專(zhuān)利名稱(chēng)：用于執(zhí)行缺陷相關(guān)功能的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法
用于執(zhí)行缺陷相關(guān)功能的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法發(fā)明背景1. 發(fā)明領(lǐng)域001本發(fā)明總地涉及用于執(zhí)行一項(xiàng)或更多項(xiàng)缺陷相關(guān)功能的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法。 一些 實(shí)施方案涉及用于識(shí)別檢査數(shù)據(jù)中的噪聲、使缺陷入容器(bin)、選擇缺陷進(jìn)行缺陷分 析、選擇缺陷評(píng)估(review)過(guò)程的一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)，或者對(duì)缺陷進(jìn)行分類(lèi)的計(jì)算機(jī)實(shí) 現(xiàn)的方法。2. 現(xiàn)有技術(shù)描述下面的描述和實(shí)施例不因?yàn)楸话ㄔ诒静糠种卸徽J(rèn)為是現(xiàn)有技術(shù)。在半導(dǎo)體制造過(guò)程期間的各個(gè)時(shí)期使用檢查過(guò)程來(lái)檢測(cè)諸如掩模版(reticle)和晶片 的樣品上的缺陷。檢查過(guò)程已經(jīng)總是制作半導(dǎo)體器件(例如集成電路)的一個(gè)重要部分。 然而，隨著半導(dǎo)體器件的尺寸減小，檢查過(guò)程對(duì)于可接受的半導(dǎo)體器件的成功制造來(lái)說(shuō)變 得更為重要。例如，隨著半導(dǎo)體器件的尺寸減小，由于即使是相對(duì)小的缺陷也可能導(dǎo)致半 導(dǎo)體器件中不希望的失常，對(duì)具有減小的大小的缺陷的檢測(cè)變得必要。近年來(lái)對(duì)很多不同類(lèi)型的缺陷的檢查已經(jīng)變得更重要。例如，為了使用檢査結(jié)果來(lái)監(jiān) 控和校正半導(dǎo)體制作過(guò)程，通常有必要知道在樣品上存在什么類(lèi)型的缺陷。此外，由于為 了獲得可能的最高成品率(yield)而期望控制半導(dǎo)體制造所包括的每個(gè)過(guò)程，所以期望具 有檢測(cè)可能從很多不同半導(dǎo)體過(guò)程中產(chǎn)生的不同類(lèi)型缺陷的能力。要檢測(cè)的不同類(lèi)型的缺 陷在它們的性質(zhì)上可能大大不同。例如，可能期望在半導(dǎo)體制造過(guò)程期間檢測(cè)的缺陷可以 包括厚度改變、顆粒缺陷、劃痕、圖形缺陷(例如缺失圖形特征(feature)或非正確地定 大小的圖形特征)，以及很多其他具有這樣的異類(lèi)性質(zhì)的缺陷。為了使檢查提供用于成品率控制的有用結(jié)果，檢査過(guò)程必須能夠不僅僅檢測(cè)很多不同 種類(lèi)的缺陷，還要能夠在晶片或掩模版上的真正的缺陷和噪聲或干擾(nuisance)事件之 間進(jìn)行區(qū)分。噪聲可以被定義為由于檢查工具的邊際效應(yīng)(marginality)(例如數(shù)據(jù)處理 和/或數(shù)據(jù)獲取中的邊際效應(yīng))而由檢査工具在晶片或掩模版上檢測(cè)到的并非實(shí)際缺陷但 表現(xiàn)為潛在缺陷的事件。干擾事件是實(shí)際缺陷，但是對(duì)于控制過(guò)程和預(yù)測(cè)成品率的目的來(lái) 說(shuō)與用戶(hù)無(wú)關(guān)。此外，同一缺陷在一個(gè)時(shí)間點(diǎn)可能被認(rèn)為是干擾事件，而之后可能發(fā)現(xiàn)它 是一相關(guān)缺陷。在一些情況下，可以通過(guò)使用優(yōu)化的數(shù)據(jù)獲取參數(shù)和優(yōu)化的數(shù)據(jù)處理參數(shù) 來(lái)減少檢查工具所檢測(cè)到的噪聲和干擾事件的數(shù)量。此外，可以通過(guò)向檢查結(jié)果應(yīng)用各種過(guò)濾技術(shù)來(lái)減少噪聲和干擾事件的數(shù)量。與通過(guò)上述方法減少噪聲和干擾事件相關(guān)聯(lián)的一個(gè)問(wèn)題在于確定最小化噪聲和干擾 事件的數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)處理參數(shù)的困難和耗時(shí)的本質(zhì)。具體來(lái)說(shuō)，確定適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)獲取和 數(shù)據(jù)處理參數(shù)通常涉及大量時(shí)間。此外，當(dāng)檢査系統(tǒng)具有相對(duì)大量的可調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)獲取和數(shù) 據(jù)處理參數(shù)時(shí)，針對(duì)特定樣品和感興趣的具體缺陷類(lèi)型建立檢査過(guò)程的任務(wù)可能尤其困 難。另外，除非已經(jīng)測(cè)試了數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)處理參數(shù)的所有可能組合，否則可能無(wú)法知道 是否己經(jīng)找到最佳的檢查過(guò)程。然而，當(dāng)前大多數(shù)檢查過(guò)程是使用大量手動(dòng)過(guò)程(例如，手動(dòng)設(shè)置數(shù)據(jù)獲取參數(shù)，手 動(dòng)分析所得的檢查數(shù)據(jù)，等等)來(lái)建立的。建立檢査過(guò)程可能耗費(fèi)相對(duì)長(zhǎng)的時(shí)間。另外， 取決于將以所述檢查系統(tǒng)來(lái)檢査的樣品的類(lèi)型，可能需要針對(duì)每種不同類(lèi)型的缺陷建立不 同的檢查過(guò)程。對(duì)于諸如在開(kāi)發(fā)中的短期實(shí)驗(yàn)或者在加工廠(foundry)中的短期器件生產(chǎn) 的趕工期(ramp)的情況來(lái)說(shuō)，確定適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)處理參數(shù)所涉及的時(shí)間長(zhǎng)度可 能尤其成問(wèn)題，因?yàn)檫@些檢査過(guò)程不能對(duì)建立所述過(guò)程中所投入的努力提供良好的回報(bào)。成品率控制的另一個(gè)重要部分是確定晶片或掩模版上缺陷的起因，從而可以糾正所述 缺陷的起因，由此減少其他晶片或掩模版上的缺陷數(shù)量。同常，確定缺陷起因包括識(shí)別缺 陷類(lèi)別以及缺陷的其他性質(zhì)，例如大小、形狀、構(gòu)成(composition)，等等。因?yàn)闄z查通 常僅包括檢測(cè)晶片或掩模版上的缺陷以及提供關(guān)于所述缺陷的有限信息(例如位置、數(shù)量， 有時(shí)還有大小)，所以常使用缺陷評(píng)估來(lái)確定關(guān)于各個(gè)缺陷的除從檢查結(jié)果可以確定的信 息之外的更多信息。例如，可以使用缺陷評(píng)估工具來(lái)重新訪問(wèn)在晶片或掩模版上檢測(cè)到的 缺陷，并且進(jìn)一步以某種方式自動(dòng)或手動(dòng)地考察(examine)所述缺陷。還可以使用缺陷 評(píng)估來(lái)驗(yàn)證(verify)檢查所檢測(cè)到的缺陷是實(shí)際缺陷而不是例如噪聲或干擾事件。普遍使用的缺陷評(píng)估工具的一些實(shí)施例包括高分辨率光學(xué)成像系統(tǒng)、掃描電子顯微鏡 和不那么普遍的透射電子顯微鏡。通常，用于缺陷評(píng)估的工具具有比檢査工具低得多的吞 吐量(throughput)，并且可以對(duì)材料具有負(fù)作用。因此，對(duì)缺陷評(píng)估工具的明智的使用 對(duì)于提供關(guān)于掩模版或晶片上的缺陷的信息而不顯著地影響過(guò)程的總吞吐量來(lái)說(shuō)是關(guān)鍵 的。 一種減輕缺陷評(píng)估對(duì)總過(guò)程吞吐量的影響的方式是通過(guò)僅僅評(píng)估檢查曾檢測(cè)到的所有 缺陷的一子集或一部分。選擇缺陷進(jìn)行評(píng)估通常被稱(chēng)為"采樣"。盡管采樣缺陷來(lái)進(jìn)行評(píng)估是一種提高缺評(píng)估的 吞吐量的主要方式，但是存在很多方式，在所述方式中采樣可能不利地影響評(píng)估所產(chǎn)生的 關(guān)于缺陷的信息。例如， 一種普遍的采樣缺陷進(jìn)行評(píng)估的方式是通過(guò)對(duì)檢査所檢測(cè)到的整 個(gè)缺陷總?cè)后w(population)進(jìn)行隨機(jī)采樣。在一些情況下，隨機(jī)采樣對(duì)于選擇適當(dāng)?shù)娜?陷子群體進(jìn)行評(píng)估來(lái)說(shuō)是有效的。然而，存在很多可能不期望隨機(jī)采樣的情況。例如，在 用戶(hù)出于發(fā)現(xiàn)傾向性的目的(for trending purpose)而想要其處于用于評(píng)估的子群體中的晶 片上，真正的缺陷可能隨機(jī)分布，但是這些缺陷可能在所述總?cè)后w中占優(yōu)勢(shì)。因此，在隨機(jī)采樣中可能出現(xiàn)太少的其他類(lèi)型的缺陷來(lái)提供對(duì)于晶片所有缺陷類(lèi)型的評(píng)估來(lái)說(shuō)有效 的缺陷子群體。缺陷評(píng)估過(guò)程的有效性還由所使用的數(shù)據(jù)獲取參數(shù)和/或數(shù)據(jù)處理參數(shù)確定。具體來(lái) 說(shuō)，很像如上所描述的檢查過(guò)程，缺陷評(píng)估過(guò)程的數(shù)據(jù)獲取參數(shù)和數(shù)據(jù)處理參數(shù)將對(duì)缺陷 評(píng)估結(jié)果具有深遠(yuǎn)影響。因此，以適合于被評(píng)估的缺陷類(lèi)型的參數(shù)來(lái)進(jìn)行缺陷評(píng)估過(guò)程是 重要的。類(lèi)似于確定用于檢查的適當(dāng)參數(shù)，確定用于評(píng)估的適當(dāng)參數(shù)可能是相對(duì)耗時(shí)且困 難的，尤其是當(dāng)缺陷評(píng)估工具具有大量可調(diào)節(jié)參數(shù)和/或在單次過(guò)程中要評(píng)估大量不同的 缺陷時(shí)。因此，可以想象當(dāng)前很多缺陷評(píng)估過(guò)程正在以對(duì)被評(píng)估的至少一些缺陷來(lái)說(shuō)基本 上是次優(yōu)的(less than optimal)參數(shù)進(jìn)行著。