００はＲＤＬライン３０８でつながれたサブダイ３０４及び３０６により形成され、最終ダイユニット３０２はＲＤＬライン３１４でつながれたサブダイ３１０及び３１２により形成されている。最終ダイユニット３００の伸展図３１６や最終ダイユニット３０２の伸展図３１８中により明瞭に示されている通り、別々な最終ダイユニットでは、非一貫的なシフトが、ＲＤＬラインの下側でサブダイ間に現れうる。

【0008】

更に、ＲＤＬラインは主に金属（アルミニウム又は銅）で製作される。ＲＤＬラインにおける注目欠陥（ＤＯＩ）には、図４及び図５に示されている通り、ライン開放欠陥（ライン分断）及び部分ライン開放欠陥（別称「マウスバイト」欠陥）がある。具体的には、図４にはＲＤＬライン内完全ライン開放欠陥に係るテスト画像４００、参照画像４０２及び差分画像４０４が示されている。テスト画像４００の円内部分４０６内にて明瞭に看取されうる通り、ライン開放欠陥がテスト画像にて瞭然としている。しかしながら、差分画像４０４（テスト画像４００から参照画像４０２を減ずることで生成されたもの）に示されている通り、テスト画像４００の円内部分４０６に対応する円内部分４０８にてそのライン開放欠陥を検出することができず、また、差分画像のうちそのライン開放欠陥に対応している部分を、その差分画像の他の諸部分、例えば四角内部分４１０に示されているそれから区別することができない。そのため、差分画像４０４を用いても、そのライン開放欠陥を首尾よく検出することができない。

【0009】

図５には、ＲＤＬライン上の別のライン開放欠陥に係る参照画像５００、テスト画像５０２及び差分画像５０４が示されている。テスト画像５０２から看取されうる通り、テスト画像の円内部分５１０内に所在する部分ライン開放欠陥が、そのテスト画像にて瞭然としている。しかしながら、差分画像５０４（テスト画像５０２から参照画像５００を減ずることで生成されたもの）に示されている通り、テスト画像内の円内部分５１０に対応する円内部分５１４にて、その部分ライン開放欠陥を検出することができない。加えて、差分画像のうちその部分ライン開放欠陥に対応している部分を、その差分画像の他の諸部分から区別すること、例えば参照画像の非欠陥部分５０６とテスト画像の非欠陥部分５０８とに対応する四角内部分５１２に示されているそれから区別することができない。そのため、差分画像５０４を用いても、テスト画像５０２では見える部分ライン開放欠陥を検出することができない。

【0010】

このように、図４及び図５の何れでも、テスト画像内に明白なライン開放又は部分ライン開放欠陥があることが明白である。しかしながら、金属ＲＤＬラインの表面粗さ故に、実欠陥信号がそのテスト画像内に存在していてさえも強度差ベース検査が極端に困難になる；何故なら、それら差分画像内のライン開放又は部分ライン開放信号が、テスト及び参照画像内の対応するラインにおけるランダム粗さにより生じたノイズ内に、完全に埋もれるからである。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0011】

【文献】米国特許第７５７０７９６号明細書

【文献】米国特許第７６７６０７７号明細書

【文献】米国特許第７７８２４５２号明細書

【文献】米国特許第８６６４５９４号明細書

【文献】米国特許第８６９２２０４号明細書

【文献】米国特許第８６９８０９３号明細書

【文献】米国特許第８７１６６６２号明細書

【文献】米国特許第８１２６２５５号明細書

【文献】米国特許第９２２２８９５号明細書

【文献】米国特許第１０６０７１１９号明細書

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0012】

従って、試料例えばバックエンドａＷＬＰ試料上のＲＤＬラインにおける完全及び／又は部分ライン開放欠陥等といった欠陥を検出するシステム及び方法であり、上述した難点のうち１個又は複数個を有していないものを開発することが、有利であろう。

【課題を解決するための手段】

【0013】

諸実施形態についての以下の記述は、如何様にであれ、別記特許請求の範囲の主題を限定されるものとして解されるべきではない。

【0014】

実施形態の一つは、試料上の欠陥を検出するよう構成されたシステムに関するものである。本システムは、試料の画像群を生成するよう構成された検査サブシステムを有する。本システムは、その試料上の欠陥候補を検出するよう構成された１個又は複数個のコンピュータサブシステムをも有する。その欠陥候補検出の際に、その試料につき生成された画像群に含まれているテスト画像内にあるパターン化フィーチャを識別する。その欠陥候補検出の際に、また、そのパターン化フィーチャ内に所在しておりそのテスト画像内にある少なくとも１個の画素に関し、その少なくとも１個の画素の特性と、その少なくとも１個の画素の所定窓内に所在しておりそのテスト画像内にある他の諸画素のその特性と、の間の差分を決定する。加えて、欠陥候補検出の際に、決定されたその差分に基づきその少なくとも１個の画素にて欠陥候補を検出する。本システムは、更に、本願記載の如く構成することができる。

【0015】

もう一つの実施形態は、試料上の欠陥を検出するためのコンピュータ実施方法に関するものである。本方法では、検査サブシステムにより試料につき生成された画像群に含まれているテスト画像内にあるパターン化フィーチャを識別する。本方法では、また、そのパターン化フィーチャ内に所在しておりそのテスト画像内にある少なくとも１個の画素に関し、その少なくとも１個の画素の特性と、その少なくとも１個の画素の所定窓内に所在しておりそのテスト画像内にある他の諸画素のその特性と、の間の差分を決定する。加えて、本方法では、決定されたその差分に基づきその少なくとも１個の画素にて欠陥候補を検出する。これら識別、決定及び検出は、その検査サブシステムに結合されている１個又は複数個のコンピュータサブシステムにより実行される。

【0016】

上述した方法の各ステップは、更に、本願記載の如く実行することができる。加えて、上述した方法の実施形態は、本願記載の何れの他方法（群）の何れの他ステップ（群）を有するものとも、することができる。更に、上述した方法は、本願記載のシステムの何れにより実行することもできる。

【0017】

もう一つの実施形態は、試料上の欠陥を検出するためのコンピュータ実施方法を実行するため１個又は複数個のコンピュータシステム上で実行されうるプログラム命令群が、格納されている非一時的コンピュータ可読媒体に関するものである。そのコンピュータ実施方法は、上述した方法の諸ステップを有する。本コンピュータ可読媒体は、更に、本願記載の如く構成することができる。そのコンピュータ実施方法の諸ステップは、本願詳述の如く実行することができる。加えて、そのプログラム命令群が実行されうるコンピュータ実施方法を、本願記載の何れの他方法（群）の何れの他ステップ（群）を有するものとも、することができる。

【0018】

好適諸実施形態についての後掲の詳細記述を踏まえること、並びに以下の添付図面を参照することで、本件技術分野に習熟した者（いわゆる当業者）には、本発明の更なる利点が明らかとなろう。

【図面の簡単な説明】

【0019】

【図1】本願記載の如く構成されたシステム実施形態の側面外観が描かれている模式図である。

【図1a】本願記載の如く構成された別のシステム実施形態の側面外観が描かれている模式図である。

【図2】複数個のサブダイから作成されており、その上に再分配層（ＲＤＬ）ラインが形成されているダイ例の、平面外観が描かれている模式図である。

【図3】複数個のサブダイで構成されており、その上に形成されているＲＤＬラインの下側でサブダイ同士が非一貫的シフトを呈しているダイ例の、平面外観が描かれている模式図である。

【図4】ＲＤＬラインにおけるライン開放欠陥に関しテスト、参照及び差分画像の例を示す図である。

【図5】ＲＤＬラインにおける別のライン開放欠陥に関しテスト、参照及び差分画像の例を示す図である。

【図6】別々の向きを有し別々のパターン化フィーチャに備わる諸部分の一例の平面外観が描かれている模式図である。

【図7】様々な種類のＲＤＬライン内欠陥例が表示されている画像を示す図である。

【図8】その上に重ねられている所定窓内で本願記載の如く差分を決定すること、並びにその差分を用いパターン化フィーチャ内欠陥候補を検出すること、ができるパターン化フィーチャ例の平面外観が描かれている模式図である。

【図9】本願記載の如く検出されうる欠陥に関しテスト画像例を示す図である。

【図10】本願記載の如く検出されうる別の欠陥に関しテスト画像例を示す図である。

【図11】様々なパターン化フィーチャのテスト画像例と、その上に重ねられておりそれら別々のパターン化フィーチャの向きによってその特性が異なる所定窓の諸実施形態とを、示す図である。

【図12】試料上の欠陥を検出すべく本願記載の実施形態により実行されうる諸ステップの実施形態が描かれているフローチャートである。

【図13】試料上の欠陥を検出すべく本願記載の別の実施形態により実行されうる諸ステップの実施形態が描かれているフローチャートである。

【図14】試料上の欠陥を検出すべく本願記載の別の実施形態により実行されうる諸ステップの実施形態が描かれているフローチャートである。

【図15】１個又は複数個のコンピュータシステムに本願記載のコンピュータ実施方法を実行させるためのプログラム命令群が格納されている非一時的コンピュータ可読媒体の一実施形態が描かれているブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0020】

本発明には様々な修正物及び代替的形態が生じうるので、その具体的諸実施形態を例示により図中に示し且つ本願中で詳述する。それら図面は忠実縮尺でないことがある。但し、理解されるべきことに、図面及びそれについての詳細記述は本発明を特定の被開示形態に限定することを意図しておらず、逆に、その意図は、別項の特許請求の範囲により定義される発明の神髄及び技術的範囲に収まる全ての修正物、均等物及び代替物をカバーすることにある。

【0021】

まず、図面につき注記されることに、諸図面は忠実縮尺で描かれていない。具体的には、諸図面の構成要素のうち幾つかのスケールが、それら構成要素の特徴を強調すべくかなり誇張されている。これも注記されることに、諸図面は同一縮尺で描かれていない。複数個の図面に示されている要素であり同様に構成可能なものが、同じ参照符号を用い指し示されている。本願中で別様に注記されていない限り、記述及び図示されている諸要素の何れも、好適であり商業に入手可能なあらゆる要素を包含する。

【0022】

語「デザイン」及び「デザインデータ」は、本願での用法によれば、大略、ＩＣの物理デザイン（レイアウト）、並びにその物理デザインから複雑なシミュレーション又は単純な幾何演算及びブール演算を通じ導出されたデータ、のことである。こうした物理デザインはデータ構造内にされうるものであり、その例にはグラフィカルデータストリーム（ＧＤＳ）ファイル、他のあらゆる標準的機械可読ファイル、本件技術分野にて既知であり好適な他のあらゆるファイル、デザインデータベース等がある。ＧＤＳＩＩファイルは、そのデザインレイアウトデータの表現に用いられるファイルの一種である。そうしたファイルの別例にはＧＬ１ファイル及びＯＡＳＩＳファイルがあり、また独自ファイルフォーマット、例えば米国カリフォルニア州ミルピタス所在のＫＬＡ Ｃｏｒｐ．に固有なＲＤＦデータがある。そのデザインに他の何らかのデザインデータ又はデザインデータプロキシ、例えば同一譲受人に係り２００９年８月４日付でＺａｆａｒ ｅｔ ａｌに対し発行された特許文献１並びに２０１０年３月９日付でＫｕｌｋａｒｎｉ ｅｔ ａｌ．に対し発行された特許文献２に記載されたものを含めうるので、参照により両文献を本願に繰り入れ本願にて全面説明されていると見なすことにする。加えて、そのデザインデータたりうるものに、標準セルライブラリデータ、集積レイアウトデータ、１個又は複数個の層に係るデザインデータ、そのデザインデータからの派生物、並びにフル又は部分チップデザインデータがある。

【0023】

本願記載の「デザイン」及び「デザインデータ」は、デザインプロセスにて半導体デバイスデザイナにより生み出され、従って何らかの有形ウェハ上へのそのデザインの印刷にだいぶ先立ち本願記載の諸実施形態にて利用可能な情報及びデータのことも、指している。その「デザイン」又は「物理的デザイン」が、そのウェハ上に理想上形成されるであろうデザインであることもある。

【0024】

「ヌーサンス」は、本願での用語法によれば、ユーザが関心を持たない欠陥、及び／又は、検査により検出されたが実際には欠陥でない事象のことである。事象（別称「欠陥候補」）として検出されるが実際には欠陥でないヌーサンスが検出されるのは、試料上に非欠陥ノイズ源（例．ラインエッジ粗さ（ＬＥＲ）、パターン化フィーチャにおける比較的小さな限界寸法（ＣＤ）変動、厚み変動、金属グレインノイズ等）があるためであり、及び／又は、検査サブシステム自体即ち検査に用いられる構成にマージナリティ（余裕度）があるためである。従って、一般に、試料例えばウェハ上のヌーサンスが検出されないようにすることが、検査の目標となる。

