專利名稱：對時變的缺陷分類性能的監(jiān)視的制作方法
對時變的缺陷分類性能的監(jiān)視相關(guān)申請的交叉引用本申請要求2009年7月1日提交的美國臨時申請No. 61/222，388的優(yōu)先權(quán)，該申請通過引用整體結(jié)合在本文中。背景在半導(dǎo)體器件制造中，對圖案化和未圖案化晶片檢驗的缺陷分類是基于各種缺陷相關(guān)參數(shù)來解析掃描檢驗器缺陷數(shù)據(jù)的過程，這些缺陷相關(guān)參數(shù)包括從在缺陷檢測過程期間獲取的數(shù)據(jù)(例如，修補圖像、圖像特征矢量、傳感器數(shù)據(jù)流、等等)中提取的屬性和(在檢測過程期間或在檢測過程后)從諸如芯片布局的外部源獲取的上下文屬性。(參見，例如，授權(quán)給Kulkarni等人的US專利7，676，077 ；授權(quán)給Zaffar等人的US專利7，570，796)。這種功能性可由與各種掃描缺陷檢驗工具(例如，明場圖案化晶片檢驗器、圖案化或未圖案化暗場光子光學(xué)晶片檢驗器、電子束光學(xué)區(qū)域掃描檢驗器，及其類似物)相關(guān)聯(lián)的缺陷分類器模塊來執(zhí)行。當(dāng)前的分類器維護方法不可以測量和利用歷史信息以及分類器性能中依存時間的趨勢。一般而言，可觀察分類器性能的自組織(ad hoc)快照，并且在性能降低的情況下可推斷出需要改變分類器。然后收集并使用生產(chǎn)數(shù)據(jù)以更新該分類器。依賴于降級的分類器性能來觸發(fā)對性能的徹查的當(dāng)前方法無法利用關(guān)于作為時間的函數(shù)的分類器性能的所有信息。結(jié)果，這類方法沒有提供用于量化分類器行為相對于基線的變化的任何手段。特別地，它沒有提供用于量化或者甚至標(biāo)識該分類器特性變化是由于缺陷屬性中反映的對工藝波動的不穩(wěn)定還是由于缺陷類型間的相對種群的變化的結(jié)果的任何手段。相反，當(dāng)前分類器維護方法使用ad hoc定性信息而不是在過去的生產(chǎn)運行中收集的累計統(tǒng)計信息。這種ad hoc度量缺乏量化從一個生產(chǎn)晶片到另一個生產(chǎn)晶片正在發(fā)生或預(yù)測將發(fā)生的分類性能的變動的能力。此外，這種ad hoc度量沒有考慮到檢驗器工具硬件和檢驗器靈敏度。這些缺點的后果是會在分類維護工作過程中發(fā)生欠校正和過校正兩者，這會使加工處于誤讀缺陷檢驗數(shù)據(jù)的意義的風(fēng)險中。

發(fā)明內(nèi)容
公開了監(jiān)視時變的分類性能的系統(tǒng)和方法。一種方法可包括但不限定于從一個或更多個掃描檢驗工具接收指示一個或更多個樣本的一種或更多種屬性的一個或更多個信號；根據(jù)對從這一個或更多個掃描檢驗工具收到的一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則來確定這一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群；使用一個或更多個高分辨率的檢驗工具來確定這一個或更多個樣本的這一種或更多種缺陷類型的種群；以及計算從應(yīng)用到接收自這一個或更多個掃描檢驗工具的一個或更多個信號的一種或更多種分類規(guī)則的應(yīng)用確定的一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群與使用這一個或更多個高分辨率的檢驗工具確定的這一個或更多個樣本的這一種或更多種缺陷類型的種群之間的一個或更多個相關(guān)性。應(yīng)當(dāng)理解上述一般描述和以下詳細(xì)說明僅是示例性和說明性的，而不一定限制聲明要求保護的本發(fā)明。包含在本說明書中且構(gòu)成說明書一部分的附圖示出了本發(fā)明的實施例，而且與描述一起用來說明本發(fā)明的原理。


本領(lǐng)域技術(shù)人員通過參照附圖能更好地理解本發(fā)明的許多優(yōu)點，其中附圖標(biāo)號1示出用于監(jiān)視時變的分類性能的系統(tǒng)；2示出各缺陷種群的圖形表示；3示出各缺陷種群的圖形表示；4示出各缺陷種群的圖形表示；5示出各缺陷種群的圖形表示；6示出各缺陷種群的圖形表示；7示出各缺陷種群的圖形表示；8示出各缺陷種群的圖形表示；9示出各缺陷種群的圖形表示；10示出用于監(jiān)視時變的分類性能的方法；11示出用于監(jiān)視時變的分類性能的方法；12示出用于監(jiān)視時變的分類性能的方法；13示出用于監(jiān)視時變的分類性能的方法；14示出用于監(jiān)視時變的分類性能的方法；本發(fā)明的具體描述在以下示例實施例的詳細(xì)描述中，參考構(gòu)成本申請一部分的附圖。在數(shù)個附圖中，相同標(biāo)記標(biāo)識相同元件。詳細(xì)描述和附圖示出了示例實施例?？衫眠@些實施例，并且可作出其他改變而不背離本文呈現(xiàn)的主題的精神或范圍。因此，以下具體描述并不旨在限制，并且本發(fā)明的范圍由所附權(quán)利要求來限定。參考圖1，示出用于監(jiān)視時變的分類性能的系統(tǒng)100。系統(tǒng)100可包括檢驗?zāi)K101、缺陷分析模塊102、分類器性能監(jiān)視模塊103和分類器維護模塊104。檢驗?zāi)K101可包括掃描檢驗工具101A。該掃描檢驗工具IOlA可包括配置為掃描晶片樣本的區(qū)域的任何數(shù)目的圖案化晶片缺陷檢測工具類型(例如，明場UV/DUV檢驗器、暗場激光散射檢驗器、電子束檢驗器、及其類似物)。此外，本發(fā)明的原理可應(yīng)用于裸晶片檢驗和檢查過程。掃描檢驗工具IOlA可配置為檢測半導(dǎo)體制造過程期間制造的半導(dǎo)體組件中的制造缺陷(例如、顆粒、圖案缺陷、刮擦、膜缺陷，等等)。為了最優(yōu)化制造過程，可能期望獲知由檢驗?zāi)K101確定的各種缺陷類型的類型和種群。這樣，檢驗?zāi)K101可包括分類器模塊101B。例如，如圖1所示，分類器模塊IOlB可包括分類器規(guī)則數(shù)據(jù)庫101C。該分類器規(guī)則數(shù)據(jù)庫IOic可包括定義各種缺陷類型以與掃描檢驗工具IOlA生成的數(shù)據(jù)相比較的屬性(例如，尺寸、形狀、極性、紋理、對比度、背景情況，等等)，使得分類器模塊IOlB能將特定光學(xué)特征與所定義的缺陷類型相關(guān)聯(lián)?？蓮呐c已知缺陷相關(guān)聯(lián)的掃描檢驗工具IOlA數(shù)據(jù)的分析中生成分類器規(guī)則數(shù)據(jù)庫IOlC的缺陷類型定義。例如，可使用點對點(例如，光柵化圖案)檢驗使用配置為檢查晶片樣本的高分辨率檢驗工具103A來分析一個或更多個具有一種或更多種缺陷類型的參考晶片。高分辨率檢驗工具103A可以是被最優(yōu)化用于缺陷分類用途情形的掃描電子顯微鏡。替換的圖形獲取技術(shù)可包括原子力顯微鏡、共焦UV/DUV、EUV顯微鏡，等等。這些缺陷類型可由技術(shù)人員分析，該技術(shù)人員可檢查用性能監(jiān)視模塊103的掃描電子顯微鏡生成的參考晶片的圖像以確定參考晶片中存在的各種缺陷?？捎每上蚍诸愡^程增添附加屬性的材料分析儀器來加強點對點高分辨率圖像獲取工具。一旦使用高分辨率檢驗工具103A分析了參考晶片，則可確定每個參考晶片上的各種缺陷類型的參考種群分布。該參考種群分布可被提供給分類器維護模塊104。隨后可由檢驗?zāi)K101使用存儲于分類器規(guī)則數(shù)據(jù)庫IOlC中的缺陷類型定義的給定集合來進行對這一個或更多個參考晶片的檢驗。分類器模塊IOlB可接收掃描檢驗工具IOlA生成的檢驗數(shù)據(jù)。分類器模塊IOlB可用分類器規(guī)則數(shù)據(jù)庫IOlC中維護的缺陷類型定義交叉引用掃描檢驗工具IOlA生成的檢驗數(shù)據(jù)以確定由這些缺陷類型定義所定義的一個或更多個缺陷的存在。