TWI758533B - 設計關鍵性分析擴充之製程窗合格取樣 - Google Patents

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Abstract

本發明提供可基於設計圖案之關鍵性以及製程窗合格(PWQ)之缺陷屬性來選擇缺陷之技術。基於製程條件及設計之類似性來將缺陷分成數個類別。可對隨機缺陷執行基於形狀之分組。可將基於設計之最高分組分數賦予儲格，接著將儲格分類。可自儲格選擇特定缺陷。可複查此等缺陷。

Description

設計關鍵性分析擴充之製程窗合格取樣
本發明係關於半導體晶圓之複查。
隨著積體電路(IC)特徵大小縮小至次波長範圍，改良之光微影解析度提高生產頻率以影響來自遮罩缺陷之重複缺陷及解析度增強技術(RET)。因此，用於使一遮罩合格之製程窗合格(PWQ)包含晶圓印刷之前之遮罩檢測及晶圓印刷之後之晶圓檢測兩者。
在光罩進入一半導體製造設施以開始生產積體電路之前，由不同程序驗證半導體裝置設計及光罩製造品質。藉由軟體模擬來檢查半導體裝置設計以驗證在微影製造之後所有特徵正確印刷。在遮罩廠處檢測光罩之光罩缺陷且量測光罩以確保特徵符合規格。模擬檢查未注意到之邊際RET設計轉化成晶圓製造中之電失效，影響良率，且可能保持未被注意，直至晶圓製造完成。
PWQ係對依一特定方式製造之一樣本執行之一檢測類型，其可檢查是否可製造一特定晶片設計(例如無關鍵熱點)且決定一微影製程之最佳參數(例如焦點/曝光)。通常，印刷一焦點曝光調變樣本以模擬不同製程窗條件。接著，使用一相對敏感亮場(BF)檢測工具來檢測樣本。藉由按印刷錯誤之類型將缺陷分類之一基於設計之演算法來將偵測缺陷分成若干儲格(一唯一設計結構與各儲格相關聯)。為判定一印刷錯誤如何在不同製程調變中影響晶片良率，執行一缺陷取樣策略及接著掃描電子顯微鏡(SEM)複查。例如，可在不同晶粒調變中訪問來自各儲格之若干代表性缺陷。此耗時程序檢查一結構如何對微影參數(焦點/曝光)之變化作出回應且最終判定製程窗限制。為提高敏感度，有時執行一第二反覆。在該情況中，先前識別之印刷錯誤可用作為晶圓檢測之關注區。接著，可重複整個程序。
PWQ之性質係藉由變動一製程參數或操作變數(諸如焦點、曝光、部分照明相干性、照明模式或數值孔徑)來誘發諸如暫態重複缺陷之圖案異常。暫態或「軟」重複缺陷係僅在諸如(例如)散焦位準、曝露劑量及光阻劑均勻性條件之特定條件下印刷之缺陷。術語「軟缺陷」亦係指可清除之缺陷，不同於其中圖案永久鑄造於光罩中之「硬缺陷」。變窄製程窗(其主要減小景深)用於有意放大任何非預期圖案化行為。方法提高有時取決於曝光、焦點、照明及晶圓平面處解析度增強技術圖案化之巧合匯合之圖案異常之擷取率。
PWQ程序可對一半導體晶圓或其他基板(藉由根據使用一單晶粒光罩或一多晶粒光罩之一微影製程所執行之光阻劑圖案化來將設計圖案印刷於基板上)上之複數個晶粒或其他重複圖案實施晶粒對晶粒檢測。程序需要選擇一照明操作變數來調變。一層圖案記錄材料(諸如覆蓋一測試晶圓基板之一光阻劑)以配置成列及行之一區域格柵之形式曝露。行配置成「A」行及「B」行之一圖案，「A」行表示曝露於一預定操作變數之不同值之區域且「B」行表示曝露於預定操作變數之一共同參考值之區域。識別「A」區域與「B」區域之差異之習知檢測技術消除硬重複異常。比較一給定行之「A」區域值與一參考值之間的差異識別暫態重複異常。針對關鍵狀態來評估所識別之各重複異常。比較由一微影操作變數之不同值形成之影像之程序能夠使單晶粒光罩合格及偵測設計圖案缺陷。若所識別之異常屬於一設計圖案類型，則關鍵狀態將取決於設計圖案上之異常之發生次數及位置。