因此，開(kāi)發(fā)用于識(shí)別檢查數(shù)據(jù)中的噪聲、使缺陷入容器、選擇缺陷進(jìn)行缺陷分析、選 擇缺陷評(píng)估過(guò)程的一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)，和/或?qū)θ毕葸M(jìn)行分類(lèi)的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法是有益 的，與當(dāng)前可使用的方法相比，所述計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法提供更高的吞吐量和更好的性能。發(fā)明內(nèi)容下面對(duì)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法的各個(gè)實(shí)施方案的描述不應(yīng)該以任何方式解讀為限制所附 的權(quán)利要求書(shū)的主題。一個(gè)實(shí)施方案涉及用于識(shí)別檢査數(shù)據(jù)中的噪聲的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法。所述方法包括使 用已知用于檢測(cè)噪聲、干擾事件和真實(shí)事件的檢測(cè)參數(shù)來(lái)檢測(cè)檢查數(shù)據(jù)集中的事件。所述 檢查數(shù)據(jù)集是通過(guò)對(duì)樣品進(jìn)行的不同檢查生成的。所述方法還包括將在少于一預(yù)定數(shù)的數(shù) 量的所述檢査數(shù)據(jù)集中檢測(cè)到的事件識(shí)別為噪聲。在一個(gè)實(shí)施方案中，所述方法包括從所 述檢査數(shù)據(jù)集中消除(eliminate)被識(shí)別為噪聲的所述事件。在一個(gè)實(shí)施方案中，所述不同的檢查是以相同或不同數(shù)據(jù)獲取條件進(jìn)行的。在另一個(gè) 實(shí)施方案中，所述不同的檢查是以相同或不同檢測(cè)參數(shù)進(jìn)行的。上面描述的方法每個(gè)實(shí)施 方案可以包括本文中描述的任意其他一個(gè)或多個(gè)步驟。另一個(gè)實(shí)施方案涉及用于使缺陷入容器的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法。所述方法包括確定在檢 查數(shù)據(jù)集中檢測(cè)到的缺陷的性質(zhì)，所述檢查數(shù)據(jù)集是通過(guò)對(duì)樣品進(jìn)行的不同檢查生成的。 所述方法還包括基于所述性質(zhì)和曾在其中檢測(cè)到所述缺陷的所述檢査數(shù)據(jù)集使所述缺陷 入容器為組。在一個(gè)實(shí)施方案中，所述方法包括對(duì)所述組中的所述缺陷進(jìn)行采樣以用于缺陷評(píng)估。 在另一個(gè)實(shí)施方案中，所述不同的檢查是以相同的數(shù)據(jù)獲取參數(shù)進(jìn)行的，并且所述缺陷是 使用相同的檢測(cè)參數(shù)在所述檢查數(shù)據(jù)集中檢測(cè)到的。在不同的實(shí)施方案中，所述不同的檢 査是以不同的數(shù)據(jù)獲取參數(shù)進(jìn)行的。在額外的實(shí)施方案中，所述缺陷是使用不同的檢測(cè)參數(shù)在所述檢查數(shù)據(jù)集中檢測(cè)到的。在另一實(shí)施方案中，所述不同的檢査是以不同的數(shù)據(jù)獲 取參數(shù)進(jìn)行的，并且所述缺陷是使用不同的檢測(cè)參數(shù)在所述檢查數(shù)據(jù)集中檢測(cè)到的。在再 一實(shí)施方案中，所述缺陷是以單個(gè)檢查參數(shù)集檢測(cè)到的。在一個(gè)這樣的實(shí)施方案中，所述 方法還包括使用由對(duì)所述樣本進(jìn)行的額外檢查而生成的數(shù)據(jù)來(lái)確定所述缺陷的額外的性 質(zhì)，其中對(duì)所述樣本進(jìn)行的額外檢查使用了與所述單個(gè)集合的數(shù)據(jù)獲取參數(shù)不同的數(shù)據(jù)獲 取參數(shù)。上面描述的方法的每個(gè)實(shí)施方案可以包括本文中描述的任意其他一個(gè)或多個(gè)步 驟。一額外的實(shí)施方案涉及用于在檢査系統(tǒng)上選擇缺陷以進(jìn)行缺陷分析的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的 方法。所述方法包括使缺陷入容器為一個(gè)或更多個(gè)組，所述入容器操作是基于樣品上所述 缺陷相互之間的鄰近度或者相對(duì)位置以及由所述一個(gè)或更多個(gè)組形成的空間特征標(biāo)記來(lái) 進(jìn)行的。該技術(shù)已經(jīng)被稱(chēng)為對(duì)缺陷的空間特征標(biāo)記分析。該分析中形成的每個(gè)組被稱(chēng)為特 征標(biāo)記(signature)，并且可以(例如用標(biāo)簽)進(jìn)行標(biāo)注來(lái)指示特征標(biāo)記的種類(lèi)，例如劃 痕、環(huán)狀環(huán)或徑向記號(hào)。晶片上的所有缺陷可以被標(biāo)志為一個(gè)或更多個(gè)特征標(biāo)記的成員， 或者可以被標(biāo)志為隨機(jī)事件。所述方法還包括在所述一個(gè)或更多個(gè)組(例如由此形成的任 何或所有特征標(biāo)記)的至少一個(gè)組中選擇一個(gè)或更多個(gè)所述缺陷以進(jìn)行缺陷分析。在一個(gè)實(shí)施方案中，所述缺陷分析包括創(chuàng)建樣本以進(jìn)行缺陷評(píng)估。在不同的實(shí)施方案 中，缺陷分析包括缺陷分類(lèi)。在另一個(gè)實(shí)施方案中，缺陷分析可以包括創(chuàng)建關(guān)于所述入容 器操作的結(jié)果的報(bào)告。使用在這里，術(shù)語(yǔ)"報(bào)告"包括呈現(xiàn)在系統(tǒng)用戶(hù)界面上的報(bào)告、在系 統(tǒng)的長(zhǎng)期儲(chǔ)存中提交的報(bào)告、使用半導(dǎo)體裝置通信標(biāo)準(zhǔn)發(fā)送到主機(jī)或其他系統(tǒng)的報(bào)告，以 及通過(guò)電子郵件或其他用于通信的標(biāo)準(zhǔn)發(fā)送的報(bào)告。在一個(gè)實(shí)施方案中，入容器的步驟是對(duì)在對(duì)檢査所生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行的檢查結(jié)束時(shí)進(jìn)行 的。在額外的實(shí)施方案中，所述入容器的步驟是在評(píng)估系統(tǒng)上的光學(xué)評(píng)估或在顯微鏡上的 電子顯微鏡評(píng)估之前進(jìn)行的。在不同的實(shí)施方案中，入容器的步驟是對(duì)檢查所生成的數(shù)據(jù) 進(jìn)行的，但是，這是在光學(xué)評(píng)估系統(tǒng)上進(jìn)行的，以形成用于自動(dòng)或手動(dòng)評(píng)估的樣本。在其 他實(shí)施方案中，入容器的步驟是對(duì)檢查所生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行的，但是，這是在掃描電子顯微 鏡評(píng)估系統(tǒng)上進(jìn)行的，以形成用于自動(dòng)或手動(dòng)評(píng)估的樣本。在另一個(gè)實(shí)施方案中，入容器的步驟可以包括將檢查數(shù)據(jù)堆疊到樣品上的區(qū)域中。所 述區(qū)域包括相同的圖形化特征設(shè)計(jì)，例如管芯，或者在晶片上掩模版的單次曝光中形成的 區(qū)域。隨后通過(guò)整個(gè)晶片的空間特征標(biāo)記分析來(lái)根據(jù)缺陷的相對(duì)位置分析所述缺陷。在一些實(shí)施方案中，所述方法包括確定在所述一個(gè)或更多個(gè)組(例如特征標(biāo)記組和隨 機(jī)組)中多少缺陷被選擇以進(jìn)行所述缺陷分析?？梢曰谔卣鳂?biāo)記的標(biāo)注和其中的缺陷計(jì) 數(shù)來(lái)確定所述一個(gè)或更多個(gè)組中的缺陷數(shù)。在另一個(gè)實(shí)施方案中，所述方法包括確定所述 一個(gè)或更多個(gè)組(例如一個(gè)或多個(gè)特征標(biāo)記)中的任何組是否與己知的根源起因(root cause)相關(guān)聯(lián)。在額外的實(shí)施方案中，所述方法包括將缺陷分析的結(jié)果與所述缺陷曾被入容器所到的組相關(guān)聯(lián)。上面描述的方法的每個(gè)實(shí)施方案可以包括本文中描述的任意其他一 個(gè)或多個(gè)步驟。進(jìn)一步的實(shí)施方案涉及用于選擇缺陷以進(jìn)行缺陷分析的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法。該方法包 括確定在樣品上檢測(cè)到的缺陷的一個(gè)或更多個(gè)性質(zhì)。所述方法還包括選擇下述缺陷以進(jìn)行 缺陷分析，其中所選缺陷的所述一個(gè)或更多個(gè)性質(zhì)具有最大多樣性。所述方法可以包括本文描述的任何其他一個(gè)或多個(gè)步驟。另一個(gè)實(shí)施方案涉及用于選擇缺陷評(píng)估過(guò)程的一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方 法。所述方法包括確定被選擇以進(jìn)行缺陷評(píng)估的缺陷的一個(gè)或更多個(gè)性質(zhì)。所述方法還包 括基于所述一個(gè)或更多個(gè)性質(zhì)選擇用于所述缺陷評(píng)估的過(guò)程的一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)，從而可 以以一個(gè)或更多個(gè)不同參數(shù)評(píng)估所述缺陷的不同類(lèi)型。在一個(gè)實(shí)施方案中，所述一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)包括一個(gè)或更多個(gè)數(shù)據(jù)獲取參數(shù)。在另一 個(gè)實(shí)施方案中，所述一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)包括一個(gè)或更多個(gè)數(shù)據(jù)處理參數(shù)。在一些實(shí)施方案 中，所述方法可以包括基于所述一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)選擇用于一個(gè)或更多個(gè)所述缺陷類(lèi)型的 一個(gè)或更多個(gè)采樣參數(shù)。上面描述的方法的每個(gè)實(shí)施方案可以包括本文中描述的任意其他 一個(gè)或多個(gè)步驟。再一個(gè)實(shí)施方案涉及用于分類(lèi)缺陷的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法，所述方法包括使用針對(duì)樣品 生成的檢査數(shù)據(jù)組合針對(duì)所述樣品生成的缺陷評(píng)估數(shù)據(jù)來(lái)分類(lèi)所述樣品上的缺陷。在一個(gè) 實(shí)施方案中，所述檢查數(shù)據(jù)包括原始檢查數(shù)據(jù)。在另一個(gè)實(shí)施方案中，分類(lèi)缺陷的操作是 使用基于缺陷屬性的方法或基于特征向量的方法來(lái)進(jìn)行的。在額外的實(shí)施方案中，分類(lèi)缺 陷的操作包括自動(dòng)的缺陷分類(lèi)。在一個(gè)實(shí)施方案中，所述缺陷評(píng)估數(shù)據(jù)包括掃描電子顯微鏡圖像。在另一個(gè)實(shí)施方案 中，用于所述分類(lèi)操作的所述檢查數(shù)據(jù)包括關(guān)于所述缺陷的上下文信息。在進(jìn)一步的實(shí)施 方案中，所述檢査數(shù)據(jù)是以不同的數(shù)據(jù)獲取參數(shù)生成的。在額外的實(shí)施方案中，所述缺陷 評(píng)估數(shù)據(jù)是以不同的數(shù)據(jù)獲取參數(shù)生成的。上面描述的方法每個(gè)實(shí)施方案可以包括本文中 描述的任意其他一個(gè)或多個(gè)步驟。附圖簡(jiǎn)要說(shuō)明一旦閱讀了下面的詳細(xì)描述并且參照附圖之后將清楚本發(fā)明的其他目標(biāo)和優(yōu)點(diǎn)，在所 述附圖中-