【0025】

語「注目欠陥（ＤＯＩ）」は、本願での用法によれば、試料上で検出され実際にその試料上にある実欠陥として定義される。一般に、ユーザは検査対象試料上に実欠陥が何個あるか、どの種類かに関心を持つので、こうしたＤＯＩはユーザに注目される。文脈によっては、語「ＤＯＩ」を用い、試料上の全実欠陥のサブセットのうち、ユーザが関心を持つ実欠陥しか含んでいないサブセットを、指すこともできる。例えば、任意の所与試料上に複数種類のＤＯＩがあり、それらのうち一種類又は複数種類が他の一種類又は複数種類よりも大きく注目されることが、ありうる。とはいえ、本願記載の諸実施形態の文脈では、語「ＤＯＩ」を用い、試料上の一切の実欠陥を指すようにしている。

【0026】

実施形態の一つは、試料上の欠陥を検出するよう構成されたシステムに関するものである。ある実施形態ではその試料がウェハとされる。そのウェハには、半導体分野にて既知なあらゆるウェハが包含されうる。実施形態によっては１枚又は複数枚のウェハとの関連で本願に記載されることがあるが、諸実施形態が、それらを用いうる試料に従い限定されるわけではない。例えば、本願記載の諸実施形態を使用可能な試料には、レティクル、フラットパネル、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）ボード、並びにその他の半導体試料がある。

【0027】

ある実施形態では試料が金属の上側層を有する。その種のある実施形態によれば、その上側層をアルミニウム層とすることができる。そのアルミニウム層には、本件技術分野にて既知で好適なあらゆるアルミニウム層が包含されうる。試料の上側層にはバックエンドオブライン（ＢＥＯＬ）層、例えば本願記載のそれらを初め本件技術分野にて既知あらゆるＢＥＯＬ層が包含されうる。更なる実施形態によれば、試料の上側層を再分配層（ＲＤＬ）、例えば本件技術分野にて既知で好適な何れかの構成を有するそれとすることができる。

【0028】

試料の上側層は、金属ラインを有するものともすることができる。例えば、ＢＥＯＬ層及びＲＤＬ層内に金属ラインを設け、試料上に形成されるデバイスの様々な要素をそれにより形成することができる。そうした金属ラインでは、本願にて詳述されるかなりの量の「グレイン」ノイズが生じうる。「グレイン」は、本願での用語法によれば、金属（例えばアルミニウム又は銅）の結晶構造内の転位のことを指している。本願記載の諸実施形態は、グレインノイズに関わらずそうした層上の欠陥を検出しうるよう構成される。

【0029】

ある種の実施形態では試料がポストダイシング試料とされる。「ポストダイシング」試料は、大略、ウェハその他の基板、特にその上に複数個のデバイスが（例．別々のダイ又はダイスの態で）形成され更に様々な手法のうち一つに従いそれらデバイスが相互分離されたものとして、定義することができる。「ポストダイシング」試料が、複数個のダイ又はダイスに分けられてはいるがまだパッケージングプロセスに投入されていない試料であることもある。

【0030】

また、ある実施形態では試料に高ノイズ層が備わる。「高ノイズ」層は、本願での語の定義によれば、大略、それによるノイズがその層の検査に際し優勢な障害となる層のことである。例えば、個々のウェハ層を何らかの検査ツールにより検査すると、他の諸層に対する多少こそあれノイズが現れるものであるが（またそうしたノイズの検出を扱うための技術を一般に個々のウェハ層の検査に用いねばならないが）、ウェハ層を首尾よく検査する上での主たる障害となるのは、大抵は、検出しなければならない欠陥が極端に小さなサイズであることである。これに対し、本願記載の諸実施形態がとりわけ適するのは、約２００ｎｍ以上のサイズを有する比較的大きな（「マクロ」）欠陥の検出である。従って、そうした検査における主たる障害は、必ずしも、検出しなければならない欠陥のサイズではない（多くの検査ツール構成では大抵の層上でそのような大きい欠陥を検出できるからである）。寧ろ、本願記載の諸層では、それらの層に係る生成画像内で一般に「高ノイズ」レベルが現れるであろうし、ひいては、そうした大きなサイズの欠陥の検出でさえも、不可能ではないにしろ困難になりかねない。しかしながら、本願記載の諸実施形態は、本願記載の欠陥検出を通じそうしたノイズレベルを扱えるように設計されている。

【0031】

本願記載の諸実施形態は、多種多様な理由で、そうした欠陥の検出向けにひときわ有効なものとなるよう設計される。例えば、旧来型のフロントエンドリソグラフィックウェハ製造プロセスでは、隣接する諸ダイに発する画像がそっくりであるとの有効な仮定を理由にして、隣接ダイ間画像比較によりウェハ検査が実行されるのが普通である。合理的な前処理ステップ、例えば隣接ダイ画像アライメント（整列）や、ヒストグラム再マッピングを通じたグレイレベル均一度スケーリングの許では、通常、不正常個所ひいては潜在的欠陥により閾値超の差分が引き起こされる。

【0032】

新規な先進的ウェハレベルパッケージ（ａＷＬＰ）テクノロジによれば、（テストにより良品であることが判明している）サブダイ群を、ＲＤＬラインを介しつなぐことで、編成ダイユニットを製作することができる。そうした編成ダイユニットの一例が、先に詳述した図２に示されている。先に詳述した図３に示されている通り、ＲＤＬライン及びそれらＲＤＬラインの下側にあるサブダイは、非一貫的な相対空間シフトを有するものとなりうる。ＲＤＬラインを基準として隣接ダイ間アライメントを実行した場合でも、それらＲＤＬラインの下側にあるサブダイ構造は誤整列されうる。そうした誤整列（ミスアライメント）により、ＲＤＬラインの下側にある構造からミスアライメントノイズが生じるため、旧来型のダイ対ダイ差分ベース手法はかなり困難となる。

【0033】

加えて、それらＲＤＬラインが通常は金属（銅）であることでＲＤＬライン画像には表面粗さ誘起性のランダムな光学的容貌が生じ、ライン開放欠陥信号がその表面粗さ誘起性ノイズ内に完全に埋もれてしまうので、ＲＤＬライン開放欠陥の強度差ベース検出は、より困難なこととなりうる。その種のある例によれば、ＲＤＬ金属ライン内ノイズ、例えば過剰な金属グレインにより引き起こされるそれが原因で、かなりのノイズが検査により検出されることがありうる。その種の別例によれば、そのＲＤＬ層の上又は下にある透明誘電ポリマにより引き起こされるＲＤＬ金属層間ノイズが原因で、かなりのノイズが検査により検出されることがありうる。

【0034】

本願記載の諸実施形態では、これに対し、過酷なダイ対ダイ差分ノイズにより阻害されることなくＲＤＬライン検査が実現される。加えて、本願記載の諸実施形態によれば、ＲＤＬラインに関しテスト画像単独（即ち非ダイ対ダイ）検査を実行することができる。このように、本願記載の諸実施形態を、それら欠陥を検出しうる単一ダイ検査（ＳＤＩ）又は単一画像検出（ＳＩＤ）システム及び方法とし、検査におけるダイ対ダイノイズ源を解消することができる。

【0035】

図１には、試料上の欠陥を検出するよう構成されたシステムの一実施形態が示されている。本システムは、検査サブシステム１０と、１個又は複数個のコンピュータサブシステム（例．コンピュータサブシステム３６及びコンピュータサブシステム（群）１０２）を有している。検査サブシステム１０は、試料に係る出力（例．画像群）を生成するよう構成されている。ある実施形態によれば、この検査サブシステムが光学サブシステムとして構成される。例えば、図１の実施形態における検査サブシステムは、有形版の試料上を光により走査し又はそれに光を差し向けつつ、その試料からの光を検出することでその試料に係る出力を生成するよう、構成されている。検査サブシステムを、複数通りのモードで以てそうした走査（又は差し向け）及び検出を実行するよう、構成することもできる。

【0036】

ある実施形態によれば、検査サブシステムがマクロ検査向けに構成される。本願記載のシステムは、そうした場合、マクロ検査ツールと呼ぶことができる。マクロ検査ツールは、金属ライン側にグレイン等といった莫大なノイズが存在している許で欠陥を検出するＲＤＬ及びポストダイシングアプリケーション等、相対的にノイジーなＢＥＯＬ層の検査にひときわ適している。マクロ検査ツールは、本願での定義によれば、必ずしも回折制限性でなく約２００ｎｍ～約２．０μｍ以上の空間分解能を有しているシステムのことである。この空間分解能は、そのシステムにて検出できる最も小さな欠陥が約２００ｎｍ超の寸法を有するものであることを意味しており、この寸法は昨今の市場に出ている最も先進的な検査ツールにて検出できる最小の欠陥のそれよりかなり大きいので、「マクロ」インスペクタとの呼び名に値する。こうしたシステムでは、昨今の市場に出ている最も先進的な検査ツールでのそれに比べ、長い波長の光（例．約５００ｎｍ～約７００ｎｍ）が利用される傾向がある。こうしたシステムは、ＤＯＩが比較的大きなサイズを有しているときに用いることができ、潜在的にはまた、１００ウェハ毎時（ｗｐｈ）以上のスループットが求められているときに用いることができる（ここで言うウェハスループットとは３００ｍｍウェハの毎時検査個数のことである）。

【0037】

図１に示されている実施形態のシステムでは、検査サブシステム１０が、試料１４に光を差し向けるよう構成された照明サブシステムを有している。照明サブシステムには少なくとも１個の光源を設ける。例えば、図１に示されている照明サブシステムは光源１６を有している。照明サブシステムは、一通り又は複数通りの入射角、例えば一通り又は複数通りの斜め角及び／又は一通り又は複数通りの直交角を含むそれにて試料に光を差し向けるよう、構成することができる。例えば、図１に示されている例では、光源１６からの光が光学素子１８、次いでレンズ２０を通じ試料１４へと、ある斜め入射角にて差し向けられている。この斜め入射角は好適な何れの斜め入射角でもよく、その試料の特性に従い変えることもできる。

【0038】

検査サブシステムは、異なる時点では異なる入射角にて試料に光を差し向けるようにも構成することができる。例えば、検査サブシステムを、照明サブシステムの１個又は複数個の構成要素の一通り又は複数通りの特性を改変することで、図１に示されているそれとは異なる入射角にて試料に光を差し向けうるように構成することができる。その種のある例によれば、光源１６、光学素子１８及びレンズ２０を動かせるよう、ひいては光が別の斜め入射角又は直交（又は近直交）入射角にて試料に向かうこととなるよう、検査サブシステムを構成することができる。

【0039】

検査サブシステムを、同時に複数通りの入射角にて試料に光を差し向けるよう構成することもできる。例えば、照明サブシステムに複数個の照明チャネルを設けることができ、それら照明チャネルのうち１個を、図１に示す如く光源１６、光学素子１８及びレンズ２０を有するものとすることができ、他の１個（図示せず）を、それに類する諸素子例えば別様に構成されたそれ又は同様に構成されたそれらを有するものとすること、或いは少なくとも１個の光源及び潜在的には１個又は複数個の他部材例えば本願詳述のそれらを有するものとすることができる。その光を他の光と同時に試料に差し向ける場合、別々の入射角にて試料に差し向けられる光の一通り又は複数通りの特性（例．波長、偏向等々）を別々なものとすることで、別々の入射角での試料照明によりもたらされる光を検出器（群）にて互いに弁別可能とすることができる。

【0040】

別例によれば、照明サブシステムを、単一の光源（例．図１に示されている光源１６）しか有していないものとすることができ、その光源からの光を、その照明サブシステムに備わる１個又は複数個の光学素子（図示せず）によって（例．波長、偏向等々に基づき）別々な光路内へと分入させるようにすることができる。その後は、それら別々な光路それぞれの光を試料へと差し向ければよい。複数個の照明チャネルを、試料に対し同時に又は別時点で光を差し向けるよう構成することもできる（例．別々な照明チャネルを用い試料を順次照明する際）。別例によれば、同一の照明チャネルを、別々な時点では別々な特性で以て試料に光を差し向けるよう、構成することもできる。例えば、ある種の例によれば、光学素子１８を分光フィルタとして構成することができ、またその分光フィルタの諸特性を、別々な時点にて別々の波長の光を試料に差し向けうるよう多様なやり方で（例．その分光フィルタの換装によって）変化させることができる。照明サブシステムは、別々な又は同じ特性を有する光を試料に対し別々な又は同じ入射角にて順次又は同時に差し向けることができ、本件技術分野にて既知で好適な、他の何れの構成を有するものともすることができる。

