本發(fā)明大體上涉及用于確定于樣品上檢測到的缺陷的一或多個特性的方法及系統(tǒng)。

背景技術：

以下描述及實例并非由于其包含于此段落中而被認為是現(xiàn)有技術。

在半導體制造過程期間的各個步驟處使用檢驗過程來檢測晶片上的缺陷以促進制造過程中的更高良率及因此更高利潤。檢驗始終是制作半導體裝置的重要部分。然而，隨著半導體裝置尺寸的減小，檢驗對可接受半導體裝置的成功制造變得甚至更加重要，這是因為較小缺陷可引起裝置發(fā)生故障。

許多檢驗工具具有可針對所述工具的許多圖像產(chǎn)生元件調(diào)整的參數(shù)。以此方式，一或多個元件(例如能源、偏光器、透鏡、檢測器等)的參數(shù)可取決于受檢驗的樣品類型以及樣品上所關注的缺陷(DOI)的特性而改變。例如，不同類型的樣品可具有顯著不同的特性，這可引起具有相同參數(shù)的相同工具以極其不同的方式成像所述樣品。另外，由于不同類型的DOI可具有顯著不同的特性，所以適合于檢測一種類型的DOI的檢驗系統(tǒng)參數(shù)可能不適合于檢測另一類型的DOI。此外，不同類型的樣品可具有不同噪聲源，其可以不同方式干擾對樣品上的DOI的檢測。

具有可調(diào)整參數(shù)的檢驗工具的發(fā)展還導致增加對涉及用參數(shù)值的一個以上組合(以其它方式稱為“模式”)掃描樣品使得可用不同模式檢測不同缺陷類型的檢驗過程的使用。例如，一種模式對于檢測一種類型的缺陷可具有較大靈敏度，而另一模式對于檢測另一類型的缺陷可具有較大靈敏度。因此，使用兩種模式，檢驗系統(tǒng)可能夠用可接受靈敏度檢測兩種類型的缺陷。

雖然使用一種以上模式(例如，通過具有匹配多通道響應收集的多通道照明)可提供缺陷檢測的優(yōu)點，但是歸因于檢驗系統(tǒng)成像元件及數(shù)據(jù)處理的復雜性，實際大體上尚未實現(xiàn)實施方案。另外，通常在此類系統(tǒng)中，針對樣品存儲的檢測器輸出(例如，圖像)僅是由檢測到缺陷的模式(例如，通過超出由用戶事先配置的閾值水平)產(chǎn)生的圖像。換句話來說，當缺陷是由一種模式檢測到時，通過所述一種模式針對所述缺陷產(chǎn)生的圖像可被保存且因此可在檢驗后用于其它應用，但如果另一模式并未還檢測到所述缺陷，那么可不保存在所述缺陷的相同位置處由所述另一模式產(chǎn)生的圖像。因此，由未檢測到缺陷的另一模式產(chǎn)生的圖像可無法用于檢驗后缺陷相關功能。此外，每一模式的閾值水平不同且并未考慮到在其它模式中用于缺陷離群值檢測的共現(xiàn)及相關屬性/特征值。

因此，開發(fā)用于確定在樣品上檢測到的缺陷的一或多個特性且不具有上述缺點中的一或多者的系統(tǒng)及方法將會是有利的。

技術實現(xiàn)要素：

各個實施例的以下描述絕不應解釋為限制所附權利要求書的標的物。

一個實施例涉及一種系統(tǒng)，其經(jīng)配置以確定于樣品上檢測到的缺陷的一或多個特性。所述系統(tǒng)包含存儲媒體，其經(jīng)配置以存儲由檢驗系統(tǒng)產(chǎn)生的樣品的圖像。所述檢驗系統(tǒng)經(jīng)配置以用能量掃描遍及所述樣品的物理版本同時檢測來自所述樣品的能量，由此產(chǎn)生所述樣品的所述圖像，且基于所述圖像檢測所述樣品上的缺陷。所述檢驗系統(tǒng)還經(jīng)配置以用多種模式執(zhí)行所述掃描及所述檢測。由所述存儲媒體存儲的所述圖像包含通過所述檢驗系統(tǒng)針對在其處檢測到及未檢測到所述缺陷的所述樣品上的位置產(chǎn)生的圖像。

所述系統(tǒng)還包含一或多個計算機子系統(tǒng)，其經(jīng)配置以識別用所述多種模式中的第一者檢測到但用所述多種模式中的一或多種其它模式未檢測到的所述缺陷中的第一者。所述計算機子系統(tǒng)還經(jīng)配置以從所述存儲媒體獲取在對應于所述缺陷中的所述第一者的所述樣品上的位置處由所述多種模式中的所述一或多種其它模式產(chǎn)生的所述圖像中的一或多者。另外，所述計算機子系統(tǒng)經(jīng)配置以確定所述經(jīng)獲取一或多個圖像的一或多個特性，且基于所述經(jīng)獲取一或多個圖像的所述一或多個特性確定所述缺陷中的所述第一者的一或多個特性。所述系統(tǒng)可如本文中描述那樣進一步配置。

另一實施例涉及一種方法，其用于確定于樣品上檢測到的缺陷的一或多個特性。所述方法包含存儲由如上述那樣配置的檢驗系統(tǒng)產(chǎn)生的樣品的圖像。所述經(jīng)存儲圖像包含上述圖像。所述方法還包含識別、獲取、確定經(jīng)獲取一或多個圖像的一或多個特性，及確定上述缺陷中的第一者的一或多個特性。所述方法的步驟是由一或多個計算機子系統(tǒng)執(zhí)行。

可如本文中進一步描述那樣進一步執(zhí)行上述方法的步驟中的每一者。另外，上述方法的實施例可包含本文中描述的任何其它方法的任何其它步驟。此外，上述方法可由本文中描述的系統(tǒng)中的任一者執(zhí)行。

另一實施例涉及一種非暫時性計算機可讀媒體，其存儲可在計算機系統(tǒng)上執(zhí)行以執(zhí)行用于確定于樣品上檢測到的缺陷的一或多個特性的計算機實施方法的程序指令。所述計算機實施方法包含上述方法的步驟。所述計算機可讀媒體可如本文中描述那樣進一步配置?？扇绫疚闹羞M一步描述那樣執(zhí)行所述計算機實施方法的步驟。另外，可針對其執(zhí)行所述程序指令的所述計算機實施方法可包含本文中描述的任何其它方法的任何其它步驟。

又一實施例涉及另一系統(tǒng)，其經(jīng)配置以檢測樣品上的缺陷。此系統(tǒng)包含存儲媒體，其經(jīng)配置以存儲由檢驗系統(tǒng)產(chǎn)生的樣品的圖像。所述檢驗系統(tǒng)經(jīng)配置以用能量掃描遍及所述樣品的物理版本同時檢測來自所述樣品的能量，由此產(chǎn)生所述樣品的所述圖像。所述檢驗系統(tǒng)還經(jīng)配置以用多種模式執(zhí)行所述掃描及所述檢測。所述系統(tǒng)還包含一或多個計算機系統(tǒng)，其經(jīng)配置以從所述存儲媒體獲取在所述樣品的位置處用所述多種模式中的兩者或更多者產(chǎn)生的兩個或更多個圖像，且基于所述經(jīng)獲取兩個或更多個圖像確定所述位置處是否存在缺陷。所述系統(tǒng)可如本文中描述那樣進一步配置。

附圖說明

受益于優(yōu)選實施例的以下詳細描述且在參考附圖之后，所屬領域技術人員將明白本發(fā)明的進一步優(yōu)點，其中：

圖1及1a是說明如本文中描述那樣配置的系統(tǒng)的實施例的側(cè)視圖的示意圖；

圖2到4及7是說明本文中描述的系統(tǒng)可經(jīng)配置以執(zhí)行的功能的不同實施例的流程圖；

圖5是說明可由本文中描述的系統(tǒng)實施例檢測的不同缺陷的一個實例的平面圖的示意圖；

圖6是說明缺陷以及其中未檢測到缺陷的可用以根據(jù)本文中描述的實施例確定缺陷的特性的圖像的不同部分的一個實例的平面圖的示意圖；

圖8是說明不同缺陷特征以及不同缺陷特征可如何用于可根據(jù)本文中描述的實施例執(zhí)行的缺陷檢測的一個實例的圖；及

圖9是說明存儲用于引起計算機系統(tǒng)執(zhí)行本文中描述的計算機實施方法的程序指令的非暫時性計算機可讀媒體的一個實施例的框圖。

雖然本發(fā)明容易產(chǎn)生各種修改及替代形式，但在圖式中通過實例展示且在本文中詳細描述其特定實施例。所述圖式可未按比例。然而，應了解，所述圖式及其詳細描述并非意欲將本發(fā)明限制于所揭示的特定形式，恰相反，本發(fā)明希望涵蓋落于如由所附權利要求書所定義的本發(fā)明的精神及范圍內(nèi)的全部修改、等效及替代。

具體實施方式

如本文中所使用的術語“設計”及“設計數(shù)據(jù)”大體上指代IC的物理設計(布局)及通過復雜模擬或簡單幾何及布爾(Boolean)運算從所述物理設計導出的數(shù)據(jù)。另外，由光罩檢驗系統(tǒng)獲取的光罩的圖像及/或其衍生物可用作設計的一或多個“代理”。在本文中描述的使用設計的任何實施例中，此光罩圖像或其衍生物可用作設計布局的替代。設計可包含以下各者中描述的任何其它設計數(shù)據(jù)或設計數(shù)據(jù)代理，在2009年8月4日授予扎法爾(Zafar)等人的共同擁有第7,570,796號美國專利及于2010年3月9日授予庫爾卡尼(Kulkarni)等人的第7,676,077號美國專利，所述兩個美國專利如全文闡述以引用的方式并入本文中。另外，設計數(shù)據(jù)可為標準單元庫數(shù)據(jù)、集成布局數(shù)據(jù)、一或多個層的設計數(shù)據(jù)、設計數(shù)據(jù)的衍生物及完全或部分芯片設計數(shù)據(jù)。

然而，一般來說，無法通過用晶片檢驗系統(tǒng)成像晶片而產(chǎn)生設計信息或數(shù)據(jù)。例如，形成于晶片上的設計圖案可能未準確表示所述晶片的設計，且晶片檢驗系統(tǒng)可能無法以足夠分辨率產(chǎn)生形成于晶片上的設計圖案的圖像使得所述圖像可用以確定關于晶片的設計的信息。因此，一般來說，使用物理晶片無法產(chǎn)生設計信息或設計數(shù)據(jù)。另外，本文中描述的“設計”及“設計數(shù)據(jù)”指代在設計過程中由半導體裝置設計者產(chǎn)生的信息及數(shù)據(jù)，且因此在將設計印刷于任何物理晶片上之前可良好用于本文中描述的實施例中。

現(xiàn)參考圖式，應注意，所述圖并未按比例繪制。特定地說，極大地放大了所述圖的一些元件的比例以強調(diào)元件的特性。還應注意，所述圖并未按相同比例繪制。已使用相同參考數(shù)字指示在一個以上圖中所示的可經(jīng)類似配置的元件。除非在本文中另有標明，否則所描述及展示的任何元件可包含任何適合市售元件。