圖1是圖示可以用于選擇要在本文中所描述的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法的實(shí)施方案中使用 的一個(gè)或更多個(gè)空間特征標(biāo)記分析(spatial signature analysis)過(guò)程的用戶(hù)界面的屏幕截圖；圖2是圖示可以用于選擇在本文中所描述的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法的實(shí)施方案中使用的 多樣性(diversity)采樣的用戶(hù)界面的屏幕截圖；圖3是圖示可以被配置來(lái)執(zhí)行本文中所描述的一個(gè)或更多個(gè)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法的系 統(tǒng)的一個(gè)實(shí)施方案的側(cè)視圖的示意圖。盡管本發(fā)明容許各種修改和可替換的形式，但是本發(fā)明的具體實(shí)施方案在附圖中以實(shí) 施例的方式被示出，并且可以在這里被詳細(xì)地描述。但是，應(yīng)該理解附圖和對(duì)附圖的詳細(xì) 描述并不想要將本發(fā)明限制為公開(kāi)的特定形式，并且正相反，本發(fā)明要覆蓋所有落入如所 附的權(quán)利要求書(shū)定義的本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)的修改、等同物和替代。優(yōu)選實(shí)施方案詳細(xì)描述如在這里使用的，術(shù)語(yǔ)"缺陷"一般指可以在晶片上或晶片內(nèi)形成的任何異?；虿黄谕?的特征。如在這里使用的，術(shù)語(yǔ)"樣品"指掩模版或晶片。術(shù)語(yǔ)"掩模版"和"掩模(mask)"在這 里以可交換的方式使用。掩模版一般包括具有在其上形成的不透明材料的圖形化區(qū)的透明 襯底，所述透明襯底諸如玻璃、硼硅酸鹽玻璃(borosilicate glass)和熔融石英(fused silica)。 不透明區(qū)可以用蝕刻到透明襯底中的區(qū)來(lái)代替。本領(lǐng)域中已知很多不同類(lèi)型的掩模版，并 且如本文中使用的術(shù)語(yǔ)掩模版意圖包括所有類(lèi)型的掩模版。術(shù)語(yǔ)"晶片(wafer)"—般指由半導(dǎo)體或非半導(dǎo)體材料形成的襯底。這種半導(dǎo)體或非半 導(dǎo)體材料的實(shí)施例可以包括但不限于單晶硅、砷化鎵，以及磷化銦。在半導(dǎo)體制造設(shè)施中普遍可以找到和/或處理這樣的襯底。晶片可以包括一個(gè)或更多個(gè)在襯底上形成的層。 例如，這些層可以包括但不限于抗蝕劑、電介質(zhì)材料，以及導(dǎo)電材料。本領(lǐng)域中已知很 多不同類(lèi)型的這樣的層，并且如本文中使用的術(shù)語(yǔ)晶片意圖包括所有類(lèi)型的這樣的層。在晶片上形成的一個(gè)或更多個(gè)層可以被圖形化或不被圖形化。例如，晶片可能包括多 個(gè)每一個(gè)具有可重復(fù)圖形特征的管芯。這樣的材料層的形成和處理最終可以導(dǎo)致完成的半導(dǎo)體器件。因此，晶片可以包括襯底，完成的半導(dǎo)體器件的所有層并非都己經(jīng)在所述襯底 上形成；或者，晶片可以包括這樣的襯底，完成的半導(dǎo)體器件的所有層都己在所述襯底上 形成。晶片可以進(jìn)一步包括集成電路的至少一部分、薄膜磁頭管芯、微電子-機(jī)械系統(tǒng) (MEMS)器件、平板顯示器、磁頭、磁和光儲(chǔ)存介質(zhì)、可以包括光子和光電子器件(例 如激光器)的其他部件、波導(dǎo)和在晶片上加工的其他無(wú)源部件、打印頭以及在晶片上加工 的生物芯片器件。盡管在本文中針對(duì)晶片描述了一些實(shí)施方案，但是可以理解，本文中所描述的所有實(shí) 施方案可以用于上面描述的任何樣品。,、術(shù)語(yǔ)"參數(shù)"、"設(shè)置"和"條件"在本文中被可交互地用于指代諸如檢查和評(píng)估的過(guò)程的如2004年10月12日Teh等人遞交、序列號(hào)為60/618,475的美國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)中所描述 的，當(dāng)前配置來(lái)用于檢査半導(dǎo)體晶片的系統(tǒng)可以檢測(cè)比不對(duì)多個(gè)事件進(jìn)行過(guò)濾以及使所述 多個(gè)事件入容器就能有效地評(píng)估或分析的事件更多的晶片上的"事件"，所述專(zhuān)利申請(qǐng)通過(guò)引用以如同其在本文中被完全給出的方式被包括在此。如這里使用的，"事件"一般指檢査 系統(tǒng)所識(shí)別的任何潛在的缺陷。事件實(shí)際上可以代表噪聲、干擾事件或真正的缺陷事件。 如研究已經(jīng)顯示的，很多檢查程序(sequence)的最耗時(shí)的部分是其花費(fèi)來(lái)評(píng)估和分類(lèi)檢 査結(jié)果的時(shí)間。本文所描述的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法的實(shí)施方案提供用于檢查和分析的改進(jìn)的 方法，所述方法可以由適當(dāng)配置的檢查系統(tǒng)、評(píng)估系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或其組合執(zhí)行以改進(jìn)， 甚至優(yōu)化，總吞吐量和性能。當(dāng)前，許多不同的策略可以被用于消除噪聲和干擾事件。這些策略中的一些包括將數(shù) 據(jù)獲取硬件的參數(shù)設(shè)置為用于最優(yōu)檢測(cè)的適當(dāng)值或狀態(tài)，并且應(yīng)用各種算法來(lái)隔離干擾事 件。這些方法的一個(gè)在于它們花費(fèi)相當(dāng)量的時(shí)間來(lái)建立用于檢查的"工藝配置(recipe)" 或過(guò)程。因此，對(duì)于一些情況，例如在開(kāi)發(fā)中的短期實(shí)驗(yàn)或在加工廠中的短期器件生產(chǎn)的 趕工期來(lái)說(shuō)，這些方法不能對(duì)建立所述方法時(shí)所投入的努力提供良好的回報(bào)。包括一些額 外檢查以提供更多檢查數(shù)據(jù)并自動(dòng)執(zhí)行干擾事件隔離的方法將提供優(yōu)于當(dāng)前方法的改進(jìn)， 盡管所述方法使用了檢查所需要的額外的時(shí)間。例如，可以用次優(yōu)化的(less than optimized) 檢查過(guò)程執(zhí)行該方法，由此通過(guò)減少(或者甚至消除)確定最優(yōu)的光學(xué)檢査參數(shù)集時(shí)所用 時(shí)間來(lái)改善檢査過(guò)程的整體吞吐量。此外，通過(guò)如本文中進(jìn)一步描述的那樣處理數(shù)據(jù)，次 優(yōu)化的檢査過(guò)程的結(jié)果可以用來(lái)以相對(duì)的準(zhǔn)確率區(qū)別干擾和真實(shí)事件。因此，用于在檢查數(shù)據(jù)中識(shí)別噪聲的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法的一個(gè)實(shí)施方案包括使用已知 用于檢測(cè)噪聲、干擾事件以及真實(shí)事件的檢測(cè)參數(shù)檢測(cè)檢査數(shù)據(jù)集中的事件。換言之，用 未曾優(yōu)化過(guò)的數(shù)據(jù)處理參數(shù)執(zhí)行事件檢測(cè)。例如，可以用已知有可能檢測(cè)到除真實(shí)事件之 外的噪聲或干擾事件的數(shù)據(jù)處理參數(shù)(例如算法設(shè)置)執(zhí)行檢査。檢查數(shù)據(jù)集是通過(guò)對(duì)樣品執(zhí)行的不同檢查來(lái)生成的。可以在單個(gè)檢査過(guò)程的不同"趟 (pass)"或不同"測(cè)試"中執(zhí)行不同檢查。不同檢査可以使用相同或不同的未優(yōu)化的 (non-optimized)檢査參數(shù)。例如，可以用相同或不同的數(shù)據(jù)獲取條件執(zhí)行不同檢查。此 外，可以用相同或不同檢測(cè)參數(shù)執(zhí)行不同的檢查。該方法還包括將在少于一預(yù)定數(shù)的數(shù)目的檢查數(shù)據(jù)集中檢測(cè)到的事件識(shí)別為噪聲?？?附加或可替換地，該方法可以包括將在檢查數(shù)據(jù)集的特定組合中未被檢測(cè)到的事件識(shí)別為 干擾事件。以這種方式，本文中描述的這些方法利用了這樣的事實(shí)，即一般來(lái)說(shuō)，噪聲和 干擾事件將不如真實(shí)事件那樣可重復(fù)。在一些實(shí)施方案中，該方法包括從檢查數(shù)據(jù)集中消 除被識(shí)別為噪聲或干擾事件的事件。因此，上面描述的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法的實(shí)施方案提供了一種方法，所述方法通過(guò)對(duì)(通 過(guò)重復(fù)檢査獲得的)結(jié)果的穩(wěn)定性(可重復(fù)性)調(diào)查來(lái)減少檢查數(shù)據(jù)中噪聲和干擾事件的 數(shù)目。