DE10221318A1 - Verfahren zur Farbvariationskorrektur und Defekterkennung für Wafer - Google Patents

Verfahren zur Farbvariationskorrektur und Defekterkennung für Wafer

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Abstract

Die Erfindung bezieht sich auf ein Farbvariationskorrekturverfahren und ein Defekterkennungsverfahren für Halbleiterwafer und auf ein computerlesbares Aufzeichnungsmedium, in welchem diese Verfahren implementiert sind. DOLLAR A Erfindungsgemäß wird im Fall unterschiedlicher Farbwerte verschiedener Oberflächenbereiche eines Wafers der Graustufenwert für jeden Bildpunkt des einen Bereichs so korrigiert, dass der Mittelwert und die Standardabweichung der Graustufenwerte für den korrigierten Bereich gleich denen für die Bildpunkte eines anderen Bereichs mit anderem Farbwert sind. Zur Defekterkennung wird für ein Bild der Waferoberfläche zu einem jeden Bildpunkt ein Graustufenwert bestimmt, von dem dann geprüft wird, ob er größer/gleich einem Schwellwert ist. Dabei wird im Fall einer Struktur mit Linien und zwischenliegenden Zwischenräumen ein erster Schwellwert für das Linienmuster und ein davon verschiedener, zweiter Schwellwert für die Zwischenräume festgelegt. DOLLAR A Verwendung bei der Untersuchung von Halbleiterwafern auf Defekte.

Description

Verfahren zur Farbvariationskorrektur und Defekterkennung für Wafer Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Farbvariationskorrektur und auf ein Verfahren zur Defekterkennung für Wafer sowie auf ein com­ puterlesbares Aufzeichnungsmedium zur Implementierung dieser Ver­ fahren.
Während der Fertigung von Halbleitererbauelementen können Defekte auftreten, die einen großen Einfluss auf die Bauelementzuverlässigkeit und die Fertigungsausbeute haben, so dass meist nach jedem Schritt des Herstellungsprozesses Defekterkennungsverfahren ausgeführt wer­ den. Ein übliches Defekterkennungsverfahren besteht darin, Bilder, die von einem Wafer aufgenommen werden, in welchem sich wiederholende Muster ausgebildet sind, bildpunktweise zu vergleichen und an einem Bildpunkt auf einen Defekt zu schließen, wenn dessen Graustufendiffe­ renz größer oder gleich einem Schwellwert ist. Die Graustufe ist ein Helligkeitsmaß z. B. auf einer Skala zwischen 0 und 255, wobei der Wert 0 das dunkle Ende der Skala und der Wert 255 das helle Ende der Skala bezeichnen.
Ein herkömmliches Defekterkennungsverfahren, bei dem ein von einer beliebigen Lichtquelle emittierter Lichtstrahl auf eine Waferoberfläche eingestrahlt wird, wird nachfolgend detaillierter erläutert. Das von der Waferoberfläche reflektierte Licht wird in Bildpunkteinheiten von einer Signaldetektionsstufe einer Defektdetektionsvorrichtung detektiert. Für jeden Bildpunkt wird ein Graustufenwert festgestellt. Als Referenz zur Defekterkennung wird ein Schwellwert festgelegt.
Zur Defekterkennung werden die Bilder dreier benachbarter Bereiche der Waferoberfläche verglichen. Jedes Bild beinhaltet eine Mehrzahl von Bildpunkten. Ein Bild B ist zwischen einem Bild A und einem Bild C posi­ tioniert und sei als ein Kandidat bestimmt, für den ein Defekttest durch­ zuführen ist. Die Bilder A und C dienen dann als Referenzbilder zu Ver­ gleichszwecken. Als erstes werden sich entsprechende Bildpunkte der Bilder B und A verglichen, und die Graustufendifferenzen zwischen den sich entsprechenden Bildpunkten werden bestimmt. Es werden dann diejenigen Bildpunkte des Bildes B identifiziert, deren Graustufendiffe­ renz größer oder gleich einem Schwellwert ist. Als nächstes werden die sich entsprechenden Bildpunkte der Bilder B und C verglichen, und die Graustufendifferenzen zwischen entsprechenden Bildpunkten werden bestimmt. Es werden dann diejenigen Bildpunkte des Bildes B identifi­ ziert, deren Graustufendifferenz größer oder gleich dem Schwellwert ist. Nur diejenigen Bildpunkte, die gemeinsam bei beiden Vergleichen auf diese Weise identifiziert wurden, werden als Defekte betrachtet. Die größte Schwierigkeit bei diesem Defekterkennungsverfahren unter Ver­ wendung des oben erläuterten Bildvergleichs ist mit einem Zwischen­ verbindungs-Metallprozess verknüpft.
