JP5567008B2 - 検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するために用いられる情報を生成する方法及びシステム - Google Patents

Description

本発明は、一般に、検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するために用いる情報を生成する方法及びシステムに関する。いくつかの実施形態は、ユーザの介入なしで、かつ、走査の後の追加のウェハ走査なしに行われたウェハ走査の結果から、検査レシピに用いられる検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するために十分な情報を生成することに関する。

下記の説明及び例は、本節に含めることによって先行技術であると認めるものではない。

ロジック及びメモリ素子のような半導体素子を製造する工程は、通常、様々な形態及び複数のレベルの半導体素子を形成するため、多数の半導体製造工程を用いて半導体ウェハのような基板を処理する工程を含む。例えば、リソグラフィはパターンをレチクルから半導体ウェハ上に配置されたレジストへ転写する工程を含む半導体製造工程である。半導体製造工程の追加例は、化学−機械研磨、エッチング、デポジション、及びイオン注入を含むが、それらに限定されない。複数の半導体素子は、単一の半導体ウェハ上に配置した状態で製造し、その後、個別の半導体素子に分けることができる。

検査工程は、ウェハ上の欠陥を検出するため半導体製造工程中の様々な工程で用いられる。検査工程は、常に、集積回路のような半導体素子を製造する工程の重要な部分である。しかし、半導体素子の面積が小さくなると、検査工程は基準を満たした半導体素子の製造の成功のためにより重要になる。例えば、半導体素子の面積が小さくなると、比較的小さい欠陥でも半導体素子の望ましくない異常を引き起こし得るため、小さくなる欠陥の検出が必須となっている。従って、検査分野における多くの研究が、以前は無視してよかった大きさの欠陥を検出することができる検査システムの設計に充てられている。

多くの異なるタイプの検査システムは、異なる欠陥を検出又は望ましくない事象（撹乱）の原因を回避するために使用することができる異なるパラメータのような、調整可能な出力収集（例えば、データ、信号、及び／又は画像収集）及び感度（又は欠陥検出）パラメータを有している。調整可能な出力収集及び感度パラメータを有する検査システムは半導体素子製造者に有意な利点を提示するが、これらの検査システムは検査工程に不正確な出力収集及び感度パラメータが用いられる場合は基本的に役に立たない。なお、ウェハ上の欠陥、作業条件、及びノイズが劇的に変化し得るので（また、ウェハそのものの特性が劇的に変化し得るので）、特定のウェハ上の欠陥を検出するための最適な出力収集及び感度パラメータを予測するのは、不可能でないとしても、難しいことである。従って、正確な出力収集及び感度パラメータを用いることは検査の結果に劇的な効果をもたらすが、多くの検査工程は現在不正確な又は最適化されていない出力収集及び感度パラメータで行われていると考えられる。

半導体層の最適検査レシピは、十分に低い撹乱率を維持したまま、できるだけ多くの対象欠陥（ＤＯＩ）を検出すべきである。検査レシピを最適化する工程は、一般に、最良の結果が得られるまでそのレシピに用いるパラメータを調整する工程を含む。このように調整されるパラメータのセットは、用いられる検出アルゴリズムによって異なる。カリフォルニア、サンノゼのＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから市販されている明視野（ＢＦ）検査システムの場合、検出アルゴリズムは自動閾値設定（ＡＴ）、セグメント化自動閾値設定（ＳＡＴ）又は複数ダイ自動閾値設定（ＭＤＡＴ）であってよく、検査パラメータはセグメント分割点及び閾値であってよい。ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから市販されている暗視野（ＤＦ）検査システムの場合、検出アルゴリズムはＦＡＳＴ及びＨＬＡＴアルゴリズムであってよい。

最も知られているレシピ最適化の１つの方法は、かなり「熱い」検査を行うことであり、それによってＤＯＩを検出する可能性は上がるが撹乱率はかなり高くなる。ユーザはそこで精査のためにこの熱いロット及びウェハを走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）のところへ持っていく。ユーザはＳＥＭを用いて欠陥を精査し、欠陥を本物、撹乱項、又はＤＯＩに分類する。十分な数の各タイプの欠陥が分類されると、ユーザは、十分な数のＤＯＩを検出し、検出される撹乱欠陥をできるだけ少なくするレシピを構築するため、正確なセグメント分割点及び閾値を設定しようと試みる。分類される欠陥が多いほど、レシピは向上され得る。ユーザは、その後、新しいレシピをもってウェハを再検査し、ＳＥＭを用いて新しいレシピをもってウェハ上で検出された欠陥を精査することができる。このように、再検査及び欠陥精査は、ユーザが欠陥精査結果に基づくレシピによって満足のいく欠陥検出が達成されたと決定するまで、相互作用的な形で行うことができる。

こうした方法の１つの問題は、たった一つの欠陥をＳＥＭ精査するのにかなりの時間がかかることである。その上、検査システムとＳＥＭとの間の複数回の移動の必要性はレシピ設定にかなりの時間を加える。ユーザは、理想的には、正確なレシピを作成でき、ＳＥＭへの１回の移動でこれを行うことができる、最も少ない数の欠陥を精査することを希望している。

従って、ユーザの介入なしで、かつ、走査の後の追加のウェハ走査なしに行われたウェハ走査の結果から、検査レシピに用いられる検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するために十分な情報を生成する方法及び／又はシステムを開発することは有利であるだろう。

以下の方法、コンピュータ可読媒体、及びシステムの様々な実施形態の説明は、決して添付の特許請求の範囲の対象を限定すると解釈されるものではない。

１つの実施形態は、検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するために用いる情報を生成する方法に関する。その方法は、ウェハ上の欠陥を検出するために、検査システム及び検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータのデフォルト値を用いてウェハの領域の走査を行う工程を含む。そのウェハの領域は、検査レシピを用いて走査されるウェハの全体領域を含む。その走査はユーザの介入なしに行われる。その方法は、走査の結果から、検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するために用いられる所定の欠陥合計最大数に基づいて、欠陥の一部を選択する工程も含む。また、その方法はその欠陥の一部についての情報を記憶する工程を含む。その情報は、その一部における欠陥について決定された検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を含む。その情報は、検査レシピに用いられる検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を、走査の後にウェハの追加走査を行うことなしに選択するために用いることができる。

１つの実施形態では、走査を行う前に、その方法は、検査システム及び検査アルゴリズムの１つ以上のパラメータのデフォルト値を用いてウェハの初期走査を行う工程と、初期走査の結果に基づいて欠陥の一部を選択する１つ以上のパラメータを決定する工程を含む。あるこうした実施形態では、初期走査及び欠陥の一部を選択する１つ以上のパラメータを決定する工程は、ユーザ介入なしで行われる。別のこうした実施形態では、初期走査及び走査は、その初期走査と走査の間において、ユーザからの入力なしに連続して行われる。

１つの実施形態では、その方法は、走査を行う前に行われた初期走査の間に検出された欠陥について決定された検出アルゴリズムの２つ以上のパラメータの値についての多次元ヒストグラムを生成する工程と、その多次元ヒストグラム、初期走査によって検出された欠陥の合計数、所定の欠陥合計最大数、検査レシピを用いて走査されるウェハの全体領域、及び初期走査の間に走査されたウェハの領域に基づいて、欠陥の一部を選択するために用いる１つ以上のパラメータを決定する工程と、を含む。あるこうした実施形態では、初期走査の間に検出された欠陥について決定された検出アルゴリズムの２つ以上のパラメータの値は、閾値オフセット及び基準強度中央値を含み、多次元ヒストグラムおよび初期走査によって検出された欠陥の合計数以外の初期走査の間に検出された欠陥についての情報は保存されていない。

いくつかの実施形態では、ユーザの介入なしに走査を行う工程は、検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータのデフォルト値についてのユーザからの入力なしに、及び、検査レシピのその他１つ以上のパラメータについてのユーザからの入力なしに走査を行う工程を含む。別の実施形態では、走査に用いられる検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータのデフォルト値は、ウェハ上の欠陥を検出するための走査によって生成された出力に適用されるデフォルト閾値を含む。あるこうした実施形態では、デフォルト閾値は、走査によって生成された出力のノイズフロア又はそれ以下の値である。

１つの実施形態では、欠陥の一部を選択する工程は、その他の欠陥よりも、検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値が大きい欠陥を選択する工程を含む。別の実施形態では、欠陥の一部を選択する工程は、検出アルゴリズムの２つ以上のパラメータの値についての多次元ヒストグラムにおけるビンの大部分と同数の欠陥を選択する工程を含む。追加の実施形態では、検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータは、フレーム、セグメント、及びリージョンを含み、所定の合計欠陥最大数は、リージョン毎のセグメント毎のフレーム毎に、１つの欠陥のみを含む。

１つの実施形態では、ウェハの追加走査を要さずに選択することができる１つ以上のパラメータの値は、セグメント分割点の値及びセグメントの閾値を含む。他の実施形態では、ウェハの追加走査を要さずに選択することができる１つ以上のパラメータの値は、セグメント分割点の値及びセグメント閾値を含む。セグメント分割点の値および閾値は同時に選択することができる。

いくつかの実施形態では、欠陥について決定された検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値は、誘発された閾値オフセット及び強度中央値を含む。別の実施形態では、情報は、一部における欠陥について決定された検出アルゴリズムの２つ以上のパラメータの値についての多次元ヒストグラムを含む。追加の実施形態では、情報は、走査の間に検査システムによって取得された一部における欠陥のパッチ画像を含む。さらなる実施形態では、情報は、走査の後でウェハの追加走査を行うことなしに検出アルゴリズムのあらゆるパラメータの値を選択するために用いることができる。

１つの実施形態では、検査レシピはウェハの明視野（ＢＦ）検査のための検査レシピを含む。別の実施形態では、検査レシピはウェハの暗視野（ＤＦ）検査のための検査レシピを含む。

上記で説明した方法の各実施形態の各工程は、本明細書においてさらに説明するように行うことができる。なお、上記で説明した方法の各実施形態は、本明細書において説明するその他の方法のその他の工程を含むことができる。さらに、上記で説明した方法の各実施形態は、本明細書において説明するシステムのいずれかによって行うことができる。

別の実施形態は、検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するために用いられる情報を生成する方法を行うためにコンピュータシステム上で実行可能なプログラム命令を含むコンピュータ可読媒体に関するものである。その方法は、ウェハ上の欠陥を検出するために、検査システム及び検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータのデフォルト値を用いてウェハの領域の走査を行う工程を含む。そのウェハの領域は、検査レシピを用いて走査されるウェハの全体領域を含む。走査はユーザの介入なしで行われる。その方法は、走査の結果から、検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するために用いられる所定の合計欠陥最大数に基づいて、欠陥の一部を選択する工程も含む。また、その方法は、その欠陥の一部についての情報を記憶する工程を含む。その情報は、その一部における欠陥について決定された検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を含む。その情報は、検査レシピに用いられる検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を、走査の後でウェハの追加走査を行うことなしに、選択するために用いることができる。

