CN110763696A - 用于晶圆图像生成的方法和*** - Google Patents

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萨米拉·巴拉德瓦加·哈牙瓦达拉
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拉蒂什·巴拉干加达尔
安莫·瓦尔马
申宪周
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Abstract

本文的实施例提供了用于根据CAD文件生成晶圆的管芯张量的方法和***。需要具有晶圆的图像，其可以是完美参考图像的忠实再现。之后，可以通过将完美参考图像中的管芯与晶圆的实际图像中的管芯进行比较来将完美参考图像用于检测晶圆中的缺陷。可以根据CAD文件生成完美参考图像，CAD文件包括晶圆的电路设计。生成的晶圆的完美参考图像可以称为管芯张量。管芯张量可以包括预定义数量的切片，可以使用预定义数量的切片来改善对晶圆的管芯中的缺陷的检测。

Description

用于晶圆图像生成的方法和***
技术领域
本文的实施例涉及晶圆检查，更具体地，涉及用于生成晶圆的管芯张量的方法和***。
背景技术
为了在晶圆上压印集成电路(IC)，可以根据包括IC的设计规范在内的计算机辅助设计(CAD)文件制备分划板(掩模)。可以通过各种半导体制造工艺(例如沉积、光刻、蚀刻、扩散等)以循环顺序将包含芯片设计的分划板(掩模)转印到晶圆上。工艺变化可能由这些工艺步骤中的任何一个引起，因此需要检查工艺变化以检测缺陷。对这种缺陷的检测可以称为晶圆检查。
为了执行检查，可以使用光学***捕获晶圆的图像。此后，可以使用图像处理技术来检测晶圆中缺陷的存在。在示例中，考虑具有以重复图案布置的同一类型的多个管芯、IC或芯片的晶圆。可以将管芯的灰度值与另一相邻管芯的灰度值进行比较。如果比较值超过预定义的阈值，则可以断定在管芯中存在缺陷。类似的策略可以用于检测特定管芯内的缺陷。相邻管芯的灰度值可以用作用于检测缺陷的参考值。然而，如果参考值本身有缺陷，则检测到的缺陷可能是错误的。这可能导致错误检测的传播。此外，通过将晶圆中的所有管芯的灰度值与其各自的相邻管芯的灰度值进行比较来检查晶圆可能是耗时的过程。
发明内容
本文的实施例的主要目的是公开了用于根据CAD文件生成晶圆的多维图像的方法和***，其中，CAD文件包括用于粒状配方创建的成像和制造工艺的属性、晶圆中的精细缺陷检测、与晶圆制造工艺有关的信息、来自检查工具或相机的光学参数、晶圆计量等。
因此，实施例提供了用于根据CAD文件生成晶圆的管芯张量的方法和***。实施例包括生成参考图像，可以使用参考图像以通过将参考图像中的管芯与晶圆的实际图像中的管芯进行比较来检测晶圆中的缺陷。可以根据包括晶圆的电路设计在内的CAD文件来生成参考图像。所生成的晶圆的参考图像可以称为管芯张量。管芯张量可以包括预定义数量的切片，使用预定数量的切片可以导致精确检测晶圆的管芯中的缺陷。
当结合以下描述和附图考虑时，将更好地了解和理解本文中的实施例的这些和其他方面。然而，应该理解，虽然以下描述指示了实施例及其许多具体细节，但是以下描述是通过说明而非限制性的方式给出的。可以在不脱离本发明的精神的前提下在本文中的实施例的范围内做出多种改变和修改，并且本文中的实施例包括所有这样的修改。
附图说明
在附图中示出了本发明，贯穿附图，相似的附图标记指示各附图中的相应部分。根据参考附图的以下描述将更好地理解本文的实施例，在附图中：
图1描绘了根据本文公开的实施例的生成的管芯张量的切片；以及
图2描绘了根据本文公开的实施例的用于生成管芯张量的装置的各个单元。
具体实施方式
参考在附图中示出并在以下描述中详述的非限制性的实施例，更全面地解释本文中的实施例及其多种特点和有利的细节。省略对公知组件和处理技术的描述以便不会不必要地混淆本文中的实施例。本文中的示例仅旨在便于理解可以实现本文中的实施例的方式并进一步使本领域技术人员能够实现本文中的实施例。因此，示例不应被理解为限制本文中的实施例的范围。
