本發(fā)明大致涉及用于檢測晶片上的缺陷的系統(tǒng)及方法，其對檢測晶片上的陣列區(qū)域中的重復(fù)缺陷特別有用。

背景技術(shù)：

下文描述及實例不會因為其包含于本段落中而被認為是現(xiàn)有技術(shù)。

在半導(dǎo)體制程期間的各個步驟使用檢驗工藝來檢測晶片上的缺陷以促進所述制程中的較高成品率及因此較高收益。檢驗始終為制造半導(dǎo)體裝置(例如IC)的重要部分。然而，隨著半導(dǎo)體裝置的尺寸減小，檢驗對可接受的半導(dǎo)體裝置的成功制造變得更重要，此是因為較小缺陷可導(dǎo)致裝置失效。

一些當(dāng)前檢驗方法使用標(biāo)準圖像(例如標(biāo)準裸片圖像)來檢測晶片上的重復(fù)缺陷。重復(fù)缺陷通常由光罩/掩模上的外物導(dǎo)致。在運用此種種類的光罩印刷晶片之后，缺陷出現(xiàn)于所有裸片上。裸片間比較檢驗將失效，此是因為所有裸片上的缺陷將彼此抵消，導(dǎo)致來自缺陷的信號弱或無來自缺陷的信號?？杀容^標(biāo)準裸片圖像(又統(tǒng)稱作“金色裸片(golden die)”)與針對被檢驗晶片獲取的測試裸片圖像，并可將比較結(jié)果輸入到缺陷檢測算法或方法以確定測試裸片中是否存在任何缺陷。此類金色裸片圖像通常用于檢驗裸片的邏輯區(qū)域，此是因為裸片的邏輯區(qū)域通常不包含可彼此比較以進行缺陷檢測的周期性重復(fù)特征。

將標(biāo)準裸片圖像用于檢驗的缺點在于：如果從被檢驗晶片以外的晶片獲取標(biāo)準裸片圖像，那么晶片間噪聲可相對較高且可干擾缺陷檢測或減小缺陷檢測的靈敏度。此外，如果使用被檢驗的相同晶片獲取標(biāo)準裸片圖像，那么裸片間噪聲也可干擾缺陷檢測或減小缺陷檢測的靈敏度。此外，如果使用晶片的設(shè)計數(shù)據(jù)產(chǎn)生標(biāo)準裸片圖像，那么標(biāo)準裸片圖像可能無法充分表示晶片上的噪聲源，由此具有上文所述的相同缺點。

據(jù)此，開發(fā)無上文所述的一或多個缺點的用于檢測晶片上的缺陷的系統(tǒng)及方法將是有利的。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

各個實施例的下文描述不應(yīng)依任何方式解釋為限制隨附權(quán)利要求書的主題。

一個實施例涉及一種用于檢測晶片上的缺陷的計算機實施方法。所述方法包含從通過運用檢驗系統(tǒng)掃描晶片產(chǎn)生的一或多個幀圖像，產(chǎn)生所述晶片上的一或多個裸片中的陣列區(qū)域的至少一部分的一或多個測試圖像。所述方法還包含從通過運用所述檢驗系統(tǒng)的所述晶片的所述掃描而產(chǎn)生的幀圖像中的兩者或更多者，產(chǎn)生所述陣列區(qū)域中的一或多個單元的參考圖像。此外，所述方法包含通過從對應(yīng)于所述一或多個裸片中的陣列區(qū)域的至少一部分中的至少一個單元的一或多個測試圖像的一或多個部分減去所述參考圖像而確定所述至少一個單元的一或多個差異圖像。所述方法進一步包含基于針對所述至少一個單元確定的一或多個差異圖像在至少一個單元中檢測所述晶片上的缺陷。運用計算機系統(tǒng)執(zhí)行產(chǎn)生所述一或多個測試圖像，產(chǎn)生所述參考圖像，確定所述一或多個差異圖像及檢測所述缺陷。

可如本文中所述般進一步執(zhí)行所述方法的步驟中的每一者。此外，所述方法可包含本文中所述的任何其它方法的任何其它步驟。此外，所述方法可由本文中所述的系統(tǒng)中的任一者執(zhí)行。

另一實施例涉及一種非暫時性計算機可讀媒體，其存儲可在計算機系統(tǒng)上執(zhí)行以執(zhí)行用于檢測晶片上的缺陷的計算機實施方法的程序指令。所述計算機實施方法包含上文所述的方法的步驟?？扇绫疚闹兴霭氵M一步配置所述計算機可讀媒體?？扇绫疚闹羞M一步所述般執(zhí)行所述計算機實施方法的步驟。此外，可執(zhí)行程序指令以實現(xiàn)的所述計算機實施方法可包含本文中所述的任何其它方法的任何其它步驟。

額外實施例涉及一種經(jīng)配置以檢測晶片上的缺陷的系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包含經(jīng)配置以掃描晶片以由此產(chǎn)生所述晶片的幀圖像的檢驗子系統(tǒng)。所述系統(tǒng)還包含經(jīng)配置以執(zhí)行上文所述的方法的步驟的計算機子系統(tǒng)。還可如本文中所述般進一步配置所述系統(tǒng)。

附圖說明

所屬領(lǐng)域技術(shù)人員得益于優(yōu)選實施例的下文詳細描述且參考附圖將變得明白本發(fā)明的進一步優(yōu)點，其中：

圖1為說明用于檢測晶片上的缺陷的計算機實施方法的一個實施例的流程圖；

圖2為說明存儲程序指令以導(dǎo)致計算機系統(tǒng)執(zhí)行本文中所述的計算機實施方法的非暫時性計算機可讀媒體的一個實施例的框圖；

圖3為說明經(jīng)配置以檢測晶片上的缺陷的系統(tǒng)的實施例的側(cè)視圖的示意圖；

圖4為說明用于檢測晶片上的缺陷的一種當(dāng)前使用方法的流程圖；

圖5為說明用于檢測晶片上的缺陷的方法的一個實施例的流程圖；

圖6為說明用于檢測晶片上的缺陷的一種當(dāng)前使用方法的示意圖；及

圖7為說明用于檢測晶片上的缺陷的方法的一個實施例的示意圖。

雖然本發(fā)明易于具有各種修改及替代形式，但是在圖式中通過實例展示且在本文中詳細描述其特定實施例。圖式可能未按比例繪制。然而，應(yīng)了解所述圖式及其詳細描述并非旨在將本發(fā)明限于所揭示的特定形式，恰相反，本發(fā)明將涵蓋落于如通過隨附權(quán)利要求書界定的本發(fā)明的精神及范圍內(nèi)的全部修改、等效物及替代。

具體實施方式

現(xiàn)參考圖式，應(yīng)注意，圖式未按比例繪制。特定地說，圖式的一些元件的比例極大地放大以突顯元件的特性。還應(yīng)注意，圖式未按相同比例繪制。已使用相同元件符號指示多個圖式中所展示的可類似地配置的元件。除非本文中另有提及，否則所述及所展示的元件中的任一者可包含任何合適的市售元件。

本文中所述的實施例涉及用于檢測晶片上的缺陷的計算機實施方法。本文中所述的實施例對檢測晶片上的陣列重復(fù)缺陷特別有利。依此方式，經(jīng)配置以執(zhí)行本文中所述的方法實施例的缺陷檢測算法可被稱作陣列模式重復(fù)缺陷算法(array mode repeater algorithm)。術(shù)語“陣列區(qū)域”指代裸片中晶片圖案周期性地重復(fù)的區(qū)域?；局貜?fù)圖案被稱作“單元”。通常通過單元間比較(而非裸片間比較)檢驗陣列區(qū)域?？稍卺槍系牟煌闫a(chǎn)生的多個幀圖像中的相同裸片內(nèi)位置處檢測裸片重復(fù)缺陷。裸片重復(fù)缺陷可定位于晶片上的裸片的陣列區(qū)域中。歸因于裸片的此區(qū)域中的嚴重噪聲，陣列模式檢測(通常通過單元間比較執(zhí)行)不具有用于檢測陣列重復(fù)缺陷的相對較高靈敏度。然而，如本文中將進一步所述，本文中所述的實施例可用來以高于可通過當(dāng)前使用系統(tǒng)及方法實現(xiàn)的靈敏度的靈敏度檢測陣列區(qū)域中的缺陷。