換言之，出于自動(dòng)移除未被發(fā)現(xiàn)足夠次的事件的目的，該方法可以包括多個(gè)檢査趟。 可以如本文中進(jìn)一步描述的那樣執(zhí)行所述多個(gè)檢査趟。針對(duì)該方法的工藝配置優(yōu)選地包括可以被用來(lái)指示檢查要被執(zhí)行的次數(shù)的可變參數(shù)， 和被用來(lái)從干擾事件中確定真實(shí)事件的可重復(fù)性準(zhǔn)則(criterion)。該工藝配置還可以包 括在完成檢査趟之后執(zhí)行的數(shù)據(jù)處理(例如算法)。數(shù)據(jù)處理可以自動(dòng)移除在檢查數(shù)據(jù)中 未曾被檢測(cè)到預(yù)定次數(shù)的事件。對(duì)于在檢查中使用不同檢査參數(shù)的情況，工藝配置還可以 包括用于確定缺陷是否為真的準(zhǔn)則，所述準(zhǔn)則不僅使用曾檢測(cè)到所述缺陷的次數(shù)，還使用 曾檢測(cè)到所述缺陷的不同檢查設(shè)置的數(shù)目。本文中描述的用于在檢查數(shù)據(jù)中識(shí)別噪聲和/或干擾事件的方法具有優(yōu)于當(dāng)前使用的 方法的多種優(yōu)勢(shì)。例如，可以針對(duì)高度靈敏的檢測(cè)性能(例如檢測(cè)每個(gè)潛在事件)來(lái)配置 檢測(cè)過(guò)程或系統(tǒng)，同時(shí)避免干擾事件。因?yàn)闃颖緳z測(cè)被執(zhí)行多次，所以該方法將不具有相 對(duì)高的吞吐量。然而，對(duì)于在開(kāi)發(fā)、生產(chǎn)趕工期或車(chē)間環(huán)境中僅使用較少次的檢査來(lái)說(shuō)， 可以在維持高靈敏性的同時(shí)優(yōu)化檢查過(guò)程建立和檢査過(guò)程運(yùn)行兩者的總吞吐量。上面描述 的方法的每個(gè)實(shí)施方案可以包括本文中描述的任意其他一個(gè)或多個(gè)步驟。還存在許多已有的用于使缺陷入容器的方法。 一般來(lái)說(shuō)，已有策略考慮具有以通用方 式生成的性質(zhì)的單個(gè)總?cè)后w。為了使用在多趟中生成的檢査數(shù)據(jù)，可以針對(duì)每一總?cè)后w執(zhí) 行一系列分離的入容器操作。在一些情況中，組合用各種方式生成的檢査數(shù)據(jù)的方法將為 入容器操作提供更大的益處。例如，某些缺陷類(lèi)型是使用一種成像模式或算法條件找出的， 其他類(lèi)型是用另一種成像模式或算法條件找出的，而再其他的類(lèi)型是使用這兩種成像模式 或算法條件找出的。在另一種情況中，在不同的圖像獲取條件或算法設(shè)置下一些缺陷類(lèi)型 的性質(zhì)將以相對(duì)可預(yù)測(cè)的方式改變。通過(guò)組合多個(gè)測(cè)試或者對(duì)從在單個(gè)入容器過(guò)程中使用 的一個(gè)測(cè)試檢測(cè)到的缺陷的一次或更多次重新掃描的結(jié)果(包括關(guān)于在檢測(cè)缺陷中產(chǎn)生的 條件以及在那些條件下缺陷的性質(zhì)的信息)，可以更有效地使這些缺陷入容器，以用于針 對(duì)評(píng)估(并且具體地針對(duì)掃描電子顯微鏡(SEM)評(píng)估)而進(jìn)行的采樣的目的。用于使缺陷入容器的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法的一個(gè)實(shí)施方案包括確定在檢查數(shù)據(jù)集中檢 測(cè)到的缺陷的性質(zhì)，所述檢査數(shù)據(jù)集是通過(guò)對(duì)樣本執(zhí)行不同檢查而生成的。該方法還包括 基于缺陷的性質(zhì)和在其中曾檢測(cè)到缺陷的數(shù)據(jù)集來(lái)將缺陷入容器為組。例如，與在其中找 出缺陷的檢查數(shù)據(jù)集相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)獲取和/或處理參數(shù)可以被用作入容器過(guò)程的輸入。在 一個(gè)實(shí)施方案中，該方法包括在組中釆樣缺陷以用于缺陷評(píng)估。因此，上面描述的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法的實(shí)施方案提供了一種方法，所述方法用于出于 搜集(gather)關(guān)于事件總?cè)后w的額外信息的目的而組合多個(gè)檢查趟的結(jié)果，以增強(qiáng)入容器和采樣操作。換言之，多個(gè)檢查趟生成多個(gè)關(guān)于事件的檢査數(shù)據(jù)集，所述檢査數(shù)據(jù)集可 用于入容器操作和樣本(sample)生成。在另一個(gè)實(shí)施方案中，用相同的數(shù)據(jù)獲取參數(shù)執(zhí)行不同的檢查，并且使用相同的檢測(cè) 參數(shù)在檢査數(shù)據(jù)集中檢測(cè)缺陷。在不同的實(shí)施方案中，用不同的數(shù)據(jù)獲取參數(shù)執(zhí)行不同的 檢查。在其他實(shí)施方案中，使用不同的檢測(cè)參數(shù)在檢查數(shù)據(jù)集中檢測(cè)缺陷。在一些實(shí)施方 案中，用不同的數(shù)據(jù)獲取參數(shù)執(zhí)行不同的檢査，并且使用不同的檢測(cè)參數(shù)在檢査數(shù)據(jù)集中 檢測(cè)缺陷。在再一個(gè)實(shí)施方案中，用單個(gè)檢査參數(shù)集(例如一個(gè)數(shù)據(jù)獲取和檢測(cè)參數(shù)集)檢測(cè)缺 陷，并且僅針對(duì)為了入容器操作或分析而獲取額外性質(zhì)的目的在不同條件下重新掃描這些 有缺陷的場(chǎng)點(diǎn)(site)。以這種方式，該方法可以包括使用這樣的數(shù)據(jù)確定缺陷的額外性 質(zhì)，所述數(shù)據(jù)通過(guò)以不同于所述單個(gè)集合的數(shù)據(jù)獲取參數(shù)的數(shù)據(jù)獲取參數(shù)對(duì)樣本進(jìn)行的額 外的檢査而生成。以這種方式，可以用相同的硬件和/或軟件設(shè)置來(lái)執(zhí)行這些趟?？商鎿Q地，可以用不 同的硬件和/或軟件設(shè)置來(lái)執(zhí)行這些趟。用戶(hù)可以創(chuàng)建包括多個(gè)趟的檢査過(guò)程。這些趟將 落入以下組中的一個(gè)所有趟使用相同成像條件和檢測(cè)算法； 一些趟使用不同算法； 一些 趟使用不同成像條件；以及一些趟使用不同算法和成像條件。一旦完成檢查趟，將運(yùn)行確定哪個(gè)趟或哪些趟捕捉到缺陷以及這些趟中缺陷的性質(zhì)的 算法，所述缺陷的性質(zhì)可以隨后用于將所述缺陷入容器為將被采樣以供SEM評(píng)估的兩個(gè) 或更多個(gè)組。因此，上面描述的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法的實(shí)施方案具有幾種優(yōu)于當(dāng)前使用的入 容器方法的優(yōu)勢(shì)。例如，通過(guò)對(duì)用這種方式入容器的缺陷進(jìn)行采樣，SEM評(píng)估樣本將具 有更好的缺陷代表(representation)。上面描述的用于使缺陷入容器的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法 的每個(gè)實(shí)施方案可以包括本文中描述的任何其他一個(gè)或多個(gè)步驟。如熟悉統(tǒng)計(jì)學(xué)的人員一般所了解的，對(duì)于人們不能重新訪問(wèn)整個(gè)總?cè)后w并且因此要求 進(jìn)行采樣的大多數(shù)情形來(lái)說(shuō)，評(píng)估代表性采樣的最早并且最好的方法是生成總?cè)后w的隨機(jī) 采樣。該方法的結(jié)果相對(duì)易于使用最少的樣例(example)全面重建整個(gè)總?cè)后w。所以， 晶片檢査中最普遍的評(píng)估策略是某種形式的隨機(jī)采樣，有時(shí)用各種方式增強(qiáng)所述隨機(jī)采 樣。然而，存在許多不期望隨機(jī)采樣的情形。例如，真實(shí)缺陷可能隨機(jī)地位于晶片上，并 且用戶(hù)出于發(fā)現(xiàn)傾向性的目的可能希望這些缺陷處于評(píng)估總?cè)后w中，但是這些缺陷可能在 所述總?cè)后w中占優(yōu)勢(shì)。這樣，在隨機(jī)樣本中將出現(xiàn)太少其他類(lèi)型的缺陷。在另一個(gè)例子中， 可能存在數(shù)目上相對(duì)較少而至關(guān)重要的缺陷。因此，這些缺陷被包括在隨機(jī)樣本中的似然 性(likelihood)基本上很小。對(duì)于上面描述的兩種情形，使缺陷入容器為組并且隨后對(duì)一些或所有容器(bin)成 比例或不成比例地進(jìn)行采樣可以是有用的。以這種方式，在每個(gè)容器中被采樣的缺陷的數(shù) 目可以不同并且可以被獨(dú)立確定。 一旦完成評(píng)估和/或分類(lèi)，結(jié)果和/或分類(lèi)優(yōu)選地與入容 器準(zhǔn)則進(jìn)行匹配，而不是如當(dāng)前執(zhí)行的那樣被整體回建(projectback)到總?cè)后w。如可以 期望的，比隨機(jī)釆樣中更多的樣本可以被用于這些方法來(lái)避免采樣錯(cuò)誤，特別是如果用來(lái) 分離缺陷的容器的數(shù)目相對(duì)多時(shí)。目前在Klarity產(chǎn)品和其他分析系統(tǒng)中使用的采樣支持 這種類(lèi)型的采樣，所述Klarity產(chǎn)品在商業(yè)上可從加利福利亞州圣何塞的KLA-Tencor獲得。 在包括同樣可以從KLA-Tencor獲得的AIT XP+工具系列的檢查工具上也支持這種類(lèi)型的 采樣。用這種方法的一個(gè)問(wèn)題在于分析嚴(yán)重地依賴(lài)于對(duì)采樣方法的了解。以這種方式，關(guān) 于采樣操作的信息需要和缺陷數(shù)據(jù)一起"傳播(travel)"到所有分析位置。在額外的實(shí)施例中，可以存在由單個(gè)起因引起并且在晶片上集中在一起或者從晶片、 掩模板或管芯來(lái)看形成圖案或特征標(biāo)記的真實(shí)事件。 一些特征標(biāo)記類(lèi)型可能是很好理解 的，并且因此不需要對(duì)它們進(jìn)行評(píng)估。其他缺陷特征標(biāo)記可能不好理解，或者可能是由可 以評(píng)估確定的多于一個(gè)起因引起的。盡管評(píng)估樣本中的這些缺陷可能是期望的(甚至是關(guān) 鍵的)，但是可能僅期望這些缺陷的一個(gè)或兩個(gè)樣例。對(duì)于上面描述的情形，當(dāng)前方法包括執(zhí)行聚類(lèi)算法和出于釆樣的目的將聚類(lèi)與未聚類(lèi) 的缺陷作為兩個(gè)總?cè)后w來(lái)對(duì)待。該方法的一個(gè)不足在于簡(jiǎn)單的聚類(lèi)不能將諸如劃痕和涂層 突起(coatspike)的不相交(disjoint)事件辨識(shí)(recognize)為單個(gè)"特征標(biāo)記"。