[发明专利]用于执行缺陷相关功能的计算机实现的方法

说明书

发明背景

1.发明领域

001本发明总地涉及用于执行一项或更多项缺陷相关功能的计算机实现的方法。一些实施方案涉及用于识别检查数据中的噪声、使缺陷入容器(bin)、选择缺陷进行缺陷分析、选择缺陷评估(review)过程的一个或更多个参数，或者对缺陷进行分类的计算机实现的方法。

2.现有技术描述

下面的描述和实施例不因为被包括在本部分中而被认为是现有技术。

在半导体制造过程期间的各个时期使用检查过程来检测诸如掩模版(reticle)和晶片的样品上的缺陷。检查过程已经总是制作半导体器件(例如集成电路)的一个重要部分。然而，随着半导体器件的尺寸减小，检查过程对于可接受的半导体器件的成功制造来说变得更为重要。例如，随着半导体器件的尺寸减小，由于即使是相对小的缺陷也可能导致半导体器件中不希望的失常，对具有减小的大小的缺陷的检测变得必要。

近年来对很多不同类型的缺陷的检查已经变得更重要。例如，为了使用检查结果来监控和校正半导体制作过程，通常有必要知道在样品上存在什么类型的缺陷。此外，由于为了获得可能的最高成品率(yield)而期望控制半导体制造所包括的每个过程，所以期望具有检测可能从很多不同半导体过程中产生的不同类型缺陷的能力。要检测的不同类型的缺陷在它们的性质上可能大大不同。例如，可能期望在半导体制造过程期间检测的缺陷可以包括厚度改变、颗粒缺陷、划痕、图形缺陷(例如缺失图形特征(feature)或非正确地定大小的图形特征)，以及很多其他具有这样的异类性质的缺陷。

为了使检查提供用于成品率控制的有用结果，检查过程必须能够不仅仅检测很多不同种类的缺陷，还要能够在晶片或掩模版上的真正的缺陷和噪声或干扰(nuisance)事件之间进行区分。噪声可以被定义为由于检查工具的边际效应(marginality)(例如数据处理和/或数据获取中的边际效应)而由检查工具在晶片或掩模版上检测到的并非实际缺陷但表现为潜在缺陷的事件。干扰事件是实际缺陷，但是对于控制过程和预测成品率的目的来说与用户无关。此外，同一缺陷在一个时间点可能被认为是干扰事件，而之后可能发现它是一相关缺陷。在一些情况下，可以通过使用优化的数据获取参数和优化的数据处理参数来减少检查工具所检测到的噪声和干扰事件的数量。此外，可以通过向检查结果应用各种过滤技术来减少噪声和干扰事件的数量。

与通过上述方法减少噪声和干扰事件相关联的一个问题在于确定最小化噪声和干扰事件的数据获取和数据处理参数的困难和耗时的本质。具体来说，确定适当的数据获取和数据处理参数通常涉及大量时间。此外，当检查系统具有相对大量的可调节数据获取和数据处理参数时，针对特定样品和感兴趣的具体缺陷类型建立检查过程的任务可能尤其困难。另外，除非已经测试了数据获取和数据处理参数的所有可能组合，否则可能无法知道是否已经找到最佳的检查过程。

然而，当前大多数检查过程是使用大量手动过程(例如，手动设置数据获取参数，手动分析所得的检查数据，等等)来建立的。建立检查过程可能耗费相对长的时间。另外，取决于将以所述检查系统来检查的样品的类型，可能需要针对每种不同类型的缺陷建立不同的检查过程。对于诸如在开发中的短期实验或者在加工厂(foundry)中的短期器件生产的赶工期(ramp)的情况来说，确定适当的数据获取和数据处理参数所涉及的时间长度可能尤其成问题，因为这些检查过程不能对建立所述过程中所投入的努力提供良好的回报。

成品率控制的另一个重要部分是确定晶片或掩模版上缺陷的起因，从而可以纠正所述缺陷的起因，由此减少其他晶片或掩模版上的缺陷数量。同常，确定缺陷起因包括识别缺陷类别以及缺陷的其他性质，例如大小、形状、构成(composition)，等等。因为检查通常仅包括检测晶片或掩模版上的缺陷以及提供关于所述缺陷的有限信息(例如位置、数量，有时还有大小)，所以常使用缺陷评估来确定关于各个缺陷的除从检查结果可以确定的信息之外的更多信息。例如，可以使用缺陷评估工具来重新访问在晶片或掩模版上检测到的缺陷，并且进一步以某种方式自动或手动地考察(examine)所述缺陷。还可以使用缺陷评估来验证(verify)检查所检测到的缺陷是实际缺陷而不是例如噪声或干扰事件。