(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2023-09-25
(54)【発明の名称】画像ハッシュを用いた教師なしパターン同義物検出
(51)【国際特許分類】
H01L 21/66 20060101AFI20230915BHJP
G01N 21/956 20060101ALI20230915BHJP
【ＦＩ】
H01L21/66 J
G01N21/956 A
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2023514877
(86)(22)【出願日】2021-09-08
(85)【翻訳文提出日】2023-03-28
(86)【国際出願番号】 US2021049329
(87)【国際公開番号】W WO2022055905
(87)【国際公開日】2022-03-17
(31)【優先権主張番号】202041038794
(32)【優先日】2020-09-08
(33)【優先権主張国・地域又は機関】IN
(31)【優先権主張番号】63/105,916
(32)【優先日】2020-10-27
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】17/464,638
(32)【優先日】2021-09-01
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【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】ナラシムハン ナラヤニ
(72)【発明者】
【氏名】ミーナクシスンダラム ガネーシュ
【テーマコード（参考）】
2G051
4M106
【Ｆターム（参考）】
2G051AA51
2G051AB02
2G051EB05
4M106AA01
4M106BA02
4M106BA04
4M106CA39
4M106DJ18
4M106DJ21
(57)【要約】
半導体ウェハの画像をハッシュ化して、画像の各々の固定長ハッシュストリングを決定することができる。パターン同義物は、ハッシュストリングから決定することができる。パターン同義物はグループ化することができる。グループ内の画像間の類似度は、ハミング距離を介して調整可能である。これは、潜在的欠陥の決定を含む様々な用途に使用することができる。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
システムであって、半導体ウェハ検査システムと、
前記半導体ウェハ検査システムと電子通信するプロセッサであって、前記プロセッサは、
前記半導体ウェハ検査システムから複数の画像を受信し、前記画像は半導体検査画像であり、
前記画像をハッシュし、それによって、前記画像の各々に対する固定長ハッシュストリングを決定し、複数の前記ハッシュストリングが決定され、
前記ハッシュストリングからパターン同義物を決定する
ように構成されるシステム。
【請求項2】
前記半導体ウェハ検査システムは、光源または電子ビーム源を含む請求項１に記載のシステム。
【請求項3】
前記プロセッサは、前記パターン同義物を用いて前記ハッシュストリングをグループ化するようにさらに構成される請求項１に記載のシステム。
【請求項4】
前記グループ化は、類似度に基づいており、前記類似度は、ハミング距離によって調整可能である請求項３に記載のシステム。
【請求項5】
前記パターン同義物の１つは潜在欠陥である請求項３に記載のシステム。
【請求項6】
各画像は、半導体ウェハの全面の画像である請求項１に記載のシステム。
【請求項7】
各画像は、半導体ウェハの層全体の画像である請求項１に記載のシステム。
【請求項8】
各画像は、半導体ウェハのデバイスの画像である請求項１に記載のシステム。
【請求項9】
方法であって、プロセッサにおいて複数の画像を受信するステップであって、前記画像は半導体検査画像である、ステップと、
前記プロセッサを使用して画像をハッシュ化し、それによって画像の各々について固定長ハッシュストリングを決定し、複数の前記ハッシュストリングが決定される、ステップと、
前記プロセッサを用いてハッシュストリングからパターン同義物を決定するステップと、
を備える方法。
【請求項10】
前記プロセッサを使用して前記パターン同義物で前記ハッシュストリングをグループ化することをさらに含む請求項９に記載の方法。
【請求項11】
前記グループ化は類似度に基づく請求項１０に記載の方法。
【請求項12】
ハミング距離を変更することにより前記類似度を調整することをさらに含む請求項１１に記載の方法。
【請求項13】
前記パターン同義物の１つは潜在欠陥である請求項１０に記載の方法。
【請求項14】
各画像は、半導体ウェハの全面の画像である請求項９に記載の方法。
【請求項15】
各画像は、半導体ウェハの層全体の画像である請求項９に記載の方法。
【請求項16】
各画像は、半導体ウェハのデバイスの画像である請求項９に記載の方法。
【請求項17】
複数の画像のうちの少なくとも１つは、設計ベースのグループ化を使用して事前にグループ化されている請求項９に記載の方法。
【請求項18】
非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、以下のステップを１つまたは複数のコンピューティングデバイス上で実行するための１つまたは複数のプログラムであり、
複数の画像をハッシュすることによって、画像の各々について固定長のハッシュストリングが決定され、複数の前記ハッシュストリングが決定され、前記画像は半導体検査画像である、ステップと、
ハッシュストリングからパターン同義物を決定するステップと、
を備えるコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項19】
パターン同義物を用いて前記ハッシュストリングをグループ化するステップをさらに含み、前記グループ化は類似度に基づく請求項１８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項20】
