KR100810058B1 - 멀티-채널 데이터의 그래픽 표현을 이용하여 기판의표면에서 발생하는 결함을 분류하는 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

광학 스캐너로부터의 멀티-채널 결함 데이터와 같은, 데이터 포인트에 연관괸 3개 이상의 파라미터를 각각 갖는 데이터 포인트의 개체군이 3차원으로 표시되며, 데이터 포인트의 그룹이 식별된다. 경계면은 데이터 포인트의 그룹을 구분하기 위해 3차원 공간에 정의된다. 상이한 그룹은 상이한 데이터 분류 및 유형에 대응한다. 경계면에 기초한 분류 알고리즘이 정의된다. 결합 분류에 적용될 때에, 알고리즘은 결함의 분류를 위해 광학 스캐너에 이송될 수 있다. 데이터 포인트의 특정 그룹을 식별하기 위한 알고리즘은 2개 이상의 상이한 n차원 표현으로부터의 그룹화 규칙의 부울리안 조합으로서 정의될 수 있으며, 여기서 n은 각각의 표현에 대해 2 또는 3 중의 하나가 될 것이다.
결함 검출, 데이터 포인트, 개체군, 부울리안 조합, 2차원 투사

Description

멀티-채널 데이터의 그래픽 표현을 이용하여 기판의 표면에서 발생하는 결함을 분류하는 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR CLASSIFYING DEFECTS OCCURRING AT A SURFACE OF A SUBSTRATE USING GRAPHICAL REPRESENTATION OF MULTI-CHANNEL DATA}
본 발명은 집적회로의 제조에 사용된 실리콘 웨이퍼 등의 기판의 표면 상에서 또는 기판 표면 아래에서 발생하는 결함을 검출하고 분류하는데 적용할 수 있는, 데이터 포인트의 개체군을 분석 및 분류하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
실리콘 웨이퍼, 컴퓨터 디스크, 글래스 플레이트 등의 물품의 표면에 대하여 매우 작은 결함을 검출하기 위한 검사에 광학적 검사 기술이 점차적으로 널리 사용되고 있다. 다수의 응용분야에서, 이러한 광학적 검사 기술은 표면 상의 미립자, 표면에서의 피트(pit), 표면 아래의 보이드(void), 미세 스크래치, 표면 외부로의 결정성장 및 기타 유형의 결함을 검출할 수 있는 것이 바람직하다.
결함으로부터의 광의 산란에 기초한 광학적 검사 방법이 개발되어 표면 상의 결함 및 오염을 검출하여 맵핑(mapping)하는 수단으로서 수년 동안 이용되어 왔다. 이러한 방법의 대부분은 입자의 유형과 다른 결함을 구별하지 못하고, 단지 결함의 존재와 그 크기만을 검출할 수 있다.
그러나, 일부 응용분야에서는 다양한 유형의 가능한 결함을 서로 구별할 수 있는 것이 중요하게 될 수도 있다. 예컨대, 반도체 산업에서는 폴리싱 공정 후에 표면 상에 미립자를 갖는 것으로 판명되는 실리콘 웨이퍼는 국부적인 광-산란 발생을 제거하기 위해 추가로 클리닝 처리될 될 수도 있다. 그러나, 그 결함이 표면에서의 피트이거나 표면 아래의 보이드인 경우, 추가의 클리닝 공정은 이러한 결함에 있어서는 효율적이지 않을 것이다. 반도체 검사 시스템이 입자형의 결함과 비입자형의 결함을 구별할 수 없다면, 제거될 수 없는 결함을 갖는 일부 결함성 웨이퍼를 보수하려는 시도로 인해 필연적으로 시간과 자원이 불필요하게 늘어나게 것이다. 더욱이, 제조업체가 피트 또는 보이드와 같은 결함을 분류할 수 없다면, 통상적으로 웨이퍼를 형성하는 실리콘의 부피 성장(bulk manufacturing) 동안에 야기되는 피트 및 보이드의 발생 비율을 감소시키기 위해 적합한 단계를 취하기가 더욱 곤란하다. 또한, 어느 정도의 장애를 초래하지만 웨이퍼의 사용 가능성에 치명적이지는 않은 결함과 존재 자체가 웨이퍼를 사용 불가능하게 하거나 또는 웨이퍼의 사용 가능성에 심각한 지장을 주는 결함을 구별할 수 있는 것이 바람직하다.
유사하게, 패터닝 공정 후의 웨이퍼는 통상적으로 화학적-기계적 폴리싱(CMP) 처리에 후속하여 패터닝된 웨이퍼의 폴리싱된 표면에서의 표면 결함을 검출하기 위한 검사가 시행된다. CMP 처리 도중에, 간혹 웨이퍼의 산화물막 층에 미세 스크래치(예컨대, 0.25㎛ 폭 × 0.25㎛ 깊이 × 5㎛ 길이 정도)가 형성된다. 이것은 예컨대 외부 요소에 의한 폴리싱 패드의 오염에 의해 초래될 수 있다. 웨이퍼 표면 상의 이러한 스크래치와 미립자를 구별할 수 있어야 한다. 결함이 스크래치 인 것으로 식별될 수 있다면, 스크래치를 유발하는 요소를 제거하거나 감소시키기 위한 조정이 CMP 공정에 이루어질 수 있다.
그러므로, 웨이퍼 표면 상에, 웨이퍼 표면에, 또는 웨이퍼 표면 아래에서 발생하는 여러 유형의 결함을 정확하고 신뢰적으로 분류하는 성능은 중요한 장점이 될 것이라는 점은 자명하다. 결함을 식별하고 분류하는 한 가지 방식은 웨이퍼 표면에 존재하는 어떠한 결함이 웨이퍼 표면 위의 공간으로 광을 산란시키도록 집속 광의 빔으로 웨이퍼 표면을 때리는 단계를 수반한다. 결함의 재료 및/또는 결함의 기하학적 형상이 상이하면 지속적으로 상이한 방향으로 광을 산란시키며, 그러므로 산란된 광의 어떤 공간에서의 분포를 검출하여 검출된 분포를 기초로 결함을 분류할 수 있는 것으로 알려져 있다. 검출은 일반적으로 기판의 위 또는 아래의 공간에서 상이한 지점에 2개 이상의 분리된 광 수집기(light collector)를 위치시키는 단계를 수반하며, 이 때의 각각의 광 수집기는 수집된 광의 세기에 비례하는 신호를 발생하도록 동작할 수 있는 검출기에 연결된다. 간혹 광학적 검사 기기의 "채널"로서 지칭되는 여러 검출기로부터의 신호는 소정 결함에 어떠한 분류를 적용하는 것이 좋을지를 결정하기 위해 컴퓨터 분석된다.
이전의 분류 방식에서, 동일한 유형의 결함에 의해 공유되는 경향이 있는 산란기 패턴의 하나 이상의 특성을 결정하기 위해 다양한 기술이 채용되었다. 예컨대, 미국 특허 번호 제6,509,965호에 개시된 바와 같이, 입사광의 빔이 P-분극 광을 포함하고, 산란된 광의 강도가 산란 각도를 함수로 하여 도시될 때, 그 결과의 강도 분포가 전반적으로 미립자와 피트에 대하여 상이한 특징적 형상을 갖는 것으로 개시되어 있다. 이것에 대한 지식은 피트와 미립자를 구별하기 위해 특정 영역의 공간에 광 수집기를 위치시키기 위해 이용될 수 있다. 이러한 종래 방식의 단점은 채널 데이터를 제3군의 소프트웨어에 송출하고 그 후 수동 분석(예컨대, 원자력 현미경, 스캐닝 전자 현미경, 또는 광학 현미경을 이용하여)에 기초하여 분류 알고리즘을 생성하여야 할 필요성이 있거나, 또는 다양한 결함 유형의 채널 관계를 예측하기 위해 산란 동작의 이론적인 및/또는 실험적인 모델을 사용할 필요성이 있다는 점이다. 이러한 접근 방식은 완전히 충족시키지는 못한다. 수동 분석은 당연히 노력과 시간이 상당히 많이 소요되며, 그 모델은 그들에 대하여 이루어지는 가정이 양호할 때에만 성립된다.
그러므로, 본 발명 이전에는 보다 신뢰적이고 효율적인 결함 분류 방법 및 시스템이 요망되었다.