本文中的实施例公开了用于根据计算机辅助设计(CAD)文件生成晶圆的管芯张量的方法和***。实施例包括生成参考图像，可以使用参考图像以通过将参考图像中的管芯与晶圆的实际图像中的管芯进行比较来检测晶圆中的缺陷。可以根据包括晶圆的电路设计在内的CAD文件来生成参考图像。所生成的晶圆的参考图像可以称为管芯张量。管芯张量可以包括预定义数量的切片，使用预定义数量的切片可以导致精确检测晶圆的管芯中的缺陷。
现在参考附图，更具体地，参考图1和图2(其中类似的附图标记贯穿附图始终表示相应的特征)，示出了优选实施例。
图1描绘了根据本文公开的实施例的生成的管芯张量的切片。如图1所示，在一个示例中，管芯张量包括四个切片。切片在本文中被称为切片0、1、2和3。切片0可以是生成的参考图像。生成的参考图像可以用于检测晶圆中的缺陷。可以通过将管芯张量中的管芯与晶圆的实际图像中的管芯进行比较来检测缺陷。随着管芯张量的切片的数量增加，晶圆检查的准确度增加。
可以通过改变光学条件来捕获晶圆的多个图像。在晶圆的特定位置处，多个图像中的每个图像中的特定像素处的灰度值可以不同。这可以提供管芯张量的特定位置处的特定像素的灰度值分布(直方图)。切片1可以展示所生成的图像(管芯张量)的灰度分布。
可以将管芯张量的特定位置处的像素的灰度值与晶圆的实际图像的像素的灰度值进行比较。实施例包括针对不同位置处的像素设置参考图像和实际图像的灰度值之间的预定义阈值差值。如果针对某一位置处的特定像素的灰度差值大于在该位置处设置的预定义的阈值差值，则可以断定在晶圆的该位置中的管芯中可能存在缺陷。因此，针对管芯张量的不同位置设置预定义的阈值差值是至关重要的。可以基于管芯张量中的像素的灰度分布来设置预定义的阈值差值。
灰度分布可以提供与像素对各种有噪光学条件的灵敏度有关的信息，防止对缺陷的错误检测等。这有助于针对每个像素设置预定义的阈值差值。可以考虑从其他切片获得的信息以用于设置预定义的阈值差值。
切片2可以提供晶圆中不同管芯的位置。可以使用晶圆管芯索引和曝光单元(shot)索引来指示晶圆中的管芯的位置。在一个示例中，如图1所示，管芯的晶圆管芯索引可以是(1，0)，并且管芯的曝光单元索引可以是(2，2)。基于光学条件，参考图像中的描绘晶圆的不同位置的不同部分可能看起来不同。这可能是由于晶圆中心处的像素的灰度值与晶圆边缘处的像素的灰度值之间的差别。此外，与晶圆边缘处的管芯相比，晶圆中心处的管芯可能具有不同的特性。在制造的处理步骤期间可能发生特性差异。因此，可以设置不同的阈值差值来检测管芯张量的不同部分(位置)处的管芯中的缺陷。
切片3提供遍及晶圆的厚度的变化。厚度的变化可能影响管芯张量的不同位置处的像素的灰度值。可以考虑厚度变化来设置预定义的阈值差值。实施例允许包括另外的切片，其(除了像素之间的灰度值差、晶圆中的管芯的位置、晶圆的厚度之外，还)可以应对另外的变化，这些变化可能影响晶圆的质量。
图2描绘了根据本文公开的实施例的用于生成管芯张量224的装置200的各个单元。装置200包括图像滤波器211，图像滤波器211可以基于来自CAD文件201、设计规范204、工艺信息205、计量210和光学信息209的输入，生成具有预定义数量的切片的管芯张量224。在示例中，管芯张量224可以包括四个切片，即101、102、103和104。图像滤波器211可以使用反馈单元225通过配方调整来迭代地生成管芯图像224。
CAD文件201可以是针对图像滤波器211的输入之一。CAD文件201可以包括晶圆226的完整设计架构。CAD文件201还可以包括逻辑电路、电路之间的连接、管芯的位置等。线框生成器202可以读取CAD文件201并生成线框图像203。线框图像203可以描绘仿真电路图。
计量210可以特定于制造的产品。计量210可以是从早先已经生产的类似产品的晶圆上的计量参数的测量值获得的输入。计量210还可以包括在类似产品的晶圆上的特定工艺步骤(例如光刻、扩散、蚀刻等)的效果。可以使用晶圆工艺步骤的传感器值、先前的计量读数、工艺事件数据(例如配方变化)来预测计量信息。可以用机器学习方法来对这些值进行组合以得到计量读数的预测值。