製程或良率關鍵性資訊可包含(例如)由PWQ判定之關鍵缺陷、基於熱點之關注缺陷(DOI)之位置(例如由檢測判定)、由邏輯位元映像判定之熱點資訊、由一熱點處所偵測之一缺陷之測試結果判定之一殺傷率(KP)值、任何其他製程或良率資訊或其等之某一組合。一「熱點」可大體上界定為其中可存在一殺傷缺陷之印刷於晶圓上之設計中之一位置。相比而言，一「冷點」可大體上界定為其中可存在一損害缺陷之印刷於晶圓上之設計中之一位置。晶粒影像之一或多個屬性之資料亦可指稱「上下文」資料，其界定具有一或多個屬性之不同值之晶粒影像中之幾何區域。例如，此可包含區域內之(若干)類型之特徵，諸如接觸區域或虛設填充區域、「檢測位置」資訊或「關注區」、其中可能出現一製程失效之「關鍵」區域或其等之某一組合。術語「上下文資料」可在本文中與術語「上下文資訊」及「上下文映射」互換使用。上下文資訊可獲取自各種來源，其包含模擬、模型化及/或可購自KLA-Tencor之分析軟體產品、諸如設計規則檢查(DRC)軟體之其他軟體或其等之某一組合。
PWQ促使微影工具之獨特能力使用作為變數之焦點及曝光來調變光罩射擊級處之微影曝光製程參數以判定設計-微影交互作用。此應用通常用於光學接近校正(OPC)驗證。然而，PWQ受限於使用調變焦點及/或曝光參數來印刷之一晶圓上之晶粒之直接比較。與諸如蝕刻、沈積、熱處理、化學機械拋光(CMP)等等之製程步驟相關聯之其他製程變數之影響無法由PWQ直接評定，因為此等變數僅可在晶圓級處調變。
PWQ取樣已基於諸如一應用工程師之一專家(其將設立PWQ檢測方案且將使用取樣機制之一主機)之定性評定。此等機制包含基於基於設計分組DBG)之取樣及基於製程條件之取樣。
就基於DBG之取樣而言，將基於一準確匹配之缺陷圖案分組成儲格且基於失效圖案之頻率來排定儲格之先後順序。具有最高占比之儲格排名最高。此取樣方法係基於設計處理而非設計理解。基於DBG之取樣忽略圖案之關鍵性且基於與占比相依之基於設計之分組排名來進行取樣。
就PWQ之基於製程條件之取樣而言，晶圓圖依各晶粒由焦點或曝光唯一調變之一方式佈局。基於由一寬頻電漿(BBP)檢測工具產生之缺陷屬性來自各晶粒取樣若干缺陷。基於製程條件之取樣及分集取樣之基於設計之屬性不考量設計屬性。吾人常注意到，自其中不存在緊鄰圖案或自製程窗(PW)之視角看，不存在關鍵圖案之區域偵測高信號。此等缺陷通常指稱一SEM非視覺(SNV)。信號可來自一下層且可能與被檢測之層無關。因此，SEM複查無法在該位置找到任何事物。
因此，需要用於執行PWQ之改良技術。
在一第一實施例中，提供一種方法。使用一處理器基於複數個製程條件來將來自複數個基於設計之分組儲格之缺陷分成複數個類別。使用該處理器基於設計之類似性來將該等缺陷分成複數個儲格。該等儲格之各者包含該等基於設計之分組儲格之至少一者。使用該處理器來自該等基於設計之分組儲格之各者中之該等缺陷選擇一隨機缺陷。使用該處理器來對該等隨機缺陷之各者執行基於形狀之分組。針對該等儲格之各者，在該基於形狀之分組之後使用該處理器來選擇具有一分數範圍之一端上之一分數之該等基於設計之分組儲格之一者。此分數可為一最高分數或一最低分數。使用該處理器來將所選擇之該各自分數(例如最高分數或最低分數)賦予該等儲格之各者。使用該處理器來使該等儲格按該等各自分數依序排序。因此，該等儲格可依升序或降序排序。使用該處理器來針對該複數個製程條件之各者自該等儲格之各者選擇具有一最高缺陷屬性值之該等缺陷之一者。
該方法可進一步包含在選擇具有該最高缺陷屬性值之該等缺陷之後使用一掃描電子顯微鏡來執行一晶圓之一複查。
該方法可進一步包含使用該處理器來對該等缺陷、該等儲格及該等基於設計之分組儲格重新排序且重複賦予該各自分數、藉由該等各自分數來使該等儲格依序排序及選擇具有該最高缺陷屬性值之該等缺陷之一者。該方法亦可進一步包含在選擇具有該最高缺陷屬性值之該等缺陷之後使用一掃描電子顯微鏡來執行一晶圓之一複查。
該複數個類別可包含四個類別。
該複數個製程條件可包含聚焦及曝光。
基於該設計之類似性來將該等缺陷分類可使用一儲格合併演算法。