본 발명은, 일특징에서, 각각이 적어도 3개의 독립적인 파라미터에 연관되는 데이터 포인트의 개체군(population)을 분석 및 분류하고, 이 데이터 포인트의 개체군이 각각의 포인트에 연관된 파라미터를 선택된 좌표계에 표시함으로써 3차원의 그래픽으로 나타내지는 방법 및 시스템을 제공하며, 이로써 상기의 필요성을 해소하는 동시에 다른 장점을 달성할 수 있다. 그러므로, 좌표계에서의 각각의 데이터 포인트의 좌표는 그 포인트에 대한 3개의 파라미터의 크기를 함수로 하며, 각각의 파라미터의 크기는 각각의 데이터 포인트에 대하여 양, 음 또는 제로가 될 수 있다. 3차원 표현의 데이터 포인트의 적어도 하나의 차별적인 그룹이 식별되며, 각각의 차별적인 그룹을 나머지의 데이터 포인트의 개체군으로부터 분리하기 위해 3차원 표현에 하나 이상의 경계면이 형성된다. 간략한 도시 예로서, 상당한 수의 데이터 포인트가 대략 원통형상을 갖는 체적으로 클러스터링된다면, 포인트의 클러스터를 인캡슐레이션(encapsulation)하기 위해 원통형 경계면이 식별될 수 있다. 표시되는 3개의 파라미터는 3차원 공간의 특정 영역에서 서로 클러스터링되는 경향이 있는 데이터 포인트가 일부 적절한 특성을 공통적으로 공유하도록 선택된다. 이러한 양상에서, 하나 이상의 경계면은 하나 이상의 적합한 특성이 존재하는 3차원 공간의 하나 이상의 영역을 구분한다.
본 발명의 또 다른 특징에서, 2개 이상의 상이한 n-차원 표현(여기서, n은 2 또는 3이 가능하다)은 다양한 n-차원 표현에서의 하나 이상의 축에 대하여 하나 이상의 상이한 파라미터를 이용하여 동일한 데이터의 개체군에 대하여 표시될 수 있다. 데이터 포인트의 특정 그룹을 식별하기 위한 알고리즘은 2 이상의 상이한 n-차원 표현으로부터의 그룹화 규칙의 부울리안 조합으로서 정의될 수 있다.
본 발명은 스캐닝된 웨이퍼 또는 다른 기판으로부터 결함 데이터를 분류하는데 적용될 수 있으며, 이 때, 결함 데이터의 그래픽 표현은 결함을 분류하는 알고리즘을 정의하는데 이용된다. 본 발명의 일실시예에 따른 방법은 다음의 단계를 포함한다:
(a) 기판의 스캐닝으로부터 획득된 스캔 데이터를 나타내는 적어도 3개의 독립 파라미터를 각각 포함하는 데이터 포인트의 개체군을 생성하는 단계로서, 각각의 데이터 포인트가 상기 기판의 표면 상의 특정 위치에 대응하는 단계;
(b) 상기 데이터 포인트의 개체군을 3차원 표현으로 나타내는 단계로서, 상기 표현의 좌표계에서의 각각의 포인트의 좌표가 독립 파라미터의 중의 3개의 파라미터의 크기를 함수로 하는 단계;
(c) 3차원 표현에서 데이터 포인트의 하나 이상의 차별적인 그룹을 식별하는 단계; 및
(d) 하나 이상의 차별적인 그룹을 나머지의 데이터 포인트의 개체군과 분리하는 하나 이상의 경계면을 3차원 표현에 정의하는 단계로서, 상기 하나 이상의 경계면이 상이한 결함 유형을 구분하는 단계.
데이터 포인트는 3차원의 그래픽으로 디스플레이되는 것이 바람직하다. 예컨대, 기판의 단일 스캔을 채용하고 3개의 광 검출기를 갖는 간편한 광 검출기를 가정하면, 각각의 결함은 3개의 파라미터, 즉 3개의 검출기로부터의 신호의 크기를 발생할 것이다. 3차원 그래픽 디스플레이는 각각의 데이터 포인트를 3차원 좌표계에 표시함으로써 생성될 수 있으며, 여기서 한 축은 제1 검출기 신호의 크기를 나타내거나 이 크기로부터 구해지고, 다른 축은 제2 검출기 신호의 크기를 나타내거나 이 크기로부터 구해지며, 세번째 축은 제3 검출기 신호의 크기를 나타내거나 이 크기로부터 구해진다. 직교 좌표계, 극좌표계 등의 다양한 유형의 좌표계가 이용될 수 있다. 좌표축은 선형 눈금, 대수(logarithmic) 눈금 등의 다양한 유형의 눈금을 가질 수 있다. 더욱이, 플로팅하기 전에 하나 이상의 검출기 신호에 대해 수학적 연산이 수행될 수 있으며, 하나 이상의 좌표축에 대한 복합 파라미터를 구하기 위해 신호가 합성될 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예에서, 데이터의 3차원 그래픽 디스플레이가 이용 가능할 때, 조작자는 디스플레이된 데이터 포인트를 보고, 서로 클러스터링하는 경향이 있는 하나 이상의 포인트 그룹을 식별하며, 그 후 데이터 포인트의 일반적인 개체군으로부터 각각의 그룹을 구분하기 위해 하나 이상의 경계면을 작성한다.
다른 실시예에서, 하나 이상의 경계면의 적어도 하나의 예비 정의가 예컨대 데이터 포인트의 통계 분석에 기초하여 자동화될 수 있다. 자동화로 정의된 경계면(들)의 세분은 자동화로 생성된 경계면이 포함/배제하는 특정 그룹 내의 데이터를 포함/배제하도록 경계면 위치, 배향 및/또는 형상을 수정하기 위해 시각적 기술을 이용하여 수행될 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 데이터 포인트에 연관된 적어도 3개의 독립 파라미터를 각각 갖는 데이터 포인트의 개체군을 분석 및 분류하는 시스템은, 디스플레이 장치에 연결되고, 상기 데이터 포인트의 개체군을 상기 디스플레이 장치 상에 3차원 표현으로 그래픽으로 디스플레이하도록 동작 가능하며, 여기서 상기 표현의 좌표계에서의 각각의 포인트의 좌표가 독립 파라미터 중의 3개의 파라미터의 크기의 함수이고, 상기 데이터 포인트의 적어도 하나의 차별적인 그룹이 3차원 표현에 존재하는 컴퓨터; 및 상기 각각의 차별적인 그룹을 나머지의 데이터 포인트의 개체군과 분리하는 하나 이상의 경계면을 상기 3차원 표현에 정의하는 컴퓨터 수단을 포함한다.
일실시예에서, 상기 컴퓨터 수단은 그래픽 유저 인터페이스를 포함하며, 상기 그래픽 유저 인터페이스는 커서와 디스플레이 장치 상의 이 커서를 조작하도록 동작 가능한 입력 장치를 포함하며, 상기 그래픽 유저 인터페이스는 커서를 조작함으로써 영향받게 되는 상기 하나 이상의 경계면의 하나 이상의 위치, 배향 및 형상을 정의할 수 있도록 동작 가능하다. 예컨대, 상기 컴퓨터는 하나 이상의 소정 형상(예를들어, 원통형, 평면형, 구형, 원뿔형, 정육면체형 등)을 포함하여 프로그래밍되며, 상기 그래픽 유저 인터페이스는 커서를 조작함으로써 소정 형상 중의 하나를 경계면으로서 선택할 수 있도록 동작 가능하다. 예컨대, 상기 컴퓨터는 하나 이상의 소정 형상의 각각에 대하여 디스플레이 장치 상에 아이콘을 디스플레이하도록 동작 가능하며, 상기 그래픽 유저 인터페이스는 상기 소정 형상에 대응하는 아이콘 상에 커서를 위치시키고 이 아이콘을 디스플레이 장치 상의 3차원 표현 위로 드래그 앤드 드롭함으로써 소정 형상 중의 하나를 선택할 수 있도록 동작 가능하다. 그리고나서, 커서의 조작에 의해 또는 다른 수단에 의해 필요하다면 형상의 수정(예컨대, 확대, 축소, 하나 이상의 축에 대한 회전, 하나 이상의 축에 따른 평행 이동, 왜곡 등)이 수행될 수 있다.
컴퓨터는 조작자로 하여금 적어도 하나의 정의된 경계면을 고려한 결함 분류 알고리즘을 생성할 수 있도록 하기 위해 그래픽 유저 인터페이스와 함께 프로그래밍되는 것이 바람직하다. 간편한 예로서, 결함은 그 데이터 포인트가 정의된 경계 평면 위에(또는 아래에) 있다면 "A" 유형에 속하는 것으로서 분류되고, 이러한 평면 위에(또는 아래에) 있지 않다면 "A" 유형 이외의 것으로서 분류될 수도 있다. 알고리즘은 하나 이상의 경계면을 고려할 수 있다. 예컨대, 결함은 그 데이터 포인트가 2개의 정의된 경계면 사이에 또는 정의된 경계 원통 내에 있다면 'B" 유형에 속하는 것으로 분류하고, 그렇지 않다면 "B" 유형에 속하지 않는 것으로 분류될 수 있다. 다양한 다른 유형의 알고리즘이 작성될 수 있다. 더욱이, 전술한 바와 같이, 데이터 포인트의 특정 그룹을 식별하기 위한 알고리즘은 2개 이상의 상이한 n-차원 표현으로부터 그룹화 규칙의 부울리안 조합(Boolean combination)으로서 정의될 수 있으며, 여기서, n은 각각의 표현에 대하여 2 또는 3으로 될 수 있다.