所述方法包含從通過運用檢驗系統(tǒng)掃描晶片產(chǎn)生的一或多個幀圖像，產(chǎn)生晶片上的一或多個裸片中的陣列區(qū)域的至少一部分的一或多個測試圖像，如圖1的步驟100中所展示。一或多個裸片可包含晶片上的任何合適數(shù)目個裸片。例如，一或多個裸片可包含晶片上的一行中的裸片中的所有者，所述行可大致包含3個或更多個裸片。一或多個裸片中的陣列區(qū)域可具有所述領(lǐng)域中已知的任何合適配置且可在裸片中依任何合適方式(例如，基于晶片的設(shè)計及/或基于晶片的輸出(例如，圖像)中的圖案特性)識別。可如本文中進一步所述般運用可如本文中進一步所述般配置的檢驗系統(tǒng)執(zhí)行掃描晶片。此外，所述方法可包含通過執(zhí)行晶片的此掃描來獲取幀圖像或可從其中存儲幀圖像的存儲媒體獲取幀圖像(例如，通過執(zhí)行掃描的檢驗系統(tǒng))。

在一個實施例中，執(zhí)行產(chǎn)生一或多個測試圖像，使得對應(yīng)于缺陷的一或多個測試圖像的部分與對應(yīng)于噪聲的一或多個測試圖像的部分之間的差異大于一或多個幀圖像中的差異。例如，如本文中進一步所述般產(chǎn)生測試圖像可增強信噪比(信號來自裸片重復(fù)缺陷；噪聲為隨機缺陷及其它噪聲)。在此一實例中，如本文中進一步所述，產(chǎn)生一或多個測試圖像包含執(zhí)行多個幀圖像的穩(wěn)健平均化。雖然在本文中參考穩(wěn)健平均化描述一些實施例，但所述實施例不限于使用此平均化來產(chǎn)生用作測試圖像的圖像。例如，可使用如上文所述的可增強裸片重復(fù)缺陷信號的任何方法或算法產(chǎn)生測試圖像，其可包含從幀圖像產(chǎn)生中值圖像或平均圖像，所述中值圖像或平均圖像接著用作測試圖像。依此方式，測試圖像可包含裸片相關(guān)中值圖像。

在一個實施例中，產(chǎn)生一或多個測試圖像包含從幀圖像中的兩者或更多者確定穩(wěn)健平均圖像。一般來說，可通過移除一個離群點的像素及從其余像素計算平均值來產(chǎn)生穩(wěn)健平均值。在一些此類實施例中，檢測工作可包含來自晶片上的一行中的兩個或更多個裸片的圖像幀。因此，產(chǎn)生測試圖像可包含使用來自晶片上的一行中的所有或一些裸片的圖像幀中的每一者來產(chǎn)生平均測試圖像。依此方式，產(chǎn)生測試圖像可包含確定所有輸入幀的穩(wěn)健平均值。

穩(wěn)健平均幀圖像可接著用來檢測裸片重復(fù)缺陷，如本文中進一步所述。如本文中所述般產(chǎn)生穩(wěn)健平均圖像增強裸片重復(fù)缺陷信號。例如，穩(wěn)健平均化將大致減少在裸片之間變化的任何信號(例如噪聲及來自隨機缺陷的信號)，同時基本上維持在裸片之間基本上相同的任何信號(例如來自重復(fù)缺陷的信號)。如此，裸片重復(fù)缺陷信號將相對于存在于被平均化的個別幀中的每一者中的隨機缺陷信號及噪聲而增強。因此，如本文中進一步所述，將此圖像作為測試圖像用于缺陷檢測可增大缺陷檢測的靈敏度。

在另一實施例中，產(chǎn)生一或多個測試圖像包含從幀圖像中的兩者或更多者確定一或多個測試圖像，且所述方法包含在產(chǎn)生一或多個測試圖像之前將兩個或更多個幀圖像對準于彼此。因此，所述方法可包含逐個幀對準，接著從經(jīng)對準的幀產(chǎn)生測試圖像。例如，針對通過掃描晶片上的一行裸片獲取的幀圖像，幀圖像可對準于幀圖像中在行中的最中心裸片處所獲取的幀圖像。依此方式，所有個別測試幀可在如本文中所述般產(chǎn)生一或多個測試圖像(例如，經(jīng)由平均化)之前對準于中心測試幀。此外，輸入圖像中的所有者可對準于任何其它合適的共同點(例如，在晶片的設(shè)計中或在晶片自身上)?？筛鶕?jù)本文中進一步所述的實施例中的任一者執(zhí)行從兩個或更多個經(jīng)對準的幀圖像確定一或多個測試圖像。

在產(chǎn)生測試圖像(例如，通過平均化)之前對準幀圖像將增大測試圖像中的信噪比，其將在如本文中所述般確定的差異圖像中產(chǎn)生較高信噪比。由于差異圖像如本文中進一步所述般用于缺陷檢測，所以差異圖像中的較高信噪比將提供缺陷檢測的較高靈敏度。

在額外實施例中，僅從一或多個幀圖像中的一者產(chǎn)生一或多個測試圖像中的每一者。例如，與上文所述的一些實施例(其中多個幀圖像被組合使用來產(chǎn)生單個測試圖像，所述單個測試圖像接著用于缺陷檢測)不同，在一些實施例中，測試圖像可簡單包含由檢驗系統(tǒng)產(chǎn)生的幀圖像。依此方式，用于本文中所述的其它步驟的測試圖像中的每一者可產(chǎn)生自或?qū)?yīng)于幀圖像中的僅一者。在一些此類實施例中，測試圖像可包含幀圖像自身。然而，可對幀圖像執(zhí)行某種處理(例如，噪聲過濾)，幀圖像中的每一者可接著在本文中所述的其它步驟中用作測試圖像。

所述方法包含從通過運用檢驗系統(tǒng)掃描晶片而產(chǎn)生的幀圖像中的兩者或更多者產(chǎn)生陣列區(qū)域中的一或多個單元的參考圖像，如圖1的步驟102中所展示?？梢廊绫疚闹兴龅臄?shù)種不同方式執(zhí)行產(chǎn)生參考圖像，且產(chǎn)生參考圖像的方式可取決于用作測試圖像的圖像而變化。陣列區(qū)域中的單元可具有所述領(lǐng)域中已知的任何合適配置，且可依任何合適方式(例如，基于晶片的設(shè)計或基于可從晶片的圖像確定的有關(guān)在晶片上的裸片中形成的圖案的信息)在陣列區(qū)域中識別單元。

在一個實施例中，執(zhí)行從兩個或更多個幀圖像產(chǎn)生陣列區(qū)域中的一或多個單元的參考圖像，使得變更對應(yīng)于晶片上的缺陷的兩個或更多個幀圖像的部分。換句話來說，優(yōu)選地，在參考圖像中響應(yīng)于晶片上的缺陷的幀圖像的一些部分看似不同于在幀圖像中的部分。優(yōu)選變更對應(yīng)于晶片上的缺陷的兩個或更多個幀圖像的部分，使得基本上抑制或最小化對應(yīng)于所有缺陷及所有噪聲的信號或圖像數(shù)據(jù)。例如，雖然本文中描述用于產(chǎn)生參考信號(例如，使用穩(wěn)健平均值的中值)的一些特定方法，但此類數(shù)學(xué)運算的重要特征在于其可用來從最終參考圖像基本上排除離群點(缺陷)且基本上抑制最終參考圖像中的隨機噪聲。具備此類能力的任何其它數(shù)學(xué)運算(例如，穩(wěn)健調(diào)和平均)將起作用且在一些情況中可能是有用的。

