DE112004001024T5

DE112004001024T5 - Verfahren und System zur Klassifizierung von an einer Oberfläche eines Substrats auftretenden Defekten unter Verwendung einer grafischen Darstellung von Vielkanal-Daten

Info

Publication number: DE112004001024T5
Application number: DE112004001024T
Authority: DE
Inventors: Timothy R. Randolph Tiemeyer; James S. Norwood Akutsu; Robert J. Salter; Yu Millis Zeng
Original assignee: ADE Corp
Current assignee: ADE Corp
Priority date: 2003-06-10
Filing date: 2004-06-09
Publication date: 2006-06-01
Also published as: JP2010210618A; WO2004111618A2; JP4489777B2; JP2007504480A; US20040252879A1; KR20060024406A; US20040258295A1; WO2004111618A3; KR100810058B1; JP5448923B2

Abstract

Verfahren zur Analyse und Klassifizierung einer Population von Datenpunkten, denen jeweils mindestens drei unabhängige Parameter zugeordnet sind, umfassend die Schritte:
grafisches Darstellen der Population von Datenpunkten in einer ersten dreidimensionalen Darstellung durch Plotten von drei Parametern, die jedem Datenpunkt zugeordnet sind, in einem ausgewählten Koordinatensystem,
Identifizieren einer ausgeprägten Gruppierung von Datenpunkten in der ersten dreidimensionalen Darstellung und
Definieren einer oder mehrerer Grenzflächen in der ersten dreidimensionalen Darstellung, um die ausgeprägte Gruppierung vom Rest der Population von Datenpunkten zu separieren.

Description

Gebiet der Erfindung
Die Erfindung betrifft ganz allgemein Verfahren und Systeme zur Analyse und Klassifizierung einer Population von Datenpunkten, welche auf den Nachweis und die Klassifizierung von Defekten angewendet werden können, welche auf oder unter der Oberfläche eines Substrats, wie beispielsweise eines Siliziumswafers, wie er in der Produktion von integrierten Schaltkreisen verwendet wird, auftreten.
Hintergrund der Erfindung
Optische Prüfverfahren werden zunehmend zur Prüfung von Oberflächen von Gegenständen wie zum Beispiel Siliziumswafern, Computerdisketten, Glasplatten, u.ä. zum Nachweis sehr kleiner Defekte eingesetzt. Für viele Anwendungen ist es wünschenswert, in der Lage zu sein, Partikel auf der Oberfläche, Vertiefungen in der Oberfläche, Fehlstellen unterhalb der Oberfläche, mikroskopische Kratzer, Ausdehnungen aus der Oberfläche heraus oder andere Arten von Defekten zu detektieren.
Optische Prüfverfahren, die auf der Streuung von Licht von einem Defekt basieren, sind entwickelt worden und über mehrere Jahre als ein Mittel zum Nachweis und zur Abbildung von Defekten und Kontaminationen auf Oberflächen eingesetzt worden. Die meisten dieser Methoden sind nicht in der Lage gewesen, zwischen Partikelarten und anderen Defekten zu unterscheiden, sondern detektieren lediglich das Vorhandensein eines Defekts und seine Größe.
Bei einigen Anwendungen kann es jedoch wichtig sein, die verschiedenen Arten von möglichen Defekten voneinander unterscheiden zu können. In der Halbleiterindustrie können zum Beispiel Siliziumwafer, bei denen nach dem Polieren Partikel auf der Oberfläche gefunden wurden, weiteren Reinigungsarbeiten ausgesetzt werden, um die lokalisierten Lichtstreuungsereignisse zu eliminieren. Wenn es sich bei den De fekten allerdings um Vertiefungen in der Oberfläche oder Fehlstellen unterhalb der Oberfläche handelt, wird weiteres Reinigen in dieser Hinsicht nicht wirksam sein. Wenn das Waferprüfsystem nicht zwischen Partikel- und Kein-Partikel-Defektarten unterscheiden kann, werden bei dem Versuch, einige fehlerhafte Wafer, die Defekte haben, welche nicht entfernt werden können, zu heilen, unweigerlich Zeit und Ressourcen nutzlos aufgewendet. Wenn der Hersteller darüber hinaus nicht in der Lage ist, Defekte als Vertiefungen oder Fehlstellen zu klassifizieren, ist es schwieriger, angemessene Schritte zu unternehmen, um das Auftreten von Vertiefungen und Fehlstellen, die typischer Weise während der Massenherstellung von Silizium, aus denen die Wafer hergestellt sind, verursacht werden, zu vermeiden. Es ist zudem wünschenswert, in der Lage zu sein, zwischen Defekten zu unterscheiden, die zwar ein Ärgernis sind, aber für die Verwendbarkeit eines Wafers nicht entscheidend sind, und Defekten, die kritisch sind, da ihr Vorhandensein einen Wafer unbrauchbar macht oder die Brauchbarkeit des Wafers stark behindert.
In ähnlicher Weise werden Strukturwafer (patterned wafers) typischer Weise im Anschluss an einen chemisch-mechanischem Poliervorgang (CMP) geprüft, um Oberflächendefekte in der polierten Oberfläche des Strukturwafers zu detektieren. Im Laufe des CMP-Arbeitsvorgangs bilden sich manchmal in der Oxidschicht des Wafers mikroskopische Kratzer (z.B. in der Größenordnung von 0,25 μm Breite mal 0,25 μm Tiefe mal 5 μm Länge). Dies kann beispielsweise durch Kontamination eines Polierbausches mit fremder Materie verursacht werden. Es ist wichtig, zwischen solchen Kratzern und Partikeln auf der Oberfläche des Wafers unterscheiden zu können. Wenn der Defekt als ein Kratzer identifiziert werden kann, können Anpassungen des CMP-Prozesses vorgenommen werden, um die Kratzer zu verhindern oder zu reduzieren.
Somit ist es offensichtlich, dass sich aus der Fähigkeit, verschiedene Arten von Defekten, die auf, in oder unter der Oberfläche von Wafern auftreten, exakt und zuverlässig klassifizieren zu können, signifikante Vorteile ergeben würden. Ein Ansatz, Defekte zu identifizieren und zu klassifizieren, umfasst die Beaufschlagung der Waferoberfläche mit einem kollimierten Lichtstrahl, so dass jeder an der Oberfläche vorhandene Defekt bewirkt, dass das Licht in den Raum oberhalb der Oberfläche gestreut wird. Es ist bekannt, dass unterschiedliche Materialien und/oder Geometrien von Defekten Licht durchweg in unterschiedlicher Weise streuen und somit die Verteilung des gestreuten Lichts im Raum detektiert werden kann und verwendet werden kann, um Defekte basierend auf der detektierten Verteilung zu klassifizieren.
Die Detektion umfasst im Allgemeinen die Positionierung von zwei oder mehreren diskreten Lichtkollektoren an unterschiedlichen Positionen im Raum oberhalb oder unterhalb des Substrats, wobei jedem Kollektor ein Detektor zugeordnet ist, der so betrieben werden kann, dass er ein Signal proportional zur Intensität des gesammelten Lichts generiert. Die Signale von den verschiedenen Detektoren, die manchmal als „Kanäle" der optischen Prüfvorrichtung bezeichnet werden, werden mittels Computer analysiert, um zu bestimmen, welche Klassifizierung voraussichtlich für einen gegebenen Defekt zutreffend ist.
In früheren Klassifizierungsschemata sind verschiedene Techniken eingesetzt worden, um eine mehrere Charakteristika des Streumusters zu bestimmen, die dazu tendieren, von Defekten desselben Typs geteilt zu werden. Wie in dem U.S.-Patent Nr. 6,509,965 beschrieben, ist es zum Beispiel bekannt, dass, wenn der einfallende Lichtstrahl p-polarisiertes Licht umfasst und die gestreute Lichtintensität als eine Funktion des Streuwinkels geplottet wird, die resultierende Intensitätsverteilung im Allgemeinen eine charakteristische Form für Partikel und eine andere charakteristische Form für Vertiefungen aufweist. Diese Kenntnis kann verwendet werden, um Lichtkollektoren in bestimmten Bereichen des Raumes zu positionieren, um so Vertiefungen von Partikeln unterscheiden zu können. Die Nachteile derartiger früherer Schemata umfassen die Notwendigkeit, Kanaldaten an eine Fremdsoftware zu exportieren und dann auf der Basis einer manuellen Analyse (zum Beispiel unter Verwendung eines Rasterkraftmikroskops, eines Elektronenscannmikroskops oder eines optischen Mikroskops) Klassifizierungsalgorithmen zu generieren, oder die Notwenigkeit theoretische und/oder empirische Modelle des Streuverhaltens zu verwenden, um Kanalverhältnisse für verschiedene Defektarten vorherzusagen. Diese Ansätze waren nicht vollkommen zufrieden stellend. Eine manuelle Analyse ist offensichtlich recht arbeitsintensiv und uneffizient, und Modelle sind nur so gut wie die Annahmen, die in sie einfließen.
Folglich hat vor der vorliegenden Erfindung ein Bedarf für ein effizienteres und verlässlicheres Verfahren und System zur Defektklassifizierung bestanden.