Fig. 1 zeigt eine fotografische Aufnahme eines tatsächlichen Wafers, in welchem Metallleitungsstrukturen 100 und Zwischenräume 110 regel­ mäßig angeordnet sind. Wie aus Fig. 1 zu erkennen, existieren in den Metallleitungsstrukturen 100 Körner 120, und in einem Zwischenraum 110 gibt es eine Brücke 130. Obwohl die Körner 120 somit als Defekte erscheinen können, beeinflussen sie den Betrieb des Halbleiterbauele­ mentes nicht. Die Körner 120 haben jedoch, wie aus Fig. 1 ersichtlich, einen Graustufenwert kleiner als derjenige der Metallleitungsstrukturen 110. In einem Defekttest der oben erläuterten, herkömmlichen Art wer­ den die Körner 120 daher als Defekte betrachtet. Dadurch wird die ge­ samte Prozesshandhabung aufgrund der Festlegung von Körnern als Defekte nachteilig beeinflusst.
Fig. 2 zeigt als schematisches Diagramm ein Bildvergleichsverfahren, wenn ein Defekt in einem Halbleiterwafer existiert, in welchem Metalllei­ tungsstrukturen 200 und Zwischenräume 210 regelmäßig angeordnet sind. Im Bild B existieren eine Brücke 230, die einen wirklichen Defekt darstellt, der die Ausbeute der Halbleiterbauelementfertigung merklich beeinträchtigt, und Körner 220. Um einen tatsächlichen Defekt, wie die Brücke 230, zu detektieren, ist es daher notwendig, die Empfindlichkeit des Testverfahrens durch Reduzieren des Schwellwertes zu steigern. Wenn jedoch der Schwellwert zu niedrig festgelegt wird, werden mögli­ cherweise auch die Körner 220 als Defekte detektiert, was die Anzahl an Defekten fälschlich erhöht. Dadurch wird die Prozesshandhabung schwierig. Wenn umgekehrt der Schwellwert zu groß gewählt ist, um die Empfindlichkeit zu reduzieren, so dass die Körner 220 nicht als Defekte detektiert werden, besteht die Schwierigkeit, dass eventuell auch der tatsächliche Brückendefekt 130 nicht detektiert wird.
Eine weitere Schwierigkeit des Bildvergleichsverfahrens tritt auf, wenn ein Wafer getestet wird, der Farbvariationen besitzt, d. h. wenn die Bilder zweier verschiedener Bereiche des Wafers, z. B. ein Mittenbereich und ein Seitenbereich, eine Graustufendifferenz aufweisen. So repräsentiert in Fig. 3 ein Bild X ein relativ dunkles Bild von einem Mittenbereich eines Wafers, während ein Bild Y ein relativ helles Bild von einem Seitenbe­ reich des Wafers repräsentiert.
Die Fig. 4A und 4B veranschaulichen ein Defekterkennungsverfahren unter Verwendung des Bildvergleichsverfahrens, wenn ein Wafer solche Farbvariationen besitzt. Für ein helles Bild, wie es in Fig. 4A gezeigt ist, muss der Schwellwert zur Defekterkennung relativ hoch gewählt wer­ den, um weniger Körner 320 zu detektieren, gleichzeitig jedoch einen Brückendefekt 330 zu erkennen. Wenn der auf der Basis dieses hellen Bildes festgelegte Schwellwert für ein dunkles Bild angewendet wird, wie es in Fig. 4B dargestellt ist, tritt die Schwierigkeit auf, dass die Empfind­ lichkeit der Defekterkennung verringert wird. Wenn umgekehrt der Schwellwert basierend auf dem dunklen Bild festgelegt wird, wie es in Fig. 4B gezeigt ist, werden im hellen Bild, wie es in Fig. 4A gezeigt ist, auch Körner 320 detektiert, d. h. es besteht die Schwierigkeit, dass zu viele Defekte detektiert werden.
Der Erfindung liegt als technisches Problem die Bereitstellung eines Ver­ fahrens zur Farbvariationskorrektur und eines Verfahrens zur Defekter­ kennung, die eine vergleichsweise zuverlässige Erkennung tatsächlicher Defekte ohne fälschliche Erkennung von Kornstrukturen als Defekte er­ möglichen, und einer vorteilhaften Implementierung dieser Verfahren zugrunde.
Die Erfindung löst dieses Problem durch die Bereitstellung eines Farbva­ riationskorrekturverfahrens mit den Merkmalen des Anspruchs 1, eines Defekterkennungsverfahrens mit den Merkmalen des Anspruchs 3 und eines computerlesbaren Aufzeichnungsmediums mit den Merkmalen des Anspruchs 8 oder 9.