【0041】

ある実施形態によれば、光源１６を、広帯域プラズマ（ＢＢＰ）光源を有するものとすることができる。こうすることで、光源により生成され試料へと差し向けられる光を、広帯域光を含むものとすることができる。とはいえ、光源を他の何らかの好適光源、例えばレーザを有するものとすることもできる。そのレーザは、本件技術分野にて既知で好適な何れのレーザとすることもでき、また、本件技術分野にて既知で好適な何れの波長又は波長群にて光を生成するよう構成することもできる。加えて、そのレーザを、単色又は近単色な光を生成するよう構成することもできる。こうすることでそのレーザを狭帯域レーザとすることができる。その光源を、複数通りのとびとびな波長又は波帯にて発光する多色光源が備わるものと、することもできる。

【0042】

光学素子１８からの光は、レンズ２０により試料１４上へと集束させることができる。図１ではレンズ２０が単体の屈折性光学素子として示されているが、実際には、レンズ２０を複数個の屈折性及び／又は反射性光学素子が備わるものとし、それらの協働でその光学素子からの光を試料へと集束させるのでもよい。図１に示され本願に記載されている照明サブシステムは、他の何れの好適な光学素子（図示せず）を有するものともすることができる。そうした光学素子の例には、これに限られるものではないが偏向部材（群）、分光フィルタ（群）、空間フィルタ（群）、反射性光学素子（群）、アポダイザ（群）、ビームスプリッタ（群）、アパーチャ（群）等があり、またれらには本件技術分野にて既知で好適なあらゆる類種光学素子が含まれうる。加えて、検査サブシステムを、検査に用いられる照明の種類を踏まえ照明サブシステムの構成要素のうち１個又は複数個を変えるよう構成することもできる。

【0043】

検査サブシステムを、試料上を光で走査するよう構成された走査サブシステムを有するものと、することもできる。例えば、検査サブシステムを、検査時にその上に試料１４が配置されるステージ２２を有するものとすることができる。走査サブシステムを、何らかの好適な機械及び／又はロボットアセンブリ（ステージ２２を有するそれ）を有するものとし、そのアセンブリを、試料を動かしその試料上を光で走査することができるよう構成することもできる。これに加え又は代え、検査サブシステムを、その検査サブシステムに備わる１個又は複数個の光学素子により試料に対しある種の光走査が実行されるよう構成することもできる。光による試料上の走査は、何れの好適な様式で行うこともでき、例えば蛇状路又は螺旋路に沿い行うことができる。

【0044】

検査サブシステムは、更に、１個又は複数個の検出チャネルを有している。その１個又は複数個の検出チャネルのうち少なくとも１個に、試料の照明によりその試料からもたらされる光を検出しその検出光に応じ出力を生成するよう構成された、検出器を設ける。例えば、図１に示されている検査サブシステムは２個の検出チャネルを有しており、そのうち１個は集光器２４、素子２６及び検出器２８により、他の１個は集光器３０、素子３２及び検出器３４により形成されている。図１に示されている通り、それら２個の検出チャネルは、別々の集光角にて光を集め検出するよう構成されている。ある種の例では、両検出チャネルが、散乱光を検出するよう構成され、且つそれら検出チャネルが、別々の角度にて試料から散乱されてくる光を検出するよう構成される。とはいえ、検出チャネルのうち１個又は複数個を、試料からの他種の光（例．鏡面反射光）を検出するよう構成することもできる。

【0045】

図１に詳示されている通り、両検出チャネルは図上で紙面内に位置しており、照明サブシステムも図上で紙面内に位置している。即ち、本実施形態では両検出チャネルが入射面内に位置している（例．その中心に位置している）。とはいえ、検出チャネルのうち１個又は複数個を入射面外に配置することもできる。例えば、集光器３０、素子３２及び検出器３４により形成されている検出チャネルを、入射面外に散乱された光を集め検出するよう構成することもできる。こうした場合、その検出チャネルのことを「サイド」チャネルと通称することができ、またそうしたサイドチャネルを、入射面に対し実質的に垂直な平面の中心に配置することもできる。

【0046】

図１に示す実施形態では検査サブシステムが２個の検出チャネルを有しているが、検査サブシステムが別の個数の検出チャネル（例．単一の検出チャネル又は２個以上の検出チャネル）を有していてもよい。その種のある例によれば、集光器３０、素子３２及び検出器３４により形成されている検出チャネルにより１個のサイドチャネルを上述の如く形成すると共に、その検査サブシステム内に、入射面を挟み逆側に位置するもう１個のサイドチャネルとして形成された付加的な検出チャネル（図示せず）を設けることができる。ひいては、その検査サブシステム内に、集光器２４、素子２６及び検出器２８を有し入射面の中心に位置する検出チャネルを設け、試料表面に対し直交するかそれに近い一通り又は複数通りの散乱角の光を集め検出するよう構成することもできる。この検出チャネルは従って「トップ」チャネルと通称されうるものであり、また、その検査サブシステムを、上述の如く構成された２個以上のサイドチャネルをも有するものとすることができる。こうすることで、検査サブシステムを、少なくとも３個のチャネル（即ち１個のトップチャネルと２個のサイドチャネル）を有し、それら少なくとも３個のチャネルそれぞれがそれ自身の集光器を有していて、他の何れの集光器とも異なる散乱角の光を集めるよう各集光器が構成されているものと、することができる。

【0047】

先に詳述した通り、検査サブシステム内に備わる検出チャネルそれぞれを、散乱光を検出するよう構成することができる。従って、図１に示されている検査サブシステムを、試料の暗視野（ＤＦ）検査向けに構成することができる。とはいえ、検査サブシステムが、これに加え又は代え、試料の明視野（ＢＦ）検査向けに構成された検出チャネル（群）を有していてもよい。言い換えれば、検査サブシステムが、試料から鏡面反射されてきた光を検出するよう構成された、少なくとも１個の検出チャネルを有していてもよい。従って、本願記載の検査サブシステムは、ＤＦ単独での、ＢＦ単独での、或いはＤＦ，ＢＦ双方でのイメージング用に、構成することができる。図１では各集光器が単体の屈折性光学素子として示されているが、各集光器が１個又は複数個の屈折性光学素子及び／又は１個又は複数個の反射性光学素子を有するものであってもよい。

【0048】

１個又は複数個の検出チャネルを、本件技術分野にて既知で好適な何れの検出器を有するものともすることができる。例えば、それら検出器のなかに、光電子増倍管（ＰＭＴ）、電荷結合デバイス（ＣＣＤ）、時間遅延積分（ＴＤＩ）カメラその他、本件技術分野にて既知で好適なあらゆる検出器を含めることができる。それら検出器のなかに、非イメージング型検出器やイメージング型検出器を含めることもできる。それら検出器が非イメージング型検出器である場合、各検出器を、散乱光の特定特性例えば強度を検出するよう構成すること、しかしその特性をイメージング面内位置の関数としては検出しないよう構成することもできる。こうすることで、検査サブシステムの各検出チャネル内の各検出器により生成される出力を、信号又はデータではあるが画像信号又は画像データではないものとすることができる。この種の例においても、コンピュータサブシステム例えばコンピュータサブシステム３６を、検出器の非イメージング出力をもとに試料の画像を生成すよう構成することができる。他方、別例によれば、検出器を、画像信号又は画像データを生成するよう構成されたイメージング型検出器として、構成することができる。このように、検査サブシステムは、画像を生成するよう多様なやり方で構成することができる。

【0049】

注記されることに、本願に図１を設けたのは、本願記載の諸システム実施形態に組み込める検査サブシステムの構成、或いは本願記載の諸システム実施形態により用いられる出力を生成できる検査サブシステムの構成を、大まかに描出するためである。明白な通り、本願記載の検査サブシステム構成を改変することによって、商用検査システムの設計時に通常行われている通り、検査サブシステムの性能を最適化することができる。加えて、本願記載の諸システムを、ＫＬＡから商業的に入手できるＡｌｔａｉｒ（商標）シリーズのツール等、既存のシステムを用い（例．本願記載の機能を既存システムに付加することにより）実施することもできる。その種のあるシステム向けに、本願記載の諸実施形態を、そのシステムのオプション的機能として（例．そのシステムの他の機能に加え）提供することもできる。これに代え、本願記載の検査サブシステムを「いちから」設計し、完全に新規な検査サブシステムを提供することもできる。検査サブシステムは、更に、２０１０年８月２４日付でＭｅｈａｎｉａｎ ｅｔ ａｌ．に対し発行された特許文献３に記載の如く構成することができるので、同文献を参照により本願に繰り入れ本願にて全面説明されていると見なすことにする。

【0050】

コンピュータサブシステム３６を、何れかの好適な要領にて（例．１個又は複数個の伝送媒体、例えば「有線」及び／又は「無線」伝送媒体を含むそれを介し）検査サブシステムの検出器に結合させることにより、そのコンピュータサブシステムにて、試料の走査中にそれら検出器により生成される出力を受け取れるようにすることができる。コンピュータサブシステム３６は、本願中に詳述されている複数の機能を、それら検出器の出力を用い実行するよう、構成することができる。

【0051】

図１に示されているコンピュータサブシステム（並びに本願記載の他のコンピュータサブシステム）のことを、本願ではコンピュータシステム（群）とも呼ぶことができる。本願記載のコンピュータサブシステム（群）又はシステム（群）各々は、パーソナルコンピュータシステム、イメージコンピュータ、メインフレームコンピュータシステム、ワークステーション、ネットワーク機器、インターネット機器その他の装置を初め、様々な形態を採ることができる。一般に、語「コンピュータシステム」は、記憶媒体から得られる命令を実行するプロセッサを１個又は複数個有するデバイス全てが包括されるよう、広く定義することができる。そのコンピュータサブシステム（群）又はシステム（群）のなかには、本件技術分野にて既知で好適な何れのプロセッサ、例えば並列プロセッサも含めることができる。加えて、そのコンピュータサブシステム（群）又はシステム（群）のなかには、スタンドアロンかネットワーク接続されたツールかを問わず、高速な処理及びソフトウェアを伴うコンピュータプラットフォームを含めることができる。

【0052】

システム内に複数個のコンピュータサブシステムがある場合、それら別々なコンピュータサブシステムを互いに結合させて、画像、データ、情報、命令等をそれらコンピュータサブシステム間で送れるようにすることができる。例えば、何らかの好適な伝送媒体、例えば本件技術分野にて既知で好適な何らかの有線及び／又は無線伝送媒体を含むそれにより、図１中に破線で示されている通り、コンピュータサブシステム３６をコンピュータサブシステム（群）１０２に結合させることができる。そうしたコンピュータサブシステムのうち２個以上を、共有型コンピュータ可読格納媒体（図示せず）により実質結合させることもできる。

【0053】

検査サブシステムを、光学又は光ベース検査サブシステムであるものとして上述したが、実施形態によっては、検査サブシステムが電子ビームサブシステムとして構成される。図１ａにはその種のある実施形態が示されており、その検査サブシステムには、コンピュータサブシステム１２４に結合された電子カラム１２２が備わっている。やはり図１ａに示されている通り、その電子カラムは、電子を生成するよう構成された電子ビーム源１２６を有しており、それら電子が１個又は複数個の素子１３０により試料１２８へと集束されている。この電子ビーム源に含まれうるものには、例えばカソードソース又はエミッタチップがあり、１個又は複数個の素子１３０に含まれうるものには、例えばガンレンズ、アノード、ビーム制限アパーチャ、ゲートバルブ、ビーム流選択アパーチャ、対物レンズ及び走査サブシステムがあり、それらの何れにも、本件技術分野にて既知で好適なその種のあらゆる素子が包含されうる。

【0054】

試料から戻ってくる電子（例．二次電子）を、１個又は複数個の素子１３２により検出器１３４へと集束させることができる。１個又は複数個の素子１３２に含まれうるものには例えば走査サブシステムがあり、これは素子（群）１３０に含まれる走査サブシステムと同じものにすることができる。

【0055】

電子カラム内には、本件技術分野にて既知で好適な他の何れの素子も設けることができる。加えて、電子カラムは更に、Ｊｉａｎｇ ｅｔ ａｌ．に対し２０１４年４月４日付で発行された特許文献４、Ｋｏｊｉｍａ ｅｔ ａｌ．に対し２０１４年４月８日付で発行された特許文献５、Ｇｕｂｂｅｎｓ ｅｔ ａｌ．に対し２０１４年４月１５日付で発行された特許文献６、並びにＭａｃＤｏｎａｌｄ ｅｔ ａｌ．に対し２０１４年５月６日付で発行された特許文献７に記載の通り構成することができるので、それらの文献を参照により繰り入れ本願にて全面説明されていると見なすことにする。