ハミング距離を変更することによって前記類似度を調整するステップをさらに含む請求項１９に記載のコンピュータ可読記憶媒体。【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、半導体ウェハの欠陥検出に関する。
【背景技術】
【0002】
関連出願の参照
本出願は、２０２０年９月８日に出願されたインド特許出願第２０２０４１０３８７９４号および米国仮出願第６３／１０５，９１６号（２０２０年１０月２７日）号に対する優先権を主張し、これらの開示は参照により本明細書に組み込まれる。
本出願は、２０２０年９月８日に出願されたインド特許出願第２０２０４１０３８７９４号および米国仮出願第６３／１０５，９１６号（２０２０年１０月２７日）号に対する優先権を主張し、これらの開示は参照により本明細書に組み込まれる。
【0003】
半導体製造産業の進化は、歩留まり管理に、特に計測および検査システムに、より大きな要求を課している。臨界寸法は縮小し続けるが、産業界は、高収率、高価値生産を達成するための時間を短縮する必要がある。歩留まり問題を検出してからそれを固定するまでの総時間を最小限に抑えることにより、半導体製造業者の投資収益率が最大になる。
【0004】
論理デバイスおよびメモリデバイスなどの半導体デバイスを製造することは、典型的には、半導体デバイスの様々な特徴および複数のレベルを形成するために、多数の製造プロセスを使用して半導体ウェハを処理することを含む。例えば、リソグラフィは、レチクルから半導体ウェハ上に配置されたフォトレジストにパターンを転写することを含む半導体製造プロセスである。半導体製造プロセスのさらなる例は、化学機械研磨（ＣＭＰ）、エッチング、堆積、およびイオン注入を含むが、これらに限定されない。単一の半導体ウェハ上に製造された複数の半導体デバイスの配列は、個々の半導体デバイスに分離され得る。
【0005】
検査プロセスは、製造プロセスにおけるより高い歩留りを促進し、したがってより高い利益を促進するために、ウェハ上の欠陥を検出するために半導体製造中の様々なステップで使用される。検査は、集積回路（ＩＣ）などの半導体デバイスを製造する上で常に重要な部分であった。しかしながら、半導体デバイスの寸法が減少するにつれて、より小さい欠陥がデバイスの故障を引き起こし得るため、検査は、許容可能な半導体デバイスの製造の成功にとってさらに重要になる。例えば、半導体デバイスの寸法が縮小するにつれて、比較的小さい欠陥でさえも半導体デバイスにおいて望ましくない収差を引き起こし得るため、縮小サイズの欠陥の検出が必要になった。
【0006】
パターン同義物は、類似の根本原因により失敗するほど類似している不正確な設計パターンの群である。パターン同義物を一緒にグループ化して、潜在的欠陥および部分的故障などの重要なパターンを製造中にインラインで検出および制御することができる。信頼性に影響を及ぼすこれらの欠陥は、典型的には統計的に重要ではない。
【0007】
パターン同義物の検出は、面倒で、手動で、時間がかかるプロセスである。結果は、ユーザの経験に基づくことができる。光近接効果補正（ＯＰＣ）ルールベースの検索は、パターン同義物を検出するための別の方法である。１つのパターンを所与として、他の類似パターンを検出するために不正確な検索を実行することができる。残念なことに、このＯＰＣルールベースのプロセスは、遅く、監督され、すべてのパターンに対して実際に実施することができない。設計ベースのグルーピング（ＤＢＧ）アルゴリズムは、より高速で教師なしであるが、正確な検索アルゴリズムであり、常にこの目的を果たすわけではない。ＤＢＧの態様は、米国特許第８，１３９，８４３号に開示されており、これは参照により本明細書に組み込まれる。さらに、ＤＢＧはウェハレベルで機能し得るので、ウェハにわたる曲げを容易に分析することができない。
【0008】
これらの以前の技術では、不正確な検索アルゴリズムは、生産スケジュールに影響を及ぼす遅いターンアラウンドタイムを有する。正確な検索ソリューションは、より高速であるが、データセットを、通常は生産において実際に監視することができない管理不可能な数のグループに分割する。正確な検索ソリューションはまた、同様の根本原因を有する設計を複数のグループに分割し、これは根本原因分析を妨げる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0009】
【特許文献1】国際公開第２０２０／０６４５４２号
【特許文献2】米国特許出願公開第２０１５／０１５４７４６号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0010】
したがって、新しいシステムおよび技術が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【0011】
第１の実施形態では、システムが提供される。このシステムは、半導体ウェハ検査システムと、半導体ウェハ検査システムと電子通信するプロセッサとを含む。半導体ウェハ検査システムは、光源または電子ビーム源を含むことができる。プロセッサは、半導体ウェハ検査システムから複数の画像を受信し、画像をハッシュし、それによって画像の各々の固定長ハッシュストリングを決定し、それによって複数のハッシュストリングを決定し、ハッシュストリングからパターン同義物を決定するように構成される。画像は半導体検査画像である。
【0012】
プロセッサは、パターン同義物を用いてハッシュストリングをグループ化するようにさらに構成され得る。グループ化は、類似度に基づくことができる。類似度は、ハミング距離によって調整可能である。ある例では、パターン同義物の１つは潜在欠陥である。
【0013】
画像の各々は、半導体ウェハの表面全体、半導体ウェハの層全体、または半導体ウェハのデバイスのものであり得る。
【0014】
第２の実施形態では、方法が提供される。本方法は、プロセッサにおいて複数の画像を受信することを含む。画像は半導体検査画像である。画像は、プロセッサを使用してハッシュされ、それによって、画像の各々のための固定長ハッシュストリングが決定され、それによって、複数のハッシュストリングが決定される。パターン同義物は、プロセッサを使用してハッシュストリングから決定される。
