在多带电粒子束检查中根据检查图像的轮廓提取方法技术

公开了一种用于在多带电粒子束检查系统中从检查图像提取图案轮廓信息的改进的设备和方法。一种用于从检查图像提取图案轮廓信息的改进方法，包括：根据从带电粒子束检查系统获得的检查图像来标识在检查图像中部分重叠的第一图案和第二图案。该方法还包括：通过从检查图像中去除与第二图案相对应的图像区域来生成第一分离图像。第一分离图像包括第一图案，当去除与第二图案相对应的图像区域时，第一图案的第一部分被去除。该方法还包括：基于与第一图案相对应的第一参考图像，更新第一分离图像以包括表示第一图案的被去除的第一部分的图像数据。分的图像数据。分的图像数据。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】在多带电粒子束检查中根据检查图像的轮廓提取方法
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求于2020年2月13日提交的美国申请62/976,216的优先权，该美国申请通过引用被整体并入本文中。


[0003]本文中所提供的实施例总体涉及轮廓提取技术，更具体地涉及在多带电粒子束检查中根据检查图像的图案轮廓提取。

技术介绍

[0004]在集成电路(IC)的制造过程中，检查未完成或完成的电路组件以确保它们是根据设计制造的并且没有缺陷。利用光学显微镜或带电粒子(例如，电子)束显微镜(诸如扫描电子显微镜(SEM))的检查系统可以被采用。随着IC组件的物理尺寸不断缩小，缺陷检测的准确性和产率变得更加重要。
[0005]从SEM图像测量的图案/结构的临界尺寸可以用于检测被制造的IC的缺陷。例如，图案之间的偏移或边缘布置变化可以有助于控制制造过程以及确定缺陷。