上記で説明したコンピュータ可読媒体はさらに、本明細書において説明するように構成することができる。その方法の工程は本明細書において説明するように行うことができる。なお、プログラム命令が実行可能である方法は、本明細書において説明するその他の方法のその他の工程を含むことができる。

追加の実施形態は、検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するために用いられる情報を生成するように構成されたシステムに関する。そのシステムは、ウェハ上の欠陥を検出するために、検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータのデフォルト値を用いてウェハの領域の走査を行うように構成した検査システムを含む。ウェハのその領域は、検査レシピを用いて走査されるウェハの全体領域を含む。走査はユーザの介入なしで行われる。そのシステムは、走査の結果から、検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するために用いられる所定の合計欠陥最大数に基づいて、欠陥の一部を選択するように構成されたコンピュータシステムも含む。そのコンピュータシステムはまた、欠陥の一部についての情報を記憶するように構成されている。その情報は、その一部における欠陥について決定された検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を含む。その情報は、検査レシピに用いられる検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を、走査の後でウェハの追加走査を行うことなしに、選択するために用いることができる。そのシステムはさらに、本明細書において説明するように構成されてよい。

本発明の他の目的及び効果は、下記の詳細な説明を読み、添付図面を参照すれば明らかになるだろう。
本明細書において説明する１つ以上の方法の実施形態を行うためのコンピュータシステム上で実行可能なプログラム命令を含むコンピュータ可読媒体の１つの実施形態を示すブロック図である。 検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するために用いられる情報を生成するように構成されたシステムの１つの実施形態の側面を示す概略図である。

本発明は様々な変形及び代替形態を受け入れることができるが、特定の実施形態は図面において例として示し、本明細書において詳細を説明する。しかしながら、それらの図面及び詳細な説明は本発明を開示された特定の形態に限定することを意図するものではなく、むしろその意図は添付の特許請求の範囲によって規定される本発明の精神及び範囲に含まれるあらゆる変形、相当物及び代替物をカバーすることである。

本明細書において用いられるように、用語「ウェハ」は一般的に半導体又は非半導体で形成された基板を意味する。こうした半導体又は非半導体の例は、単結晶シリコン、ガリウムヒ素、及び、リン化インジウムを含むが、これらに限定されない。こうした基板は、半導体製造施設においてよく見られ、及び／又は、処理される。

ウェハ上には、１つ以上の層を形成することができる。例えば、こうした層は、レジスト、誘電体、導電体、及び半導体を含むことができるが、それらに限定されない。多くの異なるタイプのこうした層が本技術分野で知られており、本明細書において用いられるウェハという用語は、その上にあらゆるタイプのこうした層が形成されるウェハを含むことを意図する。

ウェハ上に形成された１つ以上の層は、パターン付き又はパターン無しであってよい。例えば、ウェハは、それぞれが繰り返し可能にパターン化された特徴を有する複数のダイを含むことができる。こうした材料の層の形成及び処理は最終的に完成した素子をもたらすことができる。ウェハ上には、多くの異なるタイプの素子を形成することができ、本明細書において用いられるウェハという用語は、本技術分野において知られているいずれかのタイプの素子をその上で製造するウェハを含むことを意図するものである。

実施形態では、本明細書においてウェハについて説明するが、それら実施形態は、一般にマスク又はフォトマスクと称することができるレチクルのような別の試料の検査に用いられる検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するために用いられる情報を生成するために用いることができると理解すべきである。多くの異なるタイプのレチクルが本技術分野において知られており、本明細書において用いられる「レチクル」、「マスク」及び「フォトマスク」という用語は本技術分野において知られているあらゆるタイプのレチクルを含むことを意図するものである。

本明細書において用いる「検出アルゴリズム」という用語は一般に、ウェハ上の欠陥を検出するためにウェハを走査することによって取得した出力に適用することができるアルゴリズムを意味する。

顧客及びアプリケーション技術者は、カリフォルニア、サンノゼのＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒ、及び他の検査具製造者から市販されているような検査ツール及びシステムの検査レシピの設定に途方もない時間を費やす。レシピの設定周期を減らすこと及びレシピの設定工程を簡単にするためにツールを改良すること、競争市場において極めて重要である。検出アルゴリズムレシピを設定する工程は、一般に反復工程である。例えば、ユーザは、初期レシピを特定するためにウェハを走査し、その後、レシピの設定に用いられる「熱い」走査結果を収集するために、特定された初期レシピを用いて二回目のウェハ走査を行うだろう。

複雑さに加えて、検出アルゴリズムレシピは、しばしば、それぞれが独自のレシピパラメータを有する複数のセグメントを有する。「セグメント」は、通常、考えられる画像強度値の全範囲にわたる画像強度値の異なる部分として規定することができる。１つのこうした例示的かつ非限定的な１つの例において、画像強度値の全範囲が０から２５５である場合、第１セグメントは、０から１００の画像強度値を含むことができ、第２セグメントは１０１から２５５の画像強度値を含むことができる。このように、第１セグメントは画像におけるより暗い領域に対応し、第２セグメントは画像におけるより明るい領域に対応する。閾値のような異なるレシピパラメータは、異なるセグメントにおける欠陥を検出するために異なる閾値を用いることができるように、各セグメントについて設定することができる。

セグメント分割点を移動させるためには、新しく選択されたセグメント分割点を調整するレシピ用に新しいデータを収集するためのウェハ再走査が要求される。このように、本明細書においてさらに説明する実施形態によって提供される一段階アプローチとは異なり、他の方法は反復工程であり、また、特にレシピが複数のセグメントを有しセグメント分割点の変更が望ましい場合には、レシピの設定用に十分なデータを収集するためには人の介入を要する。

検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を設定するために用いることができる情報を生成する他の方法及びシステムには、従って、多くの不利点がある。例えば、フレームの欠陥性の比較的大ざっぱな予測は、初期走査の間に決定されるが、それは各フレームについて誘発された閾値オフセットを大ざっぱに測定する。フレームの欠陥性は、走査によって取得されたフレームの出力に適用された場合、特定の閾値オフセットについてどれくらいの欠陥が検出されるかについての情報なしでフレームにおける欠陥の検出を行うことができる、一番小さい閾値オフセットのみを記録する。換言すると、フレームの欠陥性は、フレームにおける欠陥の位置、フレームにおける欠陥の数、等のようなフレームにおける本物の欠陥についての情報を獲得又は反映しない。従って、フレームの欠陥性は、ウェハについて予測することができる欠陥性の下手な予測である。結果として、第２走査用に初期走査から特定されたレシピは、しばしば十分に正確ではなく、第２走査の結果を、レシピの設定の目的に対して、過度に「熱い」又は過度に「冷たい」ものにする。なお、１次元（１Ｄ）蓄積ヒストグラムデータは、各セグメントについて別々に収集されるが、それはセグメント分割点調整を要する場合に再走査要求をもたらす。例えば、この方法がセグメントを調整するために用いられる場合、セグメント分割点を変更することによってセグメントを変更することで、いくつかの欠陥は異なるセグメントにあることになる。しかしながら、１Ｄヒストグラムデータは各セグメントについて別々に収集されるので、新しく規定されたセグメントのヒストグラムデータを再収集することができるように、ウェハを再走査しなければならない。さらに、セグメント分割点は、初期走査前に再特定される必要がある。このように、第２走査及び最終調整された検出アルゴリズムレシピは、同じセグメント分割点を用いなければならない。また、ウェハ走査工程の間には、人の介入を要する。

本明細書において説明する実施形態は、一般的に、検出アルゴリズムレシピ設定及びセグメント分割点調整のための一段階調整走査（ＯＳＴＳ）に関するものである。例えば、１つの実施形態は、検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するために用いられる情報を生成する方法に関するものである。本明細書において説明するその実施形態は、十分な欠陥及び関連するオフラインレシピ設定用の欠陥情報を収集する一段階アプローチを提供する。例えば、その実施形態は、レシピを設定するためにユーザが用いることができる（例えば、検査システムによって処理することができる）事前に特定された数の欠陥を、ユーザ介入の必要なしに、自動的に収集することができる。このように、ユーザは、あらゆる初期レシピパラメータ又はセグメント分割点について気にする必要はない。代わりに、本明細書において説明する実施形態は、再走査の必要なしにユーザがセグメント分割点を調整すること及び各セグメントについてレシピを設定すること可能にするのに十分な欠陥情報を自動的に収集する。

本明細書においてさらに説明するように、検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値は、検査レシピにおいて用いるために選択することができる。「レシピ」とは、一般的に、検査工程のような工程を行う検査システムのようなシステムによって用いることができる命令の集合と規定される。本明細書において説明する方法は、本明細書において説明するように生成された情報を用いて１つ以上のパラメータの値を選択することができるタイプの検出アルゴリズム（又はこうした検出アルゴリズムを実行する検査システム及び検査レシピ）に限定されない。例えば、１つの実施形態では、検査レシピは、ウェハの明視野（ＢＦ）検査の検査レシピを含む。このように、検査システムはＢＦ検査システムを含むことができる。別の実施形態では、検査レシピは、ウェハの暗視野（ＤＦ）検査の検査レシピを含む。このように、検査システムは、ＤＦ検査システムを含むことができる。ＤＦ検査システムは、本技術分野において知られているいずれかの適切な構成を有することができる。検査システムはまた、ＢＦ及びＤＦ検査用に構成することができる。なお、検査システムは、パターン付きウェハ及び／又はパターン無しウェハの検査用に構成することができる。

検出アルゴリズムは、本技術分野において知られているいずれかの適切な検出アルゴリズムを含むことができる。１つの実施形態では、検出アルゴリズムは自動閾値設定（ＡＴ）アルゴリズムである。追加の実施形態では、検出アルゴリズムはセグメント化自動閾値設定（ＳＡＴ）アルゴリズムである。別の実施形態では、複数ダイ自動閾値設定（ＭＤＡＴ）アルゴリズムである。こうした検出アルゴリズムは特にＢＦ検査に適したものであってよい。しかしながら、検出アルゴリズムはＤＦ検査に適した検出アルゴリズムであってよい。例えば、１つの実施形態では、検出アルゴリズムはＦＡＳＴアルゴリズム又はＨＬＡＴアルゴリズムである。

本明細書において説明する実施形態によって生成される情報は、検査レシピに含まれる検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータを最適化するために用いることもできる。また、本明細書において説明する実施形態によって生成される情報は、いずれかのタイプの検出アルゴリズム（例えば、ＦＡＳＴアルゴリズム、ＨＬＡＴアルゴリズム、ＡＴアルゴリズム、ＳＡＴアルゴリズム、ＭＤＡＴアルゴリズム、等）を含むいずれかのタイプの検査レシピ（例えば、ＤＦ又はＢＦ検査レシピ）を最適化するために用いることができる。例えば、ＯＳＴＳは、ＭＤＡＴアルゴリズム及び他のアルゴリズムのような検出アルゴリズム用のレシピ調整のために用いることができる。なお、本明細書において説明する方法は、ＭＤＡＴアルゴリズムを基本検出エンジンとして用いる異なるアルゴリズムをサポートするために拡張することができる。