【0015】
ハッシュストリングは、プロセッサを使用してパターン同義物でグループ化することができる。グループ化は、類似度に基づくことができる。類似度は、ハミング距離によって調整可能である。ある例では、パターン同義物の１つは潜在欠陥である。
【0016】
画像の各々は、半導体ウェハの表面全体、半導体ウェハの層全体、または半導体ウェハのデバイスのものであり得る。
【0017】
ある例では、複数の画像のうちの少なくとも１つは、設計ベースのグループ化を使用して以前にグループ化されている。
【0018】
第３の実施形態では、コンピュータ可読記憶媒体が提供される。コンピュータ可読記憶媒体は、１つまたは複数のコンピューティングデバイス上で以下のステップを実行するための１つまたは複数のプログラムを含む。複数の画像をハッシュ化することにより、画像毎に固定長のハッシュストリングが決定され、複数のハッシュストリングが決定される。画像は半導体検査画像である。パターン同義物は、ハッシュストリングから決定される。
【0019】
ステップは、パターン同義物を用いてハッシュストリングをグループ化するステップをさらに含むことができる。グループ化は、類似度に基づくことができる。類似度は、ハミング距離を変更することにより調整することができる。
【図面の簡単な説明】
【0020】
本開示の性質および目的をより完全に理解するために、添付の図面と併せて以下の詳細な説明を参照されたい：
【図1】本開示による方法の例示的なフローチャートである。
【図2】イメージハッシングの例示的なフローチャートである。
【図3】例示的なグループ化インターフェースを示す図である。
【図4】画像ハッシュをＤＢＧと比較すると、平均してビンカウントの４２％の減少が見られる例を示す。
【図5】画像ハッシュを使用してスーパーグループ化された１１個のＤＢＧグループの例であり、各クリップはＤＢＧシードウィンドウを表し、対応するＤＢＧ ＩＤは１行目に表される。
【図6】本開示によるシステムである。
【発明を実施するための形態】
【0021】
特許請求される主題は、ある実施形態に関して説明されるが、本明細書に記載される利益および特徴の全てを提供しない実施形態を含む、他の実施形態もまた、本開示の範囲内である。様々な構造的、論理的、プロセスステップ、および電子的変更が、本開示の範囲から逸脱することなく行われ得る。したがって、本開示の範囲は、添付の特許請求の範囲を参照することによってのみ定義される。
【0022】
本明細書に開示される実施形態は、迅速な教師なしパターン同義物検出を実行するために画像ハッシュベースのグループ化を使用する。これらの技法は、製造プロセスの異なるステップにおいて半導体製造業者によって使用され得る。実施形態は、複数のパターンを一緒にグループ化することができ、いくつかの不正確なマッチを除外する最小共通ポリゴンアルゴリズムで機能することができる。
【0023】
系統的欠陥は、技術ノードが縮小するにつれて、より大きな割合の歩留まり損失を引き起こし得る。低い故障率（したがって、検出率パターン）の根本原因分析は、統計的プロセス制御チャートにおいて検出または傾向が困難であるため、特に困難であり得る。パターン同義物を識別しグループ化することは、これらの欠陥を検出および制御する統計的確率を改善する。
【0024】
図１は、方法１００の例示的なフローチャートである。方法１００のステップのいくつかまたはすべては、プロセッサを使用することができる。方法１００は、教師なしＤＢＧアルゴリズムの改良として使用することができる。ＤＢＧアルゴリズムは、正確な検索アルゴリズムである。これは、たとえ設計にオングストロームレベルの差があったとしても、パターンが複数のグループに分割され得ることを意味する。生産シナリオでは、これは取り扱いが煩雑であり得、パターン群がどれだけ重要であるかを決定するために経時的な傾向を分析することは非実用的であり得る。本明細書に開示される実施形態は、ＤＢＧとともに使用することができる。例えば、ＤＢＧが正確な検索を実行し、パターンを１つ以上のグループにグループ化した後、ＤＢＧグループ当たり１つのパターンが抽出され、ハッシュ法を使用して「類似しているが不正確な」パターンを一緒にグループ化する。これは、生産における分析を可能にするように、有意義な方法で全体的なパターングループ数を減らすのに役立つ。
【0025】
１０１において、画像が受信される。画像は半導体検査画像である。これらの画像は、例えば、半導体ウェハの表面全体、半導体ウェハの表面の一部、半導体ウェハの層全体、半導体ウェハの層の一部、半導体ウェハのデバイス全体、半導体ウェハのデバイスの一部、又は他の検査画像とすることができる。各画像は、異なるウェハのものであり得る。各画像はまた、同じまたは異なるウェハ上の異なるデバイスまたはダイのものであり得る。したがって、方法１００は、ウェハ毎にのみ実行される代わりに、ウェハ、層、およびデバイスにわたる生産に使用することができる。
【0026】
ある例において、１０１で受信された画像は、ＤＢＧを使用して以前にグループ化されたものである。ＤＢＧグループの１つのパターンまたは画像が選択される。選択されたパターンまたは画像は、ＤＢＧ群において、または複数のＤＢＧ群にわたって他のパターン同義物を見つけるための基礎として使用することができる。これは、そうでなければＤＧＢグループ化中に欠落または隠れた欠陥の検索を可能にすることができる。
【0027】
画像は１０２でハッシュされる。ハッシングは、画像の各々について固定長ハッシュストリングを決定する。ある例では、アルゴリズムの出力は６４ビットストリングである。ストリングは、さらなる分析のために保存することができる。
【0028】
ハッシュは、任意のサイズのデータを固定サイズのデータにマッピングするために使用することができる関数である。知覚ハッシュは、ローカリティに敏感なハッシュのタイプであり、マルチメディアの特徴が類似する場合に類似し得る。知覚ハッシュは、そのような関数を使用して、画像のための固定長ハッシュストリングを生成する。これらのビット列は、知覚的に類似する画像に対して類似する。２つのハッシュ間のハミング距離（すなわち、異なるビット数である）は、２つの画像がどのように類似しているかを示す。