在產(chǎn)生一或多個測試圖像包含從幀圖像中的兩者或更多者確定穩(wěn)健平均圖像的一個實施例中，產(chǎn)生參考圖像包含從穩(wěn)健平均圖像確定中值單元圖像。依此方式，所述方法可包含從穩(wěn)健平均測試圖像確定多單元中值圖像。如上文所述，產(chǎn)生穩(wěn)健平均測試圖像將相對于測試圖像幀中的每一者中的隨機缺陷信號及噪聲而增強重復(fù)缺陷信號。因此，可從穩(wěn)健平均測試圖像基本上剔除隨機缺陷及噪聲。如此，此穩(wěn)健平均測試圖像中的重復(fù)缺陷信號將基本上為離群點，可通過從穩(wěn)健平均測試圖像產(chǎn)生中值圖像而從穩(wěn)健平均測試圖像移除所述離群點。因此，來自隨機缺陷及噪聲的信號將通過用來產(chǎn)生測試圖像的穩(wěn)健平均化而在參考圖像中基本上被抑制，且來自重復(fù)缺陷的信號將通過取穩(wěn)健平均化圖像的中值而基本上被抑制。因此，此中值單元圖像將歸因于其基本上低的噪聲及無缺陷特性而成為用于缺陷檢測的極佳參考圖像。

在從一或多個幀圖像中的僅一者產(chǎn)生一或多個測試圖像中的每一者的額外實施例中，產(chǎn)生參考圖像包含從一或多個幀圖像中的至少一者確定中值單元圖像。例如，針對每個幀圖像，可確定中值單元圖像并將其用作參考圖像。特定地說，在僅一個測試圖像包含多于一個(或許多)單元時，可通過來自所述測試圖像的多單元中值(或穩(wěn)健平均化)計算參考圖像(其中通過多裸片中值(或穩(wěn)健平均化)計算測試圖像)。如本文中進一步所述，還可使用其它數(shù)學(xué)運算，其可本質(zhì)上從幀圖像移除缺陷信息。

在一些實施例中，在掃描期間執(zhí)行的晶片的相同掃描中獲取用來產(chǎn)生一或多個測試圖像的一或多個幀圖像及用來產(chǎn)生參考圖像的兩個或更多個幀圖像。換句話來說，可在晶片的僅一次掃描中獲取在本文中所述的實施例中用來產(chǎn)生測試圖像及參考圖像的幀圖像中的所有者。因此，本文中所述的實施例不同于使用標(biāo)準參考裸片(SRD)的一些其它晶片檢驗方法，此是因為與通常要求兩次掃描的方法不同，可使用晶片的僅一次掃描執(zhí)行本文中所述的實施例。例如，一些基于SRD的方法包含SRD訓(xùn)練掃描及SRD檢驗掃描。訓(xùn)練掃描可用來從已知的良好晶片產(chǎn)生標(biāo)準參考。SRD檢驗輪次接著掃描被檢驗晶片，且比較當(dāng)前掃描圖像與在SRD訓(xùn)練掃描期間所產(chǎn)生的標(biāo)準參考圖像。然而，本文中所述的實施例不要求任何此SRD訓(xùn)練掃描。而是，本文中所述的實施例可使用類似于裸片間(隨機模式檢驗)或單元間(陣列模式)檢驗的單次掃描來掃描晶片一次且執(zhí)行缺陷檢測。例如，可從相同晶片掃描產(chǎn)生例如本文中所述的穩(wěn)健平均測試及作為多單元中值圖像的參考圖像。

在另一實施例中，在晶片上的單個裸片的相同掃描中獲取用來產(chǎn)生一或多個測試圖像的一或多個幀圖像中的至少一者及用來產(chǎn)生參考圖像的兩個或更多個幀圖像中的至少一者。例如，用來產(chǎn)生測試圖像的幀圖像中的所有者可用來產(chǎn)生參考圖像。在另一實例中，用來產(chǎn)生測試圖像的幀圖像中的至少一些可用來產(chǎn)生參考圖像。依此方式，可在晶片上的相同裸片中獲取用來產(chǎn)生測試圖像及參考圖像的圖像。此外，在晶片上的至少一個裸片中所獲取的圖像可用來產(chǎn)生測試圖像及參考圖像兩者。因此，本文中所述的實施例不同于從晶片上的裸片的第一部分產(chǎn)生測試圖像及從晶片上的裸片的不同于第一部分的第二部分產(chǎn)生參考圖像的其它方法。實施例也不同于從一個晶片上的裸片或多個裸片產(chǎn)生測試圖像及從另一晶片上的裸片或多個裸片產(chǎn)生參考圖像的其它方法。

使用在相同裸片中所獲取的至少一些圖像來產(chǎn)生測試圖像及參考圖像兩者是可能的，此是因為如本文中所述般產(chǎn)生參考圖像導(dǎo)致抑制及/或剔除所得參考圖像中的重復(fù)缺陷信號、隨機缺陷信號及噪聲。將來自相同裸片的圖像用于測試圖像產(chǎn)生及參考圖像產(chǎn)生兩者是有利的，此是因為測試圖像及參考圖像的產(chǎn)生無需不同掃描，其增大檢驗工藝的處理量并且減少需要由檢驗系統(tǒng)處置及處理的檢驗系統(tǒng)輸出。此外，當(dāng)存在跨晶片或多個晶片的變化(例如，導(dǎo)致檢驗系統(tǒng)輸出的色彩變化的制程變化)時，使用在相同裸片中所獲取的至少一些圖像可能是特別有利的，此是因為在此類情況中，變化可導(dǎo)致使用不同于用來產(chǎn)生測試圖像的裸片的裸片的圖像而產(chǎn)生的參考圖像成為非理想?yún)⒖紙D像，其可接著降低使用參考圖像執(zhí)行的檢驗的靈敏度。相比之下，由于本文中所述的實施例可將晶片上的相同裸片用于測試圖像產(chǎn)生及參考圖像產(chǎn)生兩者，所以用于測試圖像產(chǎn)生及參考圖像產(chǎn)生兩者的圖像的晶片變化將相對較低，其允許產(chǎn)生特別合適的參考圖像，由此實現(xiàn)相對較靈敏的檢驗。雖然如上文所述般將相同裸片用于測試圖像產(chǎn)生及參考圖像產(chǎn)生兩者可能是有利的，但還可執(zhí)行本文中所述的實施例，使得用于測試圖像產(chǎn)生的裸片不同于(例如，相互排斥)用于參考圖像產(chǎn)生的裸片。

所述方法還包含通過從對應(yīng)于一或多個裸片中的陣列區(qū)域的至少部分中的至少一個單元的一或多個測試圖像的一或多個部分減去參考圖像而確定所述至少一個單元的一或多個差異圖像，如圖1的步驟104中所展示?？墒褂帽疚闹兴龅臏y試圖像及參考圖像中的任一者執(zhí)行確定一或多個差異圖像。例如，在一個實施例中，確定差異圖像可包含比較穩(wěn)健平均測試圖像與多單元中值圖像以檢測晶片上的裸片重復(fù)缺陷。由于可如本文中所述般產(chǎn)生晶片上的單元的參考圖像且由于可從對應(yīng)于晶片上的單元的測試圖像的部分減去參考圖像，因此如本文中所述般產(chǎn)生差異圖像涉及單元間比較。此外，由于如本文中進一步所述差異圖像用于缺陷檢測，因此本文中所述的缺陷檢測方法及系統(tǒng)可被大致稱作單元間缺陷檢測方法及系統(tǒng)。