該分類器模塊IOlB可生成對應(yīng)于在這一個或更多個參考晶片上檢測出的缺陷類型的相應(yīng)種群的結(jié)果樣本缺陷分布。該樣本種群分布可被提供給分類器維護模塊104。可將從性能監(jiān)視模塊103收到的參考種群分布與分類器維護模塊104收到的樣本種群分布進行比較以確定相應(yīng)分布之間的相關(guān)性。如果確定由分類器規(guī)則數(shù)據(jù)庫IOlC維護的當(dāng)前缺陷類型定義導(dǎo)致與參考種群分布不對應(yīng)(即，在容忍范圍之外)的樣本缺陷分布，則可使用分類器維護模塊104(例如，經(jīng)由專家的手動干預(yù)或通過基于可配置規(guī)則的各種層次的自動化操作)來修改這些缺陷類型定義，并且使用檢驗?zāi)K101重復(fù)檢驗直到樣本缺陷分布對應(yīng)(即，在容忍范圍內(nèi))使用高分辨率檢驗工具103A建立的參考種群分布。如果確定由分類器規(guī)則數(shù)據(jù)庫IOlC維護的當(dāng)前缺陷類型定義導(dǎo)致對應(yīng)(即，在容忍范圍內(nèi))使用高分辨率檢驗工具103A建立的參考種群分布的樣本缺陷分布，則可批準(zhǔn)這些缺陷類型定義用于晶片制造運轉(zhuǎn)的檢驗操作中。一旦在其分類器規(guī)則數(shù)據(jù)庫IOlC中包含得到批準(zhǔn)的缺陷類型定義的分類器模塊IOlB被結(jié)合到生產(chǎn)環(huán)境中，可能期望提取由分類器模塊IOlB生成的定量的分類性能數(shù)據(jù)并分析該數(shù)據(jù)以驗證分類器模塊IOlB對制造過程、檢驗?zāi)K101和分類器模塊IOlB自身當(dāng)中的一個或更多個的變化的反應(yīng)的恰當(dāng)性。該分類性能信息可隨后用于指導(dǎo)校正行動以恢復(fù)降級的分類器性能使其適應(yīng)當(dāng)前生產(chǎn)環(huán)境?？刹捎孟到y(tǒng)100執(zhí)行一個或更多個基于計算設(shè)備的方法來測量與分類器模塊IOlB相關(guān)聯(lián)的統(tǒng)計度量以捕獲使用檢驗?zāi)K101跨被檢驗的晶片獲得的時間相關(guān)的分類結(jié)果并將這些結(jié)果與同從(例如，如從SEM圖像的分析中生成的)樣本缺陷排列中估計出的缺陷類型相關(guān)聯(lián)的時間相關(guān)的分類相比較。這些比較方法可產(chǎn)生被設(shè)計為衡量分類結(jié)果如何指示真實的種群并指示關(guān)于所建立的基線的任何偏離的統(tǒng)計度量。所提出的方法可解決并有助于標(biāo)識分類器性能變動的兩種固有來源1)對每個缺陷類型內(nèi)的缺陷屬性中的晶片到晶片變化的反應(yīng)，常稱之為“分類器穩(wěn)定性”；以及2)對相對缺陷類型種群中的晶片到晶片變化的反應(yīng)。由于缺陷屬性中的晶片到晶片變化引起的不穩(wěn)定性是分類器基于某些缺陷屬性(特性)和/或特征來分類缺陷的結(jié)果，這可能僅與真實的缺陷類型部分相關(guān)。缺陷類型種群內(nèi)的屬性的自然波動或過程變化引起的波動導(dǎo)致誤分類的一定可能性。可影響?zhàn)伣o分類模塊的特性的晶片屬性的示例包括薄膜厚度變化(局部/高空間頻率或全局/低空間頻率)、橫向尺寸可變性、膜反射率可變性、折射率可變性、和/或?qū)?層對準(zhǔn)可變性。由于相對缺陷類型種群中的晶片到晶片變化引起的不穩(wěn)定性也可能由于分類器的不完美的精度和純度而影響到分類器性能。統(tǒng)計度量可允許標(biāo)識分類器性能中的短期和長期趨勢，這構(gòu)成原本仍將檢測不出的過程變化和檢驗器校準(zhǔn)偏移的信號。這些時間上的趨勢的圖案和時間發(fā)生可有助于精確確定根本原因和/或觸發(fā)一個或更多個校正行動(例如，制造過程變化的校正、掃描檢驗工具IOlA維護或分類器模塊IOlB維護)。統(tǒng)計度量可指示是分類器穩(wěn)定性還是分類器純度可被優(yōu)化，由此提供關(guān)于如何進行隨后的優(yōu)化步驟的指導(dǎo)方針。以下是描繪各種實現(xiàn)的一系列流程圖的描述。為了便于理解，這些流程圖被組織為使得初始流程圖通過一個示例性實現(xiàn)來展現(xiàn)各個實現(xiàn)，隨后接下來的流程圖展現(xiàn)作為建立在一個或更多個較早展現(xiàn)的流程圖上的抑或子組件操作抑或附加組件的初始流程圖的替換實現(xiàn)和/或擴展。本領(lǐng)域技術(shù)人員將領(lǐng)會到本文利用的展現(xiàn)風(fēng)格(例如，以展現(xiàn)示例性實現(xiàn)的流程圖的展現(xiàn)開始，隨后在后續(xù)流程圖中提供附加和/或進一步細(xì)節(jié))一般而言允許對各種過程實現(xiàn)的快速和簡單理解。此外，本領(lǐng)域技術(shù)人員將領(lǐng)會到本文使用的展現(xiàn)風(fēng)格還使其適宜于模塊化的和/或面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計范例。圖10-14示出表示與監(jiān)視分類器性能相關(guān)的示例性操作的操作流程。在包括操作流程的各種示例的圖10-14中，可相對于以上描述的圖1中的示例和/或相對于其他示例或上下文來提供討論和解釋。但是，應(yīng)當(dāng)理解到操作流程可在多個其他環(huán)境或背景中和/或以圖10-14的修改版本來執(zhí)行。此外，盡管各種操作流程是以所描述的序列來展現(xiàn)的，應(yīng)當(dāng)理解到各種操作可以與所描述的這些不同的順序來執(zhí)行，或者并發(fā)執(zhí)行。參考圖10，示出過程1000的操作流程圖。操作1010描繪了從一個或更多個掃描檢驗工具接收指示一個或更多個樣本的一種或更多種屬性的一個或更多個信號。例如，如圖1所示，可在制造處理模塊106的生產(chǎn)運行期間創(chuàng)造包括一個或更多個半導(dǎo)體結(jié)構(gòu)的樣本晶片105。檢驗?zāi)K101的掃描檢驗工具IOlA可接收該樣本晶片105，其中掃描檢驗工具IOlA可生成指示樣本晶片105的光學(xué)特性的信號107，其可包括指示一個或更多個缺陷的信號，由此提供對這些缺陷的檢測的指示。操作1020描繪了根據(jù)對從這一個或更多個掃描檢驗工具收到的一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則來確定這一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群。例如，如圖1所示，分類器模塊IOlB可從掃描檢驗工具IOlA接收指示樣本晶片105的光學(xué)特性的信號107。分類器模塊IOlB可向信號107應(yīng)用分類器規(guī)則數(shù)據(jù)庫IOlC中維護的一個或更多個分類規(guī)則以確定信號107是否指示存在特定缺陷類型。如果基于對信號107的分析確定樣本晶片105上存在特定類型的缺陷，分類器模塊IOlB可更新缺陷監(jiān)視數(shù)據(jù)庫IOlD (例如，增加與該缺陷類型相關(guān)聯(lián)的計數(shù)器)。操作1030描繪了使用一個或更多個高分辨率的檢驗工具來確定這一個或更多個樣本的這一種或更多種缺陷類型的種群。例如，如圖1所示，提供給掃描檢驗工具IOlA的同一樣本晶片105還可被提供給性能監(jiān)視模塊103。在性能監(jiān)視模塊103處，可由高分辨率的檢驗工具103A(例如，SEM)來分析該樣本晶片105。點對點高分辨率檢驗工具103A可提供在掃描檢驗工具IOlA之上的成像性能改善，但是可能不適合在晶片制造運行期間的在線大面積缺陷檢測。但是，其可用作用于在周期性、子采樣的基礎(chǔ)上驗證掃描檢驗工具IOlA的性能的工具。為了確定之前使用掃描檢驗工具IOlA確定的特定類型的缺陷的種群，技術(shù)人員可檢查用高分辨率檢驗工具103A生成的參考晶片的圖像以手動確定該種群?？