[發明專利]自適應自動缺陷分類

有效

• 申請號: 201680066102.0
• 申請日: 2016-09-16
• 公開（公告）號: CN108352339B
• 公開（公告）日: 2022-11-08
• 發明（設計）人: 賀力;M·普利哈爾;應華俊;A·巴蒂亞;A·S·達恩狄安娜;R·拉米尼
• 申請（專利權）人: 科磊股份有限公司
• 主分類號: H01L21/66
• 分類號: H01L21/66
• 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

1.一種經配置以使用自適應自動缺陷分類器來分類樣品上的缺陷的系統，其包括：

輸出獲取子系統，其包括至少一能量源及檢測器，其中所述能量源經配置以產生被引導到樣品的能量，且其中所述檢測器經配置以檢測來自所述樣品的能量且響應于所述檢測到的能量而產生輸出；及

一或多個計算機子系統，其經配置用于：

基于由所述檢測器產生的所述輸出來檢測所述樣品上的缺陷，以借此產生第一批結果；

使用聚類方法來將所述缺陷分成不同群組；

從用戶接收用于所述不同群組中的每一者的分類；

基于接收到的分類及包括在所述第一批結果的全部所述缺陷中的缺陷的訓練組來產生缺陷分類器；

通過擾亂由用于分類所述缺陷的所產生缺陷分類器使用的所述缺陷的一或多個屬性中的所述訓練組來針對所述所產生缺陷分類器確定穩健性分數，且確定在所述所產生缺陷分類器的性能下降低于經預先確定程度之前所述所產生缺陷分類器可承受的擾亂量；

基于所述穩健性分數來確定一或多個控制設置，用于所述輸出獲取子系統的一或多個參數；

基于由所述檢測器針對另一樣品產生的額外輸出而檢測與所述樣品類型相同的另一樣品上的額外缺陷，以借此產生額外批結果；

組合所述第一批結果及所述額外批結果，以產生累計批結果；

通過應用所述所產生缺陷分類器到所述累計批結果中的所述缺陷來分類所述累計批結果中的所述缺陷；

確定所述額外批結果中的所述缺陷中的任何者是否具有低于置信度閾值的置信度值；

當所述額外批結果中的所述缺陷中的一或多者具有低于所述置信度閾值的置信度值時，從用戶接收一或多個缺陷的一或多個分類且修改所述訓練組以包含所述一或多個缺陷及所述一或多個分類；

基于經修改訓練組來修改所述缺陷分類器；

使用所述經修改缺陷分類器來分類所述累計批結果中的缺陷；及

當所述累計批結果中的全部所述缺陷由所述用戶分類或所述額外批結果中的所述缺陷沒有一個具有低于所述置信度閾值的置信度值時，結束自適應分類器產生。

2.根據權利要求1所述的系統，其中產生所述缺陷分類器是使用自動置信度閾值來執行。

3.根據權利要求1所述的系統，其中所述所產生缺陷分類器是隨機森林型缺陷分類器。

4.根據權利要求1所述的系統，其中所述所產生缺陷分類器是支持向量機類型缺陷分類器。

5.根據權利要求1所述的系統，其中所述一或多個計算機子系統進一步經配置用于通過以下操作來確定數據冗余分數：

a)針對缺陷的多個類的第一類，使用聚類方法來選擇所述第一類中的所述缺陷的一部分，且添加所述缺陷的所選擇的部分到針對所述第一類的訓練組；

b)產生具有針對所述第一類的所述訓練組及所述多個類的其它類的訓練組的自動分類器；

c)使用所述自動分類器來分類在步驟a)中未被選擇的所述第一類中的所述缺陷的一部分；

d)如果所述第一類中的任何缺陷由所述自動分類器分類成低于預定義置信度閾值，那么添加所述第一類中的經預先確定數目個所述缺陷到針對所述第一類的所述訓練組，且重復步驟a)到c)；及

e)如果所述第一類中的所述缺陷沒有一個由所述自動分類器分類成低于所述預定義置信度閾值，那么計算所述數據冗余分數等于1- (針對所述第一類的所述訓練組的大小)除以(所述第一類的大小)。

6.根據權利要求1所述的系統，其中所述一或多個計算機子系統進一步經配置用于監測由所述所產生缺陷分類器及所述經修改缺陷分類器產生的結果中的未經分類缺陷的組格的大小，且當所述組格的所述大小大于經預先確定大小時產生警報，且其中所述警報指示所述輸出獲取子系統的一或多個參數的校準是必要的。

7.根據權利要求1所述的系統，其中所述一或多個計算機子系統進一步經配置用于監測由所述所產生缺陷分類器及所述經修改缺陷分類器產生的結果中的每一缺陷組格的置信度直方圖，且當所述置信度直方圖具有一或多個經預先確定特性時產生警報，且其中所述警報指示所述輸出獲取子系統的一或多個參數的校準是必要的。