１つの実施形態では、本明細書においてさらに説明するウェハの走査（「最終走査」とも称される）を行う工程の前に、その方法は、検査システム及び検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータのデフォルト値を用いてウェハの初期走査を行う工程及び初期走査の結果に基づいて本明細書において説明する欠陥の一部を選択する工程の１つ以上のパラメータを決定する工程を含む。例えば、初期走査は、欠陥を検出するために各セグメントの閾値オフセット０及びセグメントのデフォルト数を用いることができる。初期走査によって検出される欠陥数は、リージョン毎セグメント毎のピーク欠陥のユーザ設定可能数（デフォルトでは２欠陥）に限定することができる。「ピーク欠陥」という用語は、比較的大きな閾値パラメータで検出された欠陥を意味する。例えば、ピーク欠陥は、より強い欠陥信号が検出される欠陥を含むことができる。「リージョン」は一般的に、特定のパターン特性（例えば、傾斜角、周期、等）を有する特定のタイプのパターンを含むウェハ上のリージョン（例えば、アレイパターンが形成されたリージョン、ランダムパターンが形成されたリージョン、異なるアレイパターンが形成されたリージョン、等）と規定することができる。アルゴリズムにおけるリージョンは、ユーザ規定又はその他適切な方法で規定されたものであってよい。

初期走査において走査されるウェハの領域は、初期走査において走査されるウェハの領域は、最終走査において走査されるウェハの領域より小さくてよいという点で最終走査において走査される領域と異なる。例えば、初期走査において走査される領域は、ウェハ上の中央ダイ列が位置する領域のみ、又は、検査レシピにおいて走査される、ある割合のウェハ領域のみであってよい。また、初期走査は、最終走査によってカバーされるウェハの同領域の小さな割合をカバーすることができる。例えば、初期走査は、ウェハ上の異なる領域又は最終走査と同じ領域を、最終走査と比べて少ない割合の範囲で走査する工程を含むことができる。さらに、初期走査において走査されるウェハの領域は、最終走査において走査される領域の部分集合であってよい。

初期走査は、最終走査において走査されるウェハの全領域の欠陥性を推定するために行うことができる。換言すれば、初期走査の結果は、ウェハ全体上にいくつの欠陥があるか推定又は予測するために用いることができる。例えば、初期走査の間に走査されたウェハの領域は中央ダイ列を含むことができる。中央ダイ列は１０個のダイを含むことができ、ウェハ全体では１００個のダイを含むことができる。初期走査によって１００個の欠陥が検出される場合、そこであらゆる１００個のダイを走査すると約１０００個の欠陥が検出されるだろうと推定することができる。このように、中央ダイ列の欠陥数に基づいて、その方法は、検査レシピ用ダイサンプルプランに基づいてウェハ全体の欠陥数を比例的に予想する工程を含むことができる。

最終走査による検出によって推定される欠陥の数が、欠陥を処理するコンピュータシスムによって処理することができる数より大きい場合には、最終走査の結果から欠陥の一部を選択する１つ以上のパラメータは、最終走査の結果に基づいて選択することができる。例えば、最終走査による検出によって推定される欠陥の数が、システムによって処理することができる最大数より大きい場合には、選択の方策は、検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するために十分な情報（例えば、異なる強度値を有する背景において検出される欠陥の情報）を提供しながら、情報が記憶されている欠陥をシステムによって処理することができるように、本明細書においてさらに説明するように決定することができる。

１つの実施形態では、初期走査及び選択する工程の１つ以上のパラメータを決定する工程は、ユーザの介入なしに行われる。別の実施形態では、初期走査及び最終走査は、初期走査と最終走査との間においてユーザからの入力なしに連続して行われる。例えば、それら２つの走査は、初期及び最終走査に用いられる検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータ（閾値）についてユーザからの入力なしに連続して行うことができる。また、ユーザは、初期走査（例えば、中央ダイ列ＯＳＴＳ）の結果を知らなくてもよい、又は、入手できなくてもよい。このように、ＯＳＴＳは、ユーザの介入の必要なしに連続して行われる２つの走査を含むことができる。なお、それら２つの走査は、検査レシピにおいて用いられる各光モード毎に行うことができる。いくつかのこうした例では、ユーザは、所望であれば、異なる光モードに対して、ＯＳＴＳを一晩中実行することができる。

初期走査は欠陥を検出するために閾値オフセット０を用いることができ、ウェハの欠陥性レベルを反映又は暗示する２次元（２Ｄ）ヒストグラムを作成するために上記のデフォルトセグメントを用いることができる。例えば、別の実施形態では、その方法は、最終走査を行う前に行われる初期走査の間に検出される欠陥について決定される検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値についての多次元ヒストグラムを生成する工程を含む。このように、ＯＳＴＳは、２Ｄヒストグラムを保存する初期走査を含むウェハ走査パートを含むことができる。例えば、初期走査の間に検出される欠陥について決定されるＢＦ検出アルゴリズムパラメータ（又は「特徴」）は、誘発閾値オフセット、強度中央値、及びその他を含むことができる。「誘発閾値オフセット」は、一般に、欠陥を検出することができる最大閾値オフセットと規定することができる。換言すると、誘発閾値オフセットは、欠陥が検出可から検出不可になる時の閾値と規定することができる。そのようなものとして、誘発閾値オフセットは、欠陥の実際の値よりわずかに小さいだけである。従って、ある欠陥について決定される誘発閾値オフセットは、その欠陥の実際の検出値の目安を提供する。強度中央値はＭＤＡＴアルゴリズムのパラメータである。ランダム欠陥検出について、ＭＤＡＴアルゴリズムは欠陥を検出するための２Ｄヒストグラムを作成する。例えば、参照画素は、ウェハ上の多数のダイにおいて対応する位置でテスト画素から引かれる。また、強度中央値は、ウェハ上の多数のダイにおいて対応するフレームについて画素毎に決定される。欠陥検出に用いられる２Ｄヒストグラムはそこで、テスト画素から参照画素を引いた結果をヒストグラムのｘ軸に、強度中央値をヒストグラムのｙ軸にプロットすることによって作成される。その２Ｄヒストグラムは、その後、欠陥を検出するために用いられる。強度中央値は、従って、欠陥の背景の強度の目安となり、従って、本明細書においてさらに説明するように、検査レシピに用いられる検出アルゴリズムの（セグメント分割点のような）１つ以上のパラメータの値をユーザが決定するのに役立つために用いることができる。

あらゆるピーク欠陥について、２Ｄヒストグラムを形成するため各ピーク欠陥について保存された誘発閾値オフセット及び強度中央値のようなアルゴリズムパラメータを用いることができる。（ほとんどの欠陥は、１組の誘発閾値オフセット及び強度中央値のみを有する。しかし、比較的大きな欠陥は、各セグメントからの１組と最大４組まで有することができる。）このように、閾値オフセット対中央参照強度の２Ｄ欠陥数ヒストグラムは、実際の走査データに基づいて、最終走査において走査される領域よりも小さくてよいウェハ上の走査領域から収集することができる。２Ｄヒストグラムは、従って、各閾値オフセット対中央参照強度に対していくつの欠陥が検出されるかについての比較的正確な情報を含む。ノイズフロアは、２Ｄ散乱ヒストグラムから観測することができる。２Ｄヒストグラムは、初期走査によって検出された欠陥の１つの部分集合のみについて作成することができる（例えば、リージョン毎のセグメント毎のフレーム毎に１ピーク欠陥、又は、リージョン毎セグメント毎に２ピーク欠陥）。しかしながら、２Ｄヒストグラムは、初期走査によって検出されるあらゆる欠陥に基づいて作成することができる。このように、ＯＳＴＳの初期走査は、例えば１ダイ列の、部分的ウェハ走査についてのデータを収集するための欠陥サンプリングなしで行うことができる。

初期走査の間に検出された欠陥について決定された検出アルゴリズムの２つ以上のパラメータの値は、いずれかの適したアルゴリズムのいずれかの適したパラメータの値を含むことができ、従って、検査レシピで用いられる検出アルゴリズムによって変更してもよい。例えば、上述のように、１つ以上のパラメータは強度中央値及び／又は誘発閾値オフセットをＡＴ、ＳＡＴ、及びＭＤＡＴのような検出アルゴリズムに含むことができる。しかしながら、ＯＳＴＳは、各欠陥についてＤＦアルゴリズム特有の特徴を収集することができる。例えば、１つ以上のパラメータは、欠陥強度差、ＦＡＳＴアルゴリズム閾値、ＨＬＡＴアルゴリズム閾値、極性、ノイズ、絶対最小値（ＡＢＳＭＩＮ）、又はそれらのいくつかの組合せのような欠陥のアルゴリズム関連の特徴を含むことができる。こうしたパラメータはＤＦ検査に用いる検出アルゴリズムに含むことができる。

その方法のこうした実施形態の１つはまた、多次元ヒストグラム、初期走査によって検出された欠陥の合計数、検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択する工程に用いられる所定の最大数、検査レシピを用いて走査されるウェハの全領域、及び初期走査の間に走査されるウェハの領域に基づいて、本明細書においてさらに説明する選択する工程（例えば、欠陥の一部を選択する工程）に用いられる１つ以上のパラメータを決定する工程を含む。例えば、２Ｄヒストグラム、事前に特定された最終欠陥数、及び第１と第２走査との走査領域比に基づいて、ＯＳＴＳは自動的に「欠陥ダウンサンプリング方策」及び「欠陥ダウンサンプリングアルゴリズム」生成し、方策を実行することができる。欠陥ダウンサンプリングアルゴリズムは、２Ｄヒストグラム又は散布図における画素を検出アルゴリズムのパラメータの軸（例えば、強度中央値の軸）に沿って均等に分配した（例えば、３２個の）いくつかのビンに分けることができる。このように、初期走査終了時に、２Ｄヒストグラム、事前に特定された最終欠陥数、及び初期走査と最終走査との間の検査領域比に基づいて、アルゴリズムは自動的に、参照中央強度軸に沿ったビンのデフォルト数（例えば、３２ビン）に対応する閾値のアレイである、欠陥ダウンサンプリングレシピを作成することができる。

欠陥ダウンサンプリングアルゴリズムは各ビンに同数の欠陥を保存することを目的とするものであってよい。例えば、欠陥ダウンサンプリング方策は、参照中央強度軸に沿って均等に分配した所定の合計欠陥最大数を生成することを目標とするものであってよい。欠陥が実質的に少ないビンについて、余分の欠陥割当数を残りのビンに均等に再分配することができる。例えば、欠陥ダウンサンプリング方策が、１万個の欠陥を各ビンに分配することであるが１個のビンに千個の欠陥しかない場合、そのビンに分配することができない９千個の欠陥は、他のビンにわたって均等に再分配することができる（例えば、各ビンに加えられる欠陥の数は９０００／（ビンの数−１）のような関数を用いて決定することができる）。各ビン内には、より大きい誘発閾値オフセット値の欠陥が保存されるだろう。