商鎿Q地，可采用自動圖像處理工具來檢查這些圖像以確定該種群。操作1040描繪了計算從應(yīng)用到接收自一個或更多個掃描檢驗工具的一個或更多個信號的一種或更多種分類規(guī)則的應(yīng)用確定的一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群與使用這一個或更多個高分辨率的檢驗工具確定的這一個或更多個樣本的這一種或更多種缺陷類型的種群之間的一個或更多個相關(guān)性。例如，如圖1所示，缺陷分析模塊102可從相應(yīng)的檢驗?zāi)K101和性能監(jiān)視模塊103接收由檢驗?zāi)K101確定的缺陷種群數(shù)據(jù)108(例如，缺陷種群數(shù)據(jù)108A)和由性能監(jiān)視模塊103確定的缺陷種群數(shù)據(jù)108(例如，缺陷種群數(shù)據(jù)108B)。缺陷種群數(shù)據(jù)108可在一時段上接收，使得缺陷分析模塊102可以監(jiān)視缺陷種群數(shù)據(jù)108的時間相關(guān)性。例如，如圖2和3所示，由缺陷種群數(shù)據(jù)108A和缺陷種群數(shù)據(jù)108B表示的各種缺陷種群可相對于彼此被繪出并且可從這些數(shù)據(jù)集合中確定一個或更多個相關(guān)性。例如，可能確定的特定相關(guān)性包括1)與由性能監(jiān)視模塊103確定的缺陷種群的穩(wěn)定性相比由檢驗?zāi)K101確定的缺陷種群的相對穩(wěn)定性；或幻與性能監(jiān)視模塊103相比檢驗?zāi)K101的正在進行的性能特性。例如，圖2和3中分別示出指示缺陷種群數(shù)據(jù)108A和缺陷種群數(shù)據(jù)108B的每一個的移動平均的趨勢線。如圖所示，從大約t = 4到大約t = 20，圖2的缺陷種群數(shù)據(jù)108A和圖3的缺陷種群數(shù)據(jù)108B之間有高度的相關(guān)性(例如，圖2的趨勢線相對于圖3的趨勢線的偏移很少)。這樣，圖2的缺陷種群數(shù)據(jù)108A可被稱作相對于圖3的缺陷種群數(shù)據(jù)108A相對地穩(wěn)定。這樣的相關(guān)性可指示管理檢驗?zāi)K101的缺陷分類的分類器規(guī)則數(shù)據(jù)庫IOlC的分類規(guī)則可能是恰當(dāng)?shù)摹Ｈ欢?，從大約t = 20到大約t = 40，圖2的缺陷種群數(shù)據(jù)108A和圖3的缺陷種群數(shù)據(jù)108B之間有低度的相關(guān)性(例如，圖2的趨勢線相對于圖3的趨勢線的偏移很大)。這樣的偏離可指示檢驗?zāi)K101 (相對于制造處理模塊106)有問題，因為管理檢驗?zāi)K101的缺陷分類的分類器規(guī)則數(shù)據(jù)庫IOlC的分類規(guī)則可能不足以正確地分類這些缺陷。圖11示出圖10的示例性操作流程1000的替換實施例。圖11示出示例性實施例，其中操作流程1000的操作1020、1030和1040可包括至少一個附加操作。附加操作可包括操作1102、和/或操作1104、和/或操作1106。操作1102描繪了根據(jù)對從一個或更多個掃描檢驗工具收到的一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則來確定至少第一樣本和第二樣本的一種或更多種缺陷類型的種群。例如，如圖1所示，檢驗?zāi)K101可確定第一樣本晶片105上的(如以上關(guān)于操作1020所述的)特定缺陷類型的種群。該種群可與時間上的第一點(例如，第一樣本晶片105的制造的完成時間)相關(guān)聯(lián)。類似地，檢驗?zāi)K101可確定第二樣本晶片105上的(如以上關(guān)于操作1020所述的)特定缺陷類型的種群。該種群可與時間上的第二點(例如，第二樣本晶片105的制造的完成時間)相關(guān)聯(lián)。檢驗?zāi)K101可隨后向缺陷分析模塊102提供關(guān)于第一樣本晶片105和第二樣本晶片105的缺陷種群數(shù)據(jù)108A。
操作1104描繪了使用一個或更多個高分辨率的檢驗工具來確定至少該第一樣本和該第二樣本的一種或更多種缺陷類型的種群。例如，如圖1所示，性能監(jiān)視模塊103可確定第一樣本晶片105上的(如以上關(guān)于操作1030所述的)特定缺陷類型的種群。該種群可與時間上的第一點(例如，第一樣本晶片105的制造的完成時間)相關(guān)聯(lián)。類似地，性能監(jiān)視模塊103可確定第二樣本晶片105上的(如以上關(guān)于操作1030所述的)特定缺陷類型的種群。該種群可與時間上的第二點(例如，第二樣本晶片105的制造的完成時間)相關(guān)聯(lián)。性能監(jiān)視模塊103可隨后向缺陷分析模塊102提供關(guān)于第一樣本晶片105和第二樣本晶片105的缺陷種群數(shù)據(jù)108B。操作1106描繪了計算從向接收自一個或更多個光學(xué)檢驗工具的一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則確定的一種或更多種缺陷類型的種群和通過使用一個或更多個高分辨率的檢驗工具確定的一種或更多種缺陷類型的種群在至少第一樣本和第二樣本之間的相對穩(wěn)定性。例如，如圖1所示，缺陷分析模塊102可在時間上監(jiān)視缺陷種群數(shù)據(jù)108A。例如，如圖2所示，可根據(jù)分別對應(yīng)于第一樣本晶片105和第二樣本晶片105的制造完成的時間來繪制指示第一樣本晶片105和第二樣本晶片105中發(fā)現(xiàn)的特定缺陷類型(例如，缺陷-1)的缺陷種群的缺陷種群數(shù)據(jù)108A，由此使得缺陷分析模塊102能在時間上監(jiān)視缺陷種群數(shù)據(jù)108A。類似地，缺陷分析模塊102可在時間上監(jiān)視缺陷種群數(shù)據(jù)108B。例如，如圖3所示，可根據(jù)分別對應(yīng)于第一樣本晶片105和第二樣本晶片105的制造完成的時間來繪制指示第一樣本晶片105和第二樣本晶片105中發(fā)現(xiàn)的特定缺陷類型(例如，缺陷-1)的缺陷種群的缺陷種群數(shù)據(jù)108B，由此使得缺陷分析模塊102能在時間上監(jiān)視缺陷種群數(shù)據(jù)108B。缺陷分析模塊102可隨后確定在時間上缺陷種群數(shù)據(jù)108A與缺陷種群數(shù)據(jù)108B之間的相關(guān)性。缺陷種群數(shù)據(jù)108A和缺陷種群數(shù)據(jù)108B之間的相關(guān)性可以是該數(shù)據(jù)的相對穩(wěn)定性。缺陷種群數(shù)據(jù)108A和缺陷種群數(shù)據(jù)108B的相對穩(wěn)定性可由這些數(shù)據(jù)集合內(nèi)的波動的程度來測量。例如，圖4描繪了缺陷種群數(shù)據(jù)108A相對于其移動平均(如圖2中所示)的偏移。類似地，圖5描繪了缺陷種群數(shù)據(jù)108B相對于其移動平均(如圖3中所示)的偏移。如圖所示，對于期間t = 0到t = 20，缺陷種群數(shù)據(jù)108A的波動的程度大于缺陷種群數(shù)據(jù)108B的波動的程度。該不穩(wěn)定性可指示管理缺陷分類的分類器規(guī)則數(shù)據(jù)庫IOlC的分類規(guī)則可能是恰當(dāng)?shù)?。圖12示出圖10的示例性操作流程1000的替換實施例。圖12示出示例性實施例，其中操作流程1000的操作1020、1030和1040可包括至少一個附加操作。附加操作可包括操作1202、和/或操作1204、和/或操作1206/和/或操作1208、和/或操作1210。操作1202描繪了根據(jù)對從一個或更多個掃描檢驗工具收到的一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則來確定樣本的至少第一缺陷類型和第二缺陷類型的種群。