類(lèi)似地， 在不將其他未聚類(lèi)事件誤識(shí)別為聚類(lèi)的情況下，不能將散布的(diffuse)缺陷組(有時(shí)稱(chēng) 為云(cloud)或霾(haze))辨識(shí)為特征標(biāo)記。可以用空間特征標(biāo)記分析(SSA)算法(該 算法為Klarity Defect中的選項(xiàng))來(lái)辨識(shí)和分類(lèi)這些特征標(biāo)記。在共同轉(zhuǎn)讓的、授予Kulkarni 等人的美國(guó)專(zhuān)利5,992,699和授予Eldredge等人的美國(guó)專(zhuān)利6，718，526中說(shuō)明了 SSA算法 和方法的實(shí)施例，所述專(zhuān)利通過(guò)引用以如同其在本文中被完全給出的方式被包括在此。本 文中描述的方法內(nèi)使用的SSA可以如這些專(zhuān)利中描述的那樣進(jìn)行。在再一個(gè)實(shí)施例中，當(dāng)未很好地理解處理問(wèn)題時(shí)，例如在研究機(jī)構(gòu)(researchfacility) 中或者在生產(chǎn)趕工期(production ramp)期間總?cè)后w可能是未知的。這些情形下，感興趣 的是察看(see)廣泛的各種缺陷，并且一般并不強(qiáng)烈地需要整體地回建所述總?cè)后w。目 前對(duì)這種情形的處理(handle) —般是不足的。例如，對(duì)于手動(dòng)評(píng)估和分析，用戶(hù)可以從 晶片圖、管芯圖、簡(jiǎn)單的分組算法以及直覺(jué)來(lái)工作，以手動(dòng)找出感興趣的缺陷以用于評(píng)估。 此外，如Wang等人于2005年XX月XX日遞交、共同轉(zhuǎn)讓的美國(guó)專(zhuān)利No. XX/XXX,XXX 中描述的，可以使用一種方法來(lái)找出缺陷的多樣性樣本，所述多樣性樣本可以用于手動(dòng)找 出感興趣的缺陷來(lái)確定理想的檢查設(shè)置，所述專(zhuān)利通過(guò)引用以如同其在本文中被完全給出 的方式被包括在此。本文中描述的方法可以使用多樣性采樣策略來(lái)在檢查中自動(dòng)執(zhí)行采 樣，以支持趕工期和工程分析使用的情形。不存在其他已知的用于在晶片檢査系統(tǒng)的生產(chǎn) 運(yùn)行中找出最廣泛可能的各種缺陷類(lèi)型的自動(dòng)采樣系統(tǒng)或方法。用于為缺陷分析選擇缺陷的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法的一個(gè)實(shí)施方案包括將缺陷入容器為 一個(gè)或更多個(gè)組，所述入容器是基于樣品上缺陷相互之間的鄰近度和由所述一個(gè)或更多個(gè) 組形成的空間特征標(biāo)記來(lái)進(jìn)行的。該方法還包括在所述一個(gè)或更多個(gè)組的至少一個(gè)組內(nèi)選 擇一個(gè)或更多個(gè)缺陷進(jìn)行缺陷分析。換言之，可以獨(dú)立地采樣每個(gè)組中的缺陷，從而每個(gè) 組中的至少一些缺陷受到評(píng)估。在一個(gè)實(shí)施方案中，缺陷分析包括創(chuàng)建用于缺陷評(píng)估的樣 本。在另一個(gè)實(shí)施方案中，缺陷分析包括缺陷分類(lèi)。在一些實(shí)施方案中，缺陷分析包括創(chuàng) 建關(guān)于入容器步驟的結(jié)果的報(bào)告。以這種方式，分析可以包括創(chuàng)建關(guān)于SSA結(jié)果的總結(jié) 報(bào)告。本文中描述的方法的實(shí)施方案提供了一種用于通過(guò)有效地處理各種類(lèi)型的事件的特 征標(biāo)記來(lái)減小和分割(segment)缺陷總?cè)后w的方法，所述總?cè)后w被采樣以用于置后檢查 (post-inspection)圖像搜集和分類(lèi)。在一個(gè)實(shí)施方案中，對(duì)檢查生成的數(shù)據(jù)執(zhí)行入容器步驟。以這種方式，所述方法可以 包括對(duì)晶片檢查系統(tǒng)使用自動(dòng)的SSA結(jié)果。此外，可以在光學(xué)評(píng)估或掃描電子顯微鏡評(píng) 估之前執(zhí)行入容器步驟。對(duì)于采樣和其他工具上分析(analysison-tool)可用的SSA，用戶(hù)可以選擇一個(gè)或更 多個(gè)SSA工藝配置作為檢查工藝配置的部分。在圖1中示出一種可以用于提供該能力的 可能界面。具體地，圖l是圖示用戶(hù)界面的一個(gè)實(shí)施例的屏幕截圖，所述用戶(hù)界面可以被 用來(lái)允許用戶(hù)選擇在本文描述的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法的實(shí)施方案中使用的一個(gè)或更多個(gè) SSA過(guò)程。注意，本文圖示和描述的所有屏幕截圖僅作為可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)本文描述的方法的 用戶(hù)界面的實(shí)施例而提出，以進(jìn)一步理解這些方法。明顯地，可能有許多不同的針對(duì)用戶(hù) 界面的配置，并且所有這些配置都落入本公開(kāi)的范圍。如圖1中所示，選擇SSA工藝配置用戶(hù)界面IO包括可用于采樣和其他工具上分析的SSA方法列表。在該實(shí)施例中，列表12顯示包括以下的選項(xiàng)無(wú)；劃痕和拋光；照片特征標(biāo)記；掩模版特征標(biāo)記；以及晶片邊緣效應(yīng)。然而，所述列表可以包括這些選項(xiàng)中的一 些、這些選項(xiàng)中的一些連同其他選項(xiàng)，或者完全不同的選項(xiàng)集。在(例如通過(guò)點(diǎn)擊一個(gè)或 更多個(gè)SSA選項(xiàng)的名稱(chēng))選擇了列表12中的一個(gè)或更多個(gè)選項(xiàng)之后，用戶(hù)可以選擇確定 (OK) 14或取消(Cancel) 16以繼續(xù)該方法。在一些實(shí)施方案中，SSA包括堆疊(stack)對(duì)應(yīng)于樣品上多個(gè)區(qū)域的檢查數(shù)據(jù)。所述 區(qū)域包括相同的圖形化特征設(shè)計(jì)。換言之，所述區(qū)域可以是樣品上的域或管芯。這樣的實(shí) 施方案還包括確定位于堆疊區(qū)域中的缺陷是否實(shí)質(zhì)上形成特征標(biāo)記。因此，如上面所描述的，所述方法可以使用工具上分析中的SSA來(lái)從掩模版堆疊或 管芯堆疊中的缺陷進(jìn)行工作，并且通過(guò)在掩模版或管芯內(nèi)的空間位置來(lái)聚類(lèi)(cluster)缺 陷。其中這樣的方法有用的應(yīng)用的一個(gè)實(shí)施例是隔離出現(xiàn)在掩模版邊緣的光刻問(wèn)題。其中 該方法有用的應(yīng)用的另一個(gè)實(shí)施例是找出當(dāng)圖形的密度例如在陣列的邊緣處改變時(shí)所發(fā) 生的工藝問(wèn)題。當(dāng)前，僅有的堆疊掩模版和管芯的工具上算法是被配置來(lái)出于各種目的(例如工藝窗認(rèn)證(process window qualification, PWQ))找出重復(fù)性缺陷(repeater defect)的算法。本文所描述的對(duì)SSA的使用之前從未進(jìn)行過(guò)。此外，所述方法可以包括在晶片 檢查系統(tǒng)上使用基于SSA的自動(dòng)管芯堆疊或掩模版堆疊。所述方法還可以或者可替換地 包括在評(píng)估系統(tǒng)(光學(xué)或SEM)上使用基于SSA的自動(dòng)管芯堆疊或掩模版堆疊。在另一個(gè)實(shí)施方案中，SSA的結(jié)果被用于將缺陷分配到一個(gè)或更多個(gè)組中。以這種方 式，SSA的結(jié)果可以用于幫助對(duì)評(píng)估樣本進(jìn)行整形(shape)。具體來(lái)說(shuō)，可以以與聚類(lèi) 相同的方式簡(jiǎn)化地使用SSA結(jié)果，其中聚類(lèi)現(xiàn)在為特征標(biāo)記。以這種方式，所述系統(tǒng)可 以將總?cè)后w分成兩個(gè)總?cè)后w用于采樣的"特征標(biāo)記的(signed)"和"未特征標(biāo)記的 (unsigned)"缺陷。在一個(gè)實(shí)施方案中，所述方法包括確定所述一個(gè)或多個(gè)組中的多少個(gè)缺陷被選擇來(lái)進(jìn) 行缺陷分析。在一個(gè)這樣的實(shí)施方案中，SSA的結(jié)果可以用于采樣，從而如當(dāng)前針對(duì)聚類(lèi) 所進(jìn)行的，可以以指定計(jì)數(shù)或總?cè)后w的百分比來(lái)對(duì)每個(gè)特征標(biāo)記或特征標(biāo)記的相異類(lèi)型進(jìn) 行采樣。此外，針對(duì)每個(gè)特征標(biāo)記要采樣的缺陷的百分比可以不同，并且可以獨(dú)立地確定。 以這種方式，所述方法還可以有益于收集來(lái)自某些罕見(jiàn)或感興趣的特征標(biāo)記類(lèi)型的缺陷。在另一個(gè)實(shí)施方案中，該方法包括確定一個(gè)或更多個(gè)組中的任意一個(gè)組是否與已知的 根源起因相關(guān)聯(lián)。因?yàn)镾SA按類(lèi)型來(lái)對(duì)特征標(biāo)記進(jìn)行標(biāo)志(特征標(biāo)記入容器)，所以該 系統(tǒng)或方法還可以在采樣中針對(duì)包括或排除來(lái)過(guò)濾某些特征標(biāo)記。在一個(gè)這種實(shí)施例中， 搜集這樣的缺陷的圖像可能沒(méi)有價(jià)值，即所述缺陷是其根源起因被很好地理解的特征標(biāo)記 的成員。在另一個(gè)實(shí)施例中，與未特征標(biāo)記的缺陷相比，可以更大量地(heavily)采樣由 單個(gè)根源起因引起的缺陷。在進(jìn)一步實(shí)施方案中，組中的一個(gè)多個(gè)缺陷是分析確定這樣的的缺陷的輸入，所述缺 陷的所述一個(gè)或更多個(gè)性質(zhì)具有最大多樣性。因此，為了找出更有用的缺陷樣本以重新訪 問(wèn)來(lái)搜集圖像和/或進(jìn)行分類(lèi)，用于SSA和多樣性采樣(diverse sampling)的算法可以合 并到單個(gè)方法中，所述方法可以在檢查后自動(dòng)執(zhí)行。在一個(gè)實(shí)施方案中，該方法可以包括 在檢査系統(tǒng)上使用SSA和多樣性采樣的組合。在另一個(gè)實(shí)施方案中，該方法可以包括在 評(píng)估系統(tǒng)(光學(xué)或SEM)上使用SSA和多樣性采樣的組合。為了使用多樣性釆樣，用戶(hù)可以選擇在本文描述的方法中使用的多樣性采樣和多樣性 采樣可能的參數(shù)。 一種提供這種能力的可能的界面在圖2中示出。