본 발명의 방법 및 시스템은 또한 웨이퍼 "맵", 즉 웨이퍼가 나타내는 결함의 위치에 대응하는 위치에서 맵 상에 디스플레이된 기호를 갖는 스캔된 웨이퍼의 그래픽 표현, 을 작성하여 관찰하기 위해 사용될 수도 있다. 기호는 또한 결함의 속성을 상징하는 특성을 가질 수도 있으며, 예컨대, 하나의 기호 색상 또는 형상이 하나의 결함 유형을 상징하고, 또 다른 기호 색상 또는 형상이 또 다른 결함 유형을 상징하는 등으로 될 수 있다. 맵은 한 면씩 디스플레이될 수도 있고, 이와 달리 모든 웨이퍼에 대한 모든 결함을 보여주는 단일의 합성 맵을 생성하도록 중첩되거나, 또는 맵이 서로 떨어져 이격된 "스택" 화면으로 디스플레이될 수 있다.
특히 바람직한 실시예에서, 컴퓨터 및 디스플레이 장치는 데이터 포인트의 3차원 표현, 데이터 포인트를 보여주는 3-차원 표현의 2-차원 투영(총 3개), 및 모든 데이터 포인트를 보여주는 합성 맵을 동시에 디스플레이하도록 동작 가능하며, 예컨대, 이들 화면은 디스플레이 상에 나란히(side-by-side) 이루어질 수도 있고, 이와 달리 별도의 윈도우로 될 수도 있다. 그래픽 유저 인터페이스는 조작자가 다양한 화면의 임의 화면에서 데이터 포인트를 선택할 수 있도록(예컨대, 포인트 상에 커서를 위치시키고 마우스 버튼을 클릭함으로써) 동작 가능하며, 동일한 포인트가 다른 화면에서 강조된다. 컴퓨터는 선택된 데이터 포인트에 대한 결함 유형을 조작자가 입력할 수 있도록 하여, 각각의 데이터 포인트 그룹에 어떠한 결함 유형을 적용할지를 시스템에게 "가르쳐주도록" 프로그래밍되는 것이 바람직하다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따라 결함 데이터 포인트의 개체군의 3-차원 표현이 디스플레이되는 디스플레이 장치로부터의 스크린 샷을 도시하는 도면이다.
도 2는 도 1과 동일한 3차원 표현이 디스플레이되는 디스플레이 장치로부터의 스크린샷을 도시하며, 여기서 데이터 포인트의 그룹이 다른 데이터 포인트로부터의 그룹과 구분되도록 경계면 내에 인캡슐레이션되어 있으며, 또한 데이터 및 경계면의 2-차원 투영이 디스플레이되어 있는 도면이다.
도 3은 다른 평면형 경계면이 다양한 화면에 정의되는, 3차원 표현 및 2차원 투사가 디스플레이되는 디스플레이 장치로부터의 스크린샷을 도시하며, 또한 결함 데이터 포인트의 전부가 위치되는 합성 웨이퍼 맵을 나타내는 도면이다.
도 4는 3차원 및 2차원 투영 화면, 합성 맵, 및 웨이퍼 전부를 스택 형태로 보여주는 스택 형태의 웨이퍼 화면이 디스플레이되는 디스플레이 장치로부터의 스크린샷을 도시하는 도면이다.
도 5는 모든 결합 데이터 포인트의 텍스트 분류 개요와 함께 복수의 개별 웨이퍼 맵이 나란히 배열되어 디스플레이되는 디스플레이 장치로부터의 스크린샷을 도시하는 도면이다.
도 6은 본 발명의 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 시스템의 다이아그램도이다.
이하에서는 본 발명을 첨부 도면을 참조하여 보다 구체적으로 설명하며, 이 첨부 도면에는 본 발명의 실시예의 전체가 아닌 일부가 도시되어 있다. 실제로, 본 발명은 다수의 상이한 포맷으로 구체화될 수 있으며, 본 명세서에 설명된 실시예로 제한되어서는 안되며, 이들 실시예는 본 발명의 설명이 적용 가능한 합법적인 요건을 충족하도록 제공된다. 여러 도면에 걸쳐 유사한 구성요소에는 유사한 도면 부호가 부여되어 있다.
본 명세서에서 개시된 본 발명의 실시예는 광학적 검사 장치 또는 미국 특허 번호 제6,509,965호에 개시된 유형의 스캐너에 기초하여 설명되며, 상기 특허는 본 명세서에 참고자료로 통합된다. 스캐너는 레이저광 빔을 웨이퍼 표면 상에 경사진 입사각으로 지향시키도록 동작 가능하다. 스캐너는 산란된 광의 강도를 수집하여 측정하기 위해 3개의 검출기를 포함한다. 검출기는 웨이퍼 위의 공간의 전방 영역에 위치된 "전방" 검출기, 일반적으로 웨이퍼의 중앙에서 수직한 표면에 인접하여 배치된 "중앙" 검출기, 및 공간의 뒤쪽 영역에 위치된 "후방" 검출기를 포함한다. "전방" 및 "후방"은 입사광 빔이 발원하는 위치에 대하여 정의되는 것으로 이해될 수 있으며, 전방 검출기는 정반사된 빔이 웨이퍼 표면으로부터 이동하는 방향으로 산란되는 광, 즉 전방 산란 광을 검출하기 위해 위치된다. 후방 검출기는 전반적으로 정반사된 빔과 반대 방향으로 산란되는 광, 즉 후방 산란 광을 검출하도록 위치된다. 스캐너는 정반사된 광을 수집하기 위해 광 채널 검출기를 포함할 수 있다. 그러나, 본 발명은 이러한 특별한 스캐너 구성 또는 어떠한 다른 특별한 스캐 너 구성으로 제한되지 않음을 이해하여야 한다. 소정 결함이 궁극적으로는 적어도 3개의 독립적인 신호를 제공할 수 있다면, 다른 검출기 구성도 사용될 수 있다. 3개(또는 그 이상)의 신호는 다양한 방식으로 제공될 수 있으며, 이 방식으로 예로는 3개(또는 그 이상)의 검출기를 이용한 단일 스캔 방식, 2개 이상의 스캔에 연결된 3개 미만의 검출기(여기서, 스캔은 예컨대 광의 입사각, 광의 파장 및/또는 빔의 편광에 있어서 서로 상이하다)를 이용하는 방식 등이 있다.
스캐닝 프로세스는 일반적으로 웨이퍼 표면에 걸쳐 입사 빔을 스캐닝하는 단계, 및 데이터 포인트의 개체군을 생성하기 위해 검출기 신호를 주기적으로 샘플링하는 단계를 수반하며, 이 데이터 포인트의 각각은 웨이퍼 표면 상의 분리된 포인트를 나타내고, 다양한 검출기 신호의 크기를 특징으로 한다. 전술한 바와 같이, 스캐닝 프로세스는 각각의 포인트에 대하여 적어도 3개의 상이한 신호 크기를 제공하여야만 한다. 표면 상의 소정의 포인트에 대해, 결함이 존재하지 않는다면, 신호 크기는 제로가 되거나 또는 심지어는 무결함 지역으로부터 기대되는 "잡음"의 레벨에 있을 것이지만, 결함이 존재한다면, 하나 이상의 신호 크기가 비제로이고, 정상적인 잡음 레벨보다 실질적으로 더 크게 될 것이다. 본 발명에 따라, 이러한 비제로 신호 레벨을 갖는 모든 데이터 포인트가 분류를 위해 적어도 잠재적인 결함으로서 식별된다. 데이터(정상 잡음 레벨 이상이건 이하이건 간에 모든 신호 크기를 포함하는)가 검사 장치로부터 컴퓨터 시스템에 제공되어, 본 발명에 따라 이 데이터를 기초로 분류 알고리즘을 정의한다. 도 6에 도시된 바와 같이, 컴퓨터 시스템은 적어도 하나의 CPU 또는 프로세서(100), 데이터 저장 장치 또는 메모리 장치(110), 디스플레이 장치 또는 모니터(120), 및 하나 이상의 입력 장치(130)(예컨대, 키보드, 마우스 등)를 포함한다. 컴퓨터는 후술하는 바와 같은 그래픽 유저 인터페이스(GUI)(140)가 설치된다. 예시를 위해, GUI가 프로세서(100)와 분리된 것으로 도시되어 있지만, GUI는 프로세서의 하드웨어 및/또는 프로세서로 구현될 수 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 방법의 한 단계는 결함 데이터 포인트를 3차원 표현(10)으로 디스플레이 장치 상에 그래픽으로 디스플레이하는 단계이다. 도 1의 일례의 스크린샷은 전술한 바와 같이 전방, 중앙 및 후방 수집기를 갖는 광검출기 구성을 가정한다. 한 축(12)이 전방 검출기 신호 크기를 나타내고, 다른 축(14)이 중앙 검출기 신호 크기를 나타내며, 세번째 축(16)이 후방 검출기 신호 크기를 나타내는 직교 카디전 좌표계(orthogonal cartesian coordinate system)가 형성된다. 각각의 데이터 포인트는 이 3차원 좌표계에 표시된다. 이와 달리, 이 축이 수학적인 조합 또는 2개 이상의 검출기 신호 크기를 나타내거나, 데이터가 표시되기 전에 신호 크기가 다른 방식으로 수학적으로 연산될 수 있다. 이러한 구성의 목적은 우수한 데이터 분리와, 그 목적을 달성하는데 도움을 주는 어떠한 파라미터 및 눈금(예컨대, 선형 눈금, 대수 눈금 등)이 사용될 수 있도록 하는 것이다.