Erfindungsgemäß ist eine Farbvariationskorrektur vorgesehen, bei wel­ cher der Graustufenwert von Bildern der Waferoberfläche aus Bereichen mit unterschiedlichen Farbwerten anhand einer Bestimmung des Mittel­ wertes und der Standardabweichung geeignet angepasst wird. Eine De­ fekterkennung auf Waferoberflächen mit einem Linienmuster mit Zwi­ schenräumen beinhaltet eine unterschiedliche Wahl je eines Graustufen- Schwellwertes für das Linienmuster einerseits und das Zwischenraum­ muster andererseits. Die erfindungsgemäßen Verfahren können in ei­ nem computerlesbaren Aufzeichnungsmedium implementiert sein.
Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind in den Unteransprüchen angegeben.
Vorteilhafte, nachfolgend beschriebene Ausführungsformen der Erfin­ dung sowie das zu deren besserem Verständnis oben erläuterte, her­ kömmliche Ausführungsbeispiel sind in den Zeichnungen dargestellt, in denen zeigen:
Fig. 1 eine photographische Aufnahme von Metallleitungsstrukturen eines Wafers mit Körnern und Brückendefekten,
Fig. 2 eine schematische Darstellung einer Defekterkennung durch ein Bildvergleichsverfahren,
Fig. 3 zwei Bilder, die von verschiedenen Bereichen eines Wafers mit Farbvariationen aufgenommen wurden,
Fig. 4A und 4B schematische Darstellungen zur Veranschaulichung ei­ nes Defekterkennungsverfahrens mittels Bildvergleich bei Farbvariationen eines Wafers,
Fig. 5 ein Flussdiagramm eines erfindungsgemäßen Farbvariati­ onskorrekturverfahrens,
Fig. 6A und 6B Histogramme für die beiden Waferbilder von Fig. 3,
Fig. 7 ein Flussdiagramm eines erfindungsgemäßen selektiven Defekterkennungsverfahrens und
Fig. 8A bis 8C vergleichende Darstellungen von Defekterkennungser­ gebnissen, die mit einem herkömmlichen Verfahren bzw. dem erfindungsgemäßen Verfahren für einen Wafer in ei­ nem tatsächlichen Metall-Zwischenverbindungsprozess er­ halten werden, wobei die tatsächlichen Metallleitungsstruk­ turen einen Defekt aufweisen.
Mit einem ersten Aspekt bezieht sich die Erfindung auf ein Verfahren zur Korrektur von Farbvariationen der Oberfläche eines Wafers. Nachfol­ gend wird eine Farbvariationskorrektur für zwei Bilder eines Wafers be­ züglich eines X-Bereiches mit einem ersten Farbwert und eines Y-Be­ reiches mit einem zweiten Farbwert entsprechend Fig. 3 erläutert.
Fig. 5 veranschaulicht im Flussdiagramm ein hierzu dienendes, erfin­ dungsgemäßes Farbvariationskorrekturverfahren. In einem Schritt I wer­ den ein dunklerer X-Bereich und ein hellerer Y-Bereich, wie die beiden in Fig. 3 gezeigten Bereiche, die unterschiedliche Farbwerte aufweisen, in Bildpunkte einer vorgegebenen Größe unterteilt. Für jeden Bildpunkt wird ein Graustufenwert ermittelt. In einem Schritt II werden für jeden Bildpunkt in jedem der beiden Bereiche X und Y der Mittelwert und die Standardabweichung der Graustufenwerte ermittelt. In einem Schritt III wird der jeweilige Graustufenwert des X-Bereichs, der gegenüber dem Y-Bereich einen kleineren Farbwert aufweist, in Abhängigkeit vom Grau­ stufenwert des Y-Bereichs korrigiert. Für diese Korrektur des Graustu­ fenwertes jedes Bildpunktes im X-Bereich wird die nachstehende Glei­ chung (1) verwendet:
xi' = µY + (xi - µX).σYX (1)

wobei xi den Graustufenwert für jeden Bildpunkt im X-Bereich vor der Korrektur, µ den Graustufen-Mittelwert der Bildpunkte im X- bzw. Y- Bereich, σ die Standardabweichung aller Graustufenwerte für die Bild­ punkte des X- bzw. Y-Bereichs, jeweils indiziert durch die entsprechen­ den tiefgestellten Buchstaben X bzw. Y, und xi' den Graustufenwert für jeden Bildpunkt im X-Bereich nach der Korrektur bezeichnen.