Kurzdarstellung der Erfindung
In einer Hinsicht bezieht sich die Erfindung auf die oben genannten Bedürfnisse und erreicht weitere Vorteile, indem sie ein Verfahren und ein System zur Analyse und Klassifizierung einer Population von Datenpunkten bereitstellt, denen jeweils mindestens drei unabhängige Parameter zugeordnet sind, wobei die Population von Datenpunkten in drei Dimensionen grafisch dargestellt wird, indem drei Parameter, die jedem Punkt zugeordnet sind, in einem ausgewählten Koordinatensystem geplottet werden. Folglich sind die Koordinaten jedes Datenpunktes in dem Koordinatensystem Funktionen der Größen der drei Parameter für den jeweiligen Punkt. Die Größe jedes Parameters kann für jeden Datenpunkt positiv, negativ oder gleich null sein. Wenigstens eine ausgeprägte Gruppierung von Datenpunkten in der dreidimensionalen Darstellung wird identifiziert und eine oder mehrere Grenzflächen werden in der dreidimensionalen Darstellung definiert, um jede ausgeprägte Gruppierung vom Rest der Population von Datenpunkten zu separieren. Als ein einfaches illustratives Beispiel: Wenn eine substantielle Anzahl von Datenpunkten in einem Volumen mit einer ungefähr zylindrischen Form zusammengedrängt ist, kann eine zylindrische Grenzfläche identifiziert werden, um das Cluster von Punkten einzukapseln. Die drei Parameter, die geplottet werden, werden in einer solchen Weise ausgewählt, dass Datenpunkte, die dazu tendieren, sich in einem bestimmten Bereich des dreidimensionalen Raumes zusammenzudrängen, dazu tendieren, einige einschlägige Charakteristika miteinander zu teilen. Auf diese Weise grenzen die eine oder mehreren Grenzflächen einen oder mehrere Bereiche des dreidimensionalen Raumes ab, in dem eine oder mehrere einschlägige Charakteristika dazu tendieren, zu existieren.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung können zwei oder mehrere unterschiedliche n-dimensionale Darstellungen (wobei n gleich 2 oder 3 sein kann) für dieselbe Population von Daten geplottet werden, wobei ein oder mehrere unterschiedliche Parameter für eine oder mehrere der Achsen in den verschiedenen n-dimensionalen Darstellungen verwendet werden. Ein Algorithmus zur Identifizierung einer bestimmten Gruppierung von Datenpunkte kann als eine Boolesche Kombination von Gruppierungsregeln aus zwei oder mehreren unterschiedlichen n-dimensionalen Darstellungen definiert werden.
Die Erfindung kann angewendet werden, um Defektdaten von gescannten Wafern oder anderen Substraten zu klassifizieren, wobei grafische Darstellungen von Defektdaten verwendet werden, um Algorithmen zu definieren, mit denen Defekte klassifiziert werden. Ein Verfahren gemäß einer Ausführungsform der Erfindung umfasst die folgenden Schritte:

(a) Erzeugen einer Population von Datenpunkten, von denen jeder mindestens drei unabhängige Parameter umfasst, welche Scanndaten repräsentieren, die durch Scannen eines Substrates erhalten wurden, wobei jeder Datenpunkt mit einer bestimmten Stelle auf der Oberfläche des Substrats korrespondiert;
(b) Darstellen der Population von Datenpunkten in einer dreidimensionalen Darstellung, wobei die Koordinaten jedes Punktes in einem Koordinatensystem der Darstellung Funktionen der Größen von drei der unabhängigen Parameter sind;
(c) Identifizieren einer oder mehrerer ausgeprägter Gruppierungen von Datenpunkten in der dreidimensionalen Darstellung, und
(d) Definieren einer oder mehrerer Grenzflächen in der dreidimensionalen Darstellung, welche die eine oder mehreren ausgeprägten Gruppierungen vom Rest der Population von Datenpunkten separieren, wobei die eine oder mehreren Grenzflächen unterschiedliche Defekttypen abgrenzen.

Vorzugsweise werden die Datenpunkte in drei Dimensionen grafisch angezeigt. Nimmt man eine einfache Prüfvorrichtung an, die einen einzelnen Scan eines Substrats verwendet und die drei Lichtdetektoren aufweist, wird z.B. jeder Defekt drei Parameter generieren, nämlich die Größen der Signale von den drei Detektoren. Die dreidimensionale grafische Darstellung kann erzeugt werden, indem jeder Datenpunkt in einem dreidimensionalen Koordinatensystem geplottet wird, wobei eine Achse die Größe eines ersten Detektorsignals repräsentiert oder von dieser abgeleitet ist, eine weitere Achse die Größe eines zweiten Detektorsignals repräsentiert oder von dieser abgeleitet ist, und die dritte Achse die Größe eines dritten Detektorsignals repräsentiert oder von dieser abgeleitet ist. Verschiedene Arten von Koordinatensystemen können verwendet werden, wie z.B. orthogonale Koordinatensysteme, polare Koordinatensysteme, etc. Die Koordinatenachsen können verschiedene Skalierungsarten aufweisen, einschließlich lineare Skalierungen, logarithmische Skalierungen, etc. Darüber hinaus können vor dem Plotten mathematische Operationen auf einem oder mehreren der Detektorsignale ausgeführt werden, und Signale können kombiniert werden, um einen zusammengesetzten Parameter für eine oder mehrere der Koordinatenachsen abzuleiten.
In bevorzugten Ausführungsformen der Erfindung betrachtet ein menschlicher Operateur – sobald die dreidimensionale grafische Darstellung der Daten zur Verfügung steht – die dargestellten Datenpunkte und identifiziert visuell eine oder mehrere Gruppen von Punkten, die zum Zusammendrängen tendieren, und erzeugt sodann eine oder mehrere Grenzflächen, um jede Gruppe von der allgemeinen Population von Datenpunkten abzugrenzen.
In anderen Ausführungsformen kann wenigstens eine Vorabdefinition der einen oder mehreren Grenzflächen automatisiert werden, beispielsweise auf der Basis einer statistischen Analyse der Datenpunkte. Eine Verfeinerung der automatisch definierten Grenzfläche(n) kann dann ausgeführt werden, indem visuelle Techniken verwendet werden, um die Grenzflächenpositionen, -orientierungen und/oder -formen zu modifizieren, um so Datenpunkte in einer bestimmten Gruppe, welche die automatisch generierten Grenzflächen ein-/ausschließen, aus-/einzuschließen.
Ein System zur Analyse und Klassifizierung einer Population von Datenpunkten, denen jeweils mindestens drei unabhängige Parameter zugeordnet sind, gemäß einer Ausführungsform der Erfindung umfasst:
Einen mit einem Anzeigegerät verbundenen Computer, der so betreibbar ist, dass er die Population von Datenpunkten in dreidimensionaler Darstellung auf dem Anzeigegerät grafisch anzeigt, wobei Koordinaten jedes Punktes in einem Koordinatensystem der Darstellung Funktionen der Größen von drei der unabhängigen Parameter sind und wobei mindestens eine ausgeprägte Gruppierung von Datenpunkten in der dreidimensionalen Darstellung existiert, und
Computermittel zum Definieren einer oder mehrerer Grenzflächen in der dreidimensionalen Darstellung, welche jede ausgeprägte Gruppierung vom Rest der Population von Datenpunkten separieren.
In einer Ausführungsform umfassen die Computermittel eine grafische Benutzeroberfläche einschließlich eines Cursors und einer Eingabeeinrichtung, mit der der Cursor auf dem Anzeigegerät betätigt werden kann, wobei die grafische Benutzeroberfläche so betreibbar ist, dass sie die Definition von einer oder mehreren der Größen Position, Orientierung und Form einer oder mehrerer der Grenzflächen durch Betätigen des Cursors ermöglicht. Der Computer kann beispielsweise mit einer oder mehreren vordefinierten Formen (z.B. Zylindern, Ebenen, Sphären, Kegeln, Kuben, etc.) programmiert werden, und die grafische Benutzeroberfläche kann so betrieben werden, dass sie die Auswahl von einer der vordefinierten Formen als eine Grenzfläche durch Betätigung des Cursors ermöglicht. Der Computer kann beispielsweise so betrieben werden, dass er ein Icon auf dem Anzeigegerät für jede der vordefinierten Formen darstellt, und die grafische Benutzeroberfläche kann so betrieben werden, dass sie die Auswahl von einer der vordefinierten Formen ermöglicht, indem der Cursor auf dem der vordefinierten Form entsprechenden Icon platziert wird und das Icon auf die dreidimensionale Darstellung auf dem Anzeigegerät gezogen und dort abgelegt wird (drag and drop). Dann kann – falls notwendig – eine Modifikation der Form (z.B. Vergrößern, Einengen, Rotieren um eine oder mehrere Achsen, Translation entlang einer oder mehrerer Achsen, Deformieren, etc.) durch weitere Betätigung des Cursors oder durch andere Mittel ausgeführt werden.