광검출기는 산란광(다크 채널 광) 또는 반사된/편향된 광(라이트 채널 광) 중의 하나를 검출할 수 있고, 다크 채널 광 검출 데이터 및/또는 라이트 채널 광 검출 데이터가 3차원 도시(plot)에 사용될 수 있다. 검출기 신호 크기에 추가하여, 테스트 일자, 테스트 시간, 스캔된 웨이퍼의 로트 번호, 웨이퍼 유형, 두께 혹은 평탄도 등의 표면 재료 성질, 또는 온도 혹은 속도 등의 프로세스 특성을 포함한 추가의 또는 상이한 파라미터가 표시될 수 있으며, 이러한 파라미터로는 기재된 것으로만 제한되지는 않는다.
다음으로, 3차원 표현(10) 상에서, 데이터 포인트의 클러스터 또는 그룹이 식별된다. 예컨대, 도 1에서는 상당한 수의 데이터 포인트가 비교적 큰 중앙 검출기 신호 크기(약 0.10 내지 약 0.30의 값을 갖는)를 특징으로 하는 공간의 적절히 정의된 영역에 클러스터되고, 그 영역의 적어도 하나의 실질적인 부분이 도 1에서는 좌측에서 우측으로 연장하는 전반적으로 원통형 구성을 갖는 것으로 관측될 수 있다. 또한, 제1 클러스터링의 좌측 끝에서 일반적으로 상향으로 연장하는 데이터 포인트의 클러스터링이 존재한다. 이들 클러스터에서의 데이터 포인트의 대표적인 샘플링에 적용된 독립적인 검증 기술을 통해, 이들 2개의 클러스터 내의 데이터 포인트의 거의 전부가 공통 결함 분류(일반적으로 A 유형으로 지칭될)에 속하는 것으로 판단될 수 있으며, 그에 따라 이들 포인트는 분류 목적 상 단일 그룹으로서 간주되어야 한다.
다음 단계는 공간의 다른 영역으로부터 이 그룹을 구분하기 위한 경계면을 작성하는 것이며, 이로써 경계에 의해 정해진 영역 내에 있는 어떠한 데이터 포인트도 A 유형 분류에 속하는 것으로서 분류될 수 있다. 다양한 유형의 경계면이 본 발명에 따라 정의될 수 있다. 도 2는 정의될 수 있는 한 유형의 경계면을 예시한다. 디스플레이 장치 상에, 3차원 표현(10)이 디스플레이되며, 3개의 좌표축의 각각의 방향을 따라 표현의 2차원 투영(18, 20, 22) 또한 디스플레이되는 것이 바람 직하다. 조작자는 3차원 공간 내의 원통형 경계면(24)을 정의하여, A 유형 분류에 속하는 데이터 포인트의 그룹을 인캡슐레이션한다. 경계면은 실제로 서로 연결된 2개의 상이한 원통 표면으로 구성된다. 컴퓨터의 그래픽 유저 인터페이스(140)는 이러한 경계면의 정의를 용이하게 하는 특정을 포함하는 것이 바람직하다. 예컨대, 도 2를 참조하면, GUI는 커서(150)(도 2)가 디스플레이 스크린 상에 디스플레이되도록 할 수 있으며, 이로써 입력 장치(예컨대, 마우스)를 이용하여 조작자에 의해 조작될 수 있다. GUI는 조작자로 하여금 아이콘(26a∼26c) 중의 선택된 아이콘 상에 커서를 위치시켜 이 아이콘을 선택(예컨대, 마우스 버튼을 클릭함으로써)하도록 할 수 있다. 바람직한 실시예에서, GUI는 조작자로 하여금 아이콘에 의해 표현된 경계 형상을 커서를 이용하여 3차원 표현(10) 상으로 "드래그 앤드 드롭"하도록 할 수 있게 한다. 조작자가 경계면을 데이터 포인트에 맞도록 잘라내는 것을 보조하기 위해 하나 이상의 경계면이 디스플레이 장치 상의 모든 화면(10, 18, 20, 22)에 동시에 디스플레이되는 것이 바람직하다.
GUI는 또한 3D 표시(10)에 삽입되어 있는 하나 이상의 경계면 상에 수행될 수 있는 특정한 연산 또는 수행될 수 있는 다른 연산에 대응하는 다른 아이콘(28)을 작성하는 것이 바람직하다. 예컨대, 아이콘 28a은 선택시에 조작자로 하여금 표시 화면(예컨대, 회전, 줌인(zoom in) 또는 줌아웃 등)을 조작하기 위해 3D 표시로 작업하도록 할 수 있다. 아이콘 28b은 조작자로 하여금 표시와 반대로 경계면으로 작업하도록 할 수 있다. 아이콘 28c는 이전의 조작을 되돌리기 위한 "실행취소(undo)"를 수행한다. 아이콘 28d는 경계면의 끝을 경계면의 반대측은 고정된 상 태로 유지하면서 이동되도록 경계면의 끝을 "고정한다(grab)". 아이콘 28e은 선택시에 선택된 경계면 아래의(또는 내부의) 데이터 포인트가 분류에 포함되도록 한다. 아이콘 28f는 선택시 선택된 경계면 위의(또는 외부의) 데이터 포인트가 분류에 포함되도록 한다. 아이콘 28g는 선택된 경계면을 삭제한다.
GUI는 또한 추가의 아이콘 및 조작을 포함한다. 예컨대, 아이콘 29a는 3D 표시가 상이한 관찰점에서 표시를 관측하기 위해 회전되도록 한다. 아이콘 29b는 작성된 경계면(들) 및 전술한 바와 같이 이들 경계면에 적용된 포함/배제 규칙에 기초하여 분류 알고리즘을 구축하게 한다. 예컨대, 2개의 경계 평면이 서로에 대해 평행하게 생성되고 이들 평면 사이의 데이터 포인트가 분류에 포함될 간단한 예에서, 아이콘 28e는 평면 중의 하나에 적용되고, 아이콘 28f는 다른 평면에 적용된다. 아이콘 29b의 선택은 2개의 평면에 대하여 2개의 규칙을 "and 연산"함으로써 알고리즘을 작성한다. 즉, 결함이 평면 중의 하나 아래에 있고 다른 평면에 대해서는 위에 있는 경우 그 결함은 분류에 포함된다. 알고리즘은 또한 "or" 부울리안 연산자를 포함하거나, "and" 또는 "or" 연산자 모두를 포함할 수 있다. 아이콘 29c는 데이터 포인트의 2개 이상의 별도의 개체군이 동일한 표시 상에 표시되도록 하는 "오버레이" 기능을 선택하며, 이것은 예컨대 상세히 후술되는 바와 같이 "세척 전" 및 "세척 후" 스캔 데이터 모두를 관측하는데 유용하게 될 수 있다. 아이콘 29d는 선택 시에 디스플레이를 소정의 디폴트 화면으로 리셋한다. 최종적으로, 아이콘 29e는 3D 표시와, 기호 색상, 경계면의 와이어 프레임 화면, 경계면의 반투명 화면 등과 같은 경계면의 여러 특징의 외형을 결정하도록 선택될 수 있는 드로 잉 옵션의 메뉴를 호출한다.
컴퓨터는 조작자에 의해 경계면(들)에 대해 이루어진 수정을 반영하기 위해 경계면(들)의 수학적 정의를 업데이트하도록 프로그래밍된다. 그러므로, 궁극적으로, 조작자는 식별되는 그룹 또는 분류 내의 데이터 포인트의 전부 또는 거의 전부를 구분하는 하나 이상의 경계면에 도달한다. 하나 이상의 경계면은 임의의 적합한 유형의 수학적 정의의 형태로 컴퓨터에 의해 저장된다.
도 3은 복수의 평면형 경계면(30)이 데이터 포인트 그룹을 구분하기 위해 정의되는 또 다른 가능한 경계면 정의를 예시하고 있다. 마찬가지로, 이 평면은 드래그 앤 드롭되어, 필요시 데이터를 적합하게 맞추도록 수정될 수 있는 것이 바람직하다. 도 3은 또한 컴퓨터가 웨이퍼 합성 맵(32)을 디스플레이하도록 또 다른 디스플레이 모드로 동작 가능한 것이 바람직하다는 것을 예시한다. 합성 맵은 각각의 결함이 웨이퍼에 대하여 정확한 위치에서 기호에 의해 보여지게 되는, 하나 위에 다른 하나가 겹쳐진 복수의 스캔된 웨이퍼의 그래픽 표현이다. 기호는 상이한 결함 분류 또는 결함이나 이러한 결함을 검출한 스캔의 다른 특성에 대응하는 상이한 색상 및/또는 상이한 형상이 될 수 있다. 컴퓨터 및 GUI는 또한 조작자로 하여금 합성 맵과 같은 한 화면 상의 임의의 데이터 포인트(들)를 선택할 수 있도록(마우스 커서를 위치시켜 클릭함으로써와 같이) 동작 가능하며, 데이터 포인트(들)는 그 화면에서뿐만 아니라 3D 표시(10) 및 2D 투사 화면(18, 20, 22) 등의 다른 화면에서 강조된다.