このように、欠陥ダウンサンプリングレシピ生成アルゴリズムは、参照強度背景に沿って実質的に均等に分配した事前に特定した欠陥数を有するＯＳＴＳロット（例えば、最終走査からの欠陥のロット又は集団）を生成することを目的とする欠陥ダウンサンプリングアルゴリズムを生成するために、初期走査の間に生成される２Ｄヒストグラム、構成ファイルにおいて規定することができる所定の合計欠陥最大数、及び初期と最終走査との間の検査領域比を用いることができる。従って、本明細書においてさらに説明するように保存され、検査レシピに用いられる検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するために用いることができる情報は、あらゆる異なる背景（例えば、異なる強度値を有する背景）からの欠陥についての情報を有利に含むことができるため、多くの異なる種類の欠陥の情報を提供することができる。欠陥ダウンサンプリングアルゴリズムは、欠陥を一定の閾値以上の各ビンに維持するため、その後のウェハ全体ＯＳＴＳ走査に用いることができるレシピに保存することができる。このように、欠陥ダウンサンプリングアルゴリズムは、欠陥を一定の閾値以上の各ビンに維持するため、その閾値以下の各ビンの欠陥を放棄することができる。

異なる欠陥ダウンサンプリング方策は、異なる検出アルゴリズムに適するものであってよい。例えば、ＤＦアルゴリズムに対しては、欠陥ダウンサンプリングアルゴリズムは欠陥を保持するために異なるリージョンの欠陥数比を用いることができる。こうした例の１つでは、初期走査についてリージョンＡがリージョンＢの２倍の欠陥を有する場合、リージョンＡの欠陥の最終結果はリージョンＢから選択したものの２倍であってよい。

１つの実施形態では、初期走査の間に検出された欠陥について決定される検出アルゴリズムの２つ以上のパラメータの値は、閾値オフセット及び中央参照強度の値を含み、多次元ヒストグラム及び初期走査によって検出された欠陥の合計数以外に、初期走査の間に検出された欠陥についての情報は保存されない。例えば、欠陥閾値オフセット対参照中央強度情報を抽出するためピーク欠陥のみを収集することができる。加えて、初期走査では、実際の走査についての情報なしで、各中央参照強度対閾値オフセットについての欠陥数の２Ｄヒストグラムのみを保存することができる。例えば、ＯＳＴＳは初期走査において２Ｄヒストグラムのみを保存する機能を提供することができる。実際の欠陥についての情報なしでこうした情報を保存することは、初期走査の間により大量の欠陥を処理する検査システムの負担を軽減する。さらに、２Ｄヒストグラムは本明細書において閾値オフセット対中央強度のヒストグラムと説明しているが、本明細書において説明する実施形態は、検出アルゴリズムの他の有用な特徴が識別される場合、閾値オフセット対中央強度以外の異なる２Ｄヒストグラム軸をサポートするために拡張することもできる。

その方法は、ウェハ上の欠陥を検出するため、検査システム及び検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータのデフォルト値を用いてウェハのある領域の走査を行う工程を含むことができる。この走査は、この走査前に初期走査を行うことができるが、この走査後に検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択する工程に用いられる情報を生成することを目的に追加走査を行わないという点で、本明細書において「最終走査」とも称される。ＯＳＴＳのウェハ走査パートは、従って、最終走査を含む。最終走査を行うために用いられる検査システムは、本明細書において説明する検査システムのいずれかであってよい。なお、好適には、同様の検査システムを用いて初期及び最終走査を行う。最終走査において走査されるウェハの領域は、検査レシピを用いて走査されるウェハの全領域を含む。例えば、そのウェハの領域は、ウェハの表面の全領域が検査レシピを用いて走査される場合、ウェハの表面の全領域を含むことができる。しかしながら、ウェハのいくらかの領域が検査レシピを用いて走査されない場合、それら領域は最終走査の間に走査されなくてもよい。

走査はユーザ介入なしに行われる。例えば、その方法は、レシピセグメント分割点調整及びレシピ設定のために十分なデータをユーザ介入なしで収集する一段階アプローチを提供する。１つの実施形態では、ユーザ介入なしで走査を行う工程は、ユーザからの検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータのデフォルト値の入力なしで及びユーザからの検査レシピのその他１つ以上のパラメータの入力なしで走査を行う工程を含むことができる。このように、ユーザは、初期レシピ設定又はセグメント分割点について心配する必要はない。

最終走査に用いられる検出アルゴリズムは、好適には初期走査に用いられるものと同様の検出アルゴリズムである。１つの実施形態では、走査に用いられる検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータのデフォルト値は、ウェハ上の欠陥を検出するための走査によって発生する出力に適用される閾値のデフォルト値を含み、その閾値のデフォルト値は、走査によって発生する出力のノイズフロア以下である。このように、ＯＳＴＳはノイズフロアを「掘り下げる」ため、ユーザによる閾値推測を必要としない。代わりに、デフォルトの熱い閾値を用いてあらゆる欠陥を検出する。最終走査に用いられるデフォルト値は、自動的に生成された値であってよく、それは初期走査の結果、最終欠陥数の合計数、及び初期走査と最終走査との間の走査領域比に基づいて生成することができる。例えば、最終走査は０でない自動生成閾値オフセットを用いることができる。走査に用いられる検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータのデフォルト値は、本明細書において説明するその他のデフォルト値（例えば、セグメントのデフォルト数）を含むこともできる。なお、初期及び最終走査に、検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータのいくつかの同一のデフォルト値を用いることができる。例えば、データ収集のためのデフォルトセグメント分割点は初期及び最終走査について同一のデフォルト値（又は唯一の同一のデフォルト値）であってよい。このように、最終走査に用いられる検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータのデフォルト値は、既定のものであってよく、又は初期走査の結果によって変更することができる。しかしながら、最終走査に用いられる検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータのデフォルト値は、既定であっても可変であっても、ユーザ選択値でないことが有利である。

ＯＳＴＳ最終走査は「実際の」検査操作方法を用いてウェハ上の欠陥を検出する。例えば、ＯＳＴＳ最終走査の間、ウェハを走査する工程をウェハが実際の検査の間に走査される方法と同様の方法で行い、欠陥を検出するために検出アルゴリズムを走査によって発生した出力に適用する工程を検出アルゴリズムが実際の検査走査の間に出力に適用される方法と同様の方法で行う。なお、検出される欠陥は実物であるように、又は本明細書においてさらに説明するように実際の欠陥及び他の検査のようなものの結果をＯＳＴＳ最終走査（例えば、欠陥パッチ画像）によって作成及び保存することができるように、欠陥はＯＳＴＳ最終走査の間に二重検出方法を用いて検出することができる。このように、最終走査によって収集される情報は、実物の又は実際の欠陥についての実際の検出情報であることが有利であり、それは検査レシピに用いられる検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するための実際の検出情報を有利に提供する。

その方法は、また、走査の結果から選択アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するために用いられる所定の欠陥合計最大数に基づいて欠陥の一部を選択する工程を含む。例えば、「ウェハ全体」走査の欠陥数が一定の限界より少ないことを確実にするため、いくつかのウェハ層について欠陥ダウンサンプリングを適用することができる。このように、欠陥ダウンサンプリングは、欠陥数を制御するために行うことができる。上述のように、欠陥ダウンサンプリング方策は、初期走査後に生成することができる。最終走査より小さいウェハ上の領域をカバーする初期走査結果から、ウェハ全体の合計欠陥数をウェハサンプリングプランに基づいて予測することができる。ウェハ全体の予測欠陥数が限界を超える場合、欠陥ダウンサンプリングはその後の全体ウェハ走査の結果に適用することができる。このように、ＯＳＴＳのウェハ走査パートは、事前に特定した数の欠陥を収集することができる最終走査を含む。所定の合計欠陥最大数は、構成ファイルにおいて規定される事前に特定されたデフォルト欠陥数であってよい。ユーザは、デフォルト数を選定するか又はデフォルト数を変更することができる。このように、選択する工程は、欠陥ダウンサンプリングを含み、本明細書において「欠陥ダウンサンプリング工程」と称する。ＯＳＴＳ最終走査は、自動的に最終ロット結果を生成するために欠陥ダウンサンプリング方策を発動することができる。

１つの実施形態では、欠陥の一部を選択する工程は、他の欠陥よりも大きな検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を有する欠陥を選択する工程を含む。例えば、上述のように熱いデフォルト閾値は、あらゆる欠陥を検出するために用いることができるが、リージョン毎セグメント毎フレーム毎のピーク欠陥のみを選択することができる。このように、比較的大きな欠陥信号を有する欠陥を維持することができると同時に、ノイズフロア近くで検出されるいくつかの欠陥を除去することができる。１つの実施形態では、検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータは、フレーム、セグメント、及びリージョンを含み、所定の合計欠陥最大数は、リージョン毎セグメント毎フレーム毎に１個の欠陥のみを含む。欠陥を分離するために用いられるリージョンはいずれかの適した方法で規定することができ（例えば、異なるリージョンはウェハ上に印字された（又は印字される）デザインの異なる部分に対応することができる）、いずれかの適した方法、アルゴリズム、システム、又は技術を用い、リージョンに基づいて欠陥を分離することができる。

別の実施形態では、欠陥の一部を選択する工程は、検出アルゴリズムの２つ以上のパラメータの値の多次元ヒストグラムにおいて大部分のビンを占める欠陥と同数の欠陥を選択する工程を含む。この方法で欠陥の一部を選択する工程は、本明細書においてさらに説明する欠陥ダウンサンプリング方策を用いて行うことができる。例えば、ＯＳＴＳは、異なる参照強度背景にわたってほぼ均等に分配された所定の合計欠陥最大数を有するロットを生成することを目標とすることができる。こうした例の１つでは、２Ｄヒストグラム、事前に特定した最終ウェハ全体走査の最終欠陥数、及び検査領域比に基づいて、その方法は、異なる参照強度背景についてのほぼ均等な量の欠陥を自動的に収集することができる。同数の欠陥を選択する多次元ヒストグラムにおけるビンの大部分は、実質的に欠陥が少ないもの以外のあらゆるビンを含むことができるが、それはそれらビンの欠陥割当数を均等に他のビンに再分配させる。欠陥は、デフォルトによる全参照強度範囲にわたってほぼ均等に収集することができる。しかしながら、ユーザは、ある強度範囲における欠陥を他よりも多く収集することを選ぶこともできる。このように、ユーザが、中央強度軸に沿った所望の欠陥分配を特定できるようにするため、ＯＳＴＳを拡大することができる。

その方法はさらに、欠陥の一部の情報を記憶する工程を含む。情報は記憶媒体に記憶することができる。情報は本明細書において説明する情報のいずれかを含むことができ、本技術分野において知られているいずれかの方法で記憶することができる。記憶媒体は本技術分野において知られているいずれかの適切な記憶媒体を含むことができる。情報が記憶された後、情報は記憶媒体においてアクセスすることができ、本明細書において説明するように用いることができ、ユーザへの表示用にフォーマットすることができ、別のソフトウェアモジュール、方法、又はシステム、等によって用いることができる。例えば、本明細書においてさらに説明するように検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するために、ユーザが、（例えば、欠陥を分類し検査レシピに用いられる検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの適切な値を決定するために、欠陥精査ツール（例えば、走査電子顕微鏡（ＳＥＭ））上で欠陥のサンプルを精査することにより）情報にアクセスしそれを用いることができるように、情報を記憶することができる。さらに、情報は「永久に」、「半永久的に」、「一時的に」、又はいくらかの期間、記憶することができる。例えば、記憶媒体はランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）であってよく、結果は記憶媒体において必ずしも無期限に存続しなくてよい。