例如，如圖1所示，檢驗?zāi)K101可確定樣本晶片105上(如以上關(guān)于操作1020所述的)的第一缺陷類型的種群。類似地，檢驗?zāi)K101可確定該樣本晶片105上(如以上關(guān)于操作1020所述的)的特定第二缺陷類型的種群。檢驗?zāi)K101可隨后向缺陷分析模塊102提供關(guān)于第一樣本晶片105和第二樣本晶片105的缺陷種群數(shù)據(jù)108A。操作1204描繪了使用一個或更多個高分辨率的檢驗工具來確定樣本的至少第一缺陷類型和第二缺陷類型的種群。例如，如圖1所示，性能監(jiān)視模塊103可確定樣本晶片105上(如以上關(guān)于操作1030所述的)的第一缺陷類型的種群。類似地，性能監(jiān)視模塊103可確定樣本晶片105上(如以上關(guān)于操作1030所述的)的第二缺陷類型的種群。性能監(jiān)視模塊103可隨后向缺陷分析模塊102提供關(guān)于在樣本晶片105中發(fā)現(xiàn)的第一缺陷類型和第二缺陷類型的缺陷種群數(shù)據(jù)108B。操作1206描繪了計算從對與接收自一個或更多個掃描檢驗工具的樣本相關(guān)聯(lián)的一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則確定的第一缺陷類型的種群與第二缺陷類型的種群之間的第一相關(guān)性。例如，如圖1所示，缺陷分析模塊102可監(jiān)視缺陷種群數(shù)據(jù)108A。例如，如圖6-7所示，可根據(jù)對應(yīng)于樣本晶片105的制造完成的時間來繪制指示樣本晶片105中發(fā)現(xiàn)的第一缺陷類型(例如，缺陷-1)的缺陷種群和該樣本晶片105上發(fā)現(xiàn)的第二缺陷類型(例如，缺陷- 的缺陷種群的缺陷種群數(shù)據(jù)108A，由此使得能監(jiān)視第一缺陷類型(例如，缺陷-1)的缺陷種群和第二缺陷類型(例如，缺陷-2)的缺陷種群?？蓮娜毕莘N群數(shù)據(jù)108A計算第一缺陷類型和第二缺陷類型之間的相關(guān)性(例如，比率)。操作1208描繪了計算使用一個或更多個高分辨率的檢驗工具確定的第一缺陷類型的種群與第二缺陷類型的種群之間的第二相關(guān)性。例如，如圖1所示，缺陷分析模塊102可監(jiān)視缺陷種群數(shù)據(jù)108B。例如，如圖8-9所示，可根據(jù)對應(yīng)于樣本晶片105的制造完成的時間來繪制指示樣本晶片105中發(fā)現(xiàn)的第一缺陷類型(例如，缺陷-1)的缺陷種群和樣本晶片105上發(fā)現(xiàn)的第二缺陷類型(例如，缺陷-2)的缺陷種群的缺陷種群數(shù)據(jù)108A，由此使得能監(jiān)視第一缺陷類型(例如，缺陷-1)的缺陷種群和第二缺陷類型(例如，缺陷-2)的缺陷種群?？蓮娜毕莘N群數(shù)據(jù)108B計算第一缺陷類型和第二缺陷類型之間的相關(guān)性(例如，比率)。缺陷分析模塊102可隨后確定檢驗?zāi)K101和性能監(jiān)視模塊103在對第一缺陷類型和第二缺陷類型之間做出區(qū)分上的相對性能之間的相關(guān)性。操作1210描繪了計算第一相關(guān)性與第二相關(guān)性之間的相關(guān)性。例如，檢驗?zāi)K101和性能監(jiān)視模塊103的相對性能可通過分別在缺陷種群數(shù)據(jù)108A和缺陷種群數(shù)據(jù)108B內(nèi)的第一和第二缺陷類型之間的混合的程度來衡量。例如，如以上所述，圖6描繪了由檢驗?zāi)K101確定的樣本晶片105中的缺陷_1的種群。圖7描繪了由檢驗?zāi)K101確定的樣本晶片105中的缺陷-2的種群。圖8描繪了由檢驗?zāi)K101確定的缺陷-1的種群。圖9描繪了由性能監(jiān)視模塊103確定的樣本晶片105中的缺陷-2的種群。如圖6-9中所示，可計算相關(guān)性(例如，由檢驗?zāi)K101確定的缺陷-1對缺陷_2的比率與由性能監(jiān)視模塊103確定的缺陷-1對缺陷-2的比率之間的關(guān)系)。該相關(guān)性可示出由檢驗?zāi)K101確定的缺陷-1對缺陷-2的比率普遍高于由性能監(jiān)視模塊103確定的缺陷-1對缺陷-2的比率。這樣的相關(guān)性可指示檢驗?zāi)K101將缺陷-2的某些實例混到缺陷-1的種群中。這樣的混合可指示管理缺陷分類的分類規(guī)則可能對缺陷-1太靈敏或者對缺陷-2不夠靈敏。圖13示出圖10的示例性操作流程1000的替換實施例。圖13示出示例性實施例，其中操作流程1000可包括至少一個附加操作。附加操作可包括操作1302。操作1302描繪了生成將要應(yīng)用到從一個或更多個光學(xué)檢驗工具收到的一個或更多個信號的一種或更多種分類規(guī)則。例如，如圖1所示，分類器模塊IOlB可包括分類器規(guī)則數(shù)據(jù)庫101C。該分類器規(guī)則數(shù)據(jù)庫IOlC可包括定義各種缺陷類型以與掃描檢驗工具IOlA生成的數(shù)據(jù)相比較的屬性(例如，分類特性的值、用于直接計算缺陷特性或上下文特性的數(shù)值范圍規(guī)范、直接和上下文特性的線性組合、多個特性的最近相鄰分組，…)，使得分類器模塊IOlB能將特定光學(xué)特征與所定義的缺陷類型相關(guān)聯(lián)。可從與已知缺陷相關(guān)聯(lián)的掃描檢驗工具IOlA數(shù)據(jù)的分析中生成分類器規(guī)則數(shù)據(jù)庫IOlC的缺陷類型定義。例如，可使用性能監(jiān)視模塊103的高分辨率檢驗工具103A分析具有一個或更多個缺陷類型的一個或更多個參考晶片(例如，技術(shù)人員可檢查用掃描電子顯微鏡(SEM)生成的參考晶片的圖像)以確定該參考晶片中存在的各種缺陷。一旦使用高分辨率檢驗工具103A分析了參考晶片，則可確定每個參考晶片上的各種缺陷類型的參考種群分布。該參考種群分布可被提供給分類器維護模塊104。隨后可由檢驗?zāi)K101使用存儲于分類器規(guī)則數(shù)據(jù)庫IOlC中的缺陷類型定義的給定集合來進行對這一個或更多個參考晶片的檢驗。分類器模塊IOlB可接收掃描檢驗工具IOlA生成的檢驗數(shù)據(jù)。分類器模塊IOlB可用分類器規(guī)則數(shù)據(jù)庫IOlC中維護的缺陷類型定義交叉引用掃描檢驗工具IOlA生成的檢驗數(shù)據(jù)以確定由這些缺陷類型定義所定義的一個或更多個缺陷的存在。該分類器模塊IOlB可生成對應(yīng)于在一個或更多個參考晶片上檢測出的缺陷類型的相應(yīng)種群的結(jié)果樣本缺陷分布。該樣本種群分布可被提供給分類器維護模塊104?？蓪男阅鼙O(jiān)視模塊103收到的參考種群分布與分類器維護模塊104收到的樣本種群分布作比較以確定相應(yīng)分布之間的相關(guān)性。圖14示出圖10的示例性操作流程1000的替換實施例。圖14示出示例性實施例，其中操作流程1000可包括至少一個附加操作。附加操作可包括操作1402。操作1402描繪了根據(jù)從對接收自一個或更多個掃描檢驗工具的一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則確定的一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群與使用一個或更多個高分辨率的檢驗工具確定的缺陷類型的種群之間的一個或更多個相關(guān)性來修改一種或更多種分類規(guī)則。例如，如圖1所示，如果缺陷分析模塊102確定由分類器規(guī)則數(shù)據(jù)庫IOlC維護的當(dāng)前缺陷類型定義導(dǎo)致由檢驗?zāi)K101生成的缺陷種群數(shù)據(jù)108A與由性能監(jiān)視模塊103生成的缺陷種群數(shù)據(jù)108B相比呈現(xiàn)出不穩(wěn)定性或降級的性能中的至少一者，則分類器維護模塊104可修改這些缺陷類型定義以減少不穩(wěn)定性或降級的性能。