【0056】

電子カラムを、電子がある斜め入射角にて試料に差し向けられその試料から他の斜め角にて散乱されるよう構成されたものとして図１ａ中に示したが、電子ビームが試料に向かう角度及びそこから散乱される角度は、何れの好適な角度ともすることができる。加えて、電子ビームベースサブシステムを、本願詳述の通り複数通りのモードを用い（例．別々な照明角、収集角等々で以て）試料の画像群を生成するよう、構成することもできる。電子ビームベースサブシステムの複数通りのモードは、その検査サブシステムの何らかの画像生成パラメータが異なるものとすることができる。

【0057】

コンピュータサブシステム１２４は、上述の如く検出器１３４に結合させることができる。その検出器にて、試料の表面から戻ってくる電子を検出することにより、その試料の電子ビーム画像を形成させることができる。それら電子ビーム画像にはあらゆる好適な電子ビーム画像が包含されうる。コンピュータサブシステム１２４は、検出器１３４により生成される出力を用い、その試料に関し本願詳述の一通り又は複数通りの機能を実行するよう、構成することができる。コンピュータサブシステム１２４は、本願記載の何れの付加的ステップ（群）を実行するようにも構成することができる。図１ａに示されている検査サブシステムを有するシステムを更に、本願記載の如く構成することができる。

【0058】

注記されることに、本願に図１ａを設けたのは、本願記載の諸実施形態に組み込める電子ビームベースサブシステムの構成を大まかに描出するためである。上述した光学サブシステムと同様、本願記載の電子ビームサブシステムの構成を改変することで、商用検査システムの設計時に通常行われている通り、検査サブシステムの性能を最適化することができる。加えて、本願記載の諸システムを、ＫＬＡから商業的に入手可能なｅＳｘｘｘシリーズ（商品名）及びｅＤＲ－ｘｘｘｘシリーズ（商品名）のツール等、既存システムを用い（例．本願記載の機能を既存システムに付加することにより）実施することもできる。その種のあるシステム向けに、本願記載の諸実施形態を、そのシステムのオプション的機能として（例．そのシステムの他の機能に加え）提供することもできる。これに代え、本願記載のシステムを「いちから」設計して完全に新規なシステムを提供することもできる。

【0059】

検査サブシステムを、光学又は電子ビームサブシステムであるものとして上述したが、検査サブシステムをイオンビームベースサブシステムとすることもできる。そうした検査サブシステムは、本件技術分野にて既知で好適な何らかのイオンビーム源で以て電子ビーム源が置換されるであろうが、その点を除けば図１ａに示されている通り構成することができる。加えて、検査サブシステムを他の何らかの好適なイオンビームベースサブシステム、例えば商業的に入手可能な集束イオンビーム（ＦＩＢ）システム、ヘリウムイオン顕微（ＨＩＭ）システム及び二次イオン質量分析（ＳＩＭＳ）システムに組み込まれているそれらにすることもできる。

【0060】

先に注記した検査サブシステムは、エネルギ（例．光、電子等）により有形版の試料上を走査することでその有形版試料に関する出力を生成するよう、構成されている。こうすることで、その検査サブシステムを、「バーチャル」サブシステムではなく「実」サブシステムとして構成することができる。とはいえ、格納媒体（図示せず）、並びに図１に示されているコンピュータサブシステム（群）１０２を、試料の画像を生成するよう構成された「バーチャル」検査サブシステムとして、構成することもできる。具体的には、それら格納媒体及びコンピュータサブシステム（群）を、同一譲受人に係り参照により本願に繰り入れられ本願にて全面説明されていると見なされるところの、Ｂｈａｓｋａｒ ｅｔ ａｌ．に対し２０１２年２月２８日付で発行された特許文献８並びにＤｕｆｆｙ ｅｔ ａｌ．に対し２０１５年１２月２９日付で発行された特許文献９に記載の通り、「バーチャル」検査システムとして構成すること、並びに本願記載の諸実施形態にて検査サブシステムとして用いることができる。本願記載の諸実施形態は、両特許文献に記載の通り更に構成することができる。

【0061】

先に詳記した通り、検査サブシステムは、複数通りのモードで以て試料に係る出力を生成するよう構成することができる。一般に、「モード」は、試料に係る出力（例．画像）を生成するのに用いられる検査サブシステムのパラメータの値によって、定義することができる。従って、検査サブシステムの少なくとも１個のパラメータ（その試料上にありその出力が生成される位置以外のもの）を別の値とすることで、別のモードが定義される。例えば光学検査サブシステムでは、別々なモードにて、少なくとも一通りの別な波長の光が照明に用いられるようにすることができる。それらのモードにて、本願詳述の通り（例．別々の光源、別々の分光フィルタ等を別々のモードで用いるようにすることにより）照明波長が異なるようにすることもできる。別例によれば、別々のモードにてその検査サブシステムの別々な照明チャネルが用いられるようにすることもできる。例えば、先に注記した通り、検査サブシステム内に複数個の照明チャネルを設けることができる。その場合、別々な照明チャネルを別々なモード向けに用いることができる。これと共に又は代え、それらのモードを、その検査サブシステムの１個又は複数個の収集／検出パラメータが異なるものとすることもできる。検査サブシステムを、同じ走査又は別の走査にて別々なモードで以て試料を走査するよう構成すること、例えば複数通りのモードを用いその試料を同時走査する能力を踏まえそうすることもできる。

【0062】

上述の通り、旧来型の純粋なダイ対ダイ強度差ベース欠陥検出アルゴリズムは、図２～図５に示されている理由で、ａＷＬＰ試料上のライン開放欠陥を検出するのに有効ではない。その主たる障害は、ランダムな金属ライン表面粗さ及び／又は非一貫的な空間シフトがもとで生じる過剰なヌーサンスに因むものであり、即ち、差分ベース信号を検出できるけれども、その差分信号中のノイズのグレイレベル強度及び幾何学的サイズが実際のライン開放欠陥のそれよりも大きくなるであろう。ライン開放欠陥を扱うべく、本願記載の諸実施形態は、ＲＤＬライン上にあるライン開放欠陥の検出を例えば単一ダイベース検査要領にて実行する特化型検査方法及びシステムとされる。

【0063】

本願記載の諸実施形態はＲＤＬラインにおけるライン開放欠陥の検出に適しており、幾つかの実施形態が、そうした欠陥及び試料との関連で本願中に記述されているが、本願記載の諸実施形態はそうした欠陥及び試料に限定されない。例えば、本願記載の諸実施形態を、他の比較的高ノイズなパターン化フィーチャにおける欠陥の検査や、及び／又は、欠陥及びパターン化フィーチャが検査画像内で実質的に別々な特性を呈する場合にて、用いることができる。

【0064】

コンピュータサブシステム（群）は、試料上の欠陥候補を検出するよう構成される。「欠陥候補」は、本願での用語法によれば、試料上で検出されるあらゆる事象のうちヌーサンスとしてフィルタリング除去されないものとして、定義される。例えば欠陥検出後には、欠陥候補のなかに、試料上で検出された全ての事象、ひいては実欠陥（又はＤＯＩ）及びヌーサンスの双方が含まれることとなろう。ヌーサンスフィルタリング後には、欠陥候補のなかに、検出された欠陥候補のうちヌーサンスフィルタリングにより排除されなかったもの全てが含まれることとなろう。ヌーサンスフィルタリング後の欠陥候補にＤＯＩのみが含まれることとなるか否かは、そのヌーサンスフィルタリングによりどれだけ良好にＤＯＩとヌーサンスとが区別されるかにより左右される。全てのヌーサンスフィルタリングが実行された後に、残っている欠陥候補を検出欠陥と認定することができるが、それら認定欠陥のうち１個又は複数個が実際にはヌーサンスであることもある。

【0065】

欠陥候補の検出に際しては、試料につき生成された画像のうちテスト画像内にあるパターン化フィーチャが識別される。テスト画像は、検査サブシステムにより生成される何れのテスト、ターゲット又はフレーム画像であってもよい。テスト画像は何れの好適なサイズを有していてもよいので、比較的小さなパッチ画像とすることができるし、そのパッチ画像のサイズを、検査サブシステムの構成及び／又はその検査サブシステムにより生成された出力についてのコンピュータ処理次第で変えることができる。

【0066】

ある実施形態ではパターン化フィーチャにＲＤＬ層上のラインが包含される。また、ある実施形態ではそのパターン化フィーチャが金属で形成される。例えば、本願詳述の通り、本願記載の諸実施形態により欠陥が検出されうる試料を、金属で形成されたＲＤＬラインを有するものとすることができる。その場合、テスト画像内のＲＤＬラインを識別するようコンピュータサブシステム（群）を構成することで、それらにより本願詳述の如くライン開放欠陥に関し検査することが可能となる。同様にして、コンピュータサブシステム（群）を、金属で形成されたその他のパターン化フィーチャを識別し検査に供するよう構成することができる。

【0067】

ある種の実施形態では、パターン化フィーチャの識別に際し、マスクをテスト画像に適用することで、そのテスト画像内でそのパターン化フィーチャ内にある諸画素が、そのテスト画像内の他の全ての画素から仕分けられる。言い換えれば、テスト画像内のパターン化フィーチャの識別に際し、そのパターン化フィーチャに対応するテスト画像内画素を識別することができる。この識別を行える格別に好適なやり方の一つは、マスクをテスト画像に適用することである。そのマスクを、明確に画定及び認定されておりパターン化フィーチャに対応しているエリア（群）と、対応していないそれらとを、有するものにすればよい。例えば、そのマスクを、識別対象たるパターン化フィーチャに対応している透明エリア（群）と、そうしたパターン化フィーチャに対応していない不透明エリア（群）とを、有するものとすればよい（その不透明エリア（群）のなかに注目対象外パターン化フィーチャ、下側又は非パターン化エリア等があってもよい）。一般に、このマスクは、本件技術分野にて既知で好適な何れの構成を有するものであってもよい。マスクをテスト画像に適用する際に、マスクをテスト画像上に重ねた上でそのテスト画像をそのマスクに対し整列させてもよい。そうした重ね合わせ及び整列は、本件技術分野にて既知で好適な何れの要領に従い実行することもできる。

【0068】

本願では、パターン化フィーチャとの関連で識別ステップが記述されているが、実際には、識別ステップにて、同じテスト画像内にある複数個の注目パターン化フィーチャを識別してもよいし、それらが同じ特性を有していても別々な特性を有していてもよい（例．同じ特性を有している複数本のＲＤＬライン、そのうち少なくとも幾本かが互いに別な形状、向き、サイズ等を有している複数本のＲＤＬライン等）。言い換えれば、識別ステップをパターン化フィーチャとの関連で記述したのは、本発明についての理解を簡潔化及び明瞭化するためである。しかしながら、識別ステップは、複数個のパターン化フィーチャに関し同時又は順次実行することができる。同様に、本願では本発明を明瞭性及び簡潔性に鑑み１枚のテスト画像との関連で記述しているが、本願記載の諸ステップは、複数枚のテスト画像に関し順次又は同時実行することができる。テスト画像群に、試料上の１個又は複数個のダイ内の同じダイ内位置にて生成され或いは試料上の１個又は複数個のダイ内の別々なダイ内位置にて生成された複数枚のテスト画像が含まれていてもよい；これは、それらテスト画像が互いに同じパターン化フィーチャを含んでいなくてもよいことを意味している。それらテスト画像には、更に、上述のテスト画像であり、その検査サブシステムの一通り又は複数通りのモードを用い生成されるもののうち、何れを含めることもできる。