Zusammen mit der grafischen Benutzeroberfläche ist der Computer vorzugsweise so programmiert, dass er es dem Operateur ermöglicht, einen Defekt-Klassifizierungsalgorithmus zu erzeugen, der mindestens eine definierte Grenzfläche berücksichtigt. Als ein einfaches Beispiel kann ein Defekt als zum Typ „A" gehörend klassifiziert werden, wenn sein Datenpunkt über (oder unter) eine definierte Grenzebene fällt, und als ein anderer Typ als Typ „A", wenn sein Datenpunkt nicht über (oder unter) eine solche Ebene fällt. Ein Algorithmus kann mehr als eine Grenzfläche berücksichtigen. Zum Beispiel kann ein Defekt als zum Typ „B" gehörend klassifiziert werden, wenn sein Datenpunkt zwischen zwei definierte Grenzflächen oder in einen definierten Grenzzylinder fällt, und anderenfalls als nicht zum Typ „B" gehörend. Verschiedene andere Arten von Algorithmen können erzeugt werden. Darüber hinaus kann – wie bereits erwähnt – ein Algorithmus zur Identifizierung einer bestimmten Gruppierung von Datenpunkten als eine Boolesche Kombination von Gruppierungsregeln aus zwei oder mehr unterschiedlichen n-dimensionalen Darstellungen definiert werden, wobei n gleich 2 oder 3 für jede Darstellung sein kann.
Das Verfahren und das System können auch verwendet werden, um Wafer-„Karten" zu erzeugen und zu betrachten, d.h. grafische Darstellungen von gescannten Wafern, die auf den Karten an Stellen, die den Stellen der Defekte, die sie repräsentieren, entsprechen, Symbole dargestellt haben. Die Symbole können auch Charakteristika aufweisen, welche Attribute der Defekte andeuten. Zum Beispiel kann eine Symbolfarbe oder -form eine Defektart bezeichnen und eine andere Symbolfarbe oder -form kann eine andere Defektart bezeichnen, etc. Die Karten können nebeneinander angezeigt werden. Alternativ können die Karten übereinander gelegt werden, um eine einzige zusammengesetzte Karte zu erzeugen, die alle Defekte für alle Wafer zeigt, oder die Karten können in einer „gestapelten" Ansicht mit voneinander beabstandeten Karten angezeigt werden.
In einer besonders bevorzugten Ausführungsform sind der Computer und das Anzeigegerät so betreibbar, dass sie eine dreidimensionale Darstellung der Daten punkte simultan anzeigen, wobei die verschiedenen zweidimensionalen Projektionen der dreidimensionalen Darstellung (insgesamt drei) die Datenpunkte zeigen und eine zusammengesetzte Karte alle Datenpunkte zeigt. Diese Ansichten können auf dem Display beispielsweise nebeneinander sein. Alternativ könnten Sie in separaten Fenstern sein. Die grafische Benutzeroberfläche ist vorzugsweise so betreibbar, dass sie es einem Operateur ermöglicht, einen Datenpunkt in irgendeiner der verschiedenen Ansichten auszuwählen (z.B. indem der Cursor auf dem Punkt platziert und eine Maustaste geklickt wird), und derselbe Punkt in den anderen Ansichten hervorgehoben wird. Der Computer ist vorzugsweise so programmiert, dass er einem Operateur ermöglicht, einen Defekttyp für den ausgewählten Datenpunkt einzugeben und das System auf diese Weise zu „lehren", welcher Defekttyp zu jeder Datenpunktgruppierung passt.
Kurze Beschreibung der verschiedenen Ansichten der Zeichnung
Nachdem die Erfindung nunmehr in allgemeiner Art beschrieben worden ist, wird nun auf die begleitenden Figuren Bezug genommen, welche nicht notwendiger Weise maasstabsgetreu sind. In der Zeichnung zeigen
1 gemäß einer ersten Ausführungsform der Erfindung einen Screenshot von einem Anzeigegerät, auf dem eine dreidimensionale Darstellung einer Population von Defekt-Datenpunkten angezeigt ist,
2 einen Screenshot von einem Anzeigegerät, auf dem die dreidimensionale Darstellung wie in 1 angezeigt ist, wobei eine Gruppierung von Datenpunkten zur Abgrenzung der Gruppierung von anderen Datenpunkten innerhalb von Grenzflächen eingekapselt ist, und wobei auch die zweidimensionalen Projektionen der Daten und Grenzflächen angezeigt sind,
3 einen Screenshot von einem Anzeigegerät, auf dem die dreidimensionale Darstellung und die zweidimensionalen Projektionen angezeigt sind, mit alternativen planaren Grenzflächen, die in den verschiedenen Ansichten definiert sind, und zudem eine zusammengesetzte Waferkarte, auf der alle Defekt-Datenpunkte lokalisiert sind,
4 einen Screenshot von einem Anzeigegerät, auf dem die dreidimensionalen und die zweidimensionalen projizierten Ansichten angezeigt sind, die zusammengesetzte Karte und eine gestapelte Waferansicht, die alle Wafer in einem Stapel zeigt,
5 einen Screenshot von einem Anzeigegerät, auf dem eine Vielzahl von individuellen Waferkarten nebeneinander angeordnet angezeigt ist, zusammen mit einer Klassifizierungszusammenfassung aller Defekt-Datenpunkte in Textform, und
6 in einer schematischen Darstellung ein Computersystem zur Ausführung des erfindungsgemäßen Verfahrens.
Detaillierte Beschreibung der Erfindung
Die vorliegende Erfindung wird nachfolgend nun unter Bezugnahme auf die begleitende Zeichnung, in der einige aber nicht alle Ausführungsformen der Erfindung gezeigt sind, umfassender beschrieben. Tatsächlich können diese Erfindungen in vielen unterschiedlichen Formen ausgeführt werden und sollten nicht als auf die hier dargestellten Ausführungsformen beschränkt interpretiert werden. Vielmehr werden diese Ausführungsformen bereitgestellt, damit diese Offenbarung den anwendbaren rechtlichen Anforderungen genügt. Gleiche Bezugzeichen beziehen sich durchweg auf gleiche Elemente.
Die hier beschriebenen exemplarischen Ausführungsformen der Erfindung basieren auf einer optischen Prüfervorrichtung oder Scanner, die allgemein von der Art sind, wie sie im U.S.-Patent Nr. 6,509,965, das durch Bezugnahme hier einbezogen wird, offenbart sind. Der Scanner ist so betreibbar, dass er einen Laserlichtstrahl unter einem schiefen Einfallswinkel auf die Waferoberfläche lenkt. Der Scanner umfasst drei Detektoren zum Sammeln und Messen der Intensität des gestreuten Lichts. Die Detektoren umfassen einen „vorderen" (Front) Detektor, der in einem Vorwärtsbereich des Raums oberhalb des Wafers angeordnet ist, einen „zentralen" (Center) Detektor, der im Allgemeinen in der Nähe einer Flächennormalen von einem Zentrum des Wafers positioniert ist, und einen „hinteren" (Back) Detektor, der im hinteren Bereich des Raums angeordnet ist. Es versteht sich, dass „vorne" und „hinten" im Hinblick auf den Ort definiert sind, von dem der einfallende Lichtstrahl ausgeht. Der vor dere Detektor ist somit so positioniert, dass er Licht detektiert, das im Allgemeinen in der Richtung gestreut worden ist, in die der spiegelnd reflektierte Strahl von der Waferoberfläche aus läuft, d.h. nach vorne gestreutes Licht. Der hintere Detektor ist positioniert, um Licht zu detektieren, das im Allgemeinen in die dem spiegelnd reflektierten Strahl entgegengesetzte Richtung gestreut worden ist, d.h. nach hinten gestreutes Licht. Der Scanner kann zudem einen Lichtkanaldetektor zum Sammeln von spiegelnd reflektiertem Licht umfassen. Es muss allerdings verstanden werden, dass die Erfindung nicht auf diese oder irgendeine andere bestimmte Scannerkonfiguration beschränkt ist. Andere Detektorkonfigurationen können verwendet werden, solange ein gegebener Defekt schlussendlich wenigstens drei unabhängige Signale liefert. Die drei (oder mehr) Signale können auf verschiedene Weisen bereitgestellt werden: Ein einzelner Scan unter Verwendung von drei (oder mehreren) Detektoren, weniger als drei Detektoren, die mit mehr als einem Scan gekoppelt sind (wobei sich die Scans z.B. durch den Einfallswinkel des Lichtstrahls, die Wellenlänge des Lichts und/oder die Polarisation des Strahls voneinander unterscheiden), etc.
Der Scannprozess bringt im Allgemeinen das Scannen des einfallenden Strahls über die Waferoberfläche und das periodische Sampling des Detektorsignals mit sich, um eine Sammlung von Datenpunkten zu erzeugen, von denen jeder einen diskreten Punkt auf der Waferoberfläche repräsentiert und jeder durch die Größen der verschiedenen Detektorsignale charakterisiert ist. Wie ausgeführt, muss der Scannprozess mindestens drei unterschiedliche Signalgrößen für jeden Punkt bereitstellen. Für einen gegebenen Punkt auf der Oberfläche werden die Signalgrößen – wenn kein Defekt vorhanden ist – gleich null sein oder innerhalb des „Rausch"-Levels liegen, das normalerweise selbst aus einem defektfreien Bereich erwartet werden könnte. Wenn allerdings ein Defekt vorhanden ist, werden eine oder mehrere Signalgrößen nicht gleich null sein und im Wesentlichen größer sein als der normale Rauschlevel. Gemäß der Erfindung werden alle Datenpunkte, die solche Signallevel ungleich null aufweisen, als zumindest potentielle Defekte für die Klassifizierung identifiziert. Die Daten (einschließlich aller Signalgrößen, unabhängig davon, ob oberhalb oder unterhalb des normalen Rauschlevels) werden von der Prüfvorrichtung zu einem Computersystem importiert, um gemäß der Erfindung basierend auf den Daten Klassifizierungsalgorithmen zu definieren. Wie in 6, gezeigt umfasst das Computersystem mindestens eine CPU oder einen Prozessor 100, einen Datenspeicher oder eine Speichervorrichtung 110, ein Anzeigegerät oder einen Monitor 120, und eine oder mehrere Eingabeeinrichtungen 130 (z.B. eine Tastatur, eine Maus, etc.). Der Computer ist mit einer grafischen Benutzeroberfläche (GUI) 140 ausgestattet, wie unten weiter beschrieben wird. Zu Illustrationszwecken ist die GUI als von dem Prozessor 100 separiert gezeigt, aber es versteht sich, dass die GUI in die Hardware und/oder Software des Prozessors implementiert sein kann.