도 3에 도시된 바와 같이, 컴퓨터는 또한 3D 표시(10) 상에 정의된 경계면에 대응하는 "빈 데피니션(bin definition)"으로 지칭되는 분류 알고리즘을 디스플레이 윈도우(34)에 디스플레이하도록 동작 가능하다. 전술한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 데이터의 특정 분류를 위한 알고리즘은 단일 표시의 사용으로 제한되지 않고, 2개 이상의 표시에 기초할 수도 있다. 2개 이상의 표시는 n-차원이 될 수 있으며, 여기서 n은 2 또는 3 중의 하나이다. 2개 이상의 표시는 전체가 동일한 n값을 가질 필요가 없으며, 그러므로, 예컨대 하나 이상의 3D 표시가 하나 이상의 2D 표시와 함께 사용될 수 있으며, 이와 달리, 표시의 전부가 동일한 n 값(2 또는 3 중의 하나)을 가질 수도 있다. 예컨대, 도 3의 도시된 예에서, 디스플레이 윈도우(34)에서는 분류 알고리즘이 자신의 축에 대하여 상이한 파라미터를 갖는 3개의 상이한 3D로부터 분류 규칙의 부울리안 조합(이 특정 예에서는 "and" 연산으로)으로서 작성된다. 각각의 표시에 대하여, 하나 이상의 경계면이 특정 데이터 그룹을 구분하기 위해 전술된 바와 같이 정의된다. 각각의 표시에 대해 경계면(들)에 의해 그와 같이 형성된 "규칙"은 적합한 분류 알고리즘에 도달하기 위해 적합한 부울리안 연산자와 조합된다.
분류에 사용된 하나 이상의 표시가 2D 표시이면, 데이터 포인트 그룹을 구분하기 위해 표면보다는 경계 곡선(들) 또는 경계선(들)이 채용된다.
도 4에 도시된 또 다른 디스플레이 모드에서, 컴퓨터는 기호에 의해 결함이 나타내진 한 웨이퍼 위에 다른 한 웨이퍼가 적층된 형태로 모든 스캔된 웨이퍼를 나타내는 "스택 형태의 웨이퍼" 화면(36)을 디스플레이하도록 동작 가능한 것이 바람직하다. 웨이퍼 맵을 또 다른 디스플레이 모드로 관찰하는 또 다른 방법이 도 5 에 도시되어 있으며, 이 도면에는 개개의 웨이퍼 맵(38)의 전부가 나란히 배열되어 도시되어 있다. 이 디스플레이 모드는 또한 모든 결함 또는 선택된 결함의 텍스트 개요 또는 통계를 나열하는 윈도우(40)를 포함할 수 있다.
컴퓨터 및 GUI는 사용자가 화면(10, 18, 20, 22, 32, 36, 38) 중의 임의의 화면에서 특정 결함 데이터 포인트를 선택하여(예컨대, 데이터 포인트 상에 커서를 위치시켜 클릭함으로써), 그 결함 데이터 포인트에 대하여 결함 유형을 입력할 수 있도록 프로그래밍되는 것이 바람직하다. 이러한 방식으로, 본 시스템은 어느 결함 유형을 그 포인트에 적용하는지를 알려주며, 입력된 결함 유형은 선택된 데이터 포인트에 연관된 다른 정보와 함께 메모리에 저장된다. 본 시스템은 3차원 공간의 일부의 상이한 지역의 각각에서의 포인트에 대한 결함 유형을 알려줄 수 있다. 따라서, 후속하여 스캔된 웨이퍼로부터의 데이터 포인트가 분류 알고리즘에 의해 정의된 바와 같은 여러 영역에 있을 때, 각각의 포인트에 가장 적용하기 좋은 결함 유형이 결정될 수 있다.
하나 이상의 표시에서의 경계면에 기초한 적합한 분류 알고리즘이 웨이퍼 스캔 데이터의 세트에 대하여 정의될 때, 그 알로리즘은 시스템의 컴퓨터에서 검사 장치에 연관된 컴퓨터로 "반출"될 수 있다. 검사 장치에서 스캔되는 웨이퍼 세트 상에서 검출된 결함은 데이터 포인트가 경계면에 대하여 어디에 존재하는지를 결정하기 위해, 즉 각각의 데이터 포인트가 분류 알고리즘에 기초하여 어떠한 "빈(bin)(분류)"에 존재하는지를 결정하기 위해 검사 장치의 컴퓨터에 의해 분석된다. 검사 장치의 컴퓨터는 도 5의 윈도우(40)에 도시된 바와 같이 결함에 대한 통계를 유지할 수 있다. 이 통계는 예컨대 전체 결함이 얼마나 많이 존재하는지, 정의된 알고리즘을 이용하여 몇 퍼센트의 결함이 성공적으로 분류되는지 등의 추적을 유지할 수 있다. 컴퓨터는 또한 결함을 "세척 전" 및 "세척 후" 결함으로 나눌 수 있다. 즉, 웨이퍼가 세척 공정에 놓이기 전에 어느 결함이 존재하는지와 세척 공정 후에 어느 결함이 존재하는지(즉, 웨이퍼가 세척 전과 세척 후 모두에서 스캔될 것이다)를 알 수 있다. 추가로, 컴퓨터는 세척 전에 결함이 위치되는 곳과, 세척 후에 결함이 위치되는 곳을 추적할 수 있으며, 컴퓨터는 세척 전 결함의 어느 것이 세척 후 결함과 동일한 위치에 대응하는지를 결정할 수 있으며, 이들 결함은 세척 전 결함과 동일한 위치를 갖는 세척 후 결함이 실제로는 세척 공정에 의해 영향을 받지 않는 상당히 동일한 결함이라는 가정 하에서 "매칭된" 결함으로서 지칭된다. 반대로, "비매칭된" 결함은 동일한 위치를 갖는 세척 전 결함이 없는 세척 후 결함이거나, 또는 동일한 위치를 갖는 세척 후 결함이 없는 세척 전 결함이다.
본 발명은 또한 제1 스캐너 구성(예컨대, 제1 입사각에서의 P-편광된 광)을 이용하여 스캔되고, 또한 적어도 하나의 제2 스캐너 구성(예컨대, 제1 입사각에서의 S-편광된 광, 제1 입사각에서의 45도 편광된 광, 제2 입사각에서의 P-편광된 광 등)을 이용하여 스캔되는(제1 스캔에 관련하여 순차적으로 또는 동시에) 멀티-스캔 시스템에 적용될 수도 있다. 제1(1차) 스캔은 한 세트의 결함 데이터를 생성하고, 제2(2차) 스캔은 또 다른 세트의 결함 데이터를 생성한다. 세척 전 및 세척 후 결함 간에 매칭이 행해질 수 있는 것과 같이, 1차 결함 데이터 포인트와 2차 결함 데이터 포인트 간에 유사한 매칭이 행해질 수 있다.
전술한 설명은 데이터 포인트 그룹의 식별이 조작자에 의해 시각적으로 수행되는 것으로 가정하였다. 그러나, 본 발명은 이러한 시각적 기술로 제한되지 않는다. 적어도 데이터 포인트 그룹의 예비 식별 및 경계면의 정의는 예컨대 데이터의 통계적 분석을 이용하여 컴퓨터에 의해 수행될 수 있다. 자동화로 생성된 경계면은 전술한 것과 유사한 방식으로 조작자에 의해 수정될 수 있다.
이와 달리, 데이터 포인트 밀도 또는 클러스터링이 높은 지역을 식별하기 위해 데이터에 밀도 인식 처리가 적용될 수 있으며, 컴퓨터는 식별된 클러스터에 기초하여 예비 경계면을 생성할 수 있다.
전술한 바와 같이, 컴퓨터는 기호에 의해 결함이 나타내진 한 웨이퍼 상에 또 다른 웨이퍼가 다소 이격되어 적층된 형태로 모든 스캔된 웨이퍼 맵이 나타내어져 있는 "스택 형태로 적층된" 웨이퍼 화면(36)(도 4)을 디스플레이하도록 동작될 수 있다. 적층된 화면은 복수의 웨이퍼 중에서 특정 결함 유형에 있어서의 패턴 또는 추세(trend)를 보여주는데 장점을 가질 것이다. 일례로서, 복수의 실리콘 웨이퍼가 모두 동일한 실리콘 인고트(ingot) 또는 보울(boule)로부터 절단되고, 그 웨이퍼가 보울 내의 어디에서 절단되는지를 알 수 있도록 후속 스캐닝 및 공정 동안 여러 웨이퍼가 추적되는 것으로 가정한다. 스택 형태로 적층된 웨이퍼 화면은 웨이퍼가 보울로부터 절단되는 순서와 동일한 순서로 웨이퍼가 있도록 디스플레이될 수 있다. 그러므로, 다른 결함 유형과 구별할 수 있도록 하는(예컨대, 색상, 형상 및/또는 크기에 있어서) 기호에 의하여, 원래의 보울 내의 결함에 기인한 하나 이상의 결함 유형이 여러 웨이퍼 맵 상에 표현될 수 있다. 이것은 결함 유형이 보울을 통해 어떻게 전파되는지에 대한 시각적인 묘사를 제공할 수 있다.
