[發明專利]無偏差的晶片缺陷樣本

無效

• 申請號: 201380063392.X
• 申請日: 2013-11-08
• 公開（公告）號: CN104838423A
• 公開（公告）日: 2015-08-12
• 發明（設計）人: 馬丁·普利哈爾;維迪亞薩加爾·安娜娜薩;薩拉萬娜·帕拉馬西萬;克里斯托弗·W·李
• 申請（專利權）人: 科磊股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 北京律盟知識產權代理有限責任公司 11287
• 代理人: 張世俊

技術領域

本發明大體上涉及用于產生無偏差的晶片缺陷樣本的方法及系統。

背景技術

以下描述及實例不因其包含于此部分中而被承認為是現有技術。

在晶片檢驗方案的設置期間最重要任務之一為識別可在晶片上檢測到的盡可能多的缺陷類型(真實缺陷及干擾缺陷兩者)。隨著自動化方案設置及調節變得更為重要，對自動識別用于此優化的一組良好的缺陷(干擾缺陷及真實缺陷兩者)的需求也越發變得重要。在沒有良好訓練組的情況下，自動化優化無法正常運作。另外，在制造增產期間，當高及未知缺陷率是問題時，識別在晶片上的所有缺陷是同等重要的，即使在此情境下，主要關注的是致命缺陷。

發展實現真實事件及干擾事件兩者的最大缺陷類型相異度的有效取樣算法的需求隨著光學檢驗中的挑戰不斷增加而增長。隨著所關注缺陷(DOI)的大小縮小，光學檢驗努力維持對這些缺陷的差異敏感性。為實現所需敏感性，檢驗趨向于更少地依賴精密缺陷檢測算法而更多地依賴利用大量缺陷性質(或屬性)的復合干擾過濾器。然而，調節所述過濾器需要代表全部缺陷類型(干擾缺陷及真實缺陷兩者)的缺陷群體。

目前所使用以取樣來自某一群體的缺陷的某些方法的實例描述于以下美國專利案中：2001年7月24日頒予西蒙斯(Simmons)的第6,265,232號、2003年9月2日頒予西蒙斯(Simmons)的第6,613,590號、2004年9月14日頒予細谷(Hosoya)等人的第6,792,367號、2005年5月10日頒予西蒙斯(Simmons)的第6,890,775號及2011年3月22日頒予澀谷(Shibuya)等人的第7,912,276號，還描述于西蒙斯(Simmons)的2005年7月21日公開的美國專利申請公開案第2005/0158887號及內馬蒂(Nehmadi)等人的2008年11月27日公開的第2008/0295048號中，全部所述案以引用的方式并入，宛如在本文中完全闡述。

在可從加利福尼亞州米爾皮塔斯市(Milpitas)的KLA-Tencor購得的產品中，四種不同方法可用于取樣相異缺陷群體。例如，工具上相異度取樣(diversity?sampling；DS)使用硬編碼的集于屬性的分選器及無偏差的多樣化算法(unbiased?diversification?algorithm)(其使用缺陷特征向量空間)的混合。初始缺陷查找器(IDF)在Impact軟件中脫機可用，且將智能取樣的能力與iDO分選且與在不雙重取樣的情況下將來自相異掃描的樣本積累成單個相異樣本的能力結合。類碼取樣(CCS)在工具上及脫機兩種情況下皆可用，且通過手動仔細調節iDO分類器及從多種分選箱的有目標取樣而實現多樣化。另外，基于規則的取樣(RBS)以精確取樣(Precision?Sampling)為名在Klarity?Defect中可用，且也在工具上可用，且大體上以與CCS相同的方式工作。

當與隨機取樣比較時，工具上DS明確地改善樣本相異度。其在領域內偶爾作為初始檢測查找器使用，但大體上，其并未被大力采用。低采用率有兩個原因。首先，樣本多樣化通常不完整且缺陷類型常常被遺漏。另外，沒有方法來調整取樣行為(樣本大小除外)或修改多樣化標準。根本來說，此取樣方案的多樣化方法存在兩個問題。首先，其依賴于不自適應于數據的硬編碼分選器。其次，特征向量空間實質上較大(約80維數)，其具有使得在空間中的多樣化效率低下的許多相關及噪聲特征。

CCS完全依賴iDO分選作為多樣化機制，這對無偏差發現造成兩個基本問題。例如，iDO分選本質上需要分類器樹的構造及調節，這是需要先備知識及關于晶片上的缺陷性質的某種假設的過程。這在發現所有缺陷之前顯然是困難的。另外，所述樹不自適應于數據且即使其對于一個數據集工作良好卻不能全面地工作良好。任何質量上新的晶片都需要新分選器調節以實現最佳多樣化。第二個問題為：分選箱內的多樣化為不可能的且因此，此取樣僅當分選箱相當同質化(此情況很少出現)時工作良好。RBS受與CCS相同的問題困擾。盡管其并非必需依賴于iDO分選器，但是實際上，取樣規則恰如iDO般設置切割線及閾值。

如現今所實施的IDF依賴于iDO分選以進行多樣化且依賴于CCS以產生相異樣本，且因此含有所述取樣方案的所有缺點。其(a)在無雙重取樣的情況下跨不同掃描積累樣本及(b)使用多次掃描中的缺陷的捕獲率作為新多樣化屬性的能力為其優于CCS的僅有優點。