在將來自該複數個基於設計之分組儲格之該等缺陷分類之前，該方法可進一步包含：使用該處理器來將該等缺陷分組成該等基於設計之分組儲格；使用該處理器來將該等基於設計之分組儲格整合成該等儲格；使用該處理器基於該複數個製程條件來將該等儲格分組；及使用該處理器來判定指示缺陷計數之一拐折之晶粒。
在一第二實施例中，提供一種系統。該系統包括與一電子資料儲存單元電子通信之一處理器及一晶圓檢測工具。該處理器經組態以執行以下步驟。基於複數個製程條件來將來自複數個基於設計之分組儲格之缺陷分成複數個類別。基於設計之類似性來將該等缺陷分成複數個儲格，其中該等儲格之各者包含該等基於設計之分組儲格之至少一者。自該等基於設計之分組儲格之各者中之該等缺陷選擇一隨機缺陷。對該等隨機缺陷之各者執行基於形狀之分組。針對該等儲格之各者，在該基於形狀之分組之後選擇具有一分數範圍之一端上之一分數(例如一最高或最低分數)之該等基於設計之分組儲格之一者。將所選擇之該各自分數賦予該等儲格之各者。使該等儲格按該等各自分數依序排序。針對該複數個製程條件之各者自該等儲格之各者選擇具有一最高缺陷屬性值之該等缺陷之一者。
該晶圓檢測工具可為一掃描電子顯微鏡。
該處理器可經進一步組態以對該等缺陷、該等儲格及該等基於設計之分組儲格重新排序且重複賦予該各自分數、使該等儲格自該分數開始依序排序及選擇具有該最高缺陷屬性值之該等缺陷之一者。
在將來自該複數個基於設計之分組儲格之該等缺陷分類之前，該處理器可經進一步組態以：將該等缺陷分組成該等基於設計之分組儲格；將該等基於設計之分組儲格整合成該等儲格；基於該複數個製程條件來將該等儲格分組；及判定指示缺陷計數之一拐折之晶粒。
在一第三實施例中，提供一種非暫時性電腦可讀儲存媒體。該非暫時性電腦可讀儲存媒體包括用於對一或多個計算裝置執行步驟之一或多個程式。該等步驟包含：基於複數個製程條件來將來自複數個基於設計之分組儲格之缺陷分成複數個類別；使用一儲格合併演算法基於設計之類似性來將該等缺陷分成複數個儲格；自該等基於設計之分組儲格之各者中之該等缺陷選擇一隨機缺陷；對該等隨機缺陷之各者執行基於形狀之分組；針對該等儲格之各者，在該基於形狀之分組之後選擇具有一分數範圍之一端上之一分數(例如一最高或最低分數)之該等基於設計之分組儲格之一者；將所選擇之該各自分數賦予該等儲格之各者；使該等儲格按該等各自分數依序排序；及針對該複數個製程條件之各者自該等儲格之各者選擇具有一最高缺陷屬性值之該等缺陷之一者。
該等步驟可進一步包含將該等缺陷、該等儲格及該等基於設計之分組儲格重新排序且重複賦予該各自分數、使該等儲格自該分數開始依序排序及選擇具有該最高缺陷屬性值之該等缺陷之一者。
該複數個類別可包含四個類別。
該複數個製程條件可包含聚焦及曝光。
基於該設計之類似性來將該等缺陷分類可使用一儲格合併演算法。
在將來自該複數個基於設計之分組儲格之該等缺陷分類之前，該等步驟可進一步包含：將該等缺陷分組成該等基於設計之分組儲格；將該等基於設計之分組儲格整合成該等儲格；基於該複數個製程條件來將該等儲格分組；及判定指示缺陷計數之一拐折之晶粒。
相關申請案之交叉參考
本申請案主張2017年9月1日申請且被賦予申請號201741030977之印度專利申請案及2017年10月16日申請且被賦予美國申請號62/573105之臨時專利申請案之優先權，該等案之揭示內容以引用的方式併入本文中。
儘管將根據特定實施例來描述所主張之標的，但其他實施例(其包含未提供本文所闡述之所有益處及特徵之實施例)亦在本發明之範疇內。可在不背離本發明之範疇之情況下作出各種結構、邏輯、製程步驟及電子改變。因此，本發明之範疇僅藉由參考隨附申請專利範圍來界定。
PW之判定可為半導體晶片製造之一重要態樣。需要理解光微影掃描器之聚焦及曝光之卷積效應及協同作用之各種其他效應(例如重疊)以成功製造高容量積體電路。整個製造系統需要在此PW內運行以產生高良率。未基於設計弱點之一理解來進行PWQ取樣，其可改良結果且因此改良製程。