设计规范204可以包括要压印在晶圆226上的管芯的电路的设计。设计规范204可以是CAD文件201的一部分。当CAD文件201被转换为图像时，设计规范204可能丢失。实施例包括提取设计规范204，并将设计规范204作为输入提供给图像滤波器211。可以使用解析器工具从CAD文件201中提取设计规范204。
可以在生成管芯张量224的同时在晶圆226上掩蔽分划板，并且可以在反馈单元225中在特定的光学条件下捕获晶圆228的图像。可以存在可以在晶圆226上执行化学工艺的多个工艺设备。该工艺可以是蚀刻、光刻、沉积等。执行这些工艺中的至少一个工艺的设备可以称为工艺设备(工艺工具)。在一个示例中，蚀刻器工具可以在晶圆226上的不同位置处钻出图案，沉积工具可以以某种方式在晶圆226上沉积化学物质或化合物，光刻工具可以在晶圆226上印刷不同类型的图案，等等。
工艺信息205可以是从多个工艺设备获得的信息。当执行化学工艺时，工艺设备可以收集各种类型的数据。工艺信息205可以包括工艺事件数据206、由工艺设备中的传感器收集的数据207、元数据208等。工艺信息205可以由图像滤波器211获得，作为用于生成管芯张量224的输入之一。在一个示例中，考虑在工艺之一期间晶圆被安置在腔室中。工艺事件数据206可以是腔室(工艺设备)内部的压力的增加或减少。由工艺设备中的传感器测量的数据207可以是温度、压力、电流、电压、阻抗等。可以以时间序列表示从传感器收集的数据207。元数据208可以是与晶圆产品、配方、设备、腔室等有关的信息。
光学信息209包括可能影响正在捕获的晶圆的图像(晶圆图像)228的光学参数和条件。光学信息209可以用作可调配方参数，其可以由图像滤波器211获得以生成管芯张量224。管芯张量224可以被馈送到反馈单元225，反馈单元225可以执行图像操作以生成误差图像229。反馈单元225可以使用图像捕获设备227从晶圆226获得晶圆图像228。可以对晶圆图像228和管芯张量224执行图像操作以生成误差图像229。基于误差图像229(反馈)，可以执行配方调整并且可以更新光学信息209，以重新生成管芯张量224。因此，可以迭代地生成管芯张量224，直到最终生成的管芯张量224是要用于检查晶圆226的完美参考图像为止。
图像滤波器211可以包括分割引擎212，分割引擎212可以将线框图像203分割成多个独特实体，其中，每个独特实体可以具有管芯图案，管芯图案本质上可以是重复的。在再次对独特实体中的每一个进行拼接之前，可以并行地对各个独特实体进行变换。分段(独特实体)可以重叠以避免拼接时的边界伪影。
图像滤波器211可以包括图像变换引擎213。图像变换引擎213可以直接地或通过图像滤波器211中的其他单元，从CAD文件201、设计规范204、工艺信息205、计量210和光学信息209获得输入。图像变换引擎213可以使用输入来并行地对分割的部分进行变换。
可以使用依次使用机器学习方法设计的方法来执行变换。在一个实施例中，在训练期间，可以将切片0与使用反馈单元225中的图像捕获设备227在物理晶圆上拍摄的晶圆图像228进行比较，以优化配方参数。基于该比较，生成误差图像229。误差图像229被反馈回到图像滤波器211。可以在机器学习期间将误差图像用作工具，以便生成用于对分割部分进行变换的方法。图像滤波器211可以包括拼接引擎214，拼接引擎214可以对变换后的分割部分进行拼接以生成管芯张量224。
根据CAD文件201获得的设计规范204、和计量210可以由图像变换引擎213使用以生成在管芯张量224中捕获的管芯的相关特征。图像滤波器211可以包括聚类单元215和映射单元216。聚类单元215可以对管芯的特征进行聚类，所述管芯的特征可以对管芯张量224的外观具有类似的影响。映射单元216可以将代码或密钥ID指派给每个集群。
图像滤波器211可以包括另一个聚类单元221和另一个映射单元222。该另一个聚类单元221可以对光学参数进行聚类，该光学参数可以对管芯张量224的外观具有类似的影响。执行聚类以对具有类似效果的光学参数进行组合。该另一个映射单元222可以将代码或密钥ID指派给每个集群。