在從一或多個幀圖像中的僅一者產(chǎn)生一或多個測試圖像中的每一者的額外實施例中，通過從一或多個測試圖像中的每一者的一或多個部分減去參考圖像而執(zhí)行確定一或多個差異圖像。在此實施例中，參考圖像可為如本文中進一步所述的中值單元圖像。例如，針對每個幀圖像，可使用幀圖像及中值單元圖像確定差異圖像。依此方式，可通過從測試圖像中的每一者減去中值單元圖像而產(chǎn)生差異圖像，所述測試圖像中的每一者是從幀圖像中的僅一者產(chǎn)生。因此，可針對每個單元產(chǎn)生差異圖像。換句話來說，可針對每一單元單獨地產(chǎn)生差異圖像，導(dǎo)致差異圖像與單元之間的一對一對應(yīng)關(guān)系。此實施例不同于本文中所述的一些其它實施例，在所述一些其它實施例中，通過從自多個幀圖像及因此多個單元產(chǎn)生的測試圖像減去參考圖像而產(chǎn)生差異圖像。依此方式，測試圖像可共同地(例如，如在穩(wěn)健平均測試圖像中)或單獨地(例如，作為多個幀圖像)用來確定僅一個差異圖像或多個差異圖像。

所述方法進一步包含基于針對至少一個單元確定的一或多個差異圖像在至少一個單元中檢測晶片上的缺陷，如圖1的步驟106中所展示。例如，可使用本文中所述的差異圖像中的任一者執(zhí)行陣列模式缺陷檢測。可使用所述領(lǐng)域中已知的任何合適缺陷檢測方法及/或算法執(zhí)行基于一或多個差異圖像檢測缺陷。例如，可依據(jù)一或多個差異圖像中的不同值繪制從如本文中所述般產(chǎn)生的參考圖像所確定的中值強度值，以由此產(chǎn)生二維(2D)散布圖。散布圖中的離群點可接著被識別為對應(yīng)于晶片上的潛在缺陷?，F(xiàn)有缺陷檢測算法(例如在可購自美國加州米爾皮塔斯市(Milpitas,Calif.)KLA-Tencor的一些檢驗系統(tǒng)上所使用的多裸片自動定閾(MDAT)算法)可用來使用散布圖執(zhí)行此缺陷檢測。在另一實例中，可比較差異圖像中的信號與閾值，且高于閾值的信號可被識別為對應(yīng)于缺陷，而低于閾值的信號不會被識別為對應(yīng)于缺陷。然而，本文中所述的實施例不限于可結(jié)合本文中所述的差異圖像使用的缺陷檢測方法及/或算法的類型。例如，如本文中所述般確定的差異圖像可輸入到接受差異圖像作為輸入的任何缺陷檢測算法。

在一個實施例中，被檢測的缺陷包含在晶片上的裸片中的兩者或更多者中的基本上相同的裸片內(nèi)位置處的不同單元中重復(fù)的缺陷。由于通過使用多個裸片中的多個幀圖像執(zhí)行的穩(wěn)健平均化而產(chǎn)生測試圖像，所以所檢測的缺陷對于此類裸片中的所有者是共同的且因此，被報告為此類裸片中的所有者的重復(fù)缺陷。依此方式，本文中所述的實施例可用來檢測裸片的陣列區(qū)域中的裸片重復(fù)缺陷。歸因于通常存在于裸片的陣列區(qū)域的檢驗系統(tǒng)輸出中的噪聲，檢測此類缺陷通常是基本上困難的。然而，如本文中進一步所述，如本文中所述般產(chǎn)生測試圖像可增強重復(fù)缺陷的信噪比，且如本文中所述般產(chǎn)生參考圖像可抑制來自晶片上的所有缺陷及噪聲的信號。因此，將此類測試圖像及參考圖像用于如本文中所述的缺陷檢測可提供檢測重復(fù)缺陷(包含定位于陣列區(qū)域中的重復(fù)缺陷)的基本上高的靈敏度。本文中所述的實施例因此特別適用于陣列模式重復(fù)缺陷檢測。

在一個實施例中，檢測缺陷包含從差異圖像中的兩者或更多者確定額外差異圖像及基于額外差異圖像檢測缺陷。在此一實施例中，確定額外差異圖像包含從兩個或更多個差異圖像確定穩(wěn)健平均圖像。例如，在幀圖像自身用作測試圖像且中值單元圖像用作參考圖像的實施例中，可針對每一單元確定差異圖像，且接著可產(chǎn)生差異圖像中的所有者的穩(wěn)健平均值。可接著如本文中進一步所述般將差異圖像的所述穩(wěn)健平均值輸入到缺陷檢測步驟，且可如本文中進一步所述般執(zhí)行缺陷檢測。

在另一此實施例中，確定額外差異圖像包含將兩個或更多個差異圖像對準于彼此及基于經(jīng)對準的兩個或更多個差異圖像確定額外差異圖像。例如，在針對每一單元確定差異圖像的本文中所述實施例中，可將單元中的所有者(或單元中的至少兩者)的差異圖像中的所有者(或差異圖像中的至少兩者)對準于彼此，且接著可從經(jīng)對準的差異圖像確定穩(wěn)健平均圖像。將差異圖像對準于彼此可包含將差異圖像中的所有者對準于共同點(例如，在晶片的設(shè)計中或基于由檢驗系統(tǒng)針對晶片產(chǎn)生的輸出中的圖案)。在此情況中，對準差異圖像而非輸入圖像。差異圖像無相對較尖銳的邊緣，此是因為單元結(jié)構(gòu)為存在于中值圖像及測試圖像中的共同圖案，其導(dǎo)致穩(wěn)健平均差異圖像的較低對準/內(nèi)插噪聲(相較于測試圖像的對準)且改進缺陷檢測的信噪比。

在一些實施例中，所述方法包含識別至少一個單元中的一或多者，其中基于一或多個幀圖像定位缺陷。在另一實施例中，所檢測的缺陷為晶片上的潛在缺陷，且所述方法包含確定潛在缺陷中的每一者的缺陷屬性及基于對應(yīng)于至少一個單元的經(jīng)確定的缺陷屬性來確定至少一個單元中的哪一個含有實際重復(fù)缺陷。例如，所述方法可包含后處理步驟，所述后處理步驟確定每一裸片上的重復(fù)缺陷信號以找出哪個(哪些)裸片具有裸片重復(fù)缺陷。換句話來說，所述方法可包含計算每一重復(fù)缺陷的缺陷屬性以指示來自幀圖像及參考圖像的重復(fù)缺陷信號。重復(fù)缺陷信號值可由缺陷屬性表示。在此一實例中，缺陷屬性計算可包含對來自包含于檢測工作中的裸片的每一幀上的缺陷塊(patch)進行后處理以量測重復(fù)缺陷信號，以確定缺陷是否存在于每一幀上。在經(jīng)識別的重復(fù)缺陷位置處具有相對較強信號的裸片可被識別為含有重復(fù)缺陷，而在經(jīng)識別的重復(fù)缺陷位置處具有相對較弱信號的裸片可被識別為不含有重復(fù)缺陷。

運用計算機系統(tǒng)執(zhí)行產(chǎn)生一或多個測試圖像、產(chǎn)生參考圖像、確定一或多個差異圖像及檢測缺陷，所述計算機系統(tǒng)可根據(jù)本文中所述的實施例中的任一者配置。

上文所述的方法的實施例中的每一者可包含本文中所述的任何其它方法的任何其它步驟。此外，可由本文中所述的系統(tǒng)中的任一者執(zhí)行上文所述的方法的實施例中的每一者。