Wie in 1 gezeigt, bringt ein Schritt des erfindungsgemäßen Verfahrens das grafische Darstellen der Defekt-Datenpunkte in einer dreidimensionalen Darstellung 10 auf dem Anzeigegerät mit sich. Der Beispielscreenshot aus 1 nimmt eine Lichtdetektorkonfiguration mit vorderen, mittleren und hinteren Kollektoren wie oben beschrieben an. Ein orthogonales kartesisches Koordinatensystem ist definiert, bei dem eine Achse 12 die Signalgröße des vorderen Detektors repräsentiert, eine andere Achse 14 die Signalgröße des mittleren Detektors repräsentiert und die dritte Achse 16 die Signalgröße des hinteren Detektors repräsentiert. Jeder Datenpunkt ist in diesem dreidimensionalen Koordinatensystem geplottet. Eine gegebene Achse kann alternativ mathematische Kombinationen oder zwei oder mehrere Detektorsignalgrößen repräsentieren, oder auf den Signalgrößen können in anderer Weise mathematische Operationen ausgeführt werden, bevor die Daten geplottet werden. Das Ziel ist es, eine gute Datenseparation zu erreichen, und alle Parameter und Skalierungen (z.B. linear, logarithmisch, etc.), die helfen, dieses Ziel zu erreichen, können verwendet werden.
Die Lichtdetektoren können entweder gestreutes Licht (Dunkelkanal) oder reflektiertes/abgelenktes Licht (Lichtkanal) detektieren, und Dunkelkanal- und/oder Lichtkanaldaten können in dem dreidimensionalen Plot verwendet werden. Zusätzlich zu Detektorsignalgrößen können zusätzliche oder unterschiedliche Parameter geplottet werden, einschließlich – aber nicht darauf beschränkt – des Datums eines Tests, des Zeitpunkts eines Test, der Fertigungsnummer des/der gescannten Wafer(s), des Wafertyps, der Eigenschaften des Oberflächenmaterials, wie z.B. Dicke oder Ebenheit, oder Prozesscharakteristika, wie z.B. Temperatur oder Geschwindigkeit.
Als nächstes werden in der dreidimensionalen Darstellung 10 Cluster oder Gruppierungen von Datenpunkten identifiziert. In 1 kann beispielsweise beobachtet werden, dass sich eine beträchtliche Anzahl von Datenpunkten innerhalb eines ziemlich gut definierten Bereichs des Raumes zusammendrängt, der durch eine relativ hohe Signalgröße des mittleren Detektors (mit Werten von ungefähr 0,10 bis ungefähr 0,30) charakterisiert ist, und wenigstens ein beträchtlicher Abschnitt des Bereichs hat eine allgemein zylindrische Konfiguration, die sich in 1 allgemein von links nach rechts erstreckt. Zudem gibt es eine Clusterbildung von Datenpunkten, die sich allgemein vom linken Ende des ersten Clusters nach oben erstreckt. Mittels unabhängiger Verifikationstechniken, die auf ein repräsentatives Sample der Datenpunkte in diesen Clustern angewendet wird, kann bestimmt werden, dass im Wesentlichen alle Datenpunkte in diesen zwei Clustern zu einer gemeinsamen Defektklassifizierung gehören (die allgemein als Typ A bezeichnet werden wird), und somit sollten diese Punkte zu Klassifizierungszwecken als eine einzelne Gruppierung betrachtet werden.
Der nächste Schritt besteht darin, Grenzflächen zu erzeugen, um diese Gruppierung von anderen Bereichen des Raumes abzugrenzen, so dass alle Datenpunkte, die in den durch die Grenzflächen definierten Bereich fallen, als zu der Typ A Klassifizierung gehörend klassifiziert werden können. Gemäß der Erfindung können verschiedene Arten von Grenzflächen definiert werden. 2 illustriert eine Art von Grenzfläche, die definiert werden kann. Auf dem Anzeigegerät wird die dreidimensionale Darstellung 10 angezeigt. Vorzugsweise werden die zweidimensionalen Projektionen 18, 20 und 22 der Darstellung entlang der Richtungen jeder der drei Koordinatenachsen ebenfalls angezeigt. Der Operateur definiert eine zylindrische Grenzfläche 24 in dem dreidimensionalen Raum, welche die Gruppierung von Datenpunkten, die zu der Typ A Klassifizierung gehören, einkapselt. Die Grenzfläche setzt sich tatsächlich aus zwei unterschiedlichen zylindrischen Flächen zusammen, die miteinander verbunden sind. Die grafische Benutzeroberfläche 140 des Computers umfasst vorzugsweise Eigenschaften, welche die Definition solcher Grenzflächen erleichtert. Unter Bezugnahme auf 2 kann die GUI beispielsweise Icons darstellen, die verschiedene vordefinierte, in dem Computer programmierte Formen repräsentieren, wie zum Beispiel eine Linie 26a, eine Ebene 26b, einen Zylinder 26c, eine Sphäre 26d, etc. Vorzugsweise ermöglicht die GUI dem Operateur, eine dieser Formen auszuwählen und sie in der dreidimensionalen Darstellung 10 zu positionieren und auszurichten. Die GUI kann beispielsweise bewirken, dass ein Cursor 150 (2) auf dem Bildschirm angezeigt wird, der von dem Operateur unter Verwendung einer Eingabeeinrichtung (z.B. einer Maus) betätigt werden kann. Die GUI kann es dem Operateur ermöglichen, den Cursor auf einem der ausgewählten Icons 26a–c zu positionieren und es (z.B. durch Klicken einer Maustaste) auszuwählen. In einer bevorzugten Ausführungsform ermöglicht die GUI dem Operateur, die durch ein Icon dargestellte Grenzfläche unter Verwendung des Cursors auf die dreidimensionale Darstellung 10 zu ziehen und dort abzulegen („drag and drop"). Die eine oder mehrere Grenzflächen werden vorzugsweise simultan in allen Ansichten 10, 18, 20, 22 auf dem Anzeigegerät angezeigt, um den Operateur beim Konfektionieren der Fläche(n) zum Anpassen an die Datenpunkte zu unterstützen.
Die GUI erzeugt vorzugsweise auch andere Icons 28, die bestimmten Operationen, die an der einen oder den mehreren Grenzflächen, die in den 3D-Plot 10 eingefügt worden sind, ausgeführt werden können, oder anderen Operationen, die durchgeführt werden können, entsprechen. Wenn zum Beispiel ein Icon 28a ausgewählt worden ist, ermöglicht es dem Operateur, mit dem 3D-Plot zu arbeiten, um die Plotansicht zu betätigen (z.B. zu rotieren, hinein- oder herauszuzoomen, etc.). Icon 28b ermöglicht dem Operateur, im Gegensatz zu dem Plot mit einer Grenzfläche zu arbeiten. Icon 28c führt ein „Undo" durch, um eine vorhergehende Operation rückgängig zu machen. Icon 28d „greift" ein Ende einer Grenzfläche, um zu ermöglichen, dass sie bewegt wird, während das entgegengesetzte Ende fixiert bleibt. Die Auswahl von Icon 28e bewirkt, dass Datenpunkte unterhalb (oder innerhalb) einer ausgewählten Grenzfläche in eine Klassifizierung eingeschlossen werden. Die Auswahl von Icon 28f bewirkt, dass Datenpunkte oberhalb (oder außerhalb) einer ausgewählten Grenzfläche in eine Klassifizierung eingeschlossen werden. Icon 28g löscht eine ausgewählte Grenzfläche.