可有益地具有含最小關鍵尺寸(CD)變動之一較大製程窗。因此，可形成此分析之基礎之三個參數包含焦點、曝光、CD (例如失效複體(repeater)、設計)或重疊(例如展示x及y圖案移位如何引起缺陷)。
可藉由使失效圖案之設計與諸如焦點、曝光及微影掃描器之移位之參數相關來改良PWQ。本文所揭示之實施例可提供基於由基於形狀之分組(SBG)確定之圖案關鍵性來發現此關係之一技術。此方法可基於設計圖案之關鍵性及缺陷屬性來選擇缺陷。可使用相同取樣預算來改良結果。亦可減少基於設計之分組儲格之總數。
圖1係一方法100之一實施例之一流程圖。方法100中之各步驟可由一處理器執行。方法100可在一初始PWQ技術之後執行或可獨立於其他PWQ技術而執行。
在101中，可基於複數個製程條件來將來自複數個基於設計之分組儲格之缺陷分成複數個類別。例如，可包含四個類別。亦可包含更多或更少類別。複數個製程條件可包含聚焦及曝光。在一例項中，類別包含+ve聚焦、-ve聚焦、+ve曝光及-ve曝光。其他類別係可行的。
在102中，可基於設計之類似性來將缺陷分成複數個儲格。各儲格可包含至少一基於設計之分組儲格。各儲格可將多個基於設計之分組儲格分組在一起。
102中之基於該設計之類似性來將缺陷分類可使用一儲格合併演算法。因此，儲格可指稱儲格合併演算法儲格。一儲格合併演算法係一類型之基於設計之分組。
基於設計之分組針對各隅角及周圍幾何形狀採用一編碼方案。此資訊用於快速找到準確匹配一給定圖案之所有圖案。此意謂在兩個位置之設計準確匹配時兩個位置係在一基於設計之分組群組中，且看起來類似但數值不同(即使程度很小)之兩個位置之設計圖案落入不同群組中。基於設計之分組可包含使缺陷與一下伏圖案相關聯，其中在缺陷附近具有一相同下伏圖案之缺陷位於一相同群組中。
可考量一給定製程條件之所有缺陷。需要基於圖案之關鍵性來將儲格分類，因為已基於設計之類似性來將缺陷分組。
在103中，可自基於設計之分組儲格之各者中之缺陷選擇一隨機缺陷。
在104中，可對各隨機缺陷執行基於形狀之分組。就失效(例如缺陷)而言，基於形狀之分組採用設計片段作為輸入且可將一分數給予各設計片段以引用片段之關鍵性。基於設計之分組可基於缺陷可能引起機制來使用一模糊搜尋。本文所揭示之實施例可搜尋一規則窗內之特定多邊形組合。由基於形狀之分組標記之區域呈現發生缺陷之一較高可能性。此提供至少兩個益處。第一，其可藉由移除具有零或低失效可能性之所有該等區域來減少損害。第二，其可藉由預測可能失效位置來最小化位置不確定性。
在105中，可在基於形狀之分組之後針對各儲格選擇具有一分數範圍之一端上之一分數之基於設計之分組儲格之一者。此分數可為(例如)一最高分數或一最低分數。分數係一最高分數或一最低分數可取決於評分方法。基於形狀之分組選定分數(例如最高或最低分數)將變成該儲格之分數。例如，可選擇基於形狀之分組最高分數。因此，在106中，可將所選擇之各自分數賦予各儲格。因此，可將最高選定分數賦予包含選定分數之儲格。例如，可藉由儲格合併演算法或基於形狀之分組演算法來產生分數。運行各設計片段(例如每儲格合併演算法儲格一個)且產生一分數。
儘管已揭示最高及最低分數，但可代以選擇(例如)最低10%或最高90%中之一分數。
在107中，可使儲格按儲格之各自分數依序排序。此可依升序或降序。分數可為步驟106中所賦予之基於形狀之分組分數。
可針對複數個製程條件之各者自各儲格選擇具有一最高缺陷屬性值之一缺陷。在一例項中，可針對一給定製程條件自各儲格選擇具有最高缺陷屬性值之一缺陷。例如，可選擇具有最高+ve聚焦之一缺陷。可依一類似方式針對剩餘製程條件選擇缺陷。
可在108中選擇具有最高缺陷屬性值之缺陷之後執行一晶圓之一複查。例如，可使用一掃描電子顯微鏡(SEM)來執行複查。