本文中所述的方法中的所有者可包含將方法實施例的一或多個步驟的結(jié)果存儲于計算機可讀存儲媒體中。結(jié)果可包含本文中所述的結(jié)果中的任一者且可依所述領(lǐng)域中已知的任何方式存儲。存儲媒體可包含本文中所述的任何存儲媒體或所述領(lǐng)域中已知的任何其它合適存儲媒體。在結(jié)果已存儲之后，可在存儲媒體中存取結(jié)果且結(jié)果由本文中所述的方法或系統(tǒng)實施例中的任一者使用，經(jīng)格式化以顯示給用戶，由另一軟件模塊、方法或系統(tǒng)使用等。

另一實施例涉及一種非暫時性計算機可讀媒體，其存儲可在計算機系統(tǒng)上執(zhí)行以執(zhí)行用于檢測晶片上的缺陷的計算機實施方法的程序指令。圖2中展示此一實施例。例如，如圖2中所展示，非暫時性計算機可讀媒體200存儲可在計算機系統(tǒng)204上執(zhí)行以執(zhí)行用于檢測晶片上的缺陷的計算機實施方法的程序指令202。計算機實施方法可包含本文中所述的任何方法的任何步驟。

實施例如本文中所述的方法的方法的程序指令202可存儲于非暫時性計算機可讀媒體200上。計算機可讀媒體可為存儲媒體，例如磁盤或光盤、磁帶或所述領(lǐng)域中已知的任何其它合適的非暫時性計算機可讀媒體。

可依各種方式中的任一者實施程序指令，所述方式尤其包含基于過程的技術(shù)、基于組件的技術(shù)及/或面向?qū)ο蠹夹g(shù)。例如，可根據(jù)需要使用Matlab、Visual Basic、ActiveX控件、C、C++對象、C#、JavaBeans、Microsoft基礎(chǔ)類(“MFC”)、或其它技術(shù)或方法實施程序指令。

計算機系統(tǒng)204可采取各種形式，包含個人計算機系統(tǒng)、大型計算機系統(tǒng)、工作站、系統(tǒng)計算機、圖像計算機、可編程圖像計算機、并行處理器或所述領(lǐng)域中已知的任何其它裝置。一般來說，術(shù)語“計算機系統(tǒng)”可被廣義地定義為涵蓋具有執(zhí)行來自存儲器媒體的指令的一或多個處理器的任何裝置。

額外實施例涉及一種經(jīng)配置以檢測晶片上的缺陷的系統(tǒng)。系統(tǒng)包含檢驗子系統(tǒng)，所述檢驗子系統(tǒng)經(jīng)配置以掃描晶片以由此產(chǎn)生晶片的幀圖像。此檢驗子系統(tǒng)的一個實施例在圖3中被展示為系統(tǒng)306的檢驗子系統(tǒng)304。檢驗子系統(tǒng)經(jīng)配置以通過運用光掃描晶片及在掃描期間檢測來自晶片的光而掃描晶片。例如，如圖3中所展示，檢驗子系統(tǒng)包含光源308，所述光源308可包含所述領(lǐng)域中已知的任何合適光源，例如寬帶等離子體光源。

來自光源的光可被引導(dǎo)到分束器310，所述分束器310可經(jīng)配置以將來自光源的光引導(dǎo)到晶片312。光源可耦合到任何其它合適元件(未展示)，例如一或多個聚光透鏡、準直透鏡、替續(xù)透鏡、物鏡、光圈、光譜濾光器、偏振組件及類似物。如圖3中所展示，光可依垂直入射角被引導(dǎo)到晶片。然而，光可依任何合適入射角(包含近垂直入射及傾斜入射)被引導(dǎo)到晶片。此外，光或多個光束可依多個入射角循序或同時被引導(dǎo)到晶片。檢驗子系統(tǒng)可經(jīng)配置以依任何合適方式在晶片上掃描光。

在掃描期間可由檢驗子系統(tǒng)的一或多個檢測器收集及檢測來自晶片312的光。例如，依相對較接近垂直的角度從晶片312反射的光(即，在入射是垂直時的鏡面反射光)可穿過分束器310到透鏡314。透鏡314可包含如圖3中所展示的折射光學(xué)元件。此外，透鏡314可包含一或多個折射光學(xué)元件及/或一或多個反射光學(xué)元件。由透鏡314收集的光可聚焦到檢測器316。檢測器316可包含所述領(lǐng)域中已知的任何合適檢測器，例如電荷耦合裝置(CCD)或另一類型的成像檢測器。檢測器316經(jīng)配置以產(chǎn)生輸出，所述輸出是響應(yīng)于由透鏡314收集的經(jīng)反射光。因此，透鏡314及檢測器316形成檢驗子系統(tǒng)的一個通道。檢驗子系統(tǒng)的此通道可包含所述領(lǐng)域中已知的任何其它合適光學(xué)組件(未展示)。檢測器的輸出可包含例如圖像、圖像數(shù)據(jù)、信號、圖像信號或可由檢測器產(chǎn)生的適用于檢驗系統(tǒng)中的任何其它輸出。

由于圖3中所展示的檢驗子系統(tǒng)經(jīng)配置以檢測從晶片鏡面反射的光，所以檢驗子系統(tǒng)配置為明場(BF)檢驗系統(tǒng)。然而，此檢驗子系統(tǒng)還可經(jīng)配置用于其它類型晶片檢驗。例如，圖3中所展示的檢驗子系統(tǒng)還可包含一或多個其它通道(未展示)。其它通道可包含本文中所述的光學(xué)組件中的任一者，例如透鏡及檢測器，其配置為散射光通道?？扇绫疚闹兴霭氵M一步配置透鏡及檢測器。依此方式，檢驗子系統(tǒng)還可經(jīng)配置用于暗場(DF)檢驗。

系統(tǒng)還包含計算機子系統(tǒng)318，所述計算機子系統(tǒng)318耦合到檢驗子系統(tǒng)，使得計算機子系統(tǒng)可接收由檢驗子系統(tǒng)產(chǎn)生的幀圖像。例如，計算機子系統(tǒng)可耦合到檢測器316及包含于檢驗子系統(tǒng)中的任何其它檢測器，使得計算機子系統(tǒng)可接收由檢測器產(chǎn)生的幀圖像輸出。計算機子系統(tǒng)經(jīng)配置以根據(jù)本文中所述的實施例中的任一者執(zhí)行本文中所述方法的步驟，包含產(chǎn)生一或多個測試圖像、產(chǎn)生參考圖像、確定一或多個差異圖像及檢測缺陷。計算機子系統(tǒng)318可經(jīng)配置以執(zhí)行本文中所述的任何其它步驟。圖3中所展示的系統(tǒng)還可經(jīng)配置以執(zhí)行本文中所述的任何其它步驟?？扇绫疚闹兴霭氵M一步配置計算機子系統(tǒng)及系統(tǒng)。

應(yīng)注意，圖3在本文中被提供來大致說明可包含于本文中所述的系統(tǒng)實施例中的檢驗子系統(tǒng)的配置。顯然，如在設(shè)計商業(yè)檢驗系統(tǒng)時通常執(zhí)行地，本文中所述的檢驗子系統(tǒng)配置可經(jīng)變更以優(yōu)化檢驗子系統(tǒng)的性能。此外，可使用現(xiàn)有檢驗子系統(tǒng)(例如，通過將本文中所述的功能添加到現(xiàn)有檢驗系統(tǒng))實施本文中所述的系統(tǒng)，所述現(xiàn)有檢驗子系統(tǒng)例如可購自美國加州米爾皮塔斯市(Milpitas,Calif.)KLA-Tencor的29xx/28xx系列工具。針對一些此類系統(tǒng)，本文中所述的方法可被提供為系統(tǒng)的可選功能(例如，作為系統(tǒng)的其它功能的補充)。替代地，可“從頭開始”設(shè)計本文中所述的系統(tǒng)以提供全新系統(tǒng)。

