[發明專利]分類半導體樣本中的缺陷在審
| 申請號: | 201980065723.0 | 申請日: | 2019-11-24 |
| 公開(公告)號: | CN112805719A | 公開(公告)日: | 2021-05-14 |
| 發明(設計)人: | A·阿斯巴格;B·科恩;S·甘-奧 | 申請(專利權)人: | 應用材料以色列公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00 |
| 代理公司: | 上海專利商標事務所有限公司 31100 | 代理人: | 侯穎媖;張鑫 |
| 地址: | 以色列瑞*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 分類 半導體 樣本 中的 缺陷 | ||
提供了用于分類半導體樣本中的缺陷的分類器和方法。方法包括:接收分類為多數類別的第一組缺陷,而一些缺陷屬于(一個或多個)少數類別且一些缺陷屬于多數類別;選擇屬性子集并為屬性定義區分項,以使第二分類器使用屬性子集和區分項正確地將至少一部分缺陷分類為少數類別以及多數類別;生成訓練集,所述訓練集包括:多數類別的缺陷、少數類別的缺陷、以及被第二分類器分類為少數類別的額外缺陷;在訓練集、子集和區分項上訓練引擎,所述引擎獲取對于缺陷屬于多數類別的可信度;將引擎應用于被分類為多數類別的第二組缺陷,以獲得對于將每個缺陷分類為多數類別的可信度;以及輸出具有低可信度的缺陷為屬于(一個或多個)少數類別。
技術領域
當前公開的主體總體上涉及樣本檢驗領域,并且更具體地涉及能夠自動檢測將被分類為監測缺陷類別的缺陷的方法和系統。
背景技術
對于與所制造的器件的超大規模集成的高密度和性能的當前需求,需要次微米特征、提高的晶體管和電路速度、以及改良的可靠性。這種需求要求以高精度和高度均勻性形成器件特征,這相應地使得必需小心監測制造工藝,包含在器件仍處于半導體樣本形式時就頻繁且詳細地檢驗器件。
本說明書所用的術語“樣本(specimen)”,應被擴張性地解譯為涵蓋用于制造半導體集成電路、磁頭、平板顯示器以及其他半導體制品的任何種類的晶片、掩模、以及其他以上各者的結構、結合和/或零件。
本說明書所用的術語“缺陷(defect)”,應被擴張性地解譯為涵蓋形成在樣本上或在樣本內的任何類型的異?;虿黄谕奶卣鳌?/p>
復雜的樣本制造工藝并非不會存在誤差,且所述誤差可在所制造的器件中產生錯誤。所述錯誤可包含可有害于器件操作的缺陷,以及可為缺陷但不會對所制造的器件有害或造成誤動作的損害(nuisances)。作為非限制性示例,在制造工藝期間內,由于原始材料中的錯誤、機械、電性或光學性誤差、人為誤差或其他誤差,而可產生缺陷。此外,缺陷可能是由時空因素引起的,諸如在檢驗工藝中一個或多個制造階段之后發生的晶片溫度變化,這可能會導致晶片變形。檢驗工藝還可能引入其他所謂的誤差,例如由于檢驗設備或工藝中的光學、機械或電氣的問題,從而使得捕獲不盡完美。這種誤差可能會產生誤報結果,看起來可能包含缺陷,但實際上此區域不存在缺陷。
在許多應用中,缺陷的類型或類別是重要的。例如,可將缺陷分類為數個類別中的一個,諸如顆粒、刮痕、工藝等等。
本說明書所用的術語“多數類別(majority class)”,應被擴張性地解譯為涵蓋時常發生的任何缺陷種類或類別。例如,若在檢驗樣本時發生預定數量的一類別的缺陷、在檢驗樣本時至少檢測到預定部分的屬于一類別的缺陷、所遭遇到的屬于一類別的缺陷數量足以訓練分類器以將缺陷辨識為屬于此類別、或其他準則時,則可將此類別視為多數類別。
本說明書所用的術語“少數類別(minority class)”,應被擴張性地解譯為涵蓋不時常發生的任何缺陷種類或類別,且因此統計資料不足以通過訓練分類器來將缺陷分類到此類別而產生可靠的分類模型。例如,若在檢驗樣本時發生少于預定數量的一類別的缺陷、在檢驗樣本時檢測到少于預定部分的屬于一類別的缺陷、所遭遇到的屬于一類別的缺陷數量不足以訓練分類器以將缺陷辨識為屬于此類別等等,則可將此類別視為少數類別。
除非另外明確說明,否則本說明書所用的術語“檢驗”應被擴張性地解譯為涵蓋對對象進行的任何種類的檢測和/或分類。通過在待檢驗對象制造期間(或其后)使用非破壞性檢驗工具來進行檢驗。作為非限制性示例,檢驗工藝可包含使用一個或多個檢驗工具,對對象或對象的部分進行的掃描(單次或多次掃描)、采樣、校核、測量、分類和/或其他操作。類似的,可在待檢驗對象的制造之前提供檢驗,并可例如包含產生(一個或多個)檢驗配方。應注意到,除非另外明確說明,否則本說明書所用的術語“檢驗”或其衍生物,不限于所檢驗區域的尺寸、掃描的速度或分辨率、或檢驗工具的類型。作為非限制性示例,各式各樣的非破壞性檢驗工具包括光學工具、掃描電子顯微鏡、原子力顯微鏡等等。
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