本文中描述的實施例大體上涉及虛擬、多模(例如，多通道寬帶)檢驗器的實施方案。例如，本文中描述的實施例提供以下優(yōu)點：多模(例如，多波長、多光譜照明、可變光圈等)相對較高速檢驗系統(tǒng)，具有圖像產(chǎn)生元件或電子器件中的成像能力以及預先確定位置處的極高精度坐標，在特別關注半導體晶片及光罩檢驗及計量的情況下，可用于缺陷相關功能(例如分級(binning)、分類及取樣以進行后續(xù)分析)的目的。本文中描述的實施例在區(qū)分用其它方法將不可辨別的位置方面可為尤其有用的。實施例實際上可用虛擬檢驗器實施，這降低樣品行進通過檢驗器或其它儀器的需要。

在一個實施例中，樣品包含晶片。在另一實施例中，樣品包含光罩。晶片及光罩可包含所屬領域中已知的任何晶片及光罩。

一個實施例涉及一種系統(tǒng)，其經(jīng)配置以確定于樣品上檢測到的缺陷的一或多個特性。圖1中展示此系統(tǒng)的一個實施例。系統(tǒng)包含存儲媒體100，其經(jīng)配置以存儲由檢驗系統(tǒng)10針對樣品產(chǎn)生的圖像。檢驗系統(tǒng)經(jīng)配置以用能量掃描遍及樣品的物理版本同時檢測來自樣本的能量，由此產(chǎn)生樣品的圖像，且基于所述圖像檢測樣品上的缺陷。檢驗系統(tǒng)還經(jīng)配置以用多種模式執(zhí)行掃描及檢測。

在一個實施例中，掃描遍及樣品的能量包含光，且從樣本檢測的能量包含光。例如，在圖1中所示的系統(tǒng)的實施例中，檢驗系統(tǒng)10包含照明子系統(tǒng)，其經(jīng)配置以將光引導到樣品14。照明子系統(tǒng)包含至少一個光源。例如，如圖1中所示，照明子系統(tǒng)包含光源16。在一個實施例中，照明子系統(tǒng)經(jīng)配置以按一或多個入射角將光引導到樣品，所述一或多個入射角可包含一或多個傾斜角及/或一或多個法線角。例如，如圖1中所示，來自光源16的光經(jīng)引導通過光學元件18且接著通過透鏡20而按傾斜入射角到樣品14。傾斜入射角可包含任何適合傾斜入射角，其可取決于例如樣品以及樣品上待檢測的缺陷的特性而變化。

照明子系統(tǒng)可經(jīng)配置以在不同時間按不同入射角將光引導到樣品。例如，檢驗系統(tǒng)可經(jīng)配置以改變照明子系統(tǒng)的一或多個元件的一或多個特性，使得光可按不同于如圖1中所示的入射角的入射角被引導到樣品。在一個此實例中，檢驗系統(tǒng)可經(jīng)配置以使光源16、光學元件18及透鏡20移動，使得光按不同傾斜入射角或法線(或近似法線)入射角被引導到樣品。

在一些實例中，檢驗系統(tǒng)可經(jīng)配置以同時按一個以上入射角將光引導到樣品。例如，照明子系統(tǒng)可包含一個以上照明通道，所述照明通道中的一者可包含如圖1中所示的光源16、光學元件18及透鏡20，且所述照明通道中的另一者(未展示)可包含類似元件，其可不同或相同配置，或可包含至少一個光源且可包含例如本文中進一步描述的組件的一或多個其它組件。如果此光與另一光同時引導到樣品，那么按不同入射角引導到樣品的光的一或多個特性(例如，波長、偏光等)可不同，使得源自按不同入射角照明樣品的光可在檢測器處彼此區(qū)別。

在另一實例中，照明子系統(tǒng)可僅包含一個光源(例如，圖1中所示的光源16)，且來自所述光源的光可由照明子系統(tǒng)的一或多個光學元件(未展示)分離到不同光學路徑中(例如，基于波長、偏光等)。接著，可將不同光學路徑中的每一者中的光引導到樣品。多個照明通道可經(jīng)配置以同時或在不同時間(例如，當使用不同照明通道循序照明樣品時)將光引導到樣品。在另一實例中，相同照明通道可經(jīng)配置以在不同時間將光引導到具有不同特性的樣品。例如，在一些實例中，光學元件18可配置為光譜濾光片，且光譜濾光片的性質(zhì)可以多種不同方式改變(例如，通過改變光譜濾光片)，使得可在不同時間將不同波長的光引導到樣品。照明子系統(tǒng)可具有所屬領域中已知的任何其它適合配置，以循序或同時按不同或相同入射角將具有不同或相同特性的光引導到樣品。

在一個實施例中，光源16可包含寬帶等離子體(BBP)光源。以此方式，由光源產(chǎn)生且被引導到樣品的光可包含寬帶光。然而，光源可包含任何其它適合光源，例如激光器。激光器可包含所屬領域中已知的任何適合激光器，且可經(jīng)配置以產(chǎn)生在所屬領域中已知的一或多個任何適合波長下的光。另外，激光器可經(jīng)配置以產(chǎn)生單色或幾乎單色的光。以此方式，激光器可為窄頻激光器。光源還可包含產(chǎn)生在波段的多個離散波長下的光的多色光源。

來自光學元件18的光可通過透鏡20聚焦到樣品14上。雖然透鏡20在圖1中展示為單折射光學元件，但是應了解，實際上透鏡20可包含組合地將來自光學元件的光聚焦到樣品的數(shù)個折射及/或反射光學元件。在圖1中展示及在本文中描述的照明子系統(tǒng)可包含任何其它適合光學元件(未展示)。此類光學元件的實例包含但不限于，偏光組件、光譜濾光片、空間濾光片、反射光學元件、變跡器、分束器、光圈等，其可包含所屬領域中已知的任何此類適合光學元件。另外，檢驗系統(tǒng)可經(jīng)配置以基于待用于檢驗的照明類型而改變照明子系統(tǒng)的元件中的一或多者。

檢驗系統(tǒng)還可包含掃描子系統(tǒng)，其經(jīng)配置以致使光掃描遍及樣品。例如，檢驗系統(tǒng)可包含在檢驗期間樣品14安置于其上的載物臺22。掃描子系統(tǒng)可包含任何適合機械及/或機器人組合件(其包含載物臺22)，其可經(jīng)配置以使樣品移動使得光可掃描遍及樣品。另外或替代地，檢驗系統(tǒng)可經(jīng)配置使得檢驗系統(tǒng)的一或多個元件執(zhí)行光在樣品上方的某一掃描。光可以任何適合方式(例如以蛇狀路徑或以螺旋路徑)掃描遍及樣品。

檢驗系統(tǒng)進一步包含一或多個檢測通道。一或多個檢測通道中的至少一者包含檢測器，所述檢測器經(jīng)配置以檢測歸因于系統(tǒng)對樣品的照明的來自所述樣本的光，且響應于經(jīng)檢測光而產(chǎn)生輸出。例如，圖1中所示的檢驗系統(tǒng)包含兩個檢測通道，一個通道由收集器24、元件26及檢測器28形成，且另一通道由收集器30、元件32及檢測器34形成。如圖1中所示，兩個檢測通道經(jīng)配置以按不同收集角收集且檢測光。在一些實例中，兩個檢測通道經(jīng)配置以檢測散射光，且檢測通道經(jīng)配置以檢測按不同角從樣本散射的光。然而，檢測通道中的一或多者可經(jīng)配置以檢測來自樣本的另一類型的光(例如，反射光)。

如圖1中進一步展示，兩個檢測通道展示為定位于紙平面中，且照明子系統(tǒng)還展示為定位于紙平面中。因此，在此實施例中，兩個檢測通道定位于(例如，居中于)入射平面中。然而，檢測通道中的一或多者可定位于入射平面外。例如，由收集器30、元件32及檢測器34形成的檢測通道可經(jīng)配置以收集且檢測散射出入射平面的光。因此，此檢測通道通常可稱為“側(cè)”通道，且此側(cè)通道可居中于基本上垂直于入射平面的平面中。

雖然圖1展示包含兩個檢測通道的檢驗系統(tǒng)的實施例，但是檢驗系統(tǒng)可包含不同數(shù)目個檢測通道(例如，僅一個檢測通道或兩個或更多個檢測通道)。在一個此實例中，由收集器30、元件32及檢測器34形成的檢測通道可形成如上述的一個側(cè)通道，且檢驗系統(tǒng)可包含額外檢測通道(未展示)，其形成為定位于入射平面的相對側(cè)上的另一側(cè)通道。因此，檢驗系統(tǒng)可包含檢測通道，其包含收集器24、元件26及檢測器28，且居中于入射平面中，且經(jīng)配置以按垂直于樣品表面或接近垂直于樣品表面的散射角收集且檢測光。因此，此檢測通道通?？煞Q為“頂部”通道，且檢驗系統(tǒng)還可包含如上述那樣配置的兩個或更多個側(cè)通道。因而，檢驗系統(tǒng)可包含至少三個通道(即，一個頂部通道及兩個側(cè)通道)，且所述至少三個通道中的每一者具有其自身收集器，其中的每一者經(jīng)配置以按與其它收集器中的每一者不同的散射角收集光。

如上文進一步描述，包含于檢驗系統(tǒng)中的檢測通道中的每一者可經(jīng)配置以檢測散射光。因此，圖1中所示的檢驗系統(tǒng)可經(jīng)配置以用于樣品的暗場(DF)檢驗。然而，檢驗系統(tǒng)還可或替代地可包含經(jīng)配置以用于樣品的明場(BF)檢驗的檢測通道。換句話來說，檢驗系統(tǒng)可包含經(jīng)配置以檢測從樣本鏡面反射的光的至少一個檢測通道。因此，本文中描述的檢驗系統(tǒng)可經(jīng)配置以僅用于DF、僅用于BF或用于DF及BF檢驗兩者。雖然收集器中的每一者在圖1中展示為單折射光學元件，然應了解，收集器中的每一者可包含一或多個折射光學元件及/或一或多個反射光學元件。

一或多個檢測通道可包含所屬領域中已知的任何適合檢測器。例如，檢測器可包含光電倍增管(PMT)、電荷耦合裝置(CCD)及時間延遲積分(TDI)相機。檢測器還可包含所屬領域中已知的任何其它適合檢測器。檢測器還可包含非成像檢測器或成像檢測器。以此方式，如果檢測器是非成像檢測器，那么檢測器中的每一者可經(jīng)配置以檢測散射光的某些特性(例如強度)，但可未經(jīng)配置以檢測依據(jù)在成像平面內(nèi)的位置的此類特性。因而，由包含于檢驗系統(tǒng)的檢測通道中的每一者中的檢測器中的每一者產(chǎn)生的輸出可為信號或數(shù)據(jù)，但并非圖像信號或圖像數(shù)據(jù)。在此類實例中，檢驗系統(tǒng)的計算機子系統(tǒng)(例如計算機子系統(tǒng)36)可經(jīng)配置從檢測器的非成像輸出產(chǎn)生樣品的圖像。然而，在其它實例中，檢測器可配置為成像檢測器，其經(jīng)配置以產(chǎn)生成像信號或圖像數(shù)據(jù)。因此，檢驗系統(tǒng)可經(jīng)配置以按數(shù)種方式產(chǎn)生本文中描述的圖像。