이와 달리, 웨이퍼 결함을 표현하는 기호는 온도 변화 또는 실리콘 보울이 형성되거나 "견인되는" 속도와 같은 특정한 공정 특성을 강조하기 위하여 색상을 갖거나, 다른 형상으로 되거나 및/또는 다른 크기로 될 수 있다. 이러한 점에서, 견인 속도에 기초하여, 각각의 웨이퍼에 대응하는 보울 형성 동안의 상대 시간을 추적할 수 있으며, 이러한 상대 시간은 웨이퍼에 대한 데이터 포인트의 각각에 연관될 수 있다. 이러한 방식으로, 예컨대 웨이퍼의 형성의 상대 시간에 기초하여 웨이퍼 맵 중의 선택된 맵을 디스플레이할 수 있고, 및/또는 형성의 상대 시간에 기초하여 디스플레이된 맵의 순서를 정할 수 있다.
전술한 설명 및 관련 도면을 통해 제공된 교시를 이용하여 본 발명의 당업자에 의한 본 발명의 다수의 수정 및 다른 실시예가 가능하다. 따라서, 본 발명은 개시된 특정의 실시예로 제한되지 않으며, 이러한 수정 및 다른 실시예는 첨부된 청구범위의 사상 내에 포함되는 것이다. 본 명세서에서 특정의 용어를 사용하고 있지만, 이들 용어는 제한을 목적으로 하는 것이 아니라 포괄적인 의미로 사용된 것이다.

Claims (50)

  1. 기판 상의 결함을 식별하기 위한 기판의 스캐닝으로부터 획득된 스캔 데이터를 나타내는 데이터 포인트의 개체군을 분석 및 분류하는 방법으로서, 상기 데이터 포인트의 각각이 그와 연관된 3개 이상의 독립 파라미터를 갖는, 데이터 포인트의 개체군을 분석 및 분류하는 방법에 있어서,
    프로그래밍된 컴퓨터로 하여금, 각각의 데이터 포인트에 연관된 3개의 파라미터를 선택된 좌표계에 표시함으로써 상기 데이터 포인트의 개체군을 디스플레이 장치 상에 제1의 3차원 표현으로 그래픽적으로 나타내도록 하는 단계로서, 상기 표시되는 3개의 파라미터는, 3차원 공간의 특정 영역에 함께 클러스터링하는 경향이 있는 데이터 포인트가 적합한 특성을 공통적으로 공유하도록 하는 방식으로 선택되는, 단계;
    상기 제1의 3차원 표현에서 데이터 포인트의 차별적인 그룹을 식별하는 단계;
    상기 차별적인 그룹을 나머지의 데이터 포인트의 개체군과 분리하도록 제1의 3차원 표현에서 하나 이상의 경계면을 정의하기 위해 컴퓨터 및 디스플레이 장치에 연결된 그래픽 유저 인터페이스를 조작하는 단계;
    컴퓨터로 하여금, 상기 데이터 포인트의 개체군을 상기 디스플레이 장치 상에 제2의 3차원 표현으로 그래픽적으로 나타내도록 하는 단계로서, 상기 제2의 3차원 표현에 표시된 3개의 파라미터 중의 적어도 하나가 제1의 3차원 표현에서 표시된 3개의 파라미터와 상이하게 되는, 단계;
    상기 제2의 3차원 표현에서 데이터 포인트의 상기 차별적인 그룹을 식별하는 단계;
    상기 차별적인 그룹을 나머지의 데이터 포인트의 개체군과 분리하도록 상기 제2의 3차원 표현에서 하나 이상의 경계면을 정의하기 위해 상기 그래픽 유저 인터페이스를 조작하는 단계; 및
    컴퓨터로 하여금, 상기 제1의 3차원 표현 및 제2의 3차원 표현으로부터의 경계면 정의의 부울리안 조합(Boolean combination)에 따라 상기 차별적인 그룹을 나머지의 데이터 포인트의 개체군과 분리하기 위한 알고리즘을 작성하도록 하는 단계
    를 포함하는 데이터 포인트의 개체군을 분석 및 분류하는 방법.
  2. 기판의 표면 상에서 발생하는 결함을 분류하는 방법에 있어서,
    (a) 데이터 포인트의 각각이 기판의 스캐닝으로부터 획득된 스캔 데이터를 나타내는 적어도 3개의 독립 파라미터를 포함하고, 이 데이터 포인트의 각각이 기판의 표면 상의 특정 위치에 대응하는, 데이터 포인트의 개체군을 생성하고, 상기 데이터 포인트의 개체군을 프로그래밍된 컴퓨터에 연결된 저장 장치에 저장하는 단계;
    (b) 상기 컴퓨터로 하여금, 데이터 포인트의 개체군을 3차원 표현으로 그래픽적으로 나타내도록 하는 단계로서, 상기 3차원 표현의 좌표계에서의 각각의 데이터 포인트의 좌표가 상기 독립 파라미터 중의 적어도 3개의 파라미터의 크기의 함수인, 단계;
    (c) 상기 3차원 표현에서 데이터 포인트의 하나 이상의 차별적인 그룹을 식별하는 단계; 및
    (d) 상기 하나 이상의 차별적인 그룹을 나머지의 데이터 포인트의 개체군과 분리하는 하나 이상의 경계면을 상기 3차원 표현에 정의하기 위해 상기 컴퓨터에 연결된 그래픽 유저 인터페이스를 조작하는 단계
    를 포함하며,
    상기 하나 이상의 경계면은 상이한 결함 유형을 구분짓고, 상기 그래픽 유저 인터페이스는 커서와 디스플레이 장치 상의 이 커서를 조작하도록 동작 가능한 입력 장치를 포함하고, 상기 컴퓨터는 복수의 소정 형상을 포함하도록 프로그래밍되고, 상기 그래픽 유저 인터페이스는 커서를 조작함으로써 상기 소정 형상 중의 하나를 경계면으로서 선택할 수 있도록 동작 가능한, 기판의 표면에서 발생하는 결함의 분류 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 컴퓨터는 소정 형상의 각각에 대하여 디스플레이 장치 상에 아이콘을 디스플레이하며, 상기 그래픽 유저 인터페이스는 상기 소정 형상에 대응하는 아이콘 상에 커서를 위치시키고 그 아이콘을 상기 디스플레이 장치 상의 3차원 표현 상으로 드래그 앤드 드롭함으로써 소정 형상 중의 하나를 선택할 수 있도록 동작 가능하며, 여기서 상기 소정 형상 중의 한 형상의 선택은 상기 커서를 상기 소정 형상에 대응하는 아이콘 상에 위치시키는 단계와, 그 아이콘을 상기 디스플레이 장치 상의 3차원 표현 상으로 드래그 앤드 드롭하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기판의 표면에서 발생하는 결함의 분류 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 (a) 및 (b) 단계는 복수의 기판의 각각에 대하여 수행되며, 소정 좌표계에 대한 각각의 기판 상의 각각의 결함의 위치 좌표는 저장 장치에 저장되고,
    상기 컴퓨터로 하여금 각각의 맵 상의 기호가 결함의 위치를 나타내는 각각의 기판의 맵을 디스플레이 장치 상에 그래픽적으로 나타내도록 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기판의 표면에서 발생하는 결함의 분류 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 컴퓨터는 기판의 맵이 상기 디스플레이 장치 상에 나란히 디스플레이되도록 하는 것을 특징으로 하는 기판의 표면에서 발생하는 결함의 분류 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 컴퓨터는 모든 기판에 대한 모든 결함을 보여주는 단일의 합성 맵을 디스플레이하기 위해 상기 기판의 맵이 서로 중첩되어 디스플레이되도록 하는 것을 특징으로 하는 기판의 표면에서 발생하는 결함의 분류 방법.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 컴퓨터는 상기 기판의 맵을 스택(stack) 형태로 서로 이격되어 배열한 형태로 표시하는 스택 형태의 화면으로 상기 기판의 맵이 디스플레이되도록 하는 것을 특징으로 하는 기판의 표면에서 발생하는 결함의 분류 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 그래픽 유저 인터페이스는 스택 형태의 화면이 디스플레이 장치 상에서 회전될 수 있도록 동작 가능하며, 결함의 시각적인 식별을 용이하게 하도록 상기 디스플레이 장치 상의 스택 형태의 화면을 회전시키기 위해 상기 그래픽 유저 인터페이스를 조작하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기판의 표면에서 발생하는 결함의 분류 방법.