このように、その方法は、最終走査によって検出されるあらゆる欠陥の情報を記憶する工程を含まなくてよい。例えば、上述のように、あらゆる欠陥を検出するためにデフォルトの熱い閾値を用いることができるが、リージョン毎のセグメント毎のフレーム毎のピーク欠陥の情報のみを記憶することができる。情報は一部における欠陥について決定された検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を含む。例えば、上述のように、ＯＳＴＳは、欠陥を検出するための実際の検査走査と同様の方法を用いるが、ピーク欠陥とともに各ピーク欠陥のアルゴリズム特徴についての値のみを記憶することができる。１つの実施形態では、欠陥について決定した検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値は誘発閾値オフセット及び強度中央値を含む。このように、ＯＳＴＳは、本明細書において説明するように多次元散乱プロットを形成するために用いることができる閾値オフセット及び複数ダイ／セル特徴を含むアルゴリズム特徴を収集することができる。

情報は、走査の後でウェハの追加走査を行うことなしに、検査レシピに用いられる検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するために用いることができる。例えば、ユーザは、検出アルゴリズムレシピを調整するために、オンライン又はオフラインでロット結果をＯＳＴＳ感度チューナソフトウェアモジュールへ読み込むことができる。本明細書において説明するように生成されたＯＳＴＳロットは、セグメント分割点及び閾値オフセットのような検出アルゴリズムのその他パラメータを調整するために、ＯＳＴＳ感度チューナへ読み込むことができる。例えば、上述のように、ＯＳＴＳは、ユーザが多次元散乱プロットの上にセグメント分割点及び閾値パラメータを調整することを可能にする多次元散乱プロットを形成するため、誘発閾値オフセット及び複数ダイ／セル特徴のようなアルゴリズム特徴を収集する。また、ＯＳＴＳは、中央強度軸に沿った連続的な閾値オフセット設定をサポートするために拡張して適用することができる。例えば、連続的閾値オフセット曲線は、レシピ閾値パラメータとして（例えば、ユーザが）２Ｄ散乱プロット上に引くことができる。このように、検出アルゴリズムレシピは２Ｄ空間で連続して調整することができる。

１つの実施形態では、ウェハの追加走査を要さずに選択することができる１つ以上のパラメータの値は、セグメント分割点の値を含む。このように、本明細書において説明する実施形態は、ウェハ再走査の必要なしにユーザがセグメント分割点を調整することを可能にする。従って、ＯＳＴＳは、レシピ調整のための一段階アプローチである。対照的に、以前のアプローチは、人間の介入及び初期閾値ファインダ（ＩＴＦ）及び感度チューナ（ＳＴ）走査を含む多段階を要する。ＩＴＦ及びＳＴ走査の各組は、固定セグメント分割点についての閾値調整のみをサポートすることができる。換言すると、セグメント分割点を変更することは新しいＩＴＦ及びＳＴ走査を要する。従って、以前の２つの走査方法はセグメント分割点調整をサポートしない。しかしながら、ユーザは、ＯＳＴＳを用いてセグメント分割点を調整することができる。例えば、本明細書においてさらに説明するように、欠陥の選択された一部について記憶されている情報は、その一部における欠陥について決定された検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を含む。なお、本明細書においてさらに説明するように、その一部における欠陥について決定された検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値は、中央参照強度を含む。このように、セグメント調整がセグメント分割点の変更を含むとき、記憶されている中央参照強度値は本明細書において説明する実施形態が、変更したセグメント分割点によってどの欠陥があるセグメントから別のセグメントへ移動するかを決定することを可能にする。こうして、セグメント分割点を変更すると、新しいセグメント分割点によって規定されるセグメントについてのデータは、記憶されている情報から再決定することができ、ウェハを走査することによってデータを再入手する必要性をなくすことができる。

別の実施形態では、ウェハの追加走査を要さずに選択することができる１つ以上のパラメータの値は、セグメント分割点の値及びセグメントの閾値を含み、セグメント分割点の値及び閾値は同時に選択することができる。このように、保存された情報はセグメント分割点及び閾値の同時調整に用いることができる。このように、本明細書において説明する実施形態は、同時のセグメント分割点調整及び各セグメントの閾値調整を可能にする機能を提供する。また、本明細書においてさらに説明するように、情報は、ユーザ介入なしに生成及び保存することができ、本明細書において説明する実施形態は、ユーザ介入なしの同時セグメント分割点及び閾値調整をサポートする。例えば、前は、ユーザは、まずセグメント分割点を決定し、その後、事前に規定したセグメント分割点の閾値パラメータを調整するためのデータを収集するためにウェハを走査しなければならない。ユーザがセグメント分割点を変更したい場合には、変更後のセグメント分割点の閾値パラメータを調整するために変更後のセグメント分割点を用いてウェハを再走査しなければならない。従って、明細書において説明する実施形態は、ユーザに、瞬時にレシピを設定し、より高い感度を得るという点において素晴らしい値を提供する。

いくつかの実施形態では、情報は、一部における欠陥について決定された検出アルゴリズムの２つ以上のパラメータの値についての多次元ヒストグラムを含む。例えば、ユーザインタフェースは、上述したような２Ｄヒストグラムを表示するため、及びユーザがセグメント分割点を追加／削除／移動しレシピを調整することを可能にするために構成及び使用することができる。こうした例の１つでは、ＯＳＴＳ感度チューナから、ユーザは２Ｄヒストグラムを見ることができ、２Ｄヒストグラム上でセグメント分割点を追加／削除／移動することができ、２Ｄヒストグラム上で各セグメントの閾値オフセット及びその他パラメータを調整（又は設定）することができる。同様に、一部における欠陥のｘ軸上の誘発閾値オフセットの値対の一部における欠陥のｙ軸上の中央強度の値を示す２Ｄ散乱プロットは、ユーザインタフェース上に表示することができ、セグメント分割点及び各セグメントのパラメータを設定するためにユーザが用いることができる。例えば、あらゆるピーク欠陥の誘発閾値オフセット及び強度中央値は、上述の２Ｄ散乱プロットを形成するために用いることができる。異なる欠陥は異なる方法で２Ｄ散乱プロットに表示することができる。例えば、キラー欠陥、撹乱項、及びユーザにとって関心のない欠陥は異なる方法で（例えば、色のような異なるフォーマットで）表示することができる。ノイズフロアもまた２Ｄ散乱プロットから観察することができる。このように、ユーザは、レシピを調整するため、２Ｄ散乱プロットの上で、セグメント分割点を追加／削除／移動することも各セグメントの閾値を規定することもできる。

ＯＳＴＳ感度調整アルゴリズムもまた（例えば、本明細書において説明するように記憶された情報にアクセスすることにより）欠陥の一部のアルゴリズム特徴を読み込むことができ、ユーザ選択検出アルゴリズムレシピの検出結果を予測するためにアルゴリズム特徴を用いることができる。例えば、ユーザが選択したセグメント分割点及び各セグメントの閾値オフセットに基づいて、ＯＳＴＳセグメントチューナは、最終ＯＳＴＳ走査において収集される欠陥情報を用いて各セグメントにおいて検出される欠陥の数を決定することができる。ユーザが選択されたレシピを適用すると、レシピの予測を反映するためウェハマップを更新することができる。例えば、ＯＳＴＳ感度チューナから、ユーザは調整されたレシピを適用することができ、ウェハマップは、現在のレシピの検出を反映するため更新することができる。このように、ウェハマップは、現在のレシピによって検出された欠陥を表示するため、ユーザが調整されたレシピを適用した後に更新することができる。従って、ユーザは、検査レシピにおいて用いる検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値への変更が検査レシピによって検出される欠陥集団をどのように変えるかを簡単に観察することができる。このように、ユーザは、セグメント分割点の異なる値及び各セグメントのパラメータの異なる値を繰り返して適用することができる。例えば、ユーザが選択されたセグメント分割点及び閾値オフセットを「適用する」と、ユーザは、ウェハマップにおける変化を観察することができ、その後変化したウェハマップに基づいて、ウェハマップがユーザが所望する欠陥検出結果を反映するまで、閾値オフセットを再調整することができる。ウェハマップは、いずれかの適切なウェハマップを含み、いずれかの適切な方法で作成及び更新することができる。また、その他のタイプのフィードバックは、ユーザに検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値へのそれら変化が検査レシピによって検出される欠陥をどのように変えるかの指示を提供するために用いることができる。例えば、フィードバックは、欠陥パッチ画像のようなその他追加情報とともに、ダイにおいて欠陥分類コード毎又はロケーション又はリージョン毎に検出される欠陥の数を指示するテーブル又はリストを含むことができる。

ユーザは、また、検出アルゴリズムレシピパラメータとしてノイズフロアを囲む連続的曲線を引くこともできる。例えば、ノイズフロアは上述のように作成した２Ｄヒストグラムにおいて観察することができる。２Ｄヒストグラムは、ユーザインタフェースに表示することができ、ユーザは、ノイズを２Ｄヒストグラムの他の領域から切り離すいずれかの適切な入力装置又は曲線を引く方法を用いることができる。ノイズに対応する２Ｄヒストグラムの領域は、従って、検査レシピを用いてウェハについて取得した出力に含まれることができるノイズフロアを表し、ノイズフロアについての情報は様々な方法で用いることができる。ユーザは、また、最終欠陥アルゴリズムレシピを選択することに役立つため、ＳＥＭのような欠陥精査ツールを用いて欠陥の選択された一部を精査することもできる。いくつかのこうした例において、ユーザは、参照によりその開示のすべてを本明細書に示したものとして本明細書に組み込まれる２００７年９月２７日出願のチェン他によって共有された米国特許出願第１１／８５９３４２号に記載されているものの１つのような「スマートサンプリング」アルゴリズム又は方法を用いて欠陥をＳＥＭ精査することを選ぶことができる。本明細書において説明する実施形態は、本特許出願において記載されるいずれかの方法のいずれかの工程含むことができる。ユーザはＯＳＴＳ感度チューナから最終調整後レシピを保存することを選ぶことができる。このように、ユーザは調整後レシピを保存し、ＯＳＴＳレシピ調整を完了することができる。

別の実施形態では、情報は走査の間に検査システムによって取得した一部における欠陥のパッチ画像を含むことができる。例えば、ＯＳＴＳは、レシピ調整に役立つため、ユーザが欠陥を分類するために用いることができる欠陥パッチ画像（又は「欠陥パッチ」）を提供する。欠陥パッチ及び欠陥分類の助けで、ユーザはＯＳＴＳのレシピ設定を完了することができる。なお、十分に分類された欠陥で、アルゴリズムは自動的にセグメント分割点及び各セグメントの閾値オフセットを生成することができる。同様に、分類された欠陥（例えば、分類された実物欠陥及び撹乱項）を用いて、その方法は、検出アルゴリズムレシピ閾値パラメータとして２Ｄ散乱プロット上に連続的閾値曲線を自動的に生成する工程を含むことができる。情報はまた、本明細書において説明するその他情報と組み合わせてパッチ画像を含むこともできる。例えば、ＯＳＴＳ感度チューナから、ユーザは、セグメント分割点及び閾値オフセットを選択するのに役立つため、欠陥パッチ画像及び２Ｄヒストグラムを観察することができる。

