[发明专利]用于执行系统缺陷分析的方法和设备

说明书

技术领域

本发明一般涉及设计自动化领域，更具体地，涉及为了执行系统缺陷分析的目的而用于在在较大集成电路形状布局(shape layout)中匹配布局形状(shape)。

背景技术

在半导体处理中的系统缺陷是不作为在制造期间干扰曝光或者其它平版印刷(lithographic)处理步骤的颗粒(particle)的结果的缺陷。相反，系统缺陷涉及形状布局瑕疵或处理设计瑕疵，并且其在完成的产品内的相同位置上有规律地发生。特征化工程师(yield characterization engineer)在尝试识别此缺陷的根本原因时面对困难的任务。具体地，在要求分辨率增强、化学机械化抛光以及其它复杂步骤的现代处理中，根本原因通常涉及特定的局部图案(pattern)和在其环境(context)内的形状的交互。

将图案定义为包括特定布局形状的矩形区域。导致确定性失败或对于特定零件号码(particular part number)中的处理变化不强健(robust)的相同图案可能在相同设计或不同设计的其它位置中不会失败。可以将遭遇系统故障的、工程师所面对的问题表示为搜索任务。工程师将布局的小部分定义为图案，并且尝试在设计中找出与该图案相似的位置。

布局形状图案匹配系统提供了用于定位与在集成电路中导致图案相关的系统缺陷的那些形状类似的形状的方法。窗(window)被定义为集成电路形状布局的矩形部分。图案匹配系统通常返回二进制结果或者距离亮度(measurement)。返回二进制结果的图案匹配系统将布局中的位置分为与给定图案匹配或不匹配。根据它们对给定图案的相似性，返回距离亮度的图案匹配系统排序布局窗，使得将所述窗从最相似到最不相似排列。本发明针对后面的类型，即返回窗的排序列表。

特征提取是提取并比较目标图案和潜在匹配的显著特征的技术。特征提取用于许多图像识别应用。在本发明的优选实施例中，要被提取的特征是密度。密度被定义为在窗中布局样式覆盖的部分。例如，由布局形状覆盖一半的窗具有密度0.5。本领域的技术人员将容易地理解：密度提取是布局形状分析中的普通应用，并且存在用于从布局内的窗中提取密度的许多软件工具。

在从布局图案和布局窗提取密度特征后，图像识别系统使得用于比较所考虑的图案和特定的布局窗的方法成为必要。为了达到这个目标，将特征投影在坐标(coordinate)系统上，并且称为特征空间。使用欧几里得距离可比较两个对象在通常的二维空间中的距离。对象1和2之间的欧几里得距离给出为：

(X1-X2)2+(Y1-Y2)2]]>

以相同的方式，通过将特征投影在n维空间并计算它们之间的欧几里得距离来计算两个布局之间的距离。

如描述了典型的沃尔什图案的图1所示，已被使用的一个特征空间基于沃尔什图案。如本领域的技术人员容易理解的，16种选择仅为说明，并且可使用沃尔什图案的任意正交集合。

沃尔什图案是由多个黑色和白色区域的矩形瓦(tiling)所组成的图像。从沃尔什函数生成沃尔什图案，并且可以通过旋转和相乘从4×4哈德曼(Hadamard)矩阵中获得(如“MathWorld—A Wolfram Web Resource”(http://mathworld.wolfram.com/WalshFunction.html)中所描述的Eric W.Weisstein.的“Walsh Function”，通过引用合并在此)。

沃尔什函数由一系列方形脉冲(具有允许的为-1和1的状态)组成，使得跃迁可仅发生在单元时间步长的固定间隔上，初始化状态总是为+1，并且函数满足特定的其它正交性关系。特别地，当以所谓“序数(sequency)”的顺序排列时，通过哈德曼矩阵的行给出2ⁿ个‘n’幂沃尔什函数。存在2ⁿ个长度为2ⁿ的沃尔什函数。