Die Fig. 6A und 6B zeigen Histogramme der beiden Bilder des Wafers gemäß Fig. 3, die unterschiedliche Farbwerte aufweisen. Dabei reprä­ sentiert die x-Achse die Skala der Graustufenwerte in ganzen Zahlen von 0 bis 255, während die Y-Achse die Anzahl an Bildpunkten mit dem jeweiligen Graustufenwert bezeichnet. Fig. 6A ist das Histogramm des hellen Bildes Y von Fig. 3, und Fig. 6B ist das Histogramm des dunklen Bildes X von Fig. 3. Wie aus den Fig. 6A und 6B ersichtlich, unterschei­ den sich die beiden Bilder im Mittelwert und der Standardabweichung der Graustufenwerte für die Bildpunkte aufgrund einer Farbwertdifferenz. In diesem Ausführungsbeispiel wird unter Verwendung der obigen Glei­ chung (1) das Histogramm von Fig. 6B für das dunkle Bild X in das Histogramm der Fig. 6A korrigiert.
Ein weiterer Aspekt der Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zum selektiven Detektieren von Defekten in einer metallischen Zwischenver­ bindungsstruktur, bei der Linien und Zwischenräume sich wiederholend abwechselnd in einem Wafer angeordnet sind. Fig. 7 veranschaulicht im Flussdiagramm dieses Verfahren. In einem Schritt I wird das Bild der Waferoberfläche mit der metallischen Zwischenverbindungsstruktur, in der sich wiederholend und alternierend metallische Zwischenverbin­ dungsleitungen und Zwischenräume dazwischen angeordnet sind, in Bildpunkte einer vorgegebenen Größe unterteilt. Für jeden Bildpunkt wird ein Graustufenwert ermittelt. In einem Schritt II wird ein erster Schwellwert für die metallischen Zwischenverbindungsleitungen mit ho­ hen Graustufenwert festgelegt, um die Empfindlichkeit für die Detektion eines Defektes in den metallischen Zwischenverbindungsleitungen zu verringern. Ein gegenüber dem ersten kleinerer zweiter Schwellwert wird für die Zwischenräume festgelegt, die einen relativ niedrigen Graustu­ fenwert aufweisen, um auf diese Weise die Empfindlichkeit für die De­ tektion eines Defektes im Zwischenraum zu steigern. Der erste Schwellwert wird insbesondere größer als eine Graustufendifferenz zwi­ schen den Körnern einerseits und den metallischen Zwischenverbin­ dungsleitungen andererseits festgelegt, um nicht Körner, die in den me­ tallischen Zwischenverbindungsleitungen existieren, als Defekte zu de­ tektieren. Der zweite Schwellwert wird klein genug gewählt, um defekt­ bildende Brücken zu detektieren, die im Zwischenraum existieren kön­ nen.
In einem Schritt III werden drei aufeinanderfolgende Bilder A, B und C des Wafers miteinander verglichen, um Defekte zu erkennen. Speziell wird dazu das metallische Zwischenverbindungsmuster eines Bildes mit einem entsprechenden metallischen Zwischenverbindungsmuster eines weiteren Bildes verglichen, und die Zwischenräume im einen Bild wer­ den mit entsprechenden Zwischenräumen im anderen Bild verglichen. Die Bildpunkte des metallischen Zwischenverbindungsmusters weisen untereinander ähnlich hohe Graustufenwerte auf. Gleiches gilt für die Bildpunkte der Zwischenräume. Jedoch gibt es eine hohen Graustufen­ differenz zwischen je einem Bildpunkt des metallischen Zwischenverbin­ dungsmusters und des Zwischenraums. Die beiden Muster können folg­ lich verschieden behandelt werden, indem je ein geeigneter Schwellwert für die Graustufenwerte der beiden Strukturkomponenten festgelegt wird.
Speziell werden die Bildpunkte der Zwischenräume von Bild B mit ent­ sprechenden Bildpunkten der Zwischenräume von Bild A verglichen. Graustufendifferenzen zwischen entsprechenden Bildpunkten werden bestimmt. Wenn die Graustufendifferenz für einen bestimmten Bildpunkt im Bild B größer als oder gleich groß ist wie der zweite Schwellwert, wird dieser Bildpunkt im Bild B als ein möglicher Defekt angesehen. In glei­ cher Weise werden die Bildpunkte des Zwischenraums von Bild B mit entsprechenden Bildpunkten des Zwischenraums von Bild C verglichen, und Graustufendifferenzen zwischen sich entsprechenden Bildpunkten werden bestimmt. Wenn die Graustufendifferenz eines bestimmten Bild­ punktes im Bild B größer als oder gleich groß ist wie der zweite Schwellwert, wird dieser Bildpunkt im Bild B als ein möglicher Defekt angesehen. Wenn ein Bildpunkt im Bild B in beiden obigen Vergleichen als ein möglicher Defekt ermittelt worden ist, wird daraus endgültig ge­ schlossen, dass dieser Bildpunkt zu einem Defekt gehört.