Die GUI kann zudem zusätzliche Icons und Operationen umfassen. Icon 29a ermöglicht beispielsweise, dass der 3D-Plot gedreht wird, um den Plot aus unterschiedlichen Perspektiven zu betrachten. Icon 29b bewirkt die Konstruktion eines Klassifizierungsalgorithmus basierend auf der/den Grenzfläche(n), die erzeugt worden ist/sind, und den darauf – wie bereits beschrieben – angewendeten Einschluss-/Ausschlussregeln. In einem einfachen Beispiel, bei dem zwei Grenzebenen parallel zueinander erzeugt worden sind und Datenpunkte zwischen den Ebenen in die Klassifizierung eingeschlossen werden sollen, wird Icon 28e beispielsweise auf eine der Ebenen und Icon 28f auf die andere Ebene angewendet. Auswahl von Icon 29b erzeugt sodann einen Algorithmus durch „verUNDen" der zwei Regeln für die zwei Ebenen. D.h., ein Defekt ist in die Klassifizierung eingeschlossen, wenn er unterhalb einer der Ebenen und oberhalb der anderen der Ebenen ist. Algorithmen können auch Boolesche „ODER"-Operatoren umfassen oder können sowohl „UND" und „ODER" Operatoren umfassen. Icon 29c wählt einen „Überlappungs"-Funktion aus, die es ermöglicht, zwei oder mehrere separate Populationen von Datenpunkten in demselben Plot zu plotten, was beispielsweise zur Betrachtung sowohl von „prewash" als auch von „post-wash" Scanndaten, wie weiter unten beschrieben wird, hilfreich sein kann. Icon 29d setzt, wenn es ausgewählt ist, das Display auf eine vorab festgelegte Default-Ansicht zurück. Icon 29e ruft schließlich ein Menü von Zeichenoptionen auf, die ausgewählt werden können, um die Erscheinung von verschiedenen Aspekten des 3D-Plots und der Grenzflächen zu beeinflussen, wie zum Beispiel Symbolfarben, Drahtmodell-Darstellung von Grenzflächen, durchsichtige Ansicht von Grenzflächen, etc.
Der Computer ist so programmiert, dass er seine mathematische Definition der Grenzfläche(n) updatet, um die von dem Operateur an der/den Grenzfläche(n) vorgenommenen Modifikationen zu reflektieren. Letztlich gelangt der Operateur somit bei einer oder mehreren Grenzflächen an, die alle oder im Wesentlichen alle Datenpunkte in der Gruppierung oder der Klassifizierung, die identifiziert worden ist, abgrenzt. Die eine oder mehreren Grenzflächen werden vom Computer in der Form einer mathematischen Definition irgendeiner passenden Art gespeichert.
3 illustriert eine andere mögliche Grenzflächendefinition, bei der eine Vielzahl von ebenen Grenzflächen 30 zur Abgrenzung von Datenpunktgruppierungen definiert ist. Wiederum können die Ebenen vorzugsweise gezogen und abgelegt werden (drag and drop) und dann – wie notwenig – modifiziert werden, um an die Daten angepasst zu sein. 3 illustriert auch, dass der Computer vorzugsweise in einem anderen Darstellungsmodus betreibbar ist, um eine zusammengesetzte Waferkarte 32 darzustellen. Die zusammengesetzte Karte ist eine grafische Darstellung einer Vielzahl von gescannten Wafern, die übereinander gelegt sind, wobei jeder Defekt auf jedem Wafer durch ein Symbol an der in Bezug auf den Wafer korrekten Position repräsentiert wird. Die Symbole können unterschiedliche Farben und/oder unterschiedliche Formen haben, die unterschiedlichen Defektklassifizierungen oder anderen Charakteristika der Defekte oder Scans, die sie detektiert haben, entsprechen. In vorteilhafter Weise sind der Computer und die GUI zudem so betreibbar, dass sie es einem Operateur ermöglichen, irgendeinen Datenpunkt/irgendwelche Datenpunkte in einer Ansicht, wie z.B. der zusammengesetzten Karte, auszuwählen (beispielsweise durch Zeigen und Klicken mit einem Mauscursor), wobei der Datenpunkt/die Datenpunkte in jener Darstellung wie auch in den anderen Darstellungen, wie z.B. dem 3D-Plot 10 und den 2D-Projektionsansichten 18, 20, 22, hervorgehoben wird/werden.
Wie in 3 gezeigt, ist der Computer vorzugsweise auch so betreibbar, dass er in einem Anzeigefenster 34 den Klassifizierungsalgorithmus darstellt – was auch als eine „Bindefinition" bezeichnet wird – entsprechend den Grenzflächen, die in dem 3D-Plot 10 definiert worden sind. Gemäß der Erfindung ist – wie ausgeführt – ein Algorithmus für eine bestimmte Klassifizierung von Daten nicht auf die Verwendung eines einzelnen Plots beschränkt, sondern kann auf zwei oder mehreren Plots basieren. Die zwei oder mehreren Plots können n-dimensional sein, wobei n entweder 2 oder 3 ist. Die zwei oder mehreren Plots müssen nicht alle denselben n-Wert haben. So können zum Beispiel ein oder mehrere 3D-Plots zusammen mit einem oder mehreren 2D-Plots verwendet werden. Alternativ können alle Plots denselben n-Wert (entweder 2 oder 3) haben. In dem in 3 gezeigten Beispiel ist z.B. in dem Anzeigefenster 34 ein Klassifizierungsalgorithmus als eine Boolesche Kombination (mit „UND"-Operatoren in diesem speziellen Beispiel) von Klassifizierungsregeln aus drei unterschiedlichen 3D-Plots, die unterschiedliche Parameter für ihre Achsen haben, erzeugt worden. Für jeden Plot sind ein oder mehrere Grenzflächen wie zuvor beschrieben definiert, um eine bestimmte Datengruppierung abzugrenzen. Die so für jeden Plot durch die Grenzfläche(n) gebildeten „Regeln" werden dann mit passenden Booleschen Operatoren kombiniert, um zu einem passenden Klassifizierungsalgorithmus zu gelangen.
Wenn einer oder mehrere der in der Klassifizierung verwendeten Plots ein 2D-Plot ist, werden zur Abgrenzung einer Datenpunktgruppierung eher (eine oder mehrere) Grenzkurven oder -linien als -flächen verwendet.
In einem anderen, in 4 gezeigten Anzeigemodus ist der Computer vorzugsweise so betreibbar, dass er eine „gestapelte" Waferansicht 36 darstellt, in der alle gescannten Waferkarten übereinander gestapelt und leicht voneinander beabstandet gezeigt sind, wobei die Defekte durch Symbole angezeigt sind. Eine andere Art der Betrachtung der Waferkarten in einem anderen Anzeigemodus ist in 5 gezeigt, wo alle individuellen Waferkarten 38 in einer Anordnung nebeneinander gezeigt sind. Dieser Anzeigemodus kann auch ein Fenster 40 aufweisen, das eine Zusammenfassung in Textform oder Statistiken aller Defekte oder ausgewählter Defekte auflistet.
Der Computer und die GUI sind vorzugsweise so programmiert, dass ein Nutzer in irgendeiner der Ansichten 10, 18, 20, 22, 32, 36, 38 einen bestimmten Defekt-Datenpunkt auswählen kann (z.B. durch Zeigen und Klicken auf den Punkt) und sodann einen Defekttyp für den Defekt-Datenpunkt eingeben kann. Auf diese Weise wird das System „gelehrt", welcher Defekttyp zu dem Punkt passt, und der eingegebene Defekttyp wird im Speicher zusammen mit den anderen mit dem ausgewählten Daten punkt in Verbindung stehenden Informationen gespeichert. Dem System können somit die Defekttypen für Punkte in jedem der mehreren unterschiedlichen Bereiche des dreidimensionalen Raumes beigebracht werden. Wenn Datenpunkte von nacheinander gescannten Wafern in die verschiedenen Bereiche fallen, wie sie durch die Klassifizierungsalgorithmen oder die Bindefinitionen definiert sind, kann demzufolge der Defekttyp bestimmt werden, der mit der höchsten Wahrscheinlichkeit zu jedem Punkt passt.
Sobald passende Klassifizierungsalgorithmen basierend auf den Grenzflächen in einem oder mehreren der Plots für einen Satz von Wafer-Scanndaten definiert sind, können die Algorithmen von dem Computer des Systems auf einen mit einer Prüfvorrichtung in Verbindung stehenden Computer „exportiert" werden. Defekte, die an Sätzen von Wafern, die in der Prüfvorrichtung gescannt werden, detektiert werden, werden von dem Computer der Vorrichtung analysiert, um zu bestimmen, wohin die Datenpunkte in Bezug auf die Grenzflächen fallen, d.h. um zu bestimmen, in welches „Bin" oder in welche Klassifizierung jeder Datenpunkt basierend auf den Klassifizierungsalgorithmen fällt. Wie im Fenster 40 in 5 gezeigt, kann der Computer der Prüfvorrichtung Statistiken über die Defekte führen. Die Statistiken können beispielsweise eine Übersicht darüber behalten, wie viele totale Defekte vorhanden sind, welcher Prozentsatz der Defekte unter Verwendung der definierten Algorithmen erfolgreich klassifiziert worden ist, etc. Der Computer kann die Defekte auch in „pre-wash" und „post-wash" Defekte einteilen, d.h., welche Defekte waren vorhanden, bevor die Wafer einem Waschvorgang ausgesetzt wurden und welche waren nach dem Waschvorgang vorhanden (d.h. die Wafer würden sowohl vor als auch nach dem Waschen gescannt). Zusätzlich kann der Computer eine Übersicht darüber behalten, wo die Defekte vor dem Waschen lokalisiert waren und wo sie nach dem Waschen lokalisiert waren, und der Computer kann bestimmen, welche „post-wash"-Defekte mit denselben Positionen wie „pre-wash"-Defekte korrespondieren. Diese Defekte werden als „zusammenpassende" („matched") Defekte bezeichnet, wobei die Annahme zugrunde liegt, dass ein „post-wash"-Defekt, der an derselben Stelle wie ein „pre-wash"-Defekt ist, tatsächlich genau derselbe Defekt ist, der durch den Waschvorgang unberührt geblieben ist. Im Gegensatz dazu sind „nicht zusammenpassende" („unmatched") Defekte solche „post-wash"-Defekte, für die es an denselben Stellen keine „pre-wash"-Defekte gibt, oder solche „pre-wash"-Defekte, für die es an denselben Stellen keine „post-wash"-Defekte gibt.