技术实现思路

[0006]本文中所提供的实施例公开了一种粒子束检查设备，更具体地，公开了一种使用多个带电粒子束的检查设备。
[0007]在一些实施例中，一种用于从检查图像提取图案轮廓信息的方法，包括：根据从带电粒子束检查系统获得的检查图像，标识在检查图像中部分重叠的第一图案和第二图案。该方法还包括：通过从检查图像中去除与第二图案相对应的图像区域来生成第一分离图像。第一分离图像包括第一图案，当去除与第二图案相对应的图像区域时，第一图案的第一部分被去除。该方法还包括：基于与第一图案相对应的第一参考图像，更新第一分离图像以包括表示第一图案的被去除的第一部分的图像数据。
[0008]在一些实施例中，一种轮廓提取设备，包括存储指令集的存储器和至少一个处理器，该至少一个处理器被配置为执行指令集以使设备执行：根据从带电粒子束检查系统获得的检查图像，标识在检查图像中部分重叠的第一图案和第二图案。该至少一个处理器还被配置为执行指令集以使设备还执行：通过从检查图像中去除与第二图案相对应的图像区域来生成第一分离图像。第一分离图像包括第一图案，当去除与第二图案相对应的图像区域时，第一图案的第一部分被去除。该至少一个处理器还被配置为执行指令集以使设备还执行：基于与第一图案相对应的第一参考图像，更新第一分离图像以包括表示第一图案的被去除的第一部分的图像数据。
[0009]在一些实施例中，提供了一种非瞬态计算机可读介质，该非瞬态计算机可读介质存储指令集，该指令集能够由计算设备的至少一个处理器执行以使计算设备执行用于从检查图像提取图案轮廓信息的方法。该方法包括：根据从带电粒子束检查系统获得的检查图
像，标识在检查图像中部分重叠的第一图案和第二图案。该方法还包括：通过从检查图像中去除与第二图案相对应的图像区域来生成第一分离图像。第一分离图像包括第一图案，当去除与第二图案相对应的图像区域时，第一图案的第一部分被去除。该方法还包括：基于与第一图案相对应的第一参考图像，更新第一分离图像以包括表示第一图案的被去除的第一部分的图像数据。
[0010]在一些实施例中，一种用于根据检查图像测量重叠误差的方法，包括：根据从带电粒子束检查系统获得的检查图像，标识在检查图像中部分重叠的第一图案和第二图案。该第一图案在掩埋层中。该方法还包括：根据检查图像，生成包括第一图案的第一分离图像和包括第二图案的第二分离图像。该方法还包括：基于第一分离图像和第二分离图像，提取第一图案和第二图案的轮廓信息。该方法还包括：基于所提取的第一图案和第二图案的轮廓信息，确定第一图案与第二图案之间的重叠误差。
[0011]在一些实施例中，提供了一种非瞬态计算机可读介质，该非瞬态计算机可读介质存储指令集，该指令集能够由计算设备的至少一个处理器执行以使计算设备执行用于根据检查图像测量重叠误差的方法。该方法包括：根据从带电粒子束检查系统获得的检查图像，标识在检查图像中部分重叠的第一图案和第二图案，该第一图案在掩埋层中。该方法还包括：根据检查图像，生成包括第一图案的第一分离图像和包括第二图案的第二分离图像。该方法还包括：基于第一分离图像和第二分离图像，提取第一图案和第二图案的轮廓信息。该方法还包括：基于所提取的第一图案和第二图案的轮廓信息，确定第一图案与第二图案之间的重叠误差。
[0012]从以下结合附图的描述中，本公开的实施例的其他优势将变得显而易见，在附图中通过图示和示例的方式阐述了本专利技术的某些实施例。
附图说明
[0013]图1是图示了根据本公开的实施例的示例电子束检查(EBI)系统的示意图。
[0014]图2是图示了根据本公开的实施例的可以是图1的电子束检查系统的部分的示例电子束工具的示意图。
[0015]图3是具有第一图案和第二图案的检查图像的示例。
[0016]图4是根据本公开的实施例的示例轮廓提取设备的框图。
[0017]图5A是根据本公开的实施例的用于从检查图像中提取图像补丁的示例。
[0018]图5B是根据本公开的实施例的用于标记检查图像的图像补丁的示例。
[0019]图6是根据本公开的实施例的图4的轮廓提取设备的示例神经网络模型提供器的框图。
[0020]图7A是根据本公开的实施例的检查图像的示例，用于每个图案的参考图像被叠加在该检查图像上。
[0021]图7B是根据本公开的实施例的在从检查图像中去除第二图案之后的第一分离图像的示例。
[0022]图7C是根据本公开的实施例的在从检查图像中去除第一图案之后的第二分离图像的示例。
[0023]图8A是根据本公开的实施例的在恢复第一分离图像中的第一图案之后的第一经
恢复图像的示例。
[0024]图8B是根据本公开的实施例的在恢复第二分离图像中的第二图案之后的第二经恢复图像的示例。
[0025]图9是表示根据本公开的实施例的用于从电子束图像提取轮廓信息的示例方法的处理流程图。
[0026]图10是表示根据本公开的实施例的用于训练机器学习模型的示例方法的处理流程图。
具体实施方式
[0027]现在将详细参照示例性实施例，其示例在附图中图示。以下描述参照附图，其中除非另外表示，否则不同附图中的相同数字表示相同或类似的元件。在示例性实施例的以下描述中阐述的实现不表示所有实现。反而，它们仅是在所附权利要求中叙述的与所公开的实施例相关的方面一致的设备和方法的示例。例如，尽管一些实施例在使用电子束的上下文中描述，但是本公开不被限于此。其他类型的带电粒子束可以被类似地应用。此外，其他成像系统可以被使用，诸如光学成像、光电检测、x射线检测等。
[0028]电子设备由在称为衬底的硅片上形成的电路构成。许多电路可以被一起形成在同一硅片上，并且被称为集成电路或IC。这些电路的尺寸已被显著减小，因此更多的电路可以被安装在衬底上。例如，智能电话中的IC芯片可以像拇指指甲一样小，但可能包括超过20亿个晶体管，每个晶体管的尺寸小于人类头发的尺寸的1/1000。
[0029]制造这些极小的IC是复杂、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于从检查图像提取图案轮廓信息的方法，所述方法包括：根据从带电粒子束检查系统获得的检查图像，标识在所述检查图像中部分重叠的第一图案和第二图案；通过从所述检查图像中去除与所述第二图案相对应的图像区域来生成第一分离图像，其中所述第一分离图像包括所述第一图案，当去除与所述第二图案相对应的图像区域时，所述第一图案的第一部分被去除；以及基于与所述第一图案相对应的第一参考图像，更新所述第一分离图像以包括表示所述第一图案的被去除的所述第一部分的图像数据。2.一种轮廓提取设备，包括：存储器，存储指令集；以及至少一个处理器，被配置为执行所述指令集以使所述设备执行：根据从带电粒子束检查系统获得的检查图像，标识在所述检查图像中部分重叠的第一图案和第二图案；通过从所述检查图像中去除与所述第二图案相对应的图像区域来生成第一分离图像，其中所述第一分离图像包括所述第一图案，当去除与所述第二图案相对应的图像区域时，所述第一图案的第一部分被去除；以及基于与所述第一图案相对应的第一参考图像，更新所述第一分离图像以包括表示所述第一图案的被去除的所述第一部分的图像数据。3.根据权利要求2所述的设备，所述至少一个处理器被配置为执行所述指令集以使所述设备还执行：从经更新的第一分离图像中提取所述第一图案的轮廓信息。4.根据权利要求2所述的设备，其中更新所述第一分离图像是通过使用图像修复算法填充所述第一分离图像中的所述第一部分来执行的。5.根据权利要求2所述的设备，其中标识所述第一图案和所述第二图案包括：从所述检查图像中提取第一图像补丁，所述第一图像补丁覆盖所述第一图案的部分，其中所述第一图案的所述部分与所述第二图案不重叠；从所述检查图像中提取第二图像补丁，所述第二图像补丁覆盖所述第二图案的部分，其中所述第二图案的所述部分与所述第一图案不重叠；以及将所述第一图像补丁与所述第一参考图像相关联，并且将所述第二图像补丁与对应于所述第二图案的第二参考图像相关联。6.根据权利要求5所述的设备，其中将所述第一图像补丁与所述第一参考图像相关联以及将所述第二图像补丁与所述第二参考图像相关联是通过使用所述第一图像补丁和所述第二图像补丁作为机器学习模型的输入来执行的。7.根据权利要求2所述的设备，其中标识所述第一图案和所述第二图案是实时执行的。8.根据权利要求2的设备，其中生成所述第一分离图像包括：在所述检查图像上，在所述第一图案上叠加所述第一参考图像，...

【专利技术属性】
技术研发人员：浦凌凌，方伟，
申请(专利权)人：ASML荷兰有限公司，
类型：发明
国别省市：