【0029】
一例では、ＤＢＧグループごとに１つの正確なマッチ設計抜粋が選択され、画像ハッシュアルゴリズムへの入力として送信される。ＤＢＧグループごとに１つのシードウィンドウ（すなわち、１つのＤＢＧグループ内のすべての設計クリップにわたる正確なマッチ）が選択され、画像ハッシュアルゴリズムへの入力として送られる。図２にイメージハッシュフローを示す。
【0030】
Ａｖｅｒａｇｅｈａｓｈ、Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｈａｓｈ、ｐｌｌａｓｈ、または他のアルゴリズムなどのハッシュアルゴリズムを使用することができる。平均ハッシュは、実施例におけるグルーピング純度に関して最良の結果を与えることが見られた。平均ハッシュは、入力画像をグレースケールに変換し、次いで、それを縮小する。次いで、画像の１１グレー値の平均が決定され、次いで、ピクセルが左から右に個々に検査される。グレー値が平均よりも大きい場合、ハッシュに１が加算される。そうでない場合、０がハッシュに追加される。差分ハッシュは、最初に入力画像からグレースケール画像を生成する。各行から、最初の８つのピクセルが左から右へ連続的に検査され、右へのそれらの隣接ピクセルと比較され、これは、平均ハッシュと同様に、ハッシュストリングをもたらす。ＰＨａｓｈまたは知覚ハッシュは、グレー値画像を決定し、それを縮小する。離散コサイン変換が画像に適用され、まず行ごと、次に列ごとである。周波数が高い画素は左上隅に位置する。この画像におけるグレー値の中央値が決定され、Ａｖｅｒａｇｅｈａｓｈと同様に、ハッシュストリングをもたらす。
【0031】
ある例では、６４ビットのハッシュ長が使用される。６４ビットハッシュ長は、改善された性能および精度を提供することができる。他のハッシュ長も可能である。例えば、ハッシュ長は、６４ビットから２５６ビットであり得る。ハッシュストリング長は、それらの詳細を保存するために、より大きい画像サイズに対して増加し得る。
【0032】
入力画像の解像度は、ハッシングに影響を及ぼし得る。画像のピクセルは、ハッシュ化に影響を及ぼし、したがって、画像の解像度またはサイズの変化は、結果として生じるハッシュストリングに影響を及ぼし得る。ある例では、最良の解像度が各画像に使用される。別の例では、方法１００において各画像に対して同じ解像度が使用される。
【0033】
図１に戻ると、パターン同義物は、１０３においてハッシュストリングから決定される。画像がハッシュされた後、それらはパターン同義物を推論するためにグループ化される。潜在欠陥などの様々なパターン同義物を決定することができる。
【0034】
パターン同義物を有するハッシュストリングをグループ化することができる。グループ化は、類似度に基づくことができる。類似度は、ハミング距離を変更することにより調整することができる。したがって、ハミング距離は、得られる群の純度を制御するための許容パラメータとして使用することができる。
【0035】
反復公差ベースのグルーピングが、あるインスタンスにおいて使用され得る。ＡＵＴＬ ＭＡＴＣＨ．ＥＤＩＴ ＤＩＳＴ ＡＮＣＥ関数は、「ｌｏｏｋｓ ｌｉｋｅ」クエリを実行するためのハミング距離を計算することができる。これは、第１のストリングを第２のストリングに変換するために必要とされる文字変化（挿入、更新、削除）の数をカウントすることによって、２つのストリング間の類似性を試験することができる。必要とされる変更の数は、距離と見なされる。
【0036】
クラスタリングベースのグルーピングは、別のインスタンスにおいて使用される。バランスのとれた反復縮小および階層を用いたクラスタリング（ＢＩＲＣＨ）のようなクラスタリングアルゴリズムは、同様のパターンのグループ化を可能にすることができる。ＢＩＲＣＨは、データセットにわたって階層クラスタリングを実行するために使用される教師なしデータマイニングアルゴリズムである。ＢＩＲＣＨアルゴリズムは、実数値ベクトルとして表されるＮ個のデータ点のセットと、所望の数のクラスタＫとを入力として受け取る。パターンイメージのハッシュコード間のハミング距離は、クラスタリングに用いられるユークリッド距離である。この方法は、性能を維持しながらクローリング問題を回避することができる。
【0037】
例えば、パターンのデザインクリップを提供することができる。半導体製造業者は、設計クリップからパターンを印刷しようと試みることができる。方法１００は、線が互いに近すぎるために適切に印刷されない可能性が高いパターンを見つけるために使用することができる。
【0038】
ある例では、方法１００は、正確なポリゴン探索を生成した以前の方法と比較して、設計ビンの数の平均４２％の意味のある低減を可能にした。これにより、検査のための分析時間が短縮された。
【0039】
方法１００は、パターンライブラリマネージャと共に使用することができる。パターンライブラリマネージャにおけるオプションは、方法１００を使用することができる。ソースおよびターゲットパターンは、手動で選択することができ、ユーザ定義の「許容度」に基づいて、グルーピングを実行することができる。これは根本原因分析を提供することができる。グルーピングインターフェース（例えば、図３の「ＰａｔｔｅｍＧｒｏｕｐＶｉｅｗｅｒ」ウィンドウ）は、ユーザが、方法１００から生成されたグルーピング結果を分析し、受け入れることを可能にする。
【0040】
方法１００の実施形態は、パターン同義物を一緒にグループ化して、潜在的欠陥および部分的欠陥などのクリティカルパターンを製造中にインラインで検出および制御するために使用することができる。信頼性に影響を及ぼす潜在的欠陥は統計的に重要ではない。発生数は低いがキル（死滅）率が高いため、潜在的欠陥は、意味のある推論を行うためにグループ化を必要とし得る。方法１００は、デバイス、層、およびウェハにわたって設計ベースのデータを照合し、ある期間にわたって根本原因分析を実行するために使用することができる。
【0041】