Somit wird beim oben erläuterten, selektiven Defekterkennungsverfah­ ren der Schwellwert für das metallische Zwischenverbindungsmuster vergleichsweise groß gewählt, so dass in diesem Muster eventuell exis­ tierende Körner nicht fälschlich als Defekte detektiert werden, während andererseits ein Defekt in den Zwischenräumen, wie eine Brücke, sicher detektiert werden kann.
Die Fig. 8A bis 8C veranschaulichen vergleichend Defekterkennungser­ gebnisse unter Verwendung eines herkömmlichen Verfahrens einerseits und eines erfindungsgemäßen Verfahrens andererseits für einen Wafer in einem metallischen Zwischenverbindungsprozess. Dabei zeigt Fig. 8A das Defektdetektionsergebnis, das vom herkömmlichen Verfahren erhal­ ten wurde, bei dem für das metallische Zwischenverbindungsmuster ei­ nerseits und das Zwischenraummuster andererseits ein gemeinsamer Schwellwert festgelegt wird. Schwarze Punkte in der Bildpunktdarstel­ lung von Fig. 8A entsprechen Körnern im metallischen Zwischenverbin­ dungsmuster, die als Defekte ermittelt wurden. Fig. 8B zeigt das Defekt­ detektionsergebnis, wie es durch das erfindungsgemäße Verfahren er­ halten wurde. Wie aus Fig. 8B ersichtlich, wird durch das erfindungsge­ mäße Verfahren selektiv nur ein tatsächlicher Defekt 400 detektiert, wie eine Brücke. In Fig. 8B zeigt ein schwarzer Punkt die Position des in Fig. 8C gezeigten Brückendefektes 400 an. Ein Markierungskreuz zeigt den Mittelpunkt des Wafers an. Somit wird ersichtlich, dass durch das erfin­ dungsgemäße Verfahren fälschliche Defekterkennungen vermieden werden.
In einem weiteren Ausführungsbeispiel bezieht sich die Erfindung auf ein musterselektives Defekterkennungsverfahren für einen Wafer mit Farb­ variation. Dieses Verfahren wird hierbei auf Bilder von Teilen des Wafers angewandt, die unterschiedliche Farbwerte aufweisen. In diesem Bei­ spiel werden die beiden Prozesse, wie sie für die beiden oben erläuter­ ten Beispiele erläutert wurden, sequentiell durchgeführt. Eine erneute Erläuterung dieser Vorgänge kann somit an dieser Stelle unterbleiben.
Wenn somit für einen Wafer sowohl dunklere als auch hellere Bilder er­ halten werden, wie durch die Bereiche X und Y von Fig. 3 gezeigt, wird zunächst der Farbwert des dunklen Bildes durch das hierzu oben erläu­ terte Farbvariationskorrekturverfahren korrigiert. Als nächstes werden gemäß dem oben erläuterten Defekterkennungsverfahren unterschiedli­ che Schwellwerte für die beiden verschiedenen Mustertypen benutzt, so dass lediglich der tatsächliche (Brücken-)Defekt detektiert wird.
Wie oben erläutert, kann somit erfindungsgemäß für die Bilder eines Wafers mit unterschiedlichen Farbwerten die Farbwertdifferenz unter Verwendung des Mittelwertes und der Standardabweichung der Grau­ stufenwerte für die Bildpunkte jedes Bildes korrigiert werden. Außerdem können selektiv unterschiedliche Schwellwerte für das metallische Zwi­ schenverbindungsmuster einerseits und die Musterzwischenräume an­ dererseits benutzt werden, so dass Defekte selektiv für das metallische Zwischenverbindungsmuster und für die Zwischenräume detektiert wer­ den können. Mit anderen Worten kann beispielsweise eine Brücke als ein relevanter Defekt in einem Halbleiterbauelement ohne eine fälschli­ che Detektion von Körnern als Defekte erkannt werden. Aufgrund der erhöhten Defektabtastfähigkeit des erfindungsgemäßen Defekterken­ nungsverfahrens kann dieses zudem effizienter gehandhabt werden. Wenn Farbschwankungen innerhalb eines Wafers vorliegen, können selbige vor Anwenden des selektiven Defekterkennungsverfahrens kor­ rigiert werden, um die Bedingungen für das selektive Defekterkennungs­ verfahren zu optimieren. Dadurch wird die Fähigkeit der Defekterken­ nung deutlich verbessert.