Die Erfindung kann auch auf Mulit-Scannsysteme angewendet werden, wobei ein Wafer unter Verwendung einer ersten Scannerkonfiguration (z.B. p-polarisiertes Licht unter einem ersten Einfallswinkel) gescannt wird und zudem – nachfolgend oder simultan in Bezug auf den ersten Scan – unter Verwendung mindestens einer zweiten Scannerkonfiguration (s-polarisiertes Licht unter dem ersten Einfallswinkel, 45° polarisiertes Licht unter dem ersten Einfallswinkel, p-polarisiertes Licht unter einem zweiten Einfallswinkel, etc.) gescannt wird. Der erste (Primär-) Scan generiert einen Satz von Defektdaten, und der zweite (Sekundär-) Scan generiert einen anderen Satz von Defektdaten. Genauso wie ein Abgleich zwischen „pre-wash" und „post-wash" Defekten durchgeführt werden kann, kann ein ähnlicher Abgleich zwischen Primär- und Sekundär-Defektdatenpunkten durchgeführt werden.
Die voranstehende Beschreibung ist davon ausgegangen, dass die Identifikation von Datenpunktgruppierungen auf visuelle Art durch einen Operateur durchgeführt wird. Allerdings ist die Erfindung nicht auf solche visuellen Techniken beschränkt. Wenigstens eine vorläufige Identifikation von Datenpunktgruppierungen und eine Definition von Grenzflächen kann durch den Computer unter Verwendung von zum Beispiel einer statistischen Analyse der Daten durchgeführt werden. Die automatisch generierten Grenzflächen können dann von einem Operateur in einer Weise ähnlich zu der, wie sie bereits beschrieben worden ist, modifiziert werden.
Alternativ kann ein Dichteerkennungsprozess auf die Daten angewendet werden, um Bereiche hoher Datenpunktdichte oder Clusterbildung zu identifizieren, und der Computer kann auf der Basis der identifizierten Cluster vorläufige Grenzflächen generieren.
Wie ausgeführt, kann der Computer so betrieben werden, dass er eine „gestapelte" Waferansicht 36 (4) darstellt, in der alle gescannten Waferkarten übereinander gestapelt und leicht voneinander beabstandet gezeigt sind, wobei die Defekte durch Symbole angezeigt werden. Die gestapelte Ansicht kann beim Auffinden von Mustern oder Trends in bestimmten Defekttypen unter einer Vielzahl von Wafern von Vorteil sein. Als ein Beispiel sei ein Beispiel betrachtet, bei dem eine Vielzahl von Siliziumwafern alle aus demselben Siliziumblock oder Siliziumeinkristall geschnitten sind und die mit verschiedenen Wafern während des nachfolgenden Scannings und der Verarbeitung derart verfolgt werden, dass für jeden Wafer bekannt ist, von wo der Wafer aus dem Block geschnitten worden ist. Die gestapelte Waferansicht kann so dargestellt werden, dass die Wafer in der gleichen Reihenfolge sind, in der sie aus dem Block geschnitten worden sind. Ein oder mehrere Defekttypen, die Defekten in dem ursprünglichen Block zuordenbar sind, können dann in den verschiedenen Waferkarten durch ein Symbol dargestellt werden, welches von anderen Defekttypen unterscheidbar ist (z.B. durch Farbe, Form und/oder Größe). Dies kann eine visuelle Darstellung bieten, wie sich der Defekttyp durch den Block verbreitet hat.
Alternativ können die Symbole, die die Waferdefekte repräsentieren, farbig, in bestimmter Weise geformt und/oder in bestimmter Weise dimensioniert sein, um bestimmte Prozesscharakteristika hervorzuheben, wie z.B. Temperaturvariationen oder die Geschwindigkeit, mit der der Siliziumblock hergestellt oder „gezogen" worden ist. In dieser letzten Hinsicht ist es auf der Basis der Ziehgeschwindigkeit möglich, die relative Zeit während der Blockentstehung, die mit jedem Wafer korrespondiert, zu verfolgen, und diese relative Zeit kann jedem der Datenpunkte für den Wafer zugeordnet werden. Auf diese Weise ist es z.B. möglich, basierend auf der relativen Zeit der Entstehung der Wafer ausgewählte Waferkarten darzustellen und/oder die dargestellten Karten basierend auf der relativen Zeit der Entstehung zu ordnen.
Viele Modifikationen und andere Ausführungsformen der hier dargelegten Erfindungen werden einem Fachmann, den diese Erfindungen betreffen, in den Sinn kommen, wobei er von der in den voranstehenden Beschreibungen und den zugehörigen Zeichnungen präsentierten Lehre profitieren wird. Es versteht sich von daher, dass die Erfindungen nicht auf die spezifischen offenbarten Ausführungsformen beschränkt sind und dass es beabsichtigt ist, Modifikationen und andere Ausführungsformen im Rahmen der angefügten Ansprüche zu umfassen. Obwohl hier Fachbegriffe verwendet werden, werden sie lediglich in einem allgemeinen und beschreibenden Sinn und nicht zum Zwecke der Beschränkung verwendet.
Zusammenfassung
Eine Population von Datenpunkten, denen jeweils drei oder mehr Parameter zugeordnet sind, wie zum Beispiel Vielkanal-Defektdaten eines optischen Scanners, werden in drei Dimensionen geplottet, und Gruppierungen von Datenpunkten werden identifiziert. Grenzflächen werden in dem dreidimensionalen Raum definiert, um Gruppierungen von Datenpunkten abzugrenzen. Die unterschiedlichen Gruppierungen entsprechen unterschiedlichen Datenklassifizierungen oder -typen. Basierend auf den Grenzflächen werden Klassifizierungsalgorithmen definiert. Wenn die Algorithmen auf die Defektklassifizierung angewendet werden, können sie an einen optischen Scanner zur Klassifizierung von Defekten während der Laufzeit exportiert werden. Ein Algorithmus zur Identifizierung einer bestimmten Gruppierung von Datenpunkten kann als eine Boolesche Kombination von Gruppierungsregeln aus zwei oder mehreren unterschiedlichen n-dimensionalen Darstellungen definiert werden, wobei n für jede Darstellung entweder gleich 2 oder 3 sein kann.

Claims

Verfahren zur Analyse und Klassifizierung einer Population von Datenpunkten, denen jeweils mindestens drei unabhängige Parameter zugeordnet sind, umfassend die Schritte: grafisches Darstellen der Population von Datenpunkten in einer ersten dreidimensionalen Darstellung durch Plotten von drei Parametern, die jedem Datenpunkt zugeordnet sind, in einem ausgewählten Koordinatensystem, Identifizieren einer ausgeprägten Gruppierung von Datenpunkten in der ersten dreidimensionalen Darstellung und Definieren einer oder mehrerer Grenzflächen in der ersten dreidimensionalen Darstellung, um die ausgeprägte Gruppierung vom Rest der Population von Datenpunkten zu separieren.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die drei Parameter, die geplottet werden, in einer solchen Weise ausgewählt sind, dass Datenpunkte, die dazu tendieren, sich in einem bestimmten Bereich des dreidimensionalen Raumes zusammenzudrängen, dazu tendieren, eine entsprechende Charakteristik miteinander zu teilen.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei jedem Datenpunkt mehr als drei unabhängige Parameter zugeordnet sind, das des Weiteren die Schritte umfasst: grafisches Darstellen der Population von Datenpunkten in einer zweiten dreidimensionalen Darstellung, wobei sich mindestens einer der drei in der zweiten dreidimensionalen Darstellung geplotteten Parameter von den drei in der ersten dreidimensionalen Darstellung geplotteten Parametern unterscheidet, Identifizieren der ausgeprägten Gruppierung von Datenpunkten in der zweiten dreidimensionalen Darstellung, Definieren einer oder mehrerer Grenzflächen in der zweiten dreidimensionalen Darstellung, um die ausgeprägte Gruppierung vom Rest der Population von Datenpunkten zu separieren, und Erzeugen eines Algorithmus basierend auf einer Booleschen Kombination der Grenzflächendefinitionen aus der ersten und zweiten dreidimensionalen Darstellung, um die ausgeprägte Gruppierung vom Rest der Population von Datenpunkten zu separieren.