【0069】

その種のある実施形態では、１個又は複数個のコンピュータサブシステムが、試料に係るデザインをもとにマスクを生成するよう構成される。こうすることで、本願記載の諸実施形態によれば、デザイン情報をＲＤＬラインマスク生成に利用することができる。例えば、ＫＬＡから商業的に入手可能なＫｒｏｎｏｓ（商標）１０８０ウェハレベルパッケージング検査システムにおいては、ＦｌｅｘＰｏｉｎｔ（商標）アルゴリズムアーキテクチャ（これはＡｌｔａｉｒ（商標）生産ラインからのＫｒｏｎｏｓ（商標）１０８０製品の導入を伴う適応的検査に係るフィーチャである）により、ＲＤＬライン及びそれらライン間のスペースを分離すべくメディアン強度ベースセグメント化が行われる。ＦｌｅｘＰｏｉｎｔ（商標）により、Ａｌｔａｉｒ（商標）検査ツールに係る感度・ヌーサンス間トレードオフ、とりわけその画像強度が通常は比較的静穏なスペースエリアにおけるそれが大きく改善されるため、ＲＤＬライン間橋絡を容易に検出可能となる。とはいえ、やはり発明者が見出したところによれば、ＲＤＬのＬＥＲが原因で、明瞭なラインマスクを生成することが難しくなることがある。ＫＬＡから商業的に入手可能な８９ｘｘツール（商品名）のうち幾つかにおいては、デザイン情報（例．ＧＤＳファイル）に基づきユーザがＦｌｅｘＰｏｉｎｔ（商標）マスク（ＲＤＬライン／スペースに係るそれ）を生成することを可能にするフィーチャが組み込まれるであろうし、またそのデザイン情報をユーザが提供することもできよう。こうしたマスクの生成は、有利なことに、試料画像をもとにしたマスク生成よりもかなり高速、清浄であり、且つＲＤＬのＬＥＲの影響を受けにくい。デザインベースＦｌｅｘＰｏｉｎｔ（商標）マスクであれば、ＲＤＬスペース内橋絡に加えＲＤＬライン開放を、本願記載の諸実施形態により検出することができる。デザイン情報を用いたＦｌｅｘＰｏｉｎｔ（商標）マスク生成は、同一譲受人に係りＺｈａｎｇ ｅｔ ａｌ．による２０２０年６月１５日付米国特許出願第１６／９０１１０２号であり、参照により繰り入れられ本願にて全面説明されていると見なされるそれに記載の如く、実行できるものであり、またこのフィーチャは、ＫＬＡから商業的に入手可能な８９ｘｘツール（商品名）上で、ＤｅｓｉｇｎＷｉｓｅ（登録商標）フィーチャとして利用することができよう。本願記載の諸実施形態は、更に、同特許出願に記載の如く構成することができる。

【0070】

ＲＤＬラインにおけるライン開放欠陥検出の扱いに関しては、本願記載の諸実施形態では、デザインベースＲＤＬラインスペースマスクの比較的迅速且つ容易な生成に発する利益を、得ることができる。デザインベースＦｌｅｘＰｏｉｎｔ（商標）マスク生成を用いることの直接的な利点は、それらの実施形態にて、純粋な合計画像強度に依存することなく、パッチ対マスクアライメント（ＰＭＡ）、即ちマスクを画像上に正確に配置するためのＦｌｅｘＰｏｉｎｔ（商標）フィーチャ内コンポーネントを、実行できる点にある。従って、前層シフト（図３に示されているそれ）に対するＲＤＬ由来の曖昧性又は混乱が、アライメントプロセスに影響しないこととなる。

【0071】

また、その種のある実施形態では、マスクによって、パターン化フィーチャに備わり別々な向きを有している諸部分内の諸画素が別々の領域へと仕分けられ、本願詳述の決定ステップ及び検出ステップがそれら別々の領域に関し個別実行される。例えば、別々な向きを有しているＲＤＬライン部分に、別々の領域マスクＩＤを容易に割り当てることができ、ひいては別々の検査アルゴリズム及びそれに関連するパラメータ群を適用することができる。デザインベースＲＤＬライン／スペースマスクをメディアン参照ダイ（ＭＲＤ）画像、例えば本件技術分野にて既知で好適な何れかの要領に従い生成されたそれの上に、重ねることができる。別々な色その他の好適な標章を、別々な領域ＩＤを表現するのに用いることができる。有色マスクその他の標章を欠く諸画素を以て非検査領域、即ち注目対象外領域或いは無関心エリアとすることができる。

【0072】

図６に示されている通り、デザイン情報で以て、連続的なＲＤＬラインを、それらＲＤＬライン間のスペースに加え、別々な向きを有する別々の領域、例えば横向き、縦向き、４５度斜め及び１３５度斜め向きのそれへと、容易に分けることができる。具体的には、図６には別々なパターン化フィーチャの例６００、６０２、６０４及び６０６が示されており、それらパターン化フィーチャに備わり別々な向きを有している諸部分が別々な領域へと仕分けられている。パターン化フィーチャ６００は、横向きな部分６０８、６１２及び６１６、４５度斜め向きな部分６１０、並びに１３５度斜め向きな部分を有する部分６１４を有している。パターン化フィーチャ６０２は、横向きな部分６１８、６２２及び６２６、４５度斜め向きな部分６２０、並びに１３５度斜め向きな部分６２４を有している。パターン化フィーチャ６０４は、縦向きな部分６２８、６３２及び６３６、１３５度斜め向きな部分６３０、並びに４５度斜め向きな部分６３４を有している。パターン化フィーチャ６０６は、縦向きな部分６３８、６４２及び６４６、１３５度斜め向きな部分６４０、並びに４５度斜め向きな部分６４４を有している。

【0073】

パターン化フィーチャ（群）の諸部分のうち同じ向きを有するものを同じ領域内へと仕分けることができ、パターン化フィーチャ（群）の諸部分のうち別々な向きを有するものを別々の領域へと仕分けることができる。その種のある例によれば、パターン化フィーチャ６００の部分６０８、６１２及び６１６内の諸画素を第１領域へと仕分け、パターン化フィーチャ６００の部分６１０内の諸画素を第２領域へと仕分け、パターン化フィーチャ６００の部分６１４内の諸画素を第３領域へと仕分けることができる。図６に示されている他のパターン化フィーチャの部分内の諸画素を同じやり方で仕分け、諸領域をパターン化フィーチャ毎に個別生成することができる。

【0074】

複数個のパターン化フィーチャの諸部分のうち同じ向きを有する部分内の諸画素を、同じ領域へと仕分けることができる。例えば、パターン化フィーチャ６００の部分６０８、６１２及び６１６内、並びにパターン化フィーチャ６０２の部分６１８、６２２及び６２６内の画素を、第１領域へと仕分けることができる。パターン化フィーチャ６００の部分６１０内、パターン化フィーチャ６０２の部分６２０内、パターン化フィーチャ６０４の部分６３４内、並びにパターン化フィーチャ６０６の部分６４４内の画素を、第２領域へと仕分けることができる。パターン化フィーチャ６００の部分６１４内、パターン化フィーチャ６０２の部分６２４内、パターン化フィーチャ６０４の部分６３０内、並びにパターン化フィーチャ６０６の部分６４０内の画素を、第３領域へと仕分けることができる。パターン化フィーチャ６０４の部分６２８、６３２及び６３６内、並びにパターン化フィーチャ６０６の部分６３８、６４２及び６４６内の画素を、第４領域へと仕分けることができる。

【0075】

別々の領域ＩＤを、ＲＤＬライン全体に亘り別々のラインセグメントに関し定義することができ、またそれらを、図６に示されている別々な塗りつぶしパターンにより、或いは別のやり方例えば別々なマスク色で以て、表現することができる。１個又は複数個のコンピュータサブシステムにて、相応なＲＤＬ抽出ルールスクリプトを用いＤｅｓｉｇｎＷｉｓｅ（登録商標）フィーチャで以て、本願記載のマスクを容易に生成し用いることができる。そのマスクのセットアップは、レシピセットアップ期間中に実行することができる。

【0076】

テスト画像内にありパターン化フィーチャ内に所在している少なくとも１個の画素に関し、欠陥候補の検出に際して、その少なくとも１個の画素の特性と、そのテスト画像内にありその少なくとも１個の画素の所定窓に所在している他の諸画素の特性と、の間の差分が決定され、決定された差分に基づきその少なくとも１個の画素にて欠陥候補が検出される。これらのステップでは、ＲＤＬライン／スペースにおける構造的連続性／不連続性とＲＤＬライン／スペースに特有なノイズ統計とが、欠陥例えばライン開放欠陥を検出すべく解明及び利用される。これらのステップの目標たりうるのは、上述した如くＲＤＬラインマスクの助力で以てライン開放欠陥を検出することである。上述の通り、ダイ対ダイその他のテスト対参照比較によりもたらされる差分強度では、ＲＤＬライン粗さ故に、非常に多くのノイズがもたらされることとなる。しかしながら、そのテスト画像それ自体を見れば、ライン開放欠陥信号がそこにあることが明らかである。例えば図７中のテスト画像にはライン開放欠陥が明瞭に表示されている。具体的には、テスト画像７００には比較的小さなライン開放欠陥７０２が表示されている。テスト画像７０４には、ライン薄れ欠陥７０６と、比較的大きなライン消失欠陥７０８とが表示されており、またそれらがラインの斜めセグメントとそのラインの別の横向きセグメントの双方にあるが、参照画像７１０ではそれらが見えていない。これらの画像ではラインの粗さも非常に明らかである。

【0077】

本願記載の諸実施形態では、その構造的連続性／不連続性の特性を用いライン開放欠陥が検出される。ＲＤＬライン構造については、本願記載の諸ステップに関わる二通りの所見がある。一つ目の所見はライン開放欠陥エリア内の諸画素に係るものであり、それらの画素がスペースに「属して」いて、それらスペースが通常はＢＦモードにてラインよりも低く及び／又は均一な強度を有していることである。二つ目の所見はＲＤＬラインのエッジ付近の諸画素に係るものであり、その強度が通常はディップ、即ちライン内画素の強度よりも低いがスペース内画素の強度よりも高いところを、有していることである。

【0078】

上述の通り、ある実施形態では、マスクにより、パターン化フィーチャの諸部分のうち別々な向きを有するものが別々の領域へと仕分けられ、またその種のある実施形態では、本願詳述の決定及び検出ステップがそれら別々の領域に関し個別実行される。例えば、デザインベースＦｌｅｘＰｏｉｎｔ（商標）マスク（ネイティブ検査画素ベースのそれ）の利便性を活かすことで、本願記載の諸実施形態によれば、フレーム内画素が横向きＲＤＬライン、縦向きＲＤＬライン、１３５度ＲＤＬライン、４５度ＲＤＬライン、ＲＤＬライン間スペース、別々な向きを有するＲＤＬライン間のスペース、無関心エリア等に属するか否かを、±１画素の正確性で以て容易に識別することができる。その上で、本願記載の諸ステップを、ライン及びスペースに備わり別々な向きを有している別々な領域、潜在的には１個又は複数個の別々なパラメータ例えば別々の所定窓サイズ、別々の閾値、別々の感度等を有している諸領域に関し、個別実行することができる。例えば、ラインのうち縦向きな諸領域を、第１の所定窓サイズ及び形状と第１の閾値又は感度とで以て検査することができ、ラインのうち横向きな諸領域を、第２の所定窓サイズ及び形状と第２の閾値又は感度とで以て検査することができる。本願記載の諸ステップの他のパラメータも同様に変化させることができる。本願記載の他のパターン化構造及び向きに関しても、それらのパラメータを変化させることができる。

【0079】

その種のある実施形態では、１個又は複数個のコンピュータサブシステムが、別々の領域に関し決定ステップを個別実行するため用いられる所定窓の一通り又は複数通りの特性を、相独立に決定するように構成される。例えば、空間的不連続性判別に用いられる所定窓サイズを、別々なＲＤＬラインセグメントに係る検査レシピ内で定義することができる。各種のラインセグメントを、それ自身の特有窓サイズ定義を有するものとすることができる。それら窓サイズ定義は、レシピセットアップフェーズにて決定することができる。

【0080】

図１１には、様々なＲＤＬラインセグメントに関し別々な所定窓サイズ定義が示されている。それら所定窓は、白色で括られたエリアによりそれら画像中に示されている。例えば画像１１００には、横向きラインセグメントに係る所定窓サイズ定義が示されている。画像１１０２には、縦向きラインセグメントに係る所定窓サイズ定義が示されている。画像１１０４には、１３５度斜め向きＲＤＬラインセグメントに係る所定窓サイズ定義が示されており、画像１１０６には、４５度斜め向きＲＤＬラインセグメントに係る所定窓サイズ定義が示されている。

【0081】

ある実施形態では、差分を決定する際に、少なくとも１個の画素並びに所定窓内の他の諸画素の特性のレンジ、即ちその少なくとも１個の画素並びにその所定窓内の他の諸画素の特性の最大値・最小値間差分たるレンジが決定され、欠陥候補を検出する際に、閾値がそのレンジに適用される。本願には、単一ダイベース検査に係る手法の実施形態が２個記載されている。この手法では、その空間レンジ窓（即ち所定窓）に基づく空間的連続性指標が用いられる。上述した二通りの所見を踏まえれば、ＲＤＬライン上の画素毎に、ＲＤＬラインセグメント上の画素を中心とする空間窓を案出し、レンジ（最大・最小強度画素間差分）を計算することができる。