追加の実施形態では、情報は、検出アルゴリズムのあらゆるパラメータの値を走査の後でウェハの追加走査を行うことなしに選択するために用いることができる。例えば、ＯＳＴＳは、最大閾値のような他のパラメータを調整することをサポートするため拡張することができる。１つのこうした例では、最大閾値は、閾値オフセットに整数（例えば、６４）を加えた値に自動的に設定することができる。このように、情報は本明細書において説明するパラメータ及び最大閾値のような検出アルゴリズムのその他パラメータの値を選択するために用いることができる。

上述のように、欠陥の選択された一部に含まれる欠陥の数は、システムの記憶容量及び／又はシステムの情報処理容量に基づいて決定することができる、ある所定の最大数に限定することができる。しかしながら、情報の記憶及び処理に用いられるシステムは、参照によりその開示のすべてを本明細書に示したものとして本明細書に組み込まれている２００７年９月２０日出願のバスカー他による所有者共通の米国特許出願第６０／９７４０３０号に記載されているように構成することができる。本特許出願に記載されているシステム及び方法は、ウェハの大量の情報を記憶及び処理することができる。それらシステム及び方法は、走査（最終走査）によってウェハ上で検出されたあらゆる欠陥の本明細書において説明する情報を記憶及び処理するために採用することができる。こうした情報が記憶された後、欠陥の一部を選択することができ、欠陥のその一部の情報のみを用いて検査レシピに用いられる検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択することができる。しかしながら、こうした情報が記憶された後、あらゆる欠陥の情報を用いて検査レシピに用いられる検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択することができる。このように、本明細書において説明する実施形態は、欠陥ダウンサンプリング方策及び最終走査によって検出される欠陥の欠陥ダウンサンプリングを作成し、初期走査を含んでも又は含まなくてもよい。加えて、又は代わりに、あらゆる欠陥の情報は、上記の特許出願に記載されているもののいずれかを含む１つ以上の他の欠陥関連機能を実行するために用いることができる。

上述の方法の実施形態のそれぞれは、本明細書に記載されているいずれかの他の方法のいずれかの他の工程を含むことができる。さらに、上述の方法の実施形態のそれぞれは、本明細書において説明するシステムのいずれかによって実行することができる。

ここで図面に関して、図は一定の縮尺で描かれていない。特に、図の要素のいくつかの縮尺は、要素の特性を強調するためかなり誇張されている。図はまた同じ縮尺でも描かれていない。同様に構成することができる、１つ以上の図に示される要素は同じ参照番号を用いて表示されている。

別の実施形態は、検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータ値を選択するために用いられる情報を生成する方法（すなわち、コンピュータ実現方法）を実行するコンピュータシステム上にプログラム命令を含むコンピュータ可読媒体に関するものである。１つのこうした実施形態を図１に示す。特に、図１に示すように、コンピュータ可読媒体１０はコンピュータシステム１４上で実行可能なプログラム命令１２を含む。

その方法は、検査システム及びウェハ上の欠陥を検出する検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータのデフォルト値を用いてウェハの領域の走査を行う工程を含む。走査は、本明細書において説明する実施形態のいずれかによって行うことができる。検査システムは本明細書において説明するように構成することができる。１つ以上のパラメータのデフォルト値は、本明細書において説明するデフォルト値のいずれかを含むことができる。検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値は本明細書において説明する１つ以上のパラメータのいずれかを含むことができる。検出アルゴリズムは本明細書において説明する検出アルゴリズムのいずれか又はその他適切な検出アルゴリズムを含むことができる。ウェハの領域は、検査レシピを用いて走査されるウェハの全領域を含む。検査レシピは本明細書において説明する検査レシピのいずれかを含むことができる。走査はユーザ介入なしに行う。走査は、本明細書において説明する実施形態のいずれかによって、ユーザ介入なしに行うことができる。

その方法はまた、検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するのに用いられる所定の合計欠陥最大数に基づき、走査結果から欠陥の一部を選択する工程も含む。欠陥の一部を選択する工程は、本明細書において説明する実施形態のいずれかによって行うことができる。欠陥の一部を選択するために用いられる走査の結果は本明細書において説明する結果のいずれかを含むことができる。

その方法はさらに、欠陥の一部についての情報を記憶する工程を含む。欠陥の一部についての情報を記憶する工程は、本明細書において説明する実施形態のいずれかによって行うことができる。情報は、本明細書において説明するこうした値のいずれかを含むことができる、一部における欠陥について決定された検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を含む。記憶された情報はまた、本明細書において説明するその他の情報も含むことができる。情報は、走査の後でウェハの追加走査を行うことなしに検査レシピに用いられる検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するために用いることができる。情報は、本明細書において説明する実施形態のいずれかによって検出アルゴリズムのパラメータの値を選択するために用いることができる。プログラム命令を実行可能なその方法は、本明細書において説明するその他の工程を含むことができる。

本明細書において説明するもののような方法を実現するプログラム命令１２は、コンピュータ記憶媒体１０に送信又は記憶することができる。コンピュータ可読媒体はワイヤ、ケーブル、又はワイヤレス伝送リンクなどの伝送媒体であってよい。コンピュータ可読媒体はまた、読み取り専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、磁気又は光ディスク、又は磁気テープなどの記憶媒体であってもよい。

プログラム命令は、とりわけ、手続きベース技術、コンポーネントベース技術、及び／又はオブジェクト指向技術を含む様々な方法のいずれかで実現することができる。例えば、プログラム命令は、要望に応じて、ＡｃｔｉｖｅＸコントロール、Ｃ＋＋オブジェクト、ＪａｖａＢｅａｎｓ、Ｍａｔｌａｂ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ Ｃｌａｓｓｅｓ（「ＭＦＣ」）、又は他の技術又は方法を用いて実現することができる。

コンピュータシステムは、パーソナルコンピュータシステム、イメージコンピュータ、メインフレームコンピュータシステム、ワークステーション、ネットワークアプライアンス、インターネットアプライアンス、又は他の装置を含む様々な形態をとることができる。一般に、「コンピュータシステム」という用語は、記憶媒体からの命令を実行する、１個以上のプロセッサを有するいずれかの装置を備えるため広く規定することができる。コンピュータシステムはまた、パラレルプロセッサのような、本技術分野で知られているいずれかの適切なプロセッサも備えることができる。なお、コンピュータシステムは、スタンドアロン又はネットワークツールとして、高速処理及びソフトウェアのコンピュータプラットフォームを備えることができる。

追加の実施形態は、検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するのに用いられる情報を生成するように構成したシステムに関するものである。システムは、ウェハ上の欠陥を検出する検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータのデフォルト値を用いてウェハの領域の走査を行うように構成した検査システムを含む。こうしたシステムの１つの実施形態を図２に示す。例えば、図２に示すように、システムは検査システム１６を含む。検査システム１６は、ウェハ１８の領域の走査を行うように構成されている。

１つの実施形態では、検査システム１６は光源２０を備える。光源２０は、本技術分野において知られているいずれかの適切な光源を含むことができる。光源２０は、光をビームスプリッタ２２へ方向づけるように構成することができる。ビームスプリッタ２２は、光源２０からの光をほぼ標準的な入射角度でウェハ１８へ方向づけるように構成することができる。ビームスプリッタ２２は、本技術分野において知られるいずれかの適切な光学部品を含みことができる。

ウェハ１８から反射した光は、ビームスプリッタ２２を通過して検出器２４へ移動することができる。検出器２４は、本技術分野において知られるいずれかの適切な検出器を含むことができる。検出器２４によって生成される出力は、ウェハ１８上の欠陥を検出するために用いることができる。例えば、検査システム１６は、検出アルゴリズムを検出器によって生成された出力へ適用することにより、ウェハ上の欠陥を検出するように構成したコンピュータシステム２８を備えることができる。コンピュータシステムは、本明細書において説明する実施形態のいずれかによってウェハ上の欠陥を検出するため、検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータのデフォルト値を用いることができる。検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータのデフォルト値は、本明細書において説明するデフォルト値のいずれかを含むことができる。検出アルゴリズムは本明細書において説明する検出アルゴリズムのいずれかを含むことができる。コンピュータシステムは、コンピュータシステムが検出器によって発生した出力を受信できるように、いずれかの適切な方法で（例えば、本技術分野において知られているいずれかの適した伝送媒体を含むことができる、図２に示す破線によって表示される１個以上の伝送媒体により）検出器と連結することができる。さらに、検査システムが１個以上の検出器（図示せず）を備える場合、コンピュータシステムは上述のように各検出器と連結することができる。コンピュータシステム２８はさらに本明細書において説明するように構成することができる。

検査の間、ウェハ１８をステージ２６上に配置することができる。ステージ２６は、本技術分野において知られているいずれかの適した機械、及び／又は、ロボットによるアセンブリを含むことができる。検査システムは、本技術分野において知られているいずれかの適した方法でウェハに反射した光を検出しながら、光をウェハの領域上に走査することにより（例えば、光に対してステージ及びそれによりウェハを移動することにより）、ウェハの領域の走査を行うように構成することができる。ウェハの走査はさらに、本明細書において説明する実施形態のいずれかによる検査システムによって行うことができる。ウェハの領域は検査レシピを用いて走査されるウェハの全領域を含む。検査レシピは本明細書において説明する検査レシピのいずれかを含むことができる。また、走査はユーザ介入なしで行う。走査は、明細書において説明する実施形態のいずれかによってユーザ介入なしで行うことができる。図２に示す検査システムは、また、本技術分野において知られている他の適切なコンポーネント（図示せず）のいずれかも備えることができる。

図２に示すように、検査システムは、ウェハから正反射する光を検出するように構成される。このように、図２に示す検査システムは、ＢＦ検査システムとして構成される。しかしながら、その検査システムは、ＤＦ検査システム、エッジコントラスト（ＥＣ）検査システム、開口モード検査システム、又は本技術分野において知られている他の光検査システムのいずれかとして構成した検査システムに置き換えることができる。また、検査システムは１つ以上の検査モードを実行するように構成することができる。例えば、図２に示す検査システムは、光がウェハへ方向づけられる入射角度及び／又は光がウェハから収集される角度を変えることによりＤＦ検査を行うように構成することができる。別の例では、図２に示す検査システムは、開口のような１つ以上の光コンポーネント（図示せず）を照射経路及び収集経路に位置づけることができ、検査システムがＥＣモード検査及び／又は検査の開口モードを実行できるように構成することができる。

