[发明专利]使用以位置为基础的属性的干扰减少

说明书

揭示提供例如包含一或多个金属线的半导体图像的图像中的干扰减少的方法及系统。潜在缺陷与两个垂直轴线的像素灰阶强度图相关。沿所述两个轴线确定所述潜在缺陷相对于例如金属线的图案的位置。所述潜在缺陷可分类为所关注缺陷或干扰事件。

相关申请案的相交参考

本申请案请求2017年8月9日申请且经让渡的美国临时专利申请案第62/542,970号的优先权，其揭示内容在此以引用的方式并入。

技术领域

本发明涉及缺陷分析中的干扰减少。

背景技术

半导体制造行业的演进对于良率管理且尤其对于度量及检验系统提出甚至更高的要求。当晶片大小增加时，临界尺寸收缩。经济因素正驱动行业减少用于实现高良率、高价值产品的时间。因此，将从检测到良率问题到解决所述问题的总时间减到最少决定了半导体制造商的投资回报率。

制造半导体装置(例如逻辑及存储器装置)通常包含使用大量制造工艺加工半导体晶片，以形成半导体装置的各种特征及多个层级。举例来说，光刻为半导体制造工艺，其涉及将图案从倍缩光罩传递到布置于半导体晶片上的光阻剂。半导体制造工艺的额外实例包含(但不限于)化学机械抛光(CMP)、蚀刻、沉积及离子植入。多个半导体装置可能以布置在单一半导体晶片上的形式制造且接着分成个别半导体装置。

在半导体制造工艺期间的各个步骤处使用检验工艺，以检测晶片上的缺陷，从而促使制造工艺中的产率更高且由此具有更高利润。检验始终是半导体装置制造的重要部分。然而，随着半导体装置的尺寸减小，检验对于可接受半导体装置的成功制造变得更加重要，这是因为较小缺陷可能导致装置不合格。举例来说，随着半导体装置的尺寸减小，对越来越小的缺陷的检测已成为必要，这是因为即使相对较小的缺陷也可能引起半导体装置中的非所需畸变。

找到所关注缺陷(DOI)可能具有挑战性。高干扰率是常见问题。干扰事件可误判为DOI或可导致DOI被不正确地识别为干扰。因此，干扰事件可使得难以或甚至不可能跟踪DOI或监视偏移。因此，可错过可危害产率的致命缺陷。

干扰事件是包含金属线或其它材料线的晶片所共有的。归因于光学工具的分辨率限制，所述线可能显得模糊。这种模糊使得难以确定缺陷是否落在线上。

找到具有金属线的晶片上的DOI的现有技术是基于以图案(情景)为基础的属性，例如通过使用灰阶进行。以图案为基础的属性将图案的光学图像与干扰图案进行比较。已知干扰图案会引起多个干扰事件。这些以图案为基础的属性技术倾向于不太精确而无法利用干扰事件的数目的大与小对图案进行分类，这是因为这些技术需要较大视场且受限于如何良好地对图案进行光学解析。使用这些技术的解析通常短一个数量级。举例来说，缺陷经识别为±4像素。因此，如果每一像素为50nm，那么缺陷经识别为±200nm。

另一现有技术是基于定义干扰结构周围的极小注意区域(CA)以滤除干扰结构。然而，创建这类CA耗时。当需要创建规则以搜索这类CA时，执行所述技术所需的时间可能极长。

因此，需要用于干扰减少的经改进技术及系统。

发明内容

在第一个例中，提供一种方法。所述方法包括提供包含材料线的晶片的图像。所述图像具有x轴及垂直于x轴的y轴。使用处理器，使潜在缺陷与所述图像的x轴像素灰阶强度图相关。使用处理器，使潜在缺陷与所述图像的y轴像素灰阶强度图相关。使用所述处理器，分别基于潜在缺陷在x轴像素灰阶强度图上的点及潜在缺陷在y轴像素灰阶强度图上的点，确定潜在缺陷相对于晶片上沿x轴及沿y轴的材料线的位置。使用所述处理器，基于所述潜在缺陷的位置将潜在缺陷分类为所关注缺陷或干扰事件。所关注缺陷与沿x轴及y轴两者的材料线相距非零距离。干扰事件处于沿x轴或y轴中的至少一者的材料线上。材料线可为金属线或某种其它材料。

x轴像素灰阶强度图及y轴像素灰阶强度图两者可与潜在缺陷相交。