【0082】

図８には、どのようにして本手法によりＲＤＬライン上の欠陥が首尾よく検出されるかが示されている。具体的には、図８には、横向きＲＤＬラインにおけるライン開放欠陥による構造的不連続性を検出するための指標としてレンジを用いる例８００と、斜め向きＲＤＬラインにおけるライン開放欠陥の構造的不連続性を検出するための指標としてレンジを用いる例８１０とが、示されている。例８００の画像はライン８０２及びスペース８０４並びに２個の所定窓８０６及び８０８についてのものであり、それら所定窓がそれらラインのうち１本の別々な部分上に重なっている。所定窓８０６及び８０８はまさに同じ所定窓についての二例であり、図示の通りそれらラインのうち一方のなかにある別々な画素を中心としている。例８１０の画像はライン８１２及びスペース８１４並びに２個の所定窓８１６及び８１８についてのものであり、それら所定窓がそれらラインのうち１本の上に重なっている。上掲のものと同様、所定窓８１６及び８１８はまさに同じ所定窓の二例であり、図示の通り、それらラインのうち一方のなかにある別々な画素を中心としている。所定窓８０６及び８１６の中心にある画素に関し決定されるレンジ値は、それら所定窓内の画素が何れも比較的低強度で静穏なスペース内にあるため比較的低くなる。これに対し、所定窓８０８及び８１８にて決定されるレンジ値は比較的高い。例えば、検査サブシステムの検査画像用光レベル設定に基づき、それらレンジを、明るいライン構造及びほの暗い空白背景のうちの最大値とすることができる。

【0083】

図８に示されるところによれば、この所定窓により、本願記載の諸実施形態にてＲＤＬ不連続性を比較的低い情報処理コストで以て検出することができる。無論、そうしたＲＤＬライン開放欠陥が検出される感度は、その窓のサイズに依存する。その窓サイズが大き過ぎると、幾つかのかなり小さめなライン開放を見つけ損ねかねない。小さ過ぎるとヌーサンスが入り込みかねない。しかしながら、この検出方法それ自体は、必ずしも、０の又はごく低いヌーサンス率で以て十分高い捕捉率にすることを狙っていない。寧ろ、この検出手法は、「安価且つ適正な」ＲＤＬライン開放検出方法として用いうるものである。本願記載の他の諸ステップを実行することで、検出された欠陥候補をヌーサンスと欠陥とに仕分けることができる。

【0084】

また、その種のある実施形態では、１個又は複数個のコンピュータサブシステムが、欠陥候補が欠陥であるか否かをその欠陥候補の一通り又は複数通りの特性に基づき判別するようにも構成される。例えば、こうした検出方法を、ある種のモルフォロジカルな後処理と組み合わせることで、比較的小さなライン開放ヌーサンスが除外されるようにし、及び／又は、ＫＬＡから商業的に入手できる幾つかのツール上で利用可能な欠陥分類モジュールたるｉＤＯ（商標）を通じて最終欠陥分類が割り当てられるようにしてもよいし、また、深層学習（ＤＬ）ベースビニング（ビン分け）と組み合わせることで、過剰なヌーサンスが除外され実ライン開放ＤＯＩが留置されるようにしてもよい。そうしたモルフォロジカル後処理及び欠陥分類やビニングは、本願詳述の如く実行することができる。

【0085】

その種のある実施形態では、欠陥候補のなかに、パターン化フィーチャにおける完全開放が含まれる。例えば、上述の第１手法は比較的単純かつ高速であり、ＲＤＬライン検査向けに現在用いられている他の諸方法及びシステムよりもヌーサンスが検出されにくくなるものではあるが、その性能が、完全ライン開放に関しては良好な反面で部分ライン開放に関しては必ずしもそうでないものである。

【0086】

第２手法は、パターン化フィーチャにおける平均強度に対する画素強度の差分に基づくものであり、潜在的には各ダイフレーム内の対応する同じＲＤＬラインセグメントにおけるそれに基づくものである（これを本願では単純に「単一ダイ差分対平均」或いは「ＳＤＤｉｆｔＭｅａｎ」とも呼ぶ）。例えば、別のある実施形態では、その差分を決定する際に、少なくとも１個の画素の特性と、その少なくとも１個の画素及び所定窓内にある他の諸画素についてのその特性の平均と、の間の差分が決定される。その平均や、画素特性とその平均との間の差分は、何れか好適な要領で決定すればよい。

【0087】

その種のある実施形態では、その所定窓内に、テスト画像内のパターン化フィーチャの全体が囲い込まれる。例えば、第１手法とは違い、そのなかで差分が決定される所定窓内に、テスト画像内のパターン化フィーチャの全体を所在させることができる。具体的には、識別されたパターン化フィーチャ内の全画素の特性例えば強度の平均を決定することができ、その上で、そのパターン化フィーチャ内の何れか１個の画素の特性とその平均との間の差分を決定して、本願記載の検出ステップ向けに用いることができる。こうした実施形態は、図８の例８００に示されている諸ラインのように、テスト画像内のパターン化フィーチャ全体がある単一の向きを有している場合に、好適たりうる。

【0088】

また、その種のある実施形態では、その所定窓内に、テスト画像内のパターン化フィーチャの全体と、そのテスト画像の他の１個又は複数個のパターン化フィーチャの全体とが囲い込まれる；但し、当該他の１個又は複数個のパターン化フィーチャの全体が当該パターン化フィーチャと同じ種類及び向きを有するものとする。例えば、テスト画像内に同じ種類及び向きを有する複数個のパターン化フィーチャ、例えば図８の例８００に示されている諸ラインがある場合、そのテスト画像内のそれらパターン化フィーチャ全てにおける画素全ての特性の平均を決定した上で、それらパターン化フィーチャ内の何れか１個の画素の特性とその平均との間の差分を決定し、本願記載の検出ステップ向けに用いることができる。テスト画像内にあり同じ種類及び向きを有しているパターン化フィーチャのうち複数個（或いは全て）をもとに平均を決定することで、本願記載の諸検出ステップに関わる長所を提供すること、例えばその平均をより安定なものとし且つそのパターン化フィーチャにおけるノイズに対しあまり反応しないものとすることができる。加えて、そのテスト画像内のそのパターン化フィーチャ又はフィーチャ群のみをもとに（並びにその試料に関し生成される他の全ての画像例えば他のテスト画像又は参照画像をもとにせずに）平均を決定することで、有利なことに、その平均に対する非欠陥性の試料内又は試料横断的変動の影響を低減することができる。

【0089】

その所定窓を、諸パターン化フィーチャに備わり別々な向きを有し且つ別々の画素領域内に仕分けられている別々な部分に関し、同様に変化させることもできる。例えば、テスト画像内のＲＤＬライン内の横向きセグメント内にある全画素をもとにある平均を決定し、そのテスト画像内のＲＤＬラインの縦向きセグメント内にある全画素をもとに別の平均を決定し、等々とすればよい。その上で、何れか１個の画素に関し差分を決定するのに用いられる平均を、そのＲＤＬラインに備わりその画素が所在しているセグメントを踏まえ選定すればよい。言い換えれば、テスト画像内のある画素があるＲＤＬラインの縦向きセグメント内に所在しているのであれば、そのテスト画像内の諸ＲＤＬラインの縦向きセグメント全て（又はそのうちの少なくとも幾本か）をもとに決定された平均を選択し、その画素に係る差分の決定に用いることができる。

【0090】

その種の更なる実施形態では、欠陥候補の検出に際し、その平均と、その少なくとも１個の画素及びその所定窓内の他の諸画素の特性と、をもとに標準偏差が決定され、その差分をその標準偏差で除算することにより信号強度が決定され、その信号強度に対しある閾値が適用される。この着想は比較的単純であり、各フレーム内のラインセグメントのグループ（例．横向き、縦向き、１３５度斜め向き及び４５度斜め向きＲＤＬセグメント）毎に、平均強度と強度の標準偏差とを計算すればよい、というものである。この場合の検査は、対応するラインセグメント群に関し、以下の等式
信号強度＝（画素強度－平均強度）／標準偏差
に記載の如く、各画素の相対強度を単純に求めるものとなる。

【0091】

その信号強度が所定閾値（極性特化的であり暗欠陥と明欠陥とでは閾値が異なる）よりも大きい場合、その画素は不正常である。本方法は、概念的には単純であるが、情報処理上は比較的高価となりうる。例えば、本方法は２回のフレーム画素訪問パス、即ち各領域又はグループにおけるノイズ統計（例．平均及び標準偏差）を集めるための第１パスと、相対強度計算及び異常検出のための第２パスとを、含むものとなろう。平均及び標準偏差を、本件技術分野にて既知で好適な何れかの要領に従い他のやり方で決定することもできる。

【0092】

その種のある実施形態では、１個又は複数個のコンピュータサブシステムが更に、テスト画像に関し生成されたメディアン参照画像をもとに平均及び標準偏差を決定するよう構成される。例えば、諸スペースセグメントにおける平均強度のレンジの対応パラメータを、ＲＤＬスペースセグメントマスク及びその下側のＭＲＤ画像を用いて自動計算すればよい。ＭＲＤ画像は、本件技術分野にて既知で好適な何れかの要領に従い生成すればよい。このステップは、レシピセットアップ期間にて実行することができる。

【0093】

スループット最適化を踏まえ実行されるオプション的なステップにて、ＲＤＬラインセグメントデザインポリゴンをもとにマスクを生成した（即ちそれらＲＤＬポリゴンのデザインをそのＭＲＤ画像内のＲＤＬライン構造に対し整列済にした）後に、横向き、縦向き、４５度斜め向き及び１３５度斜め向きＲＤＬラインセグメントの画素強度の平均及び標準偏差を計算することや、同様の計算をＲＤＬラインセグメント間スペースセグメント内のそれら画素に関し実行することができる。これらのステップはレシピセットアップ期間にて実行することができる。

【0094】

また、その種のある実施形態では、１個又は複数個のコンピュータサブシステムが、テスト画像をもとに平均及び標準偏差を決定するよう構成される。例えば、それら平均及び標準偏差を１枚のテスト画像から上述の如く決定でき、上述のそれと同じ利点が提供されることとなる。こうすることで、本願記載の諸実施形態によれば、真の単一ダイ画像（ＳＤＩ）欠陥検出を行うことができる。

【0095】

ある種の実施形態によれば、パターン化フィーチャの識別に際し、マスクをテスト画像に適用することによって、そのテスト画像内でそのパターン化フィーチャ内にある諸画素をそのテスト画像内の他の全ての画素から仕分けた上で、そのマスクの適用結果を前処理することにより、そのパターン化フィーチャの１本又は複数本のエッジを越えたところにある１個又は複数個の画素を識別すること、並びにその識別された１個又は複数個の画素をそのパターン化フィーチャ内の画素群から除外することができる。また、ある実施形態によれば、パターン化フィーチャの識別に際し、マスクをテスト画像に適用することによって、そのテスト画像内でそのパターン化フィーチャ内にある諸画素をそのテスト画像内の他の全ての画素から仕分けた上で、そのマスクの適用結果を後処理することにより、そのパターン化フィーチャの１本又は複数本のエッジを越えたところにある１個又は複数個の画素を識別すること、並びにその識別された１個又は複数個の画素をそのパターン化フィーチャ内の画素群から除外することができる。これらの実施形態によれば、先に詳述した通りマスクをテスト画像に適用しそのマスクの適用結果に対し前処理及び後処理の何れか（或いは更にその双方）を適用することで、そのステップにおけるあらゆるマージナリティに対処することができる。例えば、システム限界故に、大抵のシステムではマスク配置正確度がおよそ±１．５画素となろう。後に詳述する図９にて看取されうる通り、ズームレベルでは、諸ＲＤＬラインセグメント内に余分なスペース画素が現れうる。それら余分なスペース画素が過剰なヌーサンス検出をもたらすこととなる。従って、よりロバストな前処理又は後処理にすることが、そうしたヌーサンス検出を軽減する上で有利であろう。それら余分なスペース画素を扱える方法は二通りあり、それは（１）ＲＤＬラインセグメントマスクを前処理することによってラインセグメント内スペース画素を除外する、（２）後処理することによって過剰なスペース画素のうち強度が低めなものを除外する、というものである。何れのやり方でも、その演算には、本願記載の第１手法よりも高価な計算がつきものとなる。これら前及び後処理ステップは、本件技術分野にて既知で好適な何れの要領に従い別様に実行することもできる。