方法１００の結果は、データベース内の独立した属性として使用することができ、欠陥カウント／パターン群（例えば、画像のチャートおよびギャラリを用いる）を研究するために使用することができる。ハッシュは、データベース内に保持することができ、したがって、将来のデータセットからのパターンと比較することができる。ランからランに変化する方法とは異なり、このハッシュは永続的であり、ラン、デバイス、またはレイヤにかかわらず同じである。これは、ある期間にわたって、かつ生産環境におけるデバイスにわたって、パターンベースの歩留まり分析を可能にする。
【0042】
ある実施形態では、パターン画像のために生成された画像ハッシュコードは、ファジーパターンマッチングを行うためにデータベースに永続的に保存され得る。ファジーマッチング（近似ストリングマッチングとも呼ばれる）は、ほぼ類似しているが正確には同じではないハッシュストリングの２つの要素を識別することができる。
【0043】
シードウィンドウ内のマイナーアーチファクトは無視することができ、これは、検査／ケア領域生成および制御チャートのためのより有意義なグループ化を提供することができる。これらのマイナーアーチファクトは、結果として生じるハッシュストリングに影響を及ぼす傾向はないか、または結果として生じるハッシュストリングにわずかな程度しか影響を及ぼさない。ハッシュストリングは、使用されるパラメータに応じて依然としてグループ化することができる。
【0044】
寸法に関して、より小さいホットスポットは、より大きい検出されたホットスポットに基づいて検出することができる。典型的には、欠陥が光源と相互作用する方法に起因して、光学システムがより大きな欠陥（例えば、大きなブリッジ）を検出することがより容易である。より大きい系統的欠陥を捕捉した後、ＤＢＧを使用して下層パターンを決定することができる。しかしながら、本明細書に開示される方法を用いると、この分析は、他のより小さい寸法であるが類似の外観パターンを決定し、ターゲットケア領域を作成するように拡張することができる。これらのターゲットケア領域は、ターゲットケア領域においてより高感度の検査を実行し、より小さい欠陥（例えば、より小さいブリッジ）を検出するために、将来の検査に送り込むことができる。
【0045】
グループを分析して、カスタムルールベースの検索機能にフィードフォワードすることができる。したがって、フィードフォワードプロセス制御は、半導体製造業者によって実行することができる。ハッシュストリンググループの結果が欠陥を識別する場合、この欠陥は、他の欠陥レビュー方法において使用することができる。
【0046】
ウェハの画像で開示されているが、本明細書で開示されている実施形態は、ウェハシグネチャと共に使用することもできる。
【0047】
以下の実施例は、例示を目的として提供され、限定を意図するものではない。
【0048】
図４は、２つのデータセットにわたるビンの減少を示す。２８ｎｍ設計データセットおよび７ｎｍ設計データセットを使用して、ＤＢＧを本明細書に記載の方法に対して比較した。ハミング距離（または耐性）は、基の純度を調整するのに有用なパラメータであることが見出された。
【0049】
図５は、達成されたグループ化の一例を示す。全ての設計クリップは、直角の垂直線に沿って共通の基本パターン（中心を通る水平線）を有する。この組み合わせは、潜在的に、シングルラインオープンのような同じ故障メカニズムにつながる。ＤＢＧは正確な検索アルゴリズムであるので、クリップは、寸法のわずかな差異、追加のジョグ、およびシードウィンドウのコーナーにおける無関係な構造により、別々にグループ化される。これは、潜在的に同じホットスポットタイプが異なるビンに分離されることにつながる。これは、レビューのために全てのこれらのビンからサンプリングすること、またはそれらにわたるプロセス制御チャートを作成することをほとんど不可能にし得る。方法１００を用いた画像ハッシュは、これらの欠点を克服するのに役立つ。
【0050】
５００万行テーブル上の「ｌｏｏｋｓ ｌｉｋｅ」クエリは、２秒未満を要する。予備性能結果を以下の表に示す。
【表1】
【0051】
したがって、教師なしの不正確な画像のグループ化による画像ハッシュは、以前の技法と比較して結果を改善することができる。
【0052】
システム２００の一実施形態を図６に示す。システム２００は、光学ベースのサブシステム２０１を含む。概して、光学ベースのサブシステム２０１は、光を試料２０２に向ける（または光を走査する）こと、および試料２０２からの光を検出することによって、試料２０２のための光学ベースの出力を生成するように構成される。一実施形態では、試料２０２はウェハを含む。ウェハは、当技術分野で知られている任意のウェハを含むことができる。別の実施形態では、試料２０２はレチクルを含む。レチクルは、当技術分野で知られている任意のレチクルを含むことができる。
【0053】
図６に示すシステム２００の実施形態では、光学ベースのサブシステム２０１は、光を試料２０２に向けるように構成された照明サブシステムを含む。照明サブシステムは、少なくとも１つの光源を含む。例えば、図６に示すように、照明サブシステムは光源２０３を含む。一実施形態では、照明サブシステムは、１つまたは複数の斜角および／または１つまたは複数の垂直角を含むことができる１つまたは複数の入射角で試料２０２に光を向けるように構成される。例えば、図６に示すように、光源２０３からの光は、光学素子２０４を通り、次いでレンズ２０５を通って、斜めの入射角で試料２０２に向けられる。斜入射角は、例えば試料２０２の特性に応じて変化し得る任意の適切な斜入射角を含むことができる。
【0054】
光学ベースのサブシステム２０１は、異なる時間に異なる入射角で試料２０２に光を向けるように構成することができる。例えば、光学ベースのサブシステム２０１は、図６に示す入射角とは異なる入射角で試料２０２に光を向けることができるように、照明サブシステムの１つまたは複数の要素の１つまたは複数の特性を変更するように構成することができる。１つのそのような例では、光学ベースのサブシステム２０１は、異なる斜入射角または垂直（またはほぼ垂直）入射角で光が試料２０２に向けられるように、光源２０３、光学素子２０４、およびレンズ２０５を移動させるように構成され得る。
【0055】