應注意，本文中提供圖1以大體上說明可包含于本文中描述的系統(tǒng)實施例中或可產(chǎn)生由本文中描述的系統(tǒng)實施例存儲并使用的圖像的檢驗系統(tǒng)的配置。顯然，如在設計商業(yè)檢驗系統(tǒng)時通常所執(zhí)行那樣，可改變本文中描述的檢驗系統(tǒng)配置以優(yōu)化檢驗系統(tǒng)的性能。另外，可使用(例如，通過將本文中描述的功能性添加到現(xiàn)有檢驗系統(tǒng))現(xiàn)有檢驗系統(tǒng)(例如在商業(yè)上可購自加利福尼亞州苗必達市的科磊公司(KLA-Tencor,Milpitas,Calif)的29xx/28xx系列工具)來實施本文中所描述的系統(tǒng)。對于一些此類系統(tǒng)，可提供本文中描述的方法作為檢驗系統(tǒng)的任選功能性(例如，除檢驗系統(tǒng)的其它功能性外)?；蛘撸疚闹忻枋龅臋z驗系統(tǒng)可“從頭開始”設計以提供全新檢驗系統(tǒng)。

檢驗系統(tǒng)的計算機子系統(tǒng)36可以任何適合方式(例如，經(jīng)由一或多個傳輸媒體，其可包含“有線”及/或“無線”傳輸媒體)耦合到檢驗系統(tǒng)的檢測器，使得計算機子系統(tǒng)在樣品的掃描期間可接收由檢測器產(chǎn)生的輸出。計算機子系統(tǒng)36可經(jīng)配置以使用檢測器的輸出執(zhí)行若干功能。例如，計算機子系統(tǒng)可經(jīng)配置以使用檢測器的輸出來檢測樣品上的缺陷。檢測樣品上的缺陷可由計算機子系統(tǒng)通過將某一缺陷檢測算法及/或方法應用于由檢測器產(chǎn)生的輸出而執(zhí)行。缺陷檢測算法及/或方法可包含所屬領域中已知的任何適合算法及/或方法。例如，計算機子系統(tǒng)可比較檢測器的輸出與閾值。具有高于閾值的值的任何輸出可識別為可能缺陷，而具有低于閾值的值的任何輸出可不被識別為可能缺陷。在另一實例中，計算機子系統(tǒng)可經(jīng)配置以將檢測器的輸出發(fā)送到存儲媒體(例如存儲媒體100)而不對輸出執(zhí)行缺陷檢測。檢驗系統(tǒng)的計算機子系統(tǒng)可如本文中描述那樣進一步配置。

檢驗系統(tǒng)的計算機子系統(tǒng)(以及本文中描述的其它計算機子系統(tǒng))在本文中還可稱為計算機系統(tǒng)。本文中描述的計算機子系統(tǒng)或系統(tǒng)中的每一者可采取各種形式，包含個人計算機系統(tǒng)、圖像計算機、主計算機系統(tǒng)、工作站、網(wǎng)絡器具、因特網(wǎng)器具或其它裝置。一般來說，術語“計算機系統(tǒng)”可廣泛定義為涵蓋具有一或多個處理器(其執(zhí)行來自存儲器媒體的指令)的任何裝置。計算機子系統(tǒng)或系統(tǒng)還可包含所屬領域中已知的任何適合處理器，例如并行處理器。另外，計算機子系統(tǒng)或系統(tǒng)可包含具有高速處理及軟件的計算機平臺，其作為獨立工具或網(wǎng)絡化工具。

如果系統(tǒng)包含一個以上計算機子系統(tǒng)，那么不同計算機子系統(tǒng)可耦合到彼此，使得圖像、數(shù)據(jù)、信息、指令等可在計算機子系統(tǒng)之間發(fā)送，如本文中進一步描述。例如，如由圖1中的虛線所示，檢驗系統(tǒng)的計算機子系統(tǒng)36可通過任何適合傳輸媒體耦合到計算機子系統(tǒng)102，傳輸媒體可包含所屬領域中已知的任何適合有線及/或無線傳輸媒體。此類計算機子系統(tǒng)中的兩者或更多者還可通過共享計算機可讀存儲媒體(未展示，例如存儲媒體100)有效地耦合。

雖然上文將系統(tǒng)描述為基于光學或光的檢驗系統(tǒng)，但是檢驗系統(tǒng)可為基于電子束的系統(tǒng)。在一個此實施例中，能量源是電子束源，且由檢測器檢測到的能量包含電子。在圖1a中所示的一個此實施例中，檢驗系統(tǒng)包含耦合到計算機子系統(tǒng)124的電子柱122。

還如圖1a中所示，電子柱包含電子束源126，其經(jīng)配置以產(chǎn)生由一或多個元件130聚焦到樣品128的電子。電子束源可包含例如陰極源或發(fā)射器尖端，且一或多個元件130可包含例如槍透鏡、陽極、限束光圈、閘閥、束電流選擇光圈、物鏡及掃描子系統(tǒng)，其全部可包含所屬領域中已知的任何此類適合元件。

從樣本返回的電子(例如，二次電子)可通過一或多個元件132聚焦到檢測器134。一或多個元件132可包含例如掃描子系統(tǒng)，其可為包含于元件130中的相同掃描子系統(tǒng)。

電子柱可包含所屬領域中已知的任何其它適合元件。另外，電子柱可如以下各者中描述那樣進一步配置：2014年4月4日授予江(Jiang)等人的第8,664,594號美國專利，2014年4月8日授予小島(Kojima)等人的第8,692,204號美國專利，2014年4月15日授予顧本(Gubbens)等人的第8,698,093號美國專利，及2014年5月6日授予麥克唐納(MacDonald)等人的第8,716,662號美國專利，所述美國專利如全文闡述以引用的方式并入本文中。

雖然電子柱在圖1a中展示為經(jīng)配置使得電子按傾斜入射角引導到樣品且按另一傾斜角從樣本散射，但應了解，電子束可按任何適合角引導到樣品且從樣本散射。另外，如本文中進一步描述，基于電子束的檢驗系統(tǒng)可經(jīng)配置以使用多種模式來產(chǎn)生樣品的圖像(例如，具有不同照明角、收集角等)?；陔娮邮臋z驗系統(tǒng)的多種模式在檢驗系統(tǒng)的任何圖像產(chǎn)生參數(shù)方面可不同。

計算機子系統(tǒng)124可如上述那樣耦合到檢測器134。檢測器可檢測從樣本的表面返回的電子，由此形成樣品的電子束圖像。電子束圖像可包含任何適合電子束圖像。計算機子系統(tǒng)124可經(jīng)配置以使用由檢測器134產(chǎn)生的輸出來檢測樣品上的缺陷。計算機子系統(tǒng)124可經(jīng)配置以執(zhí)行本文中描述的任何額外步驟。包含圖1a中所示的檢驗系統(tǒng)的系統(tǒng)可如本文中描述那樣進一步配置。

應注意，本文中提供圖1a以大體上說明可包含于本文中描述的實施例中的基于電子束的檢驗系統(tǒng)的配置。如同上述光學檢驗系統(tǒng)，如在設計商業(yè)檢驗系統(tǒng)時通常所執(zhí)行那樣，可改變本文中描述的基于電子束的檢驗系統(tǒng)布置以優(yōu)化檢驗系統(tǒng)的性能。另外，可使用(例如，通過將本文中描述的功能性添加到現(xiàn)有檢驗系統(tǒng))現(xiàn)有檢驗系統(tǒng)(例如在商業(yè)上可購自加利福尼亞州苗必達市的科磊公司的eSxxx系列工具)來實施本文中描述的系統(tǒng)。對于一些此類系統(tǒng)，可提供本文中描述的方法作為系統(tǒng)的任選功能性(例如，除系統(tǒng)的其它功能性外)。或者，本文中描述的系統(tǒng)可“從頭開始”設計以提供全新系統(tǒng)。

如上述，檢驗系統(tǒng)經(jīng)配置以用能量掃描遍及樣本的物理版本。以此方式，檢驗系統(tǒng)可配置為“實際”檢驗系統(tǒng)，而非“虛擬”檢驗系統(tǒng)。例如，圖1中所示的存儲媒體100及計算機子系統(tǒng)102可配置為“虛擬”檢驗系統(tǒng)。特定地說，存儲媒體及計算機子系統(tǒng)并非檢驗系統(tǒng)10的部分且不具有用于處置樣品的物理版本的任何能力。換句話來說，在配置為虛擬檢驗系統(tǒng)的檢驗系統(tǒng)中，其一或多個“檢測器”的輸出可為先前由實際檢驗系統(tǒng)的一或多個檢測器產(chǎn)生且存儲于虛擬檢驗系統(tǒng)中的輸出，且在“掃描”期間，虛擬檢驗可回放經(jīng)存儲輸出就好像正掃描樣品一樣。以此方式，用虛擬檢驗系統(tǒng)掃描樣品可看似就好像正用實際檢驗系統(tǒng)掃描物理樣品一樣，然而，事實上，“掃描”涉及以與可掃描樣品相同的方式簡單回放樣品的輸出。配置為“虛擬”檢驗系統(tǒng)的系統(tǒng)及方法描述于以下各者中：共同轉(zhuǎn)讓的2012年2月28日授予巴斯卡爾(Bhaskar)等人的第8,126,255號美國專利及杜菲(Duffy)等人的2014年8月28日發(fā)表的第2014/0241610號美國專利申請公開案，所述兩個美國專利如全文闡述以引用的方式并入本文中。本文中描述的實施例可如本專利及專利申請案中描述那樣進一步配置。

如上文進一步所述，檢驗系統(tǒng)經(jīng)配置以用多種模式產(chǎn)生樣品的圖像。一般來說，模式”可由用于產(chǎn)生樣品的圖像的檢驗系統(tǒng)的參數(shù)值或用以產(chǎn)生樣品的圖像的輸出定義。因此，不同模式在檢驗系統(tǒng)的成像參數(shù)中的至少一者的值方面可不同。例如，在其中掃描遍及樣品的能量及從樣本檢測的能量是光的一個實施例中，多種模式中的至少一者使用掃描遍及樣品的至少一個波長的光，其不同于用于多種模式中的至少一個其它模式的掃描遍及樣品的至少一個波長的光。如本文中進一步描述(例如，通過使用不同光源、不同光譜濾光片等)，對于不同模式，模式掃描遍及樣品的波長方面可不同。在另一實施例中，多種模式中的至少一者使用檢驗系統(tǒng)的照明通道，其不同于用于多種模式中的至少一個其它模式的檢驗系統(tǒng)的照明通道。例如，如上述，檢驗系統(tǒng)可包含一個以上照明通道。因而，不同照明通道可用于不同模式。

在額外實施例中，多種模式中的至少一者使用檢驗系統(tǒng)的光圈的配置，其不同于用于多種模式中的至少一個其它模式的檢驗系統(tǒng)的光圈的配置。光圈可為照明光圈(即，定位于引導到樣品的能量的路徑中的光圈)，例如圖1中所示的光圈38，或收集光圈(即，定位于從樣本收集的能量的路徑中的光圈)，例如圖1中所示的光圈40。例如，如果針對不同模式以不同路徑將能量引導到樣品，那么具有至少一個不同特性(例如，形狀或大小)的不同光圈可定位于不同路徑中。在另一實例中，如果針對不同模式以相同路徑將能量引導到樣品，那么具有至少一個不同特性的不同光圈可在不同時間定位于所述路徑中以循序產(chǎn)生樣品的圖像。以類似方式，對于不同模式，來自樣本的能量的路徑中的光圈可通過在來自樣本的不同能量的路徑中包含具有至少一個不同特性的不同光圈或通過在用不同模式的不同掃描之間切換能量的路徑中的光圈而不同。