【0096】

具体的には、図９には、試料に関し生成された２枚のテスト画像９００及び９０８が示されている。テスト画像９００内には２本のＲＤＬライン９０２及び９０４があり、ＲＤＬライン９０４内にはライン開放欠陥９０６がある。テスト画像９０８内にも２本のＲＤＬライン９１０及び９１２があるが、何れもライン開放欠陥を有していない。とはいえ、それらの画像に関し本願記載の如く相対信号強度を決定することで、テスト画像９００内ライン開放ＤＯＩ及びＲＤＬラインエッジ９１４在ヌーサンス双方の検出が果たされることとなる。言い換えれば、ＳＤＤｉｆｔＭｅａｎ法によるＲＤＬライン開放検出によって、ライン開放欠陥及び部分ライン開放欠陥の実効的な検出が行われるだけでなく、そのＲＤＬラインエッジにある諸画素に関し過剰なヌーサンスを検出することもできる。従って、上述の前及び後処理ステップは、本願記載の諸実施形態向けの重要なヌーサンス減数技術となりうる。

【0097】

更なる実施形態では、欠陥候補にパターン化フィーチャ内の完全又は部分開放が含まれる。例えば、図１０に示されている通り、ＳＤＤｉｆｔＭｅａｎ法によって、完全ライン開放欠陥及び比較的大きな部分ライン開放の双方を検出することができる。具体的には、ＳＤＤｉｆｔＭｅａｎ法によって、完全ライン開放欠陥、例えば図９のテスト画像９００中に示されているライン開放欠陥９０６と、部分ライン開放欠陥、例えば図１０に示すテスト画像１０００の円内部分１００２内に示されているそれとを、共に検出することができる。このようにして、ＳＤＤｉｆｔＭｅａｎ法により相対信号強度を決定することで、部分ライン開放を検出することができる。

【0098】

ある種の実施形態では、１個又は複数個のコンピュータサブシステムが、欠陥候補が欠陥であるか否かを、検出ステップの結果を対象にしてモルフォロジカル演算を実行することにより判別するよう、構成される。例えば、本願記載の諸実施形態にて、モルフォロジカル演算を用い比較的少数の候補画素クリークを除外することができる。本願に記載されている二通りの単一ダイベースＲＤＬライン開放候補検出方法においては、不可避的に、どちらの方法でもＤＯＩ限定捕捉が行われない。両方法では、旧来型のダイ対ダイ差分ベース検査方法でのそれより良好なＤＯＩ捕捉率対ヌーサンス率関係がもたらされる。通常、後者では膨大なヌーサンス検出で以て検査が圧倒されてしまい、実ＤＯＩの検出が不可能となる。新規な単一ダイベース法によれば、空間的不連続性ベースのそれであれ相対信号強度ベースのそれであれ、かなり低いヌーサンス率にてかなり良好な捕捉率がもたらされることとなる。とはいえ、生産上有益なウェハ検査にするには、ヌーサンスを更に減らすことが望ましい。そうしたヌーサンスについてのある所見によれば、それらは通常はスポラディック拡散性であり、且つ比較的小さい画素カウントクリークを伴っている。そのため、モルフォロジカル演算を実行することで、それら比較的小さなサイズのヌーサンスを除外することができる。そうしたモルフォロジカル演算ベースヌーサンスフィルタリングにより、その検査の後処理ステージにて、かなりの量、ヌーサンスを減らすことができる。それらのモルフォロジカル特性との関連での欠陥候補の分析や、それらモルフォロジカル特性の使用による潜在的ＤＯＩからの潜在的ヌーサンスの仕分けを、何らかの好適な要領に従い別様に実行することもできる。

【0099】

ある付加的実施形態においては、１個又は複数個のコンピュータサブシステムが、欠陥候補が欠陥であるか否かを、テスト画像に基づきその欠陥候補をビニングすることにより判別するよう、構成される。また、ある実施形態では、１個又は複数個のコンピュータサブシステムが、欠陥候補が欠陥であるか否かを、テスト画像に対し深層学習（ＤＬ）ベースクラシファイアを適用することにより判別するよう、構成される。例えば、それら実施形態にて、ｉＤＯ（商標）ベースビニング又はＤＬベースビニングを用いることで、ヌーサンスを更に除外することができる。その種のある例によれば、空間寸法が比較的大きな何らかの構造が存在していても、それを、その外見、例えばＲＤＬラインエッジ粗さ対部分ライン開放関係或いはライン曲がりにより、ヌーサンスとして識別することができる。ｉＤＯ（商標）インラインビニングを用いることで、各並列処理ユニットレベルにて、潜在的ヌーサンスをフィルタ除去することができる。ＤＯＩとヌーサンスとを視覚的に区別できる場合は、欠陥候補パッチを用いるＤＬビニングによって、ｉＤＯ（商標）クラシファイアでのそれより良好なヌーサンス減数結果が得られることがある。ＤＬベースビニングは、２０２０年３月３１日付でＨｅ ｅｔ ａｌ．に対し発行された特許文献１０に記載の如く実行されうるので、参照によりその特許を繰り入れ本願にて全面説明されていると見なすことにする。ＤＬベースヌーサンスフィルタリングは、Ｈｕａｎｇ ｅｔ ａｌ．による２０１９年１０月２４日付米国特許出願第１６／６６３２８３号に記載の如く実行されうるので、参照によりその特許出願を繰り入れ本願にて全面説明されていると見なすことにする。本願記載の諸実施形態は更に、それら特許及び特許出願に記載の如く構成することができる。

【0100】

ある実施形態では、決定及び検出ステップが参照画像無しで実行される。言い換えれば、欠陥候補の検出を、ダイ対ダイ検査の如く２枚のダイ画像が必要なものやダイ対参照検査の如くテスト及び参照画像が必要なものではなく、単一画像欠陥検出によるものとすることができる。例えば金属グレインは、バックエンドウェハ検査におけるメジャーなヌーサンスである。金属グレインは試料例えばウェハ上に亘り（例．ウェハ上のダイ全てに亘り）ランダムに分布するので、ダイ対ダイ差分により金属グレインを相殺することはできない。具体的には、金属層に関しダイ対ダイ減算により生成された差分画像が、減算では相殺できず事象として検出されうるグレインノイズを、含むものとなる。実際、ダイ対ダイ差分ベース手法では、金属グレイン由来のノイズが増幅されかねず、それによりＤＯＩを検出できなくなることがある。そのため、現在用いられているダイ対ダイ欠陥検出及びビニング手法は、そうした試料向けにはうまく働かない。その点、本願記載の諸実施形態は、隣接ダイ中のそれであれ標準参照ダイであれ、どのような参照ダイも用いることなく、任意のダイにおける欠陥を検出及び分離するよう、構成することができる。本願記載の諸実施形態によれば、ＤＬを通じ或いは本願詳述の別な要領に従い、１枚のダイ欠陥パッチ画像によって、ＤＯＩ候補を検出すること及び真のＤＯＩ金属グレインヌーサンスから仕分けることができる。

【0101】

図１２には、本願記載の如く欠陥を検出するため実行されうる諸ステップの一実施形態が描かれている。これらのステップは二つの別々なフェーズ、即ちセットアップ（設定）フェーズ１２００及びランタイム（実行時）フェーズ１２０２にて実行することができる。セットアップフェーズにおいては、１個又は複数個のコンピュータサブシステムにて、デザインデータ１２０４例えばＧＤＳファイルを入力として用い、レンダリング兼配置ステップ１２０６を本件技術分野にて既知で好適な何らかの要領で実行することができる。セットアップフェーズにおいては、また、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにて基準生成ステップ１２０８を実行すること、例えばＭＲＤその他の種類の基準を試料検査用に生成することができる。それら基準生成ステップ及びレンダリング兼配置ステップの結果を、そのコンピュータサブシステム（群）にて用いセグメントマスク生成ステップ１２１０を行うこと、例えば本願記載のセグメントマスクのうちあるものを生成することができる。また、そのコンピュータサブシステム（群）にて、基準生成ステップ１２０８の出力を用いてアンカーサイト探索ステップ１２１２を行い、諸アンカーサイトを既生成の基準に従い選定することができる。その上で、それらアンカーサイトを検査プロセスにて用いて、検査サブシステムにより生成された諸画像を共通の基準に対し整列させることができる。

【0102】

検査実行時には、検査を実行している個々のＣＰＵコアへとレシピパラメータを送り出せばよい。このランタイムフェーズにて、別のＲＤＬライン／スペースセグメントに係る付加的なレシピパラメータ群を、その検査に用いられるマスクと併せ検査コンピュータへと送り出してもよい。ランタイムフェーズにおいては、１個又は複数個のコンピュータサブシステムにて、アンカーサイト探索ステップの出力を用いてパッチ対マスクアライメントステップ１２１４を実行することにより、その検査サブシステムにより生成された諸画像をそのマスクに対し整列させることができるので、それら画像内のパターン化フィーチャを本願詳述の如く走査画像上マスク配置ステップ１２１６により識別することが可能となる。その後は、ステップ１２１８に示されている通り、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにより、本願記載の如くセグメントベースダイ対ダイ（ＤｔＤ）差分強度ベース検査又は単一ダイ（ＳＤ）検査を実行する。例えば、ランタイムフェーズでは、そのセグメントベースＤｔＤ／ＳＤターゲット強度ベース検査ステップにて、セグメントマスクによる旧来的なダイ対ダイ検査を行うことも、本願にて詳述されている二つの手法のうち一つによる新規なセグメントマスク案内型単一ダイ検査を実行すること、即ち（１）構造的連続性に係る空間窓、及び／又は、（２）画素強度と同セグメント内でのその平均強度との間の差分であり例えば同セグメントの標準偏差により正規化されている差分、によるものを実行することもできる。

【0103】

図１３には、「空間的連続性」ベース単一ダイＲＤＬライン開放検出のため本願記載の諸実施形態により実行されうる諸ステップの一実施形態が描かれている。図１３に示されている通り、これらのステップは二つのフェーズ、即ち検出行程フェーズ１３００及び後処理フェーズ１３０２にて実行される。１個又は複数個のコンピュータサブシステムでは前処理ステップ１３０４、例えば本願記載の前処理ステップのうち何れかが実行される。前処理ステップが完遂された後には、ステップ１３０６に示されている通り、画素ループが済んだか否かの判別で以て検出行程を開始することができる。「画素ループ」の実行とは、ジョブフレーム、パッチ画像、テスト画像等のなかの個別画素を通り（訪れ）巡回するという意味である。画素ループが済んでいる場合は、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムは後処理フェーズへと進む。

【0104】

画素ループが済んでいないと判別された場合は、ステップ１３０８に示されている通り、画素がＲＤＬラインｎ上にあるか否かが、１個又は複数個のコンピュータサブシステムにて判別される。画素がＲＤＬライン上にない場合は、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにてステップ１３０６が反復される。画素がＲＤＬライン上にあると判別された場合は、ステップ１３１０に示されている通り、その画素の強度がレンジ（ｎ）内にあるか否かがそのコンピュータサブシステム（群）にて判別される。レンジ内画素強度は、そのレンジ設定の最小値よりも大きく且つそのレンジ設定の最大値よりも小さい強度として、定義することができる。その画素がレンジ（ｎ）内でない場合は、この１個又は複数個のコンピュータサブシステムはステップ１３０６へと戻る。その画素強度がレンジ（ｎ）内であると判別された場合は、ステップ１３１２に示されている通り、その単一ダイ画素窓レンジが閾値未満であるか否かがその１個又は複数個のコンピュータサブシステムにて判別される。単一ダイ画素窓レンジが閾値未満である、とは、隣接画素最大強度－隣接画素最小強度が閾値設定未満であるという意味である。その単一ダイ画素窓レンジが閾値未満でない場合、この１個又は複数個のコンピュータサブシステムはステップ１３０６へと戻る。その単一ダイ画素窓レンジが閾値未満であると判別された場合、ステップ１３１４に示されている通り、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにてその画素が欠陥性としてマークされる。ステップ１３１４の後、この１個又は複数個のコンピュータサブシステムはステップ１３０６へと戻る。

【0105】

１個又は複数個のコンピュータサブシステムにより、画素ループが済んだとステップ１３０６にて判別されたときには、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにより、欠陥ブロブが後処理フェーズ１３０２のステップ１３１６にて生成される。その上で、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにより、その欠陥ブロブループが済んだか否かがステップ１３１８にて判別される。欠陥ブロブループが済んでいないと判別された場合、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにより、そのブロブにおける欠陥画素の個数が閾値よりも大きいか否かが、ステップ１３２０に示されている通り判別される。そのブロブにおける欠陥画素の個数がその閾値よりも大きくない場合、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムはステップ１３１８に戻る。そのブロブにおける欠陥画素の個数がその閾値よりも大きい場合は、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにより、ステップ１３２２に示されている通り欠陥が生成される。その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにて欠陥が生成された後は、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムはステップ１３１８に戻る。その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにて、その欠陥ブロブループが済んだと判別されたときには、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにより後処理ステップ１３２４、例えば本願記載の後処理ステップのうち何れかが実行される。その後は、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにて結果リターンステップ１３２６が実行され、そのコンピュータサブシステム（群）により実行された諸ステップのうち何れかの結果がそのステップにて検査結果ファイルその他の好適なファイルとして出力される。