在完成方法100之後，可視情況將缺陷、儲格及基於設計之分組儲格重新排序。可視情況重複步驟106、107及108且可在選擇具有最高缺陷屬性值之缺陷之後(諸如)使用一SEM來執行一晶圓之一複查。
例如，在完成遍歷所有四個製程條件之一完整循環之後，可將缺陷、儲格及基於設計之分組儲格重新排序。如所描述，可自步驟106、107及108選擇缺陷。在一例項中，重複此選擇缺陷製程，直至一取樣預算用完。
在一實例中，晶圓上存在100個缺陷。晶圓檢測工具偵測200,000個事件。此應縮減至約5,000個缺陷來使用SEM驗證且試圖找到該100個缺陷。因此，自所報告之200,000個缺陷取樣5,000個缺陷，其形成一取樣預算。
圖2係一方法200之另一實施例之一流程圖。在101中將缺陷分類之前，可視情況執行額外步驟。在201中，將缺陷分組成基於設計之分組儲格。在202中，可將基於設計之分組儲格整合成儲格(如102中之儲格合併演算法儲格)。
在203中，可基於複數個製程條件來將儲格分組。在204中，判定指示缺陷計數之一拐折之晶粒。接著，可在108中選擇具有最高缺陷屬性值之缺陷之後執行一晶圓之一複查。例如，可使用一SEM來執行複查。
圖3係繪示PWQ的一例示圖。此實例展示經修改之循環取樣。圖3係圖1之步驟101之一圖像表示，其基於複數個製程條件來將來自複數個基於設計之分組儲格之缺陷分成複數個類別。可將基於一儲格合併演算法(BMA)之儲格分類，如圖3中所見。
本發明之其他實施方案係使遮罩、光罩或以資料庫為特徵之其他圖案合格之方法，藉由實踐空中影像量測系統(AIMS)或設計規則檢查(DRC)技術所獲取之影像資料儲存於資料庫上。就AIMS而言，藉由處理光罩之多個空中影像來獲取所儲存之影像資料。就DRC而言，可藉由模擬光罩設計圖案來獲取所儲存之影像資料。
圖4係一系統實施例之一方塊圖。系統300包含一處理器301及與處理器301電子通信之一電子儲存單元302。處理器301及電子儲存單元302兩者與晶圓檢測工具303電子通信。處理器301可包含一微處理器、一微控制器或其他裝置。一晶圓檢測工具303 (其可為一光學檢測工具)可產生由處理器301使用之資訊，諸如來自儲格合併演算法或基於設計之分組儲格之設計片段。在一例項中，晶圓檢測工具303係一SEM。處理器301及/或電子儲存單元302可視情況與一晶圓度量工具(圖中未繪示)電子通信以接收額外資訊。
處理器301及電子儲存單元302可為晶圓檢測工具303或另一裝置之部分。在一實例中，處理器301及電子儲存單元302可為一獨立控制單元之部分或位於一集中品質控制單元中。可使用多個處理器301或電子儲存單元302。
處理器301實際上可由硬體、軟體及韌體之任何組合實施。另外，如本文所描述，其功能可由一個單元執行或分配於不同組件中，該等不同組件之各者繼而可由硬體、軟體及韌體之任何組合實施。使處理器301實施各種方法及功能之程式碼或指令可儲存於可讀儲存媒體(諸如電子儲存單元302中之一記憶體或其他記憶體)中。
處理器301可依任何適合方式(例如經由一或多個傳輸媒體，其可包含有線及/或無線傳輸媒體)耦合至系統300之組件，使得處理器301可接收輸出。處理器301可經組態以使用輸出來執行若干功能。
本文所描述之處理器301、(若干)其他系統或(若干)其他子系統可為包含個人電腦系統、影像電腦、大型主機電腦系統、工作站、網路設備、網際網路設備或其他裝置之各種系統之部分。(若干)子系統或系統亦可包含本技術中已知之任何適合處理器，諸如一並行處理器。另外，(若干)子系統或系統可包含具有高速處理及軟體之一平台作為一獨立或網路工具。
若系統包含一個以上子系統，則不同子系統可彼此耦合，使得影像、資料、資訊、指令等等可發送於子系統之間。例如，一子系統可藉由任何適合傳輸媒體(其可包含本技術中已知之任何適合有線及/或無線傳輸媒體)耦合至(若干)額外子系統。此等子系統之兩者或兩者以上亦可由一共用電腦可讀儲存媒體(圖中未展示)有效耦合。