具體地，圖2是圖示用 戶(hù)界面的一個(gè)實(shí)施例的屏幕截圖，所述用戶(hù)界面可以被用來(lái)選擇在本文描述的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn) 的方法的實(shí)施方案中使用的多樣性采樣。如圖2中所示出，晶片置后處理(Wafer Post Processing)用戶(hù)界面18圖示了列表20中的多個(gè)選項(xiàng)。具體地，列表20包括用于聚類(lèi)22、 采樣24、重復(fù)器(repeater) 26以及缺陷限制28的選項(xiàng)。采樣選項(xiàng)包括評(píng)估選項(xiàng)30。如 圖2中所示出，評(píng)估選項(xiàng)30包括多樣性采樣選項(xiàng)32以及其他釆樣選項(xiàng)。用戶(hù)可以通過(guò)點(diǎn) 擊采樣選項(xiàng)名稱(chēng)旁邊的選框來(lái)選擇一個(gè)或更多個(gè)采樣選項(xiàng)。一旦選擇多樣性釆樣選項(xiàng)32，多樣性采樣選項(xiàng)卡34可以顯示在用戶(hù)界面18中。多樣 性采樣選項(xiàng)卡可以顯示關(guān)于多樣性采樣的信息和針對(duì)多樣性采樣的選項(xiàng)。例如，多樣性采 樣選項(xiàng)卡可以顯示關(guān)于哪些類(lèi)型的釆樣可以被一同使用的信息。例如，多樣性采樣選項(xiàng)卡 可以指示如果選擇多樣性采樣，則自動(dòng)不選擇諸如隨機(jī)和類(lèi)代碼(Class Code)采樣的其 他采樣方法，反之亦然。此外，多樣性采樣選項(xiàng)卡34可以包括樣本大小選項(xiàng)36，在所述 樣本大小選項(xiàng)36中用戶(hù)可以選擇要包括在樣本中的缺陷的數(shù)目。多樣性采樣選項(xiàng)卡34還 包括釆樣范圍選項(xiàng)38，所述采樣范圍選項(xiàng)38允許用戶(hù)指定是否在每個(gè)測(cè)試40或所有測(cè)試 42內(nèi)執(zhí)行多樣性采樣。上面描述的用于選擇缺陷來(lái)進(jìn)行缺陷分析的方法具有優(yōu)于當(dāng)前使用采樣方法的許多 優(yōu)勢(shì)。具體地，與基于簡(jiǎn)單聚類(lèi)的采樣方法相比較，本文描述的方法通過(guò)處理晶片或管芯 級(jí)別的缺陷特征標(biāo)記來(lái)提供更有效的采樣。例如，本文描述的方法對(duì)來(lái)自相同特征標(biāo)記的 多個(gè)事件提供較不冗余的評(píng)估。本文描述的方法還允許識(shí)別通過(guò)簡(jiǎn)單聚類(lèi)(例如散布區(qū)域 缺陷或源于多個(gè)起源的特征標(biāo)記)未識(shí)別的感興趣的缺陷組以進(jìn)行評(píng)估。此外，本文描述 的方法允許從釆樣、評(píng)估以及其他缺陷分析中消除良好理解的缺陷。此外，本文描述的方 法允許在評(píng)估樣本中包括更多數(shù)目的感興趣的缺陷。上面描述的用于選擇缺陷來(lái)進(jìn)行缺陷 分析的方法的每個(gè)實(shí)施方案可以包括本文描述的任何其他一個(gè)或多個(gè)步驟。用于選擇缺陷來(lái)進(jìn)行缺陷分析的不同的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法的一個(gè)實(shí)施方案包括確定 在樣品上檢測(cè)到的缺陷的一個(gè)或更多個(gè)性質(zhì)。該方法還包括選擇這樣的的缺陷來(lái)進(jìn)行缺陷 分析，所述缺陷的所述一個(gè)或更多個(gè)性質(zhì)具有最大多樣性。因此，該方法使用多樣性采樣 作為隨機(jī)采樣的替換。在一個(gè)實(shí)施方案中，該方法可以包括在晶片檢測(cè)系統(tǒng)上使用自動(dòng)多 樣性采樣。在另一個(gè)實(shí)施方案中，該方法可以包括在評(píng)估系統(tǒng)(光學(xué)或SEM)上使用自 動(dòng)多樣性采樣。上面描述的用于選擇缺陷來(lái)進(jìn)行缺陷分析的方法是有優(yōu)勢(shì)，因?yàn)樗ㄟ^(guò)自動(dòng)識(shí)別總?cè)?體的多樣性樣本來(lái)增加找出感興趣的缺陷的機(jī)會(huì)。對(duì)于在實(shí)驗(yàn)或趕工期應(yīng)用中進(jìn)行的釆 樣，這種方法特別有優(yōu)勢(shì)。例如，這種方法提供自動(dòng)"察看"樣品上的所有類(lèi)型的缺陷的能 力。此外，當(dāng)一缺陷類(lèi)型在晶片上占優(yōu)勢(shì)但是作為聚類(lèi)或特征標(biāo)記并不明顯時(shí)，這種方法 提供避免類(lèi)似缺陷的情形(instance)的能力。對(duì)于利用自動(dòng)生成的缺陷的多樣性樣本的 用戶(hù)，該用戶(hù)可以從用戶(hù)界面選擇該采樣算法?？梢杂脕?lái)向用戶(hù)提供該選擇的一種可能界 面在圖2中示出，所述界面可以如上面描述的那樣配置。上面描述的用于選擇缺陷來(lái)進(jìn)行 缺陷分析的方法的每個(gè)實(shí)施方案可以包括本文描述的任何其他一個(gè)或多個(gè)步驟。和檢查的情況一樣，優(yōu)選將評(píng)估條件(硬件和軟件)調(diào)節(jié)(tune)為在定位缺陷和搜 集關(guān)于所述缺陷的信息兩方面都具有最優(yōu)性能。和檢査的情況一樣，對(duì)于晶片上一種缺陷 類(lèi)型的最優(yōu)條件可以實(shí)質(zhì)上與對(duì)于其他缺陷類(lèi)型的條件不同。在當(dāng)前的方法中，最優(yōu)條件 中的差異可以通過(guò)具有彌補(bǔ)(recovery)策略來(lái)處理，所述彌補(bǔ)策略比如以不同的成像條件和算法進(jìn)行彌補(bǔ)(例如額外的評(píng)估趟)，從而可以將正確的成像條件和算法用于所有潛 在的缺陷類(lèi)型。以每個(gè)缺陷為基礎(chǔ)的對(duì)可能的最佳條件的預(yù)知將在提供關(guān)于每個(gè)缺陷的最 優(yōu)信息的同時(shí)改善SEM評(píng)估的吞吐量。不同的采樣條件以及不同的SEM設(shè)置可以用于總 群體子樣本。因此，用于選擇缺陷評(píng)估過(guò)程的一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法的一個(gè)實(shí)施方 案包括確定選擇來(lái)進(jìn)行缺陷評(píng)估的缺陷的一個(gè)或更多個(gè)性質(zhì)。該方法還包括基于所述一個(gè) 或更多個(gè)性質(zhì)來(lái)為缺陷評(píng)估過(guò)程選擇一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)，從而可以用一個(gè)或更多個(gè)不同的 參數(shù)來(lái)評(píng)估不同類(lèi)型的缺陷。在一個(gè)實(shí)施方案中，所述一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)包括一個(gè)或更多個(gè)數(shù)據(jù)獲取參數(shù)。在另一 個(gè)實(shí)施方案中，所述一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)包括一個(gè)或更多個(gè)數(shù)據(jù)處理參數(shù)。在一些實(shí)施方案 中，該方法包括基于一個(gè)或更多個(gè)性質(zhì)為一個(gè)或更多個(gè)缺陷類(lèi)型選擇一個(gè)或更多個(gè)采樣參 數(shù)?？梢匀缟厦孢M(jìn)一步描述的那樣選擇采樣參數(shù)。上面描述的用于選擇缺陷評(píng)估過(guò)程的一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)的方法可以被用來(lái)通過(guò)將評(píng) 估系統(tǒng)調(diào)節(jié)為匹配缺陷總?cè)后w的子樣本來(lái)改善評(píng)估的結(jié)果。具體地，該方法包括為了建立 評(píng)估硬件和/或軟件以獲得最優(yōu)性能和吞吐量的目的而使用缺陷數(shù)據(jù)。例如，該方法可以 使缺陷入容器到兩個(gè)或更多個(gè)不同組以供SEM評(píng)估，并且每個(gè)組可以在不同的硬件和/或 軟件調(diào)節(jié)下被評(píng)估。例如，在SEM檢查系統(tǒng)上找出的缺陷可以被入容器到電氣缺陷組和 物理缺陷組。由光學(xué)檢査系統(tǒng)找出的缺陷可以被入容器成嵌入和表面缺陷。這種SEM控 制的方法還可以包括本文描述的附加的方法和步驟，例如運(yùn)行檢査多次。因?yàn)榭梢栽陬A(yù)先 確定的最優(yōu)條件下評(píng)估缺陷，所以當(dāng)以高度高效的方式使用SEM評(píng)估工具時(shí)來(lái)自SEM評(píng) 估的分類(lèi)和圖像可以是最優(yōu)的。用于選擇缺陷評(píng)估過(guò)程的一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)的方法的每個(gè) 實(shí)施方案可以包括本文描述的任何其他一個(gè)或多個(gè)步驟。用于分類(lèi)缺陷的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法的一個(gè)實(shí)施方案包括使用針對(duì)樣品生成的檢査數(shù) 據(jù)組合針對(duì)該樣品生成的缺陷評(píng)估數(shù)據(jù)來(lái)分類(lèi)該樣品上的缺陷。在一個(gè)實(shí)施方案中，所述 檢査數(shù)據(jù)包括原始檢查數(shù)據(jù)。在另一個(gè)實(shí)施方案中，使用基于缺陷屬性的方法或基于特征 向量的方法來(lái)執(zhí)行對(duì)缺陷的分類(lèi)。在不同的實(shí)施方案中，對(duì)缺陷進(jìn)行分類(lèi)包括自動(dòng)缺陷分 類(lèi)。這樣的缺陷分類(lèi)方法可以包括本領(lǐng)域中已知的任何適當(dāng)?shù)姆椒?。在一個(gè)實(shí)施方案中，缺陷評(píng)估數(shù)據(jù)包括SEM圖像。在另一個(gè)實(shí)施方案中，用于分類(lèi) 缺陷的檢查數(shù)據(jù)包括關(guān)于缺陷的上下文(contextual)信息。在一些實(shí)施方案中，檢查數(shù)據(jù) 是以不同的數(shù)據(jù)獲取參數(shù)來(lái)生成的。在進(jìn)一步的實(shí)施方案中，缺陷評(píng)估數(shù)據(jù)是以不同的數(shù) 據(jù)獲取參數(shù)來(lái)生成的。因此，上面描述的方法包括為了缺陷分類(lèi)的目的而使用與評(píng)估數(shù)據(jù)組合的檢査數(shù)據(jù)。 這樣，上面描述的方法可以被用來(lái)通過(guò)在缺陷的自動(dòng)分類(lèi)中使用檢查信息連同評(píng)估信息來(lái)改善評(píng)估的結(jié)果。