Verfahren zur Analyse und Klassifizierung einer Population von Datenpunkten, denen jeweils zwei oder mehr unabhängige Parameter zugeordnet sind, umfassend die Schritte: grafisches Darstellen der Population von Datenpunkten in einer ersten n-dimensionalen Darstellung durch Plotten von n Parametern, die jedem Datenpunkt zugeordnet sind, in einem ausgewählten Koordinatensystem, wobei n gleich 2 oder 3 ist, Identifizieren einer ausgeprägten Gruppierung von Datenpunkten in der ersten n-dimensionalen Darstellung, Definieren einer oder mehrerer Grenzflächen oder -linien in der ersten n-dimensionalen Darstellung, um die ausgeprägte Gruppierung vom Rest der Population von Datenpunkten zu separieren, grafisches Darstellen der Population von Datenpunkten in einer zweiten m-dimensionalen Darstellung, wobei m gleich 2 oder 3 und nicht notwendiger Weise gleich n ist, wobei sich wenigstens einer der m Parameter, die in der zweiten m-dimensionalen Darstellung geplottet sind, von den in der ersten n-dimensionalen Darstellung geplotteten Parameter unterscheidet, Identifizieren der ausgeprägten Gruppierung von Datenpunkten in der zweiten m-dimensionalen Darstellung, Definieren einer oder mehrerer Grenzflächen oder -linien in der zweiten m-dimensionalen Darstellung, um die ausgeprägte Gruppierung vom Rest der Population von Datenpunkten zu separieren, und Erzeugen eines Algorithmus basierend auf einer Booleschen Kombination der Grenzflächendefinitionen aus der ersten n-dimensionalen Darstellungen und der zweiten m-dimensionalen Darstellung, um die ausgeprägte Gruppierung vom Rest der Population von Datenpunkten zu separieren.
Verfahren zur Klassifizierung von an einer Oberfläche eines Substrats auftretenden Defekten, umfassend die Schritte: (a) Erzeugen einer Population von Datenpunkten, von denen jeder mindestens drei unabhängige Parameter umfasst, welche Scanndaten repräsentieren, die durch Scannen eines Substrats erhalten wurden, wobei jeder Datenpunkt mit einer bestimmten Stelle auf der Oberfläche des Substrats korrespondiert, (b) Darstellen der Population von Datenpunkten in einer dreidimensionalen Darstellung, wobei Koordinaten jedes Punktes in einem Koordinatensystem der Darstellung Funktionen der Größen von drei der unabhängigen Parameter sind, (c) Identifizieren einer oder mehrerer ausgeprägter Gruppierungen von Datenpunkten in der dreidimensionalen Darstellung und (d) Definieren einer oder mehrerer Grenzflächen in der dreidimensionalen Darstellung, welche die eine oder mehreren ausgeprägten Gruppierungen vom Rest der Population von Datenpunkten separieren, wobei die eine oder mehreren Grenzflächen unterschiedliche Defekttypen abgrenzen.
Verfahren nach Anspruch 5, wobei Schritt (b) das grafische Anzeigen der dreidimensionalen Darstellung umfasst.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei Schritt (c) das visuelle Identifizieren der einen oder mehreren ausgeprägten Gruppierungen in der grafisch angezeigten dreidimensionalen Darstellung umfasst.
Verfahren nach Anspruch 7, wobei Schritt (d) das Definieren von Positionen und Orientierungen der Grenzflächen in der grafisch angezeigten dreidimensionalen Darstellung umfasst.
Verfahren nach Anspruch 7, wobei Schritt (d) das Definieren von Formen der Grenzflächen in der grafisch angezeigten dreidimensionalen Darstellung umfasst.
Verfahren nach Anspruch 7, wobei Schritt (d) das Definieren ebener Grenzflächen in der grafisch angezeigten dreidimensionalen Darstellung umfasst.
Verfahren nach Anspruch 7, wobei Schritt (d) das Definieren dreidimensionaler Grenzflächen in der grafisch angezeigten dreidimensionalen Darstellung umfasst.
Verfahren nach Anspruch 5, wobei Schritt (c) die Verwendung eines Computerprogramms zur statistischen Analyse der Datenpunkte umfasst, um die eine oder mehreren Gruppierungen zu identifizieren.
Verfahren nach Anspruch 12, wobei Schritt (d) die Verwendung eines Computerprogramms zum Definieren der Grenzflächen basierend auf Ergebnissen der statistischen Analyse umfasst.
Verfahren nach Anspruch 13, wobei Schritt (d) des Weiteren das Modifizieren einer oder mehrerer der durch das Computerprogramm definierten Grenzflächen durch einen menschlichen Operateur umfasst.
Verfahren nach Anspruch 5, wobei der Schritt des Definierens der Grenzflächen das Betrachten der Grenzflächen auf einer grafischen Anzeige der dreidimensionalen Darstellung und das Definieren einer oder mehrerer der Größen Position, Orientierung und Form von einer oder mehreren der Grenzflächen umfasst.
Verfahren nach Anspruch 15, wobei die dreidimensionale Darstellung auf einem Anzeigegerät angezeigt wird, welches an einen Computer gekoppelt ist, der mit einer grafischen Benutzeroberfläche ausgestattet ist und einen Cursor und eine Eingabeeinrichtung umfasst, die so betreibbar ist, dass sie den Cursor auf dem Anzeigegerät betätigt, wobei die Definition einer oder mehrerer der Größen Position, Orientierung und Form von einer oder mehreren der Grenzflächen durch Betätigen des Cursors beeinflusst wird.
Verfahren nach Anspruch 16, wobei der Computer mit einer oder mehreren vordefinierten Formen programmiert ist und die grafische Benutzeroberfläche so betreibbar ist, dass sie die Auswahl einer der vordefinierten Formen als eine Grenzfläche durch Betätigen des Cursors ermöglicht, und Schritt (d) das Betätigen des Cursors umfasst, um eine der vordefinierten Formen für eine oder mehrere der Grenzflächen auszuwählen.
Verfahren nach Anspruch 17, wobei der Computer für jede der vordefinierten Formen ein Icon auf dem Anzeigegerät anzeigt und die grafische Benutzeroberfläche so betreibbar ist, dass sie die Auswahl einer der vordefinierten Formen ermöglicht, indem der Cursor auf dem der vordefinierten Form entsprechenden Icon platziert wird und das Icon auf die dreidimensionale Darstellung auf dem Anzeigegerät gezogen und abgelegt wird (drag and drop), und wobei die Auswahl einer der vordefinierten Formen das Platzieren des Cursors auf dem der vordefinierten Form entsprechenden Icon und das Ziehen und Ablegen (drag and drop) des Icons auf die dreidimensionale Darstellung auf dem Anzeigegerät umfasst.
Verfahren nach Anspruch 5, weiter umfassend den Schritt des Bestimmens von Positionskoordinaten jedes Defekts an dem Substrat in Bezug auf ein vordefiniertes Koordinatensystem.
Verfahren nach Anspruch 19, wobei Schritte (a) und (b) und der Schritt des Bestimmens von Positionskoordinaten jedes Defekts für jedes einer Vielzahl von Substraten durchgeführt wird, und weiter umfassend den Schritt des Anzeigens einer grafischen Darstellung einer Karte jedes Substrats auf einem Computer-Anzeigegerät, wobei Symbole auf jeder Karte die Positionen der Defekte repräsentieren.
Verfahren nach Anspruch 20, wobei die Karten der Substrate nebeneinander angezeigt werden.
Verfahren nach Anspruch 20, wobei die Karten der Substrate einander überlappend angezeigt werden, um eine einzige zusammengesetzte Karte anzuzeigen, die alle Defekte für alle Substrate zeigt.
Verfahren nach Anspruch 20, wobei sich die für Datenpunkte in einer ausgeprägten Gruppierung angezeigten Symbole von den für die Datenpunkte, die nicht in der betreffenden ausgeprägten Gruppe sind, angezeigten Symbole in ihrer Erscheinung unterscheiden.
Verfahren nach Anspruch 19, wobei die Schritte (a) und (b) und der Schritt des Bestimmens von Positionskoordinaten jedes Defekt an dem Substrat vor einem Waschvorgang an dem Substrat durchgeführt werden und dadurch eine „pre-wash"-Population von Datenpunkten für das Substrat erzeugt wird, und sodann im Anschluss an den Waschvorgang die Schritte (a) und (b) und der Schritt des Bestimmens von Positionskoordinaten jedes Defekts an dem Substrat wiederholt wird und dadurch eine „post-wash"-Population von Datenpunkten für das Substrat erzeugt wird, und weiterhin umfassend den (e) Vergleichen der „pre-wash"-Population mit der „post-wash"-Population für das Substrat.
Verfahren nach Anspruch 24, wobei Schritt (e) das Vergleichen der Positionen von Defekten, die durch die „pre-wash"-Population repräsentiert werden, mit den Positionen von Defekten, die durch die „post-wash"-Population repräsentiert werden, das Identifizieren jedes Defektes, dessen Position in den „pre-wash" und „post-wash"-Populationen dieselbe ist, als passend, und das Identifizieren jedes Defekts, dessen Position in einer der „pre-wash" und „post-wash"-Populationen nicht in der anderen der „pre-wash" und „post-wash"-Populationen erscheint, als unpassend, umfasst.
Verfahren nach Anspruch 5, weiter umfassend den Schritt des grafischen Anzeigens mindestens einer Grenzfläche in einer zweidimensionalen Projektion zusammen mit den Datenpunkten.
Verfahren nach Anspruch 5, weiter umfassend den Schritt des grafischen Anzeigens einer Vielzahl von Grenzflächen in einer zweidimensionalen Projektion zusammen mit den Datenpunkten.
Verfahren nach Anspruch 27, wobei die Grenzflächen und Datenpunkte in einer Vielzahl von zweidimensionalen Projektionen angezeigt werden.