本明細書において、図２は、本明細書において説明するシステムに含むことができる検査システムの１つの構成を一般的に示すために提供されている。明らかに、本明細書において説明する検査システムの構成は、市販の検査システムを設計するときに通常実行されるような検査システムの性能を最適化するために変えることができる。また、本明細書において説明するシステムは、ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから市販されている２３６ｘ及び２８ｘｘシリーズのツール及びＰｕｍａ９０００及び９１００シリーズのツールのような既存の検査システムを用いて（例えば、本明細書において説明する機能性を既存の検査システムに追加することにより）実現することができる。いくつかのこうしたシステムについて、本明細書において説明する方法は、（例えば、システムの他の機能に加えて）システムの選択的機能として提供することができる。あるいは、本明細書において説明するシステムは、全く新しいシステムを提供するために「ゼロから」設計することができる。

別の実施形態では、図２に示す光検査システムは、電子ビーム検査システムに置き換えることができる。図２のシステムに含むことができる市販されている電子ビーム検査システムの例は、ＫＬＡ−ＴｅｎｃｏｒのｅＳ２５、ｅＳ３０、及びｅＳ３１システムを含む。

システムは、また、走査の結果から検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するのに用いられる所定の合計欠陥最大数に基づいて欠陥の一部を選択するように構成したコンピュータシステム３０も含む。例えば、コンピュータシステム３０は、コンピュータシステム３０がコンピュータシステム２８から走査の結果を受信できるように、いずれかの適切な方法で（例えば、２つのコンピュータシステムの間で「データリンク」の機能を果たす１個以上の伝送媒体により）コンピュータシステム２８と連結することができる。走査の結果は、本明細書において説明する走査の結果のいずれかを含むことができる。コンピュータシステム３０は、本明細書において説明する実施形態のいずれかによって、欠陥の一部を選択するように構成することができる。

いくつかの実施形態では、（欠陥の一部を選択するための）欠陥ダウンサンプリングレシピは、コンピュータシステム３０が自動的に生成し、その後、欠陥を各ビンの閾値より上に保つように最終走査の間にコンピュータシステム２８によって適用される。いくつかのこうした実施形態では、コンピュータシステム３０によって行うことができるＯＳＴＳ最終ロットを用いる後のレシピ調整のためのノイズフロア以下の十分な欠陥を検出しながら、同時に、システムをつまらせることなく、コンピュータシステム２８が円滑に機能するように、最終走査の間、各ビンの閾値より少ない欠陥は、コンピュータシステム２８によって廃棄される。

コンピュータシステム３０はまた、欠陥の一部についての情報を記憶するように構成される。例えば、コンピュータシステムは、記憶媒体３２に欠陥の一部についての情報を記憶するように構成することができる。記憶媒体は、本明細書において説明する記憶媒体のいずれか又は本技術分野において知られている他の適切な記憶媒体のいずれかを含むことができる。記憶媒体は、図２に示すようにコンピュータシステムの外部にあってよい。あるいは、記憶媒体は、コンピュータシステムの内部にあってよい。コンピュータシステムは、本明細書において説明するように、又は、その他の適切な方法で情報を記憶するように構成することができる。情報は、一部における欠陥について決定した検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を含む。情報は、本明細書において説明するこうした情報のいずれかを、場合によっては本明細書において説明するその他の情報と組合せて含むことができる。情報は、走査の後でウェハの追加走査を行うことなしに検査レシピに用いられる検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するために用いることができる。情報は、本明細書において説明する実施形態のいずれかによって１つ以上のパラメータの値を選択するために用いることができる。

コンピュータシステム３０は、処理、検査、計測、精査、又は他のツールの一環をなさないスタンドアロンシステムとして構成することができる。上述のように、コンピュータシステム３０は、「有線」及び／又は「無線」部を含むことができる伝送媒体によって他のシステムからデータ又は情報（例えば、検査システムからの走査の結果）を受信及び／又は取得するように構成することができる。このように、伝送媒体はコンピュータシステムと他のシステムとの間のデータリンクの機能を果たすことができる。また、コンピュータシステム３０は、伝送媒体を介して別のシステムへデータを送ることができる。こうしたデータは、例えば、検査レシピに用いられる検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を含むことができる。あるいは、コンピュータシステム３０は検査システムの一環をなすことができる。加えて、コンピュータシステム２８は、上述のようにコンピュータシステム３０が行うように構成されている工程の１つ以上を行うように構成することができる。

図２に示すシステムの実施形態はさらに、本明細書において説明するように構成することができる。また、システムは、本明細書において説明する方法実施形態のいずれかのいずれかの工程を行うように構成することができる。

本発明の様々な態様のさらなる変形及び代替実施形態は、本明細書を考慮すれば、当業者にとって明らかである。例えば、検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するのに用いられる情報を生成する方法及びシステムを提供する。従って、本明細書は、例示的にのみ解釈されるものであり、当業者に本発明を実施する一般的方法を教示することを目的とするものである。本明細書において図示及び説明する本発明の形態は現時点での好適な実施形態であると解釈すべきものである。要素及び材料は本明細書において例示及び説明するものと置き換えることができ、パート及びプロセスは逆にすることができ、本発明のある特徴は単独で利用することができ、すべては本発明の本明細書の恩恵を受けた当業者にとって明らかである。本明細書において説明する要素は、下記特許請求の範囲に記載の本発明の精神及び範囲から逸脱することなく変更することができる。
本発明は、以下の適用例としても実現可能である。
［適用例１］
検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するために用いられる情報を生成する方法であって、
ウェハ上の欠陥を検出するために、検査システム及び検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータのデフォルト値を用いて前記ウェハの領域の走査を行う工程であって、前記ウェハの領域は、検査レシピを用いて走査される前記ウェハの全領域を含み、前記走査は、ユーザの介入なしで行われる、工程と、
前記検出アルゴリズムの前記１つ以上のパラメータの値を選択するために用いられる所定の合計欠陥最大数に基づいて、前記走査の結果から、前記欠陥の一部を選択する工程と、
前記欠陥の前記一部についての情報を記憶する工程であって、前記情報は、前記一部における前記欠陥について決定される前記検出アルゴリズムの前記１つ以上のパラメータの値を含み、前記情報は、前記走査の後で前記ウェハの追加走査を行うことなしに検査レシピに用いられる前記検出アルゴリズムの前記１つ以上のパラメータの前記値を選択するために用いることができる、工程と、
を含む方法。
［適用例２］
適用例１に記載の方法であって、
更に、前記走査を行う工程に先立って、前記検査システム及び前記検出アルゴリズムの前記１つ以上のパラメータのデフォルト値を用いて前記ウェハの初期走査を行う工程と、前記初期走査の結果に基づいて前記選択する工程の１つ以上のパラメータを決定する工程と、を含み、
前記初期走査及び前記決定する工程は、ユーザの介入なしで行われる、方法。
［適用例３］
適用例１に記載の方法であって、
更に、前記走査を行う工程に先立って、前記検査システム及び前記検出アルゴリズムの前記１つ以上のパラメータのデフォルト値を用いて前記ウェハの初期走査を行う工程と、前記初期走査の結果に基づいて前記選択する工程の１つ以上のパラメータを決定する工程と、を含み、
前記初期走査及び前記走査は、前記初期走査と前記走査との間においてユーザからの入力なしで連続して行われる、方法。
［適用例４］
適用例１に記載の方法であって、更に、
前記走査を行う工程に先立って行われる初期走査の間に検出される欠陥について決定される前記検出アルゴリズムの前記パラメータの２つ以上の値について多次元ヒストグラムを生成する工程と、
前記多次元ヒストグラム、前記初期走査によって検出された欠陥の合計数、前記検出アルゴリズムの前記１つ以上のパラメータの前記値を選択するために用いられる前記所定の合計欠陥最大数、前記検査レシピを用いて走査される前記ウェハの前記全領域、及び、前記初期走査の間に走査される前記ウェハの領域、に基づいて前記選択する工程に用いられる１つ以上のパラメータを決定する工程と、
を含む方法。
［適用例５］
適用例４に記載の方法であって、
前記初期走査の間に検出された前記欠陥について決定された前記検出アルゴリズムの前記パラメータの前記２つ以上の前記値は、閾値オフセットの値及び中央参照強度の値を含み、
前記多次元ヒストグラム及び前記初期走査によって検出された前記欠陥の前記合計数以外に、前記初期走査の間に検出された前記欠陥についての情報は保存されない、方法。
［適用例６］
適用例１に記載の方法であって、
前記ユーザの介入なしで前記走査を行う工程は、前記検出アルゴリズムの前記１つ以上のパラメータの前記デフォルト値についてユーザからの入力なしで、かつ、前記検査レシピの他の１つ以上のパラメータのいずれかについて前記ユーザからの入力なしで前記走査を行う工程を含む、方法。
［適用例７］
適用例１に記載の方法であって、
前記走査に用いられる前記検出アルゴリズムの前記１つ以上のパラメータの前記デフォルト値は、前記ウェハ上の前記欠陥を検出するために前記走査によって発生した出力に適用される閾値のデフォルト値を含み、
前記閾値の前記デフォルト値は、前記走査によって発生した前記出力のノイズフロア以下である、方法。
［適用例８］
適用例１に記載の方法であって、
前記欠陥の前記一部を選択する工程は、他の欠陥より大きい値の前記検出アルゴリズムの前記１つ以上のパラメータを有する前記欠陥を選択する工程を含む、方法。
［適用例９］
適用例１に記載の方法であって、
前記欠陥の前記一部を選択する工程は、前記検出アルゴリズムの前記パラメータの２つ以上の前記値についての多次元ヒストグラムにおいて大部分のビンを占める欠陥と同数の欠陥を選択する工程を含む、方法。
［適用例１０］
適用例１に記載の方法であって、
前記検出アルゴリズムの前記１つ以上のパラメータは、フレーム、セグメント、及びリージョンを含み、
前記所定の合計欠陥最大数は、リージョン毎のセグメント毎のフレーム毎に１欠陥のみを含む、方法。
［適用例１１］
適用例１に記載の方法であって、
前記ウェハの前記追加走査を要することなく選択することができる前記１つ以上のパラメータの前記値は、セグメント分割点の値を含む、方法。
［適用例１２］
適用例１に記載の方法であって、
前記ウェハの前記追加走査を要することなく選択することができる前記１つ以上のパラメータの前記値は、セグメント分割点の値及びセグメントの閾値の値を含み、
前記セグメント分割点及び前記閾値の値は、同時に選択することができる、方法。
［適用例１３］
適用例１に記載の方法であって、
前記欠陥について決定される前記検出アルゴリズムの前記１つ以上のパラメータの前記値は、誘発閾値オフセット及び強度中央値を含む、方法。
［適用例１４］
適用例１に記載の方法であって、
前記情報は、前記一部における欠陥について決定される前記検出アルゴリズムの前記パラメータの２つ以上の前記値についての多次元ヒストグラムをさらに含む、方法。
［適用例１５］
適用例１に記載の方法であって、
前記情報は、前記走査の間に前記検査システムによって取得した前記一部における前記欠陥のパッチ画像をさらに含む、方法。
［適用例１６］
適用例１に記載の方法であって、
前記情報は、前記走査の後で前記ウェハの前記追加走査を行うことなしに前記検出アルゴリズムのすべてのパラメータの前記値を選択するために用いることができる、方法。
［適用例１７］
適用例１に記載の方法であって、
前記検査レシピは、前記ウェハの明視野検査の検査レシピを含む、方法。
［適用例１８］
適用例１に記載の方法であって、
前記検査レシピは、前記ウェハの暗視野検査の検査レシピを含む、方法。
［適用例１９］
検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するために用いられる情報を生成する方法を行うコンピュータシステム上で実行可能なプログラム命令を含むコンピュータ可読媒体であって、前記方法は、
ウェハ上の欠陥を検出するために、検査システム及び検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータのデフォルト値を用いて前記ウェハの領域の走査を行う工程であって、前記ウェハの領域は、検査レシピを用いて走査される前記ウェハの全領域を含み、前記走査は、ユーザ介入なしで行われる、工程と、
前記検出アルゴリズムの前記１つ以上のパラメータの値を選択するために用いられる所定の合計欠陥最大数に基づいて、前記走査の結果から、前記欠陥の一部を選択する工程と、
前記欠陥の前記一部についての情報を記憶する工程であって、前記情報は前記一部における前記欠陥について決定される前記検出アルゴリズムの前記１つ以上のパラメータの値を含み、前記情報は前記走査の後で前記ウェハの追加走査を行うことなしに検査レシピに用いられる前記検出アルゴリズムの前記１つ以上のパラメータの前記値を選択するために用いることができる、工程と、
を含む、コンピュータ可読媒体。
［適用例２０］
検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータの値を選択するために用いられる情報を生成するように構成したシステムであって、
ウェハ上の欠陥を検出するため検出アルゴリズムの１つ以上のパラメータのデフォルト値を用いてウェハの領域の走査を行うように構成した検査システムであって、前記ウェハの前記領域は、検査レシピを用いて走査される前記ウェハの全領域を含み、前記走査は、ユーザの介入なしで行われる、検査システムと、
前記検出アルゴリズムの前記１つ以上のパラメータの値を選択するために用いられる所定の合計欠陥の最大数に基づいて、前記走査の結果から、前記欠陥の一部を選択するように構成し、前記欠陥の前記一部についての情報を記憶するように構成したコンピュータシステムであって、前記情報は、前記一部における前記欠陥について決定される前記検出アルゴリズムの前記１つ以上のパラメータの値を含み、前記情報は、前記走査の後で前記ウェハの追加走査を行うことなしに前記検査レシピに用いられる前記検出アルゴリズムの前記１つ以上のパラメータの前記値を選択するために用いられる、コンピュータシステムと、
を備えるシステム。