例如，分類器維護模塊104可包括用戶接口 104A(例如，顯示器、鍵盤、觸摸屏，等等)，該用戶接口 104A可允許用戶修改維護在分類器規(guī)則數(shù)據(jù)庫IOlC中的分類器屬性。抑或?qū)＜矣脩粢只蚴褂冒牖蛉詣訑_動功能的基于復(fù)雜規(guī)則的方法可被應(yīng)用以將分類器調(diào)節(jié)到在已修改的歷史數(shù)據(jù)上測得的可接受的穩(wěn)定性和性能的水平。之前的詳細(xì)描述已借助使用框圖、流程圖和/或示例闡述了器件和/或過程的各個實施例。在這些包括一個或多個功能和/或操作的框圖、流程圖和/或示例的范圍內(nèi)，本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，這些框圖、流程圖或示例內(nèi)的各個功能和/或操作可通過各種各樣的硬件、軟件、固件或?qū)嶋H上其任何組合來單獨和/或共同實現(xiàn)。在一個實施例中，在此描述的主題的若干部分可經(jīng)由專用集成電路(ASIC)、現(xiàn)成可編程門陣列(FPGA)、數(shù)字信號處理器(DSP)或其它集成形式來實現(xiàn)。然而，本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)認(rèn)識到，在此作為整體或部分公開的實施例的某些方面可在集成電路、如在一個或多個計算機上運行的計算機程序(例如，如在一個或多個計算機系統(tǒng)上運行的程序)、如在一個或多個處理器上運行的一個或多個程序(例如，如在一個或多個微處理器上運行的一個或多個程序)、如固件、或者如實際上其任何組合中實現(xiàn)，并且鑒于此公開，本領(lǐng)域技術(shù)人員將能夠很好地設(shè)計和/或編寫軟件和/或固件的代碼。另外，本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，在此描述的主題的機構(gòu)能夠作為各種形式的程序產(chǎn)品來分發(fā)，并且無論用于實現(xiàn)此分發(fā)的信號承載介質(zhì)的具體類型如何，都可應(yīng)用在此描述的主題的示例性實施例。信號承載介質(zhì)的示例包括但不限于以下諸如軟盤、硬盤、緊致盤(CD)、數(shù)字視頻盤(DVD)、數(shù)字磁帶、計算機存儲器等可紀(jì)錄型介質(zhì)；以及諸如數(shù)字和/或模擬通信介質(zhì)(例如，光纖、波導(dǎo)、有線通信鏈路、無線通信鏈路(例如，發(fā)射機、接收機、發(fā)射邏輯、接收邏輯等)等)等傳輸型介質(zhì)。在普遍意義上，本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)認(rèn)識到，本文所述的可通過各種硬件、軟件、固件或其任何組合實現(xiàn)的各個方面可被示為由各類“電路”構(gòu)成。因此，如本文所用的“電路”包括但不限于具有至少一個分立電路的電路、具有至少一個集成電路的電路、具有至少一個專用集成電路的電路、形成由計算機程序配置的通用計算設(shè)備(例如，由至少部分地執(zhí)行本文所述的過程和/或器件的計算機程序配置的通用計算機、或由至少部分地執(zhí)行本文所述的過程和/或器件的微處理器)的電路、形成存儲器設(shè)備(例如，隨機存取存儲器形式)的電路、形成通信設(shè)備(例如，調(diào)制解調(diào)器、通信交換機、或光電裝置)的電路。本領(lǐng)域技術(shù)人員將認(rèn)識到，本文描述的主題可以模擬或數(shù)字方式或其某種組合方式來實現(xiàn)。在此描述的主題有時例示了包含于不同的其它組件之內(nèi)或與之鏈接的不同組件。應(yīng)當(dāng)理解，這些所繪制的架構(gòu)僅是示例性的，并且實際上可實現(xiàn)完成相同功能的許多其它架構(gòu)。在概念意義上，用于實現(xiàn)相同功能的任何組件布置被有效“關(guān)聯(lián)”以使得實現(xiàn)期望功能。因此，在此組合以實現(xiàn)特定功能的任何兩個組件可被視為彼此“相關(guān)聯(lián)”以使得實現(xiàn)期望功能，而不管架構(gòu)或中間組件如何。類似地，任何如此關(guān)聯(lián)的兩個組件也可被視為彼此“可操作地連接”或“可操作地耦合”以實現(xiàn)期望功能，并且能夠如此關(guān)聯(lián)的任何兩個組件還可被視為彼此“可操作可耦合”以實現(xiàn)期望功能。可操作可耦合的特定示例包括但不限于物理上能配對的和/或物理上交互的組件和/或可無線交互的和/或無線交互組件和/或邏輯上交互的和/或邏輯上可交互的組件。在一些實施例中，一個或更多個組件可在本文中引述為“配置為”、“可配置為”、“可操作/可用于”、“適用于/適應(yīng)于”、“能夠”、“可順應(yīng)的/遵循”，等等。本領(lǐng)域技術(shù)人員將認(rèn)識到除非上下文另作要求否則“配置為”可一般涵蓋活躍狀態(tài)組件和/或不活躍狀態(tài)組件和/或待機狀態(tài)組件。雖然已示出并描述了本文所述的主題的特定方面，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員顯然可基于本文的示教作出變化和更改而不背離本文所述的主題及其更寬泛的方面，因此，所附權(quán)利要求旨在將落在本文所述的主題的真實精神和范圍內(nèi)的所有這些變化和更改納入到其范圍之內(nèi)。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，一般而言，本文以及尤其在所附權(quán)利要求(例如，所附權(quán)利要求的主體)中所用的術(shù)語通常旨在作為“開放”術(shù)語(例如，術(shù)語“包括”應(yīng)當(dāng)被解釋為“包括但不限于”、術(shù)語“具有”應(yīng)當(dāng)被解釋為“至少具有”、術(shù)語“包括”應(yīng)當(dāng)被解釋為“包括但不限于”等)。本領(lǐng)域技術(shù)人員還應(yīng)當(dāng)理解，如果預(yù)期所引入的權(quán)利要求所述的特定數(shù)目，則這種意圖將在權(quán)利要求中明確所述，而不存在這種所述，則沒有這種意圖。例如，為了幫助理解，以下所附權(quán)利要求可包含引導(dǎo)性短語“至少一個”和“一個或更多個”的使用以引入權(quán)利要求所述。然而，使用此類短語不應(yīng)當(dāng)被解釋為意味著不定冠詞“一”或“一個”所引入的權(quán)利要求所述將包含這種所引入的權(quán)利要求所述的特定權(quán)利要求限于僅包含一個這種所述的發(fā)明，即使當(dāng)同一權(quán)利要求包括引導(dǎo)性短語“一個或更多個”或“至少一個”以及諸如“一”或“一個”的不定冠詞時(例如，“一”和/或“一個”應(yīng)當(dāng)通常被解釋為表示“至少一個”或“一個或更多個”)；這些通用適用于用于引入權(quán)利要求所述的定冠詞。另外，即使所引入的權(quán)利要求所述的特定數(shù)目被顯式指出，本領(lǐng)域技術(shù)人員也應(yīng)當(dāng)認(rèn)識到，這種所述通常應(yīng)當(dāng)被解釋為表示至少所述的數(shù)目(例如，“兩個所述”的明確所述在沒有其它修飾語的情況下通常表示至少兩個所述或者兩個或多個所述)。此外，在使用類似于“A、B和C中的至少一個等”的慣例的那些實例中，通常這種句法結(jié)構(gòu)在預(yù)期本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解此慣例這個意義上進行(例如，“具有A、B和C中的至少一個的系統(tǒng)”將包括但不限于僅具有A、僅具有B、僅具有C、具有A和B、A和C、B和C和/或具有A、B和C等的系統(tǒng))。