一額外實施例係關於一非暫時性電腦可讀媒體，其儲存可在用於執行PWQ之一處理器上執行之程式指令，如本文所揭示。特定言之，處理器301可耦合至電子儲存單元302中之一記憶體或具有非暫時性電腦可讀媒體(其包含可在處理器301上執行之程式指令)之其他電子資料儲存媒體。電腦實施方法可包含本文所描述之(若干)任何方法之(若干)任何步驟。例如，處理器301可經程式化以執行圖1、圖2之一些或所有步驟或本文所揭示之其他實施例。
可依尤其包含基於程序之技術、基於組件之技術及/或物件導向技術之各種方式之任何者實施程式指令。例如，可視需要使用ActiveX控制、C++物件、JavaBeans、微軟基礎類別(MFC)、SSE (串流SIMD擴展)或其他技術或方法來實施程式指令。
在一例項中，處理器301經組態以：基於複數個製程條件來將來自複數個基於設計之分組儲格之缺陷分成複數個類別；基於設計之類似性來將該等缺陷分成複數個儲格，其中該等儲格之各者包含至少一基於設計之分組儲格；自該等基於設計之分組儲格之各者中之該等缺陷選擇一隨機缺陷；對該等隨機缺陷之各者執行基於形狀之分組；針對該等儲格之各者，在該基於形狀之分組之後選擇具有一分數範圍之一端上之一分數(例如一最高或最低分數)之該等基於設計之分組儲格之一者；將所選擇之該各自分數賦予該等儲格之各者；使該等儲格按該等各自分數依序排序；及針對該複數個製程條件之各者自該等儲格之各者選擇具有一最高缺陷屬性值之該等缺陷之一者。
在一例項中，處理器301經進一步組態以：將該等缺陷、該等儲格及該等基於設計之分組儲格重新排序；及重複賦予該各自分數、使該等儲格按該等各自分數依序排序及選擇具有該最高缺陷屬性值之該等缺陷之一者。
在一例項中，在將來自該複數個基於設計之分組儲格之該等缺陷分類之前，處理器301可經進一步組態以：將該等缺陷分組成該等基於設計之分組儲格；將該等基於設計之分組儲格整合成該等儲格；基於該複數個製程條件來將該等儲格分組；及判定指示缺陷計數之一拐折之晶粒。
實施諸如本文所描述之方法之程式指令可儲存於諸如電子儲存單元302或其他儲存媒體之電腦可讀媒體上。電腦可讀媒體可為諸如一磁碟或光碟、一磁帶或本技術中已知之任何其他適合非暫時性電腦可讀媒體之一儲存媒體。例如，電子儲存單元302中之記憶體或其他電子資料儲存媒體可為諸如一磁碟或光碟、一磁帶或本技術中已知之任何其他適合非暫時性電腦可讀媒體之一儲存媒體。特定言之，電子資料儲存單元302可包含持久儲存器、隨機存取記憶體或一分開資料庫。
在一例項中，非暫時性電腦可讀儲存媒體包括用於對一或多個計算裝置執行以下步驟之一或多個程式。非暫時性電腦可讀儲存媒體上之步驟可包含：基於複數個製程條件來將來自複數個基於設計之分組儲格之缺陷分成複數個類別；使用一儲格合併演算法基於設計之類似性來將該等缺陷分成複數個儲格，其中該等儲格之各者包含至少一基於設計之分組儲格；自該等基於設計之分組儲格之各者中之該等缺陷選擇一隨機缺陷；對該等隨機缺陷之各者執行基於形狀之分組；針對該等儲格之各者，在該基於形狀之分組之後選擇具有一分數範圍之一端上之一分數(例如一最高或最低分數)之該等基於設計之分組儲格之一者；將所選擇之該各自分數賦予該等儲格之各者；使該等儲格按該等各自分數依序排序；及針對該複數個製程條件之各者自該等儲格之各者選擇具有一最高缺陷屬性值之該等缺陷之一者。例如，可存在四個類別。該複數個製程條件可包含聚焦及曝光。基於該設計之類似性來將該等缺陷分類可使用一儲格合併演算法。
非暫時性電腦可讀儲存媒體上之步驟可進一步包含：將該等缺陷、該等儲格及該等基於設計之分組儲格重新排序；及重複賦予該各自分數、使該等儲格依序排序及選擇具有該最高缺陷屬性值之該等缺陷之一者。
在將來自該複數個基於設計之分組儲格之該等缺陷分類之前，非暫時性電腦可讀儲存媒體上之步驟可進一步包含：將該等缺陷分組成該等基於設計之分組儲格；將該等基於設計之分組儲格整合成該等儲格；基於該複數個製程條件來將該等儲格分組；及判定指示缺陷計數之一拐折之晶粒。