場合によっては、光学ベースのサブシステム２０１は、同時に複数の入射角で試料２０２に光を向けるように構成されてもよい。例えば、照明サブシステムは、複数の照明チャネルを含んでもよく、照明チャネルのうちの１つは、図６に示されるように、光源２０３、光学要素２０４、およびレンズ２０５を含んでもよく、照明チャネルのうちの別のもの（図示せず）は、異なるように構成されてもよい、または同じであってもよい、同様の要素を含んでもよい。または、少なくとも光源と、場合によっては、本明細書でさらに説明されるもの等の１つ以上の他の構成要素とを含んでもよい。そのような光が他の光と同時に試料に向けられる場合、異なる入射角で試料２０２に向けられる光の１つまたは複数の特性（例えば、波長、偏光など。）は、異なる入射角での試料２０２の照明から生じる光が検出器において互いに区別され得るように異なり得る。
【0056】
別の例では、照明サブシステムは、１つの光源（例えば、図６に示す光源２０３である）のみを含んでもよく、光源からの光は、照明サブシステムの１つ以上の光学素子（図示せず）によって異なる光路（例えば、波長、偏光などに基づく。）に分離されてもよい。次いで、異なる光路の各々における光を試料２０２に向けることができる。複数の照明チャネルは、同時にまたは異なる時間（例えば、異なる照明チャネルを使用して試料を順次照明する場合である）に試料２０２に光を向けるように構成することができる。別の例では、同じ照明チャネルを、異なる時間に異なる特性を有する光を試料２０２に向けるように構成することができる。例えば、場合によっては、光学素子２０４は、スペクトルフィルタとして構成することができ、スペクトルフィルタの特性は、異なる波長の光を異なる時間に試料２０２に向けることができるように、様々な異なる方法（例えば、スペクトルフィルタをスワップアウトすることによる）で変更することができる。照明サブシステムは、異なるまたは同じ特性を有する光を異なるまたは同じ入射角で順次または同時に試料２０２に向けるための、当技術分野で知られている任意の他の適切な構成を有することができる。
【0057】
一実施形態では、光源２０３は、広帯域プラズマ（ＢＢＰ）源を含むことができる。このようにして、光源２０３によって生成され、試料２０２に向けられる光は、広帯域光を含むことができる。しかしながら、光源は、レーザ等の任意の他の好適な光源を含んでもよい。レーザは、当技術分野で公知の任意の好適なレーザを含んでもよく、当技術分野で公知の任意の好適な波長または複数の波長で光を生成するように構成されてもよい。加えて、レーザは、単色またはほぼ単色である光を生成するように構成されてもよい。このように、レーザは狭帯域レーザであってもよい。光源２０３はまた、複数の離散波長または波長帯で光を生成する多色光源を含んでもよい。
【0058】
光学素子２０４からの光は、レンズ２０５によって試料２０２上に集束させることができる。レンズ２０５は、単一の屈折光学素子として図６に示されているが、実際には、レンズ２０５は、組み合わせて光学素子からの光を試料に集束させるいくつかの屈折および／または反射光学素子を含むことができることを理解されたい。図６に示され、本明細書で説明される照明サブシステムは、任意の他の好適な光学要素（図示せず）を含んでもよい。そのような光学素子の例は、偏光コンポーネント、スペクトルフィルタ、空間フィルタ、反射光学素子、アポダイザ、ビームスプリッタ（ビームスプリッタ２１３など）、アパーチャなどを含むが、これらに限定されず、当技術分野で知られている任意のそのような好適な光学素子を含み得る。加えて、光学ベースサブシステム２０１は、光学ベース出力を生成するために使用される照明の種類に基づいて、照明サブシステムの要素のうちの１つ以上を変更するように構成されてもよい。
【0059】
光学ベースのサブシステム２０１はまた、光を試料２０２上で走査させるように構成された走査サブシステムを含むことができる。例えば、光学ベースのサブシステム２０１は、光学ベースの出力生成中に試料２０２が配置されるステージ２０６を含むことができる。走査サブシステムは、光が試料２０２にわたって走査され得るように試料２０２を移動させるように構成され得る、任意の好適な機械的および／またはロボットアセンブリ（ステージ２０６を含む）を含んでもよい。加えて、または代替として、光学ベースのサブシステム２０１は、光学ベースのサブシステム２０１の１つ以上の光学要素が、試料２０２にわたって光のいくらかの走査を行うように構成されてもよい。光は、蛇行様経路または螺旋経路等の任意の好適な様式で、標本２０２にわたって走査されてもよい。
【0060】
光学ベースのサブシステム２０１はさらに、１つ以上の検出チャネルを含む。１つまたは複数の検出チャネルのうちの少なくとも１つは、サブシステムによる試料２０２の照明に起因する試料２０２からの光を検出し、検出された光に応答して出力を生成するように構成された検出器を含む。例えば、図６に示される光学ベースのサブシステム２０１は、２つの検出チャネルを含み、一方は、コレクタ２０７、要素２０８、および検出器２０９によって形成され、他方は、コレクタ２１０、要素２１１、および検出器２１２によって形成される。図６に示されるように、２つの検出チャネルは、異なる収集角度で光を収集および検出するように構成される。いくつかの例では、両方の検出チャネルは散乱光を検出するように構成され、検出チャネルは試料２０２から異なる角度で散乱された光を検出するように構成される。しかし、１つまたは複数の検出チャネルは、試料２０２からの別のタイプの光（たとえば、反射光）を検出するように構成することができる。
【0061】
図６にさらに示されるように、両方の検出チャネルは、紙面内に位置付けられて示され、照明サブシステムもまた、紙面内に位置付けられて示される。したがって、この実施形態では、両方の検出チャネルは、入射平面内に位置付けられる（例えば、中心に置かれる）。しかしながら、検出チャネルのうちの１つ以上は、入射平面から外れて位置付けられてもよい。例えば、コレクタ２１０、要素２１１、および検出器２１２によって形成される検出チャネルは、入射面から散乱される光を収集および検出するように構成されてもよい。したがって、そのような検出チャネルは、一般に「サイド」チャネルと呼ばれてもよく、そのようなサイドチャネルは、入射面に対して実質的に垂直である面の中心にあってもよい。