因此，如上述，不同模式的照明及/或收集/檢測可不同。不同模式還可或替代地可具有收集/檢測的其它差異。例如，在一個實施例中，多種模式中的至少一者使用檢驗系統(tǒng)的檢測通道，其不同于用于多種模式中的至少一個其它模式的檢驗系統(tǒng)的檢測通道。在一些此類實施例中，如上文進一步描述，檢驗系統(tǒng)可包含多個檢測通道。因此，檢測通道中的一者可用于模式，且檢測通道的另一者可用于另一模式。此外，模式可以本文中描述的一種以上方式而彼此不同(例如，不同模式可具有一或多個不同照明參數(shù)及一或多個不同檢測參數(shù))。

由存儲媒體存儲的圖像包含通過檢驗系統(tǒng)針對其中檢測到及未檢測到缺陷的樣品上的位置產(chǎn)生的圖像。換句話來說，不同于僅存儲其中已檢測到缺陷或可能缺陷的樣品上的位置的圖像的許多檢驗系統(tǒng)及方法，本文中描述的實施例優(yōu)選存儲在檢驗期間針對樣品產(chǎn)生的全部圖像，而不管圖像中是否檢測到缺陷。以此方式，在一些實施例中，由存儲媒體存儲的圖像包含在掃描及檢測期間由檢驗系統(tǒng)針對樣品產(chǎn)生的全部圖像。換句話來說，本文中描述的實施例可使用由任何模式產(chǎn)生的經(jīng)存儲全樣品圖像。

另外，不同于其中用多種模式產(chǎn)生樣品上的一或多個(但不多于數(shù)個)離散位置(通常對應于所關注的缺陷(DOI)的位置)的圖像且接著共同評估以確定哪一模式最適合于樣品的檢驗的一些方法及系統(tǒng)(例如用于建立檢驗方法的配方及系統(tǒng))，由本文中描述的實施例存儲且用以執(zhí)行各種功能的圖像是已通過掃描樣品上的相對較大區(qū)域(即，如在檢驗方法建立之后將在定期樣品檢驗過程中執(zhí)行)產(chǎn)生的圖像。換句話來說，由存儲媒體存儲的圖像優(yōu)選為在樣品上的相對較大區(qū)域(例如，基本上大于樣品上的單個缺陷且包含用能量掃描遍及可包含或可不包含缺陷的樣品上的區(qū)域的樣品上的區(qū)域)時產(chǎn)生的圖像。因而，其中產(chǎn)生且存儲圖像的樣品上的區(qū)域是具有未知缺陷度的區(qū)域。此外，并未針對檢驗配方或過程建立的目的而執(zhí)行本文中描述的產(chǎn)生所存儲的圖像的掃描及檢驗。另外，本文中描述的產(chǎn)生所存儲的圖像的掃描及檢驗并未在樣品上的已知缺陷的位置處執(zhí)行，而是經(jīng)執(zhí)行以確定樣品上是否存在任何缺陷。

在一些實施例中，針對其中由檢驗系統(tǒng)檢測到及未檢測到缺陷的樣品上的位置產(chǎn)生且由存儲媒體存儲的圖像是由檢驗系統(tǒng)在由檢驗系統(tǒng)對樣品執(zhí)行的相同檢驗中產(chǎn)生。例如，如本文中進一步描述，可同時或連續(xù)地使用不同模式以在檢驗過程期間產(chǎn)生樣品的圖像。因此，針對提取缺陷或樣品的圖像或輸出可使用不同情形，且可取決于通過并行還是連續(xù)處理圖像平面而執(zhí)行針對缺陷檢測執(zhí)行的圖像處理而變化。方法選取可具有用于實際實施方案的軟件、算法及甚至硬件的許多含意。例如，并行圖像處理可包含記錄全部(或如果針對模式中的一者同步現(xiàn)場檢驗那么除一個外的全部)n個“圖像模式”或“圖像平面”(如本文中描述)(例如，在虛擬檢驗系統(tǒng)中)。另外，虛擬檢驗器可經(jīng)配置以能夠?qū)⑵叫袌D像通道串流到處理器(例如，圖像計算機)。在此類配置中，存儲圖像(如本文中描述)可使用三維圖像數(shù)據(jù)矩陣而非二維圖像數(shù)據(jù)矩陣執(zhí)行，其中所述維度的兩者是傳統(tǒng)x及y，且第三維度是成像條件中的每一者的數(shù)據(jù)。因此，對于x,y平面中的每一圖像像素，將存在一組n個值(一個值來自每一成像通道)。

以此方式，即使本文中描述的一些實施例可使用運用系統(tǒng)的多種模式產(chǎn)生的圖像，所述圖像仍不一定必須在針對樣品執(zhí)行的不同檢驗過程中產(chǎn)生。因而，在已針對樣品執(zhí)行檢驗過程且已將在所述檢驗過程期間產(chǎn)生的圖像存儲到如本文中描述的存儲媒體之后，可能從存儲媒體檢索計算機子系統(tǒng)使用以執(zhí)行本文中描述的功能中的一或多者的全部所述圖像，這會消除將樣品移動回到檢驗系統(tǒng)中以進行額外圖像產(chǎn)生的任何需要。例如，如本文中進一步描述，計算機子系統(tǒng)可針對在檢驗過程期間已于樣品上檢測到的缺陷執(zhí)行數(shù)種功能。因此，通過存儲在檢驗過程期間產(chǎn)生的全部圖像或其它輸出而不管圖像或其它輸出中是否檢測到缺陷，意味著在檢驗過程之后，計算機子系統(tǒng)可針對使用至少一種模式檢測到的任何缺陷存取由其它模式產(chǎn)生的缺陷的圖像。因而，不同于當前可用的其它系統(tǒng)及方法，本文中描述的實施例不必針對已確定為所關注的樣品上的每一位置通過將樣品重裝載到檢驗器上且用全重掃描或逐點成像重復數(shù)據(jù)收集而收集逐點圖像或其它數(shù)據(jù)。無論如何，相對于用針對最初運行的每一模式的初始檢驗區(qū)域的永久圖像實現(xiàn)此來說，這將為極其昂貴的(例如，取決于虛擬檢驗器配置，比虛擬檢驗器昂貴5到10倍)。

在另一實施例中，檢驗系統(tǒng)經(jīng)配置以在樣品的單個檢驗過程期間執(zhí)行的樣品的不同掃描中用多種模式連續(xù)地執(zhí)行掃描及檢測。在額外實施例中，檢驗系統(tǒng)經(jīng)配置以在樣品的單個檢驗過程期間執(zhí)行的樣品的單個掃描中用多種模式中的至少兩者同時執(zhí)行掃描及檢測。因此，單個檢驗過程可包含可用兩種或更多種模式連續(xù)及/或同時執(zhí)行的樣品的一或多個掃描。例如，如果不同模式由不同檢測通道定義，且如果檢測通道可在掃描期間同時檢測來自樣本的光，那么可用不同模式針對樣品同時產(chǎn)生圖像。然而，如果不同模式由相同檢測通道的不同參數(shù)定義，那么檢測通道的參數(shù)可在連續(xù)執(zhí)行的掃描之間改變。在任一情況中，如果連續(xù)或同時使用多種模式來在單個檢驗過程中產(chǎn)生如本文中描述那樣存儲的樣品的圖像，那么可通過計算機子系統(tǒng)從存儲媒體檢索用以執(zhí)行本文中描述的一或多種功能的全部圖像，且在單個檢驗過程之后不執(zhí)行對樣品的額外掃描。

在一些實施例中，本文中描述的系統(tǒng)可如圖2中所示那樣配置，其中可包含缺陷檢測及/或圖像獲取系統(tǒng)的檢驗器202如本文中進一步描述那樣配置執(zhí)行經(jīng)配置以記錄樣品在多種模式中的圖像的配方200。檢驗配方可如本文中進一步描述的多種模式產(chǎn)生樣品的圖像。如果檢驗器經(jīng)配置以基于圖像執(zhí)行缺陷檢測，那么檢驗器可產(chǎn)生檢測結(jié)果204。檢測結(jié)果可發(fā)送到用于結(jié)果數(shù)據(jù)的存儲媒體206。在一些實例中，存儲媒體可為不同于存儲由檢驗器產(chǎn)生的圖像的存儲媒體的存儲媒體。換句話來說，存儲媒體206可不同于本文中描述的虛擬檢驗器的存儲媒體。存儲媒體206還可具有所屬領域中已知的任何其它適合配置(例如本文中描述的配置中的一者)，且可配置為例如制作數(shù)據(jù)庫(fab database)。

如圖2中進一步展示，由檢驗器在配方的執(zhí)行期間產(chǎn)生的圖像可發(fā)送到存儲媒體208。以此方式，存儲媒體可已于其中存儲以多種模式產(chǎn)生的多個經(jīng)存儲樣品圖像。此存儲媒體可為虛擬檢驗系統(tǒng)的部分或可耦合到虛擬檢驗系統(tǒng)。存儲媒體208可如本文中描述那樣進一步配置。

一或多個計算機子系統(tǒng)經(jīng)配置以識別用多種模式中的第一者檢測到但用多種模式中的一或多種其它模式未檢測到的缺陷中的第一者。計算機子系統(tǒng)可經(jīng)配置以通過比較在樣品上的相同位置處對應于不同模式的缺陷檢測結(jié)果而識別此缺陷。例如，計算機子系統(tǒng)可比較在樣品上的一個位置處用第一模式產(chǎn)生的第一缺陷檢測結(jié)果與在樣品上的所述一個位置處用第二模式產(chǎn)生的第二缺陷檢測結(jié)果。如果第一缺陷檢測結(jié)果指示在所述一個位置處檢測到缺陷，但第二缺陷檢測結(jié)果并未指示在所述一個位置處檢測到缺陷(或反之亦然)，那么所述缺陷可識別為第一缺陷。

雖然本文中關于缺陷中的第一者描述實施例，但是應了解，計算機子系統(tǒng)可經(jīng)配置以針對一個以上缺陷執(zhí)行本文中描述的功能。將關于單個缺陷描述實施例以簡化實施例的描述，由此促進對實施例的更佳理解。顯然，計算機子系統(tǒng)可經(jīng)配置以針對于樣品上檢測到的缺陷中的任一者、全部或僅某一者執(zhí)行本文中描述的功能中的一或多者。此外，經(jīng)識別且計算機子系統(tǒng)針對其執(zhí)行一或多項功能的缺陷可包含以本文中描述的任何方式檢測到的缺陷。

計算機子系統(tǒng)還經(jīng)配置以從存儲媒體獲取在對應于缺陷中的第一者的樣品上的位置處用多種模式中的一或多種其它模式產(chǎn)生的圖像中的一或多者。例如，如圖2的步驟210中所示，處理器可從經(jīng)存儲樣品圖像檢索特征向量。處理器可為虛擬檢驗系統(tǒng)的處理器。然而，處理器可為并非虛擬檢驗系統(tǒng)的部分而是耦合到虛擬檢驗系統(tǒng)的不同處理器。