  9. 제2항에 있어서,
    상기 (a) 및 (b) 단계는 기판에 대한 세척 공정 이전에 기판에 대하여 수행되며, 소정 좌표계에 대한 기판 상의 각각의 결함의 위치 좌표가 결정되고, 스캔 데이터 및 위치 좌표가 데이터 포인트의 세척 전 개체군으로서 상기 저장 장치에 저장되며, 그리고나서 상기 (a) 및 (b) 단계가 세척 공정에 후속하여 기판에 대해 반복되며, 데이터 포인트의 세척 후 개체군이 생성되어 상기 저장 장치에 저장되며,
    (e) 상기 컴퓨터로 하여금 기판의 상기 세척 전 개체군과 상기 세척 후 개체군을 비교하도록 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기판의 표면에서 발생하는 결함의 분류 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 (e) 단계는 상기 컴퓨터로 하여금 세척 전 개체군에 의해 표현된 결함의 위치를 세척 후 개체군에 의해 표현된 결함의 위치와 비교하도록 하여, 상기 세척 전 개체군과 상기 세척 후 개체군에 있어서 각각의 결함의 위치가 동일한 각각의 결함을 매칭된 결함으로서 식별하고, 상기 세척 전 개체군과 상기 세척 후 개체군 중의 한 개체군에서의 각각의 결함의 위치가 상기 세척 전 개체군과 상기 세척 후 개체군 중의 다른 개체군에서는 발생하지 않는 각각의 결함을 비매칭된 결함으로서 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기판의 표면에서 발생하는 결함의 분류 방법.
  11. 제2항에 있어서,
    상기 컴퓨터로 하여금 적어도 하나의 경계면을 2차원으로 투영하여 데이터 포인트와 함께 상기 디스플레이 장치 상에 그래픽적으로 디스플레이하도록 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기판의 표면에서 발생하는 결함의 분류 방법.
  12. 제2항에 있어서,
    상기 컴퓨터로 하여금 복수의 경계면을 2차원으로 투영하여 데이터 포인트와 함께 상기 디스플레이 장치 상에 그래픽적으로 디스플레이하도록 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기판의 표면에서 발생하는 결함의 분류 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 경계면 및 데이터 포인트는 복수의 2차원으로 투영하여 디스플레이되는 것을 특징으로 하는 기판의 표면에서 발생하는 결함의 분류 방법.
  14. 데이터 포인트에 연관된 적어도 3개의 독립 파라미터를 각각 갖는 데이터 포인트의 개체군을 분석 및 분류하는 시스템에 있어서,
    디스플레이 장치에 연결되고, 상기 데이터 포인트의 개체군을 상기 디스플레이 장치 상에 3차원 표현으로 그래픽적으로 디스플레이하도록 동작 가능한 컴퓨터로서, 여기서 상기 3차원 표현의 좌표계에서의 각각의 포인트의 좌표가 독립 파라미터 중의 3개의 파라미터의 크기의 함수이고, 상기 데이터 포인트의 적어도 하나의 차별적인 그룹이 상기 3차원 표현에 존재하도록 프로그램된, 컴퓨터; 및
    상기 각각의 차별적인 그룹을 나머지의 데이터 포인트의 개체군과 분리하는 하나 이상의 경계면을 상기 3차원 표현에 정의하며, 커서와 디스플레이 장치 상의 이 커서를 조작하도록 동작 가능한 입력 장치를 포함하는 그래픽 유저 인터페이스를 구비하며, 상기 그래픽 유저 인터페이스는 커서를 조작함으로써 영향받게 되는 상기 하나 이상의 경계면의 하나 이상의 위치, 배향 및 형상을 정의할 수 있도록 동작 가능한, 컴퓨터 수단
    을 포함하며,
    상기 컴퓨터에서의 상기 3차원 표현은 복수의 소정 형상을 가지도록 프로그래밍되며, 상기 그래픽 유저 인터페이스는 커서를 조작함으로써 상기 소정 형상 중의 하나를 경계면으로서 선택할 수 있도록 동작 가능한,
    데이터 포인트의 개체군을 분석 및 분류하는 시스템.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 컴퓨터는 복수의 소정 형상의 각각에 대하여 상기 디스플레이 장치 상에 아이콘을 디스플레이하도록 동작 가능하며, 상기 그래픽 유저 인터페이스는 상기 소정 형상에 대응하는 아이콘 상에 커서를 위치시키고 그 아이콘을 상기 디스플레이 장치 상의 3차원 표현 상으로 드래그 앤 드롭함으로써 상기 소정 형상 중의 하나를 선택할 수 있도록 동작 가능한 것을 특징으로 하는 데이터 포인트의 개체군을 분석 및 분류하는 시스템.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 컴퓨터에서 프로그래밍된 복수의 소정 형상은 평면을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 포인트의 개체군을 분석 및 분류하는 시스템.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 컴퓨터에서 프로그래밍된 복수의 소정 형상은 3차원 표면을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 포인트의 개체군을 분석 및 분류하는 시스템.
  18. 제14항에 있어서,
    복수의 기판의 각각에서 발생하는 결함에 대한 데이터를 분석하도록 구성되며, 상기 각각의 기판은 상기 기판 상의 결함의 특성 및 위치를 나타내고 있는 데이터 포인트의 관련 개체군을 갖고, 상기 컴퓨터는 각각의 맵 상의 기호가 결함의 위치를 나타내고 있는 각각의 기판의 맵을 상기 디스플레이 장치 상에 그래픽적으로 나타내도록 프로그래밍되는 것을 특징으로 하는 데이터 포인트의 개체군을 분석 및 분류하는 시스템.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 컴퓨터는 상기 맵을 상기 디스플레이 장치 상에 나란히 디스플레이하도록 프로그래밍되는 것을 특징으로 하는 데이터 포인트의 개체군을 분석 및 분류하는 시스템.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 컴퓨터는 모든 기판에 대하여 모든 결함을 보여주는 단일의 합성 맵을 디스플레이하도록 맵을 서로 중첩하여 디스플레이하도록 프로그래밍되는 것을 특징으로 하는 데이터 포인트의 개체군을 분석 및 분류하는 시스템.
  21. 제18항에 있어서,
    상기 컴퓨터는 상기 디스플레이 장치가 적어도 하나의 경계면을 2차원으로 투영하여 데이터 포인트와 함께 그래픽적으로 디스플레이하도록 프로그래밍되는 것을 특징으로 하는 데이터 포인트의 개체군을 분석 및 분류하는 시스템.
  22. 제18항에 있어서,
    상기 컴퓨터는 상기 디스플레이 장치가 복수의 경계면을 2차원으로 투영하여 데이터 포인트와 함께 그래픽으로 디스플레이하도록 프로그래밍되는 것을 특징으로 하는 데이터 포인트의 개체군을 분석 및 분류하는 시스템.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 컴퓨터는 상기 디스플레이 장치가 복수의 상이한 2차원 투영으로 경계면 및 데이터 포인트를 디스플레이하도록 프로그래밍되는 것을 특징으로 하는 데이터 포인트의 개체군을 분석 및 분류하는 시스템.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109959666A (zh) * 2019-04-11 2019-07-02 京东方科技集团股份有限公司 一种阵列基板缺陷判定方法、处理器及判定***

Families Citing this family (38)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI225674B (en) * 2003-09-03 2004-12-21 Powerchip Semiconductor Corp Method of defect root cause analysis
US9750425B2 (en) * 2004-03-23 2017-09-05 Dune Medical Devices Ltd. Graphical user interfaces (GUI), methods and apparatus for data presentation
US7540866B2 (en) * 2004-06-04 2009-06-02 Stereotaxis, Inc. User interface for remote control of medical devices
US7557910B2 (en) 2004-12-19 2009-07-07 Kla-Tencor Corporation System and method for controlling a beam source in a workpiece surface inspection system
US7627162B2 (en) * 2005-01-31 2009-12-01 Mitutoyo Corporation Enhanced video metrology tool
US8284394B2 (en) * 2006-02-09 2012-10-09 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for determining a characteristic of a wafer
DE102006042956B4 (de) * 2006-04-07 2009-10-01 Vistec Semiconductor Systems Gmbh Verfahren zur optischen Inspektion und Visualisierung der von scheibenförmigen Objekten gewonnenen optischen Messwerte
WO2008001922A1 (fr) * 2006-06-27 2008-01-03 Nec Corporation Procédé, système et programme d'analyse d'enroulement de carte ou de composant électronique
US7705331B1 (en) 2006-06-29 2010-04-27 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for providing illumination of a specimen for a process performed on the specimen
US20080024772A1 (en) * 2006-07-26 2008-01-31 Seagate Technology Llc Particle removal tool with integrated defect detection/analysis capability
US8611639B2 (en) * 2007-07-30 2013-12-17 Kla-Tencor Technologies Corp Semiconductor device property extraction, generation, visualization, and monitoring methods
US7912658B2 (en) * 2008-05-28 2011-03-22 Kla-Tencor Corp. Systems and methods for determining two or more characteristics of a wafer
KR101647010B1 (ko) * 2008-06-19 2016-08-10 케이엘에이-텐코어 코오포레이션 웨이퍼의 하나 이상의 특성들을 결정하기 위한 컴퓨터-구현 방법들, 컴퓨터-판독 가능 매체, 및 시스템들
US8269960B2 (en) * 2008-07-24 2012-09-18 Kla-Tencor Corp. Computer-implemented methods for inspecting and/or classifying a wafer
US8223327B2 (en) 2009-01-26 2012-07-17 Kla-Tencor Corp. Systems and methods for detecting defects on a wafer
US8605275B2 (en) 2009-01-26 2013-12-10 Kla-Tencor Corp. Detecting defects on a wafer
US8340801B2 (en) * 2009-12-29 2012-12-25 Memc Electronic Materials, Inc. Systems for generating representations of flatness defects on wafers
US8165706B2 (en) * 2009-12-29 2012-04-24 Memc Electronic Materials, Inc. Methods for generating representations of flatness defects on wafers
US8205173B2 (en) * 2010-06-17 2012-06-19 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. Physical failure analysis guiding methods
IN2014CN03902A (ko) * 2011-12-15 2015-09-04 Essilor Int