Claims (20)

1. （Ａ）ウェハ上の欠陥を検出するために、検査システム及び検出アルゴリズムの１つ以上の検査パラメータのデフォルト値を用いて前記ウェハの領域の走査を行う工程であって、前記ウェハの領域は、検査レシピを用いて走査される前記ウェハの全領域を含み、前記走査は、ユーザの介入なしで行われる、工程と、
   （Ｂ）前記工程（Ａ）の後に、前記検出アルゴリズムの前記１つ以上の検査パラメータの値を選択するために用いられる所定の合計欠陥最大数に基づいて、前記走査の結果から、検出された前記欠陥のうちの一部を選択する工程と、
   （Ｃ）前記工程（Ｂ）の後に、前記欠陥のうちの前記選択された一部についての情報を記憶する工程であって、前記情報は、前記一部における前記欠陥について決定される前記検出アルゴリズムの前記１つ以上の検査パラメータの値を含み、前記情報は、前記走査の後で前記ウェハの追加走査を行うことなしに前記検査レシピに用いられる前記検出アルゴリズムの前記１つ以上の検査パラメータの前記値を選択するために用いられる、工程と、
   を含む方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、
   更に、前記走査を行う工程に先立って、前記検査システム及び前記検出アルゴリズムの前記１つ以上の検査パラメータのデフォルト値を用いて前記ウェハの初期走査を行う工程と、前記初期走査の結果に基づいて前記選択する工程の１つ以上の検査パラメータを決定する工程と、を含み、
   前記初期走査及び前記決定する工程は、ユーザの介入なしで行われる、方法。
3. 請求項１に記載の方法であって、
   更に、前記走査を行う工程に先立って、前記検査システム及び前記検出アルゴリズムの前記１つ以上の検査パラメータのデフォルト値を用いて前記ウェハの初期走査を行う工程と、前記初期走査の結果に基づいて前記選択する工程の１つ以上の検査パラメータを決定する工程と、を含み、
   前記初期走査及び前記走査は、前記初期走査と前記走査との間においてユーザからの入力なしで連続して行われる、方法。
4. 請求項１に記載の方法であって、更に、
   前記走査を行う工程に先立って行われる初期走査の間に検出される欠陥について決定される前記検出アルゴリズムの前記検査パラメータの２つ以上の値について多次元ヒストグラムを生成する工程と、
   前記多次元ヒストグラム、前記初期走査によって検出された欠陥の合計数、前記検出アルゴリズムの前記１つ以上の検査パラメータの前記値を選択するために用いられる前記所定の合計欠陥最大数、前記検査レシピを用いて走査される前記ウェハの前記全領域、及び、前記初期走査の間に走査される前記ウェハの領域、に基づいて前記選択する工程に用いられる１つ以上の検査パラメータを決定する工程と、
   を含む方法。
5. 請求項４に記載の方法であって、
   前記初期走査の間に検出された前記欠陥について決定された前記検出アルゴリズムの前記検査パラメータの前記２つ以上の前記値は、閾値オフセットの値及び中央参照強度の値を含み、
   前記多次元ヒストグラム及び前記初期走査によって検出された前記欠陥の前記合計数以外に、前記初期走査の間に検出された前記欠陥についての情報は保存されない、方法。
6. 請求項１に記載の方法であって、
   前記ユーザの介入なしで前記走査を行う工程は、前記検出アルゴリズムの前記１つ以上の検査パラメータの前記デフォルト値についてユーザからの入力なしで、かつ、前記検査レシピの他の１つ以上の検査パラメータのいずれかについて前記ユーザからの入力なしで前記走査を行う工程を含む、方法。
7. 請求項１に記載の方法であって、
   前記走査に用いられる前記検出アルゴリズムの前記１つ以上の検査パラメータの前記デフォルト値は、前記ウェハ上の前記欠陥を検出するために前記走査によって発生した出力に適用される閾値のデフォルト値を含み、
   前記閾値の前記デフォルト値は、前記走査によって発生した前記出力のノイズフロア以下である、方法。
8. 請求項１に記載の方法であって、
   前記欠陥のうちの前記一部を選択する工程は、他の欠陥より大きい値の前記検出アルゴリズムの前記１つ以上の検査パラメータを有する前記欠陥を選択する工程を含む、方法。
9. 請求項１に記載の方法であって、
   前記欠陥のうちの前記一部を選択する工程は、前記検出アルゴリズムの前記検査パラメータの２つ以上の前記値についての多次元ヒストグラムにおいて大部分のビンを占める欠陥と同数の欠陥を選択する工程を含む、方法。
10. 請求項１に記載の方法であって、
    前記検出アルゴリズムの前記１つ以上の検査パラメータは、フレーム、セグメント、及びリージョンを含み、
    前記所定の合計欠陥最大数は、リージョン毎のセグメント毎のフレーム毎に１欠陥のみを含む、方法。
11. 請求項１に記載の方法であって、
    前記ウェハの前記追加走査を要することなく選択することができる前記１つ以上の検査パラメータの前記値は、セグメント分割点の値を含む、方法。
12. 請求項１に記載の方法であって、
    前記ウェハの前記追加走査を要することなく選択することができる前記１つ以上の検査パラメータの前記値は、セグメント分割点の値及びセグメントの閾値の値を含み、
    前記セグメント分割点及び前記閾値の値は、同時に選択することができる、方法。
13. 請求項１に記載の方法であって、
    前記欠陥について決定される前記検出アルゴリズムの前記１つ以上の検査パラメータの前記値は、誘発閾値オフセット及び強度中央値を含む、方法。
14. 請求項１に記載の方法であって、
    前記情報は、前記一部における欠陥について決定される前記検出アルゴリズムの前記検査パラメータの２つ以上の前記値についての多次元ヒストグラムをさらに含む、方法。
15. 請求項１に記載の方法であって、
    前記情報は、前記走査の間に前記検査システムによって取得した前記一部における前記欠陥のパッチ画像をさらに含む、方法。
16. 請求項１に記載の方法であって、
    前記情報は、前記走査の後で前記ウェハの前記追加走査を行うことなしに前記検出アルゴリズムのすべての検査パラメータの前記値を選択するために用いることができる、方法。
17. 請求項１に記載の方法であって、
    前記検査レシピは、前記ウェハの明視野検査の検査レシピを含む、方法。
18. 請求項１に記載の方法であって、
    前記検査レシピは、前記ウェハの暗視野検査の検査レシピを含む、方法。
19. （Ａ）ウェハ上の欠陥を検出するために、検査システム及び検出アルゴリズムの１つ以上の検査パラメータのデフォルト値を用いて前記ウェハの領域の走査を行う工程であって、前記ウェハの領域は、検査レシピを用いて走査される前記ウェハの全領域を含み、前記走査は、ユーザ介入なしで行われる、工程と、
    （Ｂ）前記工程（Ａ）の後に、前記検出アルゴリズムの前記１つ以上の検査パラメータの値を選択するために用いられる所定の合計欠陥最大数に基づいて、前記走査の結果から、検出された前記欠陥のうちの一部を選択する工程と、
    （Ｃ）前記工程（Ｂ）の後に、前記欠陥のうちの前記選択された一部についての情報を記憶する工程であって、前記情報は、前記一部における前記欠陥について決定される前記検出アルゴリズムの前記１つ以上の検査パラメータの値を含み、前記情報は、前記走査の後で前記ウェハの追加走査を行うことなしに前記検査レシピに用いられる前記検出アルゴリズムの前記１つ以上の検査パラメータの前記値を選択するために用いられる、工程と、
    を含む方法を行うコンピュータシステム上で実行可能なプログラム命令を含むコンピュータ可読媒体。
20. ウェハ上の欠陥を検出するため検出アルゴリズムの１つ以上の検査パラメータのデフォルト値を用いてウェハの領域の走査を行うように構成した検査システムであって、前記ウェハの前記領域は、検査レシピを用いて走査される前記ウェハの全領域を含み、前記走査は、ユーザの介入なしで行われる、検査システムと、
    前記検出アルゴリズムの前記１つ以上の検査パラメータの値を選択するために用いられる所定の合計欠陥の最大数に基づいて、前記検査システムによる前記走査の結果から、検出された前記欠陥のうちの一部を選択するように構成し、前記欠陥のうちの前記選択された一部についての情報を記憶するように構成したコンピュータシステムであって、前記情報は、前記一部における前記欠陥について決定される前記検出アルゴリズムの前記１つ以上の検査パラメータの値を含み、前記情報は、前記走査の後で前記ウェハの追加走査を行うことなしに前記検査レシピに用いられる前記検出アルゴリズムの前記１つ以上の検査パラメータの前記値を選択するために用いられる、コンピュータシステムと、
    を備えるシステム。

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