因此，能夠通過利用檢驗系統(tǒng)的坐標準確度而識別在樣品上的相同位置處由多種模式產(chǎn)生的圖像將為有利的，這允許針對未檢測到缺陷的狀況檢索基本上所關注的精確位置(例如，在圖像獲取模式中的任一者滿足缺陷準則的位置)處的多模響應數(shù)據(jù)。例如，本文中描述的實施例優(yōu)選經(jīng)配置以用像素化誤差的校正(例如，內(nèi)插)而按虛擬檢驗器圖像檢索的深子像素水平(例如，單個像素重定位水平確度)極其精確地重定位位所關注的區(qū)域或點。

在一些實施例中，確定哪一圖像映射于樣品上的相同缺陷或位置可通過將多個圖像與共同參考(例如設計)對準而執(zhí)行。將圖像彼此對準進一步可如以下各者中描述那樣執(zhí)行：2010年3月9日授予庫爾卡尼等人的第7,676,077號美國專利，2011年10月18日授予庫爾卡尼等人的第8,041,103號美國專利，及2013年12月17日授予庫爾卡尼等人的第8,139,843號美國專利，所述美國專利如全文闡述以引用的方式并入本文中。本文中描述的實施例進一步可經(jīng)配置以執(zhí)行這些專利中描述的任何步驟且可如此類專利中描述那樣進一步配置。

可用以確定對應于樣品上的相同位置的用不同模式(例如，不同焦點偏移)產(chǎn)生的圖像的方法及系統(tǒng)的額外實例描述于2015年1月21日由陳(Chen)等人申請的共同轉(zhuǎn)讓美國專利申請案序號62/105,979中，所述美國專利如全文闡述以引用的方式并入本文中。本文中描述的實施例進一步可經(jīng)配置以執(zhí)行此類專利中描述的任何步驟且可如這些專利中描述那樣進一步配置。

以此方式，可通過擴展目前所使用的技術以將圖像寄存到設計坐標而實現(xiàn)經(jīng)存儲虛擬檢驗圖像的坐標準確度的改進，這實現(xiàn)先進處理所期望的定位水平。另外，通過配置系統(tǒng)的成像及數(shù)據(jù)處置使得輸入圖像(或由檢測器產(chǎn)生的圖像)滿足基本上高坐標精度(理想上每一圖像中相同像素大小及位置)，可輔助精確地識別相同樣品位置處用不同模式產(chǎn)生的圖像數(shù)據(jù)的能力。

計算機子系統(tǒng)進一步經(jīng)配置以確定經(jīng)獲取一或多個圖像的一或多個特性。例如，如圖3中所示，本文中描述的實施例可經(jīng)配置以包含程序300，其從樣本上的所關注的位置檢索圖像數(shù)據(jù)且計算新屬性以描述此位置。由程序300檢索的圖像數(shù)據(jù)可為從存儲媒體208檢索，存儲媒體208可如本文中進一步描述那樣配置，且其包含用于多種模式的虛擬檢驗器上的經(jīng)存儲樣品圖像?？苫趶谋疚闹羞M一步描述的用于結(jié)果數(shù)據(jù)的存儲媒體206檢索的信息確定所關注的位置。

在一個實施例中，經(jīng)獲取一或多個圖像中的至少一者包含測試圖像，且確定經(jīng)獲取一或多個圖像中的至少一者的一或多個特性包含：通過從測試圖像減去經(jīng)獲取一或多個圖像中的至少一者的參考圖像而產(chǎn)生差異圖像，及確定所述差異圖像的一或多個特性。對于在不同模式中的至少一者中不滿足被識別為缺陷或可能缺陷位置的某一準則的選定位置，不同模式中的此差異圖像屬性可為改進所述位置的物理性質(zhì)的區(qū)分的目的而如本文中進一步描述那樣使用。

在一些實施例中，在針對對應于缺陷中的第一者的樣品上的位置產(chǎn)生的兩個不同差異圖像中檢測到缺陷中的第一者。換句話來說，缺陷可包含由雙仲裁類型缺陷檢測檢測到的缺陷，其中在由雙仲裁類型缺陷檢測執(zhí)行的兩個比較中檢測到缺陷。

在另一實施例中，僅在針對對應于缺陷中的第一者的樣品上的位置產(chǎn)生的多個差異圖像中的一者中檢測到缺陷中的第一者。以此方式，缺陷可包含由單仲裁類型缺陷檢測檢測到的缺陷，其中通過針對缺陷檢測執(zhí)行的單個比較或在針對雙仲裁類型缺陷檢測執(zhí)行的兩個比較中的僅一者中檢測到缺陷，且因而將不一定由缺陷檢測識別為缺陷。

以此方式，缺陷檢測算法及/或方法的結(jié)果可用以確定計算機子系統(tǒng)針對其執(zhí)行一或多項功能的樣品上的“缺陷”或位置。以此方式，缺陷檢測算法及/或方法可有效地選擇針對其執(zhí)行本文中描述的其它功能的位置。在一個此實例中，如圖5中所示，在樣品上的三個裸片500、502及504中，可存在兩個缺陷506及508。三個裸片可并列定位于樣品上，且因此可在樣品上陸續(xù)掃描。因而，可使用檢驗系統(tǒng)通過掃描三個裸片而產(chǎn)生的輸出來執(zhí)行缺陷檢測。例如，針對裸片500及502產(chǎn)生的輸出可彼此比較，且針對裸片502及504產(chǎn)生的輸出可彼此比較。比較可涉及從裸片中的一者的輸出減去裸片中的另一者的輸出，由此產(chǎn)生差異圖像。例如，從裸片502的輸出減去裸片500的輸出可產(chǎn)生差異圖像510，而從裸片502的輸出減去裸片504的輸出可產(chǎn)生差異圖像512。當裸片502被視為“測試裸片”且裸片500及504被視為所述測試裸片的“參考裸片”時，可執(zhí)行此差異圖像產(chǎn)生。因此，可針對裸片502的雙仲裁類型缺陷檢測而執(zhí)行此差異圖像產(chǎn)生。

接著，可例如通過應用閾值于差異圖像而使用差異圖像執(zhí)行缺陷檢測，然而可對差異圖像執(zhí)行更復雜類型的缺陷檢測。如圖5中進一步展示，當對差異圖像510執(zhí)行缺陷檢測時，對應于缺陷506及508的差異圖像的部分506a及508a可識別為缺陷。相比之下，當對差異圖像512執(zhí)行缺陷檢測時，對應于缺陷508的差異圖像的部分508b可識別為缺陷。然而，在雙仲裁類型方案中，可比較差異圖像檢測結(jié)果以識別僅在一個差異圖像中檢測到的缺陷及在兩個差異圖像中檢測到的缺陷。例如，此比較的結(jié)果514將展示在兩個差異圖像中均檢測到缺陷圖像部分508a及508b，且因此缺陷508被“雙重捕捉(doubly caught)”，而僅在差異圖像中的一者中檢測到缺陷圖像部分506a，且因此缺陷506被“單次捕捉”。因而，在雙仲裁類型方案中，缺陷508可由缺陷檢測算法及/或方法報告，而不會報告缺陷506。然而，缺陷506可實際缺陷，即使其僅由上述缺陷檢測單次捕捉。

因此，可修改雙仲裁類型缺陷檢測方案使得可存儲僅單次檢測到的事件的信息(例如，樣品位置)，且本文中描述的實施例可經(jīng)配置以選擇此類事件作為缺陷中的第一者以進行本文中描述的額外考慮。以此方式，如本文中進一步描述，被單次捕捉且為實際缺陷的事件可與被單次捕捉但并非實際缺陷的事件分離。然而，經(jīng)識別以進行本文中描述的額外考慮的缺陷還可包含雙重捕捉缺陷。例如，即使在雙仲裁類型檢測方案的兩個比較中檢測到缺陷，所述缺陷仍可由用于檢驗的少于全部模式檢測到。因此，使用由其它模式(其未產(chǎn)生導致缺陷檢測的輸出)針對樣品上的所述缺陷的位置產(chǎn)生的信息，可確定缺陷的額外屬性，其對于針對缺陷執(zhí)行的其它功能(例如分類、取樣、重檢等)可為有用的。

在圖6中所示的一個此實例中，可通過檢驗系統(tǒng)在檢驗過程期間用多種模式掃描樣品(圖6中未展示)上的三個裸片600、602及604。裸片602可包含三個缺陷606、608及610。可用模式a分別針對裸片600、602及604產(chǎn)生圖像600a、602a及604a，可用模式b分別針對裸片600、602及604產(chǎn)生圖像600b、602b及604b，且可用模式c分別針對裸片600、602及604產(chǎn)生圖像600c、602c及604c。

在其中裸片600及604用作裸片602的參考裸片的雙仲裁類型缺陷方案中，在模式a中，比較僅檢測到缺陷606，在模式b中，比較僅檢測到缺陷608，而在模式c中，比較僅檢測到缺陷610。因此，通過至少一種模式但并非全部模式檢測到全部缺陷606、608及610。換句話來說，缺陷606、608及610中的每一者由一種模式檢測到但未由一或多種其它模式檢測到。因此，圖6中所示的缺陷中的每一者或任一者可選定為第一缺陷，針對其執(zhí)行本文中描述的一或多項其它功能。因而，如本文中進一步描述，可從在其它模式中產(chǎn)生的圖像的未選定或無缺陷位置提取在至少一種模式中檢測到的缺陷的屬性。

例如，如果缺陷606選定為“缺陷中的第一者”，那么由于此缺陷并未由模式b或模式c檢測到，所以可從如本文中描述的存儲媒體獲取在此缺陷的位置處由此類模式獲取的圖像。特定地說，在此實例中，在對應于缺陷606的位置的裸片圖像的位置處可獲取由模式b產(chǎn)生的裸片圖像602b中的部分606b，且在對應于缺陷606的位置的裸片圖像602c的位置處可獲取由模式c產(chǎn)生的裸片圖像602c中的部分606c。接著可(個別地或共同地)確定圖像的此類部分的一或多個特性，且接著可如本文中進一步描述那樣使用此類特性。

以類似方式，如果缺陷608選定為“缺陷中的第一者”，那么由于此缺陷并未由模式a或模式c檢測到，所以可從如本文中描述的存儲媒體獲取在此缺陷的位置處由此類模式獲取的圖像。特定地說，在此實例中，在對應于缺陷608的位置的裸片圖像的位置處可獲取由模式a產(chǎn)生的裸片圖像602a中的部分608a，且在對應于缺陷608的位置的裸片圖像602c的位置處可獲取裸片圖像602c中的部分608c。接著可(個別地或共同地)確定圖像的此類部分的一或多個特性，且接著可如本文中進一步描述那樣使用這些特性。

另外，如果缺陷610選定為“缺陷中的第一者”，那么由于此缺陷并未由模式a或模式b檢測到，所以可從如本文中描述的存儲媒體獲取在此缺陷的位置處由此類模式獲取的圖像。特定地說，在此實例中，在對應于缺陷610的位置的裸片圖像的位置處可獲取由模式a產(chǎn)生的裸片圖像602a中的部分610a，且在對應于缺陷610的位置的裸片圖像602b的位置處可獲取由模式b產(chǎn)生的裸片圖像602b中的部分610b。接著可(個別地或共同地)確定圖像的此類部分的一或多個特性，且接著可如本文中進一步描述那樣使用此類特性。