Claims (11)

1. Verfahren zur Wafer-Farbvariationskorrektur, gekennzeichnet durch folgende Schritte:
  • - Unterteilen von Bildern der Oberfläche eines Wafers mit einem X-Bereich eines ersten Farbwertes und einem Y-Bereich eines zweiten Farbwertes in Bildpunkte vorgegebener Größe,
  • - Feststellen eines Graustufenwertes für jeden Bildpunkt,
  • - Ermitteln des Mittelwertes und der Standardabweichung der Graustufenwerte für die Bildpunkte des X-Bereichs einerseits und des Y- Bereichs andererseits und
  • - Korrigieren des Graustufenwertes für jeden Bildpunkt im X- Bereich derart, dass der Mittelwert und die Standardabweichung der Graustufenwerte im X-Bereich gleich groß werden wie der Mittelwert bzw. die Standardabweichung der Graustufenwerte im Y-Bereich.
2. Farbvariationskorrekturverfahren nach Anspruch 1, weiter da­ durch gekennzeichnet, dass der Graustufenwert für jeden Bildpunkt im X-Bereich gemäß der Gleichung
xi' = µY + 1 (Xi - µX).σYX (1)
korrigiert wird, wobei xi den Graustufenwert für jeden Bildpunkt im X- Bereich vor der Korrektur, µ den Graustufen-Mittelwert der Bildpunkte im X- bzw. Y-Bereich, σ die Standardabweichung aller Graustufenwerte für die Bildpunkte des X- bzw. Y-Bereichs, jeweils indiziert durch die ent­ sprechenden tiefgestellten Buchstaben X bzw. Y, und xi' den Graustu­ fenwert für jeden Bildpunkt im X-Bereich nach der Korrektur bezeichnen.
3. Verfahren zur Wafer-Defekterkennung, gekennzeichnet durch folgende Schritte:
  • - Unterteilen von Bildern der Oberfläche eines Wafers, in der ein Muster aus alternierend angeordneten Linien und Zwischenräumen, die einen gegenüber den Linien kleineren Graustufenpegel aufweisen, ge­ bildet ist, in Bildpunkte vorgegebener Größe,
  • - Bestimmen eines Graustufenwertes für jeden Bildpunkt,
  • - Festlegen eines ersten Schwellwertes für das Linienmuster und eines zweiten Schwellwertes für die Zwischenräume und
  • - Identifizieren von Bildpunkten mit einem Graustufenwert größer als oder gleich groß wie der erste Schwellwert und von Bildpunkten mit einem Graustufenwert größer als oder gleich groß wie der zweite Schwellwert.
4. Defekterkennungsverfahren nach Anspruch 3, weiter dadurch gekennzeichnet, dass das Identifizieren von Bildpunkten in einem X- Bereich und einem Y-Bereich eines Wafers mit Graustufenwerten größer als oder gleich groß wie der erste bzw. der zweite Schwellwert folgende Teilschritte umfasst:
  • a) Extrahieren von drei in Bildpunkte aufgeteilten, aufeinanderfol­ genden Bildern A, B und C aus Bildern der Oberfläche des Wafers,
  • b) Vergleichen der Bildpunkte von Bild B mit entsprechenden Bild­ punkten von Bild A und Bestimmen von Graustufendifferenzen zwischen den sich entsprechenden Bildpunkten der Bilder B und A,
  • c) Identifizieren derjenigen Bildpunkte von Bild B, die eine Graustu­ fendifferenz gegenüber dem Graustufenwert des jeweils damit vergli­ chenen, entsprechenden Bildpunktes von Bild A aufweisen, der für Bild­ punkte des Linienmusters größer als oder gleich groß ist wie der erste Schwellwert bzw. für Bildpunkte der Zwischenräume größer als oder gleich groß ist wie der zweite Schwellwert,
  • d) Vergleichen der Bildpunkte von Bild B mit entsprechenden Bild­ punkten von Bild C und Bestimmen von Graustufendifferenzen zwischen den sich entsprechenden Bildpunkten der Bilder B und C,
  • e) Identifizieren derjenigen Bildpunkte von Bild B, die eine Graustu­ fendifferenz gegenüber dem Graustufenwert des jeweils damit vergli­ chenen, entsprechenden Bildpunktes von Bild C aufweisen, der für Bild­ punkte des Linienmusters größer als oder gleich groß ist wie der erste Schwellwert bzw. für Bildpunkte der Zwischenräume größer als oder gleich groß ist wie der zweite Schwellwert, und
  • f) Beurteilen von in den beiden Schritten c und e identifizierten Bildpunkten als zu einem Defekt gehörig.