此外，可以一同考慮檢查和評(píng)估過(guò)程的全部(原始)結(jié)果來(lái)分類(lèi)缺陷。用于該入容器操作的算法可以是本領(lǐng)域中己知的基于缺陷屬性的方法或基于特征向量的方法中的任意一種。因此，上面描述的方法具有幾種優(yōu)于當(dāng)前使用的用于分類(lèi)缺陷的其他方法的優(yōu)勢(shì)。例 如，盡管SEM圖像具有當(dāng)前可獲得的最高圖像逼真度，但是樣品上可以被SEM觀察到的 區(qū)域存在限制。以這種方式，檢查中搜集的缺陷數(shù)據(jù)可以提供更大范圍的上下文信息。此 外，通過(guò)使用以不同數(shù)據(jù)獲取或成像條件生成的檢查數(shù)據(jù)可以最佳地察看或確定一些缺陷 的"特征標(biāo)記"。此外，SEM圖像可能在針對(duì)一些缺陷類(lèi)型的信息方面受限，而檢查圖像可 以提供補(bǔ)充信息。另一個(gè)實(shí)施方案涉及如圖3中所示出的載體介質(zhì)44。注意，附圖不是按比例繪制的。 具體地，該圖的一些部件(element)的比例被放大了很多以強(qiáng)調(diào)該部件的性質(zhì)。載體介質(zhì) 44包括在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)48上可執(zhí)行以進(jìn)行本文描述的一個(gè)或更多個(gè)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法的程 序指令46。實(shí)現(xiàn)如本文描述的那些方法的程序指令可以通過(guò)載體介質(zhì)傳輸或儲(chǔ)存在載體介質(zhì)上。 載體介質(zhì)可以是例如電線、電纜或無(wú)線傳輸鏈路的傳輸介質(zhì)。載體介質(zhì)還可以是例如只讀 存儲(chǔ)器、隨機(jī)訪問(wèn)存儲(chǔ)器、磁盤(pán)或圖像獲取盤(pán)或者磁帶的儲(chǔ)存介質(zhì)。程序指令可以以各種方式中的任何一種來(lái)實(shí)現(xiàn)，包括基于過(guò)程的技術(shù)、基于組件的技 術(shù)和/或面向?qū)ο蟮募夹g(shù)。例如，程序指令可以根據(jù)期望使用Matlab、 Visual Basic、 ActiveX 控制、C、 C十+對(duì)象、C#、 JavaBeans、微軟基礎(chǔ)類(lèi)("MFC")或其他技術(shù)或方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可以釆取各種形式，包括個(gè)人計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、大型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、工作站、圖 像計(jì)算機(jī)、并行處理器或任何其他本領(lǐng)域已知的設(shè)備?？偟膩?lái)說(shuō)，術(shù)語(yǔ)"計(jì)算機(jī)系統(tǒng)"可以 被廣泛地定義為包括具有一個(gè)或更多個(gè)處理器的任何設(shè)備，所述處理器執(zhí)行來(lái)自存儲(chǔ)介質(zhì) 的指令。圖3還圖示了可以被配置來(lái)執(zhí)行本文描述的一個(gè)或更多個(gè)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法的實(shí)施 方案的系統(tǒng)的一個(gè)實(shí)施方案。圖3中示出的系統(tǒng)包括檢査系統(tǒng)50。檢査系統(tǒng)50被配置為 生成輸出52，所述輸出52包括針對(duì)設(shè)置在臺(tái)56上的樣品54的檢査數(shù)據(jù)。例如，檢查系 統(tǒng)50包括測(cè)量頭58，測(cè)量頭58可以相對(duì)于臺(tái)被這樣安排，即使得可以進(jìn)行對(duì)樣品的光學(xué) 或其他測(cè)量。所述臺(tái)可以包括本領(lǐng)域中已知的任何合適的機(jī)械裝置(assembly)或機(jī)器人 裝置。檢査系統(tǒng)50可以被配置為使用本領(lǐng)域已知的任何技術(shù)來(lái)檢查樣品。此外，檢查系統(tǒng) 可以具有本領(lǐng)域已知的任何合適的配置。例如，檢查系統(tǒng)可以被配置為光學(xué)檢查系統(tǒng)?？?替換地，檢查系統(tǒng)可以被配置為諸如CD SEM和eS25和eS30系統(tǒng)的e束檢查工具，所述CD SEM和eS25和eS30系統(tǒng)在商業(yè)上可從KLA-Tencor獲得。檢查系統(tǒng)50被耦合到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)48。例如，測(cè)量頭58的一個(gè)或更多個(gè)組件(未示出) 可以通過(guò)傳輸介質(zhì)(未示出)被耦合到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)48。傳輸介質(zhì)可以包括"有線"和"無(wú)線" 部分。以這種方式，輸出52可以通過(guò)傳輸介質(zhì)從測(cè)量頭58傳輸?shù)接?jì)算機(jī)系統(tǒng)48。在一些 實(shí)施方案中，輸出還可以通過(guò)居于測(cè)量頭和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之間的一個(gè)或更多個(gè)電氣組件(未 示出)來(lái)傳輸。因此，輸出52從檢查系統(tǒng)傳輸?shù)接?jì)算機(jī)系統(tǒng)。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)48被配置為使用輸出52執(zhí)行本文描述的一個(gè)或更多個(gè)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方 法。所述計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可以使用包括在載體介質(zhì)44中的程序指令46來(lái)執(zhí)行這些計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn) 的方法和任何其他缺陷相關(guān)的功能。在一些實(shí)施方案中，所述系統(tǒng)還可以包括或可替換地包括缺陷評(píng)估系統(tǒng)60。以這種方 式，所述系統(tǒng)可以包括或不包括檢査系統(tǒng)和缺陷評(píng)估系統(tǒng)兩者。這種系統(tǒng)可以被配置為檢 查/評(píng)估群組工具(clustertool)。換言之，可以通過(guò)一個(gè)或更多個(gè)通用組件(例如通用環(huán) 境、通用樣品處理機(jī)(handler)、如本文進(jìn)一步描述的通用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和/或通用電源) 來(lái)耦合檢査系統(tǒng)和評(píng)估系統(tǒng)。評(píng)估系統(tǒng)60被配置為生成輸出62，所述輸出62包括針對(duì)設(shè)置在臺(tái)66上的樣品64 的評(píng)估數(shù)據(jù)。例如，評(píng)估系統(tǒng)60包括測(cè)量頭68，測(cè)量頭68可以相對(duì)于臺(tái)被這樣安排，即 使得可以進(jìn)行對(duì)樣品的光學(xué)或其他測(cè)量。所述臺(tái)可以包括本領(lǐng)域中已知的任何合適的機(jī)械 裝置或機(jī)器人裝置。評(píng)估系統(tǒng)60可以被配置為使用本領(lǐng)域已知的任何技術(shù)來(lái)評(píng)估缺陷。此外，評(píng)估系統(tǒng) 可以具有本領(lǐng)域已知的任何合適的配置。例如，評(píng)估系統(tǒng)可以被配置為光學(xué)評(píng)估系統(tǒng)?？?替換地，評(píng)估系統(tǒng)可以被配置為諸如CD SEM和eS25和eS30系統(tǒng)的e束評(píng)估系統(tǒng)，所述 CD SEM和eS25和eS30系統(tǒng)在商業(yè)上可從KLA-Tencor獲得。評(píng)估系統(tǒng)60被耦合到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)48。例如，測(cè)量頭68的一個(gè)或更多個(gè)組件(未示出) 可以通過(guò)傳輸介質(zhì)(未示出)被耦合到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)48。傳輸介質(zhì)可以包括"有線"和"無(wú)線" 部分。以這種方式，輸出62可以通過(guò)傳輸介質(zhì)從測(cè)量頭68傳輸?shù)接?jì)算機(jī)系統(tǒng)48。在一些 實(shí)施方案中，還可以通過(guò)居于測(cè)量頭和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之間的一個(gè)或更多個(gè)電氣組件(未示出) 來(lái)傳輸輸出。因此，輸出62從評(píng)估系統(tǒng)傳輸?shù)接?jì)算機(jī)系統(tǒng)。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)48被配置為使用輸出62執(zhí)行本文描述的一個(gè)或更多個(gè)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方 法。所述計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可以使用包括在載體介質(zhì)44中的程序指令46來(lái)執(zhí)行這些計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn) 的方法和任何其他缺陷相關(guān)的功能。在一些實(shí)施方案中，本文描述的系統(tǒng)可以被配置為"獨(dú)立工具(stand alone tool)"，或者配置為在物理上未耦合到處理工具的工具。然而，這種系統(tǒng)可以通過(guò)傳輸介質(zhì)耦合到處 理工具(未示出)，所述傳輸介質(zhì)可以包括有線和無(wú)線部分。處理工具可以包括本領(lǐng)域已 知的任何處理工具，例如光刻工具、蝕刻工具、沉積工具、拋光工具、鍍敷工具、清潔工 具或離子注入工具。處理工具可以被配置為群組工具或通過(guò)通用處理機(jī)耦合的多個(gè)處理模 塊。通過(guò)本文描述的系統(tǒng)執(zhí)行的檢查和/或評(píng)估的結(jié)果可以被用來(lái)使用反饋控制技術(shù)、前 饋控制技術(shù)或原位控制(in situ control)技術(shù)來(lái)改變處理或處理工具的參數(shù)?？梢允謩?dòng)或 自動(dòng)地改變處理或處理工具的參數(shù)。通過(guò)閱讀本說(shuō)明書(shū)，本領(lǐng)域中的那些技術(shù)人員可以清楚本發(fā)明的各個(gè)方面的進(jìn)一步的 修改和可替換的實(shí)施方案。例如，提供了用于執(zhí)行一個(gè)或更多個(gè)缺陷相關(guān)的功能的計(jì)算機(jī) 實(shí)現(xiàn)的方法。因此，本說(shuō)明書(shū)要被解讀為僅是圖示說(shuō)明性的，并且是為了教導(dǎo)本領(lǐng)域中的 那些技術(shù)人員實(shí)施本發(fā)明的一般方式?？梢岳斫?，在這里示出和描述的本發(fā)明的形式要被 當(dāng)作當(dāng)前優(yōu)選的實(shí)施方案。在這里圖示和描述的元件和材料可以被替換，部件和工藝可以 被顛倒，并且本發(fā)明的一些特征可以被獨(dú)立地使用，在受益于本發(fā)明的本說(shuō)明書(shū)之后，本 領(lǐng)域中的技術(shù)人員將會(huì)清楚所有這些。可以對(duì)在這里描述的元件做出改變，而不會(huì)偏離如 在所附的權(quán)利要求書(shū)中描述的本發(fā)明的精神和范圍。