經(jīng)獲取一或多個圖像的一或多個特性可包含本文中描述的圖像特性中的任一者，例如灰階強度。還可從經(jīng)獲取圖像本身或從由經(jīng)獲取圖像產(chǎn)生的其它圖像確定經(jīng)獲取一或多個圖像的一或多個特性。例如，經(jīng)獲取圖像可用以產(chǎn)生如本文中進一步描述的差異圖像，且接著可通過計算機子系統(tǒng)確定差異圖像的特性。可以類似方式使用其它類型的圖像，例如中值圖像(median image)、平均值圖像(mean image)、平均圖像(average image)等。

計算機子系統(tǒng)還經(jīng)配置以基于經(jīng)獲取一或多個圖像的一或多個特性確定缺陷中的第一者的一或多個特性。例如，經(jīng)獲取一或多個圖像的一或多個特性的信息添加缺陷屬性，其實現(xiàn)用常規(guī)手段可能無法辨別的缺陷(位置)類型的分離。換句話來說，本文中描述的實施例提供分離物理上不同但用當前使用的系統(tǒng)及方法不可辨別的缺陷的能力。

以此方式，在多種模式中存儲到虛擬檢驗器的樣品圖像優(yōu)選涵蓋廣范圍光譜，以從具有物理上不同構造(例如，材料、處理堆疊中的位置、裝置結(jié)構內(nèi)的位置等)的缺陷類型收集差動信號。例如，從光學仿真及實驗證據(jù)已知物理結(jié)構之間的特定差異(例如，結(jié)構破壞或完整結(jié)構的變體)的檢測(測量)通過圖像與圖像或圖像與參考比較針對不同照明及能量收集配置實現(xiàn)不同結(jié)果。本文中描述的實施例利用相反觀點，其中具有不同響應的位置的分離可用以推斷位置具有不同物理特性(例如，不同材料組成、形狀、大小等)。通過(例如，連續(xù)地)使用發(fā)送到虛擬檢驗器的單獨記錄，可實現(xiàn)刺激且檢測跨整個樣品的多模響應(例如，多頻帶響應)的系統(tǒng)的本質(zhì)。權衡可為進行連續(xù)記錄的時間。優(yōu)點在于：結(jié)果等效于僅可用因?qū)嶋H及經(jīng)濟原因不太可能實施的真實多模(例如，多通道、多光譜等)系統(tǒng)實現(xiàn)的結(jié)果。例如，本文中描述的實施例的替代是建立極其復雜檢驗器，其可同時產(chǎn)生且收集所需信號。

以此方式，在一些實施例中，可針對經(jīng)記錄模式(可發(fā)生于記錄期間)中的每一者而完成樣品的檢驗過程?？蓤?zhí)行對所關注的區(qū)域或點(例如，測試及參考圖像上)的相對較高準確度重定位位及用屬性產(chǎn)生算法及/或方法的分析。以此方式收集的數(shù)據(jù)還可與通過常規(guī)檢測方法收集的數(shù)據(jù)合并。例如，如圖2中所示，可將由處理器在步驟210中從經(jīng)存儲圖像檢索的缺陷特征向量發(fā)送到還包含檢測結(jié)果204的存儲媒體206。另外，如本文中進一步描述，可將不同信息組合成結(jié)果文件而非將不同信息簡單存儲于相同存儲媒體中，使得文件包含在逐缺陷基礎上針對任一缺陷產(chǎn)生的全部信息。每一位置的所得值陣列可構成跨選定模式空間的常規(guī)收集及非常規(guī)收集的數(shù)據(jù)全矩陣。

基于經(jīng)獲取圖像的一或多個特性確定的缺陷中的第一者的一或多個特性可包含可從通過檢驗產(chǎn)生的圖像確定的任何適合缺陷屬性或特征。另外，可基于經(jīng)獲取一或多個圖像的特性中的兩者或更多者的組合而確定第一缺陷的一或多個特性。例如，可依據(jù)經(jīng)獲取圖像的兩個或更多個特性而確定缺陷中的第一者的一或多個特性?；蛘撸苫诓煌?jīng)獲取圖像的特性個別地確定第一缺陷的不同特性。接著，可組合所述單獨確定的缺陷特性以確定缺陷的額外特性或信息。例如，可依據(jù)針對通過不同模式產(chǎn)生的圖像中的缺陷確定的兩個或更多個特性而確定缺陷的一或多個特性。

在另一實施例中，計算機子系統(tǒng)經(jīng)配置以從存儲媒體獲取在樣品上的額外位置處用多種模式中的兩者或更多者產(chǎn)生的兩個或更多個圖像，且基于所述經(jīng)獲取兩個或更多個圖像確定所述額外位置處是否存在缺陷。例如，本文中描述的實施例可經(jīng)配置以針對樣品上的任一位置使用針對所述位置以運用用于檢驗的全部模式產(chǎn)生的全部圖像來執(zhí)行例如缺陷檢測的一或多項功能，而不管在所述位置處是否檢測到缺陷。特定地說，憑借跨多種模式的全存儲圖像，本文中描述的實施例提供有效率地獲得用于甚至針對樣品上的未檢測到的缺陷掃描所述樣品的全部模式中的“光譜響應”的獨有能力。另外，此類實施例利用“全”樣品圖像在任何模式的持續(xù)結(jié)合坐標準確度，這允許在任何模式中檢索任何樣品位置處的數(shù)據(jù)。以多種模式記錄且存儲于虛擬檢驗器中的樣品圖像優(yōu)選涵蓋相對較廣范圍光譜以區(qū)分缺陷信號與背景。

因而，本文中描述的實施例可經(jīng)配置以用于在多模虛擬檢驗器(例如，虛擬多通道寬帶檢驗器)上執(zhí)行的基于全共現(xiàn)屬性/特征的整體缺陷檢測。換句話來說，本文中描述的實施例提供用于缺陷檢測的多模(例如，多通道照明)檢驗系統(tǒng)的優(yōu)點且收獲多模系統(tǒng)(例如，多頻帶照明、可變光圈等)高速成像系統(tǒng)通過在半導體晶片或光罩上的每一位置處整體地考慮全共現(xiàn)屬性/特征集合以較高維度空間提供檢測缺陷(即，離群值)的獨有機會。如本文中將進一步描述，為改進缺陷檢測靈敏度，實施例使用多維離群值檢測方法提供以不同模式對樣品上的每一位置處的全共現(xiàn)圖像屬性/特征集合的額外及整體考慮。本文中描述的實施例在識別否則用常規(guī)方法將埋藏在背景噪聲中的缺陷位置是尤其有用的。另外，發(fā)展本文中描述的半導體晶片或光罩上的檢驗的實例目的包含重檢/分類或計量。

由于可針對所掃描的樣品上的每一位置存儲本文中描述的圖像而不管在所述位置處是否檢測到缺陷，所以在通過實際檢驗系統(tǒng)掃描樣品期間或之后可未通過實際檢驗系統(tǒng)執(zhí)行缺陷檢測。換句話來說，圖像記錄期間的缺陷檢測并非本文中描述的實施例的要求。以此方式，本文中描述的實施例可經(jīng)配置以用于虛擬檢驗器上的純粹樣品圖像記錄而不必進行檢驗。

例如，如圖4中所示，經(jīng)配置以記錄樣品在多種模式中的圖像的配方400可由檢驗器圖像獲取系統(tǒng)402執(zhí)行。所述配方及圖像獲取系統(tǒng)可如本文中描述那樣進一步配置。由圖像獲取系統(tǒng)產(chǎn)生的圖像(其可包含本文中描述的任何圖像，例如，連續(xù)獲取的圖像)可如本文中描述那樣存儲于存儲媒體404中。因此，存儲媒體可包含虛擬檢驗器上的多個多模圖像。

虛擬檢驗器可經(jīng)配置以進行多模回放(playback)，其中針對樣品上的任一位置同時回放以不同模式產(chǎn)生的不同圖像。以此方式，用檢驗系統(tǒng)的至少兩種模式產(chǎn)生的全部圖像可同時輸入到數(shù)據(jù)處理，使得其可在一起處理。因此，到處理器406的輸入可為模式1、模式2、模式3、…模式n的向量輸入。因而，如同本文中描述的其它實施例，使本文中描述的實施例實用的重要方面是在虛擬檢驗器圖像檢索時實現(xiàn)每一模式中的單個像素重定位水平確度的能力的改進。

接著，處理器可對多模圖像執(zhí)行缺陷檢測。接著，由處理器執(zhí)行的缺陷檢測的結(jié)果(純量檢測結(jié)果)可存儲到用于結(jié)果數(shù)據(jù)的存儲媒體408。如本文中進一步描述，檢測結(jié)果數(shù)據(jù)接著可作為特征向量410發(fā)送到分類及取樣算法。可如圖4中所示那樣執(zhí)行的缺陷檢測可提供如本文中進一步描述的離群值(缺陷)檢測的改進。例如，基于從虛擬檢驗器回放的多模圖像執(zhí)行缺陷檢測可利用此類配置之間的相關，以梳理出(tease out)以任一單個配置可能無法檢測到的缺陷。

在一個此實施例中，確定是否存在缺陷包含：分別確定經(jīng)獲取兩個或更多個圖像的兩個或更多個差異圖像；分別確定所述兩個或更多個差異圖像的兩個或更多個差異圖像屬性；及基于所述兩個或更多個差異圖像屬性的組合確定是否存在缺陷。例如，圖8是圖的不同軸上的模式1及模式2的差異灰階的散布圖而且圖中的點對應于樣品上的不同位置。在此實例中，圖中基于其在不同模式中的差異灰階展示兩個像素位置800及802。假定樣品位置當且僅當其差異灰階在橢圓806的邊界804(其可稱為“缺陷決策邊界”)外部時將會被確定為缺陷位置。接著，圖8中顯而易見的是，位置800及802將被識別為缺陷位置。

然而，如果單獨地考慮各差異灰階，即，不同時考慮兩個灰階，那么位置800及802并不被視為缺陷位置。單獨地考慮每一差異灰階可等效于僅考慮由圖8中的虛線所示的差異灰階的投影的末尾(feet)。在此情況中，可能無法提取缺陷像素800，這是因為對應于由x及y軸上的X標記的此類投影中的末尾的點完全在橢圓的缺陷決策邊界內(nèi)。另外，可能也無法提取缺陷像素802，這是因為雖然其對應于由x軸上的X標記的其末尾中的一者的點中的一者在橢圓的缺陷決策邊界外部，但是另一X在橢圓的缺陷決策邊界內(nèi)部。因此，如果針對缺陷檢測使用模式1，那么位置802可被視為有缺陷，但如果針對缺陷檢測僅使用模式2，那么其無缺陷。

在額外實施例中，確定是否存在缺陷包含：分別確定經(jīng)獲取兩個或更多個圖像的兩個或更多個圖像屬性，且基于所述兩個或更多個圖像屬性的組合確定是否存在缺陷。在此實施例中，確定是否存在缺陷可以與本文中描述的其它實施例相同的方式執(zhí)行。例如，可用任何其它適合圖像的屬性取代上述缺陷檢測中使用的差異圖像屬性。