【0106】

図１４には、「正規化相対強度対平均」ベース単一ダイＲＤＬライン開放検出のため本願記載の諸実施形態により実行されうる諸ステップの一実施形態が描かれている。図１４に示されている通り、これらのステップは二つのフェーズ、即ちノイズ収集行程フェーズ１４００及び検出行程フェーズ１４０２にて実行することができる。そのノイズ収集行程の開始に先立ち、１個又は複数個のコンピュータサブシステムにて前処理１４０４、例えば本願記載の前処理ステップのうち何れかが実行される。前処理ステップ（群）が完遂された後は、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにて、ステップ１４０６に示されている通り、第１画素ループが済んだか否かの判別によりノイズ収集行程が開始される。第１画素ループが済んでいない場合は、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにて、ステップ１４０８に示されている通り、画素がＲＤＬラインｎ又はスペースｍ上にあるか否かが判別される。画素がＲＤＬラインｎ又はスペースｍ上にないと判別された場合は、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムはステップ１４０６に戻る。画素がＲＤＬラインｎ又はスペースｍ上にあると判別された場合は、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにて、ステップ１４１０に示されている通り、ライン（ｎ）及び／又はスペース（ｍ）の諸セグメントに係る強度の平均及び標準偏差（ｓｔｄ）が収集される。その１個又は複数個のコンピュータサブシステムによりステップ１４１０が実行された後は、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムはステップ１４０６へと戻る。

【0107】

その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにより、ステップ１４０６にて、第１画素ループが済んだと判別されたときには、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにより、ステップ１４１２にて、第２画素ループが済んでいるか否かを判別することで検出行程１４０２が開始される。その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにて、第２画素ループが済んでいないと判別された場合は、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにて、画素がＲＤＬラインｎ又はスペースｍ上にあるか否かが、ステップ１４１４に示されている通り判別される。画素がＲＤＬラインｎ又はスペースｍ上にないと判別された場合、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムはステップ１４１２に戻る。画素がＲＤＬラインｎ又はスペースｍ上にあると判別された場合は、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにて、ステップ１４１６に示されている通り、（画素強度－平均［ｎ］）／ｓｔｄ［ｎ］で以てその画素の信号強度が計算される。その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにて画素の信号強度が計算された後は、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにて、その画素の信号強度が閾値より大きいか否かが、ステップ１４１８に示されている通り判別される。画素の信号強度が閾値よりも大きくない場合、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムはステップ１４１２に戻る。その画素信号強度閾値よりも大きい場合、そのコンピュータサブシステム（群）にて、ステップ１４２０に示されている通りその画素が欠陥性としてマークされる。

【0108】

その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにより、第２画素ループが済んだとステップ１４１２にて判別されたときには、その１個又は複数個のコンピュータサブシステムにて後処理フェーズ１４２２が開始される。本実施形態にて実行される後処理フェーズは、図１３に示されている後処理フェーズと同じものとすることができる。

【0109】

図１２～図１４に従い上述及び図示されている諸実施形態の諸ステップは、本願記載の諸システム実施形態の何れにより実行することもできる。加えて、それら図面に従い記述及び図示されている諸実施形態の諸ステップは、本願詳述の如く実行することができ且つ本願記載の他のあらゆるステップと組み合わせることができる。

【0110】

本願記載の第１・第２手法間には幾つかの相違点及び類似点があるので、それを用い、それらの手法のうち最良なものを、あらゆる具体的用例に関し選択することができる。例えば、第１の画素レンジベース手法は、フレーム内の各画素を訪れる検出パスが１回しか必要でないので、第２の手法、即ちノイズ統計（各セグメントにおける強度の平均及び標準偏差）収集のための１回と検査のための１回を併せ２回のフレーム画素訪問パスが含まれうる手法よりも、情報処理的に低コストなものとなる。加えて、第１の画素レンジベース手法では完全ライン開放欠陥が比較的低コストで検出されるのに対し、第２の平均ベース手法では完全ライン開放欠陥に加えＲＤＬ部分ライン開放欠陥を検出することができる。第２の平均ベース手法のコストを低減するため、諸実施形態によれば、本願記載の通りセットアップフェーズにてＭＲＤその他の好適な基準を対象にして平均及び標準偏差を計算することもできる。こうすることで、それら実施形態によれば、画素毎に２回のパスを実行することを避けうるものの、そうした基準を用いると、別々なダイにおけるウェハスケール局所プロセス変動を容れることがほとんどできなくなりうる。両手法の後処理フェーズを同一のものとしてもよい。両手法における後処理ステップ（群）には、本願記載の後処理ステップ（群）、例えばｉＤＯ（商標）ベースヌーサンス減数及びＤＬビニングベースヌーサンス減数の何れも含めることができる。

【0111】

本願記載の諸実施形態は、ＲＤＬラインその他のノイジーなパターン化フィーチャ上にある欠陥を検出するため現在用いられているその他のシステム及び方法に勝る、複数個の利点を有している。例えば、本願記載の諸実施形態によれば、単一ダイ強度ベースフィーチャを（部分）ライン開放欠陥の検出に利用することができ、ＲＤＬラインの金属表面が比較的粗いためにダイ対ダイ強度差中に過剰なノイズが発生する問題をそれにより克服することができる。加えて、デザインベースマスクを用いることで、諸実施形態にて、ＲＤＬラインとそれらＲＤＬラインの下側にあるサブダイ構造との間の非一貫的シフトを回避することが可能となる。本願記載の諸実施形態の助力により、ａＷＬＰ用例向けの既存のバックエンド検査ツールによるＲＤＬライン開放捕捉の感度を改善することもできる。

【0112】

本願記載の諸実施形態は、ＲＤＬラインその他のノイジーなパターン化フィーチャ上にある欠陥を検出するため現在用いられているその他のシステム及び方法とは、複数の重要方面で異なっており、それにより上述した諸利点が実現されている。例えば、本願記載の諸実施形態では、単一ダイ強度ベース検査により、ダイ対ダイ差分ベース検査における過剰なノイズを回避することができる。加えて、本願記載の諸実施形態では、ＲＤＬライン開放検出に関し新たな空間的連続性ベース指標が提供される。本願記載の諸実施形態では、ＲＤＬライン開放検出に関し新たな相対強度ベース指標も提供される。更に、本願記載の諸実施形態はデザインポリゴン情報を用いるよう、ひいてはＲＤＬラインの別々なセグメント（例．横向き、縦向き、１３５度斜め向き、４５度斜め向き）を別々な領域に仕分けることが単純且つ容易になるよう構成されうるものであり、このことは、旧来型の強度ベースマスク生成が不可能になる状況向けにひときわ重要である。本願記載の諸実施形態によれば、ＤＬベースビニングを用い、強度ベース検出手法をかいくぐったヌーサンスを除外することで、より良好なヌーサンス・ＤＯＩ間弁別に資することもできる。

【0113】

その１個又は複数個のコンピュータサブシステムを、検出された欠陥候補及び／又は検出された欠陥に係る諸結果を生成するよう構成することもできる。それら欠陥候補及び／又は欠陥に係る諸結果には、本願記載の諸結果、例えば検出された欠陥の境界枠の所在個所等の情報、検出スコア、欠陥分類についての情報例えば階級ラベル又はＩＤ等、或いはその類の何らかの好適な情報であり本件技術分野にて既知なもの、の何れをも含めることもできる。それら欠陥候補及び／又は欠陥に係る諸結果は、そのコンピュータサブシステム（群）により何れか好適な要領にて生成すればよい。それら欠陥候補及び／又は欠陥に係る諸結果は、何らかの好適な形態又はフォーマット、例えば標準的なファイルタイプを有するものと、することができる。そのコンピュータサブシステム（群）によりその諸結果を生成及び格納すること、ひいてはその諸結果をそのコンピュータサブシステム（群）及び／又はその他のシステム又は方法にて用いその試料又は同種の別試料に関し一通り又は複数通りの機能を実行することができる。そうした機能には、これに限られるものではないが、その試料を対象にフィードバック要領で実行されたプロセス例えば製造プロセス又は工程について警告するそれ、その試料を対象にフィードフォワード要領で実行されるプロセス例えば製造プロセス又は工程について警告するそれ等がある。

【0114】

上述した諸システムそれぞれの実施形態それぞれを、一体に組み合わせて単一単体の実施形態にすることができる。

【0115】

別の実施形態には、試料上の欠陥を検出するためのコンピュータ実施方法に関するものがある。本方法では、検査サブシステムにより試料につき生成された画像群のうちテスト画像内にあるパターン化フィーチャが識別される。また、本方法では、そのパターン化フィーチャ内に所在しておりそのテスト画像内にある少なくとも１個の画素に関し、その少なくとも１個の画素の特性と、その少なくとも１個の画素の所定窓内に所在しておりそのテスト画像内にある他の諸画素のその特性と、の間の差分が決定される。加えて、本方法では、その決定された差分に基づきその少なくとも１個の画素にて欠陥候補が検出される。これら識別、決定及び検出ステップは、その検査サブシステムに結合された１個又は複数個のコンピュータサブシステムにより実行される。

【0116】

本方法の各ステップは、本願詳述の通り実行することができる。本方法に、本願記載のシステム、コンピュータサブシステム（群）及び／又は検査サブシステムにより実行可能な他の何れのステップ（群）を含めることもできる。それら検査サブシステム及び１個又は複数個のコンピュータサブシステムを、本願記載の諸実施形態の何れかに従い構成し、例えばそれぞれ検査サブシステム１０並びにコンピュータサブシステム（群）３６及び１０２にすることもできる。加えて、上述の方法を、本願記載のシステム実施形態のうち何れにより実行することもできる。

【0117】

付加的な実施形態には、試料上の欠陥を検出するためのコンピュータ実施方法を実行するため１個又は複数個のコンピュータシステム上で実行されうるプログラム命令群を格納している、非一時的コンピュータ可読媒体に関するものがある。その種の一実施形態が図１５に示されている。具体的には、図１５に示されている通り、非一時的コンピュータ可読媒体１５００内に、コンピュータシステム（群）１５０４上で実行可能なプログラム命令１５０２が入っている。そのコンピュータ実施方法には、本願記載の何れの方法（群）の何れのステップ（群）をも含めることができる。

【0118】

方法、例えば本願記載のそれらを実施するプログラム命令１５０２を、コンピュータ可読媒体１５００上に格納することができる。このコンピュータ可読媒体は格納媒体とすること、例えば磁気又は光ディスク、磁気テープその他、本件技術分野にて既知で好適な何れの非一時的コンピュータ可読媒体ともすることができる。

【0119】

プログラム命令は、就中、手続きベース技術、要素ベース技術及び／又はオブジェクト指向技術を初め、多々あるやり方の何れで実施することもできる。例えば、それらプログラム命令を、ＡｃｔｉｖｅＸ（登録商標）コントロール、Ｃ＋＋オブジェクト、ＪａｖａＢｅａｎｓ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＣｌａｓｓｅｓ（「ＭＦＣ」）、ストリーミングＳＩＭＤエクステンション（ＳＳＥ）その他のテクノロジ又は方法論を用い、所望の如く実施することができる。

【0120】

コンピュータシステム（群）１５０４は、本願記載の諸実施形態の何れに従い構成することもできる。

【0121】

本発明の様々な態様の更なる修正物及び代替的実施形態については、本明細書に鑑みればいわゆる当業者にとり明らかであろう。例えば、試料上の欠陥を検出する方法及びシステムが提供されている。従って、本明細書は、専ら例証的なものであると解されるべきものであり、且つ本月明の一般的実行要領をいわゆる当業者に教示する目的のものである。理解し得る通り、本発明につき本願にて図示され記述されている諸形態は、好適な実施形態として把握されるべきである。諸要素及び諸素材を本願にて描写及び記述されているそれらで置き換えてもよいし、諸部分及び諸プロセスを反転させてもよいし、また本発明のある種の特徴を独立に利用してもよいのであり、これらは皆、いわゆる当業者であり本発明についての記述を踏まえている者にとり明白なことであろう。以下の特許請求の範囲に記載されている発明の神髄及び技術的範囲から離隔することなく、本願記載の諸要素に改変を施すことができる。

【図1】

【図1a】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】