5. Defekterkennungsverfahren nach Anspruch 3 oder 4, weiter da­ durch gekennzeichnet, dass es sich bei dem Linienmuster um ein metal­ lisches Zwischenverbindungsmuster handelt.
6. Defekterkennungsverfahren nach Anspruch 5, weiter dadurch gekennzeichnet, dass der erste Schwellwert so festgelegt ist, dass im metallischen Zwischenverbindungsmuster existierende Körner nicht de­ tektiert werden, und der zweite Schwellwert so festgelegt ist, dass eine in einem Zwischenraum existierende Brücke als Defekt detektiert wird.
7. Defekterkennungsverfahren nach einem der Ansprüche 3 bis 6, weiter dadurch gekennzeichnet, dass bei Existenz eines X- und eines Y- Bereiches mit unterschiedlichen Farbwerten in der Oberfläche des Wa­ fers ein Verfahren zur Farbvariationskorrektur gemäß Anspruch 1 oder 2 nach dem Bestimmen des Graustufenwertes für jeden Bildpunkt und vor dem Festlegen des ersten und des zweiten Schwellwertes durchgeführt wird.
8. Computerlesbares Aufzeichnungsmedium mit implementierter Computerprogrammcodeeinheit zur Korrektur von Wafer-Farbvariatio­ nen, dadurch gekennzeichnet, dass in der Computerprogrammcodeein­ heit ein Farbvariationskorrekturverfahren gemäß Anspruch 1 oder 2 imp­ lementiert ist, wobei die Computerprogrammcodeeinheit je ein Pro­ grammmodul für die Schritte des Aufteilens der Bilder in Bildpunkte, des Bestimmens der Graustufenwerte für jeden Bildpunkt, des Ermittelns von Mittelwert und Standardabweichung für den jeweiligen X- und Y- Bildbereich und der Korrektur der Graustufenwerte für jeden Bildpunkt des einen (X)-Bereichs beinhaltet.
9. Computerlesbares Aufzeichnungsmedium mit einer darin enthal­ tenen Computerprogrammcodeeinheit zur Detektion von Defekten in ei­ nem Wafer, dadurch gekennzeichnet, dass in die Computerprogramm­ codeeinheit ein Defekterkennungsverfahren nach einem der Ansprüche 3 bis 7 implementiert ist und diese dazu je ein Programmmodul für die Schritte des Aufteilens von Bildern der Waferoberfläche in Bildpunkte, des Bestimmens eines Graustufenwertes für jeden Bildpunkt, des Fest­ legens eines ersten Schwellwertes für ein Linienmuster und eines zwei­ ten Schwellwertes für Zwischenräume zwischen den Linien sowie des Identifizierens von Bildpunkten mit über dem ersten bzw. dem zweiten Schwellwert liegendem Graustufenwert umfasst.
10. Computerlesbares Aufzeichnungsmedium nach Anspruch 9, wei­ ter dadurch gekennzeichnet, dass das Programmmodul zur identifizie­ rung von Bildpunkten mit einem Graustufenwert größer gleich dem ers­ ten bzw. dem zweiten Schwellwert je ein Unterprogrammmodul für die einzelnen Schritte a bis f des Defekterkennungsverfahrens gemäß An­ spruch 4 umfasst.
11. Computerlesbares Aufzeichnungsmedium nach Anspruch 9 oder 10, weiter dadurch gekennzeichnet, dass die Computerprogrammcode­ einheit zusätzlich ein Farbvariationskorrektur-Programmmodul mit je ei­ nem Unterprogrammmodul zur Durchführung des einzelnen Schritte des Defekterkennungsverfahrens gemäß Anspruch 7 oder 8 aufweist.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102005017642A1 (de) * 2005-04-15 2006-10-26 Leica Microsystems Jena Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Inspektion eines Wafers
DE112016007498B4 (de) * 2016-12-06 2020-11-26 Mitsubishi Electric Corporation Untersuchungseinrichtung und untersuchungsverfahren

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2002365570A1 (en) * 2001-11-28 2003-06-10 Applied Materials, Inc. Method for detecting defects in substrates
US6829381B2 (en) * 2001-11-28 2004-12-07 Applied Materials, Inc. Method for detecting defects
US8259358B2 (en) * 2002-10-18 2012-09-04 Muller Capital, Llc Apparatus for eliminating moire in scanned image and method for the same