可如本文所描述般執行方法之各步驟。方法亦可包含可由本文所描述之處理器及/或(若干)電腦子系統或系統執行之(若干)任何其他步驟。步驟可由可根據本文所描述之實施例之任何者來組態之一或多個電腦系統執行。另外，上述方法可由本文所描述之系統實施例之任何者執行。
儘管已相對於一或多個特定實施例描述本發明，但應瞭解，可在不背離本發明之範疇之情況下進行本發明之其他實施例。因此，可認為本發明僅受限於隨附申請專利範圍及其合理解譯。
100‧‧‧方法101‧‧‧基於多個製程條件來將來自多個基於設計之分組儲格之缺陷分成多個類別102‧‧‧基於設計之類似性來將缺陷分成多個儲格103‧‧‧自基於設計之分組儲格之各者中之缺陷選擇隨機缺陷104‧‧‧對各隨機缺陷執行基於形狀之分組105‧‧‧在基於形狀之分組之後針對各儲格選擇具有一分數範圍之一端上之一分數之基於設計之分組儲格之一者106‧‧‧將所選擇之各自分數賦予各儲格107‧‧‧使儲格按儲格之各自分數依序排序108‧‧‧選擇具有最高缺陷屬性值之缺陷200‧‧‧方法201‧‧‧將缺陷分組成基於設計之分組儲格202‧‧‧將基於設計之分組儲格整合成儲格203‧‧‧基於多個製程條件來將儲格分組204‧‧‧判定指示缺陷計數之拐折之晶粒300‧‧‧系統301‧‧‧處理器302‧‧‧電子儲存單元303‧‧‧晶圓檢測工具
為了更完全理解本發明之性質及目的，應參考結合附圖之以下詳細描述，其中： 圖1係根據本發明之一方法之一實施例之一流程圖； 圖2係根據本發明之一方法之另一實施例之一流程圖； 圖3係繪示PWQ的一例示圖；及 圖4係根據本發明之一系統實施例之一方塊圖。
100‧‧‧方法
101‧‧‧基於多個製程條件來將來自多個基於設計之分組儲格之缺陷分成多個類別
102‧‧‧基於設計之類似性來將缺陷分成多個儲格
103‧‧‧自基於設計之分組儲格之各者中之缺陷選擇隨機缺陷
104‧‧‧對各隨機缺陷執行基於形狀之分組
105‧‧‧在基於形狀之分組之後針對各儲格選擇具有一分數範圍之一端上之一分數之基於設計之分組儲格之一者
106‧‧‧將所選擇之各自分數賦予各儲格
107‧‧‧使儲格按儲格之各自分數依序排序
108‧‧‧選擇具有最高缺陷屬性值之缺陷

Claims (18)

  1. 一種複查半導體晶圓之方法，其包括：使用一處理器基於複數個製程條件來將來自複數個基於設計之分組儲格之缺陷分成複數個類別；使用該處理器基於設計之類似性來將該等缺陷分成複數個儲格，其中該等儲格之各者包含該等基於設計之分組儲格之至少一者；使用該處理器來自該等基於設計之分組儲格之各者中之該等缺陷選擇一隨機缺陷；使用該處理器來對該等隨機缺陷之各者執行基於形狀之分組；針對該等儲格之各者，在該基於形狀之分組之後使用該處理器來選擇具有一分數範圍之一端上之一分數之該等基於設計之分組儲格之一者，其中該分數係一最高分數或一最低分數；使用該處理器來將所選擇之該各自分數賦予該等儲格之各者；使用該處理器來使該等儲格按該等各自分數依序排序；及使用該處理器來針對該複數個製程條件之各者自該等儲格之各者選擇具有一最高缺陷屬性值之該等缺陷之一者。
  2. 如請求項1之方法，其進一步包括：在選擇具有該最高缺陷屬性值之該等缺陷之後使用一掃描電子顯微鏡來執行一晶圓之一複查。
  3. 如請求項1之方法，其進一步包括：使用該處理器來將該等缺陷、該等儲格及該等基於設計之分組儲格 重新排序；及重複賦予該各自分數、使該等儲格自該分數開始依序排序及選擇具有該最高缺陷屬性值之該等缺陷之一者。
  4. 如請求項3之方法，其進一步包括：在選擇具有該最高缺陷屬性值之該等缺陷之後使用一掃描電子顯微鏡來執行一晶圓之一複查。
  5. 如請求項1之方法，其中該複數個類別包含四個類別。