此外，在使用類似于“A、B和C中的至少一個”等的慣例的那些實例中，通常這種句法結(jié)構(gòu)在預(yù)期本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解此慣例這個意義上進行(例如，“具有A、B和C中的至少一個”的系統(tǒng)將包括但不限于僅具有A、僅具有B、僅具有C、具有A和B、A和C、B和C和/或具有A、B和C等的系統(tǒng))。本領(lǐng)域技術(shù)人員還應(yīng)當(dāng)理解，無論在說明書、權(quán)利要求還是附圖中，一般給出兩個或多個備選項的任何轉(zhuǎn)折連詞和/或短語應(yīng)當(dāng)被理解為是為了構(gòu)想包括這些項中的一個、這些項中的任一個或兩者皆然的可能性。例如，短語“A或B”將被理解為包括“A”或“B”或“A和B”的可能性。對于所附權(quán)利要求，本領(lǐng)域技術(shù)人員將領(lǐng)會到本文所述的操作一般可以任何順序被執(zhí)行。此外，盡管各種操作流程是以序列來展現(xiàn)的，應(yīng)當(dāng)理解到各種操作可以與所描述的這些不同的順序來執(zhí)行、或者并發(fā)執(zhí)行。除非上下文另作指示否則這種替換的排序的示例可包括重疊、交織、中斷、重新排序、遞增、預(yù)備、補充、同時、反向、或其他變體排序。關(guān)于上下文，除非上下文另有指示，否則甚至類似于“響應(yīng)于”、“關(guān)于”、或其他過去式形容詞的術(shù)語一般也無意排除這種變體。盡管在各權(quán)利要求中已標(biāo)識了特定的引用關(guān)系，應(yīng)注意到各權(quán)利要求的各個特征的所有可能的組合在本申請的預(yù)想中，因此，這些權(quán)利要求解釋為包括所有可能的多重引用關(guān)系。相信本公開與其帶來的許多優(yōu)點將通過前述說明被理解，并且顯而易見的是可以在各組件的形式、構(gòu)造及安排上作出各種改變，而不脫離公開的主題或者不會犧牲其全部材料優(yōu)勢。所描述的形式僅是解釋性的，下述權(quán)利要求書旨在涵蓋并包括這些變化。
權(quán)利要求
1.一種用于監(jiān)視時變的缺陷分類性能的方法，包括從一個或更多個掃描檢驗工具接收指示一個或更多個樣本的一種或更多種屬性的一個或更多個信號；根據(jù)對從所述一個或更多個掃描檢驗工具收到的所述一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則來確定所述一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群；使用一個或更多個高分辨率的檢驗工具來確定所述一個或更多個樣本的所述一種或更多種缺陷類型的種群；以及計算從應(yīng)用到接收自所述一個或更多個掃描檢驗工具的一個或更多個信號的一種或更多種分類規(guī)則的應(yīng)用確定的一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群與使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具確定的所述一個或更多個樣本的所述一種或更多種缺陷類型的種群之間的一個或更多個相關(guān)性。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述一個或更多個掃描檢驗工具從以下的至少一者中選擇明場圖案化晶片檢驗器；圖案化暗場光子光學(xué)晶片檢驗器；未圖案化暗場光子光學(xué)晶片檢驗器；以及電子束光學(xué)區(qū)域掃描檢驗器。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，分類屬性從以下的至少一者中選擇尺寸、形狀、極性、紋理、對比度、背景情況。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具從以下的至少一者中選擇掃描電子顯微鏡；原子力顯微鏡；共焦顯微鏡。
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)對從所述一個或更多個掃描檢驗工具收到的所述一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則來確定所述一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群包括根據(jù)對從所述一個或更多個掃描檢驗工具收到的所述一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則來確定至少第一樣本和第二樣本的一種或更多種缺陷類型的種群；其中，所述使用一個或更多個高分辨率的檢驗工具來確定所述一個或更多個樣本的所述一種或更多種缺陷類型的種群包括使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具來確定至少所述第一樣本和所述第二樣本的一種或更多種缺陷類型的種群；以及其中，計算從應(yīng)用到接收自所述一個或更多個掃描檢驗工具的一個或更多個信號的一種或更多種分類規(guī)則的應(yīng)用確定的一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群與使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具確定的所述一個或更多個樣本的所述一種或更多種缺陷類型的種群之間的一個或更多個相關(guān)性包括計算從向接收自所述一個或更多個光學(xué)檢驗工具的一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則確定的一種或更多種缺陷類型的種群和通過使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具確定的一種或更多種缺陷類型的種群在至少所述第一樣本和所述第二樣本之間的相對穩(wěn)定性。
6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)對從所述一個或更多個掃描檢驗工具收到的所述一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則來確定所述一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群包括根據(jù)對從所述一個或更多個掃描檢驗工具收到的所述一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則來確定樣本的至少第一缺陷類型和第二缺陷類型的種群；以及其中，所述使用一個或更多個高分辨率的檢驗工具來確定所述一個或更多個樣本的所述一種或更多種缺陷類型的種群包括使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具來確定樣本的至少第一缺陷類型和第二缺陷類型的種群；以及其中，計算從應(yīng)用到接收自所述一個或更多個掃描檢驗工具的一個或更多個信號的一種或更多種分類規(guī)則的應(yīng)用確定的一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群與使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具確定的所述一個或更多個樣本的所述一種或更多種缺陷類型的種群之間的一個或更多個相關(guān)性包括計算從對與接收自所述一個或更多個掃描檢驗工具的樣本相關(guān)聯(lián)的一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則確定的所述第一缺陷類型的所述種群與所述第二缺陷類型的所述種群之間的第一相關(guān)性；以及計算使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具確定的所述第一缺陷類型的所述種群與所述第二缺陷類型的所述種群之間的第二相關(guān)性；以及計算所述第一相關(guān)性與所述第二相關(guān)性之間的相關(guān)性。