在一些實施例中，確定是否存在缺陷包含：分別確定經(jīng)獲取兩個或更多個圖像的兩個或更多個圖像屬性，及將多維閾值應用于所述兩個或更多個圖像屬性的組合。例如，可針對成像條件中的每一者完成虛擬檢驗系統(tǒng)記錄處理。此記錄處理可在檢驗期間執(zhí)行；然而，此并非必要的。可執(zhí)行具有屬性/提取檢索的每一樣品位置的每一模式中的基本上高準確度共定位(co-localization)。每一位置處的圖像屬性/特征值的所得向量可用以使用多維離群值檢測算法來執(zhí)行整體缺陷檢測。

在圖7中所示的一個此實例中，經(jīng)配置以記錄樣品在多種模式中的圖像的配方700可由檢驗器圖像獲取系統(tǒng)702使用。所述配方及檢驗系統(tǒng)可如本文中描述那樣進一步配置。接著，由檢驗器使用所述配方產(chǎn)生的圖像可包含可存儲于如本文中進一步描述的存儲媒體704中的虛擬檢驗器上的多個多模圖像。存儲媒體可如本文中進一步描述那樣配置?；诖鎯τ谔摂M檢驗器中的圖像，本文中描述的計算機子系統(tǒng)可經(jīng)配置以進行如步驟706中所示的圖像共定位、全共現(xiàn)屬性/特征提取及缺陷檢測。接著，計算機子系統(tǒng)可將此步驟的結(jié)果存儲于用于結(jié)果數(shù)據(jù)的存儲媒體708中，其可如本文中進一步描述那樣執(zhí)行。此存儲媒體還可如本文中進一步描述那樣配置。

使用樣品上的位置(x,y)處的圖像屬性/特征值的d維向量f的此缺陷(即，離群值)檢測的優(yōu)選實施例如下描述。使樣品的坐標位置(x,y)處的d維橢圓體與以下各者相關聯(lián)：a)描述其形狀(相關)的d×d正定矩陣S，其以量(volume)正規(guī)化，例如，通過將行列式S設定為一(unity)；b)橢圓體在d維向量μ處的原點(平均值)；及c)指定用于離群值識別的橢圓體的邊界(即，決策超表面)的純量閾值t。接著，當且僅當(f-μ)'S^-1(f-μ)≥t時，坐標位置(x,y)被視為具有缺陷。參數(shù)S、μ及t的學習可在訓練/設定階段期間執(zhí)行，且可如本文中進一步描述那樣按局部設計或片段信息調(diào)節(jié)。再者，此理念可推廣到任何閉合決策超表面以添加選取參數(shù)的靈活性(增加模型復雜性)。

雖然本文中關于具有橢圓體形狀及二維的多維閾值描述一些實施例，但是本文中描述的實施例不限于此類形狀及此類維度。例如，由缺陷決策邊界界定的形狀可為任何其它形狀，且維數(shù)可為任何適合數(shù)目，其可等于由計算機子系統(tǒng)考慮的模式的數(shù)目。事實上，給定由本文中描述的實施例產(chǎn)生的表面的任意性質(zhì)，所述實施例可產(chǎn)生且使用決策超表面的聯(lián)合來檢測缺陷。此外，雖然一些實施例在本文中描述為使用多維閾值進行缺陷檢測，但是所述實施例可以多種其它方式使用分別從用兩種或更多種模式產(chǎn)生的兩個或更多個圖像確定的兩個或更多個圖像屬性的組合來進行缺陷檢測。例如，缺陷檢測可使用來自多種模式的屬性(例如，定閾灰階值)及參考圖像與測試圖像之間表達為離群值事件的規(guī)則的灰階差的布爾表式來執(zhí)行。甚至可訓練統(tǒng)計分類器而非基于規(guī)則來進行此類型的缺陷檢測。

在又一實施例中，一或多個計算機子系統(tǒng)經(jīng)配置以基于對應于額外位置的樣品的設計的部分確定用于確定是否存在缺陷的一或多個參數(shù)。例如，缺陷檢測參數(shù)可根據(jù)設計形狀而調(diào)節(jié)。另外，經(jīng)存儲圖像可按局部設計信息調(diào)節(jié)，由此添加實現(xiàn)缺陷與背景的分離且用常規(guī)手段可能無法實現(xiàn)之前所未有的缺陷檢測能力。在一個此實例中，如圖7中所示，設計信息710(來自例如設計數(shù)據(jù)庫服務器的源)可由執(zhí)行如步驟706中所示的圖像共定位、全共現(xiàn)屬性/特征提取及缺陷檢測的計算機子系統(tǒng)獲取。以此方式，計算機子系統(tǒng)可基于設計信息執(zhí)行此類步驟。

在額外實施例中，一或多個計算機子系統(tǒng)經(jīng)配置以基于額外位置定位于其中的經(jīng)獲取兩個或更多個圖像的片段確定用于確定是否存在缺陷的一或多個參數(shù)。例如，缺陷檢測參數(shù)可根據(jù)圖像片段調(diào)節(jié)。另外，經(jīng)存儲圖像可按圖像片段信息調(diào)節(jié)，由此添加實現(xiàn)缺陷與背景的分離且用常規(guī)手段可能無法實現(xiàn)之前所未有的缺陷檢測能力?？苫趫D像本身(例如，基于圖像的性質(zhì)，例如噪聲)確定圖像中的不同片段，如2013年12月17日授予庫爾卡尼等人的第8,611,639號美國專利中所描述，所述美國專利如全文闡述以引用的方式并入本文中。本文中描述的實施例可經(jīng)配置以執(zhí)行本專利中描述的任何方法的任何步驟，且可如本專利中描述那樣進一步配置。

使用用多種模式產(chǎn)生且存儲于存儲媒體中的樣品圖像來檢測缺陷不限于本文中描述的實施例。例如，使用用多種模式產(chǎn)生且存儲于存儲媒體(例如虛擬檢驗器)中的圖像來檢測樣品上的缺陷還可或替代地可如以下各者中描述那樣執(zhí)行：2009年6月30日授予肖特(Shortt)等人的第7,554,656號美國專利，2010年5月4日授予萊斯利(Leslie)等人的第7,711,177號美國專利，2010年9月14日授予巴斯卡爾(Bhaskar)等人的第7,796,804號美國專利，2014年9月9日授予羅(Luo)等人的第8,831,334號美國專利，2014年12月16日授予朗格(Lange)的第8,912,495號美國專利，及2015年6月9日授予朗(Lang)等人的第9,053,527號美國專利，2014年8月7日由吳(Wu)等人發(fā)表的第2014/0219544號美國專利申請公開案，2014年9月18日由黃(Huang)等人發(fā)表的第2014/0270474號美國專利申請公開案，2014年9月25日由黃(Hwang)等人發(fā)表的第2014/0285657號美國專利申請公開案，2014年12月4日由科爾欽(Kolchin)等人發(fā)表的第2014/035983號美國專利申請公開案，及2015年2月12日由黃等人發(fā)表的第2015/0043804號美國專利申請公開案，以及2015年2月2日由郭(Guo)等人申請的美國專利申請案序號14/612,192，2015年3月31日由陳等人申請的美國專利申請案序號14/674,856，及2015年5月8日由庫爾卡尼等人申請的美國專利申請案序號14/707,592，全部所述美國專利如全文闡述以引用的方式并入本文中。本文中描述的實施例可經(jīng)配置以執(zhí)行此類專利、專利申請公開案及專利申請案中描述的任何方法的任何步驟，且可如此類專利、專利申請公開案及專利申請案中描述那樣進一步配置。

當同時考慮用多種模式產(chǎn)生的圖像時，僅在已完成樣品的圖像獲取且已將圖像存儲于虛擬檢驗器中之后檢測缺陷可為用于檢測缺陷的最實用實施方案。例如，可同時產(chǎn)生本文中描述的多模圖像且在此圖像產(chǎn)生期間執(zhí)行缺陷檢測的檢驗工具可極其復雜且建立可昂貴。然而，在圖像產(chǎn)生期間執(zhí)行本文中描述的缺陷檢測當然是不可能的。另一方面，物理上可用多種模式同時產(chǎn)生圖像(取決于檢驗系統(tǒng)的配置及待用于缺陷檢測的模式)。在此類實例中，直到在已產(chǎn)生且存儲待用于缺陷檢測的全部圖像模式的全部圖像之后，才可執(zhí)行缺陷檢測。

以此方式，另一實施例涉及一種經(jīng)配置以檢測樣品上的缺陷的系統(tǒng)。此系統(tǒng)包含存儲媒體，其經(jīng)配置以存儲由檢驗系統(tǒng)產(chǎn)生的樣品的圖像。所述存儲媒體可如本文中所描述及如圖1中所展示那樣配置。檢驗系統(tǒng)經(jīng)配置以用能量掃描遍及樣品的物理版本同時檢測來自樣本的能量，由此產(chǎn)生樣品的圖像。檢驗系統(tǒng)還經(jīng)配置以用多種模式執(zhí)行掃描及檢測。檢驗系統(tǒng)可如本文中所描述以及如圖1及1a中所展示那樣配置。

然而，在此實施例中，檢驗系統(tǒng)未經(jīng)配置以針對樣品執(zhí)行缺陷檢測。以此方式，晶片上未由檢驗系統(tǒng)檢測到缺陷。相反地，一或多個計算機子系統(tǒng)經(jīng)配置以從存儲媒體獲取在樣品上的位置處用多種模式中的兩者或更多者產(chǎn)生的兩個或更多個圖像，且基于所述經(jīng)獲取兩個或更多個圖像確定所述位置處是否存在缺陷。

計算機子系統(tǒng)可如本文中所描述及如圖1中所展示那樣進一步配置。計算機子系統(tǒng)可經(jīng)配置以根據(jù)本文中描述的實施例中的任一者執(zhí)行獲取及確定是否存在缺陷。計算機子系統(tǒng)可如本文中描述那樣進一步配置且可經(jīng)配置以執(zhí)行本文中描述的任何其它功能。

在一些實施例中，計算機子系統(tǒng)經(jīng)配置以基于缺陷中的第一者的一或多個經(jīng)確定特性而分級、分類或取樣缺陷中的第一者。例如，如圖2中所示，存儲媒體206中的特征向量212可發(fā)送到分類及取樣算法。因此，用于分類、取樣及其它功能的缺陷的信息可包含由檢驗系統(tǒng)在所述檢驗系統(tǒng)掃描樣品時執(zhí)行的標準缺陷檢測產(chǎn)生的信息，以及基于從虛擬檢驗系統(tǒng)檢索的經(jīng)存儲圖像確定的其它信息。以此方式，由計算機子系統(tǒng)分類的缺陷可包含由實際檢驗系統(tǒng)檢測到的缺陷(例如，在掃描期間)及/或基于存儲于虛擬檢驗系統(tǒng)中的圖像檢測到的缺陷。分級、分類及取樣可以任何適合方式執(zhí)行。

基于用不同模式獲取的兩個或更多個圖像確定的缺陷的一或多個特性對于SEM重檢/分類取樣算法或計量工具樣本選擇是尤其有價值的輸入數(shù)據(jù)。特定地說，在半導體晶片及光罩處理中，SEM重檢/分類及計量處理通常遭受取樣不足(under-sampling)，因而來自相對較高覆蓋范圍數(shù)據(jù)的更多數(shù)據(jù)可用以區(qū)分獨有缺陷事件，取樣可更有效，而有助于發(fā)現(xiàn)新缺陷類型或異常計量位點。