  6. 如請求項1之方法，其中該複數個製程條件包含聚焦及曝光。
  7. 如請求項1之方法，其中基於該設計之類似性來將該等缺陷分類使用一儲格合併演算法。
  8. 如請求項1之方法，其中在將來自該複數個基於設計之分組儲格之該等缺陷分類之前，該方法進一步包括：使用該處理器來將該等缺陷分組成該等基於設計之分組儲格；使用該處理器來將該等基於設計之分組儲格整合成該等儲格；使用該處理器基於該複數個製程條件來將該等儲格分組；及使用該處理器來判定指示缺陷計數之一拐折之晶粒。
  9. 一種複查半導體晶圓之系統，其包括：一處理器及一晶圓檢測工具，該處理器與一電子資料儲存單元電子 通信，其中該處理器經組態以：基於複數個製程條件來將來自複數個基於設計之分組儲格之缺陷分成複數個類別；基於設計之類似性來將該等缺陷分成複數個儲格，其中該等儲格之各者包含該等基於設計之分組儲格之至少一者；自該等基於設計之分組儲格之各者中之該等缺陷選擇一隨機缺陷；對該等隨機缺陷之各者執行基於形狀之分組；針對該等儲格之各者，在該基於形狀之分組之後選擇具有一分數範圍之一端上之一分數之該等基於設計之分組儲格之一者，其中該分數係一最高分數或一最低分數；將所選擇之該各自分數賦予該等儲格之各者；使該等儲格按該等各自分數依序排序；及針對該複數個製程條件之各者自該等儲格之各者選擇具有一最高缺陷屬性值之該等缺陷之一者。
  10. 如請求項9之系統，其中該晶圓檢測工具係一掃描電子顯微鏡。
  11. 如請求項9之系統，其中該處理器經進一步組態以：將該等缺陷、該等儲格及該等基於設計之分組儲格重新排序；及重複賦予該各自分數、使該等儲格自該分數開始依序排序及選擇具有該最高缺陷屬性值之該等缺陷之一者。
  12. 如請求項9之系統，其中在將來自該複數個基於設計之分組儲格之該等缺陷分類之前，該處理器經進一步組態以：將該等缺陷分組成該等基於設計之分組儲格；將該等基於設計之分組儲格整合成該等儲格；基於該複數個製程條件來將該等儲格分組；及判定指示缺陷計數之一拐折之晶粒。
  13. 一種非暫時性電腦可讀儲存媒體，其包括用於對一或多個計算裝置執行以下步驟之一或多個程式：基於複數個製程條件來將來自複數個基於設計之分組儲格之缺陷分成複數個類別；使用一儲格合併演算法基於設計之類似性來將該等缺陷分成複數個儲格，其中該等儲格之各者包含該等基於設計之分組儲格之至少一者；自該等基於設計之分組儲格之各者中之該等缺陷選擇一隨機缺陷；對該等隨機缺陷之各者執行基於形狀之分組；針對該等儲格之各者，在該基於形狀之分組之後選擇具有一分數範圍之一端上之一分數之該等基於設計之分組儲格之一者，其中該分數係一最高分數或一最低分數；將所選擇之該各自分數賦予該等儲格之各者；使該等儲格按該等各自分數依序排序；及針對該複數個製程條件之各者自該等儲格之各者選擇具有一最高缺陷屬性值之該等缺陷之一者。
  14. 如請求項13之非暫時性電腦可讀儲存媒體，其中該等步驟進一步包含：將該等缺陷、該等儲格及該等基於設計之分組儲格重新排序；及重複賦予該各自分數、使該等儲格自該分數開始依序排序及選擇具有該最高缺陷屬性值之該等缺陷之一者。
  15. 如請求項13之非暫時性電腦可讀儲存媒體，其中該複數個類別包含四個類別。
  16. 如請求項13之非暫時性電腦可讀儲存媒體，其中該複數個製程條件包含聚焦及曝光。
  17. 如請求項13之非暫時性電腦可讀儲存媒體，其中基於該設計之類似性來將該等缺陷分類使用一儲格合併演算法。
  18. 如請求項13之非暫時性電腦可讀儲存媒體，其中在將來自該複數個基於設計之分組儲格之該等缺陷分類之前，該等步驟進一步包含：將該等缺陷分組成該等基於設計之分組儲格；將該等基於設計之分組儲格整合成該等儲格；基於該複數個製程條件來將該等儲格分組；及判定指示缺陷計數之一拐折之晶粒。
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