7.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括生成將要應(yīng)用到從一個或更多個光學(xué)檢驗工具收到的一個或更多個信號的一種或更多種分類規(guī)則。
8.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括根據(jù)從對接收自所述一個或更多個掃描檢驗工具的一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則確定的所述一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群與使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具確定的缺陷類型的種群之間的所述一個或更多個相關(guān)性來修改一種或更多種分類規(guī)則。
9.一種用于監(jiān)視時變的缺陷分類性能的系統(tǒng)，包括用于從一個或更多個掃描檢驗工具接收指示一個或更多個樣本的一種或更多種屬性的一個或更多個信號的裝置；用于根據(jù)對從所述一個或更多個掃描檢驗工具收到的所述一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則來確定所述一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群的裝置；用于使用一個或更多個高分辨率的檢驗工具來確定所述一個或更多個樣本的所述一種或更多種缺陷類型的種群的裝置；以及用于計算從應(yīng)用到接收自所述一個或更多個掃描檢驗工具的一個或更多個信號的一種或更多種分類規(guī)則的應(yīng)用確定的一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群與使用所述一個或更多個高分辨率檢驗工具確定的所述一個或更多個樣本的所述一種或更多種缺陷類型的種群之間的一個或更多個相關(guān)性的裝置。
10.如權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述一個或更多個掃描檢驗工具從以下的至少一者中選擇明場圖案化晶片檢驗器；圖案化暗場光子光學(xué)晶片檢驗器；未圖案化暗場光子光學(xué)晶片檢驗器；以及電子束光學(xué)區(qū)域掃描檢驗器。
11.如權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，分類屬性從以下的至少一者中選擇尺寸、形狀、極性、紋理、對比度、背景情況。
12.如權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具從以下的至少一者中選擇掃描電子顯微鏡；原子力顯微鏡；共焦顯微鏡。
13.如權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于所述用于根據(jù)對從所述一個或更多個掃描檢驗工具收到的所述一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則來確定所述一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群的裝置包括根據(jù)對從所述一個或更多個掃描檢驗工具收到的所述一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則來確定至少第一樣本和第二樣本的一種或更多種缺陷類型的種群；其中，所述用于使用一個或更多個高分辨率的檢驗工具來確定所述一個或更多個樣本的所述一種或更多種缺陷類型的種群的裝置包括用于使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具來確定至少所述第一樣本和所述第二樣本的一種或更多種缺陷類型的種群的裝置；以及其中，所述用于計算從應(yīng)用到接收自所述一個或更多個掃描檢驗工具的一個或更多個信號的一種或更多種分類規(guī)則的應(yīng)用確定的一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群與使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具確定的所述一個或更多個樣本的所述一種或更多種缺陷類型的種群之間的一個或更多個相關(guān)性的裝置包括用于計算從向接收自所述一個或更多個光學(xué)檢驗工具的一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則確定的一種或更多種缺陷類型的種群和通過使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具確定的一種或更多種缺陷類型的種群在至少所述第一樣本和所述第二樣本之間的相對穩(wěn)定性的裝置。
14.如權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于所述用于根據(jù)對從所述一個或更多個掃描檢驗工具收到的所述一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則來確定所述一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群的裝置包括用于使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具來確定樣本的至少第一缺陷類型和第二缺陷類型的種群的裝置；以及其中，所述用于使用一個或更多個高分辨率的檢驗工具來確定所述一個或更多個樣本的所述一種或更多種缺陷類型的種群的裝置包括使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具來確定樣本的至少第一缺陷類型和第二缺陷類型的種群；以及其中，所述用于計算從應(yīng)用到接收自所述一個或更多個掃描檢驗工具的一個或更多個信號的一種或更多種分類規(guī)則的應(yīng)用確定的一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群與使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具確定的所述一個或更多個樣本的所述一種或更多種缺陷類型的種群之間的一個或更多個相關(guān)性的裝置包括用于計算從對與接收自所述一個或更多個掃描檢驗工具的樣本相關(guān)聯(lián)的一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則確定的所述第一缺陷類型的所述種群與所述第二缺陷類型的所述種群之間的第一相關(guān)性的裝置；以及用于計算使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具確定的所述第一缺陷類型的所述種群與所述第二缺陷類型的所述種群之間的第二相關(guān)性的裝置；以及用于計算所述第一相關(guān)性與所述第二相關(guān)性之間的相關(guān)性的裝置。
15.如權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，還包括用于生成將要應(yīng)用到從一個或更多個光學(xué)檢驗工具收到的一個或更多個信號的一種或更多種分類規(guī)則的裝置。