此外，雖然系統(tǒng)在本文中被描述為光學(xué)或基于光的檢驗系統(tǒng)，但檢驗子系統(tǒng)可配置為基于電子束的檢驗子系統(tǒng)?；陔娮邮臋z驗子系統(tǒng)可為包含于任何合適的市售電子束檢驗系統(tǒng)中的任何合適的基于電子束的檢驗子系統(tǒng)。

本文中所述的額外實施例涉及用于使用檢驗系統(tǒng)(例如本文中進一步所述的寬帶等離子體(BBP)工具)最大化陣列中的重復(fù)缺陷檢測的新方法及系統(tǒng)。例如，如本文中進一步所述，在一個實施例中，檢驗子系統(tǒng)(例如，圖3中所展示的檢驗子系統(tǒng)304)包含經(jīng)配置以產(chǎn)生在晶片(例如，晶片312)上掃描的光的光源(例如，光源308)，且光源包含BBP光源。在另一實施例中，檢驗子系統(tǒng)被配置為BF工具，且本文中進一步描述此類配置。

在許多半導(dǎo)體制造工廠中，檢驗工具的用戶監(jiān)視其在掃描儀中使用的掩模的質(zhì)量以監(jiān)視光罩濁霧的存在。如果濁霧增大到大于臨界大小，那么其可表現(xiàn)為晶片上的重復(fù)缺陷，且用戶通常監(jiān)視晶片上的重復(fù)事件的數(shù)目并使用此信息來監(jiān)視光罩濁霧。例如，用戶可運行基本上熱檢驗且接著使用晶片后處理方法，以僅使用傳統(tǒng)重復(fù)缺陷分析方法基于重復(fù)缺陷是否出現(xiàn)于n個裸片或n個光罩場中而使重復(fù)缺陷分離。在此一實例中，檢驗可產(chǎn)生具有數(shù)百萬個缺陷的晶片圖且接著可對此數(shù)據(jù)使用后處理分析來提取所要求的重復(fù)缺陷。

依此方式，當(dāng)前使用方法可包含運行對于最佳已知模式(BKM)的基本上熱掃描以在一或多個光罩行或裸片行中尋找所有已知重復(fù)缺陷。所述方法還可包含確定使得能夠?qū)ふ宜兄貜?fù)缺陷的閾值?；诮?jīng)確定的閾值，執(zhí)行全晶片掃描，其通?？僧a(chǎn)生具有數(shù)百萬個缺陷的晶片圖。(有時，如果已超過缺陷計數(shù)極限，那么掃描可停止，或工具可由于被檢測到的缺陷量超過能夠處置的缺陷量而遺漏缺陷)。在全晶片掃描完成之后，用戶可在晶片后處理中啟用自動重復(fù)缺陷分析以提取重復(fù)缺陷。

圖4說明一種用于尋找重復(fù)缺陷的當(dāng)前使用方法。所述方法開始于開始400處且接著在步驟402中，運行“超”熱掃描?！俺睙釖呙杩杀欢x為使用閾值執(zhí)行缺陷檢測的掃描，所述閾值處于在(例如，由一或多個檢測器進行)掃描期間產(chǎn)生的輸出的噪聲底限?！疤幱凇陛敵龅脑肼暤紫薜拈撝低ǔ？杀欢x為近似等于噪聲底限的平均值或均值的閾值。因此，此閾值及超熱掃描將導(dǎo)致大量噪聲在晶片上被檢測為潛在缺陷。所述方法還包含在步驟404中確定掃描是否因單像素噪聲而過熱。例如，所述方法可包含確定掃描是否已檢測到過多噪聲或擾亂點事件。如果掃描未被確定為過熱，那么所述方法可包含繼續(xù)進行掃描，如步驟406中所展示。如果掃描被確定為過熱，那么所述方法可包含將掃描劃分成多個輪次，如步驟408中所展示。在步驟404及406或408中執(zhí)行掃描之后，所述方法包含執(zhí)行后處理分析以尋找重復(fù)缺陷及移除噪聲，如步驟410中所展示。所述方法可接著停止，如步驟412中所展示。

用于監(jiān)視光罩濁霧的當(dāng)前使用方法具有缺點，此是因為所述方法可能無法在運行超熱檢驗來檢測此類重復(fù)缺陷時處置單像素系統(tǒng)噪聲。例如，晶片缺陷計數(shù)可達到相當(dāng)高的計數(shù)，其可使得基本上難以在嘗試檢測此類相對較小的重復(fù)缺陷的同時管理檢驗結(jié)果。此外，在運行極熱檢驗時，檢驗工具的計算機子系統(tǒng)可丟失缺陷。如果檢驗工具丟失缺陷，那么可能未檢測所關(guān)注的關(guān)鍵重復(fù)缺陷，此是因為檢驗工具可在嘗試保留某個單像素噪聲時丟失重復(fù)缺陷。此外，如果檢驗工具因運行極熱掃描而超越其缺陷檢測極限，那么系統(tǒng)可能無法完成全晶片檢驗。此外，如果要求依多輪次運行掃描，那么出于數(shù)個明顯理由，此類掃描劣于單次掃描。

本文中所述的實施例主要在運行陣列模式檢驗來檢測陣列區(qū)域中的重復(fù)缺陷時增強重復(fù)缺陷的檢測。此類重復(fù)缺陷(如果被印刷)將被印刷于每個裸片及/或光罩場中，且挑戰(zhàn)為最小重復(fù)缺陷中的一些的信號將極低，使得必須運行基本上熱檢驗，這導(dǎo)致檢測大量單像素系統(tǒng)噪聲，其要求后處理(例如重復(fù)缺陷分析)以移除被檢測到的擾亂點事件。此外，有時，可能無法針對被執(zhí)行來將重復(fù)缺陷拉出噪聲底限的極熱檢驗完成全晶片檢驗。

本文中所述的實施例可被大致稱作基于BF的檢驗工具的裸片融合或光罩融合，其通過使用重復(fù)缺陷將存在于裸片中的所有者中的相同位置中且擾亂點事件不會具有此特性的事實來增強對重復(fù)缺陷的檢測。實施例通過以下步驟保留僅印刷于相鄰裸片上的缺陷：融合測試圖像及一或多個參考圖像，由此使用經(jīng)融合的信息來保留印刷于圖像經(jīng)融合的所有裸片中的相同位置上的缺陷及丟棄不存在于所有裸片中的缺陷。依此方式，在一個實施例中，缺陷包含重復(fù)缺陷。因此，此檢測將不適用于增強隨機非重復(fù)缺陷的檢測，此是因為所述理念要求缺陷在所有裸片中重復(fù)。

在一個實施例中，本文中所述的實施例包含使用BKM針對晶片執(zhí)行基本上熱掃描以尋找一或多個光罩行或裸片行中的所有已知重復(fù)缺陷。例如，在一個實施例中，使用處于檢驗子系統(tǒng)的檢測器的輸出的噪聲底限的預(yù)定閾值執(zhí)行檢測缺陷。預(yù)定閾值可“處于”如上文進一步所述的噪聲底限。在此一實例中，如圖5中所展示，所述方法可開始于步驟500處，且接著包含運行超熱掃描，如步驟502中所展示。在運行此基本上熱掃描時，實施例可包含融合相鄰裸片之間的圖像并保留所有經(jīng)融合的位置，此是因為其可能為重復(fù)事件及/或重復(fù)缺陷。例如，如圖5中所展示，所述方法可包含在步驟504中使用裸片融合/光罩融合來調(diào)諧/丟棄明顯的單像素噪聲。依此方式，可在線內(nèi)丟棄明顯單像素噪聲事件。在線內(nèi)丟棄明顯單像素噪聲事件使處置批結(jié)果變得更簡單。此外，缺陷被丟失的可能性隨著在線內(nèi)丟棄明顯噪聲像素而降低。