Verfahren zur Klassifizierung von an einer Oberfläche eines Substrats auftretenden Defekten, umfassend die folgenden Schritte: (a) Erzeugen einer Population von Datenpunkten, von denen jeder mindestens zwei unabhängige Parameter umfasst, welche Scanndaten repräsentierten, die durch Scannen einer Oberfläche eines Substrats erhalten wurden, wobei jeder Datenpunkt mit einer bestimmten Stelle auf der Oberfläche des Substrats korrespondiert, (b) Darstellen der Population von Datenpunkten in einer ersten n-dimensionalen Darstellung, wobei Koordinaten jedes Punktes in einem Koordinatensystem der Darstellung Funktionen der Größen von n der unabhängigen Parameter sind, wobei n eine ganze Zahl ≥ 2 ist, (c) Identifizieren einer ausgeprägten Gruppierung von Datenpunkten in der ersten n-dimensionalen Darstellung, (d) Definieren einer oder mehrerer Grenzflächen oder -linien in der ersten n-dimensionalen Darstellung, welche die ausgeprägte Gruppierung vom Rest der Population der Datenpunkte abgrenzt, (e) Darstellen der Population von Datenpunkten in einer zweiten m-dimensionalen Darstellung, wobei m eine ganze Zahl ≥ 2 und nicht notwendigerweise gleich n ist, wobei sich mindestens einer der m Parameter, die in der zweiten m-dimensionalen Darstellung geplottet sind, von den in der ersten n-dimensionalen Darstellung geplotteten Parametern unterscheidet, (f) Identifizieren der ausgeprägten Gruppierung von Datenpunkten in der zweiten m-dimensionalen Darstellung, (g) Definieren einer oder mehrerer Grenzflächen oder -linien in der zweiten m-dimensionalen Darstellung, um die ausgeprägte Gruppierung vom Rest der Population von Datenpunkten zu separieren, und (h) Erzeugen eines Algorithmus basierend auf einer Booleschen Kombination der Grenzflächendefinitionen aus der ersten n-dimensionalen Darstellung und der zweiten m-dimensionalen Darstellung, um die ausgeprägte Gruppierung vom Rest der Population von Datenpunkten zu separieren.
System zur Analyse und Klassifizierung einer Population von Datenpunkten, denen jeweils mindestens drei unabhängige Parameter zugeordnet sind, umfassend: einen mit einem Anzeigegerät verbundenen Computer, der so betreibbar ist, dass er die Population von Datenpunkten in der dreidimensionalen Darstellung auf dem Anzeigegerät grafisch anzeigt, wobei Koordinaten jedes Punktes in einem Koordinatensystem der Darstellung Funktionen der Größen von drei der unabhängigen Parameter sind und wobei mindestens eine ausgeprägte Gruppierung von Datenpunkten in der dreidimensionalen Darstellung existiert, und Computermittel zum Definieren einer oder mehrerer Grenzflächen in der dreidimensionalen Darstellung, welche jede ausgeprägte Gruppierung vom Rest der Population von Datenpunkten separieren.
System nach Anspruch 30, wobei die Computermittel eine grafische Benutzeroberfläche einschließlich eines Cursors und einer Eingabeeinrichtung umfassen, welche so betreibbar ist, dass sie den Cursor auf dem Anzeigegerät betätigt, wobei die grafische Benutzeroberfläche so betreibbar ist, dass sie das Definieren einer oder mehrerer Größen der Position, Orientierung und Form einer oder mehrerer der zu beeinflussenden Grenzflächen durch Betätigen des Cursors ermöglicht.
System nach Anspruch 31, wobei der Computer mit einer oder mehreren vordefinierten Formen programmiert ist und die grafische Benutzeroberfläche so betreibbar ist, dass sie die Auswahl von einer der vordefinierten Formen als eine Grenzfläche durch Betätigen des Cursors ermöglicht.
System nach Anspruch 32, wobei der Computer so betreibbar ist, dass er für jede von der einen oder mehreren vordefinierten Formen ein Icon auf dem Anzeigegerät anzeigt und die grafische Benutzeroberfläche so betreibbar ist, dass sie die Auswahl von einer der vordefinierten Formen ermöglicht, indem der Cursor auf dem der vordefinierten Form entsprechenden Icon platziert wird und das Icon auf die drei dimensionale Darstellung auf dem Anzeigegerät gezogen und abgelegt wird (drag and drop).
System nach Anspruch 32, wobei die eine oder mehreren vordefinierten, in dem Computer programmierten Formen eine Ebene umfassen.
System nach Anspruch 32, wobei die eine oder mehreren vordefinierten, in dem Computer programmierten Formen eine dreidimensionale Fläche umfassen.
System nach Anspruch 30, wobei der Computer so programmiert ist, dass er die Datenpunkte statistisch analysiert, um ein oder mehrere ausgeprägte Gruppierungen von Datenpunkten zu identifizieren.
System nach Anspruch 36, wobei der Computer so programmiert ist, dass er basierend auf Ergebnissen der statistischen Analyse die eine oder mehreren Grenzflächen definiert.
System nach Anspruch 30, wobei das System zur Analyse von Daten nach Defekten, die an jedem einer Vielzahl von Substraten auftreten, angepasst ist, wobei jedem Substrat eine Population von Datenpunkten zugeordnet ist, welche Charakteristika und Positionen von Defekten an dem Substrat repräsentieren, und wobei der Computer so programmiert ist, dass er auf dem Anzeigegerät eine grafische Darstellung einer Karte jedes Substrats anzeigt, wobei Symbole auf jeder Karte die Positionen der Defekte repräsentieren.
System nach Anspruch 38, wobei der Computer so programmiert ist, dass er die Karten auf dem Anzeigegerät nebeneinander anzeigt.
System nach Anspruch 38, wobei der Computer so programmiert ist, dass er die Karten einander überlappend anzeigt, um eine einzige zusammengesetzte Karte anzuzeigen, die alle Defekte für alle Substrate zeigt.
System nach Anspruch 30, wobei der Computer so programmiert ist, dass er das Anzeigegerät veranlasst, mindestens eine Grenzfläche in einer zweidimensionalen Projektion zusammen mit den Datenpunkten anzuzeigen.
System nach Anspruch 30, wobei der Computer so programmiert ist, dass er das Anzeigegerät veranlasst, eine Vielzahl von Grenzflächen in einer zweidimensionalen Projektion zusammen mit den Datenpunkten anzuzeigen.
System nach Anspruch 42, wobei der Computer so programmiert ist, dass er das Anzeigegerät veranlasst, die Grenzflächen und Datenpunkte in einer Vielzahl von unterschiedlichen zweidimensionalen Projektionen anzuzeigen.
Verfahren zur Analyse von Scanndaten von einer Vielzahl von Siliziumwafern, wobei die Scanndaten für jeden Wafer eine Population von Datenpunkten umfassen, von denen jeder einer bestimmten Position auf dem Wafer entspricht und denen jeweils eine Vielzahl unabhängiger Parameter zugeordnet sind, die Indikativ für das Vorhandensein oder Fehlen eines Defekts an der jeweiligen Position auf dem Wafer sind, und wobei die Populationen von Datenpunkten eine Vielzahl unterschiedlicher Defekttypen kennzeichnen, wobei das Verfahren folgende Schritte umfasst: grafisches Darstellen jedes Wafers als eine Waferkarte, Plotten von Symbolen auf jeder Waferkarte, welche diejenigen Datenpunkte aus der entsprechenden Population von Datenpunkten repräsentieren, die wenigstens einen Defekttyp kennzeichnen, wobei die geplotteten Symbole auf der Waferkarte an den mit den Datenpunkten in Zusammenhang stehenden Positionen geplottet werden, so dass jede Waferkarte eine grafische Darstellung des mindestens einen Defekttyps bereitstellt, welcher auf dem der Waferkarte entsprechenden Wafer vorhanden ist, und Anordnen der Waferkarten in einer festgelegten Reihenfolge basierend auf wenigstens einer bekannten Charakteristik des Wafers und/oder des Prozesses, durch den die Scanndaten erhalten wurden.
Verfahren nach Anspruch 44, wobei zwei oder mehrere Defekttypen auf den Waferkarten geplottet werden und die Symbole für jeden Defekttyp visuell unterschiedlich sind, so dass die Defekttypen voneinander unterschieden werden können.
Verfahren nach Anspruch 44, wobei die Wafer allesamt von demselben Ausgangssiliziumblock stammen und die Waferkarten entsprechend relativer Positionen der Wafer in dem Block angeordnet werden.
Verfahren nach Anspruch 46, wobei der mindestens eine auf den Waferkarten geplottete Defekttyp einen Defekttyp umfasst, der dem Ausgangssiliziumblock zuordenbar ist.
Verfahren nach Anspruch 46, wobei eine relative Aufbauzeit (formation time) jedes Wafers während der Bildung des Blockes für jeden Wafer verfolgt wird und wobei Waferkarten basierend auf den relativen Aufbauzeiten der Wafer ausgewählt und/oder geordnet werden.
Verfahren nach Anspruch 44, wobei die Symbole gewählt werden, um eine oder mehrere Charakteristika des Scannprozesses, der die Scanndaten generiert hat, zu kennzeichnen.
Verfahren nach Anspruch 44, wobei die Waferkarten in einer gestapelten Ansicht angezeigt werden, wobei die Waferkarten in einem Stapel und voneinander beabstandet angeordnet sind.