16.如權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，還包括用于根據(jù)從對接收自所述一個或更多個掃描檢驗工具的一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則確定的所述一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群與使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具確定的缺陷類型的種群之間的所述一個或更多個相關(guān)性來修改一種或更多種分類規(guī)則的裝置。
17.—種包括用于在計算設(shè)備上執(zhí)行過程的計算機可讀指令的計算機可讀介質(zhì)，所述過程包括從一個或更多個掃描檢驗工具接收指示一個或更多個樣本的一種或更多種屬性的一個或更多個信號；根據(jù)對從所述一個或更多個掃描檢驗工具收到的所述一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則來確定所述一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群；使用一個或更多個高分辨率的檢驗工具來確定所述一個或更多個樣本的所述一種或更多種缺陷類型的種群；以及計算從應(yīng)用到接收自所述一個或更多個掃描檢驗工具的一個或更多個信號的一種或更多種分類規(guī)則的應(yīng)用確定的一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群與使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具確定的所述一個或更多個樣本的所述一種或更多種缺陷類型的種群之間的一個或更多個相關(guān)性。
18.如權(quán)利要求17所述的計算機可讀介質(zhì)，其特征在于，所述用于根據(jù)對從所述一個或更多個掃描檢驗工具收到的所述一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則來確定所述一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群的裝置包括根據(jù)對從所述一個或更多個掃描檢驗工具收到的所述一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則來確定至少第一樣本和第二樣本的一種或更多種缺陷類型的種群；其中，所述用于使用一個或更多個高分辨率的檢驗工具來確定所述一個或更多個樣本的所述一種或更多種缺陷類型的種群的裝置包括用于使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具來確定至少所述第一樣本和所述第二樣本的一種或更多種缺陷類型的種群的裝置；以及其中，所述用于計算從應(yīng)用到接收自所述一個或更多個掃描檢驗工具的一個或更多個信號的一種或更多種分類規(guī)則的應(yīng)用確定的一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群與使用所述一個或更多個高分辨率檢驗工具確定的所述一個或更多個樣本的所述一種或更多種缺陷類型的種群之間的一個或更多個相關(guān)性的裝置包括用于計算從向接收自所述一個或更多個光學(xué)檢驗工具的一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則確定的一種或更多種缺陷類型的種群和通過使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具確定的一種或更多種缺陷類型的種群在至少所述第一樣本和所述第二樣本之間的相對穩(wěn)定性的裝置。
19.如權(quán)利要求17所述的系統(tǒng)，其特征在于所述用于根據(jù)對從所述一個或更多個掃描檢驗工具收到的所述一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則來確定所述一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群的裝置包括用于使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具來確定樣本的至少第一缺陷類型和第二缺陷類型的種群的裝置；以及其中，所述用于使用一個或更多個高分辨率的檢驗工具來確定所述一個或更多個樣本的所述一種或更多種缺陷類型的種群的裝置包括使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具來確定樣本的至少第一缺陷類型和第二缺陷類型的種群；以及其中，所述用于計算從應(yīng)用到接收自所述一個或更多個掃描檢驗工具的一個或更多個信號的一種或更多種分類規(guī)則的應(yīng)用確定的一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群與使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具確定的所述一個或更多個樣本的所述一種或更多種缺陷類型的種群之間的一個或更多個相關(guān)性的裝置包括用于計算從對與接收自所述一個或更多個掃描檢驗工具的樣本相關(guān)聯(lián)的一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則確定的所述第一缺陷類型的所述種群與所述第二缺陷類型的所述種群之間的第一相關(guān)性的裝置；以及用于計算使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具確定的所述第一缺陷類型的所述種群與所述第二缺陷類型的所述種群之間的第二相關(guān)性的裝置；以及用于計算所述第一相關(guān)性與所述第二相關(guān)性之間的相關(guān)性的裝置。
20.如權(quán)利要求17所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括用于生成將要應(yīng)用到從一個或更多個光學(xué)檢驗工具收到的一個或更多個信號的一種或更多種分類規(guī)則的裝置。
21.如權(quán)利要求17所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括用于根據(jù)從對接收自所述一個或更多個掃描檢驗工具的一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則確定的所述一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群與使用所述一個或更多個高分辨率的檢驗工具確定的缺陷類型的種群之間的所述一個或更多個相關(guān)性來修改一種或更多種分類規(guī)則的裝置。
全文摘要
公開了監(jiān)視時變的分類性能的系統(tǒng)和方法。一種方法可包括但不限定于從一個或更多個掃描檢驗工具接收指示一個或更多個樣本的一種或更多種屬性的一個或更多個信號；根據(jù)對從這一個或更多個掃描檢驗工具收到的一個或更多個信號應(yīng)用一種或更多種分類規(guī)則來確定這一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群；使用一個或更多個高分辨率的檢驗工具來確定這一個或更多個樣本的這一種或更多種缺陷類型的種群；以及計算從應(yīng)用到接收自這一個或更多個掃描檢驗工具的一個或更多個信號的一種或更多種分類規(guī)則的應(yīng)用確定的一個或更多個樣本的一種或更多種缺陷類型的種群與使用這一個或更多個高分辨率的檢驗工具確定的這一個或更多個樣本的這一種或更多種缺陷類型的種群之間的一個或更多個相關(guān)性。
文檔編號G01R31/26GK102576045SQ201080030311
公開日2012年7月11日 申請日期2010年6月23日 優(yōu)先權(quán)日2009年7月1日
發(fā)明者B·達(dá)菲, C·馬赫, M·費利豪爾, P·休伊特, T·托特澤赫 申請人:克拉-坦科股份有限公司