在一些實施例中，融合在圖像或檢測器輸出層級發(fā)生。例如，在一個實施例中，產(chǎn)生一或多個測試圖像包含組合對應(yīng)于一或多個裸片中的基本上相同的位置的幀圖像中的至少兩者，由此產(chǎn)生晶片的額外圖像數(shù)據(jù)，且額外圖像數(shù)據(jù)在確定一或多個差異圖像中用作一或多個測試圖像。可如本文中進一步所述般執(zhí)行組合至少兩個幀圖像。例如，組合至少兩個幀圖像可包含產(chǎn)生至少兩個幀圖像的平均值或穩(wěn)健平均值以由此產(chǎn)生額外圖像數(shù)據(jù)。所述額外圖像數(shù)據(jù)可如本文中進一步所述般用來確定差異圖像。融合圖像數(shù)據(jù)還可或替代地如以下專利中所述般執(zhí)行：2012年7月17日發(fā)布的Chen等人的第8,223,327號美國專利、2013年6月18日發(fā)布的Chen等人的第8,467,047號美國專利及2013年12月10日發(fā)布的Chen等人的第8,605,275號美國專利，所述專利如在本文中全文陳述般以引用的方式并入本文中。本文中所述的實施例可如此類專利中所述般進一步配置且可經(jīng)配置以執(zhí)行此類專利中所述的任何方法的任何步驟。

在此一實施例中，幀圖像中的至少兩者包含一或多個裸片中的至少兩者的圖像。在另一實施例中，幀圖像中的至少兩者包含印刷于晶片上的至少兩個光罩場的圖像。例如，可在裸片或光罩場層級執(zhí)行上文所述的圖像融合。

在其它實施例中，融合使用經(jīng)識別的潛在缺陷發(fā)生。例如，經(jīng)配置以檢測晶片上的缺陷的系統(tǒng)的一個實施例包含經(jīng)配置以掃描晶片以由此產(chǎn)生晶片的圖像的檢驗子系統(tǒng)。可如本文中所述般進一步配置此檢驗子系統(tǒng)。

系統(tǒng)還包含計算機子系統(tǒng)，所述計算機子系統(tǒng)經(jīng)配置以在檢驗子系統(tǒng)正掃描晶片時，通過將預(yù)定閾值應(yīng)用于圖像來檢測晶片上的潛在缺陷。預(yù)定閾值處于檢驗子系統(tǒng)的檢測器的輸出的噪聲底限。依此方式，計算機子系統(tǒng)可經(jīng)配置以通過對晶片執(zhí)行熱掃描來檢測潛在缺陷。預(yù)定閾值可“處于”如本文中進一步所述的輸出的噪聲底限。

此外，計算機子系統(tǒng)經(jīng)配置以在檢驗子系統(tǒng)正掃描晶片時，組合對應(yīng)于晶片上的兩個或更多個裸片或者兩個或更多個光罩場中的基本上相同的位置的檢測的結(jié)果。例如，被比較結(jié)果可包含是否在兩個或更多個裸片或者兩個或更多個光罩場中的基本上相同的位置處檢測到潛在缺陷。在一個實施例中，僅針對兩個或更多個裸片或者兩個或更多個光罩場的陣列區(qū)域執(zhí)行組合。例如，本文中所述的實施例可特別適于晶片的陣列區(qū)域的檢驗。可對晶片的其它區(qū)域執(zhí)行其它檢驗，例如本文中進一步所述的檢驗。

計算機子系統(tǒng)還經(jīng)配置以在檢驗子系統(tǒng)正掃描晶片時，將在基本上相同的位置中的所有者處檢測到的一組潛在缺陷識別為重復(fù)缺陷。例如，在計算機子系統(tǒng)確定已在兩個或更多個裸片或光罩場中的相同位置的所有實例處檢測到潛在缺陷時，所述相同位置的實例中的每一者處的缺陷中的所有者可被識別為重復(fù)缺陷。依此方式，可將在晶片上檢測到的重復(fù)缺陷中的所有者分成一組。在一個實施例中，重復(fù)缺陷包含歸因于用來印刷晶片的光罩上的濁霧而形成于晶片上的兩個或更多個缺陷。例如，如本文中進一步所述，歸因于光罩濁霧，本文中所述的實施例對檢測晶片上的缺陷是特別有利的。

計算機子系統(tǒng)進一步經(jīng)配置以在檢驗子系統(tǒng)正掃描晶片時，將在少于基本上相同的位置中的所有者處檢測到的另一組潛在缺陷識別為非重復(fù)缺陷。例如，在計算機子系統(tǒng)確定未在兩個或更多個裸片或光罩場中的相同位置的所有實例處檢測到潛在缺陷時，所述相同位置的實例中的每一者處的缺陷中的所有者可被識別為非重復(fù)缺陷。依此方式，可將在晶片上檢測到的非重復(fù)缺陷中的所有者分成不同于包含重復(fù)缺陷的組的另一組。如此，重復(fù)缺陷可在線內(nèi)與非重復(fù)缺陷分離。

計算機子系統(tǒng)還經(jīng)配置以產(chǎn)生晶片的檢驗結(jié)果，所述檢驗結(jié)果至少包含重復(fù)缺陷的信息。例如，產(chǎn)生檢驗結(jié)果可包含例如通過舍棄非重復(fù)缺陷的任何信息而從檢驗結(jié)果排除非重復(fù)缺陷的信息。在另一實例中，產(chǎn)生檢驗結(jié)果可包含獨立于非重復(fù)缺陷的信息存儲重復(fù)缺陷的信息。在此一實例中，非重復(fù)缺陷的信息可獨立于重復(fù)缺陷存儲于相同文件或不同文件中。依此方式，在晶片檢驗之后可獲得或可能無法獲得非重復(fù)缺陷的信息。

在一些實例中，可能期望不舍棄非重復(fù)缺陷的所有信息，使得所述信息可用于其它功能。例如，在一個實施例中，計算機子系統(tǒng)經(jīng)配置以將擾亂點篩選器應(yīng)用于非重復(fù)缺陷以識別作為實際缺陷的非重復(fù)缺陷中的至少一者及作為擾亂點的非重復(fù)缺陷中的至少另一者。依此方式，對于未發(fā)生完美融合的位置，所述位置可被傳遞穿過擾亂點篩選器，所述擾亂點篩選器可包含任何合適擾亂點篩選器及/或缺陷分類方法及/或算法以保留明顯真實事件且丟棄所有單像素噪聲事件。例如，如圖5中所展示，所述方法可包含執(zhí)行后處理分析以尋找重復(fù)(噪聲已使用融合移除)，如步驟506中所展示，此后所述方法可停止，如步驟508中所展示。實施例賦予用戶能夠根據(jù)要求運行超熱掃描以能夠檢測所要重復(fù)事件的靈活性且還賦予用戶融合相鄰裸片圖像且能夠通過融合丟棄不需要的噪聲事件的靈活性。

在一些實施例中，計算機子系統(tǒng)還經(jīng)配置以確定重復(fù)缺陷是否是歸因于用來印刷晶片的光罩上的濁霧。例如，本文中所述的系統(tǒng)的計算機子系統(tǒng)可經(jīng)配置以使用有關(guān)光罩的信息(例如，可在由計算機子系統(tǒng)檢測缺陷之后執(zhí)行的光罩檢驗的結(jié)果)、使用光罩印刷的其它晶片的信息(例如，先前針對其它晶片產(chǎn)生的晶片檢驗結(jié)果)及可供計算機子系統(tǒng)用來確定重復(fù)缺陷是歸因于光罩上的濁霧或歸因于另一起因的任何其它信息。