權(quán)利要求
1.一種用于識(shí)別檢查數(shù)據(jù)中的噪聲的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法，包括使用已知用于檢測(cè)噪聲、干擾事件和真實(shí)事件的檢測(cè)參數(shù)來(lái)檢測(cè)檢查數(shù)據(jù)集中的事件，其中所述檢查數(shù)據(jù)集是通過(guò)對(duì)樣品進(jìn)行的不同的檢查生成的；以及將在少于一預(yù)定數(shù)的數(shù)量的所述檢查數(shù)據(jù)集中檢測(cè)到的事件識(shí)別為噪聲。
2. 如權(quán)利要求1所述的方法，還包括從所述檢査數(shù)據(jù)集中消除被識(shí)別為噪聲的所述 事件。
3. 如權(quán)利要求1所述的方法，其中所述不同的檢査是以相同或不同的數(shù)據(jù)獲取條件 進(jìn)行的。
4. 如權(quán)利要求1所述的方法，其中所述不同的檢查是以相同或不同的檢測(cè)參數(shù)進(jìn)行的。
5. —種用于使缺陷入容器的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法，包括確定在檢查數(shù)據(jù)集中檢測(cè)到的缺陷的性質(zhì)，所述檢查數(shù)據(jù)集是通過(guò)對(duì)樣品進(jìn)行的不同 的檢查生成的；以及基于所述性質(zhì)和曾在其中檢測(cè)到所述缺陷的所述檢查數(shù)據(jù)集使所述缺陷入容器為組。
6. 如權(quán)利要求5所述的方法，還包括對(duì)所述組中的所述缺陷進(jìn)行采樣以用于缺陷評(píng)估。
7. 如權(quán)利要求5所述的方法，其中所述不同的檢查是以相同的數(shù)據(jù)獲取參數(shù)進(jìn)行的，并且其中所述缺陷是使用相同的檢測(cè)參數(shù)在所述檢查數(shù)據(jù)集中檢測(cè)到的。
8. 如權(quán)利要求5所述的方法，其中所述不同的檢査是以不同的數(shù)據(jù)獲取參數(shù)進(jìn)行的。
9. 如權(quán)利要求5所述的方法，其中所述缺陷是使用不同的檢測(cè)參數(shù)在所述檢查數(shù)據(jù) 集中檢測(cè)到的。
10. 如權(quán)利要求5所述的方法，其中所述不同的檢查是以不同的數(shù)據(jù)獲取參數(shù)進(jìn)行的， 并且其中所述缺陷是使用不同的檢測(cè)參數(shù)在所述檢查數(shù)據(jù)集中檢測(cè)到的。
11. 如權(quán)利要求5所述的方法，其中所述缺陷是以單個(gè)檢査參數(shù)集檢測(cè)到的，所述方 法還包括使用由對(duì)所述樣本進(jìn)行的額外檢查而生成的數(shù)據(jù)來(lái)確定所述缺陷的額外的性質(zhì)， 其中對(duì)所述樣本進(jìn)行的額外檢査使用了與所述單個(gè)集合的數(shù)據(jù)獲取參數(shù)不同的數(shù)據(jù)獲取 參數(shù)。
12. —種用于在檢查系統(tǒng)上選擇缺陷以進(jìn)行缺陷分析的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法，包括 使缺陷入容器為一個(gè)或更多個(gè)組，所述入容器操作是基于樣品上所述缺陷相互之間的鄰近度以及由所述一個(gè)或更多個(gè)組形成的空間特征標(biāo)記來(lái)進(jìn)行的；以及在所述一個(gè)或更多個(gè)組的至少一個(gè)組中選擇一個(gè)或更多個(gè)所述缺陷以進(jìn)行缺陷分析。
13. 如權(quán)利要求12所述的方法，其中所述入容器的操作是對(duì)檢查所生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行的。
14. 如權(quán)利要求12所述的方法，其中所述入容器的操作是在評(píng)估系統(tǒng)上的光學(xué)評(píng)估 之前進(jìn)行的。
15. 如權(quán)利要求12所述的方法，其中所述入容器的操作是在顯微鏡上的電子顯微鏡 評(píng)估之前進(jìn)行的。
16. 如權(quán)利要求12所述的方法，其中所述缺陷分析包括創(chuàng)建樣本以進(jìn)行缺陷評(píng)估。
17. 如權(quán)利要求12所述的方法，其中所述缺陷分析包括缺陷分類(lèi)。
18. 如權(quán)利要求12所述的方法，其中所述缺陷分析包括創(chuàng)建關(guān)于所述入容器操作的 結(jié)果的報(bào)告。
19. 如權(quán)利要求12所述的方法，還包括確定在所述一個(gè)或更多個(gè)組中多少缺陷要被 選擇以進(jìn)行所述缺陷分析。
20. 如權(quán)利要求12所述的方法，還包括確定所述一個(gè)或更多個(gè)組中的任何組是否與 已知的根源起因相關(guān)聯(lián)。
21. —種用于選擇缺陷以進(jìn)行缺陷分析的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法，包括 確定在樣品上檢測(cè)到的缺陷的一個(gè)或更多個(gè)性質(zhì)；以及選擇下述缺陷以進(jìn)行缺陷分析，其中所選缺陷的所述一個(gè)或更多個(gè)性質(zhì)具有最大多樣性。
22. —種用于選擇缺陷評(píng)估過(guò)程的一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法，包括 確定被選擇以進(jìn)行缺陷評(píng)估的缺陷的一個(gè)或更多個(gè)性質(zhì)；以及基于所述一個(gè)或更多個(gè)性質(zhì)選擇用于所述缺陷評(píng)估的過(guò)程的一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)，從而 可以以一個(gè)或更多個(gè)不同參數(shù)評(píng)估所述缺陷的不同類(lèi)型。
23. 如權(quán)利要求22所述方法，其中所述一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)包括一個(gè)或更多個(gè)數(shù)據(jù)獲取參數(shù)。
24. 如權(quán)利要求22所述方法，其中所述一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)包括一個(gè)或更多個(gè)數(shù)據(jù)處 理參數(shù)。
25. 如權(quán)利要求22所述方法，還包括基于所述一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)選擇用于一個(gè)或更 多個(gè)所述缺陷類(lèi)型的一個(gè)或更多個(gè)采樣參數(shù)。
26. —種用于分類(lèi)缺陷的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法，包括使用針對(duì)樣品生成的檢查數(shù)據(jù)組合 針對(duì)所述樣品生成的缺陷評(píng)估數(shù)據(jù)來(lái)分類(lèi)所述樣品上的缺陷。
27. 如權(quán)利要求26所述的方法，其中所述檢査數(shù)據(jù)包括原始檢査數(shù)據(jù)。
28. 如權(quán)利要求26所述的方法，其中所述分類(lèi)操作是使用基于缺陷屬性的方法或基 于特征向量的方法來(lái)進(jìn)行的。
29. 如權(quán)利要求26所述的方法，其中所述分類(lèi)操作包括自動(dòng)缺陷分類(lèi)。
30. 如權(quán)利要求26所述的方法，其中所述缺陷評(píng)估數(shù)據(jù)包括掃描電子顯微鏡圖像。
31. 如權(quán)利要求26所述的方法，其中用于所述分類(lèi)操作的所述檢查數(shù)據(jù)包括關(guān)于所 述缺陷的上下文信息。
32. 如權(quán)利要求26所述的方法，其中所述檢查數(shù)據(jù)是以不同的數(shù)據(jù)獲取參數(shù)生成的。
33. 如權(quán)利要求26所述的方法，其中所述缺陷評(píng)估數(shù)據(jù)是以不同的數(shù)據(jù)獲取參數(shù)生 成的。
全文摘要
為了使用多樣性采樣，用戶(hù)可以在本文描述的方法中選擇多樣性采樣，并且可能選擇要使用的多樣性采樣參數(shù)。一個(gè)提供這種能力的可能的界面是圖示一用戶(hù)界面的一個(gè)實(shí)施例的屏幕截圖，所述用戶(hù)界面可以被用來(lái)選擇在本文描述的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法的實(shí)施方案中使用的多樣性采樣。晶片置后處理用戶(hù)界面(18)圖示列表(20)中的多個(gè)選項(xiàng)。具體地，列表(20)包括用于聚類(lèi)(22)、采樣(24)、重復(fù)器(26)和缺陷限制(28)的選項(xiàng)。采樣選項(xiàng)包括評(píng)估選項(xiàng)(30)。評(píng)估選項(xiàng)(30)包括多樣性采樣選項(xiàng)(32)以及其他采樣選項(xiàng)。用戶(hù)可以通過(guò)點(diǎn)擊采樣選項(xiàng)名稱(chēng)旁邊的選框來(lái)選擇一個(gè)或更多個(gè)采樣選項(xiàng)。
文檔編號(hào)G06F19/00GK101238346SQ200680029267
公開(kāi)日2008年8月6日 申請(qǐng)日期2006年6月6日 優(yōu)先權(quán)日2005年6月6日
發(fā)明者C·W·李, D·王, M·迪什納, P·休特, S·麥考利 申請(qǐng)人:恪納騰技術(shù)公司