[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

本發明提供用于使用自適應自動缺陷分類器來分類在樣品上檢測到的缺陷的方法及系統。一個方法包含基于從用戶接收的用于第一批結果中的不同群組的缺陷的分類及包含在所述第一批結果中的全部所述缺陷的一組訓練缺陷來產生缺陷分類器。所述第一批結果及額外批結果經組合以產生累計批結果。使用所述所產生缺陷分類器來分類所述累計批結果中的缺陷。如果所述缺陷中的任何者經分類而具有低于閾值的置信度，那么基于包含所述低置信度經分類缺陷的經修改訓練組及用于從用戶接收的這些缺陷的分類來修改所述缺陷分類器。接著所述經修改缺陷分類器用于分類額外累計批結果中的缺陷。

技術領域

本發明大體上涉及用于使用自適應自動缺陷分類器分類樣品上的缺陷的方法及系統。

背景技術

以下描述及實例不因其包含在此段落中而被認為是現有技術。

制造半導體裝置(例如邏輯及存儲器裝置)通常包含使用大量半導體制造工藝處理襯底(例如半導體晶片)以形成半導體裝置的各種特征及多個層級。舉例來說，光刻是涉及將圖案從光罩轉印到布置在半導體晶片上的抗蝕劑的半導體制造工藝。半導體制造工藝的額外實例包含(但不限于)：化學機械拋光、蝕刻、沉積及離子植入。多個半導體裝置可在單個半導體晶片上的布置中制造且接著被分成個別半導體裝置。

在半導體制造工藝期間的各種步驟中使用檢驗過程以檢測晶片上的缺陷。檢驗過程一直是制造半導體裝置(例如集成電路)的重要部分。然而，隨著半導體裝置的尺寸的減小，檢測過程對成功制造可接受的半導體裝置變得更重要。例如，隨著半導體裝置的尺寸減小，減小大小的缺陷的檢測已成為必要的，這是因為即使相當小的缺陷也可引起所述半導體裝置中的非所要的畸變。

一旦缺陷已通過檢驗檢測，就可以一或多個方式產生用于缺陷的額外信息。舉例來說，可由缺陷復檢重訪缺陷，其中具有大于在檢驗期間使用的分辨率能力的分辨率能力的系統用以產生缺陷的圖像。接著使用此類圖像而產生的關于缺陷的信息可用以確定缺陷的類型(或分類)。舉例來說，缺陷可分類為顆粒類型缺陷、橋接類型缺陷、刮痕類型缺陷及類似物。雖然缺陷分類可基于由缺陷復檢而產生的信息確定，但有時缺陷分類基于通過檢驗而產生的信息執行(例如，如果針對通過檢驗而產生的缺陷的信息對于缺陷分類及/或用于基于通過檢驗而產生的有限信息量的初步分類來說是足夠的)。

執行缺陷的分類的方法、算法及/或系統通常是指“缺陷分類器”。缺陷分類器產生及監測通常包含三個階段：訓練階段、驗證階段及產生階段。在訓練階段，可收集數據，直到已經收集M批結果。接著操作者可手動地分類全部缺陷。一旦已經收集M批結果，分類器就經產生用于具有N個以上缺陷的類，其中N是預定義值。在驗證階段，可收集用于M批的數據，且操作者手動地分類全部缺陷。如果驗證批的準確度等于或少于訓練批，那么訓練分類器可用于生產。否則，驗證分類器可用于生產。在生產階段，可監測分類器的比重。操作者可分類無比重組格(bin)(例如，低置信度缺陷)。如果置信度下降低于預定義閾值，那么可再次執行訓練階段。

然而，用于缺陷分類器產生及監測的當前所執行方法存在數個缺點。舉例來說，分類器產生及監測過程是難處理的且無法提供對制造中的動態缺陷改變的相對較快響應。另外，用戶必須在產生第一分類器之前等待至少2xM批。此外，在訓練及驗證階段期間，全部缺陷需要手動分類且未提供輔助手動分類。而且，如果存在缺陷移位或偏移，那么用戶需要等待至少M批來使新的分類器來發布到生產。另外，訓練組可嚴重失衡且不夠好而無法產生穩健分類器。在許多情況下，訓練組包含90％的擾亂點且訓練組中的僅10％包含所關注缺陷(DOI)。因此，缺陷的數目不足以產生穩健分類器。當前所使用方法及系統也不具有一種用以決定分類器的穩健性的方法。

因此，開發不具有上文所描述的所述缺點中的一或多者的用于使用自適應自動缺陷分類器分類樣品上的缺陷的系統及/或方法將是有利的。

發明內容

不以任何方式將各種實施例的以下描述視為限制所附權利要求書的標的物。