【0062】
図６は、２つの検出チャネルを含む光学ベースのサブシステム２０１の実施形態を示すが、光学ベースのサブシステム２０１は、異なる数の検出チャネル（例えば、１つの検出チャネルのみ、または２つ以上の検出チャネルである）を含んでもよい。１つのそのような事例では、コレクタ２１０、要素２１１、および検出器２１２によって形成される検出チャネルは、前述のように、１つの側面チャネルを形成してもよく、光学式サブシステム２０１は、入射面の反対側に位置付けられる、別の側面チャネルとして形成される、付加的検出チャネル（図示せず）を含んでもよい。したがって、光学ベースのサブシステム２０１は、コレクタ２０７、要素２０８、および検出器２０９を含み、入射面の中心に位置し、試料２０２表面に対して垂直または垂直に近い散乱角で光を収集および検出するように構成される、検出チャネルを含んでもよい。したがって、この検出チャネルは一般に「上部」チャネルと呼ばれてもよく、光学ベースのサブシステム２０１はまた、上述のように構成される２つ以上の側部チャネルを含んでもよい。したがって、光学ベースのサブシステム２０１は、少なくとも３つのチャネル（すなわち、１つの上部チャネルおよび２つの側部チャネル）を含んでもよく、少なくとも３つのチャネルの各々は、それ自体の集光器を有し、その各々は、他の集光器の各々とは異なる散乱角で光を集光するように構成される。
【0063】
上記でさらに説明されるように、光学式サブシステム２０１に含まれる検出チャネルのそれぞれは、散乱光を検出するように構成されてもよい。したがって、図６に示される光学ベースのサブシステム２０１は、試料２０２のための暗視野（ＤＦ）出力生成のために構成され得る。しかしながら、光学ベースのサブシステム２０１は、追加的または代替的に、試料２０２のための明視野（ＢＦ）出力生成のために構成された検出チャネルを含むことができる。言い換えれば、光学ベースのサブシステム２０１は、試料２０２から正反射された光を検出するように構成された少なくとも１つの検出チャネルを含むことができる。したがって、本明細書で説明される光学ベースのサブシステム２０１は、ＤＦのみ、ＢＦのみ、またはＤＦおよびＢＦ撮像の両方のために構成されてもよい。コレクタの各々は、単一の屈折光学素子として図６に示されているが、コレクタの各々は、１つ以上の屈折光学ダイおよび／または１つ以上の反射光学素子を含んでもよいことを理解されたい。
【0064】
１つまたは複数の検出チャネルは、当技術分野で知られている任意の適切な検出器を含むことができる。例えば、検出器は、光電子増倍管（ＰＭＴ）、電荷結合素子（ＣＣＤ）、時間遅延積分（ＴＤＩ）カメラ、および当技術分野で公知の任意の他の好適な検出器を含んでもよい。検出器はまた、非撮像検出器または撮像検出器を含んでもよい。このようにして、検出器が非撮像検出器である場合、検出器の各々は、強度などの散乱光の特定の特性を検出するように構成され得るが、撮像平面内の位置の関数としてそのような特性を検出するように構成されないことがある。したがって、光学ベースのサブシステムの検出チャネルの各々に含まれる検出器の各々によって生成される出力は、信号またはデータであり得るが、画像信号または画像データではない。そのような場合、プロセッサ２１４などのプロセッサは、検出器の非撮像出力から試料２０２の画像を生成するように構成することができる。しかしながら、他の事例では、検出器は、撮像信号または画像データを生成するように構成される、撮像検出器として構成されてもよい。したがって、光学ベースのサブシステムは、いくつかの方法で、本明細書で説明される光学画像または他の光学ベースの出力を生成するように構成されてもよい。
【0065】
図６は、本明細書で説明されるシステム実施形態に含まれ得る、または本明細書で説明されるシステム実施形態によって使用される光学ベースの出力を生成し得る、光学ベースのサブシステム２０１の構成を概略的に図示するために本明細書で提供されることに留意されたい。本明細書で説明される光学ベースのサブシステム２０１の構成は、商用出力取得システムを設計するときに通常行われるように、光学ベースのサブシステム２０１の性能を最適化するように変更されてもよい。加えて、本明細書で説明されるシステムは、既存のシステム（たとえば、本明細書で説明する機能を既存のシステムに追加することによって、）を使用して実装され得る。いくつかのそのようなシステムに関して、本明細書で説明される方法は、システムの随意の機能性（例えば、システムの他の機能に加えて、）として提供されてもよい。代替として、本明細書に説明されるシステムは、完全に新しいシステムとして設計されてもよい。
【0066】
プロセッサ２１４は、プロセッサ２１４が出力を受信することができるように、任意の好適な様式（例えば、有線および／または無線伝送媒体を含むことができる１つまたは複数の伝送媒体を介する）でシステム２００の構成要素に結合され得る。プロセッサ２１４は、出力を使用していくつかの機能を実行するように構成され得る。システム２００は、プロセッサ２１４から命令または他の情報を受信することができる。プロセッサ２１４および／または電子データ記憶ユニット２１５は、随意に、付加的情報を受信するか、または命令を送信するように、ウェハ検査ツール、ウェハ計測ツール、またはウェハレビューツール（図示せず）と電子通信してもよい。例えば、プロセッサ２１４および／または電子データ記憶ユニット２１５は、走査電子顕微鏡と電子通信することができる。
【0067】
プロセッサ２１４、他のシステム、または本明細書に説明される他のサブシステムは、パーソナルコンピュータシステム、画像コンピュータ、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、ネットワークアプライアンス、インターネットアプライアンス、または他のデバイスを含む、種々のシステムの一部であってもよい。サブシステムまたはシステムは、並列プロセッサなど、当技術分野で知られている任意の適切なプロセッサも含み得る。加えて、サブシステムまたはシステムは、スタンドアロンツールまたはネットワークツールのいずれかとして、高速処理およびソフトウェアを有するプラットフォームを含んでもよい。