图像滤波器211可以包括光学检查器223。光学检查器223可以接收基于对管芯张量224的外观具有类似影响的管芯的特征以及光学参数形成的集群的代码或密钥ID。光学检查器223还可以接收生成的管芯张量224和类似的压印晶圆的性能历史。基于所接收的输入，光学检查器223可以更新光学信息209。此后，更新的光学信息209可以用于在后续迭代中生成更新的管芯张量224。
图像滤波器211可以包括解相关器217、时间序列编码器218、分组单元219和代码调节器220。
时间序列编码器218可以将工艺事件数据206和由工艺设备中的传感器收集的数据207(时间序列或信号数据)转换为代码矢量。时间序列编码器218可以将诸如工艺事件数据206和由传感器收集的数据207等的工艺信息205编码到特征空间中，即，对工艺信息205执行特征提取。可以通过各种机器学习方法(例如自动编码器(AE)、主成分分析(PCA)、受限玻尔兹曼机(RBM)、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)等)进行编码。分组单元219可以基于元数据208对类似的工艺信息205进行分组。分组的工艺信息可以被馈送到时间序列编码器218。
解相关器217可以获得工艺信息205，例如工艺事件数据206和由传感器收集的数据207。之后可以对工艺事件数据206和由传感器收集的数据207进行组合以计算解相关信息。
代码调节器220可以调节所提取的特征，使得可以忽略所提取的特征中的重复信息(如果存在的话)。这可以减少存储器和计算成本。可以基于计算的解相关信息来执行调节。代码调节器220可以基于通过时间序列编码器218和解相关器217获得的工艺信息205将工艺的健康状况报告给图像变换引擎213。在晶圆226上执行的工艺的结果(健康状况)是关键因素，其可能影响所生成的管芯张量224的外观。在一个示例中，考虑光刻的工艺；如果不能施加足够的温度，则可能无法达到所需的抗蚀剂厚度。这可能影响管芯张量224的外观。
图像变换引擎213可以通过代码调节器220获得工艺信息205、设计规范204和光学信息209；以及直接获得计量210，以用于并行地对分割的实体进行变换。
可以通过在至少一个硬件设备上运行并执行网络管理功能以控制网络元件的至少一个软件程序来实现本文公开的实施例。图2所示的网络元件包括可以是硬件设备或硬件设备与软件模块的组合中的至少一个的块。
本文公开的实施例描述了用于根据CAD文件生成晶圆图像的方法和***。因此，应该理解，保护范围扩展到这样的程序，并且除了其中具有消息的计算机可读模块之外，这种计算机可读存储模块包含：用于当程序在服务器或移动设备或任何合适的可编程设备上运行时实现该方法的一个或多个步骤的程序代码模块。该方法在优选实施例中通过用例如超高速集成电路硬件描述语言(VHDL)(另一种编程语言)编写的软件程序实现或者与该软件程序一起实现，或该方法由在至少一个硬件设备上执行的一个或多个VHDL或若干软件模块来实现。硬件设备可以是可以被编程的任何类型的便携式设备。该设备还可以包括以下模块，该模块可以是例如：硬件模块(例如，ASIC)、或硬件和软件模块的组合(例如ASIC和FPGA、或至少一个微处理器和具有位于其中的软件模块的至少一个存储器)。本文描述的方法实施例可以部分地以硬件实现且部分地以软件实现。备选地，本发明可以在不同的硬件设备上实现(例如，使用多个CPU)。
以上对具体实施例的描述充分揭示了本文中的实施例的一般性质，从而其他技术人员通过应用现有知识，能够在不背离总体构思的前提下，容易地对这些具体实施例进行修改和/或针对各种应用进行调整，因此这种调整和修改应该且意图被包括在所公开的实施例的等同物的意义和范围内。可以理解，本文使用的短语或术语用于描述目的而不是限制性的。因此，尽管已经根据优选实施例描述了本文的实施例，但是本领域技术人员将认识到，可以在如本文所述的实施例的精神和范围内通过修改来实践本文的实施例。