基于如本文中描述那樣確定的特性執(zhí)行的缺陷的取樣可包含任何適合類型的取樣，例如于2015年5月19日授予狄旭娜(Dishner)等人的第9,037,280號美國專利描述的相異度取樣，所述美國專利如全文闡述以引用的方式并入本文中，且其可包含選擇具有特性的最大相異度的缺陷的樣本，使得可選擇最不同(或最相異)缺陷。選擇具有任一特性的最不同的值的缺陷可導致包含獨有類型的缺陷的缺陷樣本，由此實現(xiàn)更佳缺陷發(fā)現(xiàn)。另外，本文中描述的實施例可集成到缺陷發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)或方法，其用從虛擬檢驗器的數(shù)據(jù)采集的全自動化及包含于取樣方案中以用于缺陷SEM重檢/分類及計量而優(yōu)化。

本文中描述的實施例具有若干優(yōu)點且可用于以所屬領域中已知的任何方式不同的多種模式。所述實施例對于以某些方式不同的模式還可為尤其有利的。例如，電磁輻射與物質(zhì)之間的相互作用是經(jīng)充分了解的現(xiàn)象，且目前可用的分析/檢驗儀器是基于光譜成像的原理。然而，對于相對較高數(shù)據(jù)率及相對較大量應用(例如半導體晶片及光罩檢驗)，直接利用光譜成像同時滿足基本上高區(qū)域覆蓋范圍、基本上高空間分辨率連同基本上高光譜分辨率的傳統(tǒng)要求在技術上或經(jīng)濟上是不切實際的。然而，通過針對每一通過使用不同成像條件(例如，光譜、光圈、焦點偏移等)而用成像系統(tǒng)的多次通過估計光譜響應，可至少部分實現(xiàn)光譜成像的優(yōu)點。

為處理多模數(shù)據(jù)，應使用例如本文中進一步描述的特定基于向量的算法及“維度認知(dimensionally aware)”定閾機制。例如，可應用向量量值對n維“閾值表面”。對于所檢測到的每一缺陷，特征向量數(shù)據(jù)可包含圖像通道中的每一者的差異圖像量值。歸因于“光譜響應”(不同光譜條件)及/或“幾何響應”(不同光圈條件)，此豐富數(shù)據(jù)集可有助于給取樣及分類算法提供具有物理學基礎的數(shù)據(jù)。

因此，本文中描述的實施例可用以針對缺陷產(chǎn)生不同種類的信息，或首先使用不同種類的信息來檢測缺陷。例如，本文中描述的系統(tǒng)可經(jīng)配置以執(zhí)行光譜成像，其中在圖像平面中的每一位置處收集完整光譜或某一光譜信息。另外，本文中描述的系統(tǒng)實施例可配置為可用以獲取缺陷或樣品的光譜解析圖像的成像光譜儀。本文中描述的系統(tǒng)實施例還可經(jīng)配置以進行高光譜成像，其中收集且處理來自電磁光譜各處的信息。此成像可經(jīng)執(zhí)行以通過獲得圖像中的每一像素的光譜而發(fā)現(xiàn)目標、識別材料等。高光譜成像可不同于光譜成像，此是因為高光譜成像相較于光譜成像用更加精細的波長分辨率執(zhí)行且可涵蓋相對較廣波長范圍。本文中描述的實施例還可用于光譜術及攝譜術，其中依據(jù)波長執(zhí)行對輻射強度的測量。本文中描述的實施例還可用以產(chǎn)生缺陷或樣品的色彩或數(shù)字彩色圖像。數(shù)字彩色圖像可為包含每一像素的色彩信息的數(shù)字圖像。彩色圖像可存儲為光柵圖、小整數(shù)三聯(lián)體(integer triplet)的二維陣列，或作為三個各別光柵圖，每一模式有一個。

一些目前可用檢驗系統(tǒng)及方法使用來自一個以上通道或模式的信息來檢測缺陷及/或分類缺陷。例如，一些檢驗系統(tǒng)及方法以不同散射角單獨地檢測從樣品散射的光，且接著使用關于散射到不同角中的光的信息來確定缺陷是一種類型還是另一類型。另外，一些目前使用的檢驗系統(tǒng)及方法可基于由不同通道或模式檢測到的光確定缺陷特征，且接著基于所述缺陷特征確定缺陷類型及/或執(zhí)行其它功能。然而，不同于本文中描述的實施例，目前使用的方法及系統(tǒng)并不針對樣品上的位置存儲圖像或其它檢測器輸出，除非在所述位置處檢測到缺陷。另外，甚至對于使用來自多個通道或模式的信息來針對缺陷檢測或執(zhí)行其它功能的系統(tǒng)及方法，所述系統(tǒng)及方法還不存儲針對用以檢驗樣品的全部多種模式或甚至在樣品上未檢測到缺陷的一或多個模式產(chǎn)生的圖像或檢測器的其它輸出。因此，不同于本文中描述的系統(tǒng)及方法，先前使用的系統(tǒng)及方法無法用檢驗系統(tǒng)借助于由除檢測到缺陷的模式外的模式產(chǎn)生的圖像或檢測器輸出而“再訪”缺陷位置或任何其它位置，除非在檢驗器中回放樣品以產(chǎn)生額外圖像。將樣品重新定位回檢驗器中不僅花費額外時間，而且將樣品可再現(xiàn)地(reproducibly)定位于檢驗系統(tǒng)中時的任何誤差可引起待成像的樣品上的錯誤定位，由此引起針對選定缺陷位置產(chǎn)生的信息的誤差。

在額外實施例中，一或多個計算機子系統(tǒng)經(jīng)配置以組合缺陷中的第一者的一或多個特性與由檢驗系統(tǒng)針對樣品產(chǎn)生的檢驗結(jié)果，由此產(chǎn)生經(jīng)修改檢驗結(jié)果，且將所述經(jīng)修改檢驗結(jié)果發(fā)送到經(jīng)配置以對樣品的物理版本執(zhí)行處理的另一系統(tǒng)。例如，如上述那樣針對樣品上的某些缺陷收集的數(shù)據(jù)可與通過常規(guī)檢測方法收集的數(shù)據(jù)合并。每一位置的所得值陣列可構成跨選定模式空間的常規(guī)收集及非常規(guī)收集的數(shù)據(jù)的全矩陣。對樣品的物理版本執(zhí)行處理的另一系統(tǒng)可包含例如缺陷重檢系統(tǒng)、計量系統(tǒng)、故障分析系統(tǒng)等。以此方式，可基于經(jīng)修改檢驗結(jié)果(其可包含由本文中描述的實施例針對缺陷產(chǎn)生的全部信息)執(zhí)行例如缺陷重檢、計量、故障分析等的處理。

本文中描述的實施例還可如于2014年10月31日由杜菲申請的美國專利申請案序號62/073,418中描述那樣配置，所述美國專利如全文闡述以引用的方式并入本文中。本文中描述的實施例還可經(jīng)配置以執(zhí)行本專利申請案中描述的任何方法的任何步驟。

上述系統(tǒng)的實施例中的每一者可一起組合成單個實施例。換句話來說，除非本文中另有所述，否則系統(tǒng)實施例均不與任何其它系統(tǒng)實施例互相排斥。此外，雖然圖2到8展示可由本文中描述的計算機子系統(tǒng)執(zhí)行的多種功能，但是除非本文中另有所述，否則此類圖中所示的功能對本文中描述的系統(tǒng)實施例的功能及/或本文中描述的方法實施例的實踐均非必不可少的。換句話來說，本文中描述的實施例可經(jīng)配置以執(zhí)行少于此類圖中所示的全部功能或多于此類圖中所示的全部功能，且在此類實施例的范圍內(nèi)，所述實施例仍可作用及/或被實踐。

另一實施例涉及一種用于確定于樣品上檢測到的缺陷的一或多個特性的方法。所述方法包含存儲由檢驗系統(tǒng)產(chǎn)生的樣品的圖像。檢驗系統(tǒng)經(jīng)配置以如本文中描述那樣配置。經(jīng)存儲圖像包含由檢驗系統(tǒng)針對在其處檢測到及未檢測到缺陷的樣品上的位置產(chǎn)生的圖像。所述方法還包含識別用多種模式中的第一者檢測到但用多種模式中的一或多種其它模式未檢測到的缺陷中的第一者。另外，所述方法包含從經(jīng)存儲圖像獲取在對應于缺陷中的第一者的樣品上的位置處用多種模式中的一或多種其它模式產(chǎn)生的圖像中的一或多者。所述方法進一步包含：確定所述經(jīng)獲取一或多個圖像的一或多個特性；及基于所述經(jīng)獲取一或多個圖像的所述一或多個特性確定缺陷中的第一者的一或多個特性。

所述方法的步驟中的每一者可如本文中進一步描述那樣執(zhí)行。所述方法還可包含可由本文中描述的檢驗子系統(tǒng)及/或計算機子系統(tǒng)執(zhí)行的任何其它步驟。存儲、識別、獲取、確定經(jīng)獲取一或多個圖像的一或多個特性及確定缺陷中的第一者的一或多個特性的步驟是由一或多個計算機子系統(tǒng)執(zhí)行，其可根據(jù)本文中描述的實施例中的任一者配置。另外，上述方法可由本文中描述的系統(tǒng)實施例中的任一者執(zhí)行。

額外實施例涉及一種非暫時性計算機可讀媒體，其存儲可在計算機系統(tǒng)上執(zhí)行以執(zhí)行用于確定于樣品上檢測到的缺陷的一或多個特性的計算機實施方法的程序指令。圖9中展示一個此實施例。特定地說，如圖9中所示，非暫時性計算機可讀媒體900包含可在計算機系統(tǒng)904上執(zhí)行的程序指令902。計算機實施方法可包含本文中描述的任何方法的任何步驟。

實施例如本文中描述的方法的方法的程序指令902可存儲在計算機可讀媒體900上。計算機可讀媒體可為存儲媒體，例如磁盤或光盤、磁帶或所屬領域中已知的任何其它適合非暫時性計算機可讀媒體。

可以各種方式中的任一者實施程序指令，包含基于程序的技術、基于組件的技術及/或面向?qū)ο蟮募夹g等。例如，如所需，可使用ActiveX控件、C++對象、JavaBeans、微軟基礎類(“MFC”)、SSE(串流SIMD延伸)或其它技術或方法來實施程序指令。

計算機系統(tǒng)904可根據(jù)本文中描述的實施例中的任一者配置。

鑒于此描述，所屬領域技術人員將明白本發(fā)明的各種方面的進一步修改及替代實施例。例如，提供用于確定于樣品上檢測到的缺陷的一或多個特性的方法及系統(tǒng)。因此，此描述僅應理解為說明性的，且是出于教示所屬領域技術人員實行本發(fā)明的一般方法的目的。應了解，本文中所展示及描述的本發(fā)明的形式應視為目前優(yōu)選實施例。全部如所屬領域技術人員在受益于本發(fā)明的此描述之后將明白，元件及材料可替換在本文中說明及描述的元件及材料，部分及過程可顛倒，且可獨立利用本發(fā)明的某些特征。在不脫離如在所附權利要求書中描述的本發(fā)明的精神及范圍的情況下，可對本文中描述的元件進行改變。