US6885977B2 (en) * 2002-12-20 2005-04-26 Applied Materials, Inc. System to identify a wafer manufacturing problem and method therefor
US7263451B1 (en) * 2004-10-25 2007-08-28 Advanced Micro Devices, Inc. Method and apparatus for correlating semiconductor process data with known prior process data
KR100670003B1 (ko) * 2004-12-28 2007-01-19 삼성전자주식회사 적응형 문턱치를 이용한 영상의 평탄 영역 검출장치 및 그방법
JP4533306B2 (ja) * 2005-12-06 2010-09-01 株式会社日立ハイテクノロジーズ 半導体ウェハ検査方法及び欠陥レビュー装置
KR100744233B1 (ko) * 2005-12-28 2007-07-30 동부일렉트로닉스 주식회사 테스트 패턴의 메탈 브리지 모니터링방법
KR100790881B1 (ko) * 2006-07-06 2008-01-02 삼성전자주식회사 미세유체 반응칩 및 이의 제조방법
US8126267B2 (en) * 2007-02-05 2012-02-28 Albany Medical College Methods and apparatuses for analyzing digital images to automatically select regions of interest thereof
KR100949200B1 (ko) * 2007-12-31 2010-03-23 주식회사 쓰리비 시스템 체적을 이용한 결함크기 측정방법
KR20090100615A (ko) 2008-03-20 2009-09-24 삼성전자주식회사 결함 검출 방법
KR100987520B1 (ko) * 2008-06-19 2010-10-13 삼성전기주식회사 기판 검사 장치
SG164293A1 (en) * 2009-01-13 2010-09-29 Semiconductor Technologies & Instruments Pte System and method for inspecting a wafer
KR101147685B1 (ko) 2012-01-30 2012-05-22 한국지질자원연구원 컴퓨터 단층촬영장치를 이용한 보석 가치 평가장치 및 그 방법
CN111667448B (zh) * 2019-03-06 2023-08-15 深圳中科飞测科技股份有限公司 一种图像处理方法、装置及设备
CN116912242B (zh) * 2023-09-12 2023-12-15 青岛天仁微纳科技有限责任公司 一种纳米压印晶圆缺陷定位方法
CN116977335B (zh) * 2023-09-22 2023-12-12 山东贞元汽车车轮有限公司 一种用于机械零件表面点蚀缺陷的智能检测方法

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5293538A (en) 1990-05-25 1994-03-08 Hitachi, Ltd. Method and apparatus for the inspection of defects
JPH0621165A (ja) 1992-07-06 1994-01-28 Hitachi Ltd 画像の二値化良否判別方法
US5436979A (en) * 1992-08-21 1995-07-25 Eastman Kodak Company Process for detecting and mapping dirt on the surface of a photographic element
US5355212A (en) * 1993-07-19 1994-10-11 Tencor Instruments Process for inspecting patterned wafers
US5537669A (en) * 1993-09-30 1996-07-16 Kla Instruments Corporation Inspection method and apparatus for the inspection of either random or repeating patterns
US5781206A (en) * 1995-05-01 1998-07-14 Minnesota Mining And Manufacturing Company Apparatus and method for recalibrating a multi-color imaging system
US6075905A (en) * 1996-07-17 2000-06-13 Sarnoff Corporation Method and apparatus for mosaic image construction
JPH10135287A (ja) 1996-10-31 1998-05-22 Toshiba Corp ウエーハ検査装置および検査方法
US6005966A (en) * 1997-02-12 1999-12-21 International Business Machines Corporation Method and apparatus for multi-stream detection of high density metalization layers of multilayer structures having low contrast
JPH10259849A (ja) 1997-03-21 1998-09-29 Bridgestone Corp 防振装置
JP3397101B2 (ja) * 1997-10-29 2003-04-14 株式会社日立製作所 欠陥検査方法および装置
JP2000346627A (ja) * 1999-06-07 2000-12-15 Toray Eng Co Ltd 検査装置
JP3745564B2 (ja) * 1999-07-08 2006-02-15 三菱電機株式会社 欠陥検査方法および欠陥検査装置
US6605478B2 (en) * 2001-03-30 2003-08-12 Appleid Materials, Inc, Kill index analysis for automatic defect classification in semiconductor wafers
JP4008291B2 (ja) * 2002-06-10 2007-11-14 大日本スクリーン製造株式会社 パターン検査装置、パターン検査方法およびプログラム

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102005017642A1 (de) * 2005-04-15 2006-10-26 Leica Microsystems Jena Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Inspektion eines Wafers
DE102005017642B4 (de) * 2005-04-15 2010-04-08 Vistec Semiconductor Systems Jena Gmbh Verfahren zur Inspektion eines Wafers
DE112016007498B4 (de) * 2016-12-06 2020-11-26 Mitsubishi Electric Corporation Untersuchungseinrichtung und untersuchungsverfahren
US11645744B2 (en) 2016-12-06 2023-05-09 Mitsubishi Electric Corporation Inspection device and inspection method

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Publication number Publication date
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