【0068】
プロセッサ２１４および電子データ記憶ユニット２１５は、システム２００または別のデバイス内に配置されるか、またはその一部であり得る。ある例では、プロセッサ２１４および電子データ記憶ユニット２１５は、スタンドアロン制御ユニットの一部であってもよく、または集中型品質制御ユニットであってもよい。複数のプロセッサ２１４または電子データ記憶ユニット２１５が使用され得る。
【0069】
プロセッサ２１４は、実際には、ハードウェア、ソフトウェア、およびファームウェアの任意の組合せによって実装され得る。また、本明細書で説明されるようなその機能は、１つのユニットによって実行されてもよく、または異なる構成要素の間で分割されてもよく、その各々は、ハードウェア、ソフトウェア、およびファームウェアの任意の組み合わせによって順に実装されてもよい。プロセッサ２１４が様々な方法および機能を実装するためのプログラムコードまたは命令は、電子データ記憶ユニット２１５内のメモリまたは他のメモリなどの可読記憶媒体に記憶され得る。
【0070】
システム２００が複数のプロセッサ２１４を含む場合、画像、データ、情報、命令などをサブシステム間で送信できるように、異なるサブシステムを互いに結合することができる。たとえば、１つのサブシステムは、当技術分野で知られている任意の適切な有線および／または無線伝送媒体を含み得る任意の適切な伝送媒体によって追加のサブシステムに結合され得る。そのようなサブシステムのうちの２つ以上はまた、共有コンピュータ可読記憶媒体（図示せず）によって効果的に結合されてもよい。
【0071】
プロセッサ２１４は、システム２００の出力または他の出力を使用して、いくつかの機能を実行するように構成され得る。たとえば、プロセッサ２１４は、出力を電子データ記憶ユニット２１５または別の記憶媒体に送るように構成され得る。プロセッサ２１４は、本明細書で説明される実施形態のいずれかに従って構成され得る。プロセッサ２１４はまた、システム２００の出力を使用して、または他のソースからの画像もしくはデータを使用して、他の機能または追加のステップを行うように構成されてもよい。
【0072】
システム２００および本明細書で開示される方法の様々なステップ、機能、および／または動作は、以下のうちの１つまたは複数によって実行される：電子回路、論理ゲート、マルチプレクサ、プログラマブル論理デバイス、ＡＳＩＣ、アナログもしくはデジタル制御／スイッチ、マイクロコントローラ、またはコンピューティングシステム。本明細書で説明されるもの等の方法を実装するプログラム命令は、キャリア媒体を介して伝送されるか、またはキャリア媒体上に記憶されてもよい。キャリア媒体は、読取り専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、磁気または光ディスク、不揮発性メモリ、ソリッドステートメモリ、磁気テープなどの記憶媒体を含み得る。キャリア媒体は、ワイヤ、ケーブル、またはワイヤレス伝送リンクなどの伝送媒体を含み得る。たとえば、本開示全体にわたって説明する様々なステップは、単一のプロセッサ２１４によって、または代替として複数のプロセッサ２１４によって実行され得る。さらに、システム２００の異なるサブシステムは、１つ以上のコンピューティングまたは論理システムを含んでもよい。したがって、上記の説明は、本開示に対する限定として解釈されるべきではなく、単なる例示として解釈されるべきである。
【0073】
ある例では、プロセッサ２１４は、システム２００と通信する。プロセッサ２１４は、方法１００の実施形態を実行するように構成される。プロセッサ２１４は、システム２００から複数の画像（例えば、半導体検査画像）を受信することができる。プロセス２１４は、画像をハッシュし、それによって、画像の各々について固定長ハッシュストリングを決定し、ハッシュストリングからパターン同義物を決定することができる。
【0074】
さらなる実施形態は、本明細書で開示されるように、ウェハマップを分類するためのコンピュータ実装方法を実行するためにコントローラ上で実行可能なプログラム命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。特に、図６に示されるように、電子データ記憶ユニット２１５または他の記憶媒体は、プロセッサ２１４上で実行可能なプログラム命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体を含み得る。コンピュータ実装方法は、方法１００を含む、本明細書で説明される任意の方法の任意のステップを含んでもよい。
【0075】
プログラム命令は、とりわけ、プロシージャベースの技法、コンポーネントベースの技法、および／またはオブジェクト指向技法を含む、様々な方法のいずれかで実装され得る。例えば、プログラム命令は、所望に応じて、ＡｃｔｉｖｅＸ制御、Ｃ＋＋オブジェクト、ＪａｖａＢｅａｎｓ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ Ｃｌａｓｓｅｓ（ＭＦＣ）、Ｓｔｒｅａｍｉｎｇ ＳＩＭＤ Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ（ＳＳＥ）、または他の技術もしくは方法論を使用して実装されてもよい。
【0076】
システム２００は光を使用するが、方法１００は、異なる半導体検査ツールを使用して実行することができる。例えば、方法１００は、走査電子顕微鏡などの電子ビームまたはイオンビームを使用するシステムからの結果を使用して実行することができる。従って、システムは、電子ビーム源又はイオンビーム源を有することができる。
【0077】
本開示は、１つ以上の特定の実施形態に関して説明されたが、本開示の他の実施形態が、本開示の範囲から逸脱することなく行われ得ることが理解されるであろう。したがって、本開示は、添付の特許請求の範囲及びその妥当な解釈によってのみ限定されると見なされる。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【国際調査報告】