US10599944B2 (en) * 2012-05-08 2020-03-24 Kla-Tencor Corporation Visual feedback for inspection algorithms and filters
KR102029055B1 (ko) * 2013-02-08 2019-10-07 삼성전자주식회사 고차원 데이터의 시각화 방법 및 장치
US9008410B2 (en) 2013-03-13 2015-04-14 Kla-Tencor Corporation Single die inspection on a dark field inspection tool
TWI483216B (zh) * 2013-08-16 2015-05-01 Nat Univ Tsing Hua 晶圓圖之分析系統及其分析方法
JP6420976B2 (ja) * 2014-06-26 2018-11-07 アズビル株式会社 粒子検出装置及び粒子の検出方法
US20160266198A1 (en) * 2014-09-15 2016-09-15 Kwun Jong Chen Method for ic testing bigdata analysis option value analysis
EP3271896A1 (en) * 2015-03-17 2018-01-24 General Electric Company Method and device for displaying a two-dimensional image of a viewed object simultaneously with an image depicting the three-dimensional geometry of the viewed object
KR101959619B1 (ko) * 2017-02-23 2019-07-02 에스케이 주식회사 반도체 결함 시각화 방법 및 시스템
US11060980B2 (en) * 2017-11-29 2021-07-13 Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. Broadband wafer defect detection
AU2018383763A1 (en) 2017-12-12 2020-07-09 VFD Consulting, Inc. Reference interval generation
US11010449B1 (en) * 2017-12-12 2021-05-18 VFD Consulting, Inc. Multi-dimensional data analysis and database generation
US10580615B2 (en) * 2018-03-06 2020-03-03 Globalfoundries Inc. System and method for performing failure analysis using virtual three-dimensional imaging
CN108846099A (zh) * 2018-06-15 2018-11-20 武汉智图科技有限责任公司 一种出版级地图自动制图的方法
CN108917595A (zh) * 2018-06-19 2018-11-30 杭州蓝蜓科技有限公司 基于机器视觉的玻璃在线检测装置
JP7443244B2 (ja) * 2018-11-07 2024-03-05 株式会社東芝 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
WO2020224612A1 (zh) * 2019-05-07 2020-11-12 徐州鑫晶半导体科技有限公司 自动侦测并卡控晶圆上缺陷的方法和***
JP7355299B2 (ja) * 2019-06-14 2023-10-03 Awl株式会社 学習用データセット生成システム、学習サーバ、及び学習用データセット生成プログラム
IT202200011345A1 (it) 2022-05-30 2023-11-30 Sacmi Metodo e sistema per eseguire un controllo di qualità di oggetti in un apparato che produce gli oggetti in ciclo continuo

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5539752A (en) 1995-06-30 1996-07-23 Advanced Micro Devices, Inc. Method and system for automated analysis of semiconductor defect data
US5982920A (en) 1997-01-08 1999-11-09 Lockheed Martin Energy Research Corp. Oak Ridge National Laboratory Automated defect spatial signature analysis for semiconductor manufacturing process
US6515742B1 (en) 2000-11-28 2003-02-04 Memc Electronic Materials, Inc. Defect classification using scattered light intensities

Family Cites Families (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4084354A (en) * 1977-06-03 1978-04-18 International Business Machines Corporation Process for slicing boules of single crystal material
JP2941308B2 (ja) * 1989-07-12 1999-08-25 株式会社日立製作所 検査システムおよび電子デバイスの製造方法
US5539514A (en) * 1991-06-26 1996-07-23 Hitachi, Ltd. Foreign particle inspection apparatus and method with front and back illumination
JP3411112B2 (ja) * 1994-11-04 2003-05-26 シスメックス株式会社 粒子画像分析装置
US6118525A (en) * 1995-03-06 2000-09-12 Ade Optical Systems Corporation Wafer inspection system for distinguishing pits and particles
JP3640461B2 (ja) * 1996-04-03 2005-04-20 シスメックス株式会社 粒子分析装置
US6292582B1 (en) * 1996-05-31 2001-09-18 Lin Youling Method and system for identifying defects in a semiconductor
JPH10318904A (ja) * 1996-06-10 1998-12-04 Toa Medical Electronics Co Ltd 粒子画像分析装置およびその分析用プログラムを記録した記録媒体
US6148102A (en) * 1997-05-29 2000-11-14 Adobe Systems Incorporated Recognizing text in a multicolor image
JPH1167853A (ja) * 1997-08-26 1999-03-09 Mitsubishi Electric Corp ウェーハマップ解析補助システムおよびウェーハマップ解析方法
US6169601B1 (en) * 1998-06-23 2001-01-02 Ade Optical Systems Method and apparatus for distinguishing particles from subsurface defects on a substrate using polarized light
JP4220595B2 (ja) * 1998-08-10 2009-02-04 株式会社日立製作所 欠陥の分類方法並びに教示用データ作成方法
US6295069B1 (en) * 1998-08-18 2001-09-25 Alventive, Inc. Three dimensional computer graphics tool facilitating movement of displayed object
JP3904832B2 (ja) * 1998-10-14 2007-04-11 エムイーエムシー・エレクトロニック・マテリアルズ・インコーポレイテッド 結晶成長導入欠陥を実質的に有さないエピタキシャルシリコンウエハ
US6539106B1 (en) * 1999-01-08 2003-03-25 Applied Materials, Inc. Feature-based defect detection
US6122047A (en) * 1999-01-14 2000-09-19 Ade Optical Systems Corporation Methods and apparatus for identifying the material of a particle occurring on the surface of a substrate
KR20010101697A (ko) * 1999-11-29 2001-11-14 기시모토 마사도시 결함검사시스템
JP2001156135A (ja) * 1999-11-29 2001-06-08 Hitachi Ltd 欠陥画像の分類方法及びその装置並びにそれを用いた半導体デバイスの製造方法
JP2004501358A (ja) * 2000-05-11 2004-01-15 ベクトン・ディキンソン・アンド・カンパニー 最適な境界を有する平滑化された多角形を使用して散布図中のクラスタを識別するシステム
JP2003098111A (ja) * 2000-09-21 2003-04-03 Hitachi Ltd 欠陥検査方法およびその装置
US6898305B2 (en) * 2001-02-22 2005-05-24 Hitachi, Ltd. Circuit pattern inspection method and apparatus
US7167811B2 (en) * 2001-05-24 2007-01-23 Test Advantage, Inc. Methods and apparatus for data analysis
JP4139571B2 (ja) * 2001-02-28 2008-08-27 大日本スクリーン製造株式会社 カラー画像の領域分割
JP4170611B2 (ja) * 2001-03-29 2008-10-22 株式会社東芝 半導体集積回路の不良検出方法及び不良検出装置
JP2004524538A (ja) * 2001-04-06 2004-08-12 ケーエルエー−テンカー コーポレイション 不良検出システムの改良
US7659895B2 (en) * 2001-05-18 2010-02-09 International Business Machines Corporation Multidimensional visualization method
US7046352B1 (en) * 2002-10-08 2006-05-16 Kla-Tencor Technologies Corporation Surface inspection system and method using summed light analysis of an inspection surface
US6692441B1 (en) * 2002-11-12 2004-02-17 Koninklijke Philips Electronics N.V. System for identifying a volume of interest in a volume rendered ultrasound image
JP4183492B2 (ja) * 2002-11-27 2008-11-19 株式会社日立製作所 欠陥検査装置および欠陥検査方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5539752A (en) 1995-06-30 1996-07-23 Advanced Micro Devices, Inc. Method and system for automated analysis of semiconductor defect data
US5982920A (en) 1997-01-08 1999-11-09 Lockheed Martin Energy Research Corp. Oak Ridge National Laboratory Automated defect spatial signature analysis for semiconductor manufacturing process
US6515742B1 (en) 2000-11-28 2003-02-04 Memc Electronic Materials, Inc. Defect classification using scattered light intensities

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109959666A (zh) * 2019-04-11 2019-07-02 京东方科技集团股份有限公司 一种阵列基板缺陷判定方法、处理器及判定***
CN109959666B (zh) * 2019-04-11 2021-08-03 京东方科技集团股份有限公司 一种阵列基板缺陷判定方法、处理器及判定***

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