本文中所述的實施例有利地允許現(xiàn)有檢驗工具增強重復(fù)缺陷檢測能力且允許工具用戶依用于監(jiān)視重復(fù)缺陷的改進/更好方式監(jiān)視光罩濁霧，且尋找重復(fù)缺陷的此新方法可為關(guān)鍵特征，所述關(guān)鍵特征將在引入極紫外光(EUV)(例如，針對10nm/7nm邏輯)時增強現(xiàn)有檢驗工具尋找重復(fù)缺陷的性能。此外，本文中所述的實施例擴展了在運行極熱掃描時基本上小的重復(fù)缺陷檢測能力，且通過為用戶賦予憑借融合相鄰裸片圖像丟棄不需要的噪聲的選項而在無需具有極難解決的極熱批結(jié)果時仍產(chǎn)生成功結(jié)果。此外，對于進一步分析，具有合理地小的批結(jié)果通?；旧先菀滋幹?。此外，本文中所述的實施例的配方可無縫地集成到生產(chǎn)環(huán)境中，此是因為裸片及/或光罩融合提供用來管理單像素噪聲事件的方式。此外，在運行熱掃描時，工具有時可被阻塞及丟失缺陷，且此情況可能通過使用此方法而避免。

本文中所述的進一步實施例涉及使用光罩的穩(wěn)健平均圖像來改進邏輯區(qū)域中的光罩缺陷檢測的靈敏度(其可被稱作隨機重復(fù)缺陷或(RIR))。例如，EUV技術(shù)正接近被應(yīng)用于生產(chǎn)。歸因于EUV掃描儀的真空環(huán)境及暴露于較短波長，污染控制(尤其微?？刂?基本上是關(guān)鍵的。將在10nm及更先進邏輯裝置及1znm DRAM裝置上采用EUV技術(shù)。因此，靈敏度要求是相當(dāng)高的。當(dāng)前使用的檢驗方法無法滿足邏輯區(qū)域中的EUV光罩監(jiān)視靈敏度要求來在晶片上監(jiān)視EUV光罩。然而，本文中所述的實施例可用來以最小成本擴展BBP圖案檢驗工具的靈敏度能力以實現(xiàn)此類靈敏度。

特定地說，當(dāng)前使用方法遺漏較小及/或較低信號重復(fù)缺陷。例如，如圖6中所展示，當(dāng)前檢驗可涉及裸片間比較600，其中針對相同光罩場604中的不同裸片602比較圖像或其它檢測器輸出?？舍槍π纬捎诰系拿恳还庹謭鰣?zhí)行此類比較(圖6中未展示)。此類裸片間比較可檢測缺陷608、610、612及614。如圖6中所展示，缺陷610、612及614為隨機缺陷，因為兩個或更多個缺陷不存在于此類缺陷中的任一者在多個裸片或光罩場中的基本上相同的位置中。然而，如圖6中進一步展示，未檢測到與其它光罩場中的缺陷608處于相同位置中的缺陷616及618(例如，歸因于缺陷616及618的較低信號)。因此，在將裸片間比較的結(jié)果輸入到重復(fù)缺陷算法620時，隨機缺陷610、612及614將被識別為非重復(fù)缺陷且從檢驗結(jié)果622剔除。然而，重復(fù)缺陷算法還將從檢驗結(jié)果剔除缺陷608，此是因為未在多個光罩場內(nèi)在與缺陷608相同的位置處檢測到缺陷。

相比之下，在本文中針對隨機或RIR檢驗中的重復(fù)缺陷描述的實施例中，計算機子系統(tǒng)經(jīng)配置以平均化多個光罩的圖像(如由圖7中的步驟700所展示)，以由此產(chǎn)生光罩場702的平均圖像710。例如，經(jīng)配置以檢測晶片上的缺陷的系統(tǒng)的一個實施例包含經(jīng)配置以掃描晶片以由此產(chǎn)生晶片的圖像的檢驗子系統(tǒng)。檢驗子系統(tǒng)可包含本文中進一步所述的檢驗子系統(tǒng)中的任一者。兩個或更多個光罩場印刷于晶片上，且兩個或更多個光罩場中的每一者包含印刷于晶片上的兩個或更多個裸片。例如，如圖6中所展示，光罩場604(其中的每一者包含裸片602)可印刷于晶片上。計算機子系統(tǒng)(其可包含本文中所述的計算機子系統(tǒng)中的任一者)經(jīng)配置以通過平均化光罩場中的兩者或更多者中的至少一個裸片中所產(chǎn)生的圖像中的兩者或更多者而產(chǎn)生兩個或更多個裸片中的至少一者的一或多個測試圖像。在一個實施例中，平均化包含可如本文中進一步所述般執(zhí)行的穩(wěn)健平均化。平均化多個光罩場的圖像將減少未定位于多個光罩場中的基本上相同的位置中的任何缺陷的信號。例如，如圖7中所展示，不在多個光罩場中重復(fù)的缺陷712、714及716將在平均化圖像710中的此類缺陷的位置處產(chǎn)生小于此類缺陷中的每一者的信號的信號。

依此方式，對平均化圖像執(zhí)行的缺陷檢測將能夠檢測更多重復(fù)缺陷及更少缺陷。對平均化圖像執(zhí)行的缺陷檢測可包含所述領(lǐng)域中已知的任何合適缺陷檢測，例如裸片間比較718。例如，在一個實施例中，計算機子系統(tǒng)進一步經(jīng)配置以通過從至少一個裸片的一或多個測試圖像減去晶片上的另一裸片的一或多個測試圖像來確定至少一個裸片的一或多個差異圖像，及基于一或多個差異圖像檢測晶片上的缺陷。此缺陷檢測可檢測對應(yīng)于重復(fù)缺陷704、706及708的缺陷720，且可能不檢測對應(yīng)于缺陷712、714及716的缺陷722、724及726。依此方式，在一些實施例中，在檢測步驟中檢測到的缺陷包含重復(fù)缺陷。因此，缺陷檢測將檢測重復(fù)缺陷但不檢測非重復(fù)或隨機缺陷。如此，此缺陷檢測可增大針對較小及/或較低信號重復(fù)缺陷的檢驗的靈敏度。

在一個實施例中，缺陷包含重復(fù)缺陷，且計算機子系統(tǒng)經(jīng)配置以確定缺陷是否是歸因于用來印刷晶片的光罩上的缺陷?？扇绫疚闹羞M一步所述般執(zhí)行確定晶片上的缺陷是否是歸因于用來印刷晶片的光罩上的缺陷。

本文中所述的實施例具有優(yōu)于用于晶片檢驗的其它方法及系統(tǒng)的數(shù)個優(yōu)點。例如，相較于當(dāng)前使用的裸片間比較，RIR能夠通過平均化光罩圖像及增大將作為重復(fù)缺陷的光罩缺陷的信噪比來移除隨機晶片噪聲/擾亂點。換句話來說，本文中所述的RIR使背景更安靜且增強重復(fù)缺陷的檢測。此外，本文中所述的實施例解決晶片的隨機區(qū)域中的重復(fù)缺陷檢測的靈敏度。例如，在一個實施例中，僅針對兩個或更多個裸片中的邏輯區(qū)域執(zhí)行產(chǎn)生、確定及檢測步驟。相較于本文中針對陣列區(qū)域檢驗描述的實施例，RIR包含檢驗期間的光罩間對準及圖像記錄。

鑒于此描述，所屬領(lǐng)域技術(shù)人員將明白本發(fā)明的各種方面的進一步修改及替代實施例。例如，提供用于檢測晶片上的缺陷的系統(tǒng)及方法。據(jù)此，此描述僅被解釋為說明性的且用于向所屬領(lǐng)域技術(shù)人員教示實行本發(fā)明的一般方式的目的。應(yīng)了解，本文中所展示及所述的本發(fā)明的形式將被視為目前優(yōu)選實施例?？芍脫Q本文中所說明及所述的元件及材料，可顛倒部件及工藝，且可獨立地利用本發(fā)明的某些特征，均如所屬領(lǐng)域技術(shù)人員在得益于本發(fā)明的此描述后將明白。在不背離如所附權(quán)利要求書中所述的本發(fā)明的精神及范圍的情況下，可對本文中所述的元件作出改變。