Claims (16)

1.一种根据计算机辅助设计CAD文件生成晶圆的管芯张量的方法，所述方法包括：
由分割引擎将根据所述CAD文件获得的线框图像分割成多个实体；
由图像变换引擎基于所述线框图像、计量、设计规范、工艺信息和光学信息中的至少一个来对所述多个实体中的每一个执行变换，其中所述变换是基于所述光学信息迭代地执行的；以及
由拼接引擎通过对变换后的多个实体中的每一个进行组合，生成包括预定义数量的切片在内的管芯张量。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述工艺信息包括工艺事件数据、由至少一个工艺设备中的传感器收集的数据、以及至少一个工艺的元数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，基于对所述管芯张量的外观的影响，对根据所述没计规范生成的管芯的特征进行聚类。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，基于对所述管芯张量的外观的影响，对所述光学信息中的光学参数和光学条件进行聚类。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，由时间序列编码器获得所述工艺事件数据和由传感器收集的数据，以对所述工艺信息执行特征提取；并且基于所述元数据对所述工艺信息进行分组。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，由代码调节器基于提取的特征和分组的工艺信息向所述图像变换引擎提供所述至少一个工艺的健康状况。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，由光学检查器基于从反馈单元接收的误差图像来更新所述光学信息，其中通过在所生成的管芯张量与所述晶圆的图像之间执行图像操作来生成所述误差图像。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述切片包括参考图像、所述参考图像的灰度分布、所述晶圆中的管芯的位置、以及遍及所述晶圆的厚度变化。
9.一种用于根据计算机辅助设计CAD文件生成晶圆的管芯张量的装置，所述装置包括：
分割引擎，被配置为将根据所述CAD文件获得的线框图像分割成多个实体；
图像变换引擎，被配置为基于所述线框图像、计量、设计规范、工艺信息和光学信息中的至少一个来对所述多个实体中的每一个执行变换，其中所述变换是基于所述光学信息迭代地执行的；以及
拼接引擎，被配置为通过对变换后的多个实体中的每一个进行组合来生成包括预定义数量的切片在内的管芯张量。
10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述工艺信息包括工艺事件数据、由至少一个工艺设备中的传感器收集的数据、以及至少一个工艺的元数据。
11.根据权利要求9所述的装置，其中，基于对所述管芯张量的外观的影响对根据所述设计规范生成的管芯的特征进行聚类。
12.根据权利要求9所述的装置，其中，基于对所述管芯张量的外观的影响来对所述光学信息中的光学参数和光学条件进行聚类。
13.根据权利要求10所述的装置，其中，所述装置还包括：时间序列编码器，用于获取所述工艺事件数据和由传感器收集的数据，以对所述工艺信息执行特征提取；以及基于所述元数据对所述工艺信息进行分组。
14.根据权利要求13所述的装置，其中，由代码调节器基于提取的特征和分组的工艺信息向所述图像变换引擎提供所述至少一个工艺的健康状况。
15.根据权利要求9所述的装置，其中，由光学检查器基于从反馈单元接收的误差图像来更新所述光学信息，其中通过在所生成的管芯张量与所述晶圆的图像之间执行图像操作来生成所述误差图像。
16.根据权利要求9所述的装置，其中，所述切片包括参考图像、所述参考图像的灰度分布、晶圆中的管芯的位置、以及遍及晶圆的厚度变化。
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